(57)【要約】  中枢聴覚処理試験及び評価のシステム及び方法は、聴覚脳幹経路における臨床的に関連する神経活動の同期性を識別することを提供する。本システム又は方法は、聴覚処理異常を、従って潜在的な聴覚システム障害及び／又は学習障害を評価するツールとしての用途を見出す。本システム又は方法は、さらに、補聴器又は人工内耳装置といった聴覚補正器具の選択及び取り付け及び／又は聴覚訓練方法の選択及び実施において用途を見出す。
2008539977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
中枢処理異常を評価するための方法であって、
過渡ピーク要素及び持続要素を有する刺激信号を形成し、
前記刺激信号を変換して音響刺激を与え、
前記音響刺激を被験者に通信し、
前記音響刺激に応答して前記被験者から脳幹応答データを取得し、
前記脳幹応答データを分析して応答特徴データを識別し、
前記応答特徴データを規範データの組と比較して比較データを与え、
前記比較データに基づいて中枢処理異常を判断する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記脳幹応答データはピーク振幅及びピーク潜時を有するデータ・ピーク部分を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記脳幹応答データは周波数追随部分を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記応答特徴データを前記規範データの組と比較するステップは、前記応答特徴データのピーク・データ部分の特徴を前記規範データと比較するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記応答特徴データを前記規範データの組と比較するステップは、前記応答特徴データの溝データ部分の特徴を前記規範データと比較するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記中枢処理異常は音声刺激の前意識的な処理異常を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記中枢処理異常は学習障害に関連することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記比較データは、前記被験者による聴覚刺激の位相性エンコーディング、調性エンコーディング、又は位相性及び調性エンコーディングを代表するものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記中枢聴覚処理異常の観点から治療方策を推薦することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記治療方策は、補聴器か、聴覚訓練方法か、又は補聴器及び聴覚訓練方法の両方を含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
規範データを含むデータベースに結合されたコントローラであって、前記コントローラの作動を指示するための制御プログラムを含む関連メモリを含んだコントローラと、
前記コントローラに結合され、前記コントローラから受信した刺激信号に対する音響刺激応答を生成し、脳幹応答から脳幹応答データを取得するように作動可能なトランスデューサコントローラと、
前記トランスデューサコントローラに結合され、前記音響刺激を変換して可聴信号を与え、前記可聴信号を被験者に呈示するトランスデューサと、
前記音響刺激の呈示の結果として前記被験者内の前記脳幹応答を検出し、前記脳幹応答を前記トランスデューサコントローラに通信するように構成された複数の電極と、
を含み、
前記音響刺激は過渡ピーク要素及び持続要素を有する信号を含み、
前記コントローラは、前記脳幹応答データを処理して、中枢聴覚処理異常を判断するために、前記脳幹応答データを前記規範データと比較することを与えるように作動可能である
ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記脳幹応答データはピークマグニチュードを有するデータ・ピーク部分と溝マグニチュードを有するデータ溝部分とを含むオンセット応答部分を含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記脳幹応答データは溝マグニチュードを有するデータ溝部分を含む周波数追随部分を含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コントローラは、前記脳幹応答データのピーク・データ部分の特徴を前記規範データと比較するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コントローラは、前記脳幹応答データの溝データ部分の特徴を前記規範データと比較するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記中枢聴覚処理異常は音声刺激の前意識的な処理異常を含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記中枢聴覚処理異常は学習障害に関連することを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記コントローラは、前記中枢処理異常の観点から治療方策を推薦するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記治療方策は、補聴器又は聴覚訓練方法のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
言語ベースの機能障害を診断するための方法であって、
複数の個別の聴覚イベントを含む聴覚刺激の組を呈示し、
前記聴覚刺激の組に対する脳幹応答を測定し、
平均波形を記録し、
前記平均波形は前記複数の個別の聴覚イベントの各々に対する前記脳幹応答を表し、かつ複数のピークを含んでおり、
前記複数のピークのうちの少なくとも１つを選択し、
前記複数のピークのうちの少なくとも１つに関する特徴的な情報を判断し、
集成スコアを算出し、
前記前記集成スコアに基づいて言語ベースの機能障害を診断する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
前記複数の個別の聴覚イベントの各々は過渡ピーク要素及び持続要素を含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記平均波形は、前記過渡ピーク要素に対応するオンセット部分と、前記持続要素に対応する周波数追随応答部分とを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記オンセット部分又は前記周波数追随応答部分のうちの少なくとも１つから、前記少なくとも１つのピークを選択するステップをさらに含み、前記少なくとも１つのピークは正のピーク又は負の溝を含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記複数のピークのうちの少なくとも１つに関する特徴的な情報を判断するステップは、
前記特徴的な情報の規範値を算出し、
前記規範値を統計的に標準化し、
前記統計的に標準化された規範値から中間スコアを算出し、
群予測子を算出する
ステップを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
前記特徴的な情報の規範値を算出するステップは、複数の波の潜時の規範値、ピーク間の傾斜の規範値、第１フォルマント周波数の平均エネルギーの規範値、及び、高周波数の平均エネルギーの規範値を算出するステップを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記規範値を統計的に標準化するステップは、算出された規範値の各々について、標準スコアを算出するステップを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記群予測子を算出するステップは、前記特徴的な情報に判別関数を適用するステップを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記集成スコアは前記中間スコアと前記群予測子との組み合わせを含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数のピークのうちの少なくとも１つに関する特徴的な情報を判断するステップは、
ピーク間の傾斜、ピーク間の面積、又は前記オンセット部分からの前記複数のピークに対応する複数の波の潜時のうちの少なくとも１つを含む、前記オンセット部分から選択された前記複数のピークのうちの少なくとも１つに関する特徴的な情報を判断するステップと、
マグニチュード、振幅、前記脳幹応答におけるスペクトルコンテンツ表現の測定値、前記個別の聴覚イベントと前記脳幹応答との間の相関、背景雑音を伴う前記脳幹応答と背景雑音を伴わない前記脳幹応答との間の相関、第１フォルマント周波数の平均エネルギー、及び、高周波数の平均エネルギーのうちの少なくとも１つを含む、前記周波数追随応答部分から選択された前記複数のピークのうちの少なくとも１つに関する特徴的な情報を判断するステップと
のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数の波の潜時は、前記個別の聴覚イベントの発生と前記脳幹応答の観察との間の時間期間を含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記集成スコアに基づいて言語ベースの機能障害を診断するステップは、前記集成スコアを規範的な集成スコアの組と比較するステップを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項３２】
前記聴覚刺激の組に対する前記脳幹応答の雑音を除去するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項３３】
前記聴覚刺激の組に対する前記脳幹応答の雑音を除去するステップは、前記聴覚データの組に対する前記脳幹応答にウェーブレット解析を適用するステップを含むことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許は、中枢聴覚処理の試験に関し、より具体的には、中枢聴覚処理異常、及び関連する聴覚障害及び学習障害の神経生理学的評価を組み入れたシステム及び方法に関する。
米国政府は、本発明の一括払いライセンスを有し、限定された状況において、特許権者がＮＩＨによって授与された認可番号第Ｒ０１−ＤＣ０１５１０号により与えられる適正な条件で他者に使用を許諾することを要求する権利を有する。
【背景技術】
【０００２】
音声に対する脳幹の応答を記録することは、音響刺激の神経伝達の保全性を査定するための有効且つ信頼できる手段として長期にわたり確立されている。過渡的な音響イベントは、脳幹にあるパターンの電圧変動を誘起させて、上行性中枢聴覚経路に沿った脳幹の核に関する情報を与えるよく知られた波形をもたらす。聴覚脳幹における正確な刺激のタイミングは、正常な知覚の証明である。
【０００３】
多くの学習障害の診断において、話し言葉の異常な知覚、理解、及び処理は、根本的な基準となる。現在のところ、中枢聴覚処理異常は、中枢聴覚処理（ＣＡＰ）評価を用いて診断される。聴覚学者及び音声言語病理学者は一連の試験を行うが、これらは全てが知覚的な及び／又は聴覚学的な性質のものであって、即ち主観的であり、生理学的ではなく、客観的でもない。聴覚脳幹応答（ＡＢＲ）試験は生理学的な表示を提供するが、従来のＡＢＲ結果と学習障害との間には、未だ何の関連も確立されていない。
【発明の開示】
【０００４】
学習障害と診断された子供及び大人は、非常に多様な被験者特性を示す。現行での学習障害の診断には、多数の要因が関与しうる。これらには、基本的な知覚生理学及びより高いレベルでの認知機能と注意力、経験的に発達した補償機構、以前の治療的干渉への露出及び臨床医による異なった診断カテゴリの解釈における変形が含まれる。学習障害がある個人を診断するための一貫した信頼性のある方法は、未だ確立されていない。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本特許は中枢聴覚処理試験及び評価のシステム及び方法に関する。ここに説明される実施形態によれば、本システム及び方法は、聴覚脳幹経路における臨床的に関連する神経活動の同期性を識別することを提供する。説明される実施形態によるシステム又は方法は、聴覚処理異常を、従って潜在的な聴覚系の障害及び／又は学習障害を評価するツールとしての用途を見出す。本システム又は方法は、さらに、補聴器又は人工内耳装置といった聴覚補正器具の選択及び取り付け、及び／又は、聴覚訓練方法の選択及び実施において用途を見出すことができる。
【０００６】
本システム及び方法は、聴覚脳幹経路における前意識の総計の神経活動を反映する、聴覚処理の生物学的マーカー（即ちＢｉｏＭＡＰ）を用いる。ＢｉｏＭＡＰは、正常な神経活動の同期性の特徴付けとその後の臨床的に関連する個々の非同期的応答の評価を可能にする高い忠実度を伴って音声信号の音響的特徴を模倣する、位相性エンコーディングと調性エンコーディングの両方を示す。高い再現性と低い変動性を伴って正規母集団から確立された規範応答のデータベースに対して個々の結果を比較することは、ＢｉｏＭＡＰが幼年期学習障害の早期検出を含む聴力関連の障害を予測するための生物学的マーカーとして機能することを可能にする。
【０００７】
１つの可能性がある実施形態においては、本システム、及び対応する本システムの操作方法は、被験者に短い聴覚刺激を呈示するように適合される。市販の電気生理学取得技術は、被験者の刺激に対する脳幹応答から応答データを取得する。統計分析及び規範的結果のデータベースとの比較を含む種々の技術を用いた応答データの評価は、中枢聴覚処理異常が存在することの客観的な表示を提供する。
【０００８】
図１を参照すると、システム１００は、トランスデューサコントローラ１０４に結合されたプロセッサ即ちコントローラ１０２と、ユーザ・インターフェース１０６と、データベース１０８とを含む。トランスデューサコントローラ１０４を経由してコントローラ１０２に結合されるのは、音声トランスデューサ１１０と、複数の電極１１２である。単一の要素として示されるが、トランスデューサコントローラ１０４は要素１０４ａと１０４ｂとに分割することができる。要素１０４ａは音声トランスデューサ１１０に刺激を運ぶことができ、要素１０４ｂは複数の電極１１２から脳波信号情報を受信して処理することができる。トランスデューサコントローラ１０４は、イリノイ州マンデライン所在のＢｉｏ−ｌｏｇｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎか、又はテキサス州エル・パソ所在のＣｏｍｐｕｍｅｄｉｃｓから入手可能なもののようなＰＣベースの刺激送給及びデータ取得システムを含む、いずれかの好適な刺激送給及びデータ取得システムである。音声トランスデューサ１１０は、イリノイ州エルク・グローブ所在のＥｔｙｍｏｔｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈから入手可能なＥＲ−３挿入イヤホンのような挿入イヤホンとすることができる。電極１１２はＡｇ−ＡｇＣｌ頭皮用電極とすることができ、これは被験者に、額を接地として、Ｃｚ（活性）から同側耳垂（基準）へと位置決めすることができる。
【０００９】
コントローラ１０２は、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、又は他の好適な汎用コンピューティング・デバイスであってもよく、又は専用プロセッサであってもよい。コントローラ１０２は、ここに説明される方法及びプロセスを実行するためのコントローラ１０２の作動を指示する命令が内部に保持されるメモリ１１４を含むことができる。即ち、メモリ１１４に保持される制御プログラムに応答するコントローラ１０２は、試験刺激信号を生成し、その試験刺激信号をトランスデューサコントローラ１０４に通信して、音声トランスデューサ１１０を経由して被験者に呈示される音刺激を生成させるように作動する。コントローラ１０２は、さらに、電極１１２及び音声トランスデューサ１１０を経由して脳幹応答データを取得するように作動可能である。脳幹応答データは、メモリ１１４内に格納してもよく、データベース１１６に書き込んでもよく、又はユーザ・インターフェース１０６を経由してシステムユーザに呈示してもよい。ユーザ・インターフェース１０６は、さらに、ユーザが、コントローラ１０２に対して、特定の試験形式、試験パラメータ、及び他の試験を実施するのに必要なデータのための命令及び／又はパラメータを与えるか又は選択できるようにする。
【００１０】
データベース１１６は、取得した脳幹応答データの格納に適したデータ構造体を含むことに加えて、取得した脳幹応答データを分析するためのデータの格納に用いる１つ又はそれ以上のデータ構造体を含むことができる。例えば、データベース１１６は、取得した脳幹応答データと比較して比較データを与えることができる規範応答データを収容する１つ又はそれ以上のデータ構造体を収容することができる。データベース１１６は、さらに、比較データを評価して被験者に中枢処理異常、聴覚障害、及び／又は学習障害が存在するか否かを判断するための基準データを収容することができる。データベース１１６は、さらにまた、補聴器及び／又は聴覚訓練方法の選択といった治療方策の推薦を可能にするデータを収容することができる。
【００１１】
１つの実施形態においては、データベース１１６に保持される規範データを開発するために、統計的に有意な構成員数を有する試験群が用いられる。この群の構成員は、医療上又は学習上の困難を持たないことから選択される。例えば、各構成員は試験群に許容される前に、まず学習達成度試験において、かつ、例えば聴性誘発脳幹応答（ＡＢＲ）試験のような１つ又はそれ以上の聴力評価方法論において、最低限の許容基準を満たさねばならない。
【００１２】
１つの実施形態においては、試験方法論は、被験者に通信するための音刺激を形成するように変換することができる刺激信号の開発を含む。刺激信号は、過渡ピーク要素と持続要素とを含むことができる。このような信号は発話において典型的であり、例えば、刺激信号は多重フォルマント合成発話音とすることができる。１つの例示的な実施形態においては、刺激信号は、４０ミリ秒（ｍｓ）の持続時間を有する５フォルマントの合成された／ｄａ／である。
【００１３】
音刺激は単一の刺激として又は連続する刺激の一部として呈示することができ、単耳的に又は両耳的に呈示することができ、同一極性又は交互極性を伴って呈示することができ、一定の又は可変の音圧レベル（ＳＰＬ）で呈示することができ、一定の又は変動可能な間隔で呈示することができ、雑音を存在させて又は雑音なしで呈示することができる。音刺激の呈示の基準は、実行される評価の種類と、検査される即ち識別される障害の種類とによって左右される。／ｄａ／刺激は、刺激訓練において、単耳的に、交互極性をもって、８０ｄＢのＳＰＬで、挿入イヤホンを介して右耳に、５１ミリ秒の刺激間の間隔を空けて呈示することができる。また、試験されない耳に４０ｄＢ未満のＳＰＬで音源が与えられる。刺激訓練は、１つの区域内の刺激がミリ秒単位で測定される区域間の間隔を有するような訓練区域から構成することができ、訓練区域はやはりミリ秒単位で測定される訓練間の間隔を有する。例えば、４０ミリ秒の／ｄａ／刺激は、例えば、１０ミリ秒の刺激間の間隔によって分離され、各々の区域は例えば３０ミリ秒の訓練間の間隔によって分離される４つの刺激から成る区域の形で呈示することができる。
【００１４】
典型的には、多数の刺激が呈示され、対応する結果が記録されて平均波形へと組み合わされる。平均波形の収集と判断の一例は、結果を多数の代表ファイルとして記録し、データを平均化し、そのデータを平均波形としてプロットすることであろう。刺激は相対する極性の１０００個のイベント３組として呈示することができる。例えば、刺激は、１０００個の刺激イベントのサイクルで、各々の極性について３０００回ずつ、合計で６０００回呈示することができる。結果は、１つの極性で被験者に呈示された、各々が完全な刺激サイクルを含む記録された結果の多数のファイルとして呈示することができる。例えば、６０００回の刺激呈示を伴った試験は、６つの別個のデータ結果ファイルをもたらすことができる。次いで、結果ファイルのデータを組み合わせて、平均波形を達成することができる。図２を参照すると、もたらされた平均波形の一例は２０２のように示すことができる。
【００１５】
発話音に対する電気生理学的な脳幹応答は、複雑な波形２０２として表すことができる。／ｄａ／刺激に対する脳幹応答は、多数の大ピークから構成される。考慮されるピークの数は、試験の正確性を失うことなく減らすことも増やすこともできる。例えば、ピークは単純に波形のオンセット部分２０４から調べてもよく、周波数追随応答（ＦＦＲ）部分２０６から調べてもよく、又はどちらかの部分又は両方の部分の組み合わせから調べてもよい。図２を参照すると、ピークＶ、Ａ、Ｃ、又はＦのどのような組み合わせも信頼性がある応答測定値とすることができる。図２は、刺激／ｄａ／の刺激波形２００と、結果として得られる、３８人の被験者から取得された脳幹応答データから平均化された、平均脳幹応答波形２０２とを示す。波形２０２は、オンセット部分２０４を構成する過渡ピークと、ＦＦＲ部分２０６を構成する持続要素とを示す。発話刺激／ｄａ／の応答のオンセットは、正のピーク（Ｖ）と、その直後に続く負の溝（Ａ）とを含む。オンセット２０４即ち過渡応答に続いて、ＦＦＲ部分２０６にはピークＣ及びピークＦが存在する。付加的なピークもまた見られる。従って、規範を基にして、静音環境と雑音環境との両方における種々の刺激に関する各々のピークの潜時と振幅とを判断することが可能である。
【００１６】
個々のピーク、例えばＶ、Ａ、Ｃ、及びＦの潜時及び振幅に加えて、データ内の関係を判断し、かつ分析することができる。例えば、ピーク間の間隔、振幅、傾斜、及び面積が測定可能である。さらに統計的関係を確立することもできる。オンセット部分２０４の特徴（例えばＶＡピーク間傾斜及びＶＡピーク間面積）と共に、ＦＦＲ部分２０６の特徴（例えば、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、フーリエ変換、又は他の好適な特殊解析技術を用いて求められる振幅、刺激と応答との相関、及び、静音と雑音との応答間相関）を測定することができる。
【００１７】
これらのデータの全ては、主観的に正常であると判断された被験者から集められた場合には、対象刺激に対する正常な脳幹応答を示すものである。さらに、調査は、発話により誘発された脳幹応答が発話信号の多数の音響特性を忠実に反映することを示す。正常に知覚する聴覚系においては、ミリ秒未満のオーダーである刺激のタイミングが、脳幹のレベルで正確に、精密に、かつ再現性をもって表される。よって、正常な応答特徴に関連付けられるこれらの規範データは、データベース１６０の一部として格納された場合には、聴覚障害及び／又は学習障害、又はより一般に中枢処理異常の評価システム及び方法の一部として、被験者からの脳幹応答データを比較するためのツールを提供する。
【００１８】
聴覚障害及び／又は学習障害の評価ツールとしてのシステム１００の作動中に、インターフェース１０６を経由して受信されたユーザの命令に応答して、コントローラ１０２は、ここで説明される試験を開始する。システム１００は、ここに説明されるプロトコルに加えて、例えば聴性誘発脳幹応答（ＡＢＲ）、耳音響放射（ＯＡＥ）などのようないかなる数の聴力試験をも行うことができることに留意すべきである。よって、システム１００は、種々の聴力関連障害の評価及び診断のための堅牢な装置とすることができる。
【００１９】
試験は、例えば／ｄａ／刺激といった音響刺激を呈示することと、音響刺激に応答して被験者から脳幹応答データを取得することと、脳幹応答データを分析して応答特徴データを識別することと、応答特徴データを規範データの組と比較して比較データを与えることと、比較データに基づいて中枢処理異常の有無を判断すること、から構成することができる。
【００２０】
この点に関して、メモリ１１４に保持されるか又は別の形でコントローラ１０２に与えられる制御プログラムは、少なくとも１つのデータ処理ルーチンを含むことができる。制御プログラムは、３つのデータ処理ルーチンを含むことができる。第１のルーチンは、脳幹応答からの応答特徴データからの抽出を達成する。即ち、第１のルーチンは、脳幹応答データにおける多数のピーク（例えばピークＶ、Ａ、Ｃ、及びＦ）の位置を識別し、ピークに関する特徴的な情報を記録する。特徴的な情報は、二乗平均平方根（ＲＭＳ）解析、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析、及び、相互相関算出を含むことができる。次いで、これらの計算の結果は、ルーチン２で比較し分析するために、データベース１１６に保存することができる。このような計算に適したアルゴリズムの一例は、マサチューセッツ州ナティック所在のＴｈｅ  ＭａｔｈＷｏｒｋｓ，Ｉｎｃによって生産されるＭＡＴＬＡＢ（登録商標）によって供給することができる。
【００２１】
試験は、随意的に、背景雑音が存在する中での被験者の応答の分析を含むことができる。背景雑音は、／ｄａ／以外で脳幹応答を生じさせることができる刺激の形態を取ることができる。背景雑音が存在する場合、より効率的なピークの抽出及び識別ができるように、データを修正してもよい。例えば、データは「雑音除去ルーチン」を経ることができる。効果的な雑音除去ルーチンの一例は、ウェーブレット解析か、又は、Ｑｉａｎによる「Ｄｅ−Ｎｏｉｓｉｎｇ  ｂｙ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ」、Ｂｒａｄｌｅｙ他による「Ｏｎ  ｗａｖｅｌｅｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ａｕｄｉｔｏｒｙ  ｅｖｏｋｅｄ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ」、又はＱｕｉｒｏｇａ他による「Ｓｉｎｇｌｅ−ｔｒｉａｌ  ｅｖｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ  ｗｉｔｈ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｄｅ−ｎｏｉｓｉｎｇ」に説明されるもののような、いずれかの他の好適な方法に基づくことができる。
【００２２】
第１のルーチンのためには、オンセット部分２０４の特徴（例えば、ＶＡピーク間傾斜及びＶＡピーク間面積）、及びＦＦＲ部分２０６の特徴（例えば、二乗平均平方根（ＲＭＳ）を用いて判断される振幅、高速フーリエ変換又は他の好適な技術を用いた脳幹応答におけるスペクトルコンテンツ表現の測定値、刺激と応答との相関、及び静音と雑音との応答間相関）を測定することができる。
【００２３】
オンセット部分２０４において、ＶＡピーク間傾斜をオンセット・タイミングの尺度とすることができ、それぞれの時間における振幅の変化として定めることができる。ＶＡピーク間傾斜の一例は、以下のように算出することができる。
傾斜＝（ＶＡ複合振幅）（ＶＡ複合持続時間）
＝（ピークＡ振幅−ピークＶ振幅）／（ピークＡ潜時−ピークＶ潜時）。
【００２４】
さらに、オンセット部分において、ＶＡピーク間面積とは、オンセットマグニチュードの尺度である。ＶＡピーク間面積の一例は、以下のように算出することができる。
１）波Ｖと波Ａとの間の全ての点の振幅から波Ａの振幅を減算し、
２）結果として得られるＶとＡとの間の全ての点の振幅を合計する。
【００２５】
ＦＦＲ部分２０６において、ＲＭＳはマグニチュードの測定値であり、振幅の二乗の平均の平方根として算出することができる。ＲＭＳの計算の一例は、以下のようになろう。
ステップ１：平均がゼロになるように正規化されたベースラインＦＦＲを生成する。
ステップ２：ＦＦＲにおける各点の振幅を二乗する。
ステップ３：ステップ２の結果を合計する。
ステップ４：ステップ３の結果をＦＦＲにおける選択された点の合計数で除算する。
ステップ５：ステップ４の結果の平方根を求める。
【００２６】
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、刺激基本周波数（Ｆ0振幅）、刺激の第１フォルマント周波数（Ｆ1振幅）、及び、刺激のより高い周波数の周波数（ＨＦ）に対応する応答の持続部分のスペクトル成分を取得するのに用いることができる。Ｆ0振幅、Ｆ1振幅、及びＨＦ振幅は、刺激のスペクトル成分が脳幹応答にどれほど良好に表現されているかの尺度にすることができる。ベースライン化されたＦＦＲ領域は、２ミリ秒オン、−２ミリ秒オフのハニング・ランプを用いて窓を付けることができる。スペクトル推定値を増大させるために、ＦＦＴを求める前に、窓が付けられたＦＦＲ領域を（ｎが１秒間のサンプル数である場合の長さｎまで）ゼロで埋めてもよい。Ｆ0振幅は、基本周波数の範囲にわたるＦＦＴ振幅の絶対値として算出することができる。Ｆ1振幅は、第１フォルマント周波数にわたるＦＦＴ振幅の絶対値の平均として算出することができる。ＨＦは、第２フォルマント及び第３フォルマントの周波数にわたるＦＦＴ振幅の絶対値の平均として算出することができる。Ｆ0振幅、Ｆ1振幅、及びＨＦ振幅の値は、さらに非刺激誘発神経活動における周波数の存在に関して評価することもできる。
【００２７】
さらにＦＦＲ部分２０６において、刺激と応答との相関を、刺激波形のタイミング特徴が応答にどれほど良好に保存されているかの尺度とすることもできる。相関は、また、応答相が刺激にどれほど良好に固定されているかの尺度とすることもできる。音響刺激が神経系に伝わる時間（ほぼ７ミリ秒から１１ミリ秒）を考慮するために、２０００Ｈｚのローパスフィルタ処理された形態の刺激の調和区域を含む静止部分を、応答の一部と相互相関させることができる。一連の相互相関は、刺激と応答との間に、各々の連続する相関ごとに増分的に増大する遅延をもって実施することができる。次いで、２つのピアソン相関係数（ｒ値）を報告することができる。即ち、１）８ミリ秒から１０ミリ秒の遅延範囲における正の最大ｒ値と、７ミリ秒から９ミリ秒の遅延範囲における負の最大ｒ値とである。
【００２８】
静音と雑音との応答間相関もまた測定することができる。背景雑音は、脳幹応答に、静音時の応答に比べて、遅れを導入することがある。遅れは、０ミリ秒から２ミリ秒のオーダーとなることがあり、静音応答のＦＦＲ期間に相当する静止部分と雑音ファイルの中の同等に長い部分との間の一連の相関において、ピアソンの最大相関係数を見出すことで見つけることができる。各々の連続的な相関において、雑音応答は、時間的に遅い方に推移することがある。
【００２９】
第２のルーチンは、データベース１１６に格納された規範データに対する特徴データの臨床的検討を提供する。さらにまた、ピーク間の間隔、振幅、傾斜、及び面積のようなデータ内での複合的な関連、及び、ＦＦＲ部分２０６の統計的関係及び特徴を考慮することができる。第１のルーチンの算出に基づいて、臨床的検討に寄与するようなスコアを確立することができる。スコアは、ＢｉｏＭＡＰスコアと呼ぶことができ、オンセット部分２０４の１）波Ｖの潜時、２）波Ａの潜時、３）ＶＡの傾斜と、ＦＦＲ部分２０６の４）測定された第１フォルマント周波数（Ｆ１）の平均エネルギーと、５）高周波数（ＨＦ）の平均エネルギーと、を含む５つのＡＢＲ尺度の規範値で構成される。
【００３０】
５つの尺度について、各々の尺度の標準スコア即ちｚスコアを算出することができる。量ｚは、生スコアと平均値との間の標準偏差の数を表し、生スコアが平均値より下であれば負であり、上であれば正である。ｚスコアは、異なる尺度同士をより容易に比較できるようにする場合がある。さらに、各ｚスコアは、各々がより比較しやすくなるように修正することができる。例えば、波Ｖ潜時、波Ａ潜時、及びＶＡ傾斜の各々について、より大きいｚスコア値はより異常であるとすることができる。しかしながら、測定された第１フォルマントの平均エネルギーと高周波数の平均エネルギーについては逆が正しい場合がある。負のｚスコアは、この場合、−１を乗じて、より容易に比較できるようにしてもよい。
【００３１】
次いで、各々のｚスコアに、そのｚスコアに応じた値を割り当てることができる。例えば、２より大きいｚスコアに４の値を割り当てることができ、１．５より大きいが２より少ないｚスコアに２の値を割り当てることができ、１より大きいが１．５より少ないｚスコアに１の値を割り当てることができ、１より少ないあらゆるｚスコアに０の値を割り当てることができる。次いで、割り当てられた値を互いに足して、中間スコアを達成することができる。
【００３２】
しかしながら、５つの尺度が標準スコアに変換されたので、非常に異なる測定値を有するにも拘らず、同一の中間スコアを達成することが可能となる場合がある。例えば、オンセット相２０４に異常な測定値を有する被験者は、オンセット相２０４における異常な測定値は、ＦＦＲ中の同様な測定より被験者の異常を強く示すという事実にもかかわらず、ＦＦＲ相２０６に異常な測定値を有する別の被験者と同一の中間スコアを達成することがある。従って、５つの尺度は、どの変数が正常な被験者と異常な被験者とを区別するのか判断するために、分析することができる。群の構成員数の予測子を判断するための判別関数を用いて、５つの尺度間の差異を考慮に入れることができる。判別関数の一例は、以下のようになろう。
ｘ＝（ａ×波Ｖの潜時）＋（ｂ×波Ａの潜時）＋（ｃ×ＶＡ傾斜）＋（ｄ×Ｆ１）＋（ｅ×ＨＦ）＋ｋ
ここで、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、及びｅは、５つの尺度の各々の関係を定めることができる係数ちであり、ｋは一定値である。一定値は、群予測子が０を上回るか又は０を下回ることを保証するために加算することができる。係数及び定数は、イリノイ州シカゴ所在のＳＰＳＳ  Ｉｎｃ．によって製造されるＳＰＳＳ（登録商標）のような分析的データ・マイニング・ソフトウェアを用いて見出すことができる。群予測子が０を下回る場合には被験者は異常であると予測され、中間スコアに値１を加算することができる。群予測子が０を上回る場合には被験者は正常であると予測され、中間スコアから値１を減算することができる。中間スコアと群予測子との組み合わせを、最終的な集成スコア、即ちＢｉｏＭＡＰスコアとすることができる。これは、０から２２までの可能性がある値の範囲をもたらすことがある。
【００３３】
次いで、スコア処理の結果のデータ（即ち最終的な集成スコア）を、中枢聴覚処理障害、特に中枢聴覚処理関連の学習障害の有無を判断できる方法で第３のルーチンを用いて処理することができる。判断は、正常な被験者と異常な被験者との区別を示すある範囲のＢｉｏＭＡＰスコアに対するＢｉｏＭＡＰスコアを比較することを含むことができる。例えば、識別の範囲内（即ち５から２２）にあるＢｉｏＭＡＰスコアは被験者に中枢処理異常があることを示すことができ、より低いスコア（即ち０から４）は中枢処理異常がないことを示すとすることができる。
【００３４】
説明された実施例において、システム１００は、中枢聴覚処理障害の判断における用途を見出し、特に関連する学習障害の判断における用途を見出す。システム１００及び方法は、補聴器及び／又は人工内耳といった聴覚補正器具の選択及び取り付けに関してさらなる用途を見出すことができる。即ち、特徴データを規範データと比較することは、特定の聴力関連異常の識別を可能にする。聴覚補正器具、又は代替的に聴覚訓練方法の選択は、個人に合わせて、カスタム的に選択可能である。
【００３５】
本発明は、多数の特徴及び機能を含めて、幾つかの実施形態に関して説明された。特徴及び機能の全てが本発明の全ての実施形態に必要とされるわけではない。ここに論じられた特徴は、実施することができる特徴を説明するものであることが意図されているが、このような特徴は、本発明の実施形態によって構成される装置に実装することができる全ての可能性がある特徴を包括するものであると見なされるべきではない。さらに、ここに説明される実施形態は説明的なものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、添付の特許請求の範囲によってのみ定義され、限定される。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】中枢聴覚処理評価システムのブロック図である。
【図２】刺激信号と結果として誘発される脳幹応答とを示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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