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AI in Assessing Aesthetic Outcomes in Rhinoplasty

2026年5月5日 更新者: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

研究概览

地位

尚未招聘

干预/治疗

详细说明

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.

研究类型

介入性

注册 (估计的)

20

阶段

  • 不适用

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

描述

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

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:放映
  • 分配:随机化
  • 介入模型:单组作业
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
其他:AI-Based Assessment
using AI-driven simulations which enable the generation of realistic preoperative predictions, thereby improving surgical planning and patient communication.

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
大体时间
Agreement between ImageJ and AI application measurements
大体时间:basline
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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
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合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (估计的)

2026年6月1日

初级完成 (估计的)

2027年6月1日

研究完成 (估计的)

2027年7月1日

研究注册日期

首次提交

2026年4月21日

首先提交符合 QC 标准的

2026年5月5日

首次发布 (实际的)

2026年5月12日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年5月12日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年5月5日

最后验证

2026年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • UAIAAOR

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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