Lens implantation has become easier than before due to the studies that conducted to
avoid complications when and after the implantation operation,the most inevitable
approach to avoid the risk of ICL implantation and overcome the complications is to
accomplish the best possible separation between the back ICL surface and the
anterior crystalline lens pole which it is called in the terminology of ophthalmology
the vault. Recently, machine learning technique is broadly employed in research
especially in medical images due to the ability to analyze the data and also using
intelligent methods in order to make a suitable decision which assists physicians in
the interpretation the images. in this thesis, the machine learning algorithms have
been exploited in order to evaluate the postoperative patient eye status, in particular,
through building a system with two split phases, feature extraction, and
classification. Edge histogram descriptor (EHD) and color layout descriptor (CLD)
used for extract the features from the images, whilst, Naïve Bayes and decision tree
classifier used for classification, on the other hand, a Hidden Markov Model has
employed for diagnoses the Post-Operative eye patient stats via using 3-States after
obtaining and mining the characteristics of the input images using singular
decomposition value, finally, the precision of the system has calculated for each
model.İmplantasyon operasyonu esnasında ve sonrasında meydana gelebilecek
komplikasyonları önlemek amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar sayesinde, lens
implantasyonu eskiye göre daha kolay yapılmaktadır. Burada ICL implantasyonunda
risklerden kaçınmak ve komplikasyonların önüne geçebilmek için en önemli
yaklaşım arka ICL yüzeyi ile göz bilim terminolojisinde kubbe adı verilen ön kristal
lens arasında mümkün olan en iyi ayrımı elde etmektir. Son zamanlarda, görüntü
yorumlama konusunda hekimlere yardımcı olacak uygun bir karar verebilmek için
veri analizi yapma ve akıllı yöntemler kullanabilme kabiliyetinden dolayı makine
öğrenimi tekniği bilhassa tıbbi görüntüleme olmak üzere bilimsel araştırmalarda
sıklıkla kullanılır hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, özellik çıkarma ve
sınıflandırma olmak üzere iki farklı evreden oluşan bir sistem inşa edilerek hastanın
ameliyat sonrası göz durumunun değerlendirilmesi amacıyla makine öğrenimi
algoritmaları kullanılmıştır. Görüntülerden özelliklerin çıkarılması için kenar
histogramı belirticisi (EHD) ve renk dağılımı belirticisi (CLD) kullanılmış olup
sınıflandırma için Naïve Bayes ve karar şeması sınıflandırması kullanılmıştır. Diğer
yandan, ameliyat sonrası göz istatistiklerinin teşhisi için tekil değer ayrışımı
kullanılarak girdi görüntülerinin özellikleri elde edildikten sonra Saklı Markov
Modeli kullanılmış ve son olarak her bir model için sistemin hassasiyet düzeyi
hesaplanmıştır
