パノラマ X 線写真からの歯科年齢推定のための畳み込みニューラル ネットワークの精度の評価
2023年6月4日 更新者：Rawan Abdel Wahhab Bahaa Eldin Elkassas、Cairo University
デジタルパノラマX線写真からのエジプト人集団の歯科年齢推定のための畳み込みニューラルネットワークの精度の評価：診断精度の研究
この研究の目的は、デジタル パノラマ X 線写真からの歯年齢推定における畳み込みニューラル ネットワークの精度を評価することです。
参照基準は患者の実年齢となります。
調査の概要
詳細な説明
Willems 法は、成熟度スコアを直接年数で表す新しいテーブルを作成することにより、Demirjian 法を改良した歯の年齢推定手法です。
すべての参加者のパノラマ X 線写真は、インフォームドコンセントの下で撮影され、番号が付けられ、コード化されます。 各参加者の暦年齢は、X線写真の日付から生年月日を引くことによって計算され、実際の年齢は研究者には知らされません（暦年齢はグラウンドトゥルースです）。 すべてのパノラマ X 線写真は、ウィレムスの方法に従って歯の年齢を決定するために、主著者によって 2 回検査されます。
第三大臼歯を除く下顎左 7 歯は、石灰化がない場合は「0」、石灰化の段階に応じて「A」から「H」とスコア付けされます。 各文字は、男子と女子の表を使用した歯科年齢の割合であるスコアに対応します。 左下顎 7 本の歯のスコアを直接合計すると、推定歯年齢が得られます。 歯科放射線科医の推定精度は、グラウンド トゥルース (最初のインデックス テスト) と比較されます。
グラウンド トゥルースとも比較される 2 番目のインデックス テストは、CNN モデルです。 CNN モデル用のデータセットを準備するには、厳密な前処理手順に従います。 これには、画像を希望の寸法にサイズ変更し、画像に含まれる歯の部分をセグメント化し、データ拡張技術を適用してデータセットの質と量を向上させることが含まれます。 次に、データセットは 20:80 の比率を使用してトレーニング セットとテスト セットに分割され、予想されるサンプル数に基づいて慎重に選択されます。 また、モデルの精度は、地上の真実 (年代) と比較して評価されます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
22
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Rawan Elkassas
- 電話番号：+201011385738
- メール：rawanelkassas@gmail.com
研究場所
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Cairo、エジプト
- 募集
- Rawan Elkassas
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コンタクト：
- rawan elkassas
- メール：rawan.elkassas@dentistry.cu.edu.eg
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
パノラマX線写真は歯学部口腔放射線科より募集します。
説明
包含基準:
- 下顎の左永久歯がすべて存在している（第三大臼歯を除く）
- 根の発達がはっきりと見える
- 全身疾患なし
- 根管治療や抜歯歴がない
- 嚢胞や腫瘍など、下顎の発育に影響を与える関連疾患はありません。
除外基準:
- 早産の患者さん
- 顔の非対称性
- 先天異常
- 歯顔面領域の外傷または手術の既往
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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CNNモデルを使用したデジタルパノラマX線写真からの歯年齢推定の精度
時間枠：学習完了までに平均1年
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パーセンテージ
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学習完了までに平均1年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディチェア：Mohab Eid、Nile University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2023年6月30日
一次修了 (推定)
2024年1月1日
研究の完了 (推定)
2025年12月1日
試験登録日
最初に提出
2023年5月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年6月4日
最初の投稿 (実際)
2023年6月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年6月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年6月4日
最終確認日
2023年6月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- ORAD 3-3-1 (2)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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