Diyabetik retinopatinin tespit ve sınıflandırılması
Diabetic retinopathy diagnosis and classification
Yazar: BERK PİŞKİN
Danışman: PROF. DR. AYLİN ALIN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Göz Hastalıkları = Eye Diseases
Dizin: Diabetik retinopati = Diabetic retinopathy ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Diyabetik Retinopati (DR), dünya çapında önlenebilir körlüğün önde gelen nedenlerinden biridir. Erken teşhis edilmezse, DR ileri bir aşamaya kadar farkedilmeyebilir ve geri dönüşü olmayan göz hasarına yol açabilir. Dolayısı ile erken teşhis ve hastalığı etkileyen faktörlerin anlaşılması tedavi sürecinin planlanmasında kritik rol oynamaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri tıp alanında olduğu gibi DR teşhisinde de başarı göstermiştir. Bu çalışma, EyeCheckup şirketinin fundus görüntüsü veritabanından elde edilen tabular veri üzerinde yapılmıştır. Üç farklı sınıf içeren veriden, biri ve diğerleri yöntemi ile üç farklı veri üretilmiş ve sınıflandırma yapmak için Rastgele Orman, XGBoost ve Lojistik Regresyon yöntemleri seçilmiştir. Veri sınıf dengesizliği barındırmaktadır ve bu dengesizliği gidermek için Sentetik Azınlık Üst Örnekleme Tekniği (SMOTE) ve üç farklı SMOTE tabanlı yeniden örnekleme tekniği kullanılmıştır. Yeniden örnekleme tekniklerinin dışında, seçilen sınıflandırıcıların sınıf dengesizliğine karşı tasarlanmış hiperparametreleri ve Kolay Topluluk Sınıflandırıcısı, Rastgele Alt Örnekleme Arttırma ve Dengelenmiş Rastgele Orman gibi sınıf dengesizliğine karşı dayanıklı sınıflandırıcılar incelenmiştir. Metodlar kısmında dengesiz sınıflandırma çalışmalarında kullanılabilecek yeni bir metrik olan SS-Score tanılıp, incelenen yöntemlerin performansı bu metrik üzerinden karşılaştırılmıştır. DR'nin farklı aşamalarında rol oynayan önemli değişkenleri tespit etmek ve önem düzeylerini ölçmek amacıyla Permütasyon Önemi yöntemi kullanılmıştır. Son olarak, DR'nin yokluğunun sınıflandırılması veya mevcutsa aşamasının tespit edilmesi için, en iyi performans gösteren modeller bir topluluk yönteminde birleştirilerek yüzde 91'lik genel bir çok sınıflı doğruluk elde edilmiştir.

Abstract:
Diabetic retinopathy (DR) is one of the most common complications of Diabetes
Mellitus (DM). It occurs in the eyes of DM patients and is one of the leading causes
of preventable blindness worldwide. If not diagnosed early, DR may remain
unnoticed until an advanced stage, leading to irreversible eye damage. Consequently,
early detection and understanding the factors that influencing the disease plays a
critical role in planning the treatment process. Machine learning methods have
demonstrated success in the medical domain as well as DR diagnosis. This study is
conducted on the tabular data obtained via feature extraction methods on the fundus
image database of EyeCheckup company. We employ Random Forest, XGBoost, and
Logistic Regression methods to classify the data, which includes three different
classes. The dataset presents a class imbalance issue that could adversely impact the
performance of classification models. To address class imbalance, we employ
resampling techniques, including Synthetic Minority Over-Sampling Technique
(SMOTE) and three different SMOTE variations to make the data balanced.
Additionally, we utilize classifiers that are robust to class imbalance, such as Easy
Ensemble Classifier, Random Under-Sampling Boosting, and Balanced Random
Forest. Hyperparameters of RF and LR, designed to handle class imbalance, are also
investigated. In Methods section, a novel metric, SS-Score is introduced and
comparisons of the methods studied based on this metric. The Permutation
Importance method is employed to detect important variables and calculate their
importances at different stages of DR. Finally, for the classification of the absence of
DR or detection of its stage if its present, the best performing models are combined
into an ensemble method, achieving an overall multi-class accuracy of 91 percent.