교정치료에서 인공지능 기반 두부계측 분석의 검증 (AI-CEPH)
2026년 1월 3일 업데이트: Hamdi Khalaf Ali, Al-Azhar University
정형 교정 진단 및 치료 계획을 위한 신뢰할 수 있는 도구로서 인공지능 기반 두부 계측 분석의 타당성 검증
이 연구는 인공지능이 교정치료에서 두부방사선 계측 이미지를 분석하여 진단 및 치료 계획을 위한 신뢰할 수 있는 도구로 사용될 수 있는지 평가하기 위해 설계되었습니다.
이 연구는 두부방사선 계측 평가가 필요한 교정 환자들을 포함할 것입니다.
참가자들의 X선 이미지는 AI 시스템과 전통적인 수동 방법을 모두 사용하여 분석될 것입니다.
이 연구는 AI 측정 결과가 표준 측정 결과와 얼마나 일치하는지 비교하기 위해 결과를 비교할 것입니다.
이 정보는 환자, 가족 및 의료 제공자들이 AI가 교정 진단 및 치료 계획을 어떻게 지원할 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구 개요
상세 설명
두부계측 분석은 교정학에서 기본적인 진단 도구입니다. 기존의 수동 추적은 시간이 많이 소요되고 조작자에 따라 결과가 달라지는 반면, 효율성과 일관성을 개선하기 위해 인공지능 기반 소프트웨어가 도입되었습니다.
이 관찰 연구는 측면 두부 계측 방사선 사진을 사용하여 수동 및 AI 보조 두부계측 분석을 평가하고 비교할 것입니다. 선택된 각도 및 선형 측정값을 평가하고, 두 방법 간의 일치도를 통계적으로 분석하여 정확도와 신뢰성을 결정할 것입니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
55
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Hamdi K Khalaf, BDs
- 전화번호: 201025135711
- 이메일: hamdikhalaf5@gmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Noha S Mohammed, BDs
- 전화번호: 201148294667
- 이메일: nohaelkhateeb32@gmail.com
연구 장소
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Asyut Governorate
-
Asyut, Asyut Governorate, 이집트, 71524
- Faculty of Dentistry, Al-Azhar University
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연락하다:
- Noha S Mohammed, BDs
- 전화번호: 201148294667
- 이메일: nohaelkhateeb32@gmail.com
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연락하다:
- Hamdi K Ali, BDs
- 전화번호: 201025135711
- 이메일: hamdikhalaf5@gmail.com
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수석 연구원:
- Mohammed A Mohammed, DDs,phD
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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
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
12세에서 40세 사이의 교정 진단 및 치료 계획이 필요한 교정 환자들로 구성됩니다.
참가자들은 표준화된 영상 촬영 프로토콜을 사용하여 고품질의 측면 두부 방사선 사진을 촬영하게 됩니다.
본 연구에는 이전에 교정 치료를 받은 경험이 없는 남성 및 여성 환자들이 모두 포함됩니다.
설명
포함 기준:
- 전신 질환이 없음.
- 골 대사에 간섭할 수 있는 의학적 치료를 받지 않음.
- 양호한 구강 위생 수준.
- 치주 질환이 없거나 골 손실의 방사선학적 증거가 없음.
제외 기준:
- 1. 치주적으로 손상된 환자. 2. 전신 질환. 3. 약물 의존성. 4. 협조하지 않는 환자
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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환자
AI 기반 측정값을 수동 트레이싱과 비교하여 검증하기 위해 사용된 일상적인 두부계측 분석을 받는 환자들.
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인공지능 소프트웨어를 사용하여 수행한 두부계측 분석은 교정 진단 및 치료 계획의 정확성 검증을 위해 수동 트레이싱과 비교되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI 기반 두부계측 분석의 정확도
기간: 1일차
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교정 진단에서 AI 기반 분석의 정확성과 신뢰성을 평가하기 위해 AI 소프트웨어를 사용하여 얻은 두부계측 측정값과 수동 트레이싱을 비교한 연구.
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1일차
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Mohammed A Mohammed, DDs,phD, Al-Azhar University
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 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 (추정된)
2026년 5월 1일
기본 완료 (추정된)
2027년 6월 1일
연구 완료 (추정된)
2028년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 18일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 18일
처음 게시됨 (추정된)
2026년 1월 2일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 1월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 1월 3일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
IPD 계획 설명
개별 참가자 데이터 공유 결정은 아직 확정되지 않았습니다.
참가자 기밀성, 데이터 보호 규정, 진행 중인 연구 절차에 대한 고려 사항이 향후 IPD 공유 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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