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申请/专利权人：天津市第一中心医院

摘要：本发明公开了一种人工耳蜗的动态范围参数自适应调节方法，首先通过患者在一段时间内的主观选择或语音识别收集听不清或过大声音时的人工耳蜗电刺激电流强度作为数据样本；然后利用模糊聚类方法分析该段时间内收集的数据样本，进而计算可表征动态范围参数的聚类中心值；最后利用该聚类中心值更新人工耳蜗的动态范围参数。该方法的有益之处为：可实现根据生活环境或患者自身状况的变化自适应调节动态范围参数，且算法简单，占用硬件资源少，易于集成于现有人工耳蜗外部装置或手机软件。

主权项：1.一种人工耳蜗的动态范围参数自适应调节方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在人工耳蜗的体外言语处理器上增设按钮,所述的增设按钮用于当按下增设按钮时触发控制体外言语处理器中的电流传感器的继电器回路，进而触发电流传感器测量由声音引起的电刺激电流强度信号，并将该电刺激电流强度信号记录在体外言语处理器的内存数据库中以备调用；步骤二、记录数据样本，具体过程为：在设定的持续的时间内，当出现“听到的最小声音”或“听到的声音大且舒适”情况时，患者按下增设按钮，记录该两种情况发生时人工耳蜗各个通道的电刺激电流强度信号通道的电流信号强度IT,q与IC,q，q＝1,2,…,m；m表示记录数据次数即数据样本数量；完成记录的数据样本储存在体外言语处理器的系统内存数据库中以备调用；步骤三、完成数据样本记录后，采用模糊聚类算法分析该设定的持续时间内收集的数据样本IT,q与IC,q，具体过程为：第一步，针对IT,q，设定优化目标函数为： 优化过程的约束条件如下： μpq≥0；p＝1,2,3，q＝1,2,…m式中，α＝2，表示模糊指数；μpq表示第q个数据样本关于第p个聚类中心的隶属度；表示第q个样本数据IT,q到第p个聚类中心的欧氏距离；n＝3表示聚类中心个数，即将数据样本分为小、中、大三类；根据上述目标函数和约束条件，不断迭代计算μpq与直至在第l次迭代满足时，则获得分别代表IT,q的小类别的聚类中心中类别的聚类中心大类别的聚类中心ε表示聚类精度；第二步，采用与第一步相同的方法分析数据样本IC,q，最终分别获得代表IC,q的小类别的聚类中心中类别的聚类中心大类别的聚类中心步骤四、更新动态范围参数，具体过程为：第一步，取作为更新聚类前原有T值的检测范围，取作为更新聚类前原有C值的检测范围，取位于内的为聚类前原有T值的更新值，取位于内的为聚类前原有C值的更新值；所述的T值为能够引起小声听觉的最小电流强度值；所述的C值为能够引起大声听觉而没有不舒服感觉的最大电流强度值；第二步，读取人工耳蜗所有通道的刺激电流强度，若在设定的时间内出现既定次数的刺激电流强度均在内，则采用步骤三得到的更新聚类前的原有T值，否则采用聚类前原有的人工耳蜗的T值；若在设定的时间内出现既定次数的刺激电流强度均在内则采用更新聚类前的原有C值，否则采用聚类前原有的人工耳蜗的C值。

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