PENGHITUNGAN SEL TROMBOSIT DENGAN METODE DISTANCE TRANSFORM

Sistem penghitungan sel trombosit berbasis pengolahan citra digital dengan metode distance transform ini merupakan salah satu sistem yang memanfaatkan sistem pengolahan citra digital sebagai pendeteksi objek trombosit dan menghitung jumlahnya. Sistem ini merupakan tahap awal dalam perkembangan perangkat lunak yang nantinya mampu menggantikan laboran dalam menghitung trombosit dengan cepat dan akurat. Metode yang digunakan pada sistem ini adalah Distance Transform. Hasil dari implementasi Distance Transform adalah memisahkan objek yang berimpitan, dalam hal ini trombosit, untuk penghitungan yang lebih akurat. Objek yang telah diaplikasikan Distance Transform selanjutnya dilakukan normalisasi untuk menyebarkan nilai keabuan pada setiap piksel objek lalu dilakukan Thresholding untuk proses pemisahan objek. Setelah itu dilakukan penghitungan kontur dengan syarat luas 10 - 600 piksel dengan tingkat kebulatan di atas 0.4. Luaran yang didapatkan adalah jumlah trombosit yang terdeteksi sistem berupa angka dan tampilan citra darah beserta deteksinya. Uji coba sistem dilakukan dengan pengujian pengaturan optimal sistem yaitu nilai batas normalisasi dan besar resolusi citra. Batas Thresholding sebesar 33 merupakan nilai optimal sedangkan resolusi optimal citra adalah 2048x1536. Akurasi perhitungan sistem adalah 98,53 % dengan mempertimbangkan sensitifitas dengan rata-rata 78,70%. Platelet count system based on digital image processing with application of the distance transform is a system that utilizes digital image processing system for detecting and counting the numbers of platelets object. This system is an early stage in the development of software that will be able to replace the laboratory assistants in platelet counting quickly and accurately. A method is used in this system which is Distance Transform. The function of Distance Transform is to separate coincident objects, in this case the platelets, for a more accurate calculation. Objects that have been applied Distance Transform is then be normalized to spread of gray values, for each object pixels and performed thresholding for object separation process. After that, contours are being counted with condition of area 10-600 pixels with roundness level above 0.4. The results are numbers of platelet that are detected by the system and platelet detection image display. The system is tested by set the system optimal setting of normalization value limit and image resolution. Thresholding limit of 33 is the optimal value, while the optimal image resolution is 2048x1536. Calculation accuracy of this system is 98.53% with a sensitivity of 78,70%/.