KR20210127189A - 비 약물학적으로 유도된 수정된 의식 상태의 레벨을 모니터링하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

비 약물학적으로 유도된 수정된 의식 상태의 레벨을 모니터링하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20210127189A
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다이앤 주리스
마리오 휘게
클레망스 투생
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온컴포트 에스에이
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Abstract

치료 세션을 받는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을, 상기 피험자의 상기 의식 상태를 비 약리학적으로 수정하는 것을 포함하여, 결정 및/또는 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서, 상기 방법은: 상기 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터를 수신하는 단계 - 상기 응답 데이터는 뇌파(EEG) 데이터를 포함하는 측정 데이터를 포함하고, 상기 EEG 데이터는: 상기 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정면(F) EEG 전극, 및 상기 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정수리(P) EEG 전극 중 적어도 하나에서 수집된 데이터를 포함함 - ; 및 상기 응답 데이터로부터 상기 피험자의 상기 수정된 의식 상태의 레벨을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

비 약물학적으로 유도된 수정된 의식 상태의 레벨을 모니터링하기 위한 방법 및 시스템
본 발명은 비 약리학적이면서 선택적으로 약리학적인 (즉, 혼합된) 영향 하에서 피험자의 수정된 의식 상태를 모니터링하고 표준 측정을 제공하는 분야에 관한 것이다.
비 약리학적 솔루션(예: 임상 최면)이 있음에도 불구하고, 의료 제공자는 대부분 약리학적 솔루션(예: 벤조디아제핀, 아편유사제)을 제공하여 환자에게 평온 상태를 만들고 통증과 불안을 관리하기 위한 진정 상태를 제공한다. 약리학적 진정은 연령, 호흡기 또는 심장 병리, 비만과 같은 여러 요인이 있는 경우 점차 위험이 가중된다. 약물을 통한 과도한 진정(의식/무의식 진정, 전신 마취)을 사용하면 중등도에서 중증의 부작용의 위험/발생률이 증가한다. 모니터링 시스템(예: Bis 및 Entropy)은 약리학적 진정을 위해 설계되었다. 의식적인 IV 진정에 필요한 경우 선택적으로 국소 마취(LRA)를 사용하면서, 일대일로 또는 녹음된 세션의 재생을 통해 전달되는 최면을 사용하는 것으로 비 약리학적 진정이 수십년간 시행되어 왔다(최면/임상최면/최면요법). 약리학적 진정을 위한 모니터링 시스템은 주로 비 약리학적으로 유도된 진정/마취의 깊이에 대한 임상 매개변수와는 상관관계가 없다. 최면 상태에서 뇌 활동의 변화는 뇌 영상(fMRI 및/또는 EEG)에 의해 객관화되지만, 지금까지 환자의 최면 또는 해리 상태를 측정, 객관화하고 이를 기반으로 관리하기 위한 객관적인 정량화는 가능하지 않았다. 최면 상태는 객관적으로 정량화된 적이 없다. 환자의 생리적/심리적 해리 레벨을 최면 상태/수정된 의식 상태에서 정량화할 수 있는 방법이 종래에는 없었다. 현재로서는 시술적/외과적 기억상실증 및 환자의 해리 레벨을 객관적으로 모니터링/추세/평가/예측할 수 있는 방법이 없다.
의료 관계인 또는 간병인에 의한 피험자의 평가에 유용한 표준 척도 또는 지수에 도달하기 위해 피험자의 수정된 의식 상태를 측정할 필요성이 당업계에 대두되고 있다.
본 명세서에는, 치료 세션을 받는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을, 상기 피험자의 상기 의식 상태를 비 약리학적으로 수정하는 것을 포함하여, 결정 및/또는 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 제공하고 있으며, 상기 방법은:
상기 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터를 수신하는 단계 - 상기 응답 데이터는 뇌파(EEG) 데이터를 포함하는 측정 데이터를 포함하고, 상기 EEG 데이터는:
상기 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정면(F) EEG 전극, 및
상기 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정수리(P) EEG 전극,
중 적어도 하나에서 수집된 데이터를 포함함 - ; 및
상기 응답 데이터로부터 상기 피험자의 상기 수정된 의식 상태의 레벨을 결정하는 단계를 포함한다.
상기 EEG 데이터는 상기 적어도 하나의 F-EEG 전극, 및 선택적으로 상기 적어도 하나의 P-EEG 전극으로부터 수집된 데이터를 포함하고, 상기 결정하는 단계는:
상기 적어도 하나의 F-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(F-power)을 추출하는 단계; 및
선택적으로 상기 적어도 하나의 P-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(P-power)을 추출하는 단계를 포함하고,
상기 dt 주파수 범위는 델타 및 세타 뇌파를 모두 포함하는 범위에 있고;
상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 F-power 및 선택적으로 상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 P-power는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 나타낸다.
상기 F-power는 0Hz 초과 및 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 상기 전술한 주파수 범위 내의 대역과 연관될 수 있다. 상기 P-power는 0Hz 초과 및 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 상기 전술한 주파수 범위 내의 대역과 연관될 수 있다. 상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 F-power의 감소, 및 선택적으로 상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 P-power의 감소는 비 약리학적으로 수정된 피험자의 의식 상태 레벨의 저하를 나타낼 수 있다.
상기 EEG 데이터는 적어도 하나의 F-EEG 전극에서 수집된 데이터를 포함하고 상기 결정하는 단계는 상기 F-EEG 전극 데이터로부터 평균 신호 피크 대 피크 진폭(F-MSPA)를 추출하는 단계를 포함할 수 있고고, 상기 F-MSPA는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 나타낸다.
상기 F-MSPA의 감소는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 의식 상태 레벨의 저하를 나타낼 수 있다.
상기 피험자의 해리 깊이(DoD)는:
상기 dt 주파수 범위의 대역과 연관된 상기 F 전력, 및 선택적으로 본 명세서에서 정의된 상기 dt 주파수 범위의 대역과 연관된 상기 P 전력, 및
선택적으로 본 명세서에서 정의된 상기 F-MSPA
로부터 결정될 수 있고,
상기 DoD는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 결정하는 데 사용될 수 있다.
상기 수정된 의식 상태의 레벨은, 그 의식 레벨이 비 약리학적으로 수정되고 선택적으로 약리학적으로 수정되는 피험자의 것일 수 있다.
상기 방법은 상기 반응 데이터로부터 상태 깊이 지수(DoSI)를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 DoSI는 상기 피험자의 비 약리학적으로 및 선택적으로 약리학적으로 수정된(혼합된) 상기 의식 상태의 측정을 나타낸다.
상기 방법은 상기 응답 데이터로부터 최면 깊이 지수(DoHI)를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 DoHI는 상기 피험자의 상기 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 측정을 나타낸다.
상기 방법은, 상기 반응 데이터로부터 해리 깊이 지수(DoDI)를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 DoDI는 상기 피험자의 상기 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 측정을 나타낸다.
상기 방법은, 비 약리학적으로 및 선택적으로 비 약리학적으로 유도된 피험자의 진정 레벨을 결정하기 위한 것일 수 있다.
상기 방법은 현재 DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I);
DoS(I), DoH(I), DoD(I) 중 둘 사이의 현재 비율;
추세(과거) DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I);
예상 DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I); 및
선택적으로 하나 이상의 현재 데이터 구성요소, 바람직하게는 하나 이상의 EEG 데이터 구성요소
중 하나 이상을 수치 및/또는 그래픽으로 나타내는 출력을 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더욱 치료 세션을 받는 피험자의 의식 레벨을 결정 및/또는 모니터링하기 위한 시스템이 제공되며, 상기 시스템은: 상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 측정 데이터를 포함하는 응답 데이터를 획득하도록 구성된 모니터링 장치;
상기 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하도록 구성된 컨트롤러 모듈; 및
선택적으로 상기 피험자의 상기 의식 레벨을 비 약리학적으로 수정하기 위해 상기 피험자에게 상기 치료 세션을 제시하도록 구성된 미디어 렌더러
를 포함하고,
상기 모니터링 장치는 상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 측정 데이터를 획득하기 위해:
상기 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역으로부터 F-EEG 전극 데이터를 수집하도록 구성된 정면(F) EEG 전극,
상기 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역으로부터 P-EEG 전극 데이터를 수집하도록 구성된 정수리(P) EEG 전극,
중 하나 이상을 포함하고,
상기 컨트롤러 모듈은 상기 응답 데이터로부터 상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 상기 수정된 의식 레벨을 결정하도록 구성된다.
시스템은 본 명세서에 개시된 방법을 실행하기 위해 구성될 수 있다.
치료 세션을 받고 있는 피험자의 비 약리학적 및 선택적으로 약리학적으로 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 방법이 제공되며, 상기 방법은:
치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터을 수신하는 단계;
상기 응답 데이터를 상태 심도(DoS) 지수(DoSI) 및/또는 최면 심도(DoH) 지수(DoHI)로 변환하는 단계, 상기 DoHI 및/또는 DoSI는 피험자의 비약리학적으로 선택적으로 약리학적으로 수정된(혼합된) 의식 상태의 측정을 나타낸다.
응답 데이터는 측정 데이터 및/또는 관찰 데이터 및/또는 자체 보고 데이터, 바람직하게는 측정 데이터를 포함할 수 있고, 여기서 측정 데이터는 피험자로부터 기기를 이용하여 측정한 데이터이며, 전기적 활동 데이터, 생리학적 데이터, 동작 추적 데이터, 얼굴 표정 데이터 중 하나 이상을 포함하고, 관찰 데이터는 다른 사람 또는 데이터베이스에 의해 대상에 대해 관찰되거나 제공되는 데이터이며 피험자의 움직임/움직임 부족, 절차적 사건, 임상 관찰(피부색, 불편함의 신음소리나 말소리), 나이, 수술 유형, 인종, 언어, 진정제의 복용량 중 하나 이상을 포함한다. 자체 보고는 피험자가 보고한 데이터이며 치료 중 해리 수준, 절차의 예상 기간, 세션 중 사건 회상 중 하나 이상을 포함한다.
전기 활동 데이터는 뇌파도(EEG) 데이터 및 선택적으로 근전도(EMG) 데이터, 피부 전기 활동도(EDA) 데이터, 심전도(ECG) 데이터를 포함할 수 있다.
응답 데이터는 평가 프로토콜을 사용하여 DoSI 및/또는 DoHI로 변환될 수 있고, 평가 프로토콜은 하나 이상의 수학적(예: 통계적) 모델, 훈련된 기계 학습 모델, 수학적 인덱스, 참조 데이터의 사용을 포함한다.
평가 프로토콜을 다음을 포함하여 개선될 수 있다:
치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터 수신하는 단계,
DoSI 및/또는 DoHI의 독립적으로 측정된 데이터를 수신하는 단계,
응답 데이터와 독립적으로 측정된 데이터를 사용하여 평가 프로토콜을 개선하는 단계.
방법은 최면 치료 세션의 위치 및/또는 인구 데이터에 기초하여 치료 세션의 특정 시점에 대한 예상되는 DoSI 및/또는 DoHI를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법은 다음 중 하나를 그래픽 및/또는 숫자로 표시하는 출력을 그래픽 유저 인터페이스(GUI)에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다:
현재 DoSI 및/또는 DoHI
DoSI와 DoHI 간의 현재 비율.
추세(과거) DoSI 및/또는 DoHI;
DoSI와 DoHI 간의 추세(과거) 비율;
예상 DoSI 및/또는 DoHI; 및
DoSI와 DoHI간의 예상 비율.
및 선택적으로 하나 이상의 현재 데이터 구성요소, 바람직하게는 EEG 데이터, EMG 데이터 및 맥박수 데이터 중 하나 이상,
및 선택적으로 하나 이상의 파생된 지수를 더욱 제공하고, 여기서 파생된 지수는 하나 이상의 데이터 구성요소 및/또는 DoSI 및/또는 DoHI로부터 파생된 지수이다.
치료 세션을 받는 피험자의 비 약리학적 및/또는 약리학적 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하기 위한 시스템이 제공될 수 있으며, 상기 시스템은:
- 선택적으로 피험자에게 치료 세션을 제공하도록 구성된 미디어 렌더러;
- 피험자의 측정 데이터를 획득하도록 구성된 모니터링 장치;
- 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하고, 측정 데이터를 포함하는 응답 데이터를 상태 깊이(DoS) 지수(DoSI) 및/또는 최면 지수(DoH) 지수(DoHI)로 변환하도록 구성된 컨트롤러 모듈을 포함하고, 상기 DoHI 및/또는 DoSI는 피험자의 비 약리학적 및/또는 약리학적 수정된 의식 상태의 척도를 나타낸다.
상기 모니터링 장치는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다:
피험자의 뇌로부터 전기적 활동 데이터를 획득하고 측정된 데이터의 EEG 데이터 성분을 출력하기 위한 적어도 2개(예를 들어, 2, 3, 4, 5개 또는 그 이상)의 전극을 포함하는 뇌파(EEG) 캡처링 유닛;
상기 피험자의 근육 조직으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하고 측정된 데이터의 EMG 데이터 성분을 출력하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5개 또는 그 이상)의 전극을 포함하는 근전도(EMG) 캡처링 유닛;
상기 피험자의 피부로부터 전기적 활동 데이터를 획득하고 측정된 데이터의 EDA 데이터 구성요소를 출력하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상)의 전극을 포함하는 전기 피부 활성(EDA) 캡처링 유닛;
상기 피험자의 심장으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하고 측정된 데이터의 ECG 데이터 성분을 출력하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상)를 포함하는 심전도(ECG);
상기 피험자의 심장으로부터 데이터를 획득하고 측정된 데이터의 심박수 데이터 성분을 출력하기 위한 적어도 하나의 센서(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상) 또는 전극을 포함하는 심박수 모니터링 유닛;
맥박수, 심박수 변화, 혈압, 호흡수, 뇌 산소화도, 혈액 O2 포화도, 국부 및/또는 중앙 혈액 O2 포화도, 피부 전도도, 체온 중 하나 이상, 측정된 생리학적 데이터 구성요소 출력 데이터와 같은 피험자의 생리학적 데이터를 획득하기 위한 적어도 하나(예: 1, 2, 3, 4개 또는 그 이상)의 센서를 포함하는 생리학적 모니터링 유닛;
머리, 팔다리(팔, 다리, 손, 무릎, 팔꿈치)의 움직임과 같은 피험자의 신체 움직임을 획득하고, 측정 데이터의 신체 움직임 추적 데이터 구성 요소를 출력하기 위해서, 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4 또는 그 이상)의 움직임 센서를 포함하는 신체 움직임 추적 유닛;
피험자의 한쪽 또는 양쪽 눈의 움직임을 모니터링하고 측정된 데이터의 눈 추적 데이터 구성요소를 출력하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4개 또는 그 이상)의 카메라를 포함하는 안구 추적 유닛;
피험자의 표정을 모니터링하고 측정된 데이터의 표정 데이터 구성요소를 출력하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4개 또는 그 이상)의 카메라를 포함하는 표정 캡처링 유닛.
미디어 렌더러는 최면 및/또는 기타 증거 기반 심리 및/또는 심신 중재를 포함하는 치료 세션을 피험자에게 제공하기 위한 스크린 및/또는 사운드 변환기를 포함할 수 있다.
미디어 렌더러 및 하나 이상의 전극 및/또는 하나 이상의 센서, 및/또는 모니터링 장치의 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치에 통합될 수 있다.
모니터링 장치의 하나 이상의 전극 및/또는 하나 이상의 센서, 및/또는 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치의 스트랩 또는 안면 마스크에 통합될 수 있다.
시스템은 다음 중 하나를 그래픽 및/또는 숫자로 표시하는 출력을 그래픽 유저 인터페이스(GUI)에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다:
현재 DoSI 및/또는 DoHI
DoSI와 DoHI 간의 현재 비율.
추세(과거) DoSI 및/또는 DoHI;
DoSI와 DoHI 간의 추세(과거) 비율;
예상 DoSI 및/또는 DoHI; 및
DoSI와 DoHI간의 예상 비율, 및
및 선택적으로 하나 이상의 현재 데이터 구성요소, 바람직하게는 EEG 데이터, EMG 데이터 및 맥박수 데이터 중 하나 이상, 및
선택적으로 하나 이상의 파생된 지수, 여기서 파생된 지수는 하나 이상의 데이터 구성요소 및/또는 DoSI 및/또는 DoHI로부터 파생된 지수이다.
또한 본 명세서에서 설명된 방법을 수행하도록 구성된 컴퓨팅 장치 또는 시스템 및/또는
컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 본 명세서에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령을 갖는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품, 및/또는
컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 본 명세서에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체, 및/또는
컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 여기에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령을 갖는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품을 나타내는 데이터 스트림이 제공된다.
도 1은 DoSI 및 DoHI를 사용하여 측정된, 4개의 단계를 포함하는 예시적인 치료 세션의 시각화를 도시한다.
도 2 내지 도 9는 그래픽 사용자 인터페이스에 대한 출력의 예를 도시한다.
도 10a는 미디어 렌더러, 전극 및 센서를 포함하는 아이마스크를 포함하는 웨어러블 장치를 도시한다.
도 10b는 EEG 데이터 측정을 위한 정면(F) EEG 전극이 포함된, 도 10a와 유사한 도면이다.
도 10c는 가상 현실 뷰어가 없고 헤드폰이 있는 도 10b와 유사한 도면이다.
도 10d는 가상 현실 뷰어와 헤드폰이 없는, 도 10b와 유사한 도면이다.
도 11은 전극이 배치된 웨어러블 장치의 아이마스크의 테두리를 도시한다.
도 12는 전극 및 센서의 다른 구성으로 배치된 웨어러블 장치의 아이 마스크의 테두리를 도시한다.
도 13은 응답 데이터로부터 추출된 그룹 1 내지 그룹 2 지표를 도시하는 개략도이다. 오른쪽에는 해리에 대한 링크(및 해리 깊이의 결정에 사용)가 표시되고; 이것은 비 약리학적으로 유도된 수정된 의식 상태(SoC 비 약리)와 관련이 있다. 왼쪽에는 그룹 1~2 지표와 비 약리학적으로 유도된 수정된 의식 상태(SoC 비 약리) 간의 링크가 표시된다. SoC 비 약리는 최면 깊이와 링크된다. 상태의 깊이는 최면의 깊이와 링크되고, 선택적으로 약리학적으로 유도된 수정된 의식 상태의 측정을 갖고, 선택적으로 다른 처치에 의해 유도된 수정된 의식 상태의 측정을 갖는다.
도 14는 EEG F-전극에서 측정된 MSPA와 해리의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 15는 EEG 전극 F, P에서 자체 보고된 해리와 계산된 dt 전력 사이의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
본 발명의 시스템 및 방법을 설명하기 전에, 본 발명은 설명된 특정 시스템 및 방법 또는 조합으로 한도되지 않는데 왜냐하면 이러한 시스템 및 방법 및 조합이 물론 다양할 수 있기 때문이라느 것이 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 범위가 첨부된 청구범위에 의해서만 한도되기 때문에, 본 명세서에서 사용된 용어는 한도하려는 것이 아님을 이해해야 한다.
이 명세서에서 후술되는 바와 같이, 단수 형태는 문맥이 명백하게 달리 나타내지 않는 한 단수 및 복수를 모두 포함한다.
아래에 사용된 용어 "포함하다", "포함하는"는 "구비하다", "구비하는", 또는 "가지다", "가지는"과 동의어이며 포괄적이거나 개방적이며 언급되지 않은 추가 부품, 요소 또는 방법 단계를 배제하지 않는다. 본 명세서에 사용된 용어 "포함하는", "포함한다" 및 "로 이루어지는"은 "구성되는", "구성된다" 및 "로 구성된", 이라는 용어를 포함하는 것으로 이해될 것이다.
숫자 범위를 통한 숫자 범위의 열거는 인용된 끝 지점뿐만 아니라 이들 범위 내의 모든 수치와 분수를 포함한다.
매개변수, 양, 지속시간 등과 같은 측정 가능한 값을 언급할 때 사용되는 용어 "약" 또는 "대략"은, 명시된 값의 +/-10% 이하, 바람직하게는 +/-5% 이하, 더 바람직하게는 +/-1% 이하, 그리고 더욱 더 바람직하게는 명시된 값의 +/- 0.1% 이하의 변화를, 이들 변화가 본 명세서에 개시된 발명에 적용되는 한, 포함하도록 의도된다. "약" 또는 "대략"이라는 용어 자체가 참조하는 값 또한 구체적으로, 바람직하게 개시된 것이 이해되어야 한다. 본 개시에 인용된 모든 참고 문헌은 참고로 그 전체가 통합된 것으로 간주된다.
구성원 그룹의 한 명 이상 또는 적어도 한 명의 구성원과 같이, 용어 "하나 이상" 또는 "적어도 하나"는 추가 예시를 통해 그 자체로 명확하지만, 이 용어는 특히 예를 들어, 상기 구성원의 ≥3, ≥4, ≥5, ≥6 또는 ≥7 등 및 최대 상기 모든 구성원 까지, 구성원 중 어느 하나 또는 상기 구성원 중 둘 이상에 대한 언급을 포함한다.
본 명세서에 인용된 모든 참고문헌은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다. 특히, 본 명세서에서 구체적으로 언급된 모든 참고문헌의 교시 내용은 참고로 포함된다.
달리 정의되지 않는 한, 기술 및 과학 용어를 포함하여 본 발명을 개시하는데 사용되는 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미를 갖는다. 추가 지침에 의해, 본 발명의 교시를 더 잘 이해하기 위해 용어 정의가 포함되기도 한다.
다음 구절에서, 본 발명의 상이한 측면이 보다 상세하게 정의된다. 그렇게 정의된 각 측면은 명백하게 반대되는 의미가 없는 한 다른 측면과 결합될 수 있다. 특히, 바람직하거나 유리한 것으로 표시된 임의의 특징은 바람직하거나 유리한 것으로 표시된 임의의 다른 특징과 조합될 수 있다.
본 명세서 전체에서 "일 실시예" 또는 "실시예"에 대한 참조는 실시예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함된다는 것을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸쳐 다양한 곳에서 "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"라는 문구의 출현은 반드시 모두 동일한 실시예를 지칭할 수 있으며, 아닐 수도 있다. 또한, 특정 특징, 구조 또는 특성은 하나 이상의 실시예에서 본 개시로부터 당업자에게 명백한 바와 같이 임의의 적합한 방식으로 조합될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 일부 실시예는 다른 실시예에 포함된 다른 특징이 아닌 일부를 포함하지만, 상이한 실시형태의 특징의 조합은 본 발명의 범위 내에 있는 것으로 의도되고, 당업자에 의해 이해되는 바와 같이 상이한 실시형태를 형성한다. 예를 들어, 첨부된 청구범위에서, 청구된 실시예 중 임의의 것은 임의의 조합으로 사용될 수 있다.
본 발명에 대한 설명에서, 그 일부를 형성하는 첨부 도면을 참조하고, 도면에서는 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예의 예시로서만 도시된다. 각 구성요소에 첨부된 괄호 또는 볼드체의 참조 번호는 단지 예시적인 것으로 구성요소를 한정하려는 것은 아니다. 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예가 이용될 수 있고 구조적 또는 논리적 변경이 이루어질 수 있음을 이해해야 한다. 그러므로, 이하의 상세한 설명은 한도적인 의미로 받아들여져서는 안 되며, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정의된다.
본 명세서에서 피험자의 의식 상태를 수정하기 위해 치료 세션을 받는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 방법을 제공한다. 피험자의 의식 상태를 수정하는 치료 세션은 비 약리학적일 수 있다(예: 최면). 피험자의 의식 상태를 수정하는 치료 세션은 비 약리학적(예: 최면) 및 약리학적일 수 있다(즉, 혼합 치료 세션). 이 방법은 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터를 수신하여 응답 데이터로부터 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을 결정하는 단계를 포함한다. 수정된 의식 상태의 레벨은 실시간으로 결정된다.
발명자들은 처음으로 피험자의 의식 상태를 수정하기 위해 비 약리학적인 치료 세션 동안, 반응 데이터, 특히 정면 EEG 전극, 정수리 EEG 전극 및 중앙 EEG 전극 중 적어도 하나에서 수집된 측정 데이터와 피험자의 의식 상태 사이의 강한 연관성을 발견했다. 먼저, 피험자의 수정된 의식 상태 레벨의 객관적인 측정이 비 약리학적 최면(해리 유발)시 실시간으로 결정될 수 있다. 이것은 예를 들어 피험자가 비 약리학적 진정 하에서 중재를 받는 경우와 같은 많은 상황에 적용될 수 있다. 중재는 치료 및/또는 개선 및/또는 진단을 포함하는 모든 것일 수 있다. 중재는 침습적(예: 수술, 내시경, 카테터 삽입) 또는 비침습적(예: 의료 영상 획득, 방사선 요법)일 수 있다.
의식 상태는 피험자의 자기 인식의 측정 뿐만 아니라 피험자의 존재 감각, 각성(감정적 반응) 및 자극에 대한 (신체적) 반응을 결정하는 환경적 인식을 말하며, 이는 생리적 활동의 변형과 신경학적 신호로 특징된다. 자극은 환경(예: 외부적 이벤트) 및/또는 내부에서 올 수 있다.
수정된 의식 상태에서, 즉 의식 레벨이 낮아지면, 피험자는 더 편안해지고, 해리가 더 많으면 암시를 받기 쉬우며, 선택적으로 중간 또는 깊은 레벨의 진정 상태가 된다. 피험자의 인지 기능은 특정 작업에 흡수될 수 있으며 일반적으로 함께 발생하는 뇌 프로세스가 분리된다. 피험자의 생리는 일반적으로 수정된다 (불수의적 움직임 감소, 즉 삼키기, 팔다리 움직임, 눈 깜박임, 활력 징후의 더 높은 안정성, 더 큰 호흡 패턴 및 개선된 산소 공급 속도 등). 수정된 의식 상태에서 피험자는 부분적 또는 전체적인 강직을 경험할 수 있을 뿐만 아니라 환경과의 단절(즉, 구두 명령을 듣가니 답하지 않음)을 경험할 수 있다. 요구 사항에 따라 감각이 부족하거나 과도하게 활성화될 수 있다. 의식 레벨이 낮은 피험자는 중재 경험 개선을 가질 수 있다. 중재는 치료 및/또는 개선 및/또는 진단을 포함하는 모든 것일 수 있다. 중재는 침습적(예: 수술, 내시경, 카테터 삽입) 또는 비침습적(예: 의료 영상 획득, 방사선 요법)일 수 있다.
비 약리학적으로 유도된 의식 상태는 아래에서 나중에 논의되는 바와 같이 치료 세션 동안 피험자의 해리 깊이(DoD)로부터 결정될 수 있다.
피험자의 의식 상태를 수정하기 위해 피험자에게 치료 세션이 적용된다. 치료 세션은 최면 및/또는 기타 증거 기반 심리적 및/또는 정신/신체 중재(즉, 비약물 치료), 활성 약리학적 성분의 투여(즉, 약리학적 치료), 기타 치료(예: 침술, 기계적 치료, 마음챙김, 기타 비약물 치료) 중 하나 이상이 포함될 수 있다. 바람직하게는 이것은 최면을 포함하고; 이것은 해리의 알려진 효과를 갖는다. 최면에 의해 피험자의 의식 상태가 수정 정도를 최면 깊이(Depth of hypnosis, DoH)라고 할 수 있다. 피험자의 의식 상태가 최면 및 선택적으로 활성 약리학적 성분 및 선택적으로 다른 치료에 의해 수정된 정도는 상태 깊이(DoS; Depth of State)라고 한다.
특히 비 약리학적 치료는 주로 최면을 포함하지만 최면 세션을 가능하게 하고/하거나 해리/의식의 변화/치료적 영향을 개선하는 데 사용되는 다른 치료도 포함한다. 기타 비 약물학적 치료 세션에는 침술, 두드림, 전기 자극, 기계적 치료, 마음챙김, 안구 운동 민감 소실 및 재처리 요법(EMDR) 중 하나 이상이 포함될 수 있다.
약리학적 치료 세션의 예는 마취제 투여일 수 있다. 마취제의 예는 다음을 포함한다:
- 데스플루란, 엔플루란, 할로탄, 이소플루란, 메톡시플루란, 아산화질소, 세보플루란(흡입용) 과 같은 흡입제
- 바르비투레이트, 아모바르비탈, 메토헥시탈, 티아밀랄, 티오펜탈, 벤조디아제핀, 디아제팜, 로라제팜, 미다졸람, 에토미데이트, 케타민, 프로포폴과 같은 정맥 주사제.
본 명세서에 사용된 용어 "피험자"는 치료 세션의 수혜자를 지칭한다. "이용자"라 함은 방법 또는 시스템을 운영하는 사람을 말한다. 사용자는 피험자의 의사, 의료 보조자 또는 비의료 보조자(예: 친구, 친척, 도우미)와 같은 간병인일 수 있다. 일부 상황에서 사용자는 예를 들어 집에서 자가 관리하는 치료의 피험자가 될 수도 있다.
최면은 피험자에서 변경된 의식 상태를 유도하는 한 가지 방법이다. 최면 요법은 의료(임상) 최면 요법, 가정 최면 요법, 또는 모든 케어 또는 웰빙 환경에서 제공되는 최면 요법일 수 있다. 최면치료는 요양기관에서 제공하지 않는 교외 최면치료일 수 있다(즉, 진료소, 병원, 케어 센터에서 제공되지 않음). 변성된 의식 상태에 몰두된 동안에, 피험자의 자기 인식과 주변 인식에 영향을 주어, 피험자의 감각, 지각, 생각에 대한 경험을 변화시키고 피험자가 암시를 따르기 쉽게 만든다. 피험자는 현실로부터 흡수되고 분리된다.
최면 치료 세션은 일반적으로 도 1에 예시된 바와 같이 4개의 순차적 단계, (i) 유도 단계, (ii) 심화 단계, (iii) 전환 단계, 및/또는 (iv) 재경고 단계를 포함한다. 치료 세션에 몰두된 동안 피험자의 자기 인식과 주변 인식이 영향을 받으며, 몰두 깊이는 (i) 단계에서 증가하고 (ii) 단계에서 최대에 도달한다. 피험자는 (ii) 단계 동안 암시적 통제를 받기 쉬운 상태가 되며, 이 기간 동안 피험자는 진정되거나 이완되도록 유도될 수 있다. 이후 피험자는 (iii) 및 (iv) 단계를 거쳐 정상적인 의식 상태로 돌아간다.
단계를 이하 상세히 설명한다. 즉:
(i) 피험자가 변성된 상태에 들어갈 준비가 되어 있는 유도 단계. 이 단계에서 피험자는 일반적으로 편안함, 안전 및 이완의 느낌을 받는다;
(ii) 피험자가 변성된 의식 상태에 놓여 있는 심화 단계. 이 상태는 일반적으로 치료에서 명시적으로 제안되지 않는 한 현실과의 완전 또는 부분적인 분리 및 움직임의 부족 또는 감소를 특징으로 한다;
(iii) 전환 단계. 이 단계에서 피험자는 치료의 특정 사건을 기억하거나 잊는 데 도움이 될 수 있고/있거나 하나 이상의 피험자 특정 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 암시적 정보에 노출된다 (또는 사후 최면 암시라고 함);
(iv) 피험자가 정상 의식 상태로 돌아가는 재각성 단계. 이 단계에서 피험자는 일반적으로 피험자의 감각으로 돌아와 해리 상태가 종료된다. 이 단계는 선택 사항이거나 일반적인 최면 치료 세션의 일부일 수 있다.
최면 치료 세션은 최면 치료사 또는 최면 치료사가 전달할 수 있다. 더 바람직하게는 아래에서 더 자세히 설명되는 바와 같이 완전 몰입 효과를 위해 가상 현실 헤드 세트와 같은 미디어 렌더러를 사용하여 제공된다. 저장된 최면 치료 세션은 치료에 특정한 치료 세션의 콘텐츠인 미디어 렌더러를 통해 재생될 수 있다. 최면 세션은 자기 최면 세션이 될 수 있다.
최면에 의해 유도된 변성된 의식 상태에 있는 동안, 피험자는 약리학제(마취제/진통제/불안 완화제)가 전혀 없거나 저 용량을 투약하여, 더욱 해리되게 하여 중재(예: 침습적 절차)를 받을 수 있다.
치료 세션에 대한 피험자의 반응을 나타내는 응답 데이터는 피험자의 의식 상태, 특히 의식의 레벨이나 수정된 의식 상태를 결정하는 데 사용된다.
응답 데이터는 측정된 데이터 및 선택적으로 관찰 데이터 및/또는 자체 보고 데이터를 포함할 수 있다. 응답 데이터는 측정 데이터 및/또는 관찰 데이터 및/또는 자체 보고 데이터를 포함할 수 있다. 응답 데이터는 하나 이상의 데이터 구성 요소를 포함하며, 각 구성 요소는 단일 측정(예: EEG, EMG, EDA, ECG, EOG), 단일 관찰(예: 움직임, 피부색) 또는 아래에서 나중에 논의되는 단일 자체 보고 이벤트로부터 유도된된다.
측정된 데이터는 피험자와 관련하여 배치된 전극 및/또는 센서(예: 변환기, 카메라, 움직임 센서)와 같은 하나 이상의 장치를 사용하여 피험자으로부터 얻은 데이터이다. 관찰 데이터는 피험자에 대한 비자기(이종) 관찰에서 얻은 데이터이다. 자체 보고 데이터는 치료 중 또는 치료 후에 피험자체 보고한 데이터 또는 정보이다. 측정된 데이터는 하나 이상의 측정된 데이터 구성요소를 포함할 수 있다. (예: EEG는 측정된 데이터 구성요소이다).
응답 데이터는 전기적 활동 데이터를 포함할 수 있다. 전기 활동 데이터는 측정 데이터이다. 전기 활동 데이터는 전기 전극으로 얻은 측정에서 유도된 데이터이다. 전극은 일반적으로 피부에 위치한다. 일반적으로 데이터는 최소 2개의 전극(예: 2, 3, 4, 5개 이상)으로 캡처된다. 전극 캡처 데이터의 예로 뇌전도(EEG) 데이터, 근전도(EMG) 데이터, 피부 전기 활동도(EDA) 데이터, 심전도(ECG) 데이터, 전기 안구도(EOG) 데이터가 포함된다. 응답 데이터는 적어도 EEG 데이터를 포함하는 것이 바람직하다. 모든 전기 데이터 구성요소(예: EEG 데이터)는 응답 데이터로 사용되기 전에 처리되거나 처리되지 않을 수 있다.
응답 데이터는 생리학적 데이터를 포함할 수 있다. 생리학적 데이터는 측정 데이터이다. 생리학적 데이터는 일반적으로 변환기, 카메라, 움직임 센서가 포함된 장치에서 얻은 피험자에 대한 측정에서 유도된 데이터이다. 생리학적 데이터는 위에서 언급한 전기적 활동 데이터를 제외한다. 생리학적 데이터의 예로는 맥박수 데이터, 심박수 데이터(예: 심박수, 심박수 변화 데이터), 혈압 데이터, 호흡(속도) 데이터(예: 호흡수, 호흡수 변화 데이터), 뇌 산소 데이터, 혈액 O2 포화도 데이터, 국부 및/또는 중심 혈액 O2 포화 데이터, 피부 전도 데이터, 피부 전기 데이터(예: GSR(전기 피부 반응) 데이터), 체온 데이터, 광혈량 측정도(PPG) 데이터를 포함한다. 혈액 산소 포화도는 예를 들어 SpO2, SvO2 등일 수 있다. 모든 생리학적 데이터 구성요소(예: 맥박수 데이터)는 응답 데이터로 사용되기 전에 처리되거나 처리되지 않을 수 있다.
응답 데이터는 움직임 추적 데이터를 포함할 수 있다. 움직임 추적 데이터는 측정 데이터이다. 움직임 추적 데이터는 신체 또는 신체 일부의 움직임에서 유도된 데이터이다. 일반적으로 움직임 추적 데이터는 하나 이상의 움직임 센서(예: 2축 또는 3축 가속도계, 자이로스코프, 하나 이상의 카메라)에 의해 측정된다. 움직임 추적 데이터는 신체 추적 데이터(예를 들어, 머리, 팔다리(팔 다리 손), 몸 떨림) 및/또는 안구 추적 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 움직임은 자발적이거나 전기 자극의 결과일 수 있다.
응답 데이터는 얼굴 표정 데이터를 포함할 수 있다. 표정 데이터는 측정 데이터이다. 표정 데이터는 감정 및/또는 통각과 관련된 데이터이다. 일반적으로 얼굴 표정 데이터는 얼굴을 향하는 하나 이상의 카메라(또는 EMG 센서)에 의해 측정된다.
응답 데이터는 관찰 데이터를 포함할 수 있다. 관찰 데이터는 다른 사람이 피험자에 대해 관찰한 데이터이다. 관찰 데이터는 사용자(예: 의사, 의료 보조자 또는 비의료 보조자(예: 친구, 친척, 도우미)와 같은 간병인), 또는 사용자와 관련되거나 데이터베이스(예: 의료 기록)에서 확보된 이해 관계자(예: 병원)에 의해 관찰되는 데이터이다. 관찰된 데이터는 하나 이상의 관찰된 데이터 구성요소를 포함할 수 있다(예: 피험자의 움직임은 관찰된 데이터 구성요소임). 관찰 데이터에는 피험자의 움직임/움직임 부족; 절차적 사건; 임상 관찰(피부색, 불편함의 신음소리나 말소리 등); 나이, 수술 유형, 중재 데이터, 인종, 언어, 기타 모집단 통계; 진정제 및/또는 기타 약물의 복용량 중 하나 이상이 포함될 수 있다.
응답 데이터는 자체 보고된 데이터를 포함할 수 있다. 자체 보고 데이터는 피험자체 보고한 데이터이다. 자체 보고된 데이터는 세션 중에 제공될 수 있다. 자체 보고된 데이터는 치료 세션 전 및/또는 도중 및/또는 후에 제공될 수 있다. 바람직하게는, 자체 보고된 데이터는 치료 세션 전 및/또는 후에 제공된다. 자체 보고된 데이터는 하나 이상의 자체 보고된 데이터 구성 요소를 포함할 수 있다(예: 치료 중 해리 레벨은 자체 보고된 데이터 구성 요소임). 자체 보고 데이터는 치료 중 해리 레벨, 전반적인 편안함, 예상 절차 지속시간, 세션 중 사건의 리콜 및 기타 관련 등록 중 하나 이상이 포함될 수 있다.
뇌파검사(EEG)는 뇌의 전기적 활동을 기록하기 위한 당업계에 잘 알려진 기술이다. 특정 위치로 두피를 따라 배치된 전극은 뇌의 뉴런(주로 피질) 내의 전기 충격으로 인한 전압 변동을 측정한다. 그것은 뇌 네트워크의 다양한 뉴런/뉴런 모집단이 전기 충격으로 서로 통신하는 방식을 반영한다. 뇌파검사는 뇌파도를 생성한다. 뇌파 EEG 데이터는 위에서 언급한 정면, 정수리 또는 중앙 전극과 같은 특정 전극 위치로 정제될 수 있다. EEG 데이터는 주파수 기반 매개변수 및/또는 위상 기반 매개변수, 및/또는 진폭 기반 매개변수를 포함할 수 있다. 주파수 기반 매개변수는 EEG 신호의 주파수 기반 분석에 의해 획득될 수 있다. 이것은 특정 신호 주파수 대역에 포함된 전력을 측정하는 데 사용할 수 있으며, 여기서 전력은 일반적으로 지정된 주파수 범위 내의 주파수 영역 신호 진폭의 제곱을 나타낸다 (예: 대역 확장 또는 델타-세타 주파수 범위 내, 또는 대역 확장 또는 세타-알파 주파수 범위 내).
"델타-세타"(dt) 주파수 대역은 델타 및 세타 뇌파를 모두 포함하는 범위의 주파수 대역을 나타낸다. 델타-세타(dt) 범위는 일반적으로 0Hz보다 크고 8Hz 이하이다. 세타 뇌파는 느린 세타 뇌파(3Hz 초과 6Hz 이하)인 것이 바람직하다. 델타-세타(dt) 대역의 폭은 적어도 2Hz일 수 있다. 대역의 폭은 델타-세타"(dt) 주파수의 전체 범위에 걸쳐 있을 수 있다. 가장 바람직하게는 델타-세타(dt) 주파수 대역은 1Hz 이상 6Hz 이하이다.
위상 기반 매개변수는 EEG 신호의 위상 기반 분석에 의해 획득될 수 있다. 진폭 기반 매개변수는 EEG 신호의 진폭 기반 분석, 예를 들어 시간 영역에서 평균 신호 피크 대 피크 진폭(MSPA)으로 얻을 수 있다. 신호 피크 진폭은 영점에서부터의 신호 파동의 최대 편위이다. 신호 피크 대 피크 진폭은 음의 피크에서 양의 피크까지의 거리이다.
EEG 데이터는 (위치적으로) 전두엽 및 두정엽에 해당하는 해부학적 영역의 두피에 배치된 하나 이상의 EEG 전극으로 획득할 수 있다.
정면 EEG 전극(F-EEG 전극)은 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한다. 이것은 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 부착 또는 접촉하도록 구성된다. F-EEG 전극 데이터를 기록한다. 전두엽은 뇌의 해부학적 부분을 말한다. 전두엽의 영역은 시상면을 따라 있고, 더욱 바람직하게는 시상면을 따라, 전두엽에 대응하는 두피 해부학적 영역의 중앙에 있을 수 있다.
정수리 EEG 전극(P-EEG 전극)은 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한다. 이것은 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 부착 또는 접촉하도록 구성된다. 이것은 P-EEG 전극 데이터를 기록한다. 두정엽은 뇌의 해부학적 부분을 말한다. 두정엽의 영역은 시상면을 따라 있을 수 있으며, 더욱 바람직하게는 시상면을 따라 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역의 중간에 있을 수 있다. 적어도 하나의 P-EEG 전극이 제공되거나 사용될 수 있다. 적어도 하나의 F-EEG 전극이 제공되거나 사용될 수 있다.
최소 하나의 국부적 EEG 전극(예: F-EEG 전극)을 사용할 수 있다. 그러나 공통 모드 제거, 즉 관련 정보를 노이즈로부터 분리하기 위해 제2 전극(접지 전극)을 사용할 수 있으며; 이것은 두피의 어느 곳에서나, 예를 들어 두피의 다른 영역에서 양측 위치에 배치될 수 있다. 제3 전극(기준 전극)이 전압 차이를 계산하기 위해 사용할 수 있으며; 이것은 전기적으로 중성인 위치와 같이 두피의 어느 곳에나 배치될 수 있다.
심박수 데이터는 말초 또는 전심부 배치를 사용하여 피부에 배치된 2개 이상의 심전도(ECG) 전극을 사용하여 획득할 수 있다. ECG는 심장의 전기적 활동을 감지한다. 대안으로 또는 추가로, 심박수 데이터는 예를 들어, 피부에 부착된 광혈량 측정도(PPG) 센서를 사용하여, 다른 소스에 의해 획득될 수 있다. PPG는 피부 아래의 혈액량 변화를 감지한다. 심박수 데이터는 심박수, 심박수 변동성, 유도된 메트릭, 위상 기반 매개변수, 주파수 기반 매개변수를 포함할 수 있다.
호흡 데이터는 하나 이상의 힘/운동 변환기(예: 흉부 밴드) 또는 기압 센서를 사용하여 획득하거나 PPG 센서 또는 ECG 센서에서 파생될 수 있다. 호흡 데이터는 호흡수, 호흡수 변동성(호흡 변동성으로도 알려짐), 들숨 압, 날숩 압, 호흡 리듬, 호흡 깊이, 호흡 패턴 및 파생된 지수 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 호흡 데이터는 본 명세서에서 호흡수 데이터로 알려져 있을 수 있다.
EMG 데이터는 피부, 바람직하게는 팔다리 또는 얼굴에 배치된 2개 이상의 EMG 전극을 사용하여 획득될 수 있거나; EEG와 같은 다른 센서로부터 유도된다. 이것은 피험자 근육 조직으로부터 전기적 활동 데이터를 나타낸다. 이것은 주파수 기반 매개변수 및/또는 위상 기반 매개변수 및/또는 진폭 기반 매개변수를 포함할 수 있다.
전기 안구도(EOG) 데이터는 눈 주위 피부(예: 눈의 위아래 또는 왼쪽과 오른쪽)에 두 개 이상의 EOG 전극을 배치하여 획득할 수 있다. EOG는 인간 눈의 앞과 뒤 사이에 존재하는 각막-망막 기립 전위를 기반으로 안구 운동을 기록한다. EOG 데이터는 안구 운동/고정, 눈 깜박임, 양쪽 눈 이동의 동기화를 포함할 수 있다.
피부 전기 데이터는 피부에 배치된 두 개 이상의 전도도 측정 전극을 사용하여 획득할 수 있다. 데이터는 피부 전도도를 나타내며 교감신경 활동을 반영하는 땀샘 활동의 변화와 관련이 있다. 피부 전기 데이터는 전도도 변동성, 피크 진폭/대기 시간, 경향을 포함할 수 있다.
SpO2 데이터는 혈액 산소 포화도를 측정한 것이다. 맥박 산소 측정법과 같은 여러 기술을 사용하여 측정할 수 있다. SpO2 데이터는 타임라인 값을 포함할 수 있다. 호흡 기능과 연결되어 있고 조직의 산소 공급을 반영하기 때문에 마취과 의사에게 중요한 매개변수이다.
안구 추적 데이터는 동공 확장, 안구 고정, 깜박임 속도 또는 빈도, 눈-EMG(EOG), 안구 운동, 눈 닫힘 지속시간, 깜박임, 눈 감음 속도, (정상적인 눈꺼풀 거리에 대한) 눈꺼풀 거리 변화 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 동공 확장은 뇌에서 노르에피네프린(스트레스 호르몬) 합성의 주요 부위인 청반의 활동, 뿐만 아니라 졸음/각성 상태에 대한 정보를 제공할 수 있다.
신체 움직임 추적 데이터(예: 머리, 팔다리(팔 다리 손))에는 신체 움직임의 증가 또는 감소에 대한 표시가 포함될 수 있다. 머리 움직임의 변화는 치료 세션의 수동적 "심화" 단계 동안 작업에 대한 집중 부족/낮은 몰입감/주의 산만의 징후일 수 있다.
반응 데이터는 EEG 데이터 및 EMG를 포함하는 측정 데이터, 및 환자의 관찰된 움직임 또는 움직임의 부족을 포함하는 관찰 데이터 및 수용된 약물의 투여량 및 해리 등급을 포함하는 자체 보고 데이터를 포함할 수 있다. 바람직하게는 응답 데이터는 EEG 데이터를 포함한다. 바람직하게는 자체 보고된 데이터(있는 경우)는 해리에 대한 등급을 포함한다.
응답 데이터는 치료 세션 동안 피험자의 해리 깊이(DoD)를 결정하는 데 사용될 수 있다.
해리 깊이(DoD)는 피험자가 주어진 시간에 자신의 실제 환경의 현실성을 희생하고 대체 현실에 존재한다는 느낌을 갖는 정도, 뿐만 아니라 피험자가 자신의 감각적 경험에서 단절되는 정도를 말한다. 이것은 피험자가 최면 상태에 있는 깊이의 직접적인 지표이다. 즉, 이것은 해리 깊이의 주요 기여자이다. 신경생리학적 레벨에서 해리는 대안적 현실에 우선적으로 주의를 기울일 대, 정신 과정의 우선순위를 재지정하는 특징이 있다. 실제 환경에서 오는 자극 및/또는 내부 이벤트에 대한 부주의 정도의 지표로 사용될 수 있다. 본 명세서의 다른 곳에서 언급된 바와 같이, 피험자의 해리 깊이(DoD)는 그룹 1 지표 및/또는 그룹 2 지표로부터 결정될 수 있다. DoD는 비 약리학적 치료 세션과 관련하여 측정될 수 있다.
응답 데이터 또는 응답 데이터로부터 결정된 수정된 의식 상태의 레벨은 상태 깊이(DoS) 및/또는 최면 깊이(DoH)를 결정하는 데 사용될 수 있다. 응답 데이터로부터 결정된 해리 깊이(DoD)는 상태 깊이(DoS) 및/또는 최면 깊이(DoH)를 결정하는 데 사용될 수 있다.
DoH는 비 약리학적으로 (예: 최면에 의해) 유도된 피험자의 의식 레벨과 동일하거나 이를 나타낸다. 이전에 수정된 의식 상태에서 설명했듯이, 피험자는 더 이완되고 해리되며, 불쾌한 사건에 덜 괴로워하며 암시를 받기 더 쉽고, 선택적으로 진정된다. 피험자의 인지 기능은 특정 작업에 집중될 수 있으며, 일반적으로 함께 발생하는 뇌 프로세스가 분리된다. 이 해리 상태의 생성은 주변 자극에 대한 감소된 인식과 환경에서 피험자의 수정된 자아 인식을 허용한다. 피험자의 DoH에 기여하는 지표는 최소한 피험자가 경험한 해리 깊이(DoD)를 포함한다. 본 명세서의 다른 곳에서 언급된 바와 같이, DoD는 그룹 1 데이터 및/또는 그룹 2 데이터로부터 결정될 수 있다.
DoS는 비 약리학적으로(예: 최면에 의해) 그리고 선택적으로 약리학적으로 유도된 피험자의 의식 레벨을 나타낸다. DoS는 상이한 상태 깊이 또는 상이한 상태 지수 깊이로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, DoS는 상이한 상태 깊이 또는 상이한 상태 지수 깊이의 합일 수 있다. DoS는 DoH 및 약리학적 치료와 같은 상태에 대한 기타 기여로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, DoS는 상이한 상태 깊이 또는 상이한 상태 지수 깊이의 합일 수 있다. DoS는 DoH와 같을 수 있으며, 특히 치료 세션에 최면만 포함된 경우에는 더욱 그렇다.
응답 데이터는 뇌파검사 EEG 데이터를 포함하는 측정된 데이터를 포함할 수 있으며, 상기 EEG 데이터는:
- 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 정면 EEG 전극(F-EEG 전극),
- 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치하는 정수리 EEG 전극(P-EEG 전극)
중 적어도 하나에서 수집된 데이터를 포함하고,
- 이 응답 데이터로부터, 피험자의 수정된 의식 상태 레벨을 결정한다.
바람직하게는 적어도 하나의 F-EEG 전극과 적어도 하나의 P-EEG 전극이 있다.
본 발명자들은 F-EEG 전극 및 P-EEG 전극 중 적어도 하나로부터 수집된 데이터와 피험자의 수정된 의식 상태 레벨 사이의 강한 연관성을 발견했다. 특히, 이들은 피험자의 해리 깊이(DoD)를 나타내는 데 사용할 수 있다. 피험자의 DoD는 피험자의 의식 상태와 연결된다. 피험자의 DoD는 피험자의 최면 깊이와도 관련이 있다.
바람직하게는 EEG 데이터는 F-EEG 전극, 및 선택적으로 P-EEG 전극으로부터 수집된 데이터를 포함하고, 상기 결정 단계:
- F-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(F-power(dt))을 추출하는 단계; 및
- 선택적으로 P-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(P-power(dt))을 추출하는 단계
를 포함하고,
F-power(dt 및 선택적으로 P-power(그룹 1 표시기))는 피험자의 의식 상태를 나타낸다. 특히, 이들은 피험자가 얼마나 해리되었는지를 나타낸다. 해리는 피험자의 의식 상태와 연결되어 있다. 바람직하게는 F-power(dt)는 0Hz 초과 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 그 안의 더 좁은 대역에서 추출된다. 바람직하게는, P-power(dt)는 0Hz 초과 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 그 안의 더 좁은 대역에서 추출된다. 바람직하게는 적어도 하나의 F-EEG 전극과 적어도 하나의 P-EEG 전극이 있다.
그룹 1 지표 F-power(dt) 및 선택적으로 P-power(dt)는 피험자의 의식 상태를 나타내는 지표이다. 특히, 그들은 피험자가 얼마나 해리되었는지와 관련이 있다.
선택적으로 각각의 기준 값과 비교되는 상기 F-power(dt) 및 선택적인 상기 P-power(dt)의 변화는 피험자의 수정된 의식 상태의 상태를 추가로 나타낸다. 특히, 선택적으로 각각의 기준 값과 비교되는 상기 F-power(dt) 및 선택적인 상기 P-power(dt)의 감소는 피험자의 더 낮은 의식 상태를 나타낸다.
각각의 기준 값(들)과 선택적으로 비교되는 상기 F-power(dt) 및 선택적인 상기 P-power(dt)의 감소(강하)는 더 해리된 상태를 나타낸다.
바람직하게 EEG 데이터는 F-EEG 전극 및 P-EEG 전극으로부터 수집된 데이터를 포함하고, 결정은 F-EEG 전극 데이터, F-power(dt) 및 P-EEG 전극 데이터, P-power(dt)로부터 추출하는 것을 포함하고, 이 때 F-power(dt)와 P-power(dt)의 조합은 피험자의 의식 상태를 나타낸다.
바람직하게는 EEG 데이터는 F-EEG 전극으로부터 수집된 데이터를 포함하고, 결정하는 단계는 F-EEG 전극 데이터로부터 평균 신호 피크 대 피크 진폭(F-MSPA)을 추출하는 단계를 포함하고, 여기서 F-MSPA(그룹 2 지표)는 피험자의 의식 상태를 나타낸다. 특히, 그들은 피험자가 얼마나 해리되었는지를 나타낸다. 해리는 피험자의 의식 상태와 연결되어 있다.
그룹 2 지표 F-MSPA는 피험자의 의식 상태와 연결된다. 특히, 피험자가 얼마나 해리되었는지와 관련이 있다.
기준 값과 비교한 상기 F-MSPA의 변화는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을 추가로 나타낸다. 기준 값과 비교한 상기 F-MSPA의 감소는 피험자의 감소된 의식 상태를 나타낸다. 각각의 기준 값(들)과 비교하는 상기 F-MSPA의 감소는 더 해리된 상태를 나타낸다.
피험자의 해리 깊이(DoD)는 피험자의 의식 상태로부터 결정될 수 있다. DoD는 피험자의 의식 상태와 상관 관계가 있다. 특히, 해리의 깊이(DoD)는 그룹 1 지표 및/또는 그룹 2 지표로부터 결정될 수 있다.
특히, 해리 깊이(DoD)는 다음으로부터 결정될 수 있다:
- F-power(dt) 및 선택적인 P-power(dt)(그룹 1 표시기), 및/또는
- F-MSPA(그룹 2 지표).
바람직하게는, 피험자의 DoD는 다음으로부터 결정될 수 있다:
- F-power(dt) 및 선택적인 P-power(dt)(그룹 1 표시기),
- 선택적으로 F-MSPA(그룹 2 표시기).
바람직하게는, 피험자의 DoD는 다음으로부터 결정될 수 있다:
- F-power(dt) 및 선택적인 P-power(dt)(그룹 1 표시기), 및
- F-MSPA(그룹 2 표시기).
피험자의 의식 상태로부터 피험자의 상태 심도(DoS)가 결정될 수 있다. DoD로부터 피험자의 상태 깊이(DoS)가 결정될 수 있다. 피험자의 상태 깊이(DoS)는 그룹 1 지표 및/또는 그룹 2 지표로부터 결정될 수 있다. 피험자의 의식 상태로부터 피험자의 최면 깊이(DoH)를 결정할 수 있다. 피험자의 최면 깊이(DoH)는 DoD로부터 결정될 수 있다. 피험자의 최면 깊이(DoH)는 그룹 1 지표 및/또는 그룹 2 지표에서 결정할 수 있다.
본 명세서에서는 치료 세션에 의해 피험자의 의식 상태가 수정된 레벨 또는 정도를 나타내는 표준화된 지수인, 하나 이상의 지수가 설명된다. 일반적으로 지수는 참조 상태와 비교하여 표준화되거나 정규화된다.
본 명세서에 기재된 지수는 최면 깊이 지수(DoHI), 상태 깊이 지수(DoSI), 해리 깊이 지수(DoDI)를 포함한다. 최면 깊이 지수(DoHI)는 기준 상태와 비교하여 비 약리학적(예: 최면) 치료 세션에 의해 피험자의 의식 상태가 수정된 레벨 또는 정도를 나타내는, 최면 깊이(DoH)의 표준화된 지수이다.
상태 심도 지수(DoSI)는 기준 상태와 비교하여 비 약리학적(예: 최면) 치료 세션 및 선택적으로 약리학적 치료 세션인 치료 세션에 의해 피험자의 의식 상태가 수정된 레벨 또는 정도를 나타내는 상태 심도(DoS)의 표준화된 지수이다.
해리 깊이 지수(DoDI)는 피험자의 해리가 기준 상태와 비교하여 특히 비 약리학적 치료 세션에 의해 치료 세션에 의해 수정된 레벨 또는 정도를 나타내는, 해리 깊이(DoD)의 표준화된 지수이다.
지수(예: DoHI, DoSI, DoDI 중 하나 이상)는 제 1 및 제 2 한도가 있는 척도를 가질 수 있다. 제 1 한도는 수정된 의식 상태를 나타내지 않으며 제 2 한도는 가장 깊이 수정된 의식 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 피험자의 초기(기준) 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 의식의 없음/약간 수정된 상태를 나타낼 수 있고 제 2 한도는 완전히/깊게 수정된 의식 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 얕은 가수 상태를 나타낼 수 있고, 제 2 한도는 깊은 가수 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 및 제 2 한도는 숫자로 예를 들어, 각각 0~20, 20~0, 0~60, 60~0, 0~100, 100~0, 0~1, 1~0로 나타낼 수 있다. 제2 한도는 제1 한도보다 높을 수 있거나, 제1 한도는 제2 한도보다 높을 수 있다. 제 2 한도에 대해 더 높은 숫자를 선택하는 것은 피험자 또는 사용자 관점에 따라 다를 수 있다. 마취 전문의는 제 1 한도가 제 2 한도(예: 0%)보다 높은 것을 선호할 수 있다(예: 1, 60, 100, 100%).
예를 들어, 제 2 한도에 대한 지수(특히 DoSI, DoHI, DoDI)를 갖는 피험자는 수정된 의식 상태가 마취 효과를 위한 것인 경우 안전하게 수술 받을 수 있다.
지수는 제 1 한도와 제 2 한도 사이의 척도를 가질 수 있다. 척도는 선형, 대수 또는 기타일 수 있다. 척도는 연속형, 범주형, 불연속형, 백분율, 비율일 수 있다.
지수(예: DoHI, DoSI, DoDI 중 하나 이상)는 피험자에 대한 다양한 레벨의 의식, 최면(DoHI), 상태(DoSI) 및 해리(DoDI)를 나타낼 수 있다. 레벨의 수는 임의의, 예를 들어 3 내지 10, 바람직하게는 4 내지 8 레벨일 수 있다. 4, 6 또는 8 레벨이 있을 수 있다. 레벨은 제 1 및 제 2 한도 내에서 분할될 수 있다. 나눗셈은 선형, 대수 또는 다른 방식에 따를 수 있다. 가장 낮은 레벨(예: 제 1 레벨)은 제 1 한도와 상관되거나 이를 포함할 수 있고, 가장 높은 레벨(예: 제 4 레벨)은 제 2 한도과 상관되거나 포함할 수 있다. 지수가 100(제 1 한도)과 0(제 2 한도) 사이의 값이고 레벨 수가 4인 경우, 4개의 레벨은 100-76(제 1 레벨), 75-51(제 2 레벨), 50-26(제 3 레벨), 25-0(제 4 레벨)일 수 있다. 레벨의 끝점은 다음 레벨으로의 연속적인 (중단되지 않은) 수치 척도를 허용할 수 있다는 것이 이해된다. 지수가 100(제 1 레벨) ~ 0(제 2 레벨) 사이의 값이고 레벨의 수가 8인 경우, 8개의 레벨은 100-87.5(제 1 레벨), 87.5에서 75(제 2 레벨), 75에서 62.5(제 3 레벨), 62.5에서 50(제 4 레벨), 50에서 37.5(제 5 레벨), 37.5에서 25(제 6 레벨), 25에서 12.5(제 7 레벨), 12.5에서 0(제 8 레벨)일 수 있다. 당업자라면 척도의 정도(예를 들어, 100에서 0, 또는 60에서 0), 척도 내의 레벨의 수(예를 들어, 4, 6 또는 8), 척도의 유형(예를 들어, 선형, 대수) 및 상황에 따른 레벨 간의 경계를 결정할 수 있다.
지수는 각 피험자의 상태를 피험자 자체의 기준 상태와 비교하는 피험자 기반 지표일 수 있다. 피험자 기반 지수는 피험자 의식 상태가 치료 세션에 의해 수정되었는지 여부에 대한 정보를 제공한다. 지수는 모집단 기반 기준 상태와 각 피험자의 상태를 비교한 모집단 기반 지수일 수 있다. 모집단 기반 지수를 사용하면 피험자의 상태를 전체 모집단과 비교할 수 있다. 예를 들어, 피험자가 비 약리학적 진정 상태에서 안전하게 중재(예: 침습적 수술)를 받을 수 있는지에 대한 객관적인 표시를 허용할 수 있다.
피험자 기반 색인과 관련하여 참조 상태, 예를 들어, DoD, DoH, DoS 중 하나 이상에 대한 기준 값은 치료 세션 전에 피험자에 대해 측정된다. 치료 세션 동안 응답 데이터를 기반으로 DoD, DoH, DoS 중 하나 이상에 대한 실시간 값이 피험자에 대해 측정된다. 치료 세션 동안, 기준 값과 실시간 DoD, DoH, DoS 값, DoDI, DoHI, DoSI 중 하나 이상에 대한 실시간 값 간의 비교를 기반으로 계산된다. DoDI, DoHI, DoSI 각각에 대한 피험자별 지수 및 예시적인 계산은 아래에서 더 자세히 설명된다.
모집단 기반 지수와 관련하여, 참조 상태, 예를 들어, DoD, DoH, DoS 중 하나 이상에 대한 참조 값을 데이터베이스에서 가져온다. 데이터베이스 참조 값은 모집단 연구를 기반으로 한다. 기준 값은 연령, 성별, 민족성, 개입 특성을 포함한 특정 요인에 따라 다를 수 있으므로, 기준 값은 피험자 및/또는 사용자에 따라 조정될 수 있다. 치료 세션 동안 응답 데이터를 기반으로 DoD, DoH, DoS 중 하나 이상에 대한 실시간 값이 피험자에 대해 측정된다. 치료 세션 동안 데이터베이스 참조 값과 실시간 DoD, DoH, DoS 값 간의 비교를 기반으로, DoDI, DoHI, DoSI 중 하나 이상에 대한 실시간 값이 계산된다. DoDI, DoHI, DoSI 각각에 대한 모집단 기반 지수 및 예시적인 계산은 아래에서 더 자세히 설명된다.
치료 세션을 받고 있는 피험자의 의식의 비 약리학적 및 선택적으로 약리학적으로 (즉, 혼합된) 수정된 의식의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다:
- 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터 수신하는 단계;
- 응답 데이터를 상태 깊이(DoS) 지수(DoSI) 및/또는 최면 깊이(DoH) 지수(DoHI)로 변환하는 단계, DoHI 및/또는 DoSI는 선택적으로 혼합된(비 약리학적 및 약리학적) 피험자의 의식 상태를 비 약리학적으로 측정한 것을 나타낸다.
치료 세션을 받고 있는 피험자의 의식의 비 약리학적 - 선택적으로 약리학적- 으로 수정된 (즉, 혼합된) 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다:
- 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터 수신한는 단계;
- 응답 데이터로부터 해리 깊이(DoD) 지수(DoDI)를 결정하는 단계;
- DoDI로부터 상태 심도(DoS) 지수(DoSI) 및/또는 최면 심도(DoH) 지수(DoHI)를 결정하는 단계. DoHI는 피험자의 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 척도를 나타내고 DoSI는 선택적으로 혼합된(비 약리학적 및 약리학적) 피험자의 수정된 의식 상태의 비 약리학적인 척도를 나타낸다. 바람직하게는 DoSI 및/또는 DoHI는 DoDI로부터 결정된다. 바람직하게 DoHI는 DoDI로부터 결정된다.
본 방법은 피험자의 현재 DoSI 및/또는 DoHI의 표시를 제공할 수 있다. 방법은 피험자의 현재 DoSI 및/또는 DoHI, 그리고 치료 세션의 해당 시점에서 예상되는 DoSI 및/또는 DoHI의 표시를 제공할 수 있다. 그 시점에서 예상되는 DoSI 및/또는 DoHI는 모집단 기반 기대치에서 결정될 수 있다. 본 방법은 치료 세션 동안 피험자의 DoSI 및/또는 DoHI의 경향을 나타낼 수 있다. DoSI의 추세 및/또는 모집단 기반 기대치에서 결정될 수 있다.
본 방법은 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링할 수 있다. 본 방법은 비 약리학적으로 수정된 상태와 약리학적으로 수정된 상태가 결합되거나 혼합된 레벨을 결정 및/또는 모니터링할 수 있다. 이 방법은 다음을 결정 및/또는 모니터링할 수 있다:
- 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 레벨; 및
- 선택적으로 혼합된(결합된) 비 약리학적으로 수정되고 약리학적으로 수정된 의식 상태의 레벨.
DoSI는 다양한 상태 깊이 지수의 합일 수 있다. DoSI는 DoHI와 기타 약리학적 치료와 같은 상태에 대한 기타 기여의 합일 수 있다. DoSI는 특히 치료 세션에 최면만 포함된 경우 DoHI와 같을 수 있다.
DoSI와 DoHI(파생 지수)의 비율은 제 1와 제 2 한도를 갖는 척도를 가질 수 있다. 제 1 한도는 수정된 의식 상태를 나타내지 않고 제 2 한도는 가장 깊이 수정된 의식 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 피험자의 초기(기준) 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 의식의 없음/약간 수정된 상태를 나타낼 수 있고 제 2 한도는 완전히/깊게 수정된 의식 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 가벼운 가수 상태를 나타낼 수 있고, 제 2 한도는 깊은 가수 상태를 나타낼 수 있다. 제 1 및 제 2 한도는 숫자로 나타낼 수 있다. 각각 0~100, 100~0, 0~1, 1~0. 제2 한도는 제1 한도보다 높을 수 있거나, 제1 한도는 제2 한도보다 높을 수 있다. 제 2 한도에 대해 더 높은 숫자를 선택하는 것은 피험자 또는 사용자 관점에 따라 다를 수 있다. 예를 들어 DoSI 및 DoHI 비율이 제 2 한도에 근접한 피험자는 수정된 의식 상태가 마취 효과를 위한 경우 외과적 개입을 받을 수 있다. 마취의는 제 1 한도가 제 2 한도(예: 0, 0%)보다 높은 것을 선호할 수 있다(예: 1, 100, 100%).
DoH, DoHI, DoS, DoSI라는 용어는 예를 들어 지역적인 민감도 또는 언어 번역으로 인해 본 발명의 실제 구현에서 다른 이름으로 부여될 수 있음을 이해해야 한다.
DoSI 및/또는 DoHI는 피험자에 대한 다양한 레벨의 의식 및 해리를 나타낼 수 있다. 레벨 수는 임의의, 예를 들어 3 내지 10, 바람직하게는 4 내지 8 레벨일 수 있다. 4, 6 또는 8 레벨이 있을 수 있다. 레벨은 제 1 및 제 2 한도 내에서 분할될 수 있다. 나눗셈은 선형, 대수 또는 다른 방식에 따를 수 있다. 가장 낮은 레벨(예: 제 1 레벨)은 제 1 한도와 상관되거나 이를 포함할 수 있고, 가장 높은 레벨(예: 제 4 레벨)은 제 2 한도과 상관되거나 포함할 수 있다. DoSI 및/또는 DoHI가 100(제 1 한도)과 0(제 2 한도) 사이의 값이고 레벨 수가 4인 경우, 4개의 레벨은 100-76(제 1 레벨), 75-51(제 2 레벨), 50-26(제 3 레벨), 25-0(제 4 레벨)일 수 있다. 레벨의 끝점은 다음 레벨으로의 연속적인 (중단되지 않은) 수치 척도를 허용할 수 있다는 것이 이해된다. DoSI 및/또는 DoHI가 100(제 1 레벨) ~ 0(제 2 레벨) 사이의 값이고 레벨의 수가 8인 경우, 8개의 레벨은 100-87.5(제 1 레벨), 87.5에서 75(제 2 레벨), 75에서 62.5(제 3 레벨), 62.5에서 50(제 4 레벨), 50에서 37.5(제 5 레벨), 37.5에서 25(제 6 레벨), 25에서 12.5(제 7 레벨), 12.5에서 0(제 8 레벨)일 수 있다. 당업자라면 척도의 정도(예를 들어, 100에서 0, 또는 60에서 0), 척도 내의 레벨의 수(예를 들어, 4, 6 또는 8), 척도의 유형(예를 들어, 선형, 대수) 및 상황에 따른 레벨 간의 경계를 결정할 수 있다.
DoSI 및/또는 DoHI는 치료 세션 동안 피험자의 다음 레벨 중 적어도 3개를 나타낼 수 있다.
(a) 제 1 레벨, 피험자는 자극되면 의식이 있고, 기민하며, 동요된다.
(b) 제 2 레벨, 피험자는 의식이 있고 침착하지만 해리된 상태는 아니다.
(c) 제 3 레벨, 피험자는 가벼운 해리 상태에 있다.
(d) 제 4 레벨, 피험자는 해리 상태/몰입 상태에 깊이 빠져 있다.
대안적으로, DoSI 및/또는 DoHI는 치료 세션 동안 다음 레벨 중 적어도 3개를 나타낼 수 있다:
(i) 피험자가 인지 손상이 최소한 내지 전혀 없는 상태로 깨어 있고 기민한 상태를 나타내는 것으로 특징되는 제 1 레벨;
(ii) 피험자가 깨어 있지만 평온하며 대화 수준에서 구두 명령에 의도적으로 응답할 수 있는 것으로 특징되는 제 2 레벨;
(iii) 피험자가 잠든 것처럼 보이지만 여전히 대화 수준에서 구두 명령에 의도적으로 응답할 수 있는 것으로 특징되는 제 3 레벨;
(iv) 피험자가 잠든 것처럼 보이지만 더 큰 소리의 구두 명령이나 미간 탭에 의도적으로 반응할 수 있는 것으로 특징되는 제 4 레벨;
(v) 피험자가 잠들어 있거나 자고 있는 것처럼 보이지만 미간을 두드리거나 큰 소리로 말하는 명령에 대해 의도적으로 느린 반응을 할 수 있는 것으로 특징되는 제 5 레벨;
(vi) 피험자가 외부 자극에 대한 느린 반응으로 잠들어 있거나 자고 있는 것처럼 보이는 것으로 특징되는 제 6 레벨;
(vii) 피험자가 통각 자극에 대한 반사적 반응으로 잠들어 있는 것으로 특징되는 제 7 레벨;
(viii) 피험자가 확고한 압력이나 통각 자극을 포함하여, 외부 자극에 반응하지 않는 것으로 특징되는 제 8 레벨.
본 명세서에서는 상태 깊이 DoS 지수(DoSI)를 결정하는 방법이 설명되며, 상기 DoSI는 피험자의 약리학적으로 - 선택적으로 비 약리학적으로 (혼합된) 수정된 의식 상태의 측정값을 나타내고, 본 명세서에 기술된 방법에 따라 의식 상태를 결정하는 단계를 포함한다. 바람직하게는 DoSI는 적어도 DoD/H로부터 결정된다. 바람직하게는 DoSI는 적어도 DoD/H로부터 결정된다.
본 명세서에는 최면 깊이(DoH) 지수(DoHI)를 결정하는 방법이 설명되어 있으며, DoHI는 피험자의 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 측정을 나타내며, 명세서에 기술된 방법에 따라 의식 상태를 결정하는 단계를 포함한다. 바람직하게는 DoHI는 적어도 DoD로부터 결정된다.
응답 데이터는 평가 프로토콜을 사용하여 지수, 예를 들어, DoDI, DoHI, DoSI로 변환한다. 평가 프로토콜은 하나 이상의 수학적(예: 통계적) 모델, 훈련된 기계 학습 모델, 수학적 지수, 참조 데이터의 사용을 포함할 수 있다. 평가 프로토콜은 DoDI, DoHI, DoSI 중 하나 이상의 응답 데이터 및/또는 독립적으로 측정된 데이터를 입력으로 취하고 지수를 출력한다.
평가 프로토콜은 응답 데이터로부터 그룹 1 지표, 그룹 2 지표 중 하나 이상을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
측정된 데이터는 하나 이상의 데이터 구성요소를 포함할 수 있다. 데이터 구성 요소는 단일 측정(예: EEG, EMG, EDA 또는 ECG), 단일 관찰(예: 움직임, 피부색) 또는 단일 자체 보고 이벤트(예: 해리 레벨)에 기인한다.
평가 프로토콜은 응답 데이터의 데이터 구성 요소에 동일하게 또는 다르게 가중치를 부여할 수 있다. 데이터 구성 요소에 부여되는 가중치는 무엇보다도 구성 요소의 관련성과 정밀도에 따라 다르다. 예를 들어, 평가 프로토콜은 높은 관련성과 정확성을 반영하여 EEG 데이터에 더 높은 등급을 부여할 수 있다. 평가 프로토콜은 관련성 및 정확성이 낮지만 상황을 충분히 나타내는 데이터 구성요소를 사용할 수 있다. 일부 상황에서 응답 데이터는 해당 상황을 충분히 나타내는 높은 관련성과 정밀도를 갖는 더 적은 수의 데이터 구성요소로 구성될 수 있다. 일부 상황에서, 응답 데이터는 상황을 충분히 나타내는 관련성과 정밀도가 낮은 더 많은 수의 데이터 구성요소로 구성될 수 있다.
이 방법을 사용하여 더 많은 피험자가 평가됨에 따라 평가 프로토콜이 개선될 수 있다. 평가 프로토콜을 개선하는 방법은 다음을 포함할 수 있다:
- 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터를 수신하는 단계,
- DoDI, DoHI, DoSI 중 하나 이상의 독립적으로 측정된 데이터 수신하는 단계,
- 응답 데이터와 독립적으로 측정된 데이터를 사용하여 평가 프로토콜을 개선하는 단계.
평가 프로토콜을 개선하는 방법은 다음을 포함할 수 있다:
- 치료 세션에 대한 피험자의 반응을 나타내는 측정된 반응 데이터를 수신하는 단계;
- DoS 및/또는 DoH 및/또는 DoD에 대한 자체 보고 및/또는 관찰 측정을 수신하는 단계;
- DoS 및/또는 DoH 및/또는 DoD의 독립적으로 측정된 데이터를 수신하는 단계;
- 응답 데이터, 자체 보고 및/또는 관찰 데이터, 독립적으로 측정된 데이터를 사용하여 평가 프로토콜 개선하는 단계.
평가 프로토콜은 분석을 사용하여 추가로 또는 대안적으로 개선될 수 있다. 이전 치료 세션 동안 수집된 데이터는 평가 프로토콜의 개선에 기여할 수 있다.
평가 프로토콜이 생성 및/또는 개선됨에 따라, 반응 데이터의 하나 이상의 데이터 구성 요소가 피험자의 비 약리학적으로 - 선택적으로 약리학적으로 - 수정된(혼합된) 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 데 있어서 중복되는 것이 명백할 수 있다. 적어도 하나, 바람직하게는 모든 측정 데이터, 관찰 데이터 및 응답 데이터가 평가 프로토콜을 생성 및/또는 개선하기 위해 사용되는 것이 본 발명의 한 측면이다. 측정된 데이터만이 방법에서 사용된다는 것이 본 발명의 한 측면이다.
DoDI를 결정하기 위한 평가 프로토콜의 예는 아래에 나와 있다. 일반적으로 말해서 5가지 주요 단계로 구성될 수 있다.
단계 1: 치료 세션 동안 F-EEG-전극 및 선택적인 P-EEG 전극으로부터 응답 데이터를 수신하고 디지털화함
단계 2: 다음을 생성함:
그룹 1 지표, 즉 디지털화된 응답 데이터의 F-전력(dt) 및 선택적으로 P-전력(dt) 및/또는
그룹 2 지표, 즉 F-MSPA.
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 2)단계에서 하나 이상의 지표 값 생성함
단계 4: 단계 3의 값과 기준값(모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)를 비교함
단계 5: 단계 4에서 DoDI 지수, 예를 들어, 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함
단계 2에서, 디지털화된 응답 데이터는 저주파 및 고주파 인공물, 소위 에포크으로의 신호 분할, 인공물 제거(안구, 근육, …) 및 기준선 조정을 제외하기 위해 평균 기준에 대한 재참조, 대역통과 및/또는 노치 필터링 중 하나 이상을 포함하는 전처리 프로토콜을 거칠 수 있다. 에포크으로의 분할은 연속적인 EEG 신호에서 특정 시간 창을 추출하는 절차를 나타낸다. 이러한 시간 창을 "에포크"라고 하며 일반적으로 이벤트, 예를 들어, 전기 자극과 관련하여 시간이 고정되어 있다. ERP 또는 MSPA는 에포크를 기준으로 측정된다. EEG 신호의 시간 영역 분석을 위해, 피크 진폭 및 대기 시간(여러 에포크인 경우 시계열 형식) 및 수행된 수학적 변환(예: 여러 에포크인 경우 평균 또는 변경 변수)을 결정하는 일반적으로 피크 감지가 있다. EEG 신호의 주파수 영역 분석에 대해: 일반적으로 시간 대 주파수 변환이 있고(예: 푸리에 변환), 관련 주파수 대역(예: 델타-세타(td))이 추출되고, 각 주파수 대역(및 각 에포크)에 대한 진폭/전력 및 위상이 결정되고, 수학적 변환이 수행된다 (예: 다중 에포크인 경우를 의미). 이로부터 하나 이상의 전극에 대해 다음 함수 중 하나 이상을 얻는다: 델타-세타(td) 주파수 대역 관련 진폭/전력, 델타-세타(td) 주파수 대역 관련 위상, EEG 평균 신호 피크 대 피크 진폭(MSPA), EEG MSPA 지연. 예를 들어 모든 피험자가 유사하게 기여하도록 중재 시간을 수정하는 정규화 단계가 있을 수 있다.
단계 3에서, 통합 분석을 사용하여, 예를 들어 다음 방정식을 사용하여, 하나 이상의 지표 값이 생성된다:
Figure pct00001
여기서 αi는 모집단 크기와 특성에 따라 발전하는 선택적 매개변수이며 응답 데이터 및/또는 DoD의 독립적으로 측정된 데이터를 기반으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정될 수 있고, fi는 응답 데이터 및/또는 DoD의 독립적으로 측정된 데이터를 기반으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정된 함수이며, Fi,s,[t',t] 은 시간 t'에서 시간 t(t'<t)까지 지점 2 및 피험자에 대해서 얻은 특성의 값이다. 상위 [t'-t] 구간은 여러 Fi,s,t 값에서 추출된 특성을 기반으로 시간 t에서의 해리 값을 계산할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 과거 x 밀리초에서 평균과 표준편차를 취하면 DoDI를 보다 민감하고 확실하게 결정할 수 있다.
단계 4에서, 값과 참조 값의 비교가 있다.
지수가 피험자 기반 지수인 경우(각 피험자는 자체 대조임),
Figure pct00002
지수가 모집단 기반(절대)이고 해당 피험자 s가 모집단 p의 일부인 경우,
Figure pct00003
여기서, S는 확장 매개변수이고, β는 응답 데이터 및/또는 DoD의 독립적으로 측정된 DoD의 데이터를 기반으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정된 모집단 특성(나이, 성별, 민족성 등)을 설명하는 매개변수이고,
Figure pct00004
는 개인/피험자 기반 참조 상태이며,
Figure pct00005
는 응답 데이터 및/또는 DoD의 독립적으로 측정된 데이터를 기반으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정된 절대/모집단 기반 기준 상태이며, K는 사용자 선호도에 따라 임계값을 조정할 수 있는 "변환" 매개변수이다.
단계 5에서 DoDI 지수가 생성된다. 단계 4에서 얻은 값은 아래의 정제 프로토콜에 설명된 다음 프로세스에서 결정된 피험자/중재 특성에 따라 미리 정의된 척도와 비교된다 (수집된 측정, 관찰 및 자체 보고 데이터/참조 데이터를 기반으로 훈련된 기계 학습 모델 및/또는 인공 지능을 사용하여).
DoDI에서 지수는 모집단 기반 지수(절대 척도, 피험자는 모집단와 비교됨)일 수 있다. 제 1 한도는 실제 환경 및/또는 내부 이벤트에서 오는 자극에 대한 "해리 없음" 또는 완전한 주의를 나타낼 수 있다. 제 2 한도는 "가장 완전한 해리" 또는 실제 환경 및/또는 내부 이벤트에서 오는 자극에 대한 완전한 부주의를 나타낼 수 있다; 피험자는 대안적 현실에 존재하는 느낌을 충분히 가진다. 중간 값은 실제 환경 및/또는 내부 이벤트에서 오는 자극에 대한 중간 레벨의 부주의인 해리의 중간 레벨을 나타낸다.
DoDI에서 지수는 피험자별 지수(상대척도, 각 피험자는 자신과 비교)일 수 있다. 제 1 한도는 피험자가 초기(참조 상태)로 해리되었음을 나타낼 수 있다. 실제 환경에서 나오는 자극 및/또는 내부 사건에 대한 피험자의 부주의 정도는 치료 세션 전과 동일한다. 제 2 한도는 피험자가 완전히 분리되었음을 나타낼 수 있다. 실제 환경에서 나오는 자극 및/또는 내부 사건에 관한 피험자의 부주의 정도는 최대이고; 피험자는 대안적 현실에 존재하는 느낌을 충분히 가지고 있다. 중간 값은 실제 환경 및/또는 내부 이벤트에서 오는 자극에 대한 중간 레벨의 부주의인 해리의 중간 레벨을 나타낸다.
DoHI를 결정하기 위한 평가 프로토콜의 예는 아래에 나와 있다. 이 프로토콜에서, 단계 1과 단계 2는 응답 데이터에서 하나 이상의 그룹 표시기 1~2를 생성한다. 일반적으로 말해서 5가지 주요 단계로 구성될 수 있다.
단계 1: 치료 세션 동안 F-EEG-전극 및 선택적 P-EEG 전극으로부터 응답 데이터를 수신하고 디지털화함;
단계 2: 그룹 지표 1에서 2 중 하나 이상을 생성함;
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 단계 2에서 하나 이상의 지표 값을 생성함;
단계 4: 단계 3의 값을 기준 값(모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)과 비교함;
단계 5: 단계 4에서 DoHI 지수, 예를 들어, 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함.
대안적으로, DoHI를 결정하기 위한 평가 프로토콜은 이미 생성된 DoDI 중 하나 이상에 기초할 수 있다. 단계 1 및 단계 2는 DoDI 중 하나 이상을 획득하고 이를 정규화하는 단계로 대체될 수 있다.
단계 1: DoDI 획득함;
단계 2: DoDI 중 하나 이상을 정규화함;
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 2)단계에서 하나 이상의 지표 값을 생성함;
단계 4: 단계 3의 값을 기준 값(모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)과 비교함;
단계 5: 단계 4에서 DoHI 지수, 예를 들어, 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함.
단계 2에서, 정규화 단계는 하나 이상의 DoDI를 필적할만한 척도로 가져오는 변환이다.
단계 3에서, 통합 분석을 사용하여 예를 들어 다음 방정식을 사용하여, 하나 이상의 지표 값이 생성된다:
Figure pct00006
여기서 αi는 모집단 규모 및 특성에 따라 진화하는 선택적 매개변수이며 응답 데이터 및/또는 계산된 DoD, DoH 및/또는 DoD, DoH의 독립적으로 측정된 데이터를 기반으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정될 수 있고, fi는 응답 데이터 및/또는 계산된 DoD, DoH 및/또는 DoD, DoH의 개별적으로 측정된 데이터에 기초하는 학습 프로세스를 시용하여 결정된 함수이고,
Figure pct00007
는 시간 t'에서 시간 t(t'<t)까지 지점 2에서 피험자에 대해 얻은 특성 값 및 피험자에 대한 값이다.
단계 4에서, 값과 참조 값을 비교한다.
지수가 피험자 기반 지수인 경우 (각 피험자는 자체 대조임),
Figure pct00008
지수가 모집단 기반(절대)이고 해당 피험자 모집단 p의 일부인 경우,
Figure pct00009
여기서 S는 확장 매개변수이고, β는 응답 데이터 및/또는 계산된 DoD, DoH 및/또는 DoD, DoH의 독립적으로 측정된 데이터를 이용하여 결정된 모집단 특성(나이, 성별, 민족성 등)을 설명하는 매개변수이고,
Figure pct00010
는 개인/피험자 기반 참조 상태이며,
Figure pct00011
는 응답 데이터 및/또는 계산된 DoD, DoH 및/또는 DoD, DoH의 독립적으로 측정된 데이터에 기반한 학습 프로세스를 사용하여 결정된 절대/모집단에 기반한 기준 상태이고, K는 사용자 선호도에 따라 임계값을 조정할 수 있는 "변환" 매개변수이다.
단계 5에서 DoHI 지수가 생성된다. 단계 4에서 얻은 값은 아래 "평가 프로토콜의 개선" 섹션에 설명된 프로세스에 따라 결정된 피험자/개입 특성에 따라 미리 정의된 척도와 비교된다 (수집된 측정, 관찰 및 자체 보고 데이터/참조 데이터를 기반으로 하여, 훈련된 기계 학습 모델 및/또는 인공 지능을 사용함).
DoHI에서, 지수는 모집단 기반 지수일 수 있다 (절대 척도, 피험자는 모집단와 비교된다). 제 1 한도는 피험자의 의식 레벨이 정상적으로 깨어 있는 피험자로부터 일반적으로 관찰되는 의식 레벨과 유사함을 나타낼 수 있다. 제 2 한도는 가장 깊이 수정된 의식 상태 또는 말초 자극에 대한 완전히 감소된 인식 및 피험자의 자아 및 환경에서의 자아에 대한 수정된 인식을 나타낼 수 있다. 중간 값은 수정된 의식 상태의 중간 레벨을 나타낸다.
DoHI에서 지수는 피험자 기반 지수(상대척도, 각 피험자는 자신과 비교)일 수 있다. 제 1 한도는 피험자 의식 상태가 기준 상태와 비교하여 수정되지 않았거나 크게 수정되지 않았음을 나타낼 수 있고; 주변 자극에 대한 피험자 인식과 자아 및 환경에서의 자아의 인식 모두 기준 상태와 비교하여 수정되지 않는다. 제 2 한도는 피험자 의식 상태가 기준 상태에 비해 완전히/깊게 수정되었음을 나타낼 수 있다. 중간 값은 수정된 의식 상태의 중간 레벨을 나타낸다.
DoSI를 결정하기 위한 평가 프로토콜의 예는 다음과 같다. 이 프로토콜에서 1단계와 2단계는 응답 데이터에서 하나 이상의 그룹 지표 1~2를 생성한다. 일반적으로 말해서 5가지 주요 단계로 구성될 수 있다:
단계 1: 치료 세션 동안 F-EEG-전극 및 선택적인 P-EEG 전극으로부터 응답 데이터를 수신하고 디지털화함.
단계 2: 그룹 지표 1~2 중 하나 이상 생성함.
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 단계 2에서 하나 이상의 지표 값 생성함.
단계 4: 단계 3의 값을 기준값 (모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)과 비교함.
단계 5: 단계 4에서 DoSI 지수, 예를 들어 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함.
대안적으로, DoSI를 결정하기 위한 평가 프로토콜은 이미 생성된 DoDI 중 하나 이상에 기초할 수 있다. 단계 1 및 단계 2는 DoDI 중 하나 이상을 획득하고 이를 정규화하는 단계로 대체될 수 있다.
단계 1: DoDI를 획득함.
단계 2: DoDI 중 하나 이상을 정규화함.
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 2)단계에서 하나 이상의 지표 값 생성함.
단계 4: 단계 4의 값을 기준값(모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)과 비교함.
단계 5: 단계 3에서 DoSI 지수, 예를 들어, 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함.
대안적으로, DoSI를 결정하기 위한 평가 프로토콜은 이미 생성된 DoDI 중 하나 이상에 기초할 수 있다. 단계 1 및 단계 2는 DoDI 중 하나 이상을 획득하고 이를 정규화하는 단계로 대체될 수 있다.
단계 1: DoDI, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정 중 하나 이상을 획득함.
단계 2: DoDI, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정 중 하나 이상을 정규화함.
단계 3: 예를 들어 통합 분석을 사용하여 단계 2에서 하나 이상의 지표 값을 생성함.
단계 4: 단계 4의 값을 기준값(모집단 기반 지수 또는 피험자 기반 지수)과 비교함.
단계 5: 단계 3에서 DoSI 지수, 예를 들어, 0에서 20까지의 숫자 또는 단어 또는 범주를 획득함.
단계 2에서, 정규화 단계는 DoDI, 약리학적으로 유도된 의식 상태의 측정, 비교할 수 있는 척도로 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태의 측정 중 하나 이상을 가져도록 하는 변환이다.
단계 3에서 통합 분석을 사용하여, 예를 들어 다음 방정식을 사용하여, 하나 이상의 지표 값이 생성된다:
Figure pct00012
여기서,αi는 응답 데이터 및/또는 DoD, DoH, DoS, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태의 측정 중 연산된 하나 이상 및/또는 ddDoD, DoH, DoS, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정 중 하나 이상의 개별적으로 측정을 기본으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 모집단 크기 및 특성에 따라 진화하는 선택적 매개변수이고, fi는 응답 데이터 및/또는 DoD, DoH, DoS, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태의 측정 중 연산된 하나 이상 및/또는 DoD, DoH, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정 중 하나 이상의 개별적으로 측정된 데이터를 기본으로 하는 학습 프로세스를 사용하여 결정된 함수이고,
Figure pct00013
는 시간 t'에서 시간 t(t'<t)까지 지점 2에서 얻은 특성 값 및 피험자에 대한 값이다.
단계 4에서, 값과 참조 값의 비교가 있다.
지수가 피험자 기반 지수인 경우(각 피험자는 자체 대조임),
Figure pct00014
지수가 모집단 기반(절대)이고 해당 피험자 s가 모집단 p의 일부인 경우,
Figure pct00015
여기서 S는 스케일업 매개변수, β는 응답 데이터 및/또는 연산된 DoD, DoH, DoS, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태의 측정, 및/또는 DoD, DoH, 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정, 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정의 개별적 측정 데이터에 기초하는 학습 프로세스를 사용하여 모집단 특성(나이, 성별, 민족성 등)을 설명하는 매개변수이고,
Figure pct00016
는 개인/피험자 기반 참조 상태이며,
Figure pct00017
는 응답 데이터 및/또는 계산된 DoD, DoH, DoS 및/또는 DoD, DoH, Do의 개별적으로 측정된 데이터에 기반한 학습 프로세스를 사용하여 결정된 절대/모집단 기반 참조 상태이고, K는 사용자 선호도에 따라 임계값을 조정할 수 있는 "변환" 매개변수이다.
단계 5에서 DoSI 지수가 생성된다. 단계 4에서 얻은 값은 아래 "평가 프로토콜의 개선" 섹션에 설명된 프로세스에 따라 결정된 피험자/개입 특성에 따라 미리 정의된 척도와 비교된다 (수집 측정된, 관찰된 및 자체 보고된 데이터/참조 데이터를 기반으로 훈련된 기계 학습 모델 및/또는 인공 지능 사용).
DoSI에서 지수는 모집단 기반 지수(절대 척도, 피험자는 모집단와 비교됨)일 수 있다. 제 1 한도는 "수정된 의식 상태 없음"을 나타낼 수 있다. 제 1 한도는 피험자의 의식 레벨이 정상적으로 깨어 있는 피험자에 대해 일반적으로 관찰되는 의식 레벨과 유사함을 나타낼 수 있다. 제 2 한도는 가장 깊이 수정된 의식 상태 또는 주변 자극에 대한 완전히 감소된 인식과 환경에서 자아와 환경 내의 자아에 대한 피험자의 수정된 인식을 나타낼 수 있다. 중간 값은 수정된 의식 상태의 중간 레벨을 나타낸다. 다른 곳에서 언급한 바와 같이, DoSI는 선택적으로 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정 및 선택적으로 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정과 함께 DoHI의 측정일 수 있다.
DoSI에서 지수는 피험자 기반 지수(상대 척도, 각 피험자는 자신과 비교)일 수 있다. 제 1 한도는 피험자 의식 상태가 기준 상태와 비교하여 수정되지 않았거나 크게 수정되지 않았음을 나타낼 수 있다; 주변 자극에 대한 피험자 인식과 자아 및 환경 내의 자아 인식 모두 기준 상태와 비교하여 수정되지 않는다. 제 2 한도는 피험자 의식 상태가 기준 상태에 비해 완전히/깊게 수정되었음을 나타낼 수 있다. 중간 값은 수정된 의식 상태의 중간 레벨을 나타낸다. 다른 곳에서 언급한 바와 같이, DoSI는 선택적으로 약리학적으로 유도된 의식 상태 측정 및 선택적으로 다른 치료에 의해 유도된 의식 상태 측정과 함께 DoHI의 측정일 수 있다.
더 많은 피험자가 평가되면, DoDI, DoHI 및 DoSI 각각에 대한 평가 프로토콜을 개선하는 데 사용할 수 있는 더 많은 데이터를 사용할 수 있다. 측정 데이터, 관찰 데이터 및 자체 보고 데이터 중 적어도 하나, 바람직하게는 모든 데이터를 사용하여, 각각의 평가 프로토콜이 개선될 수 있는 예시적인 방법 (a) ~ (c)이 이하 설명된다.
(a) 모델 매개변수의 증분
모델 매개변수(αi,fi,β)는 수학적 및/또는 통계적 및/또는 기계 학습 프로세스를 사용하여, 측정된 데이터, 및 자체 보고 또는 독립적으로 측정된 DoD(I), DoH(I) 및/또는 DoSI를 기반으로 평가된다. 평가 프로토콜이 개선됨에 따라 응답 데이터의 하나 이상의 데이터 구성 요소가 피험자의 의식/해리 레벨을 결정 및/또는 모니터링할 때 중복되는 것이 명백할 수 있다. 이 데이터는 위에서 설명한 방법을 사용할 때, 0 가중치 αi에 의해 자동으로 가중치가 부여된다.
(b) DoS/DoD/DoH 계산을 위한 새로운 관련 기능 식별하고 이를 평가 프로토콜에 포함시킴. 새로 데이터가 들어오면, 응답 데이터의 하나 이상의 데이터 구성 요소가 피험자의 의식/해리 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 것과 관련이 있는 경우 이를 평가 프로토콜에 포함해야 하는 것은 명백하다. 새 모델의 매개변수는 위에서 설명한 대로 수정되어야 한다.
(c) 모집단 기반 기준 상태/임계값 구축. 모집단 기반 임계값 및/또는 참조 상태는 수학적 및/또는 통계적 및/또는 기계 학습 프로세스를 사용하여, 측정 데이터 및/또는 관찰 데이터 및/또는 자체 보고 및/또는 계산된 DoD(I), DoH(I), DoS(I) 및/또는 독립적으로 측정된 DoD(I), DoH(I) 및 DoSI를 기반으로 계산된다. 수렴 및 안정성에 대해 추가로 검증해야 한다.
응답 데이터는 평가 프로토콜을 사용하여 DoSI 및/또는 DoHI로 변환된다. 평가 프로토콜은 수학적(예: 통계적) 모델, 훈련된 기계 학습 모델, 수학적 지수, 참조 데이터 중 하나 이상의 사용을 포함할 수 있다. 평가 프로토콜은 응답 데이터를 입력으로 받아 DoSI 및/또는 DoHI를 출력한다.
측정된 데이터는 하나 이상의 데이터 구성요소를 포함할 수 있다. 데이터 구성 요소는 단일 측정(예: EEG, EMG, EDA 또는 ECG), 단일 관찰(예: 움직임, 피부색) 또는 단일 자체 보고 이벤트에 기인한다. 평가 프로토콜은 응답 데이터의 데이터 구성 요소에 동등하게 또는 다르게 가중치를 부여할 수 있다. 데이터 구성 요소에 부여되는 가중치는 무엇보다도 구성 요소의 관련성과 정밀도에 따라 다르다. 예를 들어, 평가 프로토콜은 높은 관련성과 정확성을 반영하여 EEG 데이터에 더 높은 등급을 부여할 수 있다. 평가 프로토콜은 관련성 및 정확성이 낮지만 상황을 충분히 나타내는 데이터 구성요소를 사용할 수 있다. 일부 상황에서 응답 데이터는 해당 상황을 충분히 나타내는 높은 관련성과 정밀도를 갖는 더 적은 수의 데이터 구성요소로 구성될 수 있다. 일부 상황에서 응답 데이터는 상황을 충분히 나타내는 관련성과 정밀도가 낮은 더 많은 수의 데이터 구성요소로 구성될 수 있다.
이 방법을 사용하여 더 많은 피험자가 평가됨에 따라 평가 프로토콜이 개선될 수 있다. 평가 프로토콜을 개선하는 방법은 다음을 포함한다:
- 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터 수신하는 단계,
- DoSI 및/또는 DoHI의 독립적으로 측정된 데이터를 수신하는 단계,
- 응답 데이터와 독립적으로 측정된 데이터를 사용하여 평가 프로토콜을 개선하는 단계.
평가 프로토콜은 분석을 사용하여 추가로 또는 대안적으로 개선될 수 있다. 이전 치료 세션 동안 수집된 데이터는 평가 프로토콜의 개선에 기여할 수 있다.
평가 프로토콜이 생성 및/또는 개선됨에 따라, 반응 데이터의 하나 이상의 데이터 구성 요소가 피험자의 비 약리학적으로 - 선택적으로 약리학적으로 - 수정된 (혼합된) 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하는 데 있어 중복적인 것이 명백할 수 있다. 적어도 하나, 바람직하게는 모든 측정 데이터, 관찰 데이터 및 응답 데이터가 평가 프로토콜을 생성 및/또는 개선하기 위해 사용되는 것이 본 발명의 한 측면이다. 측정된 데이터만이 본 방법에서 사용된다는 것이 본 발명의 한 측면이다.
방법 및 시스템은 치료 세션의 위치(및 이미 수행된 치료 행위)를 기반으로 하여, 치료 세션의 특정 시점에 대한 예상 DoSI 및/또는 DoHI 및 DoHI 비율을 결정할 수 있다. 예를 들어, 치료가 최면 세션을 포함하는 경우, 예상 DoSI 및/또는 DoHI는 최면 세션의 단계(즉, 위에서 설명한 (i) 내지 (iv) 중 하나) 및 단계 내의 위치로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, 치료가 약리학적 진정 세션을 포함하는 경우, 예상 DoSI는 진정제의 용량에서 결정할 수 있다. 예상 DoSI 및/또는 DoHI는 모집단 데이터, 즉 과거 또는 선행 데이터에서 결정할 수 있다.
투여된 치료가 항상 예상되는 상태의 깊이로 이어지지 않기 때문에, 측정된 상태의 깊이와 예상되는 상태의 깊이 간의 차이는 사용자에게 교정 조치에 대한 지침을 제공한다.
방법 및 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에 출력을 제공할 수 있다. 시스템은 GUI를 포함할 수 있다.
GUI에 대한 출력은 그래픽 및/또는 숫자일 수 있다. GUI에 대한 출력은 다음 중 하나 이상을 나타낼 수 있다:
- 현재 레벨 또는 수정된 의식 상태
- 현재 DoSI 및/또는 DoHI
- 현재 DoS 및/또는 DoH
- 현재 DoDI;
- 현재 DoD;
- DoSI와 DoHI 사이의 현재 비율(파생 지수);
- DoSI, DoHI, DoDI 중 둘 간의 현재 비율.
- 추세 의식 상태;
- 추세(과거) DoSI 및/또는 DoHI;
- 추세(과거) DoSI 및/또는 DoHI 및/또는 DoDI;
- 추세(과거) DoS 및/또는 DoH;
- 추세(과거) DoS 및/또는 DoH 및/또는 DoD
- DoSI, DoHI 사이의 추세(과거) 비율;
- DoSI, DoHI, DoDI 중 둘 사이의 추세(과거) 비율;
- 예상 의식 상태;
- 예상 DoSI 및/또는 DoHI
- 예상 DoSI 및/또는 DoHI 및/또는 DoDI
- 예상 DoS 및/또는 DoH
- 예상 DoS 및/또는 DoH 및/또는 DoD
- DoSI와 DoHI 사이의 예상 비율;
- DoSI, DoHI, DoDI 중 둘 사이의 예상 비율;.
GUI에 대한 출력은 추가로 또는 대안적으로 하나 이상의 현재 데이터 구성 요소를 표시할 수 있다 (예: 하나 이상의 측정 데이터 구성 요소, 하나 이상의 관찰 데이터 구성 요소 및/또는 하나 이상의 자체 보고 데이터 구성 요소). 현재 데이터 구성요소의 예는 본 명세서의 다른 곳에 나열된 구성요소, 바람직하게는 EEG 데이터, EMG 데이터 및 맥박수 데이터 중 하나 이상을 포함한다.
GUI에 대한 출력은 화면 상의 위치 및/또는 색상이 사용자(예: 의사)에게 피험자의 상태 및 필요한 경우 취해야 할 단계의 표시를 제공하는 그래픽 표시기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 녹색은 사용자에 대한 신호의 환자 경험 측면에서 긍정적인 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 빨간색은 사용자에 대해 환자 경험 신호 측면에서 부정적인 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 왼쪽 위치는 사용자에 대한 신호의 환자 경험 측면에서 긍정적인 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 오른쪽 위치는 사용자에 대한 신호의 환자 경험 측면에서 부정적인 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 위쪽 위치는 사용자에 대한 신호의 환자 경험 측면에서 긍정적인 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 낮은 위치는 사용자에 대한 신호의 환자 경험 측면에서 부정적인 상태를 나타낼 수 있다. GUI에 대한 출력은 추가로 또는 대안적으로 하나 이상의 파생된 지수를 표시할 수 있다. 파생 지수는 하나 이상의 데이터 구성 요소 및/또는 DoSI 및/또는 DoHI에서 파생된 지수이다. 예를 들어, 편안함 지수는 피부 전도도 데이터와 EEG 데이터를 기반으로 파생된 지수일 수 있다. 수술 후 기억상실 지수는 EEG와 EMG 데이터의 조합을 기반으로 한 파생 지수일 수 있다. 또 다른 파생 지수는 DoHI와 DoSI의 비율을 기반으로 할 수 있다. 이러한 파생된 지수는 피험자에 대해 관찰된 수집된 데이터를 기반으로 할 수 있으며 선택적으로 분석을 사용하여 정제될 수 있다 (즉, 과거/모집단 데이터).
그래픽 출력은 DoSI 및/또는 DoHI 및/또는 이들의 비율을 나타내는 타임라인 및 타임라인 상의 마커를 포함할 수 있다. DoSI 및/또는 DoHI 및/또는 이들의 비율은 제 1 및 제 2 한도, 예를 들어 0 내지 1, 0 내지 100인 규모에 있을 수 있다.
GUI는 제 1 한도와 제 2 한도 사이의 하나 이상의 척도로 현재 DoSI를 표시할 수 있고; 척도는 선형, 대수 등일 수 있다. 척도는 연속, 범주, 이산, 백분율, 비율일 수 있다.
GUI(200, a 내지 g)의 예는 도 2 내지 도 9에 주어진다. 도 2는 개별 막대 차트(각각 252, 254)로서 DoSI 및 DoHI의 현재 상태를 그래픽으로 표시한 GUI(200,a)를 보여준다. DoSI 막대 차트(252)를 참조한다. DoHI 막대 차트에는 동일한 기능(레이블 없음)이 포함되어 있다. 표시된 DoSI(y축) 막대 차트는 0-25%(224), 26-50%(222), 51-75%(220), 76-100%(218)의 4개 영역으로 나뉜다; 이것들은 선택적으로 안전 레벨을 나타내기 위해 착색될 수 있다 (예: 76-100% - 빨간색, 51-75% - 주황색, 26-50% - 밝은 녹색, 0-25% - 진한 녹색). 100-76%(218, 빨간색) 영역은 피험자가 자극된 경우 의식이 있고, 기민하며, 동요됨을 나타낼 수 있으며: 최면 세션 진행 및 선택적으로 진통제 투여를 기다린다. 75-50%(220, 주황색) 영역은 피험자가 의식이 있고 침착하지만 해리되지 않아 아직 준비되지 않았음을 나타낼 수 있다. 50-26%(222, 연한 녹색) 영역은 피험자가 아직 준비되지 않은 얕은 해리 상태에 있음을 나타낼 수 있다. 0-25%(224, 짙은 녹색) 영역은 피험자가 해리 상태/몰입 상태에 깊이 빠져 있음을 나타낼 수 있다. 퍼센트 단위 및 0 내지 100% 척도의 범위는 예시적이며, 다른 단위(예를 들어, 단위가 없는) 및 척도(예를 들어, 0 내지 1, 0 내지 40, 0 내지 50, 0 내지 60 등, 선형, 대수)는 본 개시의 범위 내에 있다. 막대(256)의 높이는 표시된 시간(261)에서 DoSI를 나타낸다. 숫자 디스플레이(258)도 DoSI를 나타낸다. 현재 단위(퍼센트)가 표시되고(260), 단위 버튼(262)으로 (예: 단위 없는 및/또는 다른 단위로) 변경될 수 있다. 전방(264, a) 및 후방(264, b) 버튼을 사용하면 디스플레이가 현재 DoSI와 이전 판독값 사이를 앞뒤로 스크롤할 수 있다. DoHI는 DoDI로 대체될 수 있으며 위에서 설명한 정보는 DoSI와 별도로 또는 DoSI와 결합하여 이 지수에도 적용된다.
도 3a 및 도 3b는 DoSI, EEG 및 파생된 지수-1(DI-1)의 현재 상태를 별도의 스크롤 차트(각각 266-a 266-b, 266-c)로 그래픽으로 표시하는 GUI(200, b)를 도시한다. 도 3a의 DoSI 스크롤 차트(266-a)에 대해 설명한다; 다른 스크롤 차트도 동일한 기능을 포함한다(레이블 없음). 표시된 DoSI 스크롤 차트는 0-25%(224), 26-50%(222), 51-75%(220), 76-100%(218)의 4개 영역으로 나뉘고; 이들은 선택적으로 안전 레벨을 나타내기 위해 착색될 수 있다 (예들 들어, 76-100% - 빨간색, 51-75% - 주황색, 26-50% - 밝은 녹색, 0-25% - 도 2에서와 같이 진한 녹색). DoSI 스크롤 차트(266-a)는 표시된 시간(261)에서 DoSI 판독값(210)이 슬라이드(위 및 아래로)되는 고정 시간 축(268)을 포함한다. 숫자 디스플레이(258)는 DoSI를 나타낸다. 시간 축(268)은 정적으로 유지되는 반면, 배경은 시간 방향으로(일반적으로 오른쪽에서 왼쪽으로) 스크롤된다. 과거 또는 추세 데이터 포인트(244)가 표시된다. '단위' 버튼(262)으로 변경할 수 있는(예: 단위 없는 및/또는 기타 단위로) 현재 단위(퍼센트)가 표시(260)된다. 전방(264, a) 및 후방(264, b) 버튼을 사용하면 디스플레이가 현재 DoSI와 이전 판독값 사이를 앞뒤로 스크롤할 수 있다. 버튼 패널(272)을 통해 사용자는 디스플레이용 스크롤 차트를 선택할 수 있다. DoSI(274), EEG(276) 및 DI-1(280)에 대한 버튼이 선택되고(회색 배경) 선택된 스크롤 차트가 표시된다(각각 266-a, 266-b, 266-c). ECG(278) 및 DI-2(파생 지수-2, 272)에 대한 버튼은 선택되지 않는다.
도 3b에서, 도 3a와 동일한 GUI가 도시되고, 버튼(270)은 도 3a에서 선택되지 않고 도 3b에서 선택된다; 버튼(270)은 스크롤 차트에 중첩된 피험자에 대한 예상되는 DoSI(216)의 표시를 켜거나 끈다. 현재 DoSI(210) 및 과거 DoSI(214)를 예상 DoSI(216)와 시각적으로 비교할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 시간(x-축)에 따른 치료 세션의 진행을 그래픽으로 표시하는 GUI(200, c)를 도시한다. 도 4a의 DoSI 그래프에 대해 설명하며; 도 4b의 그래프는 동일한 기능을 포함한다(레이블 없음). 현재 시점에서의 피험자의 현재 DoSI(210)이 치료 세션이 진행됨에 따라 화살표(213) 방향으로 진행되는 시간 축(212)을 따라 원(210)으로 표시된다. 표시된 DoSI 그래프 y축은 0-25%(224), 26-50%(222), 51-75%(220), 76-100%(218)의 4개 영역으로 나뉘고; 이들은 선택적으로 안전 레벨을 나타내기 위해 착색될 수 있다 (예를 들어, 도 2에서와 같이 76-100% - 빨간색, 51-75% - 주황색, 26-50% - 밝은 녹색, 0-25% - 진한 녹색).
치료 세션 동안 피험자에 대한 과거 또는 추세 DoSI는 점선(214)으로 표시된다. 현재 단위(퍼센트)가 표시된다(260). 박스(260)는 또한 상이한 단위들(예를 들어, 무 단위 및/또는 다른 단위) 사이에서 순환하기 위한 버튼의 역할을 할 수 있다. 도 4b에서, 도 4a와 동일한 그래프가 도시되고; 버튼(270)은 도 4a에서 선택되지 않고 도 4b에서 선택된다. 버튼(270)은 그래프에 중첩되는 피험자에 대한 예상 DoSI(216)의 표시를 켜거나 끈다. 현재 DoSI(210) 및 과거 DoSI(214)를 예상 DoSI(216)와 시각적으로 비교할 수 있다.
도 5는 포인터로 도시된 피험자의 현재 DoSI(210)의 "속도계" 척도를 포함하는 GUI(200, d)를 도시한다. 현재 스케일 단위(퍼센트)가 표시되고(260), 단위 버튼(262)으로 (예: 무 단위 및/또는 기타 단위로) 변경될 수 있다. DoSI 속도계 척도는 0-25%(224), 26-50%(222), 51-75%(220), 76-100%(218)의 4개 영역으로 나뉘고; 이들은 선택적으로 안전 레벨을 나타내기 위해 착색될 수 있다 (예를 들어, 도 2에서와 같이 76-100% - 빨간색, 51-75% - 주황색, 26-50% - 밝은 녹색, 0-25% - 진한 녹색). 사용자가 GUI의 표시를 변경하고 추가 정보를 위해 하나 이상의 옵션을 선택할 수 있는 버튼(234, 236, 238)이 표시된다.
도 6은 피험자의 현재 DoSI(230)의 수치 표시를 포함하는 GUI(200, b)를 나타낸다. 현재 단위(퍼센트)가 표시되고(260), 단위 버튼(262)으로 (예를 들어, 무 단위 및/또는 기타 단위로) 변결될 수 있다. 사용자가 GUI의 표시를 변경하고 추가 정보를 위해 하나 이상의 옵션을 선택할 수 있는 버튼(234, 236, 238)이 표시된다.
도 7은 상이한 지수가 표현되는 GUI(200, e)를 도시한다. 각 축의 외부 포인트는 이 지수의 최대 스케일 값을 나타낸다. 차트는 다양한 지수의 값에 대한 개요를 제공한다.
도 8은 시간 경과에 따른 치료 세션 동안 피험자(240)에 대한 현재 DoSI를 표시하는 GUI(200, f)를 도시한다. 과거 또는 추세 데이터 포인트(244)도 표시되고, 과거 또는 추세 데이터 포인트의 평균이 점선(242)으로 표시된다.
도 9는 세션의 동일한 시점에서 나머지 모집단(분석)과 비교하여 지수(DoSI, 진통제, 편안함)당 평균 측정치를 표시하는 GUI(200, g)를 보여준다.
본 명세서에서는 치료 세션을 받는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하기 위한 시스템이 제공될 수 있고, 시스템은 피험자의 측정된 데이터를 획득하도록 구성된 모니터링 장치를 포함한다. 시스템은 본 명세서에서 설명된 방법에서 사용하도록 구성될 수 있다. 바람직하게는 모니터링 장치는 후술하는 EEG 캡처링 유닛을 포함한다. 모니터링 장치는 웨어러블 장치, 아래에 설명된 대로 헤드셋에 통합될 수 있다. 시스템은 반드시 그런 것은 아니지만 아래에 설명된 바와 같이 피험자에게 치료 세션을 제시하도록 구성된 미디어 렌더러를 더 포함할 수 있다.
치료 세션을 받는 피험자의 비 약리학적 및/또는 약리학적 수정된 의식 상태의 레벨을 결정 및/또는 모니터링하기 위한 시스템이 제공될 수 있으며, 상기 시스템은:
- 선택적으로 피험자에게 치료 세션을 제공하도록 구성된 미디어 렌더러;
- 피험자의 측정 데이터를 획득하도록 구성된 모니터링 장치;
- 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하고, 측정 데이터를 포함하는 응답 데이터를 상태 깊이(DoS) 지수(DoSI) 및/또는 최면 지수(DoH) 지수(DoHI)로 변환하도록 구성된 컨트롤러 모듈을 포함하고, 상기 DoHI 및/또는 DoSI는 피험자의 비 약리학적 및/또는 약리학적 수정된 의식 상태의 척도를 나타낸다.
미디어 렌더러는 피험자에게 치료 세션을 제공한다. 치료 세션은 최면 및/또는 기타 증거 기반 심리적 및/또는 정신/신체적 중재를 포함할 수 있다. 미디어 렌더는 동영상이 표시되는 스크린(예: LED, LCD, 프로젝터)을 포함할 수 있다. 이미지는 피험자의 주의를 집중시키거나 피험자의 경험과 생리적 반응을 제어한다. 미디어 렌더는 오디오(예: 음악, 대화, 음향 효과)가 전달되는 사운드 변환기(예: 이어폰, 헤드폰, 스피커)를 포함할 수 있다.
미디어 렌더러는 웨어러블 장치, 예를 들어, 헤드폰로 통합될 수 있다. 렌더링된 미디어는 가상 현실 헤드셋, 증강 현실 헤드셋 또는 혼합 현실 헤드셋으로 제공될 수 있다. 가장 바람직하게는 미디어 렌더러가 가상/증강/혼합/등의 현실을 제공하는 웨어러블 장치에 통합되고; 이것은 일반적으로 디스플레이 또는 프로젝터, 스테레오 사운드(모노, 스테레오, 다차원) 및 머리 움직임 추적 센서(예: 자이로스코프, 가속도계, 구조 조명 시스템 등)를 포함한다. 적합한 헤드셋의 예로는 오클루스(예: Oculus Rift, Oculus Go), LG 전자(예: LG 360 VR), Pico(예: G2 4K, G2 Pro), HTC(예: HTC Vive), 삼성(예: Samsung Gear VR), 구글(예: Google Cardboard), 마이크로소프트(Hololens) 및 기타 기성품 또는 맞춤형 디자인에서 제공하는 헤드셋이 있다. 미디어 렌더러는 진동(예: 좌석에 장착된 진동 모듈) 및/또는 후각 콘텐츠(예: 하나 이상의 향기를 비강 내로 방출)와 같은 체지각 콘텐츠를 렌더링하는 것으로도 확장될 수도 있다. 선택적으로, 미디어 렌더러는 데이터를 실행 또는 재생하기 위한 컴퓨팅 유닛을 갖추고 있거나 외부 미디어 서버로부터 데이터를 수신할 수 있다(즉, 스트리밍).
미디어 렌더러는 별도의 장치(예: 별도의 스마트 장치, 별도의 사운드 변환기)로 제공될 수 있다. 별도의 장치는 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 웨어러블 장치와 착탈 가능하게 결합될 수 있다.
모니터링 장치는 피험자의 응답 데이터, 특히 피험자의 측정 데이터를 캡처하도록 구성될 수 있다. 모니터 장치는 하나 이상의 유닛을 포함하며, 각 유닛은 유닛의 유형에 따라 측정 데이터를 캡처하는 하나 이상의 전극, 센서, 카메라를 포함한다. 각 유닛의 측정된 데이터 구성요소는 하나 이상의 전극, 센서, 카메라에 의해 캡처된 신호의 처리의 결과일 수도 있고 아닐 수도 있다.
모니터링 장치는 뇌파(EEG) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 EEG 데이터를 포함한다. EEG 캡처링 유닛은 적어도 2개(예를 들어, 2, 3, 4, 5개 이상), 바람직하게는 피험자 뇌로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 복수의 전극을 포함할 수 있다. 전극은 피험자의 두부 영역에 대해 미리 결정된 위치에 배치되도록 구성될 수 있다: 예를 들어 정면, 정수리 및/또는 후두 영역. 예시적인 전극 구성은 머리에 대해 2개의 정면 전극, 2개의 측면 전극, 1개의 후두 전극이다.
바람직한 구성에서, EEG 캡처링 유닛은 다음을 포함할 수 있다:
- 전두엽에 대응하는 두피 해부학적 영역에 부착 또는 접촉하도록 구성된 적어도 하나의 정면 EEG 전극(F-EEG 전극);
- 두정엽에 대응하는 두피 해부학적 영역에 부착되거나 접촉하도록 구성된 적어도 하나의 정수리 EEG 전극(P-EEG 전극). EEG 캡처링 유닛은 접지 또는 기준 전극을 더 포함할 수 있다. 이것은 공간 재구성을 허용하기 위해 F- 또는 P-EEG 전극에서 멀리 위치한다.
전극은 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 전극은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 전극은 건식 접촉 전극일 수 있다. 전극은 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는 힘) 또는 접착제에 의해 제자리에 고정될 수 있다. 전극은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 전극은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 전극은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. 뇌파(EEG) 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 샘플링 속도는 일반적으로 관심 있는 최고 주파수보다 2.5배 이상 높다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
모니터링 장치는 근전도(EMG) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 EMG 데이터를 포함한다. EMG 캡처링 유닛은 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상), 바람직하게는 피험자 근육 조직으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 복수의 전극을 포함할 수 있다. EEG 캡처링 유닛이 존재하는 경우, EMG 캡처링 유닛은 EEG 캡처링 유닛과 전극을 공유할 수 있다. 전극은 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치, 바람직하게는 정면 영역에 배치되도록 구성될 수 있다. 전극은 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 전극은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 전극은 건식 접촉 전극일 수 있다. 전극은 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는 힘) 또는 접착제에 의해 제자리에 고정될 수 있다. 전극은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 전극은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 전극은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
EMG 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에 의한 처리를 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 개별적이거나 처리 유닛에 내장될 수 있다.
모니터링 장치는 호흡 데이터(RD) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 호흡 데이터를 포함한다. RD 캡처링 유닛은 피험자로부터 RD를 획득하도록 구성된 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상)의 센서(들)를 포함할 수 있다. 호흡 데이터는 호흡수, 호흡수 변동성, 흡입 압력 중 하나 이상을 포함할 수 있다. RD 캡처링 유닛은 하나 이상의 광혈량 측정도(PPG) 센서를 포함할 수 있다. PPG 센서는 피부 아래 혈관계의 혈액량 변화를 감지한다. 센서는 일반적으로 광학적이다. 호흡수 및 호흡수 변동성은 PPG 센서로부터 결정될 수 있다. PPG 센서는 관자놀이 영역 및/또는 이마 영역 및/또는 주변 위치에 배치될 수 있다. 주변에 위치한 센서는 유선 또는 무선 통신을 사용하여 컨트롤러 모듈 및/또는 RD 캡처링 유닛과 통신할 수 있다. 호흡수 및 호흡수 변동성은 PPG 센서로부터 결정될 수 있다. RD 캡처링 유닛은 호흡수를 감지할 수 있는 위치에 배치된 하나 이상의 ECG 전극에서 캡처한 신호를 활용할 수 있다. 하나 이상의 센서(들)는 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치에 배치되도록 구성될 수 있다. 센서(들)는 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 센서(들)는 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 센서(들)는 건식 접촉 센서(들) 및/또는 전극(들)일 수 있다. 센서(들)는 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성에 의해 가해지는 힘) 또는 접착제에 의해 제자리에 고정될 수 있다. 센서는 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 센서는 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 센서(들)는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. 이마 및/또는 관자놀이 부위에 PPG 센서를 배치한다. RD 캡처링 유닛은 가슴의 팽창 및 수축을 측정하는 힘 변환기를 포함하는 착용 가능한 가슴 밴드를 포함하고; 호흡수 및 호흡수 변동성은 착용 가능한 흉부 밴드 센서로부터 결정될 수 있다. RD 캡처링 유닛은 기압을 측정하는 기도 기압 검출기를 포함할 수 있다(예를 들어, 들숨 또는 날숨 동안). RD 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
모니터링 장치는 심박수(HR) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 HR 데이터를 포함한다. HR 캡처링 유닛은 피험자로부터 심장 데이터를 획득하도록 구성된 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상)의 센서(들) 및/또는 전극(들)을 포함할 수 있다. HR 캡처링 유닛은 피부 아래의 혈액량 변화 혈관계를 감지하는 하나 이상의 광혈량 측정도(PPG) 센서를 포함하고; 이 센서는 일반적으로 광학적이다. PPG 센서는 관자놀이 영역 및/또는 이마 영역에 배치될 수 있다. 포착된 PPG 파형의 피크는 심박수, 심박수 변동성, 심박수 간격 및 혈압(2개의 PPG 센서)을 추정할 수 있다. HR 캡처링 유닛은 피험자 심장으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 하나 이상의 ECG 전극을 포함할 수 있다. EEG 또는 EMG 캡처링 유닛이 있는 경우, HR 캡처링 유닛은 EEG 또는 EMG 캡처링 유닛과 전극을 공유할 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들) 중 하나 이상은 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치에 배치하도록 구성될 수 있다; 그들은 양측에 배치될 수 있다. 센서가 PPG 센서인 경우 이마 및/또는 관자놀이 영역에 배치하도록 구성될 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 웨어러블 장치, 예를 들어,웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 건식 접촉 센서(들) 및/또는 전극(들)일 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 또는 접착제에 의해 고정 유지될 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 센서(들) 및/또는 전극(들)은 예를 들어 이마 및/또는 관자놀이 부위에 PPG 센서를 배치하기 위해서 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. HR 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
모니터링 장치는 전기 안구도(EOG) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 EOG 데이터를 포함한다. EOG 캡처링 유닛은 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상), 바람직하게는 피험자 눈 주위로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 복수의 전극을 포함할 수 있다. EEG 또는 EMG 캡처링 유닛이 있는 경우에, EOG 캡처링 유닛은 EEG 또는 EMG 캡처링 유닛과 전극을 공유할 수 있다. 전극(들)은 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치에 가급적이면 주위에(예: 눈의 위와 아래, 왼쪽과 오른쪽) 배치되도록 구성될 수 있다. 전극(들)은 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 전극(들)은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 전극(들)은 건식 접촉 전극(들)일 수 있다. 전극(들)은 중력, 또는 (예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 힘 또는 접착제에 의해 고정 유지될 수 있다. 전극(들)은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 전극(들)은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 전극(들)은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. EOG 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
모니터링 장치는 피부 전기 활동도(EDA) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 EDA 데이터를 포함한다. EDA 캡처링 유닛은 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상), 바람직하게는 피험자 피부 조직으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 복수의 전극을 포함할 수 있다. EEG 또는 EMG 캡처링 유닛이 있는 경우 EDA 캡처링 유닛은 EEG 또는 EMG 캡처링 유닛과 전극을 공유할 수 있다. 전극(들)은 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치에 바람직하게는 정면 영역에 배치되도록 구성될 수 있다.
전극(들)은 웨어러블 장치, 예를 들어 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 전극(들)은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 전극(들)은 중력, (예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 힘 또는 접착제에 의해 고정 유지될 수 있다. 전극(들)은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 전극(들)은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 전극(들)은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. EDA 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
EDA 캡처링 유닛은 전기 피부 반응의 측정을 위해 구성될 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 GSR 데이터를 포함한다. EDA 캡처링 유닛은 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상), 바람직하게는 전기 피부 반응을 획득하도록 구성된 복수의 GSR 전극을 포함할 수 있다. EEG 또는 EMG 캡처링 유닛이 존재하는 경우, EDA 캡처링 유닛은 전기 피부 반응을 획득하기 위해 EEG 또는 EMG 캡처링 유닛과 국부화된 또는 기준 전극을 공유할 수 있다. 전극(들)은 피험자의 두개골 및/또는 안면 영역에 걸쳐 미리 결정된 위치에 배치되도록 구성될 수 있다; 바람직하게는 정면 또는 이마 영역에. GSR 전극(들)은 웨어러블 장치, 예를 들어 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. GSR 전극은 웨어러블 장치에 고정되거나 탈착될 수 있다. GSR 전극은 건식 접촉 전극(들)일 수 있다. GSR 전극(들)은 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 또는 접착제에 의해 제자리에 유지될 수 있다. GSR 전극(들)은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. GSR 전극(들)은 헤드 스트랩이나 고정용 밴드에 통합될 수 있다. GSR 전극(들)은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 심전도(ECG) 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정된 데이터는 출력된 심박수 또는 ECG 데이터를 포함한다. ECG 캡처링 유닛은 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5 또는 그 이상), 바람직하게는 피험자 심장으로부터 전기적 활동 데이터를 획득하도록 구성된 복수의 전극을 포함할 수 있다. EEG, EMG 또는 EDA 캡처링 유닛이 있는 경우, ECG 캡처링 유닛은 EEG, EMG 또는 EDA 캡처링 유닛과 전극을 공유할 수 있다. 전극은 피험자의 가슴을 가로질러 미리 결정된 위치에 배치하도록 구성된다. 전극은 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 전극은 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 전극은 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는 힘) 또는 접착제에 의해 제자리에 고정될 수 있다. 전극은 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 전극은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 전극은 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. GSR 전극은 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 생리 모니터링 유닛을 더 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 생리학적 데이터를 포함한다. 생리 모니터링 유닛은 피험자의 생리학적 데이터, 특히 생리학적 데이터의 구성요소를 획득하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4 또는 그 이상)의 센서를 포함할 수 있다. 생리학적 데이터는 다음 중 하나 이상과 관련될 수 있다: 맥박, 심박수, 심박수 변화, 혈압, 호흡수, 호흡수 변동성, 들숨 압력, 날숨 압력, 뇌 산소화, 혈액 O2 포화도(SpO2), 국소 및/또는 중앙 혈액 O2 포화도, 피부 전도도, 갈바닉 피부 반응, 체온. 생리학적 데이터는 다음 중 하나 이상과 관련될 수 있다: 호흡수, 호흡수 변동성, 흡입 압력, 심박수.
모니터링 장치는 SpO2 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정된 데이터는 출력된 SpO2 데이터로 구성된다. SpO2 캡처링 유닛 캡처링 유닛은 피험자로부터 SpO2(혈중 산소 포화도) 데이터를 캡처하도록 구성된 적어도 하나(예: 1, 2, 3, 4, 5개 이상) 센서를 포함할 수 있다. SpO2 데이터 캡처링 유닛은 하나 이상의 센서, 예를 들어, 광혈량도(PPG) 센서를 포함할 수 있고; 이 센서는 일반적으로 광학적이다. 관자놀이 부분 및/또는 이마 부분에 센서를 배치할 수 있다. 센서는 이마 및/또는 관자놀이 영역에 배치하도록 구성될 수 있다. 센서(들)는 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 센서(들)는 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 센서(들)는 건식 접촉 센서(들)일 수 있다. 센서(들)는 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성에 의해 가해지는 힘) 또는 접착제에 의해 고정 유지될 수 있다. 센서는 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 센서는 헤드 스트랩 또는 고정 밴드에 통합될 수 있다. 센서(들)는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다. 이마 및/또는 관자놀이 부위에 센서를 배치한다. SpO2 캡처링 유닛 캡처링 유닛은 일반적으로 감지된 신호를 증폭하기 위한 증폭기를 포함한다. 신호는 처리 장치에서 처리하기 위해 디지털-아날로그 변환기에 의해 처리되도록 디지털화된다. 디지털-아날로그 변환기는 분리되거나 처리 장치에 내장될 수 있다.
하나 이상의 센서는 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 하나 이상의 센서는 웨어러블 장치에 고정되거나 탈착될 수 있다. 하나 이상의 센서는 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 또는 접착제에 의해 고정 유지될 수 있다. 하나 이상의 센서는 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 하나 이상의 센서가 헤드 스트랩에 통합될 수 있다. 센서는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 신체 움직임 추적 유닛을 더 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정 데이터는 출력된 신체 움직임 추적 데이터를 포함한다. 신체 움직임 추적 유닛은 피험자의 신체 움직임, 특히 신체 움직임 추적 데이터의 구성 요소를 획득하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4 또는 그 이상)의 움직임 센서를 포함할 수 있다. 움직임 센서의 예로는 2축 또는 3축 가속도계, 자이로스코프, 하나 이상의 카메라, 자기/유도 변환기가 있다. 신체 움직임에는 머리, 팔다리(팔, 다리, 손, 무릎, 팔꿈치)의 움직임이 포함된다. 신체 움직임 추적 유닛은 머리 추적 유닛일 수 있다. 하나 이상의 움직임 센서는 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 하나 이상의 움직임 센서는 웨어러블 장치에 고정되거나 탈착될 수 있다. 하나 이상의 움직임 센서는 중력, 힘(예: 스프링 또는 탄성체에 의해 가해지는) 또는 접착제에 의해 제자리에 유지될 수 있다. 하나 이상의 움직임 센서는 재사용 가능하거나 일회용일 수 있다. 하나 이상의 움직임 센서는 헤드 스트랩에 통합될 수 있다. 움직임 센서는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 안구 추적 유닛을 더 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정된 데이터는 출력된 안구 추적 데이터를 포함한다. 안구 추적 유닛은 피험자의 한쪽 눈 또는 양쪽 눈의 움직임을 모니터링하기 위한 적어도 하나(예: 1, 2, 3, 4 또는 그 이상)의 카메라를 포함할 수 있다. 안구 추적 유닛은 눈을 조명하도록 구성된 적어도 하나의 광원(예를 들어, 가시광선, 적외선)을 포함할 수 있다. 캡처 이미지는 안구 추적 소프트웨어를 사용하여 분석하여 피험자의 주의 집중, 졸음, 의식 또는 기타 정신 상태를 결정할 수 있다. 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치, 예를 들어 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 하나 이상의 카메라는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 안면 표정 캡처링 유닛을 더 포함할 수 있다. 응답 데이터, 즉 측정된 데이터는 출력된 얼굴 표정 데이터 - 감정, 통각으로 구성된다. 표정 캡처링 유닛은 피험자의 얼굴 표정을 모니터링하기 위한 적어도 하나(예를 들어, 1, 2, 3, 4 또는 그 이상)의 카메라를 포함할 수 있다. 표정 캡처링 유닛은 얼굴을 조명하도록 구성된 적어도 하나의 광원(예를 들어, 가시광선, 적외선)을 포함할 수 있다. 캡처한 이미지는 얼굴 표정 인식 소프트웨어를 사용하여 분석하여 피험자의 얼굴 표정과 반응을 결정할 수 있다. 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치, 예를 들어, 웨어러블 헤드셋에 통합될 수 있다. 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치에 고정되거나 분리될 수 있다. 하나 이상의 카메라는 미디어 렌더러의 마스크 부분에 통합될 수 있다.
모니터링 장치는 EEG 캡처링 유닛, EMG 캡처링 유닛, EDA 캡처링 유닛, ECG 캡처링 유닛, 생리 모니터링 유닛, 머리 추적 유닛, 안구 추적 유닛 및 표정 캡처링 유닛을 포함할 수 있다. 모니터링 장치는 EEG 캡처링 유닛, EMG 캡처링 유닛, HR 캡처링 유닛 및 호흡 데이터 캡처링 유닛을 포함할 수 있다.
모니터링 장치는 웨어러블 장치, 예를 들어 헤드폰에 통합될 수 있다. 모니터링 장치의 하나 이상의 전극 및/또는 하나 이상의 센서, 및/또는 하나 이상의 카메라는 웨어러블 장치에 통합될 수 있다. 바람직하게는 모니터링 장치는 적어도 하나의 F-EEG 전극 및 선택적으로 적어도 P-EEG 전극을 갖는 본 명세서에 기술된 EEG 캡처링 유닛을 포함한다. F-EEG 전극은 웨어러블 장치의 마스크 부분이나 스트랩에 위치할 수 있다. 마스크 부분은 닫혀 있거나(예: 가상 현실 뷰어를 지원할 때) 열려 있을 수 있다(예: 가상 현실 뷰어가 없을 때).
웨어러블 장치는 사운드 변환기 및 내장형 스크린을 포함하지 않을 수 있다. 화면 및/또는 사운드는 다른 장치, 예를 들어, 이어폰 및/또는 스마트 장치를 통해 제공될 수 있다. 웨어러블 장치는 스마트 디바이스를 위한 커플링을 포함할 수 있다. 음향 변환기가 없고 내장형 스크린이 없는 경우, 최면술사 또는 최면 치료사에 의해 치료 세션이 제공될 수 있다.
웨어러블 장치는 내장 스크린이 아닌 음향 변환기(예: 이어폰, 헤드폰, 스피커)를 포함할 수 있다. 화면은 스마트 기기를 통해 제공될 수 있다. 웨어러블 장치는 스마트 디바이스를 위한 커플링을 포함할 수 있다
웨어러블 장치는 내장형 사운드 변환기(예: 이어폰, 헤드폰, 스피커)와 내장형 스크린의 조합을 포함할 수 있다.
웨어러블 장치의 예는 도 10a 내지 d 및 11에 주어진다. 도 10a 내지 도 10d는 웨어러블 장치(100)를 도시한다. 웨어러블 장치(100)는 피험자의 머리(120) 상의 위치에 웨어러블 장치(100)를 유지하는 복수의 스트랩(102,a,b,c)을 포함한다. 스트랩은 신축성이 있거나 신축성이 없을 수 있다. 스트랩(102,a,b,c)은 또한 피험자의 머리(120) 상의 위치에 복수의 전극 및/또는 센서를 고정한다. 도 10a 내지 d에는, EEG 데이터 측정용 전극(110, a(중앙(C) EEG 전극), b(두정(P) EEG 전극), c(측두); 심박수, 심박수 변화, SPO2 측정용 센서(112)가 도시된다. 도 10a 및 b는 EEG 데이터 측정을 위한 전극(110, d(전두엽 우측)_을 추가로 도시한다. 도 10b 내지 도 10d는 EEG 데이터 측정용 전극 g(정면(F) EEG 전극)를 추가로 나타낸다. 도 10a 및 도 10b에 도시된 바와 같이, 가상 현실 뷰어(106) 및 헤드폰(108)(미디어 렌더러)을 피험자의 머리(120) 상의 위치에 지지하는 아이 마스크(104)가 제공된다. 도 10c에서, 가상 현실 뷰어는 없지만 헤드폰(108)(미디어 렌더러)이 존재하여 스트랩에 의해 피험자의 귀 위에 위치된다. 도 10d에서, 가상 현실 뷰어 및 아이 마스크 및 헤드폰(108)이 없고; 치료 세션은 외부에서 제공될 수 있다. 도 11은 EEG 데이터 측정을 위한 전극(116, a, b, c, d)(110, d, e, f)이 배치된 마스크(104)의 예시적인 얼굴 접촉 에지를 도시한다; 피부 전도도 측정용 전극(118). 전극(110, e)은 전두엽 정중면 EEG 전극일 수 있고, 전극(110, f)은 전두엽 좌측 EEG 전극일 수 있다.
도 12는 다음와 함께 배치된 마스크(104)의 다른 예시적인 얼굴 접촉 에지의 도면이다.
- EEG 데이터 측정을 위한 정중면에서의 전두엽 EEG 전극(110e) (선택적으로 상위 방향으로 연장되는 연장부, 예를 들어 헤드 스트랩에 배치될 수 있음);
- EMG 데이터 측정을 위한 EMG 전극(111a 내지 111d);
- 호흡 데이터, 심박수 데이터, 혈압, spO2 측정을 위한 PPG 센서(113a, 113b);
- EOG 데이터 측정을 위한 EOG 전극(115a ~ 115e);
- GSR 데이터 측정을 위한 GSR 전극(117);
- EEG(110e), EMG(111a 내지 111d), EOG(115a 내지 115e), GSR(117) 전극 중 하나 이상과 조합하여 기준/접지 전극으로 작용할 수 있는 접지 전극(119).
컨트롤러 모듈은 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하고, 응답 데이터를 피험자의 수정된 의식 상태 레벨로 변환하도록 구성될 수 있다.
컨트롤러 모듈은 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하고, 측정 데이터를 포함하는 응답 데이터를 DoDI DoHI, DoSI 중 하나 이상으로 변환하도록 구성될 수 있다. 평가 프로토콜은 하나 이상의 수학적(예: 통계적) 모델, 훈련된 기계 학습 모델, 수학적 지수, 참조 데이터의 사용을 포함할 수 있다.
컨트롤러 모듈은 본 명세서에 다른 곳에서 설명된 평가 프로토콜을 사용하여, 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하고, 측정된 데이터를 포함하는 응답 데이터를 피험자의 비 약리학적 및 선택적으로 약리학적 수정된 의식 상태의 측정을 나타내는 DoSI 및/또는 DoHI로 변환하도록 구성된다. 평가 프로토콜은 하나 이상의 수학적(예: 통계적) 모델, 훈련된 기계 학습 모델, 수학적 지수, 참조 데이터의 사용을 포함할 수 있다.
컨트롤러 모듈은 일반적으로 처리 단계를 수행하도록 구성된 회로(예: 마이크로프로세서) 및 메모리를 포함한다. 컨트롤러 모듈은 웨어러블 장치에 통합되거나 통합되지 않을 수 있다. 컨트롤러는 웨어러블 장치에 적어도 부분적으로 통합될 수 있다. 컨트롤러는 스마트 장치(예: 스마트폰, 태블릿)에 적어도 부분적으로 통합될 수 있다.
방법은 컴퓨터 구현 방법일 수 있다. 본 명세서에서 설명된 방법을 수행하도록 구성된 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 제공된다. 컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 본 명세서에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령을 갖는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 본 명세서에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다.
컴퓨팅 장치 또는 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치 또는 시스템이 본 명세서에서 설명된 방법을 수행하게 하는 명령을 갖는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품을 나타내는 데이터 스트림이 제공된다.
본 명세서에서 설명된 방법 및 시스템은 치료사가 환자의 상태 또는 최면 상태를 정량화할 수 있도록 하고, 불안 완화제의 초기 투여량에 대한 최적의 잠재적인 개별 적정을 가능하게 하고, 비 약리학적 최종 결합 진정(VR 요법 적정)을 최적화하고; 임상, 의학적 또는 치료적 개입 중에 환자의 생리적 반응/편안함 레벨을 정량화, 시각화, 추이화 및 잠재적 예측함으로써 더 안전한 진행을 제공하고; 피험자의 안전성을 높인다. 의학적 개입에 대한 피험자 기억 상실을 증가시킨다.
또한, 비 약리학적으로 유도된 피험자 자체의 진정 레벨을 결정하기 위한 본 명세서에 기재된 컴퓨터 구현 방법의 용도가 제공된다. 진정은 중재를 위한 것일 수 있고, 예를 들어, 약리학적 마취제를 비 약리학적 마취제로 교체 및/또는 보충하는 것일 수 있다. 중재는 치료 및/또는 개선 및/또는 진단을 포함하는 모든 것일 수 있다. 중재는 침습적(예: 수술, 내시경, 카테터 삽입) 또는 비침습적(예: 의료 영상 획득, 방사선 요법)일 수 있다. 또한 중재 전에 불안 관리를 위해 본 명세서에서 설명된 컴퓨터 구현 방법의 사용이 제공된다. 또한 만성 증상의 관리를 위한 본 명세서에 기술된 컴퓨터 구현 방법의 사용이 제공된다. 또한 수술 후 또는 중재 후 증상의 관리를 위해 본 명세서에서 설명된 컴퓨터 구현 방법의 사용이 제공된다.
실험 데이터
12명의 건강한 지원자를 피험자으로 한 연구에서(분석에 10명이 포함됨), 최면 치료 세션 동안 수정된 의식 상태는 치료 세션 후에 제시된 검증된 설문지를 사용하여 피험자의 자체 보고에 의해 측정되었다. 최면 세션은 가상 현실 헤드셋을 사용하여 전달되었다. 사용된 최면 패키지는 Sedakit (임상 최면 및 호흡 변경 기술을 사용하는 아쿠아 30분 모듈)이다. 최면 치료 세션 중 특정 순간에, 각 피험자는 경피적 전기 자극에 노출되었다. 각 피험자는 최면 치료 세션 동안 인식한 해리를 최소한 평가하도록 요청했다. 최면 치료 세션 동안, 각 피험자로부터 뇌파(EEG) 측정 데이터를 수집했다. EEG 측정을 위해, EEG 전극을 두피를 덮도록 배치하고 뇌의 국부적 영역을 초래하는 국부 전압 변동을 검출하기 위해 사용하였다. 고밀도 EEG는 256개 채널로 사용되었다. 전극은 256 채널 하이드로셀 측지 센서 네트워크에 대해 미리 정의된 레이아웃에 따라 배치되었다. 결과는 해리 증가에 관한 최면 치료 세션의 측정 가능하고 통계적으로 유의한 효과를 보여준다(표 1 및 2).
Wilcoxon 부호 순위 검정; 결과 개요: 최면 치료 세션을 받거나 받지 않은 피험자의 자체 보고 데이터
자체 보고 상태 정상적으로 깨어있는 상태

Mean ±SD
Median [IQR] 		최면 치료 세션

Mean ±SD
Median [IQR] 		p 값 조정된 p 값
(본페로니 보정)
해리 4.11 (3.13)4.95 [5.72] 7.52 (1.43)
8 [0.9]		 0.0032 0.0162
해리 및 자극 강도에 대한 스피어먼 상관 관계
해리
자극 강도 rs = 0.471
p = 0.019
r은 일반 상관 계수이다. rs는 스피어먼 상관 계수이다. +1에서 -1 사이의 값 범위를 사용할 수 있다. 값 0은 두 변수 사이에 연관이 없음을 나타낸다. 0보다 큰 값은 긍정적인 연관성을 나타낸다; 즉, 한 변수의 값이 증가하면 다른 변수의 값도 증가한다. 0보다 작은 값은 부정적인 연관성을 나타낸다; 즉, 한 변수의 값이 증가하면 다른 변수의 값이 감소한다. p는 상관관계가 단순한 우연이 아니라 통계적으로 유의한지 여부를 평가하기 위한 통계적 검정과 관련된 p 값이다. 일반적으로 0.05보다 작은 p 값은 통계적으로 유의한 것으로 간주된다(0에 가까울수록 가장 좋음).
EEG 분석의 결과는 국소화된 뇌 구조/네트워크와 최면 하에서의 해리 사이의 연관성을 허용했다. 피험자의 수정된 의식 상태 레벨과 해리 사이의 연결이 알려져 있기 때문에, 해리와 관련된 국소적 구조/네트워크를 식별하면 최면 치료 세션 동안 피험자의 수정된 의식 상태 레벨을 객관적으로 모니터링할 수 있다.
시간 영역 EEG 분석은 최면 상태에서 정상적으로 깨어 있을 때와 비교하여 눈을 뜬 상태에 있는 동안 이벤트 관련 가능성 사건 관련 전위(ERPl) 구성요소가 전반적으로 감소된 것으로 나타났다. 전기 자극 시작에 시간 고정된 전체 평균 신호 피크 대 피크 진폭(MSPA)에는 차이가 있었다. 전두엽(F)의 측정 위치에서 최면 치료 유무에 따른 ERP 진폭의 차이가 유의한 것으로 나타났다(전두 정중면 교차: 전체 신호 진폭의 감소("반응에 덜 관여")). 이 연구는 수정된 의식 상태(예: 최면 유도)와 정상적인 각성 상태를 비교할 때 이 특정 위치에서 상당한 MSPA 변화를 보여주는 첫 연구이다. 구체적으로, 전극 F에 대한 평균 신호 피크 대 피크 진폭(MSPA)을 추출하여 다음과 같은 결과를 얻었다:
- MSPA는 전극 위치 F에서 최면 세션 동안 상당히 낮다(최면이 없는 -24.13 대 최면이 있는 -11.16, p-값 = 0.019).
- 자체 보고된 해리 측정은 전극 위치 F(rs = -0.41, p = 0.07)에서 MSPA와 상관관계가 있다(spearman). 도 14는 EEG F-전극에서 측정된 MSPA와 해리의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
뇌에서는 여러 프로세스가 동시에 발생한다(병렬 처리). 각 프로세스는 특정 주파수 범위로 표현되고, 시간 영역 신호(예: 고속 푸리에 변환)를 주파수 영역으로 변환하여 다양한 프로세스를 탐색할 수 있다. 주파수 도메인 신호에서 특정 신호 주파수 대역의 전력을 결정할 수 있다. 여기서 전력은 주파수 범위(예: 델타-세타 범위)에서 지정된 주파수 도메인 신호 진폭의 제곱을 나타낸다. 이 연구는 수정된 의식 상태(비 약리학적으로, 예를 들어, 최면 유도)를 정상적인 각성 상태와 비교할 때 특정 위치에서 상당한 전력의 변화를 보여주는 제 1 연구이다. 특정 주파수 대역에서 전력을 추출할 때 피험자의 (비 약리학적으로 최면 유도된) 수정된 의식 상태와 정상적으로 깨어있는 상태 사이에는 상당한 전력 차이를 발견했다. 특히 전두엽(F)과 두정엽(P)(초기 성분) 주변에 위치한 델타-세타(dt) 주파수 범위 내의 대역에서 최면 상태에서 감소를 관찰했다. 초기 성분은 전기 자극이 시작된 후 0.1초에서 0.5초까지 측정된 전력의 감소를 나타낸다.
결과는 먼저 최면에 의해 유도된 위치별 뇌 주파수 대역 차이를 식별한 것이다. 구체적으로, 전극 F와 P에서 델타-세타(dt) 주파수 범위 내의 대역에 대한 전력을 추출하고 다음과 같은 결과를 얻었다:
- dt 주파수 대역 범위와 관련된 전력은 2 전극 위치 P(0.84 최면 없음 vs 0.44 최면 있음, p = 0.027) 및 F(1.01 최면 없음 vs 0.43 최면 있음, p = 0.04)에서 최면에 의해 유의하게 낮아진다;
- 자체 보고된 해리 측정은 전극 P(rs = -0.37, p = 0.011) 및 F(rs = -0.55, p = 0.010)에서 dt 주파수 대역 범위의 전력과 상관된다(스피어만). 도 15는 EEG 전극 F, P에서 dt 주파수 대역 범위에서 자체 보고된 해리와 계산 전력 사이의 상관 관계를 보여준다.

Claims (15)

  1. 치료 세션을 받는 피험자의 수정된 의식 상태의 레벨을, 상기 피험자의 상기 의식 상태를 비 약리학적으로 수정하는 것을 포함하여, 결정 및/또는 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서, 상기 방법은:
    상기 치료 세션에 대한 피험자의 응답을 나타내는 응답 데이터를 수신하는 단계 - 상기 응답 데이터는 뇌파(EEG) 데이터를 포함하는 측정 데이터를 포함하고, 상기 EEG 데이터는:
    상기 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정면(F) EEG 전극, 및
    상기 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역에 위치한 적어도 하나의 정수리(P) EEG 전극,
    중 적어도 하나에서 수집된 데이터를 포함함 - ; 및
    상기 응답 데이터로부터 상기 피험자의 상기 수정된 의식 상태의 레벨을 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 EEG 데이터는 상기 적어도 하나의 F-EEG 전극, 및 선택적으로 상기 적어도 하나의 P-EEG 전극으로부터 수집된 데이터를 포함하고, 상기 결정하는 단계는:
    상기 적어도 하나의 F-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(F-power)을 추출하는 단계; 및
    선택적으로 상기 적어도 하나의 P-EEG 전극 데이터로부터 델타-세타(dt) 주파수 범위의 대역과 관련된 전력(P-power)을 추출하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 dt 주파수 범위는 델타 및 세타 뇌파를 모두 포함하는 범위에 있고;
    상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 F-power 및 선택적으로 상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 P-power는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 나타내는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 F-power는 0Hz 초과 및 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 상기 전술한 주파수 범위 내의 대역과 연관되며;
    상기 P-power는 0Hz 초과 및 8Hz 이하의 주파수 범위, 또는 상기 전술한 주파수 범위 내의 대역과 연관되는, 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 F-power의 감소, 및
    선택적으로 상기 dt 주파수 범위의 대역과 관련된 상기 P-power의 감소는
    비 약리학적으로 수정된 피험자의 의식 상태 레벨의 저하를 나타내는, 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 EEG 데이터는 적어도 하나의 F-EEG 전극에서 수집된 데이터를 포함하고 상기 결정하는 단계는 상기 F-EEG 전극 데이터로부터 평균 신호 피크 대 피크 진폭(F-MSPA)를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 F-MSPA는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 나타내는, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 F-MSPA의 감소는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 의식 상태 레벨의 저하를 나타내는, 방법.
  7. 제 2 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 피험자의 해리 깊이(DoD)는:
    상기 dt 주파수 범위의 대역과 연관된 상기 F 전력, 및 선택적으로 제 2 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에서 정의된 상기 dt 주파수 범위의 대역과 연관된 상기 P 전력, 및
    선택적으로 제 3 항에 정의된 상기 F-MSPA
    로부터 결정되고,
    상기 DoD는 상기 피험자의 비 약리학적으로 수정된 상기 의식 상태의 레벨을 결정하는 데 사용되는, 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 수정된 의식 상태의 레벨은, 그 의식 레벨이 비 약리학적으로 수정되고 선택적으로 약리학적으로 수정되는 피험자의 것인, 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 반응 데이터로부터 상태 깊이 지수(DoSI)를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 DoSI는 상기 피험자의 비 약리학적으로 및 선택적으로 약리학적으로 수정된(혼합된) 상기 의식 상태의 측정을 나타내는, 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 응답 데이터로부터 최면 깊이 지수(DoHI)를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 DoHI는 상기 피험자의 상기 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 측정을 나타내는, 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 반응 데이터로부터 해리 깊이 지수(DoDI)를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 DoDI는 상기 피험자의 상기 비 약리학적으로 수정된 의식 상태의 측정을 나타내는, 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 비 약리학적으로 및 선택적 비 약리학적으로 유도된 피험자의 진정 레벨을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    현재 DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I);
    DoS(I), DoH(I), DoD(I) 중 둘 사이의 현재 비율;
    추세(과거) DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I); 및
    예상 DoS(I) 및/또는 DoH(I) 및/또는 DoD(I);
    선택적으로 하나 이상의 현재 데이터 구성요소, 바람직하게는 하나 이상의 EEG 데이터 구성요소
    중 하나 이상을 수치 및/또는 그래픽으로 나타내는 출력을 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에 제공하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  14. 치료 세션을 받는 피험자의 의식 레벨을 결정 및/또는 모니터링하기 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은:
    상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 측정 데이터를 포함하는 응답 데이터를 획득하도록 구성된 모니터링 장치;
    상기 모니터링 장치로부터 측정 데이터를 수신하도록 구성된 컨트롤러 모듈; 및
    선택적으로 상기 피험자의 상기 의식 레벨을 비 약리학적으로 수정하기 위해 상기 피험자에게 상기 치료 세션을 제시하도록 구성된 미디어 렌더러
    를 포함하고,
    상기 모니터링 장치는 상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 측정 데이터를 획득하기 위해:
    상기 피험자의 전두엽에 해당하는 두피 해부학적 영역으로부터 F-EEG 전극 데이터를 수집하도록 구성된 정면(F) EEG 전극,
    상기 피험자의 두정엽에 해당하는 두피 해부학적 영역으로부터 P-EEG 전극 데이터를 수집하도록 구성된 정수리(P) EEG 전극,
    중 하나 이상을 포함하고,
    상기 컨트롤러 모듈은 상기 응답 데이터로부터 상기 치료 세션 동안 상기 피험자의 상기 수정된 의식 레벨을 결정하도록 구성되는, 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서, 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위해 구성되는, 시스템.


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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2024042766A (ja) * 2022-09-16 2024-03-29 株式会社Ｊｖｃケンウッド 誘導装置、誘導方法及び誘導プログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6434419B1 (en) * 2000-06-26 2002-08-13 Sam Technology, Inc. Neurocognitive ability EEG measurement method and system
US7089927B2 (en) * 2002-10-23 2006-08-15 New York University System and method for guidance of anesthesia, analgesia and amnesia
US8574156B2 (en) * 2005-07-05 2013-11-05 General Electric Company Determination of the clinical state of a subject
GB0614458D0 (en) * 2006-07-20 2006-08-30 Clare Jon Computerised hypnosis therapy device and method
DE102011115116A1 (de) * 2011-05-02 2012-11-08 Denis Jordan Verfahren zur Bewusstseins- sowie Schmerzüberwachung, Modul zur Analyse von EEG-Signalen und EEG-Narkosemonitor
US9655559B2 (en) * 2014-01-03 2017-05-23 Vital Connect, Inc. Automated sleep staging using wearable sensors
US9955894B2 (en) * 2014-01-28 2018-05-01 Covidien Lp Non-stationary feature relationship parameters for awareness monitoring
CN108430568B (zh) * 2015-12-22 2022-09-27 皇家飞利浦有限公司 基于睡眠深度在睡眠期间调节感觉刺激的强度的系统和方法
CA3062870A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-02 Rhode Island Hospital Methods for detecting and treating pain using brain activity
US10898706B2 (en) * 2017-10-31 2021-01-26 Stimscience Inc. Systems, methods, and devices for brain stimulation and monitoring

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