JP2020058806A - マルチセンサアレイを有する神経筋センシングデバイス - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスを提供すること。【解決手段】センシングデバイスは、キャリア材料及び複数の機械的センサを含む。キャリア材料は、肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能であり、複数の機械的センサのそれぞれは、キャリア材料と結合されている。各機械的センサは、肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能であるように、キャリア材料上に位置付けられる。次いで、各機械的センサは、その隣接する筋肉群の監視された機械的応答に対応するそれぞれの筋音図出力信号を生成する。次いで、これらの信号は、デバイス上に提供された通信回路を介してデバイスから外れて伝達されてもよい。【選択図】図１

Description

本開示は、概して、人工的に誘発された神経筋活動を検出するための外科用診断システムと共に使用されるセンシングデバイスに関する。

従来の外科的慣行は、神経の位置を認識又は検証して、神経の損傷を回避することを重要視している。外科的技術の進歩には、低侵襲性外科的処置や、更に複雑な医療デバイスの挿入など、露出が極めて小さい技術の開発を含む。こうした外科的技術の進歩により、それに応じて神経を検出及び／又は回避する方法の改良が必要とされている。

多くの外科的処置において、被験者の肢部又は他の解剖学的構造の周囲に提供される補助監視デバイス又は治療デバイスを含むことが一般的であり得る。例としては、抗塞栓ストッキング、連続圧縮デバイス、血圧カフ、麻酔監視デバイスなどを挙げることができる。これらのデバイスは、使用される場合、身体の一部分を覆い、活動神経検出の目的のために監視する必要がある筋肉へのアクセスを制限することがある。

ヒト被験者の体内治療領域内に提供された刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的応答を検出するために、スリーブ状の神経筋センシングデバイスを含む神経監視システムが提供される。体内治療領域は、一般に、センシングデバイスと直接通信している１つ以上の監視された筋肉を神経支配する神経を含む。

一実施形態では、センシングデバイスは、キャリア材料及び複数の機械的センサを含み得る。キャリア材料は、肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能であり、複数の機械的センサのそれぞれは、キャリア材料と結合されている。各機械的センサは、肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能であるように、キャリア材料上に位置付けられる。次いで、各機械的センサは、その隣接する筋肉群の監視された機械的応答に対応するそれぞれの筋音図出力信号を生成する。次いで、これらの信号は、デバイス上に提供された通信回路を介してデバイスから外れて伝達されてもよい。

本発明の上記の特徴及び利点並びに他の特徴及び利点は、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の態様に関する以下の詳細な説明から容易に明らかである。

「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「少なくとも１つ」、及び「１つ以上」は、項目のうちの少なくとも１つが存在することを示すために互換的に使用される。そのような項目は、別途明瞭に記載のない限り、複数存在してもよい。添付の特許請求の範囲を含む、本明細書におけるパラメータの全数値（例えば、数量又は条件）は、実際に数値の前に「約」があるか否かに関わらず、全ての例において、「約」という用語によって修飾されているものとして理解されるべきである。「約」は、記載された数値がわずかな不正確さ（正確な値に近い、概ねこの値であるか又は値に十分に近い、おおよそ）を許容することを示す。「約」によって提供される不正確さが本技術分野において異なる意味で理解されない場合、本明細書で使用されるときの「約」は、そのようなパラメータを測定及び使用する通常の方法から生じ得る変動を少なくとも示す。更に、範囲の開示は、全ての値及び全範囲内で更に分割された範囲の開示を含む。これにより、範囲内の各値及び範囲の端点は全て、別個の実施形態として開示される。

人工的に誘発された機械的筋応答を検出するためのスリーブベースのセンシングデバイスを含む神経監視システムの概略図である。 被験者の脚部に提供されたスリーブベースのセンシングデバイスの拡大概略前方図である。 被験者の脚部に提供されたスリーブベースのセンシングデバイスの拡大概略前方図である。 術前システム診断を実行するための概略フロー図である。 図３に示されたものと同様の、線５Ａ−５Ａを通る、脚部の概略断面図である。 図３に示されたものと同様の、線５Ｂ−５Ｂを通る、脚部の概略断面図である。 図１に示すような、線６−６を通る、被験者の下腿部の概略断面図である。 筋肉の最大上応答を判定するために、組み込まれた経皮電極を使用する方法の概略図である。 処置中の神経筋ブロックの存在を推定するために、組み込まれた経皮電極及び機械的センサを使用する方法の概略図である。 周期的電気刺激に応答した筋音図出力信号の概略時間領域グラフである。 誘発刺激の印加後に存在する応答ウィンドウ内の筋肉の誘発された機械的応答の概略時間領域グラフである。 誘発された応答であるか、又は誘発された応答ではないかのいずれかとして、センシングされた筋肉運動を分類するための、教師あり学習アルゴリズムを含む信号処理アルゴリズムの概略図である。 刺激の印加と応答ウィンドウ内で発生する誘発された応答の発生との間の待ち時間を比較するための技術の概略時間領域グラフである。

本開示は、被験者の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスを提供する。デバイスは、キャリア材料上に提供される神経筋センサのアレイを含んでもよく、このアレイは、被験者の肢部の一部分に又はその周囲に固定されるように動作可能である。センサアレイは、例えば、１つ以上のセンサを、それぞれの筋肉群に直接隣接する被験者の皮膚と接触させて位置付けることによって、肢部の複数の筋肉群を監視してもよい。ほとんどの実施形態では、アレイ内の各センサは、隣接する筋肉群の機械的運動を監視するように動作可能な機械的センサを含む。様々な処理技術を使用して、システムは、センシングされた機械的運動が、神経支配している神経に提供される電気刺激によって引き起こされ得るような、人工的に誘発された筋応答を表すかどうかを識別することができる。これらの処理技術は、予想される応答ウィンドウの外側のノイズ、全体運動、及び／又は信号コンテンツを積極的にフィルタリングすることを関与し得る一方で、誘発された応答を示す属性又はパターンについて、センサからの信号（単数又は複数）を検査することも含み得る。処理及び事象検出がデバイス上でローカルに実行される場合、いくつかの実施形態では、センサデバイスは、通信回路を介して、誘発された筋応答を表す１つ以上のアナログ信号トレースを送信することができる。

エラーの可能性を低減しながら術前設定を最小限に抑えるために、センサデバイスは、それを（血圧カフと同様に）肢部の周囲に固定するか、又は、例えば抗塞栓ストッキングなどのデバイスを被検者の上へと引っ張ることによって、被験者に固定され得る統合ユニットとして提供されてもよい。そうすることで、キャリア材料は、各センサが個々に置かれた場合よりも、より迅速な方法で被験者の周囲にアレイを置くことができる。

いくつかの実施形態では、センサデバイスは、デバイスとデジタル通信するホストシステムに、１つ以上の警告又は筋音図出力信号を送信するように動作可能なオンボード処理機能及びオンボード通信回路を含み得る。センサデバイスは、補助機能を更に組み込んでもよく、これは、被験者上の空間について神経筋センサと競合する任意のセンシングシステム又は治療システムの必要性を排除する。このように統合センシングデバイスを提供することにより、任意の必要な術前設定が最小限に抑えられる（すなわち、１つの適切に配置されたデバイスが、複数の目的を果たし得る）。このような補助機能の例としては、麻酔監視機能、血栓塞栓抑止機能、血圧監視機能、生体監視及び／又はバイタル監視などを挙げることができる。

被験者上での不適切な付着／位置付けの可能性を低減するために、いくつかの実施形態では、システム及び／又はセンシングデバイスは、デバイスが肢部の周りに正しい向きで位置付けられているかどうか、及びそれが完全に正しい肢部上に位置付けられているかどうかを調査する１つ以上の診断ルーチンを実行することが可能であり得る。デバイスが身体上で適切に配向されていない、又は位置付けられていない場合、センシングデバイスは、警告を提供してもよく、これは、監視されるパラメータにおける精度の潜在的な損失を外科医に知らせてもよい。いくつかの実施形態では、肢部にわたるセンサのアレイの使用は、肢部の全体的な並進又は回転をより容易に識別することによって、追加の全体運動除去を提供することができる（すなわち、全てのセンサが協調して移動する場合、神経の電気的脱分極によってセンシングされた運動が誘発される可能性は低い）。上述したように、補助機能はセンサデバイスに含まれ得ることに留意されたいが、いくつかの実施形態では、補助機能は、アレイ内に提供された神経筋センサに依存して、２つの目的を果たし、補助機能を有効にすることができる。この例としては、麻酔深度監視を挙げることができ、ここでは、肢部に四連反応（Train of Four、ＴｏＦ）刺激が提供され得る一方で、センサは、ＴｏＦ刺激に対する応答を監視する。同様に、神経伝導速度の測定は、単一の刺激に応答して、（センサアレイを介して）異なる筋肉群収縮がいつ発生するかを検査することによって、部分的に実行することができる。

図面を参照すると、同様の参照番号は様々な図における同様又は同一の構成要素を識別するために使用され、図１は、外科的処置中などに、被験者１４の体内治療領域１２内の１つ以上の神経の存在を識別するために使用され得る神経監視システム１０を概略的に示す。以下により詳細に記載されるように、システム１０は、神経の刺激により誘発される脱分極（すなわち人工的に誘発された神経筋応答）を示す神経筋応答について、被験者１４の１つ以上の筋肉を監視してもよい。刺激に対する筋肉の応答が処置中に検出される場合、システム１０は、外科医に警告又は指標を提供することができ、これにより、適切な措置が保証された場合に外科医はそのような適切な措置を取ることが可能になり得る。

本明細書で使用されるとき、「人工的に誘発された神経筋応答」は、筋肉を神経支配する神経に印加される脱分極刺激に対する筋肉の応答である。一般に、応答は、神経が刺激によって、例えば、刺激が中間感覚手段（例えば、視覚、聴覚、味覚、嗅覚、及び触覚）を介して受信される代わりに、刺激が直接脱分極されるので、「人工的に誘発」される。「人工的に誘発された」筋応答を引き起こし得る刺激の例としては、神経又は神経を直接囲む体内組織若しくは流体に直接印加される電流を挙げることができる。本例では、印加された電流が十分に強い及び／又は神経に十分に近い場合、神経を人工的に脱分極させる（その結果、これに応じてその神経によって神経支配される筋肉（単数又は複数）の対応する収縮をもたらす）ことができる。このような「人工刺激」の他の例は、機械的に誘発された脱分極（例えば、組織レトラクタなどを用いて神経を物理的に伸張又は圧縮させる）、熱誘発性脱分極（例えば、超音波焼灼を通じて）、又は化学的に誘発された脱分極（例えば、神経を囲む組織への化学薬品の適用を通じて）を含むことができる。

人工的に誘発された神経筋応答の間、人工的に脱分極された神経によって神経支配される筋肉は、物理的に収縮又は弛緩（すなわち、機械的応答）することができ、並びに／あるいは筋肉全体の電位を変化させることができる。機械的応答は、主に筋肉の長手方向（すなわち、筋肉の構成繊維と並んだ方向）に沿って発生し得るが、横方向の筋肉の膨張／弛緩をそれぞれ更にもたらすこともある（ほとんどの骨格筋の場合、皮膚に対して実質的に垂直であり得る）。人工的に誘発された機械的筋応答中の筋肉の局所的な動きは、非刺激状態での筋肉の位置に対して測定することができる。

神経監視システム１０は、一般に、刺激装置４０によって提供される刺激４２に対する筋肉の神経筋応答を検出するように協働し得る、ホストシステム２０及びセンシングデバイス３０を含んでもよい。図２に概略的に示されるように、ホストシステム２０は、外科医から情報を受信するように動作可能な１つ以上の入力デバイス２２と、警告を伝達するか、又は情報フィードバックを外科医に提供するように動作可能な１つ以上の出力デバイス２４と、センシングデバイス３０と通信するように動作可能な通信回路２６と、入力デバイス２２と出力デバイス２４と通信回路２６との間の情報の流れを少なくとも管理するように動作可能であるプロセッサ２８と、を含む。

一般に、１つ以上の入力デバイス２２は、キーボード、マウス、及び／又はタッチスクリーンディスプレイを備えたデジタイザを含んでもよい。これらのデバイスは、術前ケース情報を受信してもよく、又は外科医が、処置前又は処置中に、様々な術中パラメータ、アラーム制限、又は他のケース情報を変更することを可能にし得る。いくつかの実施形態では、刺激装置４０及び／又はフットペダル４４は、ホストシステム２０に追加の入力を提供し得る。この入力は、刺激の送達及び／又は大きさを示すアナログ信号又はデジタル信号の形態であってもよい。出力デバイス２４は、例えば、ＬＥＤ／ＬＣＤディスプレイ、１つ以上のインジケータライト、又は外科医に可聴警告を提供することができるスピーカなどの視覚的表示を含んでもよい。

センシングデバイス３０は、被験者１４に直接接触し、少なくとも被験者１４の神経筋応答をセンシング／検出することに関与する、システム１０の一部分である。センシングデバイス３０は、被験者１４に固定されるように動作可能なキャリア材料３２と、キャリア材料３２と結合され、被験者１４の異なる筋肉群の神経筋応答をそれぞれが監視するように動作可能である複数の神経筋センサ３４と、を含む。センシングデバイス３０は、ホストシステム２０の通信回路２６とデジタル通信するように動作可能な通信回路３６と、複数の神経筋センサ３４及び通信回路３６と通信するローカルプロセッサ３８とを更に含んでもよい。一般に、本システム１０で使用されるプロセッサ（例えば、プロセッサ２８、３８）はそれぞれ、１つ又は複数のデジタルコンピュータ、データ処理デバイス、及び／又は１つ以上のマイクロコントローラ若しくは中央処理ユニット（central processing units、ＣＰＵ）を有するデジタル信号プロセッサ（digital signal processors、ＤＳＰ）、として具体化することができ、読出し専用メモリ（read only memory、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、電気的消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（electrically-erasable programmable read only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、高速クロック、アナログ−デジタル（analog-to-digital、Ａ／Ｄ）回路、デジタル−アナログ（digital-to-analog、Ｄ／Ａ）回路、入出力（input/output、Ｉ／Ｏ）回路、及び／又は信号調整及びバッファリング電子機器を有してもよい。

センシングデバイス３０及びキャリア材料３２の特定の性質は、外科的処置の手術部位及び性質の位置に基づいて変化し得るが、多くの場合、キャリア材料３２は、被験者の肢部の周囲に固定されたカフ又はスリーブに似ていてもよい。このような設計は、例えば、手術部位内に存在する神経が腕部又は脚部の末梢筋肉を神経支配すると知られている、脊椎処置に好適であり得る。

いくつかの実施形態では、キャリア材料３２は、外科用途において既に一般的である、別個の治療用デバイス又は診断用デバイスであってもよい。例えば、Ｌ２−Ｓ１椎骨のうちの１つ以上に関する脊椎処置では、脚部筋肉を神経支配する神経根が手術領域内に位置し得ることが知られている。しかしながら、このような処置の間、圧縮型の抗塞栓ストッキング（血栓塞栓抑止（Thrombo-Embolic-Deterrent、「ＴＥＤ」）ホース）は、典型的には、血餅形成を抑制するために被験者の脚部及び足の周囲に提供される。したがって、一実施形態では、キャリア材料３２は、着用時に被験者の脚部に圧縮力を印加するように構成された弾性スリーブ／ストッキングであってもよく、これにより、別個のＴＥＤホースの必要性を排除する。被験者に対するこのような圧縮は、キャリア材料自体に弾性張力／歪み（「張力フィット」とも呼ばれる）としてそれ自体現れる場合がある。脊椎に対してより高度に実行される外科的処置では、キャリア材料３２は、例えば、被験者の腕部の周囲に着用される血圧カフを含んでもよい（又は、それは標準的な血圧カフの機能と同様の機能を含んでもよい）。これらの実施例では、キャリア材料３２は、専用の神経筋センシングデバイスの機能外の機能を果たし、したがって、手術前の準備及び計画を効率的にする一方で、時には込み合っている肢部への監視アクセスを可能にする。

センシングデバイス３０の観点によれば、キャリア材料の主な目的は、被験者の皮膚と比較的安定した接触で神経筋センサ３４を保持することである。本技術には、筋電図（electromyography、ＥＭＧ）を用いた（すなわち、脱落するリスクがあまりなく、針電極が筋肉内の相対位置に保持されていることを確実にすることによる）有益な用途があるが、デバイス３０の完全な機能は、神経筋センサ３４が様々な筋肉の機械的応答を監視するように構成されるか、又は少なくとも、静的重力を検出することができる。したがって、一実施形態では、神経筋センサ３４はＥＭＧ電極であるか、又はそれを含むが、より好ましい実施形態では、神経筋センサ３４はそれぞれ、直接隣接する筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能である、（図２に示すような）それぞれの機械的センサ５０を含む。

様々な実施形態において、各神経筋センサ３４の機械的センサ５０は、例えば、歪みゲージ、圧力／力変換器、位置エンコーダ、加速度計、圧電材料、又は物理的運動を可変電気信号に変換し得る任意の他のトランスデューサ若しくはトランスデューサの組み合わせを含んでもよい。以下で説明するように、特定の実施形態では、加速度計又は重力の方向を測定できる他のセンサを含めると、電極、歪みゲージ、又は圧力マッピングメッシュ／フィルム（例えば、電位、接触圧力、張力、又は局所的屈曲を監視することに基づいて動作するセンサ）などの他のセンサでは不可能な診断が可能になる場合がある。神経筋応答を監視するために圧力、張力、又は屈曲に基づく機械的センサが最も適切であるいくつかの実施形態では、補助的な診断目的のために、加速度計が依然として含まれ得る。

上述のように、システム１０は、被験者１４の体内治療領域１２内に刺激４２を選択的に提供することができる１つ以上の細長い医療器具４０（すなわち、刺激装置４０）を更に含んでもよい。例えば、一構成では、細長い医療器具４０は、遠位端部分に配設された電極４８を有するプローブ４６（例えば、ボール形先端プローブ、ｋ−ワイヤ、又は針）を含んでもよい。電極４８は、ユーザ／医師の要求、又はプロセッサ２８のコマンドのいずれかに応じて選択的に通電されて、被験者の体内組織に電気刺激４２を加えてもよい。他の構成では、細長い医療器具４０は、拡張器、レトラクタ、クリップ、焼灼プローブ、椎弓根スクリュー、又は侵襲性医療処置で使用され得る任意の他の医療器具を含んでもよい。器具にかかわらず、意図された人工刺激が電流である場合、器具４０は、処置中に体内治療領域１２内の組織に接触することを意図した器具の一部分に配設された選択的に通電可能な電極４８を含んでもよい。

外科的処置中、ユーザ／外科医は、治療領域１２内の体内組織に刺激を選択的に付与して、１つ以上の神経の束又は繊維の存在を識別することができる。電気刺激４２の場合、ユーザ／外科医は、例えば、ホストシステム２０と通信しているボタン又はフットペダル４４を押すと、刺激を付与することができる。電気刺激４２は、例えば、約１０Ｈｚ未満、又は約１Ｈｚ〜約５Ｈｚ、好ましくは約２Ｈｚ〜約４Ｈｚの周波数で提供される複数の連続的な離散的パルス（例えば、階段状パルス）を含む周期的刺激であってもよい。各パルスは、約５０μｓ〜約４００μｓの範囲内のパルス幅を有してもよい。他の実施例では、離散的パルスは、約５０μｓ〜約２００μｓの範囲内、又は約７５μｓ〜約１２５μｓの範囲内のパルス幅を有してもよい。更に、いくつかの実施形態では、各パルスの電流振幅は、独立して制御可能であってもよい。

神経が電極４８の所定の距離内に延びている場合、電気刺激４２が神経を脱分極させることで、神経に神経支配される筋肉の機械的攣縮（すなわち、人工的に誘発された機械的筋応答）をもたらすことができる。一般に、応答／攣縮の大きさは、電極と神経との間の距離、電気刺激と接地パッチとの間のインピーダンス、及び刺激電流の大きさに直接相関し得る。一構成では、ルックアップテーブルがプロセッサ２８によって用いられて、既知の刺激の大きさと測定された機械的筋応答の大きさが与えられた場合、電極と神経との間の近似距離を提供することができる。

上述のように、各機械的センサ５０は、被験者１４の隣接する筋肉群の局所的な機械的動きを監視するように特別に構成されてもよい。このセンシングされた動きに応答して、それぞれの機械的センサ５０は、隣接する筋肉のセンシングされた機械的動き、力、及び／又は応答に対応する筋音図（mechanomyography、ＭＭＧ）出力信号５２を生成することができる。ＭＭＧ出力信号５２は、デジタル信号又はアナログ信号のいずれかであってもよく、センサ５０は、有線通信又は無線通信を介して、ＭＭＧ出力信号５２（又はその好適な表現）をプロセッサ３８に送信するために必要とされ得る任意の通信回路又はローカル処理回路５４を更に含んでもよい。いくつかの実施形態では、センサ３４は、ローカル処理回路５４又はローカルプロセッサ３８の指示で動作し得る照明モジュール５６又は可聴警告モジュールなどのローカル警告機能を更に含んでもよい。

センシングデバイス３０の通信回路３６は、任意の好適な有線通信手段又は無線通信手段を通じてホストシステム２０の通信回路２６とデジタル通信することができる。それぞれの回路２６、３６は、一方向通信又は双方向通信を可能にすることができ、処置中に同時に使用されるセンシングデバイス３０の数に応じて、部分的に選択することができる（多くのＢｌｕｅｔｏｏｔｈプロトコルがポイントツーポイントペアリングを必要とすることに留意されたい）。好適な有線プロトコルとしては、Ｉ２Ｃ、ＣＡＮ、ＴＣＰ／ＩＰが挙げられるが、好適な無線プロトコルとしては、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、ＮＦＣ、ＲＦｉＤなどが挙げられる。

センシングデバイス３０が被験者１４の脚部に提供される腰椎処置に関して、センシングデバイス３０の設定及び動作を以下に説明する。特定の性質の処置は例示的なものであり、限定として読まれるべきではないことを理解されたい。以下の動作原理は、同様に、頚椎に対して実行される脊椎処置（例えば、被験者の腕部にセンシングデバイスが提供されている、Ｃ５−Ｔ１）、又は他のそのような処置にも同様に適用することができる。

図３は、腰椎上の外科的処置の実行中に使用され得るセンシングデバイス３０の一実施形態を概略的に示す。図示されるように、キャリア材料３２は、被験者の脚部の周りに弾性張力フィットを維持するように動作可能なスリーブであってもよい。センシングデバイス３０は、キャリア材料３２内に埋め込まれた、あるいは直接結合された複数の神経筋センサ３４を含む。各センサ３４は、脚部の異なる筋肉群の応答を監視することができるように、キャリア材料３２上に位置付けられる。例えば、第１のセンサ６０は、スリーブが被験者の脚部に適切に位置付けられたときに、外側広筋又は内側広筋の上方／外側のほぼ中央に位置するように、大腿部の前方部分上に配置されてもよい。第２のセンサ６２は、スリーブが被験者の脚部に適切に位置付けられたときに、大腿二頭筋の上方／外側のほぼ中央に位置するように、大腿部の後方部分に配置されてもよい。第３のセンサ６４は、スリーブが被験者の脚部に適切に位置付けられたときに、脛骨前筋の上方／外側のほぼ中央に位置するように、下腿部の前外側部分に配置されてもよい。最後に、脊椎よりも下で行われるいくつかの処置の場合、第４のセンサ６６は、スリーブが被験者の脚部に適切に位置付けられたときに、腓腹筋の上方／外側のほぼ中央に位置するように、下腿部の後方部分上に配置されてもよい。

被験者の脚部上のスリーブの適切な位置合わせを達成する際に医療スタッフを支援するために、キャリア材料３２は、相対的な向きが迅速に識別され得る１つ以上の位置合わせ印６８を含んでもよい。これらの印６８は、膝キャップ又は足首骨の指標又は穴、他の装置と位置合わせするマーク、解剖学的基準平面と位置合わせするマークなどのような解剖学的マーカーを含んでもよい。一実施形態では、印６８は、図３に示されるように、ストッキング／スリーブの長さの大部分に沿って、及び／又は肢部の長さに沿った特定の解剖学的中間点で延在する線を含んでもよい。この実施形態では、線（単数又は複数）は、スリーブの全体的な相対的な向きを判定するための迅速な視覚的基準を提供する一方で、いかなる局所的な捻れにも注意を払う。

いくつかの実施形態では、プロセッサ３８は、機械的センサ５０のうちの１つ以上を使用して、センシングデバイス３０が所与の処置のために正しい肢部上に置かれるか、及び／又はその肢部に対して適切な向きに置かれるかを判定するように構成されてもよい。一般的な意味では、この肢部／向き検出機能は、センサ５０に作用する静的重力の理解と共に、処置の性質の理解に依存する。

図４は、プロセッサ３８によって実行され得る肢部／向きアルゴリズム（単数又は複数）７０の実施形態を概略的に示す。以下の電子処理技術及び／又はアルゴリズムの多くは、特に断りがない限り、ローカルセンサデバイスプロセッサ３８を介して実行されるものとして記載されているが、１つ以上の実施形態では、これらの技術のそれぞれ又はいずれも、センサデバイスプロセッサ３８の代わりに、又はプロセッサ２８、３８の組み合わせによって、ホストプロセッサ２８によって実行されてもよいことに留意されたい。別の言い方をすれば、いくつかの状況では、（例えば、ホストシステム２０に送信されなければならないデータの量又は解像度を最小限に抑えるために）デバイス上で特定の処理を直接実行することが有益であり、多くの状況では、プロセッサがこの技術を実行し、したがって、プロセッサ２８、３８は、分離がアルゴリズムの物理的な側面でない限り、同じプロセッサの拡張と見なされるべきである。

図４に示されるように、肢部／向きアルゴリズム７０は、プロセッサ３８が、７２での処置の性質の指標を受信することによって開始する。この指標としては、例えば、手術領域内の椎骨又は神経根の指標、これらの神経根によって神経支配され得る筋肉群の指標、処置が実行される被験者の身体の側の指標、使用される麻酔の種類の指標、及び／又は処置中の被験者の意図された姿勢の指標を挙げることができる。いくつかの実施形態では、この情報のいずれか又は全ては、ホストシステム２０に関連付けられた入力デバイス２２を介して外科医又は医療スタッフによって手動で入力されてもよい。他の実施形態では、指標は、電子医療記録又は処置の他の以前に記憶された記録からダウンロードされてもよい。

この初期設定段階の間、（７４において）センシングデバイス３０を被験者１４の肢部の一部分の周囲に固定してもよい。このステップでは、神経筋センサ３４／機械的センサ５０は、それぞれ、異なる筋肉群の上の皮膚と接触するか、又は皮膚に直接隣接して位置付けられることが好ましい。そうすることで、下にある筋肉群の動き／応答がある場合、隣接するセンサ５０はまた、その運動を経験し、検出するであろう。このプロセスの間、任意の提供された位置合わせ印６８は、デバイス３０を肢部の周りに適切に配向させるのに役立つよう使用されるべきである。

７６で、複数のセンサ５０のそれぞれを通電させてもよく、その後、それらは、センシングされた動き又は力に対応する１つ以上のＭＭＧ出力信号５２を生成し始めることができる。このステップは、例えば、センシングデバイスを電源に差し込むこと、（物理的若しくはソフトウェア内の）スイッチを反転させること、又はバリアタブをバッテリーコンパートメントから引き出すことを含んでもよい。

通電されて所定の位置にあると、プロセッサ３８は、向き診断アルゴリズム７８及び／又は肢部検証アルゴリズム８０のうちの一方又は両方を実行して、デバイス３０が適切に位置付けられ、誘発された筋応答が発生した場合にそれを監視することを保証することができる。一般的な意味では、向き診断アルゴリズム７８は、センシングデバイスが被験者１４に対して不適切に配向され得る場合に、手術チームに警告するように動作可能にすることができる。同様に、肢部検証アルゴリズム８０は、センシングデバイス３０が被験者の身体の意図されているものとは反対側に位置付けられ得る可能性がある場合に、手術チームに警告してもよい。各判定は、一般に、神経筋センサ３４のうちの１つ以上に含まれる加速度計（又は他の静的力センサ）によって測定される重力１００（図５Ａ及び図５Ｂに示される）の方向に依存し得る。

向き診断アルゴリズム７８は、センシングデバイス３０の実際の向きを肢部の周りで判定することによって、８２で開始することができる。図５Ａ及び図５Ｂに概略的に示されるように、１つ以上のＭＭＧ出力信号５２の静的成分（すなわち、静的成分は重力１００を表す）を検査することによって、センシングデバイス３０の向きをグローバル座標フレーム内で判定することができる。被験者によって解剖学的構造が変化するので、複数のこれらの静的重力ベクトル１００を平均化して、平均接地方向を判定することが必要であり得る。より具体的には、各センサ３４が全般的に被験者の皮膚と同一平面に置かれると、身体の湾曲は、各センサを異なる絶対的な向きで位置付けることができる。キャリア材料の周囲の各センサの相対的な位置付けを知ることにより、センサのそれぞれに対するこれらの絶対的な向きは、プロセッサがデバイス３０の絶対的な向きを判定することが可能となる。

理解され得るように、ＭＭＧ出力信号５２は、複数の直交軸でセンシングされた静的力の合計として得られる重力ベクトル１００を表してもよい。計算は、第１の軸が皮膚に対して垂直であるようにセンシング軸を配向することによって簡略化することができ、第２の軸は、肢部の長手方向軸に平行であり、最後は肢部の円周に正接する。向き判定を実行する際、プロセッサ３８は、肢部／スリーブの長手方向軸に平行な軸内で測定された任意の静的重力成分を省いてもよい。そうすることにより、肢部の高さではなく、肢部を中心としたセンシングデバイス３０の相対的な回転に対する向き分析に焦点を合わせることになり、これはデバイスの向きの目的にあまり関連しない。

再び図４を参照すると、デバイス３０の全体的な向きが８２で判定されると、この向きは、デバイス３０の適切な向き又は意図された向きと（８４において）比較され得る。被験者１４が（７２において）処置の性質を介して示され得る姿勢にあると仮定すると、デバイス３０の相対的な向きは、判定された向きが意図された向きの所定の角度許容差内にある場合には、正しいと見なされるべきである。いくつかの実施形態では、（８２での）向き判定及び（８４での）比較は、デバイス３０に沿った複数の位置で（例えば、上腿部の周囲の１つ−上腕／二頭筋、及び下腿部−脛骨／腓腹筋の周囲のうちの１つ）別個に発生し得る。これにより、プロセッサ３８は、任意の局所的な捻れを認識することを可能にし得る。

センシングデバイス３０の現在の向きが（許容可能な許容差内の）意図された向きに一致しない場合、（８６において）警告が提供されてもよい。８６における警告は、例えば、ホストシステム２０の出力デバイス２４を介して提供される視覚警告又は可聴警告を含んでもよく、又はいくつかの実施形態では、センシングデバイス３０から直接提供される光又は音を含んで、位置合わせされていないことを示すことができる。例えば、一実施形態では、（図２に示されるような）各センサ３４上に設けられた照明モジュール５６は、センサが位置合わせされていない場合（すなわち、個々の重力ベクトルが予想される方位から許容差外にある場合）には第１の色を照明してもよく、適切に位置合わせされている場合には、第２の色を照明することができる。同様に、いくつかの実施形態では、光はプロセッサ３８自体と関連付けられてもよく、平均向きが予想される向きから許容差外にあるかどうかを示すために使用されてもよい。

再び図４を参照すると、プロセッサ３８は、センシングデバイス３０が適切な肢部上にあるかどうかを判定するために、肢部検証アルゴリズム８０を実行するように更に構成されてもよい。不適切な肢部の配置は、設定中の不注意、又は、例えば、左右のセンサデバイスが反転していることの結果であり得る。肢部検証アルゴリズム８０は、身体の二分矢状面にわたってヒトの解剖学的構造が概ね鏡映されるという事実に依存するが、肢部の解剖学的構造は、肢部の二分矢状面に関して概ね対称ではない。例えば、図６は、脛骨前筋１０６を通って取られた被験者の左脚部１０２及び右脚部１０４の断面を示す。図示のように、センサ１０８を有するセンシングデバイス３０が左脚部１０２の代わりに右脚部１０４上に（１０８’に示される不注意な位置付けで）不注意に置かれた場合、センサ１０８’は、外側部１１２の代わりに脚部の内側部１１０に置かれる。前方下腿部の内側部１１０及び外側部１１２は異なる表面形状（すなわち、両肢部の二分矢状面１１４について非対称）を有するため、センサ１０８’は、センシングデバイスが誤った肢部上に置かれた場合に、皮膚に対して異なる角度向きをとるであろう。したがって、いくつかの実施形態では、肢部検証アルゴリズム８０は、予期せぬ局所的な向きであるフラグセンサに、肢部の非対称性を利用してもよい。

図４に示されるように、肢部検証アルゴリズム８０は、（８８において）両肢部の二分矢状面１１４からオフセットされ、かつ、その二分矢状面について非対称である解剖学的構造の一部分上に提供されるセンサ３４の向きを判定することによって開始することができる。向き診断アルゴリズム７８と同様に、センサの局所的な向きは、重力１００を示すＭＭＧ出力信号５２の静的成分を検査することによって判定されてもよい。

次いで、プロセッサ３８は、（９０において）この判定されたセンサ向きを、予想されるセンサ向きと比較して、センシングデバイスが正しい肢部にある可能性が高いかどうかを判定することができる。この比較は、センサの向きが予想される向きの既定の角度許容差内にあるかどうかを判定することと、あるいは、正しい肢部上に位置付けられた場合のセンサの向きと、誤った肢部上に位置付けられた場合のセンサの向きの両方を推定し、次いで、実際の向きが１つ又は他方に近づいているかどうかを判定することと、の一方又は両方を含んでもよい。いくつかの実施形態では、（両方のアルゴリズム７８、８０についての）予想されるセンサの向きは、（例えば、ボディマス指数値を介して）被験者の体重の変動、及び／又は被験者の肢部の実際の周囲の変動を考慮してもよい。

判定されたセンサの向きが予想される方位の所定の許容差外にある場合、及び／又は正しい肢部よりも誤った肢部に対する向きとより密接に似ている場合、プロセッサ３８は、（９２において）潜在的に誤った位置付けに注意を喚起するために警告を提供してもよい。８６で提供される向き警告と同様に、肢部配置警告が、ホストシステム２０によって、又はセンシングデバイス３０に関連付けられた１つ以上のライト若しくはスピーカによって提供されてもよい。

一般に、向き検出アルゴリズム７８は、概ね半径方向に対称である、及び／又は被験者の足に備えられていない圧縮スリーブに最も有用であり得る。肢部検証は、デバイスの対称性にかかわらず有用であるが、デバイスが適切に配向されると、肢部検証アルゴリズム８０が実行されるのが好ましい（厳密には必要ではない）。

センシングデバイスが被験者１４上に適切に位置付けられると、システム１０は一般に刺激装置４０を介して被験者１４の体内治療領域１２に刺激４２を印加し、次いで得られた神経筋活動を監視して人工的に誘発された筋応答の存在を判定することによって動作し得る。神経検出の重要性は筋応答のセンシングにあるため、システム１０は、処置を開始する前に、筋肉がどのような種類及び／又は大きさの応答を最初に理解することが有益であり得る。患者の特定の応答プロファイルを理解することは、糖尿病又は神経変性状態の履歴を有する被験者で特に有用であり得、これは、応答を弱めるか、あるいは正確なセンサ配置を困難にし得る過剰な皮下脂肪を有する、又は筋肉の緊張／コンディショニングの一般的な欠如を有する被験者に特に有用であり得る。いくつかの実施形態では、これらの手術前筋肉診断による結果を使用して、最大可能な応答の割合として将来の応答をスケーリングすることができ、応答を喚起するために必要とされる最小刺激を理解し、及び／又は、筋応答の大きさが、印加された刺激の関数としてどのように変化し得るかを理解することができる。

手術前の筋肉診断を実行するために、センシングデバイス３０は、被験者１４の皮膚に電気刺激を印加するように動作可能である少なくとも一対の経皮表面電極１２０（図３に示す）を含んでもよい。一実施形態では、これらの表面電極１２０は、キャリア材料３２が被験者の肢部の周囲に固定されたときに、被験者の外側皮膚表面と直接接触して保持されるように、キャリア材料３２と結合されてもよい。いくつかの実施形態では、表面電極１２０は、それぞれの電極１２０の皮膚接触面を形成し得る導電性ゲルを含んでもよい。一構成では、電極１２０は、双極方式で動作してもよく、任意の付与された電気刺激が筋組織の直接応答を引き起こすように、筋肉の真上に提供されてもよい。しかしながら、別の実施形態では、電極１２０（例えば、双極電極）は、筋肉からわずかに離れて置かれてもよいが、筋肉を神経支配する神経上に直接置かれてもよい。例えば、腰椎に関する処置では、電極１２０は、外側広筋を神経支配する大腿神経の真上に置かれてもよい。神経支配している神経に印加される刺激に対する筋肉の潜在的な応答を試験することにより、例えば脊椎衝突の下流の筋肉と神経の両方の健康状態に何らかの洞察を与えることができる。

図７及び図８は、センシングデバイス３０を備えた経皮刺激電極１２０を使用するための２つの方法１２２、１３２を概略的に示す。図７に示されるように、一構成では、プロセッサ３８は、提供された電極１２０を使用して（１２４において）電気刺激を肢部に直接付与してもよい。一実施形態では、この刺激は、隣接する筋肉群の各筋肉繊維を収縮させる最大上刺激であってもよい。次いで、プロセッサ３８は、（１２６において）付与された刺激に対する筋肉群の最大機械的応答を表す、隣接する機械的センサ５０からのＭＭＧ出力信号５２を受信してもよい。最後に、最大の可能な応答が知られると、（１２８として）（例えば、術中刺激装置４０によって提供される後続の刺激４２に応答して）筋肉の任意の／全ての将来の応答を、付与された過最大応答に対するこの応答の関数としてスケーリングすることができる。

この方法１２２の変形例では、プロセッサ３８は、ある時間周期にわたって複数の最大下電気刺激を提供することができ、各最大下刺激は異なる電流の大きさを有する。各最大下刺激に対する応答を監視することにより、プロセッサ３８は、経皮刺激電流の関数としての筋応答を反映する応答感度曲線を作成することができる。経皮電流と応答の大きさとの間の数値関係は、身体内に提供される刺激に直接適用可能でない場合があり（すなわち、皮膚のインピーダンスが試験前に測定されない場合）、感度曲線の形状は関連性があり、刺激の大きさ、応答の大きさ、及び刺激と神経との間の距離の関係に関するシステムの既存の理解をスケーリングするために使用される場合がある（すなわち、応答曲線の形状を使用して、術中の関係の減衰率を調節して、被験者自身の神経筋の解剖学的構造を考慮してより良好なフィットを達成することができる）。

図８は、一対の電極１２０を使用して四連反応刺激を提供する方法１３２を示し、四連反応刺激から、被験者１４が麻痺又は神経筋遮断剤を含む麻酔薬を投与されているかどうかを判定することができる。このような薬剤は、運動神経が神経インパルスを適切に伝達する能力を変更／ミュートし、これはシステムの神経検出能力の信頼性を損なう可能性がある。示されるように、方法１３２は、（１３４において）経皮電極１２０を介して４つの電気刺激を付与することによって開始する。次いで、プロセッサ３８は、（１３６において）隣接する機械的センサ５０からＭＭＧ出力信号５２を受信することができ、出力信号５２は、各付与された刺激に対する筋肉群の機械的応答を表す。

第４の応答の受信に続いて、プロセッサ３８は、（１３８において）四連反応比を計算してもよい。四連反応比は、第４の付与された電気刺激に応答したＭＭＧ出力信号５２の振幅と、第１の付与された電気刺激に応答したＭＭＧ出力信号５２の振幅との比として計算される。次いで、プロセッサ３８は、（１４０において）この判定された四連反応比を所定の閾値と比較してもよく、（１４２において）比が所定の閾値を下回る場合には、ユーザに警告を提供してもよい。上述の向き警告及び肢部警告と同様に、神経ブロック警告は、ホストシステム２０によって、又はセンシングデバイス３０に関連付けられた１つ以上のライト若しくはスピーカによって提供されてもよい。

四連反応分析は麻酔監視の分野において周知であるが、本システム１０は、この機能／診断（すなわち、設定及びセンサの位置付けの改善された効率性）を両方とも既存のセンサデバイス３０に統合し、及び出力を使用して、システム１０の性能又は信頼性に悪影響を及ぼす可能性がある麻酔薬があるかどうかを外科医に知らせることを理解されたい。この機能の組み込みは、二次監視システムの必要性を排除し、麻酔の分野外の目的で試験の結果を使用する。更に、四連反応診断の組み込みは、冗長センシングの必要性を最小限に抑えるために、既存のセンサ３４を活用する。

神経筋センサ３４が機械的センサ５０であるか、又はそれを含む状況では、人工的に誘発された筋応答は、処置に関連する運動、手術台内への不注意な衝突、又は他のそのような環境若しくは意図的な機械的ノイズなどの、潜在的に無関係な肢部運動の背景に対して発生し得る。したがって、ＭＭＧ出力信号５２を適切に分析し、誘発された筋応答の発生及び大きさを判定するために、ＭＭＧ出力信号５２をフィルタリングして、肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを除去又は減衰させることが望ましい場合がある。

一実施形態では、センシングデバイス３０は、キャリア材料３２によって肢部の周囲の様々な位置に保持された複数の機械的センサ５０を有することによって、全体的な並進又は回転を検出してもよい。より具体的には、複数のセンサ５０のそれぞれがそれぞれの信号５２を出力する場合には、集合的に見たときに、調整された並進又は回転（すなわち、局所運動ではなく全体的運動）を集合的に示唆すると、その全体的運動に固有の任意の信号コンテンツをデジタル的に除去することができる。この運動検出を達成するために、一実施形態では、各センサ５０は、受信された信号を時間的に（例えば、タイムスタンプ、クロック同期、又は他のバッファリング若しくは信号処理技術の使用を通じて）調整することができるローカルプロセッサ３８に直接プラグを差し込むことができる。プロセッサ３８は次に、センサ間で共通であるか、又は、さもなければ肢部の全体的な並進又は回転を示す任意の運動を識別するために、ＭＭＧ出力信号の集合を検査してもよい。このような動作が識別された場合、システムが任意の更なる分析を実行する前に、それぞれの出力信号５２からフィルタリングされるか、減衰されるか、あるいは除去されてもよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサ３８は、各センサ読み取り値を肢部の３次元（仮想）ソリッドモデルにマッピングすることによって、この全体運動除去を実行してもよい。このマッピングは、デバイス３０上のセンサの数及び相対的配置を理解し、実際のセンシングされた運動を、肢部の仮想ソリッドモデル上の対応する点にマッピングすることによって達成され得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ３８は、仮想ソリッドモデルのサイズ及び推定される弾性率をスケーリングするために、被験者の解剖学的構造（例えば、ボディマス指数（body mass index、ＢＭＩ）、肢部周囲、又は体脂肪率）の指標を受信してもよい。次いで、全体的運動は、例えば、モデルの重心、又は肢部の剛体図／表現の重心の運動を検査することによって、モデルから抽出されてもよい。

いくつかの実施形態では、仮想肢部モデルを使用することは、モデル自体の運動を検査することによって、全体運動検出を可能にするだけでなく、モデル上で仮想センサ点をドロップすることを可能にしてもよく、これは、肢部がどのように応答／移動しているかのより完全な／より高い解像度の画像を提供することができる。肢部運動のこのより良好な理解は、次いで、システムの全体的なノイズフロアを低減する働きをしながら、人工的に神経筋応答の発生及び大きさを検出する際に、より高い精度を可能にすることができる。

いくつかの実施形態では、システム１０は、１つ以上の信号処理アルゴリズム又は方法を自動的に実行して（すなわち、プロセッサ２８及び／又は３８を介して）、センシングデバイス３０によってセンシングされた機械的動きが、人工的に誘発された機械的筋応答を表すものか、あるいは単に被験者が意図された筋肉の動き及び／又は環境に起因する動きを表すものかを判定するように構成することができる。これらの処理アルゴリズムは、ソフトウェア又はファームウェアとして具体化されてもよく、プロセッサ２８、３８にローカルに記憶され得るか、又はプロセッサ２８、３８によって容易に割当可能であり得るかのいずれかであってもよい。

図９は、一般に、神経に近接して提供される周期的電気刺激４２に応答して１つのセンサ３４によって出力され得る、ＭＭＧ出力信号５２のグラフ１８０を示す。グラフ１８０は、約３Ｈｚの刺激周波数で提供される周期的刺激に対する一般化された筋応答を示すための例示的な目的のために提供されることに留意されたい。示されるように、ＭＭＧ出力信号５２は、時間１８６の関数として変化する振幅１８４を有し、複数の概ね別個の収縮事象１８８を含む。各収縮事象１８８は、例えば、初期応答１９０（例えば、Ｍ波）、及び複数の後続のピーク／バレー１９２（例えば、Ｈ反射）を含んでもよい。

図１０は、図９の第１の事象１８８の拡大図を提供する。ＭＭＧ出力信号５２のグラフ１８０に加えて、図１０は、２つの連続する刺激１９６、１９８を表すグラフ１９４を更に含む。全般的に示されるように、第１の刺激１９６は、刺激装置４０が第１の時間Ｔ_１で開始することによって提供されてもよい。第２の連続刺激は、刺激装置４０によって第２の時間Ｔ_２において提供されてもよい。Ｔ_１とＴ_２との間の時間長２００はまた、周期的刺激４２の周期２００と見なされてもよい。この周期２００は、典型的には、約１００ｍｓ〜１０００ｍｓ、又はより典型的には約２５０ｍｓ〜約５００ｍｓであってもよい。第１の刺激１９６の後の時間長２００内には、第１の刺激１９６に応答して筋事象１８８が最も発生しやすい、より狭い時間ウィンドウ（すなわち、「応答ウィンドウ２０２」）が存在し得る。応答ウィンドウ２０２は、一般に、時間Ｔ_１上又はその直後の時間Ｔ_３で始まり、刺激に対する筋肉の応答が予想され得る最も早い時間を表し得る。同様に、応答ウィンドウ２０２は、一般に、次の刺激１９８が始まる前の時間Ｔ_４で終了し、時間Ｔ_４は、Ｔ_３から少なくとも初期応答１９０が発生する場合には少なくとも全体を含むのに十分な時間周期を提供する。

刺激と初期筋応答１９０との間の遅延は、神経信号が伝搬する速度、神経の長さ、及び神経信号に応答して実際に収縮するための筋肉の動態によってのみ制限されるので、Ｔ_１とＴ_３との間のオフセット２０４は、存在する場合には、最小となる。ほとんどの患者では、運動神経は、一般に約４０ｍ／ｓ〜約８０ｍ／ｓで伝導することができ、これは、筋肉収縮の開始まで約５〜２０ｍｓの遅延をもたらし得る。いくつかの実施形態では、応答ウィンドウ２０２の開始時間Ｔ_３は、ボディマス指数（ＢＭＩ）、糖尿病、神経障害、変性神経状態、又は神経伝導速度及び／若しくは筋応答に影響を及ぼすことが知られている他のそのような要因などの、患者の特定の属性を考慮することによって更に改良され得る。

周期２００内のＴ_４の相対的な位置は、一般に、第１の刺激１９６に応答して筋事象１８８が発生した場合に、事象に関連する十分な量の情報が応答ウィンドウ２０２内に収まり、それを、誘発／喚起された筋応答として適切に分類するように選択され得る。この後の境界は、一般に、Ｔ_１と、筋応答の初期開始及び／又はピークとの間の時間の量２０６、並びに事象１８８の予想される持続時間に依存し得る。臨床的観点から、Ｔ_３及びＴ_４は、応答ウィンドウ２０２内の少なくとも初期Ｍ波応答１９０を捕捉するように選択されることが最も重要である。Ｔ_３と同様に、Ｔ_１に対するＴ_４のオフセットは、ボディマス指数（ＢＭＩ）、糖尿病、神経障害、変性神経状態、筋疲労、又は神経伝導速度及び／又は筋応答に影響を及ぼすことが知られている他のそのような要因など、患者の特定の属性を考慮することによって、更に改良され得る。

刺激間の周期２００内で応答ウィンドウ２０２を適切にサイジングすることにより、プロセッサは、それらの事象が予想される応答ウィンドウ２０２の外側で発生する場合に、一部の筋事象（又は他の検出された動き）を即座に拒否することを可能にし得る。このような分析は、信号コンテンツが刺激により誘発される応答を表すかどうかに関する閾値問い合わせとして、各センサ／センサチャネルに対して別個に実行することができる。一例として、周期的刺激が２Ｈｚ（５００ｍｓ期間）の周波数で被験者に印加された場合、任意の所与のパルスは、パルスの開始の約１００ｍｓ以内（すなわち、患者の健康状態に基づいてわずかに変動性を有する）の応答を引き出すことが予想され得る。周期２００の後の４００ｍｓにおいて、意図された筋事象１８８が検出された場合、印加された刺激がその運動を引き起こさなかったと想定するのが安全であり得る。

これらの想定を使用して、一実施形態では、プロセッサは、応答ウィンドウ２０２内で発生する、センシングされた運動又は候補の筋事象（すなわち、特定の応答振幅閾値を超えるか、又は誘発された応答を示す他の時間又は周波数領域特性を有する筋肉応答）で信号処理アルゴリズムを実行するように構成されてもよい。このような時間ゲーティングフィルタは、分析する必要のある候補事象の総数を低減することができ、処理電力を節約し、処理速度を改善し、偽陽性の可能性を低減することができる。上記のように、応答ウィンドウは、Ｔ_１≦Ｔ_３＜Ｔ_４＜Ｔ_２とサイジングするべきであるが、処理の改善を最大限に実現するには、（Ｔ_４−Ｔ_３）≦（Ｔ_２−Ｔ_１）／２であることが望ましい。

一構成では、プロセッサは、刺激装置４０とデジタル通信して刺激４２のタイミングを識別することによって（すなわち、刺激装置４０に通電することによって、又は刺激４２が付与されたという指標を受信することによって）、又は電気刺激エネルギーを電極４８に更に直接提供することによって、刺激（すなわち、Ｔ_１）の付与を判定することができる。しかしながら、いくつかの実施形態では、刺激装置４０は、センシングデバイス３０との直接接続又は通信を全く有さない独立型デバイスであってもよい。このような実施形態では、センシングデバイス３０は、被験者の１つ以上の電気的パラメータの変化を監視することによって刺激の発生を認識することができる。より具体的には、電気刺激が身体に印加されると、身体内の全ての組織の電位が瞬間的に変化し得る。筋電図の文脈で監視される場合、このような突入は一般的に刺激アーチファクトと呼ばれる。刺激アーチファクトは一般に負の品質（つまり、筋電図測定を複雑にし、筋肉の活動電位の変化を不明瞭にする可能性がある）と一般的に見られるが、ＭＭＧと共に使用される場合、刺激アーチファクトは、刺激が付与されたほぼリアルタイムの指標を提供し得る。

したがって、図３に示すような一実施形態では、プロセッサ３８と通信する電極１２０は、電気刺激４２の発生を識別するために被験者１４の１つ以上の電気的パラメータを監視する目的で使用されてもよい。プロセッサ３８は、電極間の電圧などの監視されたパラメータのうちの１つ以上における瞬間的な変化（すなわち、刺激アーチファクトの証拠）を認識することによって、この識別を行うことができる。この監視を達成するために、電極１２０は、皮膚に印加された経皮電極及び侵襲性針電極の任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、一実施形態では、一対の電極１２０は、被験者１４の皮膚と接触して保持された２つの離間した経皮電極を含んでもよい。別の実施形態では、一対の電極１２０は、皮膚を通って延在する１つの針電極と、１つの経皮電極と、を含んでもよい。最後に、一実施形態では、一対の電極１２０は、２つの離間した針電極を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、複数のセンサのうちのいずれか１つが、応答ウィンドウ内で運動又は候補筋事象を経験した場合に、センシングされた運動又は候補の筋事象に対して信号処理アルゴリズムを実行するように構成されてもよい。例えば、各センサチャネル上のＭＭＧ出力信号は、任意の１つのチャネルが筋応答に特徴的であり得る運動を経験するまで、スライディングウィンドウ／サーキュラバッファに記録されてもよい。その時点で、サーキュラバッファ及び／又はチャネルごとに任意のその後に受信される信号は、分析バッファに記憶され得、そこで、個々に又は集合的に分析されて、候補運動が筋肉の人工的に誘発された応答を表すかどうかを判定するために、個別に又は集合的に分析され得る。

いくつかの実施形態では、誘発された応答を認識するために使用される信号処理アルゴリズムは、例えば、参照によりその全体が援用される、２０１３年１月１日発行の米国特許第８，３４３，０６５号（‘０６５特許）に記載されているような、１つ以上のアナログ検出技術、及び／又は参照によりその全体が援用される、２０１３年８月１３日に出願の米国特許出願第２０１５／００５１５０６号（‘５０６出願）に記載されているような、１つ以上のデジタル検出技術に関与し得る。アナログ技術では、プロセッサは、アナログ／時間領域におけるＭＭＧ出力信号５２の１つ以上の態様を検査して、センシングされた応答が刺激に対する筋肉の人工的に誘発された応答であるかどうかを判定してもよい。これらのアナログ態様としては、例えば、加速度の時間微分、又はＭ波／初期応答の最大振幅１９０を含んでもよい。

‘５０３出願に記載されているようなデジタルの文脈では、プロセッサは、印加された刺激の周波数とＭＭＧ出力信号の周波数成分（すなわち、周波数領域）を比較して、印加された刺激によってセンシングされた筋応答及び／又は「事象」が誘発されたかどうかを判定することができる。このような技術は、基準ウィンドウ２０２内で発生する事象若しくは筋活動のみを考慮することによって、及び／又は信号処理アルゴリズムを適用する前に応答ウィンドウ２０２の外側の信号を積極的にフィルタリング／減衰又は無視することによって、より堅牢にすることができる。

いくつかの実施形態では、信号処理アルゴリズムは、運動が、筋肉の人工的に誘発された機械的応答を表すか否かを少なくとも含む複数の分類のうちの１つに、任意のセンシングされた運動を分類するように動作可能である、１つ以上の教師あり学習アルゴリズムを含んでもよい。両方の分類は、処置中に手術を行っている外科医に有益な情報を提供することができる。応答の肯定的な検出は、神経が刺激装置／器具に近接していることを外科医に知らせ、注意して進めるように伝える。逆に、特に刺激が提供されている場合には、誘発された応答が発生していないと判定すると、神経が存在しないことを外科医に知らせ、それらは通常の方法で進行することができる。

一般的な意味では、教師あり学習アルゴリズムは、従来のサンプル及びそれらの既知の分類について行われた観察を使用して、現在のサンプルを分類しようと試みるアルゴリズムである。より具体的には、アルゴリズムは、訓練入力と訓練出力との間の関係又はパターンを認識することができるモデルを構築及び／又は最適化しようとし試み、次いでアルゴリズムは、そのモデルを使用して、新たなサンプルを与えられた出力分類を予測する。使用され得る教師あり学習アルゴリズムの例としては、神経回路網、サポートベクトルマシン、ロジスティック回帰、単純ベイズ分類器、決定木、ランダムフォレスト、又は他のそのような技術若しくは技術のアンサンブルが挙げられる。

図１１は、ＭＭＧ出力信号５２の１つ以上の現在のサンプル２１２をバイナリ分類（すなわち、人工的に誘発された筋応答２１４であるか、又は人工的に誘発された応答２１６ではないか）に分類するために使用され得る教師あり学習アルゴリズム２１０の実施形態を概略的に示す。教師あり学習アルゴリズム２１０は、センサごとに確実に適用されてもよいが（任意の１つのセンサチャネルからの出力の分類を支援することができる）、一実施形態では、アルゴリズム２１０は、複数のセンサ３４からのＭＭＧ出力信号５２を集合的に（例えば、上述の分析バッファ内で）考察してもよい。このような戦略は、肢部の第１の側の筋応答が、波伝播によって、及び／又は肢部自体の動態によって、その筋肉から離れて配置される１つ以上のセンサにおける検出可能な応答を引き起こし得ることを認識することができる。更に、神経根及び神経束は、多くの場合、複数の筋肉群を神経支配するように機能するが、それぞれ程度は様々である。したがって、神経の誘発された脱分極を検出する１つの方法は、刺激された神経が神経支配する全ての筋肉の協調した応答を検査することである。このようなマルチチャネル分析は、一般的に、教師あり学習アルゴリズムに十分に適している。

引き続き図１１を参照すると、プロセッサは、最初に、１つ以上のアナログ特性２１８、周波数特性２２０及び／又は時系列／画像特性２２２に従って、１つ以上のＭＭＧ出力信号５２／サンプル２１２及び／又は任意の認識された筋肉運動を特徴付けることができる。次いで、プロセッサは、複数の事前分類された訓練サンプル２２６に基づいて構築及び／又は最適化されたモデル２２４を使用して、確立されたエラー関数を最小限に抑えるか、又は正確な予測の確率を最大化する、情報に基づいた分類を行うことができる。

一実施形態では、１つ以上のアナログ特性２１８は、例えば、最大／最小加速度振幅、最大／最小速度振幅、加速度の時間微分、信号上昇時間、又は曲線適合係数を含んでもよい。同様に、１つ以上の周波数特性２２０は、例えば、ＦＦＴ係数、ピーク周波数、ピーク周波数の大きさ、高調波周波数、又は周波数減退を含んでもよい。最後に、時系列／画像特性２２２は、時間の経過と共に（図１０に示されるものと同様の）ＭＭＧ出力５２のグラフのスナップショットを含んでもよい。一般に、‘０６５特許及び‘５０６出願に記載されているように、人工的に誘発された筋応答は、誘発されない応答が有しない、特定のアナログ特性及び周波数特性を有する。したがって、教師あり学習アルゴリズム２１０は、これらの特性２１８、２２０を集合体にモデル化して、より高い精度で筋事象の性質を予測してもよい。更に、一部の状況では、誘発された応答の視覚属性は、任意の１つのパラメータ又はパラメータの集合よりも完全なストーリーを伝えることができる。したがって、一実施形態では、教師あり学習アルゴリズム２１０は、他の以前に識別された誘発された応答との視覚的類似性に基づいて、筋応答を分類するように試みることができる、画像ベースの分類器を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、教師あり学習アルゴリズム２１０は、出力分類を生成するために、アンサンブルアプローチを採用してもよい。このようなアプローチでは、モデル２２４は、改善された冗長性／投票を提供するために、重み付け／コスト計算式に従って組み合わされ得る複数の異なるモデル／アプローチを含んでもよい。別の実施形態では、アンサンブルアプローチは、１つ以上のアプローチ／モデルの出力を別のモデルの入力として使用することができる。例えば、‘０６５特許及び／又は‘５０６出願で論じられるアナログベース及び／又は周波数ベースの検出技術は、問題の事象が誘発された応答を表す確率又は尤度を出力してもよい。次いで、これらの推定は、例えば、教師あり学習アルゴリズムに別の入力として供給されてもよい（すなわち、教師あり学習アルゴリズムは、所定のアルゴリズムが信頼されるか又は信頼されない場合に、状況を理解することができる）。別の実施形態では、任意の教師あり学習アルゴリズムを含む各モデルは、様々なモデルの結果に基づいてバイナリ応答又は確率を出力し得る別個のアルゴリズムに供給されてもよい。このアプローチは、投票アルゴリズム、確率の組み合わせ、及び／又は別個の教師あり学習アルゴリズムを使用して、各構成モデルの予測に基づいて出力を提供することができる。

人工的に誘発された筋応答を単純に検出することに加えて、一実施形態では、プロセッサは、提供された刺激と、この刺激によって誘発される筋応答との間のタイミングを検査するように更に構成されてもよい。このタイミングが閾値量を超えて変化する場合、プロセッサ２８は、応答する筋肉を神経支配する神経の健康状態の変化を示す警告をユーザに提供してもよい。一般的な前提として、神経伝導速度及び／又は筋応答待ち時間は、損傷又は衝突した神経を用いた場合よりも、健康な神経用いたい場合により速くなければならない。

したがって、一実施形態では、図１２に全般的に示されるように、プロセッサは、第１の応答ウィンドウ２５４内で発生する第１の筋事象２５２の時間２５０を識別するように構成されてもよい。第１の筋事象２５２は、第１の時間２５８で始まる第１の刺激２５６によって誘発される。全般的に示されるように、筋事象は、ピーク値２６２を有する初期Ｍ波応答２６０、続いて、Ｈ反射などの後の応答２６４を含む。プロセッサは、第１の時間２５６と筋事象２５２の時間２５０との間の第１の応答待ち時間２６６を判定するように構成され得る。刺激の時間が記録される重要ではないが、待ち時間２６６が測定間に一貫して記録されることが重要である。したがって、（すなわち、ピーク検出技術が容易に実装されるため）刺激の時間を記録するのに最も適した時間は、立ち上がりエッジ又は立ち下がりエッジのいずれかにあり、事象の時間を記録する最も適した時間は、最大ピークにある。

ベースライン待ち時間が確立されると、単一の待ち時間か、又は多くの連続的に計算された待ち時間の平均を計算することによって、将来の待ち時間（例えば、後続の待ち時間２６８）は、同様の方法で計算され、ベースラインと比較され得る。より具体的には、プロセッサは、刺激装置によって提供される後続の刺激２７６に続いて、第２の応答ウィンドウ２７４内の第２の筋事象２７２の時間２７０を識別するように構成され得る。プロセッサは、刺激２７６と第２の筋事象２７２との間の応答待ち時間２６８を判定することができ、次いで、第２の応答待ち時間２６８が、神経の健康状態における有意な改善、又は神経の有意な障害のいずれかを示すように設定された所定の閾値量を超えてベースライン待ち時間と異なる場合に警告を提供し得る。加えて、又は代替的に、システム１０は、神経伝導速度及び／又は筋応答待ち時間を、その患者から測定されたベースラインレベル、又は標準的な若しくは予想される速度／待ち時間のいずれかと比較する一定の読み出しを表示してもよく、それから処置全体を通じた変化を計測できる。

更に別の実施形態では、共通の神経根によって神経支配される筋肉群における応答間の時間差を監視することによって、神経伝導速度を計算することができる。例えば、Ｌ４神経根は、外側広筋と脛骨前筋の両方を神経支配することができる。これらの筋肉は、脚部の長さに沿った距離で分離されるため、脛骨前筋はわずかな位相遅延で応答しなければならないことが予想される筈である。これらの信号をローカルに処理することにより、この遅延を検出し、２つの筋肉間の神経の少なくとも一部分についてＮＣＶを判定することが可能であり得、これは、神経系の全体的な健康状態への洞察を提供することができる（すなわち、そうでなければ伝導速度に影響を及ぼし得るこれら２つの筋肉間のいかなる衝突も存在しないためである）。

独立型又は手持ち式神経監視装置としての使用に加えて、本神経監視システム１０及び人工的に誘発された機械的筋応答検出アルゴリズム（方法２１０内で説明）は、参照によりその全体が援用される、「ＲＯＢＯＴＩＣ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ ＷＩＴＨ ＭＥＣＨＡＮＯＭＹＯＧＲＡＰＨＹ ＦＥＥＤＢＡＣＫ」と題された２０１４年１０月７日発行の米国特許第８，８５５，６２２号に記載されているような、ロボット手術システムによって使用することができる。このようなシステムでは、上述の神経監視システム１０は、人工的に誘発された機械的筋応答が検出された場合に、１つ以上の制御信号をロボット手術システムに提供するために使用されてもよい。このような実施形態では、上述の１つ以上の細長い医療器具４６は、ロボットコントローラによって最大６以上の自由度／運動度でロボット制御されてもよい。この器具は、ロボットコントローラの方向に、体内治療領域内で外科的処置を実行するように構成されてもよく、上記の方法で電気刺激４２を提供してもよい。人工的に誘発された機械的筋応答が検出された場合、神経監視システム１０は、細長い医療器具４６の利用可能な運動の範囲を制限するように（提供された制御信号を介して）、及び／又は器具４６上に配設され、ロボットコントローラによって制御可能なエンドエフェクタの作動を防止するようにロボットコントローラに指示してもよい。

本技術を実施するための最良の態様を詳細に説明したが、本発明が関連する技術の当業者であれば、添付の特許請求の範囲内で様々な代替的な設計及び実施形態を認識するであろう。上記の説明に含まれる、又は添付の図面に示される全ての事項は、単に例示であり限定的ではないと解釈されるべきであると意図される。

本開示の様々な利点及び特徴は、以下の項目に更に記載される。
項目１：被験者の肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスであって、センシングデバイスは、肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能なキャリア材料と、キャリア材料と結合された複数の機械的センサであって、各機械的センサは、機械的センサが肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能であるように、キャリア材料上に位置付けられ、各機械的センサが、監視された機械的応答に対応するそれぞれの筋音図出力信号を生成し、筋音図出力信号から肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出することができる、複数の機械的センサと、キャリア材料と結合され、かつ複数の機械的センサのそれぞれと電子通信する通信回路であって、生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上をホストシステムに送信するように動作可能である、通信回路と、を備える、センシングデバイス。

項目２：キャリア材料が、被験者の肢部の周りに弾性張力フィットを維持するように動作可能なスリーブである、項目１に記載のセンシングデバイス。

項目３：複数の機械的センサは、キャリア材料上に位置付けられている第１のセンサを含み、キャリア材料が適切な向きで肢部の一部分の周囲に固定されたときに、第１のセンサが内側広筋又は外側広筋のうちの少なくとも一方に直接隣接しており、かつ内側広筋又は外側広筋のうちの少なくとも一方の機械的応答を監視するように動作可能であり、複数の機械的センサは、キャリア材料上に位置付けられている第２のセンサを含み、キャリア材料が適切な向きで肢部の一部分の周囲に固定されたときに、第２のセンサが前脛骨筋に直接隣接し、かつ前脛骨筋の機械的応答を監視するように動作可能である、項目２に記載のセンシングデバイス。

項目４：複数の機械的センサと通信するプロセッサを更に備える、項目１〜３のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目５：プロセッサは、被験者に対して実行される処置の性質の指標を受信することであって、処置の性質は、処置が実行される被験者の身体の側を示す、ことと、少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、受信された筋音図出力信号のから肢部が右肢部であるか又は左肢部であるかを識別することと、処置が実行される被験者の身体の側静的成分に肢部がない場合、警告を提供することと、行うように構成されている、項目４に記載のセンシングデバイス。

項目６：プロセッサは、被験者に対して実行される処置中の被験者の意図された姿勢の指標を受信することであって、被験者の意図された姿勢は、処置中のスリーブの適切な向きを示す、ことと、少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、少なくとも１つの筋音図出力信号の静的成分からスリーブの実際の向きを判定することと、スリーブの実際の向きがスリーブの適切な向きに一致しない場合、警告を提供することと、を行うように構成されている、項目４〜５のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目７：プロセッサは、複数の機械的センサ及び通信回路と通信し、かつ、複数の機械的センサと通信回路との間にあり、プロセッサは、筋音図出力信号のそれぞれをフィルタリングして、肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを除去するように構成されている、項目４〜６のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目８：プロセッサは、複数のセンサのそれぞれからのセンシングされた運動を仮想肢部にマッピングし、仮想肢部の並進又は回転が存在するかどうかを判定することによって、肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを識別するように構成されている、項目７に記載のセンシングデバイス。

項目９：プロセッサは、肢部から離れた被験者の体内治療領域内に刺激が付与されたという指標を受信し、筋音図出力信号のそれぞれを分析して、刺激が、被験者の肢部内の筋肉群のうちの１つ以上の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定し、刺激が神経筋応答を誘発したと判定された場合、警告を提供する、ように構成されている、項目４〜８のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１０：プロセッサは、刺激の付与後に、応答ウィンドウ内でのみ筋音図出力信号のそれぞれを分析するように構成されている、項目９に記載のセンシングデバイス。

項目１１：プロセッサは、教師あり学習アルゴリズムを使用して、１つ以上の受信された筋音図出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、刺激が被験者の肢部内の筋肉群のうちの１つ以上の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定するように構成されており、教師あり学習アルゴリズムは、応答ウィンドウを、応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していること、及び応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していないこと、を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作可能である、項目９〜１０のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１２：プロセッサは、センシングデバイスに対してローカルであり、かつキャリア材料に取り付けられており、通信回路は、刺激が神経筋応答を誘発したと判定された場合にのみ、生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上をホストシステムに送信するように動作可能である、項目９〜１１のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１３：プロセッサは刺激と刺激によって誘発された筋応答との間の時間遅延を計算すること、又は共通神経によって神経支配される異なる筋肉群からの筋応答間の時間遅延を計算することのいずれかによって、神経伝導速度を判定するように更に構成されている、項目９〜１２のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１４：一対の表面電極であって、キャリア材料が肢部の一部分の周囲に固定されたときに、一対の表面電極が被験者の皮膚表面に直接接触するように動作可能であるようにキャリア材料と結合されている、一対の表面電極と、一対の表面電極と電気通信するプロセッサであって、電極を介して肢部に電気刺激を直接付与するように構成されている、プロセッサと、を更に備える、項目１〜１３のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１５：刺激は、４つの離散した電気パルスを含む四連電気刺激であり、プロセッサは、四連電気刺激の４つの離散した電気パルスのそれぞれに対する機械的応答について、複数の機械的センサのうちの１つからの筋音図出力信号を監視し、監視された筋音図出力信号から、４つの離散した電気パルスの第４のパルスに応答した筋音図出力信号の振幅と、４つの離散した電気パルスの第１のパルスに応答した筋音図出力信号の振幅との比である四連反応比を計算し、四連反応比が所定の閾値を下回る場合、神経筋ブロックの存在を示す警告を提供する、ように更に構成されている、項目１４に記載のセンシングデバイス。

項目１６：刺激は最大上刺激である、項目１４〜１５のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１７：プロセッサは、付与された最大上刺激に応答して、筋肉の機械的応答を表す筋音図出力信号を受信し、付与された最大上刺激に応答して、筋肉の機械的応答の大きさの関数として、筋音図出力信号のうちの１つ以上をスケーリングするように動作可能である、項目１６に記載のセンシングデバイス。

項目１８：キャリア材料は、抗塞栓ストッキングである、項目１〜１７のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目１９：抗塞栓ストッキングは、肢部に対するストッキングの適切な向きを示す１つ以上の位置合わせ印を含む、項目１８に記載のセンシングデバイス。

項目２０：位置合わせ印は、ストッキングの長さの大部分に沿って延在するラインであり、ラインは、被験者によって着用されたときにストッキングの捻れを示すように動作可能である、項目１９に記載のセンシングデバイス。

項目２１：通信回路が無線デジタル通信回路であり、無線デジタル通信回路は、無線通信プロトコルを介して、１つ以上の生成された筋音図出力信号をホストシステムに送信するように動作可能である、項目１〜２０のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目２２：被験者の肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスであって、センシングデバイスは、複数の機械的センサを含むセンサアレイであって、各センサは、肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視し、監視される応答に対応する出力信号を生成するように動作可能である、センサアレイと、センサアレイと通信するプロセッサであって、プロセッサは、センサアレイ内の各センサから出力信号を受信し、任意の１つ以上の出力信号が人工的に誘発された神経筋応答を示すかどうかを判定するように構成されている、プロセッサと、を備える、センシングデバイス。

項目２３：肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能なキャリア材料を更に備え、センサアレイ内の各センサは、キャリア材料と結合されている、項目２２に記載のセンシングデバイス。

項目２４：キャリア材料は、被験者の肢部の周りに弾性張力フィットを維持するように動作可能である、項目２３に記載のセンシングデバイス。

項目２５：キャリア材料は、被験者の脚部の周囲に固定されるように構成された抗塞栓ストッキングである、項目２３〜２４のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目２６：キャリア材料は、被験者の腕部の周囲に固定されるように動作可能な圧縮スリーブである、項目２３〜２４のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目２７：圧縮スリーブは、血圧カフ／腕帯水銀血圧計を更に含む、項目２６に記載のセンシングデバイス。

項目２８：プロセッサは、センサアレイ内のセンサのうちの少なくとも１つの監視と共に、血圧カフの選択的作動及び／又は膨張を介して、被験者の血圧を判定するように動作可能である、項目２７に記載のセンシングデバイス。

項目２９：キャリア材料と結合された少なくとも２つの電極を含む双極経皮電気刺激装置を更に備え、電極は、キャリア材料が肢部の一部分の周囲に固定されたときに、各電極が被験者の皮膚に接触するように位置付けられ、双極刺激装置は、電極を介してプロセッサから被験者への電気刺激を受け取りし、電気的に伝導するように動作可能である、項目２３〜２８のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目３０：電気刺激は、４つの離散した電気パルスを含む四連電気刺激であり、プロセッサは、四連電気刺激の４つの離散した電気パルスのそれぞれに対する機械的応答について、複数の機械的センサのうちの１つからの出力信号を監視し、監視された筋音図出力信号から、４つの離散した電気パルスの第４のパルスに応答した筋音図出力信号の振幅と、４つの離散した電気パルスの第１のパルスに応答した筋音図出力信号の振幅との比である四連反応比を計算し、四連反応比が所定の閾値を下回る場合、神経筋ブロックの存在を示す警告を提供する、ように更に構成されている、項目２９に記載のセンシングデバイス。

項目３１：電気刺激は最大上刺激である、項目２９〜３０のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目３２：プロセッサは、付与された最大上刺激に応答して、筋肉の機械的応答を表す筋音図出力信号を受信し、付与された最大上刺激に応答して、筋肉の機械的応答の大きさの関数として、筋音図出力信号のうちの１つ以上をスケーリングするように動作可能である、項目３１に記載のセンシングデバイス。

項目３３：プロセッサは、被験者に対して実行される処置の性質の指標を受信することであって、処置の性質は、処置が実行される被験者の身体の側を示す、ことと、受信されたセンサ出力信号の静的成分から肢部が右肢部であるか又は左肢部であるかを識別することと、処置が実行される被験者の身体の側に肢部がない場合、警告を提供することと、を行うように構成されている、項目２２〜３２のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目３４：プロセッサは、出力信号の静的成分のベクトル方位に対する出力信号を生成するセンサの向きから、肢部が右肢部又は左肢部であるかどうかを識別するように構成され、静的成分が重力を示す、項目３３に記載のセンシングデバイス。

項目３５：出力信号を生成するセンサは、外側皮膚表面が二分基準面について非対称である、肢部の一部分上に提供される、項目３４に記載のセンシングデバイス。

項目３６：プロセッサは、被験者に対して実行される処置中の被験者の意図された姿勢の指標を受信することであって、被験者の意図された姿勢は、処置中のスリーブの適切な向きを示す、ことと、少なくとも１つの受信された出力信号の静的成分からスリーブの実際の向きを判定することと、スリーブの実際の向きがスリーブの適切な向きに一致しない場合、警告を提供することと、を行うように構成されている、項目２２〜３５のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目３７：少なくとも１つの受信された出力信号の静的成分が重力を示し、プロセッサは、センシングされた重力の力のベクトル方位に対するスリーブの実際の向きを判定するように構成されている、項目３６に記載のセンシングデバイス。

項目３８：受信された出力信号の静的成分は、被験者の皮膚表面に対して垂直な方向、及び肢部の周囲に正接する方向の力の大きさのみを含む、項目３６〜３７のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目３９：プロセッサは、複数の出力信号の静的成分のベクトル方位を平均化することによって、スリーブの実際の向きを判定するように構成されている、項目３６〜３８のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４０：警告は、視覚警告及び可聴警告のうちの少なくとも１つを含む、項目３３〜３９のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４１：プロセッサは、出力信号のそれぞれをフィルタリングして、肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを除去するように構成されている、項目２２〜４０のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４２：プロセッサは、複数のセンサのそれぞれからのセンシングされた運動を仮想肢部にマッピングし、仮想肢部の並進又は回転が存在するかどうかを判定することによって、肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを識別するように構成されている、項目４１に記載のセンシングデバイス。

項目４３：プロセッサは、肢部から離れた被験者の体内治療領域内に刺激が付与されたという指標を受信し、出力信号のそれぞれを分析して、刺激が、被験者の肢部内の筋肉群のうちの１つ以上の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定し、刺激が神経筋応答を誘発したと判定された場合、警告を提供するように構成されている、項目２２〜４２のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４４：プロセッサは、刺激の付与後に、応答ウィンドウ内でのみ出力信号のそれぞれを分析するように構成されている、項目４３に記載のセンシングデバイス。

項目４５：プロセッサは、出力信号のうちの１つ以上が応答ウィンドウ内の閾値を超える応答の大きさを有する場合にのみ、応答ウィンドウ内の出力信号のそれぞれを分析するように構成されている、項目４３〜４４のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４６：プロセッサは、教師あり学習アルゴリズムを使用して１つ以上の受信された出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、刺激が被験者の肢部内の１つ以上の筋肉群の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定するように構成されており、教師あり学習アルゴリズムは、センシングされた運動を、センシングされた運動が、誘発された神経筋応答を表していること、及びセンシングされた運動が、誘発された神経筋応答を表していないこと、を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作可能であるよう、項目４３〜４５のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４７：プロセッサは、刺激と刺激によって誘発された筋応答との間の時間遅延を計算すること、又は共通神経によって神経支配される異なる筋肉群からの筋応答間の時間遅延を計算することのいずれかによって、神経伝導速度を判定するように更に構成されている、項目４３〜４６のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４８：プロセッサと通信する通信回路を更に備え、通信回路は、出力信号のうちの１つ以上をホストシステムに送信するように動作可能である、項目２２〜４７のいずれかに記載のセンシングデバイス。

項目４９：通信回路は、被験者の肢部内で人工的に誘発された神経筋応答をプロセッサが検出した場合に、１つ以上の出力信号をホストシステムに送信するように構成されている、項目４８に記載のセンシングデバイス。

項目５０：ヒト被験者の体内治療領域内に提供された刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的応答を検出するための神経監視システムであって、体内治療領域は、筋肉を神経支配する神経を含み、神経監視システムは、ディスプレイ及びユーザ入力を含むホストシステムと、体内治療領域内に刺激を提供するように構成された刺激装置と、項目１〜４９のいずれかに記載のセンシングデバイスと、を備える、神経監視システム。

項目５１：ディスプレイは、１つ以上の出力信号のトレースを表示するように動作可能である、項目５０に記載の神経監視システム。

項目５２：ホストシステムとセンシングデバイスとが有線通信している、項目５０〜５１のいずれかに記載の神経監視システム。

項目５３：ホストシステムとセンシングデバイスとが無線通信している、項目５０〜５１のいずれかに記載の神経監視システム。

項目５４：項目１〜４９のいずれかに記載の第２のセンシングデバイスを更に備える、項目５０〜５３のいずれかに記載の神経監視システム。

項目５５：第１のセンシングデバイスは、被験者の第１の脚部に提供され、第２のセンシングデバイスは、被験者の第２の脚部に提供される、項目５４に記載の神経監視システム。

項目５６：第１のセンシングデバイスは、被験者の第１の腕部上に提供され、第２のセンシングデバイスは、被験者の第２の腕部上に提供される、項目５４に記載の神経監視システム。

〔実施の態様〕
（１） 被験者の肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスであって、前記センシングデバイスは、
前記肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能なキャリア材料と、
前記キャリア材料と結合された複数の機械的センサであって、各機械的センサは、前記機械的センサが前記肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能であるように、前記キャリア材料上に位置付けられ、各機械的センサは、前記監視された機械的応答に対応するそれぞれの筋音図出力信号を生成し、前記筋音図出力信号から前記肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出することができる、複数の機械的センサと、
前記キャリア材料と結合され、かつ前記複数の機械的センサのそれぞれと電子通信する通信回路であって、前記生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上をホストシステムに送信するように動作可能である、通信回路と、
を備える、センシングデバイス。
（２） 前記キャリア材料が、前記被験者の前記肢部の周りに弾性張力フィットを維持するように動作可能なスリーブである、実施態様１に記載のセンシングデバイス。
（３） 前記複数の機械的センサは、前記キャリア材料上に位置付けられている第１のセンサを含み、前記キャリア材料が適切な向きで前記肢部の一部分の周囲に固定されたときに、前記第１のセンサが内側広筋又は外側広筋のうちの少なくとも一方に直接隣接しており、かつ前記内側広筋又は外側広筋のうちの前記少なくとも一方の機械的応答を監視するように動作可能であり、
前記複数の機械的センサは、前記キャリア材料上に位置付けられている第２のセンサを含み、前記キャリア材料が前記適切な向きで前記肢部の前記一部分の周囲に固定されたときに、前記第２のセンサが前脛骨筋に直接隣接し、かつ前記前脛骨筋の機械的応答を監視するように動作可能である、
実施態様２に記載のセンシングデバイス。
（４） 前記通信回路と通信するプロセッサを更に備え、前記プロセッサは、
前記被験者に対して実行される処置の性質の指標を受信することであって、前記処置の性質は、前記処置が実行される前記被験者の身体の側を示す、ことと、
少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、
前記受信された筋音図出力信号の静的成分から前記肢部が右肢部であるか又は左肢部であるかを識別することと、
前記処置が実行される前記被験者の身体の前記側に前記肢部がない場合、警告を提供することと、
を行うように構成されている、実施態様２に記載のセンシングデバイス。
（５） 前記通信回路と通信するプロセッサを更に備え、前記プロセッサは、
前記被験者に対して実行される処置中の前記被験者の意図された姿勢の指標を受信することであって、前記被験者の前記意図された姿勢は、前記処置中の前記スリーブの適切な向きを示す、ことと、
少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、
前記少なくとも１つの筋音図出力信号の静的成分から前記スリーブの実際の向きを判定することと、
前記スリーブの前記実際の向きが前記スリーブの前記適切な向きに一致しない場合、警告を提供することと、
を行うように構成されている、実施態様２に記載のセンシングデバイス。

（６） 前記複数の機械的センサ及び前記通信回路と電気通信し、かつ、前記複数の機械的センサと前記通信回路との間にある、プロセッサを更に備え、
前記プロセッサは、前記筋音図出力信号のそれぞれをフィルタリングして、前記肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを除去するように構成されている、
実施態様１に記載のセンシングデバイス。
（７） 前記プロセッサは、前記複数のセンサのそれぞれからの前記センシングされた運動を仮想肢部にマッピングし、前記仮想肢部の並進又は回転が存在するかどうかを判定することによって、前記肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを識別するように構成されている、実施態様６に記載のセンシングデバイス。
（８） 前記肢部から離れた前記被験者の体内治療領域内に刺激が付与されたという指標を受信し、
前記筋音図出力信号のそれぞれを分析して、前記刺激が、前記被験者の前記肢部内の前記筋肉群のうちの１つ以上の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定し、
前記刺激が前記神経筋応答を誘発したと判定された場合、警告を提供する、
ように構成されたプロセッサを更に備える、実施態様１に記載のセンシングデバイス。
（９） 前記プロセッサは、前記刺激の前記付与後に、応答ウィンドウ内でのみ前記筋音図出力信号のそれぞれを分析するように構成されている、実施態様８に記載のセンシングデバイス。
（１０） 前記プロセッサは、教師あり学習アルゴリズムを使用して、１つ以上の受信された筋音図出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、前記刺激が前記被験者の前記肢部内の前記筋肉群のうちの１つ以上の前記機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定するように構成されており、
前記教師あり学習アルゴリズムは、前記応答ウィンドウを、
前記応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していること、及び
前記応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していないこと
を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作可能である、
実施態様８に記載のセンシングデバイス。

（１１） 前記プロセッサは、前記センシングデバイスに対してローカルであり、かつ前記キャリア材料に取り付けられており、
前記通信回路は、前記刺激が前記神経筋応答を誘発したと判定された場合にのみ、前記生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上を前記ホストシステムに送信するように動作可能である、
実施態様８に記載のセンシングデバイス。
（１２） 前記プロセッサは、前記刺激と前記刺激によって誘発された筋応答との間の時間遅延を計算すること、又は共通神経によって神経支配される異なる筋肉群からの筋応答間の時間遅延を計算することのいずれかによって、神経伝導速度を判定するように更に構成されている、実施態様８に記載のセンシングデバイス。
（１３） 一対の表面電極であって、前記キャリア材料が前記肢部の前記一部分の周囲に固定されたときに、前記一対の表面電極が前記被験者の皮膚表面に直接接触するように動作可能であるように前記キャリア材料と結合されている、一対の表面電極と、
前記一対の表面電極と電気通信するプロセッサであって、前記電極を介して前記肢部に電気刺激を直接付与するように構成されている、プロセッサと、
を更に備える、実施態様１に記載のセンシングデバイス。
（１４） 前記刺激は、４つの離散した電気パルスを含む四連電気刺激であり、
前記プロセッサは、
前記四連電気刺激の前記４つの離散した電気パルスのそれぞれに対する機械的応答について、前記複数の機械的センサのうちの１つからの前記筋音図出力信号を監視し、
前記監視された筋音図出力信号から、前記４つの離散した電気パルスの前記第４のパルスに応答した前記筋音図出力信号の振幅と、前記４つの離散した電気パルスの前記第１のパルスに応答した前記筋音図出力信号の振幅との比である四連反応比を計算し、
前記四連反応比が所定の閾値を下回る場合、神経筋ブロックの存在を示す警告を提供する、
ように更に構成されている、実施態様１３に記載のセンシングデバイス。
（１５） 前記刺激は最大上刺激である、実施態様１３に記載のセンシングデバイス。

（１６） 前記プロセッサは、
前記付与された最大上刺激に応答して、筋肉の前記機械的応答を表す筋音図出力信号を受信し、
前記付与された最大上刺激に応答して、前記筋肉の前記機械的応答の大きさの関数として、前記筋音図出力信号のうちの１つ以上をスケーリングする、
ように動作可能である、実施態様１５に記載のセンシングデバイス。
（１７） 前記キャリア材料は、抗塞栓ストッキングである、実施態様１に記載のセンシングデバイス。
（１８） 前記抗塞栓ストッキングは、前記肢部に対する前記ストッキングの前記適切な向きを示す１つ以上の位置合わせ印を含む、実施態様１７に記載のセンシングデバイス。
（１９） 前記位置合わせ印は、前記ストッキングの長さの大部分に沿って延在するラインであり、前記ラインは、前記被験者によって着用されたときに前記ストッキングの捻れを示すように動作可能である、実施態様１８に記載のセンシングデバイス。
（２０） 前記通信回路は無線デジタル通信回路であり、前記無線デジタル通信回路は、無線通信プロトコルを介して、前記１つ以上の生成された筋音図出力信号を前記ホストシステムに送信するように動作可能である、実施態様１に記載のセンシングデバイス。

Claims (20)

1. 被験者の肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出するためのセンシングデバイスであって、前記センシングデバイスは、
   前記肢部の一部分の周囲に固定されるように動作可能なキャリア材料と、
   前記キャリア材料と結合された複数の機械的センサであって、各機械的センサは、前記機械的センサが前記肢部の異なる筋肉群の機械的応答を監視するように動作可能であるように、前記キャリア材料上に位置付けられ、各機械的センサは、前記監視された機械的応答に対応するそれぞれの筋音図出力信号を生成し、前記筋音図出力信号から前記肢部内の人工的に誘発された神経筋応答を検出することができる、複数の機械的センサと、
   前記キャリア材料と結合され、かつ前記複数の機械的センサのそれぞれと電子通信する通信回路であって、前記生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上をホストシステムに送信するように動作可能である、通信回路と、
   を備える、センシングデバイス。
2. 前記キャリア材料が、前記被験者の前記肢部の周りに弾性張力フィットを維持するように動作可能なスリーブである、請求項１に記載のセンシングデバイス。
3. 前記複数の機械的センサは、前記キャリア材料上に位置付けられている第１のセンサを含み、前記キャリア材料が適切な向きで前記肢部の一部分の周囲に固定されたときに、前記第１のセンサが内側広筋又は外側広筋のうちの少なくとも一方に直接隣接しており、かつ前記内側広筋又は外側広筋のうちの前記少なくとも一方の機械的応答を監視するように動作可能であり、
   前記複数の機械的センサは、前記キャリア材料上に位置付けられている第２のセンサを含み、前記キャリア材料が前記適切な向きで前記肢部の前記一部分の周囲に固定されたときに、前記第２のセンサが前脛骨筋に直接隣接し、かつ前記前脛骨筋の機械的応答を監視するように動作可能である、
   請求項２に記載のセンシングデバイス。
4. 前記通信回路と通信するプロセッサを更に備え、前記プロセッサは、
   前記被験者に対して実行される処置の性質の指標を受信することであって、前記処置の性質は、前記処置が実行される前記被験者の身体の側を示す、ことと、
   少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、
   前記受信された筋音図出力信号の静的成分から前記肢部が右肢部であるか又は左肢部であるかを識別することと、
   前記処置が実行される前記被験者の身体の前記側に前記肢部がない場合、警告を提供することと、
   を行うように構成されている、請求項２に記載のセンシングデバイス。
5. 前記通信回路と通信するプロセッサを更に備え、前記プロセッサは、
   前記被験者に対して実行される処置中の前記被験者の意図された姿勢の指標を受信することであって、前記被験者の前記意図された姿勢は、前記処置中の前記スリーブの適切な向きを示す、ことと、
   少なくとも１つの筋音図出力信号を受信することと、
   前記少なくとも１つの筋音図出力信号の静的成分から前記スリーブの実際の向きを判定することと、
   前記スリーブの前記実際の向きが前記スリーブの前記適切な向きに一致しない場合、警告を提供することと、
   を行うように構成されている、請求項２に記載のセンシングデバイス。
6. 前記複数の機械的センサ及び前記通信回路と電気通信し、かつ、前記複数の機械的センサと前記通信回路との間にある、プロセッサを更に備え、
   前記プロセッサは、前記筋音図出力信号のそれぞれをフィルタリングして、前記肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを除去するように構成されている、
   請求項１に記載のセンシングデバイス。
7. 前記プロセッサは、前記複数のセンサのそれぞれからの前記センシングされた運動を仮想肢部にマッピングし、前記仮想肢部の並進又は回転が存在するかどうかを判定することによって、前記肢部の全体的な並進又は回転を示す信号コンテンツを識別するように構成されている、請求項６に記載のセンシングデバイス。
8. 前記肢部から離れた前記被験者の体内治療領域内に刺激が付与されたという指標を受信し、
   前記筋音図出力信号のそれぞれを分析して、前記刺激が、前記被験者の前記肢部内の前記筋肉群のうちの１つ以上の機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定し、
   前記刺激が前記神経筋応答を誘発したと判定された場合、警告を提供する、
   ように構成されたプロセッサを更に備える、請求項１に記載のセンシングデバイス。
9. 前記プロセッサは、前記刺激の前記付与後に、応答ウィンドウ内でのみ前記筋音図出力信号のそれぞれを分析するように構成されている、請求項８に記載のセンシングデバイス。
10. 前記プロセッサは、教師あり学習アルゴリズムを使用して、１つ以上の受信された筋音図出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、前記刺激が前記被験者の前記肢部内の前記筋肉群のうちの１つ以上の前記機械的な神経筋応答を誘発したかどうかを判定するように構成されており、
    前記教師あり学習アルゴリズムは、前記応答ウィンドウを、
    前記応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していること、及び
    前記応答ウィンドウが、誘発された神経筋応答を表していないこと
    を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作可能である、
    請求項８に記載のセンシングデバイス。
11. 前記プロセッサは、前記センシングデバイスに対してローカルであり、かつ前記キャリア材料に取り付けられており、
    前記通信回路は、前記刺激が前記神経筋応答を誘発したと判定された場合にのみ、前記生成された筋音図出力信号のうちの１つ以上を前記ホストシステムに送信するように動作可能である、
    請求項８に記載のセンシングデバイス。
12. 前記プロセッサは、前記刺激と前記刺激によって誘発された筋応答との間の時間遅延を計算すること、又は共通神経によって神経支配される異なる筋肉群からの筋応答間の時間遅延を計算することのいずれかによって、神経伝導速度を判定するように更に構成されている、請求項８に記載のセンシングデバイス。
13. 一対の表面電極であって、前記キャリア材料が前記肢部の前記一部分の周囲に固定されたときに、前記一対の表面電極が前記被験者の皮膚表面に直接接触するように動作可能であるように前記キャリア材料と結合されている、一対の表面電極と、
    前記一対の表面電極と電気通信するプロセッサであって、前記電極を介して前記肢部に電気刺激を直接付与するように構成されている、プロセッサと、
    を更に備える、請求項１に記載のセンシングデバイス。
14. 前記刺激は、４つの離散した電気パルスを含む四連電気刺激であり、
    前記プロセッサは、
    前記四連電気刺激の前記４つの離散した電気パルスのそれぞれに対する機械的応答について、前記複数の機械的センサのうちの１つからの前記筋音図出力信号を監視し、
    前記監視された筋音図出力信号から、前記４つの離散した電気パルスの前記第４のパルスに応答した前記筋音図出力信号の振幅と、前記４つの離散した電気パルスの前記第１のパルスに応答した前記筋音図出力信号の振幅との比である四連反応比を計算し、
    前記四連反応比が所定の閾値を下回る場合、神経筋ブロックの存在を示す警告を提供する、
    ように更に構成されている、請求項１３に記載のセンシングデバイス。
15. 前記刺激は最大上刺激である、請求項１３に記載のセンシングデバイス。
16. 前記プロセッサは、
    前記付与された最大上刺激に応答して、筋肉の前記機械的応答を表す筋音図出力信号を受信し、
    前記付与された最大上刺激に応答して、前記筋肉の前記機械的応答の大きさの関数として、前記筋音図出力信号のうちの１つ以上をスケーリングする、
    ように動作可能である、請求項１５に記載のセンシングデバイス。
17. 前記キャリア材料は、抗塞栓ストッキングである、請求項１に記載のセンシングデバイス。
18. 前記抗塞栓ストッキングは、前記肢部に対する前記ストッキングの前記適切な向きを示す１つ以上の位置合わせ印を含む、請求項１７に記載のセンシングデバイス。
19. 前記位置合わせ印は、前記ストッキングの長さの大部分に沿って延在するラインであり、前記ラインは、前記被験者によって着用されたときに前記ストッキングの捻れを示すように動作可能である、請求項１８に記載のセンシングデバイス。
20. 前記通信回路は無線デジタル通信回路であり、前記無線デジタル通信回路は、無線通信プロトコルを介して、前記１つ以上の生成された筋音図出力信号を前記ホストシステムに送信するように動作可能である、請求項１に記載のセンシングデバイス。

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