Geri Dön

Panoramik ve lateral sefalometrik radyograflardan derin öğrenme yöntemi ile el bilek maturasyon evresinin tahmini

Estimation of hand-wrist maturation stage from lateral cephalometric and panoramic radiography using deep learning method

PDF İndir

  1. Tez No: 1025244
  2. Yazar: MERVE EDİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERYEM ETÖZ, DR. FATMA ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ortodontide büyüme ve gelişim döneminin doğru belirlenmesi, tedavi zamanlaması ve başarısı açısından büyük önem taşır. Geleneksel el-bilek radyografları iskeletsel yaş tayininde en güvenilir yöntem olarak kabul edilse de ek radyasyon riski nedeniyle alternatif yöntemler geliştirilmiştir. Bu kapsamda, lateral sefalometrik radyograflarda servikal vertebralar ve panoramik radyograflarda diş kalsifikasyonları kullanılarak iskeletsel olgunluk değerlendirilebilmektedir. Yapay zeka ve derin öğrenme yöntemleri, dental radyolojide tanı ve analiz süreçlerini hızlandıran önemli araçlar haline gelmiştir. Bu tez çalışmasının amacı, panoramik radyograf (PR) ve lateral sefalometrik radyograf (LSR) görüntülerinden derin öğrenme ile el-bilek maturasyonunun tahmin edilerek, radyasyonsuz, hızlı ve objektif bir değerlendirme yöntemi ortaya koymaktır. Çalışmaya, belirlenen dahil etme ve dışlama kriterlerine uygun toplam 3703 bireye ait el-bilek, PR ve LSR'ler dahil edilmiştir. El-bilek radyografları Björk yöntemine göre referans olarak sınıflandırılmış, PR ve LSR görüntülerinde ilgi alanları YOLOv5 modeli ile otomatik olarak tespit edilmiştir. Elde edilen anatomik yamalar, EfficientNet tabanlı hibrit çoklu-görünüm mimarisi ve klinik verilerle birlikte analiz edilmiştir. Modeller, gelişmiş optimizasyon ve kayıp fonksiyonlarıyla eğitilmiş; performansları doğruluk, dengeli doğruluk ve Cohen's kappa yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. PR'lerde diş kökleri ve LSR'lerde servikal vertebralar kullanılarak el-bilek maturasyon evrelerinin derin öğrenme ile tahmini yapılmış ve bulgular veri seti özellikleri, nesne tespiti, PR/LSR model performansları ve modalite karşılaştırmaları kapsamında sunulmuştur. Toplam 3703 bireye ait 11109 radyograf analiz edilmiş; Björk'ün 9 evresi ayrıca 5 ve 3 gruplu sistemlere indirgenerek performans değişimleri incelenmiştir. YOLOv5 ile ROI tespitinde her iki modalitede de yüksek başarı elde edilmiş ve sınıflandırma modellerine güvenilir girdiler sağlanmıştır. PR tabanlı modellerde sınıf sayısı arttıkça tam doğruluğun azaldığı görülmüş ve 9 evrede %36,48, 5 grupta %53,07, ve 3 grupta %75,20 doğruluk değerleri elde edilmiştir. LSR tabanlı modeller ise PR'ye kıyasla daha yüksek ve daha kararlı sonuçlar üretmiş; 9 evrede %43,50, 5 evrede %63,36 ve 3 evrede %89,75 doğruluk değeri elde edilmiştir. Genel olarak, LSR'lerin iskeletsel maturasyon tayininde PR'lere göre daha üstün olduğu, PR'lerin ise daha çok klinik ön eleme ve genel büyüme eğilimini belirleme amacıyla kullanılabileceği gösterilmiştir. Değerlendirmede yalnızca doğruluk yerine dengeli doğruluk ve Cohen's kappa gibi metriklerin daha güvenilir olduğu vurgulanmıştır. Performanstaki temel sınırlılıkların, ara evrelerdeki biyolojik belirsizlik ve görsel benzerlikten kaynaklandığı görülmüştür. Uygun sınıflandırma düzeyiyle geliştirilen bu modellerin klinik karar desteği açısından önemli bir potansiyel taşıdığı, ancak tek merkezli yapı ve sınıf dengesizliğinin çalışmanın başlıca kısıtlılıkları olduğu sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

In orthodontics, accurately determining the growth and development period is crucial for treatment timing and success. While traditional hand-wrist radiographs are considered the most reliable method for skeletal age determination, alternative methods have been developed due to the additional risk of radiation exposure. In this context, skeletal maturity can be assessed using cervical vertebrae in lateral cephalometric radiographs and dental calcifications in panoramic radiographs. Artificial intelligence and deep learning methods have become important tools that accelerate diagnostic and analytical processes in dental radiology. The aim of this thesis is to develop a radiation-free, rapid, and objective assessment method by predicting hand-wrist maturation from panoramic (PR) and lateral cephalometric (LSR) radiograph images using deep learning. The study included hand-wrist, PR, and LSR images from a total of 3703 individuals meeting the defined inclusion and exclusion criteria. Hand-wrist radiographs were classified as references according to the Björk method, and areas of interest in PR and LSR images were automatically identified using the YOLOv5 model. The resulting anatomical patches were analyzed using an EfficientNet-based hybrid multi-view architecture and clinical data. Models were trained with advanced optimization and loss functions; their performance was evaluated using accuracy, balanced accuracy, and Cohen's kappa methods. Hand-wrist maturation stages were predicted using deep learning with tooth roots in PRs and cervical vertebrae in LSRs, and the findings are presented in terms of dataset features, object detection, PR/LSR model performance, and modality comparisons. A total of 11,109 radiographs from 3,703 individuals were analyzed; Björk's 9 stages were also reduced to 5 and 3-group systems, and performance changes were examined. High success was achieved in ROI detection with YOLOv5 in both modalities, providing reliable inputs to the classification models. In PR-based models, it was observed that the accuracy decreased as the number of classes increased, with accuracy values of 36.48% in 9 classes, 53.07% in 5 classes, and 75.20% in 3 classes. LSR-based models, on the other hand, produced higher and more stable results compared to PR; accuracy values of 43.50% in 9 classes, 63.36% in 5 classes, and 89.75% in 3 classes were obtained. In general, it was shown that LSRs are superior to PRs in determining skeletal maturation, while PRs can be used more for clinical screening and determining general growth trends. In the evaluation, it was emphasized that metrics such as balanced accuracy and Cohen's kappa are more reliable than accuracy alone. The main limitations in performance were found to stem from biological uncertainty in intermediate stages and visual similarity. It was concluded that these models, developed with an appropriate level of classification, have significant potential for clinical decision support, but the single-center structure and class imbalance are the main limitations of the study.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    374810

    Cerrahi destekli hızlı maksiller genişletme (sarme) operasyonunun mandibuler kondile etkilerinin konvansiyonel radyograflarla değerlendirilmesi

    Evaluation of surgically assisted maxillary expansion's effects on mandibular condyle with conventional radiographs

    KUTAY CAN ERGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALPAY KARASU

  2. Tez No

    873423

    Mandibular açı ölçümlerinin güvenilirlik ve tekrarlanabilirliğinin panoramik ve sefalometrik radyograflar üzerinde değerlendirilmesi

    Evaluation of the reliability and repeatability of mandibularangle measurements on panoramic and cephalometricradiographs

    MERVE KOÇAK

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN ÖZKAN

  3. Tez No

    511516

    Dişlerin kalsifikasyon evrelerinin el bilek ve lateral sefalometrik radyografilerdeki maturasyon yöntemleriyle retrospektif olarak karşılaştırılması

    Retrospective evaluation of the calcification stages of the teeth by the maturation methods in hand wrist and lateral sefalometric radiography

    FATMA NAZİK ÜNVER

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Diş HekimliğiKırıkkale Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. FERABİ ERHAN ÖZDİLER

  4. Tez No

    501586

    İskeletsel sınıf I, sınıf II, sınıf III vakaların panoramik radyografi özelliklerinin lateral sefalometrik filmler ile karşılaştırılması

    Comparison of panoramic and lateral cephalometric radiographic parameters in skeletal class I, II, and III patients

    ANI TÜRKÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERABİ ERHAN ÖZDİLER

  5. Tez No

    885699

    Adenoid hipertrofisinin büyüme-gelişim düzeyi ve diş yaşı üzerindeki etkisinin sefalometrik ve panoramik radyografilerle retrospektif olarak değerlendirilmesi

    Retrospective evaluation of the effect of adenoid hypertrophy on growth-development level and tooth age with cephalometric and panoramic radiographs

    ELİF MERVE AHLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiEge Üniversitesi

    Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAHİNUR ERTUĞRUL

Geri Dön