Ağız bölgesi ile ilgili hastalık ve anatomik yapıların yapay zeka tabanlı tespit edilmesi
Artificial intelligence based detection of diseases and anatomical structures related to the oral region
- Tez No: 927496
- Danışmanlar: PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Son zamanlarda bilgisayar yazılım ve donanım teknolojisindeki hızlı gelişmeler, yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin farklı alanlarda yaygın şekilde uygulanmasına olanak tanımıştır. Bu gelişmeler, özellikle görüntü işleme, nesne tespiti ve segmentasyon gibi alanlarda dikkat çekici ilerlemelere yol açmıştır. Bu tez çalışması, ağız bölgesi ile ilgili hastalıkların ve anatomik yapıların yapay zekâ destekli piksel tabanlı segmentasyonu üzerine odaklanmaktadır. Günümüzde diş sağlığı, insan sağlığının önemli bir bileşeni olarak kabul edilmekte ve panoramik radyografi görüntüleri, diş hekimliği pratiğinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Literatürdeki çalışmalar genellikle diş hastalıklarını ve yapılarını tespit etmek için görüntüleri kırpma yöntemi ile analiz ederken, bu çalışmada panoramik röntgen görüntüleri üzerinde herhangi bir ön işleme yapılmadan tüm ağız bölgesi üzerinde segmentesyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, gömülü dişlerin, çürük dişlerin ve diş enfeksiyonlarının tespitine yönelik yapay zekâ tabanlı farklı yöntemler uygulanmıştır. Ayrıca Literatürde panoramik radyografi ile segmentasyon uygulamak için veri kümesi ihtiyacı olduğu görüldüğünden uzman diş hekimleri ile birlikte yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve etiketlenmiştir. Bu tez çalışması, literatürdeki eksiklikleri gidermeyi amaçlamakta ve panoramik radyografi görüntülerinde yapay zekâ tabanlı segmentasyonu için yeni bir veri kümesi ve en ideal segmentasyon yöntemlerini sunmaktadır. Uygulanan yöntemlerin doğruluğu ve etkinliği, diğer güncel modeller ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yöntemlerin başarılı olduğunu göstermiştir ve diş hekimliği alanında tanı ve tedavi süreçlerine katkı sağlayacak potansiyele sahip olduğunu ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Recent advancements in the fields of computer software and hardware technology have paved the way for the widespread integration of artificial intelligence and deep learning methodologies across diverse disciplines. These developments have resulted in significant advancements, particularly in domains such as image processing, object detection and segmentation. The present thesis focuses on the utilization of artificial intelligence to facilitate the segmentation of diseases and anatomical structures related to the oral region. In the contemporary context, dental health is acknowledged as a pivotal component of human health, with panoramic radiography images being extensively utilized within the domain of dental practice. However the majority of studies in the literature analyze images by cropping method to detect dental diseases and structures, in this study, segmentation operations were performed on the whole mouth region without any preprocessing on panoramic X-ray images. In the course of the study, ranges of artificial intelligence-based methodologies were employed for the identification of impacted teeth, decayed teeth and dental infections. In addition, as there is a need for a dataset to apply segmentation using panoramic radiography in the literature, a new dataset was created and annotated with expert dentists. This thesis aims to fill the gaps in the literature and presents a new dataset and optimal segmentation methods for artificial intelligence-based segmentation of panoramic radiography images. The accuracy and efficiency of the applied methods were analyzed in comparison with other current models. The results obtained have shown that the applied methods are successful and have the potential to contribute to diagnostic and treatment processes in the field of dentistry.
Benzer Tezler
- Serological investigation of peste des petits ruminants in lambs in Iraq-Kirkuk region
Irak–Kerkük bölgesinde kuzularda küçük ruminant vebası (pestedes petits ruminants ppr)'ın seroprevalansı
SARWAT KHORSHED RAHEEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Sağlık YönetimiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiSağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN KOZAT
- Tunceli ilindeki alabalıklarda yersinia ruckeri infeksiyonunun maldı-TOF MS yöntemiyle identifikasyonu ve sekans analizi
Identification and sequence analysis of yersinia ruckeri infection in trout in Tunceli province by maldi-TOF MS
GÖKÇE GÜRBÜZ ELGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoteknolojiMunzur ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ ÖZBEY
PROF. DR. GÖKBEN ÖZBEY
- Alt yüz bölgesinden morfolojik yöntemlerle yaş tayini
Age determination from subfrontal of morphological techniques
NURDAN SEZGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Adli Tıpİstanbul ÜniversitesiSosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. YAŞAR İŞCAN
- Çatalburun ırkı köpeklerinin baş bölgesinin bilgisayarlı tomografi (BT) ile görüntülenmesi
Computed tomographic (CT) examination of the head region in Çatalburun dogs
NURSENA GÜNERİ BOZTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Veteriner HekimliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT SARIERLER
- Primer ostium maksillaris, aksesuar ostium maksillaris ve schneiderian membranın prevelansının konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile incelenmesi
The examination of the prevalence of primary ostium maxillaris, accessory ostium maxillaris and schneiderian membrane by cone beam computed tomography
HACER EBERLİKÖSE
Doktora
Türkçe
2020
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiAğız Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ YILMAZ