Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

Abstract

-111- OZET Bugüne kadar radiküler kist ve granülomlar için histopatolojik inceleme dışında bir ayıncı tanı metodu geliştirilmesi amacıyla birçok çalışma yapılmış, ancak bu yöntemlerin çoğu ya başarısız olmuş ya da ümit verici olmasına rağmen çeşitli nedenlerle gündelik kullanıma girememiştir. Bilgisayar teknolojisi ve dolayısı ile sayısal imge çözümleme yöntemleri son yıllarda dişhekimliği alanına da girmiştir. Sayısal imge çözümleme yöntemleri ilgilenilen özelliklerin belirginleştirilmesine, nesnel ve sayısal sonuçlar vererek teşhis sürecinde insan unsurunun bazı kısıtlamalarının aşılmasına yardımcı olmaktadır7. Birçok unsur teşhis sürecinin sonuçlarını etkilemektedir. Bu unsurların bir kısmı radyografi işlemine bağlıdır, bu süreçte en iyi koşullarla en iyi sonucu elde etmek kuramsal olarak mümkünse de, her zaman mümkün olmamaktadır. İnsan unsuru ise teşhis sürecindeki en zayıf halkadır, çünkü ayrıntıların algılanması, görüntünün tanınıp yorumlanması gözlemci içi ve gözlemciler arası farklılıklar göstermektedir. Görsel tespit kapasitesindeki farklılıklar, gözlemcinin bilgi düzeyi, beklentileri ve nesnel kıstaslar olmaması nedeniyle görüntülerin yorumlanmasında farklılıklar ortaya çıkmaktadır2`6. Radyografik görünümleri periapikal radyolusensiler şeklinde olmakla birlikte radiküler kist ve granülomlann doku tipleri arasındaki biyolojik farkın radyometrik bir farka da neden olabileceği ve bunun da bu iki lezyonun ayırdedilmesinde kullanılabileceği düşünülmektedir. Biyokimyasal metodlann bu ayırıma yardımcı olduğu bilinmekle birlikte bilgisayar teknolojisinin özellikle son onbeş yıldaki hızlı gelişimi ayırıcı tanıda imge çözümleme yöntemlerine dikkat çekmiştir. Radiküler kist ve granülomlann cerrahi işlemler sonrası histopatolojik inceleme dışındaki bir yöntemle ayırdedilmesi bu lezyonlann gerçek sıklığını, koruyucu tedavi yöntemleri ile İyileşme olanağı ve iyileşme süreleri arasındaki farklılıkları-112- gösterebilecek, periapikal lezyonlu dişlerin tedavisinde cerrahi yöntemlerin yeniden gözden geçirilmesini sağlayabilecektir. Periapikal granülom, mikrobiyal, fiziksel, termal veya kimyasal etkenlere bağlı olarak gelişen pulpa ölümünü takiben oluşan sekeldir ve kronik apikal periodontitisin ileri bir şekli olarak kabul edilir. Devam eden pulpa irritasyonuna cevap olarak gelişen kronik enflamatuar hücreler ve granülasyon dokusunun büyümesi ile karakterizedir. Genellikle klinik bulgu vermez ve ilgili diş devitaldir. Çenelerin en sık görülen radyolusensisidir. Erken radyografik bulgusu apeksteki periodontal aralıkta genişlemedir. Çoğu zaman granülasyon dokusunun proliferasyonu ve periapikal kemiğin rezorpsiyonu ile kök ucunda oval veya yuvarlak bir radyolusensi şeklinde gözlenir8'10. Radiküler kist pulpanın ölümünden sonra gelişen periapikal granülomun bir sekeli olup periapeksin kronik enflamatuar bir cevabıdır. Odontojenik kistlerin en sık görülenidir. İçi sıvı dolu ve epitelle çevrili patolojik bir kaviteden oluşan gerçek bir kisttir. Radiküler kistlerin çoğu asemptomatiktir ve klinik bulgu vermezler, ilgili diş devitaldir. Nadiren ekspansiyon yaratacak kadar büyüyebilirler. Diş kökünde yuvarlak ya da armut şeklinde radyolusent bir alan şeklinde görüntü verirler. Çoğunlukla bu radyolusensinin çevresinde radyoopak bir sınır bulunur8`10. Radiküler kist ve granülomlar genellikle asemptomatik olduklarından klinik bulgularına göre ayırdedilemezler. Ancak kemikte_ek^ajra^on^ kist olma_olasıhği-Xİaha jazladır. Radyografik görünümleri de çoğunlukla aynıdır. Kistlerin daha büyük olduğu ve çevrelerinde radyoopak sınır bulunduğu belirtilmekle birlikte, büyük çaplı granülomlar görüldüğü, enfeksiyonun ise kistlerdeki radyoopak sınırın kaybolmasına neden olabildiği belirtilmiştir. Akut eksaserbasyon göstermeden uzun süredir var olan granülomlann çevresinde de radyoopak sınır görülebilmektedir * ' '. Periradiküler kistlerin orta kısmının granülomlardan daha radyolusent olduğu bildirilmiştir17,18. Rezorpsiyona uğrayan spongioz ve kortikal kemik miktarı, kemik-113- yoğunluğu ve kalınlığı, vertikal ve horizontal açılamalar da radyografik görünümü etkilemektedir24*25. Bu nedenlerle radiküler kist ve granülomlann sadece radyografik inceleme ile ayırdedilmesi tam olarak mümkün olamamaktadır. Radiküler kist ve granülomlann ayırdedilmesinde bugüne kadar kullanılmış olan yöntemlerden en başarılısı kağıt elektroforezi ve poliakrilamid jel elektroforezi olmuştur. Diğer yöntemler kontrast madde enjeksiyonu, aspire edilen materyalin sitolojik incelemesi, aspire edilen materyalin alkalen bakır tartaratla renklendirilmesi olmuş, ancak bazı açılardan yetkin olmamaları nedeniyle gündelik kullanıma girememiştir1,12. Bugün, radiküler kist ve granülomlann ayırdedilmesi için tek yol histopatolojik incelemedir. Ancak, bu lezyonlann histolojik teşhisinde de evrensel bir uzlaşmaya vanlamamıştır; lezyonun kist olarak kabul edilmesi için gerekli görülen epitel miktan, biyopsiye gönderilen materyal miktan ve incelenen doku kesitlerinin sayısı histolojik tanıyı etkilemektedir1`28'29. Son olarak bilgisayar destekli yöntemler radiküler kist ve granülomlann ayırdedilmesi için kullanılmıştır32`34. Bu lezyonlann ayırdedilmesi amacıyla bilgisayarlı tomografi kullanılmış, granülomlann bilgisayarlı tomografide bulutsu bir görünüm verdiği, kistlerin ise belirgin şekilde düşük yoğunlukta türdeş bir alan şeklinde görüldüğü tespit edilmiştir. Bu görüntüler kist kavitesi ve granülasyon dokusu arasındaki yoğunluk farkına bağlanmıştır32. Bu lezyonlann sayısal imge analizi ile ayırdedilmesinde ise sayısal radyografilerde gri seviye dağılımlan incelenmiştir. Radiküler kist ve granülomlann histogramlan arasında fark bulunmuş ve sayısal histogram çözümlemenin bu lezyonlann ayırdedilmesi için kullanılabileceği belirtilmiştir33. Diğer bir çalışmada ise sayısal radyograflarda lezyonlann ortalama gri seviyeleri arasında fark-114- bulunamamıştır34. Bilgisayarın biyomedikal araştırmalarda ilk olarak tam protezlerde işlev- kuvvet analizi için kullanıldığı düşünülmektedir. Seksenli yıllardan itibaren bilgisayarlar dişhekimliğinde çok kullanılmaya başlanmıştır33. Bilgisayarların dişhekimliğinde hasta dosyası tutulması, unit ve laboratuar cihazlarının kontrolü, apeks tespiti, elektroanestezi, bilgisayar destekli tasarım ve üretim sistemleri ile dolgu yapılması gibi birçok kullanımı vardır. Bilgisayar destekli teşhis için sefalometri programlan, cep derinlilerinin otomatik kaydı, ilaç yan etkilerini gösteren programlar bulunmaktadır36,37. Direkt sayısal radyografi dişhekimliğinde son yıllardaki en önemli gelişmelerden biri olarak kabul edilmektedir. Geleneksel bir röntgen cihazı ile kullanılan bu sistemler temel olarak intraoral bir sensör, kişisel bir bilgisayar ve yazılım ile yüksek çözünürlükte bir monitörden duşaktadır. Bu sistemlerle radyasyon dozu çok azaltılmış, görüntülerin ışınlamadan sonra doğrudan bilgisayar ekranına aktarılması ile banyo süreci ortadan kalkmış ve görüntülerin işlenmesi mümkün olmuştur44. Bilgisayarın dişhekimliğine en büyük katkısı imge işleme alanında olmuştur. İmge işleme teknikleri aydan gönderilen görüntülerdeki sapmaların bilgisayar aracılığı ile düzeltilmesi amacıyla geliştirilmiş, astronomi, biyoloji, endüstri, savunma ve tıpta da geniş kullanım alam bulmuştur82. Sayısal imge, bir nesnenin sayısal temsilidir. Sayısal görüntüleme geniş anlamıyla imge ile ilgili verilerin bilgisayarla işlenmesi olarak tanımlanabilir. Sayısal imge işleme ise, istenen bir sonucu elde etmek için bir nesnenin sayısal temsilini bir seri işleme tabi tutmaktır86. Sayısal imge çözümleme, esas imgeyi ölçüm verilerine ya da bir tanıma ulaştırmak üzere yapılan sayısal işlemler anlamına gelmektedir. Sayısal imge işleme, imge işleme ve çözümleme kavramlarım kapsayacak şekilde kullanılmaktadır86.-115- En temel düzeyde sayısal imge işleme için bir bilgisayar, görüntüleri sayısallaştıracak bir cihaz ve bir monitör gereklidir. Radyograflann sayısallaştınlması için en çok lazer tarayıcılar, saydam tarayıcıları ve video kameralar kullanılmaktadır. İmgeler sayısal hale getirildikten sonra uygun yazılım aracılığı ile işlenebilir ve istenen matematik işlemler yapılabilir82,87. İmge işlemenin ilk basamağı imge iyileştirmedir. Bu tekniklerin temel amacı imgenin özel bir uygulama için esas halinden daha uygun hale gelecek şekilde işlenmesidir. İmgenin niteliği öznel bir kavram olup yapılacak uygulamanın gereklerine göre değişebileceğinden 'iyi' bir imgenin tanımlanması da güçtür. Bu aşamada genellikle kenarların belirginleştirilmesi ve gürültünün ortadan kaldırılması istenir. İmgenin bilgi içeriği değiştirilmez ancak insanın görme sistemine daha uygun hale getirilir. Kontrast iyileştirme, keskinleştirme, negatif görüntü oluşturma, histogram eşitleme, renklendirme, çıkartma bu uygulamalardan yalnızca birkaçıdır2,82. Kontrast düzeltme dişhekimliğinde imge işleme çahşmalannın birçoğunda diğer işlemlerden önce uygulanmaktadır84,99'120. Histogram şekilleri ve yoğunlukları çeşitli hastalıklarda ve tedavilerden sonra sağlıklı ve hastalıklı çene kemiklerinin ayırdedilmesi amacıyla değerlendirilmiştir33,34,103`107. Sayısal çıkartma radyografisi farklı zamanlarda alman radyograflar arasındaki farkın incelenerek iyileşmenin değerlendirilmesi için birçok çalışmada kullanılmışlır112`117. Teşhisi kolaylaştırmak amacıyla sayısal radyograflar ve sayısal çıkartma radyograflan renklendirilmiştir133`135. İkinci aşama olan bölütleme, bir imgeyi onu oluşturan parçalara veya nesnelere ayırmaktır. Bölütlemenin amacı bir sınıf nesneyi öbüründen ayıran sayısal bilgileri veya özellikleri ortaya çıkarmaktır. Bu özellikleri ortaya çıkarmak için ayırdedici verilerin tanımlanması gerekir ki bu da sayısal imge işlemedeki en zor işlemlerden biridir. Görüntüdeki nokta, çizgi ya da kenarlardaki devamsızlıkların belirlenmesi, kenarların anlamlı sınırlar halinde birleştirilmesi, amaca uygun bir eşik-116- noktası belirleyerek görüntünün siyah-beyaz hale getirilmesi ve ortak özelliklere sahip pikselleri gruplamak bölütlemede kullanılan yöntemlerdendir82. Bölütleme ile aproksimal radyolusensilerin ve anguler periodontal defektlerin tespiti, periradiküler lezyonlann sınırlarının belirlenmesi, diş ve interdental kemiğin otomatik olarak ayırdedilmesi üzerine çalışmalar yapılmıştır7,83'138'140. Gösterim ve tanımlama, görüntü işlemenin üçüncü aşamasıdır. İmge bölgelere ayrıldıktan sonra bölütlenen piksel topluluktan genellikle sonraki işlemler için uygun bir şekilde gösterilir ve tanımlanır. Bölgenin ne şekilde gösterileceği belirlendikten sonra, seçilen gösterime göre bölgenin tanımlanmasına geçilir. Bir bölge kendisini oluşturan dış (sınır) özellikleri ile tanımlanabilir, bu özelliklerden ikisi uzunluk ve kıvrımdır. Bölgeyi tanımlayan iç özellikler ise alan, çevre, topolojik tanımlayıcılar veya doku özellikleri olabilir82. Radyografik apeksin, kemik seviyesinin, angular periodontal defekt alanı ve kök alanının belirlenmesi için sınır özellikleri, sağlıklı ve osteopörötik kemiğin ayırdedilmesi için bölgesel tanımlayıcılar, hastalıklı trabekül yapısının ayırdedilmesi için doku özellikleri ile ilgili tanımlayıcılar geliştirmeye çalışılmıştır127'138`142. Tanıma ve yorumlama yüksek düzey görüntü işleme olarak bilinir. Tanıma, bir nesneye tanımlayıcıları tarafından sağlanan bilgiye dayanarak bir etiket verme işlemidir. Görüntü özellikleri doğru olarak tanımlandığında bu örüntüleri imgenin geri kalanından ayırmak mümkün olabilir. Bir imgede ilgilenilen örüntülerin ortak sayısal ya da yapısal özellMerinin tanımlanması ve bir örüntünün ideal özelüklerinin tanımlanarak yapılacak eşleştirmeye göre tanımlama, örüntülerin tanınması için kullanılabilecek yöntemlerdendir82. Periodontal hastalıklannn sınıflandırılması ve furkasyon defektlerinin sayısal değerlendirilmesi için örüntü tanıma yöntemi üzerine çalışılmıştır147`149. Yorumlama, tanınan nesneler topluluğuna anlam yüklemedir. Yukarıda-117- anlatılan süreçlerle elde edilen tüm bilgiyi ve dış verileri kullanarak bir imgenin içeriğine anlam verme ise imge yorumlamadır. Uzman sistemler, belirli bir alanda karar vermeye ve sorun çözmeye yardımcı olmak için kullanılan bilgisayar yazılımlarıdır ve yorumlamaya bir örnektir2,82. Bu sistemlerle pulpal patolojilerin ve oral lezyonlann teşhisi için yazılımlar geliştirilmiştir. Yazılımda hastanın bulgu ve belirtileri ile ilgili sorular yer alır ve hekimin verdiği yanıtlara göre sistem bir ön tanı verir150,151. İmge geriçatma, sayısal görüntülemede diğer bir kavramdır ve farklı imge bilgilerinin yeni bir imge oluşturmak için birleştirilmesidir2. Manyetik rezonans görüntüleme ve bilgisayarlı tomografide iki ve üç boyutlu rekonstrüksiyonlar bu yöntemle yapılmaktadır97,152. Görüntü işlemede amaca göre bu işlemlerin tamamı veya yalnızca bir kısmı yapılabilir. İşlemlerin gerçekleştirilebilmesi için bir bilgi tabam oluşturulması gerekir ve yapılacak uygulamaya göre çok basit ya da karmaşık olabilir. Bu işlemler sırasında insan unsurunun ortadan kaldırılması veya en aza indirilmesi istenmekle birlikte insan unsuru halen çok önemlidir ve herhangi bir aşamada devreye girebilir82. Bu çalışmada radiküler kist ve granülomlann invaziv olmayan bir yöntemle ayırdedilmesi amacıyla ticari bir imge işleme ve grafik yazılımı ile iki kontrast düzeltme metodu sonrası histogram çözümlemenin yararlılığı incelenmiştir. Bu çalışma için Gazi Üniversitesi Dişhekimliği Fakültesi, Oral Diagnoz ve Radyoloji KliniğTnde klinik muayene ve rutin radyografi esnasında periradiküler patolojisi tespit edilen hastalar seçildi. Seçilen vakaların radyograflan uzun konlu bir röntgen cihaza ile (70kVp, Siemens), D-speed film kullanılarak tekrar çekildi ve taze solüsyonlarda banyo hatalarının en az olmasına dikkat edilerek banyo edildi. Çalışmada rutin konservatif kanal tedavisini kabul etmeyen, 11-48 yaşlan arasında, 23 kadın, 21 erkek hastaya ait 44 radyograf kullanıldı. Sayısallaştırma-118- için lezyonun tamamını ve çevresinde en az l-2mm. sağlam kemiği gösteren, banyo ve açılama bakımından klinik olarak uygun olan radyograflar seçildi. Radyograflar 8 bit çözünürlükte bir saydam tarayıcısı ile taranarak IBM uyumlu bir bilgisayara aktarıldı ve 'Aldus Photoshop' isimli bir ticari grafik yazılımı kullanıldı. Piksel büyüklüğü 40l olup xlO büyütme yapıldı. Donanım IBM uyumlu bir bilgisayar ve 256 gri seviyeli, 800x600 çözünürlükte bir monitörden oluşmaktaydı. Sayısallaştırmadan sonra iki kontrast iyileştirme yöntemi uygulandı: 1. Histogram eşitleme. Bu yöntemde imgedeki gri seviyeleri dengeli olarak dağıtılmaktadır. 2. Kontrast yayma. Bu yöntemde imgedeki en yüksek gri seviyeli pikseller maksimum gri seviyesine yani beyaza, en düşük gri seviyeli pikseller ise minimum gri seviyesine yani siyaha çevrildikten sonra geri kalan gri değerleri orantılı olarak arada dağıtılmaktadır. Daha sonra imgelerdeki lezyonlann çevresindeki l-2mm. sağlam kemiği de içine alacak, ancak diş kökünü içermeyecek şekilde ilgi alanları çizildi. Alanlar kesilerek disketlere dosyalar halinde kaydedildi. Histogramlann otomatik olarak elde edilmesi için 'KHOROS' isimli bir imge işleme programı kullanıldı. Elde edilen sayısal veriler *Excer isimli istatistik yazılımına aktarıldı. Plot dağılımlarının kıyaslanması için bu değerlerin toplamsal yüzde histogramlan hesaplanarak gri seviye dağılımlarını gösteren grafikler elde edildi. Filmler arasındaki kontrast farklarım en aza indirmek için ayrıca kontrast iyileştirme uygulamalarından sonra her diş kökü üzerinde eşit büyüklükte bir ilgi alanı seçildi ve bunların toplamsal yüzde histogramlan her kök için eşit olacak şekilde kaydırıldı. Daha sonra da her lezyonun toplamsal yüzde histogramı karşılık gelen kökteki kadar kaydırıldı. Standardize görüntülerin de gri seviye dağılımlarını gösteren grafikler elde edildi.-119- Radiküler kist ve granülomlara ait plot dağılımlarının rastgele olup olmadığını belirlemek için Fisher exact testi, ortalama gri seviyeleri arasında fark olup olmadığının belirlenmesi için ise bağımsız örneklem t-testi kullanıldı. Rutin kanal tedavisi ve apikal rezeksiyon sonrası çalışma grubundan alman doku örnekleri rutin histopatolojik teşhis için Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Patoloji Anabilim Dalı'na gönderildi. Esas olarak lemfositler, plazma hücreleri ve makrofajlann infiltre olduğu (epitel proliferasyonu başlamış ya da başlamamış) bir granülasyon dokusu görüldüğünde periapikal granülom tanısı, granülomun histopatolojik özelliklerine ek olarak epitel ve lümen formasyonu görüldüğünde ise radiküler kist tanısı koyuldu. Histopatolojik tanılar histogramlarla korelasyon kurulması için kaydedildi. Histopatolojik değerlendirme sonucu lezyonlann 17'sine radiküler kist, 27'sine ise granülom tanısı koyuldu. Fisher exact testi histogram eşitleme ve kontrast yayma uygulamaları sonrası imgelerdeki plot dağılımlarının rastgele olmadığı sonucunu verdi. Standardize imgelerde plotlar arasında Fisher exact testi yapılabilmesi için bir eşik aralığı bulunmaması nedeniyle plot dağılımlarının rastgele olduğu sonucuna varıldı. Bağımsız örneklem t-testi radiküler kist ve granülomlann ortalama gri seviyeleri arasında anlamlı bir fark olduğu sonucunu verdi. Çalışmada radiküler kistlerin gri seviye ortalamaları granülomlara göre daha düşük (sıfir, yani siyaha daha yakın) bulundu. Radiküler kist ve granülomlann sıklığı ve ayırıcı tanısı bu güne kadar birçok araştırmanın konusu olmuştur. Bu lezyonlar asemptomatik olduklarından klinik olarak ayırdedilememektedirler. Radyografik kriterlerin de ayırıcı tanıda güvenilir olmadığı-120- birçok araştırmada gözlemci içi ve gözlemciler arası farkların büyük olmasıyla gösterilmiştir. Görülme sıklıkları da birçok araştırmada büyük farklılıklar göstermektedir. Radiküler kist ve granülomlann iyileşme potansiyeline sahip olduklarını gösteren klinik ve histolojik deliller bulunmasına rağmen bu lezyonlann tedavisinde bir uzlaşmaya varılamamıştır1`6'8'9'12. Bu lezyonlann ayırıcı tanısı için cerrahi girişim sonrası histopatolojik inceleme dışında bir ayırıcı tanı metodu geliştirilmesi, radiküler kist ve/veya granülomlann kanal tedavisi sonrası iyileşip iyileşmediklerini, iyileşme sürelerini ve iyileşme süreleri arasındaki farkı gösterebilecektir. Radyograflar dental ve maksillofasial yapıların incelenmesinde çok değerli bilgiler vermekle birlikte, yorumlanmalan gözlemcinin beklentilerine, bilgi ve deneyimine göre farklılıklar göstermektedir. Optik faktörler de radyograflann yorumlanmasında etkili olmaktadır2. Bilgisayar desteği ile radyograflann yorumlanmasında bu etkenlerin en aza indirilmesi, sayısal ve tekrarlanabilir sonuçlar elde edilmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı da periradiküler lezyonlann nesnel bir yöntemle ayırdedilebilmesi için bilgisayar teknolojisini uygulamak ve gri seviye ölçümlerinin radiküler kist ve granülomlann biyolojik özelliklerini yansıtıp yansıtmadığını incelemektir. Çalışmamızda sık görülmesi ve histopatolojik örnek alma kolaylığı nedeniyle lezyonlar maksiller anterior dişlerden seçilmiştir. Radyograflar imge çözümleme çalışmalan için uygun kabul edilen kilovolt ve filmlerle alınmıştır88'160. Bizim çalışmamızda da radyograflann sayısallaştınlması için elverişli olduğu belirtilen saydam tarayıcısı kullanılmıştır88'161. Ancak tarayıcı parametreleri üzerine çalışmalar yapılmasını önermekteyiz. Çalışmamızdaki piksel büyüklüğü Nyquist kriterine uymaktadır93. Monitörümüzün bir çalışmanın sonuçlanna göre kabul edilebilir olması ve piyasada bulunabilir olması nedeniyle uygun olduğu sonucuna varılmıştır. İlgi alanlanmn çizilmesi sırasında loş ve ekranda yansıma olmayacak bir ortam sağlanmış;-121- monitörün kontrast ve parlaklığı gözlemci tarafindan ayarlanarak sabit tutulmuştur. Bu sübjektif ayarlamaların ilgi alanlarının çizilmesinde etkili olabileceği düşünülmektedir. Bu nedenle ileri çalışmalarda dijital parlaklık ve kontrast ayarlı monitörlerin kullanılması ya da bu ayarların yazılım sayesinde yapılması önerilebilir. Diagnostik kesinlikte büyütmenin alt ve üst limitleri tam olarak belirlenememiş olmakla birlikte çalışmamızda kullanılan xlO büyütme bu konudaki bir çalışmanın sonuçlarına göre uygun kabul edilmiştir165. Bu çalışmada amacımıza uygun olması nedeniyle kişisel bilgisayarlarla uyumlu ve kullanımı kolay bir ticari grafik ve imge işleme yazılımı tercih edilmiştir. Bizim çalışmamızda da kontrast iyileştirme için birçok çalışmada yararlı bulunmuş olan 33 fil fi^f G7 ÛO 1 Afi -histogram eşitleme ve kontrast yayma yöntemleri uygulanmıştır ' ' ' ' ' İlgi alanlarının çizilmesinde tarayıcı parametreleri, büyütme, monitör parlaklık ve kontrastı, fare kullanımındaki deneyimin de farklıkılara neden olabileceği düşünülmektedir. Çalışmamızda bu etkenlerin mümkün olduğunca kontrol altında olmasına dikkat edilmiştir. Yine de ilgi alam çizilmesindeki potansiyel problemlerin ortadan kaldırılması için bu işlemin bölütleme ve tanıma işlemleri ile otomatik hale getirilmesi düşünülebilir. Çalışmamızda histogram eşitleme ve kontrast yayma sonrası plot dağılımlarının tesadüfi olmadığı sonucu Shrout ve ark33, ile uyumludur. Ancak standizasyon sonrası anlamlı fark bulunmaması nedeniyle standardizasyon yöntemleri üzerine daha çok çalışılarak yöntemlerin sınanmasını ve kıyaslanmasını önermekteyiz. Çalışmamızda radiküler kist ve granülomlann ortalama jgi seviyeleri arasında anlamlı bir fark bulunmuştur. Radiküler kistlerin sıvı içeriği x-/şınlanm dana çok geçirip granülomlann yumuşak doku içeriği x-ışınlanm daha çok tutacağından radyograflarda ayırdedilemese de gri seviyelerinin farklı olması mümkündür. Radiküler kistlerin orta kısmının granülomlardan daha radyolusent olduğu da belirtilmektedir ve bunun da ortalama gri seviyelerindeki farka neden olması mümkündür17'18. Bu /V-122- lezyonlann bilgisayarlı tomografi ile ayırdedilmesi için yapılan bir çalışmada da radiküler kistlerin yoğunluğu granülomlardan daha düşük bulunmuştur32. Bu çalışmanın radiküler kist ve granülomlar arasındaki biyolojik farkın radyometrik bir farka da neden olduğu yönündeki düşüncemizi desteklediği söylenebilir. Video kameraların optik yoğunlukları karşılık gelen gri seviyelerine denk olarak çeviremediği için radyograflan bilgisayara aktarmada çok uygun olmadığı belirtilmektedir88161168. White ve ark.34 nın bu nedenle ortalama gri seviyeleri arasında anlamlı bir fark bulamamış olabileceklerini düşünmekteyiz. Bizim çalışmamızda ve aynı amaçla yapılan çalışmalarda radiküler kist ve granülomlann tanısında kullanılan histolojik kriterler aynı olduğundan histopatolpjik tanının çalışma sonuçlarının kıyaslanmasında etken olmadığını düşünmekteyiz33'34. Bu çalışma ile radiküler kist ve granülomlar arasındaki biyolojik farkın doku tipleri arasında radyometrik farklılığa da neden olduğu ve bunun geleneksel radyografiden daha hassas yöntemlerle ortaya çıkanlabilmesinin mümkün olabileceği sonucuna varıldı. Sonuç olarak bu çalışmanın radiküler kist ve granülomlann ayırıcı tanısına katkıda bulunduğu ve bu konudaki çalışmalara yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Diğer imge işleme yöntemlerinin bu lezyonlann ayırdedilmesinde sağlayabileceği olanakların göz önünde bulundurulması da yararlı olacaktır.

-110- SUMMARY Digital image processing is now widely used in dentistry to obtain quantitative results and to enhance images. To date, much effort is made to differentiate radicular cysts and granulomas other than with histopathologic investigation, and lastly digital image processing is thought to be useful in distinguishing between these lesions. In this study we investigated the feasibility of using a non-dedicated software to differentiate radicular cysts and granulomas with histogram analysis. The radiographs of teeth with periradicular lesions were digitized, contrast enhanced with histogram equalization and contrast stretching and their histograms were analyzed. The validation criterion was the histopathologic diagnosis. Fisher exact probability test result indicated that the plot distributions did not happen by chance for histogram equalized and contrast stretched images and the plot distributions happened by chance for standardized histogram equalized and standardized contrast stretched images. The independent samples t-test showed a statistically significant difference between mean gray levels for the radicular cysts and granulomas for histogram equalized, contrast stretched, standardized histogram equalized and standardized contrast stretched images. The biologic differences between radicular cysts and granulomas is thought to result in radiometric differences and this can be revealed with more sensitive methods than conventional radiography. This study adds knowledge to imaging procedures aimed at the digital analysis and differential diagnosis of these lesions but we conclude that identifying a non-invasive method for distinguishing between radicular cysts and granulomas is still necessary.