Geluidstesten voor het Waarnemen van Geluidsverandering in de Tijd bij Cochleaire Implantaten

Een cochleair implantaat (CI) is een apparaat dat mensen met ernstig gehoorverlies of doofheid de mogelijkheid biedt om functioneel te horen door de gehoorzenuw elektrisch te stimuleren. CI-gebruikers hebben een goed begrip van spraak in rust. Een van de meest urgente problemen is het verstaan van spraak in reële omstandigheden, waar er vaak concurrerende ruis is. Andere moeilijke omstandigheden zijn toonhoogtevariatie in tonale talen, emotie in spraak (prosodie), geluidslokalisatie en muziekperceptie (Dincer D'Alessandro et al.,  2018; Liu et al., 2017; Moore, 2008; Rubinstein, 2004). Geluid kan worden opgesplitst in een omhullende (variatie van amplitude in de tijd) en in temporele fijnstructuur (TFS, variatie in frequentie en fase in de tijd). CI's coderen voornamelijk de omhullende en slechts een zeer beperkte hoeveelheid TFS. Het vermogen om gecodeerde frequentie-informatie te detecteren, helpt bij het detecteren van de grondfrequentie, het waarnemen van  subtiele toonhoogtevariaties en het waarnemen van timbreverschillen in muziek. De toevoeging van TFS zou de geluidskwaliteit van CI's aanzienlijk kunnen verbeteren. Het TEMPORAL-project richt zich op dit zeer belangrijke probleem door AI-technieken toe te passen om spraakcoderingsstrategieën te creëren of te wijzigen om het luisteren in moeilijke situaties te optimaliseren.

Het doel van dit huidige voorstel is om testmethoden voor het bepalen van TFS-prestaties te vergelijken, detectiedrempels vast te stellen voor zowel CI-gebruikers als normaal horende personen en om normatieve gegevens te produceren voor het computermodel en het machine learning-systeem. Er bestaat een breed scala aan psychofysica testen om de TFS-prestaties direct en indirect te testen. Methoden om TFS rechtstreeks te testen zijn ontwikkeld door Moore en collega's, de TFS1 (Moore & Sek, 2009), TFS2 (Hopkins & Moore, 2011) en TFS-LF (Hopkins & Moore, 2010). Andere testen richten zich op verbeterpunten zoals spraakherkenning in ruis (Houben et al., 2014; Smits et al., 2013), pitch perception (Snel-Bongers et al., 2011; Vaerenberg et al., 2011) en muziekperceptie (Moon & Hong, 2014) en zijn indirecte manieren om TFS te detecteren. Hoewel deze psychofysische testen afzonderlijk zijn gebruikt, is er geen directe vergelijking gemaakt. Een dergelijke vergelijking geeft inzicht in de relatieve prestatie van verschillende aspecten van het gehoor. Het laat ook zien welke test optimaal is voor het bepalen van de TFS-prestaties. Alle proefpersonen ondergaan testen die zijn geselecteerd vanwege hun vermogen om TFS-prestaties te informeren en input te leveren voor computermodellen. Daarnaast zijn er testen opgenomen die de spraakprestaties meten. Geselecteerde testen zijn allemaal akoestisch, wat betekent dat ze worden afgespeeld via luidsprekers of koptelefoons. TFS-testen in vergelijking met spraaktesten zullen waardevolle informatie opleveren over welke testen hiervoor geschikt zijn. Resultaten van TFS-testen leveren basiswaarden voor input in de computermodellen en verder onderzoek. Om invloeden van de gegevens door cognitieve factoren te beperken en implementatie in het machine learning-systeem te vergemakkelijken, zullen we ons concentreren op taakspecifieke (discriminatietaken of n-alternatieve gedwongen keuze) psychofysische experimenten.

Deze studie is een prospectieve single-centered cross-sectionele studie. De totale duur van het onderzoek wordt geschat op 2,5 jaar. CI-gebruikers en normaalhorende proefpersonen zijn opgenomen als onderzoeksgroep. Elke proefpersoon neemt deel aan maximaal 3 niet-opeenvolgende testdagen. Elke testdag bestaat uit een testsessie die ongeveer 3 uur duurt, met pauzes tussen elke test en extra pauzes indien nodig. De setting is de KNO-afdeling van het LUMC waar jarenlange ervaring is met psychofysische testen.

Proefpersonen worden gevraagd deel te nemen aan verschillende spraakherkennings- of psychofysische testen. In elke test horen ze herhaaldelijk reeksen geluiden (twee of drie geluiden) en moeten ze kiezen welke anders is. Proefpersonen kunnen hun keuze zelf selecteren op een touchscreen. Het afspelen en kiezen van geluiden wordt herhaald totdat een bepaald aantal keerpunten is bereikt. Proefpersonen kunnen dan doorgaan naar de volgende test, een pauze nemen of stoppen voor de dag. Geluiden worden afgespeeld via een luidspreker. Het volume is ingesteld op 65 dB(A), wat het volume is van een normaal gesprek. Elke test wordt drie keer herhaald. De volgorde waarin de proefpersonen de testen doen is willekeurig om leereffecten en vermoeidheid te voorkomen. Normaal horende proefpersonen zullen ook een kort audiogram maken om te controleren of hun gehoor binnen de inclusiecriteria van het onderzoek valt.

Dit onderzoek wordt uitgevoerd bij CI-gebruikers en normaal horende proefpersonen. Het onderzoek wordt geacht een verwaarloosbaar risico en minimale belasting met zich mee te brengen. Voordelen voor de CI-populatie in het algemeen kunnen een betere en efficiëntere methode zijn om de TFS-prestaties te testen. Gezien het kleine risico en de hoge opbrengst van dit onderzoek is het een ethisch verantwoorde studie.