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Enregistrement W3156422896 · doi:10.1038/s41598-021-01489-8

Three-dimensional semi-automated volumetric assessment of the pulp space of teeth following regenerative dental procedures

2021· article· en· W3156422896 sur OpenAlexfundno aff
Heeresh Shetty, Shishir Shetty, Adesh Kakade, Aditya Shetty, Mohmed Isaqali Karobari, Ajinkya M. Pawar, Anand Marya, Artak Heboyan, Adith Venugopal, The Hanh Nguyen, Dinesh Rokaya

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésDICOMPulp (tooth)Computer scienceDentistryMedicineOrthodonticsBiomedical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The volumetric change that occurs in the pulp space over time represents a critical measure when it comes to determining the secondary outcomes of regenerative endodontic procedures (REPs). However, to date, only a few studies have investigated the accuracy of the available domain-specialized medical imaging tools with regard to three-dimensional (3D) volumetric assessment. This study sought to compare the accuracy of two different artificial intelligence-based medical imaging programs namely OsiriX MD (v 9.0, Pixmeo SARL, Bernex Switzerland, https://www.osirix-viewer.com ) and 3D Slicer ( http://www.slicer.org ), in terms of estimating the volume of the pulp space following a REP. An Invitro assessment was performed to check the reliability and sensitivity of the two medical imaging programs in use. For the subsequent clinical application, pre- and post-procedure cone beam computed tomography scans of 35 immature permanent teeth with necrotic pulp and periradicular pathosis that had been treated with a cell-homing concept-based REP were processed using the two biomedical DICOM software programs (OsiriX MD and 3D Slicer). The volumetric changes in the teeth's pulp spaces were assessed using semi-automated techniques in both programs. The data were statistically analyzed using t-tests and paired t-tests (P = 0.05). The pulp space volumes measured using both programs revealed a statistically significant decrease in the pulp space volume following the REP (P < 0.05), with no significant difference being found between the two programs (P > 0.05). The mean decreases in the pulp space volumes measured using OsiriX MD and 3D Slicer were 25.06% ± 19.45% and 26.10% ± 18.90%, respectively. The open-source software (3D Slicer) was found to be as accurate as the commercially available software with regard to the volumetric assessment of the post-REP pulp space. This study was the first to demonstrate the step-by-step application of 3D Slicer, a user-friendly and easily accessible open-source multiplatform software program for the segmentation and volume estimation of the pulp spaces of teeth treated with REPs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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