기능적 근적외선 분광법(fNIRS)을 이용한 숙련된 보청기 사용자의 딥러닝 기반 소음 관리 기능의 뇌 이득 연구
Brain benefits of deep learning-based noise management in experienced hearing aid users using functional near infrared spectroscopy.
연구 주제
난청이 있는 개인의 청취 노력을 이해하기 위한 신경영상 기술 활용 및 혁신적인 보청기 기능의 영향에 관한 연구이다.
- 연구 질문
- 새로운 딥러닝 기반 소음 관리 보청기 기능이 숙련된 보청기 사용자의 뇌 혈류 산소포화도에 미치는 영향은 무엇인가?
- 연구 방법
- 26명의 숙련된 보청기 사용자를 대상으로 fNIRS를 사용하여 DNN(Deep Neural Network) 기반 소음 관리 기능이 뇌의 청취 노력에 미치는 신경학적 기초를 조사하였다.
- 비교
- 무지향성 마이크 설정을 사용하는 표준 청취 프로그램과 지향성 마이크 및 DNN 기반 소음 관리 알고리즘을 결합한 DNN 청취 프로그램을 비교하였다.
- 주요 결과
- DNN 청취 프로그램은 표준 청취 프로그램과 비교하여 더 높은 청취 정확도, 더 낮은 주관적 청취 노력 평가, 그리고 좌측 전전두엽 피질(left prefrontal cortex)에서의 더 낮은 fNIRS 측정 산소포화도와 연관되었다.
- 한계
- 제공 초록에 구체적 한계 미기재