- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05340140
La precisión de la detección del segundo canal mesiobucal de inteligencia artificial de los primeros molares maxilares en imágenes CBCT
La precisión de la detección asistida por computadora del segundo canal mesiobucal de los primeros molares maxilares en imágenes CBCT utilizando un modelo de aprendizaje profundo (inteligencia artificial): estudio de precisión diagnóstica
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Innumerables estudios y discusiones se han basado en la existencia de un segundo canal en la raíz mesiovestibular (MB) de los molares superiores, ya que se cree firmemente que una de las principales razones del fracaso endodóntico en los primeros molares superiores es la dificultad de detectar y tratando esos segundos conductos mesiovestibulares (MB2). La literatura revela que aunque los conductos MB2 de los primeros molares maxilares se han encontrado en más del 70 % de los estudios in vitro, se detectaron clínicamente en menos del 40 % de los casos. La tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) es una modalidad de imagen en el campo de la endodoncia que tiene varias ventajas, incluida la capacidad de realizar imágenes tridimensionales (3D) de sistemas de conductos radiculares con dosis de radiación más bajas, mayor resolución y sin superposición. Los investigadores han evaluado la eficiencia de CBCT cuando se trata de identificar canales MB2, y se ha sugerido que CBCT es un método confiable para la detección de estos canales. Sin embargo, en situaciones clínicamente relevantes, como lesiones más pequeñas en dientes con endodoncia, la precisión de CBCT se reduce considerablemente (sensibilidad 0,63, especificidad 0,69) . Además, la interpretación dependiente del médico de las imágenes CBCT todavía sufre de un bajo acuerdo inter e intraobservador.
La detección y el diagnóstico asistidos por computadora (CAD) se han aplicado ampliamente al análisis de imágenes biomédicas fuera de la odontología.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Sally Mansour, Masters
- Número de teléfono: +201019932383
- Correo electrónico: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Ahmed MFM Magdy, MCS
- Número de teléfono: +201019932383
- Correo electrónico: ahmed_magdy@dentistry.cu.edu.eg
Ubicaciones de estudio
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Cairo, Egipto, 12611
- Reclutamiento
- Faculty of Dentistry Cairo University
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Contacto:
- Faculty ODC university
- Número de teléfono: 01066365552
- Correo electrónico: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
• Exploraciones CBCT que muestran el primer molar superior erupcionado.
- Vovel tamaño no superior a 0,1 mm.
- Molares maxilares que muestran la formación completa de la raíz.
- Diente cariado o no cariado.
Criterio de exclusión:
• Primeros molares maxilares con anomalías de desarrollo, reabsorción radicular externa o interna, calcificación del conducto radicular, tratamiento previo del conducto radicular, restauraciones posteriores y/o caries radicular.
- Imágenes CBCT de calidad subóptima o artefactos/alta dispersión que interfieren con la evaluación adecuada.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Imágenes CBCT de primeros molares maxilares
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modelo de aprendizaje profundo desarrollado por un experto en informática y basado en una red neuronal de convolución, y entrenado por nuestros conjuntos de datos.
Otros nombres:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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precisión de detección de MB2
Periodo de tiempo: base
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detección de MB2 en imágenes CBCT de primeros molares maxilares utilizando un modelo de aprendizaje profundo
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base
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Director de estudio: Enas Anter, Ph.D, Cairo University
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Blattner TC, George N, Lee CC, Kumar V, Yelton CD. Efficacy of cone-beam computed tomography as a modality to accurately identify the presence of second mesiobuccal canals in maxillary first and second molars: a pilot study. J Endod. 2010 May;36(5):867-70. doi: 10.1016/j.joen.2009.12.023. Epub 2010 Feb 21.
- Kulild JC, Peters DD. Incidence and configuration of canal systems in the mesiobuccal root of maxillary first and second molars. J Endod. 1990 Jul;16(7):311-7. doi: 10.1016/s0099-2399(06)81940-0.
- Alacam T, Tinaz AC, Genc O, Kayaoglu G. Second mesiobuccal canal detection in maxillary first molars using microscopy and ultrasonics. Aust Endod J. 2008 Dec;34(3):106-9. doi: 10.1111/j.1747-4477.2007.00090.x.
- Gorduysus MO, Gorduysus M, Friedman S. Operating microscope improves negotiation of second mesiobuccal canals in maxillary molars. J Endod. 2001 Nov;27(11):683-6. doi: 10.1097/00004770-200111000-00008.
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- 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.
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- Orhan K, Bayrakdar IS, Ezhov M, Kravtsov A, Ozyurek T. Evaluation of artificial intelligence for detecting periapical pathosis on cone-beam computed tomography scans. Int Endod J. 2020 May;53(5):680-689. doi: 10.1111/iej.13265. Epub 2020 Feb 3.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
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