KAFA İÇİ RADYOGRAFİK BİYOMETRİK ÖLÇÜMLER İLE YAŞ VE CİNSİYET TESPİTİ
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Trakya Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bilimleri, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE GÜNGÖRDÜ
Danışman: Çağdaş Meriç
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kimliklendirme, bireylerin kendine has özelliklerini saptamayı amaçlayan tanımlama sürecidir. Yaş ve cinsiyet tespiti ise bu sürecin temel bileşenleridir. Bu çalışmada, 18-25 yaş aralığındaki 431 erkek ve 391 kadın olmak üzere toplam 822 bireye ait görüntü, 1 mm kesit kalınlığında aksiyal ve sagittal planda bilgisayarlı tomografi ile rekonstrükte edilip retrospektif olarak incelenerek yaş ve cinsiyet tayini yapılması amaçlanmıştır. Literatürde "gri alan" olarak tanımlanan bu yaş aralığında; kranial bölge ile atlas ve dens axis yapılarının morfometrik analizleri kapsamında 13 doğrudan ölçüm, 17 oransal değer ve iki asimetri indeksi olmak üzere toplam 32 parametre değerlendirilmiştir. Cinsiyet sınıflandırması için istatistiksel olarak anlamlı bulunan 24 parametre ile kısmi en küçük kareler ayırma analizi ve lojistik regresyon modelleri kurulmuş; model karmaşıklığını azaltmak amacıyla projeksiyondaki değişken önemi skorlarına göre seçilen en değerli üç parametre ile basitleştirilmiş kısmi en küçük kareler ayırma analizi ve ayırma fonksiyonu analizi modelleri geliştirilmiştir. Sürekli yaş tahmini için 17 parametreli ana kısmi en küçük kareler regresyon modeli ile en yüksek korelasyona sahip üç parametreyi içeren alt model oluşturulmuş, ancak her iki modelin performans metrikleri yetersiz bulunmuştur. Ayrıca, tüm alt yaş grupları (18-19, 20-21, 22-23 ve 24-25) arasında anlamlı istatistiksel farklılık saptanmadığından, yaş sınıflandırma modeli de geliştirilememiştir. Sonuç olarak, üç parametreli, doğrudan hesaplamaya elverişli ve yüksek performanslı bir kısmi en küçük kareler ayırma analizi cinsiyet tespit modeli geliştirilmiş olup (genel ortalama doğruluk: %82,5–85,4), modelin çok merkezli ve farklı etnik grupları içeren daha geniş popülasyonlarda test edilerek genellenebilirliğinin değerlendirilmesi önerilmektedir.