Geri Dön

Faringeal hava yolu hacminin 3 boyutlu konik ışınlı bilgisayarlı tomografigörüntülerinden yapay zeka kullanılarak belirlenmesi

Segmentation of pharyngeal airway volume from 3d cone beam computedtomography images using artificial intelligence

PDF İndir

  1. Tez No: 720753
  2. Yazar: ÇAĞLA SİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ULAŞ ÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Faringeal hava yolu, Segmentasyon, KIBT, Evrişimli sinir ağı, Artificial intelligence, Pharyngeal airway, CBCT, Segmentation, Deep learning
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yakın Doğu Üniversitesi
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Amaç: Bu tez çalışması, Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntülerinden derin öğrenme algoritması kullanarak faringeal hava yolu hacmini tespit eden bir yapay zeka (YZ) modeli geliştirmeyi amaçlamıştır. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışma için faringeal hava yolunu içeren 306 KIBT görüntüsü kullanılmıştır. Rehber olarak kullanılmak ve yapay zeka ile karşılaştırmak üzere yarı otomatik bir yazılım (ITK-SNAP) kullanılarak faringeal hava yolu segmente edilmiştir. Ayrıca Evrişimli Sinir Ağı'na (ESA) dayalı bir makine öğrenme algoritması geliştirilerek KIBT görüntülerinden hava yolu segmente edilmiştir. İnsan ölçümleri ile yapay zeka ölçümlerinin benzerliklerinin karşılaştırılmasında Dice benzerlik katsayısı (DSC) ve Intersection over Union (IoU) kullanılmıştır. Bulgular: İnsan gözlemci faringeal hava yolunun ortalama hacmini 18,08 cm3 , yapay zeka 17,32 cm3 bulmuştur. Dice ve IoU skorları sırasıyla 0,919 ve 0,993 bulunmuştur. Sonuçlar: Bu çalışmada, faringeal hava yolunu KIBT görüntülerinden otomatik olarak segmente eden başarılı bir YZ algoritması oluşturulmuştur. Bu algoritma klinik uygulama için KIBT görüntülerinden faringeal hava yolu hacminin hızlı ve kolay şekilde hesaplanmasında yararlı olabilir.

Özet (Çeviri)

Objectives: This study aims to evaluate an automatic segmentation algorithm for pharyngeal airway in Cone Beam Computed Tomography (CBCT) images using a deep learning artificial intelligence (AI) system. Material and methods: Archives of the CBCT images were reviewed and the data of 306 subjects with the pharyngeal airway were included in this retrospective study. A machine learning algorithm, based on Convolutional Neural Network (CNN) did the segmentation of the pharyngeal airway on serial CBCT images. Semi-automatic software (ITK-SNAP) was used to manually generate the airway and the results were compared with artificial intelligence. Dice similarity coefficient (DSC) and Intersection over Union (IoU) were used as the accuracy of segmentation in comparing the measurements of human measurements and artificial intelligence algorithms. Results: The human observer found the average volume of the pharyngeal airway to be 18.08 cm3 and artificial intelligence to be 17.32 cm3 . For pharyngeal airway segmentation, a dice ratio of 0.919 and a weighted IoU of 0.993 is achieved. Conclusions: In this study, a successful AI algorithm that automatically segments the pharyngeal airway from CBCT images was created. It can be useful in the quick and easy calculation of pharyngeal airway volume from CBCT images for clinical application.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    703959

    Unilateral dudak damak yarıklı hastalarda maksiller sinüs ve faringeal havayolu hacminin konik ışınlı bilgisayarlı tomogrofi ile 3 boyutlu değerlendirilmesi

    3-dimensional evaluation of maxillary sinus and pharyngeal airway volume in patients with unilateral cleft lip and palate with cbct

    ERJENG ŞAYESTE

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAHRAMAN GÜNGÖR

  2. Tez No

    861256

    İki farklı tip hızlı üst çene genişletme apareyinin nazomaksiller yapılar, havayolu ve halitozise etkilerinin konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of two different rapid maxillary expansion appliances and their effects on nasomaxillary complex, airway and halitosis by 3d cone-beam computed tomography

    NOURTZAN KECHAGIA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş Hekimliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER BEYZA HANCIOĞLU KIRCELLİ

  3. Tez No

    293572

    Investigation of the dimensional changes of maxillary sinuses and pharyngeal airway in class III patients undergoing bimaxillary orthognathic surgery

    Sınıf III hastaların çift çene ortognatik cerrahi sonrası maksiller sinüslerinde ve farengeal hava yollarında oluşan boyutsal değişikliklerin incelenmesi

    ELENİ PANOU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Diş HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHU ACAR

  4. Tez No

    314605

    Three dimensional evaluation of changes in maxillary sinuses and pharyngeal airway in class III maxillary deficiency cases undergoing orthopedic facemask treatment

    Ortopedik yüz maskesi tedavisi gören sınıf III maksiller yetersizlik vakalarında sinus boşlukları ve farengeal havayolundaki değişikliklerin üç boyutlu değerlendirilmesi

    PASCHALİS PAMPORAKİS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Diş HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZAN KÜÇÜKKELEŞ

  5. Tez No

    416098

    Farklı malokluzyona sahip bireylerde farengeal havayolu hacminin üç boyutlu olarak incelenmesi

    Three dimensional evaluation of pharyngeal airway volume in individuals with different malocclusions

    DUYGU EKŞİ ÇOBAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Diş HekimliğiDicle Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET İRFAN KARADEDE

Geri Dön