Three-dimensional segmentation of the upper airway using cone beam CT: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to systematically review the literature for studies that used cone beam CT (CBCT) to automatically or semi-automatically model the upper airway (including the pharyngeal, nasal and paranasal airways), and to assess their validity and reliability. Several electronic databases (MEDLINE®, MEDLINE In-Process & Other Non-Indexed Citations, all evidence-based medicine reviews including the Cochrane database, and Scopus) were searched. Abstracts that appeared to meet the initial selection criteria were selected by consensus. The original articles were then retrieved and their references were searched manually for potentially suitable articles that were missed during the electronic search. Final articles that met all the selection criteria were evaluated using a customized evaluation checklist. 16 articles were finally selected. From these, five scored more than 50% based on their methodology. Although eight articles reported the reliability of the airway model generated, only three used intraclass correlation (ICC). Two articles tested the accuracy/validity of airway models against the gold standard, manual segmentation, using volumetric measurements; however, neither used ICC. Only three articles properly tested the reliability of the three-dimensional (3D) upper airway model generated from CBCT and only one article had sufficiently sound methodology to test the airway model's accuracy/validity. The literature lacks proper scientific justification of a solid and optimized CBCT protocol for airway imaging. Owing to the limited number of adequate studies, it is difficult to generate a strong conclusion regarding the current validity and reliability of CBCT-generated 3D models.
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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 | 0,014 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».