JP2024514392A - 刺激システム - Google Patents

Abstract

患者の生理学的反応を検出及び識別する方法は、患者に結合された刺激電極を介して、患者の１つ又は複数の神経を刺激することを含む。この方法は、患者に結合された記録電極を介して、複数の得られた電気波形を記録することを含む。この方法は、複数の得られた電気波形に基づいて、複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の生理学的反応を含むか否かを決定することを含む。決定することは、複数の得られた電気波形の得られた電気波形のサブセットを、複数のモデル波形のデータベースからのモデル波形と比較することを含む。決定することは、比較に基づいて、比較特徴を決定することを含む。比較特徴は、患者の生理学的反応がサブセット内に存在するか否かを示す。方法は、ディスプレイを介して、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示を表示することを含む。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年３月１２日に出願された、「刺激システム」と題された米国仮特許出願第６３／１６０，６０５号の優先権を主張し、この出願の全体が参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書に記載された主題は、一般に、患者監視及び臨床神経生理学に関し、より具体的には、患者の生理学的反応を検出及び識別するための刺激システムに関する。

手術中の患者に送達された刺激に応じた波形を記録することによって患者を監視することは、神経傷害等の差し迫った傷害を早期に識別し、予防することを可能にする。一般に、医師の監督の下で高度な訓練を受けた技術者が、精巧なマルチチャンネル増幅器及び表示装置を使用して手術中の患者を監視することがある。残念ながら、このような職員及び設備は高コストであり、利用可能性に制限がある場合があり、及び／又は事前予約が必要な場合がある。このような職員はまた、ストレスの多い状況下で主観的に波形を分析する場合があり、その結果、生理学的反応を検出する際の精度、速度、効率を低下させ、したがって手術中の患者に生じさせられる傷害のリスクの増加に繋がる。患者の生理学的反応及び記録された波形内の反応の変化を検出することがまた、このような反応が小さいとき、困難な場合があり、波形は、大量の進行中のノイズ信号を含むことがある。

米国特許出願公開第２０１４／３２４１１８号

したがって、技術者が患者の生理学的反応を認識すること、及び患者の生理学的反応の変化に対して適切に警報を出すことが困難である場合がある。これにより、手術中の患者に生じさせられる傷害の増加に繋がることがある。

コンピュータプログラム製品を含む、製造のシステム、方法、及び物品が、医療機器を構成し、患者の健康状態に少なくとも部分的に基づいて投薬量を推奨するために提供される。例えば、システムは、より正確な投薬調製及び送達構成、及び／又は投与量を患者に提供することにより、より効果的、効率的で迅速に患者を治療し得る。

いくつかの態様に従う、患者の生理学的反応を検出及び識別する方法が提供される。この方法は、患者に結合された刺激電極を介して、患者の１つ又は複数の神経を刺激することを含み得る。この方法はまた、患者に結合された記録電極を介して、複数の得られた電気波形を記録することを含み得る。この方法はまた、複数の得られた電気波形に基づいて、複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の生理学的反応を含むか否かを決定することを含んでもよい。決定することは、複数の得られた電気波形の得られた電気波形のサブセットを、複数のテンプレート波形のデータベースから、場合によってはリアルタイムで、誘導されたモデル波形と比較することを含んでもよい。決定することはまた、比較に基づいて、１つ又は複数の比較特徴を決定することも含んでもよい。単数又は複数の比較特徴は、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを指示してもよい。この方法は、ディスプレイを介して、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示を表示することをさらに含んでもよい。

いくつかの態様では、モデル波形は、予測された生理学的反応及び複数の人為現象信号を含む。

いくつかの態様では、単数又は複数の比較特徴はさらに、得られた電気波形のサブセット内に人為現象信号が存在するか否かを指示する。

いくつかの態様では、方法はまた、ディスプレイを介して、人為現象信号が、得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示を表示することを含む。

いくつかの態様では、複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが、患者の生理学的反応を含むか否かを決定することは、単数又は複数の比較特徴に基づいて、複数の得られた電気波形のサブセットを正のラベル又は負のラベルでラベル付けすることをさらに含む。正のラベルは、患者の生理学的反応が存在することを示し、負のラベルは、患者の生理学的反応が存在しないことを示す。

いくつかの態様では、複数の得られた電気波形が患者の生理学的反応を含むか否かの決定は、電気波形のサブセットの単数又は複数の比較特徴が単数又は複数の比較特徴の閾値の閾値範囲内にある場合に、患者の生理学的反応が存在すると決定することをさらに含む。

いくつかの態様では、単数又は複数の比較特徴は、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の平均二乗誤差、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の相関関係、生理学的係数振幅、基本高調波ノイズのパワー、高調波ノイズのＴＨＰ、得られた電気波形のサブセットの生理学的係数の、高調波ノイズのパワーに対する比、及び得られた電気波形のサブセットの患者の生理学的反応の、モデルの予測された生理学的反応に対する分散比、のうちの１つ又は複数を含む。

いくつかの態様では、複数の得られた電気波形が患者の生理学的反応を含むか否かの決定は、得られた電気波形のサブセットのそれぞれの電気波形の極性が同じである場合に、患者の生理学的反応が存在するという決定をすることをさらに含む。

いくつかの態様では、比較特徴は、得られた電気波形のサブセットの形態の、モデル波形の形態との比較を表す。

いくつかの態様では、比較特徴は、複数の比較特徴を含み、ラベル付けは、複数の比較特徴の数学的表現にさらに基づいている。

いくつかの態様では、ラベル付けは、比較特徴を、以前に生成された複数の比較特徴と比較することを含む。

いくつかの態様では、複数の得られた電気波形のサブセットは、時間錠が掛けられる。

いくつかの態様では、モデル波形は、統合高速直交探索法を使用して生成される。統合高速直交探索法は、以下の式を使用してモデル波形を生成し得、
ここに、Ｃ_０は係数であり、Ｘ_１（ｎ）は生理学的テンプレートであり、
であり、ωはノイズ周波数であり、φは位相である。

いくつかの態様では、刺激することは、複数の電気刺激を伝送することを含む。刺激電極は、患者の１つ又は複数の末梢神経を監視するように構成された誘発電位検出装置と通信している。

いくつかの態様では、複数の得られた電気波形が誘発電位検出装置によって受け取られる。得られた電気波形は、電気刺激に応じて患者によって生成され得る。

本主題の実施例は、本明細書で提供された説明に従う方法、並びに１つ又は複数の機械（例えば、コンピュータ等）に説明された特徴のうちの１つ又は複数を実施する、又は実施する必要の信号を出す動作に繋がらせるように動作可能な具体的に具現化された機械可読媒体を含む物品を含み得る。同様に、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のプロセッサに接続された１つ又は複数のメモリとを含んでもよいコンピュータシステムがまた説明される。非一時的なコンピュータ可読又は機械可読記憶媒体を含み得るメモリが、１つ又は複数のプロセッサに本明細書に記載された動作のうちの１つ又は複数を実行させる１つ又は複数のプログラムを含む、符号化する、記憶する等してもよい。本主題の１つ又は複数の実施例に従うコンピュータ実装方法は、単一のコンピューティングシステム又は複数のコンピューティングシステムに常駐する１つ又は複数のデータプロセッサによって実施され得る。このような複数のコンピューティングシステムが接続され得、そして例えば、ネットワーク（例えば、インターネット、無線ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、有線ネットワーク等）を介した接続を含む１つ又は複数の接続を介して、複数のコンピューティングシステムのうちの１つ又は複数の間の直接接続を介して等で、データ及び／又はコマンド或いは別の命令等を交換し得る。

本明細書に記載された主題の１つ又は複数の変形例についての詳細が、添付の図面及び以下の説明に記載される。本明細書に記載された主題の別の特徴及び利点が、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。本開示に続く特許請求の範囲は、保護された主題の範囲を規定することを目的としている。

本明細書の一部分に組み込まれ、それを構成する以下の添付図面が、本明細書に開示された主題の特定の態様を示し、説明と一緒に、開示された実施形態に関連する原理のうちのいくつかを説明するのに役立つ。
本主題の実施例に従う、刺激システムを示すシステム線図を表す。 本主題の実施例に従う、神経機能を監視するためのシステムの機能ブロック線図を表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う例示的なユーザインタフェースを表す。 本主題の実施例に従う、患者の生理学的反応を識別してラベル付けするためのプロセスを示すフローチャートである。 本主題の実施例に従う、生理学的テンプレートを生成するプロセスを示すフローチャートである。 本主題の実施例に従う、モデル波形を生成するプロセスを示すフローチャートである。 本主題の実施例に従う、患者の生理学的反応を識別してラベル付けするためのプロセスを示すフローチャートである。 いくつかの例示的な実施例に従う、コンピューティングシステムを示すブロック線図である。 実際の場合に、同様の参照番号は、同様の構造、特徴、又は要素を示す。

手術中の患者に送達された刺激に応じた波形又は信号を記録することによって患者を監視することは、神経損傷等の差し迫った損傷を早期に特定し、予防することを可能にする。これらの波形は、患者の神経系の末梢神経又は別の部分等の神経の刺激に応じて患者によって生成され得る。

記録された波形内部からの患者の生理学的反応を監視して識別することが、誘発電位等の、患者の生理学的反応のサイズが小さいことに起因する困難さ、及び大量の継続的な雑音又は人為現象信号を伴うことがある。このことは、特に手術中のストレスの多い状況では、生理学的反応を認識して、これらの反応に対して何時警報を発するかを決定することを困難にする。一部のシステムでは、警報が自動的に生成されるけれども、かなりのノイズ及び変動が、誤った警報を発生させ得る。例えば、生成された信号は、前処理されてもよく、及び／又はノイズを正確に測定又は考慮しなくてもよい。別のシステムでは、医師の監督下で訓練を受けた技術者等、高度に訓練された技術者が、精巧なマルチチャネル増幅器及び表示装置を使用して手術中の患者を監視してもよい。このような職員及び装置は、高コストであり、利用可能性が限定されるか、又は事前予約を必要にすることがある。職員はまた、ストレスの多い状況下で、波形を主観的に分析することがあり、その結果、生理学的反応の検出における精度、速度、効率を低下させ、それで手術中の患者に生じさせられる傷害の増加につながることがある。リアルタイムで信号を主観的に監視することが、誤った警報を発することにつながり、及び／又は患者の生理学的反応を不正確に識別することが、手術中の患者に生じさせられる傷害のリスク増加に至ることがある。

本明細書に記載された刺激システムは、電気物理学的誘発電位等の患者の生理学的反応を正確で自動的に検出及び／又は識別し得る。本明細書に記載された刺激システムは、例えば、記録された波形のサブセットを、システムによって生成されてモデル波形のデータベースに記憶されたモデル波形と比較することによって、患者の生理学的反応を正確に検出してもよい。したがって、本明細書に記載された刺激システムは、不必要な人為現象及びノイズ信号も含む記録された波形から、患者の生理学的反応をリアルタイムで自動的に及びより正確に識別してもよい。いくつかの実施形態では、刺激システムは、技術者又は別の職員が記録された信号を監視するか又は記録された波形をリアルタイムで主観的に評価することなく、生理学的反応を検出することがある。したがって、本明細書に記載された刺激システムは、手術中の信号の誤った評価を低減させ、患者に傷害を生じさせるリスクを低減させ、ノイズ又は人為現象信号に起因した記録された波形の評価における誤差を低減させること等であり得る。本明細書に記載された刺激システムは、反応識別装置の一部として、及び／又はそれとの組合わせで実装されてもよい。本明細書に記載された刺激システムは、任意の手術中に又は患者が危険状態にある状況中に、追加的に及び／又は代替的に使用されることにより、患者の生理学的反応を検出及び／又は識別し、並びに患者の生理学的反応が見つけられたか否かを示し、位置決め効果又は別の神経損傷若しくは異常を改善し得る。

上述のように、電源ケーブル等の電気ノイズ発生器、患者加温装置、及び別の電子外科用器具、電極の配置、患者の動き等から生じることがある電気ノイズ干渉又は人為現象信号が、手術中に記録された電気波形を有意に変更させることがある。誘発電位等の記録された患者の生理学的反応信号が特に小さい場合があるので、ノイズによって影響を大きく受けたいくつかの異常な波形でさえ、対象の波形の見かけの振幅（高さ）又は潜時（発症時間）を著しく変化させ得る。場合によっては、ノイズ又は人為現象信号は、刺激周波数を慎重に選択し、波形をフィルタリングすることによって、少なくとも部分的に防止されてもよい。例えば、このような方法は、（１）記録された波形の周波数範囲を制限することによる、（２）明確な人為現象を含む高振幅の信号が存在する記録期間を拒絶することによる、及び（３）平均化された信号に含まれる平均の数を拡張することによる、といういくつかの方法で機能してもよい。しかし、記録の周波数範囲を制限する標準フィルタ（例えば、周波数フィルタ、除去閾値フィルタ等）、又は特定の振幅閾値を超える生の記録を取り除く波形分類器が、誘発電位記録から十分なノイズ又は人為現象信号を除去しなくて正確な信号を記録できなくなることがあり、したがって、生理学的反応の不正確な検出をもたらすことがある。さらに、これらの方法は、生理学的反応がノイズの周波数範囲内に収まり、ノイズの周波数が変化し得るので、不十分であることがある。その結果、ノイズ信号は、訓練を受けた高度な技術を持った技術者でさえ、手術中に記録された波形を解釈することを困難にし、それは生理学的反応についての誤った評価と識別につながり、ひいては患者への傷害につながる。

本明細書に記載された刺激システムは、例えば、記録された波形のサブセットを、システムによって生成されてモデル波形のデータベースに記憶されたモデル波形と比較することによって、生理学的反応を正確に検出し得る。したがって、システムは、記録された波形の特性を大きく変えることなく、不要な人為現象信号及びノイズ信号も含む波形から生理学的反応を自動的でより正確にリアルタイムで識別し得る。その追加及び／又は代替として、本明細書に記載された刺激システムは、整合性があり正確な生理学的反応の識別に関する警報を発する。このような構成は、警報の自動式決定、及び／又は警報のより正確な自動推測及び指示を可能にする。したがって、本明細書に記載されたシステムは、偽陰性及び偽陽性の誤りを最小にするか又は排除しながら、手術中の技術者の主観的な分析、及び変動するノイズ及びバイアスの影響を受けずに、生理学的反応を識別し、警報を生成し得る。

本明細書に記載されるように、刺激システムは、記録された波形から１つ又は複数の患者の生理学的反応を識別し得る。患者の生理学的反応としては、とりわけ、体性感覚誘発電位（ＳＳＥＰ）、聴覚誘発電位（ＡＥＲ）、運動誘発電位（ＭＥＰ）、脳幹聴覚誘発電位（ＢＡＥＰ）、及び／又は視覚誘発電位（ＶＥＲ）等の１つ又は複数の誘発電位（ＥＰ）が挙げられてもよい。ＳＳＥＰは、患者の末梢神経に印加される電気刺激に応じて、患者の神経系によって生成された電気信号を含んでもよい。ＥＰは、患者の身体の一部分に刺激を印加した結果として神経系から記録された任意の電位を含んでもよい。例えば、ＥＰは、適切な電極を使用して検出される、特定の感覚神経系の反復刺激に対する電気生理学的反応を調和平均することによって得られる電圧対時間信号を含んでもよい。

図１は、いくつかの例示的な実施例に従う刺激システム１００を示すシステム線図を表す。図１を参照すると、刺激システム１００は、ディスプレイ５４、クライアント装置９９、識別コントローラ１０２、及び／又はデータベース１２５を含み得る。いくつかの例示的な実施例では、ディスプレイ５４、クライアント装置９９、識別コントローラ１０２、及び／又はデータベース１２５は、反応識別装置１０１の一部分を形成してもよく、及び／又は反応識別装置１０１の筐体内に配置されてもよい。

図１を参照すると、反応識別装置１０１、ディスプレイ５４、クライアント装置９９、識別コントローラ１０２、及び／又はデータベース１２５は、本明細書に記載されたようなネットワーク１５０を介して及び／又は直接の装置間接続を介して通信可能に結合され得る。ネットワーク１５０は、例えば、公衆陸上移動ネットワーク（ＰＬＭＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、仮想ローカルエリアネットワーク（ＶＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、短距離無線接続、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ピアツーピアメッシュネットワーク等を含む有線及び／又は無線ネットワークであってもよい。

クライアント装置９９は、例えばスマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブル装置等のモバイル装置であってもよい。しかしながら、クライアント装置９９は、例えばデスクトップコンピュータ、ラップトップ又はモバイルコンピュータ、ワークステーション等を含む任意のプロセッサベースの装置であってもよいことを理解されたい。例えば、クライアント装置９９を介して、臨床医は、刺激シーケンス又は刺激強度、反応記録手順等の反応識別装置１０１の特定のパラメータを構成し得る場合がある。いくつかの実装形態では、クライアント装置９９は、反応識別装置１０１の一部分を形成する。その追加として、いくつかの例では、クライアント装置９９を介して、ユーザは、様々な刺激又は手順等を構成してもよい。

図２を参照すると、刺激システム１００は、反応識別装置１０１、患者１０に結合された１つ以上の記録電極１１０及び／又は１つ以上の刺激電極１２０、及びディスプレイ５４を含んでもよい。

刺激電極１２０は、尺骨神経、正中神経、腓骨神経、伏在神経、及び／又は後脛骨神経等の末梢神経構造の上方で、患者１０の腕又は脚の上又はその近くに配置され得る。刺激電極１２０は、手首及び／又は足首の患者の皮膚上に配置することにより、電極が尺骨神経及び後脛骨神経の上又はその近くに配置されるように意図されてもよい。これらの構成は、患者１０のすべての四肢内の神経の監視等、末梢神経の完全な患者監視を可能にする。いくつかの実施形態では、刺激システム１００は、上肢監視に使用されてもよい。このような実施例では、刺激電極１２０は、患者の手首の皮膚上に、例えば尺骨神経の上方又はその近くに配置することが意図されてもよい。

記録電極１１０は、患者１０の胴体、脊椎、首、及び／又は頭部の上方に配置されてもよい。記録電極１１０は、患者１０の、髪の生え際のすぐ下の頸椎５（Ｃ５）、額、鎖骨の近くの左右の胸鎖乳突筋中間、及び／又は膝のすぐ上方の左右の膝窩の上又はその上方の皮膚に配置されることが意図されている。

図２に示すように、反応識別装置１０１は、複数のケーブル１３０等を介して、記録電極１１０及び刺激電極１２０に結合され得る。反応識別装置１０１はまた、リンク１５０等を介して、電気的、電子的、及び／又は機械的にディスプレイ５２に結合され得る。リンク１５０は、内部配線及び／又は外部ケーブルを含んでもよい。いくつかの実施例では、リンク１５０は無線通信リンクである。例えば、反応識別装置１０１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）若しくは別の無線周波数信号を介して、又は近距離無線通信若しくはセルラー信号を介して、ディスプレイ５２に無線で接続されてもよい。

反応識別装置１０１は、患者の四肢の一部又は全部に位置する刺激電極１２０に電気信号を送ることによって、患者の末梢神経に電気刺激を印加し得る。刺激を繰り返すと、ＥＰ等の生理学的反応の形式で患者の神経系の反応が誘発され、それが、末梢神経を遡り、脊髄後柱を通って脳に達する。ＥＰが検出され得、そして監視されたＥＰの変化が神経機能の変化を示し得る。例えば、記録電極１１０は、刺激電極１２０を介して患者１０に提供された刺激に応じて、１つ又は複数の得られた電気波形を受け取り得る。反応識別装置１０１は、ＥＰにおける、潜時の変化、振幅の変化、又は形態の変化等の変化を検出し得る。観察された変化に基づいて、反応識別装置１０１は、患者の身体の物理的位置、患者に送達されている刺激等によって引き起こされた潜在的な傷害を識別し得る。いくつかの実施形態では、反応識別装置１０１は、ＥＰに基づいて、位置決め効果又は刺激によって影響を受ける特定の神経構造又は身体領域を識別する。反応識別装置１０１は、その追加及び／又は代替として、ディスプレイ５４等を介して動作を推奨することにより、位置の変更を推奨することによって損傷を改善してもよい。

上述のように、刺激システム１００は、１つ又は複数の刺激電極１２０を含んでもよい。反応識別装置１０１は、記録電極１１０を介してＥＰを記録しながら、刺激電極１２０を介して患者１０の末梢神経を連続的に刺激してもよい。それで、いくつかの実施例では、刺激電極１２０は、出力として反応識別装置１０１に結合され、記録電極１１０は、入力として反応識別装置１０１に結合される。

反応識別装置１０１は、電気刺激器、前置増幅器、増幅器及び／又は別の構成要素等の様々な回路構成要素を含むことにより、刺激を制御し、帰還信号を処理し得る。いくつかの実施例では、反応識別装置１０１は、いくつかの刺激に対する反応を一緒に平均化して、信号内のノイズを低減してもよい。

本明細書に記載されたように、反応識別装置１０１は、反応識別コントローラ１０２等を介して、信号を分析して、警告及び警報が何時適切であるかを決定してもよい。例えば、反応識別装置１０１は、刺激が患者の神経に接近しているとき等に、ディスプレイ５４に信号を送ることにより、警告及び／又は警報を表示してもよい。

ディスプレイ５４は、反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９の一部分を形成してもよく、並びに／或いは反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９に別個に結合されてもよい。ディスプレイ５４はまた、ユーザインタフェースを含んでもよい。ユーザインタフェースは、ユーザ（例えば、臨床医、患者、技術者等）に情報を提示するディスプレイ５４の表示画面の一部分を形成してもよく、及び／又はユーザインタフェースは、表示画面から分離していてもよい。例えば、ユーザインタフェースは、１つ又は複数のボタン、又はユーザからの入力を受け取るように構成されている表示画面の部分を含んでもよい。

ディスプレイ５４は、患者の経歴情報、電極の推奨位置、刺激パラメータ、刺激及び記録されている領域、ベースライン及び現在の信号トレース、信号の履歴傾向、信号の関連変化、信号変化の位置、記録された信号の品質、電極の位置、信号の重大な変化に起因する警報、有害な信号変化を緩和するために提案された動き、記録された得られた電気波形等の様々な情報を表示してもよい。ディスプレイ５４は、オペレータが初期監視レイアウトを設定し、監視中にディスプレイ５４と対話することにより、追加情報を追加し、異なるフォーマットの情報を閲覧し、及び／又は警報に反応することを可能にしてもよい。いくつかの実施例では、ディスプレイ５４は、信号の変化が麻酔薬の用量の変化又は患者の神経の刺激に関係のないいくつかの別の事象に関連する場合等に、麻酔科医又は別の医療職員等による、信号の変化についての無視を可能にする。

図３は、本主題の実施例に整合したディスプレイ５４の一例を示す。いくつかの実施例では、刺激システム１００は、設定工程中に視覚的な合図及び命令を提供することによって、臨床医及び／又は非専門家による刺激手順の設定を容易にする。例えば、図３に示すように、ディスプレイ５４は、刺激電極１２０及び／又は記録電極１１０等の刺激電極及び／又は記録電極を患者の身体上のどこに配置するべきかについての絵で表した命令を表示し得る。このような画像は、新しい患者の監視が開始されたことを示す際に、又はケーブルが反応識別装置１０１に接続されたという信号を受信した際に、反応識別装置１０１の起動時に現れ得る。図３において、それぞれの円は、電極の推奨位置を表す。

一般に、ディスプレイ５４（例えば、動的ディスプレイ）はまた、クライアント装置９９及び／又は反応識別装置１０１が情報を表示し、ユーザと対話する方法を改善する。入力に基づいて値を動的に生成することによって、クライアント装置９９及び／又は反応識別装置１０１は、追加の複雑なデータ入力要素をレンダリングしてプログラミングを完了する必要性を低減し得る。例えば、ディスプレイ５４によって提示されるグラフィカルユーザインタフェースは、データ入力用の完全キーパッドを提示するのではなく、表示されるパラメータの値を増加又は減少させるためのグラフィカル要素を含んでもよい。クライアント装置９９及び／又は反応識別装置１０１は、自由形式テキスト又は数値データ入力フィールドからの入力以上であり得るこれらの入力信号を、より効率的に処理及び検証し得る。より小さい入力要素の使用はまた、クライアント装置９９及び／又は反応識別装置１０１上の表示領域を節約する。このことは、データ入力時により多くのプログラミングパラメータの提示を可能にし、それによってプログラミングエラーの可能性をさらに低減する。

図４～９は、本主題の実施例に従うディスプレイ５４の例を示す。図４に示すように、記録電極１１０によって受け取られた波形は、ディスプレイ５４を介して提示されてもよい。その追加及び／又は代替として、図５及び６は、履歴記録を提示するディスプレイ５４の例を示す。例えば、提供された履歴は、１０分間、１５分間、３０分間、６０分間、２時間の外科処置の持続時間等の特定の持続時間にわたる。傾向は、ディスプレイ５４によって示された履歴記録に基づいて可視状態になり得る。例えば、信号潜時の増加は、図５のディスプレイ５４によって示された波形に見られ、振幅の減少は、図６のディスプレイ５４によって示された波形に見られる。その追加及び／又は代替として、ディスプレイ５４は、取得されたデータの概要を絵形式でリアルタイムに表示する。例えば、図７に示すように、ディスプレイ５４は、色及び／又は絵を使用して、特定の四肢又は身体部分から受け取られた信号が良好、不良、未確定／境界、又は信頼不可のいずれであるかを示す。いくつかの実施例では、システム１００は、麻酔科医、看護師等のユーザによるリアルタイムの監視によらずに、信号が良好、不良、未確定／境界、又は信頼不可であるか否かを自動的に決定することにより、差し迫った末梢神経傷害を識別する。

図８及び９はまた、本主題の実施例に従うディスプレイ５４の例を示す。例えば、図８において、ディスプレイ５４は、正の生理学的反応を有する例示的な波形を表示する。この例では、示された波形が患者の生理学的反応を含むとき、波形は正のラベルが付けられる。図８に示すように、記録された波形は、振幅（Ａ_２１、Ａ_２３）及び潜時（Ｔ_１、Ｔ_２、Ｔ_３）の変化を含む。図９において、ディスプレイ５４は、負のラベルが付けられた例示的な波形を表示している。換言すれば、図９のディスプレイ５４によって表示された例示的な波形は、患者の生理学的反応を含まない。

図１に戻って参照すると、データベース１２５は、１つ又は複数のデータベースを含んでもよく、該データベースは、専用設備内に物理的なデータ記憶を提供する、並びに／或いは反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９上にローカルに記憶される。その追加及び／又は代替として、データベース１２５は、例えば、マルチテナントコンピューティング環境内等にデータのリモート記憶装置を提供するクラウドベースのシステムを含んでもよい。データベース１２５はまた、非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。データベース１２５は、記録電極１１０によって記録された及び／又は反応識別装置１０１によって受け取られた波形から記録された、及び／又はそれに基づいて計算されたデータを記憶してもよい。その追加及び／又は代替として、データベース１２５は、本明細書に記載されたように、識別コントローラ１０２によって生成された１つ又は複数の予測された生理学的反応又は波形モデルを記憶してもよい。

データベース１２５は、ネットワーク、クラウドサーバ等に結合されたサーバであってもよいサーバ１２６を含むか、及び／又はそれに結合されてもよい。反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９は、サーバ１２６と無線通信してもよい。クラウドベースのサーバを含んでもよいサーバ１２６は、データシステム１２５から反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９まで、データ及び／又は命令を提供及び／又は受け取ることにより、本主題の実施例と整合する、刺激システム１００の１つ又は複数の特徴を実装してもよい。その追加及び／又は代替として、サーバ１２６は、反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９から、データ（例えば、１つ又は複数の波形信号、患者情報、１つ又は複数の波形信号を特徴付ける情報等）を受け取ってもよい。

識別コントローラ１０２は、反応識別装置１０１及び／又はクライアント装置９９内に少なくとも部分的に組み込まれ及び／又は実装されてもよい。コントローラ１０２は、記録された波形に基づいて、患者の生理学的反応を検出及び識別することにより、手術中に患者の神経に生じさせられる損傷のリスクを防止又は軽減するのに役立ち得る。

図１０は、本主題の実施例に従う、患者の生理学的反応を識別して、ラベル付けするための方法１０００を示すフローチャートを表す。手術中、又は患者において実行される別の処置中に、識別コントローラ１０２は、刺激電極１２０のうちの１つ又は複数に、患者の脛骨（例えば、後脛骨神経）、伏在神経、尺骨神経等の１つ又は複数の神経を刺激させ得る。いくつかの実施例では、識別コントローラ１０２は、腰椎手術中等の手術中に、１つ又は複数の刺激電極１２０に患者の神経を刺激させる。

１００２において、識別コントローラ１０２は、記録電極１１０のうちの１つ又は複数を介して、複数の時間錠された得られた電気波形等の複数の得られた電気波形を記録し得る。例えば、記録電極１１０は、送達された電気刺激に応じて得られた１、２、３、４、５、６、７、８、９、又は１０以上の電気波形を記録してもよい。いくつかの実施例では、記録電極１１０は、それぞれの刺激が患者等に送達された後に、設定された時間間隔（例えば、１秒ごと、１５秒ごと、３０秒ごと、１分ごと、５分ごと、１５分ごと、３０分ごと、及び／又はそれらの間の範囲を含む別の範囲ごと）で電気波形を連続的に検出及び／又は記録する。

複数の得られた電気波形に基づいて、識別コントローラ１０２は、複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の身体的反応を含むか否かを決定してもよい。複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の生理学的反応を含むか否かを決定することは、外科医又は手術器具が患者の神経に近づいているか否かを検出するのに役立ち得、及び患者の位置調整傷害等の手術中の患者への傷害を軽減又は防止するのに役立ち得る。複数の得られる電気波形のサブセットは、複数の記録された得られる電気波形からの少なくとも２つの電気波形を含んでもよい。いくつかの実施例では、複数の得られた電気波形のサブセットは、少なくとも２つの連続及び／又は非連続の得られた電気波形を含む。いくつかの実施例では、複数の得られた電気波形のサブセットは、複数の記録された電気波形からの少なくとも３、４、５、６、７、８、９、又は１０以上の電気波形を含む。

複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の生理学的反応を含むか否かを決定するために、識別コントローラ１０２は、複数の得られた電気波形の得られた電気波形のサブセットを、複数のモデル波形のデータベースに記憶され得るモデル波形と比較し得る。得られた電気波形のサブセットは、平均化されて、次にモデル波形と比較されてもよく、及び／又はサブセットのそれぞれの得られた電気波形は、モデル波形と個別に比較されてもよい。この比較に基づいて、識別コントローラ１０２は、患者の生理学的反応が得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを示す比較特徴を決定してもよい。

いくつかの実施例では、識別コントローラ１０２は、予測された反応モデル１０６及び／又は分類機械学習モデル１０４を含む。１００８において、予測された反応モデル１０６は、モデル波形を生成し得る。モデル波形は、予測された生理学的反応及び複数の人為現象又はノイズ信号の調和平均を含み、及び／又はそれによって規定され得る。モデル波形は、得られた電気波形のサブセットと（例えば、自動的に）比較されることにより、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを正確に、迅速に、及び効率的に識別し得る。上述のように、モデル波形は、データベース１２５に記憶されてもよい。いくつかの実施例では、データベース１２５は、複数のモデル波形を記憶する。複数のモデル波形のそれぞれは、得られた電気波形のサブセットと比較するための予測された反応モデル１０６等によって、識別コントローラ１０２によって生成され得る。

モデル波形は、非患者及び／又は非処置データに基づいて、予測された反応モデル１０６によって生成され得る。換言すれば、モデル波形は、患者において行われている現在の処置の前に、及び／又は、その患者若しくは別の患者における以前の処置からの臨床データ及び／又は以前に取得されたデータ等のデータに基づいて、生成され得る。

予測された反応モデル１０６は、統合高速直交探索法を使用して規定されてもよい。別の実施例では、とりわけ、高速直交探索法及び／又は教師あり機械学習トポロジ等の別の方法が使用されることにより、予測された反応モデル１０６を規定してもよい。予測された反応モデル１０６は、患者において行われた先の腰椎手術等の以前の手術から収集された臨床データを使用して規定されてもよく、該患者は、現在の手術を受けている患者及び／又は異なる手術を受けている別の患者が含まれる。臨床データは、患者の１つ又は複数の神経（例えば、伏在神経、後脛骨神経等）からの１つ又は複数の得られた電気波形、及び／又は潜時、振幅、品質係数、オフセット潜時、患者の生理学的反応が存在したか否か等の１つ又は複数の対応するパラメータを含んでもよい。いくつかの実施例では、専門家が、臨床データの一部として収集されたそれぞれの得られた電気波形を特徴付けてもよく及び／又は注釈してもよい。例えば、専門家は、開始及び最高点についてのマーカの理想的な配置を示すことによって、それぞれの得られた電気波形を特徴付けても及び／又は注釈してもよい。

図１０において１００４及び１００６で、並びに図１２に示すように、予測された反応モデル１０６は、１つ又は複数の生理学的テンプレート１１２並びに１つ又は複数のノイズ候補１１４を組み込む。図１１は、本主題の実施例に従う、１つ又は複数の生理学的テンプレート１１２を生成することの例示的な方法１１００を示す。いくつかの実施例では、識別コントローラ１０２は、特徴付けられた及び／又は注釈された臨床データを使用して、１つ又は複数の生理学的テンプレート１１２を生成してもよい。そうすることにおいて、識別コントローラ１０２は、すべての正のラベルが付けられた生理学的反応（例えば、患者の生理学的反応を含むとしてラベル付けられている得られた電気波形）を表し得る最小の数のテンプレートを識別してもよい。生理学的テンプレート１１２は、統合高速直交探索法を介して、予測された反応モデル１０６によってモデル波形１１６を生成する際に使用するための生理学的反応候補プール（例えば、１つ又は複数の入力）を形成してもよい。

いくつかの実施例では、１１０２において、生理学的テンプレートを作成するために、識別コントローラ１０２は、得られた電気波形を含む臨床データを受け取ってもよい。１１０４において、識別コントローラ１０２は、得られた電気波形から１つ又は複数のパターンを抽出してもよい。例えば、それぞれの得られた電気波形からの生理学的反応の前後の試料が、対象の形態（例えば、パターン）のみが残るように除去される。１１０６において、パターンは、ｋ平均法を使用して、同様の形態の群にクラスタリングされる。それぞれのクラスタの重心までのユークリッド距離が最小であるパターンが、生理学的テンプレート１１２となるように選択される。それぞれの生理学的テンプレート１１２が広範囲の潜時内でシフトされることにより、モデル波形１１６を生成する際に使用するための候補プールを作成し得る。候補プールは、得られた電気波形の大きい母集団を表してもよい。いくつかの実施例では、ｋ平均法におけるｋ＝８は、候補プールについての形態の特有の多様なセットの取得と、計算処理要件の削減との間の望ましいバランスを提供する。別の実施例では、ｋ＝１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上である。１１０８において、生理学的テンプレート１１２は、出力として生成される。

上述のように、予測された反応モデル１０６は、統合高速直交探索法を使用して規定されてもよい。統合高速直交探索法は、高速直交探索法の拡張である。場合によっては、高速直交探索法は、予測された反応モデル１０６を生成するために使用されてもよいが、統合高速直交探索法は、高速直交探索方法が考慮しないことがあるが、波形モデル（例えば、予測された生理学的反応）を生成する場合、ノイズ及び／又は人為現象信号のプール等の１つ又は複数のノイズ候補１１４を考慮に入れてもよい。したがって、統合高速直交探索法は、それが本明細書において説明されるような主要なノイズ源によって生成されるノイズを組み込むので、より正確で経時的に再現可能な波形モデルを生成してもよい。１つ又は複数のノイズ候補１１４は、６０、１２０、及び／又は１８０Ｈｚの高調波ノイズの組合わせを組み込むことによって、及び／又は所望の信号対ノイズ比の白色ノイズを追加することによって生成され得る。

その追加及び／又は代替として、統合高速直交探索法は、（高速直交探索法において使用される）ただ１つの波形のみにわたるのではなく、同時に複数の波形にわたる予測された反応の誤差を最小限に抑え得る。この構成はまた、生成された波形モデルの正確度及び再現性を向上させる。図１２に示すように、統合高速直交探索手法を使用して、予測された反応モデル１０６は、生理学的候補１１２及びノイズ候補１１４等の１つ又は複数の入力を受け取って、以下の式のうちの１つ又は複数にそれぞれ対応する１つ又は複数のモデル波形１１６を出力してもよく、ここで式は、得られた電気波形又は得られた電気波形のサブセットと比較されて、患者の生理学的反応が複数の得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを決定し得る以下の複数の波形モデルを表し、
ここで、Ｃ_０は任意の係数であり、Ｘ_１（ｎ）は選択された生理学的候補であり、
であり、ωはノイズ周波数であり、φは任意の位相である。上記の式に示すように、生成された波形モデルは、より正確で再現性のある結果を提供する、予測された生理学的反応と、複数の人為現象及び／又はノイズ信号の調和平均との両方を含む。

図１０を参照すると、１０１０において、識別コントローラ１０２は、得られた電気波形のサブセットをモデル波形と比較し得る。識別コントローラ１０２は、その追加及び／又は代替として、比較に基づいて、１つ又は複数の比較特徴を決定し得る。単数又は複数の比較特徴は、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを示し得る。その追加及び／又は代替として、比較特徴は、得られた電気波形のサブセット内に人為現象信号又はノイズ信号が存在するか否か、及び／又は、得られた電気波形のサブセットの一部分が患者の生理学的反応及び／又は人為現象信号を含むか否かを示し得る。

いくつかの実施例では、単数又は複数の比較特徴は、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の平均二乗誤差、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の相関、生理学的係数振幅、基本高調波ノイズのパワー、高調波ノイズのＴＨＰ、得られた電気波形のサブセットの生理学的係数の、高調波ノイズのパワーに対する比、及び得られた電気波形のサブセットの患者の生理学的反応の、モデルの予測された生理学的反応に対する分散比、のうちの１つ又は複数を含んでもよい。いくつかの実施例では、比較特徴は、その追加及び／又は代替として、得られた電気波形のサブセットの形態とモデル波形の形態との比較を表し得る。

上述のように、比較特徴は、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の平均二乗誤差を含み得る。平均二乗誤差が小さいということは、得られた電気波形のサブセットが、患者の生理学的反応を含む可能性が高いことを示す。平均二乗誤差が小さいということは、例えば、少なくとも２つの同じ波形についてゼロに近い平均二乗誤差を含み得る。平均二乗誤差が大きいということは、得られた電気波形のサブセットが、患者の生理学的反応を含む可能性が低いことを示す。平均二乗誤差が大きいということは、少なくとも２つの異なる波形について無限に近づく平均二乗誤差を含み得る（例えば、少なくとも２つの波形が無限に異なることを示す）。

いくつかの実施例では、単数又は複数の比較特徴は、得られた電気波形のサブセットの患者の生理学的反応の、波形モデルの予測された生理学的反応に対する分散比を含む。分散比が低いということは、得られた電気波形のサブセットが患者の生理学的反応を含む可能性が高いことを示す。分散比が低いということは、例えば、少なくとも２つの同じ波形について、ゼロに近い分散比を含み得る。分散比が高いということは、得られた電気波形のサブセットが患者の生理学的反応を含む可能性が低いことを示す。分散比が高いということは、少なくとも２つの異なる波形について無限大に近い分散比を含み得る（例えば、少なくとも２つの波形が無限に異なることを示す）。

いくつかの実施例では、単数又は複数の比較特徴は、得られた電気波形のサブセットのそれぞれの電気波形の極性を含む。いくつかの実施例では、得られた電気波形のサブセットの電気波形のそれぞれが同じ（例えば、正又は負の）極性を有する場合、識別コントローラ１０２は、得られた電気波形のサブセットが患者の生理学的反応を含む可能性が高いということを示し得る。いくつかの実施例では、得られた電気波形のサブセットの電気波形のうちの少なくとも１つが、サブセットの別の電気波形とは異なる（例えば、正又は負の）極性を有する場合、識別コントローラ１０２は、得られた電気波形のサブセットが患者の生理学的反応を含む可能性がないことを示し得る。

いくつかの実施例では、識別コントローラ１０２は、電気波形のサブセットの比較特徴が比較特徴の閾値の閾値範囲内にある場合に、患者の生理学的反応が存在するか、又は存在する可能性が高いということを決定する。閾値範囲は、約１乃至５％、５乃至１０％、１０乃至２０％、２０乃至３０％、及び／又は別の範囲であってもよい。

再び図１０を参照すると、１０１４において、識別コントローラ１０２は、比較特徴に基づいて、得られた電気波形のサブセットを正のラベル又は負のラベルによって分類又はラベル付けし得る。その追加及び／又は代替として、分類は、比較特徴の数学的表現に基づいてもよく、及び／又は比較特徴と１つ又は複数の以前に生成された比較特徴との間の比較に基づいてもよい。正のラベルは、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在することを示し得、一方、負のラベルは、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在しないことを示し得る。

１０１２において、識別コントローラ１０２は、分類機械学習モデル１０４（「分類ＭＬモデル１０４」とも本明細書で呼ばれる）を使用して、得られた電気波形のサブセットを分類又はラベル付けし得る。は分類ＭＬモデル１０４は、得られた電気波形のサブセットに正のラベル及び／又は負のラベルを付けることの予測目的のために訓練されるサポートベクターマシン（「ＳＶＭ」）学習モデルを含み得る。分類又はラベル付けは、比較特徴に基づいて決定され得る。上述のように、得られた電気波形のサブセットに正のラベルを付けることは、患者の生理学的反応がそのサブセット内に存在するか、又は存在する可能性が高いということを示し、得られた電気波形のサブセットに負のラベルを付けることは、患者の生理学的反応がサブセット内に存在しないか、又は存在する可能性がないということを示す。

いくつかの実施例では、分類ＭＬモデル１０４は、トレーニングデータを用いてトレーニングされ得る。トレーニングデータは、シミュレートされたベースライン波形及び生理学的テンプレート１１２に基づいて、予測された反応モデル１０６によって生成されたモデル波形から抽出された特徴（例えば、生理学的反応、モデル誤差、相関関係、及び／又は別のパラメータ）を含み得る。シミュレートされたベースライン波形は、生理学的テンプレート１１２を受け取ること及び／又はそれにアクセスすることによって生成され得る。アクセスされた生理学的テンプレート１１２に基づいて、識別コントローラ１０２は、反応開始を拡張又は圧縮して時間を所望の期間までオフセットすること、テンプレート最高点を分析範囲内の時間までシフトすること、高調波ノイズの組合わせを付加すること、及び／又は所望の信号対雑音比でのホワイトノイズを付加することによって、生理学的テンプレート１１２の１つ又は複数に分散を付加し得る。この工程が繰り返されて、分類ＭＬモデル１０４のトレーニングに使用するためのシミュレートされたベースライン波形のセット（例えば、１、２、３、４、５、又はそれ以上のセット）を作成してもよい。これらのシミュレートされたベースライン波形は、分類ＭＬモデル１０４をトレーニングするのに使用されるトレーニングデータの少なくとも１つの部分を形成する既知のラベルを有する。分類ＭＬモデル１０４がトレーニングされると、トレーニングされた分類ＭＬモデル１０４は、１０１６において、得られた電気波形の少なくともサブセットを正又は負のラベルによって分類又はラベル付けすることにより、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するか、又は存在する可能性があるかを示し得る。

いくつかの実施例では、識別コントローラ１０２は、分類ＭＬモデル１０４が、得られた電気波形のサブセットに正のラベルによってラベル付けするとき等に、患者の生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示をディスプレイ５４に表示させ得て、ディスプレイ５４はこれを表示し得る。その追加及び／又は代替として、識別コントローラ１０２は、分類ＭＬモデル１０４が、得られた電気波形のサブセットに負のラベルによってラベル付けするとき等に、ディスプレイ５４に、患者の生理学的反応が得られた電気波形のサブセット内に存在しない、又は人為現象信号若しくはノイズ信号だけが得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示を表示させてもよく、或いはディスプレイ５４がその指示を表示してもよい。したがって、刺激システム１００は、記録された波形が患者の生理学的反応を含むか否かを自動的に、正確に、及び効果的に識別及び決定することにより、手術又は別の処置中に患者に傷害を生じさせるというリスクを軽減又は排除するのに役立ち得る。

いくつかの実施例では、本明細書に記載されたような手術又は別の処置を行う方法は、とりわけ、例えば、ロボット支援子宮摘出術、別の婦人科外科手術、前立腺切除術、泌尿器科外科手術、一般的な腹腔鏡外科手術、胸腔鏡外科手術、弁置換術、別の心臓外科手術、肥満手術、別の胃腸外科手術、又は腫瘍外科手術等のロボット支援外科手術を行うことを含む。いくつかの実施例の方法は、体内の末梢神経に電気刺激を送達することと、電気刺激に応じて身体の神経系によって生成された得られた電気波形を記録することと、潜在的な神経傷害を示す変化を検出するために得られた電気波形を監視することと、をさらに含む。その追加又は代替として、いくつかの実施例では、手術を行う方法は、本明細書の別の箇所で説明された１つ又は複数の神経の機能を検出するための方法のうちのいずれかを含み得る。１つ又は複数の神経の機能を検出する又は反応識別装置１０１を使用する方法は、ロボット手術の任意の接続において組み込まれ得る。例えば、このような方法は、特定のタイプの処置が開始又は終了されるとき等の事前に選択された状況（上記のもののうちのいずれかを含む）において、連続的に複数回だけ実行され得る。様々な実施例の方法は、潜在的な神経傷害又は異常が検出されたときに、患者の位置を調整することをさらに含む。

図１３は、本主題の実施例に従う、患者の生理学的反応を識別し、ラベル付けする方法１３００を示す。

１３０２において、システム（例えば、識別コントローラ１０２を介する）は、患者に結合された刺激電極を介して、患者の１つ又は複数の神経を刺激し得る。例えば、システムは、手術又は別の処置中に、患者の脛骨神経（例えば、後脛骨神経）、伏在神経、尺骨神経等を刺激し得る。刺激電極は、患者の１つ又は複数の神経を監視するように構成された反応識別デバイス（例えば、反応識別装置１０１）と通信する１つ又は複数の電極を含み得る。いくつかの実施例では、刺激は、刺激手順等に従って、様々な時間間隔で連続的に患者に送達される。刺激は、複数の電気刺激の伝送を含んでもよい。

１３０４において、システムは、識別コントローラ１０２を介してなど、患者に結合された記録電極を介して、複数の得られた電気波形を記録し得る。複数の得られた電気波形は、１、２、３、４、５、又はそれ以上の得られた電気波形を含み得る。複数の得られた電気波形は、反応識別デバイスによって受け取られ得る。得られた電気波形は、送達された電気刺激に応じて患者によって生成され得る。

１３０６において、システムは、複数の得られた電気波形の少なくとも１つのサブセットが生理学的反応を含むか否かを決定し得る。この決定は、手術又は別の処置中の患者への傷害を防止するのに役立ち得る。例えば、１３０８において、複数の得られた電気波形のうちの得られた電気波形のサブセットは、複数のモデル波形のデータベースからのモデル波形と比較され得る。モデル波形は、予測された生理学的反応及び複数の人為現象信号又はノイズ信号の調和平均を含んでもよい。モデル波形は、本明細書に記載されたように、生理学的テンプレート（例えば、予測された生理学的反応）と人為現象又はノイズの候補との両方を組み込む統合高速直交探索方法を使用して（予測された反応モデル１０６等によって）生成され得る。

本明細書に記載されたように、複数のモデル波形は、非処置又は非患者の情報を含む臨床データに基づいて生成され得る。換言すれば、データベース内に記憶された複数のテンプレート波形は、現在の処置及び／又は現在の患者ではない処置及び／又は患者から収集された情報に基づいて生成され得る。データベースはまた、臨床データを記憶し得、及び／又は現在の手術前に収集された、患者が現在受けている手術に基づかない臨床データと共にロードされ得る。

１３１０において、比較特徴は、比較に基づいて決定され得る。比較特徴は、得られた電気波形のサブセット内に患者の生理学的反応が存在するか否かを示し得る。比較特徴は、その追加及び／又は代替として、得られた電気波形のサブセットが人為現象信号又はノイズ信号のみを含むか否かを示し得る。いくつかの実施例では、単数又は複数の比較特徴は、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の平均二乗誤差、得られた電気波形のサブセットとモデル波形との間の相関関係、生理学的係数振幅、基本高調波ノイズのパワー、高調波ノイズのＴＨＰ、得られた電気波形のサブセットの生理学的係数の、高調波ノイズのパワーに対する比、及び得られた電気波形のサブセットの患者の生理学的反応の、モデルの予測された生理学的反応に対する分散比等のうちの１つ又は複数を含む。その追加及び／又は代替として、比較特徴は、得られた電気波形のサブセットの形態の、モデル波形の形態に対する比較を表す。比較特徴は、複数の比較特徴を含み得る。

１３１２において、得られた電気波形のサブセットは、少なくとも比較特徴に基づいて、正又は負としてラベル付けられ得る。正のラベルは、患者の生理学的反応が、記録された電気波形のサブセット内に存在するか、又は存在する可能性があることを示す。負のラベルは、患者の生理学的反応が、記録された電気波形のサブセット内に存在しないか、又は存在する可能性がないことを示す。得られた電気波形のサブセットのラベル付け及び／又は分類は、本明細書に記載されたトレーニングされた分類ＭＬモデル１０４等の機械学習モデル（例えば、サポートベクトル機械学習モデル）によって実行され得る。

１３１４において、生理学的反応が、得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示が、ディスプレイ（例えば、ディスプレイ５４）上に表示され得る。ディスプレイは、反応識別装置１０１に結合され得る。指示は、１つ又は複数の音声、視覚、及び／又は触覚の警報又は信号等の１つ又は複数の警報を含み得る。この指示は、外科医が患者の神経に接近していることを示し得る。いくつかの実施例では、指示は、その追加及び／又は代替として、得られた電気波形のサブセットが生理学的反応を含まないか、又はノイズ若しくは人為現象信号のみを含むことを示す。したがって、刺激システム１００は、記録された波形が患者の生理学的反応を含むか否かを自動的に、正確に、及び効果的に識別及び決定することにより、手術又は別の処置中に患者に傷害を生じさせるリスクを軽減又は除去するのに役立ち得る。

図１４は、本主題の実施例に従うコンピューティングシステム５００を示すブロック図である。図１及び１４を参照すると、コンピューティングシステム５００は、その中に刺激システム１００及び／又は任意の構成要素を実装するために使用され得る。

図１４に示すように、コンピューティングシステム５００は、プロセッサ５１０、メモリ５２０、記憶装置５３０、及び入力／出力装置５４０を含み得る。プロセッサ５１０、メモリ５２０、記憶装置５３０、及び入力／出力装置５４０は、システムバス５５０を介して相互接続され得る。プロセッサ５１０は、コンピューティングシステム５００内で実行するための命令を処理し得る。このような実行される命令は、例えば構成エンジン１１０の１つ又は複数の構成要素を実装し得る。いくつかの例示的な実施例では、プロセッサ５１０は、シングルスレッドプロセッサであってもよい。その代替として、プロセッサ５１０は、マルチスレッドプロセッサであってもよい。プロセッサ５１０は、メモリ５２０内に及び／又は記憶装置５３０に記憶された命令を処理して、入力／出力装置５４０を介して提供されるユーザインタフェース用のグラフィック情報を提示し得る。

メモリ５２０は、コンピューティングシステム５００内の情報を記憶する揮発性又は不揮発性等のコンピュータ可読媒体である。メモリ５２０は、例えば、構成オブジェクトデータベースを表すデータ構造を記憶し得る。記憶装置５３０は、コンピューティングシステム５００用の永続記憶装置を提供し得る。記憶装置５３０は、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、テープデバイス、又は別の適切な永続記憶手段であり得る。入力／出力装置５４０は、コンピューティングシステム５００に対する入力／出力動作を提供する。いくつかの例示的な実施例では、入力／出力装置５４０は、キーボード及び／又はポインティングデバイスを含む。様々な実施例において、入力／出力装置５４０は、グラフィカルユーザインタフェースを表示するための表示ユニットを含む。

いくつかの例示的な実施例に従うと、入力／出力装置５４０は、ネットワーク装置に対する入力／出力動作を提供し得る。例えば、入力／出力装置５４０は、１つ又は複数の有線及び／又は無線ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット）と通信するためのイーサネットポート又は別のネットワーキングポートを含み得る。

いくつかの例示的な実施例では、コンピューティングシステム５００が使用されて、様々なフォーマットでのデータの編成、分析、及び／又は記憶に使用され得る様々な対話型コンピュータソフトウェアアプリケーションを実行し得る。その代替として、コンピュータシステム５００を使用してソフトウェアアプリケーションを実行し得る。これらのアプリケーションが使用されて、様々な機能、例えば、計画機能(例えば、スプレッドシート文書、ワードプロセッサ文書、及び／又は任意の別のオブジェクト等の生成、管理、編集）、コンピューティング機能、通信機能等を実行し得る。アプリケーションは、様々なアドイン機能を含み得、或いはスタンドアロンコンピューティング製品及び／又は機能を含み得る。アプリケーション内でアクティブ化すると、その機能が使用されて、入力／出力デバイス５４０を介して提供されるユーザインタフェースを生成し得る。ユーザインタフェースは、コンピューティングシステム５００（例えば、コンピュータ画面モニタ上の）によって生成されて、ユーザに提示され得る。

本明細書に記載された主題の１つ又は複数の態様又は特徴は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組合わせにおいて実現され得る。これらの様々な態様又は特徴は、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能及び／又は解釈可能である１つ又は複数のコンピュータプログラム内での実施例を含み得、該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用であり得、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスからデータ及び命令を受け取り、並びにそれらにデータ及び命令を伝送するために結合され得る。プログラマブルシステム又はコンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含み得る。クライアント及びサーバは、互いに遠く離れており、典型的には通信ネットワークを通じて対話する。クライアントとサーバとの関係は、各コンピュータ上で実行し、相互にクライアントとサーバとの関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。

プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリケーション、構成要素、又はコードと呼ばれるこれらのコンピュータプログラムはまた、プログラマブル プロセッサ用の機械命令を含み得、そして高水準手続き型及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械語で実装され得る。本明細書で使用される場合、「機械可読媒体」という用語は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、及びプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）等の任意のコンピュータプログラム製品、装置、及び／又はデバイスを指し、これらは、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用され、機械可読信号として機械命令を受け取る機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意の信号を指す。機械可読媒体は、このような機械命令を非一時的に記憶し得、それは、例えば、非一時的な固体型メモリ、磁気ハードドライブ、又は任意の同等の記憶媒体等であり得る。機械可読媒体は、その代替又は追加として、このような機械命令を一時的な態様で記憶し得、それは、例えば、１つ又は複数の物理プロセッサコアと関連付けられたプロセッサキャッシュ又は別のランダムアクセスメモリ等であり得る。

ユーザとの対話を提供するために、本明細書で説明された主題の１つ又は複数の態様又は特徴は、例えば、ユーザに情報を表示するための陰極線管（ＣＲＴ）又は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタ等の表示装置、例えば、ユーザがそれによってコンピュータに入力を提供し得るマウス若しくはトラックボール等の１つ又は複数のハードウェアボタン、キーボード及び／又はポインティングデバイスを有するコンピュータ上に実装され得る。別の種類のデバイスが使用されて、同様にユーザとの対話を提供し得る。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック、又は触覚的フィードバック等の任意の形式の感覚的フィードバックであり得、ユーザからの入力は、音響、言語、又は触覚入力を含む任意の形式で受け取られてもよい。別の可能な入力装置としては、シングル若しくはマルチポイントの抵抗又は容量性トラックパッド等のタッチスクリーン又は別のタッチセンサ式装置、音声認識ハードウェア及びソフトウェア、光学スキャナ、光学ポインタ、デジタル画像キャプチャデバイス、ハードウェアボタン、及び関連する解釈ソフトウェア等を含む。

本明細書に記載された図を含む開示が、異なる変形例を個別に説明及び／又は例示し得るけれども、それらの全部若しくは一部、又は構成要素が組み合わされ得ることを理解されたい。

様々な例示的な実施例が上記で説明されたが、多くの変更のうちのいずれかが様々な実施例になされてもよい。例えば、様々な説明された方法ステップが実行される順序は、代替実施例において変更されることがしばしばあり、別の代替実施例において、１つ又は複数の方法ステップが、全体としてスキップされる場合がある。様々なデバイス及びシステム実施例の任意選択の特徴が、一部の実施例に含まれることがあり、別の実施例に含まれないことがある。そのため、前述の説明は、主に例示目的で提供されたものであり、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

特徴又は要素が、本明細書において、別の特徴又は要素「の上」にあるとして言及される場合には、それは、別の特徴又は要素の上に直接存在してもよく、又は介在する特徴及び／又は要素も存在し得る。対照的に、ある特徴又は要素が別の特徴又は要素「の直接上に」あるとして言及される場合、介在する特徴又は要素が存在しない。また、特徴又は要素が別の特徴又は要素に「接続されている」、「取り付けられている」又は「結合されている」として言及される場合、それは、別の特徴又は要素に直接接続され、取り付けられ、又は結合されていてもよく、或いは介在する特徴又は要素が存在していてもよいことを理解されたい。対照的に、特徴又は要素が別の特徴又は要素に「直接接続されている」、「直接付着されている」、又は「直接結合されている」として言及される場合、介在する特徴又は要素が存在しない。一実施形態に関して説明又は図示されたけれども、そのように説明又は図示された特徴及び要素は、別の実施例にも適用し得る。別の特徴「に隣接して」配設された構造又は特徴への言及は、隣接する特徴に重なる又はその下にある部分を有する場合がある。

本明細書で使用された専門用語は、特定の実施例を説明することのみを目的としており、限定することは意図されていない。例えば、本明細書で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈上明らかに別段の指示をしない限り、複数形も同様に含むことが意図されている。さらに、「含む」及び／又は「含んでいる」という用語は、本明細書で使用される場合、記載された特徴、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を特定するが、１つ又は複数の別の特徴、ステップ、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除しないことも理解されるであろう。本明細書で使用される場合、「及び／又は」という用語は、関連する列挙された品目のうちの１つ又は複数のものの一部の及び全部の組合わせを含み、「／」として省略される場合がある。

例えば、「の下に」、「の下方に」、「の下の」、「の上方に」、「の上の」等の空間的相対用語は、説明を容易にするために、図に示すように、１つの要素又は１つの特徴の別の単数又は複数の要素或いは単数又は複数の特徴に対する関係を記述するために本明細書で使用されることがある。空間的相対用語は、図に示された向きに加えて、使用又は動作の際のデバイスの異なる向きを包含することが意図されていることを理解されたい。例えば、図中のデバイスが反転される場合、別の要素又は特徴の「の下に」又は「の下方に」として記述された要素は、別の要素又は特徴の「の上方に」向けられることになる。したがって、「の下に」という例示的な用語は、上及び下の両方の向きを包含し得る。デバイスは、別の向き（９０度だけ回転した又は別の向きにある）であってもよく、本明細書で使用された空間的相対記述子はそれに応じて解釈される。同様に、「の上方」、「の下方」、「に垂直」、「水平」等の用語は、特に断りのない限り、記述の目的でのみ本明細書で使用される。

「第１」及び「第２」という用語は、本明細書では様々な特徴／要素（ステップを含む）を説明するために使用され得るが、文脈が別段の指示をしない限り、これらの特徴／要素はこれらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの特徴／要素を別の特徴／要素から区別するために使用され得る。したがって、本明細書で提供される教示から逸脱することなく、以下で論じられる第１特徴／要素が第２特徴／要素と呼ばれてもよく、同様に、以下で論じられる第２特徴／要素が第１特徴／要素と呼ばれてもよい。

本明細書及びそれに続く特許請求の範囲全体を通じて、文脈が別段必要としない限り、「含む」及び「含んでいる」等の「含む」という語及びその変形は、方法及び物品（例えば、デバイス及び方法を含む構成要素及び装置）において共同で使用され得る。例えば、「含んでいる」という用語は、任意の記載された要素又はステップを含むことを意味するけれども、任意の別の要素又はステップを除外することを意味するものではないことが理解されるであろう。

実施例で使用される場合を含む、本明細書及び特許請求の範囲で使用される場合であって、特に別途明示的に指定されない限り、すべての数は、「約」又は「およそ」という語がたとえその用語が明白に現れていなくても、あたかも前に付けられているかのように読み取られてもよい。「約」又は「およそ」という語句は、大きさ及び／又は位置を記述するとき、記述された値及び／又は位置が値及び／又は位置の合理的な予想範囲内にあることを示すために使用されてもよい。例えば、数値は、記載された値（又は値の範囲）の＋／－０．１％、記載された値（又は値の範囲）の＋／－１％、記載された値（又は値の範囲）の＋／－２％、記載された値（又は値の範囲）の＋／－５％、記載された値（又は値の範囲）の＋／－１０％等である値を有する場合がある。また、本明細書で示された任意の数値は、文脈が別途指示しない限り、約又はほぼその値を含むものと理解される。

本明細書に含まれた例及び図は、限定ではなく例示として、主題が実践され得る特定の実施例を示す。述べたように、別の実施例が利用されてもよく、そして本開示の範囲から逸脱することなく、構造的及び論理的な置換及び変更がなされてもよいようにそれから誘導されてもよい。特定の実施例が本明細書で図示され、説明されてきたけれども、同じ目的を達成するために計算された任意の構成が、示された特定の実施例と置換されてもよい。本開示は、様々な実施例の任意の及び全ての適応又は変形を網羅することが意図されている。上記の実施例と、本明細書で特に記載されていない別の実施例との組合わせが可能である。

上記の記載及び特許請求の範囲において、例えば「少なくとも１つの」又は「１つ又は複数の」等の語句の後に、要素又は特徴の結合列挙が続く場合がある。「及び／又は」という用語は、２つ以上の要素又は特徴の列挙内に現れ得る。それが使用されている文脈によって暗示的又は明示的に矛盾しない限り、そのような語句は、列挙された要素又は特徴のうちのいずれかを個別に、又は別の列挙された要素又は特徴との組合わせで羅列された要素又は特徴のうちのいずれかを意味することが意図されている。例えば、「ＡとＢのうちの少なくとも１つ」、「Ａ及びＢのうちの１つ又は複数」、「Ａ及び／又はＢ」という語句は、それぞれ「Ａのみ、Ｂのみ、又はＡとＢと一緒」を意味することが意図されている。同様の解釈がまた、３つ以上の品目を含む列挙について意図されている。例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの１つ又は複数」、及び「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」はそれぞれ、「Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢと一緒、ＡとＣと一緒、ＢとＣと一緒、又はＡとＢとＣと一緒」を意味することが意図されている。上記及び特許請求の範囲における「に基づいて」という用語の使用は、羅列されていない特徴又は要素も許容されるように、「少なくとも部分的に基づいて」を意味することが意図されている。

本明細書で使用される場合、「ユーザインタフェース」（対話型ユーザインタフェース、グラフィックユーザインタフェース、又はＵＩとも呼ばれる）は、データフィールド、並びに／或いは入力信号を受け取る若しくは電子情報を提供するための及び／又は受け取られた任意の入力信号に応じてユーザに情報を提供するための別の制御要素を含むネットワークベースインタフェースを指すことがある。制御要素は、ダイヤル、ボタン、アイコン、選択可能領域、又はＵＩを介して提示された別の知覚可能な標識が含まれ得、これらは、対話される（例えば、クリックされる、タッチされる、選択される等）と、ＵＩを提示するデバイスに対するデータの交換を開始する。ＵＩは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、ＦＬＡＳＨ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、．ＮＥＴ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、ｗｅｂサービス、又はリッチサイトサマリー（ＲＳＳ）等の技術を使用して全体的又は部分的に実装されてもよい。いくつかの実施例では、ＵＩは、記載された態様のうちの１つ又は複数に従って通信する（例えば、データを送る又は受け取る）ように構成されたスタンドアロンクライアント（例えば、シッククライアント、ファットクライアント）に含まれ得る。通信は、医療機器又はそれと通信するサーバとの間で行われてもよい。

本明細書で使用される場合、「決定する」又は「決定すること」という用語は、広範な行為を包含する。例えば、「決定すること」は、ユーザの介入を伴わずにハードウェア要素を介して、算定すること、計算すること、処理すること、導出すること、生成すること、取得すること、調べること（例えば、表、データベース、又は別のデータ構造内で調べること）、確認すること等が含む場合がある。また、「決定すること」は、ユーザの介入を伴わずにハードウェア要素を介して、受信すること（例えば、情報を受信すること）、アクセスすること（例えば、メモリ内のデータにアクセスすること）等を含む場合がある。「決定すること」は、ユーザの介入を伴わずにハードウェア要素を介して、解決すること、選択すること、選択すること、確立すること等を含む場合がある。

本明細書で使用される場合、「提供する」又は「提供すること」という用語は、多種多様な行為を包含する。例えば、「提供すること」は、以降の検索のために記憶装置のある場所に値を保存すること、少なくとも１つの有線又は無線通信媒体を介して受領者に値を直接伝送すること、値への参照を伝送又は記憶すること等を含んでもよい。「提供すること」は、ハードウェア要素を介して、符号化すること、復号化すること、暗号化すること、解読すること、検証すること、検査すること等を含んでもよい。

本明細書で使用される場合、「メッセージ」という用語は、情報を伝達する（例えば、伝送する又は受け取る）ための多種多様なフォーマットを包含する。メッセージは、ＸＭＬドキュメント、固定フィールドメッセージ、カンマ区切りメッセージ、ＪＳＯＮ、カスタムプロトコル等の機械可読の情報集合体が含まれてもよい。メッセージは、いくつかの実施例では、情報の１つ又は複数の表現を伝送するために利用される信号を含んでもよい。単数形で列挙されながら、メッセージが複数の部分で構成されてもよく、伝送されてもよく、記憶されてもよく、受け取られてもよい等を理解されたい。

本明細書で使用される場合、「選択的に」又は「選択的な」という用語は、多種多様な行為を包含し得る。例えば、「選択的」工程は、複数の選択肢から１つの選択肢を決定することを含んでもよい。「選択的」工程は、動的に決定された入力、事前構成された入力、又は決定を行うためにユーザが初期化した入力のうちの１つ又は複数を含む場合がある。いくつかの実施例では、ｎ個の入力スイッチが、選択機能を提供するために含まれてもよく、ここで、ｎは選択を行うために使用される入力の数である。

本明細書におけるユーザの場合、「対応する」又は「対応すること」という用語は、２つ以上のオブジェクト、データセット、情報等の間の構造的、機能的、定量的及び／又は定性的な相関又は関係を包含し、好ましくは、その対応又は関係が使用されて、２つ以上のオブジェクト、データセット、情報等のうちの１つ又は複数を変換して同じか同等であるように見えるように変換する。対応関係が、閾値、値の範囲、ファジーロジック、パターンマッチング、機械学習評価モデル、又はそれらの組合わせのうちの１つ又は複数を使用して評価され得る。

いずれの実施例においても、生成又は検出されたデータは、「遠隔にある」装置又は場所に転送され得、ここで、「遠隔にある」とは、プログラムが実行される場所又は装置以外の場所又は装置を意味する。例えば、遠隔の場所は、同じ都市内の別の場所（例えば、オフィス、研究室等）、異なる都市内の別の場所、異なる州内の別の場所、異なる国内の別の場所等であり得る。このように、１つの品目が別の品目から「遠隔にある」として示されている場合、その意味することは、２つの品目が同じ部屋内にあるが分離されていてもよく、又は少なくとも別の部屋若しくは別の建物内にあってもよく、そして少なくとも１マイル、１０マイル、又は少なくとも１００マイルだけ離れていてもよいことを意味する。情報を「通信すること」とは、その情報を表すデータを、適切な通信チャネル（例えば、プライベート又はパブリックネットワーク）を介して電気信号として伝送することを指す。品目を「転送すること」とは、その品目を物理的に輸送するか、その別の方法（それが可能な場合）で輸送するかにかかわらず、その品目を任意の場所から次の場所まで運ぶ任意手段を指し、それは、少なくともデータの場合には、データを運ぶ媒体を物理的に輸送すること、又はデータを通信することを含む。通信媒体の例としては、無線又は赤外伝送チャネル、及び別のコンピュータ又はネットワーク型デバイスへのネットワーク接続、及びインターネット、又は電子メール伝送及びウェブサイトに記録された情報等が挙げられる。

本明細書に含まれた例及び図は、限定ではなく例示として、主題が実施され得る特定の実施例を示す。述べたように、別の実施例が利用され、それから派生され得ることにより、本開示の範囲から逸脱することなく、構造的及び論理的な置換及び変更がなされ得る。本発明の主題のこのような実施例が、単に便宜上、本出願の範囲を単一の発明、又は実際に２つ以上が開示される場合の発明概念に自発的に限定することを意図することなく、個別に又は集合的に「発明」という用語によって参照される場合がある。したがって、特定の実装が本明細書において図示され説明されてきたが、同じ目的を達成するために見積もられた任意の構成が、示された特定の実施例に置き換えられ得る。この開示は、様々な実施例のあらゆる適用又は変形を網羅することが意図されている。上記の実施例の組合わせ、及び本明細書に特に説明されていない別の実施例が、上記の説明を検討すれば当業者には明らかとなるであろう。

Claims (14)

1. 患者の生理学的反応を検出及び識別する刺激システムであって、前記刺激システムは、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   前記少なくとも１つのデータプロセッサによって実行されると、動作に帰着する命令を記憶する少なくとも１つのメモリと、
   を備え、
   前記動作は、
   患者に結合された刺激電極を介して、前記患者の１つ又は複数の神経を刺激するステップと、
   前記患者に結合された記録電極を介して、複数の得られた電気波形を記録するステップと、
   前記複数の得られた電気波形に基づいて、前記複数の得られた電気波形の少なくともサブセットが患者の生理学的反応を含むか否かを決定するステップと、
   前記患者の生理学的反応が前記得られた電気波形のサブセット内に存在する場合に、ディスプレイを介して指示を表示するステップと、
   を含み、
   前記決定するステップが、
   前記複数の得られた電気波形の前記得られた電気波形のサブセットを、複数のモデル波形のデータベースからのモデル波形と比較することと、
   前記比較に基づいて、前記患者の生理学的反応が前記得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かを示す比較特徴を決定することと、
   を含む、
   ことを特徴とする刺激システム。
2. 前記モデル波形が、予測された生理学的反応と複数の人為現象信号の調和平均とを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記比較特徴が、人為現象信号が前記得られた電気波形のサブセット内に存在するか否かをさらに示し、
   前記人為現象信号がノイズによって生成される、
   ことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
4. 前記動作が、前記ディスプレイを介して、前記人為現象信号が前記得られた電気波形のサブセット内に存在するという指示を表示するステップをさらに含む、
   請求項３に記載のシステム。
5. 前記複数の得られた電気波形の少なくとも前記サブセットが前記患者の生理学的反応を含むか否かを決定する前記ステップが、前記比較特徴に基づいて、前記複数の得られた電気波形の前記サブセットを正のラベル又は負のラベルでラベル付けするステップをさらに含み、
   前記正のラベルが前記患者の生理学的反応が存在することを示し、
   前記負のラベルが前記患者の生理学的反応が存在しないことを示す、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記複数の得られた電気波形が前記患者の生理学的反応を含むか否かの前記決定が、前記電気波形のサブセットの前記比較特徴が前記比較特徴の閾値の閾値範囲内にある場合に、前記患者の生理学的反応が存在すると決定することをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のシステム。
7. 前記比較特徴が、前記得られた電気波形のサブセットと前記モデル波形との間の平均二乗誤差、前記得られた電気波形のサブセットと前記モデル波形との間の相関関係、生理学的係数振幅、基本高調波ノイズのパワー、高調波ノイズのＴＨＰ、前記得られた電気波形のサブセットの生理学的係数の、前記高調波ノイズのパワーに対する比、及び、前記得られた電気波形のサブセットの前記患者の生理学的反応の、前記モデルの予測された生理学的反応に対する分散比のうちの１つ又は複数を含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載のシステム。
8. 前記複数の得られた電気波形が前記患者の生理学的反応を含むか否かの前記決定が、前記得られた電気波形のサブセットのそれぞれの電気波形の極性が同じである場合に、前記患者の生理学的反応が存在すると決定することをさらに含む、
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のシステム。
9. 前記比較特徴が、前記得られた電気波形のサブセットの形態の前記モデル波形の形態に対する比較を表す、
   ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載のシステム。
10. 前記比較特徴が複数の比較特徴を含み、
    前記ラベル付けが前記複数の比較特徴の数学的表現にさらに基づいている、
    ことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
11. 前記ラベル付けが、前記比較特徴を、複数の以前に生成された比較特徴と比較することを含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
12. 前記複数の得られた電気波形のサブセットは、時限錠が掛けられる、
    ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載のシステム。
13. 前記刺激するステップが複数の電気刺激を伝送することを含み、
    前記刺激電極が、前記患者の前記１つ又は複数の末梢神経を監視するように構成された誘発電位検出装置と通信している、
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. 前記複数の得られた電気波形が前記誘発電位検出装置によって受け取られ、
    前記得られた電気波形が前記電気刺激に応じて前記患者によって生成される、
    ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
    

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