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Enregistrement W4392643100 · doi:10.1063/5.0189385

Interpeak characterizations for spontaneous otoacoustic emissions

2024· article· en· W4392643100 sur OpenAlexafffund
Christopher Bergevin, Rebecca Whiley, Hero P. Wit, Pim van Dijk

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTonotopyAcousticsAmplitudePhysicsComputer scienceBiological systemBiologyNeuroscienceCochleaOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One manifestation of the "active ear" is the presence of spontaneous otoacoustic emission (SOAE), which also exhibit salient connections to perception such as threshold microstructure.Historically, SOAE modeling efforts initially focused upon a single limit-cycle oscillator.However, SOAE spectra from a given ear typically exhibit multiple peaks, and more current models consider a spatially distributed tonotopic system with various types of coupling.SOAEs have nonstationary properties (e.g., amplitude and frequency modulations), which may be crucially tied to the coupling of active elements in the ear.Thus, to better biophysically constrain models, this study seeks to improve characterization of general non-stationary features of SOAE peaks as well as interrelations of such between them.Given the ubiquitous nature of SOAE across the animal kingdom, we analyze SOAE waveforms from a variety of species exhibiting disparate inner ear morphologies (e.g., human, barn owls, Anolis lizards).This manuscript provides a preliminary account of our analyses and focuses on the Anolis lizard.Upon filtering in the spectral domain, we characterize temporal properties of individual peaks, including possible amplitude-modulation (AM) and frequency-modulation (FM).Further, we perform correlation analyses of such between peaks to determine types of interactions and how such might vary across time.Initial results are consistent with previous reports (e.g., [1,2]) in that an SOAE interpeak correlations for a given ear are idiosyncratic: Sometimes peaks (adjacent or not) exhibit correlated (positive or negative) AM and/or FM fluctuations with delays up to the order of milliseconds (typically longer for humans, shorter for lizards), while sometimes no correlation is observed.We attempt to frame these results within the broader context of specific SOAE modeling approaches.A common feature of the healthy ear across the animal kingdom is the generation of spontaneous otoacoustic emission (SOAE).This phenomenon is often described as a by-product of an underlying active mechanism that metabolically boosts the sensitivity and selectivity of the ear.While many theories have been proposed (e.g., [3,4,5,6]), SOAE generation remains relatively poorly understood, especially when considering gross inner ear morphological differences across the animal kingdom [7].Several key characteristics of SOAE are commonly observed.First, not all ears emit.A healthy individual can have normal hearing but exhibit no SOAE.Further, the presence of SOAE is common but not universal across the animal kingdom: While relatively robust in primates and numerous lizard species, SOAE activity is conspicuously absent in many animals commonly used in auditory neurophysiology.For example, SOAE in mice are exceedingly rare unless mutations to their tectorial membrane are present [8].Second, SOAE activity is mostly confined to the most sensitive portion of the audiogram.Third is the general characteristic that SOAE commonly manifest as peaks of variable width in the spectrum of the measured microphone signal (hence "SOAEs" from an ear).This narrowband feature has provided a focal point for many facets of SOAE analysis and theory, despite the fact SOAE activity can also be present in a broadband fashion (e.g., the "baseline" activity in geckos [9] and skinks).Fourth, these peaks can (but not always) exhibit statistical properties consistent with self-sustained sinusoids [10,11,12].Lastly, SOAE activity appears to readily interact with external acoustic stimuli, allowing for measurements such as "suppression tuning curves" that can exhibit selectivity similar to that of single auditory nerve fibers (e.g., [13]).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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