Accuracy of laser-scanned models compared to plaster models and cone-beam computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of measurements obtained from the three-dimensional (3D) laser scans to those taken from the cone-beam computed tomography (CBCT) scans and those obtained from plaster models. MATERIALS AND METHODS: Eighteen different measurements, encompassing mesiodistal width of teeth and both maxillary and mandibular arch length and width, were selected using various landmarks. CBCT scans and plaster models were prepared from 60 patients. Plaster models were scanned using the Ortho Insight 3D laser scanner, and the selected landmarks were measured using its software. CBCT scans were imported and analyzed using the Avizo software, and the 26 landmarks corresponding to the selected measurements were located and recorded. The plaster models were also measured using a digital caliper. Descriptive statistics and intraclass correlation coefficient (ICC) were used to analyze the data. RESULTS: The ICC result showed that the values obtained by the three different methods were highly correlated in all measurements, all having correlations>0.808. When checking the differences between values and methods, the largest mean difference found was 0.59 mm±0.38 mm. CONCLUSIONS: In conclusion, plaster models, CBCT models, and laser-scanned models are three different diagnostic records, each with its own advantages and disadvantages. The present results showed that the laser-scanned models are highly accurate to plaster models and CBCT scans. This gives general clinicians an alternative to take into consideration the advantages of laser-scanned models over plaster models and CBCT reconstructions.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».