Amaç
Bu çalışmanın amacı, pulp taşlarının panoramik görüntüleme kullanılarak otomatik olarak tespit edilmesinde derin öğrenme yaklaşımının etkinliğini değerlendirmektir. Pulp taşları, dişlerin pulpa boşluğunda bulunan mineralize yapılardır ve diş hekimleri için önemli tanısal göstergeler olarak hizmet edebilir.
Veri Seti
Araştırmacılar, farklı hastalardan toplanan 2409 panoramik radyografi görüntüsünden oluşan kapsamlı bir veri seti kullandı. Bu görüntülerde pulp taşlarının varlığı veya yokluğu manuel olarak etiketlendi.
Model ve Sonuçlar
YOLOv5 mimarisine dayalı bir derin öğrenme modeli eğitildi. Test veri setinde elde edilen metrikler şunlardır:
- F1 skoru: 0.7892
- Duyarlılık: 0.8026
- Kesinlik: 0.7762
Bu sonuçlar, derin öğrenmeye dayalı yapay zeka algoritmalarının panoramik radyografilerde pulp taşlarını tespit etmede başarılı olduğunu göstermektedir. Bu tür algoritmaların, diş hekimleri için klinik karar destek sistemlerinin etkinliğini ve verimliliğini artırabileceği düşünülmektedir.
