JP2003509149A - 発作の警告および予測 - Google Patents
発作の警告および予測Info
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Abstract
(57)【要約】
(てんかんの) 切迫発作の警告(ISW) 、発作感受期の検出(SSPD)、切迫発作までの時間数もしくは日数、ならびに切迫発作までの予測時間(TISP)が、患者の脳の周囲の異なる位置から幾つかの信号のそれぞれを測定し、それからこれらの信号に基づいた時空応答を発生させることにより与えられる。次に、各時空応答についてカオス度プロファイルを作成する。経時的に、一組の決定的位置からの応答に付随するカオス度プロファイルの間に或るレベルの動的エントレインメントが存在するか否かの決定を行う。存在したなら、発作の警告、発作感受性の表示、および切迫発作の発生時間の予測を発することができる。
Description
【０００１】
この特許出願の主題に付随する研究開発の作業は、交付第R01 NS31451 号と
して米国国立衛生研究所による支援を受けた。
して米国国立衛生研究所による支援を受けた。
【０００２】
本発明は信号処理の分野に関する。より具体的には、本発明は脳が発生した電
気および／または電磁気信号の処理に関係する。
気および／または電磁気信号の処理に関係する。
【０００３】
てんかんは、大脳皮質における発作性放電により引き起こされる反復性の脳機
能障害を特徴とする慢性疾患である。治療しないと、てんかん患者は発作を繰り
返しがちであり、この発作は典型的には何らかのレベルの意識障害を伴う。一部
の形態のてんかんは、投薬療法によりうまく治療することができる。しかし、側
頭葉てんかん(TLE) および前頭葉てんかん(FLE) を包含する別の形態のてんかん
では、投薬療法はあまり有効ではない。TLE およびFLE では、発作性放電を開始
させる原因となる、海馬および／または大脳皮質のてんかん誘発巣(epileptogen
ic focus) と呼ばれる部分を除去することが、発作を抑制する試みとして時に行
われる。
能障害を特徴とする慢性疾患である。治療しないと、てんかん患者は発作を繰り
返しがちであり、この発作は典型的には何らかのレベルの意識障害を伴う。一部
の形態のてんかんは、投薬療法によりうまく治療することができる。しかし、側
頭葉てんかん(TLE) および前頭葉てんかん(FLE) を包含する別の形態のてんかん
では、投薬療法はあまり有効ではない。TLE およびFLE では、発作性放電を開始
させる原因となる、海馬および／または大脳皮質のてんかん誘発巣(epileptogen
ic focus) と呼ばれる部分を除去することが、発作を抑制する試みとして時に行
われる。
【０００４】
かなり以前から、医学研究界の数名の研究者が、発作の予測および／または発
作の警告を効果的に行う技術の開発を試みてきた。ここで、発作予測は発作の開
始（発症）時間の長期的な予見を伴うものと理解されるのに対し、発作警告は切
迫した発作 (切迫発作) につながる症状の長期的な指標を伴うものと理解されよ
う。当業者なら必ず認めるように、このような技術はどれも臨床面ならびに非臨
床面で多くの応用が可能である。例えば、慣用の投薬療法に耐性のある患者をよ
り効果的に治療するため、このような技術は、切迫発作を防ぐために患者の血流
中に１回分の抗てんかん薬剤を送り出すように設計されたデバイス、恐らくは埋
め込み型のデバイス、と併用することになるかもしれない。
作の警告を効果的に行う技術の開発を試みてきた。ここで、発作予測は発作の開
始（発症）時間の長期的な予見を伴うものと理解されるのに対し、発作警告は切
迫した発作 (切迫発作) につながる症状の長期的な指標を伴うものと理解されよ
う。当業者なら必ず認めるように、このような技術はどれも臨床面ならびに非臨
床面で多くの応用が可能である。例えば、慣用の投薬療法に耐性のある患者をよ
り効果的に治療するため、このような技術は、切迫発作を防ぐために患者の血流
中に１回分の抗てんかん薬剤を送り出すように設計されたデバイス、恐らくは埋
め込み型のデバイス、と併用することになるかもしれない。
【０００５】
別の例では、このような技術は、手術中に除去すべきてんかん誘発巣の正確な
位置決めを助けるため、手術前評価時に使用されうる。発作時にてんかん誘発巣
への血液量が著しく増大することは認められよう。ある種の放射性標識したリガ
ンドを患者の血流中にタイムリーに注入すれば、その増大した血液量をラジオグ
ラフィー (放射線写真法) を利用して監視することが可能であり、それによりて
んかん誘発巣の境界を医師が正確に位置決めすることが可能となる。真の発作予
測および／または警告技術は、例えば上記ラジオグラフィー用リガンドの準備と
投与のための十分な時間を与えるように、十分に前もって切迫発作の指標を与え
るのが理想的であろう。
位置決めを助けるため、手術前評価時に使用されうる。発作時にてんかん誘発巣
への血液量が著しく増大することは認められよう。ある種の放射性標識したリガ
ンドを患者の血流中にタイムリーに注入すれば、その増大した血液量をラジオグ
ラフィー (放射線写真法) を利用して監視することが可能であり、それによりて
んかん誘発巣の境界を医師が正確に位置決めすることが可能となる。真の発作予
測および／または警告技術は、例えば上記ラジオグラフィー用リガンドの準備と
投与のための十分な時間を与えるように、十分に前もって切迫発作の指標を与え
るのが理想的であろう。
【０００６】
脳の生理学的状態を評価する最も重要な手段は、脳波図 (脳電図)(EEG)である
。EEG の解析および解釈の標準は、訓練を受けた臨床脳電図技師によるEEG の記
録図の目視検査である。EEG の目視解析により発作の開始を予測する確立された
方法はない。従来の信号処理（シグナルプロセッシング）技術は、EEG 信号につ
いては実用的な情報をほとんど与えない。脳は、非線形信号を発生し、空間的な
らびに時間的な特性を示す多次元系であるので、このような方法の有効性は限ら
れてしまう。さらに、標準的な線形の時系列解析法を単に採用しただけの信号処
理技術は、有効な発作警告を行うのに不可欠の時空的（時間・空間的）特性をと
ても検出することはできない。
。EEG の解析および解釈の標準は、訓練を受けた臨床脳電図技師によるEEG の記
録図の目視検査である。EEG の目視解析により発作の開始を予測する確立された
方法はない。従来の信号処理（シグナルプロセッシング）技術は、EEG 信号につ
いては実用的な情報をほとんど与えない。脳は、非線形信号を発生し、空間的な
らびに時間的な特性を示す多次元系であるので、このような方法の有効性は限ら
れてしまう。さらに、標準的な線形の時系列解析法を単に採用しただけの信号処
理技術は、有効な発作警告を行うのに不可欠の時空的（時間・空間的）特性をと
ても検出することはできない。
【０００７】
現在までのところ、発作開始に先立って発作の検出、警告等を行うことができ
る線形または非線形技術は存在しない。せいぜい、現在の技術は、とても望まし
い精度ではないが、EEG における発作放電のごく初期段階（即ち、最初の放電か
ら数秒間）での発作の検出を与えるにすぎない。特に頭蓋内電極をEEG 記録に採
用した場合には、EEG の発作放電の開始は、発作の臨床的発現（例、挙動および
運動支配の応答）に数秒以内の時間で先行することがある。EEG での発現が発作
の臨床的発現のほんの数秒前に検出されることがあるため、EEG の評価による発
作の予測が可能であると主張する研究者もいた。Osorio et al.,「発作のリアル
タイム自動化検出および定量分析と臨床的開始の短時間予測」Epilepsia, vol.
39, pp. 615-627, 1998 。この種の技術は単に発作のEEG 発現を検出するにすぎ
ないので、上記のような主張は誤解のもととなる。そうではなく、この種の技術
は発作の予測を与えない。残念ながら、このような初期の発作検出技術により与
えられる数秒間という時間は、既に述べたような内科的(medical) 介入 (インタ
ーベンション) 療法および入院患者(in-patient)応用といった実際的な応用を支
えるには不十分である。例えば、内科的介入療法に対する発作検出／警告技術の
採用に関して、発作の検出／警告が発作開始の５秒前、10秒前、さらには60秒前
にあったとしても、その時点で投与されたいかなる薬剤も、切迫発作を予防する
のに十分な脳内濃度に達するだけの時間がないであろうから、何らかの利益が得
られる見込みはない。発作開始前の数分以内に発作警告の検出および／または発
生が可能となりうる技術ですら、このような治療を支えないかもしれない。また
、各種の入院患者応用を支えるための発作検出／警告技術の利用に関しても、現
在の技術は、医療スタッフが切迫発作を適正に観察し、発作を避けるために薬剤
を投与し、または上述したラジオグラフィー法のような任意の手術前処置の準備
または実施を行うことができるように、スタッフに警告を出すのに必要な、タイ
ムリーな発作の検出／警告を一貫して正確に行うことができない。
る線形または非線形技術は存在しない。せいぜい、現在の技術は、とても望まし
い精度ではないが、EEG における発作放電のごく初期段階（即ち、最初の放電か
ら数秒間）での発作の検出を与えるにすぎない。特に頭蓋内電極をEEG 記録に採
用した場合には、EEG の発作放電の開始は、発作の臨床的発現（例、挙動および
運動支配の応答）に数秒以内の時間で先行することがある。EEG での発現が発作
の臨床的発現のほんの数秒前に検出されることがあるため、EEG の評価による発
作の予測が可能であると主張する研究者もいた。Osorio et al.,「発作のリアル
タイム自動化検出および定量分析と臨床的開始の短時間予測」Epilepsia, vol.
39, pp. 615-627, 1998 。この種の技術は単に発作のEEG 発現を検出するにすぎ
ないので、上記のような主張は誤解のもととなる。そうではなく、この種の技術
は発作の予測を与えない。残念ながら、このような初期の発作検出技術により与
えられる数秒間という時間は、既に述べたような内科的(medical) 介入 (インタ
ーベンション) 療法および入院患者(in-patient)応用といった実際的な応用を支
えるには不十分である。例えば、内科的介入療法に対する発作検出／警告技術の
採用に関して、発作の検出／警告が発作開始の５秒前、10秒前、さらには60秒前
にあったとしても、その時点で投与されたいかなる薬剤も、切迫発作を予防する
のに十分な脳内濃度に達するだけの時間がないであろうから、何らかの利益が得
られる見込みはない。発作開始前の数分以内に発作警告の検出および／または発
生が可能となりうる技術ですら、このような治療を支えないかもしれない。また
、各種の入院患者応用を支えるための発作検出／警告技術の利用に関しても、現
在の技術は、医療スタッフが切迫発作を適正に観察し、発作を避けるために薬剤
を投与し、または上述したラジオグラフィー法のような任意の手術前処置の準備
または実施を行うことができるように、スタッフに警告を出すのに必要な、タイ
ムリーな発作の検出／警告を一貫して正確に行うことができない。
【０００８】
より最近に開発されたいくつかの技術は、よりタイムリーでより正確な発作検
出／警告能力を付与する試みにおいて、単純な線形の時系列解析を超えるもので
あった。このような最新のある技術によると、１または２以上のEEG チャネルか
らの信号を比較的短時間の間隔でサンプリングする。次に、「遅延法(Method of
Delays)」と呼ばれる慣用技術を用いて、各チャネルから高次元状態空間プロッ
ト(high dimensional state space plot) を作成する。遅延法のより詳しい説明
は、L. Iasemidis et al.,「非線形動力学の枠組内でのEEG における隠れた時間
依存性の定量」B.H. Jansen & M.E. Brandt 編、EEG の非線形動的解析 (World
Scientific, シンガポール, 1993) pp. 30-47 所載に見ることができる。また、
F. Takens「乱れにおける奇妙なアトラクタの検出」D.A. Rand & L.S. Young編
、Lec. Notes Math., (Springer-Verlag, 1980), 898, pp. 366-381 所載; およ
びH. Whitney「微分可能な多様体」Ann. Math., 37 (1936), pp. 645-680も参照
。各状態空間プロットを用いて、次いで対応信号に対する相関積分(correlation
integrals) を導出する。この相関積分は対応信号に伴う複雑度 (例、相関次元
、予測性指数) を表す。特定の脳内部位における相関積分値または相関次元の経
時的な著しい低下 (例、複雑度の低下) を用いて、切迫発作の警告を発動させる
ことができる。J. Martinerie et al.,「てんかん発作は非線形解析により予想
できる」Nature Medicine, vol. 4, pp. 1173-1176, 1998参照。また、C.E. Elg
er et al.,「脳電気活動の非線形時系列解析による発作予測」European Journal
of Neuroscience, vol. 10, pp. 786-789, 1998も参照。
出／警告能力を付与する試みにおいて、単純な線形の時系列解析を超えるもので
あった。このような最新のある技術によると、１または２以上のEEG チャネルか
らの信号を比較的短時間の間隔でサンプリングする。次に、「遅延法(Method of
Delays)」と呼ばれる慣用技術を用いて、各チャネルから高次元状態空間プロッ
ト(high dimensional state space plot) を作成する。遅延法のより詳しい説明
は、L. Iasemidis et al.,「非線形動力学の枠組内でのEEG における隠れた時間
依存性の定量」B.H. Jansen & M.E. Brandt 編、EEG の非線形動的解析 (World
Scientific, シンガポール, 1993) pp. 30-47 所載に見ることができる。また、
F. Takens「乱れにおける奇妙なアトラクタの検出」D.A. Rand & L.S. Young編
、Lec. Notes Math., (Springer-Verlag, 1980), 898, pp. 366-381 所載; およ
びH. Whitney「微分可能な多様体」Ann. Math., 37 (1936), pp. 645-680も参照
。各状態空間プロットを用いて、次いで対応信号に対する相関積分(correlation
integrals) を導出する。この相関積分は対応信号に伴う複雑度 (例、相関次元
、予測性指数) を表す。特定の脳内部位における相関積分値または相関次元の経
時的な著しい低下 (例、複雑度の低下) を用いて、切迫発作の警告を発動させる
ことができる。J. Martinerie et al.,「てんかん発作は非線形解析により予想
できる」Nature Medicine, vol. 4, pp. 1173-1176, 1998参照。また、C.E. Elg
er et al.,「脳電気活動の非線形時系列解析による発作予測」European Journal
of Neuroscience, vol. 10, pp. 786-789, 1998も参照。
【０００９】
上に示した技術には多くの欠点が付随する。例えば、信号複雑度の推定測度は
、脳内状態に依存するので信頼性がなく、てんかん様活動を持たないセグメント
が基準状態として随意に選択される。これはまた、多くの電極位置のどれが信号
複雑度の推定に関与しているのかにも依存する。さらに、この技術は、脳内部位
を適正に選択する方法を与えない。また、切迫発作の警告を発動するのに用いる
閾値が随意で、適応性ではない。従って、この技術は実用的な有用性を、仮にあ
っても、ほとんど与えない。
、脳内状態に依存するので信頼性がなく、てんかん様活動を持たないセグメント
が基準状態として随意に選択される。これはまた、多くの電極位置のどれが信号
複雑度の推定に関与しているのかにも依存する。さらに、この技術は、脳内部位
を適正に選択する方法を与えない。また、切迫発作の警告を発動するのに用いる
閾値が随意で、適応性ではない。従って、この技術は実用的な有用性を、仮にあ
っても、ほとんど与えない。
【００１０】
非線形方法を採用する別の技術が、米国特許5,857,978 ("Hively et al.") に
記載されている。Hively特許によると、てんかん発作は患者から脳波データ (例
、EEG またはMEG データ) を獲得することにより予測可能である。データ信号を
次にディジタル化した後、短い連続した時間間隔中に各信号について非線形測度
を生じさせるため、各信号に各種の非線形技術を適用する。各信号に付随するこ
れらの測度(measures)を、次いで「既知の発作予測子(seizure predictor)」と
比較する。
記載されている。Hively特許によると、てんかん発作は患者から脳波データ (例
、EEG またはMEG データ) を獲得することにより予測可能である。データ信号を
次にディジタル化した後、短い連続した時間間隔中に各信号について非線形測度
を生じさせるため、各信号に各種の非線形技術を適用する。各信号に付随するこ
れらの測度(measures)を、次いで「既知の発作予測子(seizure predictor)」と
比較する。
【００１１】
Hively特許に記載された技術には多くの問題が付随する。まず、Hively特許で
採用している非線形技術は、発作開始直前の発作前移行期中に起こるEEG または
MEG 信号動力学の変化を検出および定量化できるだけである。これらの変化の存
在はかなり前から知られていた。L. Iasemidis et al.,「側頭葉てんかんのECoG
データの非線形動力学」Electroencephalography and Clinical Neurophysiolog
y, vol. 5, p. 339 (1988)。これらの変化の単なる検出は真の発作予測を構成し
ない。
採用している非線形技術は、発作開始直前の発作前移行期中に起こるEEG または
MEG 信号動力学の変化を検出および定量化できるだけである。これらの変化の存
在はかなり前から知られていた。L. Iasemidis et al.,「側頭葉てんかんのECoG
データの非線形動力学」Electroencephalography and Clinical Neurophysiolog
y, vol. 5, p. 339 (1988)。これらの変化の単なる検出は真の発作予測を構成し
ない。
【００１２】
第二に、真の発作予測能力を与えるには、条件の厳密な範囲を規定する必要が
ある。これは、これらの条件が満たされた時に、或るレベルの確度で発作予測を
発することができるようにするためである。Hively特許はこの情報を規定してお
らず、このような情報を決定しうる技術についても全く説明がない。Hively特許
は単に、EEG またはMEG 信号に付随する急激な増大、山 (ピーク) および谷とい
った或る種の「発作表示子(seizure indicator)」を監視するにすぎない。これ
らの「表示子」の具体的な値を全く規定していない。これをしていない１つの理
由は、Hively特許の表１および表２のデータが示唆するように、これらの「表示
子」に付随する値が患者ごと、そして発作ごとに変化するからである。従って、
真の発作予測技術は、このような「表示子」に適切に頼ることはできない。
ある。これは、これらの条件が満たされた時に、或るレベルの確度で発作予測を
発することができるようにするためである。Hively特許はこの情報を規定してお
らず、このような情報を決定しうる技術についても全く説明がない。Hively特許
は単に、EEG またはMEG 信号に付随する急激な増大、山 (ピーク) および谷とい
った或る種の「発作表示子(seizure indicator)」を監視するにすぎない。これ
らの「表示子」の具体的な値を全く規定していない。これをしていない１つの理
由は、Hively特許の表１および表２のデータが示唆するように、これらの「表示
子」に付随する値が患者ごと、そして発作ごとに変化するからである。従って、
真の発作予測技術は、このような「表示子」に適切に頼ることはできない。
【００１３】
第三に、Hively特許は「表示子」を「既知の発作予測子」と比較することを提
案している。しかし、現在まで、真の発作予測子は知られていない。 以上の議論から、現在までの技術またデバイスはいずれも、真の発作予測およ
び／または警告を行うことができないことは明らかである。しかし、このような
技術またはデバイスは、発作疾患に罹患している者だけでなく、てんかん発作関
連症状に苦しむ者に対するケアおよび有効な治療の提供が委ねられている医学界
のメンバーにとっても、強大な関心および重要性があろう。
案している。しかし、現在まで、真の発作予測子は知られていない。 以上の議論から、現在までの技術またデバイスはいずれも、真の発作予測およ
び／または警告を行うことができないことは明らかである。しかし、このような
技術またはデバイスは、発作疾患に罹患している者だけでなく、てんかん発作関
連症状に苦しむ者に対するケアおよび有効な治療の提供が委ねられている医学界
のメンバーにとっても、強大な関心および重要性があろう。
【００１４】
脳内のある部位が示す時空的特性は、脳内の別の部位が示す時空的な生理学的
特性と比較した時に、切迫発作前は、発作のない時間中にこれらの部位が示す時
空的特性と比べて、著しく相違する。後でより詳しく説明するように、これらの
時空的特性は、発作の発生より数時間前、場合によっては数日前から著しく相違
することが判明した。そのため、本発明では、これらの相違を、個々の患者の発
作移行表示子(seizure transition indicator)」として使用する。
特性と比較した時に、切迫発作前は、発作のない時間中にこれらの部位が示す時
空的特性と比べて、著しく相違する。後でより詳しく説明するように、これらの
時空的特性は、発作の発生より数時間前、場合によっては数日前から著しく相違
することが判明した。そのため、本発明では、これらの相違を、個々の患者の発
作移行表示子(seizure transition indicator)」として使用する。
【００１５】
より詳しくは、本発明は、これらの決定的な時空的特性変化を、切迫発作の警
告(ISW) 、切迫発作より数時間前もしくは数日前の発作感受期の検出(SSPD, sei
zure susceptibility period detection) 、ならびに切迫発作予測までの推定時
間(TISP)を行う目的で定量化する。これらの時空的特性変化の定量化において、
本発明は、上述した従来技術とは異なり、対応する電極部位の挙動に付随するカ
オス度(chaoticity 、無秩序性) の測度を表す、短期最大リャプノフ指数(short
-term largest Lyapunov exponent)の逐次的推定値に大いに依存する。また、上
述した従来技術の大半とは異なり、本発明は、２以上の電極位置 (即ち、信号チ
ャネル) の間での動的測度の逐次的比較を利用する。
告(ISW) 、切迫発作より数時間前もしくは数日前の発作感受期の検出(SSPD, sei
zure susceptibility period detection) 、ならびに切迫発作予測までの推定時
間(TISP)を行う目的で定量化する。これらの時空的特性変化の定量化において、
本発明は、上述した従来技術とは異なり、対応する電極部位の挙動に付随するカ
オス度(chaoticity 、無秩序性) の測度を表す、短期最大リャプノフ指数(short
-term largest Lyapunov exponent)の逐次的推定値に大いに依存する。また、上
述した従来技術の大半とは異なり、本発明は、２以上の電極位置 (即ち、信号チ
ャネル) の間での動的測度の逐次的比較を利用する。
【００１６】
従って、本発明の１つの目的は、発作開始より十分に先立って切迫発作の警告
を行うことである。 本発明の別の目的は、発作開始の数日前でなくても、数時間前に、発作感受期
の検出を行うことである。
を行うことである。 本発明の別の目的は、発作開始の数日前でなくても、数時間前に、発作感受期
の検出を行うことである。
【００１７】
本発明のさらに別の目的は、特に切迫発作警告の発生後に、発作開始までの時
間量を正確に予測することである。 本発明のさらに別の目的は、本発明のISW, SSPD およびTISPの態様を、抗てん
かん薬の投薬介入療法および神経刺激療法といった、発作介入技術と結びつけて
利用することである。
間量を正確に予測することである。 本発明のさらに別の目的は、本発明のISW, SSPD およびTISPの態様を、抗てん
かん薬の投薬介入療法および神経刺激療法といった、発作介入技術と結びつけて
利用することである。
【００１８】
本発明の別の目的は、本発明のISW, SSPD およびTISPの態様を、手術前評価お
よび診断処置をはじめとする、各種の入院患者適用と結びつけて利用することで
ある。
よび診断処置をはじめとする、各種の入院患者適用と結びつけて利用することで
ある。
【００１９】
本発明の第１の側面によると、上記および他の目的が、多次元系を解析する方
法によって達成される。この方法は、多次元系が発生した多数の信号のそれぞれ
を測定することを含み、ここで多数の信号のそれぞれは、その多次元系内の対応
する空間位置に付随する応答を表示する。次に、多数の信号のそれぞれについて
位相空間表示を発生させる。多数の信号のそれぞれについて位相空間表示を発生
させた後、多数の信号のそれぞれについて信号プロファイルを導出し、ここで各
信号プロファイルは各対応信号の経時的なカオス度のレベルを表す。次に、信号
プロファイルのそれぞれを比較し、１または２以上の群の信号を、それらの対応
信号プロファイル間の比較に基づいて選択する。最後に、その多次元系の状態動
力学(state dynamics)を、選択した１または２以上の信号群に付随する信号プロ
ファイル比較の関数として特性表示 (キャラクタライゼーション) する。
法によって達成される。この方法は、多次元系が発生した多数の信号のそれぞれ
を測定することを含み、ここで多数の信号のそれぞれは、その多次元系内の対応
する空間位置に付随する応答を表示する。次に、多数の信号のそれぞれについて
位相空間表示を発生させる。多数の信号のそれぞれについて位相空間表示を発生
させた後、多数の信号のそれぞれについて信号プロファイルを導出し、ここで各
信号プロファイルは各対応信号の経時的なカオス度のレベルを表す。次に、信号
プロファイルのそれぞれを比較し、１または２以上の群の信号を、それらの対応
信号プロファイル間の比較に基づいて選択する。最後に、その多次元系の状態動
力学(state dynamics)を、選択した１または２以上の信号群に付随する信号プロ
ファイル比較の関数として特性表示 (キャラクタライゼーション) する。
【００２０】
本発明の第２の側面によると、上記および他の目的が、発作の警告および予測
を行う方法によって達成される。この方法は、脳の周囲の多数の位置のそれぞれ
から時系列信号を獲得することを含み、ここで各信号およびその対応位置は対応
するチャネルを構成する。次に、各チャネルについて、対応する時系列信号に基
づいて時空応答を発生させる。この方法は次に、対応する時空応答に基づいて各
チャネルに対するカオス度値のシーケンスを定量化することを含み、ここで各カ
オス度値のシーケンスがカオス度プロファイルを構成する。経時的に、いくつか
のチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイルを比較し、チャネル対
のそれぞれに付随するカオス度プロファイル間のエントレインメント(entrainme
nt、同調) のレベルを評価する。次に、１または２以上のチャネル対に付随する
エントレインメントのレベルが統計学的に有意であるか否かを決定し、１または
２以上のチャネル対に付随するエントレインメントのレベルが統計学的に有意で
あると決定されたなら、発作警告を発生する。
を行う方法によって達成される。この方法は、脳の周囲の多数の位置のそれぞれ
から時系列信号を獲得することを含み、ここで各信号およびその対応位置は対応
するチャネルを構成する。次に、各チャネルについて、対応する時系列信号に基
づいて時空応答を発生させる。この方法は次に、対応する時空応答に基づいて各
チャネルに対するカオス度値のシーケンスを定量化することを含み、ここで各カ
オス度値のシーケンスがカオス度プロファイルを構成する。経時的に、いくつか
のチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイルを比較し、チャネル対
のそれぞれに付随するカオス度プロファイル間のエントレインメント(entrainme
nt、同調) のレベルを評価する。次に、１または２以上のチャネル対に付随する
エントレインメントのレベルが統計学的に有意であるか否かを決定し、１または
２以上のチャネル対に付随するエントレインメントのレベルが統計学的に有意で
あると決定されたなら、発作警告を発生する。
【００２１】
本発明の第３の側面によると、上記および他の目的が、発作阻止デバイスを作
動させる方法によって達成される。この方法は、多数の信号のそれぞれを患者の
脳の対応位置から獲得することを含み、ここで各信号は別個のチャネルを構成す
る。次に、各チャネルについて、対応信号に基づいて時空応答を発生させる。こ
の方法は、対応する時空応答に基づいて、各チャネルごとにカオス度値のシーケ
ンスからなるカオス度プロファイルを作成することも含む。次に、ある決定的チ
ャネル対に付随するカオス度プロファイル間のエントレインメントのレベルが統
計学的に有意であるか否かを決定する。その決定的チャネル対に付随するエント
レインメントのレベルが統計学的に有意であると決定されたら、発作警告を発生
し、発作阻止デバイスを発動させて患者に抗発作処置を送り出す。
動させる方法によって達成される。この方法は、多数の信号のそれぞれを患者の
脳の対応位置から獲得することを含み、ここで各信号は別個のチャネルを構成す
る。次に、各チャネルについて、対応信号に基づいて時空応答を発生させる。こ
の方法は、対応する時空応答に基づいて、各チャネルごとにカオス度値のシーケ
ンスからなるカオス度プロファイルを作成することも含む。次に、ある決定的チ
ャネル対に付随するカオス度プロファイル間のエントレインメントのレベルが統
計学的に有意であるか否かを決定する。その決定的チャネル対に付随するエント
レインメントのレベルが統計学的に有意であると決定されたら、発作警告を発生
し、発作阻止デバイスを発動させて患者に抗発作処置を送り出す。
【００２２】
本発明の第４の側面によると、上記および他の目的が、発作阻止を行う装置に
よって達成される。この装置は、患者の頭部に取付けられた多数のセンサーを備
え、ここでセンサーは患者の脳の対応位置からの信号を検出する。この装置はま
た、多数のセンサーにより検出された多数の信号に基づいて発作警告を発生する
ための処理 (プロセシング) 手段も備え、ここで該処理手段は下記から構成され
る：多数のセンサーで検出された多数の信号を受信する手段；センサーにより検
出された多数の信号を、信号のそれぞれについてディジタル等価信号を生ずるよ
うに予備処理する手段；多数のディジタル信号の対応するもののそれぞれについ
て時空応答を発生させる手段；各時空応答からのカオス度値のシーケンスからな
るカオス度プロファイルを作成する手段；ある決定的信号対に付随するカオス度
プロファイル間のエントレインメントのレベルが統計学的に有意であるか否かを
決定する手段；および該決定的信号対に付随するエントレインメントのレベルが
統計学的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する手段。最後に、こ
の装置は、上記処理手段に連結された発作阻止デバイスを備え、この発作阻止デ
バイスは、発作警告が発生した場合に患者に抗発作処置を送り出す手段を含んで
いる。
よって達成される。この装置は、患者の頭部に取付けられた多数のセンサーを備
え、ここでセンサーは患者の脳の対応位置からの信号を検出する。この装置はま
た、多数のセンサーにより検出された多数の信号に基づいて発作警告を発生する
ための処理 (プロセシング) 手段も備え、ここで該処理手段は下記から構成され
る：多数のセンサーで検出された多数の信号を受信する手段；センサーにより検
出された多数の信号を、信号のそれぞれについてディジタル等価信号を生ずるよ
うに予備処理する手段；多数のディジタル信号の対応するもののそれぞれについ
て時空応答を発生させる手段；各時空応答からのカオス度値のシーケンスからな
るカオス度プロファイルを作成する手段；ある決定的信号対に付随するカオス度
プロファイル間のエントレインメントのレベルが統計学的に有意であるか否かを
決定する手段；および該決定的信号対に付随するエントレインメントのレベルが
統計学的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する手段。最後に、こ
の装置は、上記処理手段に連結された発作阻止デバイスを備え、この発作阻止デ
バイスは、発作警告が発生した場合に患者に抗発作処置を送り出す手段を含んで
いる。
【００２３】
本発明の目的および利点は、以下の詳細な説明を添付図面を参照しながら読む
ことによって理解されよう。
ことによって理解されよう。
【００２４】
【発明の詳しい説明】
てんかん発作のような発作は多段階事象である。その各種段階は、発作前段階
、発作性段階、発作後段階、および発作間段階を含む。図１(a) 〜(e) は、ある
患者がてんかん発作の各種段階を通って移行する間に、てんかん誘発巣の上に位
置する１つの電極から記録した典型的な脳電図(EEG) 信号を示す。より具体的に
は、図１(a) は、発作開始に先行する期間を意味する発作前段階におけるEEG 信
号の時系列を例示する。図１(b) は、発作開始を包含する、発作前段階と発作性
段階との間の移行期間におけるEEG 信号の時系列を例示する。それに続いて、次
に図１(c) は、てんかん発作中である発作性段階におけるEEG 信号を表す。ここ
で、発作性段階は発作開始により始まり、発作が終わるまで続く。図１(d) は、
図１(b) と同様に、移行期間をカバーする。この場合、図１(d) は発作性段階か
ら発作後段階への移行時のEEG 信号の時系列を示し、発作終了を包含する。次に
、図１(e) は、発作後段階におけるEEG 信号を示し、ここで発作後段階は発作終
了直後の期間をカバーする。
、発作性段階、発作後段階、および発作間段階を含む。図１(a) 〜(e) は、ある
患者がてんかん発作の各種段階を通って移行する間に、てんかん誘発巣の上に位
置する１つの電極から記録した典型的な脳電図(EEG) 信号を示す。より具体的に
は、図１(a) は、発作開始に先行する期間を意味する発作前段階におけるEEG 信
号の時系列を例示する。図１(b) は、発作開始を包含する、発作前段階と発作性
段階との間の移行期間におけるEEG 信号の時系列を例示する。それに続いて、次
に図１(c) は、てんかん発作中である発作性段階におけるEEG 信号を表す。ここ
で、発作性段階は発作開始により始まり、発作が終わるまで続く。図１(d) は、
図１(b) と同様に、移行期間をカバーする。この場合、図１(d) は発作性段階か
ら発作後段階への移行時のEEG 信号の時系列を示し、発作終了を包含する。次に
、図１(e) は、発作後段階におけるEEG 信号を示し、ここで発作後段階は発作終
了直後の期間をカバーする。
【００２５】
上述したように、発作前段階は発作開始に先行するある期間を意味する。しか
し、より重要には、発作前段階とは、脳が、時空的にカオスである状態から、空
間的には秩序で時間的にはカオスが低減した状態への、動的移行を受けている期
間を意味する。後でより詳しく説明するが、発作前段階におけるこの動的移行は
、さまざまな皮質部位に付随する時空応答の動的エントレインメントにより特徴
づけられる。より具体的には、このようなさまざまな皮質部位での時空応答の動
的エントレインメントは下記の点でさらに特徴づけることができる： (1) 上述した各種皮質部位のそれぞれに対応する最大リャプノフ指数値 (即ち
、Lmax) の漸進的な収束 (即ち、エントレインメント) 、ここで、当業者は容易
に理解するように、Lmaxは対応皮質部位の時空応答に付随するカオス度の尺度を
与える；および (2) 各種皮質部位に付随するLmaxプロファイルの漸進的な位相ロッキング (固
定化)(即ち、位相エントレインメント) 。
し、より重要には、発作前段階とは、脳が、時空的にカオスである状態から、空
間的には秩序で時間的にはカオスが低減した状態への、動的移行を受けている期
間を意味する。後でより詳しく説明するが、発作前段階におけるこの動的移行は
、さまざまな皮質部位に付随する時空応答の動的エントレインメントにより特徴
づけられる。より具体的には、このようなさまざまな皮質部位での時空応答の動
的エントレインメントは下記の点でさらに特徴づけることができる： (1) 上述した各種皮質部位のそれぞれに対応する最大リャプノフ指数値 (即ち
、Lmax) の漸進的な収束 (即ち、エントレインメント) 、ここで、当業者は容易
に理解するように、Lmaxは対応皮質部位の時空応答に付随するカオス度の尺度を
与える；および (2) 各種皮質部位に付随するLmaxプロファイルの漸進的な位相ロッキング (固
定化)(即ち、位相エントレインメント) 。
【００２６】
但し、カオス度プロファイルの動的エントレインメントの他の尺度も適用しう
ることは言うまでもない (例、Lmaxプロファイルの一次もしくは二次もしくはよ
り高階の導関数の中から) 。
ることは言うまでもない (例、Lmaxプロファイルの一次もしくは二次もしくはよ
り高階の導関数の中から) 。
【００２７】
当業者なら容易に理解するように、図１(a) 〜(e) に示したEEG 信号のどれか
ようなEEG 信号は、対応する電極がたまたま置かれた脳のある部分の時空的相互
作用に付随する時間応答を表す時系列である。脳は複雑な多次元系であるので、
EEG 信号および他の既知の等価信号は、脳が示す真の時空的特性を目視可能に反
映しておらず、また反映できない。従って、発作予測および／または警告を行う
ためにEEG 信号を処理する従来の線形および非線形方法は、発作前段階において
脳が示す決定的な時空特性をEEG 信号から検出することができないので、一般に
有効ではないことがわかった。しかも、このような決定的な時空特性は、発作開
始のかなり前、場合によっては発作開始の数日前に存在するのである。そのため
、発作前段階において脳が示すこのような時空特性は、どのような真の発作予測
スキームにも不可欠である。
ようなEEG 信号は、対応する電極がたまたま置かれた脳のある部分の時空的相互
作用に付随する時間応答を表す時系列である。脳は複雑な多次元系であるので、
EEG 信号および他の既知の等価信号は、脳が示す真の時空的特性を目視可能に反
映しておらず、また反映できない。従って、発作予測および／または警告を行う
ためにEEG 信号を処理する従来の線形および非線形方法は、発作前段階において
脳が示す決定的な時空特性をEEG 信号から検出することができないので、一般に
有効ではないことがわかった。しかも、このような決定的な時空特性は、発作開
始のかなり前、場合によっては発作開始の数日前に存在するのである。そのため
、発作前段階において脳が示すこのような時空特性は、どのような真の発作予測
スキームにも不可欠である。
【００２８】
EEG 信号の欠陥をよりよく図示するため、図２は左側頭葉発作の開始をカバー
する20秒のEEG セグメントを示す。図２のEEG セグメントは、12個の左右対称に
配置された海馬深部電極 (即ち、電極LDO1〜LDO6およびRDO1〜RDO6) 、８個の硬
膜下側頭電極 (即ち、電極RST1〜RST4およびLST1〜LST4) 、ならびに８個の硬膜
下眼窩前頭電極 (即ち、電極ROF1〜ROF4およびLOF1〜LOF4) からリンクした耳を
参照にして記録された。発作開始は、約1.5 秒でEEG セグメント中に左深部電極
、特にLDO1〜LDO3 (LDO2が最も顕著であるが) における一連の高振幅の鋭波と徐
波の複合として始まる。数秒のうちに、発作は右硬膜下側頭電極RST1に広がり、
次に右深部電極RDO1〜RDO3に広がる。特に重要な点は、EEG 信号が発作開始前は
EEG セグメント中に約1.5 秒は正常に見えることである。
する20秒のEEG セグメントを示す。図２のEEG セグメントは、12個の左右対称に
配置された海馬深部電極 (即ち、電極LDO1〜LDO6およびRDO1〜RDO6) 、８個の硬
膜下側頭電極 (即ち、電極RST1〜RST4およびLST1〜LST4) 、ならびに８個の硬膜
下眼窩前頭電極 (即ち、電極ROF1〜ROF4およびLOF1〜LOF4) からリンクした耳を
参照にして記録された。発作開始は、約1.5 秒でEEG セグメント中に左深部電極
、特にLDO1〜LDO3 (LDO2が最も顕著であるが) における一連の高振幅の鋭波と徐
波の複合として始まる。数秒のうちに、発作は右硬膜下側頭電極RST1に広がり、
次に右深部電極RDO1〜RDO3に広がる。特に重要な点は、EEG 信号が発作開始前は
EEG セグメント中に約1.5 秒は正常に見えることである。
【００２９】
本発明は早期の切迫発作の警告(ISW) を行う技術を包含する。本発明は、発作
前段階においた起こる上述した決定的な時空変化に焦点を当てることによって、
この早期ISW を行う。さらに、本発明はこの能力を、図２に示したように、EEG
が発作前段階中には切迫発作の兆候を全く示さなくても発揮する。しかも、ISW
を行うだけでなく、本発明は、発作感受期の検出(SSPD)、即ち、発作発生のかな
り前 (例、発作の数日前の発作間の期間中) での異常な脳活動の存在の検出、を
行うこともできる。さらに本発明は、切迫発作までの時間予測(TISP)を行うこと
もでき、ここでTISPは発作開始までに経過すると予期される時間量を表す。
前段階においた起こる上述した決定的な時空変化に焦点を当てることによって、
この早期ISW を行う。さらに、本発明はこの能力を、図２に示したように、EEG
が発作前段階中には切迫発作の兆候を全く示さなくても発揮する。しかも、ISW
を行うだけでなく、本発明は、発作感受期の検出(SSPD)、即ち、発作発生のかな
り前 (例、発作の数日前の発作間の期間中) での異常な脳活動の存在の検出、を
行うこともできる。さらに本発明は、切迫発作までの時間予測(TISP)を行うこと
もでき、ここでTISPは発作開始までに経過すると予期される時間量を表す。
【００３０】
図３は、本発明の典型的な態様に従って、早期ISW, SSPD およびTISPを行うた
めの手順を示すフローチャートである。図示のように、この手順はまず、手順工
程305 に従って、脳が発生した電気または電磁気信号を獲得することを含む。こ
れらの信号のそれぞれは、例えば、当業者は容易に理解するように、１個のEEG
チャネルに対応していてもよい。各信号を次に手順工程310 に示すように予備処
理する。予備処理は典型的には、信号増幅、フィルタリングおよびディジタル化
を含む。ディジタル化した信号のそれぞれを次に、手順工程315 に示すように、
一組の順次サンプル (即ち、エポック) を生ずるようにサンプリングする。手順
工程320 では、これらのサンプルを用いて、各信号エポックごとに１つの位相空
間ポートレートを作成する。位相空間ポートレートのそれぞれを作成している間
に、手順工程325 に従って、その位相空間の隣接軌道の発散率(rate of diverge
nce)を各ポートレートごとに計算する。この発散率は対応信号に付随するカオス
度のレベルを表す。また、工程330 に従って、各信号について、平均発散率およ
びその標準偏差も定期的に導出する。ここで、各平均発散率の値は、「スライデ
ィング (変化する) 」時間のウィンドウの内部の多くの発散率の値に基づく。各
信号に付随する平均発散率の値を次に、手順工程335 に示すように、統計学的尺
度 (例、Ｔ指数) を用いて、他の信号のそれぞれに付随する平均発散率の値と比
較する。
めの手順を示すフローチャートである。図示のように、この手順はまず、手順工
程305 に従って、脳が発生した電気または電磁気信号を獲得することを含む。こ
れらの信号のそれぞれは、例えば、当業者は容易に理解するように、１個のEEG
チャネルに対応していてもよい。各信号を次に手順工程310 に示すように予備処
理する。予備処理は典型的には、信号増幅、フィルタリングおよびディジタル化
を含む。ディジタル化した信号のそれぞれを次に、手順工程315 に示すように、
一組の順次サンプル (即ち、エポック) を生ずるようにサンプリングする。手順
工程320 では、これらのサンプルを用いて、各信号エポックごとに１つの位相空
間ポートレートを作成する。位相空間ポートレートのそれぞれを作成している間
に、手順工程325 に従って、その位相空間の隣接軌道の発散率(rate of diverge
nce)を各ポートレートごとに計算する。この発散率は対応信号に付随するカオス
度のレベルを表す。また、工程330 に従って、各信号について、平均発散率およ
びその標準偏差も定期的に導出する。ここで、各平均発散率の値は、「スライデ
ィング (変化する) 」時間のウィンドウの内部の多くの発散率の値に基づく。各
信号に付随する平均発散率の値を次に、手順工程335 に示すように、統計学的尺
度 (例、Ｔ指数) を用いて、他の信号のそれぞれに付随する平均発散率の値と比
較する。
【００３１】
図３に示した手順を、例えば、新たな患者に組合わせて最初に使用する時には
、初期化期間があるだろう。この初期化期間では、判定工程340 からの"YES" 経
路に従って、数回でなくとも、少なくとも１回の発作の前、発作中および発作直
後に、脳が発生した信号を手順工程305 〜335 に従って獲得、処理および比較す
る。次いで、各発作の後に、判定工程345 からの"YES" 経路で示すように、手順
工程360 に従って、いくつかの「決定的」チャネル対を同定してもよい。これは
、信号のそれぞれおよび全ての対について、手順工程335 に従って行った平均発
散率の比較に基づいて行う。本発明の目的にとって、決定的チャネル対とは、一
般に、発作開始より十分に前に、比較的高度の相関を示す (例、それらの対応す
る平均発散率の間のＴ指数値が統計学的に著しく低い) 一対の信号であると規定
される。
、初期化期間があるだろう。この初期化期間では、判定工程340 からの"YES" 経
路に従って、数回でなくとも、少なくとも１回の発作の前、発作中および発作直
後に、脳が発生した信号を手順工程305 〜335 に従って獲得、処理および比較す
る。次いで、各発作の後に、判定工程345 からの"YES" 経路で示すように、手順
工程360 に従って、いくつかの「決定的」チャネル対を同定してもよい。これは
、信号のそれぞれおよび全ての対について、手順工程335 に従って行った平均発
散率の比較に基づいて行う。本発明の目的にとって、決定的チャネル対とは、一
般に、発作開始より十分に前に、比較的高度の相関を示す (例、それらの対応す
る平均発散率の間のＴ指数値が統計学的に著しく低い) 一対の信号であると規定
される。
【００３２】
決定的チャネル対のリストが十分に精密化されたら (例、最初の典型的発作を
解析した後の選択過程で新たな信号対が現れなくなったら) 、判定工程340 から
の"NO"経路に従って、初期化期間を終了する。その後、ISW, SSPD およびTISP機
能を作動させて、決定的チャネル対に付随する平均発散率の比較を用いて、工程
350 および355 に従って、ISW, SSPD および／またはTISPをタイムリーに発生さ
せてもよい。
解析した後の選択過程で新たな信号対が現れなくなったら) 、判定工程340 から
の"NO"経路に従って、初期化期間を終了する。その後、ISW, SSPD およびTISP機
能を作動させて、決定的チャネル対に付随する平均発散率の比較を用いて、工程
350 および355 に従って、ISW, SSPD および／またはTISPをタイムリーに発生さ
せてもよい。
【００３３】
初期化期間の間および後に手順工程360 を行うことに留意するのは重要である
。この工程は本発明の非常に重要な部分である。これは、発作が、切迫発作の先
駆体である、てんかん誘発巣との、脳の時空的エントレインメントのリセット機
構であるという知見に基づいている。J.C. Sackellares et al.,「神経リセット
機構としてのてんかん発作」Epilepsia, vol. 38, p. 189, 1997を参照。初期化
期間が終わっても (即ち、ISW, SSPD およびTISPの態様を作動させた後で) 、発
作が起こるごとに、決定的チャネル対のリストを連続的に更新することが重要で
ある理由は、脳は各発作後に必ずしもそれ自体を完全にリセットしないので、結
果として、あるチャネル対に付随する時空特性が変化したり、以前には決定的チ
ャネル対であると同定された信号対を決定的チャネル対のリストから除去する必
要があったり、逆に以前は決定的チャネル対であると同定されなかった信号対を
次回のISW, SSPD またはTISPに使用すべき決定的チャネル対のリストに加入する
必要がでてくる場合があるからである。
。この工程は本発明の非常に重要な部分である。これは、発作が、切迫発作の先
駆体である、てんかん誘発巣との、脳の時空的エントレインメントのリセット機
構であるという知見に基づいている。J.C. Sackellares et al.,「神経リセット
機構としてのてんかん発作」Epilepsia, vol. 38, p. 189, 1997を参照。初期化
期間が終わっても (即ち、ISW, SSPD およびTISPの態様を作動させた後で) 、発
作が起こるごとに、決定的チャネル対のリストを連続的に更新することが重要で
ある理由は、脳は各発作後に必ずしもそれ自体を完全にリセットしないので、結
果として、あるチャネル対に付随する時空特性が変化したり、以前には決定的チ
ャネル対であると同定された信号対を決定的チャネル対のリストから除去する必
要があったり、逆に以前は決定的チャネル対であると同定されなかった信号対を
次回のISW, SSPD またはTISPに使用すべき決定的チャネル対のリストに加入する
必要がでてくる場合があるからである。
【００３４】
既に述べたように、図３に示した手順は、本発明の典型的な態様に従った一般
的な手順を例示するものである。各種の手順工程のそれぞれを実施するのに使用
される、具体的技術およびその変更例を以下により詳しく説明する。
的な手順を例示するものである。各種の手順工程のそれぞれを実施するのに使用
される、具体的技術およびその変更例を以下により詳しく説明する。
【００３５】
図３に示すように、手順工程305 は、脳が発生した電気または電磁気信号の獲
得を行う。本発明の好適態様によると、典型的には脳電図法を採用して、電極を
用いて電位を記録する。この場合、２つの電極が１個の独立したチャネルに対応
し、記録は異なる増幅器を用いてなされる。参照記録では、電極の１つが全ての
チャネルに共通である。電極対の配置は、各チャネルに付随する信号が脳内の特
定の解剖学的部位から導出されるように戦略的になされる。電極配置は、例えば
、電極が患者の頭皮に直接置かれる表面位置を包含しうる。或いは、頭蓋内位置
からの信号を得る必要がある場合には、硬膜下電極アレイおよび／または深部電
極が採用されることもある。ただし、当業者なら理解するように、電極の具体的
な配置は患者ならびに信号を記録する用途に依存しよう。
得を行う。本発明の好適態様によると、典型的には脳電図法を採用して、電極を
用いて電位を記録する。この場合、２つの電極が１個の独立したチャネルに対応
し、記録は異なる増幅器を用いてなされる。参照記録では、電極の１つが全ての
チャネルに共通である。電極対の配置は、各チャネルに付随する信号が脳内の特
定の解剖学的部位から導出されるように戦略的になされる。電極配置は、例えば
、電極が患者の頭皮に直接置かれる表面位置を包含しうる。或いは、頭蓋内位置
からの信号を得る必要がある場合には、硬膜下電極アレイおよび／または深部電
極が採用されることもある。ただし、当業者なら理解するように、電極の具体的
な配置は患者ならびに信号を記録する用途に依存しよう。
【００３６】
図４Ａは、脳の下部から見た図と、いくつかの深部および硬膜下電極の典型的
な配置を与える。図示のように、電極は、海馬の前後方向平面に沿って配置され
た、６個の右側頭深部(RTD) 電極および６個の左側頭深部(LTD) 電極を含んでい
る。図４Ａはまた、眼窩前頭および側頭下皮質表面の下側に配置された、４個の
右眼窩前頭(ROF) 、４個の左眼窩前頭(LOF) 、４個の右側頭下(RST) および４個
の左側頭下(LST) 硬膜下電極も含んでいる。図４Ｂは、下右側頭葉上の１ストリ
ップの電極ならびに硬膜下電極アレイを示す。
な配置を与える。図示のように、電極は、海馬の前後方向平面に沿って配置され
た、６個の右側頭深部(RTD) 電極および６個の左側頭深部(LTD) 電極を含んでい
る。図４Ａはまた、眼窩前頭および側頭下皮質表面の下側に配置された、４個の
右眼窩前頭(ROF) 、４個の左眼窩前頭(LOF) 、４個の右側頭下(RST) および４個
の左側頭下(LST) 硬膜下電極も含んでいる。図４Ｂは、下右側頭葉上の１ストリ
ップの電極ならびに硬膜下電極アレイを示す。
【００３７】
本発明の別の態様によると、脳電磁気図法(MEG) を採用して脳が発生する磁界
を記録してもよい。MEG では、超伝導量子干渉デバイス(SQUID) と呼ばれるセン
サーのアレイを用いて脳の内部電流源に付随する磁界を検出および記録する。
を記録してもよい。MEG では、超伝導量子干渉デバイス(SQUID) と呼ばれるセン
サーのアレイを用いて脳の内部電流源に付随する磁界を検出および記録する。
【００３８】
さらに別の態様では、微小電極を脳内に埋め込んで、１つまたはほんの数個の
ニューロンに付随する電界電位を測定してもよい。微小電極の使用は、例えば、
手術処置前にてんかん誘発巣の位置を高度の精度で確定する必要があるといった
、非常に精選された用途に有利かもしれないことはいうまでもない。
ニューロンに付随する電界電位を測定してもよい。微小電極の使用は、例えば、
手術処置前にてんかん誘発巣の位置を高度の精度で確定する必要があるといった
、非常に精選された用途に有利かもしれないことはいうまでもない。
【００３９】
図３に示した第２の手順工程310 は、各チャネルに付随する信号の予備処理を
行う。この予備処理工程は、例えば、信号増幅、フィルタリングおよびディジタ
ル化を包含する。好適態様において、カットオフが 0.1〜１Hzの高域フィルター
とカットオフが70〜200 Hzの低域フィルターを含む複数のフィルターを採用する
。増幅および／または信号記録環境に応じて、他のフィルターも採用しうる。例
えば、60 Hz サイクルで動作する電力線または他の何らかの電気器具の近くで信
号を記録している場合には、60 Hz ノッチフィルターまたは時間変動型ディジタ
ルフィルターを採用してもよい。いずれにせよ、予備処理工程310 は、各チャネ
ルごとに１つのディジタル時系列を生じさせる。
行う。この予備処理工程は、例えば、信号増幅、フィルタリングおよびディジタ
ル化を包含する。好適態様において、カットオフが 0.1〜１Hzの高域フィルター
とカットオフが70〜200 Hzの低域フィルターを含む複数のフィルターを採用する
。増幅および／または信号記録環境に応じて、他のフィルターも採用しうる。例
えば、60 Hz サイクルで動作する電力線または他の何らかの電気器具の近くで信
号を記録している場合には、60 Hz ノッチフィルターまたは時間変動型ディジタ
ルフィルターを採用してもよい。いずれにせよ、予備処理工程310 は、各チャネ
ルごとに１つのディジタル時系列を生じさせる。
【００４０】
手順工程320 は、各チャネルについての位相ポートレート、特にｐ次元位相空
間ポートレートの作成を行う。ここで、ｐは脳状態を適正に囲い込むのに必要な
次元の数を意味する。本発明の好適態様において、ｐ次元位相空間ポートレート
は次のようにして作成するが、ここでｐは、発作前状態中にも存在しうる、発作
(性) 状態の動的特性を捕捉するために、少なくとも７であると考えられる。最
初に、各チャネルに付随するディジタル信号を、連続した時間セグメント (ここ
ではエポックという) にわたってサンプリングする。各エポックの持続時間は、
周波数含有率、振幅、動的特性 (例、カオス度もしくは複雑度) ならびに静止度
(stationarity)といった信号特性に応じて、約10秒から約24秒までの範囲でよい
。一般に、静止度が増大するとエポック長さも増大する。本発明の典型的態様で
は、信号は１エポック当たり約2000回サンプリングするのでよく、１エポックの
持続時間は約10秒である。
間ポートレートの作成を行う。ここで、ｐは脳状態を適正に囲い込むのに必要な
次元の数を意味する。本発明の好適態様において、ｐ次元位相空間ポートレート
は次のようにして作成するが、ここでｐは、発作前状態中にも存在しうる、発作
(性) 状態の動的特性を捕捉するために、少なくとも７であると考えられる。最
初に、各チャネルに付随するディジタル信号を、連続した時間セグメント (ここ
ではエポックという) にわたってサンプリングする。各エポックの持続時間は、
周波数含有率、振幅、動的特性 (例、カオス度もしくは複雑度) ならびに静止度
(stationarity)といった信号特性に応じて、約10秒から約24秒までの範囲でよい
。一般に、静止度が増大するとエポック長さも増大する。本発明の典型的態様で
は、信号は１エポック当たり約2000回サンプリングするのでよく、１エポックの
持続時間は約10秒である。
【００４１】
次に、所定のエポック中に取られた各信号に付随するサンプルを使用して、対
応するチャネルについて位相空間ポートレートを作成する。本発明の好適態様で
は、位相空間ポートレートは「遅延法」を用いて作成される。遅延法は本技術分
野では周知であり、上述したように、動的非線形系の解析に関するこの方法のよ
り詳しい説明は、前掲Taken 及びWhitney の刊行物、並びにIasemidis et al.,
「皮質電図の位相空間トポグラフィーおよび部分発作におけるリャプノフ指数」
Brain Topogr., vol. 2, pp. 187-201 (1990) に見られる。一般に位相空間ポー
トレートは、遅延法を用いて、ｐ次元位相空間にプロットすべきポイントとして
、時間遅れ(遅延)τにより分離された、ｐ個の連続サンプル値の各単一(unique)
シーケンスを独立して処理することにより作成される。本発明の典型的実施では
、τは４サンプル (20ミリ秒) に等しい。
応するチャネルについて位相空間ポートレートを作成する。本発明の好適態様で
は、位相空間ポートレートは「遅延法」を用いて作成される。遅延法は本技術分
野では周知であり、上述したように、動的非線形系の解析に関するこの方法のよ
り詳しい説明は、前掲Taken 及びWhitney の刊行物、並びにIasemidis et al.,
「皮質電図の位相空間トポグラフィーおよび部分発作におけるリャプノフ指数」
Brain Topogr., vol. 2, pp. 187-201 (1990) に見られる。一般に位相空間ポー
トレートは、遅延法を用いて、ｐ次元位相空間にプロットすべきポイントとして
、時間遅れ(遅延)τにより分離された、ｐ個の連続サンプル値の各単一(unique)
シーケンスを独立して処理することにより作成される。本発明の典型的実施では
、τは４サンプル (20ミリ秒) に等しい。
【００４２】
図５Ａは、左側頭皮質を起点とした発作の開始時の典型的EEG 信号に付随する
６秒のエポックを示す。図５Ｂは、図５Ａの典型的EEG 信号に対して、三次元に
投射した、対応する位相空間ポートレートを、異なる視点から示す。図５Ｂの位
相空間ポートレートに現れる物体は、「アトラクタ」と呼ばれる。アトラクタは
、系の構造が変化するまで系の状態がその中で展開し、それに閉じ込められたま
まとなる位相空間内の領域を意味する。
６秒のエポックを示す。図５Ｂは、図５Ａの典型的EEG 信号に対して、三次元に
投射した、対応する位相空間ポートレートを、異なる視点から示す。図５Ｂの位
相空間ポートレートに現れる物体は、「アトラクタ」と呼ばれる。アトラクタは
、系の構造が変化するまで系の状態がその中で展開し、それに閉じ込められたま
まとなる位相空間内の領域を意味する。
【００４３】
次に、手順工程325 は、各チャネルに付随するアトラクタのカオス度の定量化
を行う。もちろん、これを行うのに使用できる違う技術もある。しかし、本発明
の好適態様によると、各アトラクタのカオス度をリャプノフ指数を用いて定量化
する。リャプノフ指数は、その位相空間内できわめて近接している軌道のポイン
ト対の間の発散 (即ち、膨張もしくは収縮) の平均発散率を意味する。多次元系
では、可能なリャプノフ指数の数は再構成された状態空間の次元 (ｐ) に等しい
。従って、系の挙動の定量化は、１または２以上のリャプノフ指数のシーケンス
の計算を含むことがある。例えば、状態空間を特性表示する次元の数が７である
なら、系の挙動のカオス度を定量化するのに７つの異なるリャプノフ指数シーケ
ンスを計算してもよい。しかし、カオス度の測度の正確さと信号処理効率との間
でバランスをとるため、本発明の好適態様によると、最大リャプノフ指数 (即ち
、Lmax) だけを用いる。当業者なら容易に認めるように、発作予測の感度および
特異性を最適化するために、２以上のリャプノフ指数 (即ち、Lmax以外に他のリ
ャプノフ指数) を利用するのが望ましいこともある。例えば、可能な最高の精度
で発作開始時間を予測することが不可欠である場合に、最大リャプノフ指数Lmax
以外のものを使用するのが望ましいことがある。
を行う。もちろん、これを行うのに使用できる違う技術もある。しかし、本発明
の好適態様によると、各アトラクタのカオス度をリャプノフ指数を用いて定量化
する。リャプノフ指数は、その位相空間内できわめて近接している軌道のポイン
ト対の間の発散 (即ち、膨張もしくは収縮) の平均発散率を意味する。多次元系
では、可能なリャプノフ指数の数は再構成された状態空間の次元 (ｐ) に等しい
。従って、系の挙動の定量化は、１または２以上のリャプノフ指数のシーケンス
の計算を含むことがある。例えば、状態空間を特性表示する次元の数が７である
なら、系の挙動のカオス度を定量化するのに７つの異なるリャプノフ指数シーケ
ンスを計算してもよい。しかし、カオス度の測度の正確さと信号処理効率との間
でバランスをとるため、本発明の好適態様によると、最大リャプノフ指数 (即ち
、Lmax) だけを用いる。当業者なら容易に認めるように、発作予測の感度および
特異性を最適化するために、２以上のリャプノフ指数 (即ち、Lmax以外に他のリ
ャプノフ指数) を利用するのが望ましいこともある。例えば、可能な最高の精度
で発作開始時間を予測することが不可欠である場合に、最大リャプノフ指数Lmax
以外のものを使用するのが望ましいことがある。
【００４４】
さらに、本発明の好適態様によると、Lmax値は最終的に各エポックについて導
出され、それにより、各チャネルについての経時的なLmax値のシーケンスが得ら
れる。このLmax値のシーケンス（ここではLmaxプロファイルという) は、対応す
るチャネルの経時的なカオス度を表す。リャプノフ指数の計算と利用に関するよ
り完全な説明は、例えば、Wolf et al.,「時系列からのリャプノフ指数の決定」
Physica D, vol. 16, pp.285-317、およびEckmann et al.,「時系列からのリャ
プノフ指数」Phys. Rev. A, vol. 34, pp. 4971-4972 (1986) に見られる。Iase
midis et al.の「皮質電図の位相空間トポグラフィーと部分発作におけるリャプ
ノフ指数」と題する刊行物では、短期リャプノフ指数 (即ち、STLmax) の計算お
よび利用方法が説明されており、これは、てんかん患者のEEG からLmaxを正確に
推定するのに最高に重要な特徴である、EEG データの非静止性を考慮した方法で
ある。この特徴がそれほど重要であるという理由は、このような患者からのEEG
には過大な過渡期(transient)(例、てんかん棘波(spike) 、速波もしくは徐波過
渡期等) が存在するからである。
出され、それにより、各チャネルについての経時的なLmax値のシーケンスが得ら
れる。このLmax値のシーケンス（ここではLmaxプロファイルという) は、対応す
るチャネルの経時的なカオス度を表す。リャプノフ指数の計算と利用に関するよ
り完全な説明は、例えば、Wolf et al.,「時系列からのリャプノフ指数の決定」
Physica D, vol. 16, pp.285-317、およびEckmann et al.,「時系列からのリャ
プノフ指数」Phys. Rev. A, vol. 34, pp. 4971-4972 (1986) に見られる。Iase
midis et al.の「皮質電図の位相空間トポグラフィーと部分発作におけるリャプ
ノフ指数」と題する刊行物では、短期リャプノフ指数 (即ち、STLmax) の計算お
よび利用方法が説明されており、これは、てんかん患者のEEG からLmaxを正確に
推定するのに最高に重要な特徴である、EEG データの非静止性を考慮した方法で
ある。この特徴がそれほど重要であるという理由は、このような患者からのEEG
には過大な過渡期(transient)(例、てんかん棘波(spike) 、速波もしくは徐波過
渡期等) が存在するからである。
【００４５】
手順工程330 および335 は、各チャネル対に付随するLmaxプロファイルのエン
トレインメントの評価を行う。まず、関係する動的測度の統計値を推測するため
、手順工程330 に従って、平均Lmax値およびLmaxの標準偏差値のシーケンスを各
チャネルごとに経時的に導出する。好適態様では、各平均Lmax値は、図６に示す
ように、数個のエポックを包含しうる「スライディング」時間ウインドウの中に
入るいくつかの連続したLmax値に基づいて導出する。この時間ウインドウに付随
する時間の長さはもちろん変動しうる。但し、本発明の好適態様によれば、「ス
ライディング」時間ウインドウに付随する時間の長さは約５分 (即ち、約30エポ
ックのスパン) である。こうして、手順工程330 は、各チャネルについて経時的
に平均Lmax値のシーケンスを生ずる。
トレインメントの評価を行う。まず、関係する動的測度の統計値を推測するため
、手順工程330 に従って、平均Lmax値およびLmaxの標準偏差値のシーケンスを各
チャネルごとに経時的に導出する。好適態様では、各平均Lmax値は、図６に示す
ように、数個のエポックを包含しうる「スライディング」時間ウインドウの中に
入るいくつかの連続したLmax値に基づいて導出する。この時間ウインドウに付随
する時間の長さはもちろん変動しうる。但し、本発明の好適態様によれば、「ス
ライディング」時間ウインドウに付随する時間の長さは約５分 (即ち、約30エポ
ックのスパン) である。こうして、手順工程330 は、各チャネルについて経時的
に平均Lmax値のシーケンスを生ずる。
【００４６】
一般に、工程335 は、対応する信号対がエントレインメントの兆候を示すか否
かを決定するため、各チャネルに付随するLmaxプロファイルを、残りの他のチャ
ネルのそれぞれに付随するLmaxプロファイルと比較することを含む。本発明の目
的にとって、「エントレインメント」とは、チャネル対を構成する２つの信号間
の振幅および／または位相の相関または収束を意味する。一対の信号間の相関の
程度を定量化するのに任意の数の統計学的方法を採用しうるが、本発明の好適態
様によると、この目的にはＴ検定を採用する。
かを決定するため、各チャネルに付随するLmaxプロファイルを、残りの他のチャ
ネルのそれぞれに付随するLmaxプロファイルと比較することを含む。本発明の目
的にとって、「エントレインメント」とは、チャネル対を構成する２つの信号間
の振幅および／または位相の相関または収束を意味する。一対の信号間の相関の
程度を定量化するのに任意の数の統計学的方法を採用しうるが、本発明の好適態
様によると、この目的にはＴ検定を採用する。
【００４７】
Ｔ検定を適用することにより、各チャネル対に対して、重複し、または重複し
ないいくつかの「スライディング」時間ウインドウのそれぞれについてＴ指数が
導出される。ここで、１つの時間ウインドウの持続時間は約１分〜約20分の範囲
でよい。既に述べたように、本発明の好適態様では、「スライディング」時間ウ
インドウの持続時間は約５分である。最適には、これらの時間ウインドウに付随
する時間の長さは、発作前段階における動的な時空的移行を、十分な分解能およ
び最小の数の計算で捕捉しなければならない。発作前移行はLmaxプロファイル対
(即ち、各チャネル対に付随するLmaxプロファイル) の漸進的なエントレインメ
ントで特徴づけられるので、これらの時間ウインドウの最適長さを決めるのは、
Lmaxプロファイル対の間のエントレインメント率および統計学的有意性のレベル
である。
ないいくつかの「スライディング」時間ウインドウのそれぞれについてＴ指数が
導出される。ここで、１つの時間ウインドウの持続時間は約１分〜約20分の範囲
でよい。既に述べたように、本発明の好適態様では、「スライディング」時間ウ
インドウの持続時間は約５分である。最適には、これらの時間ウインドウに付随
する時間の長さは、発作前段階における動的な時空的移行を、十分な分解能およ
び最小の数の計算で捕捉しなければならない。発作前移行はLmaxプロファイル対
(即ち、各チャネル対に付随するLmaxプロファイル) の漸進的なエントレインメ
ントで特徴づけられるので、これらの時間ウインドウの最適長さを決めるのは、
Lmaxプロファイル対の間のエントレインメント率および統計学的有意性のレベル
である。
【００４８】
図７は、代表的な数のチャネル対のそれぞれに付随するLmaxプロファイル間の
比較を例示する。より詳しくは、図７は、左側頭深部電極LTD1に付随する信号に
対応するLmaxプロファイルと、他の６箇所の代表的な電極部位に付随するLmaxプ
ロファイルとの間の比較を示す。他の６箇所の代表的な電極部位は、左眼窩前頭
電極LOF3、右眼窩前頭電極ROF3、左側頭下電極LST4、右側頭下電極RST4、左側頭
深部電極LTD3および右側頭深部電極RTD2である。図７は、６つの代表的なチャネ
ル対のLmaxプロファイルの比較を示すだけであるが、本発明の好適態様では、手
順工程335 は典型的には６より多いチャネル対に付随するLmaxプロファイルの比
較を含むであろう。例えば、信号が20の異なる電極部位で記録されているなら、
異なるチャネル対が190 あるので、手順工程335 は典型的には190 のLmaxプロフ
ァイルの比較を含むであろう。
比較を例示する。より詳しくは、図７は、左側頭深部電極LTD1に付随する信号に
対応するLmaxプロファイルと、他の６箇所の代表的な電極部位に付随するLmaxプ
ロファイルとの間の比較を示す。他の６箇所の代表的な電極部位は、左眼窩前頭
電極LOF3、右眼窩前頭電極ROF3、左側頭下電極LST4、右側頭下電極RST4、左側頭
深部電極LTD3および右側頭深部電極RTD2である。図７は、６つの代表的なチャネ
ル対のLmaxプロファイルの比較を示すだけであるが、本発明の好適態様では、手
順工程335 は典型的には６より多いチャネル対に付随するLmaxプロファイルの比
較を含むであろう。例えば、信号が20の異なる電極部位で記録されているなら、
異なるチャネル対が190 あるので、手順工程335 は典型的には190 のLmaxプロフ
ァイルの比較を含むであろう。
【００４９】
図８は、図７に示した６つのチャネル対に付随するＴ指数プロファイルを示す
。図８に示したＴ指数プロファイルから、６つのチャネル対のそれぞれに付随す
るLmaxプロファイルはいずれも、発作前段階においては次第にエントレインメン
トになるのに対し、発作後段階では各チャネル対が次第にエントレインメントか
ら離脱していくことは明らかである。但し、Lmaxプロファイルがエントレインメ
ントになり、次にそれから離脱していく比率および程度は変動する。図８に示し
た例では、電極LTD1と電極LTD3とに付随するチャネル対は、残り５つの信号対に
比べて、比較的高レベルのエントレインメント (即ち、比較的低いＴ指数の値)
を示す。電極LTD1と電極RTD2とに付随するチャネル対も、特に発作前段階におい
ては、比較的高レベルのエントレインメントを示す。図８は、発作開始前の60分
間および開始後の60分間のＴ指数の値しか示していないが、発作前の期間は典型
的には、発作開始の約15分前から、長いと２時間前に始まる。しかし、ある種の
信号、特に決定的チャネル対に付随するものの間で、統計学的有意性を持たない
Ｔ指数値の低下といった、エントレインメントの兆候が、発作開始のかなり前か
ら明らかとなりうることに留意することは極めて重要である。実際、決定的チャ
ネル対が実際の発作の数日前に切迫発作の兆候を示すことが起こりうる。
。図８に示したＴ指数プロファイルから、６つのチャネル対のそれぞれに付随す
るLmaxプロファイルはいずれも、発作前段階においては次第にエントレインメン
トになるのに対し、発作後段階では各チャネル対が次第にエントレインメントか
ら離脱していくことは明らかである。但し、Lmaxプロファイルがエントレインメ
ントになり、次にそれから離脱していく比率および程度は変動する。図８に示し
た例では、電極LTD1と電極LTD3とに付随するチャネル対は、残り５つの信号対に
比べて、比較的高レベルのエントレインメント (即ち、比較的低いＴ指数の値)
を示す。電極LTD1と電極RTD2とに付随するチャネル対も、特に発作前段階におい
ては、比較的高レベルのエントレインメントを示す。図８は、発作開始前の60分
間および開始後の60分間のＴ指数の値しか示していないが、発作前の期間は典型
的には、発作開始の約15分前から、長いと２時間前に始まる。しかし、ある種の
信号、特に決定的チャネル対に付随するものの間で、統計学的有意性を持たない
Ｔ指数値の低下といった、エントレインメントの兆候が、発作開始のかなり前か
ら明らかとなりうることに留意することは極めて重要である。実際、決定的チャ
ネル対が実際の発作の数日前に切迫発作の兆候を示すことが起こりうる。
【００５０】
さらに、本発明の好適態様によると、手順工程340 、345 および360 は、初期
化期間の確定と、その後の決定的チャネル対のライブラリまたはリストの更新お
よび／または維持を行う。本発明の目的にとって、決定的チャネル対とは、他の
チャネル対より十分に先立って切迫発作の兆候となる性質 (例、エントレインメ
ント) を一緒になって示す一対の信号、例えば、図７および８に示した電極LTD1
とLTD3とに付随する信号の対、であると定義される。あるチャネル対を決定的チ
ャネル対であると同定することは、図３のフローチャートに示すように、発作の
前、間および後で各チャネル対に対して導出されたLmaxプロファイル比較データ
(即ち、Ｔ指数プロファイル) に基づいた発作後の事象である。決定的チャネル
対のライブラリを作成および維持することは、各発作後に、新たなチャネル対を
決定的チャネル対ライブラリに加入することがある一方で、以前に決定的チャネ
ル対であると同定された他のチャネル対をライブラリから削除することがある点
で、反復性または適応性プロセスであることに留意することは特に重要である。
典型的には、初期化期間中に決定的チャネル対ライブラリを作成および精密化す
るのに１〜６回の発作が必要である。
化期間の確定と、その後の決定的チャネル対のライブラリまたはリストの更新お
よび／または維持を行う。本発明の目的にとって、決定的チャネル対とは、他の
チャネル対より十分に先立って切迫発作の兆候となる性質 (例、エントレインメ
ント) を一緒になって示す一対の信号、例えば、図７および８に示した電極LTD1
とLTD3とに付随する信号の対、であると定義される。あるチャネル対を決定的チ
ャネル対であると同定することは、図３のフローチャートに示すように、発作の
前、間および後で各チャネル対に対して導出されたLmaxプロファイル比較データ
(即ち、Ｔ指数プロファイル) に基づいた発作後の事象である。決定的チャネル
対のライブラリを作成および維持することは、各発作後に、新たなチャネル対を
決定的チャネル対ライブラリに加入することがある一方で、以前に決定的チャネ
ル対であると同定された他のチャネル対をライブラリから削除することがある点
で、反復性または適応性プロセスであることに留意することは特に重要である。
典型的には、初期化期間中に決定的チャネル対ライブラリを作成および精密化す
るのに１〜６回の発作が必要である。
【００５１】
初期化期間が終了した後、手順工程350 に従ってISW, SSPD およびTISPの態様
を支えてリアルタイムで解析されるのは、決定的チャネル対の挙動であることか
ら、決定的チャネル対ライブラリの精密化は非常に重要である。決定的チャネル
対ライブラリの精密化は、擬陽性の検出、予測および警告を少なくする傾向があ
る。
を支えてリアルタイムで解析されるのは、決定的チャネル対の挙動であることか
ら、決定的チャネル対ライブラリの精密化は非常に重要である。決定的チャネル
対ライブラリの精密化は、擬陽性の検出、予測および警告を少なくする傾向があ
る。
【００５２】
手順工程355 に従って ISW, SSPDおよび／またはTISPを発生させるのに採用さ
れる具体的技術について次により詳しく説明する。説明するこれらの態様の最初
は早期ISW の態様である。一般に、ISW は、１または２以上の決定的チャネル対
が統計学的に有意な時間の間エントレインメントになる時に発動される。より具
体的には、１または２以上の決定的チャネル対に付随する平均Ｔ指数の値が、統
計学的に有意な時間の間、統計学的に有意な閾値より下にある時に、ISW の発生
が行われる。好適態様では、閾値をＴ＜Ｔc (Ｔc＝2.09) の値に設定して、５分
間のスライディングウインドウの使用でＩ型誤差の統計学的有意性レベルが５％
未満になる (即ち、∝＜0.05) ようにする。さらに、好適態様によると、ISW を
発動させるために平均Ｔ指数の値が2.09を下回り続けなければならない統計学的
に有意な時間を、典型的には15分ないし1.5 時間の範囲内のどこかに設定する。
例えば、Ｔ指数の値が15分に等しい時間のあいだ2.09未満であるのは、ISW の発
生が実際に確実な警告となる、99％信頼レベルに匹敵する。もちろん、閾値と平
均Ｔ指数がその閾値を下回り続けなければならない時間の長さとを調整して、あ
る患者についてISW 感度を増減させ、および偽警告 (即ち、擬陽性) の発生を減
少させ、または不首尾警告(failed warnings)(即ち、擬陰性) の発生を減少させ
てもよいことはいうまでもない。
れる具体的技術について次により詳しく説明する。説明するこれらの態様の最初
は早期ISW の態様である。一般に、ISW は、１または２以上の決定的チャネル対
が統計学的に有意な時間の間エントレインメントになる時に発動される。より具
体的には、１または２以上の決定的チャネル対に付随する平均Ｔ指数の値が、統
計学的に有意な時間の間、統計学的に有意な閾値より下にある時に、ISW の発生
が行われる。好適態様では、閾値をＴ＜Ｔc (Ｔc＝2.09) の値に設定して、５分
間のスライディングウインドウの使用でＩ型誤差の統計学的有意性レベルが５％
未満になる (即ち、∝＜0.05) ようにする。さらに、好適態様によると、ISW を
発動させるために平均Ｔ指数の値が2.09を下回り続けなければならない統計学的
に有意な時間を、典型的には15分ないし1.5 時間の範囲内のどこかに設定する。
例えば、Ｔ指数の値が15分に等しい時間のあいだ2.09未満であるのは、ISW の発
生が実際に確実な警告となる、99％信頼レベルに匹敵する。もちろん、閾値と平
均Ｔ指数がその閾値を下回り続けなければならない時間の長さとを調整して、あ
る患者についてISW 感度を増減させ、および偽警告 (即ち、擬陽性) の発生を減
少させ、または不首尾警告(failed warnings)(即ち、擬陰性) の発生を減少させ
てもよいことはいうまでもない。
【００５３】
ISW はかなり多くの方法で実施しうる。例えば、ISW は音響警告または視覚警
告または視覚と音響の両方の警告の併用を含みうる。実際は、ISW は、内部ソフ
トウェア変数またはフラッグの設定またはリセット以外の何物も含まないことが
ある。ここで、変数またはフラッグの設定またはリセットは、抗てんかん薬の自
動送給といった従属事象を発動させる。従って、ISW の具体的な実施は、本発明
が採用されている用途に依存しよう。
告または視覚と音響の両方の警告の併用を含みうる。実際は、ISW は、内部ソフ
トウェア変数またはフラッグの設定またはリセット以外の何物も含まないことが
ある。ここで、変数またはフラッグの設定またはリセットは、抗てんかん薬の自
動送給といった従属事象を発動させる。従って、ISW の具体的な実施は、本発明
が採用されている用途に依存しよう。
【００５４】
説明する次の態様はTIS の態様である。切迫発作の警告が発生した後、エント
レインメント率、即ち、決定的チャネル対に付随するLmaxプロファイルが収束し
続ける割合を用いて、発作開始までの時間量を定期的に推定することができる。
本発明の好適態様によると、これは、１または２以上の決定的チャネル対につい
て、図９に示すように「スライディング」時間ウインドウ全体のＴ指数プロファ
イルの「傾斜」を連続的に導出することにより達成される。この傾斜が時間(t)
軸と交差する点が、推定された発作開始時間を表す。従って、時間(t) 軸に沿っ
た、現在時間と推定発作開始時間との差がTISPを表す。繰り返しになるが、「ス
ライディング」時間ウインドウの長さは変動しうる。最初は、これを比較的短い
時間間隔 (例、15分) に設定してもよい。その後、個々の患者ごとに順応させて
最適化すればよい。
レインメント率、即ち、決定的チャネル対に付随するLmaxプロファイルが収束し
続ける割合を用いて、発作開始までの時間量を定期的に推定することができる。
本発明の好適態様によると、これは、１または２以上の決定的チャネル対につい
て、図９に示すように「スライディング」時間ウインドウ全体のＴ指数プロファ
イルの「傾斜」を連続的に導出することにより達成される。この傾斜が時間(t)
軸と交差する点が、推定された発作開始時間を表す。従って、時間(t) 軸に沿っ
た、現在時間と推定発作開始時間との差がTISPを表す。繰り返しになるが、「ス
ライディング」時間ウインドウの長さは変動しうる。最初は、これを比較的短い
時間間隔 (例、15分) に設定してもよい。その後、個々の患者ごとに順応させて
最適化すればよい。
【００５５】
３種類の態様の最後はSSPDの態様である。発作または一連の発作の初回までに
は、数日ではなくても、数時間にわたって、一般には決定的皮質部位の中に漸進
的な空間エントレインメントがある。こうして、この漸進的エントレインメント
を本発明によりSSPDの態様を提供するために活用する。より具体的には、SSPDの
態様は、本発明の好適態様によると、ISW の態様とほとんど同じように、即ち、
１または２以上の決定的チャネル対のそれぞれについてＴ指数プロファイルを作
成し、それらのＴ指数プロファイルを観察することにより実施される。但し、Ｔ
指数プロファイルは、数分間の時間ではなく、典型的には何時間または何日とい
う期間にわたって作成および観察する。
は、数日ではなくても、数時間にわたって、一般には決定的皮質部位の中に漸進
的な空間エントレインメントがある。こうして、この漸進的エントレインメント
を本発明によりSSPDの態様を提供するために活用する。より具体的には、SSPDの
態様は、本発明の好適態様によると、ISW の態様とほとんど同じように、即ち、
１または２以上の決定的チャネル対のそれぞれについてＴ指数プロファイルを作
成し、それらのＴ指数プロファイルを観察することにより実施される。但し、Ｔ
指数プロファイルは、数分間の時間ではなく、典型的には何時間または何日とい
う期間にわたって作成および観察する。
【００５６】
図10Ａおよび10Ｂは、10日間にわたって計算された２つの電極対に付随するＴ
指数プロファイルを示す。患者は最初の135 時間の記録中は発作がなかった。し
かし、その後90時間にわたって、時間 (時間、HOURS)軸に沿って置いた24個の矢
印が示すように、患者は24回の発作を起こした。
指数プロファイルを示す。患者は最初の135 時間の記録中は発作がなかった。し
かし、その後90時間にわたって、時間 (時間、HOURS)軸に沿って置いた24個の矢
印が示すように、患者は24回の発作を起こした。
【００５７】
図10Ａは、病巣電極RTD3および対側側頭下電極LST4に付随するＴ指数プロファ
イルを示す。この電極対について、動的エントレインメントが次第に起こった。
その際に、Ｔ指数の値は記録３日目以後だけに決定的な値より下に低下した。発
作の開始時にエントレインメントのリセットが起こる。
イルを示す。この電極対について、動的エントレインメントが次第に起こった。
その際に、Ｔ指数の値は記録３日目以後だけに決定的な値より下に低下した。発
作の開始時にエントレインメントのリセットが起こる。
【００５８】
次に図10Ｂを参照すると、両側の海馬電極LTD3およびRTD3に付随するＴ指数プ
ロファイルがほぼ記録１日目に統計学的に有意な閾値 Tc より下に低下し、従っ
て、この電極対に付随する信号は最初の発作のほぼ４日前にエントレインメント
になることを示していることが特に興味深い。さらに、この電極対に付随する信
号は、最初の発作までほとんどエントレインメント状態にとどまり、その後はＴ
指数プロファイルの値は漸進的にリセットし始める。この場合も、本発明は、上
述したSSPDの態様を提供するためにこの挙動を活用する。図10Ａおよび10Ｂに用
いた時間の分解能 (即ち、分) のため、個々の各発作後のリセットはこれらの図
面では見ることができないことに留意すべきである。
ロファイルがほぼ記録１日目に統計学的に有意な閾値 Tc より下に低下し、従っ
て、この電極対に付随する信号は最初の発作のほぼ４日前にエントレインメント
になることを示していることが特に興味深い。さらに、この電極対に付随する信
号は、最初の発作までほとんどエントレインメント状態にとどまり、その後はＴ
指数プロファイルの値は漸進的にリセットし始める。この場合も、本発明は、上
述したSSPDの態様を提供するためにこの挙動を活用する。図10Ａおよび10Ｂに用
いた時間の分解能 (即ち、分) のため、個々の各発作後のリセットはこれらの図
面では見ることができないことに留意すべきである。
【００５９】
上述したように、図３に示した発作警告および予測技術は、いくつかのチャネ
ル対のそれぞれについて２つのLmaxプロファイル間の比較に依拠する。ここで、
各Lmaxプロファイルは対応電極部位で測定された信号から導出される。より重要
な点は、上述した発作警告および予測技術は、いくつかの決定的チャネル対のそ
れぞれについてLmaxプロファイルの比較に依拠することである。ここで、決定的
チャネル対は、その対応信号が発作開始より十分に前に、相互に対して比較的高
度の相関を示すチャネルの対であると規定された。但し、場合によっては、発作
警告および発作予測は、３以上のチャネルの群 (即ち、電極部位三つ組、四つ組
、等) に付随するLmaxプロファイルを比較することにより向上させてもよい。そ
のような場合には、Ｔ指数統計学を採用するのが適当ではないことがある。例え
ば、３以上のチャネルに付随するLmaxプロファイルを比較するなら、Ｔ指数統計
学の代わりに、Ｆ指数統計学 (即ち、ANOVA 統計学) を採用してもよい。さらに
別の変更例は、神経回路網 (ニューラルネット) 技術およびパターン認識技術を
採用して、２、３またはそれ以上のLmaxプロファイルの群の間のエントレインメ
ントのレベルを解析することである。
ル対のそれぞれについて２つのLmaxプロファイル間の比較に依拠する。ここで、
各Lmaxプロファイルは対応電極部位で測定された信号から導出される。より重要
な点は、上述した発作警告および予測技術は、いくつかの決定的チャネル対のそ
れぞれについてLmaxプロファイルの比較に依拠することである。ここで、決定的
チャネル対は、その対応信号が発作開始より十分に前に、相互に対して比較的高
度の相関を示すチャネルの対であると規定された。但し、場合によっては、発作
警告および発作予測は、３以上のチャネルの群 (即ち、電極部位三つ組、四つ組
、等) に付随するLmaxプロファイルを比較することにより向上させてもよい。そ
のような場合には、Ｔ指数統計学を採用するのが適当ではないことがある。例え
ば、３以上のチャネルに付随するLmaxプロファイルを比較するなら、Ｔ指数統計
学の代わりに、Ｆ指数統計学 (即ち、ANOVA 統計学) を採用してもよい。さらに
別の変更例は、神経回路網 (ニューラルネット) 技術およびパターン認識技術を
採用して、２、３またはそれ以上のLmaxプロファイルの群の間のエントレインメ
ントのレベルを解析することである。
【００６０】
一般に、図３に示した技術の物理的な実施は、標準的なプログラミング技術、
ハードウェアおよび／またはファームウェアを用いた、ソフトウェアの組合わせ
を含む。しかし、この場合も、具体的な物理的実施は、次に例示するように用途
に大いに依存しよう。
ハードウェアおよび／またはファームウェアを用いた、ソフトウェアの組合わせ
を含む。しかし、この場合も、具体的な物理的実施は、次に例示するように用途
に大いに依存しよう。
【００６１】
本発明の物理的実施形態の１つの選択肢に従って、図11は、上述したような本
発明の各種の態様を組み込んだオンラインシステム1100を示す。このオンライン
システム1100は、診断用途ならびに患者の処置に関する用途を含む、かなり多数
の入院患者用途に主に使用するものである。例えば、オンラインシステム1100は
、その後の臨床介入のため (例、発作伝播パターンを解析および決定するため)
EEG またはMEG 信号を集めて処理するのに使用できる。オンラインシステム1100
は、ローカルまたは遠隔通信リンクを介して、病院または臨床スタッフメンバー
に切迫発作を警告して、患者の障害を予防するか、もしくはタイムリーに医学的
介入をして発作そのものを予防する；発作を観察する；または手術前診断のため
の発作SPECT 、発作FMRIもしくは発作PET 画像を得るのに必要な放射性標識され
たリガンドもしくは他の物質の投与といった、発作中に行わなければならない他
の処置の準備もしくは投与を行う、のに十分な時間をスタッフメンバーが持てる
ようにするのにも使用できるかもしれない。
発明の各種の態様を組み込んだオンラインシステム1100を示す。このオンライン
システム1100は、診断用途ならびに患者の処置に関する用途を含む、かなり多数
の入院患者用途に主に使用するものである。例えば、オンラインシステム1100は
、その後の臨床介入のため (例、発作伝播パターンを解析および決定するため)
EEG またはMEG 信号を集めて処理するのに使用できる。オンラインシステム1100
は、ローカルまたは遠隔通信リンクを介して、病院または臨床スタッフメンバー
に切迫発作を警告して、患者の障害を予防するか、もしくはタイムリーに医学的
介入をして発作そのものを予防する；発作を観察する；または手術前診断のため
の発作SPECT 、発作FMRIもしくは発作PET 画像を得るのに必要な放射性標識され
たリガンドもしくは他の物質の投与といった、発作中に行わなければならない他
の処置の準備もしくは投与を行う、のに十分な時間をスタッフメンバーが持てる
ようにするのにも使用できるかもしれない。
【００６２】
てんかん誘発巣の外科的切除に加えて、現在のてんかん発作コントロール方法
として、薬理学的 (即ち、抗てんかん薬) 療法がある。現在容認されている薬理
学的手法は、固定した用量の１種または２種以上の抗てんかん薬 (例、フェニト
イン、フェノバルビタール、カルバマゼピン、ジバルプロエックスナトリウムな
ど) を固定した間隔で長期服用するよう指示することである。その目的は、最適
の発作コントロールを与えるには十分な高濃度であるが、副作用のリスクを低減
するのに十分な低濃度の定常状態の脳内濃度を達成することである。
として、薬理学的 (即ち、抗てんかん薬) 療法がある。現在容認されている薬理
学的手法は、固定した用量の１種または２種以上の抗てんかん薬 (例、フェニト
イン、フェノバルビタール、カルバマゼピン、ジバルプロエックスナトリウムな
ど) を固定した間隔で長期服用するよう指示することである。その目的は、最適
の発作コントロールを与えるには十分な高濃度であるが、副作用のリスクを低減
するのに十分な低濃度の定常状態の脳内濃度を達成することである。
【００６３】
上述した現在容認されている薬理学的手法を考慮して、図12は、本発明の別の
採用しうる物理的実施形態を示す。より詳しくは、図12は、とりわけ、上述した
ように本発明に従って発作警告および予測(ASWP)を与えることができるアルゴリ
ズムを含んでいる、リアルタイム・ディジタル信号処理チップ1210のような、体
内留置型(indwelling)デバイスを包含している薬理学的抗てんかん発作システム
を示す。図12に示すように、体内留置型デバイス1210で発生したISW, TISおよび
SSPD信号はコントローラ1220に送られる。コントローラ1220は次に、体内留置貯
槽1230を含んでいるか、これに接続された刺激装置1230から、少量の抗けいれん
薬のような化合物を患者の血流中に放出するのを発動させることができる。その
目的は、無論、発作前移行段階の間に少量の抗けいれん薬を放出して切迫発作を
阻止することである。
採用しうる物理的実施形態を示す。より詳しくは、図12は、とりわけ、上述した
ように本発明に従って発作警告および予測(ASWP)を与えることができるアルゴリ
ズムを含んでいる、リアルタイム・ディジタル信号処理チップ1210のような、体
内留置型(indwelling)デバイスを包含している薬理学的抗てんかん発作システム
を示す。図12に示すように、体内留置型デバイス1210で発生したISW, TISおよび
SSPD信号はコントローラ1220に送られる。コントローラ1220は次に、体内留置貯
槽1230を含んでいるか、これに接続された刺激装置1230から、少量の抗けいれん
薬のような化合物を患者の血流中に放出するのを発動させることができる。その
目的は、無論、発作前移行段階の間に少量の抗けいれん薬を放出して切迫発作を
阻止することである。
【００６４】
図12はまた、治療介入システム1200が、抗けいれん薬療法を送り出すことに加
えて、例えば、迷走神経刺激装置により電気または磁気刺激を送り出してもよい
ことを示している。迷走神経刺激装置は、任意のやりかたで外部から特定された
間隔で、特定の持続時間および強度の電気衝撃を患者の頸部の迷走神経に送り出
すのに現在使用されている。これに対し、本発明は、図12に示した典型的態様に
よると、特定の持続時間および強度の電気衝撃を頸部の迷走神経に送り出すが、
電気衝撃は発作前移行状態の期間中だけに送り出される。この目的を達成するた
めに、体内留置型デバイス1210は、上に詳述したように、継続している脳電気活
動の動的解析に基づいて発作前移行状態を検出する。切迫発作が検出されたら、
体内留置型の迷走神経刺激装置を発動させ、電気パルスを頸部の迷走神経に送り
出す。但し、迷走神経刺激装置以外の他の装置を本発明に組合わせて使用しても
よいことは当業者には自明であろう。
えて、例えば、迷走神経刺激装置により電気または磁気刺激を送り出してもよい
ことを示している。迷走神経刺激装置は、任意のやりかたで外部から特定された
間隔で、特定の持続時間および強度の電気衝撃を患者の頸部の迷走神経に送り出
すのに現在使用されている。これに対し、本発明は、図12に示した典型的態様に
よると、特定の持続時間および強度の電気衝撃を頸部の迷走神経に送り出すが、
電気衝撃は発作前移行状態の期間中だけに送り出される。この目的を達成するた
めに、体内留置型デバイス1210は、上に詳述したように、継続している脳電気活
動の動的解析に基づいて発作前移行状態を検出する。切迫発作が検出されたら、
体内留置型の迷走神経刺激装置を発動させ、電気パルスを頸部の迷走神経に送り
出す。但し、迷走神経刺激装置以外の他の装置を本発明に組合わせて使用しても
よいことは当業者には自明であろう。
【００６５】
本発明をいくつかの典型的態様に関して以上に説明した。但し、本発明の技術
思想から逸脱せずに、本発明を上述した以外の他の特定の形態で具体化すること
も可能であることは、当業者には自明であろう。実際、本発明は、突然の相 (段
階) 移行を特徴とする非医学的な非線形多次元プロセスに対して採用しうること
は容易に理解されよう。従って、上述した各種態様は例示であり、決して制限で
あると考えるべきではない。本発明の範囲は、以上の説明ではなく、特許請求の
範囲により与えられ、特許請求の範囲に包含される全ての変更例およびその均等
例が本発明に包含されるものである。
思想から逸脱せずに、本発明を上述した以外の他の特定の形態で具体化すること
も可能であることは、当業者には自明であろう。実際、本発明は、突然の相 (段
階) 移行を特徴とする非医学的な非線形多次元プロセスに対して採用しうること
は容易に理解されよう。従って、上述した各種態様は例示であり、決して制限で
あると考えるべきではない。本発明の範囲は、以上の説明ではなく、特許請求の
範囲により与えられ、特許請求の範囲に包含される全ての変更例およびその均等
例が本発明に包含されるものである。
【図１】
図１(a) 〜(e) は、患者がてんかん発作の各種段階を通って移行する間の典型
的な単チャネルEEG 信号を示す。
的な単チャネルEEG 信号を示す。
【図２】
図２は、発作開始前および開始時の典型的な連続多チャネルEEG セグメントを
示す。
示す。
【図３】
図３は、本発明の典型的態様に係る初期ISW, SSPD およびTISPを行う手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図４】
図４Ａ及び４Ｂは、異なる電極および電極形状の配置及び使用を例示する。
【図５】
図５Ａと５Ｂは、１エポックにわたる代表的な電極チャネルに付随するEEG 信
号と、遅延法を用いて該EEG 信号から発生させた再構成アトラクタを含む対応す
る位相空間ポートレートを例示する。
号と、遅延法を用いて該EEG 信号から発生させた再構成アトラクタを含む対応す
る位相空間ポートレートを例示する。
【図６】
図６は、逐次的エポックのLmaxプロファイルを算出する手順を例示する。
【図７】
図７は、代表的な数のチャネル対のそれぞれに付随するLmaxプロファイルを例
示する。
示する。
【図８】
図８は、図７に示した代表的な数のチャネル対のLmaxプロファイル (例、Ｔ指
数プロファイルの推定値) を比較する手順を例示する。
数プロファイルの推定値) を比較する手順を例示する。
【図９】
図９は、本発明の典型的な態様に係る「切迫発作までの時間」(TIS) の態様を
例示する。
例示する。
【図１０】
図10Ａおよび10Ｂは、10日間にわたって算出した２つの電極対に付随するＴ指
数プロファイルを例示する。
数プロファイルを例示する。
【図１１】
図11は、本発明の「切迫発作の警告」、「切迫発作までの時間」および「発作
感受性決定」の態様を組み込んだオンラインシステムを例示する。
感受性決定」の態様を組み込んだオンラインシステムを例示する。
【図１２】
図12は、本発明に係る「切迫発作の警告」、「切迫発作までの時間」および「
発作感受性決定」を行うことができる体内留置デバイスを組み込んだ治療介入シ
ステムを例示する。
発作感受性決定」を行うことができる体内留置デバイスを組み込んだ治療介入シ
ステムを例示する。
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フロントページの続き
(81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，
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ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
(72)発明者 サケラレス、ジェームズ・クリス
アメリカ合衆国、フロリダ州32608、ゲイ
ンズビル、サウスウエスト・ナインティフ
ァースト・テラス5404
Ｆターム(参考） 4C027 AA03 CC00 CC04 FF01 GG00
GG05 GG09 GG13 GG16 HH06
HH11 KK03
Claims (47)
- 【請求項１】 下記工程を含む、多次元系の解析方法： 該多次元系が発生した多数の信号のそれぞれを測定する工程、ここで多数の信
号のそれぞれは、該多次元系内の対応空間位置に付随する応答を表示し； 多数の信号のそれぞれについて位相空間表示を発生させる工程； 多数の信号のそれぞれについて信号プロファイルを導出する工程、ここで各信
号プロファイルは経時的な各対応信号のカオス度のレベルを表示し； 信号プロファイルのそれぞれを比較する工程； １または２以上の群の信号を、それらの対応信号プロファイル間の比較に基づ
いて選択する工程；および 該多次元系の状態動力学を、選択した１または２以上の信号群に付随する信号
プロファイル比較の関数として特性表示する工程。 - 【請求項２】 該多次元系が脳である、請求項１の方法。
- 【請求項３】 多次元系の状態動力学を選択した１または２以上の信号群に
付随する信号プロファイル比較の関数として特性表示する前記工程が下記工程を
含む、請求項２の方法： 脳が発作を受ける見込みが大きいか否かを決定する工程。 - 【請求項４】 下記工程をさらに含む請求項３の方法： 切迫発作までの時間を決定する工程。
- 【請求項５】 下記工程をさらに含む請求項３の方法： 切迫発作までの時間を導出する工程。
- 【請求項６】 下記工程をさらに含む請求項１の方法： 特性表示された多次元系の状態動力学に基づいて、状態移行の警告を発する工
程。 - 【請求項７】 下記工程をさらに含む請求項１の方法： 特性表示された多次元系の状態動力学に基づいて、状態移行の発生時間を予測
する工程。 - 【請求項８】 多数の信号のそれぞれについて信号プロファイルを導出する
前記工程が下記工程を含む、請求項１の方法： 多数の信号のそれぞれについて経時的に多数のリャプノフ指数値を決定する工
程。 - 【請求項９】 下記工程をさらに含む請求項１の方法： 多数の信号のそれぞれについて追加の信号プロファイルを導出する工程、ここ
で、対応信号に付随する信号プロファイルのそれぞれは、異なるリャプノフ指数
に基づいてその対応信号のカオス度のレベルを表示する。 - 【請求項１０】 各信号に付随する信号プロファイルの１つが最大リャプノ
フ指数に基づいて対応信号のカオス度のレベルを表示する、請求項９の方法。 - 【請求項１１】 １つの対応信号に対して導出された信号プロファイルの数
が該多次元系の次元の数に等しい、請求項９の方法。 - 【請求項１２】 信号プロファイルのそれぞれを比較する前記工程が下記工
程を含む、請求項１の方法： 信号プロファイル間の相関の程度を決定する工程。 - 【請求項１３】 信号プロファイル間の相関の程度を決定する前記工程が下
記工程を含む、請求項12の方法： 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定する工程。 - 【請求項１４】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： Ｔ指数統計学を適用して信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを
定量化する工程。 - 【請求項１５】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： Ｆ指数統計学を適用して信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを
定量化する工程。 - 【請求項１６】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： 神経回路網を採用して信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを定
量化する工程。 - 【請求項１７】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： パターン認識技術を採用して信号プロファイル間のエントレインメントのレベ
ルを定量化する工程。 - 【請求項１８】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： 信号プロファイル間の位相エントレインメントのレベルを決定する工程。 - 【請求項１９】 信号プロファイル間のエントレインメントのレベルを決定
する前記工程が下記工程を含む、請求項13の方法： 信号プロファイルのより高階の導関数を用いて信号プロファイル間のエントレ
インメントのレベルを決定する工程。 - 【請求項２０】 下記工程を含む、発作警告を行う方法： 脳の周囲の多数の位置のそれぞれから時系列信号を獲得する工程、ここで各信
号およびその対応位置は対応するチャネルを構成し； 各チャネルについて、対応する時系列信号に基づいて時空応答を発生させる工
程； 対応する時空応答に基づいて、各チャネルに対するカオス度値のシーケンスを
定量化する工程、ここで各カオス度値のシーケンスがカオス度プロファイルを構
成し； 経時的に、いくつかのチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイル
を比較する工程； 経時的に、チャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイル間のエント
レインメントのレベルを評価する工程； １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメントのレベルが統計学
的に有意であるか否かを決定する工程；および １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメントのレベルが統計学
的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する工程。 - 【請求項２１】 下記工程をさらに含む、請求項20の方法： 初期化期間中にいくつかの決定的チャネル対を選択する工程、ここで決定的チ
ャネル対は、それらの対応するカオス度プロファイルが発作前に比較的高レベル
のエントレインメントを示すチャネルの対として同定され、該いくつかのチャネ
ル対のそれぞれが決定的チャネル対である。 - 【請求項２２】 下記工程をさらに含む、請求項21の方法： 発作後に決定的チャネル対の選択を精密化する工程；および 決定的チャネル対の精密化された選択を次回の発作に対する発作警告の発生に
使用する工程。 - 【請求項２３】 脳の周囲の多数の位置のそれぞれから時系列信号を獲得す
る前記工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 脳電図法を用いて脳の周囲の各位置からの電気信号を測定する工程。 - 【請求項２４】 脳の周囲の多数の位置のそれぞれから時系列信号を獲得す
る前記工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 脳電磁気図法を用いて脳の周囲の各位置からの電磁気信号を測定する工程。 - 【請求項２５】 下記工程をさらに含む、請求項20の方法： 獲得された時系列信号のそれぞれをディジタル化する工程。
- 【請求項２６】 対応する時系列信号に基づいて時空応答を発生させる前記
工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 遅延方法を用いて各時系列信号からｐ次元位相空間ポートレートを作成する工
程。 - 【請求項２７】 対応する時空応答に基づいて各チャネルに対するカオス度
値のシーケンスを定量化し、ここで各カオス度値のシーケンスがカオス度プロフ
ァイルを構成する前記工程が下記工程を含む、請求項20記載の方法： リャプノフ指数のシーケンスを計算する工程；および 「スライディング時間ウィンドウ」についてリャプノフ指数を平均することに
より平均リャプノフ指数のシーケンスを発生させる工程。 - 【請求項２８】 下記工程をさらに含む、請求項27の方法： 各カオス度値のシーケンスが別個のカオス度プロファイルを構成する、多数の
カオス度値のシーケンスを定量化する工程、ここでカオス度値のシーケンスは、
各チャネル毎に対応する時空応答に基づいて作成され、各チャネルに付随するカ
オス度プロファイルのそれぞれが異なるリャプノフシステムに基づいている。 - 【請求項２９】 各チャネルに付随する１つのカオス度プロファイルが最大
リャプノフ指数に基づいている、請求項28の方法。 - 【請求項３０】 各チャネルについて定量化されたカオス度プロファイルの
数が、脳の特性表示に使用されている次元ｐの数に等しい、請求項28の方法。 - 【請求項３１】 経時的にいくつかのチャネル対のそれぞれに付随するカオ
ス度プロファイルを比較する前記工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 各チャネル対に付随するカオス度プロファイルに基づいていくつかのチャネル
対のそれぞれに対してＴ指数プロファイルを作成する工程。 - 【請求項３２】 経時的にチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロフ
ァイル間のエントレインメントのレベルを評価する前記工程が下記工程を含む、
請求項31の方法。 いくつかのチャネル対のそれぞれについて各Ｔ指数に付随するＴ指数値のシー
ケンスをＴ指数の閾値と比較する工程。 - 【請求項３３】 １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメン
トのレベルが統計学的に有意であるか否かを決定する前記工程が下記工程を含む
、請求項32の方法： １または２以上のチャネル対について各Ｔ指数に付随するＴ指数の値が一定量
の時間の間、Ｔ指数の閾値より小さいか否かを決定する工程、該一定量の時間お
よびＴ指数の閾値は望ましい統計学的有意性レベルに基づいて選択される。 - 【請求項３４】 １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメン
トのレベルが統計学的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する前記
工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 次回の発作の発作前段階の時に切迫発作警告を発生する工程。 - 【請求項３５】 １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメン
トのレベルが統計学的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する前記
工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 発作間段階の時に発作感受期の警告を発生する工程。 - 【請求項３６】 １または２以上のチャネル対に付随するエントレインメン
トのレベルが統計学的に有意であると決定された場合に発作警告を発生する前記
工程が下記工程を含む、請求項20の方法： 発作警告までの時間を発生させる工程。 - 【請求項３７】 下記工程を含む、発作阻止デバイスを作動させる方法： 多数の信号のそれぞれを患者の脳の対応位置から獲得する工程、ここで各信号
は別個のチャネルを構成し； 各チャネルについて、対応信号に基づいて時空応答を発生させる工程； 対応する時空応答に基づいて、各チャネルごとにカオス度値のシーケンスから
なるカオス度プロファイルを作成する工程； ある決定的チャネル対に付随するカオス度プロファイル間のエントレインメン
トのレベルが統計学的に有意であるか否かを決定する工程； その決定的チャネル対に付随するエントレインメントのレベルが統計学的に有
意であると決定された場合に発作警告を発生する工程；および 発作警告が発生した場合に、発作阻止デバイスを発動させて患者に抗発作処置
を送り出す工程。 - 【請求項３８】 発作警告が発生した場合に発作阻止デバイスを発動させて
患者に抗発作処置を送り出す前記工程が下記工程を含む、請求項37の方法： 患者の脳、迷走神経または他の神経構造に電気的または電磁気的刺激を送り出
して切迫発作を阻止する工程。 - 【請求項３９】 発作警告が発生した場合に発作阻止デバイスを発動させて
患者に抗発作処置を送り出す前記工程が下記工程を含む、請求項37の方法： 切迫発作を阻止する化合物を患者に放出する工程。 - 【請求項４０】 下記工程をさらに含む、請求項37の方法： いくつかのチャネル対に付随するカオス度プロファイルを比較する工程； 該いくつかのチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイル間のエン
トレインメントのレベルを評価する工程；および 該いくつかのチャネル対から１または２以上の決定的チャネル対を選択する工
程、ここで決定的チャネル対は、発作の発作前段階において、統計学的に有意な
レベルのエントレインメントまたは他のチャネル対に対して最高レベルのエント
レインメントを示すものである。 - 【請求項４１】 下記工程をさらに含む、請求項40の方法： 発作後に、該いくつかのチャネル対のそれぞれに付随するカオス度プロファイ
ル間のエントレインメントのレベルを評価する工程と、該いくつかのチャネル対
から１または２以上の決定的チャネル対を選択する工程とを反復する工程； 該１または２以上の決定的チャネル対を更新する工程；および 更新された１または２以上の決定的チャネル対に付随するエントレインメント
のレベルに基づいて、次回の発作に対して発作警告を発生する工程。 - 【請求項４２】 カオス度値のシーケンスがリャプノフ指数値のシーケンス
を含む、請求項37の方法。 - 【請求項４３】 発作阻止デバイスが埋込み可能なデバイスである、請求項
37の方法。 - 【請求項４４】 下記を備えた、発作阻止を行う装置： 患者の頭部に取付けられた多数のセンサー、該センサーは患者の脳の対応位置
からの信号を検出する； 該多数のセンサーにより検出された多数の信号に基づいて発作警告を発生する
ための処理手段、該処理手段は下記から構成される： 該多数のセンサーで検出された多数の信号を受信する手段； 該センサーにより検出された多数の信号を、該信号のそれぞれについてディ
ジタル等価信号を生ずるように予備処理する手段； 多数のディジタル信号の対応するもののそれぞれに対して時空応答を発生さ
せる手段； 各時空応答からカオス度値のシーケンスからなるカオス度プロファイルを作
成する手段； ある決定的信号対に付随するカオス度プロファイル間のエントレインメント
のレベルが統計学的に有意であるか否かを決定する手段；および 該決定的信号対に付随するエントレインメントのレベルが統計学的に有意で
あると決定された場合に発作警告を発生する手段；ならびに 上記処理手段に連結された発作阻止デバイス、該発作阻止デバイスは、発作警
告が発生した場合に患者に抗発作処置を送り出す手段を備える。 - 【請求項４５】 該発作阻止デバイスが埋込み可能なデバイスである、請求
項44の発作阻止装置。 - 【請求項４６】 該埋込み可能な発作阻止デバイスが下記から構成される、
請求項45の発作阻止装置： 発作警告が発生した場合に患者の脳、迷走神経または他の神経構造に電気的ま
たは電磁気的刺激を送り出して切迫発作を阻止する手段。 - 【請求項４７】 該埋込み可能な発作阻止デバイスが下記から構成される、
請求項45の発作阻止装置： 発作警告が発生した場合に切迫発作を阻止する薬剤を患者に放出する手段。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006141993A (ja) * | 2004-10-19 | 2006-06-08 | Tohoku Univ | 臓器冷却装置 |
| JP2013536053A (ja) * | 2010-08-27 | 2013-09-19 | ニューロプロ・リミテッド | モニタリング又は予測システムおよびモニタリング又は予測の方法 |
| JP2014161677A (ja) * | 2013-02-27 | 2014-09-08 | Institute Of Physical & Chemical Research | 脳波信号処理装置、脳波信号処理方法、プログラム、及び記録媒体 |
| JP2022536552A (ja) * | 2019-08-22 | 2022-08-17 | アドバンスト グローバル クリニカル ソリューションズ インク． | 脳波（ｅｅｇ）の非線形性の変化に基づく発作検出システム及び方法 |
Families Citing this family (181)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5995868A (en) * | 1996-01-23 | 1999-11-30 | University Of Kansas | System for the prediction, rapid detection, warning, prevention, or control of changes in activity states in the brain of a subject |
| US8762065B2 (en) | 1998-08-05 | 2014-06-24 | Cyberonics, Inc. | Closed-loop feedback-driven neuromodulation |
| US7747325B2 (en) | 1998-08-05 | 2010-06-29 | Neurovista Corporation | Systems and methods for monitoring a patient's neurological disease state |
| US9415222B2 (en) | 1998-08-05 | 2016-08-16 | Cyberonics, Inc. | Monitoring an epilepsy disease state with a supervisory module |
| US7974696B1 (en) | 1998-08-05 | 2011-07-05 | Dilorenzo Biomedical, Llc | Closed-loop autonomic neuromodulation for optimal control of neurological and metabolic disease |
| US9113801B2 (en) | 1998-08-05 | 2015-08-25 | Cyberonics, Inc. | Methods and systems for continuous EEG monitoring |
| US7231254B2 (en) * | 1998-08-05 | 2007-06-12 | Bioneuronics Corporation | Closed-loop feedback-driven neuromodulation |
| US7209787B2 (en) | 1998-08-05 | 2007-04-24 | Bioneuronics Corporation | Apparatus and method for closed-loop intracranial stimulation for optimal control of neurological disease |
| US9375573B2 (en) | 1998-08-05 | 2016-06-28 | Cyberonics, Inc. | Systems and methods for monitoring a patient's neurological disease state |
| US9042988B2 (en) | 1998-08-05 | 2015-05-26 | Cyberonics, Inc. | Closed-loop vagus nerve stimulation |
| WO2001041867A1 (en) * | 1999-12-07 | 2001-06-14 | Krasnow Institute | Adaptive electric field modulation of neural systems |
| US6873872B2 (en) * | 1999-12-07 | 2005-03-29 | George Mason University | Adaptive electric field modulation of neural systems |
| US6484132B1 (en) * | 2000-03-07 | 2002-11-19 | Lockheed Martin Energy Research Corporation | Condition assessment of nonlinear processes |
| US8914114B2 (en) | 2000-05-23 | 2014-12-16 | The Feinstein Institute For Medical Research | Inhibition of inflammatory cytokine production by cholinergic agonists and vagus nerve stimulation |
| US6488617B1 (en) * | 2000-10-13 | 2002-12-03 | Universal Hedonics | Method and device for producing a desired brain state |
| US20030018457A1 (en) * | 2001-03-13 | 2003-01-23 | Lett Gregory Scott | Biological modeling utilizing image data |
| KR100425532B1 (ko) * | 2001-04-19 | 2004-03-30 | 학교법인 포항공과대학교 | 위상 패턴의 비선형 주기성을 이용한 간질 발작 예측시스템 및 그 구현 방법 |
| US6978183B2 (en) * | 2001-05-04 | 2005-12-20 | The Washington University | System and method for cooling the cortex to treat neocordical seizures |
| US6547746B1 (en) * | 2001-08-27 | 2003-04-15 | Andrew A. Marino | Method and apparatus for determining response thresholds |
| DE10215115A1 (de) | 2002-04-05 | 2003-10-16 | Oliver Holzner | Verfahren und Vorrichtung zur Prävention epileptischer Anfälle |
| JP2003310564A (ja) * | 2002-04-22 | 2003-11-05 | Fuji Xerox Co Ltd | 脳波自動解析装置および方法 |
| US6934580B1 (en) * | 2002-07-20 | 2005-08-23 | Flint Hills Scientific, L.L.C. | Stimulation methodologies and apparatus for control of brain states |
| US7263467B2 (en) * | 2002-09-30 | 2007-08-28 | University Of Florida Research Foundation Inc. | Multi-dimensional multi-parameter time series processing for seizure warning and prediction |
| US7373199B2 (en) * | 2002-08-27 | 2008-05-13 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Optimization of multi-dimensional time series processing for seizure warning and prediction |
| US20060287607A1 (en) * | 2002-08-27 | 2006-12-21 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Multi-dimensional dynamical analysis |
| WO2004023983A2 (en) * | 2002-09-13 | 2004-03-25 | The Regents Of The University Of Michigan | Noninvasive nonlinear systems and methods for predicting seizure |
| US8187181B2 (en) * | 2002-10-15 | 2012-05-29 | Medtronic, Inc. | Scoring of sensed neurological signals for use with a medical device system |
| US8594798B2 (en) * | 2002-10-15 | 2013-11-26 | Medtronic, Inc. | Multi-modal operation of a medical device system |
| WO2004034885A2 (en) * | 2002-10-15 | 2004-04-29 | Medtronic Inc. | Signal quality monitoring and control for a medical device system |
| US7149572B2 (en) * | 2002-10-15 | 2006-12-12 | Medtronic, Inc. | Phase shifting of neurological signals in a medical device system |
| AU2003301255A1 (en) * | 2002-10-15 | 2004-05-04 | Medtronic Inc. | Screening techniques for management of a nervous system disorder |
| US7933646B2 (en) | 2002-10-15 | 2011-04-26 | Medtronic, Inc. | Clustering of recorded patient neurological activity to determine length of a neurological event |
| WO2004036377A2 (en) | 2002-10-15 | 2004-04-29 | Medtronic Inc. | Configuring and testing treatment therapy parameters for a medical device system |
| JP2004135829A (ja) * | 2002-10-17 | 2004-05-13 | Fuji Xerox Co Ltd | 脳波診断装置および方法 |
| FR2845883B1 (fr) * | 2002-10-18 | 2005-08-05 | Centre Nat Rech Scient | Procede et dispositif de suivi medical ou cognitif en temps reel par l'analyse de l'activite electromagnetique cerebrale d'un individu, application du procede pour caracteriser et differencier des etats physiologiques ou pathologiques |
| US9854985B2 (en) * | 2002-12-09 | 2018-01-02 | Bio-Signal Group Corp. | Brain signal telemetry and seizure prediction |
| WO2004055897A2 (en) * | 2002-12-18 | 2004-07-01 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Exposing apparatus and image forming apparatus using organic electroluminescence element |
| US7269455B2 (en) * | 2003-02-26 | 2007-09-11 | Pineda Jaime A | Method and system for predicting and preventing seizures |
| US7706871B2 (en) * | 2003-05-06 | 2010-04-27 | Nellcor Puritan Bennett Llc | System and method of prediction of response to neurological treatment using the electroencephalogram |
| IL155955A0 (en) * | 2003-05-15 | 2003-12-23 | Widemed Ltd | Adaptive prediction of changes of physiological/pathological states using processing of biomedical signal |
| US7461045B1 (en) * | 2003-08-18 | 2008-12-02 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Optimization of spatio-temporal pattern processing for seizure warning and prediction |
| US9050469B1 (en) | 2003-11-26 | 2015-06-09 | Flint Hills Scientific, Llc | Method and system for logging quantitative seizure information and assessing efficacy of therapy using cardiac signals |
| US7120486B2 (en) | 2003-12-12 | 2006-10-10 | Washington University | Brain computer interface |
| US20050131735A1 (en) * | 2003-12-15 | 2005-06-16 | Degeorge Michael P. | Computerized system and method for identifying and storing time zone information in a healthcare environment |
| EP1709570B1 (en) | 2004-01-15 | 2018-09-26 | Koninklijke Philips N.V. | Decision support system to detect the presence of artifacts in patients monitoring signals using morphograms |
| US7433732B1 (en) | 2004-02-25 | 2008-10-07 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Real-time brain monitoring system |
| US20050203366A1 (en) * | 2004-03-12 | 2005-09-15 | Donoghue John P. | Neurological event monitoring and therapy systems and related methods |
| US10912712B2 (en) | 2004-03-25 | 2021-02-09 | The Feinstein Institutes For Medical Research | Treatment of bleeding by non-invasive stimulation |
| EP1734941A2 (en) | 2004-03-25 | 2006-12-27 | The Feinstein Institute for Medical Research | Neural tourniquet |
| US8197395B2 (en) * | 2004-07-14 | 2012-06-12 | Arizona Board Of Regents For And On Behalf Of Arizona State University | Pacemaker for treating physiological system dysfunction |
| US20060049957A1 (en) * | 2004-08-13 | 2006-03-09 | Surgenor Timothy R | Biological interface systems with controlled device selector and related methods |
| EP1827207A2 (en) * | 2004-10-04 | 2007-09-05 | Cyberkinetics Neurotechnology Systems, Inc. | Biological interface system |
| US7578793B2 (en) | 2004-11-22 | 2009-08-25 | Widemed Ltd. | Sleep staging based on cardio-respiratory signals |
| US20060129056A1 (en) * | 2004-12-10 | 2006-06-15 | Washington University | Electrocorticography telemitter |
| US7366571B2 (en) * | 2004-12-10 | 2008-04-29 | Cyberonics, Inc. | Neurostimulator with activation based on changes in body temperature |
| EP1833559B1 (en) | 2004-12-27 | 2010-11-24 | The Feinstein Institute for Medical Research | Treating inflammatory disorders by electrical vagus nerve stimulation |
| US11207518B2 (en) | 2004-12-27 | 2021-12-28 | The Feinstein Institutes For Medical Research | Treating inflammatory disorders by stimulation of the cholinergic anti-inflammatory pathway |
| US20060206167A1 (en) * | 2005-01-06 | 2006-09-14 | Flaherty J C | Multi-device patient ambulation system |
| US8095209B2 (en) * | 2005-01-06 | 2012-01-10 | Braingate Co., Llc | Biological interface system with gated control signal |
| US20060253166A1 (en) * | 2005-01-06 | 2006-11-09 | Flaherty J C | Patient training routine for biological interface system |
| US20060189899A1 (en) * | 2005-01-10 | 2006-08-24 | Flaherty J Christopher | Joint movement apparatus |
| WO2006076175A2 (en) * | 2005-01-10 | 2006-07-20 | Cyberkinetics Neurotechnology Systems, Inc. | Biological interface system with patient training apparatus |
| AU2006204963B2 (en) * | 2005-01-12 | 2011-12-01 | Covidien Lp | System and method for prediction of adverse events during treatment of psychological and neurological disorders |
| US8060194B2 (en) * | 2005-01-18 | 2011-11-15 | Braingate Co., Llc | Biological interface system with automated configuration |
| US8600521B2 (en) * | 2005-01-27 | 2013-12-03 | Cyberonics, Inc. | Implantable medical device having multiple electrode/sensor capability and stimulation based on sensed intrinsic activity |
| US20060173493A1 (en) * | 2005-01-28 | 2006-08-03 | Cyberonics, Inc. | Multi-phasic signal for stimulation by an implantable device |
| US9314633B2 (en) | 2008-01-25 | 2016-04-19 | Cyberonics, Inc. | Contingent cardio-protection for epilepsy patients |
| US7561918B2 (en) | 2005-01-28 | 2009-07-14 | Cyberonics, Inc. | Autocapture in a neurostimulator |
| US8565867B2 (en) | 2005-01-28 | 2013-10-22 | Cyberonics, Inc. | Changeable electrode polarity stimulation by an implantable medical device |
| US7454245B2 (en) | 2005-01-28 | 2008-11-18 | Cyberonics, Inc. | Trained and adaptive response in a neurostimulator |
| US8260426B2 (en) | 2008-01-25 | 2012-09-04 | Cyberonics, Inc. | Method, apparatus and system for bipolar charge utilization during stimulation by an implantable medical device |
| US20070025608A1 (en) * | 2005-07-29 | 2007-02-01 | Cyberonics, Inc. | Enhancing intrinsic neural activity using a medical device to treat a patient |
| US7499752B2 (en) * | 2005-07-29 | 2009-03-03 | Cyberonics, Inc. | Selective nerve stimulation for the treatment of eating disorders |
| US20070027499A1 (en) * | 2005-07-29 | 2007-02-01 | Cyberonics, Inc. | Neurostimulation device for treating mood disorders |
| US7620455B2 (en) | 2005-10-25 | 2009-11-17 | Cyberonics, Inc. | Cranial nerve stimulation to treat eating disorders |
| US7957796B2 (en) | 2005-10-28 | 2011-06-07 | Cyberonics, Inc. | Using physiological sensor data with an implantable medical device |
| US7555344B2 (en) * | 2005-10-28 | 2009-06-30 | Cyberonics, Inc. | Selective neurostimulation for treating epilepsy |
| US20070106143A1 (en) * | 2005-11-08 | 2007-05-10 | Flaherty J C | Electrode arrays and related methods |
| WO2007075477A2 (en) * | 2005-12-19 | 2007-07-05 | University Of Florida | Closed-loop state-dependent seizure prevention systems |
| US20070156126A1 (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-05 | Flaherty J C | Medical device insertion system and related methods |
| US20100023021A1 (en) * | 2005-12-27 | 2010-01-28 | Flaherty J Christopher | Biological Interface and Insertion |
| US8725243B2 (en) | 2005-12-28 | 2014-05-13 | Cyberonics, Inc. | Methods and systems for recommending an appropriate pharmacological treatment to a patient for managing epilepsy and other neurological disorders |
| US8868172B2 (en) * | 2005-12-28 | 2014-10-21 | Cyberonics, Inc. | Methods and systems for recommending an appropriate action to a patient for managing epilepsy and other neurological disorders |
| US7996079B2 (en) | 2006-01-24 | 2011-08-09 | Cyberonics, Inc. | Input response override for an implantable medical device |
| US7974697B2 (en) * | 2006-01-26 | 2011-07-05 | Cyberonics, Inc. | Medical imaging feedback for an implantable medical device |
| US7657310B2 (en) | 2006-01-26 | 2010-02-02 | Cyberonics, Inc. | Treatment of reproductive endocrine disorders by vagus nerve stimulation |
| US7801601B2 (en) | 2006-01-27 | 2010-09-21 | Cyberonics, Inc. | Controlling neuromodulation using stimulus modalities |
| US8209018B2 (en) * | 2006-03-10 | 2012-06-26 | Medtronic, Inc. | Probabilistic neurological disorder treatment |
| WO2007115103A1 (en) | 2006-03-29 | 2007-10-11 | Catholic Healthcare West | Microburst electrical stimulation of cranial nerves for the treatment of medical conditions |
| US7869885B2 (en) | 2006-04-28 | 2011-01-11 | Cyberonics, Inc | Threshold optimization for tissue stimulation therapy |
| US7962220B2 (en) | 2006-04-28 | 2011-06-14 | Cyberonics, Inc. | Compensation reduction in tissue stimulation therapy |
| US8532756B2 (en) * | 2006-06-13 | 2013-09-10 | Washington University | Method for analyzing function of the brain and other complex systems |
| US20080027347A1 (en) * | 2006-06-23 | 2008-01-31 | Neuro Vista Corporation, A Delaware Corporation | Minimally Invasive Monitoring Methods |
| US7869867B2 (en) | 2006-10-27 | 2011-01-11 | Cyberonics, Inc. | Implantable neurostimulator with refractory stimulation |
| US8295934B2 (en) | 2006-11-14 | 2012-10-23 | Neurovista Corporation | Systems and methods of reducing artifact in neurological stimulation systems |
| US20080161712A1 (en) | 2006-12-27 | 2008-07-03 | Kent Leyde | Low Power Device With Contingent Scheduling |
| US20080183097A1 (en) | 2007-01-25 | 2008-07-31 | Leyde Kent W | Methods and Systems for Measuring a Subject's Susceptibility to a Seizure |
| EP2126785A2 (en) | 2007-01-25 | 2009-12-02 | NeuroVista Corporation | Systems and methods for identifying a contra-ictal condition in a subject |
| US8036736B2 (en) | 2007-03-21 | 2011-10-11 | Neuro Vista Corporation | Implantable systems and methods for identifying a contra-ictal condition in a subject |
| US20080243022A1 (en) * | 2007-03-30 | 2008-10-02 | Donnett James G | Seizure prediction using brain signal telemetry |
| US20080255582A1 (en) * | 2007-04-11 | 2008-10-16 | Harris John F | Methods and Template Assembly for Implanting an Electrode Array in a Patient |
| US7974701B2 (en) | 2007-04-27 | 2011-07-05 | Cyberonics, Inc. | Dosing limitation for an implantable medical device |
| US9788744B2 (en) | 2007-07-27 | 2017-10-17 | Cyberonics, Inc. | Systems for monitoring brain activity and patient advisory device |
| US8391970B2 (en) | 2007-08-27 | 2013-03-05 | The Feinstein Institute For Medical Research | Devices and methods for inhibiting granulocyte activation by neural stimulation |
| US20100286747A1 (en) * | 2007-09-28 | 2010-11-11 | Arizona Board Of Regents, Acting For And On Behalf Of Arizona State University | Methods for applying brain synchronization to epilepsy and other dynamical disorders |
| WO2009055000A1 (en) * | 2007-10-23 | 2009-04-30 | Optima Neuroscience, Inc. | System for seizure monitoring and detection |
| US20090287120A1 (en) | 2007-12-18 | 2009-11-19 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Circulatory monitoring systems and methods |
| US9717896B2 (en) | 2007-12-18 | 2017-08-01 | Gearbox, Llc | Treatment indications informed by a priori implant information |
| US8636670B2 (en) | 2008-05-13 | 2014-01-28 | The Invention Science Fund I, Llc | Circulatory monitoring systems and methods |
| US20090171168A1 (en) | 2007-12-28 | 2009-07-02 | Leyde Kent W | Systems and Method for Recording Clinical Manifestations of a Seizure |
| US9259591B2 (en) | 2007-12-28 | 2016-02-16 | Cyberonics, Inc. | Housing for an implantable medical device |
| US8382667B2 (en) | 2010-10-01 | 2013-02-26 | Flint Hills Scientific, Llc | Detecting, quantifying, and/or classifying seizures using multimodal data |
| US9579506B2 (en) | 2008-01-25 | 2017-02-28 | Flint Hills Scientific, L.L.C. | Contingent cardio-protection for epilepsy patients |
| US8571643B2 (en) | 2010-09-16 | 2013-10-29 | Flint Hills Scientific, Llc | Detecting or validating a detection of a state change from a template of heart rate derivative shape or heart beat wave complex |
| US8337404B2 (en) | 2010-10-01 | 2012-12-25 | Flint Hills Scientific, Llc | Detecting, quantifying, and/or classifying seizures using multimodal data |
| WO2009146030A1 (en) | 2008-03-31 | 2009-12-03 | The Feinstein Institute For Medical Research | Methods and systems for reducing inflammation by neuromodulation of t-cell activity |
| US9662490B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-05-30 | The Feinstein Institute For Medical Research | Methods and systems for reducing inflammation by neuromodulation and administration of an anti-inflammatory drug |
| US8204603B2 (en) | 2008-04-25 | 2012-06-19 | Cyberonics, Inc. | Blocking exogenous action potentials by an implantable medical device |
| US20100069776A1 (en) * | 2008-09-04 | 2010-03-18 | Bradley Greger | Diagnosing and monitoring neurological pathologies and states |
| US8457747B2 (en) | 2008-10-20 | 2013-06-04 | Cyberonics, Inc. | Neurostimulation with signal duration determined by a cardiac cycle |
| US8417344B2 (en) | 2008-10-24 | 2013-04-09 | Cyberonics, Inc. | Dynamic cranial nerve stimulation based on brain state determination from cardiac data |
| CN102215909B (zh) | 2008-11-18 | 2014-09-10 | 赛博恩特医疗器械公司 | 优化用于消炎刺激的电极放置的装置和方法 |
| US8849390B2 (en) | 2008-12-29 | 2014-09-30 | Cyberonics, Inc. | Processing for multi-channel signals |
| US8588933B2 (en) | 2009-01-09 | 2013-11-19 | Cyberonics, Inc. | Medical lead termination sleeve for implantable medical devices |
| US20100191304A1 (en) | 2009-01-23 | 2010-07-29 | Scott Timothy L | Implantable Medical Device for Providing Chronic Condition Therapy and Acute Condition Therapy Using Vagus Nerve Stimulation |
| US8827912B2 (en) | 2009-04-24 | 2014-09-09 | Cyberonics, Inc. | Methods and systems for detecting epileptic events using NNXX, optionally with nonlinear analysis parameters |
| US8239028B2 (en) | 2009-04-24 | 2012-08-07 | Cyberonics, Inc. | Use of cardiac parameters in methods and systems for treating a chronic medical condition |
| US9211410B2 (en) | 2009-05-01 | 2015-12-15 | Setpoint Medical Corporation | Extremely low duty-cycle activation of the cholinergic anti-inflammatory pathway to treat chronic inflammation |
| US8788034B2 (en) | 2011-05-09 | 2014-07-22 | Setpoint Medical Corporation | Single-pulse activation of the cholinergic anti-inflammatory pathway to treat chronic inflammation |
| US8996116B2 (en) | 2009-10-30 | 2015-03-31 | Setpoint Medical Corporation | Modulation of the cholinergic anti-inflammatory pathway to treat pain or addiction |
| US8786624B2 (en) | 2009-06-02 | 2014-07-22 | Cyberonics, Inc. | Processing for multi-channel signals |
| CN102573986B (zh) | 2009-06-09 | 2016-01-20 | 赛博恩特医疗器械公司 | 用于无导线刺激器的具有袋部的神经封套 |
| US11051744B2 (en) | 2009-11-17 | 2021-07-06 | Setpoint Medical Corporation | Closed-loop vagus nerve stimulation |
| US9833621B2 (en) | 2011-09-23 | 2017-12-05 | Setpoint Medical Corporation | Modulation of sirtuins by vagus nerve stimulation |
| EP3636314B1 (en) | 2009-12-23 | 2021-09-08 | Setpoint Medical Corporation | Neural stimulation devices and systems for treatment of chronic inflammation |
| US9643019B2 (en) | 2010-02-12 | 2017-05-09 | Cyberonics, Inc. | Neurological monitoring and alerts |
| US8099170B2 (en) | 2010-03-19 | 2012-01-17 | Medtronic, Inc. | Electrical stimulation based on phase response mapping |
| US8562536B2 (en) | 2010-04-29 | 2013-10-22 | Flint Hills Scientific, Llc | Algorithm for detecting a seizure from cardiac data |
| US8649871B2 (en) | 2010-04-29 | 2014-02-11 | Cyberonics, Inc. | Validity test adaptive constraint modification for cardiac data used for detection of state changes |
| US8831732B2 (en) | 2010-04-29 | 2014-09-09 | Cyberonics, Inc. | Method, apparatus and system for validating and quantifying cardiac beat data quality |
| WO2011150220A1 (en) * | 2010-05-26 | 2011-12-01 | Flint Hills Scientific, L.L.C. | Quantitative multivariate analysis of seizures |
| US8679009B2 (en) | 2010-06-15 | 2014-03-25 | Flint Hills Scientific, Llc | Systems approach to comorbidity assessment |
| US8447406B2 (en) | 2010-06-29 | 2013-05-21 | Medtronic, Inc. | Medical method and device for monitoring a neural brain network |
| US8641646B2 (en) | 2010-07-30 | 2014-02-04 | Cyberonics, Inc. | Seizure detection using coordinate data |
| US8738121B2 (en) | 2010-08-23 | 2014-05-27 | Medtronic, Inc. | Method and apparatus for distinguishing epileptic seizure and neurocardiogenic syncope |
| US8562523B2 (en) | 2011-03-04 | 2013-10-22 | Flint Hills Scientific, Llc | Detecting, assessing and managing extreme epileptic events |
| US8684921B2 (en) | 2010-10-01 | 2014-04-01 | Flint Hills Scientific Llc | Detecting, assessing and managing epilepsy using a multi-variate, metric-based classification analysis |
| US8562524B2 (en) | 2011-03-04 | 2013-10-22 | Flint Hills Scientific, Llc | Detecting, assessing and managing a risk of death in epilepsy |
| US9737230B2 (en) * | 2011-01-06 | 2017-08-22 | The Johns Hopkins University | Seizure detection device and systems |
| US9504390B2 (en) | 2011-03-04 | 2016-11-29 | Globalfoundries Inc. | Detecting, assessing and managing a risk of death in epilepsy |
| US8725677B1 (en) * | 2011-03-31 | 2014-05-13 | Rockwell Collins, Inc. | State change detection using multi-dimensional phase space |
| US8725239B2 (en) | 2011-04-25 | 2014-05-13 | Cyberonics, Inc. | Identifying seizures using heart rate decrease |
| US9402550B2 (en) | 2011-04-29 | 2016-08-02 | Cybertronics, Inc. | Dynamic heart rate threshold for neurological event detection |
| US10206591B2 (en) | 2011-10-14 | 2019-02-19 | Flint Hills Scientific, Llc | Seizure detection methods, apparatus, and systems using an autoregression algorithm |
| US9572983B2 (en) | 2012-03-26 | 2017-02-21 | Setpoint Medical Corporation | Devices and methods for modulation of bone erosion |
| US10448839B2 (en) | 2012-04-23 | 2019-10-22 | Livanova Usa, Inc. | Methods, systems and apparatuses for detecting increased risk of sudden death |
| US20140121554A1 (en) * | 2012-10-29 | 2014-05-01 | The Johns Hopkins University | Seizure detection device and systems |
| US10220211B2 (en) | 2013-01-22 | 2019-03-05 | Livanova Usa, Inc. | Methods and systems to diagnose depression |
| US9056195B2 (en) | 2013-03-15 | 2015-06-16 | Cyberonics, Inc. | Optimization of cranial nerve stimulation to treat seizure disorderse during sleep |
| US9302109B2 (en) | 2014-04-25 | 2016-04-05 | Cyberonics, Inc. | Cranial nerve stimulation to treat depression during sleep |
| US9585611B2 (en) | 2014-04-25 | 2017-03-07 | Cyberonics, Inc. | Detecting seizures based on heartbeat data |
| US10327661B1 (en) | 2014-07-22 | 2019-06-25 | Louisiana Tech Research Corporation | Biomarkers for determining susceptibility to SUDEP |
| US11311725B2 (en) | 2014-10-24 | 2022-04-26 | Setpoint Medical Corporation | Systems and methods for stimulating and/or monitoring loci in the brain to treat inflammation and to enhance vagus nerve stimulation |
| JP6547275B2 (ja) * | 2014-10-29 | 2019-07-24 | 株式会社リコー | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| US11406833B2 (en) | 2015-02-03 | 2022-08-09 | Setpoint Medical Corporation | Apparatus and method for reminding, prompting, or alerting a patient with an implanted stimulator |
| US11564617B2 (en) | 2015-07-06 | 2023-01-31 | Children's Medical Center Corporation | Seizure prediction based on comparison of biological information across wake and sleep periods |
| US10596367B2 (en) | 2016-01-13 | 2020-03-24 | Setpoint Medical Corporation | Systems and methods for establishing a nerve block |
| WO2017126163A1 (ja) * | 2016-01-19 | 2017-07-27 | 国立大学法人大阪大学 | てんかん発作判定装置およびてんかん発作検知装置 |
| WO2017127758A1 (en) | 2016-01-20 | 2017-07-27 | Setpoint Medical Corporation | Implantable microstimulators and inductive charging systems |
| US11471681B2 (en) | 2016-01-20 | 2022-10-18 | Setpoint Medical Corporation | Batteryless implantable microstimulators |
| CN114904142A (zh) | 2016-01-20 | 2022-08-16 | 赛博恩特医疗器械公司 | 迷走神经刺激的控制 |
| US10583304B2 (en) | 2016-01-25 | 2020-03-10 | Setpoint Medical Corporation | Implantable neurostimulator having power control and thermal regulation and methods of use |
| BR102016016259A2 (pt) | 2016-07-13 | 2018-02-06 | Gomez & Gomez Ltda | Método de predição de surto epiléptico e dispositivo configurado para predição de surtos epilépticos |
| KR101887182B1 (ko) * | 2017-01-02 | 2018-08-09 | 이화여자대학교 산학협력단 | 실시간 경련뇌파 조기탐지 방법 |
| US11173307B2 (en) | 2017-08-14 | 2021-11-16 | Setpoint Medical Corporation | Vagus nerve stimulation pre-screening test |
| CN107678531B (zh) * | 2017-09-30 | 2020-12-01 | Oppo广东移动通信有限公司 | 应用清理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| WO2019212934A1 (en) * | 2018-04-30 | 2019-11-07 | Children's Medical Center Corporation | Seizure detection using multiple biomedical signals |
| US11260229B2 (en) | 2018-09-25 | 2022-03-01 | The Feinstein Institutes For Medical Research | Methods and apparatuses for reducing bleeding via coordinated trigeminal and vagal nerve stimulation |
| KR20230012585A (ko) | 2020-05-21 | 2023-01-26 | 더 파인스타인 인스티튜츠 포 메디칼 리서치 | 미주 신경 자극을 위한 시스템들 및 방법들 |
| EP3926641A1 (en) * | 2020-06-16 | 2021-12-22 | Fresenius Medical Care Deutschland GmbH | Time-controlled alarm handling for a medical dialysis device |
| CN117338244A (zh) * | 2023-07-17 | 2024-01-05 | 博睿康医疗科技(上海)有限公司 | 基于空时域模板的异常放电增强方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997026823A1 (en) * | 1996-01-23 | 1997-07-31 | University Of Kansas | Systems for prediction, rapid detection, warning, prevention or control of changes in activity states in the brain |
| US5815413A (en) * | 1997-05-08 | 1998-09-29 | Lockheed Martin Energy Research Corporation | Integrated method for chaotic time series analysis |
| JP2816799B2 (ja) * | 1993-08-10 | 1998-10-27 | 株式会社日立製作所 | センシング装置と環境制御機器及び環境制御方法 |
| WO1999008200A1 (fr) * | 1997-08-12 | 1999-02-18 | Centre National De La Recherche Scientifique | Procede d'analyse d'un signal d'eeg |
| EP0911061A2 (en) * | 1997-10-27 | 1999-04-28 | Neuropace, Inc. | System for the treatment of neurological disorders |
| US5938689A (en) * | 1998-05-01 | 1999-08-17 | Neuropace, Inc. | Electrode configuration for a brain neuropacemaker |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3850161A (en) | 1973-04-09 | 1974-11-26 | S Liss | Method and apparatus for monitoring and counteracting excess brain electrical energy to prevent epileptic seizures and the like |
| US3863625A (en) | 1973-11-02 | 1975-02-04 | Us Health | Epileptic seizure warning system |
| US4987680A (en) | 1989-04-17 | 1991-01-29 | Garrett Gordon W | Hydraulic lopping shear/pole pruner |
| US5082861A (en) | 1989-09-26 | 1992-01-21 | Carter-Wallace, Inc. | Method for the prevention and control of epileptic seizure associated with complex partial seizures |
| US5292772A (en) | 1989-09-26 | 1994-03-08 | Carter-Wallace, Inc. | Method for the prevention and control of epileptic seizure associated with Lennox-Gastaut syndrome |
| US5311876A (en) * | 1992-11-18 | 1994-05-17 | The Johns Hopkins University | Automatic detection of seizures using electroencephalographic signals |
| US5349962A (en) * | 1993-11-30 | 1994-09-27 | University Of Washington | Method and apparatus for detecting epileptic seizures |
| US5857978A (en) * | 1996-03-20 | 1999-01-12 | Lockheed Martin Energy Systems, Inc. | Epileptic seizure prediction by non-linear methods |
| US5743860A (en) * | 1996-03-20 | 1998-04-28 | Lockheed Martin Energy Systems, Inc. | Apparatus and method for epileptic seizure detection using non-linear techniques |
-
1999
- 1999-09-22 US US09/400,982 patent/US6304775B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-09-19 CA CA2383218A patent/CA2383218C/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-09-19 AT AT00965133T patent/ATE447358T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-09-19 EP EP00965133A patent/EP1225832B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-09-19 JP JP2001524501A patent/JP4910095B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-09-19 WO PCT/US2000/025629 patent/WO2001021067A1/en active IP Right Grant
- 2000-09-19 DE DE60043262T patent/DE60043262D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-09-19 AU AU75902/00A patent/AU767939B2/en not_active Ceased
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2816799B2 (ja) * | 1993-08-10 | 1998-10-27 | 株式会社日立製作所 | センシング装置と環境制御機器及び環境制御方法 |
| WO1997026823A1 (en) * | 1996-01-23 | 1997-07-31 | University Of Kansas | Systems for prediction, rapid detection, warning, prevention or control of changes in activity states in the brain |
| US5815413A (en) * | 1997-05-08 | 1998-09-29 | Lockheed Martin Energy Research Corporation | Integrated method for chaotic time series analysis |
| WO1999008200A1 (fr) * | 1997-08-12 | 1999-02-18 | Centre National De La Recherche Scientifique | Procede d'analyse d'un signal d'eeg |
| EP0911061A2 (en) * | 1997-10-27 | 1999-04-28 | Neuropace, Inc. | System for the treatment of neurological disorders |
| US5938689A (en) * | 1998-05-01 | 1999-08-17 | Neuropace, Inc. | Electrode configuration for a brain neuropacemaker |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006141993A (ja) * | 2004-10-19 | 2006-06-08 | Tohoku Univ | 臓器冷却装置 |
| JP2013536053A (ja) * | 2010-08-27 | 2013-09-19 | ニューロプロ・リミテッド | モニタリング又は予測システムおよびモニタリング又は予測の方法 |
| JP2014161677A (ja) * | 2013-02-27 | 2014-09-08 | Institute Of Physical & Chemical Research | 脳波信号処理装置、脳波信号処理方法、プログラム、及び記録媒体 |
| JP2022536552A (ja) * | 2019-08-22 | 2022-08-17 | アドバンスト グローバル クリニカル ソリューションズ インク． | 脳波（ｅｅｇ）の非線形性の変化に基づく発作検出システム及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4910095B2 (ja) | 2012-04-04 |
| CA2383218C (en) | 2012-07-24 |
| US6304775B1 (en) | 2001-10-16 |
| WO2001021067A1 (en) | 2001-03-29 |
| AU7590200A (en) | 2001-04-24 |
| CA2383218A1 (en) | 2001-03-29 |
| EP1225832A1 (en) | 2002-07-31 |
| EP1225832A4 (en) | 2005-02-02 |
| AU767939B2 (en) | 2003-11-27 |
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