SUCCESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM IN DETERMINING ALVEOLAR BONE LOSS FROM DENTAL PANORAMIC RADIOGRAPHY IMAGES

Amac: Bu calismanin amaci yapay zeka (Artificial Intelligence) (AI) sistemleri kullanilarak dental panoramik radyografik goruntulerden alveoler kemik kaybini tespit etmektir. Gerec ve Yontem: Bu calismada toplam 2276 panoramik radyografik goruntu kullanildi. Bunlarin 1137'si kemik yikimi olan vakalara aitken, 1139'u periodontal olarak saglikliydi. Veri kumesi egitim (n = 1856), dogrulama (n = 210) ve test seti (n = 210) olarak uc bolume ayrildi. Veri setindeki tum goruntuler egitimden once 1472x718 piksel olarak yeniden boyutlandirildi. Acik kaynakli python programlama dili ve OpenCV, NumPy, Pandas ve Matplotlib kutuphaneleri etkili bir sekilde kullanilarak rastgele bir dizi olusturuldu. On isleme icin onceden egitilmis bir Google Net Inception v3 CNN agi kullanilmis ve veri setleri aktarim ogrenimi kullanilarak egitildi. Tanisal performans, duyarlilik, ozgulluk, kesinlik, dogruluk ve F1 skoru kullanilarak konfuzyon matrisi ile degerlendirildi. Bulgular: Kemik kaybi olan 105 olgunun 99'u AI sistemi ile tespit edildi. Duyarlilik 0.94, ozgulluk 0.88, hassasiyet 0.89, dogruluk 0.91 ve F1 skoru 0.91 idi. Sonuc: Konvolusyon noral ag modeli periodontal kemik kayiplarini belirlemede basarilidir. Gelecekte tani ve tedavi planlamasinda hekimlerin calismasini kolaylastiran bir sistem olarak kullanilabilir.