DİYABETİK RETİNOPATİNİN ERKEN ALGILANMASI İÇİN MİKROANEVRİZMALARIN GÖRÜNTÜ İŞLEMEYLE BULUNMASI

Abstract

Şeker hastalığı vücutta pankreas organının yeterince insülin hormonu salgılayamaması sonucu ortaya çıkan kronik bir hastalıktır. Bu hastalığın yan etkilerinde biri zamanla gelişen diyabetik göz hastalıklarıdır. Diyabetik göz hastalığı, ciddi görme kaybı ve hatta körlüğe neden olabilecek bir grup göz rahatsızlığını ifade etmektedir. Diyabetik retinopati, diyabete bağlı göz hastalıkları içerisinde en sık görülenidir. Ayrıca 16-85 yaş arası yetişkinlerde en önemli körlük sebeplerindendir. Diyabetle birlikte diyabetik retinopatinin ortaya çıkma ve görme kaybına gidebilecek ciddi retina problemlerinin görülme olasılığı artmaktadır. Diyabetik retinopati de damar yapılarının ve retina görüntülerinin doğru analiz edilmesi hastalığın erken teşhisi için önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada diyabetik retinopati hastalarından toplanan fundus kamera görüntülerinden oluşan veri seti ile OpenCV Kütüphanesi kullanılarak bir android tabanlı bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma ile mikroanevrizma görüntülerinde bulunan lezyon ve sızıntıların Hough dönüşümü ile tespit edilmesi ve hastalığın erken teşhisine yardımcı olunması amaçlanmıştır.Diabetes is a chronic disease that results in the body unable to secrete enough insulin hormone from the body of the pancreas. One of the side effects of this disease is diabetic eye diseases that develop over time. Diabetic eye disease refers to a group of eye disorders that can cause severe vision loss and even blindness. Diabetic retinopathy is the most common diabetic eye disease. It is also the most important cause of blindness in adults aged 16-85 years. With diabetes, the likelihood of the occurrence of diabetic retinopathy and severe retinal problems that may lead to visual loss is increasing. Correct analysis of vascular structures and retinal images in diabetic retinopathy plays an important role in the early diagnosis of the disease. In this study, an android based algorithm was developed using OpenCV library with dataset consisting from fundus camera images collected from diabetic retinopathy patients. With this algorithm, it is aimed to detect lesions and leaks in microaneurysm images by Hough Transformation and to help early diagnosis of the disease.