- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07246018
Точность и надежность программного обеспечения для искусственного интеллекта цефалометрического анализа по сравнению с ручной трассировкой
Точность и надежность цефалометрического анализа в ортодонтии с использованием веб-программы на основе искусственного интеллекта
Это исследование сравнивает точность и надежность программного обеспечения на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа стоматологических рентгеновских снимков с традиционным методом ручного трейсинга, используемым стоматологами.
Латеральные цефалометрические рентгенограммы — это специальные рентгеновские снимки головы, используемые в ортодонтии (выравнивании зубов) для измерения положения челюстных костей, углов зубов и пропорций лица. Традиционно ортодонты вручную обводят эти рентгеновские снимки с помощью карандаша и бумаги, чтобы определить ключевые ориентиры и произвести измерения. Этот ручной метод занимает много времени и может варьироваться между разными специалистами или даже когда один и тот же специалист измеряет дважды.
Программное обеспечение на основе ИИ может автоматически определять эти ориентиры и мгновенно выполнять измерения. В этом исследовании было изучено 40 стоматологических рентгеновских снимков, чтобы определить, является ли программное обеспечение ИИ (WeDoCeph) таким же точным и более надежным, чем ручной трейсинг.
Каждый рентгеновский снимок измерялся дважды — один раз вручную обученным экспертом и один раз с помощью программного обеспечения ИИ — в два разных времени (с интервалом в 4 недели). Исследователи сравнили 15 различных измерений, включая 8 углов и 7 расстояний, чтобы оценить точность и надежность.
Обзор исследования
Статус
Подробное описание
Латеральный цефалометрический анализ является важным для ортодонтической диагностики и планирования лечения. Традиционный метод ручного трейсинга включает идентификацию анатомических ориентиров на рентгенограммах с использованием карандаша, линейки и транспортира, что субъективно, требует много времени и подвержено внутри- и межнаблюдательной вариабельности.
Это исследование диагностической точности оценило программное обеспечение для цефалометрического анализа WeDoCeph на основе искусственного интеллекта в сравнении с традиционным ручным трейсингом. В исследовании использовался сравнительный дизайн с повторными измерениями, при котором каждая рентгенограмма анализировалась обоими методами в двух временных точках (T₀ и T₁, разделенных 4 неделями) для оценки как точности, так и надежности.
Расчет размера выборки был основан на мощности 95% и уровне значимости 0,05, в результате чего было отобрано 40 латеральных цефалометрических рентгенограмм. Все измерения включали угловые параметры (SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA) и линейные параметры (A-N перпендикуляр, POG-N перпендикуляр, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI).
Парный T-тест будет использоваться в качестве метода статистического анализа для сравнений, а внутриклассовый корреляционный коэффициент (ICC) – для оценки надежности. Цель исследования заключалась в определении того, обеспечивает ли цефалометрический анализ на основе искусственного интеллекта достаточную точность и превосходную надежность для клинического применения в ортодонтической практике.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Pahang
-
Kuantan, Pahang, Малайзия, 25200
- Orthodontic Specialist Clinic, Kulliyyah of Dentistry
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Исследуемая популяция состояла из рентгенограмм ортодонтических пациентов на различных этапах лечения, включая как предлечебные (первичные диагностические), так и послелечебные рентгенограммы. Все рентгенограммы представляли собой высококачественные цифровые или оцифрованные латеральные телерентгенограммы, пригодные для идентификации и измерения ориентиров. Пациенты с хирургическими ригидными фиксациями, ортодонтическими аппаратами, видимыми на рентгенограммах, или зубными протезами были исключены для обеспечения четкой визуализации анатомических ориентиров. Кроме того, рентгенограммы очень низкого качества или от пациентов с диагностированными синдромами или черепно-лицевыми деформациями были исключены для сохранения последовательности в оценке анатомической структуры.
Единицей анализа является цефалометрическая рентгенограмма, а не отдельные пациенты, поскольку каждая рентгенограмма представляет собой единую диагностическую оценку.
Описание
Критерии включения:
- Предлечебные/послелечебные латеральные цефалометрические рентгенограммы
- Высококачественные цефалограммы с видимыми анатомическими ориентирами
Критерии исключения:
- Пациенты с хирургическими ригидными фиксациями, ортодонтическими аппаратами и зубными протезами, видимыми на рентгенограммах
- Очень низкое качество/диагностически неприемлемые рентгенограммы
- Пациенты с синдромами или с черепно-лицевыми деформациями
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Ортодонтические пациенты с латеральными цефалометрическими рентгенограммами
Латеральные цефалометрические рентгенограммы от 40 ортодонтических пациентов, собранные в период с января 2023 по июнь 2023 года в Специализированной ортодонтической клинике.
Каждая рентгенограмма была проанализирована с использованием как ручного трейсинга, так и программного обеспечения на основе искусственного интеллекта (WeDoCeph) в двух временных точках (начальной и через 4 недели)
|
Обычный ручной цефалометрический анализ, выполняемый обученным специалистом с использованием традиционной техники трассировки.
Латеральные цефалометрические рентгенограммы вручную трассируются в затемненной комнате с использованием негатоскопа для просвечивания.
В качестве основы используется рентгеновская пленка размером 25 см × 18 см, поверх которой закреплена матовая ацетатная калька размером 21 см × 16 см.
Цефалометрические ориентиры твердых и мягких тканей вручную идентифицируются и обводятся с использованием карандаша 0,3 мм 2Т.
Угловые измерения получаются с помощью транспортира, а линейные измерения — с помощью линейки.
Все 15 цефалометрических измерений (8 угловых: SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA; и 7 линейных: A-N перпендикуляр, POG-N перпендикуляр, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI) рассчитываются вручную.
Каждая рентгенограмма трассируется и анализируется дважды с интервалом в 4 недели одним и тем же специалистом для оценки внутриэкспертной надежности.
Автоматизированный цефалометрический анализ с использованием программного обеспечения WeDoCeph на основе искусственного интеллекта.
Цифровые латеральные цефалометрические рентгенограммы импортируются как изображения JPEG высокого качества в программную платформу.
Система искусственного интеллекта автоматически идентифицирует и отслеживает цефалометрические ориентиры с использованием алгоритмов глубокого обучения, затем мгновенно генерирует все измерения на основе предустановленных параметров.
Те же 15 цефалометрических измерений, полученных при ручном отслеживании (8 угловых: SNA, SNB, ANB, FMPA, MMPA, UIA, LIA, IIA; и 7 линейных: A-N перпендикуляр, POG-N перпендикуляр, ANS-Me, SN, UFH, MxPI, MnPI), автоматически рассчитываются программным обеспечением.
Каждая рентгенограмма анализируется дважды с интервалом в 4 недели с использованием ранее загруженных цифровых изображений для оценки воспроизводимости и согласованности системы искусственного интеллекта.
Ручная идентификация ориентиров или расчет измерений не требуется.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Внутриклассовый коэффициент корреляции (ICC) для повторных ручных измерений
Временное ограничение: Исходный уровень (T₀) и через 4 недели (T₁)
|
ICC рассчитан для всех 15 цефалометрических измерений (8 угловых и 7 линейных), выполненных вручную в двух временных точках для оценки надежности внутри эксперта
|
Исходный уровень (T₀) и через 4 недели (T₁)
|
|
Коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) для повторных измерений ИИ
Временное ограничение: Базовый уровень (T₀) и через 4 недели (T₁)
|
ИКК рассчитан для всех 15 цефалометрических измерений, выполненных с помощью программного обеспечения WeDoCeph в двух временных точках для оценки согласованности
|
Базовый уровень (T₀) и через 4 недели (T₁)
|
|
Средние различия между ручными и ИИ-измерениями на T₀
Временное ограничение: Исходный уровень (T₀)
|
Сравнение парного T-теста всех 15 измерений между ручной трассировкой и анализом ИИ в начальный момент времени
|
Исходный уровень (T₀)
|
|
Средние различия между ручными и ИИ-измерениями на T₁
Временное ограничение: 4 недели
|
Парный T-тест сравнения всех 15 измерений между ручной трассировкой и анализом ИИ на 4-недельном временном этапе
|
4 недели
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Угловые измерения
Временное ограничение: Базовый уровень (T₀) и 4 недели (T₁)
|
Сравнение угловых цефалометрических измерений между методами
|
Базовый уровень (T₀) и 4 недели (T₁)
|
|
Линейные измерения
Временное ограничение: Исходный уровень (T₀) и 4 недели (T₁)
|
Сравнение линейных цефалометрических измерений между методами
|
Исходный уровень (T₀) и 4 недели (T₁)
|
|
Надёжность между экспертами
Временное ограничение: Во время фазы калибровки
|
10% рентгенограмм были проанализированы тремя экспертами для обеспечения межэкспертного согласия
|
Во время фазы калибровки
|
Соавторы и исследователи
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Alqahtani H. Evaluation of an online website-based platform for cephalometric analysis. J Stomatol Oral Maxillofac Surg. 2020 Feb;121(1):53-57. doi: 10.1016/j.jormas.2019.04.017. Epub 2019 May 3.
- Kazimierczak W, Gawin G, Janiszewska-Olszowska J, Dyszkiewicz-Konwinska M, Nowicki P, Kazimierczak N, Serafin Z, Orhan K. Comparison of Three Commercially Available, AI-Driven Cephalometric Analysis Tools in Orthodontics. J Clin Med. 2024 Jun 26;13(13):3733. doi: 10.3390/jcm13133733.
- Lee JH, Yu HJ, Kim MJ, Kim JW, Choi J. Automated cephalometric landmark detection with confidence regions using Bayesian convolutional neural networks. BMC Oral Health. 2020 Oct 7;20(1):270. doi: 10.1186/s12903-020-01256-7.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- IREC 2023-045
- CHAIN 22-001-0001 (Другой номер гранта/финансирования: IIUM Kulliyyah of Dentistry Postgraduate CHAIN Grant)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
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. .