Göz Hastalıklarında Tanı Yöntemleri ve Derin Öğrenme Uygulamaları: Bir Literatür Çalışması

Göz hastalıklarının erken teşhisi, görme kaybını önlemek ve hastaların yaşam kalitesini korumak açısından kritik öneme sahiptir. Son yıllarda, biyomedikal görüntülemede derin öğrenme yöntemlerindeki hızlı ilerleme, oftalmoloji alanında önemli uygulamalar bulmuştur. Fundus fotoğrafları, optik koherens tomografi ve retina görüntüleri kullanılarak geliştirilen modeller, diyabetik retinopati, glokom, yaşa bağlı makula dejenerasyonu ve diğer retina temelli hastalıkların otomatik teşhisinde yüksek doğruluk oranlarına ulaşmıştır. Bu derleme, göz hastalıklarını tespit etmek için kullanılan mevcut derin öğrenme yaklaşımlarını, kullanılan veri kümelerini, mimari farklılıkları ve performans ölçütlerini incelemektedir. Evrişimsel sinir ağları, transfer öğrenme, hibrit modeller ve giderek artan şekilde görü dönüştürücü tabanlı yöntemler karşılaştırmalı olarak değerlendirilmektedir. Çalışma, alandaki son gelişmeleri özetlemeyi ve gelecekteki araştırmalara yön verecek öneriler sunmayı amaçlamaktadır.