Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Hodnocení endozních lézí založené na umělé inteligenci (AIpreop)

12. dubna 2026 aktualizováno: Giuseppe D'Albis, University of Bari Aldo Moro

Hodnocení endózních lézí založené na umělé inteligenci: prospektivní klinická studie

Přes tyto pokroky zůstává interpretace CBCT z velké části kvalitativní a závisí na zkušenostech klinika. Konvenční hodnocení je založeno na dvourozměrných řezech a lineárních měřeních, což může podcenit složitost léze a prostorové rozložení.

Nedávné vývoje umělé inteligence v medicíně představily automatizované nástroje pro segmentaci obrazu, které jsou schopny identifikovat hranice lézí a vypočítat objemová data. Tyto technologie umožňují přechod od subjektivního hodnocení k objektivnímu, reprodukovatelnému kvantifikování.

Potenciální klinické výhody zahrnují:

  • Objektivní měření velikosti léze (objem v mm³)
  • Zlepšené plánování chirurgického zákroku
  • Vylepšená predikce anatomického postižení
  • Snižování diagnostických chyb
  • Standardizace sledování a hodnocení výsledků Proto cílem této studie bylo vyhodnotit klinický dopad segmentace založené na umělé inteligenci a objemové analýzy endoózních lézí ve srovnání s konvenční interpretací CBCT.

Přehled studie

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

10

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

      • Bari, Itálie, 70021
        • Nábor
        • University of Bari Aldo Moro
        • Kontakt:
      • Bari, Itálie, 70124
        • Nábor
        • Dr. Giuseppe D'Albis
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Dobrý zdravotní stav podle systému Americké společnosti anesteziologů
  • Věk nad 18 let
  • Žádné obecné lékařské kontraindikace pro operaci

Kritéria pro vyloučení:

  • Kouření více než 15 cigaret denně

    • Těhotenství
    • Akutní infekce

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Diagnostický
  • Přidělení: Randomizované
  • Intervenční model: Paralelní přiřazení
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Žádný zásah: Pacienti s endosální lézí-Analyzováno pomocí konvenčního CBCT
Experimentální: Pacienti s endosseózní lézí - vyhodnocení s pomocí umělé inteligence
  • Automatická segmentace léze
  • 3D rekonstrukce
  • Výpočet objemu

CBCT snímky byly zpracovány pomocí AI softwaru schopného:

  • Automatická segmentace léze
  • 3D rekonstrukce
  • Výpočet objemu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Čas potřebný pro interpretaci CBCT (minuty)
Časové okno: Den 1
hodnocení času potřebného pro interpretaci CBCT chirurgem. Pro zaznamenání operačního času potřebného pro každý krok procedury byl použit digitální stopky, přičemž měření byla vyjádřena v sekundách, aby bylo dosaženo objektivního a standardizovaného hodnocení doby provedení.
Den 1

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Intraoperační a pooperační komplikace
Časové okno: Den 1
  • Nečekaná endodontická léčba sousedních zubů
  • Intraoperační odhalení nervu
  • Parestézie
  • Nadměrné odstranění kosti
  • Neúplné odstranění léze
  • Pooperační infekce
  • Opžděné hojení
  • Zapojení dutin
  • Poškození kořenů sousedních zubů
Den 1

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Giuseppe D'Albis, Dr, University of Bari Aldo Moro
  • Ředitel studie: Saverio Capodiferro, Prof, University of Bari Aldo Moro

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Odhadovaný)

1. dubna 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. května 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. května 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

21. března 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

29. března 2026

První zveřejněno (Aktuální)

1. dubna 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

15. dubna 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

12. dubna 2026

Naposledy ověřeno

1. dubna 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • AIpreoperative

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NEROZHODNÝ

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Klinické studie na Maxilární cysta

Klinické studie na Hodnocení s pomocí umělé inteligence

Předplatit