El bilek radyografileri aracılığıyla maturasyon dönemi tespitinde yapay zeka algoritmalarının başarısının değerlendirilmesi
Evaluating the success of artificial intelligence algorithms in determining the maturation period through hand-wrist radiographs
Yazar: SERHAT TENTAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET ÖZDEN
İnönü Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Çalışmamızın amacı, el-bilek radyografilerini kullanarak YZ tabanlı uygulamalar ile iskeletsel olgunluğun doğru ve tutarlı bir biçimde tespit edilmesi ve buna paralel olarak hatalı teşhis ve tedavilerin önlenmesidir. Bu sebeple, retrospektif olarak hasta arşivinden elde edilen el-bilek radyografilerinden maturasyon dönemleri, yaş ve cinsiyet tespitinde YZ algoritmalarının başarısı değerlendirilecektir.
Materyal Metot: Çalışmanın materyali, ortodontik tedavi için başvurmuş olan sistemik olarak sağlıklı Türk bireylerden alınan 6572 adet el-bilek radyografisi oluşturmaktadır. Beş farklı maturasyon yöntemine göre sınıflandırılan materyal, ek olarak cinsiyet ve yaş için de sınıflandırılmıştır. Daha sonra görüntüler üzerinde etiketlemeler CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Veri setleri rastgele olarak eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılmıştır. PyTorch kütüphanesi kullanılarak eğitilen YOLOv8 derin öğrenme mimarisinin, büyüme-gelişim dönemlerinin tespitinde test veri setleri ile başarısı değerlendirilmiştir.
Bulgular: Çalışmada kullanılan derin öğrenme modeli ile Grup I için doğruluk 0.860 ve F1 skor 0.850, Grup II için doğruluk 0.920 ve F1 skor 0.960, Grup III için doğruluk 0.878 ve F1 skor 0.935, Grup IV için 0.981 ve F1 skor 0.990, Grup V için doğruluk ve F1 skor 0.920, Grup VI için doğruluk ve F1 skor 0.980, Grup VII için doğruluk 0.580 ve F1 skor 0.570 olarak bulunmuştur. En yüksek F1 skoru ise 0.990 olarak Grup IV için elde edilmiştir. En düşük F1 skoru Grup VII için 0.570 olarak bulunmuştur. Veri setlerinin dengeli dağılım göstermesi sonucunda, genel olarak AUC değerlerinin 1'e yakın bulunması derin öğrenme modelinin performansının başarılı kabul edilmesini sağlamıştır. Ayrıca bu değerler farklı sınıfları ayırt etmede derin öğrenme algoritmasının tahminlerinin isabetli olduğunu göstermektedir.
Sonuç: Büyüme-gelişim dönemlerinin derin öğrenme modeli ile başarılı bir şekilde tespit edilmesi, klinikte hekimlere yardımcı olarak iş yükünü hafifletmesi mümkün olacaktır. Teşhis ve tedavi kararlarında yapay zekanın, başlangıçta yardımcı rolde olması öngörülmektedir. YZ tabanlı uygulamaların klinik işleyişe entegre edilmesi gözlemci içi ve gözlemciler arası uyumsuzlukları en az indirecek ve yanlış teşhis ve tedavilerin büyük oranda önüne geçebilecektir.
Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, iskeletsel maturasyon, el-bilek radyografisi, derin öğrenme

Abstract:
Aim: The aim of our study is to accurately and consistently determine skeletal maturity using AI-based applications with hand-wrist radiographs and, in parallel, to prevent misdiagnosis and mistreatment. For this purpose, the performance of AI algorithms in determining maturation stages, age, and gender from hand-wrist radiographs retrospectively obtained from patient archives will be evaluated.
Material and Methods: The material of the study consists of 6572 hand-wrist radiographs obtained from systemically healthy Turkish individuals who presented for orthodontic treatment. The material was classified based on five different maturation methods and additionally categorized by age and gender. Subsequently, the images were annotated using the CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskişehir, Turkey). The datasets were randomly divided into training, validation, and test sets. The performance of the YOLOv8 deep learning architecture, trained using the PyTorch library, was assessed on test datasets for the detection of growth and developmental stages.
Results: Using the deep learning model in this study, the accuracy and F1 scores were as follows: for Group I, accuracy was 0.860 and F1 score was 0.850; for Group II, accuracy was 0.920 and F1 score was 0.960; for Group III, accuracy was 0.878 and F1 score was 0.935; for Group IV, accuracy was 0.981 and F1 score was 0.990; for Group V, both accuracy and F1 score were 0.920; for Group VI, both accuracy and F1 score were 0.980; and for Group VII, accuracy was 0.580 and F1 score was 0.570. The highest F1 score, 0.990, was achieved for Group IV, while the lowest F1 score, 0.570, was observed for Group VII. The balanced distribution of the datasets resulted in AUC values close to 1, demonstrating the successful performance of the deep learning model. Furthermore, these values indicate the model's high accuracy in distinguishing between different classes.
Conclusion: The successful identification of growth and developmental stages using a deep learning model has the potential to assist clinicians in reducing workload. It is anticipated that AI will initially play an auxiliary role in diagnostic and treatment decision-making. Integrating AI-based applications into clinical workflows will minimize intra- and inter-observer discrepancies and significantly reduce misdiagnoses and mistreatments.
Keyword: Artificial intelligence, deep learning, hand-wrist radiographs, Skeletal maturation