Görüntü işleme ve derin öğrenme yaklaşımlarıyla strabismus tespiti
Strabismus detection with image processing and deep learningapproaches
Yazar: ŞÜKRÜ KARAASLAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET GEDİKPINAR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Göz Hastalıkları = Eye Diseases
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Şaşılık = Strabismus

Özet:
Strabismus, diğer adıyla şaşılık, dünya nüfusunun %4'ünü etkileyen yaygın bir göz hastalığıdır. Şaşılık
taramalarında Hirschberg, Örtme, Prizma Örtme ve Krimsky gibi bazı klinik testler göz doktorları tarafından
hastaya periyodik olarak uygulanmaktadır. Bu testlerden elde edilen sonuçlarla şaşılık hastalarının tedavi süreci
ilerlemektedir. Periyodik olarak gerçekleştirilen şaşılık testleri, 2-6 ay aralıklarla tekrarlanmaktadır. Şaşılık
taramasında kullanılan testlerin otomatik olarak yapılması oftalmoloji kliniklerindeki birim zamanda tedavi edilen
hasta sayısını artırmakta ve ön muayenelerin daha hızlı bir biçimde gerçekleştirilmesine olanak tanımaktadır. Bu
testlerin okullarda ve kırsal kesimlerde otomatik olarak yapılması, erken yaşta tespit ve tedavi edilmesi gereken
şaşılık hastalığının dünyada azalması için önemli bir adımdır. Yapay zekâ tekniklerinin sürekli gelişim içinde
olması, şaşılık testlerinin otomatik olarak yapılabilmesi için daha önceden önerilen yazılım modellerinin yetersiz
kalması sonucunu doğurmakta ve bu modellerin efektif kullanılmasını zorlaştırmaktadır. Bu anlamda literatür
taraması gerçekleştirilmiş ve tezde önerilen modellerle literatürde önerilen modeller karşılaştırılmıştır. Bu tezde,
şaşılık taramalarında en çok kullanılan Hirschberg testi, Örtme testi ve Prizma Örtme testlerinin görüntü işleme ve
derin öğrenme tekniklerini kullanarak gerçekleştirebilen yazılım modelleri önerilmiştir. Hirschberg testinin
otomatik olarak gerçekleştirilmesi için toplamda 165 şaşılık hastasının verileri toplanmıştır. Hirschberg testi için
önerilen yazılım modellerinden ilki, 88 şaşılık hastasının görüntüleri üzerinde test edilmiş ve %90 oranında
hastaların şaşılık dereceleri doğru tespit edilmiştir. Hirschberg testi için önerilen ikinci yazılım modeli ise 77
pediatrik (0-12 yaş) şaşılık hastasının yüksek çözünürlüklü görüntüleri üzerinde test edilmiş ve %97,4 oranında
başarı elde edilmiştir. 77 şaşılık hastasından 19'nun Örtme test sonuçları ile otomatik Hirschberg testinin bu
hastalara ilişkin test sonuçları karşılaştırılmış ve test sonuçlarının uyumlu olduğu göz doktoru tarafından
doğrulanmıştır. Tezde Örtme testi ve Prizma Örtme testlerini otomatik olarak gerçekleştiren bir medikal cihaz
tasarımı yapılmıştır. Bu cihaz, şaşılık taramasında en çok kullanılan Örtme ve Prizma Örtme testlerini yapay zekâ
destekli olarak otomatik olarak gerçekleştirmektedir. Şaşılık hastalarının gözlerinde örtme-açma işlemini
gerçekleştiren ve hastaların göz hareketlerini inceleyen bu cihaz, Örtme testlerini tam otomatik olarak yapmakta
ve hastaların şaşılık derecelerini saniyeler içerisinde belirlemektedir. Tezde yer alan otomatik testlerin her aşaması
göz doktoru tarafından doğrulanmış ve ilerleyiş göz doktorunun sunduğu tıbbi bilgiler çerçevesinde
gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Strabismus, Hirschberg Testi, Örtme Testi, Prizma Örtme Testi, Görüntü İşleme, Derin
Öğrenme

Abstract:
Strabismus, also known as squint, is a common eye disorder affecting 4% of the world's population. In strabismus
screening, some clinical tests such as Hirschberg, Covering, Prism Covering and Krimsky are regularly applied to
the patient by ophthalmologists. The results of these tests are used to guide the treatment of strabismic patients.
Periodic strabismus tests are repeated at intervals of 2-6 months. The fact that the tests used in strabismus screening
are performed automatically increases the number of patients treated per unit of time in ophthalmology clinics and
allows preliminary examinations to be carried out more quickly. Automating these tests in schools and rural areas
is an important step in reducing the incidence of strabismus worldwide, which should be detected and treated at
an early age. The continuous development of artificial intelligence techniques makes the previously proposed
software models for the automatic performance of strabismus tests inadequate and makes it difficult to use these
models effectively. In this sense, a literature review was carried out and the models proposed in this thesis were
compared with those proposed in the literature. This thesis proposes software models that can perform the
Hirschberg, Covering and Prism Covering tests, which are the most commonly used in strabismus screening, using
image processing and deep learning techniques. A total of 165 strabismic patients' data were collected to perform
the Hirschberg test automatically. The first of the proposed software models for the Hirschberg test was tested on
the images of 88 strabismic patients and correctly identified the degree of strabismus in %90 of the patients. The
second software model proposed for the Hirschberg test was tested on high-resolution images of 77 pediatric (0-
12 years) strabismic patients and achieved a %97.4 success rate. For 19 of the 77 strabismic patients, the results
of the covering test and the results of the automated Hirschberg test were compared, and the test results were
verified by the ophthalmologist to be compatible. In this thesis, a medical device has been developed that
automatically performs the Covering Test and the Prism Covering Test. This device automatically performs the
Covering Test and Prism Covering Test, which are the most commonly used tests in strabismus screening, with
the support of artificial intelligence. This device, which performs the covering/uncovering process in the eyes of
strabismic patients and examines the patients' eye movements, performs the covering/uncovering tests fully
automatically and determines the patients' degree of strabismus within seconds. Each stage of the automatic tests
in the thesis was verified by an ophthalmologist and the progress was carried out within the framework of the
medical information provided by the ophthalmologist.

Keywords: Strabismus, Hirschberg Test, Cover Test, Prism Cover Test, Image Processing, Deep Learning