Panoramik radyografilerde mandibular furkasyon defektlerinin teşhisinde makine öğreniminin etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effectiveness of machine learning in diagnosis of mandibular furcation defects in panoramic radiographies
- Tez No: 926501
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA KARACAOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Periodontoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Periodontoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Furkasyon defektleri periodontal hastalıkların tanı ve tedavi planlamasında önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Furkasyon tutulumlarının klinikte doğru bir şekilde tespiti tedavi başarısını artırabilir. Bu çalışmada, yapay zeka algoritmalarının alt çene molar dişlerdeki furkasyon defektlerini (FD) belirlemedeki doğruluğu ve etkinliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Kliniğine başvuran hastalardan alınan 654 panoramik radyografi rastgele seçildi. Görüntüler“sağlıklı”veya“FD”olarak işaretlenerek ön işlemeye tabi tutulduktan sonra farklı yapay zeka algoritmalarının FD tespitindeki etkinliği değerlendirildi. Kullanılan sınıflama modellerinde en yüksek skorlar Xception modelinde doğruluk %97,9, kesinlik %97,10, duyarlılık %97,08 ve F1 skoru %97,09 olarak bulunmuştur. Segmentasyon testlerinde ise en yüksek skorlar ENet modelinde doğruluk %99,96, kesinlik %99,26, duyarlılık %97,57, F1 skoru %98,41 olarak hesaplanmıştır. Farklı derin öğrenme algoritmaları ve segmentasyon yöntemlerinin kullanıldığı çalışma sonuçlarımıza göre panoramik radyografi görüntülerinde mandibular molar dişlerde furkasyon tutulumunun tespitinde yapay zeka sistemlerinin kullanımı umut vericidir. Maksiller molar dişlerin dahil edildiği daha büyük veri setlerini kapsayan ileri çalışmalar furkasyon tutulumunun tespitinde furkasyon tutulumunun tespitinde başarı oranlarını artıracaktır.
Özet (Çeviri)
Furcation defects pose a significant challenge in the diagnosis and treatment planning of periodontal disease. The accurate detection of furcation involvements in clinic can enhance the success of treatment. This study aimed to evaluate the accuracy and effectiveness of artificial intelligence algorithmes in identifiyig furcation defects (FD) in mandibular molar teeth. 654 panoramic radiographs were randomly selected from patients who applied to Ankara University, Faculty of Dentistry, Department of Oral and Maxillofacial Radiology Clinic. The images were marked as“healthy”or“FD”and preprocessed, the effectiveness of different artificial intelligence algorithms in detecting FD was evaluated. In the classification models used, the highest scores were found as accuracy 97.9%, precision 97.10%, sensitivity 97.08% and F1 score 97.09% in the Xception model. In the segmentation tests, the highest scores were calculated as accuracy 99.96%, precision 99.26%, sensitivity 97.57% and F1 score 98.41% in the ENet model. According to the results of our study using different deep learning algorithms and segmentation methods, the use of artificial intelligence systems in detecting furcation involvement in mandibular molar teeth in panoramic radiography images is promising. Further studies covering larger data sets including maxillary molar teeth will increase the success rates in detecting furcation involvement.
Benzer Tezler
- Dijital panoramik radyografilerde mandibular morfometrik parametrelerin cinsiyet tayininde kullanılabilirliğinin farklı sınıflandırıcılarla karşılaştırılması
Comparing the usability of mandibular morphometric parameters in digital panoramic radiography in gender determination with different classifiers
HANİFE PERTEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Gömülü maksiller kanin dişe sahip genç erişkinlerde mandibular indekslerin ve sefalometrik parametrelerin değerlendirilmesi
Evaluation of mandibular indices and cephalometric parameters in adolescents with impacted maxillary canines
ESRA GENÇ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2019
Diş HekimliğiOrdu ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN KUTALMIŞ BÜYÜK
- Dijital panoramik radyografilerde morfometrik ölçümlerin çocuklarda yaş ve cinsiyet tayininde kullanılabilirliğinin retrospektif olarak araştırılması
Retrospective investigation of usibility of morphometrical measurements in digital panoramic radiography in the determination of age and gender
EZGİ ÖZKARA SÖNMEZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2019
Diş HekimliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiPedodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA TUBA ULUSOY YAMAK
- Mandibula fraktürlerinin panoramik radyografilerde tespiti ve anatomik sınıflandırılmasında iki farklı derin evrişimli sinir ağı modelinin karşılaştırmalı incelenmesi
Comparative analysis of two different deep convolutional neural network models in the detection and anatomical classification of mandibular fractures
YASEMİN KILIÇ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiDicle ÜniversitesiAğız Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UTKU NEZİH YILMAZ
- Dijital panoramik radyografilerde diş pulpası görünürlüğünün adli tıpta yaş tayininde kullanılabilirliği
Usability of dental pulp visibility in digital panoramic radiographs in age estimation in the forensic medicine
ERTUĞRUL GÖK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Adli TıpUludağ ÜniversitesiDahili Tıp Bilimleri Bölümü
PROF. DR. RECEP FEDAKAR