Geri Dön

Farklı diş yaşı tahmin yöntemlerinin derin öğrenme ile karşılaştırılması: Willems, cameriere-avrupa, london atlas

Comparison of different dental age estimation methods using deep learning: willems, cameriere-europe, london atlas

  1. Tez No: 941039
  2. Yazar: BETÜL ŞEN YAVUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HANDAN ANKARALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Adli Tıp, Diş Hekimliği, Forensic Medicine, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Diş yaşı tahmini adli ve klinik diş hekimliği için önemli bir rol oynar. Bu çalışmada 5-16 yaş arasındaki Türk çocuklarının diş yaşının dört farklı yöntem ile tahminin değerlendirilmesi amaçlandı. Marmara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Kliniklerine rutin diş muayenesi için başvuran 5-16 yaş arasında, tanısal olarak mükemmel kategoride panoramik radyografisi olan, sistemik hastalığı veya sendromu olmayan ve çalışmaya katılmayı kendisi ve ebeveyni kabul eden 1169 çocuk çalışmaya dahil edildi. Çocukların kronolojik yaşları hesaplandı, yaşları ve cinsiyet bilgileri kaydedildi. Çocukların diş yaşı Willems, Cameriere-Avrupa, London Atlas ve derin öğrenme yöntemleri ile belirlendi. İncelenen Evrişimli Sinir Ağı modelleri TensorFlow kütüphanesinde uygulandı. Çocukların kronolojik yaşları ile diş yaşı tahminleri arasında basit korelasyonlar ve sınıf içi korelasyonlar hesaplandı. Diş yaşı tahminlerindeki hatalara dayalı olarak Akaike Bilgi Ölçütü, Bayesian-Schwarz Kriteri, Kök Ortalama Kare Hatası ve determinasyon katsayısı değerleri üzerinden uygunluk kriterleri hesaplandı. Verilerin analizi SPSS Ver. 26.0 ve R 4.2.2. yazılımları ile istatistiksel anlamlılık düzeyi 0.05 kabul edilerek yapıldı. Dört yöntemin belirlediği diş yaşları ile kronolojik yaşlar arasında korelasyon gözlendi (p

Özet (Çeviri)

This study aimed to assess the prediction of dental age in Turkish children aged 5-16 years using four different methods. A total of 1169 children aged 5-16 years, who applied for routine dental examinations at the Marmara University Faculty of Dentistry Clinics, with panoramic radiographs categorized as diagnostically excellent, without systemic diseases or syndromes, and who voluntarily agreed to participate with their parents, were included in the study. The chronological ages of the children were calculated, and their ages and sex information were recorded. The dental age of the children was determined using the Willems, Cameriere-European, London Atlas, and deep learning methods. The Convolutional Neural Network models examined were implemented in the TensorFlow library. Simple correlations and intraclass correlations between children's chronological ages and dental age estimates were calculated. Goodness-of-fit criteria were calculated based on the errors in dental age estimates and the smallest possible values for the Akaike Information Criterion, the Bayesian-Schwarz Criterion, the Root Mean Squared Error, and the coefficient of determination value. The data analysis was conducted using SPSS Ver. 26.0 and R Version 4.2.2 software, with a statistical significance level accepted as 0.05. Simple correlations were observed between dental and chronological ages in all four methods (p

Benzer Tezler

  1. Risk koşullarında, Türkiye'de karlılığını sürdürebilen üretim şirketlerinin rasyo analizi ve makro ekonomik değişkenler bağlamında izledikleri stratejilerin yapay zeka ile analizi

    Analysis of the strategies followed by manufacturing companies in Turkey that can sustain profitability under risk conditions in the context of ratio analysis and macro-economic variables with artificial intelligence

    DİLEK YOMRALIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeİstanbul Medipol Üniversitesi

    Yönetim ve Strateji Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Sağlık YönetimiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Sağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN KOZAT

  3. Çocuklarda farklı yöntemlerle diş yaşının belirlenmesi ve mandibulanın trabeküler yapısı ile ilişkisinin incelenmesi

    Dental age estimation in children with different methods and examination of relationship with the trabecular structure of mandibula

    İREM OKUMUŞ

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK ARSLAN

  4. The demirjian, willems, and cameriere methods were used to evaluate and compare the dental age of Turkish and Libyan children aged 7-14 years

    Yaşları 7-14 arasında değişen Türk ve Libya'lı çocukların diş yaşlarının demirjian, willems ve cameriere yöntemleri kullanılarak değerlendirilmesi ve karşılaştırılması

    MOHANID S KH ALMOZUGHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Diş HekimliğiYeditepe Üniversitesi

    Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİDEM ÖZDEMİR ÖZENEN

    DOÇ. DR. MELTEM ÖZDEMİR KARATAŞ

  5. Farklı malzemeler için yenilikçi diz implantı tasarımı ve sonlu elemanlar yöntemi ile optimizasyonu

    Innovative knee implant design for different materials and optimisation by finite element method

    TURAN IBRAHIMOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN İYİBİLGİN