Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Kenar Bulma Algoritmaları Kullanarak Diş Röntgen Görüntülerinden Yaş ve Cinsiyet Belirleme

Yıl 2020, Cilt: 7 Sayı: 1, 315 - 321, 31.01.2020
https://doi.org/10.31202/ecjse.646581

Öz

Adli
tıpta yaş tayini, ceza ve hukuk açılarından çok önemli bir konudur.  Yaşanan herhangi bir felaket veya hukuksuzluk
halinde kimlik tespiti yapmak gerekebilir. Böyle durumlarda yetkili birimler yaş
belirleme işlemini adli tıp kurumundan ister. Adli birimlerin yaş belirleme
işleminin en doğru bir şekilde yapmak zorundadır. Bu çalışmada yaş ve cinsiyet
belirlemek için toplam 1313 panoramik diş görüntüsü ile bir veri tabanı manuel
olarak oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri tabanındaki görüntüler, görüntü
işleme teknikleri ile önişlemden geçirilmiştir. Ön işlemden geçirilen
görüntülerin tanimoto benzerlik oranlarına göre sayısal verileri elde edildi.
Bu sayısal veriler XML dosyasına kaydedilmiştir. Kıyaslama işlemleri bu XML
dosyası üzerindeki veriler ile yapılmıştır. Yaş belirleme işleminin yanı sıra
cinsiyet belirleme işlemi de gerçekleştirilmiştir. Yaş belirleme işlemi +- 0
hata ile gerçekleştirilmiştir. Uygulama C# programlama diliyle geliştirilmiştir.

Kaynakça

  • Baransel, Isır A.; Dülger, HE., 1998-2005 yılları arasında Gaziantep Üniversitesi Adli Tıp Anabilim Dalında raporlandırılan yaş tayini olgularının irdelenmesi, Türkiye Klinikleri Adli Tıp Dergisi, 2007, 4(1):1-6.
  • Çöloğlu AS., Adli Olaylarda Kimlik Belirlemesi, In: Soysal Z, Çakalır C; eds. Adli Tıp Cilt 1. 1. baskı, İstanbul: İ.Ü., Tıp Fakültesi, 1999,73-92.
  • Büken, B.; Demir, F.; Büken, E., 2001-2003 yılları arasında Abant İzzet Baysal Üniversitesi Düzce Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı’na gönderilen yaş tayini olgularının analizi ve adli tıp pratiğinde karşılaşılan güçlükler, Düzce Tıp Fakültesi Dergisi, 2003, 5(2):18-23.
  • Stimson, PÇ.; Mertz, CA., Forensic Dentistry, CRC Press, 1997.
  • Afşin H., Adli Diş Hekimliği, Adli Tıp Kurumu Yayınları, Toprak ofset, İstanbul, 2004,.
  • Gök, Ş., Adli Tıp Kitabı, Filiz Kitapevi, İstanbul, 1991.
  • Knight, B., Simpson Adli Tıp Kitabı, Bilimsel ve Teknik Yayınları, Çeviri Vakfı İstanbul, 1995.
  • Birdal, R.G.; Gumus, E.; Sertbas, A.; Birdal, İ.S., Automated lesion detection in panoramic dental radiographs, Oral Radiol., 2016, 32:111–118, Japan.
  • Dinçer, İ., 2015, adli tıpta yaş tayininde dişlerin muayenesi ile elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi, bitirme tezi, Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı, İzmir.
  • Al-sherif, N., Novel Techniques for Automated Dental Identification, Doktora Tezi, West Virginia University, ABD, 2013.
  • Yun, JI.; Lee, JY.; Chung, JW.; Kho, HS.; Kim, YK., Age estimation of Korean adults by occlusal tooth wear. J. Forensic Sci., 2007, 52 (3): 678-83.
  • Cameriere, R.; Ferrante, L., Age estimation in children by measurement of carpals and epiphyses of radius and ulna and open apices in teeth: a pilot study, Forensic Sci. Int., 2008, 174: 60–63.
  • Cameriere, R.; Giuliodori, A.; Zampi, M.; Galic, I.; Cingolani, M.; Pagliara, F., Age estimation in children and young adolescents for forensic purposes using fourth cervical vertebra (C4), Int. J. Legal Med., 2015, 129: 347–355.
  • Nystrom, M.; Peck, L.; Kleemola-Kujala, E.; Evalahti, M.; Kataja, M., Age estimation in small children: reference values based on counts of deciduous teeth in Finns, Forensic Sci. Int., 2000, 110: 179–188.
  • Schmidt, S.; Baumann, U.; Schulz, R.; Reisinger, W.; Schmeling, A., Study of age dependence of epiphyseal ossification of the hand skeleton, Int. J. Legal Med., 2008, 122: 51–54.
  • Schmidt, S.; Nitz, I.; Schulz, R.; Schmeling, A., Applicability of the skeletal age determination method of Tanner and Whitehouse for forensic age diagnostics, Int. J. Legal Med., 2008, 122: 309 –314.
  • Garvin, H.M.; Passalacqua, N.V.; Uhl, N.M.; Gipson, D.R.; Overbury R.S.; Cabo, L.L., Developments in forensic anthropology: age-at-death estimation, A Companion to Forensic Anthropology, John Wiley Sons, Ltd, 2012, 202–223.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F., ”Novel Approaches To Determine Age And Gender From Dental X-Ray Images By Using Multiplayer Perceptron Neural Networks And Image Processing Techniques", Chaos Solitons Fractals, 2019, 120: 127-138.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F.,, ”New Approaches to determine Age and Gender in Image Processing Techniques using Multilayer Perceptron Neural Network", Applied Soft Computing, 2018, 70 (157): 168.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F.,”Determination age and gender with developed a novel algorithm in image processing techniques by implementing to dental X-ray images", Romanian Journal Of Legal Medicine, 2018, 26(4): 412-418.
  • Avuçlu, E., “Chronicological Age Determination From Dental X-Ray Images By Using Artificial Intelligence And Image Processing Techniques”, Ph.D. Thesis, The Graduate School of Natural And Applied Science of Selçuk University Computer Engineering, 2019.
  • Kvaal, SI.; Kolltveit, KM., Thomsen IO, Solheim T. Age estimation of adults from dental radiographs. Forensic Sci Int., 1995, 74(3): 175-85.
  • Cameriere, R.;, Ferrante, L.;, Cingolan, M.; Variations in pulp /tooth area ratio as an indicator of age: a preliminary study. J. Forensic Sci., 2004, 49: 317-319.
  • Yang F, Jacobs R, Willems G. Dental age estimation through volume matching of teeth imaged by cone-beam CT. Forensic Sci Int., 2006, 159 (1):78-83.
  • Star, H.; Thevissen, P.; Jacobs, R.; Fieuws, S.; Solheim, T.; Willems, G.; Human dental age estimation by calculation of pulp-tooth volume ratios yielded on clinically acquired cone beam computed tomography images of monoradicular teeth. J Forensic Sci., 2011, 56(1):77-82.

Determination Age and Gender with Edge Detection Algorithms Using Dental X-Ray Images

Yıl 2020, Cilt: 7 Sayı: 1, 315 - 321, 31.01.2020
https://doi.org/10.31202/ecjse.646581

Öz

Age determination in
forensic medicine is a very important issue in terms of criminal and law. In
case of any disaster or unlawfulness, identification may be required. In such
cases, the competent authorities ask the forensic medicine institution for determining
the age. Forensic medicines must make the most accurate process of determining
the age. In this study, a database was created manually with a total of 1313
teeth images to determine age and gender. Images in this database are
pre-processed with image processing techniques. Numerical data were obtained
according to the tanimoto similarity rates of images. This numerical data is
saved in the XML file. Comparing is done with the data on this XML file. In
addition to the age determination process, gender determination process was
also carried out. Age determination was performed with + - 0 error. The
application was developed in C # programming language.

Kaynakça

  • Baransel, Isır A.; Dülger, HE., 1998-2005 yılları arasında Gaziantep Üniversitesi Adli Tıp Anabilim Dalında raporlandırılan yaş tayini olgularının irdelenmesi, Türkiye Klinikleri Adli Tıp Dergisi, 2007, 4(1):1-6.
  • Çöloğlu AS., Adli Olaylarda Kimlik Belirlemesi, In: Soysal Z, Çakalır C; eds. Adli Tıp Cilt 1. 1. baskı, İstanbul: İ.Ü., Tıp Fakültesi, 1999,73-92.
  • Büken, B.; Demir, F.; Büken, E., 2001-2003 yılları arasında Abant İzzet Baysal Üniversitesi Düzce Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı’na gönderilen yaş tayini olgularının analizi ve adli tıp pratiğinde karşılaşılan güçlükler, Düzce Tıp Fakültesi Dergisi, 2003, 5(2):18-23.
  • Stimson, PÇ.; Mertz, CA., Forensic Dentistry, CRC Press, 1997.
  • Afşin H., Adli Diş Hekimliği, Adli Tıp Kurumu Yayınları, Toprak ofset, İstanbul, 2004,.
  • Gök, Ş., Adli Tıp Kitabı, Filiz Kitapevi, İstanbul, 1991.
  • Knight, B., Simpson Adli Tıp Kitabı, Bilimsel ve Teknik Yayınları, Çeviri Vakfı İstanbul, 1995.
  • Birdal, R.G.; Gumus, E.; Sertbas, A.; Birdal, İ.S., Automated lesion detection in panoramic dental radiographs, Oral Radiol., 2016, 32:111–118, Japan.
  • Dinçer, İ., 2015, adli tıpta yaş tayininde dişlerin muayenesi ile elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi, bitirme tezi, Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı, İzmir.
  • Al-sherif, N., Novel Techniques for Automated Dental Identification, Doktora Tezi, West Virginia University, ABD, 2013.
  • Yun, JI.; Lee, JY.; Chung, JW.; Kho, HS.; Kim, YK., Age estimation of Korean adults by occlusal tooth wear. J. Forensic Sci., 2007, 52 (3): 678-83.
  • Cameriere, R.; Ferrante, L., Age estimation in children by measurement of carpals and epiphyses of radius and ulna and open apices in teeth: a pilot study, Forensic Sci. Int., 2008, 174: 60–63.
  • Cameriere, R.; Giuliodori, A.; Zampi, M.; Galic, I.; Cingolani, M.; Pagliara, F., Age estimation in children and young adolescents for forensic purposes using fourth cervical vertebra (C4), Int. J. Legal Med., 2015, 129: 347–355.
  • Nystrom, M.; Peck, L.; Kleemola-Kujala, E.; Evalahti, M.; Kataja, M., Age estimation in small children: reference values based on counts of deciduous teeth in Finns, Forensic Sci. Int., 2000, 110: 179–188.
  • Schmidt, S.; Baumann, U.; Schulz, R.; Reisinger, W.; Schmeling, A., Study of age dependence of epiphyseal ossification of the hand skeleton, Int. J. Legal Med., 2008, 122: 51–54.
  • Schmidt, S.; Nitz, I.; Schulz, R.; Schmeling, A., Applicability of the skeletal age determination method of Tanner and Whitehouse for forensic age diagnostics, Int. J. Legal Med., 2008, 122: 309 –314.
  • Garvin, H.M.; Passalacqua, N.V.; Uhl, N.M.; Gipson, D.R.; Overbury R.S.; Cabo, L.L., Developments in forensic anthropology: age-at-death estimation, A Companion to Forensic Anthropology, John Wiley Sons, Ltd, 2012, 202–223.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F., ”Novel Approaches To Determine Age And Gender From Dental X-Ray Images By Using Multiplayer Perceptron Neural Networks And Image Processing Techniques", Chaos Solitons Fractals, 2019, 120: 127-138.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F.,, ”New Approaches to determine Age and Gender in Image Processing Techniques using Multilayer Perceptron Neural Network", Applied Soft Computing, 2018, 70 (157): 168.
  • Avuçlu, E.; Başçiftçi, F.,”Determination age and gender with developed a novel algorithm in image processing techniques by implementing to dental X-ray images", Romanian Journal Of Legal Medicine, 2018, 26(4): 412-418.
  • Avuçlu, E., “Chronicological Age Determination From Dental X-Ray Images By Using Artificial Intelligence And Image Processing Techniques”, Ph.D. Thesis, The Graduate School of Natural And Applied Science of Selçuk University Computer Engineering, 2019.
  • Kvaal, SI.; Kolltveit, KM., Thomsen IO, Solheim T. Age estimation of adults from dental radiographs. Forensic Sci Int., 1995, 74(3): 175-85.
  • Cameriere, R.;, Ferrante, L.;, Cingolan, M.; Variations in pulp /tooth area ratio as an indicator of age: a preliminary study. J. Forensic Sci., 2004, 49: 317-319.
  • Yang F, Jacobs R, Willems G. Dental age estimation through volume matching of teeth imaged by cone-beam CT. Forensic Sci Int., 2006, 159 (1):78-83.
  • Star, H.; Thevissen, P.; Jacobs, R.; Fieuws, S.; Solheim, T.; Willems, G.; Human dental age estimation by calculation of pulp-tooth volume ratios yielded on clinically acquired cone beam computed tomography images of monoradicular teeth. J Forensic Sci., 2011, 56(1):77-82.
Toplam 25 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Fatih Başçiftçi 0000-0003-1679-7416

Emre Avuçlu 0000-0002-1622-9059

Yayımlanma Tarihi 31 Ocak 2020
Gönderilme Tarihi 13 Kasım 2019
Kabul Tarihi 16 Ocak 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 7 Sayı: 1

Kaynak Göster

IEEE F. Başçiftçi ve E. Avuçlu, “Determination Age and Gender with Edge Detection Algorithms Using Dental X-Ray Images”, ECJSE, c. 7, sy. 1, ss. 315–321, 2020, doi: 10.31202/ecjse.646581.