Assessing the Correlation between Skeletal and Corresponding Soft-Tissue Equivalents to Determine the Relationship between CBCT Skeletal/Dental Dimensions and 3D Radiographic Soft-Tissue Equivalents
Notice bibliographique
Résumé
Objective . Compare measurements of skeletal and dental areas on the CBCT to the corresponding soft-tissue measures taken from a 3D Facial Scanner. Methods . 30 patients with CBCT and 3D Facial scanner photos were selected from the orthodontic program database. 30 different distance measurements were obtained from CBCT and facial scan. OrthoInsight software was used to obtain the measurements from the facial scan images, and AVIZO software was used for corresponding CBCT landmarks. The Euclidean distance formula was used to determine the distances for the corresponding x , y , and z coordinates of the CBCT. Reliability for CBCT and Facial Scanner was completed by calculating 30 distances for 10 patients, 3 times. Once reliability was determined, all 30 distances were calculated once for CBCT and facial scanner on each patient and descriptive statistics and paired t -test were applied. Results . All distances measured presented excellent reliability, the lowest one being the left eye width for the facial scanner (ICC 0.847). The landmark with the highest mean error on the CBCT was 2.0 ± 1.6 mm on the z -axis for the spinal level landmark. The Facial Scanner’s largest mean measurement error was 1.5 ± 0.9 mm for the distance of the left corner of the mouth to gonion. All data except width between outer eye corners were statistically significant (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). The average differences between facial scan and CBCT measurements ranged between 0.77 mm (left canine to cheekbone) to 26.94 mm (left subnasale to gonion) and are thus comparable. All measurements show a reasonable standard deviation between 2.57 mm (left eye width) to 9.91 mm (left gnathion to EAM). Conclusion . Distances obtained from CBCT and facial scan present mild differences giving the perspective of a relationship between them. Understanding this difference and relationship can make it plausible to expect certain underlying skeletal distances under soft-tissue structures.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».