Towards early dental caries detection with OCT and polarized Raman spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, we have been developing optical coherence tomography (OCT) and polarized Raman spectroscopy (PRS) for the detection of early non-cavitated dental caries. OCT provides high resolution morphological depth imaging of incipient caries. With OCT, early lesions can be readily identified as regions of high light backscattering with depth into the enamel as compared to health sound enamel. From the OCT images, the lesion depth can be approximated to provide clinically useful information to guide treatment decisions. In addition, we have derived a parameter known as the optical attenuation coefficient in order to distinguish sound from carious enamel non-subjectively. OCT is being combined with PRS since regions of high light backscattering not related to caries development can lead to false-positive results. PRS provides biochemical specificity along with molecular structural/orientational information. With PRS, the Raman depolarization ratio calculated from the main phosphate vibration at ~959 cm-1 from parallel- and cross-polarized Raman spectra allows discrimination between sound and early developing caries. Early studies on lab bench instrumentation are now being translated into fibre-optic based devices for intra-oral use in patient volunteers for clinical validation. In combination, OCT and PRS have potential for detecting and monitoring early lesions with high sensitivity and high specificity.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».