## KUANTISASI SEL DARAH PUTIH BERTUMPUK MENGGUNAKAN ANALISIS DISTANCE MARKER
Benny Afandi 1) , Chastine Fatichah 2) , Nanik Suciati 3)
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya, Indonesia E-mail: 1 b2nafandi@gmail.com , 2 chastine.fatichah@gmail.com ,
3 naniksuciati@gmail.com

## ABSTRAK
Diagnosa sebuah penyakit dapat ditegakkan dengan mengetahui karakteristik sel darah putih, baik dari  jenis,  bentuk  maupun  kuantitas  populasi  sel.  Kuantisasi  sel  darah  putih  yang low-cost dan reliable melalui  citra  mikroskopis  sel  darah  masih  menjadi  tantangan  pada  banyak  penelitian. keragaman  morfologi  citra  sel  darah  putih  dapat  mengurangi  akurasi  kuantisasi  sel  darah  putih, khususnya keberadaan sel darah putih bertumpuk. Penelitian ini mengusulkan metode baru dalam mengkuantisasi  sel  darah  putih  bertumpuk  menggunakan  analisis  distance  marker.  Metode  yang diusulkan menggunakan marker dalam merepresentasikan objek sel. Marker objek merupakan nilai lokal  maxima  dalam  distance  transform  map.  Dengan  pemilihan  marker  objek  yang  baik  serta informasi nilai jarak marker, dibentuk daerah pengaruh dari marker objek tersebut. Ketika terdapat dua  objek  sel  bertumpuk,  daerah  pengaruh  marker  kedua  objek  tetap  terbentuk  dan  terpisah. Daerah  pengaruh  marker  objek  sel  ini  dapat  digunakan  sebagai  pengkuantisasi  objek  sel  darah putih bertumpuk. Metode yang diusulkan lebih robust terhadap bentuk dan ukuran objek sel darah putih  dengan tingkat  akurasi  mencapai  94,1%.  Lebih  jauh  lagi,  metode  ini  dapat  dijadikan  dasar dalam pemisahan dan identifikasi jenis sel darah putih bertumpuk pada tahap selanjutnya.
Kata  kunci  : Analisis  distance  marker,  Citra  mikroskopis  sel  darah,  Kuantisasi  sel  darah  putih bertumpuk.

## ABSTRACT
Diagnosis  of  diseases  can  be  supported  by  observation  of  white  blood  cell  characteristic, including type, morfology and cell population quantification. A low-cost and reliable white blood cells quantification through microscopic image of blood cells is still a challenge in many studies. Diversity  of  white  blood  cell  microscopic  images  can  decrease  accuracy  of  white  blood  cell quantification,  particularly  the  presence  of  overlapping  white  blood  cells.  This  paper  propose  a novel  method  to  quantify  the  overlapping  white  blood  cells  using  analysis  distance  marker.  The proposed  method  using  marker  as  cell  object  representation.  Marker  objects  are  local  maxima values in distance transform map. With good selecting marker objects and information of marker distance  values,  the  influence  region  from  marker  objects  is  builded.  When  two  objects  overlap, marker influence region of both objects is still form and separate. These marker influence region can be used as overlapping white blood cells quantification. In addition, the proposed method is robust from shape and size of white blood cell objects with accuracy level up to 94.1%. In future work, this proposed method can be extended to separation and identification of overlapping white blood cells.
Keywords: Analysis distance marker, Blood cell microscopic image, Overlapping white blood cells quantification

## PENDAHULUAN
Sebuah penyakit dapat didiagnosa  dengan  cara  mengetahui karakteristik  sel  darah  putih,  baik  dari jenis,  bentuk  maupun  populasi  sel. Evaluasi  karakteristik  sel  darah  putih umumnya  dilakukan  secara  manual dibawah  mikroskop  setelah  dilakukan proses staining .  Evaluasi  semacam  ini membutuhkan  waktu  yang  lama,  susah diproduksi ulang dan subjektif[1]. Terdapat  peralatan cytometer berbasis laser  yang  dapat  mengkuantisasi  sel darah  putih,  akan  tetapi  peralatan  ini mahal dan membutuhkan kalibrasi hardware  akurat.  Kuantisasi  sel  darah putih  melalui  citra  mikroskopis  sel  darah yang low-cost dan reliable masih menjadi tantangan pada banyak penelitian. Citra  sel  darah  putih  hasil pengamatan mikroskop memiliki
keragaman  yang  komplek  baik  secara konten  dan  morfologi  sel.  Keragaman secara  konten  meliputi  keberagaman warna  dan  iluminasi  citra.  Morfologi  sel darah  putih  dalam  citra  mikroskopis dapat  berbentuk  sebagai  sel  tunggal maupun sel yang bertumpuk. Keberadaan sel darah putih bertumpuk dapat mengurangi akurasi dalam proses kuantisasi sel darah putih. Penelitian  terkait  kuantisasi  sel darah putih bertumpuk umumnya menggunakan  metode  berbasis  informasi bentuk  [2-3]  serta  analisa  kontur  dan concavity point [4-6]. Pendekatan menggunakan analisa kontur dan
concavity  point bergantung  kondisi  tepi objek  sel  dan  nilai concavity yang  baik.
Pendekatan menggunakan informasi bentuk  umumnya  lebih  cepat  dan  stabil, akan  tetapi  tidak robust terhadap  bentuk dan ukuran sel darah putih.
Penelitian ini mengusulkan
metode  baru  dalam  mengkuantisasi  sel darah  putih  bertumpuk  menggunakan analisis distance marker.  Analisa  objek bertumpuk dapat ditinjau
dari pengetahuan  terhadap  properti  objek  itu sendiri.  setiap  objek  mempunyai  marker yang  merupakan local-maxima dalam inner distance map atau distance
tranform  map objek.  Ketika  dua  objek bertumpuk,  marker  kedua  objek  tetap terbentuk  dan  terpisah.  Informasi  jarak marker  tersebut  dapat  digunakan  sebagai pengkuantisasi objek bertumpuk, khususnya objek sel darah putih bertumpuk.

## Penelitian Terkait
Bagian  ini  menjelaskan  metode terkait kuantisasi sel darah putih bertumpuk,  khususnya  metode  dengan pendekatan  bentuk  objek  atau  geometri. Pada  umumnya,  kuantisasi  sel  darah putih dilakukan setelah proses segmentasi citra dengan cara menghitung region segmentasi yang terbentuk. Fathichah menggunakan  fitur geometri  eccentricity  dan  area  dalam mendeteksi  keberadaan  sel  darah  putih bertumpuk[2]. Sel darah putih bertumpuk umumnya  mempunyai  area  lebih  besar dari  sel  tunggal  serta  mempunyai  bentuk seperti  elips.  Apabila  sel  darah  putih terdeteksi  merupakan  sel  darah  putih bertumpuk,  maka  dilakukan  kuantisasi objek sel darah putih bertumpuk tersebut. Pendekatan  kuantisasi  yang  digunakan pada  penelitian  tersebut  dengan  cara membagi  area  objek  sel  darah  putih bertumpuk  dengan  suatu  rata-rata  area objek sel darah putih tunggal.
Nazlibilek  mengkuantisasi  sel darah  putih  dengan  perbandingan  ukuran objek  sel  darah  putih[3].  Pendekatan  ini menghitung  perbandingan  nilai  rata-rata panjang  major  axis  dan  minor  axis  objek sel  darah  putih  terhadap  nilai  rata-rata panjang  major  axis  dan  minor  axis seluruh objek sel darah putih dalam citra.
Pada  kedua  metode,  kuantisasi sel  darah  putih  bertumpuk  dihitung berdasarkan hasil koreksi ukuran perbandingan  objek  sel  tersebut.  Apabila ukuran  perbandingan  antara  100%-200% maka  dilakukan  penambahan  jumlah  sel darah  putih  sebanyak  satu.  Selanjutnya, jumlah  sel  darah  putih  ditambahkan  satu lagi setiap kenaikan ukuran objek sebesar 100%.

## METODE
Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian kuantisasi sel  darah  putih  bertumpuk  menggunakan analisis distance marker seperti ditunjukkan  Gambar  1.  Setiap  citra dataset dilakukan pre-proses dan segmentasi  citra  untuk  mendapatkan objek  sel  darah  putih.  Pre-proses  citra dilakukan dengan cara melakukan filtering  menggunakan  metode  wiener dan  laplacian  filtering  [8].  Segmentasi citra  sel  darah  putih  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  c-means pada  citra  ruang  warna  L*a*b  [9]. Metode  segmentasi  dilakukan  dengan metode Fuzzy c-means yang diikuti gray- level  thresholding  pada  kanal  b  ruang warna  citra  L*a*b.  Kombinasi  kedua metode ini mampu memanfaatkan kelebihan  kedua  metode  tersebut.  Post- segmentasi  dilakukan  dengan  proses opening  dengan  struktur  elemen  sebesar area  kurang  dari  setengah  rata-rata diameter  sel  serta  prosentase  referensi objek citra segmentasi terbesar.
Gambar 1. Prosedur penelitian kuantisasi sel darah putih bertumpuk .

## Distance Transform
Tahap berikutnya melakukan pencarian marker objek dengan perhitungan  distance  transform  atau inner-distance map  terlebih  dahulu. Distance  transform  merupakan  proses pembuatan  map  piksel  objek  dengan nilainya  adalah  jarak  terdekat  sebuah piksel  foreground  terhadap  piksel-piksel background [7]. Piksel foreground adalah
piksel-piksel yang termasuk dalam objek, sedangkan  piksel  background  adalah piksel-piksel  yang  bukan  merupakan objek.  Semakin  jauh  sebuah  piksel foreground  terhadap  piksel  background, maka nilai distance transform pada piksel tersebut semakin besar.
Pada  penelitian  ini  menggunakan perhitungan jarak euclidian dalam metode distance transform seperti ditunjukkan pada Persamaan (1) berikut.
F p q p d p D B q    , ) , ( min ) ( (1)
dimana p dan q merupakan  koordinat piksel uji, B merupakan himpunan piksel background dan F adalah himpunan piksel foreground.

## Pencarian Marker Objek
Langkah selanjutnya adalah mencari local  maxima pada map tersebut yang  disebut  sebagai  marker.  Piksel marker  dalam  map  umumnya  merupakan pusat  dari  objek  itu  sendiri.  Pencarian piksel marker dalam citra harus memenuhi  kriteria  lokal  maksimum, yaitu  (i)  nilai  piksel  marker  lebih  besar sama  dengan  dari  piksel  tetangga- tetangganya  dan  (ii)  nilai  piksel  marker lebih  besar tn piksel.  Tujuan  kriteria  (ii) adalah untuk  mengurangi pengaruh noise atau outlier. Berdasarkan kriteria diatas, misalkan  terdapat I(a,b) adalah  nilai piksel marker pada koordinat piksel ( a,b ) dalam  map  distance  transform,  maka pencarian piksel  marker harus memenuhi persamaan (2) berikut.
  ) ) , ( ( )) ( ) , ( ( ) , ( 8 tn b a I I N b a I b a I     (2)
dimana N 8 (I) merupakan  ketetanggaan-8 piksel marker I dan tn merupakan thresholdnoise marker .

## Analisis Distance Marker
Dalam dua objek yang bertumpuk,  terdapat  sekumpulan marker yang terpisah dengan sekumpulan marker lainnya.  Informasi  objek  bertumpuk dapat  diperoleh  dengan  cara  membuat daerah lingkaran pada setiap marker yang disebut analisis distance marker.
Start End Input Citra Pra-proses Citra Segmentasi Citra Jumlah Sel Distance Tranform Pencarian Marker Analisis Distance Marker
Misalkan  terdapat  marker  sebanyak n , maka terdapat daerah lingkaran ( L i ) yang mempunyai  titik  pusat  koordinat  piksel marker  ( a i ,b i )  serta  jari-jari  lingkaran sebesar  nilai  piksel  marker  ( R i )  sebanyak n  buah.  Daerah  lingkaran  setiap  marker akan  digabung  sehingga  membentuk daerah  gabungan  lingkaran  ( C L ),  seperti ditunjukkan pada persamaan 3.
j i n j i L L C to R b x a x L j i L i i i i           ; , , 2 , 1 , , ) ( ) ( ) ( 2 2 2  (3)
dimana L i merupakan  daerah  lingkaran marker ke- i yang terbentuk pada koordinat  piksel  citra x,y . a i ,  b i adalah koordinat pusat piksel marker ke- i dan R i merupakan  radius  lingkaran  marker  ke-i serta  nilai  threshold  overlap  objek to . C L merupakan  daerah  gabungan  lingkaran pada  setiap  marker  ke- i dan  ke- j sampai sebanyak n marker.
Jika  terdapat  marker  berjarak lebih  besar  dengan  nilai  marker  lainnya, maka  akan  terbentuk  minimum  dua daerah  gabungan  lingkaran  yang  terpisah ( C L )  yang  berarti  pula  bahwa  objek tersebut bertumpuk. Jumlah objek bertumpuk  dapat  dihitung  berdasarkan jumlah region C L yang terbentuk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset Penelitian
Dataset  penelitian  ini  diambil dari  hapusan  darah  manusia  normal. Teknik  pewarnaan  pada  pembuatan  slide hapusan  darah  menggunakan  teknik pewarnaan  Geimsa.  Jumlah  hapusan darah  manusia  yang  digunakan  sebanyak 5  slide . Pengamatan  sel  darah putih  pada slide  menggunakan  Mikrokop  Binokuler
Olympus model CX. Pengamatan dilakukan dengan menggunakan
perbesaran 1000x dan pencahayaan tetap.
Citra  sel  darah  putih  diakuisisi menggunakan  kamera  Sony  Cybershot tipe  W810  beresolusi  640  x  480  piksel. Jumlah  citra  hasil  akuisisi  sebanyak  17 citra  dengan  memperhatikan  keberadaan sel  darah  putih  bertumpuk.  Contoh  citra input,  hasil  preproses  serta  ground  truth
seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  2 berikut.
(a) (b) (c) Gambar 2. (a) citra Input, (b) citra preproses
(c) citra ground truth

## Hasil Uji Coba
Kuantisasi sel darah putih menggunakan  metode  analisis  distance marker  memerlukan dua parameter, yaitu nilai  threshold  noise  dan  threshold overlap.  Jumlah  marker  dalam  pencarian marker  pada  map  distance  transform dapat  berjumlah  lebih  dari  satu  pada setiap  objek.  Umumnya  marker  yang berada ditengah objek merupakan representasi  dari  objek  sel  itu  sendiri. Marker  yang  berada  di  tepi  objek  tidak mempunyai  peran  signifikan,  sehingga diperlukan  pemilihan  marker  yang  baik. Nilai  threshold  noise  bertujuan  memilih kandidat  marker  objek.  nilai  threshold noise  sebesar  20  piksel  pada  penelitian ini  sudah  cukup  untuk  menghilangkan marker noise.
Objek  bertumpuk  harus  pula ditinjau  dari  tingkat  kedalaman  overlap objek.  tingkat  kedalaman  overlap  objek merupakan representasi dari bertumpuknya  dua  objek.  Nilai  overlap objek  sangat  bergantung  pada  jenis  dan kondisi  objek  itu  sendiri.  Pada  objek yang  bersifat  keras,  mungkin  nilai overlap  ini  tidak  terlalu  besar  dan  begitu pula sebaliknya.
Semakin dalam bertumpuknya  objek  sel,  maka  semakin besar pula tingkat overlap objek sel yang harus digunakan dalam proses kuantisasi.
Semakin  besar  nilai  threshold overlap  objek,  semakin  baik  pula  dalam mengkuantisasi  sel  darah  putih,  akan tetapi  disarankan  agar  tidak  lebih  besar dari 50% nilai jarak  marker. Penggunaan nilai  threshold  overlap  lebih  dari    nilai tersebut menyebabkan hilangnya informasi  bertumpuk  objek  itu  sendiri. nilai  threshold  overlap  yang  baik  pada dataset  penelitian  ini  sebesar  35%  dari nilai  marker  objek.  Contoh  citra  pada prosedur  metode  yang  diusulkan  seperti ditunjukkan Gambar 3.
(a) (b) (c)
(d)
(e)
Gambar 3. (a) segmentasi, (b) distance transformmap,(c) pencarian marker objek (perbesaran 2x), (d) pemilihan kandidat marker objek (perbesaran 2x),(e) analisis distance marker Penelitian  kuantisasi  sel  darah putih bertumpuk diukur dengan menggunakan akurasi citra yang teridentifikasi  mempunyai  jumlah  sel yang  benar.  Evaluasi  metode  usulan dibandingkan  dengan  metode  berbasis geometri  menggunakan  fitur  eccentricity dan area [2] serta rata-rata panjang major axis  dan  minor  axis  [3].  Hasil  penelitian kuantisasi  sel  darah  putih  bertumpuk seperti ditunjukkan pada tabel 1 berikut. Tabel  1.  Tabel  pengukuran  akurasicitra metode usulan serta metode terkait
Citra No. Manual ADM Geo-1 Geo-2 1 3 3 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 4 2 2 2 2 5 2 1 3 2 6 3 3 3 4 7 2 2 3 2 8 3 3 3 4 9 2 2 2 3 10 3 3 1 2 11 2 2 3 2 12 3 3 3 3 13 4 4 5 4 14 2 2 2 3 15 2 2 2 3 16 2 2 2 3 17 2 2 2 3 Jml Citra Benar 16 11 8 Akurasi 94,1% 64,7% 47,1%
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  metode  usulan  cukup  baik dibandingkan  metode  dengan pendekatan geometri  objek.  Permasalahan  kuantisasi sel  darah  putih  bertumpuk  dengan pendekatan  tersebut  adalah  gagalnya proses  deteksi,  terjadinya  under-counting dan over-counting.
Setiap  jenis  sel  darah  putih mempunyai  area  sel  yang  berbeda-beda sehingga penentuan threshold area dengan pendekatan geometri riskan untuk digunakan. Selanjutnya, pendekatan perbandingan ukuran objek akan terkoreksi  baik  apabila  terdapat  banyak objek  sel  darah  putih  tunggal  yang menyertai objek sel darah putih bertumpuk dalam citra.
Metode  analisis  distance  marker dapat meminimalisir terjadinya kesalahan pada  pendeteksian  dan  perhitungan  sel bertumpuk. Metode usulan menggunakan pendekatan  kedalaman  bertumpuknya antar  objek  melalui  marker  objek  dan tidak  menggunakan  informasi  geometri objek  sel  darah  putih,  sehingga  lebih robust terhadap  bentuk  dan  ukuran  objek sel.  Keberhasilan  metode  ini  bergantung pada hasil segmentasi, pemilihan kandidat  marker  objek  dan  informasi kedalaman  bertumpuknya  antar  objek yang baik.
Pemilihan  kandidat  marker  objek merupakan tahapan krusial dalam menentukan  keberhasilan  metode  usulan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat  sebuah  citra  gagal  terkuantisasi dengan  baik.  Kegagalan  tersebut  akibat munculnya  marker  noise  yang  berada diantara  marker  objek,  sehingga  tidak dapat  menciptakan  region  gabungan lingkaran marker yang terpisah.

## SIMPULAN
Metode  kuantisasi  sel  darah  putih bertumpuk menggunakananalisis distance marker  lebih  robust  terhadap  bentuk  dan ukuran  objek.  Keberhasilan  metode analisis distance  marker bergantung pada hasil  segmentasi,  kandidat  marker  objek dan  informasi  kedalaman  bertumpuknya antar objek yang baik. Tingkat
keberhasilan  metode  analisis  distance marker mencapai 94,1%. Lebih jauh lagi, metode  analisis  distance  marker  dapat dijadikan  dasar  dalam  pemisahan  dan identifikasi jenis sel darah putih bertumpuk pada tahap selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saraswat ,  M.  dan  Arya,  K.  V., “Automated  microscopic  image  analysis for  leukocytes  identification:  a  survey”. Micron (Oxford, England : 1993) , Vol. 65, Hal. 20–33. 2014 [2] Fathichah , C., Purwitasari D., Hariadi V., Effendy  F.,  “Overlapping  White  Blood Cell  Segmentation  and  Counting  on Microscopic  Blood  Cell  Images”, Int. Journal  on  Smart  Sensing  and  Intelligent Systems ,  Vol.  7,  No.  3.,  Hal  1271-1286,
2014.
[3] Nazlibilek ,  S.,  Karacor,  D.,  Ercan,  T., Sazli,  M.  H.,  Kalender,  O.,  dan  Ege,
Y., “ Automatic  segmentation,  counting, size  determination  and  classification  of white blood cells”. Measurement , Vol. 55, Hal. 58–65, 2014.
[4] Yu .  D.,  Pham  T.D.,  Zhou  X.,  “Analysis and  recognition  of  touching  cell  images based on  morphological structures”, Computer  in  Biology  and  Medicine ,  Vol. 39, Hal. 27-39, 2009.
[5] Bai X.,  Sun  C.,  Zhou  F.,  “Splitting touching  cells  based  on  concave  points and  ellipse  fitting”, Pattern  Recognition , Vol. 42, Hal. 2434–2446, 2009.
[6] Lin. P., Chen Y.M., He Y., Hu. G.W., “A novel  matching  algorithm  for  splitting touching  rice  kernels  based  on  contour curvature analysis”, Computers and Electronics  in  Agriculture ,  Vol.  109, 124-
133, 2014.
[7]  Felzenszwalb,  P.  dan  Huttenlocher,  D., “Distance Transforms of Sampled Functions”,2012. [8]Ghosh,  M.,  Das,D.C.,  Chandan  R.  dan Ajoy K, “Automated leukocyte recognition  using  fuzzy  divergence”, Micron (Oxford, England : 1993) , Vol. 41 No.7, Hal. 840–6, 2010.
[9]  Scotti  F,  “Robust  Segmentation  and Measurement Techniques of White Blood
Cells  in  Blood  Microscope  Images”,
Instrumentation and Measurement Technology  Conference ,  Hal.  43-48, 2006.