Mandibular kondil konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinin radyomiks analizi ile yaş tayini
Age determination by radiomix analysis of mandibular condylar cone beam computed tomography images
Yazar: AYTAÇ ÜZEL
Danışman: PROF. DR. ENVER ALPER SİNANOĞLU
Kocaeli Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Yaş tayini, yaşayan insanların yasal sorumluluklarının belirlenmesinde ve hayatını kaybetmiş kişilerde ise hem kimlik tespitinde hem de yine yasal değerlendirmelerde önemli bir olgudur. Yasal yaşlar ülkelere ve yasalarına bağlı olarak 14 ila 21 arasında değişir, ancak çoğu 18 ila 21 yaş aralığındadır. Türkiye'de ise bu durum 12-21 yaş arasında değişir. Yaş tayini yapabilmek amacıyla birçok farklı yöntem kullanılabilmektedir. Ancak radyomik analiz kullanarak yaş tayini yapan çalışma sayısı literatürde çok kısıtlıdır. Bu doğrultuda bu çalışmanın amacı konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde mandibular kondilden yapılan radyomik analiz sonucu elde edilen parametreleri kullanarak yasal yaş tayini yapmaktır.
Bu retrospektif çalışmada, her hastanın kondili 3D Slicer programı kullanılarak ayrı ayrı segmente edilmiştir. Segmente edilen görüntülerden SlicerRadiomics eklentisi kullanılarak radyomik özellikler çıkarılmıştır. Sonrasında regresyon modelleri geliştirilerek radyomik özelliklerin hastanın yaşını tahmin etmedeki başarısı değerlendirilmiştir. 
Çalışmamızda 18-20 yaş grubu referans olarak alındığında elde edilen radyomiks skoruna ait ROC analizi sonuçlarına göre modelimizin bu yaş gruplarını %72.00 duyarlılık ve %71.20 özgüllük ile tespit edebildiği, 15-17 yaş grubu referans olarak alındığında elde edilen radyomiks skoruna ait ROC analiz sonuçlarına göre modelimizin bu yaş gruplarını %84.00 duyarlılık ve %74.80 özgüllük ile tespit edebildiği, 12-14 yaş grubu referans olarak alındığında elde edilen radyomiks skoruna ait ROC analiz sonuçlarına göre modelimizin bu yaş gruplarını %88.00 duyarlılık ve %84.40 özgüllük ile tespit edebildiği görülmüştür. 
Makine öğrenme modelleri kullanmadan Lasso ve lojistik regresyon modelleri kullanarak oluşturduğumuz bu modellerin bu yaş gruplarını tespit etmede yüksek başarı gösterdiği görülmektedir. Bu modeller arasından 12-14 yaş grubu referans alınarak oluşturulan modelin en başarılı model olduğu izlenmektedir.

Abstract:
Age estimation is a crucial factor in determining the legal responsibilities of living persons and, in the case of deceased persons, in both identification and legal assessments. The legal age range varies from country to country and from one legal system to another, but most countries have a legal age range between 18 and 21 years. In Turkey, the legal age range is between 12 and 21 years. There are numerous methods that can be used to estimate age. However, the number of studies that estimate age using radiomic analysis is limited in the literature. Accordingly, the aim of this study was to estimate the legal age using the parameters obtained from radiomic analysis of the mandibular condyle in cone beam computed tomography images.
In this retrospective study, each patient's condyle was segmented individually using the 3D Slicer program. Radiomic features were extracted from the segmented images using the SlicerRadiomics plugin. Subsequently, regression models were developed and the efficacy of radiomic features in predicting the age of the patient was evaluated. 
The results of the ROC analysis of the radiomics score obtained when the 18-20 age group was taken as the reference population demonstrated that our model exhibited 72% sensitivity and 71% specificity in detecting individuals within this age group. Similarly, the ROC analysis of the radiomics score obtained when the 15-17 age group was taken as the reference population indicated that our model exhibited 84% sensitivity and 71% specificity in detecting individuals within this age group. 
The models, which were developed using Lasso and logistic regression without the use of machine learning, demonstrated high success in detecting the age groups. Among these models, the model created with reference to the 12-14 age group exhibited the highest success.