随着人工耳蜗植入适应症的不断扩大，越来越多具有残余听力的患者成为植入候选者。研究表明，手术过程中能够保留残余听力的患者在言语理解、声源定位和音乐欣赏等方面都能获得更好的效果。因此，术中和术后对耳蜗功能的监测变得尤为重要。在这种背景下，通过人工耳蜗记录的耳蜗电图（ECochG）逐渐成为评估耳蜗健康状况的重要生物标志物。本文介绍了一篇ECochG检测在人工耳蜗植入中的临床应用前瞻性队列研究，介绍了最大反应与残余听力的关联。
这项前瞻性队列研究共纳入31例人工耳蜗植入的病例，患者年龄分布从28岁到87岁不等。
表1：详细的人口学特征
所有患者均在术前一天进行纯音测听，使用临床测听仪在隔音室内测试0.25、0.5、0.75和1kHz频率下的裸耳气导听阈。
为了准确定位耳蜗内电极位置，研究团队使用术前和术后CT扫描进行分析。基于术前CT扫描中手动标记的解剖标志，建立了参考坐标系统，并进行稳健的耳蜗轴线检测。通过测量耳蜗基底长度A和基底宽度B，估算出个体化的耳蜗导管长度（CDL）。在术后CT扫描中，将电极的笛卡尔坐标位置与术前扫描进行配准，从而计算出每个电极的角度插入深度和线性插入深度。
在完成电极植入后，使用混合型声音处理器的声学组件进行声刺激。通过25厘米长的无菌塑料声传导管连接到无菌泡沫耳塞，将其放置在患者的外耳道内。研究采用0.25、0.5、0.75和1kHz的纯音刺激，强度分别为112、108、114和115dBHL，每个时期平均30次测量，采样率为20.5kHz。
图1：术前听力阈值测试结果的箱线图
图2：通过人工耳蜗记录的术中耳蜗电图示例
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通过系统分析，研究获得了一系列重要发现。首先，在CM最大响应（CM-MR）振幅方面，所有测试频率下的振幅范围在-1.479到4.495 dBµV之间，平均值为1.832dBµV，标准差为1.468dBµV。这种振幅分布具有显著的个体差异性，反映了患者耳蜗功能的多样性。特别值得注意的是，不同测量频率下的振幅表现出相似的特征，0.25、0.5、0.75和1kHz的平均值分别为1.876、1.696、1.881和1.914 dBµV，表明测量结果具有良好的一致性。
进一步的统计分析揭示了一个关键发现：CM-MR振幅与术前听力阈值之间存在显著的负相关关系。线性回归分析显示，每增加1dBµV的CM-MR振幅，对应着约7.0dBHL的听力阈值改善（p<0.001，r=-0.62）。这种强相关性不仅统计学显著，而且具有重要的临床意义，为评估患者的残余听力功能提供了可靠的客观指标。
在空间分布特征方面，研究发现CM-MR的角度插入深度表现出显著的变异性，这种变异性在低频刺激时尤为明显。总体而言，CM-MR的平均基底方向偏移达到1.6个八度，标准差为1.2个八度，最大偏移可达4.1个八度。特别是在0.25和0.5kHz的低频刺激下，CM-MR的测量位置往往更接近耳蜗尖部。这种空间分布模式为理解耳蜗的频率特异性响应提供了新的见解。
图3：CM-MR在耳蜗内的角度分布直方图
研究还发现，在31名患者中，只有4例的电极到达了0.5kHz的频域区域，而没有一例达到0.25kHz区域。这种植入深度的局限性可能影响了低频声音的处理效果。然而有趣的是，在0.75和1kHz频率范围内，分别有18例和28例的电极超过了对应的频域位置，平均距离分别为-0.2和-2.2毫米。
图4：耳蜗微音最大响应的频域图谱
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本研究的创新性主要体现在两个方面：一是采用基于模型的算法进行客观评估，二是通过CT成像精确定位测量位置。这种方法学的创新不仅克服了传统依赖专家视觉解释的主观性问题，也为临床决策提供了更可靠的量化指标。特别是在患者选择和手术规划方面，这种客观评估体系的建立具有重要的实践意义。
研究发现的CM-MR振幅与术前听力测试结果之间的显著相关性，这种相关性的重要意义在于它不仅反映了残余内耳功能的状态，也为术前评估和预后预测提供了可靠的生物标志物。此外，研究发现残余听力与CM-MR电极的频域位置之间存在关联，这种关联性的发现为理解耳蜗的功能组织提供了新的视角。
图5：术前听力阈值与CM最大响应振幅及频域偏移的关系图
本研究还首次系统地分析了CM-MR的空间分布特征。研究发现，当存在频域偏移时，无论刺激频率如何，偏移方向都主要朝向基底方向。这一发现对传统的ECochG数据解释提出了新的思考。传统观点认为，低频刺激的CM振幅应该从基底到尖部逐渐增加，只有在电极超过刺激频率对应的频域区域时才会减小。然而，本研究的发现表明，这种简单的解释模型可能需要修正。
当然，研究也存在局限性。首先，耳蜗电图记录是在电极完全植入后进行的，缺乏电极植入过程中的实时监测数据。这种局限性使我们无法了解植入过程中的动态变化。其次，ECochG测量的空间分辨率受到人工耳蜗电极阵列间距的限制，这可能影响了某些精细变化的检测。此外，研究还需要进一步探索更多临床变量（如言语理解评分）与ECochG模式之间的关系，以便在更广泛的临床背景下理解和应用这些发现。
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