Próteses dentárias de dente único projetadas com inteligência artificial
Inteligência Artificial em Prótese Dentária - Desenho de Próteses Dentárias Unitárias Maxilares
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Objetivos.
- Comparar quatro métodos/algoritmos de aprendizagem profunda na interpretação e aprendizagem das características dos modelos 3D;
- Comparar o sistema AI com modelo de dente superior sozinho com modelos maxilares e mandibulares (antagonistas);
- Comparar a morfologia oclusal e a posição 3D das próteses dentárias unitárias projetadas por IA treinada e por técnicos em prótese dentária.
Métodos:
Primeiro, os investigadores coletarão 200 modelos de dentes dentados superiores como modelos de treinamento. A IA aprenderá a relação entre os dentes individuais e o restante da dentição usando a Rede Adversária Generativa 3D (GAN), seguindo métodos/algoritmos de aprendizado profundo:
Grupo 1) Baseado em Voxel; Grupo 2) Baseado em visão; Grupo 3) Baseado em pontos; e Grupo 4) Métodos de fusão. Os investigadores coletarão outros 100 modelos maxilares que servirão como modelos de validação. Os investigadores removerão um dente (agindo como controle) em cada modelo. Em seguida, os investigadores avaliarão esses algoritmos de aprendizado profundo para prever a morfologia oclusal e a posição 3D de um único dente perdido.
Em segundo lugar, os investigadores avaliarão a necessidade do modelo antagonista para prever a morfologia oclusal e a posição 3D de um único dente perdido em 100 modelos de validação:
Grupo i) apenas modelo maxilar e Grupo ii) com modelo antagonista usando o algoritmo de aprendizado profundo testado no objetivo (1).
Em terceiro lugar, os investigadores analisarão a morfometria geométrica e a posição 3D de próteses dentárias projetadas por:
Grupo a) o sistema de IA treinado; Grupo b) técnicos em prótese dentária nos modelos físicos; e Grupo c) técnicos em prótese dentária que utilizam software CAD. Os investigadores irão comparar esses dentes com os dentes naturais correspondentes (controle) em 100 modelos de validação.
Além disso, os investigadores analisarão o tempo necessário para o desenho dos dentes nesses grupos como resultado secundário.
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Walter Lam, BDS, MDS
- Número de telefone: +852-2859-0306
- E-mail: retlaw@hku.hk
Locais de estudo
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Sai Ying Pun, Hong Kong
- Prince Philip Dental Hospital
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
- Pacientes atendidos/atendidos no Prince Philip Dental Hospital
- Estudantes de graduação em odontologia da Faculdade de Odontologia da Universidade de Hong Kong
Descrição
Critério de inclusão:
- Sujeitos com dentição suficiente presente para a determinação do plano oclusal superior
- Indivíduos com mais de 12 pares de oclusão e posição de intercuspidação estável
- Indivíduos com restaurações dentárias que não alteraram grosseiramente sua morfologia
- Indivíduos que não realizaram tratamento ortodôntico e/ou não tiveram dentes que rodaram mais de 45 graus e/ou deslocaram mais de 1,5 mm
- Sujeitos descendentes de cantoneses.
Critério de exclusão:
- Indivíduos com doença periodontal em que há migração dentária patológica e alteração do plano oclusal.
- Sujeitos menores de 18 anos e incapazes de dar consentimento.
- Indivíduos com extensas restaurações dentárias que afetam a morfologia.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Controle de caso
- Perspectivas de Tempo: Transversal
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Ao controle
Modelo original de dentes superiores em 3D de indivíduos que atendem aos critérios de inclusão/exclusão
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Teste
Modelo 3D de dentes superiores de indivíduos que atendem aos critérios de inclusão/exclusão. O primeiro molar direito (FDI número 16) será removido no computador e depois projetado pelo sistema de inteligência artificial (AI) O sistema de IA será treinado por
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Primeiro molar superior direito será removido no computador e será projetado por sistema de inteligência artificial
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Posição 3D do dente
Prazo: O resultado será medido quando 25% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 6 meses
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O centro de um dente determinado automaticamente pelo computador
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O resultado será medido quando 25% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 6 meses
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Posição 3D do dente
Prazo: O resultado será medido quando 50% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 12 meses
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O centro de um dente determinado automaticamente pelo computador
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O resultado será medido quando 50% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 12 meses
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Posição 3D do dente
Prazo: O resultado será medido quando 75% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 18 meses
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O centro de um dente determinado automaticamente pelo computador
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O resultado será medido quando 75% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 18 meses
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Posição 3D do dente
Prazo: O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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O centro de um dente determinado automaticamente pelo computador
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O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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Morfologia oclusal do dente
Prazo: O resultado será medido quando 25% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 6 meses
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As cúspides (ponto mais alto) e a fossa (ponto mais baixo) da superfície oclusal
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O resultado será medido quando 25% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 6 meses
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Morfologia oclusal do dente
Prazo: O resultado será medido quando 50% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 12 meses
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As cúspides (ponto mais alto) e a fossa (ponto mais baixo) da superfície oclusal
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O resultado será medido quando 50% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 12 meses
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Morfologia oclusal do dente
Prazo: O resultado será medido quando 75% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 18 meses
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As cúspides (ponto mais alto) e a fossa (ponto mais baixo) da superfície oclusal
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O resultado será medido quando 75% dos modelos de treinamento forem estudados por IA, até 18 meses
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Morfologia oclusal do dente
Prazo: O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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As cúspides (ponto mais alto) e a fossa (ponto mais baixo) da superfície oclusal
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O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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Tempo gasto no projeto de laboratório e na entrega clínica de próteses dentárias
Prazo: O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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Tempo (em minutos) gasto em a) projeto eb) entrega de próteses dentárias
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O resultado será medido após todo o treinamento, em que a IA foi treinada em 100% de todos os modelos, até 24 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Walter Lam, BDS, MDS, The University of Hong Kong
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. The orientation of the occlusal plane in Cantonese patients. J Dent. 1986 Dec;14(6):262-5. doi: 10.1016/0300-5712(86)90034-5. No abstract available.
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. Errors in mounting maxillary casts using face-bow records as a result of an anatomical variation. J Dent. 1985 Dec;13(4):277-82. doi: 10.1016/0300-5712(85)90021-1. No abstract available.
- Lam WY, Hsung RT, Choi WW, Luk HW, Pow EH. A 2-part facebow for CAD-CAM dentistry. J Prosthet Dent. 2016 Dec;116(6):843-847. doi: 10.1016/j.prosdent.2016.05.013. Epub 2016 Jul 28.
- Lam WYH, Hsung RTC, Choi WWS, Luk HWK, Cheng LYY, Pow EHN. A clinical technique for virtual articulator mounting with natural head position by using calibrated stereophotogrammetry. J Prosthet Dent. 2018 Jun;119(6):902-908. doi: 10.1016/j.prosdent.2017.07.026. Epub 2017 Sep 29.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Real)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Real)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- UW 20-848
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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