Comparison of Accuracy of Current Ten Intraoral Scanners
Notice bibliographique
Résumé
There have been various developments in intraoral 3D scanning technology. This study is aimed at investigating the accuracy of 10 scanners developed from 2015 to 2020. A maxillary dental model with reference points was printed from Form 2 (FormLabs, Somerville, MA, USA). The model was scanned 5 times with each intraoral scanner (IOS); Trios 3 (normal and high‐resolution mode); Trios 4 (normal and high‐resolution mode) (3Shape Trios A/S, Copenhagen, Denmark); iTero Element, iTero 2, and iTero 5D Element (Align Technologies, San Jose, California, USA); Dental Wings (Dental Wings, Montreal QC, Canada); Panda 2 (Pengtum Technologies, Shanghai, China); Medit i500 (Medit Corp. Seoul, South Korea); Planmeca Emerald™ (Planmeca, Helsinki, Finland); and Aoralscan (Shining 3D Tech. Co., Ltd., Hangzhou, China). After the scan, the 3D scanned stereolithography files were created. The various distances were measured five times in X , Y , Z , and X Y axes of various scans and with a vernier caliper (control) and from the Rhinoceros software. The data were analyzed using SPSS 18. Test for the normality of the various measurement data were done using Kolmogorov‐Smirnov test. The trueness and precision of the measurements were compared among the various scans using the Kruskal‐Wallis test. The significance was considered at P < 0.05. The trueness of the intraoral scans was analyzed by comparing the measurements from the control. Precision was tested through the measurements of repeated scans. It showed that more the distance is less the accuracy for all scanners. In all studied scanners, the trueness varied but precision was favorably similar. Diagonal scanning showed less accuracy for all the scanners. Hence, when scanning the full arch, the dentist needs to take more caution and good scan pattern. Trios series showed the best scan results compared to other scanners.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».