Retınal damar segmentasyonunda görüntü segmentasyon modellerinin değerlendirilmesi
Evaluation of image segmentation models in retinal vessel segmentation
Yazar: TUĞBA HAKLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Göz Hastalıkları = Eye Diseases

Özet:
Retina görüntüleri içindeki damarların tespit edilmesi ve belirli bölgelere ayrılması işlemini retinal damar segmentasyonu olarak adlandırılmaktadır. Bu süreç, diyabetik retinopati, hipertansiyon, makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tanı ve takibinde önemli rol oynamaktadır. Oftalmologlar, hastalığın erken teşhisini sağlamak ve hastalığın ilerlemesini izlemek için vasküler yapıların görünümündeki değişiklikleri analiz etmektedirler. Retina damarlarının segmentasyonu ise tıbbi görüntü işleme, görsel analiz çalışmaları, ilaç ve tedavi geliştirme süreçleri ve klinik karar verme süreçlerinde büyük önem taşımakta ve sağlık hizmetlerinin verimliliğine katkı sağlamaktadır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRI), Bilgisayarlı Tomografi (CT) ve X ışınları gibi diğer tıbbi görüntüleme teknikleri gibi retinal damarların segmentasyonu da görüntü işleme yoluyla tümör, lezyon ve diğer patolojik yapıların tespiti ile birlikte hastalıkların teşhis ve tedavisinde kritik bir rol oynar. Bu yüzden bu çalışma ile hastalık tanı sürecinin ilk adımı olan retina görüntülerinden kan damarlarının segmentasyonunun araştırılması hedeflenmektedir. Bu amaç doğrultusunda literatürdeki mevcut makaleler incelenmiş ve retina damar bölütlemesinde kullanılan yöntemler sistematik olarak derlenmiştir. İlk çalışmalardan günümüze kadar geçen süre içinde damar segmentasyonuna yönelik çeşitli çözüm yaklaşımları değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sürecinde Linknet, Özellik Piramit Ağı (FPN), Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (UNET PSPNet) ve YOLO v8 segmentasyon modelleri DRIVE, CHASEBASE ve ACRIMA veri seti kullanılarak incelenmiştir. Her model için çeşitli temel mimariler ('vgg16', 'efficientb0', 'resnet50') kullanılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Her modelin retina damar bölütlemesindeki tutarlılığı performansı karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar ışığında farklı koşullar altında etkili olan model belirlenmiştir. Bu çalışma ile retina damar segmentasyonu için farklı modellerinin başarıları sistematik olarak değerlenerek gelecekte yapılacak çalışmalara rehberlik edilmesi amaçlamaktadır.

Abstract:
The process of detecting vessels in retinal images and dividing them into specific regions is called retinal vessel segmentation. This process plays an important role in the diagnosis and follow-up of eye diseases such as diabetic retinopathy, hypertension and macular degeneration. Ophthalmologists analyze changes in the appearance of vascular structures to enable early diagnosis of the disease and monitor disease progression. Segmentation of retinal vessels is of great importance in medical image processing, visual analysis studies, drug and treatment development processes and clinical decision-making processes and contributes to the efficiency of healthcare services. Like other medical imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and X-rays, segmentation of retinal vessels plays a critical role in the diagnosis and treatment of diseases along with the detection of tumors, lesions and other pathological structures through image processing. Therefore, this study aims to investigate the segmentation of blood vessels from retinal images, which is the first step in the disease diagnosis process. For this purpose, existing articles in the literature were examined and the methods used in retinal vessel segmentation were systematically compiled. Various solution approaches for vessel segmentation have been evaluated since the first studies until today. During this evaluation process, Linknet, Feature Pyramid Network (FPN), Pyramid Scene Parsing Network (UNET PSPNet) and YOLO v8 segmentation models were examined using the DRIVE, CHASEBASE and ACRIMA dataset. Comparisons were made using various underlying architectures ('vgg16', 'efficientb0', 'resnet50') for each model. The consistency and performance of each model in retinal vessel segmentation was evaluated comparatively. In the light of the results obtained, a model that is effective under different conditions was determined. This study aims to guide future studies by systematically evaluating the success of different models for retinal vascular segmentation.