Geri Dön

Panoramik radyografide diş çürükleri tespitinde derin öğrenme sistemlerinin değerlendirilmesi

Evaluation of deep learning systems in detection of dental caries in panoramic radiography

  1. Tez No: 752497
  2. Yazar: HATİCE BİLTEKİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GEDİZ GEDUK
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit 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: 91

Özet

Çalışmanın amacı diş çürükleri tespitinde geleneksel tanı yöntemleri ile yapay zekanın alt dalı olan derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması ve çürük teşhisinin yapay zeka yöntemi ile etkinliğinin değerlendirilmesidir. Çalışmada 101 hastanın panoramik radyografisi Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi alanında uzmanlığını almış iki hekim ve Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi uzmanlık eğitimini sürdüren bir araştırma görevlisi tarafından oluşturulan ortak bir konseyde dişlerde“çürük var/yok”şeklinde seçildi ve dişler sağlıklı ve çürük olarak etiketlendi. Elde edilen 5000 veri %80 eğitim ve %20 test verisi olarak ayrıldı. Model oluşturmak için ResNet50 sinir ağı mimarisi uygulandı. Derin öğrenme modelimiz 0.82 doğruluk gösterdi. Modelin performans metriklerinden PPV değeri %75.8, NPV değeri %92, sensivitesi %94 ve spesifitesi %70 olarak bulundu. AUC değeri ise %82 olarak bulundu. Panoramik radyografilerde çürük lezyonlarının tespitinde evrişimsel sinir ağı modelimiz yeterli performans gösterdi.

Özet (Çeviri)

The aim of the study is to compare traditional diagnostic methods and deep learning methods, which is a subbranch of artificial intelligence, in the detection of dental caries and to evaluate the effectiveness of caries diagnosis with artificial intelligence method. In the study, panoramic radiographs of 101 patients were selected as“caries/no caries”in a joint council formed by two physicians specialized in Oral and Maxillofacial Radiology and a research assistant continuing their education in Oral and Maxillofacial Radiology, and the teeth were labeled as healthy and caries. The 5000 data obtained were divided into 80% training and 20% test data. ResNet50 neural network architecture was applied to build the model. Our deep learning model showed an accuracy of 0.82. Among the performance metrics of the model, the PPV value was 75.8%, the NPV value was 92%, the sensitivity was 94%, and the specificity was 70%. The AUC value was found to be 82%. Our convolutional neural network model performed efficiently in detecting caries lesions on panoramic radiographs.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemine dayalı yapay zekâ algoritmalarıyla panoramik radyografilerde incelenen sabit protetik restorasyonlar altında oluşan çürüklerin tespiti

    Detection of caries formed under fixed prosthetic restorations examined on panoramic radiographs with artificial intelligence algorithms based on DEEP learning method

    BETÜL AYHAN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiKırıkkale Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAADET SAĞLAM ATSÜ

  2. Derin öğrenme yöntemiyle panoramik radyografilerde sekonder çürük tespiti

    Secondary caries detection with deep learning in panoramic radiographs

    GÖKTUĞ YERSEL

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiKocaeli Üniversitesi

    Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN TEKÇE

  3. Semi-supervised method for determining the maxillary and mandibular boundaries on panoramic radiographs

    Panoramik radyografi görüntülerinde maksiller ve mandibüler yapıların sınırlarının belirlenmesi için yarı-gözetimli bir metot

    BERKAY KAĞAN ÜLKÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK

  4. Kanal tedavisi uygulanmış alt kesici dişlerde yatay ve dikey tam olmayan kırıkların radyolojik teşhis yöntemlerinin karşılaştırılması

    The comparison of radiological techniques for the diagnosis of incomplete horizontal and vertical root fractures in root canal treated mandibular incisors

    İPEK YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Diş Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Endodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN DİNDAR

  5. The state of art in image processing techniques used for panoramic images: A review

    Panoramik görüntüler için kullanılan görüntü işleme tekniklerinde yaratıcılığın durumu: Bir inceleme

    AHMET BURAK ALBAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGirne Amerikan Üniversitesi

    PROF. DR. SARA KANDULLU