Arka Plan
Panoramik radyografi, hem maksiller hem de mandibular dişlerin ve destekleyici yapılarının görselleştirilmesini sağlayan yaygın olarak kullanılan bir görüntüleme tekniğidir. Bu teknik, nispeten düşük radyasyon dozu, kısa görüntüleme süresi ve hastalar üzerinde minimal yük ile tercih edilir. Çalışma, panoramik radyograflarda dişlerin otomatik tespiti ve numaralandırılması için derin konvolüsyonel sinir ağı kullanan bir yapay zeka (YZ) sisteminin etkinliğini araştırmaktadır.
Yöntemler
- Veri Seti: Çalışma, Eskisehir Osmangazi Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi, Ağız ve Çene-Yüz Radyolojisi Anabilim Dalı'ndan alınan 2482 anonimleştirilmiş panoramik radyografiden oluşan bir veri seti kullanmıştır.
- YZ Algoritması: CranioCatch (Eskisehir, Türkiye) adı verilen AI algoritması, dişleri otomatik olarak tespit ve numaralandırmak için Faster R-CNN Inception v2 modeli kullanılarak geliştirilmiştir.
- Performans Değerlendirmesi: AI'nın performansı, 249 panoramik radyografiden oluşan bir test seti kullanılarak insan gözlemi ile karşılaştırılmıştır. Her çene bölgesi için doğru pozitif (TP), yanlış pozitif (FP) ve yanlış negatif (FN) oranları hesaplanmıştır. Ayrıca, hassasiyet, doğruluk ve F-measure değerleri bir karmaşıklık matrisi kullanılarak hesaplanmıştır.
Sonuçlar
YZ sistemi, tüm bölgelerde 6940 doğru pozitif, 250 yanlış pozitif ve 320 yanlış negatif sonuç elde etmiştir. Hassasiyet, doğruluk ve F-measure değerleri sırasıyla 0.9559, 0.9652 ve 0.9606 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, diş tespiti ve numaralandırmada yüksek bir doğruluk seviyesini göstermektedir.
