Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wykrywanie próchnicy proksymalnej na zdjęciach skrzydłowo-zgryzowych przy użyciu sztucznej inteligencji

4 lutego 2026 zaktualizowane przez: Rawda Hesham Abd ElAziz, Cairo University

Wykrywanie próchnicy proksymalnej w radiografii zgryzowej przy użyciu sztucznej inteligencji - diagnostyczne badanie kliniczne

Przy użyciu serii zdjęć rentgenowskich zgryzowych, sztuczna inteligencja wspiera identyfikację próchnicy międzyzębowej. W celu identyfikacji próchnicy na zdjęciach rentgenowskich zgryzowych, okołowierzchołkowych i panoramicznych, zostanie stworzona wyszkolona sieć głębokiego uczenia. Niniejsze badanie miało na celu zbadanie wiarygodności nowego modelu sztucznej inteligencji opartego na głębokim uczeniu w wykrywaniu próchnicy powierzchni stycznych przy użyciu cyfrowych zdjęć rentgenowskich zgryzowych. (BW).

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

2000

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Egipt
      • Cairo, Egipt, 11331
        • Ain Shams University

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci zgłaszający się do ambulatorium stomatologicznego Wydziału, którzy wymagali wykonania zdjęcia rentgenowskiego skrzydłowo-zgryzowego w celu rutynowej diagnostyki lub planowania leczenia.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Pacjenci posiadający wszystkie stałe przedtrzonowce i trzonowce (maksymalnie jeden ząb brakujący po każdej stronie)

Kryteria wykluczenia:

  • 1-Anomalie stomatologiczne → amelogenesis imperfecta, dentinogenesis imperfecta, taurodontyzm 2-Silne stłoczenie zębów uniemożliwiające wizualizację kontaktów międzyzębowych 3-Druty ortodontyczne przyklejone do szkliwa zęba

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Grupa 1 Sztuczna inteligencja Głębokie uczenie stosowane w diagnozie próchnicy bliższej
Test diagnostyczny: Sztuczna inteligencja (AI): Głębokie uczenie stosowane w diagnostyce próchnicy proksymalnej
Sztuczna inteligencja została wykorzystana jako narzędzie diagnostyczne oparte na głębokim uczeniu do wykrywania próchnicy proksymalnej na cyfrowych radiogramach skrzydłowo-zgryzowych. System analizował obrazy i generował wyniki prawdopodobieństwa oraz wizualne oznaczenia podejrzanych zmian. Jego skuteczność porównano z diagnozami ekspertów, które stanowiły standard odniesienia. Wyniki AI wykorzystano wyłącznie do oceny i nie wpłynęły na decyzje dotyczące leczenia pacjentów.
Grupa 2: Cyfrowy skrzydłowy zgryz ręcznie oznaczony przez ekspertów
Test diagnostyczny: Ręczna adnotacja cyfrowego zdjęcia rentgenowskiego zgryzowego przez ekspertów
Cyfrowe zdjęcia zgryzowe zostały ręcznie oznaczone przez wykwalifikowanych ekspertów w celu zidentyfikowania obecności i lokalizacji próchnicy proksymalnej. Adnotacje wykonano przy użyciu ustandaryzowanych kryteriów diagnostycznych oraz dedykowanego oprogramowania do obrazowania w celu zaznaczenia podejrzanych zmian. Te eksperckie oznaczenia służyły jako standard odniesienia do porównania z wynikami sztucznej inteligencji. Oceniono zgodność między obserwatorami, a rozbieżności rozwiązano poprzez konsensus.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Ramy czasowe
Niezawodność modelu sztucznej inteligencji w wykrywaniu próchnicy proksymalnej na cyfrowych radiografiach skrzydłowo-zgryzowych
Ramy czasowe: ocena przekrojowa na początku badania, bez okresu obserwacji
ocena przekrojowa na początku badania, bez okresu obserwacji

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Cairo University

Współpracownicy

Ain Shams University

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

15 stycznia 2023

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

15 września 2025

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

1 grudnia 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 lutego 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

4 lutego 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

11 lutego 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

11 lutego 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

4 lutego 2026

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • CONS_ Rad 1180

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Badania kliniczne na Próchnica zębów

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Cambodia

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj