{"title":"Diabetic Retinopathy Diagnosis Using Machine Versus Deep Learning","authors":"Nehad Ramaha, Shuhad Imad","doi":"10.31590/ejosat.1263514","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Diyabetik retinopati hastalığı dünya çapında milyonlarca insanı etkilemektedir. Diyabetik hastalığın bir komplikasyonu olarak kabul edilir ve göz görüşünü etkileyebilir. Hekimler bu hastalığı tıbbi göz muayenesi ile tespit edebilirler. Nihai kararı vermek için birçok görüntünün işlenmesi gerekir. Neyse ki, bilgisayar destekli karar destek sistemleri, doktorların daha az çaba ve zaman harcayarak doğru kararlar vermelerine yardımcı olabilir. Bu çalışmada, güncel diyabetik retinopati bilgisayar destekli sistemlerin bir derlemesi sunulmaktadır. Çalışma, diyabetik retinopati tespiti için makine öğrenimi veya derin öğrenme yaklaşımlarının kullanıldığı çalışmaları içermektedir. Bu makale, önerilen metodoloji, kullanılan veri seti, elde edilen sonuçlar ve değerlendirme açısından önceki tüm çalışmaları karşılaştırmaktadır. Çalışma ayrıca mevcut diyabetik retinopati veri setlerini de karşılaştırdı. Sonuç olarak, derin öğrenmeye dayalı yöntemlerin en iyi performansı gösterdiğini gördük. Ayrıca, diyabetik retinopati evrelerinin kategorik sınıflandırması, hastalık tespitinde ikili sınıflandırma yapmaktan daha iyiydi. Bu çalışma, araştırmacıların gelecekteki çalışmalarında en iyi metodolojileri ve veri kümelerini seçmelerine yardımcı olur.","PeriodicalId":12068,"journal":{"name":"European Journal of Science and Technology","volume":"648 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"European Journal of Science and Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31590/ejosat.1263514","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Diyabetik retinopati hastalığı dünya çapında milyonlarca insanı etkilemektedir. Diyabetik hastalığın bir komplikasyonu olarak kabul edilir ve göz görüşünü etkileyebilir. Hekimler bu hastalığı tıbbi göz muayenesi ile tespit edebilirler. Nihai kararı vermek için birçok görüntünün işlenmesi gerekir. Neyse ki, bilgisayar destekli karar destek sistemleri, doktorların daha az çaba ve zaman harcayarak doğru kararlar vermelerine yardımcı olabilir. Bu çalışmada, güncel diyabetik retinopati bilgisayar destekli sistemlerin bir derlemesi sunulmaktadır. Çalışma, diyabetik retinopati tespiti için makine öğrenimi veya derin öğrenme yaklaşımlarının kullanıldığı çalışmaları içermektedir. Bu makale, önerilen metodoloji, kullanılan veri seti, elde edilen sonuçlar ve değerlendirme açısından önceki tüm çalışmaları karşılaştırmaktadır. Çalışma ayrıca mevcut diyabetik retinopati veri setlerini de karşılaştırdı. Sonuç olarak, derin öğrenmeye dayalı yöntemlerin en iyi performansı gösterdiğini gördük. Ayrıca, diyabetik retinopati evrelerinin kategorik sınıflandırması, hastalık tespitinde ikili sınıflandırma yapmaktan daha iyiydi. Bu çalışma, araştırmacıların gelecekteki çalışmalarında en iyi metodolojileri ve veri kümelerini seçmelerine yardımcı olur.