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人工内耳と聴取努力:認知的制約と感覚的制約の相互作用

2025年12月9日 更新者:NYU Langone Health

人工内耳とリスニング努力:認知制約と感覚制約の相互作用

本研究は、人工内耳使用者が現実的なコミュニケーション状況において、どのように音声を理解し把握するかを検討します。 瞳孔測定と談話理解による聴取努力を測定する6つの実験を通じて、人工内耳使用者および正常聴力対照群において、言語的コンテキスト、認知的要求、および処理時間が音声理解にどのように影響するかを調査し、コミュニケーションの回復力と脆弱性の基礎となる要因を特定し、より効果的で生態学的妥当性のある評価およびリハビリテーション戦略を開発します。

調査の概要

詳細な説明

本研究は、人工内耳(CI)を使用する成人が、現実的なコミュニケーション状況において音声をどのように理解し理解するかを検討します。 現在の臨床検査は、CIユーザーが単語や単純な文をどれだけ認識できるかに焦点を当てていますが、本研究では、音声認識の成功が、実際に長い会話や談話の意味や内容の理解につながるかどうかを調査します。

本研究では、以下の6つの相互に関連する実験が行われます:(1)CIユーザーが劣化した音声を理解するために言語的文脈(適応的および不適応的の両方)をどのように使用するか;(2)複数の文や物語を記憶するといったコミュニケーション上の課題に直面した際に、聴取努力が理解にどのように影響するか;(3)聴取者に音声提示速度の制御を与えることが理解を向上させるかどうか;および(4)これらの評価の臨床応用版。

実験全体を通じて、研究者は、音声認識と理解の行動測定と組み合わせた瞳孔測定法(認知的努力の指標として瞳孔拡張を追跡)を使用して聴取努力を測定します。 理解度は、談話の主要なアイデアと細部の理解を区別する検証済みの枠組みを使用して評価されます。

本研究には、人工内耳ユーザーと、ボコーダーを介して劣化した音声シミュレーションを聴取する正常聴力の成人が含まれます。 参加者の年齢は18歳から80歳までです。 包括的なベースラインバッテリーにより、知覚能力(音声認識、スペクトル分解能、時間処理)および認知能力(ワーキングメモリ、処理速度、実行機能)が評価されます。

目的:

主目的は、CIユーザーにおける成功した音声理解の根底にあるメカニズムを特定し、コミュニケーション上の課題に対する回復力と脆弱性に関連する要因を決定することです。 副次目的には、認知能力、聴取努力、および談話理解の結果との関係を検討することが含まれます。

成果:

本研究は、CIユーザーに対してより生態学的に妥当な評価方法を提供し、特定のコミュニケーション戦略(自己調整音声など)から利益を得る可能性のある個人を特定し、単語認識能力だけでなく現実世界でのコミュニケーション成功を強化する改善されたリハビリテーションアプローチの開発に情報を提供することが期待されています。

研究の種類

介入

入学 (推定)

460

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Massachusetts
      • Waltham、Massachusetts、アメリカ、02453
        • 募集
        • Brandeis University
        • 主任研究者:
          • Arthur Wingfield
    • New York
      • New York、New York、アメリカ、10016
        • 募集
        • NYU Langone Health
        • 主任研究者:
          • Mario A. Svirsky, PhD

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

参加基準:

  • 被験者は、18歳から80歳までの、その他の点では健康で正常聴力および人工内耳(CI)を装着した成人リスナーであること。

除外基準:

  • 18歳未満の個人。
  • 神経疾患、血管疾患、精神疾患、または認知症の証拠があり、課題遂行を妨げる可能性のある薬物を服用している個人。
  • 言語障害の既往歴がある個人(CI使用者の難聴に関連するものを除く)。アメリカ英語を母国語としない個人。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:他の
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:人工内耳ユーザー
成人の語音聴覚障害者(年齢18〜80歳)で、少なくとも1年間の人工内耳(CI)の経験を持つ方。 参加者は、瞳孔測定法を用いた行動的言語知覚および理解課題を完了します。
  • 意味のある文章、異常な文字列、および非構造化単語リストの想起
  • 統語的および意味的ゲインの測定
  • 聴覚および視覚提示中の瞳孔計測
  • 多話者バブルのセマンティックプライミング/ルアリングを用いた二択単語認識タスク
  • 3つの信号対雑音比(SNR)レベル(重度、中程度、軽度の雑音)
  • 回答に対する信頼度評価
  • 瞳孔測定
  • 単文対連文の音声認識と再生
  • 文間の意味的予測可能性の操作(高対低)
  • 4つのテスト条件:1文、2文、2文+事前プロンプト、2文+事後プロンプト
  • 課題中の瞳孔計測
  • 27の物語の文章(それぞれ67-97語)の再生
  • 命題分析スコアリング(主要なアイデア、中レベルのアイデア、詳細)
  • 意味的階層効果の測定
  • 聴取中の瞳孔測定法
  • 24の談話パッセージ(各150語):12の物語体、12の説明体
  • 連続提示 vs 自己ペース提示(節/文の境界で停止)
  • ポーズ時間と理解度の想起の測定
  • 課題中の瞳孔測定法
  • 自己ペースの文理解
  • 様々な統語的複雑性を持つ文(能動接続、主語関係節、目的語関係節)
  • 連続提示 vs 自己ペース提示(主要な節境界で一時停止)
  • 真偽理解確認文
  • 瞳孔測定
アクティブコンパレータ:正常聴力対照群(ボコーダーシミュレーション)
正常聴力の成人(18~80歳)が4チャンネルおよび8チャンネルのボコーダーを通じて劣化した音声を聴取します。 参加者は人工内耳ユーザーと同じ行動課題を完了しますが、音響的に劣化した音声シミュレーションあり(またはなし)で行います。
  • 意味のある文章、異常な文字列、および非構造化単語リストの想起
  • 統語的および意味的ゲインの測定
  • 聴覚および視覚提示中の瞳孔計測
  • 多話者バブルのセマンティックプライミング/ルアリングを用いた二択単語認識タスク
  • 3つの信号対雑音比(SNR)レベル(重度、中程度、軽度の雑音)
  • 回答に対する信頼度評価
  • 瞳孔測定
  • 単文対連文の音声認識と再生
  • 文間の意味的予測可能性の操作(高対低)
  • 4つのテスト条件:1文、2文、2文+事前プロンプト、2文+事後プロンプト
  • 課題中の瞳孔計測
  • 27の物語の文章(それぞれ67-97語)の再生
  • 命題分析スコアリング(主要なアイデア、中レベルのアイデア、詳細)
  • 意味的階層効果の測定
  • 聴取中の瞳孔測定法
  • 24の談話パッセージ(各150語):12の物語体、12の説明体
  • 連続提示 vs 自己ペース提示(節/文の境界で停止)
  • ポーズ時間と理解度の想起の測定
  • 課題中の瞳孔測定法
  • 自己ペースの文理解
  • 様々な統語的複雑性を持つ文(能動接続、主語関係節、目的語関係節)
  • 連続提示 vs 自己ペース提示(主要な節境界で一時停止)
  • 真偽理解確認文
  • 瞳孔測定

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
実験1~3における子音-核-子音(CNC)単語の正答率
時間枠:実験 1-3 を終了 (最大 9 時間)
参加者の個別の話し言葉を認識する能力は、子音-核音-子音(CNC)単語テストを使用して評価されます。 結果は、正しく繰り返されたキーワードの割合に基づいています。 スコアが高いほど、音声理解力が優れていることを示します。
実験 1-3 を終了 (最大 9 時間)
実験1〜3にわたるAzBio文の正答率
時間枠:実験 1-3 を終了(最大 9 時間)
AzBioセンテンステストは、それぞれ20文からなる15のリストで構成されています。 AzBioセンテンスは、異なる話者によって会話形式で話され、聞き手が不明瞭な単語を予測または「埋める」ために使用できる文脈の手がかりが限られています。 結果は、正しく繰り返されたAzBioセンテンスの割合に基づきます。 スコアが高いほど、音声理解力が優れていることを示します。
実験 1-3 を終了(最大 9 時間)
実験1から3までの単語識別課題における誤り率
時間枠:実験 1-3 の終了 (最大 9 時間)
実験 1-3 の終了 (最大 9 時間)
物語文からの命題想起率
時間枠:実験4の終了(最大3時間)
被験者は24の150語の文章を聴取します。文章の半分は物語(設定、テーマ、プロットなどを含むストーリー)であり、もう半分は説明文(例:医療提供者からの指示)です。 各文章の後、被験者はできるだけ多くの文章内容を思い出すように求められます。 高いスコアは、より良い音声理解を示します。
実験4の終了(最大3時間)
主要アイデアの想起と詳細想起の比率
時間枠:実験4の終了(最大3時間)
被験者は録音された物語を聞き、できる限り思い出すように求められます。 物語には、主要なアイデア(本文の全体的な意味に直接関連する命題として定義)、中程度の命題(主要命題を引数とするもの)、詳細(中程度またはその他の小さな命題を引数とする命題)が含まれます。 主要なアイデアの想起と詳細の想起の比率が評価されます。
実験4の終了(最大3時間)
正しい/誤りの記述を特定した割合
時間枠:実験6の終了(最大3時間)
被験者は、理解の難易度が段階的であることが知られている構文形式の文を聞きます:能動接続文(The author insulted the critic // and the critic hired a lawyer)、主語関係節文(The author that insulted the critic // hired a lawyer)、および目的語関係節文(The author that the critic insulted // hired a lawyer)。 被験者は各文タイプを同数ずつ聞き、そのうち半分は自己ペースで提示され、残りの半分は中断なしで提示されます。 各文の後、被験者は、聞いたばかりの文について真偽を示さなければならない課題を提示されます。
実験6の終了(最大3時間)
非構造化単語リストから異常文への正答率向上(構文ゲイン)
時間枠:実験1の終了(最大3時間)
参加者はまず、意味のある8語から成る30の文を聴きます。 この文のリストから単語を抽出し、非構造化単語リストおよび統語的ストリングを作成します。これにより、各単語は3つの刺激条件全体で均等に聴取されます。 したがって、各被験者は、計測バランスデザインで提示される、30の意味のある文、30の異常ストリング、および30の非構造化リストを聴取します。 3つの条件における想起精度を比較します。
実験1の終了(最大3時間)
異常文から意味のある文への正解率の増加(意味的利得)。
時間枠:実験1終了(最大3時間)
参加者はまず、意味のある8語の文章を30個聞きます。 これらの文章の単語は、非構造化単語リストと統語的列を作成するために使用され、各単語が3つの刺激条件全体で均等に聞かれるようにします。 したがって、各被験者は、カウンターバランスデザインで提示される、意味のある文章30個、異常な列30個、非構造化リスト30個の合計90個を聞くことになります。 3つの条件での想起精度を比較します。
実験1終了(最大3時間)
おとり条件における意味論的に駆動される誤認識の数
時間枠:実験2終了(最大3時間)
被験者は単語ペアを聞き、ペアの2番目(ターゲット)の単語は複数話者の雑音の中で提示されます。 条件は3つあります:中立プライム(最初の単語はターゲット単語と無関係、例:Jaw-PASS)、意味的プライム(2つの単語は意味的に関連、例:Row - BOAT)、および意味的ルアー(ターゲット単語は類似単語の意味的関連語、例:Row - GOAT、ここでGOATはBOATのルアーです)、これにより意味的文脈を成功した知覚と対立させます。 ルアー条件における意味的に誘発された誤認識の数が評価されます。
実験2終了(最大3時間)
ルアー条件における意味論的誤認識の頻度
時間枠:実験 2 の終了(最大 3 時間)
被験者は単語ペアを聞き、ペアの2番目(ターゲット)の単語は複数話者の雑音の中で提示されます。 条件は3つあります:ニュートラルプライム(最初の単語はターゲット単語と無関係、例:Jaw-PASS)、セマンティックプライム(2つの単語は意味的に関連している、例:Row - BOAT)、およびセマンティックルアー(ターゲット単語は類似単語の意味的関連語、例:Row - GOAT、ここでGOATはBOATのルアーです)、これにより意味的文脈を成功した知覚と対立させます。 ルアー条件における意味的に駆動される誤認識の頻度が評価されます。
実験 2 の終了(最大 3 時間)
単文条件と二文条件における想起精度の差
時間枠:実験3の終了(最大3時間)
被験者は4つのテスト条件(2つの条件では1つの文のみを記憶する必要があり、他の2つの条件では2つの文を記憶する必要があります)を受けます。 各条件について、最初の文と2番目の文の間の意味的関連性には2つの組み合わせがあります(半分は予測可能性が高く、もう半分は予測可能性が低くなります)。 1文条件と2文条件の間の想起精度の差が評価されます。
実験3の終了(最大3時間)
自己ペース提示と連続提示による理解度向上の違い(命題の正しく想起された割合)
時間枠:実験5の終了(最大3時間)
被験者は24の150語の文章を聞き、その半分は物語(設定、テーマ、プロットなどを含む)であり、残りの半分は説明文(例:医療提供者からの指示)です。各文章の後、被験者はできるだけ多くの内容を思い出すように求められます。被験者は「自己ペース」の文章(主要な節や文の境界で停止し、被験者が続けるタイミングを決定)と中断なしで提示される文章を同数ずつ提示されます。
実験5の終了(最大3時間)

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • 主任研究者:Mario A. Svirsky, PhD、NYU Langone Health

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2025年1月2日

一次修了 (推定)

2030年1月2日

研究の完了 (推定)

2030年1月2日

試験登録日

最初に提出

2025年12月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月9日

最初の投稿 (実際)

2025年12月12日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年12月12日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年12月9日

最終確認日

2025年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • 18-01806
  • 2R01DC016834-06A1 (米国 NIH グラント/契約)

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

最終研究データセットから個人を特定できない参加者データは、合理的なリクエストに応じて共有されます。 データは、関連する出版物の発行時または可能な限り早期に利用可能になります。 共有されるすべてのデータは、助成金終了時までに共有されます。 データは、最低7年間、第三者のウェブサイト(https://databrary.org/)で利用可能になります。

IPD 共有時間枠

データは関連する出版物の公開と同時、または可能な限り早く利用可能になります。 共有されるすべてのデータは、助成金の終了時までに共有されます。 データは少なくとも7年間利用可能になります。

IPD 共有アクセス基準

データの利用を提案した研究者は、合理的な要請によりアクセス権が付与されます。 データは第三者ウェブサイト(https://databrary.org/)で少なくとも7年間利用可能になります。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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