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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。
威廉和克里斯汀·哈特曼听觉奖......
美国声学学会 (ASA) 很高兴宣布设立哈特曼听觉神经科学奖，以鼓励和表彰将听觉生理学与人类或其他动物的听觉感知或行为联系起来的研究。该奖项由比尔和克里斯·哈特曼向 ASA 慷慨捐赠而设立。获奖者将从研究领域包括与听觉感知相关的解剖学和生理学、听觉大脑的电生理学和成像以及听觉系统的数学和计算机建模的候选人中选出。该奖项不仅限于基础神经科学。它还可以颁发给动物生物声学、语音通信、基于神经的假肢或音乐感知方面的应用研究。
由于Twnk基因突变而引起的听觉神经病病例报告
在Perrault综合征患者（一种常染色体疾病）中，描述了TWNK基因中的突变，包括听力损失，Central听觉和语音疾病，小脑共济失调，运动和感觉神经病以及卵巢功能障碍。迄今为止仅描述了大约100例Perrault综合征。从遗传上讲，它是由6个基因中的1个中的双重病理变异引起的。文献综述和Perrault综合征的案例研究在本文中给出。在一个13岁的女孩中检测到具有听觉神经病谱系障碍（ANSD）的13岁女孩（ANSD）中的13岁女孩。先前描述了核苷酸变体C.1523a> g（p。（Tyr508Cys），NM_021830.5）；另一个变量C.1199G> t（p。（arg400leu）NM_021830.5）是一个新的，人口频率未知。这种情况的主要价值是TWNK基因中突变与ANSD的表型的结合，以及与文献中描述的不同之处，但没有神经系统症状，但没有神经系统症状。具体而言，在这种情况下，听力障碍的进展，无效的扩增和CI效应有限。遗传测试结果表明内分泌系统测试，该测试揭示了临床前阶段的卵巢功能障碍。小脑共济失调也被诊断出。患者需要由多学科团队进行进一步的监控。
使用机器学习来协助听觉处理评估
听觉处理是指大脑如何解释人们听到的声音。正常的听觉处理对于理解复杂的声音很重要，例如在教室，娱乐，社交聚会或餐馆等困难聆听情况下的音乐或演讲。如果听觉系统的处理能力较弱，则可能导致听力问题[Cline，2001;美国言语听力协会（ASHA），2005年]。大约0.2-5％的正常听觉儿童很难理解复杂的声音，尤其是在难以指导的聆听情况下（Chermak等，1997； Nagao等，2016）。这些孩子怀疑患有听觉处理障碍（APD）。apd通常由父母或老师确定，需要由听力学家进行正式诊断的评估。APD评估通常在专业的临床中心进行。进行这些测试的听力学家需要广泛的培训和经验，以进行适当的评估和诊断。但是，关于APD评估电池中应包括哪些特定测试的共识（Emanuel等，2011； Iliadou等，2017）。专业机构在内，包括美国语言听力协会（ASHA）建议使用行为和生理措施（在测试电池方法中）评估涉嫌APD的儿童的听觉处理[美国语音语言听力协会（ASHA），2005年]。行为成分可以测量孩子处理声学刺激（语音和非语音）并口头反应的能力。生理成分衡量听觉系统的整体完整性（Starr and Achor，1975； Allen and Allan，2014）。如果孩子的测试分数大于两个或多个测试的规范阈值，则对APD进行诊断，或者在一次测试中进行了三个标准偏差[美国语音语言听力协会（ASHA），2005年]。通常，每年对APD的诊所进行的转诊很少（Moore等，2018），因此很难培训听力学家来获得评估APD的能力实践。由于其异质性和相关的合并症，APD的诊断也很具有挑战性（Bamiou等，2001; Chermak，2002; Sharma等，2009; Iliadou等，2017，2017，2018，2018，2019）。因此，关于APD儿童管理的研究很少（Emanuel等，2011）。Allen和Allan（2014）先前根据行为和生理测试的表现如何将APD的儿童分类为临床子组。在行为测试中表现不佳的儿童被认为是行为异常1；具有非典型生理发现的儿童被认为是生理异常的。两者的表现不佳的孩子被认为是异常的。在行为和生理措施均在正常范围内的孩子都将其分为一个单独的群体。通过识别APD的子组，听力学家可以更好地采用孩子可能需要的特定干预措施。例如，有困难处理听觉信息的孩子在行为上
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。
基于脑电图的多信号短时听觉注意力检测...
健康人可以在多人说话场景中关注某一语音，但部分听力障碍人士不具备这一能力。因此，研究基于脑电图（EEG）的听觉注意检测是一种帮助听力障碍者检测关注语音的可能方法。之前的许多研究使用线性模型或深度学习来解码关注的语音，但跨受试者解码准确率较低，特别是在短时间内。在本研究中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的多任务学习模型，在2s时间条件下同时进行注意解码和重建关注的时间幅度包络（TAE）。实验结果表明，与传统线性方法相比，受试者特定和跨受试者解码性能都有很大的提高。特别是在双耳分听实验中，2s条件下的跨受试者解码准确率从56%提高到82%。此外，通过分析通道贡献图发现大脑的额叶和颞叶区域对于听觉注意力的检测更为重要。总之，该方法有望应用于神经引导助听器，帮助听力受损的听众更快、更准确地进行注意力检测。索引词：EEG，脑机接口（BCI），听觉注意力检测，多任务学习，鸡尾酒会问题
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）
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。