Real-time intracochlear imaging of automated cochlear implant insertions in whole decalcified cadaver cochleas using ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to determine the feasibility of combining high-frequency ultrasound imaging, automated insertion, and force sensing to yield more information about cochlear implant insertion dynamics. METHODS: An apparatus was developed combining these aspects along with software to control implant and imaging probe positions. Decalcified unfixed human cochleas were implanted at various speeds, insertion sites, and implant models while imaging near the implant tip throughout insertion and recording force data from the cochlea mounting stage. Ultrasound video data were also captured. RESULTS: The basilar membrane (BM) was frequently penetrated by the implant in either the mid-basal or lower middle turn. Measurements were also performed of apical BM motion in response to upstream implant movement at varying insertion speeds. Increasing insertion speed resulted in greater BM displacement. DISCUSSION: Multiple insertions per cochlea increase the volume of data per specimen while also reducing variability due to differences between cochleas. However, to image inside the cochlea with ultrasound, the bone had to be decalcified, which likely had a significant effect upon the response of tissue to contact by the implant. As calcified bone strongly reflects ultrasound, we also found ultrasound imaging to be an excellent method for easily assessing bone decalcification progress. CONCLUSION: This technique may be very useful for some studies, although the confounding effects of bone decalcification may make results of other studies too difficult to generalize. The approach could be adapted to other real-time imaging modalities, such as optical coherence tomography.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».