Yapay zekâ algoritmasıyla gerçekleştirilen sefalometrik analizin bilgisayar destekli dijital sefalometrik analizle kıyaslanması
Comparison of cephalometric analysis using artificial intelligence algorithm and computer aided digital cephalometric analysis
- Tez No: 688107
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜLEÇ
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu çalışmanın amacı; yapay zekâ teknolojisine sahip tam otomatik sefalometrik analiz programlarının, bilgisayar destekli dijital sefalometrik analiz programları kadar güvenilir olup olmadığını gözlemlemektir. Bu amaçla farklı deneyim düzeylerine sahip 3 araştırmacı tarafından manuel olarak işaretlenen ve analiz edilen radyografiler, yapay zekâ algoritmasına sahip tam otomatik dijital sefalometrik analiz programlarından AudaxCeph, OrthoDx ve WebCeph tarafından otomatik olarak işaretlenen ve analiz edilenlerle karşılaştırılmıştır. Tam otomatik sefalometrik analiz programlarının araştırmacı müdehalesi sonrası ölçümlerinin de değerlendirildiği çalışmada 7 hasta grubundan oluşturulmuş 210 dijital sefalometrik radyografi üzerinde 33 anatomik noktanın ( 20 sert 12 yumuşak doku ) X ve Y eksen koordinatları ve 13 açısal, 5 çizgisel, 1 oransal olmak üzere 19 sefalometrik analiz değer ölçümleri incelenmiştir. Elde edilen ölçüm değerlerinin, hasta grupları arasında, belirlenen referans değerlerle karşılaştırılması sonucunda AudaxCeph programının yaptığı ölçümlerde; Ba, Sigmiod Notch, Gl', N,' Sn', A' noktaları koordinatlarında ve U1-NA° U1-NA (mm), Fasiyal açı, Y aksı açısı, Jarabak oranı değerlerinde, OrthoDx programının yaptığı ölçümlerde; Pt, N' noktaları koordinatlarında ve Fasiyal açı, Y aksı açısı, U1-NA (mm) değerlerinde, WebCeph programının yaptığı ölçümlerde Prn, A' noktaları koordinatlarında ve Fasiyal açı, Y aksı açısı, Gonial açı, U1-NA°, U1-NA (mm) değerlerinde istatistiksel olarak anlamlı fark görülmüştür. Araştırmacı müdahalelerinden sonra farkların bir kısmı ortadan kalkmıştır. Sert doku koordinatları ölçümlerinde en başarılı program WebCeph, yumuşak doku koordinatı ve analiz değerleri ölçümünde OrthoDx programı olmuştur. AudaxCeph programı sert doku koordinatı ölçümleri yumuşak dokuya göre daha güvenilir bulunmuştur. Tüm yapay zekâ algoritmasına sahip programlar başarılı olarak kabul edilse de daha doğru sonuçlar elde edebilmek için araştırmacı müdahalesine ihtiyaç olduğu düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is observing whether fully automatic cephalometric analysis programs with artificial intelligence technology are as reliable as computer aided digital cephalometric analysis programs. For this purpose, radiographs that were manually marked and analyzed by 3 researchers with different levels of experience were compared with those that were automatically marked and analyzed by AudaxCeph, OrthoDx and WebCeph, which are fully automatic digital cephalometric analysis programs with artificial intelligence algorithm. In the study, in which the measurements of the fully automatic cephalometric analysis programs after the intervention of the investigator were also evaluated, the X and Y axis coordinates of 33 anatomical points (20 hard and 12 soft tissues) and 19 cephalometric analyzes, 13 angular, 5 linear and 1 proportional, on 210 digital cephalometric radiographs formed from 7 patient groups. value measurements were examined. In the measurements made by the AudaxCeph program as a result of comparing the obtained measurement values with the reference values between the patient groups; In the coordinates of Ba, Sigmiod Notch, Gl', N,' Sn', A' points and in the values of U1-NA° U1-NA (mm), Facial angle, Y axis angle, Jarabak ratio, in the measurements made by the OrthoDx program; Pt, N' points coordinates and Facial angle, Y axis angle, U1-NA (mm) values, Prn, A' points coordinates in measurements made by WebCeph program and Facial angle, Y axis angle, Gonial angle, U1-NA°, U1- Statistically significant difference was observed in NA (mm) values. After investigator interventions, some of the differences disappeared. WebCeph was the most successful program in hard tissue coordinates measurements and OrthoDx program in soft tissue coordinate and analysis values measurement. Hard tissue coordinate measurements of the AudaxCeph program were found to be more reliable than soft tissue. Although all programs with artificial intelligence algorithms are considered successful, it is thought that researcher intervention is needed to obtain more accurate results
Benzer Tezler
- Yapay zekâ destekli teşhis ve tanıda doktora yardımcı kananalizi yazılımı
Artificial intelligence-supported diagnostic and assistantblood analysis software for doctors
SAVAŞ NEHRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Kardiyovasküler rahatsızlıkların yapay öğrenme yöntemleriyle teşhisi
Diagnosis of cardiovascular disorders by machine learning methods
ALİ FATİH GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU
- Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ile çok zamanlı hava ve uydu görüntüleri kullanılarak mısır (Zea mays) türlerinin fenoloji tabanlı sınıflandırılması
Phenology- based classification of maize (Zea mays) species using multi̇- temporal aerial and satellite imagery with advanced machine learning techniques
OSMAN YAVUZ ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN
- Rüzgar-fotovoltaik hibrit güç sistemlerinin yapay sinir ağları ile kontrolü
Artificial neural networks for controlling wind-PV power systems
KERİM KARABACAK
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiGüneş Enerjisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUMAN SABİT ÇETİN
- Ağ altyapılarında yapay zeka tabanlı ağ trafik yönetim mekanizmalarının incelenmesi
Investigation of artificial intelligence based network traffic management mechanisms in network infrastructures
AYŞE NUR TEMURÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY