- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT05340140
Точность обнаружения искусственного интеллекта второго мезио-щечного канала первых моляров верхней челюсти на КЛКТ-изображениях
Точность компьютерного обнаружения второго мезиально-щечного канала первых моляров верхней челюсти на КЛКТ-изображениях с использованием модели глубокого обучения (искусственный интеллект): исследование диагностической точности
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
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
Регистрация (Ожидаемый)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Sally Mansour, Masters
- Номер телефона: +201019932383
- Электронная почта: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Ahmed MFM Magdy, MCS
- Номер телефона: +201019932383
- Электронная почта: ahmed_magdy@dentistry.cu.edu.eg
Места учебы
-
-
-
Cairo, Египет, 12611
- Рекрутинг
- Faculty of Dentistry Cairo University
-
Контакт:
- Faculty ODC university
- Номер телефона: 01066365552
- Электронная почта: sally.mansour@dentistry.cu.edu.eg
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
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
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:
|
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
Спонсор
Следователи
- Директор по исследованиям: Enas Anter, Ph.D, Cairo University
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Ожидаемый)
Первичное завершение (Ожидаемый)
Завершение исследования (Ожидаемый)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
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)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
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. .