BEAR测试电池听觉测试数据
该数据集来自zenodo.org,包含BEAR测试电池研究中使用的原始与处理后数据,涉及不同听力能力受试者的听觉测试。数据文件包括参与者信息、测试结果表格及方法文档等,共9个文件

基本信息
资源简介
BEAR测试电池听觉测试数据
Data from "Auditory tests for characterizing hearing deficits in listeners with various hearing abilities: The BEAR test battery"
该数据集来自zenodo.org,包含BEAR测试电池研究中使用的原始与处理后数据,涉及不同听力能力受试者的听觉测试。数据文件包括参与者信息、测试结果表格及方法文档等,共9个文件。该数据可用于听力损失个性化表征研究,支持对超阈值听力缺陷的临床诊断工具开发与评估(来源 Zenodo,cc-by-4.0 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2021-06-10。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该存储库包含以下文献中使用和描述的原始及处理后数据:R. Sanchez-Lopez, S.G. Nielsen, M. El-Haj-Ali, F. Bianchi, M, Fereckzowski, O. Cañete, M. Wu, T. Neher, T. Dau and S. Santurette(审稿中)。``用于表征不同听力能力听者听力缺陷的听觉测试:BEAR测试电池'',提交至Frontiers in Neuroscience [预印本见medRxiv: hEAring Rehabilitation (BEAR)项目的一个目标是定义一种新的临床 profiling 工具,即一套测试电池,用于个体化听力损失表征。虽然纯音测听可以有效评估灵敏度损失,但使用适当的临床诊断工具来解决超阈值听力缺陷仍然是一个挑战。与经典的衰减-失真模型(Plo
【数据结构与技术规格】
文件数 9 个,合计 1.41 MB。数据集 DOI:10.5281/zenodo.4923009。
【主题与分类】
主题标签:Hearing deficits、Audiology、Data-driven、Hearing loss、Auditory signal processing。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/records/4923009
使用许可:cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-07-19,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取(Zenodo 公开直链)
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curl -L -o "BEAR2_YNH.xlsx" "https://zenodo.org/api/records/4923009/files/BEAR2_YNH.xlsx/content"
curl -L -o "BEAR3_Results_AProfiling.xlsx" "https://zenodo.org/api/records/4923009/files/BEAR3_Results_AProfiling.xlsx/content"
文件清单
ResultsTidy_CSV.zip(0.1 MB)DataParticipants.xlsx(0.0 MB)Reliability_v1.0.pdf(0.3 MB)BEAR3.xlsx(0.0 MB)TestBatteryMethods_v1.1.pdf(0.6 MB)BEAR_Reliability.xlsx(0.0 MB)BEAR2_YNH.xlsx(0.0 MB)BEAR3_Results_AProfiling.xlsx(0.0 MB)BEAR2.xlsx(0.1 MB)
数据集大小约 1.4 MB。
数据说明
该存储库包含以下文献中使用和描述的原始数据和处理后数据:R. Sanchez-Lopez, S.G. Nielsen, M. El-Haj-Ali, F. Bianchi, M. Fereckzowski, O. Cañete, M. Wu, T. Neher, T. Dau 和 S. Santurette(审稿中)。“用于表征不同听力能力听者听力缺陷的听觉测试:BEAR测试组合”,投稿至 Frontiers in Neuroscience [预印本可在 medRxiv 获取:https://doi.org/10.1101/2020.02.17.20021949]。更好听力康复(BEAR)项目的一个目标是定义一种新的临床 profiling 工具——一套测试组合,用于个体化听力损失表征。虽然纯音测听可以有效评估灵敏度损失,但使用适当的临床诊断工具来解决阈上听力缺陷仍然是一项挑战。与经典的衰减-失真模型(Plomp, 1986)不同,所提出的BEAR方法基于以下假设:任何听者的听力都可以沿着两个维度进行表征,这两个维度反映了在很大程度上相互独立的感知失真类型。
近期,一种数据驱动方法(Sanchez-Lopez等,2018)提供的证据与存在两个独立失真源因而具有不同听觉轮廓的观点相一致。基于可行性、时间效率及文献中的相关证据,为临床测试组合选取了十一项测试。所提出的测试被分为五个类别:可听度、言语感知、双耳处理能力、响度感知以及频谱-时间分辨率。从听力助听器使用者的临床人群中选取了七十五名具有对称性、轻度至重度感音神经性听力损失的听者。参与者在临床环境中完成了所有测试,且未接受任何任务相关的系统性训练。结果分析侧重于每项测试识别参与者个体差异的能力、不同测试之间的关系,以及确定其在临床环境中的潜在用途。研究结果可能对助听器验配和临床听觉轮廓分析具有价值。请引用
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