Nøyaktighet av kunstig intelligens-teknologi for å detektere antall rotkanaler i menneskets første molarer som er obturert og indisert for ny behandling: Eksperimentell studie med diagnostisk nøyaktighet

Evaluer nøyaktigheten til ny AI-teknologi for å oppdage rotkanaler i mandibulære første molars gjenbehandlingstilfeller sammenlignet med klinisk tilgangshulrom hos tannleger og CBCT-avbildning.

1. CBCT-utredningsstadiet: I dette stadiet ble CBCT-skanning utført ved bruk av Soredex Cranex 3D Dental Imaging System, FINLAND, med følgende parametere ((XS FOV-dimensjoner 61 x 41 mm (HxD)) (XS FOV Høy oppløsning 90 kV / 4 - 12,5 mA / 6,1 s)).

   Prøvene vil bli randomisert ved hjelp av randomiseringsprogramvare (Microsoft Office Excel, USA) og vil bli tildelt tilfeldig til 2 endodontister som ikke er klar over funnene fra stadium 2. Etter å ha tolket og segmentert CBCT-skanningene i DICOM-format ved bruk av OnDemand-programvare (USA), vil antallet identifiserte kanaler bli registrert i en forhåndsetablert informasjonsguide.

   Prøvene er kodet basert på pasientens filnummer, og kodene var ikke avslørt slik at CBCT-undersøkerne ikke kunne identifisere prøvene. Alle bilder ble tolket fra den aksiale seksjonen i analysen av de tomografiske seksjonene, antall kanaler er identifisert av de tilsvarende radiolucente åpningene, uavhengig av deres plassering langs roten

2. Klinisk stadium: Dette er et klinisk stadium hvor de trettifem pasientene, som forhåndsbestemt ved kraftanalyse, vil bli tilfeldig fordelt på 6 utøvere som bruker randomiseringsprogramvare (Microsoft Office Excel). Utøvere vil deretter fortsette i tilgangsformasjon under dental operasjonsmikroskop, (Leica M320D med forstørrelse 16X, ved bruk av fullt integrert 4K-kamera).

   Tilgang vil bli gjort med TR13 diamantstein (Mani, Japan) for å fjerne karies og restaureringer.

   Troughing vil bli utført med ultralydspiss (NSK E4 og E15D) effekt 3W.

   Vanning vil bli utført med NOACL (JK Dental Vision natriumhypokloritt, Egypt) med en konsentrasjon på 2,5 %.

   Guttaperka vil bli fjernet fra kanalen ved hjelp av M-pro roterende filer:

   Først vil åpningsåpneren brukes til å fjerne den koronale guttaperkaen, deretter brukes den gule filen avsmalnet 4%, deretter bekrefte arbeidslengden med apex locator, deretter bruke taperfilen 25 for å fjerne gjenværende guttaperka.

   DG16 endodontisk sonde (Dentsply Sirona, Tyskland) vil bli brukt til å lokalisere kanalåpninger.

   Etter bekreftelse fra klinikk PHD-veiledere, vil antall åpninger som er funnet, bli registrert på en forhåndsutformet informasjonsguide, i ett besøk per pasient. Tilgangskavitet vil bli hjulpet av Leica M320D DOM

3. Kunstig intelligensstadiet: Gjennomføringen av dette stadiet vil utelukkende bli utført av hovedetterforskeren. CBCT-bildene vil bli lastet opp til konvolusjonell nevrale nettverksprogramvare (CNN) som bruker en dyp læringsalgoritme og CBCT-segmentering. Programvaren vil da registrere antall kanaler den har funnet

Programvaren som brukes bruker dype konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) med en spesifikk U-nett-inspirert struktur. Den komplette CBCT-skanningen lastes opp til programvaren, hvor alle innsamlede bilder analyseres og hver tann i 3D-skanningen blir nøyaktig lokalisert og vurdert. Programvaren bruker mønstergjenkjenning og statistiske spådommer for å segmentere mange skiver av hver tann og bestemme tilstanden eller patosen. Dette oppnås ved å analysere tidligere matede bilder som ble brukt til å trene programvaren