Dental tomografi görüntüleri kullanılarak dişlerin farklı görüntü işleme metotlarıyla segmentasyonu ve rekonstrüksiyonu
Segmentation and reconstruction of teeth with different image processing methods using dental tomography images
Yazar: SERCAN SABANCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN BALTACI
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu çalışmada süpernümerer (artı) dişlerin konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT) görüntüleri beş farklı görüntü işleme metodu kullanılarak bölütlenmiş ve rekonstrükte edilmiştir. Her bölütleme işleminin ardından elde edilen üç boyutlu geometriler altın standart olarak kabul edilen solid patolojik kitlenin gerçek hacmi ve topolojisi ile kıyaslanmış ve bölütleme metotlarının güvenilirliği test edilmiştir. Çalışma kapsamında süpernümerer diş tanısı konan ve opere edilecek araştırma için gönüllü olan üç hastanın KIBT (konik ışınlı bilgisayarlı tomografi) görüntüleri farklı görüntü işleme metotları (manuel, yarı – otomatik, eşikleme, lokal aktif kontur, havza bölütlemesi) kullanılarak bölütlenmiş ve rekonstrüksiyonu yapılmıştır. Ayrıca bu hastaların opere edilerek çıkarılmış dişlerinin gerçek hacimleri analitik terazi kullanılarak arşimed prensibi ile ölçülmüş ve dişler Mikro Bilgisayarlı Tomografi cihazı ile taranarak üç boyutlu geometrileri elde edilmiştir.  Dişlerin hem hacimsel hem topolojik ölçümleri, bölütleme ile elde edilen üç boyutlu geometriler üzerinden hesaplanmış ve sonuçlar dişin kendi hacmi ve topolojisi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar istatistiksel olarak değerlendirilmiş ve kullanılan bölütleme metotlarının etkinliği belirlenmiştir. İstatistiksel sonuçlar incelendiğinde hacimsel değerlendirmede Lokal Aktif Kontur metodu başı çekerken, topolojik değerlendirmede Yarı - Otomatik Bölütleme'nin önde olduğu görülmüştür. Ancak topolojik değerlendirme dikkate alındığında üç diş için de Lokal Aktif Kontur ile Yarı Otomatik Bölütleme metodu arasındaki farkın diğer metotlarla kıyaslandığında oldukça az olduğu ve bu iki metodun sonuçlarının anlamlı bir fark oluşturmadığı görülmüştür.

Abstract:
In this study, cone beam computed tomography (CBCT) images of supernumerary teeth were segmented and reconstructed using five different image processing methods. The three-dimensional geometries obtained after each segmentation process were compared with the actual volume and topology of the solid pathological mass, which is accepted as the gold standard, and the reliability of the segmentation methods was tested. CBCT (cone beam computed tomography) images of three patients who were diagnosed with supernumerary teeth and volunteered for the study to be operated were segmented and reconstructed using different image processing methods (manual, semi-automatic, thresholding, local active contour, watershed) within the scope of this study. In addition, the actual volumes of the operated teeth of these patients were measured with the Archimedes principle using an analytical balance and their three-dimensional geometries were obtained by scanning the teeth with a Micro Computerized Tomography device. Both volumetric and topological measurements of the teeth were calculated over the three-dimensional geometries obtained by segmentation and the results were compared with the tooth's own volume and topology. The results obtained in the last section, which is the eighth, were evaluated statistically and the efficiency of the segmentation methods used was determined.  When the statistical results were examined, it was seen that the Local Active Contour method took the lead in volumetric evaluation, while Semi-Automatic Segmentation was the leading in topological evaluation. However, considering the topological evaluation, it was seen that the difference between Local Active Contour and Semi-Automatic Segmentation method for all three teeth is quite small compared to other methods and the results of these two methods do not make a significant difference.