Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 30 · № 3 · 2025 гру 18, 2025 Акустичні прилади та системи

Графічний метод оцінки ефективності реабілітації слухового органу

АП
Анастасія В. Паренюк Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
ДП
Дмитро В. Паренюк Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
КР
Катерина Л. Руденька ДУ “Інститут отоларингології ім. проф. О.С.Коломійченка НАМН України” Україна
Сторінки340703.1-340703.10 Опублікованогру 18, 2025
PDF
ТОМ 30 · № 3 · 2025 Переглянути випуск

Анотація

Метою даної роботи є аналіз можливості використання та ефективності нового запропонованого графічного методу оцінки наявності різниці між здоровим і хворим органом слуху біологічного об’єкта під час реабілітації від ототоксичного впливу. Вказаний метод призначений для забезпечення більшої швидкості аналізу, підвищення його якості та можливості його застосування всім медичним персоналом – як лікарським, так і сестринським. Матеріал і методи. Під час підготовки даних було проведено 41 експеримент. Всього було виконано 3936 вимірювань, по 96 для кожного експерименту. Кожне вимірювання проводилося на одному вусі морської свинки шляхом використання отоакустичної емісії на частоті продукту спотворення. Із зазначених 41 експерименту 40 були проведені на піддослідних групах з різним впливом медикаментів (як ототоксичний, так і лікувальний), а один проводився як референтний – для демонстрації нормального стану органу слуху. У кожному експерименті вимірювання були розподілені між 6 діапазонами частот (2 кГц, 4 кГц, 6 кГц, 8 кГц, 10 кГц, 12 кГц) – по 16 вимірювань у кожному. Далі було розраховано середнє значення сигналу отоакустичної емісії та стандартну помилку в кожній смузі для кожного експерименту. Отримані значення були використані в представленому методі для пошуку відмінностей між ними. Пізніше був реалізований статистичний аналіз для перевірки надійності методу. При статистичному аналізі було враховано нормальність розподілу результатів у групах і в залежності від цього використано параметричний або непараметричний тест. Надійність зазначених методів перевіряли також шляхом використання критерію Соколова. Результати. Імплементація запропонованого методу показала, що для кожного діапазону частот результати були розділені на дві великі групи – нормальна група (містить експеримент №1 у своєму складі) і відмінна група. Відмінності між двома групами наступні – нормальна група має вищі середні значення, менші стандартні помилки експериментів у ній і результати менш кучно розподілені на графіку. Надійність запропонованого методу перевіряли за допомогою трьох різних тестів – наявність статистично значущих відмінностей між середніми значеннями експериментів у нормальній групі та групі із відмінностями, наявність статистично значущих відмінностей між даними експерименту № 1 та кожного експерименту в групі з відмінностями та кореляція результатів методу із результатами використання критерію Соколова. Випробування підтвердили надійність запропонованого методу і показали, що він навіть має переваги перед уже використовуваними методами – будь то більша чутливість або простота його реалізації. Висновок: тестування нового методу показало його надійність за результатами проведених серій тестів для кожного діапазону частот. Крім простоти реалізації та збільшення швидкості аналізу результатів, запропонований метод також має більш високу чутливість, ніж деякі вже існуючі методи аналізу результатів аналізу стану органу слуху в біологічному об'єкті.

Ключові слова

#отоакустична емісія #продукт спотворення #біологічний об'єкт #об'єктивна аудіологія #машинне навчання

Посилання

  1. F. S. Koumpa, C. T. Forde, and J. G. Manjaly, “Sudden irreversible hearing loss post COVID-19,” BMJ Case Reports CP, vol. 13, no. 11, 2020, doi: https://doi.org/10.1136/bcr-2020-238419 .
  2. A. Gupta, P. Raj, A. Sood, and A. Raghavan, “Acoustic Trauma in Soldiers: Pure-Tone Audiometry versus Distortion Product Otoacoustic Emissions as a Tool for Early Detection,” Indian J. Otol., vol. 29, no. 1, 2023. doi: https://doi.org/10.4103/indianjotol.indianjotol_103_22
  3. J. Seethapathy, P. Boominathan, A. K. Uppunda, and B. Ninan, “Distortion product otoacoustic emissions in very preterm infants: A longitudinal study,” Int. J. Pediatr. Otorhinolaryngol., vol. 146, p. 110745, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijporl.2021.110745 .
  4. J. E. Sorrel, C. Spankovich, C. E. Bishop, D. Su, K. Valle, and J. M. Schweinfurth, “Stroke risk in African Americans with subclinical auditory dysfuntion evidenced by Distortion Product Otoacoustic Emissions: the Jackson heart study,” Int. J. Audiol., vol. 59, no. 10, pp. 737–744, Oct. 2020, doi: https://doi.org/10.1080/14992027.2020.1745304 .
  5. C. A. Brooks et al., “Distortion product otoacoustic mapping measured pre- and post-loud sound exposures,” Int. J. Audiol., pp. 1–10, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.1080/14992027.2021.1928303 .
  6. R. Sisto et al., “Distortion product otoacoustic emission sensitivity to different solvents in a population of industrial painters,” Int. J. Audiol., vol. 59, no. 6, pp. 443–454, Jun. 2020, doi: https://doi.org/10.1080/14992027.2019.1710776 .
  7. L. Leyssens et al., “The Ototoxic Potential of Cobalt From Metal-on-Metal Hip Implants: Objective Auditory and Vestibular Outcome.,” Ear Hear., vol. 41, no. 1, pp. 217–230, 2020, doi: https://doi.org/10.1097/AUD.0000000000000747 .
  8. H. Van Der Biest, S. Keshishzadeh, H. Keppler, I. Dhooge, and S. Verhulst, “Platinum-induced ototoxicity : potential bio-markers of cochlear synaptopathy”, in XXVIII International Evoked Response Audiometry Study Group (IERASG) Biennial Symposium, Cologne, Germany, 2023. URL: http://hdl.handle.net/1854/LU-01HHC87Q0WV5554YG74BP5KRSS
  9. T. Endo, J. Suzuki, R. Ikeda, and Y. Katori, “Sensorineural Hearing Loss due to Acute Carbon Monoxide Poisoning.,” J. Int. Adv. Otol., vol. 19, no. 5, pp. 435–439, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.5152/iao.2023.231117 .
  10. N. Bello-Mohammed and M. G. Hasheem, “Clinical Applications of Otoacoustic Emission: A Review of the Indications in Aminu Kano Teaching Hospital Northern Nigerian,” Niger. J. Basic Clin. Sci., vol. 20, no. 2, 2023. doi: https://doi.org/10.4103/njbcs.njbcs_40_23
  11. R. Mittal, K. McKenna, G. Keith, J. R. N. Lemos, J. Mittal, and K. Hirani, “A systematic review of the association of Type I diabetes with sensorineural hearing loss,” PLoS One, vol. 19, no. 2, p. e0298457, Feb. 2024. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0298457
  12. S. Alagoz et al., “Effect of Using N95 and Surgical Masks on Otoacoustic Emission in Cochlear Outer Hair Cells,” Ear, Nose Throat J., vol. 103, no. 1, 2024, doi: https://doi.org/10.1177/01455613211034600 .
  13. B. Öztürk, H. Kavruk, and A. Aykul, “Audiological findings in individuals diagnosed with COVID-19,” Am. J. Otolaryngol., vol. 43, no. 3, p. 103428, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.amjoto.2022.103428 .
  14. STMicroelectronics, “STM32F407VE.” [Online]. Available: https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32f407ve.html
  15. "Tsentr slukhovoyi reabilitatsiyi AVRORA", “Skryninhovyy audiometr OtoRead™.” ["AURORA Hearing Rehabilitation Center", “OtoRead™ Screening Audiometer.”] [Online]. Available: https://audiometers.biz/vsi-priladi/otoread
  16. A. Şanlı, S. Aydın, and R. Öztürk, “Microscopic guide to the middle ear anatomy in guinea pigs”, The Turkish Journal of Ear Nose and Throat, vol. 19, no. 2, pp. 87–94, Jan. 2009. URL: https://iupress.istanbul.edu.tr/journal/tr-ent/article/microscopic-guide-to-the-middle-ear-anatomy-in-guinea-pigs?id=936434
  17. R. B. A. Saremi, M. Dietz, G. Ashida, J. Kretzberg, and S. Verhulst, “A comparative study of seven human cochlear filter models,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 140, no. 3, pp. 1618–1634, 2016, doi: https://doi.org/10.1121/1.4960486 .
  18. W. Nae-Yuh, “Power and Sample Size: Considerations in Study Design.” Accessed: Dec. 13, 2025. [Online]. Available: https://ictr.johnshopkins.edu/wp-content/uploads/2014/07/Wang-Sample_Size_16July2014.pdf
  19. D. K. Lee, J. In, and S. Lee, “Standard deviation and standard error of the mean,” Korean J. Anesthesiol., vol. 68, no. 3, pp. 220–223, Jun. 2015, doi: https://doi.org/10.4097/kjae.2015.68.3.220 .
  20. D. G. Altman and J. M. Bland, “Parametric v non-parametric methods for data analysis,” BMJ, vol. 338, 2009, doi: https://doi.org/10.1136/bmj.a3167 .
  21. P. Sedgwick, “A comparison of parametric and non-parametric statistical tests.,” BMJ, vol. 350, p. h2053, Apr. 2015, doi: https://doi.org/10.1136/bmj.h2053 .
  22. D. Pareniuk, “Algorithm for determining the character of the distribution of values in a small-sized sample,” in XIX International Scientific Mykhailo Kravchuk Conference, dedicated to the 125th anniversary of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Kyiv, 2023, pp. 176–177.
  23. F. Orcan, “Parametric or Non-parametric: Skewness to Test Normality for Mean Comparison TT - Parametric or Non-parametric: Skewness to Test Normality for Mean Comparison,” Int. J. Assess. Tools Educ., vol. 7, no. 2, pp. 255–265, 2020, doi: https://doi.org/10.21449/ijate.656077 .
  24. L. Minitab, “Interpret all statistics and graphs for Power and Sample Size for 2-Sample t.” [Online]. Available: https://support.minitab.com/en-us/minitab/help-and-how-to/statistics/power-and-sample-size/how-to/hypothesis-tests/power-and-sample-size-for-2-sample-t/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/
  25. Causeweb, “Power Comparisons of the Mann-Whitney U and Permutation Tests.” [Online]. Available: https://www.causeweb.org/usproc/sites/default/files/usclap/2016/Final Project.pdf
  26. D. V. Pareniuk and S. A. Naida, “The Study of the Possibility of Usage of the Sokolov’s Criteria for Assessing the Results of Directed Influence on the Auditory System of a Biological Object,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 24, no. 3, pp. 72–78, Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.20535/2523-4455.2019.24.3.169848 .
  27. K. A. Fernandez et al., “What’s New in Ototoxicity Management?,” Perspect. ASHA Spec. Interes. Groups, vol. 9, no. 1, pp. 113–123, 2024, doi: https://doi.org/10.1044/2023_PERSP-23-00153 .
  28. G. Zepidou and S. Dance, “Comparison of Pure Tone Audiometry and Otoacoustic Emission based Hearing Assessment for Classical Music Students,” in INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings, Institute of Noise Control Engineering, 2023. doi: https://doi.org/10.3397/IN_2022_0348 .
  29. Y. Ding, Y. Liu, D. Li, R. Hu, Z. Tian, and Q. Xie, “Correlation between pure tone audiometry at all frequencies and distortion product otoacoustic emission of patients with hidden hearing loss.,” Biotechnol. Genet. Eng. Rev., pp. 1–12, May 2023, doi: https://doi.org/10.1080/02648725.2023.2209408 .
  30. S. P. Putri Manyakori, N. Purnami, and B. Utomo, “Hearing screening using distortion product otoacoustic emission(DPOAE) in high-risk employees of an Indonesian hospital”, European Journal of Molecular & Clinical Medicine, no. 5, pp. 752–755, Jan. 2020. URL: https://www.ejmcm.com/archives/volume-7/issue-5/8893
  31. L. Petersen, W. J. Wilson, and H. Kathard, “Towards the preferred stimulus parameters for distortion product otoacoustic emissions in adults: A preliminary study.,” South African J. Commun. Disord. = Die Suid-Afrikaanse Tydskr. vir Kommun., vol. 65, no. 1, pp. e1–e10, Jul. 2018, doi: https://doi.org/10.4102/sajcd.v65i1.585 .
  32. J. D. Lewis, “Model-based prediction of otoacoustic emission level, noise level, and signal-to-noise ratio during time-synchronous averaging,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 154, no. 2, pp. 709–720, Aug. 2023, doi: https://doi.org/10.1121/10.0020568 .
  33. A. Van Den Broucke, F. Drakopoulos, D. Baby, and S. Verhulst, “Otoacoustic emissions in a deep-neural-network model of cochlear mechanics,” AIP Conf. Proc., vol. 3062, no. 1, p. 30011, Feb. 2024, doi: https://doi.org/10.1063/5.0189629 .
  34. Y. Liu, B. Jiang, H. Liu, Y. Zhao, F. Xiong, and Y. Zhou, “A Novel Earprint: Stimulus-Frequency Otoacoustic Emission for Biometric Recognition,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur., vol. 18, pp. 5484–5494, 2023, doi: 10.1109/TIFS.2023.3309101.
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Практичний метод оцінювання безпечних звуків для осіб із ПТСР

Анастасія Володимирівна Паренюк, PhD Дмитро Володимирович Паренюк, PhD, дослідник Катерина Л. Руденька

Мета. Дослідження має на меті вивчити зручність використання та ефективність методу оцінювання безпеки акустичного середовища щодо потенційно небезпечних стимулів для…

#ПТСР #акустика навколишнього середовища #MFCC #спектральна густина потужності
с. 359648.1-359648.12
10.20535/2523-4455.mea.359648

Експериментальне дослідження частотних характеристик MEMS-мікрофонів для моніторингу залізничного шуму

Віталій Р. Прус, канд. техн. наук, доц. Олексій Вікторович Богданов

Анотація – У статті представлені результати експериментального дослідження акустичних характеристик модульних MEMS-мікрофонів INMP441 та SPH0645 з метою їх застосування…

#акустичний моніторинг #MEMS-мікрофон #амплітудно-частотна характеристика #діаграма спрямованості
с. 359669.1-359669.6
10.20535/2523-4455.mea.359669

Двостороння система попередження учасників дорожнього руху на базі мікроконтролера ESP32

Ірина Брика, Наталія Юріївна Філіпова

У цій роботі розглядається завдання підвищення безпеки дорожнього руху шляхом розробки двонаправленої системи попередження учасників дорожнього руху. Запропонована…

#безпека дорожнього руху #двостороннє оповіщення #сенсорне злиття #імітаційне моделювання
с. 354779.1-354779.10
10.20535/2523-4455.mea.354779

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 72

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.