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Rilevamento della carie prossimale nella radiografia bitewing utilizzando l'intelligenza artificiale

4 febbraio 2026 aggiornato da: Rawda Hesham Abd ElAziz, Cairo University

Rilevamento di Carie Prossimali in Radiografie Interprossimali mediante Intelligenza Artificiale - Uno Studio Clinico Diagnostico

Utilizzando una sequenza di radiografie bitewing, l'intelligenza artificiale aiuta a identificare le carie interprossimali. Per l'identificazione delle carie dentali nelle radiografie bitewing, periapicali e panoramiche, verrà creato un network di deep learning addestrato. Questo studio mirava a indagare l'affidabilità di un nuovo modello di Intelligenza Artificiale basato sul deep learning nella rilevazione delle Carie Prossimali utilizzando Radiografie Bitewing Digitali. (BW).

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

2000

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

  • Egitto
      • Cairo, Egitto, 11331
        • Ain shams university

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti che frequentano la clinica odontoiatrica ambulatoriale della Facoltà e che necessitano di un esame radiografico bitewing per diagnosi di routine o pianificazione del trattamento.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Pazienti con tutti i premolari e molari permanenti (massimo un dente mancante per lato)

Criteri di esclusione:

  • 1-Anomalie dentali → Amelogenesi imperfetta, Dentinogenesi imperfetta, taurodontismo 2-Affollamento severo che impedisce la visualizzazione dei contatti dentali 3-Fili ortodontici incollati allo smalto del dente

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
Gruppo 1 Intelligenza Artificiale Apprendimento profondo applicato nella Diagnosi della Carie prossimale
Test diagnostico: Intelligenza Artificiale (IA): Apprendimento profondo applicato nella diagnosi della carie prossimale
L'intelligenza artificiale è stata utilizzata come strumento diagnostico di deep learning per rilevare carie prossimali su radiografie digitali bitewing. Il sistema ha analizzato le immagini e generato punteggi di probabilità e marcatori visivi per le lesioni sospette. Le sue prestazioni sono state confrontate con le diagnosi di esaminatori esperti come standard di riferimento. I risultati dell'IA sono stati utilizzati solo per la valutazione e non hanno influenzato le decisioni di trattamento dei pazienti.
Gruppo 2 : Bitewing digitale annotato manualmente da esperti umani
Test diagnostico: Annotazione manuale della radiografia digitale bitewing da parte di esperti umani
Le radiografie bitewing digitali sono state annotate manualmente da esperti umani calibrati per identificare la presenza e la posizione delle carie prossimali. Le annotazioni sono state eseguite utilizzando criteri diagnostici standardizzati e software di imaging dedicato per segnare le lesioni sospette. Queste marcature esperte hanno servito come standard di riferimento per il confronto con gli output dell'intelligenza artificiale. L'accordo inter-esaminatore è stato valutato e i disaccordi sono stati risolti per consenso.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Affidabilità del modello di intelligenza artificiale nel rilevare carie prossimali su radiografie digitali bitewing
Lasso di tempo: valutazione trasversale al basale, senza periodo di follow-up
valutazione trasversale al basale, senza periodo di follow-up

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Cairo University

Collaboratori

Ain Shams University

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)

15 gennaio 2023

Completamento primario (Effettivo)

15 settembre 2025

Completamento dello studio (Effettivo)

1 dicembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

4 febbraio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

4 febbraio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

11 febbraio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

11 febbraio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

4 febbraio 2026

Ultimo verificato

1 febbraio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • CONS_ Rad 1180

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli 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 .

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