Diagnosis of Pit and Fissure Caries Using Frequency-Domain Infrared Photothermal Radiometry and Modulated Laser Luminescence
Notice bibliographique
Résumé
Non-intrusive, non-contacting frequency-domain photothermal radiometry (FD-PTR or PTR) and frequency-domain luminescence (FD-LUM or LUM) have been used with 659- and 830-nm laser sources to assess the pits and fissures on the occlusal surfaces of human teeth. Fifty-two human teeth were examined with simultaneous measurements of PTR and LUM and were compared to conventional diagnostic methods including continuous (dc) luminescence (DIAGNOdent), visual inspection and radiographs. To compare each method to the others, sensitivities and specificities were calculated by using histological observations as the gold standard. With the combined criteria of four PTR and LUM signals (two amplitudes and two phases), it was found that the sensitivity of this method was much higher than any of the other methods used in this study, whereas the specificity was comparable to that of dc luminescence diagnostics. Therefore, PTR and LUM, as a combined technique, has the potential to be a reliable tool to diagnose early pit and fissure caries and could provide detailed information about deep lesions. Using the longer wavelength (830-nm) laser source, it has been shown that detection of deeper subsurface lesions than the 659-nm probe provides is possible.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».