(57)【要約】発作を検出してかつ特徴付けるための方法および装置が記載されている。いくつかの実施形態において、方法および装置は、ＥＥＧ信号を収集する工程と、筋肉の活性化に由来するＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために前記信号を選択またはフィルタリングする工程とを含む。いくつかの実施形態において、１つ以上のＥＥＧ信号は、発作症候学を実施してかつ／あるいは検出された発作をタイプに基づいて識別するために、前記信号のうちの筋肉成分を検出するように設計された１つ以上のアルゴリズムを用いて解析されてもよい。
2019536562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発作活動の特徴についてＥＥＧ信号を解析する方法であって、
解析のためにＥＥＧ信号を受信する工程であって、前記ＥＥＧ信号は、筋活動の活性化に由来する前記ＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために選択またはフィルタリングされ、前記ＥＥＧ信号は少なくとも１つの発作事象を含む、工程と、
変換データを生成するために、１つ以上の周波数変換またはウェーブレット変換を用いて１つの前記ＥＥＧ信号またはその一部を変換する工程と、
前記変換データの中に含まれる１つ以上の周波数帯について１つ以上の大きさまたはスケーリングされた大きさを測定する工程と、
前記少なくとも１つの発作事象の中の少なくとも１つの発作事象の１つ以上の期を特定するために、前記１つ以上の大きさまたはスケーリングされた大きさを解析する工程と
を含む方法。
【請求項２】
前記ＥＥＧ信号は、１つ以上のデータベースに格納されているＥＥＧデータから提供される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの発作事象を検出するために１つ以上の発作検出ルーチンを実行する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの発作事象は、１名または複数名の介護者によって発作事象であるとして以前に特定された指定の発作事象を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ＥＥＧ信号は、Ｆ７、Ｆ８、Ｔ３およびＴ４の位置のうちの１つ以上に配置された１つ以上のＥＥＧ電極から収集された信号である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ＥＥＧ信号は、前頭筋、側頭筋のうちの１つまたはその両方の上またはその近傍に配置された１つ以上のＥＥＧ電極から収集された信号である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の周波数帯は、約２Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲を含んだ１つ以上の周波数帯からなる第１群と、約１００Ｈｚよりも上の周波数範囲を含む周波数帯からなる第２群とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上の周波数帯は、約１００Ｈｚよりも上の周波数範囲を含んだ周波数帯を含み、
発作の強直期へのまたは強直期からの１つ以上の移行時間を測定するために、前記周波数帯について測定されたスケーリングされた大きさを閾値と比較する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上の周波数帯は、約２Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲を含んだ周波数帯を含み、
発作の間代期へのまたは間代期からの１つ以上の移行時間を測定するために、前記周波数帯について測定されたスケーリングされた大きさを閾値と比較する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記スケーリングされた大きさに基づいて１つ以上の適格な曲線下面積を算出する工程と、
前記少なくとも１つの発作事象の中の少なくとも１つの発作事象が全般性強直間代発作または心因性非てんかん性発作のいずれであるかを特定する工程と
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
発作活動の特徴についてＥＥＧ信号を解析するためのシステムであって、
解析のためにＥＥＧ信号を受信する工程であって、前記ＥＥＧ信号は、筋活動の活性化に由来する前記ＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために選択またはフィルタリングされ、前記ＥＥＧ信号は少なくとも１つの発作事象を含む、工程と、
変換データを生成するために、１つ以上の周波数変換またはウェーブレット変換を用いて１つの前記ＥＥＧ信号またはその一部を変換する工程と、
前記変換データの中に含まれる１つ以上の周波数帯について１つ以上の大きさまたはスケーリングされた大きさを測定する工程と、
前記少なくとも１つの発作事象の中の少なくとも１つの発作事象の１つ以上の期を特定するために、前記１つ以上の大きさまたはスケーリングされた大きさを解析する工程と
を行うように構成された１つ以上のプロセッサを備えるシステム。
【請求項１２】
前記１つ以上の周波数帯は、約２Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲を含んだ１つ以上の周波数帯からなる第１群と、約１００Ｈｚよりも上の周波数範囲を含む周波数帯からなる第２群とを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ以上の周波数帯は、約１００Ｈｚよりも上の周波数範囲を含んだ周波数帯を含み、
前記プロセッサは、発作の強直期へのまたは強直期からの１つ以上の移行時間を測定するために、前記周波数帯について測定されたスケーリングされた大きさを閾値と比較するようにさらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上の周波数帯は、約２Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲を含んだ周波数帯を含み、
発作の間代期へのまたは間代期からの１つ以上の移行時間を測定するために、前記周波数帯について測定されたスケーリングされた大きさを閾値と比較することをさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサは、
前記スケーリングされた大きさに基づいて１つ以上の適格な曲線下面積を算出し、かつ、
前記少なくとも１つの発作事象の中の少なくとも１つの発作事象が全般性強直間代発作または心因性非てんかん性発作のいずれであるかを特定する
ようにさらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発作を検出してかつ／または特徴付けるための発作検出システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発作は、脳の異常または過剰な同期活動として特徴付けられてもよい。発作の開始時に、脳のニューロンが特定の部位で発火し始める場合がある。発作の進行につれて、ニューロンのこの発火は脳内に広がり、場合によっては脳の多くの領域がこの活動に巻き込まれ始めることがある。脳の発作活動は、身体の種々の筋肉を活性化する電気信号を、脳に、末梢神経系を通じて送らせる場合がある。
【０００３】
発作は、いくつかの別個のまたは関連性のある疾患状態を特徴付ける場合がある。例えば、発作は、てんかん患者ばかりでなく、心因性非てんかん性発作（ＰＮＥＳ）で特徴付けられる状態を含む他の障害に悩まされる患者においても特定される場合がある。とりわけ、患者がてんかんを患っているか、ＰＮＥＳ症状を患っているか、またはその両方を患っているのかを診断するのが特に困難な場合がある。現在、録画と組み合わせたＥＥＧモニタリング（ビデオＥＥＧ）は、患者がてんかんを経験しているのか、ＰＮＥＳ症状を経験しているのか、またはその両方を経験しているのかを特定する好ましい方法であると考えられている。しかしながら、ビデオ−ＥＥＧモニタリングを用いても、特定の状態の患者を診断することが困難な場合がある。よって、補強するビデオデータの有無にかかわらず、ＥＥＧデータに基づいて患者を診断するための、改善された方法についての必要性が残っている。例えば、ＥＥＧデータと、ＰＮＥＳを特定する能力を改善する他の技術とを組み合わせるという、改善された方法についての必要性が残っている。
【０００４】
ＥＥＧ技術は、一般に、神経活性化に関連する電気活動に主眼を置く。運動筋の活動に関連する電気信号が神経信号とともに収集される場合、このような信号は、一般に、不必要な信号またはノイズ信号とみなされる。臨床診断においては一般的に行われていないが、筋線維活性化と神経活性化との両方に関連する信号について患者を分析することは有利な場合がある。これは、筋肉繊維の活性化から生じる電気活動を検出するために、筋肉を覆う皮膚上またはその近傍に配置された電極を用いて筋電図（ＥＭＧ）信号を収集することによって行ってもよい。筋の活性化に関連する信号を測定するために、センサ電極は、二頭筋、三頭筋または大腿四頭筋等の１つ以上の末梢筋上に配置されてもよい。よって、ＥＥＧとは異なる別の電極セットおよび付随する収集システムが用いられてもよい。しかしながら、このようなシステムは一般的には用いられず、発作の臨床診断の大部分はビデオ−ＥＥＧを含むが、発作事象時に筋の活性化を測定することが試みられることはない。ＥＥＧ信号検出用に用いられてもよいものに加えて追加的な電極セットまたは他の複雑な器具類を用いなくてもよい方法を含めて、ＥＥＧと、筋活動を測定するための方法とを組み合わせるという改善された方法についての必要性が残っている。
【発明の概要】
【０００５】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載の発作検出システムおよび方法は、発作事象を検出してかつ／または特徴付けるために、筋活動に関連するＥＥＧ信号の一部（一般的に混入成分とみなされる）を使用してもよい。いくつかの実施形態において、システムおよび方法は、筋の活性化と脳由来の活動とに関連する両方の活動についてのＥＥＧ信号の成分を収集し解析するために用いられてもよい。いくつかの実施形態において、システムおよび方法は、筋活動を記録するために患者に装着しなければならない追加的な電極または関連する装置を必要とすることなく、てんかんモニタリングユニット（ＥＭＵ）または他の環境に用いられてもよい。
【０００６】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載のシステムおよび方法は、ＧＴＣ発作の強直期および／または発作の他の一部の持続時間を測定するために用いられてもよい。特に、ＧＴＣ発作の期の持続時間が記録され、定量化されてもよく、例えばてんかんによる予期せぬ突然死（ＳＵＤＥＰ）のリスクを含む、患者の種々の危険因子に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、発作の全強度、発作の個々の期の強度、間代期の突発的な悪化の特徴、他の特徴、およびその任意の組み合わせを含む、ＧＴＣ発作またはＧＴＣ発作疑いの他の特徴も測定されてもよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載のシステムおよび方法は、患者が特定のタイプの１つ以上の発作事象を経験したかどうかを立証するための、発作の特徴の解析を含んでもよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載のシステムおよび方法は、患者が特定の病状を有していると診断するために患者がさらに検査または診断を受けるべきかどうかを立証するための、発作の特徴の解析を含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ＥＥＧ信号の処理のための方法のいくつかの実施形態を示すフローチャート。
【図２Ａ】患者の筋活動データを示す図。
【図２Ｂ】患者の正規化された筋活動データを示す図。
【図３】ＥＥＧ信号の解析の方法に用いられてもよい、グループ化されたデータのビンの模式図。
【図４】エンベロープフィルタの伝達関数を示す図。
【図５】発作事象を分類するための方法のいくつかの実施形態を示すフローチャート。
【図６】発作事象を分類するための他の方法のいくつかの実施形態を示すフローチャート。
【図７】ＥＥＧ信号を収集および処理するための方法のいくつかの実施形態を示すフローチャート。
【図８】発作事象を特徴付けるためのいくつかの実施形態を示すフローチャート。
【図９】ビデオデータ、ＥＥＧデータ、およびＥＭＧデータの処理に基づいて発作の種々の部分の種々の持続時間幅の結果を示すグラフ。
【図１０】ＥＥＧ信号を収集または解析するためのシステムの模式図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本明細書で使用される場合、以下の用語は、示された意味を有すると理解されるべきである。
ある項目が「ａ」または「ａｎ」で始められる場合、それは、その項目のうちの１つ以上を意味すると理解されるべきである。
【０００９】
「含む」は、含むがそれに限定するものではないことを意味する。
「含んでいる」は、含むがそれに限定するものではないことを意味する。
「コンピュータ」は、機械可読命令を実行することができる任意のプログラム可能な機械を意味する。コンピュータは、限定するものではないが、汎用コンピュータ、マイクロプロセッサ、コンピュータサーバ、デジタル信号プロセッサ、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。コンピュータは、単一の機械の一部または複数の機械の一部を含んでもよい、１つ以上のプロセッサを含んでもよい。
【００１０】
用語「コンピュータプログラム」は、所望の方法でコンピュータを作動させるためにコンピュータによって実行されてもよい命令のリストを意味する。
用語「コンピュータ可読媒体」は、１つ以上のコンピュータプログラム、１つ以上のデータ、またはそれらの組み合わせを格納する容量を有する製品を意味する。コンピュータ可読媒体は、限定するものではないが、コンピュータメモリ、ハードディスク、メモリスティック、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤまたはＤＶＤ等）、ｚｉｐドライブ、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【００１１】
本明細書で使用される場合、用語「指定のＥＥＧ発作データ」は、１つ以上の発作に関連するとして１名または複数名の介護者によって以前に特定されたＥＥＧ信号を意味する。例えば、介護者は、ＥＥＧデータ、ビデオデータ、およびまたは他のデータに基づいて、現在の発作に関連するとしてＥＥＧ信号を特定してもよい。指定のＥＥＧ発作データの中に含まれる発作事象は、指定のＥＥＧ発作事象と呼んでもよい。
【００１２】
本明細書で使用される場合、用語「脳波信号」または「ＥＥＧ信号」は、信号が由来する組織のタイプにかかわらず、患者の頭皮または頭部に装着された電極から生成された信号のことをいう。ＥＥＧ信号は、収集または記憶された信号の１つ以上の部分を含んでもよいし、除いてもよい。例えば、ＥＥＧ信号は、１つ以上の周波数成分を含むように限定された、フィルタリングされた信号であってもよく、または、ＥＥＧ信号は、何らかの他の方法でフィルタリングもしくは限定されてもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、永続的もしくは一時的コンピュータメモリに記憶された信号に由来するかまたはそれから生成された信号を指してもよいし、そのデータ自体を指してもよい。例えば、収集されたＥＥＧ信号または収集されたＥＥＧ信号の一部がデータベースに記憶される場合、その記憶されたデータをＥＥＧ信号と呼んでもよい。
【００１３】
「有する」は、含むがそれに限定されないことを意味する。
用語「発作検出ルーチン」とは、患者データを収集または解析し、発作活動を検出するために、または発作が起きるかもしくは発作が起きたリスクが高いことを示すために用いられてもよい、方法または方法の一部のことをいう。発作検出ルーチンは、患者データを収集するための戦略において個別に実行してもよく、または、データ解析のための全体的な戦略において、他の発作検出ルーチンもしくは方法と組み合わせて実行してもよい。発作事象を含む可能性のあるＥＥＧデータの一部を選択または特定するために、場合により、１つ以上の発作検出ルーチンを用いてもよい。例えば、記憶されているかまたはアーカイブされているＥＥＧ信号データにおいて、場合により、発作または発作関連活動を検索するために、１つ以上の発作検出ルーチンを用いてもよい。
【００１４】
本明細書で使用される場合、用語「発作事象」は、文脈上他の意味を示していない限り、患者が発作を起こしたかまたは発作の存在に似ている生理活動を示した生理学的事象を含む。
【００１５】
本明細書で使用される場合、用語「信号」は、情報を送信してもよい、データによってまたはデータ自体として提示されることができる、エネルギーの任意の形態のことをいう。計算または解析に対応できる形式で信号を提供するために信号処理が行われている場合は、場合により、信号データが参照されてもよい。
【００１６】
ある範囲の値が記載されている場合、文脈により明確に否定されない限りは、その範囲の上限と下限との間にある値および、任意の他の記載された値または他の記載された範囲内にある値を、本明細書に記載の実施形態において用いてもよいことが理解されるべきである。
【００１７】
本明細書に記載の装置および方法は、１つ以上のＥＥＧ電極またはＥＥＧセンサを用いて発作または発作関連事象を検出して特徴付けるために用いられてもよい。ＥＥＧ電極から収集される信号に基づく他の技術とは対照的に、本明細書に記載の方法は、筋の活性化に関連する信号の一部に主眼を置くために、ＥＥＧ電極からの信号をフィルタリングまたは選択してもよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、１つ以上のＥＥＧセンサ電極からの１つ以上の信号の収集および処理を含んでもよい。他の実施形態において、本明細書に記載の方法は、データを表す信号を受信することによって、履歴データ（例えば、１つ以上の医療データベースに格納されていてもよい）を特徴付けるかまたは解析するために用いられてもよい。例えば、本明細書に記載の方法は、信号収集のために構成されたセンサまたはその使用を排除してもよいが、信号データを受信して発作関連信号を特徴付けるために適切に構成された１つ以上のプロセッサまたはその使用を含んでもよい。本明細書に記載の装置は、例えば、１つ以上のＥＥＧ信号の収集に適した１つ以上のＥＥＧセンサ電極、信号を解析するように構成されている１つ以上のプロセッサ、他の装置構成要素（例えば、ＥＥＧ信号を記憶または送信するために用いられてもよい構成要素）、およびそれらの組み合わせを含んでもよい。
【００１８】
いくつかの実施形態において、センサ電極は、脳のニューロン活動によって生じる電気活動の測定のために配置されてもよい。例えば、電極は患者の頭部または頭皮に配置されてもよい。脳のニューロンの電気活動の測定のために構成または配置される電極は、一般に、ＥＥＧ電極と呼ばれる。当業者に明らかなように、患者の頭部または頭皮へのＥＥＧ電極の配置を説明するために、国際１０−２０法が用いられてもよい。国際１０−２０法を用いる場合、ＥＥＧ電極は、配置された電極の直下に存在する脳の葉を示す文字、ならびに、電極の特定の位置および電極が配置される脳の半球を説明する数で説明されてもよい。ＥＥＧ信号において、脳の神経組織由来の電気活動によって生じる信号とともに、筋活動に関連する信号も存在してもよい。典型的なＥＥＧ検出システムにおいて、通例、このような筋肉関連信号は、解析のための所望の信号を不明瞭にする混入成分またはノイズ源とみなされる。よって、一般に、多くのＥＥＧ法に、筋活動に関連する混入信号を低下させるのに適した処理が組み込まれている。驚くべきことに、本明細書に記載のいくつかの実施形態において、筋肉関連電気活動は、ＥＥＧ電極を用いて検出されるかまたはＥＥＧ信号データにおいて特定されて、発作または発作関連事象を正しく特徴付けるために用いられてもよい。
【００１９】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号からニューロン活動に関連する信号を除去するために、１つ以上のフィルタが用いられてもよい。いくつかの実施形態において、筋肉関連信号成分がニューロン活動に関連する信号成分と比較して高い量または高い相対量で含まれていてもよいＥＥＧ信号の１つ以上の部分に主眼を置くために、１つ以上のフィルタが用いられてもよい。いくつかの実施形態において、得られたフィルタリングされたＥＥＧ信号は、本明細書に記載の方法における追加的なステップを用いて処理されてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、ニューロン活動を示す電気信号を除去するための特定のフィルタリングを用いずに、本明細書に記載の方法に用いられてもよい。いくつかの実施形態において、信号成分は、１つのＥＥＧ電極から収集された信号に含まれてもよく、１つ以上の他のＥＥＧ電極によって収集された信号から算出されてもよい神経信号と関連付けられる。例えば、１つ以上のＥＥＧ電極からのデータに基づいてオフセット信号（例えば、脳活動に関連する）を測定してもよく、このオフセット信号は、他のＥＥＧ電極に用いられる信号補正を算出するために用いられてもよい。
【００２０】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、１つ以上のＥＥＧ電極（１つ以上のＥＥＧ電極の位置は、国際１０−２０法で指定された標準的位置のいずれかのうちの１つ以上を含む）を用いて収集および解析または収集もしくは解析されてもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ電極データは、１つ以上のＥＥＧ電極（１つ以上のＥＥＧ電極の位置は、国際１０−２０法に定義されているＦ７、Ｆ８、Ｔ３およびＴ４の位置のうちの１つ以上から選択される）を用いて収集および解析または収集もしくは解析されてもよい。前述の位置は、頭部の前頭筋および側頭筋のすぐ近くにＥＥＧ電極を配置することに留意してもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、１つ以上のＥＥＧ電極（１つ以上のＥＥＧ電極の位置は、脳の神経組織および患者の頭部または頭皮の１つ以上の筋肉からの電気的データを収集するのに適している）を用いて収集および解析または収集もしくは解析されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ電極は、筋肉関連信号成分の強度、または、筋肉関連信号と他の信号成分との相対強度を高めるために、前頭筋および側頭筋上に直接に設置されるか、または何らかの他の方法で設置されてもよい。
【００２１】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、発作活動の定量的概要に含まれてもよい発作事象の特徴の値を測定するために処理され用いられてもよい。次いで、その情報は１名または複数名の介護者に提供されてもよい。例えば、検出された発作の特徴の定量的概要が作成されてもよく、また、その定量的概要は、非限定的な例として、強直期、間代期、発作全体、およびその任意の組み合わせを含む発作の期または一部の持続時間を含んでもよい。いくつかの実施形態において、発作または発作全体の１つ以上の期の強度または正規化された強度も測定されてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、出願人の同時係属出願、米国特許出願第１４／９２０６６５号に記載されているような適格な間代期バースト（qualified clonic-phase bursts）の統計メトリックを含む、発作事象に関連する他の特徴も測定されてもよい。例えば、本明細書に明示的に説明されている方法は、場合により、例えば、適格な間代期バーストを数え、適格な間代期バーストの統計的概要を１名または複数名の介護者に提供するのに適していてもよいルーチンを含めて、本明細書に組み込まれている種々の引用文献に記載されているルーチンとともに実行されてもよい。いくつかの実施形態において、事象が非発作事象であると特徴付けられ判定され得る場合、１名または複数名の介護者に非発作事象の統計的概要も提供されてもよい。場合によっては、レビューのために、医療専門家によって発作の特徴の統計的概要が作成され、まとめられてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、患者がてんかん等の病状を患っているか、またはＰＮＥＳ症状を患っている可能性のある状態を患っているかを診断するために患者をさらに検査してもよいかどうかを選択するために、医療専門家によって統計的概要が用いられてもよい。
【００２２】
本明細書において検出されてもよい事象は、てんかんによって引き起こされる場合がある全般性強直間代発作（ＧＴＣ）事象を含む。文脈上他の意味を示していない限り、事象の検出はリアルタイムでの検出に限定されるべきではない。例えば、事象が履歴データまたは以前に収集されたデータをスキャンして特定される場合、発作としての、または、発作の高い確率を示す事象としての事象の特定は、検出と呼んでもよい。
【００２３】
本明細書に記載の実施形態のうちのいくつかは、てんかん以外の状態から起きる可能性のあるものを含めて、他の種類の発作を検出するために用いられてもよい。例えば、一般にてんかんに関連する全般性強直間代（ＧＴＣ）発作と１つ以上の特徴を共有してもよい発作、例えば筋活動の増加または反復筋活動の増加、も検出されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＰＮＥＳ事象が検出される場合があり、かかる事象は、てんかん以外の患者状態を示す事象として分類されてもよい。いくつかの実施形態において、複雑部分発作が検出される場合があり、かかる発作は、複雑部分発作から生じたと分類されてもよい。
【００２４】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、筋の活性化に関連し、発作の過程において変化する場合がある周波数成分についてＥＥＧ信号を解析してもよい。例えば、本明細書に記載の方法は、１つ以上の検出センサ電極由来の電気信号を収集し、約１００Ｈｚよりも上の信号を含んだ電気信号の１つ以上の高周波数成分を検出するために信号を処理してもよい。本明細書に記載の方法は、約７５Ｈｚ未満の信号を含んだＥＥＧ信号の１つ以上の低周波数成分を検出するために信号をさらに処理してもよい。いくつかの実施形態において、場合により、発作の強直期と間代期との間の移行に関連する場合がある筋疲労および筋線維の分布の変化もしくは筋線維の分布の変化を示し得るＥＥＧ信号の低周波数成分が監視されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、約２０Ｈｚ〜約７５Ｈｚの周波数成分を特定するために、ＥＥＧ信号が収集され、処理されてもよい。いくつかの実施形態において、発作の間代期の一部において特定される場合がある、一般的に反復運動に関連するＥＥＧ信号の低周波成分は、場合により、発作の強直期と間代期との間の移行を示すために用いられる１つ以上の周波数帯から除外されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、約２０Ｈｚ未満または約１０Ｈｚ未満の周波数帯は、場合により１つ以上の周波数帯から除外されてもよい。よって、場合によって筋活動から完全に除去または筋活動と完全に識別することが困難な低周波ノイズ源が、効率よく回避または除去されてもよい。次いで、発作の間代期への移行の高感度検出または予測が行われてもよく、および／または、かかる高感度検出または予測は、期移行の検出と間代期の身体症状発現との間の最小限の時間のずれで行われてもよい。
【００２５】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載のウェーブレット処理を用いて、異なる周波数および異なる時間または異なる周波数もしくは異なる時間で現れる場合があるデータ特徴の検出についてのデータを構成するために信号データを変換してもよい。例えば、基本ウェーブレットまたはマザーウェーブレットに基づく種々のウェーブレットを圧縮または拡大することによって、種々の周波数で現れる場合があるとともに経時的に変化する場合がある信号特徴の特定に役立つ信号データをウェーブレットに対して畳み込んでもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上のウェーブレット変換は、発作の１つ以上の期の存在を検出するための処理、または発作の２つの期の間の移行時間を検出するための処理に適した形式にＥＥＧ信号データを変換するために用いられてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、信号は、モルレーウェーブレット変換、ハールウェーブレット変換、ドプシーウェーブレット変換、ハーモニックウェーブレット変換、他の適切なウェーブレット、またはその任意の組み合わせを用いて処理されてもよい。
【００２６】
ウェーブレット変換によっては、他の変換よりも入力データのより正確な再構成を提供する場合がある。しかしながら、一般に、それらのウェーブレット変換は、他のウェーブレット変換を使用するよりも少し多い処理資源を必要とする可能性がある。いくつかの実施形態において、１つ以上のウェーブレット技術の選択は、それらの考察に基づいてもよいし、および／または、例えば、方法が発作のリアルタイム検出に用いられるか、または格納されたＥＥＧ信号データもしくはＥＥＧ信号履歴データに用いられるかを含め、本明細書における他の考察に基づいてもよい。
【００２７】
ウェーブレット変換において、信号データは、１つ以上のマザーウェーブレットに基づく一群の関数によって表示されてもよい。一般に、マザーウェーブレットは、式１に示されるように模式的に表示されてもよい。
【００２８】
【数１】
2019536562.tif 000003
一群の関数は、マザーウェーブレットを圧縮または拡大するために用いられてもよい種々のスケールファクタを用いることによってマザーウェーブレットから生成してもよい。関数を時間に関して変換するために他の因子が用いられてもよい。例えば、式２に模式的に示すように、関数の群またはファミリーが、因子ａおよびｂを用いてマザーウェーブレットから作成されてもよい。
【００２９】
【数２】
2019536562.tif 000004
因子ａおよびｂを変えることによって、信号の種々の周波数成分に主眼を置くのに適切な、一連の関数が作成されてもよい。
【００３０】
図１は、ＥＥＧ信号の収集および解析またはＥＥＧ信号の解析のための方法１０のいくつかの実施形態を示す。ステップ１２について言えば、いくつかの実施形態において、方法１０は、解析のためにＥＥＧ信号を受信することを含んでもよい。例えば、方法１０は、患者の医療データを含んだ１つ以上のデータベースに含まれるＥＥＧ信号を受信することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、データベースに記憶されたＥＥＧ信号は、患者の１つ以上の発作に関連していると特定またはマークされたデータの一部を含んでもよい。例えば、ＥＥＧ信号は、指定のＥＥＧ発作データでもよく、１つ以上の指定のＥＥＧ発作事象を含んでもよい。しかしながら、いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、以前に特定されていない可能性のある発作事象の検出のために、生のまたは処理されたＥＥＧ信号を処理してもよいし、処理することができてもよい。例えば、記憶されたＥＥＧ信号は、１つ以上の発作検出ルーチンを用いて処理されてもよいし、処理によって得られた結果は、発作の特徴付けに適した信号の一部にフラグを立てるかまたはかかる信号の一部を選択するために用いられてもよい。いくつかの実施形態において、方法１０は、患者からのＥＥＧ信号の収集を含んでもよい。次いで、収集されたＥＥＧ信号は、患者の発作の特徴を検出および測定または検出もしくは測定するために処理されてもよい。それらのいくつかの実施形態において、収集および信号の処理は、リアルタイムで実行されてもよく、例えば、警報または他の反応を開始するために用いられてもよい。
【００３１】
ＥＥＧ信号の収集は、患者の頭部または頭皮に１つ以上の電極を配置することを含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、１つ以上のＥＥＧ電極は、国際１０−２０法に定義されているＦ７、Ｆ８、Ｔ３およびＴ４の位置のうちの１つ以上に配置されてもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ電極は、前頭筋および側頭筋のうちの１つ以上に由来する信号か、または患者の頭皮または頭部近傍の他の筋肉に由来する信号を収集するために配置されてもよい。例えば、ＥＥＧ電極は、ＥＥＧ信号の筋肉関連成分の検出のための信号または信号対雑音比を最適化するために、患者の１つ以上の筋肉の近傍に配置されてもよい。ＥＥＧ電極は、生理活動に関連するエネルギーを電子的に処理されてもよい形式に変換するように適切に構成されてもよい。解析のために（例えば、１つ以上の医療データベースにアクセスすることによって）信号が受信されてもよい実施形態において、処理のために受信または選択されるＥＥＧ信号は、筋活動の活性化に由来するＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために選択されてもよい。例えば、選択された信号は、Ｆ７、Ｆ８、Ｔ３およびＴ４の位置のうちの１つ以上に配置された１つ以上のＥＥＧ電極由来の信号であってもよい。
【００３２】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は、筋活動のレベルを表す形式で１つ以上の信号を提供するためにさらに処理されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、信号は、例えば筋活動の振幅、大きさ、または電力量を表すために用いられてもよい信号データを生成するためにアナログデジタル変換器を用いて増幅および処理されてもよい。いくつかの実施形態において、信号は、１つ以上の周波数帯または領域に関連する筋活動データを提供するために、ＥＥＧ信号の一部に関連する１つ以上の周波数帯を整形、調節、または分離するための１つ以上の操作で処理されてもよい。例えば、ＥＥＧ信号は、ある周波数範囲にわたる周波数を含んでもよく、ＥＥＧ信号の一部は、１つ以上の特定の周波数範囲または周波数帯における信号成分を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号は修正またはフィルタリングされてもよく、または、ＥＥＧ信号の所望の部分を整形、調節、もしくは分離するために他の操作が用いられてもよい。例えば、筋活動が高い量で含まれるかまたは脳組織由来の信号に対して筋活動が高い量で含まれる場合がある、１つ以上の周波数帯が分離されてもよい。
【００３３】
いくつかの実施形態において、１つ以上の周波数帯におけるＥＥＧ信号の一部の分離は、例えば、１つ以上のフィルタの使用を含んでもよい。フィルタリングは、例えば、ソフトウェアまたは電子回路部品、例えばバンドパスフィルタ（例えば、バクスター＝キング・フィルタ）を用いて、適切な重みづけを行って実現してもよい。しかしながら、この記述は、本明細書に記載の方法をソフトウェアまたは電子回路部品のいずれかによるフィルタリングに限定するものと解釈すべきではない。例えば、いくつかの実施形態において、アナログもしくはデジタル信号処理またはアナログおよびデジタル信号処理の組み合わせが周波数帯データの分離に用いられてもよい。
【００３４】
いくつかの実施形態において、ステップ１４に示すように、ＥＥＧ信号の１つ以上の部分が、ＥＥＧ信号の他の部分から選択および除去または選択もしくは除去されてもよい。例えば、１つ以上の収集時間に関連するＥＥＧ信号の部分は、他の時間で収集されたＥＥＧ信号から切り離されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、ステップ１２、１４におけるプロセスは、ともに、筋活動由来の信号の成分に関連する信号の１つ以上の部分を分離してもよく（ステップ１２）、また、特定の時間の間に収集された信号の部分を分離してもよい（ステップ１４）。いくつかの実施形態において、ステップ１４における信号の１つ以上の部分の選択は、少なくともある程度の確率で、１つ以上の発作事象の検出を含んでもよい。
【００３５】
ステップ１４におけるＥＥＧ信号の選択は、発作活動の信号を解析するように設計された１つ以上のアルゴリズムの使用を含んでもよい。適切なアルゴリズムは、従来のＥＥＧ（例えば、検出された脳活動に基づく発作を検出するためのいくつかの利用可能なＥＥＧアルゴリズムのうちのいずれかを用いてもよい）、筋活動の検出のために設計されたアルゴリズム、他の利用可能な方法、またはその任意の組み合わせを用いる、発作検出の方法に基づいてもよい。１回の発作事象または適切な回数の発作事象が検出されたら、ＥＥＧ信号の１つ以上の部分が選択されてもよい。例えば、１つ以上の検出された発作事象を含んでいてもよくまたは該発作事象と時間的に関連していてもよい、ＥＥＧ信号の１つ以上の部分が選択されてもよい。例えば、検出された発作事象より先に生じた信号、検出された発作事象を含んだ信号、検出された発作事象の後の信号、またはその組み合わせが選択されてもよい。いくつかの実施形態において、選択された信号は、発作事象が検出された時間または時間範囲よりも前に起こってもよいし、または、その直前に起こってもよい。例えば、信号データの振幅レベルまたは信号データの過渡的スパイクの非存在を含む他の因子もデータの選択に用いられてもよい。
【００３６】
いくつかの実施形態において、発作事象の検出は、真の発作（例えば、一般にてんかんおよび発作障害の両方または一方に関連する全般性強直間代発作または他の発作のタイプ）が起きている可能性または起きた可能性の、高い信頼度を示してもよい。そして、いくつかの実施形態において、脳活動の検出のために設計された１つ以上の処理アルゴリズムと、筋活動の解析のために設計された１つ以上のアルゴリズムとの両方を用いる信号の処理は、例えば発作事象検出の信頼度を高めるために、一緒に実行されてもよい。しかしながら、本明細書に記載のいくつかの実施形態において、ステップ１４における信号データの選択は、発作に関連する徴候を示しつつも、実際の発作の存在または高い信頼度で発作が検出されたことを示しても示さなくてもよい、１つ以上の発作事象の検出を含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ステップ１４におけるデータの選択は、何らかの適切な閾値レベルよりも上であってもよい１つ以上の信号振幅の検出または信号振幅の変化率の検出を含んでもよい。それらの変化は、発作発症のリスク増加を示す場合もあるが、それらの変化は、高信号データも生成する場合がある非発作起源からの信号と完全に識別するには不十分な場合もある。次に、ステップ１６の先の追加的なステップにおけるさらなる処理を用いて、選択されたデータが実際の発作に適切に関連しているという信頼度を特徴付け、高めてもよい。あるいは、場合により、ステップ１６の先の追加的なステップにおけるさらなる処理を、検出された事象が非発作事象であると適切に分類されることを特定するために用いてもよい。このように、いくつかの実施形態において、収集された信号の処理によって偽陽性発作検出の確率を下げてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１４に加えて実行されてもよい１つ以上の追加的なステップにおける信号のさらなる処理は、高い信頼度で既に検出された発作を特徴付けるために用いられてもよい。例えば、ＧＴＣ発作、ＰＮＥＳ発作、または事象の他のタイプのいずれかであると発作を分類するのに役立たせるために、発作症候学および発作の他の特徴を測定してもよい。
【００３７】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の１つ以上の選択された部分を、ＥＥＧ信号のより大きなセットからさらに除去するかまたは切り離してもよい。例えば、ＥＥＧ信号の１つ以上の選択された部分は、患者モニタリング中に収集されたＥＥＧ信号のより大きなセットから除去してもよい。あるいは、ＥＥＧ信号の１つ以上の選択された部分は、ストレージまたは他のデータベースに含まれているＥＥＧ信号のより大きなセットから除去してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ステップ１４におけるＥＥＧ信号データの選択は、患者の筋肉のうちの１つ以上またはその近傍に配置される検出装置に含まれている１つ以上のプロセッサを用いて発作の存在またはリスク増加を示す事象を検出することを含んでもよい。次いで、事象に関連する選択されたＥＥＧ信号は、さらなる処理および特徴付けまたはさらなる処理もしくは特徴付けのために他の信号から分離または除去されてもよい。例えば、選択されたＥＥＧ信号が他のＥＥＧ信号から分離され、（例えば、固定基地局に含まれる場合がある）遠隔プロセッサに送信され、選択された信号がそこでさらに処理され、より詳細に特徴付けられてもよい。
【００３８】
いくつかの実施形態において、発作が起こった可能性があるという特定は、ステップ１４におけるデータの選択を開始させ、さらなる処理のためのトリガまたはゲートとして機能するのに役立たせてもよい。例えば、選択されたＥＥＧ信号データのさらなる処理（例えば、方法１０の追加的なステップにおける処理）は、不必要に事象特徴付けに使われる、人的および計算リソース割り当てまたは人的もしくは計算リソース割り当てを含むリソース割り当てを防止するのに有用である場合がある。加えて、いくつかの実施形態において、全信号の非選択的な解析および特徴付けは、その大部分は一般に非発作信号である可能性があるため、信頼できない結果を生じる場合がある。例えば、全ＥＥＧ信号データの無差別な処理および特徴付けは、選択されたＥＥＧ信号データが十分に処理および特徴付けまたは処理もしくは特徴付けされてさえいれば回避または除去されていたかもしれないスプリアス結果を生じる場合がある。よって、ステップ１６におけるデータの選択を、重要なＥＥＧ信号のみが特徴付けられ得るスクリーニングとして機能させてもよい。
【００３９】
いくつかの適切な発作検出ルーチンのうちのいずれかまたは発作検出ルーチンの組み合わせのいずれかを、ステップ１４におけるデータの選択に用いてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、発作活動の開始の時間または時間範囲の検出に用いられてもよい任意の発作検出ルーチンを、少なくともある程度の時間分解能で、信号データの選択に用いてもよい。発作開始の開始時間または時間範囲が測定されれば、発作開始を含んだデータの一部および／または１つ以上の発作前期間を含んだデータの一部が選択されるか、または選択されて他の信号から除去される。
【００４０】
例えば、いくつかの実施形態において、発作または発作のリスク増加を示す事象がＥＥＧ信号内で特定されたら、おおよそ１０分間の部分のデータまたは他の適切な期間からのデータを、ステップ１４において選択されて他のＥＥＧ信号から除去してもよい。事象の開始時間または時間範囲は、他の所望の方法でＥＥＧ信号データの選択された部分内におおよそ集中させるかまたは配置してもよい。したがって、データの事象前期間（発作前期間と呼んでもよい）は、選択されたデータの前半頃において特定されてもよい。次いで、１つ以上の発作前期間（例えば、上述の例における選択された信号データの前半頃からの期間）がデータの選択された部分において特定され、さらなる処理に用いられてもよい。例えば、１つ以上の発作前期間から計算された統計情報を、下記のステップ１６に記載されているようにＥＥＧ信号の正規化または調整に用いてもよい。
【００４１】
リアルタイム発作検出および発作の特徴付けに適したいくつかの実施形態を含むいくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号データに関連する統計情報を継続的に測定するか、または特定の間隔で測定してもよい。また、例えば、発作または発作発症のリスク増加を示す事象が検出された場合、期間（例えば、統計情報が既に計算されているデータに関連する期間）のうちの１つ以上を、検出された事象に対して時間的に位置付けてもよい。例えば、１つ以上の期間は、検出された事象に先行すると特定されてもよく、ステップ１４において選択されてもよい１つ以上の発作前期間として指定してもよい。したがって、ステップ１６におけるデータの正規化または調整に有用な統計情報の計算が、ステップ１４において発作前期間が選択される前に実行されてもよい。よって、いくつかの実施形態において、ステップ１６に関して記載されている操作（例えば、発作前統計情報の計算）は、ステップ１４におけるデータの選択とともに、またはその前に、実行または部分的に実行されてもよい。
【００４２】
いくつかの実施形態において、データの約１０秒の期間または約２００秒の期間は、発作前期間に含まれてもよい。信号データの１つ以上の発作前期間は、データの全体的な発作前にあると位置付けてもよく、発作が起きた可能性のある場合に、関連する時間または時間領域に対して時間的に位置付けられてもよい。いくつかの実施形態において、直後にまたはすぐ後に続いて発作が生じる可能性のある発作前期間が選択されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、発作開始から約１０分以内、約５分以内、または約１分以内である可能性のある期間を含んだ１つ以上の発作前期間が選択されてもよい。
【００４３】
ステップ１４において、または本明細書に記載の他の目的のために、データを選択するために用いられてもよい発作または発作のリスク増加を示す事象の検出は、任意の適切な発作検出ルーチンまたは発作検出ルーチンの組み合わせの使用を含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、発作検出ルーチンは、一定期間にわたって収集された信号データを解析し、閾値振幅を超える可能性のある１つ以上の振幅値を探すために信号を調べてもよい。いくつかの実施形態において、発作検出ルーチンは、一定期間にわたって収集されたＥＥＧ信号を調べ、ＥＥＧ信号由来の１つ以上のデータ値が、その期間内の１つ以上の時間窓内の１つ以上の閾値を超えるかどうかを判定することを含んでもよい。また、例えば１つ以上の閾値を超えたいくつかの時間窓または連続した時間窓に基づいて、発作が検出されてもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号が積分され、１つ以上の積分値が閾値と比較されてもよい。
【００４４】
いくつかの実施形態において、発作事象または発作のリスク増加を示す事象の検出を容易にするために、ＥＥＧ信号が他の方法で処理されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、筋活動のレベルに関連し、１つ以上の周波数帯における分離されたＥＥＧ信号から処理された統計値の大きさが測定されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、統計値は、筋活動のレベルに関連し得るばかりでなく、（例えば、１つ以上の帯域から測定される電力量を含む）筋活動に関連する他の値よりも発作活動に対してより感度が高い可能性のある、Ｔ二乗統計値であってもよい。ＥＭＧの文脈において、筋活動データからＴ二乗統計値を計算する方法は、出願人の米国特許第９１８６１０５号および米国特許第９４３９５９６号で詳細に説明されている（これらはいずれも参照によって本願に組み込まれる）。ＥＭＧの文脈において、それらの中に記載されている方法は、筋活動データがＥＥＧ信号において検出される、本明細書に記載のいくつかの実施形態に適用されてもよい。
【００４５】
いくつかの実施形態において、ステップ１４で用いられる１つ以上の発作検出ルーチンは、発作活動の早期検出を提供するように構成されてもよい。例えば、それらのルーチンのいくつかは、実質的な遅延なく発作活動を特定するように構成されてもよく、発作活動が検出されたら、１名または複数名の介護者に直ちに警告を送るように構成されてもよい。それらの実施形態のうちのいくつかにおいて、本明細書に記載の方法は、場合により、発作事象についてより多くの情報が得られるにつれて緊急応答を更新するように構成されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、方法１０で特徴付けられた事象が、非発作事象であるかまたはてんかん以外の状態に関連する発作事象であるとわかった場合、場合により、緊急応答は、下記のステップ２６で開始される応答の部分等において調整されてもよい。例えば、介護者は、検出された事象のさらなる解析が、その事象が発作事象ではなかったことを示したことを通知されてもよい。例えば、緊急応答を更新するために用いられてもよい情報を提供するために方法１０が用いられてもよい実施形態を含め、いくつかの実施形態において、選択されたデータは、発作または発作疑いが特定された時間または時間範囲の後の約１分、約２分または約５分の時間を含んでもよい。したがって、例えば、それらの間隔のいずれにおいても、方法１０は、場合により（ステップ２６で記載されているように）警報応答を取り消すために用いられてもよい。
【００４６】
いくつかの実施形態において、ステップ１６に記載されているように、ＥＥＧ信号の１つ以上の選択された部分は、１つ以上の発作前事象期間に収集されたＥＥＧ信号から計算された１つ以上のＥＥＧ信号値に基づいて正規化または調整されてもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の１つ以上の選択された部分の正規化または調整は、１つ以上の発作前事象期間におけるＥＥＧ信号の振幅の平均または平均値を計算することと、発作事象中に収集されたＥＥＧ信号からの計算値を減算することとを含んでもよい。あるいは、平均値に関連する適切な統計値（中央値または最頻値等）も用いられてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、発作関連事象についてのＥＥＧ信号データは、任意の直流（ＤＣ）オフセット信号が実質的に除去されているため、ＤＣオフセットまたは補正ＥＥＧ信号データを提供してもよい。
【００４７】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の正規化または調整は、ＤＣオフセットまたは補正ＥＥＧ信号（例えば、前述の減算後の信号）を、１つ以上の発作前期間において収集されたＥＥＧ信号の標準偏差または平均標準偏差で除算することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、データセットの広がりに関連する適切な統計メトリック（例えば、広がり、分散、平均偏差、または他の適切な統計メトリック）が標準偏差に置き換えられてもよい。
【００４８】
いくつかの実施形態において、ステップ１４において複数の発作前事象期間が選択されてもよく、ステップ１６における複数の発作事象期間のそれぞれにおけるＥＥＧ信号から１つ以上の統計値が計算されてもよい。ＥＥＧ信号データの１つ以上の統計値が２つ以上の発作前事象期間において計算される場合は、プール統計メトリック（例えば、プール平均または他のプール値）が測定されてもよい。いくつかの実施形態において、経時的な統計値の傾向も測定されてもよい。例えば、場合によっては、ＥＥＧ信号データの振幅の平均値の大きさ、および、患者に適したＤＣオフセットの関連するレベルは、発作の開始付近で変化する場合がある。そして、例えば、データを正規化または調整するために用いられる１つ以上のオフセット補正または他の値を推定するために、外挿された統計値が用いられてもよい。
【００４９】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号データの正規化および調整または正規化もしくは調整によって、患者間およびモニタリングセッション間または患者間もしくはモニタリングセッション間のＥＥＧ信号データ比較の改善を容易にしてもよい。例えば、患者間の、または１人の患者についてのモニタリングセッション間のデータが、方法１０の自動解析実施形態および半自動解析実施形態または自動解析実施形態もしくは半自動解析実施形態においてより正確に特徴付けられてもよいように、発作前ノイズレベルに基づいて、ＤＣオフセット信号を除去するとともにＥＥＧ信号データを調整するかまたはＤＣオフセット信号を除去するかもしくはＥＥＧ信号データを調整することによって、ＥＥＧ信号データを正規化することが有用な場合がある。いくつかの実施形態において、発作前関連事象期間における広がりまたはノイズの１つ以上の測定は、発作関連事象が検出された時間の間に構成された皮膚／電極インタフェースの特性についての一次推定値として役立たせてもよい。また、前述の測定は、異なる患者間および１名または複数名の患者についての異なるモニタリングセッション間または異なる患者間もしくは１名または複数名の患者についての異なるモニタリングセッション間の電気信号の収集効率の違いについての一次補正として役立たせてもよい。このように、例えば発作強度に関連するメトリックを含む、本明細書で特徴付けられたいくつかのメトリックはより正確に測定されてもよい。
【００５０】
例として、図２Ａは、ｔ＝７５秒〜ｔ＝１４０秒で明白なように全般性強直間代発作を有する患者についての（ＥＭＧ電極で収集された）筋活動データを示す。図２Ｂは、図２Ａのデータからの発作前事象データの１００秒期間から計算された平均値（図示せず）からの減算後の正規化された筋活動データ（すなわち、図２Ａの信号データは被減数であり、１００秒発作前データから計算された平均値が減数である）および、同じ発作前事象期間から計算された標準偏差により生じた差異の割り算を示す。
【００５１】
ステップ１８において、ＥＥＧ信号は、１つ以上の周波数変換およびウェーブレット変換の両方または一方を用いて処理されてもよい。ステップ１８（および、方法１０においてステップ１８に続いて実行される追加的なステップ）においてＥＥＧ信号またはＥＥＧ信号データが言及される場合、文脈によって明確に否定されない限り、ＥＥＧ信号は、ステップ１６において前述のように正規化または調整されることもされないこともあるＥＥＧ信号を指してもよい。正規化または調整されたＥＥＧ信号データに実施形態が具体的に限定される場合、用語「調整されたＥＥＧ信号データ」が用いられる。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号データは、ＥＥＧ信号データの経時的な周波数における複合電力を表すために用いられてもよいモルレーウェーブレットで処理されてもよい。このようなアプローチにおいて、モルレーウェーブレットは、信号の周波数成分が、およそ所与の時間（例えば、特定の時間分解能内）または所与の時間間隔を通して存在してもよい大きさを計算するのに適した形式にＥＥＧ信号データを変換するために用いられてもよい。モルレーウェーブレット変換は、式３および式４で特徴付けられてもよい。すなわち、用いられるウェーブレット変換は、
【００５２】
【数３】
2019536562.tif 000005
（式中、ａはスケールファクタであり、ｂはシフトファクタである。式２も参照のこと）で表されてもよい。式３において、ｆ（ｔ）は解析される信号であり、ψ（ｔ）は波動関数である。例えば、いくつかの実施形態において、ｆ（ｔ）は、ステップ１６に記載されているように、正規化または調整されたＥＥＧ信号データを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ｆ（ｔ）は、ステップ１４から選択されたＥＥＧ信号データの１つ以上の部分を含んでもよい。したがって、いくつかの実施形態において、正規化または調整されたＥＥＧ信号データは、ステップ１８において処理されてもよいし、ステップ１４において選択されたデータが処理されてもよい。いくつかの実施形態において、用いられる波動関数は、
【００５３】
【数４】
2019536562.tif 000006
であってもよい。
【００５４】
式４において、ω０は中心周波数であり、ｓωはスケーリングされた周波数であり、Ｕ（ｓω）はヘヴィサイドの階段関数である。
信号へのウェーブレット変換の適用は、例えば、場合により時間と信号の周波数成分とが、それぞれｘ軸とｙ軸に沿って示され得、信号の大きさの推定値が、（色分けされたプロットまたは等高線図等で示され得るような）立体感をもって示され得る三次元データセットを生成するために用いられてもよい。
【００５５】
いくつかの実施形態において、ステップ２０に示すように、変換されたＥＥＧ信号は、ＥＥＧ信号の１つ以上の群を生成するために構成されてもよい。データの構成は、例えば、１つ以上の周波数帯におけるデータの群を選択するためにデータをフィルタリングすることを含んでもよい。さらに、ステップ２０の追加的な部分において、ＥＥＧ信号の１つ以上の群における信号の１つ以上の大きさが測定されてもよい。例えば、信号データのグループ化によって、１つ以上の周波数範囲にまたがるＥＥＧ信号の１つ以上の群を生成してもよい。また、次いで、１つ以上の周波数範囲におけるＥＥＧ信号の大きさまたは振幅が測定されてもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態において、変換されたＥＥＧ信号の構成およびＥＥＧ信号の群の１つ以上の大きさの測定は、例えば、変換されたＥＥＧ信号を１つ以上の積分境界にわたって積分すること、または積分されたＥＥＧ信号をビニングして１つ以上の作成されたビンもしくはビンの集合体に含まれるＥＥＧ信号データの合計を作成すること、またはその両方を含んでもよい。
【００５７】
ＥＥＧ信号のビンは、一定範囲の周波数と時間とに囲まれたＥＥＧ信号のセグメントを指してもよい。いくつかの実施形態において、周波数、時間、またはその両方についての変換されたＥＥＧ信号の積分境界またはビン境界は、変換されたＥＥＧ信号データの分解能の限界に対してスケーリングされてもよい。例えば、前述の境界のうちの１つ以上は、周波数分解能の限界、時間分解能の限界、またはその両方におよそ比例してスケーリングされてもよい。いくつかの実施形態において、積分境界またはビン境界は、一定に保持されている１つの変数（例えば、時間または周波数）についての第１の境界を含んでもよく、他（または第２）の境界（例えば、時間または周波数の他の境界）は、その変数の測定のための変換されたＥＥＧ信号データの分解能に対してスケーリングされてもよい。
【００５８】
いくつかの実施形態において、ステップ２０においてデータを構成することは、複数のビンの作成を含んでもよい。例えば、複数のビンは、ＥＥＧ信号において一連の収集された周波数のすべてまたはその何らかのサブセットにまたがってもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上の周波数範囲にまたがってもよい複数のビンが作成されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、約１９０ビン（例えば、１９３ビン）が作成されてもよい。ビンは、例えば、約３Ｈｚ〜約４２０Ｈｚの周波数範囲にまたがってもよく、また、ビンは、本明細書に記載の他の周波数範囲にまたがってもよい。
【００５９】
前述のように、いくつかの実施形態において、本明細書に記載のビンは、周波数および／または時間の一方または両方にわたって異なる周波数および時間範囲境界または周波数もしくは時間範囲境界を含んでもよい。例えば、ビン境界は、ウェーブレット変換信号データの周波数および時間または周波数もしくは時間における分解能がどのように変化するかに比例して、周波数および／または時間範囲の一方または両方にわたって異なっていてもよい。例えば、任意の一定の期間に対して、ウェーブレット変換でのＥＥＧ信号の処理は、高周波数範囲（変換された信号周波数の分解能がより低い可能性がある）よりも低周波数範囲（変換された信号の周波数分解能がより高い可能性がある）において、周波数分解能がより高いデータを生成してもよい。例えば、図３を参照すれば理解されるように、高周波数ビン４０は、時間間隔（ｔ１）に関連するデータと、周波数範囲または間隔４２内の周波数にも関連するデータとを含むように構成されてもよい。同じく図３に示すように、より低い周波数のビン４４は、同じ時間間隔（ｔ１）に関連するデータと、周波数範囲または間隔４６内の周波数にも関連するデータとを含むように構成されてもよい。ビン４４に関連する周波数範囲４６は、ビン４０に関連する周波数範囲４２よりも狭い周波数範囲を含んでもよい。例えば、周波数範囲４２、４６は、各ビン４０、４４に含まれる信号についての分解能の限界におよそ比例してもよい。また、周波数における分解能の限界は低周波数においてよりよいため、範囲４６は範囲４２よりも狭い。
【００６０】
ステップ２０についてなお言えば、いくつかの実施形態において、２つ以上のビンの集合体が、変換されたＥＥＧ信号から作成されてもよい、例えば、いくつかの実施形態において、ビンの第１集合体（または高周波数集合体）は、約１５０Ｈｚ〜約２６０Ｈｚの周波数範囲に含まれる１つ以上のビンを含んでもよい。ビンの高周波数集合体を含む一群のＥＥＧ信号データをＥＥＧ信号データの高周波数群と呼んでもよい。いくつかの実施形態において、ビンの高周波数集合体は、約１２０Ｈｚ、約１５０Ｈｚ、または約１８０Ｈｚの、より低い周波数境界を含み得る１つ以上のビンを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ビンの高周波数集合体は、約２００Ｈｚ、約２６０Ｈｚ、約３００Ｈｚ、または約４００Ｈｚの上限周波数境界を含み得る１つ以上のビンを含んでもよい。いくつかの実施形態において、（大部分の患者にとって、４００Ｈｚよりも上の比較的弱いものであり得る）収集されたすべての高周波数信号は、ビンの高周波数セットに含まれてもよい。いくつかの実施形態において、ビンの高周波数群は、特に、筋活動の活性化に由来するＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために用いられてもよい。
【００６１】
ビンの第２集合体（または低周波数集合体）は、約６Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲に含まれる１つ以上のビンを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ビンの低周波数集合体は、約６０Ｈｚ、約５０Ｈｚ、または約４５Ｈｚの上限周波数境界を含み得る１つ以上のビンを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ビンの低周波数集合体は、約１０Ｈｚ、約２０Ｈｚ、または約３０Ｈｚの、より低周波数境界を含み得る１つ以上のビンを含んでもよい。ビンの低周波数集合体を含む一群のＥＥＧ信号は、ＥＥＧ信号の低周波数群と呼ばれてもよい。いくつかの実施形態において、ビンの低周波数群は、特に、筋活動の活性化に由来するＥＥＧ信号の一部の陽性率を高めるために用いられてもよい。ビンの高周波数集合体および低周波数集合体のそれぞれを含むいくつかの実施形態において、強直期および間代期の発作活動が全般性強直間代発作の全過程を通じて検出されてもよい。例えば、発作症候学を行うためにＥＥＧ信号の２つの群が用いられてもよく、または該２つの群がもっぱら用いられてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ２０において構成された群は、高周波数帯にまたがる一群の１つ以上のビンを含むかまたはそれからなるＥＥＧ信号データの第１群を含んでもよい。また、ＥＥＧ信号データの第２群は、低周波数帯にまたがる一群の１つ以上のビンを含むかまたはそれからなってもよい。
【００６２】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の第１群は、約１２０Ｈｚよりも上の周波数範囲に含まれる１つ以上のビンを含む、ビンの高周波数集合体を含んでもよい。ビンの高周波数集合体は、場合により、約４００Ｈｚの高周波数の高域カットオフを含んでもよい。ビンの２つ以上の低周波数集合体も構成されてもよい。例えば、ビンの第１低周波数集合体は、約６Ｈｚ〜約７０Ｈｚの周波数範囲に含まれる１つ以上のビンを含んでもよい。ビンのその第１低周波数集合体の、より低い周波数境界は、約１０Ｈｚ、約２０Ｈｚ、約４０Ｈｚ、または約５０Ｈｚであってもよい。いくつかの実施形態において、ビンの１つ以上の、追加的なより低い低周波数集合体が構成されてもよい。例えば、ビンの追加的な低周波数集合体は、約２Ｈｚ〜約１０Ｈｚの周波数範囲に含まれる１つ以上のビンを含んでもよい。
【００６３】
いくつかの実施形態において、ステップ２０において、ＥＥＧ信号の高周波数群の１つ以上の大きさ、および、ＥＥＧ信号の低周波数群の１つ以上の大きさが、１つ以上の解析時間窓にわたって測定されてもよい。いくつかの実施形態において、解析時間窓は、例えば、発作前期間、および、典型的なＧＴＣ発作の全持続時間または他の何らかのタイプの発作事象の推定持続時間を包含するために適切な持続時間にまたがっていてもよい。いくつかの実施形態において、解析時間窓は、ステップ１４において選択されたＥＥＧ信号の全持続時間にまたがってもよい。
【００６４】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の１つ以上の大きさは、ビンの１つ以上の集合体から測定されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ビンの少なくとも１つの高周波数集合体の信号の大きさ、および、ビンの少なくとも１つの低周波数集合体の信号の大きさは、解析時間窓の全体またはその何らかの一部にわたって測定され追跡されてもよい。例えば、１つ以上のビンは、解析時間窓における特定の時間増分または時間単位にまたがってもよく、また、１つ以上の周波数範囲にもまたがってもよい。ステップ２０において、ビンの大きさは、ビンの集合体における各ビンにわたって合算されてもよい。全時間にわたるビンの１つ以上の集合体についての大きさデータを引き出すために、（例えば、解析時間窓内の他の時間増分または時間単位について）このプロセスを全時間にわたり繰り返してもよい。
【００６５】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の群の１つ以上の大きさは、周波数および時間または周波数もしくは時間に関する境界に対して、変換されたＥＥＧ信号データを積分することによって測定されてもよい。例えば、前述のように、変換されたＥＥＧ信号データは、時間増分または時間単位（例えば、全解析時間窓内の時間増分または時間単位）および、ビンの種々の集合体のうちのいずれかに関連する前述の周波数範囲のうちのいずれかに関して積分されてもよい。前述の積分は、全解析時間窓内の他の時間増分または時間単位について繰り返されてもよい。したがって、１つ以上の帯域における信号の積分された大きさまたは強度は、解析時間窓の任意の部分で追跡されてもよい。
【００６６】
いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の第１群は、例えば、約１５０Ｈｚ〜約２６０Ｈｚの帯域等の高周波数帯にまたがる１つ以上のビンの集合体からのデータを含んでもよい。ビンの高周波数集合体は、さらに、時間のいくらかの増分にまたがるデータを含んでもよい。例えば、ビンの集合体は、前述の周波数範囲、および、約１０ミリ秒〜約１００ミリ秒の時間の増分等の時間のいくらかの増分にまたがってもよい。任意の所与の時間の増分についてビンの集合体が解析されてもよい。例えば、ビンの集合体における信号の大きさに関連する適切なメトリックが測定されてもよい。例えば、信号の大きさは、集合体におけるビンの合計、平均、または中央値、のうちの１つ以上を用いて測定されてもよい。この解析は、解析時間窓上で他の増分について繰り返されてもよい。同様に、例えば低周波数帯にまたがる群を含む、１つ以上の他の群のＥＥＧ信号についての大きさも測定されてもよい。すなわち、一定の周波数範囲およびある時間の増分にまたがるビンについての信号の大きさが測定されてもよい。全時間にわたるＥＥＧ信号データ生成するために、解析時間窓にまたがる他の増分についてこの手順を続けてもよい。
【００６７】
いくつかの実施形態において、ステップ２０において追加的な処理を実施してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号が平滑化されてもよく、１つ以上のＤＣオフセット補正もしくはベースライン補正が適用されてもよく、またはその両方が行われてもよい。例えば、ＥＥＧ信号データの１つ以上の群についての大きさデータを平滑化するために、１つ以上のエンベロープフィルタが適用されてもよい。本明細書において、ＥＥＧ信号の１つ以上の群について大きさデータは、平滑化されたＥＥＧ信号についての大きさデータまたは平滑化されていないＥＥＧ信号について大きさデータのいずれを指してもよい。
【００６８】
前述のように、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号データの１つ以上の群についてのＥＥＧ信号データは、１つ以上のエンベロープフィルタを用いて処理されてもよい。例えば、本明細書に記載のいくつかの実施形態に使用するのに適した典型的なエンベロープフィルタは、式５に示され、図４でさらに示される指数関数的減衰関数によって説明される。
【００６９】
【数５】
2019536562.tif 000007
いくつかの実施形態において、ステップ２２に示すように、ＥＥＧ信号の１つ以上の群の１つ以上の大きさは、ＥＥＧ信号の１つ以上の群の１つ以上のスケーリングされた大きさを生成するためにスケーリングされてもよい。例えば、大きさデータのスケーリングは、解析時間窓においてまたは解析窓の一部における時間間隔等の時間の間隔の間のＥＥＧ信号データの群について実現された最大の大きさ値によって一群のＥＥＧ信号についての大きさデータを除算することを含んでもよい。
【００７０】
例えば、最大の大きさまたは強度は、信号の高周波数および低周波数部分のそれぞれについて計算されてもよい。最大の大きさ値は絶対最大の大きさ値またはローカル最大の大きさ値であってもよい。例えば、ＥＥＧ信号データが後処理において評価されるいくつかの方法において、検出された発作関連事象の持続時間または全持続時間について収集されたＥＥＧ信号を、スケーリングされた大きさデータを判定するときにプロセッサに使用できるようにしてもよい。よって、絶対最大の大きさ値が容易に代入されてもよい。しかしながら、リアルタイム解析に適したいくつかの実施形態において、スケーリングされた大きさデータを算出するために、１つ以上のローカル最大の大きさ値が代入および使用または代入もしくは使用されてもよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、ローカル最大の大きさ値が、発作関連事象中に収集されたＥＥＧ信号についての絶対最大の大きさ値に指定される必要条件を満たすかどうかを判定してもよい。例えば、もしローカル最大の大きさが約５秒〜約１０秒を超えて維持される場合（すなわち、他の隣接または続きの値がローカル最大の大きさ値を超えない場合）、このローカル最大の大きさを、絶対最大の大きさ値と呼んでもよい。いくつかの実施形態において、他の情報（ローカル／絶対最大の大きさ値のいずれかの側のＥＥＧ信号データの勾配または形状等）は、その大きさ値がローカル大きさ値と呼ばれるか、または絶対大きさ値と呼ばれるかの判定にも用いられてもよい。
【００７１】
さらに、例として、大きさデータをスケーリングするために（図１のステップ２２）、ビンの高周波数集合体についてのデータの大きさは、高周波数データセット内で実現された最大の大きさでそのデータを除算することによってスケーリングされてもよい。同様に、ビンの低周波数集合体についてのデータの大きさは、低周波データセット内で実現された最大の大きさによって除算されてもよい。
【００７２】
図１のステップ２４に示すように、大きさおよびスケーリングされた大きさまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさの解析は、発作事象を特徴付けるために実行されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ２４において測定されてもよい発作事象の特徴は、非限定的な例として、発作事象の期または一部の持続時間、事象タイプ、事象強度、およびそれらの組み合わせを含んでもよい。ステップ２６において、例えば発作関連事象の特定された特徴に基づいて、１つ以上の応答が開始されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ２４およびステップ２６の両方または一方は、方法９０および方法１１０のうちの１つ以上の実行を含んでもよい。例えば、それらの方法のうちの１つ以上（またはそれらの方法における１つ以上のステップ）は、方法１０の１つ以上のサブルーチンとして実行されてもよい。
【００７３】
いくつかの実施形態において、ステップ２４における解析は、ＥＥＧ信号の１つ以上の群の１つ以上の大きさまたはスケーリングされた大きさと１つ以上の閾値との比較を含んでもよい。また、信号の大きさおよび／またはスケーリングされた大きさと１つ以上の閾値との比較に基づいて、発作活動の１つ以上の期が判定されてもよい。例えば、本明細書に記載の実施形態のうちのいくつかは、間代期活動、強直期活動、またはその両方の存在の検出を含んでもよい。次に、発作関連事象の分類は、前述の期のうちの１つ以上が検出されたかどうかの評価を含んでもよい。いくつかの実施形態において、発作の１つ以上の期へのまたは期からの移行時間も測定されてもよい。
【００７４】
例えば、いくつかの実施形態において、方法１０のステップ２４およびステップ２６の両方または一方は、方法９０に記載されているサブルーチンの実行を含んでもよい（図５に示す）。よって、いくつかの実施形態において、方法９０のステップ１０２の一部として開始される応答は、方法１０のステップ２６において開始されてもよい１つ以上の応答の一部として実行されてもよい。ステップ９２において、１つ以上の検出された発作事象についての大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータが受信されてもよい。例えば、方法１０においてサブルーチンとして方法９０が実行される場合、大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータは、前述のように測定されてもよい（例えば、データは、ＥＥＧ信号の１つ以上の高周波数群についてのデータと、ＥＥＧ信号の１つ以上の低周波数群についてのデータとを含んでもよい）。いくつかの実施形態において、発作事象は、例えば、方法１０のステップ１４に関連した発作事象を含め、前述のように検出された１つ以上の発作事象を含んでもよい。
【００７５】
いくつかの実施形態において、ステップ９４（サブステップ１参照）に示すように、発作の強直期を特定するために、ＥＥＧ信号の１つ以上の高周波数群についてのスケーリングされた大きさを、約０．３０〜０．９５の閾値と比較してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＥＭＧ信号の高周波数成分を含むＥＥＧ信号の１つ以上の群について約０．８０のスケーリングされた大きさが測定される場合、強直期が認められてもよい。いくつかの実施形態において、上記範囲内の他の閾値が用いられてもよい。例えば、限定するものではないが、いくつかの実施形態において、閾値の上記範囲内で、約０．４０、約０．５０、約０．６５、約０．７０、約０．７５、約０．８０、約０．８５、および約０．９０の閾値が適用されてもよい。
【００７６】
いくつかの実施形態において、発作の強直期の開始の移行時間は、ＥＥＧ信号の１つ以上の高周波数群についてのスケーリングされた大きさが閾値を超えた場合の検出に基づいて特定されてもよい。例えば、移行時間は、初めて閾値に達したときに特定されてもよく、いくつかの連続したポイントが閾値に達したときに基づいて特定されてもよく、または、閾値を超える場合があるデータポイントの何らかの他の適切な解析に基づいて特定されてもよい。いくつかの実施形態において、強直期からの移行は、ＥＥＧ信号の高周波数成分を含むＥＥＧ信号データの１つ以上の群についてのスケーリングされた大きさが閾値を超えることができない場合に判定することを含んでもよい。あるいは、間代期が強直期に続く場合、強直期の持続時間は、下記のように、発作の間代期への測定された移行時間に基づいてもよい。
【００７７】
いくつかの実施形態において、ステップ９４（サブステップ２参照）に示すように、発作の間代期を特定するために、ＥＥＧ信号の１つ以上の低周波数群についてスケーリングされた大きさを、約０．３０〜０．９５の閾値と比較してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の低周波数成分を含むＥＥＧ信号データの１つ以上の群について約０．８０のスケーリングされた大きさが測定される場合、間代期が認められてもよい。いくつかの実施形態において、上記範囲内の他の閾値が用いられてもよい。例えば、限定するものではないが、いくつかの実施形態において、閾値の上記範囲内で、約０．４０、約０．５０、約０．６５、約０．７０、約０．７５、約０．８０、約０．８５、および約０．９０の閾値が用いられてもよい。
【００７８】
いくつかの実施形態において、発作の間代期の開始の移行時間は、ＥＥＧ信号の１つ以上の低周波数群についてのスケーリングされた大きさが閾値を超えた場合の検出に基づいて特定されてもよい。例えば、移行時間は、初めて閾値に達したときに特定されてもよく、いくつかの連続したポイントが閾値に達したときに基づいて特定されてもよく、または、閾値を超える場合があるデータポイントの何らかの他の適切な解析に基づいて特定されてもよい。いくつかの実施形態において、間代期からの移行は、ＥＥＧ信号の低周波成分を含むＥＥＧ信号データの１つ以上の群についてのスケーリングされたまたはスケーリングされていない大きさが閾値を超えることができない場合に判定することを含んでもよい。
【００７９】
発作事象によっては、例えば期間の移行等の特定の時間の間、発作の強直期および間代期のそれぞれの活動が前述の閾値のうちの１つ以上を超えると認められる場合がある。よって、発作の２つ以上の期が予め特定されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ９６に示すように、本明細書に記載の方法は、２つ以上の期が検出されるかどうかを判定することを含んでもよく、２つ以上の期が検出される場合は、期を指定するために、１つ以上のルールが適用されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、両方の期が予め活動性であることが認められているならば、指定される期は、高周波数成分を含む一群のＥＥＧ信号と低周波成分を含む一群のＥＥＧ信号との間の１つ以上の比率に基づいてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、両方の期が活動性であると認められる場合、低周波成分を含む一群のＥＥＧ信号データのスケーリングされた強度が、高周波数成分を含む一群のＥＭＧ信号データのスケーリングされた強度よりも約１．２５倍を超えて高いと認められない限りは、その期は強直期と記載されてもよい。例えば、そのシナリオのもとで、次に、発作期が間代期として分類されてもよい。あるいは、いくつかの実施形態において、活動の両方の期が特定される時間を分類する試みがなされなくてもよい。
【００８０】
ステップ９８に示すように、いくつかの実施形態において、発作事象は強直期および間代期活動または強直期もしくは間代期活動の存在に基づいて分類されてもよい。いくつかの実施形態において、間代期活動および強直期活動の両方が検出される場合、発作はＧＴＣ発作に分類されてもよい。いくつかの実施形態において、発作関連事象は、間代期を含む発作関連事象として分類されてもよい。例えば、たとえ強直期活動を検出することができなくても、１つ以上の応答が開始されてもよい。例えば、方法１０、方法９０が発作活動のリアルタイム検出に用いられるいくつかの実施形態において、間代期活動の検出に基づいて１つ以上の緊急事態または他の警報が開始されてもよい。いくつかの実施形態において、発作関連事象は、強直期を含む発作関連事象として分類されてもよい。例えば、たとえ間代期活動を検出することができなくても、１つ以上の応答が開始されてもよい。例えば、少なくとも特定の患者または何らかの状態を有する特定の患者のために、緊急応答を必要としない可能性のある発作事象を特定するための強直期活動の専用検出が用いられてもよい。
【００８１】
いくつかの実施形態において、ステップ９８において行われる分類を確認するために、１つ以上の追加的なルーチンが実行されてもよい。よって、上記のように分類される発作事象は、例えば、追加的な分類ステップが実施されるかどうかに基づいて、分類されたＧＴＣ発作または事前分類されたＧＴＣ発作のいずれかで呼ばれてもよい。いくつかの実施形態において、ＧＴＣ発作（または他の発作のタイプ）として事前分類された発作事象の最終分類は、１つ以上の追加的基準の解析を含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、追加的基準の第１群、追加的基準の第２群、追加的基準の第３群、または前述の追加的基準の任意の組み合わせを、発作事象の分類を分類または確認するために用いてもよい。
【００８２】
例えば、ステップ１００に示すように、いくつかの実施形態において、追加的基準の第１群は、ＥＥＧ信号の１つ以上の群の大きさデータが１つ以上の閾値を満たすかどうかを含んでもよい。例えば、ＧＴＣ発作または強直期のみの事象の陽性判定は、ＥＥＧ信号の高周波数成分を含むＥＥＧ信号の１つ以上の群についての大きさデータが１つ以上の大きさ閾値を満たすかどうかまたはそれを超えるかどうかを確認することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、前述の大きさデータは、発作の強直期部分の一部であると予め分類された時間の間に収集されたデータから測定されてもよい。例えば、大きさデータは、発作の強直期であると予め特定されたもののうちに含まれるデータから選択されてもよい。例えば、期の予備的特定は、ＥＥＧ信号の高周波数群からのスケーリングされた大きさデータと、前述の１つ以上の閾値との比較に基づいて判定されてもよい。
【００８３】
同様に、ＧＴＣ発作または間代期のみの事象の陽性判定は、ＥＥＧ信号の高周波数成分を含んだＥＥＧ信号データの１つ以上の群についての大きさデータが１つ以上の大きさ閾値を満たしているという確認を含んでもよい。いくつかの実施形態において、前述の大きさデータは、発作の間代期部分の一部であると予め分類された時間の間に収集されたデータから測定されてもよい。例えば、大きさデータは、発作の間代期であると予め特定されたもののうちに含まれるデータから選択されてもよい。例えば、期の予備的特定は、ＥＥＧ信号の低周波数群からのスケーリングされた大きさデータと、前述の１つ以上の閾値との比較に基づいて判定されてもよい。
【００８４】
いくつかの実施形態において、強直期であると予め分類された期の間に収集されたデータが大きさ値閾値に到達した場合、間代期であると予め分類された期の間に収集されたデータが大きさ値閾値に到達した場合、または前述の条件の両方が満たされている場合、追加的基準の第１群が満たされているとみなしてもよい。
【００８５】
いくつかの実施形態において、ＧＴＣ発作（または他の発作関連事象）の分類のための追加的基準の第２群は、個々の期の持続時間のうちの１つ以上の時間または合計の発作持続時間が１つ以上の持続時間閾値を満たすかどうかを含んでもよい。例えば、ＧＴＣ発作の陽性判定のための第２の追加的基準は、発作の強直期、発作の間代期、発作全体、またはその組み合わせの持続時間と１つ以上の持続時間閾値との比較を含んでもよい。例えば、前述のように、ＧＴＣ発作の１つ以上の期へのまたは期からの移行時間が測定されてもよい。よって、ＧＴＣ発作の期の持続時間は、適切な移行時間間の持続時間を計算することによって容易に測定される場合がある。また、いくつかの実施形態において、ＧＴＣ発作の陽性判定のための追加的基準の第２群は、１つ以上の持続時間と１つ以上の持続時間閾値（例えば、最大持続時間閾値、最小持続時間閾値、またはその両方）との比較を含んでもよい。
【００８６】
いくつかの実施形態において、ＧＴＣ発作の陽性判定のための第３の追加的基準は、ＥＥＧ信号の高周波数群に含まれる信号の大きさとＥＥＧ信号の低周波数群に含まれる信号の大きさとの比率が１つ以上の比率閾値を満たすかどうかを判定することを含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号の高周波数群の下の領域についての積分値は、発作事象を通して、または、ＧＴＣ発作として事前分類された発作事象を通して測定されてもよい。例えば、発作事象は、例えば、前述の基準のうちの１つ以上を含む種々の基準を満たすことから、ＧＴＣ発作であると予想されてもよい。同様に、ＥＥＧ信号データの低周波数群の下の領域についての積分値が測定されてもよい。発作期へのまたは発作期からの１つ以上の移行時間（例えば、スケーリングされた大きさデータと１つ以上の閾値との比較に基づいて判定されてもよいような移行時間）から、積分に対する時間的境界が作成されてもよい。あるいは、時間に対する積分境界は、何らかの他の都合のよい方法で選択されてもよい。例えば、時間に対する積分境界は、ステップ１４において選択されたＥＥＧ信号の何らかの部分、例えばすべての選択されたデータ、を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ信号データの高周波数群および低周波数群の大きさ間の比較は、適格な曲線下面積比またはＱＵＡＣ比と呼ばれてもよく、これは、式６で示されてもよい。
【００８７】
【数６】
2019536562.tif 000008
いくつかの実施形態において、ＱＵＡＣ比が測定されてもよい。ＱＵＡＣ比が、より低いＱＵＡＣ比閾値を超える場合、ＧＴＣ発作関連事象の存在が確認されてもよい。例えば、第３の追加的基準が満たされているとみなされてもよい。いくつかの実施形態において、より低いＱＵＡＣ閾値比は、約０．０２〜約０．０４であってもよい。いくつかの実施形態において、ＱＵＡＣ比が、より低いＱＵＡＣ比閾値内またはより高いＱＵＡＣ比閾値内にある場合、ＧＴＣ発作関連事象の存在が確認されてもよい。例えば、第３の追加的基準が満たされているとみなされてもよい。いくつかの実施形態において、上限ＱＵＡＣ比閾値は、約０．５〜約１．０であってもよい。もちろん、事象を分類するために、他の適切な比率が定義されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、上記ＱＵＡＣ比の分母と分子とが入れ替えられてもよい。同様に、他の適切な比率閾値が用いられてもよい。
【００８８】
ステップ１０２に示すように、最終分類は、解析された１つ以上の発作関連事象のうちのいずれについて判定されてもよい。いくつかの実施形態において、最終分類は、ステップ９８において行われた分類であってもよい。例えば、追加的基準の追加的群が評価されなくてもよい。あるいは、最終分類は、ステップ１００に関して記載された追加的基準のうちの１つ以上が、事前分類された発作関連事象の存在を確認するかまたは否定するかどうかを評価することを含んでもよい。例えば、場合によっては、事前分類されたＧＴＣ発作事象は、それが基準の追加的群のうちの１つ以上を満たすことができない場合、未定の発作関連事象タイプであるとみなされてもよい。
【００８９】
さらに、ステップ１０２において、１つ以上の応答が開始されてもよい。いくつかの実施形態において、応答は、発作関連事象（例えば、検出された期の持続時間）についての分類データおよび他の特徴データまたは分類データもしくは他の特徴データの構成、ならびに、そのデータの介護者への提供を含んでもよい。例えば、１つ以上のレポートが作成されてもよい。
【００９０】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、患者がてんかんに類似する病状を経験している可能性があるが、その患者が実際にＰＮＥＳ事象を経験する傾向がある場合の検出を含んでもよい。例えば、患者がＰＮＥＳを患っているという診断の診断または確認に有用ないくつかの実施形態において、指定のＥＭＧ発作事象がＧＴＣ発作またはＰＮＥＳ発作のどちらであるかを分類するために、指定のＥＥＧ発作データが処理されてもよい。いくつかの実施形態において、例えば生のＥＥＧ信号データまたはソートされたＥＥＧ信号データを含む、ＥＥＧ信号データが解析されてもよい。例えば、ＰＮＥＳ発作を検出するために、発作関連事象を含むＥＥＧ信号データが選択され、分類されてもよい。
【００９１】
例えば、いくつかの実施形態において、方法１１０（図６に示す）に記載されているサブルーチンに含まれるステップが、ステップ２４およびステップ２６の両方または一方の実行に含まれるかまたはそれに用いられてもよい方法１０を用いて、ＥＥＧ信号が評価されてもよい。例えば、ステップ１１２に示すように、１つ以上の検出された発作事象または指定のＥＥＧ発作事象についての大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータが受信されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、受信された大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータ（ステップ１１２）は、指定のＥＥＧ発作データ由来であってもよい。他の実施形態において、受信された大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータ（ステップ１１２）は、１つ以上の発作検出ルーチンに基づいてステップ１４において選択されたＥＥＧ信号データ由来であってもよい。例えば、いくつかの実施形態において、１つ以上の発作検出ルーチンは、発作事象についての高選択性を実現するために構成されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、１つ以上の発作検出ルーチンは、たとえその構成が検出感度を犠牲にして実現されたとしても発作事象検出についての高選択性を維持するために構成されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ステップ１４において適用される１つ以上の発作検出ルーチンは、発作検出のための閾値が高選択性を維持するのに適した、上昇を含むＥＥＧ信号のサンプルの検出および認証に基づいてもよい。いくつかの実施形態において、受信された大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータ（ステップ１１２）は、ソートされたＥＥＧ信号データ由来であってもよい。例えば、本明細書において、発作事象を特定するために、介護者、患者、他の人、およびそれらの組み合わせのうちの１つ以上によって、ソートされたＥＥＧ信号データがマークされてもよい。
【００９２】
いくつかの実施形態において、ステップ１１４に記載されているように、ＥＥＧ信号の高周波数群とＥＥＧ信号の低周波数群との間の１つ以上の比率が測定されてもよい。例えば、１つ以上のＱＵＡＣ比は、式６に示すように計算されてもよい。また、ステップ１１６に示すように、１つ以上のＱＵＡＣ比は、１つ以上のＱＵＡＣ比閾値と比較されてもよい。例えば、それは、ＱＵＡＣ比または他の適切な比率（例えば下記のような逆比）が１つ以上の閾値比条件を満たす場合に測定されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１１８に記載されているように、１つ以上の発作関連事象または指定のＥＥＧ発作事象は、例えば、ＱＵＡＣ比と閾値との比較に基づいて分類されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＱＵＡＣ比は、約０．０２〜約０．０４の上限ＱＵＡＣ比閾値と比較されてもよい。ＱＵＡＣ比が上限ＱＵＡＣ比閾値より小さい場合は、事象（例えば、発作事象または指定の発作事象）はＰＮＥＳ発作として分類されてもよい。いくつかの実施形態において、ＱＵＡＣ比は、１つ以上のより低いＱＵＡＣ比と比較されてもよく、例えば、より低いＱＵＡＣ比をＱＵＡＣ比が超える場合、事象はＧＴＣ発作として分類されてもよい。事象をＧＴＣおよび／またはＰＮＥＳ事象として分類するために、他の適切な比率が定義されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、式６に示されるＱＵＡＣ比の分母と分子とが逆であってもよい。よって、他の適切な比率閾値が用いられてもよい。例えば、式６の比率における用語が交換されるいくつかの実施形態において、発作事象をＰＮＥＳ発作として分類するために、逆にしたＱＵＡＣ比が、より低い比率閾値より大きいかどうかを判定することが適切であってもよい。
【００９３】
さらに、いくつかの実施形態において、ステップ１２０に示すように、１つ以上のＱＵＡＣ比と１つ以上の閾値との上記の比較に基づいて事象が判定されて適切に特徴付けられるべきである分類を確認するために、１つ以上の追加的な手順が開始されてもよい。いくつかの実施形態において、推定分類を確認するために１つ以上の追加的な手順が実行されてもよい場合は、その分類は事前分類と呼ばれてもよい。
【００９４】
例えば、いくつかの実施形態において、ステップ１２０において、方法１１０によってＧＴＣ発作として分類された発作が適切であるという信頼度を高めるために、方法９０における１つ以上のステップが実行されてもよい。あるいは、事前分類が正しかったことを追加的な手順が示さない場合、その事前分類を無視するかまたは変更してもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１２０において、１つ以上の事前分類された事象のＰＮＥＳ事象としての分類を確認して無視するために、または確認もしくは無視するために、１つ以上のステップが実行されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ＰＮＥＳ事象に関連していると疑われるデータが疑似的に周期性を示しているかどうかを検査するために、１つ以上のルーチンが実行されてもよい。例えば、ルーチンのうちの１つ以上が、例えば、出願人の米国特許第８９８３５９１号にさらに記載され、１つ以上の事前分類された事象をＰＮＥＳ事象として確認するかまたは無視するために信号データの周期性が用いられてもよいことに関連する。
【００９５】
ステップ１２２に示すように、１つ以上の応答が開始されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、医師または他の介護者に提供されてもよい１つ以上のレポートに分類データが含まれてもよい。
【００９６】
図７は、例えば、ＥＥＧセンサを含んでもよく、またはＥＥＧセンサからなってもよいセンサを含む、１つ以上のセンサを用いて収集された患者の医療データの解析のための方法１３０のいくつかの実施形態を示す。いくつかの実施形態において、方法１３０は、リアルタイムで収集された医療データの解析を含んでもよく、また、例えば、検出された発作、発作のタイプ、または、特定の特徴を有する発作に適した警報または他の応答を開始するために用いられてもよい。
【００９７】
ステップ１３２に示すように、ＥＥＧ信号の収集は、患者の頭部または頭皮に１つ以上の筋肉と関連した１つ以上の電極を配置することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ＥＥＧ電極は、外来環境で用いられるように特別に設計されてもよい。
【００９８】
いくつかの実施形態において、収集されたＥＥＧ信号は、コンピュータプロセッサにおける入力および処理または入力もしくは処理に適した形式でＥＥＧ信号を提供するように処理されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、収集されたＥＥＧ信号は、デジタルＥＥＧ信号データを生成するために、アナログデジタル変換器を用いて増幅および処理されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１３２において、ＥＥＧ信号を整形または調整するために用いられてもよい操作（整流、ローパスフィルタリング、および／または他の操作等）も実行されてもよい。
【００９９】
いくつかの実施形態において、ステップ１３４に示すように、ＥＥＧ信号の１つ以上の部分が、さらなる処理のために選択されてもよい。例えば、１つ以上の発作関連事象を検出するために、１つ以上の発作検出ルーチンが用いられてもよく、検出された発作関連事象の近傍または検出された発作関連事象を含むＥＥＧ信号が、さらなる処理のために選択されてもよい。いくつかの実施形態において、方法１０のステップ１４に記載されているＥＥＧ信号の選択のために用いられる任意の適切な発作検出ルーチンが、ステップ１３４において用いられてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１３４におけるＥＥＧ信号の選択は、患者の筋肉のうちの１つ以上またはその近傍に配置される検出装置に含まれている１つ以上のプロセッサを用いて発作の存在またはリスク増加を示す発作事象を検出することを含んでもよい。例えば、１つ以上の発作事象が検出されてもよい。いくつかの実施形態において、検出装置は、患者にとっての煩わしさが最小限であり、患者が日常活動において自由に動けるように構成されていてもよい装置であってもよい。いくつかの実施形態において、選択されたＥＥＧ信号が他のＥＥＧ信号から分離され、（例えば、固定基地局に含まれる場合がある）遠隔プロセッサに送信され、選択されたＥＥＧ信号が方法１３０の追加的なステップにおいてそこでさらに処理されてもよい、しかしながら、いくつかの実施形態において、ステップ１３４において選択されたデータは、ステップ１３４においてデータの選択に用いられるものと同じモバイル検出装置内でさらに処理されてもよい。
【０１００】
いくつかの実施形態において、ステップ１３４において選択されたＥＥＧ信号は、検出された発作事象の間、前または後に収集されたデータを含んでもよい。例えば、ステップ１３８においてさらに説明されるように、選択されたデータは、１つ以上の周波数変換および／またはウェーブレット変換を用いてさらに処理されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１３４において選択されたＥＥＧ信号、およびステップ１３８における処理は、検出された発作関連事象の隣または近傍で収集されたＥＥＧ信号データの所定量を含んでもよい。例えば、いくつかの実施形態において、５分間（または何らかの他の適切な所定の期間）にわたって収集されたすべてのデータが選択されてもよい。あるいは、処理のために選択されたＥＥＧ信号データは、ステップ１３４における発作関連事象の検出後に収集されたすべてのデータを含んでもよい。また、発作関連事象の検出後で、停止信号前に収集されたすべてのＥＥＧ信号データが選択されてもよい。例えば、検出された発作関連事象後に収集されたＥＥＧ信号データがベースライン振幅レベルに戻る場合、処理のためのデータの選択は停止されてもよい。
【０１０１】
いくつかの実施形態において、ステップ１３４は、電池または他のエネルギー源から大量のエネルギーを引き出すことなく継続的またはほぼ継続的に実行してもよい、１つ以上の発作検出ルーチンの実行を含んでもよい。例えば、出願人が共同所有する米国仮出願第６２／４８５２６８号にさらに記載されているように、振幅値または振幅値から計算される統計値（Ｔ二乗統計値または主成分値等）を測定するためにＥＥＧ信号（例えば、約数秒未満のデータ）の比較的短いセグメントを処理する発作検出ルーチンは、一般に、限定された計算資源を用い、電池または他のエネルギー源からの大量のエネルギーを引き出すことなく作動させてもよく、これは、電池およびコンピュータ資源または処理資源が限定されている場合がある患者装用式またはパーソナルモバイル検出装置で用いられる場合に特に有利な場合がある利点である。
【０１０２】
いくつかの実施形態において、発作検出ルーチンは、ＥＥＧ信号の１つ以上のプロパティ値と閾値とを比較してもよい。例えば、いくつかの発作検出ルーチンは、高ＥＥＧ信号振幅の存在についてＥＥＧ信号データの１つ以上の短いセクションを検査してもよい。１つ以上の閾値を上回る、ＥＥＧ信号振幅の１つ以上の高値が検出された場合、ほとんど直ちに応答が開始されてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１３４において実行される発作検出ルーチンは、振幅値または振幅値から計算される統計値（Ｔ二乗統計値または主成分値等）を測定するために、ＥＥＧ信号データの１つ以上のセグメントを評価してもよい。前述のプロパティ値は、発作関連事象が検出されるかどうかを判定し、ステップ１３４においてＥＥＧ信号データを選択するために、１つ以上の閾値と比較されてもよい。
【０１０３】
いくつかの実施形態において、発作活動の開始についての時間または時間範囲を検出するために、１つ以上の発作検出ルーチンが用いられてもよい。発作の開始についての開始時間または時間範囲が判定されたら、発作の開始を含むデータの一部と、１つ以上の発作前期間を含むデータの一部と、の両方または一方が選択されてもよい。例えば、発作関連事象の検出によって、発作関連事象の推定開始時間の最後のおよそ６０秒前以内の時間（または発作関連事象の検出についての時間分解能と一致する他の範囲）に発作が生じた可能性が特定される場合、発作関連事象のその推定開始時間の約６０秒以上前に収集されたデータから発作前関連事象が選択されてもよい。よって、１つ以上の発作前期間が分割され、さらなる処理に用いられてもよい。例えば、ステップ１３６に記載されているように、１つ以上の発作前期間から計算された統計情報が、ＥＥＧ信号データを正規化または調整するために用いられてもよい。
【０１０４】
いくつかの実施形態において、ステップ１３６に示すように、選択されたデータは正規化または調整されてもよい。例えば、データの正規化または調整は、方法１０のステップ１６に記載されているステップを含んでもよい。
【０１０５】
ステップ１３８に示すように、ＥＥＧ信号データまたは調整されたＥＥＧ信号データは、１つ以上の周波数変換および／またはウェーブレット変換を用いて処理されてもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上の周波数変換および／またはウェーブレット変換は、所定の間隔で、または処理のためのさらなるデータの選択を防止する停止信号がトリガされるまで実行してもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１３８において用いられるウェーブレット変換は、リアルタイム検出での適用に適したものであってもよい。例えば、モルレーウェーブレットまたは他の適切なウェーブレットが用いられてもよい。
【０１０６】
ステップ１４０に示すように、ＥＥＧ信号は、１つ以上の群に構成されてもよく、１つ以上の群における信号の大きさが測定されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、データは、ビンの１つ以上の集合体に構成されてもよい。集合体は、例えば、方法１０のステップ２０に詳細に説明されているように、ビンの１つ以上の高周波数集合体および、ビンの１つ以上の低周波数集合体を含んでもよい。
【０１０７】
ステップ１４２に示すように、大きさデータはスケーリングされてもよい。大きさデータのスケーリングは、一群のＥＥＧ信号データについての大きさデータを、一定期間の間にＥＥＧ信号データの群について実現された最大の大きさ値によって除算することを含んでもよい。方法１０のステップ２２にさらに記載されているように、大きさデータのスケーリングは、１つ以上の絶対最大の大きさ値または１つ以上のローカル最大の大きさ値を測定することを含んでもよい。例えば、経時的に収集された大きさデータをスケーリングする場合、データをスケーリングするために、１つ以上のローカル最大の大きさ値が測定され用いられてもよい。また、いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、ローカル最大の大きさ値が、絶対最大の大きさ値に指定される必要条件を満たしているかどうかを判定してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、もしローカル最大の大きさが約５秒〜約１０秒を超えて維持される場合（すなわち、他の隣接または続きの値がローカル最大の大きさ値を超えない場合）、このローカル最大の大きさは絶対最大の大きさ値と呼んでもよい。いくつかの実施形態において、他の情報、例えばローカル／絶対最大の大きさ値の両側のＥＥＧ信号データの勾配または形状は、大きさ値がローカル大きさ値と呼ばれるか、絶対大きさ値と呼ばれるかの判定に用いられてもよい。いくつかの実施形態において、ステップ１４４において開始される１つ以上の応答は、スケーリングされた大きさ値が絶対最大の大きさ値に基づいていると判定されたときにのみ行われてもよい。
【０１０８】
ステップ１４４に示すように、ＥＭＧ信号の１つ以上の群についての大きさまたはスケーリングされた大きさは、１つ以上の閾値と比較されてもよい。その比較に基づいて、１つ以上の応答が開始されてもよい。
【０１０９】
方法１３０において、ＥＥＧ信号データの測定された大きさおよびスケーリングされた大きさ（ステップ１４０、１４２）は、全時間にわたって測定されてもよい。例えば、ＥＥＧ信号データの１つ以上の群におけるＥＥＧ信号データの構成（ステップ１４０）、構成された群の大きさデータの計算（ステップ１４０）、および大きさデータのスケーリング（ステップ１４２）は、１つ以上の時間間隔にわたって実施されてもよい。次いで、このプロセスは、解析中、他の時間間隔について繰り返されてもよい。このプロセス内で継続的または定期的に、例えば毎秒または他の適切な時間間隔で、大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータが解析されてもよく、１つ以上の応答が開始されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、本明細書に記載の特徴付けステップのうちの１つ以上に基づいて、発作関連事象がＧＴＣまたは他の発作事象タイプであると判定される場合、１つ以上の警報が開始されてもよい。
【０１１０】
図８は、ＥＥＧ信号を処理するための方法１５０の実施形態を示す。方法１５０は、例えば、方法１０とは無関係に実施されてもよく、または、方法１０と組み合わせて用いられてもよい。例えば、本明細書において、強直期指数および間代期指数は、ＧＴＣ発作または他の活動が存在するかどうかの特徴付けに役立たせるために用いられてもよい。方法１５０は、真の発作から、非発作起源を示す可能性のある、何らかの検出された事象を区別するために用いられてもよい。例えば、何らかの発作検出ルーチンによって検出される場合がある何らかの非発作事象は、大きいけれども経時的には持続しない可能性のある、高い大きさデータの存在により特徴付けられてもよい。このような活動を特定して、真のＧＴＣ発作から非発作事象を識別するために用いるために、方法１５０を用いてもよい。
【０１１１】
ステップ１５２において、方法１５０はＥＥＧ信号の１つ以上の部分の選択を含んでもよい。ＥＥＧ信号データの１つ以上の部分の選択は、発作発症のリスク増加を示す１つ以上の発作事象または１つ以上の事象を少なくともある程度の確率で検出することを含んでもよい。発作を含み得るデータの選択は、例えば方法１０のステップ１４において、より詳細にさらに説明される。例えば、いくつかの実施形態において、ステップ１５２における処理のために、約１０分間の部分のデータが選択され用いられてもよい。
【０１１２】
ステップ１５４において、発作の強直期活動および間代期活動または強直期活動もしくは間代期活動の１つ以上の指数が計算されてもよい。例えば、発作の強直期および間代期の発作活動についての指数は、それぞれ式７および式８に示すように計算されてもよい。
【０１１３】
【数７】
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式７において、強直期指数（ＩＴ）は、スケールファクタｋ１、および、ＥＥＧ信号の高周波数群について計算された、信号大きさについての全時間にわたる積分値を含む。例えば、方法１０のステップ２０に記載されている大きさデータは、式７に含まれてもよい。他の実施形態において、スケーリングされた大きさデータ（方法１０のステップ２２において測定されてもよい）が用いられてもよい。式８において、間代期指数（ＩＣ）は、スケールファクタｋ２、および、ＥＥＧ信号の低周波数群について計算された、信号大きさについての全時間にわたる積分値を含む。他の実施形態において、スケーリングされた大きさデータ（方法１０のステップ２２において測定されてもよい）が用いられてもよい。大きさおよびスケーリングされた大きさデータまたは大きさもしくはスケーリングされた大きさデータ（式７および式８に用いられている）の測定に関連する操作およびステップ、例えばウェーブレット処理および正規化等は、方法１０を参照してより詳細に説明される。
【０１１４】
ステップ１５６において、選択されたＥＥＧ信号データを特徴付けるために、強直期と間代期とについての指数が用いられてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、真のＧＴＣ発作として特徴付けられるデータセットについて、強直期指数および間代期指数の両方が閾値を超えてもよい。いくつかの実施形態において、スケールファクタｋ１およびｋ２は、強直期活動および間代期活動または強直期活動もしくは間代期活動の特徴付けを示すために１の閾値が用いられるように選択されてもよい。いくつかの実施形態において、発作の強直期と間代期とについての指数は、全時間にわたって、または１つ以上の解析窓において評価されてもよい。例えば、式７および式８において、ＥＥＧ信号データの高周波数群および低周波数群の大きさ値は、約１０分間にわたって評価されてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態において、強直期活動と間代期活動とについての指数は、経時的に連続して、またはいくつかの離散時間で評価されてもよい。よって、信号の特徴付け（ステップ１５６）は、全時間にわたっても実行されてよい。例えば、いくつかの実施形態において、指数は、発作または発作疑いが生じたと特定された時間後一定の間隔で評価されてもよい。例えば、発作または発作活動疑いの検出後一定の間隔で、例えば約３０秒〜約２４０秒の間隔で、強直期活動と間代期活動とについての指数が評価されてもよい。それらの実施形態のいくつかにおいて、スケールファクタｋ１およびｋ２は時間とともに変化してもよく（例えば、スケールファクタｋ１およびｋ２は推定発作の進行中に変化してもよい）、ｋ１（ｔ）およびｋ２（ｔ）と記載されてもよい。
【０１１５】
種々の適切なシステムが、ＥＥＧおよび他の患者関連データの収集、このようなデータのシステム最適化のための構成、ならびに発作事象データの解析のために用いられてもよい。図１０は、本明細書に記載の方法を用いて患者の発作活動を監視するように構成されてもよい、例示的な実施形態（例えば、ＥＭＧ信号の検出能力を含んでもよい）を示す。
【０１１６】
図１０の実施形態において、発作検出または解析システム２００は、ビデオカメラ２０２、ＥＥＧ検出ユニット２０４、ＥＭＧ検出ユニット２０６、ベースステーション２０８、および警告トランシーバ２１０を含んでもよい。ＥＥＧ検出ユニット２０４は、生理学的信号を検出し、それらの信号を処理のために１つ以上のプロセッサに送出する１つ以上のＥＥＧ電極を含んでもよい。ＥＭＧ検出ユニット２０６は、患者２１２の皮膚表面の筋肉またはその近傍の筋肉からの電気信号を検出し、それらの電気ＥＭＧ信号を処理のためにプロセッサに送出することのできる１つ以上のＥＭＧ電極を含んでもよい。ＥＭＧ電極は、患者２１２に装着されてもよく、また、いくつかの実施形態において、発作時に活性化され得る筋肉の近傍の、患者２１２の組織内に植え込まれてもよい。植え込み装置は、例えば、特に、ＥＭＧ信号が一般的に弱い可能性のある患者、例えばかなりの脂肪組織を有する患者に対応できてもよい。ベースステーション２０８は、検出ユニット２０４、２０６からのＥＥＧ信号、ＥＭＧ信号、またはその両方を受信および処理し、処理されたＥＥＧおよび／またはＥＭＧおよびＥＥＧ信号から、発作が起きた可能性があるかどうかを判定し、介護者に警告を送ることができるコンピュータを含んでもよい。ベースステーション２０８によって送信されるかまたは検出ユニット２０４、２０６のうちの１つ以上から直接に送信される警告を受信および中継するために、警告トランシーバ２１０が介護者に携帯されるかまたはその近傍に設置されてもよい。例えば、無線通信装置２１４および２１６、ストレージデータベース２１８、ならびに遠隔コンピュータ２２０を含む他の構成要素がシステム２００に含まれてもよい。この装置は、例えば、無線ネットワーク２２２を経由することを含めて接続されてもよい。
【０１１７】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載のシステムは異なる構成にしてもよい。例えば、システムは、本明細書に記載の方法を用いて、ＥＥＧ信号を収集するように構成されているＥＥＧ検出ユニット、および、信号を受信し信号を解析するように構成されている１つ以上のプロセッサを含んでもよい。いくつかの実施形態において、本明細書に記載のシステムは、ＥＥＧ信号を受信し解析するように構成されている１つ以上のプロセッサ、および、任意選択で、ＥＥＧデータを含む１つ以上のストレージデータベースを含んでもよい。
【０１１８】
例えば、大量の患者関連データの収集、システム最適化またはデータベースクエリの実行のためのこのようなデータの構成、および、推定発作活動に基づく警報または他の応答の開始に用いられてもよい適切なシステムのさらなる詳細は、本明細書に組み込まれている引用文献に記載されている。例えば、出願人の米国特許第８９８３５９１号（参照によって本願に組み込まれる）は、ＥＥＧ検出ユニットに連結されてＥＥＧ信号を処理するために設計されたプロセッサを含む本明細書に記載の実施形態のいくつかに用いられてもよい装置構成要素の詳細な説明を含む。
【０１１９】
本明細書に記載の方法および装置に関連するさらなる情報は、以下に示す実施例と関連付けて理解されてもよい。
実施例１：
本実施例１において、筋活動の解析のために開発されたアルゴリズムに基づいて、ＥＥＧ信号が発作活動を特徴付けるために用いられてもよいかどうかを試験するために研究を実施した。本研究において、１１の異なるてんかんモニタリング施設で合計１９６名の患者をモニタリングした。ＥＥＧ信号が（患者の二頭筋で収集された）ＥＭＧ記録とともに収集された。２つの異なるタイプの増幅器を用いて、一次性ＧＴＣ発作と二次性ＧＴＣ発作とが混在する、合計２９例のＧＴＣ発作が記録された（ＡＢＰＮの認定を受けたてんかん専門医３名のうち２名によって判定された）。本明細書においてさらに示すデータは、本研究における第１のタイプの増幅器を用いた場合のすべての検出された発作を含む、１５例の検出されたＧＴＣ発作の群を用いて計算された。
【０１２０】
１ｋＨｚの周波数においてデータを収集するＧＴＣ発作モニタリングおよび警告システムを用いてＥＭＧデータを収集した。以前に検証したアルゴリズムによってＥＭＧデータをリアルタイムで処理した。ＥＥＧ電極は、国際１０−２０法を用いて設置した。ＥＥＧ電極の中で、前頭筋および側頭筋近傍に設置された電極であるＦ７、Ｆ８、Ｔ３およびＴ４の電極からデータを選択した。特に、前頭筋および側頭筋から比較的距離が遠い他のＥＥＧ電極からの信号のうちの一部は、有用な筋活動データを生成しなかった。ＥＥＧ信号は、２００〜１０２４Ｈｚのサンプリングレートで記録した。記録におけるＧＴＣ発作の時間的位置および、両側性四肢強直期活動および間代期活動の両方の持続時間には、ＡＢＰＮのてんかん専門分科によって認定された３名のてんかん専門医の委員会によるビデオおよびＥＥＧ記録の両方に基づいて注釈を付けた。
【０１２１】
二頭筋からの単一チャネルＥＭＧ信号および４チャネルのＥＥＧ信号をそれぞれ処理し、発作活動の種々の特徴の測定のために用いた。例えば、記録された発作の間代期の持続時間は、低周波数活動（２〜５８．５Ｈｚ）を示す係数を用いるモルレーウェーブレット基底関数を用いて適用された連続ウェーブレット変換を用いて測定した。変換されたＥＥＧ信号のそれぞれからの係数は、各時点で合計された。ウェーブレット変換に続いて、強直期へのまたは強直期からの移行点を測定するために、大きさデータを閾値と比較した。各ＧＴＣ発作の全持続時間はまた、信号（例えば、約２００Ｈｚまでのデータを含む信号）の動的二乗平均平方根（ＲＭＳ）を測定するために作成されたエンベロープフィルタを用いて測定した。本実施例１において、強直期持続時間は、全発作持続時間から間代期の持続時間を減算することによって計算した。ＧＴＣ発作の持続時間、間代期の持続時間、および強直期の持続時間はＥＭＧ電極を用いて計算し、次いで、上記のＥＥＧ電極のそれぞれを、多重統計比較のためのボンフェローニ・ホルム補正を用いる、対応スチューデントのｔ検定を用いて比較した。
【０１２２】
以下に示す表１は、本実施例１で収集されたデータの一般的な内訳を示す。
【０１２３】
【表１】
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（１）専門家によるビデオレビューのレビュー、（２）専門家によるＥＭＧのレビュー、および（３）記載に従ったＥＥＧウェーブレット解析、によって計算されたＧＴＣＳ全持続時間、間代期持続時間、および強直期持続時間の間で統計比較を行った。ボンフェローニ・ホルム補正を用いる対応ｔ検定統計解析を用いた結果、ビデオ、ＥＭＧおよびＥＥＧ発作のてんかん専門医による解析には有意差がなかったことが見出された（表２、Ｐ＞．０５）。以下の表２は、この解析についての定量的データを含む。
【０１２４】
【表２】
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方法および装置を開示し、それらの利点を詳細に説明してきたが、本明細書において、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明から逸脱することなく、様々な変更、置換および改変を施すことができることを理解すべきである。さらに、本願の範囲は、明細書に記載されているプロセス、機械、製品、組成、または物質、手段、方法、およびステップの、特定の実施形態に限定されないものとする。「含む」という用語の使用は、例えば、用語「含んでいる」が解釈されるように、すなわち、オープンエンドであると解釈されるべきである。本開示から明らかなように、本明細書に記載の対応する実施形態と実質的に同じ機能を行うかまたは実質的に同じ結果を実現する、既存のまたは後に開発されるプロセス、機械、製品、物質の組成、手段、方法、またはステップが用いられてもよい。よって、添付の特許請求の範囲は、このようなプロセス、機械、製品、物質の組成物、手段、方法またはステップをその範囲に含むものとする。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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