Çenelerde görülen kemik içi kistik ve tümöral lezyonların spektroskopik analizi
Spectroscopic analysis of intraosseous cystic and tumoral lesions of the jaws
- Tez No: 1012597
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA ÇAĞLAYAN
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Ameloblastoma, FT-IR, odontojenik keratokist, spektroskopi, Ameloblastoma, FT-IR, odontogenic keratocyst, spectroscopy
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Ameloblastoma (AB) ve Odontojenik Keratokist (OKC) benzer klinik ve radyolojik özellikler sergileyen ve bu sebeple klinik ve radyolojik olarak sıklıkla karıştırılabilen iki patolojik antitedir. Benzer özelliklerine rağmen farklı biyolojik davranış ve tedavi protokolüne sahiptirler. Bu çalışmanın amacı; literatürde bir ilk olarak AB ve OKC ayırıcı tanısında Azaltılmış Toplam Yansımalı Fourier Dönüşümlü Infrared Spektroskopisinin (ATR-FT-IR) ve makine öğrenme algoritmalarının etkinliğini araştırmak ve objektif bir tanı modeli geliştirmektir. Materyal ve Metot: Bu çalışmada retrospektif olarak patoloji arşivinden seçilen 25 adet OKC ve 24 adet AB kesitleri kullanılmıştır. Dokular parafinize halde ve 5 m kalınlığında kesitler halinde ATR-FT-IR spektroskopi cihazına yerleştirilmiş ve makine öğrenim algoritmalarından Destek Vektör Makineleri (SVM) ve k-En Yakın Komşu (kNN) modelleri kullanılarak sınıflandırılma yapılmıştır. Bulgular: Analiz sonuçları, AB ve OKC dokularının lipid, protein, nükleik asit ve karbonhidrat içerikleri açısından belirgin şekilde farklılık gösterdiğini ve her dokunun kendine özgü spektral imzalara sahip olduklarını göstermiştir.Kullanılan kNN modelinde %95,92 ve SVM modelinde %100 oranında doğruluk oranları elde edilmiştir. Böylelikle doku bileşenlerine ait spektral oranların, her iki patolojiyi birbirinden tam doğrulukla ayırdığı saptanmıştır. Sonuç: Bu çalışmada; OKC ve AB lezyonlarının ayırıcı tanısında ATR-FT-IR spektroskopisinin; hızlı ve objektif bir dijital tanı yöntemi olarak kullanılabileceği bulunmuştur. Literatürde bu iki spesifik lezyonu spektroskopi ve makine öğrenim algoritmaları düzeyinde karşılaştıran ilk çalışma olan bu tez, ayırıcı tanı için yüksek doğrulukta bir örnek teşkil etmektedir.
Özet (Çeviri)
Aim: Ameloblastoma (AB) and odontogenic keratocyst (OKC) are two distinct pathological entities that exhibit similar clinical and radiological features and are therefore frequently confused clinically and radiologically. Despite their similar characteristics, they exhibit distinct biological behaviors and require different treatment protocols. The aim of this study is to investigate, for the first time in the literature, the effectiveness of Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy (ATR-FT-IR) and machine learning algorithms in the differential diagnosis of AB and OKC and to develop an objective diagnostic model. Material and method: In this study, 25 OKC and 24 AB sections selected retrospectively from the pathology archive were used. The tissues, in paraffin-embedded form and as 5 μm-thick sections, were placed in an ATR-FT-IR spectrometer and classified using the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbor (kNN) machine learning algorithms. Results: The analysis results showed that AB and OKC tissues differed significantly in terms of their lipid, protein, nucleic acid and carbohydrate contents and that each tissue possessed unique spectral signatures. High accuracy rates of 95.92% in the kNN model and 100% in the SVM model were achieved. Thus, it was determined that the spectral ratios of the tissue components distinguish between the two pathologies with complete accuracy. Conclusion: This study found that ATR-FT-IR spectroscopy can be used as a rapid, non-invasive, and objective digital diagnostic method for the differential diagnosis of OKC and AB lesions. As the first study in the literature to compare these two specific lesions using spectroscopy and machine learning algorithms, this thesis serves as a high-accuracy model for differential diagnosis.
Benzer Tezler
- Bir diş hekimliği fakültesinde demografik profilin ve 10 yıllık odontojenik kist ve tümörlerin sıklığının retrospektif analizi
Retrospective analysis of the demographic profile and the frequency of odontogenic cysts and tumors over a 10-year period in a faculty of dentistry
ÖMER FARUK GÜRBÜZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK MENZİLETOĞLU
- Gazi Üniversitesi Diş Hekimliği fakültesinde odontojenik kist ve tümörlerin sıklığı ve demografik profilin 10 yıllık retrospektif analizi
A 10-year retrospective study of the frequency and demographic profile of odontogenic cysts and tumours in Gaziversitesi Faculty of dentistry
MUHAMMED ABDULLAH ÇEGE
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2024
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANSU ALPASLAN
- Oral ve maksillofasiyal bölgedeki kistik lezyonlarda ince iğne aspirasyon sitolojisinin yeri
The Value of aspiration cytology on cystic lesions of the maxillofacial region
TİMUÇİN BAYKUL
Doktora
Türkçe
1998
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜMSER ÇÖLOK
- Çenelerde görülen intraosseöz lezyonların dental volumetrik tomografi, ultrasonografi ve histopatolojik bulgularının değerlendirilmesi
Assessment of the dental volumetric tomography, ultrasonography and histopathological findings of intraosseous jaw lesions
İBRAHİM ŞEVKİ BAYRAKDAR
Doktora
Türkçe
2015
PatolojiAtatürk ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BERHAN YILMAZ
- Nitrik oksit sintaz izoformlarının kemik dokusu üzerindeki etkilerinin histomorfometrik olarak incelenmesi
The histomorphametric evaluation of the effects of nitric oxide synthase isoforms on bone tissue
HASAN BÜLBÜL