Konı̇k ışınlı bı̇lgı̇sayarlı tomografı̇ görüntülerı̇nden elde edı̇len lateral sefalometrı̇k radyograflar üzerı̇nden derı̇n öğrenme yöntemı̇yle gelı̇ştı̇rı̇lmı̇ş yapay zeka algorı̇tmalarıyla servı̇kal vertebra maturasyonunun değerlendı̇rı̇lmesı̇
Detection of cervical vertebrae maturation with artificial intelligence algorithms improved by deep learning method on lateral cephalometric images obtained from cone-beam computed tomography images
Yazar: İREM BALCI İNCEBEYAZ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET UĞURLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntüler üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak servikal vertebra maturasyonu değerlendirilmesinde hekimin başarısını arttırmaktır.
Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1077 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik radyograflar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak poligonal çizim yöntemiyle vertebraların çizilmesi ve sınıflandırılması oluşturmaktadır. Görüntüler üzerinde etiketlemeler CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 400 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin öğrenme oranı 0.01 olarak belirlenmiştir.
Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek F1 skoru 0.9984 ile servikal vertebraların tespitinde bulunmuştur. Sınıflar içerisindeki veri dengesizliği göz önüne alındığında vertebra maturasyonu ile büyüme gelişim sınıflaması F1 skorunun 0.6946 bulunması, ROC eğrisi ve AUC değerinin 1'e yakın oluşu yapay zeka algoritmaları ile bireyin büyüme-gelişim tespiti hususunda umut vadetmektedir. En düşük F1 değeri vertebraların kendi içlerindeki maturasyon sınıflamalarında gözlemlenmiştir.
Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı KIBT raporlama sistemlerinin geliş imi aç ısından ç ok ö nemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda büyüme-gelişimin değerlendirilmesinde gözlemciler arasındaki farklılıkların ve gözlemcilerin farklı zamanlarda yaptığı değerlendirmelerde oluşabilecek tutarsızlıkların en aza indirilmesinde oldukça faydalı olacağı tahmin edilmektedir.

Abstract:
Aim: The aim of this study is to increase the success of the physician in the evaluation of cervical vertebra maturation by using a special artificial intelligence algorithm on lateral cephalometric images obtained from cone beam computed tomography images.
Material and Method: The data set of our study consists of drawing and classifying vertebrae with polygonal drawing method using a special artificial intelligence algorithm on lateral cephalometric radiographs obtained from cone beam computed tomography images taken before orthodontic treatment of 1077 patients. Labeling on images was done using CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskişehir, Turkey). The training of the artificial intelligence model was carried out using 400 Epochs with the CNN-based deep learning method applied to PyTorch. The learning rate of the model was determined as 0.01.
Results: In the artificial intelligence model trained in the study, the highest F1 score of 0.9984 was found in the detection of cervical vertebrae. Considering the data imbalance within the classes, the fact that the vertebral maturation and the growth development classification F1 score is 0.6946, the ROC curve and the AUC value close to 1 are promising for the growth-development detection of the individual with artificial intelligence algorithms. The lowest F1 value was observed in the maturation classifications of the vertebrae themselves.
Conclusion: Our study is very important for the development of deep learning- based CBCT reporting systems to be made in the future. It is thought that these systems will play a role as a decision support mechanism by saving time for physicians in their clinical routine. At the same time, it is estimated that it will be very useful in minimizing the differences between observers in the evaluation of growth-development and the inconsistencies that may occur in the evaluations made by the observers at different times.