Daimi dentisyonda mandibular ikinci molar dişlerin kök oluşum seviyelerinin yapay zekâ ile değerlendirilerek çekim endikasyonu olan birinci molar dişlerin ideal çekim zamanının belirlenmesi
In permanent dentition determination the ideal extraction time of first molar teeth by evaluation of root formation levels of mandibular second molars with arti̇ficial intelligence
- Tez No: 832198
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN SARICA
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bezm-i Alem Vakıf Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Daimi birinci büyük azı dişleri en fazla çürük görülen dişlerdir ve genelde buna bağlı olarak sergiledikleri zayıf prognoz nedeniyle erken yaşlarda kaybedilmektedir. Birinci azı dişlerinin çekimi için uygun zamanın tayin edilmesi çocukların fiziksel gelişimi için önemlidir. Dişlerin kalsifikasyon aşamalarını sınıflandıran Demirjian metodunda E safhası daimi birinci büyük azı dişlerinin çekim kararı için ideal bir zamandır ve çocuklarda 8-10 yaş aralığına tekabül eder. Bu tez çalışmasında daimi dentisyonda çekim endikasyonu olan mandibular birinci büyük azı dişlerin ideal çekim zamanının belirlenmesinde; mandibular ikinci büyük azı dişlerin Demirjian metoduna göre gelişim safhalarının panoramik radyografiler üzerinden yapay zekâ programına öğretilmesi ve buna bağlı olarak ideal çekim zamanının yapay zekâ uygulaması tarafından belirlenebilirliği değerlendirilmiştir. Tez çalışmamızda evrişimli sinir ağları kullanılarak Demirjian metodu kalsifikasyon aşamalarının, yapay zekâ ve derin öğrenmeye dayalı bir modelle otomatik olarak sınıflandırılabilmesi amaçlandı. Bu çalışmada 1106 adet panoramik radyografi üzerinde 37 ve 47 numaralı dişlerin segmentasyon ve detection yöntemleri ile etiketlemesi yapıldı. Görüntüler üzerinde dişlerin etiketlenmesinde CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanıldı. Demirjian metodunun A-H'a kadar 8 safhası için 8 adet veri seti oluşturuldu. YOLOv5 modeli kullanılarak eğitildi. Detection yönteminde yaklaşık olarak 0, 990 duyarlılık, 0,917 kesinlik ve 0,952 F1 skoruna sahip sonuçlar elde edilirken, segmentasyon yönteminde 0,985 duyarlılık, 0,921 kesinlik, 0,952 F1 skoru sonuçları elde edildi. Çalışmamızın sonuçlarına göre geliştirilen derin öğrenme modellerinin; daimi birinci büyük azı dişlerin ideal çekim zamanını belirlemek için kullandığımız Demirjian metodunun safhalarını tespit/tahmin etmedeki başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Permanent first molars, which are the most carious teeth and are usually lost at an early age due to their poor prognosis. Determining the appropriate time for extraction of first molars is important for the physical development of children. In the Demirjian method, which classifies the calcification stages of teeth, stage E is the ideal time for the decision to extract permanent first molars and corresponds to the age range of 8-10 years in children. In our thesis study, it was aimed to automatically classify the calcification stages of Demirjian method using convolutional neural networks with a model based on artificial intelligence and deep learning. In this study, teeth numbered 37 and 47 were labeled with segmentation and detection methods on 1106 panoramic radiographs. CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskişehir, Turkey) was used to label the teeth on the images. Eight datasets were created for the 8 stages of the Demirjian method from A to H. It was trained using the YOLOv5 model. The detection method yielded results with approximately 0.990 sensitivity, 0.917 precision and 0.952 F1 score, while the segmentation method yielded results with 0.985 sensitivity, 0.921 precision and 0.952 F1 score. According to the results of our study, the developed deep learning models were found to be successful in detecting/predicting the stages of the Demirjian method, which we used to determine the ideal extraction time of permanent first molars.
Benzer Tezler
- Sınıf II malokluzyon tedavisinde sabit fonksiyonel bir apareyin dentofasiyal etkilerinin incelenmesi
Evaluation of dentofacial effects of a fixed functional appliance in treatment of class II division I maloclussion
FUAT TOKALAK
- Carrière Distalizer apareyinin erken daimi dentisyondaki Class II Div.1 anomalili bireylerde meydana getirdiği dentofasial değişikliklerin sefalometrik ölçümler ve dijital fark radyografileri ile araştırılması
Dentofacial effects of Carrière Distalizer in growing Class II Div.1 cases by digital subtraction and lateral cephalometric radiography
SERCAN AKYALÇIN
- Derin örtülü kapanış olgularının tedavisinde burstone segmental ark tekniği ve ricketts bioprogresiv tedavi tekniği kullanılarak maksiller keser intrüztonunun incelenmesi
Maxillar incisor intrusion by using burstone segmented arch tecnique and ricketts bioprogressive therapy in the treatment of deep evorbite lases
BANU ÇAKIRER
Doktora
Türkçe
1997
Diş HekimliğiHacettepe ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASLI ENDER TELLİ
- Ortodontik tedavi ile spee eğrisinde görülen değişiklikler ve bu değişikliklerin dentofasiyal yapılar üzerine etkilerinin incelenmesi
Evaluation of the changes in the curve of spee after orthodontic treatment and the effects of these changes on dentofacial structures
MELTEM ÇELİK
- Ön açık kapanış olgularında sabit bite blok apareyi uygulamasının dentofasiyal yapılar üzerine etkisi
Effect on dentofacial structures of fixed bite block appliance application in patients with anterior open bite
HAKAN KEKLİK
Doktora
Türkçe
2015
BiyoteknolojiKırıkkale ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ERHAN GELGÖR