Sefalometrik ölçümlere göre eğitilen derin öğrenme algoritmalarının ortodontik profil fotoğraflarını sınıflandırma performansının değerlendirilmesi
Orthodontic analysis of deep learning algorithms trained according to cephalometric measurements evaluation of profile photos classification performance
Yazar: DUYGU NUR CESUR KOCAKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİROL ÖZEL
Kocaeli Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Ekstraoral profil fotoğrafları, ortodontik tanı ve tedavi planlamasının önemli parçalarından biridir. Bu çalışmada sefalometrik ölçümler üzerinden yapılan sınıflandırmalar kullanılarak gruplara ayrılmış hasta fotoğraflarıyla eğitilen derin öğrenme yazılımının sadece fotoğraflar üzerinden yaptığı sınıflamaların gerçek sefalometrik sınıflandırmalara karşılaştırılması amaçlanmaktadır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda Kocaeli Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ortodonti Anabilim Dalı arşivinden 990 hastanın sefalometrik filmi ve aynı hastaların ağız içi sağ yan fotoğrafları olarak kullanılmıştır. Hasta röntgenleri üzerinde Webceph uygulaması ile sefalometrik analizler uygulanarak, vakalar FH-NA, FH-NPog, FMA ve N-A-Pog değerlerine göre 3'er grup olacak şekilde sınıflandırılmıştır. Sefalometrik verilere göre oluşturulan gruplara göre hasta fotoğrafları gruplandırılmıştır. 14 farklı derin öğrenme mimarisi hasta fotoğraflarını sınıflandırma performansını değerlendirmek için test edilmiştir.
Bulgular: FH-NA grupları için 96.67, FH-NPog grupları için 97.33, FMA grubu için 97.67, N-A-Pog (konveksite) grupları için 97.00'a varan doğruluk oranları elde edilmiştir.
Sonuç: Çalışmamız klinik fotoğrafların sefalometrik analizlere göre sınıflandırılarak yapay zeka yöntemiyle değerlendirildiği ilk çalışmalardan olacaktır. Gelecekteki uygulamalarda sefalometrik röntgenlere ihtiyaç duyulmadan yüz ve ağız içi fotoğraflarının otomatik analizlerinin teşhis adımları arasında klinik ortodontide kullanım alanı bulacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler: derin öğrenme, yapay zeka, ağız içi fotoğraf, sefalometri

Abstract:
Objective: Extraoral profile photographs are one of the important parts of orthodontic diagnosis and treatment planning. In this study, it is aimed to compare the classifications made by the deep learning software, which is trained with grouped patient photographs using classifications made on cephalometric measurements, to real cephalometric classifications.
Materials and Methods: In our study, cephalometric films of 990 patients from the archive of Kocaeli University Faculty of Dentistry Department of Orthodontics and intraoral right lateral photographs of the same patients were used. By applying cephalometric analyzes with Webceph application on patient x-rays, the cases were classified into 3 groups according to FH-NA, FH-NPog, FMA and N-A-Pog values. The patient photographs were grouped according to the groups formed according to the cephalometric data. 14 different deep learning architectures were tested to evaluate the performance of classifying patient images.
Results: Accuracy rates of up to 96.67 for FH-NA groups, 97.33 for FH-NPog groups, 97.67 for FMA group, and 97.00 for N-A-Pog (convexity) groups were obtained.
Conclusion: Our study will be one of the first studies in which clinical photographs are classified according to cephalometric analysis and evaluated by artificial intelligence method. It is thought that automatic analysis of facial and intraoral photographs without the need for cephalometric x-rays in future applications will find use in clinical orthodontics among the diagnostic steps.

Keywords: deep learning, artificial intelligence, intraoral photography, cephalometry