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Enregistrement W109904125

A Dental Assisting System for Procedures Performed by Air–Turbine Handpieces

2013· dissertation· en· W109904125 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Technology and Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRam air turbineTurbineMechanical engineeringEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present thesis introduces a dental assisting system (DAS) for procedures that are performed by air–turbine dental handpieces. Dental restoration is a process that begins with removing carries and affected tissues to retain the functionality of tooth structures. Air–turbine dental handpieces are high–speed rotary cutting tools that are widely used by dentists during this operation. The next stage in the process is filling the cavity with appropriate restorative materials. “Amalgam” and “composite” are two dental restorative materials that are extensively used by dentists. Most old restorations eventually fail and need to be replaced. One of the difficulties in replacing failing restorations is discerning the boundary of the restorative materials. Dentists may remove healthy tooth structures while replacing tooth–colored composites. Although the visibility issue is less challenging for amalgam materials, replacing them still results in loss of healthy tooth layers. Developing an objective and sensor–based method is a promising approach to monitor restorative operations and prevent removal of healthy tooth structures. The designed DAS uses the audio signals of ATDH during the cutting process. Audio signals are rich sources of information and can be analysed to identify a particular zone of cutting. Support vector machine (SVM), a powerful algorithm for classification, is employed to differentiate the tooth structures from composite/amalgam samples based on their cutting sounds. The averaged short–time Fourier transform coefficients are selected as the features; and the performance of the SVM classifier is evaluated from different aspects such as number of features, feature scaling methods, and the utilized kernels. The obtained results indicated capability and efficiency of the proposed scheme. The developed DAS can also measure the speed of ATDH, and maintain it during loaded conditions. An indirect speed measurement method is introduced based on the vibration/sound of ATDH. This measurement technique is explained theoretically based on the rotating unbalance concept and the vibration of a fixed–free beam. To control the speed, a proportional–integral controller is designed and tested. The feasibility of this controller in maintaining the speed in the loaded conditions was confirmed by simulations and experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle