Prediction of Dental Implants Primary Stability With Cone Beam Computed Tomography‐Based Homogenized Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Predicting implant stability preoperatively remains a challenge. Computed tomography (CT) based finite element (FE) simulations virtually evaluate the mechanical performance of the bone‐implant construct. However, translation requires trustworthy simulations based on clinically relevant CT data. The aim of the present study was to evaluate the prediction accuracy of FE models created from cone‐beam CT (CBCT) images against experimental results of primary implant stability in human bone specimens. Material and Methods Twenty‐three dental implants were inserted into bone biopsies extracted from three cadaveric mandibles, and biomechanical testing was performed to determine the load‐bearing capacity in a previous study. CBCT‐based sample‐specific homogenized FE (hFE) models were used to predict ultimate force. The accuracy of the CBCT‐based hFE model predictions was compared to the experimental results and to previous μCT‐based hFE models. Results The ultimate load predicted by the CBCT‐based hFE models correlated well with the experimental one (R2 = 0.66) and was a better estimator than the peri‐implant CBCT‐based bone density (R2 = 0.39) or μCT‐based bone volume fraction (R2 = 0.57). Although the results of the two hFE models were strongly correlated (R2 = 0.91), the μCT‐based simulation better predicted the experiments (R2 = 0.81). Conclusion By showing that CBCT‐based hFE modeling can predict primary stability, this study represents an important step forward toward the clinical translatability of these numerical models as preoperative predictors of primary stability. Nevertheless, several challenges remain to be addressed, such as the lack of an accurate and quantitative way to calibrate CBCT images.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».