Fasiyal morfometrik ölçümlerin ve makine öğrenmesi algoritmalarının erişkin bireylerin cinsiyet tayininde kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the usability of facial morphometric measurements and machine learning algorithms in gender determination of adult individuals
Yazar: HİLAL IŞIK ROZAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DIRAMALI ; DOÇ. DR. SEVAL BAYRAK
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Maksiller sinüs, nazal kavite ve zigomatik arkta bulunan anatomik yapılardan kadın ve erkek bireylerde yapılan morfometrik ölçümler ile makine öğrenme algoritmalarını kullanarak cinsiyetler arasında anlamlı farklılık olup olmadığını ortaya koymak amaçlandı.
Mann-Whitney U Testi ile analizi sonucunda; sağ maksiller sinüs yüksekliği, sol maksiller sinüs genişliği ve yüksekliğinin, sol nazal kavite genişliğinin, sol zigomatik ark genişliğinin, sağ nazal kavite yüksekliği ve genişliğinin, sağ zigomatik ark yüksekliği ve genişliği değişkenilerinin erkeklerde kadınlardan istatiksel olarak anlamlı fazla olduğu bulundu. Cinsiyet farketmeksizin maksiller sinüs yüksekliği ve zigomatik ark yüksekliğinin sağ tarafta, nazal kavite yüksekliğinin ise sol tarafta daha yüksek olduğu görüldü.
Rastgele Orman Sınıflandırma, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Gaussian Naive Bayes, Doğrusal Diskriminant Analizi, Destek Vektör Makinesi algoritmaları kullanıldı. Her üç modelde de en kısa sürede sonuç veren Doğrusal Diskriminant Analizi oldu. Doğruluk skoruna bakıldığında bilateralde eğitim seti için  %84, test seti için %83 ile Lojistik Regresyon modeli en efektif algoritmaydı. Sağ taraftan alınan ölçümlerde en iyi doğruluk oranı eğitim verilerinde %72, test verilerinde %71 ile, sol tarafta ise; eğitim ve test verilerinde %75 ile en etkin algoritma Gaussian Naive Bayes oldu.
İlgili bölgelerdeki anatomik yapıların morfometrik ölçümleri kullanılarak cinsiyet belirlemede, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılabileceği sonucuna varıldı.

Abstract:
The aim was to determine whether there is a significant difference between genders using morphometric measurements taken from anatomical structures in the Maxillary Sinus, Nasal Cavity, and Zygomatic Arch, along with machine learning algorithms.
A total of 752 individuals, including 344 males and 408 females who met the inclusion and exclusion criteria, applied to the Abant İzzet Baysal University Faculty of Dentistry between 2015 and 2023, were included in the study. Morphometric measurements were performed on 12 parameters located in the maxillary sinus, nasal cavity, and zygomatic arch using the I-Cat Vision program in the Department of Oral, Dental, and Maxillofacial Radiology, Tomography Imaging, and Reporting Room.
As a result of analysis with Mann-Whitney U Test; It was found that the variables of right maxillary sinus height, left maxillary sinus width and height, left nasal cavity width, left zygomatic arch width, right nasal cavity height and width, and right zygomatic arch height and width variables were statistically significantly higher in men than in women. Regardless of gender, maxillary sinus height and zygomatic arch height were higher on the right side, and nasal cavity height was higher on the left side.
Random Forest, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Gaussian Naive Bayes, Linear Discriminant Analysis, and Support Vector Machine algorithms were used. In all three models, Linear Discriminant Analysis was the one that gave results in the shortest time. Considering the accuracy score, the Logistic Regression model was the most effective algorithm with 84% for the training set and 83% for the test set in bilateral. The best accuracy rate for measurements taken on the right side was 72% in the training data and 71% in the test data, and on the left side; The most effective algorithm in training and test data was Gaussian Naive Bayes, with 75%.
It was concluded that machine learning algorithms could be used for gender determination using morphometric measurements of relevant anatomical structures.