Evaluation objective de l'audition et des prothèses auditives via les neurosciences et l'IA. – Neurogram

Contexte: la surdité touche un grand nombre de personnes et nuit beaucoup à leur vie quotidienne. Une surdité non traitée à l'âge moyen est reconnue comme le "plus grand facteur de risque modifiable" de démence. Il est donc essentiel de quantifier avec précision les pertes auditives, et l'audiométrie tonale (AT) reste le test de référence pour cela. Cependant, l'AT est limitée à la détection de sons artificiels purs et faibles, ce qui offre un aperçu limité du traitement des sons naturels supraliminaires. De plus, les méthodes existantes d'évaluation de l'audition manquent d'approches objectives pour compenser de manière optimale la perte auditive, ce qui se traduit par des expériences souvent insatisfaisantes avec les prothèses auditives.

Objectifs : Aborder les questions susmentionnées en mettant en œuvre et en étudiant une nouvelle approche. Nous avons récemment conçu et testé une méthode appelée "Neurogram" dans le cadre d'une étude pilote complète. Sur cette base, notre objectif est d'évaluer si le Neurogramme peut réduire le fossé entre les évaluations objectives et subjectives de l'audition. Étant donné que le Neurogramme initial a été développé à l'aide de la MEG, nous visons à évaluer la faisabilité de l'utilisation de l'EEG, une méthode plus largement disponible. Le projet intégrera une approche basée sur l'intelligence artificielle, ce qui nous permettra de prédire l'impact des transformations sonores sur le Neurogramme.

Approche : Le projet s'appuie sur l'étude pilote. Le cœur de l'approche est la reconstruction des caractéristiques acoustiques dans des bandes de fréquences sonores définies, à partir de données électrophysiologiques enregistrées pendant que les participants écoutent des livres audio attrayants. Outre une approche conventionnelle basée sur la régression, nous développerons une nouvelle approche utilisant des réseaux neuronaux profonds (deep learning) qui permettent de prédire les changements de neurogrammes induis par des changements de sons en utilisant un simulateur de prothèse auditive. Nous obtiendrons des paramètres objectifs (PTA, ABR, TEN-, Speech-In-Noise Test) et subjectifs (SSQ) de l'audition. La plupart des participants seront recrutés dans le cadre d'une étude en ligne en cours ("Wie hört Salzburg ?").

Innovation : Depuis plus d'un siècle, la principale méthode d'évaluation de l'audition, à savoir l'AT, est restée largement inchangée, malgré des problèmes reconnus. Bien qu'il existe d'autres approches pour limiter certains de ces problèmes, aucune n'a réussi à remettre en question la position bien établie de l'AT en tant qu'étalon-or. Le Neurogram présente le potentiel le plus prometteur pour surmonter les limites scientifiques et pratiques de l'AT. Ce projet en cours pourrait avoir un impact important sur l'évaluation future de l'audition et servir de base objective à l'amélioration des transformations sonores, augmentant ainsi l'expérience d'écoute des utilisateurs de prothèses auditives.

Principaux chercheurs impliqués : Les scientifiques autrichiens qui ont développé et piloté le Neurogram à l'Université de Salzbourg (PI : Nathan Weisz ; Co-PI : Fabian Schmidt) feront avancer le projet avec un spécialiste français de l'IA (PI : Timothée Masquelier) au CNRS CERCO. Cette équipe centrale collaborera avec Torsten Dau (DTU) et Nicolas Lesica (UCL Ear Institute).