JP2014526367A - Eeg記録を分析するための方法及びシステム - Google Patents

Eeg記録を分析するための方法及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP2014526367A
JP2014526367A JP2014531890A JP2014531890A JP2014526367A JP 2014526367 A JP2014526367 A JP 2014526367A JP 2014531890 A JP2014531890 A JP 2014531890A JP 2014531890 A JP2014531890 A JP 2014531890A JP 2014526367 A JP2014526367 A JP 2014526367A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
eeg
spike
detections
processor
analyzing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2014531890A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6231480B2 (ja
Inventor
ウィルソン,スコット,ビー.
ニエレンバーグ,ニコラス
シェウエアー,マーク
Original Assignee
パーシスト ディベロップメント コーポレーション
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by パーシスト ディベロップメント コーポレーション filed Critical パーシスト ディベロップメント コーポレーション
Publication of JP2014526367A publication Critical patent/JP2014526367A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6231480B2 publication Critical patent/JP6231480B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372Analysis of electroencephalograms
    • A61B5/374Detecting the frequency distribution of signals, e.g. detecting delta, theta, alpha, beta or gamma waves
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/30Input circuits therefor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/30Input circuits therefor
    • A61B5/307Input circuits therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/31Input circuits therefor specially adapted for particular uses for electroencephalography [EEG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

EEGデータを分析する方法(1000)及びシステム(20)がここに開示されている。処理済みEEG記録(200)はEEGのパラメータを作成するために分析される。EEG記録(200)は、スパイク焦点による複数の検出を組織化すること、スパイク焦点による検出の数に基づき相対頻度を決定すること、スパイク焦点による複数の検出を平均値化することなどを目的として分析される。
【選択図】図1

Description

本発明は主にEEG記録(脳波記録)に関し、より具体的には、本発明はEEG記録の分析に関する。
脳波図(electroencephalogram, EEG)は、大脳機能を評価するためにヒトの脳の電気的活動を測定及び記録する診断用ツールである。複数の電極がヒトの頭部に取り付けられ、ワイヤで機械に接続される。該機械は信号を増幅し、且つ、脳の電気的活動を記録する。電気的活動は複数の神経にわたる神経作用(活動)の累積(summation)によって作り出される。これらの神経は小規模な電圧場を生成する。これらの電圧場の集合は、ヒトの頭部の電極によって検出及び記録可能な電気測定値を作り出す。EEGは複数の単純な信号の重ね合わせである。正常な成人では、EEG信号の振幅(強度)は一般的に1μボルトから100μボルトであり、且つ、EEG信号は硬膜下電極で測定する場合、約10mvから20mvである。電気信号の振幅及び時間的力学(temporal dynamics)のモニタリングにより、その人物の潜在的な神経活動及び医学的状態に関する情報が得られる。
EEGは、てんかんの診断、意識消失又は認知症に関する問題の検証、こん睡状態にあるヒトの脳活動の検証、睡眠障害の研究、手術中の脳活動のモニタリング及びさらなる身体的問題に使用される。
EEG記録の間、複数の電極(一般的には17個から21個だが、標準位置は少なくとも70個ある)が人の頭に取り付けられる。電極は、ヒトの脳葉又は脳領域に関連する電極位置で参照される。参照記号はF=前頭部、Fp=前頭極、T=側頭部、C=中心部、P=頭頂部、O=後頭部、及び、A=耳介部(耳部電極)である。数字が位置をさらに狭めることに使用され、「Z」点がヒトの頭部の正中線における電極サイト(位置、場所)に関連している。また、心電図(EKG)がEEG表示に表されてもよい。
EEGは、モンタージュ(montages)と呼ばれる電極の様々な組み合わせを使用して、異なる増幅器からの脳波を記録する。一般的に、モンタージュは大脳皮質に亘るEEGの空間分布の鮮明な画像を提供するために作成される。モンタージュは、導出電極の空間的アレイ(配列)から得られた電気的マップであり、好ましくは、一定時間内に特定の点で試験される電極の特定の組み合わせを示す。
双極モンタージュ(bipolar montage)では、連続する電極対が1つのチャネル(経路)の電極入力2を、連続するチャネルの入力1に接続することによりリンク(結合)される。これによって、隣接するチャネルが共通する1つの電極を有することになる。電極の双極連鎖(bipolar chains)が、前方から後方(縦方向)又は左方から右方(横方向)に接続されてもよい。双極モンタージュでは、2つの動作中の電極サイト間の信号が比較され、その結果、記録された活動の差異を生じる。別の種類のモンタージュは、基準モンタージュ(referential montage)又は単極モンタージュ(monopolar montage)である。基準モンタージュでは、様々な電極が各増幅器の入力1に接続され、且つ、基準電極が各増幅器の入力2に接続される。基準モンタージュでは、動作中の電極サイトで信号が収集され、共通の基準電極と比較される。
基準モンタージュは、真振幅及び波形の形態を決定するのに適している。側頭電極には、CZが頭皮での基準点として適している。
電気的活動の起点を配置可能とすること(「局在化(localization)」)は、EEGを分析するためには極めて重要である。双極モンタージュの正常又は異常な脳波の局在化は、通常、「位相反転(phase reversal)」、つまり、反対の方向を指す連鎖内の2つのチャネルの偏位(deflection)を識別することによって実施される。基準モンタージュでは、すべてのチャネルは同一方向に偏位を示しうる。動作中の電極における電気的活動が、基準電極での活動と比較した際に正極であった場合、偏位が下降する。電気的活動が基準電極と同様である電極は偏向を生じない。一般的に、最大上昇偏位(largest upward deflection)を有する電極は、基準モンタージュにおいて、最大負活動(maximum negative activity)を示す。
あるパターンは、ヒトの発作傾向を示す。医師はこれらの波形を「てんかん型異常」又は「てんかん波形」と呼ぶことがある。ここには、スパイク、鋭波、棘徐波放電(spike−and−wave discharge)が含まれる。左側頭葉のような脳の特定エリアにおけるスパイク及び鋭波は、部分的な発作がそのエリアから起こる可能性を示している。一方、原発性広汎(全般)性発作は、特に大脳の両半球で同時に棘徐波放電が発生する場合には、大脳の両半球に亘って広範囲に広がる棘徐波放電によって示唆される。
いくつかの種類の脳波が存在する。アルファ波、ベータ波、デルタ波、シータ波、ガンマ波である。アルファ波は8ヘルツから12ヘルツ(Hz)の周波数を有する。アルファ波は通常、ヒトがリラックスしている時、又は、目は閉じられているが緊張している起床時の状態で見受けられる。アルファ波はヒトの目が開いているか、集中している時には停止する。ベータ波は、13Hzから30Hzの周波数を有する。通常、ベータ波は人が緊張状態にあるとき、思考しているとき、動揺しているとき、又は特定の医薬品を高用量接種しているときに見受けられる。デルタ波は3Hz以下の周波数を有する。デルタ波は通常、睡眠中のヒト(ノンレム又は夢を見ない睡眠)、又は若年層の子供にみられる。シータ波は4Hzから7Hzの周波数を有する。シータ波は通常、睡眠中のヒト(夢を見る睡眠又はレム睡眠)、又は若年層の子供にみられる。ガンマ波は30Hzから100Hzの周波数を有する。ガンマ波は通常、高い精神活動及び運動機能の最中にみられる。
以下の定義が本明細書で使用される。
「振幅(amplitude)」は、最大ピーク(ネガティブ又はポジティブ)を通じて計測された、垂直方向の距離を意味する。また、構成要素の生成時におけるニューロン集団のサイズ及びその活性化の同期性に関する情報を表す。
「アナログ・デジタル変換(analogue to difital conversion)」という用語は、アナログ信号が追加的な処理のためにコンピュータに保存されうるデジタル信号に変換されるケースを意味する。アナログ信号は「現実世界(real world)」信号(例えば、脳波図、心電図、又は眼電図のような生理的信号)である。それらがコンピュータに保存され、コンピュータによって操作されるために、これらの信号はコンピュータが理解可能な個別のデジタル形式に変換されなければならない。
「アーチファクト(artifacts)」とは、頭皮に沿ってEEGが検出する電気信号であるが、大脳が発生源ではない。アーチファクトには、患者に関連するアーチファクト(例えば、動く、発汗する、ECG、眼球の動き)と、技術的アーチファクト(50/60Hzアーチファクト、ケーブルの動き、電極ペースト関連)とがある。
「差動増幅器(differential amplifier)」は電気生理的機器の要所を意味する。2つの入力間の差異を拡大する(一対の電極につき1つの増幅器)。
「持続期間(duration)」とは、電圧の変化開始から、基線(ベースライン)に戻るまでの時間間隔を意味する。構成要素の生成に含まれるニューロンの同期的活動の計測をも意味する。
「電極(electrode)」は回路の非金属部分と電気的接触とをもたらすために使用される導体を意味する。EEG電極は通常、塩化銀コーティングで覆われたステンレス、スズ、金又は銀で作られる小さな金属ディスクである。これらの電極は頭皮の特有の位置に配置される。
「電極ジェル(electorode gel)」は電極の適応性延長としての役割を果たし、それにより、電極リード線の動きによるアーチファクトの生成を減少させる。ジェルは皮膚接触を最大限に拡大し、皮膚を通じた低抵抗記録(low−resistance recording)を可能とする。
「電極位置決め(electrode positioning)」(10/20システム)とは、標準的なEEG記録を目的とした頭皮電極の標準的な配置を意味する。このシステムの本質は、ナジオン(鼻根点)−イニオン(外後頭隆起点)と定点との間が、10/20範囲の割合における間隔である。これらの定点は、全頭極(Fp)、中央部(C)、頭骨頭頂部(P)、後頭部(O)、及び、側頭部(T)と呼ばれる。正中部電極は下付き文字zで表され、ゼロを意味する。奇数は左半球の定点の下付き数字として使用され、偶数は右半球に使用される。
「脳波図(electroencephalogram)」又は「EEG」は脳波計によって表される脳波を、脳の電気運動を頭皮から記録することにより、トレースすることを意味する。
「脳波計(electroencephalograph)」は脳波を検出及び記録するための機器である(脳造影(encephalograph)ともいう)。
「てんかん型(epileptiform)」とは、てんかんに類似したものを意味する。
「フィルタリング(filtering)」とは、信号から望ましくない周波数を除去するプロセスを意味する。
「フィルタ(filter)」とは、信号の周波数の構成要素を変える装置である。
「モンタージュ(montage)」とは、電極の配置位置である。EEGは、双極モンタージュ又は基準モンタージュのいずれかでモニタリングすることができる。双極は1つのチャネルにつき2つの電極が存在することを意味し、それゆえ、各チャネルには基準電極が備わっている。基準モンタージュは、すべてのチャネルに共通する基準電極が存在することを意味する。
「形態(morphology)」とは、波形の形状を意味する。波形又はEGGパターンの形状は、波形を作り出すために結合する周波数によって、及び、それらの相と電圧との関係性によって決定される。波形パターンは以下のように表すことができる。すなわち、「単相型(monomorphic)」は1つの優性活性から成るように見える独自のEEG活性である。「多形型(polymorphic)」は複雑な波形を形成するために結合する複数の周波数から成る独自のEEG活性である。そして、「正弦波(sinusoidal)」は正弦波に類似した波動である。単一形活性は通常、正弦波曲線である。「過度電流(transient)」はバックグラウンドの活動と極めて異なる単独の波動又はパターンである。
「スパイク(棘波、spike)」とは、急激なピークの過度電流を意味し、持続期間は20ミリ秒から70ミリ秒である。
「鋭波(sharp wave)」とは、急激なピークの過度電流を意味し、持続期間は70ミリ秒から200ミリ秒である。
「ニューラルネットワーク(神経回路)アルゴリズム(neural network algorithms)」とは、てんかん型異常を高確率で有する急激な過度電流を識別するアルゴリズムを意味する。
「ノイズ(noise)」とは、所望の信号を変更する、望ましくない信号を意味する。「ノイズ」には複数の原因がある。
「周期性(periodicity)」とは、一定時間内におけるパターン又は要素の配分を意味する(例えば、おおよそ一定の間隔で、特有のEEG活性が表れる)。該活性は全般性、限局(局所)性、又は側性であってもよい。
EEGエポック(epoch)は、時間及び周波数の関数としてのEGG信号の振幅である。
EEGデータを医師又は技師に示すために様々な技術が開発されてきた。しかしながら、これらの技術にはまだ不足していることがある。未処理のEEGレポートが医師又は技師に示された場合、典型的には、アーチファクトによって、EEGレポートで発作のような脳活動とアーチファクトとが区別不能となる。アーチファクト低減アルゴリズムを使用しても、真の生理学的周期性をアーチファクトから正確に見分けることができないことは、現状でのソフトウェアシステムの重大な欠点であり、専門家による評価を要する。
EEGレポートはヒトの脳活動に関する膨大な量の情報を作成する。しかしながら、脳活動を適切に分析するためには、迅速かつ容易な解釈が必要である。
本発明の1つの形態は、EEG記録を分析するための方法である。この方法は、複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、EEGのパラメータを作成するために、処理済みEEG記録を分析することをも含む。
本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、スパイク焦点(spike focus)によって複数の検出(又は、検出波、検出値、ditections)を組織化(オーガナイズ、organize)することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、スパイク焦点による検出の数に基づいて相対頻度(relative frequency)を決定することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、スパイク焦点によって組織化されるスパイク検出の連続した表示(back−to−back view)を作成することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。。また、この方法は、コンテクスト(背景、context)のために、EEGの拡張部分(extended portion)を視認するように、スパイク焦点のEEGクリップ(clip)を選択することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、スパイク焦点からの複数の検出をサマリー(要約)上で平均値化することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のためにEEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、スパイク焦点からの複数の検出の平均値から個別の検出へと移動(展開、moving)することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、複数のスパイクの平均値及びスパイク焦点における複数の個別検出をマーキングすることを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からEEG記録を生成することを含む。また、この方法は、分析のために、EEGを処理して処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法は、検出を表示するためにEEGの感度を変更することにより、複数のスパイク検出のうちのどれをグルーピング、平均値化、又は最終分析に含めるかを決定することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のための方法である。この方法は複数の電極、増幅器及びプロセッサを含む機械からEEG記録を生成することを含む。さらに、この方法は、分析のために、EEG記録を複数のニューラルネットワークアルゴリズムで処理して、処理済みEEG記録を作成することを含む。また、この方法はEEGのためのパラメータを作成するために、該処理済みEEG記録を分析することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは処理済みEEG記録を分析してEEGのパラメータを作成するように構成されている。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、スパイク焦点によって処理済みEEGの複数の検出を組織化するように構成されている。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、スパイク焦点による検出の数に基づいて相対頻度を決定することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、スパイク焦点によって組織化されるスパイク検出の連続した表示(back−to−back view)を作成することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、コンテクスト(背景、context)のためのEEGの拡張部分(extended portion)を視認するように、スパイク焦点のEEGクリップを選択することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、スパイク焦点による処理済みEEG記録の複数の検出をサマリー上で平均値化することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、スパイク焦点による処理済みEEG記録の複数の検出の平均値から、個別の検出へと移動することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、処理済みEEG記録の複数のスパイクの平均値及びスパイク焦点における処理済みEEG記録の複数の個別検出を示すことを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、検出を表示するためにEEGの感度を変更することにより、処理済みEEG記録の複数のスパイク検出のうちのどれをグルーピング、平均値化、又は最終分析に含めるかを決定することを含む。
さらに、本発明の別の形態は、EEG記録の分析のためのシステムである。このシステムは、複数の電極、少なくとも1つの増幅器、プロセッサ及びディスプレイを含む。複数の電極は複数のEEG信号を生成する。少なくとも1つの増幅器が、複数のEEG信号の各々を増幅させるように、複数のワイヤによって複数の電極の各々に接続されている。プロセッサは、複数のEEG信号からEEG記録を生成するように増幅器に接続されている。ディスプレイはEEG記録を表示するようにプロセッサに接続されている。プロセッサは、EEG記録を複数のニューラルネットワークアルゴリズムで処理し、分析のために処理済みEEG記録を作成することを含む。
図1はEEG記録を分析するためのシステムのブロック図である。
図2は分析されるEEG記録の図である。
図3は分析されるEEG記録の未処理検出画面の図である。
図4は分析されるEEG記録の、拡大検出ビュー画面の図である。
図5は分析されるEEG記録の最終レポート画面の図である。
図6はEEG記録を分析するための標準的な方法のフロー図である。
図7は正常な覚醒状態の患者のEEG記録の図である。
図7Aは全般性のスパイクEEGのための、分析されるEEG記録の図である。
図7Bは限局性のスパイクEEGのための、分析されるEEG記録の図である。
図8はEEG記録を分析するためのシステムのブロック図である。
図9はEEG記録を分析するための標準的な方法のフロー図である。
図10はEEG記録を分析するための特定の方法のフロー図である。
図11はEEG記録を分析するための特定の方法のフロー図である。
図12はEEGのための電極配置のための国際10−20法を表したマップである。
図13はEEGの電極配置を目的として、全米脳波記録法協会(American Electroencephalographic Society)によって標準化された中間10%電極配置(intermediate 10% electrode positions)を示した詳細図である。
発明の詳細な説明
(発明を実施するための最適な形態)
図1に示すとおり、一般にEEGシステムは20で表される。システムは、好ましくは患者コンポーネント(構成要素)30、EEG機械コンポーネント40、ディスプレイコンポーネント50を含む。患者コンポーネント30は患者15に取り付けられるとともに、ケーブル38によってEEG機械コンポーネント40に接続された複数の電極35a、35b、35cを備えている。EEG機械コンポーネント40は、好ましくは、CPU41と増幅器コンポーネント42とを備える。EEG機械コンポーネント40は、合体EEGレポート(combined EEG report)を表示するために、並びに、処理済みEEGレポート(processed EEG report)の合体EEGレポートへの切り替え、又は、処理済みEEGレポートからオリジナルEEGレポートへの切り替えのために、ディスプレイコンポーネント50に連結されている。図8に示すように、EEG機械コンポーネント40は、好ましくは、検証エンジン(review engine)及びニューラルネットワークアルゴリズムを備える。機械コンポーネントは、好ましくは、メモリ、メモリコントローラ、マイクロプロセッサ、DRAM及びI/Oを備える。当業者は、本発明の範囲及び意図から離脱することなく、機械コンポーネント40がその他の構成要素を含みうることに気付くであろう。そして、EEG記録はニューラルネットワークアルゴリズムを使用して処理され、それにより、表示のために分析用処理済みEEG記録を生成する。
患者は、その頭部に取り付けられた複数の電極を有し、これら電極は、電極からの信号を分析するとともにEEG記録を作成することに使用されるプロセッサに対して、信号を増幅させるための増幅器にワイヤで接続されている。脳は患者の頭部の異なる位置で異なる信号を生成する。図12、13に示すように、複数の電極が患者の頭部に配置されている。例えば、図12のFp1は図8のチャネルFp1−Fp7で表される。電極の数でEEGのチャネル数が決定される。チャネルの数が多ければ、患者の脳活動はより詳細に表示される。好ましくは、EEG機械コンポーネント40の各増幅器は、患者の頭部に取り付けられた2つの電極に対応する。EEG機械コンポーネントからの出力は、2つの電極によって検出される電気的運動における差異である。各電極の位置はEEGレポートにとって極めて重要である。なぜなら、近接する電極ペアはEEG機械コンポーネントによって記録される脳波にほとんど差がないからである。本発明で使用される電極のさらに詳細な記載は、米国特許第8112141「EEG電極のクイックプレス法及び装置(Method And Device For Quick Press On EEG Electrode)」(Wilsonなど)にあり、参照によりすべてここに組み込まれる。EEGは自動化されたアーチファクトフィルタリング用に最適化される。そして、EEG記録はニューラルネットワークアルゴリズムを使用して処理され、それにより、表示のために分析される処理済みEEG記録を生成する。
EEGからアーチファクトを除去するためのアルゴリズムは、典型的には、CCA(正準相関分析,canonical correlation analysisu)やICA(独立成分分析,Independent Component Analysis)のようなブラインド音源分離(Blind Source Separation、BSS)アルゴリズムを使用して、一連(一組)のチャネルからの信号を一連の成分波(component wave)又は「ソース(source)」に変換する。アーチファクトを含むと判定されたソースが除去されて、残りのソースはチャネルのセットに再度組み入れられる。
図2から図5は分析されるEEG記録を示している。図2に示すように、コンピュータ画面上の分析されるEEG記録の表示は200とする。参照205は電極焦点(electrode foci)(T3)及びこの感度で選択された検出の数(2969)を表す。モンタージュバー(montage bar)は210であり、モンタージュの制御を可能とする。参照215は主要な電極検出焦点である。検出感度スライダ(detection sensitivity slider)は220で示され、操作者に表示のための感度を選択させる。スライダを右方向に動的にドラッグすると、検出感度が増し、これによって、より多くの真陽性(true positive)と、同時により多くの偽陽性(false positive)が生ずる。感度が低いと、スパイクも少なくなる。グループタブは221で表され、タブはメインウィンドウで表示される検出グループを選択することに使用される。下記の種類のタブが使用可能である。電極焦点によって構成された検出平均値であり、選択された検出感度でのすべての検出の平均値を表示するオーバービュー;例えばT3やT5のような個別の電極焦点;そして手動で選択された検出のスパイク平均値であり、電極焦点によってソートされる最終レポート(Final Report)である。検出の数は選択された感度のそれぞれの焦点に表示される。ナビゲーションタブは222で表され、現在、ウィンドウに表示されていない他のタブに誘導する。ページタブごとのスパイク検出(spike detection)は223で表され、毎1秒のスパイク検出ごとに約30mmを形成(yield)する多数の検出を可能とする。EEG電圧増幅セレクタは224で表される。モンタージュ選択タブは225、LFFタブは226、HFFタブは227、ノッチタブは228、そして、顧客フィルタータブは229でそれぞれ表される。オペレータは、ポイント230などにおけるグループをクリックすることにより、グループの構成成分であるスパイクにジャンプすることができる。ページ前進タブは235である。
図3に示すように、コンピュータ画面上で、分析用EEG記録のT3における未処理(raw)検出を示す表示を300として表す。検出の時間は305で表される。検出に関連する電極は、典型的に通常ハイライト(強調)で表示され、参照310として表す。マーク又はマーク解除タブは315であり、最終レポートで表示させるように検出をマーキングすることができる。ナビゲートタブ320は検出焦点間のナビゲーション(誘導)を可能にする。325で示されるように、すでに閲覧された検出はアスタリスクの印がつく。手動マーク検出(hand marked detection)330は、該検出の周囲にボックスを表示させる。スパイク検出の中心のEEGは335として表される。タブ340で次ページの検出へと移動する。
図4に示すとおり、コンピュータ画面上の分析用EEG記録の表示400は、拡大表示された検出ビュー画面である。図5に示されるように、コンピュータ画面上の分析用EEG記録の最終レポート表示は500として表される。T3の最大電圧を有するユーザ選択スパイクの平均値が、番号505で表される。510a、510b及び510cは個々の構成成分であるユーザ選択スパイクである。
正常な覚醒状態の患者のEEG700が図7で示される。全般性(generalized)スパイクを含むEEG725は図7Aで示される。限局性(focal)スパイクを含むEEG750は図7Bで示される。
EEG記録の分析に使用するとき、技術者又は医師は検証プログラムを作動させ、そして、数秒後に検証プログラムが起動する。オーバービュー(Overview)ウィンドウが最初に表示される。このオーバービュー(概観)では、スパイク検出機構によって検出された様々なスパイク焦点からの平均値が図示される。このオーバービュー平均値を作成するために、スパイク検出は検出焦点(電極)によってソート(分類)され、そして、特定の焦点における全検出が数学的に平均化される。例えば、EEGの第1列は、T3電極で検出の最大極点を含む2969の事象の平均値を表す。このEEGの列は、白色の細い帯でその他の列と区別されていることが好ましい。各EEG列は特徴あるグループ平均値を表す。各平均値の主要電極焦点(focal point)、各平均値に組み込まれる検出の事象は、EEG列の上に示される。検出焦点の電極を含むチャネルは赤色でハイライトされる。誘発電位と同様に複数の検出を平均化することで、信号対雑音比を増加させ、てんかん型異常の分布領域をより容易に表現できる。
スパイク検出器(SpikeDetector)の感度は検証プロセスの間に動的に調節することができる。この操作は、表示されている検出感度スライダを使用して行われる。簡易スパイクレビュー(EasySpikeReview)が最初に開かれたとき、検出感度スライダは左端に位置する。この位置では、スパイク検出器のニューラルネットワークアルゴリズムは、高確率のてんかん型異常を有する鋭波を識別する。これらは、検出器が高い確率で真のてんかん型異常であると指定した事象である。この設定での偽陽性の割合が最も低い。よって、この設定では、偽陽性のノイズに対する真のてんかん型信号の割合が最も高い。しかしながら、適正に形成されていないスパイク及び鋭波は、その最低感度のスライダ設定では明確に表れないこともある。検出器の感度はスライダを右方向にドラッグすることで、素早く調節することができるため、より感度を高めることができ、さらに適正に形成されていない又は低振幅の過度電流を識別しやすくなる。そして、スパイク平均値のオーバービュー表示に、新しいグループが表示されうる。真のスパイク検出が増加するのに応じて、偽陽性検出も増加する。
検出感度調整スライダを左から右端(赤色の矢印参照)に移動させることに関連して、検出される事象の数が変化する一例が示されている。T3の検出のみに着目すると、検出された事象の数は2969から4528に増加した(黄色のハイライト参照)。
稀なてんかん型異常の記録、又は、スパイク検出器のニューラルネットワークが最低感度に設定されたときにてんかん型異常を良好に認識しない記録において、検出感度スライダを最も高い設定に切り替えることで、実在(real)のてんかん型異常の視覚化が可能となる。このようなケースでは、稀な事象を認識するために、個別の未処理検出の評価が屡々求められる。これは、オーバービューページ上のスパイク平均値を受けて全未処理検出を連続して(背中合わせに、back−to−back)で表示させることにより、又は、EEGウィンドウの頂部で位置タブを段階的に選択することで各電極位置での検出を検証(レビュー)することにより、実行される(下記参照)。
EEGウィンドウの頂部にある電極位置タブのいずれかをクリックすると、特定の電極位置から発生する未処理(平均化されていない)スパイク検出が表示される。個別の検出が白色の細い帯で分離されており、検出点(detection point)がEEGの1秒のセグメント内の中心となるとともに薄いグレーの垂直線によって示される。個別の検出上でマウスを左ダブルクリックすると、特定の検出が全表示される。全表示ビュー上で左ダブルクリックすると、連続する個別検出が表示される。
個別のスパイク検出を閲覧する際(EEGウィンドウの上方のタブからアクセス)、事例(exemplar)スパイクは、所望の例示の上でマウスを左クリックすることにより、手動でマーキングすることができる。選択したスパイクを囲む長方形が表れる。手動マーキングされた検出は最終レポートに表れるスパイク平均値に包含される。これら手動マーキングされた事象は、最終レポートの平均のすぐ後に連続して表示可能であり、且つ、保管記録のため、又は、別の検証者による評価のために印刷可能である。
EEGウィンドウの頂部にある最終レポートをクリックすると、手動マーキングした全ての事象のサマリー(要約、概略)が表示される。初期(デフォルト)ビューでは、ユーザが選択した手動マーキングされた事象の数学的平均値が表示され、電極焦点によってソートされる。前述のとおり、頭部電圧トポグラム(topogram)及び連続する個別のユーザ選択事象が、メニューオプションの選択又はマウスの右クリック選択によって表示される。電圧トポグラムは基準モンタージュにおけるEEGを閲覧する場合にのみ作成される。
検出感度スライダが左端(最低感度)に設定された初期オーバービュー画面を使用して、疑いのない又は可能性のあるてんかん型異常を識別して、それらの位置を通知する。てんかん型異常をダブルクリックして、その平均値に寄与する個別の事例を表示することにより、さらにその特性を検証する。必要に応じて、(最終レポートのための)事例の個別事象をマークする。
検出感度スライダを右端(最高感度)にスライドし、他の明確な又は可能性のあるてんかん型異常があるか否かを判断するために、オーバービュー画面を再評価する。
オーバービュー画面を介して、てんかん型異常が発見及び立証された場合、上記のように連続する未処理検出をさらに検証して進める。
オーバービュー上でてんかん型異常が明確でない場合、種々の位置タブを選択して、連続する事象の検出を見る(ページングする)ことによって、全ての未処理検出を入念に評価する。真のてんかん型異常が発見された場合、最終レポートへの包含のために、それらをクリックしてマーキングして検証(レビュー)を続ける。
検証が完了したら、最終レポートへと進む。最終レポートでは、てんかん型異常の平均のみを表示するか、又は、平均値及び連続する手動選択した事象の両方を表示するかを選択する。必要に応じて、最終レポートを印刷する。
図6に示すように、EEG記録の分析のための一般的な方法は600として表される。ブロック610では、複数のEEG信号が増幅器に伝送される。ブロック615では、EEG信号は増幅器によって増幅される。ブロック620では、増幅信号がプロセッサに伝送される。ブロック625では、プロセッサによってEEG記録が生成される。ブロック630では、分析のための処理済みEEG記録を生成するように、EEG記録が処理される。好ましくは、この処理には、未処理EEG記録のアーチファクトの低減の実行が含まれる。ブロック635では、処理済みEEG記録がEEGのパラメータを作成するように分析される。
図9に示すように、EEG記録を分析するための方法が1000で表される。ブロック1001では、EEG記録が、電極、増幅器及びプロセッサを含む機械によって生成される。ブロック1002では、分析用の処理済みEEG記録を作成するように、EEG記録が処理される。ブロック1003では、処理済みEEG記録がEEGのパラメータを作成するために分析される。
図10に示すように、EEG記録を分析するための特定の方法は2000として表される。ブロック2001では、EEG記録が電極、増幅器及びプロセッサを含む機械で生成される。ブロック2002では、分析のための処理済みEEG記録を生成するように、EEG記録が処理される。ブロック2003では、処理済みEEG記録において、スパイク焦点による検出が識別される。ブロック2004では、スパイク焦点による検出が、好ましくは電極の順にソート(並び替え)される。ブロック2005では、スパイク焦点の検出が平均化される。ブロック2006では、スパイク焦点による検出の平均値が、技術者又は医師に対して表示される。
図11に示すように、EEG記録を分析するための特定の方法は3000として表される。ブロック3001では、EEG記録は電極、増幅器及びプロセッサを含む機械で生成される。ブロック3002では、分析のための処理済みEEG記録を生成するように、EEG記録が処理される。ブロック3003では、処理済みEEG記録において、スパイク焦点による検出が識別される。ブロック3004では、スパイク焦点による検出が、好ましくは電極の順にソートされる。ブロック3005では、スパイク焦点の検出が組織化(organized)される。ブロック3006では、スパイク焦点による検出の組織が、技術者又は医師に対して表示される。
2011年9月19日に出願された米国仮出願61/536236が、全体として参照により本文に組み込まれる。

Claims (20)

  1. EEG記録を分析するための方法であって、
    複数の電極、増幅器及びプロセッサを備える機械からのEEG記録を生成する工程と、
    分析のための処理済みEEG記録を作成するように、前記EEGを処理する工程と、
    前記EEGのパラメータを作成するように、前記処理済みEEGを分析する工程と、を含むを特徴とする方法。
  2. 前記EEGを分析する工程は、スパイク焦点による複数の検出を組織化することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記EEGを分析する工程は、スパイク焦点による検出の数に基づいて相対頻度を決定することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. 前記EEGを分析する工程は、スパイク焦点によって組織化されたスパイク検出の連続する表示を作成することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. 前記EEGを分析する工程は、コンテクストのために、前記EEGの拡張部分を閲覧するように、スパイク焦点のEEGクリップを選択することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  6. 前記EEGを分析する工程は、スパイク焦点による複数の検出をサマリー上で平均値化することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  7. 前記EEGを分析する工程は、スパイク焦点による複数の検出の平均値から、個別の検出へと移動することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  8. 前記EEGを分析する工程は、複数のスパイクの平均値と、スパイク焦点における複数の個別の検出とをマーキングすることを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  9. 前記EEGを分析する工程は、検出を閲覧するための前記EEGの感度の変更によって、複数のスパイク検出のうちのどれをグルーピング、平均値化又は最終分析に含めるかを決定することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  10. 前記EEGを分析する工程は、複数の候補となるスパイクを増加させるように、動的なスパイク感度を変更することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  11. 前記EEGを分析する工程は、前記スパイク焦点における複数のチャネルをハイライトすることを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  12. 前記EEGを分析する工程は、複数のニューラルネットワークアルゴリズムで前記EEGを処理することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  13. EEG記録を分析するためのシステムであって、
    複数のEEG信号を生成するための複数の電極と、
    前記複数のEEG信号を増幅させるように、複数のワイヤで前記複数の電極のそれぞれに接続された、少なくとも1つの増幅器と、
    前記複数のEEG信号からEEG記録を生成するように前記増幅器に接続されたプロセッサと、
    EEG記録を表示するために前記プロセッサに接続されたディスプレイと、
    を備え、
    前記プロセッサは、処理済みEEG記録を分析して前記EEGのためのパラメータを作成するように構成されていることを特徴とするシステム。
  14. 前記プロセッサが、スパイク焦点による前記処理済みEEG記録の複数の検出を組織化するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  15. 前記プロセッサが、スパイク焦点による検出の数に基づいて、相対頻度を決定するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  16. 前記プロセッサが、スパイク焦点によって組織化されたスパイク検出の連続する表示を作成するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  17. 前記プロセッサが、コンテクストのために、EEGの拡張部分を閲覧するようにスパイク焦点のEEGクリップを選択するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  18. 前記プロセッサが、スパイク焦点による前記処理済みEEG記録の複数の検出をサマリー上で平均値化するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  19. 前記プロセッサが、スパイク焦点による前記処理済みEEG記録の複数の検出の平均値から、個別の検出へと移動するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
  20. 前記プロセッサは、
    前記処理済みEEG記録の複数のスパイクの平均値と、スパイク焦点における前記処理済みEEG記録の複数の個別の検出とをマーキングし、
    検出を閲覧するための前記EEGの感度を変更することによって、前記処理済みEEG記録の複数のスパイク検出のうちのどれをグルーピング、平均値化又は最終分析に含めるかを決定し、あるいは、
    複数のニューラルネットワークアルゴリズムで前記EEGを処理して前記処理済みEEG記録を作成するように構成されていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
JP2014531890A 2011-09-19 2012-09-17 Eeg記録を分析するための方法及びシステム Active JP6231480B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201161536236P 2011-09-19 2011-09-19
US61/536,236 2011-09-19
US13/620,855 US20130072809A1 (en) 2011-09-19 2012-09-15 Method And System For Analyzing An EEG Recording
US13/620,855 2012-09-15
PCT/US2012/055692 WO2013043517A1 (en) 2011-09-19 2012-09-17 Method and system for analyzing an eeg recording

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014526367A true JP2014526367A (ja) 2014-10-06
JP6231480B2 JP6231480B2 (ja) 2017-11-15

Family

ID=47881309

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014531890A Active JP6231480B2 (ja) 2011-09-19 2012-09-17 Eeg記録を分析するための方法及びシステム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20130072809A1 (ja)
EP (1) EP2757941B1 (ja)
JP (1) JP6231480B2 (ja)
CN (1) CN103874455B (ja)
WO (1) WO2013043517A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018153614A (ja) * 2017-03-17 2018-10-04 株式会社リコー 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび生体信号計測システム
JP2021069929A (ja) * 2019-10-30 2021-05-06 株式会社リコー 波形発生特定方法およびプログラム
JP2022508947A (ja) * 2018-10-22 2022-01-19 アイシーイー ニューロシステムズ, インコーポレイテッド 短期半球脳監視のための帽状腱膜下電極アレイのベッドサイド挿入および記録機能を最適化するためのシステムおよび方法

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103654773B (zh) * 2013-12-20 2016-02-03 北京飞宇星电子科技有限公司 脑电生理实验教学装置
CN105030234A (zh) * 2015-06-26 2015-11-11 迈德高武汉生物医学信息科技有限公司 一种脑电波监测仪及其智能监测系统和方法
CN105615877B (zh) * 2016-02-22 2018-11-27 广州视源电子科技股份有限公司 癫痫脑电信号特征的定位系统
US11457855B2 (en) * 2018-03-12 2022-10-04 Persyst Development Corporation Method and system for utilizing empirical null hypothesis for a biological time series
CN108549875B (zh) * 2018-04-19 2022-04-15 北京工业大学 一种基于深度通道注意力感知的脑电癫痫发作检测方法
CN109009093A (zh) * 2018-06-19 2018-12-18 苏州修普诺斯医疗器械有限公司 移动脑电信号采集的分析方法
KR102169529B1 (ko) * 2019-11-29 2020-10-23 서울대학교병원 뇌파 분석과 관련된 관심 구간을 뇌파 신호에서 레이블링하는 방법 및 이를 수행하는 뇌파 분석 시스템
KR102236791B1 (ko) * 2019-11-29 2021-04-06 서울대학교병원 뇌파 분석 기반 환자진단 지원 시스템 및 방법
KR102513398B1 (ko) * 2021-01-29 2023-03-24 서울대학교병원 뇌파 신호를 정량적으로 분석한 결과를 이용한 뇌파 판독 소견 작성 장치 및 방법
CN115188448A (zh) * 2022-07-12 2022-10-14 广州华见智能科技有限公司 一种基于脑电波的中医医生诊疗经验记录方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11318843A (ja) * 1998-05-21 1999-11-24 Univ Kyoto 脳波測定方法
JPH11347008A (ja) * 1998-06-11 1999-12-21 Nec Corp 誘発電位測定装置及び誘発電位測定プログラムを記憶した記憶媒体
JP2006109964A (ja) * 2004-10-13 2006-04-27 Shimadzu Corp 光生体計測装置
JP2006518608A (ja) * 2003-01-20 2006-08-17 コーティカル ダイナミックス ピーティーワイ リミテッド 脳機能を監視する方法
WO2008057365A2 (en) * 2006-11-02 2008-05-15 Caplan Abraham H Epileptic event detection systems
US20080249431A1 (en) * 2006-09-29 2008-10-09 The Regents Of The University Of California Burst suppression monitor for induced coma
JP2010504132A (ja) * 2006-09-25 2010-02-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 脳活動の携帯式監視装置
WO2010107473A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-23 Neurosky, Inc. Eeg control of devices using sensory evoked potentials
US7957793B2 (en) * 2004-12-22 2011-06-07 Wisconsin Alumni Research Foundation Methods for identifying neuronal spikes
JP2011523366A (ja) * 2008-05-28 2011-08-11 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 電気生理学的信号のスパイク検出に対する閾値を決定する方法及びシステム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4215697A (en) * 1978-12-26 1980-08-05 Regents Of The University Of California Aperiodic analysis system, as for the electroencephalogram
US4201224A (en) * 1978-12-29 1980-05-06 Roy John E Electroencephalographic method and system for the quantitative description of patient brain states
US6330466B1 (en) * 1998-02-23 2001-12-11 California Institute Of Technology Using a multi-electrode probe in creating an electrophysiological profile during stereotactic neurosurgery
US9320900B2 (en) * 1998-08-05 2016-04-26 Cyberonics, Inc. Methods and systems for determining subject-specific parameters for a neuromodulation therapy
AU778361B2 (en) * 1999-10-07 2004-12-02 La Mont, Llc Physiological signal monitoring apparatus and method
EP1590037B1 (en) * 2003-01-27 2011-03-09 Compumedics USA, Inc. Online source reconstruction for eeg/meg and ecg/mcg
US7493158B2 (en) * 2003-09-05 2009-02-17 Sandhill Scientific, Inc. Esophageal function display and playback system and method for displaying esophageal function
US20060293578A1 (en) * 2005-02-03 2006-12-28 Rennaker Robert L Ii Brian machine interface device
WO2007150003A2 (en) * 2006-06-23 2007-12-27 Neurovista Corporation Minimally invasive monitoring systems and methods
JP4272702B2 (ja) * 2006-11-15 2009-06-03 パナソニック株式会社 脳波識別方法の調整装置、方法およびコンピュータプログラム
EP2088924B1 (en) * 2006-11-24 2020-10-21 Cortical Dynamics Limited Neurodiagnostic monitoring and display system
CN101720202B (zh) 2007-05-22 2012-09-05 珀西斯特发展公司 快压eeg电极的方法和装置
US20090264786A1 (en) * 2008-04-21 2009-10-22 Brainscope Company, Inc. System and Method For Signal Denoising Using Independent Component Analysis and Fractal Dimension Estimation
US8277385B2 (en) * 2009-02-04 2012-10-02 Advanced Brain Monitoring, Inc. Method and apparatus for non-invasive assessment of hemodynamic and functional state of the brain
US20110015537A1 (en) * 2009-07-15 2011-01-20 General Electric Company Method, apparatus and computer program for monitoring specific cerebral activity
RU2415642C1 (ru) * 2009-09-03 2011-04-10 Российская Федерация, в лице которой выступает Министерство образования и науки Российской Федерации Способ классификации электроэнцефалографических сигналов в интерфейсе мозг - компьютер

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11318843A (ja) * 1998-05-21 1999-11-24 Univ Kyoto 脳波測定方法
JPH11347008A (ja) * 1998-06-11 1999-12-21 Nec Corp 誘発電位測定装置及び誘発電位測定プログラムを記憶した記憶媒体
JP2006518608A (ja) * 2003-01-20 2006-08-17 コーティカル ダイナミックス ピーティーワイ リミテッド 脳機能を監視する方法
JP2006109964A (ja) * 2004-10-13 2006-04-27 Shimadzu Corp 光生体計測装置
US7957793B2 (en) * 2004-12-22 2011-06-07 Wisconsin Alumni Research Foundation Methods for identifying neuronal spikes
JP2010504132A (ja) * 2006-09-25 2010-02-12 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 脳活動の携帯式監視装置
US20080249431A1 (en) * 2006-09-29 2008-10-09 The Regents Of The University Of California Burst suppression monitor for induced coma
WO2008057365A2 (en) * 2006-11-02 2008-05-15 Caplan Abraham H Epileptic event detection systems
JP2011523366A (ja) * 2008-05-28 2011-08-11 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 電気生理学的信号のスパイク検出に対する閾値を決定する方法及びシステム
WO2010107473A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-23 Neurosky, Inc. Eeg control of devices using sensory evoked potentials

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALISON A. DINGLE, ET AL.: "A Multiple System to Detect Epileptiform Activity in EEG", IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, vol. VOL. 40, NO.12, JPN7017001533, December 1993 (1993-12-01), US, pages 1260 - 1268, XP000435787, DOI: doi:10.1109/10.250582 *
ZHANFENG JI, ET AL.: "An Automatic Spike Detection System Based on Elimination of False Positives Using the Large-Area Con", IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGENEERING, vol. VOL. 58, NO. 9, JPN7017001534, September 2011 (2011-09-01), US, pages 2478 - 2488, XP011408449, DOI: doi:10.1109/TBME.2011.2157917 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018153614A (ja) * 2017-03-17 2018-10-04 株式会社リコー 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび生体信号計測システム
JP7009906B2 (ja) 2017-03-17 2022-01-26 株式会社リコー 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび生体信号計測システム
JP2022508947A (ja) * 2018-10-22 2022-01-19 アイシーイー ニューロシステムズ, インコーポレイテッド 短期半球脳監視のための帽状腱膜下電極アレイのベッドサイド挿入および記録機能を最適化するためのシステムおよび方法
JP2021069929A (ja) * 2019-10-30 2021-05-06 株式会社リコー 波形発生特定方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP2757941A4 (en) 2015-03-11
EP2757941B1 (en) 2022-05-11
CN103874455A (zh) 2014-06-18
US20130072809A1 (en) 2013-03-21
WO2013043517A1 (en) 2013-03-28
CN103874455B (zh) 2016-12-07
JP6231480B2 (ja) 2017-11-15
EP2757941A1 (en) 2014-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10517541B2 (en) User interface for artifact removal in an EEG
JP6231480B2 (ja) Eeg記録を分析するための方法及びシステム
US8666484B2 (en) Method and system for displaying EEG data
US11317871B2 (en) Method and system for detecting and removing EEG artifacts
JP6267719B2 (ja) Eeg記録に存在するアーチファクトの量を表示する方法及びシステム
JP6291024B2 (ja) Eegデータ並びにユーザインタフェースを表示するための方法及びシステム
US8972001B2 (en) Method and system for displaying data
US20170172414A1 (en) Multiple Patient EEG Monitoring
US20140012151A1 (en) Method And System For Displaying EEG Data
EP2973347B1 (en) Multiple patient eeg monitoring
EP2782498B1 (en) Method and system for displaying eeg data and user interface
US20240156390A1 (en) User Interface For Artifact Removal In An EEG

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150916

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160729

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160802

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20161101

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170516

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170816

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20170926

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20171019

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6231480

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250