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World File Search System耳鸣
听觉诱发了正常听力的耳鸣患者的潜在P300
Full history taking including personal, medical and otological history, otological examination to exclude external or middle ear disease, basic audio logical evaluation including pure tone audiometry including air conduction for octave frequencies 250Hz through 8000Hz and bone conduction for octave frequencies 500Hz through 4000Hz, speech audiometry including speech recognition threshold (SRT) test using Arabic Bisyllabic Words (Qasim et al., 2021) ,word discrimination score (WD) test using Arabic monosyllabic Phonetically Balanced Words (Najem and Marie, 2021) , immittancemetry including tympanometry at varying pressure ranging from +200 to - 400 mmH2O to evaluate the middle ear pressure and its compliance , and acoustic reflex thresholds determination ipsilaterally and contraletrally using pure tones of 500、1000、2000和4000Hz。
光生物调节疗法改善了水杨酸钠诱导的耳鸣nitus
耳鸣是一种常见的烦人症状，没有有效和接受的治疗。在这项受控的实验研究中，使用光来调节和修复目标组织的光生物调节疗法（PBMT）用于治疗大鼠动物模型中的水杨酸钠（SS）诱导的耳鸣。在这里，PBMT是在涉及耳鸣的外围和中央区域同时进行的。使用客观测试评估了结果，包括对声学惊吓（GPIAS），听觉脑干反应（ABR）和免疫组织化学（IHC）的间隙前脉冲抑制。通过Doublecortin（DCX）蛋白表达检测到由耳鸣引起的有害神经可塑性，这是神经可塑性的已知标记。PBMT参数为808 nm波长，165 mW/cm 2功率密度和99 J/cm 2的能量密度。在耳鸣组中，GPIAS检验的噪声平均差距（GIN）值明显降低，表明发生了诸如耳鸣的额外感知声音，而平均ABR阈值和脑干传递时间（BTT）也显着增加。此外，在细胞核组中观察到了小脑的背侧耳蜗核（DCN），齿状回（DG）和偏瓣叶（PFL）的DCX表达显着增加。在PBMT组中，观察到DG中DG中的ABR阈值和BTT显着下降，ABR阈值和BTT显着降低。根据我们的发现，PBMT有可能用于SS诱导的耳鸣的管理。
肠道少生型和血清代谢产物的特征变化：多词分析
抽象的慢性耳鸣是一种中枢神经系统疾病。当前，肠道菌群对耳鸣的影响仍未探索。为了探索肠道菌群与耳鸣之间的联系，我们在70名耳鸣和30名健康志愿者的患者组中进行了16S rRNA测序，对粪便菌群和血清代谢组分分析进行了16s rRNA测序。我们使用加权基因共表达网络方法来分析肠道菌群与血清代谢产物之间的关系。随机森林技术被用来选择代谢物和肠道分类单元来构建预测模型。耳鸣组中明显的肠道营养不良，其特征是细菌多样性降低，富公司/细菌的比率增加，并且包括气或细菌在内的一些机会性细菌富含。相比之下，一些有益的肠道益生菌减少了，包括乳杆菌和乳杆菌科。在血清MIC分析中，耳鸣患者和这些差异代谢产物的血清代谢障碍富含神经炎症，神经递质活性和突触功能的途径。预测模型在测试集中表现出出色的诊断性能，达到0.94（95％CI：0.85-0.98）和0.96（95％CI：0.86-0.99）。我们的研究表明，肠道微生物群的变化可能会影响耳鸣的发生的出身和慢性，并通过血清代谢产物的变化发挥调节作用。总体而言，这项研究提供了对肠道微生物群和血清代谢产物在耳鸣的发病机理中潜在作用的新看法，并提出了“肠道 - 脑耳 - 耳朵”的概念，作为耳鸣的病理机制，具有明显的临床诊断含义和治疗潜力。
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
观点是首先出现的，与耳鸣或认知障碍有关的与年龄有关的听力损失？潜在的途径是什么？
1 1衰老，抗衰老与认知表现实验室，上海老年医学与老年研究所，福丹大学，200040年上海2上海2上海临床老年医学临床主要实验室，霍阿德邦医院，上海医院，上海医学院，福丹医学院，200040年，Inever and Insterry and Intern，医院，医学神经生物学国家主要实验室和MOE脑科学中心，福丹大学，200031年上海，中国上海4 NHC福丹大学的主要听觉医学实验室，200032年上海，中国5号，中国5032年，教育型和神经科学系“ dibrain and dibrain of Bari aildo Moro and of Fornation of dotairone”美国国家胃肠病学研究所“ Saverio de Bellis”研究院，卡斯特拉纳·格罗特（Castellana Grotte），意大利Bari 70121 *通信：136661717346@163.com（Qingwei ruan）; bingchen@fingchen@fudan@fudan.edu.cn（bing chen）1衰老，抗衰老与认知表现实验室，上海老年医学与老年研究所，福丹大学，200040年上海2上海2上海临床老年医学临床主要实验室，霍阿德邦医院，上海医院，上海医学院，福丹医学院，200040年，Inever and Insterry and Intern，医院，医学神经生物学国家主要实验室和MOE脑科学中心，福丹大学，200031年上海，中国上海4 NHC福丹大学的主要听觉医学实验室，200032年上海，中国5号，中国5032年，教育型和神经科学系“ dibrain and dibrain of Bari aildo Moro and of Fornation of dotairone”美国国家胃肠病学研究所“ Saverio de Bellis”研究院，卡斯特拉纳·格罗特（Castellana Grotte），意大利Bari 70121 *通信：136661717346@163.com（Qingwei ruan）; bingchen@fingchen@fudan@fudan.edu.cn（bing chen）
引用出版版本（APA）：Maria Alonso-Valerdi，L.，Ibarra-Zarate，D.I.，Torres-Torres，A.S.
方法：声学疗法为：（1）耳鸣培训治疗（TRT），（2）听觉歧视疗法（ADT），（3）（3）富含声学环境（TEAE）和（4）双耳式疗法治疗（BBT）的治疗。此外，放松音乐也包括在内：耳鸣患者和健康的个体。为了实现这一目标，招募了103名参与者，有53％是女性，男性为47％。所有参与者用这些五个声音之一对所有参与者进行了8周的处理，此外，这些声音也根据其耳鸣的声学特征（如果应用）和听力损失进行了调节。它们是在声学疗法之前和之后对电脑电图进行监测的，并且估计了Aerps的哪些脑电图。通过检查这些AERP的曲线下的面积来评估声学疗法的声音效应。获得了两个参数：（1）幅度和（2）地形分布。
迈向听觉幻影感知的认知计算神经科学
为了对耳鸣如何在大脑中出现，我们必须构建模仿耳鸣发育和感知的双重合理计算模型，并通过大脑和行为实验测试暂定模型。特别关注耳鸣，我们回顾了人工智能，心理学和神经科学交集的最新工作，表明新的研究议程遵循这样的想法，即实验只能在测试脑部计算模型时才产生理论洞察力。这种观点挑战了普遍的看法，即耳鸣研究主要是数据有限的，并且通过先进的数据分析算法进行分析的大型，多模式和复杂的数据集将最终导致人们对丁香核的形成方式的基本见解。但是，有证据表明，尽管现代技术允许在动物和人类中以前所未有的丰富方式评估神经活动，但经验检验了一个关于耳鸣的口头定义的假设，但永远不会导致机械理解。取而代之的是，假设检验需要与产生可验证预测的综合模型的构建相辅相成。我们认为，即使当代人工智能和机器学习方法在很大程度上缺乏生物学上的合理性，但要构建的模型也必须借鉴这些领域的概念，因为它们已经证明它们在建模脑功能方面做得很好。尽管如此，必须连续增加生物学功能，从而导致更好和细粒度的模型，最终允许在应用动物或患者研究中使用动物或患者研究之前，甚至可以测试硅中可能的治疗策略。
传感器
摘要：智能手机配备了高端硬件，具有强大的计算能力，价格也非常实惠，已经成为主流，成为用户生活中不可或缺的一部分。智能手机设备的广泛使用促进了许多智能手机应用程序的开发，形成了完善的生态系统，可以通过不同移动平台的各自市场轻松发现和访问。这些智能手机应用程序不再仅限于娱乐目的，而是越来越多地应用于科学和医学领域。在耳鸣（耳朵里嗡嗡作响）的背景下，这些智能手机应用程序的范围从缓解、管理、自助，一直到连接外部传感器以更好地了解这种现象。在本文中，我们旨在推出与耳鸣有关的智能手机应用程序。根据 PRISMA 指南，我们系统地分析和调查直接应用于耳鸣的智能手机应用程序的现状。特别是，我们探索了 Google Scholar、CiteSeerX、Microsoft Academics 和 Semantic Scholar 来识别科学贡献。此外，我们搜索并探索 Google Play 和 Apple 的应用商店，以识别相关的智能手机应用及其各自的属性。本综述 (1) 提供了现有应用的最新概述，以及 (2) 列出并讨论了与耳鸣背景下使用的智能手机应用相关的科学文献。
动力学神经反应®神经timal
摘要：我们提供了多中心研究Palermo-Milan的结果，该研究旨在评估Neuroptimal®的有效性，Neuroptimal®是一种对患有耳鸣的患者有用的新治疗工具。我们假设使用Neuroptimal®可以改善对与之相关的耳鸣和心理物理症状的看法。neuroptimal®是一种训练形式，可以使大脑通过优化其活性自我调节。为了评估其有效性，我们正在对诊断为耳鸣的自愿患者进行一系列非线性神经Timtimal®神经反馈会话，从听力测量和自我评估问卷中收集数据，这些数据是涉及tinnitus和pationnitus and Partionolatigon Caresolovic Cresicaly Caresolovic Cresitic，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑和应力的数据。我们说明的结果，尽管需要在更大的样本上进行验证，但却是有希望的，似乎证实了这种独特技术的特征，该技术基于大脑活动，自我调节，神经塑性和学习的基本原理。
预测编码和随机共振是听觉幻觉感知的基本原理
只有通过实验来测试形式或计算模型，才能获得机械洞察力。此外，与病变研究类似，幻觉感知可以作为理解健康听觉感知的基本处理原理的载体。我们特别关注耳鸣——作为听觉幻觉感知的主要例子——回顾了人工智能、心理学和神经科学交叉领域的最新研究。特别是，我们讨论了为什么每个耳鸣患者都会遭受（至少是隐藏的）听力损失，但并不是每个听力损失患者都会遭受耳鸣。我们认为，内在神经噪声是沿着听觉通路产生和放大的，是一种基于自适应随机共振恢复正常听力的补偿机制。神经噪声的增加可能会被误认为是听觉输入并被感知为耳鸣。这种机制可以在贝叶斯大脑框架中形式化，其中感知（后验）吸收了先前的预测（大脑的期望）和可能性（自下而上的神经信号）。可能性的较高均值和较低方差（即增强的精度）会改变后验概率，表明对感官证据的误解，而大脑中支持先前预测的可塑性变化可能会进一步混淆这种误解。因此，两个基本处理原理为听觉幻觉的出现提供了最有力的解释力：预测编码是一种自上而下的机制，而自适应随机共振是一种互补的自下而上的机制。我们得出结论，这两个原理在健康的听觉感知中也发挥着至关重要的作用。最后，在神经科学启发的人工智能背景下，这两个处理原理都可能有助于改进当代的机器学习技术。