On sekiz yaş ve altı çocuklarda yapay zeka kullanılarak kemik yaşı tespitinin greulich-pyle ve tanner-whitehouse yöntemleriyle karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of bone age detection using artificial intelligence in children eighteen years and under with the greulich-pyle and tanner-whitehouse methods
- Tez No: 919555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESİN AKGÜL KALKAN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Adli Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Ülkemizde kemik yaşı tespitinde en sık, Greulich-Pyle (GP) ve Tanner-Whitehouse (TW) yöntemleri kullanılmaktadır. Son yıllarda yaş tespitinde yapay zekanın (YZ) kullanılabilirliği tartışılmaktadır. Bu araştırmanın amacı, 18 yaş ve altı çocuklarda YZ ile kemik yaşı tespitinin GP ve TW yöntemleriyle karşılaştırmalı analizini yapmaktır. Gereç ve yöntem: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi (ÇOMÜ) Hastanesi'nde çekilen 18 yaş ve altı bireylerin sol el bileği grafileri geriye dönük analiz edilmiştir. Kemik yaşı tespiti, bir adli tıp ve bir radyoloji asistanı tarafından yapılmıştır. Değerlendirmecilerin, GP ve TW3 yöntemleri ile elde ettiği veriler analiz edilmek üzere kaydedilmiştir. Yapay zeka modeli, ÇOMÜ Bilgisayar Mühendisliği uzmanlarının desteğiyle, ÇOMÜ ve Kuzey Amerika Radyoloji Derneği (RSNA) veri setleriyle eğitilmiştir. Bulgular: TW3 yöntemi, GP'ye göre 2,5 kat daha uzun sürmüştür (p<0.001). En yüksek hata oranı GP yöntemiyle erkeklerde (MAE=14,40 ay), en düşük hata oranı ise TW3 yöntemiyle kadınlarda (MAE=9,84 ay) tespit edilmiştir. Değerlendiriciler arasındaki uyum mükemmel düzeyde bulunmuştur. YZ destekli modeller arasında VGG-16 mimarisi geliştirilmiş modelin, RSNA ve ÇOMÜ veri setleriyle eğitilerek en düşük hata oranı (MAE=12,04 ay) elde edilmiştir. Bu bulgular YZ'nin yok sayılabilecek işlem süreleri ve kabul edilebilir hata oranları ile adli tıp uygulamalarında yardımcı bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Sonuç: Değerlendirmeciler arası mükemmel uyum yöntemlerin bireysel farklılıklardan önemli derecede etkilenmediğini göstermektedir. GP yöntemi 0-4 yaş arası kronolojik yaşla daha uyumlu sonuçlar verirken, 12-16 yaş grubunda TW3 yöntemi daha düşük hata oranları sunmuştur. Bu araştırma sonuçlarına göre; YZ'nin hata oranlarını düşürebileceğini, değerlendirme süreçlerini hızlandırabileceğini ve yardımcı yöntem olarak kullanılması önermektedir.
Özet (Çeviri)
Aim: The most commonly used bone age determination methods in Türkiye are the Greulich-Pyle (GP) and Tanner-Whitehouse (TW) methods. This thesis aims to analyze the advantages and disadvantages of the GP and TW3 methods by comparing the data obtained from these methods with the data obtained using AI-supported software. Material/Method: X-ray images of the left wrist of individuals aged 18 and under, taken at Canakkale Onsekiz Mart Univercity (COMU) Hospital, were retrospectively analyzed. Bone age determination was performed by a forensic medicine and a radiology research assistants. The data obtained by the raters using the GP and TW3 methods were recorded for analysis. The AI model was trained using the COMU and Radiological Society of North America (RSNA) datasets with the support of the experts from the COMU Department of Computer Engineering. Results: The TW3 method took 2.5 times longer than GP (p<0.001). The highest mean absolute error (MAE) was found with the GP method for males (MAE=14.40 months), and the lowest error rate was found with the TW3 method for females (MAE=9.84 months). The inter-rater agreement was found to be excellent. Among all AI-supported models, model based VGG-16 architecture which trained with RSNA and COMU datasets, achieved the lowest error rate (MAE=12.04 months). These findings suggest that AI can be used as an auxiliary method in forensic medicine applications with negligible processing times and acceptable error rates. Conclusion: The excellent inter-rater agreement indicates that individual differences do not significantly affect the methods. The GP method provided more consistent results with chronological age for the 0-4 age group, while the TW3 method showed lower error rates for the 12-16 age group. This study suggests that AI can reduce error rates, accelerate processes, and be used as an auxiliary method.
Benzer Tezler
- Çocuklarda kara ve yüzme-bankı antrenmanlarının yüzme performansı parametreleri üzerindeki etkileri
Effects of dry-land and swim-bench training on swimming performance parameters in children
KERİM ÜNAL ARDUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
SporTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KİLİT
- Giresun ili fındık işletmelerinde çocuk işçiliği
Child labour in hazelnut plants in the province of Giresun
MERVE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ SAYIN
- Otizm spektrum bozukluğuna (OSB) yönelik toplumsal tutumlar ölçeği'nin Türkçe uyarlaması ve öğretmenlerin OSB'ye yönelik tutumlarının değerlendirilmesi
Adapting the scale of attitudes towards autism spectrum disorders (ASD) for Turkish and evaluating the attitudes towards ASD of teachers
SELMA BATUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDAN AYDIN
- Dikdörtgen kesitli tübüler uzay kafes kirişlerin elastik ve elastik-plastik analizi
Elastic and elastic-plastic analysis of tubular rectangular space trusses
MUHAMMET ZEKİ ÖZYURT
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU