Geri Dön

Diabetic retinopathy detection using meta learning and deep learning techniques

Meta öğrenme ve derin öğrenme teknikleri kullanarak diyabetik retinopati tespiti

  1. Tez No: 813597
  2. Yazar: MUHAMMAD AMMAR KHAN
  3. Danışmanlar: PROF. ALİ OKATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Meta öğrenme, Derin Öğrenme, Retinopati Tespiti, Diyabetik Retinopati, Meta learning, Deep Learning, Retinopathy Detection, Diabetic Retinopathy
  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: 63

Özet

Göz sağlığı dünyasında, diyabetik retinopati, hemen tanınmaz ve tedavi edilmezse görme kaybına neden olabilen yaygın bir durumdur. Bu çalışmada, oküler kusurların teşhisi ve sevki için bir meta öğrenme yığınlama yaklaşımı sunuyoruz. Yaklaşımımız, önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve istifleme meta-öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanarak nadir görülen koşulları tespit etmede olağanüstü etkinlik göstermektedir. Bu yeni yaklaşım, geleneksel derin öğrenme yöntemlerine kıyasla gereken süreyi önemli ölçüde azaltırken sonuçların doğruluğunu artırır. Yöntem, veri kıtlığının ele alınmasında ve %93'lük olağanüstü bir doğruluk elde ederek görmeyi tehdit eden hastalıkların erken teşhisini iyileştirmede meta öğrenmeyi yığınlama vaadini gösteriyor. Ek olarak, çözüm, önceden işlenmesi gereken hazır veri eksikliğinden kaynaklanan sorunları yener. Oküler anormallik tespitinde sıklıkla kullanılan diğer derin öğrenme modelleriyle karşılaştırıldığında. Bu bulgular, oküler anomaliler için gelişmiş bir bilgisayar destekli tanı aracı olarak yaklaşımımızın potansiyel etkisinin altını çiziyor ve bu alanda önemli ilerlemelerin önünü açıyor. Bu değerli içgörüler, oküler sağlık için bilgisayar destekli teşhis araçlarında yenilik ve ilerleme sağlayan gelecekteki araştırmalar için sağlam bir temel sağlar.

Özet (Çeviri)

In the world of ocular health, diabetic retinopathy is a common condition that, if not recognized and treated promptly, can cause vision loss. This research paper introduces a meta learning stacking approach for the diagnosis and referral of ocular defects. Our approach demonstrates exceptional efficacy in detecting uncommon conditions by utilizing a combination of previously trained convolutional neural networks (CNNs) and stacking meta-learning techniques. The following novel approach improves the accuracy of results while significantly reducing the time required compared to conventional deep learning methods. The method demonstrates the promise of stacking meta learning in addressing data scarcity and improving early diagnosis of sight-threatening diseases by achieving an outstanding accuracy of 93%. Additionally, the solution beats problems brought on by a lack of readily available data which needs to be preprocessed. When compared to other deep learning models frequently used in ocular abnormality detection. These findings underscore the potential impact of our approach as an advanced computer-aided diagnosis tool for ocular anomalies, paving the way for significant advancements in the field. These valuable insights provide a solid foundation for future research, driving innovation and progress in computer-aided diagnosis tools for ocular health.

Benzer Tezler

  1. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Diabetic retinopathy detection using ensemble transfer deep learning

    Topluluk transferi derin öğrenme yöntemi kullanarak diyabetik retinopati tespiti

    SHUHAD IMAD HADI AL-DUJAILI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA

  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. Retinopathy diabetics detection and classification using googlenet CNN method

    Başlık çevirisi yok

    AIMAN HASAN MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK

  5. Diyabetik retinopati tespitinde yeni bir algoritma kullanılarak optik disk yerinin kestirimi

    The estimation of optic disc location via a novel algortihm for diabetic retinopathy detection

    MEHMET NERGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKIN