Konvolüsyonel yapay sinir ağları ve görüntü işleme teknikleri ile biyomedikal görüntülerden diyabetik retinopati teşhisi
Diabetic retinopathy diagnosis using convolutional artificial neural networks and image processing techniques
Yazar: ALAEDDİN TÜRKMEN
Danışman: PROF. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Şeker hastalığı olarak bilinen diabetes mellitusun retinada kan damarlarına hasar vererek meydana getirdiği bir komplikasyon diyabetik retinopati, dünya çapında görme kaybının başlıca nedenleri arasında gelmektedir. Belli bir seviyeye gelene kadar retina taraması olmaksızın farkedilemeyen diyabetik retinopatinin erken teşhisi hastada görme kaybının engellenebilmesi için oldukça önemlidir. Ülkemizde ve dünyada günden güne sayısı artan diyabetik retinopati hastasının muayene edilmesi veya düzenli izlenmesi doktorlar için yoğun bir süreçtir. Bu yüzden tıp uzmanlarının işlem yükünü hafifletmek ve süreci hızlandırmak önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında diyabetik retinopatiyi sağlıklı olarak veya hastalığın dört evresine göre sınıflandırabilecek bir sistem önerilmiştir. Retina görüntüleri bir dizi görüntü işleme aşamasından geçirildikten sonra görüntü sınıflandırma konusunda başarılı olan konvolüsyonel sinir ağı ile sınıflandırılmıştır. Bu sırada iki farklı görüntü işleme yöntemi kullanılarak bunların başarıma etkisi görülmüştür. Konvolüsyonel sinir ağı mimarisi olarak verimli bir mimari olan 2019 yılında tasarlanmış EfficientNet modeli tercih edilmiştir. Sonuçlara göre en iyi performans %85,18 doğruluk ve 0,91 kappa skoru ile elde edilerek önerilen modelin başarısı ortaya konmuştur.

Abstract:
Diabetic retinopathy, a complication caused by diabetes mellitus by damaging blood vessels in the retina, is one of the main causes of vision loss worldwide. Early diagnosis of diabetic retinopathy, which cannot be detected without retinal scanning until it reaches a certain level, is very important in order to prevent vision loss in the patient. Examination or regular follow-up of diabetic retinopathy patients, whose number is increasing day by day in our country and around the world, is an intense process for doctors. Therefore, it is important to ease the processing burden of medical professionals and to speed up the process. In this thesis, a system that can classify diabetic retinopathy as healthy or according to the four stages of the disease is proposed. Retinal images are classified by convolutional neural network, which is successful in image classification after passing through a series of image processing stages. Meanwhile, using two different image processing methods, their effect on success was observed. The EfficientNet model, designed in 2019, which is an efficient architecture, was preferred as a convolutional neural network architecture. According to the results, the best performance was obtained with 85,18% accuracy and 0,91 kappa score, and the success of the proposed model was demonstrated.