Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

AI in Assessing Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

5 мая 2026 г. обновлено: 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

Обзор исследования

Статус

Еще не набирают

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

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.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

20

Фаза

  • Непригодный

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Описание

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

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Скрининг
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Одногрупповое задание
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Другой: AI-Based Assessment
using AI-driven simulations which enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
Agreement between ImageJ and AI application measurements
Временное ограничение: 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
Временное ограничение: basline
basline

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Оцененный)

1 июня 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 июня 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 июля 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

21 апреля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

5 мая 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

12 мая 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

12 мая 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

5 мая 2026 г.

Последняя проверка

1 мая 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • UAIAAOR

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .