JP2021511141A - 薬物使用と生理学的状態の非侵襲的検出のためのバイオアッセイ - Google Patents

Abstract

本開示は、患者の薬物使用または生理学的特性を決定するための方法及び装置に関する。本開示は、複数のビデオフレームである患者の目のビデオシーケンスを取得し、ビデオシーケンスの瞳孔データから周波数スペクトルを決定し、周波数スペクトルに基づいて患者の生理学的特性または使用薬物を決定することを説明する。一実施形態では、どの生理学的特性が調査されているかに基づいて、少なくとも１つの周波数を精査することができる。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は２０１８年１月１９日出願の米国仮特許出願第６２／６１９，４３４号に対する優先権を主張し、この教示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本出願はさらに、２０１４年９月１９日出願の米国特許出願第２０１５／０１１６６６５号、２０１６年１０月１１日出願の米国特許出願第２０１７／０１０００６１号及び２０１１年３月３０日出願の米国特許第９，３２６，７２５号に関連し、これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本開示の分野
本開示は、薬物使用及び／または生理学的障害及び瞳孔動揺へのそれらの影響に関する。具体的には、本開示は、薬物使用及び／または生理学的障害の検出のための瞳孔測定の利用について説明する。

関連技術の説明
瞳孔制御には、多数のニューロン経路が関与する複雑な生理学が必要である。したがって、瞳孔挙動は、これらのニューロン経路の完全性と機能性への窓口を提供する。さらに、瞳孔挙動は、括約筋及び散大筋による虹彩の収縮及び拡張によって示されるように、代謝または中枢神経系の構造での変化または異常を反映することができる。中枢神経系へのこの接続は、臨床及び実験の設定において病理の決定及び識別を重要にし、瞳孔挙動の評価が病理の迅速な検出及び診断のためのメカニズムを提供し得ることを示唆している。

しかしながら、瞳孔評価は、医療の日常的な行為であり、第１の応答側から集中治療室までの様々な状況において使われると共に、ペンライト及び視覚の、主観的な観察を使用して最も一般的に実行される。この主観的なアプローチは、作業者の専門知識に起因する作業者間の変動によって妨げられ、簡単な評価方法ではあるが、詳細なデータを提供できない。例えば、ペンライトアプローチによって生成される情報は、光反射の有無や瞳孔のサイズと対称性の大まかな推定など、全体的な瞳孔の機能に限定される可能性がある。予想されるように、心臓または肺停止後の脳外傷や生存率などの臨床状態を追跡する上で重要なツールとなる可能性のある微妙な変化は評価できない。

瞳孔計などのより解決された方法が採用された場合でさえ、幅広い受け入れと展開は遅かった。これらの方法は、瞳孔のサイズと反応性を評価するために使用することができるが、費用がかかる可能性があり、解釈なしで生データを提供するスタンドアロンの機器を必要とする可能性があり、そして、データを評価し、情報を総合し、適切な介入に関する消費者への適切なガイダンスを提供するために訓練された専門家の導入を必要とする。

したがって、とりわけ薬物使用、薬物乱用、薬物耐性、オピオイド痛覚過敏のモニタリングに使用できる瞳孔測定を提供することを約束する、瞳孔挙動の効果的で便利な評価が必要である。

前述の「背景技術」の説明は、本開示のコンテキストを全般的に提示することを目的としている。この背景技術のセクションで説明されている範囲での発明者の研究、ならびに、出願時点では他の方法で先行技術と見なされ得ない説明の態様は、本発明に対する先行技術として明示的にも黙示的にも認められない。

一実施形態によれば、本開示は、患者の瞳孔動揺を評価するための装置に関する。

一実施形態では、本開示は、ディスプレイと処理回路とを含む、患者の瞳孔動揺を評価するための装置に関し、処理回路は、周波数ベースの変換を介して患者の瞳孔動揺の実験データ及び参照データを変換し、患者の瞳孔動揺の変換された実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、変換された参照データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、実験データに基づく第１のパラメータと参照データに基づく対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、生成されたメトリックは第１のパラメータ及び対応する第１のパラメータの正規化であるように構成され、処理回路はまた、生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうかを決定し、所定の閾値は生物学的活性目標に関係し、そしてディスプレイ上に決定に基づいて患者の瞳孔動揺の評価を表示し、患者の瞳孔動揺の評価は、生物学的活性目標としてのオピオイドの識別であるように構成される。

一実施形態では、本開示はさらに、ディスプレイと処理回路とを含む、患者の瞳孔動揺を評価するための装置に関し、処理回路は、患者の瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、瞳孔動揺の参照データに基づいて、１つまたは複数の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、実験データに基づく第１のパラメータと参照データに基づく対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、生成されたメトリックは第１のパラメータ及び対応する第１のパラメータの正規化であるように構成され、処理回路はまた、生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうかを決定し、所定の閾値は生物学的活性目標に関係し、そしてディスプレイ上に決定に基づいて患者の瞳孔動揺の評価を表示するように構成される。

一実施形態では、本開示はさらに、処理回路を含む、患者の瞳孔動揺を評価するための装置に関し、処理回路は、患者の瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、瞳孔動揺の参照データに基づいて、１つまたは複数の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、実験データに基づく第１のパラメータと参照データに基づく対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、生成されたメトリックは第１のパラメータ及び対応する第１のパラメータの正規化であるように構成され、処理回路はまた、生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうかを決定し、所定の閾値は生物学的活性目標に関係し、そしてディスプレイ上に決定に基づいて患者の瞳孔動揺の評価を表示するように構成される。

添付の図面と関連して考慮するとき、以下の詳細な説明を参照することによって、より良く理解されると、本開示がより完全に理解され、それに付随する利点の多くが容易に理解されるようになる。

本開示の例示的な実施形態による、取得されたデータの処理を説明する流れ図。 本開示の例示的な実施形態による、スペクトル分析の前に分離された瞳孔振動のグラフ表示。 本開示の例示的な実施形態による、スペクトル分析の評価を説明する流れ図。 本開示の例示的な実施形態による、オピオイドへの曝露後の瞳孔光反射の評価のグラフ表示。 本開示の例示的な実施形態による、複数の薬物のベースラインに正規化された最大薬物効果の変換データのグラフ表示。 本開示の例示的な実施形態による装置のハードウェア表記。

本明細書で使用される「ａ」または「ａｎ」という用語は、１つまたは２つ以上として定義される。本明細書で使用される「複数」という用語は、２つまたは３つ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも第２の、またはそれより後のものとして定義される。本明細書で使用される「含む」及び／または「有する」という用語は、備える（すなわち、オープン言語）として定義される。「一実施形態」、「特定の実施形態」、「実施形態」、「実施態様」、「実施例」または類似の用語に対する本明細書内の参照は、実施形態に関連して記載されている特定の特徴、構造または特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、このようなフレーズの、または、本明細書全体の種々の場所での出現は、必ずしも全て同じ実施形態を参照しているというわけではない。さらに、特定の特徴、構造または特性は、限定されるものではないが１つ以上の実施形態においていかなる好適な方法でも組み合わせられてもよい。

一実施形態によれば、本開示は、臨床医、医療従事者、及び消費者が、場合によっては、瞳孔挙動を部分的に定義する動的瞳孔振動を正確かつ客観的に評価できるようにする方法及び装置について説明する。さらに、これらの動的瞳孔振動は、様々な病理学特有のアルゴリズムと組み合わせて使用することができ、病理学特有のアルゴリズムは、様々な薬物のシグネチャと生理学的状態に特有であり、そこから病理を特定する。一実施形態では、病理学特有のアルゴリズムは、とりわけ、アルコール、オピオイド、カンナビノール、アルファ−２アゴニスト、ベンゾジアゼピン、ケタミンモルヒネ、モルヒネ−３−グルクロニド、モルヒネ−６−グルクロニド、またはそれらの組み合わせを対象とすることができる。

本開示の例示的な実施形態によれば、動的瞳孔振動の評価は、ハウジング内の赤外線カメラまたはＣＭＯＳセンサなどの撮像センサを有する撮像装置を組み合わせた装置または瞳孔測定デバイス及び、スマートフォンまたは専用のディスプレイモジュールであり得るディスプレイ装置によって実行することができる。一実施形態では、撮像装置及び表示装置は両方ともスマートフォンまたは同様のモバイル端末内に含まれ得る。ディスプレイとの接続により、ソフトウェアアプリケーションは動的瞳孔振動の比較情報を客観的に生成できるため、比較情報の理解を容易にすることができる。この目的のために、上記の装置はスクリーニングツールであることができ、そのソフトウェアアプリケーションは、様々な臨床状況に特に対処するために開発されたアルゴリズム及び方法であり得る。これらのソフトウェアアプリケーションは、例えば、臨床設定における動的瞳孔挙動の客観的な測定を可能にし、スマートフォンまたは装置のメモリ内に保存することができる。

一実施形態によれば、本開示の上記の装置は、追加で説明されるハードウェアと組み合わせて方法を実装することができる。例えば、そのようなハードウェアは、スマートフォンを患者またはユーザの顔に適合させるように構築されたチャンバであり得る。データ取得を容易にするために、例示的な撮像装置または赤外線カメラは、追加で説明されるハードウェアを介して、人間工学的に患者の顔を形成して正確な瞳孔評価を可能にするように適合可能であり得る。さらに、これは、無数の環境での方法の実施態様を可能にし、ユビキタスデバイスによって実行することができる。本方法は、一実施形態では、人の目のビデオシーケンスを取得するためにスマートフォンまたは他のデバイスの撮像装置を制御するように構成された処理回路によって実行することができる。そのようなビデオシーケンスは、例えば、毎秒１００フレームで取得することができるが、瞳孔ビデオシーケンスを取得するために他のフレームレートを使用できることを理解されたい。

実際の実施態様の際は、例示的な実施形態による上記の装置及びその方法は、様々な臨床状況において重要なツールとなり得る患者データへの迅速なアクセスを提供することができる。収集された情報のための専用ディスプレイを備えた患者の顔に調整可能な集積化対応チャンバを備えることにより、一実施形態では、患者の瞳孔データの便利で移動可能な取得を実現し、分析を好都合に行うことができる。アプローチの適応性を高め、特定のアルゴリズムを展開して、取得した患者の瞳孔データを解釈し、様々な臨床状況に合わせて調整でき、これにより、医療専門家を含むがこれに限定されない、様々な専門家や一般人による幅広い使用やアクセスが可能になる。

複数の用途の中で、瞳孔振動の評価は、薬物使用の識別に適用できる。薬物使用の特定は、瞳孔測定の幅広い使用に対する最大の機会の１つを示す。薬物は自律神経系に特定の影響を与え、それによって瞳孔と瞳孔振動に直接影響を及ぼす。例えば、スペクトル分析を用いた、瞳孔動揺として知られる瞳孔振動の検査で、特定の、原因となる周波数応答が得られる。薬物の使用は、特定の、原因となる方法で、瞳孔動揺のスペクトルプロファイルを変える。本開示の装置及び方法は、上記で紹介したように、薬物使用の相関関係を理解し、薬物使用状態について患者を評価する上で重要なツールであり得る。

さらに、一実施形態によれば、本開示の装置及び方法は、生理学的状態のコンテキストにおける自律神経系の機能の評価に採用し得る。瞳孔振動は、自律神経障害の存在など、自律神経系の異常な活動により変化することが知られている。したがって、自律神経系の機能及びその異常な活動は、本開示の装置及び方法を介して評価されてもよく、したがって、本開示は、特定の生理的状態の存在について患者を評価する際の重要なツールになる。

ここで図面を参照し、上記のように、本開示は、一実施形態によれば、生物学的活性化合物、薬物、または患者の生理学的摂動の存在を決定する装置及びその方法に関する。簡潔には、本方法は、例えば、（１）患者の目のビデオシーケンスを取得するステップであって、ビデオシーケンスは複数のビデオフレームを含むステップと、（２）ビデオシーケンスの複数のビデオフレームのそれぞれの瞳孔寸法を検出及び測定するステップであって、時間ベースの瞳孔サイズの寸法が患者の瞳孔振動を形成するステップと、（３）瞳孔振動に基づいて、ローカルまたはリモート処理回路を使用して、時間とともに検出されて測定される瞳孔の寸法の周波数スペクトルを決定するステップと、（４）処理回路を使用して、周波数スペクトルの帯域電力（つまり、曲線の下の面積）に基づいて、患者の薬物の存在または生理学的状態を決定するステップとを含む。

次に図１を参照すると、上記に関する追加の詳細については、方法は、最初に、図１に概略的に示されるように、患者の目のビデオシーケンス１３１の取得を含むデータ処理１３０を含むことができ、ビデオは複数のビデオフレームを含む。取得１３１に続いて、例えば、瞳孔寸法及びそこからの瞳孔振動などの一次データが、患者１３２の目のビデオシーケンスにおける複数のビデオフレームのそれぞれについて決定され得る。

一実施形態によれば、図２は、スペクトル分析の前に分離される分離された瞳孔動揺の瞳孔データのグラフ図である。具体的には、瞳孔光反射の５秒間にわたる振幅瞳孔振動が示されている。

ここで図１に戻ると、次に、瞳孔振動を定義するデータ１３３を、ローカルまたはリモートの処理回路を介してマイニングして、例えば、経時的な瞳孔振動の周波数スペクトルを含むことができる二次データ１３４を決定することができる。次に、瞳孔データ１３３の二次データ１３４であると決定された周波数スペクトルを、処理された瞳孔動揺データ１３５として、新しく処理されたデータを評価するための本開示の方法に提供することができる。代替として、または組み合わせて、瞳孔データは追加のデータ操作１３５’を見合わせて、処理された瞳孔動揺データ１３４を直ちに定義することができる。

本開示の方法の実施態様に関して、処理された瞳孔動揺データ１３４は、方法の実行時にアクセス可能であり得て、実験瞳孔動揺からの処理された瞳孔動揺データ１３４及び参照瞳孔動揺からの処理された瞳孔動揺データ１３４を使用して、とりわけ、患者の生理学的活性化合物、薬物、または他の生理学的摂動の存在を決定する。例えば、これは周波数スペクトルから計算された帯域電力に基づくアルコール誘発障害の存在及び／またはレベルの決定とすることができる。

薬物使用の検出または病状または物理的摂動の検出などの異なる用途は、異なる瞳孔測定値及び異なる量の重量または瞳孔測定値を処理する異なる方法を考慮に入れることができる。

図１の方法は、例えば、（１）ビデオシーケンス１３２の初期処理中に、複数のフレームのうちの第１のフレームにおいて、瞳孔の中心及び瞳孔と虹彩の境界上の２点を位置特定すること、（２）処理回路を使用して、位置特定に基づいて虹彩の予想される位置に対応するマスク画像を生成することであって、マスク画像は複数のピクセルを含む、生成すること、及び、（３）生成されたマスク画像に基づいて瞳孔寸法（すなわち、一次データ）とそこからの瞳孔振動を決定することによって開始することができる。

取得されたビデオシーケンスは、上記のように、とりわけ、スマートフォンまたはクラウドベースの処理などの取り付け可能なデバイスのプロセッサによって処理することができる。スマートフォンは、上記の処理回路に関連して、本明細書で説明されており、米国特許第２０１５／０１１６６６５ Ａ１号で証明されているように、以前に説明されており参照により本明細書に組み込まれているが、外部プロセッサまたはクラウドベースの処理回路を含む任意のプロセッサを使用して、取得されたビデオシーケンスを処理できることを理解することができる。

上記に加えて、取得されたビデオシーケンスは、例えば閃光に対する瞳孔反応を含み得る。この反応、つまり瞳孔反射光を引き起こすために、標準化された照明条件に従って、前述のスマートフォンまたは類似のモバイルデバイスのフラッシュによって閃光を提供することができる。

上記のように瞳孔振動及び／または光への反応は、自律神経系の活動を反映することができる。例えば、瞳孔の光反射を示し、自律神経系の完全性を反映する場合、収縮または縮瞳は、副交感神経の緊張の結果として閃光に反応して発生する一方で、拡張または散瞳は交感神経の緊張の高まりを反映する。瞳孔光反射は、本開示の方法及びその装置を介して評価することができ、より高い周波数の活性化は交感神経の緊張の増加と共に起こり、より低い周波数の活性化は副交感神経の緊張の高まりから起こる。実際に適用すると、瞳孔振動は、自律神経系のレセプタと相互作用する生理状態の特定の生物学的活性化合物の活性及び薬物により影響を受ける場合があり、交感神経または副交感神経の応答に影響を与える。

一実施形態によれば、初期ビデオシーケンス処理１３２に続く瞳孔データから様々な瞳孔測定値を評価することができ、そのため、周波数スペクトルを含む二次データ１３４と組み合わせて、患者応答プロファイルをよりよく特徴付けることができる。アルゴリズムの生成に使用される少なくとも６つの瞳孔測定値があり、これは、例えば薬物の使用や病状などの生理学的特性の決定に役立つことができる。瞳孔測定値の少なくとも２つは静的測定値であり、ベースライン瞳孔サイズと最大収縮サイズを含むことができる。これらの測定値は、例えば、収縮振幅を生成するために使用できる。上記で導かれるように、ベースライン瞳孔サイズは、閃光の前に見つけることができ、最大に収縮したサイズは、閃光の後で決定することができる。瞳孔測定値の少なくとも４つは動的測定値であることができ、閃光への動的応答であることができて、収縮の速度（平均収縮速度と最大収縮速度）、収縮の潜時、及び再拡張速度を含む。薬物使用または病的状態の検出と識別に関連して、瞳孔光反射の様々なパラメータは、様々な薬物と医学的状態によって予測可能な方法で影響を受ける。少なくとも６つの瞳孔測定値のいずれも、測定値の用途に応じて適切なメトリックとなり得る。特定の薬物使用の検出または特定の病状の検出などの用途が変化するにつれて、異なる瞳孔測定値及び異なる重量または瞳孔測定値での異なる処理方法が必要に応じて考慮され得る。

一実施形態によれば、上記の瞳孔測定値またはパラメータは、最大瞳孔サイズ、瞳孔サイズの最大変化、瞳孔の再拡張の最大速度、瞳孔の再拡張の平均速度、瞳孔の最大面積、瞳孔の最小面積、瞳孔の平均面積、瞳孔サイズの７５％回復までの時間、瞳孔サイズの１００％回復までの時間、及び瞳孔光反射の曲線下の面積を含む、複数の追加パラメータの少なくとも１つを含むことができる。

一実施形態によれば、二次データ１３４は、例えば、周波数スペクトルを含むことができる。周波数スペクトルは、周波数ベースの変換方法を介して瞳孔データから導出できる。このような周波数ベースの変換方法は、当業者によって理解されるように、高速フーリエ変換、ヒルベルト・ファン変換などであり得る。周波数スペクトルから、特定の周波数での振幅、または特定の周波数または周波数の範囲が病理の活動のレベルと相関している周波数の範囲にわたる帯域電力などのパラメータを決定することができる。さらに、周波数スペクトルは、強調して評価することができ、周波数スペクトルの数学的モデルは、病理の活動のレベルと相関している。この目的のため、ヒューリスティックモデルをアルゴリズムの開発に使用できる。

上述の方法の実施態様中、次に図３を参照すると、選択されたパラメータは、実験データと参照データについて決定することができ、物質、薬物、または生理学的物質の存在及び／または量を決定できるように比較することができる。

この目的のために、最初に、参照瞳孔動揺データ３３５”は、参照データベース３４０から取得することができ、実験瞳孔動揺データ３３５’は、例えば、現在の患者から取得することができる。この瞳孔動揺データは、図１の処理された瞳孔動揺データに類似しており、図１の方法は、取得したビデオシーケンスに適用されている。

適切な瞳孔動揺データを取得すると、第１のパラメータ、または実験パラメータ３３６’は、患者の瞳孔動揺の実験瞳孔動揺データ３３５’から決定することができる。
実験パラメータ３３６’は、上述のように、振幅、周波数、帯域電力、及び波形の数学的モデルであり得るが、これらに限定されない。加えて、実験パラメータ３３６’は、とりわけ、ベースライン瞳孔サイズ、最大瞳孔サイズ、最小瞳孔サイズ、収縮速度（平均収縮速度と最大収縮速度）、収縮潜時、再拡張速度、最大変化瞳孔のサイズ、瞳孔の再拡張の最大速度、瞳孔の再拡張の平均速度、瞳孔の最大面積、瞳孔の最小面積、瞳孔の平均面積、瞳孔サイズの７５％回復までの時間、瞳孔サイズの１００％回復までの時間、及び瞳孔光反射の曲線下面積であり得る。

上記と同様に、第１のパラメータ、つまり参照パラメータ３３６”は、参照患者の瞳孔動揺または患者集団の代表的な瞳孔動揺の参照瞳孔動揺データ３３５”から決定することができる。参照パラメータ３３６”は、上述のように、振幅、周波数、帯域電力、及び波形の数学的モデルであり得るが、これらに限定されない。加えて、実験パラメータ３３６’は、とりわけ、ベースライン瞳孔サイズ、最大瞳孔サイズ、最小瞳孔サイズ、収縮速度（平均収縮速度と最大収縮速度）、収縮潜時、再拡張速度、最大変化瞳孔のサイズ、瞳孔の再拡張の最大速度、瞳孔の再拡張の平均速度、瞳孔の最大面積、瞳孔の最小面積、瞳孔の平均面積、瞳孔サイズの７５％回復までの時間、瞳孔サイズの１００％回復までの時間、及び瞳孔光反射の曲線下面積であり得る。

例示的な実施形態では、第２のパラメータ、つまり比較メトリック３３７は、それぞれ、例えば、患者の瞳孔動揺及び参照患者の瞳孔動揺から決定された実験パラメータ３３７’及び参照パラメータ３３７”に基づく計算として決定することができる。比較メトリックは、とりわけ、デルタ帯域電力、つまり実験データの帯域電力と参照データの対応する帯域電力との間の差、％デルタ帯域電力、正規化されたデルタ帯域電力、及び実験データの数学的モデルと参照データの間の類似性比率を含み得る。

一実施形態では、比較メトリック３３７は、実験波形と参照波形の相関であり得て、それぞれの波形の相関の欠如は、生理学的状態を示し得るかまたは示さない可能性がある。

一実施形態によれば、比較メトリック３３７の決定に続いて、比較メトリック３３７を３３８で所定の閾値に関して評価して、生物学的活性物質、薬物、または生理学的摂動の有無を決定することができる。評価される比較メトリックによって定義されるように、生物学的活性物質、薬物、または生理学的摂動は、ディスプレイを介して示すことができる。

例えば、患者は、オピオイド、または特にメタドンのレクリエーションでの使用が疑われる場合がある。デルタ帯域電力が比較メトリックであり、メタドンユーザに関連する周波数範囲にわたって、患者のデータを比較可能な患者の参照データと比較したときに、著しく大きいと決定された場合、患者がメタドンに急性曝露したと決定できる。別の実施例では、患者は、ヒドロコドンなどの処方されたオピオイドの過剰使用の疑いがある場合がある。デルタ帯域電力がヒドロコドンの使用に関連する周波数範囲にわたって、患者のデータを予想されるヒドロコドン帯域電力ユーザからの参照データと比較したときに、著しく大きいと決定された場合、患者がヒドロコドンに急性の過剰曝露をしたと決定できる。

一実施形態によれば、選択された参照３３８に関する比較メトリックの評価に続いて、結果または生理学的状態は、図７を参照して説明されたデバイスのディスプレイを介して３３９で表示することができ、これにより、ユーザは、患者の状態について、正常またはその反対で通知され得る。

参照に対する比較メトリックの評価は、特定のシナリオを予測してもよい定量化された周波数スペクトルのパターン及び相関の分析を反映し得る。パターンと相関は、薬物の相互作用と瞳孔動揺へのそれらの影響をさらに予測するものであり得る。一実施形態によれば、これらのパターン及び相関は、特定の生物学的活性化合物もしくは薬物、特定の生物学的活性化合物もしくは薬物のパネル、または複数の相互作用している生物学的活性化合物もしくは薬物と関連した、周波数スペクトルのライブラリに対する比較によって識別することができる。

図３に関して説明したように、未知の、または実験のデータ、及び参照データの比較は、例えば、周波数領域に沿った特定の周波数の１つ以上、または１セットの振幅を評価することによって行うことができる。

したがって、図４は、図１の二次データの生成中に実行されるであろう、実験瞳孔動揺データ及び参照瞳孔動揺データのスペクトル評価のグラフ表示を提供する。示されているように、「最大オピオイド効果」の期間に取得された実験瞳孔動揺のデータが、「ベースライン」として表示された参照データとともに例示されている。オピオイド使用の影響は、１人の患者のスペクトル全体で様々な周波数で観察でき、副交感神経及び交感神経作用の付随する分析をそこから推測することができる。図４で観察されるように、例えば、オピオイドの使用は、ベースラインと比較して、８Ｈｚと１１Ｈｚの間の瞳孔振動、及び１２Ｈｚと１４Ｈｚの間の高周波瞳孔振動を修正する。そのような修正は、高周波瞳孔振動の場合、オピオイド曝露に反応して交感神経緊張が高まったことを示している場合がある。一実施例では、生理学的摂動の識別は、プロットされたデータの数学的モデル間の相関の評価によって実行することができる。

図４で示唆される特異性は複数の薬物に関して図５に表示されており、オピオイドを使用している患者とベースラインに正規化された大麻を使用している患者の瞳孔動揺の高速フーリエ変換データが提示されている。観察できるように、各患者の振幅の変化は、８Ｈｚから１１Ｈｚの周波数範囲にわたってベースラインに対して変動し、大麻の使用は、例えば、交感神経緊張を増加させる場合があり、オピオイドの使用は、ベースラインと比較して交感神経緊張を減少させる場合がある。

一実施形態によれば、未知の周波数スペクトルを含む実験瞳孔動揺データは、特定の目標生物学的活性化合物に関して分析またはフィルタリングされ得る。この分析またはフィルタリングは、生物学的活性目標化合物の従来の調査に基づくことができる。
フィルタリングは、所定の周波数の上、下、または所定の周波数内のデータの除去、及び、例えば、所定の振幅の上、下、または所定の振幅でのデータの除去を含むことができ、所定の周波数及び所定の振幅は、特定の目標生物学的活性化合物と相関している。例えば、図４に示されるように、オピオイドは、周波数領域に沿って１２Ｈｚと１４Ｈｚとの間で増加した振幅振動を有し得ることが分かる場合がある。これら２つの周波数の間の曲線下の領域、帯域電力と呼ばれる曲線下の領域の決定により、未知の周波数スペクトルデータは、既知のエンティティの参照周波数スペクトルデータと比較されて、デルタ帯域電力を決定し得る。図３に関して説明したように、デルタ帯域電力は、比較メトリックまたは第２のパラメータとすることができ、存在する場合、デルタ帯域電力は、データ収集機器の感度に応じて所定の閾値を超える場合がある。

さらに、周波数領域での完全な縦方向の瞳孔応答の比較は、データの不規則性を決定するための機械学習で採用されているパターン認識技術を介して、周波数スペクトルのライブラリと比較できる。このアプローチは、例えば、１つ以上の既知の生物学的活性化合物、薬物、または生理学的状態に相関する、周波数領域における１つ以上の振幅変曲点を識別することができる。

上記のアプローチを補完し、そして示唆されているように、各未知の周波数スペクトルは、複数の相互作用する生物学的活性化合物の影響に関して分析でき、神経系に対する薬物間相互作用の影響のコンテキストを提供する。例えば、未知の周波数スペクトルデータは、この化合物を単離するために、アルコールとオピオイドの相互作用の瞳孔効果の目標とされるコンテキストでフィルタリングされてもよい。

さらに、一実施形態では、各未知の周波数スペクトルを参照瞳孔動揺データのライブラリと比較することができ、１つまたは複数の薬物間相互作用が瞳孔光反射の物理的摂動と相関できると決定され得る。

例えば、方法は、別々に、アルコールの使用が１つのインスタンスで評価され、オピオイドの使用が第２のインスタンスで評価されるように、適用することができる。第３のインスタンスでは、アルコールとオピオイドの併用による影響を評価できる。例えば、０．３Ｈｚ〜３．０Ｈｚまたは３．１Ｈｚ〜５．０Ｈｚなどの臨床的に重要な周波数範囲または帯域を評価して、特定の生物学的活性化合物、薬物などを精査することができ、１つはアルコールの存在を示し、もう一方はオピオイドの使用を示す。アルコールとオピオイドの組み合わせが、どちらかが個別に与える影響を変更する場合、フィルターを適用して、周波数スペクトルから一方を除去し、それにより他方を検出及び定量化し得る。これは、実際の用途では一般的な出来事であり、特定の受容体にアクセスするために、化合物群の第１の化合物が実質的にその群を打ち負かし、それにより、競合する化合物の影響を抑え、群の他の化合物の存在を覆い隠して、瞳孔の光反射を強調して変更する。

さらに、これらの各周波数帯域で決定された帯域電力は、キャリブレーション時に生物学的活性物質または薬物の濃度を示すことができ、それによって薬物使用の検出とモニタリングのための潜在的に強力な非侵襲的なツールを提供する。

一実施形態によれば、未知の周波数スペクトルを含む実験瞳孔動揺データは、周波数スペクトルの未知の影響因子を識別するために、参照データベースの参照瞳孔動揺データの各エントリごとに比較されてもよい。例えば、１つ以上の薬物が実験瞳孔動揺からのデータの周波数スペクトルに影響を与える場合がある。この周波数スペクトルは、複数の薬物によって影響を受ける周波数スペクトルを含む参照データベースと比較でき、その結果、実験瞳孔動揺の１つ以上の薬物の存在と、可能であれば同一性を決定できる。重要なことに、このアプローチは、より計算集約的であるが、ユーザが実験瞳孔動揺の周波数スペクトルの１つ以上の薬物を予測する必要がなく、代わりに、未知のスペクトルを可能性がある候補薬物のパネルと比較することができる。

一実施形態によれば、未知の定量化された周波数スペクトルデータをその場で評価して、ベースラインと比較して生物学的活性化合物の存在を検出することができる。このアプローチは、特定の生物学的活性化合物の存在のみが問題である場合に役立ち得る。一実施形態では、ベースラインは、ライブラリ、様々なコントロール患者の参照データ、同じ患者の以前のコントロールデータセット、またはそれらの組み合わせから確立することができる。

上記に加えて、一実施形態によれば、本方法を用いて、糖尿病性神経障害及び姿勢起立性頻脈症候群を含む様々な状態を含んでいる自律神経障害を検出することができる。

本実施形態の方法は、薬物使用の管理及びそのモニタリングにも使用することができる。現在、薬物投与量管理は臨床医の判断により、主観的である。本開示のアプローチは、生物学的活性化合物及びそれぞれのその後の代謝産物の検出を含む、長期または反復薬物モニタリングに適用することができる。薬物使用及び投与量反応効果を含む経時的な障害は、この方法で観察できる。この中で決定されたメトリックは、客観的な分析のために臨床的に使用できる。

さらに、この方法は、アルコールまたは規制薬物の影響下にあると疑われるドライバのトリアージテストとして機能するように開発できる。テスト中に発見された違法物質に特有のスペクトルがある場合、ドライバは他のテストに付託される。

上記に加えて、本実施形態の方法は、外科患者の術後鎮静のモニタリングのためにさらに実施することができる。

一実施形態によれば、本実施形態の方法は、瞳孔への直接的な薬物効果対鎮痛効果の間の区別を行うために使用することもでき、すなわち、この方法は、薬物動態学の類似物としての静的または動的瞳孔パラメータの要素と、鎮静薬力学の類似物としての瞳孔反射拡張の曲線下の面積とを用いることによって、薬物対システム依存パラメータの区別を考慮に入れている。本開示の高速フーリエ変換由来の「シグネチャ」は、物質の存在を示すことによってこのパラダイムをさらに通知するための非侵襲的アプローチを提供する。

一実施形態では、本開示の方法は、瞳孔光反射及び神経特異的神経刺激誘発性瞳孔光反射を含むがこれらに限定されない、瞳孔反応の他の特徴と組み合わせると、鎮痛反応または他の薬物効果のコンテキストで使用できる。このアプローチは、傷害または疾患の進行に起因する疼痛感受性の増加から、薬物誘発性痛覚過敏または曝露媒介侵害受容感作の状態の分離を可能にする。

次に、例示的な実施形態による装置またはデバイスのハードウェア記述を図６を参照して説明する。図６では、デバイスは、上述のプロセスを実行するＣＰＵ６００を含む。処理データ及び命令は、メモリ６０２に記憶してもよい。これらのプロセス及び命令は、ハードドライブ（ＨＤＤ）またはポータブル記憶媒体などの記憶媒体ディスク６０４に記憶されてもよく、リモートに記憶されてもよい。さらに、特許を請求する進歩事項は、本発明のプロセスの命令が記憶されるコンピュータ可読媒体の形態によって制限されない。例えば、命令は、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ハードディスク、または、サーバもしくはコンピュータ等のデバイスが通信する任意の他の情報処理装置に記憶されてもよい。

さらに、特許を請求する進歩事項は、ＣＰＵ６００と、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ７（Ｗｉｎｄｏｗｓは登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ ＭＡＣ−ＯＳ、及び、当業者に既知の他のシステム等のオペレーティングシステムと共に実行するユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、もしくは、オペレーティングシステムの構成要素、または、これらの組み合わせとして提供されてもよい。

デバイスを達成するためのハードウェア要素は、当業者に既知の様々な回路要素によって実現されてもよい。例えば、ＣＰＵ６００は、米国ＩｎｔｅｌのＸｅｎｏｎまたはＣｏｒｅプロセッサ、または、米国ＡＭＤのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサであってもよく、または、当業者が認識し得る他の種類のプロセッサであってもよい。あるいは、ＣＰＵ６００は、当業者が認識するように、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ上で、または、個別論理回路を用いて実施されてもよい。さらに、ＣＰＵ６００は、上記発明のプロセスの命令を実行するように並列して協働する複数のプロセッサとして実施されてもよい。

図６のデバイスはまた、ネットワーク６５０とインタフェースするための、米国Ｉｎｔｅｌ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＩｎｔｅｌ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標） ＰＲＯネットワークインタフェースカードなどのネットワークコントローラ６０６を含む。理解できるように、ネットワーク６５０は、インターネットなどのパブリックネットワーク、またはＬＡＮもしくはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、もしくはそれらの任意の組み合わせとすることができ、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークも含むことができる。ネットワーク６５０はまた、イーサネットネットワーク（イーサネットは登録商標）などの有線であるか、またはＥＤＧＥ、３Ｇ及び４Ｇ無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークなどの無線であることができる。ワイヤレスネットワークは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または既知の他のワイヤレス形式の通信とすることもできる。

デバイスは、さらに、Ｈｅｗｌｅｔｔ ＰａｃｋａｒｄのＨＰＬ２４４５ｗ ＬＣＤモニタなどのディスプレイ６１０とインタフェースするための米国ＮＶＩＤＩＡ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＮＶＩＤＩＡ ＧｅＦｏｒｃｅ ＧＴＸまたはＱｕａｄｒｏグラフィックスアダプタなど、ディスプレイコントローラ６０８を含む。汎用入出力インタフェース６１２は、キーボード及び／またはマウス６１４ならびにディスプレイ６１０上またはそれとは別個のタッチスクリーンパネル６１６とインタフェースを有する。汎用入出力インタフェースは、Ｈｅｗｌｅｔｔ ＰａｃｋａｒｄのＯｆｆｉｃｅＪｅｔまたはＤｅｓｋＪｅｔなどのプリンタ及びスキャナーを含む様々な周辺機器６１８にも接続する。

サウンドコントローラ６２０は、ＣｒｅａｔｉｖｅのＳｏｕｎｄ Ｂｌａｓｔｅｒ Ｘ−Ｆｉ Ｔｉｔａｎｉｕｍなどのデバイスにも提供され、スピーカ／マイクロホン６２２とインタフェースし、それにより音声及び／または音楽を提供する。

汎用記憶コントローラ６２４は、記憶媒体ディスク６０４を通信バス６２６に接続し、通信バス６２６は、デバイスの構成要素の全てを相互接続するＩＳＡ、ＥＩＳＡ、ＶＥＳＡ、ＰＣＩ、または、それに類似するものであってもよい。ディスプレイ６１０、キーボード及び／またはマウス６１４、ならびにディスプレイコントローラ６０８、記憶コントローラ６２４、ネットワークコントローラ６０６、サウンドコントローラ６２０、及び汎用入出力インタフェース６１２の一般的な特徴と機能の説明は、これらの特徴が知られているので、簡潔にするために本明細書では省略されている。

本開示の実施形態はまた、以下の括弧内記述に示されるとおりであり得る。

（１）患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、ディスプレイと、処理回路であって、前記患者の前記瞳孔動揺の実験データ及び参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、前記患者の前記瞳孔動揺の前記変換された実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、前記変換された参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり、前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示し、前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標としてのオピオイドの識別であるように構成されている前記処理回路とを含む、前記装置。

（２）前記処理回路が、前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第１のパラメータと前記参照データの前記対応する第１のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、（１）に記載の装置。

（３）前記実験データに基づく前記第１のパラメータが所定周波数での振幅である、（１）または（２）のいずれかに記載の装置。

（４）前記実験データに基づく前記第１のパラメータが帯域電力である、（１）から（３）のいずれかに記載の装置。

（５）前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域電力と前記参照データの帯域電力の間の差である、（１）から（４）のいずれかに記載の装置。

（６）前記実験データに基づく前記第１のパラメータが前記実験データの数学的モデルである、（１）から（５）のいずれかに記載の装置。

（７）前記実験データに基づく前記第１のパラメータが前記実験データの周波数スペクトルの数学的モデルである、（１）から（６）のいずれかに記載の装置。

（８）前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率である、（１）から（７）のいずれかに記載の装置。

（９）前記処理回路が、前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、前記二次データが前記瞳孔動揺の前記周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、（１）から（８）のいずれかに記載の装置。

（１０）前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の前記位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、（１）から（９）のいずれかに記載の装置。

（１１）患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、ディスプレイと、処理回路であって、前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり、前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路とを含む、前記装置。

（１２）前記処理回路が、前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第１のパラメータと前記参照データの前記対応する第１のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、（１１）に記載の装置。

（１３）前記処理回路が、前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域電力と前記参照データの帯域電力の間の差であるようにさらに構成されている、（１１）または（１２）のいずれかに記載の装置。

（１４）前記処理回路が、前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率であるようにさらに構成されている、（１１）から（１３）のいずれかに記載の装置。

（１５）前記処理回路が、前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、前記二次データが前記瞳孔動揺の前記周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、（１１）から（１４）のいずれかに記載の装置。

（１６）前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の前記位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、（１１）から（１５）のいずれかに記載の装置。

（１７）前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標の識別であり、前記生物学的活性目標は、アルコール、オピオイド、カンナビノール、アルファ−２アゴニスト、ベンゾジアゼピン、ケタミンモルヒネ、モルヒネ−３−グルクロニド、モルヒネ−６−グルクロニドまたはそれらの組み合わせを含む群から選択されている、（１１）から（１６）のいずれかに記載の装置。

（１８）前記処理回路が、前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データを周波数ベースの変換を介して変換し、前記変換された実験データから所定の周波数範囲に従うデータを除去するようにさらに構成されている、（１１）から（１７）のいずれかに記載の装置。

（１９）前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が自律神経障害の存在の識別であることができ、前記自律神経障害は姿勢起立性頻脈症候群及び糖尿病性神経障害を含む群から選択したものであることができる、（１１）から（１８）のいずれかに記載の装置。

（２０）患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、処理回路であって、前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり、前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路
を含む、前記装置。

このように、前述の考察は、単に本発明の例示的な実施形態を開示及び説明している。当業者に理解されるように、本発明は、その精神または本質的特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。したがって、本発明の開示は、例示を意図したものであり、本発明の範囲ならびに他の請求項を限定するものではない。本明細書の教示の直ちに識別可能な変形を含む開示は、部分的には、発明の主題が公に供されないように、前述の請求項の用語の範囲を定義する。

Claims (20)

1. 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
   ディスプレイと、
   処理回路であって、
   前記患者の前記瞳孔動揺の実験データ及び参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
   前記患者の前記瞳孔動揺の前記変換された実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、
   前記変換された参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、
   前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり
   前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
   前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示し、
   前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標としてのオピオイドの識別であるように構成されている前記処理回路と
   を含む、装置。
2. 前記処理回路が、
   前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第１のパラメータと前記参照データの前記対応する第１のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装置。
3. 前記実験データに基づく前記第１のパラメータが所定周波数での振幅である、請求項１に記載の装置。
4. 前記実験データに基づく前記第１のパラメータが帯域電力である、請求項１に記載の装置。
5. 前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域電力と前記参照データの帯域電力の差である、請求項１に記載の装置。
6. 前記実験データに基づく前記第１のパラメータが前記実験データの数学的モデルである、請求項１に記載の装置。
7. 前記実験データに基づく前記第１のパラメータが前記実験データの周波数スペクトルの数学的モデルである、請求項６に記載の装置。
8. 前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率である、請求項１に記載の装置。
9. 前記処理回路が、
   前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
   前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
   前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
   前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、請求項１に記載の装置。
10. 前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
    前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
    前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、請求項９に記載の装置。
11. 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
    ディスプレイと、
    処理回路であって、
    前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、
    瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、
    前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり、
    前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
    前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路と
    を含む、装置。
12. 前記処理回路が、
    前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第１のパラメータと前記参照データの前記対応する第１のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、請求項１１に記載の装置。
13. 前記処理回路が、
    前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
    前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域電力と前記参照データの帯域電力の間の差であるようにさらに構成されている、請求項１１に記載の装置。
14. 前記処理回路が、
    前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
    前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率であるようにさらに構成されている、請求項１１に記載の装置。
15. 前記処理回路が、
    前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
    前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
    前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
    前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、請求項１１に記載の装置。
16. 前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
    前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
    前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、請求項１５に記載の装置。
17. 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標の識別であり、前記生物学的活性目標は、アルコール、オピオイド、カンナビノール、アルファ−２アゴニスト、ベンゾジアゼピン、ケタミンモルヒネ、モルヒネ−３−グルクロニド、モルヒネ−６−グルクロニドまたはそれらの組み合わせを含む群から選択されている、請求項１１に記載の装置。
18. 前記処理回路が、
    前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データを周波数ベースの変換を介して変換し、
    前記変換された実験データから所定の周波数範囲に従うデータを除去するようにさらに構成されている、請求項１１に記載の装置。
19. 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が自律神経障害の存在の識別であることができ、前記自律神経障害は姿勢起立性頻脈症候群及び糖尿病性神経障害を含む群から選択したものであることができる、請求項１１に記載の装置。
20. 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
    処理回路であって、
    前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて１つ以上の選択されたパラメータの第１のパラメータを計算し、
    瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記１つ以上の選択されたパラメータの対応する第１のパラメータを計算し、
    前記実験データに基づく前記第１のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第１のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第１のパラメータ及び前記対応する第１のパラメータの正規化であり、
    前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
    ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路
    を含む、装置。

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