인공지능 기반 치과 파노라마 방사선 사진에서 치근단 병변 검출 (OPTITOMO)
Cone Beam Compute Tomography를 이용한 인공지능 기반 치과 파노라마 영상에서 치근단 병변 검출
치과 치근단 손상은 여러 가지 원인이 있을 수 있으며 보완 영상에서 방사선 투과성 병변에 의해 반영됩니다. CBCT).
이러한 깊은 치주 병변의 방사선학적 검출을 위해 치과 파노라마는 상대적으로 낮은 방사선으로 일반적으로 수행되는 첫 번째 접근 방식을 나타냅니다. 보다 국소화되고 보다 정밀한 후치포 방사선 촬영이 조사에 뒤따를 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 사용하면 이러한 병변의 탐지율이 낮고(각각 20% 및 36%) 보다 식별하기 위해 3차원 단층 촬영 조사를 사용할 필요가 있습니다(69%). 이러한 병변의 검출을 위한 황금 표준 이미징은 CBCT에 이어 폐포후 방사선촬영(CBCT보다 약 2배 덜 민감함) 및 파노라마 방사선촬영(RA보다 약 2배 덜 민감함)입니다. 전층 방사선 사진은 아니지만 치과 파노라마는 CBCT보다 방사량이 적고 단일 이미지에서 치열궁의 전체 보기를 제공하면서 더 일반적으로 수행되는 장점이 있습니다.
치근단 주위 병변의 발견은 임상적 평가와 보완적 검사의 육안 평가 후에 이루어집니다.
이 프로젝트의 목표는 파노라마 치과 방사선 사진에서 주변 병변을 식별할 수 있는 알고리즘을 개발하여 치근단 주변 병변의 탐지를 개선하는 것입니다. 이 알고리즘은 획득 간격이 3개월 미만인 파노라마 치아 영상 및 CBCT를 포함한 참조 데이터로 훈련된 딥 러닝 시스템을 기반으로 합니다. 이 모델은 이전 작업을 기반으로 하며 혁신적인 인공 지능 알고리즘(전이 학습)을 사용하여 초기 데이터(CBCT 사용)의 품질을 향상시킬 것입니다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Arpiné EL NAR, PhD
- 전화번호: 0033387557766
- 이메일: a.elnar@chr-metz-thionville.fr
연구 장소
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-
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Metz, 프랑스, 57085
- 모병
- CHR Metz-Thionville/Hopital de Mercy
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연락하다:
-
연락하다:
- Arpiné EL NAR, PhD
- 전화번호: 0033387557766
- 이메일: a.elnar@chr-metz-thionville.fr
-
부수사관:
- Paul RETIF, MD
-
수석 연구원:
- Marc ENGELS-DEUTSCH, MD
-
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 두 검사 사이의 간격이 3개월 미만인 CBCT 및 파노라마 치과 영상을 받은 환자
제외 기준:
- 연구 참여를 거부한 환자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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인공 지능 소프트웨어 성능
기간: 2 년
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F1 점수 측정. F1 점수는 정밀도와 재현율 점수의 조화 평균으로 계산됩니다. 범위는 0-100%이며 F1 점수가 높을수록 품질 분류기가 더 우수함을 나타냅니다. |
2 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인공 지능 소프트웨어 특이성
기간: 2 년
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참양성, 참음성, 거짓양성, 거짓음성의 측정
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2 년
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Marc ENGELS-DEUTSCH, MD, CHR Metz Thionville Hopital de Mercy
- 연구 의자: Paul RETIF, MD, PhD, CHR Metz Thionville Hopital de Mercy
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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