Geri Dön

Cinsiyet ve boy uzunluğu ile clavicula morfometrisi arasındaki ilişkinin incelenmesi: Popülasyon tabanlı bir multidedektör bilgisayarlı tomografi çalışması

An investigation of the relationship between gender and height tallness and clavicula morphometry: A population-based multidedector computed tomography study

PDF İndir

  1. Tez No: 988668
  2. Yazar: AZADA SEYIDOVA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZÜLAL EKİNCİOĞLU ÖNER, DOÇ. DR. MAHMUT ÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Anatomi, Anatomy
  6. Anahtar Kelimeler: Clavicula, Makine Öğrenme Algoritmaları, Multidedektör Bilgisayarlı tomografi, Cinsiyet Tahmini, Boy Tahmini, Clavicle, Machine Learning Algorithms, Multidetector Computed Tomography, Sex Estimation, Height Estimation
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İzmir Bakırçay Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Cinsiyet tahmini, antropoloji ve adli bilimlerde bireylerin kimlik tespiti için önemli yer tutmaktadır. Clavicula kemik yapısı ve şekli açısından cinsel dimorfizm gösteren bir kemiktir. Bu nedenle cinsiyet tahminine yönelik çalışmalarda tercih edilmektedir. Aynı zamanda clavicula ile boy uzunluğu arasında anlamlı ilişki vardır. Bu özelliği sayesinde adli ve antropolojik analizlerde boy tahmini için kullanılır. Bu çalışmanın amacı Türk Popülasyonunda, Multidedektör Bilgisayarlı Tomografi (MDBT) görüntülerinden elde edilen clavicula morfometrisine ait parametrelerle makine öğrenme (ML) algoritmaları kullanarak cinsiyet ve boy tahmini yapmaktır. Çalışma 25-70 yaş aralığındaki 206 kadın ile 253 erkek bireye ait sağ ve sol clavicula'nın MDBT görüntüleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Görüntüler İzmir Bakırçay Üniversitesi Çiğli Eğitim ve Araştırma Hastanesi Radyoloji Bölümü PACS arşiv sisteminden prospektif olarak elde edildi. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) formatındaki görüntüler kişisel bilgisayara aktarıldı. Daha sonra RadiAnt DICOM Wiewer (2025.1) programı ve programın ölçüm konsolu kullanılarak; extremitas sternalis genişliği (SG), extremitas acromialis genişliği (AG), corpus'un orta kısmının genişliği (CG), ön eğim uzunluğu (ÖEU) ve arka eğim uzunluğu (AEU) şeklinde 5 parametrenin ölçümü gerçekleştirildi. Veriler, ML algoritmalarından: Lojistik Regresyon (LR), Karar Ağacı (KA), Ekstra Ağaçlar Sınıflandırması (EAS), Rastgele Orman Sınıflandırması (RO), Doğrusal Diskriminant Analizi (DDA), Kuadratik Diskriminant Analiz (KDA), Gaussian Naive Bayes Sınıflandırması (GNB) ve K-en Yakın Komşular Regresyonu (k-EYKA) ile çözümlenmiştir. Yaptığımız çalışma sonucunda, tüm ölçüm parametrelerinin cinsiyete göre istatistiksel olarak anlamlı fark gösterdiği tespit edildi (p<0.05). ML algoritmaları ile yapılan analizde ise GNB algoritması kullanılarak en yüksek doğruluk oranı %87 olarak elde edildi. RO algoritmasının SHapley Additive ExPlanations (SHAP) çözümleyicisi parametrelerin genel sonuca etkisini analiz etmek için kullanıldı. AEUsol parametresinin en belirleyici, SGsol parametresinin ise en düşük etkiye sahip olduğu tespit edildi. Yaş, boy ve kilo parametreleri analiz dışı bırakıldığında ise en yüksek doğruluk oranı DDA algoritmasında %85 olarak bulundu. Tüm parametreler, cinsiyet, yaş, kilo da dahil edilerek ML algoritmaları ile boy tahmini yapıldı. En yüksek doğruluk oranı DDA ve LR algoritmalarında %47 tespit edildi. MDBT görüntüleri üzerinden clavicula'dan elde edilen parametreler ile yapılan ML algoritmaları sonucunda cinsiyet tahmininde yüksek doğruluk oranları elde edildiğini, boy tahmininde ise ortalama sonuçlar elde edildiğini tespit ettik. Clavicula ile cinsiyet tahmininin mümkün olduğunu ayrıca adli bilimler, antropoloji ve anatomi alanlarında yeni çalışmalara zemin hazırlayacağını düşünmekteyiz. ML algoritması gibi yenilikçi ve güvenilir yöntemle yaptığımız çalışmanın, literatüre yeni bir bakış açısı sağlayacağı kanaatindeyiz.

Özet (Çeviri)

Sex estimation plays a crucial role in individual identification in anthropology and forensic science. The clavicle exhibits sexual dimorphism in terms of bone structure and shape. Therefore, it is preferred in studies aimed at sex estimation. There is also a significant correlation between the clavicle and height. This characteristic makes it useful for estimating height in forensic and anthropological analyses. The aim of this study is to estimate gender and height using machine learning (ML) algorithms using clavicle morphometry parameters obtained from Multidetector Computed Tomography (MDCT) images in the Turkish population. The study was conducted using MDCT images of the right and left clavicles of 206 female and 253 male individuals aged 25-70. The images were prospectively obtained from the PACS archive system of the Department of Radiology, İzmir Bakırcay University Çigli Training and Research Hospital. The images, in Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) format, were transferred to a personal computer. Five parameters were then measured using the RadiAnt DICOM Viewer (2025.1) program and its measurement console: sternal extremity width (SW), acromial extremity width (AW), midhaft width (MW), anterior curvature length (ACL), and posterior curvature length (PCL). Data were analyzed using ML algorithms: Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Extra Trees Classification (ETC), Random Forest Classification (RF), Linear Discriminant Analysis (LDA), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Gaussian Naive Bayes Classification (GNB) and K-Nearest Neighbors Regression (k-NN). Our study found that all measurement parameters showed statistically significant differences by gender (p<0.05). In the analysis conducted with ML algorithms, the highest accuracy rate of 87% was achieved using the GNB algorithm. The RF algorithm's SHAP analyzer was used to analyze the effect of parameters on the overall result. The PCL parameter was found to have the most significant effect, while the SW parameter had the least impact. When age, height, and weight were excluded from the analysis, the highest accuracy rate was found to be 85% for the LDA algorithm, and this model also demonstrated successful classification rates. Height was estimated using ML algorithms, including all parameters, including sex, age, and weight; the accuracy was found to be 47% for the LDA and LR algorithms. We found that ML algorithms using parameters extracted from the clavicle using MDCT images yielded high accuracy rates in sex estimation and average height estimation. We believe that sex estimation using the clavicle is possible and will pave the way for new studies in forensic science, anthropology, and anatomy. We believe that our work, using an innovative and reliable method like the ML algorithm, will provide a new perspective to the literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    59930

    Deplasmanlı milli ligde oynayan basketbolcuların üst ekstremite morfolojik özellikleri, istemli maksimal hareket genişlikleri, izometrik kuvvet ve serbest atış arasındaki ilişkiler

    The Relationship among anthropometric measurements, range of motion, isometric strength and free throw in elite basketball players

    CENGİZ ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    SporÇukurova Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. BEHİCE YÜCEL

  2. Tez No

    583593

    Van ilinde Klavikula'nın BT'deki antropometrik ölçümlerden cinsiyet tayini

    Gender determination of clavicula from anthropometric measurements in CT in Van

    UĞUR DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Adli TıpVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT AŞIRDİZER

  3. Tez No

    326482

    Vena Jugularis İnterna kateterizasyon giriş noktasının ultrasonografik ve anatomik izdüşüm yöntemi açısından karşılaştırılması

    The comparison of Vena Jugularis İnterna catheterization's entry point by ultrasonographic and anatomic landmark methods

    CEREN GUNT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Anestezi ve ReanimasyonAnkara Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SACİDE DEMİRALP

  4. Tez No

    733441

    Değişik yöntemlerle derlenen (manuel, alet ve kamera desteği ile) ayak, ayakkabı ölçüleri ve adım uzunluğundan boy ve cinsiyet tahmini

    Height and gender prediction from foot size, shoe size and step length measurements collected by various methods (manual, with tool and camera support)

    MUAZZEZ ELÇİN ÖZKAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Adli TıpMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN BALCI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ETHEM SÜZEK

  5. Tez No

    443774

    Türk toplumunda lomber omurganın 3 boyutlu bilgisayarlı tomografi ile morfometrik analizinin cinsiyet, yaş ve boy ile korelasyonu

    Corelation of 3D computerized tomography morphometric analysis of lomber spine with gender, age and height in turkish population

    ALİ GÜLEÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Ortopedi ve TravmatolojiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. BURKAY KUTLUHAN KAÇIRA

Geri Dön