MaulanaA, Rico (2014) Deteksi Mikroaneurisma Pada Citra Retina Menggunakan Metode Adaptif Histogram Ekualisasi Dan K-Means. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Retinopati diabetik adalah salah satu komplikasi yang disebabkan oleh diabetes. Retinopati diabetik muncul di retina, yang merupakan jaringan yang bertanggung jawab untuk penglihatan di mata. Karena retinopati diabetik menyebabkan perubahan dalam mata, penyakit ini dapat mempengaruhi penglihatan dan merupakan penyebab utama dari kebutaan. Citra retina digunakan oleh dokter mata untuk dilakukan pemeriksaan secara manual yaitu dengan mendeteksi munculnya kelainan pada citra retina. Metode manual membutuhkan waktu yang tidak sebentar dan hasilnya cenderung subyektif. Oleh karena itu dibutuhkan sistem yang dapat menganalisa citra retina secara cepat, obyektif, efisien dan akurat. Untuk itu dibutuhkan teknik segmentasi yang baik agar citra retina dapat di analisa dengan akurat. Metode yang digunakan adalah metode Adaptif Histogram Ekualisasi untuk perbaikan tingkat kontras citra dan metode KMeans untuk memisahkan objek dengan noise. Berdasarkan uji coba pada 20 citra retina , nilai rata-rata f-measure dan akurasi yang diperoleh mencapai 0,2065 dan 35,8349% yang menunjukkan bahwa sistem ini sudah mampu melakukan proses deteksi mikroaneurisma namun hasilnya belum optimal.
English Abstract
Retinopathy Diabetic (RD) is one of the complications caused by diabetes. Appeared in the retina, which is the network that are responsible for vision in the eye. Because RD causes changes in the eyes, this disease can affect vision and is the leading cause of blindness. Retinal image used by ophthalmologists for manuall examination, by detecting the presence of abnormal retinal image. The manual method requires a long time and the result is subjective. Therefore, it needs a system that can analyze the retinal image in a fast, objective, efficient and accurate. This requires a good segmentation technique that retinal image can be analyzed accurately. The method used is the Adaptive Histogram equalization method for improvement of image contrast levels and K-Means method for separating objects with noise. Based on 20 retinal image, the average value of fmeasure and accuracy obtained is 0.2065 and 35,8349% which indicates that the system is able to process microaneurysms detection but with non optimal results.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2014/177/051404684 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 19 Aug 2014 08:01 |
| Last Modified: | 19 Aug 2014 08:01 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/145962 |
Actions (login required)
 |
View Item |