Development and Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Model for Root Canal Curvature Analysis in Mandibular Molars Using CBCT Scans: A Diagnostic Accuracy Study
Accuracy of Root Canal Curvature Analysis
De qué trata este estudio
El registro no identifica actualmente este estudio como reclutando. Consulta su estado antes de planificar una evaluación.
- Tipo de estudio
- Observacional
- Fase
- No aplica / no indicada
- Rango de edad
- 18 años - 65 años
- Sexo admitido
- Todos los sexos
- Voluntarios sanos
- No aceptados
- Participantes
- 207 Estimado
Estos son puntos de partida, no una decisión de elegibilidad. El equipo debe revisar todos los requisitos.
Las explicaciones y la navegación están en español. Los textos proporcionados por el registro, incluidos títulos, resúmenes y criterios, se conservan en su idioma original. Puedes pedir orientación en español a WCR.
Acerca de la investigación
Root canal preparation in endodontics poses significant challenges, particularly in curved canals of mandibular molars, where accurate preoperative assessment using CBCT imaging is crucial to avoid iatrogenic errors and improve treatment outcomes. This study aims to develop and evaluate the diagnostic accuracy of a deep learning model for analyzing root canal curvature angles in mandibular molars from CBCT scans, compared to human expert evaluations. The model will leverage advanced AI techniques to segment and measure curvatures objectively, addressing limitations in manual interpretation, potentially standardizing case difficulty assessments and aiding clinical decision-making.
¿Quién podría participar?
La lista siguiente contiene el texto del patrocinador. Puede incluir condiciones, tratamientos previos, resultados de pruebas y otros requisitos. Aparecer en tu búsqueda no significa que califiques.
Inclusion Criteria:
- CBCT scans of mandibular molars of Egyptian patients aging from 18 to 65 years old
- Small Field of view (FOV) including maximum a quadrant
- Voxel size not larger than 2mm
- Mandibular molars showing complete root formation
- Carious or non-carious teeth
- Absence of artifacts, dental implants in the adjacent teeth
Exclusion Criteria:
- Mandibular first and second molars with developmental anomalies, external or internal root resorption, root canal calcification, previous root canal treatment, post restorations, and/or root caries
- CBCT images of sub-optimal quality or artifacts/high scatter interfering with proper assessment
Población del estudio
The accepted sample size (n) will be 207, when the accuracy is (90.48%) and marginal error (4 %) by adopting confidence interval (95%), using Staskingdom calculator.
Entiende la evaluación inicialTratamiento, grupos y participación
El registro puede describir tratamientos y duración sin incluir un calendario completo. Pide al equipo las visitas, procedimientos, riesgos, costos y alternativas. Mantén tu atención habitual salvo que tu médico te indique un cambio.
- Asignación
- No informado
- Enmascaramiento
- No informado
Diagnostic test: Artificial intelligence
Diagnostic test: Artificial intelligence
Reference group: Human Expert's opinion
Radiologist and Endodontist Human expert opinion compared to AI diagnostic test
Qué evalúan los investigadores
Estas medidas indican qué se estudia. No prueban que un tratamiento funcione.
Medidas principales
Accuracy of analysis of root canal curvature angle
Plazo: June 2026 to September 2027
Curvature analysis classified according to its severity into 3 categories: "10 degrees or less"; as mild, "between 10 to 30 degrees"; as moderate and "30 degrees or more"; as severe curvature.
Revisa las tablas completas y sus limitaciones en el registro oficial.
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1 centros
Faculty of Dentistry, Cairo UniversityCairo, Cairo Governorate, EgyptEstado desconocido
Equipo y fechas
- Patrocinador principal
- Cairo University
- Inicio del estudio
- 6 nov 2026 Real
- Finalización primaria
- 1 sept 2027 Estimado
- Finalización del estudio
- 1 sept 2027 Estimado
- Primera publicación
- 14 may 2026 Real
- Última actualización
- 10 nov 2026 Real
Contactos oficiales del estudio
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Título oficial del estudio
Development and Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Model for Root Canal Curvature Analysis in Mandibular Molars Using CBCT Scans: A Diagnostic Accuracy Study
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Fuente: API v2 de ClinicalTrials.gov. Patrocinadores e investigadores envían la información. La NLM no aprueba la seguridad ni la ciencia de todos los estudios registrados. Aviso del registro.
Consultado: 12 nov 2026 · Última actualización del registro: 10 nov 2026