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Enregistrement W2577327579 · doi:10.1371/journal.pone.0169555

Three-Dimensional Assessment of Temporomandibular Joint Using MRI-CBCT Image Registration

2017· article· en· W2577327579 sur OpenAlexaff
Mohammed A.Q. Al-Saleh, Kumaradevan Punithakumar, Manuel O. Lagravère, Pierre Boulanger, Jacob L. Jaremko, Paul W. Major

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographySegmentationCondyleMagnetic resonance imagingSimilarity (geometry)ReproducibilityImage registrationMedicineMean squared errorRoot mean squareNuclear medicineArtificial intelligenceMathematicsTemporomandibular jointStandard deviationComputer scienceOrthodonticsComputed tomographyRadiologyPhysicsImage (mathematics)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To introduce a new approach to reconstruct a 3D model of the TMJ using magnetic resonance imaging (MRI) and cone-beam computed tomography (CBCT) registered images, and to evaluate the intra-examiner reproducibility values of reconstructing the 3D models of the TMJ. METHODS: MRI and CBCT images of five patients (10 TMJs) were obtained. Multiple MRIs and CBCT images were registered using a mutual information based algorithm. The articular disc, condylar head and glenoid fossa were segmented at two different occasions, at least one-week apart, by one investigator, and 3D models were reconstructed. Differences between the segmentation at two occasions were automatically measured using the surface contours (Average Perpendicular Distance) and the volume overlap (Dice Similarity Index) of the 3D models. Descriptive analysis of the changes at 2 occasions, including means and standard deviation (SD) were reported to describe the intra-examiner reproducibility. RESULTS: The automatic segmentation of the condyle revealed maximum distance change of 1.9±0.93 mm, similarity index of 98% and root mean squared distance of 0.1±0.08 mm, and the glenoid fossa revealed maximum distance change of 2±0.52 mm, similarity index of 96% and root mean squared distance of 0.2±0.04 mm. The manual segmentation of the articular disc revealed maximum distance change of 3.6±0.32 mm, similarity index of 80% and root mean squared distance of 0.3±0.1 mm. CONCLUSION: The MRI-CBCT registration provides a reliable tool to reconstruct 3D models of the TMJ's soft and hard tissues, allows quantification of the articular disc morphology and position changes with associated differences of the condylar head and glenoid fossa, and facilitates measuring tissue changes over time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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