Évaluation de la précision et de l'esthétique après la reconstruction automatisée des défauts mandibulaires à l'aide de l'IA
Évaluation de la précision et de l'esthétique suite à la reconstruction automatisée des défauts mandibulaires à l'aide de l'intelligence artificielle: une étude de la série de cas
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Le processus chirurgical numérique nécessite souvent un modèle de référence mandibulaire attendu. Actuellement, le processus de chirurgie numérique commun est de refléter la réparation ou de rechercher manuellement d'autres mandibules similaires pour la fusion de données locale et le traitement de lissage. Un modèle de référence attendu plus précis est difficile à réaliser, prenant du temps et difficile à promouvoir dans la pratique clinique. De plus, le traitement rapide du routage a souvent une mauvaise précision. Pour les lésions bilatérales cumulées, les lésions massives, le déplacement évident ou les lésions traversent la ligne médiane, il n'y a toujours pas de méthode efficace pour prédire le modèle de référence attendu dans la pratique clinique.
L'objectif principal pour mener cette étude est de proposer un algorithme amélioré pour surmonter les inconvénients des études récentes en utilisant la 3D UNET et pour tester la prévisibilité et la valeur clinique des modèles 3D pratiquement générés de mandibule défectueuse chez les patients réels.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Sarah Moustafa. Moustafa, MSc.
- Numéro de téléphone: 56794540
- E-mail: sarah.elayoutti@dentistry.cu.edu.eg
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Sarah Moustafa. Moustafa, PHD
- Numéro de téléphone: 01006133135
- E-mail: waleed.elbeialy@dentistry.cu.edu.eg
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'inclusion:
- Les patients atteints de tumeurs mandibulaires, de kystes ou de maladie bénigne entraînant une défaut de continuité mandibulaire.
- Groupe d'âge: de 18 à 55 ans.
- Pas de prédilection sexuelle.
- CTS ou CBCTS de mandibules saines à partir d'une base de données en ligne et de données réelles.
Critères d'exclusion:
- Patients atteints de lésions malignes mandibulaires.
- Group d'âge des enfants de 2 à 17 ans.
- CTS de maxillaire.
- Les patients âgés doivent être exclus en raison du changement osseux physiologique normal.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Traitement
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Plaques de reconstruction spécifiques aux patients
Les patients atteints de lésions bénignes ont été indiquées pour la résection et entraînant des défauts de continuité mandibulaire traités avec des plaques de reconstruction spécifiques au patient.
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Utilisation de plaques de reconstruction spécifiques au patient sur le défaut 3-D pratiquement généré à l'aide de l'intelligence artificielle.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision du modèle 3D pratiquement généré à l'aide de l'IA
Délai: base de base
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Le dispositif de mesure est le modèle d'IA en utilisant le pourcentage comme unité
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base de base
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Précision du modèle généré par l'IA cliniquement
Délai: base de base
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Le dispositif de mesure est par superposition à la fois du modèle virtuel en 3D et du réel Patient CT Post Operative à l'aide du logiciel (Blender). (Indice de similitude structurelle) (SSIM) |
base de base
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Résultat aéthétique
Délai: base de base
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Le dispositif de mesure est un apparence faciale en utilisant un score de 4 points
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base de base
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Occlusion
Délai: base de base
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Le dispositif de mesure est une analyse d'occlusion numérique à l'aide de T-scan et l'unité est en pourcentage
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base de base
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Sarah Moustafa, MSc., Cairo University
Publications et liens utiles
Publications générales
- Liang Y, Huan J, Li JD, Jiang C, Fang C, Liu Y. Use of artificial intelligence to recover mandibular morphology after disease. Sci Rep. 2020 Oct 2;10(1):16431. doi: 10.1038/s41598-020-73394-5.
- van Baar GJC, Forouzanfar T, Liberton NPTJ, Winters HAH, Leusink FKJ. Accuracy of computer-assisted surgery in mandibular reconstruction: A systematic review. Oral Oncol. 2018 Sep;84:52-60. doi: 10.1016/j.oraloncology.2018.07.004. Epub 2018 Jul 20.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI in Mandibular Defects
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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