REHABILITATION OF DEAF CHILDREN AFTER COCHLEAR IMPLANTATION USING AN INTELLIGENT NEURAL NET SYSTEM


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The most effective method of rehabilitation in the cases of stage 4 sensorineural hearing loss and deafness is cochlea implantation. During rehabilitation, tuning up of cochlear implant system is needed for proper functioning of the elaborate electronic device substituting for the sensory organ. The aim of the present study was to develop an algorithm for the analysis of telemetry data about neural responses in order to determine the most comfortable levels of cochlear implant stimulation required to tune up the speech processor. Materials and methods. Study group comprised 90 patients divided into two groups. Group 1 (85% of the patients) was used to train the neural net. Group 2 patients (15%) were not involved in training and were used as a reference group to evaluate the effectiveness of neural net operation after training. Results. After the completion of training of 80 neural nets, the best one was chosen. The proportion of correct prognoses with it was 99,2%. Conclusions. The use of the neural-net expert system provides for performing important tasks, such as optimizing the parameters of speech processor tuning-up for an individual patient and increasing the effectiveness of rehabilitation of patients with complex pathology. Of special relevance is the use of neural nets to analyze telemetry data about neural responses in infantile and early-age patients with anomalies of middle-air development after meningitis and in patients with complex defects.

About the authors

Y K Yanov

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

доктор медицинских наук, профессор, директор

S V Levin

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

Email: megalor@gmail.com
кандидат медицинских наук, ст. научный сотрудник

S G Vachrushev

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: vsg20061@gmail.com
доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой ЛОР-болезней с курсом ПО

A N Narkevich

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: narkevichart@gmail.com
кандидат медицинских наук, ассистент

V E Kuzovkov

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

доктор медицинских наук, зав. отд. диагностики и реабилитации нарушений слуха

D A Rossiev

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: rossiev@mail.ru
доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой медицинской информатики и инновационных технологий с курсом ПО

E A Levina

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

кандидат медицинских наук, научный сотрудник

E A Ermaikina

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: prochorovaea@gmail.com
ассистент

A V Khramov

BSTU «VOENMEH» named after D. F. Ustinov; Saint-Petersburg Electrotechnical University «LETI» (ETU)

Email: khralex@mail.ru
доктор медицинских наук, профессор

References

  1. Королева И. В. Кохлеарная имплантация глухих детей и взрослых (электродное протезирование слуха).- СПб.: КАРО, 2009.- 752 с.: 77 ил.
  2. Левин С. В. Сравнительная характеристика объективных методов исследования слуха при аудиологическом скрининге // Рос.оториноларингол.- 2009.- № 1.- С. 81-86.
  3. Левина Е. А. Сенсоневральная тугоухость - общие принципы медикаментозного подхода // ConsiliumMedicum.- 2013.- Т. 15, № 11.- С. 64-67.
  4. Щербакова Я. Л., Янов Ю. К., Кузовков В. Е., Мегрелишвили С. М. Нарушения слуха и методы их коррекции // Рос. оториноларингол.- 2014.- № 6.- С. 104-110.
  5. Воронов В. А., Захаренкова О. В., Левин С. В., Левина Е. А. Осложнения после стапедопластики: некоторые подходы к диагностике и лечению // Профилактическая и клиническая медицина.- 2012.- № 1.- С. 42-44.
  6. Кузовков В. Е., Лиленко А. С., Сугарова С. Б. Хирургические особенности при проведении кохлеарной имплантации у пациентов с аномалией Мондини // Рос. оториноларингол.- 2015.- № 3.- С. 74-77.
  7. Королева И. В., Пудов В. И.,Жукова О. С. Кохлеарная имплантация - новое направление реабилитации глухих // Дефектология.- 2001.- № 1.- С. 17-25.
  8. Schatzer R., Koroleva I., Griessner A., Levin S., Kusovkov V., Yanov Y., Zierhofer C. Speech perception with interaction-compensated simultaneous stimulation and long pulse durations in cochlear implant users // HearRes.- 2015.- Apr; Vol. 322.- Р. 99-106. doi: 10.1016/j.hear-es. 2014.11.002. Epub 2014 Nov 29.
  9. Королева И. В., Шапорова А. В., Кузовков В. Е. Разработка критериев и методов оценки эффективности кохлеарной имплантации у детей // Рос. оториноларингол.- 2013.- № 6 (67).- С. 80-86.
  10. Лиленко А. С., Сугарова С. Б., Азизов Г. Р. Новый метод фиксации кохлеарного импланта. Опыт применения // Рос. оториноларингол.- 2013.- № 1 (62).- С. 146-149.
  11. Левин С. В., Кузовков В. Е., Астащенко С. В., Левина Е. А., Вахрушев С. Г., Жарский А. В. Развитие телекоммуникационных технологий в кохлеарной имплантации: особенности и перспективы // Рос. оториноларингол.- 2012.- № 4.- С. 154-159.
  12. Ку зовков В. Е., Янов Ю. К., Левин С. В. Аномалии развития внутреннего уха и кохлеарная имплантация // Рос. оториноларингол.- 2009.- Т. 2.- С. 102-107.
  13. Ланцов А. А., Петров С. М., Пудов В. И. Краткое введение в проблему кохлеарной имплантации // Вестн. оторинолар.- 1998. - № 2.- С. 9-11.
  14. Пудов В. И. Настройка речевого процессора: пособие для врачей.- СПб НИИ ЛОР, 2011.- 23 с.
  15. Клячко Д. С., Янов Ю. К., Пудов В. И., Азизов Г. Р. Влияние субъективного уровня максимально комфортной громкости и порога стапедиального рефлекса на разборчивость речи у пациентов после кохлеарной имплантации // Рос. оториноларингол.- 2013. - №2(63).- С. 51-56.
  16. Левин С. В. Оценка слуховой функции у детей с помощью регистрации стационарных слуховых вызванных потенциалов // Рос. оториноларингол.- 2008.- № 1.- С. 100-104.
  17. Левина Е. А. Адгезивный отит как следствие воспалительных заболеваний носоглотки и среднего уха // Consilium Medicum.- 2014.- Т. 16. № 11.- С. 77-80.
  18. Пудов Н. В., Пудов В. И. Корреляционная связь между максимально комфортной громкостью и электрически вызванным потенциалом действия слухового нерва у пациентов с кохлеарными имплантами //Амурский медицинский журнал.- 2015.- № 1 (9).- С. 32-34.
  19. Левин С. В., Сугарова С. Б., Кузовков В. Е. Взаимодействие лор центров при оказании высокотехнологичной медицинской помощи // Рос. оториноларингол.- 2011.- № 1.- С. 105-109.
  20. Левин С. В., Кузовков В. Е., Астащенко С. В. и др. Развитие телекоммуникационных технологий: особенности и перспективы // Рос.оториноларингол.- 2012.- № 4.- С. 154-163.
  21. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М. Автоматизированная система определения и планирования кратности проведения проверочного флюорографического обследования // Врач и информационные технологии.- 2013.- № 2.- С. 31-36.
  22. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М., Наркевич А. А. Использование прогностических математических моделей для выявления больных туберкулезом легких // Туберкулез и болезни легких.- 2014.- № 9.- С. 44-45.
  23. Россиев Д. А., Ананьев И. Н. Использование компьютерных экспертных систем для изучения обонятельного анализатора при диагностике органических поражений мозга // Вестник оториноларингологии.- 1996.- № 1.- С.17-20.
  24. Маккалох Дж., Питтс У Логические исчисления идей, относящихся к нервной деятельности // Автоматы.- М.: ИЛ, 1956.
  25. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition / еd. by D. E. Rumelhart and J. L. McClelland.- Cambridge, MA: MIT Press, 1986.
  26. Rumelhart D. Е., Hinton G. Е., Williams R. J. Learning Internal Representations by Error Propagation // Parallel Distributed Processing.- Vol. 1.- Cambridge: MA, MIT Press, 1986.- Р. 318-362.
  27. Барцев С. И., Охонин В. А. Адаптивные сети обработки информации.- Красноярск: Ин-т физики СО АН СССР, 1986. Препринт № 59Б.- 20 с.
  28. Назаров А. В., Лоскутов А. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем - СПб.: Наука и техника, 2003.- 384 с.: ил.
  29. Толмачев С. Г. Алгоритмы поиска в системах искусственного интеллекта: учебное пособие / Балт. гос. техн. ун-т «Военмех», каф. «Системы обраб. информ. и упр.».- СПб.: БГТУ, 2012. -86 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Yanov Y.K., Levin S.V., Vachrushev S.G., Narkevich A.N., Kuzovkov V.E., Rossiev D.A., Levina E.A., Ermaikina E.A., Khramov A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».