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: Belirtilmemiş.
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
- 4-12 yaş grubu çocuklarda diş yaşı, kemik yaşı ve kronolojik yaşın karşılaştırılmasına ilişkin bölgesel bir çalışma
Başlık çevirisi yok
PERUZE ÇELENK
- Sinüs maksillarisin ortopantomografi ile gelişiminin incelenmesi ve ortodontik anomalilerle ilişkisi
Başlık çevirisi yok
HÜSAMETTİN OKTAY
- Doğu Karadeniz konut mimarisinde süsleme üzerine bir inceleme
Başlık çevirisi yok
SUAT İSKENDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
MimarlıkKaradeniz Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KUTSAL ÖZTÜRK
- Klasik, barok, rokoko, ampir kalemişi üslubları
Başlık çevirisi yok
KAYA ÜÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Sanat TarihiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. DÜNDAR TAHSİN AYKUTALP
- İstanbul'da II. Abdülhamid dönemi (1876-1908) mimarisi
Başlık çevirisi yok
NEŞE YILDIRAN
Doktora
Türkçe
1989
Sanat TarihiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiSanat Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. MUSTAFA CEZAR