Triple-Stream Deep Feature Selection with Metaheuristic Optimization and Machine Learning for Multi-Stage Hypertensive Retinopathy Diagnosis
Yazarlar (4)
Öğr. Gör. Süleyman Burçin ŞÜYUN Sinop Üniversitesi, Türkiye
Arş. Gör. Mustafa Yurdakul Kırıkkale Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Şakir TAŞDEMİR Sinop Üniversitesi, Türkiye
Serkan Biliş Batıgöz Private Hospital, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Applied Sciences Switzerland (Q2) | ||
| Dergi ISSN | 2076-3417 Dergi Bilgileri (2025) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 01-2025 |
| Kabul Tarihi | – | Yayınlanma Tarihi | 09-06-2025 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 15 / 12 / 21–0 | DOI | 10.3390/app15126485 |
| Makale Linki | https://www.mdpi.com/2076-3417/15/12/6485 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Hypertensive retinopathy (HR) is a serious eye disease that can lead to permanent vision loss if not diagnosed early. The conventional diagnostic methods are subjective and time-consuming, so there is a need for an automated and reliable system. In this study, a three-stage method that provides high accuracy in HR diagnosis is proposed. In the firs... |
| Anahtar Kelimeler |
| Convolutional Neural Network | eye disease | feature fusion | Harris Hawk Optimization | hypertensive retinopathy |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 5 |
| Scopus | 6 |
| Google Scholar | 8 |