[0002] 本发明大体上涉及用于测量老年性聋(presbycusis)的技术。

[0003] 近几十年来，医疗装置已为接受者提供了广泛的治疗益处。医疗装置可以包括内部或可植入部件/装置、外部或可佩戴部件/装置或其组合(例如具有与可植入部件通信的外部部件的装置)。医疗装置，诸如传统助听器、部分或完全可植入听力假体(例如骨传导装置、机械刺激器、耳蜗植入物等)、起搏器、除颤器、功能性电刺激装置和其他医疗装置，多年来在执行救生和/或生活方式改善功能和/或接受者监测方面一直是成功的。

[0004] 多年来，医疗装置的类型以及由其执行的功能范围有所增加。例如，有时称为“可植入医疗装置”的许多医疗装置现在通常包括永久或临时植入接受者体内的一个或多个器械、设备、传感器、处理器、控制器或其他功能性机械或电部件。这些功能性装置通常用于诊断、预防、监测、治疗或管理疾病/损伤或其症状，或研究、替换或修改解剖结构或生理过程。这些功能性装置中的许多功能性装置利用从外部装置接收到的功率和/或数据，所述外部装置是可植入部件的部分或与可植入部件协同操作。

[0022] 通常，与年龄相关的听力损失的原因(“子分量”或“子因素”)一起归于术语“老年性聋”。可通过测量子分量来改善诊断和治疗听力下降的总体速率。虽然老年性聋有至少四个子因素，但所述四个子因素中的每一个通常不在人类中测量。子因素包括血管纹性老年性聋、感音性老年性聋、神经性老年性聋和耳蜗传导性老年性聋。血管纹性老年性聋涉及毛细管区域和功能的退化或损失，这可导致内淋巴电位降低、向耳蜗外毛细胞放大器的电压损失。血管纹性老年性聋与大约20‑60分贝的听力损失有关。感音性老年性聋涉及感音性外毛细胞损失(例如，由于噪声暴露)，这可能由于外毛细胞的损失导致外毛细胞放大减少。神经性老年性聋涉及螺旋神经节神经元退化或颞能力丧失，这可能导致听觉神经的异步激发。耳蜗传导性老年性聋涉及基底膜硬化，这可能与传导频率比损失相关联。动物研究已用于确定这些子因素的存在，以及它们对听力和下降率有不同贡献。基于通过测量耳声发射或通过查看听力图(例如，2‑4KHz的损失)来测试外毛细胞功能，可以检测血管纹性老年性聋和感音性老年性聋，其中一些研究表明，与δ‑耳声发射阈值比较，血管纹性老年性聋和感音性老年性聋可与δ听性脑反应分开。听性脑干反应可用于确定神经性老年性聋。但是目前没有适合人类基底膜硬度的测量。

[0023] 所公开的技术包括针对测量基底膜在体内硬度或厚度的那些技术。在示例性技术中，使用低频声音来建设性地或破坏性地偏置高频猝发音。低频音偏置(例如，移动)基底膜的能力用于测量基底膜的硬度。例如，与相对更柔韧的膜相比，相对更硬的膜受低频率的影响将相对较少。低频率影响所述区域的量可用于确定在该区域基底膜的硬度。使用耳蜗电图测量激活。所得测量值不仅可用于测量硬度，还可用于系统性方法以测量总老年性聋并确定老年性聋的其它子因素的贡献。所述结果可用于改善听力损失下降的诊断或预测、改善耳蜗植入物结果的预测，以及定制助听器处方。

[0024] 声音就象流体移动进入耳蜗。耳蜗的基底部分适于与高频率共振，并且适于与沿着耳蜗朝向耳蜗的顶点的较低频率共振。当频率到达其共振位置时，其能量被基底膜吸收。因而，多个频率可以存在于耳蜗中的相同位置。相对较高频率可到达共振位置，在此位置相对较高频率激活对应于该频率的神经元。同时，相对较低的频率可以穿过高频的共振位置并且沿着耳蜗继续。尽管低频率不会显著地与高频区域产生共振，但通过高频区域的低频率确实引起基底膜的某种移动。可以测量移动程度，并且用于确定老年性聋，例如传导性老年性聋。

[0025] 作为另一个示例性实施方案，向正被测量的耳蜗提供两种音。较高频音激活特定耳蜗区，且较低频音偏置所述区。首先，以第一水平(例如，音量或强度)发送高频音，该第一水平具有来自耳蜗的中度响应(例如，足以引起可检测响应)。然后，发送包括高频音和低频音的复合音，使得音的高频分量(例如，作为突发脉冲发送)与低频分量建设性地重叠，然后被发送。当发送所述组合时，高频分量具有相对于第一水平减小的水平(例如，音量或强度)。然后增加和减小低频音，以确定一水平，在该水平，复合音响应与单音响应处于相同水平。低频水平或高频与低频水平之间的比率接着用作此频率下的硬度的度量。

[0026] 在另一实施方案中，音被配置成使得低频音与高频突发脉冲有破坏性重叠。在这种实施方案中，高频分量的水平增加一定量(例如，音量增加20％)，并且将增加或减小低频音，以找到复合音响应和单音响应相似时的水平。

[0027] 在另外的实施方案中，使用一系列音来确定在耳蜗内的一系列位置处的硬度。对于单个高频音，使用一系列低频载波来确定多个硬度度量，例如硬度谱图。在一个示例中，所述测量在从刚高于阈值到中等水平到响亮水平的高频水平(例如，强度或音量)的范围内进行。在一个示例中，使用多个建设性(例如，谐波)低频波来构建较长较方的波形刺激。

[0028] 在图1中描述了用其实施本文所述的示例性技术的示例性系统。

[0029] 系统

[0030] 图1示出了示例性系统100。所述系统包括关于受试者的听觉解剖结构(包括外耳、鼓膜和耳蜗)使用的计算装置102。如图所示，耳蜗具有第一区域10和第二区域20，所述第一区和第二区可能受本文所述技术的影响。

[0031] 所示计算装置102包括刺激器110、传感器120、一个或多个处理器130。尽管图示为单个装置(例如，部件设置在单个壳体中)，但计算装置102可以采用多种形式中的任一种。在一个示例中，刺激器110和传感器120设置在壳体中，所述壳体与包封一个或多个处理器
130的壳体分开，其中部件仍然经由有线或无线连接来连接。在此示例中，刺激器110和传感器120可设置在壳体中，所述壳体被配置成至少部分地设置在人的听觉解剖结构中或周围。
在实施方案中，一个或多个处理器130属于个人计算机、服务器计算机、手持式设备、笔记本电脑设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、可编程消费类电子设备(例如，智能手机或平板电脑)、网络个人计算机、小型计算机、大型计算机、其它计算设备或其组合。

[0032] 刺激器110包括被配置成向受试者提供刺激的一个或多个部件。在一个示例中，刺激器110被配置成电声转换器，例如耳机或扬声器的驱动器，所述电声转换器被配置成产生指向受试者的耳蜗的空气传导振动，以便在耳蜗内建立外淋巴的流体运动波，激活耳蜗内部的毛细胞。在另一示例中，刺激器110是振动致动器，例如骨传导装置的转换器，其被配置成产生指向受试者的耳蜗的骨传导振动，以便在耳蜗内建立外淋巴的流体运动波，激活耳蜗内部的毛细胞。在一个示例中，刺激器110被配置为以下各项中的一个或多个：耳声发射系统刺激器、听性脑干反应系统刺激器、耳蜗电图系统刺激器、δ‑耳声发射系统刺激器、双音耳声发射系统刺激器或多音耳声系统发射刺激器。

[0033] 传感器120是被配置成基于所检测到的状况生成输出的一个或多个部件。在许多示例中，传感器120被配置成检测耳声发射、耳蜗电图响应、其它响应或其组合。在一个示例中，传感器120是耳蜗响应传感器，其被配置成检测受试者的耳蜗系统的响应。在一个示例中，传感器120包括一个或多个植入式或外部电极，例如耳蜗植入物的一个或多个植入式电极(参见例如图12的耳蜗植入系统1210)。在一个示例中，传感器120包括以下各项中的一个或多个：耳声发射传感器、听性脑干反应传感器、耳蜗电图传感器、耳蜗电图监测器、δ‑耳声发射传感器或双音耳声发射传感器。在一个示例中，传感器120包括经鼓膜电极(例如，设置在受试者的经鼓膜上或配置为针以穿过受试者的经鼓膜插入)或鼓室外电极。

[0034] 一个或多个处理器130是被配置成获得并执行指令的一个或多个硬件或软件处理器(例如，中央处理单元或微控制器)。一个或多个处理器130与计算装置102的其他部件通信并控制所述其他部件的性能。

[0035] 存储器140是一个或多个基于软件或硬件的计算机可读存储介质，其可操作以存储可由一个或多个处理器130访问的信息。除了别的以外，存储器140存储指令以及其他数据，所述指令可由一个或多个处理器130执行以实施应用程序或使得执行本文所述的操作。存储器140实施为易失性存储器(例如，RAM)、非易失性存储器(例如，ROM)、暂时性存储器、非暂时性存储器、可移动存储器、不可移动存储器或其组合。存储器140的示例性实施方案包括RAM、ROM、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、闪存存储器、光盘存储装置、磁存储装置、固态存储装置或可用于存储信息以供稍后访问的任何其它存储器介质。在一些示例中，存储器140涵盖调制数据信号(例如，其一个或多个特性以诸如在信号中编码信息的方式进行设定或改变的信号)，例如载波或其他传输机构，并且包括任何信息传递介质。示例包括有线介质，例如有线网络或直接有线连接，以及无线介质，例如声学、RF、红外、其它无线介质或它们的组合。存储器140的所示示例存储或编码一个或多个指令142。

[0036] 指令142是由一个或多个处理器130可执行以使得一个或多个处理器130执行一个或多个动作的一个或多个软件指令。指令142可以各种形式中的任一种存在，例如机器代码、二进制可执行文件、可解释指令、其它形式或其组合。在一些示例中，指令142的一个或多个方面以硬件实施。

[0037] 接口150涵盖使计算装置102能够与一个或多个用户或一个或多个其它装置交互的一个或多个部件。

[0038] 在一个示例中，接口150包括将计算装置102与一个或多个其它装置通信耦接的一个或多个网络部件。网络部件提供有线或无线网络访问，并且可以支持各种通信技术和协议中的一种或多种，例如以太网、蜂窝、蓝牙、近场通信和RF(射频)，等等。网络部件可以包括根据一种或多种无线通信技术和协议来配置用于无线通信的一个或多个天线和相关联的部件。在一个示例中，在刺激器110和传感器120与一个或多个处理器130分开的情况下，使用一个或多个网络部件在部件之间通信。在一个示例中，接口150包括通过其接收来自用户的输入的一个或多个输入装置。一个或多个输入装置包括物理上可致动的用户接口元件(例如，按钮、开关或拨号盘)、触摸屏、键盘、鼠标、笔和语音输入装置，以及其他输入装置。在一个示例中，接口150包括一个或多个输出装置，计算装置102通过所述一个或多个输出装置(例如一个或多个显示器、扬声器和打印机，以及其它输出装置)向用户提供输出。

[0039] 在一个示例中，计算装置102包括一个或多个部件，所述一个或多个部件被配置成操作为以下各项中的一个或多个：耳声发射系统(例如，畸变产物耳声发射)、听性脑干反应系统、耳蜗电图系统、δ‑耳声发射系统或双音耳声发射系统。用于操作耳蜗电图系统的示例性部件在标题为“听力假体中的耳蜗电图测试(Electrocochleography Testing in Hearing Prostheses)”的US 2017/0304632中描述，其出于任何和所有目的以全文引用的方式并入本文中。

[0040] 系统100的部件可用于执行一个或多个方法或操作，包括关于图2、9和10描述的那些方法或操作。

[0041] 示例性方法

[0042] 图2示出了示例性方法200，其包括测量基底膜的硬度、诊断听力状况以及执行治疗措施。方法200可以从操作210开始。

[0043] 操作210包括测量在受试者耳蜗的第一区域10处的基底膜的硬度。操作210可包括一个或多个子操作。所示操作210包括操作220、230、234、240、250、254和256。其它实施方案可包括更多、更少或不同的操作。可以针对耳蜗的一个或多个额外区域重复硬度测量。

[0044] 操作220包括例如经由刺激器110将第一声波222提供到耳蜗。第一声波222的所示示例包括具有第一音量226的第一频率224。第一声波222以各种方式中的任一种提供，例如经由接收器、扬声器、耳机或振动致动器。在一个示例中，第一音量226是高于耳声发射阈值的音量。耳声发射阈值可以是受试者的实际阈值或预测阈值(例如，基于来自类似个体的典型响应)，在满足所述耳声发射阈值时引起耳声发射。

[0045] 在一个示例中，第一声波222是初始声波，其用于收集关于受试者耳蜗的第一区域10的初始数据。第一区域10也可以被称为目标区域10或测试区域10，并且指受试者耳蜗的与第一频率224产生共振(或被认为产生共振)的区域(例如，耳蜗的基底膜的区域)。

[0046] 操作230包括例如通过传感器120测量第一响应232。第一响应232是对第一声波222的响应。在一个示例中，第一响应232是检测的由受试者的耳蜗响应于第一声波222产生的耳声发射。第一响应232可以是受试者的外毛细胞受体电位或螺旋神经节神经元的激发的直接或间接测量。在一些示例中，第一响应232是使用诱发复合动作电位或耳蜗电图测量的。关于图9描述用于测量响应的另外技术。在一些示例中，第一响应232用作测量后续响应的基线。在图3中示出了提供声波和接收响应的非限制性示例。

[0047] 图3示出了向受试者的听觉系统提供输入并检测响应的示例。如图所示，第一声波302使得接收略微延迟的第一信号303，并且第二声波304使得接收略微延迟的第二信号
305。在一个示例中，第一声波302和第二声波304以空气或骨传导振动的形式提供，并且第一信号303和第二信号305被接收为由麦克风检测的声发射。在其它示例中，第一信号303和第二信号305被检测为电信号，例如由电极检测的电信号。

[0048] 返回图2，操作234包括例如使用一个或多个处理器130选择第二声波242。第二声波242的所示示例包括以修改音量245的第一频率224、以第二音量247的第二频率246和一个或多个任选的附加频率248。

[0049] 第二声波242的第一频率224被选择为与第一声波222的第一频率224基本上相同。在一个示例中，第一频率224在用于产生声波222、242的刺激器110的误差裕度或公差内。通常，第二声波242的第一频率224被配置成刺激第一区域10，所述第一区域是由第一声波222刺激的受试者的耳蜗的同一区域。

[0050] 第一频率224的音量选择为与第一音量226相同或不同。如图所示，第一频率224的音量是修改音量245。修改音量245例如通过高于或低于第一音量226而相对于第一音量226修改。在一个示例中，修改音量245被选择为高于耳声发射阈值(受试者的实际或假定的耳声发射阈值)。在一个示例中，与第一音量226相比，修改音量245相差大于5％、10％、15％、20％、25％、30％、35％、40％、45％或50％(例如，较高或较低)。在至少一些示例中，修改音量245被选择为将使得对第二声波242的响应与对第一声波222的响应232基本上相同的音量，如下文更详细地描述。在其它示例中，第一频率224具有与第一音量226基本上相同的音量(例如，在产生第二声波的刺激器110的公差或误差裕度内)。

[0051] 第二频率246是被配置成偏置耳蜗的第一区域10的频率。在一个示例中，第二频率246被选择为低于第一频率224的频率。例如，第二频率246是被配置成使不同于第一区域10的耳蜗的第二区域20共振但仍然影响第一区域10，使得第二频率246对第一区域10建设性或破坏性地偏置的频率。在一个示例中，操作234包括选择第二声波242，使得测量的对第二声波242的第二响应(参见下文的操作250)在第一响应232的阈值量内。在一个示例中，第二频率246被配置成对第一区域10进行建设性偏置，并且在另一示例中，第二频率246被配置成对第一区域10进行破坏性偏置。在一个示例中，第二音量247被选择为低于受试者的实际或认为的耳声发射阈值。

[0052] 在一些示例中，第二频率246被选择为具有一个或多个额外频率248，所述一个或多个额外频率具有其本身的音量或与第二音量247或修改音量245类似的音量。在一个示例中，选择一个或多个额外频率248。在一个示例中，一个或多个额外频率248是谐波。在一个示例中，选择一个或多个额外频率248以有助于第二声波242的基本上方波形状，例如第一频率224作为突发脉冲而提供于其上的方波形状。

[0053] 操作240包括例如经由刺激器110提供第二声波242。在一个示例中，产生第二声波242，使得第一频率224在第二频率246的特定部分处提供为短突发脉冲，而不是在第二声波
242的持续时间内基本上连续。例如，第一频率可以是接近第二声波242的第二频率246分量的波峰或波谷的突发脉冲，使得在第一频率224使第一区域10共振的时间期间，第二频率
246分别提供建设性或破坏性偏置。

[0054] 在一个示例中，第二声波242被提供到耳蜗，使得测量的对第二声波242的第二响应(参见操作250)在第一响应232的阈值量内。在一些示例中，初次提供第二声波242产生此测量的第二响应252。在其它示例中，初次提供第二声波242不会产生此测量的第二响应252。可以修改第二声波242，直到获得在第一响应232的阈值量内的测量的第二响应252为止。下文关于操作254描述此类修改。

[0055] 操作250包括测量第二响应252。第二响应252是对所提供的第二声波242的响应。在一个示例中，第二响应252以与第一响应232基本上相同的方式测量。在另一示例中，第二响应252以使得第二响应252包括受试者对第二声波242的第一频率224分量的响应而不包括对第二频率246分量的响应的方式测量。关于图3更详细地描述此技术。在一些示例中，第二响应252包括与对第一频率224的响应有关的分量和与对第二频率246的响应有关的分量。

[0056] 操作254包括修改第二声波242。例如，操作包括修改第二声波242，直到测量的对第二声波242的第二响应252在第一响应232的阈值量内。示例性修改包括修改第一频率224的修改音量245或修改第二频率246的第二音量247。例如，响应于第二响应252比第一响应232低(例如，不太强烈)，增加修改音量245。响应于第二响应252比第一响应232高(例如，更强烈)，减小修改音量245。在修改第二声波242之后，可以提供修改的第二声波242，其中方法400的流程返回到操作240。

[0057] 第二声波242及对第二声波的第二响应252的非限制性示例在图4中示出。

[0058] 图4示出了作为输入提供的示例性声波410和所得输出。声波410包括第一频率分量412，该第一频率分量具有比第二频率414分量相对更高的频率。如图所示，声波410包括第一频率区段A 416和第一频率区段B 418，它们分别接近声波410的第二频率414分量的波峰和波谷。如图所示，第一频率区段A 416和第一频率区段B 418被配置为在第二频率414分量的特定部分上的高频突发脉冲。

[0059] 如图所示，第二频率分量414使得基本上没有可从受试者检测的输出。第一频率区段A 416产生第一输出区段420，所述第一输出区段具有比由第一频率区段B 418产生的第二区段输出区段430相对更高的振幅。第一频率区段A 416接近第二频率分量414的波峰，这使得第二频率分量414的波峰向第一区域10提供建设性偏置(例如，第一频率区段A 416与之共振的区域)，并且因此使得第一输出区段420中产生较高输出振幅。第一频率区段B 418接近第二频率分量414的波谷使得对第一区域10产生破坏性偏置，并且因此使得第二输出区段430中产生较低输出振幅。

[0060] 高频率和低频率组合的连续示例在图5和6中示出。

[0061] 图5示出了相对于激活阈值502的第一声波510、第二声波520和第三声波530。第一声波510类似于图4的声波410，并且包括位于低频区段的波峰的高频区段，由此被建设性地偏置。第一声波510包括第一振幅512。第二声波520包括具有足以使第二声波520达到激活阈值502的第二振幅522的无偏置高频区段。第三声波530包括具有第三振幅532的无偏置高频区段。第一振幅512和第三振幅532大体上相似且大致为第二振幅522的一半。如图所示，第一声波510的建设性偏置足以使声波510达到激活阈值502，尽管第一振幅512大致是第二振幅522的一半。第三声波530具有与第一声波510大致相同的振幅，但无偏置且因此不能达到激活阈值。

[0062] 图6示出了具有第一振幅612的第一声波610、具有高频区段、具有第二振幅622的第二声波620和具有高频区段、具有第三振幅632的第三声波630，所有这些都相对于激活阈值602且达到激活阈值。

[0063] 第一声波610是无偏置的且达到激活阈值602。第二声波620包括低频区段，该低频区段以使得高频区段达到激活阈值602的方式对高频区段进行建设性偏置，尽管第二振幅622基本上是第一振幅612的一半。第三声波630包括低频区段，该低频区段以使得高频区段达到激活阈值602的方式破坏性地偏置高频区段，其中第三振幅632基本是第一振幅612的两倍。

[0064] 在一些示例中，受试者的听觉系统的响应是受试者的螺旋神经节(SPG)的激发或与所述激发有关。提供给听觉系统的声波可以影响接受者的外毛细胞的电压电位。当电压电位达到某一阈值时，SPG激发。此过程的示例在图7和图8中示出。

[0065] 图7示出了响应于输入信号(例如，声波)而随时间推移的外毛细胞受体电位。外毛细胞受体电位大约关于‑50mV居中，并且由于输入信号而在大约‑60mV与‑40mV之间移动电位。当受体电位为大约‑40mV时，SPG神经元随后不久开始激发。在一些示例中，此激发被检测为响应232、252。

[0066] 图8示出了响应于输入信号而随时间推移的外毛细胞受体电位。由于被破坏性偏置(例如，由于在低频的波谷上提供高频突发脉冲)，电位大约关于‑55mV居中，产生在大约‑65mV与‑45mV之间的电位移动。因为受体电位小于大约–40mV，所以SPG神经元不激发。

[0067] 返回图2，操作256包括确定硬度258。在一个示例中，确定硬度258包括基于第一声波222与第二声波242之间的一个或多个差异来确定耳蜗的基底膜的硬度258(例如，第一区域10的硬度)。在许多示例中，硬度258源自第二声波242的第二频率246分量在第一区域10处使膜偏置的程度。此范围可基于第二响应252(其响应于具有偏置的第二频率246的声波242)与第一响应232(其响应于缺乏偏置的第二频率246的第一声波222)之间的差异来确定。所述差异可以基于第一音量226与修改音量245之间的比率确定或所述差异可以表示为第一音量与修改音量之间的比率，其中修改音量245是克服偏置以产生基本上相似的第一响应232和第二响应252所需的音量。在另一示例中，硬度258被测量为输入信号(dB)与电神经响应(uV)的比率，其中输入信号对应于修改音量245，电神经响应对应于第二响应252。

[0068] 在一个示例中，确定硬度258包括向人工智能框架(例如，如图11中所描述)提供数据，以及接收作为响应指示硬度258的值的输出。提供给人工智能框架的数据可以包括描述第一声波222和第二声波242的数据，例如第一频率224、第一音量226、修改音量245、第二音量247，以及关于一个或多个额外频率248的数据。可以训练人工智能框架以接收此类数据作为输入，并且提供硬度度量作为输出。

[0069] 在一个示例中，硬度258是耳蜗的第一区域10的度量。在另一个示例中，硬度258是受试者耳蜗整体的硬度的实际或估计测量值。例如，硬度258可以是基于平均值或应用于一个或多个其它获得的硬度258的其它统计过程生成的值。

[0070] 操作260包括诊断听力状况。在一个示例中，诊断包括诊断听力状况的程度(例如，听力损失的量)。在一个示例中，基于基底膜的硬度258高于诊断阈值来诊断听力状况。在一些示例中，诊断可包括操作262、264和266中的一个或多个。

[0071] 操作262包括确定耳蜗传导性老年性聋的水平。该水平基于测量的第二次响应252来确定。耳蜗传导性老年性聋与基底膜硬化有关，因此与硬度有关的度量可用于确定耳蜗传导性老年性聋的水平。例如，基于如基于测量的第二响应252计算的硬度258来确定耳蜗传导性老年性聋的水平。所述确定可以以多种方式中的任一种执行。在一些示例中，所述确定基于至少将硬度258作为变量且产生耳蜗传导性老年性聋的水平作为输出的一个或多个方程式。在一些示例中，所述确定基于查找表，其中将耳蜗传导性老年性聋的水平索引到硬度度量258。在一些示例中，使用人工智能技术来确定耳蜗传导性老年性聋的水平，例如通过将硬度258作为输入提供到人工智能框架，并且接收确定的耳蜗传导性老年性聋的水平作为输出。

[0072] 除了确定或代替确定耳蜗传导性老年性聋的水平之外，方法200确定总老年性聋的水平。可以基于对总老年性聋的贡献因素来确定总老年性聋的水平。例如，可以使用以下等式：

[0073] Presbycusis(dB HL)＝Υ*Strial+Φ*Sensory+X*Neural+Π*

[0074] Conductive，

[0075] 其中输入变量Strial、Sensory、Neural和Conductive代表它们各自的老年性聋子因素的度量。例如，在一个示例中，Conductive可对应于以第一音量226与修改音量245之间的比率表示的基底膜的硬度的度量。在一个示例中，Neural可对应于听性脑干反应的度量。在该示例中，可以通过计算或实验确定线性多回归模型系数Υ、Φ、X和Π，以提供通过输入变量对Presbycusis的估计。例如，如果患者患有仅由于传导性老年性聋(基底膜的硬化)导致的老年性聋，则Strial、Sensory和Neural变量将对该模型无贡献，并且所得的Presbycusis将是Π*Conductive的函数。可以使用多种技术来确定Υ,Φ,X,andΠ的值。下文关于操作264和266描述示例。并且，类似地，可以使用多种技术或变换来确定Strial、Sensory、Neural和Conductive，以为该简单的变量模型提供线性变量类型。

[0076] 操作264包括确定多个老年性聋子因素，例如多个子因素的水平。在一个示例中，老年性聋子因素包括血管纹性老年性聋、感音性老年性聋、神经性老年性聋和耳蜗传导性老年性聋。可以使用其它子因素。基于测试外毛细胞功能，例如通过测量耳声发射或通过使用听力图(例如，如以2–4KHz的损失所证明)来确定血管纹性老年性聋、感音性老年性聋的水平。与δ‑耳声发射阈值相比，基于δ听性脑反应，可以确定血管纹性老年性聋、感音性老年性聋的相对贡献。听性脑干反应可用于确定神经性老年性聋。使用操作262中描述的技术中的一种或多种来确定耳蜗传导性老年性聋。在一个示例中，使用耳声发射、听性脑干反应和所确定的硬度来确定Υ,Φ,X,andΠ的值。

[0077] 操作266包括确定多个老年性聋子因素中的每一个对总老年性聋的贡献。在操作264中确定多个老年性聋子因素的情况下，确定每个因素的相对贡献。例如，确定每个因素对总老年性聋的贡献的程度。

[0078] 操作270包括执行治疗措施272。可以基于操作264测量的多个老年性聋子因素来确定治疗措施272。示例性治疗措施272包括推荐药效物质、推荐助听器、推荐骨传导装置、推荐耳蜗植入物、推荐助听器配件、推荐骨传导配件或推荐骨传导配件、其它推荐或其组合。

[0079] 在一个示例中，响应于确定感音性老年性聋的量高于预定阈值，指示助听器作为治疗措施272。在一个示例中，响应于确定血管纹性老年性聋的量高于预定阈值，可以指示电压泵或血管扩张药作为治疗措施272。在一个示例中，响应于确定内毛细胞损失的量，可以指示或推荐DNA疗法处方作为治疗措施。

[0080] 在一个示例中，响应于确定总老年性聋的水平或一个或多个子因素的水平通过阈值，推荐已经是听觉假体的接受者的受试者对设置进行一个或多个改变以解决老年性聋。例如，总老年性聋的水平指示接受者正在失去残余听力，并且治疗措施272将改变现有听觉假体的一个或多个设置。

[0081] 如上所述，可以使用各种技术来测量响应(例如，第一响应232和第二响应252)。关于图9描述用于测量响应的另外技术。

[0082] 测量响应

[0083] 图9说明用于测量响应902的方法。测量响应902可包括例如利用传感器130测量听性脑干反应、耳蜗电图和电复合动作电位中的一个或多个。在一个示例中，用耳蜗植入物的一个或多个电极或经鼓膜电极测量响应。在一个示例中，用麦克风测量响应。

[0084] 方法902包括操作910，该操作包括测量耳声发射。耳声发射可包括δ‑耳声发射或双音耳声发射。

[0085] 在一些示例中，响应于包括第一频率224和第二频率246的第二声波242来测量耳声发射。在许多示例中，第二频率246用于偏置第一频率224在此共振的耳蜗的第一区域10。第二频率246与不同于第一区域10的耳蜗的第二区域20共振。因此，虽然第二频率246可以通过与受试者的听觉系统的第二区域20产生共振而使得生成耳声发射或其它响应，但所述响应可能与确定第一频率224在此共振的耳蜗的第一区域10的质量无关。结果，在一些示例中，第二声波242的第二频率246被配置成影响受试者的耳蜗的目标区域，但仍然低于耳声发射阈值。在其它示例中，第二声波242的第二频率246足以引起耳声发射，但忽略由第二频率246引起的响应。这些操作是操作912、914和916。

[0086] 操作912包括接收第一耳声发射。第一耳声发射对应于第二声波242的第一频率224分量。因为第一频率224高于第二频率246，所以第一频率224在耳蜗的更基底位置处共振。在更基底的第一区域10处共振使得对应于第一频率224的耳声发射首先产生。

[0087] 操作914包括接收第二耳声发射。第二耳声发射可对应于第二声波242的第二频率246分量。因为第二频率246低于第一频率224，所以第二频率246在耳蜗的更尖端位置处共振。在更尖端的第二区域20处共振使得在第一耳声发射之后产生对应于第二频率246的耳声发射。因此，接收耳声发射的定时可用于将它们区分为与第一频率224或第二频率246有关。在其它示例中，通过其它技术，例如基于响应的其它特性来区分发射。

[0088] 操作916包括忽略第二耳声发射。可以各种方式中的任一种执行忽略。例如，接收但不保存或储存第二耳声发射以供稍后使用。作为另一示例，接收耳声发射的传感器120被关闭或以其它方式被配置成不基于第二耳声发射生成输出。在又一示例中，数据基于第二耳声发射生成，但数据被标记或以其它方式区分为与第二耳声发射相关，使得不使用与第二耳声发射相关的数据。

[0089] 测量响应

[0090] 图10说明被配置成执行包括各种操作的方法1000的一个或多个处理器130。一个或多个处理器130可以通信耦接到存储器140，所述存储器上存储有指令，指令这样来配置一个或多个处理器130。例如，存储器140上可以包括指令142，所述指令在由一个或多个处理器130执行时使一个或多个处理器130执行本文中的一个或多个操作。在一个示例中，操作包括操作1010、操作1020、1030、1040、1050、1060和1070。

[0091] 操作1010包括提供声波1002。如图所示，声波1002包括以第一音量1004的第一频率224、以第二音量247的第二频率246和额外频率248。在一个示例中，操作1010可包括关于操作240描述的方面中的一个或多个方面。在一些示例中，操作1010包括操作1012和1014。

[0092] 操作1012包括选择第一频率224。在一个示例中，操作1012包括选择被配置成激活第一区域10的第一频率。例如，选择受试者耳蜗的目标区域(例如，基于诊断计划或受试者的症状)作为第一区域10，并且基于第一频率224在第一区域10处共振的能力选择第一频率224以瞄准第一区域10。在一些示例中，操作1012还包括选择第一频率224的第一音量1004。
在一个示例中，第一音量1004对应于图2的第二声波242的修改音量245，并且可以类似方式选择。在一个示例中，操作1012可包括关于操作234、254描述的方面中的一个或多个方面。

[0093] 操作1014包括选择第二频率246。在一个示例中，操作1014包括选择第二频率246，所述第二频率被配置成偏置第一区域10，例如建设性地偏置或破坏性地偏置第一区域10。在一个示例中，操作1014可包括关于操作234、254描述的方面中的一个或多个方面。

[0094] 操作1020包括测量响应1022。响应1022是针对所提供的声波1002。在一个示例中，操作1020包括类似于关于操作250描述的方面的一个或多个方面。

[0095] 操作1030包括提供硬度测量。硬度测量可以是第一区域10的硬度的测量，并且可以基于响应1022。在一个示例中，使用关于操作256描述的一个或多个技术来确定硬度。然后，可以使用多种技术中的任一种，例如通过在显示屏上显示结果或通过以可听方式提供硬度测量值，将硬度测量值提供给受试者或临床医生。

[0096] 操作1040包括确定多个硬度测量值。例如，针对第一频率224的多个不同值重复至少操作1010、1020和1030，以确定受试者耳蜗中不同区域的多个硬度测量值。在一个示例中，多个硬度测量值是低于在重复操作之前用于确定原始硬度测量值的原始第一频率224的频率范围。多个硬度测量值可用于确定受试者耳蜗的基底膜的总硬度(例如，基于对多个硬度测量值求平均或执行另一统计过程)。

[0097] 操作1050包括将多个硬度度量提供为硬度谱图。例如，可以将在操作1040中获得的多个硬度测量值提供给用户(例如，受试者或临床医生)。在实施方案中，谱图的x轴对应于频率，并且谱图的y轴对应于硬度。

[0098] 操作1060包括确定老年性聋。例如，老年性聋可以包括耳蜗传导性老年性聋，并且可以基于响应1022来确定。另外，老年性聋可包括血管纹性老年性聋、感音性老年性聋和神经性老年性聋。操作1060可以包括上文关于操作260描述的一个或多个方面。

[0099] 操作1070包括推荐治疗措施272。例如，操作1070可包括类似于关于操作270描述的方面的一个或多个方面。

[0100] 示例性人工智能模型

[0101] 图11示出了可用于本文中的示例的示例性人工智能框架1100。在一个示例中，计算装置102存储并操作人工智能框架1100。人工智能框架1100包括实施人工智能能力的软件指令和相关联数据。

[0102] 在一个示例中，人工智能框架1100限定一种或多种不同人工智能技术的实施。例如，人工智能框架1100限定决策树(例如，决策树的节点及其间的连接)。

[0103] 在所示的示例中，人工智能框架1100包括机器学习模型1110和机器学习接口1120。人工智能框架1100的一个或多个方面可以用机器学习工具包或库来实现，例如：加利福尼亚Mountain View的GOOGLE INC.开发的TENSORFLOW；加利福尼亚San Francisco的OPENAI开发的OPENAI GYM；或者华盛顿Redmond的MICROSOFT CORP.开发的MICROSOFT AZURE MACHINE LEARNING。

[0104] 机器学习模型1110是学习的结构化表示，例如如何实现学习以及学习的内容。例如，在机器学习模型1110包括神经网络的情况下，机器学习模型1110可以例如通过一个或多个矩阵或其他数据结构来定义神经网络的表示(例如，神经网络的节点、节点之间的连接、相关联的权重和其他数据)。

[0105] 机器学习接口1120定义与机器学习模型1110结合使用的软件接口。例如，机器学习接口1120可以定义功能、过程和接口，以用于向机器学习模型1110提供输入、从其接收输出、训练和维护机器学习模型。

[0106] 在一些示例中，机器学习接口1120需要对输入数据进行预处理。在其它示例中，机器学习接口1120可以被配置成执行预处理。预处理可以包括例如将输入数据置于特定格式以供机器学习模型1110使用。例如，机器学习模型1110可以被配置成以矢量格式处理输入数据，并且提供用于处理的数据可以经由预处理转换成此类格式。在一个示例中，接口提供将所提供的数据转换为有用格式，然后将经转换的数据作为输入提供到机器学习模型1110中的功能。

[0107] 机器学习接口1120可以定义训练程序1130以用于准备机器学习模型1110以供使用。人工智能框架1100可以被训练或以其他方式配置为接收数据作为输入，并且基于该数据提供输出。例如，可以训练机器学习模型1110以接收本文描述的数据或参数作为输入，并且提供所提供数据是否指示老年性聋的硬度量或程度的指示作为输出。训练程序1130可以从操作1132开始。

[0108] 操作1132包括获得训练数据。训练数据通常是具有可用于训练机器学习模型1110的已知训练输入和期望训练输出的人或机器策划的数据的集合。在本文的示例中，训练数据可以包括来自许多不同个体的所策划的响应1022，或对于所述数据而言是机器学习模型1110人为创建并且实际的或预期输出的响应。例如，训练数据可以包括与硬度测量值相关联的特定响应1022。在操作1132之后，流程可以移动到操作1134。

[0109] 操作1134包括处理训练数据。处理训练数据包括提供训练数据作为机器学习模型1110的输入。在一个示例中，可以使用相关联的机器学习接口1120提供训练数据作为机器学习模型1110的输入。然后，机器学习模型1110处理输入的训练数据以产生输出。

[0110] 在操作1134之后，流程可以移动到操作1136。操作1136包括从机器学习模型1110获得输出。这可以包括从使用机器学习模型1110处理输入数据的功能接收输出。在操作1136之后，流程可以移动到操作1138。

[0111] 操作1138包括计算损失值。损失函数用于计算损失值，例如基于机器学习模型1110的实际输出与预期输出(例如，对应于所提供的训练输入的训练输出)之间的比较。可以选择并使用各种损失函数中的任一种，例如均方误差或铰链损失。可以基于损失值修改机器学习模型1110的属性(例如，机器学习模型中的连接的权重)，从而训练模型。

[0112] 如果损失值不够小(例如，不满足阈值)，那么流程可以返回到操作1132以进一步训练机器学习模型1110。此训练过程针对一定量的训练数据继续，直到损失值足够小。如果损失值足够小(例如，小于或等于预定阈值)，那么流程可以移动到操作1140。

[0113] 操作1140包括完成训练。在一些示例中，完成训练包括提供人工智能框架1100以在生产中使用。例如，具有训练过的机器学习模型1110的人工智能框架1100可以存储在计算装置102上或另一个位置以供使用。在一些示例中，在提供人工智能框架1100以供使用之前，使用验证输入‑输出数据(例如，具有对应于与训练数据不同的特定输入的期望输出的数据)验证训练过的机器学习模型1110，并且在成功验证之后，提供人工智能框架1100以供使用。

[0114] 机器学习模型1110可以包括多种不同类型的机器学习技术。例如，机器学习模型1110可以定义多种不同的神经网络、决策树和其他机器学习技术及其间的连接。例如，第一神经网络的输出可以流动到第二神经网络的输入，其中来自第二神经网络的输出流入决策树以产生最终输出。

[0115] 示例性装置

[0116] 本文所述的技术可以给被测受试者指定为装置，例如，耳蜗植入物、电声装置、经皮骨传导装置、无源经皮骨传导装置、有源经皮骨传导装置、中耳装置、完全可植入的听觉装置、大部分可植入的听觉装置、听性脑干植入装置、助听器、牙锚式听力装置、其他听觉假体以及上述装置的组合(例如，双耳系统，其包括用于接受者的第一只耳的假体和用于第二只耳的相同或不同类型的假体)。在一些示例中，本文所述的技术可以与消费者装置(例如个人声音放大产品)相关。此外，在一些示例中，此类装置可用于刺激并记录响应。此外，本文所述的测试的受试者可以是此类装置的接受者，并且本文使用的技术用于确定残余听力的老年性聋。在更进一步的示例中，可以使用老年性聋的硬度和量来修改此类装置的刺激设置。

[0117] 装置中包括下文关于图12更详细地描述的耳蜗植入系统，以及下文关于图13更详细地描述的骨传导装置。

[0118] 示例性装置—耳蜗植入物

[0119] 图12示出了可与本文的示例一起使用的示例性耳蜗植入系统1210。例如，耳蜗植入系统1210可以用于实施计算装置102或刺激器110和传感器120中的一者或两者。耳蜗植入系统1210包括可植入部件1244，该可植入部件通常具有内部接收器/收发器单元1232、刺激器单元1220和细长引线1218。内部接收器/收发器单元1232允许耳蜗植入系统1210从外部装置1250接收信号和/或将信号发送到该外部装置。外部装置1250可以是穿戴在头部上的按钮声音处理器，其包括接收器/收发器线圈1230和声音处理部件。替代地，外部装置1250可以只是与包括声音处理部件和麦克风的耳后式装置通信的发射器/收发器线圈。

[0120] 可植入部件1244包括内部线圈1236以及优选地相对于内部线圈1236固定的植入磁体。磁体可以与内部线圈1236一起嵌入柔韧硅胶或其它生物相容性密封剂中。发送的信号通常对应于外部声音1213。内部接收器/收发器单元1232和刺激器单元1220被气密密封在生物相容性壳体内，它们有时统称为刺激器/接收器单元。所包括的磁体可以促进外部线圈1230和内部线圈1236(例如，经由磁性连接)的操作对准，从而使得内部线圈1236能够从外部线圈1230接收电力和刺激数据。外部线圈1230包含在外部部分内。细长引线1218具有连接到刺激器单元1220的近端和植入接受者的耳蜗1240中的远端1246。细长引线1218从刺激器单元1220穿过接受者的乳突骨1219延伸到耳蜗1240。细长引线1218用于基于刺激数据将电刺激提供给耳蜗1240。可以使用声音处理部件并基于感觉假体设置来在外部声音1213的基础上创建刺激数据。

[0121] 在某些示例中，外部线圈1230经由射频(RF)链路将电信号(即，电力和刺激数据)发送到内部线圈1236。内部线圈1236通常是具有多匝电绝缘单股或多股铂丝或金丝的导线天线线圈。内部线圈1236的电绝缘可以由柔性硅胶模制件提供。各种类型的能量传递，例如红外(IR)、电磁、电容和电感传递，可用于将电力和/或数据从外部装置传递到耳蜗植入物。虽然以上描述已经描述了内部线圈和外部线圈由绝缘线形成，但在很多情况下，内部线圈和/或外部线圈可以经由导电迹线来实现。

[0122] 示例性装置—骨传导装置

[0123] 图13是可以受益于使用本文公开的技术的骨传导装置1300的示例的视图。例如，骨传导装置1300可以用于实施计算装置102或刺激器110和传感器120中的一者或两者。骨传导装置1300定位在该装置的接受者的外耳1301后方。骨传导装置1300包括用于接收声音信号1307的声音输入元件1326。声音输入元件1326可以是麦克风、拾音线圈或类似元件。在本示例中，声音输入元件1326位于例如骨传导装置1300之上或之中，或位于从骨传导装置1300延伸的电缆之上。另外，骨传导装置1300包括声音处理器(未示出)、振动电磁致动器和/或各种其他操作部件。

[0124] 更具体地，声音输入元件1326将接收到的声音信号转换成电信号。这些电信号由声音处理器处理。声音处理器生成使致动器振动的控制信号。换句话说，致动器将电信号转换成机械力以向接受者的颅骨1336施加振动。电信号转换成机械力可以由从用户接收的输入控制。

[0125] 骨传导装置1300还包括用于将骨传导装置1300附接到接受者的耦接设备1340。在所示的示例中，耦接设备1340附接到植入接受者体内的锚固系统(未示出)。示例性锚固系统(也称为固定系统)包括固定到颅骨1336的经皮基台。基台从颅骨1336延伸穿过肌肉1334、脂肪1328和皮肤1332，使得耦接设备1340可以附接到其上。这种经皮基台为耦接设备
1340提供了促进机械力的高效传递的附接位置。另一个示例锚固系统包括使用头带、带或其它装置来保持振动板(被配置成向接收者的颅骨施加振动)靠近接收者的颅骨，而不需要使用植入锚固件。在又一个示例性锚固系统中，一个或多个磁体被植入在接受者的皮肤
1332下方，并且骨传导装置1300与磁体之间的磁性吸引用于保持骨传导装置1300。

[0126] 另外的示例性处理

[0127] 除了或代替使用装置来治疗老年性聋之外，还可以使用其它疗法或治疗，例如药物产品。例如，可以指定血管扩张药物。DNA疗法可以被指定或被推荐为治疗内毛细胞损失。或者可以指定在组合装置中含有药物的装置。

[0128] ***

[0129] 应当理解，虽然上文已说明和讨论本技术的特定用途，但所公开的技术可根据本技术的许多示例来与各种装置一起使用。上述讨论并非意在表示所公开的技术仅适合在类似于附图中所示的系统内实施。一般来说，可以使用额外配置来实践本文的过程和系统，和/或可以在不脱离本文所公开的过程和系统的情况下排除所描述的一些方面。

[0130] 本公开参考附图描述了本发明技术的一些方面，附图中仅示出了一些可能的方面。然而，其他方面可以以许多不同形式体现，并且不应被解释为限于本文阐述的方面。相反，提供这些方面是为了使本公开详尽且完整并且向本领域技术人员充分传达可能方面的范围。

[0131] 应当理解，本文相对于附图描述的各个方面(例如，部分、部件等)并不旨在将系统和过程限于所描述的特定方面。因此，可以使用额外配置来实践本文的方法和系统，和/或可以在不脱离本文所公开的方法和系统的情况下排除所描述的一些方面。

[0132] 类似地，在公开了过程的步骤的情况下，这些步骤是出于说明本方法和系统的目的而描述的，并且不旨在将本公开限于特定步骤序列。例如，可以按不同的顺序执行这些步骤，可以同时执行两个或更多个步骤，可以执行另外的步骤，并且可以在不脱离本公开的情况下排除所公开的步骤。此外，可以重复所公开的过程。

[0133] 尽管本文描述了具体方面，但本技术的范围不限于那些具体方面。本领域技术人员将认识到在本发明技术范围内的其他方面或改进。因此，具体结构、动作或介质仅作为说明性方面来公开。本技术的范围由以下权利要求及其中的任何等同物限定。