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婴儿听觉脑干响应（ABR）测试
我们给了您这个事实表，因为您的宝宝已被转介到听觉脑干响应（ABR）测试中。它说明了什么是ABR测试以及宝宝约会时会发生什么，以便您知道会发生什么并可以帮助您的宝宝做好准备。我们希望它将有助于回答您可能遇到的一些问题。如果您还有其他问题或疑虑，请与我们团队的成员交谈。
使用fmri prompered llm
摘要 - 从大脑信号中解码语言信息代表了脑部计算机之间的重要研究领域，尤其是在解密fMRI信号的语义信息的背景下。尽管现有工作使用LLM来实现此目标，但他们的方法并未使用端到端方法，并且避免了fMRI到文本的映射中的LLM，为探索LLM在听觉解码中留下了空间。在本文中，我们引入了一种新颖的方法，即大脑提示GPT（BP-GPT）。通过使用从fMRI提取的大脑表示，我们的方法可以利用GPT-2将fMRI信号解码为刺激文本。此外，我们介绍了文本提示，并将fMRI提示对齐。通过引入文本提示，我们的BP-GPT可以提取更强大的大脑提示，并促进预训练的LLM的解码。我们在开源的听觉语义解码数据集上评估了BP-GPT，与现有方法相比，所有受试者的流星的显着提高了流星的4.61％，而BERTSCORE的BERTSCORE则获得了2.43％。实验结果表明，将大脑表示作为进一步驱动听觉神经解码的LLM的提示是可行有效的。该代码可在https://github.com/1994cxy/bp-gpt上获得。索引术语 - 神经解码，大语言模型，fMRI，脑部计算机界面。
用于研究... 的虚拟听觉环境 - DTU Orbit
几何声学（GA）建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景，从业者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型，以满足很宽频率范围内的假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差，因为会影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似值，建模者通常会估算表面的散射系数，以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型，每个模型都在相应的频带上进行分析，以满足大表面尺寸的要求。因此，为了提高 GA 模拟的宽带空间精度，我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试，我们将展示
时间窗口长度对基于EEG的情绪识别的影响
摘要：听觉稳态反应（ASSR）是几种神经系统和精神疾病的转化生物标志物，例如听力损失，精神分裂症，双相情感障碍，自闭症等。ASSR是正弦脑电脑术（EEG）/磁脑电图（MEG）反应，该反应是由定期呈现的听觉刺激引起的。传统频率分析假定ASSR是一种固定响应，可以使用线性分析方法（例如傅立叶分析或小波）进行分析。然而，最近的研究报告说，人类的稳态反应是动态的，可以通过受试者的注意，清醒状态，精神负荷和精神疲劳来调节。由于三角乘积 - 和-SUM公式，在测得的振荡响应上的振幅调制可能会导致光谱宽或频率分裂。因此，在这项研究中，我们通过规范相关分析（CCA）和Holo-Hilbert光谱分析（HHSA）的组合分析了人类的ASSR。CCA用于提取相关的信号特征，HHSA用于将提取的ASSR响应分解为振幅调制（AM）组件（AM）组件和频率调制（FM）组件，其中FM频率代表快速变化的Intra频率，AM频率代表慢变化的频率。在本文中，我们旨在研究37 Hz稳态听觉刺激中ASSR响应的AM和FM光谱。与HHSA，37 Hz（基本频率）和74 Hz（第一个谐波频率）的听觉响应都成功提取。二十五个健康的受试者，并要求每个受试者参加两个听觉刺激课程，包括一个右耳和一个左耳和一个左耳的单膜稳态听觉刺激。检查AM光谱，37 Hz和74 Hz听觉响应均由不同的AM光谱调节，每个光谱至少具有三个复合频率。与传统的傅立叶光谱的结果相反，在37 Hz处看到频率分裂，并且在傅立叶光谱中以74 Hz的形式遮盖了光谱峰。所提出的方法有效地纠正了随时间变化的幅度变化而导致的频率分裂问题。我们的结果已验证了HHSA作为稳态响应（SSR）研究的有用工具，以便可以避免传统傅立叶频谱中振幅调制引起的误导或错误解释。
感觉和听觉集成疗法 - 促进的交流
1）适用于服务日期的适用福利计划文件的条款2）任何适用的法律/条例3）3）任何相关的附带材料，包括Cigna-Ash医疗保险政策，以及4）特定情况的具体事实，在此特定情况下，保险或服务的覆盖范围不取决于特定情况，如果需要在此策略中提供此类策略，并且在此策略中提供了指南，则该策略是在此期间提供的，并且在范围内提交了同一步。包括本政策编码信息部分中概述的涵盖诊断和/或程序代码。在本政策未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。未涵盖本政策中未包含涵盖代码的服务提交的服务索赔。CIGNA / ASH医疗保险政策仅与健康福利计划的管理有关。Cigna / Ash医疗保险政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。这些保险政策中的某些信息可能不适用于Cigna管理的所有福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用率审核服务，并且不会做出福利确定。引用标准利益计划语言和福利确定不适用于这些客户。感觉整合疗法（SIT），听觉整合疗法（AIT）或促进通信（FC）治疗的覆盖范围各不相同。有关覆盖范围的详细信息，请参阅客户的福利计划文件。
通过跨模式注意的听觉注意检测
人类表现出非凡的感知能力，可以在多个竞争演讲者中选择感兴趣的语音流。先前的研究表明，通过分析听众的脑电图（EEG）活动，可以推断出听觉注意检测（AAD）可以推断出哪些说话者。但是，以前的AAD方法在短信号段上的表现较差，需要更高级的解码策略来实现强大的实时AAD。在这项研究中，我们提出了一种新颖的方法，即基于跨模式的基于跨模式的AAD（CMAA），以利用歧视性特征和音频和EEG信号之间的相关性。使用这种机制，我们希望通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整相互作用和融合横向模式信息，从而检测出在脑信号中表现出的听觉注意活动。我们还通过数据可视化和公开可用数据库的全面实验来验证CMAA模型。实验表明，CMAA在1-、2-和5-S决策窗口下分别达到82.8、86.4和87.6％的准确性值，分别为厌食条件。对于2-S决策窗口，在现实世界中的混响条件下，平均达到84.1％。所提出的CMAA网络不仅可以比常规线性模型实现更好的性能，而且还优于最先进的非线性方法。这些结果和数据可视化表明，CMAA模型可以通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整交互作用和融合交叉模式信息，以提高AAD性能。
未成熟听觉感知背后的过程
尽管越来越多的证据表明年龄较大的儿童和青少年的听觉感知尚未成熟（Buss 等人，1999 年；Hartley 等人，2000 年；Johnson，2000 年；Wightman 和 Kistler，2005 年；Bishop 和 Dawes，2008 年；Lutfi 等人，2010 年；Wightman 等人，2010 年；Banai 等人，2011 年；Ross 等人，2011 年；Buss 等人，2017 年；Huyck 和 Wright，2017 年；Huyck，2018 年；Huyck 和 Rosen，2018 年），但大多数发展研究仅评估 9 至 12 岁的儿童，并未涵盖从青春期早期到成年的整个年龄范围。因此，人们对听力和聆听能力长期成熟的过程知之甚少。通常，当年龄较大的儿童或青少年在感知任务上的表现比成年人更差时，人们会争论这种差异是由于感官因素还是“非感官”因素造成的（Bishop 和 Dawes，2008 年；Wightman 等人，2010b 年；Halliday 等人，2012 年；Huyck 和 Wright，2013 年、2017 年）。该研究将使用心理和生理测量相结合的方式，评估频谱和时间（感官）编码以及各种认知（“非感官”子集）功能对青少年时期未成熟的听觉感知的相对贡献。
利用脑电图通道注意力检测听觉注意力
摘要 — 听觉注意检测 (AAD) 试图从多人说话场景（例如鸡尾酒会）中的 EEG 信号中检测出被关注的语音。由于 EEG 通道反映了不同大脑区域的活动，因此面向任务的通道选择技术可以提高脑机接口应用的性能。在本研究中，我们提出了一种软通道注意机制，而不是硬通道选择，通过优化听觉注意检测任务来导出 EEG 通道掩模。神经 AAD 系统由神经通道注意机制和卷积神经网络 (CNN) 分类器组成。我们在公开数据库上评估了所提出的框架。对于 64 通道 EEG，我们在 2 秒和 0.1 秒决策窗口下分别实现了 88.3% 和 77.2%；对于 32 通道和 16 通道 EEG，我们在 2 秒决策窗口下分别实现了 86.1% 和 83.9%。所提出的框架在所有测试用例中都远远优于其他竞争模型。
解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。
标准化听觉诱发电位听觉阈值...
听觉诱发电位 (AEP) 方法通常用于研究海洋哺乳动物的听力能力，并扩大了圈养和搁浅动物的可用听力图数据。AEP 将继续成为增加听力图样本量的主要方法，因为它们比行为听力阈值方法更容易实施，并且可以用于未经训练或搁浅的动物。然而，由于 AEP 阈值的频率依赖性高于行为听力阈值，AEP 目前仅用于定义物种的听力上限频率。因此，海军目前仅使用行为听力阈值来评估绝对听力灵敏度。研究和解释这两种方法的差异的能力可能使 AEP 听力图能够进行调整，并与从行为听力图方法获得的听力图进行比较。海军将受益于一种标准化的方法，通过这种方法可以调整 AEP 听力阈值并将其与行为阈值进行比较。这将使更多的 AEP 听力图可用于加权函数开发和其他海军环境合规工作，扩大 AEP 结果在未来标准制定中的应用。