KR20200112883A - 약물 사용 및 생리학적 조건들의 비침습적 검출을 위한 생물학적 분석 - Google Patents
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- Eye Examination Apparatus (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
본 개시는 환자의 약물 사용 또는 생리학적 특성을 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 개시는 환자의 눈의 복수의 비디오 프레임인 비디오 시퀀스를 획득하고, 비디오 시퀀스의 동공 데이터로부터 주파수 스펙트럼을 결정하며, 주파수 스펙트럼에 기초하여, 환자의 생리학적 특성 또는 약물 사용을 결정하는 것을 설명한다. 일 실시양태에서, 어느 생리학적 특성이 검진되는지에 기초하여 적어도 하나의 주파수가 탐색된다.
Description
관련 출원 상호 참조
본 출원은 2018년 1월 19일자로 출원된 미국 가출원 제62/619,434호에 대한 우선권을 주장하며, 이의 교시 내용은 이에 의해 그 전문이 모든 목적을 위하여 참고로 원용된다. 또한 본 출원은 2014년 9월 19일자로 출원된 미국 특허 출원 제2015/0116665호, 2016년 10월 11일자로 출원된 미국 특허 출원 제2017/0100061호, 및 2011년 3월 30일자로 출원된 미국 특허 제9,326,725호와 관련되며, 이의 내용이 여기에 참조로 원용된다.
기술분야
본 개시는 약물 사용 및/또는 생리학적 장애들 및 그것들이 동공의 동공 변동에 미치는 영향에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 약물 사용 및/또는 생리학적 장애들의 검출을 위한 동공 측정법 이용을 설명한다.
동공 제어는 수많은 뉴런 경로를 수반하여 복합적 생리학을 필요로 한다. 그에 따라, 동공 거동이 이러한 뉴런 경로들의 무결성 및 기능성에 대한 창을 제공한다. 뿐만 아니라, 조임근과 확대근들에 의한 홍채의 수축 및 확대로 나타내어지는 동공 거동은 중추 신경계의 구조 또는 대사의 변화들 또는 이상들을 반영할 수 있다. 이러한 중추 신경계와의 관련은 병리의 결정 및 식별이 임상 및 실험 환경들에 필수적이게 하고, 동공 거동의 평가가 병리의 신속한 검출 및 진단을 위한 메커니즘을 제공할 수 있음을 시사한다.
그러나, 동공 평가는 의료 서비스에서 일상적 실무이고 응급 의료원들에서 중환자실들에 이르는 다양한 환경에서 사용되지만, 가장 흔하게 펜라이트 및 육안, 주관적 관찰을 사용하여 수행된다. 이러한 주관적인 접근법은 집도의의 전문 지식으로 인한 집도의 간 변동성에 방해를받으고, 쉬운 평가 방법이지만, 세분화된 데이터를 제공하지 못한다. 예를 들어, 펜라이트 접근법에 의해 생성된 정보는 광 반사의 유무 및 동공 크기 및 대칭의 어림 짐작과 같은 육안으로 보이는 정도의 동공 특징들로 제한될 수 있다. 예상될 바와 같이, 뇌 외상 또는 심폐 정지 후 생존 가능성과 같은 임상 조건들을 추적하는데 중요한 도구들이 될 수 있는 미묘한 변화들은 평가될 수 없다.
동공 측정계들와과 같은 보다 확고한 방법들을 채용하더라도, 광범위한 수용 및 전개는 느렸다. 이러한 방법들은 동공 크기 및 반응성을 평가하는데 사용될 수 있지만, 비용이 많이 들 수 있고 해석 없이 원시 데이터를 제공하는 독립형 장비를 필요로 할 수 있으므로, 데이터를 평가하고 정보를 합성하며 적절한 중재들과 관련하여 소비자에게 적절한 지침을 제공하는데 숙련된 전문가의 도입을 필요하게 만든다.
따라서, 특히, 약물 사용, 약물 남용, 약물 내성 및 오피오이드 통각 과민을 모니터링하는데 사용될 수 있는 동공 측정치들을 제공할 것을 약속하는, 동공 거동의 효율적이고 편리한 평가가 요구된다.
전술한 "배경기술" 설명은 일반적으로 본 개시의 전후 관계를 제시하기 위한 것이다. 본 발명자들의 연구가 이러한 배경기술 섹션에 뿐만 아니라, 그렇지 않다면 출원시 종래 기술로서 자격이 되지 않을 수 있는 설명의 양태들로 설명된 결과로, 본 발명에 불리한 종래 기술로서 명시적으로도 암시적으로도 인정되지 않는다.
일 실시양태에 따르면, 본 개시는 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치에 관한 것이다.
일 실시양태에서, 본 개시는 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 디스플레이, 및 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터 및 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 변환된 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 변환된 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되되, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 상기 생물학적 활성을 갖는 대상으로서 오포이드의 식별인, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치에 관한 것이다.
일 실시양태에서, 본 개시는 또한 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 디스플레이, 및 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치에 관한 것이다.
일 실시양태에서, 본 개시는 또한 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치에 관한 것이다.
첨부 도면들과 관련하여 고려될 때 이하의 구체적인 내용을 참조하여 보다 잘 이해되게 될 것이기 때문에, 본 개시 내용 및 그에 수반되는 많은 이점의 보다 완전한 이해는 쉽게 얻어질 것이다.
도 1은 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 획득된 데이터의 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 스펙트럼 분석 이전에 분리된 동공 진동들의 그래픽 표현이다.
도 3은 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 스펙트럼 분석의 평가를 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 오포이드에의 노출 이후 동공 광 반사의 평가의 그래픽 표현이다.
도 5는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 복수의 약물에 대한 기초선으로 정규화된 최대 약물 영향의 데이터의 변환의 그래픽 표현이다.
도 6은 본 발명의 실시양태에 따른, 장치의 하드웨어 설명이다.
도 1은 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 획득된 데이터의 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 스펙트럼 분석 이전에 분리된 동공 진동들의 그래픽 표현이다.
도 3은 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 스펙트럼 분석의 평가를 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 오포이드에의 노출 이후 동공 광 반사의 평가의 그래픽 표현이다.
도 5는 본 개시의 대표적인 실시양태에 따른, 복수의 약물에 대한 기초선으로 정규화된 최대 약물 영향의 데이터의 변환의 그래픽 표현이다.
도 6은 본 발명의 실시양태에 따른, 장치의 하드웨어 설명이다.
단수형 용어들은 여기서 사용될 때, 하나 또는 하나보다 많은 것으로 정의된다. "복수"라는 용어는 여기서 사용될 때, 둘 또는 둘보다 많은 것으로 정의된다. "다른"이라는 용어는 여기서 사용될 때, 적어도 두 번째 이상으로서 정의된다. "포함하는" 및/또는 "갖는"이라는 용어들은 여기서 사용될 때, 포함하는(즉, 개방 언어)으로 정의된다. 본 문헌 전체에 걸쳐 "하나의 실시양태", "특정 실시양태들", "일 실시양태", "일 구현예", "일 예" 또는 유사한 용어들에 대한 언급은 그 실시양태와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 개시의 적어도 하나의 실시양태에 포함된다는 것을 의미한다. 그에 따라, 본 명세서 전체에 걸쳐 다양한 곳에서 그러한 구들의 출현이 반드시 동일한 실시양태를 가리키는 것은 아니다. 뿐만 아니라, 특정 특징들, 구조들 또는 특성들은 제한 없이 하나 이상의 실시양태에서 임의의 적합한 방법으로 조합될 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 본 개시는 임상의들, 건강 관리 전문가들 및 소비자들이 경우에 따라 부분적으로 동공 거동을 정의하는 동적 동공 진동들을 정확하고 객관적으로 평가할 수 있게 하는 방법 및 장치를 설명한다. 더욱이, 이러한 동적 동공 진동들은 다양한 병리학-특이적 알고리즘과 함께 사용될 수 있으며, 병리학-특이적 알고리즘들은 병리를 식별하기 위해 상이한 약물 시그니처들 및 생리학적 조건들에 특이적이다. 일 실시양태에서, 병리학-특이적 알고리즘들은 특히, 알코올, 오피오이드, 카나비놀, 알파-2 작용제, 벤조디아제핀, 케타민모르핀, 모르핀-3-글루쿠로니드, 모르핀-6-글루쿠로니드 또는 이들의 조합에 관한 것일 수 있다.
본 개시의 대표적인 실시양태에 따르면, 동적 동공 진동들의 평가는 하우징 내에 적외선 카메라 또는 CMOS 센서와 같은 이미징 센서를 갖는 이미징 장치, 및 스마트 폰 또는 전용 디스플레이 모듈일 수 있는 디스플레이 장치를 조합하는 장치, 또는 동공 측정 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 일 실시양태에서, 이미징 장치 및 디스플레이 장치는 모두 스마트 폰 또는 유사한 이동 단말기 내에 포함될 수 있다. 디스플레이와의 연결은 소프트웨어 응용 프로그램이 동적 동공 진동들의 비교 정보를 객관적으로 생성하여 비교 정보의 이해를 가능하게 할 수 있게 한다. 이를 위해, 상술한 장치는 스크리닝 도구일 수 있고 이의 소프트웨어 응용 프로그램들은 다양한 임상 상황을 구체적으로 다루기 위해 개발된 알고리즘들 및 방법들일 수 있다. 이러한 소프트웨어 응용 프로그램들은 예를 들어, 임상 환경에서 동적 동공 거동의 객관적인 측정을 가능하게 하고 스마트 폰 또는 장치의 메모리 내에 저장될 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 본 개시의 상술한 장치는 추가로 설명되는 하드웨어와 조합하여 방법을 구현할 수 있다. 예를 들어, 그러한 하드웨어는 스마트 폰을 환자 또는 사용자의 얼굴에 적응시키도록 구성된 챔버일 수 있다. 데이터 획득을 가능하게 하기 위해, 대표적인 이미징 장치 또는 적외선 카메라는 추가로 설명되는 하드웨어를 통해, 환자의 얼굴로 인체 공학적으로 형성하여 정확한 동공 평가를 가능하게 하도록 적응 가능할 수 있다. 더욱이, 이는 무수한 환경에서 방법의 구현을 가능하게 하며, 여기서 그것은 유비쿼터스 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 방법은 일 실시양태에서, 사람의 눈의 비디오 시퀀스를 획득하기 위해 스마트 폰 또는 다른 디바이스의 이미징 장치를 제어하도록 구성된 처리 회로에 의해 수행될 수 있다. 그러한 비디오 시퀀스는 예를 들어, 초당 100 프레임으로 획득될 수 있지만, 동공 비디오 시퀀스들을 얻기 위해 다른 프레임 레이트들이 사용될 수 있음을 이해해야 한다.
실제 구현 동안, 대표적인 실시양태에 따른 상술된 장치 및 방법은 다양한 임상 상황에서 중요한 도구들일 수 있는 환자 데이터에 대한 식손한 액세스를 제공할 수 있다. 수집된 정보에 대한 전용 디스플레이로 환자의 얼굴에 조정 가능한 통합-준비 챔버를 포함함으로써, 일 실시양태에서, 환자 동공 데이터의 편리하고 이동 가능한 획득이 실현되고 분석이 편리하게 수행될 수 있다. 접근법의 적응성을 향상시키기 위해, 상이한 임상 상황들에 조정 가능한, 획득된 환자 동공 데이터를 해석함으로써, 이에 제한되지는 않지만 의료진을 비롯한 다양한 전문가 및 비전문가에 의한 광범위한 사용 및 액세스를 가능하게 하기 위해 특정 알고리즘들이 전개될 수 있다.
다수의 적용예 중에서, 동공 진동들의 평가가 약물 사용의 식별에 적용될 수 있다. 약물 사용의 식별은 동공 측정법의 보다 광범위한 사용을 위한 가장 큰 기회들 중 하나를 제시한다. 약물들은 자율 신경계에 특이적 영향을 부여함으로써, 동공 및 동공 진동들에 직접 영향을 미친다. 예를 들어, 스펙트럼 분석을 사용한 동공 변동(hippus)로 알려져 있는 동공 진동들의 검사는 특이적인, 귀인하는 주파수 응답들을 만든다. 약물 사용은 동공 변동의 스펙트럼 프로파일을 특이적인, 귀인하는 방식들로 변경한다. 본 개시의 장치 및 방법은 상술한 바와 같이, 약물 사용 상관 관계들을 이해하고 환자들의 약물 사용 상황을 평가하는데 중요한 도구가 될 수 있다.
추가적으로, 그리고 일 실시양태에 따르면, 본 개시의 장치 및 방법은 생리학적 조건과 관련하여 자율 신경계의 기능의 평가에 채용될 수 있다. 동공 진동들은 자율 신경 장애의 존재와 같은, 자율 신경계의 이상적인 활동에 기인하여 달라지는 것으로 알려져 있다. 그에 따라, 자율 신경계의 기능 및 그것의 이상적인 활동들은 본 개시의 장치 및 방법을 통해 평가될 수 있으며, 그에 따라 본 개시는 특이적인 생리학적 조건들의 존재에 대해 환자들을 평가하는데 중요한 도구가 된다.
이제 도면들을 참조하고 상술한 바와 같이, 본 개시는 일 실시양태에 따라, 생물학적 활성을 갖는 화합물, 약물 또는 환자의 생리학적 동요의 존재를 결정하는 장치 및 이의 방법에 관한 것이다. 간단하게, 방법은 예를 들어: (1) 환자의 눈의 비디오 시퀀스를 획득하는 단계로서, 비디오 시퀀스는 복수의 비디오 프레임을 포함하는, 상기 비디오 시퀀스를 획득하는 단계, (2) 비디오 시퀀스의 복수의 비디오 프레임 각각에서 동공 치수들을 검출 및 측정하는 단계로서, 시간-기반 동공 크기의 치수들이 환자의 동공 진동들을 형성하는, 상기 동공 치수들을 검출 및 측정하는 단계, (3) 로컬 또는 원격 처리 회로를 사용하여, 동공 진동들에 기초하여, 시간에 따라 검출 및 측정된 동공 치수들의 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계, 및 (4) 처리 회로를 사용하여 그리고 주파수 스펙트럼의 대역 전력(즉, 곡선 아래 면적)에 기초하여, 환자의 약물 또는 생리학적 조건의 존재를 결정하는 단계를 포함한다.
이제 도 1을 참조하고, 상기한 내용에 관한 추가 세부 사항들에 의해, 방법은 먼저, 도 1에 개략적으로 도시된 바와 같이, 환자의 눈의 비디오 시퀀스(131)의 획득을 포함하는 데이터 처리(130)를 포함할 수 있으며, 비디오 시퀀스는 복수의 비디오 프레임을 포함한다. 획득(131) 이후, 예를 들어, 동공 치수들 및 그것들로부터의 동공 진동들과 같은 1차 데이터가 환자의 눈의 비디오 시퀀스에서 복수의 비디오 프레임 각각에 대해 결정될 수 있다(132).
일 실시양태에 따르면, 도 2는 스펙트럼 분석 이전에 분리된 분리된 동공 변동의 동공 데이터의 그래픽 도해이다. 구체적으로, 동공 광 반사의 5초 주기에 걸친 진폭 동공 진동들이 도시되어 있다.
이제 도 1로 돌아가, 그 다음 동공 진동들을 정의하는 데이터(133)가 로컬 또는 원격 중 어느 하나의 처리 회로를 통해 마이닝되어, 예를 들어, 시간에 따른 동공 진동들의 주파수 스펙트럼을 포함할 수 있는 2차 데이터가 결정된다(134). 그 다음 동공 데이터(133)의 2차 데이터인 것으로 결정된(134) 주파수 스펙트럼은 새롭게 처리된 데이터를 평가하기 위한 본 개시의 방법으로 처리된 동공 변동 데이터(135)로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 동공 데이터는 추가 데이터 조작(135')을 통과할 수 있고 즉시 처리된 동공 변동 데이터(134)를 정의할 수 있다.
본 개시의 방법의 구현과 관련하여, 처리된 동공 변동 데이터(134)는 방법의 실행 시간 동안 액세스 가능할 수 있으며, 여기서 실험 동공 변동으로부터의 처리된 동공 변동 데이터(134) 및 참조 동공 변동으로부터의 처리된 동공 변동 데이터(134)를 사용하여 특히, 생물학적 활성을 갖는 화합물, 약물 또는 환자의 다른 생리학적 동요의 존재를 결정한다. 예를 들어, 이는 주파수 스펙트럼으로부터 계산된 대역 전력에 기초한 알코올 유발성 장애의 존재 및/또는 수준의 결정일 수 있다.
약물 사용의 검출 또는 의학적 병태의 검출 또는 신체적 동요의 검출과 같은 상이한 응용예들은 상이한 동공 측정치들 및 상이한 중량들 또는 동공 측정치들을 처리하는 상이한 방법들을 고려할 수 있다.
도 1의 방법은 예를 들어, (1) 비디오 시퀀스들의 초기 처리 동안(132), 복수의 프레임 중 제1 프레임에서, 동공의 중심 및 동공의 경계 및 홍채 상의 두 지점의 위치를 찾는 단계, (2) 처리 회로를 사용하여, 상기 위치를 찾는 단계에 기초하여 홍채의 예상되는 위치에 대응하는 마스크 이미지를 생성하는 단계로서, 마스크 이미지는 복수의 픽셀을 포함하는, 상기 마스크 이미지를 생성하는 단계, 및 (3) 생성된 마스크 이미지에 기초하여, 동공 치수들(즉, 1차 데이터), 그리고 그로부터 동공 진동들을 결정하는 단계에 의해 개시될 수 있다.
획득된 비디오 시퀀스는 특히, 스마트 폰 또는 클라우드 기반 처리와 같이 접속 가능한 디바이스에서의 프로세서에 의해, 상기한 바와 같이, 처리될 수 있다. 상기한 처리 회로와 관련하여, 스마트 폰이 여기서 설명되고 US 2015/0116665 A1에 의해 입증된 것으로 전술되었고 여기에 참고로 원용되었지만, 외부 프로세서 또는 클라우드-기반 처리 회로를 포함하는 임의의 프로세서가 획득된 비디오 시퀀스를 처리하는데 사용될 수 있음을 이해할 수 있다.
상기한 내용에서 나아가, 획득된 비디오 시퀀스는 예를 들어, 섬광에 대한 동공 반응을 포함할 수 있다. 이러한 반응 또는 동공 광 반사를 일으키기 위해, 표준화된 조명 조건들에 따른 섬광이 전술한 스마트 폰 또는 유사한 모바일 디바이스의 플래시라이트에 의해 제공될 수 있다.
광에 대한 동공 진동들 및/또는 반응들은 상술한 바와 같이, 자율 신경계의 활동을 반영할 수 있다. 예를 들어, 동공 광 반사를 보이고 자율 신경계의 무결성을 반영함에 있어서, 섬광에 반응하여 상승된 부교감 신경 활성의 결과로서 수축 또는 축동이 일어나는 한편 확대 또는 산동은 상승된 교감 신경 활성을 반영한다. 동공 광 반사는 본 개시의 방법 및 이의 장치를 통해 평가될 수 있으며, 여기서 상승된 교감 신경 활성에 따라 보다 높은 주파수 활성화가 일어난다. 상승된 부교감 신경 활성으로부터 보다 낮은 주파수 활성화가 일어난다. 현실 세계에 적용되는 동공 진동은 동정적 또는 부교감 반응에 영향을 미치는 자율 신경계의 수용체와 상호 작용하는 생리적 조건의 특정 생물학적 활성 화합물, 약물의 활성에 의해 영향을 받을 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 주파수 스펙트럼을 포함하는 2차 데이터(134)와 조합하여 환자 응답 프로파일이 더 잘 특성화될 수 있도록 초기 비디오 시퀀스 처리(132) 후 동공 데이터로부터 다양한 동공 측정치가 평가될 수 있다. 예를 들어 약물의 사용 또는 의학적 상태와 같은 생리학적 특성의 결정을 도울 수 있는 알고리즘 생성에 사용되는 적어도 6 개의 동공 측정법이있다. 동공 측정 중 적어도 두 개는 정적 측정이며 기본 동공 크기 및 최대 수축 크기를 포함할 수 있다. 이러한 측정은 예를 들어 수축 진폭을 생성하는 데 사용될 수 있다. 위에서 소개된 바와 같이,베이스 라인 퓨필 크기는 빛의 섬광 전에 발견될 수 있고 최대 수축된 크기는 빛의 섬광 후에 결정될 수 있다. 동공 측정 중 적어도 4 개는 동적 인 측정일 수 있으며 수축 속도(평균 수축 속도 및 최대 수축 속도), 수축 대기 시간 및 재 팽창 속도를 포함하여 빛의 섬광에 대한 동적 응답일 수 있다. 약물 사용 또는 병리 상태의 검출 및 식별과 관련하여, 동공 광 반사의 다양한 파라미터는 다양한 약물 및 의학적 상태에 의해 예측 가능한 방식으로 영향을 받는다. 적어도 6 개의 동공 측정은 측정의 적용에 따라 적합한 측정일 수 있다. 특정 약물 사용의 검출 또는 특정 의학적 상태의 검출과 같은 적용이 변경됨에 따라, 상이한 동공 측정치 및 상이한 양의 중량 또는 동공 측정에서의 상이한 처리 방법이 고려될 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 전술한 동공 측정치 또는 파라미터는 최대 동공 크기, 동공의 최대 크기 변화, 동공의 최대 재조정 속도, 동공의 평균 재 확장 속도, 동공의 최대 면적, 동공의 최소 면적, 동공의 평균 면적, 동공 크기의 75% 회복 시간, 100% 회복 시간 동공 크기, 및 동공 광 반사 곡선 아래의 면적을 포함하는 복수의 추가 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 2차 데이터(134)는 예를 들어 주파수 스펙트럼을 포함할 수 있다. 주파수 스펙트럼은 주파수 기반 변환 방법을 통해 동공 데이터로부터 도출될 수 있다. 이러한 주파수-기반 변환 방법은 당업자에게 이해되는 바와 같이 고속 푸리에 변환, 힐버트 황 변환 등일 수 있다. 주파수 스펙트럼으로부터, 특정 주파수에서의 진폭 또는 주파수 범위에 걸친 대역 전력과 같은 파라미터가 결정되며, 여기서 특정 주파수 또는 주파수 범위는 병리학의 활동 레벨과 상관된다. 또한, 주파수 스펙트럼은 크게 기록될 수 있으며, 여기서 주파수 스펙트럼의 수학적 모델은 병리학의 활동 레벨과 상관된다. 이를 위해 휴리스틱 모델을 알고리즘 개발에 사용할 수 있다.
전술한 방법의 구현 동안, 이제 도 3을 참조하여, 선택된 매개 변수는 실험 및 참조 데이터에 대해 결정하고 물질, 약물 또는 생리 물질의 존재 여부 및/또는 양을 결정할 수 있도록 한다.
이를 위해, 먼저, 기준 동공 변동 데이터(335'')는 기준 데이터베이스(340)로부터 획득될 수 있고 실험적인 동공 변동 데이터(335')는 예를 들어 현재 환자로부터 획득될 수 있다. 이 동공 변동 데이터는 도 1의 처리된 동공 변동 데이터와 유사하고, 여기서, 획득된 비디오 시퀀스에 도 1의 방법이 적용되었다.
적절한 동공 변동 데이터를 획득한 후, 제1 파라미터 또는 실험 파라미터(336')는 환자의 동공 동공 변동의 실험용 동공 변동 데이터(335')로부터 결정될 수 있다. 실험 파라미터(336')는 전술한 바와 같이 진폭, 주파수, 대역 전력 및 파형의 수학적 모델일 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 또한, 실험 파라미터(336')는 무엇보다도 기준 동공 크기, 최대 동공 크기, 최소 동공 크기, 수축 속도(평균 수축 속도 및 최대 수축 속도), 수축 지연 시간, 재 팽창 속도, 동공 크기의 최대 변화, 동공의 최대 재 확장 속도, 동공의 평균 재 팽창 속도, 동공의 최대 면적, 동공의 최소 면적, 동공의 평균 면적, 시간의 75% 회복 동공 크기, 동공 크기의 100% 회복 시간, 및 동공 광 반사 곡선 아래 면적일 수 있다.
상기와 유사하게, 제1 파라미터 또는 기준 파라미터(336'')는 기준 환자의 동공 동공 변동 또는 환자 집단의 대표적인 동공 동공 변동의 기준 동공 변동 데이터(335'')로부터 결정될 수 있다. 기준 파라미터(336'')는 전술한 바와 같이 진폭, 주파수, 대역 전력 및 파형의 수학적 모델일 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 또한, 실험 파라미터(336')는 무엇보다도 베이스 라인 동공 크기, 최대 동공 크기, 최소 동공 크기, 수축 속도(평균 수축 속도 및 최대 수축 속도), 수축 지연 시간, 재 팽창 속도, 동공 크기의 최대 변화, 동공의 최대 재 확장 속도, 동공의 평균 재 팽창 속도, 동공의 최대 면적, 동공의 최소 면적, 동공의 평균 면적, 시간의 75% 회복 동공 크기, 동공 크기의 100% 회복 시간, 및 동공 광 반사 곡선 아래 면적일 수 있다.
예시적인 실시양태에서, 제2 파라미터 또는 비교 메트릭(337)은 환자의 동공 동공 변동 및 기준 환자의 동공 동공 변동으로부터 결정된 실험 파라미터(337') 및 기준 파라미터(337'')에 기초한 계산으로서 결정될 수 있다. 예를 들어. 비교 메트릭은 특히 델타 대역 전력, 또는 실험 데이터의 대역 전력과 기준 데이터의 대응 대역 전력의 차이, % 델타 대역 전력, 정규화된 델타 대역 전력, 및 실험 데이터의 수학적 모델과 기준 데이터 간의 유사성 비를 포함할 수 있다.
일 실시양태에서, 비교 메트릭(337)은 실험 파형과 기준 파형의 상관일 수 있으며, 여기서 각각의 파형의 상관 부족은 생리적 조건을 나타낼 수도 있고 아닐 수도 있다.
일 실시양태에 따르면, 비교 메트릭(337)의 결정 후에, 생물학적 메트릭스 물질, 약물 또는 생리적 섭동의 존재 또는 부재를 결정하기 위해 미리 결정된 임계 값에 대해 비교 메트릭(337)이 평가될 수 있다(338). 평가된 비교 메트릭에 의해 정의된 생물학적 활성 물질, 약물 또는 생리적 섭동은 디스플레이를 통해 표시될 수 있다.
예를 들어, 환자는 오피오이드 또는 특히 메타돈의 레크리에이션 사용이 의심될 수 있다. 델타 대역 전력이 비교 측정법이고 메타돈 사용자와 관련된 주파수 범위에서 환자의 데이터를 비교할 수 있는 환자의 참조 데이터와 비교할 때 상당히 큰 것으로 판단되면, 환자가 급성 노출된 것으로 판단될 수 있다 메타돈. 다른 예에서, 환자는 하이드로 코돈과 같은 처방된 오피오이드의 과다 사용이 의심될 수 있다. 하이드로 코돈 사용과 관련된 주파수 범위에 걸친 델타 밴드 전력이 환자의 데이터를 예상되는 하이드로 코돈 밴드 전력 사용자로부터의 기준 데이터와 비교할 때 상당히 큰 것으로 결정되면, 환자가 하이드로 코돈에 과다 노출된 것으로 판단될 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 선택된 기준(338)에 대한 비교 메트릭의 평가에 따라, 결과 또는 생리학적 조건은, 사용자가 환자의 상태, 정상 또는 다른 상태에 대해 경고받을 수 있도록, 도 7을 참조하여 설명된 장치의 디스플레이를 통해 디스플레이(339)될 수 있다.
기준에 대한 비교 메트릭의 평가는 특정 시나리오를 예측할 수 있는 정량화된 주파수 스펙트럼의 패턴 및 상관의 분석을 반영할 수 있다. 패턴 및 상관 관계는 약물의 상호 작용 및 동공 동공 변동에 미치는 영향을 추가로 예측할 수 있다. 일 구현예에 따르면, 이러한 패턴 및 상관은 특정 생물학적 활성 화합물 또는 약물과 관련된 주파수 스펙트럼 라이브러리에 대해, 특정 생물학적 활성 화합물 또는 약물의 패널, 또는 다수의 상호 작용하는 생물학적 활성 화합물 또는 약물의 비교에 의해 식별될 수 있다.
도 3과 관련하여 논의된 바와 같이. 알려지지 않은 또는 실험적인 데이터와 기준 데이터의 비교는 예를 들어 주파수 영역을 따라 하나 이상의 특정 주파수 또는 특정 주파수 세트에서의 진폭을 평가함으로써 수행될 수 있다.
따라서, 도 4는 도 1의 2차 데이터의 생성 동안 수행될 실험적 동공 변동 데이터 및 기준 동공 변동 데이터의 스펙트럼 평가의 그래픽 표현을 제공한다. 도시된 바와 같이,'최대 오피오이드 효과'의 기간에 포착된 실험용 동공 변동 데이터는'기준선'으로 표시된 기준 데이터와 함께 도시되어있다. 오피오이드 사용의 영향은 단일 환자에 대해 스펙트럼에 걸쳐 다양한 주파수에서 관찰될 수 있으며, 부교감 및 교감 행동의 수행 분석이 그로부터 추론될 수 있다. 도 4에서 관찰된 바와 같이, 예를 들어, 오피오이드 사용은 기준선과 비교하여 8Hz 내지 11Hz의 동공 진동과 12Hz 내지 14Hz의 고주파 동공 진동을 수정한다. 이러한 변형은 고주파 동공 진동의 경우 오피오이드 노출에 반응하여 증가된 교감 신경 활성을 나타낼 수 있다. 일 예에서, 생리학적 동요의 식별은 플롯된 데이터의 수학적 모델 사이의 상관 관계의 평가에 의해 수행될 수 있다.
도 4에 제안된 특이성은 복수의 약물과 관련하여, 오피오이드를 사용하는 환자 및 기준선에 대해 정규화된 대마초를 사용하는 환자의 하마의 고속 푸리에 변환 데이터가 제시된 도 5에 표시되어 있다. 관찰될 수 있는 바와 같이, 각각의 환자의 진폭의 변화는 8Hz 내지 11Hz의 주파수 범위에 걸쳐 기준선에 대해 변하며, 여기서 대마초 사용은 교감 신경 활성을 증가시킬 수 있고, 아편 유사 제 사용은 기준선에 대해 교감 신경 활성을 감소시킬 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 알려지지 않은 주파수 스펙트럼을 포함하는 실험적인 동공 변동 데이터는 특정 표적 생물학적 활성 화합물에 대해 분석되거나 필터링될 수 있다. 이러한 분석 또는 여과는 생물학적 활성 표적 화합물의 사전 조사에 기초할 수 있다. 필터링은 미리 결정된 주파수 위, 아래 또는 내의 데이터의 제거 및 미리 결정된 진폭 위, 아래 또는 내의 데이터의 제거를 포함할 수 있고, 예를 들어 상기 미리 결정된 주파수 및 상기 미리 결정된 진폭은 특정 표적 생물학적으로 활성인 화합물과 상관된다. 예를 들어,도 4에 도시된 바와 같이, 오피오이드가 주파수 영역을 따라 12Hz 내지 14Hz에서 증가된 진폭 진동을 가질 수 있음을 알 수 있다. 이들 2 개의 주파수 사이의 곡선 아래의 면적, 곡선 아래의 면적이 대역 전력으로 지칭되는 것을 결정함으로써, 미지의 주파수 스펙트럼 데이터는 알려진 엔티티의 기준 주파수 스펙트럼 데이터와 비교되어 델타 대역 전력을 결정할 수 있다. 도 3과 관련하여 논의된 델타 대역 전력은 비교 메트릭 또는 제2 파라미터일 수 있고, 존재하는 경우, 델타 대역 전력은 데이터 획득 장비의 감도에 따라 미리 결정된 임계 값 이상일 수 있다.
또한, 주파수 영역에서 완전한 종 방향 동공 응답의 비교는 데이터의 불규칙성을 결정하기 위해 기계 학습에 사용되는 패턴 인식 기술을 통해 주파수 스펙트럼 라이브러리와 비교될 수 있다. 이 접근법은 예를 들어 하나 이상의 공지된 생물학적 활성 화합물, 약물 또는 생리학적 조건과 관련되는 주파수 영역에서 하나 이상의 진폭 변곡점을 식별할 수 있다.
상기 접근법에 보완적이고, 제안된 바와 같이, 각각의 알려지지 않은 주파수 스펙트럼은 다수의 상호 작용하는 생물학적 활성 화합물의 효과와 관련하여 분석될 수 있으며, 약물-약물 상호 작용이 신경계에 미치는 영향에 대한 맥락을 제공한다. 예를 들어, 미지의 주파수 스펙트럼 데이터는 상기 화합물을 단리하기 위해 알코올 및 오피오이드의 상호 작용의 동공 효과의 목표된 맥락에서 필터링될 수 있다.
더욱이, 일 실시양태에서, 각각의 알려지지 않은 주파수 스펙트럼은 기준 동공 변동 데이터의 라이브러리와 비교될 수 있고, 하나 이상의 약물-약물 상호 작용이 동공 광 반사의 물리적 섭동과 상관될 수 있다고 결정될 수 있다.
예를 들어, 방법은 개별적으로 알코올 사용이 한 경우에 평가되고 아편 유사 사용이 두 번째 경우에 평가되도록 적용될 수 있다. 세 번째 경우, 복합 알코올 사용과 오피오이드 사용의 영향을 평가할 수 있다. 임상 적으로 유의미한 주파수 범위 또는 예를 들어 0.3Hz 내지 3.0Hz 또는 3.1Hz 내지 5.0Hz와 같은 대역을 평가하여 특정 생물학적 활성 화합물, 약물 등을 조사할 수 있다. 다른 하나는 오피오이드 사용을 나타낸다. 알코올 및 오피오이드의 조합이 개별적으로 부여 할 영향을 변경하는 경우, 다른 하나가 검출되고 정량화될 수 있도록 필터를 적용하여 하나를 주파수 스펙트럼으로부터 제거할 수 있다. 이는 실제 적용에서 공통적인 일일 수 있으며, 여기서 화합물 그룹의 제1 화합물은 특정 수용체에 접근하기 위해 그룹을 실질적으로 능가하여 경쟁하는 화합물의 효과를 정복하고, 그룹의 다른 화합물의 존재를 차단하고, 동공 광 반사를 크게 수정할 수 있다.
더욱이, 이들 주파수 대역 각각에서 결정된 대역 전력은 교정될 때 생물학적 활성 물질 또는 약물의 농도를 나타낼 수 있어 약물 사용 검출 및 모니터링을 위한 잠재적으로 강력한 비 침습적 도구를 제공할 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 주파수 스펙트럼의 알려지지 않은 영향을 식별하기 위해, 알려지지 않은 주파수 스펙트럼을 포함하는 실험적인 동공 변동 데이터가 참조 데이터베이스의 기준 동공 변동 데이터의 각 엔트리마다 비교될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 약물은 실험용 하마의 데이터 주파수 스펙트럼에 영향을 줄 수 있다. 이 주파수 스펙트럼은 복수의 약물에 의해 영향을받는 주파수 스펙트럼을 포함하는 기준 데이터베이스와 비교될 수 있어서, 가능하다면 실험용 하마의 하나 이상의 약물의 존재 및 동일성이 결정될 수 있다. 중요하게도, 이 접근법은 보다 계산 집약적이지만, 사용자에게 실험용 하마의 주파수 스펙트럼의 하나 이상의 약물에 대한 예측을 요구할 필요가 없고, 대신에 가능한 약물 후보자의 패널에 대해 미지의 스펙트럼을 비교할 수 있게 한다.
일 실시양태에 따르면, 알려지지 않은 정량화된 주파수 스펙트럼 데이터는 기준선과 비교하여 생물학적 활성 화합물의 존재를 검출하기 위해 특별하게 평가될 수 있다. 이러한 접근법은 단지 특정한 생물학적 활성 화합물의 존재가 의심될 때 유용할 수 있다. 일 실시양태에서, 기준선은 라이브러리로부터 다양한 대조군 환자의 참조 데이터, 동일한 환자의 이전 대조군 데이터 세트 또는 이들의 조합으로부터 확립될 수 있다.
또한, 일 실시양태에 따르면, 본 발명의 방법은 당뇨병 성 신경 병증 및 자세 기립 성 빈맥 증후군을 포함하는 다양한 상태를 포함하는 이상자가 항생을 검출하는데 사용될 수 있다.
본 실시양태의 방법은 또한 약물 사용의 관리 및 이의 모니터링에 사용될 수 있다. 현재 약물 용량 관리는 임상의의 판단에 따라 주관적이다. 본 개시 내용의 접근법은 생물학적 활성 화합물 및 각각의 후속 대사 산물의 검출을 포함하여 장기 또는 반복 약물 모니터링에 적용될 수 있다. 용량 반응 효과를 포함하여 시간에 따른 약물 사용 및 손상이이 방법에 따라 관찰될 수 있다. 여기에서 측정된 지표는 객관적인 분석을 위해 임상적으로 사용될 수 있다.
더욱이, 이 방법은 알코올 또는 통제 물질의 영향을받는 것으로 의심되는 운전자의 선별 검사로 작동하도록 개발될 수 있다. 테스트 중에 발견된 불법 물질에 고유 한 스펙트럼이있는 경우 드라이버는 다른 테스트에 제출된다.
상기 이외에, 본 실시양태의 방법은 수술 환자의 수술 후 진정의 모니터링을 위해 추가로 구현될 수 있다.
일 실시양태에 따르면, 본 실시양태의 방법은 또한 동공에 대한 직접적인 약물 효과 대 진통 효과를 구별하는데 사용될 수 있다. 즉, 이 방법은 약물 동력학의 유사체로서의 정적 또는 동적 동공 파라미터 및 진통제 약력학의 유사체로서 동공 반사 팽창 곡선 아래의 면적의 요소를 사용함으로써 약물 대 시스템-의존적 파라미터의 구별을 허용한다. 본 발명의 고속 푸리에 변환 유래 "서명"은 물질의 존재를 지시함으로써 이러한 패러다임을 추가로 알리기 위한 비 침습적 접근법을 제공한다.
일 실시양태에서, 본 개시 내용의 방법은 눈동자 광 반사 및 신경 특이성 신경 자극 유발 동공을 포함 하나 이에 제한되지 않는 동공 반응의 다른 특징과 조합될 때 진통 반응 또는 다른 약물 효과의 맥락에서 사용될 수 있다. 가벼운 반사. 이러한 접근법은 손상 또는 질병 진행으로 인한 통증 민감도 증가로부터 약물-유발 통각 과민, 또는 노출-매개 통각 수용성 감작 상태의 단리를 허용한다.
다음으로, 대표적인 실시양태들에 따른 장치 또는 디바이스의 하드웨어 설명이 도 6을 참조하여 설명된다. 도 6에서, 디바이스는 상술된 프로세스들을 수행하는 CPU(600)를 포함한다. 프로세스 데이터 및 명령들은 메모리(602)에 저장될 수 있다. 이러한 프로세스들 및 명령들은 또한 하드 드라이브(HDD) 또는 휴대용 저장 매체와 같은 저장 매체 디스크(604) 상에 저장될 수 있거나 원격에 저장될 수 있다. 나아가, 청구되는 진보점들은 본 발명의 프로세스의 명령들이 저장되는 컴퓨터 판독 가능한 매체의 형태에 의해 제한되지 않는다. 예를 들어, 명령들은 CD, DVD, FLASH 메모리, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 하드 디스크 또는 서버 또는 컴퓨터와 같이 디바이스가 통신하는 임의의 다른 정보 처리 디바이스 상에 저장될 수 있다.
또한, 청구되는 진보점들은 CPU(600) 및 Microsoft Windows 7, UNIX, Solaris, LINUX, Apple MAC-OS 및 해당 기술분야의 통상의 기술자들에게 알려져 있는 다른 체제들과 같은 운영 체제와 함께 실행되는, 유틸리티 응용 프로그램, 백그라운드 데몬 또는 운영 체제의 구성요소 또는 이들의 조합으로서 제공될 수 있다.
디바이스를 달성하기 위한 하드웨어 요소들은 해당 기술분야의 통상의 기술자들에게 알려져 있는 다양한 회로 요소에 의해 실현될 수 있다. 예를 들어, CPU(600)는 미국 Intel의 Xenon 또는 Core 프로세서이거나 미국 AMD의 Opteron 프로세서일 수 있거나, 해당 기술분야의 통상의 기술자가 인식할 수 있는 다른 프로세서 유형들일 수 있다. 대안적으로, CPU(600)는 해당 기술분야의 통상의 기술자가 인식할 수 있는 바와 같이, FPGA, ASIC, PLD 상에서 또는 이산 논리 회로들을 사용하여 구현될 수 있다. 나아가, CPU(600)는 상술한 본 발명의 프로세스들의 명령들을 수행하기 위해 병렬로 협력하여 작동하는 다수의 프로세서로서 구현될 수 있다.
도 6의 디바이스는 또한 네트워크(650)와 인터페이싱하기 위한, 미국 Intel Corporation의 Intel Ethernet PRO 네트워크 인터페이스 카드와 같은 네트워크 제어기(606)를 포함한다. 이해될 수 있는 바와 같이, 네트워크(650)는 인터넷과 같은 공용 네트워크, 또는 LAN 또는 WAN 네트워크와 같은 사설 네트워크, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있고 PSTN 또는 ISDN 서브 네트워크들을 포함할 수도 있다. 네트워크(650)는 또한 이더넷 네트워크와 같은 유선일 수 있거나, EDGE, 3G 및 4G 무선 셀룰러 시스템들을 비롯한 셀룰러 네트워크와 같은 무선일 수 있다. 무선 네트워크는 WiFi, Bluetooth 또는 알려져 있는 다른 무선 통신 형식일 수도 있다.
디바이스는 Hewlett Packard HPL2445w LCD 모니터와 같은 디스플레이(610)와의 인터페이싱을 위해 미국 NVIDIA Corporation의 NVIDIA GeForce GTX 또는 Quadro 그래픽 어댑터와 같은 디스플레이 제어기(608)를 더 포함한다. 범용 I/O 인터페이스(612)는 키보드 및/또는 마우스(614) 뿐만 아니라 디스플레이(610) 상의 또는 분리된 터치 스크린 패널(616)과 인터페이싱한다. 범용 I/O 인터페이스는 또한 Hewlett Packard의 OfficeJet 또는 DeskJet과 같은 프린터들 및 스캐너들을 비롯한 다양한 주변 장치(618)에 연결된다.
디바이스에는 Creative의 Sound Blaster X-Fi Titanium과 같은 사운드 제어기(620)가 제공되어, 스피커들/마이크로폰(622)과 인터페이싱함으로써 소리 및/또는 음악이 제공된다.
범용 저장 장치 제어기(624)는 저장 매체 디스크(604)를 디바이스의 모든 구성요소를 상호 연결하기 위한 ISA, EISA, VESA, PCI 또는 이와 유사한 것일 수 있는 통신 버스(626)와 연결한다. 디스플레이(610), 키보드 및/또는 마우스(614), 뿐만 아니라 디스플레이 제어기(608), 저장 장치 제어기(624), 네트워크 제어기(606), 사운드 제어기(620) 및 범용 I/O 인터페이스(612)의 일반적인 특징들과 기능들에 대한 설명은 이러한 특징들이 알려져 있으므로 간결성을 위해 생략된다.
또한 본 개시 내용의 실시양태들은 또한 다음 괄호 안에 제시된 바와 같을 수 있다.
(1) 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 디스플레이, 및 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터 및 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 변환된 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 변환된 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되되, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 상기 생물학적 활성을 갖는 대상으로서 오포이드의 식별인, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치.
(2) (1)에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 실험 데이터의 상기 제1 파라미터와 상기 참조 데이터의 상기 대응하는 제1 파라미터 간 상관관계에 기초하여 상기 생성된 메트릭이 상기 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 더 구성되는, 장치.
(3) (1) 또는 (2)에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 미리 결정된 주파수에서의 진폭인, 장치.
(4) (1) 내지 (3) 중 어느 하나에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 대역 전력인, 장치.
(5) (1) 내지 (4) 중 어느 하나에 있어서, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 대역 전력과 상기 참조 데이터의 대역 전력 간 차이인, 장치.
(6) (1) 내지 (5) 중 어느 하나에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 실험 데이터의 수학적 모델인, 장치.
(7) (1) 내지 (6) 중 어느 하나에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 실험 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델인, 장치.
(8) (1) 내지 (7) 중 어느 하나에 있어서, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 그리고 상기 참조 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델들의 닮음비인, 장치.
(9) (1) 내지 (8) 중 어느 하나에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 환자의 눈의 복수의 비디오 시퀀스를 획득하도록, 상기 복수의 비디오 시퀀스로부터 계산되는 1차 데이터에 기초하여 동공 데이터를 생성하도록 하되, 상기 1차 데이터는 시간-기반 동공 치수들을 포함하며, 상기 생성된 동공 데이터로부터, 2차 데이터를 계산하도록 더 구성되되, 상기 2차 데이터는 상기 동공의 동공 변동의 상기 주파수 스펙트럼을 포함하는, 장치.
(10) (1) 내지 (9) 중 어느 하나에 있어서, 상기 1차 데이터는 마스크 이미지에 기초하여 계산되며, 상기 처리 회로는 상기 마스크 이미지를 생성하기 위해, 상기 눈의 동공의 중심, 상기 눈의 상기 동공의 경계, 및 상기 눈의 홍채의 위치를 찾도록, 그리고 상기 마스크 이미지를 생성하도록 더 구성되며, 상기 마스크 이미지는 상기 눈의 상기 동공의 상기 중심, 상기 눈의 상기 동공의 상기 경계, 및 상기 눈의 상기 홍채의 상기 위치에 기초하여 상기 홍채의 예상되는 위치에 대응하는, 장치.
(11) 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 디스플레이, 및 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치.
(12) (11)에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 실험 데이터의 상기 제1 파라미터와 상기 참조 데이터의 상기 대응하는 제1 파라미터 간 상관관계에 기초하여 상기 생성된 메트릭이 상기 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 더 구성되는, 장치.
(13) (11) 또는 (12)에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터 및 상기 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 대역 전력과 상기 참조 데이터의 대역 전력 간 차이인, 장치.
(14) (11) 내지 (13) 중 어느 하나에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터 및 상기 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 그리고 상기 참조 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델들의 닮음비인, 장치.
(15) (11) 내지 (14) 중 어느 하나에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 환자의 눈의 복수의 비디오 시퀀스를 획득하도록, 상기 복수의 비디오 시퀀스로부터 계산되는 1차 데이터에 기초하여 동공 데이터를 생성하도록 하되, 상기 1차 데이터는 시간-기반 동공 치수들을 포함하며, 상기 생성된 동공 데이터로부터, 2차 데이터를 계산하도록 더 구성되되, 상기 2차 데이터는 상기 동공의 동공 변동의 상기 주파수 스펙트럼을 포함하는, 장치.
(16) (11) 내지 (15) 중 어느 하나에 있어서, 상기 1차 데이터는 마스크 이미지에 기초하여 계산되며, 상기 처리 회로는 상기 마스크 이미지를 생성하기 위해, 상기 눈의 동공의 중심, 상기 눈의 상기 동공의 경계, 및 상기 눈의 홍채의 위치를 찾도록, 그리고 상기 마스크 이미지를 생성하도록 더 구성되며, 상기 마스크 이미지는 상기 눈의 상기 동공의 상기 중심, 상기 눈의 상기 동공의 상기 경계, 및 상기 눈의 상기 홍채의 상기 위치에 기초하여 상기 홍채의 예상되는 위치에 대응하는, 장치.
(17) (11) 내지 (16) 중 어느 하나에 있어서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 상기 생물학적 활성을 갖는 대상의 식별이며, 상기 생물학적 활성을 갖는 대상은 알코올, 오피오이드, 카나비놀, 알파-2 작용제, 벤조디아제핀, 케타민모르핀, 모르핀-3-글루쿠로니드, 모르핀-6-글루쿠로니드 또는 이들의 조합을 포함하는 군으로부터 선택되는, 장치.
(18) (11) 내지 (17) 중 어느 하나에 있어서, 상기 처리 회로는 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고, 상기 변환된 실험 데이터로부터, 미리 결정된 주파수 범위에 따라 데이터를 제거하도록 더 구성되는, 장치.
(19) (11) 내지 (18) 중 어느 하나에 있어서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 자율 신경 장애의 존재의 식별일 수 있으며, 상기 자율 신경 장애는 기립성 빈맥 증후군 및 당뇨병성 신경병증을 포함하는 군으로부터 선택되는, 장치.
(20) 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서, 처리 회로로서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록, 동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고, 상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 대상과 관련되며, 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치.
그에 따라, 전술한 논의는 단지 본 발명의 대표적인 실시양태들을 개시하고 설명한다. 해당 기술분야의 통상의 기술자들이 이해할 바와 같이, 본 발명은 본 발명의 사상 또는 본질적인 특성들로부터 벗어나지 않으면서 다른 구체적인 형태들로 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명의 개시는 본 발명의 범위 뿐만 아니라 다른 청구항들의 범위를 제한하는 것이 아니라, 예시하는 것으로 의도된다. 여기서의 교시 내용들의 임의의 용이하게 인식 가능한 변형예들을 포함하여 본 개시는 전술한 청구 용어의 범위를 부분적으로 정의하여 발명의 청구 대상이 공용에 바쳐지지 않는다.
Claims (20)
- 환자의 동공(pupillary)의 동공 변동(hippus)의 평가를 위한 장치로서,
디스플레이; 및
처리 회로로서,
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터 및 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록,
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 변환된 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록,
상기 변환된 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록,
상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고,
상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 표적과 관련되며,
상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되되,
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 상기 생물학적 활성을 갖는 표적으로서 오포이드의 식별인, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치. - 청구항 1에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 실험 데이터의 상기 제1 파라미터와 상기 참조 데이터의 상기 대응하는 제1 파라미터 간 상관관계에 기초하여 상기 생성된 메트릭이 상기 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 더 구성되는, 장치. - 청구항 1에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 미리 결정된 주파수에서의 진폭인, 장치.
- 청구항 1에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 대역 전력(band power)인, 장치.
- 청구항 1에 있어서, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 대역 전력과 상기 참조 데이터의 대역 전력 간 차이인, 장치.
- 청구항 1에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 상기 실험 데이터의 수학적 모델인, 장치.
- 청구항 6에 있어서, 상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터는 상기 실험 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델인, 장치.
- 청구항 1에 있어서, 상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 그리고 상기 참조 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델들의 닮음비인, 장치.
- 청구항 1에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 환자의 눈의 복수의 비디오 시퀀스를 획득하도록,
상기 복수의 비디오 시퀀스로부터 계산되는 1차 데이터에 기초하여 동공 데이터를 생성하도록 하되, 상기 1차 데이터는 시간-기반 동공 치수들을 포함하며,
상기 생성된 동공 데이터로부터, 2차 데이터를 계산하도록 더 구성되되,
상기 2차 데이터는 상기 동공의 동공 변동의 상기 주파수 스펙트럼을 포함하는, 장치. - 청구항 9에 있어서, 상기 1차 데이터는 마스크 이미지에 기초하여 계산되며, 상기 처리 회로는 상기 마스크 이미지를 생성하기 위해,
상기 눈의 동공의 중심, 상기 눈의 상기 동공의 경계, 및 상기 눈의 홍채의 위치를 찾도록, 그리고
상기 마스크 이미지를 생성하도록 더 구성되며, 상기 마스크 이미지는 상기 눈의 상기 동공의 상기 중심, 상기 눈의 상기 동공의 상기 경계, 및 상기 눈의 상기 홍채의 상기 위치에 기초하여 상기 홍채의 예상되는 위치에 대응하는, 장치. - 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서,
디스플레이; 및
처리 회로로서,
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록,
동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록,
상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고,
상기 생성된 메트릭이 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 하되, 상기 미리 결정된 임계치는 생물학적 활성을 갖는 표적과 관련되며,
상기 디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 실험 데이터의 상기 제1 파라미터와 상기 참조 데이터의 상기 대응하는 제1 파라미터 간 상관관계에 기초하여 상기 생성된 메트릭이 상기 미리 결정된 임계치에 도달하는지 여부를 결정하도록 더 구성되는, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터 및 상기 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고,
상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 대역 전력과 상기 참조 데이터의 대역 전력 간 차이인, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터 및 상기 참조 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고,
상기 생성된 메트릭은 상기 실험 데이터의 그리고 상기 참조 데이터의 주파수 스펙트럼의 수학적 모델들의 닮음비인, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 환자의 눈의 복수의 비디오 시퀀스를 획득하도록,
상기 복수의 비디오 시퀀스로부터 계산되는 1차 데이터에 기초하여 동공 데이터를 생성하도록 하되, 상기 1차 데이터는 시간-기반 동공 치수들을 포함하며,
상기 생성된 동공 데이터로부터, 2차 데이터를 계산하도록 더 구성되되,
상기 2차 데이터는 상기 동공의 동공 변동의 상기 주파수 스펙트럼을 포함하는, 장치. - 청구항 15에 있어서, 상기 1차 데이터는 마스크 이미지에 기초하여 계산되며, 상기 처리 회로는 상기 마스크 이미지를 생성하기 위해,
상기 눈의 동공의 중심, 상기 눈의 상기 동공의 경계, 및 상기 눈의 홍채의 위치를 찾도록, 그리고
상기 마스크 이미지를 생성하도록 더 구성되며, 상기 마스크 이미지는 상기 눈의 상기 동공의 상기 중심, 상기 눈의 상기 동공의 상기 경계, 및 상기 눈의 상기 홍채의 상기 위치에 기초하여 상기 홍채의 예상되는 위치에 대응하는, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 상기 생물학적 활성을 갖는 표적의 식별이며, 상기 생물학적 활성을 갖는 표적은 알코올, 오피오이드, 카나비놀, 알파-2 작용제, 벤조디아제핀, 케타민모르핀, 모르핀-3-글루쿠로니드, 모르핀-6-글루쿠로니드 또는 이들의 조합을 포함하는 군으로부터 선택되는, 장치.
- 청구항 11에 있어서, 상기 처리 회로는
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 실험 데이터를 주파수-기반 변환을 통해 변환하도록 더 구성되고,
상기 변환된 실험 데이터로부터, 미리 결정된 주파수 범위에 따라 데이터를 제거하도록 더 구성되는, 장치. - 청구항 11에 있어서, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가는 자율 신경 장애의 존재의 식별일 수 있으며, 상기 자율 신경 장애는 기립성 빈맥 증후군 및 당뇨병성 신경병증을 포함하는 군으로부터 선택되는, 장치.
- 환자의 동공의 동공 변동의 평가를 위한 장치로서,
처리 회로로서,
상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 실험 데이터에 기초하여 하나 이상의 선택된 파라미터의 제1 파라미터를 계산하도록,
동공의 동공 변동의 참조 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 선택된 파라미터의 대응하는 제1 파라미터를 계산하도록,
상기 실험 데이터에 기초한 상기 제1 파라미터로부터 및 상기 참조 데이터에 기초한 상기 대응하는 제1 파라미터로부터 메트릭을 생성하도록 하되, 상기 생성된 메트릭은 상기 제1 파라미터 및 상기 대응하는 제1 파라미터의 정규화이고,
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디스플레이 상에 그리고 상기 결정에 기초하여, 상기 환자의 상기 동공의 동공 변동의 상기 평가를 디스플레이하도록 구성되는, 상기 처리 회로를 포함하는, 장치.
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