Stereolitografi yöntemi ile kişiye özel dental rehber plağın imalatı ve boyutsal doğruluğunun yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HASAN TÜRKER
Danışman: Koray ÖZSOY
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dental rehber tasarımları yapılmadan önce, dikkatli ve ayrıntılı bir tedavi planlamasının yapılması, başarılı ve uzun ömürlü bir tedavinin sağlanması açısından oldukça önemlidir. Dental rehberlerin tedavi planlamasına yardımcı olan bütün ürün ve süreçler değerlendirildiğinde, hayatın birçok farklı alanında olduğu gibi teknoloji ve yazılım destekli çözümlerin dental alandaki uygulamalarda da kullanımı oldukça artmaktadır. Çalışmada tedavi planlamasının ilk aşaması olan dental Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi (KIBT) görüntü verilerinin görüntü bozuklukların giderilmesi, kemik ve doku sınırlarının belirlenmesi ve 3 boyutlu (3B) anatomik modelin elde edilmesi sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda üç (3) farklı dental rehber tasarımı gerçekleştirilmiştir. Dental rehber tasarımları ve mandibula modeli Stereolitografi (SLA) 3B yazıcı ile üretilmiştir. Üretilen modelden 3B tarayıcı kullanılarak veriler elde edilmiştir. Elde edilen mandibula ve dental rehber modeller arasında üç boyutlu çakıştırma yapılarak boyutsal hata değerleri elde edilmiştir. Elde edilen boyutsal hata verileri açık kaynak kodlu Jamovi 2.0.0 istatistiki yazılım programı kullanılarak dental rehberlerin arasında istatiksel olarak karşılaştırma yapılarak mandibulaya en iyi yerleşen dental rehber modeli belirlenmiştir. Çakıştırma işlemi sonucunda elde edilen koordinatlara göre boyutsal açıklık değerleri kullanılarak yapay zeka tekniklerinden Yapay Sinir Ağ (YSA) modelleri tasarlanmıştır. YSA modellerinde kayıp fonksiyonu "binary cross entropy" ve optimizasyon fonksiyonu "adam" olarak kullanılmıştır. Ayrıca yapay sinir ağının gizli katmanında "relu" ve çıkış katmanında "sigmoid" aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır. Toplamda 10 adet YSA model tasarımı gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen YSA modellerinde 1. katman nöron sayısı 8, 2. katman nöron sayısı 6 , epoch sayısı 100 ve batch boyutu 10 olarak belirlenen model % 99 doğruluk sonucunu vermiştir.