Yapay arı koloni algoritması kullanılarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti
Diagnosis of diabetic retinopathy by using artificial bee colony algorithm
Yazar: HÜSEYİN EMRE CIKIT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Diyabetik Retinopati (Diabetic Retinopathy, DR) insülin hormonunun yetersiz ve düzensiz salgılanmasına bağlı olarak ortaya çıkan ve retina tabakasındaki kan damarlarının yapısını bozan ilerleyici bir hastalıktır. DR hastalığı doğru bir şekilde teşhis edilerek uygun tedavi yöntemleri geliştirilmez ise zamanla önemli oranlarda görme kayıpları ortaya çıkar. DR hastalığının yüksek doğrulukta teşhis edilmesini sağlayan en etkili yöntemlerden birisi Fundus Floresein Anjiyografi (FFA) yöntemi olup, FFA ile DR hastalığının tanısı ve takibi etkin bir şekilde yapılabilmektedir. 
Bu tez çalışmasında, FFA retinal görüntüler üzerinde DR hastalığı sonucu oluşan yeni kanamalı bölgeler tespit edilerek hastalığın seyrinin izlenmesine yönelik sezgisel algoritmalara dayalı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Birçok hastalıkta olduğu gibi DR hastalığının da tespiti, tedavisi ve hastanın tedaviye cevap verip veremediğinin takibi son derece önemlidir. Geliştirilmiş olan sezgisel tabanlı yöntemler sayesinde yüksek doğrulukta elde edilen bilimsel veriler kullanılarak belirli dönemlerle hastalığın seyrinin izlenmesi sağlanabilecektir.
Retinal görüntüler üzerindeki yeni kanamalı bölgeler; K-means kümeleme, sezgisel algoritmalar olan Yapay Arı Koloni (ABC) ve Diferansiyel Gelişim (DE) algoritmaları kullanılarak tespit edilmiştir. İlk olarak, yeni kanamalı bölgelerin daha net ve anlaşılır bir şekilde görülebilmesi için bu bölgelerin çevreleri algoritmalar ile çizdirilerek daha belirgin hale getirilmiştir. Daha sonra, bu bölgelerin piksel tabanlı alan hesaplamaları algoritmalar ile yapılarak hastalık ve hastalığın seyri hakkında daha objektif verilerin elde edilmesi sağlanmıştır. Son olarak, geliştirilmiş olan algoritmaların performansları mukayese edilerek sonuçlar üzerinden değerlendirmeler yapılmıştır.

Abstract:
Diabetic retinopathy (DR) is a progressive disease caused by insufficient and irregular secretion of insulin hormone and leads to deterioration in the structure of blood vessels in the retinal layer. If DR cannot be correctly diagnosed and appropriate treatment methods are not developed, the risk of vision loss arises significantly. Fundus Fluorescein Angiography (FFA) is one of the most effective methods used in the diagnosis and follow up of the disease. 
In this thesis, approaches based on heuristic algorithms have been improved in order to identify the new hemorrhagic regions on a FFA retinal image and monitor the course of the disease. By means of the data with high accuracy obtained by using the heuristic methods improved a database of the disease can be created and thus the course of the disease can be followed up in certain periods.
In order to identify the new hemorrhagic regions on retinal images, K-means clustering which is one of the most common conventional clustering methods, swarm based  artificial bee colony (ABC) and population based differential evolution (DE) algorithms have been used. First of all, in order to make the new hemorrhagic regions more visible, these regions have been clarified by the algorithms.  Then,  pixel based area calculation of the new hemorrhagic regions have been made by the algorithms in order to provide more objective data about the disease and course of disease. Finally, the performances of the improved algorithms have been compared and the results were evaluated.