Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Точность обнаружения искусственного интеллекта второго мезио-щечного канала первых моляров верхней челюсти на КЛКТ-изображениях

20 апреля 2022 г. обновлено: Arwa Mousa, Cairo University

Точность компьютерного обнаружения второго мезиально-щечного канала первых моляров верхней челюсти на КЛКТ-изображениях с использованием модели глубокого обучения (искусственный интеллект): исследование диагностической точности

CAD-системы — это компьютерные приложения, которые помогают в обнаружении и/или диагностике заболеваний, предоставляя непредвзятое «второе мнение» интерпретатору изображений с целью повышения точности и сокращения времени анализа. Благодаря быстрому развитию алгоритмов глубокого обучения (ГО) в приложениях, основанных на изображениях, системы САПР теперь могут быть обучены ГО для обеспечения более продвинутых возможностей (например, возможностей искусственного интеллекта [ИИ]) для наилучшей помощи клиницистам.

Обзор исследования

Подробное описание

Бесчисленные исследования и дискуссии были основаны на существовании второго канала в мезиально-щечном (МВ) корне верхних моляров, поскольку считается, что одной из главных причин неудач эндодонтического лечения первых моляров верхней челюсти является сложность обнаружения и лечение этих вторых мезиобуккальных (MB2) каналов. Литература показывает, что, хотя каналы MB2 первых моляров верхней челюсти были обнаружены более чем в 70% исследований in vitro, клинически они были обнаружены менее чем в 40% случаев. Конусно-лучевая компьютерная томография (КЛКТ) — это метод визуализации в области эндодонтии, который имеет ряд преимуществ, в том числе возможность выполнять трехмерное (3D) изображение систем корневых каналов с более низкими дозами облучения, более высоким разрешением и без наложения. Исследователи оценили эффективность КЛКТ, когда дело доходит до выявления каналов MB2, и было предложено, чтобы КЛКТ был надежным методом обнаружения этих каналов. Однако в клинически значимых ситуациях, таких как небольшие поражения зубов с запломбированными корнями, точность КЛКТ значительно снижается (чувствительность 0,63, специфичность 0,69). Более того, зависимая от врача интерпретация изображений КЛКТ по-прежнему страдает от низкого согласия между наблюдателями и внутри них.

Компьютерное обнаружение и диагностика (CAD) широко применяется для биомедицинского анализа изображений за пределами стоматологии.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

50

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Учебное резервное копирование контактов

Места учебы

      • Cairo, Египет, 12611
        • Рекрутинг
        • Faculty of Dentistry Cairo University
        • Контакт:

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Сканирование КЛКТ, показывающее верхние первые моляры с разрешением не более 0,1 мм размера вокселя. Данные КЛКТ этого исследования будут получены из базы данных КЛКТ, доступной в отделении оральной и челюстно-лицевой радиологии, стоматологического факультета, Каирский университет, Каир, Египет и из нескольких частных радиологических центров, использующих аппараты одной и той же марки с одинаковыми параметрами. КЛКТ-сканирование египетских пациентов, которые уже прошли КЛКТ-обследование в рамках стоматологической диагностики и/или планирования лечения с января 2020 года по декабрь 2022 года, будет включено в соответствии с предложенными критериями приемлемости.

Описание

Критерии включения:

  • • КЛКТ-сканирование, показывающее прорезавшийся первый моляр верхней челюсти.

    • Размер выпуклости не более 0,1 мм.
    • Верхнечелюстные моляры с полным формированием корней.
    • Кариозный или некариозный зуб.

Критерий исключения:

  • • Первые моляры верхней челюсти с аномалиями развития, внешней или внутренней резорбцией корней, кальцификацией корневых каналов, предшествующим лечением корневых каналов, штифтовыми реставрациями и/или кариесом корня.

    • Изображения КЛКТ неоптимального качества или артефакты/высокий разброс мешают правильной оценке.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
КЛКТ изображения первых моляров верхней челюсти
модель глубокого обучения, разработанная экспертом в области компьютерных наук и основанная на сверточной нейронной сети и обученная нашими наборами данных.
Другие имена:
  • инструмент искусственного интеллекта

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
точность обнаружения MB2
Временное ограничение: исходный уровень
обнаружение MB2 на КЛКТ-изображениях первых моляров верхней челюсти с использованием модели глубокого обучения
исходный уровень

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Следователи

  • Директор по исследованиям: Enas Anter, Ph.D, Cairo University

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Ожидаемый)

1 мая 2022 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

1 сентября 2023 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

1 октября 2023 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

15 апреля 2022 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

20 апреля 2022 г.

Первый опубликованный (Действительный)

21 апреля 2022 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

21 апреля 2022 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

20 апреля 2022 г.

Последняя проверка

1 апреля 2022 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • CBCT AI 7-1-1

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕ РЕШЕНО

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться