AI-Assisted Implant Planning Using CBCT Data (AIP-CBCT)
2026年5月13日 更新者：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.
調査の概要
詳細な説明
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.
研究の種類
観察的
入学 (推定)
100
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Sankt-Peterburg
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Saint Petersburg、Sankt-Peterburg、ロシア、197022
- Pavlov First Saint Petersburg State Medical University
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
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.
説明
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.
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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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.
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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.
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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Clinical acceptability of AI-generated implant plans
時間枠：Baseline
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Proportion of AI-generated implant plans rated by expert clinicians as accepted without modification, accepted after minor modification, accepted after major modification, or rejected.
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Baseline
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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Geometric agreement between AI-generated and expert reference implant plans
時間枠：Baseline
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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.
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Baseline
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Anatomical safety of AI-generated implant plans
時間枠：Baseline
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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.
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Baseline
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Workflow time for AI-assisted planning review compared with expert planning
時間枠：Baseline
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Time required for independent expert implant planning will be compared with the time required for expert review and correction of AI-generated implant plans.
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Baseline
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Inter-reader agreement for clinical acceptability ratings
時間枠：Baseline
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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.
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Baseline
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Roman A Rozov, MD, DSc、St. Petersburg State Pavlov Medical University
- スタディディレクター：Karina Sh Oisieva, DDS, MSc、Saint Petersburg State University, Russia
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2026年2月16日
一次修了 (推定)
2026年7月30日
研究の完了 (推定)
2026年10月30日
試験登録日
最初に提出
2026年5月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月13日
最初の投稿 (実際)
2026年5月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月13日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- LEC-05-26-N
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
IPD プランの説明
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.
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。