Segmentasi Mikroanesia penyakit Retinopati Diabetik menggunakan gambar retina mata

Heta Utari, Erwin Erwin

Abstract


Penyakit Retinopati Diabetik adalah penyakit y salah satu komplikasi diabetes melitus pada mata. Penyakit ini menyebabkan kebutaan permanen. Gejala yang ditunjukkan oleh penderita diabetic retinopathy antara lain adalah microaneurysms. Adanya kelainan ini berupa bintik merah gelap dan berbentuk bulat. Sebuah sistem pendeteksi microaneurysms dibuat untuk membantu para pakar kesehatan. Pada penelitian ini metode Operasi morpologi digunakan dalam mendeteksi Mikroanesia. Data yang digunakan dari data STARE dengan menggunakan 13 Gambar. Dari gambar tersebut terdapat dua tingkatan penyakit Retinopati Diabetik dan Poliveratife Diabteik Retinopati. Dan hasil akurasi yaitu sebesar

Keywords


Retinopati, Diabetik, Mikroanesia, Segmentasi

Full Text:

PDF

References


P. B. Kale, S. Of, and M. T. Cse, “‘ DETECTION AND CLASSIFICATION OF DIBETIC RETINOPATHY IN COLOR FUNDUS IMAGE ,’” no. 7, pp. 1–4, 2017.

A. V Deshmukh, T. G. Patil, S. S. Patankar, and J. V Kulkarni, “Features Based Classification of Hard Exudates in Retinal Images,” pp. 1652–1655, 2015.

S. Lahmiri and A. Shmuel, “Variational mode decomposition based approach for accurate classification of color fundus images with hemorrhages Extract first Compute texture,” Opt. Laser Technol., 2017.

B. K. Triwijoyo, Y. Heryadi, A. S. Ahmad, B. S. Sabarguna, W. Budiharto, and E. Abdurachman, “Retina Disease Classification Based on Colour Fundus Images using Convolutional Neural Networks,” no. 27, pp. 1–4.

H. Pratt, F. Coenen, D. M. Broadbent, S. P. Harding, and Y. Zheng, “Convolutional Neural Networks for Diabetic Retinopathy,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 90, no. July, pp. 200–205, 2016.

R. A. Welikala et al., “Computerized Medical Imaging and Graphics Genetic algorithm based feature selection combined with dual classification for the automated detection of proliferative diabetic retinopathy,” Comput. Med. Imaging Graph., vol. 43, pp. 64–77, 2015.

S. S. Verma, “A Survey on Usage of Data Mining Techniques in the Detection of Hemorrhages in Fundus Images,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 3, no. 11, pp. 731–738, 2013.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.