The purpose of this study was to evaluate the fracture resistance of tooth restored with gold inlay. A profound understanding of the isthmus width factor, which is one of the several parameters of cavity designs, would facilitate the appropriate cavity preparation in a specific clinical situation. In this study, the cavities for gold inlay were prepared in maxillary left first premolar. A three-dimensional model was designed using I-DEAS program. The model was composed of 2515- nodes and 2172 isoparametric brick elements. In the model isthmus width was varied into 1/4, 1/3 and 1/2 of intercuspal width respectively, and numeric values of the material properties of enamel, dentin and gold was set. Three types of load : concentrated load, divided load and distributed load was 500N. The empty cavities in the model were also examined using divided load and distributed load. The three - dimensional Finite Element Method was used to analysis the displacement and stress distribution. The results were as follows : 1. All of the experimental models which were filled with gold inlay revealed similar direction of displacement to that of the natural tooth model under the same load type. But in the models with empty cavities, as the isthmus width increased, the degree of displacement increased in the case of divided load type. 2. All experimental models which were filled with gold inlay showed stress concentration at load points, but in the models with empty cavities at divided load type, as isthmus width increased, stress was concentrated at the comer of the pulpal floor. 3. In the models with empty cavities at divided load type, tooth fracture was expected regardless of isthmus width, but all experimental models which were filled with gold inlay after cavity preparation were not susceptible to fracture. 4. In all experimental models which were filled with gold inlay after cavity preparation, displacement patterns were similar under both concentrated and divided load types. In the models with empty cavities, a divided load resulted in a bucco-lingual cuspal displacemenat in both sides, but a distributed load resulted in a lingual displacement of the tooth.
Kim, So-Yeun;Lee, So-Hyoun;Cho, Seong-Keun;Jeong, Chang-Mo;Jeon, Young-Chan;Yun, Mi-Jung;Huh, Jung-Bo
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.6
no.1
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pp.1-7
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2014
PURPOSE. The accuracy of a gypsum model (GM), which was taken using a conventional silicone impression technique, was compared with that of a polyurethane model (PM), which was taken using an iTero$^{TM}$ digital impression system. MATERIALS AND METHODS. The maxillary first molar artificial tooth was selected as the reference tooth. The GMs were fabricated through a silicone impression of a reference tooth, and PMs were fabricated by a digital impression (n=9, in each group). The reference tooth and experimental models were scanned using a 3 shape convince$^{TM}$ scan system. Each GM and PM image was superimposed on the registered reference model (RM) and 2D images were obtained. The discrepancies of the points registered on the superimposed images were measured and defined as GM-RM group and PM-RM group. Statistical analysis was performed using a Student's T-test (${\alpha}=0.05$). RESULTS. A comparison of the absolute value of the discrepancy revealed a significant difference between the two groups only at the occlusal surface. The GM group showed a smaller mean discrepancy than the PM group. Significant differences in the GM-RM group and PM-RM group were observed in the margins (point a and f), mesial mid-axial wall (point b) and occlusal surfaces (point c and d). CONCLUSION. Under the conditions examined, the digitally fabricated polyurethane model showed a tendency for a reduced size in the margin than the reference tooth. The conventional gypsum model showed a smaller discrepancy on the occlusal surface than the polyurethane model.
In this study, the numerical study has been carried out to analyze the leakage in a steam turbine labyrinth seal. We modified tooth shape of the labyrinth seal and find out the difference of leakage in this study. Original model is straight labyrinth seal and its modified model is slanted labyrinth seal. The numerical analyses are implemented on two models. The numerical results show that each leakage of tooth shape are found to be 0.4781 kg/s and 0.4485 kg/s, respectively. The slanted labyrinth seal confines in a steam better than straight labyrinth seal. Since actual clearance of the stream function in the slant model is smaller than that of the straight model.
Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.36
no.6
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pp.528-532
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2010
Introduction: There are few reports on tooth eruption through Bio-Oss grafts. To our knowledge, there are no reports on whether teeth can erupt normally through the grafts. The aim of this study was to examine the effect of Bio-Oss grafts on tooth eruption in a canine model. Materials and Methods: In five 10-week-old dogs, the deciduous third mandibular molars in one jaw quadrant of each animal were extracted and the fresh extraction sockets were then filled with Bio-Oss particles (experimental side). No such treatments were performed on the contralateral side (control side). A clinical and radiological evaluation was carried out every other week to evaluate the eruption level of the permanent third mandibular premolars and compare the eruption levels between the two sides. Results: At week 4 after the experiment, the permanent third premolars began to erupt on both sides. At week 12, the crown of the permanent third premolar emerged from the gingiva on both sides. At week 20, the permanent third premolars on both sides erupted enough to occlude the opposing teeth. No significant differences were found between the control and experimental sides in terms of the eruption speed of the permanent third molars. Conclusion: These findings demonstrate that the grafting of Bio-Oss particles into the alveolar bone defects does not affect tooth eruption.
Similar to the essential components of many mechanical systems, the geometrical properties of the teeth of spiral bevel gears greatly influence the kinematic and dynamic behaviors of mechanical systems. Logarithmic spiral bevel gears show a unique advantage in transmission due to their constant spiral angle property. However, a mathematical model suitable for accurate digital modeling, differential geometrical characteristics, and related contact analysis methods for tooth surfaces have not been deeply investigated, since such gears are not convenient in traditional cutting manufacturing in the gear industry. Accurate mathematical modeling of the tooth surface geometry for logarithmic spiral bevel gears is developed in this study, based on the basic gearing kinematics and spherical involute geometry along with the tangent planes geometry; actually, the tooth surface is a parametric surface defined on a parallelogrammic domain. Equivalence proof of the tooth surface geometry is then given in order to greatly simplify the mathematical model. As major factors affecting the lubrication, surface fatigue, contact stress, wear, and manufacturability of gear teeth, the differential geometrical characteristics of the tooth surface are summarized using classical fundamental forms. By using the geometrical properties mentioned, manufacturability (and its limitation in logarithmic spiral bevel gears) is analyzed using precision forging and multiaxis freeform milling, rather than classical cradle-type machine tool based milling or hobbing. Geometry and manufacturability analysis results show that logarithmic spiral gears have many application advantages, but many urgent issues such as contact tooth analysis for precision plastic forming and multiaxis freeform milling also need to be solved in a further study.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.141-144
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2003
This paper proposes an analytical model of off-line feed rate scheduling to obtain an optimum feed rate for high speed machining. Off-line feed rate scheduling is presented as an advanced technology to regulate cutting forces through change of feed per tooth, which directly affects variation of uncut chip thickness. In this paper, the feed rate scheduling model was developed using a mechanistic cutting force model using cutting-condition-independent coefficients. First, it was verified that cutting force coefficients are not changed with respect to cutting speed. Thus, the feed rate scheduling model using the cutting-condition-independent coefficients can be applied to set the proper feed rates for high speed machining as well as normal machining. Experimental results show that the developed fred rate scheduling model makes it possible to maintain the cutting force at a desired level during high speed machining.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.283-296
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2020
A numerical model is established to investigate the run-up of a solitary wave after propagating over a triangular saw-tooth-shaped submerged breakwater. A rectangular-shaped submerged breakwater is simulated for comparison. Several factors, including the submerged depth, the lagoon length and the beach slope, are selected as independent variables. The free surface motions and velocity fields of the solitary wave interacting with the submerged breakwater are discussed. The results show that the submerged depth and lagoon length play significant roles in reducing the run-up. The influence of the beach slope is not significant. At the same submerged depth, the triangular saw-tooth-shaped submerged breakwater has only a slightly better effect than the rectangular-shaped submerged breakwater on the run-up reduction. However, a calmer reflected wave profile could be obtained with the rougher surface of the saw-tooth-shaped submerged breakwater. The study conclusions are expected to be useful for the conceptual design of saw-tooth-shaped submerged breakwaters.
Purpose: The aim of this study was to investigate and identify the main causes of periodontal tissue change associated with labial gingival recession by examining the anterior region of patients who underwent orthodontic treatment. Methods: In total, 45 patients who had undergone orthodontic treatment from January 2010 to December 2015 were included. Before and after the orthodontic treatment, sectioned images from 3-dimensional digital model scanning and cone-beam computed tomography images in the same region were superimposed to measure periodontal parameters. The initial labial gingival thickness (IGT) and the initial labial alveolar bone thickness (IBT) were measured at 4 mm below the cementoenamel junction (CEJ), and the change of the labial gingival margin was defined as the change of the distance from the CEJ to the gingival margin. Additionally, the jaw, tooth position, tooth inclination, tooth rotation, and history of orthognathic surgery were investigated to determine the various factors that could have affected anterior periodontal tissue changes. Results: The mean IGT and IBT were 0.77±0.29 mm and 0.77±0.32 mm, respectively. The mean gingival recession was 0.14±0.57 mm. Tooth inclination had a significant association with gingival recession, and as tooth inclination increased labially, gingival recession increased by approximately 0.2 mm per 1°. Conclusions: In conclusion, the IGT, IBT, tooth position, tooth rotation, and history of orthognathic surgery did not affect labial gingival recession. However, tooth inclination showed a significant association with labial gingival recession of the anterior teeth after orthodontic treatment.
Background: A Teachable Machine is a kind of machine learning web-based tool for general persons. In this paper, the feasibility of Google's Teachable Machine (ver. 2.0) was studied in the diagnosis of the tooth-marked tongue. Methods: For machine learning of tooth-marked tongue diagnosis, a total of 1,250 tongue images were used on Kaggle's web site. Ninety percent of the images were used for the training data set, and the remaining 10% were used for the test data set. Using Google's Teachable Machine (ver. 2.0), machine learning was performed using separated images. To optimize the machine learning parameters, I measured the diagnosis accuracies according to the value of epoch, batch size, and learning rate. After hyper-parameter tuning, the ROC (receiver operating characteristic) analysis method determined the sensitivity (true positive rate, TPR) and specificity (false positive rate, FPR) of the machine learning model to diagnose the tooth-marked tongue. Results: To evaluate the usefulness of the Teachable Machine in clinical application, I used 634 tooth-marked tongue images and 491 no-marked tongue images for machine learning. When the epoch, batch size, and learning rate as hyper-parameters were 75, 0.0001, and 128, respectively, the accuracy of the tooth-marked tongue's diagnosis was best. The accuracies for the tooth-marked tongue and the no-marked tongue were 92.1% and 72.6%, respectively. And, the sensitivity (TPR) and specificity (FPR) were 0.92 and 0.28, respectively. Conclusion: These results are more accurate than Li's experimental results calculated with convolution neural network. Google's Teachable Machines show good performance by hyper-parameters tuning in the diagnosis of the tooth-marked tongue. We confirmed that the tool is useful for several clinical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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