Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALAEDDİN TÜRKMEN
Danışman: MURAT HÜSNÜ SAZLI
Özet:Şeker hastalığı olarak bilinen diabetes mellitusun retinada kan damarlarına hasar vererek meydana getirdiği bir komplikasyon diyabetik retinopati, dünya çapında görme kaybının başlıca nedenleri arasında gelmektedir. Belli bir seviyeye gelene kadar retina taraması olmaksızın farkedilemeyen diyabetik retinopatinin erken teşhisi hastada görme kaybının engellenebilmesi için oldukça önemlidir. Ülkemizde ve dünyada günden güne sayısı artan diyabetik retinopati hastasının muayene edilmesi veya düzenli izlenmesi doktorlar için yoğun bir süreçtir. Bu yüzden tıp uzmanlarının işlem yükünü hafifletmek ve süreci hızlandırmak önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında diyabetik retinopatiyi sağlıklı olarak veya hastalığın dört evresine göre sınıflandırabilecek bir sistem önerilmiştir. Retina görüntüleri bir dizi görüntü işleme aşamasından geçirildikten sonra görüntü sınıflandırma konusunda başarılı olan konvolüsyonel sinir ağı ile sınıflandırılmıştır. Bu sırada iki farklı görüntü işleme yöntemi kullanılarak bunların başarıma etkisi görülmüştür. Konvolüsyonel sinir ağı mimarisi olarak verimli bir mimari olan 2019 yılında tasarlanmış EfficientNet modeli tercih edilmiştir. Sonuçlara göre en iyi performans %85,18 doğruluk ve 0,91 kappa skoru ile elde edilerek önerilen modelin başarısı ortaya konmuştur.