Perpustakaan Digital ITB

Retinopati diabetik adalah salah satu bentuk komplikasi diabetes melitus yang mengakibatkan rusaknya jaringan retina pada mata. Penyakit ini merupakan salah satu penyebab terjadinya kebutaan di dunia. Proliferative diabetic retinopathy (PDR) adalah tingkat paling berbahaya pada retinopati diabetik. PDR ini memiliki gejala yang khas berupa terbentuknya neovaskularisasi. Apabila ditemukan gejala PDR haruslah dirujuk ke oftalmologis dalam jangka waktu satu minggu. Apabila gejala tidak ditangani dengan baik bisa menyebabkan kehilangan penglihatan akibat pembuluh darah baru yang rapuh tersebut mengalami kebocoran. Sejauh ini metode klasifikasi yang dilakukan oleh pihak kesehatan adalah dengan memeriksa ke oftalmologis secara langsung. Padahal jumlah dari dokter spesialis mata dibanding jumlah penduduk di Indonesia yaitu 1:170.000 dan jauh dari standar WHO yang 1:20.000. Dalam perkembangannya, terdapat banyak riset yang mampu mengklasifikasikan PDR secara otomatis. Secara umum, cara deteksi PDR memiliki dua pendekatan yang berbeda yaitu pendekatan struktur pembuluh darah retina dan dengan pendekatan karakterisasi tekstur jaringan retina. Pada penelitian ini, digunakan pendekatan karakterisasi pembuluh darah untuk mendeteksi adanya neovaskularisasi pada citra. Pendekatan ini diterapkan dengan menggunakan analisis fraktal. Pada penelitian ini digunakan metode segmentasi transformasi wavelet dengan wavelet 2D-Gabor, untuk memberikan nilai fitur fraktal yang optimal mengklasifikasi PDR. Pada penelitian ini juga digunakan fitur probabilitas maksimum lesi merah untuk mendeteksi gejala PDR selain neovaskularisasi. Kombinasi kedua fitur ini, dengan fitur fraktal diwakilkan oleh H(r), atau nilai-nilai perhitungan shanon entropy di berbagai skala, memberikan nilai AUC sebesar 0.9335±0.03, sensitivitas 93.38%, dan spesifisitas 81.17%. Metode ini juga memberikan hasil uji berupa klasifikasi PDR yang stabil seiring turunnya resolusi gambar dan klasifikasi PDR yang memburuk seiring buruknya kualitas gambar.