JP6710636B2 - 生体信号の局所的収集、生体電気信号に基づく発話補助インターフェース内のカーソル制御、および生体電気信号に基づく覚醒検出 - Google Patents
生体信号の局所的収集、生体電気信号に基づく発話補助インターフェース内のカーソル制御、および生体電気信号に基づく覚醒検出 Download PDFInfo
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Description
本出願は、2013年10月14日出願のU.S.第61/890,859号のアメリカ合衆国法典第35巻「特許法」第119(e)条に基づく優先権の利益を主張するものであり、この特許の内容全体が、参照により本明細書に組み入れられる。
本開示は、概して医療機器に関し、更に詳しくは、発話補助インターフェース内のカーソル位置を制御するために記録された生体電気信号を使用し、かつ、睡眠中の覚醒を検出するために記録された生体信号を使用する、制限区域に限定される、電気的活動を記録するように構成された電極を有する装置に関する。
人間において、脳内の様々な神経細胞が協働して、豊かでかつ連続した1組の神経電気信号を生成している。そのような信号は、体の残りの制御に強力な影響を与える。例えば、信号は、体動を開始し、認知的思考を促進する。更に、神経信号は、睡眠中に人間を目覚めさせることができる。数十年の精力的な研究にもかかわらず、信号の複雑性のために、信号から様々な人間の行動への直接的な変換は、わからないままである。しかしながら、そのようなマッピングを理解する有用性により、生活機能においてハンディキャップを負う多くの個人の生活を大幅に向上させる潜在性が提供される。この理解があれば、おそらく、病状を診断することができるか、または、信号から行動までの生体経路を技術により回避および/または再現することができるであろう。
様々なデバイスは、長年にわたって、神経活動を記録するために使用されている。1つのこのようなデバイスとしては、脳波(EEG)デバイスが挙げられる。従来、何十もの電極は、人の頭部にぐるりと設置される。多数の電極が、信号対雑音比を正確に向上させようとして頭皮場所に設置される。更には、使用される多くの電極にもかかわらず、多くの者が、EEGは不良な空間解像度および低い信号対雑音比を有すると主張し続けている。したがって、EEGデータの用途は、少なくとも2つの理由で限界がある、即ち、多くの電極および設置精度により、通常は、EEG記録は臨床の場に限定され、データにおいて意義がある神経の土台を抽出しようとするこれまでの困難な取り組みにより、データの解釈および使用が制約されている。
活性電極と基準電極とを含む電極のクラスタを有するハウジングを備え、前記電極が互いに極めて接近している、生理データ取得アセンブリ。
[本発明1002]
前記電極が、約5インチ、4インチ、または3インチ未満だけ分離される、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1003]
前記電極のクラスタが、接地電極を更に含む、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1004]
電力サブシステムを更に備える、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1005]
前記電力サブシステムが、バッテリを含む、本発明1004の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1006]
ユーザから取得された生理データを分析する機能を更に備える、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1007]
ユーザから取得されたデータを記録、送信、または記憶するように構成される、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1008]
取得データを暗号化する機能を更に備える、本発明1007の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1009]
前記アセンブリを充電する少なくとも1つのポートを更に備える、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1010]
データを送信または受信する少なくとも1つのポートを更に備える、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1011]
無線通信モジュールを更に備える、本発明1006の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1012]
リモートサーバまたはコンピューティングデバイスと通信する、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1013]
リモートコントロールと無線通信する、本発明1011の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1014]
前記リモートコントロールが、電源またはドッキングステーションの役目をする、本発明1013の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1015]
1つまたはそれ以上の更なるセンサを更に備える、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1016]
前記センサが、加速度計、GPSセンサ、頭部位置決めセンサ、鼻呼吸速度計、体温センサ、およびオキシメータから成る群から選択される、本発明1015の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1017]
前記1つまたはそれ以上の更なるセンサが、体温、脈拍、呼吸数、呼吸量、および血圧から成る群から選択された生理的パラメータを検出する、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1018]
取得データが、筋電図記録データである、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1019]
前記コンピューティングデバイスが、グラフィックディスプレイを含む、本発明1012の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1020]
取得データが、前記グラフィックディスプレイ上で所望のテキストオプションを生成するために利用される、本発明1019の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1021]
前記コンピューティングデバイスが、プロテーゼ、ラップトップ、コンピュータ、携帯電話、メディアプレーヤ、医療デバイス、タブレット、およびファブレットから成る群から選択される、本発明1012の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1022]
前記コンピューティングデバイスが、プロテーゼであり、取得データが、前記プロテーゼの動きを制御するために利用される、本発明1012の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1023]
取得データが、音声を生成するために利用される、本発明1001の生理データ取得アセンブリ。
[本発明1024]
対象の生理データを取得するためのシステムであって、
(a)本発明1001〜1023のいずれかの生理データ取得アセンブリと、
(b)コンピューティングデバイス、リモートサーバ、または遠隔ネットワークと
を備え、
前記アセンブリが、前記コンピューティングデバイス、リモートサーバ、または遠隔ネットワークと通信する、前記システム。
[本発明1025]
取得データが、筋電図記録データである、本発明1024のシステム。
[本発明1026]
前記取得データに基づいて音声を生成する機能を含む、本発明1024のシステム。
[本発明1027]
前記取得データに基づいて前記コンピューティングデバイスのグラフィックディスプレイ上で所望のテキストオプションを生成する機能を含む、本発明1024のシステム。
[本発明1028]
前記コンピューティングデバイスが、プロテーゼであり、前記システムが、前記取得データに基づいて前記プロテーゼの動きを制御する機能を含む、本発明1024のシステム。
[本発明1029]
対象の生理データを取得および分析する方法であって、
(a)本発明1001〜1023のいずれかのアセンブリを使用して前記対象から生理データを取得する工程と、
(b)(a)において取得された前記生理データを分析し、それによって前記生理データを取得および分析する工程と
を含む、前記方法。
[本発明1030]
(b)に基づいて前記対象の意識または覚醒の状態を判定する工程を更に含む、本発明1029の方法。
[本発明1031]
(b)に基づいて前記対象の睡眠状態を示すパラメータを判定する工程を更に含む、本発明1029の方法。
[本発明1032]
(b)に基づいて前記対象に及ぼす薬物の影響を判定する工程を更に含む、本発明1029の方法。
[本発明1033]
前記対象の疾患の存在または状態を判定する工程を更に含む、本発明1029の方法。
[本発明1034]
前記疾患が、神経疾患または神経変性疾患である、本発明1033の方法。
[本発明1035]
前記疾患が、筋萎縮性側索硬化症(ALS)または筋ジストロフィーである、本発明1034の方法。
[本発明1036]
(b)を利用して、前記アセンブリに接続したコンピューティングデバイスを制御または操作することを更に含む、本発明1029の方法。
[本発明1037]
(b)が、前記コンピューティングデバイスにおける動きを制御するために更に利用される、本発明1036の方法。
[本発明1038]
前記コンピューティングデバイスが、プロテーゼである、本発明1037の方法。
[本発明1039]
(b)が、前記コンピューティングデバイスのグラフィカルユーザインタフェース上で表示されたカーソル、テキスト、アイコン、またはビジュアルポインタを操作するために更に利用される、本発明1036の方法。
[本発明1040]
(b)が、コンピューティングデバイスを介して音を生成するために更に利用される、本発明1036の方法。
[本発明1041]
前記音が、可聴音声である、本発明1040の方法。
[本発明1042]
特定の操作に取得データをマッピングする工程を更に含む、本発明1036の方法。
[本発明1043]
前記生理データが、筋電図記録(EMG)データまたは神経データである、本発明1029の方法。
[本発明1044]
分析する工程が、
前記スペクトログラムを周波数に優先して時間にて少なくとも1回正規化することと、
前記スペクトログラムを時間に優先して周波数にて少なくとも1回正規化することと
を含む、本発明1029の方法。
[本発明1045]
分析する工程が、
前記スペクトログラムを計算することと、
前記スペクトログラムを正規化することと、
独立成分または主成分分析を実行することと、
クラスタを識別することと
を含む、本発明1029の方法。
[本発明1046]
分析する工程が、時間フラグメンテーション分析を実行することを含む、本発明1029の方法。
[本発明1047]
分析する工程が、好適な頻度分析を実行することを含む、本発明1029の方法。
[本発明1048]
分析する工程が、スペクトルフラグメンテーション分析を実行することを含む、本発明1029の方法。
[本発明1049]
前記好適な周波数空間または前記フラグメンテーション空間または前記クラスタ空間の統計分析を更に含む、本発明1044の方法。
[本発明1050]
前記好適な周波数空間または前記フラグメンテーション空間または前記クラスタ空間の統計分析を更に含む、本発明1045の方法。
[本発明1051]
前記好適な周波数空間または前記フラグメンテーション空間または前記クラスタ空間の統計分析を更に含む、本発明1046の方法。
[本発明1052]
前記好適な周波数空間または前記フラグメンテーション空間または前記クラスタ空間の統計分析を更に含む、本発明1047の方法。
[本発明1053]
前記好適な周波数空間または前記フラグメンテーション空間または前記クラスタ空間の統計分析を更に含む、本発明1048の方法。
[本発明1054]
限られた発話または移動能力を有する対象を支援する方法であって、
(a)本発明1001〜1023のいずれかのアセンブリを使用して前記対象から生理データを取得する工程と、
(b)(a)において取得された前記生理データを分析する工程と、
(c)(b)を利用して、前記アセンブリに接続したコンピューティングデバイスを制御または操作し、それにより前記対象を支援する工程と
を含む、前記方法。
[本発明1055]
前記対象が、神経疾患または神経変性疾患を有する、本発明1054の方法。
[本発明1056]
前記疾患が、筋萎縮性側索硬化症(ALS)または筋ジストロフィーである、本発明1055の方法。
[本発明1057]
(b)を利用して前記アセンブリに接続したコンピューティングデバイスを制御または操作する工程を更に含む、本発明1054の方法。
[本発明1058]
(b)が、前記コンピューティングデバイスにおける動きを制御するために更に利用される、本発明1057の方法。
[本発明1059]
前記コンピューティングデバイスが、プロテーゼである、本発明1058の方法。
[本発明1060]
(b)が、前記コンピューティングデバイスのグラフィカルユーザインタフェース上で表示されたカーソル、テキスト、アイコン、またはビジュアルポインタを操作するために更に利用される、本発明1057の方法。
[本発明1061]
(b)が、前記コンピューティングデバイスを介して音を生成するために更に利用される、本発明1057の方法。
[本発明1062]
前記音が、可聴音声である、本発明1061の方法。
[本発明1063]
特定の操作に取得データをマッピングする工程を更に含む、本発明1057の方法。
[本発明1064]
前記生理データが、筋電図記録(EMG)データまたは神経データである、本発明1054の方法。
[本発明1065]
覚醒または意識の状態を検出する方法であって、
(a)本発明1001〜1023のいずれかのアセンブリを使用して前記対象から生理データを取得する工程と、
(b)(a)において取得された前記生理データを分析する工程と、
(c)(b)を利用して、前記対象の覚醒または意識のパラメータを判定し、それにより、前記対象の覚醒または意識の状態を検出する工程と
を含む、前記方法。
[本発明1066]
前記対象が、睡眠状態にある、本発明1065の方法。
[本発明1067]
前記対象の睡眠の質を特徴づける工程を更に含む、本発明1067の方法。
添付図面とともに、以下の詳細な説明により、本発明の性質および利点のより深い理解が得られるであろう。
本発明のある特定の実施形態は、コンパクトな多電極デバイスを使用して生体信号(例えば、脳波(EEG)または筋電図記録法(EMG)データ)の簡便な記録を促進することができる。スペクトログラムを、記録された信号の差に基づいて生成し、かつ、スペクトログラムの一方または両方の方向に正規化することができる(例えば、各電力値は、同じ周波数の電力値に基づくが異なった時間位置についておよび/または同じ時間位置の電力値に基づくが異なる周波数について正規化されるようになっている)。スペクトログラムを、時間ブロック、つまり、(例えば、30秒など定義された持続時間の)エポックに分割することができ、各スペクトログラム部分は、1回またはそれ以上の回数(例えば、周波数全体にわたって、または、時間ブロック内の時間位置全体にわたって)正規化することができる。所与の時間ブロックについて、zスコアを、正規化電力値を使用して判定することができる(例えば、zスコアは、時間ブロックにおける時間位置全体にわたって正規化電力値の大きい広がりに対応する周波数について高いようになっている)。強力な周波数は、その後、時間ブロックについて高いかまたは最高正規化電力に対応する周波数であるとものとして識別することができる。強力な周波数は、睡眠段階を示すことができる。
図11〜14は、プロセス1000を使用して実行される自動化された覚醒検出の実施例を例示する。各図について、一夜の睡眠の単一チャンネルEEG記録が分析され、データの一部の分析結果を示す。上のプロットは、プロセス1000を使用して検出される覚醒の自動化された検出(各検出は上部縦線により表示)および覚醒の手作業による検出(各検出は下部縦線により表示)を示す。下のプロットは、睡眠経過図を示し、睡眠経過図では、信号が覚醒の状態または睡眠段階に対応したかどうか(および、睡眠のどの睡眠段階か)に関する手作業による評価を識別する。睡眠/覚醒状態を(下部睡眠経過図に示すように)30秒の周期毎に割り当てた。覚醒検出は、より細かい時間尺度で行われた。したがって、覚醒を平坦な睡眠経過図に対応する期間中でさえ検出することができた。各データセットについて、自動化覚醒検出および手作業による覚醒検出を比較することにより感度変数、特異性変数、および正確さ変数を計算した。
図11に示すように、手作業および自動化による検出により、概して互いが追跡される。自動化された検出の感度は72.7%であり、特異性は99.0%であり、精度は98.4%であった。この自動化された覚醒検出を、更に手作業または自動化による睡眠段階検出と組み合わせて、覚醒により中断された段階の睡眠のパーセンテージを判定することができる。(手作業による睡眠段階検出を使用する)この状況および/または覚醒間の睡眠時間の量において。このデータセットについて、覚醒間の平均睡眠時間は2.4分のみあり、最大値は19分のみであった。したがって、覚醒検出を使用して、睡眠データを素早く分析し、かつ、睡眠の質に関連する定量化可能な表示をもたらすことができる。
覚醒検出により、更に、処置の評価をもたらすことができる。図12Aおよび12Bは、持続的陽性気道圧(CPAP)(図12A)処置なし、その後、CPAP処置(図12B)有りの第1の患者についての睡眠データの分析結果を示す。また、ここでも自動化された覚醒検出により、手作業による検出が追跡される。更に、CPAP存在に対応する差異が検出の両方の形式を使用して断言される。全体として、覚醒は、CPAPなしデータセットについては時間位置の2.1%(段階1睡眠に4.0%、段階2睡眠に3.0%、段階3睡眠に0%およびREMに2.3%)に、および、CPAPデータセットの時間位置のわずか1.2%(段階1睡眠に2.9%、段階2睡眠に1.2%、段階3睡眠に0%およびREMに1.4%)に存在した。したがって、覚醒は、CPAPデータセットにおいて43%減少し、処置は効果的であったことが示唆される。
覚醒に基づく統計結果を使用して、薬物研究において4つのコホートを比較した。コホートの1つは、偽薬コホートを含む。他の3つは、薬物に対応し、各コホートは、薬物の異なる投薬量に関連する。各患者について、覚醒間の平均時間を判定した。ANOVAを行って、平均覚醒間時間が任意のコホートについて有意に異なったかどうか判定した。その他の3つのコホートの各々と比較された、短い中間間覚醒時間に関連づけられたときに第2のコホートは0.004、0.002および0.004のp値を伴った。したがって、薬物の有効性および/または副作用プロファイルを自動化された覚醒検出を使用して検証することができる。
図14は、多くの覚醒を経験した患者における覚醒検出を示す。平均覚醒間時間は、1.4分のみであった。そのような頻繁な覚醒は、不眠症を示唆または示す可能性があり、診断、モニタリングおよび/または治療評価のために使用することができる。
Claims (27)
- 活性電極と基準電極とを含む電極のクラスタを有するハウジングを備え、前記電極が互いに極めて接近し、かつ、5インチ、4インチ、または3インチ(≒ 127.0mm、101.6mm、または76.2mm)未満だけ分離される、生理データ取得アセンブリであって、該基準電極の基準信号を該活性電極から差し引き、それによって該活性電極のアクティブ信号の雑音を低減するように構成されている、前記生理データ取得アセンブリ。
- 前記電極のクラスタが、接地電極を更に含む、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 電力サブシステムを更に備える、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記電力サブシステムが、バッテリを含む、請求項3に記載の生理データ取得アセンブリ。
- ユーザから取得された生理データを分析する機能を更に備える、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- ユーザから取得されたデータを記録、送信、または記憶するように構成される、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 取得データを暗号化する機能を更に備える、請求項6に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記アセンブリを充電する少なくとも1つのポートを更に備える、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- データを送信または受信する少なくとも1つのポートを更に備える、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 無線通信モジュールを更に備える、請求項5に記載の生理データ取得アセンブリ。
- リモートサーバまたはコンピューティングデバイスと通信する、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- リモートコントロールと無線通信する、請求項10に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記リモートコントロールが、電源またはドッキングステーションの役目をする、請求項12に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 1つまたはそれ以上の更なるセンサを更に備える、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記センサが、加速度計、GPSセンサ、頭部位置決めセンサ、鼻呼吸速度計、体温センサ、およびオキシメータから成る群から選択される、請求項14に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記1つまたはそれ以上の更なるセンサが、体温、脈拍、呼吸数、呼吸量、および血圧から成る群から選択された生理的パラメータを検出する、請求項14に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 取得データが、筋電図記録データである、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記コンピューティングデバイスが、グラフィックディスプレイを含む、請求項11に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 取得データが、前記グラフィックディスプレイ上で所望のテキストオプションを生成するために利用される、請求項18に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記コンピューティングデバイスが、ラップトップ、コンピュータ、携帯電話、メディアプレーヤ、医療デバイス、タブレット、およびファブレットから成る群から選択される、請求項11に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 前記コンピューティングデバイスを有するプロテーゼと通信し、取得データが、前記プロテーゼの動きを制御するために利用される、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 取得データが、音声を生成するために利用される、請求項1に記載の生理データ取得アセンブリ。
- 対象の生理データを取得するためのシステムであって、
(a)請求項1〜10、12〜17、および22のいずれか一項に記載の生理データ取得アセンブリと、
(b)コンピューティングデバイス、リモートサーバ、または遠隔ネットワークと
を備え、
前記アセンブリが、前記コンピューティングデバイス、リモートサーバ、または遠隔ネットワークと通信する、前記システム。 - 取得データが、筋電図記録データである、請求項23に記載のシステム。
- 前記取得データに基づいて音声を生成する機能を含む、請求項23に記載のシステム。
- 前記取得データに基づいて前記コンピューティングデバイスのグラフィックディスプレイ上で所望のテキストオプションを生成する機能を含む、請求項23に記載のシステム。
- 前記システムが、前記コンピューティングデバイスを有するプロテーゼと通信し、前記取得データに基づいて前記プロテーゼの動きを制御する機能を含む、請求項23に記載のシステム。
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