Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde nazopalatin kanal tespitinin yapay zeka ile karşılaştırılması
Comparison of nasopalatine canal detection in CONE-BEAM computed tomography images with artificial intelligence
Yazar: HATİCE AHSEN DENİZ
Danışman: PROF. DR. RANA NALÇACI
Ankara Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi = Cone-beam computed tomography ; Nazopalatin kanal = Nasopalatin canal ; Tomografi = Tomography ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
NPK; maksiller santral keserlerin posteriorunda, orta hatta lokalizasyon gösteren bir anatomik oluşumdur. Kanalın morfolojisi oldukça fazla ve önemli miktarda değişkenlik göstermektedir. NPK bir ileri görüntüleme yöntemi olan KIBT ile de görüntülenebilir. Bunun yanısıra, KIBT yapay zeka alanında da pek çok çalışmada kullanılmaktadır. Yapay zeka, veriler aracılığıyla öğrenebilen makinelerin problemleri çözmeleri amaçlanarak geliştirilmiş sistemlerdir. YOLO (You Only Look Once) oldukça hızlı bir nesne tanıma mimarisi olarak karşımıza çıkmaktadır. YOLO'nun 5. Versiyonu olan YOLOv5'in son resmi güncellemesinde segmentasyon modelleri kullanıma sunulmuştur. Bu Tez çalışmasının amacı KIBT görüntülerinde NPK'ın segmente edilmesi ve dallanma durumunun değerlendirilmesi açısından gözlemci ile yapay zekayı karşılaştırmaktır.
Çalışma kapsamında, KIBT görüntüleri retrospektif olarak tarandı. Taranan görüntülerden, NPK'da dallanma var olan 100 kanala ve dallanma olmayan 100 kanala ait, toplamda 200 KIBT görüntüsü seçildi. Bu KIBT görüntülerine ait aksiyel kesit çerçeve görüntüsü etiketleme işlemi için kullanıldı. Görüntülerdeki NPK dallanma varlığı ya da yokluğu durumuna göre sınıflandırılarak etiketlendi. Bu tez çalışması, YOLOv5x-seg modeli ile yapıldı. Görüntülerin %80'i olan 160 tanesi eğitim veri seti, %10'u olan 20 tanesi doğrulama veri seti, %10'u olan 20 tanesi test veri seti olarak ayrıldı. YOLOv5x-seg modeli ile 800 epoch (eğitim turu) yapılarak eğitim gerçekleştirildi. Karışıklık Matrisi kullanılarak, yapay zekanın performansı değerlendirildi. Gözlemci içi güvenilirlik için 2 hafta sonra görüntülerin % 20'si dallanma varlığı ya da yokluğu durumu açısından tekrar sınıflandırıldı. 
YOLOv5x-seg modelinin NPK tespiti ve sınıflandırılması için duyarlılık, kesinlik, F1 skoru ve IoU değerleri; NPK dallanması olan grup için sırasıyla 0.9680, 0.9953, 0.9815, 0.9636 olarak, NPK dallanması olmayan grup için sırasıyla 0.9827, 0.9975, 0.9900, 0.9803 olarak bulundu. mAP ve AUC değerleri ise; NPK dallanması olan grup için sırasıyla 0.7930, 0.8841, NPK dallanması olmayan grup için sırasıyla 0.9637, 0.9510 olarak bulundu.
YOLOv5x-seg modelinin NPK dallanma varlığı ve daha az veri seti ile eğitildiğinde bile, mükemmel olmasa da gayet başarılı ve kabul edilebilir sınırların üzerinde bir tahmin doğruluğu elde ettiğini düşünmekteyiz. Temelde nesne algılama algoritması olan YOLOv5 algoritmasının segmentasyon özelliği, yeni geliştirilmesine rağmen oldukça başarılı sonuçlara ulaştığı ancak geliştirilmeye açık ve umut vaadedici olduğunu düşünmekteyiz.

Abstract:
NPC is an anatomical formation localized in the midline posterior to the maxillary central incisors. The morphology of the canal varies considerably. NPC can also be visualized with CBCT, an advanced imaging modality. In addition, CBCT is used in many studies in the field of artificial intelligence. Artificial intelligence is systems developed with the aim of solving problems by machines that can learn through data. YOLO (You Only Look Once) is a rapid object detection framework. In the last official update of YOLOv5, version 5 of YOLO, segmentation models were introduced. The aim of this thesis study is to compare the observer and artificial intelligence in terms of segmentation of NPC and branching status assessment in CBCT images.
 In the study, the CBCT images were retrospectively scanned. A total of 200 CBCT images of 100 canals with branching in NPC and 100 canals without branching were selected. The axial sectional frame view of these CBCT images was used for labeling. They were labeled and classified according to the presence or absence of NPC branching in the images. This thesis study was done with YOLOv5x-seg model. 80% of the images were divided into 160 training datasets, 10% validation datasets, and 10% test datasets. The training was done by making 800 epochs (training tours) with the YOLOv5x-seg model. Using the Confusion Matrix, the performance of the AI was evaluated. For intra-observer reliability, after 2 weeks, 20% of the images were reclassified for presence or absence of branching. 
Sensitivity, precision, F1 score, and IoU values for NPC detection and classification of the YOLOv5x-seg model; It was found as 0.9680, 0.9953, 0.9815, 0.9636 for the group with NPC branching, and as 0.9827, 0.9975, 0.9900, 0.9803 for the group without NPC branching, respectively. mAP and AUC values are found as 0.7930 and 0.8841 for the group with NPC branching, respectively, 0.9637 and 0.9510 for the group without NPC branching. 
We think that even when the YOLOv5x-seg model is trained with the presence of NPC branching and fewer datasets, it achieves a good, if not perfect, prediction accuracy above acceptable limits. We think that the segmentation feature of the YOLOv5 algorithm, which is basically an object detection algorithm, has achieved quite successful results despite its recent development, but is open to development and promising.