Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde derin öğrenme tabanlı kritik anatomik yapıların tespiti
Deep learning based detection of critical anatomical structures in cone beam computed tomography images
Yazar: FURKAN AYDIN
Danışman: DOÇ. DR. MUAMMER TÜRKOĞLU
Samsun Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışma, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT) görüntülerinde kritik anatomi
yapılarının tespiti için kullanılan bölgesel segmentasyon yöntemlerinin, çalışma
performanslarını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Tez kapsamında, özellikle infraorbital
foramen ve maksiller sinüs yapılarının radyografik görüntüler üzerinden doğru bir şekilde
tespit edilmesi amaçlanmıştır. Maksiller sinüs ve infraorbital foramen, çeşitli klinik
uygulamalarda önemli anatomik yapılardır. Bu yapıları hassas ve doğru bir şekilde tespit
etmek, doğru teşhis koymak ve tedavi planlaması yapmak son derece önemlidir.

Tez çalışması doğrultusunda, farklı yapılara sahip bölgesel segmentasyon mimarileri maksiller sinüs ve infraorbital foramen tespiti için incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Her bir model, maksiller sinüs ve infraorbital foramen tespiti görevi için eğitilmiş ve test edilmiştir. Bu süreç, farklı ağ mimarileri ve öğrenme stratejilerinin performans üzerindeki etkisini
değerlendirmeyi hedeflemektedir.

Çalışmada kullanılan veri seti, medikal görüntüleme cihazlarından elde edilen 3D
tomografi ve radyografi kesitlerinden oluşmaktadır. Her modelin tespit performansı,
hassasiyet (precision), doğruluk (accuracy), gerçek pozitif oranı (recall) ve F1 skoru gibi
metriklerle değerlendirilmiştir. Çalışmanın diş hekimliği, çene cerrahisi ve otolarengoloji
uygulamalarında görüntü analiz süreçlerini optimize etmeyi ve tedavi planlamasında
doğruluğu artırması hedeflenmektedir.

Abstract:
This study aims to compare the performance of regional segmentation methods used for
the detection of critical anatomical structures in cone-beam computed tomography (CBCT)
images. In particular, the accurate detection of infraorbital foramen and maxillary sinus
structures from radiographic images is the focus of the thesis. The maxillary sinus and
infraorbital foramen are important anatomical structures in various clinical applications.
Accurate and sensitive detection of these structures is crucial for proper diagnosis and
treatment planning.

In line with the thesis, different regional segmentation architectures with different
structures were examined and compared for the detection of the maxillary sinus and
infraorbital foramen. Each model was trained and tested for the task of maxillary sinus and
infraorbital foramen detection. This process aims to evaluate the effect of different network architectures and learning strategies on performance.

The original dataset used in the study includes slices from 3D tomography radiography
images obtained from medical imaging devices. The detection performance of each model has
been evaluated using metrics such as precision, accuracy, recall, and F1 score. The study aims to optimize image analysis processes in dentistry, maxillofacial surgery, and otolaryngology applications and to improve accuracy in treatment planning.