Derin öğrenme yöntemleri ile panoramik röntgen görüntülerinden maksiller sinüs opasitelerinin tespiti
Detection of maxillary sinus opacification on panoramic radiograph with deep learning methods
- Tez No: 939165
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE YAPRAK
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Maxillary Sinus, Panoramic Radiograph, Deep Learning, Artificial Intelligence, Yolov8
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Periodontoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, bilgisayarlı tomografi görüntüleri referans alınarak sinüs opasitesi bulunan veya bulunmayan vakalara ait röntgen görüntülerinin, derin öğrenme yöntemleri ile geliştirilecek olan algoritmaya tanıtılıp, algoritmanın panoramik radyografları sinüs opasitesi bulunan ve bulunmayan vakaları ayırt etme açısından ne kadar tutarlılık seviyelerinin değerlendirilmesidir. Yöntem: Çalışmamızda 2014-2024 yılları arasında Kocaeli Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ağız Diş Çene Radyolojisi Anabilim Dalı'na başvurmuş 580 hastanın panoramik röntgen görüntüleri ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanıldı. Panoramik röntgen ile konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinin çekim zamanları arasında 6 ay veya daha az süre olmasına dikkat edildi. 580 panoramik radyografi görüntüsü üzerinden 1160 adet maksiller sinüs sınırları LabelMe uygulaması ile manuel olarak çizildi ve bilgisayarlı tomografi görüntülerinin sonuçlarıyla karşılaştırmak üzere Yolov8 derin öğrenme algoritmasına verildi. Bulgular: Maksiller sinüs opasitelerinin tespitinde Yolov8 algoritmasının başarısını değerlendirdiğimiz bu araştırmada yapay zekanın %83 doğruluk ile sinüste bulunan opasiteleri tespit edebileceği görüldü. Sonuç: Yapay zeka uygulamalarının diş hekimliği pratiğinde radyolojik teşhis için kullanılabilir durumda olduğu tespit edildi. Anahtar Kel"meler: Maks:ller S:nüs, Panoram:k Radyogaf:, Der:n Öğrenme, Yapay Zeka, Yolov8
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of this study is to introduce the X-ray images of cases with or without sinus opacity, using computed tomography images as reference, to the algorithm to be developed using deep learning methods, and to evaluate the level of consistency of the algorithm in distinguishing cases with and without sinus opacity in panoramic radiographs. Method: In our study, panoramic X-ray images and cone beam computed tomography images of 580 patients who applied to Kocaeli University, Faculty of Dentistry, Department of Oral and Maxillofacial Radiology between 2014 and 2024 were used. It was ensured that the interval between the panoramic X-ray and cone beam computed tomography images was 6 months or less. 1160 maxillary sinus borders were manually drawn using the LabelMe application from 580 panoramic radiography images and fed to the Yolov8 deep learning algorithm to compare with the results of the computed tomography images. Findings: In this study, that we evaluated the output of Yolov8 in the detection of maxillary sinus opacities, the artificial intelligence was designed to detect opacities in the sinus with 83% accuracy. Conclusion: It has been found that artificial intelligence applications can be used for radiological diagnosis in dentistry practice.
Benzer Tezler
- 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
MERYEM DURMUŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Derin öğrenme yöntemleri ile ektopik erüpsiyon bölgelerinin otomatik tespiti ve şiddet sınıflandırması
Automatic detection and severity grading of ectopic eruption regions using deep learning methods
ESEN TURUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMZA OSMAN İLHAN
- YOLOv7 algoritması ile diş röntgenlerinde lezyon ve çürük tespiti
Lesion and caries dedection in dental x-rays with YOLOv7 algorithm
SAFİYE ERSAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDicle ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAFER BUDAK
- Diş yapısının ve özelliklerinin belirlenmesinde panoramik radyografi görüntülerinin yapay öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of panoramic radiography images with artificial learning methods in determination of teeth structure and features
AHMET KARAOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
- Panoramik radyografi görüntüleri üzerinde diş çürüğünün derin öğrenme tabanlı yöntemler ile analizi ve tespiti
Analysis and detection of dental caries on panoramic radiography images with deep learning-based methods
DİLARA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN