An actuated larynx phantom for pre-clinical evaluation of droplet-based reflex-stimulating laryngoscopes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The laryngeal adductor reflex (LAR) is an important protective function of the larynx to prevent aspiration and potentially fatal aspiration pneumonia by rapidly closing the glottis. Recently, a novel method for targeted stimulation and evaluation of the LAR has been proposed to enable non-invasive and reproducible LAR performance grading and to extend the understanding of this reflexive mechanism. The method relies on the laryngoscopically controlled application of accelerated water droplets in association with a high-speed camera system for LAR stimulation site and reflex onset latency identification. Prototype laryngoscopes destined for this method require validation prior to extensive clinical trials. Furthermore, demonstrations using a realistic phantom could increase patient compliance in future clinical settings. For these purposes, a model of the human larynx including vocal fold actuation for LAR simulation was developed in this work. The combination of image processing based on a custom algorithm and individual motorization of each vocal fold enables spatio-temporal droplet impact detection and controlled vocal fold adduction. To simulate different LAR pathologies, the current implementation allows to individually adjust the reflex onset latency of the ipsi- and contralateral vocal fold with respect to the automatically detected impact location of the droplet as well as the maximum adduction angle of each vocal fold. An experimental study of the temporal offset between desired and observed LAR onset latency due to image processing was performed for three average droplet masses based on highspeed recordings of the phantom. Median offsets of 100, 120 and 128 ms were found (n=16). This offset most likely has a multifactorial cause (image processing delay, inertia of the mechanical components, droplet motion). The observed offset increased with increasing droplet mass, as fluid oscillations after impact may have been detected as motion. In future work, alternative methods for droplet impact detection could be explored and the observed offset could be used for compensation of this undesirable delay.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».