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World File Search System助听器
Evolv AI 患者手册 AU
有了 Evolv AI，您可以期待轻松的聆听体验。现在，您可以拥有一整套助听器选项，可以无缝融入您独特的生活方式。从最小到最强大的助听器，我们已经破解了我们的助听器代码，使其轻松完美。
蒙特利尔认知评估（MOCA）的听力损失，助听器使用和表现：挪威的Hunt研究结果
认知功能是一个广泛且多维的术语，包括集中和注意力，精神运动效率，学习和记忆，视觉空间能力，口头流畅性，解决问题，手动灵活性和心理灵活性（Ryan等，1987）。听力损失影响认知功能的程度在过去十年中引起了人们的兴趣。Loughrey等。（2018）在他们的综述和荟萃分析中得出结论，听力损失是认知障碍和痴呆症的潜在危险因素。最近，Marinelli等。（2022）在一项前瞻性人群的研究中表明，随着时间的推移，听力损失与认知功能差有关。目前，助听器是主要的治疗选择；这些会放大声音以获得更好的听力。Yeo等。 （2023）在文献综述中表明，听力困难的人使用助听器和人工耳蜗植入物与长期认知下降的风险下降了9％，并且认知测试的改善3％，这些测试在短期内衡量了全球认知功能。 然而，还有其他文献综述研究，辩论了使用助听器对认知功能的积极作用（例如，Sanders等，2021； Dawes和Völter，2023）。 例如， Dawes和Völter（2023）指出，助听器使用后，只有不到一半的先前研究报告了认知功能的表现更好。 此外，大多数先前的研究持续时间很短（从几周到18个月）。 由于认知能力下降是一个逐步的过程，因此需要进行更长的干预持续时间的试验。Yeo等。（2023）在文献综述中表明，听力困难的人使用助听器和人工耳蜗植入物与长期认知下降的风险下降了9％，并且认知测试的改善3％，这些测试在短期内衡量了全球认知功能。然而，还有其他文献综述研究，辩论了使用助听器对认知功能的积极作用（例如，Sanders等，2021； Dawes和Völter，2023）。Dawes和Völter（2023）指出，助听器使用后，只有不到一半的先前研究报告了认知功能的表现更好。此外，大多数先前的研究持续时间很短（从几周到18个月）。由于认知能力下降是一个逐步的过程，因此需要进行更长的干预持续时间的试验。因此，尚不清楚助听器使用是否可以保护听力损失患者的认知能力下降。
增强：在老年人使用3年助听器后，对认知结果的比较前瞻性纵向研究
结果：参与者是160名听力学诊所患者（女性患者48.8％；平均年龄73.5岁），有轻度的听力损失，基线时配备了助听器，以及102名澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究的参与者（AIBL）（AIBL）（AIBL）（AIBL）（AIBL）（55.9％女性患者;平均年龄;平均年龄74.5岁）。第一批参与者的子集的18个月和36个月的成果比较了迄今为止的认知评估。 主要比较分析显示助听器组的认知稳定性，而AIBL组的工作记忆，视觉注意力和精神运动功能下降。 AIBL组的视觉学习下降趋势与助听器组无下降的趋势。 助听器组仅在1个子测验中显示出显着下降，并且比AIBL参与者的速度明显慢（p <0.05）。 当控制教育对认知轨迹的影响时，与AIBL组相比，HA组在视觉关注和心理运动功能（仅受过教育的参与者）方面的表现明显得比，但没有在工作记忆或视觉学习方面表现出色。 体育活动对认知性能轨迹没有影响。第一批参与者的子集的18个月和36个月的成果比较了迄今为止的认知评估。主要比较分析显示助听器组的认知稳定性，而AIBL组的工作记忆，视觉注意力和精神运动功能下降。AIBL组的视觉学习下降趋势与助听器组无下降的趋势。助听器组仅在1个子测验中显示出显着下降，并且比AIBL参与者的速度明显慢（p <0.05）。当控制教育对认知轨迹的影响时，与AIBL组相比，HA组在视觉关注和心理运动功能（仅受过教育的参与者）方面的表现明显得比，但没有在工作记忆或视觉学习方面表现出色。体育活动对认知性能轨迹没有影响。
盖辛格健康计划政策和程序手册
•会或合理地期望可以防止疾病，病情，伤害或残疾的发作。•将或合理地期望减少或改善疾病，病情，伤害或残疾的身体，精神或发育影响。•将考虑成员的功能能力和适合相同年龄描述成员的功能能力的功能能力，在执行日常活动中实现或保持最大功能能力：助听器是助听器的设备，这些设备可以放大和传递与正常语音和对话相等的语音和其他水平的语音和其他声音。助听器可以归类为空气传导，骨传导和中耳助听器。他们还通过处理传入信号（例如模拟，数字编程和数字信号处理）的方式进行分类。适应症：以下标准将申请医疗补助业务部门：单声道或双耳助听器：
Phonak 充电器 I
可充电型号有内置电池，这意味着它们无法关闭。即使从电源插座上拔下，它也会继续为助听器充电，直到其内置电池耗尽。一旦耗尽，充电器就会有效关闭，因为它不再能为助听器充电。即使充电器的内置电池完全放电，充电器一旦连接到电源，仍然可以为助听器充电。充电器上的指示灯显示充电器内置电池的状态。
curriculum vitae，路易斯·阿尔弗雷多·莫克特祖玛 div>
•开发传感器融合算法和机器学习模型，以根据其听力上下文从助听器用户中动态整合多模式的生理数据。•在实验室和现实世界环境中进行研究，以增强助听器的听觉关注跟踪。•与学术和行业合作伙伴合作，包括奥尔堡大学的声学信号处理研究中心（CASPR），涉及听觉感知研究。•评估注意力传播的束缚和多模式注意跟踪算法对助听器的用户满意度的影响。•设计和实施解决方案，这些解决方案有助于与Octicon的研发团队紧密合作，从而有助于现实世界中的现实应用程序。•参与脑电图/EOG数据的收集和分析，以改善助听器用户体验和听觉重点检测。
适用于助听器应用且具有改进瞬态响应的面积高效低压差稳压器
摘要：本文介绍了一种低压差稳压器，其规格适用于助听器设备。所提出的 LDO 占用的芯片面积非常小，并提供出色的瞬态响应。LDO 架构中采用了一种新颖的电压尖峰抑制器模块，可降低负载突变期间输出电压的下冲和过冲。它引入了一个次级负反馈环路，其延迟小于主环路，并在需要时将静态电流引导至输出节点。这不仅提高了整体电流效率，而且还降低了片上电容。所提出的 LDO 采用 180 nm 标准 CMOS 技术进行布局，并进行了后布局模拟。当施加 1 V 的最小电源电压时，LDO 产生 0.9 V 输出。调节器可以驱动 0.5 mA 的最大负载。LDO 分别表现出 4.4 mV/V 和 800 μ V/mA 的线路和负载调节。当受到阶跃负载变化的影响时，记录到 20.34 mV 的下冲和 30.28 mV 的过冲。为了使 LDO 正常运行，只需要 4.5 pF 的片上电容。
在 Starkey Edge AI 中利用 DNN
机器学习技术通常用于助听器领域，最常见的方法是识别不同类型的声学环境，尤其是在有语音的情况下。这些算法通常在外部计算机上进行训练，并在助听器中实施缩小版，仅受处理能力和助听器内存限制的限制。深度神经网络 (DNN) 是机器学习的一个子集，它为创建更复杂、更准确的算法提供了可能性。DNN 试图通过创建节点和层的网格来模仿大脑处理信息的方式，这些节点和层可以在经过广泛训练后解码信息。虽然 DNN 背后的概念无处不在，但它在不同品牌的助听器中并不一定以相同的方式实现。
Livio Edge AI 消费者手册
迎接世界上第一款定制可充电助听器。定制意味着助听器是定制模制的，可以舒适安全地适合您独特的耳道。佩戴或摘下口罩时，它们不会缠结或脱落。多种颜色选择让您可以低调或炫耀您的新入耳式设备。
Livio Edge AI 患者手册
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