TY - JOUR TI - Derin Öğrenme Yöntemi Kullanılarak Geliştirilen Yapay Zekâ Yöntemi ile Panoramik Radyografilerde Dental Restorasyonların Otomatik Tespiti ve Sınıflandırılması: Metodolojik Çalışmalar AB - Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemi kullanılarak geliştirilen yapay zekâ yöntemi ile panoramik radyografilerde dental restorasyonları otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, yapay zekâ modeli geliştirmek için 12-15 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 789 panoramik radyografi kullanılmıştır. Radyografiler, Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti ABD radyoloji arşivinden elde edilmiştir. Çalışmamıza dâhil edilen panoramik radyografiler dolgu ve kanal tedavisi olmak üzere 2 gruba ayrılmıştır. PyTorch kütüphanesi ile uygulanan U-Net modeli restoratif materyallerin tespiti ve segmentasyonu için kullanılmıştır. Yapay zekâ performansı, karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Yapay zekâ sistemi dolgu grubuna ait test grubunda; 50 görüntüde bulunan 94 dolgulu diş etiket sayısından 89’unu gerçek pozitif, 1’ini yanlış pozitif ve 4’ünü yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerleri sırasıyla 0,9569, 0,9888 ve 0,9726 olarak tespit edilmiştir. Kanal tedavisi, test grubunda 40 görüntüde bulunan 76 kanal tedavili diş etiket sayısından 60’ı gerçek pozitif, 0 yanlış pozitif ve 11’i yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 değerleri sırasıyla 0,8450, 1 ve 0,9160 olarak tespit edilmiştir. Sonuç: Derin öğrenme tabanlı yapay zekâ modelleri, daimî dişlenme dönemine ait çocuklardan alınan panoramik radyografilerde restorasyonları otomatik olarak tespitinde çok iyi performans göstermiştir. Yapay zekâ araçları, klinisyenlere zaman kazandırabilir ve karar destek sistemi olarak yardımcı olabilir. AU - Orhan, Kaan AU - Kilic, munevver AU - Aşçı, Esra AU - Bilgir, Elif AU - BAYRAKDAR, Ibrahim Sevki AU - Çelik, Özer AU - ASLAN, Ahmet Faruk AU - Odabas, Alper DO - 10.5336/dentalsci.2021-84835 PY - 2022 JO - Türkiye Klinikleri Diş Hekimliği Bilimleri Dergisi VL - 28 IS - 2 SN - 1300-7734 SP - 329 EP - 337 DB - TRDizin UR - http://search/yayin/detay/519301 ER -