Stereo Laryngoscopic Impact Site Prediction for Droplet-Based Stimulation of the Laryngeal Adductor Reflex
Notice bibliographique
Résumé
The laryngeal adductor reflex (LAR) is a vital reflex of the human larynx. LAR malfunctions may cause life-threatening aspiration events. An objective, noninvasive, and reproducible method for LAR assessment is still lacking. Stimulation of the larynx by droplet impact, termed Microdroplet Impulse Testing of the LAR (MIT-LAR), may remedy this situation. However, droplet instability and imprecise stimulus application thus far prevented MIT-LAR from gaining clinical relevance. We present a system comprising two alternative, custom-built stereo laryngoscopes, each offering a distinct set of properties, a droplet applicator module, and image/point cloud processing algorithms to enable a targeted, droplet-based LAR stimulation. Droplet impact site prediction (ISP) is achieved by droplet trajectory identification and spatial target reconstruction. The reconstruction and ISP accuracies were experimentally evaluated. Global spatial reconstruction errors at the glottal area of (0.3±0.3) mm and (0.4±0.3) mm and global ISP errors of (0.9±0.6) mm and (1.3±0.8) mm were found for a rod lens-based and an alternative, fiberoptic laryngoscope, respectively. In the case of the rod lens-based system, 96% of all observed ISP error values are inferior to 2 mm; a value of 80% was found with the fiberoptic assembly. This contribution represents an important step towards introducing a reproducible and objective LAR screening method into the clinical routine.
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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 | 0,000 | 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 ».