Kanal tedavisine yapay zeka desteği

Yazılım geliştirilmesi hedefleniyor.

Karabük Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal’ın araştırmacı olarak görev aldığı proje, farklı üniversitelerden uzmanları bir araya getiriyor. Projenin yürütücülüğünü Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı öğretim üyesi Prof. Dr. Ertuğrul Karataş üstleniyor. Ekipte Ünal’ın yanı sıra Eskişehir Osmangazi Üniversitesinden Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Doç. Dr. Özer Çelik ile Atatürk Üniversitesinden Araştırma Görevlisi Dt. Hümeyra Nur Tosunoğlu yer alıyor. Proje, TÜBİTAK 1005 Ulusal Yeni Fikirler ve Ürünler Araştırma Destek Programı çerçevesinde destekleniyor.

Kök kanal tedavisinde kanal girişlerinin doğru belirlenmesi, tedavinin başarısını etkileyen önemli aşamalar arasında yer alıyor. Kanal anatomisindeki farklılıklar ve klinik görüntüleme şartları, bu yapıların tespit edilmesini zorlaştırabiliyor. Geliştirilecek yazılımın, mikroskop görüntülerini analiz ederek muhtemel kanal girişlerini hekim ekranında işaretlemesi ve işlem sırasında görsel destek sunması amaçlanıyor.

Klinik görüntülerle yapay zeka modeli eğitilecek

Araştırma çerçevesinde gerçek hastalardan, klinik şartlarda elde edilecek en az 100 dişe ait bin 500 mikroskop görüntüsünden oluşan bir veri seti hazırlanacak. Uzmanlar tarafından kanal girişlerinin işaretleneceği görüntülerle eğitilecek yapay zeka modelinin başarısı, eğitim sürecinde kullanılmayan bağımsız klinik görüntüler üzerinden değerlendirilecek. Farklı diş grupları ve görüntüleme şartları dikkate alınarak sistemin klinik ortamdaki performansı incelenecek.

Çalışmanın devamında yapay zeka modelinin, mikroskoptan alınan görüntüleri gerçek zamanlı analiz ederek sonuçları hekimin ekranına aktarabilen bir yazılım prototipine dönüştürülmesi planlanıyor. Geliştirilecek altyapının farklı marka ve modellerdeki dental operasyon mikroskoplarıyla uyumlu olması da hedefleniyor.

Diş hekimliği eğitiminde de kullanılabilecek

Projede araştırmacı olarak görev alan Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal, klinik veri setinin toplanması ve hazırlanması aşamalarında çalışmalara katkı sağlayacak. Ünal ayrıca yazılımın klinik kullanımına ilişkin kullanıcı geri bildirimlerinin değerlendirilmesi ve gerekli iyileştirmelerin belirlenmesinde görev üstlenecek. Geliştirilecek sistemin yalnızca klinik uygulamalarda değil, diş hekimliği ve uzmanlık öğrencilerinin kanal anatomisini tanımasına yardımcı olacak bir eğitim aracı olarak da kullanılması amaçlanıyor. Proje sonunda ortaya çıkacak klinik veri seti, yapay zeka modeli ve yazılım prototipinin, yerli sağlık teknolojilerinin geliştirilmesine ve ileri klinik doğrulama çalışmalarına katkı sağlaması bekleniyor.