RU2469644C2 - Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга - Google Patents

Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга Download PDF

Info

Publication number
RU2469644C2
RU2469644C2 RU2009115690/14A RU2009115690A RU2469644C2 RU 2469644 C2 RU2469644 C2 RU 2469644C2 RU 2009115690/14 A RU2009115690/14 A RU 2009115690/14A RU 2009115690 A RU2009115690 A RU 2009115690A RU 2469644 C2 RU2469644 C2 RU 2469644C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
brain
threshold value
monitored subject
signal processor
signal
Prior art date
Application number
RU2009115690/14A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009115690A (ru
Inventor
Евгений ВЕРБИЦКИЙ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2009115690A publication Critical patent/RU2009115690A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2469644C2 publication Critical patent/RU2469644C2/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/291—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electroencephalography [EEG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4094—Diagnosing or monitoring seizure diseases, e.g. epilepsy
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6814—Head
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/04—Constructional details of apparatus
    • A61B2560/0406—Constructional details of apparatus specially shaped apparatus housings
    • A61B2560/0412—Low-profile patch shaped housings
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/726—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Wavelet transforms

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к устройствам и способам мониторирования деятельности мозга. Устройство содержит накладку на голове мониторируемого субъекта и закрепленные на нем электрод, выдающий сигнал, указывающий на активность мозга, процессор сигналов, дисплей и источник питания, обеспечивающий питанием электрод, процессор сигналов и дисплей. Процессор сигналов выполнен с возможностью определения периода времени, в течение которого не было обнаружено ни одного мозгового спайка, а данные выдаются на основе периода времени. Во втором варианте выполнения устройства процессор сигналов выполнен с возможностью определения появлений кластеров мозговых спайков в заданный период времени, и данные выдаются на основе появлений кластеров. Способы амбулаторного мониторирования активности мозга включают этапы работы с устройством мониторирования по первому и второму вариантам выполнения. В третьем варианте выполнения способа в устройстве выдают данные уведомления об отсутствии или сокращении числа появлений кластеров в заданный период времени. Использование изобретения позволяет упростить портативные устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга и способы их использования. 5 н. и 24 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Данное изобретение в основном относится к устройствам мониторирования активности мозга, например активности мозга у больных эпилепсией.
Эпилепсия является широко распространенным хроническим неврологическим нарушением. Эпилепсия характеризуется повторяющимися и неспровоцированными припадками. Эпилептические припадки также называются иктальными событиями. Временные интервалы между припадками у неврологического пациента, больного эпилепсией, называются межприпадочными интервалами. Приблизительно 0,8% населения поражено эпилепсией.
Известны лекарственная терапия и другие формы терапии, контролирующие интенсивность или снижающие частоту припадков. Например, известным способом контроля и существенного сокращения частоты припадков у неврологических пациентов, больных эпилепсией, является стимуляция мозга.
Также известны устройства для измерения активности мозга в целях диагностирования и лечения неврологических заболеваний, таких как эпилепсия. Однако такие устройства обычно являются чрезмерно громоздкими. По меньшей мере, по этим причинам получение измерений посредством таких устройств является очень дорогостоящим. По меньшей мере, по этим причинам преимущества измерения активности мозга с помощью таких устройств могут извлекаться только пациентами, которые имеют возможность нести затраты по получению измерений посредством таких устройств.
Поскольку известные устройства для измерения активности мозга у неврологических пациентов включают в себя заметно выступающие провода и ящики, то такие устройства обычно сильно ограничивают пациента. Например, обычно происходит некоторое или значительное снижение приватности неврологического пациента при мониторировании посредством известного устройства для измерения активности мозга пациента.
При использовании известных устройств требуется, чтобы пациент с эпилепсией регулярно наблюдался у невролога или другого медицинского специалиста. Наблюдение и обследование неврологического пациента, больного эпилепсией, обычно производится на основании двух факторов. Первый фактор, на основании которого выполняется обследование неврологического пациента, больного эпилепсией, основывается на субъективных факторах. Примерами субъективных факторов являются: личная оценка пациента и оценка неврологического пациента, больного эпилепсией, членами семьи или другими лицами, с которыми имеет отношения неврологический пациент, больной эпилепсией.
Субъективные оценки неврологического пациента, больного эпилепсией, часто являются ненадежными. Например, член семьи неврологического пациента, больного эпилепсией, может не иметь необходимого медицинского образования для того, чтобы должным образом оценить и идентифицировать различные относящиеся к делу аспекты поведения неврологического пациента, больного эпилепсией.
Примеры более объективных способов оценки и квалификации поведения неврологического пациента, больного эпилепсией, включают в себя применение электроэнцефалограммы (далее в данном документе обозначаемой "ЭЭГ"). ЭЭГ является известным способом измерения электрической активности в мозге человека путем записи данных, которые получены от датчиков, помещенных на кожу головы. Как правило, в качестве датчиков выступают электроды.
Обычно устройства и способы, реализованные для получения измерений ЭЭГ, являются сложными. Кроме того, для получения данных ЭЭГ, как правило, требуется, чтобы установка и эксплуатация ЭЭГ осуществлялась подготовленным специалистом. Более того, для анализа данных, полученных посредством ЭЭГ, обычно также требуется и подготовленный медицинский работник. Таким образом, ЭЭГ для данного неврологического пациента, больного эпилепсией, обычно применяется в течение короткого периода времени. Кроме того, датчики и связанное с ними оборудование, используемое для получения ЭЭГ, являются крупногабаритными и сложными. Такое оборудование не подходит для использования в повседневной жизни неврологического пациента, больного эпилепсией. Например, обычно неврологический пациент, больной эпилепсией, не может передвигаться или быть иным образом вовлеченным в повседневную жизнедеятельность, и при этом предоставлять результаты считывания активности мозга посредством ЭЭГ.
Существуют устройства ЭЭГ, при использовании которых неврологический пациент, больной эпилепсией, может передвигаться во время получения данных. См., например, амбулаторную электроэнцефалографию, E-медицину, http://www.emedicine.com/neaio/topic_445.htm; Амбулаторную ЭЭГ, http://neuroland.com/sz/eeg/ambulatory_eeg.htm. Однако такие устройства требуют продолжительного наблюдения медицинского пациента, больного эпилепсией. Также, подобные устройства имеют ограничения по длине временного периода, в течение которого они могут применяться. Например, известные амбулаторные ЭЭГ-устройства для амбулаторной ЭЭГ должны быть возвращены в медицинский институт или другую организацию, в которой они были получены, для снятия показаний у данного неврологического пациента, больного эпилепсией.
Поскольку известные амбулаторные устройства ЭЭГ обычно применяются вышеописанным способом, то амбулаторная регистрация ЭЭГ для конкретного неврологического пациента, больного эпилепсией, как правило, проводится редко. Таким образом, большая часть данных, доступных неврологу при оценке конкретного неврологического пациента, больного эпилепсией, как правило, по своей природе является практически полностью субъективной.
Во время межприпадочных интервалов могут наблюдаться аномальные разряды в мозгу, связанные с эпилепсией. Эти аномальные разряды в мозгу часто называют спайками. Эпилептические спайки являются межприпадочными событиями (то есть, происходящими между эпилептическими припадками). Эпилептические спайки представляют собой короткие мозговые разряды, которые являются явно отличимыми от фоновой активности мозга.
Типичный эпилептический спайк имеет пик, которой является по меньшей мере отчасти выраженным и выделяющимся, за которым обычно следует впадина, которая обычно также является выраженной и выделяющейся. Амплитуда пиков и впадин эпилептических спайков явным образом отличает подобную мозговую активность от других обычных уровней мозговой активности. Как правило, эпилептический спайк имеет продолжительность в диапазоне от 20 до 70 мс. Однако амплитуда и продолжительность эпилептического спайка могут изменяться.
Другими словами, эпилептический спайк соответствует синхронной активности ряда нейронов мозга, имеющей определенный объем. Эпилептический спайк может пониматься как миниатюрный эпилептический припадок, который не смог развиться в полноценный клинический эпилептический припадок у неврологического пациента, больного эпилепсией. Тем не менее, данная активность является нежелательной мозговой активностью. Иногда наблюдение эпилептических спайков представляет собой единственное свидетельство наличия эпилепсии у неврологического пациента, больного эпилепсией. Например, у некоторых пациентов наблюдается хорошая ответная реакция на противоэпилептические лекарства. У таких пациентов эпилептические припадки происходят очень редко. Тем не менее, у таких пациентов регулярно обнаруживаются спайки при наблюдении их мозговых разрядов.
Межприпадочные спайки в мозговых разрядах неврологических пациентов, больных эпилепсией, широко изучались и продолжают изучаться. Например, некоторые практикующие специалисты наблюдали, что частота эпилептических спайков имеет слабую корреляцию с проявлением следующего эпилептического припадка у неврологического пациента, больного эпилепсией. Таким образом, согласно некоторым практикующим специалистам, наличие спайков и количество спайков в мозговых разрядах неврологического пациента, больного эпилепсией, не имеет большого значения. Однако некоторые практикующие специалисты считают, что наблюдение спайков в мозговых разрядах неврологического пациента, больного эпилепсией, имеет большое значение. Такие практикующие специалисты считают, что наличие, частоты и характеристики эпилептических спайков у данного неврологического пациента, больного эпилепсией, включают в себя информацию о состоянии эпилепсии у пациента в целом, которая является полезной для невролога, лечащего неврологического пациента, больного эпилепсией. См., например, SC Ebus et al, Can spikes predict seizure frequency? Results of a pilot study in severe childhood epilepsies treated with vagus nerve stimulation, Seizure 13(7): 494-8 (2004); JH Kim et al., Correlation of interictal spike-wave with thalamic glucose metabolism in juvenile myoclonic epilepsy, Neuroreport 16(11): 1151-1155 (2005).
Для определенных типов эпилепсии некоторые свидетельства указывают на то, что существует явная корреляция между мощностью или интенсивностью спайка, наблюдаемого у неврологического пациента, больного эпилепсией, и возможностью точного прогнозирования приближающего появления эпилептического припадка. См., например, HH Lange et al., Temporo-spatial patterns of pre-ictal spike activity in human temporal lobe epilepsy, Electroencephalography Clin Neurophysiol, 56(6): 543-55 (1983). Например, височная эпилепсия (TLE) является наиболее часто встречающимся типом эпилепсии у неврологических пациентов, больных эпилепсией. Исследование показало, что мощность наблюдаемых спайков у неврологических пациентов, больных эпилепсией, имеет прогнозируемую корреляцию с возникновением эпилептических припадков, переносимых пациентами с TLE.
Несмотря на то, что польза для прогнозирования, связанная с измерением частоты или интенсивности спайков, измеренных у неврологических пациентов, больных эпилепсией, на данный момент неясна, остается ясным, что наблюдение и измерение таких спайков играют заметную роль в исследованиях по прогнозированию.
Как правило, лекарства, вводимые неврологическому пациенту, больному эпилепсией, с целью снижения интенсивности и частоты эпилептических припадков, переносимых пациентом, должны меняться. Например, большинство противоэпилептических препаратов имеет негативные побочные эффекты. Следовательно, одной из причин, по которой противоэпилептические лекарства обычно заменяются, является снижение интенсивности нежелательных побочных эффектов, переносимых неврологическим пациентом, больным эпилепсией, в результате приема противоэпилептического лекарства. Потребность в информации об активности мозга у неврологического пациента, больного эпилепсией, возрастает в результате необходимости регулярного изменения режима приема противоэпилептического лекарства неврологическим пациентом, больным эпилепсией. Как было описано выше, амбулаторная запись ЭЭГ представляет собой сложную задачу, как с технической точки зрения по причине использования громоздких устройств и сложности помещения электродов на кожу головы неврологического пациента, больного эпилепсией, так и с точки зрения последующего анализа данных, записанных устройством, лабораторным персоналом или клиническим неврологом. Таким образом, как было описано выше, лабораторная регистрация ЭЭГ для данного неврологического пациента, больного эпилепсией, не проводится очень часто.
По меньшей мере, по вышеупомянутым причинам, существует потребность в упрощенном устройстве для получения данных ЭЭГ для неврологического пациента, больного эпилепсией.
Точно так же, существует потребность в небольшом устройстве для получения данных ЭЭГ для неврологического пациента, больного эпилепсией.
Также существует потребность в портативном устройстве для получения данных ЭЭГ для неврологического пациента, больного эпилепсией.
Также существует потребность в устройстве, которое получает данные ЭЭГ от неврологического пациента, больного эпилепсией, без затруднения подвижности пациента.
Также существует потребность в устройстве, которое получает данные ЭЭГ от неврологического пациента, больного эпилепсией, без создания помех образу жизни пациента.
Точно так же, существует потребность в устройстве, которое получает данные ЭЭГ от неврологического пациента, больного эпилепсией, и при этом не требует постоянного наблюдения пациента при получении данных ЭЭГ.
Кроме того, существует потребность в устройстве, которое получает данные ЭЭГ от неврологического пациента, больного эпилепсией, во время функционирования в течение длительного периода времени между проведением анализа данных, собранных устройством.
Таким образом, существует потребность в устройстве, которое получает данные ЭЭГ от неврологического пациента, больного эпилепсией, и которое может эксплуатироваться пациентом без дополнительного наблюдения другого лица.
Вышеописанные цели и преимущества изобретения являются иллюстрацией того, что можно достичь посредством настоящего изобретения, при этом не предполагается, что они исчерпывающе описывают или ограничивают возможные преимущества, которые могут быть реализованы. Таким образом, эти и другие цели и преимущества изобретения будут ясны из описания в данном документе или могут быть изучены при практическом применении изобретения, осуществленного как согласно данному описанию, так и модифицированного в связи с любым изменением, которое может быть очевидно квалифицированным специалистам в данной области техники. Соответственно, настоящему изобретению присущи новые способы, конструкции, комбинации и улучшения, продемонстрированные или описанные в данном документе.
С учетом имеющейся потребности в устройстве согласно описанному выше представлено краткое резюме по различным примерам вариантов осуществления. В представленном ниже кратком описании могут быть сделаны упрощения и исключения, при этом оно предназначено для выделения и представления некоторых аспектов различных примеров вариантов осуществления, но не для ограничения рамок изобретения. Подробные описания предпочтительного примера варианта осуществления, достаточные специалистам в данной области техники для создания и применения концепций изобретения, будут приведены в следующих ниже разделах.
В различных примерах вариантов осуществления устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга реализуется для целевой группы. В различных примерах вариантов осуществления целевая группа состоит из неврологических пациентов, больных эпилепсией, испытывающих локализованную эпилепсию. В различных примерах вариантов осуществления устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга содержит электрод, размещенный вблизи источника локализованной эпилептической активности у неврологического пациента, больного эпилепсией. В различных примерах вариантов осуществления устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга детектирует спайки в источнике локализованной эпилептической активности у неврологического пациента, больного эпилепсией.
В различных примерах вариантов осуществления предоставляется автономное устройство, считающее эпилептические спайки, наблюдаемые в течение периода измерения данных устройством. В различных примерах вариантов осуществления получение измерений активности спайков осуществляется ежедневно или еженедельно в целях их использования неврологическими пациентами, больными эпилепсией, а также в целях их использования докторами и другими медицинскими специалистами, оценивающими состояние здоровья неврологического пациента, больного эпилепсией. Эти данные также используются в различных примерах вариантов осуществления для выбора наиболее эффективной лекарственной терапии для неврологического пациента, больного эпилепсией, и для настройки наиболее благоприятного уровня лекарственной терапии для неврологического пациента, больного эпилепсией. В различных примерах вариантов осуществления представлено устройство, которое может применяться неврологическим пациентом, больным эпилепсией, для получения измерений ЭЭГ конфиденциально дома у пациента и во время, наиболее удобное пациенту.
В различных примерах вариантов осуществления устройство включает в себя микропроцессорный чип. В различных примерах вариантов осуществления микропроцессорный чип запрограммирован на выполнение алгоритма на данных, полученных датчиками устройства. В различных примерах вариантов осуществления, будущее применение которых рассматривается, алгоритм включает в себя прогнозируемые факторы, по которым впоследствии будет выявлено наличие корреляции между измерениями спайков у неврологических пациентов, больных эпилепсией, и будущим возникновением эпилептического припадка.
В различных примерах вариантов осуществления данные ЭЭГ анализируются посредством устройства. В различных примерах вариантов осуществления не требуется передачи данных или их анализа другим лицам помимо неврологического пациента, больного эпилепсией.
В целях лучшего понимания настоящего изобретения, сделана ссылка на прилагаемые чертежи, среди которых:
ФИГ.1 представляет собой схему примера устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга в соответствии с настоящим изобретением;
ФИГ.2 представляет собой вид в перспективе примера реализации примера устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга в соответствии с настоящим изобретением;
ФИГ.3 представляет собой вид в перспективе второго примера варианта осуществления реализации примера устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга в соответствии с настоящим изобретением; и
ФИГ.4 представляет собой блок-схему примера варианта осуществления способа идентификации спайка у неврологического пациента, больного эпилепсией, в соответствии с настоящим изобретением.
Со ссылкой на чертежи, на которых одинаковые числа относятся к одинаковым компонентам или этапам, описаны общие аспекты предпочтительных вариантов осуществления.
Фигура 1 представляет собой пример варианта осуществления устройства 100 для амбулаторного мониторирования активности мозга. Типовое устройство 100 включает в себя ряд типовых электродов 110, источник питания, например, батарею (не показана), и процессор 120 сигналов для обработки данных, полученных устройством. Устройство 100 может изготавливаться в виде накладки или ремешка, которые должен носить неврологический пациент, больной эпилепсией. Процессор сигналов и источник питания также могут быть встроены в типовую накладку или ремешок устройства 100.
Комплект электродов 110 размещен вокруг процессора 120 сигналов и соединен с процессором 120 сигналов встроенными проводами 130. При встраивании в накладку или ремешок является предпочтительными, чтобы встроенные провода полностью содержались внутри накладки или ремешка устройства 100. Таким образом, встроенные провода 130 не являются внешними по отношению к накладке или ремешку устройства 100.
Сигналы электродов принимаются от электродов 110, усиливаются и оцифровываются посредством процессора 120 сигналов.
Каждый из электродов 110 получает свое собственное измерение сигнала электроэнцефалограммы. Следовательно, каждый отдельный электрод 110 генерирует сигнал, на основании которого эпилептический спайк может быть индивидуально идентифицирован в сигнале ЭЭГ.
Процессор 120 сигналов имеет возможность анализа каждого сигнала от каждого конкретного электрода 110 по отдельности или совместного анализа множества сигналов от множества электродов 110. Процессор 120 сигналов также может совместно анализировать все сигналы, полученные от всего множества электродов 110.
Может быть предпочтительным комбинирование сигналов от более чем одного электрода в целях получения наиболее полезной информации для проведения анализа посредством процессора 120 сигналов для каждого конкретного неврологического пациента, больного эпилепсией, и для каждого отдельного идентифицируемого класса неврологических пациентов, больных эпилепсией.
Как было описано выше, эпилептические спайки разрядов мозга имеют уникальную и отличительную форму. Процессор 120 сигналов содержит фильтр, которой используется для идентификации эпилептических спайков разрядов мозга путем идентификации уникальной формы таких спайков.
Фильтр может быть реализован во временной области, в области частот в процессоре 120 сигналов, и может основываться на вейвлет-коэффициентах. В типовом цифровом процессоре 120 может быть реализовано множество фильтров, включая два или более фильтров временной области, фильтров области частот и фильтров, основанных на вейвлет-коэффициентах.
Сигналы, полученные от электродов 110 процессором 120 сигналов, являются конвертируемыми из временной области в область частот и из области частот во временную область. Также может быть дополнительно реализован согласованный фильтр для анализа сигналов, полученных от электродов 110 процессором 120 сигналов как в области частот, так и во временной области.
Сигнал ЭЭГ, полученный от одного или более электродов 110 процессором 120 сигналов, может быть свернут с использованием конкретного фильтра. Результаты свертки сигнала ЭЭГ фильтром могут сравниваться с заранее определенным пороговым значением. Наличие спайка может быть определено в случае, если свернутый сигнал ЭЭГ находится выше заранее определенного порогового значения.
Описанный выше подход может быть реализован с помощью вейвлетов. Соответственно, выбирается подходящий вейвлет. Может выполняться вейвлет-разложение. Коэффициенты могут быть определены из вейвлет-разложения и могут сравниваться с заранее определенным пороговым значением. Наличие спайка определяется в том случае, когда коэффициенты, полученные из вейвлет-разложения, превышают заранее определенное пороговое значение.
В случае, когда наличие спайка определяется путем комбинированного анализа множества сигналов, полученных от множества электродов 110, одна или более вышеописанных форм анализа может одновременно выполняться на множестве сигналов. Наличие спайка идентифицируется только в том случае, когда все анализируемые сигналы одновременно указывают на наличие спайка. Таким образом, активность мозга, которая является более локализованной, в результате чего идентификация спайка происходит на небольшом подмножестве электродов 110, не будет идентифицирована как реальная эпилептическая неврологическая спайк-активность, поскольку она не была обнаружена другими электродами 110. Описание, относящееся к определенным аспектам данной методики, можно найти у Barreto et al, Multiresolution Characterization of Interictal Epileptic Spikes Based on a Wavelet Transformation, http://dsplab.cng.fiu.edu/DSP/Research/Research_002.htm.; R. Sarang, et al., A New Epileptic EEG Spike Detection Based on Mathematical Morphology, Proceedings of BioMED 2004.
Цифровой процессор 120 факультативно содержит счетчик. Счетчик увеличивает переменную для счета на единицу каждый раз, когда процессором 120 детектируется спайк на основании сигналов, принятых от электродов 110. Таким образом, способ функционирования устройства 100 в определенной степени аналогичен счетчику Гейгера, при этом оно считает число обнаруженных спайков и использует подсчет числа обнаруженных спайков для определения уровня эпилептической активности в мозгу неврологического пациента, больного эпилепсией, у которого установлено устройство 100.
Информация, полученная процессором 120 от электродов 110, также может анализироваться на основании интенсивности числа спайков, имевших место в заданном временном интервале. Например, подсчитывается число спайков, обнаруженных в течение часа. Критическое пороговое значение устанавливается равным спрогнозированному для выдачи сигнала тревоги числу спайков в час. Таким образом, тревога инициируется при интенсивности числа обнаруженных спайков, в течение заданного периода времени превышающей заранее определенной критическое значение для выдачи тревоги.
Наличие спайков может быть идентифицировано в кластерах. Кластер спайков - это группа спайков, которые произошли вместе в течение заранее определенного периода времени, до которого и после которого находятся периоды времени большего размера, в течение которых не было обнаружено ни одного спайка.
Анализ информации, полученной процессором 120 от электродов 110, может включать анализ кластеров. Существует предварительно установленное пороговое значение для числа кластеров, имеющих место в заданный период времени. Тревога инициируется в случае, когда число кластеров, измеренное в течение заданного периода времени, превышает предварительно установленное пороговое значение. Предварительно установленное пороговое значение для кластеров представляет собой минимальное пороговое значение или максимальное пороговое значение.
В качестве варианта, пороговое значение может относиться к временной продолжительности кластера. При этом тревога может инициироваться, если заданный кластер является слишком длинным или слишком коротким.
Некоторые неврологические медицинские специалисты по эпилепсии считают, что спайковая активность в электроэнцефалограммах неврологического пациента, больного эпилепсией, спадает в преддверии появления случая эпилептического неврологического припадка. Следовательно, обнаружение отсутствия или сокращения частоты появления кластеров считается полезной информацией для прогнозирования будущих или неизбежных появлений случаев эпилептического неврологического припадка у неврологического пациента, больного эпилепсией.
Таким образом, многие неврологические медицинские специалисты по эпилепсии считают, что неизбежное будущее появление случая эпилептического неврологического припадка у неврологического пациента, больного эпилепсией, может быть спрогнозировано с намного более высокой точностью на основании анализа данных по спайкам в соответствии с одним или несколькими различными примерами вариантов осуществления, описанными выше и ниже. Хотя на данный момент неизвестно, как можно спрогнозировать наступление времени эпилептического неврологического припадка с большой точностью, считается, что неврологическому пациенту, больному эпилепсией, может быть выдано предварительное предупреждение о вероятности наступления припадка в наступающий период времени, например, двадцатичетырехчасовой или восьмичасовой интервал времени. Очевидно, что, при улучшении понимания связи между спайками и эпилептическими неврологическими припадками в будущем, различные типовые варианты осуществления, описанные в данном документе, могут быть модифицированы в целях реализации разработанного в будущем анализа информации.
Процессор 120 факультативно содержит светодиодный (LED) дисплей. В варианте осуществления, включающем наличие функции счетчика в цифровом процессоре 120 и LED-дисплея, LED-дисплей отображает наблюдаемое, идентифицированное и подсчитанное число спайков.
Кроме того, устройство 100 факультативно содержит порт 140, используемый для подключения цифрового процессора 120 к компьютеру, карманному персональному компьютеру (КПК), или другому внешнему устройству обработки данных. Данные, полученные и/или обработанные цифровым процессором 120, передаются на внешнее устройство через типовой порт 140.
Данные могут передаваться с цифрового процессора 120 на внешнее устройство через типовой порт 140 по окончании заранее установленного периода измерений или даже в середине заранее установленного периода измерений.
Информация о каждом отдельном спайке может, в качестве варианта, быть более сложной, чем просто число появлений спайка. Например, цифровым процессором 120 может записываться интенсивность спайка.
Типовым цифровым процессором 120 может записываться длина временного интервала от начала до окончания каждого спайка. Цифровым процессором 120 может записываться и продолжительность, и интенсивность каждого спайка. Таким образом, в некоторых расширенных примерах вариантов осуществления строится график, на котором изображена зависимость интенсивности спайка от времени при появлении каждого спайка на основании данных, собранных типовым цифровым процессором 120. Такое расширенное сохранение данных цифровым процессором позволяет медицинским специалистам осуществлять более подробное рассмотрение появления спайков у пациента, на котором установлено типовое устройство 100.
ФИГ.2 представляет собой вид в перспективе примера реализации типового устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга, установленного на голове типового эпилептического пациента 200. В этом примере варианта осуществления типовое устройство 100 прикреплено к голове неврологического пациента, больного эпилепсией 200, ремешком 220, который горизонтально обернут вокруг головы типового неврологического пациента, больного эпилепсией 200. Таким образом, в различных примерах вариантов осуществления ремешок 220 включается в качестве составной части 100. Также в различных примерах вариантов осуществления датчики 110 и встроенные провода 130 протянуты вдоль типового ремешка 220 за пределами части устройства 100, включающей процессор 120.
ФИГ.3 представляет собой вид в перспективе второго примера реализации типового устройства для амбулаторного мониторирования активности мозга, установленного на голове типового эпилептического пациента 200. В этом примере варианта осуществления, типовое устройство 100 прикреплено к голове неврологического пациента, больного эпилепсией 200, типовым ремешком 230, который проходит горизонтально вокруг головы типового неврологического пациента, больного эпилепсией 200. Ремешок 230 факультативно проходит под подбородком эпилептического пациента 200. Так же как и в примере варианта осуществления, показанном на ФИГ.2, в различных примерах вариантов осуществления ремешка 230 датчики 110 и встроенные провода 130 расположены вдоль ремешка 230 рядом с областями головы пациента 200 за пределами области типового устройства 100, в которой находится процессор 120 сигналов.
ФИГ.4 представляет собой блок-схему примера варианта осуществления способа идентификации спайка у неврологического пациента, больного эпилепсией, в соответствии с настоящим изобретением. Во-первых, производится ввод или несколько вводов в буфер на этапе 410. Каждый ввод на этапе 410 представляет собой сигнал, полученный от одного из датчиков 110. Буфер 420 является компонентом процессора 120 сигналов. Буфер 420 физически не находится в том же физическом пространстве, что и процессор 120 сигналов.
Затем на этапе 430 строится матрица, содержащая в каждой строке каждый сигнал, полученный из входных данных на этапе 410, а также множество групп строк, представляющих собой измерения сигналов, полученных на этапе 410, с течением времени. Таким образом, на этапе 440 строится волновой спектр для входных сигналов этапа 410 и для матрицы, построенной на этапе 430.
Затем производится анализ данных, полученных и обработанных на этапах 410, 430 и 440. Анализ, выполняемый на этапе 450, включает в себя идентификацию и обнаружение наличия или отсутствия одного или более эпилептических неврологических спайков.
На типовом этапе 460, время, в которое был обнаружен эпилептический неврологический спайк, записывается и сохраняется в процессоре 120 сигналов. При этом на типовом этапе 470 строится таблица, в которой приведены дата и время каждого идентифицированного и обнаруженного эпилептического неврологического спайка. После завершения ранее описанных типовых этапов, на этапе 480 производится обновление буфера.
Несмотря на то, что были подробно описаны предпочтительные варианты осуществления, следует понимать, что эти предпочтительные варианты осуществления не составляют полного списка вариантов осуществления, и их детали могут подвергаться изменениям в различных очевидных аспектах. Как будет очевидно квалифицированным специалистам в данной области техники, могут иметь место изменения и модификации, не выходящие за пределы формы и объема изобретения. Соответственно, приведенное выше описание и фигуры используются только в целях иллюстрации и никоим образом не ограничивают изобретение, которое определяется только формулой изобретения.

Claims (29)

1. Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга, содержащее:
накладку, закрепленную на голове мониторируемого субъекта;
электрод, закрепленный на голове мониторируемого субъекта, при этом электрод выдает сигнал, указывающий на активность мозга мониторируемого субъекта;
процессор сигналов, выполненный с возможностью приема сигнала, выданного электродом, и обработки сигнала с целью выдачи данных, при этом процессор сигналов закреплен на мониторируемом субъекте;
дисплей, выполненный с возможностью отображения индикации данных, выданных процессором сигналов; и
источник питания, закрепленный на мониторируемом субъекте, при этом источник питания выполнен с возможностью обеспечения питания для электрода, процессора сигналов и дисплея,
при этом процессор сигналов выполнен с возможностью определения периода времени, в течение которого не было обнаружено ни одного мозгового спайка, и данные выдаются на основе периода времени.
2. Устройство по п.1, в котором дисплей включает в себя светодиодный (LED) дисплей.
3. Устройство по п.1, в котором процессор сигналов выполнен с возможностью определения числа появления кластеров мозговых спайков, обнаруженных в течение заданного периода времени.
4. Устройство по п.3, при этом устройство выполнено с возможностью выдачи сигнала тревоги, когда число обнаруженных спайков превышает заранее определенное пороговое значение, причем заранее определенное пороговое значение включает в себя по меньшей мере одно из минимального порогового значения и максимального порогового значения.
5. Устройство по п.4, в котором заранее определенное пороговое значение основано на ранее определенной интенсивности числа появления кластеров.
6. Устройство по п.3, в котором появления мозговых спайков определяются путем сравнения коэффициентов вейвлет-разложения с заранее определенным пороговым значением.
7. Устройство по п.3, в котором появления мозговых спайков определяются путем сравнения результатов свертки сигнала электроэнцефалограммы с использованием вейвлетов с заранее определенным пороговым значением.
8. Устройство по п.2, в котором дисплей выполнен с возможностью отображения числового значения, соответствующего периоду времени.
9. Способ амбулаторного мониторирования активности мозга, включающий в себя этапы, на которых:
закрепляют накладку, закрепляемую на голове мониторируемого субъекта;
закрепляют электрод на голове мониторируемого субъекта;
закрепляют процессор сигналов на мониторируемом субъекте;
закрепляют дисплей на мониторируемом субъекте;
закрепляют источник питания на мониторируемом субъекте;
обеспечивают питание от источника питания на накладку, электрод, процессор сигналов, дисплей и источник питания;
выдают сигнал, указывающий на активность мозга мониторируемого субъекта;
передают сигнал с электрода на процессор сигналов;
анализируют сигнал с целью определения периода времени, в течение которого не было обнаружено ни одного мозгового спайка;
выдают данные на основе периода времени; и
отображают данные на дисплее.
10. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя реализацию фильтра во временной области.
11. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя реализацию фильтра в области частот.
12. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя реализацию фильтра, основанного на вейвлет-коэффициенте.
13. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя реализацию согласованного фильтра в области частот и во временной области.
14. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя свертку сигнала.
15. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя сравнение значения с заранее определенным пороговым значением.
16. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя анализ множества сигналов от множества электродов и идентификацию появления каждого мозгового спайка только в том случае, когда наличие мозгового спайка было указано на основании анализа каждого из множества сигналов.
17. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя подсчет числа мозговых спайков.
18. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя анализ кластеров мозговых спайков.
19. Способ по п.9, в котором проведение анализа включает в себя анализ сигналов как функции от времени.
20. Способ по п.9, дополнительно включающий в себя выдачу тревоги, когда результат анализа удовлетворяет заранее установленному условию тревоги.
21. Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга, содержащее:
накладку, закрепленную на голове мониторируемого субъекта;
электрод, закрепленный на голове мониторируемого субъекта, при этом электрод выдает сигнал, указывающий на активность мозга мониторируемого субъекта;
процессор сигналов, выполненный с возможностью приема сигнала, выданного электродом, и обработки сигнала с целью выдачи данных, при этом процессор сигналов закреплен на мониторируемом субъекте;
дисплей, выполненный с возможностью обеспечения индикации данных, выданных процессором сигналов; и
источник питания, закрепленный на мониторируемом субъекте, при этом источник питания выполнен с возможностью обеспечения питания для электрода, процессора сигналов и дисплея, при этом процессор сигналов выполнен с возможностью определения появлении кластеров мозговых спайков в заданный период времени, и данные выдаются на основе появлений кластеров.
22. Устройство по п.21, в котором дисплей включает в себя светодиодный (LED) дисплей.
23. Устройство по п.21, в котором процессор сигналов выполнен с возможностью определения сокращения числа появлений кластеров.
24. Устройство по п.23, при этом устройство выполнено с возможностью выдачи сигнала тревоги, когда число обнаруженных спайков, измеренное в течение заданного периода времени, превышает заранее определенное пороговое значение, причем заранее определенное пороговое значение включает в себя по меньшей мере одно из минимального порогового значения и максимального порогового значения.
25. Устройство по п.24, в котором заранее определенное пороговое значение основано на ранее определенной интенсивности числа появления кластеров.
26. Устройство по п.21, в котором появления мозговых спайков определяются путем сравнения коэффициентов вейвлет-разложения с заранее определенным пороговым значением.
27. Устройство по п.21, в котором появления мозговых спайков определяются путем сравнения результатов свертки сигнала электроэнцефалограммы с использованием вейвлетов с заранее определенным пороговым значением.
28. Способ амбулаторного мониторирования активности мозга, включающий в себя этапы, на которых:
обеспечивают устройство мониторирования, носимое мониторируемым субъектом;
принимают в устройстве сигнал, указывающий на активность мозга мониторируемого субъекта посредством электрода, закрепленного на голове мониторируемого субъекта;
определяют в устройстве число кластеров мозговых спайков, обнаруженных в заданный период времени;
выдают в устройстве данные уведомления о том, превышает ли число кластеров заранее определенное пороговое значение, причем заранее определенное пороговое значение включает в себя по меньшей мере одно из минимального порогового значения и максимального порогового значения, и
выдают в устройстве индикацию данных уведомления.
29. Способ амбулаторного мониторирования активности мозга, включающий в себя этапы, на которых:
обеспечивают устройство мониторирования, носимое мониторируемым субъектом;
принимают в устройстве сигнал, указывающий на активность мозга мониторируемого субъекта посредством электрода, закрепленного на голове мониторируемого субъекта;
определяют в устройстве число появлений кластеров мозговых спайков в заданный период времени;
выдают в устройстве данные уведомления об отсутствии пли сокращении числа появлений кластеров в заданный период времени; и
выдают в устройстве индикацию данных уведомления.
RU2009115690/14A 2006-09-25 2007-09-19 Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга RU2469644C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US82675506P 2006-09-25 2006-09-25
US60/826,755 2006-09-25
PCT/IB2007/053801 WO2008038194A2 (en) 2006-09-25 2007-09-19 Device for ambulatory monitoring of brain activity

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009115690A RU2009115690A (ru) 2010-11-10
RU2469644C2 true RU2469644C2 (ru) 2012-12-20

Family

ID=39230628

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009115690/14A RU2469644C2 (ru) 2006-09-25 2007-09-19 Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8688209B2 (ru)
EP (1) EP2068705B1 (ru)
JP (1) JP5415953B2 (ru)
CN (1) CN101516261B (ru)
RU (1) RU2469644C2 (ru)
WO (1) WO2008038194A2 (ru)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8620978B2 (en) * 2008-12-31 2013-12-31 St. Jude Medical, Atrial Fibrillation Division, Inc. System and method for filtering electrophysiological signals
JP2013510678A (ja) * 2009-11-12 2013-03-28 ネルコー ピューリタン ベネット エルエルシー 複合型生理学的センサのシステムおよび方法
WO2011119502A1 (en) 2010-03-20 2011-09-29 Emsense Corporation Electroencephalogram (eeg) cluster electrodes
US20110270117A1 (en) * 2010-05-03 2011-11-03 GLKK, Inc. Remote continuous seizure monitor and alarm
WO2013012962A2 (en) * 2011-07-18 2013-01-24 Ashoff Richard D Lighting device operating at different power levels
US20130035579A1 (en) 2011-08-02 2013-02-07 Tan Le Methods for modeling neurological development and diagnosing a neurological impairment of a patient
US20130072809A1 (en) * 2011-09-19 2013-03-21 Persyst Development Corporation Method And System For Analyzing An EEG Recording
US9622660B2 (en) 2012-05-25 2017-04-18 Emotiv Lifesciences Inc. System and method for enabling collaborative analysis of a biosignal
US9763592B2 (en) * 2012-05-25 2017-09-19 Emotiv, Inc. System and method for instructing a behavior change in a user
WO2013177592A2 (en) 2012-05-25 2013-11-28 Emotiv Lifesciences, Inc. System and method for providing and aggregating biosignals and action data
US9814426B2 (en) 2012-06-14 2017-11-14 Medibotics Llc Mobile wearable electromagnetic brain activity monitor
US10028703B2 (en) 2013-07-30 2018-07-24 Emotiv, Inc. Wearable system for detecting and measuring biosignals
KR102305233B1 (ko) * 2014-11-24 2021-09-27 쑤저우 레킨 세미컨덕터 컴퍼니 리미티드 발광 모듈 및 이를 포함하는 조명 장치
US10108264B2 (en) 2015-03-02 2018-10-23 Emotiv, Inc. System and method for embedded cognitive state metric system
WO2019060298A1 (en) 2017-09-19 2019-03-28 Neuroenhancement Lab, LLC METHOD AND APPARATUS FOR NEURO-ACTIVATION
US11717686B2 (en) 2017-12-04 2023-08-08 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance
US11478603B2 (en) 2017-12-31 2022-10-25 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to enhance emotional response
US11364361B2 (en) 2018-04-20 2022-06-21 Neuroenhancement Lab, LLC System and method for inducing sleep by transplanting mental states
WO2020056418A1 (en) 2018-09-14 2020-03-19 Neuroenhancement Lab, LLC System and method of improving sleep
US11786694B2 (en) 2019-05-24 2023-10-17 NeuroLight, Inc. Device, method, and app for facilitating sleep
US11857330B1 (en) 2022-10-19 2024-01-02 Epitel, Inc. Systems and methods for electroencephalogram monitoring

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6052619A (en) * 1997-08-07 2000-04-18 New York University Brain function scan system
WO2002049500A2 (en) * 2000-12-12 2002-06-27 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Forecasting and controlling neurological disturbances
RU2192778C2 (ru) * 2000-07-07 2002-11-20 Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт им. проф. А.Л.Поленова Способ идентификации пик-волнового комплекса в ээг
US20040204148A1 (en) * 2000-05-29 2004-10-14 Satoru Sudo Communication device
RU2266043C2 (ru) * 2003-08-06 2005-12-20 Альбертин Сергей Викторович Автоматизированное устройство для регистрации и анализа вызванной биоэлектрической активности мозга испытуемого

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH021231A (ja) * 1987-10-27 1990-01-05 Hajime Ishii 脳波の警告信号をえるための方法と装置
US5222503A (en) * 1991-04-24 1993-06-29 Beth Israel Hospital Association Ambulatory electroencephalography system
US7231254B2 (en) * 1998-08-05 2007-06-12 Bioneuronics Corporation Closed-loop feedback-driven neuromodulation
US6161030A (en) * 1999-02-05 2000-12-12 Advanced Brain Monitoring, Inc. Portable EEG electrode locator headgear
US6175753B1 (en) * 1999-07-02 2001-01-16 Baltimore Biomedical, Inc. Methods and mechanisms for quick-placement electroencephalogram (EEG) electrodes
US6757558B2 (en) * 2000-07-06 2004-06-29 Algodyne, Ltd. Objective pain measurement system and method
US20020188216A1 (en) * 2001-05-03 2002-12-12 Kayyali Hani Akram Head mounted medical device
US7933642B2 (en) * 2001-07-17 2011-04-26 Rud Istvan Wireless ECG system
US7054454B2 (en) * 2002-03-29 2006-05-30 Everest Biomedical Instruments Company Fast wavelet estimation of weak bio-signals using novel algorithms for generating multiple additional data frames
US20050107655A1 (en) * 2002-04-05 2005-05-19 Oliver Holzner Method and apparatus for the prevention of epileptic seizures
US6950698B2 (en) * 2003-07-02 2005-09-27 Instrumentarium Corp. Method of positioning electrodes for central nervous system monitoring
WO2005117693A1 (en) * 2004-05-27 2005-12-15 Children's Medical Center Corporation Patient-specific seizure onset detection system
JP2006051343A (ja) * 2004-07-16 2006-02-23 Semiconductor Energy Lab Co Ltd 生体信号処理装置、無線メモリ、生体信号処理システム及び被制御装置の制御システム
WO2006050524A1 (en) * 2004-11-02 2006-05-11 Medtronic, Inc. Techniques for data retention upon detection of an event in an implantable medical device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6052619A (en) * 1997-08-07 2000-04-18 New York University Brain function scan system
US20040204148A1 (en) * 2000-05-29 2004-10-14 Satoru Sudo Communication device
RU2192778C2 (ru) * 2000-07-07 2002-11-20 Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт им. проф. А.Л.Поленова Способ идентификации пик-волнового комплекса в ээг
WO2002049500A2 (en) * 2000-12-12 2002-06-27 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Forecasting and controlling neurological disturbances
RU2266043C2 (ru) * 2003-08-06 2005-12-20 Альбертин Сергей Викторович Автоматизированное устройство для регистрации и анализа вызванной биоэлектрической активности мозга испытуемого

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MICHAEL S et al. A review of methods for spike sorting: the detection and classification of neural action potentials. Network: Comput Neural Syst. GB, 1998 Njv; 9(4): R 53-78. *
SNIDER R.K. et al. Classification of non-stationary neural signals. Neurosci Methods. 1998 Oct 1; 84(1-2): 155-66. *
КОЗЛОВ М.К. Новый метод разложения электроэнцефалограммы в систему колебаний, обеспечивающий анализ ЭЭГ-феноменов различной длительности. - Журн. высш. нервной деятельности, 1990, 40, 5, с.1004-1012. *
КОЗЛОВ М.К. Новый метод разложения электроэнцефалограммы в систему колебаний, обеспечивающий анализ ЭЭГ-феноменов различной длительности. - Журн. высш. нервной деятельности, 1990, 40, 5, с.1004-1012. SNIDER R.K. et al. Classification of non-stationary neural signals. Neurosci Methods. 1998 Oct 1; 84(1-2): 155-66. *

Also Published As

Publication number Publication date
JP5415953B2 (ja) 2014-02-12
EP2068705B1 (en) 2015-11-11
CN101516261A (zh) 2009-08-26
JP2010504132A (ja) 2010-02-12
RU2009115690A (ru) 2010-11-10
WO2008038194A3 (en) 2008-10-23
US20100010364A1 (en) 2010-01-14
EP2068705A2 (en) 2009-06-17
US8688209B2 (en) 2014-04-01
CN101516261B (zh) 2014-05-07
WO2008038194A2 (en) 2008-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2469644C2 (ru) Устройство для амбулаторного мониторирования активности мозга
Duun‐Henriksen et al. A new era in electroencephalographic monitoring? Subscalp devices for ultra–long‐term recordings
Baumgartner et al. Seizure detection using scalp‐EEG
Szabó et al. Electromyography‐based seizure detector: Preliminary results comparing a generalized tonic–clonic seizure detection algorithm to video‐EEG recordings
Monto et al. Epileptogenic neocortical networks are revealed by abnormal temporal dynamics in seizure-free subdural EEG
Greene et al. A comparison of quantitative EEG features for neonatal seizure detection
AU2003206411B2 (en) System and method of assessment of neurological conditions using EEG bispectrum
US8768447B2 (en) Processing of physiological signal data in patient monitoring
AU2006309183B2 (en) System and method for prediction of cognitive decline
CA2875912C (en) Assessing susceptibility to epilepsy and epileptic seizures
EP1880667B1 (en) Detection of focal epileptiform activity
US9020585B2 (en) Electronic identity card
Arnaldi et al. The prognostic value of sleep patterns in disorders of consciousness in the sub-acute phase
Sackellares et al. Quantitative EEG analysis for automated detection of nonconvulsive seizures in intensive care units
AU2019202928A1 (en) Monitoring the effects of sleep deprivation using neuronal avalanches
US20170065199A1 (en) Monitoring human brain excitability using synchronization measures
SE532705C2 (sv) Apparat och metod för övervakning av epileptiform aktivitet
Waninger et al. Event-related potentials during sustained attention and memory tasks: Utility as biomarkers for mild cognitive impairment
Dick et al. Potentialities of the wavelet and multifractal techniques to evaluate changes in the functional state of the human brain
US8219187B2 (en) Method and apparatus for providing improved assessment of a physiological condition of a patient
Peltola et al. Routine and sleep EEG: minimum recording standards of the International Federation of Clinical Neurophysiology and the International League Against Epilepsy
Turco et al. Prolonged epileptic discharges predict seizure recurrence in JME: Insights from prolonged ambulatory EEG
Alinia et al. Associations between physiological signals captured using wearable sensors and self-reported outcomes among adults in alcohol use disorder recovery: development and usability study
Wong et al. EEG datasets for seizure detection and prediction—A review
van der Ree et al. A review on epilepsy in the horse and the potential of Ambulatory EEG as a diagnostic tool