SHAP görselleştirme tekniği ve makine öğrenmesi yöntemleri ile diyabetik retinopatinin erken tanı modellemesi
Early diagnosis modeling of diabetic retinopathy using SHAP visualization technique and machine learning methods
Yazar: ŞÜKRAN YAMAN ATCI
Danışman: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Diyabet, istikrarsız kan şeker seviyelerinden kaynaklanan tedavisi mümkün olmayan ve yaşamı tehdit eden bir durumdur ve dünya çapında 400 milyondan fazla insanı etkilemektedir. Ölümcüllüğünün yanı sıra, diyabet vücuttaki çeşitli organlara zarar vererek çeşitli komplikasyonlara yol açabilir. Bazı hastaların diyabetin erken belirtilerini fark etmemesi durumunda, tanı konulduğunda organlarda ciddi hasarlar meydana gelebilir ve bunun sonucunda diyabetle ilişkili yaklaşık 1.5 milyon ölüm meydana gelir. Diyabetle ilişkili bir göz hastalığı olan diyabetik retinopati (DR), yüksek kan şekeri seviyelerine bağlı olarak retinal kan damarlarında meydana gelen hasardan kaynaklanır. DR ilerledikçe, bulanık görme, aralıklı görme kaybı ve körlük gibi görme sorunları riski artar. Erken teşhis, hastalığın ilerlemesiyle ilişkilendirilen ciddi semptomların hafifletilmesine yardımcı olabilir.
Çalışma, farklı eğitim dönemi yapılandırmalarını inceleyerek bu incelemelerden elde edilen bulguları ve grafikleri karşılaştırıyor. Sonuçlar, EfficientNET, DenseNET ve ResNet'in görüntü sınıflandırma görevlerine etkin bir şekilde katkıda bulunabileceğini göstermektedir. EfficientNET, diğerlerinden bile altı eğitim tekrarıyla daha iyi performans göstermektedir. Genel olarak, çalışmanın sonuçları, KSA mimarisinin seçiminin kişisel tercihten ziyade ihtiyaca dayalı olması gerektiğini önermektedir. Sınıflandırma doğruluğunu değerlendirmek için çeşitli deneyler yapılmış, bu deneylerde SHAP yinelemeli ve küresel görüntüleme çözümü ile eksuda ve kanama için toplam piksel sayılarının farklı kombinasyonları, eksuda ve kanlı bölgelerin sayıları kullanılmıştır. Sonuçlar, tüm kullanılan sınıflandırıcı modellerde destek vektör makinesi tabanlı yaklaşımın parçacık sürü optimizasyonu ile daha yüksek doğru sınıflandırma oranlarına ulaşmıştırğını göstermektedir. Son olarak, bu tez, göz doktorları için tasarlanmış bir teşhis destek sistemi önermektedir, böylece hasta kalabalığından kaynaklanabilecek potansiyel karışıklıkları azaltır

Abstract:
Diabetes is an incurable and life-threatening condition caused by unstable blood sugar levels, affecting over 400 million individuals worldwide. Besides its lethality, diabetes can lead to various complications by harming different organs in the body. As some patients may not recognize the early symptoms of diabetes, significant damage to organs can occur upon diagnosis, resulting in approximately 1.5 million deaths annually attributed to diabetes-related causes. Diabetic retinopathy (DR), an eye disease linked to diabetes, results from damage to retinal blood vessels due to elevated blood sugar levels. As DR progresses, the risk of vision problems such as blurriness, intermittent loss, and blindness increases. Early detection can help mitigate severe symptoms associated with disease progression.
The study delves into various training period configurations, comparing the findings and graphs obtained from these examinations. Results suggest that both EfficientNET, DenseNET and ResNet can effectively contribute to image classification tasks. EfficientNET performs better than its counterparts even with just six training iterations. Overall, the study's outcomes suggest that the choice of KSA architecture should be driven by necessity rather than personal preference. Various experiments are conducted to assess classification accuracy, employing different combinations of total pixel counts for exudate and hemorrhage, along with the numbers of exudate and hemorrhagic regions with using SHAP iterative and spherical imaging solution. Results indicate that the support vector machine-based approach with particle swarm optimization consistently achieves higher rates of correct classification compared to both the firefly and support vector machine-based approaches across all classifier models utilized. Ultimately, this thesis proposes a diagnostic support system designed for ophthalmologists to mitigate potential confusion arising from patient overcrowding.