Akademik Veri Yönetim Sistemi
9.BİLİM GÜNLERİ, İstanbul, Türkiye, 9 - 11 Mayıs 2023, ss.33
İskelet kalıntılarından kimlik tespitinde en önemli adımlardan bir tanesi cinsiyet tayinidir. Pelvis ve kafatası kemikleri sıklıkla kullanılmasına rağmen bazen bulunamayabilir. Ayrıca, bel omurları sayıca çok olan ve daha iyi korunabilen kemiklerdir. Bu çalışmada, lumbar vertebraların bilgisayarlı tomografi görüntülerinde işaretlenen noktaların uzunluk ve açı değerlerinin makine öğrenme algoritmaları ile cinsiyet tayininde kullanılabilirliğini tespit etmeyi amaçladık. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Radyoloji Ana Bilim Dalı arşivinde bulunan ve herhangi bir patolojisi gözlenmeyen 20-40 yaş aralığında 50 kadın 50 erkek bireyin lumbar vertebra bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanıldı. Digital Imaging and Communications in Medicine (DİCOM) formatındaki görüntüler kişisel iş istasyonunda (Horos Project, Version 3.0) ortogonal düzeleme getirildi. Yapay zeka uygulaması amacıyla geliştirilen Sekazu adlı programa aktarılan görüntülerde anatomik noktalar elle işaretlendikten sonra uzunluk ve açı değerleri hesaplandı. 13 ayrı makine öğrenme algoritması kullanılarak belirlenen parametrelerin doğruluk oranları bulundu. Yapılan işaretlemelere göre L1-L5 omurlarının cinsiyet tayini için kullanılabilecek algoritmaların en yüksek doğruluk oranları %93, %90, %90, %87 ve %86 olarak hesaplandı. Buna göre en yüksek doğrulukta cinsiyet tayini L1 omuru kullanılarak yapılabilmekteydi. Bu verileri elde etmekte kullanılan sınıflayıcıların K-Nearest Neighbors, Extra Tree, Random Forest, Decision Tree, Gaussian Bayes ve Linear Discrimant Classifier oldukları bulundu. Elde etmiş olduğumuz bulgulara göre bel omurları üzerinde işaretlenen noktalar ve yapay zeka uygulaması sonucunda %86-%93 arasında değişen doğruluk oranları ile cinsiyet tayini yapılabileceği bulundu. Cinsiyet tayininde en yüksek doğruluk oranına sahip bel omurunun ise L1 olduğu gözlendi.
Anahtar Kelimeler: Cinsiyet Tayini, Yapay Zeka, Açı Ölçümü, Uzunluk Ölçümü, Bilgisayarlı Tomografi