Kafatasında üst yüz yüksekliği ve genişliğinden konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile cinsiyet değerlendirmesi

Antropometrinin bir dalı olan kraniofasiyal antropometri canlı, kadavra ve radyolojik örneklerdeki baş ve yüz ölçümlerini içermektedir. Bu ölçümler cerrahi ve adli uygulamalar için önemli verilerdir. Bu çalışmada kafatasında üst yüz genişliği ve üst yüz yüksekliği ölçümlerinden Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntüleri incelenerek yetişkinlerde cinsiyetin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada üst yüz genişliği ile üst yüz yüksekliği olmak üzere toplam 2 parametre 52 kadın ve 52 erkek yetişkin bireye ait KIBT görüntüleri üzerinden değerlendirilmiştir. Parametre ölçümleri yardımıyla çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (NN), Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (CART) cinsiyetleri ayırt etme başarısı incelenmiştir. Çalışmaya dâhil olan 18-70 yaş arası kadın ve erkeklerin yaş ortalamaları anlamlı düzeyde farklı bulunmaz iken (p=0,794), erkeklerde üst yüz genişliği ve üst yüz yüksekliği ölçüm ortalaması anlamlı düzeyde daha yüksek bulundu (p=0,001). Cinsiyet belirlemede kullanılan algoritmaların genel tanı başarısı en yüksek %89,4 doğruluk oranı ile CART modeli olduğu gözlemlendi. Bu çalışmada, kafatasında üst yüz yüksekliği ve üst yüz genişliği ölçümlerinden yüksek tanı başarısı ile cinsiyetin değerlendirilebileceği sonucuna varılmıştır. Ayrıca cinsiyet tahminindeki algoritmanın başarı ölçütleri farklı olacağı için araştırmanın amacını ortaya koyan algoritmanın seçimi doğru sınıflandırma başarısı için önemlidir