Yeraltı sularında yüksek florürün dağılımı ve dental florozis için sağlık bilgi sistemlerinde CBS tabanlı karar destek sistemi geliştirilmesi
Distribution of high fluoride in groundwater and development of GIS-based decision support system in health information systems for dental fluorosis
Yazar: PERİHAN DERİN
Danışman: PROF. DR. MEHMET İRFAN YEŞİLNACAR
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Koruyucu diş hekimliği = Preventive dentistry ; Çocuk diş hekimliği = Pediatric dentistry

Özet:
Florür, kemik ve dişler için kritik bir elementtir. Vücuda çeşitli yollarla alınan florürün günlük
optimum doz miktarı aşıldığında, aşılan dozun miktarına ve alım süresine bağlı olarak vücutta çeşitli sistemik etkilere neden olmaktadır. Florür iyonu optimum düzeyde alındığında dişlerde
"antikariojenik (çürük önleyici) etki" göstermektedir. Florürün uzun süreli yutulmasından kaynaklanan sağlık etkileri, çoğu durumda kişilerin yaşamlarını ciddi şekilde etkileyen diş ve iskelet florozisine neden olmaktadır. Son yıllarda potansiyel florür kaynaklarının çeşitliliği nedeniyle, özellikle dental florozisin prevelansında artış gözlenmiştir. Bu nedenle florürün etkileri, mekanizmaları, florür alım kaynakları, alım süreleri ve florozis teşhisi birçok araştırmacının konusu olmaya devam etmektedir. Çünkü, florür maruziyeti ile ilgili olmayan endojen ve/veya eksojen faktörler de diş emaye lekelenmesine neden olabilmektedir. Çalışma bölgesinde potansiyel olarak florüre maruz kalan (6-15 yaş aralığı) çocuk sayısına ve florür tehlikesi/riskine ilişkin kapsamlı bir değerlendirme yapılması hedeflenmiştir. Bu kapsamda çalışmanın birincil amacı yarı kurak bir bölge olan Şanlıurfa ilinde dental florozis vakalarının tespit edilmesi ve bu vakalardan hareketle içme suyundaki florür değeriyle ilişkisinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Mevcut çalışmada Şanlıurfa ilini temsilen su örneklerinin alındığı ve alınan su örneklerinin diş muayeneleriyle ilişkilendirilmiştir. Bu çalışma ile 40 köy / mahalle ve 30 okulda dental florozis taramaları yapılmıştır. Çalışma alanındaki florür seviyeleri Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak haritalanmıştır. Vaka tespit edilen bölgelerde toplam 45 noktadan su numuneleri alınmış ve analizleri yapılmıştır. Çalışma alanındaki su kaynaklarında yıllık ortalama florür konsantrasyon seviyeleri 0,26‒5,62 mg/L arasında değişmektedir. Ayrıca iki yaş grubu için kanserojen olmayan risk değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışma gruplarında sağlık risklerinin sırası çocuklar > ergenler şeklinde olmuştur. Ortalama tehlike katsayısı olan HQ değeri iki yaş grubu için 0,139495 ila 7,184253 aralığında hesaplanmıştır. Özellikle bu bölgede dördüncü ve beşinci derece florozisi olan okul çağındaki çocukların dişlerinde ciddi bozulmalar ve lekelenmeler tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında yapay zekâ/derin öğrenme teknikleri ile diş görüntülerinin analizi yapılmıştır. Toplam 76 denekten toplanılan veri kümesi, yolov8 nesne tespit modelinin eğitimi için eğitim (train), validasyon ve test alt kümelerine ayrılmıştır. Söz konusu ayrım işlemi dosya listesi üzerinde random seed=123 değeri verilerek shuffling işlemine tabi tutulmuştur. 100 epok civarında model performans ve kayıp değeri açısından doygunluğa ulaştığı için model eğitimini daha yüksek epoklarda yapılmasına gerek kalmamıştır. Elde edilen sonuçlara göre diş görüntüleri üzerinde uygulanan model eğitimleri florozis derecesinin sınıflandırılmasında başarılı sonuç vermiştir.

Abstract:
Fluoride is a crucial element for the formation and maintenance of bones and teeth. When the optimal
daily dose of fluoride is exceeded by various means, it can cause a range of systemic effects in the
body, depending on the amount of the dose exceeded and the duration of intake. When fluoride ions
are taken at the optimal level, they demonstrate an anticariogenic effect on teeth. The health effects resulting from long-term ingestion of fluoride include dental and skeletal fluorosis, which in most cases has a significant impact on the lives of individuals. In recent years, the diversity of potential fluoride sources has led to an increase in the prevalence of dental fluorosis. Consequently, the effects of fluoride, the mechanisms by which it acts, the sources of fluoride intake, the duration of intake and the diagnosis of fluorosis continue to be the subject of extensive research. It is also important to note that endogenous and/or exogenous factors unrelated to fluoride exposure can also cause dental enamel staining. The project team aimed to conduct a comprehensive assessment of the number of children (aged 6-15 years) potentially exposed to fluoride in the study area and the associated fluoride hazard and risk. In this context, the primary objective of the study was to ascertain the prevalence of dental fluorosis in the Sanliurfa province, which is a semi-arid region, and to elucidate the relationship between the fluoride content of drinking water and the occurrence of fluorosis. In the current project, water samples were collected from various locations within Sanliurfa province and were subsequently analyzed in conjunction with dental examinations. The study involved the implementation of dental fluorosis screenings in 40 villages and neighborhoods, as well as 30 schools.The fluoride levels in the study area were mapped using Geographic Information Systems (GIS). A total of 45 water samples
were collected from the regions where cases were detected and analyzed. Fluoride concentration
levels in the study area's water resources exhibit considerable variability, with annual averages
ranging from 0.26 to 5.62 mg/L. Furthermore, a non-carcinogenic risk assessment was conducted for
two age groups. The order of health risks in the study groups was as follows: children > adolescents.
The average hazard coefficient (HQ) value was calculated in the range of 0.139495 to 7.184253 for
the two age groups. In particular, the study found that schoolchildren in this region exhibited severe deterioration and staining of their teeth, with some cases of fourth and fifth degree fluorosis.In the final phase of the project, dental images were analyzed using artificial intelligence and deep learning techniques. The dataset, comprising a total of 76 subjects, was divided into three subsets for the purpose of training the Yolov8 object detection model: a training set, a validation set and a test set. The separation process was subjected to the shuffling process by assigning a random seed value of 123 to the file list. Following approximately 100 epochs, the model demonstrated a plateau in performance and loss value, indicating that further training at higher epochs was unnecessary. The results of the model training on dental images indicated successful classification of the degree of fluorosis.