Panoramik Radyograflarda İdiopatik Osteoskleroz Tespiti için Derin Öğrenme Modeli

Giriş

Bu çalışma, panoramik radyografilerde idiyopatik osteoskleroz (IO) tespiti için derin öğrenme modelinin performansını araştırmaktadır. Yapay zekanın (YZ) tanısal doğruluğu artırma ve diş hekimlerinin iş yükünü azaltma potansiyelini vurgulamaktadır.

Metodoloji

• Veri Toplama: Çalışma, deneyimli ağız ve çene cerrahisi radyologları tarafından etiketlenmiş 493 anonim panoramik radyografi kullanmıştır. Görüntüler, odaklı analiz için dört bölgeye ayrılmıştır.
• Model Geliştirme: Derin öğrenme modeli, TensorFlow kütüphanesi kullanılarak uygulanan GoogLeNet Inception v2 mimarisine dayanmaktadır. Model, eğitim, doğrulama ve test gruplarına ayrılmış bir veri setinde 200.000 dönem boyunca eğitilmiştir.
• Performans Ölçütleri: Modelin performansı, doğru pozitifler, yanlış pozitifler ve yanlış negatifler kullanılarak duyarlılık, kesinlik ve F1 skoru hesaplanarak bir karmaşıklık matrisine göre değerlendirilmiştir.

Sonuçlar

• YZ modeli, test görüntülerinde 57 IO'dan 50'sini başarıyla tespit etmiş ve bu da %0.88 duyarlılık, %0.83 kesinlik ve %0.86 F ölçüsü ile sonuçlanmıştır. Bu sonuçlar, modelin panoramik radyografilerde IO'yu doğru bir şekilde tanımlama yeteneği için umut verici bir kapasite sunduğunu göstermektedir.

Tartışma

• Çalışma, diş hekimliği tanısında YZ kullanımının etkilerini tartışmakta ve görüntü yorumlamasını standartlaştırma ve tanısal doğruluğu artırma potansiyelini vurgulamaktadır. Ayrıca, mevcut çalışmanın yalnızca IO'ya odaklanması ve daha çeşitli bir veri setine ihtiyaç duyulması gibi sınırlamalarına da dikkat çekmektedir.

Sonuç

Bulgular, derin öğrenmeye dayalı YZ algoritmalarının panoramik radyografilerde idiyopatik osteosklerozu etkili bir şekilde tespit edebileceğini önermekte ve diş hekimliği tanı uygulamalarını dönüştürme potansiyelini ortaya koymaktadır.

Gelecek Yönelimler

Çalışma, veri setinin çeşitli radyopak lezyonları içerecek şekilde genişletilmesi ve modelin IO'nun diferansiyel tanısı ve takibi konusundaki uygulamalarının araştırılması için daha fazla araştırma yapılması çağrısında bulunmaktadır.

Etik Hususlar

Tüm prosedürler etik standartlara uygun olarak gerçekleştirilmiş ve çalışmaya katılanlardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

Finansman ve Katkılar

Araştırma, Eskisehir Osmangazi Üniversitesi tarafından desteklenmiş olup, çeşitli alanlarda literatür taraması, veri toplama ve makale yazımı gibi katkılarda bulunan birçok yazarın iş birliği ile gerçekleştirilmiştir.