Técnicas de modelado del Sistema Auditivo

Raúl H. Sánchez

Audioprotesista / Ingeniero Tec. Telecomunicaciones

Universidad Politécnica de Madrid

X Congreso de AEDA

1

Introducción

El modelado del sistema auditivo se realiza con los siguientes objetivos: • Interpretar medidas directas, • Unificar el entendimiento de diferentes

fenómenos, • Guiar estrategias de amplificación para suplir

pérdidas auditivas • Tener predicciones experimentalmente

comprobables de comportamientos, con diferentes niveles de complejidad.

2

I

C

B

P

Ap

C

R

3 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Esquema

1. Sistema auditivo

2. Circuitos análogos

3. Modelado Biofísico

1. Macromecánica coclear

2. Micromecánica coclear

4. Modelado por procesado de la señal

5. Aplicaciones

6. Conclusiones

7. Referencias

3

I

C

B

P

Ap

C

R

4 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

El oído

4

I

C

B

P

Ap

C

R

5 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Modelo del Sistema Auditivo

ACÚSTICA

MECÁNICA

MECÁNICA ELÉCTRICA

5

I

C

B

P

Ap

C

R

6 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Circuitos análogos

6

Respuesta Circuito VS Medidas Experimentales

I

C

B

P

Ap

C

R

7 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Esquema del Oído Medio

7

I

C

B

P

Ap

C

R

8 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Zwisloki 62

8

Celdillas Mastoideas

Cavidad Timpánica

Tímpano

Estribo /Cóclea

Huesecillos

Junta Incudo-Estapedial

Trompa de Eustaquio

I

C

B

P

Ap

C

R

9 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Kringlebotn 88

9

I

C

B

P

Ap

C

R

11

X CONGRESO DE AEDA 04/05/2013

Modelos Biofísicos

11

Macromecánica Coclear • Onda Viajera • Estructura • ZMB

Micromecánica Coclear • Mecanismo activo de la cóclea

• CCE y Membrana Tectoria • Organo de Corti Corti

I

C

B

P

Ap

C

R

12

X CONGRESO DE AEDA 04/05/2013

Modelos Biofísicos

12

Macromecánica Coclear • Onda Viajera • Estructura • ZMB

Micromecánica Coclear • Mecanismo activo de la cóclea

• CCE y Membrana Tectoria • Organo de Corti

I

C

B

P

Ap

C

R

13

X CONGRESO DE AEDA 04/05/2013

Micromecánica coclear

13

Se distingue entre la componente pasiva y la componente activa, modelando cada una y obteniendo resultados coherentes con los experimentales.

I

C

B

P

Ap

C

R

14

X CONGRESO DE AEDA 04/05/2013

Métodos numéricos

14

• El análisis numérico permite realizar aproximaciones matemáticas de fenómenos físicos difíciles de resolver analíticamente

FEM, BEM

I

C

B

P

Ap

C

R

15 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Procesado de Señal

15

Los modelos basados en procesamiento de la señal tratan de reproducir el comportamiento del sistema sin necesidad de desarrollo de ecuaciones ni variables físicas, sino que utiliza algoritmos, pudiendo explicar aspectos antes imposibles por modelos físicos o matemáticos

I

C

B

P

Ap

C

R

16 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Procesado de Señal

16

OBJETIVO: NO LINEALIDAD DE LA CÓCLEA

Ancho de Banda Intensidad

I

C

B

P

Ap

C

R

18 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Signal Path (CarneyLAB)

18

I

C

B

P

Ap

C

R

19 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

DRNL: Meddis & López-Poveda

19

I

C

B

P

Ap

C

R

20 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Modelos Perceptivos

20

• Explicar los fenómenos de percepción auditiva y su correlación con la fisiología

• Predecir la psico-fisiología de las fibras nerviosas en relación a estos fenómenos psicoacústicos.

I

C

B

P

Ap

C

R

21 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Aplicaciones

• Simulaciones mediante métodos numéricos se usan en modelado de patologías y MEI.

21

I

C

B

P

Ap

C

R

22 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Aplicaciones

• Active Audífono inspirado en modelos

22

I

C

B

P

Ap

C

R

23 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Conclusiones

• Analogías electroacústicas -> rápida creación y entendimiento puede ser muy didáctico, pero tiene ciertas limitaciones.

• Las simulaciones mediante análisis numéricos ->

utilidad tanto en el caso del oído medio como en el interno.

Sus aplicaciones : implantes y estudio de la mecánica coclear.

• El procesado de señal es el procedimiento más

completo permite filtros cocleares muy preciosos y

coherentes con la realidad. Modelos Perceptivos

23

I

C

B

P

Ap

C

R

24 04/05/2013

X CONGRESO DE AEDA

Referencias • Allen, J. (1980). Cochlear micromechanics—a physical model of

transduction. The Journal of the Acoustical Society of America, 68, 1660. • Bregman, A. S. (1990). Auditory scene analysis: The perceptual

organization of sound . Cambridge, Mass.: MIT Press. • Carney, L. H. (1993). A model for the responses of low‐frequency

auditory‐nerve fibers in cat. The Journal of the Acoustical Society of America, 93, 401.

• De Boer, E., & De Jongh, H. (1978). On cochlear encoding: Potentialities and limitations of the reverse‐correlation technique. The Journal of the Acoustical Society of America, 63(1), 115-135.

• Geisler, C. D. (1986). A model of the effect of outer hair cell motility on cochlear vibrations. Hearing Research, 24(2), 125-131.

• Goldstein, J. L. (1990). Modeling rapid waveform compression on the basilar membrane as multiple-bandpass-nonlinearity filtering. Hearing Research, 49(1), 39-60.

• Goldstein, J. L. (1995). Relations among compression, suppression, and combination tones in mechanical responses of the basilar membrane: Data and MBPNL model. Hearing Research, 89(1), 52-68.

• Irino, T., & Patterson, R. D. (1997). A time-domain, level-dependent auditory filter: The gammachirp. The Journal of the Acoustical Society of America, 101, 412.

• Jepsen, M. L., Ewert, S. D., & Dau, T. (2008). A computational model of human auditory signal processing and perception. The Journal of the Acoustical Society of America, 124(1), 422-438.

• Kringlebotn, M. (1988). Network model for the human middle ear. Scandinavian Audiology, 17(2), 75-85.

• Le Henaff, B., Elliott, S. J., & Maury, C. (2003). Modelling wave propagation in the cochlea (ISVR Technical Memorandum Nº 925 ed.) University of Southampton, Institute of Sound and Vibration Research.

• Leach, W. M. (2003). Introduction to electroacoustics and audio amplifier design Kendall/Hunt.

• Lopez-Najera, A. (2005). Simulación computacional de la respuesta de la membrana basilar. (Tesis doctoral, Universidad de Salamanca).

• Meddis, R., O’Mard, L. P., & Lopez-Poveda, E. A. (2001). A computational algorithm for computing nonlinear auditory frequency selectivity. The Journal of the Acoustical Society of America, 109, 2852.

• Neely, S. T., & Kim, D. O. (1983). An active cochlear model showing sharp tuning and high sensitivity. Hearing Research, 9(2), 123-130.

• Patterson, R. D., Robinson, K., Holdsworth, J., McKeown, D., Zhang, C., & Allerhand, M. (1992). Complex sounds and auditory images. Auditory Physiology and Perception, 83, 429-446.

• Pfeiffer, R. R. (1970). A model for Two‐Tone inhibition of single Cochlear‐Nerve fibers. The Journal of the Acoustical Society of America, 48(6B), 1373-1378.

• Siebert, W. M. (1974). Ranke revisited—a simple short‐wave cochlear model. The Journal of the Acoustical Society of America, 56(2), 594-600.

• Sondhi, M. M. (1981). Acoustical inverse problem for the cochlea. The Journal of the Acoustical Society of America, 69, 500.

• Wang, X., Hu, Y., Wang, Z., & Shi, H. (2011). Finite element analysis of the coupling between ossicular chain and mass loading for evaluation of implantable hearing device. Hearing Research, 280(1), 48-57.

• Zhang, X., Heinz, M. G., Bruce, I. C., & Carney, L. H. (2001). A phenomenological model for the responses of auditory-nerve fibers: I. nonlinear tuning with compression and suppression. The Journal of the Acoustical Society of America, 109, 648.

• Zimatore, G., Cavagnaro, M., Giuliani, A., & Colosimo, A. (2008). Human acoustic fingerprints. Biophysics and Bioengineering Letters, 1(2)

• Zwislocki, J. (1962). Analysis of the middle-ear function. part I: Input impedance The Journal of the Acoustical Society of America, 34(9B), 1514.

• Zwislocki-Moscicki, J. (1948). Theorie der schneckenmechanik: Qualitative und quantitative analyse. Acta Otolaryngol., (Suppl 72)

24

GRACIAS POR SU ATENCIÓN

Preguntas

rhaudio@audiologico.es

25