JP7279999B2 - 薬物使用と生理学的状態の非侵襲的検出のためのバイオアッセイ - Google Patents
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Description
本出願は2018年1月19日出願の米国仮特許出願第62/619,434号に対する優先権を主張し、この教示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本出願はさらに、2014年9月19日出願の米国特許出願第2015/0116665号、2016年10月11日出願の米国特許出願第2017/0100061号及び2011年3月30日出願の米国特許第9,326,725号に関連し、これらの内容は参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、薬物使用及び/または生理学的障害及び瞳孔動揺へのそれらの影響に関する。具体的には、本開示は、薬物使用及び/または生理学的障害の検出のための瞳孔測定の利用について説明する。
瞳孔制御には、多数のニューロン経路が関与する複雑な生理学が必要である。したがって、瞳孔挙動は、これらのニューロン経路の完全性と機能性への窓口を提供する。さらに、瞳孔挙動は、括約筋及び散大筋による虹彩の収縮及び拡張によって示されるように、代謝または中枢神経系の構造での変化または異常を反映することができる。中枢神経系へのこの接続は、臨床及び実験の設定において病理の決定及び識別を重要にし、瞳孔挙動の評価が病理の迅速な検出及び診断のためのメカニズムを提供し得ることを示唆している。
実験パラメータ336’は、上述のように、振幅、周波数、帯域パワー、及び波形の数学的モデルであり得るが、これらに限定されない。加えて、実験パラメータ336’は、とりわけ、ベースライン瞳孔サイズ、最大瞳孔サイズ、最小瞳孔サイズ、収縮速度(平均収縮速度と最大収縮速度)、収縮潜時、再拡張速度、最大変化瞳孔のサイズ、瞳孔の再拡張の最大速度、瞳孔の再拡張の平均速度、瞳孔の最大面積、瞳孔の最小面積、瞳孔の平均面積、瞳孔サイズの75%回復までの時間、瞳孔サイズの100%回復までの時間、及び瞳孔光反射の曲線下面積であり得る。
フィルタリングは、所定の周波数の上、下、または所定の周波数内のデータの除去、及び、例えば、所定の振幅の上、下、または所定の振幅でのデータの除去を含むことができ、所定の周波数及び所定の振幅は、特定の目標生物学的活性化合物と相関している。例えば、図4に示されるように、オピオイドは、周波数領域に沿って12Hzと14Hzとの間で増加した振幅振動を有し得ることが分かる場合がある。これら2つの周波数の間の曲線下の領域、帯域パワーと呼ばれる曲線下の領域の決定により、未知の周波数スペクトルデータは、既知のエンティティの参照周波数スペクトルデータと比較されて、デルタ帯域パワーを決定し得る。図3に関して説明したように、デルタ帯域パワーは、比較メトリックまたは第2のパラメータとすることができ、存在する場合、デルタ帯域パワーは、データ収集機器の感度に応じて所定の閾値を超える場合がある。
を含む、前記装置。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[1] 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
ディスプレイと、
処理回路であって、
前記患者の前記瞳孔動揺の実験データ及び参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記変換された実験データに基づいて1つ以上の選択されたパラメータの第1のパラメータを計算し、
前記変換された参照データに基づいて、前記1つ以上の選択されたパラメータの対応する第1のパラメータを計算し、
前記実験データに基づく前記第1のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第1のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第1のパラメータ及び前記対応する第1のパラメータの正規化であり
前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示し、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標としてのオピオイドの識別であるように構成されている前記処理回路と
を含む、装置。
[2] 前記処理回路が、
前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第1のパラメータと前記参照データの前記対応する第1のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、[1]に記載の装置。
[3] 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが所定周波数での振幅である、[1]に記載の装置。
[4] 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが帯域パワーである、[1]に記載の装置。
[5] 前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域パワーと前記参照データの帯域パワーの差である、[1]に記載の装置。
[6] 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが前記実験データの数学的モデルである、[1]に記載の装置。
[7] 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが前記実験データの周波数スペクトルの数学的モデルである、[6]に記載の装置。
[8] 前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率である、[1]に記載の装置。
[9] 前記処理回路が、
前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、[1]に記載の装置。
[10] 前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、[9]に記載の装置。
[11] 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
ディスプレイと、
処理回路であって、
前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて1つ以上の選択されたパラメータの第1のパラメータを計算し、
瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記1つ以上の選択されたパラメータの対応する第1のパラメータを計算し、
前記実験データに基づく前記第1のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第1のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第1のパラメータ及び前記対応する第1のパラメータの正規化であり、
前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路と
を含む、装置。
[12] 前記処理回路が、
前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第1のパラメータと前記参照データの前記対応する第1のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、[11]に記載の装置。
[13] 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域パワーと前記参照データの帯域パワーの間の差であるようにさらに構成されている、[11]に記載の装置。
[14] 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率であるようにさらに構成されている、[11]に記載の装置。
[15] 前記処理回路が、
前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成されている、[11]に記載の装置。
[16] 前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、[15]に記載の装置。
[17] 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標の識別であり、前記生物学的活性目標は、アルコール、オピオイド、カンナビノール、アルファ-2アゴニスト、ベンゾジアゼピン、ケタミンモルヒネ、モルヒネ-3-グルクロニド、モルヒネ-6-グルクロニドまたはそれらの組み合わせを含む群から選択されている、[11]に記載の装置。
[18] 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記変換された実験データから所定の周波数範囲に従うデータを除去するようにさらに構成されている、[11]に記載の装置。
[19] 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が自律神経障害の存在の識別であることができ、前記自律神経障害は姿勢起立性頻脈症候群及び糖尿病性神経障害を含む群から選択したものであることができる、[11]に記載の装置。
[20] 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
処理回路であって、
前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて1つ以上の選択されたパラメータの第1のパラメータを計算し、
瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記1つ以上の選択されたパラメータの対応する第1のパラメータを計算し、
前記実験データに基づく前記第1のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第1のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第1のパラメータ及び前記対応する第1のパラメータの正規化であり、
前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路
を含む、装置。
Claims (15)
- 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
ディスプレイと、
処理回路であって、
前記患者の前記瞳孔動揺の実験データ及び参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記変換された実験データに基づいて1つ以上の選択されたパラメータの第1のパラメータを計算し、
前記変換された参照データに基づいて、前記1つ以上の選択されたパラメータの対応する第1のパラメータを計算し、
前記実験データに基づく前記第1のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第1のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第1のパラメータ及び前記対応する第1のパラメータの正規化であり、
前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示し、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標としてのオピオイドの識別であるように構成されている前記処理回路と
を含み、
前記処理回路が、
前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成され、
前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、装置。 - 前記処理回路が、
前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第1のパラメータと前記参照データの前記対応する第1のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、請求項1に記載の装置。 - 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが所定周波数での振幅である、請求項1に記載の装置。
- 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが帯域パワーである、請求項1に記載の装置。
- 前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域パワーと前記参照データの帯域パワーの差である、請求項1に記載の装置。
- 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが前記実験データの数学的モデルである、請求項1に記載の装置。
- 前記実験データに基づく前記第1のパラメータが前記実験データの周波数スペクトルの数学的モデルである、請求項6に記載の装置。
- 前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率である、請求項1に記載の装置。
- 患者の瞳孔動揺の評価のための装置であって、
ディスプレイと、
処理回路であって、
前記患者の前記瞳孔動揺の実験データに基づいて1つ以上の選択されたパラメータの第1のパラメータを計算し、
瞳孔動揺の参照データに基づいて、前記1つ以上の選択されたパラメータの対応する第1のパラメータを計算し、
前記実験データに基づく前記第1のパラメータと前記参照データに基づく前記対応する第1のパラメータからメトリックを生成し、前記生成されたメトリックは前記第1のパラメータ及び前記対応する第1のパラメータの正規化であり、
前記生成されたメトリックが所定の閾値を達成するかどうか決定し、前記所定の閾値は生物学的活性目標に関連し、
前記ディスプレイ上に前記決定に基づいて前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価を表示するように構成されている前記処理回路と
を含み、
前記処理回路が、
前記患者の目の複数のビデオシーケンスを取得し、
前記複数のビデオシーケンスから計算される一次データに基づいて瞳孔データを生成し、前記一次データは時系列の瞳孔寸法を含み、
前記生成された瞳孔データから二次データを計算し、
前記二次データが前記瞳孔動揺の周波数スペクトルを含むようにさらに構成され、
前記一次データがマスク画像に基づいて計算され、前記処理回路は、前記マスク画像を生成するために、
前記目の瞳孔の中心、前記目の前記瞳孔の境界及び前記目の虹彩を位置検出し、
前記マスク画像を生成し、前記マスク画像は、前記目の前記瞳孔の前記中心の位置、前記目の前記瞳孔の前記境界及び前記目の前記虹彩に基づく前記虹彩の予想される位置に対応するようにさらに構成されている、装置。 - 前記処理回路が、
前記生成されたメトリックが前記実験データの前記第1のパラメータと前記参照データの前記対応する第1のパラメータの間の相関に基づいて前記所定の閾値を達成するかどうか決定するようにさらに構成されている、請求項9に記載の装置。 - 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記生成されたメトリックが前記実験データの帯域パワーと前記参照データの帯域パワーの間の差であるようにさらに構成されている、請求項9に記載の装置。 - 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データ及び前記参照データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記生成されたメトリックが前記実験データの周波数スペクトルの、そして前記参照データの周波数スペクトルの、数学的モデルの類似性比率であるようにさらに構成されている、請求項9に記載の装置。 - 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が前記生物学的活性目標の識別であり、前記生物学的活性目標は、アルコール、オピオイド、カンナビノール、アルファ-2アゴニスト、ベンゾジアゼピン、ケタミンモルヒネ、モルヒネ-3-グルクロニド、モルヒネ-6-グルクロニドまたはそれらの組み合わせを含む群から選択されている、請求項9に記載の装置。
- 前記処理回路が、
前記患者の前記瞳孔動揺の前記実験データを周波数ベースの変換を介して変換し、
前記変換された実験データから所定の周波数範囲に従うデータを除去するようにさらに構成されている、請求項9に記載の装置。 - 前記患者の前記瞳孔動揺の前記評価が自律神経障害の存在の識別であることができ、前記自律神経障害は姿勢起立性頻脈症候群及び糖尿病性神経障害を含む群から選択したものであることができる、請求項9に記載の装置。
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