(57)【要約】【課題】  被験者の聴力を客観的に評価すること。【解決手段】  本発明は誘発された定常状態の聴力を記録することにより、被験者の聴力を評価するための装置および方法に関する。この装置は誘発された定常状態の聴力電位刺激を発生し、この刺激を被験者に与え、刺激を与えるのと同時に電位を検出し、検出された電位が刺激に対する応答を含むかどうかを判断する。刺激は多数の異なる成分および変調を有する検査信号を含むことができる。この装置は更に多数の客観的聴覚検査も実行できる。この装置は更に、被験者の２つ以上の感覚モダリティを同時に検査するマルチモダリティ検査も実行するようになっている。【選択図】      図１ａ
2005296607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）指数関数状に変調された成分を有する検査信号を発生する工程と、
（ｂ）前記検査信号を変換し、音響刺激を発生する工程と、
（ｃ）前記音響刺激を被験者に与える工程と、
（ｄ）前記音響刺激を前記被験者に与えながら、実質的に同時に前記被験者からの電位を検出する工程と、
（ｅ）前記電位を分析し、前記電位が前記音響刺激に対する少なくとも１つの定常状態の応答が存在することを表示するデータを前記電位が含むかどうかを判断する工程とを備えた、被験者の聴力を検査する方法。
【請求項２】
前記検査信号が振幅成分および周波数成分のうちの少なくとも１つを含み、前記振幅成分および前記周波数成分のうちの少なくとも１つを指数関数状に変調する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記検査信号が過渡成分を含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記過渡成分が、ある程度の重なりを有する応答を誘発するのに十分周期的である、請求項３記載の方法。
【請求項５】
（ａ）指数関数状に変調された成分を有する検査信号を発生するようになっている信号発生器と、
（ｂ）前記プロセッサに電気的に結合されており、前記検査信号を変換し、音響刺激を発生し、該音響刺激を前記被験者に与えるようになっているトランスジューサと、
（ｃ）前記被験者に音響刺激を与えながら、実質的に同時に前記被験者からの電位を検査するようになっているセンサと、
（ｄ）前記センサに電気的に結合されており、前記電位を受信し、該電位を分析し、該電位が前記音響刺激に対する少なくとも１つの応答を表示するデータを含むかどうかを判断するようになっているプロセッサとを備えた、被験者の聴力を検査するための装置。
【請求項６】
前記検査信号が振幅成分および周波数成分のうちの少なくとも１つを含み、前記振幅成分および前記周波数成分のうちの少なくとも１つを指数関数状に変調する、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記検査信号が過渡成分を含む、請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記過渡成分が、ある程度の重なりを有する応答を誘発するのに十分周期的である、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記電位が音響刺激に対する少なくとも１つの定常状態の応答が存在することを表示するデータを含むかどうかを判断するために電位を分析する方法において、
（ａ）音響刺激を被験者に与える工程と、
（ｂ）複数のデータポイントを得るように前記被験者に前記音響刺激を与えながら、実質的に同時に前記被験者からの電位を検出する工程と、
（ｃ）前記複数のデータポイントを第２の複数のデータポイントに変換する工程と、
（ｄ）バイアスされた複数のデータポイントを得るように、予想される位相値により前記第２の複数のデータポイントにバイアスをかける工程と、
（ｅ）前記バイアスがかけられた複数のデータポイントに対し統計検査を実施し、応答を検出する工程とを備えた、電位を分析する方法。
【請求項１０】
誘発された定常状態の電位（ＳＳＡＥＰ）刺激に対する少なくとも１つの定常状態の応答が存在することをデータが表示するかどうかを判断するために、脳波形（ＥＥＧ）データを分析する方法において、
（ａ）被験者にＳＳＡＥＰ刺激を与える工程と、
（ｂ）被験者に前記刺激を与えながら、実質的に同時に前記被験者からＥＥＧデータを検出する工程と、
（ｃ）前記ＥＥＧデータから少なくとも１つのスイープを形成する工程と、
（ｄ）前記スイープに対する複数のフーリエ成分を計算する工程と、
（ｅ）前記フーリエ成分に予想される位相値のバイアスをかけ、バイアスがかけられた複数の成分を得る工程と、
（ｆ）前記バイアスがかけられた複数のデータポイントに対し統計的検査を実施し、応答を検出する工程とを備えた、脳波形（ＥＥＧ）データを分析する方法。
【請求項１１】
前記工程（ｅ）が、
（ｇ）前記複数のフーリエ成分に対する振幅（ａｉ）および位相（ｑＩ）を計算する工程と、
（ｈ）前記振幅（ａｉ）にバイアスをかけ、次の式
ｐｉ＝ａｉ*ｃｏｓ（ｑＩ−ｑｅ）
（ここで、ｑｅは予想位相値である）に従ってバイアスがかけられたデータポイント（ｐｉ）を得る工程とを備えた、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記工程（ｆ）が、
（ｉ）応答が発生するはずのフーリエ成分の近くのノイズを示すバイアスがかけられた振幅にて、片側スチューデントｔ−検定を使用して、上部信頼性限界を計算する工程と、
（ｊ）応答が生じているはずのフーリエ成分のバイアスがかけられた振幅と上方信頼性限度とを比較し、バイアスがかけられた振幅が上部信頼性限度よりも大きいかどうかを判断する工程とを備えた、請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
被験者の特性および刺激の特性に相関性のある予想された標準位相値のデータベースから位相予想値を得る、請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
被験者に対する前の検査から前記予想された位相値を得る、請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
前記刺激が応答を検出した他の成分を含み、この検出した応答に対する位相値の外挿から前記位相予想値を得る、請求項１０記載の方法。
【請求項１６】
（ａ）前記被験者に対して行うべき聴力検査を選択する工程と、
（ｂ）前記聴力検査のための少なくとも１つの成分を含む検査信号を発生する工程と、
（ｃ）前記検査信号を変換して刺激を発生する工程と、
（ｄ）前記被験者に前記刺激を与える工程と、
（ｅ）前記被験者に前記刺激を与えながらほぼ同時に前記被験者からの電位を検出する工程と、
（ｆ）前記電位を分析して応答を検出する工程とを備えた、被験者の聴力を客観的に検査する方法。
【請求項１７】
前記刺激が誘発された定常状態の電位刺激を含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
前記音響刺激が過渡成分を有する刺激を含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１９】
前記過渡成分がトーンピップおよびクリックを含む、請求項１７記載の方法。
【請求項２０】
前記過渡成分が、ある程度の重なりを有する応答を誘発するのに十分周期的である、請求項１８記載の方法。
【請求項２１】
前記刺激がオン時間とオフ時間とを有する、請求項１６記載の方法。
【請求項２２】
オン時間とオフ時間とを自動的に制御する、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
オン時間とオフ時間とを手動で制御する、請求項２１記載の方法。
【請求項２４】
前記オフ時間が被験者の回復時間に対応する、請求項２１記載の方法。
【請求項２５】
前記聴力検査が
（ｇ）被験者に補聴器を装着する工程と、
（ｈ）前記工程（ｂ）から（ｆ）を実行する工程と、
（ｉ）前記工程（ｅ）で応答が検出されなかった前記検査信号内の成分の少なくとも１つの周波数領域にほぼ類似する少なくとも１つの周波数領域のための補聴器の設定を自動的に調節する工程と、
（ｊ）電位内で所定の数の定常状態の応答が検出されるまで前記工程（ｈ）および（ｉ）を実行する工程とを備え、前記応答の数が医療従事者によって選択できるか、または被験者に補聴器を付けていない場合の聴力プロフィルに基づき選択できるかまたは同様な刺激に対して得られた適当な標準値から選択できる、補聴器を付けた場合の聴力検査である、請求項１６記載の方法。
【請求項２６】
応答が検出されなかった検査信号の周波数領域にほぼ類似する周波数領域に対して補聴器の利得を調節することを含む、請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
前記検査信号がノイズマスキングを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項２８】
前記ノイズマスキングが、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、バンドパスノイズおよびバンドパスノイズおよびスペクトルノイズのうちの１つを含む、請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記聴力検査が強度リメン検査を含むスレッショルドを超える検査を備え、前記検査信号が約１００％の変調深度を有する振幅変調された成分を含み、前記強度リメン検査が、
（ｋ）応答が検出される最低変調深度を決定するよう、検出された各応答時に検査信号の変調深度を最小にしながら、誘発された定常状態の電位検査を実行する工程と、
（ｌ）最低変調深度と最低標準変調深度のデータベースとを比較し、被験者の聴覚系のステータスの表示を得る工程とを備えた、請求項１６記載の方法。
【請求項３０】
前記スレッショルドを超える検査が周波数リメン検査を含み、前記検査信号が、周波数変調深度を有する振幅変調された成分を備え、前記周波数リメン検査が、
（ｍ）応答が検出された最低変調深度を決定する工程と、
（ｎ）最低変調深度と最低標準変調深度とを比較し、前記被験者の聴覚系のステータスの表示を得る工程とを備えた、請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
前記聴力検査が聴力スレッショルド検査であり、聴力スレッショルド検査が、
（ｏ）いくつかの強度レベルにおいて工程（ｃ）から（ｅ）を繰り返し実行し、前記検査信号の各成分に対する応答を検出した最低刺激強度を決定する工程を備えた、請求項１６記載の方法。
【請求項３２】
前記聴力検査が聴力スレッショルド検査であり、前記検査信号が少なくとも２分の１オクターブだけ離れているキャリア周波数を有する振幅変調信号と周波数変調信号との２つ以上の組み合わせを含み、振幅変調と周波数変調とを組み合わせた各信号が周波数変調された成分および振幅変調された成分を有し、振幅変調信号と周波数変調とを組み合わせた各信号の少なくともエンベロープが指数関数変調信号によって変調されている、請求項１６記載の方法。
【請求項３３】
最大時間限度に対して前記聴力検査を実行する、請求項１６記載の方法。
【請求項３４】
電位内のノイズ量に応じて前記最大時間限度を調節する、請求項３３記載の方法。
【請求項３５】
前記応答および記録基準に基づき、前記検査信号の成分を変更する、請求項１６記載の方法。
【請求項３６】
前記記録基準が電位内のノイズ量を含む、請求項３５記載の方法。
【請求項３７】
前記検査信号の成分を自動的に変更する、請求項３５記載の方法。
【請求項３９】
前記検査信号の成分を手動で変更する、請求項３５記載の方法。
【請求項４０】
前記応答および前記記録基準のうちの少なくとも１つのステータスを検査管理者に表示する工程を更に含む、請求項３５記載の方法。
【請求項４１】
前記表示工程が、視覚的インジケータおよび音響インジケータのうちの少なくとも１つを提供することを含む、請求項４０記載の方法。
【請求項４２】
前記聴覚検査が、より小さい振幅を有する応答を誘発する傾向がある検査信号内の成分の強度を上向きに調節し、よって刺激内のすべての成分が同様な振幅を有する応答を誘発する工程を備えた、請求項１６記載の方法。
【請求項４３】
（ａ）被験者に対して行う聴力検査を選択するようになっているセレクタと、
（ｂ）前記セレクタに電気的に結合されており、前記検査のための少なくとも１つの成分を含む適当な検査信号を発生するようになっている信号発生器と、
（ｃ）前記信号発生器に電気的に結合されており、音響刺激を発生し、該音響刺激を前記被験者に与えるよう、前記検査信号を変換するようになっているトランスジューサと、
（ｄ）前記音響刺激を前記被験者に与えながら、ほぼ同時に前記被験者からの電位を検出するようになっているセンサと、
（ｅ）前記センサに電気的に結合されており、前記電位を受信し、前記電位を分析して、前記電位が前記音響刺激に対する少なくとも１つの刺激を表示するデータを含むかどうかを判断するようになっているプロセッサと、
（ｆ）前記プロセッサをプログラマブル補聴器に作動的に結合するようになっているインターフェースとを備え、前記プログラマブル補聴器が複数のプログラマブル利得率を有し、前記インターフェースが前記音響刺激の少なくとも１つの成分に対する少なくとも１つの検出された応答に基づき、前記プロセッサから前記プログラマブル補聴器へプログラミングデータを伝送するように作動できる、被験者の聴力を客観的に検査するための装置。
【請求項４４】
被験者に与えるよう１つ以上の音響刺激のための周波数固有のスレッショルド推定値を自動的に得るための適応型繰り返し階段方法において、
（ａ）前記被験者からの脳波（ＥＥＧ）データを記録しながら、同時に前記被験者からの少なくとも１つの定常状態の応答を誘発するように、前記被験者に少なくとも１つの音響刺激を与える工程と、
（ｂ）前記ＥＥＧデータ内の少なくとも１つの定常状態の応答の存在を統計的に評価する工程と、
（ｃ）記録基準に達するまで、工程（ａ）および（ｂ）を繰り返す工程と、
（ｄ）少なくとも１つの音響刺激の強度を指定された量だけ減少させる工程と、
（ｅ）強度の指定されたレンジに対して工程（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）を繰り返す工程と、
（ｆ）１つ以上の強度にて定常状態の応答が存在しないことに基づき、結果概要を発生する工程とを備えた、適応型繰り返し階段方法。
【請求項４５】
前記記録基準が前記音響刺激の強度に基づくノイズレベルである、請求項４４記載の方法。
【請求項４６】
前記工程（ｄ）が少なくとも１つの音響刺激の成分の強度を減少させることを含む、請求項４４記載の方法。
【請求項４７】
前記少なくとも１つの音響刺激に関連した前記定常状態の応答が検出された場合に、少なくとも１つの音響刺激の前記強度を指定した量だけ減少させる工程、および前記少なくとも１つの音響刺激に関連した定常状態の応答が検出されなかった場合に、少なくとも１つの音響刺激の前記強度を維持するか、または増加する工程とを備えた、請求項４４記載の方法。
【請求項４８】
前記工程（ｂ）が、
（ｇ）テーブルの各セルが各強度レベルにおいて各刺激に対するスイープ番号の値を有するインデックスを含む、ｎ×ｍのテーブルを作成する工程と、
（ｈ）前記テーブルの特定セル内のデータを平均化することにより、各強度レベルにおける各刺激に対する応答を検出する工程とを備えた、請求項４４記載の方法。
【請求項４９】
２つ以上の同時に与えられる刺激に対する周波数固有のスレッショルド推定値を得るための適応型繰り返し階段方法において、
（ａ）各々が被験者において定常状態の応答を誘発する少なくとも２つの音響刺激を被験者に与える工程と、
（ｂ）記録基準に達するまで、前記被験者からの脳波（ＥＥＧ）データを記録する工程と、
（ｃ）前記少なくとも２つの音響刺激の各々の強度を指定された量だけ減少させる工程と、
（ｄ）停止基準が満たされるまで、工程（ａ）、（ｂ）および（ｃ）を繰り返す工程と、
（ｅ）１つ以上の強度における定常状態の応答の検出の失敗に基づき、概要結果を発生する工程を備えた、適応型繰り返し階段方法。
【請求項５０】
前記工程（ｃ）が、対応する定常状態の応答が検出され、記録基準を満たした各刺激の強度を減少させることを含む、請求項４９記載の方法。
【請求項５１】
前記記録基準が、有意性に達し、所定時間の間、有意性のままであることを含む、請求項４９記載の方法。
【請求項５２】
記録基準が残留バックグラウンドノイズのレベル、評価中の少なくとも１つの定常状態の応答の周波数に近い残留バックグラウンドノイズのレベル、時間リミット、絶対的時間リミット、同様な刺激および強度のための標準値に基づく時間リミット、および記録された全データの少なくとも一部から推定されたバックグラウンドノイズレベルの推定値に基づく時間リミットの１つとなるように選択されている、請求項４９記載の方法。
【請求項５３】
前記記録基準が刺激の強度レベルに基づくものであり、標準データベース、前記被験者の前に記録されたデータおよび標準データベースと前記被験者の前に記録されたデータとの組み合わせのうちの少なくとも１つに基づき前記記録基準を選択する、請求項４９記載の方法。
【請求項５４】
前記工程（ｃ）が、記録基準に達し、検出された各刺激の強度を減少すること、または応答の検出ができなかった刺激の強度を増加することを含む、請求項４９記載の方法。
【請求項５５】
（ａ）周期がある程度の重なりを有する応答を誘発するのに十分であるような周期的検査信号を発生する工程と、
（ｂ）前記検査信号を変換し、音響刺激を発生する工程と、
（ｃ）前記音響刺激を前記被験者に与える工程と、
（ｄ）前記被験者に前記音響刺激を与えながら、ほぼ同時に前記被験者からの電位を検出する工程と、
（ｅ）前記電位が前記音響刺激に対する少なくとも１つの定常状態の応答が存在することを表示するデータを含むかどうかを判断するように、前記電位を分析する工程とを備えた、被験者の聴力を検査する方法。
【請求項５６】
前記検査信号がサイン波変調された信号の傾きよりも急な傾きおよびサイン波で変調された信号の対応する領域よりもエネルギーの少ない最大値の間の領域のうちの少なくとも１つを有する変調された信号を含む、請求項５５記載の方法。
【請求項５７】
前記検査信号が過渡成分を含む、請求項５５記載の方法。
【請求項５８】
前記過渡成分が、ある程度の重なりを有する応答を誘発するのに十分周期的である、請求項５５記載の方法。
【請求項５９】
前記刺激がオン時間とオフ時間とを有する、請求項５５記載の方法。
【請求項６０】
オン時間とオフ時間とを自動的に制御する、請求項５９記載の方法。
【請求項６１】
オン時間とオフ時間とを手動で制御する、請求項５９記載の方法。
【請求項６２】
前記オフ時間が被験者の回復時間に対応する、請求項５９記載の方法。
【請求項６３】
（ａ）被験者からの脳波（ＥＥＧ）データを記録しながら、同時に前記被験者からの少なくとも１つの定常状態の応答を誘発するように、前記被験者に少なくとも１つの音響刺激を与える工程と、
（ｂ）前記ＥＥＧデータ内に少なくとも１つの定常状態の応答が存在するかどうかを統計的に評価する工程と、
（ｃ）記録基準に達するまで、工程（ａ）および（ｂ）を繰り返す工程と、
（ｄ）諸低廉時の強度に対して工程（ａ）、（ｂ）および（ｃ）を繰り返す工程と、
（ｅ）所定のレベルより上にすべき前記刺激強度を決定する工程と、
（ｆ）前記刺激強度が所定レベルを超えたときに検査手順を変更する工程と、
（ｇ）前記少なくとも１つの応答が検出されるまで、または記録基準が満たされるまで、前記工程（ａ）〜（ｅ）を繰り返す工程とを備えた、被験者の聴力を検査する方法。
【請求項６４】
前記検査手順を変更する前記工程が、所定の時間の間、自動的に休止することを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６５】
前記検査手順を変更する前記工程が、前記被験者に別の音響刺激を与えることを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６６】
前記検査手順を変更する前記工程が、検査すべき２つ以上の音響刺激を自動的に切り替えることを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６７】
前記検査手順を変更する前記工程が、オン時間中に前記音響刺激を与え、オフ時間中に前記音響刺激を与えることを停止することを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６８】
（ａ）前記被験者に対して行うべき聴力検査を選択する工程と、
（ｂ）約２分の１オクターブだけ離れたキャリア周波数を有する少なくとも２つの変調信号を含む検査信号を発生する工程と、
（ｃ）検査信号を変換して刺激を発生する工程と、
（ｄ）前記刺激を前記被験者に与える工程と、
（ｅ）前記刺激を前記被験者に与えながら、ほぼ同時に前記被験者からの電位を検出し、
（ｆ）応答を検出するように前記電位を分析する工程と、
（ｇ）検出された応答を誘発した検査信号の変調信号の強度を減少させる工程と、
（ｈ）所定の時間にわたり、または所定のノイズフロアが得られるまで、前記工程（ｃ）〜（ｇ）を繰り返す工程と、
（ｉ）前記応答データに基づき、各刺激に対して応答が検出された最低刺激強度を決定する工程とを備えた、被験者の聴力を客観的に検査する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許は聴力評価の技術分野に関し、聴力障害の識別および評価に関する。より詳細には、本特許は聴力の定常状態の応答を記録することにより個人の聴力を客観的に評価するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
聴力障害は特に人の一生の始まりと終わりにおける健康上の重大な問題となっている。新生児１０００人のうちの約１人、および６５歳以上の成人の４分の１以上が聴力を大きく失っている。幼児の場合、早期の段階で適当な治療を行い、幼児が正常なはなし能力および言語能力を伸ばすことができるようにするには、聴力が失われていることを早期に知ることが必要である。聴力障害の検出を行うには、人が音をどれだけ良好に聞くことができるかを測定すること（例えば聴力測定技術）が必要である。
【０００３】
従来の聴力測定は、ボタンを押してイエスと言わせるか、または刺激内に存在し得る単語を繰り返すことにより、被験者を音響的刺激に応答させることによって行われている。これら検査は性質上主観的なものである。聴力測定により聴力分析者は被験者の聴力スレッショルドを判断できる。この聴力スレッショルドはある音を聞くことができる最低強度として定められる。聴力測定者は最も一般的には純粋なトーンから成る刺激を使用することにより、被験者の聴力スレッショルドを評価する。この刺激はイヤホン、ヘッドホン、自由音場スピーカー、または骨伝導トランスジューサを介して与えられる。この結果は、異なる周波数のトーンに対する聴力スレッショルドを示すオーディオグラムとして与えられる。このオーディオグラムは被験者が持ち得る聴力損失のタイプを診断するのに役立つ。このオーディオグラムは補聴器を適合させ、補聴器を必要とする被験者のために補聴器の増幅レベルを調節するのにも使用できる。
【０００４】
聴力測定法は被験者の聴覚系が通常生じる強度で与えられる異なる音（例えばスピーチ）をどれだけ良好に弁別できるかを判断するためにスレッショルドを越える強度での被験者の検査も必要としている。したがって、聴力測定者は異なる量のバックグラウンドノイズがある場合とバックグラウンドノイズがない場合に、被験者が異なる強度で簡単な単語を正確に何回識別できるかを判断する。聴力測定者は被験者がどれだけ良好に、ある音の強度または周波数の変化を弁別できるか、またはどれだけ急速にこれら変化が生じているかを測定する検査を実施することもできる。
【０００５】
従来の聴力測定法は被験者が幼児、こどもまたは知覚障害のある成人である場合には実行できない。これらのケースでは、被験者が意識的な応答をしないような客観的聴力検査が必要である。幼児または年長者の患者の聴力障害を検出するだけでなく、機能的聴力損失を評価する上で客観的な聴力能力を測定することが不可欠である。更にスピーチ、周波数または強度弁別のスレッショルドを越える検査のために、客観的な検査はほとんど開発されていない。
【０００６】
ある種の客観的聴力測定法では誘発された聴力電位を利用している。誘発された聴力電位検査法は、被験者に音響刺激を与え、被験者からの電位を同時に検出（または記録する）ことから成る。検出される電位とは、被験者の脳波（ＥＥＣ）であり、この脳波は被験者の聴覚系が刺激を処理した場合の刺激に対する被験者の応答を含む。これら電位は音響的刺激に対する応答を含むか否かを判断するのに分析される。誘発された聴力電位はこれまで聴力スレッショルドおよび特定の周波数での聴力を判断するのに使用されてきた。
【０００７】
特定の種類の誘発された聴力電位とは、誘発された定常状態の電位（ＳＳＡＥＰ）のことである。ＳＳＡＥＰに対する刺激はキャリア信号から成り、この信号は通常サイン波であり、通常サイン波でもある変調信号によって振幅変調されている。被験者のＥＥＧを記録するのと同時に、被験者にはＳＳＡＥＰ刺激が与えられる。被験者の聴覚系がＳＳＡＥＰ刺激に応答した場合、記録されたＥＥＧには対応する定常状態のサイン波信号が存在するはずである。信号は変調信号の周波数（すなわち変調周波数）と同じ周波数を有しなければならない。ＥＥＧ内に対応する信号が存在することは、ＳＳＡＥＰ刺激に対する応答があることを示す。これとは異なり、ＳＳＡＥＰ刺激を発生するのに振幅変調の替わりに、または振幅変調に加えてキャリア信号の位相を周波数変調してもよい。
【０００８】
ＳＳＡＥＰ刺激は聴覚系の特定部分を検査できるように十分周波数に固有である。更にＳＳＡＥＰは自由音場スピーカーまたは補聴器におけるひずみによる影響を受けにくい。ＳＳＡＥＰ刺激で使用される代表的な変調周波数は３０〜５０Ｈｚの間、または７５〜１１０Ｈｚの間にある。後者のレンジは聴力測定に特に有効である。その理由は、これらレートではＳＳＡＥＰ応答は眠りによって大幅な影響を受ける、幼児でも信頼できる状態で記録できるからである。更にこれらレートにおけるＳＳＡＥＰ応答の結果、聴力測定スレッショルド推定値が得られ、この推定値は純粋なトーン刺激に対する行動的スレッショルドと良好な相関性がある。ＳＳＡＥＰ検査ではＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が存在するか否かを、いくつかの統計的技術を使って判断できる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、ＳＳＡＥＰ検査を使用する客観的聴力測定法は時間がかかる。その理由は、検査を実施中の被験者の進行中の脳の活動（ＥＥＧ）であるバックグラウンドノイズと比較して、ＳＳＡＥＰ応答の振幅が極めて小さいからである。従って、ＳＳＡＥＰ応答は信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が小さく、このことによって短時間でＳＳＡＥＰ応答を検出することが困難となっている。ＳＳＡＥＰ検査時間を短縮する１つの技術はいくつかのＳＳＡＥＰ検査信号（ここで１つの検査信号とは１つのＳＳＡＥＰ刺激を意味するものである）を組み合わせた多数のＳＳＡＥＰ刺激を使用することである。多数のＳＳＡＥＰ刺激を与えている間に被験者から検出される電位は、多数のＳＳＡＥＰ刺激における各ＳＳＡＥＰ検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答のリニアな重ね合わせを含む。これによって単一の刺激に対する応答を記録するのにかかる時間と同じ時間内で多数の（例えば４つまたは８つの）刺激に対するＳＳＡＥＰ応答を記録することが可能となる。従って、この技術の結果、いくつかのＳＳＡＥＰ検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答を同時に検出できるので、検査時間が短縮される。しかしながら、各ＳＳＡＥＰ応答に対するＳＮＲはまだ小さく、単一のＳＳＡＥＰ刺激に対する応答を記録するための検査時間は短縮されていない。ＳＳＡＥＰ検査時間を短縮するにはＳＳＡＥＰ応答の振幅を大きくするか、および／またはＳＳＡＥＰ応答と共に記録されるノイズの振幅を小さくするための技術が必要とされる。小さいＳＮＲで、ＳＳＡＥＰ応答を検出できるより感度の高い統計的方法も有効である。
【００１０】
客観的検査方法により被験者が聴力を失っていると識別できるが、次のステップは通常、被験者に補聴器を与えることにより被験者を治療することである。しかしながら被験者が幼児である場合、補聴器を客観的に調節するための方法が必要である。その理由は、この方法は従来の主観的方法では実行できないからである。補聴器を所定場所に設置したときの実際の耳に挿入した利得を判断するような客観的方法も開発されている。しかしながら、この方法は処方目標に合致させるために補聴器を調節できるよう、被験者の補聴器を使用していない場合の実際の聴力スレッショルドが判るだけでこの方法は有効となる。更に、幼児にプローブ管を挿入することも困難である。クリックで誘発される聴力電位（すなわちクリックで誘発されるＡＢＲの波Ｖ）に基づく方法もあるが、これら方法で使用される刺激は所定の周波数レンジに限定され、スピーチのような連続信号を処理する補聴器の能力を検査できない。従って、行動上のスレッショルドおよび実際の耳の測定値を得ることが困難である場合、患者に装着された補聴器の利点を測定するための客観的な方法が依然として求められている。
【００１１】
次に、本発明を更に良好に理解し、本発明をどのように実施できるかをより明瞭に示すために、本発明の好ましい実施例を示す添付図面を例として参照する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本明細書は誘発された定常状態の電位を記録するための装置の好ましい実施例および被験者の聴力の種々の特徴を検査するための装置を使用するための方法の組について記述している。まず最初に、本装置の基本的なハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントについて記述する。次に、ノイズ低減方法について説明し、その後、応答検出について説明する。次にＳＳＡＥＰに対して使用できる検査信号について説明し、最後にＳＳＡＥＰ刺激に基づく客観的聴力測定検査のためのプロトコルについて説明する。
【００１３】
好ましい実施例のハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント
次に、図１ａを参照する。客観的聴力測定検査装置１０はプロセッサ１２と、デジタル−アナログコンバータ（ＤＡＣ）１６およびアナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）１８を有するデータ収集基板１４と、フィルタ２２および増幅器２４を有するオーディオメータ２０と、トランスジューサ２６と、センサ２８と、第２増幅器３０と、第２フィルタ３２と、複数のデータベースＤ１、Ｄ２〜Ｄｎを有するマスターデータベース５２と、記憶デバイス３４と、ディスプレイモニタ３６とを備える。プロセッサ１２にはソフトウェアプログラム４０を組み込むことが好ましく、このプログラム４０は信号発生モジュール４２と、モジュレータモジュール４４と、ノイズ低減モジュール４８および検出モジュール５０を有する分析モジュール４６とを備える。
【００１４】
プロセッサ１２、記憶デバイス３４およびディスプレイモニタ３６をパソコン、例えばウィンドウズ（登録商標）９８を作動させるペンティアム（登録商標）７５０で構成できる。ソフトウェアプログラム４０はこのパソコン上で作動し、パソコンのメモリに、複数のデータベースＤ１〜Ｄｎと共にマスターデータベース５２を記憶でき、このデータベースはソフトウェアプログラムと通信できる。これとは異なり、これらコンポーネントをラップトップ、ハンドヘルド計算デバイス、例えばパームトップまたは専用電子デバイスで作動させてもよい。
【００１５】
被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与えることにより、被験者６０の聴覚系を評価するために客観的聴力測定検査装置１０を使用できる。刺激を与えている間、客観的聴力測定検査装置１０は検出された電位（例えばＥＥＧデータ）を記録し、ＥＥＧデータを増幅する。このことは、被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与えるのとほぼに同時に行われる。次に、ＥＥＧデータを処理し、統計的に評価し、記録されたＥＥＧデータがＳＳＡＥＰ応答を含むかどうかを判断する。例えばデータ処理はバックグラウンドＥＥＧノイズレベルと統計的にかなり異なる応答を示すことがある。客観的聴力測定検査装置１０の設計は音響的刺激の発生、アーティファクトのないデータの収集、周波数領域におけるＥＥＧデータの分析およびノイズ内のＳＳＡＥＰ応答の客観的検出に関する明確な原理に従うものである。
【００１６】
プロセッサ１２は最新の任意のプロセッサ、例えばペンティアム（登録商標）７５０とすることができる。データ収集基板１４はナショナルインスツルメンツ社から入手できる市販のデータ収集基板（ＡＴ−ＭＩＯ−１６Ｅ−１０）である。これとは異なり、適当な数の入出力チャンネルを有する別のデータ収集基板も使用できる。データ収集基板１４はＤＥＣ１６を介したデータの出力だけでなく、ＡＤＣ１８を介したデータの入力も可能にする。
【００１７】
ＤＥＣ１６からの出力はオーディオメータ２０へ送られる。このオーディオメータ２０はプロセッサ１２の制御下にあってもよい。オーディオメータ２０はフィルタ２２および増幅器２４を介して被験者６０へ与えられる刺激の条件を定めるように働く。オーディオメータ２０を使用する代わりに、聴力測定検査装置１０に機能的に類似する増幅／減衰およびフィルタ用ハードウェアを組み込み、被験者６０に与えられる刺激の強度および周波数内容を制御してもよい。
【００１８】
トランスジューサ２６を介して被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与える。トランスジューサ２６は一対のスピーカー、ヘッドホンまたは少なくとも１つの挿入式イヤホンでよい。挿入式イヤホンはエティモティックスリサーチ（Etymotics Research）によって設計されたイヤホンでよい。トランスジューサ２６により被験者６０の左耳および／または右耳にＳＳＡＥＰ刺激を与えることができる。刺激は自由音場スピーカー、骨伝導振動器またはその他の音響トランスジューサを使用して与えてもよい。
【００１９】
被験者６０に刺激を与えながら、一般に電極であるセンサ２８を使用して被験者６０からのＥＥＧを実質的に同時に検出する。電極は一般に、被験者６０の頭蓋頂点に設置された１つのアクティーブ電極と、被験者６０の首に設置された１つの基準電極と、被験者６０の鎖骨に設置されたアース電極を含む。電極を他の構成にすることも可能である。また、それより多い電極を使用してもよい。
【００２０】
検出されたＥＥＧデータは次に増幅器３０へ送られる。この増幅器は検出されたＥＥＧデータをＡＤＣ１８の入力レンジに対して適したレベルへ増幅する。増幅器３０は１０,０００の利得を使用できる。次に、検出され、増幅されたＥＥＧデータはフィルタ３０に送られ、フィルタはＡＤＣ１８によるエリアシングを生じることなくサンプリング行うことができるよう、検出され、増幅されたＥＥＧデータをフィルタにかける。このフィルタ３２は３００Ｈｚのローパス設定値および１Ｈｚのハイパス設定値を有することができる。ＡＤＣ１８は増幅され、フィルタリングされたＥＥＧデータを受信し、このデータを約１０００Ｈｚのレートでサンプリングする。このサンプリングレートはフィルタ３２の設定値に応じて決まる。しかしながら、当業者であれば良好に理解できるように、ナイキストレートが破られないことを条件に、他のサンプリングレートを使用できる。
【００２１】
図１ａに示された客観的聴力測定検査装置１０は、本装置の較正で使用できる減衰回路のような他の回路を含むようにも拡張できる。この客観的聴力能力測定検査装置１０に別の回路を追加し、他の聴力測定検査の実施、例えば被験者６０が少なくとも１つの補聴器を使用しており、自由音場スピーカーを介して被験者６０に与えられるＳＳＡＥＰ刺激を被験者６０が聴くことができるように、利得を客観的聴力測定検査装置１０が変更できるようになっている補聴器を使ったときの聴力の検査を実行できる。
【００２２】
この客観的聴力能力測定検査装置１０は種々の態様で明瞭に具現化できる。例えば多くの異なるタイプのコンピュータを使用できる。更に、データ収集基板１４は多数の入力（ＡＤＣ）および多数の出力（ＤＡＣ）を有することができる。被験者６０上の多数の電極場所でＳＳＡＥＰ応答が記録され、これら電極場所から得られたＥＥＧデータを使用してＳＳＡＥＰ応答のＳＮＲを大きくするときに、多数の入力端を使用してもよい。更に、少なくとも１つの双極子源にＥＥＧデータポイントの分散値を投射し、双極子源に関連しないデータをＥＥＧデータから除去し、信号とノイズとを分離する場合に基本的な成分分析またはソース分析を使用できる。被験者６０の各々の耳に与えられる音響刺激を発生するのに多数の出力（例えば８個のＤＡＣ）を使用できる。これによって、ＳＳＡＥＰ刺激の一部の成分に対し互いに別々に操作を行うことができる。例えばＤＡＣチャンネルのうちの１つを通して与えられる特定のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が顕著となるときに、多数のＤＡＣによってバンド制限されているノイズマスカーを強度的に大きくすることができる。
【００２３】
ＭＡＳＴＥＲ（マルチ聴力定常状態応答）プログラムとしても知られるソフトウェアプログラム４０を使用すると、被験者６０に対して実行する特定の聴力検査をユーザーが選択できる。ソフトウェアプログラム４０は好ましくはナショナルインスツルメンツ社から入手できるLabVIEW（商標）ソフトウェアパッケージを使用してプログラムすることが好ましいが、他のソフトウェアパッケージを用いてもプログラムできる。ソフトウェアプログラム４０は複数のモジュールを含むが、図を複雑にしないように図１ａにはこれらモジュールのすべてが示されているわけではない。このソフトウェアプログラム４０は信号発生モジュール４２および変調器モジュール４４を介し、検査信号の発生を制御する。ソフトウェアプログラム４０はより詳細に後述する多数の客観的聴力測定検査からオペレータが選択できるようにもする。信号発生モジュール４２はＳＳＡＥＰ刺激で使用されるキャリア信号のためのデータシリーズを発生する。信号発生モジュール４２は一般にこれらキャリア信号を振幅変調および／または周波数変調するための変調器モジュール４４を使用している。次にソフトウェアプログラムは実行中の聴力検査のプロトコルに従ってアナログ−デジタル変換およびデジタル−アナログ変換を制御する。
【００２４】
ソフトウェアプログラム４０は次にノイズ低減モジュール４８および応答検出モジュール５０を備えた分析モジュール４６を介して検出したＥＥＧデータを分析する。前に述べたように、ＳＳＡＥＰ応答のＳＮＲは極めて小さい。従って、バックグラウンドノイズを除くように、検出したＥＥＧデータを処理しなければならない。従って、ノイズ低減モジュール４８はサンプルの重み付き平均、時間平均および／または適応型アーティファクト除去（これらはいずれもより詳細に後述する）を使用できる。次にノイズが低減された信号は検出モジュール５０へ送られ、データ内に少なくとも１つのＳＳＡＥＰ応答が存在するかどうかを判断する。検出モジュール５０は位相の重み付きｔ−検査、位相ゾーン技術またはＭＲＣ方法を利用できるが、これらについてはより詳細に後述する。
【００２５】
ソフトウェアプログラム４０はディスプレイモニタ３６に周波数領域における検査結果をディスプレイすることもできる。ソフトウェアプログラム４０は記憶デバイス３４に検査結果をセーブすることもでき、この記憶デバイス３４は他のプログラムによる更に別の広範な分析ができるよう、ハードドライブまたは同等品でよい。ソフトウェアプログラム４０により検査結果をプリンタ（図示せず）にプリントできるようになっている。
【００２６】
ソフトウェアプログラム４０は複数のデータベースＤ１〜Ｄｎを備えたマスターデータベース６２とも通信する。表示を明瞭にするために図１にはこれらデータベースのうちの数個しか示されていない。これらデータベースはＳＳＡＥＰ検査のための種々のパラメータに関連する被験者のサンプル母集団からの標準データを含む。例えばデータベースは標準位相データを含み、この位相データは大きい振幅のＳＳＡＥＰ応答を誘発するように調節された振幅および周波数変調成分を有する最適ベクトルのＳＳＡＥＰ刺激を発生するのに使用できる。データベースは更に種々のＳＳＡＲＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅に関する情報も含む。
【００２７】
ソフトウェアプログラム４０は一連のインタラクティブなスクリーンから成るグラフィカルユーザーインターフェースを実現する。これらインタラクティブスクリーンによってユーザーはソフトウェアプログラムプリンタ４０を制御し、所望する聴力テストを実行し、検査結果を分析することができる。インタラクティブスクリーンとして、メインスクリーン、刺激設定スクリーン、刺激観察スクリーン、パラメータ記録スクリーン、データ記録スクリーン、データ処理スクリーンおよびいくつかの検査結果要約スクリーンを挙げることができる。
【００２８】
メインスクリーンによってユーザーは特定の聴力測定検査を選択し、これを実行できる。更にメインスクリーンによってユーザーは、利用できる他の種々のスクリーンを通してナビゲートできる。
【００２９】
刺激設定スクリーンによってユーザーは８つまでのＳＳＡＥＰ検査信号を定義できる。これら検査信号は被験者６０の両耳に与えることができる多数のＳＳＡＥＰ刺激の組み合わせとすることができる。本発明の他の実施例も９つ以上の刺激を与えることができる。例えば総計１６の刺激の場合、被験者６０の両耳の各々に８つの刺激を与えることができる。ユーザーは、特定のタイプのＳＳＡＥＰ刺激に対するキャリア信号の周波数（すなわちキャリア周波数）、変調信号の周波数（すなわち変調周波数）、振幅変調深度、周波数変調深度、刺激強度および振幅変調成分の位相に対する周波数変調西部の位相を定義できる。従って、刺激設定スクリーンにより振幅変調検査信号（ＡＭ）、周波数変調検査信号（ＦＭ）、振幅変調と周波数変調とを組み合わせた検査信号（混合変調またはＭＭと称す）、振幅変調と周波数変調とを組み合わせた最適ベクトル検査信号（ＯＶＭＭ）および振幅変調と周波数変調とが独立した検査信号（ＩＡＦＭ）を含むようにユーザーがＳＳＡＥＰ刺激を選択できる。更にユーザーは特定の変調信号を選択することによりキャリア信号のエンベロープを定義することもできる。特にユーザーは変調信号としてサイン信号を選択し、または変調信号として指数関数変調信号を選択できる。一部の指数関数変調信号の例は、指数が２、３、４または５のサイン波を含む。これとは異なり、分数の指数を使用してもよい。
【００３０】
キャリア周波数と変調周波数とが一旦選択されると、信号発生器４２は自動的にこれら周波数を調節し、キャリア信号および変調信号の整数のサイクルがＤＡＣ１６の出力バッファおよびＡＤＣ１８の入力バッファに適合できるように保証する。このことは、発生した音響刺激におけるスペクトル拡散を防止するだけでなく、ＡＤＣ１８によりデジタル化される、検出されたＥＥＧデータにおけるスペクトル拡散を防止するのにも重要である。一定のピーク対ピーク振幅または一定のＲＭＳ振幅で検査信号を被験者６０に与え、よって検査信号のエンベロープの振幅を大きくし、振幅深度を補償するように信号発生器４２を使用することもできる。
【００３１】
信号発生器４２はトーン、ブロードバンドノイズ、ハイパスノイズ、ローパスノイズまたはバンドパスノイズから成る刺激を発生することもでき、これらはいずれも変調または無変調とすることができる。ノイズ刺激は更にホワイトノイズ、ピンクノイズまたはスピーチノイズから構成できる。ノイズの場合、信号発生器４２はユーザーがバンドパス領域とバンドストップ領域との間にある移行領域のロールオフを含むノイズのバンドパス特性およびバンドストップ特性を調節できるようにすることができる。現在、客観的聴力測定検査装置はＤＡＣ１６内でサーキュラーバッファを使用している。しかしながら、ノイズ刺激の場合、データをバッファの一方の半分から読み出し、データをバッファの他の半分に書き込むような二重バッファ技術の実装を使用できる。バッファに書き込んだデータは、バッファの半分にシフトされ、ここからデータが読み出される。
【００３２】
パラメータ記録スクリーンによってユーザーはＡＤＣ１８の速度、ＤＡＣ１６の速度（この速度はＡ／Ｄ速度の倍数にすべきである）およびエポック時間長さ（すなわちＡＤＣ１８に含まれる入力バッファのサイズ）を定めることができる。ユーザーはアーティファクト除去レベル、較正係数、位相調節係数およびオンライン計算を重み付きデータに対して行うのか、または重み付きされていない（生の）データに対して行うのかも定めることができる。ユーザーは更にＡＲ−ＭＩＯ−１６ｅ−１０基板のような増幅を行うデータ収集基板に対する増幅値も選択できる。検出されたＥＥＧデータの絶対スレッショルド値または高周波レンジの平均値に基づいてアーティファクト除去レベルを定めることができる。
【００３３】
ユーザーは被験者６０に与えられるＳＳＡＥＰ刺激を刺激観察スクリーンによって見ることができる。更に刺激観察スクリーンによってユーザーはＳＳＡＥＰ刺激の振幅スペクトルを見ることもできる。
【００３４】
記録データスクリーンによりサンプリングされている現在のエポックに対する検出されたＥＥＧデータを見ることができる。ユーザーは平均スイープ（１つのスイープとはエポックの連結であり、平均スイープとは複数のスイープを平均した結果である）の振幅スペクトルを見ることもできる。平均スイープが遅延すると、バックグラウンドＥＥＧ活動（すなわちバックグラウンドノイズ）と容易に比較できるように、ＥＥＧデータ内のＳＳＡＥＰ応答の周波数がハイライト化される。データ記録スクリーンはユーザーがＥＥＧデータの収集を制御し、タイミング手続きおよび／または記録基準の変更、例えば検査の中止、刺激強度の増減なども行うことができるようする。データ記録スクリーンは視覚的なアラームも発生でき、この視覚的なアラームは（音響的アラームにも関連させることができる）、検査の手動管理または半自動的管理の間に検査管理者を注意を促す。更に、データ記録スクリーンはＳＳＡＥＰ刺激に対する少なくとも１つのＳＳＡＥＰ応答の存在を検出するためにＥＥＧデータに行った統計的分析の数値的結果およびグラフィック結果の双方をユーザーが見ることができる。
【００３５】
プロセスデータスクリーンは１人の被験者または複数の被験者からのスイープもしくはＳＳＡＥＰ応答のいずれかを含むデータの組を観察し、記憶し、組み合わせ、分析する異なる方法をユーザーが選択できるようにする。最終平均に進む各スイープがデータ量（このデータ量から平均値が作成される）または組み合わされた別個のデータの組の数によって重み付きされるように、データの組を組み合わせてもよい。ユーザーが、例えば誘導されたバンド応答を計算できるように、これらデータの組を減算してもよい。
【００３６】
ソフトウェアプログラム４０はデータを集め、ディスプレイするためのオプションを有する。例えば臨床用聴力測定装置に一般に組み込まれているように、種々の検査を自動的に実行できるよう、数個のパラメータファイルに数個の臨床プロトコル用パラメータを記録できる。例えば各パラメータは異なる刺激強度、すなわち異なるＳＳＡＥＰ刺激を有する。いくつかの検査要約スクリーンに異なるＳＳＡＥＰ刺激および異なる刺激強度レベルを含む検査用の結果をディスプレイでき、このスクリーンでは被験者６０の聴力測定検査の結果のすべてが、例えば伝統的なオーディオグラムのフォーマットで提示される。
【００３７】
本客観的聴力測定検査装置１０の別の実施例では、聴力検査を一部自動的に、または完全自動的に行うことができ、更に補聴器を調節するのにも使用できる。補聴器に対して使用する場合、実行される補聴器を使った聴力検査の結果に従って客観的聴力測定検査装置１０によって補聴器の利得を調節できる。例えば補聴器の較正中に特定の周波数領域における所定のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が検出されなかった場合、特定の周波数領域に対する補聴器の利得を自動的に高めることができる。この実施例では、客観的聴力測定検査装置１０は物理的接続部、例えばリボンケーブルを使用し、または他のバイオメディカル装置（例えば埋め込み刺激付与装置）を調節するのに使用されているようなＲＦテレメトリを介して補聴器と通信できる。
【００３８】
図１ｂは客観的聴力測定検査装置１０がとる一般的な工程を示す。この客観的聴力測定検査装置１０はまず工程Ｍ１で検査信号を発生する。この信号は被験者６０の聴覚系の特性を検査するのに適す。検査信号はトーン、ノイズ、振幅変調された信号、周波数変調された信号、振幅かつ周波数変調された最適ベクトル信号、独立した振幅および周波数変調された信号、指数関数変調信号で変調されたエンベロープを有する信号などを含む広範な種々の信号を含む。従って、この工程は検査信号を選択し、次に変調された検査信号を得るために検査信号を変調することを含むことができる。この手順は、検査信号が少なくとも１つの変調された検査信号を含むように２つ以上の検査信号に対して行ってもよい。次の工程Ｍ２は信号を発生し、この信号を被験者６０に与えるために検査信号を変換することである。次の工程Ｍ３は刺激の付与と同時に、被験者６０のＥＥＧデータを記録することである。刺激の付与およびＥＥＧデータの収集は当該信号を正確に表示するように、客観的聴力測定検査装置１０と同期していなければならない。次の工程Ｍ４はＥＥＧデータ内に応答があるかどうかを判断するために、記録されたＥＥＧデータを分析することである。この工程は一般にＥＥＧデータに対し、ノイズ低減方法を実行し、次にノイズが低減されたデータに対して検出方法を実行する。次の工程Ｍ５は検査結果をレポートすることである。図１ｂに概略が表示された工程は、工程の各々を数回実行する、より大きい聴力測定検査の一部でよい。これら特定の聴力測定検査および関係する工程については、後により詳細に説明する。
【００３９】
ＳＳＡＥＰ検出
多数のＳＳＡＥＰ刺激を与える間検出されるＥＥＧデータはＳＳＡＥＰの多数の成分に対する重なり合った応答だけでなく、バックグラウンドノイズも含む。従って、時間領域内のＳＳＡＥＰ応答を区別することは困難である。しかしながら、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用してＥＥＧデータを周波数領域に変換した場合、各ＳＳＡＥＰ応答の振幅および位相を多数のＳＳＡＥＰ刺激における各変調信号の特定周波数で測定することができる。
【００４０】
前に述べたように、ＳＳＡＥＰ応答のＳＮＲは極めて小さい。従って、ＳＳＡＥＰデータのＳＮＲを大きくするには多量のＥＥＧデータを収集しなければならない。ＳＳＡＥＰ応答のＳＮＲを大きくする従来の解決方法は、アーティファクトを除去し、時間平均することである。このような従来の解決方法は分析モジュール４６で実現される。その理由は、これら技術は聴力測定技術における臨床医および研究科学者の間にまだかなり普及しているからである。
【００４１】
前に述べたように、ＳＳＡＥＰ検査にＥＥＧデータのエポックを取得する。アーティファクトはデータを汚染し、顔の筋肉または同等部位の運動のような脳でない電位に起因する大きなノイズスパイクを導入し得る。従って、アーティファクト除去では各エポックを分析し、エポックが８０μＶのようなスレッショルドレベルよりも高いデータポイントを含むかどうかを判断する。アーティファクト除去はより有効にすべき時間平均のようなノイズ低減技術よりもスプリアスノイズ成分を除去する際により有効である。ノイズ低減モジュール４８は記録されているエポックにおけるアーティファクト除去を実行するようになっている。エポックが除去された場合、アーティファクト除去スレッショルドを越えない次のエポックが最後に許容できるエポックに連結される。この連結手法はデータを不連続にしない。その理由は、ＳＳＡＥＰ応答を誘発するＳＳＡＥＰ刺激は各エポックがＳＳＡＥＰ応答の整数の周期を含むように構成されているからである。
【００４２】
時間平均はスイープを形成するようにエポックを連結する。次に平均スイープを与えるように複数のスイープを時間平均する。この時間平均は刺激に対し、時間ロックされていないバックグラウンドノイズのレベルを下げる。平均スイープが得られた後にこの平均スイープはＦＦＴを介して周波数領域に変換される。この場合、スイープ時間長さが問題となる。その理由は、ＳＳＡＥＰ応答が単一周波数で生じ、ノイズが広バンドとなっているので、スイープ時間長さを長くすると、単一のＦＦＴビンに制限されているＳＳＡＥＰ応答の振幅に影響することなく、より多数のＦＦＴビンにわたってバックグラウンドノイズパワーが分散されるからである。従って、スイープの時間長さを長くすると、ＦＦＴの周波数分解能が増す。ＦＦＴから利用できる特定の周波数は１／（Ｎｔ）であるＦＦＴの分解能の整数倍である。ここでＮはデータポイントの数であり、Ｔはサンプリングレートである。１つの可能な実現例は１０００Ｈｚのサンプリングレート、１０２４ポイントのエポック長さおよび１６エポック長（１６３８４ポイント）であるスイープを使用する。この結果得られる周波数分解能は０.６１Ｈｚ（２／（１６×１.０２４×０.００１））であり、ＦＦＴにおける周波数区域はＤＣ（０Ｈｚ）〜５００Ｈｚまで広がる。これとは異なり、スイープは８エポック長または１２エポック長でもよい。
【００４３】
検出モジュール５０はノイズ推定値を与えることができる。この推定値はＳＳＡＥＰ応答が生じない振幅スペクトル（例えばＦＦＴ）における隣接周波数から誘導される。記録されたデータ内にＳＳＡＥＰ応答がない場合、応答が生じるはずの変調周波数におけるパワーは隣接する周波数におけるノイズパワーのレンジ内にあることになる。上記の結果得られるＦＦＴにおける変調周波数における振幅が統計的にノイズ推定値とは異ならない確率を推定するのにＦ比を使用することができる。この確率が０.０５未満（ｐ＜０.０５）であると、ＳＳＡＥＰ応答はノイズとは大きく異なり、被験者６０はＳＳＡＥＰ刺激を聴いたと見なされる。ｐ＜０.０１のより厳格な記録の基準も選択できる。現在、客観的聴力測定検査装置はＳＳＡＥＰ応答を含むＦＦＴビンよりも上の６０ノイズビン内およびそれよりも低い６０ノイズビン内のＦＦＴデータと変調周波数に関連する振幅スペクトル内の各ＳＳＡＥＰ応答と比較したＦ比を発生する。従って、この比は２度および２４０度の自由度を有するＦ統計値として評価される。
【００４４】
客観的聴力測定検査装置１０は更にノイズ低減装置４８を含み、このモジュールは高い周波数活動に基づき、エポックを除去するアーティファクト除去法の使用を可能にする。単に検出された電位に基づくスレッショルドを選択するアーティファクト除去は最適に有効とは言えない。その理由は、検出されたＥＥＧデータの振幅を低周波（例えば２０Ｈｚ未満）の大振幅のＥＥＧ活動度が決定しているからである。従って、７０〜２００Ｈｚの周波数レンジ内にあるＳＳＡＥＰ応答の近くのノイズは記録されたＥＥＧデータによって適正には表示されない。従って、高周波のＥＥＧノイズの平均振幅に基づきエポックを除去する方法のほうがより適当である。
【００４５】
更にノイズ低減モジュール４８はエポックにおけるデータポイントの統計的プロパティに基づく適応型スレッショルド値を計算する適応型アーティファクト除去方法を使用できる。この方法はエポックにおけるデータポイントの標準偏差値を計算し、スレッショルド値を計算された標準偏差値の２倍に設定する。エポックがこのスレッショルド限界よりも上のデータを含む場合、このエポックを除去する。この除去方法は、検出されたＥＥＧデータを被験者６０から記録した後にオフラインで実行してもよいし、また検出されたＥＥＧデータを被験者６０から記録している間にオンラインで実行してもよい。オンラインのアーティファクト除去方法は除去されたエポック数に基づき、被験者６０からどれだけ多くのＥＥＧデータを記録しなければならないかの考えを提供できる。これとは異なり、この適応型アーティファクト除去方法はＳＳＡＥＰ応答が起こり得る周波数領域（例えば７０〜１１０Ｈｚまたは１２０〜２５０Ｈｚの周波数レンジ）にほぼ類似するパスバンドを有するバンドパスフィルタによってエポックをフィルタリングした後に実行できる。これとは異なり、他の統計的対策を使用してアーティファクト除去スレッショルドを適応的に設定してもよい。
【００４６】
ノイズ低減モジュール４８は検出されたＥＥＧデータにおけるノイズを低減するのにサンプルの重み付き平均方法を更に使用できる。このサンプルの重み付き平均化方法では十分な時間長さのスイープとなるようにエポックを連結する。スイープがマトリックスの列となり、エポックがマトリックスの行となっている１つのマトリックスを形成するように複数のスイープを形成し、整列される。各スイープをフィルタリングし、次に各行に沿ったエポックをＳＳＡＥＰ応答が存在する周波数領域にローカルなノイズ分散の推定値で重み付ける。このノイズ分散の推定値はＳＳＡＥＰ応答が存在する周波数領域に対してローカルである。その理由は、フィルタのパスバンドがＳＳＡＥＰ応答の生じ得るはずの周波数領域に実質的に類似するようにスイープのバンドパスフィルタリングが実行されるからである。例えばバンドパスフィルタのパスバンドは７０〜１１０Ｈｚとすることができる。次に、ノイズ分散を正規化した後にこのノイズ分散の逆数でエポックを重み付けする。次に、マトリックスの各行に沿った重み付きエポックの総和を求め、その結果得られるスイープを発生する。このスイープは複数のスイープに対して時間平均を単に実行しただけのケースと比較して、ノイズ成分が小さくなっている。これとは異なり、定常状態の応答の振幅をノイズ推定値から除去するノイズ重み付き平均化方法を使用してもよい。
【００４７】
疑似コードフォーマットにおいて、サンプルで重み付き平均化方法は、次の工程に従って実行される。
ａ）ＳＳＡＥＰ刺激を与えるのと同時に被験者６０からのＥＥＧデータを検出しながら、複数のエポックを得る工程
ｂ）エポックを共に連結することにより複数のスイープを形成する工程
ｃ）各スイープをフィルタリングし、フィルタリングされた複数のスイープを得る工程
ｄ）スイープがマトリックスの列となり、複数のスイープ内のエポックがマの行となる第１マトリックスを形成するように各スイープを整列させ、重みを計算するのに使用されたフィルタリングされたマトリックスを形成するように、同じ態様で各フィルタリングされたスイープを整列させる工程
ｅ）フィルタリングされたマトリックスにおける各エポックの分散を計算し、フィルタリングされたマトリックス内の各エポックに対するノイズ分散推定値を得る工程
ｆ）フィルタリングされたマトリックスにおける各エポックに対するノイズ分散推定値を、エポックを含むフィルタリングされたマトリックスの行に沿ったエポックに対するすべてのノイズ分散推定値の合計で除算することにより、フィルタリングされたマトリックス内の各エポックに対するノイズ分散推定値を正規化し、各エポックに対する正規化されたノイズ分散推定値を得る工程と、
ｇ）各正規化されたノイズ分散推定値の逆数を求め、各エポックに対する重みを得て、第１マトリックス内の対応する各エポックをそれぞれの重みで乗算し、複数の重み付きエポックを得る工程
ｈ）第１マトリックスの行に沿った第１マトリックス内の重み付きエポックのすべてを加算し、信号推定値を得る工程。
【００４８】
重み付き平均化方法を使用することには利点が多い。その理由は、ノイズの発生頻度に起因して生じる一部の問題に対処できるからである。このノイズの発生頻度は全体としてデータ記録に対して存在するノイズ量よりもかなり多く、累積的に働くスイープ平均値となるように加算される。しかしながら、記録内のノイズの全体の低いレベルを維持しながら、ＳＮＲを必ず変化させなければならない。多量のノイズを有するエポックにおける信号およびノイズの双方のサイズは重み付き平均化方法によって小さくなるからである。従って、重み付き平均化方法を使用するとき、バックグラウンドノイズレベルの推定値は実際には重み付き平均値におけるノイズレベルの推定値となる。このことは、バックグラウンドノイズレベルを記録基準として使用する場合に生じるような、検査をいつ提出するかの表示としてバックグラウンドノイズレベルを使用するときに問題となり得る。実際のデータを使って得られたノイズ推定値からの重み付き平均ノイズ推定値の偏差値は、記録にわたるノイズの分散性に応じて決まる。すなわちこの偏差値は（個々のエポックに対する）記録内のノイズの一様性の値および記録における分布ノイズのずれの双方に応じて変化する。重み付き平均値を使って得られたノイズレベル推定値で重み付けされていない平均値のノイズレベル推定値を除算することによって得られた分数を、重み付き平均値のノイズレベル推定値で乗算することによって、平均化され、重み付きデータに対する調節されたノイズレベル推定値を計算できる。重み付きい平均値および重み付き平均値の平均ノイズレベルが互いに類似するとき、この分数は１に近くなる。次のような適当な定数を使用してもよい。
Ｎａ＝Ｎｗ*((Ｎｎ／Ｎｗ)*ｋ)
ここで、
Ｎａ＝調節されたノイズレベル推定値
Ｎｗ＝重み付き平均ノイズレベル推定値
Ｎｎ＝通常の平均ノイズレベル推定値
Ｋ＝定数
上記とは異なり、Ｎａを次のように定義してもよい。
Ｎａ＝（２*Ｎｎ）／（Ｎｗ＋Ｎｎ）
この式をある定数で乗算してもよい。
重み付き平均値のノイズ推定値を調節するための別の式が適当であることもある。
【００４９】
図２ａ〜２ｈを参照し、（より高い周波数領域の平均振幅に基づく）サンプルを重み付き平均化方法およびアーティファクト除去と通常の平均化と比較する。この比較の結果から、サンプルの重み付き平均化方法の結果はＳＳＡＥＰ応答のＳＮＲが大きくなることが判る。図２ａはノイズの多い記録に対する記録されたＥＥＧデータポイントの値に対するヒストグラムを示す（すなわち記録中には多くのアーティファクトがあり、これらアーティファクトの振幅は図２ａにおいて矢印で識別されている）。図２ｂも静かな記録に対する記録されたＥＥＧデータの振幅のヒストグラムを示している（すなわち記録には、多くのアーティファクトはない）。図２ａおよび２ｂにおけるデータポイントは５０ｄＢ  ＳＰＬにおける８つの検査信号を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激が与えられた同じ被験者から得られたものである。図２ｃおよび２ｄは通常の平均化方法を使ってデータを分析した結果を示している。検出されたＳＳＡＥＰ応答は黒くされた矢印によって表示されている。図２ｃでは８つのＳＳＡＥＰ応答のうちの４つしか検出されていないが、図２ｄではＳＳＡＥＰ応答の８つのすべてが検出されている。図２ｅおよび２ｆはサンプルの重み付き平均化方法を使ってＥＥＧデータを分析した結果を示す。図２ｅでは７つのＳＳＡＥＰ応答が検出されており、図２ｆでは８つのＳＳＡＥＰ応答が検出されている。更に図２ｅと２ｃとを比較すると、サンプルの重み付き平均化方法は３つ以上のＳＳＡＥＰ応答を検出しているだけでなく、ＳＳＡＥＰ応答の平均ＳＮＲを２倍以上増加させていることが判る。図２ｇおよび２ｈはより高い周波数領域におけるＥＥＧデータの平均振幅に基づき除去を行った振幅除去法を使ってＥＥＧデータを分析した結果を示す。図２ｇはこの種のアーティファクト除去の結果、７つのＳＳＡＥＰ応答が検出されたことを示し、他方、図２ｈはすべて８つのＳＳＡＥＰ応答が検出されたことを示している。
【００５０】
次に検出モジュール５０を参照する。記録されたＥＥＧデータ内にＳＳＡＥＰ応答が存在することを検出するのに、位相重み付き検定が使用される。この位相重み付きｔ検定はＳＳＡＥＰ応答に関するアプリオリな知識に基づき、ＳＳＡＥＰ応答を検出するのにデータバイアシングを使用している。特にＳＳＡＥＰ応答の位相が既知である場合、完全に異なる位相を有するノイズデータよりも予測された位相に類似した位相を有するＳＳＡＥＰ応答のほうを統計的分析（すなわち検出方法）が認識しやすくなるようにＥＥＧデータにバイアスをかけることができる。このデータポイントにバイアスをかけることは、予想される位相値に近い位相を有するＳＳＡＥＰ応答に対し、より大きい重みを付けた重み付き関数を使用することによって行われる。このような位相重み付きｔ検定によってＳＳＡＥＰ応答が検出される確率レベルの経験的補償をすることなく、位相の重み付けが可能となる。
【００５１】
記録されたＥＥＧデータはＦＦＴによって処理されるので、この結果得られるデータポイントは二次元状であり、実数成分および虚数成分を有する。ＳＳＡＥＰ応答および周辺ノイズを示すＦＦＴビンを次の式を使って予測される位相に向いた単一次元に投射できる。
ｐi＝ａi*ｃｏｓ（θi−θe）
ここで、ｐiは投射された値であり、
ａiはＦＦＴ成分（すなわちビンの振幅）であり、
θiはＦＦＴ成分の位相であり、
θeは応答の予想される位相である。
【００５２】
ｐ＜０.０５（疑似正数の数を少なくするために、ｐ＜０.０１を使用できる）を有する片側スチューデントｔ検定を使用してノイズを含む投影されたＦＦＴ成分の振幅に基づく上部信頼限界を推定できる。次に、周波数が、検出されたＳＳＡＥＰ応答の周波数と同じであるＦＦＴ成分の投影した値が、上部信頼限界よりも大きい場合、ＳＳＡＥＰ応答をノイズよりも統計的に大幅に大きいと認識できる（すなわち検出できる）。
【００５３】
ＥＥＧデータポイント上で位相の重み付きｔ検定を使用する工程は次の工程を含む。
ａ）ＥＥＧデータポイントから複数のスイープを形成する工程
ｂ）前記複数のスイープを平均化し、平均化された複数のデータポイントを得る工程
ｃ）応答が生じるはずの周波数領域および（ノイズ推定のための）それらに隣接する周波数に対するフーリエ成分を計算する複数の平均化されたデータポイントに対する複数のフーリエ成分を計算する工程と、
ｄ）工程ｃ）で計算された複数のフーリエ成分に対する振幅（ａi）および位相（θi）を計算する工程
ｅ）振幅（ａi）にバイアスをかけ、次の式に従ってバイアスされたデータポイント（ｐｉ）を得る工程
ｐi＝ａi*ｃｏｓ（θi−θe）
（ここで、θeは予想される位相値、この予想は応答が生じるはずのフーリエ成分だけでなく、ノイズを示す隣接フーリエ成分に対して行われる。）
ｆ）応答が生じるはずのフーリエ成分の近傍におけるノイズを示すバイアスされた振幅での片側スチューデントｔ検定を使って、上部信頼限界を計算する工程
ｇ）応答が生じるはずのフーリエ成分のバイアスされた振幅と上部信頼限界とを比較し、バイアスされた振幅が上部信頼限界よりも大きいかどうかを判断する工程
【００５４】
応答に対するバイアスされた振幅が上部信頼限界よりも大であれば、応答が検出される。大でなければ、応答は検出されない。上記方法では、ノイズ低減モジュール４８により複数のデータポイントにおけるバックグラウンドＥＥＧノイズ振幅を低減するように、複数のデータポイントで、ある予備的処理技術を使用できる。これら予備的処理技術としてアーティファクト除去、適応型アーティファクト除去、時間平均化およびサンプルの重み付き平均化を挙げることができる。
【００５５】
図３ａおよび３ｂを参照する。ここには一部のサンプルデータで位相重み付きｔ検定の使用が示されている。図３ａは円７２によって定義される上部信頼限界内に応答７０があることを示している。この上部信頼限界７２は二次元Ｆ統計値を使って前に説明した手順に従って得られたものである。従って、ＳＳＡＥＰ応答７０の振幅は上部信頼限界７２よりも大きくないので、このＳＳＡＥＰ応答７０は統計的には有意ではない（すなわち検出されない）。しかしながら、ＳＳＡＥＰ応答の予想位相が１０４度であることが判ると、例えば図３ｂに示されている位相重み付きｔ検定を使用することが可能となる。ノイズの結果を示すＦＦＴ成分（すなわち図３ｂ内の開いた円）にバイアスをかける結果、上部信頼限界７６が得られる。この限界は放物線で示されている（実際の上部信頼限界は放物線が予想される位相ラインと交差する単一ポイントである）。放物線７６の頂点は円７２と比較して原点からより短い距離だけ移動しており、これによって予想される位相が類似する場合、ＳＳＡＥＰ応答を検出することが容易となっている。次に１０４度の予想位相で応答をすることによってＳＳＡＥＰ応答にバイアスをかける。次にＳＳＡＥＰ応答７４は投射されるノイズ測定値の信頼限界７６を越えて延びる。このＳＳＡＥＰ応答は統計的に有意であると見なされるので、図３ａに示された同じ数のノイズデータポイントで検出される。
【００５６】
多数のＳＳＡＥＰ応答の誘発する多数の信号を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激の場合、予想されるＳＳＡＥＰ応答の各々に対し、位相重み付きｔ検定を繰り返す。この場合、各応答は予想位相が異なる。この理由は、種々のキャリア周波数を有する検査信号によって応答が誘発されるからである。
【００５７】
測定された位相と予想された位相との間の差に基づき、振幅にバイアスをかけるための式（１）を、使用する重み付け関数に応じて広くしたり、密にしたりすることができる。例えば式（１）におけるコサイン重み付けをコサイン二乗関数に置換し、予想された位相からずれた値により強いペナルティを与えることができる。これとは異なり、重み付き関数の密集度は予想される位相値の標準の被験者間、または被験者外分散値に従って調節できる。例えば、マスターデータベース５２に含まれる通常データベース内の測定された位相値に対する標準偏差を正規化し、これを使って式（１）における予想される位相と観測される位相との間の差に重み付けをすることができる。
【００５８】
更に位相重み付け検定に対して行ったのと全く同じように、予想される位相に対して位相コヒーレント測定値をバイアスさせ、予想された位相と観察された位相との間の差だけ位相コヒーレント推定値をバイアスさせることができる。更に、データをバイアスさせるこれら方法を使用して、平均スイープ、単一スイープまたは個々のエポックを横断する応答を評価することもできる。
【００５９】
これとは異なり、平均スイープは常に計算するわけではなく、各スイープまたは各エポックに対してＳＳＡＥＰ応答を評価することにより、１つの応答の存在を統計的に評価することができる。
【００６０】
予想される位相を定めるのにいくつかの解決方法を使用できる。マスターデータベース５２に予想される標準位相値のデータベースをまず最初に収集し、記憶する。これら標準的な予想位相値は同様な刺激が与えられた通常の被験者のグループ（年齢および性に関して一致させることができる）から得られたＳＳＡＥＰ応答の平均位相を収集することによって得ることができる。別の解決方法は、現在検査中の特定の被験者に関するあらかじめ記録されたデータから予想される位相を推定することである。例えば６０ｄＢ  ＳＰＬにおけるＳＳＡＥＰ応答が８０度の位相を有する場合、５０ｄＢ  ＳＰＬにおける同様なＳＳＡＥＰ刺激による検査中に記録されたＳＳＡＥＰ応答に対する予想位相としてこの値、または若干小さい位相を使用することができる。これとは異なり、記録期間のいくつかの前のスイープから特定された位相を使用して、記録期間内の後で取られたスイープに対する位相の推定値を得てもよい。別の代替方法は、異なるキャリア周波数において個々のＳＳＡＥＰ刺激を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激を与える方法である。この場合、所定の検査期間中に統計的な有意性に達した（検出された）ＳＳＡＥＰ応答の位相を使用して、有意レベルにまだ達していないＳＳＡＥＰ応答に対する位相が何であるかを評価することができる。例えば８０Ｈｚで振幅変調された１０００Ｈｚトーンを含むキャリア信号によるＳＳＡＥＰ刺激に対する応答の位相が４５度であり、９０度で振幅変調された４０００Ｈｚのトーンを含むキャリア信号によるＳＳＡＥＰ刺激に対する応答の位相が９０度であれば、有意レベルに達していない８５Ｈｚで振幅変調された２０００Ｈｚのトーンを含むキャリア信号によるＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答に対する予測位相は、６０度であるとして補間することができる。他の補間方法も使用できる。
【００６１】
検出モジュール５０は記録されたＥＥＧデータにＳＳＡＥＰ応答が存在することを検出するための位相ゾーン方法も実行するようにできる。従来の統計的検出方法はランダムに発生する位相の確率に依拠しているが、統計的検出方法は予想される位相値から所定の数の度（すなわち目標位相レンジ）内に位相の分布が予測される場合に、より強力になり得る。例えば所定の応答の予想される位相が９０度であれば、予想される位相のＮ度内に入る位相値のチャンスは（Ｎ／３６０）となる。従って、Ｎを９０に設定し、予想位相を７０度とすれば、ＳＳＡＥＰ応答のない記録の計算される各位相値が２５度〜１１５度（例えば目標位相レンジ）内で発生するチャンスは４回に１回となる。２項分析方法を使って目標位相レンジ内に入る位相の数と目標位相レンジから外れる位相の数とを比較することができ、この場合、確率は０.２５（すなわち４回に１回）となる。しかしながら、計算される位相の分散値が小さければ、目標位相レンジも狭くなる（すなわち目標位相レンジは９０度未満である）。これによって２項確率指標は目標位相レンジが狭くなるにつれてより小さくなるので、ＳＳＡＥＰ応答はＥＥＧデータポイントのより小さい値と共に統計的に有意となることができる（すなわち検出できる）。
【００６２】
ＳＳＡＥＰに関し、Ｆ検定で行われているような平均スイープを使用する代わりに、データの各スイープを分析することにより位相ゾーン方法を実行する。この方法は次の工程から成る。
ａ）被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与える工程
ｂ）被験者６０に刺激を与えるのとほぼ同時に、被験者６０からのＥＥＧを検出し、複数のデータポイントを得る工程
ｃ）複数のデータポイントをスイープとなるように分離する工程
ｄ）各スイープに対して応答が発生すべき周波数に対するフーリエ成分を計算する工程
ｅ）各フーリエ成分に対する位相値を計算する工程
ｆ）位相目標レンジを計算する工程
ｇ）目標位相レンジ内にある工程ｅ）からの位相の数（Ｎａ）を計算する工程
ｈ）２項分析を使用し、Ｎａを分析し、前記複数のデータポイントが応答を含むかどうかを判断する工程
【００６３】
被験者およびＳＳＡＥＰ刺激特性に相関性があり、マスターデータベース５２内に記憶された標準的予想位相のデータベースに基づき、位相ターゲットレンジを計算することができる。
【００６４】
検出モジュール５０は更にＭＲＣ方法と称される別の統計的検出方法を実行するようにできる。予想位相角を使用することは、変形レイリー検査（ＭＲＣ）と称される巡回一様性（ＲＣ）のためのレイリー検査の一変形例として実現されている。予想位相角が既知の場合、このＲＣ方法を統計的によりパワフルにすることができる。従って、次の式に従って予想される位相を内蔵する重み付け関数によりＲＣ値を重み付けするＭＲＣが開発されている。
ＭＲＣ＝ＲＣ*ｃｏｓ（θa−θe）        (2)
ここで、θaはデータセットのベクトル平均角度であり、θeは予想角度である。
【００６５】
ＳＳＡＥＰ刺激で使用される変調周波数における応答を検出する他に、検出モジュール５０はキャリア周波数で生じるＳＳＡＥＰ応答を検出するようにできる。この場合、キャリア周波数のレンジ内のある周波数コンテントを有するＥＥＧデータを正しくサンプリングできるように、ＡＤＣのサンプリングレートを大きくしなければならない。しかしながら、電磁誘導によって生じる刺激のアーティファクトは、検出されたＥＥＧデータに加算され、データを歪ませるので、このＥＥＧデータを解読することが困難である場合がある。これらアーティファクトは種々の技術、例えばトランスジューサ２６をシールドし、トランスジューサを記録機器（例えばセンサ２８、増幅器３０およびフィルタ３２）から分離する技術により最小にすることができる。更に、長く延長された空気チューブと共に、挿入式イヤホンを使用することにより（トランスジューサの伝達関数は長くされたチューブのフィルタ効果を補償するようになっていることを条件に、刺激のアーティファクトを解消することに役立つ。刺激のアーティファクトは、その刺激のアーティファクトのレイテンシーが変化しない間、ＳＳＡＥＰ刺激の強度変化とリニアにその振幅を変えるが、ＳＳＡＥＰ応答はその強度の関係において非線形を示し、レイテンシーを変えるという事実に基づき、刺激のアーティファクトを除去するための別の技術もある。従って、２つ以上の刺激強度でＥＥＧデータを記録する場合、刺激強度に関する線形性に基づき、刺激のアーティファクトを除去するようなアルゴリズムを構築できる。
【００６６】
強度が大きい場合および強度がより小さい場合の双方において、被験者が高度に覚醒状態にあるときには、ＳＳＡＥＰ検査を自動的かつ間欠的に中断することが有利である場合がある。例えば３ｄＢのＳＰＬで幼児の検査をしなければならない場合、このように高度に覚醒状態になっていることにより、検出すべきＳＳＡＥＰに対して検査時間を不可能なほど長く（例えば２時間）しなければならないようなバックグラウンドＥＥＧノイズレベルに達し得る。不要データの大部分を記録することは全体の検査時間を長くし得る。その理由は、データが良好となると、不良な記録のうちのデータの不良なＳＮＲに抗するように、平均演算を進めなければならないからである。不要データ（すなわちバックグラウンドノイズの量が多いデータ）の存在に対処するのに、重み付き平均を使用できるが、この不良データが収集された全データのうちのかなりの比率、例えば１／２を占めているときには、性能は低下する。更に、大きい強度の刺激、例えば８０ｄＢのＳＰＬで幼児に対する検査を行わなければならない場合、アクティブな覚醒状態にある幼児の検査を実行することは有害となり得る。その理由は、長時間にわたって刺激が与えられるからである。従って、本明細書に開示された一実施例では、特定期間の間、ＥＥＧデータを収集し、ノイズレベルを推定する。次にこのノイズレベルと許容できるノイズレべル値のテーブルを含むデータベースとを比較し、被験者のノイズレベル値がこれら値よりも上にある場合、検査を実行するにはバックグラウンドノイズが多すぎる、という警告をコンピュータスクリーンに表示できる。更に、同じ時間に多数の周波数を検査できるので、警告を例えば５００Ｈｚに対する検査を実行するにはバックグラウンドノイズが多すぎる、という周波数固有のものにすることができる。検査をスタートするのに被験者が十分静粛な状態になるまで、このプロセスを繰り返す。当然ながら、医療従事者は自分たちの専門が示す態様でこのオプションを無効にし、テストを実行する選択権を有する。ノイズレベルのデータベースは被験者の年齢、刺激強度および刺激のスタイル（例えば生後２週間の男児、３０ｄＢのＳＰＬ、５００、１００、２０００および４０００Ｈｚの同時混合された変調刺激）に応じた異なるノイズレベルを含むことができる。信号の所定のサイズおよびノイズのサイズに基づき、応答が有意性レベルに達するまでかかる付加時間を計算することが可能である。例えばこの基準ノイズレベルに達するのに必要な時間（Ｔ）は次の式で示される。
Ｔ＝Ｓ（Ｂ／Ｎ）2
【００６７】
ここで、Ｓはスイープ時間であり、Ｂは単一スイープノイズレベルであり、Ｎは基準におけるノイズレベルである。デミトリービッチの研究からの値（Ｂ＝８０ｎＶおよびＳ＝０.２７分）および１０ｎＶノイズの基準（Ｎ）を使用すると、約１７分の全検査時間が予測される。更に、検査時間およびノイズレベルに基づき、応答時間のサイズをどの値にすべきかを計算できる。１７.５分の検査時間を使用すると、ｐ＝有意性の０.０５レベルにおけるＦ検査を使用して、１７ｎＶの応答の検出が可能になる。従って、特定のノイズレベルを仮定した場合、標準データベースを使用する代わりに、この標準データベースを使用することに加えて（記録基準である）ノイズレベル基準は、同一の被験者内の前の強度で記録された信号のサイズおよびノイズのサイズに基づいてもよい。更に、基準値、データベースからの値に対して被験者のノイズレベルまたは信号対ノイズレベルを比較する際、ソフトウェアは自動的に被験者を低ノイズの被験者、中間ノイズの被験者または高ノイズの被験者と分類できる。例えば検査の最初の２分間の後でこの分類を行うことができ、またそのときのノイズレベルまたは信号対ノイズレベルに基づき、この分類を周期的に更新してもよい。ノイズレベルは全体の平均スペクトルに基づいた推定値でもよいし、または例えば７０〜１１０Ｈｚの間の周波数のスペクトルの一部から誘導してもよく、この推定値を適当な基準値、例えば母集団ノルムと比較する。より低い強度レベルでは、不良データが収集されている時の記録を停止する代わりに、所定の強度に対する記録された全体のデータを機器が間欠的に分析し直し、不良な質のデータの大きい部分（例えば１または２分）を除去し、応答の存在を統計的に評価するほうが効率的である場合がある。この検査手順は、ノイズレベル基準でよく、評価すべき応答に対して満たさなければならない規則基準を含むことができる。１つの記録基準を検査中の刺激強度に基づき決定される時間長さとすることができる。例えば３０ｄＢのＳＰＬでは５００Ｈｚの記録の検査に対する記録基準により、指定されたノイズレベルが満たされるまで、応答を評価できないように決定できる。このノイズレベルはデータベースに記憶された標準データに基づいてもよいし、または被験者から記録されたそのときのデータまたは前のデータに基づいてもよい。基準が満たされるまで、応答は統計的に正式に評価されないので、記録基準によって誤った正数および誤った負数が生じる機会が少なくなる。ノイズレベルが指定されたレベル（例えば１０ｎＶ）以下となるまで、または所定の時間（例えば５分）が経過するまで、３０ｄＢのＳＰＬで与えられる５００Ｈｚの刺激に応答して生じる応答を評価する理由はない。その理由は、平均としてこの応答は小さくて十分であり、この応答が即座に有意性レベルに達するのは極めてあり得ないことだからである。検査基準は、検査時間長さを所定の強度レベルで所定の時間とすべきであると決定する。この記録基準は検査中の各刺激に対する応答ごとに変わってもよい。更に、記録基準は応答の統計的性質に基づいてもよい。例えば応答が有意となり、所定の数のスイープの間、有意なままでなければならないことを指定できる。更に、記録基準は信号およびノイズの特性に基づいていもよい。例えば、ある基準によって（時間内の異なるポイントにおける平均スイープまたは個々のスイープのいずれかの）評価された応答の振幅または位相の可変性が所定のレベル以下でなければならないと指定でき、この指定されたレベルは、その被験者からの前のデータまたは標準データに基づくことができる。更に、この記録基準は時間に対するノイズ推定値の（データの一部で計算された）可変性、傾きまたは傾きの可変性に基づいてもよい。記録基準が検査手順をガイドできるのと同じように、多数のうちの各々の検査がいつ完了したかを判断するのに、停止基準を使用することができる。例えば、２つの強度レベルにおける有意性に、刺激に対する応答が達していない場合に、スレッショルドを確認することができ、刺激を与えることなく検査を続行できるように、与えられている刺激を除くことができる。
【００６８】
ＳＳＡＥＰ刺激
聴力検査装置１０は信号発生器４２を介し、ＳＳＡＥＰ刺激で使用できる種々の検査信号を構成するようになっている。これら検査信号には、トーン、振幅変調信号（ＡＭ）、周波数変調信号（ＦＭ）、振幅変調信号と周波数変調信号とを組み合わせた最適ベクトル信号（混合変調最適ベクトル信号、すなわちＯＶＭＭ）および振幅変調信号と周波数変調信号とを独立させた信号（ＩＡＦＭ）が含まれる。指数関数変調信号により、エンベロープ変調を行うのに、信号発生器４２と共に変調器４４を使用することもできる。信号発生器４２はブロードバンドノイズ、ハイパスノイズ、ローパスノイズ、バンドパスノイズ、ホワイトノイズ、ピンクノイズまたはスピーチスパクトル（これらはいずれも変調してもよいし、無変調でもよい）から成る検査信号を発生することもできる。
【００６９】
信号発生器４２は振幅変調レートが周波数変調レートと同じになるように、振幅変調信号と周波数変調信号とを組み合わせた最適ベクトル（ＯＶＭＭ）検査信号を発生してもよい。更に、被験者から誘発されるＳＳＡＥＰ応答の振幅が大きくなるように、ＯＶＭＭ検査信号の振幅変調された成分の位相に対して、ＯＶＭＭ検査信号の周波数変調された成分の位相を調節してもよい。
【００７０】
図４ａ〜４ｆを参照すると、ＳＳＡＥＰの振幅はＡＭ検査信号（開矩形データポイント）から成るＳＳＡＥＰ刺激および（円形データポイント内に満たされた）ＭＭ検査信号からＳＳＡＥＰ刺激に応答する。このデータは８人の被験者から収集されたものである。種々のキャリア周波数、刺激強度および周波数変調深度に対するＳＳＡＥＰ応答が得られた。図４ａ〜４ｆはＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激が種々の刺激強度およびキャリア周波数に対しＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激よりも大きい振幅を有するＳＳＡＥＰ応答を誘発したことを示している。図４ａ〜４ｃでは、ＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対する周波数変調深度は２５％であり、図４ｄ〜４ｆでは１０％であった（周波数変調深度はＳＳＡＥＰ刺激におけるキャリア周波数からの偏差量を示す）。すべての図に示されたＡＭ  ＳＳＡＥＰ検査の結果に対する振幅変調深度は１００％であった。図４ａ〜４ｃにおいて、５０、４０および３０ｄＢのＳＰＬでのＳＳＡＥＰ応答の振幅はＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激によって生じた応答と比較し、ＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激によって生じた応答に対して３０％、４９％および２８％大きかった。図４ｄ〜４ｆは、ＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を使用したときに、ＳＳＡＥＰ応答の振幅が２０％、７％および８％大きくなる８人の被験者の異なるグループからの結果を示す。これら結果は、５０％近くの周波数変調深度を使用すると、スレッショルドの近くで大きな応答振幅を得ることが可能であることも示している。
【００７１】
図４ａ〜４ｈに示された検査結果に対し、最適な振幅を有するＳＳＡＥＰ応答を生じるようには、ＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を調節しなかった。変調信号を混合した最適ベクトル信号を用いると、ＳＳＡＥＰ応答の振幅はより高い周波数の検査結果（例えば４０００〜６０００Ｈｚ）に対してより大きくなる。ＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激で１０％のＦＭ深度を使用することは、ＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を使用するときに得られる応答振幅と比較してＳＳＡＥＰ応答振幅を増加するのに十分ではないことも留意すべきである。むしろ図４ｂおよび４ｃに示されるようなより大きい振幅のＳＳＡＥＰ応答を誘発するのに２５％のＦＭ深度が必要である。
【００７２】
図５ａを参照すると、ＡＭ成分の位相に対するＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分の位相を調節する結果、異なる振幅を有するＳＳＡＥＰ応答が得られる。特定の位相では、応答が他の位相より大きくなる。この理由は、混合変調最適ベクトル刺激によるものである。このような調節はＭＭ  ＳＳＡＥＰに対するＳＳＡＥＰ応答８０がＳＳＡＥＰ刺激のうちのＡＭ成分８２およびＳＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分８４に対する応答のベクトル和であり、これら成分が独立しているか、またはわずかに相互作用するという原理に基づくものである。ＡＭ成分８２に対するＳＳＡＥＰ応答は原点から生じたベクトルとして示されている。ＡＭ成分８２に対するＳＳＡＥＰ応答にはＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分に対する応答が加算され、ＦＭ成分８４はＡＭ成分８２に対するＳＳＡＥＰ応答とは異なる位相を有する。これらＳＳＡＥＰ応答はＳＳＡＥＰ刺激のうちのＡＭ成分とＦＭ成分との間の相対的位相が０となるように、ＦＭ成分はＡＭ成分と同じ位相を有するＳＳＡＥＰ刺激によって生じたものである。図５ａから明らかなように、この結果ＭＭ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答はＡＭ刺激に対する応答単独よりも小さくなる。
【００７３】
図５ｂを参照すると、ＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分の位相が０〜３６０°の範囲内でＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分の位相に対して調節された場合、正弦波でモデル化できる応答８６の振幅変化が生じる。ＳＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分の位相の増加は、ＦＭ応答ベクトル８４を時計回り方向に回転させる。次に、応答曲線８８に対しｘ軸から上に直線状にベクトルを描くことにより、ＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分に対するＦＭ成分の任意の位相値に対するＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激へのＳＳＡＥＰ応答を得ることができる。このラインはＳＳＡＥＰ刺激におけるＡＭ成分に対するＦＭ成分の位相の値であるｘ軸上のポイントで描かれたものである。可能性のある応答の一例が点線のベクトル８６として示されており、このベクトルは最大応答振幅となっている。この場合、ＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分に対するＳＳＡＥＰ応答８４、およびＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分に対する応答８２は最適ベクトル混合変調（ＯＶＭＭ）刺激を発生するように整列し、この刺激はｓＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分の位相とＡＭ成分の位相との間の相対的位相がφとなったときに最大のＭＭ応答を発生するはずである。従って、図５ｂはＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分とＡＭ成分との間の相対的位相を変えたときに得られるいくつかのＭＭ応答振幅を使用して、角度φをどのように誘導できるかを示している。この結果生じるＳＳＡＥＰ応答振幅を（図５ｂに示されるような）ベースラインのオフセットを有するサイン波に適合できる。ベースラインオフセットのサイズはＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分に対する応答の振幅に等しく、サイン波の振幅はＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分に対する応答の振幅に等しい。
【００７４】
ＡＭ成分とＦＭ成分との間の相対的位相を任意に設定した場合に、他のＭＭ刺激と区別できるようにこれら刺激を最適ベクトル混合変調（ＯＶＭＭ）刺激と称す。従って、より大きい振幅を有するＳＳＡＥＰ応答を誘発させるのにＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を使用できる。振幅の大きいＳＳＡＥＰ応答はＳＮＲが大きく、これによってより短い時間でＳＳＡＥＰ応答の検出を可能にできるはずなので、このことは有利である。
【００７５】
ＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を用いた検査のプロセスは次の工程に従う。
ａ）被験者からの応答を大きくすることができるよう、検査信号のＡＭ信号の位相に対して検査信号のＦＭ成分の位相を調節した、振幅変調と周波数変調とを組み合わせた少なくとも１つの信号を含む検査信号を発生する工程
ｂ）前記検査信号を発生する前記工程が、ＡＭ成分のキャリア周波数がＦＭ信号のキャリア周波数に実質的に同じとなり、ＡＭ成分の変調周波数がＦＭ成分の変調周波数に実質的に同じとなるように選択することを更に含み、
ｃ）音響刺激を発生するよう、検査信号をトランスジューサに加え、被験者に対し音響刺激を与える工程
ｄ）被験者に音響刺激を与えるのとほぼ同時に、被験者からの電位を検出する工程
ｅ）検出した電位を分析し、電位が音響刺激に対する少なくとも１つの定常状態の応答を表示するデータを含むかどうかを判断する工程
【００７６】
ＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激による検査はマスターデータベース５２内に記憶されている標準最適位相値のデータベースを利用することが好ましく、これら位相値はＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分に対するＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分の位相を調節するのに使用する。これを行うには、基本的には標準値のデータベースを構築することが必要である。このデータベースはマスターデータベース５２に記憶される。標準値のデータベースは被験者の特性および刺激の特性に対して相関性がある、位相差データ（すなわちＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ成分の位相とＡＭ成分の位相との差）を含むことができる。被験者の特徴として、一般に被験者の年齢、被験者の性別および同等のものを挙げることができる。刺激の特性とは、ＦＭまたはＡＭ成分のキャリア周波数、刺激の強度、ＡＭ変調深度、ＦＭ変調深度および同等のものを挙げることができる。
【００７７】
標準位相差データのデータベースを作成するのに次の工程に従うことができる。
ａ）検査すべき被験者のグループに相関性のある検査に対するサンプル母集団を選択する工程。すなわち新生児に対して検査を行う場合、年齢および性別が正しく一致した１００人の被験者のサンプルを検査できる。
ｂ）ＡＭ成分しか含まないＳＳＡＥＰ刺激に愛する応答およびＦＭ成分しか含まないＳＳＡＥＰ刺激に対する応答を含むサンプル母集団からのＥＥＧデータを記録する工程。この検査は工程（ａ）からの被験者グループの検査をする際に使用される刺激の各々に対して行わなければならない。
ｃ）記録されたＥＥＧデータにおけるＳＳＡＥＰ応答を検出し、各ＳＳＡＥＰ応答の位相を測定する工程。
ｄ）ＳＳＡＥＰ刺激のうちのＡＭ成分だけに対するＳＳＡＥＰ応答とＳＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分に対するＳＳＡＥＰ応答との間の、工程（ｃ）で測定される位相差を計算し、この結果得られるＳＳＡＥＰ応答の振幅（この振幅はＳＳＡＥＰ刺激のうちのＡＭ成分だけに対する応答とＳＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分だけに対する応答のベクトル和である）をプロットし、図５ｂに示されるような波形を得る工程。
ｅ）この結果得られるＡＭ成分およびＦＭ成分に対する応答振幅のベクトル和の結果、最大振幅が得られるような位相差を探す工程。次にこの位相値をＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激で使用し、被験者の応答を大きくする。
【００７８】
信号発生器４２はＡＭ成分とＦＭ成分とを含む別の検査信号を発生することもでき、これら成分が互いに独立したＳＳＡＥＰ応答を誘発するという点で、これら２つの成分は互いに独立している。このような性質は多数の独立したＡＭ成分およびＦＭ成分を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激に対しても当てはまる。従って、この検査信号を独立した振幅および周波数変調信号（ＩＡＦＭ）と称す。このＩＡＦＭ信号はＦＭ変調周波数と異なるＡＭ変調周波数を有する。
【００７９】
図６ａを参照すると、この図の頂部パネルには１００％振幅変調深度を有するＡＭ検査信号を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅スペクトルの部分図が示されている。この中間パネルは２０％の周波数変調深度を有するＦＭ検査信号を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅スペクトルの部分図を示し、底部パネルはＩＡＦＭ検査信号を含む多数のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答を示す。ＳＳＡＥＰ応答の周波数は倒立三角形によって表示されている。図６ｂはＳＳＡＥＰ応答の各々に対する対応する極プロットを示す。円は各ＳＳＡＥＰ応答の信頼限界を示す。この円が原点を含まない場合、ＳＳＡＥＰ応答はバックグラウンドノイズとは統計的に大幅に異なると見なすことができ、よって検出されたと見なすことができる。底部パネルにおけるＳＳＡＥＰ応答はＳＳＡＥＰ刺激において１つのタイプの変調しか使用しないときに得られた応答よりも振幅が若干小さくなる傾向がある。しかしながら、底部パネルにおけるＳＳＡＥＰ応答と頂部および中間パネルにおける対応する応答との間の位相はかなり類似する。従って、ＩＡＦＭ刺激によって振幅変調に応答する聴覚系部分と周波数変調に応答する聴覚系部分を独立して検査することが可能となる。ストーファ方法を使用し、ＳＳＡＥＰ応答が存在するかどうかを評価するために、これらＳＳＡＥＰ応答の双方を組み込むことにより、（ＡＭまたはＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のいずれかに対する応答としての）別個のＳＳＡＥＰ応答を使用して、特定の周波数領域に対する聴力を評価することができる。
【００８０】
実験結果は２％程度に小さい周波数変調深度を使用したときに、ＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激はＳＳＡＥＰ応答を誘発し得ることも示している。更に、より速いＦＭ変調レートを使用すると、ＳＳＡＥＰ応答を誘発できる。実験データはＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答と比較した場合に、異なる位相を発生しながら、これら高速レートおよび低い変調深度でＦＭ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答を誘発できることも示している。このことはＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激はＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と異なるように処理されていることを示唆している。このことは、これら高速レートに依存する検査パラダイムにとって重要である。更に、実験データは１００％よりも低い変調深度および７０Ｈｚを超える変調レートと共に、スレッショルドを超える強度で与えられるＡＭおよびＦＭ刺激を使用することにより、振幅が行動的スレッショルドへの対応性を有するようなＳＳＡＥＰ応答を誘発することを示している。
【００８１】
信号発生器４２は、同じ態様であって、異なる変調レートで変調を行う２つの変調信号によって変調されるキャリア信号を含む検査信号を発生するようにもできる。この検査信号をデュアル変調信号と称すことができる。例えばキャリア信号を異なる変調レートで振幅変調する２つの変調信号がある。このタイプの検査信号に基づくＳＳＡＥＰ刺激は所定の状況で有効となり得る。例えばデュアル変調ＳＳＡＥＰ刺激によって誘発される２つのＳＳＡＥＰ応答はストーファ方法を使って評価できる。更に、低い方の変調レートを３０〜４０Ｈｚレンジ内に設定し、高い方の変調レートを７０〜９０Ｈｚのレンジ内に設定することが有効である。従って、ストーファ方法を使用することにより、３０〜４０Ｈｚのレンジおよび７０〜９０Ｈｚのレンジの双方に対する応答を同時に評価することができる。被験者が敏感である場合、より低い変調レートに対するＳＳＡＥＰ応答はかなり高速となるが、うとうとし始めている被験者では、より高速の刺激に対するＳＳＡＥＰ応答はかなり高速となる。
【００８２】
ストーファ方法は１回の応答ではなく、２回の応答を検出する試みを統計的に補償するものであるが、別々に評価されるときにかなり大きくなるＳＳＡＥＰ応答が、別のＳＳＡＥＰ応答と一致して評価されるときに、有意性に達することができない場合、潜在的な欠点が生じ得る。例えば極めて８０Ｈｚの有意なＳＳＡＥＰ応答は有意であることから掛け離れている４０ＨｚのＳＳＡＥＰ応答と組み合わせた場合に、有意でないと評価すべきではない。ソフトウェアプログラム４０はボンフェローニ補正を使用するか、またはユーザーがＳＳＡＥＰ応答を検出するための別の記録基準を選択できる（すなわちｐ＜０.０５の基準を使用する代わりに、ｐ＜０.０１またはｐ＜０.００１の基準を選択することができる）ようにすることにより、このことを補償することができる。
【００８３】
デュアル変調検査信号の１つの可能な用途は、麻酔がかかっている患者に対する覚醒レベルをモニタすることである。麻酔剤の使用は４０ＨｚのＳＳＡＥＰ応答の振幅を下げるが、これより高い周波数のＳＳＡＥＰ応答の振幅は下げない。従って、データの測定値が周辺のある機能障害、例えば正しく作動しないイヤホンまたは音伝導聴力損失を呈している耳によって不適当とならないことを補償するためには、４０ＨｚのＳＳＡＥＰ応答と３０ＨｚのＳＳＡＥＰ応答の双方を同時にモニタすることが有利である。８０ＨｚのＳＳＡＥＰ応答は被験者６０の周辺聴力機能が正常であることを示すのに使用することができる。デュアル変調検査信号の別の用途は、（後により詳細に説明するように）時間的変調機能を被験者６０が処理できる能力を評価することにある。
【００８４】
信号発生器３４は式２に従ってＳＳＡＥＰ刺激で使用される種々の検査信号を発生する。従って、式２を使ってＡＭ、ＦＭ、ＭＭ、ＯＶＭＭおよびＩＡＦＭ検査信号を発生できる。
【数１】
2005296607.tif 000003
ここで、
【数２】
2005296607.tif 000004
であり、
ｉはＤＡＣ出力バッファ内のアドレスであり、
ｔはＤＡＣレートであり、
θは検査信号ｓ（ｔ）のＡＭ成分とＦＭ成分との間の位相差（度）であり、
ｆamは振幅変調のための変調周波数であり、
ｆfmは周波数変調のための変調周波数である。
【００８５】
検査信号ｓ（ｔ）はｆcのキャリア周波数を有するサイン波トーンから成る。ＡＭは四角形の括弧内にある項により実行される。このＡＭ検査信号はキャリア信号の振幅（ａ）を変調することによって発生される。振幅変調深度（Ｍa）キャリア信号のエンベロープに対する変調信号の影響を制御する。
【００８６】
式３に示された関数Ｆ（ｉ）に従ってキャリア波形の振幅を変調することにより、ＦＭ検査信号が形成される。周波数変調信号（ｍf）はキャリア周波数に対するＦＭ変調された信号内の最高周波数と最低周波数との差の比として定義される。例えば１００Ｈｚのキャリアトーンが２５％の深度でＦＭ変調されるとき、周波数は８７５Ｈｚ〜１１２５Ｈｚまで変化するが、この変化する値は１００Ｈｚのキャリア周波数から±１２.５％偏差している値である。ｍfｆc／（２ｆfm）の項は、（βで表示されることが多い）周波数変調指標を示す。種々の振幅−変調量に対する一定の二乗平均根の振幅を維持するのに、式２における最終除数が使用される。
【００８７】
ｍfがゼロに等しい場合、検査信号ｓ（ｉ）はＡＭサイン波となる。ｍaがゼロに等しい場合、検査信号ｓ（ｉ）はＦＭサイン波となる。ｆamとｆfmとが等しく、ｍaおよびｍｆの双方がゼロよりも大であれば、検査信号ｓ（ｉ）はＭＭ検査信号となる。ｆamとｆfmとが同一でなく、ｍaとｍfとがゼロよりも大であれば、検査信号ｓ（ｉ）はＩＡＦＭ検査信号となる。
【００８８】
信号発生器４２は指数関数変調信号によって信号のエンベロープが変調された検査信号を発生することもできる。指数関数振幅変調を使用するためには式３のＡＭに対する公式（四角の括弧）は次のようになる。
【数３】
2005296607.tif 000005
ここで、ｅａｍはべき指数である。この式では、指数関数変調信号内で使用されるべき指数とは関係なく、結果として生じるＳＳＡＥＰ刺激の強度に対し、二乗平均根の値を同じに維持するように検査信号を調節する。指数関数エンベロープを有するＦＭ検査信号を形成するには、エンベロープ方程式の移動積分を維持しなければならない。この移動積分は次の式に従い、バッファ内の現在のアドレスまでのすべてのエンベロープ値を合計したものである。
【数４】
2005296607.tif 000006
積分されるエンベロープは次のように示される。
【数５】
2005296607.tif 000007
ここで、ｅｆｍは指数関数変調信号のためのべき指数であり、値Ｆ（ｉ）の代わりに、式３に積分された値を挿入する。更に、関数を時間的にシフトすることによってエンベロープの位相を変えることができる。
【００８９】
図７ａ〜７ｄを参照する。ＡＭおよびＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激の双方に対し、指数関数エンベロープ変調を利用することにより、ＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激よりも大きい応答を発生できる。図７ａおよび７ｂは５０ｄＢのｐＳＰＬおよび３０ｄＢのｐＳＰＬ刺激強度に対し、指数関数エンベロープを使用しないでＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と比較して指数関数エンベロープを有するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を使用する際の、応答振幅のパーセント増加を示している。図７ｃおよび７ｄは図７ａおよび７ｂに示されたデータに対応する応答振幅（ｎＶ）を示している。５０ｄＢのｐＳＰＬでは指数関数エンベロープ変調をすると、低い周波数レンジおよび高い周波数レンジにおけるＳＳＡＥＰ応答振幅が増加する。３５ｄＢのｐＳＰＬでは、指数関数エンベロープ変調をすると、特に低い方の周波数に対するＳＳＡＥＰ応答振幅が大きくなる。
【００９０】
図７ａ〜７ｄに示された結果の正式でない分析は、３０および５０ｄＢのｐＳＰＬで二乗または三乗のサイン信号を使用すると、ＳＳＡＥＰ応答振幅がより大きくなることを示している。これとは異なり、分数べき指数も使用できる。ＳＳＡＥＰ応答の振幅が４０％だけ増加すると、ＳＳＡＥＰ応答を検出した際に検査時間は２分の１に短縮できる。その理由は、ＥＥＧノイズはデータの平方根（例えば１.４１４２＝（２）1/2）と共に減少するからである。従って、指数関数信号によりＳＳＡＥＰ刺激のエンベロープを変調する結果、検査時間を短縮できる。
【００９１】
ＳＳＡＥＰ刺激の定常状態の性質をより正確に維持するために１００％よりも低いＡＭ深度、例えば８０％を使用して指数関数エンベロープを発生してもよい。更に、指数関数エンベロープを使用すると、変調周波数の高調波でＳＳＡＥＰ応答の振幅が増加する傾向がある。従って、４０Ｈｚの範囲内の指数関数サイン波により、エンベロープを変調し、変調周波数の二次高調波でＳＳＡＥＰ応答を評価する聴力検査を利用することができる。ストーファ方法または２つの高調波のｎｅがある基準（例えばｐ＜０.０１またはｐ＜０.００１）を満たすときに単一高調波の評価にデフォルトするストーファ方法を使用して、変調周波数およびこの変調周波数の二次高調波の双方で検出されたＥＥＧデータを評価する検出方法を考え付くこともできる。
【００９２】
種々の好ましい実施例に係わる客観的聴力検査装置１０では、個々のエネルギーのバーストに対する応答がオーバーラップするように十分高速で繰り返される種々の刺激によってＳＳＡＥＰを誘発できる。この振幅変調された定常状態の刺激は、立ち上がり傾き、高原領域および降下傾きを有する周波数固有のエネルギーの一連のバーストと見なすことができる。これらバーストは定常状態の応答を発生するのに十分に高速のレートで発生する。指数関数変調エンベロープは立ち上がり傾きおよび降下傾きを大きくし、更に、その後の各バースト前にニューロンが十分な時間をもって回復するように連続する刺激の間の時間を長くするように働く。本明細書で説明した実験に先立ち、良好な周波数固有性に起因し、サイン波変調された音響刺激に応答して定常状態の応答が得られた。しかしながら、刺激の周波数の固有性を減少させる間、変調された信号ではなく、トーンバーストを使用しても、立ち上がり傾きおよび降下傾きが大きくなり、波形のバースト間部分におけるエネルギー量が低下する。その他のタイプの変調関数も定常状態の応答のサイズを大きくするように働く。従って、図７ａ〜７ｄに示されたデータは、立ち上がり関数の傾きを大きくし、バースト間のエネルギー量を減少させる刺激は、定常状態の応答のサイズを減少させることを当業者に示唆している。当業者に知られているように、振幅変調刺激によって誘発される定常状態の応答は、過渡刺激またはチャープ刺激で明らかなようなかかる周波数変調も含むことができる周波数変調刺激、もしくは振幅変調チャープ刺激を短時間で繰り返すことによっても誘発できる。本明細書に記載した好ましい実施例によれば、ＳＳＡＥＰ刺激、変調された波形、振幅変調された音響刺激、変調信号、誘発された電位刺激および定常状態の検査信号のような刺激によって誘発される。これら用語のいずれも、連続する誘発された応答がある程度オーバーラップするよう、十分高速で繰り返されるか、または変調される刺激の組を一般に意味する。
【００９３】
定常状態の誘発された電位を使用する聴力検査
客観的聴力検査装置１０は特定の聴力検査の選択および開始を必要とするが、それ以外のユーザーの制御を必要とすることなく、ＳＳＡＥＰ刺激を使って客観的に種々の聴力検査を実行するようにもできる。被験者が検査で使用される刺激に主観的に応答しなくてもよく、記録されたデータを分析するのに統計的方法を使用するので、検査を行う個人が記録されたデータを主観的に解読しなくてもよいという意味で検査は客観的である。従って、「完全に客観的な聴力検査システム」（すなわちＣＯＡＴＳ）はこれら作業を客観的に実行する。正常な聴覚、聴覚損失および異常な聴覚神経系を有する被験者、および補聴器を使用する被験者における聴覚を評価するのに、この客観的聴力検査装置１０を使用できる。
【００９４】
一般に、客観的聴力検査装置１０はＳＳＡＥＰ刺激を与え、ＥＥＧデータを記録し、ＥＥＧデータ内にＳＳＡＥＰ応答が存在するかどうかを判断する。客観的聴力検査装置１０は更にＳＳＡＥＰ刺激を与え、より正確な情報を得る。しかしながら、聴力検査を実行する個人はどのＳＳＡＥＰ刺激を与えるのか、および各検査の時間に関する判断を行うことができる。
【００９５】
客観的聴力検査装置１０は多数のスレッショルドを同時に得るようになっている。更に、この客観的聴力検査装置１０は、補聴器を用いた状態と補聴器を使用していない状態とで被験者に聴力検査を行うようになっている。補聴器を用いた検査に関し、この客観的聴力検査装置１０は補聴器の種々のパラメータを調節するのに使用できる。更にこの客観的聴力検査装置１０はレイテンシー検査、ＡＭ／ＦＭ弁別検査、レート感度検査、補聴器を用いた場合の聴覚検査、深度感度検査およびスレッショルドを超える検査も実行できる。
【００９６】
客観的聴力検査装置１０はマスターデータベース５２に記憶された標準データのデータベースのうちの１つを利用し、ＳＳＡＥＰ刺激を構成し、ＳＳＡＥＰ応答を検出し、検出されたＳＳＡＥＰ応答が正常な聴力を示しているか、または異常な聴力を示しているかを判断する。データベースは種々の特性、例えば年齢、性別および種々の刺激特性に対する状態、例えば変調のタイプ、変調エンベロープのタイプ、変調レートおよび変調深度などと相関性のあるデータを含む。データベースはＳＳＡＥＰ応答、例えばレイテンシー、ＡＭおよびＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅の比なども含む。
【００９７】
客観的聴力検査装置１０は、聴力を失った患者の聴力スレッショルドを客観的に測定するのに使用できる。検査すべき周波数のうちの少なくとも１つに対する聴力スレッショルドレベルが正常なレベルよりも大きく上昇しているような、聴力を大きく失っている場合、長時間にわたってＳＳＡＥＰ刺激を与えることによりスレッショルド検査を実行することは、適応効果（すなわち時間的スレッショルドシフト）があること、および耳鳴りを誘導する機会が増えることの２点に起因して問題がある。更に検査時間を短くしても、より高い強度で検査すると、多数の刺激のマスキング効果または誘発される応答の振幅を小さくするような他の機構に起因して、同時に与えられる多数の刺激の間の相互作用が大きくなったり、不正確な結果を生じさせる可能性がある。従って、高い強度レベルでＳＳＡＥＰ検査を行うことに対する解決方法の一部は、指定された強度レベル（例えば８０ｄＢＳＰＬ）を超えて検査する際には、片方の耳ごとに、単一の刺激、例えば４０００Ｈｚの刺激だけを与えるか、１オクターブだけ分離した２つの刺激、例えば５００Ｈｚと２０００Ｈｚまたは１０００Ｈｚと４０００Ｈｚを与える方法がある。しかしながら、１つの刺激を与えたときでも、高強度での検査にはまだ問題がある。その理由は、上記のように適応効果が生じたり、または耳に対する悪影響（例えば耳鳴り）を生じさせる可能性が増加するからである。この問題に対処するために、刺激が有意性レベルに達するまで刺激を連続的に与える従来の検査を使用するのではなく、不連続状にＳＳＡＥＰ検査を実行することができる。例えば所定の時間（例えば３２秒）の間刺激を与えるような、自動的で、コンピュータ制御された、オン−オフ−オン構造を使用して検査を行うことができ、この所定の時間はユーザーが指定することができ、刺激を与えているこの時間の間に、刺激を与えない無刺激時間を挿入し、この無刺激時間中に被験者の聴覚系が回復できるようになっている。検査手順（すなわち刺激を与え、ＳＳＡＥＰデータを記録すること）を単に停止する代わりに刺激を中断すると、検査時間が長くなるので、少なくとも１つの別の刺激を検査できる。例えばコンピュータソフトウェアプログラムで検査中の種々の刺激を自動的に交互に与えるようにできる。高い刺激レベルでスレッショルドを評価するためのこのような自動繰り返しプロセスの一例を次のようにすることができる。
【００９８】
強度（Ｓ）＝８０ｄＢのＳＰＬでスタートし、Ａ＝５００Ｈｚ、Ｂ＝１０００Ｈｚ、Ｃ＝２０００Ｈｚ、Ｄ＝４０００Ｈｚの刺激を与える。指定された強度ステップ＝Ｍ（Ｍは規則に基づいて変わることができる、すなわちその後の工程ごとに１／２だけ減少してもよい）とする。
【００９９】
スタート条件：刺激１＝刺激Ａ；刺激２＝刺激Ｂ
工程１：３２秒間強度Ｓで刺激１を与える。
工程２：３２秒間強度Ｓで刺激２を与える。
工程３：刺激１に対する応答が検出されたかどうか、または記録基準が満たされているかどうかをチェックする。
刺激１に対する応答が検出された場合、刺激ＣまたはＤに置き換え、工程１を繰り返す。
刺激１に対する応答が検出されず、記録基準が満たされなかった場合、工程１を繰り返す。
刺激１に対する応答が検出されず、記録基準が満たされた場合、工程１を繰り返し、強度をＳ＋ＭｄＢに増加する。
工程４：刺激２に対する応答が検出されたかどうか、または記録基準が満たされたかどうかをチェックする。
刺激２に対する応答が検出された場合、刺激ＣまたはＤに置き換え、工程１を繰り返す。
刺激Ａに対する応答が検出されず、記録基準が満たされなかった場合、工程２を繰り返す。
刺激Ａに対する応答が検出されず、記録基準が満たされた場合、工程２を繰り返し、強度をＳ＋ＭｄＢに増加する。
工程５：すべての刺激に対するスレッショルドが検出されるまで、または最大強度に達するまで、工程１〜４を繰り返す。
【０１００】
上記説明した例のほかに、高い刺激レベルでスレッショルドを評価するための自動繰り返しプロセスは聴覚系を休ませ、適応効果を減衰させるために、刺激を与えない無音期間を含むこともできる。更に、４つの刺激のうちの３つに対する応答が検出されると、１つの刺激を評価するだけでよく、検査手順はこれら無音期間を使用するオン−オフ−オン設計に戻る。更に、上記説明した例では、上方向ではなく、下方に強度を調節することができ、すべての応答が有意性レベルに達しなかったときに検査は中止する。更に、上記説明した例では、応答が有意性レベルに達し、記録基準が満たされたときに、その後、図１１に示されるようなＣＯＴＳ方法に従って繰り返して上下に調節してもよい。
【０１０１】
客観的聴力検査装置１０は、被験者のスレッショルドを超える聴力を評価するための聴力検査を実行できる。このスレッショルドを超える検査は、スレッショルドを超える刺激強度で刺激の周波数または強度の変化を検出する際に、被験者の聴覚系のスレッショルドを評価する。強度スレッショルド検査プロトコルはＡＭ深度を変えることにより刺激の強度を変える。特に強度スレッショルドは刺激の振幅変調深度の変化を検出するためのスレッショルドを評価することを求める。周波数スレッショルドは周波数変調深度を変えることによりＳＳＡＥＰ刺激の周波数内容を変えることを求める。特に、周波数リメン(スレッショルド)はＳＳＡＥＰ刺激のＦＭ深度の変化を検出するためのスレッショルドを評価することを求める。強度および周波数リメンは種々の強度および周波数のスレッショルドを超える音を区別する被験者６０の能力と相関性がある。
【０１０２】
強度リメンを決定するための手順は次の工程を含むことが好ましい。
ａ）１００％のＡＭ深度を有するＡＭ成分を備えたＳＳＡＥＰ刺激を発生する工程
ｂ）被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与えながら、ＥＥＧデータを記録する工程
ｃ）ＳＳＡＥＰ刺激に対する応答があったかどうかを判断するために、ＥＥＧデータを分析する工程
ｄ）応答があった場合、ＡＭ成分のＡＭ深度を半分だけ減少させ、工程（ｂ）および（ｃ）を繰り返す工程
ｅ）応答が検出されない場合、ＳＳＡＥＰ応答が検出されたとの結果を生じさせる最低のＡＭ深度として、強度リメンを決定する工程
【０１０３】
同様に、次の工程に従って周波数リメンを決定することができる。
ａ）４０％のＡＭ深度を有するＡＭ成分を備えたＳＳＡＥＰ刺激を発生する工程
ｂ）被験者６０にＳＳＡＥＰ刺激を与えながら、ＥＥＧデータを記録する工程
ｃ）ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答があったかどうかを判断するために、ＥＥＧデータを分析する工程
ｄ）応答があった場合、ＡＭ成分のＡＭ深度を半分だけ減少させ、工程（ｂ）および（ｃ）を繰り返す工程
ｅ）応答が検出されない場合、ＳＳＡＥＰ応答が検出されたとの結果を生じさせる最低のＡＭ深度として、強度リメンを決定する工程
【０１０４】
スレッショルドを超える聴力検査はＳＳＡＥＰ刺激における変調深度を変え、標準母集団値と比較される上記変化の結果生じるＳＳＡＥＰ応答のサイズの検討を更に行ってもよい。
【０１０５】
スレッショルドを超える聴力検査は、被験者間の差を受けにくいはずの方法を更に含むことができる。この方法は、１００％のＡＭ深度を有するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を被験者に与えたときの、ＳＳＡＥＰ応答の振幅を測定する。次にこの応答の振幅を前記深度よりも小さいＡＭ深度を有するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を被験者に与えたときに得られるＳＳＡＥＰ応答の振幅とを比較することができる。従って、表示した測定値は１００％のＡＭ深度を有するＡＭ  ＳＳＡＥＰを被験者に与えたときに得られるＳＳＡＥＰ応答の振幅に対する５０％のＡＭ深度を有するＡＭ  ＳＳＡＥＰを被験者に与えた間に記憶されたＳＳＡＥＰ応答の値の比とすることができる。絶対振幅のケースのように、同様な刺激が与えられる適当な年齢と性別を一致させた比較母集団を使用して、これら比に対する標準値を得ることができる。これら標準値はマスターデータベース５２内のデータベースの１つから得られる。
【０１０６】
客観的聴力検査装置１０は被験者の聴力が正常か、または異常かを判断するために、被験者に対し、レイテンシー検査を行うこともできる。実験によれば、「前のサイクル技術」を使用することにより、ＳＳＡＥＰ応答は正常な健康な耳において信頼でき、かつ繰り返すことができるレイテンシーを有することが示された。このレイテンシーの値は検出されたＳＳＡＥＰ応答の位相から得られる。ＳＳＡＥＰ応答のレイテンシーは種々の種類の知覚神経の聴力損失を診断するために重要である。ある種の異常に長いレイテンシー値は音響神経腫が存在していることを示すことがある。これとは異なり、異常に短いレイテンシー値は被験者がメニエール氏病となっていることを示すことがある。
【０１０７】
図８を参照すると、ここには２種類の刺激を使用する一組の実験の結果が示されている。１オクターブだけ離れているキャリア周波数を有する４つのキャリア信号による多数のＳＳＡＥＰ刺激を１グループの被験者の片方の耳に与え、介在キャリア周波数の４つの刺激を他方の耳に与えた。次に、ＳＳＡＥＰ刺激を逆にし、反対の耳に刺激を加えた。図９に示されたデータは被験者グループ内の８人の被験者で測定されたベクトル平均された位相遅延時間をモデル化することによって誘導されたレイテンシーである。これら位相遅延は刺激波形における１つ前のサイクルの後で生じたものとして測定された。これら位相遅延はＳＳＡＥＰ刺激内の隣接するキャリア周波数が少なくとも１オクターブだけ離れている限り、１つの検査信号成分を有するＳＳＡＥＰ刺激または２つ以上の信号成分を有するＳＳＡＥＰ刺激によって誘発されたＳＳＡＥＰ応答に対しても同様となることが判った。実験結果は位相（従ってレイテンシー）が時間に対して安定しており、刺激の強度レベルと共に予想されるように変化することを示した。位相遅延時間のモノラル表示でもバイノーラル表示でも同じであった。
【０１０８】
位相遅延時間は一貫していることが判ったので、種々の刺激に対し、年齢と性別とを一致させた適当な標準位相遅延時間またはレイテンシー値を含む、マスターデータベース５２内に記憶された標準データベースを構築することができる。次に、これら位相遅延時間、すなわちレイテンシーを測定することにより、被験者の異常性を検出するための基準として、位相遅延時間値のこの標準データベースを使用することができる。絶対的レイテンシー値の他に刺激のペアへの応答に対するレイテンシーの間の差に対する標準値は、異常な聴力を検出するのに有効となり得る。例えば２０００Ｈｚおよび４０００Ｈｚのキャリア周波数を有するＳＳＡＥＰ刺激に対するレイテンシー推定値の間の差を使用することができる。
【０１０９】
レイテンシーを測定するための手順は次の工程を使用する。
ａ）ＳＳＡＥＰ刺激に対する定常応答を記録し、応答の開始位相（度）を測定する工程
ｂ）３６０°から位相遅延時間を減算することにより、開始位相を位相遅延時間（Ｐ）に変換する工程（異なるキャリア周波数にわたって位相遅延時間を合理的にする必要がある、すなわちより低い周波数のキャリア周波数に対する位相遅延時間が高い周波数のキャリア周波数に対する位相遅延時間よりも長くなるように（より高い周波数は渦巻管の底部端部で変換されるという理由が理解できる）、位相遅延時間に更に３６０°を加えることができる（すなわち位相アンラッピング））
ｃ）下記の式に従って、位相遅延時間をミリ秒のレイテンシー値（Ｌ）に変換する工程
Ｌ＝１０００*（Ｐ＋Ｎ*３６０）／（３６０*ｆm）        (7)
ここで、ＦＭはＳＳＡＥＰ応答を誘発したＳＳＡＥＰ刺激に対する変調周波数であり、Ｎは前のサイクルの数として選択されている。約７５〜１００Ｈｚのレンジ内の変調周波数に対し、Ｎを１となるように選択できる。異なる変調周波数を使った標準的研究から、Ｎの値を決定できる。一人の被験者に対して計算されたレイテンシーの値をできるだけ標準レイテンシー値に近づけるよう、応答ごとにＮを設定する。
【０１１０】
レイテンシーの値を決定する別の方法として、所定のキャリア周波数でＳＳＡＥＰ刺激を与え、変調周波数を変える方法がある。異なる各変調周波数に対する応答の位相を次に測定し、これを変調周波数に対してプロットする。次に、この位相対変調周波数の曲線の傾きからレイテンシー値を推定する。
【０１１１】
客観的聴力検査装置１０はＳＳＡＥＰ刺激を使用するＡＭ／ＦＭ弁別検査も実行できる。このＡＭ／ＦＭ弁別検査はスピーチ弁別検査と関係がある。ある検査では、スピーチ認識に必要な周波数および強度を弁別できる被験者の聴覚系の能力の推定値として、多数のＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対する応答数を使用する。被験者の聴覚系がこれら弁別をできないことをＳＳＡＥＰ応答が示唆した場合、被験者はすべての単語を弁別できない。従って、ＳＳＡＥＰ刺激の強度は平均二乗根ＳＰＬに関する主観的なスピーチ弁別テスト中にワードが示される強度に類似する。
【０１１２】
図９を参照すると、被験者に多数のＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を与えたときに検出される有意なＳＳＡＥＰ応答の数に対する、被験者によって正しく弁別された単語のパーセントとの関係が示されている。マルチＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激は５００、１０００、２０００および４０００Ｈｚのキャリア周波数を有するＡＭ信号とＦＭ信号を含んでいた。プロットされた円の面積はデータポイント数に関連しており、最大の円は７つのデータポイントを示している。このスキャッターグラムは検出された（すなわち有意な）ＳＳＡＥＰ応答の数と単語弁別との間の相関性を示している。ＩＡＦＭ刺激は多数のＡＭ刺激および多数のＦＭ刺激を同時に与えるので、単語弁別を見るための良好な刺激となり得る。その他のマルチ刺激を使用することもできる。例えば８つの別個のキャリア信号（このうち４つは振幅変調されており、他の４つは周波数変調されている）を与えてもよい。このアイデアは多数の周波数における振幅弁別と周波数弁別の双方を評価することにある。
【０１１３】
従って、被験者のスピーチ処理能力を表示するのに使用できる検査プロトコルは、マルチＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激によって誘発されたＳＳＡＥＰ応答の数を決定することから構成できる。検査期間は所定の時間の間、例えば１２分間続いてもよいし、または残留ノイズバックグラウンドが最小限界値に達するまで続いてもよい。この検査は、これまで主観的スピーチ弁別検査で行われていたようなノイズマスキングが行われる間、およびマスキングが行われない間の双方で行うことができる。バックグラウンドノイズを有するスピーチに対する聴力に問題のある被験者を検査する際に、このノイズマスキングを使用することは重要である。次に、マルチＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激によって誘発され、検出されたＳＳＡＥＰ応答の数と単語認識スコアとを相関化する関数から、単語認識スコアを推定する。実際の関数は被験者の標準サンプル母集団に関する研究から決定できる。応答を信頼できる状態で記録すること（およびノイズレベルが過度に高くならないこと）を保証するのに、比較記録を含む必要がある。これら比較検査は１００％の振幅変調度の単一トーン（すなわちサイン波）に対するＳＳＡＥＰ応答を使用できる。
【０１１４】
ＡＭ／ＦＭ弁別検査は周波数変化と振幅変化とを弁別できる被験者の能力を検査することを含むことができる。（ＦＭ／ＡＭによって表示される）応答振幅比としてＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のうちのＦＭ成分に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅と、ＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅とを比較することができる。これとは異なり、個々のＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激とＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激とを使用してもよい。次に、このＦＭ／ＡＭ比とすべての年齢グループに対して計算でき、マスターデータベース５２内のデータベースに記憶された標準ＦＭ／ＡＭ比とを比較することができる。初期の研究は５００〜６０００ｈｚのキャリア周波数に対するＦＭ／ＡＭ比は若い被験者に対しては約１から２の間にあり、年長者の被験者に対しては約１より小さいことを示唆している。このレンジからの偏差を使用してＡＭ信号を処理する聴覚系部分またはＦＭ信号を処理する聴覚系部分における問題を表示するのに使用できる。
【０１１５】
客観的聴力検査装置１０は変調周波数を高めた場合のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅を測定できるレート感度検査も実行できる。これまで検討した種々のＡＥＰ刺激（すなわちＡＭ、ＦＭ、ＯＶＭＭ、ＭＭ、ＩＡＦＭ）および指数関数エンベロープ変調を数Ｈｚから数百Ｈｚまで変化する変調レートで与えることができる。一般に、変調周波数（または変調レート）が大きくなるにつれて、ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の値は低下するが、４０、８０および１６０Ｈｚのレンジで生じ得るローカルな最大点を除く。しかしながら、特に異なる被験者に正常な聴力を有する被験者と異常な聴力を有する被験者とが含まれる場合、応答振幅が減少するこのレートは異なる被験者に対し、変わり得る。
【０１１６】
図１０を参照する。ここでは、変調周波数のあるレンジを有するＳＳＡＥＰ刺激に応答して測定された年長者の被験者１００のＳＳＡＥＰ応答振幅と正常な比較被験者１０２のグループから得られた平均的ＳＳＡＥＰ応答振幅とが比較されている。このデータは、若干の聴力も失われている年長者の被験者１００に対して、変調レートを大きくした場合にＳＳＡＥＰ応答振幅の減少がより速く生じることを示している。年長者１００はより高い変調周波数によるＳＳＡＥＰ刺激を聴くことができるが、より高い変調周波数のＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅は大きな振幅のＳＳＡＥＰ応答を発生させなかった。従って、変調レートを大きくしながらＳＳＡＥＰ刺激を大きくした場合に生じる、ＳＳＡＥＰ応答振幅の減少レート（レート感度）と適当な標準母集団から得られたレートとを比較することにより、聴力が異常な被験者を検出できる。これとは異なり、（図１０に示されている）ＳＳＡＥＰ応答の振幅の絶対値を使用する代わりに、ＳＳＡＥＰ応答振幅の比、例えば変調周波数が高いＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅に対する、変調周波数が低いＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅の比を使用してもよい。
【０１１７】
（若干の聴力が失われている）年長者の被験者において、変調周波数を高くした場合に生じるＳＳＡＥＰ応答振幅のより大きい低下は、大きなギャップ検出スレッショルドおよび時間変調伝達関数におけるより高速の低下を示す、年長者に関する研究によって予測されているような低下に類似する。１００Ｈｚのキャリア周波数におけるＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激は、１サイクルのうちの半分でオンであり、１サイクルのうちの半分でオフである刺激に類似すると見なすことができるので、１００ＨｚのＡＭ  ＳＳＡＥＰは５ミリ秒の時間で刺激を与え、５ミリ秒のギャップ時間を有する刺激に類似すると見なすことができる。更に、２００Ｈｚのキャリア周波数におけるＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激は、２.５ミリ秒のギャップ時間で２.５ミリ秒の時間、刺激をオンにしたものに類似する。従って、１００〜２００Ｈｚのレンジ内の変調周波数によるＳＳＡＥＰ刺激に応答して記憶されるＳＳＡＥＰ応答を使って、５ミリ秒〜２.５ミリ秒の範囲のギャップの間で個人の変調伝達関数またはギャップ関数の生理学的相関性を付与できる。ＳＳＡＥＰ刺激と共に指数関数変調信号を使用する際に、変調する周波数を低下させるか、またはべき指数を増加することにより、ＳＳＡＥＰ刺激のギャップの時間を関数状に長くすることができる。これとは異なり、これら演算の双方をＳＳＡＥＰ刺激に対して適用してもよい。
【０１１８】
レート感度検査は、４つのＡＭ検査信号を含むマルチＳＳＡＥＰ刺激を更に使用できる。４つのＡＭ検査信号の変調周波数をまず例えば４０、４４、４８および５２Ｈｚに選択できる。被験者の両耳が同じような聴覚能力を有すると証明されている場合、被験者の片側の耳に４２、４６、５０および５４Ｈｚの変調周波数を有する４つのＡＭ検査信号を含むマルチＳＳＡＥＰ刺激を与えてもよい。各記録を行った後に、各ＡＭ検査信号の変調周波数を１０Ｈｚだけ高くすることができる。このように、ＳＳＡＥＰ応答振幅の推定値を約４０〜１９０Ｈｚのレンジまで１０Ｈｚのステップで測定することができる。変調周波数に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のプロットをＡＭ検査信号の各々または４つのＡＭ検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答の組み合わせ、例えば各変調周波数における平均ＳＳＡＥＰ応答の振幅に対して発生することができる。変調周波数の各々における平均値が４つのＡＭトーンの各々に対して別々に得られた情報を使用する場合よりもより有効であることが判った場合、この検査ではマルチ刺激ではなく、単一刺激を使用することができる。これとは異なり、キャリア波形を単一の変調レートで変調されたバンド制限されたノイズとすることができる。ブロードバンドノイズは単一のＡＭトーンで誘発された応答よりも大きいＳＳＡＥＰ応答を誘発できるので、この検査の時間は短縮されるはずである。
【０１１９】
客観的聴力検査装置１０はスレッショルド（このスレッショルドを越えると被験者の聴覚系がＳＳＡＥＰ刺激で使用される変調周波数に応答しないようになる）を更に推定できる。この検査は、被験者の聴覚系がより高い変調周波数でＳＳＡＥＰ刺激を認識しないカットオフ変調周波数を生じさせる。
【０１２０】
この客観的聴力検査装置１０は補聴器を有する被験者に対しても使用できる。この場合、客観的聴力検査装置１０は、この被験者が被験者のスレッショルドの近くのサウンドを聞くことができるように補聴器の設定、例えば利得を調節するのに使用できる。調節プロトコルは被験者のＥＥＧを記録しながら、被験者にＳＳＡＥＰ刺激を与える。次に、ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が生じたかどうかを判断するためにＥＥＧデータを分析する。ＳＳＡＥＰ応答が生じていない場合、ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が検出されるまで（または耳に害を与え得る利得レベルの使用を防止するのに必要な利得の所定の最大レベルに達するまで、補聴器の利得をステップ状に変化させながら高めることができる。一般にこのプロトコルは約５０〜６０ｄＢのＨＬとすることができる従来のスピーチのレベルに類似した強度レベルを有するＳＳＡＥＰ刺激を使用する。これらＳＳＡＥＰ刺激は約２０％のＦＭ深度を有するＦＭ検査信号および約５０％のＡＭ深度を有するＡＭ検査信号のようなスピーチ音を代表とする変調深度も使用する。
【０１２１】
補聴器で調節できるパラメータに応じ、調節プロトコルを多少ともその作動に固有なものとすることができる。例えば異なる周波数領域に対して補聴器の利得を別々に調節してもよい。従って、これら利得は別々に、および同時に調節できる。これとは異なり、補聴器の利得およびフィルタの傾きしか調節できない場合、被験者に対し、異なる周波数のＳＳＡＥＰ刺激を与える際に認識されたＳＳＡＥＰ応答に基づき、これらパラメータを調節するのに異なる調節プロトコルを使用してもよい。
【０１２２】
客観的聴力検査装置１０は探査および調節シングル−マルチ（ＳＡＳＭ）技術として知られる別の補聴器調節プロトコルを更に含むことができる。この場合、ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が検出されるまで、客観的聴力検査装置１０により補聴器の利得を自動的に増加する。すべてのＳＳＡＥＰ刺激に対してこれを行った後に、被験者に対するいくつかの対になったＳＳＡＥＰ刺激を与えることができる。これとは異なり、マルチＳＳＡＥＰ刺激においてペアではなく、４つ以上のＡＭ検査刺激を使用してもよい。これを行う理由は、マルチＳＳＡＥＰ刺激（この刺激はスピーチ音のような自然の音により類似する）のスレッショルドは、単一の検査信号を有するＳＳＡＥＰ刺激に対するスレッショルドよりも高くできる。例えば、４ｋＨｚ近くで高周波の聴力損失量が急に傾斜するケースでは、マルチＳＳＡＥＰ刺激において２ｋＨｚのＡＭサイン波と４ｋＨｚのＡＭサイン波の双方を与えることができる。被験者の聴覚系が２および４ｋＨｚのＡＭ検査信号を検出するのに、５ｄＢのＳＰＬ刺激を２ｄＢだけ増幅しなければならない場合、２０ｄＢの利得を使ってマルチＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激を被験者に与えることができる。マルチＳＳＡＥＰ刺激のいずれの成分に対しても有意なＳＳＡＥＰ応答が得られなかった場合、例えば＋５ｄＢのＳＰＬステップで最大３回、補聴器におけるこの周波数レンジに対する利得を高めることができる。他方、マルチＳＳＡＥＰ刺激のいずれの成分に対しても有意なＳＳＡＥＰ応答が得られなかった場合、マルチＳＳＡＥＰ刺激の第１成分またはＳＳＡＥＰ刺激の第２成分のいずれか、またはＳＳＡＥＰ刺激の双方の成分の周波数領域に対応する補聴器の利得を、（例えば）＋５ｄＢのＳＰＬのステップで最大３回大きくしてもよい。このように、相互作用を評価することができ、全体の最低の利得を生じさせるような利得パラメータが補聴器に対して自動的に選択される。
【０１２３】
客観的聴力検査装置１０は被験者に対し、多数の刺激強度でマルチＳＳＡＥＰ刺激を与え、ＳＳＡＥＰ応答を記録することにより、被験者の聴力スレッショルドを客観的に測定するのにも使用できる。この場合、客観的聴力検査装置１０はＳＳＡＥＰ応答の検出およびＳＳＡＥＰ応答の振幅に基づき、ＳＳＡＥＰ刺激の強度レベルを調節することができる。マルチＳＳＡＥＰ刺激を使用できるので、多数の聴力スレッショルドを同時に推定できる。実験結果はＳＳＡＥＰ刺激で推定された聴力スレッショルドは行動的聴力スレッショルドと相関性があることを示している。
【０１２４】
客観的聴力スレッショルド評価方法は、１００％の振幅変調深度および少なくとも１.５オクターブだけ離れたキャリア周波数を有する４つ以上のＡＭ  ＳＳＡＥＰ検査信号を含むマルチＳＳＡＥＰ刺激を使用する。これとは異なり、マルチＳＳＡＥＰ刺激は２０％のレンジ内のＦＭ変調深度を各々が有するＦＭ検査信号を含むことができる。マルチＳＳＡＥＰ刺激のＡＭ成分およびＦＭ成分に対し、これら変調深度を使用することによって聴力検査を周波数固有にすることができる。ＳＳＡＥＰ刺激は同様な変調深度を有するＭＭまたはＯＶＭＭ  ＳＳＡＥＰ検査信号を含むこともできる。更に変調の結果生じるＳＳＡＥＰ刺激が主に周波数固有となるように行った変調により、指数関数変調信号によって変調されたエンベロープを有することもできる。
【０１２５】
客観的聴力スレッショルド評価方法は別々に、または同時にマルチＳＳＡＥＰ刺激を各成分の強度の調節を行うこともできる。別々に調節する場合、記録されたＥＥＧデータ内で対応するＳＳＡＥＰ応答が検出されたときに、マルチＳＳＡＥＰ刺激の成分の強度を下げる。リアルタイムで調節できる別個のＤＡＣへマルチＳＳＡＥＰ刺激の各成分が送られる場合、このような別個の強度調節を行うことができる。これとは異なり、マルチＳＳＡＥＰ刺激の成分をデジタル状に組み合わせ、２つのＤＡＣ（被験者の各耳に対して１つ）を通過させてもよい。この場合、マルチＳＳＡＥＰ刺激の所定の成分の強度を他の成分とは別個にデジタル状に調節し、マルチＳＳＡＥＰ刺激内で組み合わせることができる。このことは、より高い強度の成分が存在している場合にＤＡＣが低い強度の成分を正確に発生させることができるのに十分な分解能（例えば１６以上のビット）を有することを条件に行うことができる。
【０１２６】
この原理を説明するために、マルチＳＳＡＥＰ刺激は５０ｄＢのＳＰＬで与えられる０.５、１.２および４ｋＨｚのキャリア周波数を有する４つのＡＭ検査信号を含むことができる。各々約１６３８４ビットを有する（この値は当然ながら検査装置で使用される特定のデータ収集ボードに応じて決まる）１６ビットのバッファで、４つの検査信号の各々が与えられる。１ｋＨｚのキャリア周波数を有するＡＭ検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答が、まず最初に有意となった場合、他方の検査信号成分を５０ｄＢのＳＰＬで与えながら、このＡＭ検査信号を４０ｄＢのＳＰＬで与えるために検査信号を１０ｄＢ  ＳＰＬだけ減少しなければならない。プロセッサ１２のＲＡＭ内にマルチＳＳＡＥＰ刺激が記録されているので、（１ｋＨｚのキャリア周波数を有する低強度のＡＭ検査信号の成分と共に）検査信号成分を加えることにより、新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激を発生でき、ＤＡＣ１６の出力バッファへ送ることができる。この場合、出力バッファを最初にＳＳＡＥＰ刺激の倍の長さを定めることができるデュアルバッファ技術を使用できる。新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激が発生されると、この刺激を出力バッファの第２の半分へロードし、第１バッファの端部に達したときにＤＡＣ１６がアナログデータへ変換するデータを求めているメモリアドレスを変えるだけで、新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激を被験者に繋ぎ目なく与えることができる。
【０１２７】
これとは異なり、マルチＳＳＡＥＰ刺激全体を再発生するのではなく、刺激フラックス方法を使ってマルチＳＳＡＥＰ刺激内の単一成分の強度を調節してもよい。刺激フラックス方法は、マルチＳＳＡＥＰ刺激の各成分に対する波形を発生し、別個に記憶することにより、マルチＳＳＡＥＰ刺激内の単一成分の強度を変えることである。マルチＳＳＡＥＰ刺激の特定の成分の強度を調節しなければならないときには、マルチＳＳＡＥＰ刺激から対応する波形を減算したときに、所望する成分の強度が所望する値に調節されるような必要な増幅率を対応する波形の振幅に乗算する。次に、この新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激をＤＡＣ１６の出力バッファへロードし、その後、被験者６０に与えることができる。
【０１２８】
客観的聴力スレッショルド評価方法を実行するためのアルゴリズムは、適応型階段方法を含むことができる。この適応型階段方法は、ステップサイズの値を調節することにより、聴力スレッショルドをできるだけ効率的に分類できるようになっている。このステップサイズはその後、被験者にマルチＳＳＡＥＰ刺激を与える間、マルチＳＳＡＥＰ刺激内の成分の強度を増減するのに使用される。このステップサイズは所定の刺激強度でのＳＳＡＥＰ応答検出および聴力ステップサイズ推定値のシーケンシャルな再現に基づいて調節できる。聴力ステップサイズの１つの可能な定義を、最低ステップサイズを使用したときに検出されたＳＳＡＥＰ応答と検出されないＳＳＡＥＰ応答を結果として生じさせる最後の２つの刺激強度との間のマルチＳＳＡＥＰ刺激の特定成分の強度（この強度に対して聴力スレッショルドを決定する）とすることができる。次に、図１１に示されるような階段方法を使って、再現された聴力スレッショルド推定値に基づき、聴力スレッショルドを確認できる。
【０１２９】
強度がダイナミックに別々に変化しているマルチ刺激に対する定常状態の聴力応答を評価する際に、刺激の変調周波数および強度に基づき、別々の平均値（およびノイズ値）を誘発できる。従って、コンピュータは異なる強度における一組の平均化されたスペクトルを記憶し、この場合、各応答はノイズとは異なるものとして認識するよう、またはある基準よりも大幅に大きくないと判断されるように十分に平均化される。このソフトウェアは応答を評価し、次の強度について判断し、適当なメモリロケーションに応答を割り当て、これら異なる応答のトラックを維持するためのアルゴリズムを含むことができる。このことは、各強度における各刺激に対するスイープの別個のマトリックスを形成することによって行うことができる。各マトリックスは所定の強度で刺激が与えられるときのマルチ刺激の特定の変調成分に対応するスイープしか含まない。更に、例えば８つの別個のマトリックスをコンピュータのメモリにホールドすることは応答が有意に達する前にかなりのデータが収集されるよう、特に低強度レンジにおいてメモリ容量がかなり大きくなり得るので、特定強度においてマルチ刺激コンプレックスの各成分に対して収集されたスイープをリストアップした基準テーブルを作成できる。従って、８つのＥＥＧデータを記憶するのではなく、データの１つのコピーしか作成しない。次に、基準テーブル内のセル内で基準とされたスイープに対する平均値を得るだけで、各強度における各成分に対する適当なサブ平均値を発生する。これによってコンピュータメモリを大幅に節約できる。
【０１３０】
客観的聴力スレッショルド評価方法は初期の刺激強度、初期のステップサイズおよび最小ステップサイズの選択も含む。刺激強度の最大限度および最小限度も、本方法が聴力スレッショルドを探すことができないレベルの上下に設定しなければならない。ステップサイズ変化の規則も定めなければならない。更にステップサイズ自身は時間と共に減少してもよいし、または検査すべき刺激強度の残りのレンジと共に変化し得る（すなわち現在の刺激強度と検査する最低刺激強度または最高刺激強度との間の距離の半分として定義できる）。聴力スレッショルドを推定するよう（例えばこのスレッショルドは５または１０ｄＢのＳＰＬ）精度を決定する最小ステップサイズも存在しなければならない。設定しなければならない他のパラメータとして、ＳＳＡＥＰ応答が存在するかまたはしないかを判断する基準が挙げられる。応答を検出するのに位相重み付きｔ−検定または位相ゾーン方法を使用できる。これとは異なり、当業者で知られている任意の検出方法を使用することもできる。ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答が存在するかどうかを判断するための基準を、処理されたＥＥＧデータ内の残留バックグラウンドノイズの最低レベルに基づいて調節してもよい。この基準は、検査を終了する時間限度を含んでもよい。これとは異なり、これら記録基準の双方を使用してもよい。
【０１３１】
客観的聴力スレッショルド評価方法を次のように実行できる。所定の強度レベルで与えられるマルチＳＳＡＥＰ刺激において、数種の検査信号成分を組み合わせる。これとは異なり、ＳＳＡＥＰ刺激内で単一検査信号成分を使用してもよい。被験者にＳＳＡＥＰ刺激を与えながらＥＥＧデータを同時に記録する。次に、ＳＳＡＥＰ応答検出を行うために、その後、記録されたＥＥＧデータを分析する。１つのＳＳＡＥＰ応答を検出するとすぐに、このＳＳＡＥＰ応答を誘発した（ＴＳ１と表示される）検査信号成分の強度を検査信号成分ＴＳ１に対するそのときの強度レベルと聴力スレッショルド検査で検査される最低強度レベルとの間のｄＢ  ＳＰＬ距離の半分に等しいステップサイズだけ減少させる。従って、この新しい検査信号成分ＴＳ１に基づき、新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激を構成する。この方法は、マルチＳＳＡＥＰ刺激を与え、ＥＥＧデータを記録し、ＳＳＡＥＰ応答に対するデータを分析する、以前と同じステップを実施する。プロトコルは検出されるＳＳＡＥＰ応答を誘発するマルチＳＳＡＥＰ刺激内の成分に対するステップサイズを半分にすることも含む。従って、検査信号成分ＴＳ１に対し、ＳＳＡＥＰ応答が検出された場合、検査信号成分ＴＳ１に対する刺激強度を新しいステップサイズだけ小さくする。これとは異なり、検査信号成分ＴＳ１に対して応答が検出されなかった場合、検査信号成分ＴＳ１に対する強度レベルを新しいステップサイズだけ大きくする。記録されたＥＥＧデータ内の過剰ノイズに起因して、ＳＳＡＥＰ応答検出がなくならないよう保証するために記録されたＥＥＧデータのノイズレベルの推定値を作成することもできる。このノイズ推定値は所定のマルチＳＳＡＥＰ刺激を与えるときの検査時間を長くする乗算率としても使用できる。従って、記録されたＥＥＧデータ内のノイズ量に応じて検査時間を延長してもい。
【０１３２】
客観的聴力スレッショルド評価方法はマルチＳＳＡＥＰ刺激内のすべての検査信号成分に対するスレッショルドが得られるまでスレッショルドクロス点を得ることを更に含む。これとは異なり、他の検査信号成分ではなく、マルチＳＳＡＥＰ刺激内の検査信号成分に対する十分な数のスレッショルドクロス点が得られると、スレッショルドが得られなかった検査信号成分を含む新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激を構成できる。次に、この新しいマルチＳＳＡＥＰ刺激で検査を続行する。
【０１３３】
客観的聴力スレッショルド評価方法は更に、マルチＳＳＡＥＰ刺激内のすべての検査信号成分の強度を同時に調節することも含むことができる。これら検査信号成分に対してＳＳＡＥＰ応答が検出された場合に、所定の時間の後、マルチＳＳＡＥＰ刺激の一部の検査信号成分を除いてもよい。次に、別の時間の間、例えば９０秒の間、マルチＳＳＡＥＰ刺激内の残りの検査信号成分を与える。単一ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の検出をするのに、約９０秒かかることがあるので、この聴力スレッショルド検出方法は単一検査信号成分を有するＳＳＡＥＰ刺激による検査の約２倍の速さとなる。更に、ＡＭ、ＦＭ、ＯＶＭＭまたはＭＭ検査信号を含むＳＳＡＥＰ刺激を被験者にバイノーラルに（すなわち被験者の両耳に）与えることができるので、客観的聴力スレッショルド評価方法は各耳に別々に与えられる単一検査信号を含むＳＳＡＥＰ刺激による検査の４倍速くなり得る。
【０１３４】
客観的聴力スレッショルド評価方法は異なる強度でマルチＳＳＡＥＰ刺激内の検査信号成分を交互に与えることができる。５００Ｈｚおよび４０００Ｈｚのキャリア周波数を有する検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答は、一般に１０００Ｈｚおよび２０００Ｈｚのキャリア周波数を有する検査信号に対するＳＳＡＥＰ応答と比較して、検出するのにより長い時間がかかるので、前者の検査信号成分の刺激強度は後者の検査信号成分に対して大きくなり得る。従って、５００Ｈｚおよび４０００Ｈｚのキャリア周波数を有する検査信号成分の強度を１０００Ｈｚおよび２０００Ｈｚのキャリア周波数を有する検査信号成分に対する強度レベルよりも１０ｄＢ  ＳＰＬだけ高いレベルで与えることができる（これら正確な周波数を使用する必要はなく、これら周波数は説明上示したに過ぎず、重要なのは、これら周波数が存在する周波数領域にあることに留意されたい）。このように、検査信号成分に対するＳＳＡＥＰ応答はほぼ同じ時間にすべて検出できる。これとは異なり、マルチＳＳＡＥＰ刺激は２つの検査信号成分だけ、例えば５００Ｈｚおよび４０００Ｈｚのキャリア周波数を有する検査信号成分だけを含めばよい。その理由は、これら検査信号は基底の膜のかなり離れた別個の領域で変換され、これら特定の領域の刺激に対するＳＳＡＥＰ応答は検出に長い時間がかかるからである。
【０１３５】
客観的聴力スレッショルド評価方法を完了すると、当業者に周知のような標準的聴力フォーマットで結果を表示できる。この検査結果の表示は検査信号成分を単独で与えたとき、または他の検査信号成分と組み合わせて与えたときに、検査信号成分に対するＳＳＡＥＰ応答が検出されたかどうかをハイライト表示できる。例えばこれらＳＳＡＥＰ応答は特定のカラーで円内に表示してもよいし、またはハイライト表示してもよい。検査で得られた実際の聴力スレッショルドの他に、より高い刺激強度で与えられた検査信号成分に対する検出されたＳＳＡＥＰ応答から外挿された聴力スレッショルドの推定値を作成することもできる。例えば、６０、５０および４０ｄＢのＳＰＬで与えられた検査信号成分に対して得られたＳＳＡＥＰ応答の振幅の減少量を取り込むことにより、ＳＳＡＥＰ応答が検出されなかったときの推定値をこれら検出されたＳＳＡＥＰ応答の振幅と平均的バックグラウンドＥＥノイズのレベルとを接続するラインを投射することによって作成できる。
【０１３６】
マルチモダリティ検査
図１２を参照すると、ここには客観的聴力検査装置１０の実施例は客観的マルチモダリティ検査装置２００を含む。図１２では、図１ａに示された客観的聴力検査装置１０の要素に類似する要素を表示するのに同様な数字を用いている。被験者６０の聴覚系を検査している間、他のモダリティを同時に検査するのに、この客観的マルチモダリティ検査装置２００を使用できる。この実施例では、聴力モダリティと共に視覚モダリティと体知覚モダリティとを同時に検査する。別の実施例では、聴覚系と共に他の感覚モダリティを同時に検査してもよい。多数のモダリティの検査によって聴覚の異常が神経系のより広く広がった病気の一部、例えば多発性硬化症かどうかを判断することができる。神経の病気を検査するのに、マルチモダリティ検査を使用できる。
【０１３７】
客観的マルチモダリティ検査装置２００はプロセッサ１２と、少なくとも１つのＤＡＣ２０４および少なくともＡＤＣ２０６を有するデータ収集ボード２０２と、増幅器２２、２０８および２１０と、フィルタ２４、２２および２１４と、トランスジューサ２６、２１６および２１８と、センサ２８、２２０および２２２と、増幅器３０、２２４および２２６と、フィルタ３２、２２８および２３０とを備える。プロセッサ１２は更に客観的マルチモダリティ検査装置２００の機能をコード化するソフトウェアプログラム２３２を更に含む。このソフトウェアプログラム２３２は信号発生器２３４と、変調器２３６と、ノイズ低減モジュール２４０および検出モジュール２４２を有する分析モジュール２３８を備える。ソフトウェアプログラム２３２は複数のデータベースＤ１〜Ｄｎを備える複数のマスターデータベース２５０にも結合されている。更にプロセッサ１２は記憶デバイス２３およびコンピュータディスプレイ３６にも結合されている。
【０１３８】
使用に際し、信号発生器２３５は聴覚、視覚および体知覚、応答電位を誘発するための刺激として適当な検査信号を発生する。次にこの検査信号はＤＡＣ２０４に送られる。このＤＡＣ２０４は複数の出力チャンネルを備えてもよいし、または複数の単一チャンネルのＤＡＣでもよい。ＤＡＣ２０４は増幅器２２、２０８および２１０に検査信号を送り、これら増幅器２０８および２１０は検査信号を増幅し、検査に適当なレベルとなるように検査信号の強度レベルを調節する。増幅された検査信号は次にフィルタ２４、２１２および２１４へ送られ、デジタル−アナログ変換プロセスおよび増幅プロセスからノイズを除去する。
【０１３９】
次に、増幅され、フィルタにかけられた検査信号はトランスジューサ２６、２１６および２１８へ送られ、検査信号はこれらトランスジューサによって変換され、同時に被験者６０へ与えられる。トランスジューサ２６は適当な検査信号を聴覚の刺激に変換する聴覚トランスジューサとすることができる。従って、トランスジューサ２６は一対のヘッドホンまたは少なくとも１つの挿入式イヤホンとすることができる。聴覚刺激に使用される特定の検査信号は、客観的聴力検査装置１０に関して前に説明した刺激のいずれかとすることができる。例えば聴覚刺激は８７および９３Ｈｚの変調周波数を有する異なるキャリア周波数の２つのＡＭサイン波、すなわちトーンとすることができる。
【０１４０】
このトランスジューサ２１６は視覚の刺激となるように適当な検査信号を変換する視覚トランスジューサとすることができる。従って、トランスジューサ２１６はパルス状のフラッシュを発生できるストロボライトとしてもよく、またはトランスジューサ２６を発光ダイオードのグリッドとしてもよい。視覚的刺激は被験者６０の左右の眼に、例えば１６および１８Ｈｚの変調レートで与えることができる。これとは異なり、被験者６０の片方の眼だけに視覚的刺激を与えることができる。聴覚刺激の場合のように、片方の眼に多数の変調された視覚的刺激を与えてもよい。
【０１４１】
トランスジューサ２８は適当な検査信号を触覚的刺激に変換する触覚トランスジューサとすることができる。従って、トランスジューサ２１８を振動接触刺激器または同等品とすることができる。被験者の少なくとも１本の指にこの振動触覚刺激器を張り付けることができる。例えば被験者６０の左右の人差し指にこの振動触覚刺激器を張り付けてもよい。触覚刺激は２３および２５Ｈｚのレートで当てることができるが、他のレートも使用できる。
【０１４２】
被験者６０にマルチモダリティ刺激を与えると、聴覚刺激、視覚刺激および触覚刺激の各々に対する応答の周波数が互いに等しくなく、互いの整数倍ではなく、共通因数の最小値を共用するように、使用する検査信号を選択しなければならない。
【０１４３】
被験者にマルチモダリティ刺激を与えながら、ＥＥＧデータを記録する。一般に、電極であるセンサ２８、２２０および２２２を使って被験者６０のＥＥＧデータを記録する。これら電極は良好な信号対ノイズ比を有するＥＥＧデータが得られるように、被験者６０の所定の領域にこれら電極を設置する。視覚的刺激への応答を測定するセンサ２２０は、被験者６０の脳の後頭部領域に設置することができる。触覚刺激への応答を測定するセンサ２２２は触覚刺激の付与に対側性である中心頭皮の上に置くことができ、聴覚刺激に対する応答を測定するセンサ２８は被験者６０の頂点に設置できる。これらケースの各々では、電極を交互に配置することもできる。例えばこれセンサを設置するのに、被験者６０の頭皮上の多数の（例えば３２または６４の）場所に設置した複数の電極を使用することもできる。
【０１４４】
検出された電位の各々（時間シリーズデータとも解されるＥＥＧデータ）は次に増幅器３０、２２２および２２６によってデジタル化するのに十分な振幅レベルまで増幅できる。次に、増幅されたＥＥＧデータはフィルタ３２、２２８および２３０によるフィルタをかけることができる。増幅され、フィルタがかけられたＥＥＧデータは次に、エリアシングを生じることなく、ＥＥＧデータをサンプリングするのに十分なサンプリングレートでデジタル化するために、ＡＤＣ２０６へ送られる。
【０１４５】
サンプリングされたデータを次に分析モジュール２４２によって分析する。このデータはまず、ノイズ低減モジュール２４０によりあらかじめ処理し、サンプリングされたデータ内のノイズ量を低減し、ノイズが低減されたＥＥＧデータを発生する。このノイズ低減モジュール２４２はノイズを低減するのにサンプルの重み付き平均化方法を使用できる。このノイズ低減モジュール２４２は適応型アーティファクト除去を使用することもできる。これとは異なり、ノイズ低減モジュール２４２は当業者に公知の任意のノイズ低減アルゴリズムを使用することもできる。
【０１４６】
次にノイズ低減ＥＥＧデータを検出モジュール２４２によって分析し、ノイズが低減されたＥＥＧデータ内に応答が存在するかどうかを判断する。検出モジュール２４２は位相重み付きｔ−検定、位相ゾーン技術またはＭＲＣ方法を実施してもよい。これとは異なり検出モジュール２４２は当業者に使用されている他の検出アルゴリズムを使用してもよい。検出モジュール２４２は検出された応答が真の信号であって、ノイズでない確率推定値を提供することもできる。検出された応答は次に、マスターデータベース２５０内に含まれる他の被験者に関する標準データと比較できる。この比較によって被験者６０が神経系の広く広がった病気を有するかどうかの目安を与えることができる。
【０１４７】
客観的マルチモダリティ検査装置２００に基づき、マルチモダリティ検査のための手順は次の工程を含むことができる。
（ｉ）被験者６０に電極を取り付ける工程
（ｉｉ）被験者６０にマルチモダリティ刺激を与えるようにトランスジューサを設定または取り付ける工程
（ｉｉｉ）多数の応答をそれらのシグネーチャ変調周波数によって認識できるように、客観的マルチモダリティ検査装置２００と各モダリティの刺激とを同期化して、被験者６０にマルチモダリティ刺激を与える工程
（ｉｖ）時間シリーズの３つのＥＥＧデータを得るように、各電極ロケーションにおいてＥＥＧデータを記録する工程
（ｖ）一組のノイズの低減されたＥＥＧデータのタイムシリーズを発生するように、各ＥＥＧデータのタイムシリーズ内のノイズを低減する工程
（ｖｉ）各ノイズ低減されたＥＥＧデータタイムシリーズ内の定常状態の応答を検出する工程。ここでは、応答を誘発したモダリティ刺激に対して固有の変調周波数で定常状態の応答を認識する。
（ｖｉｉ）検出された応答の振幅と年齢および性別を一致させた標準的値とを比較する工程（これとは異なり、被験者６０の体の左右の側の双方にモダリティ刺激が与えられた場合、被験者６０内で比較を行ってもよい）
【０１４８】
ポータブル客観的マルチモダリティ検査装置
本発明は図１３に示されるようなポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００を更に備える。ポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００は図２に示された客観的マルチモダリティ検査装置２００に類似するので、多くの同一部品を含む。ポータブル客観的マルチモダリティ装置３００はスクリーン３０４と、ソフトウェアプログラム３０６と、記憶デバイス３０８と、複数のデータベースＤ１〜Ｄｎを備えたマスターデータベース３９０と、ＰＣＭＣＩＡデータ通信カード３１０とを有するラップトップコンピュータ３０２を備える。ソフトウェアプログラム３０６は信号発生器２３４と、変調器２３６と、ノイズ低減モジュール２４０および検出モジュール２４２を含む分析モジュール２３８とを備える。客観的マルチモダリティ検査装置３００は増幅器３１４、３１６、３１８、３２０、３２２、３２４、３２６および３２８と、フィルタ３３０、３３２、３３４、３３６、３３８、３４０および３４２と、トランスジューサ３５０、３５２、３５４、３５６、３５８および３６０と、センサ３６２、３６４および３６６を有する制御ボックス３１２を更に備える。
【０１４９】
ポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００はこの装置がラップトップ３０２および制御ボックス３１２に基づいていることを除けば、客観的マルチモダリティ検査装置２００と同じように作動する。これとは異なり、パームトップまたはその他の計算デバイスを使用できる。スクリーン３０４にはソフトウェアプログラム３０６によって実現される種々のグラフィカルユーザーインターレース（ＧＵＩ）ウィンドーがある。これらウィンドーとして、ロードプロトコルウィンドー３７０、ビュー刺激ウィンドー３７２、ビューＥＥＧウィンドー３７４、データ収集ウィンドー３７６、連続収集ウィンドー３７８およびプロセスデータウィンドー３８０がある。これらＧＵＩウィンドーによってユーザーはポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００を作動させ、被験者６０に関する種々の検査を実行できる。
【０１５０】
ナショナルインスツルメントＤＡＱＣａｒｄ−６０６２ｅカードとすることができるＰＣＭＣＩＡデータ通信カード３１０によって、ラップトップ３０２と制御ボックス３１２との間の機能通信およびデータ転送が可能となる。ＰＣＭＣＩＡデータ通信カード３１０は検査信号を制御ボックス３１２へ送り、記録されたＥＥＧデータを受信する。システムの部品が必要なデータ転送レートをサポートできることを条件に、システムのコンポーネント間のデータ転送をサポートするのに、その他の通信システムを使用することもできる。
【０１５１】
制御ボックス３１２はＰＣＭＣＩＡデータ通信カード３１０が提供する検査信号を増幅し、増幅した検査信号を２つのトランスジューサ３５０および３５２に提供する２つのオーディオ増幅器３１４および３１６を含み、トランスジューサ３５０および３５２は検査信号を音響刺激に変換し、音響刺激を被験者６０へ与える。ラップトップ３０２は増幅器３１４および３１６の利得によって音響刺激の強度を制御する。これとは異なり、被験者６０へ与えることができる多数のＳＳＡＥＰ刺激内に含まれる検査信号の別個の強度制御を可能にするように、制御ボックス３１２内に８つ以上のオーディオ増幅器を設けることができる。次にオーディオ増幅器３１４および３１６の出力はフィルタ３３０および３３２へ送られ、検査信号内のデジタル化ノイズまたはアーティファクトを除く。検査信号内の内にパスバンドマスキング信号を導入するのに、フィルタ３３０および３３２を使用することもできる。同じように、制御ボックス３１２は検査信号を視覚的刺激および触覚的触覚的に変換する前に検査信号を操作するその他の増幅器３１８および３２０、ならびにフィルタ３３４および３３６を更に備える。
【０１５２】
トランスジューサ３５０、３５２、３５４および３５６により、種々の検査信号を変換する。トランスジューサ３５２および３５４はヘッドホンまたは挿入式イヤホンでよい。耳を別々に検査すべき場合は、トランスジューサ３５２および３５４はスピーカーでもよい。トランスジューサ３５４は被験者６０に視覚的刺激を与え、これらトランスジューサは被験者６０の眼の上に置くことができるストロボ光源またはゴグルとすることができる。トランスジューサ３５６は被験者６０に触覚刺激を与え、トランスジューサ３５６は被験者６０の少なくとも１本の指に取り付けられた少なくとも１つの振動トランスジューサとすることができる。各モダリティにおける各刺激はユニークな周波数で変調される。マルチモダリティ刺激に対する定常状態の応答をそれらのシグネーチャ変調周波数によって認識できるよう（定常状態の応答はモダリティ刺激で使用される変調周波数で生じる）、各刺激を同期した状態で初期化し、ポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００にロックしなければならない。
【０１５３】
モダリティ刺激の各々への定常状態の応答を記録するには、客観的マルチモダリティ検査装置２００に対して前に説明したように、被験者６０の頭皮に電極３６２、３６４および３６６のグループを載せる。頭皮の多数の記録を使用することにより（すなわち頭皮上の３２の電極ロケーションを使用することにより）、または特別な場所に設けられた電極を有する少数の（例えば３つの）入力データチャンネルにより、ＥＥＧデータを記憶することにより、マルチモダリティ定常状態の検査を行うこともできる。
【０１５４】
電極３６２、３６４および３６６は、ＥＥＧ時間シリーズデータの組を制御ボックス３１２へ与える。次にこれらＥＥＧタイムシリーズデータの組は増幅器３２４、３２６および３２８によって増幅され、フィルタ３３８、３４０および３４２によってフィルタがかけられる。これとは異なり、１つの増幅器と１つのフィルタしか使用しなくてもよい。増幅器３２４、３２６および３２８はラップトップ３０２の制御下にある利得設定値を有する。フィルタ３３８、３４０および３４２はＥＥＧ時間シリーズのデータの組をフィルタにかけるローパス、ハイパスおよびノッチのためのプログラマブルアナログフィルタでよい。これらフィルタ３３８、３４０および３４２はラップトップ３０によっても制御できる（ラップトップは制御ボックス３１２内のその他の増幅器およびフィルタを制御できる）。増幅され、フィルタがかけられたＥＥＧ時間シリーズデータの組をＰＣＭＣＩＡデータ通信カード３１０へ送り、ここでＥＥＧ時間シリーズのデータの組はデジタル化され、分析モジュール２３８へ送られる。次に、ノイズ低減モジュール２４０を介してノイズを除去するように、ＥＥＧタイムシリーズのデータの組を処理し、客観的マルチモダリティ検査装置２００に関して前に説明したように、検出モジュール２４２を介して応答を検出できるように分析する。
【０１５５】
ポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００は被験者６０に装着できる補聴デバイスの調節を可能にするための手段を更に含むことができる。特に制御ボックス３１２は補聴デバイス３５８および３６０と通信できるようになっている。この通信はリボンケーブル３６１のような物理的接続を介して行うことができる。これとは異なり、埋め込み型補聴デバイスの場合、他の埋め込み型生態慰労デバイス（例えば埋め込み刺激器）を調節するのに使用されているようなＲＦテレメトリによって通信を行うことができる。このポータブル客観的マルチモダリティ検査装置３００はＳＳＡＥＰ刺激を使った補聴器の調節方法において前に説明したように、補聴デバイス３５８および３６０の周波数固有の利得設定、フィルタ傾き設定またはその他の対応する設定を調節するのにも使用できる。補聴デバイス３５８および３６０の調節は訓練を受けた医療専門家によって行ってもよいし、またはＳＳＡＥＰ検査手順の合格／不合格結果に基づき、ラップトップ３０２によって自動的に調節してもよい。
【０１５６】
特許請求の範囲に記載されている発明の範囲から逸脱することなく、本明細書に記載し、説明した好ましい実施例について種々の変形を行うことができると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１５７】
【図１ａ】本発明の好ましい一実施例に係わる装置の一実施例の略図である。
【図１ｂ】一般的な客観的聴力検査方法を示すフローチャートである。
【図２】図２ａは、ノイズの多い記録セッション中のＥＥＧ振幅ヒストグラムである。図２ｂは、静かな記録セッション中のＥＥＧ振幅のヒストグラムである。図２ｃは、図２ａに示されたＥＥＧデータに対する通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。図２ｄは、図２ｂに示されたＥＥＧデータに対する通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。図２ｅは、図２ａに示されたＥＥＧデータに対する通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。図２ｆは、図２ｂに示されたＥＥＧデータに対する通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。図２ｇは、図２ａに示されたＥＥＧデータに対する振幅除去を実行し、次に通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。図２ｈは、図２ｂに示されたＥＥＧデータに対する振幅除去を実行し、次に通常の時間平均を実行した結果の振幅スペクトルである。
【図３ａ】ＳＳＡＥＰ応答を含むＥＥＧデータポイントの平均化されたスイープでのＦ検査の結果のプロットである。
【図３ｂ】図３ａに示されたデータの同じ組に対する時間重み付きｔ−検査の結果のプロットである。
【図４】図４ａは、５０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および２５％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のグラフである。図４ｂは、４０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および２５％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のグラフである。図４ｃは、３０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および２５％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答のＳＳＡＥＰ振幅のグラフである。図４ｄは、５０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および１０％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のグラフである。図４ｅは、４０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および１０％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のグラフである。図４ｆは、３０ｄＢのＳＰＬ刺激強度および１０％の周波数変調深度におけるＭＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答振幅のグラフである。
【図５ａ】ＳＳＡＥＰ刺激の振幅変調された成分に対するＳＳＡＥＰ応答およびＳＳＡＥＰ刺激の周波数変調された成分に対するＳＳＡＥＰ応答のベクトル加算として、振幅変調成分および周波数変調成分を含むＳＳＡＥＰ刺激に対する応答をどのようにモデル化できるかを示すプロットである。
【図５ｂ】ＳＳＡＥＰ刺激の振幅変調された成分の位相に対して、ＳＳＡＥＰ刺激の周波数変調された成分の位相を変えたときに、振幅変調成分および周波数変調成分を含むＳＳＡＥＰ刺激に対する応答をサイン波としてどのようにモデル化できるかを示すグラフである。
【図６】図６ａは、ＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激、ＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激およびＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対するＳＳＡＥＰ応答の振幅スペクトルである。図６ｂは、図６ａに示されたＳＳＡＥＰ応答の検出を示す極プロットのグループである。
【図７】図７ａは、５０ｄＢのｐＳＰＬの刺激強度に対するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と比較した、ＳＳＡＥＰ刺激において指数関数変調信号を使用したときのＳＳＡＥＰ応答のパーセント増加を示す検査結果のグラフである。図７ｂは、３０ｄＢのｐＳＰＬの刺激強度に対するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と比較した、ＳＳＡＥＰ刺激において指数関数変調信号を使用したときのＳＳＡＥＰ応答のパーセント増加を示す検査結果のグラフである。図７ｃは、５０ｄＢのｐＳＰＬの刺激強度に対するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と比較した、ＳＳＡＥＰ刺激において指数関数変調信号を使用したときのＳＳＡＥＰ応答のパーセント増加を示す検査結果のグラフである。図７ｄは、３０ｄＢのｐＳＰＬの刺激強度に対するＡＭ  ＳＳＡＥＰ刺激と比較した、ＳＳＡＥＰ刺激において指数関数変調信号を使用したときのＳＳＡＥＰ応答のパーセント増加を示す検査結果のグラフである。
【図８】被験者の１グループの左右の耳に与えられたＳＳＡＥＰ刺激に応答した、ＳＳＡＥＰ応答に対して８０および１６０Ｈｚの変調レートで計算されたレイテンシーのグラフの一対である。
【図９】種々の被験者のためのＩＡＦＭ  ＳＳＡＥＰ刺激に対する有意な応答の数の関数としての単語の弁別のプロットである。
【図１０】聴覚をわずかに失った比較用若年被験者および年長被験者に対するＳＳＡＥＰ刺激変調レートの関数としてのＳＳＡＥＰ応答の振幅のグラフである。
【図１１】ＳＳＡＥＰ応答が検出されたかどうかに基づく音の強度を自動的に調節するアルゴリズムを使用してどのように聴力スレッショルドを推定できるかを示す略図である。
【図１２】客観的マルチモダリティ検査装置の略図である。
【図１３】マルチモダリティ検査も行うようになっている、客観的聴力検査装置のポータブルバージョンの略図である。
【符号の説明】
【０１５８】
１０    客観的聴力検査装置
１２    プロセッサ
１４    データ収集ボード
１６    デジタル−アナログコンバータ
１８    アナログ−デジタルコンバータ
２０    オーディオメータ
２２    フィルタ
２４    増幅器
２６    トランスジューサ
２８    センサ
３０    第２増幅器
３２    第２フィルタ
３４    記憶デバイス
３６    ディスプレイモニタ
４０    ソフトウェアプログラム
４２    信号発生モジュール
４４    変調モジュール
４６    分析モジュール
４８    ノイズ低減モジュール
５０    検出モジュール
５２    マスターデータベース
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【外国語明細書】
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