Comparison of mandibular first molar mesial root canal morphology using micro-computed tomography and clearing technique
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Micro-computed tomography (MCT) with alternative image reformatting techniques shows complex and detailed root canal anatomy. This study compared two-dimensional (2D) and 3D MCT image reformatting with standard tooth clearing for studying mandibular first molar mesial root canal morphology. MATERIALS AND METHODS: Extracted human mandibular first molar mesial roots (n=31) were scanned by MCT (Skyscan 1172). 2D thin-slab minimum intensity projection (TS-MinIP) and 3D volume rendered images were constructed. The same teeth were then processed by clearing and staining. For each root, images obtained from clearing, 2D, 3D and combined 2D and 3D techniques were examined independently by four endodontists and categorized according to Vertucci's classification. Fine anatomical structures such as accessory canals, intercanal communications and loops were also identified. RESULTS: Agreement among the four techniques for Vertucci's classification was 45.2% (14/31). The most frequent were Vertucci's type IV and then type II, although many had complex configurations that were non-classifiable. Generally, complex canal systems were more clearly visible in MCT images than with standard clearing and staining. Fine anatomical structures such as intercanal communications, accessory canals and loops were mostly detected with a combination of 2D TS-MinIP and 3D volume-rendering MCT images. CONCLUSIONS: Canal configurations and fine anatomic structures were more clearly observed in the combined 2D and 3D MCT images than the clearing technique. The frequency of non-classifiable configurations demonstrated the complexity of mandibular first molar mesial root canal anatomy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».