Enhancing Electrode Location Assessment in Cochlear Implantation via Computed Tomography Image Fusion(컴퓨터 단층 촬영 이미지 융합 을 통한 인공와우 이식의 전극 위치 평가 향상)

수술 전과 수술 후 CT 영상을 융합하는 것이 인공와우 이식자의 전극 접촉부의 각도 삽입 깊이와 중심 주파수를 평가하는 데 도움이 될 수 있는지 조사했습니다. 또한, 다양한 달팽이관 매개변수를 측정하는 데 있어 자동 이미지 융합의 효과를 기존의 수동 방법과 비교했습니다. 가장 최근의 개발에는 이미지 유도 수술과 로봇 삽입 도구가 포함됩니다.

이러한 수술 전과 수술 중의 발전은 보다 개인화되고 일관된 임상 결과로 이어졌습니다. 수술 시 두 CT 영상을 모두 분석하는 현재의 관행에는 종종 측정이 포함됩니다. 이를 위해서는 광범위한 교육과 더 많은 시간이 필요하며 가변성과 오류가 발생하기 쉬워 적용 가능성이 제한됩니다.

그리고 전극 접점의 각도 삽입 깊이를 측정하는 데 있어 자동화된 보기, 이미지의 역할에 대한 충분한 문헌이 없습니다. 이 프로토콜은 자동화된 방법을 통합하여 분석에 필요한 시간을 절약하는 동시에 전극 인공물 및 수술 후 CT 스캔 영상의 영향을 최소화하는 동시에 각도 삽입 깊이를 측정합니다. 향후 연구는 더 큰 코호트를 사용하여 현재 결과를 검증하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

또한 이 연구는 해부학 기반 피팅 분야를 위한 혁신적인 도구를 도입하여 청각학적 환자 결과와 관련하여 그 효과를 조사할 수 있는 귀중한 기회를 제공했습니다. 먼저 수술 전후 CT 이미지를 업로드하고 달팽이관 매개변수를 측정합니다. 이렇게 하려면 소프트웨어의 데이터 관리 모듈에서 가져오기 버튼을 눌러 수술 후 및 수술 전 CT 이미지를 모두 업로드하고 DICOM 파일을 선택합니다.

3D 귀 달팽이관 모듈을 사용하여 모디올러스 원형 창의 중심과 A, B, H 값을 포함한 달팽이관 메트릭을 수동으로 정의합니다. 그런 다음 소프트웨어는 A 및 B 값을 사용하여 달팽이관 길이를 계산합니다. 임플란트 평가 모듈을 엽니다.

전극 접촉 감지를 수행하고 최종 위치를 확인하기 전에 필요에 따라 감지된 접점을 수동으로 조정합니다. 이제, 제시된 종래의 방법과 새로운 이미지 융합 접근법을 비교하기 위해, 이미지 융합을 수행한다. 이미지 융합의 경우 사용자 인터페이스에서 추가 아이콘을 눌러 수술 전 CT 이미지를 이미지 융합 패널로 가져옵니다.

소프트웨어가 상호 정보 알고리즘을 활용하는 자동 융합 기능을 사용하여 수술 전 CT 이미지를 이전에 업로드된 수술 후 CT 이미지와 정렬하여 등록 프로세스를 자동으로 시작할 수 있습니다. 3D 달팽이관 모듈 내에서 새로 가져온 수술 전 이미지에서 달팽이관 매개변수를 다시 측정합니다. 모듈 메뉴에서 자동 옵션을 선택하여 달팽이관 매개변수의 자동 측정을 실행합니다.

자동 알고리즘을 사용하여 내이의 해부학적 구조를 3차원으로 재구성합니다.