PERHITUNGAN SEL DARAH MERAH BERTUMPUK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN OPERASI MORFOLOGI

Koredianto Usman

Abstract


Pada beberapa penelitian terdahulu telah diupayakan untuk melakukan otomatisasi perhitungan sel darah merah berbasiskan pengolahan citra digital. Perhitungan otomatis yang dilakukan pada kondisi di mana sel darah merah terisolasi, namun akurasi ini menurun pada kasus di mana beberapa sel darah merah tampak bertumpuk. Penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi perhitungan sel darah merah pada kondisi tersebut. Bertumpuknya sel darah merah pada citra yang diamati, secara garis besar dapat dikategorikan sebagai bertumpuk sebagian kecilnya, bertumpuk sebagian besarnya, dan bertumpuk kurang lebih setengahnya. Untuk ketiga kategori ini, pengolahan citra secara morfologi seperti operasi dilatasi dan erosi dapat membantu memisahkan dua atau lebih sel darah merah yang bertumpuk. Pada penelitian ini, citra diakuisisi dengan web-cam yang lensanya dihadapkan pada okuler dari mikroskop optik. Video streaming yang ditangkap oleh web-cam di-capture oleh komputer dengan bantuan software Matlab. Selanjutnya citra ini yang kemudian diproses. Sistem yang diimplementasikan ini kemudian diujikan dengan 30 macam citra. Hasil perhitungan dibandingkan dengan perhitungan manual diperoleh tingkat akurasi dengan margin kesalahan sekitar 0,9. Dengan demikian hasil ini merupakan perbaikan dari penelitian sebelumnya yang belum mengkompensasi seldarah yang bertumpuk. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan yang kuat untuk pengembangan ke arah sistem otomatisasi perhitungan sel darah yang akurat, praktis dan ekonomis.

References


Diaz Hartadi, Sumardi, R.Rizal Isnanto, 2004, Simulasi Perhitungan Sel Darah Merah, Transmisi, Vol.8

No.2 Hal.1-6.

Juan D. Garcia, Working Report on the Use of Mathematical Morphology for Blood Smears Processing,

Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, Spain (tanpa tahun).

Laila Madyo Aprilianti, Koredianto Usman, Hertog Nugroho, 2008,Perhitungan Sel Darah Merah berbasis

Pengolahan Citra Digital, Prosiding Seminar Nasional IV UTY, Yogyakarta.

Rafael Gonzalez, Digital Image Processing, 2nd Edition, Englewood Cliff, Prentice Hall

Uğur Halıcı, et al., An Automated Differential Blood Count System using Microscopic Smear Images (tanpa tahun)


Refbacks

  • There are currently no refbacks.