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AI in Assessing Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

5 de mayo de 2026 actualizado por: Menntallah ahmad kamal ahmad, Assiut University

Use of Artificial Intelligence in Assessment of Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

This study aims to thoroughly assess the predictive accuracy of artificial intelligence-based nasal outcome simulations by comparing AI-generated preoperative predictions with objective postoperative nasal morphology using digital image analysis.

To assess accuracy of AI-image measurement compared with imageJ software

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Rhinoplasty is a surgical procedure that aims to enhance nasal aesthetics while preserving structural integrity and function. It focuses on minimizing tissue disruption through techniques such as cartilage reshaping, selective preservation, and grafting to maintain support. The primary goal is to achieve natural-looking outcomes while ensuring adequate nasal breathing and reducing postoperative complications.

Despite its widespread application, rhinoplasty remains one of the most complex procedures in aesthetic surgery due to the variability in individual anatomy and patient expectations. Conventional standardized approaches often fail to fully address these differences. Subjective assessment tools, including patient-reported outcome measures, provide insight into satisfaction with aesthetic and functional results; however, they are limited by lack of objectivity. Zojaji et al. demonstrated no strong correlation between objective facial proportion changes and Rhinoplasty Outcome Evaluation (ROE) scores, emphasizing the discrepancy between perceived and measured outcomes.

Recent advances in artificial intelligence (AI) have introduced innovative solutions to these challenges. AI-driven simulations enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.Furthermore, AI-based image analysis applications allow for precise and automated measurement of nasal parameters, including linear distances, angles, proportions, and symmetry, using standardized digital photographs. These tools provide objective and reproducible data, reduce observer variability, and enhance the accuracy of postoperative outcome assessment.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

20

Fase

  • No aplica

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Patients age> 18 years old.
  • patients schedule for rhinoplasty surgery

Exclusion Criteria:

  • Pervious nasal trauma that affect anatomical land mark
  • pervious nasal surgery (rhinoplasty or others)
  • patients with psychological disorders.
  • patients with any coagulopathy disorders

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Poner en pantalla
  • Asignación: Aleatorizado
  • Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Otro: AI-Based Assessment
using AI-driven simulations which enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Agreement between ImageJ and AI application measurements
Periodo de tiempo: basline
basline
Evaluate the accuracy of AI-based simulation in predicting postoperative aesthetic outcomes following structural rhinoplasty by comparing AI-generated preoperative simulations with actual postoperative nasal morphology using objective digital image a
Periodo de tiempo: basline
basline

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Estimado)

1 de junio de 2026

Finalización primaria (Estimado)

1 de junio de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

1 de julio de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

21 de abril de 2026

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

5 de mayo de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

12 de mayo de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

12 de mayo de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

5 de mayo de 2026

Última verificación

1 de mayo de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • UAIAAOR

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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