ANALISA FITUR TEKSTUR NUKLEUS DAN  DETEKSI SITOPLASMA PADA CITRA PAP SMEAR
Dwiza Riana
STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Kramat Raya No.25, Senen Jakarta Pusat dwiza@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
Currently the identification of Pap smear cells in the early detection process of cervical cancer is still an important  stage  of  the  process.  The  ease  of  detecting  Pap  smear  cells  will  be  very  helpful  in  the introduction of cell abnormalities. Pap smear cell images consist of parts of the nucleus and cytoplasm. Proper  analysis  of  parts  of  the  nucleus  and  cytoplasm  will  facilitate  the  process  of  identifying  cell abnormalities.  This  study  presents  Pap  smear  cell  texture  analysis  on  the  pap  smear  cell  nucleus  and segmentation of the cytoplasmic area. Texture analysis was performed on 250 cell images of the nucleus. While cytoplasmic segmentation  was performed for 887 cytoplasmic cell images. Senua cell image used has  class  categories  categorized  into  seven  classes.  Three  classes  of  them  are  normal  cell  image  class categories that include: Normal Superficial, Normal Intermediate, and Normal Columnar, and the other four classes are abnormal cell image class categories which include: mild dysplasia, moderate dysplasia, severe  dysplasia  and  carcinoma  Di  There.  The  method  used  for  texture  analysis  using  8  bit  grayscale. And  using  the  second  sequence  of  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  statistics,  with  contrast, correlation,  energy,  homogeneity  and  entropy  features.  Cytoplasmic  detection  uses  edge  detection  and some  morphological  analyzes.  The  results  showed  that  the  numerical  results  of  all  the  texture  of  the nucleus  for  each  class  of  Pap  smear  image  had  slightly  different  properties.  As  for  the  results  of cytoplasmic detection showed that the stage of the proposed detection process results in a clean area of the cytoplasm and can be detected well
Keywords : accounting, quantum methods, learning outcomes

## I. PENDAHULUAN
Citra  sel  Pap  smear  dihasilkan  dari proses digitalisasi slide yang dihasilkan dari Tes Pap  smear.  Tes  Pap  smear  adalah  tindakan pencegahan  kanker  serviks  sejak  dini.  Sampai saat  ini  kanker  serviks  merupakan  ancaman serius  pada  wanita  produktif.  Langkah  kunci dari  sistem  skrining  yang  dibantu  komputer yang  bertujuan  untuk  diagnosis  dini  kanker serviks adalah segmentasi sel yang akurat (Kale, As and Aksoy, 2010).
Penelitian  sebelumnya,  Martin  (2003) telah  menghasilkan  database  citra  tunggal  Pap smear  yang  terdiri  dari  7  kelas.  Tiga  kelas  di antaranya adalah kategori kelas sel normal yang meliputi: Normal Superficial, Normal
Intermediate,  dan  Normal  Columnar.  Untuk kelas normal terdiri dari  Mild (Light) Dyplasia, Moderate  Dysplasia,  Severe  Dysplasia  dan Carcinoma In Situ.
Pengolahan  fitur  tekstur  pada  suatu  citra digunakan  untuk  mengenali  dan  membedakan karakteristik spasial yang berbeda dari pengaturan  spasial  dan  frekuensi  variasi  yang terkait dengan pola atau fenomena yang terdapat pada  citra  digital  atau  citra  sensor  (Kiwon  Lee, dkk, 2008).
Beberapa  penelitian  telah  menggunakan metode  baru  deteksi  tepi  untuk  mendeteksi  sel (inti  dan  sitoplasma  (Mat  Isa,  2005).  Namun, diperlukan  metode  lain  untuk  mengekstrak sitoplas dan nukleus dalam sel. Ini akan menjadi confenient  jika  kita  bisa  mendeteksi  sel  dan mengekstraknya  dan  kemudian  membuat  area perbandingan komponennya.
Pada  dasarnya  segmentasi  citra  adalah metode  kuno  untuk  mendeteksi  suatu  objek. Dan  sebuah  objek  dapat  dengan  mudah dideteksi  jika  objek  memiliki  kontras  yang cukup dari latar belakang. Jadi kita menggunakan citra grayscale untuk
membedakan sel dari latar belakangnya.
Penelitian  tentang  citra  kanker  serviks dibutuhkan  seiring  dengan  tingkat  kematian yang  disebabkan  oleh  kanker  serviks  dimana masih  menduduki  tempat  kedua  penyebab utama  kematian  pada  wanita  (Data  Cancer Indonesia,  2008).  Pap  (anicolaou)  smear  tes adalah  mekanisme  untuk  mendeteksi  pra kanker.
Saat  ini  masih  terdapat  kesulitan  untuk melakukan  analisa  terhadap  citra  Pap  smear. Terutama  untuk  melakukan  analisa  terhadap fitur tekstur nukleus dan mendeteksi sitoplasma pada  citra  Pap  smear.  Penelitian  ini  akan melakukan  proses  pengolahan  citra  untuk
mendapatkan  fitur tekstur nukleus. Serangkaian proses  pengolahan  citra  diusulkan  untuk mendapatkan  deteksi  pada  citra  sel  sitoplasma. Paper ini disusun dalam 4 (empat) bagian yaitu : pendahuluan,  metodologi  penelitian,  hasil  dan pembahasan, dan kesimpulan.

## II. KAJIAN LITERATUR
Metode  penelitian  yang  diusulkan  pada penelitian ini terdiri dari dua bagian besar yaitu terkait dengan proses mendapatkan fitur nukleus dan  proses  segmentasi  sitoplasma.  Gambar  1 menunjukkan metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 1 : Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  mengadopsi penlitian  sebelumnya  (Hasanuddin  dkk,  2012) dan (Pratama dkk, 2012). Kedua tahap penelian tersebut  akan  diproses  dengan  menggunakan data  Herlev  yang  memiliki  sebanyak  917  citra. Untuk  tahapan  analisa  fitur  tekstur  melibatkan 250  citra  nukelus.  Sedangkan  tahapan  kedua segmentasi  sitoplasama  terdiri  887  citra sitoplasma.

## Proses Analisa Fitur Citra Nukleus
Proses  ini  terdiri  dari  image  selection, preprocessing,  texture  analysis  dan  feature extraction yang mengadopsi proses analisa fitur citra pada penelitian sebalumnya. a. Image Selection
Sebanyak 250 citra Pap smear dari data Herlev digunakan dalam proses image selection atau  seleksi  citra.  Semua  citra  dilakukan cropping  lebih  fokus  menganalisis  baian nukleus.  Tiap  kelas  memiliki  ukuran  nukleus yang berbeda. Semua citra nukleus yang terpilih adalah citra RGB. Pada proses selanjutnya citra RGB  akan  diubah  menjadi  citra  Grayscale menggunakan  fungsi  MATLAB  rgb2gray. Fungs  rgb2gray  mengubah  citra  RGB  ke grayscale dengan mengurangi informasi hue and
saturation. Nilai RGB yang diubah ke grayscale mengikuti komponen R, G, dan B:
G = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B (1)
b. Preprocessing Proses ini bertujuan untuk meningkatkan kontras dan mendeteksi tepi citra nukleus.  Dua  metode  yang  akan  digunakan dalam  tahapan  ini.  Metode  pertama  yang digunakan  adalah  Contrast  Limited  Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Peningkatan citra  dilakukan  dalam  range  0.2  sampai  dengan 0.7. Metode kedua menggunakan  fungsi  matlab (Matrix  Laboratory  R2010)  yaitu  Rayleigh dengan nilai kontras mendekati 0.0035. Konfigurasi yang diterapkan ini bertujuan untuk meningkatkan  intensitas  citra  nukleus.  Gambar 2 menunjukkan citra dari rangkaian proses pada tahap ini. (a) (b) (c) Gambar  2:    Citra Grayscale (a),  citra  hasil Image Adjust (b) dan citra hasil CLAHE (c) c. Texture Analysis
Analisa  tekstur  terhadap  citra  nukleus akan  menggunakan  Gray  Level  Co-occurrence Matrix  (GLCM).  Fungsi  statistika  GLCM sangat  mudah digunakan. Matrik dalam GLCM merepresentasikan    informasi  mengenai  posisi dari  piksel  yang  memiliki  kemiripan  nilai  gray level.  Lima  parameter  yang  digunakan  yaitu:
Entropy, Contrast, Correlation, Energy,
Homogeneity,  dan  Deviation.  Dalam  Co- occurrence matrix jarak dinyatakan dalam piksel dan orientasi dinyatakan dalam derajat. Orientasi  dibentuk  dalam  empat  arah  sudut dengan  interval  sudut  45°,  yaitu  0°,  45°,  90°, dan  135°.  Ekstraksi  tekstur  menggunakan  ke empat  arah  ini  untuk  nilai-nilai  Contrast, Correlation, Energy, dan Homogeneity. Pada  tahapan  akhir  dilakukan  proses  feature extraction  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  fitur tekstur dari citra sel nukleus.
Segmentasi Citra Sitoplasma

## A. Grayscale
Citra  sel  sitoplasam  diubah  dari  citra RGB  ke  citra  grayscale  atau  citra  abu-abu. Tujuannya  untuk  mengekstraksi  latar  belakang dari citra sel sitoplasma. Gambar 2 menunjukkan  hasil  citra  abu-abu.    Pada  citra hasil  tahap  ini  terlihat  bagian  sitoplasma, nukleus  dan  latar  belakang.  Proses  selanjutnya ditujukan untuk mendapatkan area sitoplasma.

## Pilar Nusa Mandiri  Vol. IX No. 2 September 2013
Gambar 2 : Hasil Citra Grayscale
B. Deteksi tepi Canny Pada penelitian Hasanuddin dkk (2012) sudah  melakukan  deteksi  tepi  dengan  enam metode  deteksi  tepi  yaitu  (a)  Canny  (b) Laplacian  (c)  Prewitt  (d)  Roberts  (e)  Sobel  (f) Zerocross.  Berdasarkan  penelitian  tersebut, penelitian  ini  menggunakan  metode  Canny. Metode deteksi Canny memberikan hasil deteksi yang  lebih  baik  dibandingkan  kelima  metode lainnya.  Gambar  3  adalah  hasil  citra  setelah dilakukan proses deteksi tepi.
Gambar 3 : Hasil Deteksi Tepi Canny
C. Dilasi Operasi dasar morphologi pada pengolahan  citra  adalah  dilasi.  Hasil  proses dilasi  diperoleh  citra  pada  Gambar  4,  berupa daerah  sitoplasma  dari  hasil  deteksi  tepi  pada peoses sebelumnya. Citra terlihat lebih solid.
Gambar 4: Citra dilasi Pap smear D. Filling Hole Setelah proses dilasi, lazimnya
dilakukan  proses  filling  hole.  Metode  ini digunakan  untuk  merekontruksi  citra  setelah diubah  ke  dalam  citra  binary  menggunakan deteksi tepi (Gambar 5).
Gambar  5:  Hasil  filling  hole  setelah  proses dilasi F. Smoothen Pada  tahap  ini  digunakan  Smoothen sebagai  bagian  dari  proses  operasi  morphologi. Area  sitoplasma  yang  diperoleh  dilakukan proses smoothen dengan menggunakan diamond structuring  element.  Sering  kali  proses  ini dilakukan  secara  berulang  pada  citra  untuk mendapatkan  hasil  yang  terbaik.  Gambar  6 adalah  hasil citra setelah dilakukan proses erosi dengan smoothen.
Gambar 6: Citra hasil Smooten

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisa  tekstur  menggunakan GLCM  didapat  fitur  contrast,  correlation, homogeneity,  energy  dan  entropy.  Gambart  7 merupakan  nilai  rata-rata  dari  lima  fitur  yang diperoleh dari hasil tahapan proses.
Gambar 7 : Grafik rata-rata nilai Fitur Tekstur Pada  proses  segmentasi  citra  sitoplasma hasil  akhir  dibandingkan  dengan  nilai  Harlev data  (Jantzen,  dkk,  2005).  Gambar  8  adalah hasil akhir dari proses segmentasi sitoplasma.
Average Value of Texture Features
Contrast Correlation Energy
Homogeneity
Gambar 8: Hasil akhir segmentasi sitoplasma Hasil  segmentasi  dengan  metode  usulan diujicobakan  untuk  semua  citra.  Hasil  luas sitoplasma yang diperoleh dibandingkan dengan referensi diperoleh grafik pada Gambar 9-15.
Gambar 9: Hasil area sitoplasma pada kelas 1
Gambar 10: Hasil area sitoplasma pada kelas 2
Gambar 11: Hasil area sitoplasma pada kelas 3
Gambar 12 Hasil area sitoplasma pada kelas 4
Gambar 13: Hasil area sitoplasma pada kelas 5
Gambar 14: Hasil area sitoplasma pada kelas 6
Gambar 15: Hasil area sitoplasma pada kelas 7 Hasil keseluruhan menunjukkan bahwa segemantasi sitoplasma pada kelas 1 memberikan hasil terbaik sedangkan untuk kelas 7  belum  menghasilkan  hasil  segmentasi  yang
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 1 5 7 1 8 5 1 6 4 -… 1 5 7 2 2 3 6 5 9 -…
1 5 7 2 2 4 2 9 7 -…
1 5 7 2 6 8 3 4 2 -… 2 0 9 0 4 7 3 4 2 -… cytoplast reference 0 20000 40000 60000 80000 100000 1 5 3 9 5 5 6 7 6 -…
1 5 7 1 8 5 5 7 5 -… 1 5 7 2 2 3 3 2 1 -…
20 93 0 74 2 1- … 2 0 9 5 6 5 6 9 8 -… cytoplast referenc e 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 1 5 3 9 5 6 0 4 0 -… 1 5 3 9 5 8 1 5 4 -… 15 71 8 14 8 1- … 1 5 7 1 8 5 5 2 7 -… 1 5 7 2 6 6 9 3 0 -…
cytoplast referenc e
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 1 4 8 4 9 4 9 6 7 -… 1 4 8 5 0 3 6 6 4 -… 1 4 8 8 8 6 8 6 9 -… 1 4 9 3 5 7 8 4 9 -… 1 5 3 6 5 7 4 1 9 -… cytoplast referenc e 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 1 4 8 8 4 8 5 2 3 -… 1 4 9 0 5 7 7 5 6 -… 1 4 9 0 9 7 3 2 4 -… 1 4 9 1 0 5 2 8 9 -… 1 5 3 2 7 6 7 9 9 -… cytoplast referenc e 0 5000 10000 15000 1 4 9 0 5 6 3 2 1 … 1 4 9 0 5 8 1 7 0 … 1 4 9 1 4 3 4 6 9 … 1 5 3 6 5 4 8 6 9 … 1 5 3 8 2 8 9 5 2 … cytoplast referenc e 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 1 4 9 1 4 3 3 7 0 -… 1 4 9 1 8 1 9 0 4 -… 1 4 9 1 8 2 6 5 7 -… 1 4 9 3 1 4 4 5 3 -…
14 93 1 64 2 6- … cytoplast referenc e
memuaskan.  Hal  ini  dikarenakan  citra  pada kelas  ke  7  kondisi  nukleus  memiliki  ukuran yang cukup besar mendekati ukuran sitoplasma. Segmentasi yang diusulkan belum mampu untuk mendeteksi  secara  tepat  sitoplasma  dalam kondisi tersebut

## IV. KESIMPULAN
Proses analisa fitur citra nukleus menunjukkan  bahwa  fitur  contrast,  entropy,dan homogeinity memiliki nilai yang mengecil pada kelas  yang  lebih  tinggi.  Fitur  correlation cenderung memiliki nilai yang tinggi pada kelas yang  lebih  tinggi.  Fitur  Energy  cenderung memiliki  nilai  meningkat  pada  kelas  rendah hingga mid kelas dan menurun pada kelas yangn lebih tinggi.
Pada segementasi sitoplasma penggunaan  citra  abu-abu  cukup  bagus  untuk membantu  mendeteksi  batas-batas  sitoplasma. Metode usulan dapat mendeteksi area sitoplasma. Untuk kelas tujuh masih menghasilkan  error  yang  cukup  besar.  Hal  ini dimungkinkan  bahwa  kondisi  sel  sitoplasama dan  sel  nukleus  pada  kelas  ke  tujuh  memiliki area  yang  hampir  sama  karena  keabnoemalan sel.
Untuk penelitian lanjutan metode preprocessing  bisa  diganti  dengan  metode lainnya  seperti  wavelet, top  hat  dan  bottom  hat filter.  Metode  analisis  tekstur  juga  bisa  diubah dengan  metode  yang  lebih  kompleks,  seperti Run-Length  Method.  Selain  itu,  analisis  tekstur dapat dikembangkan menjadi klasifikasi sel Pap smear.  Penelitian  lanjutan  untuk  segmentasi citra sitoplasma perlu dilakukan khusunya untuk kelas tujuh dengan metode deteksi yang mampu mengenali  sel  sitoplasma  dan  sel  nukleus, walaupun  dalam  kondisi  ukuran  keduanya cenderung sama akibat ketidakabnormalan sel.

## V. DAFTAR PUSTAKA
Data  Cancer  Female  Program  in  Indonesia, 2008.
Hasanuddin,  Dwiza  Riana,  Ekashanti  Octorina Dewi.  Dyah,  Widyantoro.  Dwi  H  and
Tati.  LM.  2012.    “Detection  of Cytoplast  Area  of  Pap  Smear  Image Using Image Segmentation”. International  Conference  on  Women’s Health in Science & Engineering (WiSE Health), ITB, Bandung. J.  Jantzen,  J.  Norup,  G.  Dounias,  and  B. Bjerregaard. 2005. “Pap-smear Benchmark Data For Pattern Classification”,  Technical  University  of Denmark, Denmark.
Kale,  As  and  Aksoy,  Selim.  2010.  ” Segmentation of Cervical Cell Images”, International  Conference  on  Pattern Recognition,IEEE.
Kiwon  Lee,So  Hee  Jeon,  Byung-Doo  Kwon “Urban  Feature  Characterization  using High-Resolution Satellite Imagery: Texture Analysis Approach” Martin,  Erik.  2003.  Pap-Smear  Classification. Technical University of Denmark DTU.2003.http://fuzzy.iau.dtu.dk/downl oad/martin. Matrix Laboratory R2010, http://www.mathworks.com/ N. A. Mat Isa. 2005. “Automated edge detection technique for  Pap  smear images usingmoving  K-means  clustering  and modified  seed  based  region  growing algorithm,”  Int.  J.  Comput.  Internet Manag., vol. 13, no. 3, pp. 45–59.
Pratama.GK,  Dwiza  Riana,  Ekashanti  Octorina Dewi.  Dyah,  Widyantoro.  Dwi  H  and
Tati.  LM.  2012.  “Pap  smear  Nuclei Tekstur Analysis”. International
Conference  on  Women’s  Health  in
Science  &  Engineering  (WiSE  Health),
ITB, Bandung.