Derin öğrenme yöntemleri ile ektopik erüpsiyon bölgelerinin otomatik tespiti ve şiddet sınıflandırması
Automatic detection and severity grading of ectopic eruption regions using deep learning methods
Yazar: ESEN TURUNÇ
Danışman: DOÇ. DR. HAMZA OSMAN İLHAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hastalıkların erken teşhisi ve doğru sınıflandırılması tedavi süreçlerini önemli ölçüde etkiler. Önerilen çalışma, derin öğrenme yöntemlerinin kullanımını ektopik erüpsiyon bölgelerinin tespiti ve şiddet sınıflandırması üzerine odaklanarak ele almaktadır.  Çalışma kapsamında 5-9 yaş aralığındaki 168 çocuğun panoramik röntgen görüntülerini içermektedir. Bu görüntüler, uzman diş hekimleri tarafından ektopik erüpsiyon durumlarına göre (hafif, normal, orta, şiddetli) etiketlenmiştir. YOLOv8 derin öğrenme modeli kullanılarak yapılan analizlerde, dört farklı senaryo oluşturulmuş ve veri artırma teknikleri kullanılmıştır. Ektopik Erüpsiyon şiddet sınıflandırmasının da dahil edildiği ve veri arttırma yöntemleri kullanarak eğitilen model, \%55,76 doğruluk oranı ile en düşük performansı göstermiştir. Yine şiddet sınıflandırması içeren ancak sadece orjinal veri seti üzerinden eğitilen modelin doğruluk oranı ise \%62,54 olarak gözlemlenmiştir. Şiddet sınıflandırmasının önemsenmediği, verisetinin Ektopoik Erüpsiyon var/yok şeklinde düzenlenmiş versiyonunda ise hafif sınıfının dahil edildiği ve hafif, orta ile şiddetli sınıflarının birleştirildiği yaklaşımda \%72,75, hafif sınıfının çıkarılıp orta ile şiddetli sınıfların birleştirildiği yaklaşımda ise \%71,76 doğruluk oranları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, YOLOv8 modelinin, ektopik erüpsiyon bölgelerini tespit etme ve şiddetlerini sınıflandırmada etkili bir araç olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, derin öğrenme yöntemlerinin diş hekimliği alanında teşhis ve sınıflandırma süreçlerine katkı sağlayabileceğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, derin öğrenme modellerinin kullanımıyla ektopik erüpsiyonların erken teşhisinde ve doğru sınıflandırılmasında önemli bir ilerleme sağlanabileceği öne sürülmektedir.

Abstract:
The early diagnosis and accurate classification of diseases significantly impact treatment processes. The proposed study focuses on the use of deep learning methods for the detection and severity classification of ectopic eruption areas. The study includes panoramic X-ray images of 168 children aged 5-9 years. These images were labeled by expert dentists according to ectopic eruption conditions (mild, normal, moderate, severe). In the analysis using the YOLOv8 deep learning model, four different scenarios were created, and data augmentation techniques were employed. The model trained with data augmentation techniques, including ectopic eruption severity classification, exhibited the lowest performance with an accuracy rate of 55.76\%. Conversely, the accuracy rate of the model trained only on the original dataset with severity classification was observed to be 62.54\%. In the version of the dataset where ectopic eruption presence/absence was considered without emphasizing severity, including the mild class, the approach achieved an accuracy rate of 72.75\%, while excluding the mild class and combining the moderate and severe classes resulted in an accuracy rate of 71.76\%. The results indicate that the YOLOv8 model is an effective tool for detecting ectopic eruption areas and classifying their severity. This study highlights the contribution of deep learning methods to the diagnosis and classification processes in dentistry. In conclusion, it is suggested that significant progress can be made in the early diagnosis and accurate classification of ectopic eruptions through the use of deep learning models.