Maksillofasiyal Bölge Ultrasonografi Uygulamalarında Yapay Zekâ

Yapay zekâ kavramı, sağlık sektöründe özellikle radyoloji alanında güncelliği ve popülaritesi artan bir konudur. Günümüzde tıp ve diş hekimliğinde, hastalıkların hızlı ve doğru tanısına yönelik görüntü işleme ve yapay zekâ teknolojileri çalışmaları yapılmaktadır. Klinik uygulamalarda bir dizi basit görevi, insanlara göre daha yüksek hassasiyet, daha az personel ve daha az hata ile gerçekleştirebilen yapay zekâ sistemlerinin, klinik uygulamalarda hekimlere yardımcı olarak tetkiklerin verimliliğini arttıracağı düşünülmektedir. Baş ve boyun bölgesinin görüntülemesinde sıklıkla kullanılan, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi, ultrasonografi (USG) ve manyetik rezonans gibi görüntüleme sistemlerinden elde edilen veriler, yapay zekâ uygulamalarına entegre edilerek çalışmalar yapılmaktadır. Dental ultrasonografide yapay zekâ uygulamaları temel olarak tükürük bezi patolojilerinin teşhisinde, temporomandibular eklem düzensizliklerinin ayırıcı tanısında; masseter kası hipertrofisinde, periodontal dokuların değerlendirilmesinde ve malignite gösteren lezyonlarda lenf nodlarındaki erken dönem değişikliklerinin saptanmasında kullanılmaktadır. Diş hekimliğinde ultrasonografi uygulamalarının tıp alanına kıyasla daha kısıtlı olması nedeniyle, USG görüntüleri üzerinde yapılan yapay zekâ çalışmaları da sınırlıdır. Bu derlemenin amacı dental ultrasonografide yapay zekâ uygulamaları hakkında güncel literatürü değerlendirerek bilgiler vermektir.

Artificial Intelligence in Maxillofacial Ultrasonography Applications

Artificial intelligence (AI) is an increasing topic in the field of health, especially in radiological applications. Today, studies on image processing and artificial intelligence technologies are used for rapid and accurate diagnosis of diseases in medicine and dentistry. It is thought that artificial intelligence systems, which can perform simple tasks in clinical applications with higher precision, will increase the efficiency of examinations by helping physicians in clinical applications. Data obtained from imaging systems such as cone-beam computed tomography, ultrasound (USG) and magnetic resonance imaging, which are frequently used in imaging of the head and neck region, are integrated into artificial intelligence applications. Artificial intelligence applications in dental ultrasonography are mainly used in the differential diagnosis of salivary gland pathologies and temporomandibular joint disorders. It is also used to detect early changes of lymph nodes in malignant lesions, evaluate masseter muscle hypertrophy, and examine periodontal tissues. There is limited number of artificial intelligence studies on USG images, in parallel with the limited use of ultrasonography in the field of dentistry. The aim of this review is to evaluate the current literature about artificial intelligence applications in dental ultrasonography.