충전재의 인공지능 평가
채우기 및 돌출 채우기 평가에 대한 Yolo-V5 접근 방식: 인공 지능 연구
이번 비중재 임상 연구의 목표는 지도 학습을 통해 훈련된 Deep CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처를 기반으로 파노라마 이미지를 사용하여 추가 교익 방사선 촬영 없이 충진 및 돌출 충진의 유행과 분포를 탐지하는 것입니다.
본 연구에서는 후향적으로 획득한 방사선 사진을 관련 상황에 대한 인공지능 모델 개발에 활용하였다. 이러한 데이터 세트는 다양한 치과 목적을 위해 ESOGU(Eskişehir Osmangazi University) 치과 학부, 치과악안면 방사선과 클리닉에 지원한 환자의 이미지에서 얻은 것입니다. Eskisehir Osmangazi University 비중재 임상 연구 윤리 위원회(결정 날짜 및 결정 번호: 04.10.2022/22) 연구 프로토콜을 승인했습니다. 이 연구에서는 헬싱키 선언의 원칙을 따랐습니다.
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
연락처 및 위치
연구 장소
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Eskişehir, 칠면조, 26200
- Eskisehir Osmangazi University
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 영구치열 기간의 개인 이미지
- 시험 영역의 인공물 없는 이미지
- 치아교정 치료 경력이 있는 분
제외 기준:
- 혼합 치열의 개인 이미지
- 환자의 위치가 잘못되었거나 인공물이 포함되어 얻은 방사선 영상
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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충전재
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이 후향적 연구에는 다양한 목적으로 환자로부터 이전에 촬영한 방사선 사진의 분석이 포함됩니다.
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돌출 충전재
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이 후향적 연구에는 다양한 목적으로 환자로부터 이전에 촬영한 방사선 사진의 분석이 포함됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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충진 및 돌출 충진을 위한 인공지능 모델의 성공
기간: 일년
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이는 채우기 및 돌출 채우기에 대한 민감도, 정밀도 및 F1 점수 값을 계산하여 얻습니다.
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일년
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- Retrospective
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- CSR
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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