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基于人工智能技术的颞下颌关节运动轨迹分析诊断系统的回顾性研究
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注册号：

Registration number：

 ChiCTR2600121942 

最近更新日期：

Date of Last Refreshed on：

 2026-04-07 15:41:46 

注册时间：

Date of Registration：

 2026-04-07 00:00:00 

注册号状态：

预注册

Registration Status：

Prospective registration

注册题目：

基于人工智能技术的颞下颌关节运动轨迹分析诊断系统的回顾性研究

Public title：

Automated analysis of mandibular movement trajectory for diagnosis of joint disc displacement diseases based on deep learning technology

注册题目简写：

English Acronym：

研究课题的正式科学名称：

基于人工智能技术的颞下颌关节运动轨迹分析诊断系统的回顾性研究

Scientific title：

Automated analysis of mandibular movement trajectory for diagnosis of joint disc displacement diseases based on deep learning technology

研究课题代号(代码)：

Study subject ID：

在二级注册机构或其它机构的注册号：

The registration number of the Partner Registry or other register：

申请注册联系人：

李海振 

研究负责人：

房兵 

Applicant：

Haizhen Li 

Study leader：

Bing Fang 

申请注册联系人电话：

Applicant telephone：

 +86 187 9296 6371

研究负责人电话：

Study leader's
telephone：

+86 21 2327 1699

申请注册联系人传真 ：

Applicant Fax：

研究负责人传真：

Study leader's fax：

申请注册联系人电子邮件：

Applicant E-mail：

 569286671@qq.com

研究负责人电子邮件：

Study leader's E-mail：

 fangbing@sjtu.edu.cn

申请单位网址(自愿提供)：

Applicant website(voluntary supply)：

研究负责人网址(自愿提供)：

Study leader's website(voluntary supply)：

申请注册联系人通讯地址：

上海市黄浦区制造局路639号

研究负责人通讯地址：

上海市黄浦区制造局路639号

Applicant address：

No. 639, Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai

Study leader's address：

No. 639, Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai

申请注册联系人邮政编码：

Applicant postcode：

研究负责人邮政编码：

Study leader's postcode：

申请人所在单位：

上海交通大学医学院附属第九人民医院

Applicant's institution：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

研究负责人所在单位：

上海交通大学医学院附属第九人民医院

Affiliation of the Leader：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

是否获伦理委员会批准：

是

Approved by ethic committee：

Yes

伦理委员会批件文号：

Approved No. of ethic committee：

 SH9H-2025-T599-2

伦理委员会批件附件：

Approved file of Ethical Committee：

 查看附件View

批准本研究的伦理委员会名称：

上海交通大学医学院附属第九人民医院伦理委员会

Name of the ethic committee：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai JialTangUniversity Schoolcine Ethics Committee

伦理委员会批准日期：

Date of approved by ethic committee：

 2026-02-04 00:00:00

伦理委员会联系人：

刘墨池

Contact Name of the ethic committee：

Haizhen Li

伦理委员会联系地址：

上海市黄浦区制造局路639号

Contact Address of the ethic committee：

No. 639, Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai

伦理委员会联系人电话：

Contact phone of the ethic committee：

 +86 187 9296 6371

伦理委员会联系人邮箱：

Contact email of the ethic committee：

 569286671@qq.com

研究实施负责（组长）单位：

上海交通大学医学院附属第九人民医院

Primary sponsor：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

研究实施负责（组长）单位地址：

上海市黄浦区制造局路639号

Primary sponsor's address：

No. 639, Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai

试验主办单位(项目批准或申办者)：

Secondary sponsor：

国家：

中国

省(直辖市)：

上海市

市(区县)：

黄浦区

Country：

China

Province：

Shanghai

City：

Huangpu

单位(医院)：

上海交通大学医学院附属第九人民医院

具体地址：

上海市黄浦区制造局路639号

Institution
hospital：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Address：

No. 639, Zhizaoju Road, Huangpu District, Shanghai

经费或物资来源：

国家口腔疾病临床医学研究中心

Source(s) of funding：

National Center for Stomatology; National Clinical Research Center for Oral Diseases

研究疾病：

颞下颌关节疾病  

Target disease：

Temporomandibular Joint Disorders

研究疾病代码：

Target disease code：

研究类型：

观察性研究

Study type：

Observational study

研究所处阶段：

 其它 

Study phase：

N/A

研究设计：

横断面 

Study design：

Cross-sectional 

研究目的：

1. 开发一个深度学习模型，用于分析下颌运动轨迹数据； 2. 建立有对下颌运动轨迹有丰富经验的医生团队进行通过临床精准标注，建立大样本临床数据库，探索和应用建立基于人工智能技术对的下颌运动轨迹建立诊断模型，提高应用下颌运动轨迹进行诊断的效率，并进行在临床中验证人工智能模型的精度；  

Objectives of Study：

1. Develop a deep learning model for analyzing mandibular movement trajectory data; 2. Establish a team of experienced physicians specialized in mandibular movement trajectories to perform precise clinical annotations, build a large-scale clinical database, and explore the development and application of an AI-based diagnostic model for mandibular movement trajectories. This aims to enhance the efficiency of diagnosis using such trajectories and validate the accuracy of the AI model in clinical practice.

药物成份或治疗方案详述：

 

Description for medicine or protocol of treatment in detail：

 

纳入标准：

Inclusion criteria

排除标准：

1、有颌面部外伤史； 2、有颞下颌关节相关治疗史（关节手术治疗、咬合板等），康复科理疗者（关节盘脱位史、徒手复位史等）； 3、颌面部综合症； 4、后牙区两颗以上缺失；

Exclusion criteria：

1. History of maxillofacial trauma; 2. History of temporomandibular joint-related treatments (e.g., joint surgery, occlusal splints) or physical therapy in rehabilitation (e.g., history of disc displacement, manual reduction); 3. Maxillofacial syndrome; 4.Missing more than two posterior teeth.

研究实施时间：

Study execute time：

从 From 2026-03-15 00:00:00至 To 2029-01-01 00:00:00  

征募观察对象时间：

Recruiting time：

从 From 2026-04-15 00:00:00 至 To 2027-01-01 00:00:00

干预措施：

Interventions：

组别：

观察组

样本量：

 90

Group：

Observation group

Sample size：

干预措施：

无

干预措施代码：

Intervention：

None

Intervention code：

研究实施地点：

Countries of recruitment and research settings：

国家：

 中国

省(直辖市)：

 上海市 

市(区县)：

 黄浦区 

Country：

China

Province：

Shanghai

City：

Shanghai

单位(医院)：

 上海交通大学医学院附属第九人民医院 

单位级别：

 三甲 

Institution
hospital：

Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Level of the institution：

Tertiary A

测量指标：

Outcomes：

指标中文名：

深度学习模型诊断正确率

指标类型：

主要指标

Outcome：

Accuracy of Deep Learning Model Diagnosis

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

指标中文名：

深度学习模型诊断roc曲线和曲线下面积

指标类型：

主要指标

Outcome：

Deep learning model diagnosis ROC curve and area under the curve

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

采集人体标本：

Collecting sample(s)
from participants：

标本中文名：

无

组织：

Sample Name：

None

Tissue：

人体标本去向

 其它  

说明

Fate of sample：

0thers  

Note：

征募研究对象情况：

Recruiting status：

尚未开始

Not yet recruiting

年龄范围：

Participant age：
最小 Min age 18 岁 years
最大 Max age 50 岁 years

性别：

男女均可

Gender：

Both

随机方法（请说明由何人用什么方法产生随机序列）：

无

Randomization Procedure (please state who generates the random number sequence and by what method)：

none

是否公开试验完成后的统计结果:

Calculated Results after the Study Completed public access:

公开/Public

盲法：

Blinding：

试验完成后的统计结果（上传文件）：

Calculated Results after
the Study Completed(upload file)：

是否共享原始数据：

IPD sharing

是Yes

共享原始数据的方式（说明：请填入公开原始数据日期和方式，如采用网络平台，需填该网络平台名称和网址）：

研究结束后6个月，经研究者同意后可邮箱获取；

The way of sharing IPD”(include metadata and protocol, If use web-based public database, please provide the url)：

Six months after the end of the study, it can be obtained via email with the researcher's consent;

数据采集和管理（说明：数据采集和管理由两部分组成，一为病例记录表(Case Record Form, CRF)，二为电子采集和管理系统(Electronic Data Capture, EDC)，如ResMan即为一种基于互联网的EDC：

病例记录表

Data collection and Management (A standard data collection and management system include a CRF and an electronic data capture：

Case Record Form

数据与安全监察委员会：

Data and Safety Monitoring Committee：

暂未确定/Not yet

注册人：

Name of Registration：

  2026-04-07 15:40:53
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