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Enregistrement W2271027121 · doi:10.4012/dmj.2014-313

Digitization of dental alginate impression: Three-dimensional evaluation of point cloud

2015· article· en· W2271027121 sur OpenAlexaboutno aff
So-Ri Kim, Wan‐Sun Lee, Woong‐Chul Kim, Hea-Young Kim, Ji‐Hwan Kim

Notice bibliographique

RevueDental Materials Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea University
Mots-clésDigitizationImpressionMaterials sciencePoint cloudPoint (geometry)Cloud computingBiomedical engineeringDentistryComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionMedicineWorld Wide WebMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate the digitization of alginate impressions by analyzing differences between the scan data of two types of impressions (alginate and rubber) taken from the master die and the scan data for the master die. The master die and impressions were digitized using a dental laser scanner (7 series, Dental Wings, Montreal, Canada). The crown portion of the abutment teeth in the digital data of 20 impressions was divided into three regions: cervical surface, middle surface, and occlusal surface. An independent t-test showed a significant difference (p<0.05) in the mean difference for each experimental group (alginate and rubber). One-way ANOVA and Tukey's honest significant difference test revealed a significant difference (p<0.05) among the three regions in the rubber impression. The results of this study also carefully suggest the possibility of digitization of alginate impressions in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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