Automated Indentation Mapping of Vocal Fold Structure and Cover Properties Across Species
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Various animal models have been employed to investigate vocal fold (VF) and phonatory function. However, biomechanical testing techniques to characterize vocal fold structural properties vary and have not compared critical properties across species. We adapted a nondestructive, automated indentation mapping technique to simultaneously quantify VF structural properties (VF cover layer and intact VF) in commonly used species based on the hypothesis that VF biomechanical properties are largely preserved across species. STUDY DESIGN: Ex vivo animal model. METHODS: Canine, leporine, and swine larynges (n = 4 each) were sagittally bisected, measured, and subjected to normal indentation mapping (indentation at 0.3 mm; 1.2 mm/s) with a 2-mm spherical indenter to quantify normal force along the VF cover layer, structural stiffness, and displacement at 0.8 mN; two-dimensional maps of the free VF edge through the conus elasticus were created for these characterizations. RESULTS: Structural stiffness was 7.79 gf/mm (0.15-74.55) for leporine, 2.48 gf/mm (0.20-41.75) for canine, and 1.45 gf (0.56-4.56) for swine. For each species, the lowest values were along the free VF edge (mean ± standard deviation; leporine: 0.40 ± 0.21 gf/mm, canine: 1.14 ± 0.49 gf/mm, swine: 0.89 ± 0.28 gf/mm). Similar results were obtained for the cover layer normal force at 0.3 mm. On the free VF edge, mean (standard deviation) displacement at 0.08 gf was 0.14 mm (0.05) in leporine, 0.11 mm (0.03) in canine, and 0.10 mm (0.02) in swine. CONCLUSIONS: Automated indentation mapping yielded reproducible biomechanical property measurement of the VF cover and intact VF. Divergent VF structural properties across canine, swine, and leporine species were observed. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 129:E26-E31, 2019.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».