Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Bedömning av precisionen i konvolutionella neurala nätverk för dental åldersuppskattning från panoramaröntgenbilder

4 juni 2023 uppdaterad av: Rawan Abdel Wahhab Bahaa Eldin Elkassas, Cairo University

Att bedöma precisionen hos konvolutionella neurala nätverk för dental åldersuppskattning i en egyptisk befolkning från digitala panoramaröntgenbilder: en studie med diagnostisk noggrannhet

Syftet med denna studie är att bedöma noggrannheten hos ett konvolutionellt neuralt nätverk vid uppskattning av dental ålder från digitala panoramaröntgenbilder. Referensstandarden kommer att vara patientens kronologiska ålder.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Betingelser

Detaljerad beskrivning

Willems metod är en teknik för dental åldersuppskattning som modifierats från Demirjian-metoden genom att skapa nya tabeller från vilka en mognadspoäng direkt uttrycks i år.

Panoramaröntgenbilder av alla deltagare kommer att tas med deras informerade samtycke, sedan kommer de att numreras och kodas. Kronologisk ålder för varje deltagare kommer att beräknas genom att subtrahera födelsedatum från datum för röntgenbilden och den verkliga åldern kommer att förblindas från forskaren (Den kronologiska åldern är grundsanningen). Alla panoramaröntgenbilder kommer att undersökas två gånger av huvudförfattaren för att fastställa tandåldern enligt Willems metod.

De sju vänstra underkäktänderna, exklusive den tredje molaren, kommer att betygsättas som '0' för frånvaro av förkalkning och 'A' till 'H', beroende på förkalkningsstadiet. Varje bokstav motsvarar en poäng som är andelen dentala ålder med hjälp av tabeller för pojkar och flickor. Att summera poängen för de sju vänstra underkäkständerna direkt kommer att resultera i den beräknade tandåldern. Dentala radiologens uppskattningsnoggrannhet kommer att jämföras med grundsanningen (första indextestet).

Det andra indextestet som också kommer att jämföras med grundsanningen är CNN-modellen. För att förbereda datamängden för CNN-modellen kommer en rigorös förbehandlingsprocedur att följas. Detta kommer att involvera storleksändring av bilderna till önskade dimensioner, segmentering av tanddelarna som ska inkluderas i bilden och tillämpning av dataförstärkningstekniker för att förbättra kvaliteten och kvantiteten på datasetet. Datauppsättningen kommer sedan att delas upp i tränings- och testuppsättningar med ett förhållande på 20:80, som kommer att väljas noggrant baserat på det förväntade antalet prover. Även modellens noggrannhet kommer att bedömas jämfört med grundsanningen (de kronologiska åldrarna).

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

22

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Barn

Tar emot friska volontärer

N/A

Testmetod

Sannolikhetsprov

Studera befolkning

Panoramaröntgenbilder kommer att rekryteras från Odontologiska fakulteten, Oral Radiology Department.

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Förekomst av alla kvarkäken kvarvarande permanenta tänder (utom tredje molarer)
  • Tydligt synlig rotutveckling
  • Ingen systemisk sjukdom
  • Ingen historia av rotbehandling eller extraktion
  • Inga relaterade sjukdomar som påverkar utvecklingen av underkäken såsom cystor eller tumörer.

Exklusions kriterier:

  • Patienter med för tidig födsel
  • Ansiktsasymmetri
  • Medfödda anomalier
  • Historik av trauma eller operation i dentofacial regionen

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Noggrannhet av dental åldersuppskattning från digitala panoramaröntgenbilder med CNN-modeller
Tidsram: Genom avslutad studie, i snitt 1 år
Procentsats
Genom avslutad studie, i snitt 1 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Utredare

  • Studiestol: Mohab Eid, Nile University

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Allmänna publikationer

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Beräknad)

30 juni 2023

Primärt slutförande (Beräknad)

1 januari 2024

Avslutad studie (Beräknad)

1 december 2025

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

12 maj 2023

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

4 juni 2023

Första postat (Faktisk)

13 juni 2023

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

13 juni 2023

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

4 juni 2023

Senast verifierad

1 juni 2023

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Andra studie-ID-nummer

  • ORAD 3-3-1 (2)

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

OBESLUTSAM

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera