Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Development of an Artificial Intelligence-Based Clinical Image Model for Detection, Classification, and Management Recommendations of Anterior Gingival Recession

tiistai 7. heinäkuuta 2026 päivittänyt: Abeer Rashed Murshed, Al-Azhar University
This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence-based clinical image model for the detection, classification, and management recommendations of anterior gingival recession. The study will utilize clinical images of patients presenting with gingival recession to train and validate a machine learning model capable of accurately identifying and classifying the condition according to established clinical criteria. In addition, the model will provide preliminary treatment recommendations based on the severity and type of recession. This is a diagnostic and model-development study designed to support clinicians in improving the accuracy and consistency of diagnosis and treatment planning for gingival recession in the anterior region.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Valmis

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

This study is designed to develop and validate an artificial intelligence (AI)-based clinical image analysis model for the detection, classification, and management recommendation of anterior gingival recession. Gingival recession is a common periodontal condition characterized by apical displacement of the gingival margin, which may lead to aesthetic concerns, dentinal hypersensitivity, and increased risk of root caries.

Clinical intraoral images of patients presenting with anterior gingival recession will be collected following standardized imaging protocols. The dataset will be used to train, validate, and test a machine learning model capable of identifying the presence of gingival recession and classifying its severity and/or type according to established periodontal classification systems.

The AI model will also be designed to generate preliminary management recommendations based on the detected class, supporting clinical decision-making. Model performance will be evaluated using standard metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, precision, recall, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC).

The study is observational in nature with a diagnostic and model-development component. All patient data will be anonymized to ensure confidentiality, and ethical approval will be obtained prior to data collection. The final output is intended to support clinicians in improving diagnostic consistency and treatment planning efficiency for anterior gingival recession.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

149

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

      • Cairo, Egypti
        • Faculty of Dental Medicine for Girls, Al-Azhar University

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

The study population will consist of adult patients presenting with gingival recession affecting anterior teeth and attending the outpatient clinics of the Faculty of Dental Medicine for Girls, Al-Azhar University. Participants with clinically visible anterior gingival recession and adequate clinical photographs suitable for image analysis will be included in the study.

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Patients aged 18 years or older
  • Presence of at least one anterior tooth exhibiting gingival recession classified according to the Cairo classification system (RT1, RT2, or RT3). - The gingival margin must be clearly visible.
  • High-quality images (good focus, lighting, and resolution) are required.
  • Clinically visible and intact cementoenamel junction (CEJ).

Exclusion Criteria:

  • Presence of cervical restorations or fixed prostheses that interfere with CEJ identification.
  • Patients undergoing active orthodontic treatment.
  • Pregnant individuals, due to hormonal changes affecting gingival tissues.
  • Images with poor photographic quality.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Gingival Recession Patients
This group consists of patients presenting with anterior gingival recession. Clinical intraoral images will be collected from eligible participants and used for the development and validation of an artificial intelligence-based classification model. The dataset includes cases with varying degrees and types of gingival recession according to established clinical classification criteria. No therapeutic intervention will be performed as part of the study, and all images will be analyzed for diagnostic and classification purposes only.
An artificial intelligence-based clinical image model will be developed and evaluated using standardized clinical photographs of anterior teeth presenting with gingival recession. The model will be trained to detect the presence of gingival recession, classify lesions according to the Cairo classification system (RT1, RT2, and RT3), and generate preliminary management recommendations based on the identified classification. The system's performance will be assessed by comparing its diagnostic and classification outputs with expert clinical assessments.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Sensitivity and specificity of the AI system in detecting gingival recession, compared to clinical probing measurements.
Aikaikkuna: Through study completion, an average of 6 months

-Primary Outcome 1

Outcome Measure: Sensitivity and specificity of the AI system for detecting gingival recession compared with clinical probing measurements.

Primary Outcome 2

Outcome Measure: Agreement between the AI system and expert clinicians in classifying gingival recession according to the Cairo classification, assessed using Cohen's kappa coefficient.

Through study completion, an average of 6 months

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
- Error in automated CEJ identification, compared to manual annotations.
Aikaikkuna: Immediately after AI analysis of the clinical images
  • Error in automated CEJ identification, compared to manual annotations.
  • Concordance rate between AI-generated treatment recommendations and those proposed by experienced periodontists.
Immediately after AI analysis of the clinical images

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Sunnuntai 15. kesäkuuta 2025

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Torstai 15. tammikuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Keskiviikko 15. huhtikuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 30. kesäkuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 7. heinäkuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Torstai 9. heinäkuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Torstai 9. heinäkuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 7. heinäkuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

  • OMPDR-108-1r

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Yhdysvalloissa valmistettu ja sieltä viety tuote

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .