ViT Tabanlı Hibrit Öğrenme Yöntemleri ile Göz Tansiyonu Hastalığının Tespiti

Authors : Mahmut Kaya, Yusuf Bilgen

Pages : 247-265

Doi:10.29130/dubited.1494138

View : 36 | Download : 26

Publication Date : 2025-01-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Glokom, belirli bir yaştan sonra görme sinirleri üzerinde oluşan bir hasardan dolayı ortaya çıkan bir rahatsızlıktır. Bu tür hastalıkların tespitini yapmada günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri başarıyla uygulanabilmektedir. Görüntü verilerinin doğrudan kullanımı yerine yeni bir temsili uzaya taşınarak sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesi sınıflandırma performansını olumlu etkilemektedir. Bu çalışmada öznitelik çıkartmada temel bileşen analizi (PCA), doğrusal ayırım analizi (LDA) ve görü dönüştürücü (ViT) yönteminden yararlanılmıştır. Ayrıca önerilen modellerden birinde ViT B16 öncesi CLAHE filtremele tekniği kullanılmıştır. Bu yöntemlerin tek başına veya bir araya getirildiği altı farklı model ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiş olup sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Fine Tune ViT-PCA-SVM ve Fine Tune ViT-LDA-SVM modelleri %92 oranında sınıflandırma başarısı elde etmiştir. Sonuç olarak derin öğrenme yöntemi olan ViT ve makine öğrenmesi yöntemlerinden olan PCA veya LDA’nın öznitelik çıkartma olarak bir arada kullanıldığı yöntemler sınıflandırma başarısını arttırmıştır.
Keywords : Glokom, Sınıflandırma, Görü dönüştürücü, Temel bileşen analizi, Doğrusal ayırma analizi