Hybrid Navigation Technique for Improved Precision in Implantology
Notice bibliographique
Résumé
The hybrid navigation technique involves the merging of the Dynamic navigation (DN) system (Navident, Claronav, Canada) and static navigation technique (3Shape, Copenhagen, Denmark). Combining the advantages of both techniques, devising a protocol of hybrid navigation will be advantageous to eliminate the difficulties faced by operators in using either methods separately. Three patients requiring dental implants were included in this study. This requires the cone beam computed tomography (CBCT) (Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) data) and intra-oral scan (Standard Tessellation Language (STL) format) data for the accurate planning of the implant positions in both the static and dynamic approaches. The steps carried out were repeated for each of the patients, the accuracy of the implant placement was verified postoperatively by merging the CBCT data pre and post through the Evalunav software (NaviDent, Claronav). The accuracy of the implants placed were assessed based on the mesio-distal, bucco-lingual, apical deviations in distance and in angulation. The semi-robotic DN and static guide combination as a hybrid technique is an interesting method to improve the accuracy of flapless implant surgeries and can be used in cases where the anatomical landmarks are determinant factors for the implant placement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».