CN105592798A - 用于多模态生理刺激和脑健康的评估的系统及签名 - Google Patents

用于多模态生理刺激和脑健康的评估的系统及签名 Download PDF

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Abstract

一种系统和从该系统中收集的数据中获得的诊断签名捕获评估用户脑健康和功能的多个生物传感器数据流。系统包括能从用户收集生物传感器数据的多个生物传感器和以各种感官、认知、物理和化学挑战刺激脑的能力。生物传感器包括除了一个或更多个附加的生物传感器数据流还收集至少一个通道的EEG脑波数据的有源脑波传感器，该生物传感器数据流选自：平衡和运动的加速计测量；语音和反应的麦克风测量；跟踪眼睛运动和生物计量标识的图像传感器；心率、心率变异和动脉血氧的脉搏血氧测量；针对情感和情绪信息的皮肤电传导(或表皮皮肤传导)；击键形式的认知数据；和在认知挑战期间鼠标点击或触摸屏幕。若干生物传感器容置于安装在用户头部的电子模块中。

Description

用于多模态生理刺激和脑健康的评估的系统及签名
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年3月15日提交的美国临时申请第61/799,842号、于2013年6月18日提交的美国临时申请第61/836,294号以及于2014年1月29日提交的美国临时申请第61/932,915号的权益。这些专利申请的内容通过引用以其全部内容被合并到本文中。
技术领域
本发明涉及通过在系统中使用激活的任务和刺激来诊断和分析脑健康以动态评估个体的脑状态和功能。
背景技术
脑和中枢神经系统的正常功能对于健康的、愉快的和富有成效的生活而言至关重要。脑和中枢神经系统的病症属于最可怕的疾病。很多神经学病症，比如中风、阿尔茨海默氏病和帕金森氏病，是潜伏和渐进的，并且随着年龄的增长变得更常见。例如精神分裂症、抑郁、多发性硬化和癫痫的其他病症发生在年轻时，并且会在一个人的一生中持续和发展。对神经系统的突然的灾难性损害，例如脑外伤、感染和中毒，还会在任何时间影响任何年龄的任何个人。
大多数神经系统功能障碍产生于个人的基因型、环境和个人习惯之间的复杂的相互作用，并且因此经常以高度个体化的方式呈现。然而，尽管预防性医疗日益显现出重要性，但是用于客观评估一个人自己的神经系统健康的便利手段尚未广泛普及。因此，需要监视脑和神经系统的健康状况的新方法以用于正常健康监护、功能障碍的早期诊断、疾病发展的跟踪以及治疗药物和新疗法的发现和优化。
与其中诸如血压、胆固醇和血糖这样的个体化的健康监测生物标记物早已成为家庭项目的心血管病症和代谢紊乱不同，不存在脑和神经系统健康的这样的便利的生物标记物。诸如正电子发射断层扫描(PET)、功能磁共振成像(fMRI)和神经精神或认知测试这样的定量神经生理评估方法，涉及显著的操作员专业技术水平、住院或基于临床的测试以及大量的时间和费用。可以适于更广泛地用作神经系统功能的易实现的生物标记物的一种潜在技术是：根据若干不同形式的数据——包括测量脑的生成和传送电信号的能力的脑电图(EEG)——来对脑进行多模态评估。然而，正式的基于实验室的EEG方法通常需要大量的操作者培训、笨重的设备并且主要用于检验癫痫。
需要替代和创新的生物标记物方法来提供可以大大改进神经系统和精神病学病症的预防、诊断和治疗的个人脑健康的定量测量。迫切需要能够获得帕金森氏病、阿尔茨海默氏病、脑震荡以及其他神经学和神经精神病学的生物标记物的独特的多模态装置和测试。
发明内容
一种系统以及从在该系统中收集的数据中获得的诊断签名，通过捕获用于对用户的脑健康和功能进行评估的多个生物传感器数据流来解决现有技术中的上述需求。在示例性实施方式中，该系统包括适于从用户收集生物传感器数据的多个生物传感器以及以多种感官、认知、物理和化学挑战来刺激脑的能力。生物传感器包括除了一个或更多个附加生物传感器数据流之外还收集至少一个通道的EEG脑波数据的有源脑波传感器，其中一个或更多个附加生物传感器数据流选自以下：平衡和运动的加速计测量；语音和响应的麦克风测量；跟踪眼运动和生物标识的图像传感器；心率、心率变异性和动脉血氧的脉搏血氧测量；用于情感和情绪信息的皮肤电反应(或表皮皮肤传导)；击键形式的认知数据；以及在认知挑战期间鼠标点击或触摸屏幕。最后，可以以诊断能力来管理监管机构批准的药物、配料和化合物以对脑进行挑战并且根据诊断测量反应。
在一个实施方式中，该系统包括仅一个可再使用的电子模块(REM)，该电子模块(REM)靠近脑以用于记录各种生物信号数据流。这通过在以膝上型电脑、平板电脑和智能电话类的装置的形式的外围MCU中同时收集的各种生物信号流来补充。
在另一实施方式中，除了头部的REM模块之外，该系统还包括一个或更多个REM模块。在该实施方式中，非头部REM模块位于人类对象的躯干上以收集位置和心率信息，或者可替代地或另外被放置在肢的手腕或脚踝上以记录来自个体四肢的生物信号。在所有情况下，数据被及时地共同注册，使得每个模态或生物信号能够孤立地被单独分析或以交叉相关的方式被分析。可以利用诊断信息来构建多变量预测统计模型，以有助于接受评估的人类对象的健康和养生。
针对人类对象对感官、认知、物理和化学挑战的反应，该系统还具有用于刺激接受评估的人类对象的装置。在本发明的一个实施方式中，或者利用(i)来自外围MCU或头部REM的光刺激或者利用(ii)显示在外围MCU的视频屏幕上的图像或影像，来对视觉系统进行评估。在另一实施方式中，利用两耳搏动、单听觉搏动、等时音调或具有多模态数据流内的已知或预期的生物标记物签名的其他重要听觉刺激，来挑战听觉系统。在另一实施方式中，利用专用消费食品的度量或可替代地直接用舌头电刺激装置，来刺激味觉系统。在又一实施方式中，经由一刮即嗅卡、自动香气递送系统或嗅球的直接电刺激，来刺激嗅觉系统。最后，经由已知的纹理或通过直接经皮肤的电刺激来刺激触觉。本发明的一部分是，如可以期望的且有利的，这些实施方式中的任一种都能够单独实施或组合实施。
本发明的替代实施方式包括多种不同的多触点电极，由此标准圆形或方形被均等地划分成2、3或4个相等但独立的电极。为了这样做，本发明的2电极系统可以在相同的空间和时间配置内变成4、6或8电极系统，包括头带的形状因素。
一个实施方式包括使用一次性气枕或气垫或其他紧凑且可扩展的装置，来为人类对象创建不规则的或不稳定的表面从而试图保持平衡以对静止平衡/稳定性进行评估，或者横移以对动态平衡/稳定性进行评估。
在另一实施方式中，附加的数据转换器被内置于REM模块中，使得该系统能够获取多种多样的生物传感器数据流。一个特定实施方式包括声学麦克风和/或前向数字图像传感器(基本上是摄像机)。
另一实施方式包括使用用于对所获得的眼睛跟踪和运动进行图像处理的图像传感器或更专用的装置或技术，像谷歌眼镜眼动跟踪器或基于红外线的眼睛跟踪器。
在另一实施方式中，利用诸如microSD卡或其他高密度RAM存储单元这样的大容量存储装置来设计REM。RAM存储单元使得在不需要到外围MCU的无线连接的情况下能够将数据从REM直接收集至大容量存储装置。
在本发明的又一实施方式中，向人类对象显示具有基于独特的情感和效价的特征的摄影图像，同时测量和记录他们的生物信号。在这种情况下，对想象的图像(飞过海洋的猪)不具有正常情感反应的那些人类对象能够通过生物传感器数据流而被客观地检测。可以有利地收集其他情绪和情感信息。在一个特定实施方式中，在收集脑波EEG和加速计测量结果的同时采集皮肤电反应(GSR)测量结果，同时呈现摄影图像。这对诸如电影这样的动态图像而非静止图像同样有效。
附图说明
参照附图能够更好地理解本发明的实施方式。
图1是示出了配备有多个REM模块以及能够直接或无线访问电子病历的附近的外围微处理器(MCU)的人体的示意图；
图2是示出了从佩戴耳机的人类对象至膝上型电脑、平板电脑或智能电话的数据流的示意图，其中，在膝上型电脑、平板电脑或智能电话处数据流被加密和发送至云；
图3是示出了加密数据包的到达的示意图，其中，数据包在到达处被解密、经过针对失真检测的信号预处理，然后通过用于生物特性表汇编和预测分析的各种信号处理模块；
图4是作为服务系统的诊断的示意图；
图5是来自多模态刺激和数据获取系统的一系列九个不同的生物信号的示意图；
图6是来自多模态刺激和数据获取系统的一系列九个不同的生物信号的示意图(注意，是合成数据，不是来自真实的人类对象)；
图7是一个通道的监管兼容装置的示意图；
图8是具有每个太阳穴处的替选电极放置的头带的示意图；
图9A是以相同的空间量被划分成两个相等但相邻的电极的单个圆形或方形电极的示意图；
图9B是以相同的空间量被划分成三个相等但相邻的电极的单个圆形或方形电极的示意图；
图9C是以相同的空间量被划分成四个相等但相邻的电极的单个圆形或方形电极的示意图；
图10是头带支承的电子模块的示意图，其中该电子模块具有嵌入在该模块中的麦克风和小型相机二者；
图11是具有红外眼睛跟踪能力的如谷歌眼睛的装置的示意图；
图12是头带支承的电子模块的示意图，该电子模块具有双色LED，三色镶嵌LED和用于光刺激的任何LED点源阵列；
图13是用于脑的电舌头刺激器的顶视示意图；
图14是用于脑的电舌头刺激器的顶视示意放大图；
图15是用于脑的电舌头刺激器的顶视示意放大图，其中经由一次性护套可得到无菌包装，这使得能够重新使用主要的电气部件；
图16是用于脑的电脖子刺激器的顶视示意图；
图17是用于脑的电脖子刺激器的顶视示意图，其中该电脖子刺激器具有使得能够重新使用主要电气部件的一次性护套；
图18是用于对脑震荡对象与对照对象的临床诊断进行预测的逻辑图及其相应的EEG特性(相关的β)的接收器工作特性曲线(ROC)的一对图形显示；
图19是与来自King-Devick测试的认知任务得分组合为一对的EEG特性(相关的β)的接收器工作特性曲线(ROC)(上图)或与两个协变量即年龄和性别相组合的EEG特性(相关的β)的接收器工作特性曲线(ROC)(下图)的一对图形显示，多模态预测模型与本发明一致，还示出了曲线下面积(AUC)；
图20是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、当在沿x轴标注的几个不同扫描处进行连续评估时的分级症状清单总得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出无症状，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的症状；
图21是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、当在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的脑震荡标准评估(SAC)总得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出接近30(完美得分)并且显现出认知完美无缺，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的认知问题；
图22是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、当在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的平衡误差计分系统(BESS)总误差得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出接近0(完美得分)并且显现出在他们的前庭系统内是稳定的，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的平衡和前庭问题；
图23是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的、以跨具有最小误差的三个测试卡(秒)的总时间所测量的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)(沿y轴)的图示，其中，近40秒的平坦轨迹显现出一致和稳定的神经眼科处理，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的早期扫描检查处的较长时间；
图24是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的分级症状清单总得分(沿y轴)的图示，其中，对象被配对为脑震荡的同队队员(红色迹线)或未受伤的同队队员(绿色迹线)，同队队员跟随相同的扫描序列以用作对照；
图25是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的在几个不同的扫描处进行连续评估时的脑震荡标准评估(SAC)总得分(沿y轴)的图示，其中，对象被配对为脑震荡的同队队员(红色迹线)或未受伤的同队队员(绿色迹线)，同队队员跟随相同的扫描序列以用作对照；
图26是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的平衡误差计分系统(BESS)总误差得分(沿y轴)的图示，其中，对象被配对为脑震荡的同队队员(红色迹线)或未受伤的同队队员(绿色迹线)，同队队员跟随相同的扫描序列以用作对照；
图27是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的、以跨具有最小误差的三个测试卡(秒)的总时间所测量的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)(沿y轴)的图示，其中，对象被配对为脑震荡的同队队员(红色迹线)或未受伤的同队队员(绿色迹线)，同队队员跟随相同的扫描序列以用作对照；
图28是作为针对N＝18十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的、在闭眼任务期间相关的β脑波功率(沿y轴)的图示，其中，对象被配对为脑震荡的同队队员(红色迹线)或未受伤的同队队员(绿色迹线)，同队队员跟随相同的扫描序列以用作对照；
图29是针对具有基线的N＝6六个对象、在基线(扫描检查0)和扫描检查1(沿x轴)处进行连续评估时的分级症状清单总得分(沿y轴)的图示，其中，脑震荡的运动员在左侧面板中而未受伤的同队队员对照在右侧面板中；
图30是针对具有基线的N＝6六个对象、在基线(扫描检查0)和扫描检查1(沿x轴)处进行连续评估时的脑震荡标准评估(SAC)总得分(沿y轴)的图示，其中，脑震荡的运动员在左侧面板中而未受伤的同队队员对照在右侧面板中；
图31是针对具有基线的N＝6六个对象、在基线(扫描检查0)和扫描检查1(沿x轴)处进行连续评估时的平衡误差计分系统(BESS)总误差得分(沿y轴)的图示，其中脑震荡的运动员在左侧面板中而未受伤的同队队员对照在右侧面板中；
图32是针对具有基线的N＝6六个对象、在基线(扫描检查0)和扫描检查1(沿x轴)处进行连续评估时的、以跨具有最小误差的三个测试卡(秒)的总时间测量的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)(沿y轴)的图示，其中，脑震荡的运动员在左侧面板中而未受伤的同队队员对照在右侧面板中；
图33是针对具有基线的N＝6六个对象、在基线(扫描检查0)和扫描检查1(沿x轴)处进行连续评估时、在闭眼任务期间相关的β脑波功率(沿y轴)的图示，其中，脑震荡的运动员在左侧面板中而未受伤的同队队员对照在右侧面板中；
图34是四个未受伤的对照(CTL)对象的图示，由此GSC、SAC、BESS、KD时间和相关的β功率(沿y轴)每个都单独地堆叠在每个扫描检查(沿x轴)上部，这在返回进行决策中是有用的；
图35是4个脑震荡(TBI)对象的图示，由此GSC、SAC、BESS、KD时间和相关的β功率(沿y轴)每个都单独地堆叠在每个扫描检查(沿x轴)上部，这在返回进行决策中是有用的；
图36是1个未受伤的对照(CTL)对象和1个脑震荡(TBI)对象的图示，由此GSC、SAC、BESS、KD时间和相关的β功率(沿y轴)每个都单独地堆叠在每个扫描检查(沿x轴)上部，这在返回进行决策中是有用的；
图37是膝上型电脑或平板电脑的示意图，其中，外部眼睛跟踪器被示出在视频监视器下方并且经由有线(例如，USB)或无线(例如，蓝牙、ZigBee、WiFi)连接；
图38是当呈现一系列卡时围绕屏幕角落从左上到右上到右下到左下再到左上移动眼睛的30Hz眼睛跟踪器的输出的图示，其中，坐标系统的原点在计算机屏幕的左上方；
图39是研究对象的眼睛聚焦在关于刺激卡的数字上所花费的时间量的图形热图表示，其中，该数据补充了脑波、语音和神经心理数据；
图40是研究对象的眼睛聚焦在关于刺激卡的数字上所花费的时间量的图形热图表示，其中该图还示出了已经创建的感兴趣的区域，这使得能够确定在AOI内相对于多个AOI外部花费了多少时间，该数据补充了脑波、声音和神经心理数据；
图41是作为针对N＝40十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的分级症状清单总得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出无症状，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的症状；
图42是作为针对N＝40十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的脑震荡标准评估(SAC)总得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出接近30(完美得分)并且显现出认知完美无缺，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的认知问题；
图43是作为针对N＝40十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同扫描处进行连续评估时的平衡误差计分系统(BESS)总误差得分(沿y轴)的图示，其中，平坦的轨迹显现出接近0(完美得分)并且显现出在他们的前庭系统内稳定，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的平衡和前庭问题；
图44是作为针对N＝40十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续的评估时的、以跨具有最小误差的三个测试卡(秒)的总时间所测量的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)(沿y轴)的图示，其中，近40秒的平坦轨迹显现出一致和稳定的神经眼科处理，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的早期扫描检查处的较长时间；
图45是作为针对N＝40十八个对象的扫描检查、在沿x轴标注的几个不同的扫描处进行连续评估时的、以跨具有最小误差的三个测试卡(秒)的总时间测量的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)(沿y轴)的图示，其中，将未受伤的运动员与受伤的运动员匹配而成对示出上述对象，近40秒的平坦轨迹显现出一致和稳定的神经眼科处理，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的早期扫描检查处的较长时间。
具体实施方式
下面将参照图1至图45详细描述本发明。本领域的技术人员应当认识到，在本文中就这些图而给出的描述仅出于示例性的目的，而不意在以任何方式限制本发明的范围。可以通过参照所附权利要求来解决与本发明的范围有关的所有问题。
定义
“到头皮的电极”是指包括但不限于需要下述项的那些电极：凝胶、干电极传感器、非接触式传感器和对由电磁装置所引起的电势或表观电感应电势进行测量的任何其他装置。
“监视脑和神经系统”是指包括但不限于正常健康和老龄化的监护、脑功能障碍的早期检测和监视、脑损伤和恢复的监视、监视疾病发作、发展以及对治疗的反应，对于治疗方法和药物治疗方法的发现和优化而言，包括但不限监视研究中的化合物和注册的药物制剂，以及监视非法物质以及当驾驶、做运动或从事其他受管制行为时这些非法物质的存在或对个体的影响。
本文所使用的“药物治疗”旨在涵盖具有潜在医疗效果的任何形式的治疗，包括但不限于：任何药用剂或治疗方法、化合物、生物制剂、医疗设备治疗、运动、生物反馈或其组合。
“EEG数据”是指包括但不限于：原始时间序列、傅立叶变换之后所确定的任何频谱特性、非线性分析之后的任何非线性特性、任何小波特性；任何汇总生物特征变量以及其任意组合。
本文所使用的“感官和认知挑战”旨在涵盖：(对五种感官的)任何形式的感官刺激、(对精神的)认知挑战和其他挑战(例如呼吸CO2挑战、虚拟现实平衡挑战、膝跳反射挑战等)。
本文所使用的“感官和认知挑战状态”旨在涵盖在暴露于感官和认知挑战期间脑和神经系统的任何状态。
本文所使用的“电子系统”旨在涵盖但不限于：硬件、软件、固件、模拟电路、DC耦合电路或AC耦合电路、数字电路、FPGA、ASICS、视觉显示器、音频转换器、温度传感器、嗅觉生成器和气味生成器或者上述项的任意组合。
“频带”是指但不限于标准文献规约中的普遍接受的定义，使得PSD的频带通常被分成δ频带(f<4Hz)、θ频带(4Hz<f<7Hz)、α频带(8Hz<f<12Hz)、β频带(12Hz<f<30Hz)和γ频带(30Hz<f<100Hz)。对于该领域中的所有从业者来说，这些频带的确切边界受制于某些解释但不认为是严格的。
“校准”是指将已知输入置入系统中并且调整内部增益、偏移或者其他可调节参数，从而将系统带入再现性的定量状态的过程。
“传导质量控制”是指：对具有已知输入信号的系统进行传导评估以及验证系统的输出与预期一致。此外，对已知输入参考信号的输出进行验证构成了一种形式的质量控制，该质量控制确保系统在从人类对象上收集数据块之前或刚好之后处于良好的工作状态。
“生物标记物”是指生物或生理功能或过程的客观测量。
“生物标记特征或度量”是指表征原始基础时间序列数据的某些方面的变量、生物标记物、度量或特征。这些术语是作为客观测量的生物标记物的等同物，并且可以互换使用。
“非侵入地”是指不需要穿透人类对象的皮肤或组织。
“诊断”是指诊断的多个预定用途中的任意一个，包括：将对象分类为类别组；在连同其他附加信息一起使用时辅助诊断；不存在先验原因的情况下以高水平进行筛选；用作预后标记物；用作疾病或损伤进展标记物；用作治疗反应标记物或者甚至用作治疗监测端点。
“电子模块EM”或“可重复使用的电子模块REM”或“多功能生物传感器MFB”，是指能够用于在不同时间记录来自同一对象或多个对象的生物信号的电子模块或装置。相同的术语还表示能够被使用一次然后被丢弃的一次性电子模块，随着小型化变得更加普遍并且生产成本降低，该一次性电子模块在未来会十分常见。电子模块可以具有仅一种感测功能或多种(不止一种)感测功能，其中，后者(不止一种)更为常见。所有这些术语是等同的，并且不限制本发明的范围。
“生物信号”是指任何直接或间接的生物信号测量数据流，其可以从接受评估的人类对象直接得到或从人类对象间接得到。说明目的的非限制性示例包括直接从头皮记录或不与头皮接触地记录的EEG脑波数据、核心温度、从穿在身上的加速计、陀螺仪和磁罗盘获得的物理运动或平衡、来自捕获个体语音的麦克风的声学声音、来自前置摄像头的摄像图像流、来自脉搏血氧仪的心率、心率变异性和动脉血氧、沿着皮肤测量的皮肤电传导、被记录为键盘敲击、鼠标点击或触屏事件的认知任务信息。还存在很多其他要被记录的生物信息。
“返回进行”是指类似的决策，例如返回岗位、返回工作、返回学习、返回驾驶、保险范围决策(返回覆盖)或任何其他返回基于活动的决策，该任何其他返回基于活动的决策具有不同的上下文但是是与试图返回较早期状态以恢复他们先前参与的“活动”的人类对象有关的基本上相同的问题。
用于刺激和记录生理和脑反应二者的多个转换器系统
本发明的系统和方法包括用于刺激和记录脑和身体的生理反应二者以对其健康和功能进行评估的多个转换器。该系统的中心是直接记录来自非入侵地放置在头皮上或头皮附近的电极的脑波活动的能力。此外，可以从转换器获得关于脑健康和功能的附加信息，这些转换器测量位置和运动、温度、像心率、心率变异性和动脉血氧这样的心血管特性以及认知信息、语音、眼运动和表面皮肤电导，以列举几个非限制性附加生物信号测量数据流示例。通常需要将该系统带到人类对象，离开医院或医生的办公室，并且使得能够在家里或运动场或作战战区进行数据收集，从而根据轻型的便携式规格来提供对脑健康和功能评估的可得性。此外，有利的是，具有与系统关联的最小成本，使得能够在世界各地使用该系统来帮助需要脑健康和功能评估的那些人。
这些问题的解决方案包括创建具有记录生物信号测量数据和以各种感官和认知挑战和任务的形式给人类对象提供刺激二者的能力的、穿在身上或邻近身体的电子模块(EM或REM)的系统。特别地，可以在头部附近放置一个这样的电子模块(EM或REM)，并且如果其不接触人类身体，则可以反复重复使用它，或者如果其与人类身体直接接触，则可以处理掉它。
在该系统的一种实施方式中，如图1所示，人类对象3在他们的头部4上配备有电子模块或可重复使用的电子模块(REM)5，该电子模块或可重复使用的电子模块(REM)5在其内具有几个传感器和转换器以不但刺激人类对象而且以经由嵌入本地微处理器控制单元(MCU)上的REM内或在附近的外围MCU上运行的软件所驱动的精确方式记录生物信号测量数据流(“生物信号”)。在该系统中，手臂形式的肢6或腿形式的肢7可以持有附加的REM模块8或10用于附加的读出和获取附加生物信号。如所期望的，REM模块9被放置在人类对象的躯干上或胸部上方或颈周围。无线接口附近或者经由无线接口连接，外围MCU11不但控制感官和认知刺激的标准应用而且还协调从人类对象获得的生物信号的大量数据获取。可以设想的是，外围MCU11可以为目前的膝上型电脑、平板电脑或智能电话，或者也许其可以被设置在与人类对象沉浸于音频视频的位置(如图像、声音和其他感官刺激的家庭影院)完全分离的位置。预期的是，REM模块可以最终经由较新的射频技术彼此交互，其中射频技术使得能够利用较宽的带宽进行长距离通信。重要地，外围MCU11可以对如硬件驱动器13这样的大容量存储装置经由硬线12或在本地进行数据库访问，或者其可以利用远程MCU能力、经由有线或无线网络接口14(例如，以太网缆线、Wi-Fi、蜂窝数据调制解调器、卫星数据调制解调器以列举几个非限制性示例)连接至远程大容量存储装置15。访问数据库的目的是使得本发明的系统能够从可能存在于某个其他位置并且被本地下载至外围MCU11或通过网络连通性14远程可得到的电子记录来访问关于人类对象的附加信息并且将其下拉至远程数据库15(例如，将遗传信息或其他实验室结果拉入该系统以使预测签名更准确或精确，其作为非限制性示例而包括血型、上一次记录的血压或ApoE基因型状态)。在任一种情况下，一旦输入了唯一的病人识别号并且实现了适当的安全许可(例如双因子认证)，那么就可以从存储在大容量存储装置13和/或15上的数据库记录中拉出许多附加的数据变量。
本发明的另一个实施方式包括数据记录和分析系统，该数据记录和分析系统包括被放置在人类对象的头部上以记录与脑相关的生物健康信号的至少一个REM、外围MCU以及用于处理和报告已收集数据的、基于云的企业信息技术基础设施。特别地，图2示出了在对象的头部上的、用于将数据无线传输至(平板电脑的形式的)外围MCU的电子REM模块306。虽然通过MCU中的蓝牙端口收集数据，但是摄像机300记录当对象执行任务时对象的图像影片，以不仅验证其身份而且分析针对关注特征的眼睛和面部运动(包括眼扫视)。麦克风312记录对象的语音以用于语音识别分析，内置加速计和陀螺仪302测量对象的稳定性或者缺乏稳定性，外围MCU的触摸屏304将在精确时间和空间(x,y)位置处的事件记录在触摸屏上。最后，当完成所有各种数据流连同人口统计和个人健康信息时，在通过互联网连接314在310处被传输至基于虚拟或远程的服务器之前，利用AES-128或AES-256位的加密(或等效的安全措施)来本地加密整个信息包，其中互联网连接314本质上可以是Wi-Fi、以太网、蜂窝或卫星。
一旦通过虚拟服务器320连接接收数据，如图3所示，数据就通过适当的算法、利用秘钥322被解密，并且然后被转送用于预处理以在324处识别失真的面积，例如眼睛闪烁、脱落、饱和轨道、运动失真、EKG失真或其他已知的失真，如在于2013年3月6日提交的美国临时专利申请第61/773428号中所描述的。一旦失真被识别和表征，则各种数据流中的每个数据流的良好数据区通过信号处理软件以从可用数据流中的每一个提取候选特征。特别地，频谱分析或FFT模块326被应用于数据信号，非线性动态模块326被应用，也一样应用小波变换模块330。一旦每个模块从每个数据块提取了相关的候选特征，则软件汇编已提取生物度量特征表332，该表包括来自每个数据流的每个候选特征，包括失真特征以及可能的诊断特征的列表。根据生物度量特征表332，在未知的对象上运行预测分析334，并且预测模型通过将对象分类成几个组或种类中之一或者预测作为输出的回归得分，来产生输出。然后将这些信息与基线/来自同一对象或来自从人口统计学角度匹配的人口的规范数据的较早数据进行比较，并且生成报告336。然后该报告336被电子地发送至医师338，该医师能够远程解释该报告并且在该报告被发送回由首先捕获该数据的医疗保健提供者执行的医护站之前提供他们的解释。
应当指出的是，在预处理模块中检测到的失真可以本身被用作候选特征以根据已验证的有效多变量预测统计模型来帮助分类或回归未知的人类对象信息，如美国临时专利申请第61/773428号中所描述的，其公开内容通过引用以其全部内容被合并到本文中。
由图4提供了替选视图，在图4中，有源传感器远程电子模块(REM)350在人类对象的头部上安装有耳夹352。蓝牙或其他本地连通性装置354将数据传送至外围MCU356(膝上型电脑、平板电脑或智能电话)，由此该数据被加密并且经由互联网、蜂窝或卫星连通性被发送至网络358。一旦数据在虚拟远程服务器360处被自动解密，就在数据处理中心364处远程被处理362。一旦完成预处理、信号分析和预测建模，该系统就自动生成366报告368。然后，如果由适当的医师370请求，则该报告被发回至医护站，或者在被发送返回至医护站之前，该报告被发回至适当的医师370以进行解释，从而确保医师保留诊断周期的一部分。
如果精密地检查来自放置在人类对象上或其附近的各种传感器和转换器的输出，则在通过ADC进行的模数转换成数字信息的离散流之后，可以看到来自每个传感器或转换器的定量输出。图5示意性地示出了来自九个传感器和转换器的输出(仅出于说明目的而创建的失真数据)，每个被标记为信号1至信号9。该图示不包括来自其他生物信号测量数据流的数据，例如前向图像摄相机、脉搏血氧、皮肤电导皮肤电测量，其作为未包含在内的几个非限制性示例。在图6中，每个通用传感器标记已经被替换成示例性生物信号流(替换成仅出于说明目的而创建的相同的失真数据)。从图6的上部开始，可以看到根据沿x轴的时刻t而标绘在y轴上的以微伏(μν)为单位的脑电图EEG。在下面的第二迹线中，在图中示出了神经心理认识数据，在该图中对计算机神经生理测试的离散反应“事件”被捕获为键盘上的键敲击、在视频监视器屏幕上的位置(x,y)的鼠标点击或在触屏显示器上触摸“事件”，其中很像鼠标点击的位置(x,y)在给定时刻t(x,y,t)处被记录为(x,y)空间对。在下面三个迹线(从上部开始的第三、第四和第五迹线)中，可以看到在通过ADC之后的、来自三轴数字加速计或三轴模拟加速计的三个独立的迹线，被标记为Ax(g)、Ay(g)和Az(g)。加速度通常被表达为重力常数加速度g＝9.8m/s2的分数或倍数。在从上部开始的第六个迹线(或从下部开始的第四个迹线)中，可以看到被标记为语音(mV)的麦克风记录迹线，虽然很多其他采样频率是可行的，但是通常以每样本1或2个字节并且从5k样本/s或8k样本/s或12或16k样本/s而被采样。在标记为温度(F)的从下部开始的第三迹线中，横跨时间标绘人类对象的温度以调查感官刺激或认知任务中的任一个是否对核心体温具有影响。最后。下部两个迹线举例说明来自第二REM的加速计数据的三个轴中的两个，其标记为Ax-2(g)和Ay-2(g)，也许位于躯干上、胸部处或腰背部，或位于手腕或者也许脚踝周围的肢上。如果及时很好地注册，则多个生物信号个流能够实现若干灵巧的、感兴趣的数据获取和分析技术。
在脑健康和功能的评估中多个生物信号数据流的获取的简化规格
本发明的系统和方法包括下述装置和设备规格：能够被容易地定位在人体上以刺激各种感官以及收集多个生物信号；能够部分地再次使用并且部分地是一次性的；以及当它们接触人体时，利用个性化和一次性材料来局部地使用。通常有必要通过对所应用的部件进行消毒或者丢弃前一个所应用的部件并且使用要与人类对象接触的新的并且未使用过的一组无菌材料，来确保要与人类测试对象接触的任何物品的完整性和无菌性。此外，具有与作为废物被丢弃到垃圾桶中的一次性部件相关联的最小成本是有利的。
这些问题的解决方案包括创建可以被放置在身体上以记录来自身体的生物信号的一个或更多个电子模块(EM)或者多功能生物传感器(MFB)。特别地，一个这样的EM模块可以被放置在头部附近并且在其不接触人体的情况下重复地被再次使用，或者在其与人体直接接触的情况下被丢弃。
在如图7所示的一个实施方式中，本发明的一种规格包括头带2，头带2支承具有直接位于前额上的有源脑波传感器5的电子模块或可重复使用的电子模块(REM)4。差分输入信号接触身体的非颅骨部分，优选地为易于通过线缆6或者耳夹7而到达的一些位置，如耳垂或远离颅骨的耳的顶部，线缆6或者耳夹7包括一条导线或者两条导线，其中一条导线用于基准(REF)，另一条导线用于接地(GND)。颅骨位置的替代方案包括在远离面部皮肤附近的作为乳突的脖颈和鼻子。REM4和有源脑波传感器5能够通过共用的医疗装置卡扣或者其它简单的按压式机电连接件来被附接。REM4和线缆6还能够经由Velcro挂钩/阶梯式按压闭合件而被附接至头带2。在头带的背部，一个Velcro或类似的按压式装配闭合件8能够用于确保利用稳固而舒适的紧机械装配件而将头带固定到人类对象的头部。在示例性实施方式中，头带2由Fabrifoam的独特的织物-泡沫双层材料制成，其容易伸展并且由于该材料的特殊的透水性而能够很舒适地被放置在皮肤上。
在图8所示的另一替选实施方式中，头带80具有以与上文所述相同的方式附接的REM83，但是现在存在例如在太阳穴81上或者位于头部82周围并且附接至头带80的附加电极。在该实施方式中，能够记录两个、三个或四个通道的EEG数据以监测脑的两个半球以及其他空间位置。针对REF和GND耳接触件的互连缆线85和耳夹87如上文所述。
图9提供了一系列替选电极配置。图9A提供了其中标准圆形电极被划分成两个半圆形或者其中标准方形或矩形电极被划分成方形或矩形的替选电极配置的一对视图。图9B示出了其中整个导电电极已经被分成被绝缘体隔开的3个相等的导电部分的替选电极配置的视图，如图9A上部，从圆开始分成120°圆弧，或者如图9B下部，从矩形分成相等的方形。图9C提供了替选电极配置的视图，其中标准圆形电极(上部)或方形电极(下部)根据几何形状被划分成4个相等的导电电极且再被绝缘体划分以使四个独立的电极在现有规格内。例如作为非限制性示例，被划分成四个的圆形电极看起来像图9C上部的四个象限，而被划分成四个的方形看起来像图9C下部所示的导电电极阵列。从而，如果使用两个独立的电极聚类，根据图9中所示的图示之一划分每个电极，则能够在同一物理空间中部署4通道(在每个位置处具有2个电极的2个位置)、6通道(在每个位置处具有3个电极的2个位置)或8通道(在每个位置处具有4个电极的2个位置)数据获取系统，其中沿着REM模块的支承头带下方的颅骨区域、利用良好的机械和电气连通性容易地访问上述数据获取系统。
除了基于头部的REM之外的躯干电子模块采集躯干数据
本发明的一个方面包括在头部REM收集脑/颅骨相关的生物信号数据的同时，使用附加的电子模块来收集躯干数据，该附加的电子模块位于腰背部附近、胸部周围或脖颈上。例如，虽然人类对象在一连串脑震荡测试期间经历了基于前庭或平衡的评估，但是可以要求人类对象以各种姿态站在固定表面上，这与平衡误差计分系统BESS(Guskiewicz等人)一致。如当前进行的那样，多轴加速计可以在执行任务的同时且在EEG传感器收集同期的脑波数据的同时，基于人类对象的头部移动和运动来测量他们的稳定性的客观生物信号，而不是使运动型训练者或管理者针对各种主观误差而对人类对象进行主观的计分和评估。
类似地，空间上从脖颈至胸部至腰背部、沿着躯干放置的加速计和/或其他位置/运动传感器，实现了对身体运动的进一步客观测量，其中根据该客观测量还可以对人类对象的稳定性进行进一步评估，以在被要求站在弹性的或不稳定的表面上时对挑战作出反应，而头部REM中的加速计或陀螺仪在该任务期间继续测量脑波和头部稳定性。
在一个实施方式中，由附接至腰或腰背部的躯干REM收集附加的加速计数据，而附接至胸部或脖颈附近的第三REM在每个物理位置(头部、脖颈/胸部、腰/背部)处、利用3、6或9自由度的系统来简单地、定量地且低成本地对人类对象的平衡技能进行进一步量化。除了在坚固表面上进行这些平衡相关的任务以外，由牢固塑料制成的可充胀的一次性枕头或气垫的使用，提供了一种对在原始和未使用的柔软且不稳定的、适于医疗装置实用的弹性表面上的人类对象进行评估的成本低廉的手段。当允许使用可重复使用的泡沫垫时，像BESS说明中所建议的Airex模型垫那样，对于A与B的比较而言，它们是优秀的第二表面。在不允许多个人类对象的重复使用的情况下，例如在医学评价和评估中，用于使人类对象站在其上的紧凑的、一次性的并且价格低廉的弹性不稳定可充胀枕头装置的使用，可以有利地在脑震荡或其它平衡/前庭系统评估中提供辅助，并且是本发明的一部分。这里，相同的A与B的比较是可能的，但是具有单次使用比如可充气空气枕头这样的一次性不稳定表面的额外的好处。
麦克风和/或相机并入REM模块中
在一个实施方式中，附加的数据转换器被内置于REM模块中，使得该系统能够获取生物信号数据的各种流。一个特定的实施方式包括：纳入与模数转换器耦合的声学麦克风，或者使用具有基本上相同功能的数字麦克风，只是被设计成单个封装件以便于集成到REM电子模块中。典型的数字输出符合常见的标准，例如用于本地串行数字通信的RS-232、UART、SPI和I2C。本实施方式的优点是由REM中本地嵌入的MCU进行的定时控制通常比能够利用比如苹果iPad或安卓平板或微软膝上型电脑这样的外围MUC而实现的控制更为紧密和精确(如果不超过次微秒定时精确度，则是具有接近微妙定时精确度的能力的次微秒)，除非试图运行这些操作系统的专用“实时”实现，这些操作系统中的一些还不存在(例如，苹果iOS还不具有编程器能够实现编程控制的实时操作系统)。
在图10中，可以看到由AAA电池供电的基于头部的REM模块的渲染。在该替选方案中，对于更细长的和更紧凑的廓形，该REM模块可以由硬币式电池来供电。除了标准的“供电/配对”开关92和供电/配对指示器LED94以外，还可以看到声学麦克风96以及前向数字图像传感器98(基本上是摄像机)被纳入REM设计中。因此，麦克风96能够拾取紧邻人类对象的区域中的那些声音，包括扫描管理员的语音、软件旁白的语音以及它们自己的语音(进行扫描的对象)，以上是由麦克风96捕获的声音的非限制性示例。此外，如在实时数据获取环境中由嵌入式MCU在硬件中所管理的那样，也以高精确度实时捕获咳嗽、打喷嚏、笑声、瀑布等。
图像传感器98能够获取视频速率或较快的图像数据。图像的视图将取决于REM被放置在头部上的哪个地方以及对象的头部的取向。使用视频图像能够以传感器的采样或刷新速率来跟踪眼睛，该速率通常是标准交织NTSC视频装置的每秒30帧或每秒60字段。也就是说，CCD像素阵列的令人关注的子区域的空间子采样可以极大地加快全帧或字段速率以实现视图的较小字段的60、80甚至100Hz的采样速率，该采样速率有利地被聚焦在眼睛上以用于分散注意力的扫视分析或其他神经心理测试，这已经在科学文献中广泛地被公布。当然，根据特定情况，麦克风96或图像传感器98可以单独地被利用或与各种REM模块组合地被利用。
使用谷歌眼镜或其他眼睛跟踪装置来监视眼睛运动
在最近的发展中，谷歌已经开发了眼镜式装置，该眼镜式装置能够投射图像并且跟踪眼睛以将相机移动至个体正在看的地方。该类技术可以被纳入REM或者REM的电子器件可以被纳入谷歌眼镜式装置以将眼睛跟踪能力与其他生物传感器数据流合并。当个体希望通过脑对眼睛的神经视觉跟踪质量进行评估时，这尤其有用。已知被设计成Peirce测试、King-Devick测试、发展性眼睛运动测试或古怪的或错配的扫视测试的视觉扫视，用以提供有意义的眼睛注视信息流。该系统会比不上被内置入谷歌眼镜的高端128或256样本/秒的系统以及专用于该任务的其他规格，反而这将表示多于一个的生物信号数据流，该生物信号数据流可以单独地被分析并且然后与其他数据流结合。
在图11中，可以看到谷歌眼镜装置的侧快照的块渲染。环绕构件114基本上是围绕头部从耳朵至耳朵缠绕并且支承所有其他构件的构件。一对鼻垫118和120支承鼻梁上的很像眼镜的装置。电子模块116悬挂在下面，并且包围视频摄相机112和9轴运动感测单元117(包括3轴加速计、3轴陀螺仪和3轴电子罗盘的Invensense(应美盛)9650)。眼镜屏幕和可能的眼睛跟踪反射器/传感器110(由于在现实生活中是透明的，所以用虚线而非实现画出)位于视场的右侧。眼镜装置内的眼睛跟踪传感器或系统111在本发明中可以用作生物传感器数据流的多于一个的元素，以监视眼睛或双眼的位置，尤其在基于神经视觉扫视的视觉任务期间，例如Pierrce扫视、King-Devick测试、发展性眼睛运动(DEM)或其专有改进。
被集成至眼镜中的运动感测单元MSU117可以在本发明中用作生物传感器数据流的多于一个元素，尤其当个体进行静止平衡任务时，例如BESS的各种姿态，或比如“站立，行走和转身”任务这样的动态平衡任务。这些附加的生物传感器需要通过经由有线或无线连通性数据流式传输至如本文中其他地方所描述的嵌入REM的MCU，来被集成至整体多模态系统中，或者图11的电子模块116可以容置用于头部REM的电子器件，其用作具有利用黏合剂而被放置在前额上以记录脑波EEG生物信号数据流的可附接电极的MCU。蓝牙、ANT、Zigbee、WiFi是所有的局域无线连通性选项，以及利用比如微型USB或更小的USB这样的微型连接器的直接连线选项。
还可以设想的是，数据可以驻留在电子系统或REM中的可移除SD卡并且不可以被无线传输，而不是本地存储在可移除大容量存储装置，例如SD卡。该替选方案具有以下优点：不需要无线连通性但是放弃实时监视数据流并且与和刺激的交互同步的能力。每个“使用情况”通常不同，因此有利的是，在一些情况下具有本地SD卡存储，而在其他情况下不具有本地SD卡存储。在一个非限制性示例中，有利的是，如果想要在流动的生物传感器监视的24至48小时时间段内监视病人可能的突然发作，则具有本地存储。从而，在该严格的被动监视应用中，刺激或探针提供不是那么重要，所以如平板电脑或智能电话这样的外围MCU的使用也不是必须的。
关于激活病人感官和认知刺激的实施方式
将感官刺激物应用于病人使得能够更专注并且更详细地评估多种模式的生物信号数据流。通过测量EEG信号可以获得多模态数据，与此同时，在病人对感官刺激或认知挑战作出反应之前、之中和/或之后同时获得基于加速度计的信号、温度信号、脉搏血氧测量信号、眼睛凝视信号和其他生物信号。
光刺激
可以经由数据捕获微处理器装置(MCU)(计算机、平板PC、蜂窝电话或具有微处理器和无线连通性的其他专用定制装置)，或者独立地使用当对象的眼睛闭合时或者经由呈现特定类型的情感摄影图像的视觉刺激物，比如光刺激，其中该数据捕获微处理器装置用来从头部、脖子/胸部、腰部/背部、手/手腕或脚/踝上的各种REM单元无线地收集生物信号数据。在一个特定实施方式中，与未放置眼镜显示器的非对称左眼的可能刺激相比，谷歌眼镜显示器被用来利用各种空间和时间频率的光刺激来刺激右眼。可以调节该非对称性以方便地刺激和记录来自谷歌眼镜的对象的脑。
在本发明的一个特定实施方式中，如图12所示，孤立的LED122、一对LED126、三个一组LED130或LED阵列128，可以被安装在头部REM模块124的前方上并且从前额指向前方或者稍微向下一个角度，使得来自视频监视器的镜子或玻璃表面可以朝当被闭合以供光刺激时的眼睛来反射从LED后方输出的光。这种方法超越利用外围MCU(例如，膝上型电脑、平板PC或智能电话)中的视频监视器的优点在于：专用LED驱动器可以被容置在REM内，这与通常可能的来自外围MCU操作系统(MSWindows、苹果iOS或谷歌Android)相比，使得LED的时间响应的数量级更精确。通常，非实时OS不与嵌入式实时控制器相比，该嵌入式实时控制器以次毫秒的范围呈现所测量的抖动，有时甚至以微秒的范围呈现所测量的抖动，而不是以典型的微软Windows、苹果的iOS或谷歌的Android非实时操作系统的10-50毫秒的延迟范围呈现所测量的抖动。
此外，通过使用三个主要颜色的LED(红色LED、绿色LED、蓝色LED)，能够制作跨越彩虹频谱的几乎所有颜色的颜色组合，使得能够通过适当地混合LED输出以制成彩虹颜色的电磁波谱来选择光刺激的颜色。重要的是，可以通过以相等的幅度对光的所有三种波长进行叠加来创建白光。这将有利地使得嵌入式软件能够经由蓝牙链路对REMMCU进行控制并且利用实时嵌入式处理器或具有比上面提到的Windows操作系统、苹果或谷歌操作系统更短的延迟的某种装置来控制LED输出。
视觉刺激
在本发明的一个特定实施方式中，具有期望的情感和反映特性的摄影图像被呈现。在一个实施方式中，已经以令人感兴趣的方式在如AdobePhotoshop这样的软件中对摄影图像进行了失真处理。然后，这些摄影图像被呈现为图像序列以评估接受评估的个体的心情或情感反应质量。例如，可以改变猪的图像以添加翅膀，然后将猪的图像叠加到起伏的海洋表面上。以这种方式，接受评估的对象将看到所呈现的“飞翔的猪”，通常这将导致健康的正常个体发笑，因为我们通常不会看到猪飞翔。或者，当某人具有较少情感时，显示心情或情感功能障碍、失调或紊乱，或许遭遇脑震荡或轻度创伤性脑损伤，对象可能不会以正常的或规范的方式做出反应。通过来自头部REM模块或外围REM模块内的各种传感器的各种生物信号数据流，可以生物地表征、测量、监视和观测对摄影图像的该变化的反应。特别地，使用皮肤电传导是评估情感反应的很好的方法，因为该生物传感器测量皮肤传导性，皮肤传导性在忧虑(以出汗或皮肤排汗的形式)、恐惧(也是出汗或排汗)以及个体的其他情感状态时发生变化。
因此，以这种方式，可以以设置频率(例如0.1Hz或0.05Hz)或视频监视器上的图像转换之间的时间延迟(例如，在一个实例中，将每个显示15秒或者在另一实例中将每个显示3秒)，向对象呈现图像序列，该图像序列从例如N＝4个图像这样的一小叠照片到例如N＝30个图像这样的一大叠照片。
作为替选实施方式，可以利用国际情绪图片系统(IAPS)。国际情绪图片系统(IAPS)正在被开发以提供一组规范的情感刺激以供情感和注意力的实验研究。目的是开发一大组标准的、唤起情感的、可国际访问的、包括跨广泛语义种类的内容的彩色照片。位于Florida(弗罗里达)大学的情感和注意力中心(CSEA)正在开发并分发IAPS(发音为eye-aps)，该中心已经利用各种效价来对照片图像进行校准，可以利用所述各种效价来提供校准刺激，可以根据该校准刺激来测定接受评估的人类对象的特性和生物反应的数量。参考文献：Lang,P.J.,Bradley,M.M.和Cuthbert,B.N.(2008)，国际情绪图片系统(IAPS)：Affectiveratingsofpicturesandinstructionmanual.TechnicalReportA-8.UniversityofFlorda,Gainesville,FL.
听觉刺激
也可以利用数据捕获微处理器装置(MCU)(计算机、平板PC、蜂窝电话或具有微处理器和无线连通性的其他专用定制装置)内的声卡，或者独立地提供感官刺激物，例如声音，所述数据捕获微处理器装置用于从REM收集无线生物信号数据。在各种时间经由计算机上的扬声器或声卡来触发声音事件，以用于对如别处描述的新特性的指令以及听觉刺激二者做出反应的病人。这可以通过扬声器以及通过耳塞式耳机或其他个性化收听装置。
作为替选实施方式，可以利用国际情绪数字化声音系统(IADS)。国际情绪数字化声音系统(IADS)提供一组声学感情刺激以供感情和注意力的实验研究。该组标准的、唤起情感的、国际可访问的声音刺激包括跨广泛语义种类的内容。位于弗罗里达大学的情感和注意力中心(CSEA)正在开发并分发IADS(发音为“eye-ads”)。可以利用经校准的声音来提供经校准的刺激，可以根据所述经校准的刺激来测量接受评估的人类对象的特性和生物反应的数量。参考文献：Bradley,M.M.和Lang,P.J.(1999)，国际情绪数字化声音系统(IADS)：Stimuli,instructionandaffectiveratings(Tech.Rep.No.B-2).Gainesville,FL:TheCenterforResearchinPsychophysiology,UniversityofFlorida。
味觉和胃肠道的美食刺激
对于本发明而言，除了视觉和听觉感官刺激以外，基于美食或舌头的刺激也是可行的。在一个非限制实施方式中，如图13所示，对脑或其他神经的无损伤电子舌头刺激器被用于激活脑。所述装置由电子器件外壳140内的电池供电。当其他按钮增加154或减小142功率或电子舌头刺激的强度时，开关使得该装置在152处被打开或者在144处被关闭。连接构件146将信号从电子器件外壳140内的电子器件传送至喉舌刺激器148，该喉舌刺激器148直接与舌头相抵。电极150是被设计成直接与舌头上的神经末梢耦合的、小的同心圆电极。在图14中，可以看到由连接构件160结构上电子地连接的舌头激活表面162的更近的视图。与舌头直接耦合的单独的电极170被绘制为具有实线的绝缘子的圆形电极。对准杆164、166和168用于将一次性导电板对准以将电荷传送至对象而且在一次使用之后丢弃。图15示出了这样的一次性护套180，该一次性护套180包括匹配的板或导电电极的表面。对准杆或固定装置182和184(在该图中，未对第三杆进行标记)将这个网格与装置上的网格对准。
像这样的示例性现实装置称为PoNS装置，其是由Wsconsin(威斯康辛)大学的触觉交流及神经康复实验室(TCNL)开发的。PoNS是电池供电装置并且被放置在嘴中，在嘴中，舌头上数以千计的神经末梢能够将消息发送至脑的健康区域。思想是：结合治疗性运动的刺激帮助脑形成用于恢复如平衡和运动这样的功能的、新的神经通路。那些技能对受MS、脑性麻痹、外伤性脑损伤、中风和帕金森氏病影响的那些人是至关重要的。在本发明中，PoNS装置可以被用于通过舌头的神经反应而不是通过如前面描述的听觉刺激、视觉刺激、基于平衡的稳定任务、认知任务来刺激脑。可以定量地且准确地获得针对各种生物信号测量数据流的反应。一旦被获取，新的信号就可以被分析并且与同一对象内的较早测量进行比较，或者与人口或作为基准值所创建的其他这样的规范进行比较。注意，在不使用食物并且以更加可再现的且定量的方式的情况下，通过使用PoNS装置或为脑健康评估而设计的其他基于舌头的电子刺激器，对于至脑的舌头神经连接的直接评估是可行的。
可以直接经由具有蓝牙无线电的无线装置或其他RF(射频)连通性装置(ZigBee、ANT、Wi-Fi、所有权)，或者通过与头部REM模块的双向通信，由外围MCU来控制PoNS装置或其他基于舌头的电子刺激器，其中该头部REM模块随后可以根据嵌入头部REM模块的(或任何其他REM模块的)本地MCU(例如TIMSP43016位微处理器或各种ARM皮层M系列微处理器中的任一种，像ARM皮层M3或M6或M8)内的软件，来控制PoNS或其他电子舌头刺激器。出于前面描述的所有相同的原因，在其中REM模块中的嵌入式软件控制至神经舌头刺激器的信令的实现中，精确度和定时与传统的非实时操作系统相比要好得多。
嗅觉刺激
嗅觉刺激的手段可以是使用UPSIT卡或来自Sensonics(胜索尼克斯公司)的卡，其中UPSIT代表在由通过外围MCU软件提供的指令所指示的预定时间，提供对个体的鼻子的嗅觉刺激的宾夕法尼亚大学气味鉴别测试(UPSIT)。这可以包括人工地刮擦并且嗅取所规定和指示的具有气味的任意数量的卡中的每个卡。结果通过从在那时接受评估的人类对象产生的各种多模态生物传感器数据流来被自动记录。
以更自动的方式，对于本发明而言，基于嗅觉的刺激也是可行的。在一个非限制实施方式中，如图16所示，无损伤电子鼻或嗅球刺激器被用来激活脑。装置由电子外壳198内的电池供电。当其他按钮增加214或减小200功率或电子鼻的刺激的强度时，开关使得装置在212处被打开或者在202处被关闭。连接构件206经由连接器204将信号从电子外壳198内的电子器件传递至薄而灵活的鼻甲刺激器208，该鼻甲刺激器208被置于与嗅球的感受器直接相对处。电极210是被设计成直接与嗅球上的神经末梢耦合的、小的同心圆电极。在图17中，可以看到由连接构件220和鼻孔支承件222在结构上电子地连接的鼻子激活表面226的更近的视图。直接与嗅球的感受器耦合的单独的电极226被绘制为具有实线的绝缘子的圆形电极。对准杆228被用来对灵活的一次性导电网格进行对准，所述导电网格被用来将电荷传递至对象而且可以被纳入可以在单次使用后被扔掉的一次性护套224中(该护套足够长以保持可重新使用的装置不会接触人类对象)。
作为神经诊断程序的经颅脉冲电流仿真
本发明的另一实施方式是利用颅骨刺激来刺激脑的手段。一个这样的商业装置，即FisherWallace(费舍尔华莱士)颅骨脑刺激器提供微电流的电力以帮助有失眠、焦虑、抑郁和疼痛问题的那些人。该装置和方法可以用来刺激脑，并且我们可以测量由于颅骨刺激而导致的脑的反应。例如，作为非限制示例，可以利用本发明的系统、设备和方法，在对象从CarterWallace(卡特华勒斯)或等同的脑刺激器接收颅骨刺激之前在一批任务中对该对象进行扫描，然后在20分钟治疗之后，人类对象可以被重新扫描并且对由于颅骨刺激而导致的反应进行测量。基于该反应签名，可以获得针对健康正常以及疾病、损伤或障碍人群的生物标记物差异。从该双扫描方法获得的签名可以在诊断上被用于各种预期用途中的任一种，“在诊断上”可以表示如前面限定的多达10种的不同预期用途。
该方法的特定实施方式包括使用在诊断上对脑震荡/创伤性脑损伤、偏头疼、轻度认知损伤和痴呆、运动前期帕金森氏病以及各种神经精神状况进行评估的颅骨刺激器，其中各种神经精神状况例如是抑郁、双向感情性障碍、精神分裂症、焦虑或惊恐性障碍、创伤后应激障碍。另外，预期该方法可以在对脑的精神病症的诊断中具有诊断效用，所述脑的精神病症包括多重人格障碍、诵读困难、幻觉、恐惧症、成瘾、酒精滥用、吃的病症如厌食或贪食症、强迫症和心境障碍。
作为神经诊断程序的周围神经系统的经过皮肤的脉冲电流仿真
此外，本发明也设想使用以比如TENS单元这样的周围刺激的形式的经过皮肤的脉冲电流刺激，因为这可以对除了中枢神经系统问题的诊断以外还具有周围神经系统问题的人具有重要的诊断影响。结果是通过从在那时接受评估的人类对象产生的各种多模态生物传感器数据流而被自动记录的。
在本发明的一个特定实施方式中，TENS单元被附接至左指垫和右指垫，已知左指垫和右指垫具有许多神经末梢并且以特有方式被刺激。与周围刺激同步的脑相关的反应将以EEG脑波传感器、皮肤电传导、脉搏血氧饱和度、脑血流量、温度和其他生物信号数据流的形式被收集。如果TENS刺激及时具有周期性活动，则可以研究闭锁信号并且寻找周围TENS刺激与生物传感器反应之间的相位滞后。
用于创建针对疾病或损伤的多模态签名的多模态系统的使用
使用本发明的系统，可以构建包括从多个生物信号数据模式中提取的特征的已提取生物统计表。作为非限制示例，在机构审查委员会的监督下征募了组A和组B两组对象，组A经历了脑震荡(mTBI)或轻度创伤性脑损伤，而组B并没有经历脑震荡或轻度创伤性脑损伤并且被用作对照(CTL)。利用包括单个电极EEG的电子REM模块对来自组A和组B的参与者都进行相同的扫描。5分钟的实验方案被实现，包括眼睛闭合30秒、眼睛睁开30秒、进行King-Devick测试大约3分钟并且然后再次眼睛闭合30秒、再次眼睛睁开30秒。当外围MCU(膝上型电脑)呈现卡并且经由麦克风记录个体的反应时，针对King-Devick测试的每个卡的停止观察时间和错误由测试管理员人工记录。出于失真检测、信号处理和特征提取的目的，参与者看不见数据。然后，对所提取的特征数据表进行质量控制并且进行剔除以消除尽可能多的错误。针对King-Devick测试的总时间被创建为一个已提取变量并且经历逻辑分类模型。该模型的结果指示：King-Devick时间以该时间的大约62％独自预测个体的分类。独立地，在逻辑分类模型中分析δ、θ、α、β和γ频带中的每一个中的相对功率，其中EEG特征在预测分析模型中是预测器X变量，而临床结果(组A或组B)是所产生的或相关的y变量。该分析在来自SAS(Cary，NC)的JMPProv10中进行。
图18示出了针对相关的β功率(从12Hz到30Hz)的逻辑图420，该逻辑图420显示了相对于对照组B的、脑震荡组A中的减小的相关的β功率。当构造接收器工作特性(ROC)曲线430时，可以看到EEG特征以大约时间的65％的准确度而独自预测，如由总和ROC曲线下面积(AUC)统计数据所限定的那样。
图19在ROC图440中示出了当以秒计的King-Devick最终测试时间(对象脑的认知测量)与相关的βEEG功率(脑波测量)相结合时，曲线下面积(AUC)现在是70％，这创建了多模态签名。如ROC图450所示，当添加年龄和性别的协变量时，AUC上升到76％，这完全证实了本发明的系统和方法。当从加速计、用于语音分析的麦克风、用于图像分析或眼睛跟踪的相机来添加附加的信息形式时，可以预见预测模型的准确度将进一步增加，这是因为它在给定条件的诊断中对医疗保健提供商有帮助。这举例说明了用于评估脑健康和功能的客观生物传感器的多模态系统的能力。
在多模态生物信号数据流中使用跨时间序列的相关性分析
本发明明确地设想使用两点、三点或更高阶的时间相关性以检查各种生物传感器数据流之间的交互。例如，可以从以8KHz采样的麦克风查看样本的时间序列以及从以512Hz采样的单导传感器查看EEG，并且在文献或MATLAB工具箱中查看各种可用的两点相关性功能中的任一种。注意，可以不太认真地考虑两个空间变量，因为生物传感器可能在空间上位于不同的位置或者在时间上位于不同位置，在时间上位于不同位置的情况下，可变数据流以实时同时地方式出现或以感兴趣的变量之间的限定的或计算的时间延迟(所谓的相移)出现。另外，可以在(通常针对EEG实现的)同一模式的两个传感器之间使用诸如空间相干性和一致性这样的技术，但是类似的方法可能适用于来自本发明的系统的多个不同模式的生物信号数据流。
随着CPU处理能力增加成更小的规格，可以设想通过嵌入头部REM或位于躯干上的REM或位于手和足的REM模块内的嵌入式数字信号处理器(DSP)和其他高端MCU装置来实现对多个生物信号数据流的实时处理。
在神经眼科任务期间使用红外眼睛跟踪器
作为谷歌眼镜眼睛跟踪器的替选方法，可以采用例如来自Tobii、GazePoint或其他眼睛跟踪器制造商的其他专用硬件，所述其他专用硬件连续地对左眼位置和右眼位置进行分类并且进行瞳孔直径测量。根据输出的眼睛凝视位置，可以对刺激视场中的各种目标上的注视以及感兴趣的扫视或反扫视进行测量。刺激视觉可以包括指令、静态照片或艺术创作、电影、网页、广告、pdf文档等。可以创建预定的感兴趣的区域(AOI)并且将眼睛注视数据叠加到感兴趣的区域的顶部以限定与AOI有关的注视和扫视的度量。可以从眼睛凝视数据提取候选度量，以纳入第一注视时间、注视持续时间、总注视持续时间、检查持续时间、总检查持续时间、注视的百分比、扫视准确度、反扫视准确度，来命名从原始的眼睛凝视数据流中提取的特征的一些非限制示例。然后，这些提取的特征可以被纳入本发明的总特征表中并且连同所提取的脑波特征、语音识别特征、神经心理测试数据、基于加速计的平衡测量结果等一起被用来构造多个变量签名和分类符。
示例
虽然上面的描述包括许多细节，但是这些细节不应当被视为对本发明的范围进行限制，而是仅作为所公开的实施方式的范例。本领域的技术人员将预见本发明范围内的许多其他可能的变型。下面的示例将有助于使本领域的技术人员制造、使用并实践本发明。
示例1.TIRHR脑震荡研究
与塔霍湖(LakeTahoe)附近的山脚的非营利性医疗机构进行协作，在机构审查委员会的监督下，在机构审查委员会批准的临床实验方案中征募了两组对象，其中，第一组对象(组A)临床上被诊断有脑震荡(mTBI)或轻度创伤性脑损伤，而征募的第二对照组对象(组B)没有任何关于脑震荡的问题并且被用作对照(CTL)。如在于2012年7月13日提交的PCT专利申请PCT/US2012/046723中所描述的，利用包括单个电极EEG装置的电子REM模块对来自组A和组B的参与者都进行相同的扫描。5分钟的扫描实验方案包括眼睛闭合30秒、眼睛睁开30秒、进行King-Devick测试大约3分钟以及然后以再次眼睛闭合30秒、再次眼睛睁开30秒而结束。当外围MCU(膝上型电脑)呈现卡并经由麦克风记录个体的反应时，停止观察时间和中的King-Devick测试的每个卡的差错是由测试管理员人工记录的，基于头部的REM模块根据与耳朵上的乳突骨有关的位置Fpl而连续记录关于基准REF和接地GND的前额EEG。在通过安全管道将数据传输至网络空间中的虚拟服务器之前，对数据进行本地加密。
出于失真检测、信号处理和特征提取的目的，信号分析科学家看不见参与者的临床诊断。然后，对所提取的特征数据表进行质量控制并且进行剔除以消除尽可能多的差错。根据利用最小数量的差错并且然后将接连读取所有三个卡的单个时间相加的公开程序来计算关于King-Devick测试的总时间。该总时间表示一个提取的变量并且经历了逻辑分类模型。该模型的结果表示以秒为单位的King-Devick总时间独自预测了个体的分类大约该时间的62％(AUC＝0.62)。
独立地，对利用10位幅度分辨率、以每秒128个样本进行采样的EEG脑波信息的并行数据流的分析，然后被傅里叶转换以确定频谱特性。在逻辑分类模型中对δ、θ、α、β和γ频带中的每一个的相对功率进行分析，其中，在该模型中，EEG特征是预测器x变量，并且临床结果(组A或组B)是所产生的y变量。分析是在来自SAS(Cary,NC)的JMPProv10中进行。
在图18中，个体可以看到针对相关的β功率(从12Hz到30Hz)的逻辑图420，该逻辑图420示出了相对于对照组B的脑震荡组A中减小的相关的β功率。当构造接收器工作特性(ROC)曲线430时，可以看到具有如由总AUC统计量限定的时间的大约65％的准确度的EEG特征单独预测。在图19中，当King-Devick测试时间(对象脑的认知测试)与相关的βEEG功率(脑波测量)相结合时，在ROC图440中可以看到曲线下的面积(AUC)现在是大约70％，这创建了多模态签名。如ROC图450所示，当添加年龄和性别的协变量时，AUG上升到76％，这完全证实了本发明的系统和方法。当从加速计、用于语音分析的麦克风以及用于图像分析的相机添加信息的附加的信息形态时，可以预见预测模型的准确度将进一步增加，原因是这在给定条件的诊断中对医疗保健提供商有帮助。这举例说明了多模态系统评估脑健康和功能的能力。
示例2.Lehigh(理海)大学运动医疗脑震荡研究
与美国全国大学生体育协会(NCAA)部门1大学协作，在机构审查委员会批准的临床实验方案中征募了几组对象，其中，第一组对象(组A)临床上被诊断有脑震荡(mTBI)或轻度创伤性脑损伤，征募的第二对照组对象(组B)没有任何关于脑震荡的问题并且被用作无损伤对照对象(CTL)，在机构审查委员会的监督下还征募了来自其他运动的其他运动员(组C等)。如在于2012年7月13日提交的PCT专利申请No.PCT/US2012/046723中描述的，利用包括单个电极EEG装置的电子REM模块对来自组A、组B、组C和其他的参与者进行相同的扫描。22分钟至24分钟的扫描实验方案包括眼睛闭合1分钟、眼睛睁开1分钟、来自SCAT-2分级症状清单的自动化应用、包括定位力、立即记忆回忆、专心、延迟记忆回忆、全面平衡差错评分(在坚固表面和泡沫表面上)、King-Devick测试卡、以400Hz为中心的6Hz和12Hz节拍频率的双耳节拍音频刺激、光刺激的标准脑振荡评估(SAC)的元素，以及包括移动红十字的注视任务1分钟。
当外围MCU(戴尔Vostro3550膝上型电脑)呈现卡并经由麦克风和鼠标点击记录个体的反应时，停止观察时间和针对King-Devick测试的每个卡的差错是由测试管理员人工记录的。BESS差错以及SAC反应被人工记录。基于头部的REM模块根据与耳朵上的乳突骨有关的10-20组合位置Fpl、针对参考和接地而连续记录前额EEG。根据哪些任务正在被执行来记录包括EEG数据流、认知数据流(反应时间和准确度)、脑震荡症状的自报告以及麦克风数据流。在通过安全连接管道将数据传输至网络空间中的安全虚拟服务器之前，对数据进行本地加密。
出于失真检测、信号处理和特征提取的目的，信号分析科学家看不见参与者临床诊断。然后，对所提取的特征数据表进行质量控制并且进行剔除以消除尽可能多的差错。根据使用最小数量的差错并且然后将接连读取所有三个卡的单独时间相加的公开方法，来计算关于King-Devick测试的总时间。该总时间表示一个提取的变量，并且经历了逻辑分类模型。根据来自对脑震荡和对照二者进行评估的三个至十个扫描，对脑震荡运动员和对照二者进行系列评估。
如可以在图20和图41中看到，对于分级症状清单的总分，一些对象的症状似乎是平的或正常的，而其他(如图20中的对象S16)显示符合脑震荡的症状的急剧上升的水平，其及时消退回到无症状。图21和图42示出了根据标准脑震荡评估(SAC)的总分，其中，沿着y轴绘制30个点的最大健康值以及沿着x轴绘制在几个不同的扫描检查中的测量时间。出现在30附近(完美得分)的平坦轨迹显现出认知完好(如图20的对象S03)，而几个对象(如图20的对象S07)似乎呈现符合脑震荡的认识问题，其在稍后的扫描检查中消退。在图22和图43中，以跨扫描检查(在一天中它们之间的时间间隔不一定相等)的时间而绘制了平衡差错得分系统(BESS)的(跨固定表面和泡沫表面上的所有3个姿态而相加的)总差错得分。如上升的差错数量所示，可以看到被观察为接近0(完美得分)的平坦轨迹在其前庭系统内显现为相对稳定，而几个对象似乎呈现出符合脑震荡的平衡和前庭问题，其中上升的差错数量随着时间以较大的斜率下降直到它们在围绕正常表现的一些波动内达到稳定。
在图23和图44中可以看到该数据的最终片段，其中，跨纵向上或x轴上的扫描检查而竖直绘制了跨3个测试卡相加的、以秒为单位的King-Devick眼科测试(Oride等人，1986年)总时间。在最小值(通常40秒)附近的平坦轨迹在其神经眼科处理中显现为一致和稳定，通常表示健康的无损伤对照对象，而若干对象(图23中的如S01和S12)显现为在早期扫描检查处花较长时间，所述若干对象然后放松下来到稳定且一致的时间量，这符合脑损伤在若干天至若干星期内自行消退并且表现的基线水平重新出现的脑震荡表现型。图45提供了图44中的相同数据的成对视图，在图44中，将脑震荡对象及其无损伤队友对照比较者对象绘制在一起。
根据图20到图23以及图41到图44中的先前4个数据集应该清楚：可以将症状数据流、认知数据流、平衡/前庭数据流和神经眼科数据流组合成符合本发明的多变量合成体。此外，可以根据这个以及包括EEG数据流和麦克风数据流但尚未包括在所示分析中的其他生物信号数据流，来创建跨相关性和预测模型。
如图24至图27所示，通过将脑震荡和无损伤对照对象进行配对的进一步分析可以揭示感兴趣的信息，其是仅针对脑震荡运动员及其无损伤比较者队友对照二者而在图上成对绘制的相同的四个度量。有趣的是，图28示出了关于9对运动员的相关的β功率，其中，以红色表示脑震荡运动员，而以绿色表示无损伤队友对照。结果显现为混合成：一些对象呈现文献所报道的TBI(如A对或E对或G对)中相关的β降低。此外，如图29至图33所示，在“推定事件”之后对基线调整的第一扫描的分析有助于评估人类对象的推定脑震荡。
例如，在图29中，似乎清楚的是：在受限样本中，对于脑震荡对象而言，在检查1处大于5的升高的GSC是明显的，而对于对照而言，在检查1处大于5的升高的GSC不明显。因此，非常有限的数据支持GSC总计(检查1)-GSC总计(基线＝检查0)>5的预测生物标记物作为“可能的脑震荡”。然而，当从图41观察附加的数据时，可以进行对GSC内的每个问题的项目分析并且了解到：GSC内的最重要的元素或问题(从最重要到最不重要)是1)“你头疼吗”，2)总计或GSC总和，3)“感到不舒服”，4)“慢下来”，5)“在困惑中”，6)“头中的压力”，7)“眩晕”，8)“很难专心”，9)“疲劳”，10)“昏昏欲睡”，11)“对光敏感”。因此，如果想要缩短GSC时间并且减少问题的数量但是并不降低辨别能力，可以构建包括来自18个元素GSC的前面的8、9、10或11项的缩短的“短GSC”。
根据图30，根据针对标准脑震荡评估的基线，脑震荡运动员总体上并没有表现出明显的变化。然而，如果对SAC的单独的分量进行分析，则看到最重要的SAC元素包括(从最重要到最不重要)延迟记忆、专心、SAC总得分、立即记忆、定位力。因此，如果想要缩短SAC同时保持诊断辨别能力，则可以在缩短的SAC中仅包括SAC的延迟记忆和立即记忆元素，或者还包括专心分量。定位力元素似乎并不会赋予很多辨识能力。
根据图31，似乎BESS总差错得分是在人类对象的这样的小样本中似乎不可靠的变量。根据图43所示的，支持较早的观点的附加的数据现在是可用的。另一方面，如果研究BESS的6个元素中的每一个(从最重要到最不重要)，则发现元素分类为：BESS坚固表面前后脚站立，BESS泡沫表面前后脚站立，BESS总差错，BESS泡沫表面单脚站立,BESS坚固表面单脚站立,BESS泡沫表面双脚站立以及最终BESS坚固表面双脚站立。因此，如果仅使用泡沫，则这将任务减少50％，然而似乎其仍然是有帮助的。
根据图32，仍然利用有限的数据，针对K-D任务的总时间似乎变化很大；然而，如果包括来自图44的结果，则似乎清楚的是：基于扫视的卡任务是辨别的重要手段。
此外，在图34中，四个无损伤对照对象的组合可以揭露以图表呈现的五个数据模式中的感兴趣模式。在图35中，四个mTBI损伤对象的组合可以揭露以图表呈现的五个数据模式中的感兴趣模式。最后，一个无损伤运动员与损伤的(mTBI)运动员的直接比较可以提供能够辨识不同组的个体的观察签名。在图36中，对于每个扫描检查(沿着x轴)，GSC、SAC、BESS、KD时间和相关的β功率(沿着y轴，分别从顶部到底部)每个都单独地被堆叠在彼此的顶部上，这在恢复学习、恢复游戏、恢复工作、恢复职责和恢复活动的决策制定中是有用的。
示例3.Rothman(罗斯曼)脑震荡研究
与临床实践和脑震荡专家进行协作，在机构审查委员会批准的临床实验方案中征募了两组对象，其中，第一组对象(组A)临床上被诊断有脑震荡(mTBI)或轻度创伤性脑损伤，征募的第二对照组对象(组B)没有任何关于脑震荡的问题并且被用作对照(CTL)并且在机构审查委员会的监督下被征募。如在于2012年7月13日提交的PCT专利申请No.PCT/US2012/046723中描述的，利用包括单个电极EEG装置的电子REM模块，对来自组A、组B的参与者进行相同的扫描。25分钟的扫描实验方案包括眼睛闭合1分钟、眼睛睁开1分钟，并且然后当学生运动员利用将EEG数据流式传输至附近的外围MCU(戴尔Vostro3550膝上型电脑)的头部电子REM模块来完成ImPACT计算机测试时，扫描大约25分钟。外围MCU膝上型电脑上的键盘点击表示ImPACT计算机评估内的各种任务中的每个任务的时间开始与结束。这表示根据本发明将神经心理测试、EEG和临床观察进行组合的另一多模态评估。
示例4.Borealis软件的谷歌眼镜实现
与BrickSimple有限责任公司进行协作，我们实现了作为谷歌眼镜中的玻璃制品运行的安卓应用软件Borealis，这使得能够访问各种生物传感器，例如具有3轴脑回测量器的嵌入式3轴Invensense(应美盛)加速计和3轴电子罗盘。这个生物传感器组合使得在眼镜上运行的软件能够进行医疗和健康测量并且以可靠的方式报告结果。从安卓平板到基于眼镜的“玻璃制品”，我们成功地部署了我们的应用程序，并且纳入了加速计和眨眼检测。此外，已经将基于玻璃制品的软件成功地部署至安卓装置以及眼镜一致用户接口中的软件的自动配对和初始化。
示例5.TobiiX2-30紧凑型眼睛跟踪器实现
我们成功地将TobiiX2-30紧凑型眼睛跟踪器纳入我们的数据获取范例中。图37示意性示出了膝上型PC500的屏幕，但是对于平板或智能电话规格而言，其能够同等地工作。眼睛跟踪器510以目前的有线模式被插入USB端口520中，但是也设想了Wi-Fi或其他无线连接。首先，创建刺激来检查眼睛跟踪器对极端条件的分析性能。在以顺时针旋转的方式移动至下一个角落之前，数字被置于屏幕的角落中的滑动装置上并且被显示2秒时间间隔。如图38所示，平均地绘制了双眼的眼睛位置。眼睛跟踪器的输出明显在非对称x位置和y位置中非常令人满意地产生了具有16:9纵横比的预期踪迹。
在后续的实验中，当对EEG脑波、麦克风和膝上型电脑上的前向网络摄影机进行记录时，呈现神经眼科扫视卡(KingDevick测试)。图39示出了对与各种卡上的刺激数字有关的眼睛凝视的集中时间的热图表示。因此，相当清楚的是：当脑从卡读取数字时，注视时间开始，但是眼睛盯着空间中的一个点而不是当扫视时逐个注视地移动。图40示出了当对象试图跟踪感兴趣的目标时，使用各种预定的感兴趣区域(表示为以卡上的数字为圆心的圆)，来使得与AOI相交的眼睛凝视的可提取生物标记物测量能够限定持续时间、注视和扫视准确度。在图40中，可以看到在相对于同一行的末端的给定行开始处，显著的眼睛凝视正在“离开目标”。因此，可以清楚地看到：行的左边的第一数字的百分比准确度是极好的生物标记物，因为它是第一数字外部的时间百分比。那些来自卡上的给定行末端处的最右边的数字的所提取特征几乎没用。
本领域的技术人员还将认识到，本发明可以适用于其他应用，并且在不偏离本发明的范围的情况下可以对本发明进行修改。例如，可以在服务器上、在云中、在电子模块中或者在本地PC、平板PC、智能电话或定制手持装置上执行本文中描述的信号处理。因此，本发明的范围并不意在受上述示例性实施方式的限制，而仅由所附权利要求限制。

Claims (14)

1.一种用于捕获多个生物传感器数据流以用于评估用户的脑健康的系统，包括：
电子模块，所述电子模块被安装在所述用户的头部上或头部附近，并且包括收集至少一个通道的EEG脑波数据的有源脑波传感器；
多个生物传感器，所述多个生物传感器利用多个生物传感器同时记录来自所述用户的生物传感器数据，所述生物传感器包括记录人类语音以捕获人类对象在一连串任务期间对认知挑战或听觉刺激的口头反应的麦克风以及记录眼运动、眼扫视及其他生物识别信息的图像传感器；以及
刺激装置，所述刺激装置将视觉刺激、听觉刺激、味觉刺激、嗅觉刺激和/或运动刺激中的至少一种施加于所述用户，其中，所述多个生物传感器同时测量身体对由所述刺激装置施加的刺激的反应，以供所述电子模块记录。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个生物传感器生成选自以下项的一个或更多个附加的生物传感器数据流：平衡和运动的加速计测量；心率、心率变异和动脉血氧的脉搏血氧测量；针对情感和情绪的皮肤电传导(或表皮皮肤传导)；击键形式的认知数据；以及在认知挑战期间鼠标点击或触摸屏幕。
3.根据权利要求2所述的系统，还包括以像膝上型电脑、平板电脑或智能电话这样的装置的形式的外围MCU，该外围MCU同时捕获由所述多个生物传感器收集的生物信号流。
4.根据权利要求1所述的系统，还包括至少一个外围电子模块，所述至少一个外围电子模块位于所述用户的躯干或肢上以收集位置和心率数据，所述位置和心率数据与由所述电子模块收集的数据及时被共同登记，使得所收集的生物传感器数据可以孤立地被单独分析或以互相关的方式被分析。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述电子模块还包括用于光刺激的LED。
6.根据权利要求1所述的系统，还包括外围装置，所述外围装置向所述用户显示图像或电影以刺激视觉系统，而所述生成传感器收集所述用户对所述刺激的脑反应。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述电子模块包括多触点电极，由此标准圆形或方形电极被均等地划分成2、3或4个相等但独立的电极。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述电子模块包括用于存储所收集的生物传感器数据的大容量存储装置。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述刺激装置对所述用户的感官中的至少之一施加刺激，并且所述电子模块从所述生物传感器收集生物传感器数据，所述生物传感器从所述用户的感官中的另外的感官收集生物传感器数据。
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述刺激装置向所述用户呈现摄影图像，而所述电子模块在呈现所述摄影图像时收集皮肤电传导测量、脑波EEG和/或加速计测量。
11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一连串的任务基本上包括分级症状清单中的“你头痛吗”、“觉得不舒服”、“感觉迟钝”、“糊里糊涂”、“头部有压力”、“头晕目眩”、“难以集中精神”、“疲劳”和“昏昏欲睡”的问题。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一连串任务包括标准脑震荡评估的立即的和延迟的记忆任务。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述一连串任务还包括标准脑震荡评估的注意力集中任务。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述一连串任务包括BESS总差错得分中的仅三个基于泡沫的姿势。
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