Detection and monitoring of early dental caries and erosion using three-dimensional enhanced truncated-correlation photothermal coherence tomography imaging
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Dental caries is the most common oral disease, with significant effects on healthcare systems and quality of life. Developing diagnostic methods for early caries detection is key to reducing this burden and enabling non-invasive treatment as opposed to the drill-and-fill approach. AIM: The application of a thermophotonic-based 3D imaging modality [enhanced truncated-correlation photothermal coherence tomography (eTC-PCT)] to early dental caries is investigated. To this end, the detection threshold, sensitivity, and 3D lesion reconstruction capability of eTC-PCT in imaging artificially generated caries and surface erosion are evaluated. APPROACH: eTC-PCT employs a diode laser with pulsed excitation, a mid-IR camera, and an in-house developed image reconstruction algorithm to produce depth-resolved 2D images and 3D reconstructions. Starting with healthy teeth, dental caries and surface erosion are simulated in vitro through application of specific demineralizing/eroding acidic solutions. RESULTS: eTC-PCT can detect artificial caries as early as 2 days after onset of artificial demineralization and after 45 s of surface erosion, with a laser power equivalent to 64% of maximum permissible exposure. In both cases, the lesion is not visible to the eye and undetected by x-rays. eTC-PCT is capable of monitoring lesion progression in 2-day increments and generating 3D tomographic reconstructions of the advancing lesion. CONCLUSIONS: eTC-PCT shows great potential for further development as a dental imaging modality combining low detection threshold, high sensitivity to lesion progression, 3D reconstruction capability, and lack of ionizing radiation. These features enable early diagnosis and frequent monitoring, making eTC-PCT a promising technology for facilitating preventive dentistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».