- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05901857
Bewertung der Präzision von Faltungs-Neuronalen Netzen zur Schätzung des Zahnalters anhand von Panorama-Röntgenaufnahmen
Bewertung der Präzision von Faltungs-Neuronalen Netzen zur Schätzung des Zahnalters in einer ägyptischen Bevölkerung anhand digitaler Panorama-Röntgenaufnahmen: Eine Studie zur diagnostischen Genauigkeit
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Die Willems-Methode ist eine von der Demirjian-Methode modifizierte Technik zur Schätzung des Zahnalters, bei der neue Tabellen erstellt werden, aus denen ein Reifegrad direkt in Jahren ausgedrückt wird.
Von allen Teilnehmern werden mit deren Einverständnis Panorama-Röntgenbilder angefertigt, anschließend nummeriert und kodiert. Das chronologische Alter jedes Teilnehmers wird berechnet, indem das Geburtsdatum vom Datum der Röntgenaufnahme abgezogen wird, und das tatsächliche Alter wird vom Forscher ausgeblendet (das chronologische Alter ist die Grundwahrheit). Alle Panorama-Röntgenaufnahmen werden vom Hauptautor zweimal untersucht, um das Zahnalter nach der Willems-Methode zu bestimmen.
Die sieben linken Unterkieferzähne mit Ausnahme des dritten Molaren werden mit „0“ für das Fehlen einer Verkalkung und je nach Verkalkungsstadium mit „A“ bis „H“ bewertet. Jeder Buchstabe entspricht einer Punktzahl, die dem zahnärztlichen Altersanteil entspricht, der anhand von Tabellen für Jungen und Mädchen ermittelt wird. Die direkte Summierung der Ergebnisse für die sieben linken Unterkieferzähne ergibt das geschätzte Zahnalter. Die Schätzgenauigkeit des zahnärztlichen Radiologen wird mit der Grundwahrheit verglichen (erster Indextest).
Der zweite Indextest, der ebenfalls mit der Ground Truth verglichen wird, ist das CNN-Modell. Um den Datensatz für das CNN-Modell vorzubereiten, wird ein strenges Vorverarbeitungsverfahren befolgt. Dazu gehört die Größenänderung der Bilder auf die gewünschten Abmessungen, die Segmentierung der in das Bild aufzunehmenden Zahnteile und die Anwendung von Datenerweiterungstechniken, um die Qualität und Quantität des Datensatzes zu verbessern. Der Datensatz wird dann im Verhältnis 20:80 in Trainings- und Testsätze aufgeteilt, die sorgfältig auf der Grundlage der erwarteten Anzahl von Stichproben ausgewählt werden. Außerdem wird die Genauigkeit des Modells im Vergleich zur Grundwahrheit (dem chronologischen Alter) bewertet.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Rawan Elkassas
- Telefonnummer: +201011385738
- E-Mail: rawanelkassas@gmail.com
Studienorte
-
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-
Cairo, Ägypten
- Rekrutierung
- Rawan Elkassas
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Kontakt:
- rawan elkassas
- E-Mail: rawan.elkassas@dentistry.cu.edu.eg
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Vorhandensein aller bleibenden Zähne des Unterkiefers links (außer dritte Molaren)
- Deutlich sichtbare Wurzelentwicklung
- Keine systemische Erkrankung
- Keine Vorgeschichte einer Wurzelkanalbehandlung oder -extraktion
- Keine verwandten Erkrankungen, die die Entwicklung des Unterkiefers beeinträchtigen, wie Zysten oder Tumore.
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit Frühgeburt
- Gesichtsasymmetrie
- Angeborene Anomalien
- Vorgeschichte eines Traumas oder einer Operation im dentofazialen Bereich
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Genauigkeit der Schätzung des Zahnalters anhand digitaler Panorama-Röntgenaufnahmen unter Verwendung von CNN-Modellen
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Jahr
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Prozentsatz
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Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Jahr
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Studienstuhl: Mohab Eid, Nile University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Ekert T, Krois J, Meinhold L, Elhennawy K, Emara R, Golla T, Schwendicke F. Deep Learning for the Radiographic Detection of Apical Lesions. J Endod. 2019 Jul;45(7):917-922.e5. doi: 10.1016/j.joen.2019.03.016. Epub 2019 Jun 1.
- Banar N, Bertels J, Laurent F, Boedi RM, De Tobel J, Thevissen P, Vandermeulen D. Towards fully automated third molar development staging in panoramic radiographs. Int J Legal Med. 2020 Sep;134(5):1831-1841. doi: 10.1007/s00414-020-02283-3. Epub 2020 Apr 1.
- El-Desouky SS, Kabbash IA. Age estimation of children based on open apex measurement in the developing permanent dentition: an Egyptian formula. Clin Oral Investig. 2023 Apr;27(4):1529-1539. doi: 10.1007/s00784-022-04773-7. Epub 2022 Nov 17.
- Galibourg A, Cussat-Blanc S, Dumoncel J, Telmon N, Monsarrat P, Maret D. Comparison of different machine learning approaches to predict dental age using Demirjian's staging approach. Int J Legal Med. 2021 Mar;135(2):665-675. doi: 10.1007/s00414-020-02489-5. Epub 2021 Jan 7.
- Guo YC, Han M, Chi Y, Long H, Zhang D, Yang J, Yang Y, Chen T, Du S. Accurate age classification using manual method and deep convolutional neural network based on orthopantomogram images. Int J Legal Med. 2021 Jul;135(4):1589-1597. doi: 10.1007/s00414-021-02542-x. Epub 2021 Mar 4.
- Kim S, Lee YH, Noh YK, Park FC, Auh QS. Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence. Sci Rep. 2021 Jan 13;11(1):1073. doi: 10.1038/s41598-020-80182-8. Erratum In: Sci Rep. 2022 Feb 7;12(1):2332.
- Sehrawat JS, Singh M. Willems method of dental age estimation in children: A systematic review and meta-analysis. J Forensic Leg Med. 2017 Nov;52:122-129. doi: 10.1016/j.jflm.2017.08.017. Epub 2017 Aug 25.
- Shen S, Liu Z, Wang J, Fan L, Ji F, Tao J. Machine learning assisted Cameriere method for dental age estimation. BMC Oral Health. 2021 Dec 15;21(1):641. doi: 10.1186/s12903-021-01996-0.
- Vila-Blanco N, Carreira MJ, Varas-Quintana P, Balsa-Castro C, Tomas I. Deep Neural Networks for Chronological Age Estimation From OPG Images. IEEE Trans Med Imaging. 2020 Jul;39(7):2374-2384. doi: 10.1109/TMI.2020.2968765. Epub 2020 Jan 31.
- Ye X, Jiang F, Sheng X, Huang H, Shen X. Dental age assessment in 7-14-year-old Chinese children: comparison of Demirjian and Willems methods. Forensic Sci Int. 2014 Nov;244:36-41. doi: 10.1016/j.forsciint.2014.07.027. Epub 2014 Aug 19.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- ORAD 3-3-1 (2)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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