Development and Validation of a Deep Learning Model to Predict Endodontic Retreatment Difficulty From Periapical Radiographs (Ai Retreatment)
2026年5月20日 更新者：Noha Mohamed Elsaber、Cairo University
The aim of this study is to develop and evaluate an artificial intelligence-based model capable of analyzing periapical radiographs of maxillary and mandibular molars to predict the difficulty level of non-surgical root canal retreatment.
By integrating deep learning techniques with routinely acquired periapical radiographs, this study aims to enhance diagnostic support, improve clinical decision-making, and facilitate appropriate case selection or referral in endodontic practice.
調査の概要
状態
まだ募集していません
条件
研究の種類
介入
入学 (推定)
123
段階
- 適用できない
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：Noha El Saber, PhD student
- 電話番号：+201157157197
- メール：nohaalsaber@dentistry.cu.edu.eg
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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
Inclusion Criteria:
Periapical radiographs of maxillary and mandibular molars requiring non-surgical endodontic retreatment will be included. Radiographs should exhibit satisfactory image quality, characterized by adequate sharpness, contrast, and minimal distortion or noise to allow accurate assessment of relevant anatomical and treatment-related features. Images should clearly display the tooth of interest, surrounding periapical structures, and any existing root canal filling materials or restorations.
Exclusion Criteria:
Deciduous teeth, non-restorable, non-treated teeth
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
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：Deep Learning Model to Predict Endodontic Retreatment Difficulty from Periapical Radiographs
This study will employ a retrospective diagnostic accuracy design focused on the development and validation of a deep learning-based model for automated prediction of endodontic retreatment difficulty in maxillary and mandibular molars using periapical radiographs.
The methodology will involve radiographic data acquisition, expert annotation of case difficulty according to standardized criteria, deep learning model development and training, and comprehensive performance evaluation of the proposed system.
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This study will employ a retrospective diagnostic accuracy design focused on the development and validation of a deep learning-based model for automated prediction of endodontic retreatment difficulty in maxillary and mandibular molars using periapical radiographs.
The methodology will involve radiographic data acquisition, expert annotation of case difficulty according to standardized criteria, deep learning model development and training, and comprehensive performance evaluation of the proposed system.
他の名前：
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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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diagnostic accuracy
時間枠：From Data collection to model testing up to 60 weeks
|
Diagnostic performance of the deep learning model in predicting endodontic retreatment difficulty level
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From Data collection to model testing up to 60 weeks
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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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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)
2026年7月1日
一次修了 (推定)
2027年1月1日
研究の完了 (推定)
2027年1月1日
試験登録日
最初に提出
2026年5月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月20日
最初の投稿 (実際)
2026年5月28日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月20日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。