AI-Assisted Implant Planning Using CBCT Data (AIP-CBCT)
13 мая 2026 г. обновлено: 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.
Обзор исследования
Статус
Активный, не рекрутирующий
Вмешательство/лечение
Подробное описание
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.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
100
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Sankt-Peterburg
-
Saint Petersburg, Sankt-Peterburg, Россия, 197022
- Pavlov First Saint Petersburg State Medical University
-
-
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
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
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.
Описание
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.
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
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.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Clinical acceptability of AI-generated implant plans
Временное ограничение: 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
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Geometric agreement between AI-generated and expert reference implant plans
Временное ограничение: 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
Временное ограничение: 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
|
|
Workflow time for AI-assisted planning review compared with expert planning
Временное ограничение: 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
|
|
Inter-reader agreement for clinical acceptability ratings
Временное ограничение: 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
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Roman A Rozov, MD, DSc, St. Petersburg State Pavlov Medical University
- Директор по исследованиям: Karina Sh Oisieva, DDS, MSc, Saint Petersburg State University, Russia
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 (Действительный)
16 февраля 2026 г.
Первичное завершение (Оцененный)
30 июля 2026 г.
Завершение исследования (Оцененный)
30 октября 2026 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
8 мая 2026 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
13 мая 2026 г.
Первый опубликованный (Действительный)
19 мая 2026 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
19 мая 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
13 мая 2026 г.
Последняя проверка
1 мая 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- LEC-05-26-N
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Описание плана 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.
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. .