Method Article

어린 나이에 인공와우를 이식한 청소년을 위한 체계적인 청력 성능 평가 과정

DOI:

10.3791/64552

⸱

March 24th, 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Shandong Provincial ENT Hospital, Shandong University,, 2Department of Auditory Implantation, Shandong Provincial ENT Hospital, 3Shandong Provincial Hearing and Language Rehabilitation Center

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 백서는 새로운 미세 구조 코딩 전략으로 업그레이드된 청소년, 북경어를 구사하는 숙련된 인공와우 사용자의 청력 성능을 임상적으로 평가하는 데 사용되는 일련의 테스트에 대해 설명합니다. 테스트에는 조용한 환경에서의 말하기, 시끄러운 조건에서의 말하기, 어휘 어조 및 음악 인식이 포함됩니다.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

인공와우(CI) 제공은 심도 감각신경성 난청(SNHL)이 있는 개인의 청력 기능을 회복하기 위한 가장 효과적인 임상 치료입니다. 특히 조용한 환경에서 향상된 음성 인식 결과를 제공하는 데 성공했습니다. 그러나 복잡한 환경에서의 음성 인식 성능, 어휘 톤 인식 및 음악 인식은 새로운 미세 구조 코딩 전략 또는 관련 기술을 통해서만 향상되는 것으로 나타났습니다. 따라서 시끄러운 환경에서 청력 성능을 평가하는 데 사용되는 방법, 어휘 톤 인식 및 음악 인식이 매우 중요합니다. 이러한 평가는 수술 후 결과를 반영해야 하며 프로그래밍, 재활 및 새로운 코딩 전략의 적용에 대한 지침을 제공해야 합니다. 이 연구에서는 단순 및 복합 상황에서의 청력 성능을 미세 구조 전략으로 업그레이드하기 전과 후에 평가했습니다. 참가자는 CI 경험이 풍부한 북경어를 사용하는 청소년 집단이었습니다. 포괄적인 임상 워크플로우에는 조용한 환경에서의 어음, 시끄러운 조건에서의 어음, 어휘 톤 인식 및 음악 인식에 대한 평가가 포함되었습니다. 이 테스트 배터리는 코딩 전략에서 테스트 프로세스, 환경, 장치, 재료 및 순서를 포함한 테스트 방법에 이르기까지 자세히 설명되어 있습니다. 참가자의 위치, 확성기의 각도, 소리의 강도, 소음 유형, 연습 테스트 및 질문에 답하는 방법과 같이 특별한주의가 필요한 세부 사항에 대해 논의합니다. 말하기, 어휘 톤 및 음악 인식에 대한 각 테스트 단계, 방법 및 자료가 자세히 제시됩니다. 마지막으로 임상 결과에 대해 논의합니다.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

인공와우(CI)의 기술적 개선으로 사용자는 특히 조용하고 시끄러운 환경에서의 어음 이해뿐만 아니라 이명 감소 및 삶의 질 향상을 통해 점점 더 큰 이점을 얻고 있습니다 1,2,3,4. 기술 업그레이드가 수술 후 결과를 어떻게 잠재적으로 변화시키는지 평가하는 것은 일반적이고 필요합니다. 따라서 엄격한 테스트 데이터베이스를 구축하면 서로 다른 클리닉의 다양한 유형의 청각 임플란트 사용자의 결과를 더 잘 직접 비교할 수 있으므로 이점이 있습니다. 이를 통해 데이터를 풀링할 수 있고 의사 결정 과정에서 환자와 의료 서비스 제공자에게 더 나은 정보를 제공할 수 있는 보다 강력한 결과를 제공할 수 있습니다. CI 오디오 프로세서의 사운드 코딩 전략은 CI 사용자의 청력 성능에 영향을 미치는 핵심 기술중 하나입니다 5,6,7. 코딩 전략은 이전의 엔벨로프 기반 CIS(Continuous Interleaved Sampling) 전략에서 최신 FS4, 즉 시간적 미세 구조 전략 8,9,10,11,12로 발전했습니다.

사운드 코딩 전략은 사운드 신호를 임플란트의 전극 채널로 전송되는 전기 펄스로 처리하는 역할을 합니다. CIS에서 어레이의 모든 전극 접점은 일정한 속도(즉, 시간적 코딩이 없음)로 펄스의 엔벨로프 변조 변형으로 자극됩니다. 미세 구조 코딩에서, 정점 영역(저주파)은 정상(음향) 청력에서 내부 유모 세포의 위상 잠금을 모방하기 위해 다양한 속도로 자극되며, 이에 따라 정상 청력의 인식을 가능한 한 가깝게 모방합니다. 기저 및 중간 영역의 채널은 CIS 8,9,10,11,12,13에서와 같이 일정한 속도로 자극됩니다.

이 연구에서는 FS4 코딩 전략으로 성능을 평가하기 위해 엄격한 테스트 배터리가 사용되었습니다. 북경어와 광둥어와 같은 성조 언어는 어휘적 의미를 제공하기 위해 음높이의 단서를 사용한다14. 자주 사용되는 말하기 테스트 외에도 테스트 배터리는 대부분의 성조 언어에서 사용되는 피치 신호를 신중하게 고려할 수 있습니다. 만다린어에는 4개의 어휘 성조가 포함되어 있으며, 이는 음성의 기본 주파수(F0 또는 피치)의 변화를 특징으로 합니다. 따라서 북경어를 사용하는 CI 사용자를 평가할 때 빈도와 음성 15,16,17,18,19에서 이러한 변화를 식별할 수 있는 것이 매우 중요합니다.

지난 몇 년 동안 중국어를 사용하는 젊은 CI 사용자의 음악 인식을 평가하는 테스트가 상당히 부족했습니다. 그러나 미세 구조 코딩 전략은 성조를 사용하는 CI 사용자가 음정 윤곽과 어휘 음조를 구별하는 데 도움이 되어야 한다20. 지금까지 북경어를 사용하는 성인 CI 사용자의 음성 및 어조 인식에 대한 코딩 전략을 조사한 연구는 단 두 건에 불과했습니다21,22. 우리가 아는 한, FS4 코딩 전략으로 업그레이드했을 때 북경어를 사용하는 청소년 CI 사용자의 청력 성능을 평가한 조사는 없습니다. 따라서 본 연구는 CIS+ 코딩 전략을 사용하는 오디오 프로세서에서 FS4 코딩 전략을 사용하는 오디오 프로세서로 업그레이드한 후 청소년 북경어를 사용하는 CI 사용자의 성능을 평가하기 위한 일련의 테스트를 설정하는 것을 목표로 했습니다.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 연구는 산동성 이비인후과 병원 의료 윤리 위원회의 승인을 받았습니다(승인 번호. XYK20211201). 모든 연구 참가자로부터 정보에 입각한 동의를 얻었습니다.

1. 계측

  1. 보정된 청력계, 컴퓨터 및 두 개의 스피커가 포함된 표준 사운드 부스(≤30dB[A])를 사용합니다. 'A'는 가중 필터링을 통해 소리에 대한 인간의 청력 반응을 의미합니다. 측정 단위는 dB SPL(음압 레벨)입니다. 스피커를 사용하여 모든 테스트를 수행합니다.
  2. 참가자에게 맞는 매핑 소프트웨어를 사용하십시오. 조용한 조건에서의 단음절 인식, 조용한 조건에서의 spondee(음절 없는) 음성 인식, 조용한 조건에서의 문장 인식, 시끄러운 조건에서의 문장 인식의 음성 성능을 평가합니다. 이 실험을 위해 20개의 단음절(예: cai, chu, fei, fen, feng, ge, mi, pi, qiao, qing, sha, shen, shi, tao, tui, xiang, xie, xuan, zhe)과 만다린 중국어를 모국어로 사용하는 남성이 사용하는 4개의 어휘 성조를 선택했습니다.
  3. 톤 테스트 소프트웨어를 사용하여 톤 인식을 평가합니다. 이 실험을 위해 지속 시간의 자연스러운 변화를 유지하는 각 단음절의 4개 음색이 선택되었습니다. 토큰을 동일한 평균 제곱근 수준으로 정규화하여 진폭의 자연스러운 변동을 제거합니다.
    1. 북경어 어휘 성조 과제에서 4가지 성조 중에서 하나의 정답을 선택합니다. 이 실험을 위해 25개의 단음절 단어를 4개의 북경어 어휘 성조로 말하고, 각 테스트에 대해 80개의 성조 토큰을 생성하고, 단어를 중국어 간체로 작성했습니다.
  4. 음악 소프트웨어를 사용하여 음악 피치 인식을 평가합니다. 이 프로토콜의 경우 음악 인식의 여러 영역을 평가하는 6개의 객관적인 하위 테스트로 구성된 테스트 배터리를 사용합니다. 배터리에는 약 2,800개의 사운드 파일이 포함되어 있습니다.
    1. 피치 랭킹 절차의 경우 27-4,186Hz 범위의 다른 악기를 사용하십시오. 피치 순위 테스트는 피치 변동을 구별하기 위한 임계값을 결정하기 위해 2개 간격, 2개 대안, 강제 선택 적응 절차를 사용했습니다.
    2. 이 실험에서는 목표 톤을 F4(349Hz)의 사인 음으로 설정하고 목표 톤보다 32분음 위로 시작합니다. 두 톤의 간격 크기를 1/4톤에서 26 분기톤 사이로 설정합니다. 쿼터톤 간격은 가장 가까운 반음에서 생성되었습니다.

2. 참가자 준비

참고: 총 10명의 참가자(남성 7명, 여성 3명)가 이 연구에 자원했으며 그 중 2명은 프로토콜을 촬영하겠다고 자원했습니다. 참가자는 평균 연령이 10.4세에서 1.2세(범위: 9-14세)± 편측 CI 사용자로, 평균 연령이 2.8세±에서 1.2세(범위: 1-4세)에 이식되었으며 CIS+ 코딩 전략을 사용한 경험이 5년 이상이었습니다(표 1). 모든 참가자는 만다린어에 능통했으며 계획된 모든 학습 절차를 기꺼이 따랐습니다.

  1. 포함되려면 잠재적 참가자가 TEMPO+ 오디오 프로세서와 함께 CIS+ 코딩 전략을 사용한 경험이 최소 5년 이상이고 북경어를 구사하며 계획된 연구 절차를 준수할 의향이 있는지 확인하십시오.
  2. 제외 기준을 테스트 절차에 협조하지 않으려는 의지 또는 무능력으로 사용하십시오.
  3. 위에서 언급한 포함/제외 기준에 따라 참가자를 선별합니다. 모든 참가자로부터 구두 및 서면 동의를 얻습니다.
  4. 테스트 시 참가자를 스피커에서 1m 떨어진 곳에 배치하고 사운드 부스의 CI 쪽에 대해 45° 각도로 배치합니다.
  5. 반대쪽 귀에서 보청기(있는 경우)를 제거하고 마스킹(귀마개 및 귀마개)이 잔존 청력이 있는 참가자에게 효과적인지 확인하십시오.
  6. 참가자에게 과제를 이해할 때까지 연습 테스트 세션이 진행될 것임을 알립니다. 작업을 이해하면 공식 테스트를 시작할 수 있습니다. 참가자에게 필요할 때 휴식을 취할 수 있음을 알립니다.

3. 실험적 프로토콜

  1. (i) 업그레이드 전(이전 프로세서 및 코딩 전략), (ii) 업그레이드 직후 (즉, 새 프로세서 및 코딩 전략으로의 업그레이드와 같은 날), (iii) 업그레이드 후 6주, (iv) 업그레이드 후 3개월의 네 가지 간격으로 테스트를 완료합니다.
  2. 업그레이드 후 즉시 두 가지 코딩 전략으로 각 참가자를 테스트합니다. 테스트되는 순서(CIS 우선 또는 FS4)를 무작위로 지정합니다. 참가자가 어떤 코딩 전략으로 테스트되고 있는지 블라인드 합니다.
  3. 아래 설명된 대로 매핑을 수행합니다.
    알림: 매핑은 어레이에 있는 12개 채널 각각의 자극 수준을 프로그래밍하는 것을 말합니다. 본 연구에서 이것은 각 CI 사용자의 응답에 따라 수행되었으며 각 참가자는 맞춤형 피팅 맵을 받았습니다.
    1. 참가자와 보호자를 매핑실(사운드 부스)로 안내합니다. 참가자들을 매핑 룸에 앉힙니다.
    2. 매핑 소프트웨어를 클릭하고 암호를 입력합니다. 어음처리기를 분리하고 프로그래밍 케이블을 통해 MAX 박스에 연결합니다.
    3. 소프트웨어에서 참가자의 이름을 선택하고 임피던스 옵션을 선택합니다. 전극 임피던스를 테스트하고 전극 임피던스가 정상(2.2-12kOhm, 일반 값)인지 확인합니다. 비정상 전극 임피던스는 개방 회로 또는 단락으로 자동으로 표시됩니다.
    4. 코딩 전략이 FS4이고 1,224pps/채널의 표준 펄스 속도가 사용되는지 확인합니다. 단일 전극 자극을 세 번의 스윕으로 설정하고 참가자가 시끄럽고 편안한 그림 척도에서 적절한 이미지를 가리켜 각 전극의 음량을 구별하도록 합니다. 테스트를 위해 상하 방법을 사용하고 최종 전기 자극 결과로 두 번 반복되는 동일한 결과를 취합니다. 참가자가 이 작업을 이해하고 수행할 수 있는지 확인합니다.
    5. 위에서 언급한 방법(단계 3.3.4)을 사용하여 모든 전극의 최대 쾌적 수준(MCL)을 설정합니다. MCL은 불편하지 않은 가장 높은(즉, 가장 큰) 수준으로 간주됩니다. 본 연구에서 참가자들은 이것을 시끄럽고 편안한 그림 척도로 표시합니다.
      1. MCL 레벨의 실제 적용을 테스트하려면 Live 버튼을 눌러 맵을 활성화하십시오. 이를 통해 참가자는 주변 소음을 들을 수 있습니다. 참가자를 피팅 모드로 되돌립니다. 라이브 모드에서 청취를 통한 주관적인 피드백에 따라 필요한 경우 MCL을 조정합니다.
    6. 기본 설정으로 다른 매개 변수를 설정하십시오 : 자극 속도는 1,288 pps입니다. CSSS(Channel-Specific Sampling Sequences) 채널은 4개입니다. 맥박은 biphasic 맥박입니다; 위상 갭(IPG)은 2.1μs입니다. 입력 및 출력 신호는 기본 MCL 값이 500으로 설정된 로그 압축입니다. 압축 비율은 3:1입니다. 감도는 75%입니다. 참가자가 들을 수 없는 최대 소음 수준인 임계값(THR)은 일반적으로 MCL의 10%입니다. MCL에서와 같이 다시 테스트하여 각 채널의 THR을 확인합니다. 주파수 범위는 70-8,500Hz입니다.
  4. 아래 설명된 대로 음성 테스트를 수행합니다.
    1. 조용한 조건에서 spondee(disyllable) 음성 인식, 조용한 조건에서 단음절 인식, 조용한 조건에서 문장 인식, 시끄러운 조건에서 문장 인식의 순서로 음성 인식을 테스트합니다.
    2. 참가자를 스피커에서 컴퓨터 옆 1m 떨어진 곳에 다른 사운드 부스의 CI 쪽에 45° 각도로 앉힙니다.
    3. 프로세서가 켜져 있고 프로그램이 올바른지 확인하십시오. 음성 소프트웨어를 클릭하고 답변 방법을 신중하게 해석합니다. 참가자들에게 들은 내용을 명확하게 반복하도록 지시합니다. 연습 시험 절차가 올바른지 확인하십시오.
    4. 청력 측정을 열고 청력 테스트 옵션을 선택합니다. 청력 측정을 통해 소리 음량을 평균 순음 임계값인 500, 1,000, 2,000 및 4,000Hz보다 높은 30dB HL(청력 수준)로 설정합니다.
    5. 공식 시험 시 실습 목록 제시23. 각 테스트에 대해 참가자에게 들은 단어/문장을 반복하도록 요청합니다. 각 테스트에 대해 내용의 순서를 무작위로 유지하고 단어/문장을 한 번 재생합니다.
    6. 시끄러운 조건에서 문장 인식을 위해 +10dB 신호 대 잡음비(SNR)를 설정하고 테스트를 수행하고 4-talker babble을 잡음 신호로 사용합니다.
  5. 아래 설명된 대로 톤 테스트를 수행합니다.
    1. 톤 소프트웨어를 클릭하고 동일한 사운드 부스에서 SPL을 65dB로 설정합니다. 답변 방법을 신중하게 해석하십시오.
    2. 참가자가 테스트한 모든 어휘에 익숙한지 확인합니다. 공식 시험과 동시에 연습 목록을 제시합니다21.
    3. 참가자들에게 한 번 들은 것을 말하도록 지시합니다. 참가자가 콘텐츠를 반복하는 어조를 선택하고 각 테스트에 대해 콘텐츠 순서를 무작위로 유지합니다.
  6. 아래 설명된 대로 음악 테스트를 수행합니다.
    1. 음악 소프트웨어를 클릭하고 동일한 부스에서 피치 선택을 선택합니다. 공식 시험과 동시에 실습 목록을 제시합니다24.
    2. 참가자에게 그 사이에 1초의 침묵과 함께 순차적으로 제시된 두 가지 자극을 듣도록 지시합니다. 두 간격 중 어느 것이 하강 또는 상승 피치 윤곽을 가지고 있는지 결정하도록 요청하십시오.
    3. 참가자의 답변을 입력하고 반복합니다. 연습 테스트와 일반 테스트 모두에서 내용의 순서를 무작위로 유지하십시오. 참가자가 선택한 답변을 선택합니다.

4. 데이터 분석

  1. 말하기 및 어조 테스트의 경우 제공된 정답의 백분율을 기록하고 각 테스트에 대해 비교합니다. 음악 피치 테스트의 경우 쿼터톤을 녹음하고 비교합니다.
  2. 데이터 분포에 따라 시간을 요인으로 하는 반복 측도(RM) 분산 분석(RM) 또는 Friedman 검정을 적용하여 시간 경과에 따른 변화를 조사합니다. 쌍별 비교를 사용하여 쌍체 표본 t-검정 또는 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 업그레이드 전과 비교한 업그레이드 후의 성능을 비교할 수 있습니다.
  3. Kolmogorov-Smirnov 검정을 Shapiro-Wilk 검정과 함께 사용하여 데이터 분포를 확인할 수 있습니다. 두 검정 모두 데이터가 정규 분포를 따른다는 것이 확인되면 모수적 통계적 방법을 적용하십시오. 그렇지 않으면 비모수적 통계 방법을 적용합니다. 통계적 유의성을 p ≤ 0.05로 설정합니다.
  4. 다중 비교(세 가지 쌍별 비교: 업그레이드 전 대 업그레이드 직후, 업그레이드 전 대 업그레이드 후 6주, 업그레이드 전 대 업그레이드 후 3개월)로 인해 얻은 p 값을 해석할 때 Bonferroni 보정 방법을 사용합니다. 따라서 p ≤ 0.05 대신 p ≤ 0.017을 유의한 것으로 사용합니다.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

음성 테스트 결과는 조용한 조건과 시끄러운 조건에서 음성 인식 능력을 나타냅니다. 어조 테스트 결과는 북경어 어휘 어조에 대한 어휘 어조 구별을 나타냅니다. 피치 결과는 음악 구별 능력을 나타냅니다. 음성 및 어조 테스트 결과의 경우 모든 결과가 백분율로 표시됩니다. 백분율 점수가 높을수록 더 나은 테스트 결과를 나타냅니다. 말하기 테스트의 경우 단어와 문장에 대한 결과가 별도로 제시됩니다. 이를 통해 결과를 개별적으로 분석하고 비교할 수 있습니다. 피치 테스트의 결과는 시각화된 해상도 임계값으로 표시됩니다. 낮은 라임은 더 나은 결과를 나타냅니다. 이러한 데이터는 쉽게 분석하고 비교할 수 있습니다.

조용한 조건에서 Spondee 인식
조용한 조건에서의 Spondee 인식은 업그레이드 전부터 업그레이드 후 3개월까지 크게 개선되었습니다(평균 16.1% 향상; z = 2.497; p = 0.013)입니다. 업그레이드 전부터 업그레이드 후 6주까지 개선은 유의하지 않았습니다(평균 9.4% 향상; z = 1.735; p = 0.083) 또는 업그레이드 전에서 업그레이드 직후까지(평균 5.8% 향상; z = 1.429; 피 = 0.153; 표 2 및 그림 1).

조용한 조건에서 단음절 인식
조용한 조건에서의 단음절 인식은 업그레이드 전과 업그레이드 직후까지 크게 개선되었습니다(평균 8.2% 향상; z = 2.494; p = 0.013), 업그레이드 전부터 업그레이드 후 6주까지(평균 11.8% 개선; z = 2.570; p = 0.010), 업그레이드 전부터 업그레이드 후 3개월까지(평균 22.5% 향상; z = 2.810; p = 0.005; 표 2 및 그림 2).

조용한 조건에서 문장 인식
조용한 환경에서의 문장 인식률은 업그레이드 전과 업그레이드 후 3개월까지 크게 향상되었습니다(평균 17.8% 향상; z = 2.670; p = 0.008)입니다. 업그레이드 전부터 업그레이드 후 6주까지 유의미한 개선이 관찰되지 않았습니다(평균 13.0% 개선; z = 2.314; p = 0.021) 또는 업그레이드 전에서 업그레이드 직후까지(평균 0.8% 향상; z = 0.255; p = 0.798; 표 2 및 그림 3).

시끄러운 조건에서 문장 인식
업그레이드 전과 업그레이드 후 각 세션의 쌍별 비교에서는 시끄러운 조건에서 문장 인식의 차이가 유의하지 않음을 확인했습니다(Wilcoxon 부호 순위 검정: z = 1.355; p = 0.176 - z = 0.674; p = 0.500). 그러나 시끄러운 환경에서의 문장 인식은 업그레이드 전과 업그레이드 후 3개월 사이에 평균 26% 증가했다(표 2).

톤 인식
톤 인식은 업그레이드 전부터 업그레이드 후 6주까지 크게 개선되었습니다(평균 5.0% 향상; 티 = 11.180; p < 0.001) 업그레이드 전부터 업그레이드 후 3개월까지(평균 9% 향상; 티 = 4.803; p = 0.001)입니다. 업그레이드 전과 업그레이드 직후까지 유의미한 개선은 발견되지 않았습니다(평균 1.6% 개선; 티 = 1.652; 피 = 0.133; 표 2 및 그림 4).

음악적 음높이감 인식
음악 음정 인식은 업그레이드 전부터 업그레이드 후 4개월까지 크게 개선되었습니다(평균적으로 12.7리멘 향상; z = 2.371; p = 0.018)입니다. 업그레이드 전부터 업그레이드 후 6주까지 유의하지 않은 개선이 관찰되었습니다(평균 5.5리터 향상; z = 0.840; p = 0.401), 업그레이드 전부터 업그레이드 직후까지 유의하지 않은 성능 저하가 관찰되었습니다(평균 7.2 리멘 더 나쁨; z = 0.491; 피 = 0.623; 표 2).

아이디성별귀 이식수술 시점의 나이(년)평가 시점의 나이(년)임플란트 유형
에스01MR2.014.2콤비 40+
에스02FL1.510.3콤비 40+
에스03ML4.412.2콤비 40+
에스04FR1.69.4콤비 40+
에스05MR3.810.6콤비 40+
에스06MR4.211.1콤비 40+
에스07FR4.211.7콤비 40+
에스08MR2.39.8콤비 40+
에스09MR4.39.4콤비 40+
시즌 10MR3.79.3콤비 40+

표 1: 모든 참가자의 인구 통계 데이터. 약어: M = 남성; F = 암컷; R = 오른쪽; L = 왼쪽.

테스트업그레이드 전즉시 게시6주 후3개월 후
단음절(조용함; %)59.6 (±14.3)67.8 (±17.6)71.4 (±13.3)82.1 (±12.2)
스폰디(조용함; %)69.2 (±16.1)75.0 (±14.5)78.6 (±14.1)85.3 (±10.0)
문장 (quiet; %)78.0 (±19.4)78.8 (±19.2)91.0 (±7.8)95.8 (±7.9)
문장 (소음; %)59.8 (±33.78)70.2 (±13.5)80.0 (±12.9)85.8 (±10.7)
톤 인식(%)75.4 (±13.3)77.0 (±14.8)80.4 (±13.1)84.4 (±12.3)
음높이(쿼터톤)16.5 (±11.5)23.7 (±20.4)11.0 (±13.2)3.8 (±3.4)

표 2: 각 간격에서 각 테스트의 청력 성능. 모든 데이터는 평균값(± 표준 편차)으로 표시됩니다. 조용한 환경에서 spondee, monosyllable 및 문장 인식에는 FS4 코딩 전략을 선호하는 상당한 차이가 있습니다(p ≤ 0.017). 그러나 시끄러운 조건에서의 문장 인식 테스트에서는 유의한 차이를 찾을 수 없습니다(p > 0.05).

figure-results-1
그림 1: 각 간격에 대한 Spondee 인식 결과. 조용한 조건에서의 Spondee 인식은 업그레이드 전과 업그레이드 후 3개월까지 크게 개선되었습니다(p = 0.013). 데이터는 평균값(± 표준 편차)으로 표시됩니다. *p < 0.05. 원, 사각형 및 삼각형은 개별 참가자의 결과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-2
그림 2: 각 간격에 대한 단음절 인식 결과. 조용한 환경에서의 단음절 인식은 업그레이드 전에서 업그레이드 직후까지(p = 0.013), 업그레이드 전에서 업그레이드 후 6주까지(p = 0.010), 업그레이드 전에서 업그레이드 후 3개월까지(p = 0.005) 크게 개선되었습니다. 데이터는 평균값(± 표준 편차)으로 표시됩니다. *p < 0.05. 원, 사각형 및 삼각형은 개별 참가자의 결과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-3
그림 3: 조용한 조건에서의 문장 인식은 각 간격에 대해 발생합니다. 조용한 환경에서의 문장 인식률은 업그레이드 전과 업그레이드 후 3개월까지 유의하게 개선되었습니다(p =0.008). 데이터는 평균값(± 표준 편차)으로 표시됩니다. *p < 0.05. 원, 사각형 및 삼각형은 개별 참가자의 결과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-results-4
그림 4: 각 간격에 대한 톤 인식 결과. 톤 인식은 업그레이드 전에서 업그레이드 후 6주까지(p < 0.001), 업그레이드 전에서 업그레이드 후 3개월까지(p = 0.001) 크게 개선되었습니다. 데이터는 평균값(± 표준 편차)으로 표시됩니다. *p < 0.05. 원, 사각형 및 삼각형은 개별 참가자의 결과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

본 연구에서는 만다린어를 구사하는 청소년 CI 사용자의 청력 성능을 체계적으로 평가했습니다. 그 결과 CIS+에서 FS4 코딩 전략으로 업그레이드한 후 조용한 조건에서 음성 인식, 톤 인식 및 음악 피치 인식이 크게 개선된 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식은 북경어를 사용하는 젊은 CI 사용자를 대상으로 새로운 미세 구조 코딩 전략으로 포괄적인 효과를 평가하기 위한 임상 평가 도구를 탐색하기 위한 지침을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 연구에서 주요 결과 측정은 언어 수행, 특히 시끄러운 조건에서의 언어 수행이었습니다. 어린 참가자를 위한 시험 자료의 어려움으로 인해 시험은 조용한 환경에서의 척추 음성 인식, 조용한 환경에서의 단음절 인식, 조용한 조건에서의 문장 인식, 시끄러운 조건에서의 문장 인식 순으로 제공되었습니다. 시끄러운 상황에서의 문장 인식 테스트를 통해 참가자들은 옹알이 소음보다 말소리에 집중하도록 요청받았습니다. 모든 참가자는 시끄러운 조건에서 문장 인식을 적절하게 수행했습니다. 조용한 조건에서 단음절 인식은 업그레이드 전에 비해 세 세션 각각에서 크게 향상되었습니다. 마찬가지로, 조용한 조건에서의 spondee와 문장 인식은 업그레이드 전과 업그레이드 후 3개월 사이에 크게 향상되었습니다. 이러한 결과는 만다린어를 사용하는 성인 CI 사용자(21,22)를 대상으로 한 이전 연구 결과와 일치한다. 본 연구의 결과는 시끄러운 조건에서의 문장 인식 테스트에서 통계적으로 유의하지는 않았지만 평균 점수는 업그레이드 전 59.8%에서 사용 3개월 후 85.8%로 증가했습니다. 이는 이전 보고서21에 따른 것입니다. 이 테스트 절차와 여기에 표시된 결과는 북경어를 사용하는 청소년 CI 사용자를 위한 최신 음성 프로세서의 효과적인 사용을 확인하고 제안된 테스트 방법의 유용성을 입증했습니다.

스피치 퍼포먼스 테스트 후 톤력 테스트를 실시했습니다. 시끄러운 상황에서의 음성 인식과 대조적으로, 어조 테스트는 참가자에게 음성 테스트보다 더 흥미로운 것으로 보였으며 테스트 시간이 더 짧았습니다. 모든 참가자는 한 번의 연습 세션 후에 테스트 방법을 이해하고 잘 수행했습니다. 앞서 언급했듯이 어조 인식은 북경어 사용자에게 청력과 의사 소통의 중요한 측면입니다. 정상적인 청력을 가진 아동은 빠르면 12개월부터 영역 전반적 방식으로 어휘 성조를 구별할 수 있다17; 그러나 설측 전(pre-lingual bilateral deness)이 있는 소아의 경우에는 확실히 그렇지 않습니다. 이전 연구에 따르면 설후 난청이 있는 소아 CI 사용자는 정상 청력을 가진 사람에 비해 톤 인식에서 현저한 결함이 있는 것으로 나타났습니다14,17. 북경어를 사용하는 성인 CI 사용자를 대상으로 한 연구에 따르면 FS4 코딩 전략22을 사용하면 시간이 지남에 따라 어조 인식이 크게 향상되는 것으로 나타났습니다. 마찬가지로, 본 연구에서는 FS4를 사용한 지 6주와 3개월 후에 톤 인식이 크게 향상되었음을 보여주었습니다.

음악 소프트웨어는 시간이 덜 걸리므로 전체 테스트 시간을 짧게 유지하는 데 도움이 되기 때문에 선택되었습니다. 앞서 언급했듯이 음정 인식, 특히 음정 인식은 톤 인식과 함께 CI 사용자에게 중요합니다. 그러나 이것은 테스트 배터리에서 가장 어렵고 지루한 부분입니다. 테스트의 어려운 특성으로 인해 4명의 참가자는 1회 이상의 연습 세션이 필요했고, 6명은 1회의 연습 라운드가 필요했으며, 3명은 2회의 연습 라운드가 필요했고, 1명은 여러 라운드가 필요했습니다. 실습 세션으로 인해 모든 참가자는 테스트 프로토콜을 명확하게 이해하고 테스트를 수행할 수 있었습니다. 그 결과 FS4를 3개월 동안 사용한 후 피치 인식이 크게 개선된 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 북경어를 사용하는 성인 CI 사용자를 대상으로 한 이전 문헌에 따른 것이다9. 이는 소아, 북경어를 사용하는 CI 사용자의 음악 인식을 위한 미세 구조 정보의 중요성과 모든 언어의 북경어를 사용하지 않는 젊은 CI 사용자를 평가하는 데 이 방법이 적합함을 입증합니다.

본 연구에서는 단기적으로 새로운 코딩 전략으로 업그레이드하는 것의 유용성을 평가하는 것이 이 일련의 테스트를 통해 완전히 검증되고 테스트될 수 있습니다. 북경어를 구사하는 CI 사용자는 시끄러운 조건에서의 문장 인식 테스트를 제외한 모든 테스트에서 훨씬 더 나은 점수를 보였습니다. 참가자에게 적용할 수 있는 테스트 방법 외에도 모든 테스트는 효과 평가를 위해 편리하고 직관적이었습니다. 음악적 음높이를 인식한 결과를 제외한 모든 결과는 백분율로 표시됩니다. 백분율 점수가 높을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 음악적 피치의 경우 결과가 낮을수록 효과가 좋습니다. 연구원은 모든 테스트 소프트웨어에 엄격한 사전 실험 및 공식 테스트 테이블이 있고 콘텐츠가 반복되지 않도록 해야 합니다.

따라서 본 연구는 FS4 코딩 전략으로 업그레이드한 후 북경어를 사용하는 젊은 CI 사용자의 청력 성능을 임상적으로 평가하는 데 사용할 수 있는 일련의 테스트를 처음으로 탐색했습니다. 이 접근 방식은 유효한 테스트 재료, 적절한 준비, 엄격한 테스트 시퀀스 및 엄격한 테스트 절차를 제공합니다. 그러나 이번 연구에도 한계가 없었던 것은 아니다. 첫째, 표본 크기로 인해 이러한 결과를 더 큰 모집단으로 외삽하기 어렵습니다. 향후 연구는 더 많은 수의 참가자를 확보함으로써 이익을 얻어야 합니다. 둘째, 향후 연구에서는 테스트 배터리의 각 부분을 완료하는 데 걸리는 시간을 결정하기 위해 타이밍을 테스트해야 하므로 젊은 인구, 특히 주의 집중 시간이 제한된 인구에게 더 유용합니다. 전체 검사 시간을 단축하는 더 쉬운 방법론은 임상적으로 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로, 본 연구는 청소년 북경어를 사용하는 일방적인 CI 사용자 사이에서 조용한 환경에서 음성을 구별하고, 음높이의 윤곽을 그리고, 어휘 어조를 인식하는 데 미세 구조 정보가 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 이 일련의 테스트는 CI 사용자와 응시자 및 의사 모두가 다양한 기술을 선택하고 임상 재활을 이끌 수 있는 지침을 제공합니다.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자 중 누구도 재무 공개나 이해 상충이 없습니다.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 연구는 중국 국립 자연 과학 재단 (National Natural Science Foundation of China)의 보조금 (81670932, 81600803, 82071053)으로 지원되었습니다. 마이클 토드(Michael Todd, MED-EL)가 이 원고를 편집했다.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
  INVENTIS 피아노 청력계 이 청력계는 주로 이 연구에서 행동 청력 측정에 사용됩니다.
HOPE 소프트웨어중국 PLA 종합 병원이 소프트웨어는 조용한 곳에서 단음절 인식을 테스트하기 위한 적절한 테스트 목록을 포함하여 음성 성능을 테스트하는 데 사용되며, 조용한 상태에서 spondee (음절) 음성 인식, 조용한 곳에서 문장 인식, 소음에서 문장 인식을 테스트하는 데 사용됩니다
JAMO LoudspeakerChina이 스피커는 사운드 부스의 모든 테스트에 사용됩니다.
Lenovo 컴퓨터중국모든 테스트 소프트웨어를 매핑하고 조작하는 데 사용됩니다.
MAESTRO 매핑 장치MED-EL이러한 장치에는 프로세서를 매핑 소프트웨어에 연결하는 데 사용되는 MAX 박스와 프로그래밍 케이블이 포함됩니다. 
MAESTRO 소프트웨어MED-EL
MTINT(Mandarin Tone Identification in Noise Test)를Beijing Tongren Hospital이 소프트웨어는 톤 인식을 측정하는 데 사용됩니다. 4AFC(4-alternative forced-choice) 만다린 어휘 톤 작업이 사용됩니다. 테스트 자료는 4개의 만다린 어휘 톤으로 말하는 25개의 단음절 단어로 구성되어 각 화자에 대해 100개의 다른 단어를 만듭니다.
인공와우의 음악 소리(MuSIC)MED-ELMuSIC 테스트 배터리는 음악 인식의 여러 영역을 평가하는 6개의 객관적인 하위 테스트로 구성됩니다. 이 소프트웨어는 시간이 덜 걸리므로 전체 테스트 시간을 다소 짧게 유지하는 데 도움이 되기 때문에 선택됩니다. 배터리에는 자연 악기를 연주하는 전문 음악가들이 Royal Scottish Academy of Music and Drama에서 녹음한 약 2800개의 사운드 파일이 포함되어 있습니다.
러시아 . 이 소프트웨어는 매핑하는 데 사용됩니다.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Wilson, B. S., Dorman, M. F. Cochlear implants: a remarkable past and a brilliant future. Hearing Research. 242 (1-2), 3-21 (2008).
  2. Carlyon, R. P., Goehring, T. Cochlear implant research and development in the Twenty-first Century: a critical update. Journal of the Association for Research in Otolaryngology. 22 (5), 481-508 (2021).
  3. Assouly, K. K. S., et al. Changes in tinnitus prevalence and distress after cochlear implantation. Trends in Hearing. 26, 23312165221128431(2022).
  4. Lassaletta, L., et al. Using generic and disease-specific measures to assess quality of life before and after 12 months of hearing implant use: a prospective, longitudinal, multicenter, observational clinical study. International Journal Environmental Research and Public Health. 19 (5), 2503(2022).
  5. Seligman, P., McDermott, H. Architecture of the Spectra 22 speech processor. The Annals of Otology, Rhinology & Laryngology. 166, 139-141 (1995).
  6. van Hoesel, R. J. M., Tyler, R. S. Speech perception, localization, and lateralization with bilateral cochlear implants. The Journal of the Acoustical Society of America. 113 (3), 1617-1630 (2003).
  7. Hochmair, I., et al. MED-EL cochlear implants: State of the art and a glimpse into the future. Trends in Amplification. 10 (4), 201-219 (2006).
  8. Helms, J., et al. Comparison of the TEMPO+ ear-level speech processor and the CIS PRO+ body-worn processor in adult MED-EL cochlear implant users. ORL; Journal for Oto-Rhino-Laryngology and its Related Specialties. 63 (1), 31-40 (2001).
  9. Arnoldner, C., et al. Speech and music perception with the new fine structure speech coding strategy: preliminary results. Acta Oto-Laryngologica. 127 (12), 1298-1303 (2007).
  10. Lorens, A., Zgoda, M., Polak, M., Skarzynski, H. FS4 for partial deafness treatment. Cochlear Implants International. 15, 78-80 (2014).
  11. Riss, D., et al. Effects of stimulation rate with the FS4 and HDCIS coding strategies in cochlear implant recipients. Otology & Neurotology. 37 (7), 882-888 (2016).
  12. Riss, D., et al. Effects of fine structure and extended low frequencies in pediatric cochlear implant recipients. International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology. 75 (4), 573-578 (2011).
  13. Riss, D., et al. Envelope versus fine structure speech coding strategy: a crossover study. Otology & Neurotology. 32 (7), 1094-1101 (2011).
  14. Chen, A., Stevens, C. J., Kager, R. Pitch perception in the first year of life, a comparison of lexical tones and musical pitch. Frontiers in Psychology. 8, 297(2017).
  15. Holt, C. M., Lee, K. Y. S., Dowell, R. C., Vogel, A. P. Perception of Cantonese lexical tones by pediatric cochlear implant users. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 61 (1), 174-185 (2018).
  16. Gu, X., et al. A follow-up study on music and lexical tone perception in adult Mandarin-speaking cochlear implant users. Otology & Neurotology. 38 (10), 421-428 (2017).
  17. Mao, Y., Xu, L. Lexical tone recognition in noise in normal-hearing children and prelingually deafened children with cochlear implants. International Journal of Audiology. 56, 23-30 (2017).
  18. Tan, J., Dowell, R., Vogel, A. Mandarin lexical tone acquisition in cochlear implant users with prelingual deafness: A review. American Journal of Audiology. 25 (3), 246-256 (2016).
  19. Tang, P., Yuen, I., Rattanasone, N. X., Gao, L., Demuth, K. The acquisition of Mandarin tonal processes by children with cochlear implants. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 62 (5), 1309-1325 (2019).
  20. Vandali, A. E., Dawson, P. W., Arora, K. Results using the OPAL strategy in Mandarin speaking cochlear implant recipients. International Journal of Audiology. 56, 74-85 (2016).
  21. Chen, X. Q., et al. Cochlear implants with fine structure processing improve speech and tone perception in Mandarin-speaking adults. Acta Oto-Laryngologica. 133 (7), 733-738 (2013).
  22. Qi, B., Liu, Z. Y., Gu, X., Lin, B. Speech recognition outcomes in Mandarin-speaking cochlear implant users with fine structure processing. Acta Oto-Laryngologica. 137 (3), 286-292 (2017).
  23. Xi, X., et al. Development of a corpus of Mandarin sentences in babble with homogeneity optimized via psychometric evaluation. International Journal of Audiology. 51 (5), 399-404 (2012).
  24. Brockmeier, S. J., et al. The MuSIC perception test: a novel battery for testing music perception of cochlear implant users. Cochlear Implants International. 12 (1), 10-20 (2011).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Cochlear ImplantationHearing PerformanceSpeech PerceptionFine Structure CodingLexical Tone RecognitionMusic PerceptionSentence RecognitionNoisy Environment TestingClinical RehabilitationMandarin Adolescents

Related Articles