• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Comparison of mandibular morphometric parameters in digital panoramic radiography in gender determination using machine learning

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (788.0Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2024

Yazar

Pertek, Hanife
Kamaşak, Mustafa
Kotan, Soner
Hatipoğlu, Fatma Pertek
Hatipoğlu, Ömer
Köse, Taha Emre

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Pertek, H., Kamaşak, M., Kotan, S., Hatipoğlu, F. P., Hatipoğlu, Ö., & Köse, T. E. (2024). Comparison of mandibular morphometric parameters in digital panoramic radiography in gender determination using machine learning. Oral radiology, 10.1007/s11282-024-00751-9. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s11282-024-00751-9

Özet

Objective: This study aimed to evaluate the usability of morphometric features obtained from mandibular panoramic radiographs in gender determination using machine learning algorithms. Materials and methods: High-resolution radiographs of 200 patients aged 20–77 (41.0 ± 12.7) were included in the study. Twelve different morphometric measurements were extracted from each digital panoramic radiography included in the study. These measurements were used as features in the machine learning phase in which six different machine learning algorithms were used (k-nearest neighbor, decision trees, support vector machines, naive Bayes, linear discrimination analysis, and neural networks). To evaluate the reliability, we have performed tenfold cross-validation and we repeated this 10 times for every classification process. This process enhances the reliability of the results for other datasets. Results: When all 12 features are used together, the accuracy rate is found to be 82.6 ± 0.5%. The classification accuracies are also compared using each feature alone. Three features that give the highest accuracy are coronoid height (80.9 ± 0.9%), condyle height (78.2 ± 0.5%), and ramus height (77.2 ± 0.4%), respectively. When compared to the classification algorithms, the highest accuracy was obtained with the naive Bayes algorithm with a rate of 84.0 ± 0.4%. Conclusion: Machine learning techniques can accurately determine gender by analyzing mandibular morphometric structures from digital panoramic radiographs. The most precise results are achieved by evaluating the structures in combination, using attributes obtained from applying the MRMR algorithm to all features.

Kaynak

Oral Radiology

Bağlantı

https://doi.org/10.1007/s11282-024-00751-9
https://hdl.handle.net/11436/9004

Koleksiyonlar

  • DŞHF, Klinik Bilimler Bölümü Koleksiyonu [244]
  • PubMed İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2443]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5931]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.