AIを使用した自動化する下顎欠陥再建後の精度と美学の評価
2025年4月20日 更新者：Sarah Moustafa Mahmoud Fahmy El-Youtti、Cairo University
人工知能を使用した自動化する下顎欠陥再建後の精度と美学の評価：症例シリーズ研究
この研究の目的は、人工知能を使用した自動下顎欠陥再建の精度を評価し、患者固有の再構成プレートを使用して、美的および閉塞結果への影響を評価することです。
調査の概要
詳細な説明
デジタル外科プロセスには、多くの場合、予想される下顎基準モデルが必要です。 現在、一般的なデジタル手術プロセスは、局所的なデータの融合と平滑化処理のために、修復を反映するか、他の同様の下顎を手動で探すことです。 より正確な予想される参照モデルを達成することは困難であり、時間がかかり、臨床診療で促進することが困難です。 さらに、迅速なルーティング処理の精度が不十分です。 累積両側病変、大規模な病変、明らかな変位、または病変が中線を横切る場合、臨床診療における予想される参照モデルを予測する効果的な方法はまだありません。
この研究を実施するための主な目的は、3D UNETを使用した最近の研究の欠点を克服し、実際の患者における欠陥のある下顎骨の亡命した下顎の実質的に生成された3Dモデルの予測可能性と臨床的価値をテストするために、改善されたアルゴリズムを提案することです。
研究の種類
介入
入学 (推定)
4
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Sarah Moustafa. Moustafa, MSc.
- 電話番号：56794540
- メール：sarah.elayoutti@dentistry.cu.edu.eg
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Sarah Moustafa. Moustafa, PHD
- 電話番号：01006133135
- メール：waleed.elbeialy@dentistry.cu.edu.eg
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準：
- 下顎腫瘍、嚢胞、または下顎の連続性欠陥をもたらす良性疾患の患者。
- 年齢層：18〜55歳。
- 性的嗜好はありません。
- オンラインデータベースと実際のデータからの健康的な下顎のみのCTまたはCBCT。
除外基準：
- 下顎悪性病変の患者。
- 2〜17歳の子供年齢層。
- 上顎のCTS。
- 通常の生理学的骨の変化のために除外される高齢患者。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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実験的：患者固有の再構成プレート
患者固有の再建板で治療された下顎連続性欠陥を示す良性病変の患者。
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人工知能を使用した3-Dの実質的に生成された欠陥での患者固有の再建プレートの使用。
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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 |
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AIを使用した実質的に生成された3Dモデルの精度
時間枠：ベースライン
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測定デバイスは、ユニットとしてパーセンテージを使用してAIモデルです
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ベースライン
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臨床的にAI生成モデルの精度
時間枠：ベースライン
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測定デバイスは、ソフトウェア（Blender）を使用して、仮想3-D生成モデルと実際の患者CTポストオペラの両方を重ね合わせます。 （構造的類似性指数）（SSIM） |
ベースライン
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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エテトリーの結果
時間枠：ベースライン
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測定デバイスは4ポイントスコアを使用して顔の外観です
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ベースライン
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閉塞
時間枠：ベースライン
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測定デバイスはT-Scanを使用したデジタル閉塞解析であり、ユニットはパーセンテージです
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ベースライン
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- 主任研究者：Sarah Moustafa, MSc.、Cairo University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2025年5月1日
一次修了 (推定)
2026年4月1日
研究の完了 (推定)
2026年5月1日
試験登録日
最初に提出
2025年4月10日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年4月20日
最初の投稿 (実際)
2025年4月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年4月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年4月20日
最終確認日
2025年4月1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。