מאמר שיטה

שיפור הערכת מיקום האלקטרודות בשתל שבלול באמצעות היתוך תמונת טומוגרפיה ממוחשבת

DOI:

10.3791/67062

⸱

17 בינואר 2025

 ,  ,  ,  ,  , 
1King Abdullah Ear Specialist Center (KAESC), College of Medicine, King Saud University Medical City (KSUMC), King Saud University, 2Research Department, MED-EL GmbH, 3Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, College of Medicine, Jouf University

* These authors contributed equally

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

פרוטוקול זה מדגים שיטה למיזוג תמונות טומוגרפיה ממוחשבת לפני הניתוח ואחרי הניתוח עבור מושתלי שתל שבלול. הגישה עשויה לשפר את דיוק המדידה של עומק ההחדרה ואת תדר המרכז של מגעי מערך האלקטרודות. בנוסף, לשיטה זו יש יישומים פוטנציאליים בהתאמה מבוססת אנטומיה, תחום מתפתח בתחום שתלי השבלול.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה נועד לקבוע אם מיזוג תמונות טומוגרפיה ממוחשבת (CT) לפני ואחרי הניתוח יכול לסייע בהערכת מיקום האלקטרודות ותדירות המרכז (CF) במושתלי שתל שבלול (CI). מטרה משנית הייתה להשוות היתוך אוטומטי עם שיטות ידניות למדידת פרמטרים של שבלול. המחקר כלל עשרים אוזניים עם שתל שבלול שעברו סריקות CT לפני ואחרי הניתוח. מדידות ידניות של פרמטרים שבלוליים נלקחו בתחילה מתמונות ה-CT שלאחר הניתוח, ולאחר מכן זיהוי אוטומטי באמצעות תמונות CT מותכות לפני ואחרי הניתוח עם תוכנה אוטולוגית (OTOPLAN). עומק החדרה זוויתי (AID) ו-CF של כל מגע אלקטרודה חושבו בשתי השיטות, והוערכו הבדלי שגיאות. הניתוח הראה הבדלים משמעותיים בין שתי השיטות לרוחב השבלול (ערך B) ואורך צינור השבלול (CDL); עם זאת, הבדלים אלה לא היו משמעותיים מבחינה קלינית. יתר על כן, לא היה הבדל מובהק סטטיסטית בקוטר השבלול (ערך A). ההבדלים הממוצעים היו 0.04 מ"מ עבור ערך A, 0.21 מ"מ עבור ערך B ו-0.73 מ"מ עבור CDL. ההשוואה בין AID ו-CF חשפה הבדלים לא משמעותיים בין שיטות היתוך ידניות ואוטומטיות בכל מגעי האלקטרודות, למעט אלקטרודה מספר חמש. על פי מחקר זה, ניתן להשתמש במיזוג תמונות CT לפני ואחרי הניתוח כדי לקבוע את מיקומי האלקטרודות אצל מושתלי שתל שבלול. תמונות התמזגות אוטומטיות יכולות למדוד פרמטרים של שבלול, AID ו-CF עם הפרעות אנושיות מופחתות. לכן, שיטה זו עשויה לשמש בסיס נוסף ליצירת התאמה מבוססת אנטומיה.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ניתוח שתל שבלול (CI) הוא טיפול טרנספורמטיבי עבור אנשים עם ליקוי שמיעה תחושתי-עצבי חמור עד עמוק, המציע שיפורים משמעותיים בתפקוד השמיעה ובאיכות החיים1. גורם קריטי להצלחת ניתוח שתל שבלול הוא המיקום המדויק של מערך האלקטרודות בתוך תא השבלול הנכון, במיוחד הסקאלה טימפני, שכן מיקום אלקטרודה אופטימלי, מקושר באופן עקבי לתוצאות שמיעה מעולות2. לפיכך, תכנון והערכה קפדניים לפני הניתוח של האנטומיה של השבלול חיוניים כדי להבטיח שמערך האלקטרודות ממוקם כראוי. הבטחת מערך האלקטרודות מוכנס במלואו לתוך הסקאלה טימפאני היא חיונית למקסום היתרונות של המטופלים והשגת תוצאות קליניות מיטביות3.

הערכה טרום ניתוחית של זווית עומק ההחדרה של מערכי אלקטרודות CI נחשבת חשובה לתכנון כירורגי יעיל. הערכה זו מסתמכת באופן משמעותי על השגת מדידות מדויקות של פרמטרים מרכזיים של השבלול, כגון אורך צינור השבלול (CDL), מסריקות טומוגרפיה ממוחשבת (CT) לפני הניתוח4. מדידות אלו מאפשרות תחזיות חיוניות לגבי כיסוי השבלול ועומק ההחדרה הזוויתי במהלך ניתוח שתל שבלול כאשר אורך האלקטרודה ידוע. מנבא עיקרי של CDL הוא ערך A, המוגדר כמרחק בין החלון העגול לנקודה הרחוקה ביותר בסיבוב הבסיסי. מחקרים קודמים הדגישו את התפקיד המכריע של הדמיה ותכנון טרום ניתוחיים בהנחיית החלטות כירורגיות ואופטימיזציה של התוצאות עבור מקבלי שתלשבלול 5.

הדמיית CT טרום ניתוחית היא פרקטיקה סטנדרטית במרפאות שתל שבלול רבות להערכת אנטומיה של האוזן הפנימית ופרמטרים של שבלול לפני ניתוח. CT טרום ניתוח מספק תמונות ברורות ונטולות חפצים התומכות בתכנון יעיל ואופטימיזציה של הליכים כירורגיים6. עם זאת, לניתוח CT טרום ניתוחי בלבד יש מגבלות בחיזוי מדויק של עומק ההחדרה הזוויתי בפועל (AID) ותדר המרכז (CF) של מגעי האלקטרודות לאורך מערך האלקטרודות של CI. כתוצאה מכך, הדמיה לאחר הניתוח נותרה נחוצה כדי לאשר את מיקום מערך האלקטרודות, להעריך כל תזוזה או טרנסלוקציה ולקבוע את ה-AID האמיתי של כל מגע7.

הדמיה לאחר הניתוח מאשרת את הדיוק של מיקום האלקטרודות ומסייעת ביצירת מפות התאמה אישיות המותאמות לאנטומיה השבלול הייחודית של כל מטופל. מפות התאמה אלו חיוניות לאופטימיזציה של ביצועי השמיעה על ידי הבטחת גירוי מדויק של סיבי עצב השמיעה. מחקרים אחרונים הראו כי מפות התאמה אישיות, או התאמה מבוססת אנטומיה (ABF), משפרות את הבנת הדיבור בסביבות שקטות ורועשות בהשוואה למפות התאמה סטנדרטיות או קליניות 8,9,10,11,12,13. בנוסף, הנמענים נוטים להעדיף מפות ABF כאשר מערך האלקטרודות שלהם משיג גירוי הולם של האזור האפיקלי של השבלול8. אי ההתאמה בין תדר למקום היא הפער בין ה-CF של מגעי האלקטרודה בהתבסס על מיקומם הפיזי בתוך השבלול לבין הגדרות ברירת המחדל4. מרטנס ועמיתיו דיווחו כי ההשפעה של אי התאמה בין תדר למקום פוחתת עם שימוש ממושך במכשיר14. מחקרים אחרים הראו כי הפחתת אי התאמה בין תדירות למקום עם ABF בקרב מושתלי CI משפרת את תפיסת הדיבור בסביבות רועשות מבלי להשפיע על ההבנה בסביבות שקטות11,13.

שיטות הדמיה שונות, כולל צילום רנטגן15,16, CT קרן חרוט17 והדמיית תהודה מגנטית (MRI)18,19, שימשו להערכת מושתלי CI. עם זאת, הדמיית CT נותרה השיטה המועדפת בשל הרזולוציה המרחבית הגבוהה שלה ויכולתה ללכוד אנטומיה מפורטת של השבלול. הדמיית CT מאפשרת הערכה מדויקת של מבני האוזן הפנימית, כגון סקאלה טימפאני וסקאלה וסטיבולי, מה שמקל על מיקום מדויק של אלקטרודות.

למרות היתרונות הרבים של הדמיית CT, אתגרים מסוימים נמשכים, במיוחד עם סריקות לאחר ניתוח ברזולוציה נמוכה. מגעי אלקטרודות מתכתיים יכולים לייצר חפצי תמונה המסתירים מבנים סמוכים, ומסבכים את המדידה המדויקת של פרמטרים קריטיים כמו AID ו-CF. מחקרים אחרונים הראו כי מיזוג סריקות CT לפני ואחרי הניתוח משפר את בהירות התמונה על פני סריקות סטנדרטיות, מאפשר הערכות מדויקות יותר ומשפר את מיקום האלקטרודות על ידי מתן מידע משלים מתמונות לפני ואחרי הניתוח20.

נכון לעכשיו, ניתוח תמונת CT לאחר הניתוח כולל לרוב מדידות ידניות באמצעות כלי תוכנה, הדורשים הכשרה משמעותית, הם עתירי זמן ועשויים להיות מועדים לשונות ושגיאות, מה שמגביל את יעילותם ואת תחולתם הרחבה יותר. קיימת ספרות מוגבלת על הפוטנציאל של מדידות אוטומטיות מתמונות התמזגו כדי לטפל במגבלות אלו ולספק מדידות אמינות של AID עבור מגעי אלקטרודות. מחקר זה נועד להעריך אם היתוך של תמונות CT לפני ואחרי הניתוח יכול להעריך ביעילות את מאפייני השבלול ומיקום האלקטרודות אצל מושתלי שתל שבלול. הוא חוקר עוד כיצד היתוך תמונה יכול לקדם התאמה מבוססת אנטומיה (ABF) ולשפר את דיוק המדידה הן עבור עומק הכנסה זוויתי (AID) והן עבור תדר מרכז (CF).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה קיבל את אישור מועצת הביקורת המוסדית הראשית (E-21-5737) ונערך בהתאם לעקרונות האתיים המפורטים בהצהרת הלסינקי. הנתונים נאספו רטרוספקטיבית מרשומות רפואיות במרכז שתל השבלול השלישוני שלנו. בשל האופי האנונימי של ניתוח הנתונים, לא נדרשה הסכמה מדעת. המחקר כלל 20 אוזניים ממטופלים בקבוצות גיל שונות.

קריטריוני ההכללה היו כדלקמן: מטופלים עם אנטומיה תקינה של האוזן הפנימית שקיבלו CI בין השנים 2020 ל-2023, עברו סריקות CT לפני ואחרי הניתוח, והושתלו במכשירי CI מאותו יצרן, התואמים לתוכנת תכנון הניתוח בה נעשה שימוש. סריקות CT עצם טמפורליות מבוצעות באופן שגרתי כחלק מההערכה הטרום ניתוחית למטופלי שתל שבלול במרכז שלנו, בעוד שסריקות CT לאחר הניתוח נעשות רק כאשר יש צורך רפואי כדי למזער את החשיפה לקרינה. הקריטריונים להחרגה כללו חולי CI שעברו ניתוחי תיקון או שסבלו מהתעצמות שבלול, טרשת שבלול או שברים בעצם הטמפורלית המערבת את קפסולת האוטי. פרטי הציוד והתוכנה מסופקים בטבלת החומרים.

1. העלאה ומדידה של פרמטרים של שבלול

הערה: פרוטוקול המדידה ששימש במחקר זה כלל סדרה של שלבים עוקבים שנועדו להעריך את היעילות של טכניקת היתוך תמונת CT לפני ואחרי הניתוח בהערכת מיקום האלקטרודות במושתלי CI (איור 1).

figure-protocol-1
איור 1: השוואת פרוטוקול מדידה. איור זה ממחיש את הפרוטוקול למדידת פרמטרים של שבלול בשיטת ההיתוך האוטומטי בהשוואה לשיטה הידנית. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

  1. לחץ על כפתור הייבוא במודול ניהול הנתונים של התוכנה כדי להעלות את תמונות ה-CT לאחר הניתוח ולפני הניתוח, ובחר את ה-DICOM files.
  2. הגדירו באופן ידני את המרכז של מדדי מודיולוס, חלון עגול ושבלול, כולל ערך A (קוטר שבלול), ערך B (רוחב שבלול) וערך H (גובה שבלול) במודול 3D Ear-Cochlea4 (איור 2).
  3. חשב את אורך צינור השבלול (CDL) באמצעות ערכי A ו-B, תוך יישום שיטת Alexiades על הקירוב האליפטי-מעגלי (ECA)2,4.
    הערה: השלבים המפורטים של הניתוח שלאחר הניתוח מתוארים על ידי Canfarotta et al.21. מדידות אלו מספקות ציוני דרך אנטומיים להערכת CDL.

figure-protocol-2
איור 2: מדידה ידנית של ערכי A, B ו-H לאחר הניתוח. תמונות לאחר הניתוח מיובאות לתוכנה, וערך A (מסומן בירוק), ערך B (מסומן בכחול) וערך H (מסומן באדום) נמדדים ידנית. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

2. זיהוי מגע אלקטרודה וחישוב AID/CF

  1. פתח את מודול הערכת השתל . התוכנה תזהה אוטומטית את שתים עשרה נקודות המגע של האלקטרודות בתמונות ה-CT שלאחר הניתוח.
  2. כוונן ידנית את נקודות המגע שזוהו, במידת הצורך, לפני אישור מיקומן.
  3. אפשר לתוכנה להשתמש בנקודות אלה, יחד עם מדדי השבלול המוגדרים מראש, כדי לחשב אוטומטית את עומק ההכנסה הזוויתי (בהתבסס על Escude et al.22) ואת התדר האופייני (בהתבסס על Greenwood et al.23) עבור כל מגע (ראה איור 3).
    הערה: גישה ידנית זו נחשבת לשיטה הסטנדרטית למדידת AID ו-CF, והיא מכונה "ידנית" במחקר זה.

figure-protocol-3
איור 3: זיהוי מגעי אלקטרודות. איור זה מציג את הזיהוי של שנים עשר מגעי האלקטרודות מתמונות ה-CT שלאחר הניתוח. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

3. היתוך תמונה

  1. לחץ על סמל ההוספה בממשק המשתמש כדי לייבא את תמונות ה-CT לפני הפעולה לחלונית Image Fusion.
  2. אפשר לתוכנה להתחיל לרשום אוטומטית את תמונות ה-CT לפני הניתוח עם תמונות ה-CT שהועלו מראש לאחר הניתוח באמצעות תכונת ההיתוך האוטומטי, המיישמת אלגוריתם מידע הדדי.
  3. גש לתכונת היישור הידני בתפריט התמונה לפני הניתוח אם יש צורך בהתאמות ידניות לאיחוי. תהליך היתוך זה משפר את ההדמיה ומאפשר הערכה מקיפה יותר של האנטומיה של השבלול ומיקום האלקטרודות עם פחות חפצים. מטרת המיזוג היא לשפר את ההדמיה להערכה טובה יותר (ראה איור 4).

figure-protocol-4
איור 4: היתוך של תמונות CT לפני ואחרי הניתוח. תמונות CT טרום ניתוחיות מיובאות לתוכנה ומתמזגות עם תמונות CT לאחר הניתוח. הכיסוי מוצג בצבע זית, כאשר האלקטרודות מודגשות בכחול עז. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

4. מדידה אוטומטית של פרמטר שבלול בתמונה לפני הניתוח

  1. מדוד מחדש את פרמטרי השבלול בתמונה החדשה שיובאה לפני הניתוח במודול 3D - Cochlea.
  2. בחר באפשרות אוטומטי בתפריט המודול כדי לבצע מדידות אוטומטיות של פרמטרי שבלול. תכונה זו זמינה רק עבור תמונות טרום ניתוחיות ללא אלקטרודות שתל, מכיוון שלא קיימים חפצי מתכת.
  3. השתמש באלגוריתם האוטומטי כדי לשחזר את האנטומיה של האוזן הפנימית בתלת מימד. המודל התלת-ממדי ישמש כבסיס למדידות אוטומטיות של פרמטרי השבלול כפי שתוארו על ידי Abari et al.24.
    הערה: השחזור התלת-ממדי מסייע במדידה מדויקת של פרמטרים של שבלול (ראה איור 5).

figure-protocol-5
איור 5: מדידה אוטומטית של פרמטרים של שבלול. מהתמונות המאוחות, התוכנה מודדת באופן אוטומטי את הפרמטרים העיקריים של השבלול (מסומנים בנקודות ירוקות, כחולות ואדומות), מבצעת שחזור תלת-ממדי (שבלול בכתום, תעלת שמע פנימית בירוק ותעלות חצי עגולות בחום), ומעדכנת את המידע לגבי מגעי האלקטרודות. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

5. עדכון נקודות מגע של אלקטרודות עם פרמטרים חדשים של שבלול

  1. אשרו את המדידות החדשות של אורך צינור השבלול (CDL) שהתקבלו מהתמונות שלפני הניתוח.
  2. אפשרו לנקודות המגע של האלקטרודות שזוהו בעבר מהתמונות שלאחר הניתוח להתעדכן באופן אוטומטי במידע החדש של פרמטר השבלול, תוך הגדרת גישת "היתוך אוטומטי".
  3. בצע חישובים המבוססים על התמונות המותכות (לפני הניתוח ואחרי הניתוח) עבור עומק הכנסה זוויתי (AID) ותדר אופייני (CF), החשובים לאישור מיקום מערך האלקטרודות, כיסוי השבלול ובניית מפת ההתאמה מבוססת-האנטומיה (ABF) (ראה איור 5).
    הערה: AID ו-CF הם קריטיים לאישור מיקום האלקטרודות וכיסוי השבלול בפרקטיקה של שתל שבלול (ראו איור 6).

figure-protocol-6
איור 6: הגדרה אוטומטית של AID ו-CF. איור זה מתאר את ההגדרה האוטומטית של ה-AID (הפצת עכבה אקוסטית) ו-CF (תדר מרכז) עבור כל מגע אלקטרודה בודד בהתבסס על התמונות המותכות. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

6. חישוב השגיאה הזוויתית הממוצעת ושגיאת התדירות

  1. חשב את השגיאה הזוויתית הממוצעת בין שיטות ההיתוך הידני והאוטומטי עבור כל מגע אלקטרודה.
  2. חשב את שגיאת התדר בחצאי טונים בין שתי השיטות (היתוך ידני ואוטומטי) עבור כל מגע אלקטרודה.
  3. השתמש בחישובים אלה כדי לספק אינדיקטורים כמותיים של ההבדל והדיוק בין שתי השיטות. שימו לב שחצי טונים הם המרווחים המוזיקליים הקטנים ביותר הנפוצים במוזיקה המערבית25.

7. ניתוח סטטיסטי

  1. הזינו את פרמטרי השבלול המחושבים ידנית, עומק החדרה זוויתי (AID) ותדירות אופיינית (CF) מהדמיית CT לאחר הניתוח, יחד עם הנתונים המחושבים המותכים אוטומטית מטכניקת היתוך תמונת CT לפני ואחרי הניתוח עבור כל מגע אלקטרודה, לתוכנת ניתוח סטטיסטי (תוכנת R).
  2. שימוש באמצעים וסטיות תקן לסטטיסטיקה תיאורית של משתנים כמותיים, תוך החלת ספירות ואחוזים למשתנים קטגוריים.
  3. בצע ניתוח השוואתי בין ה-AID והתדרים הנמדדים באופן ידני לבין המדידות המותכות באופן אוטומטי באמצעות מבחן t זוגי מותאם ל-Bonferroni או מבחן דירוג חתום של Wilcoxon, בהתאם להנחת הנורמליות שנבדקה באמצעות מבחן Shapiro-Wilk.
    הערה: נניח שלכל ההשוואות יש גדלי אפקט מתוקננים רלוונטיים מבחינה קלינית (ד' של כהן)26. קחו בחשבון ערך P מובהק סטטיסטית כקטן מ-0.05.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה כלל 20 אוזניים ממושתלי שתל שבלול, עם 11 שתלים בצד שמאל ותשעה בצד ימין. הגיל הממוצע של המשתתפים היה 13.3 שנים, כולל 55% נשים ו-45% גברים. טבלה 1 מציגה ניתוח השוואתי של שיטות היתוך ידניות לעומת אוטומטיות למדידת פרמטרים של שבלול, וחושפת הבדלים מובהקים סטטיסטית במדידות מסוימות. באופן ספציפי, מדידות ידניות הראו ערך B ואורך צינור שבלול (CDL) גבוהים משמעותית בהשוואה למדידות היתוך אוטומטיות (6.9 מ"מ ± 0.4 מ"מ ו-36.3 מ"מ ±-1.8 מ"מ לעומת 6.7 מ"מ ±-0.4 מ"מ ו-35.6 ±-1.9 מ"מ, בהתאמה). עם זאת, לא נצפה...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ממצאי המחקר הנוכחי חשפו מדידות דומות בין שיטות היתוך ידני ואוטומטי עבור רוב הפרמטרים והתדרים של השבלול. בעוד שמדידות ידניות הראו ערכים גבוהים יותר באופן שולי עבור פרמטרים מסוימים, כגון ערך B ו-CDL, לא נצפו הבדלים משמעותיים מבחינה קלינית בסך הכל. ניתן לייחס את הפער הזה לממצאים ב-CT שלאחר הניתוח, מה שעשוי להשפיע על דיוק המדידה. יתר על כן, מחקר זה מתבסס על מחקר קודם על ידי הערכה ספציפית של AID27, ומספק תובנות חשובות לגבי העקביות של הערכות מבוססות היתוך.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

יאסין עבד אל-סאמד וטאהר שריף עובדים ב-MED-EL בתפקידים מדעיים בלבד. למחברים אין אינטרסים כלכליים במוצרים המתוארים בכתב יד זה ואין להם שום דבר אחר לחשוף.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים רוצים להודות לד"ר ניקולה איבנוביץ' על סקירת הפרוטוקול ולרחמה סווידי על ביצוע הניתוח הסטטיסטי.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
התקני CI MED-EL, אינסברוק, אוסטריה
תוכנת OTOPLAN CASCINATION, MED-EL, אינסברוק, אוסטריהגרסה 4 (3.0.0) תוכנת תכנון אוטולוגית
R softwareR Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austriaversion 4.2.2Language and Environment for Statistical Computing

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Dazert, S., Thomas, J. P., Loth, A., Zahnert, T., Stover, T. Cochlear Implantation. Dtsch Arztebl Int. 117 (41), 690-700 (2020).
  2. Jwair, S., Versnel, H., Stokroos, R. J., Thomeer, H. The effect of the surgical approach and cochlear implant electrode on the structural integrity of the cochlea in human temporal bones. Sci Rep. 12 (1), 17068(2022).
  3. O'Connell, B. P., Hunter, J. B., Wanna, G. B. The importance of electrode location in cochlear implantation. Laryngoscope Investig Otolaryngol. 1 (6), 169-174 (2016).
  4. Aljazeeri, I., et al. Anatomy-based frequency allocation in cochlear implantation: The importance of cochlear coverage. Laryngoscope. 132 (11), 2224-2231 (2021).
  5. Oh, J., et al. Cochlear duct length and cochlear distance on pre-operative CT: imaging markers for estimating insertion depth angle of cochlear implant electrode. Eur Radiol. 31 (3), 1260-1267 (2021).
  6. Yoshimura, H., Watanabe, K., Nishio, S. Y., Takumi, Y., Usami, S. I. Determining optimal cochlear implant electrode array with OTOPLAN. Acta Otolaryngol. 143 (9), 748-752 (2023).
  7. Farnsworth, P. J., et al. Improved cochlear implant electrode localization using coregistration of pre-and post-operative CT. J Neuroimaging. 33 (3), 387-392 (2023).
  8. Kurz, A., Herrmann, D., Hagen, R., Rak, K. Using anatomy-based fitting to reduce frequency-to-place mismatch in experienced bilateral cochlear implant users: A promising concept. J Pers Med. 13 (7), 1109(2023).
  9. Dillon, M. T., et al. Influence of the frequency-to-place function on recognition with place-based cochlear implant maps. The Laryngoscope. 133 (12), 3540-3547 (2023).
  10. Dillon, M. T., O'Connell, B. P., Canfarotta, M. W., Buss, E., Hopfinger, J. Effect of place-based versus default mapping procedures on masked speech recognition: Simulations of cochlear implant alone and electric-acoustic stimulation. Am J Audiology. 31 (2), 322-337 (2022).
  11. Creff, G., et al. Comparison of tonotopic and default frequency fitting for speech understanding in noise in new cochlear implantees: A prospective, randomized, double-blind, cross-over study. Ear Hearing. 45 (1), 35-52 (2024).
  12. Lassaletta, L., Calvino, M., Sanchez-Cuadrado, I., Gavilán, J. Does it make any sense to fit cochlear implants according to the anatomy-based fitting? Our experience with the first series of patients. Front Audiol Otol. 1, (2023).
  13. Kurz, A., Müller-Graff, F. -T., Hagen, R., Rak, K. One click is not enough: Anatomy-based fitting in experienced cochlear implant users. Otol Neurotol. 43 (10), 1176-1180 (2022).
  14. Mertens, G., Van de Heyning, P., Vanderveken, O., Topsakal, V., Van Rompaey, V. The smaller the frequency-to-place mismatch the better the hearing outcomes in cochlear implant recipients. Eur Arch Otorhinolaryngol. 279 (4), 1875-1883 (2022).
  15. Liu, G. S., Cooperman, S. P., Neves, C. A., Blevins, N. H. Estimation of cochlear implant insertion depth using 2D-3D registration of post-operative X-ray and pre-operative CT images. Otol Neurotol. 45 (3), e156-e161 (2024).
  16. Alahmadi, A., et al. Advancing cochlear implant programming: X-ray guided anatomy-based fitting. Otol Neurotol. 45 (2), 107-113 (2024).
  17. Helal, R. A., et al. Cone-beam CT versus Multidetector CT in post-operative cochlear implant imaging: Evaluation of image quality and radiation dose. AJNR Am J Neuroradiol. 42 (2), 362-367 (2021).
  18. George-Jones, N. A., Tolisano, A. M., Kutz, J. W. Jr, Isaacson, B., Hunter, J. B. Comparing cochlear duct lengths between CT and MR images using an otological surgical planning software. Otol Neurotol. 41 (9), e1118-e1121 (2020).
  19. Swarup, A., et al. Comparing accuracy of cochlear measurements on magnetic resonance imaging and computed tomography: A step towards radiation-free cochlear implantation. J Otol. 18 (4), 208-213 (2023).
  20. Benson, J. C., Nassiri, A. M., Saoji, A. A., Carlson, M. L., Lane, J. I. Co-registration of pre- and post-operative images after cochlear implantation: A proposed technique to improve cochlear visualization and localization of cochlear electrodes. Neuroradiol J. 36 (2), 194-197 (2023).
  21. Canfarotta, M. W., Dillon, M. T., Buss, E., Pillsbury, H. C., Brown, K. D., O'Connell, B. P. Validating a new tablet-based tool in the determination of cochlear implant angular insertion depth. Otol Neurotol. 40 (8), 1006-1010 (2019).
  22. Escudé, B., et al. The size of the cochlea and predictions of insertion depth angles for cochlear implant electrodes. Audiol Neurotol. 11 (SUPPL. 1), 27-33 (2006).
  23. Greenwood, D. D. A cochlear frequency-position function for several species-29 years later. J Acoust Soc Am. 87 (6), 2592-2605 (1990).
  24. Abari, J., Heuninck, E., Topsakal, V. Entirely robotic cochlear implant surgery. Am J Otolaryngol. 45 (5), 104360(2024).
  25. Bell, A., Jedrzejczak, W. W. The 1.06 frequency ratio in the cochlea: Evidence and outlook for a natural musical semitone. Peer J. 5, e4192(2017).
  26. Cohen, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. , Routledge. (2013).
  27. Mertens, G., Van Rompaey, V., Van de Heyning, P., Gorris, E., Topsakal, V. Prediction of the cochlear implant electrode insertion depth: Clinical applicability of two analytical cochlear models. Sci Rep. 10 (1), 3340(2020).
  28. Paouris, D., Kunzo, S., Goljerova, I. Validation of automatic cochlear measurements using OTOPLAN(R) software. J Pers Med. 13 (5), 805(2023).
  29. IbraheemAl-Dhamari Rania Helal, T. A. S. W., Paulus, D. Automatic cochlear multimodal 3D image segmentation and analysis using atlas-model-based method. Cochlear Implants Int. 25 (1), 46-58 (2024).
  30. Rivas, A., et al. Automatic cochlear duct length estimation for selection of cochlear implant electrode arrays. Otol Neurotol. 38 (3), 339-346 (2017).
  31. Breitsprecher, T., et al. CT imaging-based approaches to cochlear duct length estimation human temporal bone study. Eur Radiol. 32 (2), 1014-1023 (2022).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

מאמרים קשורים