JP6133443B2 - 埋込可能部を備えるｅｅｇモニタにおける電極および漏れ電流テスト - Google Patents

Description

この発明はＥＥＧモニタに関し，特に，モニタされる人物によって連続的に持ち運ばれることができるタイプのものに関する。この発明はまた，人のＥＥＧ信号を計測する少なくとも２つの電極を有する埋込可能電極部を備える個人装着型ＥＥＧモニタに関するもので，上記電極部はハウジング内に配置された電子回路を備え，各電極は上記ハウジングの外部に配置される（arranged external to said haousing）。

ＥＥＧは脳波（脳電図）（Electro Encephalo-Graphy）について一般に用いられる略語であり，一般に人の脳活動を電気的にモニタする方法を言う。ＥＥＧをモニタするシステムは長年にわたって知られている。しかしながら，モニタされる人物によって連続的に運ばれるまたは装用されるＥＥＧモニタリング・システムは一般的な技術開発の下で案出されている。

人の頭骨上に電極を配置することによってＥＥＧを計測し，様々な診断目的のために上記ＥＥＧ信号を記録しかつ解析することが知られている。

このような使用のためのシステムが国際公開ＷＯ２００６／０４７８７４から知られており，そこには対象者の少なくとも一方の耳に関連して配置される，すなわち外耳部上に配置されるまたは耳道内に配置される電極の使用によって脳波を記録することが記載されている。この測定は特にてんかん発作の発症を検知するために用いられる。国際公開ＷＯ２００６／０４７８７４はそれぞれが検出および参照電極である一対のＥＥＧ電極の使用も記載する。

糖尿病では低血糖値が低血糖発作を引き起こすことがあり，ＥＥＧモニタは糖尿病を患う者の監視のために用いることもできる。低血糖発作は意識喪失をもたらすことがある。国際公開ＷＯ２００６／０６６５７７は切迫した低血糖発作を示すＥＥＧ信号の変化を監視するシステムを開示する。

これは皮下埋込システム（implanted subcutaneous system）を開示する。ＥＥＧモニタはてんかんの切迫発作を検出するなど他の目的のために用いることもできる。

埋込電極を備えるＥＥＧモニタでは，ＥＥＧ信号をサンプリングして上記信号を非埋込部に送信するための，または埋込部において上記信号を処理するための電子回路も埋め込まれる。

埋込電極部における問題の一つは，当初の予定通りにすべての機能を制御することが困難である可能性があることである。電極が壊れていないか，たとえば電極への電気的接続が遮断されていないかをチェックする必要がある。埋込部から組織への漏れ電流がないこと，または所定閾値を下回る漏れを確認するためにチェックする必要がある

電極から流出する任意の漏れ電流は０．１μＡ未満でなければならない。単一故障状態（single fault conditions），たとえばＤＣブロック・キャパシタの故障では，電流は１μΑ未満でなければならない。したがって埋込電極装置の起動時に漏れ電流が１μＡを超えているかどうか，埋込部を計測しなければならない。

埋込機器に起因して人体を流れる電流，すなわち電極から流出する電流は許容限界を超えてはならない。ＩＳＯ１４７０８−１第１６．２項は１μＡが限界であることを述べている。好ましくは，通常の動作条件の下において実質的に全く電流が電極の外に流れないことを保証するために，アナログフロントエンド設計（analog frontend design）は，ＡＣ結合（ＤＣ−ブロッキング）増幅器でなければならない。

上記の課題が，電極からのアナログＥＥＧ信号を受け入れる（受信する）ように構成される電子回路を備え，上記アナログＥＥＧ信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器が設けられる埋込可能電極部を有するＥＥＧモニタを提供する，この発明によって解決される。上記電極部は，電極部内の故障をテストするテスト回路を備えている。上記テスト回路は少なくとも一つの電極に直列接続で結合されるキャパシタを備える。上記テスト回路はさらにテスト信号を提供するテスト信号発生器を備え，上記テスト信号発生器はテスト中に（during test period）上記電極と上記電子回路の間に結合されるように構成されている。上記ＥＥＧモニタは，上記電極部における故障（faults）を識別するために，上記信号発生器に起因する信号（the signal resulting from the signal generator）を解析するように構成されている。

上記電極部における故障をテストする例として，漏れ電流があるかどうか，電極部が故障しており断絶しているかどうか，または上記キャパシタが故障しているかどうかをテストすることを挙げることができる。

上記ＥＥＧモニタの一実施態様において，上記テスト信号発生器は，上記電極と上記アナログ−デジタル変換器との間に配置され，上記電極部における故障を識別するために，上記ＥＥＧモニタが上記信号発生器に起因する上記アナログ−デジタル変換器入力信号を解析するように構成されている。

上記ＥＥＧモニタの一実施態様において，上記アナログ−デジタル変換器からの信号が，上記電極部内にさらに配置されるデジタル信号処理ユニットに転送される。

上記ＥＥＧモニタの一実施態様において，上記アナログ−デジタル変換器の入力をまたいで（横切って）（across）抵抗が配置されている。これにより電極と組織の間のインピーダンスを計測することができる。

一実施態様において，上記ＥＥＧモニタは，上記アナログ−デジタル変換器入力における充電または放電作用（機能）（a charging or discharging function）を識別し，これにより電流漏れを検出するように構成されている。上記充電および放電機能は上記キャパシタの充電または放電によって行うことができる。

上記ＥＥＧモニタの一実施態様において，上記埋込可能電極部は非埋込可能部と誘導結合するコイルを備え，上記誘導結合がデータおよび電力を転送するように構成される。

上記ＥＥＧモニタの一実施態様において，上記テスト信号発生器は２５から４０Ｈｚの周波数を持つ矩形波テスト信号を提供する。

他の観点においてこの発明は，埋込ＥＥＧモニタにおける漏れ電流を検出する方法に関するものである。この方法は，
− テスト発生器信号を提供し，
− アナログ−デジタル変換器における信号から推定テスト発生器信号（estimated test generator signal）を減算し，
− 結果信号（the resulting signal）をローパスフィルタリングしてＥＥＧおよびノイズ成分を抑制し，
− 上記信号を対数領域に変換し，
− 上記信号を直線に当てはめ（fitting），
− 上記直線の傾きを決定し，
− 上記傾きが所定閾値以下かどうかを決定し，
− 漏れ電流が存在するかどうかを決定する，
ステップから構成される。

上記方法の一実施態様において，計算の複雑性を低減するために，上記ローパスフィルタリングされた信号がダウンサンプリングされる。

上記方法の一実施態様において，上記信号を変換するステップが，上記信号のパワー（the power of the signal）を取り（取得し）（taking），または上記信号の絶対値を取り，その後に上記パワー信号の自然対数を取る，または上記信号の絶対値の自然対数を取るものである。

たとえば国際公開ＷＯ２０１０／１２４７３８号公報から，埋込可能部および外側部（external part）を備えるＥＥＧモニタリング・システムが知られている。ＥＥＧモニタリングを必要とする人の耳の後ろに皮下的に配置されるのに適切な埋込可能部は，絶縁体（アイソレータ，isolators）によって分離される複数のアクティブ領域（作用領域）を有する皮下ＥＥＧ電極を備えている。上記電極は電子回路に接続される。上記ＥＥＧ電極は少なくとも２つのアクティブ領域を持つ。このアクティブ領域（active areas）が単純に電極（electrodes）と呼ばれることもある。これはまた以下のように行われる。上記電子回路は好ましくはＡ／Ｄ変換器，データ・パケット・コントローラ，通信コントローラ，および電圧レギュレータを備えている。上記電極は電極線を介して上記Ａ／Ｄ変換器の入力端子に接続され，存在する場合には上記通信コントローラが第１の通信コイルに接続され，存在する場合には上記電圧レギュレータがセラミック・キャパシタに接続される。上記ＥＥＧモニタリング・システムの外側部は，好ましくは，第２の通信コイルに接続可能なコントローラ，上記コントローラに給電するバッテリ，および必要であれば，発作発生の事象のときに音響信号たとえば警報を提供するスピーカを備えている。

使用中，上記ＥＥＧモニタリング・システムの外側部はＥＥＧ信号のモニタリングを必要とするユーザの耳の後ろであって，皮下的埋込可能部の近くに配置される。多くの場合，上記埋込可能部は皮膚の直下であって，ユーザの耳のやや後ろ側に埋め込まれ，このように位置決めすることで，信頼性のある電気ＥＥＧ信号を電極によって検出することができる。

上記電極は，電圧電位の変動としてＥＥＧ信号ピックアップし，電極線を介して上記Ａ／Ｄ変換器の入力端子に変化電圧を供給する。上記Ａ／Ｄ変換器は上記電極からの変化電圧をデジタル信号に変換し，上記デジタル信号を上記データ・パケット・コントローラにもたらすことができる。上記データ・パケット・コントローラは，好ましくは，上記電極からの電気信号を表すデジタル信号を，所定の通信プロトコルにしたがうデータパケットのストリーム（a stream of data packets）に配列し（arranges），結果として得られるデータパケットのストリームを上記通信コントローラに与える。

上記通信コントローラは，典型的には，２つの動作状態の間において切り換えられる（alternate）ように構成される。上記通信コントローラの第１の状態では，好ましくは，上記電子回路は，第１の通信コイルによって，外側部の第２の通信コイルからエネルギーを受信することにより電磁的に通電することができる。第１の通信コイルにおいて受信される電磁エネルギーを，上記通信コントローラによって上記電圧レギュレータに転送し，かつ上記セラミック・キャパシタに電圧チャージとして一時的に保存することができる。上記セラミック・キャパシタに保存された電気エネルギーは，その後，埋込部内の電子回路のための電源として用いられる。

第２の状態の通信コントローラは，上記データ・パケット・コントローラから，上記電極からの電気ＥＥＧ信号を表すデータパケットを取得することができ，上記第１の通信コイルにおいてそれらを上記外側部の第２の通信コイルによって受信されかつ検出されるのに適する電磁エネルギーのバーストに変換する。上記第２の通信コイルは受信した電磁エネルギーのバーストを連続的にデコードし，上記コントローラによって解析するのに適する電気信号に変換することができる。

上記ＥＥＧ信号の解析の結果に基づいて，たとえば上記ＥＥＧ信号の解析から所定の医学的状況が存在するとみなされるときに，警報を発生するスピーカをアクティベート（起動）するための決定がコントローラによって行われる。この警報によって上記ユーザに上記医学的状況を知らせることができ，その者は上記医学的状況を緩和するための適当なステップ，たとえば，医学的状況に応じて処方薬を摂取する，緊急のアドバイスまたは介護を医療関係者に相談することができる。

以下，図面を参照してこの発明の実施例をさらに詳細に説明する。

テスト発生器を備えるＥＥＧモニタの埋込可能部の実施態様を示している。 ２つの漏れ電流ルートを持つ埋込可能部を示している。 接地されたテスト発生器を備える図１による埋込可能部を示している。 図３における埋込可能部からの漏れ電流ルートを示している。 電極とアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）の間にキャパシタを備える，図３による埋込可能部をより詳細に示している。 ＡＤＣ入力に抵抗を備える図５による埋込可能部を示している。 図示するテスト回路の可能な実装を有する図６による埋込可能部を示している。 漏れ電流が存在しないときにテスト信号が提供された場合のＡＤＣ電圧のシミュレーションを示している。 漏れ電流が存在するときにテスト信号が提供された場合のＡＤＣ電圧のシミュレーションを示している。

図１はＥＥＧモニタの埋込可能部（implantable part）を示すもので，簡潔には，ハウジング１を備え，かつ組織20に直接に接触する電極２，３が接続される埋込端子４，５を備える埋込装置を示している。組織と電極との間に，Ｒ_ｔで示す何らかの接触インピーダンス（some contact impedance）21が存在する。電極２，３によってＶ_ｇで示すＥＥＧ電位22をピックアップすることができる。埋込ハウジング１は埋込電子モジュール６を備えることができ，そこにアナログＥＥＧ信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）10，ならびにデジタル信号処理およびマイクロコントローラ・ユニット（ＤＳＰ）11が設けられる。

上記ＤＳＰ11は，上記ＥＥＧ信号を上記ＥＥＧモニタの外部の非埋込部に送信する準備を行うことができ，したがって上記ＥＥＧ信号のさらなる解析をそこで実行することができる。上記ＤＳＰ11は，切迫発作や切迫発病（imminent seizure or attack）を識別するために上記ＥＥＧ信号の必要な解析を実行することもできる。上記ＤＳＰ11は，周囲と通信するための受信機および送信機システム（Ｒ_ｘ−Ｔ_ｘ）を備えることもできる。

上記埋込装置のハウジング１は電源（power supply）７も備えている。これは電池（バッテリィ），たとえば充電可能な電池とすることができる。他のタイプの電圧源，たとえば埋込コイルと皮膚の外側に配置されて上記埋込コイルへの電力の伝達を最大にするように幾何学的に整列される非埋込コイルとの間の誘導結合など，任意の電力生成手段とすることもできる。典型的には，上記受信機および送信機システムにも，上記ＥＥＧモニタの内部すなわち埋込部分と外側部分の間の通信のための誘導結合されたコイル対(Inductive coupled pair of coils）を用いることができる。好ましくは，同一のコイルのセットが，電力の転送およびデータの転送の両方に用いられる。

図１において，テスト信号発生器または電圧発生器８が，埋込端子５とＡＤＣ10の間に挿入されている。この発生器は，正弦波，方形波，または何らかの他の信号を供給することができる。上記発生器８からの信号が，埋込ハウジング１と電極との間に導電性があるかどうかを判定するために用いられる。上記信号の周波数は好ましくはＡＤＣの帯域幅内とされる。

上記発生器８は，上記モニタの起動中にまたは所定間隔で挿入することができる（could be inserted）。

図２はＥＥＧ信号のモニタリング中に生じうる漏れ電流（possible leak currents）がどのように流れるかを示している。ハウジング１内になんらかの漏れ（any leak）がある場合に上記漏れ電流は流れる。２つの生じうる漏れ経路30，31が存在する。

差動測定（differential measurement）では，漏れ経路30，31の両方が存在しなければならず，それにより直流電流が組織を通ることになる危険性が生じる。２つの漏れ経路が生じるリスクは小さくしなければならない。

シングルエンド測定（single-ended measurements）では，一つの漏れ経路だけが，直流電流が組織を通過するときの漏れを得るために必要とされる。この状況のためのテスト電圧発生器の設定が図３に示されており，そこでは，上記信号発生器８は，上記ＡＤＣ10への下側の入力（the lower input to the ADC）と一緒に接続13によって接地されている。この設定では，図２における下側の漏れ経路31に沿う漏れ電流は存在しない。

図３のテスト発生器８の設定では，電極が壊れているかどうか，すなわち電極に通じる接続がないことを見つけることができる。

図４はシングルエンド計測システムについての埋込端子４への生じうる漏れ経路30を示している。この漏れ経路は組織を通る漏れ電流Ｉ_ＣＬをもたらすことがある。図４の実施例において端子５は接地されている。下側の埋込端子５への漏れ経路14は埋込部の周囲の組織を通る電流をもたらさない。

図５に，シングルエンドＥＥＧ計測の場合の上記テスト発生器８の制御が示されている。ここで生じうる漏れ経路は，上記電源７の正極から上記埋込端子４に向けて生じることがある。上記発生器８の周波数は上記ＡＤＣ10の範囲内，すなわち上記ＡＤＣのサンプルレートの半分以下とすべきである。上記発生器８の波形はたとえば矩形またはサインとすることができる。

スイッチ16がＤＳＰユニット11から制御される。図５におけるスイッチ16の位置において，上記テスト発生器８は分離されまたは無効にされており，上記埋込部はＥＥＧモニタリング・モードにある。上記スイッチ16の位置が上記テスト発生器８を上記回路につなぐように切り換えられると，上記電極が壊れているかどうかを計測することができ，上記埋込部の周囲の組織への漏れ電流が存在するかどうかを計測することが可能になる。

図５におけるテスト回路中の壊れた電極をテストするために，上記ＡＤＣ10の出力信号を帯域通過フィルタリング（たとえば，約３０Ｈｚ）してＥＥＧ信号を取り除くことができる。上記発生器８から派生する信号（a signal originating from the generator 8）を上記帯域通過フィルタ（上記ＤＳＰ11の一部である）からの出力中に見ることができる場合には上記電極は壊れていない。そうでなければ上記電極は壊れている可能性がある。

上記埋込部から人体組織への漏れ電流をテストするために，上記ＡＤＣ10の出力を，たとえば約１０Ｈｚのカットオフ周波数でローパスフィルタリングすることができる。時刻ｔ＝０，たとえば上記埋込部が起動されたときに，ローパスフィルタリングされたＡＤＣ出力電圧の絶対値が計測され，これが所定の閾値（たとえば，１ｍＶ）よりも大きければ，人体組織を流れる漏れ電流が存在する。

図５の回路はまた，ＡＤＣ10の入力とＥＥＧ電極２の間に直列接続されたキャパシタ９を備えている。このキャパシタは漏れ電流テストのために用いられる。同時に上記キャパシタ９は，電子回路12からの任意のＤＣ成分が電極に入ることをブロックするので，電流漏れに対する保護も提供する。また，上記キャパシタは電極からのＤＣ成分が上記ＡＤＣ10に入ることもブロックすることができる。

図６では上記ＡＤＣ10の入力をまたいで抵抗18が配置されている。この抵抗は，上記抵抗18を回路へスイッチングするためのスイッチ17と直列に接続されている。上記抵抗18の回路内へのスイッチングは上記テスト発生器８がアクティブであるときと関連する。また，電極インピーダンスＲ_ｔ21を推定することが可能である。電極インピーダンス21の大きさは，組織と電極２，３の間の接触がどの程度良好であるかによって決定される。

図７は，図６のテスト発生器８および２つのスイッチ16，17をどのように実装することができるかの一例を示している。上記テスト発生器は，ＡＮＤゲート24および抵抗26を通して実装される。上記ＡＮＤゲートは，テスト発生器８がアクティブとなる必要があるときに「１」（すなわちＨｉｇｈ）を送信するＤＳＰ11からの制御信号を提供する一の信号線33と，テスト信号ここでは矩形波を提供する一の信号線34とによって制御される。

スイッチ16，17の両方はトランジスタとして実装され，これらも信号線33によって制御される。スイッチ16はＮＯＴゲート25を通して信号線33に接続されており，テストが実行されるときにこのスイッチ16が開放される。上記スイッチ16が閉じられると上記抵抗15が短絡される。テスト中，上記スイッチ17は信号線33を通して「１」またはＨＩＧＨを受け取り，これによって閉じられ，上記抵抗18が上記ＡＤＣ10の２つの入力端子の間に接続される。

以下，壊れた電極を検出するやり方を説明する。

図５を参照する。スイッチ16が下側の位置にあるとすると，上記ＡＤＣ10の入力電圧Ｖ_ＡＤＣは，ＥＥＧ信号22と上記テスト発生器８からの信号の合計（the sum）をハイパスフィルタリングしたものである。この例では，テスト信号８は矩形であり，３４．５Ｈｚの周波数を持ち，約１ｍＶの大きさを持つ。上記テスト信号は，上記埋込機器が電源オンされた後，たとえば１秒用いることができる（the test signal could e.g. be applied for the first second）。ＥＥＧ信号は典型的には１０−１００μＶの大きさを持ち，０．５−２０Ｈｚの周波数範囲を持つので，上記テスト信号は上記ＥＥＧ信号から明確に区別することができる。これは以下の信号処理によって容易に検出することができる。

ＡＤＣ入力における３４．５Ｈｚ信号はいくつかのやり方で「検出」または「算出」される。一のやり方は３４．５Ｈｚにおける離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を算出することである。上記ＤＦＴの数値はその後にあらかじめ定められる閾値と比較され，上記ＤＦＴがそれ以上である場合，上記電極は壊れていない（intact）と推定される。

さらに，ＡＤＣ10の出力から，上記ＤＣブロッキング・キャパシタ９が壊れていないかどうかをチェックすることができる。通常，上記キャパシタ９によって確立されるハイパスフィルタリングおよびＡＤＣ10の入力インピーダンスのために，ＡＤＣ10の出力にＤＣ寄与分はない（no ＤＣ contribution）。たとえばキャパシタ９が通常状態から短絡状態に移行すると，上記ＡＤＣ10の出力にＤＣ寄与分が現れる。これは，人体組織と組み合わされる電極によって生成される半電池電位（half-cell potential）に起因する。このようにして後続の信号処理によってＤＣを容易に検出することができ，ユーザに対して警告または警報（a warning or an alarm）をもたらすことができる。他方，上記キャパシタ９が止まっていれば，上記ＡＤＣ10の出力にテスト信号またはＥＥＧ信号は見られない（no test signal or EEG signal will be seen）。これもまた，後続の信号処理によって検出することが容易であり，ユーザに対して警告または警報をもたらすことができる。この解析は必ずしもテスト発生器８に依存していず，したがって上記ＤＣブロッキング・キャパシタの状態の定常的なモニタリングが可能である。

図５を参照する。電源７の正端子から端末４につながるワイヤへの電流経路，または電源７の正端子から上記端子４それ自体への電流経路が存在する。上記７が誘導的に給電される電圧源である場合，外部の電力送信システムが電源オフされているときには上記埋込部内に電圧または電流は存在しない。したがって電流の漏れも生じない。外部の電力送信システムが電源オンされると，上記埋込装置１は磁場からのエネルギーの取得を開始する（starts to harvest energy from the magnetic field）。同時に電流漏れ経路に起因して電流が電極に流れ始める。漏れ電流をＩ_ＣＬで示す。存在する場合，この電流は，スイッチ16が下側の位置にあるときに，抵抗21および抵抗15に電圧を生成する。上記電流漏れから派生するＡＤＣ10の出力における電圧をＶ_ＣＬとすると，以下の数式によって表される。

時定数は以下の通りである。

上記近似は，Ｒ_ＡＤＣがＲ_ｇおよびＲ_ｔよりも充分に大きい場合に成り立つ。Ｃはキャパシタ９であり，Ｒ_ｇはテスト発生器８のインピーダンス15であり，Ｒ_ｔは組織と電極との間のインピーダンス21であり，Ｒ_ＡＤＣは上記ＡＤＣ10の入力インピーダンス（図示略）である。

非起動状態から起動するとき，典型的なシナリオではスイッチ16は下側の位置にある。このときαは以下によって与えられる。

テスト期間が終了すると（when the test period has lapsed），スイッチ16は下側の位置から上側の位置に遷移し，その結果αの値および時定数τは以下によって与えられる。

Ｖ_ＣＬは，埋込部が電源オンされたときに充電作用を伴ない（follows），テスト期間が終了すると放電作用を伴なう。

図８は漏れ電流がないときのＶ_ＡＤＣの回路シミュレーションを示している。２つのシーケンスが示されており，最初の２秒間で上記テスト発生器がオンされ，続いて電源オフされている。第２の軸の単位はボルトである。上記ＥＥＧ信号もＶ_ＡＤＣ信号上に見られる。

図９は漏れ電流があるときのＶ_ＡＤＣの回路シミュレーションを示している。図８と図９の違いは，上記漏れ電流および抵抗21および15によって生じる，上記キャパシタ９の充電／放電からのカーブである。

漏れ電流があるかないかを決定し，かつＩ_ＣＬの値を判定するために，アルゴリズムが構築される。

αの値は漏れ電流Ｉ_ＣＬに比例する。αの良好な推定は，ｔ＝０で，上記テスト発生器がスイッチオフされているときのＶ_ＡＤＣの値によって見つけられる。Ｉ_ＣＬを見つけるために，ｔ＝０のときのＶ_ＡＤＣ値が（Ｒ_ｔ＋Ｒ_ｇ）によって除算される，またはこれに代えてスイッチオフのときのＶ_ＡＤＣ値を用いてそれを−Ｒ_ｇによって除算する。これらの推定（複数）は２つの平均をとることによって改善することができ，これによって推定値の分散（変動）（variance）が低減される。推定がたとえば１μＡを超える場合，警告または警報をユーザに与えることができる，または装置を単純に電源オフすることができる。

テスト・シーケンスの全体進行を見ることによって多くのサンプルが考慮されるので，良好な推定を見つけることができる。したがって，上記推定がＥＥＧまたはノイズから受ける影響は少ない。この種の推定を行ういくつかのやり方が存在する。方法の一つは図９において自然対数を取ることであり，これによって直線が得られる。αおよびτを傾斜から決定することができる。しかしながら，実際上は，Ｖ_ＡＤＶは常にゼロを超えるとは限らず，負の数に起因する対数の複雑な計算を避けるために，Ｖ_ＡＤＣのパワー（べき数）または絶対値（the power or the absolute value）が，対数を計算する前に計算される。信号の対数およびパワーを取ると計算が複雑になる。したがって，計算に先だって，信号をたとえば１／４にダウンサンプリングしてもよい。これは以下のステップに要約される。

１．推定されるテスト発生器信号を減算する。
２．ＥＥＧおよびノイズ成分を低減するためにローパスフィルタリングする。
３．複雑な計算を低減するためにたとえば１／４にダウンサンプリングする。
４．ダウンサンプリングされた信号の信号パワーをとる。
５．上記パワー信号の自然対数をとる。対数領域において，漏れ電流がないときの傾向曲線（tendency curve）は水平線である。漏れ電流があると，傾向曲線はｙ軸と負の領域で交差しかつ負の傾きを持つ線である。
６．上記信号を直線に当てはめて傾斜を見つける。ここでαはｙ軸との交点であり，τは上記線の傾斜である。
７．αに基づいて漏れ電流を判定する。推定がたとえば１μＡを超えている場合，警告または警報をユーザに与えることができる，または上記機器を単純に電源オフすることができる。

上記アルゴリズムによって２つのαの値を決定することができ，一つはテスト発生器の開始についてのもの（for start of the test generator）で，他の一つはそれをスイッチオフするときのもの（for switching it off）である。それぞれがＩ_ＣＬの推定値を与える。上記２つの平均値をとることで不確実性の低いＩ_ＣＬの推定がもたらされる。しかしながら，計算の複雑さを理由に，後者のαのみを計算するのが有利であり，これはそれがテスト発生器信号を含まないからである。

上記テスト回路はさらに電極と組織Ｒ_ｔの間のインピーダンスを計算することができる。これは，ＡＤＣ入力上のシャント抵抗18 Ｒ_{ｓｈｕｎｔ}を有効にすることによって行うことができる。上記回路中のこのシャント抵抗は，Ｖ_ＡＤＣの計算を概略的に以下に変更する。

ここでＶ_８はテスト発生器８からの信号である。さらに，Ｒ_ＡＤＣがＲ_ｇ，Ｒ_ｔおよびＲ_{ｓｈｕｎｔ}よりも充分に大きいものとする。テスト発生器の周波数において計測するときに他の電圧寄与を無視することができるときに，この数式からＲ_ｔを推定することができる。

Claims (12)

1. 人のＥＥＧ信号を計測するように構成される少なくとも２つの電極を備える埋込み可能電極部を備える個人装着可能ＥＥＧモニタにおいて，
   上記電極部がハウジング内に配置される電子回路を備え，各電極が上記ハウジングの外側に配置されており，上記電子回路が上記電極からアナログＥＥＧ信号を受信するように構成され，かつ上記アナログＥＥＧ信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器を備えており，上記電極部が上記電極部内の故障をテストするテスト回路を備えており，上記テスト回路が，
   少なくとも一つの電極に直列接続で結合されたキャパシタと，
   テスト信号を提供するテスト信号発生器とを備え，
   上記テスト信号発生器がテスト中に上記電極と上記電子回路の間に結合されるように構成されており，上記ＥＥＧモニタが上記電極部内の少なくとも電流漏れを含む故障を識別するために上記信号発生器に起因する信号を解析するように構成されている，
   個人装着可能ＥＥＧモニタ。
2. 上記テスト信号発生器が上記電極と上記アナログ−デジタル変換器の間に配置されており，上記ＥＥＧモニタが上記電極部内の故障を識別するために上記テスト信号発生器に起因するアナログ−デジタル変換器入力信号を解析するように構成されている，
   請求項１に記載のＥＥＧモニタ。
3. 上記アナログ−デジタル変換器からの信号が上記電極部内に配置されたデジタル信号処理ユニットに転送される，請求項１または２に記載のＥＥＧモニタ。
4. 上記キャパシタが上記アナログ−デジタル変換器の入力に直列接続で結合されている，請求項１または２に記載のＥＥＧモニタ。
5. 上記アナログ−デジタル変換器入力における充電作用または放電作用を識別し，これよって電流漏れを検出するように構成されている，請求項１または２に記載のＥＥＧモニタ。
6. 抵抗が上記アナログ−デジタル変換器の入力をまたいで配置されている，請求項１または２のいずれか一項に記載のＥＥＧモニタ。
7. 上記埋込み可能電極部が非埋込み可能部への誘導結合のためのコイルを備え，上記誘導結合がデータおよび電力を転送するように構成されている，請求項１または２に記載のＥＥＧモニタ。
8. 上記テスト信号発生器が２５Ｈｚから４０Ｈｚの周波数を持つ矩形波テスト信号を提供する，請求項１または２に記載のＥＥＧモニタ。
9. 請求項１に記載の埋込みＥＥＧモニタ部内の漏れ電流を検出する方法であって，
   テスト発生器信号を提供し，
   上記アナログ−デジタル変換器における信号から推定テスト発生器信号を減算し，
   結果信号をローパスフィルタリングしてＥＥＧおよびノイズ成分を抑制し，
   上記信号を対数領域に変換し，
   上記信号を直線にあてはめ，
   上記直線のｙ軸との交点を決定し，
   漏れ電流があるかどうかおよび閾値を超えているかどうかを決定する，
   方法。
10. 上記ローパスフィルタリングされた信号をダウンサンプリングして計算の複雑性を低減する，請求項９に記載の方法。
11. 上記信号を変換するステップが，信号のパワーを取り，かつ上記パワー信号の自然対数を取るものである，請求項９に記載の方法。
12. 上記信号を変換するステップが，上記信号の絶対値を取り，かつ上記信号の絶対値の自然対数を取るものである，請求項９に記載の方法。
    

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