Perbandingan Segmentasi Luas Nukleus Sel Normal dan Abnormal Pap Smear Menggunakan Operasi Kanal Warna dengan Deteksi Tepi Canny dan Rekonstruksi Morfologi

Please download to get full document.

View again

of 50
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Similar Documents
Information Report
Category:

Computers & Electronics

Published:

Views: 0 | Pages: 50

Extension: PDF | Download: 0

Share
Description
Abstrak-This paper presents a comparison of cell nucleus segmentation and area measurement of Pap smear images by means of modification of color canals with Canny edge detection and morphological reconstruction methods. Regular Pap smear screening is
Tags
Transcript
  Jurnal TICOM Vol.1 No.2 Januari   2013   ISSN 2302 - 3252 70 Perbandingan Segmentasi Luas Nukleus Sel Normal dan Abnormal Pap Smear Menggunakan Operasi Kanal Warna dengan Deteksi Tepi Canny dan Rekonstruksi Morfologi Dwiza Riana 1 , Dwi H. Widyantoro 2 , Tati Latifah R. Mengko 3   Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung  Jl. Ganesha 10, Bandung 40132, Indonesia 1 dwiza_riana@yahoo.com 2 dwi@stei.itb.ac.id 3 tmengko@itb.ac.id  Abstrak   —   This paper presents a comparison of cell nucleus segmentation and area measurement of Pap smear images by means of modification of color canals with Canny edge detection and morphological reconstruction methods. Regular Pap smear screening is the most successful attempt of medical science and practice for the early detection of cervical cancer. Manual analysis of the cervical cells is time consuming, laborious and error prone. In early detection, cell nucleus characterization plays an important role for classifying the degree of abnormality in cervical cancer. The aim of this work is to find the matched measurement method with the manual nucleus area measurement. In this work, we utilized Pap smear single cell images from Herlev data bank in RGB mode. The cell images were selected from 90 normal and 160 abnormal class subjects that include: Mild (Light) Dysplasia, Moderate Dysplasia, Severe Dysplasia and Carcinoma In Situ classes. The nucleus of each cell image was cropped manually to localize from the cytoplasm. The color canals modification was performed on each cropped nucleus image by, first, separating each R, G, B, and grayscale canals, then implementing addition operation based on color canals (R+G+B, R+G, R+B, G+B, and grayscale). The Canny edge detection was applied on those modifications resulting in binary edge images. The nucleus segmentation was implemented on the edge images by performing region filling based on morphological reconstruction. The area property was calculated based on the segmented nucleus area. The nucleus area from the proposed method was verified to the existing manual measurement (ground truth) of the Herlev data bank. Based on thorough observation upon the selected color canals and Canny edge detection. It can be concluded that Canny edge detection with canal modification is the most significant for all abnormal classes. While for Normal Superficial, Normal Intermediate, Severe Dysplasia and Moderate Dysplasia, Canny edge detection is significant for all RGB modifications with (r 0.314  –   0.817 range, p-value 0.01), and for Normal Columnar, Mild (Light) Dysplasia and Carsinoma In Situ, Canny edge detection is not sensitive for the three classes.  Kata Kunci  —   Pap smear images, nucleus, color canals, Canny edge detection, morphological reconstruction. I.   PENDAHULUAN  Di seluruh dunia kanker serviks merupakan salah satu kanker yang paling umum di kalangan wanita. Kanker ini  penyebab hilangnya nyawa produktif pada wanita baik karena kematian dini serta kecacatan berkepanjangan. Lebih dari 80% wanita di negara berkembang meninggal karena kanker serviks [1]. Alasan utama adalah kurangnya kesadaran akan  penyakit dan akses ke layanan kesehatan. Pemeriksaan rutin dengan Pap smear dapat membantu mencegah sejak dini kanker serviks. Pemeriksaan terhadap  squamous epithelium  dilakukan ahli patologi anatomi untuk menyatakan hasil Pap smear seorang pasien wanita memiliki sel normal atau abnormal. Tahap kunci dalam deteksi otomatis dini kanker serviks adalah akurasi segmentasi sel nukleus [2]. Selama ini segmentasi nukleus pada citra sel Pap smear banyak dilakukan  pada citra berskala abu-abu (grayscale) [3]-[10]. Tujuan  penelitian ini untuk membandingkan segmentasi pada citra RGB dengan citra grayscale dalam menangani segmentasi nukleus sel normal dan abnormal. Selain itu juga ingin mengetahui metode deteksi Canny dengan rekonstruksi morpologi apakah mampu mendeteksi tepi nukleus sel normal dan abnormal Pap smear. Paper ini terbagi dalam beberapa  bagian. Bagian 2 membahas tentang kanker serviks. Bagian 3 tentang tentang material dan metode yang digunakan dalam  penelitian. Bagian 4 menjelaskan tentang hasil dan  pembahasan. Selanjutnya ditutup dengan kesimpulan dan rencana penelitian lanjutan. II.   K  ANKER S ERVIKS  Kanker adalah sekelompok penyakit yang memiliki ciri adanya pertumbuhan dan penyebaran sel-sel abnormal (sel kanker) yang tidak terkendali [11]. Sel merupakan penyusun dari semua makhluk hidup. Manusia memiliki trilyunan sel, yang memungkinkan manusia untuk bernafas, bergerak,  berpikir, dan melakukan semua fungsi yang mencirikan bahwa  Jurnal TICOM Vol.1 No.2 Januari   2013   ISSN 2302 - 3252 71 manusia hidup. Namun kadang kala beberapa sel mengalami  perubahan fungsi dan perilaku, berhenti berfungsi, bahkan menjadi perusak dalam tubuh sendiri. Sel-sel ini disebut sel kanker. Salah satu sifat utama dari sel, baik sel normal maupun sel kanker, adalah kemampuannya untuk memperbanyak diri. Sel melakukan proses ini dengan cara membelah diri [2], [12], [13]. Pemeriksaan patologi masih merupakan baku emas dalam  pemeriksaan kanker, karena merupakan alat diagnostik terpenting yang harus dilakukan. Pemeriksaan patologi adalah  pemeriksaan sampel kecil sel di bawah mikroskop untuk menentukan apakah terdapat kanker dengan melihat abnormalitasnya yaitu membandingkan sel yang diamati dengan sel yang sehat. Dilihat dari bentukan sel dan diferensiasi melalui mikroskop [2], [12], [14]. Diferensiasi menyatakan seberapa banyak kemiripan sel kanker ini dengan sel jaringan asalnya yang normal, baik dalam hal morfologi ataupun fungsi [12]. Perkembangan kanker serviks membutuhkan waktu, sejak serviks yang sehat terinfeksi oleh virus  Human Papilloma Virus  (HPV) [15] sehingga terjadi displasia ringan. Proses lesi kanker berlangsung cukup lama antara 3  –   17 tahun. Pada perkembangan lesi pra kanker sel  berubah menjadi displasia sedang, displasia keras, karsinoma insitu hingga terjadi kanker serviks [16]. Pada perjalanan  penyakit kanker serviks ini dapat dihindari dengan melakukan deteksi dini kanker serviks, sehingga tidak terlanjur  berkembang menjadi kanker serviks. Sel-sel kanker menunjukkan peningkatan luas areal bila dibandingkan dengan sel-sel normal. Fitur karakteristik dapat digunakan sebagai penanda sel-sel leher rahim yang normal atau abnormal. Gbr (1a) dan (1b) menunjukkan sel normal dan sel yang abnormal [17] sel normal memiliki luas nukleus lebih kecil dan luas sitoplasma yang sangat besar sedangkan sel yang abnormal nukleus telah meningkat sehingga luas sitoplasma menyusut [18]. Gbr (1a) Sel Normal Gbr (1b) Sel Abnormal III.   M ATERIAL DAN M ETODE P ENELITIAN  Penelitian ini menggunakan 250 citra dari 917 citra sel tunggal data Herlev [19]. Data citra sel tunggal kanker serviks tersebut telah diklasifikasi dalam tujuh kelas cyto-technicians  dan dokter berdasarkan pengukuran dan konfirmasi klinikal [17]. TABEL   I D ATA H ERLEV S EL C ITRA P AP SMEAR    No Nama Kelas Jumlah Data Jumlah Sampel 1 Normal Superficial 74 30 2 Normal Intermediate 70 30 3 Normal Columnar 98 30 4 Mild (Light) Dysplasia 182 40 5 Severe Dysplasia 146 40 6 Moderate Dysplasia 197 40 7 Carcinoma In Situ 150 40 Total Data 917 250  Database citra tunggal ini tersedia dan dapat diunduh untuk  penelitian dan dapat digunakan untuk analisis dan validasi. Tabel 1 menjelaskan sebaran jumlah citra untuk masing-masing kelas. Dari tujuh kelas tersebut, 3 kelas pertama adalah kelas Normal yang terdiri dari Normal Superficial (NS),  Normal Intermediate (NI), dan  Normal Columnar (NC) . Sedangkan empat kelas berikutnya kategori kelas abnormal yaitu  Mild (Light) Dysplasia (MLD), Severe Dysplasia (SD),  Moderate Dysplasia (MD), dan  Carcinoma In Situ (CIS)  [17]. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 90 citra sel dari kelas normal, masing-masing diambil 30 sampel  perkelas. Untuk kelas abnormal, total sampel yang digunakan sebanyak 160, tiap kelas sebanyak 40 citra. Pendekatan metode penelitian yang diusulkan untuk segmentasi luas nukleus citra sel normal dan abnormal Pap smear menggunakan operasi kanal warna dengan deteksi tepi Canny dan rekonstruksi morfologi seperti yang ditunjukkan  pada Gbr 2 [20]. Citra yang digunakan dalam metode ini adalah citra Pap smear konvensional yang merupakan gambar optik mikroskopis dalam format bmp. Dalam penelitian ini dipilih citra sel Pap smear tunggal untuk pengukuran luas nukleus pada sel normal dan abnormal. Metode terdiri dari  proses manual cropping   nukleus yang bertujuan mengambil citra nukleus, operasi pemisahan kanal warna. Proses selanjutnya dilakukan deteksi tepi, modifikasi kanal warna, segmentasi dengan region filling dan hitung luas nukelus. Gbr 2. Skema Metode Penelitian [20]  Jurnal TICOM Vol.1 No.2 Januari   2013   ISSN 2302 - 3252 72  A. Proses Cropping Nukleus dan Pemisahan Kanal Warna. Ilustrasi pemisahan nukleus dari sitoplasma pada proses cropping ditunjukkan pada Gbr 3. Tahap berikut merubah warna citra ke citra RGB dan grayscale. Citra terbentuk dari 3 layer matrik yaitu Red (R), Green (G), dan Blue (B). Dalam metode grayscale, citra RGB dikonversi ke nilai grayscale dengan mengubah komponen penjumlahan masing-masing R, G, dan B dengan Persamaan (1). 1 gray = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B (1) Pemisahan nukles dari sitoplasma dilakukan pada sel normal dan abnormal. Ukuran hasil cropping   berbeda-beda, untuk sel normal nukleus lebih kecil dibandingkan dengan sel abnormal. Sitoplasma   Gbr 3. Ilustrasi Proses Cropping  Nukleus pada Sel Normal dan Abnormal    B. Deteksi Tepi dengan Detektor Canny Proses deteksi tepi dilakukan untuk menandai bagian yang menjadi detail citra. Selain itu untuk memperbaiki detail dari citra yang belum jelas, yang terjadi karena erorr   atau adanya efek dari proses akuisisi citra. Deteksi tepi juga untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau obyek di dalam citra. Seperti diketahui citra sel Pap smear memiliki banyak derau dan variasi bentuk. Di beberapa kondisi sulit untuk mengenali  bentuk nukleus dengan mudah. Ini membutuhkan satu deteksi tepi yang baik. Deteksi tepi Canny termasuk operator gradien  pertama. Deteksi Tepi Canny adalah salah satu detektor yang memiliki kemampuan anti-derau [21]. Citra (1) Citra (2) Citra (3) Gbr 4. Hasil Citra biner dengan Detektor Tepi Canny pada 3 citra  Normal Superficial   [23] Metode Canny bahkan tidak hanya mampu mengatasi derau tetapi juga mendeteksi dengan benar tepi obyek [22]. Pemilihan metode Canny juga dikarenakan informasi dari  penelitian sebelumnya [23] sebagai penelitian awal menggunakan 3 citra  Normal Superficial  . Pada penelitian sebelumnya [23] dilakukan deteksi tepi dengan empat metode deteksi tepi yaitu Roberts, Prewitt, Sobel dan Canny. Citra (1) Citra (2) Citra (3) Gbr 5. Hasil Citra Nukleus dengan Detektor Tepi Canny pada 3 citra Normal Superficial [23] Hasil untuk tiga citra  Normal Superficial   menunjukkan  bahwa deteksi tepi Canny lebih sensitif mendeteksi tepi nukleus (Gbr 4 dan 5) [23]. Diantara empat detektor yang digunakan pada penelitian awal tersebut, detektor tepi Canny dianggap yang paling  powerful  . Berikut adalah diagram blok algoritma Canny (Gbr 6) : Original Image Differentation  Image Smoothing     Edge Edge Nonmaximum  Image Thresholding Suppression Gbr. 6. Diagram Blok Canny Deteksi tepi Canny menggunakan dua threshold   pada gradien: nilai threshold   tinggi untuk tepi yang rendah sensitivitasnya. Sebaliknya nilai threshold tinggi untuk tepi yang sensitivitasnya rendah. C. Modifikasi Kanal Warna Pada deteksi dini citra Pap smear, warna memegang  peranan penting dalam analisa dan evaluasi oleh ahli Patologi. Penelitian ini mengusulkan pemisahan kanal warna RGB dan sekaligus memodifikasi kanal warna tersebut. Dalam  penelitian ini deteksi tepi Canny digunakan pada semua modifikasi kanal warna (R+G+B, R+G, R+B, G+B, dan Grayscale) dan hasil deteksi dalam citra biner. Gbr 7. Contoh hasil modifikasi kanal warna pada citra sel Normal [20].  Nukleus  Jurnal TICOM Vol.1 No.2 Januari   2013   ISSN 2302 - 3252 73 Pada tahap ini dilakukan modifikasi terhadap nilai RGB untuk 250 citra, yang terdiri dari 90 citra nukleus normal dan 160 citra nukleus abnormal. Penjumlahan hasil deteksi operasi kanal warna RGB yang ditentukan dalam empat modifikasi yaitu R+G+B, R+G, R+B, dan G+B.   Gbr 7 menyajikan contoh citra hasil penjumlahan kanal untuk empat modifikasi pada citra nukleus kelas normal. Secara berurutan citra asli kelas normal diberikan pada Gbr 7, citra nukleus    NS(1a), NI(2a), NC(3a). Sedangkan citra (1b, 2b, 3b) adalah hasil citra masing-masing yang telah dilakukan modifikasi kanal warna R+G+B. (1a) (2a) (3a) (4a) (1b) (2b) (3b) (4b) Gbr 8. Contoh hasil modifikasi kanal warna pada citra sel Abnormal [24]  Hal yang sama dilakukan terhadap 160 citra nukleus kelas abnormal. Gbr 8 memberikan contoh 4 citra dari masing-masing kelas abnormal. Citra di bagian atas adalah citra asli tiap-tiap kelas abnormal MLD(1a), SD(2a), MD(3a), CIS(4a). Sedangkan 4 citra di bawahnya adalah hasil penumpukan modifikasi kanal warna R+G+B (1b, 2b, 3b,4b) pada kelas abnormal.  D. Segmentasi dengan Region Filling Tahap selanjutnya dilakukan segmentasi terhadap semua citra. Segmentasi membagi citra ke dalam sejumlah region atau obyek. Segmentasi dalam penelitian ini didasarkan pada  properti nilai intensitas diskontinuitas. Pendekatan yang dilakukan adalah memecah atau memilah citra berdasarkan  perubahan dalam tepi citra. Tujuan segmentasi adalah melakukan proses pengisian lubang nukleus ( region filling) . Proses ini berdasarkan operasi morfologi rekontruksi terhadap citra biner berbasis connectivity  [14]. Citra biner hasil deteksi tepi Canny dari setiap operasi modifikasi kanal warna dilakukan rekonstruksi morfologi [8]. Hasilnya akan disegmentasi sebagai luas nukleus. Pada proses segmentasi ini digunakan region filling dengan mengisi piksel background dari tepi citra dengan mengikuti 4- connected ketetanggaan background  . Segmentasi yang baik harus dapat memisahkan obyek dari background   dan memperjelas wilayah yang diamati [25]. Hasil dari proses segmentasi ini adalah luas atau area yang tersegmentasi. Contoh hasil segmentasi dengan region filling   dapat dilihat  pada Gbr 9 dan 10, masing-masing contoh untuk kelas normal dan abnormal. Pada citra tersebut masih terdapat area di luar nukleus yang masih terdeteksi dengan jelas. Ini memperlihatkan kinerja deteksi tepi Canny yang over deteksi.  NS NI NC Gbr 9. Contoh hasil segmentasi pada citra sel normal [20] MLD SD MD CIS Gbr 10. Contoh hasil segmentasi pada citra sel abnormal [24]  Gbr 11 dan 12 menunjukkan contoh hasil final dari segmentasi nukleus setelah garis-garis di sekeliling nukleus dihilangkan. Dari citra akhir ini, luas nukleus akan mudah dihitung dengan menghitung nilai piksel dari area yang telah tersegmentasi.  NS NI NC Gbr 11. Contoh hasil final segmentasi demgan region filling  pada citra sel normal [20] MLD SD MD CIS Gbr 12. Contoh hasil final segmentasi demgan region filling  pada citra sel abnormal [24]  Jurnal TICOM Vol.1 No.2 Januari   2013   ISSN 2302 - 3252 74  E. Menghitung Luas Nukleus Perhitungan luas nukleus menggunakan regional deskriptor. Nilai area adalah jumlah piksel dalam region yang dihitung dengan parameter size. Pada hasil akhir proses segmentasi memungkinkan masih terdapat area di luar nukleus yang masih belum hilang. Hal ini disebabkan sensitivitas deteksi Canny yang sangat tinggi mengakibatkan luas nukleus yang dihasilkan mungkin lebih dari satu. Pada penelitian ini diputuskan untuk memilih luas nukleus yang memiliki luar terbesar. Canny_R+G+B Luas : 1496  Canny_R+G Luas :1488  Canny_R+B Luas:1495  Canny_G+B Luas:1483   Canny_Grayscale Luas :1281   Gbr 13. Contoh hasil final dan nilai luas nukleus Gbr 13 adalah contoh hasil final citra dari proses   segmentasi luas nukleus citra sel normal Pap smear menggunakan operasi kanal warna dengan deteksi tepi canny dan rekonstruksi morfologi untuk kelas normal. IV.   H ASIL DAN PEMBAHASAN  Penelitian telah dilakukan dengan 250 citra sel tunggal data Herlev. Sebanyak 90 citra nukleus adalah kelas normal dan 160 citra nukleus kelas abnormal. Seluruh luas yang dihasilkan merupakan hasil proses segmentasi menggunakan operasi kanal warna dengan deteksi tepi canny dan rekonstruksi morfologi.  Nilai luas tersebut dibandingkan dengan nilai luas manual dari data Herlev. Selanjutnya dianalisis dengan korelasi S  pearman’s rho  untuk mengetahui seberapa dekat luas hasil segmentasi menggunakan operasi kanal warna dengan deteksi tepi canny dan rekonstruksi morfologi dengan nilai luas manual, seperti yang diperlihatkan pada Tabel 2 dan Tabel 3. TABEL   II  N ILAI K  ORELASI S PEARMAN ’ S R  HO U  NTUK L UAS  N UKLEUS S EL  N ORMAL [20] Metode All NS NI NC Canny_ R+G+B 0,305** 0,707** 0,817** 0,264 Canny_ R+G 0,138 0,577** 0,615** 0,212 Canny_ R+B 0,179 0,709** 0,596** 0,505** Canny_ G+B 0,208* 0,504** 0,724** 0,103 Canny_ Grayscale 0,203 0,793** 0,414* 0,377* Total images 90 30 30 30 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2 tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2 tailed)  Normal Superficial (NS), Normal Intermediate (NI), dan  Normal Columnar (NC)   Untuk citra sel normal Pap smear, jika dibandingkan ketiga kelas, dua kelas yaitu  Normal Superficial (NS) dan  Normal Intermediate  (NI), memiliki nilai korelasi luas nukleus berada pada nilai signifikan, rata-rata nilai korelasi di atas 0,4. Menunjukkan semua metode segmentasi dengan modifikasi Canny_R+G+B, Canny_R+G, Canny_R+G, Canny_G+B, dan Canny_grayscale menghasilkan nilai luas nukleus signifikan pada nilai 0.01  p -value dengan 2-tailed. Pada ketiga kelas normal, nilai korelasi tertinggi diraih Canny_R+G+B sebesar 0,817 untuk  Normal Intermediate  (NI) (sig. 0.01  p -value 2-tailed) (Gbr 14). Gbr 14. Grafik Nilai Korelasi Citra sel Normal  Dari grafik itu pula dapat dilihat bahwa untuk kelas  Normal Columnar  (NC)  , hanya metode Canny_R+B  p= 0,505 (sig. 0.01  p -value 2-tailed) dan Canny_grayscale  p= 0,377 (sig. 0.05 p-value 2-tailed) yang memiliki nilai signifikan. Sedangkan  , untuk metode yang lain pada kelas  Normal Columnar (NC), nilai korelasi tidak signifikan berada pada kisaran nilai 0,103 -0,264. Artinya pada kelas Normal Columnar(NC), deteksi tepi Canny dengan rekonstruksi morfologi tidak cukup sensitif untuk mendeteksi tepi nukleus. Tingkatan nilai signifikansi luas nukleus untuk ketiga kelas dari tersignifikan adalah  Normal Superficial (NS),  Normal Intermediate (NI), dan  Normal Columnar (NC) . Hal
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks
SAVE OUR EARTH

We need your sign to support Project to invent "SMART AND CONTROLLABLE REFLECTIVE BALLOONS" to cover the Sun and Save Our Earth.

More details...

Sign Now!

We are very appreciated for your Prompt Action!

x