Using attenuation coefficients from optical coherence tomography as markers of vocal fold maturation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Optical coherence tomography (OCT) is a promising technology to noninvasively assess vocal fold microanatomy. The goal of this study was to develop a methodology using OCT to identify quantifiable markers of vocal fold development. STUDY DESIGN: In vivo study. METHODS: A two-step process was developed to reproducibly image the midmembranous vocal fold edge of 10 patients younger than 2 years and 10 patients between 11 and 16 years of age using OCT. An image analysis algorithm was implemented to extract OCT-derived A-lines for each patient. These A-lines were divided into three zones according to apparent changes in slope. Relative attenuation coefficients, or tissue- and system-dependent parameters that describe the rate at which optical signal decays, were calculated for each zone. RESULTS: Young patients had distinct relative attenuation coefficients in zone 1 (P < .0001), whereas zones 2 and 3 were indistinct (P = .1129). Older patients had distinct relative attenuation coefficients in zones 1, 2, and 3 (P < .0370). Between age groups, relative attenuation coefficients were different in zones 2 and 3 (P < .0001, P = .0315, respectively) and indistinct in zone 1 (P = .1438). CONCLUSIONS: Relative attenuation coefficients can be used as markers of vocal fold development. Differences in relative attenuation coefficients likely represent changes in extracellular matrix structure within the lamina propria and may become useful for guiding treatment of voice disorders in the pediatric population. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 126:E218-E223, 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».