Gömülü mandibular 3. molar dişlerde panoramik radyografinin etkinliğinin konik ışınlı bilgisayarlı tomografiyle elde edilen bulgularla geliştirilmiş yapay zeka modeli üzerinde değerlendirilmesi
Evaluation of the efficiency of panoramic radiography in mandibular impacted third molar teeth on artificial intelligence model developed by findings obtained by cone beam computed tomography
Yazar: MUSTAFA TAHA GÜLLER
Danışman: PROF. DR. ÖZKAN MİLOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Diş-gömülü = Tooth-impacted ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Diş hekimliğinde sıklıkla karşılaşılan problemlerden biri gömülü mandibular 3. molar dişlerdir. Bu dişlerin cerrahi çekim öncesi tedavi planlamasının yapılması ve çekim sonrası oluşabilecek komplikasyonların azalması için mandibular kanalla ilişkisi ve konumu belirlenmelidir. Çalışmamızın amacı yapay zeka modelleri kullanarak panoramik radyografi görüntülerinde gömülü mandibular 3. molar dişlerin mandibular kanalla ilişkisini ve konumunu tespit edebilmek ve yapay zeka mimarilerinin performanslarını karşılaştırmaktır.
Materyal ve Metot: Bu tez çalışmasında; Atatürk Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi, Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalında 2018-2022 yılları arasında konik ışınlı bilgisayarlı tomografisi çekilmiş olan hastalar incelendi. Panoramik radyografi görüntülerinde 290 hastaya ait toplamda 546 adet gömülü mandibular 3. molar diş çalışmaya dahil edildi. Inception-v3, GoogLeNet ve SqueezeNet mimarilerinin iki farklı ilgi alanı (ROI) üzerinde dört farklı problemin çözümündeki performansları karşılaştırıldı.
Bulgular: En yüksek performansı 2. problemin (ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde veya lingualde) belirlenmesinde %93,2 doğruluk göstererek dikey ROI'de SqueezeNet mimarisi vermiştir. Birinci problemin (ilişki var-ilişki yok ) belirlenmesinde Inception-v3 yatay ROI'de %84,8, 3. problemin (ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde, lingualde veya diğer) belirlenmesinde GoogLeNet yatay ROI'de %70,0, 4. problemin (ilişki yok veya ilişki varsa gömülü mandibular 3. molar dişe göre mandibular kanal bukkalde, lingualde ve diğer kategorisinde) belirlenmesinde GoogLeNet yatay ROI' de %77,4 doğrulukta performans göstermiştir.
Sonuç: Yapay zeka modelleri insan gözünün ayırmada zorlandığı ve doğru teşhisi yapamadığı durumlarda yardımcı olabilen teknolojilerdir. Bu çalışma gömülü 3. molar dişlerin mandibular kanalla ilişkisini ve konumunu belirlemede yapay zeka teknolojilerinin başarılı olduğunu göstermektedir.  
Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, gömülü üçüncü molar, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi, panoramik radyografi, yapay sinir ağları, yapay zeka

Abstract:
Aim: One of the most frequently encountered problems in dentistry is impacted mandibular third molars. The relationship and position of these teeth with the mandibular canal should be determined for treatment planning before surgical extraction and to reduce the complications that may occur after extraction. The aim of our study is to determine the relationship and position of impacted mandibular third molars with the mandibular canal in panoramic radiography images using artificial intelligence models and to compare the performance of artificial intelligence architectures.
Material and method: In this thesis, patients who underwent cone beam computed tomography between 2018 and 2022 at Atatürk University, Faculty of Dentistry, Department of Oral, Dental and Maxillofacial Radiology were examined. Inception-v3, GoogLeNet, and SqueezeNet architectures were compared to solve four different problems in two different regions of interest (ROIs).
Results: The SqueezeNet architecture gave the highest performance in the vertical ROI with 93.2% accuracy in determining problem 2 (If there is a relationship, the mandibular canal is buccal or lingual according to the impacted mandibular 3rd molar). For problem 1 (There is a relationship, no relationship), Inception-v3 showed 84.8% accuracy in horizontal ROI; for problem 3 (If there is a relationship, the mandibular canal is buccal, lingual, or other according to the impacted mandibular 3rd molar), GoogLeNet showed 70.0% accuracy in horizontal ROI. In determining the problem (if there is a relationship, the mandibular canal is in the buccal, lingual, other category, or no relationship according to the impacted mandibular 3rd molar tooth), it performed with an accuracy of 77.4% in GoogLeNet horizontal ROI.
Conclusion: Artificial intelligence models are technologies that can help in cases where the human eye has difficulty distinguishing and making the correct diagnosis. This study shows that artificial intelligence technologies are successful in determining the relationship and position of impacted 3rd molars with the mandibular canal.
Key Words: Artificial intelligence, artificial neural networks, cone beam computed tomography, deep learning, impacted third molar, panoramic radiography