Sefalometrik noktaların yapay zeka yöntemleri ile tespiti
Detection of cephalometric landmarks with artificial intelligence methods
Yazar: BURAK CAN KOÇ
Danışman: DOÇ. DR. AHMET FARUK ASLAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Sefalometrik analiz = Cephalometric analysis ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Sefalometrik görüntüler üzerinde belirlenen noktalar kullanılarak yapılan
sefalometrik analizler, ortodontik problemlerin tespiti ve tedavi yönteminin belirlenmesinde
önemli bir araçtır. Geleneksel yöntemlerle yapılan analizler uzun zaman almakta ve sonuçlar,
analizi yapan uzman hekimlere göre de farklılık gösterebilmektedir. Bu çalışmanın amacı,
yapay zeka yöntemlerinin, sefalometrik analiz noktalarının tespitindeki başarısının ve uzman
hekimlere yardımcı olup olamayacağının araştırılmasıdır.

Bu çalışmada, 2015 yılında The IEEE ISBI 2015 Challenge kapsamında sefalometrik
nokta tespiti algoritmalarının geliştirilmesi için halka açık yayınlanan veri seti kullanılmıştır.
Bu veri seti, her bir görüntüde 19 farklı noktanın işaretlendiği toplam 400 lateral
sefalometrik görüntüden oluşmaktadır. Veri setindeki görüntülerin 40 tanesi test, 360 tanesi
eğitim için kullanılmıştır. Model eğitimi için Python programlama dili kullanılarak Pytorch
kütüphanesi ile CNN ağı geliştirilmiştir. Eğitim, 300 epoch boyunca 0.001 öğrenme oranı
ile sürdürülmüş, eğitim sonunda model kaydedilmiştir.

Sefalometrik nokta tespiti için, klinik pratikte kabul edilebilir hata payı 2
milimetredir. Bu değerin üzerindeki tahminlerin, problem tespiti ve tedavi yönteminin
belirlenmesinde hatalı sonuçlara neden olabileceği kabul edilmiştir. Yapılan eğitim
sonucunda en başarılı tespit edilen nokta 7,82049 MRE ve 0,975 SDR değerleri ile Incision
superius noktası, en başarısız tespit edilen nokta ise 43,20057 MRE ve 0,225 SDR değerleri
ile Porion noktası olmuştur. Genel başarıya bakıldığında, %76.84 oranında başarılı tahmin
oranının yakalandığı görülmektedir.

Mevcut veri seti ile yapılan eğitim sonucunda, yapay zeka yöntemleri ile sefalometrik
noktaların tespiti çalışmalarının, hekimlere karar destek mekanizması rolü üstlenebilecek bir
başarıya yaklaştığı görülmektedir. Çalışmanın daha da geliştirilmesi ve hekimlerin
kullanımına sunulması durumunda, önemli bir zaman kazancı sağlayabileceği, ayrıca hem
farklı hekimlerin yaptığı işaretlemeler, hem de aynı hekimin farklı zamanlarda yaptığı
işaretlemeler arasındaki tutarsızlıkların minimuma indirgeneceği düşünülmektedir.

Abstract:
Cephalometric analyses, conducted using points determined on cephalometric
images, are a crucial tool for identifying orthodontic problems and determining treatment
methods. Traditional methods of analysis are time-consuming and the results can vary
depending on the expertise of the specialist performing the analysis. The aim of this study is
to investigate the success of artificial intelligence methods in detecting cephalometric
analysis points and whether they can assist specialist practitioners.

In the study, the publicly available dataset released for the development of
cephalometric point detection algorithms as part of The IEEE ISBI 2015 Challenge in 2015
was used. This dataset consists of a total of 400 lateral cephalometric images, each marked
with 19 different points. Of these images, 40 were used for testing and 360 for training. A
CNN network was developed using the Pytorch library with the Python programming
language for model training. Training was conducted for 300 epochs with a learning rate of
0.001, and the model was saved at the end of the training.

In clinical practice, an acceptable margin of error for cephalometric point detection
is 2 millimeters. Predictions exceeding this value are considered to potentially lead to
incorrect problem identification and treatment planning. As a result of the training, it was
observed that the most successfully detected point was the Incision superius point with
values of 7.82049 MRE and 0.975 SDR, while the least successfully detected point was the
Porion point with values of 43.20057 MRE and 0.225 SDR. In terms of overall success, a
successful detection rate of %76.84 was achieved.

The training conducted with the existing dataset shows that the detection of
cephalometric points using artificial intelligence methods approaches a level of success that
can serve as a decision support mechanism for physicians. If the study is further developed
and made available to physicians, it is believed that it can provide significant time savings
and minimize inconsistencies between labels made by different physicians or by the same
physicians at different times