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26. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V.

06.03. - 08.03.2024, Aalen

Beurteilung der CI-Elektrodenlage auf Grundlage lokaler Krümmungsanalyse

Meeting Abstract

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  • presenting/speaker Alexander Mewes - UKSH, Campus Kiel, HNO-Klinik, Audiologie, Kiel, Deutschland
  • Goetz Brademann - UKSH, Campus Kiel, HNO-Klinik, Audiologie, Kiel, Deutschland
  • Jan Dambon - UKSH, Campus Kiel, HNO-Klinik, Audiologie, Kiel, Deutschland
  • Matthias Hey - UKSH, Campus Kiel, HNO-Klinik, Audiologie, Kiel, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e.V.. 26. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie. Aalen, 06.-08.03.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. Doc056

doi: 10.3205/24dga056, urn:nbn:de:0183-24dga0562

Published: March 5, 2024

© 2024 Mewes et al.
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Hintergrund: Die quantitative Beurteilung der intracochleären CI-Elektrodenlage anhand von CT- oder DVT-Aufnahmen kann von Interesse sein, wenn das Sprachverstehen mit CI schlechter ist als erwartet und wenn sich die elektrophysiologischen Ergebnisse mit CI nicht in Deckung mit dem Regelfall darstellt. Klinisch etablierte Lageparameter wie der Elektroden-Modiolus-Abstand und die anguläre Insertionstiefe sind jedoch insoweit nachteilig, da sie von der Lokalisation kritischer Landmarken wie dem Runden Fenster und der modiolären Achse abhängen. Hier wird ein Ansatz präsentiert, die Elektrodenlage ausschließlich auf Grundlage einer Krümmungsanalyse des Arrays und ohne Bezug zu anatomischen Landmarken zu beschreiben.

Material und Methoden: Anhand eines Trainingsdatensatzes wurde die Lage von 50 perimodiolaren Elektrodenarrays vom Typ Nucleus® Slim Modiolar in die Kategorien „gut“ (normale Insertionstiefe und ohne Knickung), „moderat“ (normale Insertionstiefe, aber mit „buckling“) und „schlecht“ (Insertionstiefe geringer als normal) klassifiziert. Unter Verwendung des Kappa-Plugins für die Fiji-Software erfolgte die Messung der Krümmung an allen 22 intraocochleären Elektroden mit anschließender Berechnung von globalen Kenndaten der Krümmung. Auf Grundlage dieser Daten erfolgte mit Hilfe maschinellen Lernens die Entwicklung eines Klassifikators zur Unterscheidung der drei Kategorien.

Ergebnisse: Unter Anwendung maschinellen Lernens gelang es, einen Klassifikator mit hoher Genauigkeit (>90%) anzulernen, um mit Hilfe von zwei globalen Kenndaten der Krümmung (RMS-Wert, Gradient der Krümmung im basalen Bereich des Elektrodenarrays) die Kategorie zur Lage eines Elektrodenarrays vorherzusagen. Die hohe Genauigkeit des Klassifikators konnte unter Verwendung eines weiteren Datensatzes (N=30 Aufnahmen) bestätigt werden.

Schlussfolgerungen: Unter Einsatz des in dieser Arbeit entwickelten Modells war es möglich, die Elektrodenlage ausschließlich auf Grundlage einer Krümmungsanalyse des Arrays zu beschreiben. Für den hier untersuchten Elektrodentyp kann dieser Ansatz zukünftig genutzt werden, um die Elektrodenlage quantitativ, aber unabhängig von kritischen Landmarken wie dem Runden Fenster und der modiolären Achse zu beurteilen.