Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs
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.
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Estágio
Estágio
- Não aplicável
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Número de braços
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / BraçoGrupo de Participantes / Braço |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Outro: Specialist annotation
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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.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
Prazo: 1 month
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Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
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1 month
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- New Endo 7.1.1
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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