Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye
Tez Danışmanı: Ali Mert
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Diğer
Özet:
Bu tezde, teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte yaşam kalitemizi değiştiren yapay zekânın, özellikle radyoloji ve diş hekimliği alanlarında sunduğu katkıları incelemektedir. Derin evrişimsel sinir ağı temelli YOLOv5 mimarisi kullanılarak tasarlanan algoritma, panoramik radyografi görüntülerinde otomatik diş tanımlama ve durumlarını gösterme amacını taşımaktadır. 1355 radyolojik görüntüden oluşan veri setinde, başarıyla gerçekleştirilen diş tespit, numaralandırma ve tanımlama işlemleri sonucunda elde edilen 0,6827 doğruluk oranı, algoritmanın etkinliğini vurgulamaktadır.