ChiCTR2300070916尚未招募诊断试验新技术临床试验
NIRI 在儿童邻面龋早期诊断中的应用及人工智能模型构建
四川大学华西口腔医学院爱齐项目专项经费1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年5月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 诊断试验新技术临床试验
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 邻面龋
研究概览
简要总结
本项目旨在评估近红外线成像技术在儿童乳磨牙邻面龋早期诊断中的敏感性、特异性、准确性;并构建基于深度学习的人工智能模型,以辅助儿童乳磨牙邻面龋的早期诊断,及时阻断成洞龋坏的发生,提高儿童的口腔健康水平。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- Niri识图、视诊、咬翼片识图均由两位经过一致性检验的有经验牙医进行
入排标准
- 年龄范围
- 3 至 14(—)
- 性别
- All
入选标准
- •3-14 岁儿童;边缘嵴完整的乳磨牙,无充填体及预成冠,患儿口腔治疗行为评估 3~4 级,患儿及家长均知情同意
排除标准
- •患有全身系统性疾病;无法配合口腔扫描或咬翼片拍摄;患儿进行过修复或充填治疗的牙位
结局指标
主要结局
邻面龋
时间窗: 患儿按照诊疗规范要求拍摄咬翼片时
敏感性
特异性
准确性
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于多源数据融合的口腔疾病诊断模型研究ChiCTR2100044897浙江省自然科学基金1,000
Unknown
不适用
基于特异性唾液多肽标志物和个体因素的儿童龋病风险评估模型的研究龋病ChiCTR1900022242国家自然科学基金青年科学基金项目(81801037)、北京大学口腔医学院青年科研基金(PKUSS20170105)120
Unknown
不适用
儿童乳牙龋风险预测模型的建立和验证ChiCTR2100047211中华口腔医学会口腔预防医学专业委员会5,000
Unknown
不适用
基于机器学习的牙周炎智能诊断系统的前瞻性临床研究牙周病ChiCTR2200057509医院内资助1,000
Unknown
不适用
学龄前儿童乳牙龋的预测模型初探ChiCTR2300068718自筹
