Risk assessment of sleeping disorder breathing based on upper airway centerline evaluation
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important breathing disorders in childhood is obstructive sleep apnea syndrome which affects 2–3% of children, and the reported failure rate of surgical treatment was as high as 54%. A possible reason in respiratory complications is having reduced dimensions of the upper airway which are further compressed when muscle tone is decreased during sleep. In this study, we use Cone-beam computed tomography (CBCT) to assess the location or cause of the airway obstruction. To date, all studies analyzing the upper airway in subjects with Sleeping Disorder Breathing were based on linear, area, or volumetric measurements, which are global computations and can easily ignore local significance. Skeletonization was initially introduced as a 3D modeling technique by which representative medial points of a model are extracted to generate centerlines for evaluations. Although centerlines have been commonly used in guiding surgical procedures, our novelty lies in comparing its geometric properties before and after surgeries. We apply 3D data refinement, registration and projection steps to quantify and localize the geometric deviation in target airway regions. Through cross validation with corresponding subjects’ therapy data, we expect to quantify the tolerance threshold beyond which reduced dimensions of the upper airway are not clinically significant. The ultimate goal is to utilize this threshold to identify patients at risk of complications. Outcome from this research will also help establish a predictive model for training and to estimate treatment success based on airway measurements prior to intervention. Preliminary results demonstrate the feasibility of our approach.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».