The effective dose of different scanning protocols using the Sirona GALILEOS<sup>®</sup>comfort CBCT scanner
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effective dose and CT dose index (CTDI) for a range of imaging protocols using the Sirona GALILEOS(®) Comfort CBCT scanner (Sirona Dental Systems GmbH, Bensheim, Germany). METHODS: Calibrated optically stimulated luminescence dosemeters were placed at 26 sites in the head and neck of a modified RANDO(®) phantom (The Phantom Laboratory, Greenwich, NY). Effective dose was calculated for 12 different scanning protocols. CTDI measurements were also performed to determine the dose-length product (DLP) and the ratio of effective dose to DLP for each scanning protocol. RESULTS: The effective dose for a full maxillomandibular scan at 42 mAs was 102 ± 1 μSv and remained unchanged with varying contrast and resolution settings. This compares with 71 μSv for a maxillary scan and 76 μSv for a mandibular scan with identical milliampere-seconds (mAs) at high contrast and resolution settings. CONCLUSIONS: Changes to mAs and beam collimation have a significant influence on effective dose. Effective dose and DLP vary linearly with mAs. A collimated maxillary or mandibular scan decreases effective dose by approximately 29% and 24%, respectively, as compared with a full maxillomandibular scan. Changes to contrast and resolution settings have little influence on effective dose. This study provides data for setting individualized patient exposure protocols to minimize patient dose from ionizing radiation used for diagnostic or treatment planning tasks in dentistry.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».