- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT05340140
A precisão da detecção da inteligência artificial do segundo canal mésio-vestibular dos primeiros molares superiores em imagens de CBCT
A precisão da detecção auxiliada por computador do segundo canal mésio-vestibular dos primeiros molares superiores em imagens CBCT usando o modelo de aprendizado profundo (inteligência artificial): estudo de precisão diagnóstica
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Inúmeros estudos e discussões têm sido baseados na existência de um segundo canal na raiz mésio-vestibular (MB) dos molares superiores, pois acredita-se fortemente que uma das principais razões para o fracasso endodôntico nos primeiros molares superiores é a dificuldade de detecção e tratando os segundos canais mésio-vestibulares (MB2). A literatura revela que, embora os canais MB2 dos primeiros molares superiores tenham sido encontrados em mais de 70% dos estudos in vitro, eles foram detectados clinicamente em menos de 40% dos casos. A tomografia computadorizada de feixe cônico (CBCT) é uma modalidade de imagem no campo da endodontia que tem várias vantagens, incluindo a capacidade de realizar imagens tridimensionais (3D) de sistemas de canais radiculares com doses de radiação mais baixas, maior resolução e sem sobreposição. Os pesquisadores avaliaram a eficiência da CBCT quando se trata de identificar canais MB2, e a CBCT foi sugerida como um método confiável para a detecção desses canais. No entanto, em situações clinicamente relevantes, como lesões menores em dentes obturados, a precisão da CBCT é bastante reduzida (sensibilidade 0,63, especificidade 0,69). Além disso, a interpretação dependente do clínico da imagem CBCT ainda sofre de baixa concordância inter e intra-observador.
A detecção e o diagnóstico auxiliados por computador (CAD) têm sido amplamente aplicados à análise de imagens biomédicas fora da odontologia.
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Sally Mansour, Masters
- Número de telefone: +201019932383
- E-mail: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
Estude backup de contato
- Nome: Ahmed MFM Magdy, MCS
- Número de telefone: +201019932383
- E-mail: ahmed_magdy@dentistry.cu.edu.eg
Locais de estudo
-
-
-
Cairo, Egito, 12611
- Recrutamento
- Faculty of Dentistry Cairo University
-
Contato:
- Faculty ODC university
- Número de telefone: 01066365552
- E-mail: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
• Varreduras de CBCT mostrando o 1º molar superior irrompido.
- Vovel tamanho não superior a 0,1 mm.
- Molares superiores mostrando a formação completa da raiz.
- Dente cariado ou não cariado.
Critério de exclusão:
• Primeiros molares superiores com anomalias de desenvolvimento, reabsorção externa ou interna da raiz, calcificação do canal radicular, tratamento anterior do canal radicular, restaurações de pinos e/ou cárie radicular.
- Imagens CBCT de qualidade abaixo do ideal ou artefatos/alta dispersão interferindo na avaliação adequada.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
---|---|
Imagens CBCT dos primeiros molares superiores
|
modelo de aprendizado profundo desenvolvido por especialista em ciência da computação e baseado em rede neural de convolução e treinado por nossos conjuntos de dados.
Outros nomes:
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
---|---|---|
precisão da detecção de MB2
Prazo: linha de base
|
detecção de MB2 em imagens CBCT de primeiros molares superiores usando modelo de aprendizado profundo
|
linha de base
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Diretor de estudo: Enas Anter, Ph.D, Cairo University
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Blattner TC, George N, Lee CC, Kumar V, Yelton CD. Efficacy of cone-beam computed tomography as a modality to accurately identify the presence of second mesiobuccal canals in maxillary first and second molars: a pilot study. J Endod. 2010 May;36(5):867-70. doi: 10.1016/j.joen.2009.12.023. Epub 2010 Feb 21.
- Kulild JC, Peters DD. Incidence and configuration of canal systems in the mesiobuccal root of maxillary first and second molars. J Endod. 1990 Jul;16(7):311-7. doi: 10.1016/s0099-2399(06)81940-0.
- Alacam T, Tinaz AC, Genc O, Kayaoglu G. Second mesiobuccal canal detection in maxillary first molars using microscopy and ultrasonics. Aust Endod J. 2008 Dec;34(3):106-9. doi: 10.1111/j.1747-4477.2007.00090.x.
- Gorduysus MO, Gorduysus M, Friedman S. Operating microscope improves negotiation of second mesiobuccal canals in maxillary molars. J Endod. 2001 Nov;27(11):683-6. doi: 10.1097/00004770-200111000-00008.
- Weine FS, Hayami S, Hata G, Toda T. Canal configuration of the mesiobuccal root of the maxillary first molar of a Japanese sub-population. Int Endod J. 1999 Mar;32(2):79-87. doi: 10.1046/j.1365-2591.1999.00186.x.
- Ekert T, Krois J, Meinhold L, Elhennawy K, Emara R, Golla T, Schwendicke F. Deep Learning for the Radiographic Detection of Apical Lesions. J Endod. 2019 Jul;45(7):917-922.e5. doi: 10.1016/j.joen.2019.03.016. Epub 2019 Jun 1.
- Hiraiwa T, Ariji Y, Fukuda M, Kise Y, Nakata K, Katsumata A, Fujita H, Ariji E. A deep-learning artificial intelligence system for assessment of root morphology of the mandibular first molar on panoramic radiography. Dentomaxillofac Radiol. 2019 Mar;48(3):20180218. doi: 10.1259/dmfr.20180218. Epub 2018 Nov 9.
- Orhan K, Bayrakdar IS, Ezhov M, Kravtsov A, Ozyurek T. Evaluation of artificial intelligence for detecting periapical pathosis on cone-beam computed tomography scans. Int Endod J. 2020 May;53(5):680-689. doi: 10.1111/iej.13265. Epub 2020 Feb 3.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Antecipado)
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão do estudo (Antecipado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- CBCT AI 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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