Humerus'un distal ucundan elde edilen parametrelerle makine öğrenme algoritmaları kullanılarak cinsiyet tahmini
Sex prediction using machine learning algorithms with parameters obtained from the distal end of the Humerus
Yazar: BÜŞRA ÇAYABATMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ZÜLAL ÖNER
İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı / Anatomi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Patlama, savaş, uçak kazaları gibi olaylardan sonra kimliklendirme çalışmalarında yumuşak 
doku kaybı ve vücut bütünlüğü deforme olduğu için kimlik tespiti yapabilmek güçtür. Bu 
gibi durumlarda ilk olarak cinsiyet tayini yapılması olası kimlikleri %50 oranında
azaltmaktadır. Bu çalışma humerus distal ucundan elde edilen veriler ile makine öğrenme 
algoritmaları kullanılarak güvenilir ve yüksek doğrulukta cinsiyet tahmini oranı elde etmek 
amacıyla yapıldı. Çalışma İzmir Bakırçay Üniversitesi Çiğli Eğitim ve Araştırma 
Hastanesi'ne çeşitli sebepler ile başvuran 18-65 yaş aralığındaki 155 kadın, 155 erkek bireye 
ait Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi görüntüleri üzerinden gerçekleştirildi. Görüntüler 
üzerinden epikondiller arası genişlik (EAG), eklem yüzeyi genişliği (EYG), fossa olecrani 
genişliği (FOG), fossa radialis genişliği (FRG), fossa coronoidea genişliği (FCG), capitulum 
humeri genişliği (CHG), trochlea humeri genişliği (THG), fossa radialis derinliği (FRD), 
fossa coronoidea derinliği (FCD), capitulum humeri uzunluğu (CHU), trochlea humeri'nin 
uzunluğu (THU), fossa olecrani'nin proksimal kenarı ile trochlea humeri'nin en proksimal 
noktası arasındaki mesafe (OPTP), trochlea humeri'nin en distal noktaları arasındaki mesafe 
(TDD) şeklinde belirlenen parametrelerin ölçümleri gerçekleştirildi. Excel dosyasına 
aktarılan bu veriler makine öğrenmenin giriş katmanını oluşturdu, çıkış katmanı ise cinsiyet 
olarak belirlendi.
Çalışmamız sonucunda makine öğrenme algoritmaları kullanılarak %87-97 arasında 
doğruluk elde edildi. Günümüz teknolojilerine ayak uydurarak yapay zekânın çalışmaya 
dahil edilmesi ile bu çalışmanın gelecekte yapılacak olan çalışmalara yol göstereceği 
kanaatindeyiz.

Abstract:
After incidents such as explosions, war, airplane crashes, etc., identification is difficult due 
to soft tissue loss and deformed body integrity. In such cases, first sex determination reduces 
the possible identifications by 50%. This study was conducted to obtain a reliable and highly 
accurate gender prediction rate using machine learning algorithms with data obtained from 
the distal end of the humerus. The study was performed on Computed Tomography 
angiography images of 155 female and 155 male individuals aged 18-65 years who were 
admitted to İzmir Bakırçay University Çiğli Training and Research Hospital for various 
reasons. Inter-epicondylar width (IEW), articular surface width (ASW), fossa olecrani width 
(FOW), fossa radialis width (FRW), fossa coronoidea width (FCW), capitulum humeri width 
(CHW), trochlea humeri width (THW), fossa radialis depth (FRD), fossa coronoidea depth 
(FCD), The following parameters were measured: length of the capitulum humeri (CHL), 
length of the trochlea humeri (THL), distance between the proximal edge of the fossa olecrani 
and the most proximal point of the trochlea humeri (OPTP), distance between the most distal 
points of the trochlea humeri (TDD). These data transferred to an Excel file formed the input 
layer of machine learning, and the output layer was determined as gender.
As a result of our study, 87-97% accuracy was achieved using machine learning algorithms. 
We believe that this study will guide future studies with the inclusion of artificial intelligence 
in the study by keeping up with today's technologies.