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

Dokładność wykrywania sztucznej inteligencji drugiego kanału mezjalno-policzkowego pierwszych zębów trzonowych szczęki na obrazach CBCT

20 kwietnia 2022 zaktualizowane przez: Arwa Mousa, Cairo University

Dokładność wspomaganego komputerowo wykrywania drugiego kanału mezjalno-policzkowego pierwszych zębów trzonowych szczęki na obrazach CBCT przy użyciu modelu głębokiego uczenia (sztuczna inteligencja): Badanie dokładności diagnostycznej

Systemy CAD to aplikacje komputerowe, które pomagają w wykrywaniu i/lub diagnozowaniu chorób, dostarczając bezstronnej „drugiej opinii” interpretatorowi obrazu, mając na celu poprawę dokładności i skrócenie czasu analizy. Wraz z szybkim rozwojem algorytmów Deep Learning (DL) w aplikacjach opartych na obrazach, systemy CAD mogą być teraz szkolone przez DL, aby zapewniały bardziej zaawansowane możliwości (tj. możliwości sztucznej inteligencji [AI]), aby jak najlepiej pomagać klinicystom.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Niezliczone badania i dyskusje opierały się na istnieniu drugiego kanału w korzeniu mezjalno-policzkowym (MB) zębów trzonowych szczęki, ponieważ mocno wierzy się, że jedną z głównych przyczyn niepowodzeń endodontycznych w pierwszych zębach trzonowych szczęki jest trudność w wykryciu i leczenie tych drugich kanałów mezjalno-policzkowych (MB2). Literatura ujawnia, że ​​chociaż kanały MB2 pierwszych zębów trzonowych szczęki zostały znalezione w ponad 70% badań in vitro, zostały one wykryte klinicznie w mniej niż 40% przypadków. Tomografia komputerowa wiązki stożkowej (CBCT) to metoda obrazowania w dziedzinie endodoncji, która ma kilka zalet, w tym możliwość wykonywania trójwymiarowego (3D) obrazowania systemów kanałów korzeniowych przy niższych dawkach promieniowania, wyższej rozdzielczości i bez nakładania się. Naukowcy ocenili skuteczność CBCT, jeśli chodzi o identyfikację kanałów MB2, i zasugerowano, że CBCT jest niezawodną metodą wykrywania tych kanałów. Jednak w sytuacjach istotnych klinicznie, takich jak mniejsze zmiany na zębach wypełnionych korzeniami, dokładność CBCT jest znacznie zmniejszona (czułość 0,63, swoistość 0,69). Co więcej, zależna od klinicysty interpretacja obrazowania CBCT nadal cierpi z powodu niskiej zgodności między obserwatorami i między obserwatorami.

Wykrywanie i diagnostyka wspomagana komputerowo (CAD) jest szeroko stosowana w biomedycznej analizie obrazu poza stomatologią.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

50

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

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

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Skany CBCT przedstawiające pierwsze zęby trzonowe szczęki z rozdzielczością nie większą niż 0,1 mm wielkości woksela. Dane CBCT tego badania zostaną uzyskane z bazy danych CBCT dostępnej w Katedrze Radiologii Jamy Ustnej i Szczękowo-Twarzowej Wydziału Stomatologii Uniwersytetu w Kairze, Kair, Egipt oraz z wielu prywatnych ośrodków radiologii przy użyciu tej samej marki urządzeń o tych samych parametrach. Skany CBCT egipskich pacjentów, którzy zostali już poddani badaniu CBCT w ramach diagnostyki stomatologicznej i/lub planowania leczenia od stycznia 2020 r. do grudnia 2022 r., zostaną uwzględnione zgodnie z proponowanymi kryteriami kwalifikacyjnymi.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • • Skany CBCT przedstawiające wyrznięty 1. trzonowiec szczęki.

    • Wielkość samogłoski nieprzekraczająca 0,1 mm.
    • Zęby trzonowe szczęki przedstawiające pełne uformowanie korzenia.
    • Ząb próchniczy lub niepróchnicowy.

Kryteria wyłączenia:

  • • Pierwsze zęby trzonowe szczęki z wadami rozwojowymi, resorpcją zewnętrzną lub wewnętrzną korzenia, zwapnieniem kanałów korzeniowych, wcześniejszym leczeniem kanałowym, uzupełnieniami wkładów i/lub próchnicą korzeni.

    • Obrazy CBCT o nieoptymalnej jakości lub artefakty / duże rozproszenie zakłócające właściwą ocenę.

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

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Obrazy CBCT pierwszych zębów trzonowych szczęki
Test diagnostyczny: model uczenia głębokiego
model głębokiego uczenia się opracowany przez eksperta w dziedzinie informatyki i oparty na splotowej sieci neuronowej oraz wyszkolony na podstawie naszych zbiorów danych.
Inne nazwy:
  • narzędzie sztucznej inteligencji

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
dokładność wykrywania MB2
Ramy czasowe: linia bazowa
wykrywanie MB2 na obrazach CBCT pierwszych zębów trzonowych szczęki przy użyciu modelu głębokiego uczenia
linia bazowa

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Cairo University

Śledczy

  • Dyrektor Studium: Enas Anter, Ph.D, Cairo University

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

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 (Oczekiwany)

1 maja 2022

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

1 września 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

1 października 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

15 kwietnia 2022

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

20 kwietnia 2022

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

21 kwietnia 2022

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

21 kwietnia 2022

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

20 kwietnia 2022

Ostatnia weryfikacja

1 kwietnia 2022

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • CBCT AI 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 .

Subskrybuj