Panoramik radyografilerde tüm gömülü dişlerin ve winter sınıflamasına göre üçüncü molar dişlerin derin öğrenme ile otomatik tespiti ve lokalizasyonu: Klinik kullanım için arayüz tasarımı

Dişlerin gömülü olması yaygın görülen bir durumdur ve çenelerin farklı yerlerindeki kapsamları ve dağılımları önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Her diş gömülü olabilir ancak en sık gömülü kalan dişler alt üçüncü molar dişlerdir. Gömülü üçüncü molar dişlerin sınıflandırılması, gömülülüğün derecesini tanımamıza ve cerrahi prosedür için en uygun metodolojiyi seçmemize olanak tanır ve böylece komplikasyon riskini azaltır. Nesne algılama özelliği ile ünlü olan YOLO, yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır. YOLOv8 algoritması, bu çalışmanın yürütüldüğü tarih itibarıyla YOLO ailesinin en son sürümüdür. Bu çalışmanın amacı, panoramik radyografiler üzerinde gömülü tüm dişleri tespit etmek ve gömülü üçüncü azı dişlerini derin öğrenme temelinde Winter sınıflandırma sistemine göre otomatik olarak sınıflandırmaktır. Bu amaçla bu çalışmada fakülte veri tabanından toplanan panoramik radyografiler augmentasyon yöntemleriyle çoğaltılarak Winter sınıflandırma sistemi için 2000, gömülü dişlerin tespiti için ise 2394 görüntü elde edilmiştir. Görüntüler oral radyologlar tarafından etiketlenmiş ve etiketlerin koordinatları YOLO formatında indirilmiştir. Kullanılan derin ağ mimarisi ile verinin %80'i eğitilmiş, %10'u doğrulanmış ve %10'u model tahminlerinin iyileştirilmesiyle elde edilen eğitim ağırlıkları ile test edilmiştir. Sonuçlar kesinlik, duyarlılık ve F-1 skorunu içeren performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Winter sınıflandırması test sonuçlarına göre mezioanguler, distoanguler, horizontal, vertikal, bukkolingual ve diğer gömülü diş yönelimlerinin ortalama kesinlik değeri 0.972, ortalama duyarlılık değeri 0.967 ve ortalama F1-skor değeri 0.969 olarak elde edilmiştir. Gömülü dişlerin tespit edildiği test sonuçlarına göre ortalama kesinlik değeri 0.991, ortalama duyarlılık değeri 0.995, ortalama F1-skor değeri 0.995 olarak elde edilmiştir. Gömülü dişlerin 440 adedi doğru, 4 adedi yanlış tespit edilmiş, 2 adedi algoritma tarafından bulunamamıştır. Elde edilen sonuçlara göre YOLOv8 algoritması gömülü dişlerin tespitinde ve üçüncü azı dişlerinin Winter sınıflandırma sistemine göre sınıflandırılmasında başarılı bir performans göstermiştir.