Çocuk hastalardaki proksimal restorasyonların radyografik görüntüsünün yapay zekâ ile değerlendirilmesi
Radiographic evaluation of proximal restorations in pediatric patients usingartificial intelligence
- Tez No: 989167
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYÇA KURT
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Çocuk Diş Hekimliği, Derin Öğrenme, Proksimal Restorasyon, Restorasyon Hataları, Yapay Zekâ, Artificial Intelligence, Deep Learning, Pediatric Dentistry, Proximal Destoration, Restoration Defects
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, periapikal görüntüler üzerinde süt birinci ve ikinci molarlardaki proksimal restorasyonların (sekonder çürük, taşkın kenar, açık kontakt varlığı) tespiti ve segmentasyonu için derin evrişimli sinir ağı (CNN) algoritmalarının etkinliğinin değerlendirilmesidir. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'nde çeşitli amaçlarla elde edilen 2018–2025 yılları arasındaki 4– 10 yaş arası çocuklara ait 1018 adet periapikal radyografi görüntüsü değerlendirilmiştir. Süt birinci ve ikinci molar dişlerdeki proksimal restorasyonlar; dolgu restorasyonu, sekonder çürük, taşkın dolgu ve açık kontakt açısından değerlendirilmiş ve manuel olarak etiketlenmiştir. Veriler, YOLOv8x tabanlı CranioCatch yazılımıyla geliştirilen yapay zekâ modeline öğretilmiştir. Bulgular: Yapay zekâ modeli, restorasyonların tespiti ve sınıflandırılmasında genel olarak orta düzeyde bir performans göstermiştir. Dolgu restorasyonlarında yüksek başarı elde edilirken, sekonder çürüklerde orta düzeyde, açık kontakt ve taşkın dolgu gibi sınırları belirsiz sınıflarda ise düşük performans saptanmıştır. Altın standartla karşılaştırıldığında, dolgu restorasyonlarında yüksek, sekonder çürükte kısmi uyum gözlenirken; diğer sınıflarda özellikle açık kontakt ve taşkın dolgu sınıflarında, bu uyumun sınırlı olduğu görülmüştür. Sonuç: Bu çalışma, YOLOv8x tabanlı yapay zekâ modelinin periapikal radyografilerde restorasyon tespitinde sınıfa bağlı değişken bir performans sergilediğini göstermiştir. Model, dolgu restorasyonlarında yüksek uyum sağlarken, sekonder çürükte orta düzeyde, açık kontakt ve taşkın dolgu gibi sınırları belirsiz sınıflarda ise sınırlı başarı göstermiştir. Bulgular, yapay zekânın klinik kararları desteklediğini ancak uzman değerlendirmesinin yerini alamadığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aimed to evaluate the performance of deep convolutional neural network (CNN) algorithms for detecting and segmenting proximal restorations (secondary caries, overhanging margin, and open contact) in primary first and second molars on periapical radiographs. Material and Method: In this retrospective study, 1018 periapical radiographs of children aged 4–10 years obtained between 2018 and 2025 at the Faculty of Dentistry, Recep Tayyip Erdoğan University were analyzed. Proximal restorations in primary molars were manually annotated and used to train a YOLOv8x-based artificial intelligence model developed with CranioCatch software. Results: The artificial intelligence model demonstrated an overall moderate performance in the detection and classification of restorations. While high performance was achieved in the detection of filling restorations, moderate performance was observed for secondary caries, and low performance was found for classes with poorly defined boundaries, such as open contact and overhanging fillings. When compared with the gold standard, high agreement was observed for filling restorations, whereas agreement for the other classes (particularly open contact and overhanging fillings) was limited. Conclusion: This study demonstrated that the YOLOv8x-based artificial intelligence model exhibited class-dependent variable performance in the detection of restorations on periapical radiographs. While the model showed high agreement in filling restorations, its performance was limited in classes with indistinct boundaries, such as secondary caries, open contact, and overhanging fillings. These findings suggest that artificial intelligence systems may support clinical decision-making processes but cannot replace expert evaluation.
Benzer Tezler
- Aort koarktasyonu nedeniyle ameliyat olan hastalarda hipertansiyon varlığının ve sıklığının kardiyak muayene, elektrokardiyografi, ekokardiyografi ve yirmi dört saatlik ambulatuar kan basıncı monitorizasyonu ile değerlendirilmesi
Evaluationing the presence and frequency of hypertension after successful repair of aortic coarctation by means of cardiac examination, electrocardiography, echocardiography and ambulatory blood pressure monitoring for 24 hours.
MAHMUT DOĞRU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYGÜN DİNDAR
- Kocaeli Üniversitesi Hastanesinde 2010-2018 yıllarında akut osteomiyelit tanısıyla izlenen çocuk hastaların geriye dönük olarak değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
NEŞE ERGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıKocaeli ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN SAMİ ARISOY
- Özofagus atrezilerinde 2003-2007 yılları arasındaki klinik tecrübelerimiz
Our clinical experience in esophageal atresia between 2003-2007
ONURSAL VARLIKLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Çocuk CerrahisiSağlık BakanlığıÇocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE KARAMAN
- Hipospadiyas etyolojisinde vasküler anatomi ve prepüsyal vasküler endoteliyal büyüme faktörü reseptör ekspresyonunun yeri
The effects of vascular anatomy and preputial vascular endothelial growth factor receptor expression
BİLAL ALPER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Çocuk CerrahisiAnkara ÜniversitesiÇocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. E. AYDIN YAĞMURLU
- Hipospadiaslı çocuklarda ürodinaminin klinik önemi
Clinical value of urodynamics in patients with hypospadias
NİLÜFER (TOROS) SIRÇA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Çocuk CerrahisiÇukurova ÜniversitesiÇocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÜNAL ZORLUDEMİR