Three-dimensional segmentation of the upper airway using cone beam CT: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle