CT 引导的 CI 编程

音调感知是人类处理声音的基本组成部分。 使用人工耳蜗 (CI) 的人，通过外科手术植入的设备，能够恢复有限范围的听力，由于各种原因，在音调感知方面存在困难。 尽管 CI 通常可以恢复在安静的情况下听到单个说话者讲话的能力，但对更复杂的听觉刺激（如音乐）的感知受到严重限制。 CI 用户经常报告音乐很难听，甚至令人不快。 这些经历可能会非常令人沮丧，尤其是对于那些在晚年经历过耳聋并对音乐产生强烈情感依恋的人来说，例如音乐家或发烧友。

人工耳蜗编程（也称为“映射”）是使用一组普遍接受的默认设置完成的，而不考虑 CI 电极在耳蜗中物理位置的精确位置的个体差异。 出于这个原因，CI 用户通常会遇到电极响应给定频率的刺激与原始耳蜗位置指定的实际频率之间的位置音高不匹配。 CI 用户适应位置-间距不匹配的能力差异很大；有些完全适应，有些部分适应，有些根本不适应。 一个人适应的时间长短也是高度可变的。 双侧 CI 用户可能在耳朵之间有不同的适应，导致声音定位和语音在噪声感知能力方面的失真。

平板计算机断层扫描 (FPCT) 是一种成像技术，可通过识别精细的耳蜗结构和人工耳蜗 (CI) 电极触点始终生成高质量图像。 耳蜗的 FPCT 成像与 3D 曲面多平面重建 (MPR) 软件相结合，已被证明可以产生可靠的耳蜗导管长度测量值。 有了这些资源，就可以测量耳蜗长度并确定耳蜗内电极相对于标准化耳蜗界标的位置。 然后利用这些数据创建与 CI 电极触点的实际物理位置相关的个性化频率分配表。

在这项研究中，FPCT 成像、3D 曲面 MPR 和应用数学被用来量化理论和实际电极接触位置在间距-位置映射方面的差异。 先前的结果揭示了预测特征频率和编程特征频率之间的显着偏差，这与准确的语音、音调和音乐感知有关。 该研究的目标是收集一组 20 名新 CI 接受者的 FPCT 扫描，并描述长期（1 年）个性化音调位置图对一系列语音和音乐指标的影响。 然后将基于 FPCT 的程序的性能与使用制造商默认设置的性能进行比较。

这项研究的新颖之处在于与新植入的 CI 接受者合作，并使用基于 CT 的自定义程序对这些患者进行编程。 更具体地说，在临床默认地图的任何适应或编程发生之前，将向新的 CI 接受者提供基于 CT 的程序。 这使该研究与之前的研究有所不同，因为基于 CT 的编程仅在已经使用临床默认地图一段时间（例如 3 个月、5 年等）的人群中进行了调查。 参与者将参加一系列测试课程，以评估他们在研究过程中的语音和音乐感知能力。 在研究结束时，将允许参与者保留他们喜欢的听力程序（即实验和/或默认程序）。

研究人员团队假设绕过基于临床的地图的使用对于充分理解基于 CT 的编程的影响是必要的，因为那些已经使用临床默认程序的人在基线时表现出更高程度的位置间距不匹配。 通过在电听力（CI 激活）的第一天为新的 CI 接受者提供定制的基于 CT 的程序，这是一个独特而新颖的机会，可以从一开始就最大限度地减少音调位置不匹配，并绕过时间段绝大多数 CI 接受者在第一次适应临床默认程序时都有。