Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Evaluatie van modellen voor kunstmatige intelligentie voor de diagnose van anterieure open beet-malocclusie

19 november 2023 bijgewerkt door: Heba El-Sayed Kamel Akl, Cairo University

Het bouwen van modellen voor kunstmatige intelligentie voor de diagnose van malocclusie van de voorste open beet

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Diagnostische toets: model voor kunstmatige intelligentie

Gedetailleerde beschrijving

Het onderzoek heeft tot doel modellen voor kunstmatige intelligentie te creëren, met als input de foto's en röntgenfoto's vóór de behandeling van patiënten met een open beet die routinematig worden gemaakt voor diagnose en behandelingsplanning. De output van het AI-model zal het type en fenotype van de voorste open beet zijn. De foto's en röntgenfoto's met de hoogste kwaliteit zullen in bepaalde gestandaardiseerde sjablonen worden gerangschikt om het machinale leerproces te vergemakkelijken.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

200

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Naam: Heba Akl, BDS, MSc., PhD
Telefoonnummer: +201227418915
E-mail: heba.akl@dentistry.cu.edu.eg

Studie Locaties

Egypte
- - Cairo, Egypte, 11451
    - Werving
    - Orthodontic department, Faculty of Dentistry, Cairo University
    - Contact:
      
      Heba Akl, MSc.
      
      Telefoonnummer: 01227418915

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

Kind
Volwassen

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

Elke patiënt met een voorste open beet van welk type en ernst dan ook zal in het onderzoek worden opgenomen

Beschrijving

Inclusiecriteria:

voorste open beet

Uitsluitingscriteria:

craniofaciale syndromen, eerdere orthodontische behandelingen, dossiers van slechte kwaliteit

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat	Maatregel Beschrijving	Tijdsspanne
de efficiëntie van het kunstmatige intelligentie (AI) -model bij de diagnose van een voorste open beet Tijdsspanne: 8 maanden	Het percentage overeenstemming tussen het resultaat van het AI-model en de daadwerkelijke diagnose	8 maanden

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Cairo University

Medewerkers

Future University in Egypt

Onderzoekers

Studie directeur: Yehya Mostafa, DDS., PhD, Cairo

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Geschat)

1 november 2023

Primaire voltooiing (Geschat)

1 juli 2024

Studie voltooiing (Geschat)

1 september 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

15 november 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

19 november 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

20 november 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)