Derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla çocuk hastalarda yapılan dental tedavilerin panoramik görüntüler üzerinde tespiti

Amaç: Bu çalışmada, farklı sınıflandırma teknikleri kullanılarak derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka modellerinin, panoramik radyografilerde bulunan çeşitli dental tedavi türlerini tespit ve sınıflandırılma yetisinin değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Materyal- Metot: Çocuk hastalardan alınan 3001 panoramik radyografiden oluşan veri seti üzerinde restoratif dolgu tedavisi, amputasyon tedavisi, kök kanal tedavisi, paslanmaz çelik kron uygulaması, sabit yer tutucu uygulaması ve braket olmak üzere 6 farklı dental tedavi türü için CranioCatch yazılımı (CranioCatch, Eskişehir- Türkiye) kullanılarak etiketleme yapılmıştır. Etiketlemeler yapıldıktan sonra elde edilen veri seti kullanılarak tek sınıflı ve çok sınıflı sınıflandırma tekniğiyle geliştirilen yapay zeka modellerinin başarı metrikleri hesaplanmıştır. Bulgular: Tek sınıflı ve çok sınıflı sınıflandırma tekniği ile geliştirilen yapay zeka modellerinin ilgili dental tedaviler için AP değerleri sırasıyla; restoratif dolgu tedavisi için 0.842- 0.832, amputasyon tedavisi için 0.782- 0.759, kök kanal tedavisi için 0.748- 0.788, paslanmaz çelik kron uygulaması için 0.967- 0.934, sabit yer tutucu uygulaması için 0.860-0.910, braket uygulaması için ise 0.992- 0.993 olarak bulunmuştur. Tek sınıflı sınıflandırma tekniği ile geliştirilen yapay zeka, özellikle anatomik lokasyon ve morfolojik açıdan benzerlik gösteren sınıflarda daha yüksek başarı performansı göstermiştir. Sonuç: Bu çalışma, farklı sınıflandırma teknikleriyle geliştirilen yapay zeka modellerinin dental tedavi türlerini tespit etmede umut verici performanslar sergilediğini ortaya koymuştur. Özellikle tek bir model içerisinde çok sayıda dental tedavi türünü eş zamanlı olarak değerlendirebilme kapasitesine sahip çok sınıflı teknikle geliştirilen yapay zeka modeli, klinik karar destek sistemlerine entegre edildiğinde, hekimlere zaman ve verimlilik açısından yarar sağladığı gibi daha bütüncül ve kapsayıcı tanısal çerçeve sunma potansiyeline sahiptir. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, panoramik radyografi, çocuk diş hekimliği