Linear measurements of sinus floor elevation based on voxel‐based superimposition of cone beam computed tomography images
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postsurgical evaluation of sinus floor elevation regularly involves linear measurements of the elevated volumes in the cone beam computed tomography (CBCT) images. The accuracy of measurements could be compromised due to ill-defined sinus floor outline if implants are placed simultaneously. PURPOSE: The aim was to examine a CBCT superimposition method to improve the measurement accuracy. MATERIALS AND METHODS: Twenty patients who received transalveolar sinus floor elevation with immediate implantation were enrolled. CBCTs before and after surgery were transformed into digital imaging and communications in medicine format and imported into the Dolphin Imaging software. Voxel-based superimposition was automated to merge the files. In the superimposed image, parameters including alveolar bone height, protruded implant length, and total elevated height were measured. The superimposition and measurements were performed independently by two examiners and in two timepoints with 1-week time interval. We used intraclass correlation coefficient (ICC) to analyze the interexaminer and intraexaminer agreements. RESULTS: Of measured parameters, the mean of difference between two timepoints ranged from 0.18 to 0.26 mm by examiner 1, and from 0.16 to 0.20 mm by examiner 2. ICCs were equal or greater than 0.98, indicating perfect intraexaminer agreement. For interexaminer reliability, the largest mean of difference was 0.27 mm in measuring alveolar bone height between two examiners. ICCs were greater than 0.98, showing perfect interexaminer agreement. CONCLUSIONS: The voxel-based superimposition of pre- and post-surgical CBCT images with Dolphin Imaging is an effective and reliable way for linear measurements so as to assess the surgical outcome. There is minimal effect on reproducibility of measured data by different timepoints or performers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».