Modeling auditory-nerve responses for high sound pressure levels in the normal and impaired auditory periphery
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a computational model to simulate normal and impaired auditory-nerve (AN) fiber responses in cats. The model responses match physiological data over a wider dynamic range than previous auditory models. This is achieved by providing two modes of basilar membrane excitation to the inner hair cell (IHC) rather than one. The two modes are generated by two parallel filters, component 1 (C1) and component 2 (C2), and the outputs are subsequently transduced by two separate functions. The responses are then added and passed through the IHC low-pass filter followed by the IHC-AN synapse model and discharge generator. The C1 filter is a narrow-band, chirp filter with the gain and bandwidth controlled by a nonlinear feed-forward control path. This filter is responsible for low and moderate level responses. A linear, static, and broadly tuned C2 filter followed by a nonlinear, inverted and nonrectifying C2 transduction function is critical for producing transition region and high-level effects. Consistent with Kiang's two-factor cancellation hypothesis, the interaction between the two paths produces effects such as the C1/C2 transition and peak splitting in the period histogram. The model responses are consistent with a wide range of physiological data from both normal and impaired ears for stimuli presented at levels spanning the dynamic range of hearing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».