Fundus görüntülerinin sınıflandırılarak diyabetik retinopati hastalığının derin öğrenme ile tespiti
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Beykent Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
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.
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.
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.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
