Machine learning techniques for prediction of human age based on teeth x-ray images
Diş röntgeni görüntülerine dayalı insan yaşının tahmini için makine öğrenmesi teknikleri
- Tez No: 831833
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SHAHRAM TAHERI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
İster yasal işlemlerde isterse arkeolojik araştırmalarda olsun, yaş tahmini, adli analizde önemli bir bileşendir. Adli odontolojideki mevcut yöntemler, tipik olarak diş röntgeni görüntülerinden ve bazen de malzeme kalıntılarından çok çeşitli morfometrik parametrelerin manuel ölçümlerine dayanmaktadır. Bu parametreler insan gelişimi sırasında belirli bir ilerlemeyi takip ederek mevcut yöntemlerin gençlerin yaşını kesin olarak tahmin etmesine izin verirken, yetişkinler ve yaşlılar için tahminin daha zor olduğu ortaya çıkıyor. Bu çalışmada, el yapımı öznitelik çıkarıcılar ve derin öğrenme gibi farklı makine öğrenimi yaklaşımlarının kronolojik yaş tahmini problemine uygulanabilirliğini araştıracağız. Sistemimizi literatürdeki panoramik diş röntgeni görüntülerinin halka açık veri kümelerinden biri üzerinde doğrulayacağız.
Özet (Çeviri)
Due to automation, the data processing may now be completed on time while retaining its integrity. Health care and medicine are hazardous professions, and even a single mistake can be fatal. Like any other machine, the human mind can wear out and make mistakes. Humans' attempts to increase their accuracy have resulted in medical practice changes brought on by advances in machine learning and artificial intelligence concepts. MATLAB is used with programming to determine an individual's age in medical research. In the forensic investigation process, gender bias is a crucial component to consider. However, further research is still needed to build an automated model based on deep learning that can identify a person's gender based on their teeth. Experimentation began by collecting a database of teeth images, divided into two groups: During training, 70% samples were used, and 30% samples were used during the testing phase. A wide range of metrics and criteria are used to assess the proposed method's efficiency for data segmentation and classification. The proposed method can correctly classify things according to the results. As a result, the proposed work is compared to similar approaches that have already been implemented. It illustrates that the recommended system led to better results.
Benzer Tezler
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile el ve yüz analizi tahminlemesi
Hand and face analysis prediction with machine learning methods
HÜSNEİREM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR
- Bölgesel ve sektörel dağılımları çerçevesinde iş kazalarının makine öğrenmesi kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of work accidents using machine learning within the framework of regional and sectoral distributions
ORÇUN NEFES
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU YILMAZ KAYA
- Evrişimli sinir ağları ile DNA görüntülerinde hasar tespiti yönteminin geliştirilmesi
Development of a damage detection method in DNA images using convolutional neural networks
ALİ AKTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ GÜNGÖR
- İnsan sesinden hibrit spektral özniteliklerle konuşmacı özelliklerinin tahmini
Prediction of speaker characteristics with hybrid spectral features from human voice
KAYA AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİF ALİ SADIK