Estimating Vocal Fold Contact Pressure from Raw Laryngeal High-Speed Videoendoscopy Using a Hertz Contact Model
Notice bibliographique
Résumé
The development of trauma-induced lesions of the vocal folds (VFs) has been linked to a high collision pressure on the VF surface. However, there are no direct methods for the clinical assessment of VF collision, thus limiting the objective assessment of these disorders. In this study, we develop a video processing technique to directly quantify the mechanical impact of the VFs using solely laryngeal kinematic data. The technique is based on an edge tracking framework that estimates the kinematic sequence of each VF edge with a Kalman filter approach and a Hertzian impact model to predict the contact force during the collision. The proposed formulation overcomes several limitations of prior efforts since it uses a more relevant VF contact geometry, it does not require calibrated physical dimensions, it is normalized by the tissue properties, and it applies a correction factor for using a superior view only. The proposed approach is validated against numerical models, silicone vocal fold models, and prior studies. A case study with high-speed videoendoscopy recordings provides initial insights between the sound pressure level and contact pressure. Thus, the proposed method has a high potential in clinical practice and could also be adapted to operate with laryngeal stroboscopic systems.
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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) | 0,001 | 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 ».