Use of simulated data to explore the application of optical coherence tomography for classifying middle-ear pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) vibrometry is a non-invasive tool for functional imaging of the middle ear. It provides spatially resolved vibrational responses and also anatomical images of the same ear. Our objective here was to explore the potential of OCT vibration measurements at the incus, as well as at the umbo, to distinguish among middle-ear disorders. Our approach was to build finite-element models of normal and pathological ears, generate large amounts of synthetic data, and then classify the simulated data into normal and pathological groups using a decision tree based on features extracted from simulated vibration magnitudes. We could distinguish between normal ears and ears with incudomallear joint (IMJ) disarticulation or stapes fixation, with the sensitivity and specificity both being 1.0; distinguish between stapes fixation and IMJ disarticulation with a sensitivity of 0.900 and a specificity of 0.889; and distinguish ears with ISJ disarticulation from normal ears with a sensitivity of 0.784 and a specificity of 0.872. Less extreme pathologies were also simulated. The results suggest that the vibration measurements within the middle ear that can be provided by OCT (e.g., at the incus) may be very valuable for diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».