인공 지능 지원 구강 스캐닝.
2022년 9월 16일 업데이트: Kıvanç Akça
AI 지원 유무에 따른 치열궁 표면 스캐닝 비교: 방법론적 연구
CAD/CAM(Computer-Aided Design and Computer-Aided Manufacturing) 기술을 사용한 생산 단계의 디지털화(자동화)는 업계의 다른 많은 분야와 마찬가지로 치과에서도 디지털 혁명을 가져왔습니다.
현재 치의학에서 디지털화 과정은 직간접 워크플로로 정의할 수 있습니다.
이러한 기술로 가능해진 간접 디지털 워크플로우의 임상적 신뢰성과 성공은 과학적 연구를 통해 입증되었습니다.
구강스캐너(IOS)의 발달로 직접 디지털화를 통해 가상모델을 얻는다.
이 방법은 간접 디지털화에 필요한 기존 인상 및 치과 모형 단계를 제거했습니다.
Intraoral scanners는 단일 및 짧은 무치악 증례에서 convantıonal 인상의 대안으로 사용됩니다.
제작된 수복물의 임상적 적용성, 정확성, 정밀성이 과학적으로 검증되었기 때문에 직접 디지털화가 기존 인상 방식의 신뢰할 수 있는 대안이라는 점은 이미 강조되었습니다.
따라서 다이렉트 디지털화의 임상적 활용이 나날이 (기하급수적으로) 증가하고 있으며, 하드웨어 장비에 대한 다양한 변형과 함께 새로운 업그레이드 버전의 소프트웨어가 개발되고 있습니다.
인공 지능(AI) 지원 소프트웨어를 구강 내 스캐닝 프로세스에 통합하는 것은 직접 디지털화를 위한 새로운 시대의 시작으로 볼 수 있습니다.
따라서 본 연구의 목적은 인공지능이 스캐닝 시간, 수집된 데이터의 양, 획득한 이미지 정확도에 미치는 영향을 평가하는 것이다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
참가자의 하악골(n=21)의 인공 지능(AI 켜짐) 및 인공 지능 없음(AI 꺼짐)의 구강 내 스캐닝(3Shape TRIOS A/S, 덴마크 코펜하겐)을 계획했습니다. 스캐닝을 위한 참조 정삼각형은 3D 프린터로 디지털 방식으로 설계 및 제작되었습니다. 그런 다음 이 삼각형은 #34, #44의 협측면과 #36#46 치아의 설측면에 접착됩니다. 각 참가자의 아래턱은 권장 스캔 프로토콜에 따라 동일한 작업자가 스캔했습니다. 또한 스캔은 AI를 켜고 끄면서 무작위로 수행되었습니다.
IOS 소프트웨어는 스캐닝 시간과 획득한 이미지의 정량적 비교에 필요한 데이터를 자동으로 기록했습니다(TRIOS Scanning Version 1.18.310, 3모양 A/S). 방법 간 스캐닝 효과를 비교하기 위해 역설계 소프트웨어(Geomagic design X 버전 2016.1.0, 3D 시스템즈 Inc. 록 힐, SC).
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (실제)
등록
21
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Ankara, 칠면조, 06100
- Hacettepe University Faculty of Dentistry Department of Prosthodontics
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 완성된 성장과 발전
- 좋은 구강 위생 습관과 건강한 치주 상태.
- 하악에 결손 치아가 없는 경우(또는 하악에 치아 손실이 없는 경우)
- 정보에 입각한 동의서 서명
- 측두하악 관절(TMJ) 장애 없음
제외 기준:
- 포함 기준을 충족하지 않는 자원봉사자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초_과학
- 할당: NON_RANDOMIZED
- 중재 모델: 평행한
- 마스킹: 삼루타
팔의 수
2
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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SHAM_COMPARATOR: 스캔 중인 AI
참가자의 아래턱은 권장 스캔 프로토콜에 따라 ''AI on'' 스캔으로 스캔되었고 IOS 소프트웨어는 획득한 데이터를 자동으로 기록했습니다.
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참가자의 하악은 권장 스캐닝 프로토콜에 따라 ''AI on'' 스캐닝으로 스캔되었습니다.
모든 스캔은 동일한 작업자가 수행했습니다.
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ACTIVE_COMPARATOR: AI 오프 스캐닝
참가자의 아래턱은 권장 스캐닝 프로토콜에 따라 ''AI off'' 스캐닝으로 스캔되었으며 IOS 소프트웨어는 획득한 데이터를 자동으로 기록했습니다.
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참가자의 하악은 권장 스캐닝 프로토콜에 따라 ''AI off'' 스캐닝으로 스캔되었습니다.
모든 스캔은 동일한 작업자가 수행했습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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스캔 시간 및 수집 데이터
기간: 구강 스캔 중
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구강 내 스캐닝 소프트웨어에 의해 자동으로 기록된 스캐닝 시간(분 및 초)과 수집된 데이터의 양(이미지 수)은 두 스캐닝 방법을 비교하는 데 사용됩니다.
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구강 스캔 중
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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삼각형의 표면적 측정
기간: 학습 완료까지, 평균 2주
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두 스캔 동안 얻은 삼각형 개체의 영역 데이터는 리버스 엔지니어링 소프트웨어가 있는 컴퓨터 환경에서 계산되었습니다.
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학습 완료까지, 평균 2주
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
수사관
수사관
- 연구 책임자: Kivanc Akca, Professor, Study Director
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2021년 9월 1일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2021년 10월 10일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2021년 12월 5일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2022년 5월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 9월 16일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2022년 9월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2022년 9월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 9월 16일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2022년 9월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .