Perpustakaan Digital ITB

Retinopati hipertensi merupakan suatu penyakit yang disebabkan karena adanya tekanan darah tinggi pada pembuluh darah retina. Pada tingkat yang sangat parah penyakit ini dapat menyebabkan kebutaan pada mata, oleh karena itu pendeteksian retinopati hipertensi sedini mungkin perlu dilakukan. Deteksi secara manual dapat dilakukan oleh dokter spesialis mata (oftalmologis) berdasarkan citra funduskopi retina pasien. Sayangnya, sistem deteksi manual ini kurang efektif dikarenakan terbatasnya jumlah dokter spesialis mata yang ada di Indonesia serta lamanya waktu diagnosis. Kemajuan dalam bidang teknologi komputer membuat sistem deteksi otomatis memungkinkan untuk dilakukan melalui pengolahan citra digital dan machine learning. Salah satu ciri yang mengindikasikan penyakti retinopati hipertensi dini adalah adanya penyempitan pembuluh darah arteriovenolar. Tingkat penyempitan ini dapat dihitung secara kuantitatif melalui perhitungan rasio arteriovenosa (AVR), yaitu rasio antara diameter pembuluh darah arteri dengan vena yang biasa dilakukan secara manual oleh dokter mata. Pada penelitian ini, diajukan sistem perhitungan nilai AVR secara otomatis yang memuat proses pre-processing, segmentasi pembuluh darah, perhitungan diameter pembuluh darah, klasifikasi pembuluh darah arteri dan vena, dan perhitungan nilai rasio arteriovenosa. Algoritma segmentasi yang dikembangkan mampu mengatasi kesalahan segmentasi pembuluh akibat keberadaan eksudat dan lesi merah, sehingga meningkatkan presisi segmentasi dari 65,65% menjadi 82,19%. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi 18 fitur terpenting yang menjadi kunci pembeda arteri dan vena, dengan akurasi klasifikasi sebesar 97,3% (INSPIRE-AVR) dan 98,5% (AVRDB) pada model SVM dengan RBF. Pengukuran AVR secara otomatis dikembangkan berdasarkan metode Knudtson dan menghasilkan korelasi dengan pengukuran manual (???? = 0,649) yang sebanding besarnya dengan korelasi antar pengukuran manual oleh dua orang pengamat (???? = 0,645). Dengan demikian, rancangan sistem perhitungan nilai AVR yang dikembangkan pada penelitian ini dinilai mampu menjadi pilihan alternatif untuk menggantikan perhitungan nilai AVR secara manual oleh dokter mata.