Panoramik Diş Görüntülerinde Derin Evrişimsel Sinir Ağına Dayalı Gömülü Diş Tespiti ve Segmentasyonu

Authors : Meryem Durmuş, Burhan Ergen, Adalet Çelebi, Muammer Türkoğlu

Pages : 713-724

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1377733

View : 122 | Download : 193

Publication Date : 2023-10-18

Article Type : Research Paper

Abstract :Gömülü diş tespiti, diş hekimliği uygulamalarında önemli bir adımdır ve doğru bir tespit süreci, tedavi planlaması ve teşhislerde büyük önem taşır. Geleneksel yöntemlerin sınırlamaları ve hata olasılıkları göz önüne alındığında, derin öğrenme modelleri gibi yapay zekâ temelli yaklaşımların kullanılması giderek daha yaygın hale gelmektedir. Bu çalışmada panoramik gömülü diş görüntülerinde derin öğrenme modellerinin performansı incelenmiştir Yedi farklı modelin (VGG16-Unet, VGG19-Unet, MobileNetV2, Unet-v1, Unet-v2, Unet-v3 ve Unet-v4) performansı değerlendirilmiştir. VGG16-Unet modelinin AUC (eğri altındaki alan) değeri %94.87 ile diğer modellere kıyasla daha yüksek bulunmuştur. Bu çalışma, diş hekimliği alanında daha doğru ve hassas segmentasyon yöntemleri geliştirilmesine katkı sağlayarak, diş tespiti ve tedavi planlaması süreçlerinde daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini desteklemektedir.
Keywords : Unet, Derin öğrenme, Gömülü diş, Panoramik diş görüntüleri

ORIGINAL ARTICLE URL