Geri Dön

Sınıf II maloklüzyonlarda yapay zekâ tabanlı tedavi planlaması ile ortodonti uzman kararlarının karşılaştırılması

Comparison of artificial intelligence–based treatment planning and orthodontic expert decisions in class II malocclusions

PDF İndir

  1. Tez No: 1022750
  2. Yazar: AMIR SLEZOVIC
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALAATTİN TEKELİ
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Ortodontik tedavi planlaması, Sınıf II maloklüzyon, Çekim, Distalizasyon, Fonksiyonel tedavi, Mini vida (TAD), Artificial intelligence, Orthodontic treatment planning, Class II malocclusion, Extraction, Distalization, Functional treatment, Temporary anchorage device (TAD)
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ortodonti Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, Sınıf II maloklüzyon olgularında yapay zekâ (YZ) tarafından oluşturulan ortodontik tedavi önerileri ile ortodonti anabilim dalı bölüm konsensüsü (BK) kararları arasındaki uyum değerlendirilmiştir. Çalışmanın amacı, YZ ile klinik kararlar arasındaki benzerlik ve farklılık düzeyini ortaya koymak ve olası ayrışmalarda etkili olabilecek olgu özelliklerini incelemektir. Araştırma, standart tanısal kayıt setine sahip Sınıf II maloklüzyon olgularının retrospektif olarak değerlendirilmesiyle gerçekleştirilmiştir. Kriterlere uygun 100 hastaya ait kayıtlar çalışmaya dahil edilmiştir. Tüm olgular için klinik fotoğraflar, dijital modeller, panoramik radyografi ve sefalometrik değerleri içeren lateral sefalometrik radyografi kullanılarak tanısal standardizasyon sağlanmıştır. Klinik referans kararlar, üç uzman üyesinden oluşan kurul tarafından oybirliği/çoğunluk esasına göre belirlenmiştir. YZ ve BK kararları; çekim, distalizasyon, fonksiyonel tedavi, mini vida (TAD) kullanımı ve interproksimal mine aşındırması (IPR) gibi temel tedavi planlama alanları açısından karşılaştırılmıştır. Kararlar arasındaki uyum Cohen's kappa katsayısı ile değerlendirilmiş, kategorik ilişki ki-kare testleri ile incelenmiş; ayrıca kararları etkileyen klinik belirleyicileri ortaya koymak amacıyla ikili lojistik regresyon ve CHAID karar ağacı analizleri uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, YZ ile BK arasındaki uyumun tedavi karar alanına göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Özellikle çekim kararında uyumun sınırlı olduğu, buna karşılık çapraşıklık (crowding) gibi bazı klinik parametrelerin hem YZ hem BK karar mekanizmalarında temel belirleyiciler arasında yer aldığı belirlenmiştir. Regresyon ve karar ağacı analizleri, çekim ve diğer karar alanlarında YZ ile BK'nın bazı ortak klinik göstergeleri dikkate almakla birlikte, karar eşikleri ve ikincil belirleyiciler açısından farklılaşabildiğini göstermiştir. Sonuç olarak, bu çalışma Sınıf II maloklüzyon olgularında YZ tarafından üretilen tedavi önerilerinin konsensüs kararlarıyla uyumunu çoklu karar alanlarında değerlendirmekte ve olası ayrışmaların klinik belirleyicilerini ortaya koyarak YZ'nin ortodontik tedavi planlamasındaki potansiyel karar destek rolüne ilişkin katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, agreement between orthodontic treatment recommendations generated by artificial intelligence (AI) and the departmental consensus (DC) decisions of the orthodontics department was evaluated in Class II malocclusion cases. The aim of the study was to determine the level of similarity and difference between AI and clinical decisions and to investigate case-related factors that may contribute to potential discrepancies. This retrospective study was conducted on Class II malocclusion cases with a standardized diagnostic record set. Records from 100 patients who met the inclusion criteria were included. Diagnostic standardization was ensured for all cases by using clinical photographs, digital models, panoramic radiographs, and lateral cephalometric radiographs with cephalometric measurements. The clinical reference decisions were established by a committee of three members based on unanimous or majority agreement. AI and DC decisions were compared across key treatment-planning domains, including extractions, distalization, functional treatment, temporary anchorage device (TAD) use, and interproximal enamel reduction (IPR). Agreement between decisions was assessed using Cohen's kappa, categorical associations were examined with chi-square tests, and binary logistic regression and CHAID decision-tree analyses were applied to identify clinical determinants influencing decisions. The findings demonstrated that agreement between AI and DC varied across treatment decision domains. Agreement was limited particularly for extraction decisions; however, certain clinical parameters such as crowding were identified as major determinants in both AI and DC decision frameworks. Regression and decision-tree analyses indicated that while AI and DC considered some common clinical indicators in extraction and other decision domains, they differed in decision thresholds and secondary determinants. In conclusion, this study evaluates the agreement between AI-generated treatment recommendations and departmental consensus decisions across multiple clinical decision domains in Class II malocclusion cases, and it contributes to understanding the potential decision-support role of AI in orthodontic treatment planning by identifying clinical factors associated with discrepancies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1001125

    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

    Türkçe

    2025

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE GONCA

  2. Tez No

    537195

    Mandibular simfizis morfolojisinin farklı sagittal maloklüzyonlarda incelenmesi, nazofaringeal yapılar ile ilişkisi ve estetik açıdan değerlendirilmesi

    Evaluation of mandibular symphysis morphology in different skeletal malocclusions, its correlation with nasopharyngeal structures and evaluation in terms of aesthetic attractiveness

    AYŞE GÜL TORĞUT

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Diş Hekimliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEDEN AKAN BAYHAN

  3. Tez No

    645949

    Sınıf I, sınıf II, sınıf III maloklüzyonlara sahip hastalarda çiğneme performansının ve dil basıncının incelenmesi

    Class I, class II, class III examination of chewing performance and tongue pressure

    KÜBRA BALIKÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Diş HekimliğiÜsküdar Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜZEYYEN ÇİYİLTEPE

  4. Tez No

    973451

    Hatalı alışkanlığı olan çocuklarda erken süt dişi kayıplarının dental ark ve çevre yapılara etkilerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the effects of early primary tooth loss on the dental arch and surrounding structures in children with deleterious oral habits

    SENA ÖZDİL CÖMERTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Diş Hekimliğiİstanbul Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi

    Pedodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BUĞRA ÖZEN

  5. Tez No

    661357

    Sınıf II maloklüzyonlarda farklı distalizasyon sistemlerinin dentoalveolar yapılar üzerine etkilerinin sonlu elemanlar analizi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of the effects of different distalization systems on dentoalveolar structures in class ii malocclusions using finite element analysis

    MEHMED TAHA ALPAYDIN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Diş HekimliğiOrdu Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SÜLEYMAN KUTALMIŞ BÜYÜK

Geri Dön