## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023
Analisis Segmentasi Leukosit pada Acute Myeloid Leukemia dengan Active Contour Without Edge dan Watershed Distance Transform
Nurcahya PradanaTaufik Prakisya #1 , Yusfia Hafid Aristyagama #2
# Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami No.36, Jebres, Surakarta
1 nurcahya.ptp@staff.uns.ac.id
2 yusfia.hafid@staff.uns.ac.id
Abstrak — Acute myeloid leukemia (AML) adalah salah satu tipe  kanker  darah  yang  mengakibatkan  sumsum  tulang tidak  dapat  menghasilkan  sel  leukosit  jenis  myeloid  yang matang. Pada dasarnya diagnosa penyakit AML menggunakan  basis  perhitungan  jumlah  persentase  relatif sel  leukosit  dalam  darah.  Kesalahan  dalam  perhitungan jumlah  sel  dapat  berimbas  pada  kurang  tepatnya  diagnosa yang  dibuat.  Dalam  pemrosesan  citra  apusan  darah  secara digital, salah satu hal yang masih menjadi kendala adalah sel darah  yang  saling  bersinggungan  dan  bahkan  tumpang tindih.  Penelitian  ini  mengusulkan  perpaduan  algoritma active  contour  without  edge  (ACWE)  yang  dikombinasikan dengan  watershed  distance  transform  (WDT)  untuk  dapat mengatasi  permasalahan  objek  sel  darah  yang  tumpang tindih.  ACWE  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi objek  sel  darah  berbasis  perhitungan  inside  energy  dan outside  energy  sementara  WDT  diimplementasikan  sebagai algoritma pemisah objek dengan memanfaatkan memanfaatkan transformasi jarak dari setiap piksel ke nilai piksel non-zero terdekat. Hasil penelitian menunjukkan dari total  876  objek  sel  leukosit,  terdapat  734  objek  yang  dapat disegmentasi  dengan  baik  dan  sisanya  sebanyak  142  objek masih  belum  dapat  diseparasi  dengan  tepat.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  perpaduan  algoritma  ACWE  dan WDT  dapat  memisahkan  83,789%  objek  sel  leukosit  dari citra AML M1, M2 dan M3.
Kata kunci — active contour without edge, acute myeloid leukemia, leukosit, object segmentation, watershed distance transform

## I. P ENDAHULUAN
Leukemia  atau  kanker  darah  merupakan  sebuah penyakit  kanker  yang  menyerang  sel-sel  leukosit  (sel darah  putih)  yang  terbentuk  di  dalam  sumsum  tulang. Pada kondisi normal, sel leukosit akan berkembang secara teratur di saat tubuh membutuhkannya untuk memberantas infeksi  yang  muncul.  Hal  ini  bebeda  dengan  penderita leukemia.  Sumsum  tulang  memproduksi  sel-sel  leukosit yang  tidak  normal  secara  berlebihan.  Pada  persentase tertentu,  penumpukan  sel  leukosit  dalam  sumsum  tulang ( bone  marrow )  akan  mengakibatkan  jumlah  sel-sel  darah
yang  sehat  akan  berkurang  dan  akan  mengganggu  kerja utamanya sebagai antibody tubuh [1].
Sebuah sistematika pengklasifikasian penyakit hematologis French-American-British (FAB)  membagi leukemia  ke  dalam  4  tipe  berdasarkan  sel  pembentuknya dan  kecepatan  perkembangbiakan  sel,  yakni Acute Myeloid  Leukemia (AML), Acute  Lymphocytic  Leukemia (ALL), Chronic  Myeloid  Leukemia (CML)  dan Chronic Lymphocytic  Leukemia (CLL)  [2].  Selanjutnya  FAB membagi  AML  ke  dalam  8  subtipe  berdasarkan  ciri morfologi, presentase jumlah sel blast, perhitungan derajat maturasi atau tingkat kematangan sel dan garis keturunan dari  sel  blast.  Kedelapan  subtipe  AML  tersebut  dapat dicermati pada Tabel 1 [3].
TABEL I S UBTIPE A CUTE M YELOID L EUKEMIA Subtipe AML Nama M0 Undifferentiated AML M1 AML with minimal maturation M2 AML with maturation M3 Acute promyelotic leukemia M4 Acute myelomonocytic leukemia M5 Acute myelomonocytic leukemia with eoshinophilia M6 Acute erythroid leukemia

## M7 Acute megakaryoblastic leukemia
Dalam  menentukan  subtype  AML  pada  suatu  sampel darah,  hematolog  harus  menghitung  persentase  tiap  jenis sel  darah  [4].  Contohnya  pada  AML  M1,  jumlah  sel myeloblast  harus  lebih  banyak  daripada  jenis  sel  leukosit yang  lain  [5].  Jika  proses  perhitungan  akan  diotomasi, AML  memiliki  kesulitannya  sendiri  dimana  dalam  satu preparate  akan  ada  beberapa  spot  yang  dipilih.  Di  dalam tiap  spot  biasanya  masih  terdapat  sel  darah  yang  saling
bersinggungan  dan  bahkan  ada  yang  tumpang  tindih. Apabila  terdapat  dua  atau  lebih  sel  yang  bersinggungan yang  dihitung  satu,  maka  dapat  dipastikan  hasil identifikasi subtype AML akan kurang akurat [6]
Subtipe  yang  dijadikan  sampel  pada  penelitian  ini adalah  adalah  AML  M1,  M2  dan  M3.  Menurut hematopoietic  atau  susunan  sel  darah,  ketiga  subtispe AML  tersebut  memiliki  sel  leukosit  penyusun  yang  sama yakni myeloblast,  promyelosit dan monoblast [7].  Sel leukosit  memiliki  ciri  khas  dari  segi  warna  yang  lebih kebiruan  dibanding  sel  eritrosit.  Selain  itu,  sel  leukosit biasanya  memiliki  nukleus  di  dalam  sitoplasmanya. Gambar  1  merupakan  contoh  spot  yang  memiliki  sel leukosit pada citra apusan darah

## Gambar. 1  Sel leukosit yang bersinggungan pada citra apusan darah
Hingga  saat  ini  upaya  untuk  dapat  melakukan segmentasi  objek  leukosit  dengan  baik,  utamanya  pada AML,  masih  terus  dikembangkan.  Salah  satunya, algoritma segmentasi active contour without edge (ACWE) dapat digunakan dengan baik pada penelitian Prakisya dan Setiawan  untuk  mengambil  objek  sel  leukosit  pada  AML M1  [8].    ACWE  juga  pernah  digunakan  untuk memisahkan objek parasit dari background pada penyakit malaria  [9].  Sementara  itu,  Suryani,  et  al  pernah mengklasifikasikan  AML  M2  dan  M3  berdasarkan  citra apusan  darah  yang  telah  disegmentasi  dan  diberi watershed  distance  transform (WDT)  untuk  memisahkan beberapa  objek  sel  leukosit  yang  saling  bertumpuk  [10]. WDT juga terbukti efektif dapat memisahkan sel leukosit untuk kemudian diklasifikasikan jenisnya dengan menggunakan  KNN  pada  penelitian  Ghane  et  al  [11]. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  kombinasi dari  algoritma  ACWE  dan  WDT  dengan  tujuan  untuk mengetahui kemampuannya dalam melakukan segmentasi pada sel leukosit di citra AML M1, M2 dan M3.

## II. M ETODOLOGI

## A. Kerangka Teori
1) Acute  Myeloid  Leukemia:  Acute  Myeloid
Leukemia atau  AML  merupakan  jenis  leukemia  yang menyerang  sel-sel  dari  garis  keturunan  myeloblast  dan berkembang  dengan  sangat  cepat.  Sel  myeloid  yang menjadi  keturunan  dari  myeloblast  antara  lain: basofil , neutrofil , eosinofil , monoblast , megakariosit dan eritrosit [12].  AML  sangat  berbahaya  jika  tidak  segera  ditangani karena  perkembangan  penyakit  ini  juga  berimbas  pada organ  vital  lainnya  dalam  tubuh.  Diketahui  pula  sebuah fakta  bahwa  AML  lebih  sering  muncul  pada  usia  orang
dewasa  dengan  perkiraan  sekitar  38/100000  kasus  pada usia  anak-anak  dan  179/100000  kasus  pada  usia  orang dewasa [13].
Faktor penyebab terjadinya AML adalah karena adanya proses  pematangan  sel  myeloid  yang  terhambat  sehingga proses perkembangan/diferensiasi sel-sel myeloid tersebut terhenti  hanya  sampai  pada  sel  leukosit  muda  (sel  blast). Dengan  terhambatnya  diferensiasi  sel  tersebut  maka terjadi  penumpukan  sel  blast  pada  sumsum  tulang  yang berakibat  sel-sel  darah  sehat  semakin  berkurang  [14]. AML memiliki banyak subtipe, mulai dari M0 sampai M7. Pada  penelitian  ini,  citra  apusan  darah  dari  pasien penderita AML M1, M2 dan M3 digunakan sebagai data. Tabel  2  menunjukkan  citra  untuk  AML  M1,  M2  dan  M3 beserta kriterianya.
TABEL II M ORFOLOGI AML M1, M2 DAN M3 Subtipe AML Morfologi Karakteristik M1 • Persentase myeloblast dalam darah sebesar 90% dari seluruh non erythroid
• Sisa persentase jumlah sel leukosit
merupakan
promyelosit sampai sel segmen atau
monoblast kurang dari 10% M2 • Persentase myeloblast dalam darah sebesar 30% - 89% dari seluruh non erythroid
• Persentase jumlah sel promyelosit lebih dari 10%.
• Monoblast berjumlah kurang
dari 20% M3 • Persentase myeloblast dalam darah kurang dari 30%
• Sel leukosit didominasi oleh sel promyelosit .
World  Health  Organization (WHO)  menyebutkan bahwa  seseorang  dapat  dikatakan  mengidap  AML  jika beberapa kriteria berikut terpenuhi [15] :
• Sekurang-kurangnya  ada  20%  sel blast dari  garis keturunan myeloid dalam darah atau sumsum tulang.
• Jumlah  sel erythroid paling  sedikit  50%  dan  sel blast untuk non-erythroid paling sedikit 20% dalam sumsum tulang.
• Sel erythroid yang belum diperbarui ada sekurangnya 80% dalam sumsum tulang.
• Terdapat myeloid sarcoma (granulocytic sarcoma)
• Salah  satu  dari  sejumlah  pola  kromosom  tertentu nampak terdapat dalam darah.
2) Active  Contour  Without  Edge  (ACWE): ACWE adalah sebuah metode segmentasi citra yang dikembangkan  oleh  Chan  dan  Vese,  sebagai  salah  satu modifikasi  dari  metode  segmentasi active  contour [16]. Pada  dasarnya  ACWE  melakukan  perbandingan  antara total nilai dari inside energy (F1) dan outside energy (F2) seperti yang tertera pada Persamaan (1).
(1)
Inside  energy adalah  total  kuadrat  dari  selisih  setiap piksel yang tersebar di dalam area kurva dengan rata-rata piksel yang berada dalam area kurva (C 1 ). Outside energy adalah  total  kuadrat  selisih  setiap  piksel  yang  tersebar  di luar  area  kurva  dengan  rata-rata  piksel  yang  tersebar  di luar  area  kurva  (C 2 )  dimana (x,y)  merepresentasikan nilai  piksel  pada  citra  f(x,y).  C  merupakan  variabel  dari kurva  dimana  nilai  C 1 dan  C 2 bergantung  pada  lokasi piksel  terhadap  kurva  C  di  dalam  citra .  Persamaan kurva C ditulis pada Persamaan (2).
(2)
Variabel  x  merupakan  panjang  maksimum  koordinat  x citra  atau  panjang  citra  sedangkan  variabel  y  merupakan panjang  maksimum  koordinat  y  citra  atau  lebar  citra. Sedangkan  variabel  p  dan  l  berturut  turut  adalah  panjang dan  lebar  dari  kurva  C.  Dari  persamaan  di  atas  dapat diketahui  bahwa  persamaan  tersebut  hendak  dicari  C 0 yang merupakan batasan dari objek dan background yang memenuhi  “ fitting term ”  Persamaan  (3)  yang diilustrasikan melalui Gambar 2.
(3)
Gambar 2. Ilustrasi fitting term ACWE
Formula  dasar  dari  energi  tiap  piksel  (F)  pada  ACWE dapat didefinisikan dengan Persamaan (4).
(4)
Nilai  dari  C 1 merupakan  rerata  piksel  yang  tersebar pada inside (C) dan kurva C sendiri. C 2 adalah rerata piksel yang  tersebar  pada  area outside (C).  Sedangkan  u_0  (x,y)
adalah piksel gambar pada (x,y). Besaran dari parameter μ ≥0,  v≥0,  λ_1=  λ_2=1  sudah  ditetapkan  oleh  Chan  dan Vese. Dengan demikian, ada berbagai kemungkinan posisi kurva  terhadap  objek  dan background .  Kemungkinan posisi  kurva  terhadap  objek  dan  background  dalam  citra dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Kemungkinan posisi kurva terhadap objek
3) Watershed  Distance  Transform  (WDT): WDT merupakan  modifikasi  segmentasi watershed yang memanfaatkan  transformasi  jarak  dari  setiap  piksel  ke nilai piksel non- zero terdekat [10]. Perhitungan jarak antar piksel  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan eucledian distance .
Teknik watershed dengan transformasi jarak digunakan untuk  melakukan  segmentasi  pada  daerah  tertutup.  Hasil dari  perhitungan  transformasi  jarak  ini  dikomplemenkan dengan watershed untuk  menentukan  posisi  himpunan titik  dalam catchment  basin ( )  yang  kemudian diasosiasikan  dengan  regional  minimum  M i (titik-titik  ini dalam catchment basin membentuk komponen terkoneksi), dimana M1, M2, dan M3 menyatakan koordinat titik-titik regional minimal dari citra f(x,y). T[n] merepresentasikan himpunan koordinat (s,t) dimana f(s,t)<n (di bawah plane f(x,y)=n) sehingga menjadi Persamaan (5).
(5)
Topografi dari plane akan dipenuhi dengan peningkatan nilai integer dari n = min+1 sampai n=max+1. Pada  sembarang  langkah  n  dari  proses  pembanjiran, algoritma perlu tahu jumlah titik-titik di bawah kedalaman basin.  Secara  konseptual,  andaikan  koordinat  dalam  T[n] yang  berada  di bawah plane f(x,y)=n  ditandai  hitam,  dan koordinat  yang  lain  ditandai putih,  maka  ketika  dilihat  di bawah xy-plane pada  sembarang increment n  dari  basin, maka  kita  akan  melihat  citra  biner  dimana  titik  hitam berkorespondensi  ke  titik-titik  dalam  fungsi  di  bawah plane f(x,y)=n.
Jika menyatakan sejumlah koordinat titik dalam catchment  basin yang  berasosiasi  dengan  Mi  minimum yang  dipenuhi  pada  stage  n, dinyatakan  dalam Persamaan (6)
(6) pada lokasi (x,y) jika dan selebihnya nilai
. Selanjutnya jika C[n] menyatakan union dari catchment  basin yang  terbanjiri  pada stage n  akan memenuhi Persamaan (7).
(7)
Maka  nilai  dari  C[max+1]  adalah union dari  semua catchment basin seperti Persamaan (8)
(8)
Elemen  dalam
dan  T[n]  tidak  pernah  diganti selama  eksekusi  algoritma.  Jumlah  elemen  dalam  dua himpunan  ini  meningkat.  Oleh  sebab  itu,  perlu diperhatikan  bahwa  C[n-1]  adalah  bagian  dari  C[n],  C[n] adalah  bagian  dari  T[n],  sehingga  C[n-1]  adalah  bagian dari  T[n].  Dari  sini  diketahui  bahwa  setiap  komponen terkoneksi  dari  C[n-1]  diisi  secara  tepat  satu  komponen terkoneksi T[n].
Algoritma  untuk  mencari  garis watershed diawali dengan  C[min+1]  =  T[min+1].  Algoritma  kemudian memproses secara rekursif, dengan asumsi pada langkah n bahwa  C[n-1]  harus  sudah  terbentuk.  Prosedur  untuk memperoleh  C[n]  dari  C[n-1]  adalah dengan  menentukan salah satu dari tiga kemungkinan berikut:
a. q ∩ C[n-1] adalah kosong
b. q ∩ C[n-1] berisi satu komponen terkoneksi C[n-1]
c. q  ∩  C[n-1]  berisi  lebih  dari  satu  komponen terkoneksi C[n-1]
Pembentukan  C[n]  dari  C[n-1]  tergantung  dari  tiga syarat  tersebut  manakah  yang  diambil.  Syarat  (a)  terjadi ketika local minima baru dihadapi, pada kasus komponen terkoneksi  q  memasuki  C[n-1]  untuk  membentuk  C[n]. Syarat  (b)  terjadi  ketika  q  berada  di  dalam catchment basin dari  beberapa local  minima ,  dalam  kasus  q memasuki  C[n-1]  untuk  membentuk  C[n].  Syarat(c) terjadi ketika semua atau sebagian dari ridge memisahkan dua atau lebih catchment basin yang dihadapi [17].

## B. Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  berupa citra  mikroskopis  darah bone  marrow (BM).  Data diperoleh  dari  preparat  pasien  penderita  penyakit  AML M1,  M2  dan  M3  dari  RSUD  Sardjito  Yogyakarta.  Proses pengambilan  data  citra  dibantu  oleh  dokter  ahli  patologi klinik  Dr.  dr.  Tri  Ratnaningsih  M.Kes,  Sp.PK(K). Penelitian  juga  dibantu  oleh  dokter  ahli  patologi  klinik
lainnya,  yakni  dr.  Niniek  Yusida,  Sp.PK,  M.Sc  selaku ketua  Laboratorium  Patologi  RSUD  Karanganyar,  dr. Fuad  Anshori,  M.Sc  dari  Rumah  Sakit  Sardjito Yogyakarta.  Citra  dibentuk  dalam  format  .jpg  dengan ukuran 1000x1000 piksel.

## C. Metode Segmentasi Sel Leukosit
Selain  hanya  ACWE  dan  WDT,  citra  juga  dikenai beberapa operasi pra-pemrosesan citra sebagai pendukung tersegmentasinya sel leukosit. Beberapa operasi pendukung  tersebut  diantaranya: median  filtering, opening,  closing, dan image  addition .  Bagan  alir  metode segmentasi  area  sel  leukosit  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Bagan alir proses segmentasi sel leukosit
Proses  segmentasi  citra  mikroskopik  apusan  darah  ini meliputi beberapa tahap, yaitu:
1) Pembersihan  citra  dan  penentuan  kandidat  sel leukosit: Citra  f(x,y)  diberikan median  filter untuk menghilangkan  derau  yang  mungkin  ada  [18].  Setelah menjadi  lebih  jernih,  citra  dipecah  ke dalam  tiga channel warna,  yakni channel merah,  biru,  dan  hijau. Channel warna  biru  diberi  operasi  pengurangan  dengan channel merah  dan  hijau  pada  intensitas  tertentu  untuk mendapatkan  kandidat  sel  leukosit  yang  dominan  biru dengan Persamaan (9).
2) Segmentasi badan sel leukosit: Segmentasi badan sel  leukosit  dilakukan  dengan  menghitung  resolusi  citra yang  diperlukan  untuk  membentuk  kurva/ mask (C). Proses  segmentasi  dengan  ACWE  digunakan  untuk mendapatkan luas area sel leukosit berdasarkan jangkauan kurva/ mask (C) yang diperoleh dari Persamaan (10).
(10)
3) Penghalusan  citra  biner  sel  leukosit: Hasil  dari segmentasi  citra  dengan  ACWE  terkadang  masih menghasilkan  bintik-bintik  objek  kecil  yang  masih tertinggal.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  operasi opening dan closing untuk  menghapus  objek  kecil  dan menghaluskan  tepi  citra  sel  leukosit  dengan strel berbentuk disc sebesar 3 piksel seperti Persamaan (11).
(11)
4) Separasi  biner  dari  sel  leukosit  yang  tumpang tindih: WDT  digunakan  untuk  memisahkan  sel  leukosit yang  bersinggungan  atau overlap .  Objek  yang  digunakan dalam proses WDT berupa gambar biner dari hasil ACWE.
(12)
5) Erosi  dan  perhitungan  tepi  sel  leukosit: Tepi
/perimeter  sel  leukosit  (p)  diperoleh  dengan  melakukan operasi  erosi  sebesar  1  piksel  strel  B  terhadap  citra  biner luas  area  sel  leukosit  C  yang  didapatkan  sebelumnya. Setelah itu citra hasil erosi akan dikurangkan dengan citra biner luas WBC. Hasil yang didapatkan berupa garis yang melingkari area WBC.
(13)

## 6) Perkalian  piksel  hasil  segmentasi  dengan  mask:
Setelah  keseluruhan  proses  segmentasi  selesai  dilakukan, kurva/ mask (C)  yang  terbentuk  akan  dikalikan  dengan setiap  piksel  yang  sekoordinat  pada  citra  asal.  Melalui Persamaan  (14),  proses  ini  menghasilkan  objek  sel leukosit f ̂(x,y) dalam ranah warna RGB.
(14) 7)
Finalisasi  segmentasi  objek  sel  leukosit: Hasil
segmentasi dan  tepi  objek  p  digabungkan dengan  operasi  penambahan  untuk  mendapatkan  objek WBC  yang  memiliki  informasi  rata-rata  dan  standar deviasi dengan Persamaan (15).
(15)

## D. Evaluasi
Pada  akhir  penelitian  dilakukan  evaluasi  untuk menghitung  jumlah  sel  yang  tersegmentasi  benar  dan tidak.  Definisi  objek yang  tersegmentasi  benar  adalah  sel leukosit  yang  berhasil  terpisah  dengan background maupun sel lain tanpa terpotong pada bagian sitoplasmanya. Adapun kriteria yang digunakan agar hasil segmentasi  dapat  dimasukkan  ke  dalam  data  pelatihan adalah:
• Area  badan  sel  tidak  melebar  atau  mengerucut  dari ukuran sel yang seharusnya.
• Objek  sel  leukosit  tidak  terpotong  akibat  sebagian badan sel berada di luar kanvas citra.
• Hasil  dari  operasi  separasi  dengan  WDT  tidak memotong badan sel leukosit.
• Objek  yang  disegmentasi  merupakan  benar  salah satu  dari  tipe  sel  leukosit  yang  ada  pada  tubuh manusia.
Untuk  objek  yang  dianggap  mengalami  kesalahan segmentasi  adalah  sebuah  sel  leukosit  yang  terpotong menjadi  beberapa  bagian  atau  beberapa  sel  yang  sama sekali  tidak  terpotong.  Angka  yang  didapat  dari  hasil perhitungan  sel  yang  benar  dan  mengalami  kesalahan akan  diakumulasi  untuk  didapatkan  akurasi  pada  masing- masing  jenis  subtipe  AML.  Persamaan  (16)  adalah formula akurasi yang digunakan pada penelitian.
(16)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Segmentasi Citra Mikroskopik Apusan Darah

## 1. Penetapan parameter operasi citra
Sesuai  dengan  metodologi  penelitian  yang  telah dijabarkan  sebelumnya,  citra  apusan  darah  akan  dikenai operasi beberapa operasi citra pendukung selain WDT dan ACWE. Dalam rangkaian segmentasi citra, ada parameter yang  perlu  dilakukan fine-tuning agar  citra  siap disegmentasi.  Beberapa  parameter  yang  didapatkan melalui trial-error tersebut  antara  lain  ukuran  strel  untuk opening dan closing nukleus  sebesar  3  piksel,  penentuan kandidat piksel melalui pengurangan channel biru dengan 0.5 channel merah  dan  0.4 channel hijau,  serta  batasan iterasi  maksimum  dari  ACWE  sebesar  200  iterasi.  Kurva yang  dipakai  adalah  bentuk  box  dengan  margin  100px. Dengan  menetapkan  parameter  default  tersebut,  proses segmentasi  tidak  perlu  melakukan  kalibrasi  ulang  setiap kali  menemui  kondisi  citra  yang  memiliki  model color staining yang  sama  (satu  pewarnaan  terkadang  masih memiliki kecenderungan perbedaan kurva warna) [19].
2. Proses segmentasi leukosit
1) Pembersihan  citra  dengan  median  filtering: Fungsi  awal  yang  dijalankan  dari  serangkaian  proses segmentasi  ini  adalah median  filtering .  Pada  dasarnya fungsi median  filtering hanya  dapat  dilakukan  pada  citra grayscale .  Oleh  karena  itu, median  filtering diterapkan
setiap channel warna  yang  notabenenya  merupakan  citra grayscale dengan  intensitas  piksel  sesuai  dengan komponen  warna  masing-masing.  Setelah  diterapkan median  filtering ,  komponen  citra  disatukan  kembali. Gambar  5  menunjukkan  hasil median  filtering pada sampel citra.
Gambar 5. Hasil median filtering pada sampel citra
2) Pencarian  Kandidat  Sel  Leukosit: Citra  yang telah  difilter  dengan median  filtering akan  dicari  nilai threshold  berdasarkan  perhitungan  3  channel  warna. Perhitungan  ini  akan  menghasilkan  sebuah  kandidat  citra sel leukosit. Kandidat sel leukosit pada sampel citra dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil pencarian kandidat sel leukosit pada sampel citra
3) Segmentasi dengan ACWE: Kandidat sel leukosit selanjutnya  akan  dicari  tepinya  untuk  membentuk  kurva ACWE  dengan  jarak  tepi  ( margin )  sebesar  100  dengan bentuk  bangun  persegi  empat.    Kandidat  dan  kurva selanjutnya  digunakan  sebagai  input  parameter  pada fungsi ACWE dengan iterasi maksimal sebesar 200 iterasi. Hasil dari ACWE disajikan pada Gambar 7.
Gambar  7  merupakan  proses  penyesuaian  kurva  pada ACWE secara bertahap. Pada Gambar 7(a) terdapat kurva yang masih nampak berbentuk persegi empat di iterasi ke- 20.  Hal  ini  dikarenakan  proses  perhitungan  energi  pada ACWE belum memenuhi fitting term ,
(a) Iterasi ke-20 ACWE (b) Iterasi ke-60 ACWE
(c) Iterasi ke-140 ACWE (d) Iterasi ke-200 ACWE

## Gambar 7. Proses ACWE pada sampel citra
Pada Gambar 7(b), iterasi sudah mencapai 60 sehingga kurva  sudah  mulai  mencari  penyesuaian  terhadap  nilai energi  pada  citra.  Pada  Gambar  7  (c),  kurva  pada  iterasi ke-140 mulai dapat hampir memenuhi fitting term ACWE dengan  menyamakan  tingkatan inside  energy dan outside energy sehingga  kurva  mulai  bergerak  menuju  ke  tepian objek  sel  leukosit.  Iterasi  mencapai  nilai  maksimalnya yakni  200  pada  Gambar  7(d).  Pada  iterasi  ini,  proses ACWE berhenti dan kemudian kurva yang terbentuk akan diambil  untuk  disimpan  sebagai  bagian  area  sel  leukosit. Hasil  kurva  tersebut  kemudian  dikonversi  ke  citra  biner. Citra biner hasil ACWE dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil binerisasi ACWE pada sampel citra

## 4) Penghalusan objek sel dan penghapusan artefak:
Setelah  sel  leukosit  didapatkan,  langkah  selanjutnya adalah  menghaluskan  objek  sel  leukosit  dan  menghapus artefak  atau  objek-objek  kecil  yang  bukan  termasuk bagian  dari  sel  leukosit  yang  masih  ikut  tersegmentasi. Penghalusan  dan  penghilangan  artefak  ini  dilakukan dengan  operasi  morfologi opening dan closing .  Ukuran strel yang  digunakan  sebesar  tiga  piksel  dengan  bentuk disc .  Hasil  penghalusan  objek  pada  sampel  citra  dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil penghalusan objek pada sampel citra
5) Separasi  objek  sel  dengan  WDT:  Citra  biner  sel leukosit hasil penghalusan memiliki kemungkinan adanya sitoplasma  yang  saling  menempel.  Maka  dari  itu,  objek
tersebut  perlu  dipisahkan  dengan  menggunakan  WDT. WDT  menggunakan  konsep flooding yang  akan memenuhi catchment  basin sampai  batas threshold tertentu. Cathment  basin pada  sampel  citra  dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Catchment basin pada sampel citra
Catchment  basin yang  diperoleh  pada  dasarnya merupakan  hasil  pencarian local  minima . Local  minima , baik itu besar ataupun kecil, tetap akan menjadi catchment basin .  Oleh karena  itu local minima terkecil  disaring  dan dimodifikasi dengan transformasi jarak untuk menghindari  adanya  minima  yang  muncul  pada  lokasi diluar  hasil  penyaringan  [20].  Dengan  operasi  tersebut, akan  didapatkan  sebuah  titik  tengah  ( centroid )  di  dalam objek sel leukosit yang digunakan sebagai patokan dalam melakukan watershed . Letak titik centroid dapat disajikan pada Gambar 11.
Gambar 11. Titik centroid pada sampel citra
Sebuah titik centroid yang ditemukan mengindikasikan  sebuah  pusat  sel  dan  kemudian  dikenai operasi watershed .  Operasi watershed pada  citra  dengan titik centroid akan  menghasilkan  citra  biner  objek sitoplasma sel  leukosit yang terpisah. Hasil operasi  WDT pada contoh disajikan pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil separasi sitoplasma pada sampel citra
6) Separasi  objek  sel  dengan  WDT: Hasil segmentasi  yang  masih  berupa  citra  biner  akan  dikalikan dengan  citra  asli  untuk  mendapatkan  objek  sel  leukosit dalam  ranah  warna  RGB.  Setiap  objek  sel  leukosit tersebut  kemudian  akan  dihitung  jumlah  selnya  dan
kemudian  akan  dicari  nilai  fiturnya.  Hasil  seluruh  proses segmentasi  objek  sel  leukosit  dapat  dilihat  pada  Gambar 13.
Gambar 13. Hasil segmentasi objek sel leukosit pada citra sampel

## 2. Hasil objek citra tersegmentasi dengan benar
Kelompok hasil objek citra yang tersegmentasi dengan benar  merupakan  kelompok  objek  citra  yang  tipe  dan bentuk  segmentasinya  sesuai  dengan  poin  evaluasi  dan telah  disetujui  oleh  pakar  untuk  dapat  dimasukkan kategori benar. Merujuk pada pedoman di poin evaluasi di atas, maka hasil segmentasi sel leukosit yang tersegmentasi  benar  pada  masing-masing  tipe  sel  dapat dilihat pada Tabel 3.
Hasil segmentasi tipe myeloblast pada Tabel 3 memiliki ukuran  sel  yang  relatif  kecil  dan  ukuran  nukleus  yang hampir  memenuhi  sebagian  besar  badan  sel.  Sitoplasma nampak  lebih  halus  dan  pada  beberapa  sel  terdapat auer rod yang merupakan gumpalan bahan granular azurophilik dan tampak seperti jarum yang memanjang di dalam badan sitoplasma.
Tipe  sel  nomor  2  adalah promyelosit . Promyelosit berbentuk bulat dan lebih besar jika dibandingkan dengan myeloblast .  Tipe  sel  ini  dapat  dikenali  dari  keberadaan granula atau bintik kebiruan pada badan sel.
Tipe  sel  ketiga  adalah monoblast ,  yakni  tipe  sel  yang jumlahnya  dapat  membedakan  antara  AML  M2  dan  M4. Hasil  segmentasi  citra  menunjukkan  bahwa  bentuk  dan ukuran  hampir  sama  dengan promyelosit .  Namun  letak nukleus dari monoblast berbeda dengan promyelosit yakni melayang  di  tengah-tengah  badan  sel.  Sitoplasma monoblast juga  nampak  halus  dibanding promyelosit dan tidak terdapat granula.
Ada lebih dari satu tipe sel leukosit yang masuk dalam kelompok  support.  Beberapa  di  antaranya  adalah  tipe  sel neutrofil segmen,  sel  plasma  dan limfosit .  Ketiga  sel  ini tidak  termasuk  dalam  sel  yang  mengindikasikan  subtipe AML  M1,  M2  dan  M3  sehingga  masuk  ke  dalam kelompok support.
T ABEL III S AMPEL HASIL OBJEK TERSEGMENTASI DENGAN BENAR
Tipe Sel Citra Objek Asli Citra Objek Hasil Segmentasi Myeloblast
Tipe Sel Citra Objek Asli Citra Objek Hasil Segmentasi
Promyelosit
Monoblast
Support (Sel Segmen)
Support (Sel Plasma)
Support ( Limfosit )

## 3. Hasil objek citra tersegmentasi dengan salah
Objek  citra  yang  salah  tersegmentasi  pada  dasarnya merupakan  hasil  segmentasi  yang  tidak  memenuhi  salah satu  di  antara  keempat kriteria  yang  dijelaskan  pada  poin evaluasi  mengenai  kriteria  objek  tersegmentasi  benar  di atas.
Tabel  4  menunjukkan  empat  contoh  objek  sel  leukosit yang  tidak  disetujui  oleh  pakar  sehingga  masuk  dalam kategori  salah.  Objek  nomor  satu  pada  dasarnya  berhasil disegmentasi dengan baik namun sel tersebut bukanlah sel leukosit.  Di  dalam slide preparat  pada  penelitian  ini  ada sebuah  tipe  sel  yang  menyerupai  sel  leukosit,  yakni  sel erythroid atau  non-WBC.  Tipe  sel erythroid pada dasarnya  adalah  sel  eritrosit  berinti. Erythroid memiliki ukuran dan bentuk yang hampir serupa dengan myeloblast . Perbedaannya  adalah  pada  warna  sitoplasma  dan  nukleus yang kebiru-biruan.
T ABEL IV
S AMPEL HASIL OBJEK TERSEGMENTASI DENGAN S ALAH Kesalahan Citra Objek Asli Citra Objek Hasil Segmentasi (1) Bukan merupakan sel
leukosit
(sel
erythroid )
Kesalahan Citra Objek Asli Citra Objek Hasil Segmentasi (2) Badan sel terpotong tepi citra (3) Badan sel terpotong WDT (4) Area sitoplasma melebihi badan sel
Objek  nomor  2  juga  tidak  disetujui  oleh  pakar  karena posisi  sel  leukosit  berada  pada  tepi  citra.  Hal  ini mengakibatkan badan sitoplasma terpotong sebagian.
Hasil  segmentasi  dengan  bentuk  seperti  nomor  3 merupakan  salah  satu  kesalahan  segmentasi  yang disebabkan  karena  WDT.  WDT  memisahkan  objek dengan  berdasarkan  pada  keberadaan local  minima sehingga  objek  sel  akan  terbagi  menjadi  beberapa  bagian apabila  pada  sebuah  objek  sel  terdapat  lebih  dari local minima .  Keberadaan local  minima yang  berjumlah  lebih dari  satu  biasanya  disebabkan  karena  adanya  badan  sel yang berlubang.
Kesalahan segmentasi yang terjadi pada objek nomor 4 disebabkan  karena  kontras  warna  yang  kurang  antara sitoplasma dengan sel eritrosit atau dengan plasma darah. Pada  kasus  objek  sel  nomor  4,  warna  sitoplasma  hampir mirip  dengan  warna  sel  eritrosit.  Hal  ini  mengakibatkan energi yang terhitung di dalam  leukosit dan eritrosit yang menempel  tersebut  menjadi  homogen.  Kurva  yang terbentuk dari ACWE pun menjadi melebar melebihi area badan sel yang sebenarnya.

## B. Pembahasan segmentasi citra
Segmentasi  dilakukan  pada  setiap slide preparat  yang mengandung  puluhan  sel  darah.  Jumlah  setiap  sel  dari setiap  citra  pada  masing-masing  preparat  perlu  dihitung untuk  memastikan  kuantitas  tiap  tipe  sel  dari  sebuah preparat. Sampel hasil segmentasi pada preparat AML M1, M2 dan M3 dapat ditunjukkan melalui Tabel 5.
T ABEL V
S AMPEL C ITRA H ASIL S EGMENTASI P ER S UBTIPE AML
Subtipe AML Citra Objek Hasil Segmentasi AML M1
Subtipe AML Citra Objek Hasil Segmentasi
AML M2 AML M3
Dari  99  data  citra  yang  disegmentasi,  diperoleh  876 objek  sel  leukosit.  876  objek  sel  leukosit  tersebut dikelompokkan  menjadi  kelompok  objek  tersegmentasi benar  dan  kelompok  objek  tersegmentasi  salah.  Hasil pengelompokan  menunjukkan  bahwa  terdapat  734  data tersegmentasi  benar  dan  sisanya  142  data  tersegmentasi salah.  Dengan  demikian  jumlah  persentase  sel  yang tersegmentasi benar sebesar 83,789%. Rincian perbandingan jumlah objek sel hasil segmentasi citra yang benar dan salah untuk masing-masing subtipe AML dapat ditunjukkan pada Tabel 6.
T ABEL VI
J UMLAH OBJEK HASIL SEGMENTASI TIAP PREPARAT Subtipe AML Segmentasi benar Segmentasi salah Total AML M1 224 30 254 AML M2 225 72 297 AML M3 285 40 325 Total 734 142 876
Pada  AML  M1,  jumlah  objek  yang  disetujui  sebagai hasil  segmentasi  benar  sebanyak  224  objek  sedangkan yang  tersegmentasi  salah  sebanyak  30  objek.  Pada  AML M2, objek yang tersegmentasi benar berjumlah 225 objek dan  72  objek  sel  sisanya  masuk  dalam  kelompok tersegmentasi  salah.  AML  M3  memiliki  285  objek  sel yang  disetujui  benar  dan  40  objek  yang  tersegmentasi salah. Dari Tabel 6 dapat dihitung tingkat persentase data objek  tersegmentasi  benar  berbanding  keseluruhan  data dari  masing-masing  preparat  AML  M1,  M2  dan  M3 berturut-turut adalah 88,189%, 75,757% dan 87,692%.
Tabel 6 dirinci lebih lanjut berdasarkan jumlah tiap tipe sel  pada  masing-masing  preparat.  Rincian  jumlah  objek sel  yang  teridentifikasi  benar  berdasarkan  tipe  pada masing-masing  preparat  AML  M1,  M2  dan  M3  dapat dilihat pada Tabel 7.
T ABEL VII J UMLAH OBJEK SEGMENTASI BERDASARKAN TIPE SEL TIAP PREPARAT Subtipe AML Myeloblast Promyelo sit Monoblast Support AML M1 201 6 0 17 AML 161 20 19 25
Subtipe AML Myeloblast Promyelo sit Monoblast Support M2 AML M3 17 101 10 157 Total 379 127 29 199
Jumlah  objek  tiap  tipe  sel  yang  dimiliki  oleh  masing- masing  preparat  AML  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  AML M1  memiliki  jumlah  sel myeloblast paling  banyak dibandingkan  dengan  tipe  sel  yang  lain.  Jumlah  total objek  tersegmentasi  benar  pada  AML  M1  adalah  224 dengan  rincian  sel myeloblast sebanyak  201  objek,  sel promyelosit 6  objek, support 17  objek  dan  tidak ditemukan sel monoblast di dalam preparat.
Jumlah  sel myeloblast nampak  menurun  dan  sel monoblast  mulai  bermunculan  pada  preparat  AML  M2. Rincian  tipe  sel  pada  AML  M2  yakni:  sel myeloblast sebanyak 161, sel promyelosit 20 objek, sel monoblast 19 objek, dan tipe sel support 25 objek.
Pada  preparat  AML  M3,  tipe  sel promyelosit dan support lebih dominan di antara seluruh tipe sel yang ada. Jumlah  tipe  sel myeloblast,  promyelosit,  monoblast dan support berturut-turut  pada  AML  M3  yakni  17,  101,  10, dan 157 objek.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menunjukkan  bahwa  sel  leukosit yang terdapat pada citra apusan darah AML M1, M2 dan M3 dapat disegmentasi dengan baik dengan menggunakan kombinasi  dari  algoritma  segmentasi  ACWE  dan  WDT. ACWE  mampu  memberikan  ruang  untuk  estimasi  objek sel  leukosit  yang  akan  disegmentasi  sementara  WDT berfungsi  sebagai  pemisah  bagi  sel-sel  yang  masih tumpang  tindih.  Persentase  data  objek  tersegmentasi dengan  tepat  berbanding  keseluruhan  data  dari  masing- masing  preparat  AML  M1,  M2  dan  M3  berturut-turut adalah  88,189%,  75,757%  dan  87,692%  dengan  rata-rata persentase  keberhasilan  sebesar  83,789%.  Pengukuran derajat  kebenaran  segmentasi  citra  oleh  pakar  dinilai berdasarkan tipe sel, ketepatan bentuk segmentasi dengan objek  asli  dan  letak  sel  pada  citra.  Objek  yang  berhasil disegmentasi  dapat  digunakan  dalam  proses  perhitungan berdasarkan hematopoiesis .  Penelitian  terkait  segmentasi sel  darah  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  di  pewarnaan lain seperti Leishman, Romanowsky atau Giemsa .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGEMENT
Terima  kasih  disampaikan  kepada  LPPM  Universitas Sebelas  Maret  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  dalam skema Hibah Penelitian Grup Riset 2023.

## R EFERENSI
[1] A.  Manish,  “Acute  Myeloid  Leukemia:  Review  and  Current Update,” International Journal of Biochemistry & Physiology , vol.
6, no. 2, 2021, doi: 10.23880/IJBP-16000197.
[2] N.  K.  P.  Sari et  al. , “Aberrant expression of CD5 in a B-lineage Acute  Lymphoblastic  Leukemia  (ALL):  a  case  report,” Intisari Sains  Medis ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  473–476,  Jul.  2021,  doi: 10.15562/ism.v12i2.1011.
[3] N.  P.  T.  Prakisya,  F.  Liantoni,  Y.  H.  Aristyagama,  and  P.  Hatta, “Classification  of  Acute  Myeloid  Leukemia  Subtypes  M1,  M2 and  M3  Using  K-Nearest  Neighbor,” Int  J  Adv  Sci  Eng  Inf
Technol ,  vol.  11,  no.  5,  pp.  1847–1853,  2021,  doi: 10.18517/ijaseit.11.5.9585.
[4] A.  Harjoko,  T.  Ratnaningsih,  E.  Suryani,  Wiharto,  S.  Palgunadi, and N. P. T. Prakisya, “Classification of acute myeloid leukemia subtypes  M1,  M2  and  M3  using  active  contour  without  edge segmentation  and  momentum  backpropagation  artificial  neural network,”  in MATEC  Web  of  Conferences ,  2018.  doi: 10.1051/matecconf/201815401041.
[5] J.  D.  Khoury et  al. ,  “The  5th  edition  of  the  World  Health Organization  Classification  of  Haematolymphoid  Tumours: Myeloid and Histiocytic/Dendritic Neoplasms,” Leukemia , vol. 36, no.  7.  Springer  Nature,  pp.  1703–1719,  Jul.  01,  2022.  doi: 10.1038/s41375-022-01613-1.
[6] R.  Skopek et  al. ,  “Choosing  the  Right  Cell  Line  for  Acute Myeloid Leukemia (AML) Research,” Int J Mol Sci , vol. 24, no. 6, p. 5377, Mar. 2023, doi: 10.3390/ijms24065377.
[7] A.  Setiawan,  A.  Harjoko,  T.  Ratnaningsih,  E.  Suryani,  Wiharto, and  S.  Palgunadi,  “Classification of cell types in  Acute Myeloid Leukemia  (AML)  of  M4,  M5  and  M7  subtypes  with  support vector  machine  classifier,” 2018  International  Conference  on Information  and  Communications  Technology,  ICOIACT  2018 , vol. 2018-Janua, no. Cml, pp. 45–49, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350822.
[8] N.  P.  T.  Prakisya  and  A.  Setiawan,  “A  Comparative  Study  of Digital  Image  Segmentation  Algorithms  for  Acute  Myeloid Leukemia M1 White Blood Cells Images,” Indonesian Journal of Informatics Education , vol. 4, no. 2, 2020.
[9] A.  Siddiq  Sumi,  H.  Adi  Nugroho,  and  R.  Hartanto,  “Global Threshold  Using  Otsu  and  Active  Contour  for  Detection  of Malaria Parasites in Thick Blood Smear,” BIO Web Conf , vol. 41, p. 04002, 2021, doi: 10.1051/bioconf/20214104002.
[10] E.  Suryani,  Wiharto,  S.  Palgunadi,  and  N.  P.  T.  Prakisya, “Classification  of  Acute  Myelogenous  Leukemia  (AML  M2  and AML  M3)  using  Momentum  Back  Propagation  from  Watershed Distance  Transform  Segmented  Images,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, Mar. 2017. doi: 10.1088/1742-6596/801/1/012044.
[11] “Segmentation  of  White  Blood  Cells  From  Microscopic  Images Using a Novel Combination of K-Means Clustering and Modified
Watershed
Algorithm,” 2017. [Online]. Available: www.jmss.mui.ac.ir
[12] A. Bell and S. Sallah, The Morphology of Human Blood Cells , 7th ed. Abbott. A Promise for Life, 2005.
[13] S.  Agaian,  M.  Madhukar,  and  A.  T.  Chronopoulos,  “Automated screening  system  for  acute  myelogenous  leukemia  detection  in blood microscopic images,” IEEE  Syst  J ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  995– 1004, 2014, doi: 10.1109/JSYST.2014.2308452.
[14] [14] N.  P.  T.  Prakisya,  F.  Liantoni,  P.  Hatta,  Y.  H.  Aristyagama, and A. Setiawan, “Utilization of K-nearest neighbor algorithm for classification  of  white  blood  cells  in  AML  M4,  M5,  and  M7,” Open  Engineering ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  662–668,  2021,  doi: 10.1515/eng-2021-0065.
[15] S.  M.  Lewis,  B.  Bain,  and  I.  Bates, Dacie  and  Lewis  Practical
Haematology . 2006. doi: 10.1016/B0-443-06660-4/X5001-6.
[16] T.  F.  Chan,  B.  Yezrielev  Sandberg,  and  L.  A.  Vese,  “Active contours without edges for vector-valued images,” J Vis Commun Image  Represent ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  130–141,  2000,  doi: 10.1006/jvci.1999.0442.
[17] Eko  Prasetyo, Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan Matlab , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.
[18] W.  Burger  and  M.  J.  Burge, Digital  Image  Processing  an Algorithmic  Introduction  Using  Java ,  vol.  24,  no.  11.  2016. [Online].
Available: http://www.springer.com/series/3191%0Ahttp://link.springer.com/ 10.1007/978-1-4471-6684-9%0Ahttp://digital- library.theiet.org/content/journals/10.1049/ep.1978.0474%5Cnhtt p://link.springer.com/10.1007/978-1-4471-6684-9
[19] W. M.  Fong  Amaris, C. Martinez, L.  J.  Cortés-Cortés,  and  D.  R. Suárez, “Image features for quality analysis of thick blood smears employed  in  malaria  diagnosis,” Malar  J ,  vol.  21,  no.  1,  Dec. 2022, doi: 10.1186/s12936-022-04064-2.
[20] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing Third Edition Pearson , Third Edit. Prentice Hall, Pearson, 2008.