Alt üçüncü molar diş çekimi sonrası görülen inferior alveolar sinir hasarının değerlendirmesinde, yapay zekânın başarısı ve önemi
The role and effectiveness of artificial intelligence in the evaluation of inferior alveolar nerve injury following mandibular third molar extraction
- Tez No: 1020081
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN KÜÇÜKKOLBAŞI
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alt üçüncü molar diş çekimi sonrası inferior alveolar sinir etkilenimi, özellikle diş kökleri ile inferior alveolar kanal arasındaki yakın anatomik ilişki varlığında önemli bir komplikasyondur. Bu çalışmada, panoramik radyografilerde U-Net tabanlı derin öğrenme modeliyle inferior alveolar kanal ve mandibular üçüncü moların otomatik segmentasyonu, segmentasyon çıktılarından kök-kanal temasının sınıflandırılması ve bu bulguların postoperatif nörosensoriyel sonuçlarla ilişkisinin değerlendirilmesi amaçlandı. Mevcut klinik ve radyolojik kayıtların değerlendirildiği çalışmaya 90 hasta ve 176 mandibular üçüncü molar dahil edildi. Panoramik radyografiler temel görüntüleme verisini oluşturdu; klinik endikasyonlarla daha önce elde edilmiş mevcut konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden yardımcı değerlendirme amacıyla yararlanıldı ve araştırma için ek görüntüleme yapılmadı. Hastaların 48'i (%53,3) kadın, 42'si (%46,7) erkekti; yaş ortalaması 24,17 yıldı. İncelenen çekim sahalarının 77'sinde (%43,8) temas, 99'unda (%56,2) temas yokluğu saptandı. U-Net tabanlı modeller, mandibular üçüncü molar ve inferior alveolar kanal segmentasyonunda başarılı performans gösterdi. Postoperatif parestezi 8 hastada (%8,9) ve bilateral etkilenimi bulunan iki hasta nedeniyle 10 çekim sahasında (%5,7) gözlendi. Parestezi bulunan sahaların 8'i temas grubunda, 2'si temas bulunmayan grupta yer aldı; oranlar sırasıyla %10,4 ve %2,0 idi. Semptomlar takip süresince geriledi; üç haftalık son değerlendirmede bir hastada hafif hipoestezi devam etti. Sonuç olarak, panoramik radyografilerde yapay zekâ destekli segmentasyon ve temas sınıflandırması, yüksek riskli olguların cerrahi öncesi değerlendirilmesine yardımcı olabilir. Klinik iş akışına entegre edilmesi ve ileri çalışmalarla doğrulanması hâlinde bu yaklaşım, ileri görüntüleme gereksiniminin daha seçici belirlenmesine katkı sağlayarak gereksiz CBCT kullanımını, maliyeti ve ek radyasyon maruziyetini azaltabilir.
Özet (Çeviri)
Inferior alveolar nerve impairment after mandibular third molar extraction is an important complication, particularly when the roots are closely related to the inferior alveolar canal. This study aimed to segment the inferior alveolar canal and mandibular third molar automatically on panoramic radiographs using a U-Net-based deep learning model, classify root–canal contact from the segmentation outputs, and evaluate its association with postoperative neurosensory outcomes. The study evaluated existing clinical and radiological records from 90 patients and 176 mandibular third molars. Panoramic radiographs constituted the primary imaging data; existing cone-beam computed tomography images obtained for clinical indications were used for supportive assessment, and no additional imaging was performed for research purposes. Of the patients, 48 (53.3%) were female and 42 (46.7%) were male; the mean age was 24.17 years. Contact was identified at 77 extraction sites (43.8%), whereas 99 sites (56.2%) showed no contact. The U-Net-based models successfully segmented both anatomical structures. Postoperative paresthesia was observed in 8 patients (8.9%) and at 10 extraction sites (5.7%), including bilateral involvement in two patients. Eight affected sites were contact-positive and two were contact-negative, corresponding to rates of 10.4% and 2.0%, respectively. Symptoms improved during follow-up; mild hypoesthesia persisted in one patient at the three-week assessment. In conclusion, artificial intelligence-assisted segmentation and contact classification on panoramic radiographs may support preoperative assessment of high-risk cases. If integrated into clinical workflow and validated further, this approach may facilitate selective use of advanced imaging and help reduce unnecessary CBCT examinations, associated costs, and additional radiation exposure.
Benzer Tezler
- Organize sanayi bölgelerinde iş güvenliği sorunlarının teknik ve bilimsel araştırılmasında bir yöntem önerisi
Başlık çevirisi yok
MEHMET ALİ YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN
- Alopesia areatalı olgularda tedavi öncesi ve tedavi sonrası immünolojik özellikler
Başlık çevirisi yok
AYLA GÜLEKON
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Mimarlıkta rasyonel ve irrasyonel biçimlendirmenin ekonomik göstergelere bağlı olarak değişimi ve bu değişimin 11. yüzyıldan 19. yüzyıla kadar Türk ve Avrupa uygarlıklarında örneklenmesi
The Change of rational and irrational styles in architecture duetotho economicaldata and the illustration of this change on the Turkish and European Civilizations between 11th and 19th centuries
AYŞE ZEYNEP ONUR
- Ege bölgesi keçi liflerinin bazı önemli fiziksel, kimyasal özellikleri ve değerlendirme imkanları
Başlık çevirisi yok
NİLÜFER ERDEM
Doktora
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU