Constructing a patient‐specific computer model of the upper airway in sleep apnea patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The use of computer simulation to develop a high-fidelity model has been proposed as a novel and cost-effective alternative to help guide therapeutic intervention in sleep apnea surgery. We describe a computer model based on patient-specific anatomy of obstructive sleep apnea (OSA) subjects wherein the percentage and sites of upper airway collapse are compared to findings on drug-induced sleep endoscopy (DISE). STUDY DESIGN: Basic science computer model generation. METHODS: Three-dimensional finite element techniques were undertaken for model development in a pilot study of four OSA patients. Magnetic resonance imaging was used to capture patient anatomy and software employed to outline critical anatomical structures. A finite-element mesh was applied to the volume enclosed by each structure. Linear and hyperelastic soft-tissue properties for various subsites (tonsils, uvula, soft palate, and tongue base) were derived using an inverse finite-element technique from surgical specimens. Each model underwent computer simulation to determine the degree of displacement on various structures within the upper airway, and these findings were compared to DISE exams performed on the four study patients. RESULTS: Computer simulation predictions for percentage of airway collapse and site of maximal collapse show agreement with observed results seen on endoscopic visualization. CONCLUSION: Modeling the upper airway in OSA patients is feasible and holds promise in aiding patient-specific surgical treatment. LEVEL OF EVIDENCE: NA. Laryngoscope, 128:277-282, 2018.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».