Dental diagnostic clinical instrument ("Canary") development using photothermal radiometry and modulated luminescence
Notice bibliographique
Résumé
Since 1999, our group at the CADIFT, University of Toronto, has developed the application of Frequency Domain Photothermal Radiometry (PTR) and Luminescence (LUM) to dental caries detection. Various cases including artificial caries detection have been studied and some of the inherent advantages of the adaptation of this technique to dental diagnostics in conjunction with modulated luminescence as a dual-probe technique have been reported. Based on these studies, a portable, compact diagnostic instrument for dental clinic use has been designed, assembled and tested. A semiconductor laser, optical fibers, a thermoelectric cooled mid-IR detector, and a USB connected data acquisition card were used. Software lock-in amplifier techniques were developed to compute amplitude and phase of PTR and LUM signals. In order to achieve fast measurement and acceptable signal-to-noise ratio (SNR) for clinical application, swept sine waveforms were used. As a result sampling and stabilization time for each measurement point was reduced to a few seconds. A sophisticated software interface was designed to simultaneously record intra-oral camera images with PTR and LUM responses. Preliminary results using this instrument during clinical trials in a dental clinic showed this instrument could detect early caries both from PTR and LUM signals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».