Fundus görüntülerinin sınıflandırılarak diyabetik retinopati hastalığının derin öğrenme ile tespiti
Detection of diabetic retinopathy disease by classifying fundus images using deep learning
- Tez No: 886052
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Günümüz yaygın hastalıklarından olan şeker hastalığının yan etkilerine bağlı olan diyabetik retinopati dünya üzerinde ciddi hastalıkların başında gelir. Diyabetik retinopati(DR), gözün retina ağ tabakasında yer alan kan damarlarında diyabete bağlı olarak oluşan hasarlanmalardır. Şeker hastalığına bağlı olarak gelişir. Diyabetik retinopati teşhisi genellikle fundus görüntülerinin uzmanlar tarafından incelenmesine dayanır. İnceleme sürecinin sadece uzman temelli olması , hastalık teşhisini zorlaştırmaktadır. Sadece uzmanların bu süreci yönetmesi, hastalığın teşhisini ve tedavi sürecini uzatabilmektedir. Diyabetik retinopatinin erken aşamalarda teşhis edilip tedavi edilmesi, diyabet hastalarının görme yeteneklerini korumak ve retinopatinin ilerlemesini yavaşlatmak için hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı derin öğrenme modeli kullanılarak doktorların fundus görüntülerinin inceleyerek teşhis ettiği diyabetik retinopati hastalığının sınıflandırılmasını, saptanması araştırmaktır. Araştırmada görüntüsü iyileştirme , veri çoğaltma gibi teknikler kullanılarak modelin performansının arttırılması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Diabetic retinopathy, which is due to the side effects of diabetes, one of today's common diseases, is one of the most serious diseases in the world. Diabetic retinopathy (DR) is diabetes-related damage to the blood vessels in the retina of the eye. It develops due to diabetes. Diabetic retinopathy diagnosis is usually based on expert examination of fundus images. The fact that the examination process is only expert-based makes disease diagnosis difficult. Only experts managing this process can prolong the diagnosis and treatment process of the disease. Diagnosing and treating diabetic retinopathy in the early stages is vital to preserve the vision of diabetic patients and slow the progression of retinopathy. The aim of this study is to investigate the classification and detection of diabetic retinopathy, which doctors diagnose by examining fundus images, using a deep learning model. The research aimed to increase the performance of the model by using techniques such as image enhancement and data augmentation.
Benzer Tezler
- Fundus görüntülerinin diyabetik retinopati değerlendirmesine yönelik olarak bölütlenmesi
Segmentation of fundus images for diabetic retinopathy evaluation
ADEM GÜNESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
- 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
- Diyabetik retinopati hastalığının teşhisi için derin öğrenme ile retinal fundus görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of retinal fundus images with deep learning for diagnosis of diabetic retinopathy
BURAK GEZİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR TÜFEKCİ
- Oküler hastalıkların sınıflandırılmasında derin konvolüsyonel sinir ağı modeli
A deep convolutional neural network model for classification of ocular diseases
BÜŞRA EMİR
Doktora
Türkçe
2021
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK
- İyileştirilmiş derin öğrenme modelleriyle fundus görüntülerinde diyabetik retinopatinin sınıflandırılması
Classification of diabetic retinopathy in fundus images with improved deep learning models
KÜBRA UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU