Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Development of an Artificial Intelligence-Based Clinical Image Model for Detection, Classification, and Management Recommendations of Anterior Gingival Recession

7 июля 2026 г. обновлено: Abeer Rashed Murshed, Al-Azhar University
This study aims to develop and evaluate an artificial intelligence-based clinical image model for the detection, classification, and management recommendations of anterior gingival recession. The study will utilize clinical images of patients presenting with gingival recession to train and validate a machine learning model capable of accurately identifying and classifying the condition according to established clinical criteria. In addition, the model will provide preliminary treatment recommendations based on the severity and type of recession. This is a diagnostic and model-development study designed to support clinicians in improving the accuracy and consistency of diagnosis and treatment planning for gingival recession in the anterior region.

Обзор исследования

Статус

Статус

Указывает текущий статус найма или статус расширенного доступа.
Завершенный

Условия

Условия

Изучаемое заболевание, расстройство, синдром, болезнь или травма. На ClinicalTrials.gov условия могут также включать другие вопросы, связанные со здоровьем, такие как продолжительность жизни, качество жизни и риски для здоровья.

Вмешательство/лечение

Вмешательство/лечение

Процесс или действие, находящееся в центре внимания клинического исследования. Вмешательства включают лекарства, медицинские устройства, процедуры, вакцины и другие продукты, которые либо находятся на стадии исследований, либо уже доступны. Вмешательства также могут включать неинвазивные подходы, такие как обучение или изменение диеты и физических упражнений.

Подробное описание

This study is designed to develop and validate an artificial intelligence (AI)-based clinical image analysis model for the detection, classification, and management recommendation of anterior gingival recession. Gingival recession is a common periodontal condition characterized by apical displacement of the gingival margin, which may lead to aesthetic concerns, dentinal hypersensitivity, and increased risk of root caries.

Clinical intraoral images of patients presenting with anterior gingival recession will be collected following standardized imaging protocols. The dataset will be used to train, validate, and test a machine learning model capable of identifying the presence of gingival recession and classifying its severity and/or type according to established periodontal classification systems.

The AI model will also be designed to generate preliminary management recommendations based on the detected class, supporting clinical decision-making. Model performance will be evaluated using standard metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, precision, recall, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC).

The study is observational in nature with a diagnostic and model-development component. All patient data will be anonymized to ensure confidentiality, and ethical approval will be obtained prior to data collection. The final output is intended to support clinicians in improving diagnostic consistency and treatment planning efficiency for anterior gingival recession.

Тип исследования

Тип исследования

Описывает характер клинического исследования. Типы исследований включают интервенционные исследования (также называемые клиническими испытаниями), наблюдательные исследования (включая регистры пациентов) и расширенный доступ.
Наблюдательный

Регистрация (Действительный)

Регистрация

Количество участников клинического исследования. «Предполагаемый» набор — это целевое количество участников, необходимое исследователям для исследования.
149

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

  • Египет
      • Cairo, Египет
        • Faculty of Dental Medicine for Girls, Al-Azhar University

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Критерии приемлемости

Ключевые требования, которым должны соответствовать люди, желающие участвовать в клиническом исследовании, или характеристики, которыми они должны обладать. Критерии приемлемости состоят как из критериев включения (которые необходимы человеку для участия в исследовании), так и из критериев исключения (которые препятствуют участию человека). Типы критериев приемлемости включают в себя участие в исследовании здоровых добровольцев, требования к возрасту или возрастной группе или ограничение по полу.

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

The study population will consist of adult patients presenting with gingival recession affecting anterior teeth and attending the outpatient clinics of the Faculty of Dental Medicine for Girls, Al-Azhar University. Participants with clinically visible anterior gingival recession and adequate clinical photographs suitable for image analysis will be included in the study.

Описание

Inclusion Criteria:

  • Patients aged 18 years or older
  • Presence of at least one anterior tooth exhibiting gingival recession classified according to the Cairo classification system (RT1, RT2, or RT3). - The gingival margin must be clearly visible.
  • High-quality images (good focus, lighting, and resolution) are required.
  • Clinically visible and intact cementoenamel junction (CEJ).

Exclusion Criteria:

  • Presence of cervical restorations or fixed prostheses that interfere with CEJ identification.
  • Patients undergoing active orthodontic treatment.
  • Pregnant individuals, due to hormonal changes affecting gingival tissues.
  • Images with poor photographic quality.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта

Группа / когорта

Группа или подгруппа участников обсервационного исследования, которое оценивается на предмет биомедицинских результатов или исходов для здоровья.
Вмешательство/лечение

Вмешательство/лечение

Процесс или действие, находящееся в центре внимания клинического исследования. Вмешательства включают лекарства, медицинские устройства, процедуры, вакцины и другие продукты, которые либо находятся на стадии исследований, либо уже доступны. Вмешательства также могут включать неинвазивные подходы, такие как обучение или изменение диеты и физических упражнений.
Gingival Recession Patients
This group consists of patients presenting with anterior gingival recession. Clinical intraoral images will be collected from eligible participants and used for the development and validation of an artificial intelligence-based classification model. The dataset includes cases with varying degrees and types of gingival recession according to established clinical classification criteria. No therapeutic intervention will be performed as part of the study, and all images will be analyzed for diagnostic and classification purposes only.
Диагностический тест: Artificial Intelligence-Based Clinical Image Analysis Model
An artificial intelligence-based clinical image model will be developed and evaluated using standardized clinical photographs of anterior teeth presenting with gingival recession. The model will be trained to detect the presence of gingival recession, classify lesions according to the Cairo classification system (RT1, RT2, and RT3), and generate preliminary management recommendations based on the identified classification. The system's performance will be assessed by comparing its diagnostic and classification outputs with expert clinical assessments.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Первичные показатели результатов

В протоколе клинического исследования - планируемая мера исхода, которая является наиболее важной для оценки эффекта вмешательства/лечения. В большинстве клинических исследований используется один первичный критерий исхода, но в некоторых — более одного.
Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Sensitivity and specificity of the AI system in detecting gingival recession, compared to clinical probing measurements.
Временное ограничение: Through study completion, an average of 6 months

-Primary Outcome 1

Outcome Measure: Sensitivity and specificity of the AI system for detecting gingival recession compared with clinical probing measurements.

Primary Outcome 2

Outcome Measure: Agreement between the AI system and expert clinicians in classifying gingival recession according to the Cairo classification, assessed using Cohen's kappa coefficient.
Through study completion, an average of 6 months

Вторичные показатели результатов

Вторичные показатели результатов

В протоколе клинического исследования - запланированная мера результата, которая не так важна, как первичная мера результата для оценки эффекта вмешательства, но все же представляет интерес. В большинстве клинических исследований используется более одного вторичного критерия исхода.
Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
- Error in automated CEJ identification, compared to manual annotations.
Временное ограничение: Immediately after AI analysis of the clinical images
  • Error in automated CEJ identification, compared to manual annotations.
  • Concordance rate between AI-generated treatment recommendations and those proposed by experienced periodontists.
Immediately after AI analysis of the clinical images

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Спонсор

Организация или лицо, которое инициирует исследование и имеет полномочия и контроль над исследованием.
Al-Azhar University

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

Начало исследования

Фактическая дата, когда первый участник был включен в клиническое исследование. «Предполагаемая» дата начала исследования — это дата, которая, по мнению исследователей, будет датой начала исследования.
15 июня 2025 г.

Первичное завершение (Действительный)

Первичное завершение

Дата, когда последний участник клинического исследования был осмотрен или получил вмешательство для сбора окончательных данных для измерения основного результата. На эту дату не влияет, закончилось ли клиническое исследование в соответствии с протоколом или было прекращено. Для клинических исследований с более чем одним показателем первичного исхода с разными датами завершения этот термин относится к дате завершения сбора данных для всех показателей первичного исхода. «Предполагаемая» дата завершения первичного исследования — это дата, которая, по мнению исследователей, будет датой завершения первичного исследования.
15 января 2026 г.

Завершение исследования (Действительный)

Завершение исследования

Дата, когда последний участник клинического исследования был обследован или получил вмешательство/лечение для сбора окончательных данных по первичным показателям исхода, вторичным показателям исхода и нежелательным явлениям (т. е. последний визит последнего участника). «Предполагаемая» дата завершения исследования — это дата, которая, по мнению исследователей, будет датой завершения исследования.
15 апреля 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

Первый отправленный

Дата, когда спонсор исследования или исследователь впервые отправил отчет об исследовании на веб-сайт ClinicalTrials.gov. Обычно существует задержка в несколько дней между датой первой отправки и доступностью записи на ClinicalTrials.gov (дата первой публикации).
30 июня 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

Дата, когда спонсор исследования или исследователь впервые представляет отчет об исследовании, который соответствует критериям проверки контроля качества (QC) Национальной медицинской библиотеки (NLM). Спонсору или исследователю может потребоваться пересмотреть и отправить отчет об исследовании один или несколько раз, прежде чем будут выполнены критерии проверки контроля качества NLM. Спонсор или исследователь несет ответственность за обеспечение того, чтобы запись исследования соответствовала критериям обзора NLM QC.
7 июля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

Первый опубликованный

Дата, когда запись исследования была впервые доступна на сайте ClinicalTrials.gov после завершения обзора контроля качества (QC) Национальной медицинской библиотеки (NLM). Обычно существует задержка в несколько дней между датой подачи спонсором исследования или исследователем записи об исследовании и датой первой публикации.
9 июля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

Последнее опубликованное обновление

Самая последняя дата, когда изменения в протоколе исследования были доступны на сайте ClinicalTrials.gov. Может быть задержка между отправкой изменений на сайт ClinicalTrials.gov спонсором или исследователем исследования (дата отправки последнего обновления) и датой публикации последнего обновления.
9 июля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

Самая последняя дата, когда спонсор исследования или исследователь внес изменения в отчет об исследовании, которые соответствуют критериям проверки контроля качества (QC) Национальной медицинской библиотеки (NLM). Спонсор или исследователь несет ответственность за обеспечение того, чтобы запись исследования соответствовала критериям обзора NLM QC.
7 июля 2026 г.

Последняя проверка

Последняя проверка

Самая последняя дата, когда спонсор исследования или исследователь подтвердил информацию о клиническом исследовании на сайте ClinicalTrials.gov как точную и актуальную. Если исследование с набором статуса набора; еще не вербовка; или активен, набор не был подтвержден в течение последних 2 лет, статус набора в исследование показан как неизвестный.
1 июля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

Другие идентификационные номера исследования

Идентификаторы или идентификационные номера, отличные от номера NCT, которые присваиваются клиническому исследованию спонсором исследования, спонсорами или другими лицами. Эти номера могут включать уникальные идентификаторы из других реестров испытаний и номера грантов Национального института здравоохранения.
  • OMPDR-108-1r

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

продукт, произведенный в США и экспортированный из США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечить максимальное удобство использования нашего веб-сайта. Для получения дополнительных сведений внимательно прочитайте нашу Политику конфиденциальности и файлов cookie. ...>>>Вы можете изменить свои предпочтения или отозвать свое согласие в любое время, удалив файлы cookie со своего веб-сайта или компьютера, как описано в политике. Примите его и выберите свои предпочтения, отметив соответствующие поля в разделе «Управление настройками» ниже. Пожалуйста, внимательно прочтите наши Условия использования, прежде чем продолжить использование любой части этого веб-сайта.
«Управление настройками