CN110623637B - 用于检测神经测量值中的神经反应的方法和装置 - Google Patents

用于检测神经测量值中的神经反应的方法和装置 Download PDF

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Abstract

本申请涉及用于检测神经测量值中的神经反应的方法和装置。在此披露了一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应的方法。从一个或多个感应电极获得一个神经测量值。将该神经测量值与一个滤波器模板相关，该滤波器模板包括通过一个窗进行振幅调制的一个交变波形的至少三个半周期。根据该相关的一个输出，确定在该神经测量值中是否存在一个神经反应。

Description

用于检测神经测量值中的神经反应的方法和装置
本申请是申请日为2014年11月22日，申请号为201480070858.3，发明名称为“用于检测神经测量值中的神经反应的方法和装置”的申请的分案申请。
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年11月22日提交的澳大利亚临时专利申请号2013904519的权益，该申请通过引用结合在此。
技术领域
本发明涉及神经反应的检测，诸如由刺激引起的神经反应。具体地，本发明涉及通过使用邻近神经通路植入的一个或多个电极以获得神经测量值而进行的复合动作电位的检测。
发明背景
电神经调节被用于或设想用于治疗多种病症(包括慢性疼痛、帕金森病和偏头痛)，并且用于恢复功能，诸如听觉和运动功能。一种神经调节系统向神经组织施加一个电脉冲以产生治疗效果。这样的一个系统典型地包括一个植入式电脉冲发生器，以及一个电源，诸如可以通过经皮感应传递而可再充电的电池。一个电极阵列被连接到该电脉冲发生器上，并且靠近感兴趣的一个或多个神经通路定位。通过一个电极施加到该神经通路上的一个电脉冲致使神经细胞去极化，这产生逆向性、顺向性或两者的传播动作电位，以实现治疗效果。
当被用来例如缓解慢性疼痛时，该电脉冲被施加到脊髓的背柱(DC)并且该电极阵列定位在背侧硬膜外腔中。被以此方式刺激的背柱纤维抑制疼痛从脊髓中的那个区段向大脑的传递。
通常，在一种神经调节系统中产生的电刺激触发一个神经动作电位，然后该神经动作电位具有抑制亦或兴奋效果。可以使用抑制效果来调节不希望的过程，诸如疼痛的传递，或者可以使用兴奋效果来产生希望的效果，诸如肌肉的收缩或听觉神经的刺激。
在大量纤维之中产生的这些动作电位相加以形成一个复合动作电位(CAP)。该CAP是来自大量单个纤维动作电位的反应的总和。当在电学上记录一个CAP时，测量值包括大量不同纤维去极化的结果。传播速度在很大程度上由纤维直径决定，并且对于如在背根进入区(DREZ)以及背柱附近发现的大的有髓纤维而言，速度可以超过60ms-1。由一组类似纤维的放电产生的CAP被测量为所记录电位中的一个正峰电位P1、然后是一个负峰N1，随后是一个第二正峰P2。这是由当该动作电位沿着单独的纤维传播时，激活区经过记录电极而产生的，从而产生典型的三峰反应分布。取决于刺激极性和感应电极构型，一些CAP的所测量分布可以具有反向极性，其中具有两个负峰和一个正峰。
建议用于获得神经测量值的多种方法由本申请人在国际专利公开号WO 2012/155183中进行描述，该公开的内容通过引用结合在此，并且还由例如金(King)(美国专利号5,913,882)、尼加德(Nygard)(美国专利号5,758,651)和戴利(Daly)(美国专利申请号2007/0225767)进行描述。
为了更好地理解神经调节和/或其他神经刺激的效果，并且例如为了提供由神经反应反馈控制的一个刺激器，准确地检测由该刺激导致的一个CAP是令人希望的。当诱发反应晚于假象出现的时间出现时、或当信噪比足够高时，测量它们更不困难。假象通常被限制在该刺激之后的1-2ms的时间并且因此其条件是在这个时间窗之后测量神经反应，可以更容易地获得一个反应测量值。这是在手术监测中的情况，其中在刺激电极与记录电极之间存在大的距离(例如，对于以60ms-1进行传导的神经而言，超过12cm)，这样使得从刺激位点到记录电极的传播时间超过2ms。
然而，为了表征来自该背柱的反应，需要高的刺激电流和电极之间的靠近，并且因此在此类情况下测量过程必须直接克服假象。然而，由于该神经测量值中一个观察到的CAP信号分量将典型地具有在微伏范围内的一个最大振幅，这可能是一个困难的任务。相比之下，施加来引起该CAP的一个刺激典型地为几伏并且导致电极假象，该电极假象在该神经测量值中表现为部分地或完全地与CAP信号同时的几毫伏的衰减输出，从而为隔离以至检测感兴趣的小得多的CAP信号提出了一个显著障碍。
例如，为了在一个5V输入刺激的存在下，以1uV的分离度分解一个10uV CAP，例如需要具有134dB的动态范围的一个放大器，这在植入系统中是不切实际的。由于神经反应可以与刺激和/或刺激假象同时发生，所以CAP测量为测量放大器的设计提出一个困难的挑战。在实践中，一个电路的许多非理想的方面导致假象，并且由于这些假象大部分具有可以是正极性或负极性的一个衰减指数外观，所以其识别和消除可以是费劲的。
当试图在一个植入式装置中实施CAP检测时，此问题的难度进一步加重。典型的植入物具有一个功率预算，该功率预算允许每次刺激中有限数量(例如，以几百或小几千计)的处理器指令，以便维持所希望的电池寿命。因此，如果用于一个植入式装置的一个CAP检测器被定期使用(例如，每秒一次)，那么该检测器优选地应当仅消耗功率预算的一小部分并且因此令人希望地应当仅需要几十条处理器指令来完成其任务。
已经被包括在本说明书中的文献、作用、材料、装置、物品或类似物的任何讨论唯一用于提供本发明的背景的目的。这并不被看作是承认任何或所有这些事项形成现有技术基础的一部分或任何或所有这些事项是与本发明相关的领域中的公共常识，虽然它在本申请的每个权利要求的优先权日之前存在。
贯穿本说明书，“包括(comprise)”一词或变化形式(例如“包括了(comprises)”或“包括着(comprising)”)应当被理解为意指包括所陈述的要素、整体或步骤，或者多个要素、整体或步骤的群组，但不排除任何其他要素、整体或步骤，或者多个要素、整体或步骤的群组。
在本说明书中，一个元件可以是选项列表中的“至少一个”的陈述应当被理解为该元件可以是所列举选项中的任一个，或者可以是所列举选项中的两个或更多个的任何组合。
发明概述
本申请提供了以下内容：
1)、一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的方法，该方法包括：
从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；
使该神经测量值与一个滤波器模板相关，该滤波器模板包括通过一个窗进行振幅调制的一个交变波形的至少三个半周期；并且
根据该相关的一个输出确定在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
2)、如1)所述的方法，其中该窗包括一个三角形窗。
3)、如2)所述的方法，其中该三角形窗是包括如下系数w(n)的长度L的一个标准三角形窗：
针对奇数L：
w(n)＝2n/(L+1)其中1≤n≤(L+1)/2
＝2–2n/(L+1)其中(L+1)/2+1≤n≤L
针对偶数L：
w(n)＝(2n-1)/L其中1≤n≤L/2
＝2-(2n-1)/L其中L/2+1≤n≤L。
4)、如2)所述的方法，其中该三角形窗是一个巴特兰窗，其中样本1和L为零。
5)、如1)所述的方法，其中该窗包括汉宁窗、矩形窗或凯塞-贝塞尔窗中的一个。
6)、如1)所述的方法，其中该窗包括从一个正弦二项式变换式导出的一个或多个基函数。
7)、如1)至6)中任一项所述的方法，其中该滤波器模板包括一个交变波形的四个半周期。
8)、如1)至7)中任一项所述的方法，其中该滤波器模板包括通过经由该窗进行振幅调制而修改的一个正弦波的多个半周期。
9)、如1)至7)中任一项所述的方法，其中该滤波器模板包括通过经由该窗进行振幅调制而修改的一个余弦波的多个半周期。
10)、如1)至9)中任一项所述的方法，其中仅计算该相关的一个单一点。
11)、如10)所述的方法，其中在预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
12)、如11)所述的方法，进一步包括在一个信号假象比大于一时确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当通过以下方式产生该神经测量值与该滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点或单一点：
在该神经反应与该滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将该所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
13)、如11)或12)所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
14)、如11)或12)所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
15)、一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的可植入装置，该装置包括：
测量电路，该测量电路用于从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；以及
一个处理器，该处理器被配置成使该神经测量值与一个滤波器模板相关，该滤波器模板包括通过一个窗进行振幅调制的一个交变波形的至少三个半周期；并且该处理器进一步被配置成根据该相关的一个输出确定在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
16)、一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的方法，该方法包括：
从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
17)、如16)所述的方法，其中该第一滤波器模板是不对称的以便创建一个虚的DFT输出，而该第二滤波器模板是对称的以便创建一个实的DFT输出。
18)、如16)或17)所述的方法，其中该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度相位差。
19)、如16)至18)中任一项所述的方法，其中该第一滤波器模板包括一个第一交变波形的四个半周期并且该第二滤波器模板包括与该第一交变波形具有90度相位差的一个第二交变波形的四个半周期。
20)、如16)至19)中任一项所述的方法，其中该第一滤波器模板和第二滤波器模板通过一个三角形窗进行振幅调制。
21)、如16)至20)中任一项所述的方法，其中仅计算该相关的一个单一点。
22)、如21)所述的方法，其中在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
23)、如22)所述的方法，进一步包括在一个信号假象比大于一时确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当通过以下方式产生该神经测量值与该滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点或单一点：
在该神经反应与该滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将该所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
24)、如22)或23)所述的方法，进一步包括通过以下方式确定该最优时间延迟：
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第三滤波器模板相关以产生一个第五量度m5，该第三滤波器模板包括处于该第一滤波器模板的频率和一个第三相位的频率的双倍频率下的一个交变波形；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第三滤波器模板相关以产生一个第六量度m6；并且
根据m5和m6确定该第一时间偏差与该第二时间偏差之间的假象的衰减率。
25)、如22)至24)中任一项所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
26)、如22)至24)中任一项所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
27)、一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的装置，该装置包括：
测量电路，该测量电路用于从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；以及
一个处理器，该处理器被配置成：
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
根据一个第一方面，本发明提供一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的方法，该方法包括：
从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；
使该神经测量值与一个滤波器模板相关，该滤波器模板包括通过一个窗进行振幅调制的一个交变波形的至少三个半周期；并且
根据该相关的一个输出确定在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
根据一个第二方面，本发明提供一种用于处理在假象的存在下获得的一个神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应的可植入装置，该装置包括：
测量电路，该测量电路用于从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；以及
一个处理器，该处理器被配置成使该神经测量值与一个滤波器模板相关，该滤波器模板包括通过一个窗进行振幅调制的一个交变波形的至少三个半周期；并且该处理器进一步被配置成根据该相关的一个输出确定在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
该窗可以包括一个三角形窗。该三角形窗可以是包括如下系数w(n)的长度L的一个标准三角形窗：
针对奇数L：
w(n)＝2n/(L+1)其中1≤n≤(L+1)/2
＝2–2n/(L+1)其中(L+1)/2+1≤n≤L
针对偶数L：
w(n)＝(2n-1)/L其中1≤n≤L/2
＝2-(2n-1)/L其中L/2+1≤n≤L。
更优选地，该三角形窗是一个巴特兰(Bartlett)窗，其中样本1和L为零，并且应当理解短语三角形窗在此旨在包括一个标准三角形窗和一个如上文所描述的巴特兰窗两者，以及其他基本上三角形的或帐篷形的窗函数。可替代地，该窗可以包括具有适合的β值的一个巴特兰窗，一个汉宁(Hanning)窗，一个矩形窗或一个凯塞-贝塞尔(Kaiser-Bessel)窗。
在本发明的优选实施例中，该滤波器模板包括一个交变波形的四个半周期。这些实施方案认识到，一个匹配滤波器，包括成型为在某种程度上类似于预期三峰CAP反应的一个三峰模板，被用来与一个所获得的神经测量值相关，可以在噪声是白噪声但那个假象不是白噪声时优化SNR，并且此类三峰匹配滤波器可以在假象的存在下不够最优地执行CAP检测。
该滤波器模板可以包括通过经由一个三角形窗进行振幅调制而修改的一个正弦波的四个半周期，因此包括四个交变的峰。可替代地，该滤波器模板可以包括通过将一个振幅配合在一个三角形窗内进行修改的一个余弦波的四个半周期，因此包括五个交变的峰。此类滤波器模板的反转(即，具有反向极性)可以用于一些实施例中。该交变波形在替代性实施例中可以是非正弦曲线，但优选地是一条连续曲线，并且在一些实施例中可以类似一个神经反应的分布，尽管包括四个半周期。
本发明因此提供用于选择具有改进的假象拒绝性的一个滤波器模板。本发明认识到，假象可以被合理地准确地模型化为具有不同时间常数的两个指数的总和，并且因为一个巴特兰滤波器模板窗拒绝ex的一个泰勒展开式的前三项，即DC项、线性项、二次项，因此本发明的此类实施例有助于假象拒绝。
根据一个第三方面，本发明提供一种用于处理在假象的存在下获得的神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应的方法，该方法包括：
从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
根据一个第四方面，本发明提供一种用于处理在假象的存在下获得的一个神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应的装置，该装置包括：
测量电路，该测量电路用于从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；以及
一个处理器，该处理器被配置成：
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
在该第三和第四方面的一些实施例中，该第一滤波器模板可以是不对称的以便创建一个虚的DFT输出，而该第二滤波器模板可以是对称的以便创建一个实的DFT输出。
在该第三和第四方面的一些实施例中，该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度。
在该第三和第四方面的一些实施例中，该第一滤波器模板和/或第二滤波器模板可以各自包括通过一个三角形窗进行振幅调制的一个交变波形的四个半周期。例如，该第一滤波器模板可以包括通过一个三角形窗进行振幅调制的一个正弦波形的四个半周期，并且该第二滤波器模板可以包括通过该三角形窗进行振幅调制的一个余弦波形的四个半周期。可替代地，在本发明的该第三和第四方面的一些实施例中，该第一滤波器模板和第二滤波器模板的该交变波形可以通过一个凯塞-贝塞尔窗(例如具有β＝6)进行振幅调制。
本发明的该第一至第四方面在相对于一个植入式装置应用时是进一步有利的，原因在于，执行一个滤波器模板与一个神经测量值的相关典型地仅需要几十条处理器指令，并且因此例如与将需要几百条处理器指令的一个双指数匹配滤波器方法相比，消耗一个典型植入物的功率预算的适当的一小部分。在本发明的该第一至第四方面的优选实施例中，在一个预定义的最优时间延迟下，仅计算该相关的一个单一点。
本发明的该第一至第四方面的一些实施例可以提供一种用于在信号假象比大于一时有效地确定一个最佳时间延迟的方法，在该最佳时间延迟下应当产生该神经测量值与该滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点或单一点，该方法包括：
在该神经反应与该滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该基本频率，计算将该所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最佳时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
本发明的该第三和第四方面的其他实施例可以提供一种用于有效确定一个最佳时间延迟的方法，在该最佳时间延迟下应当产生该神经测量值与该滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点或单一点，该方法包括：
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第三滤波器模板相关以产生一个第五量度m5，该第三滤波器模板包括处于该第一滤波器模板的频率和一个第三相位的频率的双倍频率下的一个交变波形；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第三滤波器模板相关以产生一个第六量度m6；并且
根据m5和m6确定该第一时间偏差与该第二时间偏差之间的假象的衰减率。
该最佳时间延迟随后可以用来定义该单一点，在该单一点处应当产生该神经测量值与该滤波器模板之间的交叉相关。该最佳时间延迟可以定期进行计算，例如在每次意图检测一个神经反应之前，或偶尔地，例如以一秒的间隔或响应于一个检测到的用户姿势变化。
该基本频率可以是该CAP的三个相位的频率和/或可以是该滤波器模板的四个周期的频率。
该滤波器模板的长度优选地被选择成使得该滤波器模板包括多个滤波点，在评估该神经测量值的一个采样速率下，该滤波器模板的长度为一个典型神经反应的持续时间的三分之四。
在优选实施例中，根据本申请人的国际专利公开号WO 2012/155183的教导获得该测量值。在进一步的优选实施例中，例如，结合本申请人的国际专利公开号WO 2012/155188的教导，该检测器输出用在一个闭环反馈电路中以控制神经调节，该公开的内容通过引用结合在此。
本发明因此认识到，可以通过计算一个神经测量值和一个滤波器模板的点积来测量一个诱发反应的振幅，条件是该滤波器模板基本上与该假象正交并且具有带有该反应的一个点积，该反应接近于匹配到该诱发反应的一个匹配滤波器的反应。该滤波器模板优选地拒绝DC，拒绝一阶信号(具有一个恒定斜率的信号)并且拒绝以指数方式或类似方式衰减的低频信号，诸如假象。该滤波器优选地被配置成使得能够根据在一个刺激之后立即发生的信号进行操作。
虽然四个波瓣提供假象拒绝与噪声增益之间的最优权衡，但是本发明的替代性实施例可以有效地采用包括更多或更少波瓣的一个滤波器模板。在此类实施例中，该滤波器模板可以包括例如从一个正弦二项式变换式(SBT)导出的一个或多个基函数。在包括一个三波瓣或五波瓣滤波器模板的实施例中，该窗优选地包括一个平坦的中央部分(如通过SBT返回)，而不是例如一个三角形峰，以便更好地拒绝一个泰勒展开式的DC分量和斜坡分量并且因此更好地拒绝假象。本发明的一些实施例可以使用多个相同的滤波器模板元件，但是在时间上有偏移。即使不存在正交，创建复合模板的一种逐步近似方法可以提供更好的近似度。另外或可替代地，一些实施例可以使用多个模板，这些模板是具有不同频率的模板、具有不同偏差的模板和/或具有不同数量波瓣的模板的总和。
附图简要说明
现在将参照以下附图对本发明的一个实例进行描述，其中：
图1示出了适合于实施本发明的一个可植入装置；
图2是用以响应于募集来实现刺激控制的一个反馈控制器的示意图；
图3a示出了根据本发明的一个实施例的一个神经反应检测器，并且图3b示出了图3a的实施例的一个修改版本；
图4示出了用于图3a-3b的检测器中的滤波器模板的振幅分布；以及一个余弦滤波器模板，和巴特兰窗。
图5a示出了该滤波器模板传递一个诱发反应的能力，并且图5b示出了该滤波器模板阻止假象的能力；
图6示出了用来计算加窗DFT的一个复杂项的硬件；
图7a和7b示出了该诱发反应检测器的一个临床安装程序的效果；
图8示出了一个指数的DFT项的相位对该指数的时间常数的依赖性；
图9a和图9b示出了，在对应的时间处，当假象被模型化为两个指数时仅由假象引起的检测器输出矢量分量；
图10a和图10b示出了，在对应的时间处，由被模型化为两个指数的假象和由一个诱发反应引起的检测器输出矢量分量；
图11a和图11b示出了用于测量一个CAP的一种四点测量技术；
图12示出了指数估计和减法；
图13示出了用于在已知诱发反应与采样窗之间的相对相位时进行6点检测的一个系统；
图14示出了6点检测的一个替代性实施例；
图15a和15b分别示出了具有三个、四个和五个波瓣的滤波器模板的生成；并且
图16a和图16b分别示出了从图15a-15b的方法导出的四波瓣和三波瓣滤波器模板点值。
优选实施例的说明
图1图示了适合于实施本发明的一个可植入装置100。装置100包括一个植入式控制单元110，该植入式控制单元控制神经刺激的施加并且控制一个测量过程，用于获得由来自多个电极中的每一者的刺激诱发的一个神经反应的测量值。该控制单元110包括一个存储内存(或一个或多个其他存储装置，未示出)，用于存储含有限定一个治疗图的数据的一个查找表，该查找表展示所施加刺激方式与所希望神经反应之间的关系。装置100进一步包括一个电极阵列120，该电极阵列由一个三乘八的电极阵列122组成，该阵列中的每一者可以选择性地用作刺激电极亦或感应电极，或者这两者。
图2是基于募集通过控制单元110实施的一个反馈控制器的示意图。这种反馈控件的一个重要部件是一个募集估算器210，该募集估算器210的任务是以下困难操作：以简单的形式检测通过脊髓电位(SCP)放大器输出的一个神经测量值中是否存在一个神经反应，或者以更复杂的形式确定任何这种神经反应的一个振幅。
在此实施例中，通过使用在国际专利公开号WO2012/155183中陈述的神经反应测量技术进行这些诱发的CAP测量。
图3a示出了根据本发明的一个实施例的一个神经反应检测器300。通过该SCP放大器获得的神经测量值的一个数字化采样形式被视为输入302。在306处通过利用一个巴特兰窗310调制一个正弦波308来创建一个滤波器模板304。在替代性实施例中，该模板很有可能是以此方式预定义并且简单地从控制单元110内的一个存储器或类似物检索到的。在312、314处计算神经测量值302和滤波器模板304的一个适合的窗的一个点积，以产生作为一个单一值标量的检测器输出316。如在图3b中所示，可以通过以下方式修改检测器300：添加例如一个增益项“a”以允许相关器产生与峰到峰ECAP检测器大致相同的结果以用于比较。
图4示出了用于图3a-3b的检测器300中的滤波器模板304的振幅分布。图4进一步示出被用来对正弦波308进行振幅调制的巴特兰窗310。为了有助于以下讨论，图4还示出了一个附加的滤波器模板402，包括通过巴特兰窗310进行振幅调制的一个余弦波。应当指出，在图4的x轴上，滤波器模板304和滤波器模板402各自包括足够数量的点，这样使得在所使用的采样速率下，这些滤波器模板各自覆盖几乎2ms的时间段，在此实施例中该时间段是一个预期神经反应的持续时间的三分之四。
图5a示出了在假象不存在下的一个诱发反应502、四波瓣滤波器模板304以及滑动点积或其交叉相关504。再次，应当指出，反应502包括三个波瓣，然而滤波器模板304包括四个波瓣并且是反应502的预期长度的三分之四。如在该滑动点积504中可见，诱发反应502通过滤波器模板304基本上被传递给检测器300的输出。相比之下，图5b示出了四波瓣滤波器模板304与纯假象506的相关508，该图示出假象基本上被滤波器模板304阻挡或严重削弱并且因此不会被传递给检测器300的输出。在此实施例中，四波瓣滤波器模板304在传递一个预期神经反应时的性能是在一个匹配滤波器的性能的2dB内，但是具有显著改进的假象拒绝性。
应当指出，当以10kHz进行采样时，例如，将在一个2ms窗中获得20个样本，以便确定整个交叉相关将需要400次乘法/加法运算。因此，不是计算一个所测量神经反应与该滤波器模板之间的整个交叉相关，本实施例进一步提供该相关的仅一个单一点的计算作为检测器300的输出316，这是由于当以10kHz对一个2ms窗进行采样时一个单一点仅需要20个样本。应当注意，该神经反应的到达时间或其在神经测量值302内的位置事先并不知道，因此必须确定该神经测量值与该模板滤波器之间的一个最优时间延迟或偏差，随后应当在该最优时间延迟或偏差下计算该相关的单一点。目标为在曲线504的峰值处计算该单一点，并且仅此而已。为此，本发明的实施例通过注意以下内容而有效地确定该最优时间延迟。
DFT由以下方程式限定：
Figure GDA0002388857550000161
在方程式(1)中，并且在本文件的其余部分中，频域信号由大写字母表示，并且时域信号使用小写字母表示。当使用该DFT用于光谱分析时，通常将数据乘以一个窗W(n)，因此这变成：
Figure GDA0002388857550000162
这可以用传统的幅值和相位项表示，其中该加窗DFT项的幅值是
Figure GDA0002388857550000163
并且该加窗DFT项的相位是
Figure GDA0002388857550000164
图6中示出用于计算X'k的一个项的硬件600。值得注意地，电路600中使用了图4所示的正弦模板304和余弦模板402。将此安排与前述方程式进行比较，为此第三项为：
Figure GDA0002388857550000171
应当指出，使用滤波器模板304的检测器300(图3a-3b)计算该加窗DFT的该第三项的虚数部分。因此，参考检测器300的输出被理解为该加窗DFT的该第三项的虚数部分，并且这对于理解以下本发明的进一步细化是重要的。
这还提供对如图7a和7b所示当在一个临床安装程序期间调整该时间延迟时所发生的情况的深入了解。虽然图7b示出了一个三角形窗和一个单一波瓣反应，但这是为了简化图示并且旨在分别表示四波瓣滤波器模板304和三波瓣反应502。通过在该时域中滑动该偏差或延迟探查不同的时间延迟调整(图7b)，旋转该测量值的坐标系(图7a)。当该诱发反应相位与图7a的虚数轴对准时，检测器300的输出处于其最大值处。这还表示当处于此相位时对该问题的一个计算上高效的解决方案；当相关器输出为最大值时，该光谱成分的实数部分为零，所以如图3a-3b所描绘其计算可以避免，从而节省处理器周期。检测器300的输出是该(复杂的)诱发反应到该虚数轴上的投影。
当在该诱发反应滑动跨过该窗的情况下考虑该整个交叉相关(图7b)时，图7a中的该诱发反应矢量至少两次围绕原点旋转一个完整的360度，并且因此相对快速地发生变化。然而，如在图7b的底部处所示，该诱发反应和该窗的卷积的振幅相对缓慢地发生变化。因此，本发明的实施例认识到，一种用于将该诱发反应与该虚线轴对准并且因此发现该相关器输出中的峰值的快速技术为：
1.将该窗与信号S(t)大致对准；
2.计算虚数(正弦)项和实数(余弦)项：
a.I＝S(t).W(t).sin(1KHz.2π.t)，并且
b.Q＝S(t).W(t).cos(1KHz.2π.t)；
3.使用atan(Q/I)扎到与y轴的角度；
4.当该模板具有固定的已知频率时，计算将该正弦项设定为其最大值所需要的时间偏移量；
5.计算针对新延迟的虚数(正弦)项和实数(余弦)项。该余弦项应当远小于该正弦项，以确认该方法有效。
与需要探查不同的延迟以便找到一个峰值的一个临床方法相比，此类实施例可以是特别有利的。
本发明的实施例进一步结合本发明的第三和第四方面，并且认识到假象506可以良好地被模型化为不同时间常数的两个指数的总和。每个指数分量具有一个电压和一个时间值，从而得出
Figure GDA0002388857550000181
其中υi和τi是每个分量的常数。
如果
e(t)＝vexp(-t/τ) (7)
那么我们可以认为可利用图6的复杂相关器600来计算其加窗的DFTE'k(为此每个项将具有一个幅值和相位)和该项E'2。
如果我们采用某个信号e-t/τ并且使该信号中的点偏移，在此通过某个任意时间T来执行该相关，那么
e-(t+T)/τ＝e-t/τe-T/τ
e-(t+T)/τ＝c·e-t/τ (8)
其中c是某个常数。
因此，一个单一指数的该DFT项的相位取决于该指数的该时间常数，如图8针对滤波器模板304所示。然而，本发明的实施例认识到，每个DFT项的相位不因时间延迟而改变。
图9a-9b示出了当被模型化为两个指数时仅由假象引起的这些检测器输出矢量分量。在图9a中所示的一个第一时间处，A2和B2是两个假象相位矢量。可以使用矢量加法来将这些矢量相加以产生总假象902。检测器300将因此产生一个输出904，该输出904是此矢量的虚数部分；将902投影到y轴上。随着时间推移，这两个矢量的长度以指数方式减少，但是以不同的速率，这是因为这些时间常数不同，B2快速衰减并且A2缓慢衰减。然而，根据方程式(8)这些相位保持不变，从而导致图9b所示的情况。该总假象矢量现在为912，由于来自每个指数分量的不同相对贡献，912相对于902具有稍微改变的相位。检测器300将因此产生一个输出914。
图10a和图10b示出了，在对应的时间处，由被模型化为两个指数的假象和由一个诱发反应引起的检测器输出矢量分量。在图10a所示的一个第一时间t处，V1和V2是两个假象相位矢量，并且CAP是诱发反应矢量。可以使用矢量加法来将这些矢量相加以产生总假象1002。检测器300将因此产生一个输出1004，该输出1004是此矢量的虚数部分；将1002投影到y轴上。在一个稍后的时间t+dt处，这两个假象矢量的长度已经以指数方式减少，以不同的速率是因为这些时间常数不同，其中V2快速衰减并且V1缓慢衰减。然而，根据方程式(8)这些相位保持不变，如图10b所示。相比之下，该诱发反应矢量CAP的振幅相对缓慢地发生变化，如结合图7b所讨论的，但是经历相位上的一个变化，如结合图7a所讨论的。因此，如图10b所示，该CAP矢量在不经历一个显著振幅变化的情况下旋转。因此，在一个时刻处(图10a)，该CAP矢量可以与V2正交，并且在一个稍后的时间处(图10b)可以与V2对准。
当将该假象模型化为两个指数项的总和时，已经根据实际假象的多个测量值确定：该第一(缓慢)指数项的时间常数τ1典型地在300μs至30ms的范围内、更典型地500μs至3ms并且最常见地约1ms，并且该第二(快速)指数项的时间常数τ2典型地在60–500μs的范围内、更典型地为100–300μs并且最常见地为约150μs。
利用本发明的第三和第四方面的此实施例的方法依赖于在相距一个周期的四分之一的多个时间点处得出该诱发反应的两个复杂的测量值，如图11a所示。这些测量值的定时通过以上结合图7a和7b所述的方式进行优化，这样使得该第一测量值(m1和m2)具有一个纯虚数的诱发反应贡献(即，该诱发反应与正弦相关器304对准)，并且该第二测量值(m3和m4)是纯实数(即，与余弦402对准)。这导致四个测量值，即m1至m4。存在四个未知数，即该假象的幅值、该诱发反应的幅值，该假象的相位以及该快速指数的时间常数。该假象的缓慢指数分量被滤波器模板304适当地拒绝并且因此可以被省略。已知的是，该假象对正弦和余弦相关器的贡献具有一个固定的比率。使用简单的代数学可以消除这些未知数。因此，存在于该神经测量值中的任何CAP都可以计算为：
CAP＝m4–k.m2 (9)
其中
Figure GDA0002388857550000191
图11b示出了这四个测量值m1至m4在实的和虚的检测器输出上的位置。
已知k还允许τ的评估和该快速假象指数的评估：
Figure GDA0002388857550000201
为了找到该假象的该快速指数项的电压，可以进一步计算该指数的DFT，这是针对那个时间常数(归一化到1.0)的一个指数输入从这些检测器将预期的：
Figure GDA0002388857550000202
接着，该快速假象项的一个估计是：
Figure GDA0002388857550000203
在已经计算出上述内容的情况下，可以通过减去该所估计的指数来改进该信号的SAR，如图12所示。
利用所测量数据实施此算法的一个困难是它每次测量两个信号，即该诱发反应和该快速指数，并且每个信号形成另一个的一个噪声源。通常，该诱发反应的相位不是确切已知的，并且这将错误引入图11b中。当该诱发反应大于该指数并且该诱发反应的相位是未知的时，该指数估计算法并不总是能够找到一个解，所以本发明的实施例进一步提供用于这些情况的一种第二估计方法。此进一步的估计方法认识到，以上这些算法可以通过添加一个附加相关来扩展，以允许计算该诱发反应的相位而不是将其用作一个输入。
当该诱发反应与该采样窗的相对相位(θ)是未知的时，图11a-11b的建议具有5个未知数和4个测量值，因此不能够找到这些未知数。通过添加另外两个DFT点可以克服这个问题，如图13所示。这些附加点(m5和m6)以等于诱发反应的基本频率的一半的频率进行评估，该诱发反应与这些附加点正交。因此，这两个附加点允许评估k：
Figure GDA0002388857550000204
进而，可以找到这五个项a、b、k、θ和c。对于该测量窗与该诱发反应之间的某个相位θ来说：
m1＝a+csinθ
m2＝b+ccosθ
m3＝ak+ccosθ
m4＝bk+csinθ (15)
所以：
Figure GDA0002388857550000211
b＝m2-m3+ak (17)
Figure GDA0002388857550000212
Figure GDA0002388857550000213
该相位将缓慢地改变，所以一旦θ是已知的，就可以调整该采样窗的延迟，并且随后恢复到图11a-11b的四点算法。
当考虑实施图13的六点技术时，应当指出，在一些实施例中，一个FFT将比一个DFT更快地进行此计算，尤其是在该FFT被因式分解以使用最小数量的乘法运算的情况下。DFT长度的一个良好的选择可以是16，因式分解为(F2 oF2)o(F2 oF2)。对于此因式分解来说，这些F2运算之间的旋转因子是平凡的，并且因此唯一需要的复数乘法位于中间。
图14示出了利用六个测量点的一个替代性实施例。
进一步应当指出，在该诱发反应结束后运行该计算允许测量该缓慢指数。
脊柱中的诱发反应(具有三个相位)耗时约1ms。在采用一个30KHz的采样速率或一个33us的简单间隔的多个实施例中，该诱发反应将采用大约30个样本。因此在此类实施例中，具有四个相位的滤波器模板将包括约40个抽头值或数据点。在替代性实施例中，使用一个替代的采样速率或者测量一个更快或更慢的CAP，该滤波器的长度可以包括相应地更多或更少的滤波器抽头。
虽然这些前述实施例已经相对于包括四个半周期的一个滤波器模板进行描述，但是本发明的替代性实施例还可以有效地采用包括更多或更少波瓣的一个滤波器模板。本发明因此认识到，波瓣的理想数量为四个。这与一个二波瓣滤波器形成对比，该二波瓣滤波器将具有相等的第一波瓣和第二波瓣并且将因此更加重视该信号的早期部分，其中该信号假象比更差。此外，带有奇数个波瓣的一个滤波器不倾向于具有良好的假象拒绝特性。此外，如果人们将使用一个六波瓣滤波器，或更高的偶数波瓣滤波器，该窗变得相对于该3波瓣神经反应过宽，并且该相关时间的至少一半将仅关注噪声。由于有问题的假象的大部分位于前两个波瓣中，一个6波瓣滤波器将倾向于不提供比四波瓣滤波器更好的假象拒绝性。四个波瓣因此提供假象拒绝与噪声增益之间的最优权衡。
然而，本发明的替代性实施例可以有效地采用包括更多或更少波瓣的一个滤波器模板。现在描述本发明的其他实施例的模板的数学特性。使用术语“模板”来指代用于通过相关检测ECAP的一个滤波器。一个模板可以包括一个或多个小波分析或基函数，或者可以通过某种其他方法导出，并且被配置成优先传递一个ECAP但是优先阻止假象或与假象正交。图15a示出了根据本发明的另外实施例的多个正弦二项式向量。图15b示出了三波瓣模板、四波瓣模板和五波瓣模板的生成。该SBT的一个显著特性是其相同长度的基函数是正交的。应当理解，用来生成多达五个波瓣的图15a-15b的这些模板的方法可以扩展到更大数量的波瓣。应当进一步指出，对于三波瓣或五波瓣滤波器模板来说该窗不是三角形的，但是在两种情况下都具有一个平坦的中央部分，并且在五个波瓣的情况下该窗具有一个分段的线性上升和下降。因此，本发明的实施例建议的该三波瓣滤波器模板不是三角形的，而是一个平顶的窗，已发现与一个三波瓣滤波器模板的一个三角形窗相比这显著改进了假象拒绝性。
也就是说，该正弦二项式变换(SBT)的一个重要特性是其拒绝多项式信号的能力。如果使用一个n阶SBT模板，那么它将拒绝直到n阶的泰勒级数的所有项。
图16a示出了根据图15a-15b的教导生成的一个4波瓣、32点滤波器模板的点值。图16b示出了根据图15a-15b的教导生成的一个3波瓣、33点滤波器模板的点值，并且该滤波器模板具体地具有一个平顶的窗。
应当进一步理解，可以类似地生成具有3个、5个或更多个波瓣的余弦模板，应注意，图4的实例是针对一个四个半周期的余弦模板402。
这些前述实施例进一步描述使用一个三角形窗建立的一个滤波器模板。针对多种β值，该三角形窗优于巴特兰窗、汗宁窗、矩形窗和凯塞-贝塞尔窗。该四波瓣三角形模板的性能可以在一个匹配滤波器的2dB内，以获得优化的偏差。然而，多个替代性实施例可以利用多个窗而不是该三角形窗以达到有用效果，并且此类实施例因此在本发明的范围内。
此外，虽然所描述的实施例使用该SBT的一个单一项用于反应检测，但是本发明进一步认识到此方法存在多种可能的扩展。因此，本发明的一些实施例可以使用多个相同的模板，但是在时间上有偏移。即使不存在正交，创建复合模板的一种逐步近似方法可以提供更好的近似度。另外或可替代地，一些实施例可以使用多个模板，这些模板是具有不同频率的模板、具有不同偏差的模板和/或具有不同数量波瓣的模板的总和。
本发明的一些实施例的一个益处是：在一些实施例中，该检测器基于一个单一神经测量值产生一个输出，而不需要多个神经测量值来产生一个检测器输出。此类实施例因此可以利用该检测器输出来提供一个反馈控制环的一个快速反应时间。
本领域技术人员应理解，在不偏离广泛描述的本发明的精神或范围的情况下，可以对如具体实施例所示的发明做出众多的变化和/或修改。因此，现有的这些实施例在所有方面都被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (48)

1.一种用于处理神经测量值的方法，该方法用于处理在假象的存在下获得的该神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应，该方法包括：
从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
2.如权利要求1所述的方法，其中该第一滤波器模板是不对称的以便创建一个虚的DFT输出，而该第二滤波器模板是对称的以便创建一个实的DFT输出。
3.如权利要求1所述的方法，其中该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度相位差。
4.如权利要求2所述的方法，其中该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度相位差。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中该第一滤波器模板包括一个第一交变波形的四个半周期并且该第二滤波器模板包括与该第一交变波形具有90度相位差的一个第二交变波形的四个半周期。
6.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中该第一滤波器模板和第二滤波器模板通过一个三角形窗进行振幅调制。
7.如权利要求5所述的方法，其中该第一滤波器模板和第二滤波器模板通过一个三角形窗进行振幅调制。
8.如权利要求1-4和7中任一项所述的方法，其中仅计算该相关的一个单一点。
9.如权利要求5所述的方法，其中仅计算该相关的一个单一点。
10.如权利要求6所述的方法，其中仅计算该相关的一个单一点。
11.如权利要求8所述的方法，其中在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
12.如权利要求9所述的方法，其中在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
13.如权利要求10所述的方法，其中在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
14.如权利要求11-13中任一项所述的方法，进一步包括在一个信号假象比大于一时通过以下方式确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当产生该神经测量值与滤波器模板之间的交叉相关的一个单一点：
在该神经反应与滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
15.如权利要求11-13中任一项所述的方法，进一步包括在一个信号假象比大于一时通过以下方式确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当产生该神经测量值与滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点：
在该神经反应与滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
16.如权利要求11-13中任一项所述的方法，进一步包括通过以下方式确定该最优时间延迟：
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第三滤波器模板相关以产生一个第五量度m5，该第三滤波器模板包括处于该第一滤波器模板的频率和一个第三相位的频率的双倍频率下的一个交变波形；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第三滤波器模板相关以产生一个第六量度m6；并且
根据m5和m6确定该第一时间偏差与该第二时间偏差之间的假象的衰减率。
17.如权利要求11-13中任一项所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
18.如权利要求14所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
19.如权利要求15所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
20.如权利要求16所述的方法，其中在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
21.如权利要求11-13中任一项所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
22.如权利要求14所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
23.如权利要求15所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
24.如权利要求16所述的方法，其中响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
25.一种用于处理神经测量值的装置，该装置用于处理在假象的存在下获得的该神经测量值以便检测在该神经测量值中是否存在神经反应，该装置包括：
测量电路，该测量电路用于从一个或多个感应电极获得一个神经测量值；以及
一个处理器，该处理器被配置成：
在一个第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第一滤波器模板相关以产生一个第一量度m1，该第一滤波器模板包括具有一个第一相位的一个交变波形；
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第二滤波器模板相关以产生一个第二量度m2，该第二滤波器模板包括具有与该第一相位偏移90度的一个第二相位的一个交变波形；
在一个第二时间偏差下，该第二时间偏差为从该第一时间偏差偏移非整数倍数个180度，将该神经测量值与该第一滤波器模板相关以产生一个第三量度m3；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第二滤波器模板相关以产生一个第四量度m4；并且
对m1至m4进行处理以检测在该神经测量值中是否存在一个神经反应。
26.如权利要求25所述的装置，其中该第一滤波器模板是不对称的以便创建一个虚的DFT输出，而该第二滤波器模板是对称的以便创建一个实的DFT输出。
27.如权利要求25所述的装置，其中该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度相位差。
28.如权利要求26所述的装置，其中该第二时间偏差从该第一时间偏差偏移了90度或270度相位差。
29.如权利要求25-28中任一项所述的装置，其中该第一滤波器模板包括一个第一交变波形的四个半周期并且该第二滤波器模板包括与该第一交变波形具有90度相位差的一个第二交变波形的四个半周期。
30.如权利要求25-28中任一项所述的装置，其中该第一滤波器模板和第二滤波器模板通过一个三角形窗进行振幅调制。
31.如权利要求29所述的装置，其中该第一滤波器模板和第二滤波器模板通过一个三角形窗进行振幅调制。
32.如权利要求25-28和31中任一项所述的装置，其中所述处理器被配置成仅计算该相关的一个单一点。
33.如权利要求29所述的装置，其中所述处理器被配置成仅计算该相关的一个单一点。
34.如权利要求30所述的装置，其中所述处理器被配置成仅计算该相关的一个单一点。
35.如权利要求32所述的装置，其中所述处理器被配置成在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
36.如权利要求33所述的装置，其中所述处理器被配置成在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
37.如权利要求34所述的装置，其中所述处理器被配置成在一个预定义的最优时间延迟下计算该相关的该单一点。
38.如权利要求35-37中任一项所述的装置，所述处理器还被配置成在一个信号假象比大于一时通过以下方式确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当产生该神经测量值与滤波器模板之间的交叉相关的一个单一点：
在该神经反应与滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
39.如权利要求35-37中任一项所述的装置，所述处理器还被配置成在一个信号假象比大于一时通过以下方式确定该最优时间延迟，在该最优时间延迟下应当产生该神经测量值与滤波器模板之间的交叉相关的一个第一点：
在该神经反应与滤波器模板之间的一个近似时间延迟下，计算该神经测量值的DFT的基本频率的实数部分和虚数部分；
计算由该实数部分和虚数部分定义的一个相位；
相对于该模板的一个基本频率，计算将所计算相位改变为π/2需要的时间调整值；并且
将该最优时间延迟定义为该近似时间延迟和该时间调整值的总和。
40.如权利要求35-37中任一项所述的装置，所述处理器还被配置成通过以下方式确定该最优时间延迟：
在该第一时间偏差下，将该神经测量值与一个第三滤波器模板相关以产生一个第五量度m5，该第三滤波器模板包括处于该第一滤波器模板的频率和一个第三相位的频率的双倍频率下的一个交变波形；
在该第二时间偏差下，将该神经测量值与该第三滤波器模板相关以产生一个第六量度m6；并且
根据m5和m6确定该第一时间偏差与该第二时间偏差之间的假象的衰减率。
41.如权利要求35-37中任一项所述的装置，其中所述处理器被配置成在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
42.如权利要求38所述的装置，其中所述处理器被配置成在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
43.如权利要求39所述的装置，其中所述处理器被配置成在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
44.如权利要求40所述的装置，其中所述处理器被配置成在每次意图检测一个神经反应之前重新计算该最优时间延迟。
45.如权利要求35-37中任一项所述的装置，其中所述处理器被配置成响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
46.如权利要求38所述的装置，其中所述处理器被配置成响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
47.如权利要求39所述的装置，其中所述处理器被配置成响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
48.如权利要求40所述的装置，其中所述处理器被配置成响应于一个检测到的用户姿势变化而重新计算该最优时间延迟。
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