Validation of Microfocus Computed Tomography in the Evaluation of Bone Implant Specimens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microfocus computed tomography (muCT) is an emerging technique owing to its speed, full three-dimensional information, and nondestructive properties. PURPOSE: The aim of this study was to explore the efficacy of a muCT system (Philips HOMX 161, Philips Medical Systems GmbH, Hamburg, Germany) for visualization of the bone structure around screw-type titanium implants by comparing muCT images with their histologic homologues. MATERIALS AND METHODS: Eight screw-type titanium implants were placed in the femoral condyles of two goats. After the excised implant-bone specimens were embedded in resin, three-dimensional muCT of the excised implant and bone specimens was performed. Histologic sections were subsequently made. A total of 150 histologic sections were matched with muCT images. RESULTS: Bone trabeculae were clearly visible on the muCT scans. However, bone close to the implant or present in the apical surface features of the implant could not be detected. The overall matching between muCT scans (slices) and the histologic sections was 89%. CONCLUSION: Investigation of trabecular bone around titanium implants by muCT can be considered highly reliable for determining trabecular bone parameters, with the exception of measuring direct bone-to-implant contact.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».