Türk popülasyonunda willems, cameriere ve nolla diş yaşı tayin yöntemlerinin yapay zeka ile doğruluğunun karşılaştırılması
Comparison of the accuracy of willems, cameriere and nolla dental age estimation methods with artificial intelligence in Turkish population
Yazar: OĞUZHAN KARAYEL
Danışman: DOÇ. DR. HALENUR ALTAN
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine ; Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Bu retrospektif çalışmanın amacı, 5-13 yaş arası kız ve erkek çocuklara ait 450 panoramik radyografide Cameriere, Nolla ve Willems diş yaşı tahmin yöntemlerinin Konya popülasyonundaki tutarlılığını değerlendirmektir. İkinci olarak, 2250 panoramik radyografiden faydalanılarak geliştirilen yapay zeka destekli diş yaşı tayini modeli ile bu yöntemlerin duyarlılık, doğruluk ve kesinlik açısından başarısı incelenmiştir.
Ocak 2022 ile Ekim 2024 tarihleri arasında 5-13 yaş aralığındaki çocuklardan çekilen 23.576 panoramik radyografi arasından 2700 radyografi seçilmiştir. Bunlardan 2250'si yapay zeka eğitim grubu için ayrılmıştır. Eğitim grubu, her bir grupta 125 erkek ve 125 kız olmak üzere toplam 250 panoramik radyografiden oluşturulmuştur. Çalışma grubu için her grupta 25 erkek ve 25 kız olmak üzere toplam 450 panoramik radyografi seçilmiştir. Çalışmaya dahil edilen panoramik radyografiler, CranioCatch (Eskişehir, Türkiye) yazılımına yüklenerek etiketlenmiştir. Willems ve Nolla yöntemi için yapay zekada segmentasyon yöntemi kullanılmıştır. Cameriere yöntemi için ise Keypoint Detection ve segmentasyon yöntemleri kombine olarak kullanılmıştır. Segmentasyon yönteminin başarısı test etmek adına her bir yöntem için Sensitivity (Duyarlılık), Precision (Keskinlik) ve F1 Performans Skoru hesaplamaları yapılmıştır. Keypoint Detection yönteminin başarısını test etmek için başarısızlık oranı Th3 ve Th4 kullanılmıştır. Veriler IBM SPSS V23 ve Jamovi programları kullanılarak analiz edilmiştir. Normallik testleri Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk yöntemleriyle yapılmış; normal dağılmayan verilerin karşılaştırılmasında Mann-Whitney U testi uygulanmıştır.
Çocukların kronolojik yaş ortalaması 9,48, medyanı ise 9,50 olarak hesaplanmıştır. Cameriere yöntemi ile ölçülen diş yaşı ortalaması 9,67, medyanı 9,89 olarak bulunmuştur. Willems yönteminde ortalama 10,01, medyan 9,57; Nolla yönteminde ise ortalama 9,62, medyan 9,00 olarak elde edilmiştir.5-13 yaş arası kronolojik yaşa en yakın değerler, kız çocuklarında Nolla yöntemi, erkek çocuklarında ise Cameriere yöntemiyle elde edilmiştir.Cinsiyet farkı gözetmeksizin, 10-13,99 yaş arasındaki çocuklarda Cameriere yöntemi kronolojik yaşa en yakın sonuçları vermiştir.Yöntemlerin F1 skorları sırasıyla Willems için 0,99778, Nolla için 0,85963 ve Cameriere için 0,97519 olarak belirlenmiştir.Cameriere yönteminde KeyPoint Detection kullanılarak yapılan noktaların belirlenmesinde Th3 başarı oranı %46,1-64,8 arasında değişirken, Th4 başarı oranı %62,7-85,9 aralığında olmuştur.
5-13 yaş arası çocuklarda kızlarda Nolla, erkeklerde Cameriere yöntemi kronolojik yaşa en yakın sonuçları sağlamıştır. Çalışmanın bulgularına göre, klinik diş hekimliği ve adli prosedürlerde 10-13,99 yaş aralığında Cameriere yöntemi cinsiyet farkı gözetmeksizin kullanılabilir. Nolla yöntemi ise erkeklerde 8-12,99 yaş, kızlarda 11-12,99 yaş aralığında kronolojik yaşa yakın değerler verdiği için bu yaş gruplarında iyi bir alternatif olabilir. YOLOv5 kullanılarak geliştirilen modellerde, Willems yöntemi F1 skoruyla (%99,77) en yüksek başarıyı göstermiştir. Nolla yönteminde F1 skoru %85 olarak elde edilmiştir. Daha yüksek başarı için eğitim veri setinin genişletilmesi gerektiği görülmüştür. Cameriere yöntemi için geliştirilen modelin doğruluğu artırılmalı ve model üzerinde iyileştirmeler yapılmalıdır.
Anahtar Kelimeler: Diş yaşı tahmini, Cameriere yöntemi, Nolla yöntemi, Willems yöntemi, yapay zeka

Abstract:
The aim of this retrospective study is to evaluate the consistency of Cameriere, Nolla, and Willems dental age estimation methods in the Konya population using 450 panoramic radiographs of boys and girls aged 5-13 years. Additionally, the study aims to assess the sensitivity, accuracy, and precision of these methods using an artificial intelligence-assisted dental age estimation model developed with 2250 panoramic radiographs.
Between January 2022 and October 2024, a total of 23,576 panoramic radiographs of children aged 5-13 years were reviewed, and 2700 radiographs were selected. Of these, 2250 radiographs were allocated to the artificial intelligence (AI) training group. The training group consisted of 250 panoramic radiographs for each subgroup, including 125 boys and 125 girls. For the study group, 450 panoramic radiographs were selected, with 25 boys and 25 girls in each subgroup. The panoramic radiographs included in the study were uploaded to CranioCatch software (Eskişehir, Türkiye) for annotation. For the Willems and Nolla methods, segmentation techniques were employed in the AI model. For the Cameriere method, a combination of Keypoint Detection and segmentation techniques was utilized.To evaluate the performance of the segmentation approach, Sensitivity, Precision, and F1 Performance Scores were calculated for each method. The success of the Keypoint Detection method was tested using failure thresholds (Th3 and Th4). Data were analyzed using IBM SPSS V23 and Jamovi software. Normality tests were performed using the Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests. For non-normally distributed data, the Mann-Whitney U test was used for group comparisons.
The mean chronological age of the children was calculated as 9.48 years, with a median of 9.50 years. The dental age estimated by the Cameriere method showed a mean of 9.67 years and a median of 9.89 years. For the Willems method, the mean dental age was 10.01 years, and the median was 9.57 years. The Nolla method yielded a mean dental age of 9.62 years and a median of 9.00 years. Among children aged 5-13 years, the Nolla method provided the closest values to the chronological age for girls, whereas the Cameriere method was most accurate for boys. For children aged 10-13.99 years, regardless of gender, the Cameriere method yielded the closest values to chronological age. The F1 scores of the methods were calculated as 0.99778 for Willems, 0.85963 for Nolla, and 0.97519 for Cameriere. In the Cameriere method, using KeyPoint Detection, the success rate for identifying points ranged from 46.1%-64.8% for Th3 and 62.7%-85.9% for Th4 thresholds.
In children aged 5-13 years, the Nolla method provided the closest values to chronological age for girls, while the Cameriere method was most accurate for boys. Based on the findings, the Cameriere method can be reliably used for children aged 10-13.99 years in forensic and clinical dentistry, regardless of gender. The Nolla method can be a good alternative for boys aged 8-12.99 years and girls aged 11-12.99 years due to its accuracy within these age ranges. Models developed using YOLOv5 demonstrated the highest performance with the Willems method, achieving an F1 score of 99.77%. For the Nolla method, an F1 score of 85% was obtained. Increasing the training dataset is necessary to improve performance. The accuracy of the model developed for the Cameriere method should be evaluated further, and adjustments should be made to optimize its performance.
Keywords: Dental age estimation, Cameriere method, Nolla method, Willems method, artificial intelligence