Dental implantların marka ve model tanımlamasında yapay zeka sistemleri etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of artificial intelligence systems in brand and model identification of dental implants
Yazar: TARIK ALİ UĞUR
Danışman: DOÇ. DR. SELMİ YARDIMCI
Akdeniz Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Amaç: Dental implantlar, eksik dişler için en popüler ve kabul gören rehabilitasyon yöntemlerinden biri haline gelmiştir. Birçok parça içeren dental implantlar, kendine has tasarıma sahiptir ve diş hekimlerinin etkin bir tedavi sunabilmesi için implantların üreticisini tanımlayabilmesi gerekir. Çalışmamızın amacı, yapay zeka sistemlerinin çeşitli dental implantların marka ve modelini tanımlamadaki etkinliğini değerlendirmektir.
Yöntem: Bu çalışmada, 2020 - 2023 arası Akdeniz Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'nde dental implant tedavisi uygulanmış hastalardan alınan panoramik radyograflar geriye dönük olarak toplanmıştır. Beş üreticinin yedi implant modeline ait 1907 adet implant içeren toplam 523 panoramik radyograf veri setine dahil edilmiştir. Bu veri setine parlaklık ve rotasyon değişiklikleri yapılarak veri artırma uygulanmıştır. Elde edilen yeni veri setinin %80'i eğitim, %10'u doğrulama ve %10'u test verisi olarak bölünmüş ve implantların etiketlenmesi LabelImg programı kullanılarak yapılmıştır. İmplant sistemlerinin tanımlanması amacıyla yapay zeka tabanlı nesne tespit yöntemlerinden YOLOv5, YOLOv7 ve YOLOv8 algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların performansını değerlendirmek için kesinlik, duyarlılık, mAP, F1 skorları ve hata matrisleri kullanılmıştır. 
Bulgular: Tüm implantlar arası kesinlik, duyarlılık, mAP ve F1 skorları YOLOv5 için sırasıyla 0,786, 0,648, 0,764 ve 0,71; YOLOv7 için sırasıyla 0,81, 0,815, 0,855 ve 0,81; YOLOv8 için 0,89, 0,901, 0,955 ve 0,89'dur. Algoritmalar veri setindeki sayısı fazla olan ve tasarımı farklı implantlarda genellikle daha iyi performans göstermiştir. 
Sonuç: Yapay zeka tabanlı nesne tespit algoritmaları, nispeten küçük bir veri setinde bile, dental implantları panoramik radyograflar üzerinden tanımlamada yeterli bir performans göstermiştir. Algoritmalar güncellendikçe performansları giderek artmıştır. Daha büyük veri kümeleri ve farklı dental implantlarla eğitilmiş yapay zeka sistemleri, implantları tanımlamada hekimlere yardımcı olabilir.

Abstract:
Objective: Dental implants have become one of the most popular and accepted rehabilitation methods for missing teeth. Dental implants, which contain many parts, have a unique design and dentists need to be able to identify the manufacturer of the implants in order to provide effective treatment. The aim of our study is to evaluate the effectiveness of artificial intelligence systems in identifying the make and model of various dental implants.
Method: In this study, panoramic radiographs from patients who underwent dental implant treatment at Akdeniz University Faculty of Dentistry between 2020 and 2023 were retrospectively collected. A total of 523 panoramic radiographs including 1907 implants from seven implant models of five manufacturers were included in the dataset. Data augmentation was applied to this dataset with brightness and rotation modifications. The new dataset was divided into 80% training, 10% validation and 10% test data, and the implants were labeled using the LabelImg program. YOLOv5, YOLOv7 and YOLOv8 algorithms, which are artificial intelligence based object detection methods, were used to identify the implant systems. Precision, sensitivity, mAP, F1 scores and confusion matrices were used to evaluate the performance of the algorithms.
Results: The precision, recall, mAP and F1 scores across all implants were 0.786, 0.648, 0.764 and 0.71 for YOLO v5; 0.81, 0.815, 0.855 and 0.81 for YOLO v7; and 0.89, 0.901, 0.955 and 0.89 for YOLOv8, respectively. The algorithms generally performed better for implants with a larger number in the dataset and different implant designs.
Conclusion: Artificial Intelligence based object detection algorithms have performed adequately in identifying dental implants on panoramic radiographs, even on a relatively small dataset. As the algorithms were updated, their performance gradually improved. Artificial intelligence systems trained with larger datasets and different dental implants could help physicians to identify implants.