Derin öğrenme yöntemi ile panoramik radyografilerde süt dişlerinin tespiti ve numaralandırılması
Detecti̇on and numbering of primary teeth in panoramic radiographs with deep learning method
- Tez No: 801804
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞİMŞEK
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Süt dişi, panoramik radyografi, yapay zeka, derin öğrenme, Radyografi-panoramik, Süt dişleri, Primary teeth, panoramic radiography, artificial intelligence, deep learning, Radiography-panoramic, Tooth deciduous
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ordu Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Pedodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte yapay zeka uygulamaları popülaritesini artırmıştır. Özellikle radyoloji alanında birçok gelişmeye katkısı olan yapay zeka, diş hekimliğinde de gelişimini sürdürmektedir. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemi ile panoramik radyografilerde süt dişlerinin tespit edilmesinin ve numaralandırılmasının etkinliğini değerlendirmektir. Gereç ve yöntem: Bu çalışmada, 5-9 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 701 panoramik radyografi kullanılmıştır. Radyografiler, Ordu Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti Anabilim Dalı radyoloji arşivinden elde edilmiştir. Otomatik diş tespiti ve numaralandırılması için CNN tabanlı bir model olan Mask R-CNN mimarisi kullanılmıştır. Modelin performansı karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Kullanılan yapay zeka modeli, panoramik radyografilerde süt dişlerini tespit etme ve numaralandırmada yüksek performans sonuçları elde etmiştir. Karışıklık matrisi kullanılarak hesaplanan kesinlik, duyarlılık ve F1-skor değerleri sırasıyla 5 yaş grubu için; 0,9730, 0,9475 ve 0,9601, 6 yaş grubu için; 0,9444, 0,9042 ve 0,9239, 7 yaş grubu için; 0,9592, 0,9329 ve 0,9459, 8 yaş grubu için; 0,9840, 0,9135 ve 0,9475, 9 yaş grubu için; 0,92, 0,9049 ve 0,9123 bulunmuştur. Sonuç: Derin öğrenme tabanlı yapay zeka modelleri, çocuklardan alınan panoramik radyografilerde süt dişlerini otomatik tespit edip numaralandırmak için umut verici bir yaklaşımdır. Bu sistemlerin kullanılması klinik rutinde diş hekimlerine zaman kazandırabilir ve daha doğru tanı ve tedavi planlaması için yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
Aim: With the development of technology in recent years, artificial intelligence applications have increased in popularity. Artificial intelligence, which has contributed to many developments especially in the field of radiology, continues its development in dentistry. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of detecting and numbering primary teeth on panoramic radiographs with the deep learning method. Material and method: In this study, 701 panoramic radiographs from children aged 5-9 years were used. Radiographs were obtained from the radiology archive of Ordu University Faculty of Dentistry, Department of Pedodontics. Mask R-CNN architecture, a CNN-based model, was used for automatic tooth detection and numbering. The performance of the model was evaluated using the confusion matrix. Results: The artificial intelligence model used has achieved high performance results in detecting and numbering primary teeth in panoramic radiographs. The precision, recall and F1-score values calculated using the confusion matrix were 0.9730, 0.9475 and 0.9601 for the age group 5, 0.9444, 0.9042 and 0.9239 for the age group 6, 0.9592, 0.9329 and 0.9459 for the age group 7, 0.9840, 0.9135 and 0.9475 for the age group 8, 0.92, 0.9049 and 0.9123 for the age group 9, respectively. Conclusion: Deep learning-based artificial intelligence models are a promising approach to automatically detect and enumerate primary teeth in panoramic radiographs of children. The use of these systems can save dentists time in clinical routine and help for more accurate diagnosis and treatment planning.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Deri temizliği hemşirelik tekniğine uygun olarak yapılmış ve yapılmamış hastalarda ameliyat sonrası yara enfeksiyonunun görülme sıklğı
A Comparison of wound infection incidences between the patients who were cleansed in ward according to the nursing technique and those who were cleansed in operating room
NÜKHET TÜRKEL
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL