Pendeteksian Optik Disk dengan Operasi Morfologi Closing Menggunakan Fungsi Meshgrid pada Citra Retina

Retinopati diabetik merupakan suatu penyakit yang dapat merusak jaringan pembuluh darah pada bagian retina mata. Jika tidak ditanggulangi penyakit ini dapat memicu kebutaan.  Oleh karena itu deteksi dini terhadap penyakit retinopati diabetic ini sangatlah penting. Kerusakan tersebut bisa diamati secara manual melalui  gambar fundus retina oleh dokter ahli mata (opthalmologist).Namun saat ini karena jumlah pasien penderita penyakit diabetes ini lebih banyak dari jumlah dokter ahli maka hal ini dapatlah menyulitkan dokter tersebut sehingga dibutuhkanlah suatu sistem otomatis yang dapat membantu seorang dokter dalam mendiagnosa penyakit ini. Terdapat beberapa bagian retina yang harus diamati untuk mendiagnosa apakah seseorang terserang retinopati diabetic atau tidak, salah satu nya ialah disk optic sehingga keberadaannya perlu dideteksi. Untuk mengatasi masalah tersebut dalam paper ini diusulkan suatu metode morfologi closing dengan fungsi meshgrid untuk mendeteksi disk optic sehingga dapat memberikan informasi penting yang dibutuhkan dengan tingkat akurasi sebesar 90% dengan menggunakan dataset STARE sebagai langkah untuk mendiagnosa penyakit diabetik retinopati agar tindakan penyembuhan dapat segera dilakukan

Optic Disk Segmentation Using Histogram Analysis

In the field of disease diagnosis with ophthalmic aids, automatic segmentation of the retinal optic disc is required. The main challenge in OD segmentation is to determine the exact location of the OD and remove noise in the retinal image. This paper proposes a method for automatic optical disc segmentation on color retinal fundus images using histogram analysis. Based on the properties of the optical disk, where the optical disk tends to occupy a high intensity. This method has been applied to the Digital Retinal Database for Vessel Extraction (DRIVE)and MESSIDOR database. The experimental results show that the proposed automatic optical segmentation method has an accuracy of 55% for DRIVE dataset and 89% for MESSIDOR databas