Amaç: Bu çalışmanın amacı yapay zeka (Artificial Intelligence) (AI) sistemleri kullanılarak dental panoramik radyografik görüntülerden alveoler kemik kaybını tespit etmektir.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada toplam 2276 panoramik radyografik görüntü kullanıldı. Bunların 1137'si kemik yıkımı olan vakalara aitken, 1139'u periodontal olarak sağlıklıydı. Veri kümesi eğitim (n = 1856), doğrulama (n = 210) ve test seti (n = 210) olarak üç bölüme ayrıldı. Veri setindeki tüm görüntüler eğitimden önce 1472x718 piksel olarak yeniden boyutlandırıldı. Açık kaynaklı python programlama dili ve OpenCV, NumPy, Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri etkili bir şekilde kullanılarak rastgele bir dizi oluşturuldu. Ön işleme için önceden eğitilmiş bir Google Net Inception v3 CNN ağı kullanılmış ve veri setleri aktarım öğrenimi kullanılarak eğitildi. Tanısal performans, duyarlılık, özgüllük, kesinlik, doğruluk ve F1 skoru kullanılarak konfüzyon matrisi ile değerlendirildi.
Bulgular: Kemik kaybı olan 105 olgunun 99'u AI sistemi ile tespit edildi. Duyarlılık 0.94, özgüllük 0.88, hassasiyet 0.89, doğruluk 0.91 ve F1 skoru 0.91 idi.
Sonuç: Konvolüsyon nöral ağ modeli periodontal kemik kayıplarını belirlemede başarılıdır. Gelecekte tanı ve tedavi planlamasında hekimlerin çalışmasını kolaylaştıran bir sistem olarak kullanılabilir.
yapay zeka, panoramik radyografi, alveolar kemik kaybı, periodontitis, periodontoloji, derin öğrenme
Objectives: The aim of this study was to detect alveolar bone loss from dental panoramic radiographic images using artificial intelligence systems.
Material and Methods: A total of 2276 panoramic radiographic images were used in this study. While 1137 of them belong to cases with bone destruction, 1139 were periodontally healthy. The dataset is divided into three parts as training (n=1856) , validation (n=210) and testing set (n= 210). All images in the data set were resized to 1472x718 pixels before training. A random sequence was created using the open-source python programming language and OpenCV, NumPy, Pandas, and Matplotlib libraries effectively. A pre-trained Google Net Inception v3 CNN network was used for preprocessing and data sets were trained using transfer learning. Diagnostic performance was evaluated with the confusion matrix using sensivitiy, specificity, precision, accuracy and F1 score.
Results: Of the 105 cases with bone loss, 99 were detected by the AI system. Sensitivity was 0.94, specificity 0.88, precision 0.89, accuracy 0.91 and F1 score 0.91.
Conclusion: The convolutional neural network model is successful in determining periodontal bone losses. It can be used as a system to facilitate the work of physicians in diagnosis and treatment planning in the future.
panoramic radiography, artificial intelligence, alveolar bone loss, periodontitis, periodontology, deep learning
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Sağlık Kurumları Yönetimi |
Bölüm | Original Research Articles |
Yazarlar |
|
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2020 |
Gönderilme Tarihi | 4 Ağustos 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020Cilt: 23 Sayı: 4 |
Cumhuriyet Dental Journal (Cumhuriyet Dent J, CDJ) is the official publication of Cumhuriyet University Faculty of Dentistry. CDJ is an international journal dedicated to the latest advancement of dentistry. The aim of this journal is to provide a platform for scientists and academicians all over the world to promote, share, and discuss various new issues and developments in different areas of dentistry. First issue of the Journal of Cumhuriyet University Faculty of Dentistry was published in 1998. In 2010, journal's name was changed as Cumhuriyet Dental Journal. Journal’s publication language is English.
CDJ accepts articles in English. Submitting a paper to CDJ is free of charges. In addition, CDJ has not have article processing charges.
Frequency: Four times a year (March, June, September, and December)
IMPORTANT NOTICE
All users of Cumhuriyet Dental Journal should visit to their user's home page through the "https://dergipark.org.tr/tr/user" " or "https://dergipark.org.tr/en/user" links to update their incomplete information shown in blue or yellow warnings and update their e-mail addresses and information to the DergiPark system. Otherwise, the e-mails from the journal will not be seen or fall into the SPAM folder. Please fill in all missing part in the relevant field.
Please visit journal's AUTHOR GUIDELINE to see revised policy and submission rules to be held since 2020.