Geri Dön

Birinci servikal vertebranın antropometrik ölçümleri ile makine öğrenme algoritmaları kullanılarak cinsiyet tayını üzerine bir çalışma

A study on gender determination with machine learning algorithms by making anthropometric measurements of the first cervical vertebra

PDF İndir

  1. Tez No: 666097
  2. Yazar: MENŞURE ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KAMİL TURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Anatomi, Anatomy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmanın popülasyonunu Karabük Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesine herhangi bir sebeple başvuran ve Bilgisayarlı Tomografi çekilen 100 erkek ve 100 kadın birey oluşturmaktadır. Bu çalışmada atlas vertebraya ait 18 parametrenin (arcus anterior atlantis açısı, arcus posterior atlantis açısı (angAPA) , atlas vertebra ön arka uzunluğu , foramen (for.) vertebra ön arka uzunluğu, arcus anterior atlantis ön arka uzunluğu, arcus posterior atlantis ön arka uzunluğu, sol processus (proc.) transversus genişliği (lenPTS), sağ proc. transversus genişliği, atlas vertebra genişliği (lenAV), sol for. transversarium ön arka uzunluğu, sol for. transversarium genişliği, sağ for. transversarium genişliği (lenFTD), sağ for. transversarium ön arka uzunluğu, tuberculum anterior ile sağ proc. transversus arası uzaklık, tuberculum anterior ile sol proc. transversus arası uzaklık, tuberculum posterior ile sol proc. transversus arası uzaklık, tuberculum posterior ile sağ proc. transversus arası uzaklık (lenTP_PTD), for. transversariumlar arası uzaklık ölçümleri yapıldı. Ölçüm sonuçları 13 tane makine öğrenmesi algoritmalarında (Karar Ağacı, Rastgele Orman, Exra Ağaçlar Sınıflandırması, Gradyan Ağacı güçlendirme, Gaussian Naive Bayes, Gauss süreçleri sınıflandırması, K-en yakın komşu, destek vektör makineleri , ADA Boost Sınıflandırması, Doğrusal Diskrimant Analizi, Karesel Diskriminant Analizi) ayrı ayrı hesaplandı. Bulgu olarak tüm parametrelerde 0.86-0.89 arasında değişen doğruluk başarısı elde edildi. En yüksek başarı 0.89 ile GNB algoritmasında angAPA, lenPTS, lenAV, lenFTD, lenTP_PTD parametreleri ile elde edildi. Bu çalışma sonucunda; atlas vertebradan makine öğrenme algoritmaları kullanarak yapılan cinsiyet tahmin başarısı 0.86-0.89 olup, atlas vertebranın cinsiyet tahmini için uygun bir kemik olduğu ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

The population of this study consists of 100 men and 100 women who applied to Karabük University Training and Research Hospital for any reason and underwent Computerized Tomography. In this study, 18 parameters belonging to the atlas vertebra (anterior arch of atlas angle, posterior arch of atlas angle (angAPA), atlas vertebra anterior posterior length, vertebral foramen (for.) anterior posterior length, anterior arch of atlas anterior posterior length , posterior arch of atlas anterior posterior length, left transverse process (proc.) of vertebra width (lenPTS), right transverse proc. of vertebra width, atlas vertebra width (lenAV), left transverse for. of cervical vertebra anterior posterior length, left transverse for. of cervical vertebra width, right transverse for. of cervical vertebra width (lenFTD), right transverse for. of cervical vertebra anterior posterior length, distance between anterior tubercle and right transverse proc. of cervical vertebra, distance between anterior tubercle and left transverse proc. of vertebra, the distance between the posterior tubercle and the left transverse proc. of vertebra, the distance between the posterior tubercle and the right transverse proc. of vertebra (lenTP_PTD), and the distance between transverse for. of cervical vertebra were measured. The measurement results are based on 13 machine learning algorithms (Decision Tree, Random Forest, Exra Trees Classification, Gradient Boosting Classification , Gaussian Naive Bayes, Gaussian Processes Classification, K- Nearest neighbor , Support Vector Machines, ADA Boost Classification, Linear Discrimant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis) were calculated separately. As a finding, accuracy success ranging from 0.86-0.89 was obtained for all parameters. The highest success was obtained with the parameters angAPA, lenPTS, lenAV, lenFTD, lenTP_PTD in GNB algorithm with 0.89. As a result of this study; the achievement of sex prediction using machine learning algorithms from the atlas vertebra was 0.86-0.89, and it was revealed that the atlas vertebra was a suitable bone for gender prediction.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    310012

    Birinci servikal vertebranın cerrahi anatomisi: Kadavra çalışması

    Surgical anatomy of the first cervical vertebra: A cadaveric study

    ZEKİ DAĞLIOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    NöroşirürjiTrakya Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CUMHUR KILINÇER

  2. Tez No

    281600

    Sulkus arteria vertebralis varyasyonları ve klinik bulgular ile korelasyonu

    Variations of sulcus arteria vertebralis and correlation with clinical symptoms

    FİKRET CANDAN ERKMEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Radyoloji ve Nükleer TıpSüleyman Demirel Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM ÇETİN

  3. Tez No

    685780

    Uyanık entübasyonda videolaringoskopi ve fibreoptik bronkoskopinin servikal cerrahide karşılaştırılması

    Comparison of awake intubation with videolaryngoscopy and fiberoptic bronchoscopy in cervical surgery

    FATİH SAĞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Anestezi ve ReanimasyonTrakya Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP HEKİMOĞLU ŞAHİN

  4. Tez No

    895253

    Kranioservikal stabilizasyon ve kranioservikal ölçümler

    Craniocervical stabilization and craniocervicalmeasurements

    NURULLAH KÖSMENE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Nöroşirürjiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN KAMİL SUCU

  5. Tez No

    271795

    Birinci Servikal Vertebrada Foramen Transversarium'lar arası mesafeden cinsiyet tayininin radyo-anatomik olarak incelenmesi

    Radio-anatomical examination of sex determination between the distance of Transverse Foramens at First Cervical Vertebra

    SEDA SERTEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    AnatomiAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARİFOĞLU

Geri Dön