인공와우 이식: X선 유도 해부학 기반 맞춤 첫 경험

요약

이 프로토콜은 인공와우 이식에 대해 X선 유도 해부학 기반 맞춤(ABF)을 도입하여 빈도와 위치 불일치를 줄이고 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

초록

본 연구는 인공와우(CI) 프로그래밍에서 X선 유도 해부학 기반 맞춤(ABF)을 적용하여 주파수와 위치 불일치를 줄이는 프로토콜을 제시합니다. 목표는 각 전극이 자극하는 주파수와 달팽이관의 자연스러운 음향 위치 조직 간의 정렬을 개선하여 음성 인식과 청각 결과를 향상시키는 것입니다. 전통적인 기본 적합(DF) 방법은 달팽이와우 해부학의 개인별 차이를 고려하지 않아 불일치가 발생하여 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 이 전향적 연구에서는 정상 달팽이관 해부학을 가진 12명의 CI 사용자 중 16개의 귀를 X선 영상으로 평가하여 각도 삽입 깊이(AID)를 추정하고 ABF 프로토콜을 안내하였습니다. 각 전극의 주파수 할당은 OTOPLAN과 MAESTRO 소프트웨어를 사용해 달팽이관의 음향 지도에 맞게 조정되었습니다. 결과는 ABF가 평균 주파수와 위치 불일치(2.6 ± 3.8 반음)를 DF(6.6 ± 5.6 반음)에 비해 유의미하게 감소시켰음을 보여주었습니다. ABF는 또한 AID와 빈도 이동 간의 상관관계가 더 강하다는 것을 보여주었으며, 특히 중와우 부위에서 가장 두드러진 개선이 나타났습니다. 이 프로토콜은 CT 유도 ABF보다 저방사선, 접근성이 좋은 대안을 적용하여 특히 소아나 방사선에 민감한 인구에 유익합니다. X선 유도 ABF는 더 정확한 CI 프로그래밍 가능성과 환자 치료 개선 가능성을 보여줍니다. 임상 효과를 검증하기 위해 더 큰 코호트와 더 긴 추적 관찰 기간을 포함한 추가 연구가 권장됩니다.

서론

인공와우(CI)는 청각 재활의 표준 치료가 되어, 중증에서 심한 청각 장애를 가진 사람들이 말하기 이해, 의사소통 능력, 전반적인 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있게 합니다¹. 그러나 음향 처리 지연, 피팅 방법, 볼륨 차이 등 다양한 요인이 CI 수혜자의 경험에 영향을 미칠 수 있습니다^.

전통적인 기본 적합(DF) 중심 주파수는 수술 후 행동 측정을 강조하지만, 사용자별 달팽이와 전극 접촉 위치의 변동성은 종종 간과합니다. 또한 이러한 요인들은 인종, 성별 또는 민족에 의해 영향을 받을 수 있습니다 ^3,4. 최근 CI 프로그래밍을 개선한 적합 전략의 발전에도 불구하고, DF 매핑은 코르티(OC) 기관과 달팽이관 길이(CDL^)를 고려하는 데 어려움이 있어 여전히 수정이 필요합니다.

기본 주파수 매핑에서 주요 결과 중 하나는 '주파수-위치 불일치'로, 이는 CI 전극이 전달하는 주파수가 자극하는 달팽이와우 영역의 토노토픽 주파수와 다를 때^{발생합니다.} 이 불일치는 해부학적 변이, 수술 기법, 전극 배열 설계 등에서 발생할 수 있으며, 이 모든 것이 등급⁷에 영향을 미칩니다. 이는 많은 CI 시스템에서 사용되는 표준 주파수 할당 방식이 개별 달팽이와우 해부학과 전극 위치를 간과하는 경우가 많아 더욱 악화될 수 있습니다. 최근 연구들은 주파수와 장소 불일치와 낮은 단음절 점수, 음성 인식 저하, 음성 식별 감소 사이에 유의미한 상관관계가 있음을 시사합니다 ^6,8.

DF 매핑의 문제를 해결하기 위해, 해부학 기반 적합(ABF)이라는 맞춤형 CI 프로그래밍^{방법이 도입되었습니다}. ABF는 수술 후 CT 데이터를 활용하여 CI의 주파수 지도를 개인의 자연스러운 달팽이 해부학과 보다 정확하게 일치시키는 것을 목표로 합니다. 이 통합은 각 전극 접촉¹⁰의 해부학적 위치를 바탕으로 환자별 필터 주파수를 할당할 수 있게 합니다. 주요 목표는 음향 위치 불일치를 최소화하고 자극된 주파수와 자연스러운 음색 간 정렬을 향상시키는 것입니다¹¹. 특히 ABF는 DF⁹에 비해 음성 인식 능력이 유의미하게 향상되었고, 음성 인식이 향상되었으며, 사용자 수용도 증가했습니다^12,13.

ABF의 긍정적인 결과에도 불구하고, 수술 후 CT 스캔이 필요해 방사선 노출이 증가하여 어린이와 민감한 그룹에게 우려가 되는 점으로 인해 적용이 제한적입니다^.

여러 연구에서 영상 기술의 발전이 진단 품질을 유지하면서 방사선 노출을 크게 줄일 수 있음을 입증했습니다. 예를 들어, 동물 모델에서는 저선량 기존 CT 스캔이 방사선량을 50% 감소시키면서도 진단 효과 손실 없이 확인되었습니다¹⁵. 콘빔 CT는 표준 다중 슬라이스 CT 시스템의 방사선 선량의 6%-16%만을 제공하면서도 유사한 화질을 제공하여, 선량 감소 전략의 진전을 보여줍니다¹⁶. 이러한 발견들은 인공와우 이식 후 방사선 위험을 최소화하기 위한 최적화된 영상 프로토콜 채택을 지지합니다. 최근 연구에서는 CT 관련 방사선 노출을 해결하기 위한 실현 가능한 대안으로 X선 유도 ABF를 제안했습니다¹⁷. 따라서 본 연구는 CI 수혜자에서 X선 유도 ABF의 첫 적용 가능성을 조사하는 것을 목표로 합니다.

프로토콜

이 연구는 제휴 기관의 윤리 기준에 따라 수행되었으며, 기관심사위원회(Ref. No. 23/0605/IRB)의 승인을 받았습니다. 등록 전에 모든 참가자로부터 서면 동의서를 받았습니다. 참가자의 기밀성과 데이터 보안은 연구 전반에 걸쳐 보장되었습니다. 사용되는 소프트웨어는 재료표에 나열되어 있습니다.

1. 참가자 모집

1. 적절한 수술 후 X선 영상과 완전한 청각 기록을 갖춘 CI 수혜자를 식별합니다. 모든 포함된 CI 수혜자가 이식 전에 CDL을 계산하고 달팽이관 해부학을 평가하기 위해 수술 전 CT 스캔도 받았는지 반드시 확인하라.
   1. 참가자가 수술 전 영상 및 수술 기록으로 확인된 정상적인 달팽이우 해부학을 갖고 있음을 확인하라.
   2. 임상 기록을 검토하여 ABF 자격을 확인하세요. 수술 후 영상은 전극 확인을 위해 X선만을 사용합니다; 추가적인 수술 후 CT 촬영은 필요하지 않습니다.
2. 동의를 받으세요.
   1. 각 참가자 또는 보호자에게 연구의 목적과 X선 유도 ABF 과정을 명확히 설명하세요.
   2. 데이터 수집을 시작하기 전에 서면 동의서를 확보하세요.

2. 수술 후 X선 획득 및 영상 준비

1. 엑스레이 이미지를 확보하세요.
   1. 방사선과에서 각 CI 수혜자에게 표준화된 경안과 X선(수정 스텐버 관점) X선을 예약하세요.
   2. 헤드를 위치시켜 전극 전체가 보이도록 하세요.
2. 이미지를 준비하세요.
   1. X선 이미지를 DICOM 형식으로 저장하세요.
   2. MED-EL과 협력하여 계획 소프트웨어(OTOPLAN)에 이미지를 업로드하세요.
      참고: MED-EL에 따르면, ABF를 활성화하기 위해 필요한 최소 삽입 깊이는 가장 끝 전극(E1)이 약 340Hz 주파수에 해당할 때이며, 이는 삽입 각도가 약 540°, 즉 1.5 와우 회전에 해당합니다. 더 작은 달팽이관에서는 FLEX28 전극 배열이 충분한 달팽우 커버리지를 제공하여 정밀한 주파수 매핑을 가능하게 하여 ABF를 지원할 수 있습니다. 한편, FLEXSOFT와 STANDARD 전극 배열은 일반적으로 ABF의 최적 후보로 간주되며, 이들은 약 720°까지 거의 완전한 달팽이우 커버리지를 달성하며, E1 주파수는 대략 100에서 185 Hz¹⁸ 사이입니다.

3. 해부학적 표시 및 전극 식별

1. 해부학적 이정표를 표시하세요.
   1. 계획 소프트웨어에서 포인터 도구를 사용해 둥근 창과 달팽이관을 해부학적 기준점으로 선택하세요.
   2. 전극 식별으로 넘어가기 전에 이 랜드마크들이 정확히 배치되었는지 확인하세요.
2. 전극 접점을 식별하세요.
   1. 소프트웨어의 전극 매핑 기능을 사용해 각 가시 전극 접촉점을 순서대로 수동으로 라벨링하세요(예: C.01-C.12).
   2. 주문과 위치를 제조사 문서나 수술 기록과 대조하세요.

4. 와우 매개변수 계산 및 주파수 할당

1. 해부학적 매개변수를 생성하세요.
   1. 수술 전 CT 스캔을 통해 각 참가자의 CDL을 계산하세요. 각 전극 접촉부의 AID를 수술 후 X선 영상과 계획 소프트웨어를 사용하여 주요 해부학적 랜드마크(모디오룰스, 원형 창문, 전극 접촉점)를 식별합니다.
   2. 소프트웨어에서 Greenwood 기능을 활성화하여 각 전극 접촉에 대한 TF를 유도하세요.
2. ABF 데이터셋을 내보내세요.
   1. 4.1단계에서 계산된 해부학적 매개변수(각 전극 접촉에 대한 CDL 및 AID)와 함께 수동으로 식별한 해부학적 랜드마크, 모디올루스, 둥근 창, 전극 접촉 위치를 입력 데이터로 사용하세요. OTOPLAN의 그린우드 함수를 적용하여 각 전극 접촉의 달팽이관 위치 주파수를 추정하고 각 환자별로 개별화된 ABF 지도를 생성합니다.
   2. 결과 ABF 주파수 값을 호환 가능한 데이터 파일(예: CSV 또는 Excel)로 내보내 CI 프로그래밍 소프트웨어(MAESTRO)로 가져오세요.
3. 프로그래밍 소프트웨어로 가져오세요.
   1. CI 프로그래밍 소프트웨어를 실행하세요.
   2. 주파수 매핑 또는 할당 섹션으로 이동하세요.
4. ABF 매핑 적용
   1. ABF 주파수 파일을 환자의 지도에 업로드하여 모든 채널이 계산된 토노토픽 목표와 일치하는지 확인하세요.
   2. 이 설정을 새 프로그램으로 저장하세요.
      참고: 필요 시 다음 클리닉 방문 시 재프로그래밍 및 기기 활성화를 재개할 수 있습니다.

5. 주파수-위치 불일치 계산

1. 불일치를 계산하세요.
   1. 각 전극 접촉에 대해 DF, ABF, TF 주파수를 기록하세요.
   2. DF와 ABF 모두의 반음 불일치를 다음과 같은 공식으로 계산합니다:
      n = 12 × 로그₂ (프로그래밍 주파수 / TF)
2. 데이터셋을 준비하세요.
   1. 불일치 값과 인구통계학 및 해부학적 데이터를 스프레드시트에 입력하여 후속 분석을 진행하세요.

6. 통계 분석

1. 데이터 정상성을 평가하세요.
   1. 샤피로-윌크 검정을 사용하여 각 데이터셋 변수의 분포를 평가합니다.
2. DF와 ABF를 비교해 보세요.
   1. 정규 데이터에는 쌍 t-검정을, 비정규 데이터에는 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 DF와 ABF 불일치를 비교합니다.
3. 삽입 깊이 상관관계를 분석하세요.
   1. AID와 반음 불일치 사이의 피어슨 또는 스피어먼 상관관계를 계산하세요.
   2. 산점도로 발견을 시각화하세요.

7. 안전 및 기밀 유지

1. 방사선 노출을 최소화하세요.
   1. 특히 어린이의 경우 영상 촬영 시 가장 낮은 합리적인 X선 선량을 사용하고 갑상선 및 신체 보호막을 제공하세요.
2. 데이터를 보호하세요.
   1. 모든 데이터를 기관에서 승인한 서버에 안전하게 저장하세요.
   2. 분석이나 공유 전에 모든 환자 정보를 식별 해제하세요.

8. 문제 해결

1. 소프트웨어 가져오기 실패
   1. 내보낸 파일이 프로그래밍 소프트웨어의 요구되는 형식과 호환되는지 확인하세요.
2. 불완전한 전극 가시성
   1. X선 설정을 조정하거나 필요하면 추가 뷰를 확보해 명확하게 볼 수 있습니다.

결과

참가자는 양측 인공지능 사용자 4명과 일측 인공지능 사용자 8명으로 총 16개의 귀를 기록했습니다. 착상 시 평균 연령은 17.0세± 16.7세였습니다. 참가자 인구통계는 표 1 을 참조하십시오. 그림 1A 는 전극 접촉(C.01에서 C.12)에서 ABF, DF, TF의 중심 주파수를 비교합니다. ABF 빈도는 TF 빈도와 매우 유사하지만, 기저 영역에서는 TF와 DF가 명확히 구분됩니다. ABF와 TF는 중심 주파수 대역에서 가장 가까운 정렬을 보여줍니다.

음향 기반 AID에 대한 추가 분석(그림 1B)에서는 달팽이관 기저부에서 꼭대기로 향하는 지속적인 감소가 확인되었습니다. 이 패턴은 기저부는 더 높은 주파수에 반응하고 첨단 부위는 낮은 주파수에 반응하는 달팽이나선의 해부학과 일치합니다.

각 전극 접촉의 평균 계산된 중심 주파수는 표 2를 참조하세요. DF와 TF 간의 평균 절대 주파수 대 위치 불일치는 2.7에서 15.9 반음 사이였으며, 평균 값은 6.6± 5.6이었습니다. ABF는 이 반음 차이를 줄였는데, ABF와 TF의 평균 불일치는 2.6± 3.8이었고, 반음은 0.2에서 11.6 반음 사이였다. TF, ABF, DF 간의 불일치 비교에서는 유의미한 차이가 나타났습니다(그림 2A).

그림 2B가 보여주듯, 반음 차이의 그래픽 시각화는 DF와 TF 간의 불일치보다 더 큰 불일치를 보여주었는데, 이는 TF가 기준임을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 두 그룹 모두 첨단 전극 접촉에서 차이가 더 크고 기저 전극에서는 경미했습니다. 가장 큰 불일치는 C03과 C04 접촉에서 발견되었습니다. 특히 특정 환자 사례에서 전극 C03과 C04의 불일치 원인은 크기와 형태 등 달팽이관의 개별 차이 때문이며, 이는 전극의 깊이와 위치에 영향을 미칩니다. 수술 기법과 전극 위치 또한 영향을 미치는데, 약간의 차이가 주파수 매칭의 변화를 초래할 수 있습니다.

상관관계 분석 결과, 각 그룹의 AID와 반음 이동(ABF 및 DF) 사이에 강하고 유의미한 음의 관계가 나타났습니다. 하지만 그림 3A 가 보여주듯, DF에서는 이 연관성이 훨씬 더 견고했습니다. ABF 그룹의 피어슨 상관계수는 (r= -0.68)였으며, DF 그룹의 (r= -0.81)는 (r= -0.81)였습니다. 두 그룹 간의 관계는 선형적이었으며, 삽입 깊이가 클수록 주파수 배치의 불일치가 적다는 것을 나타냈다.

각 전극 접촉 시 평균 TF와 관련하여 DF와 ABF 간 절대 주파수 차이를 분석한 결과, 가장 높은 주파수 범위는 1976에서 4779 Hz 사이임이 나타났습니다. 이 범위는 달팽이관의 중심 영역에 해당합니다. 더불어, 이 영역은 참가자별로 가장 큰 변동성을 보여주었으며, 이는 그림 3B에서 확인할 수 있습니다. TF를 고려하지 않고 현재 지도 ABF와 DF 지도 간의 주파수-위치 불일치를 조사한 결과, 참가자를 ABF로 전환한 후 반음 단위로 상당한 감소가 나타났습니다. 더욱이, 각 전극 접촉 시 TF와 비교했을 때, DF와의 불일치가 ABF보다 더 컸다. ABF의 경우, 첫 번째와 두 번째 회전에서 가장 큰 불일치가 관찰되었습니다: C3(8.4 ± 3.9 반음)와 C4(8.3 ± 3.3 반음)( 그림 4A 참조). 각 참가자의 주파수-위치 반음 분석에서 7, 9, 13번 사례에서 명백한 불일치가 확인되었습니다(그림 4B).

그림 1: 주파수 할당과 전극 삽입 각도 비교. (A) 각 전극 접촉(C01-C12)에 대해 ABF, DF, 그리고 음향 주파수(TF)에 의해 할당된 중심 주파수가 표시되어 있습니다. ABF는 전극 배열 전반에서 DF보다 TF에 더 가까운 정렬을 보여줍니다. (B) 수술 후 X선을 기반으로 각 전극 접촉에 대한 삽입 각도를 측정하여 달팽이관의 기저부에서 꼭대기까지의 각도 진행을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 2: 적합 전략 간 주파수-위치 불일치. (A) DF와 ABF의 주파수-위치 불일치 값이 전극 접촉 전반에 표시됨. ABF는 대부분의 접촉에서 DF보다 불일치가 더 적습니다. (B) DF와 ABF의 불일치 값, TF를 기준으로 플롯. ABF는 특히 끝부분 접촉에서 DF에 비해 불일치가 줄고 균일하게 나타납니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 3: 삽입 깊이와 주파수 불일치의 관계. (A) DF와 ABF의 AID와 반음 주파수 이동 간의 상관관계. 두 방법 모두 음의 상관관계를 보여주지만, ABF는 불일치의 변동성이 더 낮습니다. (B) 각 접촉의 평균 TF에 대한 DF 및 ABF 주파수 간의 절대 차이. 개별 귀는 색상으로 주석이 달려 환자 간 변동성을 강조합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 4: 사례 및 접촉 기반 주파수-위치 불일치. (A) 코호트 전반의 각 전극 접촉에 대한 DF 및 ABF의 주파수-장소 불일치 값. (B) 전극 배열 전반의 각 케이스에 대한 주파수 투 위치 반음 값으로, 불일치의 개별 변동성을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

표 1: 모든 인공와우 이식 수혜자(N = 16 귀)의 참가자 인구통계 및 기초 임상 특징. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 2: 모든 전극 접촉에 대해 DF와 ABF의 불일치 빈도를 TF와 비교하여 비교 분석. **는 0.01 > p ≥ 0.001, 그리고 *** 는 p <0.001에 해당합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

토론

달팽이관의 해부학적 다양성과 CI 전극 배열 길이의 변동성은 주파수와 위치 불일치를 초래하여 음성 인식과 CI 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다^19,20. 더 나아가, ABF 사용은 주파수와 위치 불일치를 효과적으로 줄이고 음성 인식을 향상시킬 수 있습니다 ^7,12. 그러나 ABF 사용은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되며 CI 수혜^{자가 방사}선에 노출되는 고해상도 CT 스캔의 필요성 때문에 제한됩니다. 본 연구는 X선 유도 ABF가 주파수와 위치 불일치를 효과적으로 최소화하고 음성 인식을 향상시키는지 조사했습니다. 결과는 X선 유도 ABF가 DF보다 위치 간 불일치 감소에 더 효과적이며, 평균 불일치가 유의미하게 낮음을 보여줍니다. 분석 결과 서로 다른 전극 접촉 간 불일치를 최소화하기 위해 전극 길이를 적절히 선택하는 것이 중요하다는 점도 강조되었습니다.

연구의 주요 발견 중 하나는 평균 빈도와 장소 간의 불일치가 DF보다 ABF 시 유의하게 낮다는 점입니다. ABF는 평균 절대 빈도와 위치 불일치(2.6 ± 3.8)를 DF(6.6 ± 5.6)보다 유의하게 낮게 보였습니다. ABF 주파수는 저주파 대역에서 토노토픽 주파수(TF)에 더 가깝고, 중간 주파수 대역에서는 TF와 거의 동등했습니다. 반면, DF와 ABF의 주파수는 고주파 영역에서 유사했습니다. 이 결과는 ABF가 달팽이관을 따라 들어오는 소리의 주파수 성분을 적절한 전극 접촉에 더 정확하게 매치하는 데 더 정확함을 나타냅니다. 이 결과들은 CT 유도 ABF가 인공와우 프로그래밍의 정확도를 향상시킨다는 이전 연구들과 일치합니다. 이전 연구에 따르면 ABF는 DF에 비해 빈도와 장소 간의 불일치를 상당히 줄여 20.7% 감소했다^{고 합니다 12}. 마찬가지로, 또 다른 연구에서는 CT 유도 ABF가 빈도와 위치 불일치를 유의하게 감소시킨다고 보고했습니다. 이 결과는 X선 유도 ABF가 CT 기반 ABF¹¹만큼 효과적임을 시사합니다.

이러한 발견은 빈도와 장소 불일치가 CI 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 임상적으로 직접적인 시사점을 가집니다. 한 연구는 1,500 Hz에서 주파수-위치 불일치와 착상 후 최대 6개월까지 단음절 점수 감소 사이에 유의한 상관관계가 있음을 보여주^었다. 마찬가지로, 또 다른 연구에서는 6개월 CI 사용 후 주파수-장소 불일치(0.469에서 1.604옥타브 범위)와 소음 내 음성 분별 사이에 유의미한 상관관계가 있음을 발견했습니다. 하지만 이 효과는 6-12^{개월 후에} 감소했습니다.

본 연구에서 보고된 반음 차이는 검사 대상 샘플의 일부 빈도에서 경미하거나 임상적으로 유의미하지 않을 수 있습니다. 이는 수술 전 계획과 달팽이관의 적절한 부분을 덮는 전극 배열 선택과 관련이 있을 수 있습니다. 이전 연구들은 와우 커버리지가 빈도와 위치^불일치를 줄이는 데 중요하다는 점을 강조해 왔습니다. 예를 들어, 이전 연구에서는 더 긴 전극 배열이 조용하고 잡음 지역에서 더 나은 음성 인식 결과와 연관되어 있는데, 이는 달팽이관 커버리지 증가 때문일 수 있습니다²¹.

본 연구에서는 전극 배열의 삽입 깊이가 주파수-위치 불일치의 유의미한 예측 변수이며, 더 깊은 삽입일수록 불일치가 더 작다는 사실을 발견했습니다. 상관관계 분석 결과, 각 그룹의 AID와 반음 이동(ABF 및 DF) 사이에 모든 전극 접촉에서 강한 음의 상관관계가 나타났다. 이 연관성은 특히 ABF와 더 강하게 나타났다. 이 발견은 106명의 인공와우 이식자²²에서 인공와우 길이, 삽입 각도, 음색 위치 불일치 간의 관계를 조사한 이전 연구들과 일치합니다. 그린우드 지도에 따르면, 그들은 모든 달팽이관에서 -10에서 -16 반음까지 음색 토픽 불일치가 보고되었으며, 소형 및 중간 크기 달팽이관에서 큰 달팽이관보다 불일치가 적었다고 합니다. 저자들은 이 차이를 달팽이관의 절대 길이가 아니라 전극 길이에 대한 차이 때문이라고 보았습니다. 최근 연구들도 가장 최근의 전극 접촉 시 삽입 각도가 증가하여 기본값과 ABF^{불일치 차이}가 더 작아지는 등 유사한 결과를 보고했습니다. 그러나 각 참가자 내에서는 ABF 지도가 DF 지도보다 불일치 현상이 더 적었습니다. 어떤 삽입 깊이 범위가 ABF가 가장 도움이 되는지는 아직 확립되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 발견은 인공관(CI) 프로그래밍에 중요한 시사점을 가지며, 수혜자의 달팽이와 해부학에 기반한 개별 맞춤의 필요성을 강조합니다. X선 유도 ABF는 전극 배열 삽입 깊이가 주파수 위치 불일치를 최소화하고 음성 인식 결과를 개선하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

본 연구 결과는 주파수-위치 불일치가 서로 다른 전극 접촉에 따라 다르며, 특히 C03과 C04 접점에서 가장 큰 불일치가 발생함을 보여주었다. 이 결과는 특정 전극 접촉에 대해 유사한 결과를 보고했으나 다른 접촉과는 다른 이전 연구와 일치합니다²². ABF 방법으로 추정한 중심 주파수는 서로 다른 전극 접촉 및 참가자에 대해 기본 주파수와 비교하여 변동성이 관찰되었습니다. 이는 인공와우 맞춤 정확도를 높이기 위한 개별 빈도 배분 방법의 필요성을 강조합니다. ABF와 DF 간 주파수 차이를 분석한 결과, 1976 Hz와 4779 Hz 사이에 더 큰 차이가 있음을 확인했습니다. 이는 달팽이관 중간 부위인 이 부위에서 ABF가 더 효과적이었음을 시사합니다. 또한 DF와 이 영역의 불일치가 매우 클 가능성도 있는데, 이것이 관찰된 더 큰 차이를 설명할 수 있습니다. 마지막으로, ABF 맵과 DF와의 편차를 조사한 결과, 전극 접촉 3번과 4번에서 가장 뚜렷한 불일치가 확인되었습니다. 이 접촉들이 달팽이관 내 위치, AID 또는 현재 기본 주파수 할당 방식 내에 위치해 있을 수 있습니다. 전반적으로 이 결과는 CI 적합도에 개선 여지가 있음을 시사하며, 특히 최첨단 접촉부의 빈도와 위치 불일치를 줄이는 데 그렇습니다.

이 연구는 CT 유도 ABF의 대안으로서 X선 유도 ABF에 대한 귀중한 통찰을 제공하지만, 표본 크기가 적어 결과의 관련성이 제한되고 유의미한 차이나 연관성을 탐지하는 통계적 능력이 떨어질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사후 전력 분석이 수행되었습니다. 기본 적합(6.6 ± 5.6 반음)과 ABF(2.6 ± 3.8 반음) 간 절대 전체 주파수 이동을 비교한 관찰된 효과 크기(코헨 d = 1.13)에서, 16개의 귀 샘플은 5% 유의수준에서 98.8%의 검정력을 제공해 진정한 차이를 감지했습니다. 이는 표본이 적음에도 불구하고 관찰된 차이가 통계적으로 견고할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

주요 초점은 언어 인식, 음질, 환자 보고 결과 등 다른 중요한 요인 평가 없이 X선 유도 ABF가 주파수와 장소 불일치에 미치는 영향에 맞춰져 있었습니다. 따라서 객관적 결과 측정과 주관적 결과 측정을 모두 포함하는 더 큰 표본 크기를 가진 향후 연구가 필요하며, 이를 통해 X선 유도 ABF를 더 깊이 탐구할 필요가 있습니다. 최근 연구에 따르면, 전기와우 지도에서 도출된 생체 내 토노토픽 지도가 기본 와우 매핑으로 생성된 것보다 더 정확한 주파수 위치 추정을 제공할 수 있으며, 향후 연구에서 고려되어야 합니다^23,24. 또한, 수술 전 CT와 함께 수술 후 엑스레이를 등록하는 것도 AID 추정의 정확도를 더욱 높이기 위해 탐구할 수^{있습니다.}

결론적으로, 본 연구는 X선 유도 ABF가 CI 수혜자/사용자 간의 빈도와 위치 불일치를 최소화할 수 있음을 입증했습니다. 결과는 DF 방법에 비해 ABF의 평균 불일치가 유의하게 감소함을 보여주었습니다. 분석 결과 여러 전극 접촉, 특히 기저 전극에서 주파수와 위치 사이에 상당한 차이가 있음을 강조했습니다. 이는 ABF가 이 지역에서 유익할 수 있음을 시사합니다. 더 나아가, 연구는 불일치를 줄이기 위해 전극 배열의 적절한 길이를 선택해야 한다는 점을 강조했습니다. 회귀 모델은 삽입이 깊을수록 불일치가 낮아지는 것을 보여주었으며, 이는 최적의 CI 프로그래밍에 매우 중요함을 나타냅니다. 그러나 임상 실무에서 X선 유도 ABF의 이점을 확인하기 위해서는 더 큰 표본 크기와 장기 추적 관찰을 포함한 추가 연구가 필요합니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
그린우드 함수	달팽이관 음향 지도 작성의 수학적 모델	OTOPLAN 소프트웨어에 통합	전위 주파수(TF) 계산 (4.1.1단계)
MAESTRO 소프트웨어	인공와우 프로그래밍 소프트웨어	MED-EL GmbH (인스브루크, 오스트리아)	ABF 주파수 가져오기 및 CI 프로그래밍(4.3– 4.4)
MED-EL FLEX26 전극 배열	26 mm 인공와우 전극	MED-EL GmbH (인스브루크, 오스트리아)	인공와우 이식 (표 1)
MED-EL FLEX28 전극 배열	28mm 인공와우 전극	MED-EL GmbH (인스브루크, 오스트리아)	인공와우 이식 (표 1)
OTOPLAN 소프트웨어	수술 계획 및 전극 분석 소프트웨어	CAScination AG(스위스 베른)와 MED-EL(인스브루크, 오스트리아)의 협력	해부학적 표시, 전극 식별, CDL 및 AID 계산, ABF 지도 생성 (3, 4단계)