Comparative study on the detection of early dental caries using thermo-photonic lock-in imaging and optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of dental caries is known to be the key to the effectiveness of therapeutic and preventive approaches in dentistry. However, existing clinical detection techniques, such as radiographs, are not sufficiently sensitive to detect and monitor the progression of caries at early stages. As such, in recent years, several optics-based imaging modalities have been proposed for the early detection of caries. The majority of these techniques rely on the enhancement of light scattering in early carious lesions, while a few of them are based on the enhancement of light absorption at early caries sites. In this paper, we report on a systemic comparative study on the detection performances of optical coherence tomography (OCT) and thermophotonic lock-in imaging (TPLI) as representative early caries detection modalities based on light scattering and absorption, respectively. Through controlled demineralization studies on extracted human teeth and µCT validation experiments, several detection performance parameters of the two modalities such as detection threshold, sensitivity and specificity have been qualitatively analyzed and discussed. Our experiment results suggests that both modalities have sufficient sensitivity for the detection of well-developed early caries on occlusal and smooth surfaces; however, TPLI provides better sensitivity and detection threshold for detecting very early stages of caries formation, which is deemed to be critical for the effectiveness of therapeutic and preventive approaches in dentistry. Moreover, due to the more specific nature of the light absorption contrast mechanism over light scattering, TPLI exhibits better detection specificity, which results in less false positive readings and thus allows for the proper differentiation of early caries regions from the surrounding intact areas. The major shortcoming of TPLI is its inherent depth-integrated nature, prohibiting the production of depth-resolved/B-mode like images. The outcomes of this research justify the need for a light-absorption based imaging modality with the ability to produce tomographic and depth-resolved images, combining the key advantages of OCT and TPLI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».