Yaşa bağlı makula dejenerasyonunun optik koherens tomografi görüntüleri kullanılarak derin öğrenme yöntemleri ile tespiti
Detection of age-related macular degeneration using optical coherence tomography images via deep learning methods
Yazar: NUMAN HALİT GÜLDEMİR
Danışman: PROF. DR. AHMET ALKAN
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Makula dejenerasyonu = Macular degeneration

Özet:
Yaşa bağlı makula dejenerasyonu (YBMD) dünya genelinde 50 yaşın üzerindeki insanların görme kayıplarının ve körlüğünün önemli bir nedenidir. Bu hastalıktan etkilenen insan sayısının, insan ömrünün de uzaması sebebiyle, büyük ölçüde artacağı tahmin edilmektedir. YBMD, merkezi görmeden sorumlu olan makula tabakasının aşınması ile gelişmektedir. Klinik derecelendirilmesi retina pigment epiteli altında oluşan madde birikintileri olarak tanımlanan drusenlerin sayısı ve boyutuna bağlı olarak yapılmaktadır. Yapılan tez çalışmasında YBMD'nin erken teşhisine yönelik derin öğrenme temelli otomatik bir sistem tasarlanmıştır. Oluşturulan sistemin eğitimi için Kaggle internet sitesinde açık kaynaklı olarak yayınlanan optik koherens tomografi (OKT) görüntüleri veri seti olarak kullanılmıştır. Ağ modeli olarak literatürde yaygın olarak kullanılan InceptionV3, ResNet50, VGG16 ve Xception ağları tercih edilmiştir. Tüm ağlar aynı veri seti üzerinde ve aynı hiper parametreler kullanılarak eğitilmiştir. Eğitim sonucunda tüm ağların başarım performans ölçütleri hesaplanmış ve ana başarım kriteri F1 skoru olarak belirlenmiştir. Yapılan çalışmanın sonucunda; InceptionV3, ResNet50, VGG16 ve Xception ağlarının F1 skoru sırasıyla %89.9, %90.4, %86.5 ve %95.1 olarak hesaplanmıştır. Hesaplanan bu değerler OKT görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile YBMD teşhisinin uzman hekimler tarafından güvenilir bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Age-related macular degeneration (AMD) is an important cause of vision loss and blindness in people over the age of 50 worldwide. The number of people affected by the disease is estimated to increase drastically due to longevity. AMD develops with the macula, which is responsible for central vision, wears down. Clinical grading of AMD is made depending on the number and size of drusen, which are defined as material deposits located under the retinal pigment epithelium. In this study, an automated system based on deep learning was designed for the early diagnosis of AMD. Optical coherence tomography (OCT) images published as open-source on the Kaggle website were used as a dataset for the training of the model. As the network model, InceptionV3, ResNet50, VGG16 and Xception networks, which are widely used in the literature, were preferred. All networks are trained on the same dataset and using the same hyperparameters. As a result of the training, the performance criteria of all networks were calculated and the main performance criterion was determined as the F1 score. The F1 scores of the InceptionV3, ResNet50, VGG16 and Xception networks were calculated as 89.9%, 90.4%, 86.5% and 95.1%, respectively. These values show that the diagnosis of AMD using OCT images trained by deep learning can be used by specialist physicians as a reliable decision support system.