Yaş tayininde diş ve pulpa hacminin yapay zekâ ile değerlendirilmesi
Assessment of tooth and pulp volume for age estimation using artificial intelligence
- Tez No: 1020537
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA YEŞİLOVA, DOÇ. DR. ELİF BİLGİR
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi, segmentasyon, yapay zekâ, Artificial Intelligence, cone beam computed tomography, segmentation
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yaş Tayininde Diş ve Pulpa Hacminin Yapay Zekâ ile Değerlendirilmesi Amaç: Dental dokuların yaş tayininde kullanımı literatürde geniş yer bulmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı diş yaşı tespitinde kullanılabilecek pulpa ve diş hacimlerini otomatik olarak segmente edebilecek YZ modellerinin geliştirilmesi ve geliştirilen modellerin başarısının değerlendirilmesidir. Materyal ve Metot: Retrospektif olarak 254 KIBT görüntüsündeki toplam 3048 dişte pulpa ve total diş dokularının üç boyutlu segmentasyonu, 3D Slicer yazılımı (Sürüm 5.8.1) üzerinden çeşitli manuel, yarı otomatik ve otomatik araçlar yardımıyla yapılmıştır. Elde edilen segmentasyonlarla nnU-Net v2 mimarisi kullanılarak 3 farklı yapay zekâ modeli geliştirilmiştir ve modellerin başarısı Dice skoru, doğruluk, kesinlik, duyarlılık, %95 Hausdorff mesafesi ve Jaccard indeksi gibi performans metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Bulgular: Modelin diş tespit performansı oldukça yüksek bulunmuş; Dice skoru 0.93-0.98 aralığında bulunmuştur. Pulpa dokusu tespitinde ise çok sınıflı modelde üst keser ve kanin dişlerde 0.80-0.86 aralığında Dice skorları elde edilirken, 31, 41 ve 42 numaralı dişlerde model pulpa tespiti yapamamıştır. Pulpa tespitine yönelik binary model eğitiminde genel başarı artmış; Dice skoru 0.88 olarak bulunmuştur. Sonuç: Geliştirilen YZ modelleri diş segmentasyonunda yüksek başarı gösterirken pulpa dokusunun küçük hacmi ve düşük kontrastı nedeniyle bu alanda daha değişken performans göstermiştir. Çalışma sonucunda; gelecek araştırmalarda yüksek çözünürlüklü görüntüler ve veri artırma teknikleri kullanılarak, zorlu anatomik bölgelerdeki model başarısının optimize edilmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Assessment of Tooth and Pulp Volume for Age Estimation Using Artificial Intelligence Aim: The use of dental tissues in age estimation has been widely addressed in the literature. The primary aim of this study is to develop AI models capable of automatically segmenting pulp and tooth volumes that may be used in dental age estimation, and to evaluate the performance of the developed models. Materials and Method: In this retrospective study, 3D segmentation of pulp and total dental tissues was performed on 3048 teeth from 254 CBCT scans using 3D Slicer (Version 5.8.1) with manual, semi-automatic, and automatic tools. Based on these segmentations, three AI models were developed using the nnU-Net v2 architecture. Model performance was evaluated using Dice score, accuracy, precision, sensitivity, 95% Hausdorff distance, and Jaccard index. Results: The model showed high tooth detection performance, with Dice scores ranging from 0.93 to 0.98. For pulp tissue detection, the multiclass model achieved Dice scores of 0.80–0.86 for maxillary incisors and canines; however, it failed to detect pulp tissue in teeth numbered 31, 41, and 42. In the binary pulp detection model, overall performance improved, with a Dice score of 0.88. Conclusion: The developed AI models demonstrated high performance in tooth segmentation, whereas pulp tissue segmentation showed more variable results due to the small volume and low contrast of the pulp tissue. Based on the findings of this study, it is recommended that future research should optimize model performance in anatomically challenging regions by using high-resolution images and data augmentation techniques.
Benzer Tezler
- Dudak damak yarıklı hastalarda kanin dişlerinin pulpa hacminin ölçümü ile yaş tayini değerlendirilmesi: Retrospektif bir çalışma
Evaluation of age estimation by pulp volume measurement of canine teeth in patients with cleft lip and palate: A retrospective study
ELİF AKBAŞ AKÇA
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA ÇAKIR KARABAŞ
- Adli yaş tayininin üç boyutlu cone beam bilgisayarlı tomografide diş pulpa kavitesi ile değerlendirilmesi
Evaluation of forensic age estimation with dental pulp cavity at the three-dimensional cone beam computed tomography
ESER BAYRAKTAR
- Adli antropolojide konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT) görüntüleri ile diş/pulpa hacminden erişkinlerde yaş tahmini
Age estimation in adults from tooth/pulp volume with cone-beam computed tomography (CBCT) images in forensic anthropology
NİHAN KELER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Adli TıpAnkara ÜniversitesiAntropoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLA SEVİM EROL
DOÇ. DR. MEHMET ERAY KOLSUZ
- Yetişkin Türk popülasyonu için yaş tayininde pulpa/diş hacim oranı ve kvaal metodunun uygulanabilirliklerinin konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde incelenmesi
The applicability of kvaal metdods and pulp volume/tooth volume ratio for age estimation of the Turkish adult population on cone beam computed tomography images
GÜLSÜN AKAY
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2016
Adli TıpGazi ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAHRAMAN GÜNGÖR
- Mandibular kanin dişlerin hacim ve pulpa diş oranlarının karşılaştırılması ile yaş tayininin tespiti
Determination of age by comparison of volume and pulp tooth ratios of mandibular canine teeth
İBRAHİM BURAK YÜKSEL
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ALTINDAĞ