Yapay zekâ yöntemleri ile kök ucu açıklığının tespit edilmesi

Giriş: Dişler, çiğneme ve konuşma gibi temel işlevlerde rol oynar. Diş morfolojisinin değerlendirilmesi, tanı ve tedavi planlamasında kritik öneme sahiptir. Kök ucu açıklığı, kök gelişiminin tamamlanmadığını gösteren önemli bir radyolojik bulgudur. Bu durum, özellikle genç bireylerde endodontik ve ortodontik tedavi planlamasını etkiler. Çürük, travma veya patolojik lezyonlar kök gelişimini durdurabilir ve kök ucunun açık kalmasına neden olabilir. Bu gibi durumlar, klinik açıdan teşhis ve tedaviyi zorlaştırır. Panoramik radyografiler, düşük doz ve geniş görüş alanı avantajı nedeniyle sık tercih edilen görüntüleme yöntemlerindendir. Bu çalışmada, panoramik radyografilerde daimi dişlerin kök ucu açıklığını sınıflandırmak amacıyla yapay zekâ tabanlı bir model geliştirilmiştir. Metaryel ve Metot: Fırat Üniversitesi arşivinden alınan 512 panoramik radyografiden manuel olarak çıkarılan 902 tek köklü diş görüntüsü, "kök ucu kapalı", "anatomik olarak açık" ve "patolojik olarak açık" olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Görüntüler ImageJ ile işlenmiş ve ViT Base Patch32 modeli ile sınıflandırılmıştır. Performans; doğruluk, precision, recall ve F1-score ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Model %88 doğruluk, precision, recall ve F1-score elde etmiştir. Model sonuçları, uzmanlık öğrencilerinin sınıflamaları ile karşılaştırılmış ve özellikle düşük deneyimli kullanıcılarla kıyaslandığında daha tutarlı sonuçlar sunduğu gözlemlenmiştir. Sonuç: ViT modeli, panoramik radyografilerde kök ucu açıklığını yüksek doğrulukla tespit edebilmiş ve klinik karar destek sistemlerinde güvenilir bir araç olma potansiyeli göstermiştir.