Optik koherens tomografi görüntülerinden diyabetik maküler ödem ve sıvı birikimi bulgularının derin öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi
Detection of diabetic macular edema and fluid accumulation findings from optical coherence tomography images by deep learning methods
Yazar: SALİHA YEŞİLYURT
Danışman: PROF. DR. ALPER BAŞTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Derin öğrenme = Deep learning ; Tomografi-optik koherens = Tomography-optical coherence ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
OPTİK KOHERENS TOMOGRAFİ GÖRÜNTÜLERİNDEN DİYABETİK MAKÜLER ÖDEM VE SIVI BİRİKİMİ BULGULARININ DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ
Saliha YEŞİLYURT
Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Eylül 2022
Danışman: Prof. Dr. Alper BAŞTÜRK
ÖZET
Diyabetik Maküler Ödem (DMÖ), uzun süreli hiperglisemi nedeniyle retina kan damarlarında hasara ve retina tabakaları arasında sıvı birikmesine neden olan bir hastalıktır. Diyabetin erken evrelerinde fark edilmeyen ancak görme bozukluğuna ve körlüğe yol açabilen ve diyabetli milyonlarca kişiyi etkileyen bir komplikasyondur. Bu nedenle, diyabetik hastalarda körlük olasılığını önlemek için retina tabakası morfolojisinin ve sıvı birikiminin uygun şekilde izlenmesi gereklidir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinden faydalanılarak, oküler hastalığın tanısında kritik bir adım olan retina katmanlarının ve sıvının segmentasyonu yapılmıştır. 10 hastadan elde edilen OCT B-tarama görüntüleri üzerinde U-Net ve DeepLabV3+ modelinin farklı omurga yapıları ile eğitimi gerçekleştirilmiştir. Deney sonuçlarına göre, retina katmanları için en yüksek Dice skoru U-Net modelinin farklı Resnet omurgaları ile elde edilmiştir. Birikmiş sıvının (Fluid) segmentasyonu için ise en yüksek Dice skoru (%65,94) DeepLabV3+ modelinin ResNet101 omurga mimarisi ile elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Diyabetik maküler ödem, optik koherens tomografi, derin öğrenme, U-Net, DeepLabV3, DeepLabV3+, segmentasyon, transfer öğrenme

Abstract:
DETECTION OF DIABETIC MACULAR EDEMA AND FLUID ACCUMULATION FINDINGS FROM OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES BY DEEP LEARNING METHODS
Saliha YEŞİLYURT
Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis, September 2022
Supervisor: Prof. Dr. Alper BAŞTÜRK
ABSTRACT
Diabetic Macular Edema (DME) is a disease that disrupts retinal blood vessels and fluid accumulation between retinal layers due to long-term hyperglycemia. It is a complication that may be unnoticeable in the early stages of diabetes but can lead to visual impairment and blindness, affecting millions of people with diabetes. Thus, proper monitoring of the retinal layer morphology and fluid accumulation is necessary to prevent the possibility of blindness in diabetic patients. In this study, segmentation of retinal layers and fluid, which is a critical step in the diagnosis of ocular disease, has been performed by using deep learning methods. Training of the U-Net and DeepLabV3+ model with different backbones has been carried out on OCT B-scan images obtained from 10 patients. According to experimental results, the best Dice score for retinal layers was obtained with different ResNet backbones of the U-Net model. For the segmentation of the Fluid, the best Dice score (65.94%) was obtained with the ResNet101 backbone architecture of the DeepLabV3+ model. 
Keywords: Diabetic macular edema, optical coherence tomography, deep learning, U-Net, DeepLabV3, DeepLabV3+, segmentation, transfer learning