Araştırma Makalesi

Fundus Görüntülerinden Derin Öğrenme Teknikleri ile Glokom Hastalığının Tespiti

Sayı: 44 31 Aralık 2022
PDF İndir
TR EN

Fundus Görüntülerinden Derin Öğrenme Teknikleri ile Glokom Hastalığının Tespiti

Öz

Glokom optik siniri etkileyen ve erken teşhis edilmediği durumlarda kısmi ya da kalıcı körlüğe neden olan bir retina hastalığıdır. Zamanla görme kaybına neden olan glokomun teşhisi için doktorlar fundus görüntülerini kullanmaktadır. Glokomun etken teşhisi oldukça önemlidir. Bu çalışmada, fundus görüntülerinden glokom tespiti için Evrişimli Sinir Ağları (ESA) modellerinden olan AlexNet, ResNet-18, VGG16, SqueezeNet ve GoogleNet kullanılmıştır. Kullanılan mimariler için elde edilen sonuçlar doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve f1-ölçütü değerleri olmak üzere farklı performans metriklerine göre değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre test veri kümesinde en iyi duyarlılık değeri %97.96 ile VGG16 tarafından elde edildiği, özgüllük, doğruluk ve f1-ölçütü için en iyi değerlerin ise sırasıyla %98.97, %97.98 ve %98 ile GoogleNet olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Ahmad, S., Ansari, S. U., Haider, U., Javed, K., Rahman, J. U., & Anwar, S. (2022). Confusion matrix-based modularity induction into pretrained CNN. Multimedia Tools and Applications, 1-27.
  2. Alghamdi, H. S., Tang, H. L., Waheeb, S. A., & Peto, T. (2016, October). Automatic optic disc abnormality detection in fundus images: A deep learning approach. In Ophthalmic Medical Image Analysis International Workshop (Vol. 3, No. 2016). University of Iowa.
  3. Almazroa, A., Alodhayb, S., Burman, R., Sun, W., Raahemifar, K., & Lakshminarayanan, V. (2015, October). Optic cup segmentation based on extracting blood vessel kinks and cup thresholding using Type-II fuzzy approach. In 2015 2nd International Conference on Opto-Electronics and Applied Optics (IEM OPTRONIX) (pp. 1-3). IEEE.
  4. Alsulami, F., Alseleahbi, H., Alsaedi, R., Almaghdawi, R., Alafif, T., Ikram, M., ... & WeTeach, W. HiGANCNN: A Hybrid Generative Adversarial Network and Convolutional Neural Network for Glaucoma Detection.
  5. Carrillo, J., Bautista, L., Villamizar, J., Rueda, J., & Sanchez, M. (2019, April). Glaucoma detection using fundus images of the eye. In 2019 XXII Symposium on Image, Signal Processing and Artificial Vision (STSIVA) (pp. 1-4). IEEE.
  6. Chen, X., Xu, Y., Wong, D. W. K., Wong, T. Y., & Liu, J. (2015, August). Glaucoma detection based on deep convolutional neural network. In 2015 37th annual international conference of the IEEE engineering in medicine and biology society (EMBC) (pp. 715-718). IEEE.
  7. Cho, H., Hwang, Y. H., Chung, J. K., Lee, K. B., Park, J. S., Kim, H. G., & Jeong, J. H. (2021). Deep learning ensemble method for classifying glaucoma stages using fundus photographs and convolutional neural networks. Current eye research, 46(10), 1516-1524.
  8. Clifton, L., Clifton, D. A., Pimentel, M. A., Watkinson, P. J., & Tarassenko, L. (2012). Gaussian processes for personalized e-health monitoring with wearable sensors. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 60(1), 193-197.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2022

Gönderilme Tarihi

8 Aralık 2022

Kabul Tarihi

17 Aralık 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Sayı: 44

Kaynak Göster

APA
Yıldırım, Ö., & Altunbey Özbay, F. (2022). Fundus Görüntülerinden Derin Öğrenme Teknikleri ile Glokom Hastalığının Tespiti. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 44, 1-6. https://doi.org/10.31590/ejosat.1216404

Cited By