Temporomandibular eklem düzensizliği için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yaklaşım
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü (Döner Sermaye), Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ŞİFA ÖZSARI
Danışman: Mehmet Serdar Güzel
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çenenin açılması, kapanması ve çiğneme gibi temel işlevleri etkileyebilen temporomandibular eklem bozuklukları yaygın olarak görülen bir hastalıktır. Temporomandibular eklem hastalıklarının kökeni tam olarak bilinmemekle birlikte, çeşitli risk faktörleriyle ilişkilendirildiği düşünülmektedir. Günümüzde, teşhisi genellikle bir diş hekimi veya maksillofasiyal cerrah tarafından muayene ile konulmaktadır ve otomatik bir sistem kullanılmamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında MR taramalarından oluşan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi ile beraber hazırlanmış olup etik onayı alınmıştır. İlgili veri seti kapsamında, 4 farklı hastalık üzerinde çalışılmıştır. İlgili hastalıklar: ağız açık pozisyonda diskin önde olması, ağız kapalı pozisyonda diskin önde olması, sinoviyal sıvıda artış olması ve kondil kemikte dejenerasyon olmasıdır. Bu kapsamda hastalık teşhisi için evrişimli sinir ağı modelleri üzerinde çalışılmıştır. Problem üzerinde popüler derin öğrenme mimarileri (GoogleNet, VGG, Xception, ResNet, MobileNet, Inception, DenseNet, ConvNeXt) ve ViT yaklaşımı uygulanmıştır. Yöntemlerin başarıları çeşitli metrikler kullanılarak incelenmiş, modeller arasındaki uyum SKK değeri ile yorumlanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda en iyi sonucu popüler derin öğrenme yaklaşımları vermiş olup, modeller arasında kabul edilebilir uyum olduğu gözlemlenmiştir. Ortalama olarak %80 ve üzeri bir başarı elde edilmiştir. Ayrıca Grad-CAM görüntüleri ile diş hekimi tarafından işaretlenen kısımlar karşılaştırıldığında ağların genel olarak hastalıkla ilgili kısımlara odaklandığı görülmüştür. Ayrıca, literatürde yer alan TME hastalıkları üzerinde yapılmış olan bilgisayar temelli yaklaşımlar ele alınmış, TMD yayınları tek tek açıklanmıştır. Böylece, bu alandaki çalışmaların anlaşılması ve ileride yapılacak olan yeni uygulanmalarda yol göstermesi amaçlanmıştır.