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首页 临床进展 基于深度学习与口内扫描的人工智能结构识别与疾病诊断研究

【ChiCTR2500112679】基于深度学习与口内扫描的人工智能结构识别与疾病诊断研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500112679

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-11-18

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

龋齿、牙周病和牙齿缺损

试验通俗题目

基于深度学习与口内扫描的人工智能结构识别与疾病诊断研究

试验专业题目

基于深度学习与口内扫描的人工智能结构识别与疾病诊断研究

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在开发并验证一种基于彩色三维口腔扫描模型的人工智能算法，实现对口腔病变(包括龋齿、牙周病和牙齿缺损)的自动化识别与早期筛查。通过研究点云的特征学习机制，融合高精度的彩色三维口腔扫描技术和先进的深度学习算法，开发病变检测模型，并在不同的医疗机构之间进行验证。上述研究涉及到点云的特征学习机制问题和深度学习算法的智能推理问题。通过本研究可以提高口腔疾病诊断的准确性和效率，辅助牙科医生进行目视检查，减少漏诊和误诊，提升整体医疗服务质量。同时，该系统将为偏远地区和医疗资源匮乏的群体提供便捷、高效的口腔健康筛查解决方案，促进全民口腔健康管理和早期疾病干预。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

深圳市口腔疾病临床医学研究中心研究基金

试验范围

/

目标入组人数

2000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-31

试验终止时间

2028-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄>18 岁 ； 2.患有龋齿、牙周病、智齿和和牙齿缺损的患者并进行 了口腔扫描，有三维影像数据留存。；

排除标准

1.无清晰口腔扫描数据留存； 2.口腔内存在大量假牙或 存在严重的口腔结构异常(如极度畸形、外伤后重建)的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

北京大学深圳医院

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