On the Use of Machine Learning for Classifying Auditory Brainstem Responses: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in machine learning have led to a surge of interest in classification of the auditory brainstem response. In this work, we conducted a search in the PubMed, Google Scholar, SpringerLink, ScienceDirect, and Scopus databases, and identified twelve studies that explored the use of machine learning to classify the auditory brainstem response as a complementary and objective method to (a) help clinicians better diagnose hearing impairment by discerning between healthy and pathological auditory brainstem response waveforms, (b) present a neural marker for potential applications in hearing aid tuning, and (c) provide a biometric marker for discriminating between subjects. A comparison between the studies presented in this review is not possible as they used different test subjects, group sizes, and stimuli, and evaluated auditory brainstem response differently. Instead, the result of these studies will be presented and their limitations as well as their potential applications will be discussed. Overall, the findings of these studies suggest that ABR classification using machine learning is a promising tool for assessing patients with hearing loss, optimizing technologies for tuning hearing aids, and discriminating between subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».