Derin öğrenme yöntemiyle panoramik radyografilerde sekonder çürük tespiti
Secondary caries detection with deep learning in panoramic radiographs
- Tez No: 911627
- Danışmanlar: PROF. DR. NESLİHAN TEKÇE
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, sekonder çürüklerin etkin ve doğru tespitini sağlamak için yapay zeka tabanlı bir tespit yöntemi geliştirmektir. Restoratif diş hekimliğinde tanısal doğruluğu arttırmak ve hastalara sunulan tedaviyi optimize etmeyi amaçlayan bu çalışma, görüntü işleme ve derin öğrenme metotlarını kullanarak sekonder çürük teşhisinde yüksek hassasiyet ve güvenilirlik sağlamayı amaçlamaktadır. Yöntem: Bu çalışmada Kocaeli Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesine çeşitli nedenlerle başvurmuş hastaların panoramik radyografi görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmaya toplamda 596 panoramik radyografi dahil edilmiştir. Elde edilen görüntüler Computer Vision Annotation Tool (CVAT) programı kullanarak sağlıklı, primer çürüklü, sekonder çürüklü, dental protetik kron, implant, kırık diş olmak üzere 6 ayrı etiket dikdörtgen şeklinde kutu çizilerek etiketlendi. Çalışmaya dahil edilen 596 panoramik radyografi görüntünün %70'i modellerin eğitilmesinde, %15'i modellerin doğrulanmasında, %15'i ise geliştirilen modellerin test edilmesi amacıyla kullanıldı. YOLOv8 ve YOLOv11 tabanlı derin öğrenme modeli ile eğitim yapıldı. Bulgular: Bu çalışmada panoramik radyografilerde sağlıklı dişler, primer çürüklü dişler, sekonder çürüklü dişler, protetik dental kronlar, dental implantlar ve kırık dişler olmak üzere altı farklı dental durumun tespiti amacıyla geliştirilen multi-class derin öğrenme algoritmalarından YOLOv8m'in hassasiyet, kesinlik, F1-skor, mAP-0.5 ve mAP0.50-0.95 değerleri sırasıyla 0.812, 0.723, 0.765, 0.796 ve 0.424 olarak bulunmuştur. Bu değerler YOLOv8x modeli için sırasıyla 0.713, 0.711, 0.712, 0.744, 0.383 iken YOLOv11x modeli için sırasıyla 0.751, 0.780, 0.765, 0.785 ve 0.436 şeklindedir. Veri arttırımı işlemi uygulandıktan sonra modelin başarısının ne şekilde değişeceğini test etmek amacıyla YOLOv8m modelinde, veri arttırımı işlemi yapılarak model yeniden eğitilmiştir. Bunun sonucunda elde edilen YOLOv8m-Aug modelinin başarısı ise sırasıyla 0.827, 0.711, 0.765, 0.819 ve 0. 434 olarak tespit edilmiştir. Sonuç: Geliştirilen derin öğrenme yöntemi ile sekonder çürüklerin tespitinde klinik uygulamaya yardımcı olacak şekilde model elde edilmiştir. Geliştirilen model klinik muayene ile desteklenerek sekonder çürüklerin tespiti açısından yardımcı bir araç olarak kullanılabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study is to develop an artificial intelligence-based detection method for efficient and accurate detection of secondary caries. Aiming to increase diagnostic accuracy in restorative dentistry and optimize the treatment offered to patients, this study aims to provide high accuracy and reliability in secondary caries diagnosis using image processing and deep learning methods. Method: In this study, panoramic radiographs of patients admitted to Kocaeli University Faculty of Dentistry for various reasons were used. A total of 596 panoramic radiographs were included in the study. Using the Computer Vision Annotation Tool (CVAT) program, the images were labeled as healthy, primary caries, secondary caries, dental prosthetic crown, implant, and fractured tooth by drawing a rectangular box with 6 different labels. Of the 596 panoramic radiography images included in the study, 70% were used to train the models, 15% were used to validate the models, and 15% were used to test the developed models. Training was performed with YOLOv8 and YOLOv11 based deep learning models. Results: In this study, the precision, accuracy, F1-score, mAP-0.5 and mAP0.50-0.95 values of YOLOv8m, a multi-class deep learning algorithm developed for the detection of six different dental conditions in panoramic radiographs: healthy teeth, primary decayed teeth, secondary decayed teeth, prosthetic dental crowns, dental implants and broken teeth, were found to be 0.812, 0.723, 0.765, 0.796 and 0.424, respectively. These values are 0.713, 0.711, 0.712, 0.744, 0.383 for the YOLOv8x model and 0.751, 0.780, 0.780, 0.765, 0.785 and 0.436 for the YOLOv11x model, respectively. In order to test how the success of the model will change after the data augmentation process is applied, the model was retrained by performing data augmentation in the YOLOv8m model. As a result, the success of the YOLOv8m-Aug model is 0.827, 0.711, 0.765, 0.819 and 0.434, respectively. Conclusion: With the developed deep learning method, a model was obtained to help clinical practice in the detection of secondary caries. The developed model can be used as an auxiliary tool for the detection of secondary caries by supporting clinical examination.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ