Diyabetik retinopati teşhisine yönelik yapay zekâ tabanlı karar destek modeli

Diyabet hastalarında sıklıkla görülen ve önlem alınmaması durumunda hastalarda ileri derecede görme kaybı veya körlüğe neden olan hastalığa Diyabetik Retinopati (DR) denir. Görme kaybına neden olan hastalıkların başında gelen DR diyabet hastalarının %30'unda görülmektedir. Semptomların çoğu kan şekeri kontrollerinde fark edilip erken tedavi ile müdahale edilebilmektedir. Hastalığın erken teşhis ve tedavisi diyabet hastalarının görme kaybını engellemek için büyük önem arz etmektedir. DR hastalığının erken teşhisinde geleneksel yöntemlerin kullanılması, manuel yöntemlerle hastalığın teşhis edilmesi zaman kaybına neden olabilmekte veya kesin sonuçlara ulaşamamaktadır. Son zamanlarda birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da yapay zekâ yaklaşımlarından faydalanılmaktadır. Yapay zekâ tabanlı modeller objektif karar vererek birçok hastanın teşhis ve tedavisinde katkıda bulunabilmektedir. Bu çalışmada DR hastalığının erken teşhisi, hastalığın derecelendirilmesine yönelik derin öğrenme modelleriyle birlikte makine öğrenme yöntemlerinin iç içe kullanıldığı hibrit bir yapay zekâ modeli önerilmiştir. Çalışmada kullanılan veri kümesindeki görüntüler fundus görüntüleme tekniği ile oluşturulmuş ve hastalığın şiddetine göre 1-5 arasında derecelendirilmiştir. Veri kümesi açık erişimli bir web sitesinden elde edilerek işlemler gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada veriler ön işlemlerden geçirilerek orijinal görüntülerinde gereksiz olan kısımlarından arındırılmıştır. İkinci aşamada bu veriler derin öğrenme modeli tarafından eğitilerek öznitelikleri elde edilmiştir sonrasında öznitelikleri arasında verimli olanların özellik seçim algoritmaları tarafından ön plana çıkarılmıştır. Buradaki amaç modelin zamandan kazanç elde etmesi ve performans başarısına katkıda bulunmasıdır. Üçüncü aşamada verimli özniteliklerden elde edilen veriler sınıflandırma için makine öğrenme yöntemleri kullanılarak eğitilmiş ve en iyi sonuca ulaşılmıştır. Deneysel analiz sonucunda önerdiğimiz yapay zekâ modeli %100 genel doğruluk başarısına ulaşmıştır.