(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エポック分割部が脳波（ＥＥＧ）信号を時間軸に多数のエポック信号に分割するステップと、計数部から計算される設定された臨界値よりも高い値のエポック信号ポイント数からＣＡＩ抽出部がＣＡＩ（皮質活性指数）演算値を出力するステップと、を含むＣＡＩ抽出ステップと、
シャノンエントロピー演算部が前記ＥＥＧ信号からシャノンエントロピー演算してシャノンエントロピー演算値（ＳｈＥｎ）を抽出するステップと、スペクトラエントロピー演算部が前記ＥＥＧ信号からスペクトラエントロピー演算してスペクトラエントロピー演算値（ＳｐＥｎ）を抽出するステップと、改善シャノンエントロピー抽出部が前記シャノンエントロピー演算値（ＳｈＥｎ）及び前記スペクトラエントロピー演算値（ＳｐＥｎ）を乗算して改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）を抽出するステップと、を含む改善シャノンエントロピー抽出ステップと、
ＭｓＣＡＩ抽出部が前記改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）及び前記ＣＡＩ演算値（ＣＡＩ）を論理演算して麻酔深度指数（ＭｓＣＡＩ）を抽出するＭｓＣＡＩ抽出ステップと、
を含むことを特徴とする麻酔深度の測定方法。
【請求項２】
前記ＭｓＣＡＩ抽出ステップは、
数式ＭｓＣＡＩ＝Ｌ＊ＭｓｈＥｎ＋Ｕ＊ＣＡＩ（Ｌ＝０．２４３、０．６５≦Ｕ≦０．７４）を用いて前記改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）に第１の定数（Ｌ）を乗じ、前記ＣＡＩ演算値（ＣＡＩ）に第２の定数（Ｕ）を乗じた後に合算して前記麻酔深度指数（ＭｓＣＡＩ）を抽出することを特徴とする請求項１に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項３】
前記ＥＥＧ信号を多数のエポック信号に分割するステップは、
前記ＥＥＧ信号を低周波帯域通過フィルタリングするステップと、
前記低周波帯域通過フィルタリングされた信号を高周波帯域通過フィルタリングするステップと、
前記低周波帯域通過フィルタリングされた信号を所定の時間単位に分割して第１のエポック信号を生成するステップと、
前記高周波帯域通過フィルタリングされた信号を所定の時間単位に分割して第２のエポック信号を生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項４】
前記シャノンエントロピー演算値（ＳｈＥｎ）を抽出するステップは、
前記第１のエポック信号の雑音を除去した後、前記第２のエポック信号を前記雑音の除去された第１のエポック信号の実効値で割って正規化させるステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項５】
前記シャノンエントロピー演算値（ＳｈＥｎ）を抽出するステップは、
前記正規化された信号からシャノンエントロピー演算をして前記シャノンエントロピー演算値を抽出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項６】
前記スペクトラエントロピー演算値（ＳｐＥｎ）を抽出するステップは、
前記第１のエポック信号の雑音を除去した後、高速フーリエ変換して出力された周波数成分のパワースペクトル密度を計算するステップと、
前記パワースペクトル密度からスペクトラエントロピーを演算して前記スペクトラエントロピー演算値を抽出するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項７】
前記ＣＡＩ演算値を出力するステップは、
前記正規化された信号を離散フーリエ変換して少なくとも２回乗じ、所定の周波数帯域まで合算し、定数を乗じて臨界値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項８】
前記ＣＡＩ演算値を出力するステップは、
前記臨界値よりも大きなポイント数を計数し、前記第１のエポック信号の全体のポイント数で割って所定の値を乗じて前記ＣＡＩ演算値（ＣＡＩ）を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の麻酔深度の測定方法。
【請求項９】
脳波（ＥＥＧ）信号を時間区間において分割して生成されたエポック（ｅｐｏｃｈ）信号から所定の臨界値を設定して前記臨界値を超えるエポック信号内のポイント数を計算してＣＡＩ（皮質活性指数）の演算値（ＣＡＩ）を抽出するＣＡＩ抽出部と、
前記脳波（ＥＥＧ）信号から計算したシャノンエントロピー演算値（ＳｈＥｎ）に前記脳波（ＥＥＧ）信号から計算したスペクトラエントロピー演算値（ＳｐＥｎ）を乗算して改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）を出力する改善シャノンエントロピー抽出部と、
前記改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）と前記ＣＡＩ演算値（ＣＡＩ）を結合して麻酔深度指数（ＭｓＣＡＩ）を抽出するＭｓＣＡＩ抽出部と、
を備えることを特徴とする麻酔深度の測定装置。
【請求項１０】
前記ＭｓＣＡＩ抽出部は、
数式ＭｓＣＡＩ＝Ｌ＊ＭｓｈＥｎ＋Ｕ＊ＣＡＩ（Ｌ＝０．２４３、０．６５≦Ｕ≦０．７４）を用いて前記改善シャノンエントロピー演算値（ＭｓｈＥｎ）に第１の定数（Ｌ）を乗じ、前記ＣＡＩ演算値（ＣＡＩ）に第２の定数（Ｕ）を乗じた後に合算して前記麻酔深度指数（ＭｓＣＡＩ）を抽出することを特徴とする請求項９に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１１】
前記ＣＡＩ抽出部は、
麻酔度や周波数帯域に応じて前記臨界値に乗じられる定数を流動的に変動させて前記臨界値に麻酔度や周波数帯域を反映させる臨界値抽出部をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１２】
前記臨界値抽出部は、
前記正規化された信号を離散フーリエ変換した値を少なくとも２回乗じ、所定の周波数帯域まで合算し、定数を乗じて前記臨界値を抽出することを特徴とする請求項１１に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１３】
前記ＣＡＩ抽出部は、
前記エポック信号内の前記臨界値よりも大きなポイント数を計数し、前記エポック信号内の全体のポイント数で割る計数器をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１４】
前記エポック信号は、第１のエポック信号及び第２のエポック信号を含み、
前記麻酔深度の測定装置は、
前記脳波（ＥＥＧ）信号を低周波帯域通過フィルタリングした信号を所定の時間単位に分割して前記第１のエポック信号を生成する第１のエポック分割部と、
前記低周波帯域通過フィルタリングした信号を高周波帯域通過フィルタリングし、所定の時間単位に分割して前記第２のエポック信号を生成する第２のエポック分割部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１５】
前記第１のエポック分割部の出力からウェーブレット技法を用いて雑音を除去する雑音除去部と、
前記雑音除去部の出力エポック信号の実効値を計算し、前記第２のエポック分割部の出力エポック信号を前記実効値で割る正規化部と、
前記正規化部の出力からシャノンエントロピーを計算して前記シャノンエントロピー演算値を出力するシャノンエントロピー演算部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１４に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１６】
前記雑音除去部の出力を高速フーリエ変換し、パワースペクトル密度を出力するパワースペクトル演算部と、
前記パワースペクトル演算部の出力からスペクトラエントロピーを計算してスペクトラエントロピー演算値を出力するスペクトラエントロピー演算部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の麻酔深度の測定装置。
【請求項１７】
請求項１から請求項８のうちのいずれか一項に記載の麻酔深度の測定方法の全てのステップを実行するためのコンピュータプログラムを格納したコンピュータにて読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、麻酔深度の測定方法に係り、さらに詳しくは、麻酔条件の変化にも拘わらず正確な麻酔深度の測定値を提供することができ、追跡速度（ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｐｅｅｄ）を大幅に改善して麻酔度の変化に応じて適期に麻酔深度情報を提供し、しかも、従来の麻酔深度の分析装置と互換可能であることから活用度が高い麻酔深度の測定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、手術及び治療などの医療行為の領域において被対象者に痛症が伴われる場合、麻酔を用いて神経の伝達を遮断して痛症を除去したり低減したりする。病気の症状が重くて手術をする場合には全身麻酔が行われ、このような全身麻酔の状態では持続的に患者の麻酔状態を観察し続けなければならない。麻酔深度を感知して患者の麻酔状態を確認しなければならず、十分な麻酔が行われた状態で施術が行われることに伴う問題、すなわち、手術中の覚醒によって患者が精神的な苦痛を受けるという問題がある。
【０００３】
このため、手術中には持続的に麻酔深度を測定しなければならず、このような麻酔深度を測定する方法としては、大きく、臨床様相を観察する方法と、生体電気的な信号を分析する方法が用いられており、生体電気的な信号を分析する方法としては、麻酔剤が中枢神経系に及ぼす効果を評価するために脳波を測定して分析する方法が挙げられ、脳波を用いた方法が用いられる監視装置にも多種多様な種類がある。脳波を用いた麻酔深度の監視装置の種類が多種多様にある理由は、各々の監視装置ごとに脳波を分析して評価するアルゴリズムの違いが様々であるためである。
【０００４】
現在、麻酔深度の監視装置として最も多用されているものとして、二重分光指数（Ｂｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｎｄｅｘ、以下、「ＢＩＳ」と称する。）分析装置が挙げられる。ＢＩＳ分析装置は、脳波に基づく麻酔深度の測定技術を最初に開発して搭載した装置の一つであり、ＢＩＳ分析装置は、麻酔深度を「ＢＩＳ」と表示し、０〜１００に数値化させ、ＢＩＳを既存の麻酔深度の測定基準と比較したり、他の麻酔深度装備において計算した指標と比較したりして臨床でＢＩＳの信頼性を検証している。
【０００５】
このようなＢＩＳ分析装置をはじめとする既存の麻酔深度の監視装置は、ユーザー、すなわち、麻酔深度の臨床実験者や麻酔深度の監視者が装備の脳波分析アルゴリズムを改善若しくは変更することができないため患者の特性に合うアルゴリズムを適用することができず、これにより、患者の麻酔深度を正確に監視することができず、装備に搭載された分析アルゴリズムの具体的な内容が公開されていないため麻酔深度の臨床研究の目的には不向きであり、アルゴリズム誤りを証明するのに多くの難点があった。
【０００６】
また、ＢＩＳ分析装置などの麻酔深度の監視装置は、静脈麻酔の場合にその値が正確ではなく、麻酔状態の急激な変化を追跡する速度が遅いため患者の麻酔状態を正確に且つ速やかに感知することができないという問題がある。
【０００７】
特許文献１は、脳波信号の分析を用いて脳活性度及び麻酔深度を測定する診断システム及び診断方法を開示しており、これは、基本的なアルゴリズムが非常に単純であるにも拘わらず、既存のスペクトル分析、ウェーブレット分析又はエントロピー分析などに比べて非常に正確に値を計算する麻酔深度の分析方法に関する技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】大韓民国公開特許第２０１２−０１３１０２７号（２０１２年１２月０４日付け公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記の問題を解消するために、麻酔条件の変化にも拘わらず正確な麻酔深度の測定値を提供し、急激な麻酔状態の変化にも拘わらず適期に麻酔深度の情報を提供することができ、従来の麻酔深度の分析装置と互換可能な麻酔深度の測定方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するための本発明による麻酔深度の測定方法は、エポック分割部は、脳波（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ：以下、「ＥＥＧ」と称する。）信号を時間軸に多数のエポック信号に分割し、計数部は、設定された臨界値よりも高い値のエポック信号ポイント数を計算してＣＡＩ演算値ＣＡＩを抽出し、シャノンエントロピー演算部は、前記ＥＥＧ信号からシャノンエントロピー演算してシャノンエントロピー演算値ＳｈＥｎを抽出し、スペクトラエントロピー演算部は、スペクトラエントロピー演算してスペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを抽出するステップと、改善シャノンエントロピー抽出部は、前記シャノンエントロピー演算値ＳｈＥｎに前記スペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを乗算して改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎを抽出するステップと、ＣＡＩ抽出部は、前記改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎ及び前記ＣＡＩ演算値ＣＡＩを論理演算して麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを抽出するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを抽出するステップは、数式ＭｓＣＡＩ＝Ｌ＊ＭｓｈＥｎ＋Ｕ＊ＣＡＩ（Ｌ＝０．２４３、０．６５≦Ｕ≦０．７４）を用いて前記改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎに第１の定数Ｌを乗じ、前記ＣＡＩ演算値ＣＡＩに第２の定数Ｕを乗じた後に合算して前記麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを抽出することを特徴とする。
【００１２】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記スペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを抽出するステップは、前記ＥＥＧ信号を低周波帯域通過フィルタリングするステップと、前記低周波帯域通過フィルタリングされた信号を高周波帯域通過フィルタリングするステップと、前記低周波帯域通過フィルタリングされた信号を所定の時間単位に分割して第１のエポック信号を生成するステップと、前記高周波帯域通過フィルタリングされた信号を所定の時間単位に分割して第２のエポック信号を生成するステップと、前記第１のエポック信号から雑音を除去するステップと、前記第２のエポック信号を前記雑音の除去されたエポック信号の実効値で割って正規化させるステップと、を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記スペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを抽出するステップは、雑音の除去されたエポック信号を高速フーリエ変換して出力された周波数成分のパワースペクトル密度を計算するステップと、前記パワースペクトル密度からスペクトラエントロピーを演算して前記スペクトラエントロピー演算値を抽出するステップと、をさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定方法は、前記正規化された信号からシャノンエントロピー演算をして前記シャノンエントロピー演算値を抽出するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定方法は、前記正規化信号を高速フーリエ変換し、前記パワースペクトル密度をスペクトラエントロピー演算値を抽出するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定方法は、前記正規化された信号を離散フーリエ変換して少なくとも２回乗じ、所定の周波数帯域まで合算し、定数を乗じて前記臨界値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定方法は、前記臨界値よりも大きなポイント数を計数し、前記エポック信号の全体のポイント数で割って所定の値を乗じて前記ＣＡＩ演算値ＣＡＩを抽出するステップを含むことを特徴とする。
【００１８】
上記の目的を達成するための本発明の他の実施形態による麻酔深度の測定装置は、ＥＥＧ信号を時間区間において分割してエポック信号を生成し、前記エポック信号から所定の臨界値を設定して前記臨界値を超えるエポック信号内のポイント数を計算してＣＡＩ皮質活性指数の演算値ＣＡＩを抽出するＣＡＩ抽出部と、前記ＥＥＧ信号から計算したシャノンエントロピー演算値ＳｈＥｎに前記ＥＥＧ信号から計算した前記スペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを乗算して改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎを出力する改善シャノンエントロピー抽出部と、前記改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎと前記ＣＡＩ演算値ＣＡＩを結合して麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを抽出するＭｓＣＡＩ抽出部と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記ＭｓＣＡＩ抽出部は、数式ＭｓＣＡＩ＝Ｌ＊ＭｓｈＥｎ＋Ｕ＊ＣＡＩ（Ｌ＝０．２４３、０．６５≦Ｕ≦０．７４）を用いて前記改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎに第１の定数Ｌを乗じ、前記ＣＡＩ演算値ＣＡＩに第２の定数Ｕを乗じた後に合算して前記麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを抽出することを特徴とする。
【００２０】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記ＣＡＩ値抽出部は、麻酔度や周波数帯域に応じて前記臨界値に乗じられる定数を流動的に変動させて前記臨界値に麻酔度や周波数帯域を反映させる臨界値抽出部をさらに備えることを特徴とする。
【００２１】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記臨界値抽出部は、前記正規化された信号を離散フーリエ変換した値を少なくとも２回乗じ、所定の周波数帯域まで合算し、定数を乗じて前記臨界値を抽出することを特徴とする。
【００２２】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記ＣＡＩ値抽出部は、前記エポック信号内の前記臨界値よりも大きなポイント数を計数し、前記エポック信号内の全体のポイント数で割る計数器をさらに備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定装置は、前記ＥＥＧ信号を低周波帯域通過フィルタリングした信号を所定の時間単位に分割して第１のエポック信号を生成する第１のエポック分割部と、前記低周波帯域通過フィルタリングした信号を高周波帯域通過フィルタリングし、所定の時間単位に分割して第２のエポック信号を生成する第２のエポック分割部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００２４】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定装置は、前記第１のエポック分割部の出力からウェーブレット技法を用いて雑音を除去する雑音除去部と、前記雑音除去部の出力エポック信号の実効値を計算し、前記第２のエポック分割部の出力エポック信号を前記実効値で割る正規化部と、前記正規化部の出力からシャノンエントロピーを計算して前記シャノンエントロピー演算値を出力するシャノンエントロピー演算部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明の好適な一実施形態によれば、前記麻酔深度の測定装置は、前記雑音除去部の出力を高速フーリエ変換し、パワースペクトル密度を出力するパワースペクトル演算部と、前記パワースペクトル演算部の出力からスペクトラエントロピーを計算してスペクトラエントロピー演算値を出力するスペクトラエントロピー演算部と、をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明は、フィッシャー点数が７４．６３６５であって、従来のＢＩＳ麻酔深度の分析装置（フィッシャー点数が４７．１１である）よりも麻酔度をなお一層正確に測定することができる。
【００２７】
追跡速度が遅いため麻酔度が速やかに変化するときに反応速度が低いという従来のＢＩＳ技術の問題を改善して、覚醒状態から麻酔状態へと変化するときに従来の麻酔深度の分析装置に比べてさらに速やかに反応して平均１５秒以上反応速度が速いので、患者の状態を正確に且つ適期に把握することができる。
【００２８】
本発明は、シャノンエントロピー方式及びスペクトラエントロピー方式を改善した改善シャノンエントロピー方式を用いて時間領域及び周波数領域におけるバラツキを反映するだけではなく、ＣＡＩ方式との結合を用いて脳波固有の特性を反映することによって、様々な麻酔条件に伴う麻酔状態の測定値を正確に且つ速やかに提供することができる。
【００２９】
本発明は、従来のＢＩＳ装置との相関性が０．９８７７と高いので従来のＢＩＳ装置との互換可能性が高く、その結果、ＢＩＳ装置に付随して用いる構成との互換性も高いので活用性が高い。
【００３０】
本発明は、アルゴリズムが簡潔であるので、手軽にリアルタイム処理を行うことができ、その結果、麻酔中の状態の変化をさらに正確に捕捉することができる。
【００３１】
本発明は、麻酔深度を評価する医療装備に適用することができ、信号処理技術が異なる脳波信号処理に関する装備にも応用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、麻酔度に伴う脳波の変化を示すグラフである。
【図２】図２は、本発明による麻酔深度の測定装置を示す図である。
【図３】図３は、本発明による麻酔深度の測定方法のアルゴリズムを示す図である。
【図４】図４は、図２に示す誤差除去部の概念図である。
【図５】図５は、図２に示す画面表示部を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、添付図面に基づき、本発明の実施のための具体的な実施形態について説明する。例示の図面は、発明の明確性のために核心的な内容のみを拡大して示し、付随事項は省略したため、図面に限定して解釈してはならない。
【００３４】
研究によれば、手術中の脳波の特性の変化が麻酔度と大きく関連していると知られている。図１を参照すると、図１（ａ）は、覚醒しているときの脳波を測定したものであり、覚醒しているときの脳波は振幅が小さく、且つ、高い周波数成分を有する。麻酔が進んで催眠状態になると、図１（ｂ）及び図１（ｃ）に示すように、振幅が増大して周波数成分が低くなり、麻酔が深くなると、図１（ｄ）に示すように、平らな信号が出力され、間歇的に大きな振幅及び高い周波数成分を有する信号（バーストサプレッション）が観測される。心拍数、心電図、筋電図の変化などの生体信号の場合には麻酔度との直接的な連関性が低い。他の様々な理由が心拍数に影響を及ぼす虞があるためである。これに対し、脳波の信号特性は、心拍数の連関性とは異なり、脳波信号の成分の変化が生じると、患者の麻酔度と直接的な相互関連性があることがいくつかの研究によって判明された。
【００３５】
以下、図２に示す麻酔深度の測定装置及び図３に示す麻酔深度の測定アルゴリズムを参照して、本発明による麻酔深度の測定方法及び装置について説明する。
【００３６】
図２に示す本発明による麻酔深度の測定装置は、低周波帯域通過フィルター１と、高周波帯域通過フィルター７と、第１のエポック分割部２と、第２のエポック分割部８と、雑音除去部３と、正規化部９と、パワースペクトル演算部４と、シャノンエントロピー演算部１０と、スペクトラエントロピー演算部５と、改善シャノンエントロピーＭｓＣＡＩ演算部１１と、臨界値抽出部６と、計数器１２と、皮質活性指数（ＣＡＩ：ｃｏｒｔｉｃａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｄｅｘ、以下、「ＣＡＩ」と称する。）抽出部１３と、皮質活性指数を有する改善シャノンエントロピー（ＭｓＣＡＩ：Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｓｈａｎｎｏｎ ｅｎｔｒｏｐｙ ｗｉｔｈ ｃｏｒｔｉｃａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｄｅｘ）抽出部１４と、誤差除去部１６と、画面表示部１７及びデータ格納部１９を備える。
【００３７】
前記低周波帯域通過フィルター１は、人間の前額に貼り付けられたパッチを用いて ＥＥＧ信号から６０Ｈｚ以上の電気的な雑音を除去する。低周波帯域通過フィルター１は、ＥＥＧ信号から得られる情報は様々な周波数帯域に存在するが、０〜６０Ｈｚの周波数を用いて分析を行い、それ以上は雑音として取り扱う。
【００３８】
前記高周波帯域通過フィルター７は、低周波帯域通過フィルター１を通過した信号を高周波帯域通過フィルタリングする。高周波帯域の脳波において、電力の変化が麻酔深度とさらに直接的な相関関係があるため、前記低周波帯域通過フィルター１の出力信号を低周波帯域の信号をフィルタリングする。
【００３９】
前記第１のエポック分割部２は、連続的に入力される前記低周波帯域通過フィルター１の出力信号を所定の時間単位（例えば、１６秒）を有するエポック（ｅｐｏｃｈ）信号（第２のエポック分割部のエポック信号と区別するために、以下、第１のエポック信号と称する。）に分割する。分割された信号は、隣り合う信号と重なり合う。例えば、隣り合う信号と１５秒の区間は重なり合い、１秒ごとに分割された信号を１つずつ生成して雑音除去部３に出力する。
【００４０】
第２のエポック分割部８は、前記第１のエポック分割部２と同じ構成を有するが、入力信号が前記高周波帯域通過フィルター７の出力信号であるという点で相違点がある。前記第２のエポック分割部８は、前記高周波帯域通過フィルター７の出力信号を所定の時間単位を有するエポック信号（第１のエポック分割部のエポック信号と区別するために、以下、第２のエポック信号と称する。）に分割して正規化部９に出力する。
【００４１】
前記雑音除去部３は、第１のエポック分割部２の出力から眼球による雑音（ａｒｔｉｆａｃｔ）、被検者の動きなどによる雑音を除去する。前記雑音除去部３は、例えば、ウェーブレットに基づく雑音除去技法を行う。
【００４２】
前記正規化部９は、前記雑音除去部３の出力エポック信号の実効値（Ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ：以下、「ＲＭＳ」と称する。）を計算して前記第２のエポック分割部８の出力エポック信号を前記ＲＭＳで割って正規化させる。
【００４３】
前記パワースペクトル演算部４は、雑音の除去が終わった信号を高速フーリエ変換（ｆａｓｔ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）し、出力された周波数成分のパワースペクトル密度（Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｄｅｎｓｉｔｙ：ＰＳＤ）を求める。すなわち、ＦＦＴを行った信号ポイントのパワー（二乗値）のヒストグラムを求める。
【００４４】
前記シャノンエントロピー演算部１０は、数式１に示すように、前記正規化部９の出力信号のシャノンエントロピーを計算してシャノンエントロピー演算値ＳｈＥｎを出力する。ｐ（ａｉ）は、信号を大きさに応じてｋ（ｋ＞１）等分した後の各ブロックに相当する要素の数、頻度である。例えば、一つのエポック信号の各々の絶対値が１、２、２、３であり、これを［０．５，１．５］、［１．５，２．５］，［２．５，３．５］に３等分し、各ブロックを各々ａ１、ａ２、ａ３としたとき、ｐ（ａ２）＝２／４である。シャノンエントロピー方式を用いて、前記ＥＥＧ信号のヒストグラムのバラツキ、すなわち、時間領域のバラツキを反映して算出することができる。シャノンエントロピーの演算方式には、公知の技術が適用される。
【００４５】
【数１】
0006259471.tif 000002
【００４６】
前記スペクトラエントロピー演算部５は、数式２に示すように、前記パワースペクトル演算部４の出力信号をスペクトラエントロピー演算してスペクトラエントロピー演算値ＳｐＥｎを抽出する。スペクトラエントロピー演算は、シャノンエントロピーとほとんど同様であるが、今回にはパワースペクトル密度ＰＳＤを求めた値を用いてシャノンエントロピーＳｈＥｎ演算を行う。スペクトラエントロピー演算を用いて麻酔深度指数にＥＥＧ信号のパワースペクトル、すなわち、周波数領域のバラツキを反映することができる。スペクトラエントロピー演算方式には、公知の技術が適用される。
【００４７】
【数２】
0006259471.tif 000003
【００４８】
前記改善シャノンエントロピー（ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｓｈａｎｎｏｎ ｅｎｔｒｏｐｙ：以下、「ＭｓｈＥｎ」と称する。）抽出部１１は、各エポック信号ごとにシャノンエントロピーＳｈＥｎ演算値及びスペクトラエントロピーＳｐＥｎ演算値を所定の範囲内においてスケーリングして互いに乗算する。スケーリングの基準は、出力信号が麻酔度に反比例する値、例えば、１〜１００に整合できるようにする。
【００４９】
前記臨界値抽出部６は、数式３に示すように、離散フーリエ変換（ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＦＴ）した値を二乗し、所定の周波数帯域まで合算した後に定数Ｋを乗じて臨界値を出力する。インパルス信号の密度を計算するための臨界値を計算する。但し、臨界値は、麻酔が深くなれば深くなるほど信号の振幅が大きくなる傾向にあるため、一つの値に固定されるわけではなく、信号の特性に応じて流動的に変動される。このため、低周波帯域の大きさを臨界値に設定する。下記の数式３におけるＫは、実験的に知り得た係数であり、ＤＦＴは、離散フーリエ変換であり、
0006259471.tif 000004
は、正規化部の出力エポック信号であり、Ｍは、離散時間領域において４Ｈｚの帯域である。前記臨界値抽出部６は、低周波帯域が大きくなれば大きくなるほど、且つ、麻酔が深くなれば深くなるほど臨界値を高めることによって、信号の振幅が増大するにつれて発生する上記のバイアス誤差を補償することができる。
【００５０】
【数３】
0006259471.tif 000005
【００５１】
前記計数器１２は、前記臨界値抽出部６において抽出した臨界値よりも大きなポイント数をエポックにおいて計数してエポックの全体のポイント数で割って密度を計算する。
【００５２】
前記ＣＡＩ抽出部１３は、前記計数器１２の出力の大きさを調整してＣＡＩ演算値ＣＡＩを出力する。前記ＣＡＩ抽出部１３は、人間の脳細胞が放出する信号をインパルス信号（又は、ピーク信号）の和と見なし、ＥＥＧ信号は測定地点におけるそのインパルスの和と見なす。覚醒状態での脳の活性度が高いため、ＥＥＧ信号に占めるインパルス信号が多く、麻酔が深くなれば深くなるほどインパルスが小さくなるという点に着目してＣＡＩ演算値ＣＡＩを測定する。
【００５３】
前記ＭｓＣＡＩ抽出部１４は、改善シャノンエントロピー演算値ＭｓｈＥｎ及びＣＡＩ演算値ＣＡＩに実験によって得られた所定の係数を乗じて麻酔深度指数ＭｓＣＡＩを算出する。前記ＭｓＣＡＩ抽出部１４の麻酔深度指数ＭｓＣＡＩの演算は、例えば、数式４及び数式５の通りである。
【００５４】
【数４】
0006259471.tif 000006
【００５５】
【数５】
0006259471.tif 000007
【００５６】
定数Ａ、定数Ｂ及び定数Ｕは、繰り返し行われた実験及びシミュレーションによってフィッシャー点数が最適となる値であり、実験的に知り得た係数である。定数Ａ、定数Ｂ及び定数Ｕを０〜１の範囲内において０．０１単位で変化させるとき、ＭｓＣＡＩ方式のフィッシャー点数（Ｆｉｓｈｅｒ ｓｃｏｒｅ）の変化は、例えば、表１に示し、Ａ＝０．５４、Ｂ＝０．４５、Ｕ＝０．７１のときにフィッシャー点数が７４．６３６５と最も高かった。また、本発明ＭｓＣＡＩは、Ａ＝０．５４、Ｂ＝０．４５、０．６５≦Ｕ≦０．７４のとき、すなわち、Ｌ（Ａ＊Ｂ）＝０．２４３、且つ、０．６５≦Ｕ≦０．７４のときに、ＢＩＳアルゴリズムよりも少なくとも約４０％が向上するということが分かる。表１及び表２を参照すると、本発明による麻酔深度の測定装置は、従来のＢＩＳ方式よりも性能が遥かに向上するということが分かる。
【００５７】
【表１】
0006259471.tif 000008
【００５８】
【表２】
0006259471.tif 000009
【００５９】
前記誤差除去部１６は、前記ＭｓＣＡＩ抽出部１４の出力から非正常信号を除去する。雑音によって跳ね上がる値は、正常の値ではない可能性が高い。隣り合うポイントとの大きさ差を、図４に示すように、ヒストグラムにした後、上位０．５％に相当するポイントは不適合な値であると認め、不適合な値であれば、過去値の所定の数（例えば、１５〜３０個）の平均値を計算するが、最近値にさらに高い重み付けを与えて計算する。
【００６０】
前記画面表示部１７は、図５に示すように、前記誤差除去部１６の出力を画面に表示する。大きさの調整された（スケーリングされた）信号がモニターリングソフトウェアに毎秒ごとに転送されれば、前記画面表示部１７は、モニターリングソフトウェアを用いて麻酔深度を画面に表示する。これと同時に、未加工のＥＥＧ信号及び麻酔深度指数の傾向、信号の品質、他の生体信号（心拍数、筋電図）などを一緒に表示して検査者に正確な判断を行わせる。
【００６１】
前記データ格納部１９は、測定された麻酔深度データを格納して手術が終わった後にデータを抽出することができて、今後、麻酔深度データを研究資料として活用することができる。
【００６２】
本発明による麻酔深度の測定装置は、シャノンエントロピー演算値にスペクトラ演算値を乗算することによって時間軸のバラツキ及び周波数帯域のバラツキを反映して麻酔深度を測定することができるので、シャノンエントロピー演算方式やスペクトラエントロピー演算方式に比べてフィッシャー点数が高く、しかも、麻酔度による反応速度が速い。また、シャノンエントロピー演算方式及びスペクトラエントロピー演算方式が結合されて時間領域及び周波数領域におけるバラツキを反映し得る改善されたシャノンエントロピー方式及び脳波固有の特性が反映されたＣＡＩ方式の各々に重み付け値を与えて、実験を用いて最適な麻酔深度の分析係数を抽出したところ、表２を参照すると、本発明によるＭｓＣＡＩ方式のフィッシャー点数が７４．６３６５と遥かに改善され（ＣＡＩは４２．４９１２であり、ＭｓｈＥｎは５８．６２３２である）、麻酔度による反応速度、追跡速度も平均１５秒以上従来の装置よりも速い。また、安定状態におけるＢＩＳ装置との相関性が０．９８７７と高いので、ＢＩＳ分析装置との互換性の側面からみても優れた結果が得られた。
【００６３】
以上、実施形態を参照して説明したが、当該技術分野における熟練された当業者であれば、下記の特許請求の範囲に記載の本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内において本発明を様々に修正及び変更することができるということが理解できる筈である。
【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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