Kök kanalındaki kırık alet tespitinde derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması
Deep learning algorithms for detecting fractured instruments in root canals
Yazar: EKİN DENİZ ÇATMABACAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İREM ÇETİNKAYA
Trakya Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Endodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Trakya Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı'nda çekilen periapikal röntgenler üzerinde farklı derin öğrenme algoritmalarının kırık alet tespit performanslarının karşılaştırılması çalışmamızın temel amacıdır.
Ocak 2022-Aralık 2023 tarihleri arasında herhangi bir sebepten çekilen periapikal röntgenler tarandı ve dışlama kriterleri uygulandığında kalan 360 kırık alet barındıran röntgen çalışmaya dahil edildi. Karşılaştırmanın anlamlı olabilmesi için kırık alet barındırmayan ve dahil edilme kriterlerini karşılayan kök kanal tedavili 340 dişin röntgeni de çalışma kapsamına alındı. Röntgenler CVAT isimli programda kırık alet mavi, kök kanal tedavisi kırmızı olacak şekilde etiketlendi ve eğitim seti, doğrulama seti ve test setleri oluşturuldu. Test setlerinden elde edilen sonuçlar ile her model için karmaşık matrisleri oluşturuldu. Doğruluk, f1 skoru, Matthew korelasyon katsayısı ve ROC – AUC değerleri karmaşık matrisleri üzerinden hesaplandı ve modellerin performansları karşılaştırıldı.  
DenseNet, ResNet ve WideResNet modelleri en yüksek başarıları gösterirken MaxVit modeli karşılaştırılan sekiz model arasında en başarısız model olmuştur. 
Kırık alet tespiti için derin öğrenme modellerinin kullanıldığı bu çalışma umut verici sonuçlar ortaya koymuştur ancak çalışma modelindeki eksikliklerin giderilmesi ile daha başarılı performansların elde edilmesi mümkündür.

Abstract:
The primary aim of our study is to compare the performance of different deep learning algorithms in detecting broken instruments on periapical radiographs taken at the Department of Endodontics, Faculty of Dentistry, Trakya University.
Periapical radiographs taken for any reason between January 2022 and December 2023 were screened, and after applying exclusion criteria, 360 radiographs containing broken instruments were included in the study. To ensure a meaningful comparison, radiographs of 340 teeth with root canal treatment that did not contain broken instruments but met the inclusion criteria were also included in the study.
In the CVAT program, broken instruments were labeled in blue, and root canal treatments were labeled in red. Training, validation, and test sets were created. Confusion matrices were generated for each model based on the results obtained from the test sets. Accuracy, F1 score, Matthew's correlation coefficient (MCC), and ROC-AUC values were calculated from the confusion matrices, and the performance of the models was compared.
DenseNet, ResNet, and WideResNet models showed the highest success rates, while the MaxViT model was the least successful among the eight models compared.
This study, which uses deep learning models for detecting broken instruments, has yielded promising results. However, more successful performances can be achieved by addressing the shortcomings in the study design.