Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4331

## PERBANDINGAN  SEGMENTASI  CITRA  SENI  TARI PENDET  DAN  SENI  BELA  DIRI  PENCAK  SILAT: PENDEKATAN DENGAN MULTIRES UNET
San Sudirman 1 , Arief Setyanto 2 , Kusnawi 3 1,2,3 Universitas Amikom Yogyakarta
1 sansudirman@students.amikom.ac.id, 2 arief_s@amikom.ac.id, 3 khusnawi@amikom.ac.id
Received: 22 April 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Image segmentation; Pendet dance; Pencak Silat martial arts; MultiRes U-Net.
Corespondent Email: sansudirman@students.amikom.ac.id
Abstrak. Penelitian ini membandingkan segmentasi citra seni tari Pendet dan seni bela diri Pencak Silat menggunakan pendekatan MultiRes U-Net. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, pre-processing data, pembagian data, evaluasi,  dan  hasil.  Hasil  evaluasi  menggunakan  metrik  Dice  coefficient, Jaccard  index,  dan  Mean  Squared  Error  (MSE)  menunjukkan  skor  terbaik untuk  masing-masing  dataset.  Hasil  penelitian  ini  dapat  meningkatkan pemahaman tentang kedua seni budaya tersebut melalui analisis visual yang lebih mendalam. Hasil  evaluasi segmentasi  citra  antara seni tari  Pendet  dan seni  bela  diri  Pencak  Silat  menggunakan  pendekatan  MultiRes  UNET menunjukkan  skor  terbaik  untuk  Dice  Coefficient  (DC),  Jaccard  index,  dan Mean  Squared  Error  (MSE).  Skor  terbaik  untuk  dataset  tari  Pendet  adalah 98.47,  99.23,  dan  8.20E-04,  sedangkan  untuk  dataset  Pencak  Silat  adalah 88.29,  85.98,  dan  4.52E-04.  Evaluasi  menunjukkan  tingkat  kesamaan  yang baik antara citra hasil segmentasi dengan citra asli.
Abstract. This research compares image segmentation of the Pendet dance art  and  the  Pencak  Silat  martial  art  using  the  MultiRes  U-Net  approach. Research methods include data collection, data pre-processing, data sharing, evaluation, and results. Evaluation results using the Dice coefficient, Jaccard index, and Mean Squared Error (MSE) metrics show the best scores for each dataset. The results of this research can increase understanding of these two arts  and  cultures  through  deeper  visual  analysis.  The  results  of  the  image segmentation evaluation between Pendet dance and Pencak Silat martial arts using the MultiRes UNET approach show the best scores for Dice Coefficient (DC), Jaccard index, and Mean Squared Error (MSE). The best scores for the Pendet dance dataset are 98.47, 99.23, and 8.20E-04, while for the Pencak Silat dataset they are 88.29, 85.98, and 4.52E-04. Evaluation shows a good level of similarity between the segmented image and the original image.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  pengolahan citra  telah  menjadi  salah  satu  bidang  yang menarik  perhatian,  terutama  dalam  konteks analisis  seni  budaya  seperti  seni  tari  dan  seni bela diri. Seni tari seperti Tari Pendet dan seni bela diri seperti Pencak Silat memiliki kekayaan visual  yang  tinggi,  tetapi  segmentasi  citra  dari seni-seni  ini  sering  menjadi  tantangan.
Segmentasi citra, sebuah proses penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk membagi  citra  menjadi  beberapa  bagian  atau segmen,  memungkinkan  analisis  yang  lebih mendalam.  Dalam  seni  tari  dan  seni  bela  diri, segmentasi  citra  memainkan  peran  penting dalam pemahaman gerakan, posisi, dan ekspresi artistik. Salah satu pendekatan yang menjanjikan  dalam  segmentasi  citra  adalah
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menggunakan  MultiRes  U-Net  [1] . ,  sebuah model  jaringan  saraf  tiruan  yang  mampu mengatasi  tantangan  segmentasi  citra  dengan baik.
Penelitian ini bertujuan untuk
membandingkan  segmentasi  citra  seni  tari Pendet  dan  seni  bela  diri  Pencak  Silat menggunakan  pendekatan  MultiRes  U-Net, dengan tujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang  kedua  seni  budaya  tersebut  melalui analisis  visual  yang  lebih  mendalam.  Metode penelitian  menggunakan  metode  eksperimen mencakup  pengumpulan  data,  pre-processing data, pembagian data, evaluasi dan hasil.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  salah satu  cara  segmentasi  dalam  computer  vision adalah menggunakan teknik segmentasi semantik  [2].  Tugas  segmentasi  semantik adalah  memprediksi  sebuah  piksel,  apakah sebuah piksel milik suatu objek atau hanya latar belakang, dengan kata lain proses pengklasifikasian  citra  pada  tingkat  piksel  [3]. Beberapa arsitektur yang bisa digunakan dalam segementasi semantic adalah Mask R-CNN dan U-NET [2].
Sejak pertama kali dikenalkan pada tahun 2015,  segmentasi  menggunakan  arsitektur  U- Net [4] telah banyak digunakan, dikembangkan dan  dimodifikasi  untuk  melakukan  tugas segmentasi  pada  citra  biomedis  maupun  non- biomedis.  Arsitektur  baru  hasil  modifikasi  ini, dapat  mengungguli  arsitektur  U-Net  dalam melakukan  tugas  segmentasi.  Salah  satu arsitektur  hasil  modifikasi  U-Net  adalah MultiResUnet  [3].  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan segmentasi  citra  tari  pendet  dan  pencak  silat menggunakan MultiRes-Unet.
penelitian  ini  terdiri  dari  empat  bagian yakni:  pendahuluan,  metode  penelitian,  hasil dan pembahasan dan yang terakhir kesimpulan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  adalah  perluasan  dari klasifikasi  citra,  sebuah  teknik  computer vision yang digunakan untuk memahami apa yang  ada  di  tingkat  piksel  dalam  sebuah citra,  selain  mengklasifikasikan  informasi dalam citra. Segmentasi menguraikan batas- batas  objek  untuk  mengetahui  apa  itu,  di
mana  mereka  berada,  dan  bagaimana mendeteksi  deteksi  objek  individu  untuk melabeli daerah yang berbeda dalam sebuah citra. [5]

## 2.2. Pencak Silat
Pencak  Silat  merupakan  warisan budaya Indonesia yang kaya akan nilai-nilai tradisional, keindahan gerakan, dan keahlian teknis.  Pencak  Silat  adalah  seni  bela  diri tradisional  yang  berasal  dari  wilayah Asia Tenggara,  terutama  dari  Indonesia.  Pencak Silat menekankan pada keterampilan teknis dan  fisik,  termasuk  gerakan  bertarung, teknik  serangan,  pertahanan  diri,  dan strategi.  Selain  itu,  Pencak  Silat  juga mengajarkan nilai-nilai moral, disiplin, rasa hormat,  dan  pengembangan  diri  yang holistik. [6]

## 2.3. Tari Pendet
Tari  pendet  merupakan  tari  tradisional yang  berasal  dari  pulau  Bali,  Inodesia. Tarian  ini  masuk  kedalam  jenis  tarian  wali yang  biasa  dipentaskan  di  tempat peribadatan  umat  hindu  (pura).  Namun seiring dengan perkembangan zaman, tarian ini  mengalami  perubahan  dalam  gerakan, dan  juga  digunakan  sebagai  tarian  balih- balihan  yang  biasa  dipentaskan  untuk menyabut  tamu.  Tarian  ini  terdiri  dari beberapa  jenis  gerakan,  masing-masing gerakan terbentuk dari gerakan kaki, tangan, jari,  badan,  mimik,  leher  dan  mata  yang membuat tarian ini terlihat lebih estetis.[7]

## 2.4. MultiRes Unet
Multirest  UNet  adalah  salah  satu arsitektur baru hasil perbaikan dari arsitektur U-Net.  Arsitektur  ini  menggantikan  dua lapisan  konvolusi  encoder-decoder  dengan blok multires untuk setiap lapisannya. Setiap blok  multires  terdiri  dari  tiga  lapisan konvolusi  3×3  yang  berurutan  dan digabungkan  untuk  menggambarkan  skala
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
fitur  spasial.  Selain  itu,  konvolusi  1×1 ditambahkan  sebagai  koneksi  residual  dari input  ke  output  untuk  menambahkan informasi spasial [3], [8].
.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian menggunakan metode eksperimen mencakup pengumpulan data, pre- processing  data,  pembagian  data,  evaluasi  dan hasil.  Metode  penelitian  ditunjukan  pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  antara  dataset  tari  pendet  dan  dataset pencak  silat.  Pada  masing-masing  dataset dikumpulkan berupa video, kemudian dilakukan proses ektraksi video ke frame untuk masing-masing  dataset.  Setelah  itu  dilakukan proses  ground  truth  pada  masing-masing dataset. Setelah beberapa proses tersebut maka di peroleh 1.480 citra untuk dataset tari pendet dan  1.674  untuk  dataset  pencak  silat.  Contoh masing-masing dataset ditampilkan pada tabel 1 berikut:

## Tabel 1. Contoh Dataset Tari Pendet
dan Pencak Silat Dataset Citra Asli Citra Ground Truth Tari Pendet Pencak Silat

## 3.2. Pre-Processing Data
Pada tahap ini dilakukan proses resize pada setiap citra  dengan mengubah  ukuran  menjadi 256 x 192 piksel untuk masing-masing dataset. Setelah  itu  dilakukan  proses  normalisasi  data dengan  mengubah  nilai  piksel  dengan  cara membagi  setiap  piksel  dengan  255  agar  nilai piksel berada diantara 0 dan 1.

## 3.3. Pembagian Data
Pembagian  data  untuk  masing-masing dataset  dibagi  dua  yaitu:  80%  data  latih  dan 20% data uji.

## 3.4. Evaluasi
Metode  evaluasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  ada  3  yaitu:  Dice  Coefficient (DC),  Jaccard  Index  dan  Mean  Square  Error (MSE).
a) Dice Coefficient (DC)
Dice  coefficient,  juga  dikenal  sebagai F1Score atau dice similarity coefficient (DSC), adalah  metode  yang  digunakan  untuk membandingkan  tingkat  kemiripan  antara  dua objek.  Metode  ini  sering  digunakan  dalam evaluasi  tugas  segmentasi  atau  segmentasi semantik pada citra. Dice coefficient mengukur seberapa  baik  dua  himpunan  objek  yang diprediksi  dan  sebenarnya  (ground  truth) tumpang  tindih  satu  sama  lain  dalam perbandingan  dengan  ukuran  masing-masing himpunan.  Secara  matematis,  Dice  coefficient dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  1 berikut [9]:
𝐷𝐶 = 2|𝐴∩𝐵| |𝐴|+|𝐵| = 2𝑇𝑃 2𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
Dimana,  TP  adalah  true  positif,  yaitu  jumlah elemen yang terdapat pada kedua himpunan (A dan  B).  FP  adalah  false  positif,  yaitu  jumlah elemen  yang  ada  hanya  di  himpunan  B  (hasil segmentasi),  tetapi  tidak  ada  di  himpunan  A (citra  mask).  FN  adalah  false  negatif,  yaitu jumlah elemen yang ada hanya di himpunan A (citra  mask),  tetapi  tidak  ada  di  himpunan  B (hasil segmentasi).
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## b) Jaccard Index
Jaccard  index,  juga  dikenal  sebagai Intersection  over  Union  (IoU),  adalah  metode untuk  mengidentifikasi  presentase  tumpang tindih antara dua himpunan objek [10] . Rumus untuk  mencari  nilai  Jaccard  index  adalah sebagai berikut [3] :

## JaccardIndex = 𝐴 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐵
𝐴 𝑈𝑛𝑖𝑜𝑛 𝐵 = 𝐴∩𝐵
𝐴∪𝐵 (2)
|A∩B| adalah jumlah elemen yang terdapat pada kedua  himpunan  (A  dan  B),  atau  disebut  juga sebagai intersection. | A∩B | adalah  ukuran  dari himpunan intersection.
|A ∪ B|  adalah  jumlah  elemen  gabungan  dari kedua  himpunan  (A  dan  B),  atau  disebut  juga sebagai  union. ∣ A ∪ B ∣ adalah  ukuran  dari himpunan union.

## c) Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error  (MSE)  adalah metode  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai perkiraan  atau  peramalan.  Metode  ini  dapat diterapkan  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan pada  citra  hasil  segmentasi [11] .  Rumus  untuk menghitung  skor  MSE  adalah  sebagai  berikut [12] :
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ ( 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=0 − 𝐵 𝑖 ) 2 (3)
Dimana n adalah jumlah piksel dalam citra, Ai adalah  nilai  kecerahan  (intensitas)  piksel  ke-i dalam  citra  asli  atau  ground  truth. Bi adalah nilai  kecerahan  (intensitas)  piksel  ke-i  dalam citra hasil segmentasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Alat
Eksperimen dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, Library
Tensorflow, Library Keras dan platform Google Colab.  Perangkat  yang  digunakan:  Laptop  HP CORE i3 Processor Intel(R) Core (TM) i3 RAM 12 GB SSD 238 GB.
4.2. Dataset dan Preprocessing Data
Pada  penelitian  ini  ada  dua  dataset  yang digunakan:  dataset  tari  pendet  dan  dataset pencak  silat.  1.480  citra  untuk  dataset  tari pendet  dan  1.674  citra  untuk  dataset  pencak silat. Semua  gambar  dalam  masing-masing dataset  diubah  ukurannya  menjadi  256  x  192 piksel dan kemudian dinormalisasi. Detail hasil resize dan normalisasi dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Dataset yang di resize Dataset Citra Asli Citra yang di resize Tari
Pendet Pencak

## Silat
Hasil  dan  Diskusi  menyusun  60-70%  dari naskah.  Bagian  ini  adalah  bagian  utama  dari artikel  penelitian.  Hasil  harus  meringkas  atau menyoroti  temuan  daripada  memberikan  hasil dan analisis rinci. Berisi hasil yang diambil dari analisis  data  dan/atau  hasil  uji  hipotesis  dan hanya  menyediakan  data  yang  mendukung pembahasan.  Bagian  ini  meliputi  tabel  dan grafik  yang  diambil  dari  analisis  data  hasil penelitian.

## Tabel 3. Contoh normalisasi citra
Dataset Nilai Piksel Citra Asli Normalisasi Nilai Piksel
Tari Pendet
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## San  dkk

## Pencak
Silat

## 4.3. Hasil
Setelah  melakukan  segmentasi  citra menggunakan model MultiRes U-Net,
dilakukan  evaluasi  menggunakan  metrik  Dice coefficient,  Jaccard  index,  dan  Mean  Squared Error  (MSE)  untuk  mengukur  kualitas segmentasi.  Selama  proses  pelatihan,  masing- masing  dataset  dilakukan  percobaan  10  kali dengan variasi nilai alpha dari rentan nilai 1.1 sampai 2.0. Setelah itu diambil nilai terbaik dari masing-masing  percobaan.  Hasil  skor  terbaik untuk masing-masing dataset ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Skor terbaik DC, Jaccard Index dan MSE untuk masing-masing dataset
Dataset Percobaan Nilai Alpha DC Jaccard Index MSE Tari Pendet Percobaan 1 1.1 98.05 99.00 1.19E-03 Percobaan 2 1.2 98.29 99.12 1.00E-03 Percobaan 3 1.3 98.29 99.14 1.04E-03 Percobaan 4 1.4 98.42 99.20 1.02E-03 Percobaan 5 1.5 98.36 99.17 9.59E-04 Percobaan 6 1.6 98.25 99.12 9.65E-04 Percobaan 7 1.7 98.24 99.11 9.17E-04 Percobaan 8 1.8 98.46 99.22 8.20E-04 Percobaan 9 1.9 98.47 99.23 8.68E-04 Percobaan 10 2.0 98.41 99.20 1.04E-04 Skor terbaik 98.47 99.23 8.20E-04 Pencak Silat Percobaan 1 1.1 79.76 78.84 5.12E-04 Percobaan 2 1.2 80.20 78.88 5.21E-04 Percobaan 3 1.3 88.29 85.98 5.56E-04 Percobaan 4 1.4 82.33 85.28 5.37E-04 Percobaan 5 1.5 81.39 84.36 4.52E-04 Percobaan 6 1.6 78.46 79.83 5.42E-04 Percobaan 7 1.7 78.81 80.21 5.10E-04 Percobaan 8 1.8 74.02 71.86 5.05E-04 Percobaan 9 1.9 78.96 76.69 5.11E-04 Percobaan 10 2.0 78.94 80.09 6.89E-04 Skor terbaik 88.29 85.98 4.52E-04
Skor terbaik untuk index DC, jaccard index dan MSE untuk dataset tari pendet adalah 98.47, 99.23  dan  8.20E-04  untuk  masing-masing index,  sedangkan  untuk  dataset  pencak  silat 88.29,  85.98  dan  4.52E-04  untuk  masing- masing  nilai  index.  Grafik  perbandingan  skor terbaik  untuk  masing-masing  dataset  dapat dilihat pada gambar berikut:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## San  dkk
Gambar 2. Perbandingan Skor DC dan Jaccar Index
Gambar 3. Perbandingan Skor MSE
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  diperoleh  nilai Dice coefficient dan Jaccard index yang tinggi, menunjukkan  tingkat  kesamaan  yang  baik antara  citra  hasil  segmentasi  dengan  citra  asli. Sementara  itu,  nilai  MSE  yang  rendah menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  minim dalam  proses  segmentasi.  Contoh  hasil segmentasi dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Hasil Segmentasi
Dataset Citra Ground Truth Hasil Tari Pendet Pencak Silat

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan dalam perbandingan segmentasi citra antara seni tari Pendet dan seni bela diri Pencak Silat  menggunakan  pendekatan  MultiRes UNET. Ditemukan bahwa metode ini memberikan  hasil  evaluasi  yang  baik.  Skor terbaik  untuk  Dice  Coefficient  (DC),  Jaccard index,  dan  Mean  Squared  Error  (MSE) menunjukkan  tingkat  kesamaan  yang  baik antara citra hasil segmentasi dengan citra asli.
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa skor terbaik untuk dataset tari Pendet adalah 98.47, 99.23,  dan  8.20E-04,  sedangkan  untuk  dataset Pencak Silat adalah 88.29, 85.98, dan 4.52E-04. Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan kontribusi  dalam  meningkatkan  pemahaman tentang seni budaya melalui analisis visual yang mendalam.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan wawasan baru dalam penggunaan teknologi  segmentasi  citra  dalam  konteks  seni budaya,  serta  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  metode  analisis  visual  yang lebih  akurat  dan  efisien.  Selain  itu,  hasil penelitian  ini  juga  dapat  menjadi  dasar  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  bidang segmentasi citra pada seni budaya dan aplikasi lainnya

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  V.  V  Kumar  and  P.  V.  V  Kishore,  “Indian Classical  Dance  Mudra  Classification  Using HOG  Features  and  SVM  Classifier,” International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE) ,  vol.  7,  no.  5, pp. 2537–2546, 2017, doi: 10.11591/ijece.v7i1.pp2537-2546.
[2]  F. Sun, V. Ajith Kumar, G. Yang, A. Zhang, and Y.  Zhang,  “Circle-u-net:  An  efficient architecture  for  semantic  segmentation,” Algorithms , vol. 14, no. 6. MDPI AG, 2021. doi: 10.3390/a14060159.
[3]  N. Ibtehaz and M. S. Rahman, “MultiResUNet: Rethinking the U-Net architecture for multimodal  biomedical  image  segmentation,” Neural  Networks ,  vol.  121,  pp.  74–87,  Jan. 2020, doi: 10.1016/j.neunet.2019.08.025.
[4]  O.  Ronneberger,  P.  Fischer,  and  T.  Brox,  “U- Net:  Convolutional  Networks  for  Biomedical Image  Segmentation,”  May  2015,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1505.04597
[5]  Data  Science  meets  Cyber  Security,  “IMAGE SEGMENTATION:  A  COMPREHENSIVE GUIDE.”  Accessed:  Mar.  21,  2024.  [Online]. Available:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
https://medium.com/@datasciencemeetscybers ecurity/image-segmentation-a-comprehensive- guide-c5ccded8af70
[6]  S.  Ediyono,  S.  Teguh,  W.  Fakultas,  and  I. Budaya,  “Memahami  Makna  Seni  dalam Pencak Silat.”
[7]  L.  Y.  MENG  and  Y.  KARULUS,  “THE
INDONESIA-MALAYSIA CULTURAL HERITAGE DISPUTES: A CASE STUDY OF THE PENDET DANCE AND RASA
SAYANGE  FOLK  SONG,” MANU  Jurnal Pusat Penataran Ilmu dan Bahasa (PPIB) , Jun.
2019, doi: 10.51200/manu.v0i0.1880.
[8]  K.  Armanious,  V.  Kumar,  S.  Abdulatif,  T. Hepp, S. Gatidis, and B. Yang, “ipA-MedGAN: INPAINTING OF ARBITRARY REGIONS IN MEDICAL IMAGING,” 2020.
[9]  K. B. Soulami, N. Kaabouch, M. N. Saidi, and A.  Tamtaoui,  “Breast  cancer:  One-stage automated detection, segmentation, and classification  of  digital  mammograms  using UNet  model  based-semantic  segmentation,”
Biomed  Signal  Process  Control ,  vol.  66,  Apr. 2021, doi: 10.1016/j.bspc.2021.102481.
[10] K. Sanjar, O. Bekhzod, J. Kim, J. Kim, A. Paul, and  J.  Kim,  “Improved  U-net:  Fully convolutional  network  model  for  skin-lesion segmentation,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 10, no. 10, May 2020, doi:
10.3390/app10103658.
[11] C.  Mythili  and  V.  Kavitha,  “Color  Image Segmentation using ERKFCM,” 2012.
[12] Z. Alom, C. Yakopcic, T. M. Taha, and V. K. Asari, Nuclei  Segmentation  with  Recurrent Residual Convolutional Neural Networks based U-Net (R2U-Net) . 2018.