İyileştirilmiş derin öğrenme modelleriyle fundus görüntülerinde diyabetik retinopatinin sınıflandırılması

Diyabetik retinopati (DR), şeker hastalığında en tehlikeli komplikasyonlarından biridir. Erken tanı ve tedavi, maliyetlerin azaltılabilmesi için son derece önemlidir. Diyabetik retinopati vakalarında kesin tanı konması oldukça zordur. Hastalığın evrelerinin tespit edilebilmesi fundus görüntülerinin uzman bir hekim tarafından incelenmesiyle mümkündür. Milyonlarca insanda görülen bu hastalığın evrelerini belirleme sürecinin basitleştirilmesi, tanı ve tedavi süreçlerinin hızlanmasını sağlayacaktır. Ancak etiketli verilerin oluşturulması maliyetli bir işlemdir ve uzman hekimler arasında görüş farklılıkları oluşturmaktadır. Bu durum, tanı sürecinde kullanılan yöntemlerin performansını da etkilemektedir. Evrişimsel sinir ağları kullanılarak diyabetik retinopatinin sınıflandırılması derin öğrenme yaklaşımlarından biridir ve son zamanlarda literatürde bu konu ile ilgili çok sayıda araştırma yapılmıştır. Bu çalışmada evrimsel sinir ağlarına dayalı öğrenme tabanlı bir yaklaşım kullanılarak, fundus görüntülerindeki DR evreleri tespit edilmiştir. Ayrıca çalışmada, evre sınıflandırma sürecinde kullanılan modellere kategorisel dikkat mekanizması eklenerek, sınıflandırma sonuçlarında iyileşme sağlanıp sağlanmadığı da incelenmiştir. Çalışmanın başarısı farklı ağ mimarları üzerinde eğitimler yapılarak test edilmiştir. Eğitimlerle elde edilen tüm mimarilerde iyileşme sağlandığı görülmüştür.