Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1723 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 201-209 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## BLOOD VESSEL SEGMENTATION IN RETINAL IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK VV-NET METHOD
Sinta Bella Agustina 1 , Erwin *2 , Anita Desiani 3 , Tommy Saputra 4
1 Master of Computer Science, Departement of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Indonesia
2 Departement of Computer Engineering, Universitas Sriwijaya, Indonesia
3 Departement of Mathematics, Universitas Sriwijaya, Indonesia
4 USS Artificial Intelligence Research Group, Departement of Computer Science, Universitas Sumatera Selatan, Indonesia
Email: 1 sintaba9@gmail.com , 2 erwin@unsri.ac.id , 3 anita_desiani@unsri.ac.id , 4 tommysaputra@uss.ac.id
(Article received: January 12, 2024; Revision: January 16, 2024; published: February 13, 2024)

## Abstract
The retina is susceptible to various diseases that can be fatal if not treated quickly. Image processing is currently very helpful for doctors to detect retinal diseases faster so that retinal diseases can be treated immediately. The first  step  in  image  processing  is  to  improve  the  quality  of retinal  images  affected  by  noise,  aiming  to  increase accuracy in the process of segmentation and image extraction. accurate segmentation of retinal blood vessels is the  first  step  in  disease  detection.  The  process  of  segmentation  and  analysis  of  retinal  blood  vessels  has  an important  role  in  assisting  medical  professionals  in  identifying  the  severity  of  a  disease.  Image  quality improvement steps in preprocessing use grayscale, median filter (denoising), and clahe. The method used for blood vessel  segmentation  is  CNN  VV-Net.  Evaluation  of  the  results  of  applying  image  quality  enhancement  and segmentation  techniques  using  the  VV-Net  method  was  performed  on  the  DRIVE,  STARE,  and  CHASEDB_1 datasets at both stages, training and testing. The measurement results of blood vessel segmentation using the CNN VV-net method on the DRIVE dataset (accuracy 96.27%, sensitivity 84.38%, precission 75.95%, and jaccard score 66.28%), STARE dataset (accuracy 96.58%, sensitivity 82.78%, precission 76.73%, and jaccard score 65.38%), and CHASEDB_1 dataset (accuracy 97.04%, sensitivity 83.55%, precission 76.72%, and jaccard score 66.40%). From  the  three  datasets  used,  the  CHASEDB_1  dataset  obtained  better  results  than  the  DRIVE  and  STARE datasets.
Keywords : Clahe, Convolutional Neural Network, grayscale, median filter, segmentation blood vessels, VV-net.

## SEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA CITRA RETINA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK VV-NET

## Abstrak
Retina  rentan  terhadap  berbagai  penyakit  yang  dapat  berakibat  fatal  apabila  tanpa  penanganan  yang  cepat. Penggunaan  citra  saat  ini  sangat  membantu  para  dokter  untuk  mendeteksi  penyakit  retina  lebih  cepat  sehingga penyakit retina bisa segera diobati. Langkah awal dalam pengolahan citra adalah meningkatkan kualitas citra retina yang terpengaruh oleh noise. Dalam segmentasi yang akurat pada pembuluh darah retina menjadi langkah awal dalam mendeteksi penyakit. Proses segmentasi dan analisis pembuluh darah retina memiliki peran penting dalam membantu  profesional  medis  untuk  mengidentifikasi  tingkat  keparahan  suatu  penyakit.  Langkah-langkah meningkatkan kualitas citra pada preprocessing melibatkan grayscale, median filter (denoising), dan clahe. Metode yang  digunakan  untuk  segmentasi  pembuluh  darah  adalah  CNN  VV-Net.  Evaluasi  hasil  dari  penerapan  teknik peningkatan kualitas citra dan segmentasi menggunakan metode VV-Net dilakukan pada dataset DRIVE, STARE, dan  CHASEDB_1  dengan  kedua  tahapan  yaitu  pelatihan  dan  pengujian.  Hasil  pengukuran  dari  segmentasi pembuluh darah menggunakan metode CNN VV-net pada dataset DRIVE (accuracy 96,27%, sensitivity 84,38%, precission 75,95%, dan jaccard score 66,28%),  dataset STARE (accuracy 96,58%, sensitivity 82,78%, precission 76,73%, dan jaccard score 65,38%), dan dataset CHASEDB_1 (accuracy 97,04%, sensitivity 83,55%, precission 76,72%, dan jaccard score 66,40%). Dari ketiga dataset yang digunakan dataset CHASEDB_1 memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dataset DRIVE dan STARE.
Kata kunci : Clahe Convolutional Neural Network,grayscale,median filter,segmentasi pembuluh darah, VV-Net.
202 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 201-209

## 1. PENDAHULUAN
Retina  rentan  terhadap  berbagai  penyakit  yang dapat berakibat fatal apabila tanpa penanganan yang cepat, contohnya seperti penyakit retinopati diabetik (RD), degenerasi makula terkait usia, dan glaukoma[1]. Untuk  menganalisis penyakit tersebut, biasanya dokter spesialis mata melakukan segmentasi pada  retina  secara  manual,  suatu  tugas  yang menantang  dan  memerlukan  waktu[2].  Teknologi pencitraan retina sangat penting untuk mendiagnosis dan  menyaring  penyakit-penyakit  tersebut  dengan memeriksa  kebocoran  darah  dari  pembuluh  darah retina,  membantu  dokter  menentukan  kondisi patologis[3].  Sehingga  sangat  membantu  dokter dalam mendeteksi penyakit retina dengan lebih cepat serta  memungkinkan  penanganan  yang  lebih  cepat dan efisien.
Segmentasi  citra  adalah  proses  memisahkan antara  latar  depan  dan  latar  belakang  citra, memungkinkan  penggunaan  hasil  pemisahan  atau segmentasi  tersebut  dalam  proses  lanjutan.  Banyak penelitian sebelumnya telah dilakukan pada segmentasi  citra  retina,  terutama  pada  pembuluh darah.  Meskipun  demikian,  hasil  segmentasi  yang diperoleh seringkali kurang akurat dan masih terdapat noise . Tantangan ini menjadi fokus bagi peneliti lain untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  dan mencapai hasil segmentasi yang lebih baik.
Sebelum  melakukan  segmentasi  pembuluh darah  pada  citra  retina,  dataset  citra  retina  harus menjalani proses preprocessing untuk menghasilkan citra yang lebih baik. Proses preprocessing pada citra retina  dalam  penelitian  ini  mencakup  metode grayscale , denoising dengan median  filter ,  dan CLAHE.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah mengimplementasikan teknik denoising dalam proses segmentasi  pembuluh  darah,  namun  metode  yang digunakan belum melibatkan deep learning diantaranya : Feng Tian[4], Khuram Naveed[5], dan Oscar  Ramos-Soto[6].  Adapun  hasil  yang  didapat oleh  peneliti  tersebut  masih  belum  unggul  bila dibandingkan dengan penelitian ini yang menggunakan metode deep learning . Arsitektur deep  learning terbaru  semakin diperluas ke bidang penglihatan komputer, terutama untuk tugas seperti segmentasi pembuluh darah retina pada  citra  fundus  retina,  hal  ini  tentunya  menarik minat  peneliti  untuk  terus  mengembangkan  solusi terhadap  permasalahan  ini  dalam  beberapa  waktu terakhir[7].  Arsitektur  deep  learning  terbentuk  dari serangkaian  lapisan  yang  disusun  secara  hierarkis untuk  mengubah  informasi  masukan  menjadi  hasil yang memiliki makna[8]. Penelitian sebelumnya oleh Beaudelaire  Saha  Tchinda  dan  rekan-rekannya[9] menggunakan metode deep  learning dengan menerapkan teknik denoising Laplacian of Gaussian filter pada segmentasi pembuluh darah. Namun, hasil yang  diperoleh  masih  belum  mengungguli  temuan pada  penelitian  ini.  Selain  itu,  penelitian  Buket
Toptas[10]  juga  melakukan  segmentasi  pembuluh darah  retina  dengan  metode deep  learning ,  namun tanpa menerapkan teknik denoising pada proses pre- processing . Dalam penelitian tersebut, hasil pengukuran  parameter  yang  dicapai  masih  belum sebanding  dengan  hasil  yang  diperoleh  oleh penelitian ini.
Tipe Deep  learning yang  digunakan  pada penelitian  ini  ialah Convolutional  Neural  Network (CNN). CNN mampu menciptakan representasi fitur tingkat tinggi yang krusial untuk menyelesaikan tugas akhir  dengan  memadukan  informasi  dari  lapangan lokal  melalui  operasi  konvolusi  bertahap[11]. Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  melakukan segmentasi  pembuluh  darah  pada  citra  retina menggunakan metode CNN, namun tidak menerapkan  metode denoising dalam  proses pre- processing diantaranya  Lukman  Hakim[12]  dan Yuhui  Ma[13].  Meskipun  demikian,  hasil  yang diperoleh  dari  penelitian-penelitian  tersebut  belum mengungguli hasil yang diperoleh pada penelitian ini.
CNN  memiliki  berbagai  jenis  arsitektur,  dan pada  penelitian  ini,  digunakan  arsitektur  VV-Net. VV-Net merupakan modifikasi dari arsitektur U-Net. Pada  umumnya,  arsitektur  U-Net  terdiri  dari  bagian encoder , bridge , dan decoder . Namun, pada VV-Net, dilakukan  modifikasi dengan menghilangkan bagian bridge sehingga  hanya  menyisakan  bagian encoder dan decoder . Inovasi ini menghasilkan arsitektur V- Net.  Selanjutnya,  arsitektur  V-Net  dilatih  dua  kali, sehingga  membentuk  arsitektur  VV-Net  pada penelitian  ini.  Dalam  penelitian  Alan  Reyes- Figueroa[14], dilakukan segmentasi pembuluh darah pada  citra  retina  menggunakan  metode  V-Net. Namun,  keduanya  belum  menerapkan  teknik denoising pada proses preprocessing .
Segmentasi  pembuluh  darah  citra  retina sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  peneliti  bersama Anita  Desiani  dan  tim[15]  pada  dataset  DRIVE. Metode  yang  digunakan  melibatkan Convolutional Neural  Network U-Net  dan  LadderNet.  Meski demikian,  diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut untuk meningkatkan hasil evaluasi proses segmentasi pembuluh darah. Oleh karena itu, untuk memperbaiki penelitian  sebelumnya  dan  meningkatkan  nilai evaluasi, pembahasan ini akan melakukan segmentasi pembuluh  darah  citra  retina  pada  dataset  DRIVE, STARE, dan CHASEDB_1. Metode yang diterapkan melibatkan Grayscale , denoising dengan Median Filter , dan CLAHE pada proses preprocessing , serta Convolutional  Neural  Network VV-Net  untuk melakukan  segmentasi  pembuluh  darah.  Hasil penelitian ini diharapkan akan lebik baik dibandingkan  hasil  penelitian  sebelumnya  dan memperoleh  hasil  terbaik  dari  3  dataset  yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  akan ditampilkan dalam flowchat pada gambar 1. flowchat pada  gambar  1  menunjukkan  5  tahapan  yang dilakukan  yaitu input citra,  augmentasi  dataset, preprocessing , segmentasi pembuluh darah menggunakan metode CNN VV-Net, dan evaluasi & hasil pengukuran parameter.
Gambar 1. Flowchart tahapan pengolahan citra pada segmentasi pembuluh darah

## 2.1. Input citra
Input citra  dataset  yang  digunakan  adalah dataset Digital  Retinal  Image  for  Vessel  Extraction (DRIVE),  dataset Structured  Analysis  of  the  Retina (STARE), dan dataset CHASE_DB1. Ketiga dataset yang  digunakan  merupakan  sumber  data  yang seringkali  digunakan  dalam  penelitian  dan  dapat diunduh dengan gratis. Dataset DRIVE diperoleh dari program screening  retinopati  diabetik di  Belanda, dengan  ukuranya  dimensi  564x584  piksel  dan mempunyai  format Tagged  Image  File (.tif)[16]. Dataset STARE disediakan oleh Shiley Eye Center di Universitas California, San Diego, dan oleh Veterans Administration Medical Center di San Diego. Dataset STARE mempunyai ukuran dimensi 700x605 piksel dengan  format Portable  Pixmap  File (.PPM). Terakhir, dataset CHASEDB_1 merupakan kumpulan  citra  retina  anak-anak  multi-etnik  dari dataset Child  Heart  and  Health  Study  in  England (CHASE),  dengan  ukuran  dimensi  999x960  piksel dan  mempunyai  format Joint  Photographic  Group (.jpg).

## 2.2. Augmentasi dataset
Tahap ini digunakan untuk mengolah data yang mana data tersebut dimanipulasi tanpa menghilangkan  inti  atau  esensi  data  tersebut. Augmentasi dataset merupakan teknik regulasi yang meningkatkan  kemampuan  generalisasi  model  yang telah  dilatih[7].  Pada  penelitin  ini  augmentasi  yang digunakan  adalah flip  horizontal , flip  vertical ,  dan Grid Distorsi .
Pada  augmentasi  pertama flip  horizontal , augmentasi  ini  membuat  objek  augmentasi  dengan transformasi flip  horizontal dengan  nilai  ‘p=1.0’. Augmentasi  kedua flip  vertical ,  augmentasi  ini membuat objek augmentasi dengan transformasi flip vertical dengan nilai ‘p=1.0’. Pada augmentasi Grid Distorsi ,  augmentasi  ini  menggunakan  transformasi grid yang  memberikan distorsi pada  citra.  Dengan nilai ‘p=1’.
Proses  augmentasi  dataset  ini  akan  diterapkan pada  tiga  dataset  citra  retina  yang  digunakan  yaitu DRIVE,  STARE,  dan  CHASE_DB1.  Sehingga menghasilkan  80  citra training dan  20  citra testing pada  dataset  DRIVE,  64  citra training dan  16  citra testing pada dataset STARE, dan 21 citra training dan 84 citra testing pada dataset CHASEDB_1.

## 2.3. Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan tahap
enhancement yang  bertujuan  untuk  memperbaiki kualitas  citra  sehingga  pada  proses  selanjutnya  citra tersebut  sudah  lebih  bagus  dan  memudahkan  dalam prosesnya.
Tahap  awal preprocessing yang  digunakan adalah  metode grayscale . Grayscale merupakan teknik enhancement pada citra retina yang mengubah skala  warna  citra  menjadi  citra  keabu-abuan.  Citra grayscale  menampilkan  variasi  warna  abu-abu  di setiap pikselnya, dengan setiap piksel menggunakan representasi 8-bit dan memiliki nilai kecerahan dalam rentang  0  hingga  255[17].  Jadi,  jika  0  maka  citra bewarna hitam dan jika 255 maka citra bewarna putih. Dalam citra digital mempunyai skala keabua-abuan 8 bit  yang  artinya  2 8 =  256  kemungkinan  warnanya (dari 0 sampai 255). Selanjutnya dilakukan perbaikan citra menggunakan teknik denoising dengan  metode median filter . Metode median filter adalah metode enhancement citra yang mengolah citra pada domain spasial yang  tujuannya  untuk  memperbaiki  kualitas citra  yang  buruk  dan  juga  mengurangi noise yang terdapat  dalam  citra  tersebut.  Nilai noise pada  citra digital  atau  urutan  digital  digantingkan  oleh  nilai median  dari  lingkungan  ( masker )[18].  Piksel  pada masker akan  diurutkan  berdasarkan  tingkatan keabuan,  dan  nilai  median  dari  kelompok  tersebut diambil  untuk  menggantikan  nilai noise. Output median filter akan ditunjukkan pada persamaan (1).
𝑔(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑{𝑓(𝑥 − 𝑖, 𝑦 − 𝑖), 𝑖, 𝑗 𝜖 𝑊
(1)
F(x,y) adalah original citra, g(x,y) adalah output citra dan W adalah masker 2 dimensi yang memiliki ukuran  nxn  (dimana  n  pada  umumnya  merupakan bilangan ganjil) seperti 3x3, 5x5, dan seterusnya.
Proses preprocessing terakhir  adalah Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) merupakan  salah  satu  metode enhancement yang berfungsi  untuk  memperbaiki  kualitas  suatu  citra serta menghilangkan noise . Pada persamaan (2) akan
204 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 201-209
menampilkan  rumus histogram  equalization yang dapat digunakan pada CLAHE.
𝑆 𝑘 = 𝑇(𝑟 𝑘 ) = (𝐿 − 1) ∑ 𝑝 𝑟 (𝑟 𝑗 ) = (𝐿−1) 𝑀𝑁 𝑘 𝑗=0 (2)
S k adalah  nilai  probabilitas  komulatif  k  dikali dengan  nilai  K max ,  r k adalah  skala  keabu-abuan,  L adalah  jumlah  Tingkat  abu-abu,  n j adalah  jumlah piksel  dalam  citra  yang  memiliki  intensitas  j,  P r (r j ) adalah  jumlah  piksel  input  citra  dengan  intensitas  r j dan MxN adalah total jumlah piksel.

## 2.4. Segmentasi pembuluh darah retina menggunakan metode CNN VV-Net
Arsitektur VV-net merupakan arsitektur modifikasi  dari  arsitektur  U-Net.  Pada  arsitektur  U- Net  biasanya  terdapat  tiga  bagian  yaitu  bagian encoder, bridge, dan decoder. Modifikasi dilakukan dengan menghilangkan bagian bridge pada arsitektur U-Net  sehingga  hanya  tersisa  bagian encoder dan decoder dan  dinamakan  dengan  arsitektur  V-Net seperti yang terlihat pada gambar 2. Arsitektur V-Net tersebut  di training sebanyak  dua  kali  sehingga disebut dengan arsitektur VV-Net.

## Gambar 2. Arsitektur V-Net
Proses training arsitektur V-Net pertama,  yang terlihat  pada  gambar  2  menunjukkan  bahwa  setiap proses itu  membentuk 2  lapisan  konvolusional serta batch  normalization dan  1 dropout .  Layer  pertama encoder ,  jumlah  saluran  input  citra  adalah  1.  Lalu terjadi perubahan jumlah saluran dari 1 ke 64 kerena meningkatnya  kedalaman  citra  dalam  proses konvolusi  dan batch  normalization ,  fungsi  aktivasi yag  digunakan  ReLU  dan  kernal  size  5x5. Dropout yang  digunakan  yaitu  0.2  (20%)  yang  ditunjukkan dengan  panah  putih  berfungsi  untuk  mengurangi overfitting .  Selanjutnya  dilakukan  penggabungan maksimal yang mana membagi ukuran citra menjadi sepatuh ditunjukkan oleh panah merah.
Pada  proses  layer  kedua encoder, setelah dilakukan  proses  penggabungan  maksimal.  Jumlah saluran  berubah  dari  64  menjadi  128  kerena meningkatnya kedalam citra dalam proses konvolusi dan batch  normalization ,  dengan  menggunakan fungsi  aktivasi  ReLU  dan  kernel  size  5x5. Dropout yang  digunakan  yaitu  0.2  (20%) . Selanjutnya dilakukan penggabungan maksimal yang ditunjukkan oleh tanda panah warna hijau.
Pada  proses  layer  ketiga encoder ,  setelah dilakukan  proses  penggabungan  maksimal.  Jumlah saluran  berubah  dari  128  menjadi  256  karena meningkatnya  kedalaman  citra  dalam  proses konvolusi  dan batch  normalization ,  fungsi  aktivasi yang digunakan ReLU dan kernel size 5x5. Dropout yang  digunakan  0.2  (20%).  Selanjutnya output dari layer  ketiga encoder dijadikan input pada  layer pertama decoder yang ditunjukkan oleh tanda panah warna abu-abu.
Pada  layer  pertama decoder ,  setelah  dilakukan proses input dari  hasil output layer  ketiga encoder . Jumlah  saluran  tetap  256  dengan  fungsi  aktivasi ReLU dan kernel size 5x5. Dropout yang digunakan 0.2 (20%). Selanjutnya dilakukan teknik upsampling untuk  memperbesar  citra  keukuran  aslinya  dengan mengaliduakan ukuran citra tersebut yang ditunjukkan oleh tanda panah warna hijau.
Pada  layer  kedua dekoder ,  setelah  dilakukan teknik upsampling ,  dilakukan  penggabungan  citra dengan  layer  kedua encoder .  Alasannya  ialah  untuk menggabungkan  informasi  dari  layer  sebelumnya sehingga  mendapatkan  hasil  perdiksi  yang  lebih tepat.  Kemudian  jumlah  saluran  berubah  dari  256 menjadi  128  dengan  meggunakan  fungsi  aktivasi ReLU dan kernel size 5x5. Dropout yang digunakan 0.2 (20%). Selanjutnya dilakukan teknik upsampling yang ditunjukkan oleh tanda panah warna hijau.
Pada  layer  ketiga decoder ,  setelah  dilakukan teknik upsampling, dilakukan  proses  penggabungan citra  dengan  layer  pertama encoder .  Jumlah  saluran berubah  dari  128  menjadi  64  dengan  menggunakan fungsi  aktivasi  ReLU  dan  kernel  size  5x5. Dropout yang digunakan 0.2 (20%).
Selanjutnya  dilakukan  proses training pada arsitektur V-Net kedua dengan input saluran pertama ialah  64  (diambil  dari output layer  ketiga dekoder arsitektur  V-Net  pertama)  dan  dilakukan  proses seperti training pada arsitektur V-Net pertama diatas smpai  menghasilkan output segmentasi  map  dengan jumlah  saluran  2  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan sigmoid dan kernel 1x1.

## 2.5. Evaluasi & hasil pengukuran parameter
Setelah  dilakukan  tahapan  segmentasi  atau pemisahan  objek  citra  pada  objek  lainnya.  Langkah selanjutnya  ialah  evaluasi  hasil  kinerja  dari segmentasi pembuluh darah menggunakan arsitektur VV-Net  dengan  menggunakan confusion  metrik untuk  mengukur accuracy,  sensitivitas,  precission , dan Jaccard Score .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  dataset  DRIVE  40  citra  yang  terdiri  dari  20 citra train dan 20 citra test , dataset STARE 20 citra yang  terdiri  dari  16  citra train dan  4  citra test ,  dan dataset  CHASEDB_1  28  citra  yang  terdiri  dari  21 citra train dan 7 citra test.
Augmentasi  digunakan  pada  3  dataset  yang digunakan yaitu flip horizontal, flip vertikal dan grid distorsi sehingga jumlah dataset pun berubah. Dataset DRIVE setelah augmentasi menjadi 80 citra train dan 20  citra test. Dataset  STARE  setelah  augmentasi menjadi  64  citra train dan  16  citra test .  Dataset CHASEDB_1  setelah  augmentasi  menjadi  84  citra train dan 21 citra test . Contoh citra hasil augmentasi dapat  dilihat  pada  gambar  3.  setelah  dilakukan augmentasi,  persentase  pembagian  citra  yang digunakan pada penelitian ini adalah 80% train dan 20% test .
Gambar 3. Augmentasi dataset, (a) citra asli, (b) flip horizontal, (c) flip vertical, dan (d) grid distorsi
Setelah augmentasi dilakukan proses preprocessing pada dataset yang digunakan. Metode preprocessing yang  pertama  digunakan  adalah grayscale .  Metode grayscale yang  digunakan mengubah  skala  citra  retina  menjadi  citra  keabu- abuan,  hasil preprocessing menggunakan  metode grayscale dapat dilihat pada gambar 4(b). Selanjutnya metode preprocessing yang digunakan  adalah median  filter . Median  filter merupakan  salah  satu  teknik denosing yang digunakan untuk mengelola citra pada domain spasial dengan tujuan untuk  memperbaiki kualitas citra dan mengurangi noise tanpa memberikan efek smoothing yang  berlebihan.  Kernel  size  yang  digunakan  pada median  filter adalah  3x3,  hasil  citra median  filter ditampilkan pada gambar 4(c).
Proses preprocessing terakhir  adalah  CLAHE. Metode  CLAHE  digunakan  untuk  memperbaiki kualitasi  citra  yang  memiliki  kontras  rendah  serta menghilangkan noise ,  dengan  tile  size  yang digunakan  8x8.  hasil preprocessing menggunakan CLAHE dapat dilihat pada gambar 4(d).
Gambar 4. Preprocessing, (a) citra asli, (b) grayscale, (c) median filter, dan (d) CLAHE
Setelah dilakukan proses preprocessing , selanjutnya  dilakukan  segmentasi  pembuluh  darah menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  VV- Net  pada  tiga  dataset  yang  digunakan.  Adapun hyperparameter yang digunkaan pada proses training arsitektur VV-Net adalah sebagai berikut:
Batch  size yang  digunakan  2. Learning  Rate yang  digunakan  0.0001. Epoch yang  digunakan  30. Loss function yang digunakan DiceBCELoss.
Hasil pengujian citra pada segmentasi pembuluh darah  dengan  menggunakan  metode  CNN  VV-Net akan ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian segmentasi pembuluh darah menggunakan metode CNN VV-Net
dataset citra asli Segmentasi CNN VV-
Net DRIVE STARE CHASE DB_1
Selain  hasil  pengujian  pada  tabel  1,  terdapat hasil evaluasi pengukuran parameter yang didapatkan dari pengujian segmentasi pembuluh darah pada citra retina  dengan  menggunakan  metode  CNN  VV-net dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengukuran parameter dari metode CNN VV-Net
Dataset Accuracy Sensitivity Precission Jaccard Score DRIVE 96,27% 84,38% 75,95% 66,28% STARE 96,58% 82,78% 76,73% 65,38% CHASE DB_1 97,04% 83,55% 76,72% 66,40%
Berdasarkan  hasil  pengukuran  parameter  pada tabel  2,  untuk  segmentasi  pembuluh  darah menggunakan  metode  CNN  VV-Net  pada  dataset DRIVE  mendapatkan  nilai  accuracy  96,27%, sensitivity  84,38%,  precission  75,95%  dan  jaccard score  66,28%.  Dataset  stare  mendapatkan  nilai accurcay  96,58%,  sensitivity  82,78%,  precission 76,73%,  dan  jaccard  score  65,38%.  Dan  terakhir dataset  ChaseDB_1  mendapatkan  nilai  accuracy 97,04%, sensitivity  83,55%, precission 76,72%, dan jaccard score 66,40%.
Dari  tiga  hasil  pada  tabel  2,  hasil  terbaik diperoleh  oleh  dataset  CHASEDB_1  dimana  hasil accuracy  dan  jaccard  score  lebih  tinggi  bila dibandingkan dengan dataset DRIVE dan STARE.
Selain  mendapat  hasil  pengukuran  parameter pada  tabel  2,  terdapat  juga curve  training  loss dan validation loss dari tiga dataset yang digunakan. Pada curve  training  loss dan validation  loss gambar  5 menunjukkan  hasil  yang  baik  dimana  tidak  terjadi overfitting pada model.
Gambar 5. Curve training loss dan validation loss, (a) DRIVE, (b) STARE, dan (c) CHASEDB_1
Curve  training  accuracy dan validation accuracy pada gambar 6 yang didapat dalam proses segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan  metode CNN VV-Net  menunjukkan hasil  yang  baik dimana tidak terjadi overfitting pada model.
Gambar 6. Curve training accuracy dan validation accuracy, (a) DRIVE, (b) STARE, dan (c) CHASEDB_1
Curve terakhir  yang  didapatkan  dari  proses segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan  metode CNN  VV-Net  yang  ditampilkan  pada  gambar  7 adalah curve  training  recall dan valisation  recall menunjukkan  hasil  yang  baik  juga  dimana  tidak terdapat overfitting pada model.
Gambar 7. Curve training recall dan validation recall, (a) DRIVE, (b) STARE, dan (c) CHASEDB_1

## 4. DISKUSI
Pada  proses preprocessing menggunakan metode grayscale, median  filter ,  dan  CLAHE  yang digunakan  mampu  meningkatkan  kualitas  citra sehingga  dapat  membantu  dalam  proses  segmentasi pembuluh  darah  menggunakan  metode  CNN  VV- Net.
Proses segmentasi pembuluh darah
menggunakan  metode  CNN  VV-Net  pada  dataset DRIVE  yang disajikan tabel 3 menunjukkan bahwa metode  CNN  VV-Net  mampu  menandingi  metode penelitian  lain  yaitu  LEA  U-Net,  GDF-Net,  Adaptif hysteresis threshold, Bridge-net, AWSFCM, CRAUNet,  VG-DropDnet,  Otsu  threshold,  ES- BM3D (frangi), CFNN, ANN, WA-Net, W-Net, EEA U-Net,  U-Net,  dan  LadderNet.  Hal  ini  ditunjukkan dengan  hasil  accuracy,  sensitivity,  precission,  dan jaccard score yang dihasilkan lebih tinggi dibandingkan dengan hasil yang didapat menggunakan metode tersebut. Tabel 3. Perbandingan hasil evaluasi DRIVE dengan metode penelitian lain Metode Accura cy Sensiti vity Preciss ion Jaccard Score LEA U-Net[19] 95,63% - - - GDF-Net[20] 96,22% 82,91% - - Adaptive hysteresis threshold[21] 95,97% 67,45% - - Bridge-net[22] 95,65% 78,53% - - AWSFCM[23] 96,05% 70,20% - - CRAUNet[24] 95,86% 79,54% - - VG- DropDNet[25] 95,36% 79,74% - - Otsu Threshold[4] 95,54% 69,42% - - ES-BM3D (Frangi)[5] 95,70% 76,87% - - CFNN[9] 94,80% 73,52% - - ANN[10] 96,18% 84% - 61,48% WA-Net[26] 95,75% 79,66% - -
W-Net[14] 95,15% 84% - - EEA Unet[27] 95,77% 79,18% - - U-Net[28] 95,47% - - - U-Net[15] 95,46% 74,20% - - LadderNet[15] 95,47% 75,19% - - Proposal 96,27% 84,38% 75,95% 66,28%
Hasil evaluasi pada dataset STARE yang terlihat pada tabel 4 yang didapatkan dari proses segmentasi pembuluh darah menggunakan metode CNN VV-Net juga mampu menandingi hasil dari metode penelitian sebelumnya  yaitu  GDF-Net,  AWSFCM,  Otsu threshold, ES-BM3D (frangi), MCET-HHO, CFNN, U-Net,  EEA  Unet,  ANN,  dan  EC  L MISO .  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  accuracy,  sensitivity, precission  dan  jaccard  score  yang  dihasilkan  oleh metode CNN VV-Net lebih tinggi bila dibandingkan dengan hasil yang didapatkan oleh metode penelitian sebelumnya.
Tabel 4. Perbandingan hasil evaluasi STARE dengan metode penelitian lain Metode Accura cy Sensiti vity Preciss ion Jaccard Score GDF-Net[20] 96,53% 76,16% - - AWSFCM[23] 96,01% 68,46% - - Otsu threshold[4] 94,92% 70,19% - - ES-BM3D (Frangi)[5] 95,26% 80,56% - - MCET-HHO[6] 95,80% 74,74% - - CFNN[9] 95,48% 72,65% - - U-Net[29] 95,55% 66,1% - - EEA Unet[27] 94,45% 80,21% - - ANN[10] 94,56% 63,08% - 52,96% EC L MISO [12] 94,03% 74,01% - - Proposal 96,58% 82,78% 76,73% 65,38%
Dan terakhir, hasil evaluasi dataset CHASEDB_1  pada  proses  segmentasi  pembuluh darah  menggunakan  metode  CNN  VV-Net  yang disajikan  pada  tabel  5  menunjukkan  bawah  metode yang  digunakan  mampu  menandingi  metode penelitian  sebelumnyai  diantaranya  metode  Bridge- net,  GDF-Net,  CRAUNet,  AWSFCM,  ES-BM3D (frangi), CFNN, WA-Net, U-Net, EEA Unet, U-net, dan  EC  L MISO .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil accuracy,  sensitivity,  precission  dan  jaccard  score yang  dihasilkan  metode  CNN  VV-Net  lebih  tinggi dibandingkan dengan metode penelitian sebelumnya.
Tabel 5. Perbandingan hasil evaluasi CHASEDB_1 dengan
metode penelitian lain Metode Accura cy Sensiti vity Preciss ion Jaccard Score Bridge-net[22] 96,67% 81,32% - - GDF-Net[20] 96,60% 78,56% - - CRAUNet[24] 96,59% 82,59% - - AWSFCM[23] 95,78% 65,81% - - ES-BM3D (Frangi)[5] 95,31% 82,03% - - CFNN[9] 94,52% 72,79% - - WA-Net[26] 96,53% 80,42% - - U-Net[29] 96,17% 56,75% - - EEA Unet[27] 93,40% 64,57% - - U-Net[28] 96,63% - - - EC L MISO [12] 95,33% 60,80% - - Proposal 97,04% 83,55% 76,72% 66,40%

## 5. KESIMPULAN
Peningkatan  citra  pada  langkah  preprocessing dengan  menerapkan  metode grayscale ,  teknik denoising menggunakan median  filter dan  CLAHE terbukti  bermanfaat  dalam  meningkatkan  kualitas citra.  Hal  ini  terutama  berguna  dalam  proses segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan  metode CNN VV-Net.
Segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan metode  CNN  VV-Net  pada  dataset  DRIVE memperoleh  accuracy  96,27%,  sensitivity  84,38%, precission 75,95%, dan jaccard score 66,28%.
Segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan metode  CNN  VV-Net  pada  dataset  STARE memperoleh  accuracy  96,58%,  sensitivity  82,78%, precission 76,73%, dan jaccard score 65,38%.
Segmentasi  pembuluh  darah  menggunakan metode  CNN  VV-Net  pada  dataset  CHASEDB_1 memperoleh  accuracy  97,045,  sensitivity  83,55%, precission 76,72%, dan jaccard score 66,04%.
Dari ketiga dataset yang digunakan hasil dataset CHASEDB_1  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan hasil dari dataset DRIVE dan STARE. Hasil evaluasi yang  didapatkan  juga  lebih  baik  dibandingkan  hasil evaluasi  yang  didapatkan  peneliti  sebelumnya bersama  Anita  desiani  dan  tim[15]  dengan menggunakan metode U-Net dan LadderNet.
Rencana  kedepannya  adalah  mengembangkan lebih lanjut pendekatan yang diajukan, dengan fokus untuk  meningkatkan  hasil  evaluasi  dari  proses segmentasi pembuluh darah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Lin, X. Huang, H. Zhou, Y. Wang, and Q.
Zhang,
“Stimulus-guided adaptive
transformer network for retinal blood vessel segmentation in fundus images,” Med. Image Anal. ,  vol.  89,  p.  102929,  2023,  doi: 10.1016/j.media.2023.102929.
[2] A.  K.  Shukla,  R.  K.  Pandey,  and  R.  B. Pachori,  “A  fractional  filter  based  efficient algorithm for retinal blood vessel segmentation,” Biomed.  Signal  Process. Control ,  vol.  59,  p.  101883,  2020,  doi: 10.1016/j.bspc.2020.101883.
[3] X.  Deng  and  J.  Ye,  “A  retinal  blood  vessel segmentation  based  on  improved  D-MNet and pulse-coupled neural network,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 73, no. October 2021, p. 103467, 2022, doi:
10.1016/j.bspc.2021.103467.
[4] F.  Tian,  “Blood  Vessel  Segmentation  of Fundus  Retinal  Images  Based  on  Improved Frangi  and  Mathematical  Morphology,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2021, p. 4761517, 2021, doi: 10.1155/2021/4761517.
[5] K. Naveed, F. Abdullah, H. A. Madni, M. A. U.  Khan,  T.  M.  Khan,  and  S.  S.  Naqvi,
208 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 201-209
“Towards  automated  eye  diagnosis:  An improved retinal vessel segmentation framework  using  ensemble  block  matching 3d filter,” Diagnostics , vol. 11, no. 1, pp. 1– 27, 2021, doi: 10.3390/diagnostics11010114.
[6] O.  Ramos-Soto et  al. ,  “An  efficient  retinal blood  vessel  segmentation  in  eye  fundus images  by  using  optimized  top-hat  and homomorphic  filtering,” Comput.  Methods Programs  Biomed. ,  vol.  201,  p.  105949, 2021, doi: 10.1016/j.cmpb.2021.105949.
[7] O. O. Sule, “A Survey of Deep Learning for Retinal Blood Vessel Segmentation Methods: Taxonomy,  Trends,  Challenges  and  Future Directions,” IEEE Access , vol. 10, no. mild, pp.
38202–38236, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3163247.
[8] C. Chen, J. H. Chuah, R. Ali, and Y. Wang, “Retinal  vessel  segmentation  using  deep learning: A review,” IEEE Access , vol. 9, pp.
111985–112004, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.3102176.
[9] B. Saha Tchinda, D. Tchiotsop, M. Noubom, V. Louis-Dorr, and D. Wolf, “Retinal blood vessels  segmentation  using  classical  edge detection  filters  and  the  neural  network,” Informatics  Med.  Unlocked ,  vol.  23,  p.
100521, 2021, doi:
10.1016/j.imu.2021.100521.
[10] B.  Toptaş  and  D.  Hanbay,  “Retinal  blood vessel segmentation using pixel-based feature  vector,” Biomed.  Signal  Process. Control ,  vol.  70,  p.  103053,  2021,  doi: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103053.
[11] Q.  Qin  and  Y.  Chen,  “A  review  of  retinal vessel  segmentation  for  fundus  image analysis,” Eng.  Appl.  Artif.  Intell. ,  vol.  128, no.  November  2023,  p.  107454,  2024,  doi: 10.1016/j.engappai.2023.107454.
[12] L. Hakim, M. S. Kavitha, N. Yudistira, and T. Kurita,  “Regularizer  based  on  Euler characteristic  for  retinal  blood  vessel segmentation,” Pattern  Recognit.  Lett. ,  vol.
149, pp. 83–90,
2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.05.023.
[13] Y.  Ma et  al. ,  “ROSE:  A  Retinal  OCT- Angiography  Vessel  Segmentation  Dataset and  New  Model,” IEEE  Trans.  Med. Imaging ,  vol.  40,  no.  3,  pp.  928–939,  2021, doi: 10.1109/TMI.2020.3042802.
[14] A. Reyes-Figueroa and M. Rivera, “W–net: A Convolutional  Neural  Network  for  Retinal
Vessel Segmentation,” in Pattern
Recognition ,  2021,  pp.  355–368.  doi: 10.1007/978-3-030-77004-4_34.
[15] A.  Desiani,  Erwin,  B.  Suprihatin,  and  S.  B. Agustina,  “a  Robust  Techniques  of Enhancement  and  Segmentation  Blood
Vessels  in  Retinal  Image  Using  Deep Learning,” Biomed.  Eng.  -  Appl.  Basis Commun. , vol. 34, no. 4, pp. 1–9, 2022, doi: 10.4015/S1016237222500193.
[16] A.  Imran,  J.  Li,  Y.  Pei,  J.  J.  Yang,  and  Q.
Wang,  “Comparative  Analysis  of  Vessel Segmentation Techniques in Retinal Images,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  114862– 114887, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2935912. [17] A. Abdulrahman and S. Varol, “A Review of
Image Segmentation Using MATLAB Environment,” 8th Int. Symp. Digit. Forensics  Secur.  ISDFS  2020 ,  pp.  8–12,
2020,
doi:
10.1109/ISDFS49300.2020.9116191.
[18] Y. Zhu and C. Huang, “An Improved Median Filtering  Algorithm  for  Image  Noise
Reduction,” Phys.  Procedia ,  vol.  25,  pp. 609–616, 2012, doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.133.
[19] J. Ouyang, S. Liu, H. Peng, H. Garg, and D. N.  H.  Thanh,  “LEA  U-Net:  a  U-Net-based deep  learning  framework  with  local  feature enhancement and attention for retinal vessel segmentation,” Complex  Intell.  Syst. ,  2023, doi: 10.1007/s40747-023-01095-3.
[20] J.  Li,  G.  Gao,  L.  Yang,  and Y.  Liu,  “GDF- Net:  A  multi-task  symmetrical  network  for retinal vessel segmentation,” Biomed. Signal Process.  Control ,  vol.  81,  no.  August  2022, p. 104426, 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2022.104426.
[21] H.  Du et  al. ,  “Retinal  blood  vessel segmentation  by  using  the  MS-LSDNet network and geometric skeleton reconnection method,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  153,  p.
106416, 2023, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.106416.
[22] Y. Zhang, M. He, Z. Chen, K. Hu, X. Li, and X.  Gao,  “Bridge-Net:  Context-involved  U- net with patch-based loss weight mapping for retinal  blood  vessel  segmentation,” Expert Syst.  Appl. ,  vol.  195,  p.  116526,  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116526.
[23] S. Mahapatra, S. Agrawal, P. K. Mishro, and R. B. Pachori, “A novel framework for retinal vessel segmentation using optimal improved frangi  filter  and  adaptive  weighted  spatial FCM,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  147,  no. June, p.
105770, 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105770.
[24] F. Dong, D. Wu, C. Guo, S. Zhang, B. Yang, and  X.  Gong,  “CRAUNet:  A  cascaded residual  attention  U-Net  for  retinal  vessel segmentation,” Comput. Biol. Med. , vol. 147, no.  February,  p.  105651,  2022,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105651.
[25] A.  Desiani,  Erwin,  B.  Suprihatin,  F. Efriliyanti, M. Arhami, and E. Setyaningsih, “VG-DropDNet  A  Robust  Architecture  for
Blood  Vessels  Segmentation  on  Retinal
Image,” IEEE Access , vol. 10, no. September, pp.
1–1, 2022, doi: 10.1109/access.2022.3202890.
[26] D.  E.  Alvarado-Carrillo  and  O.  S.  Dalmau- Cedeño, “Width Attention based Convolutional  Neural  Network  for  Retinal
Vessel  Segmentation,” Expert  Syst.  Appl. , vol. 209, p. 118313, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118313.
[27] V.  Sathananthavathi  and  G.  Indumathi, “Encoder  Enhanced  Atrous  (EEA)  Unet architecture  for  Retinal  Blood  vessel segmentation,” Cogn. Syst. Res. , vol. 67, pp.
84–95, 2021,
doi: 10.1016/j.cogsys.2021.01.003.
[28] M.  E.  Gegundez-Arias,  D.  Marin-Santos,  I. Perez-Borrero,  and  M.  J.  Vasallo-Vazquez, “A  new  deep  learning  method  for  blood vessel  segmentation  in  retinal  images  based on convolutional kernels and modified U-Net model,” Comput. Methods Programs Biomed. ,  vol.  205,  p.  106081,  2021,  doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106081.
[29] E. Abdelmaksoud, S. El-Sappagh, S. Barakat, T.  Abuhmed,  and  M.  Elmogy,  “Automatic Diabetic Retinopathy Grading System Based on  Detecting  Multiple  Retinal  Lesions,” IEEE  Access ,  vol.  9,  no.  Vl,  pp.  15939–
15960, 2021,
doi: 10.1109/ACCESS.2021.3052870.