DETR derin öğrenme tekniği ile göz tomografi görüntülerinin tanımlanması
Detection of retinal OCT images using DETR deep learning technique
Yazar: EFE EROĞLU
Danışman: PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Retinal neovaskülarizasyon = Rretinal neovascularization ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Bu tez, optik koherens tomografi (OCT) görüntülerinin tanımlanması için derin öğrenme tabanlı bir yöntem olan DETR (Detection Transformer) kullanılarak yapılan bir araştırmayı sunmaktadır. Göz hastalıklarının erken teşhisinde önemli bir rol oynayan OCT görüntüleri, retina katmanlarının yüksek çözünürlüklü kesitlerini sağlar. Geleneksel yöntemlerin sınırlamaları göz önüne alındığında, derin öğrenme teknikleri bu alanda umut verici sonuçlar sunmaktadır.
Bu çalışmada, veri setinden rastgele seçilen 435 görüntü, hem retina hastalıklarını içeren hem de kontrol amaçlı sağlıklı retina görüntülerini içermektedir .Bu sayede, hem hastalıklı hem de sağlıklı örneklerle modelin performansı değerlendirilmiştir. Eğitilen modelin doğruluğunu değerlendirmek için, eğitim ve test veri setlerine ayrılmış görüntüler üzerinde bir dizi deney gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar DETR modelinin hem kesinlik hem de duyarlılık olarak %98 oranı ile retina deformasyonlarını tespit edebildiğini göstermektedir. YOLO modelinin kesinlik ve duyarlılık olarak  sırasıyla %91 ve %98 oranı ile retina deformasyonlarını tespit edebildiğini göstermektedir.
Bu çalışma, derin öğrenme tabanlı DETR modelinin OCT görüntülerinin otomatik tanımlanmasında etkili bir araç olduğunu ve klinik uygulamalarda kullanılabilirliğini göstermektedir. Sonuçlar, daha geniş veri setleri ve farklı göz hastalıkları üzerinde yapılacak gelecekteki araştırmalar için de bir temel teşkil etmektedir.

Anahtar Kelimeler:DETR (Detection Transformer), Optik Koherens Tomografi (OCT), Retina Deformasyonu, Derin Öğrenme, Görüntü Tanımlama, Göz Hastalıkları,YOLO

Abstract:
This thesis presents a study using a deep learning-based method, DETR (Detection Transformer), for the identification of optical coherence tomography (OCT) images. OCT images, which provide high-resolution cross-sections of the retinal layers, play a crucial role in the early diagnosis of eye diseases. Considering the limitations of traditional methods, deep learning techniques offer promising results in this field.
In this study, 435 randomly selected images from the dataset, including both retina disease cases and control healthy retina images, were used. Thus, the model's performance was evaluated with both diseased and healthy samples.To assess the accuracy of the trained model, a series of experiments were conducted on images divided into training and test datasets. The results indicate that the DETR model is able to detect retinal deformations with 98% precision and recall. On the other hand, the YOLO model detects retinal deformations with 91% precision and 98% recall.
This study demonstrates that the deep learning-based DETR model is an effective tool for the automatic identification of OCT images and its applicability in clinical settings. The results also provide a foundation for future research on larger datasets and various eye diseases.

Keywords: DETR (Detection Transformer), Optical Coherence Tomography (OCT), Retinal Deformation, Deep Learning, Image Identification, Eye Disease,YOLO