Yapay sinir ağları yöntemi ile postmortem kemik uzunluğundan boy uzunluğu tahmini

Abstract

YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE POSTMORTEM KEMİK UZUNLUĞUNDAN VÜCUT BOY UZUNLUĞUNUN TAHMİNİ Günümüzde bir çok adli olgunun aydınlatılması esnasında karşılaşılan sorunlardan biri vücut boy uzunluğunun tespit edilmesidir. Bu aynı zamanda arkeolojik kazı sonucu çıkarılan ve Antropolojik değeri olan kalıntılar üzerinde yapılan araştırmalarda da karşılaşılan önemli bir sorundur. Yaygın olarak kullanılan, fakat teknolojinin gelişmesi ile yetersiz kalan matematiksel yöntemlerden biri olan regresyon analizi yöntemi ile vücut boy uzunluğu tahminine yönelik çok sayıda formül geliştirilmiştir. Geliştirilen formüller hazırlanırken 18 yaş altı ve 60 yaş üstüne ait veriler formüllere dahil edilmemiş, 30 yaş üstü için yaşlanmaya bağlı olarak meydana gelen boy kaybını telafi etmek için tespit edilen boy uzunluğundan her yıl için 0,06 cm çıkarılması öngörülmüştür. Bu çalışmada, vücut boy uzunluğuna etki eden önemli bir etken olan yaş faktörü Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile farklı bir formüle ihtiyaç duymadan yöntemin içinde ayrı bir parametre olarak ele alınmıştır. Yapay Sinir Ağları Yöntemi az veri ile bile daha anlamlı yani daha az bağıl hata içeren sonuçlara ulaşılması açısından etkin bir kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Vücut boy uzunluğunu hesaplayabilmek için mevcut kemikler arasında en güvenilir sonuçları uzun ekstremite kemikleri vermiştir. Uygulama aşamasında; uzun ekstremite kemiklerinden Femur, Tibia, Fibula, Humerus, kemikleri ayrı ayrı olarak yaş faktörü ile, Tibia ve Fibula, Ulna ve Radius ikili kemikleri yaş faktörü ile, Tibia'nın Biartiküler yüzey ölçüleri yaş faktörü ile birlikte ele alınarak yedi adet model oluşturulmuştur (Nöro-Femur, Nöro-Tibia, Nöro-Fibula, ve Fibula, Nöro-Proksimal Tibia, Nöro-Humerus, Nöro-Ulna ve Radius Modeli). Yapay Sinir Ağları Yöntemi kullanılarak yapılan tahmin sonuçları, farklı araştırıcılar tarafından bulunan formüllerin sonuçları ile kıyaslanmış, elde edilen değerler içerisinde belirleyici yeri olan maksimum bağıl hata Yapay Sinir Ağları Yönteminde en düşük değeri verdiği gözlenmiştir. Haziran 2004Nezir MAZİ

STATURE ESTIMATION FROM FOREARM POSTMORTEM BONES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Nowadays, the main problem faced during clarification of many juridical cases is the stature estimation. This problem is also valid for the investigation of remains that are found during archeological excavation studies and have an anthropologic value. Many formulas have been developed for the estimation of body length by regression analyses method which is one of the mathematical methods that became insufficient day by day towards technological developments. During the preparation of formulas, data belonging to ages under 18 and over 60 have not been taken into consideration. Also for ages over 30, it has been decided to take out 0,06 cm per year in order the to cover loss due to aging. In this study, age which is one of the most important factor effecting body length has been included as a different input variable without requiring any extra formula by Artificial Neural Network Method (ANN). In this aspect offers effective usage easiness by providing more accurate results with less relative error even with less data. In the estimation of body length, most reliable results have been obtained by long extremities among all bones. During application stage; long extremities bones like femur, tibia, fibula and humerus had been separately taken up together with age factor, tibia-fibula and ulna-radius bones had been bilaterally taken up together with age factor and total tibia's biarticular surface measures had been taken up together with age factor and total seven models have been formed. Estimations made by ANN have been compared by results of other formulas of different researches and maximum relative error employed for error evaluation has been found lowest in the ANN among all others. Haziran 2004Nezir MAZİ