(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210438080.3 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 华中科技大 学同济医学院附属协和 医院 地址 430015 湖北省武汉市江汉区解 放大 道1277号 (72)发明人 范文亮　杨帆　郑传胜　刘定西　 孔祥闯　刘小明　聂壮　李静　 (74)专利代理 机构 北京和信华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11390 专利代理师 胡阔雷 (51)Int.Cl. G16H 40/60(2018.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种感音性耳聋听觉网络的信息交互监测 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种感音性耳聋听觉网络的 信息交互监测方法及系统， 步骤S1、 向感音性耳 聋病人给 予初始多模态听觉刺激， 并监测感音性 耳聋病人听觉网络在多模态听觉刺激作用下产 生的听觉网络影像特征， 对所述听觉网络影像特 征进行时序变化分析确定应答衰减率； 步骤S2、 基于所述应答衰减率对所述多模态听觉刺激进 行适应性调整； 步骤S3、 基于所述应答衰减率对 所述听觉网络影像特征的监测频率进行适应性 调整。 本发 明确定应答衰减率实现所述多模态听 觉刺激与所述听觉网络呈循环交互来维持所述 听觉网络的最优应答稳定性， 检测听觉网络在调 整后的多模态听觉刺激作用下的适应性来保障 听觉网络的安全性。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115035999 A 2022.09.09 CN 115035999 A 1.一种感音性耳聋听觉网络的信息交 互监测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1、 向感音性耳聋病人给予保证感音性耳聋病人听觉网络处于最优应答的初始多 模态听觉刺激， 并监测感音性耳聋病人听觉网络在多模态听觉刺激作用下产生的听觉网络 影像特征， 对所述听觉网络影像特征进行时序变化分析确定所述感音性耳聋病人听觉网络 的应答衰减率， 所述应答衰减率表征为所述听觉网络功能衰减状况的量 化指标； 步骤S2、 基于所述应答衰减率对所述多模态听觉刺激进行适应性调整， 以实现所述多 模态听觉刺激与所述听觉网络呈循环交 互来维持所述听觉网络的最优应答稳定性； 步骤S3、 基于所述应答衰减率对所述听觉网络影像特征的监测频率进行适应性调整， 以检测听觉网络在调整后的多模态听觉刺激作用下的适应性 来保障听觉网络的安全性； 步骤S4、 重复步骤S1至步骤S3， 以实现对所述听觉网络信息交 互的循环监测。 2.根据权利要求1所述的一种感音性耳聋听觉网络的信 息交互监测方法， 其特征在于： 所述监测感音性耳聋病人听觉网络在多模态听觉刺激作用下产生的听觉网络影像特征， 包 括： 监测感音性耳聋病人听觉网络在多模态听觉刺激作用下产生的听觉网络sMRI影像和 听觉网络fMRI影像， 并将监测感音性耳聋病人听觉网络的监测时序作为听觉网络sMRI影像 和听觉网络fMRI影 像的时序属性； 将具有时序属性的听觉网络sMRI影 像和听觉网络fMRI影 像作为听觉网络影 像特征。 3.根据权利要求2所述的一种感音性耳聋听觉网络的信 息交互监测方法， 其特征在于： 所述对所述听觉网络影像特征进行时序变化分析确定所述感音性耳聋病人听觉网络的应 答衰减率， 包括： 将当前监测时序的听觉网络影像特征与上一监测时序的听觉网络影像特征进行特征 相似度计算， 所述特 征相似度计算公式为： 式中， Pt,t‑1表征为St和St‑1的特征相似度， St表征为当前监测时序的听觉网络影像 特征， St‑1表征为上一监测时序的听觉网络影像特征， ||St||表征为St和0向量的欧氏距离， ||St‑1| |表征为St‑1和0向量的欧氏距离， t为计量常数； 当特征相似度小于 0时， 将特 征相似度与第一预设阈值相比较， 其中， 若特征相似度小于第一预设阈值， 则将当前监测时序处的所述应答衰减率 设定为： δt＝ Pt,t‑1； 若特征相似度 大于或等于第 一预设阈值， 则将当前监测时序处的所述应答衰减率设定 为： δt＝0； 当特征相似度大于等于 0时， 将特 征相似度与第二预设阈值相比较， 其中， 若特征相似度小于第二预设阈值， 则将当前监测时序处的所述应答衰减率 设定为： δt＝ 0； 若特征相似度 大于或等于第 二预设阈值， 则将当前监测时序处的所述应答衰减率设定 为： δt＝1‑Pt,t‑1； 式中， δt表征为当前监测时序处的所述应答衰减率。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115035999 A 24.根据权利要求3所述的一种感音性耳聋听觉网络的信 息交互监测方法， 其特征在于： 所述基于所述应答衰减率对所述多模态听觉刺激进行适应性调整， 包括： 当应答衰减率 等于0， 则将多模态听觉刺激强度调整为 It＝It‑1； 当应答衰减率大于或等于0， 则将多模态听觉刺激强度调整为 以实 现多模态听觉刺激强度随应答衰减率正向适应性调整来达到在所述听觉网络功 能衰减时 增强多模态听觉网络强度； 当应答衰减率小于0， 则将多模态听觉刺激强度调整为 以实 现多模态听觉刺激强度随应答衰减率反向适应性调整来达到在所述听觉网络功 能增强时 衰减多模态听觉网络强度； 式中， It表征为当前监测时序处的多模态听觉刺激强度， It‑1表征为上一监测时序处的 多模态听觉刺激强度。 5.根据权利要求4所述的一种感音性耳聋听觉网络的信 息交互监测方法， 其特征在于： 所述基于所述应答衰减率对所述听觉网络影 像特征的监测频率进行适应性调整， 包括： 当应答衰减率 等于0， 则将监测频率调整为ft＝ft‑1； 当应答衰减率大于0， 则将监测频率调整为 以实现监测频率随应 答衰减率正向适应性调整来在多模态听觉网络强度增强时提高监测频率以密切检测所述 适应性； 当应答衰减率小于0， 则将监测频率调整为 以实现监测频 率随应答衰减率反向适应性调整来在多模态听觉网络强度衰减时提高监测频率以密切检 测所述适应性； 式中， ft表征为当前监测时序处的所述监测频率， ft‑1表征为上一监测时序处的所述监 测频率， k 为常系数。 6.根据权利要求5所述的一种感音性耳聋听觉网络的信 息交互监测方法， 其特征在于： 所述对所述听觉网络信息交 互的循环监测， 包括： 步骤1、 设定初始监测时序T0， 初始监测时序处的监测频率f0， 初始多模态听觉刺激I0， 监测得到初始检测时序处的听觉网络影 像特征S0； 步骤2、 计算得到第1监测时序 监测得到第1监测时序T1处的听觉网络 影像特征S1， 计算出在第1监测时序处的应答衰减率δ1， 基于第1监测时序处的应答衰减率δ1 对初始监测时序处的多模态听觉刺激I0进行适应性调整得到第1监测时序处的多模态听觉 刺激I1， 基于第1监测时序处的应答衰减率δ1对初始监测时序处的监测频率f0进行适应性调 整得到第1监测时序处的监测频率f1； 步骤3、 计算得到第t监测时序 监测得到第t监测时序Tt处的听觉 网络影像特征St， 计算出在第t监测时序处的应 答衰减率δt， 基于第t监测时序处的应 答衰减 率δt对第t‑1监测时序处的多模态听觉刺激It‑1进行适应性调整得到第t监测时序处的多模权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115035999 A 3