Ağız bölgesi ile ilgili hastalık ve anatomik yapıların yapay zeka tabanlı tespit edilmesi

Son zamanlarda bilgisayar yazılım ve donanım teknolojisindeki hızlı gelişmeler, yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin farklı alanlarda yaygın şekilde uygulanmasına olanak tanımıştır. Bu gelişmeler, özellikle görüntü işleme, nesne tespiti ve segmentasyon gibi alanlarda dikkat çekici ilerlemelere yol açmıştır. Bu tez çalışması, ağız bölgesi ile ilgili hastalıkların ve anatomik yapıların yapay zekâ destekli piksel tabanlı segmentasyonu üzerine odaklanmaktadır. Günümüzde diş sağlığı, insan sağlığının önemli bir bileşeni olarak kabul edilmekte ve panoramik radyografi görüntüleri, diş hekimliği pratiğinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Literatürdeki çalışmalar genellikle diş hastalıklarını ve yapılarını tespit etmek için görüntüleri kırpma yöntemi ile analiz ederken, bu çalışmada panoramik röntgen görüntüleri üzerinde herhangi bir ön işleme yapılmadan tüm ağız bölgesi üzerinde segmentesyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, gömülü dişlerin, çürük dişlerin ve diş enfeksiyonlarının tespitine yönelik yapay zekâ tabanlı farklı yöntemler uygulanmıştır. Ayrıca Literatürde panoramik radyografi ile segmentasyon uygulamak için veri kümesi ihtiyacı olduğu görüldüğünden uzman diş hekimleri ile birlikte yeni bir veri kümesi oluşturulmuş ve etiketlenmiştir. Bu tez çalışması, literatürdeki eksiklikleri gidermeyi amaçlamakta ve panoramik radyografi görüntülerinde yapay zekâ tabanlı segmentasyonu için yeni bir veri kümesi ve en ideal segmentasyon yöntemlerini sunmaktadır. Uygulanan yöntemlerin doğruluğu ve etkinliği, diğer güncel modeller ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, uygulanan yöntemlerin başarılı olduğunu göstermiştir ve diş hekimliği alanında tanı ve tedavi süreçlerine katkı sağlayacak potansiyele sahip olduğunu ortaya koymuştur.