Use of dental CBCT software for evaluation of medical CT‐acquired images in a multiple fatality incident: Proof of principles
Notice bibliographique
Résumé
Comparison of post-mortem dental findings to ante mortem dental records is a well-established, frequently used scientific means of human identification. Dentistry has adapted a form of CT scanning that uses a cone-shaped beam and is thus termed cone beam computed tomography (CBCT). CBCT is presently being used in many aspects of dentistry including osseointegrated implant planning, orthodontics, endodontics, investigation of pathology, and assessment prior to complex dental extractions. The identification of seven individuals from multiple fatality incident was undertaken using a simple technique for completing comparative radiographic dental identifications using post-mortem medical computed tomographic (CT) image-acquisition techniques and commercially available dental software normally used in clinical care. The authors will show the means by which the harvesting of anatomically important data from medical CTs and conversion of these files was undertaken to provide crisp, clear post-mortem dental images for forensic comparison to assist in the identification of two adults and provide age stratification of three juveniles. The use of this technique has shown to be beneficial for expediting efficient identification of deceased individuals, helping to isolate which cases may need additional scientific methods of identification, saving time and money to the organization and eliminating biological/body substance or radiation exposure to the operator. The application of this software for use in forensic dental identification cases is presented, and the methodology to create post-mortem images suitable for comparison is detailed.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».