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Enregistrement W3011606978 · doi:10.34172/joddd.2020.011

Development of a novel dental shade determination application

2020· article· en· W3011606978 sur OpenAlexaff
Les Kalman

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research Dental Clinics Dental Prospects · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftwareProtocol (science)Process (computing)Restorative dentistryRGB color modelDental researchDentistryArtificial intelligenceComputer visionMedicineOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the shade of dental materials is a challenging requirement for the restorative dentist. Improper shade selection is the second cause for laboratory remakes, resulting in inefficiency and additional cost, and unnecessary stress for the clinician and patient. The process of shade selection is somewhat subjective, with no consensus on the protocol. This research investigation aimed to develop a novel software application to provide an accurate, objective, and systematic approach to shade determination for teeth, soft tissues, and dental materials. An IOS software application was developed, termed Smile Shade, to facilitate a simple approach for dental shade determination. Smile Shade functions on a high-dynamic-range microcolor sensor with automatic temperature control and inter-device repeatability of <1.0 ∆E. The determination of shade is completed through the evaluation of color based on CMYK, RGB, and LAB, which are different techniques of storing colors. Further research is underway to compare this novel application to the traditional shade tab approach commonly practiced at most dental schools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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