从术前CT到术后网格构建：经听植入手术的中耳窝形态预测

经听植入（Cochlear Implant, CI）手术通过将电极阵列插入听神经内来治疗严重的听力损失。这一程序的一个重要步骤是中耳窝手术（mastoidectomy），它移除时间骨的中耳窝区域的一部分，以提供手术进入。准确地从术前影像学预测中耳窝形态可改善术前规划，降低风险，并提高手术结果。尽管此步骤至关重要，但由于获取真实标签的困难，目前仅有少数基于深度学习的研究致力于此。我们通过研究自监督和弱监督学习模型来预测中耳窝区域，而无需人工标注。我们提出一种混合自监督和弱监督学习框架，可直接从术前CT扫描中预测中耳窝区域（此时中耳结构完整）。当预测复杂且边界模糊的中耳窝形态时，我们的混合方法获得了0.72的平均Dice得分，超越了现有最先进的方法，显示出强大的性能。该方法为从相应术前CT扫描直接构建3D术后中耳窝表面奠定了基础。据我们所知，这是首个将自监督学习与弱监督学习集成用于中耳窝形态预测的工作，为CI手术规划提供了稳健且高效的解决方案，同时在弱监督医学影像中利用了3D T分布损失。