Detection of early occlusal and proximal dental caries using long-wavelength infrared thermophotonic lock-in imaging
Notice bibliographique
Résumé
Detection of early dental caries, as one of the most prevalent oral diseases worldwide, has always been a major challenge in dental practice. Conventionally, the dental standard of care relies on inspection methods such as visual/tactile assessment and X-ray radiography which lack sufficient specificity and sensitivity to detect caries at early stages of progression. This increases the risk of cavity formation, and consequently, the need for treatment through surgical intervention. However, over the past few years, dentistry has begun to shift away from costly and labor-intensive surgical treatment towards nonsurgical management and prevention which relies on early detection of caries when they can be healed (i.e., remineralized). In accordance with this paradigm shift, in this study, we demonstrate the capabilities of a clinically and commercially viable long-wavelength infrared (LWIR) thermophotonic imaging technology in detection of very early proximal and occlusal caries. The system incorporates intensity-modulated light and detects the early caries based on the altered thermal-wave field, caused due to greater light absorption at caries sites, which reaches the IR camera though infrared emission. A low-cost LWIR (8-14 μm) camera has been integrated into the thermophotonic imaging system. The IR camera used in this study consists of an uncooled microbolometer LWIR detector which is highly suitable for implementation in clinically viable imaging systems due to its reduced overall weight and cost in comparison to the conventional cryogenically cooled detectors (e.g., mid-wavelength infrared (MWIR: 3-5 μm) detectors). In addition to low weight and affordability, LWIR detectors have improved detection abilities as the masking effect of the direct thermal emission from subsurface caries is suppressed due to the minimal transmittance of enamel in the LWIR band. In order to simulate the inception and progression of early caries into the enamel, a controlled demineralization procedure is followed in this study. This method effectively mimics the process of mineral loss in enamel and generates a caries lesion below an intact layer as commonly encountered in mineral profile of dental caries. The artificial caries are formed on proximal and occlusal surfaces of the tooth samples as the most prone surfaces to mineral loss and caries formation. The capabilities of the imaging system are evaluated by monitoring the progress of caries formation though a follow-up study within a 10-day timeframe. The results show the ability of the system to detect very early caries, demonstrating its suitability as a sensitive and clinically viable dental diagnostic system.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».