Fossa cranii posterior'dan makine öğrenmesi algoritmaları ile cinsiyet tahmini

Fossa cranii posterior'da bulunan anatomik yapılardan kadın ve erkek bireylerde yapılan morfometrik ölçümler ile makine öğrenme algoritmalarını kullanarak cinsiyetler arasında anlamlı farklılık olup olmadığını belirlemek/ortaya koymak amaçlandı. BAİBÜ Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran dâhil edilme ve dışlanma kriterlerine uygun olan 100 erkek 100 kadın toplamda 200 birey çalışmaya alındı. Görüntüler iş istasyonuna aktarılarak volume rendering tekniği ile fossa cranii posterior'da yer alan 26 parametrede morfometrik ölçümler yapıldı. Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Gaussian Naive Bayes, Doğrusal Diskriminant Analizi, Destek Vektör Makinesi algoritmaları kullanıldı. Doğruluk skoruna bakıldığında eğitim seti için 0,894 ve test seti için 0,875 olarak bulunan en yüksek değer ile en efektif algoritmanın Rastgele Orman olduğu görüldü. Fossa cranii posterior bölgesindeki anatomik yapıların morfometrik ölçümleri kullanılarak cinsiyet belirlemede makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılabileceği sonucuna varıldı.