Detecção de Cáries Proximais em Radiografias de Interproximais Usando Inteligência Artificial
Detecção de Cáries Proximais em Radiografias de Bitewing Usando Inteligência Artificial - Um Estudo Clínico de Diagnóstico
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Inscrição
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Cairo, Egito, 11331
- Ain Shams University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Pacientes com todos os pré-molares e molares permanentes (no máximo um dente em falta de cada lado)
Critérios de Exclusão:
- 1-Anomalias Dentárias → Amelogênese Imperfeita, Dentinogênese Imperfeita, taurodontismo 2-Apinhamento severo que impeça a visualização dos pontos de contacto dos dentes 3-Arames ortodônticos colados ao esmalte do dente
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Grupo 1 Inteligência Artificial Aprendizagem profunda que é aplicada no Diagnóstico da Cárie Proximal
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A inteligência artificial foi utilizada como ferramenta de diagnóstico de aprendizagem profunda para detetar cáries proximais em radiografias digitais de asa de mordida.
O sistema analisou imagens e gerou pontuações de probabilidade e marcadores visuais para lesões suspeitas.
O seu desempenho foi comparado com diagnósticos de examinadores especialistas como padrão de referência.
Os resultados da IA foram utilizados apenas para avaliação e não influenciaram as decisões de tratamento dos pacientes.
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Grupo 2: Bitewing digital anotado manualmente por especialistas humanos
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As radiografias digitais de bitewing foram anotadas manualmente por especialistas humanos calibrados para identificar a presença e localização de cáries proximais.
As anotações foram realizadas utilizando critérios de diagnóstico padronizados e software de imagem dedicado para marcar lesões suspeitas.
Estas marcações de especialistas serviram como padrão de referência para comparação com os resultados da inteligência artificial.
A concordância interexaminador foi avaliada e as discordâncias foram resolvidas por consenso.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
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Fiabilidade do modelo de inteligência artificial na deteção de cáries proximais em radiografias digitais de mordida
Prazo: avaliação transversal na linha de base, sem período de acompanhamento
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avaliação transversal na linha de base, sem período de acompanhamento
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
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 (Real)
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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- CONS_ Rad 1180
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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