افزایش دقت تشخیص رتینوپاتی دیابتی خفیف و پرولیفراتیو با استفاده از تصاویر شبکیه افزوده شده
محورهای موضوعی : فناوری های نوین در سیستم های توزیع شده و محاسبات الگوریتمی
1 - گروه کامپیوتر و هوش مصنوعی، قوچان، دانشگاه آزاد اسلامی، قوچان، ایران، babak.esmaeilpour@iau.ac.ir
کلید واژه: رتینوپاتی دیابتی, شبکه عصبی کانولوشنی, افزایش داده, تشخیص زودهنگام, یادگیری ماشین, بیناییسنجی,
چکیده مقاله :
رتینوپاتی دیابتی یکی از شایعترین و جدیترین عوارض مزمن بیماری دیابت است که در صورت عدم تشخیص بهموقع میتواند به کاهش تدریجی بینایی و در مراحل پیشرفته به نابینایی منجر شود. تشخیص دقیق مراحل مختلف این بیماری، بهویژه در طبقات خفیف و پیشرفته، نقش تعیینکنندهای در کنترل روند پیشرفت آسیبهای شبکیه و بهبود اثربخشی مداخلات درمانی دارد. با این حال، توسعه سامانههای هوشمند تشخیصی همواره با چالشهایی نظیر عدم توازن دادهها و کمبود نمونههای تصویری در برخی طبقات مواجه است که میتواند موجب کاهش کارایی مدلهای تشخیصی شود. هدف این پژوهش ارائه یک چارچوب مبتنی بر یادگیری ماشین برای بهبود تشخیص و درجهبندی شدت رتینوپاتی دیابتی از تصاویر فوندوس شبکیه است. در این مطالعه، تصاویر ابتدا تحت فرآیندهای پیشپردازشی شامل نرمالسازی و بهبود کنتراست تطبیقی محدود بر روی کانال سبز قرار گرفتند تا ویژگیهای تشخیصی مهم تقویت شوند. سپس، بهمنظور کاهش اثر عدم توازن دادهها، از روشهای تقویت داده بر روی مجموعه آموزش استفاده شد. مدلهای مختلف یادگیری ماشین برای طبقهبندی تصاویر شبکیه مورد ارزیابی قرار گرفتند و عملکرد آنها بهصورت مقایسهای تحلیل شد. نتایج حاصل نشان داد که بهکارگیری پیشپردازش هدفمند و تقویت داده میتواند موجب بهبود قابل توجه دقت تشخیص، بهویژه در طبقات کمنمونه، شود. این رویکرد همچنین پایداری مدلها را در مواجهه با دادههای ناهمگون افزایش داد. در مجموع، یافتههای این پژوهش بیانگر آن است که استفاده از چارچوب پیشنهادی میتواند بهعنوان یک ابزار پشتیبان مؤثر در فرآیند غربالگری بالینی و تصمیمگیری درمانی مورد استفاده قرار گیرد و گامی مؤثر در جهت پیوند فناوریهای هوشمند با نیازهای عملی حوزه سلامت چشم باشد.
Diabetic retinopathy is one of the most prevalent and serious chronic complications of diabetes mellitus and may lead to progressive vision impairment and irreversible blindness if not diagnosed early. Accurate detection and grading of disease severity, particularly in mild and advanced stages, are essential for effective clinical management and timely intervention. Nevertheless, the performance of intelligent diagnostic systems is often limited by challenges such as data imbalance and insufficient samples in certain severity classes.This study proposes a machine learning–based framework to improve the detection and severity classification of diabetic retinopathy using retinal fundus images. Initially, preprocessing techniques including normalization and contrast limited adaptive histogram equalization applied to the green channel were employed to enhance diagnostically significant features. To address data imbalance, data augmentation methods were applied to the training dataset. Multiple machine learning classifiers were then evaluated, and their performances were comparatively analyzed.The experimental results demonstrate that the combination of targeted preprocessing and data augmentation significantly improves classification accuracy, particularly for underrepresented classes. Additionally, the proposed approach enhances model robustness when handling heterogeneous retinal image data. Overall, the findings suggest that the presented framework can serve as an effective decision-support tool for clinical screening and treatment planning, contributing to the integration of intelligent technologies into practical ophthalmic healthcare applications.
[1] V. Gulshan et al., “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs,” JAMA, vol. 316, no. 22, p. 2402, Dec. 2016, doi: 10.1001/jama.2016.17216.
[2] D. S. W. Ting et al., “Development and Validation of a Deep Learning System for Diabetic Retinopathy and Related Eye Diseases Using Retinal Images From Multiethnic Populations With Diabetes,” JAMA, vol. 318, no. 22, p. 2211, Dec. 2017, doi: 10.1001/jama.2017.18152.
[3] M. D. Abràmoff, P. T. Lavin, M. Birch, N. Shah, and J. C. Folk, “Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices,” NPJ Digit Med, vol. 1, no. 1, p. 39, Aug. 2018, doi: 10.1038/s41746-018-0040-6.
[4] NHS England, “Diabetic eye screening programme: standards,” NHS England.
[5] D. S. W. Ting, Y. Liu, P. Burlina, X. Xu, N. M. Bressler, and T. Y. Wong, “AI for medical imaging goes deep,” Nat Med, vol. 24, no. 5, pp. 539–540, May 2018, doi: 10.1038/s41591-018-0029-3.
[6] Kaggle, “Blindness-detection.”
[7] R. Gargeya and T. Leng, “Automated Identification of Diabetic Retinopathy Using Deep Learning,” Ophthalmology, vol. 124, no. 7, pp. 962–969, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.ophtha.2017.02.008.
[8] L. Dai et al., “A deep learning system for predicting time to progression of diabetic retinopathy,” Nat Med, vol. 30, no. 2, pp. 584–594, Feb. 2024, doi: 10.1038/s41591-023-02702-z.
[9] V. Y. Wang, M.-T. Lo, T.-C. Chen, C.-H. Huang, A. Huang, and P.-C. Wang, “A deep learning-based ADRPPA algorithm for the prediction of diabetic retinopathy progression,” Sci Rep, vol. 14, no. 1, p. 31772, Dec. 2024, doi: 10.1038/s41598-024-82884-9.
[10] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J Big Data, vol. 6, no. 1, p. 60, Dec. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[11] M. Buda, A. Maki, and M. A. Mazurowski, “A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks,” Neural Networks, vol. 106, pp. 249–259, Oct. 2018, doi: 10.1016/j.neunet.2018.07.011.
[12] P. Costa et al., “End-to-End Adversarial Retinal Image Synthesis,” IEEE Trans Med Imaging, vol. 37, no. 3, pp. 781–791, Mar. 2018, doi: 10.1109/TMI.2017.2759102.
[13] A. Jungo, O. Scheidegger, M. Reyes, and F. Balsiger, “pymia: A Python package for data handling and evaluation in deep learning-based medical image analysis,” Comput Methods Programs Biomed, vol. 198, p. 105796, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105796.
[14] V. K. R. Poranki and B. S. Rao, “DRG-Net: Diabetic Retinopathy Grading Network using Graph Learning with Extreme Gradient Boosting Classifier,” Informatica, vol. 48, no. 2, May 2024, doi: 10.31449/inf.v48i2.5078.
[15] N. Shelke, R. Somkunwar, A. Pimpalkar, S. Maurya, and S. Chhabria, “Ensemble EfficientNet: a novel technique for identification, classification and prediction of diabetic retinopathy,” Automatika, vol. 66, no. 3, pp. 543–558, Jul. 2025, doi: 10.1080/00051144.2025.2514884.
[16] T. Li, Y. Gao, K. Wang, S. Guo, H. Liu, and H. Kang, “Diagnostic assessment of deep learning algorithms for diabetic retinopathy screening,” Inf Sci (N Y), vol. 501, pp. 511–522, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.011.
[17] B. Ramasubramanian and S. Selvaperumal, “A comprehensive review on various preprocessing methods in detecting diabetic retinopathy,” in 2016 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), IEEE, Apr. 2016, pp. 0642–0646. doi: 10.1109/ICCSP.2016.7754220.
[18] M. Alshahrani, M. Al-Jabbar, E. M. Senan, I. A. Ahmed, and J. A. M. Saif, “Hybrid Methods for Fundus Image Analysis for Diagnosis of Diabetic Retinopathy Development Stages Based on Fusion Features,” Diagnostics, vol. 13, no. 17, p. 2783, Aug. 2023, doi: 10.3390/diagnostics13172783.
[19] C. Mohanty et al., “Using Deep Learning Architectures for Detection and Classification of Diabetic Retinopathy,” Sensors, vol. 23, no. 12, p. 5726, Jun. 2023, doi: 10.3390/s23125726.
[20] T. R. Gadekallu, N. Khare, S. Bhattacharya, S. Singh, P. K. R. Maddikunta, and G. Srivastava, “Deep neural networks to predict diabetic retinopathy,” J Ambient Intell Humaniz Comput, vol. 14, no. 5, pp. 5407–5420, May 2023, doi: 10.1007/s12652-020-01963-7.
[21] G. Alwakid, W. Gouda, and M. Humayun, “Deep Learning-Based Prediction of Diabetic Retinopathy Using CLAHE and ESRGAN for Enhancement,” Healthcare, vol. 11, no. 6, p. 863, Mar. 2023, doi: 10.3390/healthcare11060863.
[22] S. Venkatesan, G. Sundaramali, R. Velu, and N. Dilip Raja, “Evaluation of lead time for contour and roundness measuring equipment,” Mater Today Proc, vol. 46, pp. 7115–7118, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.372.
[23] Retina images to detect diabetic retinopathy, “Retina images to detect diabetic retinopathy,” Kaggle. Accessed: Dec. 12, 2025. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/sovitrath/diabetic-retinopathy-224x224-2019-data
[24] A. Bilal, L. Zhu, A. Deng, H. Lu, and N. Wu, “AI-Based Automatic Detection and Classification of Diabetic Retinopathy Using U-Net and Deep Learning,” Symmetry (Basel), vol. 14, no. 7, p. 1427, Jul. 2022, doi: 10.3390/sym14071427.
