39
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Archived Theses
Endodontik şelatör ve antibakteriyel çözeltilerin indüktif eşleşmiş plazma-kütle spektrometresi yöntemi ile elementlerinin kalitatif ve kantitatif olarak analiz edilmesi
ÖZET Başlık: Endodontik şelatör ve antibakteriyel çözeltilerin indüktif eşleşmiş plazma-kütle spektrometresi yöntemi ile elementlerinin kalitatif ve kantitatif olarak analiz edilmesi. Amaç: Etilendiamintetraasetik asit (EDTA, MDR EU/2017/745 Class IIa) ve Klorheksidin diglukonat (CHX, MDR EU/2017/745 Class III) içeren tıbbi cihazlar ve bunların dental pazarlarda bulunan muadilleri üzerinde kalitatif ve kantitatif multi-analitik deneyler yapmaktı. Materyal ve Metod: Deneylerde çoklu spektroskopik ve analitik yöntemler kullanıldı: Çözücü ortamının kantitatif iyon içeriğini saptamak için indüktif olarak eşleşmiş plazma kütle spektrometrisi (ICP-MS) yapıldı. Çözelti (pH) hidrojen potansiyeli tayini yapıldı. Aktif bileşenlerini değerlendirmek için Ultra Yüksek Performanslı Sıvı Kromatografisi (UHPLC), Proton nükleer manyetik rezonans spektroskopisi (1H-NMR), enerji dağılımlı X-ışını spektroskopisi (EDS) ve X-ışını Kırınım analizi (XRD) yapılmıştır. Bulgular: ICP-MS, pH ve EDS sonuçları çapraz tablolarda gösterildi. XRD, UHPLC ve 1H -NMR analiz sonuçları, difraktogramlar, kromatografiler ve spektroskopilerin yorumlanması yoluyla gerçekleştirildi. Sonuç: Test edilen muadiller, halk sağlığı sorunu ve bunların beklenen terapötik etkinlikleri için de potansiyel riskler oluşturabilecek önemli sonuçlara sahipti: • EDTA muadillerinin Krom, Antimon, Alüminyum, Demir, Nikel ve Kurşun içerikleri Dünya Sağlık Örgütü tarafından ilan edilen eşik seviyenin üzerindeydi. Ayrıca, EDTA kontrolünde yüksek miktarda krom kaydedildi. CHX kontrolünde ise yüksek miktarda kurşun ve demir kaydedildi. • UHPLC, XRD, EDS ve 1H -NMR analizleri, CHX kontrolündeki aktif maddenin kimyasal yapısının muadillerinden farklı olduğu sonucunu desteklemektedir. Ayrıca, test edilen CHX muadilleri için aktif bileşenlerin miktarı da belirsizlik göstermektedir. • XRD, EDS ve 1H-NMR analizleri, EDTA kontrolünde aktif maddenin kimyasal yapısının muadillerinden farklı olduğu sonucunu desteklemektedir. • EDTA kontrolü, pH'ı nötr olarak tamponlanırken, test edilen muadilleri yüksek alkalidir. Anahtar Kelimeler: EDTA, Endodonti, Klorhekzidin, kromotografi, spektroskopi, tıbbi cihaz düzenlemesi
Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla sefalometrik noktaların tespiti
Amaç: Günümüzde insan beyninin işleyişini taklit etme ilkelerine dayanan yeni teknolojiler geliştirilmiştir. Bunlar esas olarak yapay zeka (AI) teknolojilerine dayanmaktadır. Bu araştırmanın amacı, özel bir yapay zeka (AI) algoritması kullanarak yapılan sefalometrik landmark tespitinin başarısını araştırmaktır. Çalışmamızda ortodontik landmark tayininde oluşabilecek gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde gözlenebilecek tutarsızlıkların özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan hataların minimuma indirilmesini amaçladık. Materyal ve Metod: Veri seti hastaların tedavi öncesi alınan KIBT görüntülerinden elde edilmiş sefalometrik radyograf görüntüsünden oluşan çalışmamızda Pytorch mimarisinin radyograflar üzerinde ortodontik ölçüm tayininde kullanılan iskeletsel, dişsel ve yumuşak doku noktalarını belirlemedeki başarısını karşılaştırdık. Görüntüler üzerinde sefalometrik noktalrın etiketlenmesi CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapıldı. AI modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 300 Epoch kullanılarak gerçekleştirildi. Modelin öğrenme oranı 0.0001 olarak belirlendi. Bulgular: En yüksek SDR puanı 2 mm, 2.5 mm, 3 mm ve 4 mm ile Columella(Cm), Mandibular 1.moların mesiali(Md6m) ve Yumuşak doku B(B') noktasından sırasıyla 100, 100, 100 ve 100 olarak elde edildi. Cm'nin MRE ± SD değeri 0.78 ± 0.41, Md6m'nin MRE±SD değeri 0,74±0,38 ve B'nin MRE ± SD değeri 0,72±0.38 olarak bulundu. En düşük SDR puanı olan 2 mm, 2,5 mm, 3 mm ve 4 mm Pterygoid(Pt) noktasından sırasıyla 65,2, 77.8, 85.2 ve 94.7 olarak elde edildi. Pt'nun MRE ± SD değeri 1.731±1.17 olarak bulundu. Sonuç: İleriki dönemlerde yapılacak olan derin öğrenme altyapılı KIBT raporlama programlarının gelişmesi bakımından çalışmamız çok önemlidir. Bu programların rutin klinik uygulamalarda hekimlere zaman kazandırarak karar destek sistemi rolü olacağını öngörmekteyiz.
Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik (Frontal) görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla sefalometrik noktaların tespiti
Amaç: Bu çalışmanın amacı, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik görüntüler üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan sefalometrik nokta tespitinin başarısını araştırmaktır. Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1295 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen posteroanterior sefalometrik radyograflar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak işaretlenen iskeletsel ve dişsel sefalometrik noktalar oluşturmaktır. Görüntüler üzerinde sefalometrik noktaların etiketlenmesi CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 300 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin öğrenme oranı 0.0001 olarak belirlenmiştir. Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek SDR değeri Antegonial Notch, L, Antegonial Notch, R ve Gonion, L noktalarında bulunmuştur. En düşük SDR değeri Crista Galli noktasında gözlemlenmiştir. SDR değeri 2 mm' lik aralıkta 6 nokta haricinde %80 üzerinde başarı oranı göstermiştir. Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı KIBT raporlama sistemlerinin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda sefalometrik noktaların tespiti sırasında, gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde oluşabilecek tutarsızlıkların minumuma indirilmesi konusunda çok yardımcı olacağı tahmin edilmektedir.
Diş hekimleri arasında kuafaj tedavi yaklaşımları ve kullanılan materyallerin değerlendirilmesi
Amaç: Bu çalışmanın amacı Türkiye'de aktif olarak çalışmakta olan diş hekimlerinin kuafaj tedavi yaklaşımlarını ve kullandıkları materyalleri değerlendirmektir. Tedavi öncesi teşhis ve tedavi sırasındaki materyal tercihi konusunda veri toplanarak daha fazla bilgiye ihtiyaçların olup olmadığını değerlendirmek hedeflenmiştir. Materyal ve Metot: Çalışmaya Türkiye'de özel ya da devlet kurumunda çalışan diş hekimleri ve uzman diş hekimleri dahil edildi. Çalışmada 25 soruluk bir anket formu kullanıldı ve sosyal medyadan katılımcılara yönlendirildi. Çalışmadan elde edilen verilerin istatistiksel analizleri, IBM SPSS V3 kullanılarak gerçekleştirildi. Gruplara göre kategorik değişkenlerin karşılaştırılmasında Ki-kare testi kullanıldı ve oranlara ait çoklu karşılaştırmalar Bonferroni düzeltmesi ile incelendi. Analiz sonuçları kategorik veriler için frekans (yüzde) olarak sunuldu. Önem düzeyi P<0.05 olarak alındı. Bulgular: Çalışmaya Türkiye genelinden 402 diş hekimi katıldı. Katılımcıların %66.2'si kadın, %33.8'i erkekti. Katılımcıların %55.2'si diş hekimi, %30.6'sı uzmanlık veya doktora öğrencisi, %14.2'si ise uzman veya doktoralı hekimdi. Katılımcıların %82.3'ü indirekt kuafaj tedavisini, %64.9'u ise direkt kuafaj tedavisini uyguladığını belirtti. İndirekt kuafaj tedavisini uygulayanların %67.3'ü, direkt kuafaj tedavisini uygulayanların %62'si herhangi bir vitalite testi uygulamadığını belirtti. İndirekt kuafaj tedavisinde en çok kullanılan materyaller %72,4 oranında Ca(OH)2 içerikli liner(dycal), %58.3 oranında cam iyonomer siman olarak belirlendi. Direkt kuafaj tedavisinde en çok kullanılan materyaller %73.3 oranında Ca(OH)2 içerikli liner(dycal), %64.7 oranında cam iyonomer siman olarak belirlendi. Diş hekimi olarak çalışılan süre arttıkça veya kamuda çalışan diş hekimlerinde amalgam kullanımı ve rulo pamuk izolasyonu daha çok yaygınken, 0-5 yıllık diş hekimleri ve özel sektörde çalışan diş hekimlerinde rubber dam izolasyonu ve MTA, biodentine gibi güncel materyallerin kullanımı daha yaygındı. Sonuç: Diş hekimlerinin uzmanlık alanına, çalıştıkları süreye ve çalıştıkları yere göre kuafaj tedavi yaklaşımları ve kullandıkları materyaller arasında anlamlı farklılıklar bulundu. Diş hekimlerinin eğitimleri süresince ve mezuniyet sonrası kuafaj tedavileri ile ilgili bilgi ve tecrübelerinin arttırılması gerekliliği sonucuna varıldı. Anahtar Kelimeler: anket, diş hekimi, kuafaj
Apikal rezeksiyon operasyonunda kullanılan retrograd dolgu materyallerinin yeni kemik oluşumuna etkisinin retrospektif olarak karşılaştırılması
Ömaç: Çalışmamızda, MTA, bioagregat ve guta dağlama ile apikal rezeksiyon yapılan hastalarında kemik kazanım miktarı açısından karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmesi amaçlandı. Materyal ve Metot: 01.01.2013 – 01.11.2020 tarihleri arasında Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Anabilim Dalı'nda tedavi görmüş olan konservatif endodontik tedaviler ile yanıt alınamamış apikal lezyonlu dişleri bulunan hastalar değerlendirmeye alınmıştır. Endodontik tedavi görmüş ve apikal rezeksiyon işlemi uygulanmış 18 yaşından büyük hastalarda, kullanılan tekniğe göre MTA, bioagregat ve guta dağlama yöntemi uygulanan hastaların retrospektif verileri incelenerek gruplara ayrılmıştır. Hacim ölçümleri, işlem öncesi ve 6 ay sonrasındaki volumetrik tomografilerinde hacimsel ölçümler arasındaki fark üzerinden yapılmıştır. Alan ölçümleri işlem öncesi ve 6 ay sonrasındaki röntgenlerde, defektin horizontal ve vertikal en geniş noktaları esas alınarak yapılmıştır. Ölçümlerde Dolphin Imaging 11.8 dijital görüntüleme ve analiz programı ile kullanılmıştır. Gerçekleştirilen işlemler ve retrograd dolgu materyalleri hasta kayıt sisteminden ve formlarından temin edilmiştir. Hastaların yaş, cinsiyet, lezyon boyutu, kullanılan retrograd materyali kayıt altına alınmıştır. Çalışmamızda Mann-Whitney U ve Kruskal-Wallis parametrik olmayan istatistiksel analiz testleri uygulanmıştır. Bulgular: Arşivlerden elde edilen veriler incelendiğinde 40 hastadan alan ölçümü, 5 hastadan ise hacim ölçümü yapıldığı belirlenmiştir. 6 aydaki kemik kazanımı açısından alansal ve hacimsel ölçümler sonucundan MTA, bioagregat ve guta dağlama uygulanan hastalar arasında anlamlı bir fark bulunamamıştır(P<0.05). Lezyon boyutları büyük olan hastalarda kemik dolum miktarının daha fazla olduğu gözlenmiştir. Rezeksiyon miktarın MTA uygulanan hastalarda daha yüksek bulunmuştur. Sonuç: Çalışmamızda, apikal rezeksiyon işleminde guta dağlama yöntemi, MTA ve bioagregat retrograd dolgu materyalleri arasında kemik kazanımı açısından anlanmlı bir fark bulunmamıştır. Anahtar Kelimeler: Apikal Rezeksiyon, Bioagregat, Kemik Kazanımı, MTA,
Bilgisayar destekli üretilen yeni nesil kaide materyallerinin farklı PH değerlerindeki mikrobiyolojik özelliklerinin değerlendirilmesi
Amaç: Yeni nesil CAD/CAM ile üretilen ve geleneksel ısıyla polimerize kaide materyalinin farklı pH değerlerinde mikrobiyolojik özelliklerinin değerlendirmektir. Materyal ve Metot: Bu çalışma için 2 x 10 mm boyutlarında toplam 108 adet polimetilmetakrilat örnek hazırlandı. Örnekler yüzey pürüzlülükleri ölçüldükten sonra ağız ortamını taklit etmek amacıyla 37 derecede %100 nem varlığında 3 farklı pH değerlerine sahip yapay tükürükte 21 gün süre ile yapay yaşlandırmaya tabi tutuldu. Pürüzlülük ölçümleri 21. gün sonunda tekrarlandı. Örnekler %70'lik alkol ile dezenfekte edildi ve candida albicansın içeren brain heart broth besi yerine aktarıldı. İnkübasyonun 72. saatinde spektrofotometre ile candida albicansın optik yoğunluğu ölçüldü ve biyofilm oluşturma yetenekleri belirlendi. Ölçümlerin normal dağılıma uygunluğu polimetilmetakrilat gruplarında farklı pH düzeylerinde elde edilen pürüzlülük değerleri Wilcoxon testi, farklı pH düzeylerinde elde edilen pürüzlülük ölçümlerinin gruplara göre farklılık gösterip göstermediği ve candida albicans adezyonu ölçümlerinin gruplara göre karşılaştırması Kruskal Wallis testi ile, incelenmiştir. Farklı pH düzeylerinde pürüzlülük değişimi ile candida albicans adezyonu arasındaki ilişki korelasyon analizi ile incelenmiştir. Analizler %95 güven düzeyinde SPSS 20.0 yazılımı ile yapılmıştır. Bulgular: Farklı pH değerlerine sahip yapay tükürük ile yaşlandırma sonucunda yüzey pürüzlülükleri artmıştır. En fazla yüzey pürüzlülüğü pH 3'te bekletilen örneklerde, en fazla yüzey pürüzlülüğü artışı ısı ile polimerize geleneksel PMMA örneklerde bulunmuştur. En fazla C. albicans tutulumu ısı ile polimerize geleneksel PMMA örneklerde görülmüştür. Yüzey pürüzlülüğü artışı ile C. albicans adezyonu arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Sonuç: Çalışmamızda kullandığımız farklı tipteki PMMA kaide materyalleri yüzey pürüzlülüğü açısından karşılaştırıldıklarında ısı ile polimerize akrilik rezin diğer materyallerden daha yüksek yüzey pürüzlülüğü değerine sahip çıkmıştır ve materyallerin yüzey pürüzlülükleri asit ortamında daha fazla artmıştır. Çalışmada kullanılan protez kaide materyalleri arasında C. albicans tutulumu en çok ısı ile polimerize akrilik rezinlerde bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: CAD/CAM PMMA, C. albicans, dijital CAD/CAM protezler, grafen, PMMA, yüzey pürüzlülüğü
Vital diş beyazlatma yaklaşımlarının ve kullanılan malzemelerin diş hekimleri arasında değerlendirilmesi
Amaç: Türkiye'deki bütün sektörlerde, farklı tecrübe yıllarına sahip ve uzman veya pratisyen olarak çalışan diş hekimlerinin vital beyazlatma tedavilerine bakış açılarını, uygulama yöntemlerini ve kullandıkları malzemeleri tespit ederek elde edilen verilerin neden-sonuç ilişkilerine dayandırılarak yorumlanmasıdır. Materyal Metot: Araştırma grubunu, Türkiye'de tüm sektörlerde mesleğini icra eden diş hekimleri oluşturmaktadır. Çalışmanın amacı açıklanarak, diş hekimlerinin onayları alındıktan sonra anketler Google Anket üzerinden düzenlenerek online şekilde uygulandı. Veriler IBM SPSS V23 ile analiz edildi. Uzmanlık alanı, çalışılan yer ve çalışma süresi etkileşim gruplarına göre soruların cevaplarının karşılaştırılmasında Ki-Kare testi kullanıldı ve oranlara ait çoklu karşılaştırmalar Bonferroni düzeltmeli Z testi ile incelendi. Analiz sonuçları frekans (yüzde) olarak sunuldu. Bulgular: Anket çalışmasına %68.7'si kadın, %31.3'ü erkek ve %52.7'si pratisyen diş hekimi, %47.3'ü uzman olan toplamda 518 diş hekimi katılım gösterdi. Diş hekimlerinin %58.5'i vital beyazlatma uyguladığını belirtirken en çok tercih ettikleri materyal olarak %92.7 oran ile hidrojen peroksit tespit edildi. %84.5 oran ile ofis tipi beyazlatma tüm gruplarda en çok tercih edilen vital beyazlatma yöntemi iken %36.3 oran ile kombine yöntem, %20.5 oran ile ev tipi beyazlatma yöntemi belirlendi. OTC ürünleri tüm gruplarda anlamlı olarak önerilmez iken, öneren diş hekimlerince materyal olarak beyazlatıcı diş macunları tavsiye edildi. Sonuç: Türkiye'deki diş hekimlerinin çoğunluğunun vital beyazlatma tedavileri uyguladığı ve en sık ofis tipini tercih ettikleri belirlenirken diğer vital beyazlatma yöntemlerin özel sektörde çalışan hekimlerin daha az tercih ettiği belirlendi. Vital beyazlatma yapan diş hekimlerinin ışık cihazı kullanımının, tedaviyi fotoğraflama işleminin yaygın olduğu tespit edildi. Mesleki tecrübelerinin artmasına paralel olarak diş hekimlerinin vital beyazlatma tedavilerinde etkinliklerinin arttığı gözlendi. Anahtar Kelimeler: Anket, Diş hekimliği, Vital diş beyazlatma
Konı̇k ışınlı bı̇lgı̇sayarlı tomografı̇ görüntülerı̇nden elde edı̇len lateral sefalometrı̇k radyograflar üzerı̇nden derı̇n öğrenme yöntemı̇yle gelı̇ştı̇rı̇lmı̇ş yapay zeka algorı̇tmalarıyla servı̇kal vertebra maturasyonunun değerlendı̇rı̇lmesı̇
Amaç: Bu çalışmanın amacı, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntüler üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak servikal vertebra maturasyonu değerlendirilmesinde hekimin başarısını arttırmaktır. Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1077 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik radyograflar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak poligonal çizim yöntemiyle vertebraların çizilmesi ve sınıflandırılması oluşturmaktadır. Görüntüler üzerinde etiketlemeler CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 400 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelin öğrenme oranı 0.01 olarak belirlenmiştir. Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek F1 skoru 0.9984 ile servikal vertebraların tespitinde bulunmuştur. Sınıflar içerisindeki veri dengesizliği göz önüne alındığında vertebra maturasyonu ile büyüme gelişim sınıflaması F1 skorunun 0.6946 bulunması, ROC eğrisi ve AUC değerinin 1'e yakın oluşu yapay zeka algoritmaları ile bireyin büyüme-gelişim tespiti hususunda umut vadetmektedir. En düşük F1 değeri vertebraların kendi içlerindeki maturasyon sınıflamalarında gözlemlenmiştir. Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı KIBT raporlama sistemlerinin geliş imi aç ısından ç ok ö nemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda büyüme-gelişimin değerlendirilmesinde gözlemciler arasındaki farklılıkların ve gözlemcilerin farklı zamanlarda yaptığı değerlendirmelerde oluşabilecek tutarsızlıkların en aza indirilmesinde oldukça faydalı olacağı tahmin edilmektedir.
Ortodontik fotoğraflar üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla gülümseme estetiğinin değerlendirilmesi
Amaç: Bu çalışmanın amacı, cephe yüz gülümseme görüntüleri üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan anatomik nokta tespitinin başarısını araştırmaktır. Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1000 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan cephe yüz gülümseme görüntülerinden elde edilen kayıtlar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak işaretlenen anatomik noktalar oluşturmaktır. Görüntüler üzerinde noktaların etiketlenmesi CranioCatch etiketleme yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Yapay zeka modelinin eğitimi, PyTorch uygulanan CNN tabanlı derin öğrenme yöntemi ile 300 Epoch kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde en yüksek SDR değeri Labiale superius noktasında bulunmuştur. En düşük SDR değeri Menton, Nasion ve Pogonion noktalarında gözlemlenmiştir. SDR değeri 2 mm' lik aralıkta 6 nokta haricinde %80 üzerinde başarı oranı göstermiştir. Sonuç: Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı gülümseme analiz sistemlerinin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda anatomik noktaların tespiti sırasında, gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde oluşabilecek tutarsızlıkların en aza indirilmesi konusunda çok yardımcı olacağı tahmin edilmektedir.
Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla faringeal havayolu değerlendirilmesi
Amaç: Bu çalışmanın amacı, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntüler üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak faringeal havayolunun tespitinin başarısını araştırmaktır. Materyal ve Metot: Çalışmamızın veri setini 1040 hastanın ortodontik tedavi öncesi alınan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik radyograflar üzerinde özel bir yapay zeka algoritması kullanılarak segmentasyon yöntemi serbest çizim tekniği ile uygulanmış ve faringeal havayolu belirlenmiştir. Görüntüler üzerinde havayolunun etiketlenmesi CranioCatch yazılımı (CranioCatch, Eskişehir, Türkiye) kullanılarak yapılmıştır. Bulgular: Yapay zeka modeli Yolov5 Segmentation Yolov5x modeli ile 500 epoch şeklinde eğitilmiştir. Çalışmada eğitilen yapay zeka modelinde Duyarlılık, kesinlik ve F1 skorları sırasıyla 1, 0.9903846154, 0.9951690821 şeklindedir. Modelin öğrenme oranı 0,01 olarak bulunmuştur. Sonuç: Çalışmamızda bulunamayan etiket olmamıştır ve model genel olarak başarılı olmuştur. Çalışmamız ilerleyen zamanlarda yapılacak olan derin öğrenme tabanlı KIBT raporlama sistemlerinin gelişimi açısından çok önemlidir. Bu sistemlerin klinik rutininde hekimlere zaman kazandırarak bir karar destek mekanizması rolü göreceği düşünülmektedir. Aynı zamanda faringeal havayolunun tespiti sırasında, gözlemciler arası farkların ve gözlemcilerin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinde oluşabilecek tutarsızlıkların minumuma indirilmesi konusunda çok yardımcı olacağı tahmin edilmektedir. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, faringeal havayolu tespiti, KIBT, yapay zeka