Browsing by Author "Şan, Furkan"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Adölesanlarda görüntüden yaş tayini
    (Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi, 2023) Şan, Furkan; Güven, Erhan; Yaşar, Zehtiye Füsun
    Adli tıpta yaş tayini özel ve ceza hukuku bağlamında çeşitli olgularda talep edilen bir durumdur. Yaş tayini için bir çok yöntem olmasına karşın görüntüden yaş tayini gibi özel durumlarda geleneksel yöntemlerin kullanılabilmesi yeterli olamamaktadır. Fotoğraf ve video kayıtlarından oluşan bu tip durumlarda Tanner evrelemesi yaş tayini için kullanılabilmekte ancak bu yöntemin de bazı kısıtlılıkları bulunmaktadır. Bu nedenle son yıllarda fotoantropometri yöntemi ile yüzden alınan ölçümlere dayalı hesaplanan indekslerin yaş tayininde kullanılması üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Çalışmamızda da bu yöntem kullanılarak görüntüdeki kişilerin 18 yaşın altında mı üstünde mi olduğunun tespit edilebilirliği sorgulanmıştır. Çalışmaya 15-20 yaş aralığında 330 kız, 307 erkek toplam 637 gönüllünün frontal ve lateral fotoğrafları dahil edildi. Çalışma kapsamında frontal fotoğraflarda 17, lateral fotoğraflarda 4 anatomik nokta işaretlenerek 9 frontal ve 4 lateral ölçüm alındı. Alınan ölçümlerden 22 indeks hesaplanarak yaş ve cinsiyetle olan ilişkisi incelendi. Ardından hesaplanan indeksler yardımıyla yaş ve cinsiyet gruplaması yapılabilmesi için makine öğrenmesi modelleri geliştirildi. İstatistiksel analizler IBM SPSS Orange Data Mining ve R Studio kullanılarak gerçekleştirildi. Tüm ölçümlerde gözlemciler arası güvenilirlik orta ve üzeri bulunarak hesaplanan indekslerle analizlere devam edildi. Frontal fotoğrafta 10 indeks ve lateral fotoğrafta 3 indeks kız ve erkeklerde yaş grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık gösterdi. Ardından tüm indeksler ile, geliştirilen makine öğrenmesi modelleri ile yaş ve cinsiyet gruplaması yapıldı. SVM modeli kişilerin %80,8’ini doğru cinsiyete; %79,9 unu ise doğru yaş grubuna sınıflandırdı. Sonuç olarak geliştirdiğimiz modeller hesaplanan indeksler ile kişileri yüksek performansla doğru yaşa ve cinsiyete sınıflamaktadır. Ancak standart fotoğraflar kullanarak hesapladığımız indeksleri kullanılarak yapılan yaş sınıflamasının rast gele fotoğraflarda da benzer çalışmalarla test edilmesi gerekmektedir. Age determination in forensic medicine is requested in various cases of civil and criminal law. Although there are many methods for age determination, traditional methods are not sufficient for determining age based on images. Tanner staging can be used for age determination in cases that consist of photographs and video recordings, but this method has limitations. In recent years, the photo-anthropometry method has been used to determine age by indices calculated from facial measurements for age determination. Our study utilized this method to determine whether individuals in the image were under or over 18 years of age. The study included frontal and lateral photographs of 637 volunteers, 330 females, and 307 males aged between 15 and 20 years old. Within the scope of the study, 9 frontal and 4 lateral measurements were taken by marking 17 anatomical points in frontal photographs and 4 anatomical points in lateral photographs. Based on the facial measurements, 22 indices were analyzed to determine their correlation with the age and gender of the participants, then machine learning models were developed to group individuals by age and gender using calculated indices. Statistical analyses were performed using IBM SPSS Orange Data Mining and R Studio. Inter-observer reliability was moderate or above in all measurements, and the analysis proceeded with the calculated indices. There were significant differences in age groups between males and females in 10 indices in the frontal photograph and 3 in the lateral photograph. The machine learning models were developed and used to group individuals by age and gender using all indices. The SVM model correctly classified the gender of 80.8%, and the age of 79.9% of the individuals. As a result, the models we developed can accurately classify individuals based on age and gender using calculated indices. Our study evaluated the accuracy of age classification by indices derived from standardized photographs, furthermore, it needs to be tested with similar studies on random photographs.