Derin öğrenme algoritmaları ile OCT görüntülerinden retina hastalıklarının sınıflandırılması

Abstract

Son yıllarda retina bozuklukları ciddi bir sağlık sorunu haline gelmiştir. Retina bozuklukları yavaş ve belirgin belirtiler olmadan gelişir. Her yıl dünya çapında milyonlarca kişiye retina hastalığı teşhisi konmaktadır. Optik Koherens Tomografi (OCT), hastalıklı retina katmanlarındaki nicel ayrımı analiz edebilen ve belirleyebilen yüksek çözünürlüklü bir tanı teknolojisidir. OCT - Işık dalgalarını kullanan optik koherens tomografi, retinanın enine kesit fotoğraflarını çeken invazif olmayan bir görüntüleme prosedürüdür. Bu çalışmada OCT taramalarını kullanarak retina anormalliklerini tespit etmek ve sınıflandırmak için bir çok katmanlı konvolüsyonel sinir ağı (CNN) olan EfficientNet kullanılmıştır. Önerilen yöntem, 84.484 görüntü içeren açık kaynaklı retinal OCT veri seti üzerinde uygulanmış ve %96, 8 test doğruluğu elde edilmiştir.