Dental implantların marka ve model tanımlamasında yapay zeka sistemleri etkinliğinin değerlendirilmesi

Amaç: Dental implantlar, eksik dişler için en popüler ve kabul gören rehabilitasyon yöntemlerinden biri haline gelmiştir. Birçok parça içeren dental implantlar, kendine has tasarıma sahiptir ve diş hekimlerinin etkin bir tedavi sunabilmesi için implantların üreticisini tanımlayabilmesi gerekir. Çalışmamızın amacı, yapay zeka sistemlerinin çeşitli dental implantların marka ve modelini tanımlamadaki etkinliğini değerlendirmektir. Yöntem: Bu çalışmada, 2020 - 2023 arası Akdeniz Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi'nde dental implant tedavisi uygulanmış hastalardan alınan panoramik radyograflar geriye dönük olarak toplanmıştır. Beş üreticinin yedi implant modeline ait 1907 adet implant içeren toplam 523 panoramik radyograf veri setine dahil edilmiştir. Bu veri setine parlaklık ve rotasyon değişiklikleri yapılarak veri artırma uygulanmıştır. Elde edilen yeni veri setinin %80'i eğitim, %10'u doğrulama ve %10'u test verisi olarak bölünmüş ve implantların etiketlenmesi LabelImg programı kullanılarak yapılmıştır. İmplant sistemlerinin tanımlanması amacıyla yapay zeka tabanlı nesne tespit yöntemlerinden YOLOv5, YOLOv7 ve YOLOv8 algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların performansını değerlendirmek için kesinlik, duyarlılık, mAP, F1 skorları ve hata matrisleri kullanılmıştır. Bulgular: Tüm implantlar arası kesinlik, duyarlılık, mAP ve F1 skorları YOLOv5 için sırasıyla 0,786, 0,648, 0,764 ve 0,71; YOLOv7 için sırasıyla 0,81, 0,815, 0,855 ve 0,81; YOLOv8 için 0,89, 0,901, 0,955 ve 0,89'dur. Algoritmalar veri setindeki sayısı fazla olan ve tasarımı farklı implantlarda genellikle daha iyi performans göstermiştir. Sonuç: Yapay zeka tabanlı nesne tespit algoritmaları, nispeten küçük bir veri setinde bile, dental implantları panoramik radyograflar üzerinden tanımlamada yeterli bir performans göstermiştir. Algoritmalar güncellendikçe performansları giderek artmıştır. Daha büyük veri kümeleri ve farklı dental implantlarla eğitilmiş yapay zeka sistemleri, implantları tanımlamada hekimlere yardımcı olabilir.