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AI-Assisted Implant Planning Using CBCT Data (AIP-CBCT)

13. Mai 2026 aktualisiert von: St. Petersburg State Pavlov Medical University

Retrospective Reader Study of AI-Assisted Implant Planning Using Cone-Beam Computed Tomography Data in Edentulous Patients

This retrospective observational reader study will evaluate artificial intelligence (AI)-assisted implant planning using anonymized cone-beam computed tomography (CBCT) datasets from patients with complete edentulism or a clinically equivalent edentulous condition. AI-generated implant plans will be compared with expert reference plans created by clinicians using the same CBCT data. The study will assess the clinical acceptability of AI-generated implant plans, geometric agreement with expert plans, anatomical safety, workflow time, and agreement between expert reviewers where applicable. The study uses previously acquired anonymized imaging data and does not involve patient recruitment, treatment allocation, additional imaging, clinical intervention, or prospective follow-up.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

This study is designed as a retrospective non-randomized comparative reader study. Anonymized CBCT datasets acquired during routine clinical care will be used for implant planning assessment. For each eligible case, expert clinicians will create reference implant plans without access to AI-generated plans. The AI system will generate implant planning outputs from the same CBCT datasets, and expert clinicians will review the AI-generated plans using a standardized assessment approach. The main evaluation will compare AI-generated plans with expert reference plans within the same case. Outcomes will include clinical acceptability of the AI-generated plan, geometric agreement between AI-generated and expert plans, anatomical safety relative to relevant risk structures, time required for expert planning versus AI-plan review and correction, and inter-reader agreement where applicable. The study does not test an autonomous AI decision-making system. The AI workflow is evaluated as a clinical decision-support tool, and all AI-generated plans are subject to expert clinician review. No new imaging examinations, treatment allocation, patient intervention, or prospective clinical outcome assessment will be performed.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

100

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Russland
    • Sankt-Peterburg
      • Saint Petersburg, Sankt-Peterburg, Russland, 197022
        • Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

The study population will consist of anonymized CBCT cases from edentulous patients, or patients with a clinically equivalent edentulous condition, who underwent CBCT imaging during routine clinical care for implant prosthodontic planning. No new patient recruitment, additional imaging, treatment allocation, or patient intervention will be performed.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Anonymized CBCT dataset from a patient with complete edentulism or a clinically equivalent edentulous condition requiring implant prosthodontic planning.
  • CBCT imaging acquired during routine clinical care.
  • Sufficient field of view to assess the jaws and relevant anatomical landmarks for implant planning.
  • Image quality sufficient for anatomical assessment, segmentation, and implant planning.
  • Technical suitability of the CBCT dataset for expert reference planning and AI-assisted implant planning.

Exclusion Criteria:

  • Severe motion artifacts or metal artifacts preventing reliable anatomical assessment.
  • Incomplete field of view preventing assessment of the intended implant planning region.
  • Corrupted, incomplete, duplicate, or unreadable DICOM data.
  • Technical limitations preventing expert reference planning or AI-assisted implant planning.
  • Missing data required for assessment of the primary outcome.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Retrospective CBCT Planning Cases
Anonymized cone-beam computed tomography (CBCT) cases from patients with complete edentulism or a clinically equivalent edentulous condition who underwent CBCT imaging for implant planning during routine clinical care. Each case will be evaluated using expert reference planning and AI-assisted implant planning with expert review.
Sonstiges: AI-Assisted Implant Planning Workflow
AI-assisted implant planning workflow applied to anonymized CBCT datasets. The workflow generates implant planning outputs for expert review and comparison with expert reference plans. It is evaluated as a clinical decision-support workflow and does not involve patient treatment, additional imaging, or autonomous clinical decision-making.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Clinical acceptability of AI-generated implant plans
Zeitfenster: Baseline
Proportion of AI-generated implant plans rated by expert clinicians as accepted without modification, accepted after minor modification, accepted after major modification, or rejected.
Baseline

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Geometric agreement between AI-generated and expert reference implant plans
Zeitfenster: Baseline
Geometric agreement will be assessed for matched implants using entry-point deviation, apical deviation, and angular deviation between AI-generated and expert reference implant positions.
Baseline
Anatomical safety of AI-generated implant plans
Zeitfenster: Baseline
Anatomical safety will be assessed using minimum distances from planned implants to relevant anatomical risk structures and the presence or absence of predefined safe-margin violations.
Baseline
Workflow time for AI-assisted planning review compared with expert planning
Zeitfenster: Baseline
Time required for independent expert implant planning will be compared with the time required for expert review and correction of AI-generated implant plans.
Baseline
Inter-reader agreement for clinical acceptability ratings
Zeitfenster: Baseline
Agreement between expert clinicians will be assessed for clinical acceptability ratings of AI-generated implant plans where more than one expert evaluates the same cases.
Baseline

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

St. Petersburg State Pavlov Medical University

Ermittler

  • Hauptermittler: Roman A Rozov, MD, DSc, St. Petersburg State Pavlov Medical University
  • Studienleiter: Karina Sh Oisieva, DDS, MSc, Saint Petersburg State University, Russia

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

16. Februar 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juli 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Oktober 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. Mai 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Mai 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

19. Mai 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

19. Mai 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • LEC-05-26-N

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Individual participant data will not be shared because the study uses retrospective anonymized medical imaging datasets. CBCT/DICOM data may contain potentially re-identifiable information and cannot be publicly shared. Aggregated results will be reported in publications.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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