Quantitative modeling of subcortical auditory evoked potentials

Los modelos computacionales del sistema auditivo periférico humano basados en la fisiología animal han mostrado gran potencial en el campo de la audición. Las respuestas de los modelos, sumadas por frecuencia característica, se pueden convolucionar con una respuesta unitaria (RU) para traducir la información a potenciales evocados auditivos (PEA). Los PEA son señales de electroencefalografía generadas por respuestas neurales sincronizadas a estímulos acústicos medidos en el cuero cabelludo del oyente. En esta tesis se compararon dos enfoques de modelización: El método RU 1 consiste en convolucionar la salida sumada de un modelo de nervio auditivo con una sola RU utilizada para simular la respuesta auditiva completa del tronco cerebral (RATC). El método RU 2 incorpora modelos simples del núcleo coclear y del colículo inferior y consiste en la convolución de la salida sumada de cada modelo con una RU diferente para simular una RATC parcial. El marco se validó con clics que simulaban las RATC y con tonos puros y de amplitud modulada que simulaban las respuestas de seguimiento de la frecuencia (RSF) y de la envolvente (RSE) en estado estable. Los métodos RU 1 y 2 simularon mejor las RATC a niveles más bajos y las funciones de frecuencia RSF, respectivamente. Ambos métodos de modelización simularon las funciones de nivel de RSE. Los dos métodos no pudieron replicar las RSE a frecuencias de modulación bajas y el método RU 2 simuló mejor el rango de frecuencias de alta modulación de las funciones de frecuencia de modulación de las RSE. Esto confirma la hipótesis de que hay dos generadores principales de RSE. Se llegó a la conclusión de que el método RU 2 puede ser más ventajoso ya que las contribuciones de cada modelo se organizan por separado y el procesamiento de cada etapa es más transparente y accesible.

Computational models of the human peripheral auditory system based on animal physiology have shown potential for significant progress in hearing research. The models responses, summed across characteristic frequency, can be convolved with a unitary response (UR) to translate the information into auditory evoked potentials (AEPs). AEPs are electroencephalography signals generated by synchronized neural responses to acoustic stimuli measured non-invasively in the scalp of the listener. Two modeling approaches where compared in this thesis: UR method 1 consisted of the compound output of an auditory nerve model convolved with a single UR used to simulate the complete auditory brainstem response (ABR). UR method 2 incorporated simple computer models of the cochlear nucleus (CN) and inferior colliculus (IC) and consisted on the convolution of the compound output of each model convolved with a different UR to account for a partial ABRs. The modeling framework was validated with transient clicks simulating ABRs and pure and amplitude-modulated tones simulating steady-state frequency following responses (FFRs) and envelope following responses (EFRs). UR method 1 and 2 could better simulate ABRs at lower levels and FFR-frequency functions, respectively. Both modeling approaches could simulate EFR-level functions. The two methods failed at replicating EFRs to low modulation frequencies and UR method 2 could better simulate the high modulation frequency range of EFRs-modulation frequency functions. This supports the hypothesis that there are two main EFR generators. It was concluded that UR method 2 can be more advantageous as the contributions from each model are organized separately and the processing of each stage is more transparent and accessible.