• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Detection of tooth numbering, frenulum attachment, gingival overgrowth, and gingival inflammation signs on dental photographs using convolutional neural network algorithms: a retrospective study

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (4.889Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2023

Yazar

Kurt Bayrakdar, Sevda
Uğurlu, Mehmet
Yavuz, Muhammet Burak
Sali, Nichal
Bayrakdar, İbrahim Şevki
Çelik, Özer
Köse, Oğuz
Beklen, Arzu
Saylan, Bilge Cansu Uzun
Jagtap, Rohan
Orhan, Kaan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Kurt-Bayrakdar, S., Uğurlu, M., Yavuz, M. B., Sali, N., Bayrakdar, İ. Ş., Çelik, Ö., Köse, O., Beklen, A., Uzun Saylan, B. C., Jagtap, R., & Orhan, K. (2023). Detection of tooth numbering, frenulum attachment, gingival overgrowth, and gingival inflammation signs on dental photographs using convolutional neural network algorithms: a retrospective study. Quintessence international (Berlin, Germany : 1985), 54(8), 680–693. https://doi.org/10.3290/j.qi.b4157183

Özet

Objectives: This study aimed to develop an artificial intelligence (Al) model that can determine automatic tooth numbering, frenulum attachments, gingival overgrowth areas, and gingival inflammation signs on intraoral photographs and to evaluate the performance of this model. Method and materials: Atotal of 654 intraoral photographs were used in the study (n = 654). All photographs were reviewed by three periodontists, and all teeth, frenulum attachment, gingival overgrowth areas, and gingival inflammation signs on photographs were labeled using the segmentation method in a web-based labeling software. In addition, tooth numbering was carried out according to the FDI system. An Al model was developed with the help of YOLOv5x architecture with labels of 16,795 teeth, 2,493 frenulum attachments, 1,211 gingival overgrowth areas, and 2,956 gingival inflammation signs. The confusion matrix system and ROC (receiver operator characteristic) analysis were used to statistically evaluate the success of the developed model. Results: The sensitivity, precision, Fl score, and AUC (area under the curve) for tooth numbering were 0.990, 0.784, 0.875, and 0.989; for frenulum attachment these were 0.894, 0.775, 0.830, and 0.827; for gingival overgrowth area these were 0.757, 0.675, 0.714, and 0.774; and for gingival inflammation sign 0.737, 0.823, 0.777, and 0.802, respectively. Conclusion: The results of the present study show that Al systems can be successfully used to interpret intraoral photographs. These systems have the potential to accelerate the digital transformation in the clinical and academic functioning of dentistry with the automatic determination of anatomical structures and dental conditions from intraoral photographs. (Quintessence Int2023; 54:680-693; doi:10.3290/j.gi.b4157183)

Kaynak

Quintessence International

Cilt

54

Sayı

8

Bağlantı

https://doi.org/10.3290/j.qi.b4157183
https://hdl.handle.net/11436/8806

Koleksiyonlar

  • DŞHF, Klinik Bilimler Bölümü Koleksiyonu [253]
  • PubMed İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2443]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.