Evaluación de Empastes mediante Inteligencia Artificial
Un enfoque Yolo-V5 para la evaluación del relleno y el relleno sobresaliente: un estudio de inteligencia artificial
El objetivo de esta investigación clínica no intervencionista es detectar la prevalencia y distribución del llenado y el llenado sobresaliente sin la necesidad de radiografías de mordida adicionales utilizando imágenes panorámicas, basadas en una arquitectura CNN (red neuronal convolucional) profunda entrenada mediante aprendizaje supervisado.
En este estudio, se utilizaron radiografías obtenidas retrospectivamente en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para situaciones relevantes. Estos conjuntos de datos se obtuvieron de las imágenes de los pacientes que postularon a la Clínica de Radiología Dentomaxilofacial de la Facultad de Odontología de ESOGU (Universidad Eskişehir Osmangazi) para diversos fines dentales. Junta de Ética en Investigación Clínica No Intervencionista de la Universidad Eskisehir Osmangazi (fecha y número de decisión: 04.10.2022/22) aprobó el protocolo del estudio. En el estudio se siguieron los principios de la Declaración de Helsinki.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
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Eskişehir, Pavo, 26200
- Eskisehir Osmangazi University
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Imágenes de individuos en periodo de dentición permanente.
- Imágenes sin artefactos en la región de examen
- Individuos con antecedentes de tratamiento dental restaurador.
Criterio de exclusión:
- Imágenes de individuos en dentición mixta.
- Imágenes radiográficas obtenidas por posicionamiento incorrecto del paciente o que contienen artefactos
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Relleno
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Este estudio retrospectivo incluye el análisis de radiografías tomadas previamente a pacientes para diversos fines.
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Relleno sobresaliente
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Este estudio retrospectivo incluye el análisis de radiografías tomadas previamente a pacientes para diversos fines.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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El éxito de los modelos de inteligencia artificial para el llenado y el llenado en voladizo
Periodo de tiempo: 1 año
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Se obtiene calculando los valores de sensibilidad, precisión y puntuaciones F1 para el llenado y el llenado sobresaliente.
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- Retrospective
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- RSC
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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