A smart algorithm to predict the post-operative parameters of Intra-Corneal lens

Abstract

İmplantasyon operasyonu esnasında ve sonrasında meydana gelebilecek komplikasyonlarıönlemek amacıyla gerçekleştirilen çalışmalar sayesinde, lens implantasyonu eskiye göre dahakolay yapılmaktadır. Burada ICL implantasyonunda risklerden kaçınmak vekomplikasyonların önüne geçebilmek için en önemli yaklaşım arka ICL yüzeyi ile göz bilimterminolojisinde kubbe adı verilen ön kristal lens arasında mümkün olan en iyi ayrımı eldeetmektir. Son zamanlarda, görüntü yorumlama konusunda hekimlere yardımcı olacak uygunbir karar verebilmek için veri analizi yapma ve akıllı yöntemler kullanabilme kabiliyetindendolayı makine öğrenimi tekniği bilhassa tıbbi görüntüleme olmak üzere bilimselaraştırmalarda sıklıkla kullanılır hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, özellik çıkarma vesınıflandırma olmak üzere iki farklı evreden oluşan bir sistem inşa edilerek hastanın ameliyatsonrası göz durumunun değerlendirilmesi amacıyla makine öğrenimi algoritmalarıkullanılmıştır. Görüntülerden özelliklerin çıkarılması için kenar histogramı belirticisi (EHD)ve renk dağılımı belirticisi (CLD) kullanılmış olup sınıflandırma için Naïve Bayes ve kararşeması sınıflandırması kullanılmıştır. Diğer yandan, ameliyat sonrası göz istatistiklerininteşhisi için tekil değer ayrışımı kullanılarak girdi görüntülerinin özellikleri elde edildiktensonra Saklı Markov Modeli kullanılmış ve son olarak her bir model için sistemin hassasiyetdüzeyi hesaplanmıştır.

.