Determining the Effect of Calculus, Hypocalcification, and Stain on Using Optical Coherence Tomography and Polarized Raman Spectroscopy for Detecting White Spot Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) and polarized Raman spectroscopy (PRS) have been shown as useful methods for distinguishing sound enamel from carious lesions ex vivo. However, factors in the oral environment such as calculus, hypocalcification, and stain could lead to false-positive results. OCT and PRS were used to investigate extracted human teeth clinically examined for sound enamel, white spot lesion (WSL), calculus, hypocalcification, and stain to determine whether these factors would confound WSL detection with these optical methods. Results indicate that OCT allowed differentiating caries from sound enamel, hypocalcification, and stain, with calculus deposits recognizable on OCT images. ANOVA and post-hoc unequal N HSD analyses to compare the mean Raman depolarization ratios from the various groups showed that the mean values were statistically significant at P < .05, except for several comparison pairs. With the current PRS analysis method, the mean depolarization ratios of stained enamel and caries are not significantly different due to the sloping background in the stained enamel spectra. Overall, calculus and hypocalcification are not confounding factors affecting WSL detection using OCT and PRS. Stain does not influence WSL detection with OCT. Improved PRS analysis methods are needed to differentiate carious from stained enamel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».