論文の概要: Assessment of the quantitative impact of occlusal positioning splints on temporomandibular joint conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25322v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 07:37:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.760695
- Title: Assessment of the quantitative impact of occlusal positioning splints on temporomandibular joint conditions
- Title(参考訳): 咬合位置決めスプリントが顎関節状態に及ぼす影響の定量的評価
- Authors: Agnieszka Anna Tomaka, Krzysztof Domino, Dariusz Pojda, Michał Tarnawski,
- Abstract要約: 顎関節構成(TMJ)の定量的解析法を提案し,その有効性を実証した。
この方法は、位置決めスプリントを、予め定義された下顎骨の剛性変換の物理的実現としてモデル化する。
選択した下顎位に対応するスプリントを設計・製造し、その位置決め精度を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A computational method for quantitative analysis of temporomandibular joint (TMJ) configuration using occlusal positioning splints is proposed and demonstrated. The method models a positioning splint as a physical realization of a predefined rigid transformation of the mandible, derived from multimodal data, including CBCT, facial motion acquisition, and dental scans integrated within a common coordinate system. Splints corresponding to selected mandibular positions are designed and fabricated, and their positioning accuracy is evaluated using repeated scans of plaster models. Discrepancies are represented as error transformations and analyzed statistically in the space of rigid motions. The estimated transformations are propagated to segmented TMJ structures, enabling simulation-based evaluation of joint space changes. Transformation-based error analysis and surface distance metrics are used to quantify differences between planned and achieved configurations. The method enables indirect assessment of TMJ configuration using a single anatomical model and transformation data, reducing the need for repeated imaging across multiple mandibular positions. This study is intended as a methodological demonstration, supported by a clear step-by-step graphical presentation, and does not aim to provide clinical validation.
- Abstract(参考訳): 咬合位置決めスプリントを用いた顎関節構成の定量的解析法を提案する。
本発明の方法は、CBCT、顔の動き取得、および共通の座標系に組み込まれた歯科スキャンを含むマルチモーダルデータから導かれる、予め定義された下顎骨の剛性変換の物理的実現としての位置決めスプリントをモデル化する。
選択した下顎位に対応するスプリントを設計・作製し,その位置決め精度をプラスターモデルの繰り返しスキャンを用いて評価した。
離散性は誤差変換として表現され、剛体運動の空間で統計的に解析される。
推定変換はセグメンテーションされたTMJ構造に伝播し、シミュレーションに基づく関節空間変化の評価を可能にする。
変換に基づく誤差分析と表面距離測定は、計画された構成と達成された構成の違いを定量化するために用いられる。
この方法は、単一の解剖学的モデルと変換データを用いてTMJ構成を間接的に評価することができ、複数の下顎位置を横断する反復撮像の必要性を低減できる。
本研究は,明快なグラフィカル・バイ・ステップ・プレゼンテーションによって支援された方法論的実証を意図しており,臨床検査を目的としていない。
関連論文リスト
- Particle Diffusion Matching: Random Walk Correspondence Search for the Alignment of Standard and Ultra-Widefield Fundus Images [47.944896477309555]
標準ファンドス画像(SFI)とウルトラウェードフィールドファンドス画像(UWFI)のためのロバストアライメント手法を提案する。
本手法は粒子拡散マッチング (Particle Diffusion Matching, PDM) と呼ばれ, 拡散モデルにより誘導される反復ランダムウォーク対応探索 (RWCS) を通してアライメントを行う。
PDMは複数の網膜画像アライメントベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-11T08:09:53Z) - Independent Component Discovery in Temporal Count Data [46.526610368455096]
本稿では、時間数データの独立成分分析のための生成フレームワークを導入し、レギュラー適応力学とポアソン対数正規放出を組み合わせた。
このモデルは、状態に依存したコントリビューションで絡み合ったコンポーネントを特定し、表現学習と摂動解析を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-29T13:30:10Z) - On Procrustes Contamination in Machine Learning Applications of Geometric Morphometrics [0.0]
Geometric morphometrics (GMM) は形状変化の定量化に広く用いられ、最近では機械学習(ML)解析の入力として使われている。
標準のプラクティスは、データをトレーニングとテストセットに分割する前に、すべての標本を一般化プロクリスト分析(GPA)を介して整列させる。
ここでは、制御された2次元および3次元シミュレーションを用いて、GPAによる汚染の影響を正式に特徴づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-26T12:56:23Z) - From Variability To Accuracy: Conditional Bernoulli Diffusion Models with Consensus-Driven Correction for Thin Structure Segmentation [0.0]
あいまいな領域では、既存のセグメンテーションアプローチは、しばしば非連結または非分離的な結果を出力する。
本稿では,複数の拡散モデル出力からのコンセンサスを利用してセグメント化結果を補正する新しいフレームワークを提案する。
本手法は,手作業による分割結果の修正を自動化し,画像ガイド下手術計画と手術に応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-17T10:44:06Z) - Computer-Aided Design of Personalized Occlusal Positioning Splints Using Multimodal 3D Data [0.0]
本研究では,咬合位置決めスプリントの設計と評価のためのコンピュータ支援手法を提案する。
主な目的は,前臨床段階における提案手法の有効性と幾何的精度を実証することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-17T11:53:49Z) - Abdominal organ segmentation via deep diffeomorphic mesh deformations [5.4173776411667935]
CTとMRIによる腹部臓器の分節は,手術計画とコンピュータ支援ナビゲーションシステムにとって必須の要件である。
肝, 腎, 膵, 脾の分節に対するテンプレートベースのメッシュ再構成法を応用した。
結果として得られたUNetFlowは4つの器官すべてによく当てはまり、新しいデータに基づいて簡単に微調整できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T14:41:18Z) - Data-driven reduced-order modelling for blood flow simulations with
geometry-informed snapshots [0.0]
類似しているが異なる領域における血流シミュレーションの効率的な予測法として,データ駆動サロゲートモデルを提案する。
幾何パラメータに対する非侵入的還元次数モデルが適切な分解を用いて構築される。
ラジアル基底関数補間器は、縮小順序モデルの縮小係数を予測するために訓練される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T21:18:17Z) - A kinetic approach to consensus-based segmentation of biomedical images [39.58317527488534]
バイオメディカルセグメンテーション問題に有界信頼度コンセンサスモデルの運動バージョンを適用した。
システムの長時間の挙動は、代理のフォッカー・プランク法(英語版)の助けを借りて計算される。
2次元グレースケール画像の関連集合に対して導入されたセグメンテーション距離を最小化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T09:54:34Z) - A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective
Deformation [88.21738020902411]
マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。
我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T21:21:56Z) - Benchmarking off-the-shelf statistical shape modeling tools in clinical
applications [53.47202621511081]
我々は、広く使われている最先端のSSMツールの結果を体系的に評価する。
解剖学的ランドマーク/計測推測および病変スクリーニングのための検証フレームワークを提案する。
ShapeWorks と Deformetrica の形状モデルは臨床的に関連する集団レベルの変動を捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T03:51:35Z) - Appearance Learning for Image-based Motion Estimation in Tomography [60.980769164955454]
トモグラフィー画像では、取得した信号に擬似逆フォワードモデルを適用することにより、解剖学的構造を再構成する。
患者の動きは、復元過程における幾何学的アライメントを損なうため、運動アーティファクトが生じる。
本研究では,スキャン対象から独立して剛性運動の構造を認識する外観学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T09:49:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。