The Normal Adult Human Internal Auditory Canal: A Volumetric Multidetector Computed Tomography Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to demonstrate that volumetric analysis of multidetector computed tomography (CT) images can be used to calculate the volume of the adult human internal auditory canal (IAC) reproducibly, and to describe the range of normal IAC volumes in the adult population with subgroup analysis of sex, age, and laterality. BACKGROUND: Previous studies of the IAC have typically used measurements in two dimensions or by using casts of cadavers to measure IAC volumes. This study is the first to report the normal ranges of IAC volumes measured by CT. METHODS: Two hundred eighty-one CT scans were assessed. Of the CT scans that met the inclusion criteria, a software package was used to manually contour the IACs in each subject to calculate the volumes in cubic millimeters. Subgroup analysis of laterality, sex, and age was evaluated. Interobserver agreement was calculated for the first 59 patients (118 canals). RESULTS: Two hundred fifty-nine scans (518 canals) met the inclusion criteria. The volumes ranged from 74 to 502 mm, with no statistically significant difference between left and right (p value = 0.69). In males, the range of volumes measured 74 to 502 mm while in females it ranged from 78 to 416 mm. Males had larger IAC volumes than females (Wilcoxon rank-sum test: S = 14,845.0, p value = 0.01 on the right, and S = 14,646, p value = 0.004 on the left). No correlation was found with age (Spearman: -0.10, p value = 0.09 on the right and -0.04, p value = 0.50 on the left). Excellent interobserver agreement was found. CONCLUSION: IAC volumes of normal adult subjects, measured by CT, were larger in males and not significantly different with respect to age or laterality.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».