구미 스마일 세분화를위한 딥 러닝
구미 스마일의 딥 러닝 기반 평가 : 세분화 모델의 개발 및 검증
구미 미소 (웃을 때 잇몸의 과도한 가시성)는 단순히 미적 문제 일뿐 만 아니라 치주 건강 측면에서 중요한 매개 변수이기도합니다. 현재의 평가 방법은 주관적이고 표준화되지 않으므로 임상 정확도와 환자 커뮤니케이션의 한계를 초래합니다. 최근 몇 년 동안 AI 기반 모델은 치과 이미지 분석 및 진단 프로세스에 효과적으로 사용되기 시작했습니다. 이 연구는 표준 임상 프로토콜을 통해 얻은 이미지로 구성되고 동일한 전문가가 라벨을 붙인 독특한 데이터 세트를 사용하여 미적 및 치주 적 관점에서 구미 스마일을 평가할 수있는 AI 지원 목표 및 재현 가능한 분석 모델을 개발하는 것을 목표로합니다.
상악 전방이없는 12 세 이상의 개인 (치아 #13-23) 치아 손실이 연구에 포함됩니다. 전방 상악 치아가 누락 된 환자 (치아 #13-23), 중요한 해부학 적 병리 또는 미소 상호 요인 (예 : 얼굴 피어싱, 치열 교정기구, 얼굴 털)이 제외됩니다.
표준화 된 정면 사진은 해상도, 조명 및 색상 균형의 일관성을 보장하기 위해 단일 장치 (iPhone 15)를 사용하여 촬영됩니다. 이미지는 15cm의 고정 거리에서 캡처됩니다. 참가자는 똑바로 위치하고 눈을 향한 눈을 향하고 프랑크푸르트 수평 평면에 정렬됩니다. 표준화를 유지하기 위해 스마트 폰의 그리드 라인은 수평선을 동공 및 수직선과 코 알라와 정렬하는 데 사용됩니다.
높고 평균 및 낮은 스마일 라인의 이미지는 웹 기반 주석 도구 Makesense를 사용하여 치주 연주자에 의해 레이블을 지정합니다. 가시 치은 영역은 윗입술의 하단 경계에 의해 우수하게 묶여 있고 치은 마진에 의해 열등한 다각형으로 주석이 달린다. 높은 스마일 라인을 가진 참가자의 경우, 치은 디스플레이는 ImageJ (미국 MD, Bethesda, MD, National Institutes of Health)를 사용하여 측정되며, 각 사진에 포함 된 치주 프로브를 통해 교정을 수행합니다. 픽셀-밀리미터 전환 계수가 도출되어 전방 상악 섹스 턴트에서 상부 입술과 치은 마진 사이의 측정에 적용됩니다 (치아 #13-23). 쌍을 이루는 랜드 마크 (포인트 7-13, 8-14, 9-15, 10-16, 11-17, 12-18) 사이의 거리는 밀리미터로 측정됩니다. AI 기반 세분화 출력 (Makesense를 통해)은 상관 관계를 평가하기 위해 ImageJ 측정과 통계적으로 비교됩니다.
연구 개요
상태
정황
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Zeynep Turgut Cankaya, Associate Professor
- 전화번호: +90 5333899618
- 이메일: zeynepturgut@gazi.edu.tr
연구 연락처 백업
- 이름: Gulenay Colak, Research Assistant
- 전화번호: +905072637113
- 이메일: gulenaycolak@gazi.edu.tr
연구 장소
-
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Cankaya
-
Ankara, Cankaya, 칠면조, 06490
- 모병
- Gazi University
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연락하다:
- Zeynep Turgut Cankaya, Associate Professor
- 전화번호: +905333899618
- 이메일: zeynepturgut@gazi.edu.tr
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수석 연구원:
- Gülenay Colak, Research Assistant
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준 :
- 상악 전방이없는 12 세 이상의 개인 (치아 #13-23) 치아 손실이 연구에 포함됩니다.
제외 기준 :
- 전방 상악 치아가 누락 된 환자 (치아 #13-23), 중요한 해부학 적 병리 또는 미소 상호 요인 (예 : 얼굴 피어싱, 치열 교정기구, 얼굴 털)이 제외됩니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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• 높은 미소
치은 마진과 자궁 경부 부위는 상부 립 라인 위에 명확하게 보입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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인공 지능을 사용한 구미 샘플의 평가
기간: 등록에서 4 개월에 치료 종료까지
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등록에서 4 개월에 치료 종료까지
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
수사관
- 연구 책임자: Zeynep Turgut Cankaya, Associate Professor, Gazi University
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
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- E-77082166-604.01-881629
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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