Accuracy of a surface-based fusion method when integrating digital models and the cone beam computed tomography scans with metal artifacts
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the intra- and inter-observer reliability of maxillary digital dental model integration into cone-beam computed tomography (CBCT) scans to reconstruct three-dimensional (3D) skeletodental models for orthognathic patients. This retrospective study consisted of CBCT and digital maxillary dentition images of 20 Class III orthognathic patients. After two repeated fusions of digital cast images with reconstructed CBCT images by a digital engineer and an orthodontist respectively, the 3D coordinate values of the canines, first molars, and central incisors were evaluated. The intra- and inter-observer reliability of 3D positions of maxillary teeth were compared using intraclass correlation coefficients (ICCs). Intra-observer reliability of x-, y-, and z-coordinate values of maxillary teeth showed significant and excellent agreement in an engineer (0.946 ≤ ICC ≤ 1.000) and an orthodontist (0.876 ≤ ICC ≤ 1.000). The inter-observer reliability of the y- and z-coordinates of each tooth was significantly excellent or good, but that of the x-coordinates showed insignificantly poor to moderate agreement. This study showed that the integration of maxillary digital models into CBCT scans was clinically reliable. However, considering the low inter-observer reliability on the x-coordinates of dentition, clinical experience and repeated learning are needed for accurate application of digital skeletodental model in orthognathic patients.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».