Assessment of early demineralization in teeth using the signal attenuation in optical coherence tomography images
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography imaging is used to improve the detection of incipient carious lesions in dental enamel. Measurements of signal attenuation in images acquired with an 850-nm light source were performed on 21 extracted molars from eight human volunteers. Stronger attenuation was observed for the optical coherence tomography (OCT) signal in healthy enamel than in carious lesions. The measured attenuation coefficients from the two groups form distinct statistical populations. The coefficients obtained from sound enamel fall within the range of 0.70 to 2.14 mm(-1) with a mean value of 1.35 mm(-1), while those in carious regions range from 0.47 to 1.88 mm(-1), with a mean value of 0.77 mm(-1). Three values are selected as the lower threshold for signal attenuation in sound enamel: 0.99, 0.94, and 0.88 mm(-1). These thresholds were selected to provide detection of sound enamel with fixed specificities of 90%, 95%, and 97.5%, respectively. The corresponding sensitivities for the detection of carious lesions are 92.8%, 90.4%, and 87%, respectively, for the sample population used in this study. These findings suggest that attenuation of OCT signal at 850 nm could be an indicator of tooth demineralization and could be used as a marker for early caries detection.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».