Cbct データとは何ですか？
Cbct Data Cbct データ - MATERIALS AND METHODS: The CBCT records of 60 patients with skeletal Class II malocclusion (ANB angle ≥ 4°, Wits ≥ 0) were selected from the CBCT database. [1] OBJECTIVE The aim of this study was to query cone beam computed tomography (CBCT) users about their storage and transfer practices to identify trends in the handling of CBCT data in dentistry. [2] Clinical relevance Three-dimensional superimposition of CBCT data and digital dental model can provide accurate information for palatal OMI implantation. [3] Preoperatively, a 3D printer was used, based on CBCT datasets, to produce a photosensitive resin bony anatomy replica. [4] CBCT data was determined by Mimics v. [5] RESULTS On comparing the mean values of soft tissue depths from the ridge mapping and CBCT data, insignificant differences were found at B1, B2, L1, L2, L3, and C, but significant differences were found at B3. [6] 2 was used for tooth segmentation and model generation based on CBCT data. [7] ResultsCBCT data of 146 patients (65 men and 81 women) with a mean age of 44. [8] Methods: CBCT Data from 111 Korean adult patients aged ≥25 years (55 males and 56 females) without signs and symptoms of TMD were analyzed retrospectively in this study. [9] Three representative video compression algorithms (Motion JPEG 2000, Motion JPEG AVI, and MPEG‐4) were employed and their compression performance was evaluated based on the CBCT data of 30 patients. [10] From the CBCT data, 3D nasal and pharyngeal airway model were generated. [11] MATERIALS AND METHODS The CBCT data from 325 patients (650 sinuses), aged 18 to 55 years, who had been referred to the Department of Dentomaxillofacial Radiology from 2015 to 2017 were evaluated retrospectively. [12] Cone beam computed tomography (CBCT) images were evaluated according to localization, affected anatomical structures, and volumetric measurement of osteolytic lesions caused by MRONJ in appliance of CBCT datasets by using ITK-SNAP. [13] Background/Objectives: The present study was conducted to examine differences between malocclusion the pharynx by reconstructing 3D images from CBCT data using the Mimics program, which allows actual measurement values to be acquired that are not affected by image distortion. [14] Clinical and CBCT data of 59 patients (86. [15] Methods: A CBCT dataset was segmented and mandible was isolated. [16] MATERIALS AND METHODS: This retrospective study used CBCT data of 33 patients treated by a senior orthodontist. [17] According to CBCT data and cephalometric analysis, 66 patients with average angle were selected as the sagittal skeletal group, including 24 Class Ⅰ patients, 20 Class Ⅱ and 22 Class Ⅲ patients. [18] CBCT data show no significant root resorption and alveolar bone loss after treatment in both groups. [19] Using the CBCT data, the relationship between mandibular incisors and their structural support was presented for each group of the mandibular incisors. [20] The CBCT data and intraoral scan were fused in the planning software. [21] Each patient being treated on Halcyon has a daily iCBCT, and each plan was also recalculated on their respective day 1 iCBCT dataset. [22] First, CBCT data from an intraoperative flat-panel C-arm is used to generate tetrahedral meshes. [23] All the CBCT data were imported into Invivo 5. [24] The results of this study indicate that CBCT data and full arch optical scans can be superimposed and successfully applied under clinical conditions within the accepted error. [25] Cross-sectional (CS) and PR images were obtained from CBCT data. [26] After clearing and staining of teeth, other criteria were determined with stereomicroscope under 16× magnification and served for comparison with CBCT data. [27] AIM To describe a minimally invasive method to create a 3D-printed guide to gain access to obliterated root canals on the basis of CBCT data. [28]材料および方法： 骨格クラスII不正咬合（ANB角度≥4°、ウィット≥0）の60人の患者のCBCTレコードがCBCTデータベースから選択されました。 [1] 目的 この研究の目的は、コーンビームコンピュータ断層撮影（CBCT）ユーザーに、歯科でのCBCTデータの処理の傾向を特定するためのストレージと転送の方法について問い合わせることでした。 [2] 臨床的関連性CBCTデータとデジタル歯科モデルの3次元重ね合わせにより、口蓋OMI移植の正確な情報を提供できます。 [3] 術前に、CBCTデータセットに基づいて3Dプリンターを使用して、感光性レジンの骨の解剖学的構造のレプリカを作成しました。 [4] CBCTデータはMimicsvによって決定されました。 [5] 結果 尾根マッピングとCBCTデータからの軟組織深度の平均値を比較すると、B1、B2、L1、L2、L3、およびCで有意差が見つかりましたが、B3で有意差が見つかりました。 [6] 2は、CBCTデータに基づく歯のセグメンテーションとモデル生成に使用されました。 [7] 結果平均年齢44歳の146人の患者（男性65人と女性81人）のCBCTデータ。 [8] 方法：この研究では、TMDの兆候と症状のない25歳以上の韓国の成人患者111人（男性55人と女性56人）のCBCTデータを遡及的に分析しました。 [9] 3つの代表的なビデオ圧縮アルゴリズム（Motion JPEG 2000、Motion JPEG AVI、MPEG-4）を採用し、30人の患者のCBCTデータに基づいて圧縮性能を評価しました。 [10] CBCTデータから、3D鼻および咽頭気道モデルが生成されました。 [11] 材料および方法 2015年から2017年に歯顎顔面放射線科に紹介された18〜55歳の325人の患者（650洞）からのCBCTデータを遡及的に評価しました。 [12] コーンビームコンピュータ断層撮影（CBCT）画像は、ITK-SNAPを使用して、ローカリゼーション、影響を受けた解剖学的構造、およびCBCTデータセットのアプライアンスでMRONJによって引き起こされた溶骨性病変の体積測定に従って評価されました。 [13] 背景/目的：本研究は、画像の歪みの影響を受けない実際の測定値を取得できるMimicsプログラムを使用してCBCTデータから3D画像を再構成することにより、咽頭の不正咬合の違いを調べるために実施されました。 [14] 59人の患者の臨床およびCBCTデータ（86。 [15] 方法：CBCTデータセットがセグメント化され、下顎骨が分離されました。 [16] 材料および方法： この後ろ向き研究では、上級歯科矯正医によって治療された33人の患者のCBCTデータを使用しました。 [17] CBCTデータと頭部計測分析によると、平均角度の66人の患者が矢状骨格グループとして選択されました。そのうち24人はクラスⅠの患者、20人はクラスⅡの患者、22人はクラスⅢの患者でした。 [18] CBCTデータは、両方のグループで治療後の有意な根吸収と肺胞骨喪失を示していません。 [19] CBCTデータを使用して、下顎切歯とそれらの構造的支持との関係が下顎切歯の各グループについて提示されました。 [20] CBCTデータと口腔内スキャンは計画ソフトウェアで融合されました。 [21] ハルシオンで治療されている各患者には毎日iCBCTがあり、各計画もそれぞれの1日目のiCBCTデータセットで再計算されました。 [22] まず、術中のフラットパネルCアームからのCBCTデータを使用して、四面体メッシュを生成します。 [23] すべてのCBCTデータがInvivo5にインポートされました。 [24] この研究の結果は、CBCTデータとフルアーチ光学スキャンを重ね合わせて、許容誤差内の臨床条件下で正常に適用できることを示しています。 [25] 断面（CS）およびPR画像はCBCTデータから取得されました。 [26] 歯の除去と染色の後、16倍の倍率で実体顕微鏡を使用して他の基準を決定し、CBCTデータとの比較に役立てました。 [27] 標的 CBCTデータに基づいて、閉塞した根管にアクセスするための3Dプリントガイドを作成するための低侵襲的方法を説明すること。 [28]
Method Cbct Data メソッド Cbct データ
Methods CBCT data of 18 preadolescent individuals (ages, 8. [1] Materials and Methods CBCT data of 150 patients were evaluated. [2] Methods CBCT data of 18 preadolescent individuals (ages, 8. [3]方法思春期前の18人の個人（8歳）のCBCTデータ。 [1] 材料と方法150人の患者のCBCTデータを評価しました。 [2] nan [3]
4d Cbct Data 4d Cbct データ
4D CBCT datasets were acquired for each target trajectory using the RT 4D CBCT acquisition technique and the conventional 4D CBCT acquisition technique. [1] The proposed 4D CBCT reconstruction method reduced streak artifacts noticeably, and its effectiveness was validated by comparing its results to those of other reconstruction methods such as the filtered-backprojection, a compressed-sensing, and a simple CNN-based algorithm for the 4D CBCT datasets. [2]4D CBCTデータセットは、RT 4DCBCT取得手法と従来の4DCBCT取得手法を使用して、ターゲット軌道ごとに取得されました。 [1] 提案された4DCBCT再構成法は、ストリークアーチファクトを著しく減少させ、その結果を、フィルター逆投影、圧縮センシング、4DCBCTデータセット用の単純なCNNベースのアルゴリズムなどの他の再構成法の結果と比較することによって検証されました。 。 [2]
Postoperative Cbct Data 術後Cbctデータ
All pre- and postoperative CBCT data were rendered in 3 dimensions. [1] The aim of this study was to evaluate the accuracy of a completely limiting tooth supported stereolithographic surgical guide, with sleeve structure incorporated into the design, for computer-guided dental implant placement in partially edentulous patients using the superimposition protocol using preoperative and postoperative CBCT data. [2]すべての術前および術後のCBCTデータは3次元でレンダリングされました。 [1] この研究の目的は、術前および術後のCBCTデータを使用した重ね合わせプロトコルを使用して、部分的に無歯の患者にコンピューター誘導歯科インプラントを配置するための、完全に制限された歯支持ステレオリソグラフィー手術ガイドの精度を評価することでした。 [2]
cbct data set Cbct データセット
We used a very challenging CBCT data set of 50 patients with a high-degree of craniomaxillofacial variability that is realistic in clinical practice. [1] RESULTS A total of 129 real clinical dental CBCT data sets were used to test the proposed method. [2] Settings and Design: To calculate CTV to PTV margins for rectal cancer patients in prone position using kV cone beam CBCT data sets. [3] Results The Iterative_CBCT data sets resulted in a prostate contour Dice coefficient improvement of approximately 2. [4] The WB CBCT data sets were screened using built-in semi-automatic measurement software. [5]臨床診療で現実的な高度の頭蓋顎顔面変動を伴う50人の患者の非常に挑戦的なCBCTデータセットを使用しました。 [1] 結果 合計129の実際の臨床歯科CBCTデータセットを使用して、提案された方法をテストしました。 [2] 設定と設計：kVコーンビームCBCTデータセットを使用して、腹臥位の直腸癌患者のCTVからPTVへのマージンを計算します。 [3] 結果Iterative_CBCTデータセットにより、前立腺の輪郭ダイス係数が約2改善されました。 [4] nan [5]