Derin öğrenme ile karışık dişlenme döneminde dişlerin numaralandırılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ALTUĞ HAMDİ ALTUNTAŞ

Danışman: Oğuzhan Urhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Panoramik diş röntgen görüntüleri ağızda bulunan dişlerin dişlenme durumlarını, diş hastalıklarını ve diş eksikliklerini gösteren medikal görüntülerdir. Ortodontik tedavi süreçleri bu görüntüler üzerinden gözle çıkarılan sonuçlara göre şekillenmektedir. Tedavi süreçlerinde hataları en aza indirgemek için bu görseller üzerinden otonom bir şekilde çıkarım yapan sistemler geliştirilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında panoramik diş röntgenleri üzerinden süt dişler ile kalıcı dişlerin tespit edilmesi ve Evrensel Numaralandırma Sistemi'ne göre dişlerin numaralandırılması için tek adımlı bir derin öğrenme yaklaşımı önerilmiştir. Çalışmada güncel yöntemlerden YOLO-V7 ve YOLO-V9 modellerinin bu probleme özgü şekilde yeniden uyarlanması ile tespitlerin gerçekleştirilmesi sağlanmıştır. Tespit edilen dişlerin numaralandırılması derin öğrenme modeli tarafından yüksek başarımla gerçekleştirilmiştir. Böylelikle diş numaralandırılması için ek algoritmaların kullanılması gereksinimi ortadan kaldırılmıştır. Önerilen yaklaşım panoramik diş röntgenleri üzerinde %92 başarım ile dişleri tespit etmekte ve numaralandırmaktadır.