3 boyutlu veriler üzerinde derin öğrenme yaklaşımları
Deep learning approaches on 3D data
Yazar: FURKAN ŞENYURT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL İŞERİ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: CNN = CNN ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Voksel = Voxel

Özet:
Teknolojideki gelişmelerle birlikte düşük maliyetli üç boyutlu (3B) veri elde etme cihazları ve gelişmiş ağız içi tarayıcıların ortaya çıkmasıyla diş hekimliğinde 3B derin öğrenme uygulamalarını hızla artırmıştır. Literatüre bakıldığında Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) kullanılarak bireysel diş tanımlama, diş segmentasyonu ve dişlerin sınıflandırılması yapılmıştır. Bu tez kapsamında ağız içi tarayıcıları tarafından elde edilen 3B dental modeller üzerinde voksel tabanlı 3 boyutlu CNN kullanılarak dişlerin bireysel sınıflandırılması yapılmış ve 7 ve 14 sınıflı olmak üzere iki temel çalışma gerçekleştirilmiştir. Farklı evrişim katmanlarının sınıflandırma performansına etkisini inceleyebilmek amacıyla üç farklı 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Her bir modelde, aynı anda işlenen görüntü sayısı değeri 32, epok değerleri 100 olacak şekilde oluşturulmuştur. Ayrıca her bir model için Adam, AdaDelta ve SGD olmak üzere 3 farklı optimizasyon fonksiyonu kullanılarak modellerin kullanılan performans metriklerine göre karşılaştırılması yapılmıştır.  14 sınıflı çalışma için voksel boyutları kademeli olarak arttırıldığında tüm optimizasyon fonksiyonları ve sınıflandırma metrikleri için elde edilen sonuçlarda iyileşme olduğu görülmüştür. En iyi sonucun 60 x 60 x 60 boyutlarındaki doğruluk  %45, Kesinlik   %36, duyarlılık   %43 ve F1-skor (F1- score) %36 olarak hesaplanmıştır. Benzer durum 7 sınıflı çalışma için yapıldığında en iyi sonucun 60 x 60 x 60 boyutlarındaki doğruluk  %79, Kesinlik   %79, duyarlılık   %79 ve F1-skor (F1- score) %78 olarak bulunmuştur. Ayrıca iki çalışma içinde evrişim katmanları arttırılıp diğer hiper parametreler sabit tutulduğunda modelin sınıflandırma başarısına olumlu etki ettiği belirlenmiştir. Buna göre en iyi sonuçların üç evrişim katmanı, bir maksimum havuzlama katmanı ve tam bağlı katmana sahip 3B CNN-3 model olduğu ve tüm modeller için en iyi optimizasyon fonksiyonunun Adam fonksiyonu olduğu anlaşılmıştır.

Abstract:
With the developments in technology, low cost 3D data acquisition devices and the emergence of advanced intraoral scanners have rapidly increased the applications of 3D deep learning in dentistry. When looking at the literature, individual tooth identification, tooth segmentation and classification of teeth were made using Convolutional Neural Networks (CNN). Within the scope of this thesis, individual classification of teeth was made using voxel-based 3D CNN on 3D dental models obtained by intraoral scanners and two basic studies, 7 and 14 classes, were carried out. Three different 3D CNN models have been developed to examine the effects of different convolution layers on classification performance. In each model, the number of simultaneously processed images is 32, and the epoch values are 100. In addition, for each model, 3 different optimization functions, namely Adam, AdaDelta and SGD, were used to compare the models according to the performance metrics used. When the voxel sizes were gradually increased for the 14-class study, it was observed that the results obtained for all optimization functions and classification metrics improved. The best result in 60 x 60 x 60 dimensions was 45% accuracy, 36% precision, 43% sensitivity   and 36% F1-score (F1-score). When a similar situation was made for the 7-class study, the best result was found to be 79% accuracy  , 79% precision  , 79% sensitivity   and 78% F1-score (F1- score) in 60 x 60 x 60 dimensions. In addition, in two studies, it was determined that the model had a positive effect on the classification success when the convolution layers were increased and the other hyper parameters were kept constant. Accordingly, it is understood that the best results are the 3D CNN-3 model with three convolution layers, a maximum pooling layer and fully connected layer, and the best optimization function for all models is the Adam function.