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電子耳如何重現聽力的世界?人工耳蝸的設計原理

Unmet Needs 臨床工程專欄_96
・2020/08/14 ・3567字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

電子耳就是人工耳蝸,屬於第三級醫療器材,那什麼樣的族群會需要人工耳蝸呢?它究竟彌補了我們耳朵缺失的哪一項功能呢?一個人造的儀器,可以重現聽損患者失去的世界?透過這篇文章,讓我們簡單的來了解人工耳蝸的基本設計。

  • 撰文:
    許逸翔|台大生資所碩士生
    詹喬智|獨立醫材研究員

  • 核稿:
    郭文瑞|國立陽明大學神經科學研究所 教授
    賴穎暉|國立陽明大學醫學工程研究所 助理教授
    (按筆畫順序排列)

人工耳蝸 — 透視圖。
圖/wikipedia

聽力損傷最常見的種類

蘇軾〈石鐘山記〉提到:「事不目見耳聞而臆斷其有焦,可乎?」我們在認識這個世界時,眼睛與耳朵幾乎是同等的重要。

根據今年 3 月的 WHO 報告指出,目前全世界有 4 億 6 千萬的人口屬於聽力損傷(disabling hearing loss)患者,而到了 2050 年,聽損人口的數字將來到 9 億,這代表什麼意思呢?代表你未來在生活週遭的人群中,每 10 個人裡就有 1 個人是重聽。

圖/pixabay

但是聽損的患者裡,只有極小的比例是屬於小耳症,也就是我們上一篇提到的骨導式助聽器的主要適用族群。

絕大多數的患者,都是屬於感音神經性聽損的範疇,這些人主要配戴氣導式助聽器(一般市面上常見的助聽器)即可。不過大家有沒有想過,重度的感音神經性聽損患者,也是配戴一般助聽器就好了嗎?答案可能跟你想的不一樣,也是我們今天要來討論的主題。

「感音神經性聽損」是什麼?

在談到我們今天的主角之前,我們先來簡單瞭解一下前述的感音神經性聽損是什麼?

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造成聽損、聽障的原因有很多,長期處在噪音的環境下,或是經由疾病、藥物,甚到老化、基因遺傳……等等都有可能引發。如果從耳朵病變位置的角度切入,聽損可以分成傳導性聽損(Conductive hearing loss)、感音神經性聽損(Sensorineural Hearing Loss, SNHL)與混合型聽損(Mixed Hearing Loss)三個方向。[參考資料:1, 2, 3

聽損類別 — 依病變位置分成 3 類。
圖/轉載自原文章

其中,感音神經性聽損又佔最大的比例,成因是我們內耳裡耳蝸的毛細胞受損,或是我們的聽神經纖維功能異常,造成聲音從內耳傳遞至大腦的路徑受到影響。這樣的患者,病情如果輕微戴上傳統助聽器就可以了,而如果病情嚴重的話,就可能會需要用到我們今天文章想要討論的主題──人工耳蝸 (Cochlear Implant) ,才有辦法聽見聲音。

人工耳蝸怎麼運作?

人工耳蝸到底是什麼?這裡的「人工」是什麼意思?跟我們常聽到的人工皮、人工心臟、人工淚液的「人工」是一樣的嗎?── 其實是類似的,人工都是有一種輔助增強、或是取代我們身體原功能的意思。

人工耳蝸主要就是利用一條長長的電極,進到我們耳朵的最深處的──內耳,繞過毛細胞,施予電訊號直接刺激聽神經,來達到「幫助我們恢復聽力的目的」。

耳蝸內植入電極示意圖。圖嵌入自/Advanced Bionics

生物+工程,人工耳蝸的設計原理

人工耳蝸 (Cochlear Implant) 的設計與改良,有很大一部分取決於電極與耳蝸聽神經之間的刺激關係,想要來探討其中的奧秘,我們可以分別從「生物面」「工程面」的角度去切入。

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1. 生物面:運用共振分辨頻率的「內耳」

我們人聽到聲音這件事,其實機制是極其複雜的。內耳如何去處理聲音裡複雜的頻率,扮演了很大的角色。試想,我們在一場音樂會裡,為什麼有辦法同時聽到不同的樂器,所發出的不同聲調的聲音呢?

簡單來說,內耳分辨頻率,是利用你我都耳熟能詳的「共振」原理。國中曾學到,一個物體的自然頻率如果與外力的頻率接近或一致,那物體便會不由自主的擺動起來,且擺動的幅度非常大。最著名的案例有 Tacoma 吊橋倒塌事件,風的頻率與吊橋的自然頻率很不巧的達到一致;還有英國步兵過橋時由於步伐太過一致,造成的吊橋倒塌事件

而平常外界的聲音從外耳傳到中耳、內耳時,我們的鐙骨(聲音在中耳的終點)會開始不斷敲擊耳蝸的卵圓窗(聲音在內耳的起點),並對耳蝸內的淋巴液產生擾動(行進波,Traveling Wave),從耳蝸的基部(Base)一路傳遞至耳蝸的頂部(Apex)。

然而,我們耳蝸不同部位的基底膜(Basilar membrane)對傳遞過來的行進波的反應都不太一樣,高頻的行進波,會引起耳蝸基部基底膜的共振;低頻的行進波,會引起耳蝸頂部基底膜的共振。由此一來,我們可以理解,不同頻率的聲音,會引起耳蝸不同的地方產生大幅度的振動,這些振動,會再帶動該部位的毛細胞擺動,進而刺激聽神經產生動作電位,傳遞至大腦。(更詳細機制可參考此影片

耳蝸內部基底膜對於不同音頻的共振關係。
圖/Jared E.〈Piezoelectric-Based, Self-Sustaining Artificial Cochlea〉

我們的耳蝸就是利用這樣的方式,對不同頻率的聲音進行拆解,再藉由聽神經將拆解後的訊號傳入大腦,使我們感受到了聲音的高低起伏。

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耳蝸不同部位的基底膜對不同的聲音頻率產生共振。

2. 工程面:以電刺激器引發聽神經作用

我們理解大腦是如何透過耳蝸感知到這麼複雜的聲音後,就可以開始從工程面去思考如何設計人工耳蝸的植入電極了。首先,因為重度感音神經性患者的耳蝸毛細胞受損,基底膜共振的時候就不能帶動毛細胞擺動,引發該部位的聽神經產生動作電位。

所以我們就需要有一根長長的電刺激器取代毛細胞。它要能夠根據不同聲音的頻率,去刺激耳蝸不同部位的聽神經,另外它也要是柔軟的,能夠沿著耳蝸的螺旋形狀從基部一路延伸至頂部,而電刺激器上的電極陣列也是一個重點,電極數越高,代表越高的頻率解析度

電刺激器放大圖與在耳朵中的位置。
圖/Paweł R.〈From cochlear implants to brain-computer interfaces〉

3. 訊號接收器:以麥克風接收外在聲音轉成神經訊號

講完電刺激器後,難道就討論完人工耳蝸了嗎?其實還是不夠的,想讓重度感音神經性患者恢復聽力,人工耳蝸還需要其它物件。

除了電刺激器外,我們還需要一個訊號接收器(Receiver),它的作用除了要可以接收來自體表的訊號發射器所發出的無線電波外,還要擁有基底膜的功能,可以從無線電波解碼、分離出不同頻率的聲音訊息,之後再傳給電刺激器,進一步形成驅動電極的指令。

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通常一個戴有人工耳蝸的聽損患者,耳朵後方還會安裝麥克風(Microphone)與語音處理器(Audio Processor)。麥克風就相當於人造的外耳,可以接收外界的聲音,並經由語音處理器的濾波後,無線傳遞至皮下的訊號接收器,最後形成前述提到的 ──能夠刺激聽神經的訊號。

圖人工耳蝸系統示意圖。
圖/Centre for Hearing

在醫療器材的背後,工程面與生物面的考慮

以上就是我們對人工耳蝸簡單的討論,我們希望讀者在閱讀完這篇文章後,可以瞭解人工耳蝸幾個重要的設計要點,與在人體中扮演的角色。

其實在設計每一項醫材時,工程面與生物面的考慮都是十分重要的,如何讓工程的裝置符合我們人體構造的需求,同時藉由儀器的刺激讓我們人體產生原有的知覺……等等,這些都是需要工程師與臨床人員不斷交流,細細去耕耘的。我們也希望可以藉由這篇文章,讓讀者瞭解一項醫材產品是如何因應臨床需求而去設計,並且需要哪些水平知識的連結。

補充:若正在閱讀文章的您正是電子耳使用者,或是您有認識配戴電子耳的親朋好友,歡迎加入陽明大學神研所有關電子耳的研究,一同為了更優質的聽知覺品質努力!詳情可以參考:連結

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本文轉載自 Unmet Needs 臨床工程專欄《電子耳?人工耳蝸?助聽器的世界可能遠比你想像得還要複雜》。

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文章難易度
Unmet Needs 臨床工程專欄_96
7 篇文章 ・ 230 位粉絲
「臨床工程專欄」希望從醫工的角度出發,與讀者分享醫材開發背後的巧思。藉由介紹醫材設計的觀點、開發醫材的經驗分享,與整理相關的知識資源,讓大家得知,醫材開發,有跡可循。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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「耳朵腫一包」絕非小事:耳朵腫脹竟可能永久變形
careonline_96
・2024/08/14 ・1690字 ・閱讀時間約 3 分鐘

「你的耳朵怎麼腫腫的?」跆拳道下課後,阿華低頭想要閃避媽媽的目光,但回家還是被媽媽逮個正著。

阿華回道:「今天強強出拳不小心打到我的耳朵,所以就腫起來了。不過,我現在不會痛啦,應該沒問題。」

「什麼沒問題?!耳朵腫這樣一包看起來很誇張,」媽媽轉頭喊了阿華爸:「孩子的爸你過來看一下,小孩耳朵腫這樣需不需要去醫院啊?還是先冰敷就好?」

「我看我們還是趕快去醫院,我看過幾個螢幕硬漢或摔角冠軍的耳朵都變形的很嚴重,大概就是被打到出血造成的吧?!我可不想阿華的耳朵變這樣。」爸爸說。

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耳朵血腫會導致耳朵變形

耳朵受傷常是因為車禍或近身衝撞運動,例如散打、拳擊、摔角等活動造成。耳廓血腫代表著在受到外傷後,聚積了一團血塊於耳朵軟骨上方。耳朵的結構很有趣,大家不妨伸手摸摸自己的耳廓,我們可以摸到微硬的地方屬於軟骨;也就是說,耳廓構造是薄薄的皮膚、皮下組織、提供血液循環的軟骨膜,來覆蓋著軟骨。萬一受傷的話,軟骨膜受到破壞而出血,流出的血液血塊會聚集在這個位於軟骨上方被撐開的空間,看起來是一團瘀青腫大,摸起來可能是軟軟的或有點紮實的一團皮下出血。

耳朵血腫

很多人會想說反正這是一團瘀青,不用太介意,大概過幾天就會消下去了吧。不過,耳朵這團瘀青比較特別,不僅有細菌感染與血腫持續累積的風險,當血腫愈大的話,會影響進出耳廓處的血流,在受傷修復過程中軟骨的型態會因此而變化。大約在耳朵血腫出現二至三個星期之後,會有纖維組織的過度增生;大約在受傷八個星期後,會出現新生的不規則的軟骨組織,於是耳廓逐漸變形。在受傷十四個星期以後,這些新生組織繼續鈣化,這時整個耳朵長成類似花椰菜的模樣,對外觀影響很明顯。

耳朵血腫的變化

因此,當在耳廓處出現血腫,千萬不要想說血腫沒有擴大,也不會太痛,就不去理他,最好要盡早就醫,評估是否需要接受治療。

面對耳廓血腫

醫師在檢查耳廓血腫後,會先確定外耳道或其他組織是否同時有受傷,聽力是否完好,是否有顏面神經受損的狀況,與是否需要擔心顱內或顱骨的骨折、出血等問題。

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如果確認沒有其他更緊急的問題,單純只有耳廓血腫的話,最好在受傷後的 48 小時之內進行治療。若血腫範圍小於直徑兩公分,醫師可以用18號針頭抽吸血腫;若血腫範圍較大,要考慮用刀片做切開引流。總之,要盡量完整地引流血塊,才能減少後續耳朵變形的機會。

耳朵血腫的處理方式

引流血塊之後,適當的壓迫止血也是非常重要的,重點就是不能讓耳廓處又堆積任何液體。因此耳朵處會墊著敷塞料約五到七天,讓皮膚層盡量貼平軟骨,避免出現新的血腫空間,才不會導致耳朵變形。

最後還是提醒大家,不要輕忽耳廓血腫!當這團瘀青發生在耳廓軟骨處,就算不會痛、沒有擴張,還是可能會帶來麻煩的外觀變化,像是花椰菜一般。萬一遇上了,還是及早找專科醫師處理吧。

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為什麼不要對重聽的阿嬤大叫──不只是沒禮貌的問題
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/06/04 ・3173字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/張逸屏|雅文基金會聽語科學研究中心 主任/研究員

端午節時,幼兒園大班的晴晴跟著爸爸媽媽回阿嬤家過節,晴晴興奮地跟阿嬤分享前幾天在學校聽的故事「紅盒子裡的祕密」,但是,最近開始出現重聽情況的阿嬤,常常聽不清楚或聽錯,不是說「啥?什麼?」,不然就是把「驢子爺爺」聽成「吳爺爺」。於是,晴晴不自覺地愈講愈大聲,希望能讓阿嬤聽清楚,當阿嬤還是聽得霧煞煞,晴晴只好更大聲!最後,大聲到爸爸從廚房跑出來罵晴晴:「怎麼可以對阿嬤講話這麼大聲、太沒禮貌了!」晴晴委屈地哭了起來……

大家應該都有碰過被身旁的人提醒跟這位長者說話要大聲一點的經驗吧?根據世界衛生組織的數據[1],60 歲以上高齡人口中,約有 1/4 的人患有足以造成生活障礙的聽力損失(disabling hearing loss)。然而,說話大聲一點,真的可以讓重聽的年長者聽得比較清楚嗎?一般來說,嗓門特別小的人,或是原本用悄悄話的方式在說話,這時提高到一般音量應該會有用。然而,若是一般音量的情況下,大聲說話、甚至大吼大叫,其實是不怎麼管用,更可能會有反效果的[2]。這樣違反直覺的情況,是什麼緣故造成的呢?

圖一/大吼大叫往往不會讓重聽的人聽得更清楚(圖片來源:Pixabay)

大聲不是比較聽得清楚嗎?

一般直覺上會認為,既然重聽或有聽力損失,就是講大聲一點應該就能聽得到了,不是嗎?事實上,由於「語音組成」及「聽力損失特性」這兩大因素,會使得加大音量卻反而有聽不「清楚」語音的問題。

然而,在解釋上述兩大因素之前,必須先釐清聽得「到」不一定聽得「清楚」。大家應該都有這樣的經驗,在有噪音或距離較遠的情境下,例如在廚房洗碗時,家人在客廳說話,我們會聽「到」家人在說話的聲音、也可能聽到大致的內容或是部份內容,但卻沒辦法聽「清楚」完整的內容、或是有聽錯的情況。而重聽或聽力損失的情況也很類似,因為聽力損失有不同的程度,一般年長者的重聽不會是完全聽不到的情形,因此老人家常會說「我都有聽到啊!是你講話不清楚。」

語音組成:聲母和韻母

那麼,當音量變大、卻反而「聽不清楚」,到底是什麼原因造成的呢?一般來說,聽不清楚的通常是指語音當中的聲母(子音)無法被完整地傳遞與接收。回想一下,小時候在學注音符號時,拼音時寫在上面的就是聲母(子音)、下面的則是韻母(母音)。圖二以「沙」(/ㄕㄚ/)為例,可以看出子音/sh/(聲母/ㄕ/,但只有氣音的部份)的部份音量小,且集中在高頻帶,而母音/a/(韻母/ㄚ/)的部份則是音量大,且相對集中在較低頻的區塊。然而,當我們試著說大聲一點,也就是把音量放大時,無論我們怎麼嘗試,都只能放大母音部份的音量[3],子音部份的音量都還是很小。甚至,我們可以試試看只針對子音的部份(如/sh/, /s/, /t/等音)「大叫」,會發現根本沒有辦法做到。

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圖二/語音的組成分為聲母(子音)和韻母(母音)。以「ㄕㄚ」(/sha/)音為例,從上半部的聲音波形可看出,子音(/sh/)的音量(振幅)比母音(/a/)要小得多;下半部則是聲譜圖(spectrogram),縱軸代表頻率,子音(/sh/)的頻率成份集中在高頻帶(黑色集中在較上方),母音(/a/)則是低頻相對較多。

然而,在語音中音量較小的子音才是主要提供清晰度的來源[3,4],曾有研究發現,若將語音中子音主要所在的高頻帶(1000 Hz 以上)去除掉之後,語音清晰度只剩不到 40%;反之,若將母音主要所在的低頻帶(500 Hz 以下)去除,語音清晰度仍有 95%[4]。試試看,若將一句話當中的子音都省略掉,那麼「他今天去上班」就會變成「阿因煙玉ㄤˋ安」,會變得非常非常難以理解。

聽力損失的特性:高頻通常較嚴重

大多數老年性的聽力損失是屬於高頻聽損[5],也就是在較高頻率的部份比較聽不清楚。這個類型的聽損者,就常會有前面所提到的感受:「我都有聽到,但我就是聽不清楚、沒有辦法理解內容!」而如果本文一開始提到的晴晴,因為阿嬤聽不清楚而愈說愈大聲時,卻如同前述,語音當中只有阿嬤原本就聽得到的母音部份變大聲了,但應該是要帶來語音清晰度的子音卻沒有辦法同樣變大聲。即使說話者不斷把音量加大,原本是希望能讓對方聽清楚,豈料適得其反,讓子音和母音之間的音量差距更大,更加劇了不清晰的問題,造成了愈大聲反而愈聽不清楚的矛盾現象。

助聽器科技來幫忙:音量壓縮

那麼,要如何才能讓重聽的長輩,或是聽力損失者能夠聽得清楚呢?如果對生活溝通已經造成困擾,應該要尋求專業耳科醫師和聽力師的協助,嘗試配戴設定適當的助聽器。助聽器的功能不只是放大聲音,還具備了「音量壓縮」的科技[6],讓小聲的聲音放大較多、大聲音量的聲音放大少一些。若套上前述子音和母音相對音量的概念,那就是能讓較小聲、原本聽不清楚的子音變得清楚,提高語音的清晰度。不過,配戴助聽器會需要一段時間的適應,同時也需要和聽力師討論生活上聆聽的需求,才能找到最適合自己的設定。並不是到藥局隨意買一副助聽器,以為戴上就能解決聆聽的所有困難喔!

和聽損者談話的小撇步:正常音量、稍慢語速、發音清楚

除了配戴助聽器之外,溝通策略[1,7]的運用也很有幫助註1。從前面的解釋已經了解到,大吼大叫對聽損者理解語音不但沒有幫助,甚至會有反效果。所以在語音本身上面,可以調整的部份不在音量,而是速度和發音清楚。因此,用一般的音量、語速稍微放慢、發音清楚一點但保持自然,這幾個小撇步可以幫助聽損者聽清楚。同時也可試著換句話說,或是搭配手勢動作來幫助理解。

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其他還有一些策略,包括先取得聽損者的注意力,讓他知道您在跟他說話,避免環境噪音或多人同時說話,這些方法可讓聽損者專注在要聽取的語音訊息上,並減少干擾。此外,建議環境的光線要充足,並可稍微靠近聽損者、讓他能看清楚您的臉部,這麼做可讓聽損者獲取臉部表情和口形等線索,幫助解讀語音訊息的內容,即便聽損者不一定有練過讀唇,但口形線索確實會有幫助,您可以留意看看在很吵雜時,若能看到說話者的臉及口形(當對方沒有戴口罩)時,會比較容易聽清楚。

相信若是晴晴運用了上面所提到的這些溝通策略,不但可以快樂地跟阿嬤分享在學校發生的事,享受愉快的祖孫親情時光,也不會被爸爸罵對阿嬤沒禮貌了喔!

圖三/與聽損者談話時,除了正常音量、稍慢語速、發音清楚等小撇步以外,在光線充足的地方談話,讓聽損者能看到說話者的臉部表情和口型輔助語音接收,也是很好的策略。(圖片來源:Pixabay)

註1 :欲了解更多溝通策略,可參考雅文基金會「聽損溝通小學堂」和「微聽損網站-聽說策略」

  1. World Health Organization. (2024/02/02). Deafness and hearing loss. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss
  2. Painter, K. (2013/03/10). How to talk to a hearing impaired person? Don’t shout. USA TODAY. Retrieved from https://www.usatoday.com/story/news/nation/2013/03/10/talking-hearing-impaired/1965127/
  3. DPA Microphones. (2021/03/04). How to improve speech intelligibility when amplifying the voice. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/how-to-improve-speech-intelligibility-when-amplifying-the-voice
  4. DPA Microphones. (2021/03/03). Facts about speech intelligibility. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/facts-about-speech-intelligibility
  5. Victory, J. (2024/02/21). Understanding high-frequency hearing loss: This kind of hearing loss affects speech clarity. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/52448-Understanding-high-frequency-hearing-loss
  6. 張逸屏(2022/01/07)。長輩常抱怨助聽器噪音大?——孝子們該認識的「音量壓縮」科技。泛科學。取自https://pansci.asia/archives/339307
  7. UCSF Health. (n.d.). Communicating with people with hearing loss. Retrieved from https://www.ucsfhealth.org/education/communicating-with-people-with-hearing-loss
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雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。