人工知能に基づく骨内病変の評価 (AIpreop)
2026年4月12日 更新者：Giuseppe D'Albis、University of Bari Aldo Moro
人工知能に基づく骨内病変の評価：前向き臨床研究
これらの進歩にもかかわらず、CBCTの解釈は依然として大部分が定性的であり、臨床医の経験に依存しています。 従来の評価は二次元スライスと線形測定に基づいており、病変の複雑さと空間分布を過小評価する可能性があります。
医療における人工知能の最近の発展により、病変の境界を識別し体積データを計算できる自動画像セグメンテーションツールが導入されました。 これらの技術により、主観的評価から客観的かつ再現性のある定量化への移行が可能になります。
潜在的な臨床的利点には以下が含まれます：
- 病変サイズの客観的測定（体積 mm³）
- 手術計画の改善
- 解剖学的関与の予測の向上
- 診断エラーの削減
- 経過観察と結果評価の標準化 したがって、本研究の目的は、従来のCBCT解釈と比較して、骨内病変に対するAIベースのセグメンテーションおよび体積解析の臨床的影響を評価することでした。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
10
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：Giuseppe D'Albis, Dr.
- 電話番号：+393495103642
- メール：giuseppe.dalbis@uniba.it
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Saverio Capodiferro, Prof.
- メール：saverio.capodiferro@uniba.it
研究場所
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Bari、イタリア、70021
- 募集
- University of Bari Aldo Moro
-
コンタクト：
- Giuseppe D'Albis
- 電話番号：+393495103642
- メール：dalbisgiuseppe@hotmail.com
-
Bari、イタリア、70124
- 募集
- Dr. Giuseppe D'Albis
-
コンタクト：
- Giuseppe D'Albis, Dr.
- 電話番号：+393495103642
- メール：giuseppe.dalbis@uniba.it
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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
説明
採用基準：
- 米国麻酔学会システムによる良好な健康状態
- 18歳以上
- 手術に対する一般的な医学的禁忌がないこと
除外基準：
1日15本以上の喫煙
- 妊娠中
- 急性感染症
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：並列代入
- 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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介入なし：骨内病変を有する患者-従来のCBCTを用いて解析
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実験的：骨内病変患者 - AI支援評価
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CBCTスキャンは、以下が可能なAIベースのソフトウェアで処理されました：
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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CBCT解釈に要する時間（分）
時間枠：1日目
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外科医によるCBCT解釈に要する時間の評価。
客観的かつ標準化された実行時間の評価を得るために、各処置ステップに要する手術時間を秒単位で表し、デジタルストップウォッチを用いて記録した。
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1日目
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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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術中および術後の合併症
時間枠：1日目
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1日目
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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。
捜査官
- 主任研究者：Giuseppe D'Albis, Dr、University of Bari Aldo Moro
- スタディディレクター：Saverio Capodiferro, Prof、University of Bari Aldo Moro
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4月1日
一次修了 (推定)
2026年5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
2026年3月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年3月29日
最初の投稿 (実際)
2026年4月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年4月15日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年4月12日
最終確認日
2026年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- AIpreoperative
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
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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