Mustafa Taha GÜLLER, Nida KUMBASAR, Özkan MİLOĞLU, İbrahim Yücel ÖZBEK, Emin Argün ORAL
Current Research in Dental Sciences - 2026;36(2):133-139
Amaç: Winter sınıflaması (WC), gömülü mandibular üçüncü molar dişlerin (MITM) çekim öncesi radyografik değerlendirmesinde kullanılır. Çalışmamızda iki evrişimli sinir ağının (CNN) farklı versiyonlarını kullanarak panoramik radyografilerde (PR) sınıflandırma performansını araştırdık. Yöntemler: Veri setini oluşturan 532 panoramik radyografideki (PR) 716 MITM dişin WC'si, üç farklı YOLO-v7 ve beş farklı YOLO-v8 CNN mimarisi kullanılarak analiz edildi. PR görüntülerinde ikinci ve üçüncü molarların lokalizasyonu belirlendi ve bu bölgedeki WC'nin tanısal performansı ölçüldü. Kesinlik, geri çağırma ve genel ortalama kesinlik (mAP) her model için istatistiksel olarak değerlendirildi. Bulgular: Her iki mimari için en yüksek performans, 0,917 mAP değeri ile yatay sınıflandırma için elde edilirken, en düşük performans dikey sınıflandırmada 0,799 olarak bulunmuştur. Çalışmadaki tüm sınıflar için mAP değerlerine bakıldığında, YOLO-v8-m, YOLO-v7'den %2,7 daha iyi performans göstermiş ve YOLO-v7 için 0,838 ve YOLO-v8 için 0,865 mAP değeri elde edilmiştir. Hem YOLO-v7 hem de YOLO-v8 için, orta derinlikteki ağ diğer alt modellerden daha iyi performans göstermektedir. Sonuç: Bu çalışma, YOLO-v7 ve YOLO-v8 modelleri kullanılarak WC'nin gerçekleştirildiği ilk çalışmadır. Sonuçlarımızla uyumlu olarak, PR'de WC için kullanılan CNN modelleri umut vericidir. Gelecek çalışmalarda veri sayısını artırarak, farklı merkezlerden görüntüler kullanarak ve CNN mimarilerini geliştirerek daha iyi sonuçlar elde edilebilir. Böylece yapay zeka mimarilerinin klinik kullanımı yaygınlaşabilir.
