İyileştirilmiş derin öğrenme modelleriyle fundus görüntülerinde diyabetik retinopatinin sınıflandırılması
Classification of diabetic retinopathy in fundus images with improved deep learning models
Yazar: KÜBRA UÇAR
Danışman: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Diyabetik retinopati (DR), şeker hastalığında en tehlikeli komplikasyonlarından biridir. Erken tanı ve tedavi, maliyetlerin azaltılabilmesi için son derece önemlidir. Diyabetik retinopati vakalarında kesin tanı konması oldukça zordur. Hastalığın evrelerinin tespit edilebilmesi fundus görüntülerinin uzman bir hekim tarafından incelenmesiyle mümkündür. Milyonlarca insanda görülen bu hastalığın evrelerini belirleme sürecinin basitleştirilmesi, tanı ve tedavi süreçlerinin hızlanmasını sağlayacaktır. Ancak etiketli verilerin oluşturulması maliyetli bir işlemdir ve uzman hekimler arasında görüş farklılıkları oluşturmaktadır. Bu durum, tanı sürecinde kullanılan yöntemlerin performansını da etkilemektedir.  
Evrişimsel sinir ağları kullanılarak diyabetik retinopatinin sınıflandırılması derin öğrenme yaklaşımlarından biridir ve son zamanlarda literatürde bu konu ile ilgili çok sayıda araştırma yapılmıştır. Bu çalışmada evrimsel sinir ağlarına dayalı öğrenme tabanlı bir yaklaşım kullanılarak, fundus görüntülerindeki DR evreleri tespit edilmiştir. Ayrıca çalışmada, evre sınıflandırma sürecinde kullanılan modellere kategorisel dikkat mekanizması eklenerek, sınıflandırma sonuçlarında iyileşme sağlanıp sağlanmadığı da incelenmiştir. Çalışmanın başarısı farklı ağ mimarları üzerinde eğitimler yapılarak test edilmiştir. Eğitimlerle elde edilen tüm mimarilerde iyileşme sağlandığı görülmüştür.

Abstract:
Diabetic retinopathy (DR) is one of the most dangerous complications of diabetes. Early diagnosis and treatment is extremely important to reduce costs. It is very difficult to make a definitive diagnosis in cases of diabetic retinopathy. It is possible to determine the stages of the disease by examining fundus images by a specialist physician. Simplifying the process of determining the stages of this disease, which is seen in millions of people, will accelerate the diagnosis and treatment processes. However, the creation of labelled data is a costly process and creates differences of opinion among specialist physicians. This situation also affects the performance of the methods used in the diagnosis process.  
Classification of diabetic retinopathy using evolutionary neural networks is one of the deep learning approaches and there have been many recent studies on this subject in the literature. In this study, DR stages in fundus images were detected using a learning-based approach based on evolutionary neural networks. In addition, the study also examined whether the categorical attention mechanism is added to the models used in the stage classification process and whether the classification results are improved. The success of the study was tested by training on different network architectures. It was observed that improvement was achieved in all architectures obtained by training.