KR101751823B1 - 마취 및 의식 심도 모니터링 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 엔트로피 또는 생물체 피검자로부터의 연속 또는 유발 신호들을 모니터링하는 다른 복잡도 분석 등의 비선형 동적(NLD) 분석을 포함하는 방법 및 시스템으로 이루어지며, 여기서 이러한 시스템은 a) 생물체 피검자에 주어진 환자 자극의 결과로서 생물체의 신호 유발과, 신호 순서 또는 규칙성에서의 일시적 변화들을 잡아낼 수 있는 비선형 분석 방법의 결합; b) 유발 또는 연속 중추 신경 또는 말초 생리적 메커니즘들의 임의의 결합; c) 마취 및 의식 심도(A&CD), 진정 또는 수면/각성 상태의 환자의 레벨을 나타내는 측정치를 발생시키는 수단을 포함하는 처리 단계들로 이루어진다. 또한, 본 발명은 a) 중추 신경계(CNS), b) 말초 조절 또는 신경계(PNS), c) 자율 조절 또는 신경계(ANS), d) 각성들, 및 e) 인공물들의 임의의 결합을 포함하는 여러 가지 신호 기원들 사이에 구별을 향상시키기 위한 NLC 분석 수단을 포함하는 방법 및 시스템으로 이루어진다.
Description
본 발명은 유발된 전기생리적 전위 신호 모니터링에 관한 것이며, 특히 개인의 감각 상태를 결정하는 수단으로서 또한 생리적, 전기적 또는 전자기적 신호원을 확증하는 수단으로서 적용될 수 있는 것이다.
피험자의 감각 상태를 모니터링하는 과정은 여러 생리학적 파라미터들을 신뢰 있게 추적하거나 여러 모니터링 시스템을 효과적으로 임상 배치하기 위한 필수 선행조건이다.
또한 생리학적 신호들을 모니터링하는 일반적 관점에서, 신호원을 구별하기 위한 요건은 매우 중요한 단계이다. 특히, 생리학적 모니터링 시스템의 출력 측정은 통상 그 출력 측정이 관계자의 알려진 출처에 주로 기초하고 있다는 가정에 의존한다. 예를 들어 마취 중 뇌를 모니터링하는 경우, 마취 심도를 결정하기 위한 기초로 의존하고 있는 출력 측정 지수들은 중추 신경계(CNS)로부터 발생하는 관계자의 관련 신경 신호, 근육 활동으로부터 발생하고 말초 제어 시스템(PCS)에 의해 발생된 근전도 신호, 또는 각성, 신체 이동, 전기적 잡음 또는 전자기적 잡음과 같은 요소들에 기인하여 발생한 인공물을 포함할 수 있다.
감각 상태를 모니터링하는 경우, 외부 자극에 대한 개인 반응 측정은 의식 상태의 독특한 일측면으로 나타내어질 수 있다. 특히, 환경에 대한 개인의 일관성 또는 외부 유도에 대한 각성, 또는 여기 특별한 경우 외부 자극에 대한 반응은 안전성이나 수술 숙련도 전망에 대해 개인이 각성하고 있는 상태에 관한 중요한 정보를 제공한다. 더욱이, 마취 심도, 진정 작용 또는 청각 기능 측정과 같은 테스트 절차에서, 개인의 감각 상태는 투약 지도 또는 청각 기능의 정확한 이해가 결정적일 수 있다.
AEP 지연-간격 분석:
AEP 지연-간격 분석은 마취 심도의 임상 신호와 AEP 지연-간격 파라미터간에 상당한 일치가 있음을 보여주었다. 특히, 초기 지연 시간값(0-15 ms)과 광대역 지연 시간값(0-140 ms)을 가진 마취 모니터링 후보군이 밝혀졌다. AEP 지연-간격 분석은 마취 심도의 임상 신호와 AEP 지연-간격 파라미터간에 상당한 일치가 있음을 보여주었다. 특히, 초기 지연값(0-15 ms)과 광대역 지연값(0-140 ms)을 가진 마취 모니터링 후보군이 밝혀졌다.
초기 지연 부분(0-15 ms)은 근육-억제의 표시물일 수 있으며, 마취 모니터링을 위한 유용한 도구가 될 수 있다. 특히, PAMR 신호는 신경성(CNS) 신호와 ePAMR(말초) 신호를 정확히 구별할 수 있다. 통상적인 마취 모니터링 수단이 주로 안면 근육에서 유래하는 근전도(EMG)의 이마 모니터링에 의존하고 있는 반면에, 이들 신호의 EEG 신호에 대한 긴밀한 근접성은 이들 개별적 신호 그룹의 우연한 조합으로 이어질 수 있다. 그러나, 초기 지연 ePAMR 신호와 EEG 신호의 결합이 잘못된 최면 유도를 유발할 수도 있지만 ePAMR 신호의 독립 성분 또는 지연-간격 분석은 독특하고 잠재적으로 가치 있는 마취 근육-억제 추적 방법을 가능하게할 수 있다.
길거나 짧은 유발 신호의 추출로 구별하는 방법:
길거나 짧은(256, 512, 1024 스위프 신호) 이동 시간 평균값(MTA)을 추출하는 것이 관계자의 신경 신호와 불필요한 인공 신호의 구별 기능을 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌다.
ABR 스펙트럼 누름 검출 및 유발 전위 신호 평가 방법:
FFT 처리된 청각 뇌간 반응(ABR)들이 자극 연관성과 고질적인 스펙트럼 방해 및 전기 수술 방해를 추적할 수 있음이 밝혀졌다.
AEP 초기화 보증 및 보상:
AEP-평균 측정에 의존하기 전에 자동화 수단이 적당한 AEP 평균 초기화(시작 기선) 시간을 확보해야할 필요성이 밝혀졌다. 특히, 이 연구에서 시험된 256-스위프 AEP MTA는 첫번째 완성 AEP 값을 계산하기 전에 38초가 필요하였다. MTA 초기화 시간 제약은 모니터링을 시작할 때 높은 값의 인공 신호와 결합되었으며 일반적 마취제1회분 주사 개시로부터 빠른 무의식 상태가 시작되었다. 이후의 연구를 위해 보다 빠른 AEP 평균화 방법을 고려해야할 필요를 나타내었다.
마취 의식 상태에 대한 비선형 동적 및 종래 유발 전위 예측자의 조합:
종래 유발 전위 분석 방법(차동/1차 미분 분석과 같은 방법, 그러나 이에 국한되지 않음)과 SPA&CD를 예측하는 수단으로서 비선형 동적 분석 방법의 최적 조합을 전개.
마취 의식 상태에 대한 처리된 arx MTA, 비선형 동적 유발 전위 예측자:
외부 입력(arx)을 갖는 오토그레션 모델링(autogression modelling)을 포함하는 고속(256-스위프 38초에 대한 2.2 온라인 지연) 이동 시간 평균 방법과, 종래 유발 전위 분석 방법(차동/1차 미분 분석과 같은 방법, 그러나 이에 국한되지 않음), 그리고 SPA&CD를 예측하는 수단으로서의 비선형 동적 분석 방법의 최적 조합을 전개.
온라인 마취 특이성 이벤트에 대해 처리된 arx MTA, 저속 MTA, 비선형 동적 유발 전위 예측자의 무작위 조합:
고속 arx MTA, 저속 MTA, 종래 유발 전위 분석 방법(차동/1차 미분 분석과 같은 방법, 그러나 이에 국한되지 않음), 의식 전이 및 유해 자극 이벤트와 같은 것을 모니터링하는 SPA&CD에 관련한 온라인 이벤트를 예측하는 수단으로서의 비선형 동적 분석 방법, 그리고 신호 방해와 관련 생리적 신호간의 더 좋은 식별 방법의 최적 조합을 전개. 추가적으로, 신체 움직임을 검출하기 위한 0.5초에서 3초간 범위에서 빠른 이벤트를 선택적으로 검출할 수 있고, 각성 상태 및 다른 생리적 신호 방해가 마취 반전을 예측하는 수단으로서 클러스터 분석과 조합되었다.
A&CD 기능 측정 요건:
기능 측정 요건은 전극 임피던스와 신호 품질 상태를 추적할 필요성; 마취 특이성 이벤트와 에피소드(이하에 기술됨)를 모니터링할 필요성; 그리고 특정 및 상호 연관된 마취 효과를 추적할 필요성을 포함한다. 특정 마취 효과는 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 및 항불안성으로 정의되었고, 상호 연관된 마취 효과는 마취 유도 근육억제 또는 높은 항불안성을 수반하는 인식의 에피소드로서 정의되었다.
마취 특이성 이벤트 및 에피소드:
중요한 마취 특이성 온라인 이벤트는 각성(Ar: 전체), 피질 각성(cAr), 미세각성(Arm), 신체 이동(BM), 및 이동 시간(MT)을 포함하는 것으로 확인되었다. 마취 특이성 이벤트들은 유해 자극 이벤트(Nx), 빠른(0.25-3 초의 지속 시간) 신체 이동(BMq), 그리고 빠른 각성(Arq)을 포함하는 잠재적으로 가치있는 온라인 A&CD 표시물로 정립되었다. 유해 자극 이벤트는 신체 이동(NxBM), 피질(NxC), 피질하(NxS) 형태에 따라 더 분류되고, 빠른 각성은 빠른 피질(cArq)과 빠른 피질하(sArg) 형태에 따라 더 분류된다. 추가적으로, 일련의 온라인 마취 특이성 지수들은 마취과 의사가 마취 반전에 적용할 수 있고 수술 중 인식에 연관된 신체 움직임, 각성 및 특히 유해 자극과 같은 중요 이벤트의 중요도 및 빈도를 추적할 수 있게 하는 수단으로 밝혀졌다.
인공물 처리 요건은 과도한 필터링 방지 또는 관련자의 신경계통 상관성 거부를 방지하기 위하여 EOG 신호, 안구 이동, 전원의 50/60 사이클 또는 그와 관련된 혼선, 전기 수술 방해, EEG 신호의 EMG 신호 버스트 또는 EMG 변조를 검출하고 제거하는 것을 포함한다.
마취 모니터링 중에 추적하여야할 관련된 변화는 높은 항불안성 또는 근육 마비; 근사 또는 등전위 피질 무증상의 시작 또는 발생; 근사 또는 버스트-억제 기간; 깨어남 방해 기간, 의식 상태의 표시물로서의 높은 감마 파워(power)를 수반하는 수술 중 인식 에피소스로 밝혀졌다. 말초계, 중추계 및 항불안성 생리적 파라미터들 사이의 마취-유도 상호작용을 나타내는 통합된 바이털 사인(vital sign) 측정값을 획득하기 위한 요건 및 설계 원리가 밝혀졌다. 이 정보가 어떻게 유용한 마취제 밸런스 측정값(환자의 이동성 위험을 나타내는 의식-심도 변화 대 말초 활성도 변화에 대응하는 CNS 활성도)으로 환산되어 마취과 의사에게 전달되는지의 일례가 나타나 있다.
근육 억제의 ePAMR 식별자:
독립된 EMG(교근 및/또는 PAMR) 신호를 이용하여 EEG 및 EMG 측정 기술에서의 개선된 분리법이 밝혀졌다. PAMR 및 교근 신호 측정값은 마취 근육 억제의 잠재적 중요한 표시물로서 유도되었다. 특히, PAMR 영역에 걸쳐 유발된 초기 지연 신호는 전위가 EEG 및 EMG 신호 사이를 묘사하는 것으로서 유력한 마취 의식 상태 식별자로 된다는 것이 밝혀졌다. EEG와 EMG 신호간 개선된 분리 방법은 의식 상태의 더 정확한 예측을 이끌어내고 잠재적으로 수술 개시 또는 수술 중 인식 사건의 검출을 도와준다. 따라서, 자극 진폭 변화에 대응한 PAMR 변화의 검출은 마취 근육 억제의 표시로 될 수 있다.
항불안성과 수술 중 리콜 위험성과의 연관:
높은 항불안성은 혈관 수축, 심장 박동 증가, 및 상승된 혈압에 의해 두드러진다. 이 인자들에 기초하여 높은 항불안성과 수술 중 인식 리콜간의 연관성이 밝혀졌다. 결과적으로 A&CD 모니터링의 필수 기능으로서 바이털 사인 모니터링에 대한 요건이 밝혀졌다.
AEP 잡음 결합 효과 및 대책:
AEP와 배경 인공물 신호 사이에 결합-효과가 존재하며, 이것은 증가된 의식-상태 값 및 전형적 AEP 마취 심도 표시기의 의식 전이에 대응하는 스위치 같은 변이로 귀착한다. 특히, 심한 신호 방해가 마취의 중요한 국면 동안 빠른 의식 변화 및 심한 마취 전기 수술 기간으로 나타난다.
BIS™ 데이터 평활 특성은 잠재적으로 유해 자극 이벤트와 같은 중요한 마취 특이성 표시를 감추고 또한 마취-반전으로 이어지는 중요 이벤트를 숨길 수 있다. 반면에, AEP 값은 마취-특이 신체 움직임 및 유해 자극 이벤트를 민감하게 검출할 수 있다는 것을 알게 되었다. AEP 비선형 동적 분석 방법(AEP 엔트로피) 또한 여러 가지의 각성, 인공물 및 움직임 이벤트에 대한 잠재적 유용한 식별자로 될 수 있음이 밝혀졌다. 본 발명은 심한 최면에 관련한 내재적 비선형 신경 논리 신호와 더 복잡한 그리고 덜 확정적인 깨어남 시기 신호의 성향 사이를 묘사하는 비선형 동적 방법을 사용한다. 더 광범위한 연구가 필요하겠지만 1세대 엔트로피 AEP 계산 알고리즘의 세밀함은 A&CD 측정 후보, 특히 말초 및 신경계 마취 특이성 이벤트, 및 불필요한 신호 방해, 생리적 인공물, 그리고 신경계 신호 간의 분리와 같은 것들을 기대할 수 있게 한다. A&CD의 AEP 신경성 표시물 대 잔류 잡음 간의 구별을 강화하기 위해, SNR와 AEP-평균 스위프(SNR α√ns스위프들)의 수(n) 사이의 알려진 관계를 바탕으로 다중 MTA(15-스위프; 256; 512; 1025) 추출 방법이 바람직하게 사용된다.
하이브리드 A&CD 다중 변수 입력들:
빠른(2.2 초) 및 느린 MTA 차동 및 비선형 동적(엔트로피) AEP 값에 결합되고 느린 추세의 EEG 파라미터들의 최적 조합에 기초하여 마취 표시는 여러 지연 구간의 광대역에 걸쳐 계산된다. 이 구간은 PAMR 부위에 나타나는 초기 지연(0-28 ms) 신호 및 더 늦은 지연의 AEP 측정값(80-140 ms)을 포함한다. 이들 지연-간격 측정값 조합은 의식 변이의 빠른 검출, 온라인 이벤트에 대한 양호한 반응, 말초 및 중추 생리적 신호간의 보다 나은 구별을 가능케한다.
새로 표준화한 A&CD 측정 방법:
표준화된 A&CD 측정 방법이 확대된 임상 연구에서 일관되고 정확한 마취-심도 표시 출력 수단으로 제정되었다. 특히, AROC 성능 테스트가 A&CD 표시 예측 정확도를 표현하도록 사용되었고, 2-샘플 t-테스트 범위의 빠른 기울기 의식 변이는 반응 의식 변이 검출을 가능케하였다. 또한 표준 편차 및 평균 의식 상태 값이 의식 기간 사이의 분리를 측정하는데 사용되었다. 단일 변수, 다중 변수 및 2진 기호 통계가 의식 상태와 BIS™ 및 AEP 마취-심도 표시기 값 사이의 결합도를 표현하는 수단으로서 계산되었다. 추가적으로, 각성(Arq), 및 신체 움직임(BMq)을 나타내는 빠른(0.5 내지 3 초) 이벤트의 측정값은 잠재적으로 유용한 온라인 마취 특이성 표시물로 확인되었다. 유해 자극(Nx) 에피소드는 신체-움직임 관련(BMNx) 및 피질 각성 관련(ArNx) 이벤트에 따라 분류된다. 종래 각성(Ar), 미세-각성(Arm), 신체 움직임(BM), 움직임 시간(MT), 및 인공물(Af) 이벤트에 대한 마취 특이성 이벤트의 증가는 고통, 인식, 이동성 또는 높은 항불안성의 시작 또는 발생과 같은 중요한 마취 기간에 관련하여 중요한 의미를 갖는다.
위와 같은 발견은 개선된 A&CD 설계 요건 상세 및 토대를 위한 배경이 되었고 이들로부터 더 광범위한 임상 연구가 수행될 수 있다.
통합된 센서 부착(ISA) 시스템:
필수 구성 요소로서, 혈량 측정법 파형, 박동 변이 시간(PTT), 동맥파 긴장도(PAT), 심장 박동수 변수량(HRV), 심장 박동수 HR, 피질하(자율신경) 각성(sAr), 관련 혈압 유도물을 포함하는 통합 산소측정기 및 관련 출력 생성물을 포함한다. 통합 ISA 기능을 위한 기류 모니터링 장치가 온라인 호흡 측정을 가능케하는 수단으로 구성되었다. 교근 및 PAMR(EMG) 활동, EEG 및 AEP 신경생리적 파라미터들, 및 이들 신호로부터 유도된 ECG 신호에 결합된 파라미터들의 모니터링이 A&CD 모니터링에 상당하는 필수 측정값을 제공하는 수단으로 설명된다. 추가적으로, ISA 시스템 필수 요건은 온보드 신호 품질 표시기, 재교질화 및 재마모 전극 연결, 및 "주름상자형" 크기 조정 기능을 가진 내장 압력-활성화 셀을 포함한다. 특수한 구성 요건은 국부-센서 품질 상태 표시가가능한 직관적인 발광 다이오드(LED) 표시기를 포함한다. 크기 조정 요소는 기타 신축가능 및/또는 확대가능한 요소를 사용할 수 있으며 이로써 통합된 센서 부착 장치의 일부를 형성하는 각각의 센서는 최적 위치로 다양한 나이, 민족, 여러 가지 안면 또는 두개골 구조에 따라 환자의 머리 위에서 재위치(등록) 된다. 신축가능 및 확대가능한 "z"자 단면, "나선형" 또는 기타 서로 맞물리는 형태로 구성되지만 이에 국한하지 않는다. 특히, 모양 구조가 서로 얽힘을 최소화하고, 가장 현대적이고 부피가 작은 형태로 제공되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 크기를 확대가능하고 신축가능한 요소들은 피험자의 안면 및/또는 머리에 근접하게 위치함으로써 의료 조치 동안 충돌, 철거 또는 제거되는 것을 방지한다. 유사하게, 크기를 확대가능하고 신축가능한 요소들은 의료 조치 동안 환자의 머리 또는 안면을 최소한으로 감추는 것이 필요하다.
환자 인터페이스:
환자 인터페이스 요건으로서 연속 온라인 신호 품질 및 임피던스 측정값이 필요하다. 이 요건은 온라인 및 자동 모드 구성(혼성 또는 EEG-기반); 감도 및 필터링 조정, 그리고 연결된 ISA 장치 및 신호 품질 상태의 포맷에 의해 만들어지는 디스플레이 구성에 대해 확립되었다.
신호 처리 요건:
신호 처리 요건은 신호 방해 초기화, 전기 수술 개입 에피소드, 및 모니터링 기간의 시작 및 종료와 같은 곤란한 모니터링 에피소드에 대한 대책으로서 필요하다. 추가적으로 적응가능한 입력 전치-필터링 및 디지털 온라인 필터에 대한 요건으로서 모니터링 상태의 변화에 따라 자동으로 조정될 수 있게 설정되었다.
유발 전위 계층적 자극 발생 요건:
유발 전위 계층적 자극 발생 요건이 밝혀져서 서보 제어 자극 최적화 동안 AEP 반응을 동시 추적할 수 있게 되었다. 자극 최적화는 주기, 강도, 표준/비정상 비, 자극 형태, 및 자극 스펙트럼 파라미터들의 조절을 포함한다. 기타 요건 및 설계 원리는 특정 마취 단계 및 여러 마취 단계에 적용가능한 대응하는 마취 측정 요건에 기초한 여러 가지 자극 형태를 발생하는 것을 포함한다. 자극 형태는 표준/비정상 자극 연속물, 누름, 진동, 첩(chirp), 목소리, 대화, 및 전용 저주파 연속 출력을 포함한다. 바람직한 유발 반응 요건은 수술 중 인식 표시물에 대한 조기 경보를 획득하도록 말초 작용의 표시물로서의 유발 초기 지연 반응(PAMR과 같은), ABR 신호 품질 및 자극 연결 상태, 및 표준/비정상 MMN 자극 테스트 패러다임의 마취-인지 특정 결과를 포함한다.
AEP 계층적 분석
AEP 계층적 분석은 복합 AEP 신호를 개별 정보 채널들로 분리하기 위해 설정된다. 정보는 마취 특이성 반응 효과에 관계가 있다. 계층적 분석 요건은(예를 들어) 장기간 수술 중 기억 강화 동안 관계되는 것으로서 Nl-효과 및 높은 뇌 MMN 기능 변화를 묘사하는 것에 의해 ABR 강제 감각 반응을 확인하고, 유발 말초 측정값(PAMR)을 구별하고, 그리고 높은 수준의 AEP 처리 우발 전위(PCP) 측정값을 획득하는 것을 포함한다.
온라인 모니터링 요건:
온라인 모니터링 요건은 다음과 같은 것을 포함한다: 1) 근육 억제의 개선된 측정법으로서 강제 유발 PAMR(ePAMR) 반응을 추적할 수 있는 기술. 이 기술은 근육 억제의 더 정밀한 측정을 가능케하고, 이것은 다시 분리된 부동성 및 최면 마취-효과를 묘사할 수 있게 한다. 이들 2상태 사이의 효과적인 구별이 없다면 마취 유도 근육 억제 동안 인식의 결과로 나타날 수 있다. 안면 근육에 의해 발생되는 이마 근전도 EMG 활동을 추적하는 종래의 뇌 모니터링에 대비할 때, PAMR 및 교근 EMG 측정을 사용함은 별개의 중추 및 말초 신호 근원간의 분리를 제공한다; 2) 수술 중 리콜-인자(IRf)가 바이털-징후로부터 유도된 항불안성 수준(압박 또는 불안)과 신경 논리 상관물로부터 유도된 인식(의식 수준) 사이의 상호관계에 기초한다; 3) 주요한 마취 효과는 높은 항불안성 또는 마취-유도 마비를 수반하는 인식을 포함하는 상호 연관된 효과와 합쳐져서 최면, 기억상실, 부동성, 통각상실 및 항불안성을 포함한다; 4) 종래 인공물 및 각성 검출에 대한 정확하고 신뢰 있는 검출이 마취 특이성 이벤트와 함께 증가; 5) 의식 변이를 나타내는 동시발생의 온라인 빠른(2.2 초 반응) 측정은 희박한 투약 변화의 느린 추세 정보를 획득할 수 있는 측정과 결합된다; 6) 다중 변수 분석의 연속적 온라인 적응(중재)은 모니터링 상태 변화에 따른 A&CD 측정을 최적화하는 수단으로 된다.
일련의 새로운 온라인 A&CD 디스플레이 지수:
일련의 새로운 온라인 A&CD 디스플레이 지수(i)가 다수의 중요한 마취 특이성 효과를 추적하는 수단으로 설정되었다. 이 지수들은 종합적 마취제 밸런스(ABi), 수술 중 리콜 인자(IRf), 전기 뇌 뢴트겐 촬영(EEGi)의 최적 조합된 측정값, 청각 유발 처리 우발 전위(APCPi)의 최적 조합, 버스트 억제(BSi), 근육 억제(MSi), 및 항불안성(ANXi)을 포함한다. ACPi 결정 요건은 상술한 바와 같은 계층적 분석을 사용하여 등급을 매긴 측정값을 나타낼 수 있는 자극 연속물을 사용한 온라인 인지 측정값을 획득하는 것으로 이루어진다. 온라인 이벤트 검출은 중요한 온라인 모니터링을 위한 A&CD 설계 고려 사항인 것으로 밝혀졌다.
배경 기술에 대한 지적 재산권은 3가지 중요 문서를 포함한다. 최초의 A&CD 특허 출원은 "의식을 모니터링하는 방법 및 장치"라는 제하의 것이고, 두 번째 특허 출원은 "마취 동안의 의식을 모니터링하는 방법 및 장치" 라는 제하로 세계 지적 재산권 기구에서 공개번호 WO2006/122349호로 발행한 것이며, 3번째 특허 출원은 현재 진행중이다. 전부 하나의 특허가 허여되었으며, 2개의 특허 출원이 허락되고 유럽 특허 출원에 관련된 7개 특허 출원이 계류중이다. 설계 및 혁신 결과물들이 설계 요건, 시스템 흐름도, 및 특허로 형성되었으며 현재 개발 중인 신세대 A&CD 시스템의 토대가 되었다.
동시 PAMR, ABR 및 MLAEP 모니터링:
중요한 장래의 연구에 필요한 것은 인식으로부터 무의식으로의 변이 원인을 밝혀줄 구조를 찾는 것이다. 이 논문은 PAMR의 동시 파생물, ABR 및 MLAEP 측정값들이 일상적인 임상 마취 동안 얻어질 수 있음을 밝히고 있다. 그러나, 이들 측정값은 본질적으로 2진 방식 대 BIS™에 의해 발생된 더욱 분류된 측정값으로 나타난다. 따라서, 장래 탐구에 있어 의문은 마취 동안 모니터링된 AEP가 진정 말초 청각 기능과 관계있는 마취 근육-억제 "신경계-차단" 효과에 기인한 스위치-유사 방식으로 나타나는지, 또는 이 변이가 마취 동안 내재하는 최면 효과에 대한 올바른 전조인지에 대한 것이다.
SPA&CD의 자동화된 임상 표시물:
더 상세한 A&CD 상관 관계의 확인, 더 효과적인 임상 관찰 범위, 더 민감한 인지 AEP 측정값, 및 마취 특이성 효과의 원인이 되는 구조를 이해하는 것이 장래 연구에서 고려해야할 사항이다. 현존의 한계를 극복할 수 있는 개선된 임상-명령 자극 및 대응하는 시험 방법은 장래 연구에서 중요한 영역으로 남아있다. 마취 모니터링 시스템 임상 평가 및 마취 임상 범위는 환자-협동, 과도한 시험 구간, 및 조사원의 해석 등의 애매한 임상 반응 테스트에 의존한다. 반면에, 의식 변이는 새로운 빠른 AEP 방법을 사용하여 수 초 내에 정확히 검출될 수 있고, 종래의 명령-자극 테스트는 10 초 이상의 연속 구간에서 수동으로 실시되는 임상 반응 테스트에 기초한다. 램지(ramsay), OAA/S 및 기타 공지의 임상 스케일의 광범위한 사용에도 불구하고, 이들 도구는 수술 중 리콜에 관련되어 중요한 단기 대 장기 기억 기능을 구별할 수 없다. 따라서, 빠른 AEP 측정값이 종래 마취 범위의 타이밍 및 환자-협동 제한을 극복하도록 사용되어야 하는지에 대한 의문은 장래의 조사에 중요한 주제로 남아 있다.
신경 근원 추정(NSE):
A&CD 모니터링 시스템은 하나 이상의 유발 또는 연속 신경 신호 신경 근원 추정(NSE)을 포함하며, 하기의 어떠한 조합으로 구성되는 방법 또는 장치를 포함한다:
● EEG 내면화에 대한 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링;
● 인지 석방에 대한 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링;
● EEG 편측화/반구형 변화에 대한 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링;
● 적어도 3 전극을 사용하여 3개 인자에 대한 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링;
● 하나의 실시예에서, 추가적 후부(목덜미/이니온(inion)/Iz) 전극을 전치시키는 것과 함께, (제한하는 것은 아님) 전두부 중추(Fpz 또는 코뿌리점), 좌측(FpI), 및 우측(Fp2) 반구형 등록과 같은 3개 전극을 포함한다.
● NSE에 대한 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링은 시간-공간 뇌 역학 처리 및/또는 소리 국부화 큐의 통합에 대응하는, 청각시각적 처리 동안에 관련된, 비선형 동적 EEG 시계열, 시간-공간 뇌 역학의 어떠한 조합을 포함한다.
● 마취 동안 편측화 또는 전치의 변화에 대한 마취 동안의 온라인 또는 "거의 실시간" 모니터링은 비선형 동적(복잡성 및 엔트로피 유형 변환들을 포함), 스펙트럼, 세기 또는 기타 진폭 연관성, 및/또는 위상 또는 바이스펙트럴(bispectral) 및 관련 생성물들의 어떠한 조합을 포함한다.
투약 제어 방법 및 시스템들:
이 논문에 기술된 바와 같은 마취의 특정 및 상호 연관된 효과를 추적할 수 있는 정도가 높은 투약 제어에 대한 조사가 장래의 연구에서 중요한 주제가 되고 있다. 폐루프(closed-loop) 투약 시스템의 역량은 투약-과도와 같은 예방가능한 사건을 최소화하는 것이며, 한편 마취의 주된 생리적 및 심리학적 효과에 걸쳐 더 정밀한 마취 특이성 제어를가능하게 한다. 이것 역시 장래의 연구에 대한 주제이다. 저주파 초음파 피부 통과 관류(perfusion) 및 나노-약학과 같은 신생의 투약 전달 기술들에 관련한 이익 및 위험성에 대한 연구 또한 가치 있는 고려일 것이다.
SPA&CD 약제 개발 방법 및 시스템:
새로운 실험적 기법 및 기술에 기반한 약제 개발 접근법은 장래의 연구에 필수 요건으로 남는다. 특히, 직접적이고 상호 연관된 마취 특이성 효과를 반영하는 더 상세한 바이오 표시물에 대한 연구가 중요한 고려사항으로 된다. 더욱 민감한 특정 마취제의 개발이 장래 연구에서 중요한 주제로 남는다. 종래의 마취제는 경험상의 연구 결과(바람직한 효과의 분석)를 기초하여 만들어졌다. 생물학적 표시물(바이오 표시물)을 사용한 더욱 효과적인 기법들이 계속 발전되었다. 바이오 표시물은 마취제-효과에 대응하는 생리적, 인지, 신경 화학 물질 및 세포 메커니즘에 관해 검출된 변화에 따라 식별될 수 있다. 가장 최근의 약제 개발 기법은 특정 마취제 효과의 원인이 되는 신경계, 신경 또는 근육 세포 중 딱 맞는 그룹에 관련되는 마취제 특이 작용을 시험할 수 있다. 이식 유전자 변형(동물 및 곤충 모델) 생체 내 세포 모니터링, 및 마취제 세포 작용의 체외 모니터링을 가능케하는 최근의 기법들은 개선된 진정제 또는 마취제의 연구에 희망을 나타내고 있다. 이 새로운 기술 및 실험적 기법들은 수술 중 리콜 동안 관련된 기억 기능의 원인이 되는 특정 신경계 감각 기관의 반응 특성을 알게 한다. 이 마취제 특이성 구조의 활성화 또는 민감 소실에 대응하는 직접적이고 특정한 바이오 표시물 측정값을 이용하는, 더 안전한 약제 합성물의 설계는 장래 뛰어난 마취제를 이끌어낼 수 있다. 개선된 마취제가 심장 또는 호흡 기능을 이외로 억제함 없이 마취 중 장기간 기억 감각 기관을 비활성화시킬 수 있는지에 대한 의문이 생긴다. 더욱이, 보다 민감하고 안전한 마취제의 개발은 현재 마취 사용이 배제된 높은-위험 그룹(트라우마 환자와 같은)에서의 마취 사용을 가능하게 할 수 있다.
통합 SPA&CD 모니터링 시스템 인지 표시물 데이터 베이스 및 표준 평가 시스템:
가역 및 불변의 마취 유도 인지 기능 장애에 대한 연구가 장래 연구에 중요한 주제로 남는다. 환자는 마취 동안 다양한 불리한 사건들에 영향을 받기 쉽다. 임시적 또는 영구적으로 인지 작용에 악영향을 미치는 사건들은 산소 박탈, 과도한 마취(사망률에 관련), 불충분한 마취(수술 중 인식 및 PTSD로 나타남), 또는 호흡 기능의 제한 순환(인지 손상으로 유도)을 포함한다. 단기 및 장기간 기억 기능의 결과에 대한 인지 평가, 인지 반응성 및 기타 있음직한 마취-관련 기능 장애를 확인할 수 있는 테스트가 예비 조사 및 후속 연구 모두에 필요하다. 심한 진정 및 환자 사망률 간의 관계에 대한 연구가 보고되었지만, 광범위한 인지 후속 연구가 장래 연구에 중요한 과제로 남아 있다. 마취 특이성 인지 테스트의 표준 그룹을 확립하고 유효화하는 연구가 고려되어야 한다. 표준 자동화 방법의 확립은 잠재적으로 광범위한 다중 센터 임상 연구 사업을 간소화할 수 있다. 개인-환자 인지 평가 결과는 대형 표준 데이터베이스 또는 환자 고유의 인지 성능과 비교될 수 있으며, 인지 악화, 회복 또는 개선에 대해 참조된다. 적절한 평가 및 결정은 유효한 테스트 및 통계에 기반 방법에 기초하여 더욱 특화된 환자 전용 마취제 화합물 및 전달 기술의 개발에 기여할 수 있다.
온라인 모니터링:
CNS와 뇌 부위에 접한 말초 작용 사이의 균형을 나타내는 PAMR 추적 방법을 개선한 것이다. 수술 중 인식에 대한 온라인 높은 심리학적 또는 생리적 압박(항불안성) 기간을 A&CD 신경생리적 측정값에 연관시킴으로써 달성될 수 있다. 수술 중 리콜-압박 인자(IRf)의 주기들은 의식을 수반하는 근육 억제 유도 마비를 나타낼 수 있다. 온라인 기능은 선형, 비선형 동적, 및 지연 간격 파라미터들(임상 연구 결과물 관련)의 최적 조합에 기초한 유해한 자극 검출 및 잡음 구별 모니터링 방법을 포함한다. 더욱이, 빠른 온라인 의식 검출(2.2 초 반응 지연), 및 더 인지적이고 섬세한 A&CD 모니터링 기법이 이들 최적 AEP 분석 조합을 기초로 확립되었다. 추가적으로, EEG 반구형 활동 및 전치의 변화 추적에 기초한 개략 신경 근원 추정 값은 잠재적으로 중요한 A&CD 모니터링 상관물로 확인되었다.
온라인 모니터링/처리 및 조작자 인터페이스:
디스플레이 표시가 주요 A&CD 모니터링 특성, 특정 A&CD 모니터링 요건, 특수 A&CD 요건, 및 차후 요건의 4가지 범주로 구성된다.
먼저, 중요한 A&CD 모니터링 특성은 수술실 임상 응용 요구에 적합한 각별한 시스템 신뢰도 및 강건함; 일관되고 최소의 온라인 측정 반응 지연; 전기 수술 및 기타 신호 방해에 대한 높은 관용성; 안전하고 신뢰성 있는 약리적 추적; 및 A&CD 신경계, 말초, 유해 자극, 및 배경 잡음 신호 간의 높은 식별력을 갖추어야할 필요가 있다. 둘째, 특정 A&CD 모니터링 표시는 종합 A&CD 통합된 지수; 의식 변이의 빠른 검출; 등급을 매긴 A&CD 측정값; 높은 수술 중 인식 및 리콜 위험(높은 항불안성을 수반하는 무의식)의 추적 기간; 바이털 사인 및 대응하는 항불안성 상태 추적; 중요한 이벤트 및 기간에 대한 마취제 균형, 및 검출을 포함한다. 중요한 이벤트는 인식, 유해 자극, EMG 버스트, 신체 움직임, 신호 드롭아웃, 각성, 눈 움직임, 전기 수술 혼선, 및 간선 혼선을 포함한다. 중요한 기간 또는 신호 추적은 EEG 버스트 억제 및 피질 무증상, EMG 세기, 감마 세기, 항불안성 수준, 항불안성 및 최면 심도의 통합된 측정값, 및 신호 품질 및 센서 연결 상태를 포함한다. 셋째로, 특수 A&CD 필요 조건은 임상 관찰의 통합; 중요한 A&CD 신호 기간 및 이벤트의 스펙트럼 디스플레이; 증가된 환경 또는 배경 생리적 신호 방해의 변화에 대한 시스템 적응; 및 자극 검출(AEP 모니터링 동안)을 포함한 온라인 모니터링 상태를 포함한다. 추가 요건은 계층적 AEP 인지 추적; 연속 AEP 테스트 및 측정 서보 최적화; 통합 및 유효한 임상 마취/진정 스케일; 특수 사례 NMDA/오피오이드 마취제 투여 동안의 일관된 작용, 및 아동, 어른 또는 치매(조작자 인터페이스 설계 요건 참조)를 포함하는 신경 장애자와 같은 모니터링 환자 소그룹을 포함한다.
항불안성과 수술 중 리콜-위험성 간의 연관:
높은 항불안성은 혈관 수축, 심장 수축, 및 혈압 상승으로 표시된다. 이 인자들에 기초하여 높은 항불안성 및 수술 중 인식 리콜 사이의 연관성이 밝혀졌다. 따라서, A&CD 모니터링의 통합 기능으로서 바이털 사인 모니터링에 대한 요건이 확립되었다.
통합된 센서 부착 장치는 단일 기판 환자 부착 부품으로서, 생리적 인지 신호를 모니터링한다. 센서 부착 장치는 바이털 사인 모니터링 센서, 귀 후부 근육(PAM) 모니터링 센서, 교근 센서, 통합된 반사 산소측정기 센서, 통합형 또는 부착형 귀 위치 산소측정기 모니터링 센서 중의 적어도 하나를 포함한다.
피험자의 고통 및/또는 진정 및/또는 마취-심도를 모니터링하는 추가적 장치 및 방법은; PAMR 및 바이털 사인 모니터링 신호 채널, 피험자의 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 불안, 고통, 진정 또는 인식 측정 상태의 출력 표시 중 적어도 어느 하나를 계산하는 마이크로프로세서, PAMR 또는 교근 EMG의 측정값을 계산하는 마이크로프로세서, 교근 EMG 값을 계산하는 마이크로프로세서, 교근 및/또는 PAMR EMG 및 중추 신경계(CNS) 신호간의 구별을 계산하는 마이크로프로세서를 포함한다.
생체 또는 시험관 샘플로부터 생리적, 심리학적, 인지 또는 세포 상태에 대한 생리적 데이터를 획득하기 위한 추가적 장치 및 방법은: 적어도 하나의 자극-유발된 생체 신호 반응을 얻기 위한 수단; 적어도 하나의 측정값을 적어도 하나의 획득된 유발 생체 신호로부터 계산하는 수단을 포함하고, 여기서의 계산은 그 생체 신호 내의 변화를 나타내는 적어도 하나의 유발 반응 바이오 신호로부터 비선형 동적(NLD) 변환을 계산하는 것으로 구성된다.
생물학적 모니터링 장치는 모니터링 환경에서의 불필요한 잡음을 모니터링 또는 감지하고 그 감지된 신호를 처리하여 잡음 소거 시스템을 작동시키는 것에 의해 불필요한 환경적 또는 외부 시스템 잡음을 최소화할 수 있는 요소들을 포함한다. 즉, 생물학적 모니터링 장치는, 원하는 신호에서 불필요한 잡음을 소거할 수 있는 입력 감지 및/또는 입력 모니터링 요소; 잡음 특성의 하나 이상의 감지된 채널 또는 모니터링된 잡음의 잡음 특성을 조정하여 최적의 잡음 소거 신호를 발생하게 하는 요소; 잡음 소거 신호를 모니터링된 신호와 결합하여 결과 신호 출력이 불필요한 신호가 소멸 또는 제거된 관계자의 신호로 되게 하는 요소를 포함한다.
불필요한 잡음 및 왜곡의 특성을 측정 및 모니터링하는 장치로서, 그 장치는: 연속적으로 환경, 배경 생리적 및/또는 기타 불필요한 잡음 및 왜곡을 추적하도록 프로그램된 마이크로프로세서 장치, 적어도 하나의 마이크로프로세서 장치, 미리 정해진 스펙트럼 잡음 및 왜곡 특성 및 모니터링 시스템의 주파수 스펙트럼 특성 사이의 관련성을 연속적으로 계산하도록 프로그램된 마이크로프로세서 장치를 포함한다.
생물학적 모니터링 장치는, 자동, 수동 또는 컴퓨터-지원 데이터 획득 샘플-앤드-홀드 응용을 구성하여 불필요한 환경 또는 외부 시스템 잡음을 최소화하는 수단을 포함하고, 샘플-앤드-홀드 응용은 조절가능한 입력 신호 샘플-앤드-홀드 획득 윈도우를 가지며, 조절가능한 샘플-앤드-홀드 애퍼처 윈도우 장치는 입력 신호의 샘플-앤드-홀드를 잡음 또는 혼선 신호가 관심 신호에 최소의 영향을 주는 시점에서 수행되게 하고, 피크치 또는 높은 수준의 잡음 스파이크는 위와 같은 혼선이 달리 두드러지게 되는 시점에 있게 됨;
- 샘플-앤드-홀드 애퍼처 윈도우 타이밍 제어는 외부 장비의 타이밍 기준 신호 또는 감지된(외부 환경 잡음 센서에 의한 것과 같이) 신호와 동기 되어 데이터 획득 애퍼처가 관심 입력 신호 내 가장 현저한 잡음 피크치 사이로 삽입되게 하는 것으로써 불필요한 외부 주기적인 잡음이 최소화되는 효과를 보장해 줌;
- 불필요한 외부 주기적인 잡음에 직접 관련된 타이밍 기준을 결정하고 해결할 수 있는 장치;
- 외부 연결된(유선 및/또는 무선, 유선, 광, 자기, 용량성 또는 기타) 타이밍 신호 또는 잡음 추적 센서로부터 최적 획득 샘플링 비 및 애퍼처 윈도우를 유도할 수 있는 장치, 이 장치에 의해 획득된 데이터 시점이 불필요한 주기적 잡음 피크치 사이에 끼워 넣게 되고, 잡음 피크치는 획득된 관심 신호 내에서 달리 두드러지게 됨;
- 불필요한 외부 신호 혼선을 최소화하도록 애퍼처 윈도우가 지연되게 하는 샘플 앤드 윈도우 타이밍 장치;
- 불필요한 외부 신호 혼선을 최소화하도록 애퍼처 윈도우 지연 및 폭이 조절되게 하는 샘플 앤드 윈도우 타이밍 장치.
피험자의 모니터링된 상태에 대응하여 약제 전달 화합물의 최적 조합을 결정하기 위한 장치로서, 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성, 바이털 사인, 또는 온라인 이벤트의 어느 하나를 포함하는 장치.
본 발명은 유발된 전기생리적 전위 신호 모니터링에 관한 것이며, 특히 개인의 감각 상태를 결정하는 수단으로서 또한 생리적, 전기적 또는 전자기적 신호원을 확증하는 수단으로서 적용될 수 있는 것이다.
도 1은 주된 청구항 그룹 번호를 매긴 AScCD 시스템의 청구 개요 맵이다.
도 2는 A&CD 시스템의 개요도이다.
도 3은 진정/고통/마취 및 의식 심도(SPA&CD) NLD 모니터링의 실시예를 나타낸 시스템 흐름도이다.
도 4는 신호 품질 표시기를 구비한 통합된 센서 부착(ISA) 시스템이다.
도 5는(LHS 패널) 양쪽 귀 자극 "Y"형 어댑터 음향-결합 회로, 전극 어셈블리 접속 상태, 배터리 디스플레이 표시기, 신호 품질 상태 및 사용자 프롬프트 표시기를 구비한 UEM 모듈의 개념도이다.
도 6은 주 시스템의 진단 모드 그래픽 사용자 인터페이스이다.
도 7은 주파수 히스토그램을 구비한 A&CD 디스플레이(A&CDD) 시스템의 기능을 표시한 신경계 스펙트럼 디스플레이(NSD)이다.
도 8은 조사 시간(s)을 x-축으로 및 AEP NLD 마취-심도 표시기 값을 y-축에 나타낸 마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 취한 256-스위프 AEP 평균값 그래프이다.
도 9는 조사 시간(s)을 x-축으로 및 AEP NLD 마취-심도 표시기 값을 y-축에 나타낸 마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 취한 15-스위프 arx AEP 평균값 그래프이다.
도 10은 데이터 피크치 'a'-'d'를 가진 환자-13 AEPiDAS 지연-종속 검출 값이다.
도 11은 지연-간격 종속(LID) 분석 및 온라인 이벤트 구별 특성들이다.
도 12는 온라인 이벤트 구별 및 CNS, PNS, MT, BM, Ar, ArNx, 눈-움직임, EMG 침입 또는 버스트 이벤트 구별 및 분류 중 어떠한 결합을 묘사한 도면이다.
도 13은 외부 잡음 감지 및 소거 블록도이다.
도 14는 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 15는 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 16은 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 17은 진정, 고통 및/또는 마취 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 2는 A&CD 시스템의 개요도이다.
도 3은 진정/고통/마취 및 의식 심도(SPA&CD) NLD 모니터링의 실시예를 나타낸 시스템 흐름도이다.
도 4는 신호 품질 표시기를 구비한 통합된 센서 부착(ISA) 시스템이다.
도 5는(LHS 패널) 양쪽 귀 자극 "Y"형 어댑터 음향-결합 회로, 전극 어셈블리 접속 상태, 배터리 디스플레이 표시기, 신호 품질 상태 및 사용자 프롬프트 표시기를 구비한 UEM 모듈의 개념도이다.
도 6은 주 시스템의 진단 모드 그래픽 사용자 인터페이스이다.
도 7은 주파수 히스토그램을 구비한 A&CD 디스플레이(A&CDD) 시스템의 기능을 표시한 신경계 스펙트럼 디스플레이(NSD)이다.
도 8은 조사 시간(s)을 x-축으로 및 AEP NLD 마취-심도 표시기 값을 y-축에 나타낸 마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 취한 256-스위프 AEP 평균값 그래프이다.
도 9는 조사 시간(s)을 x-축으로 및 AEP NLD 마취-심도 표시기 값을 y-축에 나타낸 마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 취한 15-스위프 arx AEP 평균값 그래프이다.
도 10은 데이터 피크치 'a'-'d'를 가진 환자-13 AEPiDAS 지연-종속 검출 값이다.
도 11은 지연-간격 종속(LID) 분석 및 온라인 이벤트 구별 특성들이다.
도 12는 온라인 이벤트 구별 및 CNS, PNS, MT, BM, Ar, ArNx, 눈-움직임, EMG 침입 또는 버스트 이벤트 구별 및 분류 중 어떠한 결합을 묘사한 도면이다.
도 13은 외부 잡음 감지 및 소거 블록도이다.
도 14는 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 15는 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 16은 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 17은 진정, 고통 및/또는 마취 모니터링에 대한 체계화된 접근을 도시한 도면이다.
도 1은 시스템이 7개의 서브시스템으로 분해된 것을 나타내며, 각 서브시스템은 다수의 요소들로 다시 나누어진다. 이 서브시스템 각각 및 하부 요소들은 시스템 구성 요건으로서 설명된다. 도면에 초록색 블록은 시스템의 발명을 나타낸다.
전형적 A&CD 시스템 실시예의 개요.
섹션 A는 통상 환자 이마 및 안면 부위에 부착된 환자 부착 센서 또는 통합된 센서 부착 장치를 통해 환자 모니터링된 신호를 나타낸다. 자극 신호가 발생되어 환자에게 공급되면 원하는 환자-반응 신호가 유발된다. 환자 센서-모니터링된 신호는 정형화되어 섹션 E로 입력된다. 여기서 유발 전위 모니터링 기능이 유발 신호 및 섹션 E에 적용된다. 섹션 E에서 연속적으로 모니터링된 신호가 처리된다. 섹션 C에서 특수 비선형 동적 처리 변환이 유발 반응 신호에 적용되고, 섹션 F에서 비선형 동적 처리 변환이 연속 생리적 신호에 적용된다. 유발 전위 분석 변환 출력 값은 섹션 D로 입력되고, 여기서 유발-전위 결합 분석이 계산된다. 섹션 H에서 해당 시스템 출력 측정값이 디스플레이된다.
연속 신호 분석 변환 출력 값은 섹션 G로 입력되고, 여기서 연속 신호 결합 분석이 계산됨으로써 섹션 H에서 해당 시스템 출력 측정값이 디스플레이된다.
전형적 A&CD 시스템 실시예의 상세 설명
피험자로부터 모니터링된 생리적 파라미터들(섹션 A)에서 유발 전위(EP; 섹션 B) 및 연속 전기 뇌 뢴트겐 촬영술(CE; 섹션 E) 모니터링이 온라인(실시간) 또는 오프라인(섹션 C)에서 분석되어 임상 또는 일상 동안 고통/진정/마취 및 의식 심도(SP A&CD)를 나타내는 일련의 EP 및 CE 유도된 비선형 동적(NLD) 측정값이 계산된다. 이 NLD 파라미터들은 일련의 다중 변수 CE 또는 처리된 파라미터들(섹션 D; 블록 12); 결합된 CE 및 EP 파라미터들(섹션 D; 블록 13) 및/또는 CE 다중 변수 출력 측정값(섹션 H)을 계산하는 수단으로서, (제한하는 것은 아님) 다른 전형적 또는 선형 분석 출력과 결합된다. 출력 측정값은 임상 청각, 마취, ICU, 감각 또는 인지 상태 모니터링동안 독립형 SPA&CD 표시기로서 사용된다.
섹션 B는 EP 기능 및 일반적 분석 요건을 나타내고, EP 자극 생성 기능(섹션 B; 블록 2) 및 신호의 전치 증폭, 필터링, 샘플-앤드-홀드 및 획득(섹션 B; 블록 3)을 포함한다. 외부 잡음 샘플링 및 클록 입력 장치가 마련되어 동기화된-획득 잡음-저감(섹션 B; 블록 4) 기능을 수행한다. 이것은 다른 문서에 설명되어 있으나, 일반적으로 외부 장치 클록 신호 및/또는 외부 잡음원이 SPA&CD 모니터링 시스템에 의해 감지 및 획득되게 하고, 샘플-앤드-홀드 기능을 동기화시켜 신호 샘플링 값이 혼선 기간의 피크치 사이에 "인터리브(interleaved)"되게 한다. 샘플-인터리빙은 외부 장치 및/또는 전용 환경 잡음 모니터링 센서를 이용하여 모니터링된 잡음 피크치 간의 최적 동기화에 의해 성취된다. 빠른 중간 지연 청각 유발 전위(MLAEP) 이동 시간 평균(MTA) 파생물이 유도되어(블록 6) 차동(블록 7) 및 NLD(블록 8) 빠른 MTA 출력을 계산하는데 사용된다. 유사하게, 느린 MLAEP 이동 시간 평균(MTA) 파생물이 유도되어(블록 9) 차동(블록 10) 및 NLD(블록 11) 느린 MTA 출력을 계산하는데 사용된다. 차동 및 NLD 빠른 MTA 값이 계산되어 SPA&CD EP 온라인 결합 분석(블록 12)에 입력되고, 여기서 일련의 여러 가지 결합 출력 측정값이 계산된다. 계산값들은 다시 디스플레이 표시기(섹션 H) 출력으로 표시되고, CE 다중 변수(블록 33)와 결합되어 일련의 결합된 EP 및 CE SPA&CD 측정값(블록 13)으로 생성된다.
중재 분석 특수 고려사항: 다중 변수 출력 값은 특수 중재 분석과 결합될 수 있다. 이 방법은 다른 문서(중재 분석을 다룬 현존 특허 출원 참조)에 설명되어 있는 바와 같은 별개의 값에 따라 개별 입력 변수의 작용에 대해 가중치를 주기 위해 설계되었다. 일반적으로, 중재 분석은 예를 들어 (제한하는 것은 아님) EP 대 CE 정보 입력들을 NLD 파라미터들과 같은 제3의 파라미터에 따라 가중치를 조절할 수 있으며, (제한하는 것은 아님) 이에 의해 NLD 파라미터들(EP 및 또는 CE)은 마취 심도 위상(의식; 가벼운 마취; 깊은 마취)을 대략적으로 표시할 수 있고, 이것은 다시 어떠한 시점에서라도 MLAEP 가중치에 대한 있음직한 관련성을 표시한다. 특히, CE NLD 분석(복잡성 분석에 대한 여러 가지 형태의 스펙트럼 엔트로피, 형태학적 엔트로피 또는 유형)의 사용은 독립적이고 계산가능한 처리 방법을 제공할 수 있으며, 이 방법은 EP 및 CE 신호원으로부터 유도된 다중 변수 입력 변수들에 대한 중재라는 관점에서 볼 때 종래의 MLAEP SNR 분석 방법보다 깊은-마취 신호 불안정성에 대해 덜 취약하다. 예를 들어, MLAEP SNR 신호가 CE 신호를 저하시키는 것으로 나타났을 경우 깊은 마취와 같은 상황은 표시기 값의 계산에 의존하고 있다는 점에서 더 유력한 것일 수 있다. 이러한 유형의 시스템은 깊은 마취 동안 MLAEP 신호의 불안정한 성질을 감안할 때 MLAEP SNR 계산이 잘못된 출력을 발생할지도 모르는 기간에서 MLAEP SNR 출력에 대한 의존을 최소화하는 것을 도와준다.
청각 뇌간 반응(ABR) MTA(블록 20) 및 연관된 분석(블록 21)은 진정 및 마취 동안 ABR 신호 변화의 추적을 가능하게 한다. 이들 출력 측정값(블록 22)은 깊은 단계의 마취 또는 진정 기간 동안의 MLAEP 신호보다 더 안정적일 수 있으며, 따라서 자극 표시 및 AEP 신호 유효성을 나타내는 탁월한 표시물을 제공할 수 있다. ABR 기능은 다른 문서에 설명되어 있다.
유발 전위 귓바퀴 뒤 근육(ePAMR) 분석(블록 23)은 진정 또는 마취 유도 근육 억제에 대한 민감한 유발 측정으로서 PAMR 활동도를 나타내는 초기 지연 기간(통상 0-28 ms)에 걸친 신호 활동도를 계산한다. 이 분석은 신호 진폭 측정(블록 25) 다중 변수 분석(블록s 12 및 13) 및 블록 25에 나타낸 출력 측정값에 후속하여(제한하는 것은 아님) 스펙트럼 및 지연 필터링의 형태를 취할 수 있다. 종래의 안면 이마 신호, 특히 교근 CE EMG 파생물 및 ePAMR EMG 신호 측정(블록들 23 및 24) 간의 중요한 결합 분석을 나타내는 CE ePAMR 분석(블록 24) 및 다중 변수 분석(블록 33) 간의 상호 연결은 진정 또는 마취 동안 스펙트럼 및 형태학적 지연/진폭 추적 변화를 계산하도록 설계된다.
잘못 결합된 네거티브 실시간(MMNrt) MTA(블록 26), 연관된 계층적 분석 기능(블록 27) 및 출력 측정값(블록 28)은 일반적으로 복합 AEP 신호를 낮은 수준 ABR 감각 반응을 나타내는 여러 가지 기능 정보 채널로 분리하는 수단을 제공한다. 달팽이관 및 청각 신경을 통해 뇌 피층(Nl 표시 같은)까지 전달되는 자극의 도착을 나타내는 Nl 표시물, 구심 신경계 반응(Nl-효과와 같은), 증가된 면역 기간(상호-자극 간격; ISI)에 대응하는 높은 N1-P2 진폭, 깊은 마취에 따른 MLAEP 진폭-지연 변화, 수술 중 리콜 동안에 관련된 장기 기억의 내려놓음을 나타내는 높은 순위의 주목 상태를 나타내는 처리 우발 전위(PCP). 이 계층적 분석 기능들은 다른 문헌에 설명되어 있다.
블록 36은 바이털 사인, 연속 바이털 사인 및 중추 신경계(CNS) SPA&CD 압박-관련 위험 분석(블록 31)을 입력하고, 연관된 출력 측정값(블록 35)은 통상 신호 입력 정보를 특수 통합된 센서 부착(ISA) 시스템으로부터 유도한다. SPA&CD 시스템은 통합 온라인 모니터링 기능으로서, 바이털 사인 파라미터들(맥박수, 호흡수, 신체 온도, 및 혈압)을 통합한다. 일반적으로, 바이털 사인 모니터링(VSM에 따라)은 환자 바이털 사인(맥박, 호흡수, 신체 온도, 및 혈압), 혈류역학 기능(PTT 피질하 각성과 같은 순환성 측정값) 및 마취에 관련된 자율 신경 측정값(HRV와 같은 말초 신경계 생체 항상성 기능)을 추적할 수 있다. 추가적으로, VSM 기능은 통합된 센서 부착 장치(ISA로 칭함)와 통합된 반사 혈량 측정법-파형 산소 측정법(IRPO로 칭함)의 모니터링 기능에 기초하여 일정 범위의 바이털 사인 측정값을 유도하기 위한 장치를 포함한다, 이들 측정값은 수술 중 리콜 인자(IRf로 칭함)의 파생물 나타낸다. 바이털 사인 기능은 여러 가지 통합된 형태로 개별적으로 디스플레이될 수 있다. ISA 시스템 및 IRf 시스템은 다른 문헌에 상세히 설명되어 있다.
교근 파생물(블록 37)은 통상 특수 IAS 시스템으로부터 유도된다. 교근 분석(블록 38) 및 연관된 출력 측정값(블록 39)은 상술한 바와 같은 ePAMR 분석을 증강시키고 이들 측정값은 환자의 EMG 활동도에 대한 민감하고 정확한 연속 추적을 가능하게 한다. SPA&CD 모니터링 동안 EMG 수준의 교근 파생물은 다른 문헌에 설명되어 있다.
블록 40은 EP(블록 6), 빠른 MTA(블록 6) 및 느린 MTA(블록 9) 입력들을 처리함으로써 신체 움직임(BM), 움직임 시간(MT), 각성과 같은 중요한 온라인 이벤트, 유해 자극(ArNx)과 같은 마취 특이성 각성, 눈 움직임과 같은 배경 생리적 이벤트; EMG 버스트; 또는 EMG 침입, SPA&CD 또는 반전에 관계되는 인공물 및 기타 신호 변동을 검출 및 묘사한다. 추가적으로, 중추 신경계 대 말초 신경계 신호원이 확인되었다. 블록 41은 이들 온라인 이벤트 및 신호원을 분류하고, 블록 42는 여러 가지 생리적 신호원 및 온라인 이벤트 사이의 구별을 향상시키는 수단으로서 EP NLD 분석 처리를 적용한다. 블록 43은 마취에 대한 양쪽 개별 타겟(최면, 통각상실, 기억상실, 부동성, 항불안성과 같은) 및 마취제 균형의 결합된 측정값을 임상 의사에게 언제라도 적시에 최적 투약 유도 및 환자 상태 정보를 제공하기에 적합한 형태로 공급한다.
블록 44는 통합된 센서 부착(ISA) 시스템을 나타낸 것으로 더 상세히 설명된다. 통합된 센서 부착 시스템은 일정 범위의 내장 센서들을 구비하여 말초, 중추 및 바이털 사인 신호를 모니터링한다. 이를 위한 필수 요소로서 통합된 산소 측정법 및 연관된 출력 생성물을 구비하고, 관련 출력 생성물들은 혈량 측정법 파형, 박동 변이 시간(PTT), 동맥파 긴장도(PAT), 심장 박동수 변수량(HRV), 심장 박동수(HR), 피질하(자율 신경) 각성(sAr), 연관된 혈압 파생물을 포함한다. 통합 ISA 기능으로서 기류 모니터링을 위한 수단이 제공되어 온라인 호흡 측정을 가능하게 한다. 이 파라미터들의 모니터링은 교근 및 PAMR(EMG) 활동도, EEG 및 AEP 신경생리적 파라미터들, 및 이들 신호로부터의 ECG 신호 파생물과 결합되어 A&CD 모니터링에 관련된 필수 측정값을 수용하는 수단으로 작용한다. 추가적으로, ISA 시스템 구성 요건으로서 온보드 신호 품질 표시기, 재교질화 및 재마모성 전극과 연결되는 내장 압력-활성화 셀, 및 "주름상자형"의 크기-조정 기능을 포함한다. 특수한 요건으로서는 국부 센서에서 품질 상태 표시가가능하고 직관적인 발광 다이오드(LED) 표시기를 구비하는 것이다.
통합된 센서 부착(ISA) 시스템은 신호 품질 표시기, 통합된 반사 산소측정기(8)를 나타내는 표시물; 재수화 및 재마모 압력 패드 기능(1-6)을 가진 내장 생리적 전극; 자극(7) 및 통합된 산소측정기(8), 및 LED 품질 상태 표시기를 갖는다. ISA 시스템은 낮은 비용의 쉽게 처분가능한 환자에 부착된 부품으로 이루어지고 마취 특이성 및 적합하게 위치한 EEG/AEP, EMG 및 바이털 사인 센서들, 통합 신호 품질 관리 시스템, 및 여기서 설명한 바와 같은 기류 모니터링 수단을 포함한다.
구성 측면에서 ISA 시스템은 광범위한 여러 가지 안면 윤곽에 조화되고, 피부 접촉 임피던스 또는 연결 상태를 저하시키는 벌킹 및 틈새를 방지할 수 있는 단일-기판의 유연성 막을 포함한다. 일련의 품질 제어 LEDS(기능은 아래에서 설명됨)는 일련의 내장 전극-겔 압력-패드 셀(기능은 아래에서 설명)과 함께 각각의 모니터링 센서 근방에 위치되는 것이 필요하다. ISA 인터페이스 연결 장치는 매우 중요한 설계 사항이며, 높은 신뢰도를 가지고 사용하기 쉬운 상호 연결성을 제공하여야 한다. 이 처분가능한 장치에 관련된 지침 및 표준은 특히 환경 표준 처분가능한 재료 및 리사이클 요건에 비추어 중요한 고려 사항이 된다.
특수한 "주름상자형" 또는 기타 유형의 신축가능 또는 확대가능한 크기-조절 요소는 제한된 범위의 ISA 크기를 광범위한 피험자들의 요구에 맞춰 형태를 취할 수 있게 한다.
ISA 전극 배치는 매우 중요하고, 전극 등록에 관련한 모니터링 요건을 수용하여야 한다.
특히 표준 거리에 있는 ISA 센서는 혼성(EEG/AEP) 및 EEG-기반 구성의 양쪽을 수용한다. 혼성의 발전된 구성은 Iz(후부 EEG)와 같은 추가적 전극을 구비하고, EEG 신경 근원 추정(NSE; 아래에서 설명됨) [32]과 같은 특수 분석 기능을 촉진한다. ISA 시스템은 신호 품질 평가(SQE) 및 대응하는 표시기 및 제어 시스템(SQI&C; 요건은 아래에서 설명됨)에 의해 계산된 신호 상태를 표시하는 LED 표시기를 구비한다. ISA LED 표시기는 사용자에게 센서 신호 품질 및 접촉 상태를 직관적으로 경보할 수 있으며, 여기서 예를 들어 녹색 LED 광원은 만족할만한 품질을 표시하고, 황색은 한계점, 및 적색은 고장 또는 차단 상태를 표시할 수 있다. ISA 시스템은 아래에 나타나 있으며, 통합된 신호 품질 LED를 가진 UEM에 대한 설명도 아래에 나타나 있다.
통합된 반사 혈량 측정법-파형 산소 측정법(IRPO) 시스템(아래에서 설명됨) 의 제공은 통합 ISA 기능으로서 바이털 사인 모니터링을 가능하게 한다.
더 특화되고 더 진보적인 ISA 장치를 위해, 선택적으로 기류 센서는(제한하는 것은 아님) 열전쌍, 서미스터 또는 PVDF 물질과 같은 열감응성 재료를 사용한다.
처분가능한 ISA 시스템의 일례에서 백업 배터리를 포함하고, 안전하고 밀봉된 ISA 패키지를 개봉하였을 때 활성화되도록 구성된다. 이러한 구성은 관련 배경 지적 재산권 간행물에 소개된 것과 같이 패키지 사용 일자 정보에 기반한 배터리 수명 예측가능성을 제공한다.
통합된 센서 부착(ISA) 시스템은 관련 배경 IP 간행물의 일부분으로서 유래했다[7; 8].
AEP 자극 모듈은 전자 인터페이스 모듈(UIM; WEM)의 부품으로 구성되며, ISA 기판의 부품으로서 소형 스피커를 통합하거나, 또는 택일적으로 무선 이어폰 또는 헤드폰 시스템을 통합할 수 있다. 무선 이어폰의 경우에 2개까지의 이어피스가 제공된다. 각각의 이어폰은 재사용 및 처분가능한 요소로 구성된 분리가능한 부품으로 이루어질 수 있다. 처분가능한 요소는 재사용의 경우 상호 감염 위험이 있을 수 있는 환자에 부착된 부품을 포함한다. 더욱이, 하나의 구현 예에서 처분가능한 또는 재충전가능한 부품인 배터리는 처분가능한 이어폰 섹션에 연결되어, 모니터링 시작 시점에서 처분가능한 및 재사용가능한 부품을 부착시키고 모니터링 종료 시점에서 처분가능한 부품을 처분하는 것에 의해 조작을 단순화시킬 수 있다. 예를 들어, 저비용의 실리콘 이어폰이 소형 전자 무선 자극 모듈에 부착되어 빠른 부착, 최소의 제약을 주게 하지만 신뢰성 있는 기능을 허용한다.
UEM, WEM 및 CEM은 유사한 기능 유선 대 무선 인터페이스 연결 이외의 범용 명명 규칙이 제안하는 것과 같은 유사한 기능을 포함한다. UEM이라는 용어는 이하의 설명에서 특정 상호 연결성 및 전원 기능 응용에 대한 참조를 제외하고는 WEM 또는 CEM과 대체될 수 있다. UEM 기능은 이후 설명될 신호 전치 증폭 및 필터링, 데이터 획득, 디지털 필터링, 신호 품질 관리 기능, 자극 발생, 및 배터리 및 무선 관리 기능을 포함한다.
빠른-연결 및 해제 시스템은 ISA 및 UEM과의 신뢰성 있고 사용하기 쉬운 상호연결성을 제공한다.
ISA가 저비용의 처분가능한 장치로 설계되는 반면에, 환자 인터페이스 전자 모듈은 재사용가능한 시스템으로 설계되고, 이 모듈은 비용이 많이 드는 전자 회로를 포함한다.
케이블 연결은 모니터링을 중단시키지 않고, 배터리 재충전 또는 무선 혼선이 우려되는 상황에 대비하여 편리하고 높은-독립성의 모니터링 백업 장치를 작동시키면서 언제라도 사용가능하다.
UEM은 "Y-접속" 인터페이스 어댑터를 사용하여, 스테레오 또는 모노럴 자극 기능을 하게 한다. UEM 음향 결합 기능은 환자 상호 감염 위험을 완화하기 위해 처분가능한 이어피스 및 연결 튜브 장치와 결합될 수 있다.
다음은 UEM 모듈의 개요를 설명하는 것으로, 자극 음향 결합기, IAS 연결 상태 표시기, 배터리 디스플레이 표시기, 신호 품질 상태 및 사용자 프롬프트 표시기를 포함한다.
모니터링에서 더 광범위한 진단 모드를 제공하고, 이에 의해 주 디스플레이 구역이 많은 추가적인 분석 기능을 스크린 디스플레이 구역 하단에서 디스플레이 선택 줄에 의해 표현하게 하는 식으로 디스플레이하는 것을 제외하고는 유사한 요소들을 공유한다.
신경계 스펙트럼 디스플레이(NSD)라고 칭하는 확장된 디스플레이 모드는 여러 가지 이벤트, 특수-경우 모니터링 기간 및 기타 더 상세한 모니터링 결과 디스플레이에 관련된 전망을 검사하도록 설계된 다수의 특수한 디스플레이 도구를 제공한다
아래에서 설명될 마취 모니터링의 조사를 위한 유용한 도구로서의 NSA 및 A&CDD 기능:
● A&CD 시스템은 주파수/FFT 진폭 및 배율, 바이스펙트럼 및 관련 출력 생성물, 및 비선형 동적 분석(엔트로피)을 포함하는, 일정 범위의 분석 히스토그램 출력을 계산, 기록 및 디스플레이하게 하는데, 이것은 하부 패널에 나타낸 선택 옵션에 설명된 바 있다.
● 온라인 히스토그램 디스플레이 표시, 정보를 그래프 또는 도표 형식으로 나타낸 대응하는 보고서와 함께 표시된다.
● 중요한 디스플레이 모드의 일례는 스펙트럼 디스플레이를 위한 것이며, 여기서 스펙트럼 밴드 DC-8 Hz(경보 [21] 어웨이크 활동 및 오피오이드(opioid) 사용 [23] 중에 증가), 알파 및 베타 밴드(깨어남 중에 증가), 감마(마취 중에 증가)와 같은 관련 마취 스펙트럼 파라미터들이 디스플레이된다.
● AEP(ABR포함) 및 EEG 스펙트럼 디스플레이; 50, 100, 150, 60, 120 및 180 Hz 전원 주파수를 구별한다.
● NSA 디스플레이 포맷이 출력 잡음 제어 및 자극 저주파 채널을 포함하는 모든 실제적 또는 유도 채널들에 대해 사용가능하다.
● NSA 스펙트럼 디스플레이는 각성 및 눈 움직임 [23]과 같은 경보 [21] 또는 인공 잡음 영역을 나타내는 DC-8 Hz 델타 및 세타 밴드 영역, 마취 심도 [23] 및 수면 상태 [14]의 표시물을 의미하는 8-12 Hz 알파 및 16-32 Hz 베타 밴드 영역, 표시물의 감마 [10; 28]의 표시물을 의미하는 30-47 Hz 영역, EMG 스펙트럼 [2]을 나타내는 70 Hz-110 Hz 영역, 11-210 Hz 영역, 및 인지 기능 및/또는 능력[21]의 표시물로서의 201-500 Hz 영역을 수용한다.
● NSA 시스템은 배율 분포 히스토그램을 표시한다. A&CD 측정에 관련한 스펙트럼 밴드 각각에 대한 전체 배율 백분율(100%)은 각 연속되거나 1초 오버랩된 8 초 간격으로 디스플레이된다. 스펙트럼 밴드는 디스플레이 패널의 좌측 섹션에 표시된 눈금에 나타나 있는 것과 같이 DC(백색)-500 Hz(적색) 범위에서 분석된다. 도면 상부 우측 섹션은 개략적 마취 심도 표시를 나타내는 전체 통합된 A&CDi를 표시하고, 낮은 막대 그래프 및 대응하는 미터 디스플레이는 EMG 근육 억제 지수(MSi), EEG 버스트-억제 지수(EEG BSi), 수술 중-리콜 위험 인자(IRf), 신호 품질 인자(SQf) 및 뇌 무증상 인자(CSf)를 포함하는 기타 관련 인자들을 표시(패널의 상부로부터 하부까지)한다.
● 중요한 인공물 신호 드롭아웃 및 버스트 억제 기간과 함께 빠른 의식 변화 검출 상태는 느리게 움직이는 히스토그램 막대 그래프 변화로서 배경색 변화 및 대응하는 경보를 통해 동시 디스플레이되고, 여기에 의식 변이(COtx) 및 버스트 억제 기간이 명백히 나타나 있다.
● 여기에 나타난 하부 패널은, 온라인 NSA 및 A&CDD 조사 모드에 사용가능한 생리적 변수 및 분석 파라미터 선택들의 샘플 범위를 나타내는 일련의 스크린 버튼을 제공한다.
도 8은 마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 취한 256-스위프 AEP 평균값 그래프이고, 연구 시간(s)을 x-축에 및 AEP NLD 마취-심도 지시자 값을 y-축에 나타내었다. 이 예에서 데이터 플롯은 비선형 동적 분석 처리물들을 유발-반응 신호에 가하고 이들 처리물을 독특한 지연-간격 분석 처리물과 결합한 값을 나타낸다. 추가적으로, 이 예에서의 샘플 플롯은 비선형 동적 청각 유발 전위(AEP) 및 AEP 시간-간격 의존 처리에 결합하여 사용된 차동 진폭 분석 기법을 사용한 것을 나타낸다. 비선형 동적 처리는 엔트로피, 스펙트럼 엔트로피, 시계열 복잡성-분석, 시계열 스펙트럼 복잡성 분석 또는 기타 비선형 동적 변환의 변형을 포함할 수 있다. 추가적으로, 이 분석 방법에 연관된 기타 처리는 적분, 제곱, 제곱근 또는 직접 AEP 진폭 계산을 포함한다.
마취된 수술 환자 데이터 기록으로부터 15-스위프 arx AEP 평균값을 좌표로 나타낸 것으로, 연구 시간(s)을 x-축에 및 AEP NLD 마취-심도 지시자 값을 y-축에 나타내었다.
샘플 환자 AEPiDAS 지연-의존 검출에서, 데이터 피크치를 'a'-'d'로 나타내고, 특유의 AEP 지연-간격 처리를 사용한 중요 모니터링 데이터의 독자적인 계산을 명시한다.
동일한 모니터링 이벤트는 지연-파라미터에 따라 강조하거나 덜 강조하는 것으로 나타내었다. 예를 들어, 'a'로 나타낸 데이터 피크치는 전체 그래프에서 그래프 3(15-80 ms) 및 4(20-80 ms)를 제외하고 그 진폭이 'b'보다 크다. 그러나 그래프 4는 그래프 3 보다 이벤트 'b'에 대해 더 민감한 검출로 보인다.
일반적으로, 위의 결과는 상업적으로 사용되는 BIS™ 모니터링 시스템에 비교할 때 256-스위프 AEPiDAS 평균값의 모든 지연-간격 버전에 대해 높은 검출 감도를 보이고 있다. 추가적으로, 데이터 피크(a-d)에 대한 조사에서 AEP 지연-간격은 AEP 검출 감도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그래프 '3'(예를 들어)에서, 높은 'd' 대 'c' 데이터 피크에 기초하여, 그래프 '1'에 명백하게 나타난 것과 같이 이들 데이터 피크 간의 상반 관계는 신호 인공물의 낮은 주파수 특성의 원본 데이터 'c'의 방해 신호와 높은 주파수의 원본 데이터 특성인 'd' 인공물 신호(파형 예 마다)의 대비이다. 지연-간격 파라미터는 독특한 인공물 검출을 나타낸다. 특히, 이 결과에 기초하여, 낮은 주파수의 데이터 피크(그래프 1의 'c' )는 높은 주파수 'd' 인공물에 비하여 낮은 지연-간격 파라미터들(0-15 ms)에 대해 덜 강조되었다. 반면에, 그래프 4의 높은 지연-간격 파라미터들(15-80 ms)은 높은 주파수 인공물(d)에 대해 강조되고 낮은 주파수 'c' 인공물에 대해 덜 강조되었다. 이들 인자는 마취-모니터링 관련 온라인 이벤트를 식별하는 것에 관련한 값을 가진다.
AEP 지시자 변동
AEP 유해 자극 이벤트는 고통 또는 고통-시작의 중요한 표시물로 나타날 수 있으며, 마취 전문 의사에게 인식에 대한 방어의 마지막 경계선을 제공한다. 특히, 수술 중 인식은 마취 유도 근육-억제를 수반하여 의식 상태 중이라도 환자로부터의 의도적인 반응을 예방한다. 더욱이, 연속 EEG 파라미터와 비교할 때 AEP 파라미터들을 사용한 유해 자극의 우수한 검출이 주목되지만, 이 조사는 유해 자극에 연관된 것들과 같은 신호 방해 및 마취 특이성 이벤트 간의 구별에 대한 문제를 강조하였다.
비선형 동적 및 종래의 진폭 특이성 이벤트 검출의 값을 여기에 나타내었다. 환자-13에 대응하는 마취 모니터링 데이터 피크 동안 이벤트-검출 감도를 조사하는 방법으로서, 256-스위프 AEP-평균 파형(그래프 4 및 11), 및 arx 15-스위프 평균 스캐터 플롯(그래프 6 및 14)이 조사되었다. 온라인 이벤트에 대한 반응도를 조사하는 방법으로서, 다음의 환자-13(예의 포맷마다)에서 식별된 이벤트에 대응하는 데이터 피크(IP)의 2개 지시자의 비율이 계산되었다. 초기 데이터 피크는 IPl로 나타내었고 나중의 것은 IP2로 나타내었다. IPl(예의 포맷마다) 및 IP2(예의 포맷마다) 이벤트의 빠른 신체 움직임(BMq) 등급 및 원본 데이터 특성을 관찰하는 것에 기초하여 다음 섹션에서 설명되는 것과 같이, IPl 및 IP2는 유사하게 보이지만 IP2는 매우 작은 주파수 기준선 변동을 포함하는 것으로 이것은 마취 주사 개시와 연관된 인공물의 움직임에 관련된 것으로 보인다.
온라인 이벤트 구별 및 CNS, PNS, MT, BM, Ar, ArNx, 눈-움직임, EMG 침입 또는 버스트 이벤트 구별 및 분류의 어떠한 조합 간의 도해가 나타나 있다. 특히 데이터 플롯은 모니터링 동안 일정 범위의 온라인 각성, 신체 움직임, 생리적 및 배경 잡음 인공물 방해를 검출 및 분류하기 위해 비선형 동적 AEP 분석 변환을 사용하는 특유의 장치 및 연관된 처리를 나타낸다.
비선형 동적 처리는 엔트로피, 스펙트럼 엔트로피, 시계열 복잡성-분석, 시계열 스펙트럼 복잡성 분석 또는 기타 비선형 동적 변환의 변형을 포함한다. 부가적으로, 이 분석 방법과 연계하여 사용할 수 있는 다른 처리로서는 AEP 시간-간격 의존 변환, 적분, 제곱, 제곱근 또는 직접 AEP 진폭 계산을 포함한다.
AEP 유해 자극 이벤트는 고통 또는 고통-시작의 중요한 표시물을 나타낼 수 있으며, 마취 전문 의사에게 인식에 대한 마지막 방어 수단을 제공한다. 특히, 수술 중 인식은 마취 유도 근육-억제를 수반할 수 있으며, 의식 상태 동안이라도 환자로부터의 의도적인 반응을 예방할 수 있다. 더욱이, 연속 EEG 파라미터와 비교할 때 AEP 파라미터들을 사용한 유해 자극의 우수한 검출이 주목되지만, 이 조사는 유해 자극에 연관된 것들과 같은 신호 방해 및 마취 특이성 이벤트 간의 구별에 대한 문제를 강조하고 있다.
IPl 및 IP2 지시자 검출 감도가 여기서 가장 민감한 256-스위프(상부 그래프) 및 15-스위프(하부 그래프) AEP-평균값에 대해 계산된 2개의 이벤트 데이터 피크 사이의 관계에 대해 설명되었다.
IP2:IP1 256-스위프 AEP-평균 분석 형태:
256-스위프 AEP MTA(38초 반응) AEP 분석 형태에 기초하여 가장 중요한 IP2:IP1 비율은 엔트로피 IAEPiDAS [ ave256 ;15-80 ms ](유형 11) 값으로부터 기인하는 1.1 에 뒤이어 AEPiDAS [ ave256 ;20-80 ms ](그래프 4)로부터 1.2(13.1/11.1)으로 되는 것이 밝혀졌다. (상부 좌측 그래프)
IP1:IP2 256-스위프 AEP-평균 분석 형태:
256-스위프 AEP MTA(38초 반응) AEP 분석 형태에 기초하여 가장 중요한 IP1:IP2 비율은 엔트로피 lAEPiDA[ ave256 ;80-140 ms ](유형 15) 및 엔트로피 lAEPiDA[ ave256 ;80-100ms](유형 14) 값으로부터 기인하여 1.7로 되는 것이 밝혀졌다. (우측 그래프)
IP2:IP1 arx 15-스위프 AEP 분석 형태:
arx 15-스위프 AEP MTA(2.2초 반응) AEP 분석 방법에 기초하여 가장 중요한 IP2:IP1 비율은 AEPiDAS[ arx ;80-100 ms ](그래프 6) 및 엔트로피 lAEPiDA[ arx15 ;80-100 ms ](그래프 14) 값으로부터 기인하여 1.1 로 되는 것으로 밝혀졌다. (하부 좌측 그래프)
IP1:IP2 Arx 15 스위프 AEP 분석 형태:
arx 15-스위프 AEP MTA(2.2 초 반응) AEP 분석 방법에 기초하여 가장 중요한 IP1:IP2 비율은 AEPiDAS[ arx15 ;20-80 ms ](그래프 4) 값 및 엔트로피 lAEPiDAS[ arx15 ;15-80 ms ](그래프 3) 값으로부터 기인하여 1.6으로 되는 것으로 밝혀졌다. (하부 우측 그래프)
외부 잡음 감지 및 소거 시스템.
잡음 소거 시스템은 잡음 또는 인공물을 제거 또는 최소화할 수 있는 회로 및 계산 알고리즘을 포함한다.
인공물 처리는 특정 심각함 수준, 간격 및 인공물의 등급을 식별할 수 있다. EMG 신호 침입, 눈-깜박임, EOG 침입; 각성(포함될 여러 가지 신경계 및 자율 신경 카테고리), 신체 움직임, 움직임 시간, 및 불필요한 PAMR 신호 침입을 포함하는 불필요한 배경 생리적 결과를 감소 또는 제거할 수 있다.
잡음 소거 시스템의 배치에 따라 결과적인 생물학적 모니터링 시스템은 높은 수준의 전기, EMF 및 기타 환경 혼선, 특히 전기 수술 방해 및 수술실에서 인공물의 움직임에 관련된 혼선을 견딜 수 있다.
A&CD와 개방단 "잡음-샘플링 채널"을 결합시키는 것은 불필요한 신호를 소거시키는 수단으로 고려된다.
상부 블록 [1]은 "외부 잡음 방해의 추출"을 나타내고, "입력 신호 채널" 및/또는 "개방단 또는 외부 잡음 센서" 입력(들)을 포함한다. "개방단 또는 외부 잡음 센서" 입력 및 그 대응 블록 [1]은 간선 주파수, MRI 공명 구상 장소로부터의 RF 발생, 전기 수술 장치 방해 또는 기타 주기적인 및 가끔 예측가능한 잡음 특성 원인과 같은 주기적인 잡음을 추출해 낸다. 특정 불필요한 잡음 신호를 광범한 입력 신호로부터 추출해내어 이를 소거 블록[2]로 입력하면 여기서 잔류 추출 잡음 신호의 위상 및 진폭 조절이 이루어지고, 블록 [4](외부 잡음 방해를 추출)로 입력되는 "전기생리적 입력 신호"에 대해 가장 효과적인 잡음 소거가 가능해진다. 블록 [3]은 "잔류 출력의 추적"을 위한 것으로, 후속하는 블록 [2]가 잔류하는 어떠한 불필요한 주기적인 잡음 신호를 추적하게 하여 결과적으로 블록 [2] 내에서의 잡음 소거가 연속적으로 미세-조정되어 항시 최대한의 잡음 소거가 가능하다.
잡음 소거;
본 발명은 하나 이상의 외부 이미징 또는 모니터링 시스템 타이밍 기준 신호, 데이터 획득(샘플-앤드-홀드 타이밍 포함) 인터리빙 사이의 동기화를 가능케한다. 이에 의해 데이터는 미리 결정된 또는 동적 계산 방식으로 샘플링되고, 여기서 인터리빙 또는 획득 타이밍은(제한되는 것이 아님) 입력 신호가 불필요한 신호가 최소화 될 수 있는 시점에서 불필요한 신호 방해가 획득될 때의 최적 시간에서 포획될 수 있도록 조절된다.
저 잡음 높은 샘플링 비 데이터-획득 동안의 인터리빙 및 동기화:
하나 이상의 외부 이미징 또는 모니터링 시스템 타이밍 기준 신호, 데이터 획득(샘플-앤드-홀드 타이밍 포함) 인터리빙 사이의 동기화가 이루어진다. 이에 의해 데이터는 미리 결정된 또는 동적 계산 방식으로 샘플링되고, 여기서 인터리빙 또는 획득 타이밍은(제한하는 것은 아님) 입력 신호가 불필요한 신호가 최소화될 수 있는 시점에서 불필요한 신호 방해가 획득될 때의 최적 시간에서 포획될 수 있도록 조절된다. 현존 시스템이 낮은 후속 저역 통과 주파수 대역폭 특성(5Khz 로우패스와 같은) 을 갖는 낮은 샘플링-비로 샘플링하고, 현존 시스템이 높은 샘플링-비(10 Khz 또는 20 Khz 와 같은)로 샘플링하고, 또 어떤 시스템은 획득 샘플링(샘플-앤드-홀드/획득) 시간 및 외부 장치 신호 사이의 타이밍을 동기화시키고 있지만, 본 발명의 핵심은 바이오 신호를 모니터링 또는 분석하는 장치(또는 방법)로서, 장치의 획득 관련 타이밍과 어떤 외부 타이밍 시스템 또는 감지된 잡음원의 타이밍 사이의 동기화를 조절/최적화시키는 수단(또는 방법)의 어떠한 조합과; 외부 시스템 또는 잡음원 타이밍과 최적 잡음 감소 파곡 또는 타이밍 사이클 사이의 타이밍 인터리빙; 또는 20 Khz 샘플/초 이상의 높은 샘플링 주파수를 사용하는 장치의 제공을 포함한다.
도 14 는 종래의 접근법에 기초한 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대해 체계적으로 접근한 높은 수준의 개요를 나타낸다.
도 14 에 나타낸 효과적인 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링 방법(현대 접근법)은 개별 및 상호 연관된 측정값 양측에 관련된 대응하는 잠재 측정 표시물과 함께 모니터링 키 출력(목표), 원인 구조를 명시하고 있다.
도 16은 진정, 고통 및 마취(SPA) 모니터링에 대해 체계적으로 접근한 높은 수준의 흐름도를 나타내며, 개별 및 상호 연관된 측정값 양측에 관련된 대응하는 잠재 측정 표시물과 함께 모니터링 키 출력(목표), 원인 구조를 설명하고, 본 발명의 현대적 접근법에 따라 필수 임상 모니터링 목표 및 단말점을 궁극적으로 추적하기 위해 모니터링 된 신호를 해독한다.
도 17은 진정제, 고통-억제제 및 마취제 현상 동안 사용하는 전통적인 시행 및 착오 접근법에 대한 흐름도를 나타낸다. 환자 모니터링은 더 많은 특정 바이오 표시물 평가 접근법들에 의해 대체되고, 본 발명의 현대적 접근법에 따라 관계된 인지/심리학적 메커니즘 및 측정과 함께 독립 및 상호 연관된 효과를 가지런하게할 수 있다.
표 1은 직접 및 상호 작용 마취제 효과에 적용할 수 있는 주요 A&CD 기능 측정 요건에 대한 매핑된 개요를 나타낸다.
일련의 다중 변수 분석은 필수 온라인 A&CD 기능 측정 및 지시자 기준(후속 요건 부분에서 설명)에 적용가능한 파라미터들을 나타낸다.
일반적으로, 결합 분석 목표 및 필수 측정값의 A&CD 모니터링에 해당하는 중추(AEP, EEG), 말초(EMG) 및 혈류역학적 정보를 포획할 수 있는 방법이다: 적어도 제1의 연속 및 제2의 유발 신경 가변 모니터링된 및 처리된 파라미터들은 모니터링된 신호가 개별 및 기본 정보 요소로 분해되고 정보 요소의 선택적 강조 및 덜 강조 후에 재조립되게 하는 식으로 처리된다. 하나 이상의 신호의 재조립은 스위치 처리에 국한하지 않는, 중재(가중 처리)(이하 SDA 참조)[7; 8]를 포함하는 결합 방법을 사용하여 더 개선될 수 있다. 각 원시 신호 정보 요소의 기여는 관심하 또는 측정하의 특정 생리적 기능에 따라 중재될 수 있다.
A&CD 필수 온라인 기능 측정 기준:
A&CD 기능 측정값은 이하에 설명될 직접 및 상호 연관된 마취제 생리적 효과, 이벤트, 중요한 또는 특성 마취 기간, 신호 품질, 전체 통합된 지수에 대한 규정, 및 통합된 바이털 사인을 모니터링할 수 있다.
직접 마취제 효과:
A&CD 모니터링의 주요 측정 기능은 5개 카테고리, 즉 마취제 효과, 상호 연관된 마취제 효과, 각성 및 움직임, 인공물, 및 특수 A&CD 구성으로 결정될 수 있다. 직접 마취제 효과는 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 [13; 20]을 포함하고, 중요한 상호 연관된 효과는 그것들의 항불안성 및 최면, 그리고 부동성 및 최면을 포함한다.
상호 연관된 마취제 효과:
마취의 상호 연관된 효과는 마취 근육 억제 또는 높은 항불안성을 수반하는 수술 중 인식을 포함한다. 마취제 유도 근육 마비 또는 높은 압박/항불안성을 수반하는 수술 중 인식 기간 동안, 환자는 장기간 기억의 놓기에 대해 과도 반응이 되어 후 트라우마 압박 장애와 같은 불리한 건강 후유증을 낳게 된다. 이들 기능은 다른 문헌에서 중추-말초-바이털 사인 균형(CPVB) 및 수술 중-리콜 위험 인자(IRf) 요건이라는 제하로 설명되어 있다.
개별적 교근과 결합된 종래의 안면 EMG의 계산
EMG 및 PAMR 측정값은 하부 우측 패널에 나타낸 바와 같이 EMG 배율/근육 억제 지수(MSi)로 계산 및 등록될 수 있다.
각성, 신체 움직임, 움직임 시간 및 인공물을 포함하는 A&CD의 중요한 이벤트:
● 각성 및 움직임 검출은 각성(전체 그룹), 피질 각성, 미소 각성, 유해 자극 각성(마취 특이성) 신체 움직임, 움직임 시간을 포함한다.
● 인공물 검출 및 지시자는 EOG 신호 오염, 눈-움직임, 50/60 사이클 또는 관련 혼선, 전기 수술 방해 및 EMG 버스트(EMGi)[15 ; 24]에 대하여 기능한다. 모든 신호 드롭아웃 기간을 나타낼 수 있다.
중요한 마취 기간 및 중요한 측정 특성:
특수한 A&CD 구성 식별 및 표시는 약역학적 추적, 신호 품질 평가 측정값, 기간의 이소-전기(iso-electric) 피질 무증상 및 근사 무증상, 버스트 억제 기간, 깨어남 방해 기간, 의식 상태의 측정값으로서의 감마 배율, A&CD 전치 [33] 측정값으로서의 신경 근원 추정을 포함한다.
● 가장 중요한 각성, 인공물 및 특수 구성 발생(마취 수술 중 인식 또는 고통/유해 자극의 표시물과 같은)이 추적되어 이벤트로서 지시되거나 지수 값으로 표시된다. 지수 값은 30초 또는 1분 과 같은 적절한 시간 기준을 바탕으로한 이벤트들의 관련 비율(등급)을 지시한다. 그 이벤트들은 일반적으로 인공물, 및 특별하게 EOG, 눈-움직임, 50/60 Hz 사이클 또는 관련 혼선, 전기 수술 방해, 및 EMG 버스트 또는 깨어남 기간(EMGi) [15; 24]을 포함한다. 이벤트 검출 및 전체 각성 지수에 대한 일례가 추세 섹션 하부에 나타나 있다.
신호 품질 측정값:
● 신호 품질에 관해 전체 측정값은 개별 입력 채널 신호 연결 및 품질 상태와 함께 항상(상부 섹션마다) 디스플레이될 수 있다. 이것은 하부 우측 섹션에 나타낸 바와 같다.
A&CDi 통합된 지수:
● A&CDi 지수는 직관적인 컬러 디스플레이 시스템(A&CDi 마다)에 통합된 의식 변화 표시물을 디스플레이할 수 있다. 디스플레이는 100개의 막대 그래프 단계로 나누어지고, 깨어남(A&CDi =100)으로부터 평탄선 EEG(A&CDi =0)까지의 범위로 5가지 환자 상태를 나타낸다. 0에서 100까지의 A&CDi 값은 10개 마디로 나누어진다. 가장 높은 값은 환자가 일반 목소리에 대해 반응할 때의 깨어남 상태에 해당하고, 그 다음 수준 또는 20개 막대 그래프 마디는 환자가 높은 목소리, 살짝 찌르기 또는 한번 흔들기에 반응할 때의 가벼운 최면 상태에 해당한다. 그 다음의 20개 막대 그래프 마디는 일반적-마취 상태 기간에 해당하는 것으로서 환자가 목소리 자극에 반응하지 못할 때 및 리콜에 대해 낮은 가능성을 가지고 깊은 최면 상태에 빠질 때의 경우이다.
동시 느린 추세 및 빠른 검출:
● 디스플레이는 등급을 매긴 투약 유도(주요 막대 그래프 디스플레이)와 같은 더 긴 데이터 평활 요건, 및 유해 자극(AEP COtx 참조)과 같은 빠른 의식 변이 및 기타 변동을 포획하기에 적합한 빠른 검출 및 지시자 요건에 기초하여 느린 추세(10초-20초)를 표시할 수 있다.
디스플레이 사용자 프롬프트 및 이벤트 로깅:
● 디스플레이는 사용자에게 신호 품질 평가(SQE), 인공물 보상 및 배제(AC&R), 신호/센서 품질 표시기 및 제어(SQI&C), 자동 확인 및 채널 특성화(AICC), 및 AEP 서보-자극 제어(ASC) 상태와 같은 특별한 또는 관련 신호 상태 경보에 대해 프롬프트할 수 있다. 특별한 경보 요건은 스크린 지시자의 일부로서 디스플레이될 수 있으며, 적합하게 예를 들어 상부에 나타나는 사용자 프롬프트 알림의 일부로서 디스플레이될 수 있다.
● 디스플레이는 조작자에게 압력-감응 전극 활성화(PSEA; 전극 재수화 및 재마모 요건), 무선/배터리/안전 오버-라이드(WBSO) 및 자동 모드 측정(AMD)과 같은 특별한 사용자 개입이 요구되는 경우에 경보를 발할 수 있다. 그 사용자 프롬프트는 사용자에게 상부 패널에 나타나는 것과 같은 표시를 통해 경보할 수 있다.
● 사용자 인터페이스 스크린은 상부 스크린 섹션에 나타낸 것과 같은 끓김없는 이벤트 엔트리 능력(OEM 요건 참조)을 부여한다.
● 통합된 반사 혈량 측정법-파형 산소 측정법(IRPO로 칭함) 및 선택적 기류 감지 장치를 구비한 ISA는 일정 범위 바이털 사인 변수들(우측)을 연속적으로 모니터링 및 디스플레이하게 한다. 이들 변수는 산소 포화, 심장 박동수 및 혈량 측정법 파형으로부터 유도된 변수량을 포함한다.
● ECG 신호는 현존 ISA 표면 전극 신호 또는 필요하다면 보조 ECG 특수-목적 ECG 전극(들)으로부터 유도될 수 있다.
● 동맥파 긴장도(PAT)는 맥파(pulse wave)로부터 유도될 수 있다, 박동 변이 시간(PTT), 및 PTT-유도된 자율 신경 각성은 산소측정기 및 ECG 파라미터들의 결합을 사용하여 유도될 수 있다.
● 호흡수는 ISA 장치에 통합된 기류 센서 디바이스에 의해 모니터링될 수 있다.
● 혈압 변화는 미리 정의된 사용 평균 기준선 값(IRPO 요건 참조)에서 혈압 변화의 측정값으로서 기타 혈량 측정법 산소측정기 출력 생성물에 더하여 처리된 ECG 및 PTT 파라미터들로부터 유도될 수 있다.
다른 A&CD 온라인 모니터링 고찰:
● 신뢰도 및 일관성: 측정 유효성 및 일관성은 95% 이상의 환자 및 독립 외과 및 마취약 [9]에 적용가능하다. 강한 상호-및 내부-환자 일관성, 신뢰성 및 정확도는 광범위한 계층의 피험자들 그룹에서 그리고 다양한 범위의 마취제 형태 및 혼합물에 걸쳐 필요하다.
유해 자극에 대한 반응도 및 기타 중요한 스퓨리어스 신호:
유해 자극에 반응하는 빠르고 정확한 측정값이 필요하다.
신호 방해에 대한 높은 내성:
전기-수술 ES 동안 연속 모니터링 및 지수 측정값을 얻기 위해 전기-수술(ES) 개입에 대응하는 신호 혼선에 대해 높은 관용도가 요구된다. ES 개입 및 심한 신호 혼선 등의 기간에서 빠른 회복이 필요하다. 또한 신호 블랙아웃 기간이 제거 또는 최소화된다. 유해 자극의 존재와 같은 중요한 이벤트 검출 대 불필요한 신호 방해 간의 구별이 필수 설계 고려 사항이 된다.
연속적 디스플레이의 인공물 상태 및 온라인 반응 지연 인자:
극단적인 모니터링 상태 하, A&CD 데이터 평활 시간이 신호 방해에 대처하기 위해 연장되어야 하는 경우, 적절한 디스플레이 표시가 조작자에게 중요한 이벤트 누락 및 모니터링 상태 변화 이해 불가라는 경고를 줄 수 있다.
일관성 있고 빠른 온라인 반응도:
일관성 있고 빠른(<15 s), 온라인 반응 지연 및 데이터 평활 특성, 항상 명료한 반응 표시.
조작자 혼란 및 과부하 인자:
일반적으로, 시스템 조작자는 업무가 과중해서는 아니되고 또는 혼란 상태에 빠져서도 아니된다. "Busy"가 디스플레이되더라도, 필요하다면 명백하게 경보를 발해야 한다. 조사자 인터페이스 또는 진단 디스플레이 모드에서 고려될 수 있지만, 광범위한 사용자 피드백이 필요하다. 간소화 및 알맞은 임상 변형이 사용된다.
AEP 누름 검출(AEP 모니터링 관련):
혼성 모니터링 구성의 사례에서, 정확하고 신뢰성있는 유효 AEP 반응 및 대응하는 자극 연결 검출의 입증.
인식의 계층적 분석 반사(AEP 모니터링 관련):
인식 상태의 표시를 대변하는 강제 ABR 감각, 대 Nl-효과(구심성; 벌터 효과) 변화, 및 높은 수준 PCP 변화 간의 민감하고 정확한 구별은 계층적 AEP 처리에 있어 필수적 측면이다.
진단 모드 그래픽 사용자 인터페이스:
● A&CD 그래픽 사용자 인터페이스는 여기에 나타낸 것과 같은 측정값을 나타낼 수 있다.
● 패널 디스플레이의 상부 우측에 전체 통합된 지수 표시(A&CDi)가 나타난다. 디스플레이의 상부 좌측 섹션에서 "view 모드" 기능을 활성화시켜, 일정 범위의 유용한 미리 구성된 마취 특이성 조작자 복잡성 수준(OICL)을 부여한다. 더 간소화된 A&CD 디스플레이 포맷이 일상 임상 목적을 위해 제공될 수 있으나 이들 포맷들은 임상의 및 조사자 피드백을 필요로 한다.
종래 및 마취 특이성 온라인 이벤트 분류
모든 환자에 대한 마취 지시자 AEP 궤적(가볍게 두드리기. n=16)을 조사한 바에 의하면, arx 15-스위프 및 느린 256-스위프 AEP MTA 지시자 값 모두가 각성, 신체 움직임, 및 인공물 변동을 적절하게 나타내고, 바이스펙트럼 지수 EEG-기반 측정값은 이들 빠른 변화를 제거하는 경향이 있다는 것이 밝혀졌다. 특히, 마취 특이성 이벤트는 빠른 신체 움직임(BMq), 빠른 각성(Arq) 및 유해 자극(Nx) 각성을 기반으로 설정되었다. 유해 자극 이벤트에 관련하여, 신체 움직임(NxBM) 및 피질(NxC) 형태 양쪽에 대한 관찰이 이루어졌고, 이것은 임상 스태프 환자 개입 및 후속하는 움직임 이벤트에 의해 발생된 신호 방해에 반하여, A&CD 반전 효과를 나타내는 CNS 생성 표시물을 검출하는 것에 관련하여 밀접한 관계를 가진다.
이들 이벤트의 분류는 마취 특이성 고통 또는 마취 반전 및 결과적으로 수술 중 인식의 표시물을 획득하는 것에 관련하여 중요한 관계를 갖는다. 이 결과들이 마취 특이성 온라인 모니터링의 중요성을 함축하는 것일 지라도 이들 새로운 온라인 이벤트 검출 방법이 트루(true) 포지티브 예보 출력을 개선시킬 수 있을뿐만 아니라 잘못된 네거티브 및 잘못된 포지티브를 최소화시키는 것이 분명하다.
표 2는 확립된(종래) 및 마취 특이성(제안) 분류 방법에 기초한 종래 및 마취 특이성 각성, 인공물 및 움직임 이벤트를 요약한 것이다. 표의 하부 섹션은 일련의 제안된 온라인 마취 특이성 지수를 나타낸다.
A&CD 14AUG10 잠정적 청구범위 그룹 요약/개요
이전 세대의 마취 모니터링은 혈압, 심장 박동수 및 호흡수 및 량을 포함하는 생리적 말단에 대해 직접 측정하여 증강된 동공 반응, 호흡의 경향, 박동 및 움직임의 품질과 같은 임상 징후를 포함하였다. 또한, 기술의 발전으로 박동 산소 측정법 및 환자가 마취를 받고있는 동안에 환기 시스템의 정확한 평가가 가능하도록 카프노그라피(capnography)를 사용하게 되었다. 부가적으로, 엔드-타이들(end-tidal) 약제 분석 및 말초 신경의 자극의 사용은 마취 전문 의사가 약리 작용물 농도 및 효과를 측정할 수 있게 하였다. 근래에 연속 혈압 및 심장 출력 모니터링을 가능케하는 폐 동맥 카테터(catheters) 및 경식도 심초음파 검사를 사용하여 마취 중 심장 기능을 평가할 수 있게 되었다. 더욱이, 가장 최근의 발전에 따른 중추 신경계의 신경생리학적 모니터링은 마취 및 진정 중 뇌의 직접 측정값을 얻게 하였고 더 미세한 수술 전후 투약 제어가 가능하게 되었다. 그러나, 종래의 모니터링 방법에 결합하여 뇌 효과의 더 정확한 모니터링이 마취의 최적 조절, 진정제 및 진통제에 대한 더 완전한 접근법을 제공할 수 있다. 초기의 증거를 이어주는 발표된 연구들은 어떤 특정 생리적 차원들을 서로 연관시키고 결합시키는 것의 이점을 나타내며 더 특정한 마취-효과 및 이벤트를 추적한다. ISA 장치 및 후속 처리 장치들 그리고 그 계산 알고리즘이 이 출원의 개요에 설명되어 있으며 일련의 새로운 개발이 청구범위에 기재한 것과 같이 다수의 청구항의 형태로 기재되었다.
청구항 시리즈 1: 통합된 센서 부착 장치
시리즈 1의 후속 진단 장치 청구항들은 피험자의 마취, 진정, 또는 사고 또는 비사고 상태 중에 피험자의 심리적 및/또는 생리적 상태를 평가하기 위한 환자에 부착되는 통합 센서 부착(ISA) 장치에 관한 것으로, 센서들은 단일의 유연성 기판에 통합되고, 센서들은 적어도 하나의 전기생리적 유발 또는 연속 전기 뇌 뢴트겐 촬영술(EEG) 모니터링 센서, EEG 신호 부위로부터 분리된 적어도 하나의 근전도(EMG) 모니터링 센서를 포함하며, 교근 및/또는 귓바퀴 뒤 부위 위에 위치하는 전극 센서 등록, 및 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 및 바이털 사인 변화에 적용가능한 2 이상의 생리적 파라미터 그룹을 추적하기 위한 수단으로서 통합된 바이털 사인 모니터링 센서를 제공한 것이다.
청구항 시리즈 2: 통합 센서 부착 방법
시리즈 2의 후속 진단 처리 청구항들은 환자의 마취, 진정, 또는 사고 또는 비사고 상태 중에 피험자의 심리적 및/또는 생리적 상태를 평가하기 위한 환자에 부착되는 통합 센서 부착(ISA) 장치에 관한 것으로, 센서들은 단일의 유연성 기판에 통합되고, 센서들은 적어도 하나의 전기생리적 유발 또는 연속 전기 뇌 뢴트겐 촬영술(EEG) 모니터링 센서, EEG 신호 부위로부터 분리된 적어도 하나의 근전도(EMG) 모니터링 센서를 포함하며, 교근 및/또는 귓바퀴 뒤 부위 위에 위치하는 전극 센서 등록, 및 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 및 바이털 사인 변화에 적용가능한 2 이상의 생리적 파라미터 그룹을 추적하기 위한 수단으로서 통합된 바이털 사인 모니터링 센서를 제공한다.
청구항 시리즈 3: 전치 증폭기
시리즈 3의 진단 장치 청구항들은 소형 환자 인터페이스 장치(모듈)에 관한 것이며, 상기 "환자에 부착된" ISA 장치 간의 상호 연결, 및 다차원(2 이상의 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 파라미터들) 처리, 측정, 및 연관된 시스템 디스플레이 기능을 가능하게 한다. (즉, ISA 및 처리 장치 간의 전자 인터페이스 모듈에 대한 장치 청구항들임)
청구항 시리즈 4: 전치 증폭 방법
시리즈 4의 진단 방법 청구항들은 환자 전치 증폭기 신호 처리 방법에 관한 것이며, 적응 입력 전기 수술 필터링 처리 등을 포함하여 전극 연결의 온라인 검출 간의 연결을 가능하게 하고, 직관적으로 시스템 사용자에게 신호 품질 및 전극 또는 센서 부착 상태 또는 환자의 상부 센서 부착 시스템(압력 활성화, 재교질화 및/또는 재마모 압력 패드 또는 직접 움직임 및/또는 전극 또는 센서의 압력, 최적화 신호 모니터링과 같은 그러나 이에 국한되지 않음) 등에 관한 주의를 환기시키는 근접 LED 또는 기타 디스플레이 표시기를 포함. (적응가능한 입력 전기 수술 입력 필터, 등과 같은 특수 전치 증폭 방법을 포함함)
청구항 시리즈 5: ER 계층적/다차원 심리학적 및 생리학적 모니터링 장치
시리즈 5의 진단 장치 청구항들은 계층적 유발 반응 분석 시스템에 관한 것으로, 복합 AEP 신호를 낮은 수준의 ABR 감각 반응을 나타내는 여러 가지 기능 정보 채널로 분리하도록 설계된 요소를 포함하고, Nl 표시물은 달팽이관 및 청각 신경을 통해 뇌 피층으로 도달하는 자극을 나타내며, 처리 우발 전위(PCP)는 구심 신경계 반응(Nl-효과와 같은), 증가된 면역 기간(상호-자극 간격; ISI)에 대응하는 높은 N1-P2 진폭, 깊은 마취에 따른 MLAEP 진폭-지연 변화, 수술 중 리콜 동안에 관련된 장기 기억의 내려놓음을 나타내는 높은 순위의 주목 상태를 나타낸다.
마취 및/또는 의식 심도, 진정 또는 기타 활동 동안의 신경생리적 반응 유발은 내재하는 비선형 시냅스 작용으로부터 발생된 신호의 결합으로서 일어난다. 그러나, 이 결과적인 신경생리적 반응이 그것의 심리학적 및 생리적 기원에 따라 조합 및 분리된다 하더라도 이들은 주로 통틀어 또는 무딘 방법으로 처리된다.
예를 들어, 수술 중 인식 및 연관된 후 트라우마적 압박 장애 리콜과 같은 반전 마취 후유증은 주된 위험으로 남는다. 이때 트라우마 케이스에서 안전한 사용에 대한 작은 마진을 가지는 경우 심장 또는 호흡 기능은 이미 압박을 받고 있기 때문에 마취 투여는 불가능하다.
따라서 본 발명은 위와 같은 한계를 극복하기 위해 피험자의 생리적 및 심리학적 파라미터들을 모니터링하는데 있어 사용자가 감각, 중추 신경, 및 기타 말초 및 바이털 사인 시스템 내의 변화에 상당하는 필수 이벤트 및 상태를 추적할 수 있게 하는 것으로서, 안전한 의료 처치 및 정신 또는 생리적 대체 치료법의 사용에 적용될 수 있다. 특히, 전통적인 A&CD의 별개의 측정값은 여러 특정 표시물 및 A&CD 모니터링에 적용할 수 있는 독립 및 통합된 상관 관계 모두의 측정값에 의해 강화된다.
시리즈들 진단 장치 청구항들은 계층적 유발 반응 분석 시스템에 관한 것으로 복합 AEP 신호를 낮은 수준의 ABR 감각 반응을 나타내는 여러 가지 기능 정보 채널로 분리하도록 설계된 요소를 포함하고, Nl 표시물은 달팽이관 및 청각 신경을 통해 뇌 피층으로 도달하는 자극을 나타내며, 처리 우발 전위(PCP)는 구심 신경계 반응(Nl-효과와 같은), 증가된 면역 기간(상호-자극 간격; ISI)에 대응하는 높은 N1-P2 진폭, 깊은 마취에 따른 MLAEP 진폭-지연 변화, 수술 중 리콜 동안에 관련된 장기 기억의 내려놓음을 나타내는 높은 순위의 주목 상태를 나타낸다.
마취 및/또는 의식 심도, 진정 또는 기타 활동 동안의 신경생리적 반응 유발은 내재하는 비선형 시냅스 작용으로부터 발생된 신호의 결합으로서 일어난다. 그러나, 이 결과적인 신경생리적 반응이 그것의 심리학적 및 생리적 기원에 따라 조합 및 분리된다 하더라도 이들은 주로 통틀어 또는 무딘 방법으로 처리된다.
예를 들어, 수술 중 인식 및 연관된 후 트라우마적 압박 장애 리콜과 같은 반전 마취 후유증은 주된 위험으로 남는다. 이때 트라우마 케이스에서 안전한 사용에 대한 작은 마진을 가지는 경우 심장 또는 호흡 기능은 이미 압박을 받고 있기 때문에 마취 투여는 불가능하다.
따라서 본 발명은 위와 같은 한계를 극복하기 위해 피험자의 생리적 및 심리학적 파라미터들을 모니터링하는데 있어 사용자가 감각, 중추 신경, 및 기타 말초 및 바이털 사인 시스템 내의 변화에 상당하는 필수 이벤트 및 상태를 추적할 수 있게 하는 것으로서, 안전한 의료 처치 및 정신 또는 생리적 대체 치료법의 사용에 적용될 수 있다. 특히, 전통적인 A&CD의 별개의 측정값은 여러 특정 표시물 및 A&CD 모니터링에 적용할 수 있는 독립 및 통합된 상관 관계 모두의 측정값에 의해 강화된다.
시리즈 11의 진단 방법 청구항들은 계층적 유발 반응 분석 처리에 관한 것으로(상기 장치 청구항 시리즈 참조) 복합 AEP 신호를 여러 가지 기능 정보 채널로 분해하도록 설계된 것이다.
기능 정보 채널은 낮은 수준의 ABR 감각 반응을 나타내고, Nl 표시물은 달팽이관 및 청각 신경을 통해 뇌 피층으로 도달하는 자극을 나타내며, 처리 우발 전위(PCP)는 구심 신경계 반응(Nl-효과와 같은), 증가된 면역 기간(상호-자극 간격; ISI)에 대응하는 높은 N1-P2 진폭, 깊은 마취에 따른 MLAEP 진폭-지연 변화, 수술 중 리콜 동안에 관련된 장기 기억의 내려놓음을 나타내는 높은 순위의 주목 상태를 나타낸다.
청구항 시리즈 6: ER 계층적/다차원적 심리학 및 생리적 모니터링 방법
시리즈 6의 진단 방법 청구항들은 계층적 유발 반응 분석 처리에 관한 것으로(상기 장치 청구항 시리즈 참고) 복합 AEP 신호를 여러 가지 기능 정보 채널로 분해하도록 설계된 것이다. 기능 정보 채널은 낮은 수준의 ABR 감각 반응을 나타내고, Nl 표시물은 달팽이관 및 청각 신경을 통해 뇌 피층으로 도달하는 자극을 나타내며, 처리 우발 전위(PCP)는 구심 신경계 반응(Nl-효과와 같은), 증가된 면역 기간(상호-자극 간격; ISI)에 대응하는 높은 N1-P2 진폭, 깊은 마취에 따른 MLAEP 진폭-지연 변화, 수술 중 리콜 동안에 관련된 장기 기억의 내려놓음을 나타내는 높은 순위의 주목 상태를 나타낸다.
청구항 시리즈 7: 환경 잡음 감지 및 소거(ENS&C) 생물학적 모니터링 장치
환경 잡음 감지 및 소거(ENS&C) 시스템.
시리즈 7의 청구항은 환경 잡음 감지 및 소거(ENS&C) 시스템에 관한 것으로 잡음 감지 입력 및/또는 기타 신호 입력을 포함한다.
이에 의해 생물학적 모니터링 환경 내의 불필요한 잡음이 감지 또는 모니터링 되고 나서 불필요한 잡음이 관심 신호로부터 소거되게 하는 방식으로 처리된다.
청구항 시리즈 8: 환경 잡음 감지 및 소거(ENS&C) 생물학적 모니터링 시스템 방법
청구항 시리즈 9: 스펙트럼 자극 확인 시스템 장치
청구항 시리즈 10: 스펙트럼 자극 확인 방법
청구항 시리즈 11: 스펙트럼 잡음 및 왜곡 추적 및 동적 결합 신호 처리 장치
청구항 시리즈 12: 스펙트럼 잡음 및 왜곡 추적 및 동적 결합 신호 처리 방법
청구항 시리즈 13: 적응 애퍼처 획득 시스템 장치: 적응 획득 애퍼처(AAA) 시스템.
시리즈 13의 청구항들은 적응 획득 애퍼처(AAA) 생물학적 모니터링 장치에 관한 것으로 불필요한 환경 또는 외부 시스템 잡음의 최소화를 위해, 자동, 수동 또는 컴퓨터 지원 데이터 획득 샘플-앤드-홀드 애퍼처 조절 방법을 사용한다. 특히, 샘플-앤드-홀드 애퍼처 윈도우는 입력 신호를 주기적인 잡음 피크 사이에서 샘플-앤드-홀드가 되도록 동기 및 위치 설정되는 연속 시점에서 포획하는 방식으로 조절된다.
따라서, AAA 시스템은 불필요한 주기적 외부 잡음 피크 사이에 애퍼처 윈도우를 인터리빙함으로써 관심 신호 내의 해당 혼선 효과를 최소화시킨다.
청구항 시리즈 14: 적응 애퍼처 획득 방법
청구항 시리즈 15: 초기 버전 ISA 특허청구항 그룹: A&CD 생물학적 인식 모니터링 시스템 장치
청구항 시리즈 16: 초기 버전 ISA 특허청구항 그룹: A&CD 생물학적 인식 모니터링 시스템 장치
초기 청구항 버전 특허청구항 그룹 3: 수술 중 리콜 유전 분극 측정값 130
현재 청구항들--ER 계층적/다차원 심리학적 및 생리적 모니터링 장치 청구항 그룹
청구항 시리즈 17: 생물학적 모니터링 시스템 결합 분석 방법
시리즈 17의 진단 방법 청구항들은 처리 방법에 관한 것으로, 다차원(2 이상의 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 파라미터들) 처리(컴퓨터 계산 알고리즘) 및 디스플레이(원본 데이터 및 여러 가지 유도된 지수) 기능에 대응하는 개별 측정값 및 결합 측정값을 추출하는 수단을 포함한다.
청구항 시리즈 18: 초기 버전(A&OC&OD 모니터링 시스템 결합 분석 방법
청구항 시리즈 19: 초기 버전(A&OC&OD 모니터링 & 약제 전달 장치
시리즈 19의 약제 전달 장치 청구항들은 디바이스에 관한 것으로, 약제 전달 물질의 최적 조합에 대한 온라인 측정을 위해 다차원(2 이상의 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 파라미터들) 파라미터들, 파라미터들은 상기 진단 모니터링 관련 "장치", "진단 방법", 및 "진단 디바이스" 청구항으로부터 유도되고, 처리(컴퓨터 계산 알고리즘) 및 디스플레이(원본 데이터 및 여러 가지 유도된 지수) 기능, (즉, 약제 전달 바이오-피드백 시스템을 위한 장치 청구항, 상기 ISA 장치 사용에 해당, ISA 설계, 환자-인터페이스 장치, 환자-인터페이스 방법), 및/또는 A&CD 모니터링 방법을 포함하고, 마취제 화합물(마취제 화합물은 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 A&CD-효과에 대해 신뢰성이 있어야 함)의 혼합 및 전달 비를 제공하는 수단으로 기능한다.
청구항 시리즈 20: 초기 버전(A&OC&OD 모니터링 & 약제 전달 방법)
시리즈 20의 약제 전달 방법 청구항들은 방법에 관한 것으로, 약제 전달 물질의 최적 조합에 대한 온라인 측정을 위해 다차원(2 이상의 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 파라미터들) 파라미터들, 이 파라미터들은 상기 진단 모니터링 관련 "장치", "진단 방법", 및 "진단 디바이스" 청구항으로부터 유도되고, 처리(컴퓨터 계산 알고리즘) 및 디스플레이(원본 데이터 및 여러 가지 유도된 지수) 기능,(즉, 약제 전달 바이오-피드백 시스템을 위한 장치 청구항, 상기 ISA 장치 사용에 해당, ISA 설계, 환자-인터페이스 장치, 환자-인터페이스 방법), 및/또는 A&CD 모니터링 방법을 포함하고, 마취제 화합물(마취제 화합물은 최면, 기억상실, 통각상실, 부동성, 항불안성 기능을 포함하는 A&CD-효과에 대해 신뢰성이 있어야 함)의 혼합 및 전달 비를 제공한다.
청구항 시리즈 21: 뇌의 전두부 대 후두골 옆 활동도에서 전치 또는 차동 및/또는 뇌 활동도 디바이스에서 관련된 변화를 위한 신경계 근원 추정(NSE) A&CD 모니터링
전엽 및 후엽
2 마취 및 치매
치매와 같은 신경 질환은 마취과 의사에게 점증하는 문제로 떠오르고 있다. 특히 연로한 인구 및 해당 질환의 유행 그리고 이들 질병의 심각성이 증가하고 있다. 이와 같은 이상 상태의 부작용은 인지 풀기 [19] 또는 신경 유대의 감소, 및 전치 [34; 34]와 같은 효과이다. 다시 말해 이와 같은 변화는 신경계 토포그래프 포커스, 순간 연속 및 EEG 스펙트럼 결합의 더 일반적 변형들에서의 변화를 생성한다.
PSI 계산은 좌우대칭 부위 사이의 일치에 관련하여 뇌의 전-후 관계로부터 EEG 파워, 주파수, 및 위상 정보를 포함한다.
Pa는(신경 자기 기록에 의해) 청각 피층에서의 활동과 상관 관계가 있고, 전-후 날개(anterior-posterior plane)는 Pa 파형 형태의 변화에 기여하는 것으로 나타났다.
● 다른 연구에서, 좌측 및 우측 반구형 EEG 모니터링 등록이 2개의 CSM 시스템을 사용하여 기록되었다. 마취 중 편측화에 대한 보고에도 불구하고, 강한 EEG 상관 관계가 좌측 및 우측 뇌 반구 사이에서 발견되었다. 기타 보고는 자율 신경의 불량 CSI 예보 또는 절개에 대한 체강 반응이 나타난 바 있다.
인식, 수면 및 깨어남 동안 발생되는 것으로 알려진 EEG 뇌 편측화의 변화는 앤더슨 및 야콥슨(2006)에 의해 25명의 수술 마취된 환자(n=584)에 대해 조사되었다. 연구자는 2개의 CSI 모니터를 사용하여 기록된 뇌 파형, 각 모니터는 동시에 기록되게 하고, 좌측-편 및 우측-편 EEG 전극 등록을 동시에 하였다. 수면 중 [5; 16; 22; 25] 뇌 편측화에 대한 보고와 대비할 때 위의 조사자는 좌측 및 우측 반구형으로 등록된 EEG 쌍 [I] 사이에 매우 높은 상관 관계가 있음을 발견하였다.
시리즈 21의 약제 전달 장치 청구항들은 장치 또는 방법에 관한 것으로, 마취제 또는 진정제의 미투약, 또는 투약 상태에 대응하는 심리학적 또는 생리적 상태에 대해 피험자의 변화(2상 또는 스위치형) 또는 등급을 매긴 변화를 측정 및/또는 모니터링하고, 특히 그 변화는 신경계 근원 국부화의 변화 또는 차이에 적용가능하다. 전두부 부위 또는 후두골 부위 또는 이들 부위와 연관된 활동의 방향성 변동 사이의 반구형/편측화 또는 변화. 특히 NSE 장치 또는 방법은 2개 EEG 전극(2개 이마 전두엽 모니터링 전극과 같은)을 사용하여 반구형/편측화 차이 또는 뇌 활동의 변동을 일으키고, 또는 전두부에서 후두골까지(및 역 또한 같음) 하나의 부가적 전극(전체 3개 전극, 2개의 좌측 및 우측 이마 전극, 예를 들어)에 의해 차이 또는 방향성 변동을 일으킨다. 이 NSE 시스템은 일상 통원 또는 임상 응용에 적용가능하다. 여기서 이러한 성질의 뇌 변화의 모니터링은 기타 정보와 결합하여 마취, 진정, 또는 비투약 행동 평가 중의 환자의 감각 상태 측정을 지원한다.
청구항 시리즈 22: 전치 또는 전두부 대 후두골 옆 활동도에서의 전치 또는 차이 및/또는 뇌 활동도에서의 대응하는 변화 또는 변동을 위한 신경계 근원 추정(NSE) A&CD 모니터링 방법.
청구항 시리즈 23: 비선형 동적인 청각 유발 전위(검사) 뇌 기능 모니터링 장치
하이브리드 A&CD 다중 변수의 입력:
여러 가지 지연 구간들의 광폭에 걸쳐서 계산된, 고속(2.2s) 및 느린 MTA 미분 및 비선형 동적(엔트로피) AEP 값과 결합된, 저속 추세 EEG 파라미터들의 최적 결합들에 기초한 마취 지표들. 이들 지연-구간 측정치들의 결합은 의식 천이의 고속 검출을 가능케하는 전위, 온라인 이벤트들에 대한 더 큰 반응, 및 말초와 중추 생리적 신호들 사이의 우수한 구별을 나타낸다.
마취-의식 상태의 처리된 arx MTA, 비선형 동적 유발 전위 예측 인자:
SPA&CD를 예측할 수단으로서 외부 입력 기능(arx), 전형적인 유발 전위 분석 방법들(이러한 것을 포함하지만 미분/1차 도함수 분석에 한정되지 않음) 및 비선형 동적 분석 방법들을 갖는 오토그레이션을 포함하는 고속(2.2. 온라인 지연 대 256 스위프를 갖는 38s) 이동 평균선의 최적 결합들의 전개.
마취 의식-상태의 비선형 동적 및 종래의 유발 전위 예측 인자의 결합:
SPA&CD를 예측할 수단으로서 전형적인 유발 전위 분석 방법들(이를 포함하지만 미분/1차 도함수 분석에 한정되는 것은 아님) 및 비선형 동적 분석 방법들의 최적의 결합들의 전개.
청구항 시리즈 24 비선형 동적인 청각 유발 전위 뇌기능 모니터링 방법
청구항 시리즈 25 온라인 바이오피드백 AEP 자극 신호 보상 장치
또한, 온라인 상에서 이러한 반응들을 밝히고자 하는 요구를 용이하게 하는 수단으로서 AEP 자극은 AEP 신호들의 품질을 연속적으로 최대화하기 위하여 자극 파라미터들을 연속적으로 추적하고 최적화한다.
AEP-서보 조절 기능들을 포함하는 특수-목적 AEP 기능들은 AEP 신호 품질 추정 출력에 따라 자극 발생 파라미터들을 적합하도록 설계된다. 게다가, AEP 계층 분석은 AEP 반응들로부터 밝혀질(수술 복귀시에 연루된) 가청 감각성, 구심성, 불응성 및 높은 수위의 처리 우발성 인지의 암호 해독을 가능케한다.
AEP 서보-자극 조절(ASC) 시스템
ASC 시스템은 환자들 사이의 청력 변이들 및 변화하는 환경 또는 신호 품질 등의 인자들을 보상할 수단으로서 자극 특성들을 자동적으로 조절하고 최적화하여야 한다. 조절가능한 자극 파라미터들은 자극 타입, 세기, 상승시간, 하강 시간, 높낮이 없는 시간, 스펙트럼의 구성, 개연성(표준 대 이탈 비)을 포함한다.
ASC 시스템은 결정 및 AEP 반응들을 추적할 수 있는 유발 전위 온라인 모니터링을 가능케하고, 반면에 예정된 안전 한계들 내에서 자극 파라미터들의 최적 서보-조절 보상을 가능케한다. 자극 조절은 시간상의 임의 점에서 원하는 성과 측정치(ABR, MMN, MLAEP, SLAEP, Nl-effect)에 따라 자극 타입(클록, 진동, 처프[3], 음색, 네거티브 및 기타 음향 등) 및 해당하는 유발 반응 발생(속도, 세기, 표준-이탈 비, 자극 형태, 스펙트럼의 구성)을 최적화하는데 필요한 기타 조절값을 포함한다. 이 시스템은 감각성, 구심성 또는 PCP 유발 반응들에 대한 온라인 테스팅이 온라인 MMN 결정의 경우에 파형 감산 등의 연관된 자극 AEP 반응 타겟에 따라 개량되도록 신규한 AEP 계층 분석과 결합하여 작동하여야 한다.
유발 전위 계층의 자극 발생 요구 조건들은 서보-조절 자극 최적화시에 AEP 반응들의 동시 추적을 가능케하도록 확립되었다. 자극 최적화는 속도, 세기, 표준/이탈 비, 자극 형태, 및 자극 스펙트럼 파라미터들의 조절을 포함한다. 기타 요구 조건들 및 설계 원리들은 특유의 마취 단계 및 이들 여러 가지 단계들에 적용될 수 있는 해당하는 마취 측정에 기초한 여러 가지 자극 포맷을 발생시킬 필요성을 포함하였다. 자극 포맷은 표준/이탈 자극 시퀀스, 클록, 진동, 처프, 음색, 네거티브, 및 특수화한 음향 시퀀스를 포함하였다. 원하는 유발 반응 요구 조건들은 수술중 인지의 초기 경고 표시물들을 잡아내기 위하여 설계된, 말초 활성의 표시물들로서의 유발 초기 지연 반응들(PAMR 등)에서, ABR 신호 품질 및 자극 연결 상태, 및 표준/이탈 MMN 자극 시험 패러다임의 마취-인지 특유의 시퀀스가 걸쳐있다.
유발 전위 계층의 자극 발생:
유발 전위 계층 자극 발생 요구 조건들은 서보-조절 자극 최적화 동안에 AEP 반응들의 동시 추적을 가능케하도록 확립되었다. 자극 최적화는 속도, 세기, 표준/이탈 비, 자극 형태, 및 자극 스펙트럼의 파라미터들을 포함하였다. 기타 요구 조건들 및 설계 원리들은 특유의 마취 단계 및 이들 여러 가지 단계들에 적용될 수 있는 해당하는 마취 측정 요구 조건들에 기초한 여러 가지 자극 포맷을 발생시킬 필요성을 포함하였다. 자극 포맷은 표준/이탈 자극 시퀀스, 클록, 진동, 처프, 음색, 네거티브, 및 특수화한 음향 시퀀스를 포함하였다. 원하는 유발 반응 요구 조건들은 수술중 인지의 초기 경고 표시물들을 잡아내기 위하여 설계된, 말초 활성의 표시물들로서의 유발 초기 지연 반응들(PAMR 등)로부터, ABR 신호 품질 및 자극 연결 상태, 및 표준/이탈 MMN 자극 시험 패러다임의 마취-인지 특유의 시퀀스가 걸쳐있다.
AEP 초기화 확신 및 보상:
AEP-평균 측정치에 의존하기 전에 타당한 AEP 평균 초기화(시동 기준선)를 자동화 수단이 확실하게 얻을 필요성이 확립되었다. 특히, 이 연구에서 검사된 256-스위프 AEP MTA는 제1 완성된 AEP 값이 계산될 수 있기 전에 38초를 요구했다. MTA 초기화 시간 제약 조건은 모니터링의 시작시에 고도의 인공물 및 마취 알약 투여의 전형적인 시작으로부터 발생하는 고속 무의식 발현과 결합되었고, 미래 연구를 위하여 고속 AEP 평균 방법들을 고려할 필요를 보여주었다.
- 항상 최적 신호 신뢰성을 얻기 위하여, 자극 신호 발생 및 해당하는 반응 결정 과정들을 보상할 주기적 시스템 교정과 초기값 설정을 통합하는 것을 포함한다.
청구항 시리즈 26: 온라인 바이오 피드백 AEP 자극신호 보상 방법
인식의 생물 지표 마취, 진정 및/또는 통증 모니터링 데이터-베이스
다차원생리적 및 심리적 마취, 진정 및/또는 통증 모니터링 조작자 인터페이스 장치.
다차원 생리적 및 심리적 마취, 진정 및/또는 통증 모니터링 조작자 인터페이스 방법.
자동 임상 자극, 관측 및 반응 결정 장치.
이 시스템은 램세이(Ramsay) 및 OAA/S 스케일 등의 마취의 일반적으로 전개된 임상 스케일을 통일하며, 자동 및 직관 커맨드-자극 프롬프트 및 해당하는 반응 로깅(logging) 기능들을 거쳐서 이러한 스케일의 사용을 용이하게 한다. 부가적으로, 이 기능은 궁극적으로 자동 임상 커맨드-자극 프롬프트("오픈 아이" 또는 "스퀴즈 핸드")가 자동 반응 검출 및 지표 시스템과 함께 가청 자극과 중첩되거나 또는 이 가청 자극에 끼워넣어질 수 있게 한다.
SPA&CD의 자동 임상 표시물:
더 특유한 A&CD의 식별은 더 효과적인 임상 관측 스케일과 더 민감한 인식의 AEP 측정치를 관련시키고, 마취-특유의 효과들의 원인이 되는 메커니즘의 더 좋은 이해는 미래의 연구 고려사항들이다. 개선된 임상-커맨드 자극의 조사 및 현재의 제한들을 극복할 수 있는 해당 시험 기법들은 미래 연구의 중요한 영역으로 남는다. 마취 모니터링 시스템 임상 평가 및 마취의 임상 스케일은 부정 임상 반응 시험들에 의존하며 이 시험들은 환자-협력, 과도한 시험 구간들 및 조사원 해석에 의존한다. 의식 천이는 신규한 고속 AEP 방법들을 사용하여 몇 초 내에 정확하게 검출될 수 있지만, 종래의 커맨드-자극 시험들은 10 초 또는 그 이상의 연속 구간들에서 수동으로 행하는 임상 반응 시험들에 기초한다.
램세이(Ramsay), OAA/S 및 기타 공지의 임상 스케일의 광범위한 전개에도 불구하고, 이들 툴은 수술중 회복시에 연루된 중요한 단기간 대 장기간 기억 기능들 사이를 식별할 수 없다.
그러므로, 고속 AEP 측정치들이 타이밍을 극복하기 위하여 전개되어야 하는지에 대한 의문 및 전통적인 마취의 스케일의 환자-협력 제한들이 미래 조사를 위해 중요한 주제로 남는다.
청구항 시리즈 31: 자동 임상 자극, 관측 및 반응 결정 방법.
청구항 시리즈 32: 조절 필터링, 시스템 구성, 신호 처리 및 사용자 경고를 포함하는 자동 신호 보상 장치,
신호 처리:
신호 장애를 저지하기 위하여 확립된 신호 처리 요구 조건들은 연구 초기화, 전기 외과 개입의 에피소드, 및 모니터링 기간들의 시작과 종료 등의 고장 모니터링 에피소드를 저지할 필요성을 포함하였다. 부가적으로, 변하는 모니터링 상태들에 따른 자동적으로 조절될 수 있는 조절 입력 예비-필터링 및 디지털 온라인 필터들에 대한 요구 조건들이 확립되었다.
추가적으로 포괄한다;
- 색인 지연 인자 지표
- 자동 입력 LC 조절
- 전기 외과 장애가 과도한 AEP 신호 열화를 일으킬 때, 또는 피검자의 청력반응이 부적당할 때에만, EEG의 사용을 포함하여 모니터링 색인에 기여하고 적격의 입력 신호들의 재결합의 자동 저널 또는 디스플레이 로그.
청구항 시리즈 33: 전문화된 온라인 이벤트 검출 능력을 포함하는 마취, 진정, 통증 및/또는 뇌기능 모니터링 장치
온라인 마취-특유의 이벤트들의 처리된 arx MTA, 늦은 MTA, 비선형 동적 유발 전위 예측자들의 임의의 결합:
고속 arx 및 저속 MTA, 전형적인 유발 전위 분석 방법들(이것들 그러나 미분/1차 도함수 분석에 제한되지 않는다) 및 의식 천이들 및 유해 자극 이벤트들 등의 SPA&CD 모니터링과 관련이 있는 온라인 이벤트들에 대한 수단으로서의 비선형 동적 분석 방법들의 최적 결합들의 배치, 및 신호 장애와 적합한 생리적 신호들 사이의 더 큰 구별. 부가적으로, 급속 이벤트들의 선택적인 검출은 신체 움직임, 각성 및 마취 복귀를 예측할 수단으로서의 클러스터 분석과 결합된 기타 생리적 신호 장애의 검출에 대하여 0.5 내지 3 초 사이의 범위에 있다.
마취-특유의 이벤트들 및 에피소드:
각성(Ar: overall), 피층 각성(cAr), 미세 각성(Arm), 신체 움직임(BM), 및 움직임 시간(MT)을 포함하는 중요한 마취-특유의 온라인 이벤트들이 확인되었다. 전위적으로 유용한 온라인 A&CD 표시물로서 확립된 마취-특유의 이벤트들은 유해 자극 이벤트들(Nx), 급속(0.25 내지 3s 지속기간) 신체 움직임(BMq), 및 급속 각성(Arq)을 포함한다. 유해 자극은 신체 움직임(NxBM), 피층(NxC), 및 서브피층(NxS) 타입들에 따라 추가적으로 분류되었고 반면에 급속 각성은 급속 피층(cArq) 및 급속 서브피층(sArq) 타입들에 따라 추가적으로 분류되었다. 부가적으로, 일련의 온라인 마취-특유의 색인들은 마취과 의사가 마취-복귀 및 관련된 수술중 인지에 적용될 수 있는, 움직임, 각성 및 특히 유해 자극 등의 중요한 이벤트들의 속도 및 가혹도를 추적할 수 있게 하는 수단으로서 확립되었다.
인공물 처리 요구 조건들은 확립되었고 또한 관심이 있는 신경의 서로 관계가 있는 것의 과도한 필터링 또는 거부를 피하기 위하여, EOG 신호들의 검출 및 소거, 눈 움직임, 50/60 사이클 또는 관련된 간섭, 전기 외과 장애, EMG 신호 버스트(분기) 또는 EEG 신호들의 EMG 변조를 포함하였다.
높은 항불안성 또는 근육 마비를 수반하는 수술중 인지의 에피소드; 근 또는 이소-전기 피층 무증상의 발현 또는 발생; 근 또는 버스트(분기)-억압 기간들; 각성 장애 기간들, 및 의식 상태의 표시물로서의 높은 감마 거듭제곱(power)이 마취 모니터링시에 추적될 수 있는 관련된 변화들로서 확립되었다. 요구 조건들과 설계 원리들은 말초, 중앙 및 항불안성 생리적 파라미터들 사이의 마취-유도 상호 작용들을 나타내는 통합 바이털 사인 측정치를 잡아내기 위하여 개발되었다. 이 정보가 마취 균형 측정치(환자 기동성 위험 요인을 나타내는 의식-심도 변화들 대 말초 활성 변화들에 해당하는 CNS 활성)에 의해 마취사에게 어떻게 전달되는지에 대한 예가 보여진다.
청구항 시리즈 34: 유발 전위 다중 평균-공제 잡음 감소 장치
AEP 잡음 커플링 효과들 및 대책:
증가된 의식-상태 값들에서 생긴 배경 인공물 신호들 및 AEP 및 의식 천이에 해당하는 전형적인 AEP 마취-심도 지표 스위치형 천이 사이에 커플링 효과가 있다. 특히, 심각한 신호장애가 고속 의식 천이들 및 깊은 마취 전기 외과 기간들을 포함하는 마취의 중요한 상들 동안에 일어나는 것이 밝혀졌다. BIS™ 데이터 스무딩(smoothing) 특성들은 유해 자극 이벤트들 등의 전위적으로 유용한 마취-특유의 지표들을 감추고 아마 마취-복귀에 이르는 중요한 이벤트들을 숨긴다. 대조적으로, AEP 값들은 마취-특유의 신체 움직임 및 유해 자극 이벤트들의 감도 높은 검출을 나타내는 것으로 밝혀졌다. AEP 비선형 동적 분석 기법들(AEP 엔트로피)은 또한 여러 가지 각성, 인공물 및 움직임 이벤트들의 전위적으로 유용한 식별 기제들인 것으로 보여졌다. 본 발명은 기초가 되는 깊은 최면을 함축하는 비선형 신경학적 신호들과 각성 기간 신호들의 더 복잡하고 덜 결정론적 성질 사이를 서술하는 비선형 동적 기법들을 사용한다. 더 광범위하고 더 큰 규모의 연구를 통하여, 제1 발생 엔트로피 AEP 알고리즘은 유망한 A&CD 측정 경쟁자일 수 있으며, 특히 그것은 말초 및 신경 마취-특유의 이벤트들을 기재하고 또는 원치않는 신호 장애, 생리적 인공물, 및 신경 신호들 사이의 디커플링에 관한 것이기 때문이다. 잔류 잡음과 대비한 A&CD의 AEP 신경성 표시물들 사이의 구별을 향상시키기 위하여, SNR 및 AEP-평균 스위프들(SNR α√n스위프들)의 수(n) 사이의 공지의 관계식에 기초를 둔 다중 MTA(15-스위프; 256; 512; 1025) 공제 기법들이 바람직하게 사용된다.
청구항 시리즈 35: 잠재 생리적 및 인지/심리학적 구조에 따라 진정, 고통 및/또는 필수 바이오 표시물 정보 채널들로 분해될 마취 모니터링에 적용가능한 독립 및 특수-사례의 상호 연관된 신호 조화를 인에이블링하는 구조화 및 계층화 시스템
SPA 목표는(제한하는 것은 아님) 다음을 포함한다:
1. 최면,
2. 기억상실,
3. 통각상실,
4. 부동성,
5. 진정, 및
6. 안전하고 안정된 생리적 및 인지 기능.
이에 의해 잠재적 SPA 생리적 및 인지/심리학적 구조는 (제한되지 않으나) 다음을 포함한다:
1. 최면: 중추 신경계(CNS); 인지 기능, 심리학적 기능
2. 기억상실: 자율 신경 시스템; 기타 다음과 같은 것을 포함하는 생리적 제어 시스템:
중추 요소(주로 학습, 기억, 및 있음직한 뇌 편측 기능), 내분비 제어 구조; 부신 선(에피네프린/a.k.a 아드레날린과 같은 호르몬은 호르몬 및 압박 및 관련 기억 강화에 관련된 신경 전달 물질이다).
3. 통각상실: 중추 신경계(CNS), 말초 신경계,
4. 부동성: 말초 신경계, 운동계, 근육계;
5. 진정: 감각계;
6. 근육, 심장; 순환, 호흡, 폐 순환, 가스 교환, 및 호흡 제어, 신체 온도 조절을 포함하는 안전하고 안정된 생리적 및 인지 기능: 통합 기관 기능(대부분의 SPA 모니터링).
이에 의해 SPA 모니터링 바이오 표시물은(제한되지 않으나) 다음과 같은 것을 포함한다:
1. 최면: 유발 전위(EP) 및 연속 EEG 신호.
2. 기억상실: 호르몬 및 신경 전달 물질의 방출을 나타내는 바이털 사인 신호와 관련된 유발 및 연속 EEG 신호, 높은 바이털 사인 측정값 및 수술 중 리콜 기억 강화의 위험성을 표시.
3. 통각상실: 중추 신경계(척추 또는 뇌)에 도달하는 신경 임펄스에 기인한 EP 및/또는 연속 EEG 신호에서의 등급 또는 임의 변화에 의해 표시.
4. 부동성: 근육 긴장도 또는 활성도의 변화에 기인한 PAMR 및/또는 연속 EMG 에서의 등급 또는 임의 변화에 의해 표시.
5. 진정: 바이털 사인 및 기타 생리적 측정값의 기준선 대 등급 또는 임의 상승에 의해 표시.
6. 안전하고 안정된 생리적 및 인지 기능: 안전한 표시, 바이털 사인, 생리적 인지 측정값의 운영 모드.
여기서 특수 사례 SPA 모니터링된 바이오 표시물 상호관계는 (제한되지 않으나) 이하의 것을 포함한다:
1. 높은 바이털 사인 및/또는 기타 생리적 측정값을 수반하는 최면. 이것은 수술 중 인식을 수반하는, 약물로 야기된 근육 마비 동안의 잘못된 최면 해석 사례에 해당할 수 있다.
2. 이동성의 높은 측정값을 수반하는 최면. 이것은 수술 중 인식 동안의 잘못된 최면 해석 사례일 수 있다.
3. 척수 또는 뇌 및 해당 호르몬 방출 및 신경 전달 물질(a.k.a 아드레날린 또는 엔돌핀)에 이르는 신경 임펄스를 나타내는, 바이털 사인 또는 기타 생리적 변화에서의 선별 또는 임의적 변화를 수반하는 피질 또는 피질하 각성은 세포가 더 이상 고통 신호를 방출하지 않게 하지만, 바이털 사인 변화(심장 박동수 증가, 혈관 수축, 확장된 공기 통로 및 수술의 기타 징조 수술 중 인식 교감 신경계에 대한 투쟁 도주(flight-or-fight) 드라이브) 및 수술 중 리콜에 관련된 영구 기억의 소실(기억 강화)에 기여함.
4. 전기 수술 과정, 봉합 및 기타 수술 자극에 관련된 통각(인코딩 신경계 작용 및 처리 유해 자극)을 나타내는 선별 또는 임의 뇌 신호 각성 또는 기타 변화의 모니터링.
5. 자극 이벤트 사이의 시간 정렬을 평가받는 피험자의 생리적 또는 인지 상태의 결과적 변화와 결합시켜 전기 수술 과정에 관련된 통각(인코딩 신경계 작용 및 처리 유해 자극), 봉합 및 기타 수술 자극을 나타내는 선별 또는 임의 뇌 신호 각성 또는 기타 변화를 모니터링.
6. EEG 신호의 변화를 고통 반응을 나타내는 EMG 신호의 선별되거나 임의의 변화에 결합시켜 전기 수술 과정에 관련된 통각(인코딩 신경계 작용 및 처리 유해 자극), 봉합 및 기타 수술 자극을 나타내는 선별 또는 임의 뇌 신호 각성 또는 기타 변화를 모니터링.
고장 신호들 그룹들은 - EP EEG 신호들, 연속적인 EEG 생물체의 표시물들을 포함하는 특유의 신경 최면 및 기억상실 표시물들; - 특유의 바이털 사인 및 기타 생리적 생물체의 표시물들; - 계단적 또는 자발성 EMG 변화들, 피층 각성들, 서브-피층 각성들, 및 신체 움직임들을 포함하는 특유한 무통증 표시물들; - 유발 PAMR 변화들, 계단적 또는 자발성 EMG 변화들, 피층 각성들, 서브-피층 각성들, 신체 움직임들을 포함하는 특유의 부동성 표시물들; - 인식의 EEG(EP 및 연속적인) 신호들과 함께 바이털 사인 및 다른 생리적 신호들을 포함하는 생리적 및 인식 기능들에 해당하는 특유의 환자 상태 안전성 및 안정성 표시물들; - (EP 및 연속적인 EEG 측정치들을 거쳐 얻어진) 최면 표시물들과, 이들 측정치들과 바이털 사인 및/또는 다른 생리적 측정치의 결합 연관성을 결정하는 것을 포함하는 특수경우 관련 생물지표(특히 그것은 정상 평온 기준선 상태들을 넘는 높은 표시물들에 관한 것이기 때문임), 그것들은 수술중 인지를 수반하는, 약물에 의해 유도된 근육 마비 동안에 잘못된 최면 해석의 경우일 수 있음; - (EP 및 연속적인 EEG 측정치들을 거쳐 얻어진) 최면 표시물들과, 이들 측정치들과 기동성의 높은 표시물들(EMG 또는 PAMR 신호들에서의 계단적 또는 자발성 증가들 등)의 결합 연관성을 결정하는 것을 포함하는 특수 경우 관련 생물 지표, 그것들은 수술중 인지를 수반하는, 약물에 의해 유도된 근육 마비 동안에 잘못된 최면 해석의 경우일 수 있음; - 척추 신경 또는 뇌에 도달하는 신경 자극들 및 신경 세포가 더 많은 통증 신호들을 방출하는 것을 방지하지만 또한 바이털 사인 변화들(심박동수의 증가, 혈관 수축, 확장된 기도 및 기타 교감 신경계로의 수술중 인지 분일(flight)-또는-전의(fight) 구동의 기타 징후)에 기여하는 호르몬 및 신경 전달 물질(a.k.a 아드레날린 또는 엔돌핀)의 해당하는 방출 및 수술중 회복과 연루된 영구 기억 소성(기억 경화)을 나타내는, 이들 측정치의 바이털 사인 또는 기타 생리적 변화들에서의 피층, 또는 서브 피층 각성 및/또는 자발성 변화들과의 결합 연관성의 결합과 더불어 계단적 또는 자발성 통증 표시물들(EP 및 연속 EEG 측정치를 거쳐서)을 포함하는 특수 케이스 상호관련 생물 지표; - 전기 외과 공정, 봉합 및 기타 외과적 자극과 결합된 통증 수용(자극을 부호화하고 유해 자극을 처리하는 신경 공정들)을 나타내는, 통증/외과적 자극 측정치(EP 및 연속적인 EEG 변화들 또는 각성 이벤트들을 거쳐서)와, 이들 측정치의 계단적 또는 자발성 뇌 신호 각성들 또는 기타 변화들과의 결합 연관성을 결정하는 것을 포함하는 특수 케이스 상호관련 생물지표;-전기외과공정들, 봉합 및 기타 외과적 자극과 결합된 통증수용(유해 자극을 부호화하고 처리하는 신경공정들)을 나타내는, 통증/외과적 자극 측정치(EP 및 연속 EEG 변화들 또는 각성 이벤트들을 거쳐서)와, 이들 측정치의 계단적 또는 자발성 뇌 각성 또는 기타 변화들과의 결합 연관성을 결정하는 것을 포함하고, 그로 인해 이러한 결합 연관성이 기초의 통증 자극 원인과 그 결과로 생긴 신호 변화들과의 시간 정규화 매칭을 포함할 수 있는, 특수 경우 상호 관련 생물 지표; - 통증 반응을 나타내는, 통증/외과적 자극 측정치(EP 및 연속 EEG 변화들 또는 각성 이벤트들을 거쳐서)와, 이들 측정치의 EMG에서의 계단적 또는 자발성 변화들의 결합 연관성을 결정하는 것을 포함하는 특수 경우 상호 관련 생물 지표이다.
표 1은 직접 및 상호 작용 마취제 효과에 적용되는 주요 A&CD 기능 측정 요건 맵핑도이다.
| 마취 효과 | 관련 위치 | 생리학적 변수 | 생리학적 파라미터 | 지시자 측정 |
| 최면 | 2-7 | EEG, AEP | EEG; 엔트로피; MF; 스큐; 바이스펙트럼 및 출력; MLAEP; PCP; MMN | A&CDi; AEP 의식 COtx(AEP 의식 이행) |
| 기억상실 | 2-7 | EEG, AEP | PCP; MMN | AEP 의식 |
| 통각상실 | 2-7 | AEP | MLAEP DAS 및 엔트로피 | 각성/유해 자극 |
| 부동성 | 2-7 | EMG, PAMR | EMG 파워; PAMR 인덱스 | EMG 파워 및 마취 밸런스 |
| 항불안성 | 2-7 | 산소측정기 | HRV; PTT; ECG; BPV | Sa02; ECG; HRV; BPV; PAW; PTT |
| 관련 마취 효과 | 생리학적 변수 | 생리학적 파라미터 | 지시자 측정 | |
| 항불안성 및 최면 | 2-7 | 산소측정기; EEG; AEP | HRV; PTT; ECG; BPV / EEG 엔트로피; MF; 스큐; 바이스펙트럼 및 결과물; MLAEP; PCP; N1-효과; MMN | 수술중 리콜 인자(IRf) |
| 부동성 및 최면 | 2-7 | EMG; PAMR; EEG; AEP | EEG; 엔트로피; MF; 스큐; 바이스펙트럼 및 결과물; MLAEP; PCP; N1-효과; MMN / EMG 파워; PAMR 인덱스 | 마취 밸런스 |
| 각성 및 움직임 | 생리학적 변수 | 생리학적 파라미터 | 지시자 측정 | |
| 각성-유해 자극 | 5;7 | AEP; EEG; PTT; ECG; HRV | 주파수 시프트; 신호 형태; 맥락 | 각성-유해 자극 이벤트 및 인덱스 |
| 각성-피질(일반) | 5;7 | PTT; ECG; HRV | 주파수 시프트; 맥락 | 각성-유해 자극 이벤트 및 인덱스 |
| 각성-피질하(일반) | 5;7 | PTT; ECG | 신호 형태; 맥락 | 각성-피질 이벤트 및 인덱스 |
| 미세 각성 | 5;7 | EEG | 주파수 시프트; 맥락 | 미세 각성 이벤트 및 인덱스 |
| 신체 움직임 | 5;7 | EEG; EMG | 기저 시프트 및 신호 형태; 맥락 | 신체 움직임 이벤트 및 인덱스 |
| 움직임 시간 | 5;7 | EMG; EEG; PTT | 기저 시프트 및 신호 형태; 맥락 | 움직임 시간 이벤트 및 인덱스 |
| 인공물 | 생리학적 변수 | 생리학적 파라미터 | 지시자 측정 | |
| EOG | 2;3;4 | EOG | 저주파수; 신호 형태 | EOG 이벤트 및 인덱스 |
| 안구-움직임 | 2;3;4 | 안구 움직임 | 저주파수; 신호 형태 | 안구 움직임 이벤트 및 인덱스 |
| 50/60 주기 또는 관련 | 2;3;4 | 모든 채널들 | 주파수 스펙트럼 임계 | 모든 채널 이벤트 및 인덱스 |
| 전기외과적 기여 | 2;3;4-7 | 모든 채널들 | 고주파 스펙트럼 임계 | 모든 채널 이벤트 및 인덱스 |
| EMG 파열 | 2;3;A1 | EMG | 기저 증가 | EMG 이벤트 및 인덱스 |
| 중요/특징적 기간 | 생리학적 변수 | 생리학적 파라미터 | 지시자 측정 | |
| 약물역학적 트랙킹 | 2;A1 | EEG | EEG; 엔트로피; MF; 스큐; 바이스펙트럼 및 결과물; | 용법 안내 |
| 등전위 피질 무증상 | 2;A1 | EEG | SEF95; 신호 형태; 스큐 | 등전위 피질 무증상 이벤트 |
| 근 등전위 피질 무증상 | 2;A1 | EEG | SEF95; 신호 형태; 스큐 | 근 등전위 피질 무증상 이벤트 |
| 파열 억제 | 2;A1 | EEG | SEF95; 신호 형태; 스큐 | 파열 억제 인덱스 |
| 어웨이크 기여 기간 | 2;3;4-7 | 모든 채널들 | 각성, 인공물, EEG-스펙트럴, 신체-움직임, 움직임 시간 | 어웨이크 이벤트 |
| 감마 consc 식별 | 2 | EEG | 스펙트럴; 엔트로피 | 감마 파워 |
| 신경 원천 예측 | 2;A2 | EEG | 원천 재구성 | 편측성; 전엽성 |
| 신호 품질 상태 | 2-7;A1 | 모든 채널들 | 임피던스, 신호 특성들의 연속 트랙킹 | 신호 품질 인덱스(SQi) |
| 신호 거부 | 2-7;A1 | 모든 채널들 | 임피던스, 신호 특성들의 연속 트랙킹 | 신호 품질 인덱스(SQi) |
표 2는 종래 및 마취 특이성 이벤트의 요약이다.
| 이벤트 종류 |
축약어 | 분류 방법 |
| 종래의 각성, 움직임 및 인공물 이벤트 분류들 | ||
| 수면으로부터의 각성 | Ar | [98;332;332] |
| 신체 움직임 | BM | [372] |
| 움직임 시간 | MT | [372] |
| 미세-각성 | Arm | [266](1.5-3s duration) |
| 피질 각성 | cAr | [45; 342; 344; 345] |
| 피질하(자율적) 각성 | sAr | [45; 342; 344; 345] |
| 인공물 | Af | [456] |
| 제안된 마취 |
||
| 유해 자극 이벤트 |
||
| 유해 자극 | Nx | 새로운 마취-특이성 이벤트; |
| 유해 자극 각성(전체) | ArNx | 새로운 마취-특이성 이벤트; |
| 유해 자극 피질 각성 | cArNx | 새로운 마취-특이성 이벤트; |
| 유해 자극 피질하 각성 | sArNx | 새로운 마취-특이성 이벤트; [45; 342; 344; 345] |
| 유해 자극 신체 움직임 | BMNx | 새로운 마취-특이성 이벤트; |
| 각성 이벤트 |
||
| 전체적 마취-특이성 각성 | AAr | 종래의 및 마취-특이성 각성의 결합 |
| 급속 각성 | Arq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태마다 |
| 급속 피질 각성 | cArq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태 당 |
| 급속 피질하 각성 | sArq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태마다 |
| 급속 미세 각성 | Armq | 종래 예외(0.25-3s duration), 의식불명을 대신하는 수면 상태, 및 전체적 피질/피질하 이벤트를 포함할 때마다 |
| 급속 피질 미세 각성 | cArmq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태마다 |
| 급속 피질하 미세 각성 | sArmq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태마다 |
| 움직임 이벤트 |
||
| 급속 신체 움직임 | BMq | 종래 예외(0.25-3s duration) 및 의식불명을 대신하는 수면 상태마다 |
| 인공물 |
||
| 인공물 | AAf | 종래/마취-특이성 정의들 및 모든 신호 블랙아웃 기간들을 포함 |
| 총 인공물 시간 | AAft | 이전의 60s 기간 동안의 종래/마취-특이성 인공물으로 채워진 총 시간(모든 신호 블랙아웃 기간을 포함하는 종래의 정의) |
| 추천적 각성, 인공물 및 유해 자극 마취- 특정 온라인 인덱스들 |
||
| 전체적 마취-특이성 각성 인덱스 | AAri | 이전 60s 기간 동안의 모든 종래/마취-특이성 각성의 이동 스코어 |
| 전체적 마취-특이성 피질 각성 인덱스 | AcAri | 이전 60s 기간 동안의 모든 종래/마취-특이성 피질 각성의 이동 스코어 |
| 전체적 마취-특이성 피질하 각성 인덱스 | AsAri | 이전 60s 기간 동안의 모든 종래/마취-특이성 피질하 각성의 이동 스코어 |
| 전체적 마취-특이성 신체 움직임 인덱스 | ABMi | 이전 60s 기간 동안의, 종래(BM) 및 급속 마취-특이성(BMq) 이벤트의 총 스코어의 이동 스코어 |
| 전체적 마취-특이성 인공물 인덱스 | AAfi | 이전 60s 기간 동안의 종래 및 마취-특이성 인공물에 의해 채워진 총 시간의 이동 스코어(모든 신호 블랙아웃 기간들을 포함하는 종래의 정의) |
| 전체적 마취-특이성 인공물 시간 인덱스 | AAfti | 이전 60s 기간 동안의 마취-특이성 인공물에 의해 채워진 총 시간의 이동 스코어(모든 신호 블랙아웃 기간들을 포함하는 종래의 정의) |
| 전체적 마취-특이성 유해 자극 | Nxi | 이전 60s 기간 동안에 검출된 총 Nx 이벤트들의 이동 스코어 |
| 유해 자극 각성(전체) | ArNxi | 이전 60s 기간 동안에 검출된 총 ArNx 이벤트들의 이동 스코어 |
| 유해 자극 피질 각성 | ArNxCi | 이전 60s 기간 동안에 검출된 총 Nx 이벤트들의 이동 스코어 |
| 유해 자극 피질하 각성 | ArNxSi | 이전 60s 기간 동안에 검출된 총 ArNxS 이벤트들의 이동 스코어 |
| 유해 자극 신체 움직임 | BMNxi | 이전 60s 기간 동안에 검출된 총 BMNx 이벤트들의 이동 스코어 |
| 스파이크 이벤트 |
||
| 스파이크 | Sp | 이전 10s의 피크-피크 기저 진폭 평균의 5배 이상을 포함하는, 관련 이벤트로부터의 10s 보다 작은 순간적인 데이터 궤적 |
| 스파이크를 갖는 급속 신체 움직임 | BMqsp | 10s 이내의 스파이크를 수반한 신체 움직임 |
| 스파이크를 갖는 ArNx | BMqsp | 10s 이내의 스파이크를 수반한 유해 자극 각성 |
[약어들, 축약형 및 전문어]
- * : 수학적인 곱셈 연산을 제공하기 위해 사용될 수 있음.
- A&CD : 마취 & 의식 심도(consciousness-depth).
- A&CD&S : 마취 & 의식 심도 & 진정 상태
- A&CDEP : A&CD 평가 프로토콜(A&CDEP)
- A&CDi : 종합적인 마취 & 의식 심도
- AAr : 종합적인 마취 각성(arousal) 그룹
- AAri : 종합적인 마취- 특유의 각성 인덱스
- ABi : 마취 밸런스 인덱스
- ABMi : 종합적인 마취- 특유하고 종래의 신체 움직임 인덱스
- ABR : 청각 뇌간 응답(2-20ms)
- AD : 알츠하이머 병
- ADC : 아날로그-디지털 변환기(축약 ADC, A/D, A 내지 D)는 연속적인 양을 이산적인 디지털 개수로 변환하는 장치이다. 역 동작은 디지털-아날로그 변환기(DAC)에 의해 수행된다. 또한 ADC들은 시간에 따라 변하는 신호들을 양자화하기 위해 사용되는데, 이 시간에 따라 변하는 신호들은 디지털 샘플들의 시퀀스로 변환된다. 그 결과는 시간과 값 모두에서 양자화된다.[35]
- ADC 획득 시간 : 획득 시간은(트랙-홀드의 입력 회로에 의해 부과된) 홀드 상태의 개방과 샘플링 커패시터 상의 전압이 새로운 입력 값의 1 LSB 내에 지불하는 순간의 간격이다. 획득 시간에 대한 방정식(Tacq)은 Tacq = In(2N)*(RSOURCE * CSAMPLE)이며, 여기서 RSOURCE는 소스 임피던스이고, CSAMPLE는 샘플링 정전용량, 그리고 N은 분해능 비트들의 수이다.[17]
- ADC 상호 변조 왜곡(IMD) : 상호 변조 왜곡(IMD)은 회로 또는 디바이스에서의 비선형은 원본 신호에 없는 새로운 주파수 요소들을 생성한다. IMD는 고조파 왜곡과 2색조 왜곡의 영향들을 포함한다. IMD는 2개의 입력 신호들 f1 및 f2의 전체 전력에 대한 이들 선택된 상호변조 결과물들(즉, IM2 내지 IM5)의 전체 전력으로 측정된다. 신호들 f1 및 f2는 동일 진폭이며, 주파수에서 서로에 매우 근접하다.
- ADC 내장 비선형(INL) 에러 : 데이터 변환기들에 대해, INL은 직선 라인으로부터 실제 전달 함수의 편차이다. 오프셋 및 이득 에러들을 제거한 후에, 직선 라인은 최적 직선 라인이거나 전달 함수의 종점들 사이에 그려진 라인이다. INL은 종종 '상대 정확도(relative accuracy)'이다.[17]
- ADC 글리치 임펄스 : 글리치 임펄스(glitch impulse)는 주요 캐리(major-carry) 천이가 발생할 때 DAC 출력에 나타나는 순간 전압이다. 전형적으로 nV·s로 측정되며, 글리치 임펄스는 전압 대 시간 그래프에서 커브 아래 영역과 같다.[17]
- 힘-감지(Force-Sense) 출력들 : 이것은 전압(또는 전류)이 회로의 원점(remote point)에서 강제되는 측정 기술이며, 결과적으로 전류(또는 전압)가 측정(감지)된다. 집적 출력 증폭기들을 구비한 DAC들은 예를 들면 종종 힘 감지 출력들을 포함한다. 출력 증폭기의 반전 입력은 외부 연결을 이용할 수 있으며, 피드백 경로는 외부적으로 닫혀야 한다.[17]
- 최대 전력 밴드폭(FPBW) : ADC는 변환기의 특정 최대 규모 진폭에서 또는 근처에서 적용된 아날로그 입력으로 동작된다. 입력 주파수는 디지털 변환 결과의 진폭이 3dB만큼 감소되는 포인트로 증가된다. 입력 주파수는 최대 전력 입력 밴드폭으로 정의된다.[17]
- 동적 범위 : 전형적으로 dB로 표현되는데, 동적 범위는 디바이스의 잡음 마루와 그것의 규정 최대 출력 레벨 사이의 범위로서 정의된다. ADC의 동적 범위는 ADC가 분해할 수 있는 신호 진폭들의 범위이다; 60dB의 동적 범위를 갖는 ADC는 x로부터 1000x까지 신호 진폭들을 분해할 수 있다. 동적 범위는 통신 애플리케이션들에서 중요한데, 신호 강도들은 동적으로 변한다. 신호가 너무 크면, 그것은 ADC 입력의 범위를 넘는다. 신호가 너무 작으면, 그것은 변환기의 양자화 잡음 중에서 잃어버리게 된다.[17]
- 비트들의 효과적인 개수(ENOB) : ENOB는 특정 입력 주파수와 샘플링 비율에서 ADC의 동적 실행을 규정한다. ADC의 에러는 양자화 잡음만으로 이루어진다. 입력 주파수가 증가함에 따라,(특히, 왜곡 요소들에서의) 종합적인 잡음 역시 증가함으로써, ENOB 및 SINAD('신호대 잡음 및 왜곡 비율(SINAD)'을 참조)를 감소시킨다.[17]
- ADC 선형 응답 타입 : 대부분의 ADC들은 선형[1]으로 알려진 타입이다. 여기에 사용된 용어 '선형'은 출력 값으로 선형 관계를 가져 각 출력 값으로 매핑하는입력 값들의 범위를 의미한다.[35]
- ADC 비선형 응답 타입 : 디지털화될 신호의 확률 밀도가 일정하면, 양자화 잡음에 관한 신호 대 잡음 비율이 최적이다. 이것은 종종 나타나는 사례가 아니기 때문에, 양자화 전에 그것의 누적 분포 함수(CDF)를 통해 신호를 통과시키는 것이 일반적이다. 이것은 더 중요한 영역들을 더 좋은 분해능으로 양자화할 수 있기 때문에 바람직하다. 비양자화 프로세스에서, 역 CDF는 필요하다. 이것은 일부 테이프-레코더들 및 다른 통신 시스템들에서 이용된 압신기(compander) 배후와 같은 원리이며, 엔트로피 최대화에 관계된다.[35]
- ADC 직접 변환 ADC 또는 플래시 : 직접 변환 ADC 또는 플래시 ADC는 병렬로 입력 신호를 샘플링하는 비교기들의 뱅크이며, 각각은 그들의 복호된 전압 범위에 대해 발사된다. 비교기 뱅크는 각 전압 범위에 대해 코드를 생성하는 논리 회로를 공급한다. 직접 변환은 기가 헤르츠 샘플링 비율들로 매우 빠른 성능을 갖지만, 비교기들의 수가 2N-1(각 추가적인 비트에 대하여 배수)을 필요로 하여 상당히 비싼 회로를 요구하므로, 보통 8비트 이하의 분해능만 갖는다. 이 타입의 ADC들은, 다이 크기가 크고, 입력 정전용량이 높고, 전력 소비가 크고, (순서가 엉망인 코드를 출력함으로써) 출력에 글리치들을 만들기 쉽다. 디바이스 미스매칭이 지배적인 설계 제한이므로, 더 새로운 서브마이크로미터 기술로의 스케일링은 도움이 안된다. 그들은 종종 영상, 광대역 통신 또는 광학적인 저장에서 다른 빠른 신호들을 위해 이용된다.[35]
- ADC 연속적 접근 : 연속적인 접근(successive-approximation) ADC는 전압 범위들을 거부하는 비교기를 이용하는데, 결국 최종 전압 범위를 정한다. 연속적인 접근은 가장 좋은 근사치를 얻을 때까지, 입력 전압과 내부 디지털 아날로그 변환기(DAC, 근사치의 전류 값에 의해 공급됨)의 출력을 끊임없이 비교함으로써 동작한다. 이 프로세스의 각 단계에서, 근사치의 2진 값은 연속적인 접근 레지스터(SAR)에 저장된다. SAR는 비교들을 위해 기준 전압(ADC에 의해 변환될 수 있는 가장 큰 신호임)을 이용한다. 예를 들면, 입력 전압이 60V이고 기준 전압이 100V이면, 제1 클록 사이클에서, 60V는 50V(2로 나뉜 기준: 이것은 입력이 'O'들에 뒤이은 '1'일 때, 내부 DAC의 출력에서의 전압임)와 비교되고, (60V가 50V보다 크므로) 비교기들로부터의 전압은 포지티브(또는 '1')이다. 이 시점에서 제1 2진 디지트(MSB)는 '1'로 세트된다. 제2 클록 사이클에서, 입력 전압은 75V(50V와 100V의 중간: 이것은 그것의 입력이 '0'들에 뒤이은 '11'일 때 내부 DAC의 출력임)와 비교되며, 60V가 75V보다 작기 때문에, 비교기의 출력은 이제 네거티브(또는 '0')이다. 그러므로 제2 2진 디지트는 '0'으로 세트된다. 제3 클록 사이클에서, 입력 전압은 62.5V(50V와 75V의 중간: 이것은 그것의 입력이 '0'들에 뒤이은 '101'일 때 내부 DAC의 출력임)와 비교된다. (60V가 62.5V보다 작기 때문에) 비교기의 출력은 네거티브 또는 '0'이다. 그러므로 제3 2진 디지트는 '0'으로 세트된다. 제4 클록 사이클은 유사하게 제4 디지트를 '1'로 출력한다(60V가 56.25V보다 크므로, '0'들에 뒤이은 '1000'이 DAC 출력임). 이 결과는 2진 형태 1001일 것이다. 또한, 이것은 비트-가중치(bit-weighting) 변환이라고 불리며, 2진 검색과 유사하다. 이 아날로그식 값은 가장 가까운 2진 값으로 반올림(반내림)되며, 이 변환기 타입은 중층(mid-rise)을 의미한다(위 참조). 근사치는 연속적이고(동시적이 아님), 변환은 소망하는 분해능의 각 비트에 대해 하나의 클록-사이클을 취한다. 이 클록 주파수는 소망하는 분해능의 각 비트의 수에 의해 곱해진 샘플링 주파수와 같아야 한다. 예를 들면, 44.1KHz에서 32비트 분해능으로 네거티브를 샘플링하기 위해, 클록 주파수가 1.4MHz를 넘어설 것이 요구된다. 이 타입의 ADC는 분해능이 좋고 범위가 상당히 넓다. 그들은 일부 다른 설계보다 더 복잡하다.[35]
- ADC 램프 비교 : 램프-비교(ramp-compare) ADC는 위로 또는 아래로 경사지고 그 후 빠르게 0으로 되돌아가는 톱니 신호를 만든다. 램프가 시작하면, 타이머는 카운팅을 시작한다. 램프 전압이 입력과 매칭되면, 비교기들은 발사되고, 타이머의 값은 기록된다. 시간 램프 변환기들은 적은 수의 트랜지스터들을 필요로 한다. 램프를 생성하는 회로는 종종 단지 단순 발진기이기 때문에 램프 시간은 온도에 민감하다. 2가지 해결책이 있는데, 하나는 DAC를 구동하는 클록 카운터를 이용한 후 카운터의 값을 보존하는 비교기를 이용하는 것이고, 다른 하나는 시간 램프를 조정하는 것이다. 램프-비교 시스템의 특별한 장점은 제2 신호의 비교는 단지, 또 하나의 비교기와 전압 값을 저장하는 또 하나의 레지스터를 필요로 한다는 것이다. 매우 단순한(비선형) 램프 변환기는 마이크로컨트롤러와 하나의 저항 및 커패시터로 구현될 수 있다[10]. 반대로, 채워진 커패시터는 적분기, 시간 대 진폭 변환기, 위상 검출기, 샘플 및 홀드 회로, 또는 피크 및 홀드 회로와 방전으로부터 취할 수 있다. 이것은 저속 비교기가 고속 입력 변화에 의해 방해받지 않는다는 장점이 있다.[35]
- ADC 윌킨슨 : 윌킨슨 ADC(Wilkinson ADC)는 1950년에 D.H.윌킨슨에 의해 설계되었다. 윌킨슨 ADC는 입력 전압과 충전 커패시터에 의해 만들어진 전압의 비교에 기초한다. 커패시터는 그것의 전압이 입력 펄스의 진폭과 같을 때까지 충전을 허용한다. (비교기는 이 조건에 도달한 때를 결정한다) 그 후 커패시터는 선형적으로 방전을 행하여 램프 전압을 만든다. 커패시터가 방전을 시작하는 시점에서, 게이트 펄스는 초기화된다. 커패시터가 완전히 방전할 때까지, 게이트 펄스는 유지된다. 따라서 게이트 펄스의 주기는 직접 입력 펄스의 진폭에 비례한다. 이 게이트 펄스는 고주파수 발진기 클록으로부터 펄스들을 수신하는 선형 게이트를 동작시킨다. 게이트가 개방인 동안에, 개별적 개수의 클록 펄스들이 선형 게이트를 통과하고 어드레스 레지스터에 의해 카운트된다. 선형 게이트가 개방인 시간은 입력 펄스의 진폭에 비례하고, 따라서 어드레스 레지스터에 기록된 클록의 수는 입력 펄스의 진폭에 비례한다. 대안적으로, 커패시터는, 방전 대신 충전이 모니터링될 수 있다.[11][12][35]
- ADC 적분 : 적분(integrating) ADC(듀얼-슬로프 또는 멀티-슬로프 ADC)는 미지의 입력 전압을 적분기의 입력에 공급하고, 고정된 시간 주기(런-업(run-up) 주기) 동안 전압이 경사를 갖게 한다. 그 후, 반대 극성의 기지의 기준 전압이 적분기에 공급되고, 적분기 출력이 0으로 되돌아갈 때(런-다운 주기)까지 경사 출력이 허용된다. 입력 전압은 기준 전압, 일정한 런-업 시간 주기 및 측정된 런-다운 시간 주기의 함수로 계산된다. 런-다운 시간 측정은 일반적으로 변환기의 클록 유닛들에서 서 만들어지며, 더 높은 분해능을 위해 더 긴 적분 시간이 허용된다. 마찬가지로, 변환기의 속도는 분해능을 희생함으로 증가될 수 있다. 이 타입(또는 개념상의 변화들)의 변환기들은 그들의 선형성 및 유연성을 위해 대부분 디지털 전압계에 이용된다.
- 델타-인코딩 : 델타-인코딩 ADC 또는 카운터-램프는 디지털 아날로그 변환기(DAC)에 공급하는 업-다운 카운터를 구비한다. 입력 신호와 DAC 모두는 비교기로 간다. 비교기는 카운터를 제어한다. DAC 출력이 입력 신호에 충분히 가까워질 때까지, 회로는 카운터를 조정하기 위해 비교기로부터의 네거티브 피드백을 이용한다. 이 수는 카운터로부터 읽혀진다. 델타 변환기들은, 범위가 매우 넓고, 분해능이 높지만, 비록 그것이 보증된 가장 나쁜 사례를 가질지라도, 변환 시간은 입력 신호 레벨에 의존한다. 델타 변환기들은 종종 실상의 신호들에 대한 좋은 선택이 된다. 물리적인 시스템들로부터의 대부분의 신호들은 갑자기 변하지 않는다. 일부 변환기들은 델타 및 연속적인 근사치 접근들을 결합한다; 이것은 고주파들이 규모에 있어 작은 것으로 알려진 경우 특히 잘 작동된다.[35]
- ADC 파이프라인 : 파이프라인 ADC(또한 서브레인지 양자화기라고도 함)는 2 이상의 서브레인지를 이용한다. 먼저, 거친 변환이 행해진다. 제2 단계에서, 입력 신호로의 차이는 디지털 아날로그 변환기(DAC)로 결정된다. 이 차이는 그 후 미세하게 변환되고, 그 결과들은 마지막 단계에서 결합된다. 이로 인해, 연속적인 근사치 ADC의 세분이 고려될 수 있는데, 피드백 기준 신호는 단지 다음 최상위 비트 대신에 전체 비트 범위(예를 들면 4비트)의 중간 변환으로 이루어진다. 연속적인 근사치 및 플래시 ADC들의 장점들을 결합함으로써, 이 형태는 빠르고, 분해능이 높고, 또한 다이 크기를 줄일 수 있다.[35]
- ADC 시그마 델타 : 시그마-델타 ADC(또한, 델타-시그마 ADC라고도 함)는 큰 요소에 의해 소망의 신호를 오버샘플링하고, 소망의 신호 밴드를 필터링한다. 일반적으로 필요로 하는 것보다 더 작은 비트들의 개수가 필터 뒤에서 플래시 ADC를 이용하여 변환된다. 플래시의 개별 레벨에 의해 생성된 에러와 함께 이 결과적인 신호는 다시 공급되며, 필터로의 입력으로부터 감산된다. 이 네거티브 피드백은 에러가 소망의 신호 주파수들에서 나타나지 않도록 플래시로 인해 에러를 형성하는 잡음에 효과를 갖는다. 디지털 필터(데시메이션 필터)는 샘플링 비율을 감소시키고, 원하지 않는 신호를 필터링하고, 또한 출력의 분해능을 증가시키는 ADC에 이어진다. (시그마-델타 변조, 또한 델타-시그마 변조라고도 함)[35]
- ADC 시간-인터리빙 : 시간-인터리빙 ADC는 M 병렬 ADC를 이용하는데, 각 ADC는 효과적인 샘플 클록의 매 M번째마다 데이터를 샘플한다. 이것은 샘플 비율이 각 개별적인 ADC를 관리하는 것에 비해 M번 증가되게 한다. 실제로 M ADC들 사이의 개별적인 차이는 종합적인 수행을 저하시켜 SFDR를 감소시킨다. 하지만, 이들 시간-인터리빙 미스매치 에러들을 수정하는 기술들이 존재한다.[35]
- 중간 FM 스테이지를 구비한 ADC : 중간 FM 스테이지를 구비한 ADC는 처음에 소망 신호를 소망 신호의 전압에 비례하는 주파수를 갖는 발진 신호로 변환하는 전압 대 주파수 변환기를 이용하고, 그 후 그 주파수를 소망 신호 전압에 비례하는 디지털 카운트로 변환하는 주파수 카운터를 이용한다. 적분 시간이 길면 더 높은 분해능을 얻을 수 있다. 마찬가지로, 변환기의 속도는 분해능을 희생함으로써 개선될 수 있다. ADC의 2파트는 광 절연기를 통해 통과하는 주파수 신호로 넓게 분리될 수 있거나 무선으로 전송될 수 있다. 그런 ADC들의 일부는 사인파 또는 사각파 주파수 변조를 이용한다: 다른 것은 펄스 주파수 변조를 이용한다. 그런 ADC들은 리모트 아날로그 센서 상태의 디지털 디스플레이를 보여주는 가장 대중적인 방법이다.[13][14][15][16][17][35]
- ADC 시간-스트레치 : 전자 기술과 다른 기술들의 결합을 이용하는 다른 ADC들이 있을 수 있다: 시간-스트레치(time-strech) 아날로그 디지털 변환기(TS-ADC)는 디지털화에 앞서 신호를 시간-스트레칭 함으로써 종래의 전자 ADC에 의해 디지털화할 수 없는 매우 넓은 밴드폭 아날로그 신호들을 디지털화한다. 그것은 보통 신호를 시간-스트레칭하는 포토닉(photonic) 전처리기 프런트엔드를 이용한다. 결과적으로, 너무 느려 원본 신호를 캡처할 수 없었던 전자적 백엔드 ADC는, 이 느려진 다운 신호를 캡처할 수 있게 된다. 이 신호의 계속적인 캡처를 위해, 프런트엔드는 시간-스트레칭에 더하여 이 신호를 복수의 세그먼트들로 분할할 수 있다. 각 세그먼트는 개별적인 전자적 ADC에 의해 개별적으로 디지털화된다. 마지막으로, 원본 아날로그 데이터의 디지털 표현인 2진 데이터를 산출하기 위해, 디지털 신호 프로세서는 샘플들을 재배열하고 프런트엔드에 의해 추가된 왜곡들을 제거한다.[35]
- ADC 곱셈 DAC(MDAC) : 곱셈 DAC는 기준 입력으로 제공될 AC 신호를 제공한다. 기준 입력으로 관심 신호를 공급하고 이 신호의 스케일링을 위해 DAC를 이용함으로써, DAC는 디지털 감쇠기로서 이용될 수 있다.[17]
- ADC 앨리어싱 : 샘플링 이론에서 나이퀴스트 주파수를 초과하는 입력-신호 주파수들은 "앨리어싱"된다. 즉, 그들은 "폴디드 백"(folded back)이거나 나이퀴스트 주파수 위 또는 아래의 스펙트럼에서 다른 위치들에 복제된다. ADC가 모든 바람직하지 않은 신호들을 디지털화할 수 없으므로, 앨리어싱을 방지하기 위해서는 모든 바람직하지않은 신호들을 적당하게 필터링해야 한다. 앨리어싱은 언더샘플링(undersampling)인 경우 유리하게 이용될 수 있다. 필터 기본: 앨리어싱 제거(Anti-Aliasing) 참조.[17][35]
- ADC 차동 비선형(DNL) 에러 : ADC를 위해, 어떤 2개의 연속적인 출력 코드들을 트리거하는 아날로그-입력 레벨들은 하나의 LSB(DNL=0)에 의해 다르다. 하나의 LSB로부터의 어떤 편차는 DNL로 정의된다. DAC를 위해, DNL 에러는 이상적인 및 연속적인 DAC 코드들에 대해 측정된 출력 응답들 사이의 차이이다. 이상적인 DAC 응답은 정확하게 따로(DNL=0) 코드(LSB)마다 아날로그 출력값을 갖는다. (1LSB 이상의 DNL 규격은 단조성(monotonicity)을 보증한다.)("모노토닉" 참조)
[17]
- ADC 최대 스케일(FS) 에러 : 최대-스케일(full-scale) 에러는 천이를 최대-스케일로 트리거하는 실제 값과 이상적인 아날로그 최대-스케일 천이 값 사이의 차이이다. 아래에 도시된 바와 같이, 최대-스케일 에러는 오프셋 에러 + 이득 에러와 같다.
.ADC 와 DAC에 대한 최대-스케일 에러.[17]
- ADC FS 이득 에러(DACs) : 디지털-아날로그 변환기(DAC)의 최대-스케일 이득 에러는 실제와 이상적인 출력 스팬(span) 사이의 차이이다. 실제 스팬은 모든 입력들이 1s로 세트될 때 출력에 의해 결정되고, 모든 입력들이 0s로 세트될 때 출력을 제외한다. 일부 데이터 변환기의 최대-스케일 이득 에러는 이득 에러를 측정하기 위해 이용된 기준의 선택에 의해 영향을 받는다.
- ADC 이득 에러 : ADC 또는 DAC의 이득 에러는 실제의 전달 함수와 이상적인 전달 함수의 경사면이 얼마나 잘 매칭되는지를 나타낸다. 이득 에러는 보통 LSB 또는 최대-스케일 범위의 퍼센트(%FSR)로 표현되며, 그리고 그것은 하드웨어 또는 소프트웨어로 교정될 수 있다. 이득 에러는 최대-스케일 에러에서 오프셋 에러를 뺀 것이다.
.ADC 와 DAC에 대한 이득 에러.[17]
- 적분 비선형(INL) 에러 : 데이터 변환기에서, INL은 직선 라인으로부터 실제 전달 함수의 편차이다. 오프셋 에러와 이득 에러들을 무효화한 후에, 직선 라인들은 최적 직선 라인 또는 전달 함수의 종점들 사이에 도시된 라인이다. INL은 종종 '상대 정확도'라 한다.[17]
- ADC 무손실 코드들 : ADC가 아날로그 입력에 공급된 램프 신호에 응답하여 모든 가능한 디지털 코드들을 만든다면, ADC는 누락없는(no missing) 코드들을 갖는다.[17]
- ADC 오프셋 2진 코딩 : 오프셋 2진은 종종 2극 신호들을 위해 이용되는 코딩 방식이다. 오프셋 2진 코딩에서, 최대 네거티브 값(네거티브 최대 스케일)은 모두 영(00...000)으로 표현되며, 최대 포지티브 값(포지티브 최대 스케일)은 모두 일(11...111)로 표현된다. 제로-스케일은 모두 '0'이 이어지는 1(MSB)(10...000)로 표현된다. 이 방식은 전형적으로 2극 신호들을 위해 이용된 직선 2진 코딩과 유사하다. (2진 코딩, 1극 참조.) [17]
- ADC 오프셋 에러(2극) : 2극 변환기들에서의 오프셋 에러 측정은 1극 변환기들에서의 오프셋 에러 측정과 유사하다. 하지만, 제로-스케일에서 측정된 에러는 2극 전달 함수들의 중앙에 있다. (오프셋 에러(1극) 참조.) [17]
- ADC 오프셋 에러(1극) : 종종 '제로-스케일' 에러로 불리는 오프셋 에러는 단일 점에서 실제의 전달 함수와 이상적인 전달 함수가 얼마나 잘 매칭되는지를 나타낸다. 이상적인 데이터 변환기의 경우, 제1 천이는 제로 위의 0.5LSB에서 발생한다. 제로-스케일 전압은 제1 천이가 발생할 때까지 아날로그 전압에 제공되며 증가된다. DAC의 경우, 오프셋 에러는 모든 제로의 입력 코드에 응답하는 아날로그 출력이다.[17]
- ADC 오프셋 에러 드리프트 : 오프셋-에러 드리프트는 전형적으로 ppm/℃로 표현된 주변 온도에서의 변화로 인한 오프셋 에러의 변화이다.[17]
- ADC 위상 매칭 : 위상 매칭은 멀티 채널 ADC 내의 모든 채널들에 제공된 이상적인 신호들의 위상들이 얼마나 잘 매칭되는지를 나타낸다. 위상 매칭은 전형적으로 '도'(degree)로 알려진 모든 채널 간의 최대 위상 편차이다.[17]
- ADC 비율계량(ratiometric) 측정 : 일정 값의 기준 전압 대신에, 신호의 부분을 트랜스듀서(즉, 로드셀, 또는 브리지)에 제공된 신호의 분수가 ADC의 전압 기준 입력에 제공된다. 비율계량 측정이라고 불리는 이 타입의 측정은, 기준 전압의 변화에 의해 도입된 일부 에러들을 제거한다. 저항 브리지를 이용한 비율계량 측정의 예가 아래에 도시되어 있다.[17]
- ADC 정착(settle) 시간 : DAC에서, 정착 시간은 그것의 출력 값을 업데이트(변경)하는 명령어와 그것이 (규격화된 퍼센트 내의) 최종 값에 도달하는 순간 사이의 간격이다. 정착 시간은 출력 증폭기의 슬루(slew) 비율과 증폭기 링잉(ringing)과 신호 오버슈트의 양에 의해 영향을 받는다. ADC에서, 정착 시간은 필수적이다.
- ADC 정확도 : ADC는 수개의 에러 소스들을 갖는다. 양자화 에러 및 (ADC가 선형으로 의도된 것으로 가정함) 비선형은 일부 아날로그 디지털 변환에 고유하다. 또한 클록 지터로 인해 발생하고, 시간-변화 신호를 디지털화하는 경우에 나타나는 소위 애퍼처(aperrure) 에러가 있다.[35]
- ADC 양자화 에러 : 양자화 에러는 ADC의 유한한 분해능으로 인해 생성되며, 모든 타입의 ADC에서 피할 수 없는 결함이다. 샘플 순간에서의 이 양자화 에러의 규모는 제로와 0.5 LSB 사이이다. 일반적인 경우에, 원본 신호는 LSB보다 훨씬 크다. 이것이 발생할 때, 양자화 에러는 그 신호와 상관이 없으며, 균일한 분포를 갖는다. 그 RMS 값은 주어진 이 분포의 표준 편차이다. 8비트 ADC의 경우, 이것은 최대 신호 범위의 0.113%를 나타낸다. 더 낮은 레벨에서, 양자화 에러는 입력 신호에 의존되어, 결과적으로 왜곡이 일어난다. 이 왜곡은 앨리어싱 제거 필터 뒤에서 만들어지며, 만약 이 왜곡들이 1/2 샘플 비율 위이면, 그들은 네거티브 밴드로 다시 앨리어싱 될 것이다. 입력 신호와 독립적인 양자화 에러를 만들기 위해, 1 양자화 스텝의 진폭을 갖는 잡음이 신호에 더해진다. 이것은 신호 대 잡음비를 약간 감소시키지만, 이 왜곡을 완벽하게 제거한다. 그것은 디더(dither)로 알려져 있다.
- 애퍼처(aperture) 지연 : ADC에서의 애퍼처 지연(tAD)은 클록 신호의 샘플링 에지(도시된 클록 신호의 라이징 에지)와 샘플이 이동될 때의 순간 사이의 간격이다. 샘플은 ADC의 트랙-앤드-홀드(track-and-hole)가 홀드 상태로 될 때 이동된다.
애퍼처 지연(레드) 및 지터(블루)
- ADC 애퍼처 지터 : 도시된 바와 같이, 애퍼처 지터(tAJ)는 애퍼처 지연에서의 샘플-샘플(sample-to-smaple) 변화이다. ADC 애퍼처 지터 값들은 애퍼처 지연 값들보다 훨씬 작다.
- ADC 분해능 : ADC 분해능은 아날로그 입력 신호를 나타내는데 이용된 비트들의 수이다. 더 정확하게 아날로그 신호를 복제하려면, 분해능을 증가시켜야 한다. 또한 더 높은 분해능을 갖는 ADC 이용은 양자화 에러를 감소시킨다. DAC들에 대해서, 분해능은, 유사하지만 역으로, 더 높은 분해능의 DAC에 적용된 코드의 구현은 아날로그 출력에서 더 작은 스텝 크기를 만든다.
- ADC 샘플링 비율/주파수 : 초당 샘플 수(sps)로 규정된 샘플링 비율 또는 샘플링 주파수는 ADC가 아날로그 입력을 획득(샘플)하는 비율이다. (SAR, 플래시 및 파이프라인, ADC들과 같은) 변환 당 하나의 샘플을 수행하는 ADC들에 대해, 샘플링 비율은 처리량 비율로 언급된다. 시그마-델타 ADC들에서, 샘플링 비율은 전형적으로 출력 데이터 비율보다 훨씬 높다.[17]
- ADC 정착 시간 : DAC에서 정착 시간은 그것의 출력 값을 업데이트(변경)하는 명령어와 그것이 규정된 퍼센트 내의 최종 값에 도달하는 순간 사이의 간격이다. 정착 시간은 출력 증폭기의 슬루 레이트(slew rate)와 증폭기 링잉(ringing)과 신호 오버슈트의 양에 의해 영향을 받는다. ADC에서, 1 LSB 내에 정착하기 위해 샘플링 커패시터 상의 전압을 요구된 시간이 변환기의 획득 시간보다 더 적은 것은 필수적이다.
ADC 신호 대 잡음 및 왜곡(SINAD) : SINAD는 사인파(ADC를 위한 입력, DAC를 위해 재구축된 출력)의 RMS 값과 변환기 잡음 플러스 왜곡(사인파 없음)의 RMS의 비율이다. RMS 잡음 플러스 왜곡은 기본적 오프셋 및 DC 오프셋을 배제한 최대 나이퀴스트 주파수까지의 모든 스펙트럼 요소들을 포함한다. SINAD는 전형적으로 dB로 표현된다.
- ADC 신호 대 잡음 비율(SNR) : SNR는 시간에 맞춰 주어진 지점에서 소망 신호의 진폭과 잡음 신호들의 진폭 비율이다. 디지털 샘플들로부터 완전하게 재구축된 파형에 대해, 이론적인 최대 SNR은 최대-스케일 아날로그 입력(RMS 값)과 RMS 양자화 에러(잔류 에러)의 비율이다. 이상적이고 이론적인 최대 ADC 잡음은, 에러만을 양자화할 때 초래되며, ADC 분해능(N 비트)으로부터 직접적으로 기인한다:
SNRdb [ MAX ] = 6.02dB * N + 1.76dB
(실제적인 ADC는 양자화 잡음 이외에 열적 잡음, 기준 잡음, 클록 지터 등을 만든다) [17]
- ADC 슬루 레이트 : 슬루 레이트는 디지털화된 출력에서의 에러를 발생하지 않고 DAC 출력이 변할 수 있는 최대 비율 또는 ADC 입력이 변할 수 있는 최대 비율이다. 출력 증폭기를 구비한 DAC에 대해, 규정된 슬루 레이트는 전형적으로 증폭기의 슬루 레이트이다.[17]
- ADC 최대-전력 밴드폭(FPBW) : ADC는 변환기의 규정된 최대-스케일 진폭 또는 근처의 아날로그 입력으로 동작된다. 입력 주파수는 디지털화된 변환 결과의 진폭이 3dB 만큼 감소되는 지점까지 증가된다. 입력 주파수는 최대-전력입력 밴드폭으로 정의된다.[17]
- ADC 소-신호 밴드폭(SSBW) : SSBW를 측정하기 위해, 슬루 레이트가 ADC 수행을 제한하지 않는 충분하게 작은 진폭의 아날로그 입력을 ADC에 공급한다. 그 후 입력 주파수를 최대 디지털화된 변환 결과의 진폭이 -3dB 만큼 감소되는 지점까지 스위프한다. SSBW는 관련된 트랙-앤드-홀드 증폭기의 수행에 의해 종종 제한된다.[17]
- ADC 상대 속도 및 정확도 : ADC 속도는 타입에 따라 변한다. 윌킨슨 ADC는 현재의 디지털 회로들에 의해 처리할 수 있는 클록 비율에 의해 제한된다. 현재, 최대 300MHz 주파수까지 가능하다. 변환 시간은 채널들의 수에 직접 비례한다. 연속적인 근사치 ADC의 경우, 변환 시간은 채널들의 로그 연산으로 스케일한다. 따라서 많은 수의 채널들의 경우, 연속적인 근사치 ADC가 윌킨슨보다 더 빠를 수 있다. 하지만 윌킨슨에서 스텝들을 소모하는 시간은 디지털인 반면, 연속적인 근사에서 스텝을 소모하는 시간은 아날로그이다. 아날로그가 디지털보다 본래적으로 더 느리므로, 채널들의 수가 증가함에 따라 필요한 시간 역시 증가한다. 이처럼 그들은 동작할 때 경쟁적 처리 관계에 있다. 플래시 ADC들은 3개의 타입 중에서 확실히 가장 빠른 타입이다. 변환은 기본적으로 단일 병렬 스텝으로 수행된다. 8비트 유닛의 경우, 변환은 수십 나노-초 내에 일어난다.
예상대로, 속도와 정확도 간에 어느 정도 거래(trade off)가 발생한다. 플래시 ADC들은 비교기 레벨들과 관련하여 드리프트들과 불확실성을 갖는데, 그것은 채널폭에 불균일을 일으킨다. 플래시 ADC들은 결과적으로 선형성이 나쁘다. 연속적인 근사치 ADC들의 경우도 선형성은 나쁘지만, 플래시 ADC들보다는 덜하다. 여기에서, 비선형성은 감산 프로세스들로부터의 누적되는 에러로 인해 발생한다. 윌킨슨 ADC들은 3개 중에서 가장 좋다. 이들은 차동 비선형이 가장 좋다. 다른 타입들은 윌킨슨의 레벨을 얻기 위해 채널 평활(smoothing)을 필요로 한다. (6)(7)[35]
슬라이딩 스케일 원리
슬라이딩 스케일 또는 임의 추출(randomizing) 방법은 일부 타입의 ADC를 위해, 특히 플래시와 연속적인 근사치 ADC들을 위해 채널폭 균일 및 차동 선형성을 상당히 향상시키는데 적용될 수 있다. 정상 조건들 하에서, 특정 진폭의 펄스는 항상 어떤 채널 수로 변환된다. 문제는 채널들이 항상 균일 폭이 아니며, 차동 선형성은 평균 폭으로부터의 확산에 비례하여 감소한다는 것이다. 랜덤하지만 기지의 아날로그 전압이 입력 펄스에 더해진다. 그 후 그것은 디지털 형태로 변환되고, 등가 디지털 버전은 감산되며, 따라서 그것은 원래 값으로 회복된다. 장점은, 변환이 랜덤 지점에서 발생한다는 것이다. 최종 채널 수들의 통계적인 배분은 ADC 범위의 영역에 걸쳐 가중된 평균에 의해 정해진다. 이것은 어떤 주어진 채널 폭에 대해 그것을 차례로 둔감하게 한다.
- ADC 스퓨리어스-프리(spurious-free) 동적 범위(SFDR) : SFDR는, DC 오프셋을 배제한, 기본적인(최대 신호 성분) RMS 진폭과 다음으로 큰 스퓨리어스 성분의 RMS 값의 비율이다. SFDR는 캐리어에 대한 데시벨들(dBc)로 규정된다.[17]
- ADC 종합 고조파 왜곡(THD) : THD는 신호의 왜곡 상태를 측정하고, 캐리어에 대한 데시벨들(dBc)로 규정된다. ADC들에 있어서, THD는 입력 신호의 선택된 고조파들의 RMS 합계와 기본파의 비율이다. 나이퀴스트 제한 내의 고조파들만이 측정에 포함된다.
- ADC 트랙-앤드-홀드 : 트랙-앤드-홀드(종종 샘플-앤드-홀드라고 함)는 ADC의 입력-샘플링 회로로 언급된다. 트랙-앤드-홀드 입력의 가장 기본적인 표현은 아날로그 스위치와 커패시터이다. (아래 도면 참조) 회로는 스위치가 닫힐 때 '트랙' 모드에 있다. 스위치가 오픈될 때, 이 입력의 마지막 순간적인 T값이 샘플링 커패시터에 홀드되고, 회로는 '홀드' 모드가 된다.
기본적인 트랙-앤드-홀드.[17]
- ADC 천이 잡음 : 천이 잡음은, ADC 출력이 인접 출력 코드들 사이를 토글하도록 하는 입력 전압의 범위이다. 아날로그 입력 전압을 증가시킴에 따라, 각 코드 천이가 어디서 일어나는지(코드 에지)를 정의하는 전압은 관련된 천이 잡음 때문에 불확실하다.
- ADC 언더샘플링 : 언더샘플링은, 앨리어싱을 일으키는 조건으로, ADC 샘플링 비율이 아날로그 입력 주파수보다 더 낮은 기술이다. 나이퀴스트 기준을 고려해 볼 때, 언더샘플링이 결과적으로 신호 정보의 손실을 초래한다는 것은 자연적이다. 하지만, 입력 신호의 적절한 필터링과 아날로그 입력 및 셈플링 주파수들의 적절한 선택으로, 신호 정보를 담고 있는 앨리어싱된 성분들은 더 높은 주파수로부터 더 낮은 주파수로 시프트될 수 있으며, 그 후 변환된다. 이 방법은, ADC를 더 높은 밴드폭 신호들을 ADC의 소망의 관심 밴드로 시프팅하는 다운 변환기로서 효과적으로 이용한다. 이 기술이 성공하기 위해, ADC의 트랙-앤드-홀드의 밴드폭은 예측된 더 높은 주파수 신호들을 취급할 수 있어야 한다.[17]
- ADMS : 마취-심도 모니터링 시스템
- 아드레날린/에피네프린 : 아드레날린으로 알려진 에피네프린은 호르몬이면서 신경 전달 물질이다.[1]. 그것은 심박동수를 증가시키고, 혈관을 수축시키고, 기도를 확장시키고, 교감 신경계의 투쟁-도주(fight-or-flight) 반응에 참여한다.[2] 화학적으로, 에피네프린은 카테콜아민, 아미노산 페닐알라닌으로부터 부신에 의해서만 만들어진 모노아민, 및 타이로신이다.
용어 아드레날린은 라틴 어원들 ad- 및 renes로부터 유래하며, 문자적으로는 신장 위쪽 부신의 해부학적 위치와 관련하며, 신장 위라는 의미이다. 그리스 어원들 epi- 및 nephros는 유사한 의미들이며, 에피네프린을 만든다. 용어 에피네프린은 종종 의료 용어에서 에피로 단축된다.[3] 아드레날린을 포함한 부신 추출물은, 1895년 폴란드의 생리학자 나폴레옹 시불스키에 의해 처음 얻어졌다. "nadnerczyna"로 불리는 이들 추출물은 에피네프린과 다른 카테콜아민을 포함한다.[4] 일본 화학자 조키치 타카미네와 그의 조수 케이조 우에나카는 1900년에 독립적으로 아드레날린을 발견했다.[5][6] 1901년, 타카미네는 양과 소의 부신으로부터 호르몬을 성공적으로 분리하고 정제했다.[7] 아드레날린은 1904년 독립적으로 프리드리히 슈톨츠와 헨리 드라이스데일 다킨에 의해 실험실에서 최초로 합성되었다.[35]
- AEP : 청각 유발 전위(Auditory evoked potential)
- AEP 인덱스(G) : 이 용어들은 종합적인 AEP-평균 "곡선모양"(curviness) 또는 다른 단어로 AEP 신호의 형태학에 대한 파형 편향(신경 활동)을 반영하는 측정 또는 수학적인 파생으로서 언급된다.[12] 그것은 AEP 파형의 모든 2개의 연속적인 데이터 샘플들 간의 절대 차이의 제곱근의 합계를 계산함으로써, 선택 AEP-평균 지연 시간 빈스(bins)(LTB) 전체에 걸쳐 계산된다.[6]
- AEPAF : AEP 스위프는 소정의 인공물 최소 임계 기준을 초과함으로 인해 거절된다.
- AEPDA : AEP 진폭 차동 분석(AEPDA) : AEP 인덱스(G)와 대조적으로, AEPDA 분석 방법은 개별적인 LTB 세그먼트들의 범위를 본다. AEPDA는 LTB의 각각(NA, Pa, TP41, Pb, N1, <N1, >N1 및 0-140ms) 내의 파형 편향의 양을 반영한다. 이 측정은 차례로 근원적인 신경 동시 활동도(neural synchronized activity)에 관계되어 있는 AEP-평균 파형 편향에 비례한다. 140ms AEP-평균 데이터 어레이는 5ms 시간 주기 "빈스"(bins)로 분할되고, AEPDA는 각 LTB 세그먼트[6]에 대해 분석되고 평균화된다.
-AEPGMW : AEP-평균과 같은 의미로, 청각 유발 전위 전체 평균파(AEP grand mean wave)이다. 이 명명법은 일반적으로 완전한 기록 시간을 둘러싼 일련의 AEP 스위프 타입들은 복잡한 "전체 평균 파형" 또는 "AEP-평균" 파형을 형성하기 위해 평균된다. 이 용어들은 AEPTSA256으로 교환될 수 있는데, 여기서 예를 들면,(Burton et al. 2005) 연구[6]의 경우에서와 같이, AEPGMW의 정의는 평균화된 스위프들의 표준화된 개수를 함축한다.
- AEPi : AEP 지표 인덱스 표현들의 예는 AEPiDAS[ave256;0-140msecms] 또는 AEPiDAS[arx15;0-140msecms]을 포함하는데, 여기서 "i"는 지시자를 나타내며, "arx15"는 15-스위프들을 가로지르는(외부 입력 함수를 갖는) 이동 시간 자동-회귀 모델 평균들을 나타내며, "ave256"는 256 이동 시간 평균을 나타내며, "0-140msecms"는 "DAS"(AEP 파형의 차동 또는 제1 파생의 절대 합계)는 가로질러 계산되는 AEP 지연-간격을 나타낸다.
- AEPiA; AEPiDA; AEPiIA; AEPiAS; AEPiDAS; AEPiIAS; AEPiASQ; AEPiDASQ; AEPiIASQ; AEPiASP; AEPiDASP; AEPiIASP; 엔트로피1 AEPiA; 엔트로피1 AEPDA; 엔트로피1 AEPiIA; 엔트로피2 AEPiA; 엔트로피2 AEPDA; 엔트로피2 AEPiIA; : 15 AEP 분석 변형들(음영되지않은 셀들(unshaded cells))은 (LHS 열 음영된 셀들 당) 5개의 2차 변형들을 AEP 파형 진폭, 구분된 진폭 및 적분된 진폭에 각각(가벼운 세이디드 셀들 당 AEPA, AEPDA 및 AEPIA)에 대응하는 3개의 1차 변형들에 적용함으로써 생성된다. AEPA, AEPDA 및 AEPIA는 파형 대 단일 인덱스(i) 표현들이다. (chapter 6 참조)
- AEPPD : AEP 전력 분배 분석(AEPPD) : AEP-평균 내의 각각의 연이은 5ms 세그먼트에 대한 '영역'이 계산되었다. LTB 세그먼트에 관계되는 5ms 세그먼트들은 각 LTB 요소를 위한 AEPPD를 만들기 위해 평균된다.[6]
- AEPs : 청각 유발 전위들은 38s(평균 주기) 256-스위프 AEP MTA로 언급된다.
- AEPTSA256 : 청각 유발 전위 시간-도메인 256 스위프 평균은 특정 기록 내의 일련의 AEP-평균 스위프들의 시퀀스로 언급된다. 256 표기는 평균 AEP 스위프들의 개수에 종속되는 512, 1024, 또는 2048로 대체될 수 있다.
- Afti : 종합적인 인공물 신호 블랙아웃 시간은 이전의 60 s에 대응하며, 신호 블랙아웃 시간을 포함한다.
- ALW : AEP 윈도우의 AEP 지연 윈도우-세그먼트(LTB 참조)
- AM : 마취 상태 모니터링
- 마취-특이성 효과들 : > 최면; > 기억 상실; > 고통 상실; > 이동성; > 항불안성(anxiolysis); > 바이털 사인 변화들;
- 마취-결합 알-상태(al-state) 효과들 : 상승된 항불안성 또는 마취-유도된 마비를 동반하는 의식.
- ANX : 항불안성
- ANXi : 항불안성 인덱스
- APCPi : 청각 유발 전위 처리 대표(contingent) 응답 인덱스
- Ar : 각성(arousal)
- Armq : 종래의 급속한 피질 및 피질 하부를 포함하는 종합적인 각성들
- ArNx : 유해 자극들 각성의 전체(총 그룹)
- AROC : 수신기 동작 특성 커브 하부에서의 추정 영역
- Arq :(급속) 피질 및 피질하를 포함하는 급속 각성들
- arx : 고속 15-스위프 AEP-MTA 마취 심도 지시자 값들이 유도되는 동안에 사용된 외인성 입력을 갖는 자동 퇴행 모델링(arx-모드).
- ASSR : 청각 정상 상태 응답
- AUC : 커브 아래의 영역
- 자율 신경계 : 자율 신경계(ANS 또는 본능적 신경계)는, 의식하에서 대부분 기능하는 제어계로서 동작하는 말초 신경계의 일부이며, 본능적 기능들을 제어한다.[1] ANS는, 심박률, 소화, 호흡률, 타액 분비, 발한, 동공 크기, 배뇨(소변), 성적 각성 등에 작용한다. 하지만, 이것의 대부분의 작용은 반사적이며, 호흡과 같은 일부는 의식적인 의지와 함께 작용한다.
이것은, 일반적으로, 부교감 신경계와 교감 신경계의 2가지 하위 계로 구분된다.[1][2] 최근, '비-아드레날린 작용성 및 비-콜린 효능성' 신경으로 명칭된 제3 하위 계(왜냐하면 신경 전달 물질로서 질소산화물을 이용하기 때문)가, 특히 소화관 및 폐에서의 자율 기능에 내재된 것으로 밝혀졌다.
기능에 있어서, ANS는 보통 감각(구심성 신경) 및 운동(원심성 신경) 하위 계들로 구분된다. 하지만, 이 계들 내에 있어서, 뉴런들 사이에 억제적 및 흥분적 시냅스들이 존재한다.
내장의 신경계는, 자율 신경계의 일부로 간주되거나 독립 계로 간주된다.
[35]
- ave : 평균
- 심탄동도(BCG) : 대부분의 경우, 결합된 EEG-fMRI 데이터 수집은, 해결된 사항으로서 처리되며, 주요 제조자들(예를 들면, Electrical Geodesics, Inc.)로부터 상업적인 장치들을 획득할 수 있지만, 쟁점이 남아있다. 각 심박동에서 발생하는 EEG내의 상당한 잔여 인공물이 존재한다. 각 심박동마다 발생하는 자기장 내의 BCG 리드의 움직임에서의 추정된 기원(origin) 때문에, 이를 기록하는 EEG에서의 궤적들은 종종 "심탄동도(BCG)"로 일컬어진다. 실제로, 이 인공물의 원인은, 밝혀지지 않았으며, 혈액의 움직임 등에 따라 유도된 전기장과 같은 인자의 결과인 것으로 추정된다.[35]
- BISTM 인덱스 : BISTM 인덱스는, EEG 신호 내의 내부-요소 신호 관련도를 의미한다.[26]
- BISTM BIS 값 : BIS 타입 34 초기치 설정 지시자 인공물 값들(3obs)은, 적정 상태(1; 의식 상태)로 설정되고, 이 인공물이 "0"으로 설정된 BIS 타입 33과는 상반된다.
- BM : 신체 움직임.
- BMNx : 유해 자극 신체 움직임.
- BMNxi:종합적 유해 자극 신체 움직임 인덱스.
- BPV : 혈압 변동성.
- BSi : 흉부 압박 인덱스.
- CA : 가벼운 의식-관련된 마취-변화들.
- CAP : 복합 작용 전위.
- cArmq : 급속 피질 미세 각성.
- cArNx : 유해 자극 피질 각성.
- sArNx : 유해 자극 피질하 각성.
- cArNxi : 피질 각성 인덱스
- cArq : 급속 피질 각성
- CBF : 뇌혈류
- CEM : 유선-인터페이스된 전자 모듈
- Chapt : 챕터
- CMR : 뇌 물질 대사율
- CNV : 대표(contingent) 네거티브 변화
- CO : 의식
- CSI : 뇌 상태 인덱스
- dB nHL : 정상 듣기 임계 초과 데시벨
- DOC : 의식의 심도
- EAS : 전극 부착 시스템
- ECG : 심전도 기록
- EEG : 뇌파 전위 기록
- EEGi : 종합적 EEG 마취-심도 지시자 인덱스
- EMG : 근전도 기록
- EMS : 안구 움직임(눈 개방으로도 지칭됨) 센서.
엔돌핀은 신경 전달 물질로서 기능하는 내생의 오피오이드 펩티드이다.[1] 이들은, 운동,[2] 흥분, 고통, 자극적 음식의 섭취 및 오르가즘,[3][4] 동안에 척추 동물의 뇌하수체 및 시상하부에서 만들어지며, 아편제와 유사하게 고통 상실 및 긍정적 느낌을 만든다.
용어 "엔돌핀"은, 특정 화학식과는 대조적으로, 약리학적 작용(생화학의 코르티코스테로이드 카테고리의 작용과 유사한)을 내포한다. 그것은, endo- 와 -orphin의 2부분으로 구성되는데, 이들은, '내생적인' 과 '모르핀' 단어의 축약형이며, "신체 내부에서 유래하는 모르핀-유사 대체물"을 의미한다.[5]
- 내분비(endocrine) : 생리학적으로, 내분비계는, 분비 기관계로서, 이들의 각각은 신체를 유지하기 위한 혈액 순환 내로 소정 타입의 호르몬을 분비한다. 내분비계는 신경계와 같은 정보 신호계이다. 호르몬들은 기분, 성장 및 발달, 조직 기능, 및 신진대사를 포함하는 장기의 다양한 기능들을 유지한다. 내분비선의 고장을 다루는 연구 분야는, 내과의 일부인 내분비학이다.
내분비계는, 호르몬이라고 불리는 화학물질을 만드는 일련의 내분비선으로 구성된다. 순차적으로 서로에게 신호하는 다수의 분비선은, 예를 들면, 시상하부-뇌하수체-부신계의 축으로 알려져 있다. 전형적인 내분비선들은, 뇌하수체, 갑상선 및 부신 분비선이다. 내분비선의 특징은, 그들의 내분비 특성, 그들의 맥혈관질, 및 호르몬을 저장하는 세포내 액포 또는 과립의 존재이다. 반대로, 타액 분비선, 땀 분비선, 및 위장관 내 분비선과 같은 외분비선은, 관이 최소이며 도관 또는 속빈 도관을 갖는다.
상술한 특수화된 내분비 기관들에 추가하여, 예를 들면, 신장. 간, 심장 및 생식기와 같은 다른 신체 계들의 일부인 다른 장기들은 2차적 내분비 기능을 갖는다. 예를 들면, 신장은 에리스로포이에틴 및 레닌과 같은 내분비 호르몬들을 분비한다.
외분비 호르몬들이 도관으로 직접 분비되는 반면에, 내분비 호르몬 분자들은 혈류로 직접 분비(방출)되고 도관으로부터 혈류로 흘러들어가거나 측분비 신호 전달로 알려진 처리의 확산에 의해 세포와 세포 사이를 흐른다.[35]
- 엔돌핀 : 엔돌핀들은, 신경 전달 물질로서 기능하는 내생의 오피오이드 펩티드들이다.[1] 그들은, 운동,[2] 흥분, 고통, 자극적 음식의 섭취 및 오르가즘[3][4] 동안에 척추 동물의 뇌하수체 분비선 및 시상하부에서 만들어지고, 아편제와 유사하게 고통 상실 및 긍정적 느낌을 만든다.
용어 "엔돌핀"은, 특정 화학식과는 대조적으로, 약리학적 작용(생화학의 코르티코스테로이드 카테고리의 작용과 유사한)을 내포한다. 그것은, endo- 와 -orphin의 2부분으로 구성되는데, 이들은, '내생적인' 과 '모르핀' 단어의 축약형이며, "신체 내부에서 유래하는 모르핀-유사 대체물"을 의미한다.[5]
용어 '엔돌핀 러시'는, 고통, 위험, 또는 다른 형태의 스트레스에 의해 나타나는 흥분의 느낌을 표현하기 위하여[2], 엔돌핀의 영향일 것으로 추정하여 널리 사용하는 표현이다. 신경 임펄스가 척수에 도달하면, 엔돌핀이 배출되고, 신경 세포들이 더 많은 통증 신호들을 배출하는 것을 방지한다. 상처가 나면, 엔돌핀은 동물이 힘의 감각을 느끼고 더 오랜 시간 동안 활동을 지속하도록 자신을 제어하게 한다.[35]
- EOG : 전기-안구도 기록.
- EOS : 눈 개방 센서.
- ePAMR : 0 내지 28ms 반응지연-간격에 대한, 유발된(e) 귀뒤(postauricular) 근육 응답(PAMR) 최대 피크-피크(pp) 증폭도 차분(d) 측정
- ER : 유발된 응답
- ES : 유발된 응답 전위
- ES : 전기 외과적인
- fEEG : 기능적 뇌파 전위 기록
- FFR : 주파수 추종 응답
- 섬유 근육통(Fibromyalgia) : 섬유 근육통(새로운 lat., fibro-, 섬유 조직, Gk. myo-, 근육, Gk. algos-, 통증, 근육 및 연결 조직 통증의 의미; 또한, FM 또는 FMS로 참조됨)은, 만성적 광범위 통증 및 무해 자극 통증(allodynia), 압력에 대한 고조된/고통적 응답으로 특징지어지는 의학적 장애이다.[1] 섬유 근육통 증상들은, 통증으로 제한되지 않으며, 컨디션을 위한 교대적 기간 섬유 근육통 증후군의 사용을 초래한다. 다른 증상들은, 심신을 약화시키는 피로, 수면 장애, 및 관절의 경직을 포함한다. 어떤 환자들[2]은, 삼킴의 어려움,[3] 창자 및 방광 이상,[4] 저림 및 얼얼함,[5] 및 인지적 기능 장애[6]를 호소한다. 섬유 근육통은, 우울증 및 불안, 및 외상후 스트레스 장애와 같은 스트레스-관련된 장애[7][8] 등의 정신 질환의 상태들을 자주 동반한다. 섬유 근육통을 가진 모든 사람들이 모든 연관된 증상들을 경험하는 것은 아니다.[9] 섬유 근육통은 인구의 2-4%인 것으로 추정되며,[7] 여자 대 남자 발생 정도는 9:1이다.[35]
- FIR : 유한 임펄스 응답
- fMRI : 기능적 자기 공명 영상
- GABAA : 감마 아미노 낙산, 타입 A
- HEAD : 혼합형 실험적 마취-심도 "시스템".
- 호르몬 : 호르몬(그리스어에서 유래-"impetus")은, 장기의 다른 부분에 있는 세포들에 영향을 미치는 메시지들을 제공하는, 신체의 일부분의 세포에 의해 배출되는 화학물질이다. 세포 신진대사를 위해 적용되는 데에는 단지 소량의 호르몬으로 충분하다. 그것은 기본적으로, 하나의 세포에서 다른 세포로 신호를 전달하는 화학적 전달 물질이다. 모든 다세포성 생물체들은 호르몬을 만든다; 식물 호르몬들은 피토호르몬(phytohormone)이라고 불린다. 동물의 호르몬들은 주로 혈액으로 전달된다. 세포들은 호르몬에 대하여 특정 수용기를 나타낸다. 호르몬은 수용기 단백질에 결합하고, 궁극적으로 세포 타입-특이성 응답을 초래하는 신호 변환 메커니즘을 활성화한다.
- HR : 심박동률
- HRV : 심박동률 변동성
- HZ : 헤르츠(사이클)
- IAMES : 통합 마취 모니터링 전극 시스템
- ICU : 집중 치료 유닛
- IIR : 무한 임펄스 응답
- IP : 지적 재산권
- IRf : 수술중 리콜-위험도 인자
- ISES : 통합 수면 전극 시스템
- ISI : 내부 자극 간격
- ISR : 내부 자극 레이트
- JCAHO : 건강 관리 조직의 승인에 대한 연합 위원회
- LaLAEP : 최근 반응지연 청각적 유발 전위
- 뇌 기능의 편측성: 인간의 뇌는 좌우 2개의 반구로 구분된다. 과학자들은, 몇몇의 인지적 기능들이 어떻게 한쪽 또는 다른쪽에서 우세한 경향을 갖는지 즉, 어떻게 편측성이 나타나는지 밝혀내고자 한다. 세로의 긴 틈새가 인간의 뇌를 2개의 분명한 반뇌로 분할한다. 측부들은 각각을 의미하고, 각 반구들의 구조는 다른쪽에 대하여 일반적으로 대칭이다. 강한 대칭성에도 불구하고, 각 피질 반구들의 기능은 서로 다르다. 어떤 기능들(예를 들면, 논리, 창조성)에 대해서 편측성(즉, 뇌의 왼쪽 또는 오른쪽으로 배치된)이라는 것은, 생리학적으로 널리 일반화되어 있다. 이러한 사항은, 편측성이 양쪽 측부들에 분포되어 있기 때문에 조심스럽게 다루어질 필요가 있다.[35]
- LED : 발광 다이오드
- LLAEP : 최근 반응지연 청각적 유발 전위(150-1000ms)
- LMA : 후두 기도 마스크
- LOC : 의식의 상실
- LOC : 의식의 상실
- LoLSEP : 장기 반응지연 청각적 유발 전위
- 폐/폐의 : 폐(형용사형 표현은 pulmonary)는, 대부분의 4지 동물, 소량의 어류 및 복족류를 포함하는 모든 공기-호흡 동물의 필수적인 호흡 장기이다. 포유류 및 복잡 생물에 있어서, 2개의 폐가 가슴 속 심장의 양쪽에 위치한다. 폐의 기본 기능은 공기중의 산소를 혈류로 전달하는 것이고, 또한 혈류중의 이산화탄소를 공기중으로 배출하는 것이다. 이러한 가스 교환은 폐포라고 불리는 수백만 개의 작고 매우 얇은 벽으로 이루어진 공기 주머니 형태의 특수 세포들의 모자이크에서 이루어진다.
폐의 해부학적 구조를 더 설명하기 위해서, 구강으로부터 폐포에 이르는 공기의 흐름을 논의할 필요가 있다. 일단, 공기가 구강이나 비강을 통해 이동할 때, 공기는, 인두 중앙부, 비인두, 후두, 기도, 및 계속적으로 기관지 및 세기관지의 분할계를 지나고, 마지막으로 이산화탄소와 산소가 가스 교환되는 폐포에 도달한다.[2]
공기의 흡입 및 방출(환기)은 근육 동작에 의해 이루어진다; 초기 4지 동물들은 인두 근육으로 폐에 공기를 이동시켰지만, 파충류, 조류 및 포유류들은 더 복잡하게 근골격계를 이용한다.
폐와 관련한 의료 용어들은 보통 pulmo- 또는 pneumo- 로 시작한다.[35]
- LTB : 반응지연 시간 bin(WAV 참조)
- MAC : 최소 폐포(alveolar) 농도.
최소 폐포 농도 또는 MAC는, 마취 증기의 강도 또는 효능[1]을 비교하기 위한 개념인데, 간단히, 외과적(통증) 자극에 대해서 대상물의 50%의 움직임(운동 반응)을 억제하는 데에 필요한, 폐에서의 증기의 농도로서 정의된다. 따라서, 이는 실제로는 중앙값이다; 비록, 용어가 최소 폐포 농도라고 사용되지만, 최소라는 것은 이 개념이 사용된 원래 연구보다 감소되어 나타날 수 있다.
이 개념은 1965년에 소개되었다.[2]
MAC의 다른 이용은, 고통성 자극에 대한 자율적 반사를 막기에 필요한 농도인 MAB-BAR(1.7-2.0 MAC), 수의적 반사를 막고 지각적 의식을 제어하기에 필요한 농도인 MAC-awake(0.3-0.5 MAC)를 포함한다.[35]
- MCI : 가벼운 인지적 장애
- MF : 중앙 주파수
- min : 분. "m"으로 표기될 수도 있음.
- MLAEP : 중간 반응지연 청각적 유발 전위(10-100ms)
- mm : 밀리미터
- MMN : 미스매치 네거티브 성향
- MMNrt : 실시간 미스매치 네거티브 성향
- MNDA : N-메틸-D-아스파르트산염
- ms : 밀리 초
- MSi : 근육 억제 인덱스
- MT : 움직임 시간
- MTA : 이동 시간 평균. '고속' MTA는 arx 15-sweep AEP MTA를 의미하고, '저속'은 256-sweep AEP MTA를 의미한다. 15-sweep 버전은, 2.2s 마취 심도 지시자 응답 지연을 만들고, 256-sweep 버전은 38s 마취 심도 지시자 응답 지연을 만든다.
- n : 개수/번호
- N : 정상화; 일반적으로, 본 A&CD 명세서에서는, AEP 평균화와 임상적 의식 프롬프트들 사이의 "불확실" 의식 상태의 주기들의 보상 또는 "정상화" 이후의, 통계적인 샘플 실측적 데이터 세그먼트들을 의미한다.
- N1
- N1-P2
- NCC : 의식의 신경 관련
- 신경 전달 물질 : 신경 전달 물질은, 뉴런으로부터 목표 세포로 시냅스를 통해 신호를 전달하는 내생적 화학 물질이다.[1] 신경 전달 물질은, 시냅스의 앞시냅스측의 박막 아래에 무리지어 있는 시냅틱 소낭들 내에 포장되어 있고, 시냅스의 뒷시냅스측의 박막의 수용기가 모여있는 시냅틱 틈새로 배출한다. 신경 전달 물질의 배출은, 시냅스에서 동작 전위의 전달에 의하지만, 전위의 등급에 따른다. 저 레벨 "기저"는 전기적 자극 없음을 나타낸다.
- NLD : 비선형 동적
- NLDF : 비선형 동적 필터
- 고통 수용(외상 지각)/항-고통 수용 : 고통 수용(동의어: nocioception 또는 nociperception)은, "유해 자극의 인코딩 및 처리에 대한 신경 처리"로 정의된다.[1] 이는, 조직을 손상시키는 힘을 갖는 자극에 의해 말초/중추 신경계에서 생성된 구심성(afferent) 활동이다.[2][3] 이 활동은 고통 수용에 의해 시작되고,(통증 수용기라고도 불림), 설정 임계 이상의 기계적, 온도적 또는 화학적 변화들을 검출할 수 있다. 일단 자극되면, 고통 수용기는 척수를 따라 뇌로 신호를 전달한다. 고통 수용은 다양한 자율적 반응들을 촉발하고 지각을 가진 존재에서 통증을 경험하게 한다.[3]
항-고통 수용
튜크리움 폴리움 항-고혈압(teucrium polium anti-hypertensive), 항-박테리아, 위장 가스 배출, 항-고통 수용, 항-염증, 항-설사, 항-당뇨병 및 항-경련 약물.
2KB(318워드)- 2010년 4월 9일 16:17
질소산화물(고통상실 및 항-고통수용 효과 섹션)(β-엔돌핀 아님)도 역시 내생의 오피오이드들의 파괴를 억제하는 N2O 약물의 항-고통 수용 효과를 차단하고....
61KB(8,478워드)- 2010년 7월 26일 08:21
오피오이드의 항-고통 수용 동작을 확대함으로써 몰핀 및 다른 오피오이드들의 네포팜(nefopam) 효과 및 다른 메커니즘들은, 일반적으로...
9KB(1,205워드)- 2010년 7월 7일 13:25
예비 투약한 아동은, 실질적 불안완화 및 진정을 제공하는 최면 유발적, 항-고통 수용적 및 항-경련적 약리적 특성들을 경험한다.[35]
- Nx : 종합적 유해 자극
- NxAr : 유해 자극 각성
- Nxi : 종합적 유해 자극 인덱스
- OAA/S : 주목/진정에 대한 관찰자 평가
- obs : 통계적 분석 처리의 일부로서의 추출된 관찰
- OR : 수술실
- P : 주기; 보통, 본 A&CD 명세서에서는, 의식 또는 무의식 주기를 의미한다. 반대로, "세그먼트"는 광범위한 의식 또는 무의식 "주기"을 한정적으로 표시하는 섹션을 의미한다.
- P2
- PACU : 마취후 관리 장치[18]
- PAM : 귀 뒤(postauricular) 근육(PAM). PAM은 귀의 뒤쪽에 있으며, 큰 소리에 의해 촉발될 수 있다. PAM 장애는 대략 15ms에서 AEP 추적에서 큰 하락으로 나타난다(예를 들면, ABR 후에 나타나고 MLR과 중첩한다). 이것은 대략 5mV의 크기를 가지며, 너무 커서 신경을 촉발할 수 없다. 이것은 또한, 전체 MLR의 형태에서 35ms 대신의 대략 45ms에서 나타나는 MLR의 Nb파를 갖는 분명한 변화를 초래한다.[4]
- PAMR : 귀 뒤 근육 반응(0-35ms)
- 부교감 신경계(PSNS) : 부교감 신경계(PSNS)는, 교감 신경계(SNS) 및 내장 신경계(ENS 또는 "창자 NS")와 함께, 자율 신경계(ANS)의 일부이다. ANS는 말초 신경계(PNS)의 한 부분이다. ANS는 섬유를 3 조직으로 보낸다: 심장 근육, 평활근, 또는 선상 조직. 이 자극, 교감 도는 부교감은, 평활근 수축을 제어하고, 심장 근육을 조절하고, 또는 선분비물을 자극하거나 억제한다. 부교감 신경계의 동작은 "휴식 및 소화"로 요약될 수 있다.
[35]
- PAT : 동맥 맥박 톤
- Pat. : 환자. 'Pat-13'은 '≒환자-13'과 동일 의미이다.
- 환자 번호 : 환자 번호들은, 기초 임상 연구를 위해 선택된 20명의 환자에 대하여, "환자-1" 내지 "환자-20"으로 표시된다. 20명의 환자들이 기록되고 있는 동안에, 20개 중 단지 16개의 기록들이 기초 연구 방법 섹션(chapt 3)에서의 상세한 분석에 적용되었다.
- PAW : 동맥 맥박 파
- PCA : 마취 변화와 관련된 임시적 의식 처리
- PCP : 임시적 포텐셜의 처리
- PK : 예측 확률[27]
- PNMS : 말초 신경 및 근육계
- pp : 피크-피크(신호 크기)
- PTSD : 정신적 외상 후의 스트레스 장에
- PTT : 맥박 통과 시간
- PVDF : 폴리비닐리덴 불소
- RE : 반응 엔트로피
- ROC : 수신기 작동 특성
- RTC : 의식의 회복
- S : 세그먼트; 보통, PK 또는 2-샘플 t-테스트 통계적 분석에 이용되는 8s 통계적 데이터 관찰적 샘플들과 같은, 관심있는 데이터 세그먼트를 의미한다. 반대로, "주기"는, 보통, 대표적 관찰 샘플 "세그먼트"에 대비하여, 광범위한 의식 또는 무의식 주기를 의미한다.
- SA&CDEV : 표준화된 A&CD 측정 방법론
- Sa02 : 산소(일반적으로 산소측정기에 의해 얻어짐)
- sArmq : 급속 피질하 미세 각성
- sArNxi : 피질하 각성 인덱스
- sArq : 급속 피질하 각성
- SCP : 지속된 피질 전위
- SD : 표준 편차
- SDH : 스펙트럴 분해 히스토그램
- SE : 상태 엔트로피
- 진정 : 진정제의 투여에 의한, 평온. 2.
평온한 상태.[29]
- SEF : 스펙트럴 에지 주파수
- SLAEP : 저속 반응지연 청각적 유발 전위(50-300ms)
- SNR : 신호-잡음 비
- SPL : 음압 레벨
- SQI : 신호 품질 지시자
- SQE : 신호 품질 예측
- 교감 신경계(SNS) : 교감 신경계(SNS)는, 내장 및 부교감 신경계와 함께, 자율 신경계의 3부분 중 하나이다. 그것은, 스트레스하에서 투쟁 또는 투쟁 반응을 유발시키기 위하여, 신체의 자원들을 출동시킨다. 하지만, 항상성을 유지하기 위하여, 기초적 레벨로 항상 활성화되어 있다.
[35]
- TT : 고속 경사 이행 시간
- UEM : 범용 전자 모듈
- UNCO : 무의식
- VaD : 혈관성 치매
- WEM : 무선 전자 모듈
- M : 마이크로
[참고자료 리스트]
1. Anderson RE and Jakobsson JG. Cerebral state index: comparison between pairwise registrations from the left and the right sides of the brain. Br J Anaesth 97: 347-350, 2006.
2. Aspect Monitoring. BISA2000 Manual. 2006.
3. Bell SL. The auditory middle latency response, evoked using maximum length sequences and chirps, as an indicator of adequacy of anesthesia. Anesthesia and analgesia 102: 495-498, 2006.
4. Bell SL, Smith DC, Allen R ad Lutman ME. Recording the middle latency response of the auditory evoked potential as a measure of depth of anaesthesia. A technical note. Br J Anaesth 92: 442-445, 2004.
5. Bolduc C, Daoust AM, Limoges E, Braun CM and Godbout R. Hemispheric lateralization of the EEG during wakefulness and REM sleep in young healthy adults. Brain Cogn 53: 193-196, 2003.
6. Burton D, Myles, PS, Brown, I, Xu, M, and Zilberg, E. Middle Latency Auditory Evoked Potential Anaesthesia Correlates of Consciousness: Practicality & Constraints. 3676-3682. 2005. Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE-EMBS 27th Annual International Conference China, Shanghai, Sept 1-4, 2005.
Ref Type: Conference Proceeding
7. Burton, D and Zilberg, E. Methods and Apparatus for Monitoring Human Consciousness. Australian granted patent Number: PCT/AU2002/000776. AU 2002 302195 B2, 1-216. 2002. Australia. 13-6-0001.
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8. Burton, D and Zilberg, E. Method and Apparatus for Monitoring Consciousness During Anaesthesia: Provisional: 200590252. Compumedics Ltd and Medical Innovation. PCT/AU2006/00643. 2006. 17-5-0005.
Ref Type: Patent
9. Capitanio L, Jensen EW, Filligoi GC, Makovec B, Gagliardi M, Henneberg SW, Lindholm P and Cerutti S. On-line analysis of AEP and EEG for monitoring depth of anaesthesia. Methods Inf Med 36: 311-314, 1997.
10. Dressler O, Schneider G, Stockmanns G and Kochs EF. Awareness and the EEG power spectrum: analysis of frequencies. Br J Anaesth 93: 806-809, 2004.
11. Elberling C and Don M. Quality estimation of averaged auditory brainstem responses. Scand Audiol 13: 187-197, 1984.
12. Gajraj RJ, Doi M, Mantzaridis H and Kenny GN. Comparison of bispectral EEG analysis and auditory evoked potentials for monitoring depth of anaesthesia during propofol anaesthesia. Br J Anaesth 82: 672-678, 1999.
13. John ER and Prichep LS. The anaesthetic Cascade: A Theory of How Anesthesia Suppresses Consciousness. Anesthesiology 102: 447-471, 2005.
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16. KJaer TW, Law I, Wiltschiotz G, Paulson OB and Madsen PL. Ragional cerebral blood flow during light sleep--a H(2)(15)O-PET study. J Sleep Res 11: 201-207, 2002.
17. Maxim. Maxim ADC and DAC Glossary. 2010.
18. Merriam Webster/NIH. 2007 Merriam Webster MedlinePlus NIH On-line.
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19. Orser B. Lifting the Fog around Anesthesia. Scientific American Magazine 54-61, 2007.
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22. Reinsel RA, Veselis RA, Dnistrian AM, Feshchenko VA, Beattie BJ and Duff MR. Midazolam decreases cerebral blood folw in the left prefrontal cortex in a dose-dependent fashion. Int J Neuropsychopharmacol 3: 117-127, 2000.
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24. Schwilden H. Concepts of EEG processing: from power spectrum to bispectrum, fractals, entropies and all that. Best Prac Res Clin Anaesthesiol 20: 31-48, 2006.
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26. Sigl JC and Chamoun NG. An introduction to bispectral analysis for the electroencephalogram. J Clin Monit 10: 392-404, 1994.
27. Smith WD, Dutton RC and Smith NT. Measuring the performance of anesthetic depth indicators. Anesthesiology 84: 38-51, 1996.
28. Stacey Pritchett, Eugene zilberg, Ming Xu, David Burton, Ian Brown, and Paul Myles. Power Analysis of Gamma Frequencies(30-47Hz), Adjusting for Muscle Activity(80-97Hz), in Anaesthesia: A comparison between young adults, middle-aged and the elderly. (in press). 1-7. 2008. 30th Annual International IEEE EMBS Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society in Vancouver, British Columbia, Canada during August 20-24, 2008.
Ref Type: Conference Proceeding
29. Stedman. Stedman's Medical Dictionary; 27th Edition. Baltimore, Maryland USA: Lippincott Williams & Wilkins: ISBN 0-683-40008-8, 2000.
30. Struys MM, Jensen EW, Smith W, Smith NT, Rampil I, Dumortier FJ, Mestach C and Mortier EP. Performance of the ARX-derived Auditory Evoked Potential Index as an Indicator of Anesthetic Depth. A Comparison with Bispectral Indix and Hemodynamic Measures During Propofol Administration. Anesthesiology 96: 803-816, 2002.
31. Thornton C, Konieczko KM, Knight AB, Kaul B, Jones JG, Dore CJ and White DC. Effect of propofol on the auditory evoked response and oesophageal contractility. Br J Anaesth 63: 411-417, 1989.
32. Tinker JH, Sharbrough FW and Michenfelder JD. Anterior shift of the dominant EEG rhytham during anesthesia in the Java monkey: correlation with anesthetic potency. Anesthesiology 46: 252-259, 1977.
33. Tinker JH, Sharbrough FW and Michenfelder JD. Anterior shift of the dominant EEG rhytham during anesthesia in the Java monkey: correlation with anesthetic potency. Anesthesiology 46: 252-259, 1977.
34. Tinker JH, Sharbrough FW and Michenfelder JD. Anterior shift of the dominant EEG rhythm during anesthesia in the Java monkey: correlation with anesthetic potency. Anesthesiology 46: 252-259, 1977.
35. Wikopedia. 2010 Wikapedia on-line encyclopedia [online]. 2010.
Claims (349)
- 환자의 생리학적 신호를 모니터링하는 장치로서,
상기 환자의 피부에 적용되는 가요성 기판과,
상기 환자의 하나 이상의 생리학적 신호를 모니터링하는 하나 이상의 센서들과,
상기 센서들 부근의 발광 다이오드(LED) 또는 표시기를 포함하고,
상기 LED 또는 표시기는, 상기 환자의 피부와 상기 센서들 사이의 접속(connection) 상태를 표시함으로써, 전극 접속 셀의 활성화를 통해 상기 환자의 피부를 재교질화(re-gelling)하거나 재마모(re-abrading)하거나 또는 재교질화 및 재마모하여, 상기 환자의 피부와 상기 센서들의 최적 접속을 보증하고,
또한, 상기 LED 또는 표시기는 복수의 LED로 구성되고, 상기 복수의 LED의 각각은 상기 환자의 피부와 상기 센서들 사이의 서로다른 접속 상태를 표시하는 것을 특징으로 하는 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항에 있어서,
상기 셀은, 상기 셀에의 압력의 적용에 의한 환자의 피부 센서들의 재수화(re-hydrating), 재마모, 및 상기 환자의 피부 센서들의 비틀림 동작의 적용 중 적어도 하나를 위한 화합물을 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제2항에 있어서,
상기 화합물은 겔 또는 유체이며,
상기 셀은, 상기 화합물이 상기 센서에 주입되어, 전기 접속성이 향상되도록 구성된, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
사용자에 상기 셀을 누르도록 알리는 알림 표시기를 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 가요성 기판은 상기 센서들의 위치를 조정하여 상기 센서들이 상기 환자의 신체에 맞추어지도록 크기가 확장 또는 수축될 수 있는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
AEP 신호, 자동 임상 명령 자극 프롬프트들(automated clinical command-stimuli prompts)("눈을 뜸" 또는 "손을 꽉 쥠" 등), 자동 임상 마커들(markers) 및 필수의 모니터링 감각 반응들(monitoring obligatory sensory responses) 중 적어도 하나를 자극하는 수단을 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제6항에 있어서,
상기 AEP 신호를 자극하는 수단은, 음향 발생 요소인, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서들 중 하나는, 전두부 EEG 모니터링 센서인, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서들 중 하나는, 연속 귀뒤(post auricular) 반응 모니터링 센서 또는 유발 귀뒤 반응 모니터링 센서의 옵션들을 포함하는 EMG 모니터링 전극인, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
불필요한 잡음을 제거하고, 상기 센서의 신호 대 잡음비를 향상시키도록 구성된, 기준 입력 및 기준 구동 출력 수단을 포함하는 모니터링 디바이스를 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
모니터링되는 상기 신호들을 버퍼링하거나 증폭하고 또는 상기 센서들의 출력 임피던스를 감소시켜서, 상기 센서의 신호 대 잡음비를 향상시키도록 구성된 능동 전자 부품들이 결합되는 모니터링 디바이스를 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서들 중 적어도 하나는 바이탈 사인(vital sign) 센서이고,
상기 바이탈 사인 센서로부터, 심장 기능, 호흡 기능, 체온, 및 혈압 중 하나 이상의 환자의 기능 또는 상황이 모니터링가능한 또는 측정가능한, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서들 중 적어도 하나는 상기 환자의 산소 포화도를 평가하는 산소 측정 센서를 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서들 중 적어도 하나는 공기의 흐름을 감지하기 위한 기류(airflow) 센서를 더 포함하는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 LED 또는 표시기는 센서 신호 품질, 센서 접속 상태, 환자 접속 임피던스, 신호 대칭성, 신호 오프셋, 또는 RMS값, 예상되는 신호와 실제 스펙트럼의 범위, 및 과도 전기수술 간섭(excessive electrosurgical interference) 중 하나 이상의 표시를 제공하도록 구성되는, 생리학적 신호 모니터링 장치. - 삭제
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