High Frequency Ex Vivo Ultrasound Imaging of the Middle Ear to Show Simulated Ossicular Pathology
Notice bibliographique
Résumé
HYPOTHESIS: To illustrate the ability of high frequency ultrasound (HFUS) using a transducer array to demonstrate a variety of simulated clinical scenarios involving the ossicular chain. BACKGROUND: HFUS (>20 MHz) is a relatively new area of ultrasonic imaging that provides an order of magnitude better image resolution than the conventional low-frequency systems. HFUS may be a real-time imaging system that could be used in the clinic and would complement computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) to enhance the decision-making process for patients with middle ear pathology. METHODS: Using a commercially available HFUS scanner, we imaged a variety of simulated clinical scenarios to demonstrate the ability of HFUS to image middle ear pathology. RESULTS: We were able to clearly demonstrate real-time visualization of ossicular pathology in human temporal bones, whereas there are some limitations in the current technique to be addressed before it is used in vivo. CONCLUSION: HFUS allows excellent visualization of middle ear anatomy and pathology through an intact tympanic membrane (TM), and these experiments go some way towards giving the otologist access to high resolution, real-time imaging of the middle ear in the clinic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».