Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Genauigkeit der künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von periapikalen Läsionen in menschlichen Zähnen. (AI)

21. Dezember 2025 aktualisiert von: Mays Maher Albochi, Future University in Egypt

Genauigkeit der künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von periapikalen Läsionen in menschlichen Zähnen. Experimentelle Studie zur diagnostischen Genauigkeit.

Ziel ist es, die Genauigkeit der Verwendung von Künstlicher-Intelligenz-Software beim Nachweis von periapikalen Läsionen im Vergleich zur CBCT-Bildgebung zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

In dieser Studie werden Patienten, die an die endodontische Abteilung der Universität überwiesen werden, klinischen Untersuchungen (Perkussion, Palpation) unterzogen. Diese werden aufgezeichnet. Anschließend wird der Patient einer periapikalen Röntgenaufnahme unterzogen, um das Vorhandensein einer periapikalen Läsion festzustellen. Patienten mit periapikalen Läsionen werden dann einer digitalen Volumentomographie unterzogen, und dieser Scan wird in die künstliche Intelligenz-Software hochgeladen, um die Genauigkeit der Software beim Erkennen des Vorhandenseins der periapikalen Läsion zu überprüfen. Jeder Patient mit einer periapikalen Läsion, der eine Wurzelkanalbehandlung benötigt, wird die Behandlung erhalten.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

100

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Ägypten
      • Cairo, Ägypten
        • Future University in Egypt

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

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Alle Patienten müssen medizinisch frei von systemischen Erkrankungen sein, die eine Wurzelkanalbehandlung beeinflussen können.
  2. Patienten im Alter von 18 bis 50 Jahren mit bleibenden Zähnen, die eine periapikale Pathologie aufweisen.
  3. Keine Geschlechtspräferenz.
  4. Alle Patienten müssen eine gute Mundhygiene haben.
  5. Restaurierbare Zähne.
  6. Positive Zustimmung des Patienten zur Teilnahme an der Studie.
  7. Patienten in der Lage, eine Einwilligungserklärung zu unterschreiben.

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten über 50 Jahre oder Patienten unter 18 Jahren.
  2. Patienten mit sehr schlechter Mundhygiene.
  3. Schwangere Frauen müssen nach ausführlicher Anamnese und Schwangerschaftstest beim ersten Besuch sein.
  4. Psychisch gestörte Patienten.

Zähne, die:

  • Parodontal mit Grad 2 oder 3 Mobilität betroffen sind.
  • Nicht restaurierbare Zähne.
  • Abnormale Anatomie und verkalkte Kanäle aufweisen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Sequenzielle Zuweisung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Aktiver Komparator: Kegelstrahl-Computertomographie
Erkennung von strahlendurchlässigen periapikalen Läsionen mittels Cone-Beam-Computertomographie
Sonstiges: Kegelstrahl-Computertomographie
Kegelstrahl-Computertomographie-Aufnahmen zur Erkennung periapikaler Läsionen durch spezialisierte Untersucher.
Aktiver Komparator: Künstliche-Intelligenz-Software
Der Cone-beam-CT-Scan wird in eine künstliche Intelligenz-Software hochgeladen, um sicherzustellen, dass die Software im Vergleich zu Cone-beam-CT-Scans strahlendurchlässige periapikale Läsionen erkennt.
Sonstiges: Künstliche Intelligenz Software
künstliche Intelligenz-Software, die bei der Diagnose in der Zahnheilkunde hilft

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
CBCT-Scans
Zeitfenster: 1 Jahr
Vorhandensein einer periapikalen Läsion auf CBCT-Aufnahmen
1 Jahr

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit von künstlicher Intelligenz-Software
Zeitfenster: 1 Jahr
Vergleich der Ergebnisse von CBCT-Scans mit Künstlicher-Intelligenz-Software bei der Erkennung von periapikalen Läsionen.
1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Future University in Egypt

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 (Tatsächlich)

6. Dezember 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. November 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

21. Dezember 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. Dezember 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. Januar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

6. Januar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Dezember 2025

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • (52)/11-2024

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

IPD-Sharing-Zeitrahmen

innerhalb von 1 Jahr nach der Registrierung des Studienprotokolls

IPD-Sharing-Zugriffskriterien

innerhalb eines Jahres nach Registrierung des Studienprotokolls

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • ICF

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 .

Klinische Studien zur Kegelstrahl-Computertomographie

Suchen Sie nach ähnlichen Studien

Sponsoren und Mitarbeiter

Krankheiten

Drogeninterventionen

CROs by country

CROs in Zambia

Bedingungen

Seltene Krankheiten

Drogeninterventionen

Nahrungsergänzungsmittel

Sponsor / Mitarbeiter

Standorte

Abonnieren