Reliability and accuracy of segmentation of mandibular condyles from different three-dimensional imaging modalities: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To critically synthesize the literature surrounding segmentation of the mandibular condyle using three-dimensional imaging modalities. Specifically, analyzing the reliability and accuracy of methods used for three-dimensional condyle segmentation. METHODS: Three electronic databases were searched for studies reporting the reliability and accuracy of various methods used to segment mandibular condyles from three-dimensional imaging modalities. Two authors independently reviewed articles for eligibility and data extraction. RESULTS: Nine studies fulfilled the inclusion criteria. Eight studies assessed the condylar segmentation from CBCT images and limited studies were available on non-CBCT three-dimensional imaging modalities. Threshold-based volume segmentation, manual segmentation, and semi-automatic segmentation techniques were presented. Threshold-based volume segmentation reported higher accuracy when completed by an experienced technician compared to clinicians. Adequate reliability and accuracy were observed in manual segmentation. Although adequate reliability was reported in semi-automatic segmentation, data on its accuracy were lacking. CONCLUSION: A definitive conclusion with regards to which current technique is most reliable and accurate to efficiently segment the mandibular condyle cannot be made with the currently available evidence. This is especially true in terms of non-CBCT imaging modalities with very limited literature available.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».