The presence of excavations or cavities beneath the foundations of a building can have a significant impact on their stability and cause extensive damage. Traditional methods for calculating the bearing capacity and subsidence of foundations over cavities can be complex and time-consuming, particularly when dealing with conditions that vary. In such situations, machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques provide effective alternatives. This study concentrates on constructing a prediction model based on the performance of ML and DL algorithms that can be applied in real-world settings. The efficacy of eight algorithms, including Regression Analysis, k-Nearest Neighbor, Decision Tree, Random Forest, Multivariate Regression Spline, Artificial Neural Network, and Deep Neural Network, was evaluated. Using a Python-assisted automation technique integrated with the PLAXIS 2D platform, a dataset containing 272 cases with eight input parameters and one target variable was generated. In general, the DL model performed better than the ML models, and all models, except the regression models, attained outstanding results with an R2 greater than 0.90. These models can also be used as surrogate models in reliability analysis to evaluate failure risks and probabilities.
CAD/CAM-fabricated ceramic restorations nowadays are used as alternatives of amlagam and posterior composite resin restorations, especially in the cases of inlay restorations. But the reported results on marginal and internal fit of CAD/CAM-fabricated ceramic inlay have showed considerable difference. In this study, to evaluate the marginal and internal fit of CEREC2-fabricated ceramic inlay restoration and to compare with the fit of gold inlay and amalgam restoration, standardized Class II MO cavities were prepared in forty extracted caries-free human premolars. The teeth with prepared cavities were divided into 4 groups of ten teeth each. In group 1, CEREC2-fabricated ceramic inlays were treated with Scotchbond Multi-Purpose Plus(SMP plus) and cemented with Scotchbond Resin Cement. In group 2, casted gold inlays were cemented in the same method as in group 1. In group 3, casted gold inlays were cemented with zinc-phosphate cement. And in group 4, the prepared cavities were restored with amalgam. Restored teeth were thermocycled, stored in 1% methylene blue for 24 hours, and sectioned faciolingually and mesiodistally using EXAKT. Sectioned surfaces were observed with stereomicroscope and the gaps were measured at 9 points of mesiodistally sectioned surface and 7 points of faciolingually sectioned surface. The measured data were treated by Kruskal-Wallis one way ANOVA and Student-Newman-Keuls test. 1. The differences among measured gaps at each points were statistically significant for 4 experimental groups (P<0.05). 2. There were statistically significant differences in the measured gaps at each points between group 1 and group 2, group 1 and group 3, group 1 and group 4, group 2 and group 4, and group 3 and group 4 (P<0.05). 3. There were not statistically significant differences in the measured gaps at each points between group 2 and group 3 (P>0.05). 4. In the cases of inlay restorations(group 1, group 2, group 3), the gaps at internal line angle(distopulpal, axiogingival, faciopulpal, linguopulpal line angle) had a tendency to increase. In the cases of amalgam restorations(group 4), the gaps at occlusal margin, gingival margin and axiogingival line angle were greater than those at the other parts of cavities. 5. In CEREC2-fabricated ceramic inlays which were treated with Scotchbond Multi-Purpose Plus and cemented with Scotchbond Resin Cement, the mean gaps were $111{\mu}m$ at cavity margins, $168{\mu}m$ at vertical walls of cavities, $225{\mu}m$ at internal line angles and $123{\mu}m$ at cavity floors.
The purpose of this study was to examine the clear concept of the designs for cavity preparations. Among the several parameters in cavity designs, profound understanding of isthmus width factor would facilitate selection of the appropriate cavity preparation for a specific clinical situation. In this study, the cavities were prepared on maxillary first premolar and filled with gold inaly. A two - dimensional model was composed of 1037 - node triangle elements. In this model, isthmus was varied in width at 1/4, 1/3 and 1/2 of intercuspal width and material properties were given for four element groups, i.e., enamel, dentin, pulp and gold. The 500N occlusal load varied in direction and it was examined using three types of load : concentrated load, divided load and distributed load. The models were also examined with empty cavities using the devided load and distributed load. These models were analyzed the displacement and strees distribution by the two - dimensional Finite Element Method. The results were as follows : 1. All experimental models which filled with gold inlay after cavity preparation were similar direction of displacement with control model under same load type. But in the models with empty cavities, as isthmus width was wider, the degree of displacement was increased at same load type. 2. Among the experimental models which were filled with gold inaly after cavity preparation, the model II showed the least stress concentration under concentrated load and divided load. But in the models with empty cavities, the model III showed the largest stress concentration and tooth fracture is expected regardless isthmus width. 3. All experimental models showed similar displacement pattern beneath restorative material under a concentrated load. In the models with empty cavities, a divided load resulted in a lingual displacement of the lingual cusp, but a distributed load resulted in a buccal displacement of the lingual cusp. In regard to the above results, the restored models were stronger than empty models in respect to the bending moment and tensile stress. The empty models are expected to fracture regardless isthmus width. The safest isthmus width was 1/3 of intercuspal distance, which showed the least stress concentration in respect to the effect of stress distribution.
The pH changes in 4 small cavities prepared at the facial inner dentin and lingual outer dentin of the cervical and apical portion of root filled with calcium hydroxide pastes were investigated. Forty extracted permanent teeth with single canal were instrumented with step-back method, and then 4 small cavities were prepared. Two inner dentin cavities were cut a distance of about 1.0mm from the canal wall and two outer dentin cavities were cut to a depth of about 0.5mm from the root surface. Root canals and prepared cavities were flushed with 17% EDTA, and then irrigated with 5% NaOCl to remove smear layer. Teeth were randomly divided into four groups. Control group was not filled and the remaining other groups were filled with mixture of calcium hydroxide and distilled water, Vitapex$^{(R)}$ paste and Pulpdent$^{(R)}$ paste respectively. The pH change of the dentin in each cavity was measured at 0, 1, 3, 7, 14, 21, 28, 60, 90 days with pH microelectrode(WPI Co., USA). The results were as follows : 1. The groups obturated with Pulpdent$^{(R)}$ paste and Aqueous calcium hydroxide produced the increased pH level at 1 day and maintained plateau over next 3weeks and decreased after 3weeks. 2. The group obturated with Vitapex$^{(R)}$ paste observed no significant pH change until 2weeks and slight increased pH at 3weeks and sequential increasing after 3weeks. But, the pH in the group obturated with Vitapex$^{(R)}$ paste remained significantly below the pH measured in the other two experimental groups(P<0.05). 3. All experimental groups showed pH level similar to control group after 28 days. 4. The pH of outer dentin is slightly higher than that of inner dentin. There is no significant difference in pH level between apical and cervical dentin throughout the duration of the experiment, though apical dentin showed slightly higher pH than cervical dentin at 1 day(P<0.05).
The purpose of this study was to compare the microleakage of low and high viscosity flowable resins in class V cavities applied with 1-step adhesives. Forty Class V cavities were prepared on the cervices of buccal and lingual surfaces of extracted molar teeth and divided into four groups (n=8). Cavities were restored with AQ Bond Plus /Metafil Flo $\alpha$, G-Bond/ UniFil LoFlo Plus (Low flow groups), AQ Bond Plus/Metafil Flo and G-Bond/UniFil Flow (High flow group), respectively. Specimens were immersed in a 2% methylene blue solution for 24 hours, and bisected longitudinally. They were observed microleakages at the enamel and dentinal margins. In conclusion, the low viscosity flowable resins showed lower marginal microleakage than do the high vis cosity flowable resins in class V cavities.
Ground subsidence on urban roads is a social issue that can lead to human and property damages. Therefore, it is crucial to detect underground cavities in advance and repair them. Underground cavity detection is mainly performed using ground penetrating radar (GPR) surveys. This process is time-consuming, as a massive amount of GPR data needs to be interpreted, and the results vary depending on the skills and subjectivity of experts. To address these problems, researchers have studied automation and quantification techniques for GPR data interpretation, and recent studies have focused on deep learning-based interpretation techniques. In this study, we described a hyperbolic event detection process based on deep learning for GPR data interpretation. To demonstrate this process, we implemented a series of algorithms introduced in the preexisting research step by step. First, a deep learning-based YOLOv3 object detection model was applied to automatically detect hyperbolic signals. Subsequently, only hyperbolic signals were extracted using the column-connection clustering (C3) algorithm. Finally, the horizontal locations of the underground cavities were determined using regression analysis. The hyperbolic event detection using the YOLOv3 object detection technique achieved 84% precision and a recall score of 92% based on AP50. The predicted horizontal locations of the four underground cavities were approximately 0.12 ~ 0.36 m away from their actual locations. Thus, we confirmed that the existing deep learning-based interpretation technique is reliable with regard to detecting the hyperbolic patterns indicating underground cavities.
The auther has made the oral examination of 523 pregnant women-such as calculus, gingival disease, periodontal disease, and dental caries-who visit the dental department and obstetric department in National Medical Center in Seoul. After the above studies, results of the changes of the pregnant women's oral condition are following.
1. In creasing of calculus deposition due to the changes of saliva components.
2. Increasing of incidence of gingival and periodontal and pathological changes followed by calculus deposition.
3. Incidence of new cavities are not related to the pregnancy, but old cavities have become more progressive in dental caries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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