Accuratezza del rilevamento della carie dentale da immagini intraorali utilizzando diversi modelli di intelligenza artificiale
28 febbraio 2025 aggiornato da: Sherine Tarek Mohamed Elsayed Khaled, Cairo University
Accuratezza del rilevamento della carie dentale da immagini intraorali utilizzando diversi modelli di intelligenza artificiale rispetto all'esame visivo convenzionale in un gruppo di bambini: uno studio sull'accuratezza diagnostica
L'obiettivo di questo studio osservazionale è valutare l'accuratezza diagnostica di diversi modelli di deep learning nel rilevamento della carie dentale da immagini intraorali scattate da una telecamera intraorale professionale nei bambini. La domanda principale a cui si intende rispondere è:
Qual è l'accuratezza diagnostica dei diversi modelli di deep learning nel rilevare la carie dentale dalle immagini intraorali scattate da una telecamera intraorale professionale nei bambini rispetto all'esame visivo clinico convenzionale?
Panoramica dello studio
Stato
Non ancora reclutamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
398
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
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Giza, Egitto
- Cairo University
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Contatto:
- mahmoud ahmed Vice President for Graduate Studies and Research, Phd
- Numero di telefono: 0235674835 0235674835
- Email: info@cu.edu.eg
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Contatto:
- sama sayed hanafy, Phd
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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
- Bambino
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Qualsiasi bambino con almeno un dente cariato presente al momento del reclutamento presso il centro diagnostico del dipartimento odontoiatrico pediatrico, Facoltà di Odontoiatria, Università del Cairo.
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Dentizione infantile con almeno un dente cariato.
Criteri di esclusione:
- Dentizione infantile con difetti dello smalto nello sviluppo.
- Bambini con qualsiasi condizione medica sistemica.
- Il genitore/figlio rifiuta di partecipare allo studio.
- Bambino non collaborativo.
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
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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gruppo di formazione
immagini utilizzate per addestrare i modelli AI sul rilevamento della carie dentale da immagini intraorali.
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addestrare modelli di intelligenza artificiale (FASTER RCNN, YOLOY) per rilevare la carie dentale, quindi testarne l'accuratezza
Altri nomi:
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gruppo di prova
immagini utilizzate per testare l'accuratezza dei modelli AI nella diagnosi della carie dentale da immagini intraorali.
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addestrare modelli di intelligenza artificiale (FASTER RCNN, YOLOY) per rilevare la carie dentale, quindi testarne l'accuratezza
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Accuratezza del rilevamento della carie dentale da immagini intraorali utilizzando diversi modelli di intelligenza artificiale rispetto all'esame visivo convenzionale in un gruppo di bambini: uno studio sull'accuratezza diagnostica
Lasso di tempo: un anno
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Verrà determinata l'accuratezza diagnostica dei test indice, inclusa la sensibilità, la specificità, l'accuratezza complessiva, i valori predittivi positivi e negativi e l'analisi della curva ROC.
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un anno
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
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 (Stimato)
30 aprile 2025
Completamento primario (Stimato)
30 dicembre 2025
Completamento dello studio (Stimato)
30 dicembre 2025
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
19 dicembre 2024
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
23 dicembre 2024
Primo Inserito (Effettivo)
25 marzo 2025
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
28 febbraio 2025
Ultimo verificato
1 dicembre 2024
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- OP 7-1-1
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
INDECISO
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
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