DERİN ÖĞRENME KULLANARAK OPTİK KOHERENS TOMOGRAFİ GÖRÜNTÜLERİNDEN RETİNA HASTALIĞI TESPİTİ

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞÜKRÜ AYKAT

Danışman: Sibel Senan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.