Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle optik koherens tomografi görüntülerinden hastalık analiz sistemi
Disease analysis system from optical coherence tomography images with deep learning based methods
- Tez No: 983976
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN, PROF. DR. FATİH HOROZOGLU
- 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: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Retina, gözün arka kısmında yer alan ve görme hücrelerinden oluşan ağ tabakasıdır. Retina, ışığı görüntü olarak beynimize ileterek görmemizi sağlamaktadır. Bu nedenle retina da meydana gelen problemler görme kaybına ve hatta körlüğe yol açabilir. Retina yırtığı, retina dekolmanı, diyabetik retinopati, epiretinal membran, retinitis pigmentoza, makula deliği, merkezi damar tıkanıklığı, dal retina damar tıkanıklığı en sık görülen retina hastalıklarındandırlar. Erken teşhisle bu retina hastalıkları tedavi edilebilirken bazıları kontrol altına alınarak görme fonksiyonu korunabilmektedir. Günümüzde retina hastalıklarını tespit etmek için muayene mikroskobu ve çeşitli mercekler kullanarak gözün içi değerlendirilmektedir. Fakat teknolojinin hızla gelişmesi ile birlikte yapay zekanın sağlık alanında kullanımı da her geçen gün artmaktadır. Yapılan çalışmalarda Optik Koherens Tomografi (OCT) görüntüleri kullanılarak derin öğrenme mimarileri ile çeşitli retinal hastalıkları sınıflandırma işlemleri yapılmış olup yüksek doğruluk oranlarına ulaşıldığı gözlemlenmiştir. Bu tezin amacı, OCT görüntüleri kullanılarak derin öğrenme algoritmaları ile retina hastalıklarını tespit etmektir. Böylece hastalığın teşhisinde çalışan doktorların iş yükünü hafifletmek, tanıya yardımcı olmak ve zamandan tasarruf edilmesi sağlanacaktır.
Özet (Çeviri)
Retina is the network layer located at the back of the eye and consists of vision cells. The retina allows us to see by transmitting light as an image to our brain. Therefore, problems in the retina can lead to vision loss and even blindness. Retinal tear, retinal detachment, diabetic retinopathy, epiretinal membrane, retinitis pigmentosa, macular hole, central vein occlusion, branch retinal vein occlusion are among the most common retinal diseases. While these retinal diseases can be treated with early diagnosis, some of them can be controlled and visual function can be preserved. Today, the inside of the eye is evaluated using an examination microscope and various lenses to detect retinal diseases. However, with the rapid development of technology, the use of artificial intelligence in the field of health is increasing day by day. In the studies carried out, classification of various retinal diseases was performed with deep learning architectures using Optical Coherence Tomography (OCT) images, and it was observed that high accuracy rates were achieved. The aim of this thesis is to detect retinal diseases with deep learning algorithms using OCT images. This will alleviate the workload of doctors working in diagnosing the disease, assist in diagnosis, and save time.
Benzer Tezler
- Optik koherens tomografisi görüntüleri kullanarak evrişimsel sinir ağı tabanlı retinal hastalık tespiti
Convolutional neural network based retinal disease detection via optical coherence tomography images
İSMAİL KAYADİBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
- Retina hastalıklarının OCT görüntülerinden hibrit tabanlı CNN yöntemi ile tespit edilmesi
Detection of retinal diseases from OCT images by hybrid-based CNN method
MÜMTAZ KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER TUNCER
- DETR derin öğrenme tekniği ile göz tomografi görüntülerinin tanımlanması
Detection of retinal OCT images using DETR deep learning technique
EFE EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
- 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
BATUHAN METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHADIR KARASULU
- Optik koherens tomografi ve retinal fundus görüntüleri kullanılarak çok sınıflı ve çok etiketli göz hastalıklarının derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Deep learning-based multi-class and multi-label classification of ocular diseases using optical coherence tomography and retinal fundus images
MUHAMMED HALİL AKPINAR
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR