(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠神のＥＥＧを評価するための評価装置（１）の作動方法であって、ＥＥＧ曲線は、該評価装置（１）によって記録され、該評価装置（１）はコンピュータ（２）を備え、前記コンピュータ（２）が、少なくとも患者の欠神状態の現在のステージを、ＥＥＧ曲線から前記欠神のＥＥＧのステージ分類に基づいて決定し、前記欠神状態の深さのステージ間の前記ステージ分類を区別し、前記現在のステージを出力するものにおいて、
ステージ分類の特定の図式は、前記コンピュータ（２）によって、前記欠神状態の区別可能なステージの数に関して異なる、ステージ分類の複数の選択可能な図式（２６）から選択され、かつ、該図式が、前記現在のステージを決定するための前記ステージ分類を自動的に実行するために、使用されることを特徴とする作動方法。
【請求項２】
自分のＥＥＧ曲線が記録された患者の年齢に関する情報が前記評価装置（１）に入力され、かつ、入力された年齢の情報を用いて、前記コンピュータ（２）によって、前記ステージ分類の図式の自動的な選択が実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステージ分類の図式の自動的な選択が、前記記録されたＥＥＧ曲線および／または該ＥＥＧ曲線から導き出されたデータを用いて、前記コンピュータ（２）によって、実行されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＥＥＧ曲線において、低周波の信号成分の所定の最小成分が識別され、高周波の信号成分の所定の最小成分が識別されない場合に、低周波の信号成分の所定の最小成分と組み合わされてもよい、高周波の信号成分の所定の最小成分が識別される場合より、前記欠神状態の区別可能なステージの、より少ない数を有する図式が選択されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記コンピュータ（２）は、まず、前記欠神状態の区別可能なステージの所定の数を有する第１の図式を仮定し、ＥＥＧデータの十分な数が利用できる評価時点で、前記ＥＥＧ曲線における所定の特徴が識別される場合に、前記第１の図式よりも、前記欠神状態の前記区別可能なステージのより少ないか、またはより多い数を有する、前記ステージ分類の第２の図式を選択することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
デルタ帯域における少なくとも周波数成分が、前記コンピュータ（２）によって、前記ＥＥＧ曲線の低周波の信号成分として評価されることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記ステージ分類の標準的な図式に加えて、他の図式、あるいは、患者の発達段階に応じた、前記ステージ分類の複数の他の図式が、前記コンピュータ（２）によって、前記標準的な図式より前記欠神状態の区別可能なステージのより少ない数を有する特別なステージ分類において、選択可能であることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記コンピュータ（２）は、前記ステージ分類の前記選択された図式に基づき、前記ＥＥＧの展開状態に関する情報を決定することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記ＥＥＧ曲線が、前記コンピュータ（２）によって、更なる生体信号によって生成された曲線パターンに関して分析され、かつ、少なくとも１つのこのような曲線パターンが識別されるときは、前記ステージ分類のための、このような曲線パターンを識別しない場合とは異なる図式が、選択されるか否かが検査されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記記録されたＥＥＧ曲線における動きによるアーチファクトを、アーチファクトセンサ（５）によって確定され、かつ、前記確定された動きによるアーチファクトに基づいて、前記ＥＥＧ曲線が補正され、および／または前記ステージ分類が補正または抑制され、および／または該ステージ分類の他の図式が選択されることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
プログラムコード手段を有するコンピュータプログラム、特に、機械読み取り可能な媒体上に記憶されたコンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムがコンピュータ（２）上で実行されるとき、前記コンピュータプログラムは、請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成されている、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
欠神のＥＥＧを評価するための評価装置(１)であって、少なくとも１つのコンピュータ（２）、ＥＥＧ信号検出手段（７）および、出力手段（３）を有する該評価装置（１）において、
前記評価装置（１）は、請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成されていることを特徴とする評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１に記載の、欠神のＥＥＧを自動的に評価するための方法に関する。本発明は、更に、請求項１１に記載の、該方法を実施するためのコンピュータプログラム、および請求項１２に記載の欠神のＥＥＧを評価するための評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
既に特許文献１、特許文献２または特許文献３に基づいて記載されているように、一般的には、本発明は、欠神のＥＥＧの自動評価の分野に関する。ＥＥＧは、ここでは、「Elektroenzephalogramm](電脳図）の略称である。ここでは、ＥＥＧ曲線から、すなわち、患者のＥＥＧ信号の時間的に順次記録された値から、計算的方法によって、例えば、統計的方法に基づいて、ＥＥＧのクラス区分を行なう。該クラス区分では、患者の欠神状態の現在の深さを決定し、クラス区分に基づいて、欠神状態の現在のステージを確定し、かつ出力する。ここでは、欠神状態とは、患者が、年齢に相応しく応答可能および／または触れ合い可能でないか、あるいは可能であっても非常に制限されているような、患者のあらゆる状態を意味する。このことは、患者が覚醒状態にない場合に、当てはまる。
【０００３】
典型的な欠神状態は、例えば手術中の、麻酔の際に、あるいは、患者の他の鎮静の際に存在する。この場合、患者は、麻酔剤の供給によって、麻酔または鎮静される。一般的に言えば、麻酔および鎮静は、睡眠誘発薬物の投与によって引き起こされる状態である。集中治療患者が睡眠誘導薬剤を摂取するとき、これは一般に鎮静と呼ばれる。しかし、鎮静という用語は、集中治療患者に限定されていない。例えば、診断的介入の際に、患者が睡眠誘導薬剤を低用量で服用するとき、これも鎮静と呼ばれる。この目的のために、例えば、静脈内投与される睡眠誘導物質を与える。この代わりに、麻酔および鎮静の際に、セボフルランのようなフルランベースの揮発性麻酔薬を使用することができる。揮発性麻酔薬は、投与量の増加に伴い、発作電位を引き起こすことが可能である。このことは、既に前述の従来技術で説明したように、記録されたＥＥＧ曲線では、適切な評価の場合に識別され、必要な場合には遮られる。
【０００４】
他の典型的な欠神の状態は、例えば、昏睡状態の場合に、あるいは、集中治療での、すなわち、集中治療室(集中治療におけるＥＥＧ）における多くの更なる状態の場合に存在する。集中治療患者は、脳機能に影響を与える異なる疾患を有することがある。典型的には、ＥＥＧでは、脳機能の減衰の増加と共に、減速の進行が生じる。減速の程度に応じて、例えば、異なるステージ、例えばＡないしＦを区別することが可能である。ステージＦまでの減速は、例えば、代謝代償不全、低体温、酸素欠乏によって引き起こされることがある。
【０００５】
一般的に、欠神のＥＥＧまたは欠神の状態という用語は、従って、患者の脳機能が正常な状態と比較して減衰の意味で変更されている場合を含む。減速の上記図式のほかに、ＥＥＧでは、てんかんに典型的な活動のような特別なパターンが生じ得る。
【０００６】
検出されたＥＥＧ曲線は、更に、人の漸進的発達によって、特定の変化を被る。特に顕著な変化を、幼い人間、すなわち子どもの発達では、成人年齢への移行まで、観察しなければならない。特に生後1年以内では、ＥＥＧ曲線は、非常に著しく展開する。
【０００７】
特許文献１からは、人間のＥＥＧが年齢依存性の特性を有することが、既に公知である。ステージ分類を改善するために、該公報に提案されたのは、記憶され異なった年齢依存性の分類関数から、被験者に対する年齢に特異的な分類関数を選択することである。このことによって、正しいステージ分類をより確実に行なうことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】WO 97/15013 A2
【特許文献２】WO 2010/034305 A1
【特許文献３】WO 2010/034270 A1
【発明の概要】
【０００９】
知られた方法を更に改善することが意図されるのは、特に、生後１年以内の非常に幼い患者において、欠神の状態の現在のステージを確実に決定することができるためなのである。
【００１０】
上記課題は、請求項１により、欠神のＥＥＧを評価するための評価装置（１）の作動方法によって、解決される。該作動方法では、ＥＥＧ曲線は評価装置によって記録され、評価装置はコンピュータを備え、コンピュータが、少なくとも患者の欠神状態の現在のステージを、ＥＥＧ曲線から、前記欠神のＥＥＧのステージ分類に基づいて決定し、欠神状態の深さのステージ間の前記ステージ分類を区別し、現在のステージを出力するものにおいて、ステージ分類の特定の図式は、コンピュータによって、前記欠神状態の区別可能なステージの数に関して異なる、ステージ分類の複数の選択可能な図式から選択され、該図式が、現在のステージを決定するためのステージ分類を自動的に実行するために使用される。本発明は、欠神のＥＥＧの、発達または年齢に適合したステージ分類を実行することができ、適切に適合した情報をユーザに表示する、という利点を有する。該情報を、高い信頼性で決定する。かくして、非常に若い患者への柔軟な適応を行なうことができる。新生児や非常に幼い子供の場合には、非常に最近の知見に示すように、わずかな欠神のＥＥＧのステージのみが区別可能である。脳の成熟度に応じて、区別可能なステージの数が増加する。
【００１１】
評価装置は、例えば、患者の近傍に設けられるコンパクトな装置として形成されていてもよい。評価装置は、複数の構成要素からなる装置としても形成されていてもよい。該構成要素は、例えば建物の異なる部屋に、分散して配置されていてもよい。例えば、評価装置は、ＥＥＧ曲線を記録するためのデータ記録ステーションと、そこから離隔して設けられたコンピュータ、例えば、ＥＥＧ曲線のオンライン評価のための集中治療室での中央コンピュータ、あるいは、ＥＥＧ曲線のオフライン評価のためのコンピュータを有することができる。
【００１２】
本発明の有利な実施の形態によれば、ステージ分類のどの図式が今後使用されるかを決めるために用いる所定の特徴をＥＧＧ曲線が有するか否か、を欠神状態の開始後に検査することが意図されている。従って、ステージ分類の複数の選択可能な図式からの所定の図式の選択を、欠神状態の開始直後に一度行なうことができる。ＥＥＧ曲線を、欠神状態中に、ステージ分類の図式を選択するために用いる特徴に関し引き続き分析し、かつ、後の動作において、必要な場合には、一度選択された一方の図式から、他方の選択されている図式へ変更することも可能である。
【００１３】
ステージ分類の選択された図式に基づき決定された、欠神状態の現在のステージを、出力するのは、例えば、該ステージを、評価装置のインタフェースを介して、他の評価装置に転送し、あるいは、直接評価装置において、視覚的に、例えばディスプレイに示すことによって、である。本発明の有利な実施の形態によれば、更に、ステージ分類の現在選択されている図式に関する情報を、例えば、前記インタフェースへの出力、または評価装置上の視覚的な表示によって、出力する。このことは、評価装置のユーザに、出力されたデータの迅速かつ直感的な評価を可能にする。
【００１４】
コンピュータによるＥＧＧ曲線の評価および欠神のＥＥＧのステージ分類のためには、種々の方法およびアルゴリズムが適切である。両者のうち、いくつかを、以下に例として説明する。
【００１５】
脳波検査は、脳によって発生された電気活動を表示するための方法である。従来の方法では、巻取紙上でマルチチャンネルレコーダ（Mehrkanalschreiber）を用いてＥＥＧの登録を行なう。だんだん、記録をコンピュータによって行なう。
【００１６】
脳電図（ＥＥＧ）における波形の構成は、脳の機能状態に依存している。手術や集中治療の分野において患者に起こるＥＥＧ画像は多様であり、多数の内因性および外因性要因によって、影響を受けることがある。通常の覚醒時ＥＥＧのほかに、例えば、睡眠時ＥＥＧの要素、薬剤および他の外因的に供給される化学物質の作用、換気依存のおよび代謝の影響、温度の作用、外傷性脳損傷の結果、ならびに、炎症性の、血管の、退行性の、および腫瘍によって引き起こされるＥＥＧ変化を予想することができる。
【００１７】
以下の周波数範囲には、ＥＥＧで発生した波が関連づけられる。すなわち、アルファ（７．５−１２．５Ｈｚ）、ベータ（＞１２．５Ｈｚ）、シータ（３．５−７．５Ｈｚ）およびデルタ（０．５−３．５Ｈｚ）である。そのほかに、サブデルタ（＜０．５Ｈｚ）およびガンマ帯（＞３０Ｈｚ）を区切ることが可能である。調査結果では、周波数範囲の波を、振幅、周波数、規則性、時間的構造、空間分布および刺激時の変化に関して記載する。ＥＥＧの振幅をμＶで測定する。より高周波の波は、一般的に、より小さな振幅を有し、他方、振幅の増加は、通常、減速に結びついている。
【００１８】
睡眠の、麻酔のおよび昏睡状態のＥＥＧステージを分類するために、クーグラーは、覚醒状態を、Ａと呼び、脳機能の進行性の減衰時のＥＥＧ画像を、文字ＢないしＦと呼ぶことを提案する。ＥＥＧ曲線を評価するために、特定の周波数範囲、典型的なパターンの波の周波数および振幅を使用する。
【００１９】
覚醒時ＥＥＧ、ステージＡは、成人の大多数において、アルファ周波数範囲の波を特徴とする。ステージＢは、迅速な周波数および低振幅の波を特徴とする。ステージＣおよびＤでは、シータ波とデルタ波が発生する。ステージＥでは、高振幅デルタ活動は、曲線画像を決定する。ステージＦは、平坦のないし等電位の曲線区間と、より高い波のグループとの間の変化、バースト抑圧パターン、あるいは連続的な非常に平坦な活動を特徴とする。
従来のＥＥＧの導出は比較的複雑である。解釈は専門的な知識と経験が必要とする。動的に進行するＥＧＧの変化の、より良い評価は、元の信号とＥＥＧスペクトル分析を記録することにより可能となる。ＥＥＧパワースペクトルを計算するために、所定の時間間隔の間、ＥＥＧ信号を、アナログ・ デジタル変換後に、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）に晒す。フーリエ変換によって、ＥＥＧの波形パターンを、基礎となる振動成分に分解する。時間領域から周波数領域への変換を行なう。振動成分の二乗振幅は、パワースペクトルを形成する。ＥＥＧパワースペクトルでは、時間信号に発生する周波数を読み取ることができる。しかしながら、これらの情報も、ＥＥＧステージ従ってまた脳の機能状態に関する推論を得るためには、解釈を必要とする。
フーリエ変換の結果の更なる処理は、いわゆるスペクトルパラメータの抽出、および更なる統計計算を含む。スペクトルから誘導することができるパラメータは、例えば、全体的パワー、および異なる周波数帯域における絶対的および相対的パワーを含む。頻繁に使用されている他のパラメータは、中央値、スペクトルエッジ周波数および卓越周波数である。中央値は、スペクトルの領域を２つの等しい部分に分割する際の周波数である。スペクトルエッジ周波数は、通常、９５％の分位数として定められ、すなわち、スペクトルの全パワーの９５％は、この周波数の下にある。卓越周波数は、最大パワーを有する周波数である。
パワースペクトルにより、ＥＥＧ部分の周波数分布は、明示することができる。対照的に、バースト抑制フェーズまたは発作電位のような特定のパターンは、一般に、スペクトルから推定することができない。
【００２０】
パワースペクトルの迅速な計算のための方法は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）である。
【００２１】
時間領域でＥＥＧ信号を分析するための可能性は、自己回帰パラメータの確定である。自己回帰（ＡＲ）のパラメータは、時間領域から変数である。特定の時点での測定値は、自らの過去の値およびランダム成分の加重和として表わされる。重みはＡＲパラメータである。ＡＲプロセスのための一般的な式は次のとおりである。
Ｙｔ＝ａ１＊Ｙｔ−１＋．．．＋ａｐ＊Ｙｔ−ｐ＋ｅｔ
ここでは、Ｙｔは、時刻ｔにおける測定値を表わし、ａｉ，ｉ＝１，．．．，ｐ はＡＲパラメータを表わし、ｅｔは、あらゆる時間ｔにおける平均値０および一定の分散を有する独立したランダム成分を表わす。文字ｐは、工程の順序、すなわち計算に入れられる過去の値の数を表わす。モデルパラメータを、ユール・ウォーカー方程式を用いて推定することができる。モデルの順序を確定するために、およびモデルの質を検査するために、通常は、ボックスとジェンキンズの試みを使用する。更なる評価方法およびモデルクラスの概要を与えるのは、ケイとマープルである。
【００２２】
ＥＥＧ測定を特徴づけるために頻繁に使用される方法は、ヒョルスによって提案されかつ彼にちなんで命名された特殊なＥＥＧパラメータの計算である。この方法とは、３つのパラメータ、すなわち活動度、移動度および複雑性である。ヒョルス・パラメータを、ＥＥＧ信号の分散およびその第１および第２の導関数から計算する。代わりに、ヒョルス・パラメータの計算を、周波数領域でも、スペクトル分析を用いて、計算することができる。
活動度は、信号の全体のパワーに対応し、従って、ＥＥＧ測定の振幅の大きさの尺度である。移動度を、平均周波数の尺度として、および、複雑性を、信号の変動性の尺度としての解釈することができる。
純粋なスペクトルパラメータまたは純粋なＡＲパラメータのほかに、例えば、スペクトルパラメータ、ＡＲパラメータ、ヒョルス・パラメータあるいはカオスパラメータおよび／または他のパラメータの組み合わされた確定も可能である。
【００２３】
スペクトルパラメータおよび/またはＡＲパラメータおよび/またはヒョルス・パラメータおよび/またはカオスパラメータおよび／または他のパラメータに基づいて、多変量分類関数によってＥＥＧデータを分類するためには、例えば、判別式分析方法または神経回路網が適切である。
【００２４】
判別式分析的な分類方法は、オブジェクトを、一連の検出された特徴に基づいて、複数の所定のグループのうちの１グループに割り当てるために適している。欠神のＥＥＧステージ分類では、ＥＥＧ部分は、スペクトルパラメータおよび/またはＡＲパラメータおよび/またはヒョルス・パラメータおよび/またはカオスパラメータによって特徴づけられる、分類されるオブジェクトを形成する。適切な分類関数を計算するために、パラメトリックおよびノンパラメトリックの試みを区別することができる一連の方法がある。グループの所属が知られているオブジェクトの無作為標本によって、観察された特徴値に基づいて、分類関数が導出される。
【００２５】
パラメトリック法では、様々なグループにおいて観察された特徴ベクトルが、多変量正規分布に従うことが前提とされる。線形判別分析は、個々のグループ内の共分散行列の平等を前提とする。二次判別分析は、グループの、異なる共分散行列を計算に入れることを可能にする。距離尺度として、マハラノビス距離を使用する。マハラノビス距離は、観測ベクトルと、グループの平均値との重みづけ距離を表わす。このとき、オブジェクトは、マハラノビス距離の、選択された方法に依存する関数が最小であってなるグループに割り当てられる。
【００２６】
特徴ベクトルの分布が未知であり、または正規分布を有していない場合には、分類規則を導出するためのノンパラメトリックな方法を使用することができる。例証的な方法は、k最近傍法である。ここで、分類される特徴ベクトルと、利用可能な無作為標本の全ての他の特徴ベクトルとの距離を形成し、大きさに従って類別し、ｋ最小距離を有する観測ベクトルを決定する。計算に入れられる値の数ｋを事前に設定する必要がある。次に、これらのｋ値がどのグループに属するのかを決定し、個々のグループにおける測定の全数に対する該ｋ値の割合を確定する。このとき、割り当てを、この割合が最大であってなるグループにて行なう。
【００２７】
このノンパラメトリック法は、パラメトリック法と比較して、計算の増大した労力を必要とする。何故ならば、オブジェクトの分類のためには、全体の元のデータレコードを利用せねばならないからであって、他方、パラメトリック法では、オブジェクトの特徴値を分類関数に挿入するのである。
【００２８】
分類方法の質を評価するためには、関連の誤り率を使用することができる。誤り率は、誤った分類の割合を意味するのである。誤り率を推定するための可能性は、データの再分類からなる。しかしながら、かくして確定された誤り率は、真の誤り率の、余りにプラスの評価をもたらす。誤り率のより現実的な推定値が、与えられているのは、分類を、独立のデータレコードでチェックするときである。このことは、与えられたデータレコードを、分類規則を推論するためのトレーニング・データレコードと、分類を検証するためのテストデータレコードとに分割することによって、行なうことができる。データを分割する極端な形は、いわゆるクロスバリデーションまたはリーブ・ワン・アウト法で構成されている。この場合、観察を、夫々、データレコードから削除し、分類を、残りのデータから算出した判別関数に基づいて行なう。
【００２９】
判別関数を導出するための多数の潜在的な特徴が存在するとき、適切なステップバイステップ法によって、グループのできる限り大きな分離を保証するところのパラメータが確定される。この目的のために、一連の方法が、文献で提案される。例えば、ウィルクスのラムダ分布に基づいてグループ分類への最大の貢献をもたらすところのパラメータを、段階的に評価に組み入れる。
【００３０】
麻酔ＥＥＧまたは集中治療ＥＥＧのステージ分類を、導入部で述べたように覚醒状態をＡと呼び、脳機能の非常に深い減衰をＦと呼ぶところのクーグラーに依拠して、行なうことができる。中間ステージＢないしＥは、特許文献１の表１に示すように、更に分割することができる。分類ＡないしＦの代わりに、数字の付いたスケール、例えば１００ないし０を使用することも可能である。
【００３１】
ステージ分類の更なる改善を達成するのは、異なる記憶された年齢依存の分類関数から、被験者にとって年齢に特有の分類関数を選択するときである。一人の人間のＥＥＧが、年齢依存性の特徴を有することが判明した。簡単に表現すれば、例えば、成人の場合のスペクトルは、加齢とともに、覚醒状態で、低い周波数にシフトする。麻酔中では、例えばデルタパワーは低下している。年齢に特有の分類関数を計算に入れることによって、正しいステージ分類を確実に行なうことができる。
【００３２】
本発明の有利な実施の形態によれば、自分のＥＥＧ曲線が記録される患者の年齢に関する情報を、評価装置に入力する。入力された年齢の情報を用いて、コンピュータによって、ステージ分類の図式の自動的な選択を行なう。このことは、患者の年齢の手動入力によって、ステージ分類の、多分適切な選択されるべき図式の範囲を制限することができるという利点を有する。しかしながら、明らかになったように、ステージ分類の選択されるべき図式の明瞭な設定が、年齢表示に基づいてのみでは、満足な結果をもたらさないのである。何故ならば、人間および該人間の脳が、年齢に応じて異なって発達し、従って、所定の年齢制限、すなわち、ＥＥＧ曲線において、例えば、ステージＡないしＦへの、成人に通常の区分を行なうことができるような年齢制限を定めることができないからである。検査は、このようなステージ分類が、生後約半年の頃から可能であることを示す。しかしながら、年齢の広がりは比較的大きい。従って、非常に幼い子どもの場合には、余り分化していないステージ分類を基礎にすることは、有利である。
【００３３】
本発明の有利な実施の形態によれば、ステージ分類の図式の自動的選択を、記録されたＥＥＧ曲線および／または該ＥＥＧ曲線から導き出されたデータを用いて、コンピュータによって、実行する。このことは、ステージ分類の適切な図式の確実性のある選択を、自動的に、すなわち、評価装置の使用が更に簡単であるように、いずれにせよ記録された曲線に基づいて、行なうことができるという利点を有する。記録された曲線を、例えば、以下の程度に、すなわち、ＥＥＧ曲線が、特定の特徴的な特性曲線パターンであるか、特定の統計データであるかを検査し、両者のいずれかが、曲線から確定されることができ、かつ、ＥＥＧの特定の展開状態にとって特徴的であるほどまでに計算に入れることができる。かくして、ステージ分類の図式の選択を、例えば、振幅データ、周波数データおよび／または平均値、あるいはＥＥＧ曲線の振幅および／または周波数の時間的推移に基づいて実行することができる。
【００３４】
本発明の有利な実施の形態によれば、前記ＥＥＧ曲線において、低周波の信号成分の所定の最小成分が識別され、高周波の信号成分の所定の最小成分が識別されない場合に、低周波の信号成分の所定の最小成分と組み合わされてもよい、高周波の信号成分の所定の最小成分が識別される場合より、前記欠神状態の区別可能なステージの、より少ない数を有する図式が選択される。かくして、例えば、ＥＥＧにおいて主に低速の波のパターンおよび相応に低周波の信号成分を示す、子どもの年齢の患者の場合、余り区別できないステージを有するステージ分類の適切な図式を選択することができる。ＥＥＧ曲線においてより高い周波数の信号成分を特徴とする中年患者の場合には、適切なより細かく分化されたステージ分類を有する図式を選択することができる。
【００３５】
麻酔薬および／または鎮静剤の影響下で、低周波信号成分として、デルタ波が生じることがある。これらの低周波の波が、高周波の波の最小部分に重畳されている（麻酔の効果の発現）とき、これが分化したＥＥＧであるという決定を下すことができる。従って、欠神状態の区別可能なステージのより多い数の図式を選択することができる。ＥＥＧが低周波の波からのみなるとき、区別可能なステージのより少ない数の図式を選択するほうがよい。
【００３６】
幼い子どもの場合、低周波の信号成分の低い部分を有するか、該部分を有しない高周波数の活動（例えば年齢の高い子どもまたは大人の場合にステージＢおよびＣで典型的である）が、測定の過程で生じるとき、欠神状態の区別可能なステージのより多い数の図式を選択する。
【００３７】
本発明の有利な実施の形態によれば、ＥＥＧ曲線における高周波の信号成分の所定の部分の識別の際に、欠神状態の区別可能なステージのより多い数を有する図式を選択することができる。しかしながら、「低周波信号成分の最小部分の非識別」が生じ、「高域信号成分の特定の部分の識別」が生じない場合には、欠神状態の区別可能なステージのより多い数の図式を選択しないほうがよい。というのは、この場合は、ほぼ完全に、または完全に抑制されたＥＥＧ(ゼロラインを有する「ステージＦ」)だろうだからである。
【００３８】
本発明の有利な実施の形態によれば、コンピュータは、まず、欠神状態の区別可能なステージの所定の数を有する第１の図式を仮定し、かつ、ＥＥＧデータの十分な数が利用できる評価時点で、ＥＥＧ曲線における所定の特徴が識別される場合に、第１の図式よりも、欠神状態の区別可能なステージの、より少ないか、またはより多い数を有する、ステージ分類の第２の図式を、選択する。例えば、ＥＥＧ曲線における低周波の信号成分の最小部分の識別の際には、ステージ分類の第２の図式を選択することができる。選択条件、すなわち、特定の特性の識別が生じないとき、コンピュータは、例えば、第1の図式を使用し、あるいは、第１の図式を、ステージ分類の自動的な実行のために使用される図式として選択することを継続することができる。例えば、第１の図式として、大人のためのステージ分類の図式を使用することができる。(該図式は)、例えば、ステージ分類ＡないしＦ、あるいは、特許文献１の表１に記載されているように、ステージＡ０，Ａ１，Ａ２，Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，ＥおよびＦを有するより細かな分類を有する。ステージ分類の第２の図式は、例えば、ステージＡ，ＥおよびＦへの分類を有することができる。ステージ分類の、第１の図式と第２の図式への前述の割り当てを、逆に行なうこともできる。
【００３９】
コンピュータがまず仮定する元である第１の図式を設定するために、患者の入力された年齢情報も使用することができる。非常に小さな子どもの場合、特に、新生児および未熟児の場合には、ステージ数の減少したステージ分類がまず使用可能であることが前提とされる。このことは、出願人による現在のＥＥＧ分析が示すように、生後２または３カ月のすべての子どもの場合に、当てはまるだろう。対応の年齢情報では、評価装置は、ステージ分類Ａ，Ｂ，．．．Ｆまたは１００ないし０から仮定せず、ステージ分類の減少した図式から仮定する。より年上の子どもの場合、評価装置は、まず、区別可能なステージの多い図式から仮定し、次に、測定中に、必要な場合には、区別可能なステージの少ない図式へ移行することができる。
【００４０】
本発明の有利な実施の形態によれば、デルタ帯域における少なくとも周波数成分を、ＥＥＧ曲線の低周波の信号成分として評価する。更に、デルタ帯域より下の周波数を有する周波数成分も、低周波信号成分として評価することができる。本発明の実施の形態では、デルタ帯域より上の周波数を有する周波数成分を、高周波数の信号成分として評価することができる。
【００４１】
ステージ分類の図式を自動選択するための更なる基準として、バースト抑制パターンまたは抑制ＥＥＧにおけるいわゆる抑制区間に関するＥＥＧ曲線を評価することができる。ここでは、バーストは、ＥＥＧ曲線における信号波のシーケンスを意味する。ＥＥＧ曲線における抑制区間は、バーストが発生せず、信号が、バーストの信号波と比較して平坦なコースを有してなる曲線部分である。隣接するバースト間の部分を、抑制区間と呼ぶ。本発明の有利な実施の形態によれば、ＥＥＧ曲線の評価の際に、バースト抑制パターンの識別を行なうことができ、バースト抑制パターンの予め定められた特徴がＥＥＧ曲線に発生するとき、ステージ分類の図式、すなわち、ステージ分類の他の方法で選択された図式と比べて、欠神状態の区別可能なステージのより少ない数を、有するところの図式を選択することができる。バースト抑制パターンの特徴として、例えば、抑制区間の長さまたはバースト抑圧パターンまたはバースト抑制率（ＢＳＲ）を使用することができる。バースト抑制率は、ＥＥＧ曲線部分のどの位のパーセントが抑制区間からなるのかを示す。更に、複数のバースト間の間隔の尺度であるインター・バースト間隔（ＩＢＩ）を、特徴として使用することができる。
【００４２】
本発明の有利な実施の形態によれば、ステージ分類の標準的な図式に加えて、他の図式、あるいは、患者の発達段階に応じた、ステージ分類の複数の他の図式が、コンピュータによって、前記標準的な図式より前記欠神状態の区別可能なステージのより少ない数を有する特別なステージ分類において、選択することができる。このことは、ＥＥＧの展開段階に特に良好に適合されたステージ分類を可能にする。
【００４３】
特に、欠神状態の開始後の評価点までのＥＥＧデータの記録は、有利である。このことによって、ステージ分類の当該の図式の選択の際に、まだ覚醒状態で記録されたＥＥＧデータによるあり得る捏造を回避する。検査は、覚醒時ＥＥＧに基づいて、欠神のＥＥＧの展開に関するステージ分類を評価することは実際に不可能であることを示す。
【００４４】
本発明の有利な実施の形態によれば、ステージ分類の選択された図式に基づき、ＥＥＧの展開段階に関する情報を決定する。ＥＥＧの展開段階に関するこの情報を、評価装置において内部で再使用することができる。その目的は、このこととは別に、特定の更なる評価またはＥＥＧ信号の解析の分類関数に影響を与えるためである。ＥＥＧの展開段階に関する情報も、例えば、評価装置のインタフェースを介して他の装置に出力し、あるいは、例えば、評価装置のディスプレイ上に視覚的に表示することができる。
【００４５】
本発明の有利な実施の形態によれば、ＥＥＧ曲線を、更なる生体信号によって生成された曲線パターンに関して分析し、かつ、少なくとも１つのこのような曲線パターンが識別されるときは、ステージ分類のための、このような曲線パターンを識別しない場合とは異なる図式が、選択されるか否かを検査する。かくして、例えば、外からの信号の干渉、アーチファクト、特に動きによるアーチファクト、およびてんかんに典型的な電位を検出し、ステージ分類の図式の選択のためのみならず、実際のステージ分類、すなわち分類関数のためにも、計算に入れることができる。
【００４６】
本発明の有利な実施の形態によれば、ＥＥＧ曲線における動きによるアーチファクトを、評価装置に接続されていてもよいアーチファクトセンサによって確定し、かつ、確定された動きによるアーチファクトに基づいて、ＥＥＧ曲線を補正し、および／またはステージ分類を補正および／または抑制し、および／または該ステージ分類の他の図式を選択する。このようなアーチファクトセンサは、例えばＥＧＧ電極の変形センサとして形成されていてもよい。このような変形センサは、変形によって可変であり、かつ、ＥＥＧ電極の変形と相関する容量変化を有するコンデンサを含むことができる。
【００４７】
欠神状態の現在のステージを決定するために、および／または、ステージ分類の、使用されるべき図式を選択するために、ＥＥＧ曲線を直接使用するか、あるいは該ＥＥＧ曲線から導き出されたデータを使用することができる。例えば、周波数成分を、フーリエ解析または類似の解析によって決定することができる。振幅値を、統計学的に評価することができる。振幅統合ＥＥＧを決定することができる。振幅統合ＥＥＧは、ＥＥＧ部分の振幅の、時間圧縮された表現である。振幅統合ＥＥＧの計算の際に、ＥＥＧ信号を、例えば強く濾過し、整流し、かつ平滑することができる。
【００４８】
明細書の最初の部分に記載した課題は、更に、請求項１１によれば、プログラムコード手段を有するコンピュータプログラム、特に、機械読み取り可能な媒体上に格納されたコンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムをコンピュータ上で実行するとき、コンピュータプログラムが前述のタイプの方法を実施するために構成されていることによって、解決される。コンピュータプログラムを、特に、前述の評価装置のコンピュータにより、実行することができる。ここでは、コンピュータプログラムを、例えば、機械読み取り可能媒体、例えば、ＣＤまたはＤＶＤ、メモリスティック、インターネットサーバーまたは評価装置の記憶媒体上に記憶することができる。
【００４９】
明細書の最初の部分に記載した課題は、請求項１２によれば、欠神のＥＥＧを評価するための評価装置であって、該評価装置は、少なくとも１つのコンピュータ、ＥＥＧ信号検出手段および、出力手段を有し、評価手段装置は、前述のタイプの方法を実施するために構成されていることによって、解決される。例えば、評価装置が、例えば本方法を実施するために構成されており、詳しくは、このコンピュータは、前述のタイプのコンピュータプログラムを実施するのである。出力手段は、例えば、評価装置のインタフェース、または視覚的に表示するための手段、例えばディスプレイであってもよい。
【００５０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述する。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】ＥＥＧを記録する際の評価装置を示す。
【図２】評価装置によって記録されたＥＥＧ曲線と、該ＥＥＧ曲線から導き出されたデータの図を示す。
【図３】評価装置における欠神ＥＥＧを評価する際の順序の図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
図では、同一の参照符号を、対応し合う要素に対して使用する。
【００５３】
図１は、欠神ＥＥＧを評価するための評価装置１を示す。評価装置１は、該評価装置で、例えばメインボード上に設けられたコンピュータ２を有する。該コンピュータは、例えばマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラとして形成されていてもよい。更に、評価装置1は、表示手段３、例えばディスプレイを有する。表示手段３には、曲線の推移をグラフで示し、あるいは、他の、検出されかつ検出情報から決定されたデータを、再生することができる。表示装置１は、更に、例えばプラグインコネクタを介してＥＥＧ電極７を接続するために使用される電気コネクタ４を有する。
【００５４】
図１には、複数のＥＥＧ電極７が患者の頭部に設けられている様が示されている。ＥＥＧ電極７は、評価装置の近傍で結合されて共通のケーブルハーネス５を形成しているケーブル６を介して、評価装置１の電気コネクタ４に接続されている。共通のケーブルハーネス５を、例えば、ケーブルの間にある容量値を評価することによって、動きによるアーチファクトを識別するための１つまたは複数のアーチファクトセンサとして使用することができる。この目的のために。評価装置１には、ケーブルハーネス５のライン６の間の容量を検出するための検出手段が設けられている。
【００５５】
図２は、評価装置１の表示手段３に出力された典型的なデータを例示している。上方のウィンドウには、ＥＥＧセンサによって記録するところの、例えば１つのまたは複数のＥＥＧ曲線１０を、経時的な曲線の推移として表示することができる。表示領域１１には、コンピュータ２によって、ＥＥＧ曲線を評価することによって確定される、欠神状態の現在のステージを、表示することができる。表示領域１１には、麻酔の深さまたは鎮静の深さを、更に、０ないし１００の範囲の無次元数として出力することができる。
【００５６】
時間ダイアグラムの右下には、確定されたステージの時間的推移を、領域１１で示すように、曲線の推移１４として表示することができる。ダイアグラムの縦軸には、領域１３では、ステージ分類の選択された図表の区別可能なステージＡないしＦが再現されている。ＡないしＦの情報は、一人の成人患者におけるステージ分類を示している。例えば非常に幼い子どもでは余り展開していないＥＥＧの場合、領域１３では、そのとき、ステージ分類の、コンピュータによって選択された異なる図式に基づき、異なる出力、例えば、文字Ａ，ＥおよびＦのみを行なうことができる。分類ＡないしＦの代わりに、例えば、数字の付いたスケール、例えば１００ないし０を使用することが可能である。
【００５７】
以下の表は、分類ＡないしＦを有するステージと、数字の付いたスケール(指標値)との間の例示的な割り当てを示している。
【００５８】
【表１】
0006517241.tif 000002
【００５９】
既述のように、未熟なＥＥＧを有する子どもの場合には、少ないステージを有するステージ分類（ここでは、例えばＡ，Ｅ，Ｆ）を使用するほうがよい。指標値１００−０を、減少したステージ分類に適合させるだろときは、全指標範囲１００−０を使用するだろうし、あるいは、指標範囲１００−０の一部分のみを使用する。例えば、範囲１００−９５および範囲３６−０のみを使用するだろう。
【００６０】
図３は、コンピュータ２によってＥＥＧ曲線を自動的に評価する際のシーケンスを示す。図３に再現したブロック２０，２１，２２，２３，２４，２５は、ここでは、コンピュータ２上で実行される特定の評価関数またはアルゴリズムを示す。かくして、ブロック２０，２１，２２，２３，２４，２５は、例えば、コンピュータ２によって実行されるコンピュータプログラムのプログラムブロック、プログラムモジュールまたはサブプログラムとして形成されていてもよい。
【００６１】
ブロック２０では、ＥＥＧ曲線の読み取りを行なう。後続のブロック２１では、例えば、フーリエ変換によって、パワースペクトルおよび／または振幅統合ＥＥＧを決定することによって、ＥＥＧ曲線の信号解析を行なう。後続のブロック２２では、１つまたは複数の、以下になお説明する基準に従って、複数の選択可能な図式２６からステージ分類の使用されるべき図式の選択を行なう。３つのブロック２６によって、３つの選択可能な図式が、例示されている。これらの図式のうち１つを、コンピュータ２が、ブロック２２の中で選択する。
【００６２】
後続のブロック２３では、ＥＥＧ曲線の以下になされるべき分類のために、および欠神のＥＥＧのステージ分類に基づいて現在のステージを確定するために分類関数の選択を行なう。コンピュータが、ブロック２３で、３つの選択可能な分類関数２７のうち１つを選択することができることが例示されている。後続のブロック２４で、選択された分類関数に基づいて、ＥＥＧ曲線または該ＥＥＧ曲線から決定されたデータの評価を行なう。その目的は、欠神のＥＥＧのステージ分類を、ステージ分類の、ブロック２２で選択された図式を用いて実行するためである。後続のブロック２５では、次に、必要な場合には、別のデータのほかに、欠神状態の、確定された現在のステージを出力する。
【００６３】
ブロック２２では、予め既に詳細に述べたように、ステージ分類の使用されるべき図式を使用可能な図式２６から選択することを、自分のＥＥＧ曲線が記録される患者の、予め入力された年齢に基づいて、記録されたＥＥＧ曲線に基づいて、および／または、該ＥＥＧ曲線から導き出されたデータ自体および／または、ステージ分類の、予め選択された図式に基づいて、行なうことができる。特には、この目的のために、欠神状態の開始後に、ＥＥＧ曲線を使用することができる。かくして、ＥＥＧの展開または患者の発達および患者の年齢に適合されたステージ分類を行なうことができる。これと同様に、ブロック２３では、使用可能な分類関数２７からの、１つの分類関数の適切に適合された選択を行なうことができる。ブロック２３における選択の際の基準は、１つまたは複数の前に挙げた基準であってもよい。
【００６４】
これに対応して、ブロック２４では、患者の年齢および発達段階に２重に適合した、欠神のＥＥＧのステージ分類を行なう。ブロック２３における適切な分類関数によって、ＥＥＧ曲線の更なる評価に関して、ステージ分類を最適化する。このことから得られたデータを、知られた評価装置とは異なり、常に、ステージ分類の同一の図式で分類するとは限らず、却って、ブロック２２で選択された、かつ、患者の夫々の年数段階および発達段階のために最適化された、ステージ分類の図式に基づいて、データを可変に分類することができる。例えば、成人の患者では、分類関数のために、成人のアルゴリズムを選択する。プロセスにおいて確定された結果を、次に、ステージ分類の選択された図式に基づき、６つのステージＡないしＦのうちの１つに分類する。非常に幼い子供の場合には、分類関数としては、「子どものアルゴリズム」を使用するだろう。ステージ分類のためには、例えば３つのみの異なる区別可能なステージを有する余り細かくない図式を使用するだろう。
【符号の説明】
【００６５】
１  評価装置
２  コンピュータ
２６  図式
【図１】
0006517241.tif 000003
【図２】
0006517241.tif 000004
【図３】
0006517241.tif 000005