Servikal Vertebra Maturasyonunun Lateral Sefalometrik Görüntülerde Görsel ve Yazılım Destekli Analizle Belirlenmesi


Creative Commons License

Amasya H. , Yıldırım D., Aydoğan T., Kemaloğlu N.

Türk Dişhekimleri Birliği 25. Uluslararası Dişhekimliği Kongresi Sözel Bildiriler, ss.325, 2019 (Diğer Kurumların Hakemli Dergileri)

  • Yayın Türü: Makale / Özet
  • Basım Tarihi: 2019
  • Dergi Adı: Türk Dişhekimleri Birliği 25. Uluslararası Dişhekimliği Kongresi Sözel Bildiriler
  • Sayfa Sayıları: ss.325

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı, dijital görüntülerde servikal vertebra matürasyonu analizinin görsel ve uzmanlar tarafından belirlenen kurallara göre destek sunan bir yazılım ile yapılması, analiz sonuçlarının birbiriyle uyumu ve kronolojik yaş ile olan korelasyonunun değerlendirilmesidir.

Yöntem: Çeşitli tanı ve tedavi prosedürleri için Süleyman Demirel Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi’ne başvuran, kronolojik yaşları 120 ile 359 ay arasında değişen bireylerin 250 lateral sefalometrik radyografı se.ildi. Servikal vertebraların artefaktlardan etkilendiği veya belirgin servikal vertebra anomalisi olan görüntüler çalışmadan çıkarılıp yerlerine uygun nitelikte görüntüler dahil edildi. Rehber yazılım için kuralların belirlenmesi amacıyla, rastgele seçilen 100 gçrüntü, Baccetti ve ark. (2005) tarafından bildirilen metoda göre iki klinisyen tarafından görsel yöntemle analiz edildi. Görüntülerin işaretlenmesi için iki bilgisayar mühendisi tarafından C# programlama dilinde bir yazılım geliştirildi. Yazılıma “.jpeg” formatında aktarılan görüntüler üzerinde vertebra morfolojilerini belirlemede kullanılacak noktalar, aynı iki klinisyen tarafından işaretlendi. Bu işlem sırasında yazılım sonuçları kullanıcılara ger.ek zamanlı gösterilmedi. Elde edilen verilerin istatistiksel değerlendirmesi sonucu klinik karar destek sisteminde kullanılacak kurallar belirlendi. Yazılım sağlanarak yapılan analizlerin etkinliğini değerlendirmek amacıyla, 250 görüntü önce görsel yöntemle analiz edildi. Tercihlerin unutulması için bir ay beklendikten sonra tüm gçrüntüler, aynı klinisyen tarafından yazılım desteği sağlanarak tekrar analiz edildi. İki farklı yöntemle elde edilen analiz sonuçlarının kronolojik yaş ile uyumunun değerlendirilmesinde Kendall’ın tau’su ve Spearman’ın rho’sundan yararlanılırken, analizlerin birbiriyle uyumunun değerlendirilmesinde ağırlıklı kappa analizinden yararlanıldı.

Bulgular: Görsel ve yazılım destekli analiz sonu.ları arasında uygulanan ağırlıklı kappa istatistik sonuçları, matürasyon seviyesi belirlemede κ=0,803, konkavite belirlemede κ=0,828 ve gövde şekli belirlemede κ=0,762 olarak hesaplandı. Kronolojik yaş ile görsel ve yazılım destekli analiz sonuçları için Kendall’ın tau’su 0,344 ve 0,364 olarak, Spearman’ın rho’su 0,461** ve 0,485** olarak bulundu (tek kuyruklu, p<0,001).

Sonuç: Bu çalışmanın sonuçlarına göre, dijital görüntülerde servikal vertebra matürasyonu analizinde klinik karar destek sistemleri kullanılabilir. Gövde şekli belirlemede görülen karar değişiklikleri en fazla olup, bunu matürasyon seviyesi ve konkavite belirleme izlemektedir.

Aim: The aim of this study is to compare the cervical vertebrae maturation analysis on digital images by visualmethod with that of the images in an expert system, and to evaluate the correlation of the results with the chronological age.

Method: 250 digital cephalograms of patients who visited Suleyman Demirel University, Faculty of Dentistry with a chronologic age between 120 and 359 months were choosen. Radiographs with artefacts at cervical region or patientswith significant cervical vertebrae anomalies were excluded. For the determination of the rules for the software, 100 images were analysed visually by two clinicians according to themethod described by Baccetti et al. (2005). A software for labelling imageswas developed by two computer engineers. Points used to determine vertebraemorphologyweremarked on the same images by the clinicians. Results were not shown in real time at that stage. After the analysis of the data, the rules for the expert system was set and 250 imageswere analysed visually. After a month‘s wait to ensure randomization, all imageswere analysed by computer-aided method. Kendall’s tau and Spearman’s rhowere used in order to determine correlation between results and chronologic age, while weighted kappa was used for the comparion of the two different results. 

Findings: Results of the weighted kappa statistics were κ=0,803 for maturation staging, κ=0,828, for presence of concavities and κ=0,762 for vertebra bodymorphologies. Correlation coefficients between chronologic age and visual, and computer-aidedmethods were 0,344 and 0,364 respectively for Kendall’s tau, while it was 0,461 and 0,485 for Spearman’s rho (one tail, p<0,001). 

Conclusion: According to the data acquired, clinical decision support systems can be used in cervical vertebraematuration evaluation. Decision changes in the vertebral body shape determination were the highest, and it was followed by maturation stages and presence of concavities.