Farklı klinik ışıkları altında kaydedilen dental fotoğraflara ait diş renklerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tespiti
Detection of tooth colors of dental photographs recorded under different clinic lights using artificial intelligence techniques
- Tez No: 951287
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH AMMAR KARCIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Amaç: Protetik diş tedavilerinde renk belirleme süreci ışık kaynaklarının değişkenliği, görsel değerlendirmenin öznelliği, enstrümantal ölçüm araçlarının yüksek maliyeti ve standardizasyon eksiklikleri gibi çeşitli sınırlamalarla karşı karşıyadır. Bu tezin amacı yapay zekâ yöntemleri kullanılarak, değişen ışık koşullarına rağmen tutarlı ve güvenilir diş rengi tahminlerinin yapılmasını sağlamak ve mevcut sistematik sınırlamalara alternatif bir çözüm üretmektir. Yöntem: Bu çalışmada yöntemsel süreç, kavramsal doğrulama ve teknik yeterlilik açısından kademeli bir şekilde ilerleme sağlanmıştır. İlk aşamada, dört farklı klinik ışık kaynağında beşer kez çekilen Vita 3D Master renk skalası kullanılarak oluşturulan veri seti kullanılmıştır. Üç farklı ışık kaynağının ayrımında bulanık mantık, dört farklı ışık kaynağı altında çekilen 29 farklı diş renginin sınıflandırılmasında makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda farklı renk uzayları ve farklı görüntü işleme tekniklerinin etkileri detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. İkinci aşamada, beş farklı klinik ışık kaynağı altında gönüllü hastaların diş görüntülerinden veri seti oluşturulmuştur. Klinik senaryoya uygun bir model geliştirmek üzere derin öğrenme modelleri kullanılarak deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Görüntüler üzerinde YOLOv5 ile dişler otomatik tespit edilmiştir, ardından önerilen renk sınıflandırma modeli LABNet'e ön işlemden geçirilerek aktarılmıştır. Böylece renk belirleme süreci klinik uygulamalara uygun olacak şekilde standart hale getirilmiştir. Bulgular: İlk veri setinde, klinik ışıklarının belirlenmesinde bulanık mantık %98,85 doğruluk elde etmiştir. Renk anları yöntemiyle dört farklı ışık kaynağının sınıflandırılmasında %100, ışıktan bağımsız 29 Vita renginde %85 doğruluk elde edilirken histogram yöntemiyle %97,93 doğruluk elde edilmiştir. İkinci veri setinde ise, YOLOv5 diş tespitinde mAP@50 skoru %99,5 ve önerilen renk tespiti modelinde ise eğitimde %97,54, doğrulamada %88,74 doğruluk elde edilmiştir. Sonuç: Klinik ışık kaynaklarından bağımsız yüksek doğrulukta diş rengi tespiti yaparak protetik tedavi süreçlerinde yapay zekâ kullanımının etkinliği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: The process of shade determination in prosthodontics faces several limitations such as variability of light sources, subjectivity of visual assessment, high cost of instrumental measurement tools and lack of standardization. The aim of this thesis to provide consistent and reliable tooth color estimation despite changing light conditions using artificial intelligence methods and to provide an alternative solution to the existing systematic limitations. Methodology: In this study, gradual progress has been made in terms of methodological process, conceptual validation and technical adequacy. In the first stage, a dataset created using Vita 3D Master color scale, which was taken five times under four different clinical light sources, was used. Fuzzy logic was used to distinguish three different light sources, and machine learning algorithms were used to classify 29 different tooth colors taken under four different light sources. In experimental studies, the effects of different color spaces and different image processing techniques were analyzed in detail. In the second stage, a dataset was created from dental images of volunteer patients under five different clinical light sources. Experimental studies were carried out using deep learning models to develop a model suitable for the clinical scenario. Teeth were automatically detected on the images with YOLOv5, then preprocessed and transferred to the proposed color classification model LABNet. Thus, the color determination process was standardized to be suitable for clinical applications. Findings: Using the initial dataset, fuzzy logic achieved 98.85% accuracy in predicting clinical lights. The color moments method achieved 100% accuracy in classifying four different light sources, 85% accuracy in 29 Vita colors independent of light, and 97.93% accuracy with the histogram method. Using the second dataset, the mAP@50 score for YOLOv5 tooth detection was 99.5% and the proposed color detection model achieved 97.54% accuracy in training and 88.74% accuracy in validation. Conclusion: The effectiveness of the use of artificial intelligence in prosthetic treatment processes has been demonstrated by providing high-accuracy tooth color determination independent of clinical light sources.
Benzer Tezler
- Hızlı infüzyon sistemi ile farklı basınçlar altında uygulanan kan transfüzyonunun eritrositler üzerine etkileri
The effects of blood transfusion under different pressures using rapid infusion system on erythrocytes
REFİKA OKUYUCU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Anestezi ve ReanimasyonDokuz Eylül ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYDIN TAŞDÖĞEN
- The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials
Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi
NİLÜFER YEŞİLIRMAK
Doktora
İngilizce
2023
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN BUKAN
PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES
- A column generation approach for evaluating delivery efficiencies of collimator technologies in imrt treatment planning
Doz yoğunluk ayarlı radyoterapi tedavi planlamasında kullanılan farklı ışın yönlendirici teknolojilerinin sütun türetme tekniği kullanılarak kıyaslanması
MERVE GÖREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ CANER TAŞKIN
- X-ışınları difraksiyonu ile çinko L-tartarat (ZnC4H4O6.2H2O;ZnC4H4O6.H2O) kristallerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FARUK BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1983
Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HÜSEYİN SOYLU
- Larenks hava boşluğunun CO-60 ve 6 MV foton ışınları için etkisinin incelenmesi
Investigation of effect for CO-60 and 6 MV photon beams of larynx air cavity
DEMET BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
OnkolojiErciyes ÜniversitesiRadyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OKAN ORHAN