Kafatasında üst yüz yüksekliği ve genişliğinden konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile cinsiyet değerlendirmesi
Gender assessment from upper face height and width in skull using cone beam computed tomography
Yazar: MERYEM ŞİRİN
Danışman: DOÇ. DR. SEDA SERTEL MEYVACI
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Antropometrinin bir dalı olan kraniofasiyal antropometri canlı, kadavra ve radyolojik örneklerdeki baş ve yüz ölçümlerini içermektedir. Bu ölçümler cerrahi ve adli uygulamalar için önemli verilerdir. Bu çalışmada kafatasında üst yüz genişliği ve üst yüz yüksekliği ölçümlerinden Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntüleri incelenerek yetişkinlerde cinsiyetin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
 Bu çalışmada üst yüz genişliği ile üst yüz yüksekliği olmak üzere toplam 2 parametre 52 kadın ve 52 erkek yetişkin bireye ait KIBT görüntüleri üzerinden değerlendirilmiştir. Parametre ölçümleri yardımıyla çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (NN), Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (CART) cinsiyetleri ayırt etme başarısı incelenmiştir. 
 Çalışmaya dâhil olan 18-70 yaş arası kadın ve erkeklerin yaş ortalamaları anlamlı düzeyde farklı bulunmaz iken (p=0,794), erkeklerde üst yüz genişliği ve üst yüz yüksekliği ölçüm ortalaması anlamlı düzeyde daha yüksek bulundu (p=0,001). Cinsiyet belirlemede kullanılan algoritmaların genel tanı başarısı en yüksek %89,4 doğruluk oranı ile CART modeli olduğu gözlemlendi.
 Bu çalışmada, kafatasında üst yüz yüksekliği ve üst yüz genişliği ölçümlerinden yüksek tanı başarısı ile cinsiyetin değerlendirilebileceği sonucuna varılmıştır. Ayrıca cinsiyet tahminindeki algoritmanın başarı ölçütleri farklı olacağı için araştırmanın amacını ortaya koyan algoritmanın seçimi doğru sınıflandırma başarısı için önemlidir

Abstract:
Craniofacial anthropometry, which is a branch of anthropometry, includes head and face measurements on living, cadaver and radiological samples. These measurements are important data for surgical and forensic applications. In the present study, the purpose was to evaluate gender in adults by examining Cone Beam Computed Tomography (CBCT) images from upper face width and upper face height measurements in the skull.
 A total of 2 parameters (i.e., upper face width and upper face height) were evaluated on CBCT images of 52 female and 52 male adults in the present study. With the help of parameter measurements, the success of various machine learning algorithms, Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Networks (NN), Classification and Regression Trees (CART) in gender discrimination was examined.
 Although the mean age of men and women between the ages of            18-70 included in the study was not found to be significantly different (p=0.794), the mean of upper face width and upper face height measurement was significantly higher in males (p=0.001). It was observed that the algorithms used in gender determination were the CART model with the highest overall diagnostic success rate of 89.4%.
 In the present study, it was concluded that gender can be evaluated with higher diagnostic success than the upper face width and upper face height measurements in the skull. Also, the selection of the algorithm that reveals the purpose of the study is important for correct classification success because the success criteria of the algorithm in gender estimation will be different.