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Enregistrement W4398155869 · doi:10.1159/000539422

Synchrotron Phase-Contrast Imaging and Cochlear Otosclerosis: A Case Report

2024· article· en· W4398155869 sur OpenAlexafffund
Dina Giese, Helge Rask‐Andersen, Hanif M. Ladak, Sumit Agrawal, Hao Li

Notice bibliographique

RevueAudiology and Neurotology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUppsala UniversitetVetenskapsrådetMED-EL Medical ElectronicsCanadian Institutes of Health ResearchStiftelsen Tysta SkolanCanadian Light Source
Mots-clésOtosclerosisContrast (vision)SynchrotronSynchrotron radiationPhase (matter)AudiologyMedicinePhase contrast microscopyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Otosclerosis is a bone disorder affecting the labyrinthine capsule that leads to conductive and occasionally sensorineural hearing loss. The etiology of otosclerosis remains unknown; factors such as infection, hormones, inflammation, genetics, and autoimmunity have been discussed. Treatment consists primarily of surgical stapes replacement and cochlear implantation. High-resolution computed tomography is routinely used to visualize bone pathology. In the present study, we used synchrotron radiation phase-contrast imaging (SR-PCI) to examine otosclerosis plaques in a temporal bone for the first time. The primary aim was to study their three-dimensional (3D) outline, vascular interrelationships, and connections to the middle ear. METHODS: A donated ear from a patient with otosclerosis who had undergone partial stapedectomy with the insertion of a stapes wire prosthesis was investigated using SR-PCI and compared with a control ear. Otosclerotic lesions were 3D rendered using the composite with shading technique. Scalar opacity and color mapping were adjusted to display volume properties with the removal of bones to enhance surfaces. Vascular bone channels were segmented, and the communications between lesions and the middle ear were established. RESULTS: Fenestral, cochlear, meatal, and vestibular lesions were outlined three-dimensionally. Vascular bone channels were found to be frequently connected to the middle ear mucosa, perilabyrinthine air spaces, and facial nerve vessels. Round window lesions partly embedded the cochlear aqueduct which was pathologically narrowed, while the inferior cochlear vein was significantly dilated in its proximal part. CONCLUSION: Otosclerotic/otospongiotic lesions were imaged for the first time using SR-PCI and 3D rendering. The presence of shunts and abnormal vascular connections to the labyrinth appeared to result in hyper-vascularization, overloading the venous system, and leading to sensorineural hearing loss. We speculate about possible local treatments to alleviate the impact of such critical lesions on the labyrinthine microcirculation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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