Neural network training method for classifications of diabetic retinopathy image data on matlab
2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Ayça Kurnaz Türkben
Abstract (TR)
DR fundus resimlerinde sert eksudaları tanımlayabilen bir yöntem geliştirmek için bu araştırmada derin öğrenme kullanıldı. Diyabetik retinopatisi olan hastaların sert eksudalar ile diğer hastalık semptomlarını ayırt edebilmeleri gerekir. Bu yenilikçi teknik, sert eksüdaları zamanın %99,7'sinde doğru bir şekilde tanımlar. Gelecekte tespit, yumuşak eksüdalara ek olarak kan akışını ve mikroanevrizmaları da içerecektir. Buna ek olarak, bölümlere ayrılmış resimlerden yararlanarak DR'yi ölçmemiz gerekiyor. Model kesinliğini artıran iki yaklaşım vardır. Ardından, resim yamasının boyutlarını değiştirin. Yapabileceğimiz bir sonraki şey, resim yamalarının tahminin doğruluğundaki rolünü araştırmak. Her satır ve sütundaki ilk ve son 16 öngörülemeyen piksel üzerinde bir analiz gerçekleştiren ikinci teknikte evrişimli sinir ağları kullanılır.
Author
Dr. Ahmed Afeef Ameen Salıh
Institution
How to Cite
Ahmed Afeef Ameen Salıh (Yüksek Lisans Tezi). Neural network training method for classifications of diabetic retinopathy image data on matlab, 2023, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
