Süt dişlerinde çürük ve pulpa ilişkisinin derin öğrenme yöntemi ile değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between caries and pulp in primary teeth using deep learning method
Yazar: SUNA DENİZ BOSTANCI
Danışman: PROF. DR. MEHMET BANİ
Gazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Diş çürükleri, dünya genelinde birçok genç ve yetişkin bireyi etkileyen yaygın kronik enfeksiyöz bir hastalıktır. Diş çürüğü teşhisi için günümüze kadar birçok yöntem geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam etmektedir. En çok tercih edilen yöntem ise radyolojik yöntemlerdir. Yapay zeka, son dönemde sağlık alanında birçok çalışma yapılan bir alandır. Diş hekimliğinde de çürük teşhisi üzerine çalışılmıştır. Çalışmamızda süt 2. molar dişlerde bulunan çürüklerin sınıflandırılmasında yapay zekanın eğitilerek başarısının test edilmesi amaçlandı. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografilerde (KIBT) süt 2. molar dişlerdeki çürükler hangi dokuda çürük olduğu tespit edilerek sınıflandırıldı. Sınıflandırma, görüntülerin incelenmesi sonucunda, 'mine çürüğü' 1. grup, 'dentin çürüğü' 2. grup ve 'pulpa ile ilişkili çürük' 3. grup olarak belirlendi. KIBT üzerinden odak alan sınırlandırılarak pesudopanoramik radyografi elde edildi. Pseudopanoramik radyograflardan İmage J programı ile süt 2. molar dişleri içeren 0319-0839 boyutlarında ve süt 1. molar, süt 2. molar ve daimi 1. molar dişleri içeren 272-0847 boyutlarında ilgili alandan kırpılmış görüntüler [region of interest (ROI)] alındı. Yapay zekanın alt dalı olan derin öğrenme yöntemi ile çalışma için bir Evrişimli Sinir Ağı (ESA) algoritması oluşturuldu. Elde edilen veriler %80 eğitim ve %20 test grubu olarak ayrıldı. ESA algoritması çürük derinliğine göre sınıflandırma yapmak üzere; doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerlendirme ölçütlerine göre test edildi. Çalışma bulgularında alt çene görüntülerinden elde edilen sonuçların ağırlıklı ortalamalarına göre; doğruluk, duyarlılık, F1 skorları 0,72 ve kesinlik ise 0,73 olarak bulundu. Üst çene görüntülerinden elde edilen sonuçların ağırlıklı ortalamalarına göre; doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları 0,66 olarak bulundu. Çalışma sonuçlarına göre ESA algoritmasının çürük sınıflandırmasında tutarlı sonuçlar elde edildi. ESA algoritması çürük sınıflandırmasının değerlendirilmesinde sınırlı kabul edilmiştir.

Abstract:
Dental caries is a common chronic infectious disease that affects many young people and adults worldwide. Many methods have been developed and continue to be developed to date for the diagnosis of dental caries. The most preferred ones are radiological methods. Artificial intelligence is an area where a lot of research has been done in the field of health recently. In dentistry, caries diagnosis has also been studied. In our study, it was aimed to train artificial intelligence and test its success in classifying caries in primary second molar teeth. With Cone Beam Computed Tomography (CBCT), caries in the primary 2nd molar teeth were classified by determining which tissue contained the caries. As a result of examining the images, the classification was determined as 'enamel caries' as the 1st group, 'dentin caries' as the 2nd group and 'pulp-related caries' as the 3rd group. Pesudopanoramic radiography was obtained by limiting the focal area via CBCT. From the pseudopanoramic radiographs, cropped images [region of interest (ROI)] were taken from the relevant area in dimensions 0319-0839 containing the primary 2nd molar teeth and in dimensions 272-0847 containing the primary 1st molar, primary 2nd molar and permanent 1st molar teeth with the Image J program. A Convolutional Neural Network (CNN) algorithm was created for the study with the deep learning method, which is a sub-branch of artificial intelligence. The obtained data was divided into 80% for the training group and 20% for the test group. CNN algorithm to classify according to caries depth; it was tested according to accuracy, recall, precision and F1 score evaluation criteria. According to the weighted averages of the results obtained from the lower jaw images in the study findings; accuracy, recall, F1 scores were found to be 0,72 and precision was 0,73. According to the weighted average of the results obtained from the upper jaw images; accuracy, precision, recall and F1 scores were found to be 0,66. According to the study results, consistent results were obtained in the caries classification of the CNN algorithm. The CNN algorithm has been considered limited in evaluating caries classification.