Assessment of Accuracy and Aesthetics Following Automated Mandibular Defect Reconstruction Using AI
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: patient specific reconstruction plates.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Mandibular Tumor. Базовые параметры: 18 лет — 55 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Assessment of Accuracy and Aesthetics Following Automated Mandibular Defect Reconstruction Using Artificial Intelligence: A Case Series Study
Обзор
The Aim of the study is to evaluate Accuracy of automated mandibular defect reconstruction using Artificial intelligence and assessing impact on aesthetic and occlusion outcomes using patient-specific reconstruction plates.
Подробное описание
The digital surgical process often requires an expected mandibular reference model. Currently, the common digital surgery process, is to mirror repair or manually look for other similar mandibles for local data fusion and smoothing processing. A more accurate expected reference model is difficult to achieve, time consuming and difficult to promote in clinical practice. Moreover, rapid routing processing often has poor accuracy. For cumulative bilateral lesions, massive lesions, obvious displacement or lesions cross the middle line, there is still no effective method to predict the expected reference model in clinical practice.
The main objective for conducting this study is to propose an improved algorithm to overcome the drawbacks of recent studies using 3D Unet and to test the predictability and clinical value of virtually generated 3d models of defected mandible in real patients.
Вмешательства
- Процедура patient specific reconstruction plates
Use of patient specific reconstruction plates on the 3-D virtually-generated defect using Artificial Intelligence.
Первичные конечные точки
- Accuracy Of the virtually Generated 3D model using AI [Срок оценки: baseline]
- Accuracy of AI generated model clinically [Срок оценки: baseline]
Вторичные конечные точки (2)
- Aethetic outcome [Срок оценки: baseline]
- Occlusion [Срок оценки: baseline]
Критерии участия
Критерии включения
- Patients with mandibular tumors, cysts or any benign disease resulting in mandibular continuity defect.
- Age group: from 18 - 55 years old.
- No sex predilection.
- CTs or CBCTs of only healthy mandibles from an online database and real data.
Критерии исключения
- Patients with mandibular malignant lesions.
- Children age group from 2-17.
- CTs Of maxilla.
- Elderly patients to be excluded due to the normal physiologic bony change.
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Распределение
- Не применимо
- Модель
- Одна группа
- Маскирование
- Открытое
- Основная цель
- Лечение
Центры проведения
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Публикации
- Liang Y, Huan J, Li JD, Jiang C, Fang C, Liu Y. Use of artificial intelligence to recover mandibular morphology after disease. Sci Rep. 2020 Oct 2;10(1):16431. doi: 10.1038/s41598-020-73394-5. PMID 33009429
- van Baar GJC, Forouzanfar T, Liberton NPTJ, Winters HAH, Leusink FKJ. Accuracy of computer-assisted surgery in mandibular reconstruction: A systematic review. Oral Oncol. 2018 Sep;84:52-60. doi: 10.1016/j.oraloncology.2018.07.004. Epub 2018 Jul 20. PMID 30115476
Идентификаторы
NCT: NCT06945692 · AI in Mandibular Defects