Kochleární implantáty, kochleární mechanika, kódování zvuku ve sluchovém nervu = O hlemýžďi, mechano-recepci a o sluchu, Petr Maršálek 1. lékařská fakulta UK Praha, Ústav patologické fyziologie/ FBMI
přednáška pro doktorský program ČVUT http://nemo.lf1.cuni.cz/mlab/marsa-FBMI-ftp/ Pokroky-CochlearMech-V1-CZ-2016.PPT/ PDF 1 _
Část 1) Modality slyšení Modalita = kvalita, může být i objektivní, i subjektivní, snažíme se ji nějak změřit, určit nějakou rozumnou stupnici (příklad: venkovní teplota ve stupních Celsia, objektivní/ časem i subjektivní) 2
_
Obor řeči a zpěvu
Obrázek: Silbernagel a Despopulos, Barevný atlas fyziologie, anglické vydání, respektive převzato ze: Stockhausen a Spiess
3
_
Frekvence je na ose x a akustický tlak na ose y, obojí je v logaritmické stupnici. Zelená křivka dole je práh slyšení, červená nahoře je práh bolesti. Modré jsou subjektivně stejné hladiny hlasitosti (to se použije při definici fónu = subjektivní jednotky). Žlutá oblast veprostřed jsou hlasitosti a frekvence u řeči. Šedivou čarou je vytažen tak-zvaný referenční kmitočet. ...převzato ze...
Obor zvuků/ slyšení: frekvence/ výška a hladina/ hlasitost, přidejme 60 ms impuls/ náběh (onset) 4 _
Prameny: anglický: Kandel, Schwartz a Jessell, opakovaná vydání po r. 2000, český: J. Syka, Vrabec a Voldřich, 1981
Jak jsou modality kódovány na sluchovém nervu?: frekvence: fázový závěs, tonopie, hlasitosti: latence, recruitment, náběh: latence, synchronizace 5
_
Vnitřní ucho je napojeno na oválné okénko, ve kterém je baze třmínku jako oválný vnitřní bubínek.
Vnější, střední a vnitřní ucho
vnitřní ucho ...převzato ze...
střední ucho vnější ucho 6
_
Skutečné Měřítko? cca1:5..1:10 Toto je nádherný mechanický model sluchových kůstek, vnějšího a vnitřního bubínku, který sestrojil MUDr. ing. L. Poušek v°mechanické dílně na FBMI ČVUT kolem r. 2007.
Mechanický model středního ucha, (pákový převod vzduch -> voda)
7
_
Mechanika basilární membrány. Basilární membrána má různá rezonanční místa pro různé frekvence (v Hz na obrázku vlevo). Dolní 3D obrázek ilustruje příklad postupující vlny (f = 500 Hz) a připsány jsou skutečné rozměry.
Šířka u base 100 µm ...převzato ze...
Délka 33 mm
Šířka u apexu 500 µm
Basilární membrána – pohled shora a rozvinutá do lichoběžníku – kódování zvuku podle frekvence 8
_
...převzato ze...
V kostěném hlemýždi je uložen blanitý labyrint se třemi schodišti (scalae). Na prostředním schodišti na tuhé basilární membráně je umístěn Cortiho orgán a ven od středu spirálovité šroubovice (zde na řezu kolmo na šroubovici) vlásky vnitřních i vnějších vláskových buněk pohybuje o něco pružnější tektoriální membrána.
Na bazilární membráně je Cortiho orgán obrázek: řez Cortiho orgánem
10
_
Horní obrázek ukazuje nábor akčních potenciálů a obrázek vlevo ukazuje fázový závěs (synchronizaci), tj. sledování fáze zvuku ve sluchovém nervu, u člověka až do hraniční frekvence 2000 Hz.
Kódování zvuku – ...převzato z „Atlasu“ podle hlasitosti a podle frekvence 11
_
...převzato z „Atlasů“
Sluchová dráha – její část v mozkovém kmeni Tři poznámky ke stranové symetrii sluchové dráhy: >Na rozdíl od zrakové dráhy, kde se kříží levé a pravé vnější části zrakové scény, sluchová dráha od „třetího“ (prvního binaurálního neuronu) je křížením zálohovaná >Stranově asymetrická jsou řečová centra (to má zřejmě funkční význam) >Porovnání informace zleva a zprava je využito pro prostorové slyšení 12
_
Vnitřní ucho
...z webu...
vnitřní ucho obsahuje také rovnovážný13systém _
...folklór, staženo z webu, autor: chase
Inner Ear Disorder
14
_
Část 2) Mechanorecepce, TRP kanály (= transient potential), atd...
Receptorová buňka převádějící mechanické energie na elektrické jevy a následně na posloupnosti akčních potenciálů (= spike trains): je vlásková buňka. 15
_
Model of Mechanoreceptor TRP channel in Drosophila (fruit fly/ octomilka obecná) Leaky Integrator and Spring adaptation current
stimulation current
Vlastní obrázek/ Matlab
voltage 16
_
Mechanoreceptor current in response to mechanical stimulation
A
Rozměry: elektron- mikroskopické,/ mikroskopické,/ mesoskopické
B
[Walker et al, 2000] 17
_
Most of the molecular
Molecular Devices
structure of mechanically gated ion channels is unknown. Why is it so?
[Gillespie and Walker, 2001]
18 _ [J.Howard and S.Bechstedt, 2004]
Model: Leaky Integrator (LI), (= RC circuit with threshold)
dV τ = −V + VL dt
V(t + dt) = 0 for V ≥VTH τ = RC gL = R−1
dV τ gL = − g L (V − VL ) + I dt h = relaxační proměnná, I = vstupní proud, V = napětí na LI, R a C = Resistence a (C)apacitance
Vlastní obrázek/ Matlab
19
_
Model: Leaky Integrator and Spring Equations dV τ gL = − g L (V − VL ) − g A h(V − VK ) − Np0 ( x)(V − VNa ) + I dt 1 V(t + dt) = 0 for V ≥VTH hSS (V ) = 1 − dh V −Vh,half τ h = −h + hSS (V ) 1 + exp V dt h , slope 1 p0 = ∆E − kMRCx2 2 1 + exp Vstup: výchylka x k T B Výstup: napětí V 2 d x dx m 2 + γ + kMRCx = F dt dt F = f (L) 20
_
Model: Reordered Equations dV τ gL = − g L (V − VL ) − g A h(V − VK ) − Np0 ( x)(V − VNa ) + I dt
V(t + dt) = 0 for V ≥VTH dh τ h = −h + hSS (V ) dt dx =y dt
dy m = −γy − kMRCx + F dt
1. Although leaky integrator and spring equations are linear, threshold, adaptation and mechanoreceptor currents are nonlinear, making the whole DE set nonlinear. 2. Spring equation is rewritten to its normal form to be fed into a custom written fixed step Runge- Kutta numerical DE solver (in Matlab). 21
_
Overview of Parameters
Vlastní tabulka/ TeX 22
_
Leaky Integrator Response to Step Current adaptation current
stimulation current
voltage Vlastní obrázek/ Matlab
23
_
Response to Mechanical Stimulus adaptation current displacement velocity
voltage Vlastní obrázek/ Matlab
24
_
Mechanoreceptor Adaptation, Reproduction of Experiments
[Walker et al, 2000]
τ h = 280 ms Vlastní obrázek/ Matlab
τ h = 50 ms
The NOMP-C (= No Mechanoreceptor Potential). In most of these mutants all sensory inputs are altered: adults cannot fly, cannot feed themselves, cannot reproduce and die soon. (Only hetero-zygots reproduce.) 25
_
Část 3) Kochleární mechanika Kochleární mechanika je – aktivní a pasivní pohyb bazilární membrány v odpověď na zvuk.
S Camalet, T Duke, F Jülicher, J Prost, Proc Natl Acad Sci USA, 2000 26
_
Vlastní obrázek/ Matlab
Velocity = active and passive
27
_
Low S.P.L. =sound pressure level, (=hladina hlasitosti)
Vlastní obrázek/ Matlab
28
_
High S.P.L.
Vlastní obrázek/ Matlab
29
_
Numerics Preview
Vlastní obrázek/ Matlab
30
_
Passive (BM) displacement
Vlastní obrázek/ Matlab
31
_
Active (BM) displacement
Vlastní obrázek/ Matlab
32
_
Srovnávací měření mezi různými savci
Vlastní tabulka/ TeX
33
_
Část 4) Jak je vjem zvuku zakódován? (Na úrovni prvního neuronu = sluchového nervu).
Zvuk je zakódován do posloupnosti akčních potenciálů ve sluchovém nervu. 34
_
Tonotopická organizace sluchové dráhy Zde jsou ukázány charakteristické frekvence frekvenčních pásem paralelního zpracování zvuku ve sluchové dráze na příkladě výstupu kochleárního modelu. Na ose x je frekvence zvuku v Hz v logaritmické stupnici a na ose y je zisk v decibelech Jednotlivé křivky ukazují zisk pro jednotlivé neurony, jejichž charakteristická frekvence postupně vzrůstá. Tučně vyznačená úsečka je interval jedné oktávy. Jednotlivé kochleární neurony jsou reprezentovány filtry, zde je ukázáno 13 neuronů s charakteristickými frekvencemi s krokem cca půl oktávy,, tj. 128 Hz, 181 Hz, 256 Hz, ..., 8192 Hz
Kochleární filtry
10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60
Vlastní obrázek/ Matlab
-70 1 10
2
3
10
10
fZ
4
10
35
_
Kódování zvuku ve sluchovém nervu Nízké f. (20-500 Hz): synchronní se zvukem, Vysoké f. (0.5-16 kHz): tonotopický kód
1 0.8
a AHP
0.6
m n
0.4 0.2
Výška tónu: tonotopický kód pro vyšší frekvence Hlasitost: recruitment (nábor) akčních potenciálů
0 -0.2 -0.4
V
-0.6 -0.8
0
20
40
60
80
100
120
time [ms] Vlastní obrázek/ Matlab
140
160
180
200
(Obecně v mozku, zejm. ve smyslových drahách je) většina modalit kódována pomocí: „označené linky“ (= labeled line) 36
_
Fázový závěs akčních potenciálů
Akční potenciály sluchového nervu jsou ve fázi/ ve fázovém závěsu za zvukem
Asi vlastní obrázek/? 37
_
Intervalový histogram sluchového nervu Histogram při stimulaci frekvencí 412 Hz (A) a při stimulaci frekvencí 1 kHz (B). [Rose, 1962] [Goldberg a Brown] Historická poznámka: Jay Moshe Goldberg, Paul B. Brown, University of Chicago, 1965
38
_
Souhrnná odpověď 50 vláken sluchového nervu
osa x: čas, osa y: charakteristická frekvence vlákna, osa z: kumulativní histogram akčních potenciálů [Kiang, 1965] 39
_
Vektorová síla/ cirkulární statistika (definice) Pro fáze:
ϕ1 , ϕ 2 ,..., ϕ n je vektorová síla definována jako:
r = (1 / n) (∑ cosϕi ) 2 + (∑ sinϕi ) 2 Vlastní obrázek PowerPoint
40
_
Vektorová síla/ cirkulární statistika (příklad)
Vlastní obrázek simulace
41
_
Psycho-fyzika Stevens (power) law
Vlastní obrázek
R - (response) subjective intensity S - (stimulus) physical intensity S0 – threshold stimulus intensity A – proportionality constant E – constant exponent
R = A(S - S0 )
N
42
_
Část 5 (a ta poslední)) Potenciální aplikace .
V kochleárním implantátu je zvuk zakódován do posloupnosti elektrických impulsů. 43
_
Kochleární implantáty a kódování U některých poruch vnitřního ucha, které vedou k těžší ztrátě sluchu, mohou být použity kochleární implantáty, které zčásti nahradí porušenou funkci. Technický design kochleárního implantátu používá modely kódování zvuku, se kterými pracujeme i my. ...obrázky z webu... 44
_
Posun stimulů/ akčních potenciálů v čase (timing jitter)
[Laback and Majdak, 2008] 45
_
Jak jsou zakódovány vlastnosti zvuku, Co? a Kde? ve sluchové kůře? [Rauschecker and Tian, 2000]
46
_
Shrnutí 1) Zvuk rozkmitá bazilární membránu 2) Ve vláskových buňkách jsou mechanicky reaktivní iontové kanály 3) Vláskové buňky generují salvy akčních potenciálů 4) Akční potenciály jsou propagovány po sluchovém nervu 5) Stimulace sluchového nervu vhodnými vzoryposloupnosti impulsů může nahradit funkci porušeného vnitřního ucha (kochley) a navrátit zluchovou funkci
47
_
Spoluautoři, postgraduální studenti a ti druzí Marsalek P, Lánský P, Proposed mechanisms for coincidence detection in the auditory brainstem, Biological Cybernetics, 92(6), 445-451, 2005. Štroffek J, Kuriščák E, Marsalek P, Highway toll enforcement, Real time classification of motor vehicles, IEEE Veh. Technol. Mag., 5(4), 56-65, 2010. Drápal M, Marsalek P, Stochastic model explains role of excitation and inhibition in binaural sound localization in mammals, Physiol. Res., 60(3), 573-583, 2011. Šanda P, Marsalek P, Stochastic interpolation model of the medial superior olive neural circuit, Brain Research, 1434, 257-265, 2012. Bureš Z, Marsalek P, On the precision of neural computation with interaural level differences in the lateral superior olive, Brain Research, 1536, 16-26, 2013. Bures Z, Marsalek P, Neural coding of monaural and binaural intensity at low stimulus frequencies, BMC Neuroscience, ..., proposal of 2014. Toth PG and Marsalek P, Analytical description of coincidence detection synaptic mechanisms in the auditory pathway. Biosystems, 136, 90-98, 2015. Štorek D, Bouše J, Rund F, Marsalek P, Artifact Reduction in Positioning Algorithm Using Differential HRTF. Accepted in:
J Audio Eng Soc, 2016.
http://nemo.lf1.cuni.cz/mlab/marsa-FBMI-ftp/ Pokroky-CochlearMech-V1-CZ-2016.PPT/ PDF 48 _
☺ Děkuji za pozornost
.
49
_
