Kornea ülserini tespitinde genetik algoritma temelli öznitelik seçiminin transfer öğrenme üzerindeki etkisi
The effect of genetic algorithm-based feature selection on transfer learning to the detection of corneal ulcer
- Tez No: 778706
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Kornea ülseri kalıcı hasar bırakan en önemli göz hastalıklarından biridir. Bu hastalığı tespit etmek için sınırlı sayıda hassas teknik mevcuttur. Son yıllarda, derin sinir ağları (DNN) çok sayıda sınıflandırma problemini önemli ölçüde çözmüştür. Bununla birlikte çok sayıda katman ve ağırlığa sahip bir DNN kullanarak makul sınıflandırma performansı elde etmek için çok sayıda örneğe ihtiyaç duyulmaktadır. Çok sayıda örnek içeren bir veri kümesi toplamak genellikle zor ve zaman alıcı bir süreç olduğundan, AlexNet, ResNet ve DenseNet gibi büyük ölçekli önceden eğitilmiş DNN'ler, transfer öğrenme tekniklerinden yararlanılarak az sayıda örnek içeren bir veri kümesini sınıflandırmak için kullanılabilmektedir. Önceden eğitilmiş DNN'ler genel olarak başarılı sonuçlar sunmasına rağmen bazı durumlarda çok sayıda parametre, ağırlık ve katmanda bağlı olarak sürekli tekrar eden gereksiz özniteliklerin ortaya çıkması nedeniyle sınıflandırma performansları düşük kalabilmektedir. Önerilen teknik, genetik algoritma kullanarak katmanlardaki görüntüleri sistematik bir şekilde seçerek bu gereksiz öznitelikleri ortadan kaldırmaktadır. Önerilen yöntem ResNet üzerinde kornea ülserlerini sınıflandıran küçük ölçekli bir veri kümesi ile test edilmiştir. Sonuçlara göre, önerilen yöntem geleneksel yaklaşımlara kıyasla sınıflandırma performansını önemli ölçüde artırmıştır.
Özet (Çeviri)
Corneal ulcer is one of the most important eye diseases with permanent damage. There exist limited soft technique available for detecting this disease. In recent years, deep neural networks (DNN) have significantly solved numerous classification problems. However, many samples are needed to obtain reasonable classification performance using a DNN with a huge amount of layers and weights. Since collecting a data set with a large number of samples is usually a difficult and time-consuming process, very large-scale pre-trained DNNs such as AlexNet, ResNet and DenseNet, can be adapted to classify a dataset with a small number of samples thanks to the utility of transfer learning techniques. Although such pre-trained DNNs produce successful results in some cases, their classification performances can be low due to many parameters, weights and the emergence of redundancy features that repeat themselves in the many layers in some other cases. The proposed technique removes these unnecessary features by systematically selecting images in the layers using a genetic algorithm. The proposed method has been tested to classify corneal ulcers on ResNet with a small-scale dataset. According to the results, the proposed method significantly increased the classification performance compared to the conventional approaches.
Benzer Tezler
- Kornea ülseri sağaltımında trombositten zengin plazmanın etkinliğinin araştırılması: Deneysel rat modeli
Investigation of the effectiveness of platelet-rich plasma in the treatment of corneal ulcer: An experimental rat model
CEM BERBEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Veteriner HekimliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT SARIERLER
- Design, fabrication, and characterization of corneal patches for tissue engineering application
Doku mühendisliği uygulaması için kornea yamalarının tasarımı, üretimi ve karakterizasyonu
ELİF İLHAN
Doktora
İngilizce
2023
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAİK NÜZHET OKTAR
PROF. DR. OĞUZHAN GÜNDÜZ
- Kornea defektlerinin tedavisi için hidrojel temelli doku yapıştırıcılarının sentezi
Synthesis of hydrogel-based tissue adhesives for the treatment of corneal defects
AYŞEGÜL TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Biyomühendislikİstinye ÜniversitesiKök Hücre ve Doku Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA BAL ÖZTÜRK