AUTOMATED DETECTION OF OPTIC DISC AND CENTRE OF MACULA TO FACILITATE THE DIAGNOSIS OF RETINAL RELATED DISEASES

LATIFAH LISTYALINA, Hanung Adi Nugroho S.T., M.E., Ph.D.

2016 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Glaukoma dan diabetic retinopathy (DR) merupakan dua penyakit mata terbanyak yang terjadi di dunia. Glaukoma dapat didiagnosis dengan mengukur rasio optic cup terhadap optik disk (CDR) yaitu rasio dari diameter vertikal optic cup dan optik disk pada citra fundus retina, sementara DR dapat dideteksi dengan mengukur pelebaran area foveal avascular zone (FAZ) yang merupakan bagian dari makula. Deteksi optik disk dan pusat makula otomatis berbasis komputer diharapkan mampu membantu dokter untuk menentukan lokasi keduanya yang dibutuhkan untuk mendiagnosis glaukoma dan DR. Namun, kebanyakan algoritma pendeteksian optik disk dan pusat makula yang tersedia tidak otomatis dan hanya bekerja pada citra retina yang sehat. Oleh karena itu, informasi mengenai titik optik disk dan pusat makula pada citra retina pasien yang tidak sehat tidak dapat diekstraksi secara otomatis. Dalam penelitian ini, deteksi otomatis dari optik disk dan pusat makula pada citra retina warna telah dilakukan untuk memfasilitasi diagnosis penyakit retina. Metode deteksi optik disk otomatis meliputi deteksi kandidat titik optik disk dan penentuan diameter optik disk, sementara deteksi titik pusat makula telah dilakukan berdasarkan pendekatan geometris dan nilai pixel. Metode penentuan diameter optik disk telah divalidasi dengan menghitung nilai error dari diameter yang dihasilkan terhadap ground truth yang disediakan oleh database HRF, yaitu sebesar 71,40 piksel (18,55%). Sementara untuk memvalidasi hasil deteksi pusat makula uji korelasi telah dilakukan antara area FAZ otomatis terhadap area dokter dan kelas citra pada database Messidor (0,81 dan 0,56), serta area dokter terhadap kelas citra (0,49). Hasil yang dicapai mengindikasikan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan dalam pengembangan sistem diagnosis glaukoma dan diabetic retinopathy berbasis komputer.

Glaucoma and diabetic retinopathy (DR) are the two most common retinal related diseases occurred in the world. Glaucoma can be diagnosed by measuring optic cup to disc ratio (CDR) defined as optic cup to optic disc vertical diameter ratio of retinal fundus image, while DR can be detected by investigating foveal avascular zone (FAZ) area enlargement, which is a part of macula. A computer based optic disc and macula detection are expected to assist the ophthalmologist to find their location which are necessary for glaucoma and DR diagnosis. However, many optic disc and centre of macula detection algorithms available now are commonly non-automatic and only work in healthy retinal image. Therefore, there is not information on how optic disc and centre of macula in retinal image of unhealthy patient can be extracted computationally. In this research work, the methods for automated detection of optic disc and centre of macula on retinal colour fundus images have been developed to facilitate and assist ophthalmologists in the diagnosis of retinal related diseases. The optic disc detection method comprises optic disc centre point candidate detection and optic disc diameter determination, while the centre of macula has been detected based on geometrical and pixel value approach. The optic disc diameter determination method has been validated by calculating the error value of the proposed diameter to the ground truth provided by HRF database which is 71.40 pixels (18.55%). To validate the centre of macula detection method, correlation tests have been conducted on the FAZ area of proposed centre of macula versus that of the ophthalmologist’s and grade provided by Messidor database (0.81 and 0.56), and also the area of ophthalmologist’s versus grade (0.49). The results indicated that the proposed methods can be implemented in computer aided diagnosis of glaucoma and diabetic retinopathy system development

Kata Kunci : Colour Retinal Image, Diabetic Retinopathy, Foveal Avascular Zone, Glaucoma, Macula, Optic Disc