Técnicas de modelado del Sistema Auditivo
Raúl H. Sánchez
Audioprotesista / Ingeniero Tec. Telecomunicaciones
Universidad Politécnica de Madrid
X Congreso de AEDA
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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.
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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
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El oído
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Modelo del Sistema Auditivo
ACÚSTICA
MECÁNICA
MECÁNICA ELÉCTRICA
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Circuitos análogos
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Respuesta Circuito VS Medidas Experimentales
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Esquema del Oído Medio
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Zwisloki 62
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Celdillas Mastoideas
Cavidad Timpánica
Tímpano
Estribo /Cóclea
Huesecillos
Junta Incudo-Estapedial
Trompa de Eustaquio
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Modelos Biofísicos
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Macromecánica Coclear • Onda Viajera • Estructura • ZMB
Micromecánica Coclear • Mecanismo activo de la cóclea
• CCE y Membrana Tectoria • Organo de Corti Corti
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Modelos Biofísicos
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Macromecánica Coclear • Onda Viajera • Estructura • ZMB
Micromecánica Coclear • Mecanismo activo de la cóclea
• CCE y Membrana Tectoria • Organo de Corti
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Micromecánica coclear
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Se distingue entre la componente pasiva y la componente activa, modelando cada una y obteniendo resultados coherentes con los experimentales.
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Métodos numéricos
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• El análisis numérico permite realizar aproximaciones matemáticas de fenómenos físicos difíciles de resolver analíticamente
FEM, BEM
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Procesado de Señal
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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
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Procesado de Señal
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OBJETIVO: NO LINEALIDAD DE LA CÓCLEA
Ancho de Banda Intensidad
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Signal Path (CarneyLAB)
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DRNL: Meddis & López-Poveda
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Modelos Perceptivos
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• 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.
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Aplicaciones
• Simulaciones mediante métodos numéricos se usan en modelado de patologías y MEI.
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Aplicaciones
• Active Audífono inspirado en modelos
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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
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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)
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