Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
539151		Yapay zekâ ve görüntü işleme teknikleri kullanarak diş röntgen görüntülerinden kronolojik yaş tayini / Chronicological age determination from dental x-ray images by using artificial intelligence and image processing techniques Yazar:EMRE AVUÇLU Danışman: PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ Yer Bilgisi: Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Adli Tıp = Forensic Medicine ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2019 159 s.
Yaşanan bazı olayların sonucunda (afetler, miras, kaybolmalar vs.) yaş ve cinsiyet belirleme işlemleri insanlar, aileler ve devlet kurumları için önemli olabilmektedir. Herhangi bir kitle felaketi veya yaşanan hukuki bir durumdan sonra kimlik tespiti yapmak gerekebilir. Canlı veya cansız beden için yaş belirleme işlemi adli tıp kurumundan istenir. Bu tür durumlarda yaş belirleme işleminin doğru bir şekilde yapılması gerekir. Yaş belirleme işlemini adli tıp kurumları diş, el-bilek kemikleri gibi insan vücudundaki yapıları inceleyerek yapar. Adli tıpda yaş tahmini için yapılan işlemler şuanda manuel olarak bu yapılar üzerindeki bazı değişik bulgulara göre daha önce hazırlanan atlaslar üzerinden yürütülmektedir. Bu atlaslardaki görüntüler ile elde edilen görüntüler manuel olarak karşılaştırılmaktadır. Manuel yapılan işlem sonucunda hata yapma ihtimali artmaktadır. Bu tez çalışmasında, adli tıp tarafından yapılan yaş belirleme işlemindeki bu boşluğu doldurmak ve daha sağlam verilere dayandırılarak daha doğru ve objektif yaş ve cinsiyet belirleme işlemi gerçekleştirmek için otomatik bir yaş ve cinsiyet belirleme sistemi geliştirilmiştir. Bu işlem için iki farklı yapay zeka tekniği kullanılmıştır. Bunların ilki uzman sistem tabanlı yaş ve cinsiyet tahmini diğeri ise sınıflandırma işlemlerinde çok sık kullanılan çok katmanlı algılayıcı sinir ağı kullanılarak yaş ve cinsiyet belirleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Aynı mesafeden çekilen diş röntgen görüntülerinden yaş ve cinsiyet belirlemek için farklı illerden alınan toplam 1315 diş görüntüsü ile dişlerin YAŞ_CİNSİYET_DİŞNUMARASI_ADET şeklinde isimlerinin olduğu görüntü isimlerini içeren ve 0,5 yaş aralığında 4 ile 63 yaş arasındaki kişilerden alınan dişlerin olduğu bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu görüntüler ile ilk olarak, dişlerin morfolojik (dişlerin yüksekliği, alanı, çevresi, benzerliği, ağırlık merkezi, yarıçapı) özellikleri kullanılarak uzman sistem tabanlı kıyaslamalar yapılarak yaş ve cinsiyet belirleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha doğru ve standart sonuçlar almak için yeni ve özgün olarak geliştirilen algoritma ile yamuk dişler koordinat düzleminde rotasyon edilerek düzeltilmiştir. Dişler yükseklik, alan, çevre, yarıçap, benzerlik oranı, ağırlık merkezi bilgileri ile ayrı ayrı test edilerek kıyaslamalar yapılmıştır. Morfolojik olarak yapılan bu kıyaslamaların yanında çok katmanlı algılayıcı sinir ağı'na giriş olarak sunulmak üzere diş görüntüleri 150x150 boyutlarında ve dişlerin gelişim aşamalarına göre (4-9,5 yaş, 10-14,5 yaş, 15-22,5 yaş, 23-63 yaş) ayrı klasörlerde tutularak yeniden düzenlenmiştir ve ikinci bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu görüntüler çok katmanlı algılayıcı sinir ağı'na giriş olarak sunmak için isteğe bağlı olarak dinamik ve otomatik olarak segmente (10x10, 50x10, 15x15 vb.) edilmiştir. Segmente edilen görüntülere ortalama mutlak sapma yöntemi uygulanarak özellikleri çıkartılmış ve öz nitelik vektörleri oluşturulmuştur. Oluşturulan öz nitelik vektörleri segmentlere bağlı olarak dinamik yapıdadır. İsteğe bağlı olarak özgün olarak geliştirilen algoritma sayesinde ağa sunulacak olan veri giriş sayısını azaltma işlemi gerçekleştirilebilmektedir. C# programlama dilinde yazılan uygulama ile adli tıp için gerekli olan yaş belirleme işlemi daha objektif ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Uzman sistem tabanlı morfolojik kıyaslama yönteminde en iyi +- 0 (artı eksi sıfır) hata ile yaş ve doğru cinsiyet belirleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı sinir ağı ile gerçekleştirilen sınıflandırma sonucu elde edilen yaş ve cinsiyet belirleme işleminde diş gruplarında en yüksek %100 sınıflandırma başarı oranı elde edilmiştir. Yaş belirleme işlemi +- 0 hata ile gerçekleştirilmiş ve yaş gruplarına göre doğru cinsiyet tahmini elde edilmiştir.
As a result of some incidents (disasters, inheritance, disappearances, etc.), age and sex determination processes can be important for people, families and government institutions. After a mass disaster or a legal situation, it may be necessary to identify an individual. The age determination process for the living or dead body is requested from the forensic institution. In such cases, the age determination process must be done correctly. For age determination, forensic sciences examine structures in the human body, such as teeth and wrist bones. The procedures for age estimation in forensic medicine are now carried out manually by using atlases prepared according to some different findings on these structures. The images in these atlases and the test images are compared manually. As a result of this manual operation, the probability of making mistakes is increased. In this thesis, an automatic age and sex determination system was developed in order to fill this gap in the age determination process by forensic medicine and to perform more accurate and objective age and sex determination based on more robust data. Two different artificial intelligence techniques were used for this process. The first one is the age and sex estimation of the expert system and the other is the age and sex process using the multi-layer perception neural network, which is frequently used in classification procedures. To determine the age and sex of the dental X-ray images taken from the same distance, a database containing 1315 teeth images from different provinces and the names of the teeth with the names of AGE _GENDER_ TOOTHNUMBER_COUNT and the teeth taken from people between the ages of 4 and 63 in the age range of 0,5 years were created. With these images, first of all, age and sex determination was performed by using expert system based comparisons by using morphological (height, area, perimeter, similarity, center of gravity, radius) of the teeth. In order to obtain more accurate and standard results, the new and original algorithm was used to correct the trapezoidal teeth in the coordinate plane. The height, area, perimeter, radius, similarity ratio, center of gravity of the teeth were tested separately and comparisons were made. In addition to these morphological comparisons, tooth images of 150x150 sizes and (4-9,5 years, 10-14,5 years, 15-22,5 years, 23- 63 years) to be presented as an input to the multilayer perception neural network and was rearranged in separate folders and a second database was created. These images are optionally dynamically and automatically segmented (10x10, 50x10, 15x15, etc.) to present as input to the multilayer perceptron neural network. The mean absolute deviation method was applied to the segmented images and their features were extractioned. The feature vectors are dynamic, depending on the segments. Optionally, the algorithm can be used to reduce the number of data inputs to be presented to the network. With the application written in C # programming language, the age determination process which is necessary for forensic medicine has been carried out more objectively and accurately. In the expert system based morphological comparison method, age and right sex determination were performed with the best +- 0 error. In the age and sex determination process, the highest 100% classification success rate was obtained in some dental groups. Age determination was performed with +- 0 error and the correct sex estimation was obtained according to age groups.