Détection des lésions périapicales sur les radiographies panoramiques dentaires au moyen de l'intelligence artificielle
Détection des lésions périapicales sur les images panoramiques dentaires au moyen de l'intelligence artificielle à l'aide de la tomographie volumique à faisceau conique
Promoteur : Centre Hospitalier Régional Metz-ThionvilleTous ses essais recensés
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- Âge annoncé
- À partir de 18 ans
- Sexes admis
- Tous
- Phase
- Non applicable
- Type d’étude
- Observationnelle
Présentation
Résumé de l’étude
Les lésions périapicales dentaires peuvent avoir diverses origines et se traduisent par une lésion radioclaire sur l'imagerie complémentaire : radiographies rétro-alvéolaires (RA) angulées, radiographies panoramiques dentaires, et imagerie tridimensionnelle telle que la tomodensitométrie (TDM) ou la tomographie volumique à faisceau conique (cone-beam, CBCT).
Pour la détection radiographique de ces lésions parodontales profondes, la radiographie panoramique dentaire constitue une première approche couramment réalisée avec une irradiation relativement faible. L'examen peut être complété par une imagerie radiologique rétro-alvéolaire, plus localisée et plus précise.
Cependant, avec ces techniques, les taux de détection de ces lésions sont faibles (respectivement 20 % et 36 %) ; il est nécessaire de recourir à l'imagerie tomographique tridimensionnelle pour obtenir une meilleure discrimination (69 %).
L'imagerie de référence pour la détection de ces lésions est le CBCT, suivi de la radiographie rétro-alvéolaire (environ 2 fois moins sensible que le CBCT) et de la radiographie panoramique (environ 2 fois moins sensible que la RA).
Bien qu'elle ne constitue pas une radiographie en pleine épaisseur, la radiographie panoramique dentaire présente l'avantage d'être plus couramment réalisée, tout en étant moins irradiante que le CBCT et en offrant une vue globale des arcades dentaires sur une seule image. La détection des lésions périapicales est réalisée après une évaluation clinique et une appréciation visuelle des examens complémentaires. L'objectif de ce projet est d'améliorer la détection des lésions périapicales en développant un algorithme capable de les identifier sur une radiographie panoramique dentaire. Cet algorithme repose sur un système d'apprentissage profond entraîné à partir de données de référence associant imagerie panoramique dentaire et CBCT, avec un intervalle d'acquisition inférieur à 3 mois. Le modèle s'appuie sur un travail antérieur, améliorera la qualité des données initiales (à l'aide du CBCT), en utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle innovants (apprentissage par transfert).
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 19 septembre 2026. Traduction automatique par Intelligence Artificielle, sans relecture médicale. Elle peut comporter des erreurs : en cas de doute, le texte original fait foi. Le portail reprend une sélection de champs de la fiche (titre, résumé, statut, phase, sexes admis, lieux), traduits en français ; consultez la version originale pour les informations complètes.
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