Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

AI in Assessing Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

5. mai 2026 oppdatert av: 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

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

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.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Antatt)

20

Fase

  • Ikke aktuelt

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Beskrivelse

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

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Screening
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
  • Masking: Ingen (Open Label)

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Annen: AI-Based Assessment
using AI-driven simulations which enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
Agreement between ImageJ and AI application measurements
Tidsramme: 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
Tidsramme: basline
basline

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Antatt)

1. juni 2026

Primær fullføring (Antatt)

1. juni 2027

Studiet fullført (Antatt)

1. juli 2027

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

21. april 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

5. mai 2026

Først lagt ut (Faktiske)

12. mai 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

12. mai 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

5. mai 2026

Sist bekreftet

1. mai 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Andre studie-ID-numre

  • UAIAAOR

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere