Geri Dön

Yapay zekâ yöntemleri ile kök ucu açıklığının tespit edilmesi

Detection of apical openness using artificial intelligence methods

PDF İndir

  1. Tez No: 950434
  2. Yazar: MERVE DALDAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜMEYYE COŞGUN BAYBARS
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Diş kökü, Yapay zeka, Tooth root, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Giriş: Dişler, çiğneme ve konuşma gibi temel işlevlerde rol oynar. Diş morfolojisinin değerlendirilmesi, tanı ve tedavi planlamasında kritik öneme sahiptir. Kök ucu açıklığı, kök gelişiminin tamamlanmadığını gösteren önemli bir radyolojik bulgudur. Bu durum, özellikle genç bireylerde endodontik ve ortodontik tedavi planlamasını etkiler. Çürük, travma veya patolojik lezyonlar kök gelişimini durdurabilir ve kök ucunun açık kalmasına neden olabilir. Bu gibi durumlar, klinik açıdan teşhis ve tedaviyi zorlaştırır. Panoramik radyografiler, düşük doz ve geniş görüş alanı avantajı nedeniyle sık tercih edilen görüntüleme yöntemlerindendir. Bu çalışmada, panoramik radyografilerde daimi dişlerin kök ucu açıklığını sınıflandırmak amacıyla yapay zekâ tabanlı bir model geliştirilmiştir. Metaryel ve Metot: Fırat Üniversitesi arşivinden alınan 512 panoramik radyografiden manuel olarak çıkarılan 902 tek köklü diş görüntüsü,“kök ucu kapalı”,“anatomik olarak açık”ve“patolojik olarak açık”olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Görüntüler ImageJ ile işlenmiş ve ViT Base Patch32 modeli ile sınıflandırılmıştır. Performans; doğruluk, precision, recall ve F1-score ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Model %88 doğruluk, precision, recall ve F1-score elde etmiştir. Model sonuçları, uzmanlık öğrencilerinin sınıflamaları ile karşılaştırılmış ve özellikle düşük deneyimli kullanıcılarla kıyaslandığında daha tutarlı sonuçlar sunduğu gözlemlenmiştir. Sonuç: ViT modeli, panoramik radyografilerde kök ucu açıklığını yüksek doğrulukla tespit edebilmiş ve klinik karar destek sistemlerinde güvenilir bir araç olma potansiyeli göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Introduction: Teeth play a key role in basic functions like chewing and speaking. Evaluating tooth morphology is essential in diagnosis and treatment planning. Apical root opening is a significant radiological finding indicating incomplete root development, which can complicate endodontic and orthodontic planning, particularly in young individuals. Factors like caries, trauma, or lesions can halt root development, leaving the apex open and posing clinical challenges. Panoramic radiographs are widely used in dentistry due to their low radiation dose and wide field of view. This study developed an artificial intelligence (AI)-based approach to classify apical root openings in panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 902 single-rooted permanent tooth images were manually extracted from 512 panoramic radiographs obtained from the archive of Fırat University. The images were categorized into three classes: closed apex, anatomically open, and pathologically open. Image processing was performed using ImageJ, and classification was conducted with the Vision Transformer (ViT Base Patch32) model. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. Results: The ViT model achieved 88% in accuracy, precision, recall, and F1-score. When compared with classifications made by dental specialty students, the model showed more consistent results, especially compared to less experienced users. Conclusion: The ViT model demonstrated high accuracy in detecting apical root openings on panoramic radiographs and has the potential to serve as a reliable tool in clinical decision support systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    269

    Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  2. Tez No

    277

    Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  3. Tez No

    232

    Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR

  4. Tez No

    282

    Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    ALİ KEMAL YALNIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU

  5. Tez No

    41

    Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks

    Başlık çevirisi yok

    ADNAN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM

Geri Dön