人工知能を用いたバイトウィングX線写真における隣接面う蝕の検出
2026年2月4日 更新者：Rawda Hesham Abd ElAziz、Cairo University
人工知能を用いた咬翼X線写真における近心う蝕の検出 - 診断臨床研究
一連のバイトウィングX線写真を用いて、人工知能は隣接面齲蝕の識別を支援します。
バイトウィング、根尖、パノラマX線写真における歯科齲蝕の識別のために、訓練された深層学習ネットワークが作成されます。この研究は、デジタルバイトウィングX線写真を用いた隣接面齲蝕の検出における、深層学習に基づく新しい人工知能モデルの信頼性を調査することを目的としました。
(BW)。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
2000
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、11331
- Ain Shams University
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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
- 高齢者
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
日常的な診断または治療計画のためにバイトウィングX線検査を必要とする、歯学部外来クリニックを受診する患者。
説明
適格基準：
- すべての永久小臼歯と大臼歯を有する患者（各側最大1本の歯の欠損）
除外基準：
- 1-歯科異常→エナメル質形成不全、象牙質形成不全、タウロドント 2-歯の接触面の可視化を妨げる重度の叢生 3-歯のエナメル質に接着された矯正ワイヤー
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 |
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グループ1 人工知能 近位齲蝕の診断に応用されるディープラーニング
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人工知能が、デジタル咬翼X線写真における近接面う蝕を検出するための深層学習診断ツールとして使用されました。
システムは画像を分析し、疑わしい病変に対して確率スコアと視覚マーカーを生成しました。
その性能は、基準標準としての専門検査医の診断と比較されました。
AIの結果は評価のみに使用され、患者の治療決定には影響しませんでした。
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グループ2：人間の専門家によって手動で注釈付けされたデジタルバイトウィング
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デジタル咬翼法X線写真は、近心面う蝕の存在と位置を特定するために、校正された人間の専門家によって手動で注釈が付けられました。
注釈は、標準化された診断基準と専用の画像ソフトウェアを使用して、疑わしい病変をマークするために行われました。
これらの専門家のマーキングは、人工知能の出力と比較するための参照基準として機能しました。
検査者間の一致が評価され、意見の相違は合意によって解決されました。
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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 |
時間枠 |
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デジタル咬合翼X線写真における近心う蝕検出における人工知能モデルの信頼性
時間枠：ベースラインにおける横断的評価、追跡期間なし
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ベースラインにおける横断的評価、追跡期間なし
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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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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)
2023年1月15日
一次修了 (実際)
2025年9月15日
研究の完了 (実際)
2025年12月1日
試験登録日
最初に提出
2026年2月4日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月4日
最初の投稿 (実際)
2026年2月11日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月11日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月4日
最終確認日
2026年2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。