소음 속 어음 변별력 회복: 보청기 내 딥 뉴럴 네트워크 기반 소음 제거 시스템의 불일치 부정 전위(MMN) 증거
Restoring auditory discrimination in noise: mismatch negativity evidence for a deep neural network-based denoising system in hearing aids.
- 연구 질문
- 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기반 소음 제거 알고리즘이 감각신경성 난청이 있는 노인의 자동화된 신경학적 어음 변별력을 향상시키는지 확인하고자 하였다.
- 연구 방법
- 감각신경성 난청이 있는 노인 17명을 대상으로 DNN 시스템의 활성화(DNNON) 및 비활성화(DNNOFF) 조건에 따른 MMN을 측정하는 피험자 내 설계를 수행하였다.
- 비교
- 소음 환경에서 DNN 활성화(DNNON) 조건과 비활성화(DNNOFF) 조건을 비교하였다.
- 주요 결과
- 소음 환경에서 DNN 활성화는 MMN 피크 잠복기를 유의하게 단축시키고 강력한 MMN을 유도하였으나, DNNOFF 조건에서는 MMN이 거의 나타나지 않았다. 또한 DNN 활성화는 DNNOFF 조건에서 관찰된 난청과 MMN 진폭 사이의 보상적 상관관계를 제거하여 신경 반응을 정상화하였다.
- 한계
- 제공 초록에 구체적 한계 미기재
- 실무 맥락
- 감각신경성 난청 환자의 소음 속 어음 인지 및 청각 기술의 신경생리학적 효능 검증