Sağlıklı ve Sağlıksız Retina Optik Disk Görüntüsünün Tanınması

Proje Özeti

Bu tıbbi yapay zeka çalışması, fundus (göz dibi) kamera görüntülerinden elde edilen retina optik disk yapısını analiz ederek glokom ve benzeri optik sinir hasarlarının erken teşhisine katkıda bulunmayı amaçlar. Görüntü işleme teknikleri ve evrişimli sinir ağları (CNN) kullanılarak sağlıklı/sağlıksız retina sınıflandırması yüksek başarı oranıyla gerçekleştirilmiştir.

Temel Özellikler

• Retina fotoğraflarından otomatik optik disk bölgeleme ve ön işleme
• OpenCV ile kontrast artırma (CLAHE), gürültü azaltma ve kenar belirleme filtreleri
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Transfer Learning (ResNet/VGG) tabanlı sınıflandırma modelleri
• Karışıklık matrisi (confusion matrix), doğruluk (accuracy), duyarlılık (sensitivity) metrikleri ile model analizi

Teknik Altyapı ve Mimari

• Veri Seti Hazırlama: Optik disk görüntülerinin temizlenmesi, etiketlenmesi ve veri artırma (augmentation) işlemlerinin yapılması
• Ön İşleme Pipeline'ı: OpenCV kullanarak görüntülerin normalize edilmesi, optik diskin odak noktasına getirilmesi
• Model Eğitimi: TensorFlow/Keras ile tasarlanan CNN mimarisinin eğitilmesi ve hiperparametre optimizasyonu
• Çıkarım (Inference): Test verileri üzerinde model tahminlerinin yapılması ve klinik rapor şablonu hazırlanması