YOLOv5 untuk Menghitung Sel Darah Merah dan Sel Darah Putih

Renatasiva, Billy and Benarkah, Njoto and Naufal, Mohammad Farid (2024) YOLOv5 untuk Menghitung Sel Darah Merah dan Sel Darah Putih. Keluwih: Jurnal Sains dan Teknologi, 5 (1). pp. 10-18. ISSN 2721-2432

PDF 6291-Article Text-20104-1-10-20240404.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Metode perhitungan sel darah merah secara manual menggunakan hemositometer membutuhkan waktu yang lama serta melelahkan dan sangat bergantung kepada tenaga ahli di bidang medis, sedangkan perhitungan otomatis menggunakan alat membutuhkan biaya yang mahal dan perawatan ekstra untuk menjaga hasil yang akurat serta apabila dihadapkan dengan sel berukuran abnormal maka alat akan salah mengidentifikasi, maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat menghitung jumlah sel darah merah dengan cepat, akurat, dan mudah untuk dioperasikan. YOLOv5 digunakan untuk mendeteksi sel darah merah melalui citra digital. Model dilatih menggunakan BCCD Dataset dan BCCD + ALL-IDB1. Berdasarkan nilai mAP50 didapatkan model terbaik dengan konfigurasi YOLOv5s dengan ukuran masukan 736x736 dengan data latih yaitu BCCD sebesar 89.9% untuk sel darah merah, 99,4% untuk sel darah putih dan 93,8% untuk semua kelas. Berdasarkan mean absolute percentage error (MAPE) didapatkan sebesar 17.7% untuk konfigurasi YOLOv5x dengan ukuran citra masukan 416x416 jika diuji menggunakan data BCCD, namun konfigurasi YOLOv5s dengan ukuran citra masukan 736x736 memiliki nilai lebih rendah yaitu 10.9% jika dihadapkan dengan data uji ALL-IDB1. Sistem dibuat dengan menggunakan Laravel dan Flask. Secara keseluruhan, sistem dapat dengan baik mendeteksi serta menghitung sel darah merah maupun sel darah putih.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	YOLOv5, computer vision, blood count, red blood cell, white blood cell
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software R Medicine > RB Pathology
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User:	Njoto Benarkah 61120
Date Deposited:	04 Apr 2024 04:04
Last Modified:	04 Apr 2024 04:04
URI:	http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/46217

Actions (login required)

View Item