Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile tespit edilen mandibular ikinci molarlardaki C şekilli kanalların panoramik radyograflar üzerinde tespit edilme doğruluklarının derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zekâ algoritmalarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of the accuracy of detecting c-shaped canals in mandibular second molars identified by cone-beam computed tomography on panoramic radiographs using artificial intelligence algorithms developed with deep learning methods
Yazar: OZAN UYSAL
Danışman: PROF. DR. HAYATİ MURAT AKGÜL
Pamukkale Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT)
yardımı ile eğitilmiş panoramik radyografiler üzerinde mandibular 2. molarlardaki
C şekilli kanal formasyonun farklı derin öğrenme algoritmaları ile tespitini
yapabilmektir.
Yöntem: Çalışmamıza Pamukkale Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi
Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalı arşivinde dijital panoramik
radyografisi ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri bulunan ve 37 veya
47 numaralı dişlerinden en az birisinin ağız içerisinde bulunduğu 592 hastaya ait
görüntüler (C şekilli kanal bulunan 289 ve C şekilli olmayan 303 panoramik
radyografi) dahil edildi. C şekilli kanal bulunan 289 panoramik radyografiden tek
taraflı ve çift taraflı olmak üzere 422 adet ve C şekilli kanal bulunmayan 303
panoramik radyografiden C şekilli kanal sayısıyla aynı olacak şekilde 422 adet 37
ve 47 numaralı dişler panoramik radyografide etiketlendi. Böylece C şekilli kanal
bulunan ve bulunmayan 844 adetlik görüntü veri setimiz oluşturuldu. C şekilli bir
kanalın varlığını doğrulamak için KIBT görüntüleri altın standart olarak kabul
edildi.
Veri setimizi oluşturan 844 panoramik görüntüdeki C şekilli kanallı diş
tespiti için 11 farklı derin öğrenme modelinin (InceptionV3, VGG19, Xception,
ResNet152V2, EfficientNetB1, EfficientNetB0, VGG16, ResNet50, ResNet50V2,
DenseNet169 ve DenseNet201) orijinal ve ön işleme yapılan panoramik
görüntülerinden 37 ve 47 numaralı dişlerde (kron-kök ve sadece kök şeklinde iki
ayrı grup olacak şekilde) C şekilli kanalların tespit doğruluk performansı
araştırıldı. Ayrıca random majority görüntülerin karmaşıklık matris kullanılarak
performans metrikleri değerlendirildi.
Bulgular: Kron ve kök veri setimizdeki orijinal ve ön işlemli görüntüler
için en yüksek ortalama doğruluk değerleri 0,885 (%88,5) ve 0,886 (%88,6),
sadece kök veri setimizdeki orijinal ve ön işlemli görüntüler için en yüksek
ortalama doğruluk değerleri 0,892 (%89,2) ve 0,887 (%88,7) olarak bulundu. Kron
ve kök veri ve sadece kök veri setlerindeki random majority görüntülerin en
yüksek doğruluk performans metrik sonuçları sırasıyla 0,902 (%90,2) ve 0,897
(%89,7) olarak bulundu. Kron-kök veri setindeki görüntülere ön işlem
yapıldığında InceptionV3, VGG19, Xception ve ResNet152V2 derin öğrenme
mimarilerinin ortalama doğruluk değeri arttı, EfficientNetB1, EfficientNetB0,
VGG16, ResNet50, ResNet50V2, DenseNet169 ve DenseNet201 derin öğrenme
mimarilerinin ortalama doğruluk değeri azaldı. Kök veri setindeki görüntülere ön
işlem yapıldığında EfficientNetB0, ResNet50, ResNet50V2, Xception ve
ResNet152V2 derin öğrenme mimarilerinin ortalama doğruluk değeri arttı; kök
veri setindeki görüntülere ön işlem yapıldığında InceptionV3, EfficientNetB1,
VGG16, VGG19, DenseNet169 ve DenseNet201 derin öğrenme mimarilerinin
ortalama doğruluk değeri azaldı.
Sonuç: Derin öğrenme mimarilerinin kombine kullanımı ile yüksek
performans değerlerine ulaşılmıştır. Çalışmamız endodontik kanal tedavilerinin
başarısı açısından C şekilli kanalların tespiti için önemli bir niteliktedir ve derin
öğrenme modelleri klinisyenlere yardımcı olabilecek yeterliliktedir.
Anahtar Kelimeler: C şekilli diş kök kanalı, endodontik tedavi, derin
öğrenme, ön işlemli görüntüler

Abstract:
Objective: The aim of this study is to detect the C-shaped canal formation in
mandibular second molars on panoramic radiographs trained with the aid of conebeam computed tomography (CBCT) using different deep learning algorithms.
Method: Our study included images of 592 patients with at least one of their 37th or
47th teeth present in the mouth, archived in the Department of Oral, Dental, and
Maxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Pamukkale University. These images
consisted of digital panoramic radiographs and cone-beam computed tomography
(CBCT) scans. The dataset included 289 panoramic radiographs with C-shaped canals
and 303 panoramic radiographs without C-shaped canals. From the 289 panoramic
radiographs with C-shaped canals, a total of 422 teeth (both unilateral and bilateral)
were labeled, and an equal number of 422 teeth from the 303 panoramic radiographs
without C-shaped canals were labeled. This resulted in a dataset of 844 labeled
panoramic radiographs for teeth numbered 37 and 47, with and without C-shaped
canals. CBCT images were considered the gold standard for confirming the presence
of a C-shaped canal. To detect C-shaped canals in the 844 panoramic images
comprising our dataset, the detection accuracy performance of 11 different deep
learning models (InceptionV3, VGG19, Xception, ResNet152V2, EfficientNetB1,
EfficientNetB0, VGG16, ResNet50, ResNet50V2, DenseNet169, and DenseNet201)
was investigated. The models were applied to original and preprocessed panoramic
images of teeth numbered 37 and 47, divided into two separate groups: crown-root and
root-only. Additionally, the performance metrics were evaluated using confusion
matrices based on random majority images.
Results: For the crown-root dataset, the highest average accuracy values for original
and preprocessed images were found to be 0.885 (88.5%) and 0.886 (88.6%),
respectively. For the root-only dataset, the highest average accuracy values for original
and preprocessed images were 0.892 (89.2%) and 0.887 (88.7%), respectively. The
highest accuracy performance metrics for random majority images in the crown-root
and root-only datasets were 0.902 (90.2%) and 0.897 (89.7%), respectively. When
preprocessing was applied to the crown-root dataset, the average accuracy values
increased for the deep learning architectures InceptionV3, VGG19, Xception, and
ResNet152V2, while they decreased for EfficientNetB1, EfficientNetB0, VGG16,
ResNet50, ResNet50V2, DenseNet169, and DenseNet201. For the root-only dataset,
preprocessing increased the average accuracy for EfficientNetB0, ResNet50,
ResNet50V2, Xception, and ResNet152V2, whereas it decreased for InceptionV3,
EfficientNetB1, VGG16, VGG19, DenseNet169, and DenseNet201.
Conclusion: High-performance values were achieved through the combined use of
deep learning architectures. Our study is significant for the detection of C-shaped
canals in terms of the success of endodontic treatments, and deep learning models are
sufficiently capable of assisting clinicians.
Keywords: C-shaped tooth root canal, endodontic treatment, deep learning, preprocessed images