Modern diş hekimliği teşhis süreçlerini yeniden tanımlayabilecek bir yapay zeka sistemi geliştirdiğim bu proje, panoramik diş röntgenlerini analiz ederek dental anomalileri otomatik olarak tespit eden ve sınıflandıran ileri seviye bir derin öğrenme sistemidir.
Proje Özeti:
Geliştirdiğim sistem, YOLOv11 mimarisi üzerine inşa edilmiş özel bir derin öğrenme modeli kullanarak dental görüntülerde;
Diş çürükleri
Diş eti hastalıkları
Impacted (gömülü) dişler
Diğer dental anomaliler
gibi patolojileri yüksek doğruluk oranlarıyla tespit etmektedir.
Teknik Özellikler ve Geliştirme Süreci:
1. Veri Seti Hazırlığı ve Gelişmiş Veri Artırma:
Çeşitli platforlar kullanılarak kapsamlı bir dental röntgen veri seti oluşturuldu
veri arttırma kütüphaneleri ile çeşitli veri artırma teknikleri uygulandı
Modelin genelleme yeteneğini artırmak için farklı açı, ölçek ve kontrast varyasyonları oluşturuldu
2. Gelişmiş Model Eğitimi:
YOLOv11 model mimarisi temel alındı
100 epoch boyunca optimize edilmiş eğitim süreci
640x640 piksel çözünürlükte görüntü işleme
Batch size: 16 ile dengeli ve etkili öğrenme
3. Model Performansı ve Validasyon:
Kapsamlı confusion matrix analizi
Precision-Recall metrikleri ile performans değerlendirmesi
Gerçek zamanlı validation batch görselleştirmeleri
Test veri seti üzerinde %0.25 confidence threshold ile tahminler
Sistem Çıktıları ve Görsel Analiz:
Sistem, her bir analiz sonrasında;
Tespit edilen anomalileri işaretlenmiş görüntüler
Sınıf bazlı güven skorları
Detaylı performans metrikleri
üretmekte ve kullanıcıya anlaşılır bir raporlama sunmaktadır.
Klinik Faydalar ve Uygulama Alanları:
Erken Teşhis: Dental problemlerin erken evrede tespiti
Zaman Tasarrufu: Otomatik tarama ile teşhis sürelerinin kısaltılması
Nesnel Değerlendirme: Operatör bağımlılığını azaltan standart bir sistem
Yardımcı Tanı Aracı: Diş hekimlerinin karar verme sürecini destekleme
Sonuç olarak Geliştirilen bu yapay zeka destekli diş analiz sistemi, geleneksel dental teşhis yöntemlerine modern bir alternatif sunmaktadır. Yüksek doğruluk oranları ve kullanıcı dostu çıktıları ile hem klinik ortamlarda hem de akademik araştırmalarda değerli bir araç olarak hizmet vermeyi amaçlamaktadır.