JP6618154B2 - Epilepsy seizure determination device and epilepsy seizure detection device - Google Patents
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Description
本発明は、てんかん発作判定装置およびてんかん発作検知装置に関する。 The present invention relates to an epileptic seizure determination device and an epileptic seizure detection device.
てんかん患者は、薬物治療などによって痙攣や意識障害などの症状を伴う発作を抑えている。しかしながら、予期せぬ発作によっててんかん患者が交通事故などを起こした場合、その社会的損失は計り知れず、近年では社会問題となっている。そのため、てんかん患者が発作を生じた際に、早期に発作を検知することが求められている。 Patients with epilepsy control seizures with symptoms such as convulsions and disturbances of consciousness through drug treatment. However, when an epileptic patient causes a traffic accident due to an unexpected seizure, the social loss is immeasurable and has become a social problem in recent years. Therefore, when an epileptic patient has a seizure, it is required to detect the seizure early.
従来から、脳波に現れる幾つかの特徴がてんかんの発作を示唆することが知られており、てんかん患者の脳波から発作を検知するための多くの研究がなされてきた。具体的には、例えば、高振幅律動波および高周波律動波（High Frequency Oscillation, HFO）などに基づいて、高い感度で発作を検知する試みがなされてきた。 Conventionally, it has been known that some features appearing in the electroencephalogram suggest seizures, and many studies have been conducted to detect seizures from the electroencephalograms of epileptic patients. Specifically, attempts have been made to detect seizures with high sensitivity based on, for example, high amplitude rhythmic waves and high frequency rhythmic waves (HFO).
このような技術の一例として、非特許文献１には、てんかん患者の体内に埋め込むことができる発作通知システムを用いて発作を検知する技術が開示されている。 As an example of such a technique, Non-Patent Document 1 discloses a technique for detecting a seizure using a seizure notification system that can be implanted in the body of an epileptic patient.
しかしながら、従来技術による発作検知方法では、非発作状態の患者の脳波からも発作を示唆する特徴的な脳波が検出されることがあり、特異度が低かった。 However, in the seizure detection method according to the prior art, a characteristic electroencephalogram that suggests a seizure may be detected from the electroencephalogram of a non-seizure patient, and the specificity is low.
本発明は、前記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、高い感度および特異度でてんかんの発作を検知可能なてんかん発作判定装置およびてんかん発作検知装置を実現することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to realize an epileptic seizure determination device and an epileptic seizure detection device capable of detecting epileptic seizures with high sensitivity and specificity.
上記の課題を解決するために、本発明のてんかん発作判定装置は、てんかん患者の脳波信号に基づいて、てんかんの発作を検知するてんかん発作判定装置であって、上記脳波信号から、第１周波数帯の信号と、上記第１周波数帯よりも高い周波数帯である第２周波数帯の信号と、を抽出し、上記第１周波数帯の信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率に基づいて発作を検知することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problem, an epileptic seizure determination device according to the present invention is an epileptic seizure determination device that detects an epileptic seizure based on an electroencephalogram signal of an epileptic patient. And a signal of a second frequency band that is a frequency band higher than the first frequency band, and a phase of the signal of the first frequency band and an envelope of the signal of the second frequency band A seizure is detected based on the coincidence rate with the phase of the extracted signal of the first frequency band.
本発明によれば、高い感度および特異度でてんかんの発作を検知可能なてんかん発作判定装置を実現することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the epileptic seizure determination apparatus which can detect the epileptic seizure with high sensitivity and specificity is realizable.
以下、本発明の実施の形態について、図１〜６に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.
図１は、本発明の実施形態に係るてんかん発作検知装置１の構成を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an epileptic seizure detection device 1 according to an embodiment of the present invention.
図１に示すように、てんかん発作検知装置１は、脳波計１０と、てんかん発作判定部２０（てんかん発作判定装置）と、を備えている。 As shown in FIG. 1, the epileptic seizure detection device 1 includes an electroencephalograph 10 and an epileptic seizure determination unit 20 (epileptic seizure determination device).
脳波計１０は、てんかん患者の頭部に取り付けられ、患者の脳波信号を取得する。てんかん発作判定部２０は、脳波計１０により取得された脳波信号を解析し、解析結果に基づいて、てんかんの発作を検知する。 The electroencephalograph 10 is attached to the head of the epileptic patient and acquires the brain wave signal of the patient. The epileptic seizure determination unit 20 analyzes an electroencephalogram signal acquired by the electroencephalograph 10 and detects an epileptic seizure based on the analysis result.
＜脳波計＞
脳波計１０は、電極１１を備えており、電極１１を介して患者の脳波（Electroencephalogram, EEG）を脳波信号として取得する。<Electroencephalograph>
The electroencephalograph 10 includes an electrode 11, and acquires an electroencephalogram (EEEG) of the patient as an electroencephalogram signal through the electrode 11.
脳波計１０は、複数の電極１１を備えており、脳の複数の位置における脳波信号を取得するものであることが好ましい。また、脳波計１０は、患者の体内に埋め込むことができる体内埋め込み型の脳波計であることが好ましい。体内埋め込み型の脳波計を用いることにより、高い空間分解能で脳波信号を取得することができ、その結果、より高い精度でてんかんの発作を検知することができる。 The electroencephalograph 10 includes a plurality of electrodes 11 and preferably acquires electroencephalogram signals at a plurality of positions in the brain. Moreover, it is preferable that the electroencephalograph 10 is an in-vivo type electroencephalograph that can be implanted in the body of a patient. By using an in-vivo electroencephalograph, an electroencephalogram signal can be acquired with high spatial resolution, and as a result, epileptic seizures can be detected with higher accuracy.
＜てんかん発作判定部＞
てんかん発作判定部２０は、抽出部２１と、解析部２２と、報知部２３とを備えている。<Epileptic seizure determination unit>
The epileptic seizure determination unit 20 includes an extraction unit 21, an analysis unit 22, and a notification unit 23.
抽出部２１は、脳波計１０を介して取得された脳波信号から、低周波帯（第１周波数帯）の信号と高周波帯（第２周波数帯）の信号とを抽出する。 The extraction unit 21 extracts a low frequency band (first frequency band) signal and a high frequency band (second frequency band) signal from the electroencephalogram signal acquired through the electroencephalograph 10.
解析部２２は、抽出部２１によって抽出された低周波帯の信号および高周波帯の信号に基づいて、てんかんの発作を検知する。 The analysis unit 22 detects an epileptic seizure based on the low frequency band signal and the high frequency band signal extracted by the extraction unit 21.
報知部２３は、てんかんの発作が検知された場合に、患者が発作状態である旨を外部に報知する。報知部２３は、音により外部に報知するアラームであってもよいし、光または振動によって外部に報知するものであってもよい。 The notification unit 23 notifies the outside that the patient is in a seizure state when an epileptic seizure is detected. The alerting | reporting part 23 may be an alarm alerting | reporting outside with a sound, and may alert | report outside by light or a vibration.
（信号処理）
図２を参照して、抽出部２１および解析部２２による信号処理について説明する。以下では、抽出部２１が、脳波信号から、低周波帯の信号としてα波（８〜１３Ｈｚ）を抽出し、高周波帯の信号としてγ波（３０〜１５０Ｈｚ）を抽出する場合を例に挙げて説明する。(Signal processing)
With reference to FIG. 2, the signal processing by the extraction unit 21 and the analysis unit 22 will be described. In the following, an example in which the extraction unit 21 extracts an α wave (8 to 13 Hz) as a low frequency band signal and extracts a γ wave (30 to 150 Hz) as a high frequency band signal from the electroencephalogram signal will be described as an example. explain.
図２は、てんかん発作判定部における信号処理を説明するための図であり、（ａ）は脳波計により得られた脳波信号であり、（ｂ）は脳波信号から抽出されたα波の信号であり、（ｃ）は脳波信号から抽出されたγ波の信号であり、（ｄ）は（ｃ）に示すγ波の信号の包絡線であり、（ｅ）は（ｄ）に示す包絡線から抽出されたα波帯域の波形であり、（ｆ）は（ｂ）に示す信号の位相および（ｄ）に示す波形の位相である。 FIG. 2 is a diagram for explaining signal processing in the epileptic seizure determination unit, where (a) is an electroencephalogram signal obtained by an electroencephalograph, and (b) is an α wave signal extracted from the electroencephalogram signal. (C) is a γ-wave signal extracted from the electroencephalogram signal, (d) is an envelope of the γ-wave signal shown in (c), and (e) is from the envelope shown in (d). (F) is the phase of the signal shown in (b) and the phase of the waveform shown in (d).
脳波計１０によって図２の（ａ）に示す脳波信号が取得された場合、抽出部２１は、図２の（ａ）に示す脳波信号に対して、α波帯域の周波数を通すバンドパスフィルターを適用することによって、図２の（ｂ）に示すα波の信号を抽出する。また、抽出部２１は、図２の（ａ）に示す脳波信号に対して、γ波帯域の周波数を通すバンドパスフィルターを適用することによって、図２の（ｃ）に示すγ波の信号を抽出する。 When the electroencephalogram signal shown in (a) of FIG. 2 is acquired by the electroencephalograph 10, the extraction unit 21 uses a bandpass filter that passes the frequency of the α wave band with respect to the electroencephalogram signal shown in (a) of FIG. By applying this, the α wave signal shown in FIG. 2B is extracted. Further, the extraction unit 21 applies a bandpass filter that passes the frequency of the γ wave band to the electroencephalogram signal shown in (a) of FIG. 2, thereby obtaining the γ wave signal shown in (c) of FIG. 2. Extract.
解析部２２は、図２の（ｄ）に示すように、図２の（ｃ）に示すγ波の信号の包絡線を取得する。また、解析部２２は、図２の（ｄ）に示す包絡線にα波帯域の周波数を通すバンドパスフィルターを適用することによって、図２の（ｄ）に示す包絡線から図２の（ｅ）に示すα波帯域の波形を抽出する。 As shown in FIG. 2D, the analysis unit 22 acquires the envelope of the γ wave signal shown in FIG. Moreover, the analysis part 22 applies the bandpass filter which lets the frequency of an alpha wave band pass to the envelope shown to (d) of FIG. 2, and (e) of FIG. 2 from the envelope shown to (d) of FIG. ) In the α wave band shown in FIG.
次に、解析部２２は、図２の（ｂ）に示すα波の信号にヒルベルト変換を適用することによってα波の信号の位相を取得するとともに、図２の（ｅ）に示すα波帯域の波形にヒルベルト変換を適用することによってα波帯域の波形の位相を取得する。このようにして取得されたα波の信号の位相とα波帯域の波形の位相とを図２の（ｆ）に示す。ここで、時刻ｎにおけるα波の信号の位相をφω（ｎ）とし、時刻ｎにおけるα波帯域の波形の位相をφγω（ｎ）とする。Next, the analysis unit 22 obtains the phase of the α-wave signal by applying the Hilbert transform to the α-wave signal shown in FIG. 2B, and the α-wave band shown in FIG. The phase of the waveform in the α wave band is obtained by applying the Hilbert transform to the waveform. FIG. 2F shows the phase of the α-wave signal and the phase of the α-wave band waveform thus obtained. Here, the phase of the α wave signal at time n is φ ω (n), and the phase of the α wave band waveform at time n is φ γω (n).
さらに、解析部２２は、α波の信号の位相と、γ波の信号の振幅とのカップリング（Phase-Amplitude Coupling, PAC）を、一致率（ＳＩ）を算出することで評価する。すなわち、解析部２２は、図２の（ｂ）に示すα波の信号の位相と、図２の（ｅ）に示すα波帯域の波形の位相との間の統計的な一致率（ＳＩ）を算出する。具体的には、解析部２２は、下記式（１）に基づいて、一致率（ＳＩ）を算出する。 Furthermore, the analysis unit 22 evaluates the coupling (Phase-Amplitude Coupling, PAC) between the phase of the α-wave signal and the amplitude of the γ-wave signal by calculating the coincidence rate (SI). That is, the analysis unit 22 performs a statistical coincidence rate (SI) between the phase of the α wave signal shown in FIG. 2B and the phase of the α wave band waveform shown in FIG. Is calculated. Specifically, the analysis unit 22 calculates the coincidence rate (SI) based on the following formula (1).
一致率（ＳＩ）は０以上１以下の値であり、発作状態における一致率（ＳＩ）は、非発作状態（発作間欠期）における一致率（ＳＩ）よりも大きな値となる。そのため、一致率（ＳＩ）の値をてんかんの発作のバイオマーカー（指標）とし、一致率（ＳＩ）の値が所定の閾値を超えた場合に発作状態であると判定することによって、患者の脳波に基づいて発作を検出することができる。 The coincidence rate (SI) is a value between 0 and 1, and the coincidence rate (SI) in the seizure state is larger than the coincidence rate (SI) in the non-seizure state (seizure intermittent period). Therefore, by using the coincidence rate (SI) value as a biomarker (index) for epileptic seizures and determining that the coincidence rate (SI) value exceeds a predetermined threshold, the patient's brain wave Seizures can be detected based on
一致率（ＳＩ）の閾値は、トレーニングデータを用いて決定してもよい。具体的には、トレーニングデータとして、各患者について非発作時と発作時の脳波を取得し、算出した一致率（ＳＩ）に基づいて描いたＲＯＣ曲線から、感度及び特異度が共に最大に近い値となるような閾値を決定する。なお、上述のようにトレーニングデータを用いて決定した閾値は、患者によって若干異なるが、概ね、非発作時の標準偏差の３倍程度の値となる。このようにして決定した閾値を、発作状態と判定する際の基準とすることによって、高い感度および特異度で発作を検出することができる。 The threshold value of the coincidence rate (SI) may be determined using training data. Specifically, as training data, the brain waves at the time of non-seizure and at the time of seizure are acquired as training data, and both sensitivity and specificity are close to the maximum from the ROC curve drawn based on the calculated coincidence rate (SI). A threshold value is determined such that In addition, although the threshold value determined using the training data as described above varies slightly depending on the patient, the threshold value is approximately three times the standard deviation during non-attack. By using the threshold value thus determined as a reference for determining the seizure state, the seizure can be detected with high sensitivity and specificity.
十分なトレーニングデータが得られない場合は、非発作時の一致率（ＳＩ）の分布から、標準偏差の１０倍となる値を求め、これを閾値として決定してもよい。 When sufficient training data cannot be obtained, a value that is 10 times the standard deviation may be obtained from the distribution of the coincidence rate (SI) at the time of non-seizure, and this may be determined as a threshold value.
なお、上記の例では、抽出部２１が脳波信号からα波およびγ波を抽出するとともに、解析部２２がα波信号の位相とγ波信号の振幅とをカップリングして一致率（ＳＩ）を算出する場合について説明したが、本発明はこれに限られない。 In the above example, the extraction unit 21 extracts the α wave and the γ wave from the electroencephalogram signal, and the analysis unit 22 couples the phase of the α wave signal and the amplitude of the γ wave signal to match (SI). However, the present invention is not limited to this.
抽出部２１が脳波信号から抽出するとともに解析部２２がカップリングにより一致率（ＳＩ）を算出する際に用いる２つの周波数帯域は、４〜３０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域および５０〜１５０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域であればよい。 The two frequency bands used when the extraction unit 21 extracts from the electroencephalogram signal and the analysis unit 22 calculates the coincidence rate (SI) by coupling are any frequency band within the range of 4 to 30 Hz and 50 to 150 Hz. Any frequency band within the range may be used.
＜実施例＞
以下、本実施形態のてんかん発作検知装置１を用いて、てんかん患者の発作の検出を行う実施例について説明する。<Example>
Hereinafter, the Example which detects the epileptic patient's seizure using the epilepsy seizure detection apparatus 1 of this embodiment is demonstrated.
本実施例では、脳波信号から抽出された低周波帯の信号を複数の時間区分に分割するとともに各区分の順序をランダムに入れ替えて得られる波形の位相と、高周波帯の信号の振幅と、をカップリングすることによって位相シャッフル一致率（ＳＩ’）を算出し、式（１）で求めた一致率（ＳＩ）から位相シャッフル一致率（ＳＩ’）を差し引いて得られる実質一致率（ＳＩ’’）をバイオマーカーとして用いて発作を検知する手法について説明する。具体的には、所定のサンプルレート（例えば１０００Ｈｚ）で標本化した脳波信号から抽出した低周波帯の信号を、１秒間のデータ区分に分割するとともに、この１秒間分の脳波信号のデータについて、この中からランダムに選択した時刻を境にして時間的に前後のデータを入れ替えた信号を得る。そして、データを入れ替えて得た信号の位相と、高周波帯の信号の振幅とをカップリングすることによって位相シャッフル一致率（ＳＩ’）を算出する。さらに、式（１）で求めた一致率（ＳＩ）から位相シャッフル一致率（ＳＩ’）を差し引くことによって、実質一致率（ＳＩ’’）を得る。 In this embodiment, the low-frequency band signal extracted from the electroencephalogram signal is divided into a plurality of time segments and the order of each segment is randomly changed, and the amplitude of the high-frequency band signal is obtained. The phase shuffle match rate (SI ′) is calculated by coupling, and the real match rate (SI ″ obtained by subtracting the phase shuffle match rate (SI ′) from the match rate (SI) obtained by the equation (1). ) Is used as a biomarker to detect a seizure. Specifically, the low frequency band signal extracted from the electroencephalogram signal sampled at a predetermined sample rate (for example, 1000 Hz) is divided into 1 second data sections, and the electroencephalogram signal data for 1 second is A signal is obtained in which the data before and after are replaced with respect to each other at a time selected at random. Then, the phase shuffle matching rate (SI ′) is calculated by coupling the phase of the signal obtained by exchanging data and the amplitude of the signal in the high frequency band. Further, the substantial coincidence rate (SI ″) is obtained by subtracting the phase shuffle coincidence rate (SI ′) from the coincidence rate (SI) obtained by the equation (1).
ただし、式（１）で求めた一致率（ＳＩ）をそのままバイオマーカーとして用いて発作を検知してもよい。 However, seizures may be detected using the coincidence rate (SI) obtained by Equation (1) as a biomarker as it is.
図３は本実施形態のてんかん発作検知装置を用いて、各電極を介して取得されたてんかん患者の脳波信号を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing an electroencephalogram signal of an epileptic patient obtained through each electrode using the epileptic seizure detection device of the present embodiment.
図３中の縦軸は電極の番号である。図３中の時刻０は、てんかんの発作が開始した時刻である。なお、本実施例では、二人のてんかん専門医がてんかん患者を診断した結果、各専門医が、発作が開始したと判断したタイミングのうち早い方のタイミングを、てんかんの発作が開始した時刻と定義した。 The vertical axis in FIG. 3 is the electrode number. Time 0 in FIG. 3 is the time when the epileptic seizure started. In this example, as a result of the diagnosis of epilepsy patients by two epilepsy specialists, the earlier timing among the timings when each specialist determined that the seizure had started was defined as the time when the seizure seizure started. .
図３に示すように、てんかんの発作が開始した後、各電極を介して取得された脳波信号の振幅が増大し、特に図中矢印で示す脳波信号の振幅が増大した。 As shown in FIG. 3, after the epileptic seizure started, the amplitude of the electroencephalogram signal acquired through each electrode increased, and in particular, the amplitude of the electroencephalogram signal indicated by an arrow in the figure increased.
図４は、β波−ハイγ波のカップリングによる実質一致率の時間変化を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing a temporal change in the real coincidence rate due to the coupling of β wave-high γ wave.
図４に示すように、発作状態における実質一致率（ＳＩ’’）は、発作間欠期における実質一致率（ＳＩ’’）よりも大きい。 As shown in FIG. 4, the substantial coincidence rate (SI ″) in the seizure state is larger than the substantial coincidence rate (SI ″) in the seizure intermittent period.
なお、発作間欠期においても、患者の生理的状態に応じて実質一致率（ＳＩ’’）が変動する（生理的変動）が、発作時の実質一致率（ＳＩ’’）の変動幅は、生理的変動範囲の標準偏差の２０倍以上となる。そのため、実質一致率（ＳＩ’’）をバイオマーカーとすることによって、高い感度および特異度で発作を検知することができる。 Even during the seizure period, the real coincidence rate (SI ″) varies according to the physiological state of the patient (physiological variation), but the fluctuation range of the real coincidence rate (SI ″) during the seizure is The standard deviation of the physiological variation range is 20 times or more. Therefore, seizures can be detected with high sensitivity and specificity by using the substantial coincidence rate (SI ″) as a biomarker.
図５は、（ａ）は発作状態における低周波帯の周波数と高周波帯の周波数との組み合わせごとの実質一致率の分布を示し、（ｂ）はてんかん患者の脳における脳波信号の取得位置ごとに、脳波信号からβ波とハイγ波の組み合わせに基づき算出した実質一致率の分布を示す。 FIG. 5A shows the distribution of the real coincidence rate for each combination of the low frequency band frequency and the high frequency band frequency in the seizure state, and FIG. 5B shows the EEG signal acquisition position in the brain of the epileptic patient. The distribution of the real coincidence rate calculated based on the combination of the β wave and the high γ wave from the electroencephalogram signal is shown.
図５の（ａ）中、横軸は低周波側の周波数帯域を示し、縦軸は高周波側の周波数帯域を示す。 In FIG. 5A, the horizontal axis represents the frequency band on the low frequency side, and the vertical axis represents the frequency band on the high frequency side.
図５の（ａ）に示すように、低周波側の周波数帯域を４〜３０Ｈｚとし、高周波側の周波数帯域を５０〜１５０Ｈｚとして実質一致率（ＳＩ’’）を算出した場合に、発作状態における実質一致率（ＳＩ’’）が高い値となった。 As shown in FIG. 5 (a), when the frequency band on the low frequency side is 4 to 30 Hz and the frequency band on the high frequency side is 50 to 150 Hz and the real coincidence rate (SI ″) is calculated, The real coincidence rate (SI ″) was a high value.
特に、低周波側の周波数帯域をβ波の周波数帯域（１４〜３０Ｈｚ）とし、高周波側の周波数帯域をハイγ波の周波数帯域（８０〜１５０Ｈｚ）として実質一致率（ＳＩ’’）を算出した場合に、発作状態における実質一致率（ＳＩ’’）が高い値となった。そのため、得られた脳波信号から、低周波帯の信号としてβ波を抽出し、高周波帯の信号としてハイγ波を抽出して、実質一致率（ＳＩ’’）（または一致率（ＳＩ））を算出することが好ましい。これにより、発作時に高い実質一致率（ＳＩ’’）（または一致率（ＳＩ））が算出されるため、発作をより高精度で検知することができる。 In particular, the real coincidence rate (SI ″) was calculated with the frequency band on the low frequency side as the frequency band of β waves (14 to 30 Hz) and the frequency band on the high frequency side as the frequency band of high γ waves (80 to 150 Hz). In some cases, the real coincidence rate (SI ″) in the seizure state was high. Therefore, from the obtained electroencephalogram signal, a β wave is extracted as a low frequency band signal, and a high γ wave is extracted as a high frequency band signal, and the real coincidence rate (SI ″) (or coincidence rate (SI)) Is preferably calculated. Thereby, since a high real coincidence rate (SI ″) (or coincidence rate (SI)) is calculated at the time of the seizure, the seizure can be detected with higher accuracy.
また、本実施例では、図５の（ｂ）に示すように、発作時に側頭葉において得られた脳波信号から算出された実質一致率（ＳＩ’’）が、特に高い値となった。このように、脳波信号を取得する位置によって発作時の実質一致率（ＳＩ’’）が異なるため、発作時に実質一致率（ＳＩ’’）が特に高い値となる位置で脳波信号を取得し、実質一致率（ＳＩ’’）に基づいて発作を検知することが好ましい。 Further, in the present example, as shown in FIG. 5B, the substantial coincidence rate (SI ″) calculated from the electroencephalogram signal obtained in the temporal lobe at the time of the attack became a particularly high value. In this way, since the real coincidence rate (SI ″) at the time of the seizure varies depending on the position from which the electroencephalogram signal is obtained, the electroencephalogram signal is obtained at a position where the real coincidence rate (SI ″) has a particularly high value at the time of the seizure, It is preferable to detect seizures based on the substantial coincidence rate (SI ″).
図６は、低周波側の周波数帯域と高周波側の周波数帯域との組み合わせごとに本実施例で得られた発作診断結果のＲＯＣ曲線を示す。図６中、横軸は偽陽性率（False Positive）であり、縦軸は真陽性率（True Positive）である。 FIG. 6 shows ROC curves of seizure diagnosis results obtained in the present example for each combination of the frequency band on the low frequency side and the frequency band on the high frequency side. In FIG. 6, the horizontal axis represents a false positive rate (False Positive), and the vertical axis represents a true positive rate (True Positive).
図６中に曲線Ｄで示すように、従来技術のように脳波信号のハイγ波のみに基づいて発作の検知を試みた場合、十分に高い真陽性率で発作を検知することができない。 As shown by a curve D in FIG. 6, when a seizure is detected based only on the high γ wave of the electroencephalogram signal as in the prior art, the seizure cannot be detected with a sufficiently high true positive rate.
これに対して、図６中に曲線Ａ〜Ｃで示すように、本実施形態のてんかん発作検知装置１を用いて、脳波信号から低周波帯の信号と高周波帯の信号とを抽出し、低周波帯の信号の位相と高周波帯の信号の振幅とをカップリングして算出される一致率（ＳＩ）を指標として発作の検知を試みた場合、高い真陽性率で発作を検知することができた。すなわち、本実施形態のてんかん発作検知装置１によれば、高い感度および特異度でてんかんの発作を検知することができる。 On the other hand, as shown by curves A to C in FIG. 6, a low frequency band signal and a high frequency band signal are extracted from the electroencephalogram signal using the epilepsy seizure detection device 1 of the present embodiment, When an attempt is made to detect seizure using the coincidence rate (SI) calculated by coupling the phase of the signal in the frequency band and the amplitude of the signal in the high frequency band as an index, the seizure can be detected with a high true positive rate. It was. That is, according to the epileptic seizure detection device 1 of the present embodiment, epileptic seizures can be detected with high sensitivity and specificity.
特に、曲線Ａで示すように、脳波信号からβ波とハイγ波とを抽出し、β波の位相とハイγ波の振幅とをカップリングして算出される一致率（ＳＩ）を指標として発作の検知を試みた場合、さらに高い真陽性率で発作を検知することができた。 In particular, as shown by the curve A, the β wave and the high γ wave are extracted from the electroencephalogram signal, and the coincidence rate (SI) calculated by coupling the phase of the β wave and the amplitude of the high γ wave is used as an index. When trying to detect seizures, seizures could be detected with a higher true positive rate.
以上より、本発明のてんかん発作検知装置１を用いることによって、てんかん患者が発作を起こした場合に、高精度に発作を同定することができる。さらに、従来の手法で発作を検知する場合に比べて早期に発作を検知することができるため、発作の症状が現れる前に発作を予測することも可能となる。このように、てんかんの発作を高精度で予測・同定することによって、発作時の交通事故などを回避することができる。また、発作時に薬や電位刺激により発作を抑制することで、発作そのものの治療にもつながることが期待される。 As described above, by using the epileptic seizure detection device 1 of the present invention, when an epileptic patient has a seizure, the seizure can be identified with high accuracy. Furthermore, since a seizure can be detected earlier than when a seizure is detected by a conventional method, the seizure can be predicted before the symptoms of the seizure appear. Thus, by predicting and identifying epileptic seizures with high accuracy, traffic accidents during seizures can be avoided. In addition, it is expected that treatment of seizures themselves can be achieved by suppressing seizures by drugs or electrical potential stimulation during seizures.
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope shown in the claims, and embodiments obtained by appropriately combining technical means disclosed in different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
〔まとめ〕
本発明のてんかん発作判定装置は、てんかん患者の脳波信号に基づいて、てんかんの発作を検知するてんかん発作判定装置であって、上記脳波信号から、第１周波数帯の信号と、上記第１周波数帯よりも高い周波数帯である第２周波数帯の信号と、を抽出し、上記第１周波数帯の信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率に基づいて発作を検知することを特徴とする。[Summary]
An epileptic seizure determination device according to the present invention is an epileptic seizure determination device that detects an epileptic seizure based on an electroencephalogram signal of an epileptic patient, and the first frequency band signal and the first frequency band from the electroencephalogram signal. A second frequency band signal, which is a higher frequency band, and extracted from the phase of the first frequency band signal and the envelope of the second frequency band signal. It is characterized by detecting a seizure based on the coincidence rate with the phase of the signal.
上記の構成によれば、高い感度および特異度でてんかんの発作を検知することができる。 According to the above configuration, epileptic seizures can be detected with high sensitivity and specificity.
バンドパスフィルターを用いて、上記脳波信号から上記第１周波数帯の信号と上記第２周波数帯の信号とを抽出する抽出部と、時刻ｎにおける上記第１周波数帯の波形の位相をφω（ｎ）とし、時刻ｎにおける上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相をφγω（ｎ）としたとき、上記一致率を以下の式（１）中のＳＩとして算出する解析部と、を備えていてもよい。Using a band-pass filter, an extraction unit that extracts the first frequency band signal and the second frequency band signal from the electroencephalogram signal, and the phase of the first frequency band waveform at time n is φ ω ( n), and the phase of the first frequency band signal extracted from the envelope of the second frequency band signal at time n is φ γω (n), the coincidence rate is expressed by the following equation (1): And an analysis unit that calculates the SI of the inside.
上記解析部は、上記第１周波数帯の信号を、任意の時刻を境にしてその前後で時間的に入れ替えて得られる信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率である位相シャッフル一致率を算出し、上記一致率から上記位相シャッフル一致率を差し引いて得られる実質一致率を指標として、発作を検知してもよい。 The analysis unit extracts the signal of the first frequency band from the phase of the signal obtained by temporally switching the signal before and after an arbitrary time and the envelope of the signal of the second frequency band. The phase shuffle coincidence rate, which is the coincidence rate with the phase of the signal in the first frequency band, is calculated, and the seizure is detected using the real coincidence rate obtained by subtracting the phase shuffle coincidence rate from the coincidence rate as an index. Also good.
上記第１周波数帯は、４〜３０Ｈｚであり、上記第２周波数帯は、５０〜１５０Ｈｚであってもよい。 The first frequency band may be 4 to 30 Hz, and the second frequency band may be 50 to 150 Hz.
上記第１周波数帯は、１４〜３０Ｈｚであってもよい。上記の構成によれば、より高い感度および特異度でてんかんの発作を検知することができる。 The first frequency band may be 14 to 30 Hz. According to the above configuration, epileptic seizures can be detected with higher sensitivity and specificity.
上記第２周波数帯は、８０〜１５０Ｈｚであってもよい。上記の構成によれば、より高い感度および特異度でてんかんの発作を検知することができる。 The second frequency band may be 80 to 150 Hz. According to the above configuration, epileptic seizures can be detected with higher sensitivity and specificity.
上記一致率が所定の閾値を超えた旨を、外部に報知する報知部を備えていてもよい。上記の構成によれば、発作が生じた旨を患者本人および他の者に知らせることができる。 You may provide the alerting | reporting part which alert | reports to the outside that the said coincidence rate exceeded the predetermined threshold value. According to the above configuration, it is possible to notify the patient himself / herself and other persons that a seizure has occurred.
上記閾値は、てんかん患者の非発作状態における一致率の標準偏差に基づいて決定された値であってもよい。これにより、高い感度および特異度で発作を検出することができる。 The threshold value may be a value determined based on the standard deviation of the coincidence rate in the non-seizure state of the epileptic patient. Thereby, seizures can be detected with high sensitivity and specificity.
また、本発明のてんかん発作検知装置は、てんかん患者の体内に埋め込まれ、上記脳波信号を取得する脳波計と、上記てんかん発作判定装置と、を備えている。 In addition, an epileptic seizure detection device of the present invention includes an electroencephalograph that is embedded in the body of an epileptic patient and acquires the electroencephalogram signal, and the epileptic seizure determination device.
１ てんかん発作検知装置
１０ 脳波計
２０ 発作判定部（てんかん発作判定装置）
２１ 抽出部
２２ 解析部
２３ 報知部1 epilepsy seizure detection device 10 electroencephalograph 20 seizure determination unit (epileptic seizure determination device)
21 Extraction unit 22 Analysis unit 23 Notification unit
Claims (8)
上記脳波信号から、第１周波数帯の信号と、上記第１周波数帯よりも高い周波数帯である第２周波数帯の信号と、を抽出し、
上記第１周波数帯は、４〜３０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域であり、
上記第２周波数帯は、５０〜１５０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域であり、
上記第１周波数帯の信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率を指標とし、当該指標が所定の閾値を超えた場合に発作を検知することを特徴とするてんかん発作判定装置。 An epilepsy seizure determination device that detects an epileptic seizure based on an electroencephalogram signal of an epilepsy patient,
Extracting the signal of the first frequency band and the signal of the second frequency band that is a higher frequency band than the first frequency band from the brain wave signal,
The first frequency band is an arbitrary frequency band within a range of 4 to 30 Hz,
The second frequency band is an arbitrary frequency band within a range of 50 to 150 Hz,
The matching rate between the phase of the first frequency band signal and the phase of the first frequency band signal extracted from the envelope of the second frequency band signal is used as an index, and the index has a predetermined threshold value. An epileptic seizure determination device, characterized by detecting seizures when exceeded .
時刻ｎにおける上記第１周波数帯の波形の位相をφω（ｎ）とし、時刻ｎにおける上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相をφγω（ｎ）としたとき、上記一致率を以下の式（１）中のＳＩとして算出する解析部と、を備えていることを特徴とする請求項１に記載のてんかん発作判定装置。
The phase of the waveform in the first frequency band at time n is φω (n), and the phase of the signal in the first frequency band extracted from the envelope of the signal in the second frequency band at time n is φγω (n). The epileptic seizure determination device according to claim 1, further comprising: an analysis unit that calculates the coincidence rate as SI in the following equation (1).
上記脳波信号から、第１周波数帯の信号と、上記第１周波数帯よりも高い周波数帯である第２周波数帯の信号と、を抽出し、
上記第１周波数帯は、４〜３０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域であり、
上記第２周波数帯は、５０〜１５０Ｈｚの範囲内の任意の周波数帯域であり、
上記第１周波数帯の信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率を算出するとともに、
バンドパスフィルターを用いて、上記脳波信号から上記第１周波数帯の信号と上記第２周波数帯の信号とを抽出する抽出部と、
時刻ｎにおける上記第１周波数帯の波形の位相をφω（ｎ）とし、時刻ｎにおける上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相をφγω（ｎ）としたとき、上記一致率を以下の式（１）中のＳＩとして算出する解析部と、を備えており、
上記解析部は、
上記第１周波数帯の信号を、任意の時刻を境にしてその前後で時間的に入れ替えて得られる信号の位相と、上記第２周波数帯の信号の包絡線から抽出される上記第１周波数帯の信号の位相と、の一致率である位相シャッフル一致率を算出し、
上記一致率から上記位相シャッフル一致率を差し引いて得られる実質一致率を指標とし、当該指標が所定の閾値を超えた場合に発作を検知することを特徴とするてんかん発作判定装置。
Extracting the signal of the first frequency band and the signal of the second frequency band that is a higher frequency band than the first frequency band from the brain wave signal,
The first frequency band is an arbitrary frequency band within a range of 4 to 30 Hz,
The second frequency band is an arbitrary frequency band within a range of 50 to 150 Hz,
While calculating the coincidence rate between the phase of the first frequency band signal and the phase of the first frequency band signal extracted from the envelope of the second frequency band signal,
An extraction unit that extracts a signal of the first frequency band and a signal of the second frequency band from the electroencephalogram signal using a bandpass filter;
The phase of the waveform in the first frequency band at time n is φω (n), and the phase of the signal in the first frequency band extracted from the envelope of the signal in the second frequency band at time n is φγω (n). An analysis unit that calculates the coincidence rate as SI in the following equation (1),
The analysis part
The first frequency band extracted from the phase of the signal obtained by temporally switching the signal of the first frequency band before and after an arbitrary time and the envelope of the signal of the second frequency band Phase shuffle coincidence rate, which is the coincidence rate with the signal phase of
An epileptic seizure determination device characterized by detecting a seizure when an actual coincidence rate obtained by subtracting the phase shuffle coincidence rate from the coincidence rate is used as an index and the index exceeds a predetermined threshold .
請求項１〜７の何れか１項に記載のてんかん発作判定装置と、を備えていることを特徴とするてんかん発作検知装置。 An electroencephalograph embedded in the body of an epilepsy patient and acquiring the above electroencephalogram signal;
An epileptic seizure detection device comprising the epileptic seizure determination device according to any one of claims 1 to 7 .
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