CN101516261B - 用于流动监视大脑活动的设备 - Google Patents

Abstract

一种用于流动监视大脑活动的设备，包括固定于监视对象的头部的搭板和固定于所述监视对象的头部的电极。所述电极产生指示所述监视对象的大脑活动的信号。所述设备还包括信号处理器，其接收由所述电极产生的信号并处理所述信号以产生数据。所述信号处理器固定于所述监视对象。所述设备还包括显示由所述信号处理器产生的数据的显示器，所述显示器固定于所述监视对象。所述设备也包括固定于所述监视对象的电源，所述电源向所述电极、信号处理器和显示器供电，其中所述监视对象可以走动，而不受所述搭板、电极、信号处理器、显示器和电源限制。

Description

用于流动监视大脑活动的设备

技术领域

本发明总体上涉及用于监视大脑活动的设备，例如癫痫患者的大脑活动。

背景技术

癫痫是十分常见的慢性神经疾病。癫痫的特点在于复发和无缘无故突然发作。癫痫发作也被认为是突发事件。癫痫神经病患者的发作之间的时间间隔被称为发作间期。大约0.8％的人口受到癫痫的影响。

控制发作强度或降低发作频率的药物和其它治疗方法已经为人所知。例如，大脑刺激是一种已知的控制和基本上减少癫痫神经病患者发作的方法。

已知有用于测量大脑活动以便诊断和治疗神经疾病(例如癫痫)的设备。然而，典型地是这样的设备极其笨重。至少由于这些原因，由这样的设备获得的测量典型地获得起来成本很高。至少由于这些原因，由这样的已知设备测量大脑活动的好处局限于能够承担利用这样的设备获得这样的测量的花费的患者。

因为已知的用于测量神经病患者的大脑活动的设备包括明显凸出的布线和外盒，因此典型地是这样的设备对患者十分限制。例如，典型地，当神经病患者被已知的用于测量病人的大脑活动的设备监视时，他的隐私被或多或少地降低了。

在已知设备中，癫痫患者必需由神经科医生或其它医务人员定期检查。典型地基于两个因素来执行癫痫神经病患者的检查和评价。执行癫痫神经病患者的评价所基于的第一个因素是基于主观因素。主观因素的例子有患者自己的评估和由家属或癫痫神经病患者与之有关系的其他人员对癫痫神经病患者的评估。

对癫痫神经病患者的主观评估常常是不可信的。例如，癫痫神经病患者的家属不具备必要的医学知识来正确地评估和识别癫痫神经病患者行为的各种相关情况。

更多评价和评估癫痫神经病患者的行为的客观方法的例子包括使用脑电图(此后为“EEG”)。EEG是一种已知的用于通过记录从放置在头皮上的传感器获得的数据来测量人脑中的电活动的方法。典型地，所述传感器为电极。

通常，实现获得EEG测量的设备和方法很复杂。此外，典型地，从EEG获得数据需要受过训练的专业人员来安装和操作EEG。而且，对由EEG获得的数据进行分析也典型地需要受过训练的医务人员。因此，典型地，EEG只针对给定的癫痫神经病患者用于主要时间周期。此外，用于获得EEG的传感器和相关硬件庞大且笨重。这样的设备不适用于癫痫神经病患者在日常生活中携带的情况。例如，典型地，在为EEG提供大脑活动的读取时癫痫神经病患者不能走动或者从事普通日常活动。

有一些EEG设备可以在获取数据时使得癫痫神经病患者可以走动。参见例如Ambulatory Electroencephalography，E-medicine，http://www.emedicine.com/neruo/topic445.htm；Ambulatory EEG，http://neuroland.com/sz/eeg/ambulatory eeg.htm。然而，这样的设备需要对癫痫神经病患者进行连续检查。另外，这种设备的局限在于它们可被应用的时间长度。例如，已知的流动EEG典型地使用一到三天。通常，在该有限时间周期之后，已知的流动EEG设备必须被返回至从其借出所述设备的医疗机构或其它组织从而获得来自给定癫痫神经病患者的测量数据。

因为已知的流动EEG设备典型地以上述方式使用，因此EEG的流动注册仅仅很少地用于任何给定的癫痫神经病患者。因此，当评估给定的癫痫神经病患者时神经医生能够获得的主要数据典型地几乎本质上完全是主观的。

在发作间期，人们可以检查与癫痫相关联的异常大脑放电。这些异常大脑放电常常表示为棘波。癫痫棘波是发作之间的事件(即在癫痫突发之间发生)。癫痫棘波是瞬时大脑放电，其能够清楚地与背景大脑活动区别开来。

典型的癫痫棘波具有至少有点显著和尖锐的峰，典型地之后接着是也通常有点显著和尖锐的谷。所述癫痫棘波的峰和谷的幅值清楚地将该大脑活动与大脑的其它正常水平区别开。典型地，癫痫棘波具有20到70毫秒范围的持续时间。然而，癫痫棘波的幅值和持续时间可以变化。

也就是说，癫痫棘波对应于大量具有特定容量的大脑细胞的同步活动。癫痫棘波可以理解为小型癫痫突发事件，其在该癫痫神经病患者体内不会发展成完全的临床癫痫发作。然而，该活动是不期望的大脑活动。有时，癫痫棘波的检查只是癫痫神经病患者体内存在癫痫的证据。例如，一些病人对抗癫痫药物反应灵敏。在这样的病人中，癫痫发作的发生十分少见。然而，在检查这样的病人的大脑放电时他们典型地定期表现出棘波。

癫痫神经病患者的大脑放电中的发作间棘波已经被人们所研究，并且继续被广泛研究。例如，一些专业人士已经观察到癫痫棘波的频率与癫痫神经病患者体内下一次癫痫发作的开始关系不大。因此，根据一些专业人士，癫痫神经病患者的大脑放电中的棘波的出现和计数没有什么价值。然而，其它专业人士相信癫痫神经病患者的大脑放电中的棘波的检查具有重要价值。这些专业人士相信给定的癫痫神经病患者的癫痫棘波的出现、频率和特征包括关于该患者的状态信息，通常其对于治疗所述癫痫神经病患者的神经医生来说是有用的。见例如SC Ebus等人的Can spikes predict seizure frequency？Results ofa pilot study in severe childhood epilepsies treated with vagusnerve stimulation，Seizure 13(7)：494-8(2004)；JH Kim等人的Correlation of interictal spike-wave with thalamic glucosemetabolism in juvenile myoclonic epilepsy，Neuroreport 16(11)：1151-1155(2005)。

对于某些类型的癫痫来说，一些证据指示在癫痫神经病患者中检查的棘波的功率或强度与准确地预测即将发生的癫痫发作的能力之间存在明确的关系。见例如HH Lange等人的Temporo-spatial patternsof pre-ictal spike activity in human tempor allobe epilepsy，Electroencephalography Clin Neurophysiol，56(6)：543-55(1983)。例如，颞叶癫痫(TLE)是癫痫神经病患者最常经历的癫痫。研究已经显示癫痫神经病患者中检查的棘波的功率与TLE患者所经历的癫痫发作的发生有预测关系。

虽然目前还不清楚测量在癫痫神经病患者体内测量的棘波的频率或强度的预见益处，但是很显然这样的棘波的检查和测量在预测研究中表现突出。

典型地，开给癫痫神经病患者以试图减少该病人所经历的癫痫发作的强度和频率的药物需要变化。例如，大多数抗癫痫药物包括副作用。因此，为何抗癫痫药物典型地变化的一个原因是减少由于服用给定抗癫痫药物癫痫神经病患者经历的不期望的副作用的强度。由于定期改变癫痫神经病患者的抗癫痫药物疗程的必要性，对关于癫痫神经病患者的大脑活动的信息的需要得以增加。如上所述，从涉及笨重设备和在癫痫神经病患者的头皮上笨重地设置电极的技术角度看，又从之后由经过训练的实验室人员或临床神经医生对通过设备记录的数据进行分析的角度来看，EEG的流动注册是复杂的工作。因此，如上所述，并不经常对给定癫痫神经病患者执行EEG的流动注册。

发明内容

至少由于上述原因，需要一种简化的设备，用于获得癫痫神经病患者的EEG数据。

同样地，需要一种小型的设备，用于从癫痫神经病患者获得EEG数据。

另外，需要一种便携式设备，用于从癫痫神经病患者获得EEG数据。

同样地，需要一种从癫痫神经病患者获得EEG数据而不会使患者的移动性变差的设备。

另外，需要一种从癫痫神经病患者获得EEG数据而不影响患者的生活方式的设备。

同样地，需要一种从癫痫神经病患者获得EEG数据而不需要在获得EEG数据的同时不断观察患者的设备。

此外，需要一种从癫痫神经病患者获得EEG数据同时在对由设备收集的数据进行的分析之间长时间周期运行的设备。

总之，需要一种从癫痫神经病患者获得EEG数据的设备，其可以由患者操作而不需要其它人辅助管理。

本发明的前述目的和优点是为了说明其可以由本发明实现，并非试图穷举或限制可能实现的优点。因此，本发明的这些和其它优点通过这里的描述而变得明显，并且可以通过实践本发明而得以了解，正如这里所实施的或者从对于本领域技术人员显而易见的任何变化的角度来看的改变。因此，本发明涉及其中示出和描述的新颖的方法、设置、组合和改进。

根据上述对设备的当前需要，给出不同示例性实施例的概括。在下面的概括中，进行了一些简化和省略，其旨在突出和介绍不同示例性实施例的一些方面，而不是限制本发明的范围。足够允许本领域普通技术人员制造和使用本发明的概念的优选实施例的详细描述将在以下呈现。

在不同示例性实施例中，用于流动监视大脑活动的设备在目标群中实施。在不同示例性实施例中，目标群由经历局限性癫痫的癫痫神经病患者构成。在不同示例性实施例中，用于流动监视大脑活动的设备包括电极，其位于癫痫神经病患者的局限性癫痫活动的源附近。在不同示例性实施例中，用于流动监视大脑活动的设备检测癫痫神经病患者的局限性癫痫活动的源处的棘波。

在不同示例性实施例中，独立设备被设置为对在所述设备测量数据的周期过程中检查的癫痫棘波进行计数。在不同示例性实施例中，棘波活动的测量每天和每周即可获得，以供癫痫神经病患者使用和供医生及其它评价癫痫神经病患者的健康状态的医务人员使用。该数据在不同示例性实施例中也用于选择对于癫痫神经病患者最为有效的药物，以及调节对于癫痫神经病患者最为有益的药物水平。在不同示例性实施例中，设备被设为其可以被癫痫神经病患者使用，以在患者家里私密地并且在患者最方便的时候获得EEG测量。

在不同示例性实施例中，所述设备包括微处理芯片。在不同示例性实施例中，所述微处理芯片被编程以对由所述设备的传感器获得的数据运行算法。在考虑到未来应用的不同示例性实施例中，所述算法包含预测因素，其随后被确定为在癫痫神经病患者的棘波测量和即将发生的癫痫发作之间被关联。

在不同示例性实施例中，EEG数据由所述设备分析。在不同示例性实施例中，不需要除了癫痫神经病患者之外的其它人来对数据进行进一步转换或分析。

附图说明

为了更好地理解本发明，请参考附图，其中：

图1是根据本发明的用于流动监视大脑活动的示例性设备的示意图；

图2是根据本发明的用于流动监视大脑活动的示例性设备的示例性实施的透视图；

图3是根据本发明的用于流动监视大脑活动的示例性设备的第二示例性实施例的透视图；和

图4是根据本发明用于识别癫痫神经病患者的棘波的方法的示例性实施例的方块流程图。

具体实施方式

现在参考附图(其中相似的附图标记指相似的组件或步骤)，公开优选实施例的广义方面。

图1是用于流动监视大脑活动的设备100的示例性实施例。所述示例性设备100包括多个示例性电极110、诸如电池的电源(未示出)和用于处理由所述设备接收的数据的信号处理器120。所述设备100可以被制造为搭板或带圈以便癫痫神经病患者佩戴。所述信号处理器和所述电源也可以集成在所述设备100的示例性搭板或带圈中。

电极110的阵列设置在信号处理器120周围并且通过主线130连接至信号处理器120。如果与搭板或带圈集成，则主线130优选地完全包含在设备100的搭板或带圈中。因此，主线130不在设备100的搭板或带圈外部。

从电极110接收电极信号，并由信号处理器120对其进行放大和数字化。

每个电极110获得其各自的脑电波信号的测量。因此，每个单独的电极110产生一信号，从而可以在EEG信号中单独地识别癫痫棘波。

信号处理器120能够独立地分析来自每个单独的电极的每个信号，或者一起分析来自多个电极110的多个信号。信号处理器120也能够一起分析从所有多个电极110获得的所有信号。

优选地，将来自两个以上电极的信号组合起来以便获得对于每个单独的癫痫神经病患者来说和对于每个单独的可识别类型的癫痫神经病患者来说信号处理器120分析起来最为有利的信息。

如上所述，大脑放电的癫痫棘波具有唯一的和可区别的形状。信号处理器120包括滤波器，其用于通过识别这样的棘波的唯一形状来识别大脑放电的癫痫棘波。

所述滤波器可在时域中、频域中、或者信号处理器120中和基于小波系数来实施。多个滤波器在示例性数字处理器120中实施，包括两个或多个时域滤波器，频域滤波器和基于小波系数的滤波器。

通过信号处理器120，从电极110获得的信号可以从时域转换成频域，并从频域转换成时域。而且，可选地实施匹配的滤波器来通过信号处理器120既在频域又在时域分析从电极110获得的信号。

可以使用特定滤波器对由信号处理器120从一个或多个电极110获得的EEG信号进行卷积。滤波器对任何EEG信号的卷积结果可以与预定阈值进行比较。当被卷积的EEG超过预定阈值时即可确定存在棘波。

上述方法可以由小波实现。因此，针对适当的小波做出选择。可以执行小波分解。从所述小波分解可以确定系数，并将其与预定阈值比较。当从所述小波分析获得的系数超过预定阈值时确定存在棘波。

在通过组合从多个电极110获得的多个信号的分析来确定存在棘波的情况下，可以对多个信号同时执行一个或多个上述分析形式。当所有同时被分析的信号指示存在棘波时，才识别存在棘波。以此方式，更为局部的并导致在小子集电极110处识别出棘波的大脑活动将不被识别为实际的癫痫神经病棘波活动，因为其在其它电极110处没有被检测到。关于该方法的某些方面的公开可以见Barreto等人的Multiresolution Characterization of Interictal EpilepticSpikes Based on a Wavelet Transformation，http://dsplab.eng.fiu.edu/DSP/Research/Research 002.htm；R.Sarang等人的A New Epileptic EEG Spike Detection Based onMathemeatical Morphology，Proceedings of BioMED 2004。

数字处理器120可选地包括计数器。所述计数器在每次处理器120基于从电极110接收的信号检测到棘波时将总数增加一。因此，所述设备100以类似于盖革计数器的方式运行，对被检测棘波的数量进行计数，并使用被检测棘波的数量来确定使用设备100的癫痫神经病患者大脑内癫痫活动的水平。

由处理器120从电极110获得的信号也能够基于给定周期中发生的棘波数的强度来进行分析。例如，对每小时识别出的棘波数进行计数。临界阈值设定于每小时预定数量的棘波以供报警。因此，当在给定周期识别出的棘波数的强度超过预定临界警报值时，警报将被触发。

棘波的存在可以以串进行识别。棘波串是在没有测量到棘波的长时间之前和之后的预定时间量之内一起出现的一组棘波。

对由处理器120从电极110获得的信息的分析可以包括对串的分析。对于在给定时间周期中发生的串数存在预定阈值。当在给定时间周期中测量的串数超过预定阈值时，警报即被触发。串的预定阈值表现为最小阈值或最大阈值。

可选地，所述阈值可以与串的时间长度有关。因此，如果给定串的长度过长或者如果串的长度过短，警报即被触发。

一些癫痫神经病医务人员相信癫痫神经病患者的脑电波中的棘波活动下降预示着癫痫神经病发作事件的发生。因此，识别串的消失或者发生频率的减少被认为是对于预测癫痫神经病患者中癫痫神经病发作的将来发生或即将发生有益的信息。

因此，许多癫痫神经病医务人员相信癫痫神经病患者中癫痫神经病发作事件的即将发生可以基于根据以上和以下所述的一个或多个不同示例性实施例中的棘波数据的分析而更为准确地进行预测。虽然目前还不知道如何在时间上十分准确地预测癫痫神经病发作的开始，但是人们相信，可以对癫痫神经病患者给出关于在接下来的时间周期(例如24小时或48小时间隔)内发作的可能性的提前警告。应当明了的是，由于理解了棘波和未来的癫痫神经病发作之间的关系，因此这里描述的不同示例性实施例可以变化以实现将来对信息进一步的分析。

可选地，处理器120还包括发光二极管(LED)显示器。在包括数字处理器120的计数器功能和LED显示器的实施例中，LED显示器显示检测的、识别的和计数的棘波数。

设备100进一步可选地包括用于将数字处理器120连接至计算机、个人数据助理(PDA)或一些其它外部数据处理设备的端口140。由数字处理器120接收和/或处理的数据经由示例性端口140被传输至外部设备。

在预定测量周期末或者甚至在预定测量周期中间，所述数据可以经由所述示例性端140从数字处理器120被传输至外部设备。

可选地，关于每个单独的棘波的信息可以比简单地对棘波的发生进行计数更多地被涉及。例如，棘波的强度可以由数字处理器120记录。

从每个棘波的开始到结束的时间长度可以由示例性数字处理器120记录。每个棘波的时间长度和强度可以由数字处理器120记录。因此，在一些改进的示例性实施例中，创建有图表，其基于由示例性数字处理器120收集的数据表示出每次棘波发生的时间与棘波强度的关系。该数字处理器对数据更多的改进存储提供了由医务人员对使用示例性设备100的患者发生棘波进行详细检查的更多细节。

图2是示例性设备100的透视图，其用于安装在示例性癫痫患者200的头上来流动监视大脑活动。在此示例性实施例中，示例性设备100由带圈220固定于癫痫神经病患者200的头部，所述带圈220水平地缠绕示例性癫痫神经病患者200的头部。因此，在不同示例性实施例中，带圈220被包括作为设备100的不可缺少的部分。类似地，在不同示例性实施例中，传感器110和主线130沿示例性带圈220延伸到设备100的包括处理器120的部分之外。

图3是示例性设备100的第二示例性实施例的透视图，其用于安装在示例性癫痫患者200的头上来流动监视大脑活动。在此实施例中，用于流动监视大脑活动的示例性设备100由示例性带圈230安装在癫痫神经病患者200的头部，所述带圈围绕癫痫患者200的头部水平设置。带圈230可选地经过癫痫患者200的下巴。如图2所示的示例性实施例，在带圈230的不同示例性实施例中，传感器110和主线130沿着带圈230设置，挨着患者头部200的部分并超出到示例性设备100的包括信号处理器120的部分之外。

图4是根据本发明用于识别癫痫神经病患者中的棘波的方法的示例性实施例的方块流程图。首先，在步骤410对缓冲器进行一个输入或多个输入。步骤410中的每个输入代表从传感器110之一获得的信号。缓冲器420是信号处理器120的组件。缓冲器420没有物理地包含在与信号处理器120相同的物理空间中。

接下来，在步骤430，构建矩阵，其每行包含从步骤410的输入接收的每个信号，多行表示随着时间在步骤410中获得的信号的测量。因此，在步骤440中，根据步骤410中输入的信号和步骤430中构建的矩阵构建波型。

接下来，分析在步骤410、430和440中获得和处理的数据。在步骤450执行的所述分析包括识别和检测是否存在一个或多个癫痫神经病棘波。

在示例性步骤460中，检测到癫痫神经病棘波的时间被记录和保存在信号处理器120中。因此，在示例性步骤470中，构建表格，其列出每个癫痫神经病棘波被识别和检测的日期和时间。在结束前述示例性步骤之后，所述缓冲器在步骤480被更新。

虽然已经详细描述了优选实施例，但是应当理解的是这些优选实施例没有穷举地列出实施例，而且所述细节能够在不同的显著方面被改变。正如对于本领域技术人员来说显而易见的，可以进行变化和修改而保持在本发明的精神和范围中。因此，上面的披露、说明和附图只起解释作用，而不对本发明构成限制，其仅由权利要求限制。

Claims (5)

1.一种用于流动监视大脑活动的设备，包括：

固定于监视对象的头部的搭板或带圈；

与固定于所述监视对象的头部的所述搭板或带圈集成在一起的电极，所述电极产生指示所述监视对象的大脑活动的信号；

信号处理器，其接收由所述电极产生的信号并处理所述信号以产生数据，所述信号处理器被并入所述搭板或带圈中；

包括在所述信号处理器中用于显示由所述信号处理器产生的数据的显示器；以及

被并入所述搭板或带圈中的电源，所述电源向所述电极、信号处理器和显示器供电，

其中：

所述监视对象可以走动，而不受所述搭板、电极、信号处理器、显示器和电源限制，并且

所述信号处理器被配置为基于a)超过第一预定阈值的卷积的信号以及b)从小波分解中确定的、超过第二预定阈值的系数来确定神经棘波的发生，以及确定在给定时间周期中发生神经棘波数的强度，并且所产生的数据基于所述强度是否超过预定临界警报值。

2.根据权利要求1的设备，其中当所述强度超过预定临界警报值时，警报被触发。

3.根据权利要求1的设备，其中所述信号处理器还包括计数器，用于对神经棘波的数目进行计数。

4.根据权利要求1的设备，其中基于小波变换来确定神经棘波的发生。

5.根据权利要求1的设备，其中通过对任何EEG信号进行卷积并将该卷积结果与预定阈值进行比较来确定神经棘波的发生。

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