人工知能技術によるヒト歯の根尖病変検出の精度 (AI)
2025年12月21日 更新者：Mays Maher Albochi、Future University in Egypt
人工知能技術によるヒト歯科の根尖病変検出の精度。診断精度実験的研究。
人工知能ソフトウェアを用いて根尖病変の存在を検出する精度を、CBCT画像と比較して評価することを目的としています。
調査の概要
詳細な説明
本研究では、大学の歯内療法科に紹介された患者が臨床検査（打診、触診）を受けます。
これらは記録されます。
その後、患者は根尖部病変の有無を検出するために根尖部X線写真を受けます。
根尖部病変を持つ患者は、次にコーンビームCTを受け、このスキャンは人工知能ソフトウェアにアップロードされ、根尖部病変の有無を検出する際のソフトウェアの精度を検出します。
根管治療が必要な根尖部病変を持つ患者は治療を受けます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
100
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。
研究場所
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Cairo、エジプト
- Future University in Egypt
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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
はい
説明
包含基準：
- 全ての患者は、根管治療に影響を及ぼす可能性のある全身性疾患が医学的にないこと。
- 根尖病変を有する永久歯を持つ18歳から50歳の患者。
- 性別による偏りはない。
- 全ての患者は良好な口腔衛生状態を有すること。
- 修復可能な歯。
- 研究参加への患者の同意が得られていること。
- インフォームドコンセントに署名できる患者。
除外基準：
- 50歳を超える患者、または18歳未満の患者。
- 口腔衛生状態が非常に悪い患者。
- 詳細な病歴聴取と妊娠検査後の妊娠女性は初診時に含めること。
- 心理的に不安定な患者。
以下の状態の歯：
- 歯周病により2度または3度の動揺を有する。
- 修復不可能な歯。
- 異常な解剖学的構造および石灰化した根管。
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：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：順次割り当て
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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アクティブコンパレータ：コーンビームコンピュータ断層撮影
コーンビームCTを用いた透過性歯根尖病変の検出
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専門研究者による根尖病変の有無を検出するためのコーンビームコンピュータ断層撮影スキャン。
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アクティブコンパレータ：人工知能ソフトウェア
人工知能ソフトウェアにアップロードされたコーンビームCTスキャンは、ソフトウェアがコーンビームCTスキャンと比較して放射線透過性の根尖病変を検出することを保証します。
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歯科診断を支援する人工知能ソフトウェア
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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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CBCTスキャン
時間枠：1年
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CBCTスキャンにおける根尖性病変の存在
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1年
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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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人工知能ソフトウェアの精度
時間枠：1年
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CBCTスキャンと人工知能ソフトウェアによる根尖部病変の検出結果の比較。
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1年
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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。
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 (実際)
2024年12月6日
一次修了 (実際)
2025年11月1日
研究の完了 (実際)
2025年12月21日
試験登録日
最初に提出
2025年12月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年12月21日
最初の投稿 (実際)
2026年1月6日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年12月21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
その他の研究ID番号
- (52)/11-2024
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?
はい
IPD 共有時間枠
研究プロトコル登録から1年以内
IPD 共有アクセス基準
研究プロトコル登録から1年以内に
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- ICF
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
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