Yaş Tayini Uygulamalarında Epifiz Plağı Kapanma Derecelerinin İncelenmesi

Yarımoğlu, Berna H; Alper, Behnan; Meral, Demet; Çekin, Necmi

doi:10.17986/blm.2005103592

Cited by 4 publications

(7 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Olguya ait çekilen radyogramlar atlastaki mevcut örneklerden en uygun olanı ile eşleştirilir. Uygun bulunan örneğin ait olduğu yaş olgunun kemik yaşı olarak kabul edilir [1,3]. TW yönteminde ise, el ve el bilek kemiklerinin distal uçlarındaki kemikleşme evrelendirilmesi cinsiyete göre ayrı skorlanmıştır.…”

Section: Radyolojik Yöntemunclassified

“…Burada olguya ait grafilerden tüm kemiklerin evreleri ve skorları atlas yardımıyla cinsiyetler için ayrı belirlenir. Elde edilen skorlar hazırlanmış olan tablolarda uygun olan yaş ile eşleştirilerek olgunun yaşı saptanır [1,3]. Bu iki atlasın bazı yönlerden birbirine üstünlükleri olmasına karşın, kullanım kolaylığı açısından en çok tercih edilenin GPA olduğu bildirilmiştir [1,4].…”

Section: Radyolojik Yöntemunclassified

“…Elde edilen skorlar hazırlanmış olan tablolarda uygun olan yaş ile eşleştirilerek olgunun yaşı saptanır [1,3]. Bu iki atlasın bazı yönlerden birbirine üstünlükleri olmasına karşın, kullanım kolaylığı açısından en çok tercih edilenin GPA olduğu bildirilmiştir [1,4]. Ancak son araştırmalar günümüz çocuklarının büyüme temposunun arttığını ve olgunlaşmanın daha hızlı olduğunu bildirmişlerdir.…”

Section: Radyolojik Yöntemunclassified

“…Yaş tespiti antropolojide, adli tıpta, pediatride ve ortopedide gerek duyulan bir incelemedir. Özellikle adli tıp uygulamaların önemli konularından biri kimliği bilinmeyen ve yaşı ile ilgili şüphe duyulan olgular hakkında yaş tespitinin istenmesidir [1]. Ülkemizde kişilerin nüfus kayıtlarının düzenli tutulmaması, özellikle kırsal kesimlerde yaşayan halkın bu konularda yeterli bilgisinin olmaması ve gerekli özenin gösterilmemesinden dolayı kişilerin gerçek yaşı ile ilgili sorunlar oluşabilmektedir.…”

Section: Introductionunclassified

See 3 more Smart Citations

Methods for age estimation

Demirkıran¹,

Çelikel²,

Zeren³

et al. 2014

Diclemedj

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Radyolojik Yöntemunclassified

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

Methods for age estimation

Demirkıran¹,

Çelikel²,

Zeren³

et al. 2014

Diclemedj

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Ülkemizde özellikle kırsal kesimde çocukların nüfusa geç kaydedilmesidir. Nüfus kayıt bilgilerinin doğruluğu şüpheli olan kişilerin varlığı nedeni ile gerek yargıya intikal eden olaylarda ceza kanunu bakımından, gerekse okula başlama, işe girme, evlenme ve askere alınma gibi durumlarda yaşayan bireylerde adli yaş tahmini istenmektedir (6). Bu çalışmada, adli mercilerce Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı'na adli mercilerce gönderilerek, adli yaş tahmini yapılması istenen olguların demografik değişkenleri, yaş tahmin nedenleri gibi verilerini inceleyerek, adli yaş tahmini yapılan olguların bölgemize ait verilerinin belirlenmesini ve adli yaş tahmin sonuçlarının değerlendirilmesini amaçladık.…”

Section: Introductionunclassified

Adli yaş tahmini yapılan olguların değerlendirilmesi: retrospektif bir çalışma

Şener

Polat

2020

Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Objective: Today, forensic age estimation is essential for individuals whose birth dates cannot be reliably documented. The reasons for forensic age estimation may vary by country and region. The presence of different populations may make the selection of reference atlas challenging to assess. In this study, we aimed to determine the demographic variables and causes of forensic age estimation cases sent by judicial authorities in our region. Material and Methods: In this study, cases that were sent by the judicial authorities with the request of forensic age estimation between 01.03.20116 and 01.03.2019 were examined retrospectively. In this study, cases of 216 were examined demographic data, physical development findings and direct radiography. Results: 63.9% (n=138) of the cases were female. According to the identity records, the mean age was 19.9, and 77.8% (n = 168) of the cases was ≤22 years old. 81% (n = 175) of the cases were born at home. 7.9% of the cases (n = 17) were asked to determine the forensic age in terms of criminal law. 83.2% (n = 190) of the cases had 4≤ siblings. It was found that 10.2% (n = 22) were illiterate and 59.8% (n = 47) were educated at primary and secondary level. Conclusion: According to the findings, a significant portion of the forensic age estimation cases are low-educated crowded family children under 20 years of age. Most of the cases were born in rural areas, and their births were outside the health institution.

show abstract

Age-Net: An Advanced Hybrid Deep Learning Model for Age Estimation Using Orthopantomograph Images

Baydogan,

Baybars,

Tuncer

2023

View full text Add to dashboard Cite

Forensic odontology, recognized as a fundamental and reliable technique in human identification, frequently employs orthopantomograph images in dental biometry. Despite the introduction of various techniques for age and identity estimation, the accurate and rapid interpretation of these images remains challenging. Manual methods, currently employed by forensic experts, present numerous limitations including time consumption, human error, and challenges in handling large data sets. Addressing these limitations, this study proposes a computer-aided hybrid age detection system, Age-Net, leveraging artificial intelligence. A total of 933 orthopantomograph images, categorized into three classes, were collected from Firat University Hospital for this study. These images were subsequently resized to be compatible with pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs) models, such as AlexNet, ResNet50, VGG16, SqueezeNet, EfficientNetB0, DenseNet201, and ResNet18. Following the extraction of feature vectors from these images, algorithms including Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (KNN), Multilayer Perceptron (MLP), XGBoost Algorithm, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), and Linear Discriminant (LD) were implemented for detection. The use of an array of feature extraction models and algorithms aimed to best represent the features of the dataset, thereby enhancing classification performance. The proposed system's efficacy was assessed and validated using the 5-fold cross-validation test technique and statistical Friedman test. Of all models, the EfficientNetB0-SVM hybrid model demonstrated superior performance, achieving highest accuracy, precision, sensitivity, F-score, and AUC ratios of 0.846, 0.850, 0.846, 0.846, and 0.970, respectively. This hybrid detection system, Age-Net, is projected to provide time and cost benefits to forensic experts in their clinical studies. However, the data utilized in this study are limited to specific age groups. Future research could expand the number of age groups and data to observe potential enhancements in the system's success rate.

show abstract

Yaş Tayini Uygulamalarında Epifiz Plağı Kapanma Derecelerinin İncelenmesi

Cited by 4 publications

References 12 publications

Methods for age estimation

Methods for age estimation

Adli yaş tahmini yapılan olguların değerlendirilmesi: retrospektif bir çalışma

Age-Net: An Advanced Hybrid Deep Learning Model for Age Estimation Using Orthopantomograph Images

Contact Info

Product

Resources

About