Sefalometrik analizlerde kullanılan bilgisayar destekli yarı otomatik yöntemin yapay zekâ tabanlı tam otomatik yöntemle karşılaştırılması
Comparison of the computer aided semi-automatic method and the ai-based fully automatic method, used in cephalometric analysis
Yazar: DENİZ KARA
Danışman: PROF. DR. CENK DORUK
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Çalışmamızın amacı bilgisayar destekli yarı otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan Dolphin yazılımıyla yapılan sefalometrik analizlerin sonuçlarının, yapay zekâ tabanlı tam otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan WebCeph, CephNinja ve OrthoDx yazılımlarıyla yapılan sefalometrik analiz sonuçlarıyla karşılaştırılması, yapay zekâ tabanlı yazılımların güvenilirliklerinin ve kendi içlerinde tekrarlanabilirliklerinin değerlendirilmesi ve yapay zekâ tabanlı tam otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan yazılımların, bilgisayar destekli yarı otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan yazılıma karşı sağladığı zaman kazançlarının ayrı ayrı nicel olarak ortaya koyulmasıdır.
Bu çalışma daha önce ortodontik tedavi görmemiş 92 hastanın dijital sefalometrik radyografileri üzerinde yürütülmüştür. Çalışmamızın zemin gerçeğini yarı otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan Dolphin grubu oluştururken, çalışma gruplarını yapay zekâ tabanlı tam otomatik sefalometrik analiz yöntemini kullanan WebCeph, CephNinja ve OrthoDx grupları oluşturmaktadır.
Güvenilirlik karşılaştırması için Paired-Samples t-Test ve Wilcoxon Signed-Rank sonuçlarına bakıldığında; Dolphin grubuyla WebCeph grubu karşılaştırıldığında SNB, ANB, A-NA, UEP, NAS ölçümlerinde (sırasıyla p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,012) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunurken, SNA, PGNA, FMA, U1NA, IMPA, LEP, İNT ölçümlerinde (sırasıyla p=0,187, p=0,502, p=0,051, p=0,072, p=0,053, p=0,055, p=0,200) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmamıştır.
Dolphin grubuyla CephNinja grubu karşılaştırıldığında SNA, SNB, ANB, A-NA, PGNA, U1NA, UEP, LEP, NAS ölçümlerinde (sırasıyla p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,002, p=0,000, p=0,000, p=0,007, p=0,000, p=0,012) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunurken, FMA, IMPA, İNT ölçümlerinde (sırasıyla p=0,061, p=0,053, p=0,095) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmamıştır.
Dolphin grubuyla OrthoDx grubu karşılaştırıldığında SNA, SNB, ANB, A-NA, U1NA, IMPA, UEP, LEP ölçümlerinde (sırasıyla p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,000, p=0,001, p=0,004) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunurken, PGNA, FMA, İNT, NAS ölçümlerinde (sırasıyla p=0,069, p=0,116, p=0,194, p=0,167) istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmamıştır.
Bland-Altman grafikleri incelendiğinde tüm ölçümlerin genel olarak uyum limitleri içerisinde dağıldığı görülmektedir. Ortalama farklar, Dolphin-Webceph grubunda NAS ölçümü, Dolphin-Cephninja grubunda PGNA ve U1NA ölçümü, Dolphin-OrthoDx grubunda SNB, U1NA ve IMPA ölçümleri haricindeki tüm ölçümlerde klinik anlamlılık düzeyinin altında bulunmuştur.
Tekrarlanabilirlik bulguları incelendiğinde, üç yapay zekâ tabanlı yazılımın da sınıf içi korelasyon katsayıları kabul düzeyi olan 0.75'in üzerinde bulunmuştur. Zaman kazancına dair bulgulara bakıldığında, yapay zekâ tabanlı grupların, yarı otomatik yönteme göre sırasıyla WebCeph için 14,32 kat, CephNinja için 14,38 kat, OrthoDx için 21,89 kat daha hızlı oldukları bulunmuştur.
Sonuç olarak; yapay zekâ tabanlı tam otomatik sefalometrik analiz programlarının yüksek tekrarlanabilirlik ve çok daha hızlı sonuç verebilme kapasiteleri olmasına karşın, operatörden tam bağımsız ve tamamen hatasız sonuçlar elde edilmesinin ancak yapay zekâ algoritmaların geliştirilmesiyle mümkün olabileceği bulunmuştur.

Abstract:
The aim of this study is to compare the results of cephalometric analyzes made with Dolphin software, which uses computer-assisted semi-automatic cephalometric analysis method, with cephalometric analysis results performed with WebCeph, CephNinja and OrthoDx softwares, which use artificial intelligence-based fully automatic cephalometric analysis method to evaluate the reliability and repeatability of artificial intelligence-based softwares. It is the quantitative determination of the time savings of software using intelligence-based fully automatic cephalometric analysis method versus software using computer-assisted semi-automatic cephalometric analysis method separately.
This study was conducted on digital cephalometric radiographs of 92 patients who had not received orthodontic treatment before. While the Dolphin group, which uses the semi-automatic cephalometric analysis method, constitutes the ground truth of current study, the WebCeph, CephNinja and OrthoDx groups, which use the artificial intelligence-based fully automatic cephalometric analysis method, constitute the study groups.
Considering the results of Paired-Samples t-Test and Wilcoxon Signed-Rank for reliability comparison; When the Dolphin group and the WebCeph group were compared, there was a statistically significant difference in SNB, ANB, A-NA, UEP, NAS measurements (respectively p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.012), while SNA, PGNA, FMA, U1NA , IMPA, LEP, INT measurements (respectively  p=0.187, p=0.502, p=0.051, p=0.072, p=0.053, p=0.055, p=0.200) were not statistically significant.
Comparing Dolphin group and CephNinja group, SNA, SNB, ANB, A-NA, PGNA, U1NA, UEP, LEP, NAS measurements (respectively p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.002, p=0.000, p=0.000, p =0.007, p=0.000, p=0.012), while a statistically significant difference was found in FMA, IMPA, INT measurements (, respectively p=0.061, p=0.053, p=0.095).
When the Dolphin group and OrthoDx group were compared, SNA, SNB, ANB, A-NA, U1NA, IMPA, UEP, LEP measurements (p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.000, p=0.001, respectively) , p=0.004), while a statistically significant difference was found in PGNA, FMA, INT, NAS measurements (respectively p=0.069, p=0.116, p=0.194, p=0.167).
When the Bland-Altman graphs are examined, it is seen that all measurements are generally distributed within the limits of agreement. The mean differences were below the clinical significance level in all measurements except NAS measurement in the Dolphin-Webceph group, PGNA and U1NA measurements in the Dolphin-Cephninja group, and SNB, U1NA and IMPA measurements in the Dolphin-OrthoDx group.
When the reproducibility findings were examined, the in-class correlation coefficients of all three artificial intelligence-based software were found above the acceptance level of 0.75. Considering the time saving findings, it was found that AI-based groups were 14.32 times faster for WebCeph, 14.38 times faster for CephNinja, and 21.89 times faster for OrthoDx, respectively, compared to the semi-automatic method.
In conclusion; although artificial intelligence-based fully automatic cephalometric analysis programs have high reproducibility and the capacity to provide much faster results, it is possible to obtain completely error-free results independent of the operator with artificial intelligence-based fully automatic cephalometric analysis programs are only possible by developing of artificial intelligence algorithms.