Panoramik Diş Görüntülerinde Derin Evrişimsel Sinir Ağına Dayalı Gömülü Diş Tespiti ve Segmentasyonu
Author:
DURMUŞ Meryem1ORCID, ERGEN Burhan2ORCID, ÇELEBİ Adalet3ORCID, TÜRKOĞLU Muammer4ORCID
Affiliation:
1. SAMSUN ÜNİVERSİTESİ, UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ 2. FIRAT ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 3. MERSİN ÜNİVERSİTESİ, DİŞ HEKİMLİĞİ FAKÜLTESİ, KLİNİK BİLİMLER BÖLÜMÜ, AĞIZ, DİŞ VE ÇENE CERRAHİSİ ANABİLİM DALI 4. SAMSUN ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Abstract
Gömülü diş tespiti, diş hekimliği uygulamalarında önemli bir adımdır ve doğru bir tespit süreci, tedavi planlaması ve teşhislerde büyük önem taşır. Geleneksel yöntemlerin sınırlamaları ve hata olasılıkları göz önüne alındığında, derin öğrenme modelleri gibi yapay zekâ temelli yaklaşımların kullanılması giderek daha yaygın hale gelmektedir. Bu çalışmada panoramik gömülü diş görüntülerinde derin öğrenme modellerinin performansı incelenmiştir Yedi farklı modelin (VGG16-Unet, VGG19-Unet, MobileNetV2, Unet-v1, Unet-v2, Unet-v3 ve Unet-v4) performansı değerlendirilmiştir. VGG16-Unet modelinin AUC (eğri altındaki alan) değeri %94.87 ile diğer modellere kıyasla daha yüksek bulunmuştur. Bu çalışma, diş hekimliği alanında daha doğru ve hassas segmentasyon yöntemleri geliştirilmesine katkı sağlayarak, diş tespiti ve tedavi planlaması süreçlerinde daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini desteklemektedir.
Publisher
Cukurova Universitesi Muhendislik-Mimarlik Fakultesi Dergisi
Reference24 articles.
1. 1. Narayan, V., Mall, P.K., Alkhayyat, A., Abhishek, K., Kumar, S., Pandey, P., 2023. Enhance-Net: An Approach to Boost the Performance of Deep Learning Model Based on Real-Time Medical Images. Journal of Sensors,15. 2. 2. Kumar, A., Nag, A., Jain, N., Bandopadhyay, S., 2023. Surgical Management of Impacted Canine: A Case Series. Journal of Dental Health & Research (JDHR), 4(1), 11-15. 3. 3. Tetay-Salgado, S., Arriola-Guillén, L.E., Ruíz-Mora, G.A., Aliaga-Del Castillo, A., Rodríguez-Cárdenas, Y.A., 2021. Prevalence of Impacted Teeth and Supernumerary Teeth by Radiographic Evaluation in Three Latin American Countries: A Cross-Sectional Study. Journal of Clinical and Experimental Dentistry, 13(4), 363-368. 4. 4. Singh, N.K., Raza, K., 2022. Progress in Deep Learning-Based Dental and Maxillofacial İmage Analysis: A Systematic Review. Expert Systems with Applications, 199, 116968, 15. 5. 5. Lee, J.H., Kim, D.H., Jeong, S.N., Choi, S.H., 2018. Detection and Diagnosis of Dental Caries using A Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Algorithm. Journal of Dentistry, 77, 106-111.
|
|