Development and validation of a surgical planning tool for bone-conduction implants
Notice bibliographique
Résumé
Background: The BONEBRIDGE® (Med-El GmbH) is a bone-conduction device comprising an external audio processor and an internal Bone Conduction-Floating Mass Transducer (BC-FMT) surgically anchored to the temporal bone. Due to the implant's size, its placement may be challenging in certain anatomies, necessitating thorough surgical planning. Manual planning methods are laborious, time-intensive, and prone to errors. This study aimed to develop and validate an automated algorithm for determining skull thickness, aiding in the surgical planning of the BONEBRIDGE and other devices requiring similar bone thickness estimations. Materials and methods: Twelve cadaveric temporal bones underwent clinical computed tomography (CT). A custom Python algorithm was developed to automatically segment bone from soft tissue, generate 3D models, and perform ray-tracing to estimate bone thickness. Two thickness colormaps were generated for each sample: the cortical thickness to the first air cell and the total thickness down to the dura. The algorithm was validated against expert manual measurements to achieve consensus interpretation. Results: The algorithm estimated bone-to-air thicknesses (mean = 4.7 mm, 95% Confidence Interval [CI] of 4.3-5.0 mm) that closely matched the expert measurements (mean = 4.7 mm, CI of 4.4-5.0 mm), with a mean absolute difference (MAD) of 0.3 mm. Similarly, the algorithm's estimations to the dura (6.0 mm, CI of 5.4-6.5 mm) were comparable to the expert markings (5.9 mm, CI of 5.4-6.5 mm), with a MAD of 0.3 mm. Conclusions: The first automated algorithm to calculate skull thickness to both the air cells and dura in the temporal bone was developed. Colormaps were optimized to aid with the surgical planning of BONEBRIDGE implantation, however the tool can be generalized to aid in the surgical planning of any bone thickness application. The tool was published as a freely available extension to the open-source 3D Slicer software program (www.slicer.org).
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».