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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

招聘中

详细说明

该研究的最终目标是改进根尖周病变的早期诊断,这将允许更好更快地护理这些病变,即在早期阶段。 这代表了一个重大的公共卫生利益,因为这些病变可能导致多种局部和区域病变(骨髓炎、颈面部蜂窝组织炎、血栓性静脉炎、脑脓肿......)或什至更严重的一般病变(心脏病、心血管疾病、糖尿病、肾病、肌腱病……)。 对于某些目标群体,如军人和高水平运动员,这项研究将有可能改进在医疗能力或俱乐部转会之前进行的评估。

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

2000

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

学习地点

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不适用

取样方法

非概率样本

研究人群

根尖周病变患者

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

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

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

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

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

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2022年10月1日

初级完成 (估计的)

2027年12月1日

研究完成 (估计的)

2027年12月1日

研究注册日期

首次提交

2023年5月25日

首先提交符合 QC 标准的

2023年5月25日

首次发布 (实际的)

2023年6月5日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年6月24日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年6月20日

最后验证

2026年6月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • 2023-04Obs-CHRMT

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

不

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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