충전재의 인공지능 평가
2023년 8월 31일 업데이트: Elif Bilgir, Eskisehir Osmangazi University
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
연구 유형
관찰
등록 (실제)
4323
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Eskişehir, 칠면조, 26200
- Eskisehir Osmangazi University
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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
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
이러한 데이터 세트는 다양한 치과 목적을 위해 ESOGU 치과 학부, 치과 악안면 방사선과 클리닉에 지원한 환자의 이미지에서 얻은 것입니다.
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
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 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
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
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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)
2022년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2023년 1월 1일
연구 완료 (실제)
2023년 3월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 8월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 8월 31일
처음 게시됨 (실제)
2023년 9월 5일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 9월 5일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 8월 31일
마지막으로 확인됨
2023년 8월 1일
추가 정보
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