Derin öğrenme yöntemi ile karışık dişlenme döneminde diş tespiti
Tooth detection with deep learning method in mixed dentition
Yazar: ESRA ÖZÇELİK ERYILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞİMŞEK
Ordu Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Pedodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Son yıllarda teknolojik gelişmelerin artmasıyla yapay zekaya duyulan ilgi artmaktadır. Diş hekimliği alanında bu teknolojik gelişmeler takip edilerek yapay zekâ destekli uygulamaların kullanımı artmıştır. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemleri kullanarak geliştirilen yapay zekâ modeliyle karışık dişlenme döneminde olan çocuklardan alınan panoramik radyografilerde diş tespiti ve numaralandırılmasının etkinliğini değerlendirmektir. Bu kapsamda, çocukların panoramik radyografilerindeki dişlerin doğru bir şekilde tespit edilip numaralandırılması, tedavi planlamasında ve ortodontik analizlerde kritik bir öneme sahiptir. Derin öğrenme algoritmalarının kullanılması, bu işlemlerin otomatik ve yüksek doğrulukla gerçekleştirilmesini sağlayarak, diş hekimlerinin iş yükünü azaltmayı ve tanı doğruluğunu artırmayı hedeflemektedir.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada 6-12 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 1378 panoramik radyografi kullanılmıştır. Panoramik radyografiler, Ordu Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti Anabilim Dalı radyoloji arşivinden elde edilmiştir. Otomatik diş tespiti ve numaralandırılması için CNN tabanlı bir model olan YOLOv8 mimarisi kullanılmıştır. YOLOv8 modelinin performansını değerlendirmek amacıyla  karışıklık matrisi kullanılmıştır.
Bulgular: Karışık dişlenme döneminde diş tespiti amacıyla kullanılan CNN tabanlı model diş tespit etme ve numaralandırmada yüksek performans sergilemiştir. Karışıklık matrisi kullanılarak hesaplanan kesinlik, duyarlılık ve F1-skor, mAP  değerleri sırasıyla 6 yaş grubu için; 0.8846, 0.8949, 0.8897, 0.8914, 7 yaş grubu için; 0.8973, 0.8958, 0.8966, 0.8801, 8 yaş grubu için; 0.8795, 0.9313, 0.9055, 0.8773,  9 yaş grubu için; 0.8734, 0.8933, 0.8832, 0.8984, 10 yaş grubu için; 0.9590, 0.9721, 0.9655, 0.9672, 11 yaş grubu için; 0.9460, 0.9588, 0.8966, 0.9523 ve 12 yaş grubu için; 0.9473, 0.9551, 0.9511, 0.9571 olarak hesaplanmıştır. 
Sonuç: Derin öğrenme tabanlı yapay zekâ algoritmalarının, karışık dişlenme dönemindeki çocuklardan elde edilen panoramik radyografilerde süt ve daimî dişlerin tespiti ve numaralandırılmasını amaçlayan bu çalışmanın sonuçları umut vaat etmektedir. Çocuk hastalardan alınan panoramik radyografilerde yapay zekâ kullanımının performans sonuçları, özellikle pedodonti alanında daha fazla araştırma yapılmasını teşvik edebilir.
Anahtar kelimeler:  Derin öğrenme, karışık dişlenme, yapay zekâ

Abstract:
Aim: In recent years, the interest in artificial intelligence has increased due to technological advancements. The use of AI-supported applications has grown in the field of dentistry by keeping up with these technological developments. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a deep learning model developed using artificial intelligence in detecting and numbering teeth in panoramic radiographs taken from children in the mixed dentition period. Correct detection and numbering of teeth in children's panoramic radiographs are critical for treatment planning and orthodontic analyses. The use of deep learning algorithms aims to automate these processes with high accuracy, reducing the workload of dentists and increasing diagnostic accuracy.
Materials and Methods: In this study, 1378 panoramic radiographs taken from children aged 6-12 were used. The panoramic radiographs were obtained from the radiology archive of the Department of Pediatric Dentistry, Faculty of Dentistry at Ordu University. The YOLOv8 architecture, a CNN-based model, was used for automatic tooth detection and numbering. The performance of the YOLOv8 model was evaluated using a confusion matrix.
Results: The CNN-based model used for tooth detection in the mixed dentition period demonstrated high performance in detecting and numbering teeth. The precision, recall, F1-score, and mAP values calculated using the confusion matrix for each age group were as follows: For the 6-year-old group; 0.8846, 0.8949, 0.8897, 0.8914, for the 7-year-old group; 0.8973, 0.8958, 0.8966, 0.8801, for the 8-year-old group; 0.8795, 0.9313, 0.9055, 0.8773, for the 9-year-old group; 0.8734, 0.8933, 0.8832, 0.8984, for the 10-year-old group; 0.9590, 0.9721, 0.9655, 0.9672, for the 11-year-old group; 0.9460, 0.9588, 0.8966, 0.9523, and for the 12-year-old group; 0.9473, 0.9551, 0.9511, 0.9571.
Conclusion:The results of our study, which aimed to detect and number deciduous and permanent teeth in panoramic radiographs taken from children in the mixed dentition period using deep learning-based artificial intelligence algorithms, are promising. The performance results of using AI in panoramic radiographs taken from pediatric patients may encourage further research, especially in the field of pediatric dentistry.

Keywords: Artificial intelligence, deep learning, mixed dentition