Derin öğrenme yöntemi ilepanoramik radyografilerdesüt dişlerinin tespiti ve numaralandırılmas
Detecti̇on and numbering of primary teeth in panoramic radiographs with deep learning method
Yazar: ŞEHNAZ VONA
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞİMŞEK
Ordu Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Pedodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte yapay zeka uygulamaları 
popülaritesini artırmıştır. Özellikle radyoloji alanında birçok gelişmeye katkısı olan 
yapay zeka, diş hekimliğinde de gelişimini sürdürmektedir. Bu çalışmanın amacı, 
derin öğrenme yöntemi ile panoramik radyografilerde süt dişlerinin tespit edilmesinin 
ve numaralandırılmasının etkinliğini değerlendirmektir.
Gereç ve yöntem: Bu çalışmada, 5-9 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 701
panoramik radyografi kullanılmıştır. Radyografiler, Ordu Üniversitesi Diş Hekimliği 
Fakültesi Pedodonti Anabilim Dalı radyoloji arşivinden elde edilmiştir. Otomatik diş 
tespiti ve numaralandırılması için CNN tabanlı bir model olan Mask R-CNN mimarisi 
kullanılmıştır. Modelin performansı karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirilmiştir.
Bulgular: Kullanılan yapay zeka modeli, panoramik radyografilerde süt 
dişlerini tespit etme ve numaralandırmada yüksek performans sonuçları elde etmiştir. 
Karışıklık matrisi kullanılarak hesaplanan kesinlik, duyarlılık ve F1-skor değerleri 
sırasıyla 5 yaş grubu için; 0,9730, 0,9475 ve 0,9601, 6 yaş grubu için; 0,9444, 0,9042 
ve 0,9239, 7 yaş grubu için; 0,9592, 0,9329 ve 0,9459, 8 yaş grubu için; 0,9840, 0,9135 
ve 0,9475, 9 yaş grubu için; 0,92, 0,9049 ve 0,9123 bulunmuştur.
Sonuç: Derin öğrenme tabanlı yapay zeka modelleri, çocuklardan alınan 
panoramik radyografilerde süt dişlerini otomatik tespit edip numaralandırmak için 
umut verici bir yaklaşımdır. Bu sistemlerin kullanılması klinik rutinde diş hekimlerine 
zaman kazandırabilir ve daha doğru tanı ve tedavi planlaması için yardımcı olabilir.
Anahtar Kelimeler: Süt dişi, panoramik radyografi, yapay zeka, derin 
öğrenme

Abstract:
Aim: With the development of technology in recent years, artificial 
intelligence applications have increased in popularity. Artificial intelligence, which 
has contributed to many developments especially in the field of radiology, continues 
its development in dentistry. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of 
detecting and numbering primary teeth on panoramic radiographs with the deep 
learning method.
Material and method: In this study, 701 panoramic radiographs from children 
aged 5-9 years were used. Radiographs were obtained from the radiology archive of 
Ordu University Faculty of Dentistry, Department of Pedodontics. Mask R-CNN 
architecture, a CNN-based model, was used for automatic tooth detection and 
numbering. The performance of the model was evaluated using the confusion matrix.
Results: The artificial intelligence model used has achieved high performance 
results in detecting and numbering primary teeth in panoramic radiographs. The 
precision, recall and F1-score values calculated using the confusion matrix were 
0.9730, 0.9475 and 0.9601 for the age group 5, 0.9444, 0.9042 and 0.9239 for the age 
group 6, 0.9592, 0.9329 and 0.9459 for the age group 7, 0.9840, 0.9135 and 0.9475 
for the age group 8, 0.92, 0.9049 and 0.9123 for the age group 9, respectively.
Conclusion: Deep learning-based artificial intelligence models are a promising 
approach to automatically detect and enumerate primary teeth in panoramic 
radiographs of children. The use of these systems can save dentists time in clinical 
routine and help for more accurate diagnosis and treatment planning.
Keywords: Primary teeth, panoramic radiography, artificial intelligence, deep 
learning