Kısmi dişsiz çenelerin yapay zekâ algoritmalarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of partially edentulous jaws with artificial intelligence algorithms
Yazar: HİLAL UÇAK
Danışman: DOÇ. DR. ZEYNEP BAŞAĞAOĞLU DEMİREKİN
Süleyman Demirel Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı / Protetik Diş Tedavisi Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Son yıllarda yaşam kalitemiz üzerinde önemli değişikliklere sebep olan gelişmelerden biri yapay zekâdır (AI). Özellikle radyoloji alanında birçok gelişmeye katkı sağlayan AI, diş hekimliğinde de popülerlik kazanmaya başlamıştır. Bu çalışmada, DCNN (Derin Konvolüsyonel Sinir Ağı) kullanarak diş eksikliği bulunan hastaların panoramik görüntüleri üzerinde Kennedy sınıflamasının otomatik bir yöntemle yapılmasını sağlamayı amaçladık.
Materyal ve Metot: Veri setimiz, 1300 panoramik görüntüden oluşmaktadır. Çalışmamızda; YOLOv5 mimarisine, diş eksikliği tespiti, numaralandırılması ve eksik dişlerin konumuna göre uygun Kennedy sınıflandırılmasının eğitimi yapılmış ve sonuçları test edilmiştir. Görüntüler üzerindeki etiketlemeler, CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin başarı metrikleri, karmaşıklık matris yöntemi ile hesaplanmıştır.
Bulgular: Eksik diş tespit ve numaralandırma için YOLOv5 modelinin duyarlılık, kesinlik ve F1 skoru değerleri sırasıyla; 0.85, 0.96 ve 0.90 olarak hesaplanmıştır. Kennedy sınıflaması için ise bu değerler sırasıyla; 0.91, 0.87 ve 0.89'dır. Maxilla ve mandibula için yapılan Kennedy etiketlemelerinde YOLOV5 modelinin genel başarı oranı %89 olup, bu da modelin genel olarak başarılı olduğunu göstermektedir.
Sonuç: Dişli ve dişsiz çenelerin sınıflandırılması, protez planlamasının ilk ve en önemli adımını oluşturur. Radyografik temelli sınıflamaların otomatik olarak elde edilmesi ve bulguların ağız içi tarayıcı sonuçlarıyla entegre edilmesi, bu amaçla geliştirilen yapay zekâ modellerinin başarısını artırarak, otonom veya yarı otonom protez planlama uygulamalarının yolunu açacaktır. Bu süreç, dijital iş akışında meydana gelebilecek insan kaynaklı hataların önlenmesine de katkı sağlayacaktır.

Çalışmamız, ilerleyen zamanlarda yapılacak derin öğrenme tabanlı panoramik raporlama sistemlerinin gelişimi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu sistemlerin diş hekimliği pratiğinde yapay zekâ uygulamalarının kullanımını artırarak, tedavi planlamasında daha güvenilir ve tutarlı sonuçlar elde edilmesine katkı sağlayacağı düşünülmekteyiz.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Kennedy sınıflandırılması, Yapay sinir ağları, Derin öğrenme

Abstract:
Aim: Artificial intelligence (AI) has rapidly influenced various fields, including radiology and dentistry, enhancing diagnostic and planning processes. This study aims to perform automatic Kennedy classification of panoramic images from patients with missing teeth using deep convolutional neural networks (DCNN).
Materials and Methods: A dataset of 1300 panoramic images was used to develop our model. We applied transfer learning techniques to the yolov5 architecture to classify missing teeth based on detection, numbering, and location, enabling accurate Kennedy classification. CranioCatch software was used for image labeling, and model success metrics were calculated through the complexity matrix method.
Results: The yolov5 model achieved sensitivity, precision, and F1 scores of 0.85, 0.96, and 0.90, respectively, for missing tooth detection and enumeration. For Kennedy classification, these metrics were 0.91, 0.87, and 0.89, respectively. The model's overall success rate for Kennedy labeling of the maxilla and mandible was 89%, demonstrating robust performance.
Conclusion: Accurate classification of toothed and edentulous jaws is essential in prosthetic planning. Automating this process through radiographic-based classifications and integrating these findings with intraoral scanner results can enhance the reliability of AI-driven prosthetic applications. This approach minimizes human error in the digital workflow, supporting autonomous or semi-autonomous planning.
Our study significantly contributes to the development of future deep learning-based panoramic reporting systems in dentistry. We believe such systems will expand the use of artificial intelligence in clinical settings, fostering more reliable and consistent treatment planning.
Keywords: Artificial intelligence, Kennedy classification, Artificial neural networks, Deep learning