Geri Dön

Diagnosis of diseases through eye images using artificial intelligence

Yapay zeka kullanarak göz görüntüleriyle hastalık teşhisi

  1. Tez No: 803884
  2. Yazar: MUWAFFAQ SAMAKEH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Göz Hastalıkları, Teşhis, Doğruluk, Yapay Zeka Algoritmaları, Tıbbi Görüntüleme, Derin Öğrenme, Evrişimli Katmanlar, Havuzlama Katmanları, Toplu normalleştirme, Artificial Intelligence, Eye Diseases, Diagnosis, Accuracy, AI Algorithms, Medical Imaging, Deep Learning, Convolutional Layers, Pooling Layers, Batch normalization
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Yapay zeka (AI) kullanılarak göz görüntüleri yoluyla hastalıkların teşhisi, sağlık ‎hizmeti sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip, hızla büyüyen bir ‎alandır. Göz, bir kişinin genel sağlığı hakkında değerli bilgiler sağlayan, insan ‎vücudunun benzersiz ve erişilebilir bir parçasıdır. AI algoritmaları, çeşitli hastalıklarla ‎ilişkili kalıpları ve özellikleri belirlemek için gözün görüntülerini analiz ederek doğru ‎ve invaziv olmayan teşhise olanak tanır. Bu tez, göz görüntülerinin analizi yoluyla göz ‎hastalıklarının tespitinde ve teşhisinde AI kullanımını önermektedir. Tez, mevcut AI ‎algoritmaları ve göz hastalığı teşhisinde kullanılan modeller dahil olmak üzere alanın ‎mevcut durumunu, bunların doğruluğunu ve sınırlamalarını gözden geçirmeyi ve ‎ardından bunları test etmeyi amaçlamaktadır. bu, yapay zekayı göz hastalıkları ‎teşhisinde kullanmanın, örneğin daha iyi doğruluk ve verimlilik, daha düşük maliyet ‎ve daha iyi bakıma erişim gibi potansiyel faydalarının ve zorluklarının yanı sıra ‎yüksek kaliteli veri ve devam eden doğrulama ihtiyacı gibi sınırlamaların ‎değerlendirilmesine olanak tanır. Ayrıca bu çalışma, doğruluğu artırmak ve göz ‎görüntülerindeki varyasyonları ele almak için derin öğrenme ve transfer öğrenme gibi ‎yenilikçi yaklaşımları bir araya getirerek, göz hastalığı teşhisi için yeni AI ‎algoritmaları ve modelleri geliştirir ve test eder. tez, veri gizliliği ve güvenliği, etik ve ‎yasal konular ve devam eden doğrulama ve iyileştirme ihtiyacı dahil olmak üzere ‎yapay zeka tabanlı göz hastalığı teşhis sistemlerinin gelecekteki gelişimi ve ‎konuşlandırılması için öneriler sağlamaya çalışacaktır. Ayrıca tez, AI tabanlı göz ‎hastalığı teşhisi alanındaki bilginin ilerlemesine katkıda bulunabilir ve AI kullanarak ‎göz hastalıklarını tespit etmek ve teşhis etmek için yeni ve daha etkili yöntemlerin ‎geliştirilmesine yardımcı olabilir. AI'nın göz görüntüleri yoluyla hastalıkların ‎teşhisinde kullanılması, sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirmek için büyük bir ‎potansiyele sahiptir. Ancak, bu alanın potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için ‎daha fazla araştırma ve geliştirmeye ihtiyaç vardır.‎

Özet (Çeviri)

The diagnosis of diseases through eye images using artificial intelligence (AI) is ‎a rapidly growing field that has the potential to significantly improve healthcare ‎outcomes. The eye is a unique and accessible part of the human body that provides ‎valuable information about a person's overall health. AI algorithms can analyze ‎images of the eye to identify patterns and features associated with various diseases, ‎allowing for accurate and non-invasive diagnosis. This thesis proposes the use of AI ‎in the detection and diagnosis of eye diseases through the analysis of eye images. The ‎thesis aims to review the current state of the field, including existing AI algorithms ‎and models used for eye disease diagnosis, as well as their accuracy and limitations ‎then test them. this allows evaluation of the potential benefits and challenges of using ‎AI in eye disease diagnosis, such as improved accuracy and efficiency, reduced cost, ‎and improved access to care, as well as limitations such as the need for high-quality ‎data and ongoing validation.‎‏ ‏Moreover, this study provides develops and tests new ‎AI algorithms and models for eye disease diagnosis, incorporating innovative ‎approaches such as deep learning and transfer learning to improve accuracy and ‎handle variations in eye images. the thesis will work to provide recommendations for ‎the future development and deployment of AI-based eye disease diagnosis systems, ‎including considerations for data privacy and security, ethical and legal issues, and ‎the need for ongoing validation and improvement.‎‏ ‏Furthermore, the thesis may also ‎contribute to the advancement of knowledge in the field of AI-based eye disease ‎diagnosis and help to inform the development of new and more effective methods ‎for detecting and diagnosing eye diseases using AI. the use of AI in the diagnosis of ‎diseases through eye images holds great potential for improving healthcare outcomes. ‎However, more research and development are needed to fully realize the potential of ‎this field.‎

Benzer Tezler

  1. Oküler hastalıkların sınıflandırılmasında derin konvolüsyonel sinir ağı modeli

    A deep convolutional neural network model for classification of ocular diseases

    BÜŞRA EMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK

  2. Göz hastalıklarının görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle otomatik tespiti

    Automatic detection of eye diseases using image processing and deep learning methods

    MURAT FIRAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN

  3. Diabetic retinopathy detection using artificial intelligence

    Diyabetik retinopati tespiti yapay zeka kullanmak

    MOHAMED ASHRAF SAMY TANTAWY ELSERWY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN

  4. İris görüntüleri kullanılarak makine öğrenmesi ile koroner arter hastalığının tespiti

    Coronary artery disease detection based on iris images using machine learning

    FERDİ ÖZBİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN KURNAZ

  5. Yapay sinir ağları ile doku sınıflandırma

    Tissue classification using artificial neural networks

    AYSU SEVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN