Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   1 3 ,  No.   3 ,  Ma rch   201 9 , p p.   1 294 ~ 1 3 0 2   IS S N: 25 02 - 4752, DO I: 10 .11 591/ijeecs .v1 3 .i 3 .pp 1294 - 1 3 0 2          1294       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   M7 sub type  l eukemic  cell  edge d etection t echn iqu es  with  threshol d valu e c ompa rison and n oise filt ers       A. S .A.S ala m 1 ,  M . N.M. Isa 2 ,   M. I .A h ma d 3   1,2 School  of  Mi c roe lectr oni c Eng ine er ing,  Univer siti   Mal a y sia   Per li s,  Pauh   Putra   C ampus ,   Malay si a   3 School  of  Com pute r and  Com m unic a ti on  Engi ne eri ng,   Univer si ti   Malay s ia Perl is ,   Malay s ia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Oct  10 , 201 8   Re vised Dec  7 ,  2018   Accepte d Dec  18 , 201 8       The   ai m   of  thi s   pape r   is  to  stu d y   and  ide n ti f y   var ious  thr eshol d  val u es  for   two  pre valently   used  edge   de tect ion  technique s,  which  are   Sobe l  and  Can n y .   The   purpose  is  to  det ermine  which  val ue  gi ves  an  ac cur ate   result   for   ide nti f y i ng  a  l euke m ic   c el l .   Moreove r,   ev aluati ng  suit abi l ity   of  edg e   det e ct ors  is  a lso  essenti a l  as  f eature   ex tracti on   of  ce l l  dep ends   gre atl y   on   image  segm ent a ti on  (ed ge  detec ti on).   Firstl y ,   a n  image  of  M7   subt y pe  of   Acute   M y e locy t ic   Le ukemia   (A ML)  is  sel ec t ed  due  to   it s  d ia gn osing  which   w ere   found  la ck ing.   Nex t,   apply  noise  fi lt ers  for   the   b est  of  image  qua l i t y .   Thus  b y   compar ing  image  with   no  fil t er,   m edia n  and  av era ge   fi lt ers,   use ful  informati on  ca n   be  ac quire d .   E ac h  edge   de tect ors  is  fixe d  with  thre shold  val ue  of  0 - 0 . 5  but  for  Cann  edg e   detec t ion  the   val ue  ca n  in cre a se  unti l  0. 9 .   From   the   rese arc h,   it   is  found  tha t  Cann y   edge   with  no  fil te r  an d  a  thre shold   val ue   of  0 . 7  g ives   a  c leare r   image   with le ss   noise   r educ t ion.   Ke yw or ds:   AML   Ed ge dete ct ion   Leu kem ia  cel l   M7   No ise  f il te rs   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed.   Corres pond in g  Aut h or :   Mohd  Nazr i n b in Md  I sa ,   School  of Mi cr oelect ronic E nginee rin g,   Un i ver sit i M al ay sia  Per li s,   Pauh P utra  Cam pu s,  02 600,   Ar a u, Perlis,   Ma la ysi a.   Em a il :   nazr in @unim ap. edu. m y       1.   INTROD U CTION     Leu kem ia  cel l s  in  hu m ans  are  gro wing  ra pid ly   each  ye ar.  I n  20 16,  sta ti sti cs  sh ow s   that  24 , 40 0  people  ar e  ex pe ct ed  to  die  f rom   this  disease  [1 ]   Le uk em ia   i s  one  of   t he  de at hly  diseases  a m on gst   hum a ns   a nd   it   is  al so   known  a s  a  bo ne   m arr ow  disor der.  This  dise a se  involve s  a bnorm aliti es  of   w hite  bloo d  cel l s   proliferati on  th at   disables  the cel ls  to  fu ncti on  norm al ly   [2 ] .Th e  disease  is gro up e d  by h ow  quic kly  the  il lness  dev el ops.  It  can  ei ther  be  ac ute  or   ch r on ic   [3 ] .  Also,  Le uk em ia s  are  gr ou ped   by  af fe ct ed  blood   c el l  ty pe   (lym ph ocyt es  or   m yelocyt es).   This  diseas e  is  cat ego rized  into  f our  m ai n  ty pes  wh ic h  inclu des   acute   lym ph ocyt ic   le uk em ia   (A LL ),  ch ronic  ly m ph ocyt ic   le uke m ia   (CLL),  ac ute  m ye locy t ic  le ukem ia   (A ML)  a nd   chro nic  m yelocyt ic   le uk em ia  (CML)  [4 ] .   Each  le uk em i a  ty pe  has   it s  par ti c ular  prop e rtie s  or  s ha pe  to   diff e re ntiat e  on e  an oth e r.   Ac ute  Leu kem ia   grows  bri sk ly   wh ic h  can  in va de  the  bo dy  within  a  fe w  weeks  or  m on ths.  Ch r onic  Leukem ia  o n  the  o t her ha nd, ta kes  ti m e g rowin g b ut progr essi vely  worse ns   over  the y e ars .    Acu te   My el ogenous  Le uk em ia   is  a   heterogeno us   gro up   of   cl on al   dis orders,  w hich   us ually   no t   detect ed  unti l  it   has  sp rea d  into  oth er  orga ns .  AML  is  cl assifi ed  by  a  s yst e m   kn own  as  Fr e nch - Am erican   Brit ish  (FAB)   cl assifi cat ion  w hich  cat e gorized  i nto   ei ght   subty pes   M0  un ti l  M7 [5 ] .   Table  1  s ho ws  th e   su bty pes  of  AML   cl assifi cat ion.  Each s ub ty pes  va ries in p r op e rtie s li ke  the size  an d  num ber   of  leu kem i a cel ls.  The  us a ge  of  e dg e   de te ct ion  bec om es  a  m ajo r  par t  i n  detect ing  these   c hang es  of  cel l  s ha pe .  M7   s ub ty pe s   ha ve   been   disti nguis hed   over  t he  ye ars  by  th e  us e s  of   cy toc hem i cal   and   m or ph ologica l  crit eria  wh ic h  we re  f ou nd   la cking   [6 ] .  M or e over  it   has  been   fou nd   tha t  3 - 10%  of   pri m ary  childhood  AML   a nd   c hildr e n  m a y  con sist s  of  var ie ti es  of   sy m pto m s  su ch  as  low - grad e  f ever,  diar rh ea  and   easy   bruis ing[7].  Stu dies   hav e  bee n  co nducte d  that t his ty pe o f  le ukem ia  is u su al ly  abnorm a ll y abu nda nt in  ch il dren  w it h  Dow n  Sy ndrom e cases.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       M7  s ubty pe  le uk emic  cel l ed ge  d et ect io n  te c hn i qu e s wi th th resh old  v a lue  c omp ar iso n a nd…   ( A.S .A .Sala m )   1295   Table  1.   F renc h - Am erican - Br it ish Cla ssific at ion   [6 ]   FAB Su b ty p es   Na m e   M0   Un d iff erentiated  a cu te  m y elo b lastic l eu k e m i a   M1   Acu te  m y elo b lasti c leuk e m ia  with   m in i m al  m atu ration   M2   Acu te  m y elo b lasti c leuk e m ia  with   m atu ration   M3   Acu te pro m y elo c y tic leuk e m ia  ( AP L )   M4   Acu te  m y elo m o n o cy tic l eu k e m ia   M4 eo s   Acu te  m y elo m o n o cy tic   l eu k e m ia  wit h  eos in o p h ilia   M5   Acu te  m o n o cy tic  l eu k e m i a   M6   Acu te eryth roid  le u k e m ia   M7   Acu te  m eg ak a ry o b lastic leu k e m ia       Im age  segm en ta ti on   is  on e  of  the  cr ucial   ste ps   in  an  a uto m atic  le uk oc yt e  reco gnit ion   syst e m [8 ] .     This  is  because   the  la st  two  ste ps   after  segm entat ion   dep e nds  great ly   on   the  resul t  of   segm ent at ion .     Ed ge  detect ion  is  pa rt  of  im a ge  se gm entat ion .  E dge  detect ion  co ntains  sig nificant  i nfor m at ion .  It  re duce s  the  i m age  siz e  and   filt ers  out  inform ation   that   are  le ss  conv enient  [ 9].  Ed ges  ty pical ly   occu r  on   the  bounda ry  betwee n  tw o  diff e re nt  re gion  in  a n  im age  [10].F reque ntly ,  this  detect ion   is   the  first   ste p  in  recov erin g  inf or m at ion   f r om   i m ages.  D et ect ing   e dg e s   great ly   rely   on  t he  no ise ,  in te ns it y,  bri ghtness  an d  blur.   Th us,     by  w orkin g  with  dif fer e nt  ed ges  of   the   sa m e  i m age,  diff ere nces  ca n  be   obser ve  a nd  the  sel ect ed  s uitabl e   al go rithm   will  b e  ch os e n  to  furthe r   the  ne xt   sta ge  of   im a ge  proc essin g  (f eat ure  e xtrac ti on ) .  Ed ge  detect ion  can  c om e  with  a  thr esh old  va lue  w hich   f unct ions  to   dete ct   edg e s.  Ty pical ly   the  lowe r  the   thre shold   valu e ,   m or e  edg es  ca n  be  detect ed  [ 11 ] .  Howe ver ,   it   is  no t  necess aril y  the  m any  edg es  f ound  can  m ake  an  im age  looks  gr eat .  Du e to it’s a dva ntages, ed ge dete ct ion  c on ti nu es  to be a n  act ive  r esea rch area .   Au t hor  [10]  ha d  c onduct ed  a  researc h  st udy  in  ide ntify ing   pr a w n  s pe ci es  us in g  va rio us   e dg e   detect ion  w hic h  a re  S obel ,  C ann y,   P rew it t  and  Ro be rt.  It  had  been  s how n  t hat  Ca nny  y ie lded  t he  best   res ult   as  it   is  able  to  detect   m axi m um  nu m ber   of   e dg e s  an d  ed ges   at   the  cor ne r.   Au t hor  al so   s ugge ste d  that  by   us in g   Ca nn y,  the  al gorithm s  can  be  m od ifie d  by   adjustin g  the  par am et ers  w hi ch  are  able  to   adap t  in  num erou s   env i ronm ent.   Kh ai rudin   an d  Ir m awati   [12]  perform ed  anal ysi s  in  e dg e   de te ct ion   c om par ison  f or  U SG  i m ages  f or   fetal   dev el opm ent  in  the   w om b.   The  te ch ni qu es  i nvolv e d  Sobel,  Ca nny   and  Pr e witt .  These  3  detect or s  a re  analy sed  w it h  m ean  Sq ua re  Error   (M SE)  a nd   Pea k  Sig na l  to  No ise   Ra tio   (P S NR) .  Re su lt   sh ows  that  Sobel   giv es  perfect   ou tc om e  co m par ed  t o  ot her s   du e  t o  it s  sm oo t h  m or phol ogy  an d  al l  the   li nes  are  c onnected     in d et ai ls.   Othe r  than  tha t  [1 3]  stud ie d  autom at ed  screening  s yst e m   f or   Ac ute  My el og e nous  Leu kem ia   us ing  Sobel  ope rator  as  it s  ed ge  e nhancem ent.  S obel   ables   to  e nhance   the   bor de rs  of  the  m em br anes  an d  t he  cel ls   wh ic h  helps  t o  segm ent  gro uped   cel ls  an d  su bse que nt  ed ge  detect ion .   Othe r  tha n  tha t  auth or   al s o  pe rfor m s   Ca nn y e dge  de te ct ion  that  fun ct ion s t o ob ta i n ou t pu ts  w it h  con ti nu ous e dges. T his is als o agree d wit h [14].   A  rev ie w  of  A ML  co nducte d  by  [15]  us es   Ca nn y  e dge  de te ct or   for  e xtra ct ion   of  nu cl e us.  T his  e dge  detect or  f ollo ws  by  [ 16]   wh ic h  us es  C ann y  f or   sear chin g  nu cl e us  boun dar y  a nd  al s o  cy to plasm   fo r   segm entat ion  in  ce rv ic al  ca nc er  detect ion .  T he  a uthor  u se s  sensiti vity  o f  0.634.   Thr e shold  bas ed  ed ge  detect ion   stu died  by   [17]  cond ucts  var ie ty   of   ed ge   detect or s  whic h  inclu des   Sobel,  P rew it t,  Ro ber t,  Ca nny,  L oG,  E xpect at ion - Ma xi m iz at ion   (EM )  al gorithm ,  OS T U  a nd   G eneti c  Algorithm .  Th e  stud y  al s o  c om par es  dif fere nt  noise   filt e rs  a nd   ha rm on ic   filt er  giv es   ou t  t he  be st  im age  ou t pu t.  A th res ho l d ran ge of  0.62 - 0.8 is als o com par ed  a nd  a thr es hold  val ue of  0.68 yi el ds  t h e  best r es ul t.   Hen ce ,  this  pa per   will   be  a bout  t he  stu dy  of  di ff e ren t  e dg e  detect ion  te chn i qu e s  ( Sobel   an d  Ca nny)   wh ic h  the n  wi ll   be  com par e d  with  on e   an oth e r  to   sel ect   w hich  is   the   best  te c hn i ques  to  be  a ppli ed  on   detect ing  ed ge s  on  a n  M 7  s ubty pe  le ukem i c   cel l.  The   sys tem   sh ould  a bl e  to  recog nize  the  cel l  patte r n  a nd  sh a pe.   A  th res ho l d  val ue  of   0  unti l  0.8  is  c ho s en .  The   thr esh old   value  will   determ ine   how  m any  ed ges  ar e   avail able  to  be   detect ed  in  an   i m age.  Fil te rs  (m edian  and   a ver a ging)  wh ic h  is  for  noise   r e m ov al   will   also   be   stud ie d  to  f in d wh ic h  is t he  m os t s uitable  f il te r  to  m ini m ise / rem ov e noise  f il te rs.       2.   RESEA R CH MET HO D     Figure  1  sho w s  a  flo wch a rt  of  the  overall   pro po se d  m et ho dolo gy  for  t hi s  stud y.   T his  sect ion   will   exp la in  briefly   the pr ocedur e  fro m   i m age acquisi ti on  t o  the   new ly  im age obtai ned.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 2 9 4   –   1 3 0 2   1296     Figure  1. Pro pose d  m et ho dolog y  flo wc har t.       The  im age  on   Figu re  2  is  on e  of   the  ty pe s  of   M7  im ag e  that  was  acqu i red   f ro m   clinical   flow.     The  m ic ro sco pi c i m age co ns i sts of   6  blast c el ls (p ur ple r eg ion) tha t are m egak a ryocyt e.  It is b la st an d M 7  due  to  the  dis per se d  an d  ecce ntric   nu cl e us   [ 18] .  I n  ad diti on,  the  cy top la sm   app ears  to  be  non - gr a nula r,   bas ophili c  and sim i la r  ap pear a nce t o plat el et s.  More over, fr a gm ents of m egak ario bla sts seen  in peri ph e ral  blood.         .     Figure  2. M7  s ub ty pe  of  A ML   cel l       The  RGB  i m a ge  obta ined  f r om   Figu re   2  is  conve rted  into  gray   scal e  (F igure  3)   to  re duce   di m ension  of  im age  [19].  Mo re ov e r,  proces sin g  bec om es  flexible   w he n  a   sin gle  intensit y  va lue  of  each   pi xel  is     sp eci fied  [2 0].       Figure  3.  G ray  scal e  i m age   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       M7  s ubty pe  le uk emic  cel l ed ge  d et ect io n  te c hn i qu e s wi th th resh old  v a lue  c omp ar iso n a nd…   ( A.S .A .Sala m )   1297   Fil te ring   is  re m ov ing   so m e  fr eq ue ncies  in  orde r  to  su pp ress  inter f erin g  sign al s  and   r ed uce  backg rou nd   no ise   [ 18] .  I n  oth er  w ords,   Fil te ring   is  a  de vi ce  or   process   that  rem ov es  sign al   of   unw anted   com po ne nt  or   featur e .  Fil te rs   can  c om e  in  H igh   Pass  or  L ow  pass  de pend ing   on  t he  am ou nt  of  no ise   ne eds  t o  be fil te r.  T his  pap e r  is a bout  rem ov ing n ois e u si ng Low  pa ss f il te r of ave r agin g fil te r  an d m edian  filt er.    Av e ra ge  filt er  or   m ean  fil te r  functi ons   to  s m oo th  the  i m age  into  non - noise   im age  [21].     The  sm oo thi ng f il te rs  are  used  for  im age b l urrin g  a nd noise  reducti on in  spat ia l do m ai n.     Me dian  filt er  is  a  no nlinear   im age   proces sing  ope rati on  use d  t o  rem ov e   the  im pu lsi ve   noise   f ro m   i m ages [ 22] . T hey are  m os t pr efe rr e d  a gains t im pu lsi ve no i se due t o  thei r rob us tness  and  d e no isi ng po w er.    Fo r   m or e  accu rate  analy sis,  t he  gr ay   scal e  i m age  is  co nv e rted  to   blac k  a nd  w hite  (Bina r y)   [ 20]   as   sh ow n  in  Fi gur e 4 .  T he  m at lab   functi on  us e d  is t he  im b2 w  fun ct io n.           Figure  4. Bi nary   conve rsion       The  Functi on  of  S ob el   e dge   detect or  is  f or  detect ing  ve r ti cal   and   H or i zon ta l  e dges  i n  a n  im age   known  as  G x  and   Gy[23].  It   al so   com bin es  inform at ion   into  a  sing le   m at rix.   The  op e r at or   co ns ist s  of  3x3  conv olu ti on  ke rn el s  by  wh ic h on e  k e r nel is si m pl y ro ta te d b y 90 °  by t he other  as s how n  i n  Fi gure  5 [10] .           Figure  5. S ob el  m asks       The  ke rn el s  ca n  be  joine d  to ge ther  to  fin d  th e  abso l ute  m agn it ud e  a nd   th e  or ie ntati o n  of  the  gradie nt   as sho wn in   ( 1).       y x G G 2 2 G |   (1)     wh e re :   | G | = Gr a die nt  m agn it ud e     Gx   =  H or iz on t al  co nv olu ti on  m ask      Gy   =  Ve rtic al  co nv olu ti on m ask   Ca nn y  ed ge  de te ct ion   is  al s o  know n  as  the  op ti m a l  edg e  detect or   [ 24]   wh ic h  sat isfie s  al l  of   the   perform ance cri te ria. Can ny c om es in sev e ra l st eps  as  foll ow [1 0 - 11]  [23 - 25 ] :   1)   Gau s sia n fil te ring for  noise  re m ov al       e n m 2 2 2 2 2 2 1     G    (2)     Wh e re :  Gσ  =   Gau s sia n fil te ring   2)   Find i ng   t he  in te ns it y  and   gr adient  of  im a ge  w her e by  it   us es  f our  filt ers  to  fin d  out  the  ver ti cal ,  horizo ntal an d diag on al  e dges  to fin d  the  b l urre d  im age.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 2 9 4   –   1 3 0 2   1298     ) , ( ) , ( ) , ( 2 2 n m n g n m m g n m M   (3)     and,     ) , ( ) , ( t a n 1 n m gm n m gn   (4)     3)   Non  m axi m u m  suppressi on fo r  thi nn i ng of th e ed ge   4)   Dou ble  thre shold  t o  get  rid   of   spuri ous  r esp on ses   f ro m   bo t her i ng   fac tors  s uc h  as  noise   an d  c olour   var ia ti on.   5)   Track  ed ge  by   hyste resis  to  ac hieve  acc ur at e  resu lt   by   getti ng   rid  of   wea k  ed ge s  cause d  by  la tt er  reasons .   The  ai m   of   thr esh old   is  to  de te rm ine  wh ic h  pix el s  fall   int o  each  cat e gor y  [26].  A  strai gh t forw a r d  thres ho l ding  m et hod  us es  a  sing le   val ue  of   i ntensity   and   re ly ing   on   it ,  ev ery  pix el   can  be long  to  one  of  two  cat egories:   a.   Lo w  inte ns it y of pi xel =  pix e l set  to blac k   b.   High inte ns it y of pi xel =  pix e l set  to white   In   Ma tl ab ,  B W  =  e dg e (I,’e dg e ’, t hr es h)  is  one  of  the   e asi est   m et ho d  to  detect   e dge  by  us i ng  thres ho l d.   The  thres h  s pecifie s  the  se ns it ivit y  thres ho l d  f or   the  par ti cular   edg e   m et ho d[1 8].If  the  t hr es h  is  not  sp eci fy  or  em pty,  edg e  c hoos es  the  val ue   autom atical ly .   In   this  pa per   a  thresho ld  va lue  of   0 - 1  is  us ed  to  com par e whic h value  g i ves o ut  the b e st ef fect o f  M7  subty pe s of  AM L.   New ly   e dg e d e te ct ion   im age  are  s how n  in  t he   ne xt  sect ion wh e re by  Sobel   an d  Ca nny  c om par ed  with  the  tw o  m edian  filt ers,   m ea n  a nd  ave ra ge .  I n  a ddit ion ,   the  tw o  detect or s   al so  com par ed   w he n  the re  is     no f il te r.       3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS     In   this  sect io n,  The  res ults  from   bo th  edg e  detect ion,  noise   filt ers  and   th reshold  value  a re  com par ed   with  one  a no t her   a nd  f ur t he r  analy sis  ar e  done  in  sel ect ing   w hic h  thres ho l d  val ue s  are  apt  for  M7     su bty pes  AM L .       3.1.    S ob el     Fo r  m or e accu r at e analy sis   sobel  as s how n  i n  Fi gure  6 ,  7   a nd  8 .           Figure  6 .   ( a)   W it hout  filt er  0  ( b)   W it hout  f il te r  0.1  ( c)   W it hout  f il te r  0.2   ( d)   W it hout  filt er  0.3   ( e )   W it hout  filt er  0.4  ( f)   W it hout  filt er 0. 5       Figure  7 .   ( a)   Me dian fil te r  0  ( b)   Me dian  filt er  0.1    ( c )   Me dian  filt er  0.2  ( d)   Me dian 0. 3    ( e )   Me dian  filt er  0.4  ( f)   Me di an fil te r  0.5       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       M7  s ubty pe  le uk emic  cel l ed ge  d et ect io n  te c hn i qu e s wi th th resh old  v a lue  c omp ar iso n a nd…   ( A.S .A .Sala m )   1299       Figure  8 .   ( a)   Av era ging  filt er  0  ( b)   Av e ra ging  filt er 0 . 1  ( c)   Av e ra ging f il te r 0. 2 ,   ( d)   A veragin g 0.3    ( e )   Av era ging  filt er 0 . 4  ( f)   Averag i ng f il te r 0 .5       3.2.    C anny   A naly sis   c a nn y   as s how n  in  Fi gure   9 ,  1 0   a nd  1 1 .           Figure  9 .   ( a)   W it hout  filt er  0  ( b)   W it hout  f il te r  0.1   ( c )   W it hout  filt er  0.2  ( d)   W it hout  filt er 0. 3   ( e )   W it hout  filt er  0.4  ( f)   W it hout  filt er 0. 5    ( g)   W it hout  filt er  0.6   ( h)   W it hout  filt er 0. 7    ( i )   W it hout  filt er  0.8        Figure  10.  ( a)   Me dian fil te r  0  ( b)   Me dian  filt er  0.1  ( c )   Me dian  filt er  0.2  ( d)   Me dian fil te r  0.3    ( e )   Me dian  filt er  0.4  ( f)   Me di an fil te r  0.5    ( g)   Me dian  filt er  0.6   ( h)   Me dian fil te r  0.7    ( i )   Me dian  filt er  0.8           Figure  11.   ( a)   Av e ra ging f il te r 0  ( b)   Av e rag i ng f il te r 0. 1  ( c)   A ver a ging  filt er  0.2  ( d)   Av e r agin g 0.3  ( e)   Av e ra ging f il te r 0. 4  ( f)   Av era ging  filt er 0.5   ( g)   Av era ging  f il te r  0.6  ( h)   Averag i ng f il te r 0 .7   ( i)   Av era ging  filt er 0 . 8   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 2 9 4   –   1 3 0 2   1300   3.3.    Ta bula te d  Res ults   Table  2  a nd  T able  3  s how  t he   overall   a naly sis  of  this  pa pe r.   Le ukocyt e  are   ide ntifie d  by  it s  sh a pe.    It  re pr ese nts  a   regular   sh a pe   an d  a  c om pact  nu cl e us   with   regular   an d  c on ti nu ous  e dges.  I n  te rm s  of  i m age   processi ng,  the   nu cl ei   app ea r  darker  tha n  the   backgro und  [ 27 ] .  T his  is  how  blast  cel ls  a re  identifie d  th us   by  app ly in g  di ff e r ent  thres hold ,  it   is  easi e r  to  pick  ou t  w hich  val ues  giv es   the  best  e ff ec t  on   t he  M7  s ub ty pe s     of A ML.   The  resu lt   of   Sobel  ed ge  det ect ion   pro ves  t hat  noise   will   decr ease   as  th r esh old   inc reas e.  H oweve r,  the  ed ge  li nes   will   gr a du al ly   disap pear  as  th reshold   incre as e .  Ba sed  on  th e  anal ysi s,  f or  non - filt erin g  c ases  of  Ca nn y usin g  t hresh old  0.7;  t he   cel l  app ea rs  m uch   cl earer  with o nly  a fe w  no ise s   le ft  a nd  tw o  cel ls  ov erlap but  are  a ble  to  i de ntify  that  they   are  dif fer e nt  because   the   overla pp i ng  cas e  does  not  m a ke  m uch   diff e ren ces .   Ov e ral l,  with a ver a ge fil te r  w hen the re is  no  thres ho l d,  t he  i m age w il l p rod uce a b order b ut gra du al ly     fad es  as  th res ho l d  increase .  Othe r  than  tha t,  So bel  ed ge ’ s  li ne  fad es  as   threshold  inc r ease  bu t  f or   C ann y,     the  e dg e   sti ll   m ai ntains  with   an   inc rease  s ha rpnes s   of  li ne .  T his  is  due  t o  Ca nny  e dg e   de te ct ion   hav i ng  t o  do   double  th resho ld and  fin ding i ntensity  and  gradient  of im ag e.    Sobel  ed ge  thr esh old   ca n  only   be  ap ply  up  to  0.5.  Value s  gr eat e r  tha n  that  will   produce  a  bl a c k  backg rou nd. For C an ny, it ca n go up t o 0.9  bu t a s th res ho l d gets to  0.8 i t wil l gr a dual ly  f ades .       Table  2.   O ver a ll   Re su lt s  for S ob el                                     Table  3.   O ver a ll   Re su lt s  for  C ann y                                               Th   Filter   No  Filter   Median   Av eragin g   0 .0   - b ackg rou n d  n o ise   -   Two  cells o v erla p   -   Ov erlap  cells   -   Ha rdly  b ackg rou n d   n o ise   -   Ha rdly  b ackg rou n d   n o ise   -   Bo rder  sh o wn   -   Ov erlapp in g  cells   0 .1   -   Si m ilar  to 0 .0   Si m ila r  to  0.0   Si m ila r  to  0.0   0 .2   -   No t  m u ch  dif f erent  with  0.0  and  0.1   -   No t  m u ch  dif f erent  with  0.0  and  0.1   -   No t  m u ch  dif f erent  with  0.0  and  0.1   0 .3   -   Back g rou n d  no ise   g radu ally  f ad es   -   Dec rease  of  no is e   -   No ise less en s   0 .4   -   Less b ackg rou n d  no ise   - Blas t edg es are  st arting   to  f ad e   -   Less n o ise co m p are  to   Th 0 .3   -   Bits  of  no ises  ar e  go n e   0 .5   -   Blas t edg es g rad u ally   d i m in ish es   - Back g rou n d  no ise   redu ces exp o n en ti ally   -   Blas t edg es f ad es  g radu ally   - Cells   still o v erlap   -   Back g rou n d  f ad e s    - Blas t edg es d i m in ish es   Th   Filter   No  Filter   Median   Av eragin g   0 .0   -   Back g rou n d  no is e   - Mixed  black  and   wh ite  b ackg rou n d   -   Fiv e ov erlap c ell s   Mixed  black  and  white  b ackg rou n d   - Fo u r  o v erlap cells   -   Mixed  black  and   wh ite  b ackg rou n d   - Black  bo rder   0 .1   - Fu lly  black  back g rou n d   - Fu lly  black  back g rou n d   - Fu lly  black  back g rou n d   -   Par ts o f  back g round  ar e  still lef t   0 .2   -   No ise  redu ces  ex p o n en tially   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.1   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.1   0 .3   - Back g rou n d  no ise   g radu ally  f ad es   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.2   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.2   0 .4   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.3   - Si m il ar  with  T h  0. 3   - Si m il ar  with  T h  0. 3   0 .5   - No ise co u n t is les ser  co m p a re  to  0.4   - No ise redu ce   - No ise Red u ce   0 .6   -   No ise al m o st g o n e  co m p let ely   -   Two  cells o v erla p   -   Salt  an d  pep p er  n o ise are   gone   - Salt and  pep p er  n o ise are   gone   -   Ther e a re  still d o t ted   b ackg rou n d  lef t   0 .7   - Salt and  pep p er  n o ise are   gone   -   Two  cells o v erla p   -   Si m ilar  r esu lt wi t h  T h  0.6   -   Si m ilar  r esu lt wi t h  T h  0.6   0 .8   -   Blas t edg es g rad u ally   f ad es   - Si m il ar  resu lt wit h  T h  0.7   - Edg es g radu ally  f ad es   - Si m il ar  resu lt wit h  T h  0.7   - Edg es g radu ally  f ad es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       M7  s ubty pe  le uk emic  cel l ed ge  d et ect io n  te c hn i qu e s wi th th resh old  v a lue  c omp ar iso n a nd…   ( A.S .A .Sala m )   1301   4.   CONCL US I O N     Con ci sel y,  this   pap e r  is  ab ou t   find i ng   s uitab le   edg e  detect ion   te c hn i qu e s  (S obel   an d  Ca nn y )  f or   M 7  su bty pe  AML   to  furthe r  on  the  ne xt  ste p  of   im age  pr oc essing  a fter  se gm entat ion   ste p,   w hic h  is  fe at ur e   extracti on.  T he   i m age  te sts  with  diff e re nt  th reshold  value s   (0 . 0 - 0.8 )  a nd   filt ers  (av e ra gin g  filt er  an d  m edian   filt er)   to   gi ve  ou t  t he  best  re su lt .  It  seem s  t hat  wit h  no  filt er  a nd  a  th res hold  of  0.7,  ca nny  ed ge  detect ion   is   su it able  to  be  picke d  since  noise   dec reases  gr eat ly   com par e  to  Sobel.  T his  resu lt   ag rees  with  [ 16 ]   an d  [ 17 ]   as   the  best  thres ho l d  picke d  f or   their  im age  is  0. 634  a nd   0.68   re spe ct ively ,  wh ic h  is  cl os er  to  0.7 .     Also   a f or em entioned  with   it s  abili ty   to  giv e   bette r  detect ion  in  te rm s  of  noise   detect io n,   Ca nn y  al s o  filt ers   no ise   ea rlie r  in   on e  of   it   ste ps  hen ce  it   does  no t  re quire  a ddit ion al   filt er  to  rem ov e  the  noise .  Albeit  that  there   are  sti ll   on e  or   two  bac kgr ound  noise s  le ft,  Ca nn y  m anag ed  to  produce  a  cl earer  ed ge  li ne   com par e  to  So bel.   Fo r  fu t ur e  re fe ren ce  it   is  go od  to  try   on   di fferent  lo w  pass  filt er  so   that  the  backgro und  no ise   will   com plete ly   be rem ov ed  a nd s olv e  the  pro blem  o f  overla pp i ng cel l case s.        REFERE NCE S    [1]   L.   R .   A . ,   “ Fact s   and  St at isti cs, ”   LaRuss aA ,   03 -   Mar - 2015. [ Online ] .   Available:   htt ps:// ww w.l ls . org/ht tp%3A/llsorg.pro  d. ac q uia - sit es. com/fa c ts - and - statistic s/ fac ts - and - st at ist i cs - over vie w/f act s - and - statistic s.   [A cc essed:   14 - Mar - 2017] .   [2]   S.  Mohapa tra,  D.  Patra ,   and  S.  S at pa th y ,   “ An  ens emble  cl assifi er  s y stem  for  ea rl y   dia gnosis  of  ac u te   l y m phobl astic   le ukemia   in   bloo d  m ic roscopic im age s,”   Neur al  Com put.   Appl. ,   vol.   24 ,   no .   7 – 8 ,   pp.   1887 – 1904 ,   2014.   [3]   M.  D.  M.  C .   St öpple r,  “ Le uke m ia :  S y m ptoms ,   Survival   R at e ,   andDia gnosis, ” Medic in eNe t.[On li ne] .   Avai la bl e:  htt p://ww w.m edi ci nen et . com/le u kemia/ ar ti c le.ht m .   [Acc essed:  1 4 - Mar -   2017] . D.  Zha ng ,   e t  al. ,   "Comm on  Mod e  Circ ul at ing  Curr ent   Contro l  of  In te rl ea ved   Three - Phase  Two - Le v e l  Volta g e - Sourc e   Converters  wit h  Disconti nuous  Space - Vec tor  Modulat ion , "  2009  IEE E  Ene r gy  Conve rs ion  Congress   and  Ex positi on ,   Vo l s  1 - 6,   pp.   390 6 -   3912,   2009 .   [4]   A.Bo y l e, “ T y p es  Of  Le ukemia, ”  EmpowHER ,   2 8 -   Oct -   2014.   [Onli ne] .   Avail ab le :   htt p://ww w.e m powher. com/leuk emias/c ont e nt/t ypes - le ukemia .   [ Acc essed:  14 - Mar - 2017] .   [5]   “ How   Is  Acute   M y e loi d   Le uk emia  Cla ss ifi ed ? , ”   Am eric an  Can ce r   Society .   [O nli ne] .   Ava il a ble :   htt ps:// ww w.can ce r. org /canc e r/acut e - m y el o il euk emia/ de te c ti on - d ia gnosis - stagi ng/ howcla ss ifi ed . ht m l  [Acc essed:15 -   Mar - 2017] .   [6]   A.  Carr ol l  et   a l . ,   “ Th e  t(1 ;22)  (p13;q13)  is  no nra ndom   and  re stric t ed  to   infa n ts  with  a cute  m ega kar y ob la st i c   le ukemia .   [7]   P.  D.  Mue ll er   an d  W .   S .   Kore y ,   “ A c ase   rep ort :  A cut e   m y e loi d     le uka emia,”  IranJ. Pa edi atr . Hae matol.   Oncol. ,   vol,  no.   4 ,   pp .     7 – 10,   1998 .   [8]   G.Gu  and  D.Cui ,   “ Polar  angle  de te c ti on  and   imag e  combination  b ase d  le uko c y t e  segm ent ation  for  over la pp ing  c ell   images, ”   Comput.   In formatic s ,   v ol.   30 ,   no .   1 ,   pp .   189 – 199,   2011 .   [9]   Y.  Zhe ng ,   J.   Ra o,   and   L .   W u,   “ Edge   d et e ct ion   m et hods  in  dig ital  image  pro ce ss ing, ”   Com put.   S ci .   Educ.  ( ICCS E),  2010  5th  In t. Co nf. ,   pp.   471 – 473 ,   2010 .   [10]   V.  Suchar it a ,   S.  J y othi,  and  D.  M.  Mam at ha,   “ A  Com par at ive   Stud y   on  Vari ou s  Edge   Dete ctio n  Te chni qu es  used  for  the Ide n ti fi cation  of   Pena ei d  Prawn Spec ie s , ” vol.   78 ,   no .   6 ,   pp .   1 – 5 ,   2013 .   [11]   G.  T .   Shrivaksh a n  and  C .   Ch andr ase kar , “ A Com par ison o f  v ari ous   Edge Detection Tec hn ique s used   in    Im age   Proce ss ing, ”     Int.   J. Comput. S ci .   Iss ues ,   vol .   9 ,   no.   5,   pp.   269 – 2 76,   2012 .   [12]   M.  Khair udin ,   “ Com par ison Me t hods of  Edg e  De te c ti on  for   US G  Im age s,”   pp .   85 – 88,   2016 .   [13]   S.  Agaia n,   M.  Madhuka r,   and  A.  T.   Chronopoulos,   “ Autom at ed  scre eni ng  s y st em  for  ac ute   m y el ogenous  le uk e m ia   det e ct ion   in     blood  m ic roscop ic   images, ”   IE E E  Syst .   J. ,   vo l. 8, no. 3, pp. 995 – 1 004,   2014 .   [14]   F.  Kaz emi,   T .   A.   Naja fab adi ,   and   B.   N.  Araa bi,   “ Autom at ic   Rec o gnit ion  of  Acute   M y el og enous  Leukem ia   in  Blood  Microsc opic   Im age s  Us ing  K - m ea ns  Cluste rin g  and  Support  Vec tor  Ma chi ne , ”   Journal  of   M edi ca l  Signal s  a nd   Sensors ,   2016. [Online ] . Avai l abl e :  ht tps:/ / ww w.nc bi. nlm.n ih. gov/pmc/ art i c le s/P MC4973462/ .   [Ac ce ss e d:    12 - Ma y - 2017] .   [15]   H.  Mahm ood  et  al. ,   “ A re vi ew  of   AM L  class ifi c ation:  A sing le    insti tution  exp e rie nc e  in   a  d e vel oping  count r y , ”     J.   H ematop. ,   vol .   7 ,   no .   1 ,   pp .   3 – 8,   2014 .   [16]   A.  H.  Mbaga ,   “ Pap  S m ea r  Ima ges  Cla ss ifi c at i on  for  Ea rl y   D et e ct ion  of  Cer vic a l  Canc er , ”  vol.   118,   no.   7 ,     p p.   8887 ,   2015 .   [17]   B.   Poornim a,  Y.  Ramadev i,   and  T .   Srid evi ,   “ Thre shold  Ba sed  Edge  Det e ct ion   Algorit hm , ”  vo l.  3 ,   no.   4,     pp.   400 – 403 ,   20 11.   [18]   W .   La dine s - Cas tro  et   al. ,   “ Mor pholog y   of  le uk ae m ia s,”   R ev.M édi ca  Del  Hos p.   Gen.   Mé xico ,   vol.   79,   no.   2,     pp.   107 – 113 ,   20 15.   [19]   H.  Vaghe la ,   H.   Modi,   M.  Pa nd y a ,   and  M.  Potdar,   “ Le uke m ia   Dete ction  using  Digit al   Im age   Proce ss ing   Te chn ique s, ”  Int .   J .   Appl.  In f. Sy s t. ,   vol .   10 ,   no .   1 ,   pp.   43 – 51 ,   2015 .   [20]   K.  Raghul,  A.  S .   Raj,  and   P.  U.   Ila var asi,   “ Acut e  L y m pho c y tic  Le ukemia  D et e c ti on  b y   Im age   P roc essing  Us ing  Matl ab , ”   vol. 24, pp. 263 – 267,   20 16.   [21]   C.   M.  Tsai   and  Z.   M.  Yeh ,   “ Fast  sp at ial  av era gi ng  fil te r , ”  Proc.   -   2012  Int.   Symp .   Comput.   Consum .   Control. IS3 C  2012 ,   no .   1   pp.   1 53 – 156,   2012 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   1 3 , N o.   3 ,  Ma rc h   201 9   :   1 2 9 4   –   1 3 0 2   1302   [22]   L.   A.   Aranda ,   P.   Revi ri ego,   and  J .   A.  Ma estro,   “ E rror  Detect ion   T ec hniqu e  for  a  Media n  Fil te r , ”  I EE E  Tr ans.  Nuc l.  Sci . ,   vo l. X,   no .   X,  pp.   1 – 1,   201 7.   [23]   V.  G.  Nare ndra   and  K.  S.  Hare e sh,  “ Study   and  compari son  of  var ious  image  ed ge  det e ct ion  t echnique s  used  in  qual ity   inspe ct io n  and evaluation   of  ag ric u lt ura l a nd  food  produ ct s   b y   comput er  vis ion, ”   vol .   4 ,   no .   2,   2011 .   [24]   K.  Ogawa,   Y.  It o,   and  K.   Naka no,   “ Eff icient  Cann y   Edge  Detect ion  Us ing  a   GP U,”   2010  Fi rs t   Int.   Conf .   Ne tw .   Comput. ,   pp .   27 9 – 280,   2010 .   [25]   T.   Nadu  and  T.  Nadu,   “ Auto ma tic  Tube rcu losi s  Scre eni ng  Us ing  Cann y   Edge  Dete ct ion  Met hod, ”  no.   Icecs,     pp.   282 – 285 ,   20 15.   [26]   P.  Anghele scu ,   V.  G.  Il ie scu ,   and  A  E . Det ec t ion,   "A utomatic  Thr esholding  Method  for   Edge   De tecti o n  Algorit hm s”.   [27]   L.   Putzu  and  C.   Di  Rubert o ,   “ W hit e  Blood  Ce ll s  Ide nt ifi c at ion   and  Cla ss ifica tion  from   Le uke m ic   Blood  Im age, ”   Proc.   I WBB IO   I nt.   Work   no.   Jan uar y ,   pp .   18 – 20,   2013.       BIOGR AP HI ES OF  A UTH ORS          Ms .   Afifa h  Sal m i  Abdul  Sala m   is  a  Master   b y   Resea rch   stud en t  in  Univer si ti   Malay s ia   Per li s  under   the   Scho ol  of  Microe lectr oni cs.   Her  fi el d  of  int er est  is  Medic al   Im a ge  proc essing  spec ifica l l y   in  Acute   M y el oid  Le ukemia  de tec ti on.   She  gra du at ed  from   Univer siti   Mal a y s ia   Te re ngg anu,   in  2016  with  a  B ac he lor  Degre e   of  Applie d  Sc ie nc e  (Ph y si cs,   El e ct roni c  and   Instrum ent at ion) .             Dr.  Mohd  Naz ri n  Md  Isa   is  a  senior   le c ture r   in   the   Schoo l  of  Microe l ec tron ic   Engi ne eri ng  a t   Univer siti   Malays ia   Perli s  (Uni MA P).  Curre ntly ,   he   is  a   m ember  of  In te gra ted   Circ ui ts   and   S y stems   Design   (ICAS e)   group .   His  rese arc h  i nte rests  in cl ude   rec onfigur abl e   arc hi te c ture s,   bioi nform at i cs  a nd  computat ion al   bio log y ,   f ield   p rogra m m abl e  gat e  arr a y   (FP GA )  and   AS IC   design.   He   gra d uat ed   his  doc tor at e   stud y   from   t he  Univer si t y   o f  Edi nburgh ,   Sc otl and ,   UK   in   2013.   His  PhD   the sis  ent itled  " High  Perform anc e  Re conf igur ab le   Archi te c ture s   for  Biol ogical  Sequenc e   Align m ent s"           Dr  Muh amm ad   Im ran   Ahm ad  recei ved   his  P hD  in  Com puter  Engi n ee ring   f rom   Newca stle   Univer sit y ,   Uni t ed  Kingdom   in  2 014.   Curre nt l y   h e  is a   sen ior  l ec t ure r  at School   of   Com pute r  and  Com m unic at ion  Engi ne eri ng ,   Univer siti   Ma l a y si a  Perl is.  His  rese arc h   i nte rests  in cl ud e  biometri c ,   sign al a na l y s is a nd   image  pro ce ss ing .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.