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Enregistrement W1796408578 · doi:10.1016/j.joto.2015.09.001

Improved hearing in noise using new signal processing algorithms with the Cochlear™ Nucleus® 6 sound processor

2015· article· en· W1796408578 sur OpenAlexfundno aff
Jan Gilden, Kristen A. Lewis, Ginger Grant, Jillian Crosson

Notice bibliographique

RevueJournal of Otology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNorthwestern UniversityUniversity of CincinnatiUniversity of Pennsylvania
Mots-clésComputer scienceNucleusCochlear nucleusDigital signal processorCochlear implantNoise (video)Speech recognitionAlgorithmSignal processingArtificial intelligenceDigital signal processingComputer hardwareNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To demonstrate the performance benefit of the Automatic Scene Classifier (SCAN) algorithm available in the Nucleus ® 6 (CP900 series) sound processor over the default processing algorithms of the previous generation Nucleus 5 (CP810) and Freedom ® Hybrid™ sound processors. Methods Eighty-two cochlear implant recipients (40 Nucleus 5 processor users and 42 Freedom Hybrid processor users) listened to and repeated AzBio sentences in noise with their current processor and with the Nucleus 6 processor. Results The SCAN algorithm when enabled yielded statistically significant non-inferior and superior performance when compared to the Nucleus 5 and Freedom Hybrid sound processors programmed with ASC + ADRO ® . Conclusion The results of these studies demonstrate the superior performance and clinical utility of the SCAN algorithm in the Nucleus 6 processor over the Nucleus 5 and Freedom Hybrid processors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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