Segmentasi Pembuluh Darah Pada Fundus Retina Menggunakan Deteksi Tepi Dan Operasi Morfologi - Ahmad Zendhaf; Rita Magdalena; R Yunendah Nur Fuadah (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Perkembangan teknologi yang begitu pesat menjadikan proses segmentasi menjadi begitu diperlukan, proses segmentasi pada pembuluh darah retina pada fundus retina menjadi hal yang penting pada bidang biomedis untuk mempermudah para ahli kesehatan dalam mengidentifikasi penyakit yang terkait dengan mata. Maka dari itu pada tugas akhir kali ini dirancang sebuah sistem perangkat lunak menggunakan MATLAB, yang dimana sistem mampu mensegmentasi pembuluh darah retina pada citra fundus retina. Adapun langkahlangkah utama dalam melakukan segmentasi, langkah pertama melakukan preprocessing citra yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra agar dapat tersegmentasi dengan optimal, kemudian melakukan segmentasi citra yang bertujuan untuk melakukan proses ekstraksi sehingga diperoleh pembuluh darah retina dari citra fundus mata menggunakan metode deteksi tepi dan operasi morfologi serta menggabungkan metode deteksi tepi dan operasi morfologi. Berdasarkan hasil penelitian yang menggunakan data DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) sebanyak 40 citra retina dilakukan analisis performansi sistem menggunakan confusion matrix yang menghasilkan nilail rata-rata akurasi dari deteksi tepi sebesar 80,19% dan operasi morfologi sebesar 88,40% serta metode gabungan dari deteksi tepi dan operasi morfologi sebesar 85,21% dengan parameter akurasi, TPR, FPR dan presisi. Kata Kunci: Mata, Deteksi Citra, Segmentasi, Deteksi Tepi, Operasi Morfologi Abstract The rapid technological development makes the segmentation process so necessary, the process of segmentation of the retinal blood vessels in the retinal fundus is important in the biomedical field to facilitate health experts in identifying eye-related diseases. Therefore, this final project designed a software system using MATLAB, in which the system is able to segment the retinal blood vessels in the retinal fundus image. As for the main steps in segmentation, the first step is to do image preprocessing which aims to improve image quality so that it can be segmented optimally, then do image segmentation which aims to extract the process so that the retinal blood vessels from the fundus image of the eye are using edge detection and morphological operations and combining edge detection and morphology operations methods. Based on the results of research that uses DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) data as many as 40 retinal images are performed system performance analysis using confusion matrix which produces an average value of accuracy of edge detection of 80.19% and morphological operation of 88.40% and combined method of edge detection and morphological operation is 85.21% with accuracy, TPR, FPR and precision parameters. Key words: Eye, Image Detection, segmentation, Edge Detection, Morphology Operation