(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＥＥＧシステムによる定量ＥＥＧの算出方法であって、
前記ＥＥＧシステムは、複数のＥＥＧ信号を生成する複数の電極と、前記複数のＥＥＧ信号のそれぞれを増幅するために、複数の配線によって前記複数の電極のそれぞれと連結された、少なくとも１の増幅器と、前記増幅器に連結されたプロセッサと、前記プロセッサに連結されたディスプレイと、を備え、
前記ＥＥＧシステムの電極が、複数のＥＥＧ信号を生成するステップと、
ＥＥＧ軌跡の複数の特徴を分析することによってチャネル毎に複数のアーチファクトの存在を判断するように、前記プロセッサの処理エンジンが、前記複数のＥＥＧ信号を処理するステップと、
処理されたＥＥＧ記録を生成するために、前記複数のアーチファクトが存在すると判断されたら、前記プロセッサの処理エンジンが、複数のフィルタを使用して前記複数のアーチファクトを自動的に除去するステップであって、前記複数のアーチファクトは、まばたきアーチファクト、筋肉アーチファクト、舌運動アーチファクト、咀嚼アーチファクト、心拍アーチファクトを含むステップと、
前記プロセッサの処理エンジンが、前記処理されたＥＥＧ記録からの定量ＥＥＧを計算するために、神経回路網アルゴリズムを使用して、前記処理されたＥＥＧ記録から前記定量ＥＥＧを計算するステップであって、前記処理エンジンは、前記神経回路網アルゴリズムのためのソフトウェアエンジンおよびｑＥＥＧエンジンを含むステップと、
前記プロセッサの処理エンジンが、前記処理されたＥＥＧ記録において、周波数１．００Ｈｚ〜４．００Ｈｚ、および、周波数８．００Ｈｚ〜１２．５０Ｈｚを示す律動量を計測することで、前記定量ＥＥＧから律動スペクトログラムを生成するステップと、
前記プロセッサの処理エンジンが、前記処理されたＥＥＧ記録から、左側の脳半球のＥＥＧのトレンド、ＦＦＴスペクトログラムで表した、右側の脳半球のＥＥＧのトレンド、ＦＦＴスペクトログラムで表した、左側の脳半球のＥＥＧのトレンド、非対称の相対的なスペクトログラムトレンド、ａＥＥＧのトレンド、左側の脳半球および右側の脳半球のＥＥＧのトレンドを生成するステップと、
前記処理されたＥＥＧの発作の発生を見るために、前記ディスプレイが、単一の画像内に、前記処理されたＥＥＧと共に前記律動スペクトログラムを表示するステップと、を含むことを特徴とする、ＥＥＧシステムによる定量ＥＥＧの算出方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、定量ＥＥＧの算出方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
脳波図（「ＥＥＧ」）は、大脳機能を評価するために人の脳の電気活動を測定および記録する診断ツールである。複数の電極が人の頭に装着され、配線によって装置に接続される。該装置は信号を増幅し、人の脳の電気活動を記録する。電気活動は、複数のニューロン全体の神経活動の合計によって生成される。これらのニューロンは小さな電界を生成する。これらの電界の総計が、人の頭上の電極が検出および記録することのできる電気読取値を形成する。ＥＥＧは複数のより単純な信号の重ね合わせである。正常な成人の場合、ＥＥＧ信号の振幅は通常１マイクロボルト〜１００マイクロボルトであり、ＥＥＧ信号は硬膜下電極で測定されるとき約１０〜２０ミリボルトである。電気信号の振幅と過渡動力の監視により、その基礎を成す人の神経活動および医学的症状に関する情報が得られる。
【０００３】
ＥＥＧは、てんかんを診断し、意識消失または認知症の問題を実証し、昏睡中の人の脳活動を実証し、睡眠障害を研究し、手術および追加の身体問題下での脳活動を監視するために実行される。
【０００４】
複数の電極（通常１７〜２１、ただし、７０以上の基準位置がある）がＥＥＧ中に人の頭に装着される。電極は、耳たぶまたは人の脳領域に対する電極位置によって参照符が付与される。参照符は以下の通りである。Ｆ＝前額；Ｆｐ＝前頭；Ｔ＝側頭；Ｃ＝中央；Ｐ＝頭頂；Ｏ＝後頭；Ａ＝耳（耳電極）。数字を用いて位置がさらに狭められ、「ｚ」は人の頭の中心線の電極位置を指す。心電図（「ＥＫＧ」）をＥＥＧディスプレイに表示することもできる。
【０００５】
ＥＥＧは、モンタージュと呼ばれる電極の様々な組み合わせを用いて、異なる増幅器からの脳波を記録する。概して、モンタージュは、大脳皮質にわたってＥＥＧの空間分布の明確な映像を提供するように作製される。モンタージュは記録電極の空間アレイから得られる電気マップであり、好ましくは特定の時点で調査される電極の特定の組み合わせを指す。
【０００６】
双極モンタージュでは、連続対の電極は、１つのチャネルの電極入力２を次のチャネルの入力１に接続することによって関連付けられるため、隣接チャネルは共通する１つの電極を有する。電極の双極チェーンは、前から後ろ（縦方向）あるいは左から右（横方向）に接続することができる。双極モンタージュでは、２つの動作中電極位置間の信号が比較されて、記録される活動差を生む。別の種類のモンタージュは基準モンタージュまたは単極モンタージュである。基準モンタージュでは、各種電極が各増幅器の入力１に接続され、基準電極が各増幅器の入力２に接続される。基準モンタージュでは、信号が動作中電極位置で収集され、共通基準電極と比較される。
【０００７】
基準モンタージュは波形の真の振幅および形態の判定に適する。一時的電極の場合、ＣＺは通常、適切な頭皮の基準となる。
【０００８】
電気活動の出所の位置を特定できること（「定位」）は、ＥＥＧの分析能力にとって重要である。双極モンタージュにおける正常または異常脳波の定位は通常、「位相反転」、つまり対向方向を向くチェーン内での２つのチャネルの偏位、を特定することによって達成される。基準モンタージュでは、全チャネルが同一方向の偏位を示すことができる。動作中電極での電気活動が基準電極での活動と比較して正である場合、偏位は下向きである。電気活動が基準電極と同一である電極は、全く偏位を示さない。概して、最大上向き偏位を有する電極は、基準モンタージュで最大の負活動を表す。
【０００９】
パターンの中には人の発作に向かう傾向を示すものもある。医師はこれらの波を「てんかん様異常」または「てんかん波」と称することがある。これには、棘波、鋭波、棘徐波などが含まれる。左側頭葉などの脳の特定領域における棘波および鋭波は、部分的発作がその領域から発生している可能性があることを示す。一方、主に一般化されているてんかんは、特に棘徐波が脳の両脳半球で同時に始まっているのであれば、両脳半球にわたって広範に広がっている棘徐波によって示唆される。
【００１０】
脳波には、アルファ波、ベータ波、デルタ波、シータ波、ガンマ波といったいくつかの種類がある。アルファ波の周波数は８〜１２ヘルツ（「Ｈｚ」）である。アルファ波は通常、人がリラックスしているとき、あるいは目を閉じているが精神的には警戒している覚醒状態のときに発見される。アルファ波は、人の目が開いている、あるいは人が集中しているときに停止する。ベータ波は１３Ｈｚ〜３０Ｈｚの周波数を有する。ベータ波は通常、人が警戒している、考えている、動揺している、あるいは特定の薬剤を多量に摂取しているときに発見される。デルタ波は３Ｈｚ未満の周波数を有する。デルタ波は通常、人が眠っている（ノンレムまたは無夢睡眠）、あるいは幼児であるときにのみ発見される。シータ波は４Ｈｚ〜７Ｈｚの周波数を有する。シータ波は通常、人が眠っている（夢またはレム睡眠）、あるいは幼児であるときにのみ発見される。ガンマ波は３０Ｈｚ〜１００Ｈｚの周波数を有する。ガンマ波は通常、高度な心的活動および運動機能を発揮中に発見される。
【００１１】
以下の定義を本明細書で使用する。
【００１２】
「振幅」は、谷から最大ピーク（負または正）までで測定される垂直距離を指す。振幅は、ニューロン母集団のサイズと、成分生成中の始動同時性に関する情報を表す。
【００１３】
「アナログ−デジタル変換」という文言は、アナログ信号が、さらなる処理のためにコンピュータに記憶されるデジタル信号に変換されることを指す。アナログ信号は「実世界」信号（たとえば、脳波図、心電図、または電気眼位図などの生理学的信号）である。コンピュータに記憶し、操作されるために、これらの信号は、コンピュータが理解できる離散的デジタル形式に変換しなければならない。
【００１４】
「アーチファクト」はＥＥＧによって頭皮に沿って検出されるが、非大脳由来である電気信号である。アートファクトには患者関連のアーチファクト（たとえば、運動、発汗、ＥＣＧ、眼球運動）と技術上のアーチファクト（５０／６０Ｈｚアーチファクト、ケーブル移動、電極ペースト関連）とがある。
【００１５】
「作動増幅器」という文言は、電気生理学的機器にとってのキーを指す。増幅器は２つの入力間の差を拡大させる（電極対につき１つの増幅器）。
【００１６】
「期間」は、電圧変化の開始から基準線への回帰までの時間間隔を指す。また、成分生成に含まれるニューロンの同期始動の測定でもある。
【００１７】
「電極」は、回路の非金属部分との電気的接触を確立するために使用される導体を指す。ＥＥＧ電極は、通常は塩化銀で被覆されたステンレス鋼、スズ、金、または銀製の小金属ディスクである。電極は頭皮の特定の位置に配置される。
【００１８】
「電極ゲル」は電極の可鍛性拡張部としての役割を果たすため、電極リードが移動してもアーチファクトが生じにくい。ゲルは皮膚接触を最大化し、皮膚を通しての低抵抗記録を可能にする。
【００１９】
「電極配置」（１０／２０システム）という文言は、従来のＥＥＧ記録用の頭皮電極の標準配置を指す。このシステムの本質は、鼻根点−外後頭隆起点間と固定点間の範囲を１０／２０％で分割する。これらの固定点は前頭（Ｆｐ）、中央（Ｃ）、頭頂（Ｐ）、後頭（Ｏ）、側頭（Ｔ）と表示される。中心線電極は、ゼロを表す下付文字ｚで表示される。奇数は左脳半球の点に対する下付文字として、偶数は右脳半球の点に対する下付文字として使用される。
【００２０】
「脳波図」または「ＥＥＧ」は、脳波計を用いて行われる、頭皮から脳の電気活動を記録することによる脳波の追跡を指す。
【００２１】
「脳波計」は、脳波（脳造影図とも称される）を検出および記録する装置を指す。
【００２２】
「てんかん様」は、てんかんに類似することを指す。
【００２３】
「フィルタリング」は、信号から不所望の周波数を除去するプロセスを指す。
【００２４】
「フィルタ」は信号の周波数成分を変更する装置である。
【００２５】
「モンタージュ」は電極の配置を意味する。ＥＥＧは双極モンタージュまたは基準モンタージュのいずれかで監視することができる。双極とは、１つのチャネルに２つの電極が存在するため、チャネル毎に基準電極があることを意味する。基準モンタージュとは、全チャネルに共通する基準電極があることを意味する。
【００２６】
「形態」は波形の形状を指す。波またはＥＥＧパターンの形状は、波形を構成するように結合する周波数と、位相および電圧関係によって決定される。波パターンは、１つの優勢活動から成るように見える個別のＥＥＧ活動である「単形」、複雑な波形を形成するように結合する複数の周波数から成る個々のＥＥＧ活動である「多形」、正弦波に似た「正弦」（単形活動はふつう正弦波である）、背景活動と明確に異なる独立した波またはパターンである「過渡」として説明することができる。
【００２７】
「棘波」は、明白なピークと２０〜７０未満ｍｓｅｃの期間とを有する過渡信号を指す。
【００２８】
「鋭波」という文言は、明白なピークと７０〜２００ｍｓｅｃの期間とを有する過渡信号を指す。
【００２９】
「神経回路網アルゴリズム」という文言は、てんかん様異常である確率が高い急峻な過渡信号を特定するアルゴリズムを指す。
【００３０】
「ノイズ」は所望の信号を変更する不所望の信号を指す。ノイズは複数のソースを有する可能性がある。
【００３１】
「定期性」は、パターンまたは要素の時間分布（たとえば、幾分規則的な間隔での特定のＥＥＧ活動の出現）を指す。活動は、一般化、局所化、または、側方化させることができる。
【００３２】
ＥＥＧエポックは、時間と周波数の関数であるＥＧ信号の振幅である。
【００３３】
定量ＥＥＧ（ＱＥＥＧ）はしばらくの間、ＥＥＧの分析に使用されてきた。最も一般的な使用が、ＦＦＴを利用する時間圧縮グラフィカル出力である。この種のグラフィカル出力は、人間の読み手によって解釈され、たとえば周波数範囲における長期ＥＥＧの概要を示すことができる。ＥＥＧの１ページは１０秒間のデータを表示することがある一方、ＱＥＥＧのページは数分または数時間分のデータを表示することがある。
【００３４】
また、ＱＥＥＧを使用して、所与の時点で単独の数値を有する時間平均結果をもたらすことができる。これは平均振幅と同様に単純になり得る。もしくは、単独の周波数範囲の波に限定される計算になり得る。
【００３５】
ＱＥＥＧは、記録されたチャネルの数のサブセットに限定することができる。このように、計算は脳半球または脳の小さな部分の活動を反映する。
【００３６】
また、計算は、２サブセットのチャネルまたは２つの異なる周波数範囲の相対値として算出されることがある。この概念によると、これらの相対値の変化が診断にとって重要である。
【００３７】
ＱＥＥＧを用いたＥＥＧの解釈には大きな学術的関心が寄せられている。この概念によると、基本となる波形を目視するよりも主観性が低く、より迅速である。また、他の方法では目視するのが不可能あるいは困難であるパターンが発生する場合もある。
【００３８】
１例が脳卒中の診断である。脳卒中の開始時、脳活動の変化はほぼすぐにＥＥＧに反映されると考えられる。多くの場合、この変化は臨床症状が現れる前にはっきりと発生する。したがって、脳卒中リスク患者を継続的に監視し、早めの診断と治療を提供することに大きな関心が寄せられている。
【００３９】
しかしながら、連続的監視に対する大きな障害物も存在する。第１に、生のＥＥＧ信号を連続的に監視するのは非常に大きな労力を要する。第２に、脳卒中を反映する種類の小さな相対変化は、特に１度にわずか１０秒間のデータが提示されるときには観察するのが極めて困難である。ＱＥＥＧはこの問題の解決策をもたらす可能性があり、どのような種類の計算が脳卒中を反映する種類の変化を表すのかを判定しようとする研究は、今なお多く継続されている。しかしながら、この分野の研究は、ＥＥＧにおける目立ったアーチファクトの存在のせいで失敗に終わってきた。
【００４０】
頭皮では、筋肉、眼球運動、電極によるわずかな電気的接触などから生じるアーチファクトによるＥＥＧ信号が、脳の信号を圧倒してしまう可能性がある。熟練した読み手であれば、これらのアーチファクトを無視して、無アーチファクト部分に集中するが、ＱＥＥＧはこのような余裕がなく、すべての信号が計算に含まれる。その結果、ＱＥＥＧは、脳活動を反映するよりもずっと多くのアーチファクトを反映することが多い。よって、当然のことながら、グラフィカルな結果を生成する際に問題となるが、この場合、熟練した読み手はここでも、脳活動から生じるパターンを識別することができよう。しかしながら、個別の値が診断目的で計算される場合、これが非常に大きな問題となる。このため、研究者は計算を行うために比較的アーチファクトの存在しない部分を選択することが多いが、当然ながらこれは臨床上、有効ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００４１】
よって、特に臨床環境において、完全な信号を含むが、アーチファクトが大幅に低減されたＱＥＥＧが必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【００４２】
解決策は、ＱＥＥＧ処理に先立ち、記録内に存在するアーチファクトの多くを計算上除去することである。このようにして、信号対ノイズ比は劇的に向上させることができ、その結果生じるＱＥＥＧの計算値は大脳活動を反映する。この時点で、どのような種類のＱＥＥＧが診断に有効であるかを判定すると共に、それを臨床的に使用することができる。
【００４３】
当該分野では、ＥＥＧ（ＱＥＥＧ）の算出値を用いて、脳卒中の臨床症状を予測できるかもしれないという研究と議論がなされてきた。
【００４４】
ＱＥＥＧを使用した脳卒中の臨床症状の予測に関する大きな問題の１つは、大脳信号に混じり込んだアーチファクトが信頼性の低い定量値をもたらすことであった。本発明は、現在ＱＥＥＧが連続的監視で実践するアーチファクト低減レベルを達成する。
【００４５】
脳卒中診断の１例として、医師は、症状を示すと判定されてきた１つまたはそれ以上のＱＥＥＧパラメータの連続的監視を開始することができる。確立された基準線が与えられ、医師がこれらのパラメータの範囲を設定し、もしＱＥＥＧがこれらの範囲外となれば、脳卒中の可能性がスタッフに警告される。より自動化された実施例では、システムが基準線を決定し自動的に範囲を設定する、あるいは神経回路網などのインテリジェントシステムを使用してＱＥＥＧと脳卒中を表す１セットの変化を判定することができる。脳卒中は単に１例であり、大脳活動に影響を及ぼすその他多くの症状をこのように診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】定量ＥＥＧの画像である。
【図２】定量ＥＥＧの算出システムの図である。
【図３】ＥＥＧの電極配置のマップである。
【図４】ＥＥＧの電極配置の詳細マップである。
【図５】ＣＺ基準モンタージュの図である。
【図６】発作、筋肉アーチファクト、眼球運動アーチファクトを含むＥＥＧ記録の図である。
【図７】筋肉アーチファクトを除去した図６のＥＥＧ記録の図である。
【図８】眼球運動アーチファクトを除去した図７のＥＥＧ記録の図である。
【図９】定量ＥＥＧの算出方法のフローチャートである。
【図１０】定量ＥＥＧの算出方法のフローチャートである。
【図１１】定量ＥＥＧの算出システムの図である。
【図１２】定量ＥＥＧの算出システムの図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
定量ＥＥＧ（「ｑＥＥＧ」）の画像１００を図１に示す。該方法およびシステムは、ＥＥＧ記録の部分を除去することなく、ｑＥＥＧをアーチファクト削減ＥＥＧ記録から生成して、アーチファクトがｑＥＥＧに影響を及ぼすことを回避することができる。
【００４８】
図２は、定量ＥＥＧの算出システム２０を示す。患者１５は、複数の電極３５ａ〜３５ｃからなる患者の頭に取り付けられる電極キャップ３１を装着するが、この電極キャップは、プロセッサを備えたコンピュータ４１に送る信号を増幅するための増幅器４２からなり、プロセッサが電極３５からの信号を分析し、ＥＥＧ記録５１およびｑＥＥＧを生成するために使用され、それらをディスプレイ５０に表示することができるＥＥＧ装置素子４０に接続される電極３５からの配線３８を備える。本発明で利用される電極は、Ｗｉｌｓｏｎらの米国特許第８１１２１４１号「ＥＥＧ電極の迅速押圧方法および装置」により詳細に説明されており、同特許は引用により全文を本文書に組み込む。ＥＥＧは自動化アーチファクトフィルタリングのために最適化される。その後、ＥＥＧ記録は神経回路網アルゴリズムを用いて処理され、ｑＥＥＧの生成に使用される処理済みＥＥＧ記録を生成する。
【００４９】
ＥＥＧ記録の分析についての追加の説明は、２０１２年９月１５日に提出されたＷｉｌｓｏｎらの米国特許出願第１３／６２０８５５号「ＥＥＧ記録の分析方法およびシステム」に記載されており、同出願は引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００５０】
患者は、プロセッサへの信号を増幅する増幅器に接続された電極からの配線によって患者の頭に装着される複数の電極を有し、プロセッサは電極からの信号を分析して、ＥＥＧ記録を作製するのに使用される。脳は、患者の頭の様々な地点で異なる信号を生成する。図３および４に示すように、複数の電極が患者の頭に配置される。ＣＺサイトが中心である。たとえば、図４のＦｐ１は図６のチャネルＦＰ１−Ｆ３に表される。電極の数は、ＥＥＧのチャネル数を決定する。チャネル数が多いほど、患者の脳活動が詳細に表される。好ましくは、ＥＥＧ装置素子４０の各増幅器４２が患者１５の頭に装着される２つの電極３５に対応する。ＥＥＧ装置素子４０からの出力は、２つの電極によって検出される電気活動の差である。電極対が相互に近くなるほど、ＥＥＧ装置素子４０によって記録される脳波の差が小さくなるため、各電極の配置はＥＥＧ記録にとって重要である。
【００５１】
ＥＥＧは自動アーチファクトフィルタリングのために最適化される。その後、ＥＥＧ記録は神経回路網アルゴリズムを使用して処理され、表示用に分析される処理済みＥＥＧ記録を生成する。ＥＥＧ記録の取得中、処理エンジンはＥＥＧ波形を連続的に分析し、チャネル毎に大半の種類の電極アーチファクトの存在を判定する。人間の読み手と同様、処理エンジンは、ＥＥＧ軌跡の複数の特徴を分析することによってアーチファクトを検出する。好適なアーチファクト検出はインピーダンスチェックとは無関係である。取得中、処理は、電極アーチファクトを探す受信チャネルを監視する。アーチファクトは検出されると、自動的に発作検出プロセスから除去され、任意でトレンディングディスプレイからも除去される。この結果、これまでの生成物と比べて、ずっと高レベルな発作検出精度が達成され、トレンドを読み取りやすい。
【００５２】
ＥＥＧからアーチファクトを除去するアルゴリズムは通常、ＣＣＡ（正準相関分析）やＩＣＡ（独立成分分析）などのブラインド信号源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムを使用して、１セットのチャネルからの信号を１セットの成分波または「ソース」に変換する。
【００５３】
１例では、ＢＳＳ−ＣＣＡと称されるアルゴリズムを用いて、ＥＥＧから筋肉活動の影響を除去する。記録されたモンタージュにアルゴリズムを使用すると、最適な結果が得られない場合が多い。この場合、基準電極が国際１０−２０基準におけるＣＺなどの頭頂電極のなどの１つであるモンタージュを使用することが大抵は最適である。このアルゴリズムによると、記録されたモンタージュは、アーチファクト除去前にまずＣＺ基準モンタージュに変換される。ＣＺで信号が最適な選択でないことを示す場合、アルゴリズムは適切な電極を見つけるため、利用可能な基準電極のリストを参照する。
【００５４】
ユーザ選択モンタージュで直接ＢＳＳ−ＣＣＡを実行することができる。しかしながら、これには２つの問題がある。第１に、これには、ユーザによって目視のために選択される各モンタージュで高額なアーチファクト除去プロセスを実行する必要がある。第２に、アーチファクト除去はモンタージュ毎に変動し、ユーザが最適基準を用いて基準モンタージュを選択する場合にのみ最適となる。ＥＥＧを目視するために必要なモンタージュはアーチファクト除去にとって最適なモンタージュと一致しない場合が多いので、これは適切な解決策ではない。
【００５５】
図５〜８は、読み手に対して脳の真の活動をさらに明確に提示するため、ＥＥＧ信号からアーチファクトを除去する方法を示す。図６は、発作、筋肉アーチファクト、眼球運動アーチファクトを含むＥＥＧ記録４０００を示す図である。図７は、筋肉アーチファクトを除去した図６のＥＥＧ記録５０００を示す図である。図８は、眼球運動アーチファクトを除去した図７のＥＥＧ記録６０００を示す図である。
【００５６】
ＥＥＧ記録の各種トレンドが処理エンジンによって生成される。各種トレンドとは、発作確率トレンド、律動スペクトログラム、左脳半球トレンド、律動スペクトログラム、右脳半球トレンド、ＦＴスペクトログラム左脳半球トレンド、ＦＦＴスペクトログラム右脳半球トレンド、非対称相対スペクトログラムトレンド、非対称絶対的指標トレンド、ａＥＥＧトレンド、抑制部分、左脳半球および右脳半球トレンドである。
【００５７】
律動スペクトログラムは、単独画像で発作の進展を見ることができる。律動スペクトログラムは、ＥＥＧ記録における各周波数に存在する律動量を測定する。
【００５８】
発作確率トレンドは、一定期間にわたる発作活動の算出された確率を示す。発作確率トレンドは検出された発作の期間を示し、発作検出遮断周波数に達しないが、まだ参照し続けるべき記録領域を示唆する。他のトレンドと共に表示される際、発作確率トレンドはＥＥＧにおける定量変化の包括的ビューを提供する。
【００５９】
図９で、定量ＥＥＧの算出方法全体を６００で示す。ブロック６０１で、ＥＥＧ信号が、複数の電極、増幅器、プロセッサを備えるＥＥＧ装置から生成される。ブロック６０２で、ＥＥＧ信号がアーチファクト低減のために連続的に処理され、処理されたＥＥＧ記録を生成する。ブロック６０１で、定量ＥＥＧが処理されたＥＥＧ記録から算出される。好ましくは、高速フーリエ変換信号処理を使用して定量ＥＥＧを計算する。低減されるアーチファクトの種類は、まばたきアーチファクト、筋肉アーチファクト、舌運動アーチファクト、咀嚼アーチファクト、心拍アーチファクトから成る群から選択される。
【００６０】
図１０で、定量ＥＥＧの算出方法全体を７００で示す。ブロック７０１で、ＥＥＧ信号が、電極、増幅器、プロセッサを備えるＥＥＧ装置から生成される。ブロック７０２で、ＥＥＧ信号がアーチファクト低減のために連続的に処理され、連続アーチファクト削減ＥＥＧデータを生成する。ブロック７０３で、定量ＥＥＧが、略リアルタイムで連続アーチファクト削減ＥＥＧデータを用いて計算される。該方法は、定量ＥＥＧに基づき脳卒中を予測することをさらに含む。もしくは、該方法は発作検出のために定量ＥＥＧを利用することを含む。
【００６１】
図１１および１２は定量ＥＥＧの算出システムを示す。患者１５は、ＥＥＧ装置素子４０に接続された電極３５からの配線３８で患者の頭に装着される複数の電極３５ａ〜３５ｃを有する電極キャップ３１を身につけ、ＥＥＧ装置素子４０は、プロセッサを備えるコンピュータ４１へ送る信号を増幅する増幅器４２を有し、プロセッサは電極３５からの信号を分析してＥＥＧ記録５１およびｑＥＥＧ５１を生成し、それらをディスプレイ５０に表示することができる。ＣＰＵ４１は、神経回路網アルゴリズム用のソフトウェアプログラムとｑＥＥＧエンジン用のソフトウェアプログラムとを含む。図１２に示すように、アーチファクト低減エンジン、ｑＥＥＧエンジン４７、マイクロプロセッサ４４、メモリ４２、メモリコントローラ４３、Ｉ／Ｏ４８がＥＥＧ装置４０の構成要素である。ＥＥＧは自動アーチファクトフィルタリングのために最適化される。その後、ＥＥＧ記録は神経回路網アルゴリズムを用いて処理され、表示のために分析される処理済みＥＥＧ記録を生成する。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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