Standardize edilmiş intraoral fotoğraflar ve radyolojik görüntüler kullanılarak yapay zeka destekli oluşturulan ortodontik tanının değerlendirilmesi
Evaluation of artificial intelligence-assisted orthodontic diagnosis using standardized intraoral photographs and radiological images
- Tez No: 1008313
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜLEÇ
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, yapay zeka tabanlı büyük dil modellerinin ortodontik tanı parametrelerini değerlendirme performansını ortodonti uzmanlarının değerlendirmeleri ile karşılaştırmak ve modellerin farklı zamanlarda verdikleri yanıtların tutarlılığını incelemektir. Çalışmaya ortodontik kayıtları eksiksiz olan 51 hasta dahil edilmiştir. Her hasta için standardize edilmiş intraoral fotoğraflar, panoramik radyografiler ve lateral sefalometrik radyografiler kullanılmıştır. Hastalar; overjet, overbite, mandibular ve maksiller çapraşıklık, oral hijyen gibi 19 parametre açısından değerlendirilmiştir. Altın standart değerlendirme ortodonti uzmanları tarafından yapılmıştır. Aynı hasta verileri ChatGPT-4o, Google Gemini 2.5 Pro ve Claude Opus 4 yapay zeka modellerine sunulmuş ve aynı parametreleri değerlendirmeleri istenmiştir. Yapay zeka modellerine aynı vakalar 48 saat aralıklarla üç farklı zaman diliminde tekrar sorgulatılmıştır. Ortodontist değerlendirmeleri ile yapay zeka modellerinin sonuçları arasındaki uyum ve modellerin kendi içindeki yanıt tutarlılığı istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Analizlerde tanımlayıcı istatistikler ve Cohen's kappa katsayısı kullanılmıştır. Sonuçlar, yapay zeka modellerinin bazı ortodontik parametrelerde ortodontist değerlendirmeleri ile uyumlu sonuçlar verebildiğini, ancak uyum düzeyinin parametreye göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Ayrıca modellerin farklı zamanlarda verdikleri yanıtların tutarlılığının da parametreler arasında değiştiği belirlenmiştir. Yapay zeka sistemleri ortodontik tanıda yardımcı araç olarak potansiyel göstermektedir; ancak klinik karar verme sürecinde güvenilir şekilde kullanılabilmeleri için daha ileri doğrulama çalışmalarına ihtiyaç vardır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to compare the performance of artificial intelligence–based large language models in evaluating orthodontic diagnostic parameters with the assessments of orthodontists and to investigate the consistency of the responses provided by these models at different time intervals. A total of 51 patients with complete orthodontic records were included in the study. Standardized intraoral photographs, panoramic radiographs, and lateral cephalometric radiographs were used for each patient. Patients were evaluated according to 19 parameters, including overjet, overbite, mandibular and maxillary crowding, and oral hygiene. The gold standard evaluation was performed by orthodontists. The same patient data were presented to ChatGPT-4o, Google Gemini 2.5 Pro, and Claude Opus 4, and the models were asked to assess the same parameters. Each artificial intelligence model was queried with the same cases three times at 48-hour intervals. The agreement between orthodontist assessments and AI model outputs, as well as the internal consistency of the models across different time points, was statistically analyzed. Descriptive statistics and Cohen's kappa coefficient were used for statistical analysis. The results indicated that AI models were able to produce results comparable to orthodontist evaluations for some orthodontic parameters; however, the level of agreement varied depending on the parameter. In addition, the consistency of the responses provided by the models across different time points also varied among parameters. Artificial intelligence systems show potential as supportive tools in orthodontic diagnosis; however, further validation studies are required before they can be reliably integrated into clinical decision-making.
Benzer Tezler
- İki farklı dijital gülüş tasarım yazılımı ve iki farklı üretim yöntemi ile hazırlanan geçici restorasyonların doğruluğunun değerlendirilmesi
Evaluation of the accuracy of temporary restorations designed using two different digital smile design software programs and fabricated using two different manufacturing methods
MURAT FERİZ
Doktora
Türkçe
2026
Diş HekimliğiMarmara ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ÖZKAN
- Üst keser dişlerin kuron boylarındaki asimetrik değişimlerin estetik algıya etkisinin incelenmesi
The effect of asymmetrical changes in the crown lengthsof maxillary anterior teeth on aesthetic perception
EMRE KURU
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiRestoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN ERTAŞ
- Ağız içi ortodontik fotoğraflar üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla dental maloklüzyonların angle sınıflamasına göre tespiti
Detection of dental malocclusions according to angle classification using artificial intelligence algorithms developed with deep learning on intraoral orthodontic photographs
İBRAHİM TAYLAN ÇELİK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE GONCA
- Clinical Evaluation of the Effects of Low-Level Laser Therapy and Hyaluronic Acid Application on Graft Shrinkage and Postoperative Morbidity Following Free Gingival Graft
Serbest Dişeti Grefti Sonrası Düşük Doz Lazer Terapisi ve Hyalüronik Asit Uygulamasının Greft Büzülmesi ve Postoperatif Morbidite Üzerindeki Etkilerinin Klinik Olarak Değerlendirilmesi
DENİZ BARLAS
Doktora
İngilizce
2026
Diş HekimliğiAltınbaş ÜniversitesiKlinik Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM DİRİKAN İPCİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SELİM YILDIZ
- Maksiller lateral diş eksikliği tedavi yöntemlerinin bireylerde oluşturduğu estetik algının değerlendirilmesi
Evaluation of the aesthetic perception of individuals regarding treatment methods for maxillary lateral incisor agenesis
BAŞAK BAŞ YAMAÇ
Doktora
Türkçe
2025
Diş Hekimliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN ARSLAN