Implementasi Segmentasi Pembuluh Darah Retina Pada Citra Fundus Mata Berbasis Histogram Equalization dan 2D-Gabor Filter

Dengan berkembangnya jaman semakin berkembang juga teknologi kedokteran. Pendeteksian penyakit yang diderita manusia dapat dideteksi secara dini dengan melakukan peninjauan gejala yang muncul dari penderitanya. Peninjauan gejala dapat dilakukan pada organ-organ tubuh yang mungkin mengalami perubahan struktur karena suatu penyakit contohnya yaitu pada retina mata. Perubahan struktur yang dapat dilihat yaitu perubahan dari pembuluh darah yang semakin membesar atau kelainan dari pembuluh darah dari retina mata. Untuk mendeteksi penyakit tersebut, tahap awal yang dilakukan adalah dengan melakukan segmentasi pada pembuluh darah. Pada penelitian ini menggunakan metode 2D-Gabor Filter untuk mensegmentasi citra. Penelitian ini dibagi menjadi 2 tahap, yaitu preprocessing dan segmentasi. Pada tahap awal preprocessing terdiri dari mengambil citra green channel, dan memperbaiki kontras citra dengan Histogram Equalization. Dan tahap kedua yaitu segmentasi dengan metode 2D-Gabor Filter, thresholding citra, membersihkan citra dari noise, dan field of view. Kemudian hasil dari proses tersebut dibandingkan dengan citra groundtruth untuk menghitung tingkat akurasi.Pengujian dilakukan pada database Digital Retinal Images for Vessel Extraction (DRIVE) sebanyak 20 citra. Hasil Akurasi yang didapat dari pengujian tersebut sebesar 81,11%. Citra hasil dari segmentasi cukup baik, sehingga 2D-Gabor Filter bisa mensegmentasi dengan baik.