Peningkatan Kualitas Citra Pada Pembuluh Darah Retina Menggunakan CLAHE dan Adaptive Threshold

Peningkatan kualitas citra pada pembuluh darah retina merupakan langkah awal dalam pengolahan citra. Kualitas citra ditingkatkan bertujuan mempermudah proses segmentasi dan proses selanjutnya. Oleh karena itu pada penelitian ini kami menggunakan metode Clahe + He dengan dataset STARE untuk meningkatkan kualitas citra pada pembuluh darah retina. Dari metode yang kami gunakan di dapat hasil akurasi

Classification of fundus images for diabetic retinopathy using artificial neural network

People with diabetes may suffer from an eye disease called Diabetic Retinopathy (DR). This is caused by damage to the blood vessels of the light-sensitive tissue at the back of the eye (i.e retina). Fundus images obtained from fundus camera are often imperfect; normally are in low contrast and blurry. Hence, causing difficulty in accurately classifying diabetic retinopathy disease. This study focuses on classification of fundus image that contains with or without signs of DR and utilizes artificial neural network (NN) namely Multi-layered Perceptron (MLP) trained by Levenberg-Marquardt (LM) and Bayesian Regularization (BR) to classify the data. Nineteen features have been extracted from fundus image and used as neural network inputs for the classification. For analysis, evaluation were made using different number of hidden nodes. It is learned that MLP trained with BR provides a better classification performance with 72.11% (training) and 67.47% (testing) as compared to the use of LM. Such a finding indicates the possibility of utilizing BR for other artificial neural network model

Enhancement Citra Fundus Retina Menggunakan CLAHE dan Wiener Filter

Penggunaan gambar fundus retina dalam pendeteksian dan diagnosis awal kelainan atau penyakit pada retina seperti penyakit Diabetic Retinopaty (DR), penyakit kardiovaskular dan penyakit lainnya sekarang ini telah menjadi salah satu bidang yang menarik perhatian bagi para peneliti dan dokter. Tetapi gambar fundus tersebut kadang-kadang memiliki kualitas yang buruk seperti terdapat noise di dalamnya, pencahayaan yang tidak merata serta memiliki kontras yang rendah. Dalam paper ini kami mengusulkan metode untuk meningkatkan kontras dan kualitas gambar fundus serta peningkatan nilai PSNR dari gambar fundus retina asli dengan menggunakan Fast Local Laplacian Filter, Morphology Top-hat Filter, CLAHE dan Wiener Filter.

Leveraging multiscale hessian-based enhancement with a novel exudate inpainting technique for retinal vessel segmentation

Accurate vessel detection in retinal images is an important and difficult task. Detection is made more challenging in pathological images with the presence of exudates and other abnormalities. In this paper, we present a new unsupervised vessel segmentation approach to address this problem. A novel inpainting filter, called neighborhood estimator before filling, is proposed to inpaint exudates in a way that nearby false positives are significantly reduced during vessel enhancement. Retinal vascular enhancement is achieved with a multiple-scale Hessian approach. Experimental results show that the proposed vessel segmentation method outperforms state-of-the-art algorithms reported in the recent literature, both visually and in terms of quantitative measurements, with overall mean accuracy of 95.62% on the STARE dataset and 95.81% on the HRF dataset

Detección de vasos sanguíneos en retinografías mediante técnicas de procesado digital de imágenes

La retina es el único lugar del cuerpo humano donde pueden obtenerse imágenes de los vasos sanguíneos de manera no invasiva. El análisis de los vasos sanguíneos de la retina puede revelar signos de enfermedades como Retinopatía Diabética (RD), Hipertensión Arterial, Retinopatía Hipertensiva (RH), Arterioesclerosis y otras enfermedades cardiovasculares. La retinografía es una prueba diagnóstica que consiste en la captura de imágenes en color de la retina mediante un instrumento óptico llamado retinógrafo. Esta técnica permite una visión exacta de la retina y es útil para el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades que la afectan, como RD, RH, Glaucoma y Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE). El objetivo de este Trabajo Fin de Grado (TFG) fue el desarrollo de un sistema automático de segmentación de los vasos sanguíneos visibles en retinografías con el fin de analizar su forma y mejorar los resultados de métodos de detección de lesiones con una coloración similar a estas estructuras.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació