JP2020511276A

JP2020511276A - 電気生理学的誘発電位における変化を検出する医用システム及び方法

Info

Publication number: JP2020511276A
Application number: JP2019552470A
Authority: JP
Inventors: グレッグジョーンズ; リチャードオブライエン; ロバートスノー
Original assignee: セーフオプサージカルインコーポレイテッド
Priority date: 2017-03-22
Filing date: 2018-03-21
Publication date: 2020-04-16
Anticipated expiration: 2038-03-21
Also published as: EP3600024A4; WO2018175646A1; US11963775B2; JP2023018131A; US20180310849A1; JP7187473B2; CN110418604B; EP3600024A1; CN110418604A

Abstract

患者の生理系から受け取った信号を自動改質する医用方法であり、患者の神経経路に対する刺激信号を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て送給して、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）に基づき複数通りの帰結電気波形（ＥＰ）を生成するステップと、それら複数通りの帰結ＥＰを記録するステップと、アンサンブル平均波形（ＥＡ）を生成するステップであり、その生成に際し上記複数通りのＥＲの部分集合が平均されるステップと、そのＥＡをデノイズするステップであり、そのデノイズに際し当該ＥＡにウェーブレット変換が適用されるステップと、とが含まれうる。

Description

（関連出願）
本願は、２０１７年３月２２日付米国暫定特許出願第６２／４７５０９７号に基づき優先権を主張する出願であるので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。

本願は、２０１５年５月４日付米国暫定特許出願第６２／１５６８７４号に基づく利益及び優先権を主張し「電気生理学的誘発電位における変化を計測し、表示し及び正確に検出するシステム、方法及びコンピュータアルゴリズム」(SYSTEM, METHOD, AND COMPUTER ALGORITHM FOR MEASURING,DISPLAYING, AND ACCURATELY DETECTING CHANGES IN ELECTROPHYSIOLOGICAL EVOKED POTENTIALS)と題する２０１６年５月３日付国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／００３０６０５号（特許文献１として発行）に関連する出願であるので、この参照を以て両者の全容を本願に繰り入れることにする。

（背景）
本発明は、大略、誘発電位（ＥＰ）における変化を改質及び自動検出する医用システム、器具、装置及び方法に関し、より具体的には、信号から交絡ノイズを除去することで誘発電位（ＥＰ）における変化を自動検出する医用システム及び医用方法に関する。

生体電位、なかでも例えば体性感覚誘発電位（ＳＳＥＰ）、聴覚誘発電位（ＡＥＲ）及び／又は視覚誘発電位（ＶＥＲ）は積算電位であり、通常は、末梢神経を又は神経系の他部分を繰り返し刺激した後に記録される。手術中に波形、例えば体性感覚誘発電位を記録し、それにより患者を監視することで、既知の通り、神経損傷等の受傷が切迫していることの早期識別が可能になる。

そうした監視には、一般に、医師の監督下で高度に訓練された検査技師と、洗練された多チャネル増幅器及び表示機器とが必要になる。残念なことに、そうした人員及び機器は、利用機会が限られ、事前予約が必要であり、且つ高コストである。加えて、そうした監視は些少な電位及び大量な持続的ノイズに起因する難点を伴っており、そのため顕著な変化を認識してそれら変化に関する警報所要時期を察知することが困難となっている。自動警報発生に用いられる通常のシステムでは、十分な量のノイズ及び可変性があれば誤警報が引き起こされうる。通常のシステムでは、生じた信号が前処理されうるし、及び／又は、生じた信号でノイズを正確に計測及び／又は斟酌することができない。

国際公開第ＷＯ２０１６／１７９１９１号パンフレット

本願記載の諸実施形態は、電気生理学的誘発電位における変化を正確に検出する改善された医用システム、器具、方法及び装置に関する。既存システムに対する改良点のなかには、信号ノイズによる波形変化誤評価及び誤警報の低減が含まれている。従って、この改善されたシステム、方法及び装置ではより正確な警報が生成される。その上、誤警報回数の低減により、既知システムに比べて、より効率的なシステム、方法及び装置が生成される。

ＥＰの正確な監視又は検出を図る際には、それらの波形を特定頻度で捕捉して一緒に平均することが、ランダムノイズ及び周期性ノイズの減衰を助ける上で必要となりうる。ノイズに強く影響された異常波形が数個しかなくても、一緒に平均したときに、注目波形の見かけ上の振幅（高さ）又はラテンシ（オンセット時刻）が明らかに変化することとなりうる。このことは、刺激周波数の注意深い選択と、それら波形のフィルタリングとにより、部分的に回避されるものの、注目波形が背景ノイズの周波数域内に入っていて周期性背景ノイズの周波数が幾ばくか変化するため、こうした方法は完全ではあり得ない。波形変化の分析及び検出に係る困難点は、それら波形の振幅、周波数及び形状における広範なばらつきにある。これらのばらつきは、その神経の麻痺及び何らかの既存異常を初め、多くの要因により引き起こされるが、その主因は、環境的電気ノイズからの又は他装置からの電気的干渉にある。例えば、患者への初期電極装着によって、かなりの量のノイズが生じることがある。その状況では、装着当初、それら電極により計測されるインピーダンスが高めになることがあり、ひいては大量のノイズが生じることがある。

通常は、波形の平均化と、電子及びディジタルフィルタ及び波形クラシファイア（分類子）の双方と、が採用されており、それにより、信号中のノイズを減衰させること、並びに波形のより良好な看取及び評価又は解釈を可能にすることが、図られている。こうした方法には典型的な働き方が三通りあり、それは、記録波形周波数域を制限する、明白なアーチファクト（人為効果）を含む大振幅信号が存する記録周期を拒絶する、或いは平均信号に含まれる平均点の個数を増やすことによるものである。記録値の周波数域を制限する標準的なフィルタ（周波数フィルタ）や、ある振幅しきい値を上回る生の記録値を拒絶する波形クラシファイア（阻止しきい値フィルタ）は、誘発電位記録値から存分にノイズ又はアーチファクトを除去することが正確に信号を記録できないことにつながり、ひいては波形変化の不正確な計算に行き着く、という困難性を呈することがある。更に、こうした方法ではノイズの部分的な除去しか提供されず、下地となる注目電位のモルフォロジ（形態）、振幅或いは存否さえもが改変されうるため、評価／解釈が困難となり且つ高度に経験依存的になる。これは、ひいては、波形変化の誤評価及び誤警報につながりうる。

顕著な波形変化を探す自動警報システムにとっては、電気的ノイズの過渡的性質や、それを除去するための典型的な方法の制限事項が、妨げとなる。平均注目波形の中庸に入り込んだアーチファクトにより、付加的なフェーズが導入され注目成分のラテンシの分析が難しくなることによって、分析用平均波形の総体モルフォロジが変化することがありうる。これが分析対象波形成分の選択ばらつきにつながり、それが警報の引き金となって誤警報がもたらされることがある。さもなくば、こうしたシステムでは、波形を継続的に監視し評価を行うよう訓練された専門家が必要となろう。こうした評価は不正確及び／又は高コストとなりうる。その種の評価が不正確になりうるのは人的エラーのためであり、及び／又は、ノイズが十分捉えられていない表示波形のためである。

同様に、ノイズが信号中に入り込むことで平均信号の振幅が変わり、そのノイズが誤警報の引き金となり、更には振幅の実変化が隠されることさえありうる。

脳波信号からアーチファクトを検出して除去するための一般的な手法のなかには、主に、連続的なＥＥＧ又はＥＣＧ記録値に適用されるものがある。こうした方法は、刺激誘発監視には適用できず、再発継起的アーチファクトに関わるものであり、及び／又は、信号変化に応じた警報が改善されない。この種の方法は、通常、誘発電位には適用されず、及び／又は、波形変化の自動警報における改善等といった改善には結び付かない。

上掲の事柄からすると、注目信号の性質を顕著に改変することなく、記録された誘発電位信号の継起的系列内の不要アーチファクトを自動的に且つより全面的に減衰させ、波形変化に関する警報を首尾一貫した正確なものにする方法、装置、システム、器具及び／又は手段が、必要とされている。そうした構成であれば、警報の自動計算、及び／又は、警報のより正確な自動計算及び提示が可能となる。その結果、変動ノイズ及びバイアスの影響を受けずに警報が生成される一方、フォールスネガティブ（偽陰性）エラー及びフォールスポジティブ（偽陽性）エラーが少なくなり又はなくなる。本願記載の諸実施形態は、総じて、このタスクを達成するためのコンピュータ信号処理に関する。本願記載の諸実施形態を用いることで、通常は検査技師及び医師によってなされるエキスパート分析を代替及び／又は改善することができる。例えば、より正確なフィルタリング及び／又はデノイズド（ノイズ低減）信号なくしては、検査技師及び／又は医師は、波形を正確に評価し得ないものである。更に、様々な実施形態を他機器と併用することができる。例えば、ＥＰにおける変化の検出を受けて手術台を動かすことができる。その動きにより、患者を自動的に動かして患者の受傷を軽減又は回避することが可能である。このように、様々な実施形態によって、ＥＰに基づきその機器を自動制御することで、その種の機器の有用性が拡張される。

現主題の幾つかの実施形態に係るシステム及び／又は方法によれば、電気生理学的ＥＰのうち不要ノイズ又はアーチファクトを識別して減衰させ、波形変化の自動警報の改善を果たすことができる。ＥＰは、反復刺激に対する特定の感覚神経系の電気生理学的応答（ＥＲ）を相応の電極を用い検出し、それらをアンサンブル平均（ＥＡ）することで得られた、電圧対時間信号として定義することができる。ＥＰの例は体性感覚、聴覚及び／又は視覚のＥＰであり、その他のＥＰもある。本システム及び方法は、各刺激後に記録され何らかの初期周波数及び振幅阻止フィルタリング又は分類を生き抜いたＥＲ信号毎に、及び／又は、それら定時的な信号を総和してＥＡにした後に記録されたＥＲ信号毎に、適用することができる。そして、本システム及び／又は方法によって、注目ベースライン波形の存否を画定し、以後のＥＡでは、そのベースラインからのあらゆる後続的変化を計算することができる。

本システムによれば、ＥＰ列を捕捉し好適なフィードバックを提供すべく開発された補助ハードウェア及び／又はその他のシステムと通信し、有効な臨床ワークフローを確とすることができる。本システム及び／又は方法によれば、臨床的に有効なアプリケーション向けに基礎を提供し、フォールスポジティブ及びフォールスネガティブを少なくすることができる。

幾つかの実現形態に係る誘発電位自動分析装置によれば、患者の生理系に生じた変化を秀逸に監視、検出及び識別することができ、またそのことが本願にて図示及び記載されている。

幾つかの態様に係る方法によれば、患者の生理系から受け取った信号を自動改質し、その患者の生理系における変化に関しより正確な警報を提供することができ、またそのことが本願にて記載されている。

幾つかの態様によれば、患者の生理系に生じた変化を秀逸に監視、検出及び識別する誘発電位自動分析装置に、入力装置及び情報処理システムを設けることができる。患者の神経に対し刺激を加えた後には、その入力装置によって、その患者の生理系から電位データを得ることができる。その電位データを、その情報処理システムによって受信し分析することができる。その情報処理システムには処理回路を設けることができ、その処理回路によって、その電位データに基づき複数通りの誘発電位波形（ＥＰ）を生成すること、それら複数通りのＥＰの部分集合のアンサンブル平均波形（ＥＡ）を計算すること、その帰結たるＥＡに数学的ウェーブレット変換を適用すること、その変換を経たＥＡのうちノイズ成分を減衰させること、及び／又は、当該変換済ＥＡに逆変換を適用してデノイズドＥＡを生成すること、等ができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムによって、旧デノイズドＥＡ（以前のデノイズドＥＡ）に対するデノイズドＥＡの変化を計算し、計算された変化に基づき警報を提供することができる。

幾つかの態様によれば、本装置を、手術環境内の他装置内に統合することができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムにより情報を手術環境内の他装置に送給することができ、ひいてはデノイズドＥＡ・旧デノイズドＥＡ間の変化をそれら装置にて手動又は自動識別することができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムにより情報を手術環境内の他装置に送給することができ、ひいてはそれら装置にて生理学的変化を手動又は自動改善又は軽減すること及びその後に捕捉されるＥＰ波形を改質することができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムによって、麻酔器又は血圧計から情報を取得し、いつのＥＰ波形変化が麻酔又は血圧変化によるものなのかを判別することができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムによって、ＥＡを順次処理し一通り又は複数通りの特性を探索することができる。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムによって、ＥＡを順次処理し一通り又は複数通りの特性における変化を探索することができる。

幾つかの態様では、上記特性に、振幅、立ち上がり時間、立ち下がり時間、ピーク持続時間及びピーク前後傾斜のうち少なくとも一つを含める。

幾つかの態様によれば、その情報処理システムによって、上記一通り又は複数通りの特性を改変することができる。

幾つかの態様によれば、本装置に、ＥＡの変化をユーザに伝えるグラフィカル警報システムを具備させることができる。

幾つかの態様によれば、患者の生理系から受け取った信号を自動改質する方法に、就中、末梢神経を電気パルスで以て刺激するステップと、その神経系路上に配置された電極を通じ神経系により生成された帰結電気波形（ＥＰ）を記録するステップと、それら複数通りのＥＰの部分集合のアンサンブル平均波形（ＥＡ）を計算するステップと、その帰結たるＥＡに数学的ウェーブレット変換を適用するステップと、その変換を経たＥＡのうちノイズ成分を減衰させるステップと、その変換済ＥＡに逆変換を適用してデノイズドＥＡを生成するステップとを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、旧デノイズドＥＡに対するデノイズドＥＡの変化を計算するステップと、計算された変化に基づき警報を提供するステップとを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、手術環境内の他装置に情報を送給することで、デノイズドＥＡ・旧デノイズドＥＡ間の変化をそれら装置で手動又は自動識別しうるようにするステップを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、手術環境内の他装置に情報を送給することで、それら装置で生理学的変化を手動又は自動改善又は軽減しうるよう且つそれ以後に捕捉されるＥＰ波形を改質しうるようにするステップを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、麻酔器又は血圧計から情報を取得するステップと、いつのＥＰ波形変化が麻酔又は血圧変化によるものなのかを判別するステップとを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、ＥＡを順次処理し一通り又は複数通りの特性を探索するステップを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、ＥＡを順次処理し一通り又は複数通りの特性における変化を探索するステップを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、上記一通り又は複数通りの特性を改変するステップを含めることができる。

幾つかの態様によれば、本方法に、ＥＡの変化をユーザに伝えるステップを含めることができる。

幾つかの態様では、首又は頭に電極が配置される。

幾つかの態様によれば、患者の生理系から受け取った信号を自動改質する方法に、患者の神経経路に対する刺激信号を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て送給することで、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）に基づき複数通りの帰結電気波形（ＥＰ）を生成するステップと、それら複数通りの帰結ＥＰを記録するステップと、アンサンブル平均波形（ＥＡ）を生成するステップと、その生成の一環として上記複数通りのＥＲの部分集合を平均するステップと、そのＥＡをデノイズ（ノイズ低減）するステップと、そのデノイズの一環としてそのＥＡにウェーブレット変換を適用するステップとを、含めることができる。

幾つかの態様によれば、患者の生理系に生じた変化を秀逸に監視、検出及び識別する誘発電位自動分析システムに、入力装置と、少なくとも１個のプロセッサと、少なくとも１個のメモリとを設けることができる。患者の神経経路に対し刺激を加えた後には、その入力装置にてその患者の生理系からの電位データを得ることができる。上記少なくとも１個のメモリには命令を格納することができ、それを上記少なくとも１個のデータプロセッサにより実行することで諸動作を実行させることができ、またそれら動作に、患者の神経経路への刺激を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て発生させることで、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）に基づき複数通りの帰結電気波形（ＥＰ）を生成する動作と、それら複数通りの帰結ＥＰを記録する動作と、アンサンブル平均波形（ＥＡ）を生成する動作と、その生成の一環として上記複数通りのＥＲの部分集合を平均する動作と、そのＥＡをデノイズする動作と、そのデノイズの一環としてそのＥＡにウェーブレット変換を適用する動作とを、含めることができる。

現主題の更なる特徴及び長所、並びに本発明の様々な実施形態の構造及び動作については、添付図面を参照し後に詳述する。

本発明の上掲の及びその他の特徴及び長所は、添付図面に描かれている本発明の好適実施形態についての、後掲のより具体的な記述から明らかになろう。

通常の誘発電位波形（ＥＰ）捕捉及び表示方法を描いた図である。現主題の諸実現形態に従い、フィルタリング技術の適用有無によるアンサンブル平均の比較を描いた図である。現主題の諸実現形態に従い信号改質方法例を描いた図である。現主題の諸実現形態に従い摺動窓法によるＥＰ捕捉、表示及び警報を描いた図である。現主題の諸実現形態に係るモデルＥＰ分析装置のブロック図である。

好適な諸実施形態を初め本発明の様々な例示的実施形態について以下詳細に論ずる。具体的な例示的諸実施形態を論ずるけれども、ご理解頂くべきことにこれは専ら例証目的でなされている。関連分野に習熟した者（いわゆる当業者）にはご認識頂けるように、本発明の神髄及び技術的範囲から離隔することなく他の諸部材及び諸構成を用いることができる。

図１には典型的なＥＰ捕捉及び表示方法が描かれている。この方法を用い刺激列を印加すると、その帰結たる個別波形が、それぞれその捕捉時のまま表示されるか、最終的なアンサンブル平均が捕捉及び表示されるまでは導出中の平均の中途平均として表示され、その表示が臨床的解釈の基礎となる。ユーザがこの平均に満足した場合、ユーザはその平均を「ベースライン」、即ち他の諸々が比較される相手として設定することができ、或いはそれを繰り返して注目波形の存在及びモルフォロジを確認することができる。その後は、次の刺激列で以てプロセス全体を繰り返すことができる。そして、先にベースラインとして選択されたものに対するその列の比較が行われる。

僅か５個又は６個の多ノイズ個別波形がフィルタリングを逃れるだけで波形モルフォロジ、振幅及びラテンシに広範な変化が引き起こされうるので、この方法を電気的多ノイズ環境にて適用することは、自動警報システム使用時には、潜在的な受傷切迫についての誤警報につながりうる。このことから、一般に、臨床状況、期待波形、並びに経時波形パターンの概略トレンドを考慮に入れた、個別波形のエキスパート解釈が必要になる。状況によっては、患者に電極を装着することで顕著な量のノイズが生じうる。これにより、記録振幅が大きめになることも小さめになることもありうる。こういった状況では、平均波形が顕著に変化することがある。幾つかの典型的な方法、例えば本願記載及び／又は図１記載のものでは、信号が例えば多ノイズ環境にて計測された場合に、その信号が顕著に歪むこととなろう。こうした通例的状況では、フォールスポジティブ及び／又はネガティブとの間の弁別が困難となりかねない。ノイズによって、顕著な量のばらつきが、計測振幅及び／又はラテンシに付加されうるのである。身体のどの部分かにもよるが、本願にその例が記載されている後処理技術抜きでは、変化がノイズによるものか否かを判別することが、より困難になりうる。通常のシステムでは、変化がノイズによるものである又はないと判定されたときに自動警報すること、及び／又は、変化をフォールスポジティブ及び／又はネガティブから弁別することが、難しくなりうる。本願記載の通り、現主題に係る諸実現形態は、ノイズを減らすこと、例えば後処理技術を用い減らすことに役立てることができ、それにより平均信号中のノイズを減らし及び／又はなくすことができる。そうしたノイズ低減及び／又は解消によって、本システムによるフォールスポジティブ及び／又はフォールスネガティブ判別を減らし及び／又はなくすことができる。

本発明のある実施形態に係るコンピュータ信号処理及びアルゴリズムは、交絡アーチファクトやそれに類するノイズを減衰させ又は除去し、その帰結たる信号を自動警報アルゴリズムに送給することで、下地となる信号における変化の認識を改善するものである。このシステムによって、通常は検査技師及び医師により担われていたエキスパート分析を代替することができる。このコンピュータアルゴリズムを、ＥＰマシン上にインストールされたソフトウェアに従い実行し、患者がリスクにさらされる何らかの手術又は状況にて用いることで、位置取りの影響を、或いは何らかの神経損傷又は異常を、検出、警報及び改善することができる。

図２Ａには、通常のフィルタリング技術で以て得られた体性感覚誘発応答アンサンブル平均信号と、本願記載のデノイズフィルタで以て得られた体性感覚誘発応答アンサンブル平均信号との比較が、描かれている。少なくとも図２Ａに示されている通り、デノイズド信号の方が滑らかで付随的なピークが少なく、それでいてその信号の総体モルフォロジが保たれている。このデノイズド信号であれば、信号及びそれを基にした警報生成の信頼性がより良好になる。

図２Ｂには、現主題の諸実現形態に従い、患者の生理系から受け取った信号を自動改質する方法の例１００が描かれている。

ステップ１０２では、本システムによって、患者の神経経路に対する刺激を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て（例．自動的に）引き起こすことができる。その刺激によって、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）から複数通りの帰結ＥＰを生成することができる。ステップ１０４では、本システムによって、それら複数通りの帰結ＥＰを記録すること、例えば自動記録することができる。

ステップ１０６では、本システムによって、アンサンブル平均波形（ＥＡ）を（例．自動的に）生成することができる。少なくとも上記複数通りのＥＲの部分集合を用いてそのＥＡを生成することができる。ＥＡ波形は、本願記載の方法を用いて特定すること、及び／又は、その他のやり方で計算することができる。例えば、幾つかの実現形態によれば、一通り又は複数通りの平均化技術及び阻止クラシファイアを用いＥＲからＥＡを自動計算することができる。

ステップ１０８では、そのＥＡを自動的にデノイズすることができる。幾つかの実現形態によれば、そのデノイズ方法を、ＥＡに対する少なくとも一通りのウェーブレット変換、例えば数学的ウェーブレット変換の適用（例．自動適用）を含むものとすることができる。後に説明する通り、幾つかの実現形態によれば、その変換を経たＥＡのうちノイズ成分を減衰させること及び／又は当該変換済ＥＡに逆変換を適用することで、デノイズドＥＡを生成することができる。

幾つかの実現形態によれば、そのウェーブレット変換に、就中、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）及び／又は離散逆ウェーブレット変換（ＩＤＷＴ）を含めることができる。その長さが２の何乗かに等しい有限長信号が想定されているときには、その変換を、Ｍａｌｌａｔのアルゴリズムを用い計算することができる。

ＥＡに対しウェーブレット変換を適用する前及び／又は適用した後に、そのＥＡを、例えば自動分解によって、分解することができる。例えば、本システムにより信号を階層的様式で分解することができ、またそれを、数段階のローパス（ＬＰ）及び／又はハイパス（ＨＰ）フィルタ対を継起的に用い信号パワースペクトルを分割するよう選択された一連のフィルタバンクを用いること等で、行うことができる。幾つかの例では、各ＬＰ・ＨＰフィルタ対によって、そのパワースペクトルが半々に分割される。各フィルタの出力における信号を、ナイキスト基準に従い２のべき乗で細分することができる。幾つかの実現形態によれば、少なくとも１回の繰り返しで、ＬＰフィルタ及びＨＰフィルタを信号に適用することができる。例えば、一対のＬＰフィルタ及びＨＰフィルタにより初期ＥＡを分解して２個の信号帯を生成することができる。次いで、もたらされた信号帯それぞれを、二対目のＬＰフィルタ及びＨＰフィルタにより再分解し、各信号帯毎に２個の信号帯を生成することができる。こうした分解により４個の信号帯をもたらすことができる、等々。こうした階層分解は、少なくとも５回又は６回は反復することができる。幾つかの実現形態によれば、１０回に至らない範囲内でこの階層分解を反復することができる。この階層分解により、例えば高周波ノイズのフィルタリングが可能となる。こうした構成は、低周波信号に好適に的を絞る助けとなりうる。これを助力にしてより正確な波形及び／又は計測を提供することができる。

幾つかの実現形態によれば、それらＬＰフィルタ及びＨＰフィルタのフィルタ係数をマザーウェーブレットから導出することができる。そのうちのＬＰ係数は近似係数として表され、ＨＰ係数は詳細係数と呼ばれる。その仮定の許では、記録値及び／又はＥＡは、一連のノイズレス標本がノイズで汚れたもの、即ちｙ＿（ｉ＝ｆ（ｔ_ｉ）＋）ｎ_ｉ、但しｎ_ｉはＮ（０，σ）、ｆ（ｔ_ｉ）はノイズレス標本、として表すことができる。

マザーウェーブレットには直交性があるので、ウェーブレット係数を、ホワイトノイズで以て汚染されたウェーブレット係数にも変換することができる。ＤＷＴの係数はスパースであろうから、それら係数にしきい値を適用することで、その信号をデノイズすることができる。係数に対ししきい値を適用することでデノイズが実行されるところ、そのしきい値が満足されなければそれら係数は０にセットされる。その後、ＩＤＷＴを適用することで、時間領域信号を復元することができる。

幾つかの実現形態によれば、例えばステップ１１０にて、そのデノイズドＥＡを閾ＥＡと比較すること、例えば自動比較することができる。その閾ＥＡは、旧デノイズドＥＡとすること、及び／又は、何らかの選定された旧デノイズドＥＡにすること、及び／又は、その他のＥＡとすることができる。デノイズドＥＡを閾ＥＡと比較することで、本システムにより、閾ＥＡとの関係でデノイズドＥＡに何らかの変化が起こったか否かを判別することができる。

ステップ１１２では、本システムによって、デノイズドＥＡ・閾ＥＡ間に変化ありと判別されたときに警報を（例．自動的に）通知することができる。幾つかの実現形態では、デノイズドＥＡのうち一通り又は複数通りが警報プロセスに送られる。その警報プロセスでは、波形に他の特性もあるなか、振幅、ラテンシ及びモルフォロジのうち１個又は複数個における変化を計算することができる。幾つかの実現形態に係る方法によれば、デノイズドＥＡ、ＥＰ及び／又はＥＲを表示させること、及び／又は、デノイズドＥＡ、ＥＰ及び／又はＥＲを警報プロセスにおける計算に用いることができる。

現主題の諸実現形態によれば、様々なしきい値を用いてデノイズ計算を最適化することができる。幾つかの実現形態によれば、様々な既知の又は構築されたマザーウェーブレットをそのデノイズ計算にて用いることができ、また、計算を１階層又はより多数の階層に亘る分解に持ち込むことができる。本発明のある例示的実施形態によれば、それらソースＥＡのスケーリングを頼りにして、デノイズ計算結果を最適化することができる。

図３には、摺動分析窓の一例描像と、本発明に従いノイズのばらつきを考慮に入れ波形の経時トレンドを自動的に振り返って自動計算された警報のうちメタデータを用いた警報とが、描かれている。この摺動窓分析及び警報プロセスは、上述の信号改質及び／又はフィルタリング方法の適用に加えて、併せて、前に又は後に、用いることができる。摺動窓分析及び警報プロセスの例が、「電気生理学的誘発電位における変化を計測し、表示し及び正確に検出するシステム、方法及びコンピュータアルゴリズム」(SYSTEM, METHOD, AND COMPUTER ALGORITHM FOR MEASURING,DISPLAYING, AND ACCURATELY DETECTING CHANGES IN ELECTROPHYSIOLOGICAL EVOKED POTENTIALS)と題する２０１６年５月３日付国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／００３０６０５号（特許文献１として刊行）に記載されているので、この参照を以てその全容を本願に繰り入れることにする。

図４に示すように、現主題の幾つかの実現形態によれば、上述のＥＰ分析がＥＰ分析装置３０で以て実行される。このＥＰ分析装置３０は、本システムの動作及び制御向けのハードウェア及びソフトウェアを有している。幾つかの実現形態に係るＥＰ分析装置３０は、他部材もあれ、情報処理システム３１、入力装置３６及びグラフィカル警報システム例えば表示装置３７を有している。その情報処理システムは、プロセッサ３３及びメモリ３４を有する処理回路３２を備えている。プロセッサ３３は、汎用プロセッサ、用途特化集積回路（ＡＳＩＣ）、１個又は複数個のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、一群の処理部材、或いはその他の好適な電子処理部材で実現することができる。メモリ３４（例．メモリ、メモリユニット、格納デバイス等々）は、データ及び／又はコンピュータコードであり本願記載の様々なプロセスを完遂又は促進するためのものが格納される、１個又は複数個のデバイス（例．ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクストレージ等々）である。メモリ３４は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリとすること又はそれを含むものとすることができる。メモリ３４には、データベースコンポーネント、オブジェクトコードコンポーネント、スクリプトコンポーネントその他何らかの種類の情報構造であり、本願記載の様々な活動を支えるものを内在させることができる。幾つかの実現形態によれば、メモリ３４がプロセッサ３３に可通信接続され、本願記載の一通り又は複数通りのプロセスを実行するコンピュータコードがそのメモリ内に配される。メモリ３４には、それぞれ特定種類の機能に関連するデータ及び／又はコンピュータコードを格納しうる様々なモジュールを組みこむことができる。

同じく図４では、情報処理システム３１が更に通信インタフェース３５を有している。通信インタフェース３５は有線又は無線インタフェース（例．ジャック、アンテナ、送信機、受信機、送受信機、有線端末等々）とすること又はそれを有するものとすることができ、またそれにより外部情報源とのデータ通信を直接接続又はネットワーク接続（例．インターネット接続、ＬＡＮ、ＷＡＮ又はＷＬＡＮ接続等々）経由で実行することができる。

Claims

患者の生理系から受け取った信号を自動改質する医用方法であって、
患者の神経経路に対する刺激信号を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て送給することで、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）に基づき複数通りの帰結電気波形（ＥＰ）を生成するステップと、
上記複数通りの帰結ＥＰを記録するステップと、
アンサンブル平均波形（ＥＡ）を生成するステップであり、その生成に際し上記複数通りのＥＲの部分集合が平均されるステップと、
上記ＥＡをデノイズするステップであり、そのデノイズに際し当該ＥＡにウェーブレット変換が適用されるステップと、
を有する方法。
請求項１の方法であって、上記デノイズステップが、更に、
上記変換を経たＥＡを分解することでその変換済ＥＡのうちノイズ成分を減衰させるステップと、
上記変換済ＥＡに逆変換を適用してデノイズドＥＡを生成するステップと、
を含む方法。
請求項１の方法であって、更に、上記デノイズドＥＡを閾ＥＡと比較するステップを有する方法。
請求項３の方法であって、上記閾ＥＡに旧デノイズドＥＡが含まれうる方法。
請求項３の方法であって、更に、上記デノイズドＥＡ・上記閾ＥＡ間の変化を判別するステップを有する方法。
請求項５の方法であって、更に、上記デノイズドＥＡ・上記閾ＥＡ間に変化が生じたとの警報を通知するステップを有する方法。
請求項１の方法であって、更に、
旧デノイズドＥＡに対する上記デノイズドＥＡの変化を計算するステップと、
計算された変化に基づき警報を提供するステップと、
を有する方法。
請求項１の方法であって、更に、手術環境内の他装置に情報を送信することでそれら装置が上記デノイズドＥＡ・旧デノイズドＥＡ間の変化を手動又は自動識別しうるようにするステップを有する方法。
請求項１の方法であって、更に、
麻酔器又は血圧計から情報を取得するステップと、
いつのＥＰ変化が麻酔又は血圧変化によるものなのかを判別するステップと、
を有する方法。
請求項１の方法であって、更に、上記デノイズドＥＡを監視装置上に表示させるステップを有する方法。
患者の生理系に生じた変化を秀逸に監視、検出及び識別する誘発電位自動分析システムであって、
患者の神経経路に対する刺激の印加後にその患者の生理系から電位データを取得する入力装置と、
少なくとも１個のプロセッサと、
命令を格納する少なくとも１個のメモリと、
を備え、上記少なくとも１個のデータプロセッサによりそれら命令を実行することでもたらされる諸動作に、
患者の神経経路に対する刺激を、その神経系路上に配置された電極を介し電気パルスで以て引き起こして、複数通りの電気生理学的応答（ＥＲ）に基づき複数通りの帰結電気波形（ＥＰ）を生成する動作と、
上記複数通りの帰結ＥＰを記録する動作と、
アンサンブル平均波形（ＥＡ）を生成する動作であり、その生成に際し上記複数通りのＥＲの部分集合が平均される動作と、
上記ＥＡをデノイズする動作であり、そのデノイズに際し当該ＥＡにウェーブレット変換が適用される動作と、
が含まれるシステム。
請求項１１のシステムであって、上記デノイズ動作が、更に、
上記変換を経たＥＡを分解することでその変換済ＥＡのうちノイズ成分を減衰させる動作と、
上記変換済ＥＡに逆変換を適用してデノイズドＥＡを生成する動作と、
を含むシステム。
請求項１１のシステムであって、上記諸動作が、更に、上記デノイズドＥＡを閾ＥＡと比較する動作を含むシステム。
請求項１３のシステムであって、上記閾ＥＡに旧デノイズドＥＡが含まれうるシステム。
請求項１４のシステムであって、上記諸動作が、更に、上記デノイズドＥＡ・上記閾ＥＡ間の変化を判別する動作を含むシステム。
請求項１３のシステムであって、上記諸動作が、更に、上記デノイズドＥＡ・上記閾ＥＡ間に変化が生じたとの警報を通知する動作を含むシステム。
請求項１１のシステムであって、上記諸動作が、更に、
旧デノイズドＥＡに対する上記デノイズドＥＡの変化を計算する動作と、
計算された変化に基づき警報を提供する動作と、
を含むシステム。
請求項１１のシステムであって、上記諸動作が、更に、手術環境内の他装置に情報を送信することでそれら装置が上記デノイズドＥＡ・旧デノイズドＥＡ間の変化を手動又は自動識別しうるようにする動作を含むシステム。
請求項１１のシステムであって、上記諸動作が、更に、
麻酔器又は血圧計から情報を取得する動作と、
いつのＥＰ変化が麻酔又は血圧変化によるものなのかを判別する動作と、
を含むシステム。