SPECTRAL KURTOSIS OF OTOACOUSTIC EMISSIONS USING THE HUSIMI TRANSFORM: A PILOT STUDY.
Background: Time-frequency distributions can help reveal resonant modes of OAEs. The Husimi transform is the time-frequency distribution of probability. The sound pressure probability density function for a given frequency can be derived from the Husimi transform. Using the Husimi transform as the w...
| Publicado en: | Journal of Hearing Science Vol. 5; no. 4; pp. 15 - 26 |
|---|---|
| Autores principales: | , |
| Formato: | equations & formulas research tables/charts Journal Article |
| Publicado: |
Institute of Sensory Organs
Dec2015
|
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| fields | @attributes: recordID: 1 pdfLink: plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ccm&AN=115359707&site=ehost-live header: @attributes: shortDbName: ccm uiTerm: 115359707 longDbName: CINAHL Complete uiTag: AN controlInfo: bkinfo: dissinfo: jinfo: jid: 2083389X DVFY jtl: Journal of Hearing Science issn: 2083389X maglogo: N pubinfo: dt: Dec2015 vid: 5 iid: 4 pid: 74745 pub: Institute of Sensory Organs artinfo: ui: 115359707 115359707 115359707 10.17430/8896155 115359707 ppf: 15 ppct: 11 formats: tig: atl: SPECTRAL KURTOSIS OF OTOACOUSTIC EMISSIONS USING THE HUSIMI TRANSFORM: A PILOT STUDY. aug: au: Siedlecki, Tomasz I. Zielinski, Jakub affil: Department of Biophysics and Human Physiology, Warsaw Medical University, Warsaw, Poland sug: subj: Hearing Tests Methods Cochlea Analysis Spectral Analysis Otoacoustic Emissions, Spontaneous Human Pilot Studies Otoacoustic Emissions, Evoked Signal Processing, Computer Assisted Sound Pressure Models, Statistical Male Female Adult Adult: 19-44 years Male Female ab: Background: Time-frequency distributions can help reveal resonant modes of OAEs. The Husimi transform is the time-frequency distribution of probability. The sound pressure probability density function for a given frequency can be derived from the Husimi transform. Using the Husimi transform as the weight function, it is possible to define the spectral kurtosis of OAEs. Material and methods: The Husimi transform was calculated numerically from OAE data recorded from subjects with normal hearing. We examined click-evoked OAEs (CEOAEs) and tone-burst-evoked OAEs (TBOAEs) with stimuli centered at 1, 2, and 4 kHz, and the presence of spontaneous OAEs (SOAEs) was also investigated. The aim of this study was to examine the statistical properties of otoacoustic emissions (OAEs) and relate them to resonant modes of the cochlea. Assuming that the probability of the sound pressure of an OAE at any time and frequency is given by a Husimi-type transform, we analyzed statistical features of the probability distribution, particularly spectral kurtosis. Results: With evoked OAEs, a minimum in kurtosis was found at frequencies close to SOAEs. With TBOAEs, three sorts of SOAEs were found: those with high positive kurtosis, those with small positive kurtosis, and those with negative kurtosis; in these cases, SOAEs appeared at the same frequency as the kurtosis minimum. Conclusions: The kurtosis of evoked components of an OAE is strongly affected by the presence of an SOAE. The number of positive peaks and negative troughs of spectral kurtosis in a given frequency band seem to be characteristic of each subject. It is suggested that a new way of distinguishing types of OAEs may involve calculating the spectral kurtosis, and this may be diagnostically useful. Antecedentes: Los planes de tiempo y frecuencia de la señal de emisiones otacústicas permiten reconocer modas de resonancia de la cóclea. La transformación de Husimi pertenece a esta clase funciones y describe el plan de probabilidad de la emisión en el tiempo y frecuencia. Al usar la función de Hisimi como función de peso podemos identificar y calcular la curtosis de la señal de emisiones otacústicas. La función de Husimi permite también leer la distribución de la densidad de probabilidad de tener un valor determinado de la presión acústica para una frecuencia de emisión determinada. Material y métodos: Calculamos numéricamente la transformación de Husimi de los datos de la emisión otacústica registrados en pacientes con un oído normal. Se han estudiado emisiones otacústicas inducidas por un golpe EOAC o un tono de banda estrecha EOAT cuando la frecuencia media era de 1, 2 y 4 kHz. Analizamos también la presencia de otoemisiones acústicas espontáneas SOAE. El objetivo del estudio fue evaluar las propiedades de las otoemisiones estadísticas y su relación con las modas de resonancia de la cóclea. Suponiendo que la probabilidad de emisiones en cada momento y en cada frecuencia está determinada por la transformación de Husimi, analizamos las propiedades estadísticas de la distribución de la probabilidad y valores de la curtosis espectral de la señal de la emisión. Resultados: Se observó que en caso de la señal de la otoemisión acústica inducida por un estímulo externo los valores mínimos de la curtosis correspondían a las frecuencias muy cercanas a las frecuencias espontáneas de la otoemisión acústica. Se afirmó que en caso de las otoemisiones acústicas inducidos por un tono, las emisiones espontaneas se pueden dividir en tres tipos según el valor de la curtosis obtenida en el punto mínimo: los de la curtosis negativa, de poca curtosis menor de 2 y los de un valor mayor de la curtosis. Resultados: La presencia de la otoemisión acústica espontanea afecta mucho a los valores de la curtosis de la señal de otoemisiones inducidas. De ahí, concluimos que el número de máximos y mínimos de la curtosis espectral en una banda de frecuencia dada es un rasgo característico de la persona examinanda. Esto sugiere que el cálculo de la curtosis de señales otoacusticas puede ser útil en la clasificación de diferentes tipos de emisiones y en el diagnóstico del oído interno. Tło: Rozkłady czasowo-częstotliwościowe sygnału emisji otoakustycznej pozwalają rozpoznać mody rezonansowe ślimaka. Transformacja Husimiego należy do tej klasy funkcji i opisuje rozkład prawdopodobieństwa emisji w czasie i częstotliwości. Używając funkcji Husimiego jako funkcji wagowych możemy zdefiniować i obliczać kurtozę sygnału emisji otoakustycznych. Funkcja Husimiego pozwala również odczytać rozkład gęstości prawdopodobieństwa posiadania określonej wartości ciśnienia akustycznego dla danej częstotliwości emisji. Materiał i metody: Obliczamy numerycznie transformację Husimiego z danych emisji otoakustycznej zarejestrowanych u pacjentów z normalnym słuchem. Badano emisje otoakustyczne wywołane trzaskiem CEOAE lub tonem wąskopasmowym TBOAE kiedy częstotliwość środkowa była umiejscowiona na 1, 2, i 4 kHz. Analizowaliśmy także obecność spontanicznych otoemisji akustycznych SOAE. Celem badania była ocena właściwości statystycznych otoemisji oraz ich związek z modami akustycznymi ślimaka. Przypuszczając, że prawdopodobieństwo emisji w każdym momencie i na każdej częstotliwości jest określane przez transformację Husimiego, analizowaliśmy cechy statystyczne rozkładu prawdopodobieństwa i wartość kurtozy widmowej sygnału emisji. Wyniki: Zaobserwowano, że w przypadku sygnału otoemsji akustycznej wywołanej zewnętrznym pobudzeniem minimalne wartości kurtozy odpowiadały częstotliwościom bardzo bliskim częstotliwości spontanicznych otoemisji akustycznych. Stwierdzono, że przypadku otoemisji akustycznych wywołanych tonem, emisje spontaniczne można podzielić na trzy rodzaje w zależności od wartości kurtozy osiągniętej w punkcie minimum: te o ujemnej kurtozie, o niewielkiej kurtozie mniejszej niż 2 oraz te o wyższej wartości kurtozy. Wnioski: Obecność spontanicznej otoemisiji akustycznej bardzo wpływa na wartość kurtozy sygnału otoemisji wywołanej. Wnioskujemy stąd, że liczba maksimów i minimów kurtozy widmowej w danym paśmie częstotliwości jest charakterystyczną cechą badanej osoby. Sugeruje to, że obliczanie kurtozy sygnału emisji otoakustycznych może być pomocne w klasyfikowaniu różnych typów emisji i użyteczne w diagnostyce ucha wewnętrznego. Фон: Временно-частотное распределение сигнала отоакустической эмиссии позволяет распознавать резонансные модули улитки. Трансформация Хусими принадлежит к функциям этого класса и описывает распределение правдоподобия эмиссии во времени и частотности. Используя функцию Хусими в качестве весовой функции можно определить и вычислить куртозис сигнала отоакустической эмиссии. Функция Хусими позволяет также считывать распределение густоты правдоподобия наличия определенного значения акустического давления для данной частоты эмиссии. Материал и методы: Вычисляем цифровую трансформацию Хусими из данных отоакустической эмиссии, за-регистрированных у пациентов с нормальным слухом. Была исследована отоакустическая эмиссия, вызванная треском СЕОАЕ или узкополосным тоном ТВОАЕ, когда центральная частота была установлена на 1, 2 и 4 кГц. Мы анализировали также наличие спонтанной акустической отоэмиссии 50АЕ. Целью исследования являлась оценка статистических свойств отоэмиссии, а также их связь с акустическими модулями улитки. Предполагая, что правдоподобие эмиссии в каждый момент и на каждой частоте определяется трансформацией Хусими, мы анализировали статистические свойства распределения правдоподобия и значение спектрального куртозиса сигнала эмисии. Результаты: Замечено, что в случае сигнала акустической отоэмисии, вызванной внешней стимуляцией, минимальные значения куртозиса соответствовали частотам, очень подобным частотам спонтанной акустической отоэмиссии. Обнаружено, что в случае акустической отоэмиссии, вызванной тоном, спонтанную отоэмиссию можно разделить на три вида, в зависимости от значения куртозиса, достигнутого в пункте минимум: отоэ- миссия с отрицательным куртозисом, отоэмиссия с небольшим куртозисом - меньше 2 и отоэмиссия с высшим значением куртозиса. Итоги: Наличие спонтанной акустической отоэмиссии имеет большое влияние на значение куртозиса сигнала вызванной отоэмиссии. Ввиду этого мы приходим к выводу, что количество максимумов и минимумов спектрального куртозиса в данной полосе частот является характеристическим свойством исследованного человека. Это наводит на мысль, что вычисление куртозиса сигнала отоакустической эмиссии может быть полезно в классификации разных видов эмиссии, а также в диагностике внутреннего уха. pubtype: Academic Journal doctype: equations & formulas research tables/charts Journal Article ougenre: Article language: English refInfo: holdings: @attributes: islocal: N |
|---|