Takviyeli derin öğrenme yöntemi kullanılarak prematüre retinopatisinin erken teşhisi
Early diagnosis of retinopathy of prematurity using reinforcement deep learning method
Yazar: EMİNE CIRIK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ ; DOÇ. DR. AYŞE İPEK AKYÜZ ÜNSAL
Marmara 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 ; Prematüre retinopatisi = Retinopathy of prematurity ; Takviyeli öğrenme = Reinforced learning

Özet:
Prematüre retinopatisi (ROP), dünya çapında çocukluk çağı körlüğünün önde gelen 
nedenlerindendir. Hastalık teşhisinin tedavi kararı öncelikle retina damarlarının 
genişlemesi ve kıvrımlanması olarak tanımlanan ROP hastalığının en önemli komponenti 
olan Plus hastalığın varlığına bağlıdır. Bununla birlikte, Plus hastalığın klinik tanısı 
oldukça öznel ve değişkendir. Bu çalışmada prematüre bebeklerden alınan göz dibi 
görüntüleri ile tedavi gerektiren ROP teşhisini ve Plus Hastalık teşhisini, DRL (Takviyeli
Derin Öğrenme) algoritması kullanılarak saptamak amaçlanmıştır.
Ankara Gazi Üniversitesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı ( "E-90005124-010.99-
518397" numaralı etik kurulu kararı) ve Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Göz 
Hastalıkları Anabilim Dalı ("Karar:15 Protokol No:2020/48" numaralı etik kurulu kararı)
tarafından sağlanan veri seti kullanılmıştır. Sınıflandırma modeli tasarlanırken eğitim için 
0.80 ve test için 0.20 veri seti ayrımı yapılmıştır. Veri setinin az olması sebebi ile görüntü 
büyültme, küçültme, çevirme gibi veri artırımı metotları kullanılarak da işlemler 
tekrarlanmıştır. Çalışmamızda veri setimizin multiclass eğitim için yeterli sayıda
olmaması sebebi ile sınıflandırma binary class olarak ROP ve NOROP şeklinde
yapılmıştır. Çalışma kapsamında 98 bebeğe ait 1917 adet göz dibi görüntüleri JPEG 
formatında DQN (Deep Q Network) algoritması ile 0.05 dengesizlik ölçütü ile 
değerlendirildi ve 0.919 F1 skoru, 0.913 Doğruluk, 0.868 keskinlik, 0.971 hassaslık
sonuçları elde edilmiştir. Çalışmamız bir dış uç(endpoint) ile web ve mobil uygulamayla 
entegre edilerek bir karar destek sistemi geliştirilmiştir(Kartal, 2022).
Yapay zekâ algoritmalarından DRL kullanarak sadece iki ayrı ROP tarama ve tedavi 
merkezinden elde edilen kısıtlı miktardaki göz dibi veri seti ile tedavi gerektiren ROP ve 
Plus Hastalık teşhisini 0.913 doğruluk oranı ile saptanmış olması umut vericidir. Daha 
geniş veri setleri ve farklı algoritmalarla yapılacak çalışmaların gelecekte ROP tarama 
imkanına ulaşamayan bebeklerin fotoğraflarından teşhis ve tedaviye ulaşmalarını 
kolaylaştıracağını düşünmekteyiz.

Abstract:
Retinopathy of prematurity (ROP) is one of the leading causes of childhood blindness 
worldwide. The treatment decision of the diagnosis of the disease primarily depends on 
the presence of Plus disease, which is the most important component of ROP disease, 
which is defined as the enlargement and folding of the retinal vessels. However, the 
clinical diagnosis of Plus disease is highly subjective and variable. In this study, it was 
aimed to determine the diagnosis of ROP and Plus Disease, which requires treatment with 
the fundus images taken from premature babies, by using the DRL (Reinforcement Deep 
Learning) algorithm.
Provided by Ankara Gazi University Department of Ophthalmology (ethics committee 
decision numbered "E-90005124-010.99-518397") and Aydın Adnan Menderes 
University Department of Ophthalmology (ethics committee decision numbered: 15 
Protocol No: 2020/48) data set is used. While designing the classification model, a data 
set separation of 0.80 for training and 0.20 for testing was made. Due to the small size of 
the data set, the operations were repeated using data augmentation methods such as image 
enlargement, reduction, and rotation. In our study, the classification was made as ROP 
and NOROP as binary class, since our data set was not sufficient for training. Within the 
scope of the study, 1917 fundus images of 98 babies were evaluated in JPEG format with 
DQN (Deep Q Network) algorithm with 0.05 imbalance criteria and 0.919 F1 score, 0.913 
Accuracy, 0.868 sharpness, 0.971 sensitivity results were obtained. A decision support 
system has been developed by integrating our work with an external endpoint and web 
and mobile application(Kartal, 2022).
It is promising that the diagnosis of ROP and Plus Disease, which requires treatment, was 
detected with an accuracy rate of 0.913, with a limited amount of fundus data set obtained 
from only two separate ROP screening and treatment centers using DRL, one of the 
artificial intelligence algorithms. We think that studies with larger datasets and different 
algorithms will facilitate the diagnosis and treatment of babies who cannot be screened 
for ROP in the future.