JP2001231767A - ノイズ検出ならびに判定能力を備えた聴力判定装置 - Google Patents
ノイズ検出ならびに判定能力を備えた聴力判定装置Info
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- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】音響刺激に応答して発生する聴覚脳幹反応（Ａ
ＢＲ）判定検査の開発において、過剰なノイズおよび過
剰な非生理ノイズの正確な検出が課題であった。 【解決手段】刺激発生部１０がクリック刺激を生成し、
被験者に繰り返し付加し、前記刺激に対する被験者の不
随意脳波（ＥＥＧ）反応をＥＥＧ変換器２０が検出しサ
ンプリングする。次にＥＥＧ信号調整３０、信号処理４
０が作動し、ＥＥＧ反応解析の準備を行う。次に、聴覚
脳幹反応（ＡＢＲ）の存在の統計的解析５０、過剰ＥＥ
Ｇノイズ検出６０が同時に動作する。また、マイクロホ
ン８０が周囲ノイズを検出し、この周囲音響信号に信号
調整９０および処理１００が作動し、過剰周囲ノイズ検
出１１０が作動する。該過剰ＥＥＧノイズ検出６０及び
過剰周囲ノイズ検出１１０は基準データ７０との比較を
し、ユーザインタフェースを備えた制御装置１２０が該
比較に基づく判定の結果を表示する。
ＢＲ）判定検査の開発において、過剰なノイズおよび過
剰な非生理ノイズの正確な検出が課題であった。 【解決手段】刺激発生部１０がクリック刺激を生成し、
被験者に繰り返し付加し、前記刺激に対する被験者の不
随意脳波（ＥＥＧ）反応をＥＥＧ変換器２０が検出しサ
ンプリングする。次にＥＥＧ信号調整３０、信号処理４
０が作動し、ＥＥＧ反応解析の準備を行う。次に、聴覚
脳幹反応（ＡＢＲ）の存在の統計的解析５０、過剰ＥＥ
Ｇノイズ検出６０が同時に動作する。また、マイクロホ
ン８０が周囲ノイズを検出し、この周囲音響信号に信号
調整９０および処理１００が作動し、過剰周囲ノイズ検
出１１０が作動する。該過剰ＥＥＧノイズ検出６０及び
過剰周囲ノイズ検出１１０は基準データ７０との比較を
し、ユーザインタフェースを備えた制御装置１２０が該
比較に基づく判定の結果を表示する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】関連出願 この出願は、現在出願中であり通常通り付与された、マ
チス・Ｐ．スミス氏、ビニート・バンサル氏、エイブラ
ハム・Ｊ．トター氏、およびブライアン・Ｐ．フラーテ
ィ氏等による代理人文書番号第８６６８−２０２８号の
米国特許出願“患者接続の判定能力を有する聴覚判定装
置”、ならびにマチス・Ｐ．スミス氏およびクリストフ
ァー・Ｍ．コピン氏等による代理人文書番号第８６６８
−２０２７号の米国特許出願“予測機能を有する聴覚判
定”に関連するものであり、これらを参照に組み入れて
ある。
チス・Ｐ．スミス氏、ビニート・バンサル氏、エイブラ
ハム・Ｊ．トター氏、およびブライアン・Ｐ．フラーテ
ィ氏等による代理人文書番号第８６６８−２０２８号の
米国特許出願“患者接続の判定能力を有する聴覚判定装
置”、ならびにマチス・Ｐ．スミス氏およびクリストフ
ァー・Ｍ．コピン氏等による代理人文書番号第８６６８
−２０２７号の米国特許出願“予測機能を有する聴覚判
定”に関連するものであり、これらを参照に組み入れて
ある。
【０００２】１．発明の分野 この発明は、脳波反応を使用して聴覚を刺激し聴覚障害
を判定するための装置ならびに方法に関する。より具体
的には、本発明は、過剰ノイズの検出および測定に係
り、これによってこの種の測定の信頼性ならびに速度を
増加させる。
を判定するための装置ならびに方法に関する。より具体
的には、本発明は、過剰ノイズの検出および測定に係
り、これによってこの種の測定の信頼性ならびに速度を
増加させる。
【０００３】２．発明の背景 従来、幼児および児童の聴覚障害は、その幼児または児
童が音に対して普通に反応しないことが観察されるまで
検知されないことが多かった。残念なことに、両親が障
害を認識するまでに数ヶ月あるいは数年もかかることが
あり、その間児童の言語および学習能力に悪いまたはし
ばしば取り返しのつかない影響がもたらされる。また、
最近の研究によって、聴覚障害を有する児童の語彙習得
は聴覚障害の発見が早いほど改善されることが判明し
た。聴覚障害を判定する最適な時期は誕生直後であり、
これは早期の発見によって早期の治療ができ、またしば
しば両親が幼児を後の治療に連れて行かないケースがあ
るからである。そのため、多数の州が新生児の聴覚障害
の検査を実施している。
童が音に対して普通に反応しないことが観察されるまで
検知されないことが多かった。残念なことに、両親が障
害を認識するまでに数ヶ月あるいは数年もかかることが
あり、その間児童の言語および学習能力に悪いまたはし
ばしば取り返しのつかない影響がもたらされる。また、
最近の研究によって、聴覚障害を有する児童の語彙習得
は聴覚障害の発見が早いほど改善されることが判明し
た。聴覚障害を判定する最適な時期は誕生直後であり、
これは早期の発見によって早期の治療ができ、またしば
しば両親が幼児を後の治療に連れて行かないケースがあ
るからである。そのため、多数の州が新生児の聴覚障害
の検査を実施している。
【０００４】しかしながら、幼児、特に新生児は、彼ま
たは彼女が音響刺激を認識していることを示す必要があ
る従来の聴覚検査では判定できない。従って、被験者の
自発的な応答を必要とせずに聴覚障害を客観的に判定す
る装置および方法が開発されてきた。この種の方法のう
ちの１つは、音響刺激に反応して発生する被験者の不随
意脳波（ＥＥＧ）を分析することを含んでいる。被験者
がある特性を有する音を感知すると特定のＥＥＧ波形を
聴覚脳幹反応（ＡＢＲ）として発生させることが知られ
ている。このＡＢＲ反応信号は一般的なＥＥＧ信号に比
べて振幅が小さいことを特徴とする。従って、ＡＢＲ反
応が実際に生じているかどうかの検出を補助して所定の
統計的信頼性まで高めるために統計的および信号処理技
術が使用および開発されてきた。ＡＢＲ検査は特に幼児
に適用することが可能であるが、その他全ての被験者に
対して採用することができる。
たは彼女が音響刺激を認識していることを示す必要があ
る従来の聴覚検査では判定できない。従って、被験者の
自発的な応答を必要とせずに聴覚障害を客観的に判定す
る装置および方法が開発されてきた。この種の方法のう
ちの１つは、音響刺激に反応して発生する被験者の不随
意脳波（ＥＥＧ）を分析することを含んでいる。被験者
がある特性を有する音を感知すると特定のＥＥＧ波形を
聴覚脳幹反応（ＡＢＲ）として発生させることが知られ
ている。このＡＢＲ反応信号は一般的なＥＥＧ信号に比
べて振幅が小さいことを特徴とする。従って、ＡＢＲ反
応が実際に生じているかどうかの検出を補助して所定の
統計的信頼性まで高めるために統計的および信号処理技
術が使用および開発されてきた。ＡＢＲ検査は特に幼児
に適用することが可能であるが、その他全ての被験者に
対して採用することができる。
【０００５】音響刺激に応答して発生するＡＢＲは頭皮
または頚部に付けられた表面電極を使用して測定され
る。実用上において、電極は、（ＡＢＲに加えて）神経
活動、筋肉活動、ならびに非生理の環境ノイズ等のノイ
ズ信号を検出する。このＡＢＲ判定検査の開発におい
て、過剰なノイズおよび過剰な非生理ノイズの正確な検
出が課題であった。非生理ノイズを検知することが極め
て好適であり、これはこれらのノイズが改善または解消
（障害機器を移動またはスイッチオフすることによっ
て）されるからである。
または頚部に付けられた表面電極を使用して測定され
る。実用上において、電極は、（ＡＢＲに加えて）神経
活動、筋肉活動、ならびに非生理の環境ノイズ等のノイ
ズ信号を検出する。このＡＢＲ判定検査の開発におい
て、過剰なノイズおよび過剰な非生理ノイズの正確な検
出が課題であった。非生理ノイズを検知することが極め
て好適であり、これはこれらのノイズが改善または解消
（障害機器を移動またはスイッチオフすることによっ
て）されるからである。
【０００６】本発明はこの種の装置に大きな利点をもた
らすものであり、これは過剰ノイズを正確に検出すると
ともに非生理ノイズの検出方法を提供するからである。
らすものであり、これは過剰ノイズを正確に検出すると
ともに非生理ノイズの検出方法を提供するからである。
【０００７】３．従来技術の説明 音響刺激へのＥＥＧ応答内の生態ノイズを最小化するた
めにいくつかの技術が使用されており（Ｍ．ドンおよび
Ｃ．エルバーリング氏等による“人体の音響脳幹反応内
の残留背景ノイズの測定”Ｊ．アコースト．Ｓｏｃ．Ａ
ｍ．９６（５）Ｐｔ．１：２７４６−２７５７（１９９
４）参照）、信号平均化および重み付き信号平均化、信
号フィルタリング、人為的停止、刺激変化、目標電極配
置、ならびに被験者をリラックスまたは安静にするため
の種々の技術を含んでいる。
めにいくつかの技術が使用されており（Ｍ．ドンおよび
Ｃ．エルバーリング氏等による“人体の音響脳幹反応内
の残留背景ノイズの測定”Ｊ．アコースト．Ｓｏｃ．Ａ
ｍ．９６（５）Ｐｔ．１：２７４６−２７５７（１９９
４）参照）、信号平均化および重み付き信号平均化、信
号フィルタリング、人為的停止、刺激変化、目標電極配
置、ならびに被験者をリラックスまたは安静にするため
の種々の技術を含んでいる。
【０００８】従来の技術は平均化されたＥＥＧ反応内に
おいて予め設定された閾値に対して実際のノイズ成分を
判定する技術を含んでおり、これは聴覚障害判定の中止
要件を提供する。しかしながら、従来の技術において
は、非生態ノイズ源に関する過剰ノイズの検出および基
準データの使用は提供されていない。
おいて予め設定された閾値に対して実際のノイズ成分を
判定する技術を含んでおり、これは聴覚障害判定の中止
要件を提供する。しかしながら、従来の技術において
は、非生態ノイズ源に関する過剰ノイズの検出および基
準データの使用は提供されていない。
【０００９】従来の技術は、周囲の音響ノイズ振幅が予
め設定された所定の閾値を超過した場合にＥＥＧ反応を
排除することによる過剰音響ノイズ除去に係るものでも
ある。この周囲音響ノイズは被験者のイヤホンの上また
は近くに設置されたマイクロホンによって検出すること
ができ、予め設定された電圧閾値を超過した場合に過剰
ノイズが生じた時点およびその近辺に得られたＥＥＧ反
応を排除することができる。加えて、マイクロホンによ
って受信された周囲ノイズは解析前にフィルタ除去する
ことができ、これによって音響クリック刺激を遮蔽する
ことによって検査を妨害する可能性があるノイズを除去
する。
め設定された所定の閾値を超過した場合にＥＥＧ反応を
排除することによる過剰音響ノイズ除去に係るものでも
ある。この周囲音響ノイズは被験者のイヤホンの上また
は近くに設置されたマイクロホンによって検出すること
ができ、予め設定された電圧閾値を超過した場合に過剰
ノイズが生じた時点およびその近辺に得られたＥＥＧ反
応を排除することができる。加えて、マイクロホンによ
って受信された周囲ノイズは解析前にフィルタ除去する
ことができ、これによって音響クリック刺激を遮蔽する
ことによって検査を妨害する可能性があるノイズを除去
する。
【００１０】４．発明の対象と概要 従って、本発明の目的は、音響クリック刺激に応答して
誘発されたＥＥＧ信号を解析して被験者に聴覚障害があ
るかどうかを判定するために使用する装置ならびに方法
を提供することである。概略的に見て、本発明は、基準
データを使用した解析に基づき、また適宜な統計的手法
を用いて過剰ノイズを検出することができる装置ならび
に方法に関するものである。本発明は、さらに所定の非
生理ノイズを検出しこの非生理ノイズが過剰であるかど
うかを判定することができる装置ならびに方法に関す
る。加えて、本発明は、検査場所における周囲音響ノイ
ズが過剰であるかどうかの判定を改善することを可能に
する。
誘発されたＥＥＧ信号を解析して被験者に聴覚障害があ
るかどうかを判定するために使用する装置ならびに方法
を提供することである。概略的に見て、本発明は、基準
データを使用した解析に基づき、また適宜な統計的手法
を用いて過剰ノイズを検出することができる装置ならび
に方法に関するものである。本発明は、さらに所定の非
生理ノイズを検出しこの非生理ノイズが過剰であるかど
うかを判定することができる装置ならびに方法に関す
る。加えて、本発明は、検査場所における周囲音響ノイ
ズが過剰であるかどうかの判定を改善することを可能に
する。
【００１１】本発明の一構成例によれば、音響刺激に対
して生じたＥＥＧ反応を集積して“曲線群”を形成し、
各曲線は１つの音響信号に対する反応を含んでいる。こ
れらの曲線はブロックを構成し、各ブロックは多数の曲
線を含んでいる。
して生じたＥＥＧ反応を集積して“曲線群”を形成し、
各曲線は１つの音響信号に対する反応を含んでいる。こ
れらの曲線はブロックを構成し、各ブロックは多数の曲
線を含んでいる。
【００１２】各曲線に対する反応信号は、デジタル化さ
れるとともに一連の二進数値に変換され、これらは反応
信号の振幅が各時点において正であるか負であるかを示
している。デジタル化された二進数波形は、ＡＢＲが存
在するかどうかを判定するためにベンチマークＡＢＲ波
形に比較される。この判定を行うために極性合計が計算
され、これは各測定時点における反応信号の極性の合計
を示すものである。その後、ＡＢＲが存在しない場合に
おいて予想される極性合計の分布に基づいてＡＢＲが存
在するかどうかを判定するための統計的手法が用いられ
る。観察された極性合計の分布が予想される不規則ノイ
ズと統計的に異なるものと判断されると所定の閾値に対
する“合格”がトリガされる。所定の数のブロックが処
理された後“合格”が未だトリガされていないと判定が
終了する。この状況において、被験者に聴覚障害がある
かどうか判定するためにさらなる検査が行われる。
れるとともに一連の二進数値に変換され、これらは反応
信号の振幅が各時点において正であるか負であるかを示
している。デジタル化された二進数波形は、ＡＢＲが存
在するかどうかを判定するためにベンチマークＡＢＲ波
形に比較される。この判定を行うために極性合計が計算
され、これは各測定時点における反応信号の極性の合計
を示すものである。その後、ＡＢＲが存在しない場合に
おいて予想される極性合計の分布に基づいてＡＢＲが存
在するかどうかを判定するための統計的手法が用いられ
る。観察された極性合計の分布が予想される不規則ノイ
ズと統計的に異なるものと判断されると所定の閾値に対
する“合格”がトリガされる。所定の数のブロックが処
理された後“合格”が未だトリガされていないと判定が
終了する。この状況において、被験者に聴覚障害がある
かどうか判定するためにさらなる検査が行われる。
【００１３】本発明によれば、反応信号に対するノイズ
分布が予め設定された閾値を超過すると判定が中断さ
れ、これによって過剰とみなされる。予め設定される閾
値は標準化した基準データを解析して導出する。中断時
間において操作者は過剰ノイズの解消を試みることがで
きる。さらに、非生理ノイズが過剰である場合にも判定
を中断することができる。過剰な非生理ノイズを判断す
る１つの方法は、極性の平均合計の見込み値からの偏差
の大きさ、すなわち極性の平均合計の分布の予想された
分布からの偏差の大きさを測定することである。過剰非
生理ノイズを判断する別の方法は、曲線のブロックにつ
いてＥＥＧ信号振幅の平均値と中央値との差を測定する
ことである。この偏差または差が予め設定された閾値を
超過した場合（すなわち“過剰”である）、操作者が問
題を解決するために判定を中断するばかりでなく、最後
のブロックのデータを消去することができる。
分布が予め設定された閾値を超過すると判定が中断さ
れ、これによって過剰とみなされる。予め設定される閾
値は標準化した基準データを解析して導出する。中断時
間において操作者は過剰ノイズの解消を試みることがで
きる。さらに、非生理ノイズが過剰である場合にも判定
を中断することができる。過剰な非生理ノイズを判断す
る１つの方法は、極性の平均合計の見込み値からの偏差
の大きさ、すなわち極性の平均合計の分布の予想された
分布からの偏差の大きさを測定することである。過剰非
生理ノイズを判断する別の方法は、曲線のブロックにつ
いてＥＥＧ信号振幅の平均値と中央値との差を測定する
ことである。この偏差または差が予め設定された閾値を
超過した場合（すなわち“過剰”である）、操作者が問
題を解決するために判定を中断するばかりでなく、最後
のブロックのデータを消去することができる。
【００１４】いくつかの場合においては、非生理ノイズ
が過剰ではなくてもその存在を操作者に警告することが
好適である。その結果、操作者はノイズの改善または消
去を試みることができ、それによって検査の有効性を向
上させることができる。従って、本発明は、過剰ノイズ
を自動的に検出するとともにノイズ内の過剰非生理成分
を検出する方式によって従来の技術を改善するものであ
る。
が過剰ではなくてもその存在を操作者に警告することが
好適である。その結果、操作者はノイズの改善または消
去を試みることができ、それによって検査の有効性を向
上させることができる。従って、本発明は、過剰ノイズ
を自動的に検出するとともにノイズ内の過剰非生理成分
を検出する方式によって従来の技術を改善するものであ
る。
【００１５】本発明は、周囲の音響ノイズが過剰である
どうかの判定を行う改善された装置および方法を提供す
るものであり、これは従来人為停止に使用されていたノ
イズ振幅に基づくものではなく、信号エネルギーに基づ
いて実施される。
どうかの判定を行う改善された装置および方法を提供す
るものであり、これは従来人為停止に使用されていたノ
イズ振幅に基づくものではなく、信号エネルギーに基づ
いて実施される。
【００１６】後述するように、本発明は基準データを拡
大的に使用するものである。この基準データは、臨床デ
ータを解析と異なった検査環境における反応のコンピュ
ータシミュレーションとから導出したものである。基準
データは後の段落で説明する図面の作成に使用されてお
り、従って当業者の要求を満たす臨床および統計（コン
ピュータシミュレーション）データである。
大的に使用するものである。この基準データは、臨床デ
ータを解析と異なった検査環境における反応のコンピュ
ータシミュレーションとから導出したものである。基準
データは後の段落で説明する図面の作成に使用されてお
り、従って当業者の要求を満たす臨床および統計（コン
ピュータシミュレーション）データである。
【００１７】本発明のその他の特徴、要素、ならびに利
点は、添付図面を参照しながら以下に記す好適な実施例
の詳細な説明によって、当業者においては理解されよ
う。添付図面において、同一の構成要素は同一の参照符
号をもって示してある。
点は、添付図面を参照しながら以下に記す好適な実施例
の詳細な説明によって、当業者においては理解されよ
う。添付図面において、同一の構成要素は同一の参照符
号をもって示してある。
【００１８】５．好適な実施例の説明 ａ．概略 本発明は、特定の音刺激に対する被験者のＥＥＧ反応の
検出、処理ならびに解析を開示するものである。クリッ
ク音刺激が変換器を介して被験者の耳に繰り返し付加さ
れる。クリック刺激は一時点に１つの耳に付加するか
（単一耳式）、または同時に両方の耳（双耳式）に付加
することができる。好適な実施例においては、３７Ｈｚ
の単一耳刺激が付加される。
検出、処理ならびに解析を開示するものである。クリッ
ク音刺激が変換器を介して被験者の耳に繰り返し付加さ
れる。クリック刺激は一時点に１つの耳に付加するか
（単一耳式）、または同時に両方の耳（双耳式）に付加
することができる。好適な実施例においては、３７Ｈｚ
の単一耳刺激が付加される。
【００１９】ＥＥＧ反応は表面電極を介して検出され
る。電極が適正に配置されており電極がＥＥＧ反応信号
を検出する能力を妨害するものがないことを確認するた
めのテストが実行される。
る。電極が適正に配置されており電極がＥＥＧ反応信号
を検出する能力を妨害するものがないことを確認するた
めのテストが実行される。
【００２０】好適な実施例（図６参照）において、電極
は以下の方式で被験者に対して設置される：前頭部に正
の電極が設置され、負の電極が首筋に設置され、アース
電極は乳部または肩部に設置される。これらの電極によ
って検出されたＥＥＧ信号は、ＡＢＲに使用できない信
号を除外するためにフィルタリングされる。
は以下の方式で被験者に対して設置される：前頭部に正
の電極が設置され、負の電極が首筋に設置され、アース
電極は乳部または肩部に設置される。これらの電極によ
って検出されたＥＥＧ信号は、ＡＢＲに使用できない信
号を除外するためにフィルタリングされる。
【００２１】ＥＥＧ反応の振幅がデジタル化され二進数
値が割り当てられる。この二進数値は波形の振幅極性を
示しており、すなわち測定時点においてＥＥＧ振幅が正
であるか負であるかを示している。
値が割り当てられる。この二進数値は波形の振幅極性を
示しており、すなわち測定時点においてＥＥＧ振幅が正
であるか負であるかを示している。
【００２２】刺激および反応は“曲線”および“ブロッ
ク”に分類される。曲線とは単一のクリック刺激に対す
る反応曲線である。ブロックは一連の曲線であり、好適
な実施例においては受容した５００のクリック刺激反応
を示している。“受容した”と呼称するのは、いくつか
の曲線の結果が以下に説明するように検査状況の問題の
ため解析から除外されるためである。
ク”に分類される。曲線とは単一のクリック刺激に対す
る反応曲線である。ブロックは一連の曲線であり、好適
な実施例においては受容した５００のクリック刺激反応
を示している。“受容した”と呼称するのは、いくつか
の曲線の結果が以下に説明するように検査状況の問題の
ため解析から除外されるためである。
【００２３】受容された曲線のブロックが完成すると、
このブロックの結果である合成波形を計算するために信
号平均化が使用される。加えて、全てのブロックを結合
した平均合成波形を計算するためにも信号平均化が使用
される。その後、この平均合成波形は、ゼロ仮説
（Ｈ０）が除外されているかどうかを判断するために内
部テンプレートと比較される。このゼロ仮説は、幼児が
聴覚障害（すなわちＡＢＲ反応が存在しない）であると
する仮定であり、聴覚障害の確率が予め設定された統計
的閾値を下回る場合は除外される。好適な実施例におい
ては、ゼロ仮説は除外され、また９９．９６％の統計信
頼度をもって充分なデータが集積されＡＢＲ波形が存在
する場合に判定を終了する。“合格”またはその他の類
似のメッセージが形成される。
このブロックの結果である合成波形を計算するために信
号平均化が使用される。加えて、全てのブロックを結合
した平均合成波形を計算するためにも信号平均化が使用
される。その後、この平均合成波形は、ゼロ仮説
（Ｈ０）が除外されているかどうかを判断するために内
部テンプレートと比較される。このゼロ仮説は、幼児が
聴覚障害（すなわちＡＢＲ反応が存在しない）であると
する仮定であり、聴覚障害の確率が予め設定された統計
的閾値を下回る場合は除外される。好適な実施例におい
ては、ゼロ仮説は除外され、また９９．９６％の統計信
頼度をもって充分なデータが集積されＡＢＲ波形が存在
する場合に判定を終了する。“合格”またはその他の類
似のメッセージが形成される。
【００２４】平均合成波形がゼロ仮説を除外するために
充分でない場合、曲線の合計数が予め設定された閾値を
超えるまで判定が継続される。曲線の最大数を超えたが
ゼロ仮説が除外されない場合、被験者が聴覚障害を有し
ているかを判定するためのさらなる検査が行われる。加
えて、本発明は特定の被験者に対してこの被験者が合格
でないという予見を行うことができ、その結果長時間の
検査を行う必要が無くなる（マチス・Ｐ．スミス氏およ
びクリストファー・Ｍ．コピン氏等による米国特許“予
測機能を有する聴覚判定装置”を参照）。
充分でない場合、曲線の合計数が予め設定された閾値を
超えるまで判定が継続される。曲線の最大数を超えたが
ゼロ仮説が除外されない場合、被験者が聴覚障害を有し
ているかを判定するためのさらなる検査が行われる。加
えて、本発明は特定の被験者に対してこの被験者が合格
でないという予見を行うことができ、その結果長時間の
検査を行う必要が無くなる（マチス・Ｐ．スミス氏およ
びクリストファー・Ｍ．コピン氏等による米国特許“予
測機能を有する聴覚判定装置”を参照）。
【００２５】ｂ．信号解析 聴覚障害の判定にＡＢＲを使用する際の主要な課題は、
ＡＢＲ反応（存在すれば）をこれが内包されているノイ
ズから識別することの困難さである。このノイズは通常
ガウス分布しており、０の平均振幅と変動分散を有して
いる。加えて、特定の非生理ノイズは、図３に示されて
いるように、それが非対称形であることから区別され、
ここには典型的な対称形６０Ｈｚノイズとコンピュータ
モニタのリフレッシュ機能に結合した非対称ノイズが示
されている。
ＡＢＲ反応（存在すれば）をこれが内包されているノイ
ズから識別することの困難さである。このノイズは通常
ガウス分布しており、０の平均振幅と変動分散を有して
いる。加えて、特定の非生理ノイズは、図３に示されて
いるように、それが非対称形であることから区別され、
ここには典型的な対称形６０Ｈｚノイズとコンピュータ
モニタのリフレッシュ機能に結合した非対称ノイズが示
されている。
【００２６】前述したように、本発明はＮｂ＝５００曲
線のブロックのクリック刺激を繰り返し付加することに
よってＡＢＲの存在を検出するものである。各クリック
刺激は、主に５００−４０００Ｈｚ領域の短い音響パル
スエネルギーからなる。クリックの反復周波数は３７Ｈ
ｚである。クリック刺激の極性は、コンデンセーション
（正の方形パルス）刺激とレアファクション（負の方形
パルス）刺激との間で連続的に変動する。ノイズは０平
均を有するとともに刺激反復速度に対して非同期の成分
は存在しないため、ＡＢＲを除けば、曲線を増やすこと
にともなって合計が０に向かう傾向がある。
線のブロックのクリック刺激を繰り返し付加することに
よってＡＢＲの存在を検出するものである。各クリック
刺激は、主に５００−４０００Ｈｚ領域の短い音響パル
スエネルギーからなる。クリックの反復周波数は３７Ｈ
ｚである。クリック刺激の極性は、コンデンセーション
（正の方形パルス）刺激とレアファクション（負の方形
パルス）刺激との間で連続的に変動する。ノイズは０平
均を有するとともに刺激反復速度に対して非同期の成分
は存在しないため、ＡＢＲを除けば、曲線を増やすこと
にともなって合計が０に向かう傾向がある。
【００２７】本発明の好適な実施例において、各クリッ
ク刺激反応の振幅列は極性（正および負）の列に変換さ
れ、続いてこれをブロックｂ内の他の反応極性列と加算
して配列Ｘｂを形成する。例えば、クリック刺激反応に
おいて振幅が正（いくら大きくても関係なく）であれば
振幅サンプルを“１”とし、振幅が負（いくら小さくて
も関係なく）であれば“０”とする。ＡＢＲが存在しな
い場合、予想される極性の比例分は０．５となり、これ
はＡＢＲ波形の極性と同等である。しかしながら、ＡＢ
Ｒが存在する場合比例分は高くなる傾向にある。ＡＢＲ
波形に符合する誘発反応における極性の比例分は、信号
ノイズの総量に相関する。
ク刺激反応の振幅列は極性（正および負）の列に変換さ
れ、続いてこれをブロックｂ内の他の反応極性列と加算
して配列Ｘｂを形成する。例えば、クリック刺激反応に
おいて振幅が正（いくら大きくても関係なく）であれば
振幅サンプルを“１”とし、振幅が負（いくら小さくて
も関係なく）であれば“０”とする。ＡＢＲが存在しな
い場合、予想される極性の比例分は０．５となり、これ
はＡＢＲ波形の極性と同等である。しかしながら、ＡＢ
Ｒが存在する場合比例分は高くなる傾向にある。ＡＢＲ
波形に符合する誘発反応における極性の比例分は、信号
ノイズの総量に相関する。
【００２８】各ブロックが終了した後、ブロックｂにつ
いての合計極性列Ｘｂが他の合計極性列Ｘとともに計算
される。さらに、曲線の総数Ｎが各ブロックの曲線数の
和として計算される：
いての合計極性列Ｘｂが他の合計極性列Ｘとともに計算
される。さらに、曲線の総数Ｎが各ブロックの曲線数の
和として計算される：
【００２９】
【数１】
【００３０】合計の極性列Ｘはその後テンプレート波形
と比較され、これは基準データを使用して編集されたも
のである（図１参照）。このテンプレートは、典型的な
ＡＢＲ波形に整合するように計算して配置されたＭ個の
重み付けされた点から成り立っている（図２参照）。Ｍ
個の各点において、ＡＢＲの存在を確認する所与の測定
点の重要度および曲線を反映させて、重みが基準データ
から導出されたものとして割り当てられる。従って、所
与の点ｍに対して、極性の合計はｘｍとなる。重みの合
計は０となる。
と比較され、これは基準データを使用して編集されたも
のである（図１参照）。このテンプレートは、典型的な
ＡＢＲ波形に整合するように計算して配置されたＭ個の
重み付けされた点から成り立っている（図２参照）。Ｍ
個の各点において、ＡＢＲの存在を確認する所与の測定
点の重要度および曲線を反映させて、重みが基準データ
から導出されたものとして割り当てられる。従って、所
与の点ｍに対して、極性の合計はｘｍとなる。重みの合
計は０となる。
【００３１】本発明は、ＡＢＲが存在するかどうかの判
定を補助するために試験統計量ｚを使用する。この試験
統計量は：
定を補助するために試験統計量ｚを使用する。この試験
統計量は：
【００３２】
【数２】 で求められ、ここでＮは曲線数、ｐは正の極性の確率、
ｑは逆の確率である。試験統計量ｚは、ランダムな二進
数列Ｘの各テンプレート点における要素ｘｍを対応する
重みｗｍと掛け合わせその結果を合計して単一の規準化
した数値を算出することによってランダムな二進数列Ｘ
を評点化する。ここで、ＡＢＲが存在しない際、試験統
計量は曲線Ｎの数が増えるに伴って増大する。
ｑは逆の確率である。試験統計量ｚは、ランダムな二進
数列Ｘの各テンプレート点における要素ｘｍを対応する
重みｗｍと掛け合わせその結果を合計して単一の規準化
した数値を算出することによってランダムな二進数列Ｘ
を評点化する。ここで、ＡＢＲが存在しない際、試験統
計量は曲線Ｎの数が増えるに伴って増大する。
【００３３】被験者はＡＢＲ波形の刺激潜伏性において
多様性を示し、従って聞くことができる異なった被験者
はそれぞれクリック刺激の後の異なった時点でＡＢＲ波
形を示す。この多様性を補償するため、試験統計量ｚを
種々の時間において再計算する。これらの時間シフトし
たサンプルのうちの最大のｚであるｚｍａｘを記録する
とともにＡＢＲの存在を判定するために使用することが
できる。本発明の好適な実施例において、ｚｍａｘが０
から見て４標準偏差分である数値に到達した際に合格が
示される。
多様性を示し、従って聞くことができる異なった被験者
はそれぞれクリック刺激の後の異なった時点でＡＢＲ波
形を示す。この多様性を補償するため、試験統計量ｚを
種々の時間において再計算する。これらの時間シフトし
たサンプルのうちの最大のｚであるｚｍａｘを記録する
とともにＡＢＲの存在を判定するために使用することが
できる。本発明の好適な実施例において、ｚｍａｘが０
から見て４標準偏差分である数値に到達した際に合格が
示される。
【００３４】加えて、正常な聴覚を有する幼児において
もＡＢＲの波高値振幅はそれぞれ異なることが判明し
た。以下に説明するように、本発明は、被験者のＡＢＲ
振幅について手堅い予測を行うことによってＡＢＲ振幅
の変動性を考慮する。
もＡＢＲの波高値振幅はそれぞれ異なることが判明し
た。以下に説明するように、本発明は、被験者のＡＢＲ
振幅について手堅い予測を行うことによってＡＢＲ振幅
の変動性を考慮する。
【００３５】本発明は、過剰ノイズ寄与率を検出する装
置および方法、ならびに非生理ノイズを検出してこの非
生理ノイズが過剰であるかどうかを判定する装置および
方法を開示するものである。
置および方法、ならびに非生理ノイズを検出してこの非
生理ノイズが過剰であるかどうかを判定する装置および
方法を開示するものである。
【００３６】過剰（対称形）ノイズ検出は、各曲線のブ
ロックに対してＥＥＧ信号分散を計算することによって
達成され、以下のように定義される：
ロックに対してＥＥＧ信号分散を計算することによって
達成され、以下のように定義される：
【００３７】
【数３】
【００３８】ここで、Ｔはブロック内の全ての曲線の全
てのサンプル点を示し、Ｓ（ｔ）はサンプル時間ｔにお
けるＥＥＧ信号振幅を示している。この信号分散は基準
データから導出した閾値信号分散と比較される。分散閾
値は、ＡＢＲが第９０百分位数以内である被験者におい
てその時間の振幅が５０％満たないようなノイズのレベ
ルに相当する。
てのサンプル点を示し、Ｓ（ｔ）はサンプル時間ｔにお
けるＥＥＧ信号振幅を示している。この信号分散は基準
データから導出した閾値信号分散と比較される。分散閾
値は、ＡＢＲが第９０百分位数以内である被験者におい
てその時間の振幅が５０％満たないようなノイズのレベ
ルに相当する。
【００３９】本発明において、過剰ノイズの判定は各曲
線ブロックが完了した後にのみ実施される。過剰ノイズ
が検出されると判定が中断され、操作者は判定を続行す
るか、または判定を中止して過剰ノイズに対処して可能
であれば解消する時間を取るか考慮する。
線ブロックが完了した後にのみ実施される。過剰ノイズ
が検出されると判定が中断され、操作者は判定を続行す
るか、または判定を中止して過剰ノイズに対処して可能
であれば解消する時間を取るか考慮する。
【００４０】本発明は、さらに反応信号における過剰極
性バイアスを検出することを可能にする。この種の極性
バイアスβは、例えばコンピュータモニタのリフレッシ
ュ機能等の特定の非生理ノイズ源に結合している。過剰
バイアスは極性の平均合計を歪める可能性がある。過剰
な非生理（非対称）ノイズの検出は、各曲線ブロックに
ついてＥＥＧ極性バイアスを計算することによって達成
され、以下のように定義される：
性バイアスを検出することを可能にする。この種の極性
バイアスβは、例えばコンピュータモニタのリフレッシ
ュ機能等の特定の非生理ノイズ源に結合している。過剰
バイアスは極性の平均合計を歪める可能性がある。過剰
な非生理（非対称）ノイズの検出は、各曲線ブロックに
ついてＥＥＧ極性バイアスを計算することによって達成
され、以下のように定義される：
【００４１】
【数４】
【００４２】極性バイアスは第１０百分位数のＡＢＲ波
形に相関する閾値バイアスと比較され、これは信号分散
に基づいているとともに基準データから導出されるもの
である。
形に相関する閾値バイアスと比較され、これは信号分散
に基づいているとともに基準データから導出されるもの
である。
【００４３】前述した過剰ノイズ技術に沿って基準デー
タを使用することにより、ノイズ分散と極性バイアスと
の間の異なった組合せの領域を定義することが可能にな
り、これは異なった検査条件結果に割り当てるととも
に、検査条件に適さないことを定義するものとなる（図
４）。この検査条件に適さない領域を定義する際、第１
０百分位数および第９０百分位数のＡＢＲ波形に相関す
るノイズ分散が過剰ノイズおよびバイアス検出の閾値曲
線として使用される。
タを使用することにより、ノイズ分散と極性バイアスと
の間の異なった組合せの領域を定義することが可能にな
り、これは異なった検査条件結果に割り当てるととも
に、検査条件に適さないことを定義するものとなる（図
４）。この検査条件に適さない領域を定義する際、第１
０百分位数および第９０百分位数のＡＢＲ波形に相関す
るノイズ分散が過剰ノイズおよびバイアス検出の閾値曲
線として使用される。
【００４４】本発明の別の特徴によれば、各曲線ブロッ
クの完了後に極性バイアスを判定することができる。過
剰バイアスが示されると、最後の曲線ブロックを除外す
ることができ、操作者に対して判定を継続するかあるい
は中断して過剰バイアスに対処するかが質問される。
クの完了後に極性バイアスを判定することができる。過
剰バイアスが示されると、最後の曲線ブロックを除外す
ることができ、操作者に対して判定を継続するかあるい
は中断して過剰バイアスに対処するかが質問される。
【００４５】本発明の極性バイアス表示機能はバイアス
が最低閾値を超えるたびに点入され、これはバイアスが
無い状態の平均から４標準偏差分だけ離間したものに設
定される。別のレベルを使用することもできる。非対称
ノイズ源、従って極性バイアスは通常非生理性の要因に
よるため、極性バイアスがｚｍａｘの増加にそれ程大き
な影響を与えていない場合においても、バイアス表示機
能は周囲発生源からの特定の電気妨害の存在を検出する
ために使用することができる。
が最低閾値を超えるたびに点入され、これはバイアスが
無い状態の平均から４標準偏差分だけ離間したものに設
定される。別のレベルを使用することもできる。非対称
ノイズ源、従って極性バイアスは通常非生理性の要因に
よるため、極性バイアスがｚｍａｘの増加にそれ程大き
な影響を与えていない場合においても、バイアス表示機
能は周囲発生源からの特定の電気妨害の存在を検出する
ために使用することができる。
【００４６】本発明は、さらに過剰な周囲音響ノイズを
検出するための改善された性能を提供する。研究の結果
周囲ノイズがクリック刺激を妨害し得ることが判明して
いる（ジェステッド氏等による“フォワードマスキング
ファンクション”Ｊ．アコースト・Ｓｏｃ．Ａｍ．１９
８２年４月発行第７１巻第４号参照）。この問題を解決
するため、本発明においては、信号の振幅ではなく、周
囲ノイズの信号エネルギーＥを測定する。加えて、本発
明は、信号エネルギー測定を約２０ｍｓの３つのウィン
ドウ内に集約し、各ウィンドウは最後の３つのクリック
のうちの１つの開始点の直前に設定される。過剰周囲ノ
イズは以下の等式によって判定される：
検出するための改善された性能を提供する。研究の結果
周囲ノイズがクリック刺激を妨害し得ることが判明して
いる（ジェステッド氏等による“フォワードマスキング
ファンクション”Ｊ．アコースト・Ｓｏｃ．Ａｍ．１９
８２年４月発行第７１巻第４号参照）。この問題を解決
するため、本発明においては、信号の振幅ではなく、周
囲ノイズの信号エネルギーＥを測定する。加えて、本発
明は、信号エネルギー測定を約２０ｍｓの３つのウィン
ドウ内に集約し、各ウィンドウは最後の３つのクリック
のうちの１つの開始点の直前に設定される。過剰周囲ノ
イズは以下の等式によって判定される：
【００４７】
【数５】 この等式において、Ｔ１，Ｔ２およびＴ３はそれぞれ最
新、１つ前、および２つ前のクリックに相関するクリッ
ク前時間ウィンドウを示し、Ｐｎ（ｔ）は曲線ｎの時間
ｔにおけるフィルタリングされたマイクロホン信号を示
し、Δｔはサンプル時間間隔（Δｔ＝０．２５）を示
す。重み付けされた合計エネルギーＥが予め設定された
閾値を超えると、現時の曲線が除外されこれがグラフィ
ックユーザインタフェース等の上の表示器によって表示
される。
新、１つ前、および２つ前のクリックに相関するクリッ
ク前時間ウィンドウを示し、Ｐｎ（ｔ）は曲線ｎの時間
ｔにおけるフィルタリングされたマイクロホン信号を示
し、Δｔはサンプル時間間隔（Δｔ＝０．２５）を示
す。重み付けされた合計エネルギーＥが予め設定された
閾値を超えると、現時の曲線が除外されこれがグラフィ
ックユーザインタフェース等の上の表示器によって表示
される。
【００４８】クリック刺激の生成、ＥＥＧ反応信号の検
出、周囲ノイズの検出、ＥＥＧ反応信号の処理および解
析、結果の表示は、例えばデジタルマイクロプロセッサ
制御装置等の一般的な電子手段によって実行される。こ
の種の装置は、聴覚刺激を生成するための変換器と、Ｅ
ＥＧ反応信号を検出するための一般的な電極と、周囲ノ
イズを検出するための一般的なマイクロホンとを備えて
いる。ＥＥＧ反応信号を解析するために、一般的なマイ
クロプロセッサ等の処理ユニットと、メモリユニットと
が必要である。加えて、表示ユニットならびにマウスお
よび／またはキーボード等の入力デバイスを操作者イン
タフェースとして備えている。
出、周囲ノイズの検出、ＥＥＧ反応信号の処理および解
析、結果の表示は、例えばデジタルマイクロプロセッサ
制御装置等の一般的な電子手段によって実行される。こ
の種の装置は、聴覚刺激を生成するための変換器と、Ｅ
ＥＧ反応信号を検出するための一般的な電極と、周囲ノ
イズを検出するための一般的なマイクロホンとを備えて
いる。ＥＥＧ反応信号を解析するために、一般的なマイ
クロプロセッサ等の処理ユニットと、メモリユニットと
が必要である。加えて、表示ユニットならびにマウスお
よび／またはキーボード等の入力デバイスを操作者イン
タフェースとして備えている。
【００４９】図６に示されているように、刺激発生器１
０がクリック刺激を生成し、ＥＥＧ変換器２０が刺激に
対するＥＥＧ反応を検出する。次に、ＥＥＧ信号調整３
０および信号処理４０が作動し、ＥＥＧ反応解析の準備
を行う。次に、ＡＢＲの存在の統計的解析５０が動作
し、本発明に従って、過剰ＥＥＧノイズ検出６０が同時
に動作する。判定の最中にも、マイクロホン８０が周囲
ノイズを検出し、この周囲音響信号に信号調整９０およ
び処理１００が実施され、本発明に従って過剰周囲ノイ
ズ検出１１０が実施される。基準データ７０は、過剰周
囲ノイズ解析および過剰ＥＥＧノイズ検出の両方に使用
される。最後に、ユーザインタフェースを備えた制御装
置１２０が結果を表示する。
０がクリック刺激を生成し、ＥＥＧ変換器２０が刺激に
対するＥＥＧ反応を検出する。次に、ＥＥＧ信号調整３
０および信号処理４０が作動し、ＥＥＧ反応解析の準備
を行う。次に、ＡＢＲの存在の統計的解析５０が動作
し、本発明に従って、過剰ＥＥＧノイズ検出６０が同時
に動作する。判定の最中にも、マイクロホン８０が周囲
ノイズを検出し、この周囲音響信号に信号調整９０およ
び処理１００が実施され、本発明に従って過剰周囲ノイ
ズ検出１１０が実施される。基準データ７０は、過剰周
囲ノイズ解析および過剰ＥＥＧノイズ検出の両方に使用
される。最後に、ユーザインタフェースを備えた制御装
置１２０が結果を表示する。
【００５０】当業者においては、前述した実施例は単に
説明の目的のものであり、本発明はこれに限定されるこ
とはなくその他の構成形態によっても実施し得ることが
理解される。また、ここで使用した特定のパラメータ数
値も好適または典型的なパラメータ数値であり、本発明
の精神および視点を逸脱することなく、これらのパラメ
ータに他の数値または数値帯域を使用し得ることが理解
される。
説明の目的のものであり、本発明はこれに限定されるこ
とはなくその他の構成形態によっても実施し得ることが
理解される。また、ここで使用した特定のパラメータ数
値も好適または典型的なパラメータ数値であり、本発明
の精神および視点を逸脱することなく、これらのパラメ
ータに他の数値または数値帯域を使用し得ることが理解
される。
【図１】ＡＢＲ波形を示している。
【図２】重み付けされたＡＢＲテンプレートを示してい
る。
る。
【図３】典型的な対称形６０Ｈｚノイズと非対称形６０
Ｈｚモニタリフレッシュパルスノイズの例と示してい
る。
Ｈｚモニタリフレッシュパルスノイズの例と示してい
る。
【図４】過剰バイアスおよびノイズ検出閾値を信号ノイ
ズと極性バイアスとの関数として示している。
ズと極性バイアスとの関数として示している。
【図５】周囲ノイズ判定のためのハードウェアフィルタ
リングのボーデプロットを示している。
リングのボーデプロットを示している。
【図６】本発明に係る検査装置の構成要素を示すブロッ
ク線図である。
ク線図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ブライアン ピー フラハーティ アメリカ合衆国、カリフォルニア 94019、 ハーフ ムーン ベイ、ビーチ アベニュ ー 429
Claims (27)
- 【請求項１】 聴覚刺激を繰り返し付加する手段と；前
記刺激に対する脳波反応をサンプリングする手段と；前
記脳波反応内に聴覚脳幹反応（“ＡＢＲ”）波形が存在
しないことを判定する手段：とからなる被験者の聴覚判
定装置。 - 【請求項２】 聴覚クリック出力刺激を有する変換器
と；前記刺激に対する脳波反応を検出するために使用さ
れる電極システムとを備え；前記脳波反応に応答し、 脳波反応をサンプリングする手段と；サンプリングされ
た脳波反応を処理する手段と；前記脳波反応内にＡＢＲ
波形が存在しないことを判定する手段とからなるプロセ
ッサをさらに備える、 被験者の聴覚判定システム。 - 【請求項３】 聴覚刺激を繰り返し付加する手段と；前
記刺激に対する脳波反応をサンプリングする手段と；前
記脳波反応内にＡＢＲが存在しないことを推測する手
段：とからなる被験者の聴覚判定装置。 - 【請求項４】 前記脳波反応内にＡＢＲ波形が存在しな
いことを推測する手段は：予め設定された数の脳波反応
内においてＡＢＲの存在を検出する手段と；前記予め設
定された数よりも少ない数の脳波反応をもってＡＢＲが
検出される確率が統計的に低いことを判定する手段とか
らなる、 請求項３記載の装置。 - 【請求項５】 聴覚クリック出力刺激を有する変換器
と；前記刺激に対する脳波反応を検出するために使用さ
れる電極システムとを備え；前記脳波反応に応答し、前
記脳波反応をサンプリングする手段と；前記サンプリン
グされた脳波反応を処理する手段と；予め設定された数
の脳波反応後にＡＢＲが存在しないことを推測する手段
とからなるプロセッサをさらに備える、 被験者の聴覚判定システム。 - 【請求項６】 前記脳波反応内にＡＢＲ波形が存在しな
いことを推測する手段は：予め設定された数の脳波反応
内においてＡＢＲの存在を検出する手段と；前記予め設
定された数よりも少ない数の脳波反応をもってＡＢＲが
検出される確率が統計的に低いことを判定する手段とか
らなる、 請求項５記載のシステム。 - 【請求項７】 聴覚刺激を繰り返し付加し；前記刺激に
対する脳波反応をサンプリングし；前記脳波反応内にＡ
ＢＲ波形が存在する確率が統計的に低いことを判定す
る：ステップからなる被験者の聴覚判定方法。 - 【請求項８】 聴覚刺激を繰り返し付加し；前記刺激に
対する脳波反応をサンプリングし；前記脳波反応内にＡ
ＢＲが存在しないことを推測する：ステップからなる被
験者の聴覚判定方法。 - 【請求項９】 被験者に対して聴覚刺激を付加し；前記
刺激に対する脳波反応を測定するとともに前記反応は各
時点において振幅極性を有しており；前記脳波反応をデ
ジタル化し；前記デジタル化した脳波反応をこの脳波反
応の振幅の極性に対応する二進数値列に変換し；前記二
進数値を極性合計の配列に変換し；前記極性合計の配列
に基づいて試験統計量ｚｍａｘを計算し；前記試験統計
量ｚｍａｘを解析することによって前記脳波反応内にＡ
ＢＲ波形が存在しない確率を判定する：ステップからな
る聴覚障害の判定方法。 - 【請求項１０】 前記試験統計量ｚｍａｘを解析するこ
とによって前記脳波反応内にＡＢＲ波形が存在しない確
率を判定するステップは：ｚｍａｘの予測平均値を計算
し；距離係数を使用してｚｍａｘを前記予測平均値と比
較し；距離係数が予め設定された閾値よりも小さい際に
前記脳波反応内にＡＢＲ波形が存在しない確率が統計的
に低いことを判定することを含む請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 試験統計量ｚｍａｘは基準データから
導出する請求項１０記載の方法。 - 【請求項１２】 Ｓ／Ｎ比を計算し；試験統計量ｚ
ｍａｘを計算する際にＳ／Ｎ比を取り入れる：ステップ
をさらに含む請求項１１記載の方法。 - 【請求項１３】 予め設定された閾値を−１．３とする
請求項１２記載の方法。 - 【請求項１４】 被験者に対して聴覚刺激を付加し；前
記刺激に対する脳波反応を測定するとともに前記反応は
各時点において振幅極性を有しており；前記脳波反応を
デジタル化し；前記デジタル化した脳波反応をこの脳波
反応の振幅の極性に対応する二進数値列に変換し；前記
二進数値を極性合計の配列に変換し；前記極性合計の配
列に基づいて試験統計量ｚｍａｘを計算し；前記試験統
計量ｚｍａｘを解析することによって判定条件に適さな
いことを判断する：ステップからなる聴覚障害の判定方
法。 - 【請求項１５】 前記試験統計量ｚｍａｘを解析するこ
とによって判定条件に適さないことを判断するステップ
は：ｚｍａｘの予測平均値を計算し；距離係数を使用し
てｚｍａｘを前記予測平均値と比較し；距離係数が予め
設定された閾値よりも大きい際に判定条件に適さないこ
とを判断することを含む請求項１４記載の方法。 - 【請求項１６】 試験統計量ｚｍａｘは基準データから
導出する請求項１５記載の方法。 - 【請求項１７】 被験者に対して聴覚刺激を付加し；前
記刺激に対する脳波反応を測定するとともに前記反応は
各時点において振幅極性を有しており；前記脳波反応を
デジタル化し；前記デジタル化した脳波反応をこの脳波
反応の振幅の極性に対応する二進数値列に変換し；前記
二進数値を極性合計の配列に変換し；前記極性合計の配
列に基づいて試験統計量ｚｍａｘを計算し；前記試験統
計量ｚｍａｘを解析することによって前記脳波反応内に
ＡＢＲが存在しないことを推測する：ステップからなる
聴覚障害の判定方法。 - 【請求項１８】 前記試験統計量ｚｍａｘを解析するこ
とによって前記脳波反応内にＡＢＲが存在しないことを
推測するステップは：ｚｍａｘの予測平均値を計算し；
距離係数を使用してｚｍａｘを前記予測平均値と比較
し；距離係数が予め設定された閾値よりも小さい際に予
め設定された数の脳波反応の後にＡＢＲが検出されない
ことを推測することを含む請求項１７記載の方法。 - 【請求項１９】 試験統計量ｚｍａｘは基準データから
導出する請求項１８記載の方法。 - 【請求項２０】 Ｓ／Ｎ比を計算し；試験統計量ｚ
ｍａｘを計算する際にＳ／Ｎ比を取り入れる：ステップ
をさらに含む請求項１９記載の方法。 - 【請求項２１】 予め設定された閾値を−１．３とする
請求項１７記載の方法。 - 【請求項２２】 誘発反応を検出する方法であり：刺激
を付加し；前記刺激に対する反応をサンプリングし；前
記反応は前記誘発反応を含まないことを予測する、 ステップからなる方法。 - 【請求項２３】 前記反応は前記誘発反応を含まないこ
とを予測するステップは：前記反応の統計分布を判定
し；前記統計分布において前記誘発反応の存在を示す確
率を計算し；前記確率を予め設定された閾値と比較す
る、 ことを含む請求項２２記載の方法。 - 【請求項２４】 誘発反応を検出する方法であり：刺激
を付加し；前記刺激に対する反応をサンプリングし；前
記反応は前記誘発反応を含むことを予測する、 ステップからなる方法。 - 【請求項２５】 前記反応は前記誘発反応を含むことを
予測するステップは：前記反応の統計分布を判定し；前
記統計分布において前記誘発反応の不在を示す確率を計
算し；前記確率を予め設定された閾値と比較する、 ことを含む請求項２４記載の方法。 - 【請求項２６】 被験者に対して聴覚刺激を付加し；前
記刺激に対する脳波反応を測定するとともに前記反応は
各時点において振幅極性を有しており；前記脳波反応を
デジタル化し；前記デジタル化した脳波反応をこの脳波
反応の振幅の極性に対応する二進数値列に変換し；前記
二進数値を極性合計の配列に変換し；前記極性合計の配
列に基づいて試験統計量ｚｍａｘを計算し；回帰分析を
使用して前記脳波反応内にＡＢＲ波形が存在しない確率
を判定する：ステップからなる聴覚障害の判定方法。 - 【請求項２７】 被験者に対して聴覚刺激を付加し；前
記刺激に対する脳波反応を測定するとともに前記反応は
信号パラメータを有しており；前記脳波反応をデジタル
化し；前記信号パラメータに基づいて試験統計量を計算
し；前記試験統計量を解析することによって前記脳波反
応内にＡＢＲ波形が存在しないことを判定する：ステッ
プからなる聴覚障害の判定方法。
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