Diyabetik retinopati hastalığının erken teşhisi için retina görüntülerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Deep learning based classification of retinal images for earlydiagnosis of diabetic retinopathy disease
Yazar: YUSUF BAHRİ ÖZÇELİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ ALTAN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Transfer öğrenimi = Transfer learning ; İşaret işleme = Signal processing

Özet:
Günümüzde en yaygın körlük nedenlerinden biri olan Diyabetik Retinopati (DR), gözün retina ağ tabakasında yer alan kan damarlarında diyabete bağlı olarak oluşan hasarlanmalardır. DR'nin erken aşamada teşhis edilerek tedavi edilmesi diyabet hastalarının görme yeteneklerini kaybetmelerini önlemek ve DR ilerlemesini yavaşlatmak için hayati önem taşımaktadır. Bu durumda, diyabet hastalarının her yıl doktor gözetiminde taramadan geçmeleri kaçınılmaz olmaktadır. Ancak, bu taramalar çok vakit almakta, iyi bir deneyim ve uzmanlık gerektirmektedir.
Bu çalışmada, DR'nin erken teşhis ve tedavisi için fundus görüntüleri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bir model önerilmiştir. Önerilen model iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, modelin aşırı öğrenmesinin engellenebilmesi için fundus görüntülerine iki boyutlu sinyal işleme teknikleri uygulanmıştır. İkinci aşamada, derin öğrenme tekniklerinden biri olan Evrişimli Sinir Ağı (ESA) ve transfer öğrenmesi yöntemleri kullanılarak önerilen model fundus veri seti ile eğitilmiştir ve fundus görüntülerindeki öznitelikler belirlenerek sınıflandırılmıştır.
Modelin geçerliliği sağlıklı (DR yok), hafif Non-Proliferatif DR (NPDR), orta NPDR, şiddetli NPDR ve proliferatif DR (PDR) gibi 5 sınıfı içeren 900 fundus görüntü verisi üzerinden test edilmiştir. Ayrıca modelin sağlamlığı 10-kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak doğrulanmıştır. Önerilen modelin sınıflandırma performansı %97.8 olarak ölçülmüştür. Ayrıca, modelin sınıflandırma performansı literatürde yer alan üç model ile kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin, DR'yi teşhis etmek için çok etkili ve başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Diabetic Retinopathy (DR), one of the most common causes of blindness today, is damage to the blood vessels in the retinal mesh layer of the eye due to diabetes. Diagnosing and treating of DR at an early stage is vital to prevent diabetes patients from losing their sight and slow the progression of DR. In this case, DR patients should be screened every year under the supervision of a doctor. However these scans take a lot of time and require good experience and expertness.
In this study, a deep learning-based model is proposed using fundus images for the early diagnosis and treatment of DR. The proposed model consists of two stages. In the first stage, two-dimensional signal processing techniques are applied to the fundus images to prevent overfitting of the model. In the second stage, the proposed model using Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning methods, which is both of the deep learning techniquies, was trained with the fundus dataset and the features in the fundus image were determined and classified. 
The validity of the model is tested on 900 fundus image data containing 5 classes such as No DR, mild Non-Proliferative DR (NPDR), moderate NPDR, severe NPDR and Proliferative DR (PDR). Furthermore, the robustness of the model is verified using the 10-fold cross validation method. The classification performance of the proposed model is measured as 97.8%. Moreover, the classification performance of the model is compared with the three models in the literature. The obtained results show that the proposed model is very effective and successful for diagnosing DR.