Geri Dön

Detection of fractured root canal instruments in panoramicradiographs using deep learning models

Panoramik radyografilerde kırık kök kanal aletlerininderin öğrenme modelleri ile tespiti

  1. Tez No: 1008919
  2. Yazar: METEHAN YAŞAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Görüntü sınıflandırma, Kök kanal dolgu materyalleri, Nesne tespiti, Panoramik görüntüleme, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Computer vision, Deep learning, Image classification, Root canal filling materials, Object detection, Panoramic imaging, Artificial neural networks, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kanal tedavisi görmüş diş köklerinde operasyon sonrası bölgenin temizlenmesi operasyonun ileriye dönük diş sağkalımı açısından önemli rol oynamaktadır. Operasyon sırasında kullanılan diş hekimliği aletleri ve sarf edilen malzemeler kanal tedavisi sırasında istenmeyen yerlere dağılarak veya operasyon sonrasında temizlenmezse bölgede kalarak enfeksiyona yol açabilmektedir. Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü ağız radyogörüntülerinden görüntüde kanal tedavisi geçirmiş kanalın etrafında kırık alet parçası tespit eden bir sistem amaçlanmıştır. Sistem iki aşamadan oluşmaktadır. Bunlar; kanal tedavisi görmüş köklerin görüntüden kırpılması ve bu kırpılan görüntüleri kırık alet içerip içermediği şeklinde sınıflandırılmasıdır. Bu sınıflandırma tamamlandığında sistemimiz kırık alet içeren kanal bölgesini göstermektedir. Sonuçlar, Vision Transformer modellerinin CNN tabanlı yaklaşımlara kıyasla üstün performans sergilediğini ortaya koymuştur (eğitim validasyonunda ViT: %87,96; EfficientNet: %85,74; ResNet: %83,72). Sistem, ileriye dönük klinik doğrulama için hazır olup güven eşiği ayarlaması ve yerel görüntüler üzerinde ince ayar yapılması önerilmektedir. Bu sistem diş hekimlerine destekleyici araç olarak kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

Cleaning the postoperative area in root canal-treated teeth plays a vital role in terms of dental survival after the operation. Dental instruments and consumable materials used during the operation may cause infection if they are scattered to unintended areas during root canal treatment or left in the area if they are not cleaned after the operation. Maintaining the postoperative area in root canal-treated teeth is vital to the long-term dental survival of the procedure. Dental instruments and consumable materials used during the operation may cause infection if they are scattered to unintended areas during root canal treatment or left in the area if they are not cleaned after the operation. In this study, a system that detects broken instrument parts around the canal in panoramic oral radiographs of patients who have undergone root canal treatment was aimed at. The system consists of two stages. These are the trimmed root canal-treated roots from the image, and the cropped images are classified as containing broken tools. When this classification is completed, our system shows the channel region containing broken tools. is the trimming of root canal-treated roots from the image, and classifying these cropped images as to whether they contain broken tools. When this classification is performed, root canal-treated roots are trimmed from the image, and the cropped images are classified as to whether they contain broken tools. When this classification is completed, our system shows the channel region containing broken tools.

Benzer Tezler

  1. Design of an Efficient Endodontic File Material Utilizing Artificial Intelligence

    Etkili endodontik eğe malzemesinin yapay zekâ ile tasarımı

    ASİYE NUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Diş HekimliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEMİRCAN CANADİNÇ

  2. Cam fiber ve zirkonyum seramik postların üç farklı adeziv siman kullanılarak, tek köklü dişlerde simantasyonu sonucu oluşan mikrosızıntının karşılaştırılmalı olarak incelenmesi

    The comparative study of microleakage which is a result of cementation in single rooted teeth restored with glass-fiber and zirconium ceramic posts using three different adhesive resin cements

    RAMİZ CAN ERBAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT NALBANT

  3. Kök kanalındaki kırık alet tespitinde derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması

    Deep learning algorithms for detecting fractured instruments in root canals

    EKİN DENİZ ÇATMABACAK

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiTrakya Üniversitesi

    Endodonti Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İREM ÇETİNKAYA

  4. İki farklı kök kanal dolgu tekniği ile farklı kök kanal patlarının bağlanma dayanımının değerlendirilmesi

    Evaluation of bond strength of different root canal sealers with two different root canal filling technique

    DERYA ÖZEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Endodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK DALAT

  5. Farklı irrigasyon solüsyonlarının elektronik apeks bulucu ile tespit edilen elektronik ölçümlere etkilerinin karşılaştırılması

    Comparison of the effects of different irrigation solutions on the measurements by electronic apex locator

    FATMA BEGÜM PEKER

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Diş Hekimliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Endodonti Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YELDA ERDEM HEPŞENOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAN FIRAT EYÜBOĞLU