Evrişimsel sinir ağları kullanarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti
Detection of diabetic retinopathy disease using convolutional neural network
Yazar: KEMAL AĞCA
Danışman: DOÇ. DR. HİDAYET TAKCI
Sivas Cumhuriyet 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: Derin öğrenme = Deep learning ; Diabetik retinopati = Diabetic retinopathy ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
Diyabetik Retinopati (DR), diyabet kaynaklı yüksek kan şekerinin retinadaki kan damarlarının geçirgenliğinde oluşturduğu hasar nedeniyle meydana gelen hastalığa verilen isimdir. Hastalığa erken tanı konmadığı ve tedavi edilmediği durumlarda ileri derecede göz bozuklukları ve görme kaybı meydana gelebilmektedir. Komplikasyonların çoğu kan şekeri kontrolü ve erken tedavi ile önlenebilmekte ancak DR'nin karmaşıklığı ve çeşitliliği nedeniyle manuel yöntemlerle tespiti zor olmaktadır. Bu çalışmada DR'nin tespiti ve derecelendirilmesi için derin öğrenme ve makine öğrenmesinin beraber kullanıldığı hibrit bir model önerilmektedir. Derin öğrenme modeli olarak ESA mimarisine sahip transfer öğrenme modeli olan ResNET-50 kullanılmaktadır. Makine öğrenme algoritmaları olarak; Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Rastgele Orman, Torbalama ve Ekstra Ağaçlar Algoritmaları uygulanmıştır. Deneysel çalışmalar Aptos 2019 veri seti üzerinde yapılmıştır. ResNet-50 modeli, makine öğrenme algoritmalarında kullanılmak üzere veri setine ait görüntülerden özellik çıkarma amaçlı kullanılmıştır. Ayrıca özellik çıkarımından elde edilen verilerde sınıf dengesizliği bulunduğundan veri artırma (SMOTE) tekniği kullanılarak sınıflar arasındaki dengesizlik giderilmiştir. Elde edilen yeni veri seti makine öğrenme algoritmalarına ayrı ayrı uygulanarak 5'li sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda %95 doğruluk, %95 kesinlik, %95 duyarlılık ve %95 F1 skoru elde edilmiştir.

Abstract:
Diabetic Retinopathy (DR) is the name given to the disease that occurs due to the damage caused by high blood sugar caused by diabetes in the permeability of blood vessels in the retina. In cases where the disease is not diagnosed and treated early, severe eye disorders and vision loss may occur. Most of the complications can be prevented with blood sugar control and early treatment, but due to the complexity and variety of DR, it is difficult to detect with manual methods. In this study, a hybrid model in which deep learning and machine learning are used together is proposed for the detection and grading of DR. ResNET-50, which is a transfer learning model with ESA architecture, is used as a deep learning model. As machine learning algorithms; Decision Trees, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Bagging and Extra Trees Algorithms have been applied. Experimental studies were carried out on the Aptos 2019 dataset. The ResNet-50 model was used to extract features from the images of the data set to be used in machine learning algorithms. In addition, since there is a class imbalance in the data obtained from the feature extraction, the imbalance between the classes is eliminated by using the data augmentation (SMOTE) technique. The obtained new data set was applied to the machine learning algorithms separately and a 5-class classification process was made. As a result of the classification process, 95% accuracy, 95% precision, 95% sensitivity and 95% F1 score were obtained.