Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van kunstmatige intelligentie cefalometrische analysesoftware vergeleken met handmatige tracering
De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van orthodontische cephalometrie-analyse met behulp van een webgebaseerd kunstmatige intelligentie-programma
Deze studie vergelijkt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van kunstmatige intelligentie (AI) software voor het analyseren van tandheelkundige röntgenfoto's met de traditionele handmatige tracingmethode die door tandartsen wordt gebruikt.
Laterale cefalometrische röntgenfoto's zijn speciale röntgenfoto's van het hoofd die in de orthodontie (tandrechtzetting) worden gebruikt om kaakbotposities, tandhoeken en gezichtsverhoudingen te meten. Traditioneel traceren orthodontisten deze röntgenfoto's handmatig met potlood en papier om belangrijke herkenningspunten te identificeren en metingen te verrichten. Deze handmatige methode is tijdrovend en kan variëren tussen verschillende beoefenaars of zelfs wanneer dezelfde beoefenaar twee keer meet.
Op AI gebaseerde software kan deze herkenningspunten automatisch identificeren en direct metingen uitvoeren. Deze studie onderzocht 40 tandheelkundige röntgenfoto's om te bepalen of de AI-software (WeDoCeph) even nauwkeurig en betrouwbaarder is dan handmatige tracing.
Elke röntgenfoto werd twee keer gemeten - één keer handmatig door een getrainde onderzoeker en één keer door AI-software - op twee verschillende tijdstippen (met 4 weken ertussen). De onderzoekers vergeleken 15 verschillende metingen, waaronder 8 hoeken en 7 afstanden, om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te beoordelen.
Studie Overzicht
Toestand
Gedetailleerde beschrijving
Laterale cefalometrische analyse is essentieel voor orthodontische diagnose en behandelplanning. De traditionele handmatige traceringsmethode omvat het identificeren van anatomische oriëntatiepunten op röntgenfoto's met behulp van potlood, liniaal en gradenboog, wat subjectief, tijdrovend en gevoelig is voor intra- en interbeoordelaarsvariabiliteit.
Deze diagnostische nauwkeurigheidsstudie evalueerde de WeDoCeph AI-gebaseerde cefalometrische analysesoftware tegenover conventionele handmatige tracing. De studie gebruikte een vergelijkend herhaalde metingen ontwerp waarbij elke röntgenfoto werd geanalyseerd door beide methoden op twee tijdstippen (T₀ en T₁, gescheiden door 4 weken) om zowel nauwkeurigheid als betrouwbaarheid te beoordelen.
Berekening van de steekproefomvang was gebaseerd op 95% power en een 0,05 significantieniveau, resulterend in 40 laterale cefalometrische röntgenfoto's. Alle metingen omvatten hoekparameters (SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA) en lineaire parameters (A-N loodrecht, POG-N loodrecht, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI).
Gepaarde T-toets zal worden gebruikt als de statistische analysemethode voor vergelijkingen en Intraclass Correlatie Coëfficiënt (ICC) voor betrouwbaarheidsbeoordeling. De studie had tot doel te bepalen of AI-gebaseerde cefalometrische analyse voldoende nauwkeurigheid en superieure betrouwbaarheid biedt voor klinische toepassing in de orthodontische praktijk.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Pahang
-
Kuantan, Pahang, Maleisië, 25200
- Orthodontic Specialist Clinic, Kulliyyah of Dentistry
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
De studiepopulatie bestond uit röntgenfoto's van orthodontiepatiënten in verschillende fasen van de behandeling, inclusief zowel voorbehandeling (initiële diagnostiek) als nabehandeling röntgenfoto's. Alle röntgenfoto's waren hoogwaardige digitale of gedigitaliseerde laterale cefalogrammen geschikt voor het identificeren en meten van landmerken. Patiënten met chirurgische starre fixaties, orthodontische apparaten zichtbaar op röntgenfoto's of tandprothesen werden uitgesloten om een duidelijke visualisatie van anatomische landmerken te waarborgen. Daarnaast werden röntgenfoto's van zeer slechte kwaliteit of van patiënten met gediagnosticeerde syndromen of craniofaciale misvormingen uitgesloten om consistentie in de beoordeling van de anatomische structuur te behouden.
De analysemaateenheid is het cefalometrische röntgenbeeld in plaats van individuele patiënten, aangezien elk röntgenbeeld een enkele diagnostische beoordeling vertegenwoordigt.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Prebehandeling/postbehandeling laterale cefalometrische röntgenfoto's
- Hoogwaardige cefalogrammen met zichtbare anatomische oriëntatiepunten
Exclusiecriteria:
- Patiënten met chirurgische starre fixaties, orthodontische apparaten en gebitsprothesen zichtbaar op röntgenfoto's
- Zeer slechte kwaliteit/diagnostisch onacceptabele röntgenfoto's
- Patiënten met syndromen of met craniofaciale misvormingen
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Orthodontische Patiënten met Laterale Cefalometrische Röntgenfoto's
Laterale cefalometrische röntgenfoto's van 40 orthodontiepatiënten verzameld tussen januari 2023 en juni 2023 van de Orthodontisch Specialistische Kliniek.
Elke röntgenfoto werd geanalyseerd met zowel handmatige tracing als AI-gebaseerde software (WeDoCeph) op twee tijdstippen (initieel en 4 weken later)
|
Conventionele manuele cefalometrische analyse uitgevoerd door een getrainde onderzoeker met behulp van traditionele tracingtechniek.
Laterale cefalometrische röntgenfoto's worden met de hand getraceerd in een verduisterde ruimte met behulp van een lichtkast voor transilluminatie.
Een 25cm x 18cm röntgenfilm wordt gebruikt als basis, met een 21cm x 16cm mat acetaat tracingpapier eroverheen geplakt.
Cefalometrische oriëntatiepunten van hard en zacht weefsel worden handmatig geïdentificeerd en getraceerd met een 0,3mm 2HB potlood.
Hoekmetingen worden verkregen met behulp van een gradenboog, en lineaire metingen met behulp van een liniaal.
Alle 15 cefalometrische metingen (8 hoekig: SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA; en 7 lineair: A-N loodrecht, POG-N loodrecht, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI) worden handmatig berekend.
Elke röntgenfoto wordt tweemaal getraceerd en geanalyseerd met tussenpozen van 4 weken door dezelfde onderzoeker om de intra-beoordelaarsbetrouwbaarheid te beoordelen.
Geautomatiseerde cefalometrische analyse met behulp van WeDoCeph kunstmatige intelligentie-gebaseerde software.
Digitale laterale cefalometrische röntgenfoto's worden als hoogwaardige JPEG-afbeeldingen in het softwareplatform geïmporteerd.
Het AI-systeem identificeert en traceert automatisch cefalometrische oriëntatiepunten met behulp van deep learning-algoritmen, waarna het direct alle metingen genereert op basis van de vooraf gedefinieerde parameters.
Dezelfde 15 cefalometrische metingen verkregen bij handmatige tracing (8 hoekig: SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA; en 7 lineair: A-N loodrecht, POG-N loodrecht, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI) worden automatisch door de software berekend.
Elke röntgenfoto wordt tweemaal geanalyseerd met tussenpozen van 4 weken met behulp van de eerder geüploade digitale afbeeldingen om de reproduceerbaarheid en consistentie van het AI-systeem te beoordelen.
Geen handmatige identificatie van oriëntatiepunten of berekening van metingen is vereist.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Intraklasse Correlatie Coëfficiënt (ICC) voor herhaalde handmatige metingen
Tijdsspanne: Baseline (T₀) en 4 weken later (T₁)
|
ICC berekend voor alle 15 cefalometrische metingen (8 hoekmetingen en 7 lineaire metingen) die handmatig op twee tijdstippen zijn uitgevoerd om de intra-beoordelaarsbetrouwbaarheid te beoordelen
|
Baseline (T₀) en 4 weken later (T₁)
|
|
Intraklasse Correlatiecoëfficiënt (ICC) voor herhaalde AI-metingen
Tijdsspanne: Baseline (T₀) en 4 weken later (T₁)
|
ICC berekend voor alle 15 cefalometrische metingen uitgevoerd door WeDoCeph software op twee tijdstippen om de consistentie te beoordelen
|
Baseline (T₀) en 4 weken later (T₁)
|
|
Gemiddelde verschillen tussen handmatige en AI-gebaseerde metingen bij T₀
Tijdsspanne: Baseline (T₀)
|
Gepaarde T-toetsvergelijking van alle 15 metingen tussen handmatige tracering en AI-analyse op het initiële tijdstip
|
Baseline (T₀)
|
|
Gemiddelde verschillen tussen handmatige en AI-gebaseerde metingen bij T₁
Tijdsspanne: 4 weken
|
Gepaarde T-toets vergelijking van alle 15 metingen tussen handmatige tracering en AI-analyse op het 4-weken tijdstip
|
4 weken
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Hoekmetingen
Tijdsspanne: Baseline (T₀) en 4 weken (T₁)
|
Vergelijking van angulaire cefalometrische metingen tussen methoden
|
Baseline (T₀) en 4 weken (T₁)
|
|
Lineaire metingen
Tijdsspanne: Baseline (T₀) en 4 weken (T₁)
|
Vergelijking van lineaire cefalometrische metingen tussen methoden
|
Baseline (T₀) en 4 weken (T₁)
|
|
Betrouwbaarheid tussen onderzoekers
Tijdsspanne: Tijdens de kalibratiefase
|
10% van de röntgenfoto's werd door drie onderzoekers geanalyseerd om de interbeoordelaarsovereenkomst te waarborgen
|
Tijdens de kalibratiefase
|
Medewerkers en onderzoekers
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- Alqahtani H. Evaluation of an online website-based platform for cephalometric analysis. J Stomatol Oral Maxillofac Surg. 2020 Feb;121(1):53-57. doi: 10.1016/j.jormas.2019.04.017. Epub 2019 May 3.
- Kazimierczak W, Gawin G, Janiszewska-Olszowska J, Dyszkiewicz-Konwinska M, Nowicki P, Kazimierczak N, Serafin Z, Orhan K. Comparison of Three Commercially Available, AI-Driven Cephalometric Analysis Tools in Orthodontics. J Clin Med. 2024 Jun 26;13(13):3733. doi: 10.3390/jcm13133733.
- Lee JH, Yu HJ, Kim MJ, Kim JW, Choi J. Automated cephalometric landmark detection with confidence regions using Bayesian convolutional neural networks. BMC Oral Health. 2020 Oct 7;20(1):270. doi: 10.1186/s12903-020-01256-7.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
- IREC 2023-045
- CHAIN 22-001-0001 (Ander subsidie-/financieringsnummer: IIUM Kulliyyah of Dentistry Postgraduate CHAIN Grant)
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
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 .