New Statistical Method to Analyze Three-Dimensional Landmark Configurations Obtained with Cone-Beam CT: Basic Features and Clinical Application for Rapid Maxillary Expansion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe a statistical method of three-dimensional landmark configuration data and apply it to an orthodontic data set comparing two types of rapid maxillary expansion (RME) treatments. MATERIALS AND METHODS: Landmark configurations obtained from cone beam CT scans were used to represent patients in two types (please describe what were two types) of RME groups and a control group over four time points. A method using tools from persistent homology and dimensionality reduction is presented and used to identify variability between the subjects. RESULTS: The analysis was in agreement with previous results using conventional methods, which found significant differences between treatment groups and the control, but no distinction between the types of treatment. Additionally, it was found that second molar eruption varied considerably between the subjects, and this has not been evaluated in previous analyses. CONCLUSION: This method of analysis allows entire configurations to be considered as a whole, and does not require specific inter-landmark distances or angles to be selected. Sources of variability present themselves, without having to be individually sought after. This method is suggested as an additional tool for the analysis of landmark configuration data.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».