Akademik Veri Yönetim Sistemi
Türk Dişhekimleri Birliği 28. Uluslararası Dişhekimliği Kongresi, Diyarbakır, Türkiye, 18 Eylül - 21 Aralık 2025, ss.403-404, (Özet Bildiri)
Amaç:
Endodontik tedavi sonrası periapikal iyileşmenin değerlendirilmesinde kullanılan radyografik yöntemlerin subjektif yorumlara açık olması, daha objektif ve standardize analiz yöntemlerinin önemini artırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, fraktal analiz (FA) yönteminin klinik güvenirliğini periapikal indeks (PAI) skorlarıyla; teknik doğruluğunu ise Python tabanlı hesaplamalarla kıyaslayarak değerlendirmektir.
Yöntem:
Kronik apikal periodontitis tanısı almış toplam 50 mandibular molar dişe kök kanal tedavisi (n=25) veya retreatment (n=25) işlemi uygulanmış olup, hastaların tedavi öncesi ve tedaviden 2 yıl sonraki panoramik radyografileri değerlendirmeye alınmıştır. Radyografik olarak, en az 2×2 mm boyutunda belirgin radyolusent periapikal lezyon ve sağlam marjinal adaptasyona sahip koronal restorasyon kriterleri aranmıştır. Fraktal boyut (FA) değerleri hem ImageJ yazılımı ile hem de geliştirilen Python tabanlı görüntü işleme algoritmasıyla hesaplanmıştır. Klinik karşılaştırma amacıyla, iki gözlemcinin ortak kararıyla skorlanan PAI değerleri kullanılmıştır. FA–PAI ilişkisi Spearman korelasyonu ile, ImageJ–Python uyumu ise eşleştirilmiş analizlerle değerlendirilmiştir.
Bulgular:
ImageJ ve Python ile hesaplanan FA değerleri arasında yüksek düzeyde pozitif bir ilişki gözlenmiştir. Her iki yöntemde de tedavi sonrası FA değerlerinde anlamlı artış kaydedilmiştir. Ayrıca FA ile PAI skorları arasında negatif yönlü ve klinik olarak anlamlı bir ilişki saptanmıştır.
Sonuç:
Fraktal analiz hem manuel hem de yazılımsal olarak güvenilir ve tekrarlanabilir sonuçlar sunan bir kantitatif analiz yöntemidir. ImageJ ile elde edilen veriler, Python tabanlı otomatik hesaplamalarla yüksek düzeyde uyumludur. Ayrıca FA’nın, PAI skorlarıyla gösterdiği ilişki klinik geçerliliğini desteklemektedir.
Anahtar Kelimeler:
Endodontik takip, Fraktal analiz, ImageJ, PAI, Periapikal iyileşme, Python
Aim:
The subjectivity of radiographic methods used to evaluate periapical healing after endodontic treatment highlights the importance of more objective and standardized analytical approaches. The aim of this study is to assess the clinical reliability of the fractal analysis (FA) method by comparing it with periapical index (PAI) scores, and to evaluate its technical accuracy through comparison with Python-based calculations.
Materials and Methods:
A total of 50 mandibular molars diagnosed with chronic apical periodontitis were treated with either root canal treatment (n=25) or retreatment (n=25), and the patients’ preoperative and 2-year postoperative panoramic radiographs were evaluated. Radiographic inclusion criteria required a well-defined periapical radiolucent lesion of at least 2×2 mm in size and a coronal restoration with intact marginal adaptation. Fractal dimension (FD) values were calculated using both the ImageJ software and a custom-developed Python-based image processing algorithm. For clinical comparison, PAI scores determined by consensus between two observers were used. The relationship between FA and PAI was evaluated using Spearman correlation, and the agreement between ImageJ and Python calculations was assessed using paired analyses.
Results:
A strong positive relationship was observed between the FA values calculated using ImageJ and those obtained through the Python-based method. Both methods showed a significant increase in FA values following treatment. In addition, a negative and clinically meaningful relationship was identified between FA values and PAI scores.
Conclusion:
Fractal analysis is a quantitative method that provides reliable and reproducible results both manually and computationally. The data obtained using ImageJ showed a high level of agreement with the Python-based automated calculations. Moreover, the relationship between FA and PAI scores supports the clinical validity of fractal analysis.
Keywords:
Endodontic follow-up, Fractal analysis, ImageJ, PAI, Periapical healing, Python