Diagnostic Ultrasound in the Measurement of Cortical Bone Thickness in Porcine Mandibular Specimens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ultrasound (US) is a safe, non-invasive diagnostic method that has been used in various capacities in medicine and dentistry. Periodontal bone loss, bony dehiscence, and gingival recession have been reported as potential risks of orthodontic treatment in patients who have decreased buccal/labial bone thickness. US has the potential to aid in the diagnosis of patients at risk for these possible complications of orthodontic treatment. Purpose: To validate the use of a novel US device in the measurement of buccal cortical bone (BCB) thickness over roots in porcine mandibles. Materials and Methods: Jaw and cortical bone models were constructed and used for software and protocol refinement. Three porcine hemi-mandibles were scanned with Micro-CT (μ-CT). BCB thickness was measured with imaging software at 12 locations per specimen (n=36). BCB thickness at these locations was then assessed using a 19MHz pulse-echo US transducer. Bone thickness was determined by assessing US wave time of flight using a calibrated speed of sound (SOS) through cortical bone. Statistical analysis was done with a paired t-test, Pearson correlation, and Bland-Altman plots. Results: SOS was calibrated to 3235m/s. Mean bone thickness (+/-SD) from μ-CT was 2.06 +/- 0.76mm and 1.61 +/- 0.46mm from US. μ-CT and US thickness measurements were significantly different. Conclusion: A handheld US device showed promise in measuring BCB thickness, but some variability exists especially when measuring thicker bone. Further improvements in the device and the algorithms used are warranted to increase the accuracy of and reliability measuring cortical bone thickness overlying roots of teeth.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».