(57)【要約】脳の活動を表示する方法であって、（ｉ）脳から脳電図（ＥＥＧ）信号を得るステップと、（ｉｉ）前記ＥＥＧ信号を、ＥＥＧ信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、（ｉｉｉ）前記ＥＥＧの前記複数のセグメントを、８〜１３の自己回帰次数及び５〜１１の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）信号表現として表現するステップと、（ｉｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記で書きなおしてｚ領域表現を得るステップと、（ｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現について前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてのＡＲ係数データ及びＭＡ係数データを生成するステップと、（ｖｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記ＡＲ及びＭＡ係数データを前記ｚ領域表現に代入することで、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて前記ｚ領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、（ｖｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、（ｖｉｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した前記複数の零点の数の合計を算出するステップと、（ｉｘ）前記ＡＲＭＡ信号表現を前記ｚ領域表記における無限次自己回帰（ＡＲ）モデルとして表すステップと、（ｘ）前記固定次数ＡＲＭＡ表現のステップ（ｖ）で生成された前記ＡＲ及びＭＡ係数データから、前記無限次ＡＲモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、（ｘｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて、前記無限次ＡＲモデルについての前記複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、（ａ）前記無限次ＡＲモデルの第１自己回帰係数、または（ｂ）それぞれステップ（ｖｉｉ）及び（ｖｉｉｉ）で決定された前記複数の極の合計と前記複数の零点の合計との差、（ｘｉｉ）ステップ（ｘｉ）で決定された前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、（ｘｉｉｉ）前記指数値を表示手段に表示するステップと、を有する方法。
2013539998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳の活動を表示する方法であって、
（ｉ）脳から脳電図（ＥＥＧ）信号を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧ信号を、ＥＥＧ信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧの前記複数のセグメントを、８〜１３の自己回帰次数及び５〜１１の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）信号表現として表現するステップと、
（ｉｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記で書きなおしてｚ領域表現を得るステップと、
（ｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現について前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてのＡＲ係数データ及びＭＡ係数データを生成するステップと、
（ｖｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記ＡＲ及びＭＡ係数データを前記ｚ領域表現に代入することで、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて前記ｚ領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、
（ｖｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した前記複数の零点の数の合計を算出するステップと、
（ｉｘ）前記ＡＲＭＡ信号表現を前記ｚ領域表記における無限次自己回帰（ＡＲ）モデルとして表すステップと、
（ｘ）前記固定次数ＡＲＭＡ表現のステップ（ｖ）で生成された前記ＡＲ及びＭＡ係数データから、前記無限次ＡＲモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、
（ｘｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて、前記無限次ＡＲモデルについての前記複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、
（ａ）前記無限次ＡＲモデルの第１自己回帰係数、または
（ｂ）それぞれステップ（ｖｉｉ）及び（ｖｉｉｉ）で決定された前記複数の極の合計と前記複数の零点の合計との差、
（ｘｉｉ）ステップ（ｘｉ）で決定された前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記指数値を表示手段に表示するステップと、を有する方法。
【請求項２】
ステップ（ｉｉｉ）において時変又は時不変ＡＲＭＡ信号表現をユーザに選択させるステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記指数値は０〜１００の範囲にある数字である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記指数値が、ステップ（ｘｉ）で決定された前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計に判別分析を適用することで決定されたスケーリング関数を用いて決定される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記指数値が下記式を用いて決定され、
［数式２９］
2013539998.tif 000069
ｃ及びｍは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、
【数６】
2013539998.tif 000070
が前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計である、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記指数値が下記式を使って決定される請求項３に記載の方法。
［数式３０］
2013539998.tif 000071
上式で、ａとｂとは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、
［数式３１］
2013539998.tif 000072
は前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計である。
【請求項７】
前記指数値は、判別分析を適用することで決定された関数を用いて、前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計を、ＡＲＭＡモデルとＥＥＧデータとから算出された皮質状態及び皮質入力の複数の測度と組み合わせることで決定される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
（ｘｉｖ）自己回帰次数８および移動平均次数５を有する固定次数時不変ＡＲＭＡ信号表現を選択するステップと、
［数式３２］
2013539998.tif 000073
（上式で、ｙ［ｎ］は、前記ＥＥＧ信号値の複数のサンプルの順序系列を表し、ｙ［ｎ−ｋ］は、ｙ［ｎ］のｋ番目前のサンプリング済み値を表し、ｕ［ｎ−ｋ］は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ａｋ及びｂｋは、それぞれ前記ＥＥＧ信号の前記セグメントについてステップ（ｖ）で決定された推定自己回帰ＡＲ係数データ及び移動平均ＭＡ係数データを表す）
（ｘｖ）一つ以上の前記ＥＥＧセグメントについて、ステップ（ｘｉｖ）の等式の固定次数ＡＲＭＡ信号表現についての自己回帰ＡＲ係数ａ１−ａ８と移動平均ＭＡ係数ｂ０−ｂ５を推定するステップと、
（ｘｖｉ）ｚ領域表現が下記のｚ領域等式となるように、ステップ（ｘｉｖ）の等式でステップ（ｉｖ）を実行するステップと、
［数式３３］
2013539998.tif 000074
（ｘｖｉｉ）推定された自己回帰ＡＲと移動平均ＭＡ係数とをステップ（ｘｖｉ）のｚ領域等式に代入するステップと、
（ｘｖｉｉｉ）下記の等式を用いてステップ（ｘｖｉ）のｚ領域等式でステップ  （ｖｉ）を実行するステップと、
［数式３４］
2013539998.tif 000075
上式で、８個の極はそれぞれ記号ｐで表され、５個の零点は記号ｚで表され、
（ｘｉｘ）下記等式のいずれかを用いてステップ（ｘｉ）を実行するステップと、をさらに有し、
［数式３５］
2013539998.tif 000076
上式で、ｚｉ，ｐはｉ番目の極であり、ｚｉ，ｚはｉ番目の零点であり、ａ１およびｂ１は、それぞれ時不変ＡＲＭＡ信号表現の第１自己回帰および第１移動平均係数であり、ｃ１は無限次ＡＲモデルの第１係数である、請求項２に記載の方法。 
【請求項９】
（ｘｘ）
［数式３６］
2013539998.tif 000077
および
［数式３７］
2013539998.tif 000078
として各時点ｎについて自己回帰ＡＲ係数ａ１−ａ８と移動平均ＭＡ係数ｂ０−ｂ５とを再帰的に推定して、下記固定次数時変ＡＲＭＡ表現が選択されるようにするステップと、
［数式３８］
2013539998.tif 000079
（ｘｘｉ）等式
［数式３９］
2013539998.tif 000080
を用いてステップ（ｘｉｘ）（ｂ）を計算するステップとをさらに有し、上式で、
［数式４０］
2013539998.tif 000081
と
［数式４１］
2013539998.tif 000082
は、それぞれ時点ｎにおける自己回帰次数８および移動平均次数５を有する前記時変ＡＲＭＡ信号表現の第１自己回帰および移動平均係数である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ステップ（ｘｉｉｉ）が、前記指数値を画像形式で表示するステップを有する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ（ｘｉｉｉ）が、前記指数値の互いに異なる所定の複数の数値範囲であって、それぞれ別の色で表される数値範囲に対応する複数の色で前記指数値を表示するステップを有する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
被験者の脳の活動を表示するシステムであって、
被験者の脳からＥＥＧ信号を採取するための複数の電極と、
前記ＥＥＧ信号をデジタル化されたＥＥＧデータ信号に変換するデジタル化手段と、
下記ステップ（ｉ）〜（ｘｉｉ）：
（ｉ）前記ＥＥＧ信号を、ＥＥＧ信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧの前記複数のセグメントを、８〜１３の自己回帰次数及び５〜１１の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）信号表現として表現するステップと、
（ｉｉｉ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記で書きなおしてｚ領域表現を得るステップと、
（ｉｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現についての前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてＡＲ係数データ及びＭＡ係数データを生成するステップと、
（ｖ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記ＡＲ及びＭＡ係数データを前記ｚ領域表現に代入することで、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて前記ｚ領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、
（ｖｉ）ステップ（ｖ）で決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉ）ステップ（ｖ）で決定した前記複数の零点の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記ＡＲＭＡ信号表現を前記ｚ領域表記における無限次自己回帰（ＡＲ）モデルとして表すステップと、
（ｉｘ）前記固定次数ＡＲＭＡ表現のステップ（ｖｉ）で生成された前記ＡＲ及びＭＡ係数データから、前記無限次ＡＲモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、
（ｘ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて、前記無限次ＡＲモデルについての前記複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、
（ａ）前記無限次ＡＲモデルの第１自己回帰係数、または
（ｂ）それぞれステップ（ｖｉ）及び（ｖｉｉ）で決定された前記複数の極の合計と前記複数の零点の合計との差、
（ｘｉ）ステップ（ｘ）で決定された前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、
（ｘｉｉ）前記指数値を表示手段に表示するための表示データを生成するステップ、
を実行する演算手段とを有するシステム。
【請求項１３】
前記演算手段がシステムのユーザにステップ（ｉｉ）において時変又は時不変ＡＲＭＡ信号表現を選択させる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記演算手段が前記指数値を０〜１００の範囲にある数字に決定する、請求項１２又は１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記演算手段が前記指数値を、前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計に判別分析を適用することで決定されたスケーリング関数を用いて決定する、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記演算手段が前記指数値を下記式を用いて決定し、
［数式４２］
2013539998.tif 000083
ｃ及びｍは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、
［数式４３］
2013539998.tif 000084
が前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記演算手段が前記指数値を下記式
［数式４４］
2013539998.tif 000085
（上式で、ａとｂとは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、
［数式４５］
2013539998.tif 000086
は前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計である）
を使って決定する請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記指数値は、判別分析を適用することで決定された関数を用いて、前記無限次ＡＲモデルの前記複数の極の合計を、ＡＲＭＡモデルとＥＥＧデータとから算出された皮質状態及び皮質入力の複数の測度と組み合わせることで決定される、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記演算手段は、さらに、
（ｘｉｉｉ）自己回帰次数８および移動平均次数５を有する固定次数時不変ＡＲＭＡ信号表現を選択するステップと、
［数式４６］
2013539998.tif 000087
（上式で、ｙ［ｎ］は、前記ＥＥＧ信号値の複数のサンプルの順序系列を表し、ｙ［ｎ−ｋ］は、ｙ［ｎ］のｋ番目前のサンプリング済み値を表し、ｕ［ｎ−ｋ］は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ａｋ及びｂｋは、それぞれ前記ＥＥＧ信号の前記セグメントについてステップ（ｖ）で決定された推定自己回帰ＡＲ係数データ及び移動平均ＭＡ係数データを表す）
（ｘｉｖ）一つ以上の前記ＥＥＧセグメントについて、ステップ（ｘｉｖ）の等式の固定次数ＡＲＭＡ信号表現についての自己回帰ＡＲ係数ａ１−ａ８と移動平均ＭＡ係数ｂ０−ｂ５を推定するステップと、
（ｘｖ）ｚ領域表現が下記のｚ領域等式となるように、ステップ（ｘｉｖ）の等式でステップ（ｉｉｉ）を実行するステップと、
［数式４７］
2013539998.tif 000088
（ｘｖｉ）推定された自己回帰ＡＲと移動平均ＭＡ係数とをステップ（ｘｖ）のｚ領域等式に代入するステップと、
（ｘｖｉｉ）下記の等式を用いてステップ（ｘｖ）のｚ領域等式でステップ（ｖ）を実行するステップと、
［数式４８］
2013539998.tif 000089
（上式で、８個の極はそれぞれ記号ｐで表され、５個の零点は記号ｚで表される）
（ｘｖｉｉｉ）下記等式のいずれかを用いてステップ（ｘ）を実行するステップと、を実行し、
［数式４９］
2013539998.tif 000090
上式で、ｚｉ，ｐはｉ番目の極であり、ｚｉ，ｚはｉ番目の零点であり、ａ１およびｂ１は、それぞれ時不変ＡＲＭＡ信号表現の第１自己回帰および第１移動平均係数であり、ｃ１は無限次ＡＲモデルの第１係数である、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記演算手段は、さらに、
（ｘｉｘ）
［数式５０］
2013539998.tif 000091
および
［数式５１］
2013539998.tif 000092
として各時点ｎについて自己回帰ＡＲ係数ａ１−ａ８と移動平均ＭＡ係数ｂ０−ｂ５とを再帰的に推定して、下記固定次数時変ＡＲＭＡ表現が選択されるようにするステップと、
［数式５２］
2013539998.tif 000093
（ｘｘ）等式
［数式５３］
2013539998.tif 000094
を用いてステップ（ｘｖｉｉｉ）（ｂ）を計算するステップとを実行し、
上式で、
［数式５４］
2013539998.tif 000095
と
［数式５５］
2013539998.tif 000096
は、それぞれ時点ｎにおける自己回帰次数８および移動平均次数５を有する前記時変ＡＲＭＡ信号表現の第１自己回帰および移動平均係数である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記演算手段から表示データを受け取るように接続された表示手段をさらに有し、前記表示手段が前記指数値を画像形式で表示する、請求項１２〜２０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２２】
前記表示手段が、前記指数値の互いに異なる所定の複数の数値範囲であって、それぞれ別の色で表される数値範囲に対応する複数の色で前記指数値を表示する、請求項１２〜２１のいずれか１項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮質反応状態と皮質ニューロン入力とに基づいて脳機能をモニタリングするプロセスおよびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
脳機能を定量化するための方法は、被験者からの自発的な、又は刺激に対して固定された、頭皮の記録可能な電気活動を解析することを含むことがある。これは、たとえば、（たとえば、国際公開第２００１／７４２４８号パンフレットに記載されている）早期、中期、及び／又は後期の刺激によって誘発された成分の波形を解析すること、若しくは（たとえば、欧州特許出願ＥＰ０８９８２３４号に記載されている）周波数領域法又は時間領域法を使用する（特定の、又は一般的な刺激に応じたものではない）自発的に記録された活動のスペクトル解析、又は（たとえば、国際公開第２００４／０５４４４１号パンフレットに記載されている）脳の状態を決定するために、自発的なＥＥＧ活動と誘発されたＥＥＧ活動が共に解析される混成手法を含む。
【０００３】
そのような方法は、適切に構築された統計的判別関数が使用されたとき臨床効率を有することが示されているが、そのような測度(measure)が、どのような挙動の生理学的側面及び脳機能を反映するか不明確である。たとえば、ＥＥＧ活動ではなくＥＭＧ活動の変化がこれらの手法で検出されている可能性がある。（Ａｎｅｓｔｈ Ａｎａｌｇ、２００３、９７、４８８〜４９１頁で公開されている）Ｍｅｓｓｎｅｒレポートは、完全に覚醒している人における神経筋遮断中に、どのようにバイスペクトル指数が低下するかについて述べている。（国際公開第２００４／０６４６３３号に記載されている）Ｌｉｌｅｙらによる最近の理論的、及び実験的業績は、脳機能の、より生理学的な特定の測度の構築を可能にする、特定の理論的枠組みを提供している。この枠組みにより、様々な内定外的要因によって引き起こされる皮質活動の変化をより構造的機能的に特定する事が可能になる。
【０００４】
例えば健康時、疾病時、および／または治療的介入時の検査対象の脳機能の測度、あるいはコンピュータなどの制御用やエンターテインメント用の外的ハードウェアの制御またはインターフェイス用として、脳機能に変化を与える諸要素を識別することは重要である。前記変化は例えば、脳（皮質）状態の変化（つまり、脳の生得的な皮質下または遠隔皮質からの入力に対する受容性）および皮質ニューロン入力のレベルの変化（大脳皮質への変性入力（altered input）の結果としておこる等）を含む。早期成分の解析は、皮質に対する様々な入力経路の完全性に関する情報をもたらすことができるが、皮質領域すべてが、周囲から送達される感覚情報の受け手であるわけではないため、この技法は、本質的に制限される。たとえば、前頭皮質は、どのような感覚情報をも、直接的にも（皮質下核を介して）間接的にも受け取らない。この手法の別の制限は、十分な信号対雑音比を得るために、いくつかの順次与えられる刺激の、得られる結果の時間分解能を明らかに制限する誘発反応を決定しなければならないことである。しかし、（たとえば、国際公開第２００１／７４２４８号パンフレットに記載されている）いくつかの形態の予想法を使用して時間分解能を改善しようと試みる方法がある。
【０００５】
（たとえば、欧州特許出願ＥＰ０８９８２３４号に記載されている）時間領域法又は周波数領域法を使用するスペクトル解析を含む定量的ＥＥＧ（ＱＥＥＧ）法は、皮質入力の変化と脳（皮質）状態の変化とを区別することができない。なぜなら、そのような技法は、ＥＥＧスペクトルパワーの変化の生理学的発生源に関して仮定することができないからである。これは主に、現行のＱＥＥＧ法の発見的（heuristic）手法の結果である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、被験者からのＥＥＧ信号の変化が、（たとえば、脳の相異なる部分に対する）皮質入力の変化によって引き起こされるのか、それとも皮質がこの入力に対してどのように応答するかという点での定性的、定量的変化の結果であるのか判定することは困難である。さらに、皮質反応状態および皮質ニューロン入力レベルの変化に基づく検査対象の脳機能の変化を表すのに適切な方法がない。
【０００７】
したがって、上記の１つ又は複数に対処すること、又は少なくとも有用な代替を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、脳の活動を表示する方法であって、
（ｉ）脳から脳電図（ＥＥＧ）信号を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧ信号を、ＥＥＧ信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複したセグメントにセグメント化するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧの前記複数のセグメントを、８〜１３の自己回帰次数及び５〜１１の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）信号表現として表現するステップと、
（ｉｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記で書きなおしてｚ領域表現を得るステップと、
（ｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現についてＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてのＡＲ係数データ及びＭＡ係数データを生成するステップと、
（ｖｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記係数データをｚ領域表現に代入することで、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてｚ領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、
（ｖｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉｉ）ステップ（ｖｉ）で決定した複数の零点の数の合計を算出するステップと、
（ｉｘ）前記ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記における無限次自己回帰（ＡＲ）モデルとして表すステップと、
（ｘ）前記固定次数ＡＲＭＡ表現のステップ（ｖ）で生成されたＡＲ及びＭＡ係数データから、前記無限次ＡＲモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、
（ｘｉ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて、無限次ＡＲモデルについての複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、
（ａ）無限次ＡＲモデルの第１自己回帰係数、または
（ｂ）それぞれステップ（ｖｉｉ）及び（ｖｉｉｉ）で決定された複数の極の合計と複数の零点の合計との差、
（ｘｉｉ）ステップ（ｘｉ）で決定された前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ＡＲモデルの複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記指数値を表示手段に表示するステップと、を有する方法を提供する。
【０００９】
本発明は、さらに、前記プロセスのステップのいずれかを実行する、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータで実行可能なコードを提供する。
本発明は、さらに、前記プロセスを実行するシステムを提供する。
本発明は、さらに、被験者の脳の活動を表示するシステムであって、
被験者の脳からＥＥＧ信号を採取するための複数の電極と、
ＥＥＧ信号をデジタル化されたＥＥＧデータ信号に変換するデジタル化手段と、
下記ステップを実行する演算手段とを有するシステムを提供する。
（ｉ）前記ＥＥＧ信号を、ＥＥＧ信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧの複数のセグメントを、８〜１３の自己回帰次数及び５〜１１の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）信号表現として表現するステップと、
（ｉｉｉ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記で書きなおしてｚ領域表現を得るステップと、
（ｉｖ）前記固定次数ＡＲＭＡ信号表現についてのＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてＡＲ係数データ及びＭＡ係数データを生成するステップと、
（ｖ）前記ＥＥＧ信号の前記セグメントについての前記係数データをｚ領域表現に代入することで、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについてｚ領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、
（ｖｉ）ステップ（ｖ）で決定した複数の極の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉ）ステップ（ｖ）で決定した複数の零点の数の合計を算出するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記ＡＲＭＡ信号表現をｚ領域表記における無限次自己回帰（ＡＲ）モデルとして表すステップと、
（ｉｘ）前記固定次数ＡＲＭＡ表現のステップ（ｖｉ）で生成されたＡＲ及びＭＡ係数データから前記無限次ＡＲモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、
（ｘ）前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについて、無限次ＡＲモデルについての複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、
（ａ）無限次ＡＲモデルの第１自己回帰係数、または
（ｂ）それぞれステップ（ｖｉ）及び（ｖｉｉ）で決定された複数の極の合計と複数の零点の合計との差、
（ｘｉ）ステップ（ｘ）で決定された前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ＡＲモデルの複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記ＥＥＧ信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、
（ｘｉｉ）前記指数値を表示手段に表示するステップ。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
あくまでも例示として、添付の図面を参照して本発明の好適な実施形態を以下に記載する。
【図１】ＥＥＧ処理システム内の構成要素のブロック図である。
【図２】ＥＥＧ処理システムの制御下で実施されるステップの流れ図である。
【図３】このシステムのＥＥＧ記録インターフェースの図である。
【図４】レビュー状態にあるこのシステムのＥＥＧ記録インターフェースの図である。
【図５】このシステムのセンサ診断インターフェースの図である。
【図６】このシステムのセットアップインターフェースの図である。
【図７】このシステムの日付／時刻セットアップインターフェースの図である。
【図８】このシステムのシステム構成インターフェースの図である。
【図９】このシステムの出力セットアップインターフェースの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に示されている脳電図（ＥＥＧ）処理システム１００は、信号処理モジュール１０６、脳機能指数計算モジュール１０８、完全性試験モジュール１１０、メモリモジュール１１２、表示プロセッサモジュール１１４、データエクスポートモジュール１１６、構成モジュール１２０を含む。モジュール１０６及び１１０は、被験者の頭皮上に配置された複数の頭皮電極１０２に結合される。電極１０２は、国際１０−２０標準システムに従って被験者の頭皮上で位置決めされ、必要に応じて追加の中点電極の使用を含むことができる。たとえば、電極１０２は、被験者の額の中点に対して電極を位置決めする条片に取り付けられてもよい。電極１０２は、好ましくは両耳たぶ（linked ears）を基準にし、鼻根点を接地として使用する電極キャップに取り付けられるが、他の電極構成を使用することもできる。電極１０２は、被験者の頭皮からのＥＥＧ信号を検出し、次いでこの信号は、ＥＥＧ処理システム１００によって受け取られ、処理される。
【００１２】
ＥＥＧ処理システム１００の構成要素は、ソフトウェアで実装することができ、（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（商標）又はＵｎｉｘなど）標準的なオペレーティングシステムを実行する（IBM Corporation ＜http://www.ibm.com＞によって提供されるものなど）標準的なコンピュータ上で実行することができる。また、これらの構成要素によって実施されるプロセスは、少なくとも部分的には、専用のハードウェア回路、たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）によって実行させることもできることを、当業者なら理解するであろう。システム１００の構成要素は、ハードウェア、埋込みファームウェア、及びソフトウェアの組合せとして実装されてもよい。
【００１３】
信号処理モジュール１０６は、電極１０２によって検出されたＥＥＧ信号を受け取り、且つ増幅し、低周波のムーブメントアーティファクト、筋電図（ＥＭＧ）アーティファクト、及び／又は（概して２０Ｈｚから７５Ｈｚに及ぶ）主電源妨害ノイズ（mains interference noise）をそのＥＥＧ信号からフィルタで除去することによって、予備的な信号アーティファクト除去を実施する。たとえば、モジュール１０６は、５０〜６０Ｈｚノッチフィルタを使用して、検出されたＥＥＧ信号を濾波してから、その信号に、０Ｈｚから６０Ｈｚの範囲のどこかでバンドパスフィルタ（たとえば、ローパスフィルタ）を適用することができる。次いで、モジュール１０６は、標準的なアナログ−デジタル変換構成要素を使用して、ＥＥＧ信号を表すデジタルサンプルを生成する。ＥＥＧ信号は、（１秒当たり１２８サンプルから５１２サンプルの間など）固定レートで、また好ましくは１４ビット分解能以上でデジタル化することができる。
【００１４】
脳機能指数計算モジュール１０８は、デジタルＥＥＧ信号からの追加のアーティファクトを除去することを含めて、さらなる信号のアーティファクトの除去や他の信号処理を実施することができる。なお、デジタルＥＥＧ信号からの追加のアーティファクトは信号処理モジュール１０６によって除去されず、後続のＡＲＭＡモデル係数の推定を損なうことがあるものである。これは、最小２乗平均適応フィルタリングなど、様々な手段又はアルゴリズムを使用して、５０〜６０Ｈｚ主電源汚染をさらに除去することを含む。
【００１５】
次いで、脳機能指数計算モジュール１０８は、サンプルをメモリ１１２内に格納し、ユーザによって選択された処理オプションに従ってサンプルを処理する。ユーザは、ＥＥＧ記録セッションのために生成されたサンプルを記憶し、記憶されたサンプルを取り出し、且つ処理するように脳機能指数計算モジュール１０８を制御する処理オプションを選択することができる。モジュール１０８によって実施される処理は、それぞれが（たとえば、ＥＥＧ信号の２秒部分を表す）所定の数の逐次サンプルを含む複数のセグメントを生成することを含む。モジュール１０８は、たとえば、各新しいセグメントが、信号処理モジュール１０６によって生成された１つの新しいサンプル若しくは複数の新しいサンプル、又はモジュール１０６によって以前に生成されたサンプルを含むように、所定の時間間隔で新しいセグメントを生成することによって、増分（又は「スライディングウィンドウ」）手法に基づいてセグメントを生成することができる。モジュール１０８は、（たとえば、式２に基づいて）セグメントごとのそれぞれのサンプルに基づいて、セグメントごとのＥＥＧ信号の、時不変性の自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）表現を生成する。次いで、モジュール１０８は、それぞれの時不変ＡＲＭＡ表現に基づいて、セグメントごとの脳応答データを生成する。
【００１６】
各セグメント／ＥＥＧサンプル点ごとの脳応答データは、（ｉ）自己回帰（ＡＲ）係数及び移動平均（ＭＡ）係数を表す係数データ、（ｉｉ）係数データに基づいて決定された、複素平面上の１つ又は複数の極の位置を表す極データ、（ｉｉｉ）係数データに基づいて決定された、複素平面上の１つ又は複数の零点の位置を表す零点データ、（ｉｖ）極データから決定された極の平均位置を表す平均極データ、（∨）係数データに基づいて決定された極と零点との平均位置を表す複合極零点データを含む。
【００１７】
平均極データと複合極零点データとは相補的ではあるが別個の、入力に対する皮質の反応性についての測度であり、皮質のダイナミック状態の測度として有意義である。以降、平均極データと複合極零点データとを、それぞれ皮質状態、複合皮質状態とする。適切に記録されたＥＥＧから得られる皮質状態および複合皮質状態は、（たとえば、式１３又は式１４に基づいて、０以上１００以下の）所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。例えば、大きな値は入力に対する皮質の高いレベルの反応性を示し、低い値は反応性の低い状態を示す。
【００１８】
ユーザは、サンプルをメモリ１１２内に格納し、再帰的手法に基づいてサンプルを処理するように脳機能指数計算モジュール１０８を制御する、異なる処理オプションを選択することができる。モジュール１０８によって実施される処理は、ＥＥＧ信号の各逐次サンプル点ごとの、ＥＥＧ信号の一部分の、時変性のＡＲＭＡ表現を生成することを含む。サンプル点は、モジュール１０６によって生成されたそれぞれのサンプルに対応してもよく、或いは、モジュール１０８が、所定の時間間隔で新しいサンプル点を選択する。モジュール１０８は、現在のサンプル点についての、またいくつかの以前のサンプル点についてのサンプリング済みＥＥＧ信号値に依存するＥＥＧ信号の固定次数（fixed order）時変ＡＲＭＡ表現と、前のＥＥＧサンプル点に対応する係数データとに基づいて、（たとえば、下記式３に基づいて）再帰的に各サンプル点ごとの係数データをそれぞれ生成する。次いで、モジュール１０８は、各サンプル点ごとの極データ、零点データ、皮質状態データ、および複合皮質状態データを、そのサンプル点についての対応する係数データに基づいて生成する。
【００１９】
モジュール１０８によって実施される処理は、各セグメント／サンプル点ごとのＡＲＭＡ表現のためにＡＲ係数及びＭＡ係数を生成することを含み、ＡＲＭＡ表現のそれぞれは、８と１３の間のＡＲ次数、及び５と１１の間のＭＡ次数を有する。しかし、ＡＲＭＡ表現は、８のＡＲ次数、及び５のＭＡ次数を有することが好ましい。各セグメント／サンプル点ごとに生成されたＡＲ係数及びＭＡ係数により、対応するＡＲＭＡ表現が（ＡＲ係数及びＭＡ係数をパラメータとして使用したとき）、対応するセグメント／サンプル点についてのＥＥＧ信号を表すことが可能になる。
【００２０】
各セグメント内のサンプルは、ＥＥＧ信号の異なる部分を表し、隣り合うセグメント内のサンプルは、重なり合い、ＥＥＧ信号の共通部分を表す可能性がある。たとえば、あるセグメントは、直前の別のセグメント内に含まれるサンプルの５０％を含む可能性がある。隣り合うセグメント内のサンプルの重なり合いの度合いは、変わる可能性があり、（たとえば、サンプルの５０％超を共通に有する）より大きい度合いの重なり合いは、ＡＲ係数及びＭＡ係数の、よりよい推定を可能にする。被験者の脳機能、及び／又は皮質下入力／活動のレベルのより正確な表現を、ＡＲ係数及びＭＡ係数に基づいて提供され得る。
【００２１】
次いで、脳機能指数計算モジュール１０８は、対応する皮質状態、複合皮質状態、皮質入力データに基づいて、各セグメント／サンプル点ごとの脳機能指数データを生成し、その指数データをメモリ１１２内に格納する。皮質入力データは、被験者の脳に対する皮質入力のレベルを表すと共に対応するセグメント／サンプル点ごとのＥＥＧサンプル、係数データ、及びＡＲＭＡ表現に基づいて生成される積値を表す。皮質入力データは、（たとえば、式１３又は式１４に基づいて、０以上１００以下の）所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。例えば、値が大きくなると、被験者の脳に対する、より大きなレベルの皮質入力を表し、値が小さくなると、より低いレベルの皮質入力を表す。
【００２２】
脳機能指数データは、被験者の脳の機能状態（すなわち、脳が脳に対する皮質下入力に応答する仕方および脳への皮質下入力の大きさ）を表すと共に皮質入力データ、皮質状態データ、及び／又は複合皮質状態データに基づいて生成される指数を表す。指数は、（たとえば、式１３又は式１４に基づいて、０以上１００以下の）所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。（たとえば、皮質応答を減少させる麻酔薬または鎮痛薬を被験者に導入することによって引き起こされる）脳機能に対する低下又は抑制により、モジュール１０８は、脳のより低い機能状態を表すように、小さい指数を生成する。たとえば、０の指数は、脳活動がないことを表す。（たとえば、皮質に影響を及ぼす介入のない、正常な、はっきり目覚めた精神状態の間に）脳機能が正常である、又は抑制されていない場合、これにより、モジュール１０８は、脳のより高い機能状態を表すように、大きい指数を生成する。たとえば、１００の指数は、完全な覚醒状態にある脳を表す。被験者の脳の機能状態の変化は、相異なるセグメント／ウィンドウについての指数の値の変化によって決定することができる。本発明の利点は、被験者の脳機能の評価が、皮質の応答性および皮質への入力のレベルによって引き起こされる脳活動の度合いを考慮していることである。
【００２３】
脳機能指数計算モジュール１０８は、表示デバイス１０４（たとえば、ＣＲＴ又はＬＣＤディスプレイ）用の１つ又は複数のユーザインターフェース表示を表す表示データを生成するための表示プロセッサモジュール１１４に、脳機能指数データ、皮質状態、複合皮質状態、および皮質入力データ（まとめて脳状態データと称する）を渡す。表示プロセッサモジュール１１４は、表示デバイス１０４用の表示データを生成している間に、入力デバイス１１８（たとえば、マルチキーデータ入力デバイス又はマウス）からユーザ入力を受け取るものとすることができる。一実施形態では、入力デバイス１１８及び表示デバイス１０４は、１つのＩ／Ｏデバイス（たとえば、タッチスクリーンディスプレイ）に組み合わされ、その結果、表示プロセッサモジュール１１４は、同じＩ／Ｏデバイスからユーザ入力を受け取り、同じＩ／Ｏデバイスに表示データを送る。また、表示プロセッサモジュール１１４は、メモリ１１２から取り出された脳機能データに基づいて、１つ又は複数の表示インターフェースを生成することができる。図３ないし図９は、モジュール１１４によって生成されたユーザインターフェース表示の例である。
【００２４】
図３は、スライディングウィンドウオプションを使用してＥＥＧ信号を処理するとき表示モジュール１１４によって生成されたＥＥＧ記録インターフェース３００である。インターフェース３００は、ＥＥＧ処理システム１００によって実施される様々な機能に関連付けられたユーザインターフェースにアクセスするために、モニタタブ３０８、センサチェックタブ３１２、セットアップタブ３１４を含む。インターフェース３００は、モニタタブ３０８の下で生成され、指数データに基づいて生成された脳機能指数３０２と、時間の経過につれて脳機能指数３０２の値の変化を表す脳機能グラフ３０４と、ＥＥＧサンプルに基づいて生成された検出ＥＥＧ信号を表すＥＥＧグラフ３０６とを含む。インターフェース３００は、ユーザが、ＥＥＧ処理システム１００によって実施されるＥＥＧ記録／監視セッションを開始及び停止することができる制御ボタン３１０を含む。また、インターフェース３００は、現在の日付／時刻を表示する日付／時刻フィールド３２２、及びユーザによって選択された処理オプションと、インターフェース３００上で現在表示されているレコードデータに関する作成日付／時刻とを表示するための状況フィールド３２０など、情報を表示するためのフィールドを含む。インターフェース３００は、ユーザが、インターフェース３００上で表示するためにグラフ３０４及び／又はグラフ３０６の閲覧部分を選択することができる、調整可能なスクロールバー３３４を含む。
【００２５】
インターフェース３００は、それぞれのボタンに関連付けられた事象を記録するために、１つ又は複数の事象マーカボタン３２４、３２６、３２８を含むことができる。たとえば、ボタン３２４は、被験者が麻酔下で意識を失った時刻を示すために使用することができ、ボタン３２６は、被験者が意識を取り戻した時刻を示すために使用することができる。各ボタン３２４、３２６、３２８は、異なる色に関連付けられており、ボタン３２４、３２６、３２８がユーザによって選択されたとき、そのボタンが操作された時刻に対応して、対応する色の線が脳機能グラフ３０４上で生成される。脳機能グラフ３０４上で記録された事象の時間位置は、メモリ１１２内に格納される。
【００２６】
記録インターフェース３００の脳機能グラフ３０４は、脳機能指数３０２に基づいて生成され、その結果、グラフ３０４の一部分は、脳機能指数３０２の値の所定の範囲に対応する色で表示するように生成され、所定の各範囲は、異なる色によって表される。たとえば、指数３０２が０以上２０以下である場合、グラフ３０４下の対応するエリアが第１の色で（たとえば青で）表示される。指数３０２が２１以上４０以下である場合、グラフ３０４下の対応するエリアが第２の色で（たとえば、図３における項目３１８として示されている濃緑色で）表示される。指数３０２が４１以上６０以下である場合、グラフ３０４下の対応するエリアが第３の色で（たとえば薄緑色で）表示される。指数３０２が６１以上８０以下である場合、グラフ３０４下の対応するエリアが第４の色で（たとえば、図３における項目３１６として示されているオレンジ色で）表示される。指数３０２が８１以上１００以下である場合、グラフ３０４下の対応するエリアが第５の色で（たとえば赤で）表示される。記録インターフェース３００は、皮質状態データ及び／又は複合皮質状態データ及び／又は皮質入力データに基づいて生成された同様のグラフを含むことができ、たとえば、グラフの一部分が、値の所定の範囲に対応する色で表示するように生成され、所定の各範囲は、異なる色によって表される。
【００２７】
図４は、レビュー状態にある、すなわち、システム１００がＥＥＧ信号を処理するのを停止するようにユーザが制御ボタン３１０を操作したときのＥＥＧ記録インターフェース３００である。図４に示されているように、状況フィールド３２０は、処理が停止されたことを示すメッセージを表示する。また、インターフェース３００は、最近のＥＥＧ記録に関連するデータをメモリ１１２から削除するための削除ボタン３３２と、最近のＥＥＧ記録に関連するデータをエクスポートするための記憶ロケーション（たとえば、ファイルパス及び名前）及び／又はパラメータをユーザが指定するための（たとえば、ドロップダウンメニューとしての）記憶ロケーションフィールド３３０とを含む。
【００２８】
図５は、ユーザがセンサチェックタブ３１２を選択したとき表示モジュール１１４によって生成されたセンサ診断インターフェース５００である。診断インターフェース５００は、ユーザが、電極１０２の動作状態を確認するために診断プロセスを制御することを可能にする。システム１００は、診断プロセスの制御下で、それぞれの電極間のインピーダンスを測定し、参照値と比較する。診断インターフェース５００は、それぞれの電極に対応するフラグ５０２、５０４、５０６を含み、特定の電極用のフラグは、その電極が、正確な性能に必要な範囲外のインピーダンスを有する場合（たとえば、５〜１０ｋΩより大きい場合）、着色される。
【００２９】
図６は、ユーザがセットアップタブ３１４を選択したとき表示モジュール１１４によって生成されたセットアップインターフェースである。セットアップインターフェースは、ＥＥＧ処理システム１００の動作パラメータを構成するためのユーザインターフェースにアクセスするために、表示セットアップタブ６０２、日付／時刻セットアップタブ６０４、システム構成タブ６０６、出力セットアップタブ６０８、プリンタセットアップタブ６１０を含む。表示モジュール１１４は、ユーザが表示セットアップタブ６０２を選択したとき表示セットアップインターフェース６００を生成する。インターフェース６００は、閾値脳機能指数レベル／範囲のそれぞれ、及びそれらの対応する色と、各事象マーカボタン３２４、３２６、３２８に関連付けられた事象と、表示リフレッシュレートと、表示スムージングパラメータと、脳応答グラフ３０４及び／又はＥＥＧグラフ３０６の掃引速度及び感度（すなわち、振幅）とをユーザが選択及び／又は構成するためのフィールドを含む。
【００３０】
図７は、ユーザが日付／時刻セットアップタブ６０４を選択したとき表示モジュール１１４によって生成された日付／時刻セットアップインターフェース７００である。インターフェース７００は、ユーザがシステムクロックの日付／時刻表示フォーマットを選択及び／又は構成するためのフィールドを含む。
【００３１】
図８は、ユーザがシステム構成タブ６０６を選択したとき表示モジュール１１４によって生成されたシステム構成インターフェース８００である。インターフェース８００は、シリアル番号、ハードウェアバージョン番号、ファームウェアバージョン番号、システム１００のジャンパ設定を表示するための表示フィールドを含む。インターフェース８００は、ローパスフィルタ用のパラメータ値と、ＥＥＧ信号を検出するためのチャネルと、サンプリングレートと、（たとえば、ミリ秒単位の）ポーリング間隔と、ＥＥＧサンプルを、ＥＥＧグラフ３０４上で表示するために事前にスケーリングするためのパラメータとをユーザが選択及び／又は構成するためのフィールドを含む。
【００３２】
図９は、ユーザが出力セットアップタブ６０８を選択したとき表示モジュール１１４によって生成された出力セットアップインターフェース９００である。このインターフェースは、データエクスポートモジュール１１６によって生成された出力データのタイプ及び／又はフォーマットと、データエクスポートモジュール１１６の（たとえば、シリアルポートに関する）ポート速度とをユーザが選択及び／又は構成するためのフィールドを含むデータエクスポートモジュール１１６によって生成された出力データは、出力デバイス１０４ａ（たとえば、プリンタ、ディスクドライブ、ＵＳＢポート、シリアル／パラレルポートなど）に転送される。データエクスポートモジュール１１６によって生成された出力データは、ｉ）患者状況レポート（たとえば、グラフ、チャート、患者の脳機能状況の概要説明、及び／又は経時的なこの状況の変化を含む）ｉｉ）記録済みＥＥＧ信号を表す信号出力、及び／又はｉｉｉ）上述の特徴のいずれかを含むデータファイルを表すことができる。
【００３３】
表示モジュール１１４は、ユーザがプリンタセットアップタブ６１０を選択したときプリンタセットアップインターフェースを生成し、プリンタセットアップインターフェースは、出力デバイス１０４ａ（たとえば、プリンタ）のために、データエクスポートモジュール１１６によって生成された出力データのタイプ及び／又はフォーマットを選択及び構成するための、ユーザが調整可能なフィールドを含む。
【００３４】
ＥＥＧ処理システム１００の構成モジュール１２０は、入力デバイス１１８からユーザ入力を受け取り、脳機能指数計算モジュール１０８及び表示プロセッサモジュール１１４の動作を制御するための構成データを生成する。構成データは、以下の１つ又は複数を実施するように、すなわちｉ）ＥＥＧサンプルを処理するための処理オプションを選択し、ｉｉ）隣り合うセグメント／ウィンドウ間の重なり合いの度合いを規定し、ｉｉｉ）ＥＥＧサンプルと脳機能データをメモリ１１２内に格納するようにモジュール１０８を構成し、ｉｖ）（インターフェース表示のレイアウト、画面サイズ、画面リフレッシュレート、表示されるグラフの掃引速度及び感度、脳機能指数閾値範囲及び対応する色、スムージング設定などを含めて）表示モジュールによって生成されるユーザインターフェースの表示特性を規定し、ｖ）日付及び時刻設定を規定し、ｖｉ）（たとえば、各事象マーカボタンに関連付けられた事象の数及びタイプと、事象の各タイプに関連付けられた色とを含めて）事象マーカ設定を規定し、ｖｉｉ）（たとえば、データエクスポートモジュール１１６によって生成しようとするデータ出力のタイプ、フォーマット、及び／又は伝送速度を含めて）日付エクスポート設定を規定し、及び／又はｖｉｉｉ）（センサチェックレート、及びモジュール１０６及び１０８によって実施されるフィルタリングのためのバンドパスフィルタ範囲（Ｈｚ）など）システム１００の他の動作パラメータを規定、選択、又は構成するようにモジュール１０８及び／又はモジュール１１４を制御する制御信号、パラメータ、及び／又は命令を含む。
【００３５】
完全性試験モジュール１１０は、電極１０２の動作状況を決定するために、電極１０２からの検出ＥＥＧ信号を、予想されるパラメータ（たとえば、２マイクロボルトから１００マイクロボルトの範囲内の生ＥＥＧのＲＭＳ振幅、及び０Ｈｚと３０Ｈｚの間のＥＥＧパワーの９０％）と突き合わせて比較することによって、その信号を連続的に評価する。
【００３６】
被験者から検出されたＥＥＧ信号は、ＥＥＧ信号がフィルタ後の不規則過程（filtered random process）の結果であるという理論的仮定に基づいて解析することができる。国際公開第２００４／０６４６３３号パンフレットに記載されているように、被験者から検出されたＥＥＧ信号は、数学的には、式１として述べることができる。すなわち、
［数式１］
2013539998.tif 000003
上式で、Ｈｅは、周波数領域内のＥＥＧ信号を表し、Ｐは、被験者の皮質の機能状態を評価するために使用することができる、脳の他の部分からのその皮質内への入力を表す。Ｎ及びＤは、ωにおける多項式を規定し、それらのルートにより、ＥＥＧ信号の卓越周波数が決定される。Ｐ（ω）は、ガウス白色ノイズを表すものと仮定され、したがって、周波数ωから独立である（すなわち、Ｐ（ω）＝Ｐ０は、皮質下入力に比例するものと理論的に決定される定数である）。式１では、ｑは、分子Ｎ及び分母Ｄ双方に対する、ωにおける多項式の係数を理論的に決定する生理学的パラメータのリストを表す。
【００３７】
それぞれのセグメント／サンプル点ごとのＥＥＧ信号は、それぞれのＡＲＭＡ時系列表現として、またより有利には、自己回帰次数８及び移動平均次数５を有するそれぞれの固定次数ＡＲＭＡ時系列表現として表すことができる。式２は、あるＥＥＧ信号の一部分の表現を生成するための（８，５）次数ＡＲＭＡ表現を表す差分方程式である。すなわち、
［数式２］
2013539998.tif 000004
上式で、ｙ［ｎ］は、サンプリング済みＥＥＧ信号値の順序系列（ordinal sequence）を表し（すなわち、ｙ［ｎ］は、ｎ番目の逐次サンプル）、ｙ［ｎ−ｋ］は、ｙ［ｎ］のｋ番目前のサンプリング済み値を表し、ｕ［ｎ−ｋ］は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ａｋ及びｂｋは、係数データに含まれ、それぞれ、あるセグメントに対応するＥＥＧ信号の一部分についてのＡＲ（自己回帰）係数及びＭＡ（移動平均）係数を表す。ＡＲ係数及びＭＡ係数の推定値は、たとえばＤｅｌｆｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙのＰ．Ｍ．Ｔ．ＢｒｏｅｒｓｅｎによるＡＲＭＡＳＡ Ｍａｔｌａｂ Ｔｏｏｌｂｏｘアプリケーションを使用して、又は任意の他のＡＲＭＡモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。
【００３８】
式２に示されているＥＥＧ信号の時不変ＡＲＭＡ表現は、式３に示されているＥＥＧ信号の時変ＡＲＭＡ時系列表現として書き直すことができる。すなわち、
［数式３］
2013539998.tif 000005
【数１】
2013539998.tif 000006
【数２】
2013539998.tif 000007
によって表される式３についてのＡＲ係数及びＭＡ係数は、（時点ｎについての）時間の関数として表される。式４及び式５、すなわち、
［数式４］
2013539998.tif 000008
［数式５］
2013539998.tif 000009
を示すことにより、式３は、式６として状態空間形態で書き直すことができる。すなわち、
［数式６］
2013539998.tif 000010
【数３】
2013539998.tif 000011
は、回帰ベクトルを表し、θｎは、式４におけるものに対応するモデルパラメータ（又は状態）を表し、ｕｎは、式３におけるｕ［ｎ−ｋ］に対応するガウス白色ノイズ過程を表す。事前の（a priori）情報が何も使用可能でないときモデルパラメータθｎがランダムウォークとして発展すると仮定することにより、θｎは、式７に示されている以下の一般的なスキームに従って、θｎ及びｙｎの以前の値から再帰的に推定することができる。すなわち、
［数式７］
2013539998.tif 000012
上式で、Ｋｎ及びεｎは、それぞれ、再帰的に決定されたフィルタ利得、及びＥＥＧ信号の前のサンプル点で推定されたＡＲＭＡモデルの予測誤差を表す。時変性のＡＲ係数及びＭＡ係数θｎの推定値を再帰的に生成するために、様々な方法が使用可能である。たとえば、（たとえばＴａｒｖａｉｎｅｎらの「Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｎ−ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ ＥＥＧ ｗｉｔｈ Ｋａｌｍａｎ ｓｍｏｏｔｈｅｒ ａｐｐｒｏａｃｈ：ａｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｅｖｅｎｔ ｒｅｌａｔｅｄ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ（ＥＲＳ）」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ Ｂｉｏｍｅｄ Ｅｎｇ、２００４年、５１、５１６〜５２４頁に記載されている）カルマン適応フィルタリング法に基づいて、又は任意の他の回帰的処理法（たとえば、Ｌｊｕｎｇ Ｌ．「Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ−Ｔｈｅｏｒｙ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｕｓｅｒ」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ、Ｕｐｐｅｒ Ｓａｄｄｌｅ Ｒｉｖｅｒ、ＮＪ．第２版１９９９年に記載されている回帰的処理法）に基づいて、又は（
【数４】
2013539998.tif 000013
で表される）θｎにおけるモデルパラメータについての（たとえば、２乗平均の意味で）最適な推定値を生成するために、ソフトウェア（たとえば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｔｏｏｌｂｏｘバージョン７．４に関連付けられた関数）を使用して、係数データを生成することが可能である。式２及び式３は、式８に示されているように、ｚ領域表記で書き直すことができる。すなわち、
［数式８］
2013539998.tif 000014
上式で、Ｙ（ｚ）は、ｚ領域における、ＥＥＧ信号の一部分のＡＲＭＡ表現を表し、Ｕ（ｚ）は、ｚ領域におけるガウス白色ノイズ過程を表し、係数ａｋ及びｂｋは、それぞれ、対応するセグメント／サンプル点についてのＡＲ係数及びＭＡ係数に対応する。一般に、ＡＲＭＡ係数の推定は、ｂ０及びａ０を１単位（unity）として規定することを含む。
【００３９】
式８によって述べられているシステムに関連する極は、式８における分母のルートに対応する。各セグメント／サンプル点ごとの極データは、対応するセグメント／サンプル点についての係数データを使用して、式９に基づいて生成される（ただし、極はｐによって表される）式９に対する８つの可能な解（又は極）があり、それらのすべてが必ずしも異なるわけではない。
［数式９］
2013539998.tif 000015
式８によって述べられているシステムに関連する零点は、式８における分子のルートに対応する。各セグメント／サンプル点ごとの零点データは、対応するセグメント／サンプル点についての係数データを使用して、式１０に基づいて生成される（ただし、零点はｚによって表される）。式１０に対する５つの可能な解（又は零点）があり、それらのすべてが必ずしも異なるわけではない。
［数式１０］
2013539998.tif 000016
式９及び式１０に基づいて生成されたデータによって表される極及び零点は、複素数である。式９及び式１０に基づいて生成されたデータによって表される極及び零点は、複素数である。それぞれのセグメント／サンプル点ごとの極及び零点は、ｚ平面上でプロットすることができ、その場合、１つ又は複数の極及び／又は零点の位置の変化が、被験者の脳に対する皮質下入力のレベルの変化を表し、極の平均位置の変化が、被験者の脳の機能状態の変化を表す。しかし、１つ又は複数の極及び／又は零点の移動に基づいて脳の機能状態を定量化するのは、技術的に非常に困難である。
【００４０】
国際公開第２００４／０６４６３３号パンフレットに記載されているように、様々な薬理学的介入により、複素平面（又はｚ平面）内でプロットされたとき式８の極の部分集合が運動することが予想される。式８に基づいて生成されたデータによって表される極すべての平均運動を表す値を生成することによって、極の部分集合の運動を定量化することが可能である。具体的には、極運動の平均実部が脳に対する薬理学的操作／介入に特に敏感であることが判明している。
【００４１】
平均極位置
【数５】
2013539998.tif 000017
は極の合計
【数６】
2013539998.tif 000018
から決定できる。８の自己回帰次数を有するＡＲＭＡモデルについて、
【数６】
2013539998.tif 000019
は、ｚｉ，ｐがｉ番目の極を表す式１１によって算出される。
［数式１１］
2013539998.tif 000020
または、多項式の諸特性の結果として、極の合計
【数６】
2013539998.tif 000021
は、（ａ１として表される）式２に基づいて生成される第１のＡＲ係数から決定することができる。つまり、
［数式１２］
2013539998.tif 000022
平均極位置
【数５】
2013539998.tif 000023
は、
【数６】
2013539998.tif 000024
を極の数で割ることによって決定できる。８の自己回帰次数を有するＡＲＭＡモデルについて、
【数５】
2013539998.tif 000025
は、
【数６】
2013539998.tif 000026
／８に等しい。極ｚｉ，ｐは、複素数である場合、複素共役対
【数５】
2013539998.tif 000027
内に存在するので、常に実数である。
【００４２】
平均極位置は皮質状態を意味する適切な指数（すなわち、たとえば０から１００に及ぶ数値）を形成するようにスケーリングされることになるので、平均極位置を表すためにこの除算を行う必要はない。しかし、その代わりに、
【数６】
2013539998.tif 000028
の値それ自体に基づいて平均極位置の変化の効果を決定することが可能である。
【００４３】
平均極は、常に−１以上、且つ１以下になるので、０から１００の区間にわたって延在するように適切にスケーリングすることができる。たとえば、平均極は、皮質状態を表す指数をもたらすように、式１３に基づいて線形でスケーリングすることができる。
［数式１３］
2013539998.tif 000029
すなわち、上式で、ｃ及びｍは、指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数であり、
【数６】
2013539998.tif 000030
は
【数５】
2013539998.tif 000031
に代わって平均極を表すために用いられる。平均極は、式１４に基づいて、皮質状態を表す指数をもたらすように非線形でスケーリングされてもよい。
［数式１４］
2013539998.tif 000032
上式で、ａ、ｂ、ｄは、指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数であり、
【数６】
2013539998.tif 000033
は平均極を表す。
【００４４】
それぞれのセグメント／サンプル点ごとの皮質状態データは、指数が、対応するセグメント／サンプル点についての平均極データを使用して、式１３又は式１４に基づいて生成されることを表す。あるいは、平均実数極は、皮質状態を表す単一のスカラ量を生成するように、適切に規定され構築された判別関数によって処理され得る。そのような判別関数は、例えば、ＩＢＭ  ＳＰＳＳ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  （ＳＰＳＳ  Ｉｎｃ．，米国シカゴ）の１段ずつの判別分析機能／手順を用いて、あるいは任意の数の市販の統計パッケージによる類似の機能を用いて、決定することができる。
【００４５】
それぞれのセグメント／サンプル点ごとの、平均極データから得られる皮質状態データはグラフとしてプロットされ、時間の関数として、又は対応するセグメント／サンプル点数に比べて、皮質の反応状態の変化を示す。皮質状態は、治療介入又は疾患に応じて、増大又は減少することが予想される。あるいは、皮質の反応状態の変化を示すために、ＡＲ係数及びＭＡ係数から他のＡＲ係数及びＭＡ係数を得てもよい。例えば、平均極位置を用いて極位置を定量化するのと同様に、平均零点位置を用いて式の複数の零点の運動を定量化することが可能である。しかし、基礎をなす生理学的理論（国際公開第２００４／０６４６３３号に記載）にあるように、複数の零点は、極から独立して運動するとは考えられず平均零点運動のモニタリングは、被験者の脳機能の判定について有用性が限られていると考えられる。
【００４６】
式１の分子分母両方の多項式は、理論的には（ｑによって表される）いくつかの生理学的パラメータに依存し、極の運動とともに式８の零点の運動を定量化する測度は、べつの適切な皮質の反応状態の測度である。しかし、極と零点のデータを結合して、意味があり生理学的に適切な単一のスカラー測度とすることは非常に困難である。一つの方法は、ＡＲＭＡ、ＡＲ時系列モデル間の関係に着目したものである。
【００４７】
Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖの定理（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ  ＡＮ，  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ  ｖｏｎ  Ｓｔａｔｉｏｎａｒｅｎ  Ｚｕｆａｌｌｉｇｅｎ  Ｆｏｌｇｅｎ，  Ｂｕｌｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＳＲ  Ｓｅｒ．Ｍａｔｈ，  Ｖｏｌ．５，  １９４１，  ｐｐ．３−１４に詳しく記載、また、Ｋａｙ  Ｓ，  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  −  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，  ＮＪ．  １９８８にも言及あり）では、ＡＲＭＡモデルは無限次のＡＲモデルによっても等価に表すことができる。無限次ＡＲモデルにおける複数の極は、元のＡＲＭＡモデルの極や零点の位置に基づいて配置される。次に、無限次ＡＲモデルの複数の極の運動が、ＡＲＭＡモデルの極や零点の運動の測度に用いられる。
【００４８】
無限次ＡＲモデルの係数は、再帰差分方程式（例えばＫａｙ  Ｓ，  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  −  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，  ＮＪ．  １９８８参照）を用いてＡＲＭＡモデル係数から決定することが可能である。すなわち、
［数式１５］
2013539998.tif 000034
上式で、ｃｎは無限次ＡＲモデルの係数であり、ａｋとｂｋはそれぞれＡＲＭＡモデルのＡＲ、ＭＡ係数に対応し、ｐ、ｑはそれぞれＡＲＭＡモデルのＡＲ、ＭＡ部の次数を示し、
【数７】
2013539998.tif 000035
はディラックのデルタ関数である。ｃｎ−ｋの値はｎ−ｋ＜０について零点に等しくなるように定められる。
多項式の諸特性の結果として、無限次ＡＲモデルの第１のＡＲ係数ｃ１は、複数の極の合計の負数（negative）に対応し、よって、対応するＡＲＭＡフィルタ構造のスカラー測度に用いることができる。ａ０とｂ０が１単位であるとすると、ｃ０は１単位に等しく、ｃ１は式１５を以下のように分解することによって算出される。
［数式１６］
2013539998.tif 000036
推定されたＡＲＭＡプロセスからのＡＲ係数及びＭＡ係数から算出された測度を、複合皮質状態と称する。これは、皮質の反応状態を表すのに用いられ、皮質状態と比較した、相補的ではあるが独立した皮質状態の測度を提供する。あるいは、固定次数ＡＲまたはＡＲＭＡモデルの計算について、ｃ１で与えられる複合皮質状態の計算の別の方法がある。式９〜１２に基づいて係数ａ１、ｂ１が以下のように表現される。
［数式１７］
2013539998.tif 000037
および
［数式１８］
2013539998.tif 000038
ここで、ｚｉ，ｐはｉ番目の極を表し、ｚｉ，ｚはＡＲＭＡモデルのＡＲ次数ｐとＭＡ次数ｑのｉ番目の零点を表し、
【数６−１】
2013539998.tif 000039
は複数の零点の合計を表す。よって複合皮質状態ｃ１は、この（ｐ，ｑ）ＡＲＭＡモデルの複数の極および複数の零点の合計の差の負数として算出することができる。
［数式１９］
2013539998.tif 000040
無限次のＡＲモデルについて、ｃ１の負数を極の数（無限）で割って平均極位置を得ることで、常にｚ平面の原点における平均極位置が分かる。このように、前記平均では、ＡＲＭＡフィルタ状態についての意味のあるスカラー測度を得ることができない。しかし、ａ１（極の合計）とｂ１（零点の合計）とがＡＲＭＡモデルの次数によって有界（bounded）であるので、無限次ＡＲモデルの極の合計ｃ１も有界である。ＡＲ次数８およびＭＡ次数５のＡＲＭＡモデルの場合、ａ１とｂ１は、それぞれプラス８〜マイナス８、プラス５〜マイナス５の間に制約され、ｃ１はプラス１３〜マイナス１３の間に制約される。これにより、ｃ１を１３で割ることで、複合皮質状態測度を常に−１以上１未満にスケーリングすることができる。
【００４９】
複合皮質状態は、ｃ１から得られる無限次ＡＲモデルの極の合計
【数６】
2013539998.tif 000041
とともに式１３、１４を用いて指数（つまり、例えば０〜１００の間の数値）を形成することでスケーリングすることもできる。あるいは、前記判別関数を、複合皮質状態をスケーリングして適切な指数を形成するのに用いることもできる。各セグメント／ＥＥＧサンプル点ごとの複合皮質状態データを、時間の関数としてまたは対応するセグメント／サンプル点数に比べて、皮質の反応状態の変化を示すグラフとしてプロットすることができる。複合皮質状態は、治療介入又は疾患に応じて、増大又は減少することが予想される。
同様の測度は、どのようなＡＲＭＡモデルも無限次のＭＡモデルとして表すことができるというウォルデ分解定理（Ｗｏｌｄ  Ｈ，  Ａ  Ｓｔｕｄｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ，  Ａｌｍｑｖｉｓｔ  ＆  Ｗｉｋｓｅｌｌ，  Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ，１９５４に詳解、Ｋａｙ  Ｓ，  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  −  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，  ＮＪ．１９８８にも記載あり）の結論を用いて得ることもできる。無限ＭＡモデルの複数の零点の運動は、前記無限次ＡＲモデルの極の場合と同様に、ＡＲＭＡモデルにおける複数の極および零点の運動の測度として用いることができる。しかし、このアプローチは既に説明した前記方法と比較して意味のある代替とはならず特段の利点も有しない。これは、時系列モデル間の関係により、無限ＭＡ表現の零点の合計が無限ＡＲ表現の極の合計の負数に等しい、つまり、無限次ＭＡモデルの零点の合計が−ｃ１（ｃ１は式１６で定義されている）と等しいことによる。よって、無限次ＡＲの極の合計あるいは無限次ＭＡモデルの零点の合計に関する推定されるＡＲＭＡフィルタのスカラー測度を定義することによって、同じ基本測度が得られる。言い換えると、複合皮質状態の計算の二つのアプローチは、同等の結果をもたらす。
【００５０】
式１に示されている理論的に導出された伝達関数は、式２０として因数分解標準形で書き直すことができる。
［数式２０］
2013539998.tif 000042
上式で、Ｐ（ω）は、脳に対する皮質入力のレベルを表す。実際の皮質における皮質入力の、予想される時間複雑性のため、そのような入力は、ガウス不規則（白色ノイズ）過程から区別不能であり、その過程を表すものと仮定される。式２０では、（
【数８】
2013539998.tif 000043
によって表される）８個の極、及び（
【数９】
2013539998.tif 000044
によって表される）５個の零点のそれぞれについての値は、（ｑによって表される）いくつかの生理学的パラメータに基づいて決定される。式２０に関する
【数９】
2013539998.tif 000045
の値は、式１０に基づいて生成された零点データを使用して、式２１に基づいて生成される。式２０に関する
【数８】
2013539998.tif 000046
の値は、式９に基づいて生成された極データを使用して、式２１に基づいて生成される。
［数式２１］
2013539998.tif 000047
［数式２２］
2013539998.tif 000048
上式で、ｆｓは、ＥＥＧサンプリング（デジタル化）周波数である。式２０で、ｇ（ｑ）は、ｑによって表されるパラメータの１つ又は複数に明示的に基づく利得率（gain factor）を表す。理論的には、ある被験者に関するｇ（ｑ）の値は、皮質の機能状態に影響を及ぼす介入（たとえば、麻酔薬）を被験者に施す前にも、施している間にも概して変化しないままであることが予想される。したがって、ｇ（ｑ）の値は、定数であるものと仮定される。積ｇ（ｑ）Ｐ（ω）を使用し、被験者の脳に対する皮質入力のレベルを推定することができ、ｇ（ｑ）が定数であるものと仮定されるので、ｇ（ｑ）Ｐ（ω）の値のどんな変化も、Ｐ（ω）の変化によって引き起こされることが予想される。
【００５１】
ＥＥＧ処理システム１００は、式２３に基づいて、ある時間的一点に被験者の脳が受ける皮質ニューロン入力を表す皮質入力データを生成する。式２３は、Ｐ（ω）がガウス白色ノイズを表すと仮定する。すなわち、
［数式２３］
2013539998.tif 000049
【数９】
2013539998.tif 000050
は、あるＥＥＧ信号の一部分（たとえば、ＥＥＧ信号の選択されたセグメント）の平均信号振幅を表し、
【数９−１】
2013539998.tif 000051
は、ＥＥＧ信号の対応する部分についてのＡＲＭＡ利得値を表す。
【数９】
2013539998.tif 000052
の値は、時不変ＡＲＭＡ表現が用いられる場合各固定長ウィンドウを用いた選択時間について、または時間変動ＡＲＭＡ表現が用いられる場合各固定長ウィンドウを用いた各サンプル点について、各ＥＥＧ信号の振幅の２乗平均平方根（ＲＭＳ）として決定することができる。ＡＲＭＡ利得値
【数９−１】
2013539998.tif 000053
は、選択されたセグメント／サンプル点について、ＥＥＧ信号の信号表現の振幅のＲＭＳとして決定することができる。
【００５２】
選択されたセグメントについてのＡＲ係数及びＭＡ係数は、時不変ＡＲＭＡ表現に基づいて（すなわち、式２に基づいて）生成され、その結果、そのセグメントについてのＥＥＧ信号の信号表現は、式２に基づいて生成される。この信号表現は、式２に基づいて生成された一連の値（すなわち、式２におけるｙ［ｎ］）を表し、式２の出力は、正規化された白色ノイズ入力によって駆動されたとき、選択されたセグメントについてのＡＲ係数及びＭＡ係数に基づいて生成される（すなわち、ｕ［ｎ−ｋ］は、零点平均単位分散ガウス不規則過程によって決定される不規則値を表す）。
【００５３】
選択されたサンプル点についてのＡＲ係数及びＭＡ係数は、時変ＡＲＭＡ表現に基づいて（すなわち、式３に基づいて）生成され、そのサンプル点についてのＥＥＧ信号の信号表現は、式３に基づいて生成される。この信号表現は、一連の値（すなわち、式３におけるｙ［ｎ］）を表し、式３の出力は、正規化された白色ノイズ入力によって駆動されたとき、選択されたサンプル点についてのＡＲ係数及びＭＡ係数に基づいて生成される（すなわち、ｕ［ｎ−ｋ］は、零点平均単位分散ガウス不規則過程によって決定される不規則値を表す）。
【００５４】
ＡＲＭＡ利得は、たとえばＤｅｌｆｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙのＰ．Ｍ．Ｔ．ＢｒｏｅｒｓｅｎによるＡＲＭＡＳＡ Ｍａｔｌａｂ Ｔｏｏｌｂｏｘアプリケーションのａｒｍａ２ｃｏｒ機能を使用して、又は任意の他のＡＲＭＡモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。
【００５５】
式２及び式３は、ＥＥＧ信号の一部分の固定次数（８，５）ＡＲＭＡ表現を表す。８の自己回帰次数、及び５の移動平均次数を有するＡＲＭＡ表現が最良の結果をもたらすと予想されるが、他のＡＲ次数及びＭＡ次数を選択することもできる。
【００５６】
理論的には、利得率ｇは、式２４に従って、パラメータｑに基づく。すなわち、
［数式２４］
2013539998.tif 000054
したがって、皮質入力Ｐ（ω）は、式２５を使用して推定することができる。
［数式２５］
2013539998.tif 000055
式２４、２５において、
【数１０】
2013539998.tif 000056
は、皮質内興奮の有効性を表し（また安静時の興奮活動に関する膜内外駆動力に比例する）、
【数１１】
2013539998.tif 000057
は、興奮に関する、対応する速度定数を表し、
【数１２】
2013539998.tif 000058
は、有効受動的膜時定数（effective passive membrane time constant）を表す。平均場モデル化では、介入中の
【数１０】
2013539998.tif 000059
、
【数１１】
2013539998.tif 000060
、及び
【数１２】
2013539998.tif 000061
についてのそれぞれの値は、それらの乱されていない値から著しく擾乱されることは予想されない。式２３を用いて決定される積ｇ（ｑ）Ｐ（ω）は、皮質入力を表す。皮質入力は、式２または３の係数ａｋおよびｂｋから得られる複数の極および零点とともに、ＡＲＭＡ係数のみを用いる場合よりもより包括的な、被験者から検出されるＥＥＧ信号のダイナミックスの特徴付けを表す。
【００５７】
したがって、特定の薬剤が、それについて広範な情報がある単神経生理学的特性にどのように影響を及ぼすかについての知識で武装して、本明細書に開示されている技法を使用し、前記薬剤によって影響を受ける、脳に対する入力の変動を決定することができる。これは、脳機能に影響を及ぼすことが知られている様々な薬剤が、中枢神経系全体にわたって分布する部位及び作用の標的を有すると考えられるとき、特に関連がある。
【００５８】
たとえば、亜酸化窒素は、睡眠薬でも鎮痛薬でもあり、皮質及び皮質下で部位に影響を及ぼすことが知られている（たとえば、Ｈｏｐｋｉｎｓ ＰＭ、Ｎｉｔｒｏｕｓ ｏｘｉｄｅ：ａ ｕｎｉｑｕｅ ｄｒｕｇ ｏｆ ｃｏｎｔｉｎｕｉｎｇ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｆｏｒ ａｎａｅｓｔｈｅｓｉａ、Ｂｅｓｔ Ｐｒａｃｔ Ｒｅｓ Ｃｌｉｎ Ａｎａｅｓｔｈｅｓｉｏｌ．、２００５年９月、１９（３）、３８１〜９頁及びＲｕｄｏｌｐｈ Ｕ ＆ Ａｎｔｋｏｗｉａｋ Ｂ．、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ａｎｄ ｎｅｕｒｏｎａｌ ｓｕｂｓｔｒａｔｅｓ ｆｏｒ ｇｅｎｅｒａｌ ａｎａｅｓｔｈｅｔｉｃｓ．、Ｎａｔ Ｒｅｖ Ｎｅｕｒｏｓｃｉ．、２００４年９月、５（９）、７０９−２０頁で論じられている）。睡眠及び痛覚脱失のレベルを共に非侵襲的に定量化することができることは、非常に臨床的に有用である。というのは、別々の測度には、後続の、また継続中の臨床管理及び臨床結果の点で重要な含意があるからである。たとえば、適切な痛覚脱失を検出することは、外科的処置中に生理学的（自立）安定を達成するために重要であり、術後臨床結果を改善する助けとなる。皮質下入力の大きさを定量化することは、末梢で導出された感覚情報が皮質に達する度合いを監視することによって痛覚脱失のレベルを評価する１つの方法をもたらすことができる。
【００５９】
導出された皮質入力、皮質状態、および複合皮質状態の測度は、単独で表示されるか、被験者の脳の機能状態を表す単独の指数と合成されてもよい。前記複数の測度を単独の数字と組み合わせるには様々な方法が利用可能である。例えば、指数は、下記のように皮質入力、皮質状態、および複合皮質状態の測度によって定義される３次元空間に、ベクトルの長さとして投射されてよい。
［数式２６］
2013539998.tif 000062
前記空間において、ＣＩは皮質入力を表し、ＣＳは皮質状態に対応し、ＣＳｃは複合皮質状態であり、α、β、γは、適当なスケーリング係数または関数を表す。算出される指数は、式１３および１４の適切な変形を用いて、所定の範囲（例えば０〜１００）でスケーリングされてもよい。
［数式２７］
2013539998.tif 000063
ここで、上式で、ｃおよびｍは、指数が所定の範囲内にあり式２６が定義するものであるように選ばれる定数である。式２６で定義される指数は、下記のスケーリングされた指数をもたらすように非線形でスケーリングされてもよい。すなわち、
［数式２８］
2013539998.tif 000064
上式で、ａ、ｂ、ｄは、スケーリングされた指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数である。
【００６０】
または、皮質入力、皮質状態、複合皮質状態データ及び他の測度は、ＡＲＭＡモデルから抽出されてもよく、ＥＥＧデータは、前記判別関数によって処理されて、脳の機能状態を表す単一のスカラ量を生成するようになっていてもよい。
【００６１】
図２は、ＥＥＧ処理システム１００によって実施されるＥＥＧ解析プロセス２００の流れ図である。プロセス２００は、ステップ２０２で、信号処理モジュール１０６が電極１０２を介して被験者からのＥＥＧ信号を受け取って始まる。ステップ２０４では、モジュール１０６は、ＥＥＧ信号を増幅する。ステップ２０６では、モジュール１０６は、バンドパスフィルタを使用してＥＥＧ信号を濾波し、低周波のムーブメントアーティファクト、ＥＭＧ成分、及び（概して０Ｈｚから５０〜６０Ｈｚの間で生じる）主アーティファクト、並びに外部ノイズの他の発生源を除去する。ステップ２０８では、モジュール１０６は、ＥＥＧ信号をデジタルＥＥＧサンプルに変換する。
【００６２】
ステップ２１０では、ユーザの選択に基づいて、ＥＥＧサンプルをどのように処理するか判断される。ユーザが、サンプルを実質的にリアルタイムで解析するための処理オプションを選択した場合、ステップ２１０はステップ２１２に進む。そうでない場合には、デフォルトの処理オプションが選択され、ステップ２１０はステップ２１６に進む。
【００６３】
脳機能指数計算モジュール１０８によって生成される各新しいサンプル点に関連して、モジュール１０８がステップ２１２及びステップ２１４を実施する。ステップ２１２では、モジュール１０８は、ＡＲ係数及びＭＡ係数の後続の推定を損なうことが知られている周期的な０Ｈｚから５０〜６０Ｈｚの妨害をサンプルからさらに除去することを含めて、追加のアーティファクト除去をＥＥＧサンプルに対して実施する。
【００６４】
ステップ２１４では、モジュール１０８は、デジタル化によって得られた各サンプリングされたＥＥＧ値のＥＥＧ信号の時変ＡＲＭＡ表現（たとえば、（８，５）次数ＡＲＭＡ表現に基づいて）のためのＡＲ係数及びＭＡ係数を表す各サンプル点ごとの係数データを生成する。たとえば、ステップ２１４では、モジュール１０８は、カルマン適応フィルタリング法を使用して、ＥＥＧサンプルから直接、ＡＲ係数及びＭＡ係数を生成する。ステップ２１４では、係数データは、上述のようにＡＲ係数及びＭＡ係数の最適値を表す。次いで、ステップ２１４は、互いに平行して実施されるステップ２２２及びステップ２２４に進む。時変係数データは、係数データは、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｔｏｏｌｂｏｘバージョン７．４に関連付けられた関数など、ソフトウェアを使用して生成され得る。
【００６５】
ステップ２１６では、モジュール１０８は、それぞれが同じ持続時間の間のデジタルＥＥＧ信号の一部分を表す複数のセグメントを生成する。たとえば、各セグメントは、ＥＥＧ信号の２秒サンプルを表すことができ、隣り合うセグメントの一部分と重なり合うことができる。ステップ２１８では、モジュール１０８は、各セグメントを濾波し、ＡＲ係数及びＭＡ係数の後続の推定を損なうことが知られている周期的な０Ｈｚから５０〜６０Ｈｚの妨害を除去することを含めて、追加のアーティファクトを信号から除去することを含む、追加の前処理を行う。ステップ２２０では、モジュール１０８は、セグメントごとのＥＥＧ信号のそれぞれの時不変ＡＲＭＡ表現に基づいて（たとえば、（８，５）次数ＡＲＭＡ表現に基づいて）係数データを生成する。各固定長セグメントについてのＡＲ、ＭＡ係数の推定は、たとえばＤｅｌｆｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙのＰ．Ｍ．Ｔ．ＢｒｏｅｒｓｅｎによるＡＲＭＡＳＡ Ｍａｔｌａｂ Ｔｏｏｌｂｏｘアプリケーションや他のＡＲＭＡモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。次いで、ステップ２２０は、ステップ２２２及びステップ２２４に進む。
【００６６】
ステップ２２２では、モジュール１０８は、各セグメント／サンプル点ごとに、対応するセグメント／サンプル点についての係数データを生成するためにステップ２１４又はステップ２２０で使用された対応するＡＲＭＡ表現に基づいて、ＡＲＭＡ利得値（すなわち、式１８における＜Ｙ（ｔ）＞）を表すＡＲＭＡ利得データを生成する。ステップ２２２では、モジュール１０８は、各セグメント／サンプル点ごとに、対応するセグメント／サンプル点についての係数データを生成するためにステップ２１４又はステップ２２０で使用された対応するＡＲＭＡ表現に基づいて、ＡＲＭＡ利得値（すなわち、式２３における
【数９−１】
2013539998.tif 000065
）
を表すＡＲＭＡ利得データを生成する。これは、推定されたＡＲ係数及びＭＡ係数を対応するＡＲＭＡ表現（すなわち、式２又は式１０）に適用すること、及び（ｕ［ｎ−ｋ］によって表される）正規化された白色ノイズ入力を用いて対応するＡＲＭＡ表現を導出することによって、（ｙ［ｎ］によって表される）信号表現を生成することを含む。
【００６７】
ステップ２２２では、モジュール１０８はまた、各セグメント／サンプル点ごとに、（ステップ２１６、２１８、２２０で）時不変ＡＲＭＡ表現が使用される場合、対応するセグメントについてのＥＥＧサンプルに基づいて、或いは（ステップ２１２及びステップ２１４で）時変ＡＲＭＡ表現が使用される場合、ある範囲のＥＥＧサンプル値について、信号利得値（すなわち、式２３における
【数９】
2013539998.tif 000066
）
を表す信号利得データを生成する。各サンプル点ごとのの値
【数９】
2013539998.tif 000067
は、対応するサンプル点についての係数データが生成された時刻を中心に置かれた検出ＥＥＧ信号の適切な部分に基づいて生成され、又は、現在のサンプル点を含む、及び現在のサンプル点前のサンプリング済みＥＥＧ信号の、適切に構築された平均に基づいて生成される。代替的には、
【数９】
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の値は、ステップ２１６でモジュール１０８によって生成されたそれぞれのセグメントに基づいて生成される。
【００６８】
次いでステップ２３３では、モジュール１０８は、各セグメント／サンプル点ごとに、対応するＡＲＭＡ利得データ及び信号利得データに基づいて、式２３による積ｇ（ｑ）Ｐ（ω）の値を表す皮質入力データを生成する。ｇ（ｑ）Ｐ（ω）の値の変化は、（Ｐ（ω）によって表される）皮質下入力の大きさの変化を表す。
【００６９】
ステップ２２４では、式９及び式１０に基づいて極データ及び零点データを生成し、次いでモジュール１０８は、各セグメント／サンプル点ごとに、皮質状態データを式１２に基づいて生成し、複合皮質状態データを式１６に基づいて生成する。
【００７０】
ステップ２２３及びステップ２２４はステップ２２６に進み、ステップ２２６では、モジュール１０８が、対応するセグメント／サンプル点についての脳機能のスケーリングされた数値表現を表す皮質入力データ、皮質状態データ及び／又は複合皮質状態データに基づいて脳機能指数データを生成する。例えば、脳機能指数データは式２６に基づいて、皮質入力状態データ、皮質状態データ、および複合皮質状態データを結合することで算出されてもよい。この脳機能データは、式２７または２８に基づいて、所定の範囲内におさまるようにスケーリングされてもよい。このスケーリングされた脳機能指数は、次に、表示モジュール１１４に送られ、単独指数３０２を含む様々なフォーマットで、及び／又は現在まで（現在を含む）の選択された範囲において定義された連続値３０４のグラフとして、表示される。
【００７１】
ステップ２２８において、表示モジュール１１４は、脳機能データに基づいて（例えば極データ、零点データ、皮質入力データ、皮質状態データ、複合皮質状態データ及び／又は脳機能指数データを用いて）ユーザーインターフェースを示す表示データを表すと共に好ましくはＥＥＧサンプルの表現を含む表示データを生成することで、被験者の脳の機能状態及び／又は被験者の脳の皮質下活動の脳レベルを表す。また、ステップ２２８では、ＥＥＧサンプル、脳機能データ、生及び／又はスケーリングされた皮質入力、皮質状態及び／又は複合皮質状態データを含む出力データを生成するようにデータエクスポートモジュールが制御される。プロセス２００は、ステップ２２８の後で終了する。
【００７２】
皮質状態データ及び／又は複合皮質状態データによって表された値の変化は、被験者の脳の機能状態の変化（すなわち、脳が皮質入力に対してどのように応答するか）を表す。皮質入力データによって表された値の変化は、積ｇ（ｑ）Ｐ（ω）の値の変化を、したがって脳皮質入力のレベルを表す。皮質入力データによって表された値の変化は、積ｇ（ｑ）Ｐ（ω）の値の変化を、したがって脳皮質入力のレベルを表す。ＡＲＭＡ利得、したがって皮質下入力の測度によってもたらされる利点は、対象の脳機能の決定の生理学的特定性（したがって臨床有用性）を高めることである。
【００７３】
添付の図面を参照して本明細書で述べられている本発明の範囲から逸脱することなしに、多数の修正が当業者には明らかになるであろう。
【００７４】
本明細書におけるどんな従来技術に対する参照も、その従来技術がオーストラリアにおける共通の一般的な知識の一部を形成するという認知又は何らかの形態の暗示ではなく、またそのように解釈すべきではない。
【図１】
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【図２】
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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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【国際調査報告】
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