Giriş
- Panoramik Radyografi: Hem yetişkinlerde hem de çocuklarda yüz kemikleri ve dişlerin kapsamlı bir görünümünü sağlayan önemli bir tanı aracıdır. Düşük radyasyon dozu ve kullanım kolaylığı gibi avantajlara sahip olsa da, düşük çözünürlük ve ince detayların eksikliği gibi dezavantajları da bulunmaktadır. Çocuklarda panoramik radyografi, genel diş değerlendirmesi, okklüzyon değerlendirmesi ve intraosseöz patolojilerin tespiti için kullanılmaktadır.
Amaç
- Bu çalışmanın amacı, çocukların panoramik radyografilerinde süt dişlerinin otomatik tespiti ve numaralandırılması için derin öğrenme yaklaşımlarının kullanımını değerlendirmektir.
Materyaller ve Yöntemler
- Yapay Zeka Algoritması: CranioCatch adlı algoritma, Faster R-CNN Inception v2 (COCO) modellerine dayanmaktadır.
- Veri Seti: Çalışma, 5-7 yaş arası çocuklardan elde edilen 421 panoramik görüntü üzerinde yapılmıştır. Görüntüler Planmeca Promax 2D Panoramik sistem kullanılarak çekilmiştir.
- Performans Değerlendirme: Sistem, doğruluk, hassasiyet ve F1 skoru gibi metriklerle değerlendirilmiştir.
Sonuçlar
- Başarı: AI sistemi, çocukların süt dişlerini yüksek hassasiyet ve doğrulukla tespit edip numaralandırmıştır. Test grubundaki 46 görüntüde, hassasiyet 0.9804, doğruluk 0.9571 ve F1 skoru 0.9686 olarak bulunmuştur.
Sonuç
- Derin Öğrenme Tabanlı YZ Modelleri: Panoramik diş radyografilerinin otomatik olarak çizilmesi için umut verici bir araçtır. Bu sistem, klinisyenlerin zamanını tasarruf etmesini sağlamakta ve adli tanımlama gibi alanlarda değerli bir rol oynamaktadır.
