Dental plak varlığının yapay zeka ile değerlendirilmesi
Evaluation of dental plaque area with artificial intelligence
Yazar: BÜŞRA YÜKSEL
Danışman: DOÇ. DR. NESLİHAN ÖZVEREN
Trakya Üniversitesi / Diş Hekimliği Fakültesi / Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı
Derece: Diş Hekimliği Uzmanlık, 2023
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry

Özet:
Bu çalışmanın amacı daimi dişlerin fotoğraflarından oluşan bir veri setine dayanarak dental plağı tespit etmek için derin öğrenme kullanan bir AI (artificial intelligence) sisteminin tanısal performansını değerlendirmektir.
Bu tez çalışmasına kriterlerimize uygun olan 10-15 yaş arasındaki 20 hastaya ait 168 dişin fotoğrafı dahil edildi. Hastalardan plak boyayıcı ajan uygulamadan önce ve uygulandıktan sonra olmak üzere iki aşamada ağız içi fotoğraflar alındı. Boyanmış dental plaklı fotoğraflarda plak ve diş işaretlenerek AI sistemine tanıtıldı ve boyanmamış dental plaklı dişlerde plak teşhisi yapması için eğitildi. Eğitim grubu 140, test grubu 28 diş fotoğrafı kullanılarak oluşturuldu. Boyanmamış dental plaklı diş fotoğrafları başka bir diş hekimi tarafından değerlendirildi ve AI plak tespit etme başarısı performans metrikleri kullanılarak değerlendirildi. AI model ve diş hekimi değerlendirme sonuçlarını kıyaslamak için ortalama IoU değerleri Wilcoxon ile karşılaştırıldı.
Çalışmamızda kullandığımız AI sistemi plak tespitinde kesinlik %82, duyarlılık %84, F1 skoru %83, doğruluk %87, özgüllük %89 performans değerleri elde edilmiştir. AUC değerimiz 0,922, IoU değerimiz %76'dır. Diş hekiminin plak teşhis etme performansı değerlendirilmiştir. IoU değerimiz 0,71. AUC değerimiz 0,833'tür. Yapay zeka modeli diş hekimine göre istatistiksel olarak anlamlı derecede daha yüksek performans göstermiştir. (p<0,05)
Geliştirdiğimiz AI algoritması umut verici sonuçlara ulaşmıştır ve bir diş hekimine kıyasla dental plağı tespit etmek için klinik olarak kabul edilebilir performans göstermiştir.
Anahtar kelimeler: Dental plak, Yapay zeka, Daimi diş, Derin öğrenme

Abstract:
The aim of this study is to evaluate the diagnostic performance of an AI (artificial intelligence) system that uses deep learning to detect dental plaque based on a data set of photographs of permanent teeth.
In this study, photographs of 168 teeth belonging to 20 patients aged between 10-15 years who met our criteria were included. Intraoral photographs were taken from the patients in two stages, before and after the application of the plaque staining agent. Plaque and tooth were marked on photographs with disclosed dental plaque introduced to the AI system and trained to diagnose plaque on teeth with unstained dental plaque. The training group was created using 140 teeth and the test group using 28 tooth photographs. Photographs of teeth with unstained dental plaque were evaluated by another dentist, and AI plaque detection success was assessed using performance metrics. Mean IoU values were compared with Wilcoxon to compare AI model and dentist evaluation results.
The AI system shown performance in our study precision 82% accuracy, 84% sensitivity, 83% F1 score, 87% accuracy and 89% specificity in plaque detection. The AUC value is 0.922, the IoU value is 76%. The dentist's plaque diagnosing performance was evaluated. The IoU value is 0.71. The AUC is 0.833. The artificial intelligence model showed statistically significantly higher performance than the dentist. (p<0.05)
The AI algorithm we developed has achieved promising results and has demonstrated clinically acceptable performance to detect dental plaque compared to a dentist.
Keywords: Dental plaque, Artificial intelligence, Permanent tooth, Deep Learning