Diyabetik Retinopati Teşhisi için Fundus Görüntülerinin Derin Öğrenme Tabanlı Sınıflandırılması

Authors : Yusuf Bahri ÖZÇELİK, Aytaç ALTAN

Pages : 156-167

Doi:10.31590/ejosat.1011806

View : 29 | Download : 11

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde en yaygın körlük nedenlerinden biri olan Diyabetik Retinopati (DR), gözün retina ağ tabakasında yer alan kan damarlarında diyabete bağlı olarak oluşan hasarlanmalardır. Hastaların görme yetisini kaybetmemesi için DR’nin erken teşhis ve tedavisi hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada, DR’nin erken teşhis ve tedavisi için fundus görüntüleri kullanılarak derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen model iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, modelin aşırı öğrenmesinin engellenebilmesi için fundus görüntülerine iki boyutlu sinyal işleme teknikleri uygulanmıştır. İkinci aşamada, derin öğrenme tekniklerinden Evrişimli Sinir Ağı (ESA) ve transfer öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. Modelin eğitiminde 5100 fundus görüntü verisi kullanılmıştır. Elde edilen model sağlıklı (DR yok), hafif Non-Proliferatif DR (NPDR), orta NPDR, şiddetli NPDR ve Proliferatif DR (PDR) gibi 5 sınıfı içeren 900 fundus görüntü verisi üzerinde test edilmiştir. Modelin sağlamlığı 10-kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak doğrulanmıştır. Önerilen modelin sınıflandırma performansı %97.8 olarak ölçülmüştür. Ayrıca, modelin sınıflandırma performansı literatürde yer alan üç model ile kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin, DR’yi teşhis etmek için çok etkili ve başarılı olduğunu göstermektedir.
Keywords : Diyabetik retinopati, Derin öğrenme, Fundus, Sınıflandırma, Evrişimli sinir ağı, Transfer öğrenme