AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe research results show that deep learning methods offer advantages such as speed, accuracy and reproducibility in the early diagnosis of retinal diseases.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to improve the automatic classification and diagnosis processes of retinal diseases using deep learning methods. Retinal diseases, especially diabetic retinopathy, age-related macular degeneration (AMD), glaucoma and retinal vascular occlusion, are among the main causes of vision loss worldwide. Early diagnosis and correct classification of these diseases are of critical importance in preventing vision loss. Deep learning-based approaches offer higher accuracy rates by reducing diagnostic errors due to human factors and increase the efficiency of retinal imaging methods. In the study, a comparison of the classification of retinal diseases was performed using convolutional neural networks (CNN) and transfer learning models. Analyses performed on fundus and optical coherence tomography (OCT) images reveal that these methods are effective with high accuracy rates. The obtained models were evaluated with metrics such as accuracy, precision, recall and F1 score, and their potential in clinical applications was examined. The research results show that deep learning methods offer advantages such as speed, accuracy and reproducibility in the early diagnosis of retinal diseases. In particular, the performance of CNN-based models provides a significant contribution to preventing vision loss by supporting expert diagnosis processes. This study offers a new perspective on the use of deep learning in medical imaging technologies and suggests solutions that will reduce the workload of healthcare professionals.
Özet
Bu çalışma, derin öğrenme yöntemlerini kullanarak retina hastalıklarının otomatik sınıflandırılmasını ve teşhis süreçlerini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Retina hastalıkları, özellikle diabetik retinopati, yaşa bağlı maküler dejenerasyon (AMD), glokom ve retina damar tıkanıklığı, dünya genelinde görme kaybının başlıca nedenleri arasındadır. Bu hastalıkların erken teşhisi ve doğru sınıflandırılması, görme kaybını önlemek adına kritik bir öneme sahiptir. Derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar, insan faktörüne bağlı teşhis hatalarını azaltarak daha yüksek doğruluk oranları sunmakta ve retina görüntüleme yöntemlerinin etkinliğini artırmaktadır. Çalışmada, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve transfer learning modelleri kullanılarak retina hastalıklarının sınıflandırılmasının karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir. Fundus ve optik koherens tomografi (OCT) görüntüleri üzerinde yapılan analizler, yüksek doğruluk oranlarıyla bu yöntemlerin etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Elde edilen modeller, doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 skoru gibi metriklerle değerlendirilmiş ve klinik uygulamalardaki potansiyelleri irdelenmiştir. Araştırma sonuçları, derin öğrenme yöntemlerinin, retina hastalıklarının erken teşhisinde hız, doğruluk ve tekrarlanabilirlik gibi avantajlar sunduğunu göstermektedir. Özellikle CNN tabanlı modellerin performansı, uzman teşhis süreçlerini destekleyerek görme kaybını önlemeye yönelik önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, tıbbi görüntüleme teknolojilerinde derin öğrenmenin kullanımına dair yeni bir perspektif sunmakta ve sağlık profesyonellerinin iş yükünü azaltacak çözüm önerileri ortaya koymaktadır.