Gömülü mandibular 3. molar dişlerde panoramik radyografinin etkinliğinin konik ışınlı bilgisayarlı tomografiyle elde edilen bulgularla geliştirilmiş yapay zeka modeli üzerinde değerlendirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ağız Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalı Başkanlığı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA TAHA GÜLLER
Danışman: Özkan Miloğlu
Özet:Amaç: Diş hekimliğinde sıklıkla karşılaşılan problemlerden biri gömülü mandibular 3. molar dişlerdir. Bu dişlerin cerrahi çekim öncesi tedavi planlamasının yapılması ve çekim sonrası oluşabilecek komplikasyonların azalması için mandibular kanalla ilişkisi ve konumu belirlenmelidir. Çalışmamızın amacı yapay zeka modelleri kullanarak panoramik radyografi görüntülerinde gömülü mandibular 3. molar dişlerin mandibular kanalla ilişkisini ve konumunu tespit edebilmek ve yapay zeka mimarilerinin performanslarını karşılaştırmaktır. Materyal ve Metot: Bu tez çalışmasında; Atatürk Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi, Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalında 2018-2022 yılları arasında konik ışınlı bilgisayarlı tomografisi çekilmiş olan hastalar incelendi. Panoramik radyografi görüntülerinde 290 hastaya ait toplamda 546 adet gömülü mandibular 3. molar diş çalışmaya dahil edildi. Inception-v3, GoogLeNet ve SqueezeNet mimarilerinin iki farklı ilgi alanı (ROI) üzerinde dört farklı problemin çözümündeki performansları karşılaştırıldı. Bulgular: En yüksek performansı 2. problemin (ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde veya lingualde) belirlenmesinde %93,2 doğruluk göstererek dikey ROI'de SqueezeNet mimarisi vermiştir. Birinci problemin (ilişki var-ilişki yok ) belirlenmesinde Inception-v3 yatay ROI'de %84,8, 3. problemin (ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde, lingualde veya diğer) belirlenmesinde GoogLeNet yatay ROI'de %70,0, 4. problemin (ilişki yok veya ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde, lingualde ve diğer kategorisinde) belirlenmesinde GoogLeNet yatay ROI' de %77,4 doğrulukta performans göstermiştir. Sonuç: Yapay zeka modelleri insan gözünün ayırmada zorlandığı ve doğru teşhisi yapamadığı durumlarda yardımcı olabilen teknolojilerdir. Bu çalışma gömülü 3. molar dişlerin mandibular kanalla ilişkisini ve konumunu belirlemede yapay zeka teknolojilerinin başarılı olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, gömülü üçüncü molar, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi, panoramik radyografi, yapay sinir ağları, yapay zeka