Periapikal lezyonların belirlenmesinde klinik ve radyografik bulguların yapay zeka algoritmalarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of clinical and radiographic findings with artificial intelligence algorithms for detecting periapical lesion
Yazar: HASİBE TAŞKIN
Danışman: PROF. DR. DERYA YILDIRIM
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: İki boyutlu diş radyograflarında, yapay zeka ile diş ve hastalık tespiti popüler araştırma alanlarından biridir. Periapikal lezyon tanımlanması ve yorumlanması diş hekimi için zaman alıcı ve hataya açık bir durumdur. Bu çalışmada panoramik radyograf ve periapial radyograf olmak üzere iki farklı görüntüleme yönteminde periapikal lezyon varlığının tespiti ve farklı hibrit modellerin lezyon tespitindeki performanslarının değerlendirilmesi amaçlandı. 
Gereç ve yöntem: Bu prospektif çalışmada hastaların klinik bulguları ile desteklenmiş 800 panoramik ve 800 periapikal radyograf görüntüsü dahil edildi. Panoramik radyograflarda 6, periapikal radyograflarda 4 farklı ROI alanı seçildi. Öznitelik çıkarımı için derin öğrenme modelleri olan VGG-16 ve VGG-19, sınıflandırma için makine öğrenmesi algoritmaları olan Lojistik regresyon (LR) ve destek vektör makinelerinin (Support Vector Machines-DVM) birlikte kullanıldığı hibrit modeller (VGG-16+DVM, VGG-16+LR, VGG-19+DVM, VGG-19+LR) kullanıldı ve veri seti ayırmada beş farklı rastgele ayırma (%eğitim verisi-test verisi: %90-10, %85-15, %80-20, %75-25, %70-30) ve üç farklı çapraz doğrulama yöntemi (3-5-10 katlı çapraz doğrulama) kullanıldı.
Bulgular: Bu tez çalışmasında panoramik radyograflarda periapikal lezyon tespiti için en yüksek sonuçlar ROI 4'te (200X180), VGG-16 modelinde, LR makine öğreniminde, 10-k çapraz doğrulama kombinasyonundan elde edilmiş; doğruluk:0,87, kesinlik:0,87, duyarlılık:0,87 ve F1 skoru:0,86 olarak elde edildi. Periapikal radyograflarda periapikal lezyon tespiti için en yüksek sonuçlar ROI 2 de (300X500), VGG-16 modelinde, DVM makine öğreniminde, rastgele ayırma Split-10 kombinasyonundan elde edilmiş; doğruluk:0,91, hassasiyet:0,92, duyarlılık:0,91 ve F1 skoru:0,91 olarak elde edildi.
            Sonuç: Panoramik ve periapikal radyograflarda periapikal lezyon tespitinde yapay zeka hibrit modeller başarılı sonuçlara ulaştı. Yapay zeka hibrit modellerin, diş hekimlerine tanıda yardımcı olabilecek ve zaman tasarrufu sağlayacak tanı sistemi olarak görev yapabileceği düşünüldü.
Anahtar kelimeler: Periapikal lezyon, Panoramik radyograf, Periapikal radyograf, Yapay zeka, Hibrit model

Abstract:
Aim: The detection of teeth and diseases using artificial intelligence in two-dimensional dental radiographs is one of the popular research areas. The identification and interpretation of periapical lesions is a time-consuming and error-prone task for dentists. This study aimed to detect the presence of periapical lesions in two different imaging methods, panoramic radiography and periapical radiography, and to evaluate the performance of various hybrid models in lesion detection.
Materials and methods: In this prospective study, 800 panoramic and 800 periapical radiographic images supported by clinical findings of the patients were included. Six different ROI areas were cropped from panoramic radiographs, and four different ROI areas from periapical radiographs. Deep learning models VGG-16 and VGG-19 were used for feature extraction, and hybrid models that combined machine learning algorithms such as Logistic Regression (LR) and Support Vector Machines (SVM) were employed (VGG-16+SVM, VGG-16+LR, VGG-19+SVM, VGG-19+LR). Five different random splits (% training data - test data: 90%-10%, 85%-15%, 80%-20%, 75%-25%, 70%-30%) and three different cross-validation methods (3-fold, 5-fold, 10-fold cross-validation) were used for dataset separation.
Results: In this thesis, the highest results for periapical lesion detection in panoramic radiographs were obtained from ROI 4 (200X180) using the VGG-16 model with LR machine learning, yielding a 10-fold cross-validation combination; accuracy: 0.87, precision: 0.87, sensitivity: 0.87, and F1 score: 0.86. For periapical lesion detection in periapical radiographs, the highest results were obtained from ROI 2 (300X500) using the VGG-16 model with SVM machine learning, achieved through the random split-10 combination; accuracy: 0.91, precision: 0.92, sensitivity: 0.91, and F1 score: 0.91.
Conclusion: Artificial intelligence hybrid models achieved successful results in detecting periapical lesions in both panoramic and periapical radiographs. It is considered that these AI hybrid models could serve as a diagnostic system that assists dentists in diagnosis and provides time savings.
Keywords: Periapical lesion, Panoramic radiograph, Periapical radiograph, Artificial intelligence, Hybrid model