Geri Dön

Yapay zeka ve CAD/CAM teknolojilerinin kök kanal tedavili molar dişlerin restorasyon seçimlerine etkisi

The effect of artificial intelligence and CAD/CAM technologies on restoration choices for root canal treated molar teeth

  1. Tez No: 1002555
  2. Yazar: ÇAĞATAY GÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL UZUN
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Artificial intelligence, CAD/CAM, Endocron, Pulp chamber depth
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Endodonti Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Geniş madde kaybı olan alt birinci molar dişlerde endokron planlaması sırasında, üç farklı ölçüm yöntemi kullanılarak pulpa odası derinliği ve komşu duvar kalınlıklarının karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi. Materyal Metod: Toplam 200 alt birinci molar diş, pulpa odası derinliğine göre iki gruba ayrıldı (≥2 mm ve <2 mm; her grup için n=100). Tüm dişlere standart kök kanal tedavisi ve grup protokolüne uygun kavite preparasyonu uygulandı. Ölçümler altı bölgede manuel (dijital kumpas), CAD/CAM (CEREC Omnicam) ve yapay zeka (YOLOv11) yöntemleriyle gerçekleştirildi. Verilerin analizinde Shapiro-Wilk ve t testleri kullanıldı. Bulgular: Çalışmada, derin (≥2 mm) ve sığ (<2 mm) kavite gruplarında yapılan değerlendirmelerde, manuel, CAD/CAM ve yapay zekâ yöntemleriyle elde edilen ölçüm değerleri arasında fark bulunmuştur. CAD/CAM yöntemi, manuel ölçümlere kıyasla genellikle daha düşük değerler gösterirken, yapay zekâ yöntemi daha yüksek sonuçlar vermiştir. Yöntemler arası farkın özellikle sığ kavitelerde daha belirgin olduğu gözlenmiştir. Genişlik ölçümlerinde benzer eğilimler izlenmiş, ancak bazı bölgelerde yöntemler arası fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Sonuç: Yapay zeka ile yapılan ölçümler genellikle manuel yönteme göre daha yüksek, CAD/CAM yöntemiyle yapılan ölçümler ise daha düşük değerler vermiştir. Bu sistematik farklılıklar özellikle 2 mm sınırına yakın vakalarda restoratif kararları etkileyebileceğinden, kullanılacak ölçüm yönteminin seçiminde dikkatli olunmalıdır.

Özet (Çeviri)

Objective: To compare pulp chamber depth and adjacent wall thickness in mandibular first molars with extensive tissue loss using three measurement methods during endocrown planning. Material and Methods: Two hundred mandibular first molars were divided into two groups based on pulp chamber depth (≥2 mm and <2 mm; n=100 each). Standardized root canal treatments and cavity preparations were performed. Measurements were made in six regions using manual (digital caliper), CAD/CAM (CEREC Omnicam), and artificial intelligence (YOLOv11). Data were analyzed using Shapiro-Wilk and t tests. Results: In this study, measurements obtained from deep (≥2 mm) and shallow (<2 mm) cavity groups showed differences among the manual, CAD/CAM, and artificial intelligence–based methods. The CAD/CAM method generally yielded lower values compared to manual measurements, whereas the artificial intelligence method produced higher results. The differences between methods were more pronounced in shallow cavities. Similar trends were observed in width measurements; however, in some regions, the differences between methods were not statistically significant. Conclusion: AI measurements were generally higher than manual, while CAD/CAM yielded lower values. These differences may influence clinical decisions, especially in borderline cases.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Mimari tasarımda yapay zeka ve mimarın değişen rolü

    Artificial intelligence in architectural design and the changing role of the architect

    FATMANUR TAVLAŞOĞLU DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MimarlıkGebze Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA TAN BAYRAM

  3. Dental implant (Ti6Al4V) ve abutment montajlarında farklı sistem alternatifi olarak mekanik sıkıştırıcıların araştırılması ve sonlu elemanlar analizi

    Investigation and finite element analysis of mechanical compressors as different system alternatives in dental implant (Ti6Al4V) and abutment installations

    MEHMET ONUR YAĞIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞADUMAN ŞEN

  4. Taxonomy and visualization of digital architecture knowledge: Proposal for a scientific online encyclopedia

    Dijital mimarlık bilgisinin taksonomisi ve görselleştirilmesi: Bilimsel bir çevrim içi ansiklopedi önerisi

    ESRANUR KARACİF

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETHEM GÜRER

  5. Tasarımda yapay zeka

    Artificial intelligence in design

    MUSTAFA NAZIM EMRE ÖZDEĞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEOMAN KURTAY