Diş sağlığı analizi için derin öğrenme yöntemlerin değerlendirilmesi
Evaluation of deep learning methods for dental health analysis
Yazar: ALI A ABDULRAHMAN ABDULRAHMAN
Danışman: DOÇ. DR. ŞAHİN IŞIK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Diş çürükleri = Dental caries

Özet:
Diş çürüğü, dünya genelinde en yaygın görülen ağız ve diş sağlığı problemlerinden biri olarak, bireylerin yaşam kalitesini olumsuz etkileyen önemli bir halk sağlığı sorunudur. Çürüklerin erken teşhisi ve doğru bir şekilde sınıflandırılması, etkili tedavi planlaması ve komplikasyonların önlenmesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte, geleneksel yöntemlerle gerçekleştirilen teşhis süreçleri, özellikle büyük ölçekli veri setlerinde hata oranlarının artmasına ve zaman kayıplarına yol açabilmektedir. Son yıllarda yapay zekâ ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerin sağlık alanında kullanımı, bu alandaki sınırlamaların aşılmasında önemli bir potansiyel sunmaktadır. Özellikle periapikal X-ışını görüntülerine dayalı yöntemler, diş çürüklerinin doğru ve otomatik sınıflandırılmasında önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, diş çürüğünün sınıflandırılması için derin öğrenme modellerinin kullanımını araştırmakta ve periapikal X-ışını görüntülerine dayalı dört farklı modelin performansını değerlendirmektedir. EfficientNet-B0, SeresNext50_32x4d, ResNet18 ve ConvNextv2 modelleri kullanılarak, diş çürükleri "hafif" ve "şiddetli" olmak üzere iki sınıfta sınıflandırılmıştır. Çalışmada, iki farklı yaklaşım uygulanmaktadır: Birinci yaklaşımda (Üst katman), giriş verilerinden özellik çıkarımı yapıldıktan sonra morfolojik işlemler uygulanmış ve ardından önceden eğitilmiş modellerin sınıflandırma katmanını kullanılarak işlem tamamlanmaktadır. Bu yöntem, özelliği daha yüksek düzeyde soyutlayarak işlem sonrası sınıflandırma için avantaj sağlamayı hedeflemektedir. İkinci yaklaşım ise (İlk katman), giriş verilerine morfolojik işlemler özellik çıkarımından önce uygulanmış ardından özellik çıkarımı gerçekleştirilmiş ve önceden eğitilmiş modellerin sınıflandırma katmanını kullanılarak işlem tamamlanmaktadır. Bu yöntem, morfolojik işlemlerin giriş verisinde daha belirgin değişiklikler oluşturmasını sağlayarak özellik çıkarımını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Bu yaklaşımlar kapsamında, 477 periapikal X-ışını görüntüsünden oluşan veri seti kullanılmış, veri ön işleme aşamasında görüntü artırma teknikleri ve morfolojik işlemleri uygulanmıştır. Modellerin doğruluk oranları sırasıyla şu şekilde elde edilmiştir: EfficientNet-B0 %92,78, SeresNext50_32x4d %90,72, ResNet18 %86,60 ve ConvNextv2 %73,20. Bu sonuçlar, özellikle EfficientNet-B0 modelinin diş çürüğünün teşhisinde yüksek bir başarı sağladığının bir göstergesidir.

Abstract:
Dental caries is one of the most prevalent oral and dental health problems worldwide, posing a significant public health issue that negatively impacts an individual's quality of life. Early diagnosis and accurate caries classification are critical for effective treatment planning and prevention of complications. However, traditional diagnostic methods often increase errors and inefficiencies, particularly when handling large-scale datasets. In recent years, the application of artificial intelligence and deep learning-based methods in healthcare has demonstrated substantial potential in addressing these challenges. Specifically, methods based on periapical X-ray images have shown promise for the accurate and automated classification of dental caries. This study investigates the use of deep learning models for dental caries classification and evaluates the performance of four different models using periapical X-ray images: EfficientNet-B0, SeresNext50_32x4d, ResNet18, and ConvNextv2. The classification task involves categorizing dental caries into two groups: "mild" and "severe." Two distinct approaches were implemented in this study: In the first approach (Top Layer), morphological operations were applied after extracting features from the input data. The classification was then performed using the top layers of pre-trained models. This method aims to leverage high-level feature abstraction to enhance the accuracy of the classification process. In the second approach (First Layer), morphological operations were applied to the input data before feature extraction. The features were then extracted, followed by classification using pre-trained models. This approach is intended to optimize the input data through morphological operations, facilitating more effective feature extraction. The dataset used in this study consists of 477 periapical X-ray images. During the preprocessing stage, image augmentation and morphological operations were employed. The accuracy rates of the models are as follows: EfficientNet-B0 (92.78%), SeresNext50_32x4d (90.72%), ResNet18 (86.60%), and ConvNextv2 (73.20%). These results highlight the superior performance of the EfficientNet-B0 model in the classification of dental caries.