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Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs

2026年6月29日 更新者:Bothaina Mahmoud Elbadry、Cairo University

Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Framework for Automated Classification, Quantitative Assessment and Comprehensive Evaluation of Root Canal Obturation Quality From Periapical Radiographs

This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images. The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.

The study will use previously collected, anonymized dental X-ray images of teeth that have received root canal treatment. Experienced dental specialists will evaluate these images to provide a reference standard, which will be compared with the AI system's results.

The goal of this research is to determine whether AI can provide a reliable and consistent method for evaluating root canal treatment outcomes. In the future, such technology may help dentists make more accurate decisions, improve treatment evaluation, and contribute to better patient care.

研究概览

研究类型

介入性

注册 (估计的)

490

阶段

  • 不适用

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

  • 成人

接受健康志愿者

不

描述

Periapical radiographs of teeth with completed root canal treatment from patients Aged between 18 and 60 years will be included, provided they exhibit satisfactory image quality characterized by adequate sharpness, contrast, and minimal noise, allowing clear visualization of the root canal filling and apical region. The radiographs must enable accurate assessment of obturation quality, including filling length, homogeneity, and taper. Both single-rooted and multi-rooted teeth will be considered to ensure adequate anatomical representation. Radiographs with poor image quality, significant distortion, metallic artifacts, post-core restorations, root resorption, fractures, or incomplete visualization of the apex will be excluded to ensure reliable analysis.

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
其他:Specialist annotation
This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence (AI)-based system that can automatically assess the quality of root canal fillings using dental X-ray images. The AI system will analyze important features of the filling, including its length, uniformity, and shape, and classify the treatment quality as acceptable or needing improvement.

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
Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
大体时间:1 month
Evaluation of root canal obturation quality from periapical radiographs
1 month

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8月1日

初级完成 (估计的)

2026年12月30日

研究完成 (估计的)

2027年7月1日

研究注册日期

首次提交

2026年6月29日

首先提交符合 QC 标准的

2026年6月29日

首次发布 (实际的)

2026年7月6日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年7月6日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年6月29日

最后验证

2026年6月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • New Endo 7.1.1

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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