Panoramik radyografilerde mandibular furkasyon defektlerinin teşhisinde makine öğreniminin etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effectiveness of machine learning in diagnosis of mandibular furcation defects in panoramic radiographies
Yazar: MERİÇ KURUMLU
Danışman: DOÇ. DR. FATMA KARACAOĞLU
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Periodontoloji Ana Bilim Dalı / Periodontoloji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Furkasyon defektleri periodontal hastalıkların tanı ve tedavi planlamasında önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Furkasyon tutulumlarının klinikte doğru bir şekilde tespiti tedavi başarısını artırabilir. Bu çalışmada, yapay zeka algoritmalarının alt çene molar dişlerdeki furkasyon defektlerini (FD) belirlemedeki doğruluğu ve etkinliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Kliniğine başvuran hastalardan alınan 654 panoramik radyografi rastgele seçildi. Görüntüler "sağlıklı" veya "FD" olarak işaretlenerek ön işlemeye tabi tutulduktan sonra farklı yapay zeka algoritmalarının FD tespitindeki etkinliği değerlendirildi. Kullanılan sınıflama modellerinde en yüksek skorlar Xception modelinde doğruluk %97,9, kesinlik %97,10, duyarlılık %97,08 ve F1 skoru %97,09 olarak bulunmuştur.  Segmentasyon testlerinde ise en yüksek skorlar ENet modelinde  doğruluk %99,96, kesinlik %99,26, duyarlılık %97,57, F1 skoru %98,41 olarak hesaplanmıştır. Farklı derin öğrenme algoritmaları ve segmentasyon yöntemlerinin kullanıldığı çalışma sonuçlarımıza göre panoramik radyografi görüntülerinde mandibular molar dişlerde furkasyon tutulumunun tespitinde yapay zeka sistemlerinin kullanımı umut vericidir. Maksiller molar dişlerin dahil edildiği daha büyük veri setlerini kapsayan ileri çalışmalar furkasyon tutulumunun tespitinde furkasyon tutulumunun tespitinde başarı oranlarını artıracaktır.

Abstract:
Furcation defects pose a significant challenge in the diagnosis and treatment planning of periodontal disease. The accurate detection of furcation involvements in clinic can enhance the success of treatment. This study aimed to evaluate the accuracy and effectiveness of  artificial intelligence algorithmes in identifiyig furcation defects (FD) in mandibular molar teeth. 654 panoramic radiographs were randomly selected from patients who applied to Ankara University, Faculty of Dentistry, Department of Oral and Maxillofacial Radiology Clinic.  The images were marked as "healthy" or "FD" and preprocessed, the effectiveness of different artificial intelligence algorithms in detecting FD was evaluated. In the classification models used, the highest scores were found as accuracy 97.9%, precision 97.10%, sensitivity 97.08% and F1 score 97.09% in the Xception model. In the segmentation tests, the highest scores were calculated as accuracy 99.96%, precision 99.26%, sensitivity 97.57% and F1 score 98.41% in the ENet model. According to the results of our study using different deep learning algorithms and segmentation methods, the use of artificial intelligence systems in detecting furcation involvement in mandibular molar teeth in panoramic radiography images is promising. Further studies covering larger data sets including maxillary molar teeth will increase the success rates in detecting furcation involvement.