Использованные сокращения:

КИ — кохлеарная имплантация

ОАЭ — отоакустическая эмиссия

ЗВОАЭ — задержанная вызванная отоакустическая эмиссия

СКЗ — среднеквадратичное значение

ЭКГ — электрокардиография

Для установления диагноза «сенсоневральная тугоухость IV степени» или «глухота» и направления пациента на реабилитацию методом кохлеарной имплантации (КИ) требуется проведение ряда обследований, среди которых одно из важных мест занимает регистрация отоакустической эмиссии (ОАЭ). Данный вид обследования регламентируется Письмом Министерства здравоохранения и социального развития РФ от 01.04.08 № 2383-РХ «О проведении универсального аудиологического скрининга детей первого года жизни» и проводится на I и II этапах аудиологического скрининга [1]. Эпидемиологические исследования 90-х годов в разных странах показали высокую распространенность тугоухости у детей грудного и раннего детского возраста — 1—2 на 1000 новорожденных [2—7]. По результатам отчетов в 2013 г. в России в рамках проведения I этапа скрининга были обследованы около 1,8 млн новорожденных, охват составил 96,7%. Не прошли I этап 2,9% обследованных. По сводным данным по всем регионам, на II этапе скрининга полное аудиологическое обследование проведено у 75% детей, при этом у 3 из 1000 новорожденных подтвержден диагноз тугоухости, из них глухота выявлена у 0,6 из 1000 [8].

Необходимость выявления детей с глухотой и тяжелыми нарушениями слуха на первых этапах развития ребенка обусловлена чрезвычайной эффективностью раннего начала реабилитации методом КИ в отношении оптимального речевого и психоэмоционального развития. В мировой практике стандартом считается завершение I этапа аудиологического скрининга в возрасте до 1 мес жизни, II диагностического этапа — до 3 мес и выбор метода реабилитации (слухопротезирование или КИ) — до 6 мес [9].

При проведении регистрации ОАЭ наибольшее распространение получила задержанная вызванная отоакустическая эмиссия (ЗВОАЭ). Данный метод чувствителен к незначительным нарушениям в работе органа слуха и прост в проведении [9]. Однако наличие внешнего шума или беспокойное поведение ребенка затрудняет проведение обследования и может приводить к ложноположительным результатам, т. е. отсутствию регистрации ОАЭ у ребенка с нормальной слуховой функцией.

По статистическим данным, у детей, не прошедших I этап аудиологического скрининга и направленных на II этап, тугоухость диагностируется в 10—15% случаев.

В оборудовании, используемом в настоящее время, регистрация ЗВОАЭ производится путем усреднения большого количества акустических ответов на одинаковые акустические стимулы. Присутствие шума в акустическом сигнале удлиняет обследование и приводит к ошибкам диагностики. Нами был разработан метод подавления шума, основанный на взвешенном усреднении данных в частотных и временны́х ячейках [10, 11]. В литературе описание подобных методов обработки сигнала, по крайней мере применительно к регистрации ЗВОАЭ, отсутствует.

Для дальнейшего совершенствования методов подавления шума имеет смысл выделить его источники и изучить их характеристики. Данная работа является первым шагом в этом направлении.

Целью исследования является оценка эффективности метода подавления шума, основанного на взвешенном усреднении данных в частотных и временны́х ячейках, при регистрации ЗВОАЭ.

Обследованы 20 человек (9 взрослых и 11 детей). Каждому пациенту проводили тимпанометрию для исключения патологии среднего уха.

Регистрацию ЗВОАЭ проводили с использованием зонда от прибора ILO 288 производства «Otodynamics Ltd» (Англия), подключенного к звуковой карте E-MU 0204. Микрофон зонда через предварительный усилитель был подключен на один входной канал звуковой карты, а на второй канал поступал сигнал с регистратора ЭКГ и дыхания.

Регистрацию ЭКГ проводили усилителем потенциалов с оптической развязкой в I стандартном отведении. Регистрацию дыхания проводили с помощью датчика давления, соединенного трубкой с вкладышем, установленным в преддверии носа. Сигнал с датчика характеризовал скорость потока воздуха через нос и позволял выделить фазы дыхания. Сигналы от усилителя ЭКГ и датчика дыхания кодировались регистратором в поток цифровых данных, который и записывался на второй канал звуковой карты. Эти данные использовались при обработке для анализа происхождения шума.

В ходе исследования производили непрерывную запись данных в файл в режиме реального времени. В дальнейшем данные обрабатывались несколькими методами. В потоке данных выделяли ответы на отдельные стимулы, при этом отбрасывали ответы, в которых происходила перегрузка усилителя, либо стимул был недостаточно стабильным. Далее производилось усреднение в два буфера — как простым усреднением, так и методом усреднения в частотных и временны́х ячейках. Остаточный шум оценивался по среднеквадратичному значению разности двух буферов усреднения.

Разработанный нами метод усреднения в частотных и временны́х ячейках предназначен для усреднения набора реализаций, содержащих зашумленный сигнал. При разработке метода предполагалось, что форма сигнала одинакова во всех реализациях, а шум состоит как из компонента с гауссовским распределением, так и из узкополосных посылок со случайными амплитудой, частотой и моментом предъявления. Также предполагалось, что распределение вероятности величины отсчетов относительно мало изменяется от реализации к реализации.

В предложенном методе сигнал разбивался на ячейки как в частотной, так и во временно́й области, и в каждой ячейке производилось взвешенное усреднение. При этом узкополосная и короткая помеха вызывает искажение сигнала только в небольшом количестве ячеек, в которых и следует уменьшать весовой коэффициент.

Зависимость весового коэффициента от мгновенной мощности сигнала в ячейке вычислялась по распределению вероятности отсчетов на данной частоте, которое предварительно оценивалось по всем имеющимся реализациям.

Для анализа происхождения шума вычисляли распределение мощности шума, оставшегося в записи после вычитания усредненного сигнала, в зависимости от фазы сердечного ритма и скорости потока воздуха. Распределение вычисляли в четырех частотных диапазонах.

При оценке эффективности метода сигнал, очищенный от грубых артефактов, сопоставимых по величине с амплитудой стимула, обрабатывался пятью методами усреднения. В первом методе использовалось обычное усреднение, применяемое в настоящее время практически во всех серийно выпускаемых приборах. Во втором методе применялась пороговая режекция артефакта с автоматическим выбором наилучшего порога. В третьем методе изучали эффективность взвешенного усреднения с оценкой мгновенной мощности шума по всей реализации. Было показано, что для шума с гауссовским распределением его эффективность близка к эффективности пороговой режекции при оптимальном выборе порога. Однако в серийной аппаратуре он применения не нашел. Был испытан также комбинированный метод, включающий как пороговую режекцию с автоматическим выбором порога, так и взвешенное усреднение. Однако его результаты во всех случаях были настолько близки к результатам взвешенного усреднения, что далее в этой статье он не рассматривается. Последним методом был разработанный нами метод взвешенного усреднения в частотных и временны́х ячейках.

Сравнение двух методов усреднения данных, имевших наибольшую эффективность в зависимости от общего шума в записи, показано на рис. 1. Для всех методов остаточный шум оценивался по среднеквадратичному значению (СКЗ) разности двух буферов усреднения. Общий шум оценивался по результатам обычного усреднения. Эффективность вычислялась как отношение СКЗ остаточного шума, полученного тем или другим методом, к величине остаточного шума при обычном усреднении.

На рис. 1 не показаны четыре случая, в которых СКЗ фоновой активности превысило 54 дБ. В трех из них эффективность усреднения в ячейках оказалась примерно равной эффективности усреднения с пороговой режекцией, а эффективность взвешенного усреднения была существенно ниже. В четвертом случае эффективность пороговой режекции была выше эффективности двух других методов на 12 дБ. Мы объясняем это тем, что существующий алгоритм усреднения в частотных и временны́х ячейках не рассчитан на такой динамический диапазон помехи и должен применяться совместно с пороговой режекцией артефакта.

Типичное распределение мощности шума по фазам дыхания и сердечного ритма приведено на рис. 2. При анализе распределения шума по фазам дыхания и сердечного ритма было выяснено, что у всех исследуемых на обоих распределениях есть области, в которых мощность шума относительно мала и примерно постоянна. Этот уровень шума был приписан источникам, не связанным с кровообращением и дыханием. Происхождение этого шума пока неясно. Как будет видно в дальнейшем, уровень этой составляющей мало меняется от эксперимента к эксперименту. Шум, превышающий этот уровень на распределении по фазам, был отнесен к шумам дыхания и кровообращения. На рис. 3 показана усредненная по времени эксперимента мощность трех составляющих шума для каждого случая. Данные, относящиеся к каждому исследуемому, сгруппированы вместе. Видно, что в частотном диапазоне 0,5—2 кГц в большинстве случаев доминирует шум дыхания, а в высокочастотных диапазонах в некоторых случаях присутствует заметный шум кровообращения. Вместе с тем значительная часть шума не коррелирует ни с фазой дыхания, ни с фазой кровообращения, и ее происхождение неясно.

Таким образом, предложенный метод оказывался эффективнее пороговой режекции артефакта и взвешенного усреднения. Тем не менее разница между ним и взвешенным усреднением не столь велика. В наиболее зашумленных случаях использование одного из этих методов может сократить время обследования в несколько раз.

В низкочастотной области значительную часть шума составляет шум дыхания. Он нерегулярный по времени, и этим следует пользоваться при разработке методов регистрации. По-видимому, именно характеристиками этой составляющей шума объясняется эффективность как метода усреднения в частотных и временны́х ячейках, так и взвешенного усреднения.

В высокочастотной области уровень шума в большинстве случаев не коррелирует с дыханием и кровообращением, а его уровень на протяжении экспериментов примерно постоянный для данного уха. Происхождение этого шума пока неизвестно. В ряде случаев в шуме обнаруживаются компоненты, коррелирующие с сердечным ритмом.

Проведенная нами работа позволяет говорить о том, что применение метода подавления шума, основанного на взвешенном усреднении данных в частотных и временны́х ячейках, повышает точность регистрации ЗВОАЭ. Близкие результаты дает также метод взвешенного усреднения.

Конфликт интересов отсутствует.