Diş hekimliğinde temel tanı araçlarından biri olan panoramik röntgen filmlerinin analizi, yapay zeka teknolojisi sayesinde büyük bir dönüşüm geçiriyor. Araştırmacılar, YOLOv26 modelini kullanarak panoramik radyograflarda otomatik diş tespiti ve hastalık teşhisi yapabilen ilk sistemi geliştirdi.
Panoramik radyografi, tüm diş yapısının kapsamlı görüntüsünü minimal radyasyon maruziyetiyle sunan önemli bir tanı yöntemi. Ancak bu görüntülerin manuel yorumlanması zaman alıcı ve özellikle yoğun klinik ortamlarda hatalara açık bir süreç. Bu durum, etkili otomatik çözümlere olan ihtiyacı artırıyor.
Çalışmada DENTEX veri seti kullanılarak, diş numaralandırması için 1.082, hastalık segmentasyonu için ise 1.040 görüntü işlendi. Dört farklı patoloji sınıfında eğitilen beş YOLOv26-seg varyantı, 800x800 çözünürlükte transfer öğrenme tekniğiyle geliştirildi.
Sonuçlar, YOLOv26m-seg modelinin diş numaralandırmasında en iyi performansı gösterdiğini ortaya koydu. Model %97.6 hassasiyet oranı elde ederek, manuel analiz sürecine güçlü bir alternatif sunuyor.
Bu teknoloji, diş hekimlerinin tanı sürecini hızlandırarak, hem zaman tasarrufu sağlayabilir hem de teşhis doğruluğunu artırabilir. Özellikle yoğun hasta trafiğine sahip kliniklerde büyük avantaj sağlayacak bu gelişme, diş hekimliğinde yapay zeka uygulamalarının önemli bir örneğini oluşturuyor.