JP5336078B2 - 神経イベント処理 - Google Patents
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Description
本発明は、処理を実行するための神経イベント処理及びシステムに関する。処理は、患者の聴覚又は前庭系によって生成される応答を示すデータを抽出するのに有利に使用されることができる。
システムは、患者の聴覚系の活動を示す患者に対する聴覚誘発応答（ＡＥＲ）又は脳幹聴覚誘発応答（ＢＡＥＲ）を得るために開発されてきた。ＡＥＲは、刺激、通常は音に応答して患者上に設置された電極から得られる電子頭脳波形又は神経応答である。応答のレイテンシと電極の設置とに依存して、種々のＡＥＲを得ることができる。最短のレイテンシを備えたそれらは、内耳と聴覚神経とによって生成され、蝸電図法応答と呼ばれる。次の応答は、聴性脳幹内の活動に反応し、聴性脳幹応答（ＡＢＲ）と呼ばれる。さらなる詳細は、Hall, James W, III; Handbook of Auditory Evoked Responses; Allyn and Bacon; Needham Heights, Massachusetts, 1992で提供される。
現在、蝸電図法（“ＥＣＯＧ”又は“ＥＣｏｃｈＧ”）システムは、蝸牛と前庭器との診断を実行するのに用いられている。前庭系の場合において、最近、耳のこの特別な部分に対する分析は、前庭電図法（ｅｌｅｃｔｒｏｖｅｓｔｉｂｕｌｏｇｒａｐｈｙ）（ＥＶｅｓｔＧ）と呼ばれ、ＥＣＯＧの特定のサブクラスである。システムは、患者の蝸牛に対して出来るだけ実用的に記録電極を設置することを含む患者神経応答を生成するのに用いられる。音響トランスジューサ、例えばイヤホンは、聴覚刺激を提供して応答を誘発するのに用いられる。しかし、ＥＶｅｓｔＧに対して、患者は、前庭器から特定の応答を誘発するために異なる方向に傾斜される。また、ＥＶｅｓｔＧに対して聴覚刺激を使用する必要が無い。神経応答を示すＥＣＯＧ信号は、Ｓｐ／Ａｐ比率を判断するのに用いられ、多数の状態、特にメニエール病の診断に使用されることができる。第１波は通常、図１に示されるように、応答信号のＮ１と呼ばれ、累加電位（Ｓｐ）、活動電位（Ａｐ）及び第２累加電位（Ｓｐ２）を判断するために検査される。応答は、数μＶオーダーだけであり、判断及び分離するのを困難にするかなり望ましくない雑音と共に受信される。
例えば通常、ＥＣＯＧ信号は、聴覚刺激に応答して患者から多数のサンプルを得て、そして診断のために平均Ｓｐ／Ａｐ比率を得ることによって評価される。しかし、患者がメニエール病及び通常のＥＣＯＧを有し、代わりに患者がさらに異常なＥＣＯＧを有するがメニエール病を有さない時、この処理は、かなり感度が低く明確ではない。従って、代わりの処理（“フランツ（Ｆｒａｎｚ）処理”）は、メニエール病が前庭系の病状である時、蝸牛応答よりはむしろ前庭応答を直接分析することを求める国際特許公報ＷＯ ０２／４７５４７に記載されているように、Burkhard Franz教授によって開発されてきた。フランツ処理は、前方、後方、対側、又は同側に自分の頭部を傾斜するよう求められた患者から得られる応答を記録するためにＥＣＯＧシステムを使用する。処理は、主に２３Ｈｚだけでなく１１．５Ｈｚ及び４６Ｈｚで三半規管又は耳石器から到来するであろう応答で周期信号を識別することを求める。この分析は、対象周波数、例えば反復間隔において１／２３Ｈｚで、多数の間隔にわたってＥＣＯＧ応答を平均することによってなされる。
しかし、フランツ処理には多数の問題がある。第１に、処理は、全ての患者に対して、特に抑制頭部傾斜、とりわけ無意識的な頭部傾斜に対して信用できると考えられていない。また、処理は、聴覚学者がかなり訓練しなければ簡単に採用することができない。また、さらに重要なのは、対象周波数である１１．５、２３及び４６Ｈｚは、周囲雑音に対するバックグラウンド信号が一度除去されると、確実に発見されうる特性信号を有していないことが見出されたことである。これは、ＥＣＯＧ応答のこれらの周波数成分が主にバックグラウンド雑音及び／又は筋肉（前運動及び／又は運動）活動によって誘発され、ＳＣＣ及び耳石器からの任意の応答がこれらの周波数において検出又は分離するのがかなり困難であることを示す。類似の問題は、ＡＢＲ等の他のＡＥＲを判断及び分析する点で存在する。従って、上記に対処すること、又は少なくとも役立つ代替を提供することが望まれる。
本発明によると、神経応答信号を受信する過程と、少なくとも１つのウェーブレットを用いて前記信号を分解する過程と、位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために、前記ウェーブレットの位相データと前記応答信号とを区別する過程と、神経イベントを示すピークを判断するために、前記最大値及び最小値を処理する過程とを具備する神経イベント処理が提供される。
また、本発明は、ＥＣＯＧシステムによって生成される神経応答信号を受信する過程と、前記信号のスペクトルにおいて低周波数を有する中央周波数を示す少なくとも１つのウェーブレットで前記信号を分解する過程と、前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記応答信号とを区別する過程と、Ｓｐ及びＡｐデータを判断するために前記最大値及び最小値を処理する過程とを具備し、前記ウェーブレットは、小さい帯域因数を有する神経イベント処理を提供する。
また、本発明は、ＡＢＲシステムによって生成される聴性脳幹応答（ＡＢＲ）信号を受信する過程と、前記信号のスペクトルにおいて低周波数を有する中央周波数を示す少なくとも１つのウェーブレットで前記信号を分解する過程と、前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記応答信号とを区別する過程と、Ｓｐ及びＡｐデータを判断するために前記最大値及び最小値を処理する過程とを具備し、前記ウェーブレットは、小さい帯域因数を有する神経イベント処理を提供する。
また、本発明は、処理を実行するためのシステムを提供する。
また、本発明は、処理を実行するのに用いるコンピュータプログラムコードを有するコンピュータ読取可能な媒体を提供する。
また、本発明は、神経応答信号を得るために人に接続するための電極と、処理のためにサンプル形式の前記信号を受信及び生成するための増幅器と、少なくとも１つのウェーブレットを用いて前記信号を分解するための、前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記応答信号とを区別するための、及び神経イベントを示すピークを判断するために前記最大値及び最小値を処理するための分析モジュールとを具備する神経応答システムを提供する。
また、本発明は、神経応答信号を得るために人に接続するための電極と、処理のためのサンプル形式の前記信号を受信及び生成するための増幅器と、ＴＡＰマーカーを生成して人が疾患を有するか否かを判断するために、前記信号を処理するための分析モジュールとを具備する神経応答システムを提供する。
また、本発明は、神経応答信号を得るために人に接続するための電極と、処理のためのサンプル形式の前記信号を受信及び生成するための増幅器と、７０から３００Ｈｚ範囲でピークに対する時間及び周波数データのプロットを生成して人の聴覚系の成分の活動をディスプレイ及び任意の疾患をマークするために、前記信号を処理するための分析モジュールとを具備する神経応答システムを提供する。
また、本発明は、ＴＡＰマーカーを生成して前記人が疾患を有するか否かを示すために、人から得られる応答信号を処理する過程を含む神経応答処理を提供する。
また、本発明は、７０から３００Ｈｚ範囲におけるピークに対する時間及び周波数データのプロットを生成して人の聴覚系の成分の活動をディスプレイ及び任意の疾患をマークするために、人の信号から得られる応答信号を処理する過程を含む神経応答処理を提供する。
図２に示されるように、ＥＣＯＧシステム２は、単独の刺激、例えば無意識の頭部傾斜を受ける患者から、図５から１０に示されるように、Ｓｐ／Ａｐプロットを得るのに使用される。Ｓｐ／Ａｐプロットは、刺激に反応して生成されるＥＣＯＧ信号から生成される。ＥＣＯＧ信号は、ＥＣＯＧシステム２のコンピュータシステム２０の増幅回路２２へ電気的に接続される電極１０、１２及び１４から得られる。第１電極１０（例えばＢｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ Ｃｏｒｐによって生成されるＥＣｏｃｈＧ電極 http://www.blsc.com/pdfs/HearCatalog.pdf）は、患者４の耳の鼓膜上に設置される。第２電極１２は、基準ポイントとして、患者の耳たぶ上に設置され、第３電極１４は、患者の額と増幅器の共通ポイントとへ接続される。また、シールド接続１６は、試験室の周囲に通常設置される電気的隔離シールド１８に対して作られる。シールド１８は、増幅器２２のシールドへ接続される。聴覚ＥＣＯＧ信号を得るために、連続的な聴覚信号は、耳に加えられ、交互極性音響クリックを含む。しかし、前庭ＥＣＯＧ信号（即ちＥＶｅｓｔＧ信号）のために、患者４は、図２に示されるように、患者の頭部を意識的又は無意識的に傾斜できるようなリクライニング安楽椅子等の椅子６上に位置する。傾斜椅子は、Ｎｅｕｒｏ Ｋｉｎｅｔｉｃｓ Ｉｎｃ（http://www.neuro-kinetics.com）によって特別に生産され、患者を傾斜させ、筋行為によって比較的乱れないこの刺激に対する応答を生成することができる。無意識的な頭部傾斜は、任意に患者が頚筋活動することなく頭部傾斜を促すために椅子６を操作する助手によって得られる。典型的なシーケンスは、中立位置で２０秒、傾斜で２０秒、そして再度の傾斜時に２０秒である。頭部傾斜は、患者自身によって達成されうる意識的な最大頭部傾斜と約同じ角度でなされる。傾斜は、後、前、同側及び対側である。比較的効率性及び位置特定がないが、しかし、ＥＣＯＧシステム２はまた、任意の特定の刺激がなく生成される複合聴覚及び前庭系からの応答から導出されるＳｐ／Ａｐプロットを生成することができる。これは、聴覚及び前庭系の記録された自発的バックグラウンド活動に基づく。意識的な頭部傾斜で刺激された応答を得るために、患者は、頭部を中立位置で２０秒間、頭部を前方傾斜で２０秒間、中立位置に戻して２０秒間、再度後方で２０秒間、中立位置で２０秒間、電極１０に対して同側で２０秒間、中立位置で２０秒間、電極１０に対して対側で２０秒間、そして中立位置で２０秒間のまま、椅子に直立して座るよう求められる。
電極１０から１４上で生成される神経応答は、ＥＣＯＧシステム２によって連続的に記録される。各傾斜の神経応答信号は、多数の周波数成分を有する時間領域電圧信号である。対象となる主な成分は、２２５００Ｈｚまでであり、故にシステム２によって使用されるサンプリング比率は、４４．１ｋＨｚに選択される。この比率で、Ｓｐピーク（信号対雑音比率（Ｓ／Ｎ）に依存する）は、少しのサンプル幅だけである。信号は、（１）バックグラウンド周囲雑音を主に含むバックグラウンド領域、（２）三半規管と耳石器との応答を含む傾斜の開始のための開始領域（傾斜開始後の約０〜５秒）、（３）三半規管（衰える）と耳石器との応答を含む傾斜の残りのための過渡領域（傾斜開始後の約５〜１０秒）、及び（４）耳石器の応答を基本的に含む安定状態領域（傾斜開始後の約１０〜２０秒）という時間内で明確な領域によって特徴付けられる。無意識的な傾斜のための記録された応答信号の一例は、図３に示され、信号の成分は、以下のテーブルに記載される。
ＥＣＯＧシステム２のコンピュータシステム２０は、増幅器２２と増幅器２２の出力を扱うための通信モジュール２４とを含み、キャプチャモジュール２６によって提供されるＡｄｏｂｅ Ａｕｄｉｔｉｏｎ（http://www.pacific.adobe.com/products/audition/main.html）等のコンピュータプログラムを用いて、ウェーブファイルとして電圧信号超過時間としての応答を記憶する。増幅器２２は、ＣＥＤ１９０２孤立前置増幅器とＣＥＤ Ｐｏｗｅｒ１４０１アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）とを含む。ＣＥＤ１９０２及びＣＥＤ１４０１ＡＤＣの両方は、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ（http://www.ced.co.uk）によって生産される。ＣＥＤ１４０１ＡＤＣは、優れた低周波（数Ｈｚ未満）応答を有する。また、コンピュータシステム２０は、ソフトウェアモジュールを有し、分析モジュール２８とディスプレイモジュール３０とを含む。分析モジュール２８は、他のソフトウェアモジュールと同時に、図４及び１３に示されるように、神経イベント抽出処理を実行することに関与するコンピュータプログラムコード（例えば、ＭＡＴＲＡＢ（登録商標）コード（http://www.mathworks.com））を含む。また、分析モジュール２８は、以下に説明するように、応答信号サンプルをフィルタにかけるのに用いられる多数の異なるフィルタを実行する。グラフィックスディスプレイモジュール３０は、操作者に入力制御を提供して神経イベント抽出処理を制御できるように、及び図５から１０に示されたＳｐ／Ａｐプロット等の神経イベントデータのディスプレイを生成するために、ＥＣＯＧシステム２の操作者用のユーザーインタフェース３２を生成する。コンピュータシステム２０のソフトウェアモジュール２４から３０のコンピュータプログラムコードは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）又はＬｉｎｕｘ等のオペレーティングシステム３４上で動作され、使用されるハードウェアは、増幅器２２とＩＢＭ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（http://www.ibm.com）によって生産されるような標準的パーソナルコンピュータ２０とを含むことができる。ＥＣＯＧ記録システムは、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ（http://www.blsc.com/hearing/）によって生産される。神経イベント抽出処理は、モジュール２４から３４のソフトウェアの制御下で実行されることができる一方、当業者であれば、処理の段階がＡＳＩＣ及びＦＰＧＡ等の専用ハードウェア回路によって実行されうること、さらにＩｎｔｅｒｎｅｔ等のコンピュータ通信ネットワークにわたって配信される要素又はモジュールによって実行されうることが分かる。
神経イベント抽出処理は、患者から誘発応答を正確に発見することを試みるために、Ｓｐ／Ａｐプロットの周知の時間及び周波数特性を使用する。基本的に、プロットの大まかな形と対象となるポイント間の予想レイテンシとだけが周知である。ポイント間のレイテンシは、対象周波数範囲に対応する。故に、Ｓｐ／Ａｐプロットは、Ｓｐ／Ａｐプロット、特にＳｐ、Ａｐ、Ｓｐの開始、Ａｐのオフセット、及びＳｐ２ポイントの開始上のポイントにおける対象周波数範囲にわたって大きな位相変化を示すことが周知である。神経イベント抽出処理は、誘発応答の特徴的な部分を構成すると考えられる適切な時間フレームで、及び適切なレイテンシで発生する神経イベントを判断するのに用いることができる代表的なデータストリームを生成するよう動作する。また、同一の原理は、以下に説明されるように、他のＡＥＲに適用されることができる。
図４に示されるように、神経イベント抽出処理は、頭部傾斜に応答して増幅器２２によって出力される電圧応答信号を記録する過程を含む（段階３０２）。必要に応じ、５０又は６０Ｈｚメインのパワーノッチフィルターは、電力周波数調波を除去するために増幅器段階における記録に適用される。また、増幅器２２からの応答信号は、段階３５０において（例えば図１１に示されるように）改善されたＳｐ／Ａｐピークプロットを抽出処理で生成できるようにするために高域フィルタにかけることができる（例えば、１極バターワースフィルタにつき１２０Ｈｚ）。かなり低周波のデータが保持される場合、即ち１０Ｈｚ未満の場合、これは、神経イベントの前に“ｄｃ”大きさをプロットして閾値変動を判断するのに使用されることができる（段階３５０）。これらの閾値変動は、図１２に示され、開始領域（最大変動であるため図１２の下部）、過渡領域（次に最大の変動）、及び安定状態領域（最低変動であり、上部）に関連する。このかなり低周波であるデータ、特に大きさの変動の検査は、以下に説明するように、中枢神経系障害の診断を支援するのに用いることができ、特に前庭系へのさらなる皮質影響を図示するのに用いることができる。変動の欠如又は増大は、障害を示す傾向にある。
記録された応答信号は、以下の数１で提供されるウェーブレットの定義に従い複素モルレー（Ｍｏｒｌｅｔ）ウェーブレットを用いて大きさ及び位相の両方で分解され（段階３０４）、ここでｔは時間、Ｆｂは帯域因数（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｆａｃｔｏｒ）、そしてＦｃは各スケールの中央周波数を示す。他のウェーブレットも使用されうるが、モルレーは、その優れた時間周波数局在特性に使用される。神経応答信号ｘ（ｔ）は、各ウェーブレットで畳み込まれる。
前庭系を直接測定するために、７つのスケールが選択されて１２０００Ｈｚ、６０００Ｈｚ、３０００Ｈｚ、１５００Ｈｚ、１２００Ｈｚ、９００Ｈｚ及び６００Ｈｚの中央周波数でウェーブレットを示す。各種周波数は、以下に説明されるように、対象周波数範囲にわたり、適切な帯域因数に整合されうる。ウェーブレットは、正常前庭Ｓｐ／Ａｐ応答信号の対象スペクトルにわたり、波形のピークが時間内に首尾よく発見されるように重要な比較的高い周波数成分を含む。重要なことには、帯域因数は、１未満に設定され、１５００から６００Ｈｚを示すスケールに対して０．１、その他全周波数に対して０．４である。そのように低い帯域因数を用いることで、周波数帯域の広がりを犠牲にして、比較的低周波数で比較的良好な時間局在を許容し、応答信号によって示される神経イベントを発見及び判断するのに特に有利である。大きさ及び位相データは、ウェーブレットの係数を示す各スケールに対して生成される。
各スケールの位相データは、ＭＡＴＬＡＢの“ｕｎｗｒａｐ”及び“ｄｉｆｆ”関数を用いて解包及び微分される（３０６）。任意のＤＣオフセットが除去され、結果は、−１から＋１までの範囲でそれを設置するために各スケールに対して正常化される。故に、これは、応答信号に対する位相変化の大きさの比率を提供する、正常化されたゼロ平均データ（ｚｅｒｏ ａｖｅｒａｇｅ ｄａｔａ）を生成する。
位相変化データの第１導関数（実際には導関数の導関数）は、各スケール（３０８）に対して得られ、位相変化（３２０）の極大／小比率を判断するために正常化される。任意の疑似ピークを除去するために、かなり小さな最大／最小値は、第１導関数（３２２）の平均絶対値の１％の閾値で除去される。第１導関数（３０８）からの全ての正勾配は、１に設定され、負勾配は、−１に設定され、そして位相変化データの第２導関数は、−２及び＋２段階値を生成するために得られる（３１０）。その時、各スケールは、判断された最大及び最小値（３２０）に対する変曲ポイントを示す−２及び＋２の結果値を探すよう処理される。これらの特定の軌跡のために、１の値が全スケールに対して記憶される。また、低い周波数スケール、即ち６００Ｈｚに対して、正及び負ピークの両方に対する実時間は、以下に説明されるように、駆動応答（ｄｒｉｖｅｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を孤立させる分析のために記憶される。
また、時間領域（３１２）における原応答信号は、ウェーブレット分析から抽出された位相ピークで比較分析するための最大位相変化のポイントになりうるポイントを検出するよう処理される。第１に、原信号の平均及び最大値が判断される。その時、信号は、ゼロ平均を有するように適合される。この信号を用いて、処理は、Ａｐポイントが最もありそうでない領域を特定するために（軸を超える正の偏差）、及び雑音の結果として後の導関数において最大値を除去するために、信号が最大値の平均マイナス０．１を超える全てのポイントを発見及び記憶する。原応答の勾配は、原応答の導関数を取り、そして勾配の絶対平均を判断することによって得られる。得られた結果に対して、絶対平均勾配の１０％未満の勾配を示す全データは、０に設定される。その時、導関数は、勾配（３１６）の極大／極小値を定義するのに用いられるこの勾配閾値データ（３１４）により得られる。また、同様に、この結果の絶対平均が得られ、些細な最大／最小値を除去するのに用いられる平均の１０％の閾値が得られる（段階３１８）。原応答の全ての正勾配は、１に設定され、負勾配は、−１に設定され、そして第２導関数が得られる（３１４）。この導関数から、各スケールは、変曲のポイントを示す、−２及び＋２の値を発見するために検査される。これらの軌跡の位置は、正及び負のピークのために記憶される。
各スケールに対して、第１勾配導関数から判断された正のピーク、即ち最大値がある場合、その時これらの時間（＋１又は−１）に対応する任意のピークに対して、最小値になるＡｐポイントを始めに選択的に探すために出現する任意のスケールで、これらは、０に設定される。また、時間領域応答信号（３１２）の原処理の間にＡｐポイントが発見される領域ではないと以前に思われたポイントに対しても同様になされる。位相データの処理の間に判断されるピークの時間と時間領域信号の処理の間に判断されるそれとは、比較される（段階３２４）。各ウェーブレットスケール位相最大値の検出に固有のスケール依存位相変動が原因で、ウェーブレットスケール最大値は、時間領域で検出されたそれらと、時間領域で大きさの最大値に対応するよう変動されたそれらと比較される。故に、潜在的Ａｐ軌跡（３２６）は、検出される。
信号のサイズとＳｐポイントの通常発見する困難さとに起因して、先行する段階がＡｐポイントを判断した可能性が最も高い時、低周波数スケール、６００Ｈｚを示すスケール７に対する軌跡時間は、Ｓｐポイントを発見することを試みるために検索される。この範囲で＋２値（即ち負のピーク）を探す潜在的Ａｐポイントの前に、この検索は、通常０．１から０．９ｍｓ（雑音レベルに依存して、例えば０．１の下限値が増やされると０．５である）の範囲で行われる。潜在的Ｓｐポイントにおける原応答信号の値が潜在的Ａｐポイント（負の値）の０．９よりも大きい場合、その時Ａｐ軌跡及び潜在的Ｓｐ軌跡は、記憶される。ＳｐポイントがＡｐポイントの前０．１から０．９ｍｓで発見される場合、その時ＡｐポイントとそのＡｐポイントに近接する時間領域最小値とに対する６００Ｈｚスケール軌跡時間は、それらが時間内に同じポイントにあるか否かを判断するためにチェックされる。そうでない場合、その時スケール軌跡は、時間領域軌跡を整合してウェーブレット分解に関連付けられた時間局在特性で任意の限定を考慮するためにリセットされる。確認のために、Ｓｐポイントに対する類似の発見手順は、他のスケール上で実行されることができるが、これは、全ての場合で必要とされない。
その時全てのスケールは、スケールにわたって最大値を探すために、及びそれらをリンクしてできるだけ狭い時間帯域にわたってチェーンを形成するために処理される（段階３３０）。これにより、全スケールに関連付けられる疑似Ａｐを除去することができる。また、分析モジュール２８は、この段階を実行するためにＭＡＴＬＡＢ（登録商標）の“Chain maximum-eliminate“false”maxima”ルーチンを使用することができる。
以下に説明するように、Ｓｐ／Ａｐプロットは、先に判断された極大値に集中する時間領域信号を処理すること（又は取得された時間領域信号を平均すること）によって形成される。Ｓｐ／Ａｐプロット形成処理に続き、さらに最大／最小値は、Ｓｐ／Ａｐを計算するのに必要な基準（即ち図１に示されるように、誘発応答前の平均レベル）を確立するために判断される。
＋２の値が発見されない場合、最初に＋２の値で次に−２の値を使用し、位相データから判断される変曲のポイントに対して、軌跡は、先に判断されたＳｐに割当てられる範囲で検索される（通常、Ａｐ前０．５から０．９）。除去処理（３３０）の後に残る各Ａｐに対して、Ｓｐ時間が発見され、Ｓｐを記録するために平均化される。
基準（ベースライン）は、基準に始めに割当てられる時間範囲で、Ｓｐポイント−０．２から−０．６ｍｓ（平均Ｓｐ／Ａｐの形に基づく）で開始し、＋２ポイント変曲値で再び開始し、そして位相データの−２ポイント変曲値（必要に応じ）から開始することによって発見される（３４０）。各Ｓｐプラスオフセットに対して、潜在的基準時間が発見され、初期基準時間を記録するために平均化される。基準時間が基準検査を満足しない場合、その時処理は、新たな基準時間評価から開始して反復される。この処理は、基準検査が満足されるまで反復され、Ａｐ及びＳｐ間にわたる所定時間内に基準があるか否かである。判断された時間における平均大きさが使用される。代替として、基準は、Ｓｐ／Ａｐプロットの第１の３００サンプルの手段であるとして判断されることができる。
Ｓｐ２は、位相データの変曲のポイントに対して始めに＋２値を使用、＋２値がない時に−２を使用し、そして割当てられた範囲（Ａｐの後に始めに１．３ｍｓ）で軌跡を検索することによって発見される（３３０）。各Ａｐプラスオフセットに対して、Ｓｐ２時間が判断され、そしてＳｐ２時間を記録するために平均化される。判断された時間における平均大きさが使用される。
約３サンプル幅のスパイクである行為は、そこに近接するスケール判断された軌跡に基づき時間領域における極小値の選択によってＡｐの先端で生成される。スパイクに対応するサンプル（５サンプルまでにしうる）は、除去されるべきであり、これは、除去されたサンプル位置へ値を挿入するためにスパイクの各サイド上でポイントの値を使用することによってなされる（３４２）。１５ポイント移動平均フィルタ等のフィルタは、応答を平滑化するために除去の後に適用されることができる。
判断されたＳｐ、Ｓｐ２及びＡｐ神経イベントに基づき、Ｓｐ／Ａｐ及びＳｐ２／Ａｐ比率が計算され、前庭応答（３５０）のプロットでディスプレイされる。プロットは、神経イベント抽出処理によって判断される最大及び最小値の時間／軌跡を用いてディスプレイモジュール３０によって生成される。
つまり、神経イベント抽出処理は、Ｓｐ／Ａｐプロットに関連付けられた神経イベントの周波数特性の範囲にわたって最大／最小位相変化が発生するポイントを判断するために、変動帯域因数で複素時間周波数アプローチを使用する。最大／最小位相変化は、Ａｐ、Ｓｐ、Ｓｐ２及び基準ポイントを確立するのに用いられる。これらのポイントを判断できるので、バックグラウンド雑音によって生成されるそれら等のＳｐ／Ａｐプロットに関連しない他の位相変化イベントの削除が可能である。また、最大／最小位相変化ポイントは、ウェーブレット分析によって提供される周波数領域表示の使用に固有の時間局在エラーを低減するために時間領域においてイベントに関連付けられる。
図５は、意識的な後方頭部傾斜（患者の目が開いている）への安定状態応答（頭部傾斜開始後の１４．４秒）の１秒領域の分析に続きＥＣＯＧシステム２によって生成されるディスプレイの一例を示す。Ｓｐ／Ａｐ比率は、分析モジュールによって２２．６％であると判断される。横軸スケールは、１ｍｓであり、誘発応答信号の４４．１サンプルに等しい。図９は、Ｓｐ／Ａｐ比率が２８％であると判断される安定状態応答（頭部傾斜開始後の１０秒）の１０秒領域の分析に続いて生成される類似のディスプレイを示す。
また、図６、７及び８は、ＥＣＯＧシステム２を用いて生成されるＳｐ／Ａｐプロットを示す。プロットは、傾斜椅子上の無意識的な移動に関する。図６は、開始領域に対するプロットであり、図７は、過渡領域に対するプロットであり、そして図８は、安定状態領域に対するプロットである。
全てのプロットは、分析モジュール２８の神経イベント抽出処理によって判断されうる基準、Ａｐ及びＳｐ（及び音刺激応答と共にだけ通常見られ、また刺激的傾斜応答の開始期間又は成分に関するＳｐ２）ポイントマークを有する。また、図１０は、開始領域（暗い）、安定状態領域（明るい）、及び過渡領域（中間）に対して生成されるＳｐ／Ａｐプロットを示す。この図において、Ｓｐ及びＡｐは、安定状態応答に関して判断されただけとして示される。
説明されたように、システム２は、メニエール病の検出に用いることができるだけでなく、パーキンソン病及び以下に説明されるようにうつ病の診断にも用いることができる前庭からの応答の正確な分析を実行することができる。また、他の神経イベントは、他の聴神経核によって生成されるそれら等のように、探され、判断されることができる。システム２は、他のＡＥＲを得るよう構成されることができ、また分析モジュール２８は、ＡＢＲ等のような、得られたＡＥＲを正確に処理するのに用いることができる。
聴性脳幹応答（ＡＢＲ）に関するレイテンシの考慮は、各メイン核からの波形のようなＳｐ／Ａｐの分離、そして生成を可能にする。また、台形体の内側核、上オリーブ複合体の外側上オリーブ核及び内側上オリーブ核のような副核からの応答は、分離可能である。また、応答は、視覚伝導路及びその核、実際には最も誘発された応答の伝導路から得ることができる。
ＡＢＲに対して、システム２は、図１３に示されるように、分析モジュール２８がＡＢＲ処理を実行するように適合され、電極１０及び１２は、ＥＣＯＧ応答の代わりに、ＡＢＲ応答を得るために再配置される。特に、患者４は、休息したままで、電極１０及び１２は、表面電極として使用され、一方が各乳様突起に設置され、追加の電極１４は、額上で使用される。患者の足は、再びシールド１８に接続される。コンピュータシステム２０によって生成される刺激は、音響クリック（１００ｕｓ）又は電子音（５ｍｓ）、例えば約３００〜１０００回反復される８０ｄＢ ＳＰＬ（音圧レベル）である。各刺激は、２００ｍｓ離間している。第１の１０ｍｓポスト刺激が記録される。図１３に示されるようにＡＢＲ処理は、以下を除いて、図４を参照して上記された神経イベント処理と主に同じである。
（１）処理（３０２）の第１段階は、受信された各応答信号の２００ｍｓから対象となる１０ｍｓを記録することによって分離を実行する。その時、記録された１０ｍｓ時間領域信号は、５００Ｈｚ〜４ｋＨｚ帯域通過６極バターワースフィルタを用いてフィルタにかけられる。
（２）段階３０４で使用されるウェーブレットスケールは、０．０５のかなり狭い帯域因数が、最小の周波数スケールである６００Ｈｚに対して使用されることを除いて、同じ帯域因数を有する。
（３）追加の処理（８０２）は、対象の各副核に対応するＡｐポイントマークを判断するために段階３３０の後に実行される。これは、例えばＡＢＲのピークＩＩＩに対して３．２ｍｓから４．４ｍｓである、対象の核及び副核に対するＳｐ／Ａｐプロットを構成するために時間領域データと比較してＡｐのレイテンシに基づいてなされる。
（２）段階３０４で使用されるウェーブレットスケールは、０．０５のかなり狭い帯域因数が、最小の周波数スケールである６００Ｈｚに対して使用されることを除いて、同じ帯域因数を有する。
（３）追加の処理（８０２）は、対象の各副核に対応するＡｐポイントマークを判断するために段階３３０の後に実行される。これは、例えばＡＢＲのピークＩＩＩに対して３．２ｍｓから４．４ｍｓである、対象の核及び副核に対するＳｐ／Ａｐプロットを構成するために時間領域データと比較してＡｐのレイテンシに基づいてなされる。
図１４は、描写されたＡＢＲのピークＩＩからＶに神経イベントが対応し、２５ＡＢＲ刺激記録からシステム２によって検出された神経イベントを示すプロットで生成されたディスプレイである。各検出された神経イベントに対するデータは、イベントに関連付けられた時間において、対象の核に対するＳｐ／Ａｐプロットを生成するよう平均化されうる。図１５は、異なる核及び副核に対する異なるＡＢＲ成分のタイミング、即ちレイテンシを示し、聴覚神経（ＡＮ）、背側蝸牛核（ＤＣＮ）、腹側蝸牛核（ＶＣＮ）、台形体の内側核（ＭＮＴＢ）、外側上オリーブ核（ＬＳＯ）、内側上オリーブ核（ＭＳＯ）、外側毛帯（ＬＬ）、下丘の中心核（ＩＣＣ）、下丘の中心周囲核（ＩＣＰ）、下丘の外核（ＩＣＸ）及び内側膝状体（ＭＧＢ）を含む。核及び副核からの応答は、図１４に示されるように異なるイベントに分離可能である。クリックの代わりにトーンを使用することで、対象となる核において薄膜からの応答が誘発されうる。クリックを用いて検出された神経イベントは、核の全体の音局在（ｔｏｎｏｔｏｐｉｃ）領域からの応答である。しかし、トーンだけを用いることによって、核の１つの薄膜又は層が活性化され、通常の応答から任意に逸脱した核の中での局在性を許容する。
ＥＣＯＧシステム２のもう一つの用途は、網様体を介して前庭核へ前庭応答で観察され基底核出力によって変更されるであろう基底核と他の接続された構造とにおける変化をもたらす、７０〜３００Ｈｚ内部イベント間隔（時間周波数表示）と神経Ｓｐ／Ａｐ応答特性（Ａｐ幅、Ｓｐピーク高さ等）とにおける変化を正確に検出することによって、基底核における細胞の退化（例えばパーキンソン病の黒質）を検出することである。特に、これは、パーキンソン病の早期検出だけでなく、セラピー及び薬を扱う効果を定量的に測定するのに有益である。図１６は、パーキンソン患者に対してシステム２によって生成される２つのＳｐ／Ａｐプロットを示し、１つは、患者が投薬されない場合であり（上部）、もう１つは、患者がレボドパ投薬された場合である（下部、分り易くするため意図的にオフセット）。投薬の効果は、Ｓｐ／Ａｐプロットにおいて、Ａｐ幅、即ちＴＡＰ大きさ、Ｓｐ大きさ変化、及び一般的変化によって示される。ＴＡＰは、図１６に示されるように、Ａｐの上昇アームに対してＳｐピークが水平になる以前の最小ピーク（“ノッチ”）からの時間大きさである。代わりに、異なるＴＡＰ大きさは、先の定義で使用されたＳｐノッチ垂直レベルで水平なＡｐの内部幅にすることができる。
他の用途は、網様体を介して前庭核へ前庭応答で観察され基底核出力によって変更されるであろう基底核と他の接続された構造とにおける変化をもたらす、７０〜３００Ｈｚ内部イベント間隔（時間周波数表示）での変化と神経Ｓｐ／Ａｐ応答特性（Ａｐ幅、Ｓｐピーク高さ等を含む）での変化とを再び正確に検出することによって、抑うつ状態での変化に一致した基底核（例えば低下状態の葉状体）における細胞の活動の減少又は増加を検出することである。特に、これは、うつ病（特に知的障害及び限定的な意思疎通障害）の検出だけでなく、うつ病を扱うセラピー及び薬の効果を定量的に測定するのに役立つ。図１７は、うつ病患者に対してシステム２によって生成される２つのＳｐ／Ａｐプロットを示す。１つのプロットは、患者が投薬される前であり（下部及び明るい）、２つ目のプロットは、患者がＳＳＲＩ（選択的セロトニン取込阻害薬）で投薬されてから３時間後である（上部及び暗い）。また、投薬の効果は、Ａｐ幅、即ちＴＡＰ測定マーカーによって特定される。
図１８は、投薬の有り及び無し（下部及び上部）でメニエール患者に対してシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐプロットを示し、また、これは、Ｓｐ／Ａｐプロット間のはっきりとした違いとＡｐ幅大きさ、ＴＡＰとを示す。使用された投薬は、ＡＶＩＬＴＭ（４３．５ｍｇ）である。図１９は、左側（上部）上であるが右側（下部）上ではない症状とメニエール患者とを比較するＳｐ／Ａｐプロットを示す。
システム２の分析モジュール２８は中枢神経系（ＣＮＳ）疾患等の疾患を患者が有するか否か、特に患者がうつ病、メニエール病、又はパーキンソン病であるか否かを判断するために、又はそれらの病気を有する患者間を比較するために、一連のマーカーを生成することができる。マーカーは、図２５に示されるように、（ｉ）Ｓｐ／Ａｐポイントマーク、（ｉｉ）Ａｐの時間及び持続時間である、ＴＡＰ大きさ（それに加えて、使用されるＴＡＰ期間定義に依存するＳｐピーク）、及び（ｉｉｉ）スケールの平均ウェーブレット係数の低周波エネルギーに対する高周波エネルギーの比率であるＨＦ／ＬＦ比率を含む。ＨＦ／ＬＦ比率は、図２５に示されるように、５０から５００Ｈｚ及び２から２８Ｈｚの各範囲に関する周波数に対して平均ウェーブレット係数をプロットした、高周波及び低周波領域の応答信号比率である。図２０から２４は、異なる患者に関して得られた各種ＴＡＰ大きさを示し、彼らがどのように区別されうるかを説明する。図２６は、ＨＦ／ＬＦ比率がどのように区別マーカーとして使用されうるかを示す。他のマーカーは、基底核成分の変更による応答信号及びＳｐ／Ａｐプロットの変化を判断するために、７０〜３００Ｈｚ範囲に関するスケールの分析によって提供される。変化は、この範囲に対する時間対周波数に関するピークの存在若しくは不存在変化、又は分布変化でもよい。この範囲内のピーク、特に範囲７０〜９０Ｈｚ、１１０〜１５０Ｈｚ及び２００〜３００Ｈｚの近傍は、基底核成分の活動を示すことができる。それらのマーカーが使用される場合、追加のスケールは、７０から３００Ｈｚ範囲に対する神経イベント処理によって使用される。
診断を助けるために、神経イベント処理によって抽出される大きさ、位相、周波数、及び時間データは、患者から得られる応答に関して、３次元又は４次元（カラー）プロットを生成するのに用いることができる。
多くの変更は、添付の図面を参照して本明細書中で説明されるように本発明の範囲から逸脱することなく当業者にとって明らかである。
４ 患者
６ 椅子
１０、１２、１４ 電極
２０ コンピュータシステム
３２ ユーザーインタフェース
６ 椅子
１０、１２、１４ 電極
２０ コンピュータシステム
３２ ユーザーインタフェース
Claims (59)
- 神経イベント処理方法であって、
分析モジュールが神経応答信号を受信する過程と、
前記分析モジュールが少なくとも１つのウェーブレットを用いて前記信号を分解する過程と、
前記分析モジュールが位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために、前記ウェーブレットの位相データと前記信号とを区別する過程と、
前記分析モジュールが神経イベントを示すピークを判断するために、前記最大値及び最小値を処理する過程と
を具備し、
前記ウェーブレットは、前記信号の周波数スペクトルにわたって中心周波数を有し、
前記区別過程は、前記分解過程によって生成された前記位相データの多数の導関数を生成する過程を含み、前記位相データの前記最大値及び最小値は、前記ウェーブレットのスケールの位相の変化の比率を示すことを特徴とする神経イベント処理方法。 - 前記分解過程は、１未満の帯域因数を備えたウェーブレットを用いて実行されることを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記区別過程は、前記信号の前記最大値及び最小値を生成するために前記信号の多数の導関数を生成する過程を含み、前記処理過程は、前記最大値及び最小値のための時間データに基づき前記位相データと前記信号との前記最大値及び最小値を相互に関連付ける過程を含むことを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記処理過程は、前記最大値及び最小値へ閾値データを適用することによって疑似ピークを除去する過程を含むことを特徴とする請求項３に記載の神経イベント処理方法。
- 前記相互に関連付ける過程は、疑似ピークを除去するために、前記スケールにわたって、及び時間帯域にわたって前記最大値をリンクする過程を含むことを特徴とする請求項４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記処理過程は、前記ピークを判断するために、前記最大値及び最小値に前記ピークに対する所定のレイテンシ範囲を適用する過程を含むことを特徴とする請求項５に記載の神経イベント処理方法。
- 前記受信過程は、前記分解過程、区別過程、及び処理過程に対する前記信号をフィルタにかける過程及びサンプリングする過程を含むことを特徴とする請求項６に記載の神経イベント処理方法。
- 前記帯域因数は、０．０５〜０．４の間であることを特徴とする請求項２に記載の神経イベント処理方法。
- 前記帯域因数は、低周波スケールに対して０．１、及び他のスケールに対して０．４であることを特徴とする請求項８に記載の神経イベント処理方法。
- 前記帯域因数は、最小周波スケールに対して０．０５であることを特徴とする請求項８に記載の神経イベント処理方法。
- 少なくとも１つの行為を除去するために前記信号をフィルタにかける過程を含むことを特徴とする請求項７に記載の神経イベント処理方法。
- 前記神経イベントは、前記ピークに対応するＳｐ及びＡｐマーカーによって示されることを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記位相データと前記信号との前記最大値及び最小値は、Ｓｐ／Ａｐプロットを生成するために比較されることを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記信号は、人の頭部傾斜に応答してＥＣＯＧシステムによって生成されることを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記信号は、人の聴覚刺激に応答してＡＢＲシステムによって生成されることを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、前記人が中枢神経系疾患を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４又は１５に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、中枢神経系疾患のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４又は１５に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がメニエール病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、メニエール病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がパーキンソン病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、パーキンソン病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がうつ病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、うつ病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項１４に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、人の前庭系から直接得られる応答を示すことを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、前庭系の成分を示すことを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 前記最大値及び最小値は、人の耳の聴神経核及び副核から直接得られる応答を示すことを特徴とする請求項１に記載の神経イベント処理方法。
- 神経イベント処理方法であって、
ＥＣＯＧシステムによって生成される神経応答信号を分析モジュールが受信する過程と、
前記信号のスペクトルにおいて低周波数を有する中央周波数を示す少なくとも１つのウェーブレットを用いて前記分析モジュールが前記信号を分解する過程と、
前記分析モジュールが前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記信号とを区別する過程と、
前記分析モジュールがＳｐ及びＡｐデータを判断するために前記最大値及び最小値を処理する過程とを具備し、
前記ウェーブレットは、小さい帯域因数を有し、
前記ウェーブレットは、前記信号の周波数スペクトルにわたって中心周波数を有し、
前記区別過程は、前記分解過程によって生成された前記位相データの多数の導関数を生成する過程を含み、前記位相データの前記最大値及び最小値は、前記ウェーブレットのスケールの位相の変化の比率を示すことを特徴とする神経イベント処理方法。 - 神経イベント処理方法であって、
ＡＢＲシステムによって生成される聴性脳幹応答（ＡＢＲ）信号を分析モジュールが受信する過程と、
前記信号のスペクトルにおいて低周波数を有する中央周波数を示す少なくとも１つのウェーブレットで前記分析モジュールが前記信号を分解する過程と、
前記分析モジュールが前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記信号とを区別する過程と、
前記分析モジュールが神経イベントを示すピークを判断するために前記最大値及び最小値を処理する過程と
を具備し、
前記ウェーブレットは、小さい帯域因数を有し、
前記ウェーブレットは、前記信号の周波数スペクトルにわたって中心周波数を有し、
前記区別過程は、前記分解過程によって生成された前記位相データの多数の導関数を生成する過程を含み、前記位相データの前記最大値及び最小値は、前記ウェーブレットのスケールの位相の変化の比率を示すことを特徴とする神経イベント処理方法。 - 前記神経イベントは、聴神経核及び副核を示すことを特徴とする請求項２５に記載の神経イベント処理方法。
- 前記帯域因数は、最小周波スケールに対して０．０５であることを特徴とする請求項２８に記載の神経イベント応答処理方法。
- 請求項１から３０のうち何れか１項に記載の処理を実行するための要素を有するシステム。
- 請求項１から３０のうち何れか１項に記載の処理を実行するのに用いるコンピュータプログラムコードを有するコンピュータ読取可能な媒体。
- 神経応答システムであって、
神経応答信号を得るために人に接続するための電極と、
処理のためにサンプル形式の前記信号を受信及び生成するための増幅器と、
少なくとも１つのウェーブレットを用いて前記信号を分解するための、前記位相データと前記信号との最大値及び最小値を判断するために前記ウェーブレットの位相データと前記信号とを区別するための、及び神経イベントを示すピークを判断するために前記最大値及び最小値を処理するための分析モジュールとを具備し、
前記分解過程は、１未満の帯域因数を備えたウェーブレットを用いて実行され、
前記ウェーブレットは、前記信号の周波数スペクトルにわたって中央周波数を有し、
前記区別過程は、前記分解過程によって生成される前記位相データの多数の導関数を生成する過程を含み、前記位相データの前記最大値及び最小値は、前記ウェーブレットのスケール位相の変化の比率を示すことを特徴とする神経応答システム。 - 前記信号を誘発する刺激を提供するために人を傾斜するための傾斜椅子を含む請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記電極は、人の鼓膜に近接して設置されるＥＣＯＧ電極を含むことを特徴とする請求項３４に記載の神経応答システム。
- 前記区別過程は、前記信号の前記最大値及び最小値を生成するために前記信号の多数の導関数を生成する過程を含み、前記処理過程は、前記最大値及び最小値に対する時間データに基づき前記位相データと前記信号との前記最大値及び最小値を相互に関連付ける過程を含むことを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記処理過程は、前記最大値及び最小値に閾値データを適用することによって疑似ピークを除去する過程を含むことを特徴とする請求項３６に記載の神経応答システム。
- 前記相互に関連付ける過程は、疑似ピークを除去するために前記スケールにわたって、及び時間帯域にわたって前記最大値をリンクする過程を含むことを特徴とする請求項３６に記載の神経応答システム。
- 前記処理過程は、前記ピークを判断するために、前記最大値及び最小値に前記ピークに対する所定のレイテンシ範囲を適用する過程を含むことを特徴とする請求項３８に記載の神経応答システム。
- 前記受信過程は、前記分解過程、区別過程、及び処理過程に対する前記信号をフィルタにかける過程及びサンプリングする過程を含むことを特徴とする請求項３９に記載の神経応答システム。
- 前記帯域因数は、０．０５と０．４との間であることを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記帯域因数は、低周波スケールに対して０．１であり、他のスケールに対して０．４であることを特徴とする請求項４１に記載の神経応答システム。
- 前記帯域因数は、低周波スケールに対して０．０５であることを特徴とする請求項４１に記載の神経応答システム。
- 前記分析モジュールは、少なくとも１つの行為を除去するために前記信号をフィルタにかけることを特徴とする請求項４０に記載の神経応答システム。
- 前記神経イベントは、前記ピークに対応するＳｐ及びＡｐマーカーによって示されることを特徴とする請求項３３に記載の神経応答。
- 前記位相データと前記信号との前記最大値及び最小値は、Ｓｐ／Ａｐプロットを生成するために比較されることを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記信号は、人の頭部傾斜に応答して生成されることを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記信号は、人の聴覚刺激に応答して生成されることを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、前記人が中枢神経系疾患を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７又は４８に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、中枢神経系疾患のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７又は４８に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がメニエール病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、メニエール病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がパーキンソン病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、パーキンソン病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答。
- 前記最大値及び最小値は、前記人がうつ病を有するか否かを示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、うつ病のための投薬に対する前記人による応答を示すデータを生成するのに用いられることを特徴とする請求項４７に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、人の前庭系から直接得られる応答を示すことを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、前庭系の成分を示すことを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
- 前記最大値及び最小値は、人の耳の聴神経核及び副核から直接得られる応答を示すことを特徴とする請求項３３に記載の神経応答システム。
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