Detection of Retinal Diseases from Fundus Images Using Deep Learning and Adaptive Histogram Equality
Yazarlar (2)
Arş. Gör. Ali Emre Gök Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Şakir TAŞDEMİR Sinop Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi | ||
| Dergi ISSN | 1012-2354 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 04-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 40 / 1 / 123–135 | DOI | – |
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Günümüzde, katarakt, diyabetik retinopati, glokom, maküler ödem, miyop ve astigmat gibi çeşitli göz hastalıkları sıklıkla görülmektedir. Bu hastalıklardan katarakt, diyabetik retinopati ve glokom, teşhis ve tedavi edilmedikleri durumlarda, bulanık görmeye, görme kaybına ve hatta körlüğe neden olmaktadır. Uzman ve donanım eksikliği, donanımsal problemler ve uzmanlarca verilen hatalı kararlar gibi çeşitli nedenlerle, teşhis aşamasında sorunlarla karşılaşılmaktadır. Bu nedenlerden dolayı, Bilgisayar Destekli Teşhis sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Son zamanlarda, derin öğrenme algoritmalarıyla gerçekleştirilen çalışmalarda, başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu başarılı sonuçlar, derin öğrenmenin, göz hastalıklarının teşhisinde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, çeşitli CNN modelleri kullanılarak, fundus görüntüleri üzerinden, katarakt, diyabetik retinopati ve glokom gibi göz hastalıklarının sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Fundus görüntülerinde, Kontrast Sınırlı Adaptif Histogram Eşitleme yöntemi kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, VGG16 modelinin, bu üç model arasında en başarılı model olduğunu ve Kontrast Sınırlı Adaptif Histogram Eşitleme yönteminin de performansı arttırdığını göstermektedir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Derin öğrenme | Diyabetik retinopati | Katarakt | Glokom | Görüntü sınıflandırma |
