Ortodontik fotoğraflar üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla gülümseme estetiğinin değerlendirilmesi
Evaluation of smile aesthetics with artificial intelligence algorithms developed with deep learning method over orthodontic photographs
Yazar: ZEKİ ARSLAN
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, cephe yüz gülümseme görüntüleri üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan anatomik nokta tespitinin başarısını araştırmaktır.
Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1000 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan cephe yüz gülümseme görüntülerinden elde edilen kayıtlar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak işaretlenen anatomik noktalar oluşturmaktır. Görüntüler üzerinde noktaların etiketlenmesi CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 300 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 
Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek SDR değeri Labiale superius noktasında bulunmuştur. En düşük SDR değeri Menton, Nasion ve Pogonion noktalarında gözlemlenmiştir. SDR değeri 2 mm' lik aralıkta 6 nokta haricinde %80 üzerinde başarı oranı göstermiştir.
Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı gülümseme analiz sistemlerinin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda anatomik noktaların tespiti sırasında, gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde oluşabilecek tutarsızlıkların en aza indirilmesi konusunda çok yardımcı olacağı tahmin edilmektedir.

Abstract:
Aim: The aim of this study is to investigate the success of anatomical point detection using a special artificial intelligence algorithm on facial smile images.
Material and Method: The dataset of our study is to create anatomical points marked using a special artificial intelligence algorithm on the records obtained from the facial smile images taken before orthodontic treatment of 1000 patients. Labeling of points on the images was done using CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskişehir, Turkey). The training of the artificial intelligence model was carried out using 300 Epochs with the CNN-based deep learning method applied to PyTorch.
Results: In the artificial intelligence model trained in the study, the highest SDR value was found at the Labiale superius point. The lowest SDR value was observed at Menton, Nasion and Pogonion points. The SDR value showed a success rate of over 80%, except for 6 points in the 2 mm interval.
Conclusion: Our study is very important for the development of deep learning-based smile analysis 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 during the determination of anatomical points, it will be very helpful in minimizing the differences between observers and inconsistencies that may occur in the evaluations of the observers at different times.