Geri Dön

Bruksizm tanı cihazı geliştirilmesi

Development of a bruksizm diagnosis device

  1. Tez No: 971391
  2. Yazar: DİLARA BOYLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERKAN POLAT
  4. Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Bruksizm, Makine öğrenmesi, Jiro sensör, Taşınabilir cihaz, Rastgele orman modeli, Uyku bruksizmi, Bruxism, Machine learning, Gyro sensor, Portable device, Random forest model, Sleep Bruxism
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
  10. Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasının amacı, uyku bruksizminin erken ve doğru tanısını sağlayabilecek, taşınabilir ve düşük maliyetli bir sensör temelli cihaz geliştirmektir. Tasarlanan sistem, ivme/jiro ve basınç sensörleri aracılığıyla çene hareketlerini algılamış; elde edilen sinyaller mikrodenetleyici üzerinden kablo bağlantısı ile bilgisayara aktarılmıştır. Toplanan veriler, belirli hareket paternlerine göre işlenmiş ve farklı makine öğrenmesi algoritmaları (Rastgele Orman, Gradyan Artırma, Çok Katmanlı Algılayıcı) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Her bir modelin performansı doğruluk, özgüllük, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru metrikleriyle değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre Rastgele Orman modeli %88 doğruluk oranı ile en başarılı performansı gösterdi. Gradyan Artırma ve Çok Katmanlı Algılayıcı modelleri de yüksek sınıflandırma kabiliyeti sergiledi, özellikle Çok Katmanlı Algılayıcı modeli karmaşık sinyallerde duyarlılık açısından güçlü sonuçlar verdi. Geliştirilen sistem, laboratuvar ortamında güvenilir ve tekrarlanabilir veriler üretti, sensör kombinasyonunun bruksizm epizotlarının tespitinde yüksek ayırt edicilik sağladığı gözlemlendi. Bu çalışma, klinik tanı sistemlerinin taşınabilir ve noninvaziv biçimde uygulanabilirliğini artırarak, bruksizmin ev ortamında sürekli ve gerçek zamanlı izlenmesine yönelik yeni bir teknoloji sunmaktadır. Geliştirilen prototip, gelecekte biyosensör temelli akıllı diş hekimliği uygulamalarına altyapı oluşturabilecek niteliktedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study was to develop a portable and low-cost sensor-based device capable of providing early and accurate diagnosis of sleep bruxism. The designed system detected mandibuler movements through accelerometer/gyroscope and pressure sensors, and the obtained signals were transmitted to a computer via a microcontroller using a wired connection. The collected data were processed according to specific motion patterns and classified using various machine learning algorithms, including Random Forest, Gradient Boosting, and Multilayer Perceptron. The performance of each model was evaluated using accuracy, specificity, precision, recall, and F1-score metrics. According to the results, the Random Forest model achieved the highest performance with an accuracy rate of 88%. Gradient Boosting and Multilayer Perceptron models also demonstrated strong classification capabilities, with the Multilayer Perceptron showing particularly high sensitivity in complex signal detection. The developed system produced reliable and reproducible data under laboratory conditions, and the sensor combination was observed to provide high discriminative power in detecting bruxism episodes. This study introduces a novel technology that enhances the applicability of clinical diagnostic systems in a portable and non-invasive manner, enabling continuous and real-time monitoring of bruxism in home environments. The developed prototype has the potential to serve as a foundation for future biosensor-based smart dentistry applications.

Benzer Tezler

  1. Akım volüm halkası ile obstrüktif uyku apnesi teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem geliştirilmesi

    Development of a machine learning-based method for the diagnosis of obstructive sleep apnea using flow volume loop

    SEVAL BULUT ERİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

    PROF. DR. CAHİT BİLGİN

  2. Bruksizm vakalarında masseter kasında meydana gelen hemodinamik değişikliklerin ı̇şlevsel yakın kızılaltı spektroskopi cihazı ile ı̇ncelenmesi

    Evaluation of the masseter muscle hemodynamics in bruxism usingnear infared spectroscopy

    ZEYNEP MUMCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLCAY ŞAKAR

  3. Elastografinin bruksizm hastalarının tanı ve tedavi takibindeki yeri

    The role of elastography in the diagnosis and treatment follow-up of bruxism patients

    RESUL ARJİN ÖKSÜZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpAnkara Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE OCAK

  4. Makine öğrenme algoritmalarıyla alt çeneye bağlı kasların yorgunluk analizi ve bruksizm tanı yöntemlerinin geliştirilmesi

    Machine learning algorithms in fatigue analysis of lower jaw muscles and development of bruxism diagnostic methods

    TEMEL SÖNMEZOCAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN KURT

  5. Temporomandibüler eklem rahatsızlığı ile yönlendirilen hastalarda, bruksizm belirtilerinin yaygınlığı ve bu konuda diş hekimlerinin farkındalığının değerlendirilmesi

    Temporomandibüler eklem rahatsızlığı ile yönlendirilen hastalarda, bruksizm belirtilerinin yaygınlığı ve bu konuda diş hekimlerinin farkındalığının değerlendirilmesi

    PELİN FATMA KARAGÖZ MOTRO

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Diş HekimliğiYeditepe Üniversitesi

    Diş Hekimliği Bölümü

    PROF. DR. KORAY ORAL