Retina Damar Segmentasyonunda Sinir Mimarisi Arama için Farklı Kodlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Zeki Kuş; Berna Kiraz

Article Details

Retina Damar Segmentasyonunda Sinir Mimarisi Arama için Farklı Kodlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors:

Zeki Kuş | Berna Kiraz

Publisher:

Marmara University

Main Topics:

Bilgi Sistemleri (Diğer)

Journal:

International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences Vol.35 Issue 4, pp.447-459

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001307997

pISSN:

2636-8277

Keywords:

Abstract:

 Retinal kan damar segmentasyonu diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tespiti ve incelemesi açısından kritik bir görevdir. U-şekilli derin sinir ağlarının bu görev için başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir; fakat bu ağların optimize edilmesi gereken bir çok hiper-parametresi bulunmaktadır. Bu ağların otomatik bir şekilde optimizasyonu ve aranması için birçok sinir mimarisi arama SMA çalışması gerçekleştirilmiştir. SMA çalışmaları incelendiğinde seçilen kodlama şemalarının üretilen ağların karmaşıklığını ve performansını doğrudan etkilediği görülmüştür. Bu çalışmada, retinal kan damar segmentasyonu için sunduğumuz iki SMA çalışmasında UNAS-Net ve MedUNAS önerilen kodlama şemalarının performansları herkese açık olarak yayınlanan iki farklı retinal kan damar segmentasyonu veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, önerilen her iki yöntemin temel alınan U-Netten 25 kata kadar daha az parametre ile tüm ölçütler açısından daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca, UNAS-Net ve MedUNASın SMA çalışmaları arasında en az parametre ile yüksek rekabetçi sonuçlar elde edebildiği gösterilmiştir.

 Retinal kan damar segmentasyonu diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tespiti ve incelemesi açısından kritik bir görevdir. U-şekilli derin sinir ağlarının bu görev için başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir; fakat bu ağların optimize edilmesi gereken bir çok hiper-parametresi bulunmaktadır. Bu ağların otomatik bir şekilde optimizasyonu ve aranması için birçok sinir mimarisi arama SMA çalışması gerçekleştirilmiştir. SMA çalışmaları incelendiğinde seçilen kodlama şemalarının üretilen ağların karmaşıklığını ve performansını doğrudan etkilediği görülmüştür. Bu çalışmada, retinal kan damar segmentasyonu için sunduğumuz iki SMA çalışmasında UNAS-Net ve MedUNAS önerilen kodlama şemalarının performansları herkese açık olarak yayınlanan iki farklı retinal kan damar segmentasyonu veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, önerilen her iki yöntemin temel alınan U-Netten 25 kata kadar daha az parametre ile tüm ölçütler açısından daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca, UNAS-Net ve MedUNASın SMA çalışmaları arasında en az parametre ile yüksek rekabetçi sonuçlar elde edebildiği gösterilmiştir.

 Retinal kan damar segmentasyonu diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tespiti ve incelemesi açısından kritik bir görevdir. U-şekilli derin sinir ağlarının bu görev için başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir; fakat bu ağların optimize edilmesi gereken bir çok hiper-parametresi bulunmaktadır. Bu ağların otomatik bir şekilde optimizasyonu ve aranması için birçok sinir mimarisi arama SMA çalışması gerçekleştirilmiştir. SMA çalışmaları incelendiğinde seçilen kodlama şemalarının üretilen ağların karmaşıklığını ve performansını doğrudan etkilediği görülmüştür. Bu çalışmada, retinal kan damar segmentasyonu için sunduğumuz iki SMA çalışmasında UNAS-Net ve MedUNAS önerilen kodlama şemalarının performansları herkese açık olarak yayınlanan iki farklı retinal kan damar segmentasyonu veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, önerilen her iki yöntemin temel alınan U-Netten 25 kata kadar daha az parametre ile tüm ölçütler açısından daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca, UNAS-Net ve MedUNASın SMA çalışmaları arasında en az parametre ile yüksek rekabetçi sonuçlar elde edebildiği gösterilmiştir.

 Retinal kan damar segmentasyonu diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tespiti ve incelemesi açısından kritik bir görevdir. U-şekilli derin sinir ağlarının bu görev için başarılı sonuçlar verdiği bilinmektedir; fakat bu ağların optimize edilmesi gereken bir çok hiper-parametresi bulunmaktadır. Bu ağların otomatik bir şekilde optimizasyonu ve aranması için birçok sinir mimarisi arama SMA çalışması gerçekleştirilmiştir. SMA çalışmaları incelendiğinde seçilen kodlama şemalarının üretilen ağların karmaşıklığını ve performansını doğrudan etkilediği görülmüştür. Bu çalışmada, retinal kan damar segmentasyonu için sunduğumuz iki SMA çalışmasında UNAS-Net ve MedUNAS önerilen kodlama şemalarının performansları herkese açık olarak yayınlanan iki farklı retinal kan damar segmentasyonu veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara bakıldığında, önerilen her iki yöntemin temel alınan U-Netten 25 kata kadar daha az parametre ile tüm ölçütler açısından daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca, UNAS-Net ve MedUNASın SMA çalışmaları arasında en az parametre ile yüksek rekabetçi sonuçlar elde edebildiği gösterilmiştir.

Article Details

Retina Damar Segmentasyonunda Sinir Mimarisi Arama için Farklı Kodlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors:

Zeki Kuş | Berna Kiraz

Publisher:

Marmara University

Main Topics:

Bilgi Sistemleri (Diğer)

Journal:

International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences Vol.35 Issue 4, pp.447-459

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001307997

pISSN:

2636-8277

Retina Damar Segmentasyonu

Sinir Mimarisi Arama

Kodlama

Karşitlik Temelli Diferansiyel Gelişim

Issues

Article Details

Retina Damar Segmentasyonunda Sinir Mimarisi Arama için Farklı Kodlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors: Zeki Kuş | Berna Kiraz

Publisher: Marmara University

Main Topics: Bilgi Sistemleri (Diğer)

Journal: International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences Vol.35 Issue 4, pp.447-459

Document Type: Article

Publication Date: 12/2023

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2001307997

pISSN: 2636-8277

Retina Damar Segmentasyonu

Sinir Mimarisi Arama

Kodlama

Karşitlik Temelli Diferansiyel Gelişim

Issues

Authors:

Zeki Kuş | Berna Kiraz

Publisher:

Marmara University

Main Topics:

Bilgi Sistemleri (Diğer)

Journal:

International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences Vol.35 Issue 4, pp.447-459

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001307997

pISSN:

2636-8277