- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05901857
Valutazione della precisione delle reti neurali convoluzionali per la stima dell'età dentale da radiografie panoramiche
Valutazione della precisione delle reti neurali convoluzionali per la stima dell'età dentale in una popolazione egiziana dalle radiografie panoramiche digitali: uno studio sull'accuratezza diagnostica
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il metodo Willems è una tecnica di stima dell'età dentale modificata dal metodo Demirjian creando nuove tabelle da cui viene espresso direttamente un punteggio di maturità in anni.
Le radiografie panoramiche di tutti i partecipanti saranno prese con il loro consenso informato, quindi saranno numerate e codificate. L'età cronologica per ogni partecipante sarà calcolata sottraendo la data di nascita dalla data della radiografia e l'età reale sarà nascosta dal ricercatore (l'età cronologica è la verità fondamentale). Tutte le radiografie panoramiche saranno esaminate due volte dall'autore principale per determinare l'età dentale secondo il metodo di Willems.
I sette denti mandibolari di sinistra escluso il terzo molare saranno valutati come '0' per l'assenza di calcificazione, e da 'A' a 'H', a seconda dello stadio della calcificazione. Ogni lettera corrisponde a un punteggio che è la frazione di età dentale utilizzando tabelle per ragazzi e ragazze. Sommando direttamente i punteggi per i sette denti mandibolari sinistri si otterrà l'età dentale stimata. L'accuratezza della stima del radiologo odontoiatrico sarà confrontata con la verità di base (primo test indice).
Il secondo test indice che verrà anche confrontato con la verità fondamentale è il modello CNN. Per preparare il set di dati per il modello CNN, verrà seguita una rigorosa procedura di pre-elaborazione. Ciò comporterà il ridimensionamento delle immagini alle dimensioni desiderate, la segmentazione delle parti dei denti da includere nell'immagine e l'applicazione di tecniche di aumento dei dati per migliorare la qualità e la quantità del set di dati. Il set di dati verrà quindi suddiviso in set di addestramento e test utilizzando un rapporto 20:80, che verrà accuratamente selezionato in base al numero previsto di campioni. Verrà valutata anche l'accuratezza del modello rispetto alla verità fondamentale (le età cronologiche).
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Rawan Elkassas
- Numero di telefono: +201011385738
- Email: rawanelkassas@gmail.com
Luoghi di studio
-
-
-
Cairo, Egitto
- Reclutamento
- Rawan Elkassas
-
Contatto:
- rawan elkassas
- Email: rawan.elkassas@dentistry.cu.edu.eg
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Presenza di tutti i denti permanenti mandibolari di sinistra (tranne i terzi molari)
- Sviluppo radicale chiaramente visibile
- Nessuna malattia sistemica
- Nessuna storia di terapia canalare o estrazione
- Nessuna malattia correlata che interessa lo sviluppo mandibolare come cisti o tumori.
Criteri di esclusione:
- Pazienti con parto prematuro
- Asimmetria facciale
- Anomalie congenite
- Storia di traumi o interventi chirurgici nella regione dentofacciale
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Precisione della stima dell'età dentale da radiografie panoramiche digitali utilizzando modelli CNN
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
|
Percentuale
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1 anno
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Cattedra di studio: Mohab Eid, Nile University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
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