- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT05901857
Avaliação da precisão de redes neurais convolucionais para estimativa de idade dentária a partir de radiografias panorâmicas
Avaliando a precisão de redes neurais convolucionais para estimativa de idade dentária em uma população egípcia a partir de radiografias panorâmicas digitais: um estudo de precisão diagnóstica
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O método de Willems é uma técnica de estimativa de idade dentária modificada do método de Demirjian, criando novas tabelas a partir das quais uma pontuação de maturidade é expressa diretamente em anos.
Radiografias panorâmicas de todos os participantes serão feitas com seu consentimento informado, então elas serão numeradas e codificadas. A idade cronológica de cada participante será calculada subtraindo a data de nascimento da data da radiografia e a idade real será cegada pelo pesquisador (a idade cronológica é a verdade absoluta). Todas as radiografias panorâmicas serão examinadas duas vezes pelo autor principal para determinar a idade dentária de acordo com o método de Willems.
Os sete dentes inferiores esquerdos, excluindo o terceiro molar, serão pontuados como '0' para ausência de calcificação e 'A' a 'H', dependendo do estágio de calcificação. Cada letra corresponde a uma pontuação que é a fração de idade dentária usando tabelas para meninos e meninas. A soma das pontuações para os sete dentes mandibulares esquerdos diretamente resultará na idade dentária estimada. A precisão da estimativa do radiologista odontológico será comparada com a verdade do terreno (primeiro teste de índice).
O segundo teste de índice que também será comparado com a verdade básica é o modelo CNN. Para preparar o conjunto de dados para o modelo CNN, um rigoroso procedimento de pré-processamento será seguido. Isso envolverá redimensionar as imagens para as dimensões desejadas, segmentar as partes dos dentes a serem incluídas na imagem e aplicar técnicas de aumento de dados para aprimorar a qualidade e a quantidade do conjunto de dados. O conjunto de dados será então dividido em conjuntos de treinamento e teste usando uma proporção de 20:80, que será cuidadosamente selecionada com base no número esperado de amostras. Também a precisão do modelo será avaliada em comparação com a verdade de campo (as idades cronológicas).
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Rawan Elkassas
- Número de telefone: +201011385738
- E-mail: rawanelkassas@gmail.com
Locais de estudo
-
-
-
Cairo, Egito
- Recrutamento
- Rawan Elkassas
-
Contato:
- rawan elkassas
- E-mail: rawan.elkassas@dentistry.cu.edu.eg
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Presença de todos os dentes permanentes inferiores esquerdos (exceto terceiros molares)
- Desenvolvimento radicular claramente visível
- Nenhuma doença sistêmica
- Sem história de tratamento de canal radicular ou extração
- Nenhuma doença relacionada que afete o desenvolvimento mandibular, como cistos ou tumores.
Critério de exclusão:
- Pacientes com parto prematuro
- assimetria facial
- Anomalias congênitas
- História de trauma ou cirurgia na região dentofacial
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Precisão da estimativa da idade dentária a partir de radiografias panorâmicas digitais usando modelos CNN
Prazo: Até a conclusão do estudo, uma média de 1 ano
|
Percentagem
|
Até a conclusão do estudo, uma média de 1 ano
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Mohab Eid, Nile University
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- 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.
- Banar N, Bertels J, Laurent F, Boedi RM, De Tobel J, Thevissen P, Vandermeulen D. Towards fully automated third molar development staging in panoramic radiographs. Int J Legal Med. 2020 Sep;134(5):1831-1841. doi: 10.1007/s00414-020-02283-3. Epub 2020 Apr 1.
- El-Desouky SS, Kabbash IA. Age estimation of children based on open apex measurement in the developing permanent dentition: an Egyptian formula. Clin Oral Investig. 2023 Apr;27(4):1529-1539. doi: 10.1007/s00784-022-04773-7. Epub 2022 Nov 17.
- Galibourg A, Cussat-Blanc S, Dumoncel J, Telmon N, Monsarrat P, Maret D. Comparison of different machine learning approaches to predict dental age using Demirjian's staging approach. Int J Legal Med. 2021 Mar;135(2):665-675. doi: 10.1007/s00414-020-02489-5. Epub 2021 Jan 7.
- Guo YC, Han M, Chi Y, Long H, Zhang D, Yang J, Yang Y, Chen T, Du S. Accurate age classification using manual method and deep convolutional neural network based on orthopantomogram images. Int J Legal Med. 2021 Jul;135(4):1589-1597. doi: 10.1007/s00414-021-02542-x. Epub 2021 Mar 4.
- Kim S, Lee YH, Noh YK, Park FC, Auh QS. Age-group determination of living individuals using first molar images based on artificial intelligence. Sci Rep. 2021 Jan 13;11(1):1073. doi: 10.1038/s41598-020-80182-8. Erratum In: Sci Rep. 2022 Feb 7;12(1):2332.
- Sehrawat JS, Singh M. Willems method of dental age estimation in children: A systematic review and meta-analysis. J Forensic Leg Med. 2017 Nov;52:122-129. doi: 10.1016/j.jflm.2017.08.017. Epub 2017 Aug 25.
- Shen S, Liu Z, Wang J, Fan L, Ji F, Tao J. Machine learning assisted Cameriere method for dental age estimation. BMC Oral Health. 2021 Dec 15;21(1):641. doi: 10.1186/s12903-021-01996-0.
- Vila-Blanco N, Carreira MJ, Varas-Quintana P, Balsa-Castro C, Tomas I. Deep Neural Networks for Chronological Age Estimation From OPG Images. IEEE Trans Med Imaging. 2020 Jul;39(7):2374-2384. doi: 10.1109/TMI.2020.2968765. Epub 2020 Jan 31.
- Ye X, Jiang F, Sheng X, Huang H, Shen X. Dental age assessment in 7-14-year-old Chinese children: comparison of Demirjian and Willems methods. Forensic Sci Int. 2014 Nov;244:36-41. doi: 10.1016/j.forsciint.2014.07.027. Epub 2014 Aug 19.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
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
- ORAD 3-3-1 (2)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .