Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

AI in Assessing Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

2026. május 5. frissítette: 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

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

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.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

20

Fázis

  • Nem alkalmazható

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Leírás

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

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Szűrés
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
  • Maszkolás: Nincs (Open Label)

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Egyéb: AI-Based Assessment
using AI-driven simulations which enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Időkeret
Agreement between ImageJ and AI application measurements
Időkeret: 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
Időkeret: basline
basline

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2026. június 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2027. június 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. július 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. április 21.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. május 5.

Első közzététel (Tényleges)

2026. május 12.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. május 12.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. május 5.

Utolsó ellenőrzés

2026. május 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • UAIAAOR

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel