Diyabetik retinopatide üretken çekişmeli ağ kullanılarak derin öğrenme esaslı veri iyileştirme
Deep learning based data augmentation using generative adversarial network in diabetic retinopathy
- Tez No: 629348
- Danışmanlar: PROF. DR. MALCOLM CLARKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu çalışma, diyabetik retinopati saptanmasında derin öğrenme tabanlı veri iyileştirme tekniklerinin kullanımı ile simüle retina fundus görüntüleri üretmek üzerine bir deney sunmaktadır. Tıbbi görüntülemede, hasta gizliliği, yeterli sayıda uzmanların bulunmaması, büyük miktarda veri elde etmek için hastaya erişim zorluğu, dengesiz veri seti vb. veri setinin boyutunu ve kalitesini kısıtlamaya neden olan faktörlerle karşılaşılmaktadır. Bu alanda, yaygın veri iyileştirme tekniklerinden rotasyon, çevirme ve rastgele kesme kullanılmaktadır ancak bu teknikler veri kümesinde, veri çeşitliliği geliştirmesi açısından başarılı olmamaktadır ve dengesiz veri kümesine yol açar. Dengeli veri kümesi, genelleştirilebilirlik açısından güçlü bir derin öğrenme modeli geliştirmek için çok önemli bir faktördür. Bu sorunu gidermek için, Üretken Çekişmeli Ağ (GAN) gibi derin öğrenme tabanlı veri iyileştirme teknikleri tıbbi görüntülemede dikkat çekmiştir. Bu çalışmada, CycleGAN yöntemi, GAN modellerinden biri, diyabetik retinopati semptomları ile simüle retina fundus görüntüleri üretmek üzere gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study investigates the use of deep learning-based data augmentation techniques in diabetic retinopathy to generate simulated retinal fundus images. Research in medical imaging faces several limitations to acquiring suitable data, including patient confidentiality, trained experts to annotate the data, and imbalanced datasets. Common techniques used to enhance image-based datasets to create a greater number of diseased images include image rotation, flipping, and horizontal and vertical expansion; however, these are insufficient in terms of data diversity and continue to result in imbalanced datasets. A balanced dataset is crucial to train a robust deep learning model in terms of generalizability. To mitigate this issue, deep learning-based data augmentation techniques including Generative Adversarial Network (GAN) have received attention in medical imaging as a method to generate images. This study investigates use of CycleGAN, one of the GAN models, to generate simulated retinal fundus images with diabetic retinopathy.
Benzer Tezler
- Data augmentation in retinal fundus images segmentation using deep learning
Derin öğrenme kullanarak retina fundus görüntülerinin segmentasyonu için veri artırma
NAGAT MASUED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÖZTÜRK
- Diabetik retinopatide vasküler endotelyal parametrelerin değerlendirilmesi
Diabetik retinopatide vasküler endotelyal parametrelerin değerlendirilmesi
SEDAT ÖZMEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Göz HastalıklarıAbant İzzet Baysal ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAL ÇELEBİ
- Diabetik retinopatide sistemik risk faktörleri
Başlık çevirisi yok
HASAN YENİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2003
Göz HastalıklarıSelçuk ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZKAĞNICI
- Diyabetik retinopatide eş zamanlı parlaklık duyusu testi
Simultaneous brightness sense test in diabetic retinopathy
NİHAL MAŞLAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1998
Göz HastalıklarıErciyes ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN BAYKAL
- Diyabetik retinopatide serum ve aköz humorde YKL-40 düzeylerinin değerlendirilmesi
Evaluation of YKL-40 levels in serum and aqueous humor in diabetic retinopathy
EZGİ KASAPOĞLU DİLEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Göz HastalıklarıHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL CANKURTARAN