基于人工智能的牙科全景片根尖周病变检测 (OPTITOMO)
基于人工智能的锥形束计算机断层扫描检测牙科全景图像的根尖周病变
牙根尖周损伤可能有多种原因,并通过补充成像上的射线可透性病变反映出来:成角牙槽后 (RA) 射线照片、牙科全景射线照片和三维成像,如计算机断层扫描 (CT) 或锥形束计算机断层扫描 ( CBCT)。
对于这些深部牙周病变的射线照相检测,牙科全景代表了通常以相对较低的辐射进行的第一种方法。 检查之后可以进行更局部化和更精确的肺泡后放射学成像。 然而,使用这些技术,这些病变的检出率很低(分别为 20% 和 36%),有必要使用 3D 断层扫描检查以更具鉴别力(69%)。 检测这些病变的金标准成像是 CBCT,然后是肺泡后放射照相(比 CBCT 敏感约 2 倍)和全景放射照相(比 RA 敏感约 2 倍)。 虽然不是全层 X 光片,但牙科全景的优点是比 CBCT 辐射更小,而且更常执行,并且可以在单个图像上提供牙弓的全局视图。
根尖周病变的检测是在临床评估和补充检查的目视评估之后进行的。
该项目的目的是通过开发一种能够在全景牙科 X 光片上识别根尖周病变的算法来改进根尖周病变的检测。 该算法基于深度学习系统,该系统使用包括全景牙科成像和 CBCT 在内的参考数据进行训练,采集间隔小于 3 个月。 该模型基于以前的工作,将提高初始数据的质量(使用 CBCT),使用创新的人工智能算法(迁移学习)。
研究概览
地位
条件
详细说明
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Arpiné EL NAR, PhD
- 电话号码:0033387557766
- 邮箱:a.elnar@chr-metz-thionville.fr
学习地点
-
-
-
Metz、法国、57085
- 招聘中
- CHR Metz-Thionville/Hopital de Mercy
-
接触:
- Arpiné EL NAR, PhD
- 电话号码:0033387557766
- 邮箱:a.elnar@chr-metz-thionville.fr
-
副研究员:
- Paul RETIF, MD
-
首席研究员:
- Marc ENGELS-DEUTSCH, MD
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 接受过CBCT和全景牙科成像且两次检查间隔小于3个月的患者
排除标准:
- 拒绝参加研究的患者。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
人工智能软件性能
大体时间:2年
|
F1 分数的测量。 F1 分数计算为精确度和召回分数的调和平均值。 它的范围是 0-100%,较高的 F1 分数表示更好的分类器质量。 |
2年
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
人工智能软件的特殊性
大体时间:2年
|
真阳性、真阴性、假阳性、假阴性的测量
|
2年
|
合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Marc ENGELS-DEUTSCH, MD、CHR Metz Thionville Hopital de Mercy
- 学习椅:Paul RETIF, MD, PhD、CHR Metz Thionville Hopital de Mercy
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.