Perpustakaan Digital ITB

Retinopati hipertensi merupakan gangguan yang disebabkan akibat tekanan darah tinggi pada pembuluh darah retina. Perubahan mikrosvaskular seperti penyempitan arteriol menjadi salah satu indikasi pasien mengidap retinopati hipertensi dan dapat digunakan untuk pendeteksian dini dengan mengukur rasio arteriovenosa (AVR) yaitu rasio antara diameter pembuluh arteri dan vena. Proses segmentasi pembuluh darah diperlukan untuk mengidentifikasi struktur pembuluh darah yang ada pada retina sehingga diameter pembuluh dapat dihitung. Kontras citra yang buruk, perbedaan pola percabangan, dan tanda klinis lain seperti lesi merah dan eksudat menjadi hambatan pada proses segmentasi pembuluh darah retina. Pada penelitian sebelumnya oleh Khotimah (2021), telah dikembangkan metode segmentasi pembuluh darah untuk mendukung diagnosis retinopati hipertensi, akan tetapi masih terdapat pembuluh darah yang belum terdeteksi sempurna yang ditandai dengan nilai sensitivitas yang cukup rendah. Oleh karena itu, pada penelitian ini mengajukan metode segmentasi pembuluh darah yang lebih optimal dengan melalui beberapa proses meliputi tahap pre-processing, tahap segmentasi pembuluh darah, dan tahap post-processing. Proses segmentasi pembuluh darah dilakukan dengan metode yang lebih optimal melalui penambahan fitur kandidat pembuluh darah menggunakan filter 2DGabor Wavelet, penggunaan classifier kNN, dan penghilangan sisa kandidat positif palsu. Tujuan penambahan filter Gabor dikarenakan memiliki arah orientasi yang baik sehingga dapat memberikan arah pembuluh darah lebih jelas Hasil segmentasi memberikan peningkatan nilai sensitivitas dari 51,50% menjadi 55,42% pada data set AVRDB tanpa menurunkan nilai presisi secara signifikan. Perhitungan performa juga dilakukan pada daerah 1,5-3 kali radius cakra moptik dan memberikan peningkatan nilai sensitivitas dan presisi menjadi 62,46%dan82,25% pada data set AVRDB. Penelitian ini juga mencakup pengukuran nilai AVR pada hasil segmentasi pembuluh darah. Pengukuran AVR juga dilakukan menggunakan metode Knudtson memberikan hasil rata-rata 0,71 dengan korelasi Pearson dan Spearman sebesar 0,629 dan 0,547 terhadap ground truth segmentasi. Hasil ini lebih baik dari hasil yang diperoleh dari penelitian Khotimah (2021).