Retinal eye disease detection using deep learning
Derin öğrenme kullanarak retinal göz hastalığı tespiti
- Tez No: 957712
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
The global prevalence of retinal abnormalities affects millions of individuals, highlighting the urgency of early detection and intervention to prevent the advancement of these conditions, ultimately mitigating the risk of avoidable blindness. In this thesis, we delve into the critical realm of retinal disease detection using deep learning techniques. Leveraging a diverse ensemble of state-of-the-art neural network architectures, including MobileNetV2, ResNet50, InceptionV3, and DenseNet, we conduct a comprehensive evaluation of their performance in classifying retinal scans. Our meticulous preprocessing steps, resize images, convert grayscale to RGB and rigorous training cycles lay the foundation for an advanced model. Notably, our results reveal that ResNet50 outperforms other models, achieving an accuracy of 0.89, setting a new benchmark in retinal scan analysis. This research contributes to the vital field of early retinal disease detection, offering the potential to enhance clinical diagnosis and patient outcomes
Özet (Çeviri)
The global prevalence of retinal abnormalities affects millions of individuals, highlighting the urgency of early detection and intervention to prevent the advancement of these conditions, ultimately mitigating the risk of avoidable blindness. In this thesis, we delve into the critical realm of retinal disease detection using deep learning techniques. Leveraging a diverse ensemble of state-of-the-art neural network architectures, including MobileNetV2, ResNet50, InceptionV3, and DenseNet, we conduct a comprehensive evaluation of their performance in classifying retinal scans. Our meticulous preprocessing steps, resize images, convert grayscale to RGB and rigorous training cycles lay the foundation for an advanced model. Notably, our results reveal that ResNet50 outperforms other models, achieving an accuracy of 0.89, setting a new benchmark in retinal scan analysis. This research contributes to the vital field of early retinal disease detection, offering the potential to enhance clinical diagnosis and patient outcomes
Benzer Tezler
- Tedaviye cevap vermeyen diyabetik makula ödeminde vitreoskizisin rolü
The role of vitreoschisis in diabetic macular edema refractory to treatment
MAKBULE BERNA ÖTÜK YAŞAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Göz Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNÇ OVALI
- Türkiye Taşkömürü Kurumu Armutçuluk Taşkömürü İşletme Müessesesi yeraltı ocaklarında yüksek basınçlı su jetleriyle kömür kazısının araştırılması ve uygulanabilirliği
The Investigation of coal excavation with high-pressure water jets and its applicability to the underground mines of Armutçuk hardcoal company of Turkish hardcoal enterprise
NURİ ALİ AKÇIN
Doktora
Türkçe
1986
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ŞİNASİ ESKİKAYA
- 1984-1986 yılları arasında kliniğimizde yapılan vitrektomi ameliyatları geç sonuçları
Başlık çevirisi yok
MEHMET MÜSLİM
- Streptozotosin ile deneysel diabet oluşturulan hayvanlarda bazı kan parametrelerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BELKİS ÜNVER
- Yapı temellerinin dinamik analizi ve uygulama için bir hesap programının geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
AYDIN SAATÇI