JP5829699B2 - 脳機能を評価する方法、および携帯型自動脳機能評価装置 - Google Patents

Description

本出願は、２００５年８月２日出願の米国特許出願第１１／１９５，００１号の優先権を請求するものである。

本発明は、緊急トリアージの分野に関し、より詳細には緊急神経トリアージを行う方法および装置に関する。さらに、本発明は脳機能を評価する方法および装置に関する。

中枢神経系（ＣＮＳ）および脳は特に、人間の身体内で最も複雑で重要な処理を行う。驚くべきことに、現代の医療ではその機能を客観的に評価するための洗練された器具がない。患者の精神および神経状態は普通、面談および主観的な身体検査によって臨床的に評価される。臨床検査室は現時点では、脳機能または病理を評価する能力がなく、ＣＮＳに外的に影響を与えた可能性がある毒薬、毒物、または薬物の特定にほとんど貢献していない。コンピュータ断層撮影画像化（ＣＴ）、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）などの脳画像化研究は幅広く使用され有用であるが、脳機能に関してほとんどまたは全く明らかにしていない構造／解剖学検査である。急性脳損傷、卒中、または発作の急な場合に、明らかで急激に異常な脳機能がある場合でさえも、画像化研究では普通、何の異常も示さない。ＣＴおよびＭＲＩは、脳の形態または構造が変わった後の状態を検出するだけである。いくつかの場合では、ＣＴまたはＭＲＩ上で明白な変化が分かるか、深刻な神経病理が明らかになるまでに、患者が救急医療室（ＥＲ）内にいてから数時間から数日かかる可能性がある。しかし、脳の電気的活動はすぐに影響を受ける。機能ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）などの新しい画像化モダリティは、脳の異なる部分における酸素飽和の変化を測定する。陽電子放射断層撮影法（ＰＥＴ）および単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）などの放射性同位体画像化は、限られた感度および特異度を備えた機能の測定値として脳内の化学的変化を評価する。これらの評価器具は全て選択した場合において重要な役割を果たすが、費用がかかり、一般的に利用可能ではなく、救急処置状況の早期の段階では重要な情報を提供しない。現在の技術は、適宜な介在、適切なトリアージ、または適切な治療計画の作成に重要な迅速で実施可能な情報を提供するものはない。

人間の身体内の全ての器官のうちＣＮＳおよび脳はまた、最も時間に敏感であり、修復の能力が最も小さい。現時点では、異常な精神状態、急性神経障害、または頭部外傷を有する救急医療室患者は、適切な治療過程を判断するために費用および時間がかかる検査を受けなければならない。残念なことに、多くの場合、患者の臨床症状は、機器が利用可能になる、または専門家が検査結果を解明するのを待っている間に悪くなり続ける。ＥＲ医師の仕事は、脳が通常に機能しているかどうか、異常が実際は精神的ものであるか器質的ものであるか、器質異常が全体的であるか側方的ものであるかを基本的に確立し、診断可能性の初期の評価を展開することである。ＥＲ医師が直面する問題は、その手段が、閃光およびゴム反射ハンマにかなり事実的に限られているということである。驚くべきことに、ＣＴスキャン、脊椎穿刺、追加的診察または退院を含む、緊急治療または診療の許可に関する医師の決定は全て、この単純な検査の結果に基づくものである。

しばしば、ＥＲ患者は画像化研究のために送られるが、まだ発作などの多くの脳の機能異常がＣＴスキャン上では見られない。解剖学的および構造的結果を次第に有するであろういくつかの異常はしばしば、見えるようになるのに時間がかかる。これは、虚血性脳梗塞、脳震盪、頭蓋内圧亢進およびその他などの多くの重要な状態にも当てはまる。したがって、ＣＴスキャンの設置、費用、および限られた利用可能性は問題がある可能性があり、したがって実際は機能検査とは対照的な構造であるという事実がある。

米国救急医学会で調査した２００人を超える医師の３分の１は、優れた臨床検査室、神経学的検査、および頭部のＣＴスキャンの組合せは、異常な精神状態または神経機能障害を有する全ての患者の評価に適切ではないと感じている。ＣＤＣ ＮＨＳデータベースおよび活動しているＥＲ医師からの一致した意見の推定では、精神状態検査を必要とする患者は、米国で年間１００，０００，０００人超のＥＲ訪問者の１５％に相当し、いくつかの機関では、さらに大幅に多くを示しているということである。

米国だけの（ＣＤＣ／ＮＣＨＳ）データベース内に年間１００，０００，０００人超のＥＲ訪問者が示される。２０００年には、これらの患者のうち１３，０００，０００人が正式な精神状態検査を必要とし、５，０００，０００人近くがＣＴスキャンを行った。このデータは、病院内、救急車内、スポーツイベントで、または救急神経学的評価が必要である可能性があるあらゆる他の場所で行うことができるリアルタイムの脳の機能状態評価の必要性を示している。

脳の活動の全ては、反射的、自動的、無意識的または意識的であるに関わらず、本来は電気的ものである。神経伝達物質と呼ばれる分子によって媒介された一連の電気化学反応により、電位（電圧）は脳全体を通して生成および伝達されて、無数のニューロンの間を連続的に進む。この活動は、脳波図（ＥＥＧ）の基本的電気署名を確立し、解剖学的構造および機能に基礎を有する識別可能な周波数を生成する。これらの基本的なリズムおよびその重要性を理解することにより、ＥＥＧを通常の限界内にあるまたはそれを超えるとして特徴付けることが可能になる。このような基本的レベルでは、ＥＥＧは通常なおよび異常な脳機能の両方に対する署名として働く。

脳の電気的活動は、７５年以上前の第１の記録から、特にコンピュータの出現から大規模に研究されてきた。脳の「通常の」電気的活動は、狭い標準的な偏差で数百の研究で十分特徴付けられてきた。脳のいくつかの部分の電気的活動の周波数は、「誘発電位」として知られている、聴覚的、視覚的または痛みなどの様々な刺激に対する通常の反応である。誘発電位（ＥＰ）は、これらの波形内のピークの特徴的な形状、振幅および持続時間、および多くの他の特性を有する特定の波であり、これらの特徴は全て数十年の調査にわたって生成された標準的データを十分確立した。ＥＥＧおよび誘発反応波の全てに対する標準的なデータは、異なる性別、年齢および民族にわたって非常に一定である。さらに、存在するあらゆる変動性を十分記載および説明する。

神経科学者はまた、様々な異なる脳病理のＥＥＧ署名を特徴付けた。異常な心電図（ＥＣＧ）パターンが特定の心臓病理の強い表示であるのと同様に、不規則な脳波パターンは特定の脳病理の強い表示である。虚血性脳梗塞、てんかん発作、脳震盪、アルコールおよび薬物過剰摂取、精神状態、およびアルツハイマー病を含む認知症などの、急性および慢性、構造的、毒性、代謝およびさらに特定の診断などの幅広い病理が十分特徴付けられた。大量のデータは継続した改良および貢献と共に、臨床神経生理学の分野を構成する。

ＥＥＧベースのニューロメトリックス技術が今日認められ、大量のデータが存在するが、臨床環境における応用例は顕著に限られている。その導入を制限する障害物のいくつかとしては、ＥＥＧ機器の費用、可搬性の欠如、検査を管理する技術者の必要性、検査を行うのにかかる時間、および生データの専門的な解釈の必要性が挙げられる。技術は、救急処置設定、特に処置の地点において利用可能でも実用的でもないことがより重要である。完全な診断ＥＥＧ機器は普通、完全装備で８０，０００ドルかかる。高い費用にも関わらず、機器は専門家によって注意深く解釈しなければならない生の波形を基本的に作り出す。さらに、標準的なＥＥＧ機器の使用は非常に面倒なままである。所要の１９本の電極を印加するのに３０分以上かかる可能性がある。患者が検査に対して準備されると、記録自体は１から４時間かかる可能性がある。データはＥＥＧ技術者によって収集および分析され、その後、解釈および臨床評価のために神経科医に示される。電気的脳データの詳細な分析に厳密に焦点をおいたいくつかの自立専用神経診断研究所がある。専門のセンタも、普通の大病院ＥＥＧ機械も、ＥＲ、手術室（ＯＲ）、集中治療室（ＩＣＵ）、または患者が最も必要とするあらゆる他の救急処置医療設定に対して実用的ではない。

さらなる損傷および身体障害の防止のために、急性神経損傷および疾病の患者を治療するのに迅速な脳機能状態評価が必要である。

本発明によれば、ウェーブレットを使用して取得した自発および誘発信号を処理するように構成されたプロセッサを備えた神経トリアージ装置が提供される。

また、本発明によれば、電極セットを通して自発信号を取得するステップと、取得した信号を処理するステップと、処理した信号から所望の特性を抽出するステップと、１つまたは複数の診断分類に抽出した特性を分類するステップとを含む、被験者の神経状態を判断する方法が提供される。

また、本発明によれば、聴覚的、視覚的、電気的または他の刺激手段を使用して脳反応信号を誘発するステップと、電極セットを通して誘発した信号を取得するステップと、取得した信号を処理するステップと、処理した信号から所望の特性を抽出するステップと、抽出した特性を分類するステップとを含む、被験者の神経状態を判断する方法が提供される。

また、本発明によれば、電極セットを通して自発および誘発信号を取得するステップと、取得した信号を処理するステップと、処理した信号から所望の特性を抽出するステップと、抽出した特性を分類するステップとを含む、被験者の神経状態を判断する方法が提供される。

さらに本発明によれば、プロセッサと、プロセッサに動作可能に結合され、１つまたは複数の操作指示を記憶しているメモリと、プロセッサに動作可能に結合され、被験者に配置された１式の電極を通して外部電気信号を受けるように構成された多チャンネル入出力インターフェイスとを備えた、被験者の神経状態を診断する装置であって、プロセッサが多チャンネル入出力インターフェイスから受けた信号上で１つまたは複数の操作を行うために１つまたは複数の操作指示を利用するように構成されている装置が提供される。

また、本発明によれば、異常な精神状態に苦しむ患者の緊急神経診断を行うキットであって、被験者の神経状態を診断する装置と、装置を使用するための説明書と、および装置用の携帯型持ち運びケースとを備えたキットが提供される。

また、本発明によれば、電極セットと、多チャンネル入出力インターフェイスを通して電極セットと動作可能に接続されたプロセッサと、プロセッサに動作可能に接続されたディスプレイと、プロセッサに動作可能に接続されたユーザインターフェイスと、被験者の脳機能のリアルタイムの評価を行うための指示、およびウェーブレットパケットアルゴリズムを使用して電極セットによって取得した信号を処理するための指示を含んでいる内部メモリとを備えた、自動脳機能評価を行う装置が提供される。

また、本発明によれば、患者の自発脳活動を測定するステップと、患者を刺激し、誘発した脳活動をそこから測定するステップと、ウェーブレットパケットアルゴリズムを使用してリアルタイムで自発および誘発脳活動を処理するステップと、処理した脳活動に基づき患者のトリアージ評価を行うステップとを含む、患者の脳機能のトリアージ評価を行う方法が提供される。

さらに本発明によれば、電極セットと、電極セットに動作可能に接続された増幅器と、増幅器に動作可能に接続され、ウェーブレットを使用して電極セットによって取得された外部信号を処理するように構成されたプロセッサとを備えた、トリアージ装置が提供される。

本発明の追加の特性および利点は、以下の説明に部分的に記載され、説明から部分的に自明になる、または本発明の実施により習得することができる。本発明の特性および利点は、頭記の特許請求の範囲で特に指摘された要素および組合せにより実現および達成されるだろう。

前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、両方とも単に例示的および説明的なものであり、特許請求されたような本発明を制限するものではないことを理解すべきである。

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付の図面は、本発明のいくつかの実施形態を図示しており、説明と共に、本発明の原理を説明する役割をしている。

本発明の実施形態による装置によって行われる、被験者の脳状態を評価する方法を示すフローチャートである。 本発明の実施形態による装置を示す図である。 本発明の実施形態による電極セットを示す図である。

次に、本発明の実施形態を示すために詳細に言及を行い、その例が添付の図面に示されている。可能な限り、同じ参照番号を同じまたは同様の部品のことを言うために図面全体を通して使用する。

本発明の実施形態によれば、図１は患者の脳状態を評価する方法を示すフローチャートを示している。この方法は、本明細書に記載した方法を行うために製造された装置またはデバイスによって実施することができる。電極セットは被験者の上に置かれる（ステップ１００）。ＥＥＧデータを取得するための普通の電極セットは、少なくとも１９本の電極を使用する。本発明の一実施形態の電極セットは、１９本の電極より少ない電極セットを備えることができる。

電極は、被験者の脳活動の結果として生じる電界を測定する（ステップ１０２）。活動は、自発的、誘発的、またはその組合せであってもよい。本発明の一実施形態では、自発脳活動が測定され、誘発反応が測定される。自発活動は、被験者のＥＥＧ信号を含むことができる。誘発反応は、視覚的、物理的、聴覚的、または他の刺激を使用して被験者を刺激することによって得ることができる。本発明の一実施形態では、聴覚的刺激が被験者に与えられて、聴覚性誘発電位（ＡＥＰ）が得られる。さらに、聴覚性誘発電位としては、Ｐ１００反応およびＰ３００反応を含む、聴性脳幹反応（ＡＢＲ）ポテンシャル、聴覚中潜在反応（ＡＭＬＲ）ポテンシャル、または聴覚遅延反応（ＡＬＲ）ポテンシャルのいずれかを挙げることができる。

自発および誘発信号は、電極セットによって取得され、したがって信号プロセッサにかけられ、アーティファクトが信号から取り除かれる（ステップ１０４）。取り除くことができるアーティファクトは、切断した電極、筋肉運動から得られる筋電図（ＥＭＧ）アーティファクト、目の運動、および他の重要なアーティファクトなどの要因の結果である。一実施形態では、信号から別個のアーティファクト部分を取り除くことによって取り除くことができる。別の実施形態では、アーティファクトは、取得した信号内に存在するあらゆるアーティファクトを取り去ることによって取り除くことができる。

アーティファクトのない信号が、統計信号特性を抽出するためにさらなる処理が行われる（ステップ１０６）。本発明の一実施形態では、定量ＥＥＧアルゴリズムを使用して特性を抽出することができる。別の実施形態では、ウェーブレットパケットアルゴリズムを特性抽出のために使用することができる。別の実施形態では、特性を抽出するためにスペクトル分析および統計処理を行うことができる。さらに別の実施形態では、特性を抽出するために拡散幾何解析を行うことができる。さらに別の実施形態では、特性を抽出するためにミクロ状態分析を行うことができる。別の実施形態では、特性を抽出するためにウェーブレットパケットローカル判別ベースアルゴリズムを適用することができる。

また図１を参照すると、抽出した特性が１つまたは複数の診断分類により分類され、被験者から抽出される特性を１つまたは複数の診断分類に分類することができる可能性が判断される（ステップ１０８）。本発明の実施形態によれば、判別分析を抽出した特性に適用することによって、またはウェーブレットパケットを抽出した特性に適用することによって分類を行うことができる。使用される分類方法に関わらず、分類アルゴリズムは最初に結果が通常であるかどうかを判断する（ステップ１１０）。被験者の脳波から抽出した特性が通常である場合、デバイスは被験者の脳活動が通常であることを表示する（ステップ１２２）。被験者の抽出した特性が通常でない可能性がより高い場合、デバイスは抽出した特性を緊急または「警戒」状態として分類しようとする（ステップ１１２）。抽出した特性が緊急精神状態または「警戒」状態の人に典型的な特性と一致する可能性が高い場合、デバイスは抽出した特性を、脳幹機能不全、動的発作、またはバースト抑制のいずれかとして分類しようとする（ステップ１１４）。デバイスが、抽出した特性は緊急状態の１つである可能性が高いと判断した場合、デバイスはこの結果を表示し、それによって被験者は迅速な治療を受けることができる（ステップ１２２）。抽出した特性が緊急である可能性が高くない場合、デバイスは抽出した特性の異常が本来は器質的に発生するものであるかどうかを判断する（ステップ１１６）。抽出した特性が本来は器質的な抽出した特性異常と相関していると判断された場合、デバイスはその後、抽出した特性異常が本来は側方的または全体的であるかどうかを判断しようとし（ステップ１１８）、結果を表示する（１２２）。抽出した特性異常は、本来は精神病理的または「非器質性（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）」であるかどうかを判断するために検査され（ステップ１２０）、この結果が示される（ステップ１２２）。

図２は、本発明の実施形態による装置を示している。電極セット２００が被験者２０１の頭部に配置されている。例示的な一実施形態では、被験対象は人間であるが、動物であってもよい。本発明の実施形態による電極セット２００は、１９本の電極より少ない電極セットを備えることができる。

図３は、本発明の実施形態による電極セット２００を示している。電極セット２００は、被験者２０１の頭部に固定することができる複数の電極を備えることができる。例示的な一実施形態では、電極セット２００は、被験者の額、肩、および耳に固定することができる９本の電極を備えている。このような少ない電極セット２００は、額上に配置することが可能であり、被験者が頭部に有することができるあらゆる毛髪の上にあらゆる電極を配置する必要性をなくす。これによりさらに、毛髪により生じるあらゆる導電の問題がなくなり、また毛髪を除去する必要もなくなる。例示的な一実施形態では、電極は右側乳様突起３０２上、額の右端３０４上、額の右近く３０６上、額の中心上部３０８上、額の左近く３１０上、額の左端３１２上、左側乳様突起３１４上に配置することができ、またＥＣＧ電極は左肩３１６上に配置することができる。加えて、例示的な一実施形態では、接地された額の中心３１８上に配置された電極がある。右側および左側乳様突起３０２、３１４および額の中心３１８上の電極を、ＡＥＰ信号が取得される実施形態で使用することができる。本発明による例示的な一実施形態は、信号処理アルゴリズムが追加の電極の必要性をなくすので、少ない数の電極を備えた電極セット２００を使用することが可能である。

再び図２を参照すると、電極は被験者２０１の脳活動の結果として生じる電界を測定する。活動は、自発的、誘発的、またはその組合せであってもよい。本発明の一実施形態では、自発脳活動、例えば被験者２１０のＥＥＧが測定され、誘発反応が測定される。誘発反応は、視覚的、物理的、聴覚的、または他の刺激を使用して被験者２０１を刺激することによって得ることができる。本発明の一実施形態では、聴覚的刺激が被験者２０１に与えられて、聴覚性誘発電位（ＡＥＰ）が得られる。本発明の一実施形態では、被験者２０１の脈拍および血中酸素濃度２０９を監視するために、パルス酸素濃度計２０３が被験者２０１に接続される。

電極ヘッドセット２０２およびパルス酸素濃度計２０３は、手持ち式装置２０５に接続することができる。電極ヘッドセット２０２は、低電圧前置増幅器２２２を通して手持ち式装置２０５に接続することができる。低電圧前置増幅器２２２は、高い耐雑音性を有し、電極ヘッドセット２０２に、またそこから伝達される信号を増幅するように設計されている。手持ち式装置２０５は、人の手にフィットするように設計されている。一実施形態では、手持ち式装置２０５は、約１１５ｍｍ×１９０ｍｍ×６０ｍｍの寸法、および約６００ｇ未満の重量を有することができる。手持ち式装置２０５は、ＬＣＤスクリーンであってもよく、さらにタッチスクリーンインターフェイスおよびキーボードなどの従来のユーザインターフェイス２２０を有することができるディスプレイ２１９を有する。一実施形態では、手持ち式装置２０５、電極２００、および電極ヘッドセット２０２は、異常な精神状態に苦しむ患者の神経トリアージを行うように設計され、手持ち式装置２０５を使用するための説明書を含むキットとなる可能性があり、また携帯型持ち運びケースとなる。

手持ち式装置２０５は、前端部２２１上にアナログおよびデジタルハードウェアを含んでおり、プロセッサ２１０により制御される。一実施形態では、プロセッサ２１０はＴｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ ＯＭＡＰマイクロプロセッサ／デジタル信号プロセッサである。前端部２２１は、隔離バリア２０８によってプロセッサ２１０から離される。前端部２２１は、装置の多チャンネル入出力インターフェイスとして働き、さらにプロセッサ２１０への送受信信号の双方向通信を容易にする。本発明の一実施形態では、多チャンネル入出力インターフェイスは無線多チャンネル入出力インターフェイスである。

本発明の一実施形態では、ユーザインターフェイス２２０により入力された、ユーザからの命令が検査ルーチンを開始する。アナログ脳波が、電極ヘッドセット２０２を通して取得され、手持ち式装置２０５のアナログ前端部２０４までケーブルを通して伝達される。アナログ脳波はその後、アナログ前端部２０４内に含まれるＡＤＣを通してデジタル信号に変換され、デジタル前端部２０６に伝達される。デジタル前端部２０６は、デジタル信号をプロセッサ２１０に伝達し、そこでデジタル信号がプロセッサ２１０の内部メモリ２１１に含まれた指示に従って処理される。本発明の一実施形態では、信号は雑音を取り除くために処理され、特性を抽出するために処理され、抽出した特性を分類するために処理される。別の実施形態では、プロセッサ２１０の内部メモリ２１１に含まれた指示は、図１に示す方法を行うための指示を含んでいる。プロセッサ２１０はその後、分類に従って被験者２０１の脳の評価に関する、リアルタイムであってもよい結果を出力することができる。出力は、手持ち式装置２０５のＬＣＤスクリーン２１９上に表示することができるか、または外部メモリ２１６に保存することができるか、またはシリアルまたはユニバーサルシリアルバス接続によって手持ち式装置２０５に接続されたＰＣ２１５上に表示することができる。一実施形態では、ディスプレイは評価に基づき、被験者２０１の脳の説明を表示することができる。本発明の別の実施形態では、プロセッサ２１０は外部メモリ２１６に生の未処理脳波を伝達する。外部メモリ２１６は、ハードディスクドライブ、光ディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、またはリムーバブル不揮発性メモリ装置であってもよい。別の実施形態では、結果は、結果を無線で印刷するように、プリンタ２１８に無線でデータを伝達するように構成された赤外線伝達装置２１７までシリアルバスを通して伝達される。手持ち式装置２０５は、普通のＡＣコンセント２１４に接続された充電器２１３を通した使用中に、または使用の間に充電することが可能である内部充電式電池２１２を含んでいる。

別の実施形態では、検査ルーチンは、反応を誘発するために被験者２００に与えられる刺激が必要である可能性がある。刺激を生じる命令は、プロセッサ２１０からデジタル前端部２０６まで伝達され、そこで中に含まれるＤＡＣによってアナログ信号に変換される。アナログ信号は、アナログ前端部２０４からケーブルを通して、被験者２０１を刺激する刺激エミッタ２２４に出力される。刺激は、聴覚的、感覚的、または視覚的、またはその他であってもよい。好ましい一実施形態では、刺激は被験者の耳に配置された伝達装置を通して与えられる聴覚的刺激である。刺激エミッタ２２４は、各耳にデュアルスピーカおよび単一のマイクを備えたＥｔｙｍｏｔｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＥＲ １０Ｄであってもよい。誘発信号は、電極ヘッドセット２０２によって取得され、手持ち式装置２０５のアナログ前端部２０４に自発信号と共に伝達され、ここでデジタル信号に変換され、デジタル前端部２０６に伝達される。デジタル前端部２０６は取得したデジタル信号をプロセッサ２１０に伝達し、ここで誘発反応信号は自発信号からフィルタリングされる。本発明の一実施形態では、誘発反応信号は適応ウェーブレットベースフィルタを使用してフィルタリングされる。より詳細には、内部メモリ２１１は、自発反応信号から誘発信号反応信号を適応してフィルタリングするように可逆変換として二重階層状複素ウェーブレット変換（Ｄｕａｌ−Ｔｒｅｅ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を使用するプロセッサ２１０によって実行される指示を含むことができる。指示はさらに、プロセッサ２１０によって行われるアルゴリズムの実施を含むことができ、複雑なウェーブレット変換は各サブ平均に対して算出され、その後、各標準的なウェーブレット係数ｗ_ｉ，ｊの位相分散が算出される。各ウェーブレット係数の大きさは、サブ平均にわたってこの位置で係数の位相分散に従って測ることができる。測定は以下の式を有する。
ｗ_ｉ，ｊ＝α_ｉ，ｊＷ_ｉ，ｊｅｘｐ（ｊθ_ｉ，ｊ）

式中、Ｗ_ｉ，ｊおよびθ_ｉ，ｊはそれぞれ、ｊ番目の目盛での未処理のｉ番目の複素ウェーブレット係数の大きさおよび位相である。
α_ｉ，ｊ＝ｅｘｐ（−０．７５（Ｆ_ｉｊ／Ｔ_ｍａｘ）^４

式中、Ｆ_ｉｊはサブ平均にわたる係数ｗ_ｉ，ｊの位相分散である。フィルタリングされた誘発信号は平均化され、自動ピーク検出アルゴリズムがプロセッサ２１０によって実施されて、ピーク１、ピーク２、および中間ピーク１−５待ち時間などのピーク位置および待ち時間を判断する。これらの値はその後、プロセッサ２１０の内部メモリ２１１に含まれる標準データと比較される。

本発明の一実施形態では、信号を処理するステップは、取得した信号から雑音を除去する、すなわち「雑音除去」ステップを含んでいる。プロセッサ２１０の内部メモリ２１１は、取得した信号上でアルゴリズムを行うようにプロセッサ２１０を指示する指示を含んでいる。一実施形態では、アルゴリズムはウェーブレット変換を使用して、信号処理に基づくウェーブレットを利用している。ウェーブレット変換、フーリエ変換の仲間の１つは、ウェーブレットと呼ばれる１式の直交基底関数に所与の信号を分解する処理である。従来の離散型フーリエ変換（ＤＦＴ）では、信号は基底関数として複雑な正弦関数を使用して分解されて、信号の周波数ドメイン表示を生成する。これに対して、離散型ウェーブレット変換（ＤＷＴ）は基底関数として、特別に設計したウェーブレットの仲間を使用するか、または波をほとんど使用しない。ウェーブレットの仲間は、「マザーウェーブレット」と呼ばれる、元のウェーブレット機能を拡張することによって作り出される。ウェーブレット変換は、マザーウェーブレットの異なる拡張を使用して、時間および周波数の両方で信号を分解する。ＤＷＴの応用例では、１次元有限信号ｘ［ｎ］が二次元「ウェーブレット座標」で示されている。信号分解の個別のレベルが作り出され、目盛と呼ばれる。各目盛では、１式の係数が、目盛バージョンのマザーウェーブレットで元の信号ｘ［ｎ］の内積を算出することによって作り出される。マザーウェーブレット関数はΨによって示され、その拡張はΨ（ｊ）によって示される。目盛ｊでのウェーブレットの位置指数は、平行移動と呼ばれる。ウェーブレットの値は、二次元数列Ψ（ｊ，ｋ）によって完全に記載され、ｊはウェーブレットの目盛指数であり、ｋは平行移動指数である。ＤＷＴは以下の通り定義される。

係数Ｃ（ｊ，ｋ）は、元の信号ｘ［ｎ］でのウェーブレットＹ（ｊ，ｋ）の内積の異なる目盛ｊおよび平行移動ｋでのウェーブレット係数である。ウェーブレット座標では、信号エネルギーの周波数および位置（時間）の両方に関する情報が保存される。これは、内在する信号およびこれの質を落とす雑音の両方の円滑性およびコヒーレンス性に関する過程を利用する雑音抑制の処理である。周波数ドメイン内でのフィルタリングと同様に、ウェーブレット係数閾値化アルゴリズムにより、ウェーブレットドメイン内のウェーブレット係数のセットが少なくなる。この処理は、内在する信号が円滑およびコヒーレントであるという仮定に基づくものであり、信号と混合する雑音は粗く非コヒーレントである。信号の円滑性はその帯域幅に関連する性状であり、信号がどれだけ区別することができるかに関連して定義される。円滑性の程度は、計算することができる連続導関数の数に等しい。そのエネルギーが時間および周波数ドメインの両方で集中される場合に、信号はコヒーレントである。非コヒーレントな雑音は「拡散」し、集中されない。コヒーレンスの１つの基準は、信号エネルギーの９９％を示すのにどれだけ多くのウェーブレット係数が必要であるかである。時間／周波数信号空間は、全ての目盛および平行移動でウェーブレット係数によって完全に架橋される。適切に選択したウェーブレット基準内の十分集中させた信号分解は、信号エネルギーの９９％を示すために係数がほとんど必要ない。しかし、完全に非コヒーレントな雑音は、そのエネルギーの９９％を示すように空間全体に広がる係数の９９％が必要である。

このような従来のウェーブレット雑音除去処理は、３ステップ処理である。
１．異なる目盛でウェーブレット係数を得るために信号をウェーブレット変換する。
２．係数を閾値化し、閾値δより小さいゼロに設定する。
３．元の信号に近づけるように逆ウェーブレット変換を行う。

雑音除去処理では、信号の雑音成分はウェーブレット係数をゼロに選択的に設定することによって減衰される。雑音除去はしたがって、非直線的動作である。というのは、異なる係数が閾値化関数によって異なるように影響されるからである。ウェーブレット分解のレベル、閾値選択、固定量によって保持された異なるウェーブレット係数で異なる閾値を使用することなどの、このアルゴリズム内での制御のための多くのパラメータがある。

本発明の一実施形態によれば、雑音除去処理は、個別の間隔または「フレーム」に取得した信号を分割するステップと、その後フレームを平均化するステップと、平均化したフレームを雑音除去するステップとを必要とする。信号を再構築する前に雑音除去されたフレームの量が多ければ多いほど、雑音除去処理の結果が良い。フレームは、２つの隣接するフレームを使用し、その線形平均を計算することによってフレームが組み合わせられる。この方法は、その単純性、計算安定性、および汎用的な挙動に対して選択される。この二項線形平均はその後雑音除去され、新しいフレームが作り出される。全体の考えは、フレームの元の配置のできるだけ多くの順列を生成し、これらの新しいフレームの組合せを平均化および雑音除去し続けることである。この再組合せ処理は階層状処理であり、上記の二重階層状処理を含むことができ、再組合せフレームの新しいレベルが作り出される。平均化および雑音除去動作はレベルｋでフレームを作り出し、レベルｋ−１からのフレームの線形組合せではなくなる。

この作業を達成するための多くの可能なアルゴリズムは、実施の容易性、計算効率、計算安定性などの異なる基準によって評価することができる。本発明では、本発明の重要な態様は異なるウェーブレット雑音除去技術の実施であり、フレーム再配置の組合せ論ではないので、実施の容易性が使用される。フレーム再配置の際の好ましい実施形態の目標は、許容可能なパフォーマンスを得るために十分新しいフレームを生成することである。

プロセッサ２１０はさらに、処理した信号から信号を抽出するためにアルゴリズムを行うように、内部メモリ２１１に含まれた指示を実行するように構成されている。一実施形態では、プロセッサ２１０は、処理した信号上で定量ＥＥＧ（ＱＥＥＧ）特性抽出アルゴリズムを行う指示を実行する。アルゴリズムは、処理した信号の周波数塑性を特徴付けるために適用された高速フーリエ変換（ＦＦＴ）分析を利用して、普通は信号を、デルタ（１．５〜３．５Ｈｚ）、シータ（３．５〜７．５Ｈｚ）、アルファ（７．５〜１２．５Ｈｚ）、ベータ（１２．５−２５Ｈｚ）、およびガンマ（２５〜５０Ｈｚ）の従来の周波数帯域に分割する。最大１０００Ｈｚを超えるより高いＥＥＧ周波数を使用することもできる。これらの特性は、絶対および相対電力、対称、およびコヒーレンスなどの処理した信号の特徴を含むことができる。処理脳波を分析する内容では、絶対電力は各周波数帯域、および処理した信号の合計周波数スペクトル内の電力の平均量であり、脳の電気的活動の強度の基準である。相対電力は、それぞれの電極およびそれぞれの周波数帯域に貢献する合計電力の割合であり、脳活動がどのように分配されるかの基準である。対称は、各周波数帯域内の２つの脳半球の対応する領域間の活動のレベルの比率であり、観察した動作のバランスの基準である。コヒーレンスは、２つの半球の対応する領域内の電気的事象の同期の程度であり、脳活動の調整の基準である。処理信号のスペクトル分析から得られる単変量特性のこれら４つの基本分類は、脳活動の独立した態様を特徴付けると考えられ、それぞれ状態の様々な異なる臨床状態および変化に敏感であると考えられる。個別のおよび対の特性の完全セットは、例えば対数関数を使用してガウス性（Ｇａｕｓｓｉａｎｉｔｙ）に対して計算および変換される。ガウス分布が示され、年回帰が適用されると、統計的Ｚ変換が行われる。Ｚ変換は、通常の値であると期待される年からの偏差を説明するために使用される。
Ｚ＝被験者値が通常の範囲内にある可能性

Ｚ変換の重要性は、異なる測定基準を備えた基準を可能性の共通の測定基準を使用して組み合わせることが可能であるということである。通常である、または他の状態を有すると考えられる被験者の大部分からの反応信号のデータベースを使用して、これらの反応信号の分布が各電極に対して判断される。より詳細には、各抽出特性および因子スコアは、Ｚ変換スコアに、または被験者内で観察される抽出特性値または因数スコアが通常の値と一致する可能性を特徴付ける因子Ｚスコアに変換される。

プロセッサ２１０はさらに、抽出特性、またはＺスコアが分類されるアルゴリズムを行うように構成される。一実施形態では、単変量データのこれらのセットは、あらゆる連続統計分析の精度を改良するために、ガウス標準化が行われる。Ｚスコアは、選択した判別スコアが与えられる。各判別スコアは、被験者の処理した信号から導き出された単極および／または双極単変量および多変量特性に対するＺスコアの選択したサブセットのそれぞれの重要な組合せである。プロセッサ２１０は、それぞれの判別式スコアが、２つ以上の診断分類に対して評価されるアルゴリズムを実行し、いくつかの選択した各Ｚスコアをそれぞれの係数で乗算し、得られた積を加算する。係数は普通、診断分類の間、およびＺスコアの間で異なる。被験者が、関連する判別式スコアの関数である可能性評価式により２つ以上の診断分類の１つに属する可能性が評価されて、結果を選択した脳状態に対して内部メモリ２１１によって与えられる制限に対して一致させる。

診断分類は、被験者が通常のまたは異常な脳機能を示しているかどうかを示すことができる。さらに、異常な脳機能はさらに、本来は精神病理的または「非器質性」である、本来は器質性なものである、側方または全体的のいずれかである、または発作、異常脳幹反応、またはバースト抑制を含むことができる緊急または「警戒」状態であるかを示す診断分類に細かくすることができる。精神病理的または「非器質性」な脳機能はさらに、特定のタイプの精神障害を示す特定の診断分類に細かくすることができる。同様に、器質性、側方および全体的な脳機能はさらに、特定のタイプの側方および全体的異常を示す特定の診断分類に細かくすることができる。被験者２０１が特定のタイプの異常な脳機能を経験している可能性を判断する装置の能力により、医療専門家はそれに応じて行動することが可能になる。例えば、被験者が器質性な異常を示す脳機能を有する可能性が高いと診断された場合、装置はさらに脳機能が側方または全体的な異常を示す可能性が高いかどうかを判断して、医療専門家が脳震盪、毒性、脳炎などの全体的な異常と、虚血性および出血性卒中などの側方異常を区別することが可能になる。被験者２０１が特定の診断分類に属するこのような可能性は、ＬＣＤディスプレイ２１９上に表示することができる。例えば、被験者２０１が器質性の側方異常を示している上記シナリオでは、ＬＣＤディスプレイ２１９はさらに、被験者の脳機能が出血性卒中を示す８０％、虚血性卒中を示す１５％、および硬膜下血腫を示す５％であることを表示することができる。さらに、被験者２０１が、動的発作などの緊急または「警戒」状態に苦しんでいる可能性が高いと診断された場合、医療専門家は被験者２０１に迅速な救急処置を行うことが可能になる。

新規の装置および方法により、被験者の神経状態の迅速トリアージ評価が可能になり、頭部損傷および神経疾患の犠牲者の迅速な判断および処置が可能になる。この装置はさらに、迅速トリアージ評価を行う装置を使用する際の説明書を備えた携帯型キット内に包装することができる。

本発明の他の実施形態は、明細書、および本明細書に開示した発明の実施を検討すれば当業者には明らかになるだろう。明細書および例は単に例示的なものであると考えられ、本発明の真の範囲および精神は頭記の特許請求の範囲によって示されることを意図している。

Claims (6)

1. 自動脳機能評価を提供する装置であって、
   電極セットと、
   プロセッサであって、電極セットとプロセッサが、少なくとも１つのチャネルを有する入出力インターフェイスを介して動作可能に接続された、プロセッサと、
   プロセッサに動作可能に接続されたディスプレイと、
   プロセッサに動作可能に接続されたユーザインターフェイスと、
   メモリ装置であって、被験者の脳機能が正常であるか異常であるかのリアルタイム評価を提供し、異常な神経機能が実際は精神病理的または「非器質性」であるか、本来は器質的であるか、緊急または「警戒」状態であるかをさらに判定する命令を含む、メモリ装置と、
   を備える、装置。
2. メモリ装置は、ウェーブレットパケットアルゴリズムを使用して電極セットによって取得された脳の電気信号を処理する命令を含む、請求項１に記載の装置。
3. メモリ装置は、電極セットによって取得された脳の電気信号を雑音除去し、雑音除去された信号から特性を抽出し、抽出された特性を、正常カテゴリまたは異常カテゴリに分類する命令を含む、請求項１に記載の装置。
4. 被験者の額に配置された複数の電極と、
   被験者の耳の少なくとも一方に配置された少なくとも１つの電極と、
   を備える、請求項１に記載の装置。
5. 被験者の聴覚性誘発電位を誘発するための、入出力インターフェイスに動作可能に接続された刺激装置をさらに備える、請求項１に記載の装置。
6. 入出力インターフェイスは、少なくとも１つのチャネルを有する無線入出力インターフェイスである、請求項１に記載の装置。

Images