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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».