CN113473914A - 用于监测非药物诱导改变的意识状态的水平的方法和系统 - Google Patents
用于监测非药物诱导改变的意识状态的水平的方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
一种用于确定和/或监测受试者的改变的意识状态的水平的计算机实现的方法，该受试者接受包括非药物改变受试者的意识状态的治疗进程，该方法包括以下步骤：接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据，其中反应数据包括测量数据，测量数据包括脑电图EEG数据，EEG数据包括：从以下至少一项收集的数据：至少一个额叶(F)EEG电极，位于对应于受试者额叶的头皮解剖区域，以及至少一个顶叶(P)EEG电极，位于对应于所述受试者顶叶的头皮解剖区域，根据反应数据确定受试者的受试者的改变的意识状态的水平。
Description
技术领域
本发明涉及在非药物影响(可选地与药物一起(即混合)影响)情况下监测受试者的改变的意识状态并提供标准化测量的领域。
背景技术
尽管存在非药物解决方案(例如临床催眠)，但医疗保健提供者主要提供药物解决方案(例如苯二氮卓类药物、阿片类药物)来为患者提供镇静作用，以创造平静的状态并控制疼痛和焦虑。药物镇静存在风险，这些风险随着年龄、呼吸系统或心脏病、肥胖等多种因素的存在而增加。通过药物过度镇静(有意识/无意识镇静、全身麻醉)会增加中度至重度不良事件的风险/发生率。监测系统(如Bis和Entropy)专为药物镇静而设计。非药物镇静(催眠/临床催眠/催眠治疗)已经实践了几十年，使用一对一或通过播放记录的进程进行催眠，如果需要有意识的IV镇静则可选地使用局部麻醉(LRA)。用于药物镇静的监测系统与主要非药物镇静/麻醉深度的临床参数相关性较差。大脑图像(fMRI和/或EEG)已将催眠状态下大脑活动的变化客观化，但到目前为止，还没有客观量化可用于测量、客观化并基于这些来管理患者的催眠或分离状态。催眠状态从未被客观量化。没有现有方法可以量化患者在催眠状态/改变的意识状态下的生理/心理分离水平。目前没有客观地监测/趋势化/评估/预测程序性/手术性失忆症和患者的分离水平的方法。
在本领域中存在测量受试者的改变的意识状态以达到标准量表或指数的需要，这有助于医生或护理人员对受试者的评估。
发明内容
本文提供了一种用于确定和/或监测受试者的改变的意识状态的水平的计算机实现的方法，受试者接受包括非药物改变受试者的意识状态的治疗进程，所述方法包括以下步骤：
-接收表示受试者对所述治疗进程的反应的反应数据，其中所述反应数据包括测量数据，测量数据包括脑电图EEG数据，所述EEG数据包括：
-从以下至少一项收集的数据：
-至少一个额叶(F)EEG电极位于对应于受试者额叶的头皮解剖区域，和
-至少一个顶叶(P)EEG电极位于对应于受试者顶叶的头皮解剖区域，
-根据反应数据确定受试者的受试者的改变的意识状态的水平。
EEG数据可以包括从所述至少一个F-EEG电极和可选地所述至少一个P-EEG电极收集的数据，并且所述确定包括：
-从至少一个F-EEG电极数据中提取与delta-theta dt频率范围内的频带相关联的功率F-功率；
-并且可选地从至少一个P-EEG电极数据中提取与delta-theta dt频率范围内的频带相关联的功率P-功率；
其中，所述dt频率范围频率在包括delta和theta脑电波二者的范围内；
其中与所述dt频率范围内的频带相关联的F-功率和可选地与所述dt频率范围内的频带相关联的P-功率指示受试者的非药物改变的意识状态的水平。
F-功率可以与大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围相关联或与上述频率范围内的频带相关联。P-功率可以与大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围相关联或与上述频率范围内的频带相关联。与dt频率范围内的频带相关联的所述F-功率的减少，以及可选地与dt频率范围内的频带相关联的所述P-功率的减少，可以指示受试者的非药物改变的意识状态水平的降低。
EEG数据可以包括从至少一个F-EEG电极收集的数据，并且所述确定包括从F-EEG电极数据中提取平均信号峰值-峰值幅度F-MSPA，其中F-MSPA指示所述受试者的非药物改变的意识状态的水平。所述F-MSPA的降低可以指示受试者的非药物改变的意识状态的水平的降低。
受试者的分离深度DoD可以由以下确定：
-如本文所定义的与dt频率范围内的频带相关联的F-功率，以及可选地与dt频率范围内的频带相关联的P-功率，
-以及可选地如本文所定义的F-MSPA，
以及
-DoD用于确定受试者的非药物改变的意识状态的水平。
改变的意识状态的水平可以是其意识水平将要/正在被非药物改变和可选地被药物改变的受试者的。
所述方法还可以包括根据反应数据确定状态深度指数DoSI，DoSI表示受试者的非药物改变的、可选地与药物一起改变的(混合的)意识状态的测量值。
所述方法还可以包括根据反应数据确定催眠深度指数DoHI，DoHI表示受试者的非药物改变的意识状态的测量值。
所述方法还可以包括根据反应数据确定分离深度指数DoDI，DoDI表示受试者的非药物改变的意识状态的测量值。
所述方法可以用于确定非药物诱导和可选地非药物诱导的受试者的镇静水平。
所述方法还可以包括向图形用户界面GUI提供输出，以数字和/或图形方式指示以下一项或多项：
-当前DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
-DoS(I)、DoH(I)、DoD(I)中两者之间的当前比率；
-趋势(历史)DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
-预期的DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
并且可选地一个或多个当前数据成分，优选地一个或多个EEG数据成分。
还提供了一种用于确定和/或监测接受治疗的受试者的意识水平的系统，所述系统包括：
-监测装置，被配置为获得包括受试者在治疗进程期间的测量数据的反应数据；
-控制器模块，被配置为从监测装置接收测量数据，
-可选地，媒体呈现器，被配置为向所述受试者呈现所述治疗进程以非药物地改变所述受试者的意识水平。
其中，为了在治疗进程期间获得受试者的测量数据，监测装置包括以下一项或多项：
额叶(F)EEG电极，被配置为从对应于受试者额叶的头皮解剖区域收集F-EEG电极数据，
顶叶(P)EEG电极，被配置为从对应于受试者顶叶的头皮解剖区域收集P-EEG电极数据，
并且其中控制器模块被配置为根据反应数据确定在治疗进程期间受试者的改变的意识水平。
所述系统可以被配置为执行本文描述的方法。
提供了一种用于确定和/或监测接受治疗进程的受试者的非药物改变的、可选地与药物一起改变的意识状态的水平的方法，所述方法包括以下步骤：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据；
-将反应数据转换为状态深度(DoS)指数(DoSI)和/或催眠深度(DoH)指数(DoHI)，DoHI和/或DoSI表示受试者的非药物改变的、可选地与药物一起改变的(混合的)意识状态的测量。
反应数据可以包括测量数据和/或观察数据和/或自我报告数据，优选测量数据，其中：
测量数据是使用设备从受试者测量的数据并且包括电活动数据、生理数据、运动跟踪数据、面部表情数据中的一项或多项；
观察数据是由另一个人或由数据库观察或提供的关于受试者的数据，并且包括受试者的运动/缺乏运动、程序性事件、临床观察(肤色、呻吟或不适的语言表达……)、-年龄、手术类型、种族、语言、镇静药物剂量中的一个或多个；
自我报告是受试者报告的数据，并且包括治疗期间的分离程度、手术的估计持续时间、进程期间事件的回忆中的一种或多种。
电活动数据可以包括脑电图(EEG)数据和可选的肌电图(EMG)数据、皮肤电活动(EDA)数据、心电图(ECG)数据。
可以使用评估协议将反应数据转换为DoSI和/或DoHI，评估协议包括使用数学(例如统计)模型、经训练的机器学习模型、数学指数、参考数据中的一个或多个。
评估协议可以同等地或不同地加权反应数据的数据成分，可选地，其中具有高相关性和精度的数据成分被赋予更高的权重。
可以完善评估协议，包括：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据，
-接收独立测量的DoSI和/或DoHI数据
-使用反应数据和独立测量的数据来完善评估协议。
所述方法还可以包括基于催眠治疗期间的位置和/或群体数据确定治疗期间某个时间点的预期DoSI和/或DoHI的步骤。
所述方法还可以包括向图形用户界面GUI提供输出，以数字和/或图形方式指示以下一项或多项：
-当前DoSI和/或DoHI；
-两个DoSI和DoHI之间的当前比率；
-趋势(历史)DoSI和/或DoHI；
-DoSI和DoHI之间的趋势(历史)比率；
-预期的DoSI和/或DoHI；和
-DoSI和DoHI之间的预期比率。
以及可选地一个或多个当前数据成分，优选地，EEG数据、EMG数据和脉搏率数据中的一个或多个，
以及可选地一个或多个派生指数，其中派生指数是从一个或多个数据成分和/或从DoSI和/或从DoHI推导出的指数。
还提供了一种用于确定和/或监测接受治疗的受试者的非药物和/或药物改变的意识状态水平的系统，所述系统包括：
-媒体呈现器，被配置为向受试者呈现治疗进程；
-监测装置，被配置为获取受试者的测量数据；
-控制器模块，被配置为从监测装置接收测量数据，并将包括测量数据的反应数据转换为状态深度(DoS)指数(DoSI)和/或催眠深度(DoH)指数(DoHI)，DoHI和/或DoSI表示受试者的非药物改变的和/或药物改变的意识状态的测量值。
监测装置可以包括以下一项或多项：
-脑电图(EEG)捕获单元，包括至少两个(例如2、3、4、5或更多个)电极，用于从受试者大脑获取电活动数据，并用于输出测量数据的EEG数据成分；
-肌电图(EMG)捕获单元，包括至少一个(例如1、2、3、4、5个或更多个)电极，用于从受试者肌肉组织获取电活动数据，并用于输出测量数据的EMG数据成分；
-皮肤电活动(EDA)捕获单元，包括至少一个(例如1、2、3、4、5个或更多个)电极，用于从受试者皮肤获取电活动数据，并用于输出测量数据的EDA数据成分；
-心电图(ECG)，包括至少一个(例如1、2、3、4、5个或更多个)，用于从受试者心脏获取电活动数据，并且用于输出测量数据的ECG数据成分；
-心率监测单元，包括至少一个传感器(例如1个、2个、3个、4个、5个或更多个)或电极，用于从受试者心脏获取数据，并输出测量数据的心率数据成分；
-生理监测单元，包括至少一个(例如，1、2、3、4或更多个)传感器，用于获取受试者的生理数据，例如脉率、心率变化、血压、呼吸率、脑氧合、血氧饱和度、区域和/或中心血氧饱和度、皮肤电导、体温中的一项或多项，并输出测量数据的生理数据成分；
-身体运动跟踪单元，可以包括至少一个(例如1、2、3、4或更多个)运动传感器，用于获取受试者的身体运动，例如头部、四肢(手臂、腿、手、膝盖、肘部)的运动，输出测量数据的身体运动追踪数据成分；
-眼动追踪单元，可以包括至少一个(例如1、2、3、4个或更多个)照相机，用于监测受试者的一只或两只眼睛的运动，并输出测量数据的眼动追踪数据成分；
-面部表情捕获单元，可以包括至少一个(例如1、2、3、4或更多个)照相机，用于监测受试者的面部表情，并输出测量数据的面部表情数据成分。
媒体呈现器可以包括屏幕和/或声音换能器，用于向受试者呈现包含催眠和/或其他基于证据的心理和/或心智/身体干预的治疗进程。
媒体呈现器和监测装置的一个或多个电极和/或一个多个传感器和/或一个多个照相机可以集成到可穿戴设备中。
监测装置的一个或多个电极和/或一个多个传感器和/或一个多个照相机可以集成到可穿戴设备的带子或面罩中。
所述系统还可以包括图形用户界面GUI，被配置为以数字和/或图形方式指示以下一项或多项：
-当前DoSI和/或DoHI；
-两个DoSI和DoHI之间的当前比率；
-趋势(历史)DoSI和/或DoHI；
-DoSI和DoHI之间的趋势(历史)比率；
-预期的DoSI和/或DoHI；和
-DoSI和DoHI之间的预期比率。
以及可选的一个或多个当前数据成分，优选地，EEG数据、EMG数据和脉率数据中的一个或多个
以及可选地一个或多个派生指数，其中派生指数是从一个或多个数据成分和/或从DoSI和/或从DoHI推导出的指数。
进一步提供了一种计算设备或系统，被配置用于执行本文所述的方法，和/或
-具有指令的计算机程序或计算机程序产品，当由计算设备或系统执行时，该指令使计算设备或系统执行本文所述的方法，和/或
-其上存储有指令的计算机可读介质，当由计算设备或系统执行时，该指令使计算设备或系统执行本文所述的方法，和/或
-表示具有指令的计算机程序或计算机程序产品的数据流，当由计算设备或系统执行时，该指令使计算设备或系统执行本文描述的方法。
附图说明
图1示出了使用DoSI和DoHI测量的包括四个阶段的示例性治疗进程的示例性可视化。
图2至图9示出了图形用户界面的输出的示例。
图10A示出了可穿戴设备，其结合了眼罩，该眼罩结合了媒体呈现器、电极和传感器。
图10B与图10A相似，包括用于测量EEG数据的额叶(F)EEG电极。
图10C与图10B相似，没有虚拟现实查看器，具有头戴式耳机。
图10D与图10B相似，没有虚拟现实查看器和头戴式耳机。
图11示出了设置有电极的可穿戴设备的眼罩的边缘。
图12示出了设置有电极和传感器的另一种配置的可穿戴设备的眼罩的边缘。
图13是从反应数据中提取的第1组至第2组指标的示意图。右侧示出至分离的关联(并用于确定分离的深度)；这被关联到非药物诱导改变的意识状态(非药物SoC)。左侧示出第1组至第2组指标与非药物诱导改变的意识状态(非药物SoC)之间的关联。非药物SoC与催眠深度相关联。状态深度与催眠深度相关联，可选地与药物诱导改变的意识状态的测量值相关联，并且可选地与其他治疗诱导改变的意识状态的测量值相关联。
图14是指示在EEG F电极处测量的MSPA与分离之间的相关性的图。
图15是指示自我报告的分离和在EEG电极F、P处的计算的dt功率之间的相关性的图。
具体实施方式
在描述本发明的本系统和方法之前，应当理解，本发明不限于所描述的特定系统和方法或组合，因为这样的系统和方法以及组合当然可以变化。还应当理解，这里使用的术语并非旨在进行限制，因为本发明的范围将仅由所附权利要求来限制。
如本文所用，单数形式“一(a)”、“一个(an)”和“所述(the)”包括单数和复数所指物二者，除非上下文另有明确规定。
如本文所用，术语“包括(comprising)”、“包括(comprises)”和“由……组成(comprised of)”与“包括(including)”、“包括(includes)”或“包含(containing)”、“包含(contains)”同义，并且是包括性的或开放式的，不排除额外的、非引用成员、元素或方法步骤。应当理解，本文所用的术语“包括(comprising)”、“包括(comprises)”和“由……组成(comprised of)”包括术语“由……组成(consisting of)”、“由……组成(consists)”和“由……组成(consists of)”。
通过端点列举的数值范围包括包含在相应范围内的所有数字和分数，以及列举的端点。
如本文所用，术语“大约”或“约”在提及可测量值例如参数、量、持续时间等时，意在包括指定值的和与指定值相差+/-10％或更小，优选+/-5％或更小，更优选+/-1％或更小，并且还更优选+/-0.1％或更小的变化，并且在此范围内这样的变化适合在所公开的发明中执行。应理解，修饰语“大约”或“约”所指的值本身也是具体地且优选地公开的。
尽管术语“一个或多个”或“至少一个”，例如一组成员的一个或多个或至少一个成员本身是清楚的，但通过进一步举例说明，该术语尤其包括提及所述成员中的任何一个，或所述成员中的任何两个或更多个，例如所述成员中的任何≥3、≥4、≥5、≥6或≥7个等，直至所有所述成员。
本说明书中引用的所有参考文献均通过引用整体并入本文。特别地，本文具体提及的所有参考文献的教导通过引用并入本文。
除非另有定义，否则用于公开本发明的所有术语，包括技术和科学术语，具有本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义。通过进一步的指导，包括术语定义以更好地理解本发明的教导。
在以下段落中，更详细地定义了本发明的不同方面。除非明确指出相反，否则如此定义的每个方面都可以与任何其他方面或多个方面组合。特别地，被指示为优选或有利的任何特征可以与被指示为优选或有利的任何其他特征进行组合。
在整个说明书中对“一个实施例”或“一实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个本说明书各处出现的短语“在一个实施例中”或“在一实施例中”不一定都指代相同的实施例，而是可以指代相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，特定特征、结构或特性可以以任何合适的方式组合，如本领域技术人员从本公开中清楚了解的。此外，虽然本文描述的一些实施例包括一些特征但不包括在其他实施例中的其他特征，但是不同实施例的特征的组合意在在本发明的范围内，并且形成不同的实施例，如本领域技术人员将理解的。例如，在所附权利要求中，可以以任何组合使用任何要求保护的实施例。
在本发明的本说明书中，参考了构成其一部分的附图，其中仅通过图示示出可以实施本发明的特定实施例的方式。附在各个元件上的括号内或加粗的附图标记仅作为示例来举例说明这些元件，并不旨在限制各个元件。应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以利用其他实施例并且可以进行结构或逻辑改变。因此，以下详细描述不应被视为限制性的，并且本发明的范围由所附权利要求限定。
本文提供了一种用于确定和/或监测受试者的改变的意识状态的水平的方法，该受试者接受治疗进程以改变受试者的意识状态。改变受试者的意识状态的治疗进程可以是非药物的(例如催眠)。改变受试者的意识状态的治疗进程可以是非药物的(例如催眠)和药物的(即混合治疗进程)。所述方法包括以下步骤：接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据，并根据反应数据确定受试者的意识状态改变的水平。改变的意识状态的水平是实时确定的。
本发明人首次发现，在反应数据，特别是从额叶EEG电极、顶叶EEG电极和中央EEG电极中的至少一个收集的测量数据与在用于改变受试者的意识状态的非药物治疗进程期间的受试者的意识状态之间存在强关联。首次可以在非药物催眠(其导致分离)中实时确定受试者的改变的意识状态的水平的客观测量值。这适用于许多情况，例如，当受试者在非药物镇静下接受干预时。干预可以是任何干预，包括治疗性、和/或改善性、和/或诊断性的。干预可以是侵入性的(例如手术、内窥镜、导管插入术)或非侵入性的(例如医学图像获取、放射治疗)。
意识状态是指对受试者自我意识以及环境意识的测量，确定受试者对一个或多个刺激的存在感、唤醒性(情绪反应)和(身体)反应性，其特征在于生理活动的改变和神经系统签名。刺激可能来自环境(例如外部事件)和/或内部。
在改变的意识状态下，即在意识水平降低的情况下，受试者更放松，更分离，更容易受到暗示，并且可选地被中度或深度水平地镇静。受试者的认知功能可以专注于特定的任务，并且通常同时发生的大脑过程是分开的。受试者的生理机能通常会有所改变(吞咽、肢体运动、眨眼等不自主运动更少，生命体征的稳定性更高，呼吸模式更大，氧合率提高……)。在改变的意识状态下，受试者可能会出现部分或全部僵住症以及与环境断开连接(即听不到口头命令/不对口头命令作出反应)。根据要求，感官可能会被激活不足/过度激活。意识水平较低的受试者能够获得更好的干预体验。干预可以是任何干预，包括治疗性、和/或改善性、和/或诊断性的。干预可以是侵入性的(例如手术、内窥镜、导管插入术)或非侵入性的(例如医学图像获取、放射治疗)。
非药物诱导的意识状态可以根据治疗进程期间受试者的分离深度(DoD)确定，如下文所述。
对受试者应用治疗进程以改变受试者的意识状态。治疗进程可以包括催眠和/或其他基于证据的心理和/或身心干预(即非药物治疗)、活性药物成分的施用(即药物治疗)、其他治疗(例如针灸、机械治疗、正念、其他非药物治疗)中的一种或多种。优选地，它包括催眠；它具有已知的分离作用。受试者的意识状态被催眠改变的程度可以被称为催眠深度(DoH)。受试者的意识状态已被催眠和可选的活性药物成分以及可选的其他治疗改变的程度可以称为状态深度(DoS)。
特别地，非药物治疗主要包括催眠，但也包括用于使催眠进程潜在化和/或改善分离/改变意识/治疗效果的其他治疗。其他非药物治疗可以包括针灸、敲击、电刺激、机械治疗、正念、眼球运动脱敏和再处理(EMDR)中的一种或多种。
药物治疗进程的示例可以是施用麻醉剂。麻醉剂的示例包括：
吸入剂，例如地氟烷、安氟烷、氟烷、异氟烷、甲氧氟烷、一氧化二氮、七氟烷(吸入)
静脉注射剂，例如巴比妥酸盐、阿莫巴比妥、美索必妥、硫戊醛、硫喷妥钠、苯二氮卓类、地西泮、劳拉西泮、咪达唑仑、依托咪酯、氯胺酮、丙泊酚
如本文所用，术语“受试者”是指治疗进程的受益者。“用户”是指操作所述方法或系统的一个人或多个人。用户可以是受试者的护理提供者，例如医生、或医疗助理、或非医疗助理(例如朋友、亲戚、助手)。在某些情况下，用户可能是受试者，例如，在家中自行进行治疗。
催眠是诱导受试者意识改变状态的一种方式。催眠治疗可以是医疗(临床)催眠治疗，或家庭催眠治疗，或在任何护理或健康环境中提供的催眠治疗。催眠治疗可以是不在护理机构内提供的单位外催眠治疗(即不在诊所、医院、护理中心内提供)。当沉浸在意识改变状态中时，受试者的自我知觉和周边意识受到影响，改变了受试者对其感觉、知觉和思想的体验，并使受试者倾向于遵循暗示。受试者被吸引并与现实分离。
催眠治疗进程通常包括如图1所示的4个连续阶段，(i)诱导阶段，(ii)深化阶段，(iii)过渡阶段，和/或(iv)再警觉阶段。当沉浸在治疗进程中时，受试者的自我感知和周边意识受到影响，沉浸深度在(i)阶段增加并在(ii)阶段达到最大值。受试者在(ii)阶段变得倾向于暗示性控制，在此期间受试者可能会被镇静、诱导放松等。然后通过(iii)和(iv)阶段使受试者恢复到正常的意识状态。
下面详细描述这些阶段，即：
(i)诱导阶段，其中受试者准备好沉浸在改变的状态中。在这个阶段，受试者通常感到舒适、安全和放松。
(ii)深化阶段，其中受试者被置于意识改变状态。除非在治疗中明确表达暗示，否则这种状态的典型特征是与现实的完全或部分分离以及缺乏运动或运动减少。
(iii)过渡阶段，其中受试者暴露于暗示性信息，这可能有助于记住或忘记治疗的特定事件和/或解决一个或多个受试者特定问题(也称为催眠后暗示)。
(iv)再警觉阶段，其中受试者恢复到正常的意识状态。在这个阶段，受试者通常会恢复他/她的感官，分离状态结束。这个阶段可能是可选的，也可以是典型催眠治疗进程的一部分。
催眠治疗进程可以由催眠师或催眠治疗师提供，更优选地，它使用媒体呈现器(例如虚拟现实头戴式耳机)来呈现，以获得完全沉浸的效果，如下文更详细描述的。存储的催眠治疗进程可以通过媒体呈现器播放，治疗进程的内容专用于治疗。催眠进程可以是自我催眠进程。
当处于由催眠诱导的意识改变状态时，受试者更加分离并且可以在不存在或使用较低剂量的药物(麻醉剂/镇痛剂/抗焦虑剂)剂量的情况下进行干预(例如侵入性手术)。
表示受试者对治疗进程的反应的反应数据用于确定受试者的意识状态，特别是意识状态改变水平。
反应数据可以包括测量数据和可选的观察数据和/或自我报告的数据。反应数据可以包括测量数据和/或观察数据和/或自我报告数据。反应数据包含一个或多个数据成分，每个成分源自单个测量(例如EEG、EMG、EDA、ECG、EOG)、单个观察(例如运动、肤色)或单个自我报告事件，如稍后下文讨论的。
测量数据是使用相对于受试者设置的一个或多个设备，诸如电极和/或传感器(例如换能器、照相机、运动传感器)从受试者获得的数据。观察数据是从受试者的非自我(异源)观察中获得的数据。自我报告的数据是受试者在治疗期间或之后报告的数据或信息。测量数据可以包括一个或多个测量数据成分。(例如EEG是测量数据成分)。
反应数据可以包括电活动数据。电活动数据为测量数据。电活动数据是从由电极获得的测量值中得出的任何数据。电极通常放置在皮肤上。通常数据由至少2个电极(例如2、3、4、5个或更多个)捕获。电极捕获数据的示例包括脑电图(EEG)数据、肌电图(EMG)数据、皮肤电活动(EDA)数据、心电图(ECG)数据、眼电图(EOG)数据。优选地，反应数据至少包括EEG数据。任何电子数据成分(例如EEG数据)在用作反应数据之前可以或可以不经过处理。
反应数据可以包括生理数据。生理数据是测量数据。生理数据是从通常包含换能器、照相机、运动传感器的设备获得的对受试者的测量值中得出的数据。生理数据不包括上述电活动数据。生理数据的示例包括脉搏率数据、心率数据(例如心率、心率变化数据)、血压数据、呼吸(速率)数据(例如呼吸率、呼吸率变化数据)、脑氧合数据、血氧饱和度数据、区域和/或中心血氧饱和度数据、皮肤电导数据、皮肤电流数据(例如GSR(皮肤电流反应)数据)、体温数据、光体积描记图(PPG)数据。血氧饱和度可以是例如SpO2、SvO2等。任何生理数据成分(例如脉搏率数据)在用作反应数据之前可以或可以不经过处理。
反应数据可以包括运动跟踪数据。运动跟踪数据是测量数据。运动跟踪数据是从身体或身体的一部分的运动得出的数据。通常，运动跟踪数据由一个或多个运动传感器(例如2轴或3轴加速度计、陀螺仪、一个或多个照相机)测量。运动跟踪数据可以包括一个或多个身体跟踪数据(例如头部、四肢(胳膊腿手)、身体抖动)和/或眼睛跟踪数据。运动可以是自发的和/或作为电刺激的结果。
反应数据可以包括面部表情数据。面部表情数据是测量数据。面部表情数据是与情绪和/或伤害感受相关的数据。通常，面部表情数据由指向面部的一个或多个照相机(或EMG传感器)测量。
反应数据可以包括观察数据。观察数据是由另一个人观察到的关于受试者的数据。观察数据是由用户(例如，护理提供者，例如医生、医疗助理或非医疗助理(例如朋友、亲戚、助手))或与用户相关的利益相关者(例如医院)观察到的数据，或从数据库中获取的数据(例如医疗记录)。观察数据可以包括一个或多个观察到的数据成分(例如，受试者的运动是观察到的数据成分)。观察数据可以包括以下一项或多项：受试者的运动/缺乏运动；程序性事件；临床观察(肤色、呻吟或不适的语言表达……)；年龄、手术类型、介入数据、种族、语言、其他群体统计数据；镇静剂和/或其他药物的剂量。
反应数据可以包括自我报告的数据。自我报告的数据是受试者报告的数据。可以在进程期间提供自我报告的数据。可以在治疗进程之前和/或期间和/或之后提供自我报告的数据。优选地，在治疗进程之前和/或之后提供自我报告的数据。自我报告的数据可以包括一个或多个自我报告的数据成分(例如治疗期间的分离水平是自我报告的数据成分)。自我报告的数据可以包括治疗期间的一个或多个分离水平、总体舒适度、估计的手术持续时间、进程期间事件的回忆以及其他相关登记。
脑电图(EEG)是本领域公知的用于记录大脑电活动的技术。沿着头皮某些位置放置的电极测量由大脑神经元(主要是皮层)内的电脉冲引起的电压波动。它反映了大脑网络中不同的神经元/神经元群体如何通过电脉冲相互交流。脑电图技术产生脑电图。脑电图EEG数据可以完善到特定的电极位置，例如上述的额叶、顶叶或中央电极。EEG数据可以包括基于频率的参数和/或基于相位的参数、和/或基于幅度的参数。可以通过对EEG信号进行基于频率的分析来获得基于频率的参数。它可用于测量包含在特定信号频带中的功率，其中功率是指通常在指定频率范围内(例如，跨越delta-theta频率范围或在delta-theta频率范围内的频带，或跨越theta-alpha频率范围或在theta-alpha频率范围内的频带)的频域信号幅度的平方。
“delta-theta”(dt)频带是指包含delta和theta脑电波二者的范围内的频带。delta-theta(dt)范围通常大于0Hz且等于或小于8Hz。theta脑波优选为慢theta脑波(大于3Hz且等于或小于6Hz)。delta-theta(dt)频带的宽度可以至少为2Hz。频带的宽度可以跨越“delta-theta”(dt)频率的整个范围。最优选地，delta-theta(dt)频带大于或等于1Hz且小于或等于6Hz。
可以通过对EEG信号进行基于相位的分析来获得基于相位的参数。可以通过对EEG信号进行基于幅度的分析获得基于幅度的参数，例如时域中的平均信号峰值-峰值幅度(MSPA)。信号峰值幅度是信号波从零点起的最大偏移。信号峰值-峰值幅度是从负峰值到正峰值的距离。
EEG数据可以通过放置在头皮上对应于(位置)额叶和顶叶的解剖区域中的一个或多个EEG电极来获取。
额叶EEG电极(F-EEG电极)位于与额叶对应的头皮解剖区域。它被配置为附接到或接触对应于额叶的头皮解剖区域。它记录F-EEG电极数据。额叶是指大脑的解剖部分。额叶的区域可以沿着矢状面，更优选地沿着矢状面在对应于额叶的头皮解剖区域的中间。可以设置或使用至少一个F-EEG电极。
顶叶EEG电极(P-EEG电极)位于对应于顶叶的头皮解剖区域。它被配置为附接到或接触对应于顶叶的头皮解剖区域。它记录P-EEG电极数据。顶叶是指大脑的解剖部分。顶叶的区域可以沿着矢状面，更优选地沿着矢状面在对应于顶叶的头皮解剖区域的中间。可以设置或使用至少一个P-EEG电极。
至少可以使用一个局部EEG电极(例如F-EEG电极)。然而，应当理解，可以使用第二电极(接地电极)用于共模抑制，即将相关信息与噪声分离；这可以放置在头皮的任何地方，例如在头皮的另一个区域，在双侧位置。可以使用第三电极(参考电极)来计算电压差；这可以放置在头皮的任何地方，例如在电中性位置。
心率数据可以使用放置在皮肤上的两个或更多个心电图(ECG)电极使用外周或心前区放置来获取。心电图检测心脏的电活动。可替代地或另外地，心率数据可以由另一个来源获取，例如使用放置在皮肤上的光电容积脉搏波(PPG)传感器。PPG检测皮肤下血管系统的血容量变化。心率数据可以包括心率、心率变异性、导出的度量、基于相位的参数、基于频率的参数。
呼吸数据可以使用一个或多个力/运动传感器(例如胸带)或气压传感器获取，或从PPG传感器或ECG传感器获得。呼吸数据可以包括呼吸率、呼吸率变异性(也称为呼吸变异性)、吸气压力、呼气压力、呼吸节律、呼吸深度、呼吸模式和导出指数中的一项或多项。呼吸数据在本文中可以称为呼吸率数据。
EMG数据可以使用放置在皮肤上的两个或更多个EMG电极来获取，优选地是在四肢或面部；或源自另一传感器，如EEG。它表示来自受试者肌肉组织的电活动数据。它可以包括基于频率的参数和/或基于相位的参数和/或基于幅度的参数。
眼电图(EOG)数据可以使用放置在眼睛周围皮肤上的两个或更多个EOG电极(例如，在眼睛的上方和下方，或在眼睛的左侧和右侧)来获取。EOG基于存在于人眼前部和后部之间的角膜视网膜静息电位记录眼球运动。EOG数据可以包括眼球运动/注视、眨眼、两只眼睛运动的同步。
皮肤电流数据可以使用放置在皮肤上的两个或更多个电导测量电极来获取。该数据表示皮肤电导率，并与反映交感神经活动的汗腺活动的变化相关联。皮肤电流数据可以包括电导率变异性、峰值幅度/潜伏期、趋势。
SpO2数据是血氧饱和度的测量值。它可以使用许多技术进行测量，诸如脉搏血氧仪等。SpO2数据可以包括时间线值。它是麻醉师的关键参数，因为它与呼吸功能相关联并且反映了组织氧合。
眼睛跟踪数据可以包括瞳孔扩张、眼睛注视、眨眼频率或频率、眼肌电图(EOG)、眼睛运动、眨眼闭合持续时间、眨眼频率、眼睛闭合率、眼睑距离变化(相对于正常眼睑距离)中的一个或多个。瞳孔扩张可以提供有关蓝斑活动以及困倦/警觉状态的信息，蓝斑是大脑中去甲肾上腺素(应激激素)合成的主要场所。
身体运动跟踪数据(例如头部、四肢(手臂、腿、手))可以包括身体运动增加或减少的指示。头部运动的变化可能是在治疗进程的被动“深化”阶段期间任务注意力不集中/沉浸感低/分心的迹象。
反应数据可以包括测量数据，测量数据包括EEG数据和EMG，以及眼动追踪数据、包括患者的观察到的运动或缺乏运动的观察数据、接受的药物剂量、以及包括分离等级在内的自我报告数据。优选地，反应数据包括EEG数据。优选地，自我报告的数据(如果有的话)包括分离的评级。
可以使用反应数据用于确定治疗进程期间受试者的分离深度(DoD)。
分离深度(DoD)是以牺牲特定时间实际环境的真实性为代价，受试者感觉存在于另一种现实中的程度，以及受试者与其感官体验及自我意识脱节的程度。它是受试者处于催眠状态的深度的直接指标。换句话说，它是催眠深度的主要贡献者。在神经生理学层面，分离的特点是重新排列心理过程的优先级，优先关注替代现实。它可以用作关于来自实际环境的刺激和/或关于内部事件的注意力不集中程度的指标。如本文别处提到的，受试者的分离深度(DoD)可以由第1组指标和/或第2组指标确定。可以关于非药物治疗进程测量DoD。
根据反应数据确定的反应数据或改变的意识状态水平可以用于确定状态深度(DoS)和/或催眠深度(DoH)。根据反应数据确定的分离深度(DoD)可用于确定状态深度(DoS)和/或催眠深度(DoH)。
DoH与非药物(例如通过催眠)诱导的受试者的意识水平相同或指示该意识水平。正如之前在意识状态改变中所解释的那样，受试者更加放松和分离，并且更少受到不愉快事件的困扰，更容易接受暗示，并且可选地被镇静。受试者的认知功能可以专注于特定的任务，并且通常同时发生的大脑过程是分开的。这种分离状态的产生允许减少对外围刺激的感知和受试者改变对自我和环境中的自我的感知。对受试者的DoH有贡献的指标至少包括受试者经历的分离深度(DoD)。如本文别处提到的，DoD可以由第1组数据和/或第2组数据确定。
DoS指示非药物诱导(例如通过催眠)和可选的药物诱导的受试者的意识水平。可以根据不同的状态深度或不同的状态深度指数来确定DoS。例如，DoS可以是不同状态深度或不同状态深度指数的总和。DoS可以根据DoH和其他对状态的贡献(例如通过药物治疗)来确定。例如，DoS可以是不同状态深度或不同状态深度指数的总和。DoS可能等于DoH，特别是当治疗进程仅包含催眠时。
反应数据可以包括测量数据，测量数据包括脑电图EEG数据，EEG数据包括：
-从以下至少一项收集的数据：
-位于与受试者额叶相对应的头皮解剖区域上的额叶EEG电极(F-EEG电极)，
-位于与受试者顶叶相对应的头皮解剖区域上的顶叶EEG电极(P-EEG电极)，
-根据反应数据确定受试者的意识状态改变的水平。
优选地，存在至少一个F-EEG电极和至少一个P-EEG电极。
发明人已经发现从F-EEG电极和P-EEG电极中的至少一个收集的数据和受试者改变的意识状态的水平存在很强的关联性。特别是，它们可用于指示受试者的分离深度(DoD)。受试者的DoD与受试者的意识状态相关联。受试者的DoD也与受试者的催眠深度相关联。
优选地，EEG数据包括从F-EEG电极和可选的P-EEG电极收集的数据，并且上述确定包括：
-从F-EEG电极数据中提取与delta-theta(即dt)频率范围(F-功率(dt))中的频带相关联的功率；以及
-可选地从P-EEG电极数据中提取与delta-theta(即dt)频率范围(P-功率(dt))中的频带相关联的功率；
其中F-功率(dt)和可选的P-功率(第1组指标)指示受试者的意识状态。特别是，它们指示受试者的分离程度。分离与受试者的意识状态相关联。
优选地，F-功率(dt)从大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围中提取，或从其中更窄的频带中提取。优选地，从大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围或从其中更窄的频带中提取P-功率(dt)。优选地，存在至少一个F-EEG电极和至少一个P-EEG电极。
第1组指标F-功率(dt)和可选的P-功率(dt)是受试者意识状态的指标。特别是，它们与受试者的分离程度相关联。
所述F-功率(dt)和可选的所述P-功率(dt)的变化(可选地与各自的参考值进行比较)进一步指示受试者的改变的意识状态的状态。特别地，所述F-功率(dt)和可选地所述P-功率(dt)与各自的参考值相比的降低指示受试者的较低意识状态。
所述F-功率(dt)和可选地所述P-功率(dt)可选地与各自的参考值相比的减少(下降)指示更分离的状态。
优选地，EEG数据包括从F-EEG电极和从P-EEG电极收集的数据，并且上述确定包括从F-EEG电极数据提取F-功率(dt)和从P-EEG电极数据提取P-功率(1dt)，其中F-功率(dt)和P-功率(dt)的组合指示受试者的意识状态。
优选地，EEG数据包括从F-EEG电极收集的数据，并且上述确定包括从F-EEG电极数据中提取平均信号峰值-峰值幅度(F-MSPA)，其中F-MSPA(第2组指标)指示受试者的意识状态。特别是，它们指示受试者的分离程度。分离与受试者的意识状态相关联。
第2组指标F-MSPA与受试者的意识状态相关联。特别是，它与受试者的分离程度相关联。
所述F-MSPA与参考值相比的变化进一步指示受试者的改变的意识状态的水平。所述F-MSPA与参考值相比的降低指示受试者的意识状态降低。所述F-MSPA与相应的参考值相比的减少指示更分离的状态。
受试者的分离深度(DoD)可以根据受试者的意识状态来确定。DoD与受试者的意识状态相关联。特别地，分离深度(DoD)可以根据第1组指标和/或第2组指标确定。
特别地，分离深度(DoD)可以根据以下确定：
-F-功率(dt)和可选的P-功率(dt)(第1组指标)，和/或
-F-MSPA(第2组指标)。
优选地，受试者的DoD根据以下确定：
-F-功率(dt)和可选的P-功率(dt)(第1组指标)，和
-可选的F-MSPA(第2组指标)。
优选地，受试者的DoD根据以下确定：
-F-功率(dt)和可选的P-功率(dt)(第1组指标)，和
-F-MSPA(第2组指标)。
可以根据受试者的意识状态确定受试者的状态深度(DoS)。受试者的状态深度(DoS)可以根据DoD确定。受试者的状态深度(DoS)可以根据第1组指标和/或第2组指标确定。
可以根据受试者的意识状态确定受试者的催眠深度(DoH)。受试者的催眠深度(DoH)可以根据DoD确定。可以根据第1组指标和/或第2组指标确定受试者的催眠深度(DoH)
本文描述的是一个或多个指数，这些指数是标准化的指数，指示受试者意识状态已被治疗进程改变的水平或程度。通常，与参考状态相比，指数被标准化或归一化。
本文描述的指数包括催眠深度指数(DoHI)、状态深度指数(DoSI)、分离深度指数(DoDI)。
催眠深度指数(DoHI)是指示受试者的意识状态与参考状态相比已被非药物治疗进程(例如催眠)改变的水平或程度的标准化的催眠深度(DoH)指数。
状态深度指数(DoSI)是指示受试者的意识状态与参考状态相比已被非药物治疗进程(例如催眠)和可选地通过药物改变的水平或程度的标准化的状态深度(DoS)指数。
分离深度指数(DoDI)是指示受试者的分离程度或与参考状态相比已被治疗进程，特别是已被非药物治疗进程改变的水平或程度的标准化的分离深度(DoD)的指数。
指数(例如DoHI、DoSI、DoDI中的一个或多个)可以具有带有第一和第二限值的刻度。第一限值可以表示没有改变的意识状态，而第二限值可以表示最深的改变的意识状态。第一限值可以表示受试者的初始(参考)状态。第一限值可以表示没有/轻微改变的意识状态，而第二限值可以表示完全/深度改变的意识状态。第一限值可以表示轻微的恍惚，而第二限值可以表示深度的恍惚。第一和第二限值可以用数字表示，例如分别为0至20、20至0、0至60、60至0、0至100、100至0、0至1、1至0。第二限值可以大于第一限值，或者第一限值可以大于第二限值。
可以取决于受试者或用户的观点为第二限值选择更大的数字。麻醉师可能偏好第一限值(例如1、60、100、100％)大于第二限值(例如0、0％)。
例如，当意识状态的改变是为了麻醉效果时，指数(尤其是DoSI、DoHI、DoDI)接近第二限值的受试者可以被外科医生安全地进行手术。
指数可以在第一和第二限值之间有一个刻度；刻度可以是线性的、对数的或其他的。刻度可以是连续的、分类的、离散的、百分比、比率。
指数(例如DoHI、DoSI、DoDI中的一个或多个)可以指示受试者的意识、催眠(DoHI)、状态(DoSI)和分离(DoDI)的不同水平的数量。水平的数量可以是任意的，例如3至10个水平，优选4至8个水平。可以有4、6或8个水平。水平可以划分在第一和第二限值内。划分可以是平均(线性)的、对数的或根据另一种方案。最低水平(例如第1水平)可以与第一限值相关或包含第一限值，最高水平(例如第4水平)可以与第二限值相关或包含第二限值。当指数是100(第一限值)和0(第二限值)之间的值并且水平的数量为4时，4个水平可以是100-76(第一水平)、75至51(第二水平)、50至26(第3水平)，25至0(第4水平)。可以理解的是，水平的端点可以允许连续的数字刻度(不中断)进入下一个水平。当指数为100(第一限值)和0(第二限值)之间的值且水平的数量为8时，8个水平可以是100-87.5(第一水平)、87.5至75(第二水平)、75至62.5(第3水平)、62.5至50(第4水平)、50至37.5(第5水平)、37.5至25(第6水平)、25至12.5(第7水平)、12.5至0(第8水平)。技术人员将能够根据情况确定刻度的范围(例如100至0，或60至0)、刻度内的水平的数量(例如4、6或8)、刻度的类型(例如线性、对数)和水平之间的边界。
指数可以是基于受试者的指数，其中将每个受试者的状态与受试者自身的参考状态进行比较。基于受试者的指数提供有关受试者意识状态是否已被治疗进程改变的信息。指数可以是基于群体的指数，其中将每个受试者的状态与基于群体的参考状态进行比较。基于群体的指数允许将受试者的状态与总体群体进行比较。例如，它可以客观指示受试者是否可以在非药物镇静下安全地接受干预(例如侵入性手术)。
关于基于受试者的指数，参考状态(例如DoD、DoH、DoS中的一个或多个的参考值)是在治疗进程前为受试者测量的。在治疗进程期间，基于反应数据，为受试者测量DoD、DoH、DoS中的一个或多个的实时值。在治疗进程期间，基于参考值与实时DoD、DoH、DoS值之间的比较，计算DoDI、DoHI、DoSI中的一个或多个的实时值。基于受试者的指数和DoDI、DoHI、DoSI中的每个的示例性计算在下面更详细地描述。
关于基于群体的指数，参考状态(例如DoD、DoH、DoS中的一个或多个的参考值)是从数据库中提取的。数据库参考值基于群体研究。参考值可以根据某些因素(包括年龄、性别、种族、干预特征)而变化，因此，参考值可以根据受试者和/或用户进行适调。在治疗进程期间，基于反应数据，为受试者测量DoD、DoH、DoS中的一个或多个的实时值。在治疗期间，基于数据库参考值与实时DoD、DoH、DoS值之间的比较，计算DoDI、DoHI、DoSI中的一个或多个的实时值。基于群体的指数和DoDI、DoHI、DoSI中的每个的示例性计算在下面更详细地描述。
本文提供了一种用于确定和/或监测接受治疗进程的受试者的非药物改变的、可选地与药物一起(即混合)改变的意识状态的水平的方法，所述方法包括以下步骤：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据；
-将反应数据转换为状态深度(DoS)指数(DoSI)和/或催眠深度(DoH)指数(DoHI)，DoHI和/或DoSI表示受试者的非药物改变的、可选地混合(非药物和药物)改变的意识状态的测量值。
本文提供了一种用于确定和/或监测接受治疗进程的受试者的非药物改变的、可选地与药物一起(即混合)改变的意识状态的水平的方法，，所述方法包括以下步骤：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据；
-根据反应数据确定分离深度(DoD)指数(DoDI)；
-根据DoDI确定状态深度(DoS)指数(DoSI)和/或催眠深度(DoH)指数(DoHI)，DoHI表示受试者的非药物改变的意识状态的测量值，DoSI表示受试者的非药物改变的、可选地混合(非药物和药物)改变的意识状态的测量值。
优选地，DoSI和/或DoHI根据DoDI确定。优选地，DoHI根据DoDI确定。
所述方法可以给出受试者的当前DoSI和/或DoHI的指示。
所述方法可以给出受试者的当前DoSI和/或DoHI以及在治疗进程的那个时间点的预期DoSI和/或DoHI的指示。在那个时间点的预期DoSI和/或DoHI可以根据基于群体的预期来确定。
所述方法可以给出治疗进程期间受试者的DoSI和/或DoHI的趋势的指示。DoSI和/或DoHI的趋势可以根据基于群体的预期来确定。
所述方法可以确定和/或监测非药物改变的意识状态的水平。所述方法可以确定和/或监测组合的或混合的非药物改变的和药物改变的意识状态的水平。所述方法可以确定和/或监测：
-非药物改变的意识状态的水平；
-和可选地混合(组合)非药物改变和药物改变的意识状态的水平。
DoSI可以是不同深度状态指数的总和。DoSI可以是DoHI和对状态的其他贡献(例如药物治疗)的总和。DoSI可以等于DoHI，特别是当治疗进程仅包含催眠时。
DoSI和DoHI的比率(派生指数)可以具有带有第一和第二限值的刻度。第一限值可以表示没有改变意识状态，而第二限值可以表示最深的改变的意识状态。第一限值可以表示受试者的初始(参考)状态。第一限值可以表示没有/轻微改变的意识状态，而第二限值可以表示完全/深度改变的意识状态。第一限值可以表示轻微的恍惚，而第二限值可以表示深度的恍惚。第一和第二限值可以用数字表示，例如分别为0到100、100到0、0到1、1到0。第二限值可以大于第一限值，或者第一限值可以大于第二限值。可以取决于受试者或用户的观点将第二限值选择为更大的数字。例如，当意识状态的改变是为了麻醉效果时，DoSI和DoHI比率接近第二限值的受试者可以接受手术干预。麻醉师可能偏好第一限值(例如1、100、100％)大于第二限值(例如0、0％)。
可以理解，例如，由于区域敏感或语言翻译，术语DoH、DoHI、DoS、DoSI在本发明的实际实现中可以被赋予其他名称。
DoSI和/或DoHI可以指示受试者的意识和/或分离的不同水平的数量。水平的数量可以是任意的，例如3至10个水平，优选4至8个水平。可以有4、6或8个水平。水平可以划分在第一和第二限值内。划分可以是平均(线性)的、对数的或根据另一种方案。最低水平(例如第1水平)可以与第一限值相关或包含第一限值，最高水平(例如第4水平)可以与第二限值相关或包含第二限值。当DoSI和/或DoHI是100(第一限值)和0(第二限值)之间的值并且水平的数量为4时，4个水平可以是100-76(第一水平)、75至51(第二水平)，50至26(第3水平)，25至0(第4水平)。可以理解的是，水平的端点可以允许连续的数字刻度(不中断)进入下一个水平。当DoSI和/或DoHI为100(第一限值)和0(第二限值)之间的值且水平的数量为8时，8个水平可以是100-87.5(第一水平)、87.5至75(第二水平)，75至62.5(第3水平)，62.5至50(第4水平)，50至37.5(第5水平)，37.5至25(第6水平)，25至12，5(第7水平)，12.5至0(第8水平)。技术人员将能够根据情况确定刻度的范围(例如100至0，或60至0)、刻度内的水平的数量(例如4、6或8)、刻度的类型(例如线性、对数)和水平之间的边界。
DoSI和/或DoHI可以指示受试者在治疗进程期间的以下水平中的至少3个水平：
(a)第一水平，受试者有意识、警觉、被激怒时会激动；
(b)第二水平，受试者有意识和冷静，但不分离；
(c)第三水平，受试者处于轻度分离状态；
(d)第四水平，受试者处于分离状态/沉浸状态。
可替代地，DoSI和/或DoHI可以指示治疗进程期间以下水平中的至少三个水平：
(i)第一水平，特征是受试者清醒和警觉，认知障碍最小或没有认知障碍；
(ii)第二水平，特征是受试者清醒但平静，能够在对话水平上对口头命令做出有目的的反应；
(iii)第三水平，特征是受试者看起来睡着了，但仍然能够在对话水平上对口头命令做出有目的的反应；
(iv)第四水平，特征是受试者看起来睡着了，但仍然能够对更高声的口头命令或眉间敲击做出有目的的反应；
(v)第五水平，特征是受试者正在睡着或看起来睡着，但仍然能够对眉间敲击或大声的口头命令做出缓慢的有目的的反应；
(vi)第六水平，特征是受试者正在睡着或看起来睡着了，对外部刺激反应迟钝；
(vii)第七水平，特征是受试者睡着了，对伤害性刺激有反射性反应；
(viii)第八水平，特征是受试者对外部刺激(包括坚定的压力或伤害性刺激)无反应。
本文描述了一种用于确定状态深度(DoS)指数(DoSI)的方法，DoSI表示受试者的非药物改变的、可选地与药物一起(混合)改变的意识状态的测量值，包括根据本文描述的方法确定意识状态。优选地，DoSI至少根据DoD/H确定。优选地，其中DoSI至少根据DoD/H确定。
本文描述了一种用于确定催眠深度(DoH)指数(DoHI)的方法，DoHI表示受试者的非药物改变的意识状态的测量值，包括根据本文所描述的方法确定意识状态。优选地，DoHI至少根据DoD确定。
反应数据可以使用评估协议转换为指数，例如DoDI、DoHI、DoSI。评估协议可以包括使用数学(例如统计)模型、经训练的机器学习模型、数学指数、参考数据中的一种或多种。评估协议以DoDI、DoHI、DoSI中的一个或多个的反应数据和/或独立测量数据作为输入，并输出指数。
评估协议可以包括从反应数据提取第1组指标、第2组指标中的一个或多个的步骤。
测量数据可以包括一个或多个数据成分。数据成分归因于单个测量(例如EEG、EMG、EDA或ECG)、单个观察(例如运动、肤色)或单个自我报告的事件(例如分离水平)。
评估协议可以同等或不同地加权反应数据的多个数据成分。赋予数据成分的权重尤其取决于成分的相关性和精度等。例如，评估协议可以给EEG数据提供更高的评级，反映其高度相关性和精确性。评估协议可以使用仍然足以指示情况的相关性和精度较低的数据成分。在一些情况下，反应数据可以包括具有足以指示情况的高相关性和精确度的较少数量的数据成分。在一些情况下，反应数据可以包括具有足以指示情况的较低相关性和精确度的大量数据成分。
随着使用所述方法评估更多的受试者，可以完善评估协议。完善评估协议的方法可以包括：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据，
-接收DoDI、DoHI、DoSI中一项或多项的独立测量数据，
-使用反应数据和独立测量的数据来完善评估协议。
完善评估协议的方法可以包括：
-接收表示受试者对治疗进程的反应的测量反应数据，
-接收DoS和/或DoH和/或DoD的自我报告和/或观察措施；
-接收DoS和/或DoH和/或DoD的独立测量数据；
-使用反应数据、自我报告和/或观察数据以及独立测量的数据来完善评估方案。
可以附加地或替代地使用分析来完善评估协议。在先前治疗进程期间收集的数据可以有助于完善评估方案。
随着评估方案的创建和/或改进，很明显，反应数据的一个或多个数据成分在确定和/或监测受试者的非药物改变的、可选地与药物一起(混合)改变的意识状态的水平时变得冗余。本发明的一个方面是使用测量数据、观察数据和反应数据中的至少一个，优选使用所有这些数据来创建和/或完善评估协议。本发明的一个方面是在所述方法中仅使用测量数据。
下面列出了用于确定DoDI的评估协议的示例。一般来说，其可以包括5个主要步骤：
步骤1：在治疗进程期间从F-EEG电极和可选的P-EEG电极接收反应数据并且对其数字化。
步骤2：生成：
第1组指标，即来自数字化反应数据的F-功率(dt)和可选的P-功率(dt)，和/或
第2组指标，即F-MSPA。
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值。
步骤4：将步骤3)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较
步骤5：从步骤4中获得一个DoDI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
在步骤2中，数字化反应数据可以经过预处理协议，预处理协议包括重新参考平均参考、带通和/或陷波滤波以排除低频和高频伪影、将信号分割为所谓的历元(epoch)、伪影抑制(眼部、肌肉部……)和基线调整中的一项或多项。分割为历元是指从连续EEG信号中提取特定时间窗口的过程。这些时间窗口被称为“历元”，并且通常针对事件(例如电刺激)进行时间锁定。ERP或MSPA是基于历元来测量的。对于EEG信号的时域分析，通常有峰值检测来确定峰值幅度和延迟(如果是多个历元，则以时间序列的形式)，并执行数学变换(例如：如果是多个历元，则求平均或变化变量)。对于EEG信号的频域分析：通常有时间到频率变换(例如傅立叶变换)、提取相关频段(例如delta-theta(td))、确定每个频段(以及每个历元)的幅度/功率和相位，并执行数学变换(例如：如果多个历元，则求平均)。由此，获得至少一个电极的以下特征中的至少一项：delta-theta(td)频带相关的幅度/功率、delta-theta(td)频带相关的相位、EEG平均信号峰值-峰值振幅(MSPA)、EEG MSPA延迟。可以有归一步骤，例如，用来纠正干预时间以确保每个受试者的贡献相似。
在步骤3中，使用综合分析生成一个或多个指数值，例如，使用以下等式：
其中αi是随群体规模和特征演变的可选参数，并且可以使用基于反应数据和/或DoD的独立测量数据的学习过程来确定，fi是使用基于反应数据和/或DoD的独立测量数据的学习过程确定的函数，Fi，s[t′，t]是从时间t′到时间t(t′＜t)从点2处获得的特征的值并且用于多个受试者。上面的[t′-t]区间意味着时间t处的分离的值可以基于从若干个Fi，s，t值中提取的特征来计算。例如，采用过去x毫秒的平均值和标准偏差可以更灵敏、更稳健地确定DoDI。
在步骤4中，将值与参考值进行比较
如果指数是基于受试者的指数(每个受试者都是自己的控制组)，则
如果指数是基于群体的(绝对)并且受试者s是群体p的一部分，则
其中S是放大参数，β是使用基于反应数据和/或DoD的独立测量数据的学习过程确定的、说明群体特征(年龄、性别、种族等)的参数，
是基于个体/受试者的参考状态，
是使用基于反应数据和/或DoD的独立测量数据的学习过程确定的绝对/基于群体的参考状态，以及K是允许基于用户偏好调整阈值的“转换”参数。
在步骤5中生成DoDI指数。将步骤4中获得的值与预定义的刻度进行比较，具体取决于完善协议中描述的以下过程确定的受试者/干预特征(使用经训练的机器学习模型和/或人工智能，基于收集的测量值、观察到的和自我报告的数据/参考数据)。
在DoDI中，指数可以是基于群体的指数(绝对刻度，受试者与群体进行比较)。第一限值可以表示“无分离”，或完全注意来自实际环境和/或内部事件的刺激。第二限值可以表示“最完全的分离”，或者完全不注意来自实际环境和/或内部事件的刺激；受试者完全有一种存在于替代现实中的感觉。中间值表示分离的中间水平，即对来自实际环境和/或内部事件的刺激不注意的中间水平。
在DoDI中，指数可以是基于受试者的指数(相对刻度，每个受试者与自身进行比较)。第一限值可以指示受试者最初是分离的(参考状态)。受试者对来自实际环境和/或内部事件的刺激的不注意程度与治疗进程前相同。第二限值可以指示受试者已完全分离。受试者对来自实际环境和/或内部事件的刺激的不注意程度是最大的(就其本身而言)；受试者完全有一种存在于替代现实中的感觉。中间值表示分离的中间水平，即对来自实际环境和/或内部事件的刺激不注意的中间水平。
下面列出了用于确定DoHI的评估协议的示例。在此协议中，步骤1和2根据反应数据生成一组或多组指标1到2。一般来说，其可以包括5个主要步骤：
步骤1：在治疗进程期间从F-EEG电极和可选的P-EEG电极接收反应数据并且对其数字化；
步骤2：生成一组或多组指标1到2；
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值；
步骤4：将步骤3)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较；
步骤5：从步骤4)获得DoHI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
可替代地，用于确定DoHI的评估协议可以基于一个或多个已生成的DoDI。步骤1和2可以替换为获取一个或多个DoDI并将其归一化的步骤。
步骤1：获取DoDI；
步骤2：将一个或多个DoDI归一化；
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值；
步骤4：将步骤3)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较；
步骤5：从步骤4)获得DoHI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
在步骤2中，归一化步骤是将一个或多个DoDI变为可比较刻度的转换。
在步骤3中，使用综合分析生成一个或多个指数值，例如，使用以下等式：
其中αi是随群体规模和特征演变的可选参数，并且可以使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH和/或DoD、DoH的独立测量数据的学习过程来确定，fi是使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH和/或DoD、DoH的独立测量数据的学习过程确定的函数，Fi，s[t′，t]是从时间t′到时间t(t′＜t)从点2处获得的特征的值并且用于多个受试者。
在步骤4中，将值与参考值进行比较。
如果指数是基于受试者的指数(每个受试者都是自己的控制组)，则
如果指数是基于群体的(绝对)并且该受试者s是群体p的一部分，则
其中S是放大参数，β是使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH和/或DoD、DoH的独立测量数据的学习过程确定的、说明群体特征(年龄、性别、种族等)的参数。
是基于个体/受试者的参考状态，
是使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH和/或DoD、DoH的独立测量数据的学习过程确定的绝对/基于群体的参考状态，以及K是允许基于用户偏好调整阈值的“转换”参数。
在步骤5中生成DoHI指数。将步骤4中获得的值与预定义的刻度进行比较，具体取决于以下“评估协议的完善”部分中描述的过程确定的受试者/干预特征(使用经训练的机器学习模型和/或人工智能，基于收集的测量值、观察到的和自我报告的数据/参考数据)。
在DoHI中，指数可以是基于群体的指数(绝对刻度，将受试者与群体进行比较)。第一限值可以指示受试者的意识水平与正常清醒受试者通常观察到的意识水平相似。第二限值可以表示意识的最深的改变状态，或完全减少对外围刺激的感知以及受试者对自我和环境中的自我的改变的感知。中间值表示改变的意识状态的中间水平。
在DoHI中，指数可以是基于受试者的指数(相对刻度，每个受试者与自身进行比较)。第一限值可以指示与参考状态相比，受试者的意识状态没有(或没有显著)改变；与参考状态相比，受试者对外围刺激的感知以及对自我和环境中的自我的感知都没有改变。第二限值可以指示与参考状态相比，受试者的意识状态被完全/深度改变。中间值表示改变的意识状态的中间水平。
下面列出了用于确定DoSI的评估协议的示例。在此协议中，步骤1和2根据反应数据生成一组或多组指标1到2。一般来说，其可以包括5个主要步骤：
步骤1：在治疗进程期间从F-EEG电极和可选的P-EEG电极接收反应数据并且对其数字化。
步骤2：生成一组或多组指标1到2。
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值。
步骤4：将步骤3)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较。
步骤5：从步骤4)获得DoSI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
可替代地，用于确定DoSI的评估协议可以基于一个或多个已生成的DoDI。步骤1和2可以替换为获取一个或多个DoDI并将其归一化的步骤。
第1步：获取DoDI。
第2步：将一个或多个DoDI归一化。
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值。
步骤4：将步骤4)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较。
步骤5：从步骤3)获得DoSI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
可替代地，用于确定DoSI的评估协议可以基于一个或多个已生成的DoDI。步骤1和2可以替换为获取一个或多个DoDI并将其归一化的步骤。
步骤1：获取DoDI、药物诱导的状态意识的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个；
步骤2：将DoDI、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个归一化；
步骤3：例如使用综合分析从步骤2)生成一个或多个指数值；
步骤4：将步骤4)的值与参考值(基于群体的指数或基于受试者的指数)进行比较；
步骤5：从步骤3)获得DoSI指数(例如刻度0到20之间的一个数值)，或者一个词，或者一个类别。
在步骤2中，归一化步骤是将DoDI、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个转化为可比较的刻度的步骤。
在步骤3中，使用综合分析生成一个或多个指数值，例如，使用以下等式：
其中αi是可选的参数，它随着群体规模和特征而演变，使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个和/或DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个的独立测量数据的学习过程，fi是使用基于基于反应数据和/或计算的DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个和/或DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个的独立测量数据的学习过程确定的函数，Fi，s，[t′，t]是从时间t′到时间t(t′＜t)从点2处获得的特征的值并且用于多个受试者。
在步骤4中，将值与参考值进行比较。
如果指数是基于受试者的指数(每个受试者都是自己的控制组)，则
如果指数是基于群体的(绝对)并且受试者s是群体p的一部分，则
其中S是放大参数，β是使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个和/或DoD、DoH、DoS、药物诱导的意识状态的测量值、其他治疗诱导的意识状态的测量值中的一个或多个的独立测量数据的学习过程的、说明群体特征(年龄、性别、种族等)的参数，
是基于个体/受试者的参考状态，
是使用基于反应数据和/或计算的DoD、DoH、DoS和/或DoD、DoH、DoS的独立测量数据的学习过程确定的绝对/基于群体的参考状态，以及K是允许基于用户偏好调整阈值的“转换”参数。
在步骤5中生成DoSI指数。将步骤4中获得的值与预定义的刻度进行比较，具体取决于以下“评估协议的完善”部分中描述的过程确定的受试者/干预特征(使用经训练的机器学习模型和/或人工智能，基于收集的测量值、观察到的和自我报告的数据/参考数据)。
在DoSI中，指数可以是基于群体的指数(绝对刻度，将受试者与群体进行比较)。第一限值可以表示“没有改变意识状态”。第一限值可以指示受试者的意识水平与正常清醒的受试者通常观察到的意识水平相似。第二限值可以表示意识的最深的改变状态，或完全减少对外围刺激的感知以及受试者对自我和环境中的自我的改变的感知。中间值表示改变的意识状态的中间水平。如别处提到的，DoSI可以是DoHI的测量值，可选地具有药物诱导的意识状态的测量值并且可选地具有由其他治疗诱导的意识状态的测量值。
在DoSI中，指数可以是基于受试者的指数(相对刻度，每个受试者与自身进行比较)。第一限值可以指示与参考状态相比，受试者的意识状态没有(或没有显著)改变；与参考状态相比，受试者对外围刺激的感知以及对自我和环境中的自我的感知都没有改变。第二限值可以指示与参考状态相比，受试者的意识状态被完全/深度改变。中间值表示改变的意识状态的中间水平。如别处提到的，DoSI可以是DoHI的测量值，可选地具有药物诱导的意识状态的测量值并且可选地具有由其他治疗诱导的意识状态的测量值。
当已评估了更多的受试者时，更多的数据变得可用，可用于完善DoDI、DoHI和DoSI中每个的评估协议。本文描述的是示例性方式(a)至(c)，其中可以使用测量数据、观察数据和自我报告数据中的至少一个，优选使用所有这些数据来完善相应的评估协议。
(a)模型参数的增量
模型参数(αi，fi，β)基于测量数据以及自我报告或独立测量的DoD(I)、DoH(I)和/或DoSI，使用数学和/或统计和/或机器学习过程进行评估。
随着评估协议的完善，很明显，反应数据的一个或多个数据成分在确定和/或监测受试者的意识/分离水平时变得冗余。当使用上面描述的方法时，该数据将自动由(接近)零权重αi加权。
(b)为DoS/DoD/DoH的计算确定新的相关特征，并将它们包含在评估协议中
显然，对于新的输入数据，反应数据的一个或多个数据成分似乎与确定和/或监测受试者的意识/分离水平相关，并且应该将其包括在评估方案中。新模型的参数应如上所述进行相应改变。
(c)建立基于群体的参考状态/阈值
基于群体的阈值和/或参考状态是基于测量数据和/或观察数据和/或自我报告和/或计算的DoD(I)、DoH(I)、DoS(I)和/或独立测量的DoD(I)、DoH(I)和DoSI，使用数学和/或统计和/或机器学习过程计算的。应进一步验证它们的收敛性和稳定性。
使用评估协议将反应数据转换为DoSI和/或DoHI。评估协议可以包括使用数学(例如统计)模型、经训练的机器学习模型、数学指数、参考数据中的一种或多种。评估协议将反应数据作为输入，并输出DoSI和/或DoHI。
测量数据可以包括一个或多个数据成分。数据成分归因于单个测量(例如EEG、EMG、EDA或ECG)、单个观察(例如运动、肤色)或单个自我报告的事件。评估协议可以同等或不同地加权反应数据的多个数据成分。赋予数据成分的权重尤其取决于成分的相关性和精度。例如，评估协议可以给EEG数据提供更高的评级，反映其高度相关性和精确性。评估协议可以使用仍然足以指示情况的相关性和精度较低的数据成分。在一些情况下，反应数据可以包括具有足以指示该情况的高相关性和精确度的较少数量的数据成分。在一些情况下，反应数据可以包括具有足以指示该情况的较低相关性和精确度的大量数据成分。
随着使用所述方法评估更多的受试者，可以完善评估协议。完善评估协议的方法可以包括
-接收表示受试者对治疗进程的反应的反应数据，
-接收DoSI和/或DoHI的独立测量的数据，
-使用反应数据和独立测量的数据来完善评估协议。
可以附加地或替代地使用分析来完善评估协议。在先前治疗进程期间收集的数据可能有助于完善评估方案。
显然，随着评估方案的创建和/或完善，反应数据的一个或多个数据成分在确定和/或监测受试者的非药物改变的、可选地与药物一起(混合)改变的意识状态的水平中变得冗余。本发明的一个方面是使用测量数据、观察数据和反应数据中的至少一个，优选使用所有这些数据来创建和/或完善评估协议。本发明的一个方面是在所述方法中仅使用测量数据。
所述方法和系统可以基于治疗进程中的位置(和已经执行的治疗动作)确定治疗进程的某个时间点的预期DoSI和/或DoHI和DoHI比率。例如，如果治疗包括催眠进程，则预期的DoSI和/或DoHI可以根据催眠进程的阶段(即上述(i)至(iv)之一)和阶段内的位置确定。例如，如果治疗包括药物镇静进程，则可以根据镇静剂的剂量确定预期的DoSI。预期的DoSI和/或DoHI可以根据群体数据确定，即根据历史或优先数据确定。
因为所实施的治疗并不总是导致预期的状态深度，所以测量的状态深度和预期的状态深度之间的差异为用户提供了纠正措施的指导。
所述方法和系统可以向图形用户界面(GUI)提供输出。所述系统可以包括GUI。
向GUI的输出可以是图形和/或数字。向GUI的输出可以指示以下一项或多项：
-意识状态的当前水平或改变的水平；
-当前的DoSI和/或DoHI；
-当前的DoS和/或DoH；
-当前的DoDI；
-当前的DoD；
-DoSI和DoHI之间的当前比率(派生指数)；
-DoSI、DoHI、DoDI两者之间的当前比率。
-趋势意识状态；
-趋势(历史)DoSI和/或DoHI；
-趋势(历史)DoSI和/或DoHI和/或DoDI；
-趋势(历史)DoS和/或DoH；
-趋势(历史)DoS和/或DoH和/或DoD；
-DoSI、DoHI两者之间的趋势(历史)比率；
-DoSI、DoHI、DoDI两者之间的趋势(历史)比率；
-预期的意识状态；
-预期的DoSI和/或DoHI；
-预期的DoSI和/或DoHI和/或DoDI；
-预期的DoS和/或DoH；
-预期的DoS和/或DoH和/或DoD；
-DoSI和DoHI之间的预期比率；
-DoSI、DoHI、DoDI两者之间的预期比率。
向GUI的输出可以附加地或可替代地显示一个或多个当前数据成分(例如，一个或多个测量数据成分、一个或多个观察数据成分和/或一个或多个自我报告数据成分)。当前数据成分的示例包括本文别处列出的那些，优选EEG数据、EMG数据和脉搏率数据中的一个或多个。
向GUI的输出可以包括图形指标，其中屏幕上的位置和/或颜色向用户(例如医生)提供受试者状态的指示以及在必要时要采取的步骤。例如，就用户的信号的患者体验而言，绿色可以指示积极的状态。例如，就用户的信号的患者体验而言，红色可以指示负面状态。例如，就用户的信号的患者体验而言，左侧位置可以指示积极状态。例如，就用户的信号的患者体验而言，右侧的位置可以指示负面状态。例如，就用户的信号的患者体验而言，上部位置可以指示积极的状态。例如，就用户的信号的患者体验而言，下部的位置可以指示负面状态。
向GUI的输出可以附加地或可替代地显示一个或多个派生的指数。派生的指数是从一个或多个数据成分和/或从DoSI和/或从DoHI派生的指数。例如，舒适指数可以是基于皮肤电导数据和EEG数据的派生指数。术后遗忘指数可以是基于EEG和EMG数据组合的派生指数。另一个派生指数可以基于DoHI和DoSI的比率。这些派生指数可以基于为受试者观察到的收集数据，可选地使用分析(即历史/群体数据)进行完善。
图形输出可以包括时间线和时间线上的指示DoSI和/或DoHI和/或其比率的标记。DoSI和/或DoHI和/或其比率可以与第一和第二限值(例如0到1，0到100)一起在刻度上。
GUI可以在第一和第二限值之间的一个或多个刻度上显示当前的DoSI；刻度可以是线性的、对数的或其他的。刻度可以是连续的、分类的、简易的、百分比的、比率的。
GUI的示例(200，a至g)在图2到9中给出。
图2示出了GUI(200，a)，其是DoSI和DoHI的当前状态的图形显示，作为单独的条形图(分别为252、254)。参考DoSI条形图(252)；DoHI条形图包含等效特征(未标记)。显示的DoSI(y轴)条形图分为4个区域：0-25％(224)、26-50％(222)、51-75％(220)、76-100％(218)；这些区域可选地具有颜色以指示安全级别(例如76-100％-红色，51-75％-橙色，26-50％-浅绿色，0-25％-深绿色。100-76％(218，红色)区域可以指示受试者有意识、警觉、被激怒时会变得激动：等待催眠进程进行并可选地施用镇痛剂。75-50％(220，橙色)区域可以指示受试者有意识且平静，但尚未分离，尚未准备好。50-26％(222，浅绿色)区域可以指示受试者处于轻度分离状态，尚未准备好。0-25％(224，深绿色)区域可能指示受试者处于分离状态/沉浸状态。应当理解，百分比的单位和0到100％的刻度范围是示例性的，并且其他单位(例如无单位)和刻度(例如0到1、0到40、0到50、0到60等，线性、对数)都在本公开的范围内。条形(256)的高度指示在所指示的时间(261)处的DoSI。数字显示器(258)还指示DoSI。指示了当前单位(百分比)(260)，其可以使用单位按钮(262)更改(例如，更改为无单位和/或其他单位)。向前(264，a)和向后(264，b)按钮允许显示在当前DoSI和先前读数之间来回滚动。可以理解，DoHI可以用DoDI代替，并且上述信息也适用于该指数，与DoSI分开或与DoSI结合。
图3A和图3B示出了GUI(200，b)，其是DoSI、EEG和派生指数1(DI-1)的当前状态的图形显示，作为单独的滚动图(分别为266-a、266-b、266-c)。参考图3A中的DoSI滚动图(266-a)；其他滚动图包含等效功能(未标记)。显示的DoSI滚动图分为4个区域：0-25％(224)、26-50％(222)、51-75％(220)、76-100％(218)；这些区域可选地具有颜色以指示安全级别(例如，76-100％-红色，51-75％-橙色，26-50％-浅绿色，0-25％-深绿色，如图2所示)。DoSI滚动图(266-a)包含静态时间轴(268)，所指示时间(261)处的DoSI读数(210)沿着该轴(上下)滑动。数字显示(258)也指示DoSI。时间轴(268)保持静态，而背景在时间方向上滚动(通常从右到左)。指示了历史或趋势数据点(244)。所指示的当前单位(百分比)(260)可以用“单位”按钮(262)改变(例如改变为无单位和/或其他单位)。前进(264，a)和后退(264，b)按钮允许显示在当前DoSI和先前的读数之间来回滚动。按钮(272)的面板允许用户从滚动图中进行选择用于显示：选择了DoSI(274)、EEG(276)和DI-1(280)的按钮(灰色背景)，并且显示了所选择的滚动图(分别为266-a、266-b、266-c)。未选中的是ECG(278)和DI-2(派生指数2、272)的按钮。
在图3B中，示出与图3A相同的GUI，并且按钮(270)在图3A中未被选中而在图3B中被选中；按钮(270)打开或关闭叠加在滚动图上的受试者的预期DoSI(216)的显示；当前DoSI(210)和历史DoSI(214)可以在视觉上与预期DoSI(216)进行比较。
图4A和图4B示出了GUI(200，c)，其是治疗进程随时间(x轴)的进展的图形显示。参考图4A中的DoSI图；图4B中的图形包含等效特征(未标记)。受试者在当前时间点的当前DoSI(210)显示为沿时间轴(212)的圆圈(210)，随着治疗进程的进行，时间轴(212)沿箭头(213)的方向前进。显示的DoSI图y轴分为4个区域：0-25％(224)、26-50％(222)、51-75％(220)、76-100％(218)；这些区域可以可选地具有颜色以指示安全级别，例如，76-100％-红色，51-75％-橙色，26-50％-浅绿色，0-25％-深绿色，如图2所示。
受试者在治疗进程期间的历史或趋势DoSI示出为虚线(214)。指示了当前单位(百分比)(260)；框(260)还可以用作在不同单位(例如，无单位和/或其他单位)之间循环的按钮。在图4B中，示出与图4A相同的曲线图；按钮(270)在图4A中未被选中而在图4B中被选中。按钮(270)打开或关闭叠加在图形上的受试者的预期DoSI(216)的显示；当前DoSI(210)和历史DoSI(214)可以在视觉上与预期DoSI(216)进行比较。
图5示出了GUI(200,d)，其包含被示为指针的受试者的当前DoSI(210)的“速度计”刻度。指示了当前的比例单位(百分比)(260)，其可以使用单位按钮(262)更改(例如，更改为无单位和/或其他单位)。DoSI速度计刻度分为4个区域：0-25％(224)、26-50％(222)、51-75％(220)、76-100％(218)；这些区域可选地具有颜色以指示安全级别，例如，76-100％-红色，51-75％-橙色，26-50％-浅绿色，0-25％-深绿色，如图2所示。显示了按钮(234、236、238)，用户可以从中选择一个或多个选项来改变GUI的显示和用于显示进一步的信息。
图6示出了GUI(200，b)，它包含受试者的当前DoSI(230)的数字显示。指示了当前单位(百分比)(260)，其可以使用单位按钮(262)进行更改(例如，更改为无单位和/或其他单位)。显示了按钮(234、236、238)，用户可以从中选择一个或多个选项来改变GUI的显示和用于显示进一步的信息。
图7示出了其中表示不同指数的GUI(200，e)。每个轴的外部点表示该指数的最大刻度值。图表概述了不同指数的值。
图8示出了GUI(200，f)，其示出在治疗进程期间随时间推移的受试者(240)的当前DoSI。还示出历史或趋势数据点(244)，并且历史或趋势数据点的平均值显示为虚线(242)。
图9示出了GUI(200，g)，示出在进程的相同时间点与其余群体(分析)相比的每个指数(DoSI、镇痛、舒适)的平均测量值。
可以提供一种系统，用于确定和/或监测接收本文描述的治疗进程的受试者的改变的意识状态的水平，所述系统包括监测装置，所述监测装置被配置为获得受试者的测量数据。所述系统可以被配置用于在本文描述的方法中使用。优选地，所述监测装置包括下面描述的EEG捕获单元。所述监测装置可以集成到可穿戴设备中，例如头戴式耳机，如下所述。所述系统可以但不是必须地进一步包括媒体呈现器，所述媒体呈现器被配置用于向受试者呈现治疗进程，如下所述。
可以提供一种用于确定和/或监测接受治疗进程的受试者的非药物和/或药物改变的意识状态水平的系统，所述系统包括：
-可选的媒体呈现器，被配置用于向受试者呈现治疗进程；
-监测装置，被配置为获取受试者的测量数据；
-控制器模块，被配置为从监测装置接收测量数据，并将包括测量数据的反应数据转换为状态深度(DoS)指数(DoSI)和/或催眠深度(DoH)指数(DoHI)，DoHI和/或DoSI表示受试者的非药物和/或药物改变的意识状态的测量值。
媒体呈现器向受试者呈现治疗进程。治疗进程可以包含催眠和/或其他基于证据的心理和/或身体干预。媒体呈现器可以包括在其上显示运动图像的屏幕(例如LED、LCD、投影仪)。图像能够吸引受试者的注意力和/或控制受试者的体验和生理反应。媒体呈现器可以包括音频(例如音乐、对话、音效)传递到的声音换能器(例如耳机、头戴式耳机、扬声器)。
媒体呈现器可以集成为可穿戴设备，例如头戴式耳机。所呈现的媒体可以作为虚拟现实头戴式耳机、增强现实头戴式耳机或混合现实头戴式耳机提供。最优选地，媒体呈现器被集成到提供虚拟/增强/混合/等现实的可穿戴设备中；通常包括显示器或投影仪、立体声(单声道、立体声、多维)和头部运动跟踪传感器(例如陀螺仪、加速度计、结构化光系统等)。合适的头戴式耳机的示例是由Oculus(例如Oculus Riff、Oculus Go)、LG电子(例如LG360 VR)、Pico(例如G2 4K、G2 Pro)、HTC(例如HTC Vive)、Samsung(例如Samsung GearVR)、Google(例如Google Cardboard)、Microsoft(Hololens)提供的头戴式耳机和其他现成的或定制的设计。媒体呈现器还可以通过呈现体感内容来扩展，例如振动(例如，配备在座椅中的振动模块)和/或嗅觉内容(例如，将一种或多种香味释放到鼻腔中)。可选地，媒体呈现器可以配备用于执行或播放数据的计算单元，或者它可以从外部媒体服务器接收数据(即流)。
媒体呈现器可以作为单独的设备(例如，单独的智能设备、单独的声音换能器)提供。单独的没备可以与本文别处描述的可穿戴设备可移除地耦合。
监测装置可以被配置为捕获受试者的反应数据，特别是受试者的测量数据。监测装置包括一个或多个单元，每个单元根据单元的类型包含一个或多个电极、传感器、捕捉测量数据的照相机。每个单元的测量数据成分可以或可以不是由一个或多个电极、传感器、照相机捕获的信号的处理产生的。
监测装置可以包括脑电图(EEG)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的EEG数据。脑电图捕获单元可包括至少两个(例如，2、3、4、5个或更多个)电极，优选多个电极，被配置用于从受试者大脑获取电活动数据。电极可以被配置为放置在受试者头部区域的预定位置；例如放置在额叶、顶叶和/或枕叶区域。示例性电极配置是针对头部的2个额叶电极、2个侧部电极、1个枕骨电极。
在优选配置中，EEG捕获单元可以包括：
-至少一个额叶EEG电极(F-EEG电极)，被配置用于附接到或接触对应于额叶的头皮解剖区域；
-至少一个顶叶EEG电极(P-EEG电极)，被配置用于附接到或接触对应于顶叶的头皮解剖区域。
EEG捕获单元还可以包括接地或参考电极。它位于远离F-或P-EEG电极的位置以允许空间重建。
电极可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。电极可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。电极可以是干接触电极。电极可以通过重力或通过力(例如通过弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。电极可以重复使用或一次性使用。电极可以集成到头带或固定带中。电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。脑电图(EEG)捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。采样率通常至少比感兴趣的最高频率高2.5倍。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
监测装置可以包括肌电图(EMG)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的EMG数据。EMG捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4、5或更多个)电极，优选地多个电极，被配置用于从受试者肌肉组织获取电活动数据。在存在EEG捕获单元的情况下，EMG捕获单元可以与EEG捕获单元共享电极。电极可以被配置为放置在受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处；优选是前额区。电极可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。电极可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。电极可以是干接触电极。电极可以通过重力或通过力(例如通过弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。电极可以重复使用或一次性使用。电极可以集成到头带或固定带中。电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
EMG捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
监测装置可以包括呼吸数据(RD)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的呼吸数据。RD捕获单元可以包括至少一个(例如，1、2、3、4、5个或更多个)传感器，被配置用于从受试者获取RD。呼吸数据可以包括呼吸率、呼吸率可变性、吸入压力中的一项或多项。RD捕获单元可以包括一个或多个光电容积描记(PPG)传感器。PPG传感器检测皮肤下脉管系统的血容量变化；传感器通常是光学的。呼吸率和呼吸率可变性可以从PPG传感器确定。PPG传感器可以放置在太阳穴区域和/或前额区域，和/或外围位置。位于外围的传感器可以使用有线或无线通信与控制器模块和/或RD捕获单元通信。呼吸率和呼吸率可变性可以从PPG传感器确定。RD捕获单元可以利用从放置在可检测呼吸率的位置处的一个或多个ECG电极捕获的信号。一个或多个传感器可以被配置为放置在跨越受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处。传感器可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。传感器可以固定到可穿戴设备或可从可穿戴设备拆卸。传感器可以是干接触传感器和/或电极。传感器可以通过重力、或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。传感器可以重复使用或一次性使用。传感器可以集成到头带或固定带中。传感器可以例如集成到媒体呈现器的面罩部分中，以便将PPG传感器放置在前额和/或太阳穴区域。RD捕获单元可以包括可穿戴胸带，该胸带包含测量胸部膨胀和收缩的力传感器；呼吸率和呼吸率可变性可以从可穿戴胸带传感器确定。RD捕获单元可以包括测量气压(例如在吸气或呼气期间)的气道气压检测器。RD捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
监测装置可以包括心率(HR)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的心率数据。HR捕获单元可以包括至少一个(例如，1、2、3、4、5个或更多个)传感器和/或电极，被配置用于从受试者获取心脏数据。HR捕获单元可以包括一个或多个光体积描记图(PPG)传感器，其检测皮肤下的脉管系统的血容量变化；传感器通常是光学的。PPG传感器可以放置在太阳穴区域和/或前额区域。捕获的PPG波的峰值可以估计心率、心率变异性以及心跳间隔和血压(两个PPG传感器)。HR捕获单元可以包括一个或多个ECG电极，被配置用于从受试者心脏获取电活动数据。在存在EEG或EMG捕获单元的情况下，HR捕获单元可以与EEG或EMG捕获单元共享电极。一个或多个传感器和/或电极可以被配置为放置在跨越受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处；它们可以双侧放置。在传感器是PPG传感器的情况下，可以配置为放置在前额和/或太阳穴区域。传感器和/或电极可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。传感器和/或电极可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。传感器和/或电极可以是干接触传感器和/或电极。传感器和/或电极可以通过重力、或通过力(例如通过弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。传感器和/或电极可以是可重复使用的或一次性使用的。传感器和/或电极可以集成到头带或固定带中。传感器和/或电极可以例如集成到媒体呈现器的面罩部分中，以便将PPG传感器放置在前额和/或太阳穴区域。HR捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
监测装置可以包括眼电图(EOG)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的EOG数据。EOG捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4、5或更多个)电极，优选地多个电极，被配置用于从受试者眼睛周围获取电活动数据。在存在EEG或EMG捕获单元的情况下，EOG捕获单元可以与EEG或EMG捕获单元共享电极。电极可以被配置为放置在受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处；优选是周围(例如，在眼睛的上方和下方，左侧和右侧)。电极可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。电极可以固定到可穿戴设备或可从可穿戴设备拆卸。电极可以是干接触电极。电极可以通过重力或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。电极可以是可重复使用的或一次性使用的。电极可以集成到头带或固定带中。电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。EOG捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
监测装置可以包括皮肤电活动(EDA)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的EDA数据。EDA捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4、5或更多个)，优选地多个电极，被配置用于从受试者获取电活动数据皮肤组织。在存在EEG或EMG捕获单元的情况下，EDA捕获单元可以与EEG或EMG捕获单元共享电极。电极可以被配置为放置在受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处；优选是前额区。
电极可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。电极可以固定到可穿戴设备或可从可穿戴设备拆卸。电极可以通过重力或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。电极可以是可重复使用的或一次性使用的。电极可以集成到头带或固定带中。电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。EDA捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
EDA捕获单元可以被配置用于测量皮肤电反应。反应数据，即测量数据包括输出的GSR数据。EDA捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4、5或更多个)，优选地多个GSR电极，被配置用于获取皮肤电反应。在存在EEG或EMG捕获单元的情况下，EDA捕获单元可以与EEG或EMG捕获单元共享局部或参考电极以获取皮肤电反应。电极可以被配置为放置在受试者的颅骨和/或面部区域的预定位置处；优选是前额或额头区域。GSR电极可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。GSR电极可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。GSR电极可以是干接触电极。GSR电极可以通过重力、或通过力(例如通过弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。GSR电极可以重复使用或一次性使用。GSR电极可以集成到头带或固定带中。GSR电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置可以包括心电图(ECG)捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的心率或心电图数据。ECG捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4、5或更多个)电极，优选地多个电极，被配置用于从受试者心脏获取电活动数据。在存在EEG、EMG或EDA捕获单元的情况下，ECG捕获单元可以与EEG、EMG或EDA捕获单元共享电极。电极被配置为放置在受试者胸部的预定位置。电极可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。电极可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。电极可以通过重力或力(例如通过弹簧或弹性施加)或通过粘合剂固定在适当的位置。电极可以重复使用或一次性使用。电极可以集成到头带或固定带中。电极可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置还可包括生理监测单元。反应数据，即测量数据包括输出的生理数据。生理监测单元可以包括至少一个(例如，1、2、3、4或更多个)传感器，用于获取受试者的生理数据，特别是生理数据的组成部分。生理数据可以涉及以下一项或多项：脉搏率、心率、心率变化、血压、呼吸率、呼吸率变化、吸入压力、呼气压力、脑氧合、血氧饱和度(SpO2)、区域和/或中心血氧饱和度、皮肤电导、皮肤电反应、体温。生理数据可以涉及以下一项或多项：呼吸率、呼吸率变化、吸入压力、心率。
监测装置可以包括SpO2捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的SpO2数据。SpO2捕获单元捕获单元可以包括至少一个(例如，1、2、3、4、5个或更多个)传感器，被配置用于捕获来自受试者的SpO2(血氧饱和度)数据。SpO2数据捕获单元可以包括一个或多个传感器，例如光电容积图(PPG)传感器；传感器通常是光学的。传感器可以放置在太阳穴区域和/或前额区域。传感器可以被配置为放置在前额和/或太阳穴区域。传感器可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。传感器可以固定到可穿戴设备或可从可穿戴设备拆卸。传感器可以是干接触传感器。传感器可以通过重力、或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。传感器可以是可重复使用的或一次性使用的。传感器可以集成到头带或固定带中。传感器可以例如集成到媒体呈现器的面罩部分中，以便将传感器放置在前额和/或太阳穴区域。SpO2捕获单元通常包括用于放大检测信号的放大器。信号被数字化以供数模转换器处理以供处理单元处理。数模转换器可以是独立的或内置于处理单元中。
一个或多个传感器可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。一个或多个传感器可以固定到可穿戴设备或可从可穿戴设备拆卸。一个或多个传感器可以通过重力、或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。一个或多个传感器可以是可重复使用的或一次性使用的。一个或多个传感器可以集成到头带中。传感器可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置还可包括体运动跟踪单元。反应数据，即测量数据包括输出的身体运动跟踪数据。身体运动跟踪单元可以包括至少一个(例如，1、2、3、4个或更多个)运动传感器，用于获取受试者的身体运动，特别是身体运动跟踪数据的分量。运动传感器的示例包括2轴或3轴加速度计、陀螺仪、一个或多个照相机、磁/感应换能器。身体运动包括头部、四肢(手臂、腿、手、膝盖、肘部)的运动。身体运动跟踪单元可以是头部跟踪单元。
一个或多个运动传感器可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。一个或多个运动传感器可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。一个或多个运动传感器可以通过重力、或通过力(例如由弹簧或弹性施加)或通过粘合剂保持在适当位置。一个或多个运动传感器可以是可重复使用的或一次性使用的。一个或多个运动传感器可以集成到头带中。运动传感器可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置还可以包括眼睛跟踪单元。反应数据，即测量数据包括输出的眼动追踪数据。眼睛跟踪单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4或更多个)照相机，用于监测受试者的一只或两只眼睛的运动。眼睛跟踪单元可以包括被配置为照亮眼睛的至少一个光源(例如可见光、红外线)。捕获的图像可以使用眼动追踪软件进行分析，以确定受试者的注意力焦点、困倦、意识或其他精神状态。
一个或多个照相机可以集成到可穿戴设备中，例如，可穿戴头戴式耳机。一个或多个照相机可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。一个或多个照相机可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置还可以包括面部表情捕获单元。反应数据，即测量数据包括输出的面部表情数据——例如情绪，伤害感受。面部表情捕获单元可以包括至少一个(例如1、2、3、4个或更多个)照相机，用于监测受试者的面部表情。面部表情捕获单元可包括至少一个光源(例如可见光、红外线)，被配置为照亮面部。捕获的图像可以使用面部表情识别软件进行分析，以确定受试者的面部表情和反应。一个或多个照相机可以集成到可穿戴设备中，例如可穿戴头戴式耳机。一个或多个照相机可以固定到可穿戴设备或从可穿戴设备拆卸。一个或多个照相机可以集成到媒体呈现器的面罩部分中。
监测装置可包括EEG捕获单元、EMG捕获单元、EDA捕获单元、ECG捕获单元、生理监测单元、头部跟踪单元、眼部跟踪单元和面部捕获单元。监测装置可以包括EEG捕获单元、EMG捕获单元、HR捕获单元和呼吸数据捕获单元。
监测装置可以集成到可穿戴设备中，例如头戴式耳机。监测装置的一个或多个电极和/或一个多个传感器和/或一个多个照相机可以集成到可穿戴设备中。优选地，监测装置包括本文所述的EEG捕获单元，其具有至少一个F-EEG电极和可选的至少P-EEG电极。F-EEG电极可以放置在可穿戴设备的面罩部分或带子上。面罩部分可以是闭合的(例如，当支撑虚拟现实查看器时)或敝开的(例如，当虚拟现实查看器不存在时)。
可穿戴设备可以不包括声音换能器并且没有内置屏幕。屏幕和/或声音可以通过另一个设备提供，例如耳机和/或智能设备。可穿戴设备可以包括用于智能设备的耦合器。在没有声换能器和内置屏幕时，治疗进程可由催眠师或催眠治疗师进行。
可穿戴设备可以包括声音换能器(例如耳机、头戴式耳机、扬声器)而不包括内置屏幕。屏幕可以通过智能设备提供。可穿戴设备可以包括用于智能设备的耦合器。
可穿戴设备可以包括内置声音换能器(例如耳机、头戴式耳机、扬声器)和内置屏幕的组合。
可穿戴设备的示例在图10A至图10D和图11中给出。图10A至图10D描绘了可穿戴设备(100)。可穿戴设备(100)包括将可穿戴设备(100)保持在受试者头部(120)上的适当位置的多个带子(102、a、b、c)。带子可以是弹性的或非弹性的。带子(102、a、b、c)还将多个电极和/或传感器保持在受试者头部(120)上的适当位置。图10A至图10D中描绘的是用于测量EEG数据的电极(110，(中央(C)EEG电极)，b(顶叶(P)EEG电极)，c(颞叶))和用于测量心率、心率变化、SPO2的传感器(112)。图10A和图10B进一步描绘了用于EEG数据测量的电极110，d(右前额叶)。图10B至图10D进一步示出了用于EEG数据测量的电极g(额叶(F)EEG电极)。在图10A和图10B中，提供了眼罩(104)，该眼罩将虚拟现实查看器(106)和耳机(108)(媒体呈现器)支撑在受试者头部(120)上的适当位置。在图10C中，虚拟现实查看器不存在，但耳机(108)(媒体呈现器)存在并通过带子放置在受试者的耳朵上方。在图10D中，虚拟现实查看器和眼罩和耳机(108)不存在；治疗进程可以从外部提供。图11是设置有以下电极的面罩(104)的示例性面接触边缘的视图：用于测量EEG数据的电极(116，a，b，c，d)(110，d，e，f)；用于测量皮肤电导的电极(118)。电极110，e可以是矢状面EEG电极中的前额叶EEG电极，电极110，f可以是左前额叶EEG电极。
图12是面罩(104)的另一示例性面接触边缘的视图，其设置有
-矢状面中的额叶EEG电极(110e)，用于测量EEG数据(可以可选地设置在向上延伸的延伸部分上，例如在头带上)；
-用于测量EMG数据的EMG电极(111a至111d)；
-用于测量呼吸数据、心率数据、血压、spO2的PPG传感器(113a、113b)；
-用于测量EOG数据的EOG电极(115a至115e)；
-用于测量GSR数据的GSR电极(117)；
-接地电极(119)，其可与EEG(110e)、EMG(111a至111d)、EOG(115a至115e)、GSR(117)电极中的一个或多个组合用作参考/接地电极。
控制器模块可以被配置为接收来自监测装置的测量数据，并将反应数据转换为受试者的改变的意识状态的水平。
控制器模块可以被配置为从监测装置接收测量数据，并将包括测量数据的反应数据转换成DoDI、DoHI、DoSI中的一个或多个。评估协议可以包括使用数学(例如统计)模型、经训练的机器学习模型、数学指数、参考数据中的一种或多种。
控制器模块可以被配置用于从监测装置接收测量数据，并且使用如本文别处所述的评估方案将包括测量数据的反应数据转换成DoSI和/或DoHI，DoSI和/或DoHI表示受试者的非药物改变的和可选地药物改变的意识状态的测量值。评估协议可以包括使用数学(例如统计)模型、经训练的机器学习模型、数学指数、参考数据中的一种或多种。
控制器模块通常包括被配置为执行处理步骤的电路(例如微处理器)和存储器。控制器模块可以集成或不集成到可穿戴设备中。控制器可以至少部分地集成到可穿戴设备中。控制器可以至少部分地集成到智能设备(例如智能手机、平板电脑)中。
所述方法可以是计算机实现的方法。提供了一种计算设备或系统，该计算设备或系统被配置用于执行如本文所述的方法。
提供了一种具有指令的计算机程序或计算机程序产品，当由计算设备或系统执行时，该指令使计算设备或系统执行如本文所述的方法。
提供了计算机可读的其上存储有指令的介质，当由计算设备或系统执行时，该指令使计算没备或系统执行如本文所述的方法。
提供了表示具有指令的计算机程序或计算机程序产品的数据流，这些指令在由计算设备或系统执行时使计算设备或系统执行如本文所述的方法。
本文描述的方法和系统使治疗师能够量化患者状态或催眠状态，实现抗焦虑药、……催眠药的初始剂量的最佳和潜在个体滴定；优化非药物最终联合镇静(VR治疗滴定)；在临床、医疗或治疗干预期间，通过量化、可视化、趋势分析和潜在预测患者的生理反应/舒适度来提供更安全的进展；增加受试者的安全性；增加医疗干预的受试者健忘症。
还提供了本文所述的计算机实现的方法用于确定非药物诱导的受试者镇静水平的用途。镇静可能用于干预，例如用非药物麻醉剂替代和/或补充药物麻醉剂。干预可以是任何形式的干预，包括治疗性、和/或改善性、和/或诊断性的。干预可以是侵入性的(例如手术、内窥镜、导管插入术)或非侵入性的(例如医学图像获取、放射治疗)。
还提供了本文所述的计算机实现的方法用于干预前的焦虑管理的用途。
还提供了本文描述的计算机实现的方法用于管理慢性症状的用途。
还提供了本文所述的计算机实现的方法用于管理手术后或干预后症状的用途。
实验数据
在一项对12名健康受试者志愿者(分析中包括10名)的研究中，通过使用治疗后提交的经过验证的问卷调查的受试者的自我报告来测量催眠治疗进程期间的改变的意识状态。催眠进程是使用虚拟现实头戴式耳机进行的。使用的催眠包是Sedakit(使用临床催眠和呼吸改变技术的Aqua 30分钟模块)。在催眠治疗进程期间的某些时刻，每个受试者都会受到经皮电刺激。要求每个受试者至少对他们在催眠治疗进程期间所感知到的分离进行评分。在催眠治疗进程期间，从每个受试者收集脑电图(EEG)测量数据。对于EEG测量，使用EEG电极放置以覆盖头皮并检测导致大脑局部区域的局部电压波动。采用了256个通道的高密度EEG。根据256通道水细胞测地线(Hydrocel Geodesic)传感器网络的预定义布局放置电极。结果显示催眠治疗对分离增加的可测量的和统计学显著的影响(表1和表2)。
表1：Wicoxon符号秩检验
结果概述：接受和未接受催眠治疗进程的受试者的自我报告数据。
表2：分离和刺激强度的斯皮尔曼相关性。
r是一般相关系数。rs是斯皮尔曼相关系数。它可以采用从+1到-1的值范围。值0指示两个变量之间没有关联。大于0的值指示正相关；也就是说，随着一个变量的值增加，另一个变量的值也会增加。小于0的值表示负关联；也就是说，随着一个变量的值增加，另一个变量的值减小。p是与统计检验相关联的p值，用于评估相关性是否具有统计显著性，而不仅仅是巧合。通常，小于0.05(最好是接近于零)的p值被认为具有统计显著性。
EEG分析的结果允许在局部大脑结构/网络与催眠状态下的分离之间建立关联。与分离相关联的那些局部结构/网络的识别允许在催眠治疗进程期间对受试者的改变的意识状态的水平进行客观监测，因为受试者的改变的意识状态的水平与分离之间的联系是已知的。
时域EEG分析示出处于催眠状态时与正常清醒的睁眼状态相比ERP(事件相关电位)分量总体下降。与电刺激开始时间锁定的总体平均信号峰值-峰值幅度(MSPA)存在差异。发现有和没有催眠治疗的2组之间的ERP幅度差异在额叶(F)的测量位置(额中矢状面交点：总体信号幅度降低(“较少参与反应”))是显著的。这项研究是第一个在比较改变的意识状态(非药物如催眠诱导的)与正常清醒状态时，在这个特定位置示出显著MSPA变化的研究。
具体而言，我们提取了电极F的平均信号峰值-峰值幅度(MSPA)，并获得了以下结果：
-在电极位置F处催眠期间MSPA显著降低(-24.13没有催眠对比-11.16有催眠，p值＝0.019)；
-自我报告的分离测量值与电极位置F处的MSPA相关(斯皮尔曼)(rs＝-0.41，p＝0.07)。图14示出指示在EEG F电极处测量的MSPA与分离之间的相关性的图。
在大脑中，多个过程同时发生(并行处理)。每个过程都在特定的频率范围内表达，我们能够通过将时域信号(例如通过快速傅立叶变换)转换到频域来探索不同的过程。从频域信号可以确定特定信号频带的功率，其中功率是指在指定的频率范围(例如，delta-theta范围)内频域信号的幅度的平方。
这项研究是第一个在将改变的意识状态(非药物，例如催眠诱导)与正常清醒状态进行比较时，在这些特定位置示出显著功率变化的研究。我们发现，在特定频段提取功率时，处于改变的意识状态(非药物催眠诱导)的受试者与正常清醒状态之间存在显著的功率差异。特别是，我们在位于额叶(F)和顶叶(P)周围的delta-theta(dt)频率范围内的频带中观察到催眠下的减少(早期分量)。早期分量是指电刺激开始后从0.1秒到0.5秒测量的功率下降。
结果是首次识别出由催眠引起的特定于位置的大脑频带差异。
具体来说，我们提取了电极F和P处delta-theta(dt)频率范围内的频带的功率，并获得了以下结果：
-在2个电极位置P(0.84没有催眠对比0.44有催眠，p＝0.027)和F(1.01没有催眠对比0.43有催眠，p＝0.048)处，与dt频带范围相关的功率通过催眠显著降低；
-自我报告的分离测量值与电极P(rs＝-0.37，p＝0.011)和F(rs＝-0.55，p＝0.010)处的dt频带范围内的功率相关(斯皮尔曼)。图15示出自我报告的分离和在EEG电极F、P处在dt频带范围内计算的功率之间的相关性。
Claims (15)
1.一种用于确定和/或监测受试者的改变的意识状态的水平的计算机实现的方法，所述受试者接受包括非药物改变受试者的意识状态的治疗进程，所述方法包括以下步骤：
-接收表示受试者对所述治疗进程的反应的反应数据，其中所述反应数据包括测量数据，所述测量数据包括脑电图EEG数据，所述EEG数据包括：
-从以下至少一项收集的数据：
-至少一个额叶(F)EEG电极，位于对应于受试者额叶的头皮解剖区域，和
-至少一个顶叶(P)EEG电极，位于对应于受试者顶叶的头皮解剖区域，
-根据所述反应数据确定所述受试者的受试者的改变的意识状态的水平。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述EEG数据包括从所述至少一个F-EEG电极和可选地所述至少一个P-EEG电极收集的数据，并且所述确定包括：
-从至少一个F-EEG电极数据中提取与delta-theta频率范围即dt频率范围内的频带相关联的功率F-功率；
-并且可选地从至少一个P-EEG电极数据中提取与delta-theta频率范围即dt频率范围内的频带相关联的功率P-功率；
其中，所述dt频率范围频率在包括delta和theta脑电波二者的范围内；
其中与所述dt频率范围内的频带相关联的F-功率和可选地与所述dt频率范围内的频带相关联的P-功率指示受试者的非药物改变的意识状态的水平。
3.根据权利要求2所述的方法，其中：
-所述F-功率与大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围相关联或与上述频率范围内的频带相关联；
-所述P-功率与大于0Hz且等于或小于8Hz的频率范围相关联或与上述频率范围内的频带相关联。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中
-与所述dt频率范围内的频带相关联的所述F-功率的降低，
-以及可选地与所述dt频率范围内的频带相关联的所述P-功率的降低，
指示所述受试者的非药物改变的意识状态的水平的降低。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述EEG数据包括从所述至少一个F-EEG电极收集的数据，并且所述确定包括从F-EEG电极数据中提取平均信号峰值-峰值幅度F-MSPA，其中F-MSPA指示所述受试者的非药物改变的意识状态的水平。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述F-MSPA的降低指示所述受试者的非药物改变的意识状态的水平的降低。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中
-所述受试者的分离深度DoD由以下确定：
-根据权利要求2至3中任一项所定义的与所述dt频率范围内的频带相关联的所述F-功率，以及可选地与所述dt频率范围内的频带相关联的P-功率，
-以及可选地根据权利要求3中定义的F-MSPA，
以及
-所述DoD用于确定所述受试者的非药物改变的意识状态的水平。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中改变的意识状态的水平是其意识水平将要/正在被非药物改变和可选地被药物改变的受试者的。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，还包括根据所述反应数据确定状态深度指数DoSI，所述DoSI表示所述受试者的非药物改变的、可选地与药物一起改变的(混合的)意识状态的测量值。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，还包括根据所述反应数据确定催眠深度指数DoHI，所述DoHI表示所述受试者的非药物改变的意识状态的测量值。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括根据所述反应数据确定分离深度指数DoDI，所述DoDI表示所述受试者的非药物改变的意识状态的测量值。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，用于确定非药物诱导和可选地非药物诱导的受试者的镇静水平。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步向图形用户界面GUI提供输出，以数字和/或图形方式指示以下一项或多项：
-当前DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
-DoS(I)、DoH(I)、DoD(I)中两者之间的当前比率；
-趋势(历史)DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
-预期的DoS(I)和/或DoH(I)和/或DoD(I)；
以及可选地一个或多个当前数据成分，优选地一个或多个EEG数据成分。
14.一种用于确定和/或监测接受治疗进程的受试者的意识水平的系统，所述系统包括：
-监测装置，被配置为获得包括受试者在所述治疗进程期间的测量数据在内的反应数据；
-控制器模块，被配置为从所述监测装置接收测量数据，
-可选地，媒体呈现器，被配置为向所述受试者呈现所述治疗进程以非药物地改变所述受试者的意识水平，
其中，为了获得所述受试者在所述治疗进程期间的测量数据，所述监测装置包括以下一项或多项：
额叶(F)EEG电极，被配置为从对应于受试者额叶的头皮解剖区域收集F-EEG电极数据，
顶叶(P)EEG电极，被配置为从对应于受试者顶叶的头皮解剖区域收集P-EEG电极数据，
并且其中所述控制器模块被配置为根据所述反应数据确定在所述治疗进程期间所述受试者的改变的意识水平。
15.根据权利要求14所述的系统，被配置为执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法。
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