Protesi dentali a dente singolo progettate dall'intelligenza artificiale
29 settembre 2025 aggiornato da: Prof. Walter Y.H. Lam, The University of Hong Kong
Intelligenza artificiale in protesi odontoiatrica - Progettazione di protesi dentarie mascellari singole
La perdita dei denti è comune e di conseguenza peggiora la salute e la qualità della vita del paziente.
Le protesi dentarie mirano a ripristinare l'aspetto e le funzioni dei pazienti sostituendo i denti mancanti.
La morfologia occlusale e la posizione 3D dei denti naturali sani dovrebbero essere adottate dalle protesi dentarie (biomimetiche).
Nonostante siano disponibili software di progettazione assistita da computer (CAD) per la progettazione di protesi dentarie, è ancora necessario un tempo clinico considerevole per adattare le protesi dentarie all'occlusione dei pazienti (rapporto dente a dente).
I denti di un singolo soggetto sono geneticamente controllati ed esposti a un ambiente orale per lo più identico, pertanto la morfologia occlusale e la posizione 3D dei denti sono correlate.
Si ipotizza che l'intelligenza artificiale (AI) possa automatizzare la progettazione delle protesi dentarie a dente singolo dalle caratteristiche della dentatura rimanente.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Obiettivi:
- Confrontare quattro metodi/algoritmi di deep learning nell'interpretazione e nell'apprendimento delle caratteristiche dei modelli 3D;
- Confrontare il sistema AI con il solo modello del dente mascellare con i modelli mascellari e mandibolari (antagonisti);
- Confrontare la morfologia occlusale e la posizione 3D delle protesi dentarie singole progettate da AI addestrati e da odontotecnici.
Metodi:
In primo luogo, gli investigatori raccoglieranno 200 modelli di denti dentati mascellari come modelli di addestramento. L'intelligenza artificiale apprenderà la relazione tra i singoli denti e il resto della dentatura utilizzando il 3D Generative Adversarial Network (GAN) seguendo metodi/algoritmi di deep learning:
Gruppo 1) Basato su voxel; Gruppo 2) Basato sulla visualizzazione; Gruppo 3) Basato su punti; e Gruppo 4) Metodi di fusione. Gli investigatori raccoglieranno altri 100 modelli mascellari che serviranno come modelli di convalida. Gli investigatori rimuoveranno un dente (funzione di controllo) in ogni modello. Quindi gli investigatori valuteranno questi algoritmi di apprendimento profondo nel prevedere la morfologia occlusale e la posizione 3D del singolo dente mancante.
In secondo luogo, gli investigatori valuteranno la necessità del modello antagonista nel predire la morfologia occlusale e la posizione 3D del dente singolo mancante in 100 modelli di validazione:
Gruppo i) solo modello mascellare e Gruppo ii) con modello antagonista utilizzando l'algoritmo di deep learning testato nell'obiettivo (1).
In terzo luogo, i ricercatori analizzeranno la posizione geometrica morfometrica e 3D delle protesi dentarie progettate da:
Gruppo a) il sistema di IA addestrato; Gruppo b) odontotecnici sui modelli fisici; e gruppo c) odontotecnici che utilizzano software CAD. Gli investigatori confronteranno questi denti con i corrispondenti denti naturali (controllo) in 100 modelli di convalida.
Inoltre, i ricercatori analizzeranno il tempo necessario per la progettazione dei denti in questi gruppi come risultato secondario.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
250
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
-
Sai Ying Pun, Hong Kong
- Prince Philip Dental Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
- I pazienti hanno frequentato/frequentano il Prince Philip Dental Hospital
- Studenti universitari di odontoiatria della Facoltà di Odontoiatria dell'Università di Hong Kong
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Soggetti con sufficiente dentatura presente per la determinazione del piano occlusale superiore
- Soggetti con più di 12 coppie occlusali e posizione intercuspidale stabile
- Soggetti con restauri di denti che non ne hanno alterato grossolanamente la morfologia
- Soggetti che non sono stati sottoposti a trattamento ortodontico e/o non avevano denti ruotati di oltre 45 gradi e/o spostati di oltre 1,5 mm
- Soggetti di origine cantonese.
Criteri di esclusione:
- Soggetti con malattia parodontale caratterizzata da migrazione patologica dei denti e alterazione del piano occlusale.
- Soggetti di età inferiore ai 18 anni e impossibilitati a prestare il consenso.
- Soggetti con restauri estesi dei denti che ne influenzano la morfologia.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Caso di controllo
- Prospettive temporali: Trasversale
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Controllo
Modello 3D originale dei denti mascellari di soggetti che soddisfano i criteri di inclusione/esclusione
|
|
|
Test
Modello 3D dei denti mascellari da soggetti che soddisfano i criteri di inclusione/esclusione. Il primo molare destro (FDI numero 16) verrà rimosso nel computer e quindi progettato dal sistema di intelligenza artificiale (AI) Il sistema di intelligenza artificiale sarà addestrato da
|
Il primo molare destro mascellare verrà rimosso nel computer e sarà progettato dal sistema di intelligenza artificiale
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Posizione 3D del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 25% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 6 mesi
|
Il centro di un dente determinato automaticamente dal computer
|
Il risultato sarà misurato quando il 25% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 6 mesi
|
|
Posizione 3D del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 50% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 12 mesi
|
Il centro di un dente determinato automaticamente dal computer
|
Il risultato sarà misurato quando il 50% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 12 mesi
|
|
Posizione 3D del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 75% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 18 mesi
|
Il centro di un dente determinato automaticamente dal computer
|
Il risultato sarà misurato quando il 75% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 18 mesi
|
|
Posizione 3D del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
Il centro di un dente determinato automaticamente dal computer
|
Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
|
Morfologia occlusale del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 25% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 6 mesi
|
Le cuspidi (punto più alto) e la fossa (punto più basso) della superficie occlusale
|
Il risultato sarà misurato quando il 25% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 6 mesi
|
|
Morfologia occlusale del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 50% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 12 mesi
|
Le cuspidi (punto più alto) e la fossa (punto più basso) della superficie occlusale
|
Il risultato sarà misurato quando il 50% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 12 mesi
|
|
Morfologia occlusale del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato quando il 75% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 18 mesi
|
Le cuspidi (punto più alto) e la fossa (punto più basso) della superficie occlusale
|
Il risultato sarà misurato quando il 75% dei modelli di allenamento è stato studiato dall'IA, fino a 18 mesi
|
|
Morfologia occlusale del dente
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
Le cuspidi (punto più alto) e la fossa (punto più basso) della superficie occlusale
|
Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
|
Tempo speso nella progettazione del laboratorio e nella consegna clinica delle protesi dentarie
Lasso di tempo: Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
Tempo (in minuti) impiegato per a) progettazione eb) consegna di protesi dentarie
|
Il risultato sarà misurato dopo l'intero addestramento, di cui l'IA è stata addestrata sul 100% di tutti i modelli, fino a 24 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Walter Lam, BDS, MDS, The University of Hong Kong
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. The orientation of the occlusal plane in Cantonese patients. J Dent. 1986 Dec;14(6):262-5. doi: 10.1016/0300-5712(86)90034-5. No abstract available.
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. Errors in mounting maxillary casts using face-bow records as a result of an anatomical variation. J Dent. 1985 Dec;13(4):277-82. doi: 10.1016/0300-5712(85)90021-1. No abstract available.
- Lam WY, Hsung RT, Choi WW, Luk HW, Pow EH. A 2-part facebow for CAD-CAM dentistry. J Prosthet Dent. 2016 Dec;116(6):843-847. doi: 10.1016/j.prosdent.2016.05.013. Epub 2016 Jul 28.
- Lam WYH, Hsung RTC, Choi WWS, Luk HWK, Cheng LYY, Pow EHN. A clinical technique for virtual articulator mounting with natural head position by using calibrated stereophotogrammetry. J Prosthet Dent. 2018 Jun;119(6):902-908. doi: 10.1016/j.prosdent.2017.07.026. Epub 2017 Sep 29.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
1 settembre 2021
Completamento primario (Effettivo)
1 settembre 2024
Completamento dello studio (Effettivo)
30 maggio 2025
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
9 settembre 2021
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
22 settembre 2021
Primo Inserito (Effettivo)
27 settembre 2021
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
3 ottobre 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
29 settembre 2025
Ultimo verificato
1 settembre 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- UW 20-848
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Descrizione del piano IPD
Non esiste ancora un piano di condivisione IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
Prove cliniche su Protesi dentale
-
Cairo UniversitySconosciutoBlack Stain Dental, Dental Black Stain, Black Stain*, Black Stain, Tooth Stains