Nøjagtighed af kunstig intelligens-teknologi til påvisning af antallet af rodkanaler i menneskets første kindtænder, der er obtureret og indiceret til genbehandling: Eksperimentel undersøgelse med diagnostisk nøjagtighed

evaluere nøjagtigheden af ​​ny AI-teknologi til påvisning af rodkanaler i tilfælde af genbehandling af første kindtænder i underkæben sammenlignet med tandlæge klinisk adgangshulrum og CBCT-billeddannelse.

1. CBCT-eksmaneringsstadie: I dette trin blev CBCT-scanning udført ved hjælp af Soredex Cranex 3D Dental Imaging System, FINLAND, med følgende parametre ((XS FOV-dimensioner 61 x 41 mm (HxD)) (XS FOV Høj opløsning 90 kV / 4 - 12,5 mA/6,1 s)).

   Prøverne vil blive randomiseret ved hjælp af randomiseringssoftware (Microsoft Office Excel, USA) og vil blive tildelt tilfældigt til 2 endodontister, som ikke er klar over resultaterne af fase 2. Efter fortolkning og segmentering af CBCT-scanningerne i DICOM-format ved hjælp af OnDemand-software (USA), vil antallet af identificerede kanaler blive registreret i en forud-etableret informationsguide.

   Prøverne er kodet baseret på patientens filnummer, og koderne var ikke afsløret, så CBCT-eksaminatorerne ikke kunne identificere prøverne. Alle billeder blev fortolket fra den aksiale sektion i analysen af ​​de tomografiske sektioner, antallet af kanaler identificeres af de tilsvarende radiolucente åbninger, uanset deres placering langs roden

2. Klinisk fase: Dette er et klinisk stadie, hvor de femogtredive patienter, som forudbestemt ved kraftanalyse, vil blive tilfældigt fordelt på 6 behandlere ved hjælp af randomiseringssoftware (Microsoft Office Excel). Praktiserende læger vil derefter fortsætte i adgangsformation under tandoperationsmikroskop (Leica M320D ved hjælp af forstørrelse 16X, ved hjælp af fuldt integreret 4K-kamera).

   Adgang vil ske ved hjælp af TR13 diamantsten (Mani, Japan) for at fjerne caries og restaureringer.

   Troughing vil blive udført ved hjælp af ultralydsspids (NSK E4 og E15D) effekt 3W.

   Vanding vil blive udført med NOACL (JK Dental Vision natriumhypochlorit, Egypten) med en koncentration på 2,5%.

   Guttaperka fjernes fra kanalen ved hjælp af M-pro roterende filer:

   Først vil åbningsåbner blive brugt til at fjerne den koronale guttaperka, derefter bruges den gule fil tilspidset 4% og derefter bekræfte arbejdslængden med apex locator, derefter bruge taper fil 25 til at fjerne den resterende guttaperka.

   DG16 endodontisk sonde (Dentsply Sirona, Tyskland) vil blive brugt til at lokalisere kanalåbninger.

   Efter bekræftelse af klinik-PHD-vejledere vil antallet af fundne åbninger blive registreret på en forudformet informationsguide i et besøg pr. patient. Adgangskavitet vil blive hjulpet af Leica M320D DOM

3. Fase med kunstig intelligens: Udførelsen af ​​denne fase vil udelukkende blive foretaget af hovedefterforskeren. CBCT-billederne vil blive uploadet til convolutional neural network software (CNN), der bruger en deep learning-algoritme og CBCT-segmentering. Softwaren vil derefter registrere antallet af kanaler, den har fundet

Den anvendte software anvender deep convolutional neurale netværk (CNN'er) med en specifik U-net inspireret struktur. Den komplette CBCT-scanning uploades til softwaren, hvor alle indsamlede billeder analyseres og hver tand i 3D-scanningen lokaliseres og vurderes præcist. Softwaren bruger mønstergenkendelse og statistiske forudsigelser til at segmentere adskillige skiver af hver tand og bestemme den tilstedeværende tilstand eller patose. Dette opnås ved at analysere tidligere fodrede fotos, der blev brugt til at træne softwaren