Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik (Frontal) görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla sefalometrik noktaların tespiti
Detection of cephalometric points with artificial intelligence algorithms improved by deep learning method on posteroanterior cephalometric (Frontal) images obtained from cone-beam computed tomography images
Yazar: GİZEM GÖZDE ÖZŞAHİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET UĞURLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Derin öğrenme = Deep learning ; Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi = Cone-beam computed tomography ; Sefalometri = Cephalometry ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik görüntüler üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan sefalometrik nokta tespitinin başarısını araştırmaktır. Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1295 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik radyograflar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak işaretlenen iskeletsel ve dişsel sefalometrik noktalar oluşturmaktır. Görüntüler üzerinde sefalometrik noktaların etiketlenmesi CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 300 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin öğrenme oranı 0.0001 olarak belirlenmiştir. Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek SDR değeri Antegonial Notch, L, Antegonial Notch, R ve Gonion, L noktalarında bulunmuştur. En düşük SDR değeri Crista Galli noktasında gözlemlenmiştir. SDR değeri 2 mm' lik aralıkta 6 nokta haricinde %80 üzerinde başarı oranı göstermiştir. Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı KIBT raporlama sistemlerinin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda sefalometrik noktaların tespiti sırasında, gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde oluşabilecek tutarsızlıkların minumuma indirilmesi konusunda çok yardımcı olacağı tahmin edilmektedir.

Abstract:
Aim: The aim of this study is to investigate the success of cephalometric point detection using a special artificial intelligence algorithm on posteroanterior cephalometric images obtained from cone beam computed tomography images. Material and Method: The data set of our study is to create skeletal and dental cephalometric points marked using a special artificial intelligence algorithm on posteroanterior cephalometric radiographs obtained from cone beam computed tomography images taken before orthodontic treatment of 1295 patients. Labeling of cephalometric points on the images was done using CranioCatch labeling software (CranioCatch, Eskisehir, Turkey). The training of the artificial intelligence model was carried out using 300 Epochs with the CNN-based deep learning method applied to PyTorch. The learning rate of the model was determined as 0.0001. Results: In the artificial intelligence model trained in the study, the highest SDR value was found at Antegonial Notch, L, Antegonial Notch, R and Gonion, L points. The lowest SDR value was observed at Crista Galli. The SDR value showed a success rate of over %80, except for 6 points in the 2 mm interval. Conclusion: Our study is very important for the development of deep learning-based CBCT reporting systems to be made in the future. It is thought that these systems will play a role as a decision support mechanism by saving time for physicians in their clinical routine. At the same time, it is estimated that during the determination of cephalometric points, it will be very helpful in minimizing the differences between observers and the inconsistencies that may occur in the evaluations of the observers at different times.