AI Summary & Key Takeaways
AI InsightWe believe this study set an example for future studies and help the forensic sciences.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Aim: Facial reconstruction is a method that estimates the face shape of the unidentified person using clay and similar material in cases where only the skull is present. Due to natural events and animals, the integrity of the skeletal remains can be disrupted and this makes identification hard. The aim of the study is to estimate the skull shape by reference to the mastoid process in case of fragmentation of the skull at the scene. Material and Methods: In the study, computerized tomography images of a total of 96 individuals of 51 women and 45 men which were obtained from xxx University Faculty of Medicine, Department of Radiology, were used. The variables determined in the images taken in the Frankfurt Horizontal plan were measured using the Image J program. Statistics of the data obtained were carried out using SPSS 22.0 program. Results: The descriptive values of the variables were given. Correlation analysis was used to determine the relationship between the variables. Regression formulas were developed to predict missing parts if the integrity of the skull was compromised in facial reconstruction. Conclusion: In this study we tried to evaluate the facial reconstruction from a different point of view. We believe this study set an example for future studies and help the forensic sciences.
Özet
Amaç: Yeniden yüzlendirme, yalnızca kafatasının var olduğu durumlarda kil ve benzeri materyal ile kimliklendirilmesi yapılamayan kişinin yüz şeklinin tahmin edildiği bir yöntemdir. Doğa olayları ve hayvanlar nedeniyle iskelet kalıntılarının bütünlüğü bozulabilmektedir bu da kimliklendirmeyi zor hale getirmektedir. Çalışmanın amacı, kafatasının olay yerinde fragmente olması durumunda, processus mastoideus referans alınarak kafatası şeklinin tahmin edilmesidir. Gereç ve Yöntem: Çalışma, xxx Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı’ndan elde edilen erişkin 51 kadın ve 45 erkek olmak üzere toplam 96 bireyin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanıldı. Frankfurt Horizontal planında alınan görüntülerde belirlenen değişkenler Image J programı kullanılarak ölçüldü. Elde edilen verilerin istatistikleri SPSS 22.0 programı kullanılarak gerçekleştirildi. Bulgular: Değişkenlerin betimleyici değerleri verildi. Korelasyon analizi ile değişkenler arası ilişki tespit edildi. Yeniden yüzlendirmede kafatasının bütünlüğünün bozulmuş olması durumunda eksik kısımları tahmin edilmesine yönelik regresyon formülleri geliştirildi. Sonuç: Çalışmada yeniden yüzlendirmeyi farklı bir bakış açısıyla değerlendirmeye çalıştık. Bu çalışmanın ileride yapılacak çalışmalara örnek teşkil edeceğine ve adli bilimlere yardımcı olacağını umut ediyoruz.