The use of spontaneous vestibular response for diagnosis of meniere’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Meniere's disease is a common inner ear disorder that affects balance and hearing. Electrovestibulography (EVestG) is a relatively new vestibular driven test that measures spontaneous and driven field potential activity recorded in the external ear canal in response to various vestibular stimuli. The main objectives of this thesis were to record and analyze EVestG signals in order to 1) testify whether the EVestG technology is capable of classifying individuals with Meniere’s from healthy ones, and if it is, then 2) identify the EVestG tilt stimulus providing the most informative response in relation to identifying Meniere’s symptoms; thus, optimizing the EVestG experimental protocol as a Meniere’s disease diagnostic aid. EVestG signals of two groups of Meniere’s and control individuals during seven different EVestG tilt stimuli were recorded and analyzed by linear and nonlinear signal processing techniques. Data of 14 with Meniere’s disease and 16 healthy individuals were used as the training set, while additional data of 21 individuals with vertiginous disorders (and suspected of Meniere’s disease) and 10 controls were used as the test set. An ad-hoc voting classifier built upon single-feature linear classifiers was designed, and used for classification of the two groups of both training and test datasets. The results showed an overall accuracy of 87% and 84% for training and test datasets, respectively. Among the seven different tilts that each evokes a specific part of the inner ear organ, the side tilt which stimulates most of the labyrinth and particularly the utricle, was found to generate the best characteristic features for identifying Meniere’s disease from controls. Thus, one may simplify the EVestG protocol to only the side tilt stimulus for a quick screening of Meniere’s disease. The proposed method encourages the use of EVestG technology as a non-invasive and potentially reliable diagnostic/screening tool to aid clinical diagnosis of Meniere’s diseases.
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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 ».