Bitewing radyografilerde dental çürük türlerinin yapay zeka modelleriyle tespiti
Detection of dental caries types in bitewing radiographs with artificial intelligence models
Yazar: SERKAN BAHRİLLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ALTINDAĞ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı / Ağız, Diş Çene Radyolojisi Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Diş çürüğü, besinlerin bakteriler tarafından fermentasyonu sonucu oluşan asidik ürünlerin diş dokularında yıkıma neden olmasıyla ortaya çıkar ve tüm yaş gruplarını etkileyebilir. Geleneksel tespit yöntemleri arasında görsel muayene, sondlama ve radyografi yer alır. Ancak sıkı interproksimal temaslar ve dişin anatomik yapısı gibi faktörler çürük tespitini zorlaştırabilir. Yapay zekâ (YZ) ve derin öğrenme, tıbbi görüntüleme alanında hızla gelişmekte olup dental radyografilerde çürük tespiti amacıyla kullanılmaktadır.
Bu çalışmada, bitewing radyografilerde dental çürük türlerinin tespitinde YZ modellerinin etkinliği incelenmiştir. Kullanılan YZ modeli, evrişimsel sinir ağları (CNN) ve derin öğrenme tekniklerine dayanmaktadır. Veriler, Necmettin Erbakan Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ağız Diş Çene Radyolojisi Bölümüne Ocak 2021 – Ocak 2022 tarihleri arasında başvuran hastaların bitewing grafileri üzerinden elde edilmiştir. Toplamda 2304 bitewing grafisi kullanılmıştır. Model, bu radyografiler üzerinde eğitilmiş ve doğrulanmıştır. Çalışmada, geleneksel radyografi yöntemleri ile elde edilen sonuçlar, YZ modeli ile karşılaştırılmıştır.
YZ modellerinin bitewing radyografilerde dental çürük tespitinde yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağladığını göstermiştir. Unet modeli Kesinlik (Precision) %97.9, Duyarlılık (Sensitivity) %86.8, F1 Skoru %92.0;  YOLOv5 modeli Kesinlik (Precision) %92.5, Duyarlılık (Sensitivity) %86.1, F1 Skoru %89.2 ve YOLOv8 modeli Kesinlik (Precision) %97.5, Duyarlılık (Sensitivity) %86.3 F1 Skoru %91.6 oranında başarı göstermiştir.
Sonuçlar: YZ modellerinin bitewing radyografilerde dental çürük tespitinde yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunduğunu ortaya koymuştur. Yapay zekâ, hekimlerin teşhis süresini kısaltarak ve etkinliğini artırarak, çürüklerin erken evrede tespit edilmesine yardımcı olabilir. Bu durum, tedavi planlamasında ve hasta bakımında önemli iyileştirmeler sağlayabilir. YZ modellerinin, dental radyoloji alanında gelecekte daha yaygın kullanılması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler: Bitewing radyografi, Derin öğrenme, Diş çürüğü, Yapay zeka

Abstract:
Dental caries occurs when acidic products of fermentation of food by bacteria cause destruction of dental tissues and can affect all age groups. Traditional detection methods include visual inspection, probing and radiography. However, factors such as tight interproximal contacts and the anatomical structure of the tooth can make caries detection difficult. Artificial intelligence (AI) and deep learning are rapidly developing in the field of medical imaging and have been used for caries detection in dental radiographs.
In this study, the effectiveness of AI models in the detection of dental caries types in bitewing radiographs was investigated. The AI model used is based on convolutional neural networks (CNN) and deep learning techniques. Data were obtained from bitewing radiographs of patients who applied to Necmettin Erbakan University Faculty of Dentistry, Department of Oral and Maxillofacial Radiology between January 2021 and January 2022. A total of 2304 bitewing radiographs were used. The model was trained and validated on these radiographs. In the study, the results obtained with traditional radiography methods were compared with the AI model.
The results showed that AI models provide high accuracy and reliability in dental caries detection in bitewing radiographs. The Unet model achieved Precision 97.9%, Sensitivity 86.8%, F1 Score 92.0%; YOLOv5 model achieved Precision 92.5%, Sensitivity 86.1%, F1 Score 89.2% and YOLOv8 model achieved Precision 97.5%, Sensitivity 86.3%, F1 Score 91.6%.
Conclusions: AI models offer high accuracy and reliability in dental caries detection on bitewing radiographs. Artificial intelligence can help physicians to detect caries at an early stage by shortening the diagnosis time and increasing its efficiency. This can lead to significant improvements in treatment planning and patient care. AI models are expected to be used more widely in the field of dental radiology in the future.
Keywords: Bitewing radiography, Deep learning, Caries, Artificial intelligence