No abstract

Özetçe-Diyabetik Retinopati, şeker hastalığına bağlı olarak gözde meydana gelen en yaygın körlük nedenidir. Bu çalışmada retina görüntülerinden Diyabetik Retinopati hastalığının tespiti için yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. Bu amaçla, öncelikle görüntülerde hastalıklı olması muhtemel bölgelerin tespiti sağlanmış, bu bölgelere Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak öznitelikler elde edilmiştir. Daha sonra elde edilen özniteliklerin sayısı Temel Bileşen Analizi ile indirgenerek Naive Bayes yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntemin hastalıklı retinaların tespitinde %95 oranında doğruluk sağladığı görülmüştür. Bu yaklaşım, benzer çalışmalardan muhtemel hastalıklı bölgelerinin bulunma yolu ve elle seçilen öznitelikler yerine otomatik olarak bulunan özniteliklerin kullanılmasıyla ayrılmaktadır.Abstract-Diabetic retinopathy is the most common cause of blindness of the eye depend on diabetes. In this work, a novel approach is presented for the detection of diabetic retinopathy diseases from the retina images. For this purpose, firstly regions which are probably diseased are found and features are extracted from these regions by applying Discrete Wavelet Transform. Afterwards the number of found features is reduced by Principal Component Analysis and Naïve Bayes is used for the classification of them. This approach differs from the similar works by the way Region of Interest is found and the automatic selection of features instead of using hand-picked ones. It has been shown that the proposed system achieves an accuracy rate up to the 95% in the detection of the diseased retinas.

Özetçe-İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte gerek internet siteleri gerekse kişisel kullanıcılar tarafından birçok veri üretilmektedir. Üretilen verilerden ihtiyaç duyulan bilgiye hızlı ve doğru erişebilmek için dokümanların içeriklerine göre sınıflandırılması gerekmektedir. Doküman sınıflandırma sistemlerinde en büyük güçlüklerden biri sınıfları en iyi şekilde temsil edecek niteliklerin tespitidir. Bu çalışmada, doküman sınıflandırma problemi için genetik algoritma kullanarak yeni bir nitelik ağırlıklandırma yöntemi sunulmuştur. Önerilen yöntem internet üzerinde yayın yapan bir haber sitesinden toplanan 6 farklı kategorideki toplam 450 doküman üzerinde test edilmiştir. Yapılan deneysel sonuçlara göre önerilen yöntem ile %93'lük bir başarı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler -doküman sınıflandırma; nitelik ağırlıklandırma; genetik algoritmaAbstract-Thanks to the proliferation of internet, a lot of data are produced by both websites and personal users. The documents are required to be classified in terms of their content in order to reach the necessary information fast and correctly from produced data. One of the biggest difficulties in document classification systems is detection of attribute that represent the classes in best way. In this research, a new attribute method is presented by using a Genetic Algorithm for document classification problem. This proposed method is tested on 450 documents that are from 6 different categories collected from a news portal that broadcasts online. According to experimental results 93% of success is achieved with the proposed method.

No abstract