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In bimodal cochlear implant (CI) / hearing aid (HA) users a constant interaural time delay in the order of several milliseconds occurs due to differences in signal processing of the devices. For MED-EL CI systems in combination with different HA types, we have quantified the respective device delay mismatch (Zirn et al. 2015). In the current study, we investigate the effect of the device delay mismatch in simulated and actual bimodal listeners on sound localization accuracy.
To deal with the device delay mismatch in actual bimodal listeners we delayed the CI stimulation according to the measured HA processing delay and two other values. With all delay values highly significant improvements of the rms error in the localization task were observed compared to the test without the delay. The results help to narrow down the optimal patient-specific delay value.
BiCI users’ sensitivity to interaural phase differences for single- and multi-channel stimulation
(2016)
Das normalhörende auditorische System ist in der Lage, interaurale Zeit- bzw. Phasendifferenzen zur verbesserten Signaldetektion im Störgeräusch zu nutzen. Dieses Phänomen wird häufig als binaurale Entmaskierung bezeichnet und ist sowohl bei einfachen Signalen wie Sinustönen, als auch bei Sprachsignalen im Störgeräusch wirksam. Vorangegangene Studien haben gezeigt, dass binaurale Entmaskierung eingeschränkt auch bei bilateralen CI-Trägern beobachtbar ist (Zirn et al., 2016).
Aktuelle Ergebnisse zeigen, dass die binaurale Entmaskierung sensitiv gegenüber der bilateralen CI-Anpassung ist. So lässt sich der Effekt durch tonotopen Abgleich und Herausstellen eines apikalen Feinstrukturkanals modulieren. Steigerungen der binauralen Entmaskierung um bis zu 1,5 dB sind auf diese Weise gegenüber der konventionellen CI-Anpassung möglich. Allerdings variiert der Einfluss der CI-Anpassung interindividuell erheblich.
The ability to detect a signal masked by noise is improved in normal-hearing (NH) listeners when interaural phase differences (IPD) between the ear signals exist either in the masker or the signal. We determined the impact of different coding strategies in bilaterally implanted cochlear implant (BiCI) users with and without fine-structure coding (FSC) on masking level differences. First, binaural intelligibility level differences (BILD) were determined in NH listeners and BiCI users using their clinical speech processors. NH subjects (n=8) showed a significant mean BILD of 7.5 dB. In contrast, BiCI users (n=9) without FSC as well as with FSC revealed a barely significant mean BILD (0.4 dB respectively 0.6 dB). Second, IPD thresholds were measured in BiCI users using either their speech processors with FS4 or direct stimulation with FSC. With the latter approach, synchronized stimulation providing an interaural accuracy of stimulation timing of 1.67 µs was realized on pitch matched electrode pairs. The resulting individual IPD threshold was lower in most of the subjects with direct stimulation than with their speech processors. These outcomes indicate that some BiCI users can benefit from increased temporal precision of interaural FSC and adjusted interaural frequency-place mapping presumably resulting in improved BILD.
Objectives: Speech recognition on the telephone poses a challenge for patients with cochlear implants (CIs) due to a reduced bandwidth of transmission. This trial evaluates a home-based auditory training with telephone-specific filtered speech material to improve sentence recognition. Design: Randomised controlled parallel double-blind. Setting: One tertiary referral centre. Participants: A total of 20 postlingually deafened patients with CIs. Main outcome measures: Primary outcome measure was sentence recognition assessed by a modified version of the Oldenburg Sentence Test filtered to the telephone bandwidth of 0.3-3.4 kHz. Additionally, pure tone thresholds, recognition of monosyllables and subjective hearing benefit were acquired at two separate visits before and after a home-based training period of 10-14 weeks. For training, patients received a CD with speech material, either unmodified for the unfiltered training group or filtered to the telephone bandwidth in the filtered group. Results: Patients in the unfiltered training group achieved an average sentence recognition score of 70.0%±13.6% (mean±SD) before and 73.6%±16.5% after training. Patients in the filtered training group achieved 70.7%±13.8% and 78.9%±7.0%, a statistically significant difference (P=.034, t10 =2.292; two-way RM ANOVA/Bonferroni). An increase in the recognition of monosyllabic words was noted in both groups. The subjective benefit was positive for filtered and negative for unfiltered training. Conclusions: Auditory training with specifically filtered speech material provided an improvement in sentence recognition on the telephone compared to training with unfiltered material.
Die Hersteller von Cochlea-Implantat (CI)-Systemen sehen für klinische Audiologen die Möglichkeit vor, die Mikrofonleistung der meisten aktuellen CI-Sprachprozessoren mittels anschließbarer Monitorkopfhörer zu prüfen. Nähere Angaben dazu, nach welchem Prozedere diese Prüfung stattfinden soll, z. B. welche Stimuli mit welchen Pegeln verwendet werden sollen, sind nach Wissen der Autoren seitens der CI-Hersteller nicht verfügbar. Auf der Basis dieser subjektiven Prüfung entscheidet dann der Audiologe, ob der betreffende Sprachprozessor an den Hersteller eingeschickt wird oder nicht. Wir haben eine Messbox entwickelt, mit der die Mikrofonleistung aller abhörbaren CI-Sprachprozessoren der Hersteller Advanced Bionics, Cochlear und MED-EL objektiv geprüft werden kann. Die Box wurde im 3-D-Druckverfahren hergestellt. Der zu prüfende Sprachprozessor wird in die Messbox eingehängt und über einen verbauten Lautsprecher mit definierten Prüfsignalen (Sinustönen unterschiedlicher Frequenz) beschallt. Das Signal des Mikronfons bzw. der Mikrofone wird über das in der Audio-/Abhörbuchse des Prozessors eingesteckte Kabel der Monitorkopfhörer herausgeführt und mit einer Shifting and Scaling-Schaltung in einen Spannungsbereich transformiert, der für die A/D-Wandlung mit einem Mikrokontroller (ATmega1280 verbaut auf einem Arduino Mega) geeignet ist. Derselbe Mikrokontroller übernimmt über einen eigens gebauten D/AWandler die Ausgabe der Prüfsignale über den Lautsprecher. Signalaufnahme und –wiedergabe erfolgt jeweils mit einer Samplingrate von 38,5 kHz. Der frequenzspezifische Effektivwert des abgegriffenen Mikrofonsignals wird mit einem Referenzwert verglichen. Die (frequenzspezifischen) Referenzwerte wurden mit einem neuwertigen Sprachprozessor gleichen Typs ermittelt und im Speicher des Mikrokontrollers abgelegt. Das Ergebnis wird nach Abschluss der Messung grafisch auf einem Touchscreen ausgegeben. Derzeit läuft eine erste Datenerhebung mit in der Klinik subjektiv auffällig gewordenen CI-Sprachprozessoren, die anschließend in der Messbox untersucht werden. Längerfristiges Ziel ist es, die hit und false alarm Raten der subjektiven Prüfung zu ermitteln.
Die drei großen Hersteller von Cochlea-Implantat (CI)-Systemen ermöglichen es klinischen Audiologen, die Mikrofoneigenschaften der meisten CI-Sprachprozessoren zu prüfen. Dazu können bei diesen Sprachprozessoren Monitorkopfhörer angeschlossen und das/die Mikrofon(e) inklusive eines Teils der Signalvorverarbeitung abgehört werden. Präzise Angaben dazu, mit welchen Stimuli, bei welchem Pegel und nach welchem Kriterium diese Prüfung stattfinden soll, machen die CI-Hersteller nicht. Auf Basis dieser Prüfung soll der Audiologe dann über die Funktion der Mikrofone und damit darüber entscheiden, ob der betreffende Sprachprozessor an den Hersteller eingeschickt wird oder nicht.
Zur Objektivierung der CI-Sprachprozessor-Mikrofon-Prüfung haben wir eine Testbox entwickelt, mit der alle abhörbaren aktuellen CI-Sprachprozessoren der drei großen Hersteller geprüft werden können. Die Box wurde im 3D-Druck-Verfahren hergestellt. Der zu prüfende Sprachprozessor wird in die Messbox eingehängt und über einen darin verbauten Lautsprecher mit definierten Prüfsignalen (Sinustöne unterschiedlicher Frequenz) beschallt. Das Mikrofonsignal wird über das Kabel der Monitorkopfhörer herausgeführt und mit einer Shifting- and Scaling-Schaltung in einen Spannungsbereich transformiert, der für die AD-Wandlung mit einem Mikrokontroller (ATmega1280 verbaut auf einem Arduino Mega) geeignet ist. Derselbe Mikrokontroller übernimmt über einen eigens gebauten DA-Wandler die Ausgabe der Sinustöne über den Lautsprecher. Signalaufnahme und –wiedergabe erfolgen mit jeweils 38,5 kHz Samplingrate. Der für jede Frequenz über mehrere Perioden des Prüfsignals ermittelte Effektivwert wird mit dem Effektivwert, der mit einem neuwertigen Referenzprozessor für diese Frequenz gemessen wurde, verglichen. Die Messergebnisse werden graphisch auf einem Display ausgegeben.
Derzeit läuft eine erste Datenerhebung mit in der Klinik subjektiv auffällig gewordenen CI-Sprachprozessoren, die anschließend in der Messbox untersucht werden. So sollen realistische Schwellen für kritische Abweichungen von den Referenz-Effektivwerten ermittelt werden. Im weiteren Verlauf sollen dann Hit und False Alarm-Raten der subjektiven Prüfung bestimmt werden.
Bei bimodaler Cochlea-Implantat-/Hörgerät-Versorgung kann es aufgrund seitenverschiedener Signalverarbeitung zu einer zeitlich versetzten Stimulation der beiden Modalitäten kommen. Jüngste Studien haben gezeigt, dass durch zeitlichen Abgleich der Modalitäten die Schalllokalisation bei bimodaler Versorgung verbessert werden kann. Um solch einen Abgleich vornehmen zu können, ist die messtechnische Bestimmung der Durchlaufzeit von Hörgeräten erforderlich. Kommerziell verfügbare Hörgerätemessboxen können diese Werte häufig liefern. Die dazu verwendete Signalverarbeitung wird dabei aber oft nicht vollständig offengelegt. In dieser Arbeit wird ein alternativer und nachvollziehbarer Ansatz zum Design eines simplen Messaufbaus basierend auf einem Arduino DUE Mikrocontroller-Board vorgestellt. Hierzu wurde ein Messtisch im 3D-Druck gefertigt, auf welchem Hörgeräte über einen 2-ccm-Kuppler an ein Messmikrofon angeschlossen werden können. Über einen Latenzvergleich mit dem simultan erfassten Signal eines Referenzmikrofons kann die Durchlaufzeit von Hörgeräten bestimmt werden. Frequenzspezifische Durchlaufzeiten werden mittels einer Kreuzkorrelation zwischen Ziel- und Referenzsignal errechnet. Aufnahme, Ausgabe und Speicherung der Signale erfolgt über einen ATMEL SAM3X8E Mikrocontroller, welcher auf dem Arduino DUE-Board verbaut ist. Über eigens entworfene elektronische Schaltungen werden die Mikrofone und der verwendete Lautsprecher angesteuert. Nach Abschluss einer Messung (Messdauer ca. 5 s) werden die Messdaten seriell an einen PC übertragen, auf dem die Datenauswertung mittels MATLAB erfolgt. Erste Validierungen zeigten eine hohe Stabilität der Messergebnisse mit sehr geringen Standardabweichungen im Bereich weniger Mikrosekunden für Pegel zwischen 50 und 75 dB (A). Der Messaufbau wird in laufenden Studien zur Quantifizierung der Durchlaufzeit von Hörgeräten verwendet.