Geri Dön

Panoramik radyograflar üzerinden yapay zeka yardımıyla dental implant sistemlerinin tespiti

Detection of dental implant systems using artificial intelligence on panoramic radiographs

  1. Tez No: 1005384
  2. Yazar: MUSTAFA ÜSTÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BOZKURT KUBİLAY IŞIK
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İmplant markasının belirlenememesi; hasta kayıtlarının bulunamadığı veya alınmadığı durumlarda uyumlu gövde ve protetik parçaların teminini zorlaştırmakta, tedavi planlamasında belirsizlik oluşturmakta ve endike olmayan eksplantasyon işlemlerine yol açabilmektedir. Bu sebeple, implant markalarının otomatik olarak tanımlanabileceği güvenilir sistemlerin geliştirilmesi, hem klinik verimlilik hem de hasta konforu açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı, farklı implant markalarının panoramik radyografi üzerinden tespit edilmesi ve böylelikle klinik pratiğin verimliliğinin artması ve hasta konforunun sağlanmasıdır. Çalışma kapsamında, Necmettin Erbakan Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'nin arşivden altı farklı implant markasına ait panoramik radyografi görüntüleri retrospektif olarak toplanmıştır. Görüntüler, ön işleme aşamasında normalize edilmiş, kontrast ve netlik iyileştirmeleri yapılmış, ardından veri artırma teknikleri ile veri seti çeşitlendirilmiştir. Modelleme sürecinde YOLOv8, InceptionV3 ve ResNet101V2 mimarileri ayrı ayrı eğitilmiş ve elde edilen sonuçlar birleştirilerek nihai sınıflandırıcı oluşturulmuştur. Elde edilen bulgulara göre, geliştirilen model implant marka sınıflandırmasında yüksek başarı göstermiş; genel doğruluk oranı %96'nın üzerinde, kesinlik ve hassasiyet değerleri %96 seviyelerinde bulunmuştur. Performans, farklı marka grupları arasında dengeli dağılmış, özellikle morfolojik açıdan belirgin farklara sahip implantlarda tespit oranı daha yüksek olmuştur.

Özet (Çeviri)

The inability to determine the brand of a dental implant, particularly in cases where patient records are missing or incomplete, complicates the procurement of compatible implant bodies and prosthetic components, creates uncertainty in treatment planning, and may lead to unnecessary explantation procedures. Therefore, developing reliable systems capable of automatically identifying implant brands is of great importance for both clinical efficiency and patient comfort. This study aim to identify different implant brands using panoramic radiographs, thereby increasing the efficiency of clinical practice and improving patient comfort. In this study, panoramic radiographs of six different implant brands were retrospectively collected from the archives of the Faculty of Dentistry at Necmettin Erbakan University. During preprocessing, the images were normalized, contrast and sharpness were enhanced, and data augmentation techniques were applied to diversify the dataset. YOLOv8, InceptionV3, and ResNet101V2 architectures were trained separately, and the resulting models were combined to create the final classifier. According to the findings, the developed model achieved high performance in implant brand classification, with an overall accuracy exceeding 96% and precision and recall values around 96%. Performance was balanced across different brand groups, with the highest detection rates observed in implants with distinct morphological features.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka algoritmaları kullanılarak panoramik radyograflar üzerinden bireylerin diş yaşlarının tespiti

    The determination of individuals' dental ages through panoramic radiographs using artificial intelligence algorithms

    GÜLFEM ÖZLÜ UÇAN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiPamukkale Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK KEREM APAYDIN

  2. Panoramik radyograflar üzerinde sabit bölümlü protezlerin tanımlanmasında yapay zeka algoritmasının başarısının değerlendirilmesi

    Evaluating the success of an artificial intelligence algorithm in identifying fixed partial dentures on panoramic radiographs

    YUNUS ÇETİN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Diş HekimliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP BAŞAĞAOĞLU DEMİREKİN

  3. Panoramik radyograflar üzerinde implant markalarının tespit edilmesinde yapay zeka algoristmasının başarısının değerlendirilmesi

    Evaluation of the success of artificial intelligence algorithm in detecting implant brands on panoramic radiographs

    ELİF DİLARA ERGEN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Diş HekimliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP BAŞAĞAOĞLU DEMİREKİN

  4. Panoramik radyograflarda hava yolları ve yumuşak dokuların yapay zekâ teknolojisi ile tespiti

    Detection of airways and soft tissues in panoramic radiographs using artificial intelligence technology

    ASLIHAN ŞAHAN KESKİN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR ENİNANÇ

  5. Maksillofasial bölgede radyoopak ve radyolusent görüntü veren lezyonlarda yapay zeka modellerinin etkinliğinin panoramik radyografiler üzerinde değerlendirilmesi

    The effectiveness of artificial intelligence models on radiopaque and radiolucent lesions in the maxillofacial region on panoramic radiography

    ZEYNEP TURANLI TOSUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiAtatürk Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMED AKİF SÜMBÜLLÜ