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Uso de imágenes y aprendizaje automático para personalizar implantes cocleares

Representación de una imagen 3D basada en sincrotrón de una cóclea implantada. El rojo en la imagen es un conjunto de electrodos de implante coclear implantado. Crédito: Universidad de Western Ontario

El oído interno es una estructura compleja y altamente individualizada. Por lo tanto, no debería sorprender que un enfoque único para los implantes cocleares no produzca los mejores resultados para los oyentes.

Es por eso que un equipo que incluye al profesor occidental de ingeniería eléctrica e informática Hanif Ladak y su colaborador quirúrgico, el otorrinolaringólogo, el Dr. Sumit Agrawal, creó una herramienta que ajustaría los implantes cocleares para garantizar que la variabilidad anatómica sea un obstáculo menor para la audición del paciente. .

Su investigación incluye colaboradores en el Hospital Universitario de Uppsala en Suecia.

Los implantes cocleares son dispositivos implantados quirúrgicamente que funcionan colocando un electrodo a lo largo de la cóclea, la parte del oído interno responsable de convertir el sonido en señales neuronales. El implante pasa por alto la parte dañada del oído al estimular las células sensoriales directamente para restaurar el sentido del sonido.

Antes de la herramienta de mapeo del año pasado, entender qué células estimular era mucho más desafiante. El implante a menudo se programaba para adaptarse a la anatomía del oído «promedio», dijo Ladak, designado conjuntamente en el departamento de biofísica médica con la Escuela de Medicina y Odontología de Schulich.

«El resultado fue que el habla y la música no sonaban naturales para algunos pacientes y obstaculizaban la comunicación verbal y el disfrute de la música. Al introducir imágenes y usar el aprendizaje automático para estimar la distribución celular, ahora podemos ajustar un implante a la anatomía específica de cada paciente para lograr reproducción de sonido de alta calidad», agregó.






Utilizando datos de imágenes recopilados con una herramienta en la que fueron pioneros el año pasado, Ladak y su equipo ahora están llevando la investigación un paso más allá. Además de adaptar la colocación de los electrodos a la anatomía de cada paciente, optimizarán el diseño físico de los electrodos del implante para utilizar mejor sus descubrimientos sobre la microanatomía coclear.

«Al utilizar nuestra exclusiva base de datos de imágenes, podremos diseñar modelos informáticos muy detallados y, una vez validados, se pueden utilizar para optimizar la forma y el tamaño de los electrodos de forma individual», compartió Ladak.

Este nuevo desarrollo significa que las células pueden orientarse mejor para la estimulación eléctrica y esto dará como resultado una mejor audición para los receptores de implantes cocleares.

La Organización Mundial de la Salud estima que para 2050, más de 700 millones de personas, o una de cada diez personas, tendrán una pérdida auditiva discapacitante.

A medida que se amplían los criterios para las personas que pueden recibir un implante coclear, el trabajo de Ladak se vuelve más crucial. «Espero que parte de la tecnología que hemos desarrollado en los últimos cinco años se traduzca a la práctica en los próximos tres o cuatro años».

«Las personas que tienen una pérdida auditiva profunda y para quienes los audífonos y otras tecnologías no funcionan se verán impactadas positivamente por nuestra investigación en términos de acceso a la educación, el empleo futuro y las actividades sociales», agregó.


Nueva herramienta ayuda a ‘ajustar’ los implantes cocleares para mejorar la audición


Proporcionado por la Universidad de Western Ontario


Citación: Uso de imágenes y aprendizaje automático para personalizar implantes cocleares (17 de junio de 2022) recuperado el 17 de junio de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-06-imaging-machine-customize-cochlear-implants.html

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Fuente

Escrito por Redaccion NM

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