A hybrid framework for explainable diabetic retinopathy detection
Açıklanabilir diyabetik retinopati tespiti için hibrit bir çerçeve
- Tez No: 968878
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Diabetik retinopati, Diabetic retinopathy
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Diyabetik retinopati sınıflandırmasında, hassas patolojik farklılıklar nedeniyle zorluk-lar devam etmektedir. Önerilen açıklanabilir yapay zeka sistemimiz, ResNet18'i dikkat mekanizmaları ve Katman Bazlı İlgi Yayılımı (LRP) ile birleştirmektedir. Beş katlı doğrulama yoluyla 3.662 APTOS görüntüsünde %81,62 doğruluk elde eden model, mikroanevrizmalar, kanamalar ve eksüdaları vurgulayan klinik olarak yorumlanabilir ısı haritaları oluşturmaktadır. Bu görsel açıklamalar, sınıflandırma performansını ko-rurken oftalmologların teşhis modellerine uymaktadır. Bu yaklaşım, hem doğru tah-minler hem de yorumlanabilir karar desteği sunarak tıbbi teşhiste şeffaf yapay zeka ihtiyacını karşılamaktadır.
Özet (Çeviri)
Diabetic retinopathy grading challenges persist due to subtle pathological differences. Our explainable AI system combines ResNet-18 with attention mechanisms and Layer-wise Relevance Propagation (LRP). Achieving 81.62% accuracy on 3,662 APTOS im-ages through five-fold validation, the model generates clinically interpretable heatmaps highlighting microaneurysms, hemorrhages, and exudates. These visual explanations match ophthalmologists' diagnostic patterns while maintaining classification perfor-mance. The approach addresses the critical need for transparent AI in medical diag-nostics by simultaneously delivering accurate predictions and interpretable decision support.
Benzer Tezler
- Hybrıd explaınable model for class-ımbalance mıtagatıon and multı-protocol attack detectıon ın ıomt devıces
Hybrid explainable model for class-imbalance mitagation and multi-protocol attack detection in iomt devices
ABUALQASIM KHALIL ISMAEL ISMAEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ROA'A ALI ABDULLAH MOHAMMEDQASEM
- Çok değişkenli zaman serilerine dayalı öznitelik çıkarımı ile fotovoltaik güç tahmini için açıklanabilir hibrit transformer mimarilerinin geliştirilmesi
Development of explainable hybrid transformer architectures for photovoltaic power forecasting based on multivariate time-series feature extraction
ÖZGE ÇELİK
Doktora
Türkçe
2026
EnerjiBalıkesir ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHATTİN İKİKARDEŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE FİLİZ BALBAL
- Azerbaycan türkçesi için bir duygu analizi çerçevesi geliştirme
Developing a sentiment analysis framework for azerbaijani
YUSUF EVREN AYKAÇ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET
- Cascaded hybrid deep architecture for end-to-end high-quality and scalable medical image compression
Uçtan uca yüksek kaliteli ve ölçeklenebilir tıbbi görüntü sıkıştırma için basamaklı hibrit derin mimari
MUSTAFA ABBAS ABD AL-RIDA AL-KHAFAJI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- IoMT ağlar için yapay zeka tabanlı yeni bir saldırı tespit sistemi
A new intrusion detection system for an iomt network based on artificial intelligence
YOUSIF HOSAIN DAKHIL AL-BEHADILI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÇAKMAK