Yapay Zeka Tabanlı Yaklaşımlarla Kan İlişkili Faktörlerin Çok Yönlü Değerlendirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Bağımlılık Ve Adli Bilimler Enstitüsü, Adli Bilimler, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: CHARLES SSERUTTE
Danışman: Mehmet Yüksel
Özet:
Kesici, delici ve ateşli silahların kullanıldığı şiddet olaylarında oluşan kan lekeleri, olayın meydana geliş biçiminin ve dinamiklerinin açıklanmasında önemli fiziksel deliller arasında yer almaktadır. Kan lekesi deseni analizi (Bloodstain Pattern Analysis, BPA), lekelerin morfolojik özelliklerinden yararlanarak olay yerinin yeniden yapılandırılmasına katkı sağlayan temel adli bilim yöntemlerinden biridir. Bu çalışmada, farklı yüzeylerde oluşan kan lekelerinden düşme yüksekliğini tahmin edebilen yapay zekâ destekli ve yüzeye özgü bir analiz modelinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada A4 kâğıdı, cam, suntalam ve seramik yüzeyler üzerine bırakılan yapay kan damlaları incelenmiştir. Kontrollü laboratuvar koşullarında 10 µL hacmindeki damlalar, A4 kâğıdı için 10–190 cm, diğer yüzeyler için ise 10–180 cm aralığındaki yüksekliklerden yüzeye dik olarak bırakılmıştır. Kan lekelerinin konturları Python tabanlı görüntü işleme sistemiyle otomatik olarak belirlenmiş, leke alanlarından eşdeğer çap değerleri hesaplanmış ve çarpma hızları fiziksel eşitlikler kullanılarak tahmin edilmiştir. Veriler; tanımlayıcı istatistikler, Pearson korelasyon analizi, doğrusal regresyon, MAE, RMSE, MAPE, hata yayılımı ve Bland–Altman uyum analiziyle değerlendirilmiştir. On bir optimizasyon algoritmasının karşılaştırılması sonucunda A4 kâğıdı ve seramik için Diferansiyel Evrim (DE), cam için Öğretme–Öğrenme Tabanlı Optimizasyon (TLBO), suntalam için ise Kovaryans Matrisi Uyumlu Evrim Stratejisi (CMA-ES) en uygun algoritmalar olarak belirlenmiştir. Eşdeğer çap ile gerçek düşme yüksekliği arasındaki ilişki A4 kâğıdı ve camda güçlü ve anlamlı, suntalam ve seramikte ise zayıf bulunmuştur. Buna karşın yüzeye özgü kalibrasyon modelleriyle tahmin edilen ve gerçek düşme yükseklikleri arasında tüm yüzeylerde çok güçlü uyum elde edilmiştir. Determinasyon katsayıları A4 kâğıdında 0,975, camda 0,954, suntalamda 0,9996 ve seramikte 0,991 olarak belirlenmiştir. Hata ve Bland–Altman analizleri, sistematik yanlılığın düşük, tahmin hatalarının ise yüzey özelliklerine bağlı olarak değişken olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak geliştirilen yaklaşım, sentetik kan lekelerinden düşme yüksekliğinin nesnel ve tekrarlanabilir biçimde tahmin edilmesine olanak sağlamıştır. Bulgular, yüzeye özgü model seçiminin gerekliliğini ortaya koymakta ve sistemin bağımsız doğrulamalar sonrasında kan lekesi deseni analizinde uzman değerlendirmesini destekleyen bir karar destek aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir.