Magnetic resonance imaging based <scp>computer‐guided</scp> dental implant surgery—A clinical pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer-guided implant surgery is currently based on radiographic techniques exposing patients to ionizing radiation. PURPOSE: To assess, whether computer-assisted 3D implant planning with template-guided placement of dental implants based on magnetic resonance imaging (MRI) is feasible. MATERIALS AND METHODS: 3-Tesla MRI was performed in 12 subjects as a basis for prosthetically driven virtual planning and subsequent guided implant surgery. To evaluate the transferability of the virtually planned implant position, deviations between virtually planned and resulting implant position were studied. Matching of occlusal surfaces was assessed by comparing surface scans with MRI-derived images. In addition, the overall image quality and the ability of depicting anatomically important structures were rated. RESULTS: MRI-based guided implant surgery with subsequent prosthetic treatment was successfully performed in nine patients. Mean deviations between virtually planned and resulting implant position (error at entry point 0.8 ± 0.3 mm, error at apex 1.2 ± 0.6 mm, angular deviation 4.9 ± 3.6°), mean deviation of occlusal surfaces between surface scans and MRI-based tooth reconstructions (mean 0.254 ± 0.026 mm) as well as visualization of important anatomical structures were acceptable for clinical application. CONCLUSION: Magnetic resonance imaging (MRI) based computer-assisted implant surgery is a feasible and accurate procedure that avoids exposure to ionizing radiation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».