Oleh: Arfan Eko Fahrudin
ABSTRACT
DIABETIC RETINOPATHY is one of the complications on retina caused by diabetes.
Lessons caused by diabetic retinopathy are exudates, micro
aneurysm and hemorrhage. Detection of the lesions usually done manual by ophthalmologist.
To help the detection process automatically, was made image processing and
pattern recognition software using Learning Vector Quantization (LVQ) neural
networks. Image Processing was done with contrast stretching and filtering
using median filter to enhance the retinal image. After feature extraction process, neural networks was trained using
statistic features from grayscale, red channel, green channel,
and blue channel of input
images. Result of testing of training
data show that features vector of green channel is the most significant feature
vector used for diabetic retinopathy lesions and result of detection using test
image was got sensitivity value 93, 33% and specificity value 90%.
Keywords: diabetic retinopathy, statistic features, neural Networks
ABSTRAK
Diabetic
retinopathy merupakan salah satu kelainan pada
retina yang timbul akibat penyakit diabetes. Kelainan retina
akibat diabetic retinopathy antara lain: exudates, microaneurysm dan hemorrhage. Deteksi kelainan tersebut
biasanya dilakukan secara manual oleh dokter
mata dengan menganalisa citra retina pasien. Untuk membantu proses deteksi secara otomatis, maka dibuat perangkat
lunak pengolahan citra dan pengenalan
pola kelainan diabetic retinopathy menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Pengolahan
citra dilakukan untuk
memperbaiki kualitas citra
dengan peregangan kontras
dan penapisan dengan
tapis median. Setelah dilakukan ekstraksi ciri, jaringan syaraf tiruan dilatih
dengan ciri statistik
dari citra grayscale, komponen warna merah, komponen warna hijau, dan komponen
warna biru. Hasil pengujian data pelatihan menunjukkan ciri statistik komponen
warna hijau merupakan ciri yang paling tepat digunakan sebagai
vektor ciri pola kelainan
akibat diabetic retinopathy dan
hasil deteksi kelainan diabetic retinopathy dengan citra uji
diperoleh nilai sensitivity 93, 33%
dan specificity
90%.
Kata kunci: diabetic retinopathy,
ciri statistik, jaringan syaraf tiruan
