使用延迟-强度曲线自动构造的计算机辅助ABR解释:使用延迟-强度曲线自动构造的计算机辅助ABR解释

Edwige Vannier, Olivier Adam, Patrick Karasinski, Martine Ohresser, J. Motsch
{"title":"使用延迟-强度曲线自动构造的计算机辅助ABR解释:使用延迟-强度曲线自动构造的计算机辅助ABR解释","authors":"Edwige Vannier, Olivier Adam, Patrick Karasinski, Martine Ohresser, J. Motsch","doi":"10.3109/00206090109073114","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"In this paper, we present a new computerised technique for the automatic construction of the latency-intensity curve (LI curve). We take a pattern recognition approach determined by a priori information. We use knowledge gained from the audiogram and from physiological considerations. Therefore, we consider all recordings at different intensities as well as results from the extraction of a single auditory brainstem response (ABR) at a given stimulus intensity. We tested our method successfully: it allows us to prevent misrecognition errors in response detection or in latency measurements. Automatic recognition of the waves and recognition by the ear, nose and throat (ENT) specialist coincided in at least 90 per cent of cases. For wave V, the average deviation between the response thresholds given by our automatic recognition algorithm and those given by the ENT specialist was 5 dB, and the average deviation of the latencies was 0.05 ms. En este trabajo, presentamos una nueva técnica computarizada para la constructión automática de la curva de latencia-intensidad (Curva LI). Tomamos un enfoque de reconocimiento de patrones, supervisado por informatión a priori, y hacemos referenda al conocimiento obtenido del audiograma y también a otras consideraciones fisiológicas. Por lo tanto, consideramos todos los registros a difcrentes intensidades, al igual que los resultados dc la extractión de una respuesta auditiva del tallo cerebral (ABR) única, a una intensidad dada del estímulo. Evaluamos con éxito nuestro método, lo que nos permite evitar errores de reconocimiento en la identificatión de respuestas o en las medidas de latencia. El reconocimiento automático de las ondas y el reconocimiento por parte del especialista en oídos, nariz y garganta (ORL) coincidieron en el 90 por ciento de los casos. 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摘要

在本文中,我们提出了一种新的计算机化技术,用于自动构建延迟强度曲线(LI曲线)。我们采用一种由先验信息决定的模式识别方法。我们使用从听力图和生理学考虑中获得的知识。因此,我们考虑了不同强度下的所有记录,以及在给定刺激强度下提取单个听觉脑干反应(ABR)的结果。我们成功地测试了我们的方法:它允许我们在响应检测或延迟测量中防止错误识别。在至少90%的病例中,声波的自动识别和耳鼻喉科专家的识别是一致的。对于波V,我们的自动识别算法给出的响应阈值与耳鼻喉科专家给出的响应阈值的平均偏差为5 dB,潜伏期的平均偏差为0.05 ms。在este trabajo上,提出了关于内隐曲线(曲线i)的关于计算机化的新 化学交换和通讯通讯(constructión automática)的报告。对赞助人进行调查,对穷人进行监督informatión优先,对公民投票进行调查,并对其他考虑事项进行调查fisiológicas。考虑到两种不同类型的脑损伤注册表,不同类型的脑损伤注册表,不同类型的脑损伤注册表,不同类型的脑损伤注册表,不同类型的脑损伤注册表(ABR) única,不同类型的脑损伤注册表(estímulo)。在评估与 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -El reconocimiento automático de las和El reconocimiento por partite del especalisten oídos, narizz y garanta (ORL)重合于El pconocimiento de los casos。Para onda V, la desviación promedio centrel umbral de respuesta data - poor nuestro algorithm de reconconciento automático由la brindada pel especitalisten ORL fued5 dB,由la desvidio promedio de las latency fued0.05 ms。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Computer-assisted ABR Interpretation using the Automatic Construction of the Latency-Intensity Curve: Interpretatión asistida por computadora del ABR utilizando la Constructión Automática de la Curva Latencia-Intensidad
In this paper, we present a new computerised technique for the automatic construction of the latency-intensity curve (LI curve). We take a pattern recognition approach determined by a priori information. We use knowledge gained from the audiogram and from physiological considerations. Therefore, we consider all recordings at different intensities as well as results from the extraction of a single auditory brainstem response (ABR) at a given stimulus intensity. We tested our method successfully: it allows us to prevent misrecognition errors in response detection or in latency measurements. Automatic recognition of the waves and recognition by the ear, nose and throat (ENT) specialist coincided in at least 90 per cent of cases. For wave V, the average deviation between the response thresholds given by our automatic recognition algorithm and those given by the ENT specialist was 5 dB, and the average deviation of the latencies was 0.05 ms. En este trabajo, presentamos una nueva técnica computarizada para la constructión automática de la curva de latencia-intensidad (Curva LI). Tomamos un enfoque de reconocimiento de patrones, supervisado por informatión a priori, y hacemos referenda al conocimiento obtenido del audiograma y también a otras consideraciones fisiológicas. Por lo tanto, consideramos todos los registros a difcrentes intensidades, al igual que los resultados dc la extractión de una respuesta auditiva del tallo cerebral (ABR) única, a una intensidad dada del estímulo. Evaluamos con éxito nuestro método, lo que nos permite evitar errores de reconocimiento en la identificatión de respuestas o en las medidas de latencia. El reconocimiento automático de las ondas y el reconocimiento por parte del especialista en oídos, nariz y garganta (ORL) coincidieron en el 90 por ciento de los casos. Para la onda V, la desviación promedio entre el umbral de respuesta dado por nuestro algoritmo de reconocimiento automático y la brindada por el especialista en ORL fue dc 5 dB, y la desviacion promedio de las latencias fue de 0.05 ms.
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