Lateral sefalometrik radyografilerde servikal vertebra maturasyonunun derin öğrenme metoduyla değerlendirilmesi
Evaluation of cervical vertebra maturation in lateral cephalometric radiographies with deep learning method
Yazar: TUNAHAN TUNA
Danışman: DOÇ. DR. YASİN YAŞA
Ordu Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı lateral sefalometrik radyografiler kullanılarak
servikal vertebraların maturasyon evrelerinin ESA tabanlı modeller ile
belirlenilebilmesini sağlamaktır.
Gereç ve yöntem: Çalışmada veri seti olarak, 2012-2020 yılları arasında çeşitli
nedenlere Ordu Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesine başvuran 10-30 yaş arasındaki
bireylerden elde edilen 4454 lateral sefalometrik radyografi kullanılmıştır. Kullanılan
lateral radyografi de ki servikal vertebralar çerçeve içerisine alınarak işaretlenmiş ve
işaretlenen servikal vertebraların Baccetti analizinde karşılığı olan maturasyon evresi
belirlenerek etiketleme yapılmıştır. Elde edilen veri setinin %90'ı eğitim %10'u test
verisi olarak iki bölüme ayrılmıştır. Daha sonra etiketlenen vertebralar SqueezeNet,
AlexNet ve ShuffleNet uygulamaları kullanılarak servikal vertebra maturasyon
evrelerini tahmin etme oranları değerlendirilmiştir.
Bulgular: Çalışmamızda derin öğrenme yöntemi ile geliştirilen farklı yapay
zeka uygulamalarının servikal vertebraların maturasyon evrelerini doğru tespit etme
performansları değerlendirilmiştir. Çalışmadaki yapay zeka modellerinden
SqueezeNet ve AlexNet'teki F1 skorları 0,50; ShuffleNet'teki F1 skoru ise 0,47 olarak
tespit edilmiştir. En düşük F1 değerleri tüm uygulamalarda Evre 1'de elde edilmiştir.
Sonuç: Çalışmamızda üç farklı yapay zeka uygulamasının performansı
değerlendirilmiş olup ilerleyen çalışmalarda bu uygulamaların kullanılması için yol
gösterici niteliktedir. Aynı zamanda bu yapay zeka uygulamaları klinisyenler için
karar destek mekanizması rolü görecek ve gözlemciler arası ve gözlemci içi
tutarsızlıklar en aza indirilebilecektir.

Abstract:
Aim: This study aims to determine the maturation stages of cervical vertebrae
using lateral cephalometric radiographs with CNN-based models.
Material and method: The study used a data set of 4454 lateral cephalometric
radiographs of individuals aged 10-30 years who applied to the Ordu University
Faculty of Dentistry for various reasons between 2012 and 2020. The cervical
vertebrae in the lateral radiographs were framed and labeled, and the stage of
maturation corresponding to the marked cervical vertebrae in the Baccetti analysis was
determined and labeled. The resulting dataset was divided into two parts, 90% training
data and 10% test data. The labeled vertebrae were then used in SqueezeNet, AlexNet,
and ShuffleNet models to evaluate the prediction rates of cervical vertebral maturation
stages.
Results: In this study, the performances of different artificial intelligence
models developed with the deep learning method were evaluated in labeling cervical
vertebrae and accurately detecting maturation stages. F1 scores in SqueezeNet and
AlexNet, among the artificial intelligence models in the study, are 0.50; The F1 score
in ShuffleNet was accuracy as 0.47. The lowest F1 values were obtained in Stage 1 in
all models.
Conclusion: In this study, the performance of three different artificial
intelligence models was evaluated and it is a guide for the use of these models in future
studies. At the same time, these artificial intelligence models will act as a decision
support mechanism for clinicians and inter-observer and intra-observer inconsistencies
can be minimized.