論文の概要: Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21189v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 14:59:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.614711
• Title: Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset
• Title（参考訳）: 残聴障害の解明に向けて:新しい人工内耳データベースにおける線維化の定量化
• Abstract要約: 我々は,いくつかの最先端セマンティックセグメンテーションモデルの結果を提示し,コクラー線維症同定の有効性を比較した。 人工内耳装用人工内耳のCTデータセットへのコンピュータビジョン技術の適用を初めて行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.166312525925116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: Cochlear implants (CIs) are bionic prostheses that restores hearing via electrical stimulation of the auditory nerve. Hybrid CIs, which use electroacoustic stimulation (EAS), combine residual low-frequency acoustic hearing with CI electrical stimulation. Intracochlear fibrosis, which forms in response to the presence of the implant, may impede residual hearing function and gradually reduce the efficacy of EAS. It is therefore a translational objective to study the formation of cochlear fibrosis in rodents, with the goal of reducing fibrotic burden and improving outcomes for CI patients. Methods: We generate and annotate a novel dataset of optical coherence tomography (OCT) images from chronically implanted guinea pigs as part of an ongoing study focused on implant induced fibrosis. Objectively assessing fibrotic burden in this model, with high resolution and repeatability, presents an obvious use case for computer vision methods. Results: We present the results of several state-of-the-art semantic segmentation models and compare their efficacy for identifying cochlear fibrosis and other relevant annotations, using a new library of manually segmented OCT images. Conclusions: We find that the best performance is achieved by using a modified version of the well-known UNET architecture (which we term 2D-OCT-UNET) that operates on the upscaled OCT input resolution. Significance: For the first time, we have successfully applied computer vision techniques to an OCT dataset of implanted cochleae with fibrosis. Using this deep learning model, the cochlear fibrotic burden calculation can be reliably carried out as we verify in our experimental section. The dataset and the project code are available at: https://github.com/juliadietlmeier/CF-OCT-segmentation
• Abstract（参考訳）: 目的:人工内耳(CI)は、聴覚神経の電気刺激によって聴覚を回復する生体補綴器である。 電気音響刺激(EAS)を用いたハイブリッドCIは、残低周波聴覚とCI電気刺激を組み合わせたものである。 人工内耳内線維症はインプラントの存在に反応して発生するが, 難聴を予防し, EASの有効性を徐々に低下させる可能性がある。 本研究の目的は, 歯根膜線維症の発生を解析し, 線維性負担を軽減し, CI患者の予後を改善することである。 方法: 慢性移植モルモットからの光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像の新たなデータセットを作成した。 このモデルにおいて,高分解能かつ再現性を有する線維性負荷を客観的に評価することは,コンピュータビジョン法において明らかなユースケースである。 結果: いくつかの最先端セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクス・モデルの結果を,手動セマンティクス画像の新たなライブラリーを用いて, 人工内耳線維症などのアノテーションの同定の有効性を比較検討した。 結論: 良く知られたUNETアーキテクチャ(これを2D-OCT-UNETと呼ぶ)の修正版を使用して、大規模OCT入力解像度で動作させることで、最高のパフォーマンスを実現することができる。 意義: はじめて, 線維化を伴う人工内耳のCTデータセットにコンピュータビジョン技術を適用した。 この深層学習モデルを用いて, 実験部で検証したように, 人工内耳線維の負担計算を確実に行うことができる。 データセットとプロジェクトコードは、https://github.com/juliadietlmeier/CF-OCT-segmentation.comで公開されている。

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