為了研究中耳畸形對能量吸收率的影響，本文基于前期所建人耳有限元模型，構建了一個能夠模擬人耳能量吸收的力學模型，并利用兩組實驗數據驗證了該模型。基于該模型，通過改變相應組織的結構和材料屬性，模擬了砧鐙關節缺失、砧骨固定和錘骨固定、鐙骨固定這三類常見的中耳畸形；對比分析這三類畸形相應的能量吸收率，研究了中耳畸形對能量吸收率的影響。結果表明：砧鐙關節缺失會使能量吸收率在 1 000 Hz 附近顯著增大。砧骨固定和錘骨固定會使能量吸收率在低頻階段急劇減小，且在 1 000 Hz 以下低于 10%；與此同時，能量吸收率的峰值移向更高頻率。對于這兩類中耳畸形，在寬頻聲導抗測試中具有較為明顯的特征。而鐙骨固定會使能量吸收率在低頻段減小、中頻段增大，但變化程度較小，在寬頻聲導抗測試中無明顯特征。本文研究結果或可為臨床上中耳畸形的寬頻聲導抗診斷提供一些理論參考。
中耳炎是常見的耳科疾病之一，其準確診斷能夠預防傳導性聽力損傷的惡化，以及避免抗生素的過度使用。目前中耳炎診斷主要由醫生依據耳鏡設備反饋的圖像進行目視檢查。因耳鏡設備圖片拍攝質量及醫生診斷經驗的影響，該主觀檢查存在較大的誤診率。針對該問題，本文提出采用快速區域卷積神經網絡對臨床采集的數字耳鏡影像進行分析。首先，通過圖像數據增強和預處理，擴充了臨床耳鏡數據集樣本數量。然后，根據耳鏡圖片特征針對性地篩選出卷積神經網絡進行特征提取，同時引入特征金字塔網絡以進行多尺度的特征提取，增強檢測能力。最后，采用錨框尺度優化和超參數調整的快速卷積神經網絡進行識別，并通過隨機選取的測試集檢驗該方法的有效性。結果顯示，在測試樣本中耳鏡圖片的總體識別準確率達到91.43%。以上研究表明，所提方法有效提高了耳鏡圖片分類的準確率，有望輔助臨床診斷。