Türkiye Klinikleri Diş Hekimliği Bilimleri Dergisi

.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Derin Öğrenme Yöntemi Kullanılarak Geliştirilen Yapay Zekâ Yöntemi ile Panoramik Radyografilerde Dental Restorasyonların Otomatik Tespiti ve Sınıflandırılması: Metodolojik Çalışmalar
Automatic Detection and Classification of Dental Restorations in Panoramic Radiographs with Artificial Intelligence Method Developed Using Deep Learning Method: Methodological Studies
Esra AŞÇIa, Münevver KILIÇa, Özer ÇELİKb,c, İbrahim Şevki BAYRAKDARb,d, Elif BİLGİRb, Ahmet Faruk ASLANc, Alper ODABAŞc, Kaan ORHANe
aAtatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Çocuk Diş Hekimliği ABD, Erzurum, Türkiye
bEskişehir Osmangazi Üniversitesi, Sağlıkta Bilgisayar Destekli Tanı ve Tedavi Araştırma ve Uygulama Merkezi, Eskişehir, Türkiye
cEskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Fakültesi, Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü, Eskişehir, Türkiye
dEskişehir Osmangazi Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Oral ve Maksillofasiyal Radyoloji ABD, Eskişehir, Türkiye
eAnkara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Oral ve Maksillofasiyal Radyoloji ABD, Ankara, Türkiye
Turkiye Klinikleri J Dental Sci. 2022;28(2):329-37
doi: 10.5336/dentalsci.2021-84835
Makale Dili: TR
Tam Metin
Ücretsiz Erişim
ÖZET
Amaç: Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemi kullanılarak geliştirilen yapay zekâ yöntemi ile panoramik radyografilerde dental restorasyonları otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, yapay zekâ modeli geliştirmek için 12-15 yaş aralığındaki çocuklardan alınan 789 panoramik radyografi kullanılmıştır. Radyografiler, Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Pedodonti ABD radyoloji arşivinden elde edilmiştir. Çalışmamıza dâhil edilen panoramik radyografiler dolgu ve kanal tedavisi olmak üzere 2 gruba ayrılmıştır. PyTorch kütüphanesi ile uygulanan U-Net modeli restoratif materyallerin tespiti ve segmentasyonu için kullanılmıştır. Yapay zekâ performansı, karışıklık matrisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Yapay zekâ sistemi dolgu grubuna ait test grubunda; 50 görüntüde bulunan 94 dolgulu diş etiket sayısından 89'unu gerçek pozitif, 1'ini yanlış pozitif ve 4'ünü yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 skor değerleri sırasıyla 0,9569, 0,9888 ve 0,9726 olarak tespit edilmiştir. Kanal tedavisi, test grubunda 40 görüntüde bulunan 76 kanal tedavili diş etiket sayısından 60'ı gerçek pozitif, 0 yanlış pozitif ve 11'i yanlış negatif olarak değerlendirmiştir. Karışıklık matrisi kullanarak hesaplanan duyarlılık, kesinlik ve F1 değerleri sırasıyla 0,8450, 1 ve 0,9160 olarak tespit edilmiştir. Sonuç: Derin öğrenme tabanlı yapay zekâ modelleri, daimî dişlenme dönemine ait çocuklardan alınan panoramik radyografilerde restorasyonları otomatik olarak tespitinde çok iyi performans göstermiştir. Yapay zekâ araçları, klinisyenlere zaman kazandırabilir ve karar destek sistemi olarak yardımcı olabilir.

Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ; derin öğrenme; pedodonti; dental restorasyon
ABSTRACT
Objective: This study aims to detect and classify it with the artificial intelligence method developed using the deep learning method. Material and Methods: In this study, 789 panoramic radiographs taken from children aged 12-15 were used to develop an artificial intelligence model. Radiographs were obtained from the radiology archive of Atatürk University Faculty of Dentistry, Department of Pedodontics. Panoramic radiographs included in our study were divided into two groups as filling and root canal treatment. The U-Net model implemented with the PyTorch library was used for the detection and segmentation of restorative materials. AI performance was evaluated using the confusion matrix. Results: Artificial intelligence system; in the test group belonging to the filler group; evaluated 89 true positives, 1 false-positive, and 4 false negatives out of 94 filled tooth tags in 50 images. Sensitivity, precision, and F1 score values calculated using the confusion matrix were found to be 0.9569, 0.9888, and 0.9726, respectively. Root canal treatment evaluated 60 as true positive, 0 false positive, and 11 false negatives out of 76 root canal-treated tooth tags in 40 images in the test group. Sensitivity, precision, and F1 values calculated using the confusion matrix were found to 0,8450, 1 ve and 0,9160, respectively. Conclusion: Deep learning-based artificial intelligence models have performed very well in automatically detecting restorations in panoramic radiographs of children with permanent dentition. AI tools can save clinicians time and assist as a decision support system.

Keywords: Artificial intelligence; deep learning; pediatric dentistry; dental restoration
REFERANSLAR:
  1. Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA, et al. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry - a systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1):508-22. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  2. Park WJ, Park JB. History and application of artificial neural networks in dentistry. Eur J Dent. 2018;12(4):594-601. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  3. Şeker A, Diri B, Balık HH. Derin öğrenme yöntemleri ve uygulamaları hakkında bir inceleme [A review about deep learning methods and applications]. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;3(3):47-64. [Link] 
  4. Gao X, Ramezanghorbani F, Isayev O, Smith JS, Roitberg AE. TorchANI: a free and open source PyTorch-based deep learning implementation of the ANI neural network potentials. J Chem Inf Model. 2020;60(7):3408-15. [Crossref]  [PubMed] 
  5. Khanna S. Artificial intelligence: contemporary applications and future compass. Int Dent J. 2010;60(4):269-72. [PubMed] 
  6. Lee JH, Kim DH, Jeong SN, Choi SH. Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. J Dent. 2018;77:106-11. [Crossref]  [PubMed] 
  7. Poedjiastoeti W, Suebnukarn S. Application of convolutional neural network in the diagnosis of jaw tumors. Healthc Inform Res. 2018;24(3):236-41. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  8. Woo SY, Lee SJ, Yoo JY, Han JJ, Hwang SJ, Huh KH, et al. Autonomous bone reposition around anatomical landmark for robot-assisted orthognathic surgery. J Craniomaxillofac Surg. 2017;45(12):1980-8. [Crossref]  [PubMed] 
  9. Hwang JJ, Jung YH, Cho BH, Heo MS. An overview of deep learning in the field of dentistry. Imaging Sci Dent. 2019;49(1):1-7. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  10. Terlemez A, Tassoker M, Kizilcakaya M, Gulec M. Comparison of cone-beam computed tomography and panoramic radiography in the evaluation of maxillary sinus pathology related to maxillary posterior teeth: do apical lesions increase the risk of maxillary sinus pathology? Imaging Sci Dent. 2019;49(2):115-22. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  11. Schwendicke F, Golla T, Dreher M, Krois J. Convolutional neural networks for dental image diagnostics: a scoping review. J Dent. 2019;91:103226. [Crossref]  [PubMed] 
  12. Casalegno F, Newton T, Daher R, Abdelaziz M, Lodi-Rizzini A, Schürmann F, et al. Caries detection with near-infrared transillumination using deep learning. J Dent Res. 2019; 98(11): 1227-33. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  13. LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521:436-44. [Crossref]  [PubMed] 
  14. Wenzel A, Hintze H. The choice of gold standard for evaluating tests for caries diagnosis. Dentomaxillofac Radiol. 1999;28(3):132-6. [Crossref]  [PubMed] 
  15. Walsh T. Fuzzy gold standards: approaches to handling an imperfect reference standard. J Dent. 2018;74 Suppl 1:S47-S9. [Crossref]  [PubMed] 
  16. Stehman SV. Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy. Remote Sens Environ. 1997;62(1):77-89. [Crossref] 
  17. Kılıc MC, Bayrakdar IS, Çelik Ö, Bilgir E, Orhan K, Aydın OB, et al. Artificial intelligence system for automatic deciduous tooth detection and numbering in panoramic radiographs. Dentomaxillofac Radiol. 2021;50(6): 20200172. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  18. Colabeler [İnternet]. Best al annotation tool ever. (Erişim tarihi: 2019) Erişim linki: [Link] 
  19. Dataturks [İnternet]. Erişim linki: [Link] 
  20. RectLabel [İnternet]. Erişim linki: [Link] 
  21. Dümmel J, Hochstein M, Glöckle J, Furmans K. Effizientes labeln von artikeln für das einlernen künstlicher neuronaler netze [Efficient labelling of articles for teaching artificial neural networks. Logistics Journal: Proceedings. 2019;12:1-9. [Link] 
  22. Ellis R, Ellestad E, Elicker B, Hope MD, Tosun D. Impact of hybrid supervision approaches on the performance of artificial intelligence for the classification of chest radiographs. Computers in Biology and Medicine. 2020;120: 103699. [Crossref]  [PubMed] 
  23. Collet F. Xception: deep learning with depthwise separable convolutions. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017;1251-8. [Link] 
  24. Redmon J, Farhadi A. YOLO9000: better, faster, stronger. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017;7263-71. [Crossref] 
  25. Chen LC, Papandreou G, Kokkinos I, Murphy K, Yuille AL. Deeplab: semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2017;40:834-48. [Crossref]  [PubMed] 
  26. Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Med Image Anal. 2017;42:60-88. [Crossref]  [PubMed] 
  27. Ozturk O, Sarıtürk B, Seker DZ. Comparison of fully convolutional networks (FCN) and U-Net for road segmentation from high resolution imageries. IJEGEO. 2020;7(3):272-9. [Crossref] 
  28. Ronneberger O, Fischer P, Brox T In U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Springer; 2015. p.234-41. [Crossref] 
  29. Zhang L, Xu L. An automatic liver segmentation algorithm for CT images U-Net with separated paths of feature extraction. 2018 IEEE 3rd International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC). IEEE: 2018:294-8. [Link] 
  30. Nishitani Y, Nakayama R, Hayashi D, Hizukuri A, Murata K. Segmentation of teeth in panoramic dental X-ray images using U-Net with a loss function weighted on the tooth edge. Radiol Phys Technol. 2021;14(1):64-9. [Crossref]  [PubMed] 
  31. Kızrak MA, Bolat B. Derin öğrenme ile kalabalık analizi üzerine detaylı bir araştırma [A comprehensive survey of deep learning in crowd analysis]. Bilişim Teknolojileri Dergisi. 2018;11(3):263-86. [Crossref] 
  32. Collobert R, Kavukcuoglu K, Farabet C. Torch7: a matlab-like environment for machine learning. BigLearn, NIPS Workshop; 2011. [Link] 
  33. Yoo SH, Geng H, Chiu TL, Yu SK, Cho DC, Heo J, et al. Deep learning-based decision-tree classifier for COVID-19 diagnosis from chest X-ray imaging. Front Med (Lausanne). 2020;7:427. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  34. Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA, et al. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry - a systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1): 508-22. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  35. Abdalla-Aslan R, Yeshua T, Kabla D, Leichter I, Nadler C. An artificial intelligence system using machine-learning for automatic detection and classification of dental restorations in panoramic radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2020;130(5):593-602. [Crossref]  [PubMed] 

Giriş



İletişim


Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.

.: Adres

Türkocağı Caddesi No:30 06520 Balgat / ANKARA
Telefon: +90 312 286 56 56
Faks: +90 312 220 04 70
E-posta: info@turkiyeklinikleri.com

.: Yazı İşleri Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 2
E-posta: yaziisleri@turkiyeklinikleri.com

.: İngilizce Dil Redaksiyonu

Telefon: +90 312 286 56 56/ 145
E-posta: tkyayindestek@turkiyeklinikleri.com

.: Reklam Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 142
E-posta: reklam@turkiyeklinikleri.com

.: Abone ve Halkla İlişkiler Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: abone@turkiyeklinikleri.com

.: Müşteri Hizmetleri

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: satisdestek@turkiyeklinikleri.com

1. KULLANIM KOŞULLARI

1.1. http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından ulaşılan internet sayfalarını (Hepsi birden kısaca "SİTE" olarak anılacaktır) kullanmak için lütfen aşağıda yazılı koşulları okuyunuz. Bu koşulları kabul etmediğiniz takdirde "SİTE"yi kullanmaktan vazgeçiniz. "SİTE" sahibi bu "SİTE"de yer alan veya alacak olan bilgileri, formları, içeriği, "SİTE"'yi, "SİTE" kullanma koşullarını dilediği zaman değiştirme hakkını saklı tutmaktadır.

1.2. Bu "SİTE"'nin sahibi Türkocağı cad. No:30, 06520 Balgat Ankara adresinde ikamet eden Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'dir (bundan böyle kısaca "Türkiye Klinikleri" olarak anılacaktır). "SİTE"'de sunulan hizmetler "Türkiye Klinikleri" tarafından sağlanmaktadır.

1.3. Bu "SİTE"'de sunulan hizmetlerden belirli bir bedel ödeyerek ya da bedelsiz olarak yararlananlar veya herhangi bir şekilde "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi aşağıdaki kullanım koşullarını kabul etmiş sayılmaktadır. İşbu sözleşme içinde belirtilen koşulları "Türkiye Klinikleri" dilediği zaman değiştirebilir. Bu değişiklikler periyodik olarak "SİTE"'da yayınlanacak ve yayınlandığı tarihte geçerli olacaktır. "Türkiye Klinikleri" tarafından işbu sözleşme hükümlerinde yapılan her değişikliği "SİTE" hizmetlerinden yararlanan ve "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi önceden kabul etmiş sayılmaktadır.

1.4. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" 30.03.2014 tarihinde en son değişiklik yapılarak ve web sitesi üzerinden yayınlanarak; "SİTE"yi kullanan her kişi tarafından erişimi mümkün kılınıp yürürlülüğe konmuştur. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" ayrıca, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerinden belli bir bedel ödeyerek veya ödemeden yararlanacak olan kullanıcılarla yapılmış ve/veya yapılacak olan her türlü "KULLANICI Sözleşmesi"nin de ayrılmaz bir parçasıdır.

2. TANIMLAR

2.1. "SİTE" : "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenen çerçeve içerisinde çeşitli hizmetlerin ve içeriklerin sunulduğu çevrimiçi (on-line) ortamdan http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından ve/veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından erişimi mümkün olan web sitesi.

2.2. KULLANICI : "SİTE"ye çevrimiçi (on-line) ortamdan erişen her gerçek ve tüzel kişi.

2.3. LİNK : "SİTE" üzerinden bir başka web sitesine, dosyalara, içeriğe veya başka bir web sitesinden "SİTE"ye, dosyalara ve içeriğe erişimi mümkün kılan bağlantı.

2.4. İÇERİK : "Türkiye Klinikleri" "SİTE"yi ve/veya herhangi bir web sitesinden yayınlanan veya erişimi mümkün olan her türlü bilgi, dosya, resim, rakam, fiyat v.b görsel, yazınsal ve işitsel imgeler.

2.5. "KULLANICI SÖZLEŞMESİ" : "Türkiye Klinikleri"nin sunacağı özel nitelikteki hizmetlerden yararlanacak olan gerçek ve/veya tüzel kişilerle "Türkiye Klinikleri" arasında elektronik ortamda akdedilen sözleşme.

3. HİZMETLERİN KAPSAMI

3.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden sunacağı hizmetlerin kapsamını ve niteliğini belirlemekte tamamen serbesttir.

3.2. "Türkiye Klinikleri" "SİTE" bünyesinde sunulacak servislerden yararlanabilmek için, "KULLANICI"nın "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenecek özellikleri taşıması gereklidir. "Türkiye Klinikleri", bu gerekliliği tek taraflı olarak dilediği zaman değiştirebilir.

3.3. "Türkiye Klinikleri"nin "SİTE" üzerinden belirli bir ücret karşılığı veya ücretsiz olarak vereceği hizmetler sınırlı sayıda olmamak üzere;

- Sağlık sektörüne yönelik bilimsel makaleler, kitaplar ve bilgilendirici yayınları sağlamak.

- - Bilimsel dergilere yönelik makale hazırlama aşamasında biçimsel, istatistikî ve editöryal destek sağlamak.

4. GENEL HÜKÜMLER

4.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde erişime açtığı hizmetler ve içeriklerden hangisinin ücrete tabi olacağını belirlemekte tamamen serbesttir.

4.2. "Türkiye Klinikleri"'nin sunduğu hizmetlerden yararlananlar ve siteyi kullananlar, yalnızca hukuka uygun ve şahsi amaçlarla "SİTE" üzerinde işlem yapabilirler. Kullanıcıların, "SİTE" dâhilinde yaptığı her işlem ve eylemdeki hukuki ve cezai sorumluluk kendilerine aittir. Her KULLANICI, "Türkiye Klinikleri"nin ve/veya başka bir üçüncü şahsın haklarına tecavüz teşkil edecek nitelikteki herhangi bir iş ve eylemde bulunmayacağını; yazılı, görsel ve işitsel bilgileri açıklamayacağını, "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği her türlü yazılı, görsel ve işitsel bilginin "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği sırada her türlü biçimde kullanılması, işlenmesi, saklanması, açıklanması ve üçüncü kişilere karşı ifşa edilmesi konusunda münhasır hak sahibi olduğunu kabul, beyan ve taahhüt eder. "KULLANICI" "SİTE" dâhilinde bulunan resimleri, metinleri, görsel ve işitsel imgeleri, video klipleri, dosyaları, veritabanları, katalogları ve listeleri çoğaltmayacağı, kopyalamayacağı, dağıtmayacağı, işlemeyeceğini, gerek bu eylemleri ile gerekse de başka yollarla "Türkiye Klinikleri" ile doğrudan ve/veya dolaylı olarak rekabete girmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.3. "SİTE" dâhilinde üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerden ve yayınlanan içeriklerden dolayı "Türkiye Klinikleri"nin, işbirliği içinde bulunduğu kurumların, "Türkiye Klinikleri" çalışanlarının ve yöneticilerinin, "Türkiye Klinikleri" yetkili satıcılarının sorumluluğu bulunmamaktadır. Herhangi bir üçüncü kişi tarafından sağlanan ve yayınlanan bilgilerin, içeriklerin, görsel ve işitsel imgelerin doğruluğu ve hukuka uygunluğunun taahhüdü bütünüyle bu eylemleri gerçekleştiren üçüncü kişilerin sorumluluğundadır. "Türkiye Klinikleri", üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerin ve içeriklerin güvenliğini, doğruluğunu ve hukuka uygunluğunu taahhüt ve garanti etmemektedir.

4.4. "KULLANICI"lar, "SİTE"yi kullanarak, "Türkiye Klinikleri"nin, diğer "KULLANICI"ların ve üçüncü kişilerin aleyhine hiçbir faaliyette bulunamazlar. "KULLANICI"ların işbu "SİTE Kullanım Koşulları" hükümlerine ve hukuka aykırı olarak gerçekleştirdikleri "SİTE" üzerindeki faaliyetler nedeniyle üçüncü kişilerin uğradıkları veya uğrayabilecekleri zararlardan dolayı "Türkiye Klinikleri"nin doğrudan ve/veya dolaylı hiçbir sorumluluğu yoktur.

4.5. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde kendileri tarafından sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğru ve hukuka uygun olduğunu kabul ve taahhüt etmektedirler. "Türkiye Klinikleri", "KULLANICI"lar tarafından "Türkiye Klinikleri"ne iletilen veya "SİTE" üzerinden kendileri tarafından yüklenen, değiştirilen ve sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğruluğunu araştırma; bu bilgi ve içeriklerin güvenli, doğru ve hukuka uygun olduğunu taahhüt ve garanti etmekle yükümlü ve sorumlu değildir.

4.6. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde Türk Ticaret Kanunu hükümleri uyarınca haksız rekabete yol açacak faaliyetlerde bulunmayacağını, "Türkiye Klinikleri"nin ve üçüncü kişilerin şahsi ve ticari itibarı sarsacak, kişilik haklarına tecavüz ve taarruz edecek fiilleri gerçekleştirmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.7. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde sunulan hizmetleri ve içerikleri her zaman değiştirebilme hakkını saklı tutmaktadır. "Türkiye Klinikleri", bu hakkını hiçbir bildirimde bulunmadan ve önel vermeden kullanabilir. "KULLANICI"lar, "Türkiye Klinikleri"nin talep ettiği değişiklik ve/veya düzeltmeleri ivedi olarak yerine getirmek zorundadırlar. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme istekleri gerekli görüldüğü takdirde "Türkiye Klinikleri" tarafından yapılabilir. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme taleplerinin, "KULLANICI"lar tarafından zamanında yerine getirilmemesi sebebiyle doğan veya doğabilecek zararlar, hukuki ve cezai sorumluluklar tamamen kullanıcılara aittir.

4.8. "SİTE" üzerinden, "Türkiye Klinikleri"nin kendi kontrolünde olmayan ve başkaca üçüncü kişilerin sahip olduğu ve işlettiği başka web sitelerine ve/veya "İÇERİK"lere ve/veya dosyalara link verebilir. Bu link'ler sadece referans kolaylığı nedeniyle sağlanmış olup ilgili web sitesini veya işleten kişiyi desteklemek amacıyla veya web sitesi veya içerdiği bilgilere yönelik herhangi bir türde bir beyan veya garanti niteliği taşımamaktadır. "SİTE" üzerindeki linkler vasıtasıyla erişilen web siteleri, dosyalar ve içerikler, bu linkler vasıtasıyla erişilen web sitelerinden sunulan hizmetler veya ürünler veya bunların içeriği hakkında "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir sorumluluğu yoktur.

4.9. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden "KULLANICILAR" tarafından kendisine iletilen bilgileri "Gizlilik Politikası" ve "KULLANICI Sözleşmesi" hükümleri doğrultusunda kullanabilir. Bu bilgileri işleyebilir, bir veritabanı üzerinde tasnif edip muhafaza edebilir. "Türkiye Klinikleri" aynı zamanda; KULLANICI veya ziyaret edenin kimliği, adresi, elektronik posta adresi, telefonu, IP adresi, "SİTE"nin hangi bölümlerini ziyaret ettiği, domain tipi, tarayıcı (browser) tipi, tarih ve saat gibi bilgileri de istatistiki değerlendirme ve kişiye yönelik hizmetler sunma gibi amaçlarla kullanabilir.

5. FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI

5.1. Bu "SİTE" dâhilinde erişilen veya hukuka uygun olarak kullanıcılar tarafından sağlanan bilgiler ve bu "SİTE"nin (sınırlı olmamak kaydıyla tasarım, metin, imge, html kodu ve diğer kodlar) tüm elemanları (Hepsi birden "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmaları olarak anılacaktır) "Türkiye Klinikleri"ne aittir. Kullanıcılar, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerini, "Türkiye Klinikleri" bilgilerini ve "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını yeniden satmak, işlemek, paylaşmak, dağıtmak, sergilemek veya başkasının "Türkiye Klinikleri"nin hizmetlerine erişmesi veya kullanmasına izin vermek hakkına sahip değildirler. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten izin verilen durumlar haricinde "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını çoğaltamaz, işleyemez, dağıtamaz veya bunlardan türemiş çalışmalar yapamaz veya hazırlayamaz.

5.2. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten yetki verilmediği hallerde "Türkiye Klinikleri"; "Türkiye Klinikleri" hizmetleri, "Türkiye Klinikleri" bilgileri, "Türkiye Klinikleri" telif haklarına tabi çalışmaları, "Türkiye Klinikleri" ticari markaları, "Türkiye Klinikleri" ticari görünümü veya bu SİTE vasıtasıyla sağladığı başkaca varlık ve bilgilere yönelik tüm haklarını saklı tutmaktadır.

6. SİTE KULLANIM KOŞULLARINDA DEĞİŞİKLİKLER

"Türkiye Klinikleri", tamamen kendi takdirine bağlı olarak işbu "SİTE Kullanım Koşulları"nı herhangi bir zamanda "SİTE"'da ilan ederek değiştirebilir. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları"nın değişen hükümleri, ilan edildikleri tarihte geçerlilik kazanacaktır. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" kullanıcının tek taraflı beyanları ile değiştirilemez.

7. MUCBİR SEBEPLER

Hukuken mücbir sebep sayılan tüm durumlarda, "Türkiye Klinikleri" işbu "SİTE Kullanım Koşulları", gizlilik politikası ve "KULLANICI Sözleşmesi"nden herhangi birini geç ifa etme veya ifa etmeme nedeniyle yükümlü değildir. Bu ve bunun gibi durumlar, "Türkiye Klinikleri" açısından, gecikme veya ifa etmeme veya temerrüt addedilmeyecek veya bu durumlar için "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir tazminat yükümlülüğü doğmayacaktır. "Mücbir sebep" terimi, ilgili tarafın makul kontrolü haricinde ve "Türkiye Klinikleri"nin gerekli özeni göstermesine rağmen önleyemediği olaylar olarak yorumlanacaktır. Bunu yanında sınırlı olmamak koşuluyla, doğal afet, isyan, savaş, grev, iletişim sorunları, altyapı ve internet arızaları, elektrik kesintisi ve kötü hava koşulları gibi durumlar mücbir sebep olaylarına dâhildir.

8. UYGULANACAK HUKUK VE YETKİ

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" uygulanmasında, yorumlanmasında ve bu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde doğan hukuki ilişkilerin yönetiminde yabancılık unsuru bulunması durumunda Türk kanunlar ihtilafı kuralları hariç olmak üzere Türk Hukuku uygulanacaktır. İşbu sözleşmeden dolayı doğan veya doğabilecek her türlü ihtilafın hallinde Ankara Mahkemeleri ve İcra Daireleri yetkilidir.

9. YÜRÜRLÜLÜK VE KABUL

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" "Türkiye Klinikleri" tarafından "SİTE" içersinde ilan edildiği tarihte yürürlülük kazanır. Kullanıcılar, işbu sözleşme hükümlerini "SİTE"yi kullanmakla kabul etmiş olmaktadırlar. "Türkiye Klinikleri", dilediği zaman iş bu sözleşme hükümlerinde değişikliğe gidebilir ve değişiklikler sürüm numarası ve değişiklik tarihi belirtilerek "SİTE" üzerinde yayınlandığı tarihte yürürlülüğe girer.

30.03.2014

Gizlilik Bildirimi

  Sitemizi ziyaret etmeden önce aşağıda yazılı kullanım ilkelerini mutlaka okumanızı öneririz. Bu şartları kabul etmeniz halinde sitemizden faydalanırken kurallarımıza uymanız yararınıza olacaktır. Lütfen Kullanım İlkelerimizin tamamını okuyunuz.

  www.turkiyeklinikleri.com Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'ye ait hekimleri sağlık alanında bilgilendirmeye yönelik hazırlanmış bir web sitesidir.

  www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılarının kimliklerine, adreslerine, hizmet sağlayıcılarına ve benzeri bilgilerine erişemez. Bu bilgileri kullanıcılar isterse formlar yoluyla siteye gönderebilirler. Ancak, www.turkiyeklinikleri.com donanım ve yazılım bilgilerinizi toplayabilir. Bu bilgiler arasında şunlar yer alır: IP adresiniz, tarayıcı türü, işletim sistemi, etki alan adı, erişim süreleri ve ilgili web adresleri. www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılardan aldığı kişisel bilgileri (isminiz, elektronik posta adresiniz, ev ve iş adresiniz, telefon numaranız, vb.) üçüncü bir kuruma satamaz, kamuoyuna yayınlayamaz, site içinde tutamaz. Alınan bilgiler sitenin ziyaretçi profili, raporlama ve hizmetlerin tanıtımına kaynak olması için yönlendirici özellik taşır.

  www.turkiyeklinikleri.com sizden aldığı bilgileri şu amaçlar için kullanır:

-Web sitesini iyileştirmek,geliştirmek ve kaliteyi korumak,

-Ziyaretçi profili ve genel istatistik veriler oluşturmak,

-Ziyaretçilerin sitemizi nasıl kullandığı ile ilgili eğilimlerini belirlemek,

-Asılı yayınlar/yazışmalar göndermek,

-Elektronik posta yoluyla basın bültenleri veya bildirimler göndermek,

-Etkinlik ya da yarışma için liste oluşturmak.

  www.turkiyeklinikleri.com adresini kullanmakla;

-Herhangi bir kullanıcının yasal ve ahlaki olmayan davranışlarından Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'nin sorumlu tutulamayacağını,

-Kullanım ilkelerinin zaman zaman değiştirebileceğini,

-Diğer bağlantı sağladığı ama denetleyemediği sitelerin içeriklerinden veya bilgisayarınıza verecek zararlardan sorumlu olmadığını kabul etmiş sayılırsınız.

  Aşağıda belirtilen durumlarda Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. sitesini kullanıcılara kapatabilir:

-Yanlış, eksik, yanıltıcı ve genel ahlak kurallarına uygun olmayan ifadeleri içeren bilgilerin siteye kaydedilmesi durumunda,

-İstenilen bilgilerin içine ilan, reklam, duyuru, özel veya tüzel kişiliklere hakaret içeren ifadeler kullanıldığında,

-Çeşitli yollarla siteye yapılan saldırılar sırasında

-Virüs nedeniyle sitenin yapısının bozulması durumunda.

  Kod ve yazılım da dahil, sitede yer alan yazılı, görüntülü ve sesli fikir ürünleri Telif Hakları ile ilgili yasal mevzuat uyarınca güvence altındadır.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.in yazılı izni olmadığı sürece sitede yer alan bilgiler; başka bir bilgisayara yüklenemez, değiştirilemez, çoğaltılamaz, kopyalanamaz, yeniden yayınlanamaz, postalanamaz, dağıtılamaz.

  Sitede bulunan yazılım ve tasarımların her hakkı Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.’ye aittir.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. kullanım ilkelerimizle ilgili yorumlarınızı almaktan memnuniyet duyacaktır. Sitemizi zenginleştirebileceğini düşündüğünüz konuları ya da sitemizle ilgili yaşadığınız bir problem olursa lütfen bizimle paylaşın.

info@turkiyeklinikleri.com

04.04.2014