Yetişkin bireylere ait konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde pulpa/diş alan oranı ölçümleri ile belirlenen yaş ile kronolojik yaş arasındaki uyumun değerlendirilmesi /
Yazar: ÖZLEM BÜŞRA DOĞAN ERALP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE BOYACIOĞLU ERDEN
Hacettepe Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2022
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine ; Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Dental pulpa = Dental pulp ; Dentin = Dentin ; Dişler = Teeth ; Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi = Cone-beam computed tomography ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Teşhis-görüntüleme = Diagnostic imaging ; Yaş = Age ; Yaş tayini = Age determination ; Üç boyutlu görüntüleme = Three dimensional imaging

Özet:
Yaş belirleme tarih boyunca birçok bilim insanının ilgisini çekmiş ve bu konuda çalışmalar yapılmıştır.
Çalışmalar incelendiğinde sekonder dentin birikiminin incelenmesinin; erişkin
bireylerin dişlerinden yaş belirlemek için sıkça yararlanılan parametrelerden birisi
haline geldiği görülmüştür. Son zamanlarda KIBT görüntülerinin kullanıldığı çalışmalar
artmış olup sonuçların umut verici olduğu görülmektedir. Çalışmamızda 2019-2021
yılları arasında Hacettepe Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'ne başvuran 18-70 yaş
aralığındaki 236 bireyin görüntüleri retrospektif olarak incelenmiş ve belirlenen
kriterlere uygun yüksek diagnostik kaliteye sahip KIBT görüntüleri çalışmaya dahil
edilmiştir. Çalışma için maksiller santral, lateral, kanin ve mandibular kanin, 1.
premolar ve 2. premolar dişleri seçilmiştir. KIBT görüntülerinin aksiyel kesitinin mine
sement sınırından elde edilen pulpa/diş alan oranları değerlendirilmiştir. Gözlemci içi
ve gözlemciler arası tutarlılıklar sınıfiçi korelasyon analizi ile değerlendirilmiş ve
tutarlılıklar kuvvetli bulunmuştur. Belirlenen yaş ile kronolojik yaş arasındaki uyum
regresyon analizi ile değerlendirildiğinde, pulpa/diş alanı oranları arasındaki ilişki yaş
belirleme için yeterli bulunmamıştır. Elde edilen oranların yaşla ilişkisini
değerlendirmek için ayrıca 4 farklı makine öğrenme algoritması kullanılmıştır. Bu
modeller yaş sınıflarını belirlemeye çalışan modeller ve eşik yaşa göre kronolojik yaşın
konumunu belirlemeye çalışan modeller olarak 2 farklı yaklaşımla değerlendirilmiştir.
Modeller performans olarak düşük bulunmuştur ama farklı bir yaklaşım olarak ele
alınmıştır.

Anahtar Kelimeler: dişler, makine öğrenme, pulpa/diş alanı, sekonder dentin, KIBT.

Abstract:
Age determination has attracted the attention of many
scientists throughout history and studies have been carried out on this subject. When
the studies are examined, It has been observed that the examination of secondary
dentin deposition has become one of the frequently used parameters to determine
age from the teeth of adult individuals. Recently, studies using CBCT images have
increased and the results have been seem to be promising. In our study, the images
of 236 individuals aged between 18-70 years who applied to the of Hacettepe
University Faculty of Dentistry between 2019-2021 were analyzed retrospectively
and CBCT images with high diagnostic quality in accordance with the determined
criteria were included in the study. Maxillary central, lateral, canine and mandibular
canine, 1. premolar, 2. premolar teeth were selected for the study. The pulp/tooth
area ratio obtained from the cementoenamel junctional of the axial section of the
CBCT images was evaluated. Intra-observer and inter-observer consistency were
evaluated with intraclass correlation coefficient and the consistency was found to be
strong. When the correlation between determined age and chronological age was
evaluated by regression analysis, the relationship between pulp/tooth area ratios and
age was not found to be sufficient for age determination. Four different machine
learning algorithms were also used to evaluate the relationship of the obtained rates
with age. These models were evaluated with two different approaches as models that
try to determine age classes and models that try to determine the position of
chronological age according to the threshold age. Models were found to be low in
performance but they were considered as a different approach.

Keywords: teeth, machine learninig, pulp/tooth area, secondary dentin, CBCT.