(57)【要約】  体内治療領域内に提供される刺激に対する人工的に誘発された機械的筋肉反応を検出するための神経監視システムは、機械的センサ、刺激装置、及びプロセッサを含む。プロセッサは、刺激装置を介して周期的刺激を提供し、１つの刺激に従う予想される反応ウィンドウ内の機械的センサからの出力を監視し、更に次の刺激の適用前に終了して、刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成される。
2021526411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒト対象者の体内治療領域内に与えられた刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出するための神経監視システムであって、前記体内治療領域は、前記筋肉を神経支配する神経を含み、前記神経監視システムは、
前記筋肉と機械的に通信するように配置され、前記筋肉の感知された機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように構成された非侵襲性機械的センサ、
前記体内治療領域内に周期的刺激を与えるように構成された刺激装置であって、前記周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激と、を含む、刺激装置、及び
前記機械的センサ及び前記刺激装置と通信するプロセッサであって、前記プロセッサが、
前記刺激装置に前記周期的刺激を与え、
前記機械的センサから前記筋音図法出力信号を受信し、
前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、前記筋音図法出力信号の反応ウィンドウを分析し、
前記第１の刺激が前記反応ウィンドウ内の前記筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示する、ように構成され、
前記反応ウィンドウが、前記第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、
前記反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、プロセッサ、を備える、神経監視システム。
【請求項２】
前記プロセッサが、前記反応ウィンドウ内のみの前記筋音図法出力信号を分析することによって前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に構成されている、請求項１に記載の神経監視システム。
【請求項３】
前記プロセッサが、教師あり学習アルゴリズムを使用して前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成され、
前記教師あり学習アルゴリズムが、前記反応ウィンドウを、
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものである、及び
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものではない、
を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、請求項１又は請求項２に記載の神経監視システム。
【請求項４】
前記筋音図法出力信号の前記１つ以上の特性が、時間の関数として前記反応ウィンドウ全体にわたる前記筋音図法出力信号の振幅のグラフを含み、
前記教師あり学習アルゴリズムが、前記グラフの１つ以上のグラフィック態様を分析するように動作する画像ベースの分類子を含む、請求項３に記載の神経監視システム。
【請求項５】
前記機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、
前記プロセッサは、前記３つの軸のそれぞれにおける監視された前記加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、請求項１〜４のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【請求項６】
前記プロセッサが、前記皮膚表面に垂直な方向における前記筋肉の運動の大きさが、前記皮膚表面に接する方向における前記筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、請求項５に記載の神経監視システム。
【請求項７】
（Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２である、請求項１〜６のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【請求項８】
前記プロセッサは、
前記反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する前記筋音図法出力信号からの信号コンテンツを特定し、
前記信号コンテンツの周波数成分を判定し、
前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号から前記周波数成分を減衰させるよう更に構成され、
前記プロセッサは、前記反応ウィンドウ内の減衰した前記筋音図法出力信号を使用して前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、請求項１〜７のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【請求項９】
前記筋音図法出力信号からの前記信号コンテンツが、少なくとも部分的にＴ１とＴ２との間に存在する、請求項８に記載の神経監視システム。
【請求項１０】
前記周期的刺激が複数の刺激を含み、
前記信号コンテンツが、前記複数の刺激にわたって存在する、請求項８又は請求項９に記載の神経監視システム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、
前記反応ウィンドウ内の検出された誘発される筋肉反応に対応する時間を特定し、
前記第１の刺激と、検出された誘発される筋肉反応に対応する前記時間との間の第１の反応の待ち時間を判定し、
前記刺激装置によって与えられる後続の刺激によって誘発される、その後に検出された筋肉反応に対応する時間を特定し、
前記後続の刺激と、前記その後に検出された筋肉反応の前記時間との間の第２の反応の待ち時間を判定し、
前記第２の反応の待ち時間が前記第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを提供するように更に構成されている、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【請求項１２】
前記第１の刺激が第１の電流の大きさを有し、後続の刺激が第２の電流の大きさを有し、前記第１の刺激に対する検出された誘発される筋肉反応が、筋音図法出力信号の大きさを有し、
前記第２の電流の大きさが、
前記第１の電流の大きさとは異なり、
前記筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの差の関数である、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【請求項１３】
前記第２の電流の大きさが、前記筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの間の前記差に比例する、請求項１２に記載の神経監視システム。
【請求項１４】
ヒト対象者の筋肉と機械的に通信して配置されるように構成された筋音図法センサであって、前記筋音図法センサが、
前記筋肉の機械的運動を感知し、感知された前記機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように動作する非侵襲性機械的センサと、
有線又は無線通信プロトコルを介して前記筋音図法出力をプロセッサに伝達するように動作する通信回路と、を備え、前記プロセッサは、
第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激、及び第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激を含む周期的刺激を刺激装置に与えること、
前記機械的センサから前記筋音図法出力信号を受信すること、
前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号を分析することであって、
前記反応ウィンドウが、前記第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、
前記反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、こと、及び
前記第１の刺激が前記反応ウィンドウ内の前記筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示すること、を行うように動作する、筋音図法センサ。
【請求項１５】
前記機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、
前記プロセッサは、前記３つの軸のそれぞれにおける監視された前記加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、請求項１４に記載の筋音図法センサ。
【請求項１６】
前記プロセッサが、前記皮膚表面に垂直な方向における前記筋肉の運動の大きさが、前記皮膚表面に接する方向における前記筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、請求項１５に記載の筋音図法センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、１つ以上の神経の存在を検出するための外科用診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の外科的慣行は、神経の位置を認識又は検証して、神経の損傷を回避することを重要視している。外科的技術の進歩には、低侵襲性外科的処置や、更に複雑な医療デバイスの挿入など、露出が極めて小さい技術の開発を含む。手術手技におけるこれらの進歩に伴い、神経を検出する、及び／又は回避する方法の改善が対応して必要とされている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
ヒト対象者の体内治療領域内に与えられた刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出することができる神経監視システムが提供される。体内治療領域は、概して筋肉を神経支配する神経を含む。本システムは、全ての他の反応から誘発された反応を識別するのを補助するために、先進的なフィルタリング技術を利用する。
【０００４】
神経監視システムは、非侵襲性機械的センサ、刺激装置、及びプロセッサを含む。機械的センサは、筋肉と機械的に通信するように配置され、筋肉の感知された機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように動作するように構成される。刺激装置は、体内治療領域内に周期的刺激を与えるように構成され、周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激と、を含む。
【０００５】
プロセッサは、機械的センサと刺激装置の両方と通信し、周期的刺激を刺激装置に与えて、体内治療領域へ最終的に送達し、機械的センサから筋音図法出力信号を受信するように動作する。プロセッサは、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、筋音図法出力信号の反応ウィンドウを分析するように構成され得る。誘発反応が検出された場合、プロセッサは、アラート、音、連結されたディスプレイ上の色の変更などの形態といった対応する表示を、使用者に提示することができる。逆に、誘発反応が反応ウィンドウ内で検出されなかった場合、プロセッサは、刺激が筋肉反応を誘発しなかったことを示すために、異なる表示を使用者に提示できる。１つの構成では、反応ウィンドウは、第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応する。この反応ウィンドウは、概して、反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦ＴＴ３＜Ｔ４＜Ｔ２である。
【０００６】
いくつかの実施形態では、プロセッサは、教師あり学習アルゴリズムを使用して反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成され、教師あり学習アルゴリズムが、反応ウィンドウを、筋肉の誘発された反応を表すもの、又は筋肉の誘発された反応を表していないもの、として分類するように動作する。実施形態では、教師あり学習アルゴリズムは、筋音図法出力信号のグラフの１つ以上のグラフィック態様を分析するように動作する画像ベースの分類子を含んでもよい。
【０００７】
実施形態では、機械的センサは、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する、３軸加速度計であってもよい。次いで、プロセッサは、３つの軸のそれぞれにおける監視された加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、プロセッサは、皮膚表面に垂直な方向における筋肉の運動の大きさが、皮膚表面に接する方向における筋肉の運動の大きさよりも大きい場合に、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するのみであるように構成され得る。
【０００８】
追加のバックグラウンド除去フィルタとして、実施形態では、プロセッサは、反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する筋音図法出力信号からの信号コンテンツを特定し、信号コンテンツの周波数成分を判定し、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号から周波数成分を減衰させるように更に構成することができる。次いで、このフィルタ処理された反応ウィンドウを使用して、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定することができる。いくつかの実施形態では、信号コンテンツは、少なくとも部分的にＴ１とＴ２の間に存在する。同様に、いくつかの実施形態では、信号コンテンツは、複数の刺激にわたって存在してもよい。
【０００９】
いくつかの実施形態では、プロセッサは、筋肉反応の待ち時間の変化又は神経伝導速度をより正確に判定するために、本明細書に記載される技術を使用するように構成され得る。例えば、プロセッサは、反応ウィンドウ内の検出された誘発される筋肉反応に対応する時間を特定し、第１の刺激と、検出された誘発される筋肉反応に対応する時間との間の第１の反応の待ち時間を判定し、刺激装置によって与えられる後続の刺激によって誘発される、その後に検出された筋肉反応に対応する時間を特定し、後続の刺激と、その後に検出された筋肉反応の時間との間の第２の反応の待ち時間を判定し、第２の反応の待ち時間が第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを提供するように構成され得る。
【００１０】
いくつかの実施形態では、適用された刺激の電流の大きさは、筋肉の閾値反応を誘発する最低電流を特定するために閉ループ方式で制御され得る。これは、筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの間の差を調べ、反応がいかに筋肉の出力に対応するかを説明するモデルを使用して、その差を最小化しようと試みることによって、動作させ得る。
【００１１】
ヒト対象者の体内治療領域内に与えられる刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出する方法は、周期的電気刺激を、体内治療領域内の刺激装置に伝達すること、筋肉と機械的に通信している非侵襲性機械的センサからの筋音図法出力信号を受信すること、受信された筋音図法出力信号からの動きを検出すること、及び動きが第１の刺激と第２の連続刺激との間に存在する反応ウィンドウ内で発生した場合のみ、動きが人工的に誘発された筋肉反応であるという表示を使用者に提示することを含む。
【００１２】
本技術の上記の特徴及び利点、並びに他の特徴及び利点は、添付図面と共に確認した場合、以下の詳細の説明から容易に明らかとなる。
【００１３】
「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「少なくとも１つ」、及び「１つ以上」は、項目のうちの少なくとも１つが存在することを示すために互換的に使用される。そのような項目は、別途明瞭に記載のない限り、複数存在してもよい。添付の特許請求の範囲を含む、本明細書におけるパラメータの全数値（例えば、数量又は条件）は、実際に数値の前に「約」があるか否かに関わらず、全ての例において、「約」という用語によって修飾されているものとして理解されるべきである。「約」とは、述べられた数値が、幾分かのわずかな不正確性を許容すること（正確な値にある程度近い状態である、値に概ね又は適度に近似している、近接している）を示す。「約」によって提供される不正確さが本技術分野において異なる意味で理解されない場合、本明細書で使用されるときの「約」は、そのようなパラメータを測定及び使用する通常の方法から生じ得る変動を少なくとも示す。更に、範囲の開示は、全ての値及び全範囲内で更に分割された範囲の開示を含む。これにより、範囲内の各値及び範囲の端点は全て、別個の実施形態として開示される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】人工的に誘発された機械的筋肉反応を検出するための神経監視システムの概略図である。
【図２】対象者の脚への複数の機械的センサの配設を示す概略的な正面図である。
【図３】腰椎の一部を含む体内治療領域の概略的な側面図である。
【図４】周期的電気刺激に反応した筋音図法出力信号の概略的な時間領域グラフである。
【図５】誘発刺激の適用後に存在する反応ウィンドウ内の筋肉の誘発された機械的反応の概略的な時間領域グラフである。
【図６】誘発された反応、又は誘発された反応ではないもののいずれかとして、感知した筋肉の動きを分類するための、教師あり学習アルゴリズムを含む、信号処理アルゴリズムの概要図である。
【図７】反応ウィンドウの少なくとも部分的に外部で発生するバックグラウンドのノイズを除去する方法の概略的なフロー図である。
【図８】刺激の適用と反応ウィンドウ内で発生する誘発された反応の発生との間の待ち時間を比較するための技術の概略的な時間領域グラフである。
【図９】刺激電流とセンサ出力信号の大きさと、刺激装置と神経との間の距離との間の関係に基づいて、刺激電流を調節する刺激電流制御アルゴリズムを示す概略的なグラフである。
【図１０】ヒト対象者の体内治療領域内に与えられる刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出する方法の概略的なフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本開示は、刺激に対する筋肉の人工的に誘発された反応を検出するための改善された能力を有する神経監視システムを提供する。より具体的には、本明細書に記載される処理技術は、偽陽性の発生を低減しながら、よりロバストな事象検出能力を可能にする。
【００１６】
図面を参照すると、同様の参照番号は様々な図における同様又は同一の構成要素を指すために使用され、図１は、対象者１４の体内治療領域１２内の１つ以上の神経の存在を特定するために使用され得る神経監視システム１０を概略的に示す。以下により詳細に記載されるように、システム１０は、機械的動きに関して対象者１４の１つ以上の筋肉を監視でき、人工的に誘発された筋肉の機械的反応（「人工的に誘発された機械的筋肉反応」とも称される）を、対象者が意図する筋収縮／弛緩及び／又は環境に起因する動きを識別することができることがある。処置中に人工的に誘発された機械的筋肉反応が検出された場合、システム１０は、使用者に表示することができる。
【００１７】
本明細書で使用される場合、人工的に誘発された機械的筋肉反応は、天然の知覚手段（例えば、視覚、聴覚、味覚、嗅覚、及び触覚）を通じて知覚されない刺激に反応した筋肉の収縮又は弛緩を指す。むしろ、筋肉を支配する神経に刺激を直接加えることによって誘発されるのが筋肉の収縮／弛緩である。「人工的に誘発された」筋肉反応を引き起こし得る刺激の例としては、神経又は神経を直接囲む体内組織若しくは流体に直接印加される電流を挙げることができる。本例では、印加された電流が十分に強い及び／又は神経に十分に近い場合、神経を人工的に脱分極させる（その結果、これに応じて神経によって支配される筋肉を収縮させる）ことができる。このような「人工的刺激」の他の例は、機械的に誘発された脱分極（例えば、組織レトラクタなどを用いて神経を物理的に伸張又は圧縮させる）、熱により誘発された脱分極（例えば、超音波焼灼を通じて）、又は化学的に誘発された脱分極（例えば、神経を囲む組織への化学薬品の適用を通じて）を含むことができる。
【００１８】
人工的に誘発された機械的筋肉反応中、人工的に脱分極された神経に支配される筋肉は、物理的に収縮又は弛緩し得る（すなわち、機械的反応）。このような機械的反応は、主に筋肉の長手方向（すなわち、筋肉の構成繊維と並んだ方向）に沿って生じ得るが、横方向（ほとんどの骨格筋の場合、皮膚に対して実質的に垂直であり得る）の筋肉の膨張／弛緩をそれぞれ更にもたらすこともある。人工的に誘発された機械的筋肉反応中の筋肉の局所的運動は、非刺激状態での筋肉の位置に対して測定することができ、筋肉の他の全体的な並進運動と区別される。
【００１９】
神経監視システム１０は、少なくとも１つの機械的センサ２２と通信するプロセッサ２０を含んでもよい。機械的センサ２２は、例えば、歪みゲージ、力変換器、位置エンコーダ、加速度計、圧電材料、又は物理的運動を可変電気信号に変換し得る任意の他のトランスデューサ若しくはトランスデューサの組み合わせを含んでもよい。
【００２０】
各機械的センサ２２は、対象者１４の筋肉の局所機械的運動を監視するように特別に構成されもよい。例えば、各センサ２２は、センサ２２を対象者１４の皮膚に接着する、包帯する、又はその他の方法で貼付することができる（すなわち、皮膚外面上に固着する）接着剤／パッチなどの固定手段を含んでもよい。好適な固定手段の他の例としては、包帯、スリーブ、又は対象者１４と物理的に接触してセンサ２２を保持し得る他の弾性固定手段を含むことができる。あるいは、機械的センサ２２（及び／又は結合装置）は、その物理的設計によって筋肉の局所機械的運動を監視するように構成されてもよい。例えば、センサ／結合装置は、対象者の内腔若しくは天然の開口内に配設して、内腔若しくは開口の反応、又は内腔若しくは開口に直接隣接する及び／又は接続される筋肉の反応を監視し得るカテーテル、バルーン、咬合ガード、開口プラグ、又は気管内チューブを含んでもよい。一構成では、機械的センサは非侵襲装置であり得、「非侵襲」という用語は、センサが対象者の体内に外科的に（すなわち、その配設を達成するため組織切開を介して）配設されていないことを意味すると意図される。本開示の目的のために、非侵襲センサは、切開を必要とせずにアクセス可能な、天然の内腔内に配設されるセンサを含んでもよい。
【００２１】
一構成では、センサ２２は、センサ２２が対象者１４の皮膚と物理的に接触している場合、それを表示することができる接触検出デバイスを含んでもよい。接触検出デバイスは、例えば、センサ２２が適切に位置付けられたときに対象者１４の皮膚に接触するように構成された一対の電極を含んでもよい。次いで、センサ２２及び／又は接触検出デバイスは、電極間のインピーダンスを監視して、電極が皮膚と接触しているか否かを判定してもよい。好適な接触検出デバイスの他の例としては、センサの表面をわずかに越えて突出する容量性タッチセンサ又はボタンを含むことができる。
【００２２】
システム１０は、対象者１４の体内治療領域１２内に刺激を選択的に提供することができる１つ以上の細長い医療機器３０（すなわち、刺激装置３０とも称される）を更に含んでもよい。例えば、一構成において、細長い医療機器３０は、遠位端部分３６に電極３４が配置された、プローブ３２（例えば、ボールチッププローブ、ｋワイヤ、又は針）を含むことができる。電極３４は、使用者／医師の要求、又はプロセッサ２０のコマンドのいずれかに応じて、選択的に電気を通し、電気刺激３８を対象者の体内組織にもたらすことができる。他の構成において、細長い医療機器３０は、拡張器、レトラクタ、クリップ、焼灼プローブ、椎弓根スクリュー、又は侵襲性医療処置で使用され得る任意の他の医療機器を備えることができる。機器に関係なく、意図された人工刺激が電流である場合、機器３０は、処置中に体内治療領域１２内の組織に接触することを意図した機器の一部に配設された、選択的に通電可能な電極３４を備えてよい。
【００２３】
外科的処置中、ユーザ／外科医は、治療領域１２内の体内組織に刺激を選択的に加えて、１つ以上の神経束又は繊維の存在を特定することができる。電気刺激３８の場合、ユーザ／外科医は、例えば、システム１０と通信する、より具体的には刺激装置３０と通信するボタン又はフットペダルを押すと、刺激を提供することができる。電気刺激３８は例えば、約１０Ｈｚ未満、又は約１Ｈｚ〜約５Ｈｚにて提供され、好ましくは約２Ｈｚ〜約４Ｈｚの間である周波数において提供される、複数の連続した個々のパルス（例えば、階段状パルス）を含む周期的刺激であることができる。各パルスは、約５０μｓ〜約４００μｓの範囲内のパルス幅を有することができる。他の実施例では、離散的パルスは、約５０μｓ〜約２００μｓの範囲内、又は約７５μｓ〜約１２５μｓの範囲内のパルス幅を有してもよい。更に、いくつかの実施形態では、各パルスの電流振幅は独立して制御可能であり得る。
【００２４】
神経が電極３４の所定の距離内に延びている場合、電気刺激３８が神経を脱分極させることで、神経に支配されている筋肉の機械的攣縮（すなわち、人工的に誘発された機械的筋肉反応）をもたらすことができる。一般に、応答／攣縮の規模は、電極と神経の距離、電気刺激と接地パッチとのインピーダンス、及び、刺激電流の規模と直接相関し得る。一構成では、ルックアップテーブルがプロセッサ２０によって用いられて、既知の刺激の振幅と測定された機械的筋肉反応の振幅が与えられた場合、電極と神経との間の近似距離を提供することができる。
【００２５】
外科的処置を開始する前に、１つ以上の機械的センサ２２は、対象者１４の１つ以上の筋肉と機械的に連通して配設されてもよい。本文脈では、センサ２２は、筋肉との直接接触、又は１つ以上の中間材料及び／又は組織（例えば、皮膚及び／又は皮下組織）を通じた機械的関係のいずれかを介して、筋肉の運動、速度、加速度、歪み、又はその他の物理的反応を物理的に検出することができる場合、筋肉と機械的に通信することができる。
【００２６】
図２は、腰椎（図３に概略的に示す）のＬ２、Ｌ３、及び／又はＬ４椎骨に近接して行う場合がある外科的処置用の複数の機械的センサ２２の配設例を示す。したがって、Ｌ２、Ｌ３及びＬ４の孔５６、５８、６０を出る神経５０、５２、及び５４は、治療領域１２内（すなわち、Ｌ２、Ｌ３、及び／又はＬ４の椎骨を囲む領域）にあるか、又はこの領域に直接隣接するかのいずれかであってよい。一般的な解剖学的知識により、外科医は、これらの神経５０、５２、５４の損傷が、脛側広筋及び前脛骨筋の機能に影響を及ぼし得ると理解することができる。したがって、外科医は、処置中に神経を不注意に操作するのを防ぐために、脛側広筋及び前脛骨筋の上又はその近傍に機械的センサ２２ａ〜２２ｄを配設してもよい。例えば、機械的センサ２２ａ及び２２ｂは、Ｌ２及びＬ３の孔５６、５８を出る神経５０、５２に支配される脛側広筋上に配設され、センサ２２ｃ及び２２ｄは、Ｌ４の孔６０を出る神経５４に支配される脛骨前脛骨筋上に配設される。
【００２７】
一般に、各機械的センサ２２は、隣接する筋肉の感知された機械的運動／反応に対応する筋音図法（ＭＭＧ）出力信号（６２として概略的に示す）を生成することができる。ＭＭＧ出力信号６２は、デジタル信号又はアナログ信号のいずれかであってもよく、センサ２２は、有線又は無線通信プロトコルを介してプロセッサに筋音図法出力信号を送信するように動作する通信回路を更に含んでもよい（例えば、Ｉ２Ｃ、ＣＡＮ、ＴＣＰ／ＩＰ、又は他の有線プロトコルなどの物理的ワイヤを介してデータを通信するように動作する１つ以上の有線データ伝送プロトコルを介して、又は、ＩＥＥＥ  ８０２．１１  Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、ＮＦＣ、ＲＦｉＤなどによるような、１つ以上の無線／高周波ベースのデータ伝送プロトコルの使用を通じて）。特定の信号として、ＭＭＧ出力信号６２は、筋肉又は皮膚の任意の電位（筋電図（ＥＭＧ）信号と称される場合が多い）と別個であり区別されると意図される。電気的（ＥＭＧ）筋肉反応と機械的（ＭＭＧ）筋肉反応は関連し得るが、それらの関係は複雑であり、説明が難しい（例えば、電位は非常に位置特異的であり、対象となる筋肉の体積全体にわたって電位が潜在的に変動し得る）。
【００２８】
再び図１を参照すると、プロセッサ２０は、刺激装置３０及び機械的センサ２２と通信してもよく、機械的センサ２２からＭＭＧ出力信号６２を受信するように構成されてもよい。プロセッサ２０は、１つ又は複数のデジタルコンピュータ、データ処理装置、及び／又は１つ以上のマイクロコントローラ又は中央処理装置（ＣＰＵ）を有するデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、高速クロック、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）回路、デジタル−アナログ（Ｄ／Ａ）回路、入出力（Ｉ／Ｏ）回路、及び／又は信号調整及びバッファリング電子機器のうちの１つとして具体化することができる。
【００２９】
プロセッサ２０は、１つ以上の信号処理アルゴリズム７０又は方法を自動的に実行して、感知された機械的運動（すなわち、ＭＭＧ出力信号６２を介して）が、人工的に誘発された機械的筋肉反応を表すものか、又は単に対象者が意図する筋肉運動及び／又は環境に起因する運動を表すものかを判定するように構成することができる。これらの処理アルゴリズム７０は、ソフトウェア又はファームウェアとして具体化されてもよく、プロセッサ２０にローカルに記憶されてもよく、又はプロセッサ２０によって容易に割当可能のいずれかであってもよい。
【００３０】
図４は、一般に、神経に近接して提供される周期的電気刺激３８に反応するＭＭＧ出力信号６２のグラフ８０を示す。グラフ８０は、約３Ｈｚの刺激周波数で提供される周期的刺激に対する一般化された筋肉反応を示すための例示的な目的のために提供されることに留意されたい。示されるように、ＭＭＧ出力信号６２は、時間８６の関数として変化する振幅８４を有し、複数の概ね別個の収縮事象８８を含む。各収縮事象８８は、例えば、初期反応９０（例えば、Ｍ波）、及び複数の後続のピーク／バレー９２（例えば、Ｈ反射）を含んでもよい。
【００３１】
図５は、図４の第１の事象８８の拡大図を提供する。ＭＭＧ出力信号６２のグラフ８０に加えて、図５は、２つの連続する刺激９６、９８を表すグラフ９４を更に含む。全般的に示されるように、第１の刺激９６は、刺激装置が第１の時間Ｔ１で開始することによって提供されてもよい。第２の連続刺激は、刺激装置によって第２の時間Ｔ２において提供されてもよい。Ｔ１とＴ２との間の時間長１００はまた、周期的刺激３８の周期１００と見なされてもよい。この周期１００は、典型的には、約１００ｍｓ〜１０００ｍｓ、又はより典型的には約２５０ｍｓ〜約５００ｍｓであってもよい。第１の刺激９６の後の時間長１００内には、第１の刺激９６に反応して筋肉事象８８が最も発生しやすい、より狭い時間ウィンドウ（すなわち、「反応ウィンドウ１０２」）が存在し得る。反応ウィンドウ１０２は、一般に、時間Ｔ３上又はその直後の時間Ｔ１で始まり、刺激に対する筋肉の反応が予想され得る最も早い時間を表し得る。同様に、反応ウィンドウ１０２は、一般に、次の刺激９８が始まる前の時間Ｔ４で終了し、時間Ｔ４は、Ｔ３から初期反応９０が発生する場合には少なくとも全体を含むのに十分な時間周期を提供する。
【００３２】
刺激と初期筋肉反応９０との間の遅延は、神経信号が伝搬する速度、神経の長さ、及び神経信号に反応して実際に収縮するための筋肉の動態によってのみ制限されるので、Ｔ１とＴ３との間のオフセット１０４は、存在する場合には、最小となる。ほとんどの患者では、運動神経は、一般に約４０ｍ／ｓ〜約８０ｍ／ｓで伝導することができ、これは、筋肉収縮の開始まで約５〜２０ｍｓの遅延をもたらし得る。いくつかの実施形態では、反応ウィンドウ１０２の開始時間Ｔ３は、ボディマス指数（ＢＭＩ）、糖尿病、神経障害、変性神経状態、又は神経伝導速度及び／若しくは筋肉反応に影響を及ぼすことが知られている他のそのような要因などの、患者の特定の属性を考慮することによって更に改良され得る。
【００３３】
周期１００内のＴ４の相対的な位置は、一般に、第１の刺激９６に反応して筋肉事象８８が発生した場合に、事象に関連する十分な量の情報が反応ウィンドウ１０２内に収まり、それを、誘発／喚起された筋肉反応として適切に分類するように選択され得る。この後の境界は、一般に、Ｔ１と、筋肉反応の初期開始及び／又はピークとの間の時間の量１０６、並びに事象８８の予想される持続時間に依存し得る。臨床的観点から、Ｔ３及びＴ４は、反応ウィンドウ１０２内の少なくとも初期Ｍ波反応９０を捕捉するように選択されることが最も重要である。Ｔ３と同様に、Ｔ１に対するＴ４のオフセットは、ボディマス指数（ＢＭＩ）、糖尿病、神経障害、変性神経状態、筋疲労、又は神経伝導速度及び／又は筋応答に影響を及ぼすことが知られている他のそのような要因など、患者の特定の属性を考慮することによって、更に改良され得る。
【００３４】
刺激間の周期１００内で反応ウィンドウ１０２を適切にサイジングすることにより、プロセッサ２０は、それらの事象が予想される反応ウィンドウ１０２の外側で発生する場合に、一部の筋肉事象（又は他の検出された動き）を即座に拒否することを可能にし得る。例として、周期的刺激が２Ｈｚ（５００ｍｓ期間）の周波数で対象者に印加された場合、任意の所与のパルスは、パルスの開始の約１００ｍｓ以内（すなわち、患者の健康状態に基づいてわずかに変動性を有する）の反応を引き出すことが予想され得る。周期１００の後の４００ｍｓにおいて、意図された筋肉事象８８が検出された場合、適用された刺激がその動きを引き起こさなかったと想定するのが安全であり得る。
【００３５】
これらの想定を使用して、一実施形態では、プロセッサ２０は、反応ウィンドウ１０２内で発生する感知された動き又は筋肉事象に対して信号処理アルゴリズム７０のみを実行するように構成されてもよい。このような時間ゲーティングフィルタは、分析する必要のある潜在可能性のある事象の総数を低減することができ、処理電力を節約し、処理速度を改善し、偽陽性の可能性を低減することができる。上記のように、反応ウィンドウは、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２とサイジングするべきであるが、処理の改善を最大限に実現するには、（Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２であることが望ましい。
【００３６】
いくつかの実施形態では、誘発された応答を認識するために使用される信号処理アルゴリズム７０は、例えば、参照によりその全体が援用される、２０１３年１月１日発行の米国特許第８，３４３，０６５号（’０６５特許）に記載されているような、１つ以上のアナログ検出技術、及び／又は参照によりその全体が援用される、２０１３年８月１３日に出願の米国特許出願第２０１５／００５１５０６号（’５０６出願）に記載されているような、１つ以上のデジタル検出技術に関与し得る。アナログ技術では、プロセッサ２０は、アナログ／時間領域において、ＭＭＧ出力信号６２の１つ以上の態様を調査し、感知された反応が、刺激に対する筋肉の人工的に誘発された反応であるか否かを判定することができる。これらのアナログ態様としては、例えば、加速度の時間微分、又はＭ波／初期反応の最大振幅９０を含んでもよい。
【００３７】
‘５０３出願に記載されているようなデジタルの文脈では、プロセッサ２０は、印加された刺激の周波数とＭＭＧ出力信号の周波数成分（すなわち、周波数領域）を比較して、印加された刺激によってセンシングされた筋肉反応及び／又は「事象」が誘発されたかどうかを判定することができる。このような技術は、基準ウィンドウ１０２内で発生する事象若しくは筋活動のみを考慮することによって、及び／又は信号処理アルゴリズム７０を適用する前に反応ウィンドウ１０２の外側の信号を積極的にフィルタリング／減衰又は無視することによって、より堅牢にすることができる。
【００３８】
いくつかの実施形態では、信号処理アルゴリズム７０は、感知したあらゆる動きを少なくとも、その信号６２が、筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すか否かを含む、複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、１つ以上の教師あり学習アルゴリズムを含むことができる。両方の分類により、処置の間に手術を行う外科医に、貴重な情報を提供することができる。応答を肯定的に検出することにより外科医には、神経が刺激装置／道具に近接しており、注意して進めるように知らされる。逆に、特に刺激がもたらされた場合に、誘発された応答が生じていないことを判定することにより、外科医には、神経が存在せず、通常の方法で進めることができることが知らされる。
【００３９】
一般的な意味では、教師あり学習アルゴリズムは、以前のサンプル及びそれらの既知の分類についてなされた観察を用いて、現在のサンプルを分類しようとするアルゴリズムである。より具体的には、アルゴリズムは、訓練入力と訓練出力の関係又はパターンを認識可能なモデルを構築、かつ／又は最適化しようとし、次いで、アルゴリズムはそのモデルを用いて、新しいサンプルを考慮して出力分類を予測する。使用可能な教師あり学習アルゴリズムの例としては、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、単純ベイズ分類器、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、又は、このような他の技術、若しくは技術の集合が挙げられる。
【００４０】
図６は、ＭＭＧ出力信号６２の現在のサンプル１１２をバイナリ分類（すなわち、人工的に誘発された筋肉反応１１４であるか、又は人工的に誘発された反応１１６ではないか）に分類するために使用され得る教師あり学習アルゴリズム１１０の実施形態を概略的に示す。示されるように、プロセッサ２０は、最初に、１つ以上のアナログ特性１１８、周波数特徴１２０及び／又は時系列／画像特徴１２２に従って、ＭＭＧ出力信号６２及び／又は認識された筋肉事象（すなわち、ベースラインに対する任意の感知された動き）を特徴評価することができる。複数の、予め分類された訓練サンプル１２６に基づき構築及び／又は最適化されたモデル１２４を使用して、教師あり学習アルゴリズム１１０は、次いで、確立された誤差機能を最小限にする、又は正確な予測の確率を最大限にする、インフォームド分類を作成することができる。
【００４１】
一実施形態では、１つ以上のアナログ特徴１１８としては例えば、最大／最小加速振幅、最大／最小速度振幅、加速度の時間導関数、信号立ち上がり時間、又は曲線あてはめ係数を挙げることができる。同様に、１つ以上の周波数特徴１２０としては例えば、ＦＦＴ係数、ピーク周波数、ピーク周波数規模、調和周波数、又は周波数の減衰を挙げることができる。最後に、時系列／画像特徴１２０は、時間の経過と共に（図５に示されるものと同様の）ＭＭＧ出力６２のグラフ８０のスナップショットを含んでもよい。概して、‘０６５特許、及び‘５０６出願にて論じられているように、人工的に誘発された筋肉反応は、誘発されていない応答が有していない、特定のアナログ及び周波数特徴を有する。そのため、教師あり学習アルゴリズム１１０は、これらの特徴１１８、１２０をまとめてモデリングし、より正確に筋肉事象の性質を予測することができる。更に、いくつかの状況においては、誘発された応答の視覚的属性が、任意の１つのパラメータ、又はパラメータの集合が行えるよりも、より完全な物語を伝えることができる。そのため、一実施形態において、教師あり学習アルゴリズム１１０は、以前に同定した他の誘発された応答との視覚的類似性に基づいて、筋応答を分類しようとし得る、画像ベースの分類子を含むことができる。
【００４２】
いくつかの実施形態では、教師あり学習アルゴリズム１１０は、集合アプローチを用いて出力分類を生成することができる。このようなアプローチにおいて、モデル１２４は、加重／コスト計算式に従い組み合わせられ得る、複数の異なるモデル／アプローチを含み、改善された冗長性／投票をもたらすことができる。別の実施形態では、集合アプローチは、別のモデルの入力として、１つ以上のアプローチ／モデルの出力を用いることができる。例えば、‘０６５特許及び／又は‘５０６出願で論じられているアナログ及び／又は周波数に基づいた検出技術は、問題の事象が誘発された応答を表す確率又は可能性を出力することができる。これらの推定を次に、例えば、別の入力として教師あり学習アルゴリズムに入れることができる（すなわち、教師あり学習アルゴリズムが、予め定められたアルゴリズムが信頼できるとき、又はできないときの状況を理解し得る場合において）。別の実施形態では、任意の教師あり学習アルゴリズムを含む各モデルを、様々なモデルの結果に基づき、二元応答又は確率を出力可能な個別のアルゴリズムに入れることができる。本アプローチは、投票アルゴリズム、確率の組み合わせ、及び／又は個別の教師あり学習アルゴリズムを用いて、各構成要素モデルの予測に基づく出力を提供することができる。
【００４３】
上述の信号処理アルゴリズム７０のそれぞれは、単独で、又は組み合わせて、信頼性のある検出機能を提供することができるが、いくつかの実施形態では、検出機能は、１つ以上の技術を使用して、ＭＭＧ出力信号６２の信号対雑音比を増加させることによって、検出機能をよりロバストにすることができる。一般的な意味では、信号対雑音比は、他の感知された運動の最中に発生したときに、筋肉事象がどのように認識可能であるかということ、手術室内の信号のノイズ、又は他に発生したことを表す。既に、ＭＭＧ技術は、以前から使用されているＥＭＧ技術から大幅に改善された信号対雑音比を提供しているが、更なる改善が依然として利用可能である。
【００４４】
一実施形態では、反応ウィンドウ１０２に依存する時間ゲーティング手法を使用して、連続的な監視手法で実行され得るよりも高い信頼度で、バックグラウンドのノイズを特定及び除去することができる。より具体的には、反応ウィンドウ１０２の外側に少なくとも部分的に生じる活動は、適用された刺激によって引き起こされていないと仮定することができ、そのため、誘発された筋肉反応を特定しようとするときに「バックグラウンドのノイズ」として分類され得る。更に、誘発された反応が次の連続刺激の適用の前に解決する傾向があるため、複数の刺激にわたって生じる信号のコンテンツはまた、人工的に誘発された筋肉反応を表すものではないと仮定することができる。したがって、いくつかの実施形態では、基準ウィンドウ１０２の少なくとも部分的に外側に生じる活動は、ノイズ（誘発反応検出アルゴリズム７０）として見ることができ、デジタルフィルタを調整するために使用されてもよい。次いで、このフィルタは、上述の信号処理アルゴリズム７０のいずれかよりも前に信号に適用させてもよい。
【００４５】
図７は、反応ウィンドウ１０２の少なくとも部分的に外部で発生するバックグラウンドのノイズを除去する方法１３０を概略的に示す。この方法１３０は、１３２にて、反応ウィンドウ１０２の少なくとも部分的に外部に存在する筋音図法出力信号６２からの信号コンテンツを特定することによって開始する。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０は、例えば、筋音図法出力信号６２を周波数領域に（例えば、高速フーリエ変換を介して）変換することによって、また反応ウィンドウ１０２の長さよりも大きい周期（すなわち、周波数の逆数）を有する及び／又は適用された刺激程度の周波数より低い周波数を有する信号コンテンツを検索することによって、その信号コンテンツを特定し得る。この信号コンテンツは、複数の刺激／反応ウィンドウにわたって延在することができ、したがって、任意の所与の反応ウィンドウ１０２の少なくとも部分的に外側に延在し得る動きを表し得る。代替的に又は追加的に、プロセッサ２０は、反応ウィンドウ１０２及び反応１０２の外側の隣接する期間の両方に現れるよりも速い周波数で、信号コンテンツを探索し得る。各反応ウィンドウ１０２が、その反応ウィンドウの外側の直接隣接する期間に少なくとも部分的に存在するコンテンツを使用してフィルタリングされることが好ましいが、いくつかの実施形態では、信号コンテンツは、予め検出され、繰り返すことを基準として発生することが認識され得る（例えば、０．１Ｈｚの周期に発生する１０Ｈｚ信号、又は半波整流信号）。
【００４６】
次いで、プロセッサ２０は、例えば、１３４で高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して、この信号コンテンツの周波数の特徴を判定することができる。周波数の特徴は、卓越周波数、高調波、位相角などの特定を含み得る。
【００４７】
このウィンドウ外部のコンテンツが特定されると、その周波数及び位相を使用して、デジタルフィルタを調整して、少なくとも反応ウィンドウ１０２内の筋音図法出力信号６２から（１３６で）この周波数コンテンツを減衰させることができる。次いで、このクリーンアップされた反応ウィンドウは、１つ以上の信号処理アルゴリズム７０に渡されてもよく（１３８で）、これは、筋肉の人工的に誘発された反応の発生を判定するために使用され得る。
【００４８】
理解され得るように、このバックグラウンドの特定及び除去する技術は、ノイズ（すなわち、分母）を低減することによって、ＭＭＧ出力信号６２の信号対雑音比を改善することができる。いくつかの実施形態では、信号対雑音比はまた、事象の最中の信号の質を改善する技術（すなわち、計算機）を使用して改善され得る。一実施形態では、信号の質は、３つの直交軸（すなわち、３軸の機械的センサ）における動きを感知することができるＭＭＧセンサ２２を使用することによって改善され得る。
【００４９】
実施形態では、上述の機械的センサ２２のうちの１つ以上が、３つの直交軸における対象者１４の筋肉の局所的な機械的運動を監視するように特別に構成された３軸機械的センサであってもよい。第１の構成では、３つの軸のそれぞれからの感知された動きは、信号処理アルゴリズム７０に独立して供給されてもよい。そうすることで、アルゴリズム７０は、それらがそれらの分類をベースにすることができる事象に関するより多くの情報を有してもよい。この技術は、教師あり学習アルゴリズム１１０で特に有用であり得る。これは、誘発された筋肉反応を示す様々なチャネル間のパターンを特定することができる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、３つの直交軸のそれぞれにおける感知された動きを組み合わせて、感知された反応の大きさ及び方向をより正確に説明する、結果として得られるベクトルを形成することができる。より具体的には、得られるベクトルは、常に、任意の１つの軸の大きさ以上の大きさを有し、より大きい大きさは、より大きい信号をもたらす。更なる利益として、３軸機械センサを使用することは、不適切なセンサの配置に起因する任意の信号の分散／誤差を低減することができる。例えば、センサが概して筋肉群を中心としていない場合、感知された動きは、皮膚の表面に対して接する方向であるいくつかの構成要素を含んでもよい（すなわち、筋肉の収縮によって、皮膚の中心を外れた部分が内側又は外向きに回転し、一方で中央領域が実質的に垂直方向に移動し得る）。
【００５１】
更なるフィルタリング技術としては、１つの構成において、結果として得られるベクトル及び／又は任意の構成ベクトルは、皮膚の表面に垂直な感知された動きの大きさが、皮膚の表面に対して接する方向の任意の１つの軸における感知された動きよりも大きい場合（及び／又は２つの接線軸の間に形成された得られるベクトルよりも大きい）場合にのみ、信号処理アルゴリズム７０によって考慮され得るだけである。このようなフィルタリング技術は、誘発された筋肉反応が、皮膚の表面に垂直な方向の動きによって主に表されることを、理解する上での前提とされている。皮膚表面に接する方向の感知された動きが、正常な皮膚の動きに比べて大きすぎる場合、感知された動きは誘発された筋肉反応ではない可能性が高く、そのため、無視することができる。実施形態では、感知された動きは、垂直の動きの大きさが、得られる接する方向の動きの大きさの２倍を超えない限り、無視することができる。他の実施形態では、感知された動きは、垂直の動きの大きさが、得られる接する方向の大きさの３倍超、又は４倍超、又は更には５倍超でない限り、無視され得る。
【００５２】
プロセッサ２０が、感知された動き及び／又は筋肉事象が人工的に誘発された筋肉反応であると結論付けた場合、１つ以上の信号処理アルゴリズム７０のフィルタリング及び性能に続いて、プロセッサ２０は、検出された事象に対応する表示を使用者に提供し得る。一構成では、この表示は、照明された光／ＬＥＤ、着色された光／ＬＥＤ、プロセッサ２０に関連付けられた表示デバイスのテキスト又は記号によるアラート、刺激装置のハンドルの振動、及び単一の周波数アラート、複数の周波数のアラートなどの可聴のアラート、及び／又は可聴の自然の言語のアラートのうちの１つ以上を含んでもよい。更に、表示／アラートは、上述したようなルックアップテーブル、又はその全体が参照により本明細書に組み込まれ、開示全体が本明細書で説明されているＢａｒｔｏｌらに対する「ＮＥＵＲＡＬ  ＥＶＥＮＴ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ」と題する米国特許第８，３４３，０６５号に記載されているようなルックアップテーブルを使用して導出されるものなどの、電極と神経との間の近接性の推定を含んでもよい。
【００５３】
人工的に誘発された筋肉反応を単純に検出することに加えて、実施形態では、プロセッサ２０は、提供された刺激と、この刺激によって誘発される筋肉反応との間のタイミングを検査するように更に構成されてもよい。このタイミングが閾値量を超えて変化する場合、プロセッサ２０は、応答する筋肉を神経支配する神経の健康状態の変化を示すアラートを使用者に提示し得る。一般的な前提として、神経伝導速度及び／又は筋応答待ち時間は、損傷又は衝突した神経を用いた場合よりも、健康な神経を用いた場合の方が速くなければならない。
【００５４】
したがって、実施形態では、図８に全般的に示されるように、プロセッサ２０は、第１の反応ウィンドウ１５４内で発生する第１の筋肉事象１５２の時間１５０を特定するように構成されてもよい。第１の筋肉事象１５２は、第１の時間１５８で始まる第１の刺激１５６によって誘発される。全般的に示されるように、筋肉事象は、ピーク値１６２を有する初期Ｍ波反応１６０、続いて、Ｈ反射などの後の反応１６４を含む。プロセッサ２０は、第１の時間１５６と筋肉事象１５２の時間１５０との間の第１の反応の待ち時間１６６を判定するように構成され得る。刺激の時間がどこで記録されるかは重要ではないが、待ち時間１６６が測定間に一貫して記録されることは重要である。したがって、（すなわち、ピーク検出技術が容易に実装されるため）刺激の時間を記録するのに最も適した時間は、立ち上がりエッジ又は立ち下がりエッジのいずれかにあり、事象の時間を記録する最も適した時間は、最大ピークにある。
【００５５】
ベースライン待ち時間が確立されると、単一の待ち時間か、又は多くの連続的に計算された待ち時間の平均を計算することによって、将来の待ち時間（例えば、後続の待ち時間１６８）は、同様の方法で計算され、ベースラインと比較され得る。より具体的には、プロセッサ２０は、刺激装置によって提供される後続の刺激１７６に続いて、第２の反応ウィンドウ１７４内の第２の筋肉事象１７２の時間１７０を特定するように構成され得る。プロセッサ２０は、刺激１７６と第２の筋肉事象１７２との間の反応の待ち時間１６８を判定することができ、次いで、第２の反応の待ち時間１６８が、神経の健康状態における有意な改善、又は神経の有意な障害のいずれかを示すように設定された所定の閾値量を超えてベースライン待ち時間と異なる場合にアラートを与え得る。加えて、又は代替的に、システム１０は、神経伝導速度及び／又は筋応答待ち時間を、その患者から測定されたベースラインレベル、又は標準的な若しくは予想される速度／待ち時間のいずれかと比較する一定の読出しを表示してもよく、それから処置全体を通じた変化を計測できる。
【００５６】
実施形態では、プロセッサ２０は、刺激装置を介して、電気刺激３８に、感知されたＭ波の反応の最大の大きさと、閾値の大きさとの間の差の関数である様々な電流の大きさを供給するように構成され得る（あるいは、電流の大きさは、感知されたピークＭＭＧ出力信号の大きさと、閾値のＭＭＧ出力信号の大きさとの差の関数である）。
【００５７】
いくつかの外科的技術では、外科医が、何が刺激装置３０によって供給される電気刺激３８の最小の電流の大きさであるかを理解して、所定の閾値反応以上の機械的反応を引き出すことが有用であり得る。図９は、電流の大きさ１８０、ＭＭＧ出力信号（ピーク）の大きさ１６２、刺激装置３０と神経との間の距離１８４、及び求められる閾値１８６の反応の関係を表すグラフの例を示す。プロセッサ２０が、第１のＭＭＧ出力の大きさ１９０を引き出す既知の第１の電流１８８において刺激を適用する場合、既知の関係は、プロセッサが、感知された大きさ１９０と閾値１８６との間の差１９２を最小化するために、様々な閉ループ制御技術（例えば、比例、微分、及び積分の制御方法の様々な組み合わせ）を使用することを可能にし得る。この例では、このような閉ループ制御スキームは、最終的に、第２のレベル１９４への電流の低減に到達する。
【００５８】
この閉ループ閾値ハンティング技法は、正確なモデル、及びセンサからの一貫した出力信号を得る能力に著しく依存しており、いずれもＭＭＧの技術を使用して存在している（しかし、ＥＭＧの技術などの他の感知方法論と共に存在し得るような、よりノイズのある信号の可能性は概してない）。
【００５９】
図９に概して示されている制御技術は、静止刺激装置（すなわち、距離１８４は、第１の電流レベル１８８と第２の電流レベル１９４との間で変化しないと想定されるが、別の実施形態では、刺激装置３０の動きは、刺激装置と神経との間の距離の変化を近似するために追跡され得る。刺激装置３０の動きは、例えば、加速度計、慣性測定ユニット、及び／又は刺激装置３０又は刺激装置ハンドルのジャイロスコープを含むことによって、追跡され得る。同様に、刺激装置３０の動きは、刺激装置がロボット制御されている場合に知られてもよく、又は別の非接触位置決め技術によって感知される。刺激装置の動きが重要であるが、最終的には、制御技術は神経に対する刺激装置の動きを理解しなければならない。したがって、いくつかの実施形態では、システムは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年１０月５日に出願された米国特許出願第２０１７／００２０６１１号に記載されているような神経検出及びマッピング技術を採用することができる。
【００６０】
図１０は、ヒト対象者の体内治療領域内に与えられる刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出する方法２００を概略的に示す。一般に、方法２００は、プロセッサ２０が、周期的電気刺激を、体内治療領域内の刺激装置に（２０２において）送信することから始まる。上記と同様に、周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激とを含む。
【００６１】
刺激の伝達と同時に、プロセッサ２０は、対象者の１つ又は２つ以上の筋肉と機械的に連通している１つ以上の非侵襲性機械的センサからの筋音図法出力信号を受信することができる（２０４にて）。プロセッサ２０は、特に第１の刺激に対する筋肉の誘発された反応が発生する可能性のある期間に対応する反応ウィンドウ内で、筋音図法出力信号を（２０６で）分析することができる。反応ウィンドウは、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２であるように、第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延在し得る。
【００６２】
いくつかの実施形態では、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号を分析する工程は、感知されたＭＭＧ出力信号に対して１つ以上の信号処理アルゴリズム７０を実行することを含んでもよい。一実施形態では、これらの信号処理アルゴリズム７０は、動きが反応ウィンドウ内で発生する場合にのみ実行されてもよい。一実施形態では、信号処理アルゴリズム７０は、感知された動きが人工的に誘発された筋肉反応であるかどうかを判定するために、反応ウィンドウ内のＭＭＧ出力信号の１つ以上の特性を検査する教師あり学習アルゴリズムを含んでもよい。教師あり学習アルゴリズムは、一般に、感知された動き（及び／又は反応ウィンドウ全体）が、誘発された筋肉反応を表すか、又は感知された動き（及び／若しくは反応ウィンドウ）が、誘発された筋肉反応を表すものではないことを含む複数の分類のうちの１つに、動きを分類するように、動作可能であり得る。
【００６３】
いくつかの実施形態では、信号処理アルゴリズム７０は、バックグラウンドのノイズを動的に低減又は減衰させた「クリーンにされた」信号で実行されてもよい。このようなクリーンにするプロセスは、反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する筋音図法出力信号から、信号コンテンツを特定すること、信号コンテンツの周波数成分を判定することと、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号から周波数成分を減衰させることと、を含むことができる。
【００６４】
ステップ２０８において、プロセッサ２０は、次に、感知された動きが、動きが反応ウィンドウ内で発生した場合にのみ、人工的に誘発された筋肉反応であるという表示を使用者に提示することができる。
【００６５】
独立型又は手持ち式神経監視装置としての使用に加えて、本神経監視システム１０及び人工的に誘発された機械的筋応答検出アルゴリズム（方法１００内で説明）は、参照によりその全体が援用される、「ＲＯＢＯＴＩＣ  ＳＵＲＧＩＣＡＬ  ＳＹＳＴＥＭ  ＷＩＴＨ  ＭＥＣＨＡＮＯＭＹＯＧＲＡＰＨＹ  ＦＥＥＤＢＡＣＫ」と題された２０１４年１０月７日発行の米国特許第８，８５５，６２２号に記載されているような、ロボット手術システムによって使用することができる。このようなシステムでは、上述の神経監視システム１０は、人工的に誘発された機械的筋肉反応が検出された場合に、１つ以上の制御信号をロボット手術システムに提供するために使用されてもよい。このような実施形態では、上述の１つ以上の細長い医療機器３０は、ロボットコントローラによって最大６以上の自由度／運動度でロボット制御されてもよい。この器具は、ロボットコントローラの方向に、体内治療領域内で外科的処置を実行するように構成されてもよく、上記の方法で電気刺激３８を提供し得る。人工的に誘発された機械的筋応答が検出された場合、神経監視システム１０は、細長い医療機器３０の利用可能な運動の範囲を制限するように（提供された制御信号を介して）、及び／又は器具３０上に配設され、ロボットコントローラによって制御可能なエンドエフェクタの作動を防止するようにロボットコントローラに指示してもよい。
【００６６】
本技術を実施するための最良の態様を詳細に説明したが、本技術が関連する分野に精通した当業者であれば、添付の特許請求の範囲内で本発明を実施するための様々な代替的な設計及び実施形態を認識するであろう。上記の説明に含まれる、又は添付の図面に示される全ての事項は、単に例示であり限定的ではないと解釈されるべきであると意図される。
【００６７】
本開示の様々な利点及び特徴を更に、以下の項目に説明する、
項目１：ヒト対象者の体内治療領域内に与えられた刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出するための神経監視システムであって、体内治療領域は、筋肉を神経支配する神経を含み、神経監視システムは、筋肉と機械的に通信するように配置され、筋肉の感知された機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように構成された非侵襲性機械的センサ、体内治療領域内に周期的刺激を与えるように構成された刺激装置であって、周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激と、を含む、刺激装置、及び機械的センサ及び刺激装置と通信するプロセッサであって、プロセッサが、刺激装置に周期的刺激を与え、機械的センサから筋音図法出力信号を受信し、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、筋音図法出力信号の反応ウィンドウを分析し、第１の刺激が反応ウィンドウ内の筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示する、ように構成され、反応ウィンドウが、第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、プロセッサ、を備える、神経監視システム。
【００６８】
項目２：プロセッサが、反応ウィンドウ内のみの筋音図法出力信号を分析することによって第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に構成されている、項目１に記載の神経監視システム。
【００６９】
項目３：プロセッサが、教師あり学習アルゴリズムを使用して反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成され、教師あり学習アルゴリズムが、反応ウィンドウを、反応ウィンドウは筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものである、及び反応ウィンドウは筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものではない、を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、項目１又は項目２に記載の神経監視システム。
【００７０】
項目４：筋音図法出力信号の１つ以上の特性が、時間の関数として反応ウィンドウ全体にわたる筋音図法出力信号の振幅のグラフを含み、教師あり学習アルゴリズムが、グラフの１つ以上のグラフィック態様を分析するように動作する画像ベースの分類子を含む、項目３に記載の神経監視システム。
【００７１】
項目５：機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、プロセッサは、３つの軸のそれぞれにおける監視された加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、項目１〜４のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【００７２】
項目６：プロセッサが、皮膚表面に垂直な方向における筋肉の運動の大きさが、皮膚表面に接する方向における筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、項目５に記載の神経監視システム。
【００７３】
項目７：（Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２である、項目１〜６のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【００７４】
項目８：プロセッサは、反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する筋音図法出力信号からの信号コンテンツを特定し、信号コンテンツの周波数成分を判定し、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号から周波数成分を減衰させるよう更に構成され、プロセッサは、反応ウィンドウ内の減衰した筋音図法出力信号を使用して第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、項目１〜７のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【００７５】
項目９：筋音図法出力信号からの信号コンテンツが、少なくとも部分的にＴ１とＴ２との間に存在する、項目８に記載の神経監視システム。
【００７６】
項目１０：周期的刺激が複数の刺激を含み、信号コンテンツが、複数の刺激にわたって存在する、項目８又は項目９に記載の神経監視システム。
【００７７】
項目１１：プロセッサは、反応ウィンドウ内の検出された誘発される筋肉反応に対応する時間を特定し、第１の刺激と、検出された誘発される筋肉反応に対応する時間との間の第１の反応の待ち時間を判定し、刺激装置によって与えられる後続の刺激によって誘発される、その後に検出された筋肉反応に対応する時間を特定し、後続の刺激と、その後に検出された筋肉反応の時間との間の第２の反応の待ち時間を判定し、第２の反応の待ち時間が第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを提供するように更に構成されている、項目１〜１０のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【００７８】
項目１２：第１の刺激が第１の電流の大きさを有し、後続の刺激が第２の電流の大きさを有し、第１の刺激に対する検出された誘発される筋肉反応が、筋音図法出力信号の大きさを有し、第２の電流の大きさが、第１の電流の大きさとは異なり、筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの差の関数である、項目１〜１１のいずれか一項に記載の神経監視システム。
【００７９】
項目１３：第２の電流の大きさが、筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの間の差に比例する、項目１２に記載の神経監視システム。
【００８０】
項目１４：ヒト対象者の体内治療領域内に与えられる刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出する方法であって、体内治療領域が、筋肉を神経支配する神経を含み、方法が、周期的電気刺激を、体内治療領域内の刺激装置に伝達することであって、周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激とを含む、こと、筋肉と機械的に通信している非侵襲性機械的センサからの筋音図法出力信号を受信することであって、筋音図法出力信号は、筋肉の感知された機械的運動に対応する、こと、感知された動きが筋肉の人工的に誘発された反応を表すかどうかを判定するために、時間の反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号を分析することであって、反応ウィンドウが、第１の刺激に対する筋肉の誘発された反応が発生しやすい期間に対応し、反応ウィンドウは、第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、こと、及び動きが反応ウィンドウ内で生じる場合にのみ、感知された動きが人工的に誘発された筋肉反応であるという表示を使用者に提示すること、を含む、方法。
【００８１】
項目１５：感知された動きが人工的に誘発された筋肉反応であるかどうかを判定するために、反応ウィンドウ内のみの筋音図法出力信号を分析することを更に含む、項目１４に記載の方法。
【００８２】
項目１６：筋肉の感知された機械的運動が人工的に誘発された筋肉反応であるかどうかを判定するために、教師あり学習アルゴリズムを使用して反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することを更に含み、教師あり学習アルゴリズムが、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号を、反応ウィンドウは筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものである、及び反応ウィンドウは筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものではない、を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、項目１４又は項目１５に記載の方法。
【００８３】
項目１７：（Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２である、項目１４〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【００８４】
項目１８：反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する筋音図法出力信号から、信号コンテンツを特定すること、信号コンテンツの周波数成分を判定すること、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号から周波数成分を減衰させること、及び反応ウィンドウ内の減衰した筋音図法出力信号を使用して、筋肉事象の発生を判定すること、を更に含む、項目１４〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【００８５】
項目１９：反応ウィンドウ内の筋肉反応の時間を特定すること、Ｔ１と筋肉反応の時間との間の第１の反応の待ち時間を判定すること、第３の時間（Ｔ３）で始まる刺激装置によって与えられる第３の刺激に続いて、第２の反応ウィンドウ内の第２の筋肉反応の時間を特定すること、Ｔ３と第２の筋肉反応の時間との間の第２の反応の待ち時間を判定すること、第２の反応の待ち時間が第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを与えること、を更に含む、項目１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【００８６】
項目２０：第１の刺激が第１の電流の大きさを有し、第２の刺激が第２の電流の大きさを有し、筋肉反応が筋音図法出力信号の大きさを有し、周期的電気刺激を伝達することは、第２の電流の大きさを伝達することを含み、それは、第１の電流の大きさとは異なり、筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの差の関数である、項目１４〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【００８７】
項目２１：ヒト対象者の筋肉と機械的に通信して配置されるように構成された筋音図法センサであって、筋音図法センサが、筋肉の機械的運動を感知し、感知された機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように動作する非侵襲性機械的センサと、有線又は無線通信プロトコルを介して筋音図法出力信号をプロセッサに伝達するように動作する通信回路と、を備え、プロセッサは、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激、及び第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激を含む周期的刺激を刺激装置に与えること、機械的センサから筋音図法出力信号を受信すること、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、反応ウィンドウ内の筋音図法出力信号を分析することであって、反応ウィンドウが、第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、こと、及び第１の刺激が反応ウィンドウ内の筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示すること、を行うように動作する、筋音図法センサ。
【００８８】
項目２２：機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、プロセッサは、３つの軸のそれぞれにおける監視された加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、項目２１に記載の筋音図法センサ。
【００８９】
項目２３：プロセッサが、皮膚表面に垂直な方向における筋肉の運動の大きさが、皮膚表面に接する方向における筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、第１の刺激が筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、項目２２に記載の筋音図法センサ。
【００９０】
〔実施の態様〕
（１）  ヒト対象者の体内治療領域内に与えられた刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出するための神経監視システムであって、前記体内治療領域は、前記筋肉を神経支配する神経を含み、前記神経監視システムは、
前記筋肉と機械的に通信するように配置され、前記筋肉の感知された機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように構成された非侵襲性機械的センサ、
前記体内治療領域内に周期的刺激を与えるように構成された刺激装置であって、前記周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激と、を含む、刺激装置、及び
前記機械的センサ及び前記刺激装置と通信するプロセッサであって、前記プロセッサが、
前記刺激装置に前記周期的刺激を与え、
前記機械的センサから前記筋音図法出力信号を受信し、
前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、前記筋音図法出力信号の反応ウィンドウを分析し、
前記第１の刺激が前記反応ウィンドウ内の前記筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示する、ように構成され、
前記反応ウィンドウが、前記第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、
前記反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、プロセッサ、を備える、神経監視システム。
（２）  前記プロセッサが、前記反応ウィンドウ内のみの前記筋音図法出力信号を分析することによって前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に構成されている、実施態様１に記載の神経監視システム。
（３）  前記プロセッサが、教師あり学習アルゴリズムを使用して前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することによって、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成され、
前記教師あり学習アルゴリズムが、前記反応ウィンドウを、
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものである、及び
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものではない、
を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、実施態様１又は実施態様２に記載の神経監視システム。
（４）  前記筋音図法出力信号の前記１つ以上の特性が、時間の関数として前記反応ウィンドウ全体にわたる前記筋音図法出力信号の振幅のグラフを含み、
前記教師あり学習アルゴリズムが、前記グラフの１つ以上のグラフィック態様を分析するように動作する画像ベースの分類子を含む、実施態様３に記載の神経監視システム。
（５）  前記機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、
前記プロセッサは、前記３つの軸のそれぞれにおける監視された前記加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、実施態様１〜４のいずれかに記載の神経監視システム。
【００９１】
（６）  前記プロセッサが、前記皮膚表面に垂直な方向における前記筋肉の運動の大きさが、前記皮膚表面に接する方向における前記筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、実施態様５に記載の神経監視システム。
（７）  （Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２である、実施態様１〜６のいずれかに記載の神経監視システム。
（８）  前記プロセッサは、
前記反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する前記筋音図法出力信号からの信号コンテンツを特定し、
前記信号コンテンツの周波数成分を判定し、
前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号から前記周波数成分を減衰させるよう更に構成され、
前記プロセッサは、前記反応ウィンドウ内の減衰した前記筋音図法出力信号を使用して前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように構成されている、実施態様１〜７のいずれかに記載の神経監視システム。
（９）  前記筋音図法出力信号からの前記信号コンテンツが、少なくとも部分的にＴ１とＴ２との間に存在する、実施態様８に記載の神経監視システム。
（１０）  前記周期的刺激が複数の刺激を含み、
前記信号コンテンツが、前記複数の刺激にわたって存在する、実施態様８又は実施態様９に記載の神経監視システム。
【００９２】
（１１）  前記プロセッサは、
前記反応ウィンドウ内の検出された誘発される筋肉反応に対応する時間を特定し、
前記第１の刺激と、検出された誘発される筋肉反応に対応する前記時間との間の第１の反応の待ち時間を判定し、
前記刺激装置によって与えられる後続の刺激によって誘発される、その後に検出された筋肉反応に対応する時間を特定し、
前記後続の刺激と、前記その後に検出された筋肉反応の前記時間との間の第２の反応の待ち時間を判定し、
前記第２の反応の待ち時間が前記第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを提供するように更に構成されている、実施態様１〜１０のいずれかに記載の神経監視システム。
（１２）  前記第１の刺激が第１の電流の大きさを有し、後続の刺激が第２の電流の大きさを有し、前記第１の刺激に対する検出された誘発される筋肉反応が、筋音図法出力信号の大きさを有し、
前記第２の電流の大きさが、
前記第１の電流の大きさとは異なり、
前記筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの差の関数である、実施態様１〜１１のいずれかに記載の神経監視システム。
（１３）  前記第２の電流の大きさが、前記筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの間の前記差に比例する、実施態様１２に記載の神経監視システム。
（１４）  ヒト対象者の体内治療領域内に与えられる刺激に対する筋肉の人工的に誘発された機械的反応を検出する方法であって、前記体内治療領域が、前記筋肉を神経支配する神経を含み、前記方法が、
周期的電気刺激を、前記体内治療領域内の刺激装置に伝達することであって、前記周期的刺激は、第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激と、第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激とを含む、こと、
前記筋肉と機械的に通信している非侵襲性機械的センサからの筋音図法出力信号を受信することであって、前記筋音図法出力信号は、前記筋肉の感知された機械的運動に対応する、こと、
前記感知された動きが前記筋肉の人工的に誘発された反応を表すかどうかを判定するために、時間の反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号を分析することであって、前記反応ウィンドウが、前記第１の刺激に対する前記筋肉の誘発された反応が発生しやすい期間に対応し、前記反応ウィンドウは、第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、こと、及び
前記動きが前記反応ウィンドウ内で生じる場合にのみ、前記感知された動きが人工的に誘発された筋肉反応であるという表示を使用者に提示すること、を含む、方法。
（１５）  前記感知された動きが人工的に誘発された筋肉反応であるかどうかを判定するために、前記反応ウィンドウ内のみの前記筋音図法出力信号を分析することを更に含む、実施態様１４に記載の方法。
【００９３】
（１６）  前記筋肉の前記感知された機械的運動が人工的に誘発された筋肉反応であるかどうかを判定するために、教師あり学習アルゴリズムを使用して前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号の１つ以上の特性を検査することを更に含み、
前記教師あり学習アルゴリズムが、前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号を、
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものである、及び
前記反応ウィンドウは前記筋肉の人工的に誘発された機械的反応を表すものではない、
を含む複数の分類のうちの１つに分類するように動作する、実施態様１４又は実施態様１５に記載の方法。
（１７）  （Ｔ４−Ｔ３）≦（Ｔ２−Ｔ１）／２である、実施態様１４〜１６のいずれかに記載の方法。
（１８）  前記反応ウィンドウの少なくとも部分的に外側に存在する前記筋音図法出力信号から、信号コンテンツを特定すること、
前記信号コンテンツの周波数成分を判定すること、
前記反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号から前記周波数成分を減衰させること、及び
前記反応ウィンドウ内の減衰した前記筋音図法出力信号を使用して、筋肉事象の前記発生を判定すること、を更に含む、実施態様１４〜１７のいずれかに記載の方法。
（１９）  前記反応ウィンドウ内の前記筋肉反応の時間を特定すること、
Ｔ１と前記筋肉反応の前記時間との間の第１の反応の待ち時間を判定すること、
第３の時間（Ｔ３）で始まる前記刺激装置によって与えられる第３の刺激に続いて、第２の反応ウィンドウ内の第２の筋肉反応の時間を特定すること、
Ｔ３と前記第２の筋肉反応の前記時間との間の第２の反応の待ち時間を判定すること、及び
前記第２の反応の待ち時間が前記第１の反応の待ち時間と所定の量を超えて異なる場合にアラートを与えること、を更に含む、実施態様１４〜１８のいずれかに記載の方法。
（２０）  前記第１の刺激が第１の電流の大きさを有し、前記第２の刺激が第２の電流の大きさを有し、前記筋肉反応が筋音図法出力信号の大きさを有し、
前記周期的電気刺激を伝達することは、前記第２の電流の大きさを伝達することを含み、それは、
前記第１の電流の大きさとは異なり、
前記筋音図法出力信号の大きさと閾値出力信号の大きさとの差の関数である、実施態様１４〜１９のいずれかに記載の方法。
【００９４】
（２１）  ヒト対象者の筋肉と機械的に通信して配置されるように構成された筋音図法センサであって、前記筋音図法センサが、
前記筋肉の機械的運動を感知し、感知された前記機械的運動に対応する筋音図法出力信号を生成するように動作する非侵襲性機械的センサと、
有線又は無線通信プロトコルを介して前記筋音図法出力をプロセッサに伝達するように動作する通信回路と、を備え、前記プロセッサは、
第１の時間（Ｔ１）で始まる少なくとも第１の刺激、及び第２の時間（Ｔ２）で始まる第２の連続刺激を含む周期的刺激を刺激装置に与えること、
前記機械的センサから前記筋音図法出力信号を受信すること、
前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するために、反応ウィンドウ内の前記筋音図法出力信号を分析することであって、
前記反応ウィンドウが、前記第１の刺激に対して誘発される反応が発生しやすい期間に対応し、
前記反応ウィンドウが第３の時間（Ｔ３）と第４の時間（Ｔ４）との間に延び、Ｔ１≦Ｔ３＜Ｔ４＜Ｔ２である、こと、及び
前記第１の刺激が前記反応ウィンドウ内の前記筋肉の反応を誘発したと判定された場合に、使用者に表示を提示すること、を行うように動作する、筋音図法センサ。
（２２）  前記機械的センサが、３つの相互に直交する軸の加速度を監視するように動作する３軸加速度計であり、
前記プロセッサは、前記３つの軸のそれぞれにおける監視された前記加速度から計算された、得られるベクトルの大きさを使用して、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、実施態様２１に記載の筋音図法センサ。
（２３）  前記プロセッサが、前記皮膚表面に垂直な方向における前記筋肉の運動の大きさが、前記皮膚表面に接する方向における前記筋肉の運動の大きさよりも大きい場合にのみ、前記第１の刺激が前記筋肉の反応を誘発したかどうかを判定するように更に動作する、実施態様２２に記載の筋音図法センサ。
【図１】
2021526411.tif 000003
【図２】
2021526411.tif 000004
【図３】
2021526411.tif 000005
【図４】
2021526411.tif 000006
【図５】
2021526411.tif 000007
【図６】
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【図７】
2021526411.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
2021526411.tif 000013
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