Yazar
Fehmi, Hasan, Aydin, K. C., Urkmez, E. S., Gunec, H. G., Kaya, E.
Basım Tarihi
2024-10-15
Basım Yeri
-
Quintessenz Verlags-GmbH
Konu
Oral teşhis, Panoramik radyografi, Çocuk diş hekimliği, Derin öğrenme, Yapay zeka
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1463-4201
Kayıt Numarası
2bb0cd54-d614-4037-8488-e5e77b93051c
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2024-10-15
Örnek Metin
Amaç: Diş hekimliğinde daha doğru ve etkili bir teşhis süreci sağlamak amacıyla yapay zeka (AI) tabanlı sistemler kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, pediatrik hastaların panoramik radyografileri üzerinde diş yapılarının ve tedavilerinin tespiti ve sınıflandırılması için derin öğrenme (DL) programının performansını değerlendirmektir. Gereç ve yöntemler: Toplamda 5 ila 13 yaş arasındaki çocuklara ait 4821 anonim dijital panoramik radyografi, CNN (Evrişimsel Sinir Ağları) tabanlı nesne algılama modeli olan YOLOv4 ile analiz edildi. Araştırma kapsamında incelenen çocuk hastalardan alınan örnekler üzerinde doğru tanı koyma yeteneği test edildi. Tüm istatistiksel analizler SPSS versiyon 26.0 yazılımı kullanılarak yapıldı. Bulgular: YOLOv4 modeli süt dişlerini, daimi diş mikroplarını ve braketleri sırasıyla 0,95, 0,90 ve 0,76'lık yüksek F1 skorlarıyla başarıyla teşhis etti. Her ne kadar bu model ümit verici sonuçlar elde etse de dolgular, kök kanal tedavileri ve fazla sayıda dişler dahil olmak üzere bazı diş yapıları ve tedavileri için belirli sınırlamalar vardı. Mevcut çalışmanın mimarisi, diş yapılarının ve tedavilerinin tespitinde bazı spesifik kısıtlamalarla birlikte güvenilir sonuçlar elde etti. Sonuç: Pediatrik panoramik radyografilerde belirli diş yapılarının ve önceki diş tedavilerinin DL tabanlı bir yaklaşımla tespit edilmesi, bazı diş anomalilerinin erken teşhisini sağlayabilir ve diş hekimlerinin zamandan ve emekten tasarruf ederek daha doğru tedavi seçenekleri bulmasına yardımcı olabilir.
DOI
10.3290/picd.b4200863
Cilt
27
