Firdaus, Muhammad Fathi (2018) Deteksi Exudate Menggunakan Gabor Filtering dan Top-Hat Transformation dengan Pengklasifikasian Berbasis Support Vector Machines (SVM). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5113100124-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Diabetic Retinopathy (DR) merupakan suatu gangguan yang terjadi pada retina yang diakibatkan oleh penyakit diabetes yang tidak terkontrol dalam jangka panjang. Salah satu gejala awal DR adalah ditemukannya exudate di retina dikarenakan adanya kebocoran cairan dari pembuluh darah retina yang terluka. Karena nilai kontrasnya yang tinggi, exudate dapat lebih mudah dideteksi dibandingkan dengan pembuluh darah atau struktur anatomis lainnya pada citra fundus retina. Tujuan tugas akhir ini adalah dapat mendeteksi serta mengklasifikasi citra yang merupakan exudate menggunakan metode Gabor Filter dan Top-Hat Transformation diikuti klasifikasi menggunakan algoritna Support Vector Machine (SVM) pada citra fundus retina.
Tugas akhir ini mengimplementasikan salah satu metode pendeteksian exudate pada citra fundus retina yaitu Gabor Filter beserta Top-Hat Transformation. Metode ini terbagi menjadi beberapa tahapan. Pertama citra masukan diubah kedalam green channel, lalu dilanjutkan dengan proses morfologi closing. Kedua, dilakukan proses segmentasi menggunakan Gabor Filter dan Top-Hat Tranformation. Ketiga, klasisifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Hasil uji coba dari hasil segmentasi menggunakan Gabor Filter dan Top-Hat menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,12%, sensifitas 95,83%, dan specifikasi 90% dengan perbandingan citra ground truth.
===============================================================================================
Diabetic Retinopathy (DR) is a disorder that occurs in the retina caused by uncontrolled diabetes in the long run. One of the early symptoms of DR is the discovery of exudate in the retina due to leakage of fluid from injured retinal blood vessels. Because of its high contrast, exudate can be more easily detected than blood vessels or other anatomical structures in retinal fundus imagery. The purpose of this final project is to detect and classify the image which is exudate using Gabor Filter and Top-Hat Transformation method followed by classification using Support Vector Machine (SVM) algorithm on retinal fundus image.
This final project is to implements one of the exudate detection methods on the retinal fundus image of the Gabor Filter along with the Top-Hat Transformation. This method is divided into several stages. First the input image is converted into the green channel, followed by the closing morphology process. Second, segmentation process is done using Gabor Filter and Top-Hat Transformation. Third, the classification uses a Support Vector Machine (SVM) algorithm.
The results of the evaluation of segmentation using Gabor Filter and Top-Hat resulted in accuracy of 94.12%, sensitivity 95,83%, and specificity 90,00% with ground truth image comparison.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Exudate, Gabor Filter, SVM, Top Hat. |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Muhammad Fathi Firdaus |
| Date Deposited: | 15 Jul 2021 23:35 |
| Last Modified: | 15 Jul 2021 23:35 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/55807 |
Actions (login required)
 |
View Item |