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L'accuratezza del rilevamento del secondo canale mesio-buccale dell'intelligenza artificiale dei primi molari mascellari sulle immagini CBCT

20 aprile 2022 aggiornato da: Arwa Mousa, Cairo University

L'accuratezza del rilevamento assistito da computer del secondo canale mesio-buccale dei primi molari mascellari sulle immagini CBCT utilizzando il modello di apprendimento profondo (intelligenza artificiale): studio sull'accuratezza diagnostica

I sistemi CAD sono applicazioni informatiche che assistono nel rilevamento e/o nella diagnosi di malattie fornendo una "seconda opinione" imparziale all'interprete di immagini, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza e ridurre i tempi di analisi. Con la rapida crescita degli algoritmi di Deep Learning (DL) nelle applicazioni basate su immagini, i sistemi CAD possono ora essere addestrati da DL per fornire capacità più avanzate (ad esempio, la capacità dell'intelligenza artificiale [AI]) per assistere al meglio i medici.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Innumerevoli studi e discussioni si sono basati sull'esistenza di un secondo canale nella radice mesiobuccale (MB) dei molari mascellari, poiché si ritiene fermamente che una delle ragioni principali del fallimento endodontico nei primi molari mascellari sia la difficoltà di rilevare e trattamento di quei secondi canali mesiobuccali (MB2). La letteratura rivela che sebbene i canali MB2 dei primi molari mascellari siano stati trovati in oltre il 70% degli studi in vitro, sono stati rilevati clinicamente in meno del 40% dei casi. La tomografia computerizzata a fascio conico (CBCT) è una modalità di imaging nel campo dell'endodonzia che presenta numerosi vantaggi, tra cui la capacità di eseguire l'imaging tridimensionale (3D) dei sistemi canalari con dosi di radiazioni inferiori, risoluzione più elevata e nessuna sovrapposizione. I ricercatori hanno valutato l'efficienza della CBCT quando si tratta di identificare i canali MB2 e la CBCT è stata suggerita come un metodo affidabile per il rilevamento di questi canali. Tuttavia, in situazioni clinicamente rilevanti, lesioni così piccole su denti con otturazione radicolare, l'accuratezza della CBCT è notevolmente ridotta (sensibilità 0,63, specificità 0,69). Inoltre, l'interpretazione dipendente dal medico dell'imaging CBCT soffre ancora di un basso accordo inter e intra-osservatore.

Il rilevamento e la diagnosi assistita da computer (CAD) è stato ampiamente applicato all'analisi delle immagini biomediche al di fuori dell'odontoiatria.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

50

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

Sì

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Scansioni CBCT che mostrano i primi molari mascellari con una risoluzione non superiore a 0,1 mm di dimensione del voxel. I dati CBCT di questo studio saranno ottenuti dal database CBCT disponibile presso il Dipartimento di radiologia orale e maxillo-facciale, Facoltà di odontoiatria, Università del Cairo, Il Cairo, Egitto e da più centri radiologici privati ​​che utilizzano la stessa marca di macchine con gli stessi parametri. Le scansioni CBCT di pazienti egiziani che sono già stati sottoposti a esame CBCT come parte della loro diagnosi dentale e/o pianificazione del trattamento da gennaio 2020 a dicembre 2022 saranno incluse secondo i criteri di ammissibilità proposti.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • • Scansioni CBCT che mostrano il primo molare mascellare erotto.

    • Vovel dimensione non superiore a 0,1 mm.
    • Molari mascellari che mostrano la formazione completa della radice.
    • Dente cariato o non cariato.

Criteri di esclusione:

  • • Primi molari mascellari con anomalie di sviluppo, riassorbimento radicolare esterno o interno, calcificazione del canale radicolare, precedente trattamento del canale radicolare, perni di restauro e/o carie radicolare.

    • Immagini CBCT di qualità non ottimale o artefatti/elevata dispersione che interferiscono con una corretta valutazione.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Immagini CBCT dei primi molari mascellari
Test diagnostico: modello di apprendimento profondo
modello di deep learning sviluppato da un esperto di informatica e basato sulla rete neurale di convoluzione e addestrato dai nostri set di dati.
Altri nomi:
  • strumento di intelligenza artificiale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
precisione di rilevazione di MB2
Lasso di tempo: linea di base
rilevamento di MB2 su immagini CBCT dei primi molari mascellari utilizzando il modello di deep learning
linea di base

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Cairo University

Investigatori

  • Direttore dello studio: Enas Anter, Ph.D, Cairo University

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Anticipato)

1 maggio 2022

Completamento primario (Anticipato)

1 settembre 2023

Completamento dello studio (Anticipato)

1 ottobre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

15 aprile 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

20 aprile 2022

Primo Inserito (Effettivo)

21 aprile 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

21 aprile 2022

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

20 aprile 2022

Ultimo verificato

1 aprile 2022

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • CBCT AI 7-1-1

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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