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World File Search System义齿
数字印象的准确性是部分义齿
该研究的目的是通过对基台适应程度的体外研究来评估可移动部分义齿中数字印象的精度。肯尼迪III类模型，在43和47元素之间具有假肢空间，分别在米西奥 - 胶囊和扣带区域中具有壁ni。在亚组浓度和conm中进行了常规印象，而数字扫描是在DIGC和DIGM中进行的。使用石膏和树脂型号上的蜡技术制造了简化的钴 - 铬合金框架。通过用冷凝硅硅硅酮打动壁ni，定性评估穿孔，并在横截面后立体显微镜下定量测量霉菌厚度来评估结构的适应程度。常规适应性在实验组中更为普遍。conce显示出较高的平均基台适应程度，而conm的平均值较低。研究因素，印象技术和基台座椅的类型在统计学上没有显着意义，并且变量之间没有相互作用。咬合和扣带式基台测量点没有统计学上的显着差异。数字扫描在基台适应方面产生了更好的结果，基台座椅和金属结构之间的平均间隙较小，因此在临床上可以接受。基座座和印象技术的类型对基台适应没有统计学上的显着影响。印象技术并不代表影响不同测量点上咬合和扣带扣基台适应的因素。
非金属扣义义齿：文献评论
ISSN印刷：2394-7489 ISSN在线：2394-7497 IJADS 2024; 10（4）：280-286©2024 IJADS www.oraljournal.com收到：18-10-2024接受：21-11-2024博士Meshi Longdo Maulana Azad博士，德里，德里，德里，德里，印度德里，印度德里，Rekha Gupta H.O.O.O.Derance，Maul naanance internions dentry Instute德里大学，新德里，德里，印度，印度德里，Shubhra Gill博士，皇冠假肢和桥梁，M.A.I.D.S，印度新德里，Swarnim Swarnim Singh Mds博士，Prosthodontics，Crown和Bridge，M.A.I.I.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.D.S. M.A.I.D.S，印度新德里，通讯作者：Meshi Longdo Maulana Azad Azad牙科科学学院，德里大学，新德里，印度德里，印度德里
评论文章聚甲基丙烯酸甲酯作为义齿碱，带有加固材料：评论
在牙科中，甲基丙烯酸甲酯（PMMA）仍然是肢体牙齿和正畸电器的主要材料。尽管它以满足美学期望的能力而受到广泛赞赏，但它在满足修理牙齿的机械先决条件方面却缺乏。这项研究旨在审查有关PMMA材料作为义齿基础的文献，作为知识类型的增强材料的基础及其对义齿基础特性的影响。通过使用PubMed，Scopus，Science Direct，Google Direct，Google Scholar和Wiley Inter Science发动机进行了电子搜索，从2004年至2023年进行了有关PMMA增强材料的影响的全面科学研究。事实证明，已经进行了重大尝试来增强义齿底座的属性，包括热扩散，硬度，表面粗糙度和吸附。在PMMA中为牙齿义齿碱基的增强成分的整合在增强其性质方面既具有生物相容性且有利的态度。本文有可能作为义务应用程序中选择材料的宝贵资源，从而为PMMA及其牙科添加剂增强材料提供了宝贵的见解。
3D打印义齿基础的生物力学行为...
目的：评估相关的材料特性（弯曲强度[σF]，弹性模型[E]，吸水[WSP]和溶解度[WSL]和生物相容性（AM）聚合物（AM）聚合物与热量丙烯酸（AR; Contrance）进行完整材料的材料的临时性作用，该材料的生产均可在制造临时，该材料的临时性是由此进行了临时。材料和方法：根据ISO 20795-1：2013标准评估σF，E，WSP和WSL，并使用MTT和SRB分析评估了生物相容性。磁盘形样品被制造并用于WSP（n = 5），WSL（n = 5）和生物相容性（n = 3）测试。用于评估σF和E的条形样品（n = 30），并在37°C蒸馏水中储存48小时或6个月，然后在通用测试机中弯曲频率（5±1 mm/分钟）。使用学生t检验（α= .05）对σF，E，WSP，WSL和生物相容性测试进行了统计分析。Weibull分析也用于σF和E数据。结果：发现了两种材料之间的显着差异。储能持续6个月不会影响AM聚合物的弯曲强度，但是该材料显示出不足的σF和WSL值。结论：尽管储水6个月后，尽管有足够的生物相容性和强度稳定性，但建议用于完整牙齿的AM聚合物需要进一步开发，以改善本研究中评估的材料特性。Int J ProShodont 2024; 37（Suppl）：S109 – S117。做：10.11607/ijp.8295
3个单位的骨折强度固定局部义齿在衰老之前和之后用金属陶瓷，石墨烯掺杂的PMMA和PMMA制造：一项视频研究
目标：评估三单元固定局部假牙（FPD）的断裂强度和线性伸长，并在老龄化之前和之后用传统和新材料制造，用于固定假肢。方法：制造了六十个三单元FPD的模型，并将固定在模拟上颌第二前磨牙的替换的CO-CR模型上。将样品随机分为3组：金属 - 陶瓷（MCR），掺杂石墨烯的聚甲基丙烯酸酯（PMMA-GR）和聚甲基丙烯酸丙烯酸酯（PMMA）。一半的样品直接进行断裂测试，而其余的一半进行了老化过程，然后使用电动力测试机进行断裂载荷测试。骨折负荷和断裂值处的伸长率进行了统计分析。结果：在不同材料之间检测到显着差异（P <0.05）。所有组均显示出衰老后的断裂负荷和伸长率的减少，但除了pMMA组（p = 2.012e-19）（p = 3.8e-11）外，但没有统计学意义。结论：与PMMA相比，MCR和PMMA-GR三单元FPD显示出更高的断裂强度和较低的断裂伸长率。与PMMA相比， MCR和PMMA GR对衰老过程的抗性更高。 临床意义：PMMA-GR可以被认为是长期临时修复体的材料，因为其ME Chanical行为和耐老化的耐药性更像MCR，而不是PMMA。MCR和PMMA GR对衰老过程的抗性更高。临床意义：PMMA-GR可以被认为是长期临时修复体的材料，因为其ME Chanical行为和耐老化的耐药性更像MCR，而不是PMMA。
人工智能模型在可摘义齿修复中的应用及性能：文献综述
机器学习是一种从已知的数据集[4]中提取数据的过程。这种学习可以是监督学习（其中机器学习模型在已知的数据输入和输出上进行训练）或无监督学习（其中在没有任何预定义信息的情况下从输入数据中提取隐藏模式）。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，包含一组具有多个数据处理层的数学模型[5]。其操作非常复杂，可以通过在多个抽象层次上表示极大数据集来做出决策和处理它们[4]。人工神经网络 (ANN) 是一种模拟生物系统的 DL 算法。它由三层组成：输入层（接收输入信号）、多个隐藏层和输出层[6]。深度 ANN 具有大量隐藏层，因此准确度很高[7]。其他 DL 网络架构是根据特定应用或学习数据开发出来的。例如，卷积神经网络 (CNN) 通常用于 DL 中的图像处理，包括使用医学图像进行自动分割和计算机辅助诊断[8]。循环神经网络（RNN）是另一种适合处理时间相关信息的网络架构，例如语音处理或视频分析[9]。