Geri Dön

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

  1. Tez No: 688107
  2. Yazar: HALUK GÖREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜLEÇ
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAT ÖZEKES

  2. Kardiyovasküler rahatsızlıkların yapay öğrenme yöntemleriyle teşhisi

    Diagnosis of cardiovascular disorders by machine learning methods

    ALİ FATİH GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU

  3. 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

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN

  4. Rüzgar-fotovoltaik hibrit güç sistemlerinin yapay sinir ağları ile kontrolü

    Artificial neural networks for controlling wind-PV power systems

    KERİM KARABACAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUMAN SABİT ÇETİN

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY