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KI zur strahlungsfreien Schätzung von postoperativen Elektrodeneinführtiefen bei Cochlea-Implantaten
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Authors
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Stephan Schraivogel
- Hearing Research Laboratory, ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, Universität Bern, Bern, Schweiz; Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz
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Stefan Weder
- Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz
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Georgios Mantokoudis
- Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz
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Philipp Aebischer
- Hearing Research Laboratory, ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, Universität Bern, Bern, Schweiz; Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz
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Marco Caversaccio
- Hearing Research Laboratory, ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, Universität Bern, Bern, Schweiz; Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz
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Wilhelm Wimmer
- Klinik für Hals-, Nasen-, und Ohrenkrankheiten, Kopf- und Halschirurgie, Inselspital, Universitätsspital Bern, Bern, Schweiz; Technische Universität München, Klinik und Poliklinik für Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde, Klinikum rechts der Isar, München, Deutschland
| Published: | March 5, 2024 |
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Fragestellung: Die postoperative Lagekontrolle nach CI-Implantation wird routinemäßig mittels Röntgenaufnahmen durchgeführt. Ziel dieser Studie ist die Entwicklung und Validierung einer Impedanz-basierten Methode zur Messung der Elektrodenposition, die eine strahlungsfreie und kostengünstige Alternative zur Röntgenaufnahme darstellen könnte. Zu diesem Zweck haben wir die Schätzgenauigkeit von Elektrodeneinführtiefen mit Ground Truth aus Computertomografie (CT) Aufnahmen für verschiedene maschinelle Lernmodelle verglichen.
Methoden: Zur Validierung der Impedanz-basierten Modelle wurden prä- und postoperative CT-Scans und Impedanztelemetrien von 142 CI-Patienten analysiert (FLEX28, MED-EL). Mithilfe eines Mittelwertmodells, eines bereits veröffentlichten phänomenologischen Modells ([1], [2]) und supervised Modellen des maschinellen Lernens wurden die linearen und angularen Elektrodeneinführtiefen geschätzt. Am Ende stand ein Vergleich der Schätzungen mit den tatsächlichen Werten aus CT-Aufnahmen, um die Modellgenauigkeit zu berechnen.
Ergebnisse: Die Analyse von 116 Fällen mit vollständig inserierten Elektrodenkontakten unter Verwendung der Leave-One-Out-Kreuzvalidierung ergab einen linearen absoluten Fehler von 0,84 mm ± 0,68 mm (Mittelwert ± Standardabweichung) für das Mittelwertmodell, 0,78 mm ± 0,65 mm für das phänomenologische Modell und 0,72 mm ± 0,5 mm oder 18,16° ± 15,40° für das beste maschinelle Lernmodell (Bayesian ridge regression). Die Modelle des maschinellen Lernens zeigten zudem eine höhere Genauigkeit bei Fällen mit extracochleären Elektroden (1,1 mm ± 0,96 mm für das beste maschinelle Lernmodell mit 142 Fällen).
Schlussfolgerungen: Unsere Ergebnisse bestätigen die Anwendbarkeit Impedanz-basierter Methoden zur strahlungsfreien Positionsbestimmung von CI-Elektrodenkontakten als Alternative zu CT-Aufnahmen. Insertionstiefen können mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von weniger als der Hälfte des Elektrodenabstands abgeschätzt werden (d.h. weniger als 1 mm für FLEX28-Elektroden). Zukünftige Forschung muss sich der Erkennung von extracochleären Elektroden widmen, um die Modellgenauigkeit weiter zu verbessern.
Literatur
- 1.
- Schraivogel S, Aebischer P, Wagner F, Weder S, Mantokoudis G, Caversaccio M, Wimmer W. Postoperative Impedance-Based Estimation of Cochlear Implant Electrode Insertion Depth. Ear Hear. 2023 Nov-Dec 01;44(6):1379-88. DOI: 10.1097/AUD.0000000000001379
- 2.
- Aebischer P, Meyer S, Caversaccio M, Wimmer W. Intraoperative Impedance-Based Estimation of Cochlear Implant Electrode Array Insertion Depth. IEEE Trans Biomed Eng. 2021 Feb;68(2):545-55. DOI: 10.1109/TBME.2020.3006934
