Ortodonti kliniğine başvuran hastaların okluzal fotoğraflarından yapay zeka kullanılarak çapraşıklık şiddetinin belirlenmesi
Determining the severity of crowding from the occlusal photosof the patients applying to the orthodontics clinicsby using artificial intelligence
Yazar: BEYZA NUR İLHAN MAVİ
Danışman: PROF. DR. ERCAN CENK DORUK
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Dental oklüzyon = Dental occlusion ; Fotoğraf = Photograph ; Hastalık şiddeti indeksi = Severity of illness index ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Çalışmamızın amacı ortodontide teşhis için yapay zeka kullanımını arttırmak, diş hekimliğinde kullanılabilecek karar destek sistemlerinin gelişimine yardımcı olmaktır. Bu çalışma anlatılan amaç doğrulusunda ortodontik tedavi talebi ile ortodonti kliniklerine başvuran hastaların ağız içi okluzal fotoğrafları kullanılarak çapraşıklık şiddetinin belirlenebildiği bir yapay zeka modeli oluşturabilmek ve bu modelin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk değerlerini ölçmek üzere planlanmıştır.
Bu çalışmada evrişimsel sinir ağları kullanılarak önceden eğitilmiş ve transfer öğrenme için kullanıma açık olan VGG-16 mimari yapısında bir yapay zeka modeli kullanılmıştır. Yapay zeka modelini eğitmek ve amaç doğrultusuna test etmek üzere Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi ortodonti anabilim dalına tedavi talebi ile başvuran hastalardan tedavi öncesi ve sonrası alınan ağız içi okluzal fotoğraflar veri seti olarak kullanılmıştır. Çapraşıklık şiddeti için belirlenen üç grup; ağız içerisinde çapraşıklık yok veya boşluk mevcut, hafif-orta şiddette çapraşıklık (0,1-6,9 mm) mevcut ve şiddetli çapraşıklık (7+ mm) mevcut şeklindedir. Her grup için yapılan tarama ve elemeler sonucu 100 fotoğraf belirlenmiştir. Fotoğrafların gruplara ayrılması ve modelin test edilmesi sürecinde kliniğimizde yapılan ve araştırmacı güvenilirliği test edilmiş model analizi ölçümleri temel gerçek olarak kabul edilmiştir.
Kullanılan yapay zeka modelinin çapraşıklık şiddetini belirlemesi konusunda başarı oranını arttırmak adına çift eğitim aşaması gerçekleştirilmiş ve veri önişleme teknikleri uygulanmıştır. İki eğitim aşamasından geçen yapay zeka modeli daha önce görmediği okluzal fotoğraflar kullanılarak test edilmiştir. Geliştirilen yapay zeka modelinin fotoğrafları çapraşıklık şiddetine göre sınıflandırabilmesi konusunda duyarlılık değerinin %90 özgüllük değerinin %88 genel doğruluk oranının %90 olduğu görülmüştür. 
Sonuç olarak elde edilen bulgulara göre okluzal fotoğraflar ile çapraşıklık şiddeti belirlenebilmesi konusunda başarılı kabul edilebilecek bir yapay zeka modeli oluşturulmuştur. Henüz milimetrik ölçüm yapılamayan bu yapay zeka modelinin geliştirilmesi ile çapraşıklık şiddetinin mevcut geleneksel yöntemlere alternatif olarak oküzal fotoğraflar üzerinden belirlenebileceği gösterilmiştir.


Anahtar kelimeler: Yapay zeka, Okluzal fotoğraf, Derin öğrenme

Abstract:
The aim of our study is to increase the use of artificial intelligence for diagnosis in orthodontics, and to assist the development of decision support systems that can be used in dentistry. This study was planned to create an artificial intelligence model in which the severity of crowding can be determined by using intraoral occlusal photographs of patients who applied to orthodontic clinics with the aim of orthodontic treatment and to measure the sensitivity, specificity and accuracy values of this model.
An artificial intelligence model in the VGG-16 architectural structure, which was suitable for transfer learning and pre-trained using convolutional neural networks, was used in this study. Pre-treatment and post-treatment occlusal photos taken from the patients who applied to Sivas Cumhuriyet University School of Dentistry Department of Orthodontics for treatment were used to train the artificial intelligence model and to test it according to the purpose. Three groups determined for the severity of crowding are ; no intraoral crowding or cavity present, mild to moderate crowding (0,1-6,9mm) present, and severe crowding (7+mm) . 100 photos were determined as a result of screening and elimination for each group. In the process of separating the photographs into groups and testing the model, model analysis measurements made in our clinic and whose researcher reliability was tested, were accepted as ultimate.
In order to increase  the success rate of the artificial intelligence model used in determining the severity of the crowding, double training stages were carried out and data preprocessing techniques were applied.The artificial intelligence model, which went through two training stages, was tested by using occlusal photographs that it had not seen before. It was observed that the sensitivity value of the developed artificial intelligence model in classifying the photographs according to the degree of severity was 90%, the specificity value was 88%, and the general accuracy rate was 90%.
As a result, an artificial intelligence model that can be considered successful in determining the severity of crowding from the occlusal photographs was created according to the findings. With the development of this artificial intelligence model, which can not be measured in millimeters yet, it has been shown that the severity of crowding can be determined from occlusal photographs as an alternative to present traditional methods.

Keywords: Artificial intelligence, Occlusal photograph, Deep learning