Endoscopic optical coherence tomography with wide field-of-view for the morphological and functional assessment of the human tympanic membrane

Kirsten, Lars; Schindler, M; Morgenstern, J.; Erkkilä, Mikael T.; Golde, Jonas; Walther, Julia; Rottmann, Pascal; Kemper, M; Bornitz, Matthias; Neudert, Marcus; Zahnert, Thomas; Koch, Edmund

doi:10.1117/1.jbo.24.3.031017

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“…However, there are several practical considerations that need to be overcome from a clinical perspective. Because the light used in OCT should pass through the curvature of the external canal, the OCT system combined with a surgical microscope or endoscope was developed for this purpose [5,[16][17][18][19]. Microscope-integrated intraoperative OCT is already commercially available for imaging of ophthalmic surgical maneuvers [15,16,20].…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Extratympanic Observation of Middle and Inner Ear Structures in Rodents Using Optical Coherence Tomography

Lee

Wang

et al. 2020

Clin Exp Otorhinolaryngol

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Objectives. This study aimed to investigate whether optical coherence tomography (OCT) provides useful information about the microstructures of the middle and inner ear via extratympanic approach and thereby could be utilized as an alternative diagnostic technology in ear imaging.Methods. Five rats and mice were included, and the swept-source OCT system was applied to confirm the extent of visibility of the middle and inner ear and measure the length or thickness of the microstructures in the ear. The cochlea was subsequently dissected following OCT and histologically evaluated to compare with the OCT images.Results. The middle ear microstructures such as ossicles, stapedial artery and oval window through the tympanic membrane with the OCT could be confirmed in both rats and mice. It was also possible to obtain the inner ear images such as each compartment of the cochlea in the mice, but the bone covering bulla needed to be removed to visualize the inner ear structures in the rats which had thicker bulla. The bony thickness covering the cochlea could be measured, which showed no significant differences between OCT and histologic image at all turns of cochlea. Conclusion.OCT has been shown a promising technology to assess real-time middle and inner ear microstructures noninvasively with a high-resolution in the animal model. Therefore, OCT could be utilized to provide additional diagnostic information about the diseases of the middle and inner ear.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Extratympanic Observation of Middle and Inner Ear Structures in Rodents Using Optical Coherence Tomography

Lee

Wang

et al. 2020

Clin Exp Otorhinolaryngol

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“…Eine Beurteilung der Schwingungsfähigkeit ist derzeit mit den Mitteln der etablierten Diagnostik noch nicht möglich. Ein Ansatz, die postoperative Schwingungsfähigkeit des (rekonstruierten) Trommelfells zu messen stellt die optische Kohärenz Tomografie (OCT) dar [8][9][10].…”

Section: Trommelfellrekonstruktionunclassified

Qualität in der Mittelohrchirurgie – eine kritische Standortbestimmung

Neudert

2020

Laryngo-Rhino-Otol

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ZusammenfassungZur Ergebnisbewertung der rekonstruktiven Mittelohrchirurgie nur die erzielte Verbesserung audiometrischer Messergebnisse heranzuziehen greift zu kurz. Auch wenn sie als funktionelle Parameter eine zentrale Stellung in der Therapiebewertung des Sinnesohrgans Ohr einnehmen, müssen sie für die moderne Qualitätsbeschreibung um eine Reihe von Faktoren ergänzt werden. Dabei sind die z. T. unterschiedlichen Perspektiven, aus denen ein qualitativ gutes Ergebnis bewertet wird, zu berücksichtigen. Aus Sicht des Patienten sind andere Faktoren ausschlaggebend als für den Arzt, für den Arzt wiederum andere als für die Kostenträger und die internationale otologische Gemeinschaft, die anhand von Ergebnissen gesicherte Erkenntnisse aus mittelohrchirurgischen Studiendaten ziehen möchte, setzt wieder andere Kriterien an, um die Qualität zu bewerten.Dazu wird der allgemeine Qualitätsbegriff auf die Mittelohrchirurgie adaptiert. Zudem muss er auf unterschiedlichen Ebenen gedacht und die chirurgische Therapie von Mittelohrerkrankungen als ganzer Prozess verstanden werden. Damit fallen neue Aspekte in die Qualitätsbewertung, die eine strukturierte Beschreibung und Erfassung krankheitsspezifischer Symptome, Befunde und das Behandlungsergebnis umfassen. Auch die Nutzung international anerkannter Klassifizierungssysteme, um die eigenen Ergebnisse nicht nur publizierbar sondern auch Meta-Analyse-fähig zu machen muss in der heutigen Zeit als ein Qualitätsmerkmal angesehen werden. Hierzu stehen international erarbeitete und anerkannte Berichtssysteme zur Verfügung. Ihre Anwendung in der Routineversorgung macht die erhobenen Daten dabei nicht nur international vergleichbar, sondern ermöglicht auch die systematische Bewertung innerhalb einer Institution zur Qualitätsbeschreibung.Neben audiologischen Messergebnissen werden chirurgische Qualitätsindikatoren betrachtet. Dabei wird der Blick auch auf eintretende Komplikationen und den Wert systematischer und strukturierter Erfassungssysteme gerichtet. Für die Nutzenbewertung durch die Patienten stehen mittlerweile validierte Messinstrumente zur Verfügung, deren Einsatz nicht mehr auf wissenschaftliche Studien beschränkt sein sollte. Zusammenfassend soll die Qualitätsbewertung nicht nur auf den „Patienten als Ganzes“, sondern auch den „Therapieprozess als Ganzes“, mit Einbeziehung von Merkmalen der Struktur- und Prozessqualität, ausgedehnt werden.

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“…To overcome the diagnostic challenges of conventional otoscopy, optical coherence tomography (OCT) has been implemented in probe-based, portable systems for middle ear imaging [ 10 , 11 , 12 , 13 , 14 ]. Other form factors or beam-delivery systems, such as endoscope- and catheter-based OCT systems, have also been investigated for imaging the middle ear in vivo [ 15 , 16 ] and the Eustachian tube ex vivo [ 17 , 18 ]. OCT, first developed in 1991 [ 19 ], provides depth-resolved, cross-sectional images similar to ultrasound imaging, though employing near-infrared light instead of acoustic waves.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Handheld Briefcase Optical Coherence Tomography with Real-Time Machine Learning Classifier for Middle Ear Infections

et al. 2021

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A middle ear infection is a prevalent inflammatory disease most common in the pediatric population, and its financial burden remains substantial. Current diagnostic methods are highly subjective, relying on visual cues gathered by an otoscope. To address this shortcoming, optical coherence tomography (OCT) has been integrated into a handheld imaging probe. This system can non-invasively and quantitatively assess middle ear effusions and identify the presence of bacterial biofilms in the middle ear cavity during ear infections. Furthermore, the complete OCT system is housed in a standard briefcase to maximize its portability as a diagnostic device. Nonetheless, interpreting OCT images of the middle ear more often requires expertise in OCT as well as middle ear infections, making it difficult for an untrained user to operate the system as an accurate stand-alone diagnostic tool in clinical settings. Here, we present a briefcase OCT system implemented with a real-time machine learning platform for middle ear infections. A random forest-based classifier can categorize images based on the presence of middle ear effusions and biofilms. This study demonstrates that our briefcase OCT system coupled with machine learning can provide user-invariant classification results of middle ear conditions, which may greatly improve the utility of this technology for the diagnosis and management of middle ear infections.

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Endoscopic optical coherence tomography with wide field-of-view for the morphological and functional assessment of the human tympanic membrane

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Extratympanic Observation of Middle and Inner Ear Structures in Rodents Using Optical Coherence Tomography

Extratympanic Observation of Middle and Inner Ear Structures in Rodents Using Optical Coherence Tomography

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Handheld Briefcase Optical Coherence Tomography with Real-Time Machine Learning Classifier for Middle Ear Infections

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