种植规划软件的比较评估
2024年12月30日 更新者：Giuseppe D'Albis、University of Bari Aldo Moro
评估人工智能在种植规划软件中的影响：案例研究方法
人工智能 (AI) 越来越多地融入牙科种植规划中，彻底改变了临床医生的治疗方式。
人工智能驱动的软件可以通过分析复杂的数据集（包括骨密度、解剖结构和患者特定因素）来提高种植体植入的准确性。
该技术能够创建精确的 3D 模型和手术导板，从而促进更可预测和个性化的治疗结果。
此外，人工智能算法可以自动完成分割、将数字印模与 CBCT 扫描相匹配，甚至建议最佳种植位置等任务。
将人工智能融入种植规划不仅可以提高临床效率，还可以通过降低手术风险和提高种植手术的整体成功率来改善患者的治疗效果。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
1
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。
学习地点
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Bari、意大利、70124
- University of Bari Aldo Moro
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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
取样方法
概率样本
研究人群
所有需要进行数字化规划种植康复的患者
描述
纳入标准：
- 需要种植体康复的患者的 CBCT
排除标准：
- 不适合种植康复的患者
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 |
|---|---|---|
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骨骼分割
大体时间：1天
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将评估软件执行的骨骼结构和解剖边界的分割。
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1天
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神经结构识别
大体时间：1天
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将评估软件执行的神经结构分割和识别。
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1天
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牙齿分割
大体时间：1天
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将评估软件执行的牙齿分割。
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1天
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骨密度
大体时间：1天
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将在三个不同点评估骨骼硬度和密度数据。
该值将以亨斯菲尔德量表给出。
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1天
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时间工作流程
大体时间：1天
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将评估每个计划的执行时间。
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1天
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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：Giuseppe D'Albis, Dr、University of Bari Aldo Moro
- 研究主任：Massimo Corsalini, Prof、University of Bari Aldo Moro
- 研究主任：Saverio Capodiferro, Prof、University of Bari Aldo Moro
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)
2024年11月1日
初级完成 (实际的)
2024年11月1日
研究完成 (实际的)
2024年11月1日
研究注册日期
首次提交
2024年11月14日
首先提交符合 QC 标准的
2024年11月14日
首次发布 (实际的)
2024年11月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年3月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年12月30日
最后验证
2024年12月1日
更多信息
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