AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKÂ İLE PANORAMİK DENTAL RADYOGRAFİLERDEN ADLİ YAŞ TAHMİNİ: ÇOKLU DERİN ÖĞRENME MİMARİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
IX. BASKENT INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES, Ankara, Türkiye, 11 - 12 Eylül 2026, ss.181-187, (Tam Metin Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
- Basıldığı Şehir: Ankara
- Basıldığı Ülke: Türkiye
- Sayfa Sayıları: ss.181-187
- Ankara Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Adli odontolojide kronolojik yaş tahmini; kimliği bilinmeyen bireylerin değerlendirilmesi, doğum kayıtlarının bulunmadığı veya güvenilir olmadığı durumlar ve hukuki açıdan kritik yaş sınırlarının incelenmesi bakımından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, 9–19 yaş aralığındaki bireylere ait panoramik dental radyografilerden kronolojik yaşın otomatik tahmini amacıyla farklı derin öğrenme mimarileri değerlendirilmiştir. Görüntülere lokal kontrastı artırmak için CLAHE uygulanmış ve problem sürekli değer üreten regresyon olarak ele alınmıştır. CNN tabanlı DenseNet121, ResNet50 ve EfficientNet-B3; Transformer/attention tabanlı Swin Transformer, CrossViT, DeiT ve MaxViT ile DeepONet prensiplerinden esinlenen bir branch–trunk regresyon modeli test edilmiştir. Performans MAE, RMSE, R² ve tahminlerin gerçek yaştan bir ve iki yıl içinde kalma oranlarıyla değerlendirilmiştir. Mevcut deney koşularında DenseNet121; 0,34 yıl MAE, 0,55 yıl RMSE ve 0,9374 R² ile en düşük hata değerlerini üretmiş; tahminlerin %93,3’ü bir yıl, %97,8’i iki yıl hata sınırı içinde kalmıştır. En yüksek performans gösteren DenseNet121 modeli Grad-CAM ve DeepSHAP yöntemleriyle ayrıca incelenmiştir. Açıklama haritaları, model çıktısına katkı sağlayan bölgelerin ağırlıklı olarak dental arklar ve mandibular dentisyon çevresinde toplandığını göstermiştir. Bulgular derin öğrenmenin panoramik radyografilerden adolesan yaş tahmininde karar desteği açısından potansiyel taşıdığını göstermektedir.