(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
哺乳類の脳の脳波（ＥＥＧ）記録の解析を、８次の自己回帰および５次の移動平均の離散時間方程式を用いて行うことによって脳の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
前記８次の自己回帰および５次の移動平均の離散時間方程式に対してｚ変換を行ってｚ領域の方程式を得て、前記ｚ領域の方程式の解における極および零を決定するステップと、
前記極を複素平面上へとプロットするステップと
をさらに含む、システム。
【請求項２】
脳の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
（ｉ）哺乳類の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１】
0004693763.tif 000033
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数２】
0004693763.tif 000034
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を表示手段に表示するステップと
を含むシステム。
【請求項３】
前記方法は、前記ＥＥＧを濾波して、ステップ（ｉｉｉ）を実行する前に前記ＥＥＧからノイズ信号を取り除くステップを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ＥＥＧを得て、その処理を行う前に記録する、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項５】
脳の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
（ｉ）哺乳類の脳から第１の脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数５】
0004693763.tif 000035
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数６】
0004693763.tif 000036
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）その後のある時点で前記脳から第２のＥＥＧを得るステップと、
（ｘｉｉ）ステップ（ｉｉ）から（ｘ）までを、前記第２のＥＥＧに対して、少なくとも１度繰り返すステップと、
（ｘｉｉｉ）前記第１および第２のＥＥＧからそれぞれ導出した前記複素平面内の少なくとも一部の対応する極のクラスタの動きを監視するステップと、
（ｘｉｖ）前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を表示手段に表示するステップと
を含むシステム。
【請求項６】
前記方法は、前記ＥＥＧを濾波して、ステップ（ｉｉｉ）を実行する前に前記ＥＥＧからノイズ信号を取り除くステップを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記第１および第２のＥＥＧを得て、その処理を行う前に記録する、請求項５または６に記載のシステム。
【請求項８】
前記ＥＥＧ、または前記第１および第２のＥＥＧを得て、その後のある時点での処理のためにその全体を記録する、請求項５または６に記載のシステム。
【請求項９】
前記ＥＥＧ、または前記第１および第２のＥＥＧを、それぞれ、連続する一定の時間インターバルにわたって繰り返し得る、請求項５または６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記時間インターバルは、直前の時間インターバルと一部重複してもよい、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
ステップ（ｘ）のステップを連続して繰り返して各セグメントからの前記極の動きを追跡する、請求項２から１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
ステップ（ｘｉ）の前記ステップは、
（ｘｉ）（ａ）前記極のセントロイドを極のクラスタごとに計算するステップと、
（ｘｉ）（ｂ）前記セントロイドの動きを監視および比較するステップと
を含む請求項２から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記方法は、（ｘｉ）（ｃ）前記極のクラスタ内での前記極の統計的変動を解析するステップを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
ステップ（ｘｉｖ）のステップは、
（ｘｉｖ）（ａ）前記極のセントロイドを極のクラスタごとに計算するステップと、
（ｘｉｖ）（ｂ）前記セントロイドの動きを監視および比較するステップと
を含む請求項５から１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記方法は、（ｘｉｖ）（ｃ）前記極のクラスタ内での前記極の統計的変動を解析するステップを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
被験者の覚醒または警戒の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
（ｉ）被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数９】
0004693763.tif 000037
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１０】
0004693763.tif 000038
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）までを繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を表示手段に表示するステップと
を含むシステム。
【請求項１７】
被験者の睡眠の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
（ｉ）被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１１】
0004693763.tif 000039
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１２】
0004693763.tif 000040
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）までを繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を表示手段に表示するステップと
を含むシステム。
【請求項１８】
被験者の麻酔の状態を評価するための方法を実行する手段を有するシステムであって、
前記方法は、
（ｉ）麻酔中に被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１３】
0004693763.tif 000041
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１４】
0004693763.tif 000042
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）まで繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を表示手段に表示するステップと
を含むシステム。
【請求項１９】
哺乳類の脳の脳波記録の解析を、８次の自己回帰および５次の移動平均離散時間モデル方程式を用いて行うことによって脳の状態を評価する手段を有するシステム。
【請求項２０】
被験者の脳の状態を評価するための装置であって、ＥＥＧ信号を前記被験者の前記脳から受け取るための複数の電極と、
前記ＥＥＧ信号をデジタル化ＥＥＧデータ信号へと変換するためのデジタル化手段と、
（ｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にすること、
（ｉｉ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１７】
0004693763.tif 000043
によって近似すること、
（ｉｉｉ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定すること、
（ｉｖ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１８】
0004693763.tif 000044
を得ること、
（ｖ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入すること、
（ｖｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定すること、および、
（ｖｉｉ）前記極を複素平面内にプロットすること
のためのコンピューティング手段と、
前記極を表示して、それにより、前記被験者の脳の状態の評価を、前記極のクラスタの位置および分布を参照して行えるようにするための表示手段と
を含む装置。
【請求項２１】
請求項２から１８のいずれか一項に記載のシステムの前記実行する手段としてのコンピュータプログラム命令がその上に格納されたコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令は、コンピュータにより実行されると、前記方法の中の諸ステップを実行する、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
本発明は、数学的モデルの適用のための方法およびシステムに関し、特に、被験者の生成するＥＥＧ（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ、脳波）信号の解析を、被験者の脳機能を健康、疾病、および医療介入（ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ  ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）の条件下で評価および監視するために行うための固定次数の自己回帰移動平均モデルに関する。
【発明の背景】
【０００２】
鎮静剤または一般的な麻酔剤の投与中など、意識のレベルの変更を含む実地臨床（ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｐｒａｃｔｉｃｅ）では、脳機能を定量化できることが重要である。ほとんどのアプローチでは、脳波（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）またはＥＥＧとして知られる脳の表面の電気活動の解析を利用している。一般に、選ばれる信号解析方法は、解析の対象である信号の統計的な特性に基づいている。使用する方法がこの信号の特性によく合うほど、結果となる解析はより信頼でき、有意味になり、正確になることになる。しかし、こうした信号の特性を知ることができるのは、その信号の生成の役目をもつ機構およびプロセスも知られている場合に限られる。
【０００３】
今日、脳のリズム性（ｒｈｙｔｈｍｉｃ）の電気活動に対するこうした解析方法には、それを発生させる役目をもつ、基礎となる生理学的機構の詳細をなんら組み込んだものはない。したがって、臨床的環境で脳機能を測定し、したがって監視するこうした方法の能力は限られている。
【０００４】
この問題の克服が、脳機能の評価および測定を、脳の表面のリズム性電気活動の生成の基礎となる生理学的機構の詳細な知識に基づいて行うより合理的な手段を提供する本発明により行われる。
【０００５】
本発明の基礎となる理論では、脳の皮質を、短距離（ｓｈｏｒｔ−ｒａｎｇｅｄ）（皮質内（ｉｎｔｒａ−ｃｏｒｔｉｃａｌ））および長距離（皮質−皮質（ｃｏｒｔｉｃｏ−ｃｏｒｔｉｃａｌ））の接続によって相互作用を行う、相互に接続した興奮性および抑制性ニューロンからなる単一の励起可能な（ｅｘｃｉａｂｌｅ）空間的連続体と見なしている。したがって、脳を、コンピュータのような１つの合成的な処理ユニットではなく、動的に発展する実体と見ているのである。
【０００６】
この理論に基づいて、脳の神経接続の結果として生じるαリズムの特徴を、数学的モデル、特に、固定次数の自己回帰移動平均（「ＡＲＭＡ」）モデルによって詳しく表すことができる。本発明では、このＡＲＭＡモデルに対する移動平均（「ＭＡ」）および自己回帰（「ＡＲ」）の次数の特定の値を、皮質電気（ｅｌｅｃｔｒｏｃｏｒｔｉｃａｌ）伝達関数に基づいて導出している。この皮質電気伝達関数により、ある被験者から取られたＥＥＧ記録（ｒｅａｄｉｎｇｓ）の起源が数学的な形で記述される。
【０００７】
ある被験者から記録したＥＥＧ信号を固定次数のＡＲＭＡモデルに適用することによって、係数を得ることができる。こうした係数をどのように使用して脳機能を測定することができるかを理解するために、固定次数のＡＲＭＡモデルを定義する式をｚ領域（複素領域）で書き換え、これを解いてｚ平面上へと写像された複素数の解（「極」（ｐｏｌｅｓ）と呼ぶ）を得る。これらの極は、ＥＥＧ信号が記録された特定の時点での脳の状態を表している。被験者に鎮静剤を適用することによって誘起したＥＥＧ信号など、ＥＥＧ信号の変動は、ｚ平面上の１つまたは複数の極の位置の平均値の変動として検出することができる。脳機能を測定し、または脳の状態の変化を示すために、こうした変動を解釈することができる。
【０００８】
本発明の脳評価技法を使用することにより、様々な状況にある、ある被験者の状態を監視することができる。例えば、本発明の方法を使用すると、様々なタイプの乗り物の運転や重要な装置の制御などの特定のタスクを行うときのある被験者の覚醒（ｖｉｇｉｌａｎｃｅ）または警戒（ａｌｅｒｔｎｅｓｓ）を監視することができる。このタイプの適用例では、この方法の適用をローカルで行うことによって、運転手または制御係に、覚醒または警戒の喪失の徴候となる状況を知らせて、適切な行動を取ることができるようにすることができる。この監視は、ローカルにだけでなく、リモートで行うこともできる。
【０００９】
本発明の方法を使用すると、被験者を睡眠中に監視することによって、被験者の睡眠中の様々な段階（ｓｔａｇｅｓ）を評価することができる。得られる結果は、睡眠障害の判定および／または治療のために使用することができる。
【００１０】
さらに、本発明を使用すると、患者の麻酔の状態を監視することができる。この適用例では、麻酔医（またはオペレータ）が、麻酔の実施前に上記の平面内の極の表示を得るのが典型的であろう。次いで、本発明の方法を麻酔の適用後も継続して、患者の麻酔の状態を、時間の関数として、表示装置上に表示される極のクラスタの動きを参照することによって監視できるようにすることができる。これにより、麻酔医には、被験者の麻酔の状態に関する有用な情報が提供される。
【発明の概要】
【００１１】
本発明によれば、ヒトの脳波記録の解析を、哺乳類のＥＥＧ活動の生成の基礎となる機構の理論に基づく８次の自己回帰（「ＡＲ」）および５次の移動平均（「ＭＡ」）の離散時間モデルを用いて行うことによって脳の状態を評価するための方法が提供される。
【００１２】
また、本発明では、ヒトの脳波記録の解析を、哺乳類のＥＥＧ活動の生成の８次の自己回帰および５次の移動平均の離散時間方程式を用いて、前記方程式に対してｚ変換を行ってｚ領域の方程式を得て、前記ｚ領域の方程式の解における極および零を決定し、前記極を複素平面上へとプロットして行うことによって脳の状態を評価するための方法が提供される。
【００１３】
また、本発明では、哺乳類の脳の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）前記脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１】
0004693763.tif 000002
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数２】
0004693763.tif 000003
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）前記脳の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の位置および分布を参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００１４】
本発明によれば、また、哺乳類の脳の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）前記脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数３】
0004693763.tif 000004
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数４】
0004693763.tif 000005
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）前記脳に対して介入を行うステップと、
（ｘｉｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）までを少なくとも１度繰り返すステップと、
（ｘｉｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｖ）前記脳の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００１５】
本発明によれば、更にまた、哺乳類の脳の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）前記脳から第１の脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数５】
0004693763.tif 000006
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数６】
0004693763.tif 000007
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）その後のある時点で前記脳から第２のＥＥＧを得るステップと、
（ｘｉｉ）ステップ（ｉｉ）から（ｘ）までを、第２のＥＥＧに対して、少なくとも１度繰り返すステップと、
（ｘｉｉｉ）前記第１および第２のＥＥＧからそれぞれ導出した前記複素平面内の少なくとも一部の対応する極のクラスタの動きを監視するステップと、
（ｘｉｖ）前記脳の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００１６】
上記の方法では、ＥＥＧを得て、その処理を行う前に記録することができる。したがって、記録したＥＥＧは、記録した後いつでも処理することが可能であり、または、将来のある時点で他のＥＥＧとの比較のためのレファレンスとして使用することが可能である。あるいは、ＥＥＧを得て、オンザフライ（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ）で処理する際、ＥＥＧを連続する一定の時間インターバルにわたって繰り返し得ることができ、ただし、時間インターバルは、それぞれ、直前の時間インターバルと一部重複してもよいような形で行うことができる。時間インターバルごとに得たＥＥＧは、上で説明した方法によって直ちに処理を行う。
【００１７】
好ましくは、ステップ（ｘ）を１００回まで繰り返し、前記クラスタのそれぞれの中に複数の極が存在するようにする。また、ステップ（ｘ）を連続して繰り返して各セグメントからの前記極の動きを追跡することができる。
【００１８】
好ましくは、さらに、この方法は、前記極のセントロイドを極のクラスタごとに計算するステップと、前記セントロイドの動きを監視および比較するステップとを含む。
【００１９】
本発明では、さらに、上記の諸方法を実行するためのシステムが提供される。本発明では、さらに、コンピュータにより実行されると、上で説明した諸方法を実行するコンピュータプログラム命令がその上に格納されたコンピュータ可読媒体が提供される。
【００２０】
また、本発明では、認知的活性をもつ医薬品の有効性を評価するための方法であって、
（ｉ）被験者の脳から第１の脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数７】
0004693763.tif 000008
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数８】
0004693763.tif 000009
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）前記被験者に１回の用量の認知的活性をもつ医薬品を投与するステップと、
（ｘｉｉ）ステップ（ｘｉ）の後で前記脳から第２のＥＥＧを得るステップと、
（ｘｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）から（ｘ）までを、前記第２のＥＥＧに対して、少なくとも１度繰り返すステップと、
（ｘｉｖ）前記第１および第２のＥＥＧからそれぞれ導出した前記複素平面内の少なくとも一部の対応する極のクラスタの動きを監視するステップと、
（ｘｖ）前記認知的活性をもつ医薬品の有効性の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００２１】
また、本発明では、被験者の覚醒または警戒の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数９】
0004693763.tif 000010
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１０】
0004693763.tif 000011
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）までを繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記被験者の覚醒または警戒の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００２２】
本発明では、さらに、被験者の睡眠の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１１】
0004693763.tif 000012
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１２】
0004693763.tif 000013
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）までを繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記被験者の睡眠の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００２３】
また、本発明では、被験者の麻酔の状態を評価するための方法であって、
（ｉ）麻酔中に被験者の脳から脳波（ＥＥＧ）を得るステップと、
（ｉｉ）前記ＥＥＧをデジタル化してデジタル化ＥＥＧデータ信号を定義するステップと、
（ｉｉｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にするステップと、
（ｉｖ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１３】
0004693763.tif 000014
によって近似するステップと、
（ｖ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定するステップと、
（ｖｉ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１４】
0004693763.tif 000015
を得るステップと、
（ｖｉｉ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入するステップと、
（ｖｉｉｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定するステップと、
（ｉｘ）前記極を複素平面内にプロットするステップと、
（ｘ）ステップ（ｉｖ）から（ｉｘ）までをサンプル中のフレームごとに繰り返して前記複素平面内の極のクラスタを決定するステップと、
（ｘｉ）ステップ（ｉ）から（ｘ）まで繰り返すステップと、
（ｘｉｉ）前記複素平面内の前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを監視するステップと、
（ｘｉｉｉ）前記被験者の麻酔の状態の評価を、前記複素平面内に布置された前記極のクラスタの少なくとも一部の動きを参照して行うステップと
を含む方法が提供される。
【００２４】
また、本発明では、被験者の脳の状態を評価するための装置であって、ＥＥＧ信号を前記被験者の前記脳から受け取るための複数の電極と、
前記ＥＥＧ信号をデジタル化ＥＥＧデータ信号へと変換するためのデジタル化手段と、
（ｉ）前記ＥＥＧデータ信号を分割して固定長の時間フレームｙ［ｎ］にすること、
（ｉｉ）デジタル化時間フレームそれぞれを第１の方程式、すなわち
【数１５】
0004693763.tif 000016
によって近似すること、
（ｉｉｉ）前記第１の方程式を解いて係数ａ１からａ８およびｂ０からｂ５を決定すること、
（ｉｖ）前記第１の方程式にｚ変換を行って第２のｚ領域の方程式、すなわち
【数１６】
0004693763.tif 000017
を得ること、
（ｖ）前記係数の値のそれぞれを前記ｚ領域の方程式へと代入すること、
（ｖｉ）前記第２の方程式においてＡ（ｚ）＝０をｚについて解いてその極を決定すること、および、
（ｖｉｉ）前記極を複素平面内にプロットすること
のためのコンピューティング手段と、
前記極を表示して、それにより、前記被験者の脳の状態の評価を、前記極のクラスタの位置および分布を参照して行えるようにするための表示手段と
を含む装置が提供される。
【００２５】
本発明の好ましい実施形態の説明を、以下に、単なる例として、添付の図面を参照して行う。
【発明の好ましい実施形態の詳細な説明】
【００２６】
図１は、システムの物理構成要素の好ましい一実施形態を示す図である。ＥＥＧ信号は、複数の電極１０１によって、被験者１０２の頭皮から検出するが、頭皮には、好ましくは、国際標準の１０：２０法に従い、必要であれば中間点の電極を追加して配列した電極を配置する。好ましくは、ＥＧＧ信号の記録は、両耳朶連結基準で、鼻根点（ｎａｓｉｏｎ）をグラウンドとして使用する電極帽に取り付けた６４個の頭皮電極を用いて行う。ＥＥＧ信号を記録する他の方法も使用することができる。
【００２７】
ＥＧＧの解析は、一部が重複する固定長のセグメントの系列として行うことが好ましい。この技法は、図１０に関連してさらに説明する。図１０に、ある被験者から１０秒間にわたって記録した典型的なＥＥＧ信号２０１の例が示されている。好ましいサンプリング技法を例示するために、記録したＥＥＧ信号を、デジタル化し、固定長で一部重複する２秒のセグメントに分割するものと仮定している。第１のＥＧＧセグメント２０２は、０秒から２秒まで伸びている。次のＥＥＧセグメント２０３は、先行するＥＥＧセグメントと一部重複している（例えば、１秒から３秒まで）。このプロセスを、ＥＥＧ信号の後続するセグメントすべてに関して繰り返す。この例は、ＥＥＧセグメントすべてに対する信号の重複の度合いが直前のサンプルの５０％であるという仮定に基づいている。これは、分割の最もよい習慣を反映しているのに過ぎないが、ＥＥＧ信号は、一定のどのような時間インターバルに、どのような重複の度合いで分割することも可能である。ＥＥＧ信号セグメントのサンプリング（デジタル化）は、通常、毎秒２００から５００サンプルの間のどのあたりかで行われる。
【００２８】
図１を参照すると、ＥＥＧ信号は、複数の独立した電気的接続１０３を介してアナログ信号として送信するが、この接続は、各電極１０１は、アナログフィルタおよび増幅装置１０５の入力ポート１０４へと接続するものである。各電極からの信号を一緒にまとめて、加算したＥＥＧ信号とし、次いで、この増幅および濾波を、アナログフィルタおよび増幅装置１０５内で行う。このアナログＥＥＧ信号を、アナログ／デジタル（「Ａ／Ｄ」）変換器１０６へと送るが、ここでは濾波したアナログＥＥＧ信号のデジタル化を行う。好ましくは、デジタルＥＥＧ信号の濾波は、アナログフィルタおよび増幅装置１０５によって行うが、これにより、この後の信号解析に悪影響を及ぼす可能性のある５０Ｈｚのアーチファクトおよび他のノイズ源は、あれば取り除かれる。しかし、デジタルフィルタリングは、パーソナルコンピュータ（「ＰＣ」）の中央処理装置（「ＣＰＵ」）上で動作するソフトウェアによっても行うことができる。デジタル化したＥＥＧ信号は、ＰＣ１０７へと、シリアルまたはパラレル接続を含む、データ接続１０８を介して送られる。デジタル化したＥＥＧ信号は、ＰＣに入った後、ＣＰＵ１０９へと、内部データバス接続を介して送られる。ＣＰＵ１０９は、メモリモジュール１１０を制御し、これは、データの短期間または一時的なストレージおよび取り出しのための「ＲＡＭ」（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、ランダムアクセスメモリ）構成要素、あるいは、より永続的なストレージを提供するハードディスクまたは別の装置を含むことができる。デジタルＥＥＧ信号を処理するためのソフトウェアも、メモリモジュールのＲＡＭまたはハードディスクに格納することができる。
【００２９】
システムでは、デジタル化したＥＥＧ信号をオンザフライ（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ）で処理する際、ＥＥＧを連続する一定の時間インターバルにわたって繰り返し得ることができ、ただし、時間インターバルは、それぞれ、直前の時間インターバルと一部重複してもよく、これは上で説明した通りである。時間インターバルごとに得たＥＥＧは、ＲＡＭに置いたしばらく後で処理する前にシステムのＲＡＭメモリコンポーネント内に一時的に格納し、その時間インターバルに対するＥＥＧの処理が済んだ後、ＲＡＭから取り除く。いつでも、異なる時間インターバルに対して得たＥＥＧに対応する、ＥＥＧが２つ以上ＲＡＭに格納してあってもよい。
【００３０】
また、デジタル化したＥＥＧ信号を得て、その処理を行う前に記録することができる。デジタル化したＥＥＧ信号は、ハードディスク、テープドライブ、コンパクトディスク（「ＣＤ」）などのより永続的な形のストレージ上に記録することができる。したがって、記録したＥＥＧは、記録した後いつでも処理することが可能であり、または、将来のある時点で他のＥＥＧ（これは、同じ被験者からまたは異なる被験者からも記録することができる）との比較のためのレファレンスとして使用することが可能である。
【００３１】
図１を参照すると、ＣＰＵ１０９では、ソフトウェアを動作させて、デジタルＥＥＧ信号に対してＡＲＭＡモデリングを行い、１４個のＡＲＭＡ係数を下の式１５に従って計算している。これを行うには、Ｐ．Ｍ．Ｔ  Ｂｒｏｅｒｓｅｎ（Ｄｅｌｆｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）による「ＡＲＭＡＳＡ  Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘ」ソフトウェア、あるいは、数多くの市販のまたは無償で利用可能なＡＲＭＡのソフトウェアモデリングパッケージのうちのどれでも用いることもできる。
【００３２】
これら１４個の係数を決定した後、ＣＰＵ１０９では、上で説明したソフトウェアパッケージと同じでもよいソフトウェアを使用して、そのＥＥＧセグメントに対するｚ平面上の８個の極の位置を計算し、グラフとしてプロットする。このソフトウェアから、ＣＰＵ１０９は、このソフトウェアの生成したグラフのデータをＣＰＵ１０９の制御するディスプレイ装置１１１へと送るように指示されるが、表示装置１１１は、ＣＰＵ１０９に内部データバス接続を介して接続することができる。表示装置１１１では、このソフトウェアの生成したグラフのデータの内部の情報の視覚的表現を生成し、これは、図６、７、８、および９に示すようなグラフまたはチャートの形とすることができる。
【００３３】
図１には、システムを追加のハードウェアコンポーネントの助けで実装できるように示しているが、このハードウェアの提供する機能の一部をソフトウェアを用いて実装することが可能である。例えば、図１を参照すると、アナログフィルタおよび増幅器１０５およびＡ／Ｄ変換器１０６の提供する機能をソフトウェアを用いて実装することが可能である。したがって、アナログＥＥＧ信号を濾波および増幅、Ａ／Ｄ変換（ＥＥＧ信号のデジタル化）、デジタル化したＥＥＧ信号の分割、デジタル化したＥＥＧ信号の格納、デジタル化したＥＥＧ信号のセグメントごとに１４個のＡＲＭＡ係数を求めること、および、デジタル化したＥＥＧ信号の１つまたは複数のセグメントから導出した８個の極からなるそれぞれ単一の組または連続する組のグラフのプロットまたは他の視覚的表現を生成することからなるプロセスを、１つのソフトウェアパッケージとして実装することが可能である。
【００３４】
本発明の方法を説明する前に、本発明の方法の基づく諸原理の理論的基礎を説明することが望ましい。アルファリズム（ａｌｐｈａ  ｒｈｙｔｈｍ）は、損なわれていない（ｉｎｔａｃｔ）ヒトの脳の記録可能な最も明白な特徴とされる。その発生に関する正確な基本原理は依然として議論の余地があるとはいえ、次の機構のうちの１つまたは複数の結果として生じると広く考えられている。すなわち、
・  皮質ニューロンの内生的または外生的（視床）ペーシング
・  興奮性（錐体）および抑制性（介在ニューロン）の皮質ニューロン集団の相互作用によって生成される振動活動
・  長距離の皮質−皮質接続（ｃｏｒｔｉｃｏ−ｃｏｒｔｉｃａｌ  ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ）に起因する境界依存の定在波の生成（シューマン共振に似たもの）
である。
【００３５】
しかし、別々にせよ組み合わせるにせよ、これらの機構のどれも、アルファリズムの生理学的な発生を説明するには十分ではない。
【００３６】
あるアルファリズムの電気的律動発生（ａｌｐｈａ  ｅｌｅｃｔｒｏｒｈｙｔｈｍｏｇｅｎｅｓｉｓ）の理論（Ｌｉｌｅｙ  ｅｔ  ａｌ．、Ｎｅｔｗｏｒｋ：Ｃｏｍｐｕｔ．Ｎｅｕｒａｌ  Ｓｙｓｔ．１３（２００２）６７−１１３で論じられているものであり、本文言によってその内容を本明細書に組み込む）は、皮質電気活動に対する詳細な空間的に連続な２次元の平均場理論に基づいている。参照は、Ｄｒｕｇ−Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｈｕｍａｎ  Ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｉｃ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ，（Ｌｉｌｅｙ  Ｄ．Ｔ．Ｊ．ｅｔ  ａｌ．、Ｐｈｙｓ  Ｒｅｖ  Ｅ  ６８（２００３）０５１９０６）と題する論文に対しても行うものとし、この内容も相互参照により本明細書に組み込む。この理論によれば、脳は、その電気的な神経入力に対して白色雑音フィルタとして働き、アルファリズムは、皮質に向かう入力信号の濾波の結果として生じる。このフィルタの特性は、興奮性および抑制性の皮質ニューロンのバルクでの（ｂｕｌｋ）（巨視的な／大規模な）解剖学的および生理学的な特性によって決まる。
【００３７】
この理論では、抑制が「皮質フィルタ」（ｃｏｒｔｉｃａｌ  ｆｉｌｔｅｒ）の特性を決め、したがって、アルファリズムのスペクトルを生成するのに重要な役割をもつと考えられている。特に、アルプラゾラム（ａｌｐｒａｚｏｌａｍ）などのベンゾジアゼピン系薬剤（ｂｅｎｚｏｄｉａｚｅｐｉｎｅｓ）による皮質抑制動作の強さの選択的変更が、このフィルタの特性の特定の変化と関連付けられている。したがって、集団の抑制性→抑制性シナプス相互作用の強さおよび形式が、創発する（ｅｍｅｒｇｅｎｔ）アルファ帯域の振動活動の周波数および減衰の最も感度の高い決定要因であると考えられている。そのような振る舞いが生じる理由は、主に、生理学的および脳波的に妥当なアルファ帯域の活動に関連する局所的な抑制性→抑制性および局所的な抑制性→興奮性のループ遅延が、対応する局所的（皮質内）および長距離（皮質−皮質）の興奮性→興奮性のループ遅延よりも長いことにある。
【００３８】
この理論が他の巨視的な連続体理論と異なっているのは、単位の抑制性シナプス後電位（「ＩＰＳＰ」、ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ  ｐｏｓｔ−ｓｙｎａｐｔｉｃ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）の時間経過を、３次の差分方程式で記述している点にある。これより低い次数では、どのような感知可能なまたは広範囲におよぶアルファ帯域の活動も支持できないことがわかっている。
【００３９】
この理論の下でモデル化される主要な状態変数は、興奮性および抑制性ニューロンの局所的な皮質集団の細胞体膜電位の平均値である。局所的な場の電位、したがって、ＥＥＧまたは皮質脳波（「ＥＣｏＧ」、ｅｌｅｃｔｒｏｃｏｒｔｉｃｏｇｒａｍ）の信号は、興奮性ニューロンの細胞体膜電位の平均値と線形な関係にあると見なされている。この理論は、皮質ニューロンの主要なバルクでの解剖学的および生理学的な特徴を組み込み、ケーブル遅延、神経伝達物質の反応速度（ｋｉｎｅｔｉｃｓ）、ならびに皮質−皮質および皮質内の接続（ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ）を含む、１組の連立非線形１次元偏微分方程式の形に表すことができる。自発的なアルファリズムは、皮質の局所的に線形な特性の結果として卓越して生じると説明される。この理由から、現在の定式化では、空間上の効果は１次元に制限されている。
【００４０】
この理論に寄れば、次の非線形方程式（式１、２、３、および４）は、Ｌｉｌｅｙ  ｅｔ  ａｌ．、Ｎｅｔｗｏｒｋ：Ｃｏｍｐｕｔ．Ｎｅｕｒａｌ  Ｓｙｓｔ．１３（２００２）６７−１１３でさらに述べているように、脳の電気活動を数学的に表している。すなわち、
【数１７】
0004693763.tif 000018
ここで、
【数１８】
0004693763.tif 000019
であり、Ｉは恒等行列であり、
【数１９】
0004693763.tif 000020
として、ここでｊ、ｊ’＝ｅ、ｉである。
【００４１】
表１は、安定な生理学的アルファ活動を生じるパラメータの組を生成するのに上の方程式で使用する理論的なパラメータすべて（すなわち、解剖学的および生理学的なパラメータすべての数値）の範囲を示す表である。表１における範囲（ｒａｎｇｅｓ）とは、パラメータの一様偏差（ｕｎｉｆｏｒｍ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｄｅｖｉａｔｅｓ）の生成を行った区間（ｉｎｔｅｒｖａｌｓ）を指している。
【００４２】
【表１】
0004693763.tif 000021
【００４３】
非線形方程式１から６は、解くためには、線形のこれに同値なものへと変換する必要がある。アルファリズムが理論的に白色雑音ゆらぎスペクトルによって理解可能かどうかを決めるために、上記の方程式を空間的に等質な特異点のまわりで線形化する。与えられた１組のパラメータに対して、これらの特異点は、空間および時間の導関数をすべて０と置きｈｅについて解くことによって得ることができる。一般に、これらの特異点
【数２０】
0004693763.tif 000022
は、次の方程式、すなわち
【数２１】
0004693763.tif 000023
に対する解であり、ここで、ｑはモデルパラメータからなるベクトルを表し、Ｆ（・）は式１、２、３、および４から得られる。
【００４４】
式１、２、３、および４を、空間的に等質な特異点
【数２２】
0004693763.tif 000024
のまわりで線形化し、フーリエ領域へと変換することにより、次の方程式、すなわち
【数２３】
0004693763.tif 000025
が得られ、ここで、ｋおよびωは、それぞれ、波数および角周波数である。粗い言い方をすると、ｋにより、周波数ωの振動が生じる物理的な特性スケールの逆数が指定される。Ｈｅ（ｋ，ω）は、興奮性ニューロンの細胞体膜電位の平均値ｈｅ（ｘ，ｔ）のフーリエ変換である。ｈｅ（ｘ，ｔ）は、脳の表面で記録した電気活動、すなわちＥＧＧに比例することが示されている。関数Ｇｅは皮質電気伝達関数であり、ｑはパラメータからなるベクトルであり、Ｐ（ｋ，ω）は皮質入力の時間空間形式を表す。
【００４５】
式８の中の項Ｎ（ｋ，ω，ｑ）およびＤ（ｋ，ω，ｑ）は、次の式１０および１１として表すことができるが、ただし、式８にあるパラメータベクトル「ｑ」に対応するパラメータは、ここでは、式１０および１１の中で明白に特定されている。
【００４６】
【数２４】
0004693763.tif 000026
【００４７】
式１０からは、ωの最高の次数は５であり、これはＡＲＭＡモデルの移動平均の次数に対応する。式１１からは、ωの最高の次数は８であり、これはＡＲＭＡモデルの自己回帰の次数に対応する。
【００４８】
式８、１０、および１１は、上に示したような、式１２、１３、および１４として、要約した形式に書き直すことができる。
【００４９】
式１４は、式１５に示す差分方程式として書き直すことができ、これは線形時不変離散時間システム、すなわち
【数２５】
0004693763.tif 000027
を表し、ここでｙ［ｎ］はデジタル化したＥＥＧ信号、ｕ［ｎ］はガウス白色雑音過程、ａｋおよびｂｋは所与のＥＥＧ時系列に対して決定される係数である。
【００５０】
式１５は、（８，５）次のＡＲＭＡモデルを表しており、ここで次数の特定の値は式１０および１１から導出されている。このＡＲＭＡモデルからの１４個の係数の決定は、Ｐ．Ｍ．Ｔ  Ｂｒｏｅｒｓｅｎ（Ｄｅｌｆｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）による「ＡＲＭＡＳＡ  Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘ」ソフトウェアなど、数多くの市販のまたは無償で利用可能なＡＲＭＡのソフトウェアモデリングパッケージのうちのどれを用いても行うことができる。
【００５１】
こうして得た１４個の係数をどのようにして使用して脳機能を測定するかを理解するために、式１５をｚ領域で、ｚ変換を計算することによって書き換える。したがって、式１５は、ｚ領域でこれと同値に
【数２６】
0004693763.tif 000028
と書くことができる。
【００５２】
式１６の中のＡ（ｚ）＝０に対する解からシステムの極が得られ、式１６のＢ（ｚ）＝０に対する解からシステムの零が得られることになる。一般に、これらの解は、｜ｚ｜＜１となる複素数である。式１６の中の分母の最大の指数から、８個の一意のシステムの極があることが示唆される。次いで、Ａ（ｚ）＝０に対する８個の複素数解を、ｚ平面上にプロットする。
【００５３】
式１６から導出した８個の極の位置は、特定の時間インターバルにわたって記録したＥＥＧ信号から決まる脳の状態を表している。図２について言うと、あるＥＥＧセグメントからの８個の極からなる組２０を、ｚ平面２１上にプロットしている。図３について言うと、式１５を、ＥＥＧサンプル全体からの後続するＥＥＧのセグメントに適用することにより、８個の極からなるさらなる組３１を決定し、先行するＥＥＧサンプルからプロットした極３１を含む同じｚ平面３０上へとプロットできるようになる。
【００５４】
理論的には、図３の結果の解釈は、図４を参照して行うことができる。図４は、ニューロン集団の抑制性→抑制性および抑制性→興奮性のシナプス相互作用の強さを増大させるという予測される効果の図式的表現である。黒丸４０は、脳波的に妥当な目を閉じたアルファ活動に関連する支配的な極の理論上の位置を近似的に表している。言い換えると、黒丸４０は、減衰が最も弱い極を表しており、これは、ヒトのアルファリズムを構成する最も支配的な振動成分に対応すると考えることができる。ヒトのアルファリズムのどのような記録でも、フーリエ変換を用いた周波数分析から、この支配的な極または支配的な振動成分にほぼ近い周波数が明らかになるはずである。図４の矢印４１および４２は、抑制性→抑制性
【数２７】
0004693763.tif 000029
および抑制性→興奮性
【数２８】
0004693763.tif 000030
のシナプスの強さの増大に応答したこれらの極の動きの予測された方向の平均を示している。
【００５５】
図５に、図４と同じ情報を、ｚ平面ではなくｓ平面（ラプラスまたはフーリエ平面）上にプロットしたものとして示している。黒丸５０は、脳波的に妥当な目を閉じたアルファ活動に関連する支配的な極の理論上の位置を近似的に表している。図５の矢印５１および５２は、抑制性→抑制性
【数２９】
0004693763.tif 000031
および抑制性→興奮性
【数３０】
0004693763.tif 000032
のシナプスの強さの増大に応答したこれらの極の動きの予測された方向の平均を示している。
【００５６】
減衰率は、記録したＥＥＧ信号中の支配的な振動成分の共振の鋭さに関係している。減衰率を増やすことは、ヒトのＥＥＧ記録の中のアルファ共振の幅を拡げること（ｂｒｏａｄｅｎｉｎｇ）に対応するはずである。図５では、矢印５１は、単一の極を表す黒丸５０から遠ざかるにつれて増加する減衰率を表している。矢印５２は、極５０から遠ざかるにつれて減少する減衰率を表している。図４では、極４０が単位円４３の境界に近づくほど、減衰は小さくなり、極が境界４３から遠ざかるほど、減衰は大きくなる。図４を参照すると、極４０の反時計回りの動きは、この極の周波数が高くなることを意味し、極の時計回りの動きは、周波数が低くなることを意味する。したがって、このアルファリズム生成の理論によれば、支配的な振動成分に関連する減衰率の変化から、ヒトのＥＥＧのフーリエ解析を用いて得ることができる以上の情報が得られる。
【００５７】
図６および７に、典型的な被験者に関する極−零プロット中の、アルプラゾラムの経口投与としてベンゾジアゼピンをこの被験者に投与する前（「−ＢＺ」の極および零によって示す）および後（「＋ＢＺ」の極および零によって示す）の極および零の位置を示している。図８および９には、典型的な被験者に関する同様な極−零プロットを、プラセボをこの被験者に投与する前（「−ＰＬ」の極および零によって示す）および後（「＋ＰＬ」の極および零によって示す）で示している。図６、７、８、および９中で該当する場合には、極を「＋」または「＊」で示し、零を「○」または「□」で示している。
【００５８】
図７および９には、８〜１３Ｈｚの領域に対応する、それぞれ図６および８からのｚ平面の領域をより詳細に示している。注目すべき重要な特徴は、
（ｉ）ｚ平面上に集まる極および零が明瞭にグループに分かれること、
（ｉｉ）周波数が８〜１３Ｈｚの範囲にある極が明瞭な集団をなすこと、
（ｉｉｉ）アルファ極は、ベンゾジアゼピンの投与の前（図６および７で「−ＢＺ」の極および零によって示す）とその後（図６および７で「＋ＢＺ」の極および零によって示す）の間でセントロイドの位置に顕著な差があること、および
（ｉｖ）アルファ極は、プラセボの投与の前（図８および９で「−ＰＬ」の極および零によって示す）とその後（図８および９で「＋ＰＬ」の極および零によって示す）の間でセントロイドの位置に実質的に差がないこと
である。
【００５９】
図７から、アルファの極の位置の変動は、ベンゾジアゼピンの摂取後が、他の３つの条件の場合よりも顕著であることが明らかである。図９に示すプラセボ条件に比べ、アルプラゾラムのために、アルファリズムを構成する減衰の最も弱い極の顕著なシフトが、それに対応する周波数と減衰がどちらも増加する形で生じているのが理解されよう。他のどの極もない場合には、これは、アルプラゾラムのために、アルファリズムのスペクトルが右方にシフトし拡がったことを意味し、これは図７および９に示す通りである。極のクラスタの位置の平均の変動およびその分布は、継続中の正常な振る舞い、疾病の進行および状態、または薬学的なまたは治療法上の介入または操作の結果として生じることになる。したがって、極の位置の平均は脳の状態の尺度であり、これらの極の位置の平均の動きは脳の状態または機能の変化の尺度である。
【００６０】
図１１は、上で説明した方法の中の重要なステップの一部を図として示す流れ図１１９である。簡潔には、ステップ１２０は、被験者の脳からＥＥＧ信号を得ることを表す。ステップ１２２は、変換器１０６によって実行するデジタル化を表す。ステップ１２４は、ＰＣ１０７内で実行するデジタルフィルタリングを表す。ステップ１２６は、やはりＰＣ１０７内で実行するＥＥＧ信号の分割を表す。ステップ１２８は、ＣＰＵ１０９によって実行する係数Ａ１〜Ａ８およびＢ０〜Ｂ５を得るための計算を表す。ステップ１３０は、システムの極を得るためにｚ領域の多項式方程式を解くステップを表し、ステップ１３２は、ｚ平面内のシステムの極をプロットすることを表す。これらの極は、表示装置１１１上に表示することができる。ステップ１２８、１３０、および１３２は、フレームのそれぞれに対して繰り返す。
【００６１】
ステップ１３４は、結果の評価をｚ平面内の極のクラスタの分布を参照して行うステップを表す。このステップは、通常、オペレータが行うはずである。
【００６２】
図１２に、本発明の方法の実施形態の重要なステップの一部を示す流れ図１４０を示している。流れ図１４０は、ある被験者の脳の状態の初期評価と見なされるステップ１４２を含む。ステップ１４２は、流れ図１１９のステップ１２０から１３４のすべてを含むことができる。言い換えると、オペレータは、ステップ１１４によって示すイベントの実行の前に、被験者の初期評価を実行するはずである。イベント１１４は、認知的活性をもつ医薬品を試験の対象となる被験者に投与することでも麻酔剤の患者への投与でもよい。ステップ１４６は、イベント１４６の後、イベントの効果の判定のためにその結果を続いて監視することを表す。評価の続きのステップ１４６は、通常、図１１の流れ図１１９のステップ１２０から１３４のすべてを含む。例えば、イベントが、認知的活性をもつ医薬品のある用量の投与である場合は、ステップ１４６で、その薬剤が被験者の脳に対して有する効果の評価が可能である。この評価は、もちろん、本発明の諸原理に従って、主観的ではなく客観的なものである。ステップ１４４が麻酔薬を患者に投与することである場合は、ステップ１４６で、麻酔者またはオペレータが極のクラスタを続いて監視することによって、麻酔者が麻酔を被験者に適用する速さを制御できるように、患者の麻酔の深さの状態を監視することが可能である。ここでも、この評価は、本発明の諸原理に従って、主観的ではなく客観的に行われる。
【００６３】
この明細書中にあるどのような従来技術への参照も、従来技術がオーストラリアにおける共通一般知識（ｃｏｍｍｏｎ  ｇｅｎｅｒａｌ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）の一部をなすことの承認または何らかの形の示唆とは解釈されず、またされるべきではない。
【００６４】
本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく多くの修正が当業者には明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の装置のある例を示す概略図である。
【図２】ｚ平面上にプロットした、ＥＥＧ信号のあるセグメントから導出した８個の極の一例を示す図である。
【図３】ｚ平面上にプロットした、ＥＥＧ信号のいくつかのセグメントから導出した８個の極の累積した位置の一例を示す図である。
【図４】ニューロン集団の抑制性→抑制性および抑制性→興奮性のシナプス相互作用の強さを増大させるという予測される効果のｚ平面上での図式的表示を示す図である。
【図５】ニューロン集団の抑制性→抑制性および抑制性→興奮性のシナプス相互作用の強さを増大させるという予測される効果のｓ平面（ラプラスまたはフーリエ平面と呼ぶこともできる）上での図式的表示を示す図である。
【図６】典型的な被験者に関する極−零プロット中の、ベンゾジアゼピン系のアルプラゾラムをこの被験者に投与する前（「−ＢＺ」の極および零によって示す）および後（「＋ＢＺ」の極および零によって示す）のｚ平面の右上の象限の一例の図である。
【図７】典型的な被験者に関する極−零プロットの、ベンゾジアゼピン系のアルプラゾラムをこの被験者に投与する前（「−ＢＺ」の極および零によって示す）および後（「＋ＢＺ」の極および零によって示す）の８から１３Ｈｚの間のｚ平面の右上の象限の領域の詳細の一例の図である。
【図８】典型的な被験者に関する極−零プロット中の、プラセボをこの被験者に投与する前（「−ＰＬ」の極および零によって示す）および後（「＋ＰＬ」の極および零によって示す）のｚ平面の右上の象限の一例の図である。
【図９】典型的な被験者に関する極−零プロットの、プラセボをこの被験者に投与する前（「−ＰＬ」の極および零によって示す）および後（「＋ＰＬ」の極および零によって示す）の８から１３Ｈｚの間のｚ平面の右上の象限の領域の詳細の一例の図である。
【図１０】ある被験者から１０秒のインターバルの経過中に典型的に記録されるＥＥＧ信号の一例の図である。
【図１１】本発明の方法の一実施形態における重要な諸ステップの概略の流れ図である。
【図１２】本発明のさらなる一実施形態における重要な諸ステップを示す単純化した流れ図である。
【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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