Amaç
Bu çalışmanın amacı, diş panoramik radyografi görüntülerinden alveolar kemik kaybını tespit etmek için bir yapay zeka (YZ) sisteminin başarı seviyesini değerlendirmektir.
Materyaller ve Yöntemler
- Veri Seti: 2276 panoramik radyografi görüntüsü (1137 kemik kaybı, 1139 periodontal olarak sağlıklı).
- Ön İşleme: Görüntüler 1472x718 piksel boyutuna küçültülmüştür.
- YZ Sistemi: Önceden eğitilmiş Google Net Inception v3 konvolüsyonel sinir ağı (CNN) kullanılarak ön işleme yapılmış ve transfer öğrenme ile eğitilmiştir.
- Değerlendirme Metrikleri: Hassasiyet, özgüllük, doğruluk, hassasiyet ve F1 skoru bir karışıklık matrisine göre hesaplanmıştır.
Sonuçlar
- Tespit Performansı:
- Hassasiyet (Sensitivity): 0.94
- Özgüllük (Specificity): 0.88
- Doğruluk (Precision): 0.89
- Doğruluk (Accuracy): 0.91
- F1 Skoru: 0.91
Sonuçlar
CNN tabanlı sistem, periodontal kemik kaybını başarıyla tespit etmiştir ve bu, oral hekimlerin tanı ve tedavi planlamasını kolaylaştırma potansiyelini göstermektedir.
