Statistical shape modeling of the human inner ear through micro‐computed tomography imaging
Notice bibliographique
Résumé
The human inner ear (IE) is a complex structure whose morphological variability underpins both normal function and the manifestation of otologic pathologies. Previous studies aiming to describe the structural variability of the IE have been limited by low-resolution imaging and small sample numbers. This study utilized the largest number of cadaveric high-resolution micro-computed tomography (CT) images to date to characterize the bony morphology of the healthy human IE. Fifty-four cadaveric temporal bone specimens underwent micro-CT imaging. Images were semi-automatically segmented and converted to three-dimensional surface mesh models for morphological measurement and analysis. Statistical shape models (SSMs) were created for the IE, cochlea, and vestibular system, as well as for sex- and side-based subgroups. Normative ranges for linear and volumetric dimensions of the IE were determined, and mean values were consistent with those previously reported. Significant sex-based differences and strong univariate linear relationships were identified for many dimensions and volumes. SSMs highlighted the semicircular canals, cochlear basal turn, and hook regions as key contributors to morphological variability across the total sample set. Sex-specific SSMs revealed distinct variation patterns: females exhibited greater vestibular variability, while males showed cochlear basal turn/hook region variability. Multivariate models were developed for the prediction of IE volumes from dimensions obtainable from clinical quality scans, with high accuracy. The morphological variability of the healthy IE was described in extensive detail and depicted in three dimensions. These findings may be used to inform the assessment of IE malformations, analysis of drug delivery strategies to the IE, and otologic implant design optimization.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».