İntrakoronal beyazlatma sonuçlarının yapay zeka ile tahmini
Prediction of intracoronal bleaching outcomes using artificial intelligence
- Tez No: 999601
- Danışmanlar: PROF. DR. MELTEM ÖZTAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Diş beyazlatma, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Tooth bleaching, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endodonti Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı intrakoronal beyazlatma tedavisi sonrası meydana gelen renk değişimlerinin başlangıçtaki L*, a*, b* değerlerinden yola çıkarak farklı yapay zeka modelleriyle tahmin edilmesi ve elde edilen tahminlerin klinik karşılığının Vita 3D-Master renk skalası üzerinden değerlendirilmesidir. Çalışmamızda 261 maksiller anterior dişten elde edilen toplam 783 girdi kullanılmıştır. Her girdinin beyazlatma öncesi ve sonrası renk ölçümleri Vita Easyshade V (VITA Zahnfabrik, Bad Säckingen, Germany) spektrofotmetre ile üçer kez alınarak ortalamaları hesaplanmıştır. Girdi olarak beyazlatma öncesi L*, a*, b* değerleri ve bu değerlerden elde edilen doygunluk ve ton değerleri kullanılmış, çıktı olarak da beyazlatma sonrası L*, a*, b* değerleri tahmin edilmiştir. Model olarak XGBoost, DNN, LSTM ve BiLSTM algoritmaları oluşturulmuştur. Modeller LOOCV doğrulama yöntemi ile eğitilmiş, performans değerlendirmesinde MAE, RMSE, R2, Pearson Korelasyon Katsayısı, ortalama ΔE₀₀ ve Top-2 Vita doğruluk oranı kullanılmıştır. Tahmin edilen LAB1 değerleri ±1 tolerans aralığında 5x5x5 ızgara oluşturularak Vita 3D-Master skalasındaki referans renkleriyle ΔE₀₀ formülü üzerinden eşleştirilmiştir. En yüksek doğruluk oranı XGBoost modelinde elde edilmiştir (MAE: 1.36, RMSE:1.70, R2: 0.65, Pearson: 0.80, ortalama ΔE₀₀: 2.33, Top-2 Vita Doğruluk: %83.6). DNN modeli de benzer şekilde düşük hata değerleri göstermiştir. LSTM ve BiLSTM modelleri ise daha düşük başarı kriterleriyle birbirine yakın sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to predict the color changes that occur after intracoronal bleaching based on the initial L*, a*, b* values using various artificial intelligence models, and to evaluate the clinical relevance of these predictions through the Vita 3D-Master shade guide. A total of 783 inputs obtained from 261 maxillary anterior teeth were used in the study. For each input, pre- and post-bleaching color measurements were taken three times using a Vita Easyshade V(VITA Zahnfabrik, Bad Säckingen, Germany) spectrophotometer, and the averages were calculated. As input features, the pre-bleaching L*, a*, b* values and their derived chroma (C*) and hue (h°) values were used, while the output variables were the post-bleaching L*, a*, b* values. The models developed were XGBoost, DNN, LSTM, and BiLSTM. All models were trained using the Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) method. Model performance was evaluated using MAE, RMSE, R², Pearson correlation coefficient, mean ΔE₀₀, and Top-2 Vita accuracy. Predicted LAB₁ values were evaluated within a ±1 tolerance range by constructing a 5×5×5 cube and matched with the Vita 3D-Master reference shades using the CIEDE2000 formula. The highest performance was achieved by the XGBoost model (MAE: 1.36, RMSE: 1.70, R²: 0.65, Pearson: 0.80, mean ΔE₀₀: 2.33, Top-2 Vita accuracy: 83.6%). The DNN model also demonstrated low error values, while the LSTM and BiLSTM models produced similar results with slightly lower performance.
Benzer Tezler
- Farklı beyazlatma maddelerinin dentin mikrosertliği üzerine etkisi
Effect of different intracoronal bleaching agents on dentin microhardness
HATİCE MİRAY UYAN
- Çeşitli intrakoronal beyazlatma ajanları ve tekniklerinin beyazlatma etkinliklerinin spektrofotometrik analiz yöntemiyle ın-vıtro olarak karşılaştırılması
An in vitro comparasion of effectiveness of various bleaching agents and intracoronal bleaching techniques using spectrophotometric measurements
MERİÇ KARAPINAR KAZANDAĞ
- Çeşitli intrakoronal beyazlatma ajanlarının dişin kırılma direncine etkilerinin in vitro değerlendirilmesi
In vitro evaluation of the effects of various intracoronal bleaching agents on the fracture resistance of tooth
BURCU KOCATÜFEK ÖZYILMAZ
- Farklı intrakoronal beyazlatma ajanları ve intraorifis bariyer materyalleri kullanılarak yapılan intrakoronal beyazlatmanın dişlerin kırılma direncine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of intracoronal bleaching using different intracoronal bleaching agents and intraorrice barrier materials on the fracture resistance of teeth
GÜLSEREN ANAR
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2024
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERNA ASLAN
- Farklı ı̇ntrakoronal beyazlatma ajanlarından hidrojen peroksitin radiküler penetrasyonunun ın-vıtro karşılaştırılması
In-vitro comparison of radicular penetration of hydrogen peroxide from different intracoronal whitening agents
SOMAYEH FARAJI SAREGHEEIN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2020
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERNA ASLAN