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: Belirtilmemiş.
- 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: 94
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
- Derin öğrenme ve makine öğrenme tekniklerikullanılarak göz hastalıklarının tespiti
Detection of eye disease with deep learning and machinelearning approach
GÖZDE ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Göz HastalıklarıBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY BERKE ERDAŞ
- Derin öğrenme teknikleri ile fundus görüntülerinden glokom hastalığı tespiti
Detection of glaucoma from fundus images with deep learningtechniques
ÖZCAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA ALTUNBEY ÖZBAY
- Glaucoma disease detection using image processing and machine learning approach
Görüntü işleme ve makine öğrenme yaklaşımıyla glokom hastalığının tespiti
HUSSEIN ALAA MOHAMMED ATTAR BASH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Diabetic retinopathy detection using artificial intelligence
Diyabetik retinopati tespiti yapay zeka kullanmak
MOHAMED ASHRAF SAMY TANTAWY ELSERWY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA