AI-Assisted Implant Planning Using CBCT Data (AIP-CBCT)
13 de maio de 2026 atualizado por: 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.
Visão geral do estudo
Status
Ativo, não recrutando
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
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.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
100
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
-
-
Sankt-Peterburg
-
Saint Petersburg, Sankt-Peterburg, Rússia, 197022
- Pavlov First Saint Petersburg State Medical University
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
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.
Descrição
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.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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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.
|
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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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Clinical acceptability of AI-generated implant plans
Prazo: 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
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Geometric agreement between AI-generated and expert reference implant plans
Prazo: 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
Prazo: 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
|
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Workflow time for AI-assisted planning review compared with expert planning
Prazo: 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
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Inter-reader agreement for clinical acceptability ratings
Prazo: 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
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Roman A Rozov, MD, DSc, St. Petersburg State Pavlov Medical University
- Diretor de estudo: Karina Sh Oisieva, DDS, MSc, Saint Petersburg State University, Russia
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
16 de fevereiro de 2026
Conclusão Primária (Estimado)
30 de julho de 2026
Conclusão do estudo (Estimado)
30 de outubro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
8 de maio de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
13 de maio de 2026
Primeira postagem (Real)
19 de maio de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
19 de maio de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
13 de maio de 2026
Última verificação
1 de maio de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- LEC-05-26-N
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Descrição do plano IPD
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.
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .