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矯正歯科におけるAIベースのセファロメトリー分析の検証 (AI-CEPH)

2026年1月3日 更新者：Hamdi Khalaf Ali、Al-Azhar University

人工知能駆動による頭部X線規格写真分析の検証：矯正歯科診断と治療計画のための信頼性のあるツールとして

この研究は、人工知能が矯正歯科におけるセファロメトリー画像を診断と治療計画の信頼できるツールとして分析できるかどうかを評価するために設計されています。 この研究には、セファロメトリー評価を必要とする矯正歯科患者が含まれます。 参加者は、AIシステムと従来の手動方法の両方を使用してX線画像を分析します。 この研究では、AIの測定値が標準的な測定値にどの程度一致するかを確認するために結果を比較します。 この情報は、患者、家族、および医療提供者が、AIがどのように矯正歯科の診断と治療計画を支援できるかを理解するのに役立つかもしれません。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

頭部X線規格写真分析は、矯正歯科における基本的な診断ツールです。従来の手動トレースは時間がかかり、操作者に依存する一方で、効率と一貫性を向上させるために人工知能ベースのソフトウェアが導入されています。

この観察研究では、側面頭部X線規格写真を用いて、手動とAI支援による頭部X線規格写真分析を評価し比較します。選択された角度および線形測定値が評価され、2つの方法間の一致度が統計的に分析され、精度と信頼性が決定されます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

55

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

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • エジプト
    • Asyut Governorate
      • Asyut、Asyut Governorate、エジプト、71524
        • Faculty of Dentistry, Al-Azhar University
        • コンタクト：
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Mohammed A Mohammed, DDs,phD

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

  • 子
  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

12歳から40歳までの矯正歯科診断と治療計画を必要とする矯正歯科患者で構成されています。 参加者は、標準化された撮像プロトコルを使用して、高品質の側面頭部X線写真を撮影されます。 この研究には、過去に矯正歯科治療を受けたことのない男女両方の患者が含まれます。

説明

包含基準：

  1. 全身性疾患がないこと。
  2. 骨代謝に影響を与える可能性のある医療を受けていないこと。
  3. 良好な口腔衛生レベル。
  4. 歯周病または骨吸収のX線学的証拠がないこと。

除外基準：

  • 1. 歯周病を有する患者。 2. 全身性疾患。 3. 薬物依存症。 4. 協力的でない患者。

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
患者
ルーチンのセファロメトリー分析を受ける患者。AI駆動測定を手動トレースと比較して検証するために使用されます。
診断テスト：人工知能駆動の頭部X線規格写真分析
AIソフトウェアを用いて行った頭部X線規格写真分析を、矯正歯科診断および治療計画の精度検証のために手動トレースと比較しました。

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
AI駆動セファロメトリー分析の精度
時間枠：Day 1
AIソフトウェアを用いたセファロメトリー測定と手動トレーシングの比較による、矯正歯科診断におけるAI駆動分析の精度と信頼性の評価。
Day 1

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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Al-Azhar University

捜査官

  • 主任研究者：Mohammed A Mohammed, DDs,phD、Al-Azhar 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

便利なリンク

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)

2026年5月1日

一次修了 (推定)

2027年6月1日

研究の完了 (推定)

2028年6月1日

試験登録日

最初に提出

2025年12月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月18日

最初の投稿 (推定)

2026年1月2日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年1月7日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年1月3日

最終確認日

2025年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • AI-CEPH-VAL-01

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

IPD プランの説明

個別参加者データの共有に関する決定は、まだ最終決定されていません。 参加者の機密性、データ保護規制、および進行中の研究手順に関する考慮事項は、将来のIPD共有能力に影響を与える可能性があります。

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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