Thermophotonic lock-in imaging of early demineralized and carious lesions in human teeth
Notice bibliographique
Résumé
As an extension of frequency-domain photothermal radiometry, a novel dental-imaging modality, thermophotonic lock-in imaging (TPLI), is introduced. This methodology uses photothermal wave principles and is capable of detecting early carious lesions and cracks on occlusal and approximal surfaces as well as early caries induced by artificial demineralizing solutions. The increased light scattering and absorption within early carious lesions increases the thermal-wave amplitude and shifts the thermal-wave centroid, producing contrast between the carious lesion and the intact enamel in both amplitude and phase images. Samples with artificial and natural occlusal and approximal caries were examined in this study. Thermophotonic effective detection depth is controlled by the modulation frequency according to the well-known concept of thermal diffusion length. TPLI phase images are emissivity normalized and therefore insensitive to the presence of stains. Amplitude images, on the other hand, provide integrated information from deeper enamel regions. It is concluded that the results of our noninvasive, noncontacting imaging methodology exhibit higher sensitivity to very early demineralization than dental radiographs and are in agreement with the destructive transverse microradiography mineral density profiles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».