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Enregistrement W3164354980 · doi:10.1111/joa.13457

Micro‐CT of the human ossicular chain: Statistical shape modeling and implications for otologic surgery

2021· article· en· W3164354980 sur OpenAlexaff
Mandolin Bartling, Seyed Alireza Rohani, Hanif M. Ladak, Sumit Agrawal

Notice bibliographique

RevueJournal of Anatomy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncusStapesOssiclesMalleusOssicleFootplateCadaveric spasmMiddle earTemporal boneAnatomyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ossicular chain is a middle ear structure consisting of the small incus, malleus and stapes bones, which transmit tympanic membrane vibrations caused by sound to the inner ear. Despite being shown to be highly variable in shape, there are very few morphological studies of the ossicles. The objective of this study was to use a large sample of cadaveric ossicles to create a set of three-dimensional models and study their statistical variance. Thirty-three cadaveric temporal bone samples were scanned using micro-computed tomography (μCT) and segmented. Statistical shape models (SSMs) were then made for each ossicle to demonstrate the divergence of morphological features. Results revealed that ossicles were most likely to vary in overall size, but that more specific feature variability was found at the manubrium of the malleus, the long process and lenticular process of the incus, and the crura and footplate of the stapes. By analyzing samples as whole ossicular chains, it was revealed that when fixed at the malleus, changes along the chain resulted in a wide variety of final stapes positions. This is the first known study to create high-quality, three-dimensional SSMs of the human ossicles. This information can be used to guide otological surgical training and planning, inform ossicular prosthesis development, and assist with other ossicular studies and applications by improving automated segmentation algorithms. All models have been made publicly available.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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