Segmentasi Citra Sel Tunggal Smear Serviks Menggunakan Metode Radiating Normally Biased Generalized Gradient Vector Flow Snake

Sebuah sistem penyaringan otomatis dan sistem diagnosa yang akurat sangat berguna untuk proses analisis hasil pemeriksaan pap smear. Langkah yang paling utama dari sistem tersebut adalah proses segmentasi sel nukleus dan sitoplasma pada citra hasil pemeriksaan pap smear, karena dapat memengaruhi keakuratan sistem. Normally Biased Generalized Gradient Vector Flow Snake (NBGGVFS) merupakan sebuah algoritma gaya eksternal untuk active contour (snake) yang menggabungkan metode Generalized Gradient Vector Flow Snake (GGVFS) dan Normally Biased Gradient Vector Flow Snake (NBGVFS). Dalam memodelkan snake, terdapat fungsi edge map. Edge map biasanya dihitung dengan menggunakan operator deteksi tepi seperti sobel. Namun, metode ini tidak dapat mendeteksi daerah nukleus dari citra smear serviks dengan benar. Penelitian ini bertujuan untuk segmentasi citra sel tunggal smear serviks dengan memanfaatkan penggunaan Radiating Edge Map untuk menghitung edge map dari citra dengan metode NBGGVFS. Metode yang diusulkan terdiri atas tiga tahapan utama, yaitu tahap praproses, segmentasi awal dan segmentasi kontur. Uji coba dilakukan dengan menggunakan data set Herlev. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil segmentasi metode yang diusulkan dengan metode pada penelitian sebelumnya dalam melakukan segmentasi citra sel tunggal smear serviks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mendeteksi area nukleus lebih optimal metode penelitian sebelumnya. Nilai rata-rata akurasi dan Zijdenbos Similarity Index (ZSI) untuk segmentasi nukleus adalah 96,96% dan 90,68%. Kemudian, nilai rata-rata akurasi dan ZSI untuk segmentasi sitoplasma adalah 86,78% and 89,35%. Dari hasil evaluasi tersebut, disimpulkan metode yang diusulkan dapat digunakan sebagai proses segmentasi citra smear serviks pada identifikasi kanker serviks secara otomatis

Hibridisasi Metode Fuzzy Local Information C-Means Dan Radiating Gradient Vector Flow Snake Untuk Segmentasi Citra Smear Serviks

Kanker serviks disebabkan oleh virus HPV (Human Papilloma Virus). Papanicolaou smear merupakan pemeriksaan secara mikroskopik dari jaringan serviks uteri yang dapat mendeteksi sel-sel kanker. Segmentasi sel ke dalam nukleus dan sitoplasma adalah tugas yang menantang karena citra uji pap smear biasanya memiliki masalah pewarnaan tidak konsisten, kontras yang buruk, dan sel-sel yang tumpang tindih. Segmentasi terutama berfokus pada pemisahan sel dari latar belakang serta pemisahan inti dari sitoplasma dalam area sel. Deteksi batas sitoplasma sangat penting karena fitur sitoplasma sangat berguna untuk identifikasi sel-sel abnormal dan sel-sel normal. Pada tesis ini diusulkan metode segmentasi citra smear serviks menggunakan FLICM sebagai segmentasi awalnya dan RGVF snake untuk mendapatkan kontur nukleus dan sitoplasma. Setiap sel tunggal citra smear serviks yang berupa RGB dikonversi ke ruang warna CIELAB dan dimensi L* dinormalkan untuk membentuk citra grayscale. Diusulkan algoritma clustering Fuzzy Local Information C-Means (FLICM) untuk segmentasi awal dan mengekstraksi kontur awal dari nukleus dan sitoplasma. Kontur awal ini digunakan untuk inisialisasi RGVF snake yang diusulkan. Kemudian dengan RGVF snake didapatkan batas akurat dari nukleus dan sitoplasma. Untuk mengevaluasi performa metode yang diusulkan, digunakan dataset Herlev yang terdiri dari 917 sampel dan tersebar pada tujuh kelas berbeda. Kombinasi kedua metode mampu mensegmentasi citra smear serviks lebih akurat terutama area sitoplasma yang biasanya dianggap sebagai background. Hal ini dibuktikan oleh performa dari uji coba dilakukan. Performa metode yang diusulkan dibandingkan dengan groundtruth segmentasi manual menggunakan Zijdenbos similarity index (ZSI) dan akurasi. Nilai rata-rata ZSI pada semua uji coba menunjukkan hasil lebih dari 70% sehingga dapat disimpulkan terdapat similaritas yang tinggi antara citra groundtruth dengan citra hasil segmentasi. Nilai rata-rata akurasi pada semua kelas menunjukkan hasil sekitar 70% sampai dengan 90% sehingga dapat dikatakan hasil segmentasi sudah cukup baik. Dengan meningkatnya performa akurasi diharapkan dapat digunakan untuk membedakan sel normal dan abnormal serta identifikasi kanker serviks secara otomatis. ========================================================= Cervical cancer is caused by HPV (Human Papilloma Virus). Papanicolaou smear is a microscopic examination of cervical tissue which can detect cancer cells. Cell segmentation into the nucleus and cytoplasm is a challenging task for a pap smear test, the images typically have inconsistent coloring problems, poor contrast, and touching cell. Cell segmentation is the separation cells segmented into nucleus and cytoplasm area. Boundary detection of cell is very important because the cell feature is very useful for the identification of abnormal cells and normal cells. We propose cervical smear image segmentation method using FLICM (Fuzzy C-Means Local Information) as initial segmentation and RGVF (Radiating Gradient Vector Flow) snake to get nucleus and cytoplasm contour. Every single cell of cervical smear image is converted from RGB to CIELAB color space and dimensional L * normalized to a grayscale image. In this research propose Fuzzy Local Information C-Means (FLICM) for initial segmentation and extracting the initial contours of the nucleus and cytoplasm. This initial contour is used to initialize the RGVF snake. Then RGVF snake obtain the accurate boundary of the nucleus and cytoplasm. To evaluate the performance of the proposed method, we use Herlev dataset consisting of 917 samples and spread in seven different classes. Combination of both methods can segment the image of cervical smear cell accurately, especially the cytoplasm areas. This is evidenced by the performance of the conducted trials. The performance of the proposed method compared with manual segmentation using groundtruth Zijdenbos similarity index (ZSI) and accuracy. The average value of ZSI in all trials showed the results of more than 70% so that it can be concluded that there is a high similarity between the Groundtruth with the image segmentation results. The average value of accuracy in all class showed a yield of about 70% to 90% so that it can be said the segmentation results are good enough. This method can increase the performance of distinguish between normal and abnormal cells and also identify the cervical cancer automatically

An Unsupervised Approach for Overlapping Cervical Cell Cytoplasm Segmentation

The poor contrast and the overlapping of cervical cell cytoplasm are the major issues in the accurate segmentation of cervical cell cytoplasm. This paper presents an automated unsupervised cytoplasm segmentation approach which can effectively find the cytoplasm boundaries in overlapping cells. The proposed approach first segments the cell clumps from the cervical smear image and detects the nuclei in each cell clump. A modified Otsu method with prior class probability is proposed for accurate segmentation of nuclei from the cell clumps. Using distance regularized level set evolution, the contour around each nucleus is evolved until it reaches the cytoplasm boundaries. Promising results were obtained by experimenting on ISBI 2015 challenge dataset.Comment: 4 pages, 4 figures, Biomedical Engineering and Sciences (IECBES), 2016 IEEE EMBS Conference on. IEEE, 201

Segmentation of Overlapping Cervical Cells in Normal Pap Smear Images Using Distance-Metric and Morphological Operation

The automatic interpretation of Pap Smear image is one of challenging issues in some aspects. Accurate segmentation for each cell is an important procedurethat must be done so that no information is lost during the evaluation process. However, the presence of overlapping cells in Pap Smear image make the automated analysis of these cytology images become more difficult. In most ofthe studies, cytoplasm segmentation is the difficult stage because the boundaries between cells are very thin. In this study, we propose an algorithm that can segment the overlapping cytoplasm. First, the morphology operation and global thresholding to segment cytoplasm is done. Second, the overlapping area on cytoplasm region is separated using morphological operation and distance criteria on each pixel. The proposed method has been evaluated against the results of manual tracing by experts. The experiment results show that the proposed method can segment the overlapping cytoplasm as similar as experts do, i.e., 2:897 3:632 (mean std) using Hausdorff distance