Stereolitografi yöntemi ile kişiye özel dental rehber plağın imalatı ve boyutsal doğruluğunun yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi
Fabrication of customized dental guide by stereolithography method and evaluation of dimensional accuracy with artificial neural networks
Yazar: HASAN TÜRKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY ; DR. KORAY ÖZSOY
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Dental rehber tasarımları yapılmadan önce, dikkatli ve ayrıntılı bir tedavi planlamasının yapılması, başarılı ve uzun ömürlü bir tedavinin sağlanması açısından oldukça önemlidir. Dental rehberlerin tedavi planlamasına yardımcı olan bütün ürün ve süreçler değerlendirildiğinde, hayatın birçok farklı alanında olduğu gibi teknoloji ve yazılım destekli çözümlerin dental alandaki uygulamalarda da kullanımı oldukça artmaktadır. Çalışmada tedavi planlamasının ilk aşaması olan dental Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntü verilerinin görüntü bozuklukların giderilmesi, kemik ve doku sınırlarının belirlenmesi ve 3 boyutlu (3B) anatomik modelin elde edilmesi sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda üç (3) farklı dental rehber tasarımı gerçekleştirilmiştir. Dental rehber tasarımları ve mandibula modeli Stereolitografi (SLA) 3B yazıcı ile üretilmiştir. Üretilen modelden 3B tarayıcı kullanılarak veriler elde edilmiştir. Elde edilen mandibula ve dental rehber modeller arasında üç boyutlu çakıştırma yapılarak boyutsal hata değerleri elde edilmiştir. Elde edilen boyutsal hata verileri açık kaynak kodlu Jamovi 2.0.0 istatistiki yazılım programı kullanılarak dental rehberlerin arasında istatiksel olarak karşılaştırma yapılarak mandibulaya en iyi yerleşen dental rehber modeli belirlenmiştir. Çakıştırma işlemi sonucunda elde edilen koordinatlara göre boyutsal açıklık değerleri kullanılarak yapay zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağ (YSA) modelleri tasarlanmıştır. YSA modellerinde kayıp fonksiyonu "binary cross entropy" ve optimizasyon fonksiyonu "adam" olarak kullanılmıştır. Ayrıca yapay sinir ağının gizli katmanında "relu" ve çıkış katmanında "sigmoid" aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır. Toplamda 10 adet YSA model tasarımı gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen YSA modellerinde 1. katman nöron sayısı 8, 2. katman nöron sayısı 6 , epoch sayısı 100 ve batch boyutu 10 olarak belirlenen model % 99 doğruluk sonucunu vermiştir.

Abstract:
Before dental guide designs are made, careful and detailed treatment planning is very important to ensure a successful and long-lasting treatment. Considering all products and processes that help dental guides in treatment planning are evaluated, the use of technology and software-supported solutions in dental applications is increasing, as in many different areas of life. In the study, the first step of the treatment planning, dental Cone Beam Computed Tomography (CBCT) image data, the elimination of image disorders, the determination of bone and tissue boundaries and the obtaining of a 3D (3D) anatomical model were provided. In line with the results obtained, three (3) different dental guide designs were carried out. Dental guide designs and mandible model were produced with Stereolithography (SLA) 3D printer. Data were obtained from the produced model using a 3D scanner. Dimensional error values were obtained by performing a three-dimensional overlay between the mandible and dental guide models. The obtained dimensional error data were compared statistically between dental guides using the open source Jamovi 2.0.0 statistical software program and the dental guide model with the best placement in the mandible was determined. Artificial Neural Network (ANN) models from artificial intelligence techniques were designed by using the dimensional aperture values according to the coordinates obtained as a result of the registration process. In ANN models, the loss function is used as "binary cross entropy" and the optimization function is used as "man". In addition, "relu" activation functions in the hidden layer of the artificial neural network and "sigmoid" activation functions in the output layer are used. A total of 10 ANN models were designed. In the ANN models, the number of neurons in the 1st layer was 8, the number of neurons in the 2nd layer was 6, the epoch number was 100 and the batch size was 10, and the model gave 99% accuracy.