Göz hastalıklarının görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle otomatik tespiti
Automatic detection of eye diseases using image processing and deep learning methods
Yazar: MURAT FIRAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgisayar sistemleri günden güne gelişerek hayatımızın hemen her alanına girmektedir. Geliştirilen donanım ve yazılımların çeşitlenmesi, sağlık alanında da yenilikler getirmekte ve bu alanda kullanımların artmasına yol açmaktadır. Yapay Zekâ uygulamaları ile tıbbi gelişmelerin her geçen gün arttığı günümüzde göz hastalıklarının tespitinde de farklı sistemler geliştirilmektedir. Doktorlar çeşitli görüntüleme yöntemleri ile elde ettikleri hasta verilerine bakarak uzmanlık alanlarındaki bilgi ve tecrübelerini kullanarak yüksek başarıyla tanı koymakta ve tedaviye başlamaktadır. Bu teşhis ve tanı koyma aşamasında zaman zaman insani hatalar ortaya çıkabilmektedir. Günümüzde giderek artan hasta sayısı, göz hastalıklarının tespitinde doktorların iş yükünü artırmakta ve teşhis koyma sürelerini uzatmaktadır. Kaybedilen bu süre, söz konusu insan sağlığı olduğunda oldukça kritik olabilmektedir. Kısa sayılabilecek zaman kazanımları geri dönüşü olmayan hastalıkların önlenmesini sağlayabilmektedir. Bu nedenle bu alanda geliştirilecek sistemler hem zaman kazanımı sağlayabilecek hem de insani hata ihtimalini ortadan kaldıracaktır. 

Ortaya konulan çalışmada Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) veri setinde mevcut 3358 adet fundus görüntüsü üzerinde Yapay Zekâ uygulamalarının alt dallarından Derin Öğrenme metodu kullanılmıştır. Veri setinde bulunan görüntüler Normal (N), Diyabet (D), Glokom (G), Katarakt (C), Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonu (A), Hipertansiyon (H), Patolojik Miyopi (M) ve Diğer Hastalıklar/Anormallikler (O) olmak üzere 8 dalda kategorize edilmiştir. Yöntemde, bu sınıflandırmalar yapılırken karar verebilmek için pek çok ön eğitimli model kullanılmış olup en başarılıları VGG16, ResNet50, ConvNeXtBase ve EfficienNetB0 olarak öne çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar, çalışmada önerilen yöntemin veri setinde bulunan 10.000'den fazla kaydı %93,46 gibi bir doğruluk oranıyla sınıflandırabildiğini göstermektedir.

Abstract:
Computer systems are developing day by day and entering almost every aspect of our lives. The diversification of developed hardware and software also brings innovations in the field of health and leads to increased use in this field. Nowadays, with Artificial Intelligence applications and medical developments increasing day by day, different systems are being developed to detect eye diseases. By looking at patient data obtained through various imaging methods, doctors use their knowledge and experience in their fields of expertise to diagnose and initiate treatment with high success. Human errors may occur from time to time during this diagnosis and diagnosis stage. Nowadays, the increasing number of patients increases the workload of doctors in detecting eye diseases and prolongs the diagnosis time. This lost time can be quite critical when it comes to human health. Short time savings can prevent irreversible diseases. For this reason, the systems to be developed in this field will both save time and eliminate the possibility of human error.

In the present study, Deep Learning method, one of the sub-branches of Artificial Intelligence applications, was used on 3358 fundus images available in the Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) dataset. The images in the dataset are categorized into 8 branches as Normal (N), Diabetes (D), Glaucoma (G), Cataract (C), Age-Related Macular Degeneration (A), Hypertension (H), Pathological Myopia (M) and Other Diseases/Anormalities (O). In the method, many pre-trained models were used to make decisions while making these classifications and the most successful ones were VGG16, ResNet50, ConvNeXtBase and EfficienNetB0. The results show that the proposed method can classify more than 10.000 records in the dataset with an accuracy rate of 93.46%.