Dergiler / Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi / 2023 / Cilt: 5 Sayı: 1
Yapay Zekâ Yaklaşımlarını Kullanarak Retinopati Hastalığının Tespiti
- Sayfa
- 88–97
- DOI
- —
Özet
Retinopati, diyabet hastalarında görülen genelde görme kaybına veya körlüğe sebep olan hastalıktır. Diyabetik retinopati, gözün retinasında bulunan kan damarlarının hasar görmesi sonucu ortaya çıkar. Bu hastalık dünya genelinde görme kaybına neden olan hastalıkların başında gelmektedir. Retinopati, diyabet hastalarının %30’unda görülmektedir. Hastalığın erken teşhisi diyabet hastalarının görme kaybını önlemek için önem arz etmektedir. Yakın zamanda sağlık alanında gerçekleştirilen birçok çalışmada hastalıkların tanı-tedavi süreçleri için yapay zekâ yaklaşımlarından faydalanılmıştır. Bu çalışmada retinopati hastalığının erken teşhisine yönelik hibrit bir yapay zekâ modeli önerilmiştir. Çalışmada kullanılan veri kümesindeki görüntüler fundus görüntüleme tekniği ile oluşturulmuş ve hastalığın ciddiyetine göre beş evrede basamaklandırılmıştır. Önerilen yaklaşımda ön işlem adımı teknikleri kullanılarak orijinal görüntülerin gereksiz görülen kısımları geri planda bırakılarak derin öğrenme modeli (Nasnet mobile) tarafından eğitilmesini sağlamaktadır. Önerilen yaklaşımın sınıflandırma sürecinde makine öğrenme yöntemleri kullanıldı. Ayrıca model eğitiminin zaman-performans sürecini iyileştirmek için de özellik seçim algoritmaları kullanıldı. Deneysel analizlerin sonucunda önerilen yaklaşım ile %100 genel doğruluk başarısı elde edildi. Bu çalışma ile diyabetik retinopati hastalarının tanı sürecine katkı sağlandığı görülmüştür.
Abstract
Retinopathy is a disease that usually causes vision loss or blindness in diabetic patients. Diabetic retinopathy occurs as a result of damage to the blood vessels in the retina of the eye. This disease is one of the leading diseases that cause vision loss worldwide. Retinopathy is seen in 30% of diabetic patients. Early diagnosis of the disease is important to prevent vision loss in diabetic patients. In many studies carried out in the field of health recently, artificial intelligence approaches have been used for the diagnosis-treatment processes of diseases. In this study, a hybrid artificial intelligence model is proposed for the early diagnosis of retinopathy disease. The images in the dataset used in the study were created by fundus imaging technique and were graded in five stages according to the severity of the disease. In the proposed approach, using preprocessing step techniques, the unnecessary parts of the original images are left in the background and trained by the deep learning model (Nasnet mobile). Machine learning methods were used in the classification process of the proposed approach. In addition, feature selection algorithms were used to improve the time-performance process of model training. As a result of the experimental analysis, 100% overall accuracy was achieved with the proposed approach. It was observed that this study contributed to the diagnosis process of diabetic retinopathy patients.