Derin öğrenme yöntemi kullanılarak geliştirilen yapay zekâ uygulamasıyla çocuklardan alınan panoramik radyografilerde çürük dişlerin tespiti
Determination of caries teeth in panoramic radiographs taken from children with artificial intelligence developed by using deep learning method
Yazar: ESRA AŞÇI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜNEVVER KILIÇ
Atatürk Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Pedodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2021
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Diş çürükleri = Dental caries ; Radyografi-dental = Radiography-dental ; Radyografi-panoramik = Radiography-panoramic ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çocuklar = Children

Özet:
Amaç: Diş çürükleri, dünya genelinde birçok genç ve yetişkini etkileyen kronik bir rahatsızlıktır. Erken teşhis, tedavi sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirebilir ve invaziv prosedürlere olan ihtiyacı azaltabilir. Bu çalışma, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak geliştirilen yapay zekâ uygulamasıyla çocuklardan alınan panoramik radyografilerde diş çürüklerinin teşhis etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Materyal ve Metot: Bu çalışmada, yapay zekâ modeli geliştirmek için 4-14 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 6075 panoramik radyografi kullanıldı. Radyografiler, Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti Anabilim Dalı radyoloji arşivinden elde edildi. Çalışmamıza dahil edilen panoramik radyografiler süt dişlenme (n: 1857), karışık dişlenme (n: 1406) ve daimi dişlenme (n: 2812) olmak üzere üç gruba ayrıldı. PyTorch kütüphanesi ile uygulanan U-Net modeli çürük lezyonlarının tespiti ve segmentasyonu için kullanıldı. Yapay zekâ performansı, karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirildi.
Bulgular: AI, süt dişlenmesinin test grubundaki 180 görüntüde bulunan 1276 çürük etiket sayısından 1006'sını gerçek pozitif, 96'sını yanlış pozitif ve 174'ünü yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerleri sırasıyla 0,8525, 0,9128 ve 0,8816 olarak tespit edilmiştir. AI, karışık dişlenmenin test grubundaki 140 görüntüde bulunan 674 çürük etiket sayısından 467'sini gerçek pozitif, 41'ini yanlış pozitif ve 166'sını yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerleri sırasıyla 0,7377, 0,9192 ve 0,8185 olarak tespit edilmiştir. AI, daimi dişlenmenin test grubundaki 285 görüntüde bulunan 1130 çürük etiket sayısından 866'sını gerçek pozitif, 83'ünü yanlış pozitif ve 181'ini yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerleri sırasıyla 0,8271, 0,9125 ve 0,8677 olarak tespit edilmiştir.
Sonuç: Derin öğrenme tabanlı AI modelleri, çocuklardan alınan panoramik radyografilerde çürükleri tespit ve teşhis etmek için umut verici bir araçtır. AI, klinisyene zaman kazandırmasının ve yardımcı olmasının yanı sıra, çürüklerin otomatik olarak tespit edilmesinde önemli bir rol oynayabilir.
Anahtar Kelimeler: Çürük, Yapay Zekâ, Panoramik Radyografi, Derin Öğrenme

Abstract:
Aim: Dental caries are a chronic illness affecting many youngsters and adults across the world. Early diagnosis may improve treatment outcomes significantly and decrease the need for invasive procedures. The aim of the study was to evaluate the diagnostic effectiveness of dental cavities in the panoramic radiographs taken from children with an artificial intelligence application developed using the deep learning method.
Material and Method: This study used 6075 panoramic radiographs taken from children aged between 4 and 14 to develop the artificial intelligence model. The radiographs were obtained from the radiology archive of the Department of Pedodontics in the Faculty of Dentistry at Atatürk University. The radiographs included in the study were divided into three groups as primary dentition (n: 1857), mixed dentition (n: 1406), and permanent dentition (n: 2812). U-Net model implemented with PyTorch library was used for the detection and segmentation of caries lesions. The performance of artificial intelligence was assessed using the confusion matrix.
Results: The artificial intelligence evaluated 1006 of 1276 caries tag number in 180 images of the primary dentition test group as true positive, 96 as false positive, and 174 as false negative. The sensitivity, precision, and F1 scores calculated using the confusion matrix were found as 0.8525, 0.9128, and 0.8816, respectively. The artificial intelligence evaluated 467 of 674 decay tag number in 140 images of the mixed dentition test group as true positive, 41 as false positive, and 166 as false negative. The sensitivity, precision, and F1 scores calculated using the confusion matrix were found as 0.7377, 0.9192, and 0.8185, respectively. The artificial intelligence evaluated 866 of 1130 decay tag number in 285 images of the permanent dentition test group as true positive, 83 as false positive, and 181 as false negative. The sensitivity, precision, and F1 scores calculated using the confusion matrix were found as 0.8271, 0.9125, and 0.8677, respectively.
Conclusion: Deep learning-based artificial intelligence models are promising tools for the detection and diagnosis of caries in panoramic radiographs taken from children. Artificial intelligence saves time and helps the clinician as well as it may play an important role in the automated detection of caries.
Keywords: Caries, Artificial Intelligence, Panoramic Radiography, Deep Learning