Geri Dön

Taramalı elektron mikroskobu görüntüleri üzerinden dentin tübüllerinin derin öğrenmeye dayalı analizi

Deep learning based analysis of dentin tubules from scanning electron microscope images

  1. Tez No: 841476
  2. Yazar: ANDAY DURU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL RAKIP KARAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Dişler sindirim sisteminin başlangıcında yer alan ve yiyeceklerin fiziksel sindirimini başlatan vücudumuzun önemli bir parçasıdır. Ayrıca, insanın sosyal ve profesyonel hayatında da etkinliği büyüktür. Dişlerde yaşanan olumsuzluk doğrudan hayat kalitesini etkilemekte ve sağlık açısından problem oluşturabilmektedir. Diş hassasiyeti yaygın bir ağız sağlığı problemidir ve dentin tabakasının açığa çıkmasından kaynaklanan ağrı olarak kabul edilmektedir. Önleme ve tedavi açısından diş hassasiyeti üzerine yapılan araştırmalar, dentin tübüllerinin durumuyla doğrudan ilişkilidir ve tübül tıkanıklıkları üzerine yapılan incelemeler bu konuda büyük önem taşımaktadır. Dentin tübül tıkanıklıkları taramalı elektron mikroskobu görüntüleri üzerinden de değerlendirilebilir ve her bir dentin tübülünün manuel olarak değerlendirilmesini gerektirir. Bu nedenle sonuçlar büyük ölçüde incelemeyi yapan kişiye göre değişebilmektedir. Bu araştırma alanı, daha güvenilir ve tekrarlanabilir sonuçlar üretmek için farklı ve etkili yöntemlere ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada, dentin tübül tıkanıklıklarının güvenilir bir şekilde ölçülmesi için yapay zeka destekli sinir ağı modeli önerildi. Etik kurul izni ve dişlerin temin edilmesinin ardından elde edilen doksan altı diş örneği kesildi ve dentin diskler çıkarıldı. Dentin tübüllerini farklı seviyelerde doldurmak için çeşitli duyarsızlaştırıcı ajanlar kullanıldı. Dişler görüntülemeye hazır hale getirilip, taramalı elektron mikroskop ile görüntüler elde edilmiştir. Bu görüntüler 48 x 48 çözünürlükte ve 2795 adet dentin tübülü görüntüsünü içermektedir. Görüntülerdeki tübüller alanında uzman kişiler tarafından beş kategori altında etiketlenmiştir ve değerlendiriciler arası güvenilirliği ölçmek için Cohen's Kappa testi uygulanmıştr. Daha başarılı eğitim gerçekleştirmek için için veri artırma teknikleri yalnızca eğitim veri setine uygulanmıştır. Beş sınıfa ait toplam 10700 görüntü içeren artırılmış veri, ağın eğitim veri kümesi olarak kullanılmıştır. Önerilen konvolüsyonel sinir ağı, dentin tübül oklüzyonlarının derecesini %89.76 genel doğruluk oranıyla beş sınıfa ayırabilmiştir. Ayrıca, oluşturulan modelin sonuçları güncel modellerle karşılaştırılmış ve tartışılmıştır. Bu tezde dentin tübüllerinin tespitinin yanısıra taramalı elektron mikroskop ile görüntülenen dentin tübül oklüzyonlarının seviyesini tespit etmek için konvolüsyonel sinir ağlarının kullanılmasına odaklanılmıştır. Sonuçlar, önerilen konvolüsyonel sinir ağı mimarisinin son derece başarılı bir alternatif olduğunu ve segmente edilmiş dentin tübülü görüntülerinin objektif ve otomatik sınıflandırılmasına izin verdiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Teeth are an important part of our body that are located at the beginning of the digestive system and initiate the physical digestion of food. Additionally, they play a significant role in a person's social and professional life. Negative changes in teeth can directly affect quality of life and lead to health problems. Tooth sensitivity is a common oral health problem and is considered pain caused by the exposure of the dentin layer. Research on prevention and treatment of tooth sensitivity is directly related to the condition of dentin tubules, and investigations of tubular blockages are of great importance. Dentin tubule blockages can be evaluated through scanning electron microscope images, which require manual evaluation of each dentin tubule. Therefore, results can vary greatly depending on the person performing the examination. This research field requires different and effective methods to produce more reliable and repeatable results. In this study, an artificial intelligence-supported neural network model was proposed for the reliable measurement of dentin tubule blockages. After obtaining ethical approval and procuring teeth, ninety-six tooth samples were sectioned and dentin discs were removed. Various desensitizing agents were used to fill the dentin tubules at different levels. The teeth were prepared for imaging, and images were obtained using scanning electron microscopy. These images have a resolution of 48 x 48 and contain 2795 images of dentin tubules. The tubules in the images were labeled under five categories by experts in the field, and the Cohen's Kappa test was applied to measure inter-rater reliability. Data augmentation techniques were applied only to the training data set to achieve better training. The augmented data set contained a total of 10700 images for the five classes and was used as the training data set. The proposed convolutional neural network was able to classify the degree of dentin tubule occlusion into five classes with an overall accuracy rate of 89.76%. Additionally, the results of the created model were compared and discussed with current models. This thesis focused on the use of convolutional neural networks to detect dentin tubules and determine the level of dentin tubule occlusion observed in scanning electron microscopy images. The results show that the proposed convolutional neural network architecture is an extremely successful alternative and allows for objective and automatic classification of segmented dentin tubule images.

Benzer Tezler

  1. Bitkisel içerikli diş macununun remineralizasyon ve dentin tübüllerini tıkaçlaması üzerine etkilerinin incelenmesi

    Evaluation of the effects of herbal toothpaste on remineralization and dentin tubules occlusion

    ELİF ALKAN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Diş HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK TAĞTEKİN

  2. 3D electron microscopy investigations of human dentin and ion beam irradiation effect on biocompatible anatase TiO2 using Focused Ion Beam based techniques

    İnsan dentinin 3D elektron mikroskobu incelemeleri ve biyouyumlu anataz TiO2 üzerinde iyon demeti ışınlama etkisi odaklanmış iyon demeti dayalı teknikleri kullanılarak'

    SİNA SADİGHİKİA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Fizik ve Fizik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ GÜLGÜN

    DR. MELTEM SEZEN

  3. MTA fillapex® kanal dolgu patının antimikrobiyal etkinliğinin ve dentin tübüllerine penetrasyonunun değerlendirilmesi

    The evaluation of antimicrobial activity and dentinal tubule penetration of MTA fillapex root canal sealer

    ALİ TÜRKYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Diş HekimliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ERDEMİR

  4. Farklı yüzey işlemlerinin ölçü maddelerinin dentin tübüllerine penetrasyonuna etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of different surface treatments on the penetration of impression agents into dentin tubules

    HASAN YILDIRIM ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiBaşkent Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM ERKUT

  5. Biyoaktif cam içerikli diş macunlarının mine remineralizasyonu ve dentin tübül tıkaçlama üzerine etkisi

    The effect of bioactive glass-containing toothpastes on enamel remineralization and dentin tubule occlusion

    PAKİZE RANA ÇETİN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK TAĞTEKİN