Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Validere AI-basert cefalometrisk analyse i ortodonti (AI-CEPH)

3. januar 2026 oppdatert av: Hamdi Khalaf Ali, Al-Azhar University

Validering av kunstig intelligens-drevet kefalometrisk analyse som et pålitelig verktøy for ortodontisk diagnostisering og behandlingsplanlegging

Denne studien er utformet for å vurdere om kunstig intelligens kan analysere kefalometriske bilder i ortodonti som et pålitelig verktøy for diagnostisering og behandlingsplanlegging. Studien vil inkludere ortodontiske pasienter som trenger kefalometrisk evaluering. Deltakere vil få sine røntgenbilder analysert ved bruk av både AI-systemet og tradisjonelle manuelle metoder. Studien vil sammenligne resultatene for å se hvor nøyaktig AI-målingene samsvarer med standardmålingene. Denne informasjonen kan hjelpe pasienter, familier og helsepersonell å forstå hvordan AI kan støtte ortodontisk diagnostisering og behandlingsplanlegging.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Kefalometrisk analyse er et grunnleggende diagnostisk verktøy innen ortodonti. Konvensjonell manuell sporing er tidkrevende og operatøravhengig, mens programvare basert på kunstig intelligens er blitt introdusert for å forbedre effektivitet og konsistens.

Denne observasjonsstudien vil evaluere og sammenligne manuelle og KI-assisterte kefalometriske analyser ved bruk av laterale kefalometriske røntgenbilder. Utvalgte vinkelmål og lineære målinger vil bli vurdert, og samsvaret mellom de to metodene vil bli statistisk analysert for å fastslå nøyaktighet og pålitelighet.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

55

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studer Kontakt Backup

Studiesteder

  • Egypt
    • Asyut Governorate
      • Asyut, Asyut Governorate, Egypt, 71524
        • Faculty of Dentistry, Al-Azhar University
        • Ta kontakt med:
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Mohammed A Mohammed, DDs,phD

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

Ja

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

består av ortodontipasienter i alderen 12 til 40 år som krever ortodontisk diagnose og behandlingsplanlegging. Deltakerne vil få tatt høykvalitets laterale kefalometriske røntgenbilder ved bruk av standardiserte bildetekniske protokoller. Studien inkluderer både mannlige og kvinnelige pasienter uten tidligere ortodontisk behandling.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  1. Ingen systemisk sykdom.
  2. Ikke under medisinsk behandling som kan påvirke beinmetabolismen.
  3. God oral hygiene.
  4. Ingen parodontitt eller radiografisk tegn på beintap.

Eksklusjonskriterier:

  • 1. Periodontalt kompromitterte pasienter. 2. Systemiske sykdommer. 3. Medikamentavhengighet. 4. Samarbeidsvillig pasient

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
Pasienter
Pasienter som gjennomgår rutinemessig kefalometrianalyse, brukt til å validere AI-drevne målinger mot manuelle sporinger.
Diagnostisk test: Kunstig intelligens-drevet kefalometrisk analyse
Kefalometrisk analyse utført ved bruk av AI-programvare, sammenlignet med manuelle sporinger for validering av nøyaktighet i ortodontisk diagnose og behandlingsplanlegging.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Nøyaktighet av AI-drevet kefalometrisk analyse
Tidsramme: Dag 1
Sammenligning av cefalometriske målinger oppnådd ved bruk av AI-programvare med manuelle opptegninger for å evaluere nøyaktigheten og påliteligheten til AI-drevet analyse i ortodontisk diagnostikk.
Dag 1

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Al-Azhar University

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Mohammed A Mohammed, DDs,phD, Al-Azhar University

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Hjelpsomme linker

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. mai 2026

Primær fullføring (Antatt)

1. juni 2027

Studiet fullført (Antatt)

1. juni 2028

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

18. desember 2025

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

18. desember 2025

Først lagt ut (Antatt)

2. januar 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

7. januar 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

3. januar 2026

Sist bekreftet

1. desember 2025

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • AI-CEPH-VAL-01

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

UBESLUTTE

IPD-planbeskrivelse

Beslutningen om å dele individuelle deltakerdata er ennå ikke endelig avgjort. Betraktninger knyttet til deltakernes konfidensialitet, databeskyttelsesforskrifter og pågående studierutiner kan påvirke muligheten til å dele IPD i fremtiden.

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. .

Abonnere