Measurement error and reliability of three available 3D superimposition methods in growing patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) images can be superimposed, allowing three-dimensional (3D) evaluation of craniofacial growth/treatment effects. Limitations of 3D superimposition techniques are related to imaging quality, software/hardware performance, reference areas chosen, and landmark points/volumes identification errors. The aims of this research are to determine/compare the intra-rater reliability generated by three 3D superimposition methods using CBCT images, and compare the changes observed in treated cases by these methods. METHODS: Thirty-six growing individuals (11-14 years old) were selected from patients that received orthodontic treatment. Before and after treatment (average 24 months apart) CBCTs were analyzed using three superimposition methods. The superimposed scans with the two voxel-based methods were used to construct surface models and quantify differences using SlicerCMF software, while distances in the landmark-derived method were calculated using Excel. 3D linear measurements of the models superimposed with each method were then compared. RESULTS: Repeated measurements with each method separately presented good to excellent intraclass correlation coefficient (ICC ≥ 0.825). ICC values were the lowest when comparing the landmark-based method and both voxel-based methods. Moderate to excellent agreement was observed when comparing the voxel-based methods against each other. The landmark-based method generated the highest measurement error. CONCLUSIONS: Findings indicate good to excellent intra-examiner reliability of the three 3D superimposition methods when assessed individually. However, when assessing reliability among the three methods, ICC demonstrated less powerful agreement. The measurements with two of the three methods (CMFreg/Slicer and Dolphin) showed similar mean differences; however, the accuracy of the results could not be determined.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».