Development and Validation of a Deep Learning Model to Predict Endodontic Retreatment Difficulty From Periapical Radiographs (Ai Retreatment)
2026年5月20日 更新者：Noha Mohamed Elsaber、Cairo University
The aim of this study is to develop and evaluate an artificial intelligence-based model capable of analyzing periapical radiographs of maxillary and mandibular molars to predict the difficulty level of non-surgical root canal retreatment.
By integrating deep learning techniques with routinely acquired periapical radiographs, this study aims to enhance diagnostic support, improve clinical decision-making, and facilitate appropriate case selection or referral in endodontic practice.
研究概览
地位
尚未招聘
条件
研究类型
介入性
注册 (估计的)
123
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Noha El Saber, PhD student
- 电话号码：+201157157197
- 邮箱：nohaalsaber@dentistry.cu.edu.eg
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
Inclusion Criteria:
Periapical radiographs of maxillary and mandibular molars requiring non-surgical endodontic retreatment will be included. Radiographs should exhibit satisfactory image quality, characterized by adequate sharpness, contrast, and minimal distortion or noise to allow accurate assessment of relevant anatomical and treatment-related features. Images should clearly display the tooth of interest, surrounding periapical structures, and any existing root canal filling materials or restorations.
Exclusion Criteria:
Deciduous teeth, non-restorable, non-treated teeth
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：Deep Learning Model to Predict Endodontic Retreatment Difficulty from Periapical Radiographs
This study will employ a retrospective diagnostic accuracy design focused on the development and validation of a deep learning-based model for automated prediction of endodontic retreatment difficulty in maxillary and mandibular molars using periapical radiographs.
The methodology will involve radiographic data acquisition, expert annotation of case difficulty according to standardized criteria, deep learning model development and training, and comprehensive performance evaluation of the proposed system.
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This study will employ a retrospective diagnostic accuracy design focused on the development and validation of a deep learning-based model for automated prediction of endodontic retreatment difficulty in maxillary and mandibular molars using periapical radiographs.
The methodology will involve radiographic data acquisition, expert annotation of case difficulty according to standardized criteria, deep learning model development and training, and comprehensive performance evaluation of the proposed system.
其他名称：
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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diagnostic accuracy
大体时间：From Data collection to model testing up to 60 weeks
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Diagnostic performance of the deep learning model in predicting endodontic retreatment difficulty level
|
From Data collection to model testing up to 60 weeks
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2026年7月1日
初级完成 (估计的)
2027年1月1日
研究完成 (估计的)
2027年1月1日
研究注册日期
首次提交
2026年5月14日
首先提交符合 QC 标准的
2026年5月20日
首次发布 (实际的)
2026年5月28日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年5月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年5月20日
最后验证
2026年5月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.