OPG 画像で歯周炎を検出するための AI 臨床知識ベースのハイブリッド システムの精度
OPG 画像を使用したステージ II ～ IV の歯周炎診断のための AI 臨床知識ベースのハイブリッド システムの診断精度はどの程度ですか?多施設研究
調査の概要
詳細な説明
歯周炎は、世界中で蔓延しており、社会経済的影響が大きく、個人の生活の質に多大な影響を及ぼしているため、重大な公衆衛生上の問題となっています。 しかし、人口における歯周炎はほとんど検出されていないままです。 タイムリーな介入を確実に行うためには、歯周の健康に対する意識を高め、歯周炎の早期診断を強化することが重要です。
2018 年の歯周病およびインプラント周囲の疾患および状態の分類では、初期段階 (ステージ I) から進行段階 (ステージ IV) までの歯周炎の 4 つの段階が定義されています。 ステージ II ～ IV では、包括的な治療手順が不可欠です。そうしないと、歯、さらには歯列全体が失われる危険性が高くなります。 臨床検査は歯周炎の段階を判定するためのゴールドスタンダードとみなされていますが、このプロセスは手間と時間がかかり、経験豊富な専門家が必要となります。 したがって、特に公共地域において、ステージ II ～ IV の歯周炎診断を区別するための、費用対効果が高く、信頼性が高く有効な代替アプローチが非常に必要とされています。
パノラマ X 線撮影としても知られるオルソパントモグラフィー (OPG) は、1 回の処置で顎顔面領域の包括的なビューを提供する非侵襲的かつ低線量のイメージング技術です。 口腔外 X 線写真として、特に患者が口を開けるのに苦労している場合や、口腔内フィルムの使用を妨げる顕著な嘔吐反射を示している場合に、画像を取得する際に利点があります。 したがって、OPG はおそらく世界中で最も頻繁に撮影される歯科用 X 線写真であり、集団におけるステージ II ～ IV の歯周炎を区別するための効果的なツールとして機能する可能性があります。 最近、歯周炎の診断に OPG 画像を利用する研究がいくつか行われています。 ただし、これらの研究の戦略は、臨床医による特定のランドマークに対する X 線写真の注釈に依存しているため、説得力のある精度に欠けている可能性があります。 さらに、高品質の X 線写真のみが歯周炎の診断に有益な補助画像となる可能性があるため、解剖学的構造の重ね合わせ、不釣り合いな画像倍率、歪み、ぼやけを含む多数の利用可能な OPG 画像は、開発されたシステムの汎用性を低下させる可能性があります。
人工知能 (AI) は、歯科を含む医療のさまざまな分野で強力なツールとして登場しています。 AI ベースのアルゴリズム、特に深層学習技術は、画像分析、パターン認識、意思決定において顕著な能力を示しています。 近年、歯科における AI テクノロジーの統合により、診断の精度と効率を向上させる新たな道が開かれています。 AI ベースのアルゴリズムは、人間の目では認識できない OPG 画像のいくつかの特徴を認識できる可能性があり、これにより、微妙な骨損失の検出が可能になり、歯周病期のより正確な診断が達成されます。
特に、私たちの最近の研究結果では、AI アルゴリズムと臨床知識を組み合わせたハイブリッド システムが、ステージ II ～ IV の歯周炎を区別するのに優れたパフォーマンスを発揮することが明らかになりました。 このハイブリッド システムの開発プロセスでは、経験豊富な専門家によって提供された臨床情報のみが利用され、X線写真によるアノテーションは使用されませんでした。 初期の調査から開発されたハイブリッド システムの有望な可能性にもかかわらず、あるサンプルから導出された予測ルールが別のサンプル/母集団ではより優れたパフォーマンスを発揮する可能性があるため、さまざまな独立した母集団でハイブリッド システムをさらにトレーニングして検証することが不可欠です。 さらに、さまざまなマシンから取得された OPG 画像が、開発されたハイブリッド システムの精度に大きな影響を与える可能性があると想定するのが合理的です。 したがって、世界中のさまざまなセンターからさまざまな OPG 画像を収集する多施設研究を実施することは論理的であり、このデータセットはさらにトレーニングし、歯周炎診断における精度と有効性を保証するハイブリッド システムを検証するために利用されます。
この研究では、新しい AI と臨床ベースのハイブリッド システム (インデックス テスト) の診断特性を専門家パネル (参照標準) と比較します。 専門家はすべての X 線写真を独立して評価し、それらの間に矛盾が見つかった場合は合意に達します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Maurizio Tonetti
- 電話番号：15000102368
- メール：maurizio.tonetti@ergoperio.eu
研究場所
-
-
-
Roma、イタリア
- 募集
- La Sapienza Dental School
-
コンタクト：
- Lorenzo Marini
- メール：lorenzo.marini@uniroma1.it
-
-
-
-
Shanghai
-
Shanghai、Shanghai、中国、201206
- 募集
- Shanghai Perio-Implant Innovation Center
-
コンタクト：
- Yuan Li
- 電話番号：13916337473
- メール：ly9919@hotmail.com
-
-
-
-
-
Hong Kong、香港
- 募集
- Prince Philip Dental Hospital
-
コンタクト：
- George Pelekos
- メール：george74@hku.hk
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
- 上海第九人民病院浦東診療所で治療を求めている患者。
- 上海第九人民病院南診療所で治療を求めている患者。
- 香港のプリンス・フィリップ歯科病院で治療を求めている患者。
- イタリアのローマ大学ラ・サピエンツァで治療を求めている患者。
説明
包含基準:
- 18歳以上
- OPG画像を撮影したところ
除外基準:
- 無歯顎口
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
病院で治療を受けている被験者
このグループは、参加している 4 つの病院 (中国、香港特別行政区、イタリア) の 1 つで、定期的な臨床ケアに OPG X 線写真を必要とした治療を報告した被験者によって結成されています。
|
Index テストは、放射線画像解析のための新しい AI 臨床ベースのハイブリッド システムです。
その診断性能は、専門家委員会が代表する基準と比較されます。
|
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
感度測定
時間枠：1日
|
AI 臨床ベースのハイブリッド システムの感度により、専門家パネルによってラベル付けされた歯周炎症例を正確に特定
|
1日
|
|
特異性の尺度
時間枠：1日
|
専門家パネルによってラベル付けされた歯周炎症例を正確に特定するための AI 臨床ベースのハイブリッド システムの特異性
|
1日
|
|
受信機動作特性曲線 (AUC) 測定値の下の領域
時間枠：1日
|
専門家パネルによってラベル付けされた歯周炎症例を正確に識別するための、AI 臨床ベースのハイブリッド システムの受信者動作特性曲線下面積 (AUC) 測定
|
1日
|
|
診断精度
時間枠：1日
|
AI 臨床ベースのシステムの全体的な診断精度は、真の検査結果の割合 [精度 = (真陽性 + 真陰性) / (合計)] に基づいて計算され、専門家パネルと比較されます。
|
1日
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
評価時間
時間枠：1日
|
AIと臨床のハイブリッドシステムと専門家パネルによるOPG画像ごとの診断時間の比較
|
1日
|
協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Maurizio Tonetti、Shanghai Ninth People Hospital
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。