Разработка и реализация методики определения порогового тока стимуляции при проведении телеметрии нервного ответа у пользователей систем кохлеарной имплантации

Введение. В системах кохлеарной имплантации автоматизированные алгоритмы, включающие проведение телеметрии нервного ответа, не всегда могут определить пороговый ток стимуляции, генерирующий электрически вызванный потенциал действия слухового нерва с минимальной амплитудой на исследуемом внутриулитковом электроде. Для определения искомого тока возможно использование метода линейной регрессии по данным, полученным в ходе телеметрии. Однако метод не учитывает физиологические особенности слуховой системы. Цель работы. Разработка и реализация в клинической практике методики определения порогового тока стимуляции, учитывающей реальную физиологическую нелинейную зависимость амплитуд электрически вызванного потенциала слухового нерва от тока стимуляции у пользователей систем кохлеарной имплантации. Материалы и методы. Три пользователя систем кохлеарной имплантации, у каждого из которых проведение телеметрии нервного ответа с помощью автоалгоритма оказалось невозможным по причине выхода из строя внеулиткового электрода (с сохранением клинической пользы импланта), отсутствия технической возможности поддержки автоалгоритма (имплант ранней модели), перенесенного менингита с последующей облитерацией улитки. Проведена расширенная (по сравнению с автоалгоритмом) телеметрия каждому пользователю (первым двум после-, третьему – интраоперационно). Результаты. Методика, в основу которой положено формирование функции роста амплитуды электрически вызванного потенциала действия слухового нерва в зависимости от эквивалентного тока стимуляции, нахождение первой точки телеметрии нервного ответа с условной координатой (эквивалентный ток стимуляции; амплитуда); нахождение нулевой точки, соответствующей максимальному значению эквивалентного тока, не генерирующему потенциал; определение порогового эквивалентного тока как среднего значения нулевой и первой точек. В общей сложности определены пороговые токи на 32 электродах (у трех пользователей) по предложенной методике и методом линейной регрессии. Заключение. Методика может применяться в случае безуспешного использования автоматизированного алгоритма как интра-, так и постоперационно, позволяет повысить качество оказываемой медицинской помощи пользователям систем кохлеарной имплантации.

1. Таварткиладзе Г. А. Клиническая аудиология. Национальное руководство. Т. 3. М.: ГЭОТАР Медиа, 2024. 296 с.

2. Королева И. В. Введение в кохлеарную имплантацию. 2-е изд. СПб.: Каро, 2023. 224 с.

3. Корниенко А. А. Обзор зарубежных исследований о влиянии кохлеарной имплантации на качество жизни лиц с нарушениями слуха // Современная зарубежная психология. 2021. Т. 10, № 2. С. 79–85. doi: 10.17759/jmfp.2021100208

4. He S., Teagle H. F., Buchman C. A. The electrically evoked compound action potential: from laboratory to clinic // Frontiers in Neuroscience. 2017. Vol. 11. P. 11–20. doi: 10.3389/fnins.2017.0033

5. Skidmore J., Yuan Y., He S. A new method for removing artifacts from recordings of the electrically evoked compound action potentials: Single-pulse stimulation // MedRxiv. 2024. P. 1–41. doi: 10.1101/2024.01.17.24301435

6. Lucas H. M. Advances in Cochlear implant telemetry: evoked neural responses, electrical field imaging, and technical integrity // Trends in amplifications. 2007. Vol. 11, № 3. P. 143–159. doi: 10.1177/1084713807304362

7. Botros A., Dijk B., Killian M. AutoNRT™: An automated system that measures ECAP thresholds with the Nucleus® Freedom™ cochlear implant via machine intelligence // Artificial intelligence in medicine. 2007. Vol. 40, № 1. P. 15–28. doi: 10.1016/j.artmed.2006.06.003

8. ART and AutoART ECAP measurements and cochlear nerve anatomy as predictors in adult cochlear implant recipients / L. Schrank, P. Nachtigäller, Jo. Müller, J.-M. Hempel, M. Canis, Je. Spiegel, T. Rader // Eur. Archives of Oto-Rhino-Laryngology. 2024. Vol. 281. P. 3461–3473. doi: 10.1007/s00405-023-08444-5

9. Toward neural health measurements for cochlear implantation: The relationship among electrode positioning, the electrically evoked action potential, impedances and behavioral stimulation levels / L. Lambriks, M. van Hoof, J. Debruyne, M. Janssen, J. Hof, K. Hellingman, E. Devocht, E. George // Frontiers in Neurology. 2023. Vol 14. Art. № 1093265. doi: 10.3389/fneur.2023.1093265

10. Maruthurkkara S., Bennett C. Development of Custom Sound® Pro software utilizing big data and its clinical evaluation // Intern. J. of Audiology. 2024. Vol. 63, № 2. P. 87–98. doi: 10.1080/14992027.2022.2155880

11. Glassman E. K., Hughes M. L. Determining electrically evoked compound action potential thresholds: a comparison of computer versus human analysis methods // Ear and Hearing. 2013. Vol. 34, № 1. P. 96–109. doi: 10.1097/aud.0b013e3182650abd

12. Spitzer E. R., Hughes M. L. Effect of stimulus polarity on physiological spread of excitation in cochlear implants // J. of the American Academy of Audiology. 2017. Vol. 28, № 9. P. 786–798. doi: 10.3766/jaaa.16144

13. Вызванные потенциалы в реабилитации пациентов после кохлеарной имплантации / Т. И. Чугунова, В. В. Жеренкова, М. В. Гойхбург, Л. А. Поталова, В. В. Мосин, В. В. Бахшинян, Г. А. Таварткиладзе // Вестн. оториноларингологии. 2018. Т. 10, № 4. С. 21–25. doi: 10.17116/otorino201883421

14. Разработка алгоритма для проведения тестирования слухового импланта во время операции кохлеарной имплантации / Н. С. Мельников, Л. В. Маляр, И. В. Костевич, А. Г. Козлов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. Т. 28, № 1. С. 53–63. doi: 10.18127/j15604136-202501-04

15. Automatic analysis of auditory nerve electrically evoked action potential with an artificial neural network / B. Charasse, H. Thai-Van, J. M. Chanal, Ch. Berger-Vachon, L. Collet // Artificial intelligence in medicine. 2004. Vol. 31, № 3. P. 221–229. doi: 10.1016/j.artmed.2004.03.004