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Evaluierung von Modellen der künstlichen Intelligenz zur Diagnose einer Malokklusion des vorderen offenen Bisses

19. November 2023 aktualisiert von: Heba El-Sayed Kamel Akl, Cairo University
Aufbau künstlicher Intelligenzmodelle zur Diagnose von Malokklusionen im vorderen offenen Biss

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ziel der Studie ist die Erstellung von Modellen der künstlichen Intelligenz. Der Input sind Vorbehandlungsfotos und Röntgenaufnahmen von Patienten mit offenem Biss, die routinemäßig für die Diagnose und Behandlungsplanung angefertigt werden. Das Ergebnis des KI-Modells ist die Art und der Phänotyp des vorderen offenen Bisses. Die Fotos und Röntgenbilder mit höchster Qualität werden in bestimmten standardisierten Vorlagen angeordnet, um den maschinellen Lernprozess zu erleichtern.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

200

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Ägypten
      • Cairo, Ägypten, 11451
        • Rekrutierung
        • Orthodontic department, Faculty of Dentistry, Cairo University
        • Kontakt:
          • Heba Akl, MSc.
          • Telefonnummer: 01227418915

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Jeder Patient mit anterior offenem Biss jeglicher Art und Schwere wird in die Studie einbezogen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • vorderer offener Biss

Ausschlusskriterien:

  • kraniofaziale Syndrome, vorherige kieferorthopädische Behandlung, schlechte Aufzeichnungsqualität

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
die Effizienz des Modells der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Diagnose eines anterioren offenen Bisses
Zeitfenster: 8 Monate
Der Prozentsatz der Übereinstimmung zwischen dem Ergebnis des KI-Modells und der tatsächlichen Diagnose
8 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Cairo University

Mitarbeiter

Future University in Egypt

Ermittler

  • Studienleiter: Yehya Mostafa, DDS., PhD, Cairo

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. November 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. September 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

15. November 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. November 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

20. November 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

20. November 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

19. November 2023

Zuletzt verifiziert

1. November 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2107765

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

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UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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