인공 지능을 이용한 교합 방사선 사진에서의 근심 우식증 탐지
2026년 2월 4일 업데이트: Rawda Hesham Abd ElAziz, Cairo University
인공 지능을 이용한 교합 방사선 사진에서 근심 우식증 검출 - 진단 임상 연구
교합익방사선 사진의 연속을 사용하여, 인공지능이 근심면 우식을 식별하는 데 도움을 줍니다.
교합익, 치근단, 파노라마 방사선 사진에서의 치아 우식 식별을 위해, 훈련된 딥러닝 네트워크가 생성될 것입니다. 본 연구는 디지털 교합익방사선 사진(BW)을 사용한 근심면 우식 탐지에서 딥러닝 기반의 새로운 인공지능 모델의 신뢰성을 조사하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상태
완전한
연구 유형
관찰
등록 (실제)
2000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Cairo, 이집트, 11331
- Ain Shams 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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
일상적인 진단 또는 치료 계획을 위해 교합익방사선 검사가 필요한 치과 외래 환자.
설명
포함 기준:
- 모든 영구 소구치와 대구치를 가진 환자 (양쪽 각각 최대 한 개의 치아 결손)
제외 기준:
- 1- 치아 이상 → 법랑질형성부전증, 상아질형성부전증, 타우로돈티즘 2- 치아 접촉부 시각화를 방해하는 심한 치아 밀집 3- 치아 법랑질에 접착된 교정 와이어
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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그룹 1 인공지능 진단에 적용되는 딥러닝 <span style="color: #ff0000;">근심부 우식증</span>
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인공 지능이 디지털 교합익방사선 사진에서 근심부 우식을 감지하는 딥러닝 진단 도구로 사용되었습니다.
이 시스템은 이미지를 분석하고 의심 병변에 대한 확률 점수와 시각적 마커를 생성했습니다.
그 성능은 기준 표준으로 전문 검사자의 진단과 비교되었습니다.
AI 결과는 평가 목적으로만 사용되었으며 환자 치료 결정에 영향을 미치지 않았습니다.
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그룹 2: 전문가가 수동으로 주석을 단 디지털 바이트윙
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디지털 바이트윙 방사선 사진은 교정된 인간 전문가가 수동으로 주석을 달아 근심 우식증의 존재와 위치를 식별했습니다.
주석은 표준화된 진단 기준과 전용 이미징 소프트웨어를 사용하여 의심되는 병변을 표시하는 방식으로 수행되었습니다.
이러한 전문가 표시는 인공 지능 출력과 비교하기 위한 참조 표준으로 사용되었습니다.
검사자 간 일치도를 평가했으며, 불일치는 합의를 통해 해결되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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디지털 교합익방사선 사진에서 근심 우식증을 감지하는 인공지능 모델의 신뢰성
기간: 기준선에서의 횡단면 평가, 추적 관찰 기간 없음
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기준선에서의 횡단면 평가, 추적 관찰 기간 없음
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
연구 기록 날짜
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연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2023년 1월 15일
기본 완료 (실제)
2025년 9월 15일
연구 완료 (실제)
2025년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 2월 4일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 4일
처음 게시됨 (실제)
2026년 2월 11일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 2월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 2월 4일
마지막으로 확인됨
2026년 2월 1일
추가 정보
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