Retreatment Predictions in Odontology by means of CBR Systems
المؤلفون المشاركون
De Paz, Juan F.
García, Alvaro E.
Campo, Livia
Aliaga, Ignacio J.
Bajo, Javier
Corchado Rodriguez, Juan Manuel
Villarrubia, Gabriel
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The field of odontology requires an appropriate adjustment of treatments according to the circumstances of each patient.
A follow-up treatment for a patient experiencing problems from a previous procedure such as endodontic therapy, for example, may not necessarily preclude the possibility of extraction.
It is therefore necessary to investigate new solutions aimed at analyzing data and, with regard to the given values, determine whether dental retreatment is required.
In this work, we present a decision support system which applies the case-based reasoning (CBR) paradigm, specifically designed to predict the practicality of performing or not performing a retreatment.
Thus, the system uses previous experiences to provide new predictions, which is completely innovative in the field of odontology.
The proposed prediction technique includes an innovative combination of methods that minimizes false negatives to the greatest possible extent.
False negatives refer to a prediction favoring a retreatment when in fact it would be ineffective.
The combination of methods is performed by applying an optimization problem to reduce incorrect classifications and takes into account different parameters, such as precision, recall, and statistical probabilities.
The proposed system was tested in a real environment and the results obtained are promising.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Campo, Livia& Aliaga, Ignacio J.& De Paz, Juan F.& García, Alvaro E.& Bajo, Javier& Villarrubia, Gabriel…[et al.]. 2016. Retreatment Predictions in Odontology by means of CBR Systems. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099754
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Campo, Livia…[et al.]. Retreatment Predictions in Odontology by means of CBR Systems. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099754
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Campo, Livia& Aliaga, Ignacio J.& De Paz, Juan F.& García, Alvaro E.& Bajo, Javier& Villarrubia, Gabriel…[et al.]. Retreatment Predictions in Odontology by means of CBR Systems. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099754
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099754
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر