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Development and Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Model for Root Canal Curvature Analysis in Mandibular Molars Using CBCT Scans: A Diagnostic Accuracy Study

2026년 5월 8일 업데이트: Samaa Mohammed Osman Mohammed, Cairo University
Root canal preparation in endodontics poses significant challenges, particularly in curved canals of mandibular molars, where accurate preoperative assessment using CBCT imaging is crucial to avoid iatrogenic errors and improve treatment outcomes. This study aims to develop and evaluate the diagnostic accuracy of a deep learning model for analyzing root canal curvature angles in mandibular molars from CBCT scans, compared to human expert evaluations. The model will leverage advanced AI techniques to segment and measure curvatures objectively, addressing limitations in manual interpretation, potentially standardizing case difficulty assessments and aiding clinical decision-making.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

207

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

    • Cairo Governorate
      • Cairo, Cairo Governorate, 이집트
        • Faculty of Dentistry, Cairo University

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

The accepted sample size (n) will be 207, when the accuracy is (90.48%) and marginal error (4 %) by adopting confidence interval (95%), using Staskingdom calculator.

설명

Inclusion Criteria:

  • CBCT scans of mandibular molars of Egyptian patients aging from 18 to 65 years old
  • Small Field of view (FOV) including maximum a quadrant
  • Voxel size not larger than 2mm
  • Mandibular molars showing complete root formation
  • Carious or non-carious teeth
  • Absence of artifacts, dental implants in the adjacent teeth

Exclusion Criteria:

  • Mandibular first and second molars with developmental anomalies, external or internal root resorption, root canal calcification, previous root canal treatment, post restorations, and/or root caries
  • CBCT images of sub-optimal quality or artifacts/high scatter interfering with proper assessment

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
Diagnostic test: Artificial intelligence
Reference group: Human Expert's opinion
Radiologist and Endodontist Human expert opinion compared to AI diagnostic test

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Accuracy of analysis of root canal curvature angle
기간: June 2026 to September 2027
Curvature analysis classified according to its severity into 3 categories: "10 degrees or less"; as mild, "between 10 to 30 degrees"; as moderate and "30 degrees or more"; as severe curvature.
June 2026 to September 2027

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2026년 6월 1일

기본 완료 (추정된)

2027년 9월 1일

연구 완료 (추정된)

2027년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 5월 4일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 5월 8일

처음 게시됨 (실제)

2026년 5월 14일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 5월 14일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 5월 8일

마지막으로 확인됨

2026년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • NEW Code 7-1-1
  • self funded (기타 식별자: Faculty of Dentistry, Ain Shams University Research Ethics Committee (FDASU-REC))

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

The study is diagnostic accuracy study on CBCT data

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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