Precisión de la tecnología de inteligencia artificial en la detección del número de conductos radiculares en primeros molares mandibulares humanos obturados e indicados para retratamiento: estudio experimental de precisión diagnóstica

evaluar la precisión de la nueva tecnología de inteligencia artificial para detectar conductos radiculares en casos de retratamiento de primeros molares mandibulares en comparación con la cavidad de acceso clínico del dentista y las imágenes CBCT.

1. Etapa de examen CBCT: en esta etapa, el escaneo CBCT se realizó utilizando el sistema de imágenes dentales 3D Soredex Cranex, FINLANDIA, con los siguientes parámetros ((dimensiones XS FOV 61 x 41 mm (HxD)) (XS FOV Alta resolución 90 kV / 4 - 12,5 mA / 6,1 s)).

   Las muestras se aleatorizarán mediante un software de aleatorización (Microsoft Office Excel, EE. UU.) y se asignarán aleatoriamente a 2 endodoncistas que desconocen los hallazgos de la etapa 2. Después de interpretar y segmentar las exploraciones CBCT en formato DICOM utilizando el software OnDemand (EE. UU.), el número de canales identificados se registrará en una guía de información preestablecida.

   Las muestras están codificadas según el número de expediente del paciente y los códigos no se revelaron para que los examinadores del CBCT no pudieran identificar las muestras. Todas las imágenes fueron interpretadas desde el corte axial, en el análisis de los cortes tomográficos, el número de conductos se identifica mediante los correspondientes orificios radiolúcidos, independientemente de su ubicación a lo largo de la raíz.

2. Etapa clínica: esta es una etapa clínica en la que los treinta y cinco pacientes, según lo predeterminado mediante análisis de potencia, se distribuirán aleatoriamente entre 6 profesionales utilizando software de aleatorización (Microsoft Office Excel). Luego, los profesionales procederán a la formación del acceso bajo un microscopio quirúrgico dental (Leica M320D con un aumento de 16X y una cámara 4K totalmente integrada).

   El acceso se realizará utilizando piedra de diamante TR13 (Mani, Japón) para eliminar caries y restauraciones.

   La canalización se realizará utilizando punta ultrasónica (NSK E4 y E15D) de potencia 3W.

   El riego se realizará mediante NAOCL (hipoclorito de sodio JK Dental Vision, Egipto) con una concentración del 2,5%.

   La gutapercha se eliminará del canal utilizando limas rotativas M-pro:

   Al principio, se utilizará el abridor de orificios para retirar la gutapercha coronal, luego se utilizará la lima amarilla cónica al 4 % y luego se confirmará la longitud de trabajo mediante el localizador del ápice, luego se utilizará la lima cónica 25 para eliminar la gutapercha restante.

   Se utilizará la sonda endodóntica DG16 (Dentsply Sirona, Alemania) para localizar los orificios del canal.

   Tras la confirmación por parte de los supervisores de PHD de la clínica, la cantidad de orificios encontrados se registrará en una guía de información preformada, en una visita por paciente. La cavidad de acceso será asistida por Leica M320D DOM

3. Etapa de inteligencia artificial: La realización de esta etapa será asumida únicamente por el investigador principal. Las imágenes CBCT se cargarán en un software de red neuronal convolucional (CNN) que utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo y segmentación CBCT. Luego, el software registrará el número de canales que encontró.

El software utilizado emplea redes neuronales convolucionales profundas (CNN) con una estructura específica inspirada en U-net. La exploración CBCT completa se carga en el software, donde se analizan todas las imágenes recopiladas y cada diente en la exploración 3D se localiza y evalúa con precisión. El software utiliza reconocimiento de patrones y predicciones estadísticas para segmentar numerosos cortes de cada diente y determinar la condición o patología presente. Esto se logra analizando fotografías previamente alimentadas que se utilizaron para entrenar el software.