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Détection de lésions périapicales sur des radiographies panoramiques dentaires basées sur l'intelligence artificielle (OPTITOMO)

20 juin 2026 mis à jour par: Centre Hospitalier Régional Metz-Thionville

Détection de lésions périapicales sur des images panoramiques dentaires basées sur l'intelligence artificielle à l'aide de la tomodensitométrie à faisceau conique

Les lésions périapicales dentaires peuvent avoir diverses causes et se traduisent par une lésion radiotransparente en imagerie complémentaire : radiographies rétro-alvéolaires (RA) angulées, radiographies panoramiques dentaires et imagerie tridimensionnelle telle que la tomodensitométrie (TDM) ou la tomodensitométrie à faisceau conique ( CBCT).

Pour la détection radiographique de ces lésions parodontales profondes, le panoramique dentaire représente une première approche couramment réalisée avec une irradiation relativement faible. L'examen peut être suivi d'imageries radiologiques rétroalvéolaires plus localisées et plus précises. Cependant, avec ces techniques, les taux de détection de ces lésions sont faibles (respectivement 20 % et 36 %), il faut recourir à l'examen tomographique tridimensionnel pour être plus discriminant (69 %). L'imagerie de référence pour la détection de ces lésions est le CBCT suivi de la radiographie rétroalvéolaire (~2x moins sensible que le CBCT) et de la radiographie panoramique (~2x moins sensible que la PR). Bien qu'il ne s'agisse pas d'une radiographie en pleine épaisseur, le panoramique dentaire a l'avantage d'être plus couramment réalisé tout en étant moins irradiant que le CBCT et de donner une vue globale des arcades dentaires sur une seule image.

La détection des lésions périapicales se fait après un bilan clinique et une appréciation visuelle des examens complémentaires.

L'objectif de ce projet est d'améliorer la détection des lésions périapicales, en développant un algorithme capable de les identifier sur une radiographie dentaire panoramique. Cet algorithme est basé sur un système d'apprentissage en profondeur entraîné avec des données de référence comprenant l'imagerie dentaire panoramique et le CBCT avec un intervalle d'acquisition de moins de 3 mois. Le modèle est basé sur un travail antérieur, permettra d'améliorer la qualité des données initiales (à l'aide de CBCT), en utilisant des algorithmes innovants d'intelligence artificielle (apprentissage par transfert).

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Description détaillée

L'objectif final de la recherche est d'améliorer le diagnostic précoce des lésions périapicales, ce qui permettrait une prise en charge meilleure et plus rapide de ces lésions notamment à des stades précoces. Ceci représente un intérêt majeur de santé publique puisque ces lésions peuvent être responsables de multiples pathologies locales et régionales (ostéomyélite, cellulite cervico-faciale, thrombophlébite, abcès cérébraux...) voire de pathologies générales plus graves (pathologies cardiaques, maladies cardiovasculaires, diabète, maladies rénales, tendinopathies...). Pour certaines cibles comme les militaires et les sportifs de haut niveau, ces recherches permettraient d'améliorer l'évaluation réalisée avant aptitude médicale ou transfert de club.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

2000

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patients présentant des lésions périapicales

La description

Critère d'intégration:

  • Patients ayant eu un CBCT et une imagerie dentaire panoramique avec moins de 3 mois entre les deux examens

Critère d'exclusion:

  • Patients ayant refusé de participer à l'étude.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Performances des logiciels d'Intelligence Artificielle
Délai: 2 années

mesure du score F1. Le score F1 est calculé comme la moyenne harmonique des scores de précision et de rappel.

Il varie de 0 à 100 %, et un score F1 plus élevé indique un classificateur de meilleure qualité.
2 années

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Spécificité des logiciels d'Intelligence Artificielle
Délai: 2 années
mesure des vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
2 années

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Centre Hospitalier Régional Metz-Thionville

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Marc ENGELS-DEUTSCH, MD, CHR Metz Thionville Hopital de Mercy
  • Chaise d'étude: Paul RETIF, MD, PhD, CHR Metz Thionville Hopital de Mercy

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 octobre 2022

Achèvement primaire (Estimé)

1 décembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 décembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

25 mai 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

25 mai 2023

Première publication (Réel)

5 juin 2023

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

24 juin 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

20 juin 2026

Dernière vérification

1 juin 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2023-04Obs-CHRMT

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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