Age Estimation Using Pulp/Tooth Volume Ratio of canine teeth in Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) Images
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Age estimation is an important issue in forensic medicine.Teeth are more resistant to changes than bones, so they are one of the main indicators for age estimation in forensic medicine.To determine the relationship between age and dental changes, the ratio of dental pulp/Tooth volume (PV/ TV) is one of the most appropriate indicators.The aim of this study was to determine the correlation between PV/TV ratio and chronological age in canine teeth using CBCT images. Materials and Methods:In this descriptive-analytical study, a total of 183 CBCT images were selected randomly from archive of images in an oral and maxillofacial radiology center.The images were imported into the 3D Slicer software as DICOM data.Pulp volume, tooth volume and their ratio were calculated.Data were introduced into SPSS 17.We used T-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient and linear regression for data analysis. Results:The mean value of PV/TV ratio was not different significantly in relation to gender, teeth location (mandible and maxilla, right and left sides), but there was a significant difference in terms of age.Pearson correlation showed a significant negative relation between the age of the subjects and PV/TV ratio (R = -0.714).The results of regression analysis for all data and also for all of 6 age groups showed significant correlation only in the age groups of 15-19 and 50-59 years old.Conclusion: The results of this study showed that there was an inverse and significant relationship between PV/TV ratio and chronological age.Also, in the age groups of 15-19 and 50-59 years, it seems that regression model can be considered a reliable method to estimate age in Iranian population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».