Karabük Üniversitesinin (KBÜ) araştırmacı olarak katkı sunduğu projede, kök kanal tedavisi sırasında dişin kanal girişlerini dental operasyon mikroskobu görüntülerinden gerçek zamanlı biçimde saptayabilen yapay zeka destekli bir yazılımın geliştirilmesi amaçlanıyor.

Projede araştırmacı olarak görev yapan Karabük Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal'ın da aralarında bulunduğu ekip, farklı üniversitelerden uzmanları bir araya getiriyor. Çalışmanın yürütücülüğünü, Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı öğretim üyesi Prof. Dr. Ertuğrul Karataş yapıyor. Ekipte Ünal'ın yanı sıra Eskişehir Osmangazi Üniversitesinden Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Doç. Dr. Özer Çelik, ayrıca Atatürk Üniversitesinden Araştırma Görevlisi Dt. Hümeyra Nur Tosunoğlu bulunuyor. Projeye, TÜBİTAK 1005 Ulusal Yeni Fikirler ve Ürünler Araştırma Destek Programı kapsamında destek veriliyor.

Kök kanal tedavisinde kanal girişlerinin isabetli biçimde belirlenmesi, tedavi başarısını etkileyen başlıca aşamalardan biri. Kanal anatomisindeki çeşitlilik ile klinik görüntüleme koşulları, bu yapıların saptanmasını güçleştirebiliyor. Geliştirilmesi planlanan yazılımın mikroskop görüntülerini inceleyerek olası kanal girişlerini hekim ekranında göstermesi ve işlem sırasında görsel rehberlik sağlaması hedefleniyor.

Klinik görüntüler kullanılarak yapay zeka modeli eğitilecek

Araştırma kapsamında, gerçek hastalardan klinik koşullarda alınacak ve en az 100 dişe ait bin 500 mikroskop görüntüsünü içerecek bir veri seti oluşturulacak. Kanal girişlerinin uzmanlarca işaretlendiği görüntülerle eğitilecek yapay zeka modelinin başarısı, eğitimde yer almayan bağımsız klinik görüntüler kullanılarak ölçülecek. Sistemin klinik ortamdaki performansı, çeşitli diş grupları ve görüntüleme koşulları göz önünde bulundurularak değerlendirilecek.

Çalışmanın sonraki aşamasında, yapay zeka modelinin mikroskoptan gelen görüntüleri gerçek zamanlı inceleyip sonuçları hekimin ekranına ileten bir yazılım prototipine dönüştürülmesi öngörülüyor. Sistemin altyapısının farklı marka ve modellerdeki dental operasyon mikroskoplarıyla birlikte çalışabilmesi de hedefler arasında yer alıyor.

Diş hekimliği eğitiminde de yararlanılabilecek

Projede araştırmacı olarak bulunan Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal, klinik veri setinin toplanması ve hazırlanması çalışmalarına katkıda bulunacak. Ünal, yazılımın klinik kullanımı hakkındaki kullanıcı geri bildirimlerinin incelenmesi ve ihtiyaç duyulan geliştirmelerin saptanması süreçlerinde de görev alacak. Sistemin, klinik uygulamaların yanı sıra diş hekimliği ve uzmanlık öğrencilerinin kanal anatomisini tanımalarına destek olacak bir eğitim aracı olarak kullanılması da amaçlanıyor. Proje tamamlandığında elde edilecek klinik veri seti, yapay zeka modeli ve yazılım prototipinin yerli sağlık teknolojilerinin geliştirilmesine ve ileri klinik doğrulama araştırmalarına katkı sunması bekleniyor.