Yapay zeka destekli yazılımlarla tasarlanmış indirekt restorasyonların çok yönlü değerlendirilmesi
Comprehensive assessment of indirect restorations designed by artificial inteligence-powered software systems
- Tez No: 950431
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLÇİN BİLGİN GÖÇMEN
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, farklı yapay zeka (YZ) destekli yazılımların, çeşitli diş preparasyon tiplerinde oluşturulan indirekt restorasyonların tasarım kalitesi üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak incelemektir. Özellikle sınır ve yüzey uyumu, , tasarım süresi, doğruluk kesinlik parametreleri temel alınarak, hem yazılım türünün hem de preparasyon morfolojisinin restoratif çıktılar üzerindeki etkisi çok yönlü biçimde analiz edilmiştir. Gereç ve Yöntem: Çalışma kapsamında, CEREC (Dentsply Sirona), Automate (3Shape), Dentbird (Imagoworks), ClinicCAD (Medit) ve Atomica (Atomica Tech) olmak üzere beş farklı YZ destekli yazılım kullanılmıştır. Yazılımlar; inley, onley, overley, kompleks overley ve kron olmak üzere farklı preparasyon tipine sahip modellerde (P-OCLUSAL) toplam 125 (n=5) dijital restorasyon tasarımı üretmiştir. Preparasyonlar, intraoral tarayıcı (Primescan, Dentsply Sirona) ile .stl formatında dijitalleştirilmiş ve yazılımlara aktarılarak otomatik olarak tasarlanmıştır. Oluşturulan restorasyonlar, Control X (Geomagic) yazılımında dijital referans modelle karşılaştırılarak; marjin çizimi, yüzey düzgünlüğü, tasarım süresi ve dijital doğruluk analizleri yapılmıştır. Root Mean Square Error, En Büyük Değer, Negatif EnBüyük Değer ve Standart Sapma gibi parametrik ölçümler elde edilmiştir. İstatistiksel analizler SPSS 29 (IBM) yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiş; parametrik veriler için ANOVA ve Welch ANOVA, anlamlı farklılıklar için ise Tukey HSD ve Tamhane T2 post-hoc testleri uygulanmıştır. Sınır ve yüzey skorları gibi kategorik veriler Fisher-Freeman-Halton testi ile analiz edilmiştir. Bulgular: Elde edilen sonuçlar, farklı yapay zekâ destekli yazılımların restoratif tasarım çıktıları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı farklar yarattığını ortaya koymuştur (p0.05). Benzerlik analizleri, CEREC ve Automate yazılımlarının kendi içinde tutarlı sonuçlar verdiğini ve algoritmik öngörülebilirliğin bu sistemlerde daha yüksek olduğunu göstermiştir. Sonuç: Bu çalışma, YZ destekli yazılımların restorasyon tasarım kalitesinde gösterdiği performansın, kullanılan yazılıma ve preparasyon tipine göre anlamlı şekilde değiştiğini gösterebilir. Özellikle anatomik olarak daha basit konturlara sahip preparasyonlarda sistemler benzer sonuçlar üretirken; kompleks morfolojilerde algoritmalar arası farklar belirginleşebilir. Klinik olarak tüm restorasyonlar kabul edilebilir sınırlar içinde olsa da, marjin uyumu, yüzey düzgünlüğü ve dijital doğruluk açısından CEREC ve Automate yazılımları öne çıkmıştır. Yazılım tercihinin, uygulanan restorasyon tipi ve klinik hedeflere göre bireyselleştirilerek yapılması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study was to comparatively evaluate the impact of different artificial intelligence (AI)-assisted software on the design quality of indirect restorations created for various dental preparation types. The analysis focused on margin and surface adaptation, design duration, and parameters of accuracy and precision, with the goal of assessing how both the software type and preparation morphology influence restorative outcomes from multiple perspectives. Materials and Methods : Five different AI-assisted design software platforms were utilized in this study: CEREC SW (Dentsply Sirona), Automate (3Shape), Dentbird (Imagoworks), ClinicCAD (Medit), and Atomica (Atomica Tech). A total of 125 digital restoration designs (n=5) were generated using five preparation types: inlay, onlay, overlay, complex overlay, and full crown models (P-OCLUSAL). The preparations were scanned using an intraoral scanner (Primescan, Dentsply Sirona) and digitized in .stl format, then automatically processed by the software. The resulting restorations were compared to reference digital models in Control X (Geomagic), and evaluated in terms of margin tracing, surface smoothness, design time, and digital accuracy. Parametric measurements such as Root Mean Square Error (RMSE), Extreme Positive Deviation (Min), Extreme Negative Deviation (Max), and Standard Deviation (SD) were obtained. Statistical analyses were performed using SPSS 29 (IBM); ANOVA and Welch ANOVA were used for parametric data, while Tukey HSD and Tamhane T2 post-hoc tests were applied for multiple comparisons. Categorical variables such as margin and surface scores were evaluated with the Fisher-Freeman-Halton test. Results: The results revealed statistically significant differences between the AI-assisted software in terms of restorative design outcomes (p < 0.001). CEREC SW demonstrated the highest success in margin and surface scores, particularly in crown and overlay preparations. Automate excelled in inlay and onlay designs by producing both high surface scores and the shortest design durations. While Dentbird and ClinicCAD presented acceptable performance in some parameters, they showed greater variance ranges in overlay and onlay preparations, indicating lower algorithmic consistency. Atomica, on the other hand, yielded the slowest design times and only moderate performance in accuracy. Preparation type significantly affected both surface and margin scores; however, its effect on design duration was not statistically significant (p > 0.05). Similarity analysis confirmed that CEREC and Automate provided the most consistent and predictable outcomes within their respective groups. Conclusion: This study suggests that the design performance of AI-supported software in indirect restorations varies significantly depending on the software and the type of preparation. While systems performed similarly in simpler morphologies, pronounced differences were observed in complex restorations. Although all restorations fell within clinically acceptable ranges, CEREC and Automate outperformed others in terms of margin adaptation, surface quality, and digital accuracy. Therefore, it is recommended that clinicians select software based on the type of restoration and specific clinical goals rather than convenience or familiarity.
Benzer Tezler
- İnsan-bilgisayar etkileşiminde dijital yerliler ve dijital göçmenler arasındaki algı farklılıklarının incelenmesi: Akıllı kişisel asistanlar üzerine bir araştırma
A study of perception differences between digital natives and digital immigrants in human-computer interaction: A research on intelligent personal assistants
MUHAMMET TALHA YILMAZ
- Lazer ışığını takip eden araç prototipi tasarımı
Design of a vehicle prototype tracking laser light
MERVE TASALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAksaray ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL BAYRAKLI
- VISUAL prolog programı ve zeki öğretim sistemleri
VISUAL prolog programmming and intelligent tutoring system
GÖKHAN KARAOSMANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MURAT BEKEN
- Yapay zeka destekli odyometri ölçüm sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and implementation of supported artificial intelligence audiometer meas-urement system
BÜŞRA ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN
- Yapay zekâ destekli karar destek sistemlerinin geliştirilmesi: Çok katmanlı ERP yazılım mimari uygulaması
Development of artificial intelligence based decision support applications: Multi-layered ERP software architecture application
EMRAH ARSLAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ