Abstract
Retinal vessel segmentation is part of the morphological extraction of retinal blood vessels that plays an essential role in medical image processing. Manual segmentation is possible to do, but it is time-consuming and requires special operators. Moreover, the possibility of variability between operators is vast. This study aims to answer the shortcomings of the manual segmentation process by automatically segmenting retinal blood vessels. The main contribution of this study is the use of a simple method to iteratively segment retinal blood vessels. All processes in the segmentation are simulated using Matlab. The algorithm was evaluated by comparing the results of the automatic segmentation with 20 manually segmented images from the STARE dataset. The result show specificity 98.13%, accuracy 93.60%, sensitivity 56.42%, precision 80.48%, and the dice coefficient 64.06%. In conclusion, the automatic retinal blood vessel image segmentation process worked well.
Highlights
Abstrak— Segmentasi citra pembuluh darah retina merupakan bagian dari ekstraksi morfologi pembuluh darah retina yang berperan penting dalam bidang pemrosesan citra medis
Retinal vessel segmentation is part of the morphological extraction of retinal blood vessels that plays an essential role in medical image processing
This study aims to answer the shortcomings of the manual segmentation process by automatically segmenting retinal blood vessels
Summary
Segmentasi citra pembuluh darah retina berperan penting dalam bidang pemrosesan citra medis khususnya dalam ekstraksi morfologi pembuluh darah untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam diagnosis dan pemantauan penyakit mata seperti retinopati diabetik, glaukoma, hipertensi, arteriosklerosis, dan neovaskularisasi koroid [1] - [4]. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab kekurangan proses segmentasi manual dengan melakukan segmentasi citra retina secara otomatis menggunakan proses iterasi. Masalah yang masih dihadapi pada proses otomatis tersebut adalah perlunya penerapan teknik segmentasi citra yang tepat agar dapat mendeteksi struktur pembuluh darah secara akurat karena citra retina umumnya mempunyai kontras yang rendah antara pembuluh darah dengan background citra [6]. Hasil evaluasi pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa nilai spesifisitas tertinggi pada dataset Structured Analysis of the Retina (STARE) diperoleh dengan menggunakan kombinasi filter. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem segmentasi citra pembuluh darah retina secara otomatis menggunakan operasi morfologi iteratif. Segmentasi manual dilakukan menggunakan alat bantu seperti dijelaskan dalam penelitian [14] dengan menandai atau memberi label untuk setiap piksel pada citra sebagai piksel pembuluh darah atau piksel selain pembuluh darah.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
