Humerus'un distal ucundan elde edilen parametrelerle makine öğrenme algoritmaları kullanılarak cinsiyet tahmini
Sex prediction using machine learning algorithms with parameters obtained from the distal end of the Humerus
- Tez No: 895995
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZÜLAL ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Anatomi, Anatomy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Anatomi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Patlama, savaş, uçak kazaları gibi olaylardan sonra kimliklendirme çalışmalarında yumuşak doku kaybı ve vücut bütünlüğü deforme olduğu için kimlik tespiti yapabilmek güçtür. Bu gibi durumlarda ilk olarak cinsiyet tayini yapılması olası kimlikleri %50 oranında azaltmaktadır. Bu çalışma humerus distal ucundan elde edilen veriler ile makine öğrenme algoritmaları kullanılarak güvenilir ve yüksek doğrulukta cinsiyet tahmini oranı elde etmek amacıyla yapıldı. Çalışma İzmir Bakırçay Üniversitesi Çiğli Eğitim ve Araştırma Hastanesi'ne çeşitli sebepler ile başvuran 18-65 yaş aralığındaki 155 kadın, 155 erkek bireye ait Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi görüntüleri üzerinden gerçekleştirildi. Görüntüler üzerinden epikondiller arası genişlik (EAG), eklem yüzeyi genişliği (EYG), fossa olecrani genişliği (FOG), fossa radialis genişliği (FRG), fossa coronoidea genişliği (FCG), capitulum humeri genişliği (CHG), trochlea humeri genişliği (THG), fossa radialis derinliği (FRD), fossa coronoidea derinliği (FCD), capitulum humeri uzunluğu (CHU), trochlea humeri'nin uzunluğu (THU), fossa olecrani'nin proksimal kenarı ile trochlea humeri'nin en proksimal noktası arasındaki mesafe (OPTP), trochlea humeri'nin en distal noktaları arasındaki mesafe (TDD) şeklinde belirlenen parametrelerin ölçümleri gerçekleştirildi. Excel dosyasına aktarılan bu veriler makine öğrenmenin giriş katmanını oluşturdu, çıkış katmanı ise cinsiyet olarak belirlendi. Çalışmamız sonucunda makine öğrenme algoritmaları kullanılarak %87-97 arasında doğruluk elde edildi. Günümüz teknolojilerine ayak uydurarak yapay zekânın çalışmaya dahil edilmesi ile bu çalışmanın gelecekte yapılacak olan çalışmalara yol göstereceği kanaatindeyiz.
Özet (Çeviri)
After incidents such as explosions, war, airplane crashes, etc., identification is difficult due to soft tissue loss and deformed body integrity. In such cases, first sex determination reduces the possible identifications by 50%. This study was conducted to obtain a reliable and highly accurate gender prediction rate using machine learning algorithms with data obtained from the distal end of the humerus. The study was performed on Computed Tomography angiography images of 155 female and 155 male individuals aged 18-65 years who were admitted to İzmir Bakırçay University Çiğli Training and Research Hospital for various reasons. Inter-epicondylar width (IEW), articular surface width (ASW), fossa olecrani width (FOW), fossa radialis width (FRW), fossa coronoidea width (FCW), capitulum humeri width (CHW), trochlea humeri width (THW), fossa radialis depth (FRD), fossa coronoidea depth (FCD), The following parameters were measured: length of the capitulum humeri (CHL), length of the trochlea humeri (THL), distance between the proximal edge of the fossa olecrani and the most proximal point of the trochlea humeri (OPTP), distance between the most distal points of the trochlea humeri (TDD). These data transferred to an Excel file formed the input layer of machine learning, and the output layer was determined as gender. As a result of our study, 87-97% accuracy was achieved using machine learning algorithms. We believe that this study will guide future studies with the inclusion of artificial intelligence in the study by keeping up with today's technologies.
Benzer Tezler
- Humerus distal ucu morfometrik analizi
The morphometric analyzis of distal humerus
BEYZA NUR CAYMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Anatomiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜBRA ERDOĞAN
- Sulcus interbercularis morfolojisinin Musculus Biceps Brachii Caput Longum stabilitesine etkisi
Effect of sulcus intertubercularis morphology on Musculus Biceps Brachii Caput Longum stability
EREN KURŞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Anatomiİstanbul Medipol ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ATASEVER
PROF. DR. TUĞRUL ÖRMECİ
- Ördekte iskelet sistemi
The system of skeleton in ducks
AYSUN ÇEVİK DEMİRKAN
Doktora
Türkçe
2002
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. R. MERİH HAZIROĞLU
- Humerus'un morfometrik ölçümleri ve torsiyon açısının cinsler arası karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Morphometric measurements of the humerus and investigation of torsion angle in sex -related differences
AYFER METİN TELLİOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
AnatomiAdnan Menderes ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SACİDE KARAKAŞ
- Kedilerde dirsek ekleminin travmatik lezyonlarının klinik ve radyolojik değerlendirilmesi
Clinical and radiological evaluation of traumatic injuries of elbow joint in cats
ENGİN ALEV ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiCerrahi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET SAĞLAM