Türk popülasyonunda makine öğrenme algoritmaları kullanılarak MDBT görüntüleri üzerinde Scapula'nın antropometrik ölçümleri ile cinsiyet tahmini
Sex estimation in turkish population by anthropometric measurements of Scapula on MDCT images using machine learning algorithms
- Tez No: 874776
- Danışmanlar: PROF. DR. AYNUR EMİNE ÇİÇEKCİBAŞI, DOÇ. DR. ZÜLAL ÖNER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Anatomi, Anatomy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Anatomi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Adli Tıp ve Adli Antropoloji Anabilim Dalı'nda cinsiyetin tespit edilmesi için yapılan çalışmalar çok önemlidir. Scapula yaşam boyunca çok az değişiklik gösterir ve tamamen kaslarla çevrili olmasından dolayı ölüm sonrasında aşındırıcı değişikliklere karşı dirençli bir kemiktir. Çalışmamızda Türk popülasyonuna ait Multidedektör bilgisayarlı tomografi (MDBT) görüntülerinden alınan parametrelerle makine öğrenme (ML) algoritmalarını kullanarak scapula'dan cinsiyet tahminini gerçekleştirmeyi amaçladık. Yöntem: Çalışma İzmir Bakırçay Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı arşivinde bulunan 2018-2022 yılları arasında MDBT çekilmiş, yaşları 20 ile 60 arasında 300 (150 kadın-150 erkek) hastanın görüntüleri retrospektif olarak taranarak değerlendirildi. 20 yaş altı ve 60 yaş üstü, bu bölgede daha önce travma geçiren, kemik ve eklem hastalıkları olan, omuz ve scapula çevresi cerrahi işlem geçiren hastalar çalışma dışı tutuldu. Scapula'ya ait MDBT görüntüleri üzerinden koronal ve sagital düzlemlerde 13 parametrenin (scapula'nın maksimum uzunluğu, scapula'nın maksimum genişliği, spina scapula uzunluğu, cavitas glenoidalis uzunluğu, cavitas glenoidalis genişliği, processus corocoideus - angulus inferior arası mesafe, acromion-angulus inferior arası mesafe, cavitas glenoidalis-angulus inferior arası mesafe, margo lateralis kalınlığı, fossa supraspinata'nın yüksekliği, fossa infraspinata'nın yüksekliği, acromion maksimum uzunluğu, acromion maksimum genişliği) ölçümü yapıldı. Ölçümler sonucu elde edilen veriler ML ile analiz edildi. Bulgular: Tüm parametrelerin median değerinin erkeklerde fazla olduğu tespit edildi. Parametrelerin cinsiyet açısından karşılaştırılmasında scapula üzerinde ölçülen tüm parametrelerin anlamlı bir farka sahip olduğu bulundu (p<0.05). ML modelleri kullanılarak cinsiyet açısından en yüksek doğruluk oranının Ekstra Ağaçlar Sınıflandırması ile %100 olduğunu; Karar Ağacı, Lojistik Regresyon, Gaussian Naive Bayes Sınıflandırması, Rastgele Orman, K- En Yakın Komşular Algoritması, Doğrusal Diskiriminant Analiz ve Kuadratik Diskriminant Analiz ile %97 doğruluk oranı olduğu tespit edildi. Rastgele Orman algoritmasının SHAP çözümleyicisi kullanılarak her bir parametrenin genel sonuca etkisi değerlendirildi ve fossa supraspinata'nın yükseklik parametresinin doğruluğa en büyük katkısı olduğu tespit edildi. Sonuç: Çalışma sonucu olarak; scapula morfometrisinin ML analizleri ile cinsiyet tayini gerçekleştirildiğinde, literatürde en güvenilir kemik olarak görülen pelvis morfometrisinden daha güvenilir ve daha doğru sonuçlar elde edilebileceği kanaatindeyiz. Çalışmamızın adli bilimlere ve literatüre büyük katkı sunacağını düşünüyoruz.
Özet (Çeviri)
Objective: Studies conducted in the Department of Forensic Medicine and Forensic Anthropology to determine gender are very important. The scapula changes little during life and is a bone that is resistant to erosive changes after death, as it is completely surrounded by muscles. In our study, we aimed to predict gender from the scapula using machine learning (ML) algorithms with parameters taken from Multidetector computed tomography (MDCT) images of the Turkish population. Methods: The study was evaluated retrospectively by scanning the images of 300 (150 female-150 male) patients between the ages of 20 and 60 who underwent MDCT between 2018 and 2022 in the archives of the Department of Radiology, Faculty of Medicine, İzmir Bakırçay University. Patients under the age of 20 and above the age of 60, who had previous trauma in this region, who had bone and joint diseases, and who had undergone surgical procedures around the shoulder and scapula were excluded from the study. On CT images of the scapula, 13 parameters (maximum length of scapula, maximum width of scapula, spina scapula length, cavitas glenoidalis length, cavitas glenoidalis width, distance between processus corocoideus - angulus inferior, distance between acromion - angulus inferior, distance between cavitas glenoidalis - angulus inferior, margin lateralis thickness, height of fossa supraspinata, height of fossa infraspinata, maximum length of acromion, maximum width of acromion) were measured in coronal and sagittal planes. The data obtained as a result of the measurements were analyzed with ML. Results: The median value of all parameters was found to be higher in males. When the parameters were compared in terms of gender, it was found that all parameters measured on the scapula had a significant difference (p<0.05). Using the ML models, the highest accuracy for sex was 100% with the Extra Trees Classification; an accuracy rate of 97% was determined by Decision Tree, Logistic Regression, Gaussian Naive Bayes Classification, Random Forest, K-Nearest Neighbors Algorithm, Linear Discriminant Analysis and Quadratic Discriminant Analysis. The effect of each parameter on the overall result was evaluated using the SHAP analyzer of the Random Forest algorithm and it was determined that the height parameter of fossa supraspinata had the greatest contribution to the accuracy. Conclusion: As a result of the study; We believe that more reliable and more accurate results can be obtained from pelvis morphometry, which is seen as the most reliable bone in the literature, when sex determination is performed with ML analyzes of the scapula morphometry. We think that our study will make a great contribution to forensic sciences and literature.
Benzer Tezler
- 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
AZADA SEYIDOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Anatomiİzmir Bakırçay ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜLAL EKİNCİOĞLU ÖNER
DOÇ. DR. MAHMUT ÇAY
- Os hyoideum'un bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinden antropometrik ölçümleri ile makine öğrenme algoritmaları kullanılarak cinsiyet tahmini
Gender estimation using anthropometric measurements from computerized tomography images of hyoid bone with machine learning algorithms
YAŞAM VERDİ
- Risk estimation by maximizing the area under a receiver operating characteristics curve with application to cardiovascular surgery
Receiver operating characteristics (ROC) eğrisi altındaki alanı maksimize ederek risk tahmin yöntemi ve kardiyovasküler cerrahiye uygulaması
MURAT KURTCEPHE
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR
- Meme ve over kanseri olgularında yeni nesil dizileme yöntemi kullanılarak 27 farklı gendeki germline mutasyonların moleküler, fenotipik ve klinik özelliklerinin değerlendirilmesi
Assessment of molecular, phenotypic, and clinical features of germline mutations across 27 genes by nextgeneration sequencing in breast and ovarian cancer
MUHAMMER ÖZGÜR ÇEVİK
- Böbrek taşlarının tedavisinde ekstrakorporeal şok dalga litotripsi sonrası taşsızlık durumu ve komplikasyonların değerlendirilmesinde yapay zeka uygulamalarının kullanımının değerlendirilmesi
Evaluation of the use of artificial intelligence applications in assessing stone-free status and complications after extracorporeal shock wave lithotripsy in the treatment of kidney stones
GAZİ KAZ