REHABILITATION OF DEAF CHILDREN AFTER COCHLEAR IMPLANTATION USING AN INTELLIGENT NEURAL NET SYSTEM

  • Authors: Yanov YK1, Levin SV1, Vachrushev SG2, Narkevich AN2, Kuzovkov VE1, Rossiev DA2, Levina EA1, Ermaikina EA2, Khramov AV3,4
  • Affiliations:
    1. St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech
    2. Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky
    3. BSTU «VOENMEH» named after D. F. Ustinov
    4. Saint-Petersburg Electrotechnical University «LETI» (ETU)
  • Issue: Vol 16, No 1 (2016)
  • Pages: 90-96
  • Section: Articles
  • URL: https://journals.eco-vector.com/MAJ/article/view/9485
  • DOI: https://doi.org/10.17816/MAJ16190-96
  • Cite item
Open Access Open Access
Restricted Access Subscription Access

Abstract


The most effective method of rehabilitation in the cases of stage 4 sensorineural hearing loss and deafness is cochlea implantation. During rehabilitation, tuning up of cochlear implant system is needed for proper functioning of the elaborate electronic device substituting for the sensory organ. The aim of the present study was to develop an algorithm for the analysis of telemetry data about neural responses in order to determine the most comfortable levels of cochlear implant stimulation required to tune up the speech processor. Materials and methods. Study group comprised 90 patients divided into two groups. Group 1 (85% of the patients) was used to train the neural net. Group 2 patients (15%) were not involved in training and were used as a reference group to evaluate the effectiveness of neural net operation after training. Results. After the completion of training of 80 neural nets, the best one was chosen. The proportion of correct prognoses with it was 99,2%. Conclusions. The use of the neural-net expert system provides for performing important tasks, such as optimizing the parameters of speech processor tuning-up for an individual patient and increasing the effectiveness of rehabilitation of patients with complex pathology. Of special relevance is the use of neural nets to analyze telemetry data about neural responses in infantile and early-age patients with anomalies of middle-air development after meningitis and in patients with complex defects.

Y K Yanov

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

S V Levin

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

Email: megalor@gmail.com

S G Vachrushev

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: vsg20061@gmail.com

A N Narkevich

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: narkevichart@gmail.com

V E Kuzovkov

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

D A Rossiev

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: rossiev@mail.ru

E A Levina

St. Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and Speech

E A Ermaikina

Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V. F. Voino-Yasenetsky

Email: prochorovaea@gmail.com

A V Khramov

BSTU «VOENMEH» named after D. F. Ustinov; Saint-Petersburg Electrotechnical University «LETI» (ETU)

Email: khralex@mail.ru

  1. Королева И. В. Кохлеарная имплантация глухих детей и взрослых (электродное протезирование слуха).- СПб.: КАРО, 2009.- 752 с.: 77 ил.
  2. Левин С. В. Сравнительная характеристика объективных методов исследования слуха при аудиологическом скрининге // Рос.оториноларингол.- 2009.- № 1.- С. 81-86.
  3. Левина Е. А. Сенсоневральная тугоухость - общие принципы медикаментозного подхода // ConsiliumMedicum.- 2013.- Т. 15, № 11.- С. 64-67.
  4. Щербакова Я. Л., Янов Ю. К., Кузовков В. Е., Мегрелишвили С. М. Нарушения слуха и методы их коррекции // Рос. оториноларингол.- 2014.- № 6.- С. 104-110.
  5. Воронов В. А., Захаренкова О. В., Левин С. В., Левина Е. А. Осложнения после стапедопластики: некоторые подходы к диагностике и лечению // Профилактическая и клиническая медицина.- 2012.- № 1.- С. 42-44.
  6. Кузовков В. Е., Лиленко А. С., Сугарова С. Б. Хирургические особенности при проведении кохлеарной имплантации у пациентов с аномалией Мондини // Рос. оториноларингол.- 2015.- № 3.- С. 74-77.
  7. Королева И. В., Пудов В. И.,Жукова О. С. Кохлеарная имплантация - новое направление реабилитации глухих // Дефектология.- 2001.- № 1.- С. 17-25.
  8. Schatzer R., Koroleva I., Griessner A., Levin S., Kusovkov V., Yanov Y., Zierhofer C. Speech perception with interaction-compensated simultaneous stimulation and long pulse durations in cochlear implant users // HearRes.- 2015.- Apr; Vol. 322.- Р. 99-106. doi: 10.1016/j.hear-es. 2014.11.002. Epub 2014 Nov 29.
  9. Королева И. В., Шапорова А. В., Кузовков В. Е. Разработка критериев и методов оценки эффективности кохлеарной имплантации у детей // Рос. оториноларингол.- 2013.- № 6 (67).- С. 80-86.
  10. Лиленко А. С., Сугарова С. Б., Азизов Г. Р. Новый метод фиксации кохлеарного импланта. Опыт применения // Рос. оториноларингол.- 2013.- № 1 (62).- С. 146-149.
  11. Левин С. В., Кузовков В. Е., Астащенко С. В., Левина Е. А., Вахрушев С. Г., Жарский А. В. Развитие телекоммуникационных технологий в кохлеарной имплантации: особенности и перспективы // Рос. оториноларингол.- 2012.- № 4.- С. 154-159.
  12. Ку зовков В. Е., Янов Ю. К., Левин С. В. Аномалии развития внутреннего уха и кохлеарная имплантация // Рос. оториноларингол.- 2009.- Т. 2.- С. 102-107.
  13. Ланцов А. А., Петров С. М., Пудов В. И. Краткое введение в проблему кохлеарной имплантации // Вестн. оторинолар.- 1998. - № 2.- С. 9-11.
  14. Пудов В. И. Настройка речевого процессора: пособие для врачей.- СПб НИИ ЛОР, 2011.- 23 с.
  15. Клячко Д. С., Янов Ю. К., Пудов В. И., Азизов Г. Р. Влияние субъективного уровня максимально комфортной громкости и порога стапедиального рефлекса на разборчивость речи у пациентов после кохлеарной имплантации // Рос. оториноларингол.- 2013. - №2(63).- С. 51-56.
  16. Левин С. В. Оценка слуховой функции у детей с помощью регистрации стационарных слуховых вызванных потенциалов // Рос. оториноларингол.- 2008.- № 1.- С. 100-104.
  17. Левина Е. А. Адгезивный отит как следствие воспалительных заболеваний носоглотки и среднего уха // Consilium Medicum.- 2014.- Т. 16. № 11.- С. 77-80.
  18. Пудов Н. В., Пудов В. И. Корреляционная связь между максимально комфортной громкостью и электрически вызванным потенциалом действия слухового нерва у пациентов с кохлеарными имплантами //Амурский медицинский журнал.- 2015.- № 1 (9).- С. 32-34.
  19. Левин С. В., Сугарова С. Б., Кузовков В. Е. Взаимодействие лор центров при оказании высокотехнологичной медицинской помощи // Рос. оториноларингол.- 2011.- № 1.- С. 105-109.
  20. Левин С. В., Кузовков В. Е., Астащенко С. В. и др. Развитие телекоммуникационных технологий: особенности и перспективы // Рос.оториноларингол.- 2012.- № 4.- С. 154-163.
  21. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М. Автоматизированная система определения и планирования кратности проведения проверочного флюорографического обследования // Врач и информационные технологии.- 2013.- № 2.- С. 31-36.
  22. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М., Наркевич А. А. Использование прогностических математических моделей для выявления больных туберкулезом легких // Туберкулез и болезни легких.- 2014.- № 9.- С. 44-45.
  23. Россиев Д. А., Ананьев И. Н. Использование компьютерных экспертных систем для изучения обонятельного анализатора при диагностике органических поражений мозга // Вестник оториноларингологии.- 1996.- № 1.- С.17-20.
  24. Маккалох Дж., Питтс У Логические исчисления идей, относящихся к нервной деятельности // Автоматы.- М.: ИЛ, 1956.
  25. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition / еd. by D. E. Rumelhart and J. L. McClelland.- Cambridge, MA: MIT Press, 1986.
  26. Rumelhart D. Е., Hinton G. Е., Williams R. J. Learning Internal Representations by Error Propagation // Parallel Distributed Processing.- Vol. 1.- Cambridge: MA, MIT Press, 1986.- Р. 318-362.
  27. Барцев С. И., Охонин В. А. Адаптивные сети обработки информации.- Красноярск: Ин-т физики СО АН СССР, 1986. Препринт № 59Б.- 20 с.
  28. Назаров А. В., Лоскутов А. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем - СПб.: Наука и техника, 2003.- 384 с.: ил.
  29. Толмачев С. Г. Алгоритмы поиска в системах искусственного интеллекта: учебное пособие / Балт. гос. техн. ун-т «Военмех», каф. «Системы обраб. информ. и упр.».- СПб.: БГТУ, 2012. -86 с.

Views

Abstract - 28

PDF (Russian) - 0

Cited-By


PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2016 Yanov Y.K., Levin S.V., Vachrushev S.G., Narkevich A.N., Kuzovkov V.E., Rossiev D.A., Levina E.A., Ermaikina E.A., Khramov A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies