Evaluering av kunstig intelligens-modeller for diagnose av anterior åpent bitt-maloklusjon
19. november 2023 oppdatert av: Heba El-Sayed Kamel Akl, Cairo University
Bygge kunstig intelligens-modeller for diagnose av anterior åpent bitt malocclusion
Studieoversikt
Status
Rekruttering
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Studien tar sikte på å lage kunstig intelligens-modeller, med input fra førbehandlingsfotografier og røntgenbilder av pasienter med åpent bitt som rutinemessig tas for diagnose og behandlingsplanlegging.
Utgangen til AI-modellen vil være typen og fenotypen av fremre åpent bitt.
Fotografiene og røntgenbildene med høyeste kvalitet vil bli ordnet i visse standardiserte maler for å lette maskinlæringsprosessen.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Antatt)
200
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiekontakt
- Navn: Heba Akl, BDS, MSc., PhD
- Telefonnummer: +201227418915
- E-post: heba.akl@dentistry.cu.edu.eg
Studiesteder
-
-
-
Cairo, Egypt, 11451
- Rekruttering
- Orthodontic department, Faculty of Dentistry, Cairo University
-
Ta kontakt med:
- Heba Akl, MSc.
- Telefonnummer: 01227418915
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
Tar imot friske frivillige
Nei
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Enhver pasient med fremre åpent bitt av enhver type og alvorlighetsgrad vil bli inkludert i studien
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- fremre åpent bitt
Ekskluderingskriterier:
- kraniofaciale syndromer, tidligere kjeveortopedisk behandling, dårlig kvalitet på dokumenter
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
effektiviteten av kunstig intelligens (AI) modell i diagnostisering av fremre åpent bitt
Tidsramme: 8 måneder
|
Prosentandelen av samsvar mellom AI-modellresultatet og den faktiske diagnosen
|
8 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Studieleder: Yehya Mostafa, DDS., PhD, Cairo
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
1. november 2023
Primær fullføring (Antatt)
1. juli 2024
Studiet fullført (Antatt)
1. september 2024
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
15. november 2023
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
19. november 2023
Først lagt ut (Faktiske)
20. november 2023
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
20. november 2023
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
19. november 2023
Sist bekreftet
1. november 2023
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 2107765
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
UBESLUTTE
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .