Derin öğrenme ile optik koherens tomografi görüntülerinden retinal bozukluk tanısı
Retinal disorder diagnosis from optical coherence tomography images with deep learning
Yazar: GÜLSÜM ARI
Danışman: DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; ESA makineleri = ESA machinery ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Oftalmoloji = Ophthalmology

Özet:
Sürekli artan nüfus ve bu nüfusun yapacağı iş yükü insanlarda, onlara yardımcı olabilecek makineler fikrini ortaya çıkarmıştır. İlk başlarda bu makineler şu an akıllı sayılamayacak düzeyde iken günümüzde uzman eksikliğinin ya da zamandan tasarrufun önemli olduğu tüm alanlara yayılmıştır. Öğrenen makine fikrinin ortaya atılmasından beri bu alanda çok fazla 
çalışma yapılmış olup ve bu öğrenen sistemlerin başarımı kanıtlanmıştır. Şu an bu sistemler tüm veri formatlarına, veri büyüklüklerine uyum sağlayabilmektedir. Tezin yapılma amacı olan retinal bozukluk tanısı da bu öğrenen sistemlerden biri olan bir derin öğrenme modelinin oluşturulduğu ve gerçekleştirildiği bir sistemdir. Derin öğrenme yönteminin kullanıldığı bu çalışmada başta evrişimli sinir ağları olmak üzere, temel makine öğrenmesi algoritmaları anlatılmış olup, çalışmaya adını veren optik koherens görüntü verilerinden oluşan CNV, DME, DRUSEN retinal bozuklukları ve bir normal durumu için eğitilen modelin sınıflandırma ve tahmin gerçekleştirmede başarısını göstermektedir. Modelin gerçekleştirilme aşamasında başta derin öğrenme olmak üzere yapay zekada en çok kullanılan programlama dillerinden biri olan Python dili kullanılmış olup Anaconda Spyder IDE'si üzerinde yazılmıştır. On epok üzerine eğitilen modelde %93,6 eğitim başarımı %92,9 doğruluk başarımı elde edilmiş olup en son değerlendirilen modelde %82 test başarımı elde edilmiştir. Sınıflandırmadan sonra tahmin 
aşamasına geçildiğinde model kendi verilen verilerde doğru tahminlerde bulunmuştur. Böylelikle tez amacını gerçekleştirmiş olmuştur. Yapılan tez çalışması, derin öğrenmenin, oftalmolojide kullanımını ve avantajlarını kanıtlamaktadır

Abstract:
The ever-increasing population and the workload of this population have revealed the idea of machines that can help people. At first, these machines were at a level that could not be considered smart at the moment, but today they have spread to all areas where lack of specialists or time saving is important. A lot of work has been done in this field since the idea of learning machine was introduced and the success of these learning systems has been proven. Currently, 
these systems can adapt to all data formats and data sizes. The diagnosis of retinal disorder, which is the purpose of the thesis, is a system in which a deep learning model, which is one of these learning systems, is created and implemented. In this study, in which deep learning method is used, basic machine learning algorithms, especially convolutional neural networks, are explained, and the model trained for CNV, DME, DRUSEN retinal disorders and a normal state, which consists of optical coherence image data, which gives its name to the study, shows the success of classification and prediction. Python language, one of the most used programming languages in artificial intelligence, especially deep learning, was used in the realization phase of the model and it was written on the Anaconda Spyder IDE. In the model trained on ten epochs, 93,6% training accuracy and 92,9% validation accuracy were obtained, and 82% test accuracy was obtained in the last evaluated model. When the estimation phase was passed after the classification, the model made correct predictions on the given data. Thus, the thesis has achieved its purpose. The thesis study proves the use and advantages of deep learning in ophthalmology.