Linear Measurement Accuracy of Eight Cone Beam Computed Tomography Scanners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information regarding linear accuracy is necessary for efficient treatment evaluation, especially for maxillofacial reconstruction or implants. PURPOSE: To investigate the accuracy of linear measurements from multiple cone beam computed tomography (CBCT) devices. MATERIALS AND METHODS: A RANDO® phantom was scanned with eight CBCT scanners (11 modes). The viewing software accompanying each scanner was employed for measurements in mediolateral, anteroposterior, and supero-inferior dimensions by two dentomaxillofacial radiologists. Digital caliper measurements were used as a "gold standard." ANOVA with Scheffé post hoc analysis and intraclass correlation coefficient (ICC) were utilized for statistical analyses. The level of confidence was 95%. RESULTS: Differences from the gold standard among 11 acquisition modes were statistically significant (p < .001). Measurements from one unit were always underestimated compared with all others (p < .001). The range of absolute measurement errors for tested units was -2.56 to 0.54 mm (mean ± SD 0.45 ± 0.71) including the outlier and -0.34 to 0.54 mm (0.16 ± 0.11) excluding the outlier. Slightly more values were underestimated than overestimated (41 of 66 measurements, 7 out of 11 CBCT modes). ICC scores for inter- and intraobserver agreement were perfect (1.000). CONCLUSIONS: Treatment planning from large-volume CBCT was found to be reliable in all except one of the investigated scanners. New CBCT scanners should always be tested for geometric accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».