Manuel, yapay zeka destekli, akıllı telefon uygulama destekli sefalometrik analiz yöntemlerinin güvenilirliğinin ve tekrarlanabilirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the reliability and reproducibility of manual, artificial intelligence-supported, smartphone application-supported cephalometric analysis methods
- Tez No: 847114
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGE USLU AKÇAM
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ortodonti Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Manuel, Yapay Zeka Destekli, Akıllı Telefon Uygulama Destekli Sefalometrik Analiz Yöntemlerinin Güvenilirliğinin ve Tekrarlanabilirliğinin Değerlendirilmesi Bu tez çalışmasının amacı yapay zeka destekli WebCeph sefalometrik analiz programı ile akıllı telefon uygulama destekli OneCeph sefalometrik analiz programının tekrarlanabilirliğinin ve güvenilirliğinin geleneksel yöntem olan manuel analiz yöntemiyle kıyaslanması ve analiz süreleri açısından değerlendirilmesidir. Çalışmamızın materyalini 110 vakanın tedavi başı lateral sefalometrik radyografileri oluşturmaktadır. Sefalometrik analizler Manuel olarak, WebCeph programı ve OneCeph programı kullanılarak gerçekleştirilmiş; ölçümler güvenilirlik, tekrarlanabilirlik ve süre açısından değerlendirilmiştir. Çalışmamızda kullanılan iskeletsel ölçümler SN, SNA, SNB, ANB, GoGn/SN, Saddle açısı, Artiküler açı, Gonial açı, Posterior açılar toplamı ve Witts ölçümü iken; dişsel ölçümler U1-NA ve L1-NB uzaklığı, U1/NA ve L1/NB açısı, keserlerarası açı ve IMPA açısıdır. Çalışmamızda kullanılan yumuşak dokuya ait ölçümler ise Ls-E ve Li-E çizgisi uzaklıkları ve nasolabial açıdır. Tekrarlanabilirliğin ve gözlemci içi güvenirliğin değerlendirilmesi amacıyla rastgele seçilen 30 vakaya ait sefalometrik analizler her 3 yöntemle tekrar yapılmıştır. Yapılan analizler esnasında kronometre ile analiz süreleri kaydedilmiştir. Araştırmamızda elde edilen veriler SPSS 22 paket programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Ölçüm yöntemleri arasındaki uyuma Inter Class Correlation yöntemi ile; gözlemci güvenilirliğine ise Intra Class Correlation yöntemi ile bakılmış, analiz süreleri hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır. Anlamlılık seviyesi olarak 0,05 kullanılmıştır. Araştırmamızda SN ölçümü ve Nasolabial açı dışında tüm parametreler açısından WebCeph ve OneCeph programının Manuel analiz yöntemiyle yüksek uyumlu olduğu gözlenmiştir. Nasolabial açı her iki analiz yönteminde Manuel analiz yöntemiyle orta derecede uyum gösterirken; SN ölçümü açısından WebCeph programı Manuel analiz yöntemiyle düşük uyumlu bulunmuştur. Analiz süresi en düşük WebCeph programında, en yüksek Manuel analiz yönteminde elde edilmiştir. Sonuç olarak yapay zeka destekli WebCeph programı ve akıllı telefon uygulama destekli OneCeph programı Manuel analiz yöntemiyle yüksek derecede uyum göstermiştir ve çok daha kısa sürede analiz yapmaya imkan tanımışlardır. Uygulama destekli OneCeph sefalometrik analiz programı ile 'Altın standart' olarak kabul edilen Manuel analiz yöntemi arasında daha yüksek uyum bulunması sebebiyle uygulama destekli OneCeph programının Manuel analiz yöntemine en iyi alternatif olduğu sonucuna varılabilir.
Özet (Çeviri)
Evaluation Of The Reliability And Reproducibility of Manual, Artificial Intelligence-Supported, Smartphone Application-Supported Cephalometric Analysis Methods The aim of this study is to compare the reproducibility and reliability of the artificial intelligence-supported WebCeph cephalometric analysis program and the application-supported OneCeph cephalometric analysis program with the traditional manual analysis method and to evaluate the analysis time. The study material consists of pretreatment lateral cephalometric radiographs of 110 cases. Cephalometric analysis were performed manually, using WebCeph program and OneCeph program; measurements were evaluated in terms of reliability, repeatability and duration. Skeletal measurements used in our research are SN, SNA, SNB, ANB, GoGn/SN, Saddle angle, Articular angle, Gonial angle, Sum of Posterior angles and Witts measurement; dental measurements are U1-NA distance, L1-NB distance, U1/NA angle, L1/NB-angle, IMPA and Interinsical angle. The soft tissue measurements used in our study are Ls-E line, Li-E line distance and nasolabial angle. In order to evaluate the repeatability and intra-observer reliability, cephalometric analyzes of 30 randomly selected cases were performed again using 3 methods. The analysis times were recorded with a stopwatch. The data obtained in our research were analyzed by means of SPSS 22 package program. The correspondence between the measurement methods was examined by Inter Class Correlation method and the observer reliability was examined by Intra Class Correlation method, the average analysis times were calculated. p value 0.05 was used as the significance level. In our research, it has been observed that the WebCeph program and OneCeph application are highly compatible with the Manual analysis method in terms of all parameters except SN measurement and Nasolabial angle.While the nasolabial angle showed moderate compatibility with the Manual analysis method in both analysis methods, the WebCeph program was found to be low compatible with the manual analysis method in terms of SN measurement.The analysis time was obtained in the lowest WebCeph program and the highest in the manual analysis method. As a result, WebCeph program and OneCeph application have shown a high degree of compatibility with the manual analysis method and have made it possible to perform analysis in a much shorter time. Due to the higher correlation between the application-supported OneCeph cephalometric analysis program and the Gold standard Manual analysis method, it can be concluded that OneCeph program is the best alternative to the Manual analysis method.
Benzer Tezler
- Robotik sistemlerin güvenliğinin doğrulanması ve onaylanması
Verification and validation of robotic systems's security
YUNUS SABRİ KIRCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET YAZICI
- Çoklu sensör tabanlı yapay zeka destekli el beceri değerlendirme sisteminin geliştirilmesi
Development of a multi-sensor and artificial intelligence based dexterity assessment system
SENA ZEYBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBartın ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN AKTAN
- Yapay zekâ algoritması ile gerçekleştirilen anteroposterior sefalometrik analizin bilgisayar destekli dijital analiz ile kıyaslanması
Comparison of anteroposterior cephalometric analysis in artificial intelligence algorithm and computer-aided digital analysis
MERVE TURGUT İLERİ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2024
Diş HekimliğiKırıkkale ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN SEZEN ERHAMZA
- Kullanım sonrası mimari anlatılar için yapay zeka destekli çizgi roman üretim modeli araştırması
Artificial intelligence-supported comics production model research for post-use architectural narratives
BETÜL ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ETHEM GÜRER
DR. SEVGİ TÜRKKAN SROKA
- Yapay zeka destekli takipçi profilleme sistemi
Artificial intelligence based follower profiling system
KADİR YUNUS KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU