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

Kunstmatige intelligentie (AI) -gedrukte thermische beeldvorming voor het detectie van gingivale ontsteking

11 februari 2025 bijgewerkt door: Zeynep Turgut Çankaya, Gazi University

AI-ondersteunde thermische beeldvorming voor Gingival-ontstekingsbeoordeling: een nieuwe aanpak

Deze studie onderzoekt een nieuwe benadering voor het detecteren van gingivale ontsteking met behulp van thermische beeldvorming en kunstmatige intelligentie (AI). Thermische beeldvorming is een techniek die warmte gebruikt om gedetailleerde afbeeldingen te genereren, terwijl AI helpt bij het analyseren van deze afbeeldingen om patronen te identificeren. In tegenstelling tot traditionele methoden die direct contact of visueel onderzoek vereisen, is deze aanpak niet-invasief, waardoor de noodzaak van fysieke interactie met de gingiva of afhankelijkheid van subjectieve beoordelingen wordt geëlimineerd.

Een belangrijk aspect van deze studie is de focus op personen met mondademhaling, een aandoening die Gingival Health Monitoring bemoeilijkt. Door gebruik te maken van thermische beeldvorming, heeft de studie met succes gedetecteerd en geclassificeerde gingivale ontstekingsniveaus (gezond, mild, matig of ernstig) op basis van warmteverdelingspatronen. Bovendien werden specifieke temperatuurdrempels vastgesteld om onderscheid te maken tussen gezonde en ontstoken gingivale weefsels in deze patiëntengroep, die een nieuwe bijdrage aan het veld vertegenwoordigen.

Het ontwikkelde AI -systeem vertoonde een hoge nauwkeurigheid bij het identificeren van ontstekingen. Deze technologie heeft het potentieel om eerdere detectie van gingivale ziekten te vergemakkelijken, zelfs voordat klinische symptomen duidelijk worden. Bovendien biedt het een snelle, pijnloze en betrouwbare methode voor het monitoren van Gingival Health in de loop van de tijd, het verbeteren van de toegankelijkheid en het verbeteren van de patiëntervaring in tandheelkundige zorg.

Deze bevindingen suggereren dat de integratie van thermische beeldvorming en AI de diagnose en het beheer van gingivale ziekten aanzienlijk zou kunnen verbeteren. Toekomstig onderzoek zou deze technologie verder kunnen verfijnen door de steekproefomvang uit te breiden en analytische modellen te optimaliseren om de nauwkeurigheid en wijdverbreide toepasbaarheid te verbeteren.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Ethische goedkeuring en selectie van deelnemers Deze studie werd gestart na goedkeuring van de Ethics Committee van Gazi University (vergadering nr: 13, gedateerd 30.07.2024). Deelnemers werden geselecteerd uit personen die zich presenteren aan de afdeling parodontologie, Faculteit der Dentistry, Gazi University.

Bepaling van mondademhaling

De diagnose van mondademhaling was gebaseerd op de medische geschiedenis van patiënten en klinisch onderzoek. Deelnemers werd gevraagd naar het gebruik van mondelinge ademhalingsapparaten, of ze nu met hun mond open sliepen en of ze nachtelijk ontwaken ervoeren vanwege een droge mond. De volgende diagnostische tests werden tijdens het klinische onderzoek gebruikt om de mondademhaling te bevestigen:

Deelnemers kregen de opdracht om hun lippen te sluiten en door de ene neusgat te ademen terwijl het andere neusgat werd afgesloten. Personen met nasale ademhaling vertoonden een effectieve Alar -spierfunctie, die meestal afwezig is in mondademers.

Terwijl de deelnemers de opdracht kregen normaal te ademen, werd een spiegel horizontaal onder de neusgaten bilateraal gehouden. De aanwezigheid van mist aan de onderkant van de spiegel werd beschouwd als een indicator voor ademhaling van de mond.

Na het evalueren van de criteria voor ademhaling van de mond, werden personen die aan de criteria voldeden, ingeschreven in de studie op basis van de volgende inclusie- en uitsluitingsparameters:

Inclusiecriteria:

Aanwezigheid van ten minste 20 tanden leeftijd tussen 18 en 25 jaar, met systemische gezondheid geen geschiedenis van parodontale behandeling in de afgelopen zes maanden

Uitsluitingscriteria:

Presence of any acute infection Use of systemic antibiotics or anti-inflammatory drugs within the past three months History of systemic diseases Pregnancy and/or lactation Presence of xerostomia or drug-induced gingival inflammation Current or former smoking history Acquisition of Thermal Images The thermal camera lens was fixed and focused on the gingival region being imaged throughout the recording process (Optris GmbH, PI 450, Berlin, Duitsland) [5].

Na het eerste thermografische beeld kregen de deelnemers de opdracht om 60 seconden met 20 ° C ijswater te spoelen. Na het spoelen werden thermische afbeeldingen vastgelegd op 1, 2 en 3 minuten.

Labellingproces In totaal werden 82 thermische afbeeldingen van 20 deelnemers aangepast tot 640 × 480 pixels en geannoteerd met behulp van een online gelicentieerde browsertool (sense ai). In totaal werden 867 gelabelde gegevenspunten gegenereerd en verdeeld in een trainingsset (80% van het totaal) en een testset (20% van het totaal).

Het etiketteringsproces omvatte het traceren van het middelpunt van de interdentale papilla-tip, het volgen van het juxta-ringival-niveau tot het middelpunt van de aangrenzende interdentale papilla en zich verticaal uitstrekken tot de slijmvliesverbinding. Vanuit dit verticale eindpunt werd de grens teruggetrokken parallel aan het startpunt en keerde terug naar de projectie van de initiële papilla's middelpunt. De grenzen werden verticaal gesloten bij deze projectie.

Beoordeling van ontsteking

De mate van ontsteking werd geëvalueerd met behulp van de Gingival Index. Beelden werden onderverdeeld in vier groepen op basis van de hoogste ontstekingskwaliteit die in de regio werd waargenomen:

Ontsteking 0: Normale Gingiva -ontsteking 1: Milde ontstekingsontsteking 2: Matige ontstekingsontsteking 3: Ernstige ontsteking

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Werkelijk)

20

Contacten en locaties

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

Studie Locaties

    • Çankaya
      • Ankara, Çankaya, Kalkoen, 06510
        • Gazi University Faculty of Dentistry Department of Periodontology

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

  • Volwassen

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

De deelnemers werden geselecteerd uit personen die zich presenteren aan de afdeling parodontologie, faculteit derhoogte, Gazi University die lijdt aan de ademhaling van de mond.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  1. Met minstens 20 tanden
  2. Tussen de 18 en 25 jaar oud zijn en systemisch gezond zijn.
  3. Geen parodontale behandeling binnen de afgelopen 6 maanden.

Uitsluitingscriteria:

  1. Aanwezigheid van een acute infectie
  2. Gebruik van systemische antibiotica of ontstekingsremmende geneesmiddelen in de afgelopen drie maanden
  3. Geschiedenis van systemische ziekten
  4. Zwangerschap en/of lactatie
  5. Xerostomie of door drugs veroorzaakte gingivale ontsteking
  6. Huidige of voormalige rokers

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

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Ontsteking 0, ontsteking 1, ontsteking 2, ontsteking 3
Normale Gingiva Milde ontsteking Matige ontsteking ernstige ontsteking
De mate van ontsteking werd geëvalueerd met behulp van de Gingival Index

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Classificatieprestaties van AI -model bij het detecteren van gingivale ontsteking door thermische beeldgegevens gegevens
Tijdsspanne: 6 maanden
De prestaties van het AI -model bij het detecteren van gingivale ontsteking worden beoordeeld met behulp van classificatiestatistieken afgeleid van thermische beeldgegevens. De effectiviteit van het model wordt geëvalueerd op basis van de algehele nauwkeurigheid, precisie, gevoeligheid (terugroeping), specificiteit en F1-score. Het classificatieproces wordt uitgevoerd met behulp van het XGBOOST-algoritme, met een 5-voudige kruisvalidatiebenadering om betrouwbaarheid te waarborgen. De uiteindelijke nauwkeurigheid en prestatiestatistieken worden berekend als het gemiddelde en de standaardafwijking van kruisvalidatieresultaten.
6 maanden

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Zeynep Turgut Çankaya, Gazi University

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 (Werkelijk)

30 juli 2024

Primaire voltooiing (Werkelijk)

1 januari 2025

Studie voltooiing (Werkelijk)

2 januari 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

5 februari 2025

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

11 februari 2025

Eerst geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2025

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

11 februari 2025

Laatst geverifieerd

1 februari 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

JA

Beschrijving IPD-plan

Op verzoek

IPD-tijdsbestek voor delen

altijd

IPD delen Ondersteunend informatietype

  • LEERPROTOCOOL
  • SAP
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE
  • MVO

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren