Uveal melanom, being a widespread neoplasm in the eye, may cause vision defect, loss of the eye, even loss of life with the high level risk of metastasis. From past to the present there have been tried many treatment methods which are varying from enucleation at the end of treatment of the eye, to the medication with radiotherapy threatment in accordance with the status of the disease. Today, enucleation is the last way to apply, so radiotherapy occupies an important place. There is need for high-technology devices in radiotherapy treatment, the treatment is conducted sensitively with radioactive beam radiation. Some equipments used during operation like blepharostat and vacuum rings may lead some complications during operation and can make the patients have uncomfortable treatment. In this thesis, in order to eliminate the possible negative effects of therapy, we studied an algorithm which is for use in eye surgery, that can fix the therapy in accordance with the present instant state of iris and eyelids. This algorithm will be a real time system and will be based on the classification of the acquired image frames according to a learning algorithm. It is aimed that the speed of the algorithm is as close as possible to real time so that it can response instantly to any instant change in present eye state. The motivation of the study is based upon iris tracking, localization and blink detection which is now used frequently for human computer interface, fatique detector, face analysis topics. The principle of the study is based on the detection of eye state, i.e. open or closed, in varying lighting conditions by a linear classification on real-time video frames. In the study, iris is detected first, then some features which have low computational complexity and high classification performance are determined. Feature vectors are formed for bright and dark lighting conditions and these vectors were classified with linear discriminant analysis. We had successful results with chosen features and examined with cross validation method. There were no decremental effects of harder conditions.

Uveal melanom, erişkinlerde yaygın olarak görülen göz içi bir tümör tipi olmakla beraber, görme bozukluklarından göz kayıplarına hatta yüksek metastaz riski ile beraber yaşam kaybına sebep olabilmektedir. Geçmişten günümüze birçok tedavi yöntemi denenmekle birlikte hastalığın durumuna göre gözün tamamen çıkarılması ile sonuçlanabilmekte ya da radyoterapi tedavileriyle iyileştirilmesi sağlanabilmektedir. Günümüzde enükleasyon (organın çıkarılması) en son başvurulacak yol olarak görülmekte, bu noktada radyoterapi uygulamaları büyük önem kazanmaktadır. Radyoterapi tedavisinde yüksek teknolojili cihazlara gereksinim duyulmakta, radyoaktif ışımalarla göz tedavisi hassas bir biçimde yürütülmektedir. Operasyon sırasında kullanılan uyuşturma yöntemi, blefarosta ve vakum halkası gibi bazı ekipmanlar göz sağlığını riske atmakta, hastanın konforsuz bir tedavi geçirmesine sebep olabilmektedir. Bu tez çalışmasında, bahsedilen risklerin ve oluşabilecek olumsuz durumların önüne geçilebilmesi için göz operasyonlarında faydalanılmak üzere iris ve göz kapaklarının mevcut anlık durumlarına göre gözün uyuşturulmadan radyoterapi yapılabilmesini sağlayabilecek bir yöntem önerilmiştir. Bu algoritma, gerçek zamanlı bir sistem olup, çalışılmasında elde edilen görüntü örneklerinin bir öğrenme algoritması şemasına göre gözün açık veya kapalı olarak sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Göz kapalı iken radyoterapi kesilecektir ve sağlıklı dokuların radyoterapiye maruz kalması önlenecektir. Algoritmanın tepki hızının gerçeğe yakın olması, böylelikle gözün mevcut durumunun herhangi bir değişikliğine anlık tepki vermesi hedeflenmektedir. Çalışmanın motivasyonu son yıllarda revaçta olan ve insan-bilgisayar ara yüzü, yorgunluk detektörü, ifade analizi gibi çalışmalarda kullanılmaya başlanılan iris takibi, lokalizasyonu ve göz kırpma sezimi konularının temeline dayanmaktadır. Çalışmanın prensibi genel olarak değişken ortam koşullarında alınan gerçek zamanlı video görüntüsünün lineer sınıflandırma ile işlenerek gözün açık veya kapalı durumda olduğunun saptanmasına dayanmaktadır. Çalışmada, ilk olarak alınan görüntüler üzerinde önişlemler yapılmış, iris tespit edilmiştir. Sonraki adımda ayırıcı performansı yüksek olan ve aynı zamanda işlemsel karmaşıklığı az olan öznitelikler belirlenerek aydınlık ve karanlık şartlar altında olmak üzere açık ve kapalı göz için kullanılarak öznitelik vektörleri oluşturulmuştur. Bu öznitelik vektörleri lineer sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılmış ve sistemin sınıflandırma performansı değerlendirilmiştir. Sınıflandırma performansı en yüksek görülen üç öznitelik vektörü oluşan bir öznitelik uzayı üzerinde çalışılmış ve başarılı sınıflandırma sonuçlarına ulaşılmıştır. Sistem çapraz geçerlilik metoduyla test edilmiş ve sınanmıştır. Işıklandırma koşullarından bağımsız olarak sistemin hızlı ve hatasız olarak çalıştığı görülmüştür.