Application of Artificial Intelligence Graphics and Intraoral Scanning in Medical Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Intraoral scanning technology has become an essential tool in current digital oral medicine, with rapid technological development and increasingly widespread clinical applications. This article reviews the development process of intraoral scanning technology, classifies and introduces the principles of commonly used intraoral scanning technology, and briefly explains the application of this technology in digital diagnosis and treatment in different fields of dentistry. The author analyzes and compares the scanning accuracy of five different types of oral scanners for scanning single jaw complete dentition plaster models. And evaluate the scanning quality to provide reference for clinical application and provide a basis for further improving the performance of domestic oral scanners in the future. The author used a high-precision desktop scanner (Yunjia UP560) to obtain a digital model and used it as truth group data. After using the analysis software Geomagic Studio14 for "best fit comparison", the author conducted deviation analysis on the true value group and experimental group data, evaluated the quality indicators of the scanned data, and compared the scanning accuracy. In terms of scanning accuracy, international manufacturers represented by iTeroElement1 and 3ShapeTrios3 are both at a high level. The Fusion Scanner, Aoralscan2, and Mediti500 instruments have different advantages in accuracy and precision across different measurement ranges. The accuracy of scanning single tooth crowns with several instruments is better than that of scanning single jaw full dentition, indicating that reducing the scanning range can improve the accuracy of the scanner.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».