Kalkan, Esin AkgülOktay, Umut2025-05-292025-05-292025https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=E_eEUHQic_C-LvhxNQn1W35zwQ_zp0gmwpgh1xwzpfY2QD96bmnE95vuRjhSx1RJhttps://hdl.handle.net/20.500.12428/29748Amaç: Ülkemizde kemik yaşı tespitinde en sık, Greulich-Pyle (GP) ve Tanner-Whitehouse (TW) yöntemleri kullanılmaktadır. Son yıllarda yaş tespitinde yapay zekanın (YZ) kullanılabilirliği tartışılmaktadır. Bu araştırmanın amacı, 18 yaş ve altı çocuklarda YZ ile kemik yaşı tespitinin GP ve TW yöntemleriyle karşılaştırmalı analizini yapmaktır. Gereç ve yöntem: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi (ÇOMÜ) Hastanesi'nde çekilen 18 yaş ve altı bireylerin sol el bileği grafileri geriye dönük analiz edilmiştir. Kemik yaşı tespiti, bir adli tıp ve bir radyoloji asistanı tarafından yapılmıştır. Değerlendirmecilerin, GP ve TW3 yöntemleri ile elde ettiği veriler analiz edilmek üzere kaydedilmiştir. Yapay zeka modeli, ÇOMÜ Bilgisayar Mühendisliği uzmanlarının desteğiyle, ÇOMÜ ve Kuzey Amerika Radyoloji Derneği (RSNA) veri setleriyle eğitilmiştir. Bulgular: TW3 yöntemi, GP'ye göre 2,5 kat daha uzun sürmüştür (p<0.001). En yüksek hata oranı GP yöntemiyle erkeklerde (MAE=14,40 ay), en düşük hata oranı ise TW3 yöntemiyle kadınlarda (MAE=9,84 ay) tespit edilmiştir. Değerlendiriciler arasındaki uyum mükemmel düzeyde bulunmuştur. YZ destekli modeller arasında VGG-16 mimarisi geliştirilmiş modelin, RSNA ve ÇOMÜ veri setleriyle eğitilerek en düşük hata oranı (MAE=12,04 ay) elde edilmiştir. Bu bulgular YZ'nin yok sayılabilecek işlem süreleri ve kabul edilebilir hata oranları ile adli tıp uygulamalarında yardımcı bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Sonuç: Değerlendirmeciler arası mükemmel uyum yöntemlerin bireysel farklılıklardan önemli derecede etkilenmediğini göstermektedir. GP yöntemi 0-4 yaş arası kronolojik yaşla daha uyumlu sonuçlar verirken, 12-16 yaş grubunda TW3 yöntemi daha düşük hata oranları sunmuştur. Bu araştırma sonuçlarına göre; YZ'nin hata oranlarını düşürebileceğini, değerlendirme süreçlerini hızlandırabileceğini ve yardımcı yöntem olarak kullanılması önermektedir.Aim: The most commonly used bone age determination methods in Türkiye are the Greulich-Pyle (GP) and Tanner-Whitehouse (TW) methods. This thesis aims to analyze the advantages and disadvantages of the GP and TW3 methods by comparing the data obtained from these methods with the data obtained using AI-supported software. Material/Method: X-ray images of the left wrist of individuals aged 18 and under, taken at Canakkale Onsekiz Mart Univercity (COMU) Hospital, were retrospectively analyzed. Bone age determination was performed by a forensic medicine and a radiology research assistants. The data obtained by the raters using the GP and TW3 methods were recorded for analysis. The AI model was trained using the COMU and Radiological Society of North America (RSNA) datasets with the support of the experts from the COMU Department of Computer Engineering. Results: The TW3 method took 2.5 times longer than GP (p<0.001). The highest mean absolute error (MAE) was found with the GP method for males (MAE=14.40 months), and the lowest error rate was found with the TW3 method for females (MAE=9.84 months). The inter-rater agreement was found to be excellent. Among all AI-supported models, model based VGG-16 architecture which trained with RSNA and COMU datasets, achieved the lowest error rate (MAE=12.04 months). These findings suggest that AI can be used as an auxiliary method in forensic medicine applications with negligible processing times and acceptable error rates. Conclusion: The excellent inter-rater agreement indicates that individual differences do not significantly affect the methods. The GP method provided more consistent results with chronological age for the 0-4 age group, while the TW3 method showed lower error rates for the 12-16 age group. This study suggests that AI can reduce error rates, accelerate processes, and be used as an auxiliary method.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessAdli TıpForensic MedicineSpecialist Thesis187919555