Rahmadhany, Jordan Xavier and Barlian Henryranu Prasetio, S.T., M.T., Ph.D. (2025) Penerapan Circular Hough Transform Untuk Deteksi Sel Darah Pada Citra Mikroskopik Berbasis Smartphone”. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Deteksi dan identifikasi sel darah putih merupakan langkah penting dalam analisis biomedis, terutama untuk diagnosis berbagai penyakit. Metode konvensional berbasis mikroskop memerlukan waktu dan keahlian dari pengamat. Sehingga analisis citra sel darah putih menjadi sangat penting untuk mendapatkan diagnosis dengan cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan empat jenis sel darah putih, yaitu eosinofil, limfosit, monosit dan neutrofil secara otomatis. Metode Circular Hough Transform dipilih karena kemampuanya untuk mendeteksi bentuk melingkat atau elips yang umumnya ditemukan pada sel darah dengan akurasi yang baik. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem ini dapat memproses citra dengan waktu rata-rata 115.68 ms per citra yang mengindikasikan efisiensi yang baik untuk aplikasi berbasis smartphone. Selain itu sistem ini mampu mekases file citra dnegna ekstensi JPEG dan PNG serta mampu melakukan deteksi pada citra mikroskopik. Penelitian ini diharapkan mendukung peningkatan layanan kesehatan, baik dalam konteks klinis maupun lapangan.
English Abstract
Detection and identification of white blood cells are critical steps in biomedical analysis, especially for diagnosing various diseases. Conventional methods based on microscopy require time and expertise from observers, making the analysis of white blood cell images essential for obtaining rapid and accurate diagnoses. This study aims to develop a system that can automatically identify and classify four types of white blood cells: eosinophils, lymphocytes, monocytes, and neutrophils. The Circular Hough Transform method was chosen for its capability to detect circular or elliptical shapes typically found in blood cells with high accuracy. Testing results indicate that the system can process images in an average time of 115.68 ms per image, demonstrating good efficiency for smartphonebased applications. Additionally, the system can access image files with JPEG and PNG extensions and effectively perform detection on microscopic images. This research is expected to support improved healthcare services, both in clinical and field contexts.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 052515 |
| Uncontrolled Keywords: | deteksi sel darah putih, Circular Hough Transform, Smartphone, analisis citra, |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer |
| Depositing User: | S Sucipto |
| Date Deposited: | 20 Feb 2025 02:12 |
| Last Modified: | 20 Feb 2025 02:12 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/237183 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Jordan Xavier Rahmadhany.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |