Diyabetik retinopati teşhisine yönelik yapay zekâ tabanlı karar destek modeli
An artificial intelligence-based decision support model for diabetic retinopathy diagnosis
Yazar: ABDULRAHMAN ÇAVLI
Danışman: DOÇ. DR. MESUT TOĞAÇAR
Fırat Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı / Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Diyabet hastalarında sıklıkla görülen ve önlem alınmaması durumunda hastalarda ileri derecede görme kaybı veya körlüğe neden olan hastalığa Diyabetik Retinopati (DR) denir. Görme kaybına neden olan hastalıkların başında gelen DR diyabet hastalarının %30'unda görülmektedir. Semptomların çoğu kan şekeri kontrollerinde fark edilip erken tedavi ile müdahale edilebilmektedir. Hastalığın erken teşhis ve tedavisi diyabet hastalarının görme kaybını engellemek için büyük önem arz etmektedir.  DR hastalığının erken teşhisinde geleneksel yöntemlerin kullanılması, manuel yöntemlerle hastalığın teşhis edilmesi zaman kaybına neden olabilmekte veya kesin sonuçlara ulaşamamaktadır. 
Son zamanlarda birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da yapay zekâ yaklaşımlarından faydalanılmaktadır. Yapay zekâ tabanlı modeller objektif karar vererek birçok hastanın teşhis ve tedavisinde katkıda bulunabilmektedir. Bu çalışmada DR hastalığının erken teşhisi, hastalığın derecelendirilmesine yönelik derin öğrenme modelleriyle birlikte makine öğrenme yöntemlerinin iç içe kullanıldığı hibrit bir yapay zekâ modeli önerilmiştir. 
Çalışmada kullanılan veri kümesindeki görüntüler fundus görüntüleme tekniği ile oluşturulmuş ve hastalığın şiddetine göre 1-5 arasında derecelendirilmiştir. Veri kümesi açık erişimli bir web sitesinden elde edilerek işlemler gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada veriler ön işlemlerden geçirilerek orijinal görüntülerinde gereksiz olan kısımlarından arındırılmıştır. İkinci aşamada bu veriler derin öğrenme modeli tarafından eğitilerek öznitelikleri elde edilmiştir sonrasında öznitelikleri arasında verimli olanların özellik seçim algoritmaları tarafından ön plana çıkarılmıştır. Buradaki amaç modelin zamandan kazanç elde etmesi ve performans başarısına katkıda bulunmasıdır. Üçüncü aşamada verimli özniteliklerden elde edilen veriler sınıflandırma için makine öğrenme yöntemleri kullanılarak eğitilmiş ve en iyi sonuca ulaşılmıştır. Deneysel analiz sonucunda önerdiğimiz yapay zekâ modeli %100 genel doğruluk başarısına ulaşmıştır.

Abstract:
Diabetic Retinopathy (DR) is a disease commonly observed in diabetic patients, which, if left untreated, can lead to advanced vision loss or blindness. DR is found in approximately 30% of diabetic patients, making it one of the leading causes of vision loss. Most symptoms can be noticed during blood sugar monitoring and can be intervened with early treatment. Early diagnosis and treatment of the disease are crucial for preventing vision loss in diabetic patients. The use of traditional methods in the early diagnosis of DR, involving manual techniques, can lead to time loss or inconclusive results.
Recently, like in many other fields, artificial intelligence approaches are being utilized in healthcare as well. AI-based models can make objective decisions and contribute to the diagnosis and treatment of many patients. In this study, a hybrid artificial intelligence model is proposed, which combines deep learning models for the early diagnosis and grading of DR along with machine learning methods.
The images in the dataset used in the study were created using fundus imaging technique and graded between 1-5 according to the severity of the disease. The dataset was obtained from an open-access website and processed accordingly. In the first stage, the data underwent preprocessing to remove unnecessary parts from the original images. In the second stage, these data were trained by a deep learning model to extract features, and efficient features were highlighted by feature selection algorithms. The aim here is to save time for the model and contribute to its performance success. In the third stage, the data obtained from efficient features were trained using machine learning methods for classification, and the best results were achieved. Experimental analysis resulted in the proposed artificial intelligence model achieving 100% overall accuracy.