TY  - JOUR
T1  - Classification of Cervical Vertebral Maturation Stages and Bone Age Assessment Using Transfer Learning–Based Deep-Learning Approaches
TT  - Transfer Öğrenme Tabanlı Derin Öğrenme Yaklaşımlarıyla Servikal Vertebra Matürasyon Safhalarının Sınıflandırılması ve Kemik Yaşı Değerlendirilmesi
AU  - Kayaoğlu, Mazhar
AU  - Şengür, Abdülkadir
AU  - Bor, Sabahattin
AU  - Kotan, Seda
PY  - 2025
DA  - June
Y2  - 2025
DO  - 10.62520/fujece.1657886
JF  - Firat University Journal of Experimental and Computational Engineering
JO  - FUJECE
PB  - Fırat University
WT  - DergiPark
SN  - 2822-2881
SP  - 393
EP  - 405
VL  - 4
IS  - 2
LA  - en
AB  - In this study, an automatic classification of cervical vertebra maturation (CVM) stages was performed using raw lateral cephalometric radiographs to assess growth and development. A total of 4285 radiographs from the Department of Orthodontics at Van Yüzüncü Yıl University Faculty of Dentistry were utilized. Following detailed evaluations by specialist physicians, 3750 images meeting diagnostic accuracy and clinical suitability criteria were included. The selected images were categorized into six classes (CVMS 1–6), forming a balanced dataset for classification with the NFNet, ConvNeXt V2, EfficientNet V2, and DeiT3 models. The NFNet model achieved the highest overall performance, with 96% training accuracy and 85.7% test accuracy. ConvNeXt V2, attaining 95% training accuracy and 86.9% test accuracy, emerged as the most balanced in terms of generalization. Although EfficientNet V2 reached 94% training accuracy, its 80.7% test accuracy indicated limited generalization. With 93% training accuracy and 77.6% test accuracy, DeiT3 demonstrated the lowest capacity. Both NFNet and ConvNeXt V2 stood out as strong classification candidates based on their high accuracy and balanced performance. While NFNet showed a 10.3% gap between training and test accuracy, indicating somewhat reduced generalization, ConvNeXt V2’s narrower 8.1% gap suggested greater stability. In conclusion, NFNet and ConvNeXt V2 are promising models for CVM classification. Future studies should employ larger datasets and conduct hyperparameter optimization to enhance these models’ performance and strengthen their clinical applicability.
KW  - Image classification
KW  - Transfer learning
KW  - Cervical vertebral maturation
N2  - Bu çalışmada, büyüme ve gelişimi değerlendirmek amacıyla lateral sefalometrik radyografiler kullanılarak servikal vertebra maturasyon (CVM) evrelerinin otomatik sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ortodonti Anabilim Dalı tarafından sağlanan toplam 4285 radyografi kullanılmıştır. Uzman hekimler tarafından yapılan detaylı değerlendirmeler sonucunda, tanısal doğruluk ve klinik uygunluk kriterlerini karşılayan 3750 görüntü çalışmaya dâhil edilmiştir. Seçilen görüntüler, altı sınıfa (CVMS 1–6) ayrılarak dengeli bir veri seti oluşturulmuş ve NFNet, ConvNeXt V2, EfficientNet V2 ve DeiT3 modelleri kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. NFNet modeli, %96 eğitim doğruluğu ve %85,7 test doğruluğu ile en yüksek genel performansı sergilemiştir. %95 eğitim doğruluğu ve %86,9 test doğruluğu elde eden ConvNeXt V2, genelleme açısından en dengeli model olarak öne çıkmıştır. EfficientNet V2, %94 eğitim doğruluğuna ulaşmasına rağmen %80,7 test doğruluğu ile sınırlı bir genelleme kapasitesi göstermiştir. DeiT3 modeli ise %93 eğitim doğruluğu ve %77,6 test doğruluğu ile en düşük genelleme kapasitesine sahip olmuştur. NFNet ve ConvNeXt V2, yüksek doğruluk oranları ve dengeli performansları sayesinde güçlü sınıflandırma adayları olarak öne çıkmıştır. NFNet’in eğitim ve test doğruluğu arasındaki %10,3’lük fark genelleme kapasitesinde bir miktar azalmaya işaret ederken, ConvNeXt V2’nin daha dar olan %8,1’lik farkı daha istikrarlı bir performans göstermiştir. Sonuç olarak, NFNet ve ConvNeXt V2, CVM sınıflandırması için umut vadeden modeller olarak belirlenmiştir. Gelecekteki çalışmalarda, bu modellerin performansını artırmak ve klinik uygulanabilirliklerini güçlendirmek için daha büyük veri setleri kullanılması ve hiperparametre optimizasyonunun gerçekleştirilmesi önerilmektedir.
CR  - S. F. Atici et al., “A collaborative fusion of vision transformers and convolutional neural networks in classifying cervical vertebrae maturation stages,” in Proc. 2023 30th IEEE Int. Conf. on Electronics, Circuits and Systems (ICECS), 2023, pp. 1–4.
CR  - M. T. Radwan, Ç. Sin, N. Akkaya, and L. Vahdettin, “Artificial intelligence-based algorithm for cervical vertebrae maturation stage assessment,” Orthod. Craniofac. Res., vol. 26, no. 3, pp. 349–355, 2023.
CR  - H. Li et al., “Convolutional neural network-based automatic cervical vertebral maturation classification method,” Dentomaxillofac. Radiol., vol. 51, no. 6, p. 20220070, 2022.
CR  - H. Seo, J.-H. Kim, S.-H. Lee, and Y. H. Kim, “Comparison of deep learning models for cervical vertebral maturation stage classification on lateral cephalometric radiographs,” J. Clin. Med., vol. 10, no. 16, p. 3591, 2021.
CR  - M. S. İzgi and H. Kök, “Kemik yaşı ve maturasyon tespiti,” Selçuk Dental J., vol. 7, no. 1, pp. 124–133, 2020.
CR  - J. A. McNamara Jr. and L. Franchi, “The cervical vertebral maturation method: A user's guide,” Angle Orthod., vol. 88, no. 2, pp. 133–143, 2018.
CR  - S. F. Atici et al., “A novel continuous classification system for the cervical vertebrae maturation (CVM) stages using convolutional neural networks,” 2023.
CR  - M. Khazaei et al., “Automatic determination of pubertal growth spurts based on the cervical vertebral maturation staging using deep convolutional neural networks,” J. World Fed. Orthod., vol. 12, no. 2, pp. 56–63, 2023.
CR  - S. F. Atici et al., “Classification of the cervical vertebrae maturation (CVM) stages using the tripod network,” in Proc. ICASSP 2023–IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process., 2023, pp. 1–5.
CR  - G. A. Kresnadhi et al., “Comparative analysis of ResNet101, InceptionV3, and InceptionResNetV2 architectures for cervical vertebrae maturation stage classification,” in Proc. 2023 Int. Conf. Electr. Eng. Informatics (ICEEI), 2023.
CR  - M. H. Mohammed et al., “Convolutional neural network-based deep learning methods for skeletal growth prediction in dental patients,” J. Imaging, vol. 10, no. 11, p. 278, 2024.
CR  - G. Akay et al., “Deep convolutional neural network—the evaluation of cervical vertebrae maturation,” Oral Radiol., vol. 39, no. 4, pp. 629–638, 2023.
CR  - M. Makaremi, C. Lacaule, and A. Mohammad-Djafari, “Deep learning and artificial intelligence for the determination of the cervical vertebra maturation degree from lateral radiography,” Entropy, vol. 21, no. 12, p. 1222, 2019.
CR  - P. Motie, A. Kamali, A. Rahimi, and H. Rahimi, “Improving cervical maturation degree classification accuracy using a multi-stage deep learning approach,” 2024.
CR  - S. F. Atici et al., “AggregateNet: A deep learning model for automated classification of cervical vertebrae maturation stages,” Orthod. Craniofac. Res., vol. 26, pp. 111–117, 2023.
CR  - H. Li et al., “The psc-CVM assessment system: A three-stage type system for CVM assessment based on deep learning,” BMC Oral Health, vol. 23, no. 1, p. 557, 2023.
CR  - S. Woo et al., “ConvNeXt V2: Co-designing and scaling convnets with masked autoencoders,” in Proc. IEEE/CVF Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., 2023, pp. 16133–16142.
CR  - H. Touvron, M. Cord, and H. Jégou, “DeiT III: Revenge of the ViT,” in Proc. Eur. Conf. Comput. Vis., Cham: Springer Nature Switzerland, 2022, pp. 516–533.
CR  - M. Tan and Q. Le, “EfficientNetV2: Smaller models and faster training,” in Proc. Int. Conf. Mach. Learn., PMLR, 2021, pp. 10096–10106.
CR  - A. Brock, S. De, S. L. Smith, and K. Simonyan, “High-performance large-scale image recognition without normalization,” in Proc. Int. Conf. Mach. Learn., PMLR, 2021, pp. 1059–1071.
UR  - https://doi.org/10.62520/fujece.1657886
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/4690776
ER  -