Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs

29 czerwca 2026 zaktualizowane przez: Bothaina Mahmoud Elbadry, Cairo University

Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Classification, Quantitative Assessment and Comprehensive Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs

This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images. The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.

The study will use previously collected, anonymized dental X-ray images of teeth that have received root canal treatment. Experienced dental specialists will evaluate these images to provide a reference standard, which will be compared with the AI system's results.

The goal of this research is to determine whether AI can provide a reliable and consistent method for evaluating root canal treatment outcomes. In the future, such technology may help dentists make more accurate decisions, improve treatment evaluation, and contribute to better patient care.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

490

Faza

  • Nie dotyczy

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Periapical radiographs of teeth with completed root canal treatment from patients Aged between 18 and 60 years will be included, provided they exhibit satisfactory image quality characterized by adequate sharpness, contrast, and minimal noise, allowing clear visualization of the root canal filling and apical region. The radiographs must enable accurate assessment of obturation quality, including filling length, homogeneity, and taper. Both single-rooted and multi-rooted teeth will be considered to ensure adequate anatomical representation. Radiographs with poor image quality, significant distortion, metallic artifacts, post-core restorations, root resorption, fractures, or incomplete visualization of the apex will be excluded to ensure reliable analysis.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Nie dotyczy
  • Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Inny: Specialist annotation
This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images. The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
Ramy czasowe: 1 month
Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
1 month

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 sierpnia 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

30 grudnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 lipca 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

29 czerwca 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

29 czerwca 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

6 lipca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

6 lipca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

29 czerwca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • New Endo 7.1.1

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .