ResNet Tabanlı PSPNet Kullanarak Panoramik Görüntülerde Gömülü Diş Segmentasyon Analizi

Abstract

Diş sağlığı, genel sağlık ve yaşam kalitesi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Gömülü dişlerin segmentasyonu, diş hekimliğinde erken teşhis ve tedavi için kritik öneme sahip bir adımdır. Bu çalışmada, panoramik diş görüntülerindeki gömülü dişlerin doğru bir şekilde tanımlanması amacıyla derin öğrenme tekniklerinin kullanılması ele alınmıştır. Bu kapsamda, gömülü diş segmentasyonu için ResNet omurga ağına dayalı Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (PSPNet) geliştirilmiştir. Önerilen mimaride, önceden eğitilmiş ResNet omurga ağının ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101 ve ResNet152 versiyonları adapte edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular göz önüne alındığında, diş görüntülerindeki segmentasyon ve tanıma süreçlerinde en yüksek başarıyı ResNet18 modeli ile elde edilmiştir (%92.09 F1 Skor, %93.88 Kesinlik, %90.39 Duyarlılık, %85.34 IoU Skor ve %96.89 Dice Katsayısı). Bu araştırma, panoramik diş görüntüleri üzerinde yapılan çalışmalar sonucunda, yetişkin hastalarda gömülü dişlerin başarıyla tespit edilme oranının yüksek olduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgular, yapay zekanın diş hekimleri için etkili bir yardımcı araç olabileceğini vurgulamakta ve sağlık sektöründeki yapay zeka gelişimine olan güveni artırmaktadır.