人工耳蜗植入：基于X射线引导解剖结构匹配的首次应用经验

摘要

本方案介绍了基于解剖结构的X射线引导下耳蜗植入体适配（ABF）技术，旨在减少频率与位置的错配，从而可能改善患者的治疗效果。

摘要

本研究提出了一种在人工耳蜗（CI）编程中应用X射线引导的基于解剖结构拟合（ABF）的技术方案，旨在减少频率与位置的错配，从而提高 电极刺激频率与耳蜗天然拓扑结构之间的匹配，从而提升言语感知和听觉效果。传统的默认调试（DF）方法未考虑个体间耳蜗解剖结构的差异，可能导致匹配偏差，进而产生影响 表现。在本项前瞻性研究中，采用X射线成像评估了12名具有正常耳蜗解剖结构的CI使用者的16只耳，以估算电极插入角度深度（AID）并指导ABF方案的实施。使用OTOPLAN和MAESTRO软件调整每个电极的频率分配，以匹配耳蜗的音位图谱。结果显示，与DF方案相比，ABF显著降低了平均频率-位置错配程度（2.6 ± 3.8个半音 vs 6.6 ± 5.6个半音）。ABF还显示出AID与频率偏移之间更强的相关性，其中以耳蜗中部区域的改善最为显著。该方案提供了一种辐射剂量低且易于实施的ABF替代方法，尤其适用于儿童或对辐射敏感的人群。X射线引导下的ABF在实现更精确的CI编程方面具有潜力，并有望改善患者的听觉效果。建议开展纳入更多受试者并具有更长随访周期的进一步研究，以验证其临床效益。

引言

人工耳蜗（Cochlear implants, CIs）已成为听觉康复的标准治疗手段，使重度至极重度听力障碍者能够显著改善言语理解能力、沟通能力以及整体生活质量¹。然而，多种因素可能影响人工耳蜗使用者的听觉体验，包括声音处理延迟、调试方法以及音量差异²。

传统的默认拟合（DF）中心频率侧重于术后的行为学测量，但常常忽略了用户之间耳蜗解剖结构和电极接触位置的变异性。此外，这些因素可能受到种族、性别或民族的影响^3,4。尽管近年来在拟合策略方面取得了进展 ，显著改善了人工耳蜗（CI）编程，但由于在考虑柯蒂氏器（OC）和耳蜗导管长度（CDL）方面仍存在挑战，DF映射仍需改进⁵。

在默认 频率映射中，一个主要后果是"频率-位置错配"，即人工耳蜗电极所传递的频率与其刺激的耳蜗区域的拓扑频率不一致⁶。这种错配可能由解剖结构的个体差异、手术技术以及电极阵列设计引起，这些因素均会影响错配的程度⁷。此外，许多人工耳蜗系统采用的标准频率分配方案往往会忽略个体的耳蜗解剖结构和电极植入位置，从而进一步加剧这一问题。近期研究表明，频率-位置错配与单音节识别得分低、言语感知能力差以及言语分辨能力下降之间存在显著相关性^6,8。

为解决频率分布图（DF）映射中的挑战，一种名为基于解剖结构拟合（anatomy-based fitting, ABF）的个体化人工耳蜗（CI）编程方法已被提出⁹。ABF 旨在通过利用术后 CT 数据，将人工耳蜗的频率图更精确地与个体天然耳蜗解剖结构对齐。该方法的整合使得能够根据每个电极接触点的解剖位置，分配患者特异性的滤波频率¹⁰。其主要目标是最小化音位拓扑差异，并增强刺激频率与天然音位拓扑性之间的一致性¹¹。值得注意的是，与传统 DF 相比，ABF 在言语感知方面表现出显著改善⁹，同时提升了言语识别能力，并获得更高的用户接受度^12,13。

尽管ABF具有积极的治疗效果，但其应用受到限制，原因是术后需要进行CT扫描，从而增加辐射暴露，这对儿童和敏感人群尤为令人担忧¹⁴。

多项研究已表明，成像技术的进步能够在保持诊断质量的同时显著降低辐射暴露。例如，在动物模型中，低剂量常规CT扫描的辐射剂量降低了50%，且未影响诊断效能¹⁵。锥形束CT提供的辐射剂量仅为标准多层CT系统的6%–16%，同时可获得相当的图像质量，凸显了剂量降低策略的进展¹⁶。综合来看，这些研究结果支持采用优化的成像方案，以尽量减少人工耳蜗植入术后相关的辐射风险。最近一项研究提出，X射线引导下的ABF可作为应对CT相关辐射暴露的可行替代方案¹⁷。因此，本研究旨在探讨X射线引导下ABF在人工耳蜗植入受者中的首次应用可行性。

方案

本研究遵循所属机构的伦理标准，并已获得机构审查委员会的批准（参考编号：23/0605/IRB）。所有参与者在入组前均签署了书面知情同意书。研究全程确保了参与者的保密性和数据安全。所用软件列于材料表中。

1. 受试者招募

1. 确定具有充分术后X射线影像和完整听力学记录的人工耳蜗植入受者。确保所有纳入的人工耳蜗植入受者均接受过术前CT扫描，以计算电极植入深度（CDL）并评估植入前耳蜗解剖结构。
   1. 确认参与者具有正常的耳蜗解剖结构，即通过术前影像学检查和手术记录证实不存在畸形且耳蜗回路通畅。
   2. 查阅临床病历以确认是否符合ABF的纳入标准。术后影像学检查依赖于 仅需通过X射线进行电极位置验证；无需额外的术后CT扫描。
2. 获得知情同意。
   1. 向每位参与者或其监护人清楚说明研究目的及X射线引导下的ABF操作流程。
   2. 在开始数据收集之前，须获得书面知情同意。

2. 术后X射线图像采集与图像准备

1. 获取X线图像。
   1. 为每位人工耳蜗植入受试者在放射科安排标准化的经眶位（改良Stenver位）X线检查。
   2. 调整头部位置，确保整个电极阵列清晰可见。
2. 准备图像。
   1. 将X线图像以DICOM格式保存。
   2. 将图像上传至规划软件（OTOPLAN，与MED-EL合作开发）。
      注：根据MED-EL的说明，实现ABF所需的最小插入深度为最尖端电极（E1）对应频率接近340 Hz，相当于插入角度约为540°，或耳蜗旋转1.5圈。在较小的耳蜗中，FLEX28电极阵列可通过提供足够的耳蜗覆盖范围，支持实现ABF。而FLEXSOFT和STANDARD 电极阵列通常被认为是实现ABF的最佳选择，因为它们通常可实现接近完整的耳蜗覆盖，覆盖角度可达约720°，E1对应的频率范围大致为100至185 Hz¹⁸。

3. 解剖标记与电极识别

1. 标记解剖学标志。
   1. 在规划软件中，使用指针工具选择圆窗和耳蜗中心作为解剖学参考点。
   2. 在进行电极识别之前，确认这些标志点已准确放置。
2. 识别电极触点。
   1. 使用软件的电极映射功能，按顺序手动标注每个可见的电极触点（例如 C.01–C.12）。
   2. 对照制造商提供的文档或手术记录，核对电极触点的顺序和位置。

4. 耳蜗参数计算与频率分配

1. 生成解剖学参数。
   1. 利用术前CT扫描为每位受试者计算CDL。通过术后X线图像和规划软件，识别关键解剖标志（蜗轴、圆窗及电极触点），确定每个电极触点的AID。
   2. 在软件中启用Greenwood函数，推导每个电极触点的TF。
2. 导出ABF数据集。
   1. 将步骤4.1中计算得到的解剖学参数（每个电极触点的CDL和AID），以及手动识别的解剖标志（蜗轴、圆窗）和电极触点位置，作为输入数据导入OTOPLAN软件。在OTOPLAN中应用Greenwood函数，估算每个电极触点对应的耳蜗位置频率，并为每位患者生成个体化的ABF图谱。
   2. 将生成的ABF频率值导出为兼容格式的数据文件（例如CSV或Excel），以便导入人工耳蜗编程软件（MAESTRO）中使用。
3. 导入编程软件。
   1. 启动人工耳蜗编程软件。
   2. 进入频率映射或分配设置界面。
4. 应用ABF映射。
   1. 将ABF频率文件上传至患者的程序图谱中，确保所有通道与计算所得的拓扑频率目标相匹配。
   2. 将此设置保存为一个新的程序。
      注意：如有需要，可在此暂停操作，待下次门诊时继续完成重新编程及设备激活。

5. 频率-位置不匹配度计算

1. 计算错配值。
   1. 记录每个电极触点的 DF、ABF 和 TF 频率。
   2. 使用以下公式计算 DF 和 ABF 的半音错配值：
      n = 12 × log₂ (编程频率 / TF)
2. 准备数据集。
   1. 将错配值以及人口统计学和解剖学数据输入电子表格，用于后续分析。

6. 统计分析

1. 评估数据正态性。
   1. 采用Shapiro-Wilk检验评估每个数据集变量的分布情况。
2. 比较DF与ABF。
   1. 对于正态分布数据，使用配对t检验；对于非正态分布数据，使用Wilcoxon符号秩检验，以比较DF与ABF的错配程度。
3. 分析插入深度的相关性。
   1. 计算AID与半音错配之间的Pearson或Spearman相关系数。
   2. 使用散点图可视化结果。

7. 安全与保密性

1. 尽量减少辐射暴露。
   1. 使用尽可能低的合理X射线剂量，并在成像过程中提供甲状腺和身体屏蔽，尤其是对于儿童。
2. 保护数据。
   1. 将所有数据安全存储在机构批准的服务器上。
   2. 在分析或共享之前，对所有患者信息进行去标识化处理。

8. 故障排除

1. 软件导入失败
   1. 确认导出文件与编程软件所需的格式兼容。
2. 电极显示不完整
   1. 如有需要，调整X射线设置或获取额外视角以提高清晰度。

结果

参与者包括4名双侧人工耳蜗使用者和8名单侧人工耳蜗使用者，共涉及16只耳。植入时的平均年龄为17.0 ± 16.7岁。参与者的基线人口学特征见表1。图1A比较了电极接触点（C.01至C.12）上ABF、DF和TF的中心频率。除基底区域外，ABF频率与TF频率非常接近，而在基底区域，TF与DF之间存在明显差异。ABF与TF在中心频率范围内的匹配度最高。

对基于耳蜗拓扑结构的AID进一步分析（图1B）显示，从耳蜗基部向顶部呈现持续下降的趋势。该模式与耳蜗螺旋结构的解剖特征一致，其中基部区域对较高频率作出响应，而顶部区域则对较低频率作出响应。

各电极触点计算的平均中心频率参见表2。DF与TF之间的绝对频率-位置错配范围为2.7至15.9个半音，平均值为6.6 ± 5.6。ABF随后降低了这种半音差异：ABF与TF之间的平均错配为2.6 ± 3.8，范围在0.2至11.6个半音之间。TF、ABF和DF之间错配的统计学比较显示存在显著差异（图2A）。

如图2B所示，半音差异的图形化可视化结果表明，以TF为参考时，DF与TF之间的不匹配程度明显大于ABF与TF之间的不匹配。两个组别的差异在耳蜗顶端电极接触点处更为显著，而在基底端电极处则较小。最显著的不匹配出现在C03和C04接触点。这些不匹配现象背后的原因，特别是在某些患者病例中C03和C04电极的表现，主要归因于耳蜗解剖结构的个体差异，例如大小和形状，这些因素会影响电极植入的深度和位置。手术技术和电极定位也起到一定作用，因为微小的变异可能导致频率匹配发生偏移。

相关性分析显示，各组的 AID 与其半音偏移（ABF 和 DF）之间存在强烈且显著的负相关关系。然而，如图 3A所示，DF 与 AID 的关联性更强。ABF 组的皮尔逊相关系数为（r = -0.68），而 DF 组为（r = -0.81）。两组之间的关系呈线性，表明插入深度越大，频率定位的偏差越小。

分析每个电极接触点处DF与ABF之间的绝对频率差异与平均TF的关系显示，最高频率范围为1976至4779 Hz，该范围对应于耳蜗的中央区域。此外，如图3B所示，该区域在不同受试者之间表现出最大的变异性。在不考虑TF的情况下，对当前ABF图谱与DF图谱之间的频率-位置错配进行检查，发现受试者切换至ABF后，错配程度（以半音计）显著降低。此外，与每个电极接触点的TF相比，DF的错配程度大于ABF。对于ABF，最大的明显错配出现在第一和第二转位：C3（8.4 ± 3.9 半音）和C4（8.3 ± 3.3 半音）（见图4A）。对每位受试者的频率-位置半音分析发现，在病例7、9和13中存在明显的错配现象（图4B）。

图 1：频率分配与电极插入角度的比较。 （A）显示了每个电极触点（C01–C12）上由 ABF、DF 和音位频率（TF）分配的中心频率。在整个电极阵列上，ABF 与 TF 的匹配度优于 DF。 （B）基于术后 X 光片测量的每个电极触点的插入角度，展示了从耳蜗基部到顶点的角度进展。 请点击此处查看该图的放大版本。

图 2：不同拟合策略下的频率-位置错配情况。 （A）显示了DF和ABF在各电极接触点上的频率-位置错配值。在大多数接触点上，ABF的错配程度低于DF。（B）以TF为参考，绘制DF和ABF的错配值。与DF相比，ABF的错配更小且更均匀，尤其是在顶端接触点上。请点击此处查看该图的放大版本。

图 3：插入深度与频率失配之间的关系。（A）AID 与 DF 和 ABF 的半音频率偏移之间的相关性。两种方法均显示出负相关关系，但 ABF 的失配变异性较低。（B）每个电极接触点处 DF 与 ABF 频率相对于平均 TF 的绝对差异。不同个体耳蜗的数据以颜色标注，突显患者间的变异性。请点击此处查看该图的放大版本。

图4：基于病例和接触点的频率-位置不匹配。（A）整个队列中每个电极接触点的DF和ABF频率-位置不匹配值。（B）沿电极阵列每个病例的频率-位置半音值，显示个体间不匹配的变异性。请点击此处查看该图的放大版本。

表1：所有人工耳蜗植入受试者的人口统计学特征及基线临床特征（N = 16 耳）。 请点击此处下载该表格。

表2：所有电极触点上DF和ABF相对于TF的错配放置频率的比较分析。 ** 表示 0.01 > p ≥ 0.001，*** 表示 p < 0.001。请点击此处下载该表格。

讨论

耳蜗解剖结构的多样性以及人工耳蜗（CI）电极阵列长度的差异可能导致频率-位置不匹配，从而对言语识别和人工耳蜗性能产生负面影响^19,20。此外，使用基于解剖结构的频率分配（ABF）可有效减少频率-位置不匹配，并改善言语识别能力^7,12。然而，ABF的应用受限于对高分辨率CT扫描的需求，而高分辨率CT扫描成本较高、耗时较长，并会使人工耳蜗植入受者暴露于辐射¹⁰。本研究探讨了X射线引导下的ABF是否能有效最小化频率-位置不匹配并提升言语识别能力。结果表明，与默认频率分配（DF）相比，X射线引导下的ABF在减少频率-位置不匹配方面更为有效，其平均不匹配程度显著更低。分析还强调了合理选择电极长度以最小化不同电极触点间不匹配的重要性 。

该研究的一个关键发现是，使用ABF时的平均频率-位置错配显著低于使用DF时的情况。ABF导致的平均绝对频率-位置错配（2.6 ± 3.8）显著低于DF（6.6 ± 5.6）。在低频范围内，ABF的频率更接近耳蜗的拓频频率（TF），在中频范围内几乎与TF相当。相比之下，在高频区域，DF和ABF的频率表现相似。这一结果表明，ABF在将传入声音的频率成分匹配到耳蜗内相应电极触点方面比DF更准确。这些发现与先前的研究一致，表明CT引导下的ABF可提高人工耳蜗编程的准确性。先前一项研究发现，与DF相比，ABF显著减少了频率-位置错配，降幅达20.7%¹²。类似地，另一项研究报道，CT引导下的ABF显著降低了频率-位置错配。这些结果提示，X射线引导的ABF与基于CT的ABF具有相当的效果¹¹。

这些发现具有直接的临床意义，因为频率-位置不匹配可能对人工耳蜗（CI）的性能产生不利影响。一项研究表明，在植入后6个月内，1,500 Hz处的频率-位置不匹配与单音节词识别得分的下降之间存在显著相关性⁶。类似地，另一项研究发现，频率-位置不匹配（范围为0.469至1.604个八度）与使用人工耳蜗6个月后的噪声中言语分辨能力之间存在显著相关性。然而，这种影响在使用6至12个月后有所减弱⁸。

本研究中报告的半音差异在某些频率上可能被认为较小或在临床意义上不显著。这可能与术前规划以及选择能够覆盖耳蜗适当区域的电极阵列有关。先前的研究强调了耳蜗覆盖范围在减少频率-位置不匹配方面的重要性⁸。例如，一项先前的研究发现，较长的电极阵列与在安静和噪声环境中更好的言语感知效果相关，这可能归因于更大的耳蜗覆盖范围²¹。

本研究发现，电极阵列的插入深度是频率-位置错配的重要预测因素，插入越深，错配越小。相关性分析显示，在各组的AID与半音偏移（ABF和DF）之间，所有电极接触点均表现出强烈的负相关关系，其中与ABF的相关性尤为显著。该结果与先前一项针对106名人工耳蜗植入受试者的研究一致，该研究探讨了耳蜗长度、插入角度与音调拓扑错配之间的关系²²。根据Greenwood定位图谱，研究者报告所有耳蜗均存在音调拓扑错配，范围从-10到-16个半音，小型和中型耳蜗的错配程度小于大型耳蜗。作者认为这种差异源于耳蜗长度相对于电极长度的比例，而非耳蜗的绝对长度。近期研究也报道了类似发现，例如最顶点电极接触点的插入角度增大，与默认设置和ABF之间的错配差异减小相关¹²。然而，在每位受试者内部，ABF图谱显示的错配程度均低于DF图谱。目前尚需明确ABF在何种插入深度范围内最为有效。尽管如此，这些发现对人工耳蜗编程具有重要意义，强调了基于受试者个体耳蜗解剖结构进行个性化调试的必要性。在电极阵列插入深度有助于最小化频率-位置错配并改善言语识别效果的情况下，X射线引导下的ABF可能尤为有益。

本研究结果显示，不同电极触点的频率-位置错配程度存在差异，其中在顶轴电极（特别是触点 C03 和 C04）中错配最为显著。这些发现与先前一项研究结果一致，该研究也报告了特定电极触点存在类似现象，但其他触点则有所不同²²。与不同电极触点及受试者所使用的默认频率相比，ABF 方法估算的中心频率表现出一定变异性。这凸显了采用个体化频率分配方法以提高人工耳蜗调试准确性的必要性。对 ABF 与 DF 相对于 TF 的频率差异进行分析发现，在 1976 Hz 至 4779 Hz 范围内差异更为显著。这表明 ABF 在该区域（接近耳蜗中部）更具有效性。此外，该区域使用 DF 时可能存在极高的错配，这可能解释了所观察到的更大差异。最后，对 ABF 图谱及其与 DF 的偏离情况进行分析，发现电极触点 3 和 4 的错配最为显著。这种现象可能与这些触点在耳蜗内的位置、AID 或当前默认的频率分配方法有关。总体而言，这些发现提示人工耳蜗调试仍有改进空间，尤其是在减少顶轴触点频率-位置错配方面。

尽管该研究为X射线引导下ABF作为CT引导下ABF的替代方法提供了有价值的见解，但其样本量较小，可能限制结果的普适性，并降低检测显著差异或关联的统计效能。为解决这一问题，进行了事后功效分析。针对默认拟合（6.6 ± 5.6 半音）与ABF（2.6 ± 3.8 半音）之间总体绝对频率偏移的观察效应量（Cohen's d = 1.13），在5%显著性水平下，16只耳朵的样本提供了98.8%的检验功效以检测真实差异。这表明，尽管样本量较小，所观察到的差异仍可能具有统计学上的稳健性。

研究主要关注X射线引导下人工耳蜗调频（ABF）对频率-位置错配的影响，而未评估其他关键因素，如言语感知、声音质量或患者报告结局。因此，未来需要开展样本量更大的研究，结合客观与主观结局指标，进一步探索X射线引导下ABF的应用。近期研究表明，通过耳蜗电图获得的体内音调图可能比默认耳蜗映射生成的结果提供更精确的频率-位置估计值，在未来的研究中应予以考虑^23,24。此外，还可探索将术后X射线与术前CT图像配准，以进一步提高人工耳蜗植入深度（AID）估计的准确性²⁵。

综上所述，本研究证明了在人工耳蜗植入受试者/使用者中，X射线引导下的ABF方法能够最大限度地减少频率-位置不匹配现象。结果显示，与DF方法相比，采用ABF后平均不匹配程度显著降低。分析强调，在多个电极接触点上，尤其是耳蜗基部电极处，频率与实际放置位置之间存在显著差异，这提示ABF在该区域可能具有潜在优势。此外，研究指出应选择合适长度的电极阵列以减少这种不匹配。回归模型显示，电极插入越深，不匹配程度越低，表明精确估计插入深度（CDL）对于实现最佳人工耳蜗编程至关重要。然而，仍需开展更大样本量及长期随访的进一步研究，以验证X射线引导下ABF在临床实践中的实际益处。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
格林伍德函数	耳蜗拓扑频率映射的数学模型	整合于 OTOPLAN 软件中	转换频率（TF）计算（步骤 4.1.1）
MAESTRO 软件	人工耳蜗编程软件	MED-EL GmbH（奥地利因斯布鲁克）	ABF 频率导入与人工耳蜗编程（步骤 4.3–4.4）
MED-EL FLEX26 电极阵列	26 mm 人工耳蜗电极	MED-EL GmbH（奥地利因斯布鲁克）	人工耳蜗植入术（表 1）
MED-EL FLEX28 电极阵列	28 mm 人工耳蜗电极	MED-EL GmbH（奥地利因斯布鲁克）	人工耳蜗植入术（表 1）
OTOPLAN 软件	手术规划与电极分析软件	CAScination AG（瑞士伯尔尼）与 MED-EL（奥地利因斯布鲁克）合作开发	解剖标记、电极识别、CDL 与 AID 计算、ABF 图谱生成（步骤 3、4）