Deep Learning-Based Measurement of Keratinized Gingiva Width Using Smartphone-Acquired Clinical Images
A Deep Learning-Based Analytical Framework for Detection, Quantification, and Quality Assessment of Keratinized Gingival Tissues in Clinical Examination Images
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
This observational diagnostic validation study was conducted to develop and evaluate an artificial intelligence-based system for automated assessment of keratinized gingiva width (KGW) using smartphone-acquired intraoral clinical photographs.
Standardized intraoral images were collected from eligible participants following predefined inclusion and exclusion criteria. All images were captured using a smartphone under standardized clinical conditions to ensure uniformity in lighting, angulation, and image quality. Clinical measurements of keratinized gingiva width were independently performed by two calibrated expert examiners, serving as the reference (ground truth) standard.
A deep learning-based model was trained to segment and measure the keratinized gingival tissue from clinical images. The predicted measurements generated by the AI system were compared against the expert clinical measurements to evaluate model performance.
The performance of the system was assessed using multiple evaluation metrics, including accuracy, Dice similarity coefficient, Intersection over Union (IoU), precision, recall, and F1-score. Inter-examiner reliability between experts was also considered to ensure consistency of the reference standard.
The study aims to demonstrate the feasibility of integrating artificial intelligence into periodontal diagnostics, specifically for objective and reproducible measurement of keratinized gingiva width. The proposed system may contribute to reducing inter-operator variability and improving clinical efficiency in periodontal assessment.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Cairo Governorate
-
Cairo, Cairo Governorate, Egipto, 11754
- Faculty of Dental Medicine for Girls, Al-Azhar University
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Inclusion Criteria:
- Patients aged 18 years or older.
Patients with varying periodontal conditions thealthy. gingivitis, periodontitie.
Patients willing to provide adormed consent.
Exclusion Criteria:
- Patients with a history of periodontal surgery within the past six montie
Patients withsystemic conditions affecting oraltissue eg. diabetes.
Very poor quality intra oral image.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Participants Undergoing Keratinized Gingiva Assessment
Participants whose smartphone-acquired intraoral clinical photographs were used for assessment of keratinized gingiva width.
Clinical measurements performed by expert examiners served as the reference standard for validation of the artificial intelligence model.
|
Analysis of smartphone-acquired intraoral photographs using a deep learning model for automated measurement of keratinized gingiva width.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Accuracy of Artificial Intelligence-Based Keratinized Gingiva Width Measurement
Periodo de tiempo: Baseline (single study visit)
|
Evaluation of the agreement between keratinized gingiva width measurements generated by the artificial intelligence model and reference measurements obtained by calibrated examiners using smartphone-acquired intraoral clinical photographs at the baseline clinical visit.
|
Baseline (single study visit)
|
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
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- OMPDR 108-1q
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
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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