Görüntü işleme ile kan lekesi model analizinde darbe noktası tespiti
Image processing-based determination of the angle of origin in bloodstain pattern analysis
- Tez No: 1022888
- Danışmanlar: PROF. DR. AYLİN YALÇIN SARIBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Bağımlılık ve Adli Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kan lekesi model analizi, olay yerinde meydana gelen olayların bilimsel olarak yorumlanmasında önemli bir yere sahip olan bir adli bilim disiplinidir. Bu çalışmanın amacı, olay yerlerinden elde edilen kan lekelerinin görüntü işleme yöntemleriyle analiz edilmesi ve bu analizler sonucunda darbe noktasını tespit edebilen bir yazılım sisteminin geliştirilmesidir. Geliştirilen yazılımda eliptik kan lekelerinin doğrulanması için iki farklı yaklaşım karşılaştırılmıştır. İlk yaklaşımda manuel olarak belirlenen eşik değerleri kullanılırken, ikinci yaklaşım öznitelik tabanlı makine öğrenmesi yöntemine dayanmaktadır. Yazılım Python programlama dili ile geliştirilmiş ve kullanıcı etkileşimini sağlayan bir arayüz tasarlanmıştır. Sistemin geliştirilmesi ve performansının değerlendirilmesi amacıyla kontrollü deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde kan kaynağını simüle etmek için inek kanı emdirilmiş sünger, darbe aracı olarak ise ateşli silah kullanılmıştır. Tekli ve çoklu atış senaryoları uygulanarak yazılımın farklı koşullar altındaki başarısı incelenmiştir. Uygulama yalnızca yüklenen görüntülerin gerçek boyut bilgisini gerektirmekte ve başka bir giriş verisine ihtiyaç duymamaktadır. Analiz sonucunda elde edilen darbe noktası koordinatları referans değerlerle karşılaştırılarak hata miktarı ve sistem performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesine dayalı yaklaşımın kural tabanlı yaklaşıma göre daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, her iki yöntemde de özellikle z ekseninde hata oranlarının daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Çalışma, kan lekesi model analizine yönelik yerli ve dijital bir çözüm sunarak adli bilimler literatürüne ve uygulamalarına katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Bloodstain pattern analysis is a branch of forensic science that plays an important role in the scientific interpretation of events occurring at crime scenes. The aim of this study is to develop a software system capable of analyzing bloodstains obtained from crime scenes through image processing techniques and determining the area of origin of the blood source. Two different approaches were compared for the validation of elliptical bloodstains in the developed software. The first approach relied on manually defined threshold values, whereas the second approach was based on featurebased machine learning methods. The software was developed in Python, and a graphical user interface was designed to facilitate user interaction. Controlled experiments were conducted to develop and evaluate the performance of the system. A sponge soaked with bovine blood was used to simulate the blood source, and a firearm was selected as the impact mechanism. Single and multipleshot scenarios were performed to assess the software under different conditions. The application requires only the realworld dimensions of the uploaded image and does not depend on additional input data. The calculated coordinates of the area of origin were compared with reference values to determine error rates and evaluate system performance. The findings demonstrated that the machine learning–based approach outperformed the rulebased approach. However, both methods produced higher error rates, particularly along the z axis. The study presents a digital solution for bloodstain pattern analysis and contributes to forensic science research and practice.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme ve numerik modelleme ile kan lekesi model analizi
Bloodstain pattern analysis with image processing and numerical modeling
FATMA NİDA OCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Adli TıpÜsküdar ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN YALÇIN SARIBEY
- Kan pıhtılaşmasının görüntü işleme ile haritalandırlması
Mapping of blood coagulation via image processing method
BURAK ONAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET İLYAS BAYINDIR
- Retinadaki kan damarlarının jeodezik yöntemler kullanılarak görüntü işleme ile tespit edilmesi
Retinal blood vessel segmentation via geodesic methods in image processing
MEHMET NERGİZ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKIN
- Matlab gereçleri ile kan hücrelerinin tanılanması
Identification of blood cell using Matlab tools
ÖMER KASIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
HematolojiMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
- Retinal fundus görüntülerde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması
Extraction of blood vessels with pixel based classification methods in retinal fundus images
ZAFER YAVUZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE