Geri Dön

Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde yapay zekâ ile sfenooksipital sinkondrozis füzyon aşamalarının tespiti

Detection of sphenooccipital synchondrosis fusion stages with artificial intelligence in cone-beam computed tomography images

  1. Tez No: 922239
  2. Yazar: SULTAN UZUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLDANE MAĞAT
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: büyüme ve gelişim, kraniyofasiyal anomali, sfeno-oksipital sinkondroz, YOLO, craniofacial anomaly, growth and development, spheno-occipital synchondrosis, YOLO
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ağız, Diş Çene Radyolojisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sfeno-oksipital sinkondroz (SOS)'un füzyon aşamaları, kraniyofasiyal büyüme ve gelişimin önemli bir göstergesi olup, anormal füzyon modelleri altta yatan kraniyofasiyal anomalilerin erken tanısında kritik rol oynar. Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) algoritmalarını kullanarak konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT) görüntüleri üzerinden SOS füzyon aşamalarını doğru şekilde tespit etmeyi ve bu aşamaları bireylerin büyüme-gelişim dönemleriyle ilişkilendirerek kraniyofasiyal sendromların öngörülmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, 6-25 yaş arası bireylerden elde edilen, sagittal kesitlerde SOS içeren, 1661 kesitsel KIBT görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmada YOLOv5, YOLOv8 ve YOLOv11 modelleri kullanılarak, YZ modelleri ile SOS füzyon evrelerinin tespit başarısı modeller arasında karşılıklı olarak değerlendirilmiştir. Test sonuçlarına göre YOLOv11 27 ms hızla en hızlı tespit yapan algoritma olarak tespit edilirken; YOLOv8 genel olarak en yüksek doğruluğu ve kararlılığı göstermektedir. Evre 3'te ise tüm modeller 0.995 mAP değeri ile aynı başarıyı elde etmiş olup, YOLOv5 F1 puanı 1 ile mükemmel bir sonuç elde etmiştir. SOS'un füzyon aşamaları, YOLO modelleri (YOLOv5, YOLOv8 ve YOLOv11) ile yüksek performansla başarıyla değerlendirilebilmektedir. YZ tabanlı bu analizler, büyüme ve gelişim döneminin izlenmesi ve erken aşamalarda kraniyofasiyal anomalilerin tespit edilmesi açısından önemli bir avantaj sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The fusion stages of spheno-occipital synchondrosis (SOS) show how the skull and face are growing and developing. Weak fusion patterns are very important for finding serious skull and face problems early on. The study's goals are to accurately find SOS fusion stages on cone beam computed tomography (CBCT) images by using artificial intelligence (AI) algorithms and to help predict craniofacial syndromes by connecting these stages with people's growth and development times. The study used 1661 cross-sectional CBCT images containing SOS in sagittal sections from individuals aged between 6 and 25. The study evaluated the mutual success of SOS fusion stages with the YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv11 models. According to the test results, YOLOv11 was determined to be the fastest detection algorithm with a speed of 27 ms; YOLOv8 generally shows the highest accuracy and stability. In Stage 3, all models achieved the same success with a mAP value of 0.995, and YOLOv5 achieved an excellent result with an F1 score of 1. YOLO models (YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv11) successfully evaluate the fusion stages of SOS with high performance. These AI-based analyses are a big help when it comes to keeping an eye on the growth and development period and finding problems with the head and face early on.

Benzer Tezler

  1. Statik elektrikle yüklenmiş sıvı ilacın pamuk ilaçlamasında etkinliğinin belirlenmesi üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    ALİ BAYAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF ZEREN

  2. Travmatik erkek paraplojelere yüksek frekanslı TENS

    Başlık çevirisi yok

    SEMA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Kazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VESİLE SEPİCİ

  3. Uluslararası Kriminal Polis Örgütü-İnterpol'ün örgütsel yapısı ve işleyişi

    Başlık çevirisi yok

    SAADETTİN BORA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kamu YönetimiGazi Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN KÖNİ

  4. Kemalpaşa etlik piliç işletmelerinin teknik ve ekonomik yönden incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    HAYRİ TUNA YÜKSELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatEge Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN KOÇAK