Derin öğrenme yönteminin yüzün fotoğrafik incelenmesindeki etkinliğinin değerlendirilmesi
Determination of the effectiveness of deep learning method in facial photographic evaluation
Yazar: MEHMET RIDVAN DEMİR
Danışman: DOÇ. DR. ALİ KİKİ
Atatürk Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Ortodonti Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Sayısal fotoğraf = Digital photography ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Ortodontik yüz fotoğraflarının kantitatif analizleri, anatomik referans noktalarının tespit edilmesiyle başlar. Bu tez çalışmasının amacı derin öğrenme yöntemiyle yüz fotoğraflarındaki anatomik referans noktalarının tespit edilmesi ve geliştirilen derin öğrenme modelinin performansının değerlendirilmesidir.
Materyal ve Metot: Bu çalışmada, derin öğrenme modelinin geliştirilmesi için 2872 yüz fotoğrafı ve 39 anatomik referans noktası kullanılmıştır. Model eğitimi için iki derin öğrenme mimarisi kullanılmıştır: PIPNet ve omurga ağı olarak kullanılan ResNet101. Model eğitimi, 2100 görüntüden oluşan bir eğitim veri kümesi ve 772 görüntüden oluşan bir test veri kümesi oluşturularak gerçekleştirilmiştir. Ortalama radyal hata ve başarı tespit oranı ölçütleri kullanılarak derin öğrenme modelinin performansı değerlendirilmiştir.
Bulgular: Geliştirilen derin öğrenme modelinin ortalama radyal hata değeri 1.82 ± 2.56 mm olarak hesaplanmıştır. Model tahminleri 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 2.5 mm, 3.0 mm ve 4.0 mm hassasiyet aralıklarında sırasıyla %43.93, %61.96, %73.17, %80.89, %85.83 ve %91.98 başarı tespit oranlarına ulaşmıştır. Çalışma kapsamındaki 39 anatomik referans noktası içinden sağ pupil noktasının en düşük hata değerine ve en yüksek başarı tespit oranına sahip olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç: Geliştirilen derin öğrenme modeli, anatomik referans noktalarını tahmin etmede kabul edilebilir başarı tespit oranı göstermiştir: 2.0 mm hassasiyet aralığında %73.17 başarı tespit oranı. Daha iyi model performansı için geniş veri setlerinin kullanılması ve farklı yapay zeka mimarilerinin entegrasyonu faydalı olabilir.

Anahtar Kelimeler: Anatomik işaretler, dental fotoğrafi, derin öğrenme, yapay zeka

Abstract:
Aim: Quantitative analysis of orthodontic facial photographs begins with the identification of anatomical landmarks. The aim of this study is to detect landmarks on the face with deep learning and to evaluate the performance of the developed deep learning model.
Material and method: In this study, 2872 facial photographs and 39 anatomical landmarks were used to develop the deep learning model. Two deep learning architectures were used for model training: PIPNet architecture and ResNet101 architecture used as a backbone network. Model training was performed by creating a training dataset of 2100 images and a test dataset of 772 images. The performance of the resulting deep learning model was evaluated using average radial error and successful detection rate metrics.
Results: The average radial error of the developed deep learning model was calculated as 1.82 ± 2.56 mm. The model predictions achieved 43.93%, 61.96%, 73.17%, 80.89%, 85.83% and 91.98% successful detection rates in the precision ranges of 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 2.5 mm, 2.5 mm, 3.0 mm, and 4.0 mm, respectively. Among the 39 anatomical landmarks in the study, it was determined that the right pupil point had the lowest error value and highest successful detection rate.
Conclusion: The developed deep learning model was found an acceptable success rate in predicting anatomical landmarks: 73.17% succesful detection rate in 2.0 mm sensitivity range. For better model performance, the use of large datasets and the integration of different artificial intelligence architectures can be beneficial.

Key Words: Anatomic landmarks, artificial intelligence, deep learning, dental photography