Diş görüntüleri üzerinde görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çürük seviyesinin sınıflandırılması

Ağızda bulunan bakterilerin ürettiği asitler dişlerin mineral dokusunu bozarak diş çürüklerine neden olmaktadır. Zamanla kişilerin ağzında bakteriler birikir ve bu bakteriler gıdalarla birleşir. Ağız bakımına yeterli özen gösterilmediğinde diş minesi zarar görür ve diş çürümeleri gerçekleşir. Yakın bir döneme kadar kökü iltihaplanmış hasta dişler, diğer bölgelere zarar vermemesi amacıyla çekilmekteydi. Fakat gelişen görüntüleme teknikleri sayesinde diş çekimi yapılmadan uygulanan tedavilerin sayısı ve başarı oranı hızla artmıştır. Diş çürükleri insanların hayatlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmada röntgen görüntüleri üzerinde diş çürüklerinin hızlı bir şekilde tespit edilerek hastaların diş kayıplarının minimuma indirilmesi amaçlanmaktadır. Diş görüntüleri ile derin öğrenme modelleri kullanılarak uygulanan tedavi yöntemleri dolgu, kanal, köprü sınıflarına ayrılmıştır. Ayrıca diş görüntülerine ön işlem olarak luv-v kanalı ve adaptif histogram eşitleme işlemi uygulanarak derin öğrenme modellerinin performanslarının artırılması amaçlanmıştır. 553 tane diş röntgeninden oluşan veri seti üzerinde yapılan segmentasyon işlemlerinin ardından, derin öğrenme modellerinden Faster R-CNN ve Yolov5 modelleri ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda; Faster R-CNN %86.7 doğruluk değerine ulaşılırken, Yolov5 modelinde ise %92.7 oranında doğruluk oranına ulaşılmıştır. Görüntü işleme ve Yolov5 hibrit modelinin uygulanması sonucunda elde edilen karar destek sistemi diş kliniklerinde kullanılabilecektir.