Panoramik radyografilerde tüm gömülü dişlerin ve winter sınıflamasına göre üçüncü molar dişlerin derin öğrenme ile otomatik tespiti ve lokalizasyonu: klinik kullanım için arayüz tasarımı
Automatic detection and localization of all impacted teeth and third molar teeth according to winter classification in panoramic radiographies with deep learning: i̇nterface design for clinical use
Yazar: TAHA ZİREK
Danışman: DOÇ. DR. MELEK TAŞSÖKER
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı / Ağız, Diş Çene Radyolojisi Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Dişlerin gömülü olması yaygın görülen bir durumdur ve çenelerin farklı yerlerindeki kapsamları ve dağılımları önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Her diş gömülü olabilir ancak en sık gömülü kalan dişler alt üçüncü molar dişlerdir. Gömülü üçüncü molar dişlerin sınıflandırılması, gömülülüğün derecesini tanımamıza ve cerrahi prosedür için en uygun metodolojiyi seçmemize olanak tanır ve böylece komplikasyon riskini azaltır. Nesne algılama özelliği ile ünlü olan YOLO, yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır. YOLOv8 algoritması, bu çalışmanın yürütüldüğü tarih itibarıyla YOLO ailesinin en son sürümüdür.
Bu çalışmanın amacı, panoramik radyografiler üzerinde gömülü tüm dişleri tespit etmek ve gömülü üçüncü azı dişlerini derin öğrenme temelinde Winter sınıflandırma sistemine göre otomatik olarak sınıflandırmaktır.
Bu amaçla bu çalışmada fakülte veri tabanından toplanan panoramik radyografiler augmentasyon yöntemleriyle çoğaltılarak Winter sınıflandırma sistemi için 2000, gömülü dişlerin tespiti için ise 2394 görüntü elde edilmiştir. Görüntüler oral radyologlar tarafından etiketlenmiş ve etiketlerin koordinatları YOLO formatında indirilmiştir. Kullanılan derin ağ mimarisi ile verinin %80'i eğitilmiş, %10'u doğrulanmış ve %10'u model tahminlerinin iyileştirilmesiyle elde edilen eğitim ağırlıkları ile test edilmiştir. Sonuçlar kesinlik, duyarlılık ve F-1 skorunu içeren performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir.
Winter sınıflandırması test sonuçlarına göre mezioanguler, distoanguler, horizontal, vertikal, bukkolingual ve diğer gömülü diş yönelimlerinin ortalama kesinlik değeri 0.972, ortalama duyarlılık değeri 0.967 ve ortalama F1-skor değeri 0.969 olarak elde edilmiştir. Gömülü dişlerin tespit edildiği test sonuçlarına göre ortalama kesinlik değeri 0.991, ortalama duyarlılık değeri 0.995, ortalama F1-skor değeri 0.995 olarak elde edilmiştir. Gömülü dişlerin 440 adedi doğru, 4 adedi yanlış tespit edilmiş, 2 adedi algoritma tarafından bulunamamıştır.
Elde edilen sonuçlara göre YOLOv8 algoritması gömülü dişlerin tespitinde ve üçüncü azı dişlerinin Winter sınıflandırma sistemine göre sınıflandırılmasında başarılı bir performans göstermiştir.

Abstract:
Impacted teeth are common and their extent and distribution in different parts of the jaws can vary significantly. Any tooth can be impacted, but the most commonly impacted teeth are the lower third molars. Classification of impacted third molars allows us to recognize the degree of impaction and choose the most appropriate methodology for the surgical procedure, thereby reducing the risk of complications. Famous for its object detection feature, YOLO is a widely used algorithm. The YOLOv8 algorithm is the latest version of the YOLO family as of the date of this study.
The aim of this study is to detect all impacted teeth on panoramic radiographs and automatically classify impacted third molars according to the Winter classification system based on deep learning.
For this purpose, in this study, panoramic radiographs collected from the faculty database were reproduced with augmentation methods, and 2000 images were obtained for the Winter classification system and 2394 images were obtained for the detection of impacted teeth. Images were labeled by oral radiologists and the coordinates of the labels were downloaded in YOLO format. With the deep network architecture used, 80% of the data was trained, 10% was validated, and 10% was tested with the training weights obtained by improving the model predictions. Results were evaluated according to performance criteria including precision, sensitivity, and F-1 score.
According to the Winter classification test results, the average precision value of mesioangular, distoangular, horizontal, vertical, buccolingual and other impacted tooth orientations was obtained as 0.972, the average sensitivity value was 0.967 and the average F1-score value was 0.969. According to the test results in which impacted teeth were detected, the average precision value was obtained as 0.991, the average sensitivity value as 0.995, and the average F1-score value as 0.995. 440 of the impacted teeth were detected correctly, 4 were detected incorrectly, and 2 were not detected by the algorithm.
According to the results obtained, the YOLOv8 algorithm showed a successful performance in detecting impacted teeth and classifying third molars according to the Winter classification system.