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Bewertung von Genauigkeit und Ästhetik nach automatisierter Rekonstruktion des Unterkieferdefekts mit AI

20. April 2025 aktualisiert von: Sarah Moustafa Mahmoud Fahmy El-Youtti, Cairo University

Bewertung von Genauigkeit und Ästhetik nach automatisierter Rekonstruktion des Unterkieferdefekts unter Verwendung künstlicher Intelligenz: Eine Fallreihenstudie

Ziel der Studie ist es, die Genauigkeit der automatisierten Rekonstruktion des Unterkieferdefekts unter Verwendung künstlicher Intelligenz und der Beurteilung der Auswirkungen auf die ästhetischen und Okklusionsergebnisse unter Verwendung patientenspezifischer Rekonstruktionsplatten zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Der digitale chirurgische Prozess erfordert häufig ein erwartetes Referenzmodell für Unterkiefer. Derzeit besteht das gängige Prozess der digitalen Operation darin, die Reparatur zu spiegeln oder manuell nach ähnlichen Mandibeln für die lokale Datenfusion und die Glättung der Verarbeitung zu suchen. Ein genaueres erwartetes Referenzmodell ist schwer zu erreichen, zeitaufwändig und in der klinischen Praxis schwer zu fördern. Darüber hinaus hat eine schnelle Routing -Verarbeitung oft eine schlechte Genauigkeit. Bei kumulativen bilateralen Läsionen, massiven Läsionen, offensichtlichen Verschiebungen oder Läsionen überschreiten die mittlere Linie immer noch keine wirksame Methode, um das erwartete Referenzmodell in der klinischen Praxis vorherzusagen.

Das Hauptziel für die Durchführung dieser Studie ist es, einen verbesserten Algorithmus vorzuschlagen, um die Nachteile der jüngsten Studien mit 3D -UNET zu überwinden und die Vorhersehbarkeit und den klinischen Wert praktisch erzeugter 3D -Modelle von defektem Unterkiefer bei realen Patienten zu testen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

4

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

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

  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten mit Unterkiefertumoren, Zysten oder gutartigen Erkrankungen, die zu einem Unterkiefer -Kontinuitätsdefekt führen.
  • Altersgruppe: Von 18 bis 55 Jahren.
  • Keine Geschlechtsvorliebe.
  • CTS oder CBCTs nur gesunder Mandibeln aus einer Online -Datenbank und realen Daten.

Ausschlusskriterien:

  • Patienten mit malignen Unterkieferläsionen.
  • Kinderaltersgruppe von 2-17.
  • CTS von Oberkiefer.
  • Ältere Patienten, die aufgrund des normalen physiologischen Knochenwechsels ausgeschlossen werden sollen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Behandlung
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Patientenspezifische Rekonstruktionsplatten
Patienten mit gutartigen Läsionen, die für die Resektion angegeben sind und zu den mit patientenspezifischen Rekonstruktionsplatten behandelten Unterkiefer -Kontinuitätsdefekten angegeben sind.
Verfahren: Patientenspezifische Rekonstruktionsplatten
Verwendung von patientenspezifischen Rekonstruktionsplatten auf dem 3-D-Praktisch-generierten Defekt mit künstlicher Intelligenz.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit des praktisch generierten 3D -Modells mit AI
Zeitfenster: Grundlinie
Das Messgerät ist das KI -Modell, das den Prozentsatz als Einheit verwendet
Grundlinie
Genauigkeit der KI -erzeugten Modell klinisch erzeugt
Zeitfenster: Grundlinie

Das Messgerät erfolgt durch Überlagerung sowohl des virtuellen 3D-generierten Modells als auch des realen Patienten CT Post Operative mit Software (Blender).

(Strukturähnlichkeitsindex) (SSIM)
Grundlinie

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Aethetisches Ergebnis
Zeitfenster: Grundlinie
Das Messgerät ist das Gesichtsaussehen mit einem 4-Punkte-Score
Grundlinie
Okklusion
Zeitfenster: Grundlinie
Das Messgerät ist die digitale Okklusionsanalyse unter Verwendung von T-Scan und das Gerät ist prozentual
Grundlinie

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Cairo University

Ermittler

  • Hauptermittler: Sarah Moustafa, MSc., Cairo University

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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. Mai 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. April 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Mai 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

10. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

20. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI in Mandibular Defects

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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