Integrating Image Analysis and Dental Radiography for Periodontal and Peri-Implant Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The recent change in classification of periodontal and peri-implant diseases includes objective evaluation of intra-oral radiographs and quantification of bone loss for disease staging and grading. Assessment of the progression of periodontal disease requires deduction of bone loss longitudinally, and its interpretation as (1) a percentage in relation to tooth root and (2) as a function of the patient's age. Similarly, bone loss around dental implants, after accounting for initial remodeling, is central for determining diagnosis, severity, and progression of peri-implantitis. Bone gain secondary to periodontal regeneration can be measured using standardized dental radiographs and compared to baseline morphology to determine treatment success. Computational image analysis, including machine learning (ML), has the potential to develop and automate quantitative measures of tooth, implant, bone volumes, and predict disease progression. The developed algorithms need to be standardized while considering pre-analytic, analytic, and post-analytic factors for successful translation to clinic. This review will introduce image analysis and machine learning in the context of dental radiography, and expand on the potential for integration of image analysis for assisted diagnosis of periodontitis and peri-implantitis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».