Derin öğrenme yöntemi kullanılarak postero-anterior sefalometrik radyografilerde yüz asimetrisinin değerlendirilmesi
Evaluation of facial asymmetry in postero-anterior cephalometric radiographs using deep learning method
- Tez No: 1008028
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMED TAHA ALPAYDIN
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Yüz Asimetrisi, Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Ortodonti, U-Net, Facial Asymmetry, Artificial Intelligence, Deep Learning, Orthodontics, U-Net
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ordu Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Yüz asimetrisinin doğru teşhisi, ortodontik tedavi ve ortognatik cerrahi planlamasında kritik öneme sahiptir. Geleneksel manuel işaretleme yöntemleri zaman alıcıdır ve hekime bağlı hatalar içerebilir. Bu çalışmanın amacı, 9 temel antropometrik noktanın tespiti için derin öğrenme tabanlı tam otomatik bir sistem geliştirmek ve sistemin farklı asimetri derecelerindeki klinik güvenilirliğini test etmektir. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, Ordu Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ortodonti Anabilim Dalı'na başvuran 1820 hastadan alınan posteroanterior sefalometrik radyografileri üzerinde ResNet34 destekli U-Net mimarisi kullanılmıştır. Modelin milimetrik hassasiyetini artırmak amacıyla, küçük anatomik sapmalara karşı duyarlı olan Wing Loss fonksiyonu eğitim sürecine entegre edilmiştir. Sistemin performansı Piksel Hatası, Normalize Edilmiş Ortalama Hata (NME) ve Çene Sapma Açısı üzerinden değerlendirilmiştir. Bulgular: 182 vakalık test grubunda model, 33.16 piksel ortalama hata ve 0.0916 NME değeri ile klinik olarak kabul edilebilir sınırlar içinde sonuç vermiştir. Kümülatif Hata Dağılımı (CED) analizi, vakaların tamamında hatanın 50 pikselin altında kaldığını göstermiştir. Ayrıca sistem, yüksek asimetriye sahip hastalarda simetrik bireylere göre istatistiksel olarak daha düşük regresyon hatası sergilemiştir. Sonuç: Geliştirilen yapay zeka modeli, yüz asimetrisinin değerlendirilmesinde manuel yöntemlere hızlı, objektif ve tekrarlanabilir bir alternatif sunmaktadır. Özellikle belirgin mandibular sapmaların tespitindeki başarısı, sistemin klinik karar destek mekanizması olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Aim: Accurate diagnosis of facial asymmetry is critical for orthodontic treatment and orthognathic surgery planning. Conventional manual landmarking methods are time-consuming and subject to clinician-dependent variability. The aim of this study is to develop a fully automated, deep learning-based system for the detection of 9 key anthropometric points and to test the clinical reliability of the system at different degrees of asymmetry. Materials and Methods: In this study, a ResNet34-supported U-Net architecture was used on posteroanterior cephalometric radiographs of 1820 patients who applied to the Department of Orthodontics, Faculty of Dentistry, Ordu University. To increase the millimeter accuracy of the model, the Wing Loss function, which is sensitive to small anatomical deviations, was integrated into the training process. The performance of the system was evaluated through Pixel Error, Normalized Mean Error (NME), and Jaw Deviation Angle. Results: In the test group of 182 cases, the model yielded results within clinically acceptable limits with a pixel mean error of 33.16 and an NME value of 0.0916. Cumulative Error Distribution (CED) analysis showed that the error remained below 50 pixels in all cases. Furthermore, the system exhibited statistically lower regression error in patients with high asymmetry compared to symmetrical individuals. Conclusion: The developed artificial intelligence model offers a fast, objective, and repeatable alternative to manual methods in assessing facial asymmetry. Its success in detecting particularly pronounced mandibular deviations demonstrates its potential as a clinical decision support mechanism.
Benzer Tezler
- Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik (Frontal) görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla sefalometrik noktaların tespiti
Detection of cephalometric points with artificial intelligence algorithms improved by deep learning method on posteroanterior cephalometric (Frontal) images obtained from cone-beam computed tomography images
GİZEM GÖZDE ÖZŞAHİN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET UĞURLU
- Hiler Dolgunluğu atlıyor muyuz? Yapay zekâ ile akciğer grafisinde Hiler Dolgunluğu saptayabilmek
Do we skip Hilar Enlargement? Determining Hilar Enlargement on chest x-rays by artificial intelligence
MURAT ÇETİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Göğüs HastalıklarıSüleyman Demirel ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE ERÇELİK KONCAK
PROF. DR. MÜNİRE ÇAKIR
- Dönüştürücü öğrenme kuramına göre İngilizce dersinde hazırlanmış öğrenme etkinliklerinin üniversite öğrencilerinin bakış açısı dönüşümlerine etkisinin incelenmesi
Examining the effects of English learning activities designed in view of transformative learning theory on perspective transformation of university students
EREN AKDAĞ KURNAZ
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIM ARI
- Fen ve teknoloji dersi 7.sınıf ışık ünitesinde alternatif değerlendirme yaklaşımları temelli öğretimin öğrencilerin akademik başarıları ve tutumları üzerine etkisi
Effect of the alternative assessment approaches based on instruction during the“light”unit of science and technology class in 7th grade on academic achievements and attitudes of students
ÖZGE ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimManisa Celal Bayar ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA ŞAŞMAZ ÖREN
- Sosyal bilgiler dersinde uygulanan yaratıcı drama yönteminin öğrencilerin öğrenme stilleri ile ilişkileri ve akademik başarılarına etkisinin incelenmesi
The effect of creative drama method applied in social studies course on students' learning styles, relationships with students and their academic achievement
MELİS AKMAN
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN AKIŞ