Eskişehir Osmangazi Üniversitesi öncülüğünde, Anadolu Üniversitesi ve Ankara Üniversitesi akademisyenlerinin katkısıyla diş röntgenlerini hızlı ve yüzde 90 doğrulukla analiz edebilen yapay zeka sistemi “CranioCatch” geliştirildi.
Yaklaşık 5 yıl süren çalışma kapsamında, gönüllü akademisyenler ve öğrenciler tarafından 1 milyondan fazla panoramik röntgen ile 2 ve 3 boyutlu dental görüntü incelenerek geniş bir veri seti oluşturuldu. Diş hekimleri, görüntüleri tek tek etiketleyerek yapay zekaya hangi bulgunun ne anlama geldiğini öğretti. Bu veriler sayesinde sistem çürük, kemik kaybı ve farklı hastalık belirtilerinin röntgenlerde nasıl göründüğünü öğrendi.
Sisteme yüklenen yeni bir röntgen görüntüsü, daha önce öğrenilen bu büyük veri havuzuyla karşılaştırılarak analiz ediliyor ve yapay zeka, görüntüyü inceleyerek yoğunluk farklarını, doku geçişlerini ve anormal yapıları tespit ediyor. Yaklaşık 15 saniye içinde sonuç veren yazılım, yüzde 90’ın üzerinde doğruluk oranıyla çalışıyor.
Konuyla ilgili Diş Hekimi Zinet Öztürk “Sistem, radyografilerdeki bulguları kısa sürede analiz ederek hekimlere rapor sunabiliyor. Bu da hem tanı sürecine katkı sağlıyor hem de hastayla iletişimi kolaylaştırıyor. 2 ve 3 boyutlu radyografilerde çürükten kemik kaybına, patolojilerden anatomik varyasyonlara kadar 100’den fazla bulguyu yapay zekayla yaklaşık 15 saniye içerisinde bulabiliyoruz.” ifadelerini kullandı.
Bir röntgende birden fazla teşhis
Sistemin aynı anda birden fazla bulguyu tespit edebilmesi için yazılımda YOLO, U-Net ve Faster R-CNN gibi derin öğrenme modelleri kullanıldı. Örneğin bir röntgende hem çürük hem de kemik kaybı varsa, bu modeller görüntüyü bölgelere ayırarak her bir sorunu ayrı ayrı analiz edebiliyor. U-Net benzeri modeller, sorunlu alanın tam sınırlarını çizerken, YOLO ve Faster R-CNN gibi modeller bu bölgeleri hızlı bir şekilde işaretleyerek hekimlere görsel olarak sunuyor.
Bu sayede sorunun nerede olduğu, ne kadar ilerlediği ve hangi dokuları etkilediği gibi detaylar da tespit ederek, hekimlerin daha hızlı ve daha isabetli karar vermesine yardımcı oluyor.
Analizlerini sadece iki boyutlu röntgenlerle yapmayan sistemde CBCT (Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi) ile elde edilen üç boyutlu diş tomografileri de incelenebiliyor. Bu teknoloji sayesinde dişin sadece yüzeyi değil, kök yapısı, çevre kemik dokusu ve sinirlere olan yakınlığı da detaylı şekilde incelenebiliyor. Yapay zeka, bu 3 boyutlu verileri katman katman analiz ederek daha kapsamlı bir teşhis ve tedavi planı oluşturulmasını sağlıyor.
Şu anda Eskişehir Ağız ve Diş Sağlığı Hastanesinde pilot olarak kullanılan sistemin,daha fazla hastane ve klinikte yaygınlaştırılması hedefleniyor.
Kaynak: Anadolu Ajansı