JP2015519116A - 電気生理学的誘起電位の特徴評価および分類のためのシステム、方法、およびコンピュータアルゴリズム - Google Patents

Abstract

解析対象ＥＰを発生させる生理系の変化（悪化または回復）を監視、検出、および特定するための自動ＥＰ解析装置であって、ＥＰを特徴評価および分類して、獲得されたＥＰ波形が潜時、振幅、または形態において重大な変化を示す場合にＥＰを発生させる生理系の変化（悪化または回復）について警告を発するよう適合された装置。

Description

本発明は、概して誘起電位（ＥＰ）の変化を検出することに関する。より具体的には、ＥＰの変化をコンピュータアルゴリズムにより自動的に検出することに関する。

体性感覚的誘起電位は、通常は周辺神経に反復的に刺激を与えた後に頭部または頸部エリアから記録される電位の合計である。体性感覚的誘起電位を使用した手術中の患者の監視は切迫した体位効果による損傷の早期特定を可能にし、患者の体位を変えて圧力または張力を緩和することにより損傷が回避されうることが分かっている。

例えば、非特許文献１、非特許文献２、および非特許文献３に記載されているように、これらは、その全体が参照により取り入れられる。

このような監視は概して、高度な訓練を受けた技術者が高性能マルチチャネル増幅器およびディスプレイ機器による医師の監視を受けることを必要とする。残念なことに、このような人および設備はその利用が限定され、事前予約を必要とし、費用がかかる。加えて、このような監視は従来、無反応であるか、体力が衰えているか、拘束されている患者が体位効果による被害を受けることのある体位効果が手術室の外側で発生するような領域の多くでは行われない。

一般的には、技術者が波形を検討する一方で、神経内科医は現場で、またはインターネットを介して遠隔的にＥＰ波形を同時的に検討する。技術者と神経内科医は訓練を受けており、ＥＰ波形の変化が重大であって差し迫った神経傷害を示すかどうかを判断する専門家である。これらの波形の解釈に深く関わる専門家を雇う費用は、最も高リスクの手術を除くすべての手術へ業務を割り当てる結果を招く。

特許文献１は、手術中に神経障害を回避するために生体計測信号を自動的に測定するのに利用可能な半自動の機器を記載している。しかし、この機器は、筋肉またはモータの記録に注目して手術器具の近傍の神経を測定するが、体位効果には対応していない。

波形を解析および分類して体位効果を特定する際の困難さは、波形の振幅、周波数、および形状における広範囲の変動に存する。これらの変動は、麻酔、他の機器からの電気的干渉、および既存の神経異常を含む多くの要因により生じる。

米国特許出願公開第２００８／０１６７５７４号明細書

Ｈｉｃｋｅｙ，Ｃ．， Ｇｕｇｉｎｏ，Ｌ．Ｄ．，Ａｇｌｉｏ，Ｌ．Ｓ．，Ｍａｒｋ，Ｊ．Ｂ．，Ｓｏｎ，Ｓ．Ｌ．＆ Ｍａｄｄｉ，Ｒ．（１９９３年）による「体性感覚誘起電位の監視による心臓手術中の周辺神経の損傷の予測」麻酔学７８（１），２９〜３５，Ｋａｍｅｌ，Ｉ．Ｒ． Ｄｒｕｍ，Ｅ．Ｔ．，Ｋｏｃｈ，Ｓ．Ａ．，Ｗｈｉｔｔｅｎ，Ｊ．Ａ．，Ｇａｕｇｈａｎ，Ｊ．Ｐ．，Ｂａｒｎｅｔｔｅ，Ｒ．Ｅ．＆ Ｗｅｎｄｌｉｎｇ，Ｗ．Ｗ．（２００６年）による「脊椎手術中の患者の体位と差し迫った上肢神経損傷との間の関係を判断するための体性感覚誘起電位の利用：遡及的解析」Ａｎｅｓｔｈ Ａｎａｌｇ １０２（５），１５３８〜１５４２ Ｌａｂｒｏｍ，Ｒ．Ｄ．，Ｈｏｓｋｉｎｓ，Ｍ，Ｒｅｉｌｌｙ，Ｃ．Ｗ．，Ｔｒｅｄｗｅｌｌ，Ｓ．Ｊ．＆ Ｗｏｎｇ，Ｐ．Ｋ．Ｈ．（２００５年）による「脊柱側弯症手術での体位異常に起因する上腕神経叢傷害の検出における体性感覚的誘起電位の臨床有用性」脊椎３０（１８），２０８９〜２０９３

したがって、従来のシステムおよび方法の短所を克服できるシステムおよび方法の必要性が存在する。

本発明の例示的実施形態では、電気生理学的ＥＰの特徴評価および分類のためのシステム、方法、およびコンピュータアルゴリズムが開示される。ＥＰは、適当な電極を使用して神経系により取得される電圧対時間信号として定義されうる。例えば、体性感覚系からＥＰが取得される時には、適当な電極を使用して検出される体性感覚系の反復的刺激に対する電気生理学的反応をアンサンブル平均することにより、信号が取得されうる。ＥＰの例は、体性感覚的、聴覚的、または視覚的なＥＰである。進行中の臨床的処置の過程で獲得される時系列のＥＰに、アルゴリズムが適用される。アルゴリズムは、基準／標準ＥＰの特徴を確定してから、基準ＥＰとともに前回ＥＰに対する次回ＥＰの特徴を評価して、下に位置する感覚神経系の機能が進行中の臨床的処置により著しく影響されているかどうかを判断する。アルゴリズムは、ＥＰシーケンスを獲得するように開発された補助的ハードウェアおよびアルゴリズムと通信して、有効な臨床的作業の流れを保証するのに適当なフィードバックを提供する。偽陽性および偽陰性が最小化されるように、アルゴリズムは臨床的に有効な適用の根拠となる。

本発明のさらなる特徴および利点が、本発明の様々な実施形態の構造および動作とともに、添付図面を参照して以下で詳細に説明される。

本発明の以上および他の特徴および利点は、同様の参照番号が概ね、同一、機能的に類似、および／または構造的に類似の要素を指す添付図面に示されているような本発明の好適な実施形態についての以下のより具体的な説明から明らかになるだろう。

本発明の例示的実施形態による、状況関連性刺激による注目生理系の刺激作用についての例示的な図である。 本発明の例示的実施形態による、注目生理系へ印加される適当な刺激シーケンスと対応の反応シーケンスについての例示的な図である。 本発明の例示的実施形態による、いくつかの反応に基づくアンサンブル平均ＥＰの生成についての例示的な図である。 本発明の例示的実施形態による、ＥＰ反応を獲得および分類するための例示的なフローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、ＥＰシーケンスに変化が発生したかどうかを判断するための例示的なフローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、基準反応を計算するための例示的なフローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、解析範囲を判断するための例示的なフローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、基準反応を更新するための例示的なフローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、ＥＰの特徴評価のための指標計算関係図についての例示的実施形態である。 本発明の例示的実施形態による、良好状態についての例示的フローチャートプロセスである。 本発明の例示的実施形態による、不良状態についての例示的フローチャートプロセスである。

好適な実施形態を含む本発明の様々な例示的実施形態が、以下で詳細に論じられる。特定の例示的実施形態について論じられるが、例示目的のみで行われていることが理解されるべきである。関連技術の当業者は、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく他の構成要素および構成が使用されうることを認識するだろう。

本発明の実施形態は、実時間でのＥＰの特徴評価および分類のためのコンピュータ信号処理およびパターン認識アルゴリズムに関する。このアルゴリズムは、一般的には技術者および医師により提供される専門家解析に替わるものである。ＥＰ機械に装備されるソフトウェアで機能するコンピュータアルゴリズムは、手術、または患者がリスクにさらされる状況で使用されて、体位効果または何らかの異常を検出、警告、および寛解するのに使用されうる。

図１は、本発明の例示的実施形態による状況関連性刺激での当該生理系への例示的刺激作用を示している。例えば体性感覚系については、刺激は、適切な大きさおよび形状の電流パルスの、表在神経への印加である。適当な刺激が印加されると、その際の電気生理学的反応は、印加される刺激により励起される軸索に沿って連続発生する活動電位である。

図２は、注目生理系に印加される適当な刺激シーケンスと対応の反応シーケンスとの例示的な図を示す。対応の反応シーケンスは、本発明の例示的実施形態により適当な記録部位で適当に構成される適当な電極を使用して検出されうる。これらの反応は、印加刺激により誘起された時の注目生理系の電気生理学的反応によって生成される容積伝導電圧場についての時間サンプリングおよびデジタル化による測定値から成る。

図３は、本発明の例示的実施形態による反応の数に基づくアンサンブル平均ＥＰの生成についての例示的な図を示す。他の生理系の電気生理学的活動からの電圧寄与率とともに周囲の電気ノイズにより、個々の反応が妨害されうる。それゆえ、適当な信号ノイズ比を得るため、いくつかの反応がアンサンブル平均されて合成誘起電位（ＥＰ）を生成する。平均される反応の数であるＮが増えるにつれて、合成ＥＰの信号ノイズ比は向上する。一実施形態では、注目生理系に応じてＮは１０から１０００でありうる。

ＥＰが処理されて注目生理系の状態を評価する。正常動作モードでの生理系は、「良好」状態にあると見なされる。生理系がストレスを受けるか、疲労するか、損傷を受けた場合には、生理系は「不良」状態にあると見なされる。良好状態の生理系から始めて、ＥＰシーケンスで検出されるＥＰの特徴変化が使用されて、生理系が良好または不良状態にあるかどうかを予測する。

図４Ａは、本発明の例示的実施形態によりＥＰ反応を獲得および分類するための例示的フローチャートプロセスを示す。各ＥＰが最初にフィルタリングされて、不要な機器ノイズを除去し、当該生理系の電気生理学的反応を良好に示す。ＥＰは、尤度推定に基づいてフィルタリングされうる。

基準反応が存在しない場合には、獲得された反応が解析されて基準反応を推定するとともに解析範囲を確定する。例えば、Ｎ_１良好反応が受信されず、Ｎ_１は基準反応を生成するのに必要とされる初期ＥＰ反応の数である場合には、基準反応は存在しない。基準反応を推定して解析範囲を確定するための解析については、以下でさらに説明される。

基準反応が存在する場合には、現在反応に基づいて基準が更新されうる。基準の更新については、以下でさらに説明される。

現在基準反応が判断されると、現在基準および前回反応に対して現在反応が特徴評価される。例えば、特徴評価は、ユークリッド距離、疑似相関、相互相関、現在反応と現在基準との間のエネルギー比のうち、少なくとも一つでありうる。エネルギー比は、現在反応と現在基準との間のエネルギーの比である。エネルギー比は、ＥＰ反応の大きさの変化を表しうる。それから現在反応の特徴評価に基づいて、現在反応が分類される。

ＥＰは、特徴評価に基づいて、考えられる四つのカテゴリ、つまり良好、不良、未確定、不確実に分類されうる。良好分類は、ＥＰ特徴評価が重大な波形変化に対応しないことを表しうる。例えば、体位効果が見られない時である。不良分類は、ＥＰ特徴評価が重大な波形変化に対応することを表しうる。例えば、体位効果が見られる時である。未確定分類は、ＥＰ特徴評価が未確定の重大性を持つことを表しうる。例えば、ＥＰ特徴評価が良好分類には不充分であるとともに不良分類にも不充分でありうる。例えば、ＥＰが体位効果ありと体位効果なしのいずれかに対応する可能性がありうる。不確実分類は、正確な特徴評価および分類には多すぎるノイズをＥＰが含むことを表しうる。

各分類は特定の閾値に対応しうる。閾値は、良好反応と見なされるにはＥＰ反応がどれほど基準に類似すべきか、または不良反応と見なされるにはＥＰ反応がどれほど基準に類似すべきでないかを表しうる。閾値は、ＥＰ反応の特徴評価に基づきうる。例えば、閾値は、ユークリッド距離、疑似相関、相互相関、またはＥＰ反応と基準との間のエネルギー比のうち少なくとも一つに基づきうる。閾値はまた、ＥＰ反応が不確実と見なされる前にどれほどのノイズがＥＰ反応に含まれるかを表しうる。

分類に使用される閾値は、トレーニングデータを解析することにより決定されうる。トレーニングデータは、特定の分類に対応することが知られている複数のＥＰ反応を含みうる。トレーニングデータの解析から決定される多数の閾値集合を使用して、計算された指標の値に基づいて当該カテゴリに属するものとして現在反応が分類されうる。

図４Ｂは、本発明の例示的実施形態による、ＥＰシーケンスで変化が発生したかどうかを判断するための例示的フローチャートプロセスを示す。図４Ｂは図４Ａから続くものである。分類ＥＰのシーケンスが得られると、注目生理系の状態が（良好から不良へとその逆のいずれか）変化したかどうか、または注目生理系の状態が変化していないかどうかがが判断されうる。状態が変化した場合には、システムが警告を発する。

図５は、本発明の例示的実施形態による、基準反応を計算するための例示的フローチャートプロセスを示す。反応対の間のユークリッド距離を使用して生成される最小全域ツリー（ＭＳＴ）において、現在ロードされている反応がノードとして反復的に表示されている。反応対を結ぶＭＳＴの各線は、ユークリッド距離値を表す。現在ロードされている反応は最初に獲得された反応でありうる。反応対は、何らかの二つの現在ロード反応の組み合わせでありうる。例えば、三つの反応は三つの反応対を生じる結果となりうる。ユークリッド距離は、各反応対の反応の間の差の平方の和、あるいは各反応対の反応の間の差の絶対値の和でありうる。

ＭＳＴは、閾値より大きい切断線に基づいてクラスタに分類されうる。閾値は、線の長さの平均値と線の長さの標準偏差とに基づきうる。クラスタは、クラスタのサイズに基づいて分けられうる。クラスタのサイズは、クラスタ内の反応の数でありうる。最大サイズのクラスタは、クラスタ内の反応に基づいて一時的な基準が計算されるように選択されうる。最大クラスタ内のすべての反応は、デフォルト解析範囲と疑似相関とを使用して配置されうる。要素数が最大のクラスタの反応要素が平均されて、基準反応を推定する。

図６は、本発明の例示的実施形態による、解析範囲を決定するための例示的なフローチャートプロセスを示す。初期基準反応の推定値とデフォルト解析範囲とを使用して、初期反応が特徴評価および分類される。最初に、初期良好反応が使用されて、最小適合値が得られるまで範囲の位置を調節することによりデフォルト幅解析範囲を求める。それから初期良好反応を使用して、最小適合値が得られるまで解析範囲を左右に広げることにより、解析範囲の幅が調節される。解析範囲位置とサイズ調整の両方について、適合手段は、

であり、ＮｏｒｍＥＤは正規化ユークリッド距離、ＣＣは相互相関である。図６には示されていないが、計算による新たな基準反応が、解析範囲を再計算するのに使用される。

図７は、本発明の例示的実施形態による、基準反応を更新するための例示的なフローチャートプロセスを示す。図７に示されているように、前回反応が良好と分類された場合には、前回反応と前回基準とに基づいて現在基準が再計算されうる。例えば、現在基準は前回反応の２５％と前回基準の７５％とに設定されうる。前回反応が良好と分類されない場合には、現在基準が前回基準に設定されうる。

新現在基準がどのように決定されるかに関係なく、新現在基準が使用されて新現在基準に対する現在反応を再配置する。それから、再配置反応に対して指標計算が実施されうる。

図８は、本発明の例示的実施形態による、ＥＰを特徴評価するための指標計算の関係図についての例示的実施形態を示す。図８に示されているように、現在反応が前回反応と比較されて、反応の間のユークリッド距離、疑似相関、および相互相関を得る。現在反応が現在基準と比較されて、反応と基準との間のユークリッド距離、疑似相関、相互相関、およびエネルギー比を得る。現在反応は、これらの様々な結果に基づいて分類されうる。

次回反応が獲得された後で、現在反応も使用されて、現在反応と次回反応との間のユークリッド距離、疑似相関、および相互相関を得る。

図９は、本発明の例示的実施形態による、良好状態のための例示的なフローチャートプロセスを示す。良好状態にある間に不良反応が受理されると、不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂより大きいか等しいかどうかを確認するためシステムが点検する。不良カウンタは、不良反応の数を指しうる。不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂは、次回不良反応が不良状態へ状態を変える前に受理される不良反応または未確定反応の数を指しうる。注目生理系に応じて、不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂが各状態について設定されうる。

不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂよりも大きい場合には、現在状態が不良状態へ変化して警告が発せられる。警告は、表示の視覚化、音声の発生、振動の生成等、多様な手法でシステムの利用者に伝達されうる。不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂより大きくない場合には、不良カウンタが増分されて不良反応が不良トラッカに追加されうる。不良トラッカは、受信された不良反応および未確定反応を追跡する。

受信された反応が不良反応でない場合には、受理された反応が未確定反応であるかどうかをシステムが点検しうる。受理された反応が未確定反応である場合には、不良カウンタがやはり増分され、未確定反応が不良トラッカに追加される。

受理された反応が未確定反応でもない場合に、システムは、受理された反応が良好反応であるかどうかを点検しうる。受理された反応が良好反応である場合、そして不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂより少ないか等しい場合には、不良カウンタがゼロに再設定されて不良トラッカが空にされる。不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂより大きい場合には、良好カウンタが増分されて良好反応が良好トラッカに追加される。

受理された反応が良好反応でもない場合には、システムは、反応は不確実反応であると判断してこの反応を無視しうる。

不良カウンタ、不良トラッカ、良好カウンタ、および良好トラッカに基づいて、システムは利用者に異なる指示を提供しうる。システムは、不良カウンタがゼロである時にはアイコンが緑になり、不良トラッカの値が増加するにつれて徐々に赤になるように、表示されるアイコンの色を変化させうる。

図１０は、本発明の例示的実施形態による不良状態のための例示的フローチャートプロセスを示す。不良状態にある間に良好反応が受理された場合に、システムは良好カウンタを増分し、不良カウンタが不良カウンタ閾値Ｎ_Ｂより小さい場合には不良トラッカの点検を終了する。

良好カウンタが良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇより大きいか等しいかどうかを確認するためシステムは点検を行いうる。良好カウンタは良好反応の数を指しうる。良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇは、状態を良好状態へ変化させるために受理される必要のある良好反応の数を指す。良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇは、注目生理系に応じて各状態について設定される。良好カウンタが良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇより大きい場合には、現在状態が良好状態へ変化して警告が発せられる。良好カウンタが良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇより大きくない場合には、良好反応が良好トラッカに追加されうる。良好トラッカは、受信された良好反応を追跡しうる。

受信された反応が良好反応でない場合に、システムは、受理された反応が未確定反応であるかどうかを点検しうる。受理された反応が未確定反応である場合には、不良カウンタが増分されて未確定反応が不良トラッカへ追加される。

受理された反応が未確定反応でもない場合に、システムは、受理された反応が不良反応であるかどうかを点検しうる。受理された反応が不良反応である場合、そして良好カウンタが良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇより少ないか等しい場合には、良好カウンタがゼロに再設定され、良好トラッカが空にされる。良好カウンタが良好カウンタ閾値Ｎ_Ｇより大きい場合には、不良カウンタが増分されて不良反応が不良トラッカへ追加されうる。

受領された反応が不良反応でもない場合には、システムは反応が不確実反応であると判断してこの反応を無視しうる。

信号処理ルーチンが適用されて、獲得されたＥＰのノイズを減少させるとともに、これらのＥＰが今後の解析から除外されて低い信号品質が報告されるように不適切な信号ノイズ比（ＳＮＲ）を持つＥＰが獲得される時を検出する。受理される不確実信号の数が追跡されて閾値と比較され、低い信号品質に関する警告を生成する時を判断する。

基準ＥＰがより明白に規定されて、事後のＥＰの変化がより良く特徴評価されて基準および前回ＥＰと比較されるように、適用されるフィルタリング技術は、尤度推定に基づく平均化を使用して、計器および状況に基づくノイズを減少させるとともに、獲得されたＥＰのＳＮＲを上昇させる。

パターン認識アルゴリズムが使用されて、ＥＰを特徴評価し、後で獲得されるＥＰの、基準および前回ＥＰに対する変化を測定し、下に位置する感覚神経系の機能変化を示すＥＰの変化が発生した時を検出しうる。ＥＰは、そのエネルギー、ユークリッド距離、そして規定の基準テンプレート反応とともに前回ＥＰに対する疑似および相互相関を使用して、特徴評価されうる。これらの指標を使用して、分類規則が適用され、ＥＰを発生させる下の生理系への重大な変化（悪化または回復）を現在反応が示しているかどうかを判断しうる。

一実施形態では、獲得されたＥＰの変化が下の生理変化（刺激または電極の要因に関する変化など）と関係していない時に、医療関係者または他の担当者が基準反応を再設定できるように、構成要素が追加されうる。

一実施形態では、システムは、解析されたＥＰを発生させる生理系の変化（悪化または回復）を監視、検出、および特定するための自動ＥＰ解析装置であり、ＥＰを特徴評価および分類して、獲得されたＥＰ波形が潜時、振幅、または形態において著しく変化する場合にＥＰを発生させる生理系への変化（悪化または回復）についての警告を発するのに適した装置である。システムはさらに、手術環境の他の機器へこのような装置を統合するシステムを含みうる。

装置はまた、これらの機器が生理変化を手動または自動で寛解または軽減して後で獲得されるＥＰ波形を向上させるようにする情報を手術環境の他の機器へ供給しうる。

装置はまた、麻酔または血圧機械からの情報を入手して、ＥＰ波形の変化が麻酔または血圧変化によるものである時に計算を行う。

装置は、電気パルスによる周辺神経への刺激を含めて周辺神経構造への潜在的な損傷を自動的に特定し、頸部または頭部に載置された電極を介して、神経系により発生される合成電気波形を記録し、獲得されたＥＰ波形の変化または傾向を測定し、この変化を利用者に警告し、データが正確かどうかを判断する選択肢を利用者に与え、この情報を自動手術台へ送り、傷害を寛解または回避するため台の調節により患者体位を自動的または半自動的に再調節する方法を実施しうる。

本発明の様々な実施形態が上で説明されたが、限定ではなく例としてのみ提示されていることが理解されるべきである。ゆえに、本発明の幅および範囲は上述した例示的実施形態のいずれかにより制限されるべきではなく、むしろ以下の請求項およびその同等物のみにより規定されるべきである。

Claims (5)

1. 自動的な基準獲得と、解析対象のＥＰを発生させる生理系の変化（悪化または回復）についての事後の監視、検出、および特定のための自動ＥＰ解析装置であって、
   ＥＰを特徴評価および分類して、獲得されるＥＰ波形が潜時、振幅、または形態において重大な変化を示した場合に前記ＥＰを発生させる前記生理系の変化（悪化または回復）について警告を発するように適合された装置。
2. 前記装置が、手術環境の他の機器に前記装置を統合するシステムをさらに包含する、請求項１の装置。
3. 手術環境の他の機器により生理変化を手動または自動で寛解または軽減させ、事後に獲得されるＥＰ波形を改善させることのできる情報を前記機器へ供給できる装置である、請求項１の装置。
4. 麻酔または血圧機械からの情報を入手してＥＰ波形の変化が麻酔または血圧変化によるものである時に計算を行う装置である、請求項１の装置。
5. 体性感覚ＥＰ波形が獲得される時に、周辺神経構造への潜在的損傷を自動的に特定する方法であって、
   電気パルスで周辺神経に刺激を与えるステップと、
   頸部または頭部に載置される電極を介して神経系により発生される合成電気波形を記録するステップと、
   獲得された前記ＥＰ波形の変化または傾向を測定するステップと、
   前記変化について利用者に警告するステップと、
   データが正確であるかどうかを判断する選択肢を前記利用者に与えるステップと、
   情報を自動手術台へ送るステップと、
   前記台の調整を介して患者体位を自動的または半自動的に再調節して傷害を寛解または回避するステップと、
   を包含する方法。

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