Glokom Hastalığının Evrişimli Sinir Ağı Mimarileri ile Tespiti

Glokom, genellikle göz içi basıncının yükselmesi nedeniyle optik sinire zarar veren bir hastalıktır ve dünya genelinde geri döndürülemez körlüğün yaygın bir sebebidir. Ancak hastalık erken dönemde tespit edilebilirse görme kaybı önlenebilmektedir. Günümüzde glokom hastalığının tanısı, gelişmiş yapay zeka teknikleri kullanılarak bilgisayar destekli sistemler yardımıyla yapılabilmektedir. Bu çalışmada, yeni oluşturulmuş büyük ölçekli bir veri setine ait dijital fundus görüntüleri kullanılarak otomatik glokom tespiti için derin evrişimli sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Literatürde sınıflandırma problemlerinde en sık kullanılan mimarilerden VGG16, Inception-V3, EfficientNet, DenseNet, ResNet50 ve MobileNet mimarileri seçilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda DenseNet mimarisinin %96.19 ile en yüksek başarı oranını elde ettiği görülmüştür. Elde edilen bulgular evrişimli sinir ağlarının normal ve glokomlu görüntüleri sınıflandırmada başarılı bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır.