Panoramik radyografi kullanılarak iki farklı derin öğrenme metodunun dişlerin sınıflandırılması üzerindeki performanslarının karşılaştırılmalı olarak incelenmesi
Comparative investigation of the performances of two different deep learning methods on classification of teeth using panoramic radiography
Yazar: SERKAN YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. EMİN MURAT CANGER
Erciyes Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2021
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Dişler = Teeth ; Radyografi-dental = Radiography-dental ; Radyografi-panoramik = Radiography-panoramic ; Sinir ağları = Nerve net ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öğrenme = Learning ; Öğrenme yöntemleri = Learning methods

Özet:
Önemli bir yardımcı tanı aracı olarak, günlük olarak çok sayıda dental radyograf çekilir. Radyograflar hekimlere diş çürükleri, periapikal lezyonlar veya odontojenik kistler gibi çıplak gözle her zaman görülmeyen patolojilerin kanıtlarını sağlayan temel bir teşhis aracıdır. Radyografları yorumlama işi öncelikle diş hekimleri tarafından yapıldığından hekimin klinikteki zamanını alması ve yorgunluk, duygular ve düşük deneyim seviyeleri gibi kişisel faktörlerden etkilenmesi nedeniyle yanlış tanıya veya eksik tanıya neden olabildiği görülmüştür. Ayrıca radyolojik yorumlamanın en yaygın engellerinden biri, yanlış tanıların %60-80'ini oluşturan algısal hatalardır. Bu nedenle dental radyografik analiz sırasında yanlış yorumlama kaçınılmaz olabilmektedir. Diş hekimliğinde tanı kalitesini artırmak için akıllı dental radyograf yorumlama araçları geliştirilirse, bir diş hekiminin iş yükü ve yanlış teşhis oluşumları azaltılabilir. Bu açıdan bakıldığında, dijitalleştirilmiş filmler kullanılarak otomatik diş tanımlama, akıllı sağlık hizmetleri için önemli bir gelişme olacaktır. Bu tez çalışmasında YOLO-V4 ve Faster R-CNN modellerinin panoramik radyografilerde dişlerin tespiti ve FDI sistemine göre numaralandırma performansları karşılaştırılmıştır. YOLOV4 Ortalama Hassasiyet (Precision): %99,87; Gerçek Pozitif Değerlerin Oranı (Sensitivity, Recall): %99,74 ve F1 skoru: %99,80 değerleri ile literatürde özellikle son yıllardaki çalışmalarla oldukça uyumludur ve başarılı performans göstermiştir. Faster R-CNN modeli ise Ortalama Hassasiyet (Precision): %97,27; Gerçek Pozitif Değerlerin Oranı (Sensitivity, Recall): %90,41ve F1 skoru: %93,71 değerlerine sahipti. YOLOV4 çalışma hızının Faster R-CNN çalışma hızından yaklaşık 8 kat daha hızlı bulunması ile YOLOV4'ün tüm alanlardaki performans değerleri Faster R-CNN'den daha başarılı bulunmuştur. Tüm bu bilgiler avantaj ve dezavantajlardan da yola çıkılarak çalışmamızda YOLO V4 ün Faster R-CNN' den her değerlendirme metriğinde performans olarak daha başarılı olduğu görülmektedir. 
Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Evrişimsel Sinir Ağları, Yapay Zeka, YOLO, Faster R-CNN

Abstract:
A large number of dental radiographs are taken daily as an important ancillary diagnostic tool. Radiographs are an important diagnostic tool that provides physicians with evidence of pathologies that are not always visible to the naked eye, such as dental caries, periapical lesions or odontogenic cysts. Since the work of interpreting radiographs is primarily done by dentists, it has been observed that it can cause misdiagnosis or underdiagnosis because it takes the time of the physician in the clinic and is affected by personal factors such as fatigue, emotions, and low experience levels. In addition, one of the most common obstacles to radiological interpretation is perceptual errors, which account for 60-80% of misdiagnosis. Therefore, misinterpretation may be inevitable during dental radiographic analysis. If smart dental radiograph interpretation tools are developed to improve diagnostic quality in dentistry, a dentist's workload and misdiagnosis occurrences can be reduced. From this perspective, automatic dental identification using digitized films will be an important development for smart healthcare. In this thesis study, the teeth detection and numbering performances of the YOLO-V4 and Faster R-CNN models were compared on dental panoramic radiography. The YOLO-V4 model has an 99.87% of Average Precision; 99.74% of Sensitivity, Recall and 99.80% of F1 score. The Faster R-CNN model has 97.27% of Average Precision; 90.41% of Sensitivity, Recall and 93.71% of F1 score. By the way the YOLO-V4 method is more useful than the Faster R-CNN method in real-time tooth segmentation because the computation time is approximately 8 times less. The experimental evaluations showed that the YOLO-V4 method was more successful than the Faster R-CNN method in terms of the accuracy of the predicted tooth in the tooth segmentation process.
Keywords: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Artificial Intelligence,
YOLO, Faster R-CNN