洞察市场格局
解锁药品研发情报

客服电话

400-9696-311
医药数据查询

首页 临床进展 基于深度学习对CBCT图像进行回顾性分析建立替牙列埋伏牙拔除及颌骨囊肿摘除手术风险预测模型

【ChiCTR2400087281】基于深度学习对CBCT图像进行回顾性分析建立替牙列埋伏牙拔除及颌骨囊肿摘除手术风险预测模型

查看原文
立即下载
基本信息
登记号

ChiCTR2400087281

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

2024-07-24

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

埋伏牙及颌骨囊肿

试验通俗题目

基于深度学习对CBCT图像进行回顾性分析建立替牙列埋伏牙拔除及颌骨囊肿摘除手术风险预测模型

试验专业题目

基于深度学习对CBCT图像进行回顾性分析建立替牙列埋伏牙拔除及颌骨囊肿摘除手术风险预测模型

申办单位信息
申请人联系人
请登录查看
申请人名称
请登录查看
联系人邮箱
请登录查看
联系人邮编

200011

联系人通讯地址
请登录查看
临床试验信息
试验目的

通过人工智能（AI，Artificial Intelligence）深度学习（deep learning）的方式对多中心获得的CBCT图像进行回顾性研究、图像分割，测量埋伏牙与主要解剖结构之间的距离，获得相关定量数据再进行统计分析，以建立替牙列埋伏牙拔除手术难度评估模型，并制定拔牙路径。帮助医生在手术过程中避开重要解剖结构，减小创口大小，并对可能出现的并发症进行预估。

试验分类
请登录查看
试验类型

横断面

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

自筹

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2023-01-01

试验终止时间

2024-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1、清晰完整的12岁及以下患者的CBCT影像资料； 2、CBCT数据要求层厚0.15-0.35mm。；

排除标准

低质量CBCT数据，如有金属伪影，或患者移动伪影，或模糊的CBCT数据；

研究者信息
研究负责人姓名
请登录查看
试验机构

上海交通大学医学院附属第九人民医院

研究负责人电话
请登录查看
研究负责人邮箱
请登录查看
研究负责人邮编

200011

联系人通讯地址
请登录查看
更多信息
获取更多临床信息查看权限
立即前往摩熵医药企业版免费查询
示例数据
<END>

上海交通大学医学院附属第九人民医院的其他临床试验

更多

上海交通大学医学院附属第九人民医院的其他临床试验

更多

最新临床资讯

更多
摩熵医药企业版
50亿+条医药数据随时查
7天免费试用
体验产品