Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Abdüssamed ERCİYAS
Danışman: Necaattin Barışçı
Özet:
Diyabetik Retinopati tip 2 diyabetin retina üzerindeki zararları sonucu oluşan bir hastalıktır. Bu çalışmada, Diyabetik Retinopati lezyonlarının verisetlerinden bağımsız ve otomatik olarak tespit edildiği ve tespit edilen lezyonların sınıflandırıldığı tamamen Grafik İşlem Birimi (GİB) temelli iki farklı yöntem önerilmiştir. Önerilen birinci yöntemin ilk aşamasında, farklı verisetlerinden Diyabetik Retinopati verileri toplanarak bir veri havuzu oluşturulmuştur. Daha sonra Daha Hızlı Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (DHBESA) ile lezyonlar tespit edilmiş ve ilgilenilen bölge işaretlenmiştir. İkinci aşamasında ise elde edilen görüntüler, transfer öğrenme ve dikkat mekanizması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Birinci yöntemde ağlarda elde edilen sonuçları artırmak için ikinci bir yöntem geliştirilmiştir. İkinci yöntemin ilk aşamasında Birleştirilmiş Aygıt Mimarisi Hesaplama (BAMH) ile görüntüdeki kullanılmayan İlgi Alanı Bölgesi (İAB) görüntüden çıkarılmıştır. Daha sonra Maske Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (MBESA) ile lezyon bölgeleri tam kaplayacak şekilde işaretlenmiştir. Bu geliştirmeler sayesinde ikinci aşamadaki modelde dikkat katmanı kaldırılarak ağ basitleştirilmiş ve doğrudan transfer öğrenme ile eğitim yapılmıştır. Kaggle ve MESSIDOR verisetlerinde test edilen yöntemler VGG modeli ile sırasıyla %100 Doğruluk ve %99,9 ile %100 Eğri Altındaki Alan (EAA) değerlerine ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer sonuçlarla karşılaştırıldığında daha başarılı sonuçların elde edildiği görülmektedir.
| Anahtar Kelimeler : Derin Öğrenme, Diyabetik Retinopati, Diyabetik Retinopati Tespiti, |
| Medikal Görüntü İşleme, Grafik İşlem BirimiProgramlama, Birleştirilmiş Aygıt Mimarisi Hesaplama |