Dijital panoramik radyografilerde mandibular morfometrik parametrelerin cinsiyet tayininde kullanılabilirliğinin farklı sınıflandırıcılarla karşılaştırılması
Comparing the usability of mandibular morphometric parameters in digital panoramic radiography in gender determination with different classifiers
Yazar: HANİFE PERTEK
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Kitlesel felaket, cinayet, intihar gibi trajik ölümler sonrası tanınmaz durumdaki vakaların kimliklendirilmesi çok önemlidir. Kimlik tespiti, hukuki ve adli işlemlerin yanı sıra etik ve insanı nedenler için de büyük öneme sahiptir. 
Kimliklendirmenin ana faktörlerinden biri olan cinsiyet tayini, adli tıp, adli odontoloji, adli antropoloji gibi çeşitli adli displinler için vazgeçilmez  olup kimlik belirleme  sürecinin ilk basamağıdır. Cinsiyet tayini, yaşayanlarda bireyin fiziksel özelliklerden faydalanılarak kolaylıkla yapılabilirken ölülerde vakanın durumuna göre çeşitli zorluklar mevcuttur. Bu zorluklar adli tıp uzmanı, antrolog, diş hekimini, anatomist, radyolog vb birçok bilim dalındaki bilim insanlarının ortak çalışmalarıyla, birçok yöntem kullanılarak aşılabilmektedir. Bu yöntemlerden bazıları DNA analizi, moleküler yöntemler, parmak izi, diş/diş kayıtları ve adli antropolojik yöntemlerdir.
Biyokimyasal yöntemlerden bir olan DNA analizi cinsiyet tayininde etkili olmasına rağmen çürüme, yanma ve farklı kimyasallara maruz kalma gibi yumuşak dokuda oluşan deformasyonlar bu yöntemin kullanımını engellemektedir. Diğer kimliklendirme yöntemlerinden olan moleküler yöntemler de yüksek güvenirliğe sahip olmasına rağmen oldukça karmaşık ve invaziv yöntemlerdir. Ayrıca yüksek beceri ve ekipmana ihtiyaç duyan bu yöntem oldukça maliyetli ve zaman alıcıdır.Bu yöntemlerin dışında parmak izi, diş ve diş kayıtları gibi diğer birincil kimliklendirme yöntemlerinin de  bir takım kısıtlıkları vardır. Birincil kimliklendirme yöntemlerinin mevcut kısıtlıkları nedeniyle kullanılamadığı durumlarda güvenirliği yüksek, pratik ve düşük maliyetli kimliklendirme yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ihtiyaç adli antropolojik yöntemlerin biyomedikal görüntüleme ve yazılım teknolojileriyle birleştirilmesiyle giderilebilir.
Adli antropoloji, fiziksel antropolojinin yöntemlerinden yararlanarak ileri derecede çürümüş, yarı-tam iskeletleşmiş, yanmış, parçalanmış kemik ve kemik kalıntılarıyla kimliklendirme yapan bir bilimdir. 
Vücudun en güçlü yapıları olan kemikler, cinsiyetin belirlenmesinde büyük öneme sahiptir. Kemiklerinden cinsiyet tayinin güvenirliliğini, mevcut iskelet yapıları ve bunların seksüel dimorfizm gösterme derecesi belirlemektedir. Seksüel dimorfizm genel olarak kadın ve erkek iskeletlerini birbirinden ayıran şekil ve boyutla ilgili farklılıklarıdır. En seksüel dimorfik bölgeler pelvis ve kafatası kabul edilmektedir. Pelvis  yokluğunda, kafatasının en büyük ve güçlü parçası olan mandibula en önemli seksüel dimorfik yapıdır. 
İnsan kemiğindeki seksüel farklılıklar morfolojik ve metrik yöntemler kullanılarak cinsiyet tayini yapılmaktadır. Adli antropoloji de genellikle kuru kemik (postmortem kalıntılar) üzerinde bu çalışmalar yapılır. 
Morfolojik yöntemler seksüel dimorfizmin makroskobik olarak farkedilebilir detaylarına odaklanırken, metrik yöntemler kemiklerdeki  belirli noktalar arasındaki boyutsal değişikliklere odaklanır. Metrik ölçümlerin yapılmasında genellikle standart antropometrik ekipmanlar kullanılmaktadır. Ayrıca özellikle adli antrologlar  doğrudan  muayene sonucu elde ettikleri verileri ilk kaynak olarak tercih ederler. 
Biyomedikal görüntüleme tekniklerindeki gelişmeler, bilgisayar ve yazılım teknolojilerindeki ivmeli artış adli araştırmacıların birincil tercih edebilecekleri, kimlik tespitinde, özellikle cinsiyet tayininde kullanabilecekleri güvenilir  bir morfometrik yöntem oluşturabilir potansiyeldedir. 
Bu çalışma, Makine Öğrenimi kullanılarak mandibular panoramik radyografilerden elde edilen morfometrik özniteliklerin cinsiyet tayininde kullanılabilirliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Çalışma 20-77 (ort 41,04±12,69) yaş aralığında 100 kadın, 100 erkek olmak üzere dahil edilme kriterlerine uygun  200 hastanın yüksek çözünürlüklü radyografileriyle gerçekleştirilmiştir. Bu radyografilerin herbirinden 11 doğrusal (kondil yüksekliği, kondiler uzunluk, koronoid yüksekliği, ramus yüksekliği, maksimum ramus genişliği, minimum ramus genişliği, bikondiller genişlik, bigonial genişlik, mental foremenın vertikal mesafesi, ramal çentik derinliği ve kortikal kemik kalınlığı) bir açısal (gonial açı) olmak üzere 12 öznitelik Romexis 4.6.2.R yazılımı kullanılarak elde edilmiştir. Bu özniteliklerin cinsiyet tayinine etkisi belirlemek amacıyla öznitelik kümeleri oluşturulmuştur. Bu kümeler WEKA 3.8.4 yazılımı kullanılarak farklı sınıflandırma algoritmasıyla test edilmiştir. Kullanılan sınıflandırma algoritmaları k-en yakın komşu (k-nn), karar ağaçları, destek vektör makinaları, naif bayes, doğrusal ayırımcılık analizi ve yapay sinir ağlarıdır. 
Oluşturulan öznitelik kümeleri sayesinde en iyi cinsiyet tayini yapan mandibular morfolojik yapı ve yapılar belirlenmiştir. Birlikte kullanıldığında %84,05±0,438 doğruluk oranı ile en iyi cinsiyet tayini yapan öznitelikler kondil yüksekliği, koronoid yüksekliği, ramus yüksekliği, minimum ramus genişliği, bigonial genişliktir. Bu öznitelikler MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) algoritması kullanılarak elde edilmiştir. Tüm öznitelikler dahil edilerek uygulananan sınıflandırma işleminde maksimum doğruluk oranı %82,6±0,516 olarak bulunmuştur.
Tek öznitelikler kullanılarak yapılan sınıflandırmalarda en yüksek doğruluk oranı %80,9±0,876 ile koronoid yüksekliğinden elde edilmiştir. Bu doğruluk oranını sırasıyla kondil yüksekliği, ramus yüksekliği, bigondiler genişlik, bikondiler genişlik, minimum ramus genişliği, mental foramenin vertikal mesafesi, kortikal kemik kalınlığı, maksimim ramus genişliği, kondiler uzunluk, gonial açı ve ramal çentik derinliği takip etmektedir. Tek öznitelikler kullanılarak yapılan sınıflandırmalar fragmente durumdaki mandibular yapılardan cinsiyet tayini için önemlidir.
Bu çalışma, standart antropometrik ekipmanlar kullanmaksızın, dijital panoramik görüntülemeyle elde edilen mandibular morfometrik özniteliklerle makine öğrenimi algoritmaları kullanarak cinsiyet tayininin yüksek doğrulukla belirlenebileceğini göstermektedir. Bu çalışmanın sonuçları adli çalışmalarda ihtiyaç duyulan  güvenirliği yüksek, pratik ve düşük maliyetli bir kimliklendirme yöntemi sunabilecek potansiyeldedir.

Abstract:
Identification is the determining characteristics used in defining and distinguishing the individual from other individuals.
Identification is a process that may need to be made in living or dead. However, identification is of great importance especially in cases of mass deaths, suspicious deaths and criminal cases. One of the fields of study of forensic sciences is the identification of unrecognizable cases (whose limbs are severed, burned, bones separated, etc.). 
Identification is of great importance for legal and judicial processes as well as ethical and human values.
The main factors of identification, which Krogman and Iscan call the "big four"; are gender, age, height and race. 
Gender determination, one of these four main factors, is indispensable for various forensic disciplines such as forensic medicine, forensic odontology and forensic anthropology and is the first step of the identification process. 
While gender determination can be done easily by using the physical characteristics of  living individuals; In case of death, various difficulties are encountered depending on the condition of the body. These difficulties can be overcome with using a variety of methods by the cooperation of scientists in many disciplines such as forensic medicine experts, anthrologists, dentists, anatomists, radiologists, etc. Some of these methods are DNA analysis, molecular methods, fingerprints, dental / dental records and forensic anthropological methods.
Although biochemical methods such as DNA analysis are effective methods for gender determination, these methods cannot be used effectively in soft tissue deformations such as decay, burning and exposure to different chemicals.
Molecular methods, which are among the other identification methods, are quite complex and invasive, although they have high reliability. This method, which requires high skill and equipment, is quite expensive and time consuming.
Apart from these methods, other primary identification methods such as fingerprints, teeth and dental records also have existing limitations. 
When primary identification methods cannot be used due to the limitations, there is a need for highly reliable, practical and low-cost identification methods. This need can be met by combining forensic anthropological methods with biomedical imaging and software technologies.
Forensic anthropology is a science that uses the methods of physical anthropology to identify highly decayed, semi-fully skeletonized, burnt, fragmented bone and bone remains.
Bones which are the strongest structures of the body, are very important in determining the gender. The reliability of sex determination from bones is determined by the existing bone structures and the degree of sexual dimorphism of these bones. 
Sexual dimorphism generally refers to differences in shape and size that distinguish between male and female skeletons. 
The pelvis and skull are considered the most sexually dimorphic regions. The mandible, which is the largest and strongest part of the skull, is the most important sexual dimorphic structure in the absence of a pelvis.
Sexual differences in human bones are determined using morphological and metric methods. Forensic anthropology often does these studies on dry bones (postmortem remains).
Forensic anthropology often are done these studies on dry bones (postmortem remains). Morphological methods focus on macroscopically noticeable details of sexual dimorphism, while metric methods focus on dimensional changes between specific points in bones. Metric measurements are often used in the construction of standard anthropometric equipment. In addition, especially forensic anthropologists prefer primary data that have been derived from direct physical examination of the bone.
Advances in biomedical imaging techniques and the accelerated increase in computer and software technologies have the potential to create a reliable morphometric method that forensic researchers can prefer primarily and use in identification, especially gender determination.
This study aims to evaluate the usability of morphometric features obtained from mandibular panoramic radiographs in gender determination using Machine Learning.
The study was carried out with high resolution radiographs of 200 patients, 100 females and 100 males, aged between 20-77 (mean 41.04±12.686), who met the inclusion criteria. 
Panoramic radiographs provide consistent, accurate and reproducible results for morphometric measurements in the mandible. In addition, they are frequently used in clinical applications due to their wide imaging scope, low radiation dose, fast and easy usage. 
From each of these radiographs, 12 features, 11 linear (condyle height, condylar length, coronoid height, ramus height, maximum ramus width, minimum ramus width, bicondillary width, bigonial width, vertical distance of the mental foremen, ramal notch depth, and cortical bone thickness) and one angular (gonial angle), were obtained using Romexis 4.6.2.R software. 
In order to determine the effects of these features on gender determination, feature sets were created. These clusters are 14 sets, consisting of 'set of selected attributes', 'set of all attributes' and single attributes. These sets were tested with different classification algorithm using WEKA 3.8.4 software. 
The classification algorithms used are k-nearest neighbor (k-nn), decision trees, support vector machines, naive bayes, linear discrimination analysis and artificial neural networks.
Thanks to the created feature sets, the mandibular morphological structure and structures that make the best gender determination were determined. When used together, the best gender determination features with an accuracy of 84.05±0.438% are condyle height, coronoid height, ramus height, minimum ramus width, and bigonial width. These features were obtained using the MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) algorithm. 
The maximum accuracy rate was found to be 82.6±0.516% in the classification process, which was applied by including all features. The highest success rate obtained from these feature sets was obtained by naive bayes algorithm.
In classifications using single features, the highest accuracy rate was obtained from the coronoid height of 80,9±0,876%. This accuracy rate is followed by condyle height (78,2±0,483%), ramus height (77,2±0,422%), bigondylar width (72,95±0,438%), bicondylar width (70,15±0,474%), minimum ramus width (63±2,321%), vertical distance of mental foramen (61,8±0,258%), cortical bone thickness (59,15±0.474%), maximum ramus width (59±0,408%), condylar length (57,85±1.029%), gonial angle (55,55±0,832%) and ramal notch depth (54,0±0.00%). 
While the highest accuracy rate is obtained from coronoid height, condyle height and bicondylar width by decision trees algorithm; The highest accuracy rate was obtained from the bigonial width, cortical bone thickness, maximim ramus width, gonial angle and ramal notch depth by direct discrimination analysis. While the highest success rate from ramus height is obtained from naive bayes algorithm; The highest success rate from the minimum ramus width was obtained from the k nearest neighbor algorithm. Algorithm support vector machines that give the highest accuracy rate for the vertical distance of the mental foramen and condylar length.
Classifications using single attributes are important parameters for sex determination from fragmented mandibular structures.
This study shows that gender determination can be determined with high accuracy using machine learning algorithms with mandibular morphometric features obtained by digital panoramic imaging, without using standard anthropometric equipment.
The results of this study have the potential to provide a highly reliable, practical and low-cost identification method needed in forensic studies.