Background: Bone-conducted (BC) VEMPs provide important tools for measuring otolith function. However, two major drawbacks of this method are encountered in clinical practice—small n10 amplitude and averaging technique. In this study, we present the results of a new VEMP setup measuring technique combined with a novel single-sweep analysis. Methods: The study included BC oVEMP data from 92 participants for the evaluation of normative data using a novel analysis technique. For evaluating test-retest reliability, the intraclass correlation coefficient (ICC) was used. Results: We found significant n10 amplitude differences in single-sweep analyses after the first and second measurements. Thereby, mathematical analyses of the head movement did not show any differences in the first or second measurements. The normative n10 amplitude was 20.66 µV with an asymmetric ratio (AR) of 7%. The new value of late shift difference (LSD) was 0.01 ms. The test retest-reliability showed good to excellent ICC results in 9 out of 10 measurements. Conclusions: Our results support a phenomenon in single-sweep analysis of the first stimuli independent of head movement and signal morphology. Furthermore, the values obtained with the new measurement method appear to be more sensitive and may allow an extended diagnostic range due to the new parameter LSD.
ZUSAMMENFASSUNG Gegenstand und Ziel Computerbasierte Diagnosegeräte sind im klinischen Alltag allgegenwärtig und erweitern über die Möglichkeit einer komplexen Datenverarbeitung (z. B. Künstlichen Intelligenz) immer mehr unser Leben. Ist die Tumorforschung schon seit vielen Jahren dabei, Bilddaten elektronisch zu erfassen und zu verarbeiten, so erfolgt die Befundung akustisch evozierter Potenziale noch visuell auf gemittelten Daten. Material und Methoden In einer Publikation haben die Autoren erstmals ein Verfahren beschrieben 7, womit es möglich ist, Single sweeps bei vestibulär evozierten myogene Potenzialen (VEMPs) zu erfassen und detailliert zu verarbeiten. Weiterhin wurde 2018 ein Patent eingereicht, womit Brainstem Evoked Response Audiometrie (BERA)-Daten über maschinelles Lernen ausgewertet werden können. Ergebnisse Der neuartige Single-sweep-Algorithmus kann bei VEMP-Messungen noch weitere Parameter über neuronale Grundaktivität und Latenzrauschen erfassen. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) können Amplitudenwachstumsfunktionen von BERA-Daten automatisiert erhoben werden. Schlussfolgerungen Single sweeps haben das Potenzial, automatisiert neue Merkmale zu erfassen und intelligent zu verarbeiten.
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