JP2008506422A - 誘発神経応答閾値の自動決定 - Google Patents

Abstract

【課題】受容者の他の神経領域に電気刺激を伝える、刺激を与える医療デバイスにおいて、電気刺激に対する神経応答の正確な測定が必要とされる。
【解決手段】誘発された神経応答を自動的に分析すること。この方法は、典型的な閾値ＮＲＴレベルに可能な限り近い初期電流レベルから始まり徐々に大きくなる電流レベルで電気刺激を対象神経領域に加えるステップと、刺激に応答して対象神経領域により生成された聴覚信号のＮＲＴ測定値を記録するステップと、聴覚信号から抽出された複数の特性に基づいてＮＲＴ測定が神経応答を含むかどうかを予測するために、機械学習エキスパート・システムを利用するステップとを含む。
【選択図】図３

Description

本願は、参照によりその全体を本明細書に組み込んだ、２００４年６月１５日出願の“神経応答を測定するための方法およびシステム（Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｍｅｎｔ ｏｆ Ｎｅｕｒａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）”という名称の、オーストラリア特許第２００４９０３２５４号の優先権を主張する。

本願は、以下の特許および特許出願を参照する。すなわち、参照によりその全体を本明細書に組み込んだ、米国特許第４，５３２，９３０号、５，７５８，６５１号、６，５３７，２００号、６，５６５，５０３号、６，５７５，８９４号および６，６９７，６７４号、ＷＯ２００２／０８２９８２号およびＷＯ２００４／０２１８８５号である。

本発明は、一般に、電気刺激により誘発された神経応答の測定に関し、より詳細には、誘発された神経応答の自動測定に関する。

多くの異なる原因により起こり得る聴力損失には、一般に伝導性と感覚神経性の２つのタイプがある。場合によっては、一人で両タイプの聴力損失を被ることがある。伝導性聴覚損失は、耳小骨に対する障害など、蝸牛内の有毛細胞に音が達するための正常な機械的経路が妨げられた際に発生する。伝導性聴覚損失は、音響情報が蝸牛に到達できるように音を増幅する、従来型聴覚人工器官、通称「補聴器」でしばしば対処される。

しかし多くの重症難聴者の場合、その難聴の原因は感覚神経性の聴覚損失である。このタイプの聴覚損失は、音響信号を神経インパルスに変換する蝸牛内の有毛細胞の欠如または破壊によるものである。したがって感覚神経性聴力損失による難聴者は、音から神経インパルスを自然に生成するための機構の破損または欠如により、従来の補聴器から適切な恩恵を得ることができない。

別のタイプの聴覚人工器官であるＣｏｃｈｌｅａｒ（商標）インプラント（通称Ｃｏｃｈｌｅａｒ（商標）人工器官、Ｃｏｃｈｌｅａｒ（商標）デバイス、Ｃｏｃｈｌｅｒ（商標）インプラント・デバイスなどとも呼ばれるが、本明細書では「蝸牛インプラント」と通称および総称する）が、この目的で開発されている。これらのタイプの聴覚人工器官は、蝸牛内の有毛細胞をバイパスして、埋め込まれた電極アセンブリを介して電気刺激を聴力神経線維に直接供給する。これにより、脳は、聴覚神経に正常に供給された、自然の聴力感覚に類似した聴力感覚を認知することができる。

従来、蝸牛インプラントは、受容者が装着する外部音声プロセッサ・ユニットと、受容者の乳様突起骨に埋め込まれた受信装置／刺激装置ユニットとを含む。外部音声プロセッサは、外部音を検出して、その検出した音を、適切な音声処理方式により、符号化された信号に変換する。符号化された信号は、経皮リンクを介して、埋め込まれた受信装置／刺激装置ユニットに送られる。受信装置／刺激装置ユニットは、一連の刺激の連続を生成するために、符号化された信号を処理している。ここで、その一連の刺激の連続は、蝸牛内に置かれた電極直列配列または多数の電極を介して聴覚神経に直接適用される。

さらに最近では、外部音声プロセッサおよび埋め込まれた刺激装置ユニットは、少なくともある期間は外部デバイスを必要とせずに、動作可能な、完全に埋め込み可能な蝸牛インプラントを提供するように連結することができる。そのようなインプラントでは、三半規管内または刺激装置ユニット内など、受容者の体内にマイクロフォンが埋め込まれる。検出された音は刺激装置ユニット内で音声プロセッサにより直接処理され、信号のいかなる経皮伝達をも必要とせずに後続の刺激信号が供給される。

一般に、蝸牛インプラントに埋め込まれた構成要素からデータを取得する必要がある。このようなデータの集合体により、デバイスの正常な動作の検出と確認が可能になり、刺激パラメータは個々の受容者の需要に適するように最適化することができる。これは、特に本発明に関係した刺激に対する聴覚神経の応答に関するデータを含んでいる。したがって具体的な構成とは関係なく、蝸牛インプラントは、一般に、プログラムのアップグレードおよび／またはインプラントの問い合わせなどのために、外部デバイスと通信する機能と、デバイスの動作パラメータを読み取りかつ／または変更する機能とを有する。

刺激に対する聴覚神経の応答の特定は、従来のシステムの限られた成果が対処してきた。典型的には、蝸牛インプラントの外科的埋め込みに続いて、そのインプラントは特定受容者の需要に合うよう適合またはカスタマイズされる。これは、刺激経路ごとに閾値レベル（Ｔレベル）と最大快適レベル（Ｃレベル）など、患者特有のパラメータの収集および特定を必要とする。基本的に、刺激パルスを各経路に適用し、結果として生じる音のレベルおよび快適さに関する指示をインプラント受容者から受け取ることにより、この手順は手作業で実行される。刺激に対して多数の経路を有するインプラントの場合、このプロセスは、非常に時間がかかり、また、いかなる客観的な測定ではなく、刺激に対する受容者の主観的な印象に大きく依存するのでむしろ主観的である。

この手法は、結果として生じた聴力感覚の正確な印象を供給することのできない小児および言語習得以前または先天的な聾唖者の場合には、さらに限定され、したがってインプラントの適合は最適以下となる場合がある。そのような場合、蝸牛インプラントが不正確に適合されることにより、受容者はインプラントから最適な恩恵を受け取らないことになり、小児の場合はその小児の話したり、聴いたりする能力の発達を直接的に妨げかねない。したがって、正確な主観的測定が可能でない場合は特に、患者特有データの客観的測定を得る必要がある。

埋め込まれた蝸牛インプラントの性能を問い合わせ、ＴレベルおよびＣレベルなどの患者特有データを客観的に測定するために提案された１つの方法として、電気刺激に対する聴覚神経応答の直接的な測定がある。神経応答の直接的な測定は、蝸牛インプラントの状況下での電気誘発複合作用電位（ＥＣＡＰｓ）と総称され、電気刺激に対する神経応答の客観的な測定を提供する。電気刺激に従い、軸索膜の外側で単一神経応答の重ね合わせにより神経応答が生じる。通常は遠隔計測システムを介して、測定された神経応答は、外部に置かれたシステムに送られる。そのような神経応答遠隔計測（ＮＲＴ（商標））は、様々な刺激に応答して蝸牛内からＥＣＡＰｓの測定値を提供する。神経応答またはＥＣＡＰが発生したかどうかを判定するために得た測定値を、本明細書では、通称ＮＲＴ測定値と称する。必ずしもその通りである必要はないが、一般に、１つの電極で与えられた刺激から生じる神経応答は隣接する電極で測定される。

ＮＲＴ測定値１０２の連続１００を図１Ａに示す。連続１００は、良好な神経応答を表示する７つのＮＲＴ測定値１０２Ａから１０２Ｇを含む。各ＮＲＴ測定波形１０２Ａから１０２Ｇは、明瞭な負のピーク（Ｎ１）１０６と正のピーク（Ｐ１）１０４とを含む。明瞭化のため、図１Ａには正のピークと負のピークが１つだけ示される。本明細書で使用するように、「良好な」神経応答は、印可された刺激電流に対する本当の神経応答を近似する応答である。

ＮＲＴ測定波形は、部分的なＮ１ピークを有し、Ｐ１ピークは有さず、または２つの正のピークＰ１およびＰ２を有する場合があり、依然として良好な神経応答を表す。図１Ａに示すグラフ上部に向かう測定波形１０２は（例えば、測定波形１０２Ａ、１０２Ｂ）、比較的大きな神経刺激に応答する、より強い神経応答を示し、一方、グラフ下部に向かう測定波形（例えば、測定波形１０２Ｆおよび１０２Ｇ）は、低減された神経刺激強度で応答する、より弱い神経応答を示す。

神経応答の欠如を表示する７つのＮＲＴ測定値１２２Ａから１２２Ｇの２つの連続１２０Ａおよび１２０Ｂを、図１Ｂに示す。左側の連続１２０Ａでは、刺激アーチファクトおよび／または雑音が観察される。この刺激アーチファクトは、以前に加えられた刺激信号に対する神経応答として解釈できる、誤ったピークの印象を与えることができる。右側の連続１２０Ｂでは、雑音が観察される。

図１Ａのような神経応答を表示する測定値と、図１Ｂのような神経応答を表示しない測定値との区別は、ＮＲＴ測定値を実行する重要な態様である。例えば刺激アーチファクトと雑音の組み合わせにより弱い神経応答が出現する場合、このタスクは極めて困難になる場合がある。

特に、所与の電極で神経応答を誘発するために要求される最低刺激電流レベルを、本明細書では閾値ＮＲＴレベルまたはＴ−ＮＲＴと称する。一般に、Ｔ−ＮＲＴプロファイルはＭＡＰ ＴおよびＣプロファイルと相関し、したがってＭＡＰ適合のためのガイドとしてＴ−ＮＲＴレベルを使用することができる。この結果、電極ごとの、また受容者ごとのＴ−ＮＲＴ値の正確な特定が強く望まれる。

Ｔ−ＮＲＴ値を特定する１つの従来からある手法として、振幅増大関数（ＡＧＦ）方法がある。ＡＧＦ方法は、神経応答の最高最低振幅が刺激電流レベルと線形に増加するという前提に基づいている。しかしこの関係は、Ｓ字型関数によりさらに正確に定義されることを理解されたい。異なる刺激電流レベルで値を取得することにより、それら複数の測定点を通して回帰線を引き、その回帰線を最高最低振幅が０になる点に外挿することができ、その結果、閾値刺激レベルが示される。

例えば図２は、典型的な非線形の、最高最低振幅（マイクロボルトで）と電流レベル（デジタル化された電流レベル単位で）との測定セットを示す。当技術分野で良く知られているように、電流レベルの単位と電流の従来からある単位（アンペア）との間の１対１の指数関係がある。一実施形態では、電流レベルの大きさは０から２５５であり、それぞれの単位は徐々に増大するアンペア量を表している。一組の測定値２００の（説明を容易にするために、その１つだけを図２で参照する）を、複数の回帰線２０２Ａ、２０２Ｂ、および２０２Ｃと適合させて、１２５、１３５および１４８の電流レベル単位のとりうるＴ−ＮＲＴ値と、１８％を超える変動をもたらすことができる。これは、回帰に含めるための測定点を選択する際にＡＧＦが観察者に依存するからである。

さらにＡＧＦの手法は、回帰線を判定できるように、閾値より多いかなり多数のＮＲＴ測定値を必要とする。そのような測定値は、受容者の最大音響を受け入れ可能レベルすなわち快適レベルを超える場合があり、したがって手術後にそのような測定値を取得する機能は限られる。さらにそのような測定値は単純な線形関係を生じず、通常は様々な回帰線を特定することができ、その結果、所与の測定セットとは非常に異なるＴ−ＮＲＴレベルをもたらす。

Ｔ−ＮＲＴレベルの視覚的検出は、より基本的な従来からある手法である。神経応答が検出され、その点でＴ−ＮＲＴレベルが刺激レベルであると定義されるようなところまで、増大する刺激レベルのＮＲＴ測定が実行される。視覚検出は、神経応答とアーチファクトまたは雑音とを区別するために、観察者の鋭さに大きく依存する。閾値の視覚検出もまた観察者に依存する。

誘発された神経応答の測定における刺激アーチファクトと雑音の存在は、上記の従来型システムで神経応答またはＥＣＡＰｓが発生したかどうかについて不正確な判定をもたらす場合がある。したがって、神経応答の特定を容易にするために、Ｔ−ＮＲＴ閾値を客観的かつ正確に検出する必要がある。

実際、（頭脳および脊髄を含む）中枢神経系ならびに（自律神経系および知覚・体性神経系を含む）抹消神経系など受容者の他の神経領域に電気刺激を伝える、刺激を与える医療デバイスにおいて、電気刺激に対する神経応答を正確に測定する必要がある。したがって、神経応答の正確な測定は、多くの用途において、刺激の有効性の有用な客観的測定を提供することができる。

本発明の一態様では、誘発された神経応答を自動的に分析する方法が開示される。この方法は、典型的な閾値ＮＲＴレベルに可能な限り近い初期電流レベルから始まり徐々に大きくなる電流レベルで電気刺激を対象神経領域に加えるステップと、刺激に応答して対象神経領域により生成された聴覚信号のＮＲＴ測定値を記録するステップと、聴覚信号から抽出された複数の特性に基づいてＮＲＴ測定が神経応答を含むかどうかを予測するために、機械学習エキスパート・システムを利用するステップとを含む。

本発明の別の態様では、蝸牛インプラント・システムが開示される。このシステムは、外部デバイスと通信するように構成された蝸牛インプラントと、蝸牛インプラントの電極による蝸牛の電気刺激に応答して蝸牛内の神経活動の神経応答遠隔測定（ＮＲＴ）の測定値を記録するために構成された、蝸牛インプラントに通信可能に連結された自動神経応答測定システムであって、神経応答を誘発するように加えられた刺激の初期電流レベルは、神経応答を発生させる典型的な閾値電流レベルに可能な限り近いレベルに設定されており、複数の抽出された特性に基づいてＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを判定するように構成されたエキスパート・システムを含むシステムとを含むシステム。

本発明は、従来からある手法の上記および他の欠点を回避しながら、閾値神経応答遠隔計測（Ｔ−ＮＲＴ）を特定するために、誘発された神経応答を自動的に分析することを目的とする。一般に、本発明のシステム、方法、技術および手法は、典型的なＴ−ＮＲＴレベルに対して可能な限り近い初期電流レベルから始まり、次第に増加する電流レベルで対象神経領域に電気刺激を加え、その刺激に応答して対象神経領域により生成された聴覚信号のＮＲＴ測定値を記録し、聴覚信号から抽出された複数の特性に基づいて、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを予測するために機械学習エキスパート・システムを利用する。

一実施形態では、Ｔ−ＮＲＴを特定するために必要な測定値の量を最低限に抑えながら、安全性を保証するように初期電流レベルが選択される。したがって、術後適用では、初期電流レベルは典型的なＴ−ＮＲＴより大幅に低くなり、神経応答が誘発されることが予期されない電流レベルであり、術中適用では、初期電流レベルは典型的なＴ−ＮＲＴよりは低いが、その典型的なＴ−ＮＲＴに近い。神経応答が誘発されていないと決定ツリーで評価された場合、神経刺激の振幅または電流レベルを好適に増分し、この手順が反復される。このような実施形態は、神経応答が誘発されたとエキスパート・システムが評価するまで、徐々に増加して、加えられる神経刺激の振幅または電流レベルに供給される。閾値は、好ましくはより細かい刺激分解能で局所的に確立される。

有利には、本発明は、閾値を超えた刺激レベルで記録することを必要としない。すなわち、Ｔ−ＮＲＴ値は、受容者の最高に快適なレベルの刺激を超えることはめったにない刺激電流レベルで取得される。むしろ、本発明の実施形態は、ほぼ同じ刺激レベルから閾値に近づき、確信ある神経応答が確立するとすぐに停止する。

本発明の別の利点は、様々な抽出された特性を考慮したエキスパート・システムを使用することである。これは、神経応答の測定値が、特定の神経応答測定値の解釈における聴覚技術および累積的経験に基づいて、取得した神経応答測定値の評価を提供するよう専門オペレータに要求する、周知の従来システムと対照をなすものである。対照的に、本発明は、エキスパート・ユーザの貢献なしに、自動的かつ正確に測定された神経応答を分析する。

本発明の特徴を説明する前に、図１を参照して蝸牛インプラント・システムの構築を簡単に説明することが適切である。

図３は、本発明の一実施形態による蝸牛インプラント・システムを絵により表示したものである。蝸牛インプラント・システム３００は、本発明の実施形態が有利に実施される自動神経応答測定システムに連結された蝸牛インプラントを含む。

図３を参照して、外耳３０１、中耳３０５および内耳３０７の関連構成要素を次に説明する。完全に機能する外耳３０１は、耳介３１０と三半規管３０２を含む。音圧または音波３０３は、耳介３１０により収集されて三半規管３０２に導かれる。三半規管３０２の遠心端には、音波３０３に応答して振動する鼓膜３０４がある。この振動は、中耳３０５の３つの骨を通して卵円窓または前庭窓３１２に連結されており、小骨３０６と総称され、槌骨３０８、砧骨３０９およびアブミ骨３１１を含む。中耳３０５の骨３０８、３０９および３１１は、音波３０３をフィルタリングし増幅するよう機能し、前庭窓３１２を構音すなわち振動させる。このような振動は、蝸牛３１６内の流体の動きの波を設定する。このような流体の動きは反対に、蝸牛３１６内面を覆う細かい有毛細胞（図示せず）を活性化させる。有毛細胞を活性化させることにより、適切な神経インパルスがらせん神経節細胞と聴覚神経３１４を通して脳（図示せず）に伝達され、そこで音として認知される。

従来の蝸牛インプラント・システム３００は、受容者の身体に直接的または間接的に取り付けられた外部構成要素アセンブリ３４２と、受容者に一時的または永続的に埋め込まれた内部構成要素３４４とを含む。外部アセンブリ３４２は、典型的には、音を検出するためのマイクロフォン３２４と、音声処理ユニット３２６と、電源（図示せず）と、外部発信装置ユニット３２８とを含む。外部発信装置ユニット３２８は、外部コイル３３０と、好適には外部コイルに直接的または間接的に固定された磁気（図示せず）とを含む。音声処理ユニット３２６は、図示した実施形態では受容者の耳３１０の脇に配置された、音声ピックアップ装置３２４の出力を処理する。音声処理ユニット３２６は、ケーブル（図示せず）を介して外部発信装置ユニット３２８に提供される、本明細書では刺激データ信号と称する、符号化された信号を生成する。音声処理ユニット３２６は、この図では、外耳３１０後部に適合するように構築され配置される。代替バージョンは、身に付けることができ、または埋め込まれた刺激ユニットに音声プロセッサおよび／またはマイクロフォンを組み込む完全に埋め込み可能なシステムを提供することができる。

内部構成要素３４４は、内部受信装置ユニット３３２と、刺激ユニット３２０と、電極アセンブリ３１８とを含む。内部受信装置ユニット３３２は、内部経皮伝達コイル（図示せず）と、好ましくは内部コイルに固定された磁気（これも図示せず）とを含む。内部受信装置ユニット３３２と刺激ユニット３２０とは、生体適合性容器内に気密密閉される。内部コイルは、上記のように外部コイル３３０から電力とデータを受け取る。電極アセンブリ３１８のケーブルまたはリード線は、刺激装置ユニット３２０から蝸牛３１６まで延長されており、電極３４２配列内で終結する。刺激ユニット３２０により生成された信号は電極３４２により蝸牛３１６に加えられ、それにより聴覚神経３１４が刺激される。

一実施形態では、外部コイル３３０は、無線周波数（ＲＦ）リンクを介して内部コイルに電気信号を送る。内部コイルは、通常、電気的に絶縁された単一ストランドまたは複数ストランドのプラチナまたは金のワイヤの少なくとも一巻き、好ましくは複数巻きからなる１つのワイヤ・アンテナ・コイルである。内部コイルの電気的な絶縁は、柔軟なシリコン成形物（図示せず）により提供される。使用の際、埋め込み可能な受信装置ユニット３３２は、受容者の側頭骨隣接耳３１０の陥凹に配置することができる。

従来の蝸牛インプラント装置のさらなる詳細は、参照としてその全体を本明細書に組み込んだ、米国特許第４，５３２，９３０号、６，５３７，２００号、６，５６５，５０３号、６，５７５，８９４号、および６，６９７，６７４号に記載されている。

蝸牛インプラント・システム３００の音声処理ユニット３２６は、音響信号３０３の音声スペクトル分析を実行し、チャネル振幅レベルを出力する。音声処理ユニット３２６は、出力を大きさの順でソートすることも、Ｃｏｃｈｌｅａｒ社開発のＳＰＥＡＫ方法で使用されるようなスペクトル最大値にフラグをたてたりすることもできる。

ＣＩ２４ＭおよびＣＩ２４Ｒモデル蝸牛インプラントは、Ｃｏｃｈｌｅａｒ社から市販されており、ＣＩＣ３ Ｃｏｃｈｌｅａｒインプラント・チップを中心に構築される。同様にＣｏｃｈｌｅａｒ社から市販のＣＩ２４ＲＥ蝸牛インプラントは、ＣＩＣ４ Ｃｏｃｈｌｅａｒインプラント・チップを中心に構築される。ＣＩＣ３またはＣＩＣ４ Ｃｏｃｈｌｅａｒインプラント・チップに基づく蝸牛インプラントは、電極３４２による電気刺激に応答して蝸牛３１６内の神経活動の記録を可能にする。そのような神経応答遠隔計測（ＮＲＴ）は、蝸牛３１６内からの電気誘発複合作用電位（ＥＣＡＰｓ）の測定値を提供する。一般に、１つの電極３４２で与えられた刺激の結果生じる神経応答は隣接する電極３４２で測定されるが、これは必ずしもこの通りである必要はない。

図３に示すように、自動神経応答測定システム３５４は、ケーブル３５２を介して音声プロセッサ３２６に通信可能に連結されている。システム３５４は、一実施形態では、本発明の閾値下神経応答測定を行うためにソフトウェア・プログラムが実行される、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ワークステーションなどのプロセッサベースのシステムである。さらにシステム３５４は、本発明の教示による神経応答閾値予測を提供する１つまたは複数の神経応答エキスパート・システム３５０を含む。

エキスパート・システム３５０は、パターン領域の専門家が実行する分類に基づく、パターン認識の問題を解決する方法である。パターンのサンプル・セットおよびパターンの対応する専門家による分類を適切なコンピュータ・アルゴリズムまたは統計的プロセスに与えることにより、認識タスクを実行するための様々に記載システムを提供することができる。本発明の好ましい実施形態では、エキスパート・システムは、決定ツリーの帰納法のような機械学習アルゴリズムを含む。

当業者には、１つまたは複数のエキスパート・システム３５０は、図３に示すシステム３５４のような外部システムで実施できることを理解されたい。代替形態では、エキスパート・システム３５０は、音声プロセッサ３２６または部分的にまたは完全に埋め込まれた蝸牛インプラントの埋め込み構成要素で実施することができる。

図４Ａおよび４Ｂは、本発明の実施形態の高度なフローチャートである。まず図４Ａを参照すると、閾値下プロセス４００はブロック４０２から開始する。ブロック４０４で、初期刺激電流レベルは、神経応答を発生させる典型的な閾値電流レベルに可能な限り近いレベルに設定される。指摘されるように、初期電流レベルは、予想される環境（動作後または動作中）により様々であり、また、実行すべきＮＲＴ測定値数を最低限に抑えるには十分に高い。動作後の用途では、初期電流レベルは予想されるＴ−ＮＲＴレベルより低いが、動作中実施形態では、初期電流レベルは予想されるＴ−ＮＲＴレベルより高いか低い。

ブロック４０６では刺激信号が対象神経領域に加えられ、ブロック４０８では神経応答が測定かまたは記録される。ブロック４１０で、ＮＲＴ測定値の記録中および／または記録に引き続き、そのＮＲＴ測定値から複数の特性が抽出される。

ブロック４１２では、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを判定するためにエキスパート・システムが実施される。エキスパート・システムは、本明細書に記載の判定を実行するために複数の抽出された特性を使用する。神経応答が発生しなかった場合（ブロック４１４）、刺激電流レベルは増加し、上記動作が反復される。そうでない場合、プロセス４００はブロック４１６で終了する。

いくつかの実施形態では、誤ったポジティブを回避するために、神経刺激の振幅または電流レベルが連続的に増分されることが好ましい。そしてその増分は、２つの連続する神経刺激が神経応答を誘発したエキスパート・システムによる評価を導くような神経刺激を
加えられるまで行われる。そのような実施形態では、第１のそのような神経応答を誘発した刺激電流レベルは、第１の最低刺激閾値と定義される。そのような実施形態では、加えられた刺激の電流レベルは第１の最低刺激閾値から徐々に低減されることが好ましい。そしてその低減は、２つの連続する刺激が神経応答を誘発しなかったエキスパート・システムによる評価を導くような刺激を加えられるまで行われる。神経応答を誘発しなかったそれら刺激電流レベルの高い方のレベルは、第２の最低刺激閾値と定義されることが好ましい。このような実施形態が図４Ｂに示されている。図４Ｂでは、次第に低減する際にとられたＮＲＴ測定値が神経応答を有するかどうかを判定するために、第２のエキスパート・システムが実施される。１つの好ましい実施形態では、誤ったポジティブの事象の発生を最低限に抑えるように構成することができる第１のエキスパート・システムと比較して、第２のエキスパート・システムは、全体的なエラー率を最低限に抑えるように構成される。

このような実施形態は、第１の最低刺激閾値と第２の最低刺激閾値を参照して定義されるべき最低刺激閾値を提供する。例えば、最低刺激閾値を、第１の最低刺激閾値と第２の最低刺激閾値の平均に最も近い電流レベルとなるよう定義することができる。あるいは、神経刺激の振幅または電流レベルが徐々に増分される実施形態では、どちらも神経応答を誘発した決定ツリーによる評価を導く２つの連続する神経刺激が加えられるまで、最低刺激閾値は、第１の神経応答が誘発された刺激電流レベルに等しいと単純に定義することができる。

図５Ａは、本発明の一実施形態で実行される１次動作を説明するフローチャートである。この実施形態では、単一電極のＴ−ＮＲＴレベルが測定される。

プロセス５００は、ブロック５０２から始まり、ブロック５０４において刺激電流レベル（ＣＬ）が初期化される。受容者の安全性を保証するために、動作後環境では初期電流レベルは、神経応答を誘発することが期待されない低い値であることが好ましい。具体的には、初期電流レベルは、典型的な閾値レベル（Ｔ−ＮＲＴ）より遥かに下の値に設定される。一実施形態では、動作後に初期電流レベルは１００に設定される。しかし動作中環境では、指摘した安全性を考慮することは、聴力応答の欠如のため妥当ではない。したがって、初期電流レベルは、典型的な閾値レベル（Ｔ−ＮＲＴ）より下の値に設定される。一実施形態では、初期電流レベルは、動作中に１６０に設定される。しかしどちらの実施形態でも、初期電流レベルは典型的な閾値レベルより不必要に下にある値には設定されない。というのは、そうすることで、神経応答を生じる閾値レベルに達するように実行されるＮＲＴ測定値数が増加するからである。代替形態では、初期電流レベルは他の値を有することができるということも理解されたい。さらに代替形態では、電流レベルはユーザ定義によるものである。

ブロック５０６で、臨床医は、刺激電流レベルの現在の値を受諾するように求められる。臨床医は、例えばプロセス５００が動作後に適用され、刺激電流レベルの現在の値が受容者の快適な閾値を超える場合に、拒否することができる。拒否によりプロセス５００はブロック５０８で終了する。これに加えて、もしくはその代わりに、神経刺激を加える構成要素の電気的機能が侵害されないように、プロセス５００を中止することができる。

あるいは、ブロック５０６での臨床医が受諾することにより、ブロック５１０で実行されるＮＲＴ測定値がもたらされる。ブロック５１０で実行されたＮＲＴ測定は、受諾された刺激電流レベルで少なくとも１つの対象電極により刺激を加えることを必要とする。好ましくは、システム３５４は、刺激アーチファクトを除去または最低限に抑える技術を実施する。例えば一実施形態では、システム３５４は、参照により本明細書に組み込んだ米国特許第５，７５８，６５１号に記載の技術に類似の技術を実施する。この特許は、蝸牛インプラントからＥＣＡＰデータを回復するための１つの従来の装置を述べている。このシステムは、刺激を加えるだけでなく、応答を検出し受信するための刺激アレイを使用することにより、電気刺激に対する刺激応答を測定する。このシステムでは、刺激し、情報を収集するために使用されるアレイは、標準の埋め込まれた蝸牛内および／または蝸牛外の電極アレイである。選ばれた刺激電極を介した刺激パルスの伝達に引き続き、アレイの全ての電極は、誘導された神経応答の測定前および測定中の期間には開回路である。この期間中に全ての電極を開回路にすることにより、ＥＣＡＰ神経応答で測定された、検出された刺激アーチファクトは低減する。

代替形態では、システム３５４は、それぞれ参照により本明細書に組み込まれた、ＷＯ ２００２／０８２９８２および／またはＷＯ ２００４／０２１８８５に記載の方法で補償刺激信号を生成する。神経に対して第１の刺激を加えた後で、ＷＯ ２００２／０８２９８２は、第１の刺激により生じた刺激アーチファクトを抑制するために、直後の補償刺激を加えることを教示する。いくつかのそのような実施形態では、補償刺激の自動最適化が実行され、それにより、誘発された神経応答の測定値から刺激アーチファクトが自動的にキャンセルされるか、または最低限に抑えられる。

ＷＯ ２００４／０２１８８５は、増幅器登録飽和を回避するための、信号獲得全体における神経応答増幅器の参照電圧の制御に関する。参照電圧の変動により増幅器の出力は区分信号となるが、そのような区分信号は容易に再構築され、したがってこの開示により、信号獲得分解能を改善するために高利得の増幅器を使用することが可能になる。いくつかのそのような実施形態では、測定プロセスで使用される増幅器の参照電圧は、増幅器の飽和を回避する区分信号を生成するために、その測定中に変更される。

そのような刺激に対する神経応答は、ＮＲＴ測定値を形成する３２の電圧サンプルのデータ・セット（本明細書ではＮＲＴ測定波形またはトレースとも称する）（図示せず）を生じるために、隣接電極と高利得増幅器と（図示せず）を介して測定または記録される。

破線のブロック５０５内に示した動作は、記録品質を高めるために次に実行され、また、品質が低い場合は、その電極での神経応答の記録を中止するために次に実行される。ブロック５１２で、プロセス５００は、十分な電極電圧を提供することにより要求された刺激電流をインプラントが伝達できるかどうかを判定するために、電圧レベル整合性チェックを実行する。この整合性チェックで、上記音声プロセッサ・チップにより生成されたフラグを読み取るなどによりエラーが発生したと判定された場合、プロセス５００はブロック５１４で中止される。しかしブロック５１２でハードウェアが整合していると判定された場合、処理はブロック５１６に進む。

ブロック５１６で、ＮＲＴ増幅器のクリッピングが発生したかどうかがチェックされる。一実施形態では、これは上記音声処理チップにより生成されるブーリアン・フラグを読み取ることによっても判定できる。ＮＲＴ増幅器のクリッピングが発生した場合、処理はブロック５１８に進み、そこで補償刺激および／または増幅器利得が最適化される。ブロック５１８で実行された動作は、図７を参照して以下で詳述する。処理は次いでブロック５１０に戻り、上記動作が反復される。

ブロック５２０で、複数の抽出された聴覚信号特性に基づいてＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを予測するために機械学習エキスパート・システムが使用される。一実施形態では、エキスパート・システムは、決定ツリーの帰納法を使用して構築された。そのような実施形態の１つの実施態様では、決定ツリー機械学習アルゴリズムの帰納法は、どちらも参照により本明細書に組み込まれた、１９９３年、Ｑｕｉｎｌａｎ，Ｊ．著の「Ｃ４．５：Ｐｒｏｇｒａｍｓ ｆｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ（機械学習用プログラム）」Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｍａｎｎ，Ｓａｎ Ｍａｔｅｏと、２００４年、Ｑｕｉｎｌａｎ，Ｊ．著の「Ｓｅｅ５：Ａｎ Ｉｎｆｏｒｍａｌ Ｔｕｔｏｒｉａｌ．（５参照：非公式指導書）」Ｒｕｌｅｑｕｅｓｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈに記載のアルゴリズムＣ５．０である。

一実施形態では、図６Ａに示した決定ツリー６００Ａは、取得されたＮＲＴ測定値の３２のサンプル・セット測定値に適用される。すなわち、神経応答エキスパート・システム３５０は、「良好な」神経応答を含むかどうかを判定するために、ＮＲＴ測定値から抽出された複数の特性を考慮または処理する。本明細書で使用するように、「良好な」神経応答とは、統計学的に大きな受容者の母集団をサンプリングすることにより特定されるような、加えられた刺激レベルに対する真の神経応答を近似する応答である。

決定ツリー６００Ａが、所与のＮＲＴ測定値が「良好な」神経応答を含まず、したがって神経応答は誘発されなかったと判定した場合（ブロック５２１）、プロセス５００はブロック５２２に進み、そこで刺激電流レベルＣＬが徐々に増加する。ブロック５２２で実行される動作を、以下で図５Ｃを参照して説明する。プロセス５００は次いでブロック５０６に進み、上記動作がこのさらに高い電流レベルを使用して反復される。

ブロック５２１で神経応答が誘発されたとプロセス５００が判定した場合、ブロック５２４で、この判定が信頼できるかどうかの査定がなされる。ブロック５２０でエキスパート・システム動作によりなされる予測の信頼性を評価するには、いくつかの方法がある。一実施形態では、プロセス５００は、ブロック５２４で、２つの連続する刺激がそれぞれに神経応答を誘発したかどうかを判定する。誘発しなかった場合、ブロック５２２で使用するために加えられた刺激電流レベルに、可変の「ＭａｘＴ−ＮＲＴ」がブロック５２５で設定される。次いでプロセス５００は、図５Ａに示すようにブロック５２２に進む。２つの連続する刺激がそれぞれに神経応答を誘発した場合、プロセス５００は、神経応答を生じる最低閾値刺激電流を正確に特定するために、図５Ｂに記載の動作を続ける。これらの動作は、図５Ｂを参照して以下で詳述する。

次に図５Ｃを参照し、本発明の一実施形態においてブロック５２２で実行された動作を次に説明する。刺激電流レベルの値の増分サイズは、次の決定ツリーの予測によって異なる。
・現在のＮＲＴ測定値と前回のＮＲＴ測定値のどちらも神経応答とみなされない場合は、６電流レベル単位である（ブロック５８２、５８４および５８６）。
・現在のＮＲＴ測定値が神経応答とみなされず、一方で前回の測定値がそうでないと予測された場合は、４電流レベル単位である（ブロック５８２、５８６、５８８）。
・現在のＮＲＴ測定値が神経応答とみなされた場合、２電流レベル単位である（ブロック５８２、５９０）。

ブロック５２４でＴ−ＮＲＴが十分な信頼性をもって予測されていると判定された場合、プロセス５００は図５Ｂで説明される下降する一連の動作に進む。本実施形態では、２つの連続する刺激がそれぞれに神経応答を誘発した場合は、受容可能な信頼性レベルに達する。これが行われる場合、刺激電流レベルはブロック５５２でＭａｘＴ−ＮＲＴに等しくなるようにリセットされる。

ブロック５５４で、図６Ｂに示した決定ツリー６００Ｂは、神経応答の最新３２のサンプル・セット測定値に適用される。決定ツリー６００Ｂが神経応答が誘発されたと判定した場合、ＭａｘＴ−ＮＲＴはブロック５５５で現在の刺激電流レベル値に設定される。この刺激電流レベルは次いで、ブロック５８０で６電流レベル単位だけ減分される。この増分サイズは、代替形態の別の値またはユーザ定義によるものであってよい。

１つの好ましい実施形態では、プロセス５００の様々な局面で別々の決定ツリー６００Ａと６００Ｂが使用される。上記のように、図５Ａに示す上昇する局面では決定ツリー６００Ａが使用され、誤ったポジティブ率が低くなるように最適化される。一方決定ツリー６００Ｂは、図５Ｂに示すプロセス５００の下降する局面で使用され、低い全体的なエラー率に対して最適化される。

ブロック５７２で、ブロック５１０で実行されたのと同様の方法でＮＲＴ測定値が作成され、プロセス５００はブロック５５４に戻る。決定ツリー６００Ｂが神経応答は誘発されなかったと判定した場合、ブロック５５６で刺激電流レベルはＭａｘＴ−ＮＲＴにリセットされる。

ブロック５５８で、電流レベルは、ブロック５２２で加えられる増分とブロック５３０で加えられる減分よりも幅の狭い２の電流レベル単位だけ減分される。

ブロック５６０で、ＮＲＴ測定値は、ブロック５１０で実行されたＮＲＴ測定値と同じ方法でＣＬ減少段階中に再度実行される。

ブロック５６２で、現在の電流レベルで刺激を加えることにより神経応答が誘発されたかどうかを判定するために、決定ツリー６００Ｂは取得した３２のサンプルＮＲＴ測定値に再度適用される。そうである場合、アルゴリズムはステップ５５８に戻る。決定ツリー６００Ｂが、ブロック５５６以降、神経応答が誘発されたと常にみなしてきた場合、ブロック５６３で、ＭａｘＴ−ＮＲＴは刺激電流レベルの現在の値に設定される。

決定ツリー６００Ｂが神経応答が誘発されていないと判定した場合、ブロック５６４で、２つの連続する刺激が神経応答を誘発したかどうかに関して判定がなされる。神経応答を誘発しなかった２つの連続する刺激がなかった場合、変数「ＭｉｎＴ−ＮＲＴ」がＣＬの現在の値に等しく設定され、プロセス５００はブロック５５８に戻る。神経応答を誘発しなかった２つの連続する刺激があった場合、ブロック５６６で、図８を参照して後述する方法で、Ｔ−ＮＲＴ値がＭａｘＴ−ＮＲＴとＭｉｎＴ−ＮＲＴの２つの変数から判定される。次いでプロセス５００はブロック５６８で終了する。

いかなる刺激パルス［プローブ、マスカーなど］の電流レベルでもその範囲を超えると、測定は中止される。

一実施形態では、所与の電流レベルで反復されるＮＲＴ測定値がないように、アルゴリズムを通して、そのアルゴリズムはさらに最適化される。要求される電流レベルに対して以前の測定値が存在する場合は、それらを使用することができる。

図６Ａは、神経応答が誘発されたかどうかを判定するために、図５Ａの実施形態で使用した決定ツリーの一実施形態を示す。図６Ｂは、神経応答が誘発されたかどうかを判定するために、図５Ｂの実施形態で使用される決定ツリーの一実施形態を示す。Ｔ−ＮＲＴが有利であると判定するための２つの決定ツリー６００Ａと６００Ｂの使用法には、いくつかの用途がある。図５Ａに示すフローチャートでは、刺激電流レベルは徐々に増やされ、Ｔ−ＮＲＴはまだ予測されていない。このようなプロセスでは、高度の信頼性を以って神経応答を予測できるように、誤ったポジティブ率を低く提供するために決定ツリー６００Ａが使用される。その後、図５Ｂに示したフローチャートでさらに細かい増分で下降する一方、決定ツリー６００Ｂは、神経応答が発生したことをより正確に予測できるように利用される。

決定ツリー構造または二分キー６００Ａで考慮される各パラメータを、本明細書では以下のように定義する。当業者ならば理解されようが、決定ツリーで利用される生の値と計算された値とを参照するには、用語の属性、パラメータ、特性などの使用状況が交換可能に共通して使用される。本明細書におけるこのような用語の選択は、理解を容易にするためだけのものである。ＮＲＴ測定波形の最初に発生するピークの正の値と負の値は、上記のようにそれぞれ共通してＰ１とＮ１と称されることも理解されたい。説明を容易にするために、以下ではこれらの用語を使用する。次の説明では、決定ノード６０２、６０４、６０６、６０８、６１０および６１２のそれぞれで考慮されるパラメータを、決定ツリー６００Ａの説明の前にまず説明する。

パラメータＮ１Ｐ１／雑音は、決定ノード６０２で考慮される。パラメータＮ１Ｐ１／雑音は、ＮＲＴ測定値の信号対雑音比を表す。指摘したように、実施形態では、各ＮＲＴ測定値は、２０ｋＨｚのサンプリング率で得られた神経応答の３２のサンプルから導かれたトレースまたは波形を提供する。
Ｎ１は、最初の８つのサンプルの最低値である。
Ｐ１は、サンプル１６以下の、Ｎ１以後のサンプルの最大値である。
Ｎ１−Ｐ１（μＶ）＝ＥＣＡＰ_Ｐ１−ＥＣＡＰ_Ｎ１
以下の規則のいずれかが真ならば、Ｎ１−Ｐ１＝０である。
Ｎ１−Ｐ１＜０
Ｎ１とＰ１の間の待ち時間＜２サンプル
Ｎ１とＰ１の間の待ち時間＜１２サンプル
Ｎ１とＮ１以後の最大サンプルの間の待ち時間＞１５サンプルおよびＮ１−Ｐ１対範囲Ｎ１オンワードの比率＜０．８５
雑音＝サンプル１７から３２の範囲（最大値−最小値）
Ｎ１Ｐ１／雑音＝Ｎ１−Ｐ１（振幅）÷雑音（雑音レベル）

パラメータＲ_応答は、決定ノード６０８および６１０で考慮される。パラメータＲ_応答は、サンプル１から２４全体に対して計算された所与のＮＲＴ測定値と固定の良好な応答の間での相関係数と定義される。本実施形態で使用される事前定義された３２のサンプル標準応答を図９に示す。本実施形態では、次の標準相関係数が利用される。

パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}は、決定ノード６０４および６１２で考慮される。パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}は、サンプル１から２４全体に対して計算された、所与のＮＲＴ測定値と、神経応答＋アーチファクトを有する固定のトレースとの間の相関係数と定義される。本実施形態で使用される事前定義された３２のサンプル標準応答を図１０に示す。

パラメータＲ_前回は、決定ノード６０６で考慮される。パラメータＲ_前回は、サンプル１から２４全体に対して計算された所与のＮＲＴ測定値と、すぐ下の刺激電流レベルのＮＲＴ測定値との間の相関係数と定義される。一実施形態では、ステップの違いが２ＣＬ、６ＣＬなどであるかどうかに関わらず、低い刺激レベルで以前に実行されたいずれかの測定値である。

図６Ａに示すように、Ｎ１Ｐ１／雑音が０の場合、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が決定ノード６０１で示す神経応答を含まないと予測する。Ｎ１Ｐ１／雑音６０２が０．０と１．６４の間の値を有する場合、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}の値は決定ノード６０４で考慮される。同様に、Ｎ１Ｐ１／雑音が１．６４よりも大きい値を有する場合、パラメータＲ_前回の値は決定ノード６０６で考慮される。

決定ノード６０４でパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が考慮される。それが０．８７以下と判定された場合、パラメータＲ_応答は決定ノード６０８で特定される。しかしパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７よりも大きいと判定された場合、パラメータＲ_応答の別の考慮が決定ノード６１０で実行される。

パラメータＲ_応答が考慮される決定ノード６０６に戻る。パラメータが０．３８以下の場合、図６Ａのブロック６０３で示したように、決定ツリー６００Ａは、所与のＮＲＴ測定値が神経応答を含めることに失敗したと判定する。しかしパラメータが０．３８より大きい場合、図６Ａのブロック６０５で示すように、決定ツリー６００Ａは、所与のＮＲＴ測定値が神経応答を含むと判定する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が１．６４よりも大きく、かつパラメータＲ_前回が０．３８よりも大きい場合、ＮＲＴ測定値は神経応答を含むと予測される。

決定ノード６０８で、決定ツリー６００ＡはパラメータＲ_応答が０．４３以下であるかどうかを考慮し、その場合、ブロック６０７に示すように、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。決定ノード６０８で決定ツリー６００Ａは、パラメータＲ_応答が０．６２よりも大きいかどうかも考慮する。ここで、ブロック６０９に示すように、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０よりも大きく、１．６４以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７以下であり、かつパラメータＲ_応答が０．６２未満である場合、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

決定ノード６１０で、決定ツリー６００ＡはパラメータＲ_応答が０．０１以下であるかどうかを考慮し、その場合、ブロック６１１に示すように、決定ツリー６００ＡはＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。決定ノード６１０で、決定ツリー６００Ａは、パラメータＲ_応答が０．０１よりも大きいかどうかも考慮し、ブロック６１３に示すように、この決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０よりも大きく１．６４以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７よりも大きく、パラメータＲ_応答が０．０１よりも大きい場合、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

決定ノード６０８に戻り、決定ツリー６００Ａは、パラメータＲ_応答が０．４３より大きく、０．６２以下かどうかも考慮する。そうである場合、決定ツリー６００Ａは、決定ノード６１２でパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}を考慮する。Ｒ_{応答＋アーチファクト}が０．５６以下の場合、決定ツリー６００Ａは、ブロック６１５に示すように、ＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。あるいは、Ｒ_{応答＋アーチファクト}が０．５６より大きい場合、ブロック６１７に示すように、決定ツリー６００ＡはＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０より大きく、１．６４以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７以下であり、パラメータＲ_応答が０．４３より大きく０．６２以下であり、かつパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．５６より大きい場合、決定ツリー６００Ａは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

当業者は、上記値が単なる一例であるということを理解されたい。例えば、代替形態では、Ｎ１は８以外のサンプリングされた量に基づいて特定される。同様に、正のピークは、ＮＲＴ測定波形の負のピークの後で発生する。上記実施形態で、正のピークは、第１の負のピークＮ１の発生後の最大サンプルに限定される。しかし、ＮＲＴ波形の後続部分は一般的なレベルであり、パルスを含むべきではない。しかし代替形態では、Ｐ１はＮ１以降に発生し、１４から１８サンプルより少ない最大サンプルであることを理解されたい。同様に、代替形態では、第１の負のピークと正のピークの発生の間の待ち時間は、２サンプルと１２サンプル以外である場合がある。以下、同様である。

次に図６Ｂを参照すると、決定ツリー６００Ｂが説明されている。決定ブロック６５２、６５４、６５６、６５８、６６０、６６２および６６４で考慮または評価されるパラメータまたは特性は上述の通りである。

決定ノード６５２で、パラメータＮ１Ｐ１／雑音は決定ツリー６００Ｂにより考慮される。パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０の場合、決定ノード６５１に示すように、決定ツリー６００ＢはＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０．０より大きく１．４１以下の値を持つ場合、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}の値は決定ノード６５４で考慮される。同様に、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が１．４１より大きな値を有する場合、パラメータＲ_応答の値は決定ノード６５６で考慮される。

決定ノード６５４で、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が考慮される。このパラメータが０．８７以下であると判定された場合、パラメータＲ_応答が決定ノード６６０で考慮される。しかしＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７より大きいと判定された場合、決定ノード６６２でパラメータＲ_応答の別の考慮が実行される。

パラメータＲ_応答が考慮される決定ノード６５６に戻る。このパラメータが０．５７以下である場合、決定ツリー６００Ｂは決定ノード６５８でパラメータＲ_前回を考慮する。しかしパラメータＲ_前回が０．５７より大きい場合、図６Ｂのブロック６５７に示すように、決定ツリー６００Ｂは、所与のＮＲＴ測定値が神経応答を含むと判定する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が１．４１より大きく、かつパラメータＲ_応答が０．５７より大きい場合、ＮＲＴ測定値は神経応答を含むと予測される。

決定ノード６５８に戻ると、パラメータＲ_前回が考慮される。このパラメータが０．５７以下である場合、図６Ｂのブロック６５３に示すように、決定ツリー６００Ｂは、所与のＮＲＴ測定値が神経応答を含むことに失敗したと判定する。しかし、図６Ｂのブロック６５５に示すように、このパラメータが０．５７より大きい場合、決定ツリー６００Ｂは所与のＮＲＴ測定値が神経応答を含むと判定する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が１．４１より大きく、パラメータＲ_応答が０．５７以下であり、かつパラメータＲ_前回が０．５７より大きい場合、ＮＲＴ測定値は神経応答を含むと予測される。

決定ノード６６０で、決定ツリー６００Ｂは、パラメータＲ_応答が０．２８以下かどうかを考慮し、その場合、ブロック６５９に示すように、決定ツリー６００Ｂは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。決定ノード６０８で決定ツリー６００Ｂは、パラメータＲ_応答が０．６２より大きいかどうかも考慮し、その場合、決定ツリー６００Ｂは、ブロック６６１に示すように、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０より大きく１．４１以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７以下であり、かつパラメータＲ_応答が０．６２より大きい場合、決定ツリー６００Ｂは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

決定ノード６６２で、決定ツリー６００Ｂは、パラメータＲ_応答が０．０１３以下かどうかを考慮し、その場合、ブロック６６７に示すように、決定ツリー６００Ｂは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。決定ノード６６２で決定ツリー６００Ｂは、パラメータＲ_応答が０．０１３より大きいかどうかも考慮し、その場合、決定ツリー６００Ｂは、ブロック６６９に示すように、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０より大きく１．４１以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．８７より大きく、かつパラメータＲ_応答が０．０１３より大きい場合、決定ツリー６００Ｂは、ＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

決定ノード６６０に戻り、決定ツリー６００Ｂは、パラメータＲ_応答が０．２８より大きく０．６２以下であるかどうかも考慮する。そうである場合、決定ツリー６００Ｂは、決定ノード６６４でパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}を考慮する。パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．６０以下の場合、ブロック６６３に示すように、決定ツリー６００ＢはＮＲＴ測定値が神経応答を含まないと予測する。あるいは、Ｒ_{応答＋アーチファクト}が０．６０より大きい場合、ブロック６６５に示すように、決定ツリー６００ＢはＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。したがって、パラメータＮ１Ｐ１／雑音が０より大きく１．４１以下であり、パラメータＲ_{応答＋アーチファクト}は０．８７以下であり、パラメータＲ_応答が０．２８より大きく０．６２以下であり、かつパラメータＲ_{応答＋アーチファクト}が０．６０よりも大きい場合、決定ツリー６００ＢはＮＲＴ測定値が神経応答を含むと予測する。

当業者には、上記の値は単なる一例であり、他のパラメータおよび決定値を有する他の決定ツリーを実施することができることを理解されたい。

図７は、図５Ａのブロック５１８で増幅器飽和を回避するためにアーチファクト低減パルス（３ｅ局面）および／または増幅器利得を最適化するために実行される、１次動作の一実施形態のフローチャートである。ブロック７０２でプロセス５１８が開始された後、ブロック７０４で緩やかな基準により３ｅ局面を最適化することがまず試みられる。

３ｅ局面の最適化が収束しない場合（ブロック７０６）、または増幅器のクリッピングが依然として発生する場合（ブロック７１４）、プロセス５１８は決定ブロック７１０に進み、そこで利得が測定される。利得が４０ｄＢよりも大きい場合、ブロック７１６でその利得が１０ｄＢだけ減らされ、スウィープ数が１．５倍に増やされる。一方、利得が４０ｄＢよりも大きくない場合（ブロック７１０）、自動Ｔ−ＮＲＴが電極に対して取り消される。

ブロック７１８でＮＲＴが再度測定され、ブロック７２０で増幅器のクリッピングが評価される。増幅器のクリッピング７２０が依然として発生する場合、プロセス５１８はブロック７０４に戻り、上記最適化プロセスが反復される。

ブロック７０６に戻り、３ｅ局面の最適化が収束される場合（ブロック７０６）、また増幅器のクリッピングが終わった場合（ブロック７１４）、プロセス５１８はブロック７２２で終わる。同様に、ブロック７１６でなされた最適化の後で、ブロック７２２で増幅器のクリッピングが終わった場合、動作５１８はやはりブロック７２２で終わる。

図８は、図５Ｂのブロック５６６を参照して上記で紹介した、本発明の一実施形態によるＭａｘＴ−ＮＲＴ値とＭｉｎＴ−ＮＲＴ値からの最低刺激閾値Ｔ−ＮＲＴの導出を示すフローチャートである。本実施形態では、最低Ｔ−ＮＲＴレベルは自動Ｔ−ＮＲＴ測定の中間結果に基づいて補間される。

開始ブロック８０２の後、プロセス５６６はブロック８０４に進み、そこで最大Ｔ−ＮＲＴと最小Ｔ−ＮＲＴの間の差異が測定される。それが１０以下である場合、その結果は電流レベルの±５以内であると確信され、ブロック８０６で最終値が出力される。そうでない場合、確信ある結果は、自動Ｔ−ＮＲＴアルゴリズムによって特定することはできず、プロセス５６６はブロック８０８に進み、そこで「？」フラグが戻される。

一実施形態では、本実施形態は、臨床的かつ電気生理学的なソフトウェアを使用して自動Ｔ−ＮＲＴ測定値で実施される。代替形態では、本発明はソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合わせで実施される。

当業者には、広範にわたり説明された本発明の趣旨または範囲を逸脱せずに、具体的な実施形態で示すように多数の変形および／または修正を本発明に施すことができることを理解されたい。したがってこれらの実施形態は、全ての点において説明を目的としたものとみなされるべきであり、限定を目的としたものとみなされるべきではない。

例えば、一代替形態では、増幅器の利得を連続的な刺激の適用の間で変更することができる。そのような実施形態は、増幅器の飽和を回避しながら、信号分解能を最大化するために増幅器の利得の自動最適化を提供する。

本明細書に含まれる文書、動作、素材、デバイス、物品などに関するいかなる議論も、単に本発明に１つの状況を提供するためのものである。これらの事項のどれかまたは全てが本願の各請求項の優先日以前に存在したという理由から、これらの事項のどれかまたは全てが従来技術の基礎の一部を形成するか、もしくは本発明の関連分野に共通する一般的な知識であると認めるべきではない。

本明細書全体を通して、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」またはその変形「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」または「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」などは、上記要素、整数またはステップ、または一群の要素、整数またはステップを含むことは含意するが、いかなる他の要素、整数またはステップ、または一群の要素、整数またはステップを除外することは含意しないということを理解されたい。

様々な刺激レベルにより誘発された神経応答で取得された測定値の一例を示すグラフである。 刺激アーチファクトおよび雑音を示す神経応答の測定値の一例を示すグラフである。 推定される回帰線を示す、誘発された神経応答最高最低振幅と刺激電流レベルを示すグラフである。 本発明の実施形態が有利に実施されるエキスパート・システムに連結された蝸牛インプラントを含む、蝸牛インプラント・システムの透視図である。 本発明の一実施形態による高度なフローチャートである。 本発明の代替形態による高度なフローチャートである。 本発明の一実施形態による、最低刺激閾値を決定することのできるアルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、最低刺激閾値を決定することのできるアルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、刺激電流レベルを増分するアルゴリズムを示すフローチャートである。 神経応答が誘発されたかどうかを判定するために、図５Ａの実施形態で使用される決定ツリーの一実施形態を示す図である。 神経応答が誘発されたかどうかを判定するために、図５Ｂの実施形態で使用される決定ツリーの一実施形態を示す図である。 本発明の一実施形態による第３局面補償刺激を最適化するための自動アルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、ＭａｘＴ−ＮＲＴ値とＭｉｎＴ−ＮＲＴ値から最低刺激閾Ｔ−ＮＲＴの導出を示すフローチャートである。 図６の決定ツリーの一部により比較に使用される、事前定義され予測される、または「良好な」神経応答を示すグラフである。 図６の決定ツリーの一部により比較に使用される、事前定義され、予期される、または「良好な」神経応答プラス刺激アーチファクトを示すグラフである。 事前定義され、予測される、または「良好な」神経アーチファクトを示す図である。

Claims (15)

1. 典型的な閾値ＮＲＴレベルに可能な限り近い初期電流レベルから始まり徐々に大きくなる電流レベルで電気刺激を対象神経領域に適用するステップと、
   前記刺激に応答して前記対象神経領域により生成された聴覚信号のＮＲＴ測定値を記録するステップと、
   前記聴覚信号から抽出された複数の特性に基づいて前記ＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを予測するために、機械学習エキスパート・システムを利用するステップと
   を含む誘発された神経応答を自動的に分析する方法。
2. 前記閾値ＮＲＴを特定するために必要な測定値の量を最低限に抑えながら、安全性を保証するように前記初期電流レベルを選択するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 前記初期電流レベルを選択するステップは、
   術中適用では、神経応答が誘発されることが予期されない電流レベルを、初期電流レベルとして選択するステップを
   含む請求項２に記載の方法。
4. 前記初期電流レベルを選択するステップは、
   前記典型的なＴ−ＮＲＴよりかなり低い初期電流レベルを選択するステップを
   含む請求項３に記載の方法。
5. 前記初期電流レベルを選択するステップは、
   術中適用では、前記典型的なＴ−ＮＲＴより高いかまたは低い初期電流レベルを選択するステップを含む請求項３に記載の方法。
6. 前記機械学習エキスパート・システムが、前記ＮＲＴ測定値が神経応答を含まないことを予測した場合、
   前記電気刺激の前記電流レベルを増分するステップと、
   前記適用するステップと、前記記録するステップと、前記利用するステップとを反復するステップと、
   神経応答が誘発されるまで前記増分するステップと前記反復するステップとを反復するステップと
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
7. 前記Ｔ−ＮＲＴを、より細かい刺激分解能で局所的に確立するステップと
   をさらに含む請求項１に記載の方法。
8. 外部デバイスと通信するように構成された蝸牛インプラントと、
   前記蝸牛インプラントの電極による蝸牛の電気刺激に応答して前記蝸牛内の神経活動の神経応答遠隔測定（ＮＲＴ）の測定値を記録するように構成された、前記蝸牛インプラントに通信可能に連結された自動神経応答測定システムであって、神経応答を誘発するために加えられた刺激の初期電流レベルは、神経応答を発生させる典型的な閾値電流レベルに可能な限り近いレベルに設定されており、複数の前記抽出された特性に基づいて前記ＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを判定するように構成されたエキスパート・システムを含む自動神経応答測定システムと
   を含む蝸牛インプラント・システム。
9. 神経刺激を加えるステップと、
   前記神経刺激に対する神経応答の測定値を取得するステップと、
   前記測定値にエキスパート・システムを適用することにより、神経応答が誘発されたかどうかを評価するステップであって、前記エキスパート・システムは前記神経応答から抽出された複数の特性を考慮するステップと
   を含む神経応答が誘発される最低刺激閾値を特定する方法。
10. 前記測定値の最高最低振幅に関するパラメータと、
    前記測定値の前記雑音に関するパラメータと、
    前記測定値の前記雑音に対する前記測定値の前記最高最低振幅の前記比率に関するパラメータと、
    事前定義され、予期された神経応答に対する前記測定値の前記相関関係に関するパラメータと、
    神経応答＋刺激アーチファクトを含む、事前定義され、予期されたトレースに対する前記測定値の前記相関関係に関するパラメータと、
    刺激アーチファクトのみを含む、事前定義され、予期されたトレースに対する前記測定値の前記相関関係に関するパラメータと、
    類似のレベルの神経刺激を伴う前回の測定値に対する前記測定値の前記相関関係に関するパラメータと、
    刺激電流レベルに関するパラメータと
    の１つまたは複数を含む少なくとも１つの決定ツリーの帰納法などの機械学習アルゴリズムを含むエキスパート・システム。
11. 典型的な閾値ＮＲＴレベルに可能な限り近い初期電流レベルから始まり徐々に大きくなる電流レベルで電気刺激を対象神経領域に加えるための手段と、
    前記刺激に応答して前記対象神経領域により生成された聴覚信号のＮＲＴ測定値を記録するための手段と、
    前記聴覚信号から抽出された複数の特性に基づいて前記ＮＲＴ測定値が神経応答を含むかどうかを予測するための手段と
    を含む誘発された神経応答自動分析システム。
12. 前記閾値ＮＲＴを特定するために必要な測定値の量を最低限に抑えながら、安全性を保証するように前記初期電流レベルを選択するための手段をさらに含む請求項１１に記載のシステム。
13. 前記初期電流レベルを選択するための前記手段は、
    術中適用では、神経応答が誘発されることが予期されない電流レベルを、初期電流レベルとして選択する請求項１２に記載のシステム。
14. 前記初期電流レベルを選択するための前記手段は、
    前記典型的なＴ−ＮＲＴよりかなり低い初期電流レベルを選択する請求項１３に記載のシステム。
15. 前記初期電流レベルを選択するための前記手段は、術中適用では、前記典型的なＴ−ＮＲＴより高いかまたは低い初期電流レベルを選択する請求項１３に記載のシステム。

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