Name: 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) (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-01-17T12:20:00.000+00:00
Duration: 3 min 58 s
Description: 학습하세요 인공와우 이식 수술에서 CT 이미지 융합을 활용한 자동화된 전극 위치 평가 방법을. 상호정보 알고리즘 기반 자동 융합 기술로 삽입 깊이 측정 정확도를 높이고 분석 시간을 단축하여 환자 맞춤형 청각 결과를 개선합니다.

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본 연구는 주요 기관검토위원회(E-21-5737)의 승인을 받았으며 헬싱키 선언에 명시된 윤리 원칙에 따라 수행되었다. 데이터는 3차 CI 센터의 의료 기록에서 소급하여 수집되었습니다. 데이터 분석의 익명화된 특성으로 인해 정보에 입각한 동의가 필요하지 않았습니다. 이 연구에는 다양한 연령대의 환자로부터 20명의 귀를 대상으로 했습니다.
선정 기준은 다음과 같다: 2020년에서 2023년 사이에 CI를 받은 정상 내이 해부학적 구조를 가진 환자로, 수술 전후 CT 스캔을 모두 받았고, 사용된 수술 계획 소프트웨어와 호환되는 동일한 제조업체의 CI 장치를 이식했다. 측두골 CT 스캔은 센터에서 인공와우 환자에 대한 수술 전 평가의 일환으로 정기적으로 수행되는 반면, 수술 후 CT 스캔은 방사선 노출을 최소화하기 위해 의학적으로 필요한 경우에만 수행됩니다. 제외 기준에는 재수술을 받았거나 달팽이관 골화, 달팽이관 이경화증 또는 이낭과 관련된 측두골 골절이 있는 CI 환자가 포함되었습니다. 장비 및 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 재료 표에 나와 있습니다.
1. 달팽이관 매개변수 업로드 및 측정
참고: 이 연구에서 사용된 측정 프로토콜은 CI 이식자의 전극 위치를 평가하는 데 있어 수술 전후 CT 이미지 융합 기술의 효과를 평가하기 위해 고안된 일련의 순차적 단계로 구성되었습니다(그림 1).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig01.jpg"> 
그림 1: 측정 프로토콜 비교. 이 그림은 자동 융합 방법을 사용하여 달팽이관 매개변수를 측정하는 프로토콜을 Manual 방법과 비교하여 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol>
	<li>소프트웨어의 데이터 관리 모듈에서 가져오기 버튼을 눌러 수술 후 및 수술 전 CT 이미지를 업로드하고 DICOM 파일을 선택합니다.</li>
	<li>3D 귀-달팽이관 모듈4 에서 A-값(달팽이관 직경), B-값(달팽이관 너비) 및 H-값(달팽이관 높이)을 포함하여 모디졸러스의 중심, 둥근 창 및 달팽이관 메트릭을 수동으로 정의합니다(그림 2).</li>
	<li>A 값과 B 값을 사용하여 달팽이관 길이(CDL)를 계산하고, 알렉시아데스 방법을 타원원 근사(ECA)2,4에 적용합니다. 참고: 수술 후 분석의 자세한 단계는 Canfarotta et al.21에 설명되어 있습니다. 이러한 측정은 CDL 추정을 위한 해부학적 랜드마크를 제공합니다.</li>
</ol>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig02.jpg"> 
그림 2: 수술 후 A, B 및 H 값의 수동 측정. 수술 후 이미지를 소프트웨어로 가져오고 A-값(녹색으로 표시), B-값(파란색으로 표시) 및 H-값(빨간색으로 표시)을 수동으로 측정합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
2. 전극 접점 식별 및 AID/CF 계산
<ol>
	<li>임플란트 평가 모듈을 엽니다. 이 소프트웨어는 수술 후 CT 영상에서 12개의 전극 접점을 자동으로 식별합니다.</li>
	<li>필요한 경우 위치를 확인하기 전에 감지된 접점을 수동으로 조정합니다.</li>
	<li>소프트웨어가 사전 정의된 달팽이관 메트릭과 함께 이러한 점을 사용하여 각 접점에 대한 Angular Insertion Depth(Escude et al.22 기반) 및 특성 주파수(Greenwood et al.23 기반)를 자동으로 계산할 수 있습니다( 그림 3 참조). 참고: 이 수동 접근 방식은 AID 및 CF를 측정하는 표준 방법으로 간주되며 이 연구에서는 "수동"이라고 합니다.</li>
</ol>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig03.jpg"> 
그림 3: 전극 접점 식별. 이 그림은 수술 후 CT 영상에서 12개의 전극 접촉부를 식별한 것을 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
3. 이미지 융합
<ol>
	<li>사용자 인터페이스에서 추가 아이콘을 눌러 수술 전 CT 이미지를 Image Fusion 패널로 가져옵니다.</li>
	<li>소프트웨어가 상호 정보 알고리즘을 적용하는 자동 융합 기능을 사용하여 사전 업로드된 수술 후 CT 이미지와 함께 수술 전 CT 이미지를 자동으로 등록할 수 있도록 합니다.</li>
	<li>융합에 대한 수동 조정이 필요한 경우 수술 전 이미지 메뉴에서 Manual Alignment 기능에 액세스하십시오. 이 융합 프로세스는 시각화를 향상시키고 더 적은 수의 인공물로 달팽이관 해부학 및 전극 배치를 보다 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 이 융합은 더 나은 평가를 위해 시각화를 개선하는 것을 목표로 합니다( 그림 4 참조).</li>
</ol>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig04.jpg"> 
그림 4: 수술 전후 CT 영상의 융합. 수술 전 CT 이미지를 소프트웨어로 가져와 수술 후 CT 이미지와 융합합니다. 오버레이는 올리브색으로 표시되고 전극은 밝은 파란색으로 강조 표시됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
4. 수술 전 이미지에 대한 자동 달팽이관 매개변수 측정
<ol>
	<li>3D - 달팽이관 모듈 내에서 새로 가져온 수술 전 이미지에서 달팽이관 매개변수를 다시 측정합니다.</li>
	<li>모듈 메뉴에서 Automatic(자동 ) 옵션을 선택하여 자동 달팽이관 매개변수 측정을 실행합니다. 이 기능은 금속 인공물이 존재하지 않기 때문에 임플란트 전극이 없는 수술 전 이미지에만 사용할 수 있습니다.</li>
	<li>자동 알고리즘을 사용하여 내이의 해부학적 구조를 3D로 재구성합니다. 3D 모델은 Abari et al.24에 설명된 대로 자동 달팽이관 매개변수 측정의 기초 역할을 합니다. 참고: 3D 재구성은 달팽이관 매개변수를 정밀하게 측정하는 데 도움이 됩니다( 그림 5 참조).</li>
</ol>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig05.jpg"> 
그림 5: 달팽이관 매개변수의 자동 측정. 융합된 이미지에서 소프트웨어는 주요 달팽이관 매개변수(녹색, 파란색 및 빨간색 점으로 표시)를 자동으로 측정하고, 3D 재구성(달팽이관은 주황색, 내이도는 녹색, 반고리관은 갈색)을 수행하고, 전극 접촉부에 관한 정보를 업데이트합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
5. 새로운 달팽이관 매개변수로 전극 접점 업데이트
<ol>
	<li>수술 전 영상에서 얻은 새로운 달팽이관 길이(CDL) 측정값을 확인합니다.</li>
	<li>수술 후 이미지에서 이전에 식별된 전극 접촉점이 새로운 달팽이관 매개변수 정보로 자동 업데이트되도록 하여 "자동 융합" 접근법을 정의합니다.</li>
	<li>전극 어레이 배치, 달팽이관 적용 범위 및 ABF(Anatomy-Based Fitting) 맵을 구축하는 데 중요한 AID(Angular Insertion Depth) 및 CF(Characteristic Frequency)에 대한 융합 이미지(수술 전 및 수술 후)를 기반으로 계산을 수행합니다( 그림 5 참조). 참고: AID와 CF는 인공와우(CI) 시술에서 전극 위치와 달팽이관 커버리지를 확인하는 데 중요합니다( 그림 6 참조).</li>
</ol>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67062/67062fig06.jpg"> 
그림 6: AID 및 CF의 자동 정의. 이 그림은 융합 이미지를 기반으로 각 개별 전극 접촉에 대한 AID(Acoustic Impedance Distribution) 및 CF(Center Frequency)의 자동 정의를 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67062/67062fig06large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
6. 평균 각도 오차 및 주파수 오차 계산
<ol>
	<li>각 전극 접촉에 대해 Manual 및 Automatic Fusion 방법 사이의 평균 각도 오차를 계산합니다.</li>
	<li>각 전극 접촉에 대해 두 가지 방법(Manual 및 Automatic Fusion) 사이의 주파수 오류를 반음으로 계산합니다.</li>
	<li>이러한 계산을 사용하여 두 방법 간의 차이와 정확도에 대한 정량적 지표를 제공할 수 있습니다. 반음은 서양 음악에서 일반적으로 사용되는 가장 작은 음악 간격이다25.</li>
</ol>
7. 통계 분석
<ol>
	<li>수술 후 CT 영상에서 수동으로 계산된 달팽이관 매개변수, AID(Angular Insertion Depth) 및 CF(Characteristic Frequency)를 각 전극 접촉에 대한 수술 전후 CT 이미지 융합 기법에서 자동으로 융합된 계산된 데이터와 함께 통계 분석 소프트웨어(R 소프트웨어)에 공급합니다.</li>
	<li>양적 변수의 기술 통계량에는 평균과 표준 편차를 사용하고, 범주형 변수에는 개수와 백분율을 적용합니다.</li>
	<li>Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 검정된 정규성 가정에 따라 쌍별 Bonferroni 조정 쌍체 t-검정 또는 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 수동으로 측정된 AID 및 주파수와 자동 융합 측정값 간의 비교 분석을 수행합니다. 참고: 모든 비교가 임상적으로 관련성이 있는 표준화된 효과 크기(Cohen's d)26을 갖는다고 가정합니다. 통계적으로 유의한 P 값이 0.05보다 작다고 가정합니다.</li>
</ol>

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<li>Breitsprecher, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CT+imaging-based+approaches+to+cochlear+duct+length+estimation+human+temporal+bone+study%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Radiol%22%5BJournal%5D)">CT imaging-based approaches to cochlear duct length estimation human temporal bone study.</a> Eur Radiol. 32 (2), 1014-1023 (2022).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>CI 장치&nbsp;</td><td>MED-EL, 오스트리아</td><td></td><td></td>인스브루크</tr><tr><td>OTOPLAN 소프트웨어&nbsp;</td><td>CASCINATION, MED-EL, 오스트리아 인스브루크</td><td>버전 4 (3.0.0)&nbsp;</td><td>이과학(Otology) 계획 소프트웨어</td></tr><tr><td>R software</td><td>R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria</td><td>버전 4.2.2</td><td>통계 컴퓨팅을 위한 언어 및 환경</td></tr></tbody></table>

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)

Enhancing Electrode Location Assessment in Cochlear Implantation via Computed Tomography Image Fusion

이 연구에는 CI 이식자의 귀 20개가 포함되었으며, 11개는 왼쪽에 임플란트, 9개는 오른쪽에 삽입되었습니다. 참가자의 평균 연령은 13.3세였으며 여성 55%, 남성 45%로 구성되었습니다. 표 1 은 달팽이관 매개변수를 측정하기 위한 수동 및 자동 융합 방법의 비교 분석을 제시하며, 특정 측정에서 통계적으로 유의미한 차이를 보여줍니다. 구체적으로, 수동 측정은 자동 융합 측정에 비해 B 값과 달팽이관 길이(CDL)가 유의하게 높았습니다(6.9mm± 0.4mm 및 36.3mm± 1.8mm ) 대 6.7mm± 0.4mm 및 35.6mm± 1.9mm). 그러나 수동 및 자동 융합 측정 간의 A 값에서는 유의한 차이가 관찰되지 않았습니다(각각 9.2mm ± 0.5mm 대 9.2mm ± 0.4mm; p-value = 0.541)을 참조하십시오.
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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)

This study aimed to determine whether fusing pre-&#160;and post-operative computed tomography (CT) images could help in assessing electrode placement and ...

enhancing-electrode-location-assessment-cochlear-implantation-via

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

전기공와우그래피(ECochG)는 음향 자극에 반응하여 생성된 내이 전위를 측정합니다. 인공와우(CI) 후보에서, 이러한 내이 전위는 임플란트 전극으로 직접 측정될 수 있다. 이 비디오에서는 CI 수술 중에 ECochG 녹화를 수행하는 방법을 체계적으로 설명합니다.

인공와우 이식 중 Intracochlear Electrocochleography 수행

로봇 인공와우 이식은 최소 침습적 내이 접근을 위한 절차입니다. 기존의 수술과 비교할 때, 로봇 인공와우 이식은 수술실에서 수행해야하는 추가 단계를 포함합니다. 이 기사에서는 절차에 대한 설명을 제공하고 로봇 인공와우 이식의 중요한 측면을 강조합니다.

직접 인공와우 접근을 위한 로봇 인공와우 이식

미니어처 돼지(미니 돼지)는 인공와우 연구에 이상적인 대형 동물 모델입니다. 미니 돼지의 인공와우 이식 수술은 인간과 유사한 생체 시스템에서 새로운 전극 어레이 및 수술 접근법의 안전성과 잠재적 성능에 대한 초기 증거를 제공하는 데 활용될 수 있습니다.

미니어처 돼지: 인공와우 연구를 위한 대형 동물 모델

여기에서는 인공와우(CI) 동안 반복적인 임피던스 원격 측정 측정을 수행하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 이를 통해 전극과 임플란트의 기능에 대한 결론을 내릴 수 있습니다. 반복적인 임피던스 측정을 통해 전극이 주림프 내부에 위치하는지 아니면 내이 외부에 위치하는지에 대한 객관적인 피드백을 얻을 수 있습니다.

인공와우 이식 중 반복적인 수술 중 임피던스 원격 측정 수행

더 긴 전극을 사용한 전기 음향 자극(EAS)은 고주파 난청의 경우 더 넓은 달팽이관 범위와 다양한 유형의 맵을 제공할 수 있습니다. 덜 침습적인 수술, 유연한 측벽 전극 및 스테로이드 투여를 결합하면 외과적 외상이 거의 또는 전혀 없이 더 깊은 삽입이 가능하여 청력이 잘 보존됩니다.

더 긴 전극을 사용한 전기 음향 자극을 통한 고주파 청력 손실에서 향상된 달팽이관 적용 범위 및 청력 보존

여기서는 새로운 시뮬레이션 시스템을 활용한 구조화된 인공와우 전극 삽입 훈련 프로토콜을 제시하여, 정상 및 기형 내이 해부학 모두에서 실습할 수 있도록 합니다.

다양한 내이 해부학에서 최적의 전극 배열 배치를 위한 인공와우 전극 삽입 훈련 시스템 테스트

의 전극 제작 및 주입 Aplysia californica 손상, 자유롭게 행동 동물의 다중 채널 및 신경 근육질 레코딩을위한

Transcranial 직류 자극 (tDCS)은 대뇌 피질의 흥분을 조절하기 위해 설립된...

Transcranial 직접 전류 자극의 전극 위치와 몬티지

대뇌 피질의 임계 상태 역학 지표의 연결 눈사태, 즉 스케일 - 불변량 spatio - 관자놀이 활동 파열을 연구하는 강력한 방법입니다. 눈사태 정확하게 제어 조건 하에서 평면 통합 다중 전극 어레이 (MEA)와 활동의 장기 측정을 허용 교양 피질의 표면 레이어를 개발에 자발적으로 등장.

Organotypic 문화에의 연결을 눈사태의 다중 전극 어레이 레코딩

손의 발달 과정 10 일 임시 그라데이션에서 작동하기 때문에 배아 포유류의 달팽이관의 라이브 영상은 도전이다. 여기에서 우리는 오일을 통해 형광 기자 마우스에서 촬영 배아 인공 절편 조직을 이미징 한 후 배양 및 방법을 제시한다.

마우스 인공 와우의 Explants의 장기 시간 경과 영상

학습하세요 인공와우 이식 수술에서 CT 이미지 융합을 활용한 자동화된 전극 위치 평가 방법을. 상호정보 알고리즘 기반 자동 융합 기술로 삽입 깊이 측정 정확도를 높이고 분석 시간을 단축하여 환자 맞춤형 청각 결과를 개선합니다.

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