Detections of White Blood Cell Areas in Unstained Blood Smear Images using Morphological Techniques

Lina Lina, Michelle Augustine, Arlends Chris
{"title":"Detections of White Blood Cell Areas in Unstained Blood Smear Images using Morphological Techniques","authors":"Lina Lina, Michelle Augustine, Arlends Chris","doi":"10.24114/cess.v7i2.35849","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Diagnosis penyakit melalui analisis terhadap sel darah putih sangat bermanfaat dalam bidang medis. Seiring dengan kemajuan teknologi, proses analisis terhadap sel darah putih secara otomatis semakin banyak dikembangkan. Namun demikian, selama ini proses pendeteksian sel darah putih umumnya menggunakan preparat yang telah diwarnai terlebih dahulu untuk memperjelas lokasi keberadaan sel darah putih. Proses pewarnaan preparat membutuhkan waktu dan biaya yang cukup tinggi. Dalam penelitian yang dikembangkan, citra masukan bagi sistem adalah citra preparat yang tidak melalui proses pewarnaan sama sekali. Selanjutnya proses pendeteksian area sel darah putih dimulai dengan tahapan pre-processing untuk pengolahan domain warna citra, penghalusan citra, penajaman citra, serta teknik morfologi. Tahapan berikutnya adalah melakukan eliminasi area sel darah merah dari citra hasil pre-processing menggunakan metode transformasi watershed. Selanjutnya, tahapan post-processing dilakukan menggunakan teknik dilasi dan ekstraksi fitur berdasarkan perhitungan nilai karakteristik ukuran dan rasio setiap area yang tersisa. Luaran yang dihasilkan oleh sistem berupa hasil deteksi area citra yang mengandung sel darah putih saja. Sistem yang dikembangkan kemudian diujicobakan terhadap 167 data citra sel darah. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu menghilangkan area sel darah merah dari citra preparat tanpa pewarnaan hingga 97%, namun rata-rata tingkat akurasi pendeteksian sistem belum optimal yaitu 46.13% dari jumlah citra uji.","PeriodicalId":53361,"journal":{"name":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24114/cess.v7i2.35849","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Diagnosis penyakit melalui analisis terhadap sel darah putih sangat bermanfaat dalam bidang medis. Seiring dengan kemajuan teknologi, proses analisis terhadap sel darah putih secara otomatis semakin banyak dikembangkan. Namun demikian, selama ini proses pendeteksian sel darah putih umumnya menggunakan preparat yang telah diwarnai terlebih dahulu untuk memperjelas lokasi keberadaan sel darah putih. Proses pewarnaan preparat membutuhkan waktu dan biaya yang cukup tinggi. Dalam penelitian yang dikembangkan, citra masukan bagi sistem adalah citra preparat yang tidak melalui proses pewarnaan sama sekali. Selanjutnya proses pendeteksian area sel darah putih dimulai dengan tahapan pre-processing untuk pengolahan domain warna citra, penghalusan citra, penajaman citra, serta teknik morfologi. Tahapan berikutnya adalah melakukan eliminasi area sel darah merah dari citra hasil pre-processing menggunakan metode transformasi watershed. Selanjutnya, tahapan post-processing dilakukan menggunakan teknik dilasi dan ekstraksi fitur berdasarkan perhitungan nilai karakteristik ukuran dan rasio setiap area yang tersisa. Luaran yang dihasilkan oleh sistem berupa hasil deteksi area citra yang mengandung sel darah putih saja. Sistem yang dikembangkan kemudian diujicobakan terhadap 167 data citra sel darah. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu menghilangkan area sel darah merah dari citra preparat tanpa pewarnaan hingga 97%, namun rata-rata tingkat akurasi pendeteksian sistem belum optimal yaitu 46.13% dari jumlah citra uji.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
形态学技术在未染色血液涂片图像中检测白细胞区域
通过分析白细胞来诊断疾病在医学领域是非常有用的。随着技术的进步,对白细胞的分析过程越来越多。然而,在这一过程中,白血球检测通常使用染色介质来确定白血球的位置。修复后染色过程需要相当长的时间和费用。在开发的研究中,系统的输入图像是一个根本不通过染色过程的介质图像。检测白细胞区域的过程从处理图像域、图像布局、图像还原和形态技术的准备阶段开始。下一个阶段是利用水的转化方法从处理前的图像中去除红细胞的区域。随后,完成后处理的阶段使用调节技术和提取功能,根据大小特征值的计算和剩余区域的比率。系统生成的Luaran的图像区域检测只有白细胞。后来开发的系统运行了167个血细胞图像数据。实验表明,系统可以在不经放大的情况下将红细胞的区域从妹妹的图像中移除97%,但是系统检测准确率的平均水平仍然是测试图像次数的46.13%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
4 weeks
期刊最新文献
Implementation of the Multimedia Development Life Cycle in Making Educational Games About Indonesia Data Mining Algorithm Decision Tree Itterative Dechotomiser 3 (ID3) for Classification of Stroke Implementation of Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) on the Selection of Online English Course Platforms Usability of Brain Tumor Detection Using the DNN (Deep Neural Network) Method Based on Medical Image on DICOM Performance Comparison Analysis of Multi Prime RSA and Multi Power RSA
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1