İnsan gözünün optik koherans tomografi görüntüleri kullanılarak tıbbi tanı belirlemek için bir derin öğrenme yaklaşımı
A deep learning approach to determine medical diagnosis using optical coherence tomography images of the human eye
- Tez No: 884130
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHADIR KARASULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Görüntü bölütleme, Görüntü işleme, Görüntü işleme algoritmaları, Makine öğrenmesi, Tomografi-optik koherens, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Computer vision, Deep learning, Convolutional neural networks, Image segmentation, Image processing, Image processing algorithms, Machine learning, Tomography-optical coherence, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çevremizdeki dünyayı keşfetmemizde yardımcı olan göz, bireyler için en önemli organlardan biridir. Bireylerin yaşamlarını olumsuz etkileyen nedenler birisi de gözün görmeyi sağlayan retina bölgesindeki hastalıklar ile meydana gelen görme bozukluklarıdır. Bu hastalıkların erken dönemlerde teşhis edilip tedavi edilmesi görme kaybı riskini azaltmaktadır. Günümüzde Optik Koherans Tomografi (OKT) görüntülerini kullanarak retina hastalıklarının tespiti çalışması oldukça popüler hale gelmiştir. Özellikle derin öğrenme yöntemleri kullanımına dayanan çözümler tercih edilmektedir. Bu çalışmada, retina hastalıklarının sınıflandırılması için halkın kullanımına açık OKT görüntüleri içeren Kermany ve OCTID veri kümeleri üzerinde deneyler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu iki veri kümesinin birleştirilmesi ile oluşturulan Union veri kümesi üzerinde de deneyler yürütülmüştür. Yüksek sınıflandırma başarımları göz önüne alınarak Evrişimli Sinir Ağı (ESA) tabanlı derin sinir ağı mimari modellerinden; 2B (2 Boyutlu) ESA, VGG16, VGG19, Xception ve MobileNetV2 çalışmada kullanılmıştır. Geliştirilen yazılımsal tanı aracı, uzman hekimlerin OKT görüntülerinin hangi retina hastalığına ait olduğunu test etme imkânı sağlamaktadır. Çalışmada yapılan tüm deneylerin kıyaslanması sonucunda OCTID veri kümesi üzerinde VGG19 modeli kullanılarak gerçekleştirilen sınıflandırmada %98 test doğruluğu elde edilmiştir. Tez sonuçları ile literatürdeki çalışmalar karşılaştırıldığında yüksek doğrulukta başarım elde edildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The eye, which helps us explore the world around us, is one of the most important organs for individuals. One of the factors that negatively affects people's lives is visual impairments caused by diseases in the retina, which enables vision. Early diagnosis and treatment of these diseases reduces the risk of vision loss. Nowadays, the detection of retinal diseases using Optical Coherence Tomography (OCT) images has become very popular. Solutions based on the use of deep learning methods are especially preferred. In the study, experiments were conducted on the Kermany and OCTID datasets, which contain OCT images available to the public, for the classification of retinal diseases. Additionally, experiments were performed on the Union dataset, which is obtained by combining these two datasets. Among the deep neural network architectures based on Convolutional Neural Networks (CNN), namely 2D CNN, VGG16, VGG19, Xception, and MobileNetV2, high classification performances were achieved. With the software diagnostic tool developed in our study, expert physicians are provided with the opportunity to test which retinal disease an OCT image belongs to. As a result of the comparison of all the experiments performed in the study, 98% test accuracy was obtained in the classification using the VGG19 model on the OCTID dataset. When the results of the thesis are compared with the studies in the literature, it is seen that high accuracy is achieved.
Benzer Tezler
- Diyabetik makula ödemi olan hastalarda intravitreal bevacizumab enjeksiyonu sonrası retinal anatomik, fonksiyonel ve vasküler değişikliklerin incelenmesi
Evaluation of retinal anatomical, functional and vascular changes after intravitreal bevacizumab treatment in patients with diabetic macular edema
FURKAN FATİH GÜLYEŞİL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Göz HastalıklarıAfyonkarahisar Sağlık Bilimleri ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL İNAN
- The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials
Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi
NİLÜFER YEŞİLIRMAK
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN BUKAN
PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES
- Amorf silisyum katkılı schottky diyotların optik ve elektriksel özelliklerinin incelenmesi
Investigation optical and electrical properties of amorphous silicon doped schottky diodes
GİZEM ÇELİKOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KUBİLAY KUTLU
- Farklı sinterleme durumlarının monolitik zirkonya materyalinin optik özelliklerine etkisi
Effect of different sintering situations on optical characteristics of monolithic zirconia
AYŞEGÜL ATİLLA
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş HekimliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİYET KILINÇ
- Geniş boyutlu dedektörlere uygun, kademeli büyütmeye sahip kısa kızılötesi dalgaboylu objektif tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of discrete zoom swir lens system for large detector formats
BARIŞ TANYELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRAN SAĞLAM
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR SELİMOĞLU