Derin öğrenme kullanarak optik koherens tomografi görüntülerinden retina hastalığı tespiti
Retinal disease detection from optical coherence tomography images using deep learning
Yazar: ŞÜKRÜ AYKAT
Danışman: DOÇ. DR. SİBEL SENAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Diabetik retinopati = Diabetic retinopathy ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Retina hastalıkları, insanların en önemli duyu organlarından olan gözlerde görme kayıplarının önde gelen nedenleri arasında yer almaktadır. Retina hastalıklarının erken teşhisi, gözlerde bu geri döndürülemez kayıpların engellenmesi için çok büyük önem taşımaktadır. Tez çalışmasında retina hastalıkları arasında önde gelen Diyabetik Retinopati ve Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonu hastalıklarının erken teşhisi için derin öğrenme temelli bir hibrit model geliştirilmiştir. Bu amaçla, İstanbul İl Sağlık Müdürlüğü Kanuni Sultan Süleyman Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden optik koherens tomografi görüntüleri toplanarak özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti üzerinde görüntü işleme ve veri artırma yöntemleri kullanılarak ön işlenmiş ve gri tonlamalı veri setleri oluşturulmuştur. Ardından bu çalışma kapsamında hiperparametre ayarı yapılarak yeniden yapılandırılan dokuz derin öğrenme modeli ve geliştirilen hibrit derin öğrenme modeli oluşturulan veri seti ve literatürde çok kullanılan UCSD (University of California San Diego) veri seti üzerinde eğitilmiştir. Hiperparametre ayarlı modellerin sınıflandırma performansları hiperparametre ayarı uygulanmamış derin öğrenme modelleri ve literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Hiperparametre ayarlı modellerin, orijinal versiyonlarına göre daha başarılı sonuçlar sağladığı gösterilmiştir. Sınıflandırma sonuçları, önerilen hibrit modelin bu çalışmada ele alınan diğer modellere göre en başarılı sonuçları verdiğini ortaya koymuştur.

Abstract:
Retinal diseases are among the leading causes of vision loss in the eyes, one of the most important sense organs of people. Early diagnosis of retinal diseases is of great importance to prevent these irreversible losses in the eyes. In the thesis study, a deep learning-based hybrid model was developed for the early diagnosis of Diabetic Retinopathy and Age-Related Macular Degeneration, which are the leading retinal diseases. For this purpose, an original data set was created by collecting optical coherence tomography images from Istanbul Provincial Health Directorate, Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital. Pre-processed and grayscale data sets were created on this data set using image processing and data augmentation methods. Then, within the scope of this study, nine deep learning models restructured by hyperparameter adjustment and the developed hybrid deep learning model were trained on the created data set and the UCSD (University of California San Diego) data set, which is widely used in the literature. The classification performances of models with hyperparameter adjustment were compared with deep learning models without hyperparameter adjustment and other studies in the literature. It has been shown that hyperparameter-tuned models provide more successful results than their original versions. Classification results revealed that the proposed hybrid model gave the most successful results compared to other models considered in this study.