Manuel, yapay zeka destekli, akıllı telefon uygulama destekli sefalometrik analiz yöntemlerinin güvenilirliğinin ve tekrarlanabilirliğinin değerlendirilmesi

Manuel, Yapay Zeka Destekli, Akıllı Telefon Uygulama Destekli Sefalometrik Analiz Yöntemlerinin Güvenilirliğinin ve Tekrarlanabilirliğinin Değerlendirilmesi Bu tez çalışmasının amacı yapay zeka destekli WebCeph sefalometrik analiz programı ile akıllı telefon uygulama destekli OneCeph sefalometrik analiz programının tekrarlanabilirliğinin ve güvenilirliğinin geleneksel yöntem olan manuel analiz yöntemiyle kıyaslanması ve analiz süreleri açısından değerlendirilmesidir. Çalışmamızın materyalini 110 vakanın tedavi başı lateral sefalometrik radyografileri oluşturmaktadır. Sefalometrik analizler Manuel olarak, WebCeph programı ve OneCeph programı kullanılarak gerçekleştirilmiş; ölçümler güvenilirlik, tekrarlanabilirlik ve süre açısından değerlendirilmiştir. Çalışmamızda kullanılan iskeletsel ölçümler SN, SNA, SNB, ANB, GoGn/SN, Saddle açısı, Artiküler açı, Gonial açı, Posterior açılar toplamı ve Witts ölçümü iken; dişsel ölçümler U1-NA ve L1-NB uzaklığı, U1/NA ve L1/NB açısı, keserlerarası açı ve IMPA açısıdır. Çalışmamızda kullanılan yumuşak dokuya ait ölçümler ise Ls-E ve Li-E çizgisi uzaklıkları ve nasolabial açıdır. Tekrarlanabilirliğin ve gözlemci içi güvenirliğin değerlendirilmesi amacıyla rastgele seçilen 30 vakaya ait sefalometrik analizler her 3 yöntemle tekrar yapılmıştır. Yapılan analizler esnasında kronometre ile analiz süreleri kaydedilmiştir. Araştırmamızda elde edilen veriler SPSS 22 paket programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Ölçüm yöntemleri arasındaki uyuma Inter Class Correlation yöntemi ile; gözlemci güvenilirliğine ise Intra Class Correlation yöntemi ile bakılmış, analiz süreleri hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır. Anlamlılık seviyesi olarak 0,05 kullanılmıştır. Araştırmamızda SN ölçümü ve Nasolabial açı dışında tüm parametreler açısından WebCeph ve OneCeph programının Manuel analiz yöntemiyle yüksek uyumlu olduğu gözlenmiştir. Nasolabial açı her iki analiz yönteminde Manuel analiz yöntemiyle orta derecede uyum gösterirken; SN ölçümü açısından WebCeph programı Manuel analiz yöntemiyle düşük uyumlu bulunmuştur. Analiz süresi en düşük WebCeph programında, en yüksek Manuel analiz yönteminde elde edilmiştir. Sonuç olarak yapay zeka destekli WebCeph programı ve akıllı telefon uygulama destekli OneCeph programı Manuel analiz yöntemiyle yüksek derecede uyum göstermiştir ve çok daha kısa sürede analiz yapmaya imkan tanımışlardır. Uygulama destekli OneCeph sefalometrik analiz programı ile 'Altın standart' olarak kabul edilen Manuel analiz yöntemi arasında daha yüksek uyum bulunması sebebiyle uygulama destekli OneCeph programının Manuel analiz yöntemine en iyi alternatif olduğu sonucuna varılabilir.