Derin öğrenme yöntemiyle panoramik radyografilerde sekonder çürük tespiti
Secondary caries detection with deep learning in panoramic radiographs
Yazar: GÖKTUĞ YERSEL
Danışman: PROF. DR. NESLİHAN TEKÇE
Kocaeli Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Restoratif Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı, sekonder çürüklerin etkin ve doğru tespitini sağlamak için yapay zeka tabanlı bir tespit yöntemi geliştirmektir. Restoratif diş hekimliğinde tanısal doğruluğu arttırmak ve hastalara sunulan tedaviyi optimize etmeyi amaçlayan bu çalışma, görüntü işleme ve derin öğrenme metotlarını kullanarak sekonder çürük teşhisinde yüksek hassasiyet ve güvenilirlik sağlamayı amaçlamaktadır. 

Yöntem: Bu çalışmada Kocaeli Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesine çeşitli nedenlerle başvurmuş hastaların panoramik radyografi görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmaya toplamda 596 panoramik radyografi dahil edilmiştir. Elde edilen görüntüler Computer Vision Annotation Tool (CVAT) programı kullanarak sağlıklı, primer çürüklü, sekonder çürüklü, dental protetik kron, implant, kırık diş olmak üzere 6 ayrı etiket dikdörtgen şeklinde kutu çizilerek etiketlendi. Çalışmaya dahil edilen 596 panoramik radyografi görüntünün %70'i modellerin eğitilmesinde, %15'i modellerin doğrulanmasında, %15'i ise geliştirilen modellerin test edilmesi amacıyla kullanıldı. YOLOv8 ve YOLOv11 tabanlı derin öğrenme modeli ile eğitim yapıldı. 

Bulgular: Bu çalışmada panoramik radyografilerde sağlıklı dişler, primer çürüklü dişler, sekonder çürüklü dişler, protetik dental kronlar, dental implantlar ve kırık dişler olmak üzere altı farklı dental durumun tespiti amacıyla geliştirilen multi-class derin öğrenme algoritmalarından YOLOv8m'in hassasiyet, kesinlik, F1-skor, mAP-0.5 ve mAP0.50-0.95 değerleri sırasıyla 0.812, 0.723, 0.765, 0.796 ve 0.424 olarak bulunmuştur. 

Bu değerler YOLOv8x modeli için sırasıyla 0.713, 0.711, 0.712, 0.744, 0.383 iken YOLOv11x modeli için sırasıyla 0.751, 0.780, 0.765, 0.785 ve 0.436 şeklindedir. 

Veri arttırımı işlemi uygulandıktan sonra modelin başarısının ne şekilde değişeceğini test etmek amacıyla YOLOv8m modelinde, veri arttırımı işlemi yapılarak model yeniden eğitilmiştir. Bunun sonucunda elde edilen YOLOv8m-Aug modelinin başarısı ise sırasıyla 0.827, 0.711, 0.765, 0.819 ve 0. 434 olarak tespit edilmiştir. 

Sonuç: Geliştirilen derin öğrenme yöntemi ile sekonder çürüklerin tespitinde klinik uygulamaya yardımcı olacak şekilde model elde edilmiştir. Geliştirilen model klinik muayene ile desteklenerek sekonder çürüklerin tespiti açısından yardımcı bir araç olarak kullanılabilmektedir.

Abstract:
Objective: The aim of this study is to develop an artificial intelligence-based detection method for efficient and accurate detection of secondary caries. Aiming to increase diagnostic accuracy in restorative dentistry and optimize the treatment offered to patients, this study aims to provide high accuracy and reliability in secondary caries diagnosis using image processing and deep learning methods. 
Method: In this study, panoramic radiographs of patients admitted to Kocaeli University Faculty of Dentistry for various reasons were used. A total of 596 panoramic radiographs were included in the study. Using the Computer Vision Annotation Tool (CVAT) program, the images were labeled as healthy, primary caries, secondary caries, dental prosthetic crown, implant, and fractured tooth by drawing a rectangular box with 6 different labels. Of the 596 panoramic radiography images included in the study, 70% were used to train the models, 15% were used to validate the models, and 15% were used to test the developed models. Training was performed with YOLOv8 and YOLOv11 based deep learning models. 
Results: In this study, the precision, accuracy, F1-score, mAP-0.5 and mAP0.50-0.95 values of YOLOv8m, a multi-class deep learning algorithm developed for the detection of six different dental conditions in panoramic radiographs: healthy teeth, primary decayed teeth, secondary decayed teeth, prosthetic dental crowns, dental implants and broken teeth, were found to be 0.812, 0.723, 0.765, 0.796 and 0.424, respectively. 
These values are 0.713, 0.711, 0.712, 0.744, 0.383 for the YOLOv8x model and 0.751, 0.780, 0.780, 0.765, 0.785 and 0.436 for the YOLOv11x model, respectively. 
In order to test how the success of the model will change after the data augmentation process is applied, the model was retrained by performing data augmentation in the YOLOv8m model. As a result, the success of the YOLOv8m-Aug model is 0.827, 0.711, 0.765, 0.819 and 0.434, respectively. 
Conclusion: With the developed deep learning method, a model was obtained to help clinical practice in the detection of secondary caries. The developed model can be used as an auxiliary tool for the detection of secondary caries by supporting clinical examination.