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World File Search System拔牙
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
卷∙17∙数字∙1∙2024第71页词干的潜力...
抽象拔牙是从牙槽过程中去除牙齿的过程。拔牙过程总是会导致硬组织和软组织造成组织损伤。基于2018年基本健康研究的结果，印度尼西亚的牙齿提取率达到2.9％。暴露于口腔环境的牙齿插座伤口允许进入致病性微生物，这会导致肺泡骨炎，骨瘘和菌血症。除此之外，拔牙后的插座受伤会导致患者的口腔不适。拔牙引起的伤口通常会导致疼痛并干扰饮食活动。海绵下的牙齿拔牙后有效治愈伤口，并且经常用于牙科。Spongostan有几个弱点，包括它会引起血肿，异物过敏反应，广泛的纤维化和有毒休克综合征的事实。在拔牙后，在伤口愈合过程中，在人类去角质的落叶牙齿（棚）衍生的分泌组凝胶中确定干细胞的潜力。分泌组具有血管生成，神经发生，组织修复，免疫调节，伤口愈合，抗纤维化和抗菌和组织再生的潜力。众所周知，间充质干细胞的分泌组包含各种细胞因子和生长因子。干细胞分泌组在组织中的稳定性和保留率较低，因此需要与生物材料相结合，以克服秘密组的低组织保留率，并受控生物活性材料以进行组织愈合。基于羟丙基甲基纤维素（HPMC）凝胶作为含有抗炎细胞因子和生长因子的载体培养基的原发性牙齿干细胞分泌组的组合，预计可以用作免疫调节剂，从而改善炎症后牙齿拔出后伤口愈合过程的免疫调节剂。来自人类去角质落叶牙齿（棚）衍生的秘密凝胶的干细胞有可能加速拔牙后伤口愈合过程。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
使用数字文件叠加与直接临床测量评估牙龈厚度
摘要 目的 本研究旨在评估使用数字化和直接临床评估方法量化牙龈厚度的相关性和可重复性。 材料与方法 需要拔牙的患者根据牙龈厚度测量方法分为两组，使用根管扩张器（拔牙前）或弹簧卡尺（拔牙后），测量面中部（FGT）和舌中部（LGT）。获取感兴趣牙弓的拔牙前数字成像与医学通信 (DICOM) 和立体光刻 (STL) 文件，并合并以进行相应的数字测量。使用类间相关系数 (ICC) 分析数字化和直接评估方法之间的评分者间信度。 结果 所有参数均表现出良好的评分者间信度一致性。根管扩张器与数字方法之间的比较显示出极好的一致性，FGT 的 ICC 为 0.79（95% CI 0.55,0.91），LGT 的 ICC 为 0.87（95% CI 0.69,0.94），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.08（-0.04 至 0.55）和 0.25（-0.30 至 0.81）mm。同时，卡尺法与数字化测量法的比较显示出较差的一致性，FGT 的 ICC 为 0.38（95% CI - 0.06, 0.70），LGT 的 ICC 为 0.45（95% CI - 0.02, 0.74），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.65（0.14 至 1.16）和 0.64（0.12 至 1.17）mm。结论数字化测量
糖尿病期间的牙齿提取：全身...
糖尿病（DM）被认为是全球一般人群的巨大威胁，影响了4.63亿成年人。这是一种系统的代谢障碍，其特征是胰岛素分泌缺陷和胰岛素受损，导致微血管并发症和高血糖。糖尿病分为1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM），含有T2DM，占全球90％的病例，因此更相关。DM患者与高脂血症，肥胖症和愈合障碍的高风险有关。考虑到糖尿病在口腔中最普遍的慢性疾病中排名第3，口服表现的糖尿病患者数量超过90％。糖尿病患者患有牙齿缺失，延长伤口愈合，静脉病毒，龋齿，口腔障碍，地衣呈胸骨，甚至是颌骨的细菌性骨髓炎，这可能会增加治疗难度并损害各种口腔疾病的治疗结果。与非糖尿病患者相比，由于牙周疾病引起的牙齿拔牙风险更高。与不受控制的糖尿病老年患者中，颌骨相关的骨坏死的起源往往是拔牙。除了由糖尿病相关的牙齿拔牙引起的菌血症和真菌感染外，似乎是骨髓炎和粘膜菌病的触发因素。因此，阐明机制并研究促进拔牙套筒治愈的方法至关重要，尤其是对于DM患者而言。在这篇综述中，我们系统地搜索并评估了当前的文献，以总结和讨论糖尿病患者延迟提取套筒的机制和管理。
2023 年牙科计划比较指南 DELTA ...
牙冠 70% 高达 70% 70% 高达 70% 免费 牙桥 70% 高达 70% 70% 高达 70% 免费 假牙：(5) 假牙： 全上假牙或下假牙 - 每副假牙 50% 高达 50% 50% 高达 50% 免费 部分上假牙或下假牙 - 每副假牙 50% 高达 50% 50% 高达 50% 免费 支撑板 50% 高达 50% 50% 高达 50% 免费 假牙调整 50% 高达 50% 50% 高达 50% 免费 假牙重衬 50% 高达 50% 50% 高达 50% 假牙和部分修复 50% 高达50% 50% 最高 50% 免费 假牙复制（重基） 50% 最高 50% 50% 最高 50% 免费 为局部假牙添加牙齿或卡环 - 每件 50% 最高 50% 50% 最高 50% 免费 植入 50% 最高 50% 50% 最高 50% 不承保 口腔外科：拔牙；局部麻醉（简单） 70% 最高 70% 70% 最高 70% 免费 手术拔牙 70% 最高 70% 70% 最高 70% 免费
Dominion National Select 计划 703x
复杂程度一般不会由参与的普通牙医执行。当由参与的专科医生执行时，上述自付费用不适用（牙齿矫正除外）。如果可用，参与的专科医生已与 Dominion Dental Services 达成协议，以正常、惯例和合理 (UCR) 费用的 25% 折扣向会员提供牙科服务。在特拉华州，参与的专科医生将提供 UCR 折扣，具体折扣因专科医生而异。14. 选择性手术包括但不限于拔牙
Daniel Winokur，DMD
与一群牙医和牙科学生一起前往墨西哥阿托亚克，向否则无法获得此类服务的人群提供牙科护理。牙科团队平均每周要照顾300-400名患者。护理包括馅料和冠，根管，牙齿拔牙，切口和排水，组织活检，固定器，牙套，缩放，缩放，根计划以及急性感染或病变，牙齿和桥梁，清洁，清洁以及有关适当刷牙和牙线的指导。Blanca的房屋，医疗任务旅行 - 2011年8月