Derin öğrenme yöntemi ile panoramik radyografiden diş eksikliklerinin tespiti: Bir yapay zekâ pilot çalışması

Amaç: Bu çalışmanın amacı, panoramik radyografide diş eksikliklerinin değerlendirilmesi için tasarlanmış tanı amaçlı bilgisayar yazılımının işlevini geliştirmek ve değerlendirmektir.Gereç ve Yöntemler: Veri seti eksik diş tespiti için 99 tam diş ve 54 eksik diş olmak üzere 153 görüntüden oluşmaktadır. Tüm görüntüler Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi uzmanları tarafından tekrar kontrol edilmiş ve doğrulanmıştır. Veri setindeki tüm görüntüler eğitim öncesinde 971 X 474 piksel olarak yeniden boyutlandırılmıştır. Açık kaynak kodlu python programlama dili ve OpenCV, NumPy, Pandas, ile Matplotlib kütüphaneleri etkin olarak kullanılarak bir rastgele dizilim oluşturulmuştur. Önceden eğitilmiş bir Google Net Inception v3 CNN ağı ön işleme için kullanılmış ve veri setleri transfer öğrenimi kullanılarak eğitilmiştir.Bulgular: Eğitim de kullanılan görüntülerin modeli tahminlendirmesi ile çıkan başarı oranı % 94.7’dir. Eğitimde kullanılmayan test için ayrılan görüntülerin tahminlemesindeki başarı oranı % 75’dir. Sonuç: Derin öğrenme tekniklerinde veri seti arttıkça başarı oranları da artmaktadır. Daha fazla görüntüyle oluşacak veri setininin eğitim modellerinde başarı oranları yükselecektir. Gelecek çalışmalar daha büyük veri setleriyle yapılmalıdır.ANAHTAR KELİMELER Panoramik radyografi, derin öğrenme, yapay zekâ

___

  • 1. Srivastava MM, Kumar P, Pradhan L, Varadarajan S. Detection of Tooth caries in Bitewing Radiographs using Deep Learning. arXiv preprint arXiv:171107312. 2017. 2. Valizadeh S, Goodini M, Ehsani S, Mohseni H, Azimi F, Bakhshandeh H. Designing of a computer software for detection of approximal caries in posterior teeth. Iranian Journal of Radiology. 2015;12(4). 3. Wang S, Summers RM. Machine learning and radiology. Medical image analysis. 2012;16(5):933-51. 4. Ali RB, Ejbali R, Zaied M, editors. Detection and classification of dental caries in x-ray images using deep neural networks. Int Conf on Software Engineering Advances (ICSEA); 2016. 5. Mahdianpari M, Salehi B, Rezaee M, Mohammadimanesh F, Zhang Y. Very deep convolutional neural networks for complex land cover mapping using multispectral remote sensing imagery. Remote Sensing. 2018;10(7):1119. 6. Lakhani P, Sundaram B. Deep learning at chest radiography: automated classification of pulmonary tuberculosis by using convolutional neural networks. Radiology. 2017;284(2):574-82. 7. El-Damanhoury HM, Fakhruddin KS, Awad MA. Effectiveness of teaching International Caries Detection and Assessment System II and its e-learning program to freshman dental students on occlusal caries detection. European journal of dentistry. 2014;8(4):493. 8. Lehman CD, Wellman RD, Buist DS, Kerlikowske K, Tosteson AN, Miglioretti DL. Diagnostic accuracy of digital screening mammography with and without computer-aided detection. JAMA internal medicine. 2015;175(11):1828-37. 9. Lee J-H, Kim D-h, Jeong S-N, Choi S-H. Diagnosis and prediction of periodontally compromised teeth using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. Journal of periodontal & implant science. 2018;48(2):114-23. 10. Szegedy C, Vanhoucke V, Ioffe S, Shlens J, Wojna Z, editors. Rethinking the inception architecture for computer vision. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition; 2016.
Selcuk Dental Journal-Cover
  • ISSN: 2148-7529
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2014
  • Yayıncı: Selcuk Universitesi Dişhekimliği Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Temporomandibular eklem sublükasyonu - kemik değişiklikleri ilişkisinin KIBT ile incelenmesi

Kübra TÖRENEK AĞIRMAN, Binali ÇAKUR

İntrakraniyal fizyolojik kalsifikasyonların görülme oranlarının konik işınlı bilgisayarlı tomografi ile retrospektif olarak incelenmesi

Melis MISIRLI GÜLBEŞ, Berfu ÇERCİ ONGUN, Nimet İlke AKÇAY, Kaan ORHAN

Radyoopak ve radyolusent görüntü veren lezyonların konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile retrospektif olarak incelenmesi

Murat İÇEN

Diş hekimliği öğrencilerinin radyasyondan korunma ve uygulama bilgilerinin değerlendirilmesi

Gülsün AKAY, Kahraman GÜNGÖR, Özlem ÜÇOK

Temporomandibular eklem disfonksiyonlu bir grup hastada klinik bulguları

Gamze ULAY, Filiz NAMDAR PEKİNER

Mandibular üçüncü molar dişlerin inferior alveoler kanalla ilişkisinin KIBT ile değerlendirilmesi

Erkan Taner ÇELİKEL, Zeynep Betül ARSLAN, Dila BERKER YILDIZ, Füsun YAŞAR

Lateral sefalometrik görüntülerde servikal vertebra morfolojisinin görsel ve yazılım destekli analizinde gözlemci uyumu

Derya YILDIRIM, Hakan AMASYA, Turgay AYDOĞAN, Nazan KEMALOĞLU

Türk popülasyonunda stafne kemik kisti prevalansı: Retrospektif çalışma

Aida KURBANOVA, Ali Sinan HORASAN, Seçil AKSOY

Mandibular molar dişlerde radiks entomolaris ve paramolaris sıklığı: Retrospektif KIBT analizi

Melek TAŞSÖKER, Melike GÜLEÇ

Maksilla ve mandibulada izlenen santral ameloblastomaların histopatolojik ve radyografik özelliklerinin değerlendirilmesi: Vaka serisi

Muhsin Said KARATAŞ, Cemile Özlem ÜÇOK, Wisam SULAİMAN, Umut PAMUKÇU, İlkay PEKER