Yapay sinir ağları ile retinada hastalık teşhisi

Abstract

Bu çalışmada, beş tip retina hastalığı ve normal retinanın tanınması ile ilgili çalışılmıştır. Beş farklı retina hastalığının isimleri; Diyabetik Retinopati, Hipertansif Retinopati, Makula Dejenerasyonu, Alt Ven Dal Tıkanıklığı, Vitre İçi Hemoraji ve normal retina. Retinopati hastalıkları otomatik olarak tanımak için dalgacık temelli yapay sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Bu süreçte retina görüntüleri ön işleme tabi tutulmuş ve yeniden boyutlandırmıştır. Daha sonra sınıflandırma yapılmadan önce öznitelik vektörü çıkarılmıştır. Eğitim için toplam 30 veri kümesi kullanılmıştır. Çok katmanlı perceptron (Multi Layer Perceptron ? MLP)13 giriş, 8 gizli ve 6 çıkış katmanından oluşur (13:8:6).Geliştirilen metodun performansının çok yüksek olduğu test edilmiştir. Beş retinopati hastası için tanıma oranları sırasıyla %50, %70, %83, %90, %93 ve %95şeklinde bulunmuştur.

In this study, recognition of five types of retina disorders and normal retina has been studied. The names of these five different Retinopathies are: Diabetic Retinopathy, Hypertensive retinopathy, Macular Degeneration, Vein Branch Oclusion, Vitreus hemorrhage, and normal retina. A wavelet based neural network architecture has been used to diagnose retinopathy automatically. In the process, the retina images were pre-processed and resized. Later, feature extraction has been done before applying into classifier. Total 30 data set has been used for training.Multi Layer Perceptron (MLP) is like 13:8:6, which means 13 neurons of input layer, 8 neurons of hidden layer, and 6 neurons of output layer.The performance of proposed method has been found very high. The recognition rates were found %50, %70, %83, %90, %93 and %95 for testing five retinopathy cases respectively.