Three-dimensional characterization of root morphology for maxillary incisors
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to test the reproducibility of three-dimensional (3D) surface models of maxillary incisors and to propose a characterization of root morphology. The sample was comprised of pre-treatment cone-beam computed tomography (CBCT) images of fifty-five patients. The CBCTs were used to construct 3D surface models of the maxillary incisors. The reproducibility of surface models was tested by repeated construction of them by two observers. A 3D surface model that corresponded to the average of all lateral and all central incisors was generated. 3D surface distances and vector differences were calculated for each individual tooth and the average of the teeth considered. The corresponding points on the 3D surface mesh for each subgroup were compared statistically to those of the neutral subgroup using shape analysis MANCOVA and Hotelling's t-statistic (p < 0.05). Repeated construction of surface models demonstrated adequate inter-rater reproducibility. The distribution of 3D models into root morphology subgroups was: blunt (11% and 26% of the central and lateral incisors, respectively), conical (15% of the central incisors), long (27% and 20% of the central and lateral incisors, respectively), and short (15% and 4% of the central and lateral incisors, respectively). Compared to the neutral average, statistically significant differences in root morphology were found for blunt, long, conical, and short central incisors and for blunt, long, and short lateral incisors. We can conclude that 3D surface models construction for upper incisors is reproducible. 3D shape analysis using CBCT images allows a phenotypic characterization of incisor root morphology.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».