什么是助听器的验配公式?

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各种助听器验配处方有什么不同?

助听器的处方公式主要有:NAL(1976 年)、Berger(1977 年)、LGOB (1989)、POGO (1983)、NAL-R (1986)、POGO II (1988)、NAL-RP (1991)、DSL 3.1 (1992)、Fig6 (1993)、IHAFF (1995)、DSL v4.1 (DSL[i/o]; 1995)、NAL-NL1 (1999)、DSL v5.0 (2005) 等,这些处方公式旨在为每个听力测量频率提供最佳放大量。基于理论推导和经验数据的结合。

目前,最常用的处方公式有二类(如DSL、NAL系列)。其特点如下:

NAL

NAL系列处方公式是由澳大利亚国家声学实验室 (national acoustic laboratory)经过几十年的研究验证不断改进的系列公式,先后有NAL、NAL-R、NAL-RP、 NAL-NL1、NAL-NL2等公式[2]。NAL系列公式的目标是在满足听障者聆听舒适度的同时提高言语可懂度。

▪NAL-R:对所有输入(大、中、小声)都给予相同的放大,即线性放大公式。

▪NAL-NL2 :是NAL-NL1 的更新版本,也是现在最常用的处方公式之一。该公式考虑了助听器使用者的各种属性,如性别、双耳听力、经验水平、年龄和语言[2]。男性用户的增益比女性高;有经验的用户增益比新用户高;双耳佩戴增益比单耳低;对于使用调性语言(例如汉语、东亚语言)的人略增加低频增益。

DSL

DSL(Desired Sensation Level Version理想感觉强度)公式的目的是使助听器佩戴者在每个频率区都能获得最大可听度,特别整合了婴幼儿的测试方法(如听性脑干反应ABR),RECD(真耳耦合腔差值)等参数,是行业内公认的、广泛适用于婴幼儿、儿童的处方公式。

▪DSL v5.0 是2005年安大略省伦敦国家听力学中心开发的最新版本。在 DSL v5.0 中,DSL m [i/o] 算法为儿童和成人计算不同的目标,该公式建议儿童患者(可能患有先天性听力损失)比成人患者(可能患有获得性听力损失)更高的增益水平。儿童比成人需要并且喜欢更大的增益,这也确保他们能够获得对语言发展至关重要的声音。除此之外,该算法规定了传导性听力损失的增益增加、双耳选配的增益降低、随着听力损失程度的增加而提高压缩拐点,同时使用低压缩比来最大限度地减少失真。

另外,各大品牌助听器也有自己特定的处方公式。

### 助听器软件及相关工具 助听器通常涉及专业的软件和设备来调整助听器的各项参数,使其适应用户的听力需求。以下是几种常见的助听器软件及其特点: #### 1. **NOAH(Nonlinear Optimization of Amplification for Hearing aids)** NOAH 是一种广泛使用的助听器编程平台,支持多种品牌的助听器连接和调试。它提供了标准化的测试流程,能够帮助专业人士快速完成听力评估和助听器[^3]。 - 支持品牌:Phonak、Oticon、Widex 等多个主流助听器制造商。 - 主要功能:听力图输入、增益调节、频率响应优化等。 #### 2. **Aurical Suite** Aurical Suite 是由 Interacoustics 提供的一款综合性听力诊断和助听器软件。这款软件不仅适用于助听器编程,还集成了听力学测试模块,方便用户进行全面的听力健康检查[^1]。 - 特点:集成化程度高,适合临床应用。 - 置方式:类似于 pre-suite 开发模式,允许对现有算法进行参数置而非完全重新编写程序。 #### 3. **HANSATON Fitting Assistant** HANSATON 的软件专注于个性化设置,可以根据患者的年龄、性别和其他生理特征自动调整助听器参数。这种智能化的设计减少了人为干预的可能性,提高了效率[^2]。 - 自动化水平较高,尤其适合初学者使用。 - 轻量化界面便于操作。 #### 4. **Audioscan Verifit System** Audioscan Verifit 不仅是一款独立的证系统,也可以作为辅助工具合其他主要软件一起工作。它的优势在于能实时测量实际佩戴效果,并据此进一步微调设定值[^4]。 - 实测数据反馈及时准确。 - 对于复杂案例特别有用。 如果考虑具体下载途径,则需注意大多数这类专业级应用程序都受到版权保护并且可能需要购买许可证或许可协议才能合法获取安装包文件;部分厂商可能会向授权经销商或者认证培训过的医疗保健从业者免费提供试用版本链接地址信息。 ```python # 示例代码展示如何模拟简单的增益计算过程 def calculate_gain(frequency, hearing_loss_db): base_compensation = { 'low': lambda db: min(20 * db / 80 + 15, 60), 'mid': lambda db: max((db - 25) * .9, 0), 'high': lambda db: ((db - 40)**2)/100+10 } if frequency < 1000: gain = base_compensation['low'](hearing_loss_db) elif frequency >= 1000 and frequency <= 3000: gain = base_compensation['mid'](hearing_loss_db) else: gain = base_compensation['high'](hearing_loss_db) return round(gain, 2) print(calculate_gain(2000, 45)) # 输出示例结果 ```
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