Yapay zekâ algoritması ile gerçekleştirilen anteroposterior sefalometrik analizin bilgisayar destekli dijital analiz ile kıyaslanması
Comparison of anteroposterior cephalometric analysis in artificial intelligence algorithm and computer-aided digital analysis
- Tez No: 855313
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAN SEZEN ERHAMZA
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez çalışmamızın amacı; yapay zekâ destekli bir sefalometri çizim programı olan WebCeph programının, anteroposterior sefalometrik ölçümlerindeki güvenilirliğinin ve doğruluğunun manuel olarak dijital ortamda Dolphin programı (v.12.0) yardımıyla gerçekleştirilen ölçümlerle karşılaştırılarak değerlendirilmesidir. Bu amaçla arşivde bulunan tedavi öncesinde teşhis ve tedavi planlaması amacıyla alınmış toplamda 50 hastaya ait anteroposterior sefalometrik radyografiler dahil edilme kriterlerine uygun bir şekilde seçilmiştir. Çalışmamız, toplamda 23 adet anatomik landmark ve 21 adet ölçümün yer aldığı Grummons analizine göre gerçekleştirilecek şekilde planlanmıştır. Öncelikle Dolphin programıyla ölçümleri yapılan radyografiler daha sonra web tabanlı WebCeph programına yüklenip kalibrasyonu el ile gerçekleştirilmiş ve yapay zekâ dijitalleştirmesi aracılığıyla analizleri tamamlanmıştır. Daha sonra elde edilen analizler dijital ortamda çakıştırılarak Dolphin ve WebCeph programları aracılığıyla belirlenen aynı anatomik landmark arasındaki mesafe x ve y koordinatlarına göre ImageJ programı yardımıyla ölçülerek kaydedilmiştir. Ardından gözlemci içi güvenilirliğin araştırılabilmesi amacıyla 20 ölçüm tekrarlanmıştır. Radyografilerin kalibrasyonunun işaretlenmesinden analiz ekranı ortaya çıkana kadarki süre kaydedilmiştir. İstatistiksel incelemede eşleştirilmiş t-testi, Wilcoxon işaretli sıralar testi ve gözlemci içi tutarlılığın belirlenmesi amacıyla ICC testi kullanılmıştır. Eşleştirilmiş örneklem t-testi sonuçlarına göre Sağ Z uzunluğu, Sol Z uzunluğu, Sağ J'den A6 vertikal mesafesi ve Sol Me-Ag mesafesi parametreleri için Dolphin ve WebCeph gözlemleri arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p<0.05). Wilcoxon işaretli sıralar testine göre ise x düzleminde Z (sağ ve sol), CG, Co (sağ ve sol) ve B6 (sol) noktalarında, y düzleminde ise ZA (sol), NC (sağ ve sol), Me, B1 (sol), A6 (sağ ve sol) ve A1 (sağ ve sol) noktalarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmuştur (p<0,05). Dolphin programına göre yapay zekâ tabanlı WebCeph programında çalışma süresinin 10 kat daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Çalışmamız sonucunda hipotezimiz doğrulanmış, WebCeph programı otomatik anteroposterior radyografi analizinde %71,6 oranında başarılı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The aim of our thesis study is evaluate the reliability and accuracy of the WebCeph program, an artificial intelligence-supported cephalometry drawing program, in anteroposterior cephalometric measurements by comparing it with measurements made manually in a digital environment with the Dolphin program (v.12.0). For this purpose, anteroposterior cephalometric radiographs of 50 patients, taken for diagnosis and treatment planning purposes before treatment, were selected in accordance with the inclusion criteria. Our study was planned to be carried out according to Grummons analysis, which includes a total of 23 anatomical landmarks and 21 measurements. First of all, the radiographs were measured with the Dolphin program, then they were uploaded to the web-based WebCeph program, their calibration was carried out manually, and their analysis was completed through artificial intelligence digitization. Then, the obtained analyzes were superimposed and the distance between the same anatomical landmark determined through Dolphin and WebCeph programs was measured by ImageJ program and recorded in x and y coordinates. Then, 20 measurements were repeated to investigate intraobserver reliability. The time from marking the calibration of the radiographs until the analysis screen appeared was recorded. In statistical analysis, paired t-test, Wilcoxon signed-rank test and ICC test were used to determine intra-observer consistency. According to the paired sample t-test results, the difference between Dolphin and WebCeph observations for the parameters Right Z length, Left Z length, A6 vertical distance from Right J and Left Me-Ag distance were found to be statistically significant (p<0.05). According to the Wilcoxon signed-rank test, on the x plane, Z (right and left), CG, Co (right and left) and B6 (left) points, on the y plane, ZA (left), NC (right and left), Me, B1 (left), A6 (right and left) and A1 (right and left) points were found to be statistically significant (p <0.05). It has been determined that the working time in the artificial intelligence-based WebCeph program is 10 times lower than the Dolphin program. As a result of our study, our hypothesis was confirmed and the WebCeph program was found to be 71,6% successful in automatic anteroposterior radiography analysis.
Benzer Tezler
- Robotik sıkıştırılmış kutuya toplama depo sistemlerinde toplama politikalarının yapay arı kolonisi algoritması ile belirlenmesi
Determination of picking policies in robotic compact bin picking storage systems with artificial bee colony algorithm
FURKAN YENER
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
- Yelken balığı eniyileme yaklaşımı ile güçlendirilmiş karar ağacı algoritması kullanarak kalp rahatsızlıklarının teşhisi
Using sailfish optimizer with enhanced decision tree algorithm to diagnose heart disease
MURAT ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL AYDEMİR
- Yapay zeka yaklaşımları ile gemi ana makinesinin belirlenmesi ve optimum organik rankine çevrimli atık ısı geri kazanım sisteminin kurulması
Determination of ship main engine and establishment of optimum organic rankine cycle waste heat recovery system with artificial intelligence approaches
SAMET GÜRGEN
Doktora
Türkçe
2021
Gemi MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ALTIN
- Yapay zeka teknikleri ile manyetik rezonans görüntülerinden multipl skleroz hastalığının teşhisi ve gelecekteki aktivitesinin tahmini
Identification of multipl sclerosis and prediction of future activity from magnetic resonance images by artificial intelligence techniques
ZÜLEYHA YILMAZ ACAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- Bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinden akciğer kanser hücrelerinin yapay zeka teknikleri ile bulunması
Detection of lung cancer from computed tomography (CT) scans using artificial intelligence techniques
MUHİTTİN GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA AKAR