High-resolution cone-beam computed tomography: a potential tool to improve atraumatic electrode design and position
Notice bibliographique
Résumé
CONCLUSIONS: Flat-panel cone-beam computed tomography (CBCT) is able to assess the trajectory of the implanted cochlear implant (CI) array. This is essential to determine specific effects of electrode design and surgical innovations on outcomes in cochlear implantation. CBCT is a non-invasive approach yielding similar data to histopathological analyses, with encouraging potential for use in surgical, clinical and research settings. OBJECTIVES: To examine the fidelity of CBCT imaging and custom 3D visualization in characterizing CI insertion in comparison to gold standard, histopathological examination. METHODS: Eleven human temporal bones were implanted with the 'Straight Research Array' (SRA). Post-insertion, they were imaged with a prototype mobile C-arm for intraoperative CBCT. Post-acquisition processing of low-dose CBCT images produced high-resolution 3D volumes with sub-millimetre spatial resolution (isotropic 0.2 mm(3) voxels). The bones were resin impregnated and sectioned for light microscopic examination. Dimensional electrode characteristics visible in section images were compared with corresponding CBCT images by independent observers. RESULTS: Overall, CBCT demonstrated adequate resolution to detect: 1) scala implanted; 2) kinking; 3) number of intracochlear contacts; 4) appropriate ascension of the array; and overall confirms ideal insertion. CBCT did not demonstrate adequate resolution to detect reversal of electrode contacts or basilar membrane rupture.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».