Panoramik radyograflarda anatomik yer işaretlerinin yapay zeka destekli otomatik tespiti
Artificial intelligence-assisted automatic detection of anatomical landmarks in panoramic radiographers
- Tez No: 926096
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilişim çağı ve yapay zekayla beraber bilgisayar bilimi diğer bilim dalları ile bir arada yürütülmeye başlamıştır ve ihtiyaç doğrultusunda bu çalışmalar artmaktadır. Radyolojik inceleme alanında da bilgisayar bilimi önemini gün geçtikçe arttırmaktadır. Radyolojik görüntüler üzerinden hastalık teşhisleri, dişler hakkında öngörü ve tedavi planlamaları yapılmaktadır. Panoramik radyografi de bu anlamda önemli alanlardan biridir. Genç hekimlerin ve hekim adaylarının herhangi bir teşhis koyarken klinik tecrübe yetersizliğinin olması gibi olumsuz durumlardan dolayı panoramik radyografiler için bir karar destek programı oluşturulması amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında, farklı YOLO (You Only Look Once) modelleri kullanılarak panoramik radyografi üzerindeki anatomik yer işaretlerinin tespitinin otomatik olarak gerçekleştirmesi ve karşılaştırmalar sonucunda en iyi tespit sağlayan modele karar verilmesi sağlanmıştır. Çeşitli internet sitelerinden elde edilen panoramik radyografi görüntülerinden oluşan veri setlerinin birleşimi kullanılmıştır. Toplam 14 anatomik yer işaretinin otomatik tespiti yapılmıştır. Sonuçta YOLOv5 için 0.790, YOLOv8 için 0.802, YOLOv11 için 0.810 değerlerine ulaşılmıştır. Modellerin performans değerleri karşılaştırıldığında, anatomik yer işaretlerinin otomatik tespiti için en uygun modelin YOLOv11 olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In the era of information technology and artificial intelligence, computer science is increasingly being integrated with other scientific disciplines to meet growing demands. Its significance in the field of radiological examinations is becoming more pronounced with each passing day. Radiological images are crucial for diagnosing diseases, predicting dental issues, and formulating treatment plans. Panoramic radiography stands out as a key area in this regard. To address challenges such as the lack of clinical experience among young physicians and medical students, this thesis aims to develop a decision support system for panoramic radiographs. In this thesis, different YOLO (You Only Look Once) models were used to automatically detect anatomical landmarks on panoramic radiography and to decide on the model that provides the best detection as a result of comparisons. A combination of datasets consisting of panoramic radiography images obtained from various websites was used. A total of 14 anatomical points were automatically detected. As a result, values of 0.790 for YOLOv5, 0.802 for YOLOv8, and 0.810 for YOLOv11 were achieved. When the performance values of the models were compared, it was concluded that YOLOv11 was the most suitable model for automatic detection of anatomical landmarks.
Benzer Tezler
- Stylohyoid ligament kalsifikasyonlarının yaş ve cinsiyet ile ilişkisinin değerlendirilmesi
The evaluation of age and gender relation of the stylohyoid ligament calcification
MELEK TAŞSÖKER
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2015
Selçuk ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Üçüncü büyük azı dişlerinin anatomik oluşumlarla ilişkilerinin tespitinde panoramik radyografi ve dental programlı bilgisayarlı tomografi bulgularının değerlendirilmesi
The evaluation of relationship between third molars and anatomical structures by the comparison of findings of the panoramic radiography and computed tomography
İSMAİL HAKAN AVSEVER
- Dental patolojilerin tanısında intraoral ve panoramik radyografların anatomik bölgelere göre etkinliklerinin karşılaştırılması
A comparison for the efficiencies of intraoral and panoramic radiographs in the diagnosis of dental pathologies with respect to anatomic regions
NURSEL AKKAYA
- Panoramik ve lateral sefalometrik radyograflardan derin öğrenme yöntemi ile el bilek maturasyon evresinin tahmini
Estimation of hand-wrist maturation stage from lateral cephalometric and panoramic radiography using deep learning method
MERVE EDİK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Erciyes ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Mandibular gömülü üçüncü büyük azı dişler ile mandibular kanal arasındaki ilişkinin dental volümetrik tomografi ile değerlendirilmesi
The evaluation of the relationship between the mandibular impacted third molar teeth and the mandibular canal by cone beam computed tomography
AHMET ERCAN ŞEKERCİ