3 boyutlu radyoeşlenik çene modeli kullanılarak dişlerdeki eksternal kök rezorpsiyonlarının yapay zeka ile tespiti
Artificial intelligence detection of external root resorption in teeth using 3D radioconjugated jaw model
- Tez No: 837354
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ERAY KOLSUZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ARDA BÜYÜKSUNGUR
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 142
Özet
Amaç: Kimyasal yollarla oluşturulan eksternal kök rezorpsiyonlu çekilmiş insan dişlerinin, radyografik olarak çene kemikleri densisitesi ile uyumlu 3 boyutlu yazıcı ile elde edilen mandibular kemik modeline yerleştirilmesi ve daha sonra bu modelden elde edilen radyografilerin yapay zeka programına tanıtılarak otomatik EKR tespit algoritmalarının geliştirilmesidir. Materyal ve Metot: 110 adet çekilmiş dişe; 8 saat boyunca %40 nitrik asit solüsyonu, 10 dakika boyunca %8 sodyum hipoklorit ve daha sonra distile su ile yıkama prosedürü uygulanarak demineralize edilmiştir. Dişlerin yerleştirileceği radyoeşlenik fantom modellinin hazırlanmasında, kalsiyum sülfat dihidrat, baryum sülfat ve hidroksiapatit materyallerinin kullanımı karşılaştırılarak gri skala değerleri hesaplanmıştır. Çalışmada kullanılan dişlerden elde edilen veri seti toplamda 584 periapikal radyografiden oluşmaktadır. Rezorpsiyon alanları CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak poligonal çizim yöntemiyle oluşturulmuştur. Bulgular: Kalsiyum sülfat dihidrat, baryum sülfat, hidroksiapatit kütle-gri skala değerleri karşılaştırıldığında; baryum sülfatın ortalama gri değeri 255 bulunmuş olup bu değer diğer 2 materyale oranla çok yüksek radyopasiteye sahip olduğunu göstermektedir. Kalsiyum sülfat dihidratın gri skala değerleri yaklaşık 122 ile 241 arasındadır. Bu değerler baryum sülfatın radyopasitesi ile kıyaslandığında daha kabul edilebilir olsa da R2 değerinin 0,96 olması hidroksiapatite kıyasla daha az doğrusallık sergilediği anlamına gelmektedir. Hidroksiapatitin kalibrasyon bloklarına çok yakın değer göstermesi ayrıca minimum gri değerinin diğer 2 materyalden çok daha düşük olması nedeniyle çalışmamızda radyopasite arttırıcı materyal olarak hidroksiapatit kullanımı tercih edilmiştir. YOLOv5x-cls modelinin EKR tespiti için duyarlılık, kesinlik ve F1 skoru değerleri incelendiğinde skorların 1.0 olarak bulunması test aşamasında modelin yüksek bir başarı oranına sahip olduğunu göstermektedir. YOLOv5x-seg modelinin de ise F1 skoru değerleri incelendiğinde F1 skorunun 0.8593 olarak bulunması test aşamasında modelin etkin bir şekilde çalıştığının göstergesi olmakla birlikte klasifikasyonun segmentasyon modelinden çok daha fazla başarılı olduğu görülmektedir. Sonuç: Bu çalışma sonucunda, çene kemiği radyopasitesi ile uyumlu fantom model geliştirilerek kimyasal eksternal kök rezorpsiyonlu dişlerin radyolojik değerlendirmesinde kullanılmıştır. Alınan radyografiler gözlenen eksternal kök rezorpsiyonlarının yapay zeka ile tespitinde yüksek başarı oranları elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Aim: It is the development of automatic external root resorption detection algorithms by placing the extracted human teeth with external root resorption, created by chemical means, into the mandibular bone model obtained with a 3 dimesional printer radiographically compatible with the density of the jawbones, and then introducing the radiographs obtained from this model to the artificial intelligence program. Material and Method: 110 extracted teeth; It was demineralized by applying a 40% nitric acid solution for 8 hours, 8% sodium hypochlorite for 10 minutes, and then washing with distilled water. In the preparation of the radioconjugate phantom model where the teeth will be placed, gray scale values were calculated by comparing the use of calcium sulfate dihydrate, barium sulfate and hydroxyapatite materials. The data set obtained from the teeth used in the study consists of 584 periapical radiographs in total. Resorption areas were created by the polygonal drawing method using CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskişehir, Turkey). Results: When the mass-gray scale values of calcium sulfate dihydrate, barium sulfate, and hydroxyapatite are compared; The average gray value of barium sulfate was found to be 255 and this value shows that it has a very high radiopacity compared to the other 2 materials. The gray scale values of calcium sulfate dihydrate range from about 122 to 241. Although these values are more acceptable when compared to the radiopacity of barium sulfate, the R2 value of 0.96 means that it exhibits less linearity compared to hydroxyapatite. The use of hydroxyapatite as a radiopacity enhancing material was preferred in our study, since hydroxyapatite shows an R2 value very close to the calibration blocks and the minimum gray value is much lower than the other 2 materials. When the sensitivity, precision and F1 score values of the YOLOv5x-cls model for EKR detection are examined, the scores being 1.0 indicates that the model has a high success rate in the testing phase. When the F1 score values of the YOLOv5x-seg model are examined, the fact that the F1 score is 0.8593 indicates that the model works effectively during the testing phase, but it is seen that the classification is much more successful than the segmentation model. Conclusion: As a result of this study, a phantom model compatible with jawbone radiopacity was developed and used in the radiological evaluation of teeth with external root resorption. High success rates have been achieved in detecting external root resorptions observed on radiographs using artificial intelligence.
Benzer Tezler
- On the regularization of 3D object pose estimation
3 boyutlu nesne poz kestiriminde regularizasyon
MUHAMMET ALİ DEDE
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- 3 boyutlu veriler üzerinde derin öğrenme yaklaşımları
Deep learning approaches on 3D data
FURKAN ŞENYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL İŞERİ
- Characterization of 3D printed conductive soft robotic elements
3 boyutlu basılan iletken yumuşak robotik elemanlarının karakterizasyonu
OZAN ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN SELVİ
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- A recursive technique for filling holes in 3D triangular meshes
3 boyutlu üçgensel modellerdeki delikleri onarmak için tekrarlamalı teknik
OKAN METE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU