WO2007014558A2 - Verfahren und anordnung zur analyse eines sich über die zeit ändernden bioelektromagnetischen signals - Google Patents

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WO2007014558A2
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signal components
frequency ranges
reference time
bioelectromagnetic
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Alfred Scherbaum
José Alberto GONZALÈZ-HERNANDÈZ
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Heinrich-Heine-Universität
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    • 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
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
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    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372—Analysis of electroencephalograms
    • A61B5/374—Detecting the frequency distribution of signals, e.g. detecting delta, theta, alpha, beta or gamma waves

Definitions

  • the invention relates to a method and an arrangement for analyzing a time-varying bioelectromagnetic signal.
  • the invention relates to a method and an arrangement for analyzing electroencephalographic signals.
  • independent claims relates to
  • bioelectromagnetic signals are understood as meaning electrical and / or magnetic signals detectable by means of corresponding sensors and detectors, such as electrodes, which originate in the electrical activity of a biological object such as, for example, a beating heart or another muscle Brain or peripheral nerves. Since moving electrical charges induce magnetic fields, the following is always spoken of electromagnetic signals, even if in many applications actually only an electrical potential or its change over time is measured.
  • Frequencies are exchanged, wherein the different frequency ranges commonly referred to as ⁇ -, ß-, ⁇ - and ⁇ -areas. It is generally known e.g. the so-called oc state when the main brain activity occurs at frequencies in the ⁇ -range and the human is in a relaxed state in which he is particularly adaptive.
  • Measuring signals can act.
  • DE 692 28 823 T2 discloses a method for the non-invasive detection of cerebral phenomena in which dynamic phase relations are characterized after bandpass filters of electroencephalographic signals within the filtered signals.
  • bioelectromagnetic signals there is the problem of so-called “biological referencing”, that is the relationship of the measured signals to suitable reference points for the purpose of obtaining relevant information, e.g. for controlling a machine, as a statement about the effect of drugs or as a diagnostically relevant parameter, the basis for the later
  • the signals Conventionally, to obtain relevant information from the measured signals, the signals to empirically derived data, e.g. typical averages, for example, by checking whether a measured value lies within a typical value range.
  • empirically derived data e.g. typical averages
  • bioelectromagnetic signals are naturally subject to some noise and are individually different in strength and severity, so that it is often difficult to obtain meaningful information solely by comparison with reference data.
  • the object of the invention is a method and an arrangement for analyzing a time-varying bioelectromagnetic signal, which detects over a certain time interval and be split by means of a band-pass filtering in at least two different with respect to their frequency ranges signal components to specify, which allow information in a simple manner, such as control information for the control of a machine, a prosthesis or the like. or to gain diagnostically meaningful parameters.
  • the object is achieved by a method in which at least one reference time of the first type is determined in at least one of the signal components different in their frequency ranges and the values of at least two signal components differing in their frequency ranges at the specific reference time of the first type predetermined evaluation criteria are related to each other.
  • the invention is based on the surprising finding that important information can be obtained from bioelectromagnetic signals when the bandpass filtered signals are related to each other by considering the behavior of certain signal components at characteristic reference times, but the reference times are not "externally" predetermined but be determined according to specifiable selection criteria from the detected bioelectromagnetic signal itself.
  • the step of determining a reference time in a signal component comprises determining any extreme values and / or inflection points which may be present in the time interval in the signal component.
  • Signals such as the signal measured by means of an electrocardiograph, have characteristic curve shapes whose sections can be easily identified by means of turning points within a cycle (eg the so-called QRS complex or the ST segment in the electrocardiogram or the general as P and N peaks (P as positive, N as negative) in the evoked potential curve in electroencephalography).
  • At least one second reference instant of the first type is determined in at least one second signal component which differs from the first with respect to its frequency range, whereupon the values of at least two signal components differing with regard to their frequency ranges be related to each other in the first and second reference times of the first kind.
  • the signal under study is the detection of the change in potential evoked in response to a simple physical or cognitive stimulus, as evidenced by electroencephalographs, a functional analysis of the signal may be obtained, e.g.
  • the step of relating the values assumed by different signal components in the reference time (s) of the first kind comprises determining differences between the ones
  • Signal components and / or determining tendencies such as rising or falling in the individual signal components. Such differences and tendencies can be excellently visualized with visualization methods known per se, if necessary after the solution of the so-called "inverse problem", so that certain information can clearly emerge and be easily read.
  • at least one N ⁇ N matrix of the first type can then be created, in which the values of each signal component are entered at the N reference times of the first kind and from which different functional and temporal ones
  • the bioelectromagnetic signal to be analyzed has been recorded by means of a multichannel acquisition device in such a way that it is possible to analyze the signal with regard to the spatial distribution of its sources in the bioelectromagnetically active object being examined, it can advantageously be determined in which regions of the object under investigation one of the determined Reference points a particular, in the generation of a characteristic change of a certain of the signal components differing in their frequency ranges resulting activity was present. It can also be determined which regions of the examined object are active at the reference time determined with respect to a signal component for generating signal components of other frequency ranges.
  • At least one reference time of at least one second type is determined.
  • the time points at which brainwaves in the ⁇ , ⁇ and ⁇ frequency ranges, which propagate at different speeds in the brain, each have their own so-called C-peak can be selected as reference times of the first type , as reference times of the second kind, the times at which brain waves in the ⁇ -, ß- and ⁇ -frequency range, the respective P-peaks, and as reference times of the third kind, the times at which the brain waves in ⁇ -, ß- and ⁇ -frequency range Reach N-tips.
  • the step of relating at least two signal components differing with respect to their frequency ranges can also take place for the reference times of the second and possibly third type, and not necessarily to those for the reference time (s) first type identical predetermined evaluation criteria.
  • the method has proven to be particularly advantageous for use with such bioelectromagnetic signals that occur in response to an external stimulus supplied to the bioelectromagnetic signal generating the bioelectromagnetic active object.
  • the stimulus is repeatedly supplied to the object, that correspondingly several times a bioelectromagnetic signal is detected and that the signal to be analyzed is finally formed from suitable averaging of the detected signals.
  • averaging methods are considered, the specific
  • bioelectromagnetic signal to be analyzed was an electroencephalogram recorded by a multichannel electroencephalograph, good results were obtained using simple cognitive stimuli, especially simple visual stimuli such as e.g. achieved a changing with a certain frequency checkerboard pattern, which was shown to a person to be examined achieved.
  • the object is achieved by an arrangement for analyzing a time-varying bioelectromagnetic signal detected over a certain time interval comprising an analog or digital band-pass filter for splitting the signal into at least two signal components different in their frequency ranges, Means for automatically determining at least one reference time of the first type in at least one of the different with respect to their frequency ranges
  • the means for determining a reference time can be designed such that they enable the determination of extreme values and / or turning points which may be present in a considered signal component.
  • the means for determining a reference time are designed such that they allow the determination of a plurality of reference times of the same or different type in different signal components differing with regard to their frequency ranges.
  • the means for automatically relating the values of at least two signal components different in their frequency ranges may be arranged to allow the values of any signal components different in their frequency ranges to be related at reference times of any kind.
  • the means for relating the values of different signal components at the reference time (s) may be arranged to determine the differences between the signal components and / or to determine trends such as increasing or decreasing in the individual ones
  • the bandpass filter may be arranged to split the bioelectromagnetic signal into N (N e N + ) signal components different in frequency ranges, preferably N being at least equal
  • the arrangement expediently comprises at least one memory unit into which at least one N ⁇ N matrix of the first type can be written, which contains the values of each signal component at N reference times of the same type.
  • the arrangement can advantageously means for determining and / or visualization of the regions of the examined object, in which one of the specific reference times a particular, in the production of a particular differing in terms of their frequency ranges
  • Signal components resulting activity include.
  • the above-mentioned means for determining and / or visualizing the regions of the examined object in which a specific activity is present at one of the determined reference times can be designed such that they enable the regions of the examined object to be identified and / or visualized with respect to a signal component specific reference time for the generation of signal components of other frequency ranges are active.
  • the independent claims 27 to 30 each relate to an advantageously designed electroencephalographies, electromyographs, magnetoencephalographs and electroneurographs.
  • the subordinate claim 31 relates to a machine-readable memory containing the commands required for automatically carrying out a method according to the invention.
  • FIG. 1 shows a schematic diagram which illustrates the state of the art (a) in comparison with a basic idea of the invention (b) using the example of an electroencephalographically measured, visually evoked potential.
  • Fig. 2 is a schematic diagram for illustrating the classical course of the electroencephalographic measurement of a visually evoked potential.
  • Fig. 3 shows in four fields a) to d) purely schematically the basic
  • Fig. 5 shows purely schematically the structure of an N x N matrix according to an advantageous embodiment of the invention.
  • FIG. 6 shows purely schematically, using the example of electroencephalographic data, some of the information obtainable after the inverse problem has been solved, namely according to the prior art (FIG. 6a) and according to the method according to the invention (FIG. 6b).
  • Fig. 7 shows the example of electroencephalographic data in the form of
  • Sectional images of the present invention recoverable information (7b) compared to the prior art (Fig. 7a).
  • Fig. 1 shows schematically the procedure for obtaining such electroencephalographic data by visual evocation of potentials in the brain. This will be a subject about a certain Time zone shown a checkerboard pattern in which at a certain frequency, typically 1 Hz, the fields swap their colors, so black fields white and white fields are black.
  • a certain frequency typically 1 Hz
  • This simple visual stimulus evokes a potential in the brain of the subject and thus a bioelectric signal in the sense of the invention, which can be measured with a conventional electroencephalography, for example.
  • 30 Ag / AgCI electrodes are placed at various points of the subject's skull using the international 10/10 electrode placement system.
  • the neurons in the brain form various neural networks (indicated by the reference numeral 10 in Fig. 1), using waves of different frequencies substantially in a range between 0.5 and 70 Hz for communication with each other.
  • this frequency range is usually subdivided into specific subregions, so that one can designate the individual networks according to the frequencies of the waves used by their neurons for communication among themselves as ⁇ , ⁇ , ⁇ , ⁇ 1 and ⁇ networks .
  • the various components can be isolated by bandpass filtering.
  • Fig. 1 denoted by "C1”
  • C1 Potential range
  • P1 the first peak in the positive range
  • N 1 peak is in the negative potential range.
  • a pictorial representation as shown in FIG. 1 can be provided, for example in the form of an incision or a virtual three-dimensional image of the skull and brain, and then the area in which the strongest on average
  • FIG. 2 shows the classical course of the electroencephalographic measurement of a visually evoked potential.
  • Fig. 2a shows the two different
  • Checkerboard pattern A and B which, as indicated in Fig. 2b, alternately e.g. at a frequency of 1 Hz to an eye of an examined person, in the example of Fig. 2b the left eye.
  • FIG. 3 shows, in four partial diagrams, purely schematically the basic method steps for obtaining the electroencephalographic data then considered according to the invention.
  • This visual stimulus generates an electrical activity in the brain of the person being examined, that is to say the neurons of different neural networks are activated, and they oscillate to communicate with each other
  • first certain reference times in the exemplary embodiment shown reference time of the first, second and third type, are selected, namely
  • reference times are selected within the various signal components at all, to which then the behavior of the other signal components is considered, so the values of their
  • Frequency range differing signal components in the selected reference times are set according to specifiable evaluation criteria to each other.
  • evaluation criteria may be the determination of differences between the signal components and / or the determination of tendencies such as rising or falling in the individual signal components.
  • an N x N matrix can be created in which the diagonal is the reference time of the same kind, e.g. the P1 peaks, represented. On the diagonal of the matrix, therefore, the values of those signal components are entered, which at the respective time just their own
  • FIG. 6 By solving the aforementioned inverse problem and corresponding visualization techniques, as shown in FIG. 6 of course only two-dimensionally, virtual 3D images can be constructed which contain valuable information.
  • Fig. 6a By solving the aforementioned inverse problem and corresponding visualization techniques, as shown in FIG. 6 of course only two-dimensionally, virtual 3D images can be constructed which contain valuable information.
  • Fig. 6a After averaging across all signal components, one would obtain only an image as shown in Fig. 6a, in which the averaged behavior of all the different networks at a given reference time, e.g. the P1 tip is shown.
  • Reference time e.g. the P1 tip
  • the P1 tip delivers. Horizontally next to it the temporal development of the same network is readable, namely at the times, at which other networks go through the respective P1-peak.
  • Medications caused changes in the behavior of the networks can not be determined in the classical way, since after averaging and In reference to external reference data no deviation was found, while using the dynamic self-referencing certain disease patterns or certain drugs significant differences in the spatial effect temporal development of the various network activities, so that, for example, in a person suffering from a particular disease or even for such a disease assessed persons at a time when a particular network passes through the P1 peak, already another network in becomes active in a certain area, while such activity does not show in healthy persons.
  • FIGS. 7a and 7b while sick and healthy persons showed no significant deviation in an evaluation of electroencephalographically obtained data according to the prior art (FIG. 7a), it permits the invention
  • Behavior of the various networks can contain revealing information, obtained by the invention for the first time and further evaluation of e.g. can be made accessible by a doctor.
  • a doctor has been shown that under certain test conditions between healthy and sick patients, although no deviation in the spatial activation of certain areas in the brain, but a difference in the temporal behavior of the networks can be found at the dynamic reference time points.

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Abstract

Verfahren und Anordnung zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals, das über ein bestimmtes Zeitintervall erfaßt worden ist, wobei das Signal mittels einer Bandpaßfilterung in wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten aufgespalten ist, wobei in wenigstens einer der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten nach vorgebbaren Auswahlkriterien wenigstens ein Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird und die Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten in dem bestimmten Referenzzeitpunkt erster Art nach vorgebbaren Auswertekriterien zueinander in Beziehung gesetzt werden.

Description

VERFAHREN UND ANORDNUNG ZUR ANALYSE EINES SICH ÜBER DIE ZEIT ÄNDERNDEN BIOELEKTROMAGNETISCHEN SIGNALS
Hintergrund der Erfindung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren und eine Anordnung zur Analyse elektroenzephalographischer Signale. In nebengeordneten Ansprüchen betrifft die
Erfindung vorteilhaft ausgebildete Elektroenzephalographien, Elektromyographen, Magnetoenzephalographen und Elektroneurographen.
Dabei werden unter "bioelektromagnetischen Signalen" solche mittels entsprechender Sensoren und Detektoren, wie zum Beispiel Elektroden, erfaßbare elektrische und/oder magnetische Signale verstanden, die ihren Ursprung in der elektrischen Aktivität eines biologischen Objektes wie zum Beispiel eines schlagenden Herzens oder eines anderen Muskels, eines Gehirns oder peripherer Nerven haben. Da bewegte elektrische Ladungen Magnetfelder induzieren, wird im folgenden stets von elektromagnetischen Signalen gesprochen, selbst wenn bei vielen Anwendungen tatsächlich nur ein elektrisches Potential bzw. dessen Änderung über die Zeit gemessen wird.
Stand der Technik
Die Erfassung und Auswertung bioelektromagnetischer Signale hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen und findet in unterschiedlichsten Gebieten, nicht nur in der Forschung und Medizin, Anwendung, z.B. bei der Steuerung von Maschinen durch Menschen ohne Einsatz von Muskelkraft. Andere Beispiele sind die Schaffung intelligenter Prothesen, die auf durch vom Gehirn des Benutzers ausgehende elektromagnetische Impulse reagieren und bestimmte Handlungen ausführen. Aus der DE 43 27 429 A1 ist ein Verfahren zur Gehirnwellenanalyse bekannt, bei dem die am Kopf eines Menschen detektierten Signale mittels eines analogen oder digitalen Bandpaßfilters in Signalkomponenten verschiedener Frequenzbereiche aufgeteilt werden. Es hat sich nämlich gezeigt, daß im Gehirn zwischen den Neuronen elektrische Impulse mit deutlich voneinander unterscheidbaren
Frequenzen ausgetauscht werden, wobei man die verschiedenen Frequenzbereiche üblicherweise als α-, ß-, γ- und Θ-Bereiche bezeichnet. Allgemein bekannt ist z.B. der sog. oc-Zustand, wenn die hauptsächliche Gehirnaktivität bei Frequenzen im α-Bereich stattfindet und der Mensch sich in einem entspannten Zustand befindet, in dem er besonders lernfähig ist.
Aus der DE 693 30 644 T2 ist ein Verfahren zur Trennung von Signalkomponenten eines zeitlich veränderlichen mehrkanaligen Meßsignals bekannt, wobei es sich bei dem Meßsignal z.B. um evozierte elektrische und magnetische Antwortsignale, spontane Aktivitätssignale des Gehirns oder um vom Herzen empfangene
Meßsignale handeln kann.
Aus der DE 198 19497 A1 ist eine Vorrichtung zur Identifikation von Herz- und Hirnzuständen aufgrund unterschiedlicher Frequenzspektralstrukturen der elektromagnetischen Aktivitäten der diese Organe enervierenden Neuronen bekannt, bei der die elektromagnetischen Aktivitäten wiederholt erfaßt und einer elektrischen Einrichtung zugeführt werden, welche die empfangenen elektromagnetischen Signale aus einem Zeitspektrum in eine Frequenzebene transferiert.
Aus der DD 267 335 A1 ist eine Schaltungsanordnung zur Analyse eines Elektroenzephalogramms bekannt, mit welcher die Genauigkeit von Elektroenzephalogrammen und damit deren diagnostischer Wert erhöht werden soll.
Aus der DD 299 509 A7 ist ein Verfahren zur ereignisbezogenen nichtlinearen topologischen Funktionsanalyse bekannt, das in der Lage ist, dynamisch nichtlineare funktionsrelevante topologische Parameter zu ermitteln. Aus der DE 692 28 823 T2 ist ein Verfahren zum nicht-invasiven Detektieren zerebraler Phänomene bekannt, bei dem nach Bandpaßfiltern elektroenzephalographischer Signale innerhalb der gefilterten Signale dynamische Phasenrelationen charakterisiert werden.
Daneben sind aus der wissenschaftlichen Literatur (z.B. Duffy, F.H.: Topographie Mapping of Brain Electric Activity, Boston, Butterworth 1986, 7-28) unterschiedliche Verfahren zur Auflösung von Impulsantworten auf äußere Reize und deren flächenhafte Darstellung, das sogenannte "Mapping", bekannt, z.B. von evozierten hirnelektrischen Potentialen.
Offenbarung der Erfindung
Bei den bekannten Verfahren und Anordnungen zur Analyse bioelektromagnetischer Signale besteht das Problem der sog. "biologischen Referenzierung", das heißt der In-Beziehung-Setzung der gemessenen Signale zu geeigneten Referenzpunkten zwecks Gewinnung relevanter Informationen, z.B. für die Steuerung einer Maschine, als Aussage über die Wirkung von Medikamenten oder als diagnostisch relevanter Parameter, der Grundlage für die spätere
Auswertung durch einen Arzt sein kann.
Üblicherweise werden bislang zur Gewinnung einer relevanten Information aus den gemessenen Signalen die Signale zu empirisch gewonnenen Daten, wie z.B. typischen Mittelwerten, in Bezug gesetzt, zum Beispiel durch Prüfung, ob ein gemessener Wert innerhalb eines typischen Wertebereichs liegt. Allerdings unterliegen bioelektromagnetische Signale naturgemäß einem gewissen Rauschen und sind in Stärke und Ausprägung individuell verschieden, so daß es oft schwierig ist, aussagekräftige Informationen allein durch Vergleich mit Referenzdaten zu erhalten.
Davon ausgehend liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals, das über ein bestimmtes Zeitintervall erfaßt und mittels einer Bandpaßfilterung in wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten aufgespalten ist, anzugeben, die es erlauben, in einfacher Weise Informationen, wie z.B. Steuerungsinformationen für die Steuerung einer Maschine, einer Prothese o.dgl. oder diagnostisch aussagekräftige Parameter zu gewinnen.
Die Aufgabe wird in verfahrensmäßiger Hinsicht gelöst von einem Verfahren, bei welchem in wenigstens einer der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten nach vorgebbaren Auswahlkriterien wenigstens ein Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird und die Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten im bestimmten Referenzzeitpunkt erster Art nach vorgebbaren Auswertekriterien zueinander in Beziehung gesetzt werden.
Die Erfindung basiert auf der überraschenden Erkenntnis, daß aus bioelektromagnetischen Signalen wichtige Informationen gewonnen werden können, wenn die bandpaßgefilterten Signale zueinander dadurch in Relation gesetzt werden, daß das Verhalten bestimmter Signalkomponenten zu charakteristischen Referenzzeitpunkten betrachtet wird, wobei die Referenzzeitpunkte aber nicht "extern" vorgegeben sind, sondern nach vorgebbaren Auswahlkriterien aus dem erfaßten bioelektromagnetischen Signal selbst bestimmt werden.
Als Auswahlkriterien stehen dem Fachmann vorteilhaft an das jeweils zu analysierende Signal angepaßte Kriterien zur Verfügung, wie zum Beispiel die
Überschreitung bestimmter vorgebbarer Schwellenwerte. Bei einer bevorzugten Durchführungsform des Verfahrens ist vorgesehen, daß der Schritt des Bestimmens eines Referenzzeitpunktes in einer Signalkomponente das Ermitteln von in dem Zeitintervall in der Signalkomponente gegebenenfalls vorhandenen Extremwerten und/oder Wendepunkten umfaßt. Viele bioelektromagnetische
Signale, wie zum Beispiel das mittels eines Elektrokardiographen gemessene Signal, besitzen charakteristische Kurvengestalten, deren Abschnitte anhand von Wendepunkten innerhalb eines Zyklus leicht zu identifizieren sind (z.B. der sog. QRS-Komplex oder die ST-Strecke beim Elektrokardiogramm oder die allgemein als P- und N-Spitzen (P wie positiv, N wie negativ) in der Kurve eines evozierten Potentials bei der Elektroenzephalographie).
Vorteilhaft wird nach Bestimmen zumindest eines ersten Referenzzeitpunktes erster Art in einer ersten Signalkomponente nach denselben Auswahlkriterien in zumindest einer sich von der ersten hinsichtlich ihres Frequenzbereiches unterscheidenden zweiten Signalkomponente zumindest ein zweiter Referenzzeitpunkt ebenfalls erster Art bestimmt, worauf die Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidender Signalkomponenten in den ersten und zweiten Referenzzeitpunkten erster Art zueinander in Beziehung gesetzt werden. Handelt es sich bei dem untersuchten Signal zum Beispiel um die mittels eines Elektroenzephalographien erfolgte Erfassung der Änderung eines in Antwort auf einen einfachen physikalischen oder kognitiven Reiz evozierten Potentials, so kann auf diese Weise eine funktionale Analyse des Signals z.B. unter der Fragestellung erfolgen, wie sich einzelne neuronale Netzwerke, deren Neuronen zur Kommunikation untereinander Wellen einer bestimmten Frequenz verwenden, zu bestimmten Zeitpunkten verhalten, zu denen Netzwerke, deren Neuronen mit "anderen Frequenzen senden", zum Beispiel besonders aktiv sind. Hierauf wird im Rahmen der Beschreibung eines Durchführungsbeispiels noch eingegangen.
Bei einer weiteren bevorzugten Durchführungsform umfaßt der Schritt des Zueinander-in-Beziehung-Setzens der Werte, die von unterschiedlichen Signalkomponenten in dem oder den Referenzzeitpunkt(en) erster Art angenommen werden, das Ermitteln von Differenzen zwischen den
Signalkomponenten und/oder das Ermitteln von Tendenzen wie steigend oder fallend in den einzelnen Signalkomponenten. Solche Differenzen und Tendenzen lassen sich hervorragend mit an sich bekannten Visualisierungsverfahren ggf. nach Lösung des sog. "inversen Problems" visualisieren, so daß bestimmte Informationen deutlich hervortreten und leicht abgelesen werden können.
Wird das zu analysierende bioelektromagnetische Signal in N (N e N+, mit N+ = Menge der ganzen natürlichen Zahlen größer 0) sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten aufgespalten, so kann so vorgegangen werden, daß in jeder der N Signalkomponenten nach denselben Auswahlkriterien zumindest ein Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird. Vorteilhaft kann dann zumindest eine N x N Matrix erster Art erstellt werden, in die die Werte jeder Signalkomponente zu den N Referenzzeitpunkten erster Art eingetragen werden und aus welcher verschiedene funktionale und temporale
Informationen leicht abgelesen werden können. Auch hierauf wird nachfolgend noch eingegangen.
Wurde das zu analysierende bioelektromagnetische Signal mittels eines Multikanalerfassungsgerat.es derart aufgenommen, daß eine Analyse des Signals hinsichtlich der räumlichen Verteilung seiner Quellen in dem untersuchten bioelektromagnetisch aktiven Objekt möglich ist, so kann vorteilhaft ermittelt werden, in welchen Regionen des untersuchten Objektes zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere, in der Erzeugung einer charakteristischen Änderung einer bestimmten der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten resultierende Aktivität vorlag. Dabei kann auch ermittelt werden, welche Regionen des untersuchten Objektes zu dem bezüglich einer Signalkomponente bestimmten Referenzzeitpunkt zur Erzeugung von Signalkomponenten anderer Frequenzbereiche aktiv sind.
In vorteilhafter Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, daß wenigstens ein Referenzzeitpunkt wenigstens einer zweiten Art, vorzugsweise einer zweiten und einer dritten Art bestimmt wird. Dies erlaubt es, als Referenzzeitpunkte z.B. unterschiedliche charakteristische Ereignisse zu wählen. Bei durch einen visuellen Reiz evozierten enzephalographischen Potentialen können z.B. als Referenzzeitpunkte erster Art die Zeitpunkte gewählt werden, zu denen Gehirnwellen im α-, ß- und γ-Frequenzbereich, die sich jeweils unterschiedlich schnell im Gehirn ausbreiten, jeweils ihre eigene sog. C-Spitze, als Referenzzeitpunkte zweiter Art die Zeitpunkte, zu denen Gehirnwellen im α-, ß- und γ-Frequenzbereich die jeweiligen P-Spitzen, und als Referenzzeitpunkte dritter Art die Zeitpunkte, zu denen die Gehirnwellen im α-, ß- und γ-Frequenzbereich die N-Spitzen erreichen. Wurden Referenzzeitpunkte verschiedener Art gewählt, so kann vorteilhaft der Schritt des In-Beziehung-Setzens von wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten auch für die Referenzzeitpunkte zweiter und gegebenenfalls dritter Art erfolgen, und zwar nach nicht-notwendigerweise zu den für den oder die Referenzzeitpunkte erster Art identischen vorgebbaren Auswertekriterien.
Das Verfahren hat sich als besonders vorteilhaft auf solche bioelektromagnetischen Signale anwendbar erwiesen, die in Reaktion auf einen dem das bioelektromagnetische Signal erzeugenden bioelektromagnetisch aktiven Objekt zugeführten externen Reiz erfolgen. Dabei kann so vorgegangen werden, daß der Reiz wiederholt dem Objekt zugeführt, daß dementsprechend mehrfach ein bioelektromagnetisches Signal erfaßt und daß das zu analysierende Signal schließlich aus geeigneter Mittelung der erfaßten Signale gebildet wird. Dabei kommen insbesondere solche Mittelungsmethoden in Betracht, die bestimmte
"Ausreißer" bei der Bestimmung eines gemittelten Signals außer Betracht lassen.
Ist das zu analysierende bioelektromagnetische Signal ein mittels eines Multikanal- Elektroenzephalographen aufgenommenes Elektroenzephalogramm, wurden gute Ergebnisse unter Verwendung einfacher kognitiverer Reize, insbesondere einfacher visueller Reize wie z.B. ein mit einer bestimmten Frequenz wechselndes Schachbrettmuster, das einer zu untersuchenden Person gezeigt wurde, erzielt.
In anordnungsmäßiger Hinsicht wird die Aufgabe gelöst von einer Anordnung zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals, das über ein bestimmtes Zeitintervall erfaßt worden ist, umfassend einen analogen oder digitalen Bandpaßfilter zur Aufspaltung des Signals in wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten, Mittel zur automatischen Bestimmung wenigstens eines Referenzzeitpunkt erster Art in wenigstens einer der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden
Signalkomponenten und Mittel zum automatischen In-Beziehung-Setzen der Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten in dem bestimmten Referenzzeitpunkt erster Art. In vorteilhafter Weiterbildung können die Mittel zum Bestimmen eines Referenzzeitpunktes derart ausgebildet sein, daß sie das Ermitteln von in einer betrachteten Signalkomponente gegebenenfalls vorhandenen Extremwerten und/oder Wendepunkten ermöglichen.
Bevorzugt sind die Mittel zum Bestimmen eines Referenzzeitpunktes derart ausgebildet, daß sie das Ermitteln mehrerer Referenzzeitpunkte gleicher oder verschiedener Art in verschiedenen, sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten ermöglichen.
Die Mittel zum automatischen In-Beziehung-Setzen der Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten können derart ausgebildet sein, daß sie das In-Beziehung-Setzen von Werten beliebiger sich in ihren Frequenzbereichen unterscheidender Signalkomponenten in Referenzzeitpunkten beliebiger Art ermöglichen.
Ferner können die Mittel zum In-Beziehung-Setzen der Werte von unterschiedlichen Signalkomponenten in dem oder den Referenzzeitpunkt(en) derart ausgebildet sein, daß sie das Ermitteln von Differenzen zwischen den Signalkomponenten und/oder das Ermitteln von Tendenzen wie steigend oder fallend in den einzelnen
Signalkomponenten ermöglichen.
Der Bandpaßfilter kann so ausgebildet sein, daß er das bioelektromagnetische Signal in N (N e N+) sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten aufzuspalten vermag, wobei N vorzugsweise mindestens gleich
3, weiter bevorzugt gleich 5 oder 6 ist.
Erlaubt der Bandpaßfilter ein Aufspalten in N Frequenzbereiche, so umfaßt die Anordnung zweckmäßigerweise wenigstens eine Speichereinheit, in welche zumindest eine N x N Matrix erster Art eingeschrieben werden kann, die die Werte jeder Signalkomponente zu N Referenzzeitpunkten gleicher Art enthält.
Wurde das bioelektromagnetische Signal mittels eines Multikanalerfassungsgerätes derart aufgenommen, daß eine Analyse des Signals hinsichtlich der räumlichen Verteilung seiner Quellen in einem untersuchten bioelektromagnetisch aktiven Objekt möglich ist, kann die Anordnung vorteilhaft Mittel zur Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes, in denen zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere, in der Erzeugung einer bestimmten der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden
Signalkomponenten resultierende Aktivität vorliegt, umfassen.
Die genannten Mittel zur Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes, in denen zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere Aktivität vorliegt, können derart ausgebildet sein, daß sie eine Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes ermöglichen, die zu dem bezüglich einer Signalkomponente bestimmten Referenzzeitpunkt zur Erzeugung von Signalkomponenten anderer Frequenzbereiche aktiv sind.
Die nebengeordneten Ansprüche 27 bis 30 betreffen jeweils einen vorteilhaft ausgebildeten Elektroenzephalographien, Elektromyographen, Magnetoenzephalographen und Elektroneurographen. Der nebengeordnete Anspruch 31 betrifft einen maschinenlesbaren Speicher enthaltend die zur automatischen Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens benötigten Befehle.
Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden rein beispielhaften und nicht-beschränkenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen in Verbindung mit der Zeichnung.
Kurze Beschreibung der Figuren
Fig. 1 zeigt ein schematisches Schaubild, das am Beispiel eines elektroenzephalographisch gemessenen visuell evozierten Potentials den Stand der Technik (a) im Vergleich mit einer Grundidee der Erfindung (b) veranschaulicht. Fig. 2 ist ein schematisches Schaubild zur Veranschaulichung des klassischen Ablaufs der elektroenzephalographischen Messung eines visuell evozierten Potentials.
Fig. 3 zeigt in vier Teilbildern a) bis d) rein schematisch die grundlegenden
Verfahrensschritte zum Erhalten der erfindungsgemäß betrachteten elektroenzephalographischen Daten visuell evozierter Potentiale.
Fig. 4 zeigt rein schematisch die Auswahl von Referenzpunkten erster, zweiter und dritter Art und des In-Beziehung-Setzens der Werte der verschiedenen sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten zu den Referenzzeitpunkten.
Fig. 5 zeigt rein schematisch den Aufbau einer N x N Matrix gemäß einer vorteilhaften Durchführungsform der Erfindung.
Fig. 6 zeigt rein schematisch am Beispiel elektroenzephalographischer Daten einige der nach Lösung des inversen Problems erzielbaren Informationen, und zwar nach dem Stand der Technik (Fig. 6a) und nach dem erfindungsgemäßen Verfahren (Fig. 6b).
Fig. 7 zeigt am Beispiel elektroenzephalographischer Daten in Form von
Schnittbildern die erfindungsgemäß gewinnbaren Informationen (7b) im Vergleich zum Stand der Technik (Fig. 7a).
Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen
Im folgenden wird die Erfindung am Beispiel der Anwendung auf elektroenzephalographisch gemessene Daten erläutert.
Fig. 1 zeigt schematisch den Ablauf zur Gewinnung solcher elektroenzephalographischen Daten, und zwar durch visuelle Evozierung von Potentialen im Gehirn. Dazu wird einem Probanden über einen gewissen Zeitbereich ein Schachbrettmuster gezeigt, bei dem mit einer bestimmten Frequenz, typischerweise 1 Hz, die Felder ihre Farben vertauschen, also schwarze Felder weiß und weiße Felder schwarz werden.
Dieser einfache visuelle Reiz evoziert im Gehirn des Probanden ein Potential und damit ein bioelektrisches Signal im Sinne der Erfindung, das mit einem üblichen Elektroenzephalographien gemessen werden kann, wozu z.B. 30 Ag/AgCI- Elektroden unter Verwendung des internationalen 10/10- Elektrodenplatzierungssystems an verschiedenen Punkten des Schädels des Probanden plaziert werden.
Wie bereits oben erwähnt, bilden die Neuronen im Gehirn verschiedene neuronale Netzwerke (durch das Bezugszeichen 10 in Fig. 1 angedeutet), wobei sie zur Kommunikation untereinander Wellen unterschiedlicher Frequenzen verwenden, die im wesentlichen in einem Bereich zwischen 0,5 und 70 Hz liegen. Wie weiter bereits erwähnt, wird dieser Frequenzbereich üblicherweise in bestimmte Unterbereiche unterteilt, so daß man kann die einzelnen Netzwerke nach den Frequenzen der von ihren Neuronen zur Kommunikation untereinander verwendeten Wellen als γ-, α-, ß-, ß1- und Θ-Netzwerke bezeichnen. In dem mit den Elektroden gemessenen Signal lassen sich durch Bandpaßfilterung die verschiedenen Komponenten isolieren.
Klassisch wird nun aber diesen unterschiedlichen Netzwerken in der Auswertung der gemessenen Daten nicht Rechnung getragen: wie in Fig. 1 unter a) angedeutet, erfolgt eine Mittelung über die gesamten gemessenen Werte zur Bildung eines einzigen Graphen, in dem der Verlauf der gemessenen Potentiale über die Zeit aufgetragen ist und in welchem die markanten Wendepunkte üblicherweise als P- und N-Spitzen bezeichnet und mit 1 beginnend durchnumeriert werden (P1 , N1 etc.). Dabei ist der Verlauf des Graphen im allgemeinen grob etwa so, daß ca. 70 ms nach dem Reiz ein erster deutlicher Extremwert im negativen
Potentialbereich liegt (in Fig. 1 mit "C1" bezeichnet), etwa 100 ms nach dem Reiz die erste Spitze im positiven Bereich liegt (P1) und etwa 140 ms nach dem Reiz die sog. N 1 -Spitze im negativen Potentialbereich liegt. Nach Lösung des sogenannten "inversen Problems", d.h. der Berechnung aus den an der Oberfläche des Schädels gemessenen Daten, wo im Gehirn ein Potential evoziert wurde, kann eine bildliche Darstellung wie in Fig. 1 gezeigt z.B. in Form eines Schnittbiides oder eines virtuellen dreidimensionalen Bildes des Schädels und des Gehirns erfolgen, wobei dann der Bereich, in dem durchschnittlich die stärkste
Aktivität stattfand, in dem Bild graphisch hervorgehoben wird.
Überraschenderweise hat sich nun gezeigt, daß wichtige Informationen gewonnen werden können, wenn die genannten Netzwerke getrennt betrachtet und deren Verhalten als Antwort auf z.B. den genannten visuellen Reiz zueinander zu charakteristischen Referenzzeitpunkten in Beziehung gesetzt werden. Wie in Fig. 1 unter b) angedeutet, erfolgt dazu eine Betrachtung der einzelnen Komponenten in dem von den Elektroden gemessenen Signal durch Aufspaltung in die verschiedenen Frequenzbereiche, so daß man z.B. fünf oder sechs Graphen erhält bzw. einen Graphen mit fünf oder sechs Potentialverläufen, die in Fig. 1 unter b) mit γ, γ[40], α, ß, ß1 und θ bezeichnet wurden und die, wie ebenfalls in Fig. 1 unter b) angedeutet, eine Identifizierung hinsichtlich der von ihren Neuronen verwendeten Frequenzen unterscheidbarer Netzwerke (angedeutet mit Bezugszeichen 12 in Fig. 1) erlauben.
Da die Unterschiede zwischen den γ-, γ[40]-Netzwerken nur klein sind, wurde das γ[40]-Netzwerk in dem Schema nicht angedeutet.
In Fig. 2 ist der klassische Ablauf der elektroenzephalographischen Messung eines visuell evozierten Potentials gezeigt. Fig. 2a zeigt die beiden unterschiedlichen
Schachbrettmuster A und B, die, wie in Fig. 2b angedeutet, abwechselnd z.B. mit einer Frequenz von 1 Hz einem Auge einer untersuchten Person, im Beispiel der Fig. 2b dem linken Auge, gezeigt werden.
Durch diesen Reiz entsteht eine elektrische Aktivität auf dem sogenannten visuellen
Kortex (in Fig. 2b mit "VC" bezeichnet) des Gehirns der untersuchten Person. Üblicherweise wird diese elektrische Aktivität nach Mittelung über einen gewissen Zeitraum, z.B. 60 Sekunden, in einen Graphen wie in Fig. 2c gezeigt umgesetzt. Fig. 3 zeigt in vier Teilbildern rein schematisch die grundlegenden Verfahrensschritte zum Erhalten der dann erfindungsgemäß betrachteten elektroenzephalographischen Daten.
Das bereits beschriebene Schachbrettmuster wird einer hier nicht weiter dargestellten Person gezeigt (Fig. 3a).
Dieser visuelle Reiz erzeugt im Gehirn der untersuchten Person eine elektrische Aktivität, das heißt die Neuronen verschiedener neuronaler Netzwerke werden aktiviert, wobei sie zur Kommunikation untereinander Wellen verschiedener
Frequenz verwenden (schematisch angedeutet in Fig. 3b).
Diese Aktivität, die in an sich bekannter Weise mittels eines üblichen Elektroenzephalographien an der Schädelaußenseite gemessen werden kann, wird nun bandpaßgefiltert (Fig. 3c), so daß sich das elektroenzephalographische Signal hinsichtlich der verschiedenen Frequenzbereiche wie in Fig. 3d angedeutet in unterschiedliche Signalkomponenten aufspalten läßt.
Durch die Aufspaltung des gemessenen Signals in die verschiedenen Signalkomponenten wird es möglich, unterschiedliche Netzwerke im Gehirn zu identifizieren. Überraschenderweise hat sich nun gezeigt, daß wichtige Informationen, z.B. für die Steuerung einer Maschine, eine Prothese u.dgl., insbesondere aber auch diagnostisch aussagekräftige Parameter, gewonnen werden können, wenn die verschiedenen Signalkomponenten zueinander selbst, und nicht, wie bislang üblich, zu irgendeiner Vergleichsgruppe, in Beziehung gesetzt werden, was in Fig. 4 angedeutet ist.
Dazu werden in den einzelnen Signalkomponenten γ, γ[40], α, ß, ß1 und θ zunächst bestimmte Referenzzeitpunkte, im gezeigten Ausführungsbeispiel Referenzzeitpunkt der ersten, zweiten und dritten Art, gewählt, und zwar als
Referenzzeitpunkte erster Art jeweils die Zeitpunkte, in denen die Signalkomponenten die C1 -Spitzen erreichen, als Referenzzeitpunkte zweiter Art jeweils die Zeitpunkte, in denen die Signalkomponenten die P1 -Spitzen erreichen und als Referenzzeitpunkt dritter Art die Zeitpunkte, in denen die Signalkomponenten jeweils die N1-Spitzen erreichen.
Dabei sei an dieser Stelle betont, daß natürlich je nach Art des Reizes (visuell, akustisch, olfaktorisch, gustatorisch, taktil etc.) und Art der Messung
(elektroenzephalographisch, elektrokardiographisch etc.) und je nach Aufgabenstellung völlig andere Referenzzeitpunkte gewählt werden können. Wichtig ist, daß innerhalb der verschiedenen Signalkomponenten überhaupt Referenzzeitpunkte gewählt werden, zu denen dann das Verhalten der anderen Signalkomponenten betrachtet wird, also die Werte der sich hinsichtlich ihrer
Frequenzbereich unterscheidenden Signalkomponenten in den ausgewählten Referenzzeitpunkten nach vorgebbaren Auswertekriterien zueinander in Beziehung gesetzt werden. Solche Auswertekriterien können sein das Ermitteln von Differenzen zwischen den Signalkomponenten und/oder das Ermitteln von Tendenzen wie steigend oder fallend in den einzelnen Signalkomponenten.
Sodann kann, wie in Fig. 5 schematisch gezeigt, eine N x N Matrix erstellt werden, in welcher die Diagonale die Referenzzeitpunkte gleicher Art, also z.B. die P1- Spitzen, repräsentiert. Auf der Diagonale der Matrix sind also die Werte derjenigen Signalkomponenten eingetragen, die im jeweiligen Zeitpunkt gerade die eigene
P 1 -Spitze erreichen. In den Zeilen der Matrix sind die Werte jeweils einer Signalkomponente eingetragen, die sie zu den Zeitpunkten hat, zu sie selbst bzw. die anderen Signalkomponenten z.B. die P1 -Spitze erreichen. In den Spalten der Matrix sind die Werte der verschiedenen Signalkomponenten eingetragen, die sie in dem Zeitpunkt haben, in dem eine der Signalkomponenten z.B. die P1 -Spitze erreicht. Man erhält so eine räumlich-zeitliche Auflösung, wobei die Besonderheit ist, daß die Referenzzeitpunkte dynamisch sind, also nicht in irgendwie festgelegten Zeitabständen liegen, sondern eben dynamisch immer dann gewählt werden, wenn eine Signalkomponente z.B. ihre eigene P1 -Spitze durchläuft. Da zudem die anderen Signalkomponenten dann zu dieser jeweiligen Signalkomponente in
Beziehung gesetzt werden, und nicht zu externen Vergleichsdaten, kann man von einer "dynamischen Selbstreferenzierung" sprechen. In der Matrix sind also zwei verschiedene Arten von Informationen enthalten: die eine beschreibt die temporäre Entwicklung jedes Netzwerkes, die andere zeigt die kontextuelle Interaktion der Netzwerke zu bestimmten Zeitpunkten. Beide Daten haben verschiedene funktionelle Implikationen, die durch statistische Abhängigkeiten gezeigt werden können.
Durch Lösung des genannten inversen Problems und entsprechende Visualisierungstechniken lassen sich, wie in Fig. 6 natürlich nur zweidimensional gezeigt, virtuelle 3D-Bilder konstruieren, die wertvolle Informationen enthalten. Klassisch würde man nach Mittelung über alle Signalkomponenten nur ein Bild wie in Fig. 6a gezeigt erhalten, in welchem das gemittelte Verhalten aller verschiedenen Netzwerke zu einem bestimmten Referenzzeitpunkt, z.B. der P1 -Spitze, dargestellt ist.
Wenn man dagegen die Signalkomponenten z.B. in fünf unterschiedliche
Frequenzbereiche aufspaltet und die Signalkomponenten zu den wie oben beschrieben gewählten Referenzzeitpunkten betrachtet, erhält man, wie in Fig. 6b dargestellt, 25 Bilder, die das Verhalten der verschiedenen Netzwerke zu verschiedenen Referenzzeitpunkten visualisieren. Dabei ist in Fig. 6b mit dem schwarzen Dreieck jeweils das Netzwerk markiert, das gerade einen
Referenzzeitpunkt, also z.B. die P1 -Spitze, liefert. Horizontal daneben ist die zeitliche Entwicklung desselben Netzwerks ablesbar, und zwar zu den Zeitpunkten, zu denen andere Netzwerke die jeweilige P1-Spitze durchlaufen.
Überraschend hat sich gezeigt, daß bestimmte pathologische oder durch
Medikamente bewirkte Änderungen im Verhalten der Netzwerke nicht in der klassischen Weise festgestellt werden können, da nach Mittelung und In-Bezug-Setzen zu externen Referenzdaten kein Abweichen festgestellt wurde, während mittels der dynamischen Selbstreferenzierung bestimmte Krankheitsmuster oder auch bestimmte Medikamente deutliche Unterschiede in der räumlich-zeitlichen Entwicklung der verschiedenen Netzwerkaktivitäten bewirken, so daß z.B. bei an einer an einer bestimmten Krankheit leidenden oder auch nur zu einer solche Krankheit veranlagten Personen zu einem Zeitpunkt, zu dem ein bestimmtes Netzwerk die P1 -Spitze durchläuft, bereits ein anderes Netzwerk in einem bestimmten Areal aktiv wird, während sich eine solche Aktivität bei gesunden Personen nicht zeigt. Eindrucksvoll ist dies in den Fig. 7a und 7b veranschaulicht: während kranke und gesunde Personen bei einer gemäß dem Stand der Technik erfolgten Auswertung elektroenzephalographisch gewonnener Daten keine signifikante Abweichung zeigten (Fig. 7a), erlaubt es die erfindungsgemäße
Auswertung derselben Daten, bei Patienten mit unterschiedlichen Krankheiten deutlich unterschiedliche Aktivierungen in unterschiedlichen Arealen zu identifizieren (Fig. 7b).
Auch hat sich gezeigt, daß nicht nur das räumliche, sondern auch das zeitliche
Verhalten der verschiedenen Netzwerke aufschlußreiche Information enthalten kann, die mittels der Erfindung erstmals gewonnen und einer weiteren Auswertung z.B. durch einen Arzt zugänglich gemacht werden können. So hat sich gezeigt, daß unter bestimmten Testbedingungen zwischen gesunden und kranken Patienten zwar keine Abweichung hinsichtlich der räumlichen Aktivierung bestimmter Areale im Gehirn, sehr wohl aber ein Unterschied im zeitlichen Verhalten der Netzwerke zu den dynamischen Referenzzeitpunkten festgestellt werden kann.
Die Erfindung erlaubt damit vorteilhaft auch Screening-Tests und Früherkennung und kann auch bei der Entwicklung und insbesondere dem Test neuer
Medikamente vorteilhaft eingesetzt werden.
Dabei sei an dieser betont, daß die Erfindung auch neue Geschäftsverfahren, insbesondere den Verkauf von Analysen bioelektromagnetischer, wie insbesondere elektroenzephalographischer Signale impliziert, wobei diese Verfahren hiermit ausdrücklich als zur Erfindung gehörig bezeichnet und in denjenigen Ländern, deren nationales Recht dies zuläßt, beansprucht werden.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals, das über ein bestimmtes Zeitintervall erfaßt worden ist, wobei das Signal mittels einer Bandpaßfilterung in wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten aufgespalten ist, dadurch gekennzeichnet, - daß in wenigstens einer der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten nach vorgebbaren Auswahlkriterien wenigstens ein Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird und daß die Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten in dem bestimmten Referenzzeitpunkt erster Art nach vorgebbaren Auswertekriterien zueinander in Beziehung gesetzt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, daß der Schritt des Bestimmens eines Referenzzeitpunktes in einer Signalkomponente das Ermitteln von in dem Zeitintervall in der Signalkomponente gegebenenfalls vorhandenen Extremwerten und/oder Wendepunkten umfaßt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest ein erster Referenzzeitpunkt erster Art in einer ersten Signalkomponente bestimmt wird, - daß nach denselben Auswahlkriterien in zumindest einer sich von der ersten hinsichtlich ihres Frequenzbereiches unterscheidenden zweiten Signalkomponente zumindest ein zweiter Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird und daß die Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidender Signalkomponenten in den ersten und zweiten Referenzzeitpunkten erster Art zueinander in Beziehung gesetzt werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß der Schritt des Zueinander-in-Beziehung-Setzens der Werte, die von unterschiedlichen Signalkomponenten in dem oder den Referenzzeitpunkt(en) erster Art angenommen werden, das Ermitteln von Differenzen zwischen den Signalkomponenten und/oder das Ermitteln von Tendenzen wie steigend oder fallend in den einzelnen Signalkomponenten umfaßt.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei N (N e N+) sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten eines bioelektromagnetischen Signals betrachtet werden, dadurch gekennzeichnet, daß in jeder der N Signalkomponenten nach denselben Auswahlkriterien zumindest ein Referenzzeitpunkt erster Art bestimmt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest eine N x N Matrix erster Art erstellt wird, in die die Werte jeder Signalkomponente zu den N Referenzzeitpunkten erster Art eingetragen werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das bioelektromagnetische Signal mittels eines Multikanalerfassungsgerätes derart aufgenommen wurde, daß eine Analyse des Signals hinsichtlich der räumlichen Verteilung seiner Quellen in einem untersuchten bioelektromagnetisch aktiven Objekt möglich ist, dadurch gekennzeichnet, daß ermittelt wird, in welchen Regionen des untersuchten Objektes zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere, in der Erzeugung einer bestimmten der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten resultierende Aktivität vorliegt.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß ermittelt wird, welche Regionen des untersuchten Objektes zu dem bezüglich einer Signalkomponente bestimmten Referenzzeitpunkt zur Erzeugung von Signalkomponenten anderer Frequenzbereiche aktiv sind.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß wenigstens ein Referenzzeitpunkt wenigstens einer zweiten Art, vorzugsweise einer zweiten und einer dritten Art bestimmt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9 und einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Schritte des In-Beziehung-Setzens von wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten auch für die Referenzzeitpunkte zweiter und gegebenenfalls dritter Art nach nicht- notwendigerweise identischen vorgebbaren Auswertekriterien erfolgen.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß das zu analysierende bioelektromagnetische Signal ein in Reaktion auf einen dem das bioelektromagnetische Signal erzeugenden bioelektromagnetisch aktiven Objekt zugeführten externen Reiz erzeugtes Signal ist.
12. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß das zu untersuchende bioelektromagnetische Signal ein sich aus der Mittelung der nach mehrfacher Zuführung des Reizes jeweils erfaßten Signale ergebendes Signal ist.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, daß das bioelektromagnetische Signal ein mittels eines Multikanal- Elektroenzephalographen aufgenommenes Elektroenzephalogramm ist.
14. Verfahren nach Anspruch 13 und einem der Ansprüche 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, daß der Reiz ein physikalischer/kognitiver Reiz, insbesondere ein visueller, ein taktiler, ein gustatorischer, ein olfaktorischer und/oder ein akustischer Reiz ist.
15. Verfahren nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, daß der Reiz ein mit einer bestimmten Frequenz wechselndes Schachbrettmuster ist.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 15, wobei das Signal ein sich als Reaktion auf einen Reiz, insbesondere einen physikalischen/kognitiven Reiz wie z.B. einen visuellen Reiz, ergebendes Signal mit allgemein als P- und N-Spitzen bezeichneten Extremwerten ist, dadurch gekennzeichnet, daß als Referenzzeitpunkt erster Art jeweils die Zeitpunkte gewählt werden, in denen die Signalkomponenten die P-Spitzen erreichen, und als Referenzzeitpunkt zweiter Art jeweils die Zeitpunkte gewählt werden, in denen die Signalkomponenten die N-Spitzen erreichen.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, daß das zu analysierende Signal mittels einer Bandpaßfilterung zumindest in drei, vorzugsweise in fünf bis sechs Frequenzbereiche aufgespalten ist.
18. Anordnung zur Analyse eines sich über die Zeit ändernden bioelektromagnetischen Signals, das über ein bestimmtes Zeitintervall erfaßt worden ist, umfassend - einen analogen oder digitalen Bandpaßfilter zur Aufspaltung des Signals in wenigstens zwei sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende Signalkomponenten, dadurch gekennzeichnet, daß
Mittel zur automatischen Bestimmung wenigstens eines Referenzzeitpunkt erster Art in wenigstens einer der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten und
Mittel zum automatischen In-Beziehung-Setzen der Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten in dem bestimmten Referenzzeitpunkt erster Art vorgesehen sind.
19. Anordnung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zum Bestimmen eines Referenzzeitpunktes derart ausgebildet sind, daß sie das Ermitteln in einer betrachteten Signalkomponente gegebenenfalls vorhandenen Extremwerten und/oder Wendepunkten ermöglichen.
20. Anordnung nach Anspruch 18 oder 19, dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zum Bestimmen eines Referenzzeitpunktes derart ausgebildet sind, daß sie das Ermitteln mehrerer Referenzzeitpunkte gleicher oder verschiedener Art in verschiedenen sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden
Signalkomponenten ermöglichen.
21. Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 20, dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zum automatischen In-Beziehung-Setzen der Werte wenigstens zweier sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten derart ausgebildet sind, daß sie das In-Beziehung-Setzen von Werten beliebiger sich in ihren Frequenzbereichen unterscheidender Signalkomponenten in Referenzzeitpunkten beliebigen Art ermöglichen.
22. Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 21 , dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zum In-Beziehung-Setzen der Werte von unterschiedlichen Signalkomponenten in dem oder den Referenzzeitpunkt(en) derart ausgebildet sind, daß sie das Ermitteln von Differenzen zwischen den Signalkomponenten und/oder das Ermitteln von Tendenzen wie steigend oder fallend in den einzelnen
Signalkomponenten ermöglichen.
23. Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 22, dadurch gekennzeichnet, daß der Bandpaßfilter derart ausgebildet ist, daß er das bioelektromagnetische Signal in N (N e N+) sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidende
Signalkomponenten aufzuspalten vermag, wobei N vorzugsweise mindestens gleich 3, weiter bevorzugt gleich 5 oder 6 ist.
24. Anordnung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß eine Speichereinheit vorgesehen ist, in welche zumindest eine N x N Matrix erster Art eingeschrieben werden kann, die die Werte jeder Signalkomponente zu N Referenzzeitpunkten gleicher Art enthält.
25. Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 24, wobei das bioelektromagnetische Signal mittels eines Multikanalerfassungsgerätes derart aufgenommen wurde, daß eine Analyse des Signals hinsichtlich der räumlichen Verteilung seiner Quellen in einem untersuchten bioelektromagnetisch aktiven Objekt möglich ist, dadurch gekennzeichnet, daß Mittel zur Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes, in denen zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere, in der Erzeugung einer bestimmten der sich hinsichtlich ihrer Frequenzbereiche unterscheidenden Signalkomponenten resultierende Aktivität vorliegt.
26. Anordnung nach Anspruch 25, dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zur Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes, in denen zu einem der bestimmten Referenzzeitpunkte eine besondere Aktivität vorliegt, derart ausgebildet sind, daß sie eine Ermittlung und/oder Visualisierung der Regionen des untersuchten Objektes ermöglichen, die zu dem bezüglich einer
Signalkomponente bestimmten Referenzzeitpunkt zur Erzeugung von Signalkomponenten anderer Frequenzbereiche aktiv sind.
27. Elektroenzephalograph, dadurch gekennzeichnet, daß er eine Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 26 und/oder Mittel zur Durchführung eines
Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 umfaßt.
28. Elektromyograph, dadurch gekennzeichnet, daß er eine Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 26 und/oder Mittel zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 umfaßt.
29. Elektroneurograph, dadurch gekennzeichnet, daß er eine Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 26 und/oder Mittel zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 umfaßt.
30. Magnetoenzephalograph, dadurch gekennzeichnet, daß er eine Anordnung nach einem der Ansprüche 18 bis 26 und/oder Mittel zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 umfaßt.
31. Maschinenlesbarer Speicher enthaltend die zur automatischen Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 benötigten Befehle.
32. Verfahren zur Ermöglichung des Verkaufs von Analysen bioelektromagnetischer, wie insbesondere elektroenzephalographischer Signale umfassend die Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17.
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