Derin öğrenme yöntemi ile panoramik radyografiden diş eksikliklerinin tespiti: Bir yapay zekâ pilot çalışması (original) (raw)

2019

Abstract

Amac: Bu calismanin amaci, panoramik radyografide dis eksikliklerinin degerlendirilmesi icin tasarlanmis tani amacli bilgisayar yaziliminin islevini gelistirmek ve degerlendirmektir. Gerec ve Yontemler: Veri seti eksik dis tespiti icin 99 tam dis ve 54 eksik dis olmak uzere 153 goruntuden olusmaktadir. Tum goruntuler Agiz, Dis ve Cene Radyolojisi uzmanlari tarafindan tekrar kontrol edilmis ve dogrulanmistir. Veri setindeki tum goruntuler egitim oncesinde 971 X 474 piksel olarak yeniden boyutlandirilmistir. Acik kaynak kodlu python programlama dili ve OpenCV, NumPy, Pandas, ile Matplotlib kutuphaneleri etkin olarak kullanilarak bir rastgele dizilim olusturulmustur. Onceden egitilmis bir Google Net Inception v3 CNN agi on isleme icin kullanilmis ve veri setleri transfer ogrenimi kullanilarak egitilmistir. Bulgular: Egitim de kullanilan goruntulerin modeli tahminlendirmesi ile cikan basari orani % 94.7’dir. Egitimde kullanilmayan test icin ayrilan goruntulerin tahminlemesindeki basari ...

Alper Odabas hasn't uploaded this paper.

Let Alper know you want this paper to be uploaded.

Ask for this paper to be uploaded.