Mandibular tek keser çekimine karar vermede etkili faktörlerin yapay zeka yöntemi ile değerlendirilmesi
Evaluation of the factors effective in the decision making for mandibular single incisior extraction using artificial intelligence method
Yazar: MEHMET TOLGA KAYA
Danışman: PROF. DR. ELÇİN ESENLİK
Akdeniz Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı mandibular tek keser çekime karar vermede etkili olan faktörlerin yapay zekâ ile değerlendirilmesidir.

Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda ortalama yaşı 15,82 olan mandibular tek keser çekimli 105 hasta, ortalama yaşı 15,21 olan premolar çekimli 100 hasta ve ortalama yaşı 15,10 olan çekimsiz sabit tedavi yapılan 100 hastanın tedavi öncesi alınan alçı modelleri masaüstü model tarama cihazı (3Shape R700TM) kullanılarak tarandı ve dijital modeller elde edildi. Yer darlığı analizi, Bolton analizi, irregülarite indeksi, ICON indeksi, interkanin ve intermolar mesafe, overjet ve overbite, molar ilişki, ark formu, IMPA°, U1-SPP°, SN-GoGn°, ANB° hesaplandı. Dijital modeller üzerindeki ölçümler ve analizler OrthoAnalyzer yazılımı kullanılarak yapıldı. Çalışma grupları ile yapılan ölçümler ve sefalomerik analiz sonuçları arasındaki ilişki ANOVA analizi, Tukey-Kramer çoklu karşılaştırma testi, Kruskal-Wallis ve Ki-Kare testleri kullanılarak analiz edildi.

Bulgular: İrregülarite indeks değerleri, mandibular tek keser çekimli sabit tedavi grubunda istatistiksel olarak anlamlı ve fazla bulundu. SN GoGn° değeri mandibular tek keser çekimli sabit tedavi grubunda premolar çekimli sabit tedavi grubuna göre istatistiksel olarak anlamlı ve daha az bulundu. Üçgen ark formu mandibular tek keser çekimli sabit tedavi grubunda istatistiksel olarak anlamlı ve fazla bulundu. Premolar çekimli ve mandibular tek keser çekimli sabit tedavi grupları arasında alt Bolton ön oran fazlalığı için istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmadı. Karar ağacı algoritması dallanma noktalarını ICON 36 ve 58 değerleri, irregülarite indeksi 5,5 ve 9,3 değerleri, alt çapraşıklık 4,2 ve 6,2 mm değerleri, üst çapraşıklık 5,7 mm değeri, Bolton ön oran 0,095 değeri ve SN-GoGn° 30 değeri olarak belirledi.

Sonuç: Alt Bolton ön oran fazlalığı olan (Ort.=0,85 mm), mandibular çapraşıklık>6,2 mm olan, İrregülarite indeksi 5,5'ten büyük olan hastalarda mandibular tek keser çekimli sabit tedavi uygulanmıştır. ICON>58, üst çapraşıklık>5,7 mm, SNGoGN°>30 olan hastalarda ise premolar çekimli sabit tedavi uygulanmasına karar verilmiştir.

Abstract:
Aim: The aim of this study was to evaluate the factors that were effective in deciding on mandibular single incisor extraction by using artificial intelligence.

Materials and Methods: In our study, the plaster models taken before treatment of 105 patients with lower single incisor extraction with an average age of 15,82, 100 patients with premolar extraction with an average age of 15,21, and 100 patients with fixed treatment without extraction with an average age of 15,10 were scanned using a desktop model scanning device (3Shape R700TM) and digital models were obtained. Space analysis, Bolton analysis, irregularity index, ICON index, intercanine and intermolar distance, overjet and overbite, molar relationship, arch form, IMPA°, U1- SPP°, SN-GoGn°, ANB° parameters were calculated. Measurements and analyzes on digital models were applied using OrthoAnalyzer software. The relationship between the measurements made in the study groups and the results of the cephalomeric analysis was analyzed using ANOVA analysis, Tukey-Kramer multiple comparison test, Kruskal-Wallis and Chi-Square tests.

Results: Irregularity index scores were found to be significantly higher in the lower single incisor extraction group. In the lower single extraction group, the SN-GoGn° values were significantly lower than the premolar extraction group. Triangular arch form was found to be significantly higher in the lower single incisor extraction group. No statistically significant difference was found in lower anterior Bolton discrepancy between the premolar extraction and lower single incisor extraction groups. The decision nodes were determined by the decision tree algorithm as ICON scores of 36 and 58, irregularity index scores of 5,5 and 9,3, lower crowding values of 4,2 and 6,2
mm, upper crowding value of 5,7 mm, anterior Bolton discrepancy of 0,095, and SNGoGn° value of 30°.

Conclusion: Fixed treatment with lower single incisor extraction was applied to the patients with lower anterior Bolton discrepancy (mean=0,85), mandibular crowding greater than 6,2 mm, and irregularity index greater than 5,5. On the other hand, premolar extraction was decided for the patients with ICON value greater than 58, upper crowding value greater than 5.7 mm, and SN-GoGN° value greater than 30.