A Novel Methodology to Validate the Accuracy of Extraoral Dental Scanners and Digital Articulation Systems.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the current study is to develop a novel method to investigate the accuracy of 3D scanners and digital articulation systems. MATERIALS AND METHODS: An upper and a lower poured stone model were created by taking impression of fully dentate male (fifty years old) participant. Titanium spheres were added to the models to allow for an easily recognisable geometric shape for measurement after scanning and digital articulation. Measurements were obtained using a Coordinate Measuring Machine to record volumetric error, articulation error and clinical effect error. Three scanners were compared, including the Imetric 3D iScan d104i, Shining 3D AutoScan-DS100 and 3Shape D800, as well as their respective digital articulation software packages. Stoneglass Industries PDC digital articulation system was also applied to the Imetric scans for comparison with the CMM measurements. RESULTS: All the scans displayed low volumetric error (p⟩0.05), indicating that the scanners themselves had a minor contribution to the articulation and clinical effect errors. The PDC digital articulation system was found to deliver the lowest average errors, with good repeatability of results. CONCLUSION: The new measuring technique in the current study was able to assess the scanning and articulation accuracy of the four systems investigated. The PDC digital articulation system using Imetric scans was recommended as it displayed the lowest articulation error and clinical effect error with good repeatability. The low errors from the PDC system may have been due to its use of a 3D axis for alignment rather than the use of a best fit.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».