(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の被験者における、警戒状態、嗜眠状態、睡眠、意識消失、または感覚消失に関する連続体に沿った状態を測定するために改造したシステムであって、
前記被験者から脳波信号を取得する手段と、
前記被験者から取得された前記脳波信号に応答する被験者状態分析手段であって、
（ａ）３０Ｈｚより上の周波数を含む第１の周波数範囲にある前記脳波信号の成分を選択し、
（ｂ）前記範囲にある前記成分に起因する前記脳波信号への寄与を決定し、および
（ｃ）少なくも前記予め定められた寄与に応答して、前記被験者の前記状態を表す出力測定信号を出力する、前記被験者状態分析手段と、
前記出力測定信号に応答して、前記被験者が嗜眠であることを示す非連続値出力信号を出力する閾値手段と有し、
前記閾値手段は、
前記出力測定信号に関連する閾値を決定する手段であって、それによって、前記閾値は、前記被験者の規定された生理学的状態に対応する出力測定信号値の範囲を規定する閾値決定手段と、
前記出力測定信号と前記閾値とを比較して、前記被験者が前記規定された生理学的状態にあることを示す前記非連続値出力信号を出力する比較手段と、
を有するシステム。
【請求項２】
前記閾値決定手段は、一般に、人間の被験者に適用可能であると信じられている予め選択された閾値を使用する、請求項１のシステム。
【請求項３】
前記閾値決定手段は、前記連続体に沿った知られた状態の間に前記被験者から得られた脳波信号に応答して前記被験者に対して決定された閾値を使用する、請求項２のシステム。
【請求項４】
前記システムの出力信号に応答して、前記被験者が完全に警戒でないことを示す警告を発する手段を更に有する、請求項１のシステム。
【請求項５】
前記被験者状態分析手段は、
少なくとも１つの脳波信号処理チャネルと、
各そのような脳波信号処理チャネルは、対応する周波数範囲に向けられており、前記対応する周波数範囲内に実質的にあるその成分に起因する前記被験者から得られた前記脳波信号に対する寄与を表す出力を供給し、
複数の前記脳波信号処理チャネルによって供給される前記出力に応答して、前記被験者の前記状態を示す前記出力測定信号を出力する手段とを有する、請求項１のシステム。
【請求項６】
各脳波信号処理チャネルは、
前記得た脳波信号に応答して、前記対応する周波数範囲内の実質的にもっぱら脳波信号成分を通過させる周波数選択手段と、
該周波数選択手段の出力に応答して、予め規定された時間間隔の間の前記対応する周波数範囲内の前記脳波信号成分に含まれるエネルギを決定するエネルギ決定手段とを有し、
各脳波信号処理チャネルは、
前記エネルギ決定手段の出力に応答して、前記対応する周波数範囲内の前記脳波信号成分に含まれる前記エネルギの逆数を決定する手段をさらに有する、請求項５のシステム。
【請求項７】
脳波信号取得手段を更に有し、該脳波信号取得手段は、
前記被験者から得られた前記脳波信号の表現を受けて、予め規定されたカットオフ周波数より上の信号成分を実質的に減衰させ、３０Ｈｚより上の前記範囲内の信号を提供するフィルタ手段と、
前記被験者から得られた前記脳波信号に応答して、前記脳波信号のディジタル表現を出力する変換手段を含む、請求項１のシステム。
【請求項８】
前記被験者状態分析手段は、
前記脳波信号の前記ディジタル表現と前記範囲内の複数の周波数または周波数帯域を規定する前記第１の予め規定された周波数範囲とに応答して、前記取得した脳波信号の周波数内容を分析し、前記規定した周波数または周波数帯域の各々に対して、そのような周波数でまたはそのような周波数帯域内での前記脳波信号の単一の成分または複数の成分に対応する振幅または振幅の分布を決定する手段と、
前記規定した周波数の各々に対して、前記対応する成分内で表される電力または前記規定した周波数帯域の各々に対して、前記対応する成分内で表される電力分布を決定する電力決定手段と、
制限された数のスペクトル群を規定するスペクトル分類手段であって、前記スペクトル群の各々は、前記第１の予め規定された周波数範囲内の周波数を規定し、少なくとも１つの前記規定した周波数または周波数帯域を含む、スペクトル分類手段と、
前記電力決定手段と前記スペクトル分類手段とに応答して、前記スペクトル群の各々に対して、そのようなスペクトル群に含まれる前記規定した周波数または周波数帯域に対応する複数の前記成分で表される総計のエネルギを決定する群エネルギ決定手段と、
前記群エネルギ決定手段に応答して、前記被験者の前記状態を示す前記出力測定信号を出力する出力測定決定手段とを有する、請求項７のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の背景
本発明は、被験者の警戒状態（alertness）および嗜眠状態（drowsiness）を決定するためのシステムに関し、特に、被験者から取得したＥＥＧ信号を分析し、被験者の警戒状態、嗜眠状態、あるいは彼または彼女の睡眠段階を明確に決定し、被験者の行為がそれにより損なわれるかどうかを決定するための装置ならびに方法に関する。
【０００２】
警戒状態観察、嗜眠状態検出、睡眠段階づけの必要性
睡眠剥奪は、我々の社会の中での過誤や事故のもっとも重大な原因のひとつとなっている。合衆国運輸省は、毎年２００，０００件もの交通事故が疲労または睡眠関連であると推定している。運輸のみにおいて、睡眠関連の事故で毎年５０００人が死亡し、数十万人が負傷しており、ヘルスケア、死、生産性喪失、財産の損害についてのコストの集積は１０億ドルにものぼる。合衆国保健福祉省（１９９２）。
【０００３】
パイロット達は、そのスケジュールのせいで、十分な睡眠を得ようとしてしばしばコックピット内でうとうとしてしまうと語っている。業界の事情通は、搭乗員が起きていることを確かめるために、客室乗務員が周期的にチェックする必要があると報告している。国家運輸安全委員会（ＮＴＳＢ）は、パイロットの疲労を、１９８３年から１９８６年までの６９件の飛行機事故における原因あるいは一因として言及している。スタンフォード睡眠障害クリニック兼研究センター（１９９１）。
【０００４】
劇的な事故および災害についての最近の分析によれば、眠気が、スリーマイル島の核災害やエクソン・バルディーズ号の重油流出を含むそのような事故に重要な役割を果たしていることが示唆されている。Mitler他（１９８８）。このような事故は、人口や環境の大きな部分を危険に陥れた。
【０００５】
スペースシャトルチャレンジャー号の事故についての大統領委員会は、地上勤務員の疲労が１９８６年の災害の一因であったと推定した。わずか３週間前のシャトルコロンビア号のほとんど災害のような打ち上げにおいて、オペレータの疲労がこの事故に寄与する主要因のひとつとして報告された。スタンフォード睡眠障害クリニック兼研究センター（１９９１）。このように、人間の警戒力や注意力は各種の職業における個々人の行為に対して重要である。
【０００６】
人間ひとりひとりは、警戒状態の機能レベルを維持するために２４時間周期ごとに特定量の睡眠を必要とする。もしある個人の睡眠が足りなかった場合には、彼／彼女は次の日に注意力が足りなくなる。さらに、睡眠不足はある夜から次の夜へと「睡眠負債」として蓄積する。したがって、一夜ごとの睡眠不足はたいしたことがなくても、数夜にわたって持続した場合には、重大な睡眠負債となる。毎日の睡眠不足が多くなればなるほど、睡眠負債はますます大きくなり、その害もより大きくなる。しばしば個々人は自身が眠いことを認識していないため、無意識の睡眠発作に対して用心することはめったにない。酔った運転者によく似て、眠い運転者は、自身が適切な行為を為し得ないことを理解していないので、嗜眠状態および害を認めない場合がある。合衆国保健福祉省（１９９２）。
【０００７】
睡眠不足の効果は、双峰の生物学的サイクルのリズムにより増幅し得る。このことの証拠は、「眠り込むこと」あるいは単なるオペレータの注意力の喪失に起因する事故の時間的パターンに見ることができる。イスラエル、テキサス、ニューヨークにおける単一車両トラック事故の研究はすべて、これらの事故が発生した時間帯に２つの顕著なピークがあることを明らかにしている。Lavie他（１９８６）、Langlois他（１９８５）、G.W.Duff（非公開の観察情報）。ひとつのピークは午前１時から午前７時までの早朝の時間帯に生じ、低い方のピークは午後１時から午後４時までの午後の半ばに生じている。
【０００８】
事故のリスクを上昇させる別の要因は、自動化レベルの増加である。例えば、運転制御を利用している運転者や自動飛行制御システムを利用しているパイロットらは、刺激性の影響の除去により、より嗜眠状態になりやすい。エクソン・バルディーズ号は、午前１２時４分にブライリーフに衝突したとき、その着陸に至る危機的な数分間のあいだ、自動操縦状態にあった。スタンフォード睡眠障害クリニック兼研究センター（１９９１）。ＮＴＳＢによる事故の調査は、三等航海士が眠っており、リーフを識別する警告光とアラームに応答しなかったことを示している。合衆国保健福祉省（１９９２）。自動化はすばらしい恩恵をもたらしたが、オペレータの活動をシステムの注意深い監視に制限しがちである。時間がたつにつれ、このことはオペレータの意識レベルを低下させ、外部刺激に対して的確に反応する能力を損なう。また、注意力は睡眠不足と疲労により、さらに低下する。
【０００９】
したがって、警戒状態から嗜眠状態への遷移や睡眠の開始など、警戒状態のレベルにおける変化を追跡する自動化リアルタイムシステムを提供することが非常に望ましい。また、個人の警戒状態、嗜眠状態、あるいは睡眠の段階を測定するための自動化システムが非常に有用なその他の用途も数多くある。たとえば、睡眠の段階づけ−すなわち、被験者の睡眠の段階や状態を生理学的指標にもとづいて識別すること−は、睡眠障害を診断し治療するために臨床的に用いられている。睡眠の段階づけは、さらに、医学的研究においても重要である。通常、睡眠の段階づけは、高度に訓練された医師や技術者により、被験者が眠っている間に採取された膨大なＥＥＧ記録を研究することにより実現される。睡眠の段階づけのための総体的に自動化されたシステムにより、一貫性を向上させ、研究治療コストを減少させることができた。睡眠評価分野は充分確立されているが、睡眠データの同一の部分を分析する睡眠評価者のあいだには、「Ｗ段階（覚醒状態）」から「第１段階（睡眠開始期間として言及されることのある睡眠の初期段階）」への遷移を評価する際に、最大の不一致が生じる。
【００１０】
断続的な嗜眠追跡検出のためにＥＥＧ信号を効果的に用い得るシステムは今のところない。嗜眠状態検出方法を調査した合衆国運輸省（ＤＯＴ）への最近の報告は、ＥＥＧ信号の自動化処理は実現が非常に難しいことが判明したことを認めている。Wierwill（１９９４）。睡眠のさまざまな相や段階は、自動化方法を用いて識別可能である。しかしながら、睡眠段階に比べ、嗜眠状態および睡眠の開始は、ＥＥＧ波形においては判別性がかなり低く、したがって、自動化方法を用いて識別することはかなり困難である。ＤＯＴ報告書において調査された研究は、ＥＥＧおよびＥＯＧ信号を分析するための、人手による方法を示唆している。Planque（１９９１）を引用したWierwille（１９９４）。
【００１１】
多くの現実世界における用途においては、通常理解されるように、睡眠を検出することでは不十分である。なぜなら、個人の行為が損なわれる前に警告を与えることがしばしば肝要だからである。特に、注意力の欠如が健康と安全に影響し得る重大な用途に対しては、極度の眠気状態（sleepiness）を検出することが必要である。ここで、「極度の眠気状態」は、睡眠が抗がうことが難しいものとして認知され、個人が睡眠と戦い、行為喪失が生じ、睡眠が最終的に訪れることになるがまだ生じていない状態を指す。個人における極度の眠気の開始を検出することにより、安全に任務を遂行することができない状態に到達する前に、個人に注意を喚起したり、職務から外すことができる。
【００１２】
警戒状態監視に対する従来技術の手法
種々の方法が、以前から、被験者における睡眠や嗜眠状態を検出し又は評価するために使用され又は提案されている。従来の方法のいくつかは、実際の睡眠の自動検出においてそれなりに成功しているが、従来、個人が仕事を安全に実行できなくなる前に、極度の眠気状態の開始を矛盾無く決定的に検出できる自動化されたシステムはない。
【００１３】
嗜眠の外部兆候を使用した警戒状態監視
自動化された睡眠検出問題に対するいくつかの従来の手法は、睡眠の外部で観察可能な開始に頼っている。例えば、Chiuの米国特許第４，８７５，０３０号は、運転などの仕事を実行している間に被験者のまぶたの状態を観察するシステムを開示している。もし被験者のまぶたが通常のまばたき間隔よりも長い周期で閉じられたままであるなら、被験者が睡眠に負けたと決定され、警報が告げられる。このシステムは、まばたき衝撃係数やまばたき周波数など、その他何らかのまぶたに関連づけられる特徴が、確立された基準からはずれたときに、警報を鳴らすように拡張することができる。Kishiの米国特許第５，３１１，８７７号は、個人の眼のまばたき周波数や可視刺激に反応する個人に対して必要な時間を使用して、「覚醒度」（それは警戒状態の尺度である）を推定するためのシステムを開示している。Estradaの米国特許第３，９５３，８３１は、被験者の頭の姿勢を監視することを試みるシステムを開示しており、もし頭が下がったのを観察されると、被験者は睡眠に負けたと決定され、警報が告げられる。Slanskyの米国特許第４，６１７，５５９号は、ハンドル等のカバーに配置された圧力操作スイッチを用いる疲労警報システムを開示しており、使用者の握り方がゆるむようになると、スイッチが動作して、警報が告げられる。
【００１４】
これらの従来技術の手法は、特に、健康や安全を影響を及ぼすリアルタイム応用において、多数の重大な不利益をこうむる。主な不利益は、それらの手法が嗜眠や警戒の喪失を十分に早く検出できないことである。もし被験者が彼または彼女の眼を閉じたり、または彼または彼女の頭を下げているなら、その挙動は嗜眠の結果であり、被験者は既に嗜眠の範囲のはるかに最後であり、動作は既にそこなわれている。ある応用において、眼を閉じることや頭を下げることは、嗜眠検出システムにおいて無意味である。なぜなら、そのような挙動は、嗜眠や睡眠という結論に対して必要でも十分でもない。たとえば、被験者が、もし彼または彼女が覚醒し用心深いままであることを条件として、短い期間のあいだ彼または彼女の眼を休ませることが許される環境がある。更に、眼を閉じることや頭を下げることを検出することは、２値の出力を生じ、いったん目標とされた挙動が検出されると、それ以上の感度をもたないからである。したがって、上述した例において、被験者が彼または彼女の眼を閉じると、システムは、覚醒状態、嗜眠状態、または睡眠状態の間を区別することができない。
【００１５】
これらの手法の他の不利益は、実際には、被験者の眼や頭の位置の状態のような、被験者の物理的な活動を有用に監視することが比較的難しいことである。この不利益は、さらに、挙動における一時的なしかし正常な変化から疲労を区別するために物理的活動についての情報を使用することの困難さによって、一層ひどくなる。Estradaは、たとえば、被験者の頭の位置を監視するために水銀スイッチを使用することを開示している。そのようなスイッチは、離散的な値の出力を提供し、調整することが困難で、被験者と車両の正常な運動の間に、間違った指示を生ずるかもしれない。画像システムが被験者の眼の画像をとらえて解釈するために提案されているけれども、そのようなシステムは、高価な画像および信号処理構成要素を必要とする。さらに、任意の画像システムは、被験者が使用する種々のアイウェアおよび衣類（例えば、処方めがね、サングラス、コンタクトレンズ、帽子）；通常の照明状態における大きな変動；高振幅の妨害照明による車両環境の汚染（例えば、他の車両のヘッドライトによる照明）；および被験者による通常の動きなどと闘わなければならない。
【００１６】
Seko他の米国特許第４，５６４，８３３号および第４，６０４，６１１号は、あるステアリング入力の数、速度、または振幅における変化を観察することによって、運転者における睡眠の開始を検出する、自動車両用の嗜眠検出システムを開示している。車両が直線上の通路に沿って運転されるとき、運転者は、典型的に、どちらかの方向へのハンドルの一連の小さな変位を行うことによって、頻繁なステアリング修正をする。これらの変位は典型的にその大きさが小さく、前回の変位とは逆の方向であることが多いため、時には「ミクロ反転」と呼ばれる。運転者が睡眠に落ちいるにつれ、運転者のステアリング制御の決断力が低下する。これは、ステアリング入力の周波数および振幅における変化として検出可能である。運転者が眠くなり、注意力を欠くと、または、運転者が短い瞬間の間眠りに落ちてから起きたとき、運転者はその間隔の間、適切なステアリング入力をし損なっている。起きたとき又は注意力を回復したとき、運転者は、眠っていた間隔の間に蓄積された全ステアリング誤差を修正するステアリング入力を迅速に行なうことを試みる。したがって、ステアリング反転のパターンの変化は、運転者が眠りに落ちたかまたはそうなりつつあることを示し得る。
【００１７】
この嗜眠または睡眠を検出する方法には、また、多くの不利益がある。睡眠の開始に起因するステアリングパターンにおける異常な変化と、嗜眠または睡眠誘導変化を擬似する、道路または交通状態によって要求される通常のステアリングパターンの変化との間を区別することは困難である。その結果、この方法に頼るシステムは、誤った警報を生じがちである。この方法は、また、個々の運転者の特徴を考慮することができない。加えて、この方法は被験者の実際の仕事上の動作を測定することに頼っているので、被験者の動作が既に著しくそこなわれるまで、睡眠の開始を検出しない。そのような検出は、事故を避けるために十分な警告を提供しない。更にまた、警戒を必要とする多くの仕事は通常の条件下では一切の使用者入力を用いず、またその他の仕事は何らかの使用者入力を必要とするものの、そのような入力は、使用者の異常な挙動を区別できるような認識可能なパターンを形成しない。
【００１８】
嗜眠の内部兆候を利用した警戒状態監視
他の従来の自動化された睡眠検出手法は、警戒状態又は嗜眠状態を示す、１つ又はそれ以上の被験者の内部の生理学的な特徴を直接測定することを試みている。Yoshimi他の米国特許第４，９２８，０９０号は、皮膚電位レベルの測定に基づいて「覚醒レベル」を判定するシステムを開示している。このシステムの不利益は、皮膚電位レベルが覚醒や嗜眠状態以外の多くの要因によって影響を受けるおそれがあり、したがって、皮膚電位レベルにおける嗜眠状態に関連する変化と他の要因に起因する変化とを区別することが困難である、ことである。
【００１９】
ＥＥＧに基づく手法
脳波（ＥＥＧ）は脳の特定の領域において生じる低電圧電気活動の記録である。ＥＥＧは正常および異常な脳機能の両方を研究するための強力な道具であり、通常、覚醒状態と睡眠を測定および規定するために使用されている。生理学的な眠気状態がＥＥＧ規定の睡眠の開始の迅速さに直接関連づけられるという、相当な証拠がある。Torsvall他（１９８７）；Torsvall他（１９８９）；Akerstedt他（１９９０）；Akerstedt他（１９９１）；Wierwille他（１９９２）；Dingus他（１９８７）。
【００２０】
睡眠は活性的および複合的状態と考えられ、種々の段階および周期に関して特徴づけられる。「睡眠構造」なる用語は、これら段階および周期を記述するために使用される。睡眠の段階および周期は、外部の兆候と、ＥＥＧおよび電気眼球図記録信号のような、外部から測定できる内部の生理学的な過程の両方を使用して規定される。
【００２１】
電気眼球図記録（ＥＯＧ）は眼球運動と関連づけられる低電圧電気活動の記録である。また、睡眠への遷移は、しばしば、ＥＯＧ信号において検出される緩徐ころがり眼球運動（ＳＥＭ）をともなうことが、観察されている。
【００２２】
ＥＥＧ信号は、周期的に繰り返すまたはリズミカルな性質（波動）と「紡錘」のような一過性の性質の両方を含み、一過性の性質は周期的なベースで繰り返さず、時間的に高度に局所的である。ＥＥＧ記録の内容を要約し評価する１つの方法は、ＥＥＧ信号に含まれる周波数成分の分析を通してである。従来のＥＥＧ理論は、ＥＥＧ信号の情報内容が約０．５と３０Ｈｚの間に帯域制限されることを述べている。この範囲内で、標準化された名称が個々の周波数帯に与えられている（表１を参照）。
【００２３】
【表１】
0004532739.tif 000002
【００２４】
被験者のＥＥＧ波形、被験者の警戒状態、嗜眠状態、または睡眠状態と、被験者の仕事達成能力との間の関係を特徴づけることを試みて、相当量の研究がなされた。遂行能力低下（遅い反応速度および注意力の衰え）と増加する眠気との間の関係は数名の研究者によって確立されている。WilkinsonとHoughton（１９７５）；O’HanlonとKelley（１９７７）；Dinges（１９８８）；Molodofsky（１９９２）；TrejoとShensa（１９９３）；MarkeigとInlow（１９９３）。同様に、遂行能力低下とＥＥＧ波形における特定のパターンとの間の強い相関が指摘されている。Horvath他（１９７６）；O’HanlonとBeatty（１９９７）；O’HanlonとKelley（１９７７）：MakeigとInlow（１９９３）。次に、種々の研究において、ＥＥＧ波形はまた被験者の警戒力と眠気状態に相関している。Gale（１９７７）；Daniel（１９６７）；Frehstorfer他（１９７７）；SantamariaとChiappa（１９８７）。Kishiの米国特許第５，３１１，８７７号は、「覚醒度」を評価するＡシステムにおいて「脳波」と遂行能力測定値を使用することを述べている。「覚醒度」なる用語の意味は不明瞭であるけれども、それは反応時間（図１１参照）と等価であるとして扱われ、それは警戒状態の尺度となり得る。Kishiは、覚醒度推定装置に入力を供給する「脳波プロセッサ」によって分析される「脳波」の使用を開示している。しかしながら、実行される具体的な分析は不明瞭であり、被験者の脳波と彼または彼女の覚醒度との間にどんな関係が存在するのか、または、どのようにしてそのような関係を利用するのかは同様に不明確である。
【００２５】
睡眠研究者らは、睡眠の各種の相と段階の分類においてＥＥＧに頼っている。しかしながら、睡眠の段階と比較して、嗜眠状態および睡眠の開始はＥＥＧ波形において容易に見分けができない。特に、嗜眠状態または睡眠の開始が発生したとき、ＥＥＧ波形において直接現れる変化は激しいものではなく、ＥＥＧに影響を及ぼすが嗜眠状態に直接関連しない事象又は過程によってマスクされるおそれがある。
【００２６】
ＥＥＧ周波数分析を利用した警戒状態監視
一般に適用されるＥＥＧ信号分析法のひとつは、信号の重要なまたは優勢な成分が存する周波数帯を研究することである。「優勢な」なる用語は、ここでは、ＥＥＧ信号におけるエネルギの大半を含む周波数帯又は成分を言うために使用される。現在までの研究は、嗜眠状態が、従来の周波数帯におけるエネルギがより低い周波数へ再分配されることと関連づけられることを示している。しかしながら、被験者間でＥＥＧ信号の特性が変化するために、嗜眠状態検出システムにおいてこの一般的な指針を使用することは困難である。例えば、嗜眠状態と関連づけられない被験者の挙動や生理が、嗜眠状態と相関するものと同様なＥＥＧの変化を生じ得る。
【００２７】
加えて、眼が開いているか閉じているかは、ＥＥＧにおいて重要な特定の周波数帯において活動のレベルにおける実質的な差をつくり得る。睡眠段階の分類の研究に基づいて、Smithは、被験者の眼が開いているなら、激しい眠気状態を識別するためにＥＥＧを使用できることを主張している。Smith（１９８７）。眼を開けた状態で警戒している被験者において、ＥＥＧ信号における優勢なエネルギは、ベータ周波数帯（１３−３０Ｈｚ）に現れる。アルファ帯（８−１２Ｈｚ）へのエネルギのシフトは、被験者が眠くなるにつれて起こる。O’HanlonとBeatty（１９７７）。その眼を開けた個人に対して、研究は、ＥＥＧにおけるアルファとシータ活動の増加が、眠気状態ならびに遂行能力の減少と相関があることを示している。Fruhstorfer他（１９７７）；O’HanlonとKelley（１９７７）；Daniel（１９６７）；Horvath他（１９７６）；O’HanlonとBeatty（１９７７）。したがって、ＥＥＧにおけるアルファ活動の出現は、被験者がその眼を開いていれば、嗜眠状態の指標（警戒力の喪失の初期の指標）となる。SantamariaとChiappa（１９８７）；MakeigとInlow（１９９３）。
【００２８】
しかしながら、被験者の眼が閉じているなら、眠気と警戒の状態間を識別することはよりもっと困難となる。Smith（１９８７）。眼を閉じている個々人において、ＥＥＧ信号のエネルギは、たとえ彼らがすっかり起きていても、アルファ周波数帯に優勢に位置づけられる。眠気が現れたとき、眼を閉じている被験者は、一般に、アルファ帯エネルギの減少と、ＥＥＧの後頭部チャネルに存在するシータ帯エネルギ（さらにあり得ることとしてデルタ帯エネルギ）の増加を経験する。Smithは、「開いた眼」の状態での眠気の際のＳＥＭのパターンを観察し、研究された被験者が、開いた眼とほとんど閉じた目とを交互に繰り返すことを報告した。Smith（１９８７）。このことは、嗜眠状態の間に観察される増加したアルファ活動に対する説明となり得る。したがって、最初は警戒している眼を開けた個人のＥＥＧが、ベータ帯からアルファ帯へ優勢なエネルギのシフトをみせるとき、このシフトは、個人が眠くなったことを示しているかもしれないが、これはまた、個人がその眼を閉じたがその他の点では警戒したままであることを示すにすぎないのかもしれない。O’Hanlon（１９７７）；MakeigとInlow（１９９３）；SantamariaとChiappa（１９８７）。
【００２９】
多くの既知の技術が、従来の周波数帯域への被験者のＥＥＧ信号におけるエネルギの再分配を観察することによって、被験者の警戒状態または睡眠を特徴づけることを模索している。これらの改良のいくつかは、２またはそれ以上の周波数帯に存在するエネルギの比を調べることや、０−３０Ｈｚ帯におけるトータルのエネルギに対する予め規定された周波数帯に含まれるエネルギの比を調べることに向けられている。
【００３０】
原理的には周波数領域に頼らない、ＥＥＧ信号分析の他の技術もまた試みられている。睡眠紡錘波（sleep spindle）とＫ複合波（K-complex）は、段階２の睡眠と関連づけられかつ時間領域において一般に認識可能な、ＥＥＧ信号における摂動（disturbation）である。しかし、睡眠紡錘波とＫ複合波の存在が生じるのは、嗜眠を検出する上で有用であるには遅すぎる。研究者らは、また、嗜眠の指標として、ＥＯＧ信号において検出可能な、ＳＥＭを使用することを試みた。しかしながら、これらのうちのひとつとして、信頼できる嗜眠指標を提供するものはなかった。
【００３１】
したがって、ＥＥＧ信号において嗜眠を示すいくつかの情報が存在していることは明らかで、かつ、いくつかの従来の方法は実際の睡眠の自動検出においてそれなりに成功しているけれども、現在まで、極度の眠気の開始（それは睡眠への前兆として働く）を矛盾なく決定的に検出できる自動システムはない。
【００３２】
ＥＥＧ信号を取得し、記録し、分析する従来技術方法の不適当
人間被験者からのＥＥＧ信号の取得と記録は長年にわたって実施されてきているけれども、従来の取得および分析手法は、ＥＥＧ信号と警戒状態の間の強く矛盾のない相関に至っていない。図１は、医学的診断を主な目的としてＥＥＧ信号を記録し分析するために使用される典型的なシステム６０の簡略化されたブロック図である。
【００３３】
少なくとも１つの信号電極６４と少なくとも１つの基準電極６５が、ＥＥＧ信号を受信することが望まれている被験者６２に結合される。たった１つの信号電極６４が示されているけれども、臨床的および研究上の応用において、脳の異なった領域で起こる種々の生理学的およびまたは認識プロセスに相関するＥＥＧ情報を得るために、被験者の頭部のいくつかの標準的な位置に信号電極を配置することが一般的である。電極６４、６６は、典型的には、被験者の頭皮に機械的にしっかりと固定されてそれらに比較的低インピーダンスの電気的接続を提供する。しばしば、導電性のゲルやペーストがこの接続の導電性を増加させるために使用される。
【００３４】
一方の電極６６は「基準」電極として指定されているけれども、そのような指定は任意である。なぜなら、ＥＥＧ信号は差動的に測定されるからである。電極６４および６６ならびに関連する信号獲得成分（さらに述べる）は、複数組の、電極ならびに関連する信号獲得成分の同一な組合せを表してもよい。
【００３５】
臨床的および研究上の応用の両方において、ＥＥＧ信号を表示し記録する従来の手段は、図１に示すように、増幅した信号を「ペンレコーダ」７４に提供することであった。ペンレコーダは、典型的には、帯状の紙すなわちチャートメディア７６を備え、このチャートメディアはこのチャートの時間軸に対応する長手方向に所定の速度で移動する。１つまたはそれ以上のペン８８は、チャートが長手方向に移動するときにチャート上に１つまたはそれ以上の連続した線を描くように取り付けられている。適当な機構が、対応する電気信号入力に応答してペンを横に変位させ、これによってペンは、時間に関して信号入力の振幅の記録を描く。
【００３６】
ＥＥＧ信号に関して、人間の体は、比較的高インピーダンスの発生源であり、非常に低い電流で非常に低い電圧の信号（マイクロボルトの範囲の）を生成する。ペンレコーダ７４を駆動するために十分な信号振幅を与えるために、ＥＥＧ信号を増幅しなければならない。電極６４、６６は、雑音汚染を最小にするように選択された、適当な導線６８を使用してＥＥＧ増幅器７０に接続される。導線６８には、付加的な雑音削減手段としてシールド５８が備えられている。ＥＥＧ増幅器７０は、典型的には、１０3−１０5の範囲における利用者選択可能ないくつかの利得設定を持つ高品質高入力インピーダンスの線形増幅器である。いろいろなＥＥＧ増幅器が市販品として入手可能で、種々の形態のものがある。臨床的な応用において人気のある１つのＥＥＧ増幅器は、“Grass Instrument Model 12C Neurodata Acquisition System”の名前で販売されている商業的に入手可能な製品の構成要素である。
【００３７】
従来のＥＥＧ理論は、ＥＥＧ信号の情報内容はざっと０．５Ｈｚと３０Ｈｚの間に帯域制限されることを述べている。加えて、ペンレコーダは、必ず制限された帯域幅を持つ。なぜなら、それらは電気機械変換器を組み込んでいるからである。従って、従来のＥＥＧ取得システムは増幅器電子装置の一部として適当なフィルタ（図１のフィルタ７０として簡略形で示されている）を含む。典型的には、約３０Ｈｚにおいて５０％の増幅応答を持つ一次バターワース型フィルタが使用される。図２は、一次バターワース型の市販のＥＥＧフィルタから実験的に得られた１〜５００Ｈｚの周波数応答９０を示すグラフ８８であり、このフィルタは上記“Grass Instruments Model 12C Neurodata Acquisition System”の構成要素として入手できる。図２に最も良く示されるように、このようなフィルタは約２１〜２２Ｈｚで−３ｄＢの点を持ち、約２０ｄＢ／ディケードのフィルタロールオフを持つ。また、多くの環境において、商用の電源線周波数（６０又は５０Ｈｚ）で多量の電気雑音がある。ＥＥＧ信号の実質的な汚染がこれらの周波数で起こり、したがって、最も並のＥＥＧ装置は、この汚染の影響を最小化するために付加的な濾波を備える。
【００３８】
ＥＥＧの分析は、一般的には、オフラインデータ分析手順と関連して熟練した臨床医の意見を伴なう。この信号を表示し記録するために、増幅し濾波したＥＥＧ信号７８は、典型的には、ペンレコーダ７４に供給される。いくつかの応用において、それはまた電気の形でＥＥＧ信号を記録又は処理することが望ましい。この増幅し濾波したＥＥＧ信号７８は、この信号を格納し処理するオプションの後処理システム８０に供給されても良い。この後処理システム８０は、器械型レコーダおよびディジタル記憶システムのような、広い種類の記憶手段８２のいずれかを用いても良い。任意の適当な後処理機能８４が記憶手段８２に格納されたＥＥＧデータに対して適用できる。ＥＥＧで他の処理した結果は、導線またはデータパス８６上に提供されて良い。
【００３９】
いくつかの応用において、この信号７８は、任意の適当なディジタル記憶媒体上に記憶のためにディジタルの形式に従来の手法を使用して変換されて良い。帯域制限されたアナログ信号がディジタル形式の変換のために周期的にサンプルされるとき、ナイキストの定理に従って、サンプリング周波数はアナログ信号における最も高い周波数の少なくとも２倍なければならない。従って、ＥＥＧ信号がディジタルに記録され処理される応用において、サンプリングレートは一般には９０−２７５Ｈｚの範囲にある。ＥＥＧ検査は１つまたはいくつかの電極を使用して良い。検査は５分から数時間の周期で行われるので、多量のデータが収集され、格納され、処理されなければならない。従って、必要な量のデータ記憶と後処理を最小化するために、サンプリングレートをＥＥＧ信号の帯域幅にできるだけ調和した範囲に最小化されることが多いに望ましい。
【００４０】
図３は、図１に一般的に示された従来のＥＥＧ記録手法を使用して人間の対象物から取得されたサンプルされたＥＥＧ波形９４の抜粋を示すグラフである。このサンプル波形は、被験者が時間分離された一連の視覚刺激を提示され、各刺激に敏速に応答するその能力を採点される警戒試中の目覚めている被験者の前頭部ＥＥＧチャネルから得られた。このサンプルされた波形は、好結果の応答に対応している。この波形は、２秒の間隔でマイクロボルトのＥＥＧ信号の振幅を示し、２５６Ｈｚのサンプリングレートで取得され、結果として５１２のデータサンプルを得た。
【００４１】
図４は、０−１２８Ｈｚの周波数範囲上で、図３に描かれたサンプルされた波形の電力スペクトル密度９８を示すグラフである。０−３０Ｈｚの範囲内のエネルギがトータルのスペクトルエネルギの９９％以上の割合を占めている。トータルのスペクトルエネルギの約１％が約３０Ｈｚの周波数範囲に含まれるけれども、０−３０Ｈｚの範囲内の優勢な周波数内容を見るために調整された、図４のグラフ上には見えていない。
【００４２】
グラフ９６の興味を起こさせる特徴は、アルファ周波数帯域内である、９−１１Ｈｚの範囲内の電力スペクトルに現れる対の顕著なピーク５６および５８である。これらピークは、スペクトルにおける全体のエネルギの約５０．５％の割合を占める。確立したＥＥＧ理論は、眼を開けている被験者のＥＥＧにおける優勢なアルファ帯域のエネルギが極度の嗜眠状態の指標であり、しばしばへたな仕事の効率性と関係づけられることを断言している。驚いたことに、アルファ帯域エネルギがこのサンプルにおいて現れている（およびいっそう優勢である）けれども、効率性は容認できるだけでなく、この達成された被験者に最も早い応答時間の１つに対応する。（被験者が視覚刺激に応答しかつ同時に獲得した頭頂の眼電位（ＥＯＧ）信号からのデータに相当するという事実は、被験者の眼が開いていたことを実証している。）仕事の効率性によって証明されるような、被験者の警戒状態と伝統的な理論に従った被験者のＥＥＧ信号から予測されたものとの間のこの種の事実は、他の試験サンプルにおいても見られる。したがって、ＥＥＧ研究において伝統的に興味のある周波数帯域の間のリズミカルなＥＥＧ信号における優勢なエネルギの存在またはシフトをひどく当てにしている警戒監視システムは、予測されたふるまいと実際のふるまいとの間の不一致の形で誤る傾向がある。
【００４３】
ＥＥＧ文献を通してかつ従来の警戒監視システムの設計から推測して、ＥＥＧ信号における全ての有用な情報は０−３０Ｈｚ周波数帯域に含まれることを示唆している。例えば、Kishiの米国特許第５，３１１，８７７号は、「覚醒度」を評価するためのシステムにおいて「脳波」と作業測定値を使用することを意図している。しかしながら、Kishiの脳波プロセッサは、伝統的なＥＥＧ周波数帯域のみを選択する帯域通過フィルタを備え、そして、したがって、約３０ＨｚのＥＥＧ信号成分の分析には向けられていない。
【００４４】
ＥＥＧ信号における有用な情報が０−３０Ｈｚ帯域に含まれるという仮説に基づく全ての方法、分析、およびシステムは、次の特徴を共有していると信じられている。
【００４５】
１．分析は、優勢なエネルギを含むＥＥＧ信号の周波数帯域に集中している。
【００４６】
２．分析は、約３０Ｈｚ以下の周波数（すなわち、まったく従来のＥＥＧ文献に従った標準的な周波数帯域のみ）でのリズミカルな信号活動に向けられている。
【００４７】
３．分析は、約３０Ｈｚを越える信号成分を雑音として、または（例えば、低域通過フィルタによって）除去して処理する。
【００４８】
我々は、ＥＥＧリズムのより高い周波数成分が、優勢な成分ではないけれども、それでもなお、警戒と嗜眠状態とを自動化された監視のために有用な情報を含むことを観察した。
【００４９】
ＥＥＧ分野におけるいくつかの研究は、約３０ＨｚのＥＥＧ信号の周波数成分を保護するために広いフィルタ帯域幅とより高いサンプリングレートを使用しているけれども、そのような研究は、一般的に、嗜眠状態または睡眠以外の生理学的状態の検出に向けられているか、または、主に、瞬間的な事象や非周期的な事象の分析を当てにしている。より高い周波数成分（約３０Ｈｚ）がＥＥＧ信号に現れている間にいくつかの良く知られた瞬間的な事象がある。高い周波数エネルギの共通の源は、ほとんどしばしば、てんかん性急発作および筋／運動アーティファクトの間に観察される神経系「スパイク」活動のようなバースト活動と関係づけられている。筋／運動アーティファクトは、ほとんどすべてのＥＥＧ記録に見つけられる高周波数汚染のきわめて共通の源である。睡眠紡錘波は、第２段階の睡眠と関連づけられるＥＥＧ信号の１２−１４Ｈｚの短時間のバーストである。睡眠紡錘波は、時間的に非常に局所化された現象で、専ら時間領域分析を使用して検出可能である。それらは被験者の睡眠サイクルにおいてのみ遅れて起こるので、それらは一般に警戒や嗜眠状態を監視するために有用ではない。
【００５０】
ＥＥＧにおけるスパイク活動（一般にてんかん研究に要求される）を識別することを試みている研究者らは、それらの低域通過（アンチエイリアシング）フィルタの帯域幅を増加し、ディジタル化の間、速いサンプリングレートを使用している。スパイクまたはバーストにおける高周波数成分が非常に局所化され、時間領域において鋭利に規定されているので、研究者らは、スパイクのより多くの周波数内容を捕らえるために増加したフィルタ帯域幅とサンプリングレートを使用し、それによって、時間領域における識別、分析および復元を改良している。
【００５１】
瞬間的な時間領域の事象に興味のある研究者らは、一般に、それらを研究するための周波数分析手法を使用していない。例えば、Olsen他の米国特許第５，３１１，８７６号は、ＥＥＧ信号を使用する自動急発作検出のためのシステムを開示し、２００／秒のサンプリングレートを使用している。しかしながら、Olsenは、嗜眠状態ではなく急発作の検出に向けられており、分析事件に起こる信号の極値の数をカウントするような、時間領域分析手法を使用する信号の事象又は特徴を分類することを試みている。
【００５２】
上記ＥＥＧ研究が扱っている瞬間的な時間領域事象は、高周波数エネルギの連続した出現すなわち「リズム」と区別されない。我々は、従来の技術では、ＥＥＧ信号において持続する高周波数リズムの存在を確立し、または、そのようなリズムを警戒、嗜眠状態および睡眠に関連づけることに気づいていない。
【００５３】
現在の文献は、当業者が、ＥＥＧ信号における高周波数リズム活動の有用性を調査すること思いとどまらせる。例えば、Gaillardは、「高周波雑音」としてベータ帯域より上の周波数に言及している。Gaillard（１９８７）、９−１１。Pritchardは、白色または類白色雑音としてより高い周波数信号に言及している。Pritchard（１９９５），３７８。CarskadonとRechtswchaffenは、高周波数の干渉を最小にしている間、３０から３５Ｈｚの範囲の上フィルタ遮断周波数が一般に「本質的な」波形を通過することを述べている。CarskadonとRechtswchaffen（１９８７）、６６８。O’HanlonとBeattyは、また、３０Ｈｚより大きい「雑音」に言及している。O’HanlonとBeatty（１９７７）、１９５。したがって、ＥＥＧに基づく睡眠検出に関連する従来技術の全ては、ＥＥＧにおけるより高い周波数リズムの活動の証拠を無視するか、または、そのような活動が実用的な監視または検出システムにおける警戒と嗜眠状態とに有用な相関があることを認識するのに失敗している。
【００５４】
発明の目的と概要
したがって、本発明の目的は、従来技術システムの不利益を回避する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００５５】
本発明の他の目的は、被験者が過度に嗜眠になるとき、指標を確実に提示する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００５６】
本発明のさらに他の目的は、被験者が仕事を安全に実行するのができなくなる前に、指標を確実に提示する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００５７】
本発明のもっと他の目的は、出力として、被験者の警戒および嗜眠を表す連続測定値を、確実に提供する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００５８】
本発明のさらなる目的は、３０Ｈｚより上の周波数成分を含む、被験者のＥＥＧ信号における情報に基づいて、被験者の警戒および嗜眠状態の指標を提供する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００５９】
本発明の他の目的は、非優勢な成分を含む、被験者のＥＥＧ信号における情報に基づいて、被験者の警戒および嗜眠状態の指標を提供する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００６０】
本発明の更なる目的は、リアルタイムの応用に適した、被験者のＥＥＧ信号から被験者の警戒および嗜眠状態の信頼できる指標を提供する自動化された警戒および嗜眠状態監視システムを提供することにある。
【００６１】
本発明によって構成された嗜眠状態検出システムは、従来技術が「雑音」として例外なく無視または捨てていたのを選択した周波数帯域における新しく発見したリズミカルな信号成分を保護し分析することによって、従来技術の上記不利益を回避する。
【００６２】
被験者が実際に睡眠に負けるかまたは作業失敗を受ける前に、人間の被験者における嗜眠状態の開始を検出して、従来技術のシステムに対して改良した性能を示す警戒、嗜眠状態および睡眠を監視し検出するためのＥＥＧに基づくシステムが提供される。このシステムは、ここでは、嗜眠状態監視または嗜眠状態検出システムと呼ばれるが、本発明は、また、警戒監視、睡眠の段階づけ、意識状態の監視、感覚喪失監視の応用や他の関連する応用をみつけることができる。本発明によれば、被験者の嗜眠状態は、３０Ｈｚより上の周波数で被験者のＥＥＧ信号のあるリズミカルな成分に現れるエネルギと強く相関がある。
【００６３】
本発明によって構成されたＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システムは、取得構成要素、信号分析構成要素、アーティファクト検出構成要素、および閾値構成要素を含む。信号取得構成要素は、被験者のＥＥＧ信号を検知し、その信号をさらなる分析のために増幅し、ある信号成分を濾波するが、そのある信号成分は明らかに有用な情報を含まず、さらなる処理および分析ステップを引き下げる。この信号分析構成要素は、増幅し濾波したＥＥＧ信号を受け、少なくとも３０−５００Ｈｚの周波数範囲の部分を含む、いくつかの予め規定された周波数範囲に位置づけられる成分の振幅またエネルギを決定し、被験者の嗜眠を表す出力測定信号を決定する。アーティファクト検出構成要素は、被験者のＥＥＧ信号を試験し、被験者の物理的活動の二次的な指標をオプションで試験し、それから特定の時間間隔の間に取得された被験者のＥＥＧ信号がアーティファクトによっておそらく汚染されているか、したがって嗜眠状態検出おいて使用されるべきかどうかを決定する。閾値構成要素は、出力測定値が被験者がはなはだしくうとうとしているかを指示しているかどうかを決定するために比較される閾値を確立する。閾値は、警戒の良く知られた状態における被験者から収集されたＥＥＧ信号を使用して検査の下で被験者に対して決定されか、全体として市民に適用可能な普遍的な閾値であっても良い。
【００６４】
本発明によって構成されたＥＥＧ信号分析構成要素の第１および第２の実施例において、主にディジタル信号処理技術が使用される。アナログＥＥＧ信号は、検知され、増幅され、アンチエイリアシングのために低域通過濾波される。次に、アナログ信号は、アナログ／ディジタル変換システムによってディジタル信号に変換される。このディジタル信号は実時間でオンラインで分析されても良いし、オフラインの処理および分析のために格納されても良い。分析の間、信号の短い時間間隔に対応する一連の小さい重複する窓または一段のデータが順次選択される。周波数分析（たとえば、高側フーリエ変換（ＦＦＴ）が時間領域信号を周波数領域の出力ベクトルに変換するために使用される。ＥＥＧ信号は非定常的なので、窓関数は周波数分析に先立って適用される。ＦＦＴ出力ベクトルの電力スペクトル密度（または「電力スペクトル」）は、各周波数成分における電力を得るために決定される。電力スペクトル成分は、予め規定された周波数範囲に対応する少ない数の予め選択されたスペクトルビンにグループ分けされる。スペクトルビン成分は、各ビンにおけるトータルのエネルギを決定するたに集められ、結果として得られるスペクトルビンエネルギ値の各々は逆数にされる。重みが各々の逆数にされたスペクトルエネルギ値に対して与えられる。「出力測定」信号は、重み付けられ逆数にされたエネルギ値の合計として決定される。出力測定値は、被験者の嗜眠を示す連続値信号である。出力測定値は、上記閾値と比較され、例えば、被験者が極端に嗜眠状態に近いのか、眠っているのか、またはおそらく仕事を安全に実行することができないことを示す簡略化された出力信号を出力する。
【００６５】
本発明によって構成されたＥＥＧ信号分析構成要素の第３の実施例において、主にアナログ信号処理技術が使用される。この信号処理構成要素は、第１および第２の実施例において提供されたディジタル信号処理構成要素に大まかに類似している。
【００６６】
本発明のこれら及び他の特徴は、添付の図面と関連した、本発明の好ましい実施例の次の詳細な説明を参照することによって、より良く理解されるであろう。
【００６７】
好ましい実施例の詳細な説明
本発明の一態様によれば、ＥＥＧに基づく警戒および嗜眠状態監視および検出システムは、被験者が実際に眠りに負けまたは仕事の失敗をこうむる前に、人間の被験者における嗜眠の開始を決定するために、従来技術システムを改良した性能を示す。本発明システムは、また、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態の監視、検出または連続追跡を要求するさまざまな他の応用に改良された性能を提供する。本発明システムは、また、被験者の警戒の他の態様に関連する応用の改良を提供でき、それは意識または感覚消失の応答の被験者の状態の態様を監視するような、必ずしも睡眠に関連しないかもしれない。したがって、ここで述べられるシステムは、「嗜眠監視システム」または「嗜眠検出システム」ようにこれからは一般的に言及するけれども、本発明の範囲は、この速記の使用によって制限されない。
【００６８】
広く規定された、本発明によって構成されたＥＥＧに基づく嗜眠監視システムは、被験者からの１つまたはそれ以上のＥＥＧ信号を取得する手段と、取得した信号を濾波して、警戒または嗜眠状態の被験者の状態と有用な相関を持つ信号成分を保つ間、重要でないまたは偽の信号成分を除去する手段と、この信号を処理して、警戒および嗜眠状態に関連づけられる特定の成分を選択し、この選択した信号の特徴を測定する手段と、ＥＥＧ信号または外部情報の分析に基づいて、被験者の警戒や嗜眠状態と関連づけられない事象によって汚染されると思えるある信号情報を除去する手段と、被験者の警戒または嗜眠状態を示す出力測定値を決定する手段とを有する。オプションとして、このシステムは、また、この出力測定値と閾値とを比較して、例えば、被験者が極端に嗜眠状態に近いのか、眠っているのか、またはほとんど仕事を安全に実行することができないのかを示す簡略化された出力信号を出力する手段を有しても良い。
【００６９】
本発明によるＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システムは、いくつかの異なった形を取る。したがって、この特許応用は、本発明の３つの好ましい実施例を開示し、その中からの適当な１つが、本発明が適用される特定の環境およびコストと実現する技術の入手可能に応じて選択される。
【００７０】
図５は本発明の一態様によって構成された嗜眠検出システムの一般的な構成１００を示す簡略化されたブロック図である。図５は、外側ブロック１２４の全ては任意であり、特定の実施例において現れるかもしれないし現れないかもしれない、と理解される全ての３つの特定の実施例に適用可能である総称的な図である。図１２Ａ，１２Ｂ，１４および１５は、本発明の第１の好ましい実施例７００の構成を示す。図１３Ａ，１３Ｂ，１５および１６は、本発明の第２の好ましい実施例８００の構成を示す。第１および第２の好ましい実施例は、ＥＥＧ情報を取得し、処理し、分析する方法において多くの類似点を共有し、そして、主にディジタル信号処理と関連する技術を使用して実現される。したがって、この２つの実施例は、この応用においてしばしば一緒に議論されるだろう。図１７は第３の好ましい実施例４００の構成を示す簡略化されたブロック図である。本発明の第３の好ましい実施例は、主にアナログ信号処理と関連する技術を使用して実現される。
【００７１】
これら３つの実施例は、本発明の１つの態様によれば、異なる技術を使用して実現されるけれども、それらは全て特定のＥＥＧ信号構成要素を含む特徴を共有しており、その構成要素は、以前は、従来の示唆に従って捨てられまたは無視されていて、被験者の警戒または嗜眠状態の信頼できる測定値を提供するためにこれら構成要素に含まれる状態を利用している。第３の実施例のアナログ信号処理機能は、第１の２つの実施例で処理するディジタル信号を使用して実行されるものと類似している。従って、第１および第２の実施例は最初に議論され、第３の実施例はそれに引続いて第１および第２の実施例の類似の信号処理機能を参照して議論される。
【００７２】
図１２Ａ，１２Ｂおよび１４により十分詳細に示されている、第１の実施例は、睡眠実験室、臨床的な睡眠分析や他の医学的または実験室応用において使用されるのが最もふさわしく、後処理および／またはオンライン分析のための大量のＥＥＧデータを取得することが望ましく、それは警戒、嗜眠状態または睡眠の認識に必ずしも限定されない。図１３Ａ，１３Ｂおよび１５により十分詳細に示されている、第２の実施例は、単独形警戒／嗜眠状態監視および警報応用に最も相応しい。例えば、第２の実施例は、ソナーまたはレーダー操作者、核電力プラントや工場プロセス制御室操作者、または車両操作者の警戒／嗜眠状態のオンライン監視のための自給実時間装置として使用されて良い。
【００７３】
一般に、これら２つの実施例の間の変更は、データ取得および処理構成要素の規模と構造に関する。これらの変更は、情報量の相違の結果であって、それはうまく収集され、生のデータおよび分析された結果は、各々の応用環境に置かれて使用される。図１６は、種々の段階での信号情報の変換を示す簡略化されたデータフロー型の図で、両方の実施例に共通である。
【００７４】
図５の簡略化されたブロック図はＥＥＧに基づく嗜眠状態検出システム１００を実現する基本的なプラットフォームを表し、そのシステムは本発明の一態様に従って構成される。図５のシステム１００は、主に、ディジタル又はアナログ処理のいずれかと関連する技術とを使用する。図５は３つの好ましい実施例全てに適用可能である。ここで述べられる３つの実施例は、主に、これら各々の応用環境とＥＥＧ信号処理構成要素１２４を実現するために使用される技術とにおいて異る。信号処理構成要素の外側ブロック１２４、特に、閾値手段とアーティファクト検出手段は、特定の実施例において現れるかもしれないし現れないかもしれない。さらに、本発明の他の態様によれば、嗜眠状態分析構成要素１３６は、他のＥＥＧ検査システムによって取得され格納されたＥＥＧ信号を独立して分析するために使用できる。
【００７５】
このシステム１００は、被験者１１０から１つ又はそれ以上のＥＥＧ信号または「チャネル」１１６を得るための（電極１１２および１１４のような）適当な手段と、ＥＥＧ信号を受信し増幅するための増幅手段１１８と、導線１３０の増幅したＥＥＧ信号を受けて、被験者が極端に嗜眠（又は分析の他の適当な結果）であることを指示する出力信号１４２を出力する信号分析手段１２０と、分析の結果を示す表示または警報を表す手段１２２とを有する。
【００７６】
信号分析手段１２０は、概念的に、３つの主機能構成要素に分割されても良い。ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４は増幅手段１１６から導線１３０上のアナログＥＥＧ信号を受け、その信号を濾波してＥＥＧ信号を表す複数のディジタルサンプルに変換し、そのディジタル信号を分析し、確実に、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態を示す出力測定値１３８を出力する。オプションのアーティファクト検出手段１２８は、ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４からディジタルサンプルを受け、このサンプルとことによると他の情報とを分析して、サンプルがアーティファクトによって見たところ汚染されているかどうかを決定し、そのため信頼できて使用できる。オプションの閾値手段１２６は適当な閾値（導線１４６上の）を発生し、その閾値は、ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４によって生成された出力測定値１３８と比較される。比較結果は、被験者が嗜眠状態または睡眠の閾値段階に達したか過ぎたかを示す簡略化された出力信号１４２であって良い。閾値手段１２６は、閾値１４６として、人間の市民に一般的に応用可能であると信じられる普遍の値を使用しても良く、または、それらから取得された基線ＥＥＧ信号を使用する個人に対して閾値１４６を任意に決定しても良い。
【００７７】
信号処理および分析手段１２０のいくつかの機能構成要素への概念分割は、その操作を記述する上で有用であるが、実現されたとき、信号分析手段１２０は対応する物理的な構成要素に分離される必要はない。例えば、応用の要求に応じて、信号分析手段１２０の機能の全ては、１つまたはそれ以上の高性能計算機ベースシステム、単一ボード信号処理システム、または単一チップディジタル信号プロセッサを使用して実現できる。
【００７８】
ＥＥＧ信号は、任意の適当な手段を使用して人間の被験者１１０から得て良く、そのいくつかの方法はこの技術分野において良く知られている。ＥＥＧ信号を得る最も普通に使用される方法は、所望の情報を運ぶために知られた特定のリズミカルなＥＥＧ信号を検出するために、被験者の頭皮上の種々の位置で、電極１２２および１４４（図５）のような、適当な電極を適用される。
【００７９】
電極配置の「国際１０−２０システム」は、研究および臨床神経生理学において標準的な配置となっている。この１０−２０システムは、被験者の頭の寸法に基づいて電極位置を決定し、したがって、個々人に特殊である。電極配置の１０−２０システムの使用は、個々の交差多重機会および検査設備用の電極の正確で繰り返し可能な配置を保証し、被験者間のＥＥＧ信号の比較を可能とする。詳細な頭部測定および電極適用技術はここでは述べないが、ＥＥＧ技術に関する多くのハンドブックに開示されている。いくつかの共通に使用される位置の名前は、前頭（Ｆ）、中央（Ｃ）、頭頂（Ｐ）、後頭（Ｏ）、および前部（Ａ）である。標準化された頭皮位置間において、位置ペアＯ2−Ａ1とＯ1−Ａ2が嗜眠状態を検出するために良いと信じられている。
【００８０】
臨床応用における典型的なＥＥＧ電極の接続は、５−１０ＫΩの範囲のインピーダンズを持って良い。一般的に、電極と被験者との間の接続のインピーダンズを最小にすることが望ましい。実験室級の電極は、２ＫΩより下のインピーダンズでの接続を形成するように使用されるのが良い。伝導ペーストやゲルが、さらに、接続の導電率と機械的安定性を改善するために電極に適用されるのが良い。商業的に入手可能な「活動電極」、それは電極上または近傍に増幅器を備えている、はまた使用されて良い。針状電極が実験室の応用において皮下に適用されても良い。
【００８１】
いつくかの他の応用において、電極の機械的構成と安定性や、電極を被験者に適用する容易さや、電極の被験者の移動性への相性が、高い優先順位である。容量的に結合された電極がまた使用されても良い。加えて、軽量のＥＥＧセンサが、十分な数の電極を持つ適当なヘッドセット（図示せず）に有利に備えられる。
【００８２】
ＥＥＧ信号の電流は関連する電界を生じるので、被験者への電気的接触なしで、従来のＥＥＧ測定値と等価な信号を取得するためにそれら磁界を検知する方法が提案されている。そのような信号は脳磁気図（ＭＥＧ）信号として呼ばれる。この技術分野の当業者は、本発明が少しもまたは全く変更なく、ＭＥＧ信号で使用できることが、わかるだろう。
【００８３】
明晰を最大にするために、図５のブロック図は単一のＥＥＧチャネルの収集と処理を描いている。しかしながら、この技術分野の当業者は、発明の嗜眠検出システムが多数のＥＥＧチャネルを有利に収集し処理することが、わかる。もし望まれるなら、多数のＥＥＧチャネルの収集と処理は、前チャネルの基礎に示された構成要素の全てを簡単に置き換えることによって、達成されても良い。代りに、多重化、コンピュータの多重タスキング、および多重信号を少ない数の処理手段と信号パスで処理するこの技術分野で知られている他の技術を使用できる。
【００８４】
処理されるべきＥＥＧ信号の数は、嗜眠監視システムが使用されるべき環境に依存する。実験室は臨床環境において、被験者の頭皮上のいくつかの位置で得られたＥＥＧ信号を収集し処理することが、望ましく相対的に便利であるかもしれない。熟練した技術は電極を適用するために得られるが、信号取得の携帯性と分析装置は高い優先順位ではない。被験者が実世界の仕事を実行する間に監視されるような、単独形環境において、専門家は電極を適用することが利用可能でないかもしれず、被験者の移動性の要求は、信号取得および分析装置の寸法と重量を制限するかもしれない。そのような環境において、ＥＥＧデータの少ないチャネルのみまたは単一のチャネルのみを収集し処理することが適しているかもしれない。本発明によって処理され分析されたとき、ＥＥＧデータの単一チャネルは、人間の被験者において、極端な嗜眠状態の開始を信頼性よく追跡するかまたは検出することのために十分である。
【００８５】
要求される電極の数は、処理されるべきＥＥＧ信号の数に依存する。少なくとも２つの電極（電極１１２（図５）のような１つの信号電極と電極１１４のような基準電極）は１つのＥＥＧチャネルを得るために要求される。より多くの数のＥＥＧ信号チャネルを得るために必要な電極の数は、分離した基準電極または単一の基準電極が使用されるかどうかに依存する。
【００８６】
前に言及したように、測定されたときのＥＥＧ信号は非常に低い電圧信号（マイクロボルトの範囲内の）である。さらに処理のために十分なレベルの電圧を提供するために、ＥＥＧ信号は増幅されなければならない。任意の適当なケーブルまたは電線１１６が電極１１２および１１４を適当なＥＥＧ増幅手段１１８に接続するために使用される。電気雑音源からの干渉を最小にするために注意がなされるべきである。例えば、ケーブル１１６は遮蔽導体を含むのが良い。
【００８７】
ＥＥＧ増幅手段１１８は、高入力インピーダンスと十分な利得を持つ適当な高性能増幅器を使用して実現されて良く、信号分析手段１２０への入力のためにＥＥＧ信号を増幅する。さらに説明するように、信号分析手段１２０は、増幅手段１１８から±２．５ボルト範囲の導線１３０上の出力信号を受けるために名目上構成される。しかしながら、増幅手段１１８の出力と信号分析手段１２０の入力の両方が矛盾していないという条件で、他の適当な電圧範囲が増幅した信号のために選択できる。高い線形性、平坦な周波数応答および良好な共通モード除去率が、増幅手段１１８のための望ましい特徴である。増幅器１１８の入力で利用可能なＥＥＧ信号レベルは、被験者、使用する電極の型（または他のプローブ装置）、および得られた接続の品質に依存して変化する。好ましくは、増幅手段１１８は、そのような変動に適応させるために、いくつかの操作者で選択可能な利得の設定を備えている。増幅手段１１８が人に電気的に接続されるので、増幅手段１１８は、そのような装置に対して応用可能な安全標準と矛盾なく設計され構成されなければならない。
【００８８】
ＥＥＧ信号を収集するために特別に開発されてそのような要求を満たす、いくつかの商業上入手可能な増幅器が使用できる。臨床ＥＥＧ応用に人気のあるそのような増幅器は、“Grass Instruments Model 12C Neurodata Acquisition System”の名前で販売されている商業上利用可能な生産品の構成要素である。低コストで被験者移動性が高い優先順位である単独形の応用において、単一チップ又はモジュールの形の商業上入手可能な演算増幅器（「op−amps」）がこの応用において使用できる。この技術分野の当業者は、この応用のために、適切なop−amp（と支援構成要素）や携帯用ＥＥＧシステムのような他の適当な手段をどのように選択するかがわかるだろう。
【００８９】
図５に最も良く示されているように、増幅したＥＥＧ信号は導線１３０上で、信号分析手段１２０の構成要素であるＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４に供給される。導線１３０上の信号は、「アナログ」信号である。本発明の第１および第２好ましい実施例は、ディジタル信号処理と関連する技術とを使用して好ましくは実現される。したがって、これらの実施例において、アナログＥＥＧ信号は、先ず、ディジタル化され、すなわち、十分な精度で原ＥＥＧ信号を表す一連のディジタルサンプルに変換されなければならない。ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４は、ＥＥＧ信号取得手段１３２（フィルタ１６４とアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２１２を含む）と、嗜眠分析手段１３６とを有する。フィルタ１６４はＥＥＧ信号を濾波し、変換器２１２はＥＥＧ信号をサンプリングしてディジタル形式に変換し、変換されたサンプルを格納しても良い。嗜眠分析手段１３６は、サンプルを分析し、そこから、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者状態の「測定値」として働く、導線１３８上の出力信号を出力する。
【００９０】
ＥＥＧ信号を使用した自動化された嗜眠検出での従来技術の試みは、約３０Ｈｚより高い周波数でのＥＥＧ信号成分を組織的に除去するかまたは無視しているが、それを、我々は、そのようなシステムの失敗に対する意味のある貢献の要因であると信じている。本発明の一態様によれば、警戒、嗜眠状態または睡眠の被験者の状態に関する信頼性がありかつ正確な情報は、伝統的なＥＥＧ理論によって関連すると考えられるものより上の周波数範囲でのＥＥＧ信号成分から抽出される。従来技術のＥＥＧ記録システムは、「雑音」としてそれらの周波数を濾波している。本発明によれば、これらの周波数が保存され分析される。
【００９１】
我々は、特に有用な情報が約８０−２７５Ｈｚの周波数範囲に存することを実験的に決定した。したがって、８０−４７５Ｈｚの周波数範囲は、ここでは、３０Ｈｚより上の周波数の一例として単に述べられており、それは警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態に関連する情報用のＥＥＧ信号の分析において興味を起こさせるものである。この模範的な周波数範囲を使用する嗜眠状態検出システムは、ここで述べられた本発明の好ましい実施例と矛盾しないで構成されるのが良く、従来技術システムに対してかなり改良された性能を提供するだろう。しかしながら、本発明の利点の少なくともいくつかは、約３０Ｈｚと５００Ｈｚの間の周波数の任意の合理的に選択された副範囲を使用して得られかもしれない。加えて、８０−４７５Ｈｚの模範的な周波数範囲の外側である約３０Ｈｚの周波数は、また、さらなる研究で有用であることが見つかるかもしれず、もし使用されるなら、嗜眠状態検出システムに満足または改良した性能を備えさせることができるかもしれない。したがって、本発明の実施例は、４７５Ｈｚより上でさえ、周波数の拡大された範囲を取得し分析するように設計されても良い。
【００９２】
そのような高い周波数情報を分析するために、ＥＥＧ信号は、ディジタル化の間、十分に高いレートでサンプルされなければならず、適当に設計されたアンチエイリアシングフィルタが、サンプリングより前の信号を条件づけるために使用されなければならない。帯域制限された信号は、もしサンプルのレートｆsが原サンプルにおける最大周波数ｆmaxの少なくとも２倍に取られたなら、複数の周期的に間隔の空いたサンプルによって唯一に表される、ということは知られている。例えば、４７５Ｈｚの模範的な最大周波数ｆmaxまでの周波数の成分を含む信号をサンプリングするためには、最小サンプリングレートｆsは９５０サンプル／秒（ＳＰＳ）であるが、９５０ＳＰＳより高い任意のサンプリングレートが使用できる。本発明の模範の実施例において、９５０Ｈｚのサンプリングレートｆsが、嗜眠状態を検出するための本発明の性能に関連するデータ（以下に詳述される）を収集するために使用される。サンプリングレートは利用可能な技術の制限を増加させるかもしれないが、より速いサンプリングは、装置のコストと処理されなければならない量の信号データとを増加する。高価でない商業上入手可能な装置は、より高い周波数でのＥＥＧ信号情報の開発を可能にする本発明の好ましい実施例において有利に使用され得る。
【００９３】
嗜眠状態監視システム１００は、好ましくは、嗜眠状態検出のために望まれる最大周波数より上の周波数成分を減衰するための適当なアンチエイリアシング低域通過フィルタ手段１６４を有し、それによって、ディジタル化のための帯域制限された信号を提供する。フィルタ手段１６４は、ＥＥＧ信号取得手段１３２の必須な部分として図５に示されているが、それは、サンプリングより前にＥＥＧ信号で動作されるところのそれ以外の場所で位置づけられても良く、例えば、ＥＥＧ信号増幅器１１８と一体化させることもできる。従来では、ＥＥＧ記録システムにおいて低域通過フィルタ７０（図１）を使用しており、いろいろなそのようなフィルタが商業上入手可能である。しかしながら、従来のＥＥＧ記録応用用に設計された商業上入手可能なフィルタは、アンチエイリアシング用として好ましくない。なぜなら、それら低い次元で設計（一次バッタワースような）を使用しており、結果として浅いフィルタロールオフを生じる（図２を参照）。
【００９４】
もし前に述べた８０−４７５Ｈｚの模範的な周波数帯域がここで述べた第１および第２の好ましい実施例で使用するために選択されたなら、９５０Ｈｚの最小サンプリングレートｆsが使用できる。停止帯域で５０ｄＢの減衰を提供する低域通過（アンチエイリアシング）フィルタは十分である。１８２．１Ｈｚで選択された−３ｄＢ点を持つ６次バッタワースフィルタが、４７５Ｈｚの付近で少なくとも５０ｄＢの減衰を与え、商業上入手可能な構成要素で余裕をもって実現できる。この型のフィルタは、ＥＥＧ装置において典型的に実現されているより浅い一次応答よりも、通過帯域から停止帯域までより急速な遷移を持つ。
【００９５】
図６Ａは低域通過アンチエイリアシングフィルタ手段１６４ａの概略図であり、それは３つの特徴を持ち、本発明の嗜眠状態監視システム１００（図５、１４、１５）と関連して使用するために適している。図６Ｂは図６Ａの低域通過フィルタの周波数応答６４６を示すグラフ６４４である。図６Ｂに最も良く示されているように、フィルタ１６４ａの減衰は、興味のある周波数帯域で始まる。しかしながら、引続く処理は、この減衰を補償するために使用されても良く（図１４と図１５のフィルタ補償手段２３０を参照）、またはより高いサンプリングレートがフィルタの−３ｄＢ点が１８２．２Ｈｚを越えて移動するように使用でき、それによってフィルタの通過帯域を広げる。
【００９６】
図６Ａに最もよく理解されるように、アンチエイリアシングフィルタ手段１６４ａは、適当な電源６１２（それは他の信号取得装置と共有されるかもしれない）、付加入力バッファ増幅器６１４、付加出力バッファ増幅器６２０、フィルタモジュールまたは回路６１６、およびフィルタモジュール６１６のカットオフ周波数を決定するための発振モジュール６１８を有する。電源６１２は、共通接地６５４を基準として、少なくも約−５Ｖで第１の出力「Ｖ-」６２６と＋５Ｖで第２の出力「Ｖ＋」６２８を提供する任意の適当な調整されたＤＣ電源であって良い。電源６１２は、（「スイッチング」電源と比較して）電源出力で減少した雑音を一般に提供する「線形」型であるのが好ましい。
【００９７】
適当な電源６１２は、“International Series, Model HCC5-6/OVP-A”という名称で、Power-One, Inc.,740 Colte Plano, Camarillo, California 93012から商業上入手可能であるが、他の電源をまた使用できる。電源出力６２６，６２８と接地基準６５４は、アナログ／ディジタル変換手段２１２（図１４と図１５を参照）のような、他のデータ取得構成要素に供給されても良く、付加的な電源なしで、アナログ／ディジタル変換手段２１２を低雑音源でアクセル可能である。電源６１２は、家庭の電源に接続された導線６２２および６２４のような、任意の適当な源から電力を受けても良い。車両応用において、適当なＤＣ−ＤＣ電源が使用でき、導線６２２および６２４は車両電気システムに接続できる。携帯性が望まれるような応用において、電源６１２は適当な二次電池に置き換えることができる。
【００９８】
十分な減衰を与える任意の高性能低域通過回路６１６は、フィルタ手段１６４ａの濾波機能を実現するために使用できる。本発明の好ましい実施例において、６次バッタワース型スイッチトキャパシタ低域通過フィルタがフィルタ回路６１６として使用されて良い。そのようなフィルタは、単一の集積回路（ＩＣ）でパッケージされ、“LMF60CIN-100”の名称で、National Semiconductor Corporation, Santa Clare, CAから商業上入手可能である。しかしながら、他のフィルタがまた使用できる。
【００９９】
LMF60スイッチトキャパシタフィルタ回路は、有利に高性能のフィルタを提供し、少ない外部構成要素を必要とする。フィルタ回路６１６は、そのカットオフ周波数を決定するために導線６３４上で供給される外部で駆動されるクロック信号を使用する。カットオフ周波数は、クロック信号を１００だけ分周することによって得られる。LMF60の６次バッタワース設計は、約３６ｄＢ／オクターブの最小阻止帯域減衰率を提供する。９５０Ｈｚのサンプリングレートｆsを使用する実施例において、その結果として得られるサンプリング系上限周波数ｆs／２は４７５Ｈｚである。２００Ｈｚのカットオフ周波数は、このフィルタ４７５Ｈｚで少なくとも５０ｄＢの減衰を提供するために使用することが都合がよい。したがって、２０ＫＨｚフィルタクロック周波数が２００Ｈｚのカットオフを選択するために導線６３４上に供給されて良い。当業者は、異なったカットオフ周波数と阻止帯域減衰率を持つフィルタが、また、十分な減衰がサンプリング系上限周波数ｆs／２で供給されることを条件として、望まれるように使用されることが、明らかであるだろう。
【０１００】
フィルタ手段１６４ａは、フィルタ回路６１６用のクロック信号を提供する適当な発振回路６１８を有する。任意の適当な２０ＫＨｚ発振器は使用できる。本発明の好ましい実施例において、集積された外部でプログラム可能な分周器を持つ水晶制御された発振器が、２０ＫＨｚクロック信号を提供するために使用できる。本発明のフィルタ手段１６４において使用できる、集積された水晶発振器および分周器６１８は、“SPG-8651B”の名称で、Epson America, Inc.から商業上入手可能である。図６ａに最も良く理解されるように、発振器６１８は、その内部分周器の操作がプログラムされる複数の制御入力６３２を持つ。SPG-8651B集積回路で２０ＫＨｚの出力を発生するために、制御入力Ｃ1とＣ3が導線６２８を介してＶ+に接続されなければならず、制御入力Ｃ2およびＣ4−Ｃ6が導線６５４を介して接地へ接続されなければならない。発振器６１８からの出力信号は、導線６３４上のフィルタ６１６に供給される。プログラマブル分周器の使用は、有利に、いろいろな異なるクロック周波数を特定の応用に対して望まれるように選択可能とする。出力周波数の異なる選択を生成できる他の適当な発振器／分周器回路が商業上入手可能である。
【０１０１】
再び図５を参照して、ＥＥＧ増幅器１１６からのＥＥＧ信号は、導線１３０上のフィルタ手段１６４に供給される。アンチエイリアシングフィルタ手段１６４からのアンチエイリアシングＥＥＧ出力信号は、導線３１０上の信号サンプリングおよび変換手段２１２（図５、図１４、図１５）に供給される。図６ａに最も良く理解されるように、ＥＥＧ信号は、好ましくは、入力バッファ増幅器６１４によってバッファされる。導線１３０は入力バッファ増幅器６１４の入力に接続されている。バッファ増幅器６１４の出力は導線６３０を介してフィルタ手段の入力に接続されている。フィルタ回路６１６の入力インピーダンスは、低いのは望ましくない。入力バッファ増幅器６１４は、導線１３０上に供給されるＥＥＧ信号に高入力インピーダンスを与えるために使用されて良い。任意の適当な増幅器が入力バッファ増幅器６１４用として使用できる。LMF60フィルタＩＣは２つの中立の演算増幅器を含み、その１つがバッファ増幅器６１４として使用できる。しかしながら、他の商業上入手可能な演算増幅器がまた使用できる。代りに、導線１３０はフィルタ回路６１６の入力に直接接続されても良い。
【０１０２】
出力バッファ増幅器６２０は、好ましくは、フィルタ手段出力導線３１０からフィルタ回路６１６を分離するために提供される。フィルタ回路出力導線６３６は、出力バッファ増幅器６２０の入力に接続され、増幅器６２０の出力はフィルタ手段出力導線３１０に接続されている。任意の適当な増幅器が出力バッファ増幅器６２０用として使用できる。LMF60フィルタＩＣは２つの中立な演算増幅器を含み、その１つが出力バッファ増幅器６２０として使用できる。しかしながら、他の商業上入手可能な演算増幅器がまた使用できる。代りに、フィルタ出力導線３１０がフィルタ出力６１６の出力に直接接続されても良い。
【０１０３】
フィルタ手段１６４からのアンチエイリアシングＥＥＧ信号出力は、導線３１０上の信号サンプリングおよび変換手段２１２（図５、図１４、図１５）に供給される。信号サンプリングおよび変換手段２１２は、所望のレートでサンプリングできかつ十分な分解能（精度）を提供できる、任意の適当なアナログ／ディジタル変換システムを使用して実現しても良い。１２ビット（すなわち、４０９６離散値）の分解能でアナログ／ディジタル変換が十分であるが、より高い分解能（１６ビットのような）での変換は結果として嗜眠状態検出システムのより大きい全体の性能を生じる。
【０１０４】
本発明の第１の好ましい実施例７００（図１２Ａ，図１２Ｂ）が使用できる環境のような、臨床または実験室応用において、汎用コンピュータシステムがＥＥＧデータ収集用の取得制御および処理手段（図１２Ｂ）として使用されて良い。コンピュータシステムは、好ましくは、１またはそれ以上のアナログ／ディジタル変換器とこの変換を駆動して変換したサンプルを保存するための適当な制御ソフトウェアを含む、インタフェースカードや付属品を備えている。ＥＥＧ信号は、引続くディジタル信号処理技術を使用する分析のためにディジタルサンプルに変換される。例えば、多くの小さい「パーソナルコンピュータ」が使用されて良い。
【０１０５】
汎用コンピュータ用の適当なアナログ／ディジタルインタフェースカードは、“DAS-1802HR”の名称で、Keithley MetraByte, Inc. 440 Myles Standish Boulevard, Taunton, MA, 02789から商業上入手可能である。上で述べたように、本発明によって処理および分析されたとき、ＥＥＧデータの単一のチャネルは、人間の被験者における極端な嗜眠状態の開始を信頼性よく検出するために十分である。加えて、９５０サンプル／秒のサンプリングレートは、嗜眠状態検出において興味のある周波数の模範的な範囲を得るために十分であることは明らかである。しかしながら、複数の電極位置から得られたＥＥＧ信号データを収集し、またはより高いレートでデータを収集することが有利である。上述したインタフェースカードは、８全差動アナログチャネルまでサンプリングし、１６ビットの分解能で１００，０００サンプル／秒の集約レートでディジタルデータに変換できる。もし全ての８チャネルが使用されると、インタフェースカードは、約１２，５００サンプル／秒のサンプリングレートに適応でき、それは信号を６．２５０Ｈｚまでサンプルされるのを可能にする。
【０１０６】
本発明の第２の好ましい実施例８００（図１３Ａ，図１３Ｂ参照）が使用できるような、単独型の応用において、高価でなく大いに持ち運びできるパッケージにおいて嗜眠状態検出システム８４０を実現することが優先である。信号サンプリングおよび変換手段２１２は、小型汎用コンピュータを使用して実現しても良く、上述したようにアナログ／ディジタルインタフェースカードを備えていても良い。
【０１０７】
代りとして、信号サンプリングおよび変換手段２１２は、信号処理アプリケーション（そのいくつかは商業上入手可能である）を備えた任意の単一ボードコンピュータを使用して実現できる。例えば、テキサス・インスツルメンツは、使用されるディジタル信号処理応用用のいくつかのボートレベルの製品を生産している。この応用において使用される適当な単一ボードコンピュータは、少なくとも９５０サンプル／秒のサンプリングレートのできる少なくとも１つのアナログ／ディジタル変換のチャネル、制御ソフトウェアと取得したデータを格納するための十分なメモリ、および分析のための取得したデータを提出ための手段を提供するだろう。
【０１０８】
他の代りのものが、アナログ／ディジタル変換用の適当なオンチップ装置を持つ単一チップマイクロコンピュータを使用する信号サンプリングおよび変換手段２１２を実現できるだろう。例えば、単一チップマイクロコンピュータは、約１５，０００サンプル／秒で４つのアナログ信号入力までサンプルおよび変換して８ビット結果を出力できる、アナログ／ディジタル変換器を含む“MC68HC11A8”の名称で、Motorola, Inc., Austin, TX95284から商業上入手可能である。より高い分解能のＡ／Ｄ変換結果が望まれるだろうけれども、８ビットのＡ／Ｄ分解能はいくつかの嗜眠状態検出応用において十分である。
【０１０９】
一度ＥＥＧ信号データが信号サンプリングおよび変換手段２１２（図５、図１４、図１５）によって取得され変換されると、そのデータは嗜眠状態分析手段１３６（図５、図１４、図１５）へ供給され、それはそのデータを分析して、そこから、導線１３８上へ警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態の「測定値」として作用する出力信号を出力する。嗜眠状態分析手段の動作は、図１４−１６と関連してより詳細に説明される。汎用コンピュータは、ＥＥＧ信号取得手段１３２を制御し、嗜眠状態分析手段１３６、閾値手段１２６、およびアーティファクト検出手段１２８の機能を含む、信号分析手段１２０の他の処理機能の全てを実行するために使用できる。
【０１１０】
もし汎用コンピュータが使用されるなら、コンピュータの要求される能力は、サンプリングレート、分析されるべきＥＥＧ信号チャネルの数、および分析の結果がオンラインモードにおいて要求されるか否かに依存するだろう。臨床診断のような、いくつかの応用において、引続く分析のための大きな塊のＥＥＧデータを収集するために適当である。他の応用において、特に、仕事を実行する被験者が仕事を安全に実行できないときに、嗜眠状態検出システムが警報を提供するために使用される、単独型環境において、データを分析し実時間結果を生成することが必須である。約１０００サンプル／秒でサンプルされた単一のＥＥＧ信号に対して、インテル“i486”または等価な中央プロセッサを持つ媒体性能パーソナルコンピュータは、実時間で嗜眠状態分析手段１３６の機能を実現するために適当であり、そのような単一チップマイクロコンピュータのような、低性能コンピュータはまた使用できる。より高いレートでサンプルされた複数のＥＥＧ信号（例えば、１２，０００サンプル／秒でサンプルされた４つの信号）に対して、中間範囲のワークステーションやインテル・ペンティアム商標プロセッサを持つパーソナルコンピュータのような、高性能パーソナルコンピュータがふさわしい。
【０１１１】
図５において最も良く理解されるように、信号分析手段１２０は、好ましくは、またＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４によって生成された出力測定値１３８の値に応答して、出力信号１４２を出力する閾値手段１２６を有する。この出力信号１４２は、閾値と関連する被験者の警戒、嗜眠状態、または睡眠のレベルを指示するだろう。図２０Ａ、図２０Ｂおよび図２０Ｃ（更により詳細に述べられる）において最も良く理解されるように、出力測定値１３８は、好ましくは、被験者の瞬間の嗜眠状態を表す連続量である。出力測定値を決定するための模範的な方法は、さらに図１４−１６と関連してより詳細に説明するが、簡単に述べると、選択された周波数帯域における被験者のＥＥＧ信号のエネルギの逆数の重み付けられた和として特徴づけられる。
【０１１２】
我々は、任意の特定の被験者に対してそれを実験的に決定し、出力測定値１３８は嗜眠状態の相対的な指標として有用である。測定値は、被験者の増加した嗜眠状態に応答して大きさが増加する。本発明の一態様によれば、ＥＥＧデータは、警報個人から収集され、閾値を越える測定値の値がその個人の過度の嗜眠状態を信頼性よく指示するような閾値を確立するために使用されて良い。図５において最も良く理解されるように、閾値発生手段１４４は、好ましくは、導線またはデータパス１３４上の、ＥＥＧ信号取得手段１３２によって収集された信頼できる基線ＥＥＧデータを受け、導線１４６上に、嗜眠状態出力測定閾値または信号を供給する。被験者から取得された基線ＥＥＧデータから被験者の嗜眠情態閾値を決定するための閾値発生手段１４４と関連して用いられる過程５１０は図１９に示され、さらにより詳細に説明される。しかしながら、被験者から基線ＥＥＧデータを得るために常に望ましくまたは便利であるわけではない。実験的に決定された、所定の普遍的な閾値が容認できる嗜眠状態検出結果を提供するために市民の大部分において使用されて良いと信じられている。
【０１１３】
閾値手段１２６は、好ましくは、ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４よって生成された出力測定値１２８と導線１４６上の閾値とを比較して、導線１４２上に、被験者が嗜眠状態または睡眠の閾値に達したかまたは通過したことを示す簡略化された出力信号を出力する比較手段１４０を含む。比較手段１４０は、好ましくは、またアーティファクト検出手段１２９から導線１５０上の、現在分析されるＥＥＧ信号がアーティファクトによって汚染されていると思われることを示す信号を受け、人は被験者の嗜眠情態を決定するためにこのデータを使用することを選択しなくても良い。
【０１１４】
任意の適当な比較装置またはプロセスが、比較されるべき信号またはデータの形式と出力の望まれる形式とに依存して、比較手段１４０を実現するために使用できる。ディジタル信号処理を使用する実施例において、出力測定値の値、閾値、およびアーティファクト検出信号は時々更新される位置に格納されて良い。この場合において、比較手段１４０は、ソフトウェア比較ルーチンを使用して実現されて良い。しかしながら、他の実現において、出力測定値、閾値信号、およびアーティファクト検出信号は個々のディジタル信号としてすなわち３つの分離したアナログ信号として現われることででき、大きさ比較器またはアナログ比較器のような、任意の適当な比較ハードウェアが比較手段１４０を実現するために使用できる。導線１４２上の出力信号１４２は、嗜眠状態検出器によって監視される被験者が極度に嗜眠であることを示すために、適当な表示または警報装置１２２を駆動するために使用されて良い。
【０１１５】
図５において最も良く理解されるように、信号分析手段１２０は、好ましくは、被験者から取得されたＥＥＧサンプルがアーティファクトによっておそらく汚染されているか否かを決定するためのアーティファクト検出手段１２８を有する。アーティファクト検出手段１２８は、好ましくは、導線１５０上の出力信号を比較手段１４０に与える。この場合において、比較手段１４０は、アーティファクト汚染されたデータから生成された嗜眠状態の指標を敏感に抑制するかもしれない。この過程は、アーティファクト汚染されたデータが存在する期間の間に取得されたＥＥＧデータを効率的に無視または廃棄できる。
【０１１６】
アーティファクト検出手段１２８は、好ましくは、ＥＥＧデータ、オプション的に、非ＥＥＧ源から得られた、アーティファクトが存在することを指示する情報を分析するための比較手段１４８を有する。アーティファクトが被験者から取得された実際のＥＥＧデータからたぶん存在するかどうかを評価するためのアーティファクト分析手段１４８と関連した使用される過程５４０は、図１８に示され、されに詳細に説明される。アーティファクト分析手段１４８は、任意の適当なハードウェア／ソフトウェア構成要素を使用して実現されて良い。ディジタル信号処理技術を使用し、サンプルされたＥＥＧデータが信頼性よく入手可能である、第１および第２の好ましい実施例において、アーティファクト分析手段１４８は、嗜眠状態分析手段１３６を実現するために使用された同じ汎用コンピュータを使用して実現されて良く、その嗜眠状態分析構成要素と同時に動作して良い。
【０１１７】
しかしながら、本発明のある態様によれば、便利に取得でき分析できる、任意のアーティファクトに関連した状態が、アーティファクトがＥＥＧ信号に存在するかを決定するにおいて助けるために使用されて良い。したがって、アーティファクト検出は、また、外部の動き検出器によって生成された信号のような、被験者の動きまたはふるまいの外部の観察を表す信号（一般に二次アーティファクト指標８２４、１７６；図５、図１３Ａ、図１３Ｂに示される）を分析することによって実行されても良い。
【０１１８】
いくつかの応用において、図１８のアーティファクト検出方法５４０を実現するための手段を含む、アーティファクト検出手段１２８を明白に提供する必要がなくて良い。一般に、多くの種類のアーティファクトが、被験者のＥＥＧ信号のエネルギにおいて広い帯域の増加を生じる。嗜眠状態の指標として低い周波数のエネルギにおける増加を当てにする、従来技術のＥＥＧに基づく嗜眠状態または睡眠監視システムにおいて、アーティファクトの存在は、嗜眠状態の指標として知覚され、そのためアーティファクトは間違った明確な警報を生じる傾向がある。嗜眠状態の指標としてより高い周波数でのエネルギの変化を当てにしている、本発明において、アーティファクトの存在は、嗜眠状態の対応する明確な警報を生じ、それ故に、本発明のシステムは、多くの種類のアーティファクトに対して実質的な免疫を提供する。
【０１１９】
図１２Ａと図１２Ｂは、本発明によって構成され、睡眠実験室のような、臨床または研究環境において使用されるのに適した、嗜眠状態検出システムの第１の実施例７００の構成を示すブロック図である。第１の実施例７００は、図５に示された嗜眠状態検出システム１００の一般的な構造に基づく実現であり、主に、ディジタル信号処理と関連する技術とを使用する。図１２Ａは、監視されるべき被験者をインタフェースする機能に向けられた第１の実施例の部分７１０の構成を示すブロック図である。図１２Ｂは、ＥＥＧ信号および被験者の検査に関連する他の信号を取得し、そのデータを処理し、結果を表示して記録し、および一定の制御タスクを実行するために向けられた第１の実施例の部分７１２の構成を示すブロック図である。図１２Ａと図１２Ｂは、インタフェース部分７１０と処理部分７１２が機能的に別であるので、分離して示されている。被験者から十分に離れた位置において処理および分析装置を置くために便利であり、そのルーチン動作は、被験者を妨害または混乱させない。しかしながら、被験者インタフェース部分７１０と処理部分７１２のいくつかの構成要素は、もし望まれるなら物理的に統合できる。
【０１２０】
図１２Ａにおいて最も良く理解されるように、第１の実施例７００用の模範的な応用環境は、被験者の警戒、嗜眠状態、または睡眠段階が監視される、臨床または研究実験室であって良い。図１２Ａと図１２Ｂに示される応用環境は、極端な嗜眠状態の開始の検出のための本発明の発達において使用されるものと同様である。実験研究の簡単な説明は、第１の実施例の構成と本発明が研究および臨床環境においてどのように有利に使用されるかを理解するに助けとなる。実験は、選定された警戒仕事を実行している間と引続き休んで眠りに落ちる間の被験者からのＥＥＧ信号情報を得るために向けられた。
【０１２１】
最初に、「基線」ＥＥＧ信号情報が数分の期間に目覚めている被験者から記録された。次に、性能試験が行われた。被験者は、刺激表示および入力装置の前に座らされた。刺激表示は、異なった空白表示フィールドのほの暗く照らされた部分として一時的に現れたいくつかの拡散した刺激であった。被験者は、刺激が観察されたときに応答するための入力装置を備えていた。コンピュータは、ランダムな間隔で刺激を与えるために使用され、被験者は各刺激が現れたときに入力装置を起動するように指し図された。刺激は、刺激を監視する被験者が各刺激を観察するために表示フィールドを視覚的に走査しなければならないように、表示フィールド上に物理的に離れていた。もし被験者が刺激に応答するに失敗したら、引続く刺激は、被験者が成功して応答するまで、より頻繁に表示された。ビデオ・カメラ、ＥＯＧデータ、および他の外部の指標が、性能障害が嗜眠状態か睡眠かまたは非睡眠に関連するふるまいによるものがどうかを決定するために使用された。性能試験段階に続いて、被験者はベットに休んで眠りに落ちることを許された。
【０１２２】
被験者に関するＥＥＧ、ＥＯＧおよび他の情報が試験の間ずっと記録されて、本発明の実験実施例が被験者の嗜眠情態を示す出力測定値を決定するために使用された。試験実施例を使用する人間の被験者上の試験結果は、図７−１１に関連してさらに説明される。性能試験は、嗜眠状態がソナーやレーダーを監視したり、またはプロセスの動作を制御するような、特定の問題におけるそれらの典型的仕事をシミュレートするために向けられた。そのような仕事は、物理的に制限された活動と外部刺激によって特徴づけられ、高いレベルの警戒と集中力を要求する。上記性能試験に参加された被験者の嗜眠情態を監視するにおける、実験実施例の成功動作は、現実世界の応用において本発明の性能を代表しているものと信じられる。
【０１２３】
インタフェース部分７１０は、好ましくは疑似雑音、照明、および他の被験者の動揺から隔離された、適当な部屋（図示せず）に置かれて良い。椅子７３０は指定された仕事を実行する間使用するために被験者に対して備えられる。ベッド７２６は、好ましくは、試験の部分として休みまたは眠るときに、被験者によって使用するために備えられた。適当なセンサ７７８、７８０、７８２は、ＥＥＧおよびＥＯＧ信号を被験者から収集し、それを一群の信号導線７３２を介してＥＥＧ増幅器１１８（図１２Ｂ）のアレイ（または他の適当な増幅器）へ送信する。センサ７７８７８０および７８２は、従来のＥＥＧおよびＥＯＧ電極のような、任意の適当な電極、変換器、または他のセンサであって良い。被験者がベッド７２６を使用するとき、センサ７２６，７７８，および７８２は、交互接続７２８を介して一群の信号導線７３２に接続されて良い。
【０１２４】
座った位置のときに被験者と面する表示手段７４２と入力装置７３４は、好ましくは、性能試験の間、被験者によって使用されるために備えられている。表示ボード７４２と入力装置７３４は、それぞれ、導線７４４および７３６の手段によって信号調整ユニット７６８（図１２Ｂ）に接続されている。信号調整ユニット７６８は、導線７７０を使用して監視および制御コンピュータ７７２に接続されている。監視および制御コンピュータ７７２は、主に、上記被験者の性能試験のような、実験または試験の状況において被験者と対話するために応答可能である。図１２Ｂにおいて最も良く理解されるように、試験監視および制御コンピュータ７７２と取得制御および処理手段２１６ａとは、分離したユニットとして備えられて良い。しかしながら、単一のコンピュータが、また、それらのタスクを実行するために使用されることができる。表示ボード７４２は、被験者が試験の間観察できる任意の適当な表示装置であって良い。
【０１２５】
本発明の実験実施例において、表示手段７４２は、監視および制御コンピュータ７７２の制御下で照らされることができる、５つの離れたしるし７４６を持つ平坦な面として構成された。照らされないとき、しるし７４６は、本質的に被験者に見えなかった。入力装置７３４は、表示ボード７４２のしるし７４６を含む外部刺激に応答して被験者によって起動される任意の装置であって良い。例えば、入力装置７３４は、プッシュ釦スイッチであって良い。他の装置が、表示手段７４２、しるし７４６、および入力装置７３４を実現するために使用できる。信号調整ユニット７６８は、コンピュータを現実世界の入力および出力に接続するための任意の適当なＩ／Ｏインタフェースであって良い。例えば、信号調整ユニット７６８は、モデルＤＣＯ−５ＢＤＣ出力隔離モジュールとモデルＤＣＩ５−ＢＤＣ入力隔離モジュールに適当な相互接続手段を使用して結合されたモデルＣＩＯ−ＤＩＯ２４ディジタル入力／出力モジュールを使用して実現されて良く、それらの全ては、Omega Engineering, Inc., P.O. Box 4047, Stamford, CT, 06907から商業上入手可能である。他のインタフェース装置がまた使用できる。
【０１２６】
被験者の動きを監察し記録するために、適当なカメラ手段７１４および７２２が、それぞれ、椅子７３０とベッド７２６上に向けられて良い。カメラ手段７１４および７２２は、記録可能な出力を提供する任意の適当なカメラであって良く、本発明の好ましい実施例において、カメラ手段７１４および７２２は、可視光および紫外光に高い感度を持つＣＣＤビデオカメラで、それぞれ、導線７１６および７２４上に標準ＮＴＳＣビデオ出力を提供する。導線７１６および７２４は、好ましくは、実験または試験を管理する看護婦や人のような、遠隔操作の人によって見るための適当なモニター７５０に接続される。試験室における内部通話装置７４０が、導線７４８を介してモニター７５０に接続されて良く、被験者と遠隔操作の人とに口頭で通信可能とする。
【０１２７】
モニター７５０は、好ましくは、操作者に、画像が表示されることからカメラを選択可能とする手段含み、導線７５２上の選択されたカメラからの信号に対応するビデオ信号をレコーダ７５４に供給する。レコーダ７５４は、従来のＶＨＳフォーマットの「ビデオ」カセットレコーダのような、任意の適当な画像および音記録手段であって良い。モニター７５０は、導線７６０上の適当なオーディオ出力信号をオーディオミキサパネル７６２に供給する。オーディオミキサパネルの出力は、レコーダ７５４に供給される。従来のテレビ受像機やモニターであって良い、モニター７５８は、記録されたビデオとオーディオをユーザへ提供するためにレコーダに接続される。７２０上に電力が供給される赤外光源７１８は、試験室を照らし、部屋の照明が柔らかまたはオフにされたときでさえも、カメラの動作が可能である。
【０１２８】
カメラ７１４および７２２によって供給される画像情報は、ＥＥＧ記録においていくつかのアーティファクトの原因の評価に有用であり、刺激に応答する被験者による失敗が嗜眠状態または睡眠以外のいくつかの原因によるものかどうかを決定する。例えば、被験者が十分に警戒しているかもしれないが、表示ボード７４２を見ていないかもしれない。したがって、カメラから得られた情報は、嗜眠状態検出システム１００にオプションの二次入力としてアーティファクト検出手段１４８（導線１７６、図５を参照）に供給されて良い。ビデオ信号における動きまたは変化を検出するシステム（図示せず）は、この技術分野において知られており、まあ、被験者のＥＥＧ記録における特定の時間での動きの存在を示す信号を出力するように使用できる。そのような信号は、アーティファクト検出手段１４８（図５）によって単独または以前に述べたようなアーティファクト検出のため他のアーティファクト指標（ＥＥＧデータそれ自体からとＥＯＧ信号から得られたもののような）と関連して使用され得る。
【０１２９】
図１２Ｂにおいて最も良く理解されるように、ＥＥＧと関連する信号とは、信号導線またはバス７３２上のＥＥＧ増幅器１１８のアレイに供給されて良い。図５に関連して前に説明したように、任意の適当なＥＥＧ増幅器が使用されて良い。適当なアンチエイリアシングフィルタ１６４は、好ましくは、ＥＥＧや関連するデータの各チャネルに対して備えられていて、ＥＥＧ増幅器（図１２Ｂに示されるような）と統合されても良く、独立式のフィルタとして備えられ、またはＥＥＧ信号取得手段１３２ａの構成要素として備えられても良い。単一チャネル用の適当なアンチエイリアシングフィルタ１６４ａは、図６Ｂに関連して以前説明されているが、他のフィルタ設計がまた使用され得る。ＥＥＧ増幅器１１８は、発振器７８６と増幅器の動作を確かめるためと校正のための試験管理人または他の要因によって使用される信号発生器７８８のような、適当な試験装置に接続されて良い。
【０１３０】
増幅したＥＥＧと関連する信号とは、信号導線やバス７７６上に、監視および制御コンピュータ７７２と取得制御および処理手段２１６ａとに供給される。各コンピュータは、好ましくは、それぞれ、表示装置７９０、７９２のような、試験管理人と会話するための適当な手段と協働する。取得制御および処理手段２１６ａは、ＥＥＧ信号をサンプルし、サンプルした信号を代表のディジタルデータに変換し、そのディジタル信号を格納し、それらは実時間または引続く処理において分析されて良い。付加コンピュータシステム２１８ａは、ディジタル化されたＥＥＧ信号を分析するために備えられ、結果を提示しても良い。分析制御および処理手段２１８ａは、好ましくは、また表示装置７９８のような、試験管理人と会話するための適当な手段と協働する。
【０１３１】
取得制御および処理手段２１６ａは、ＥＥＧ信号を表すディジタルデータを適当なコンピュータ間相互接続媒体７９４上の信号分析コンピュータ２１８ａへ供給する。相互接続媒体７８４は、直列データリンクまたはローカルネットワークのような、任意の適当な媒体を使用して実現され得る。もし信号分析コンピュータ２１８ａが実時間でＥＥＧデータを分析するなら、相互接続媒体７９４は比較的高速データ転送できなければならない。例えば、１０Ｍｂｐｓイーサネットネットワークまたは適当な性能を備えた他のネットワークが使用され得る。
【０１３２】
図１２Ａにおいて最も良く理解されるように、第１の好ましい実施例７００は、試験制御および監視、データ取得、および信号分析機能のための別々のコンピュータ（制御および処理手段）７７２，２１６ａ，および２１８ａを有して良い。しかしながら、これら機能の全ては、また、単一のコンピュータを使用して実現され得、図１２Ｂの構成において、コンピュータ２１６ａは図５のＥＥＧ信号取得手段２２２の機能を実現するために使用され、コンピュータ２１８ａは図５の嗜眠状態分析手段１３６の機能を実現するために使用される。コンピュータ２１８ａは、また、閾値手段１２６とアーティファクト検出手段１２８の機能を含む、信号分析手段１２０の他の機能を実現するために使用されても良い。嗜眠状態分析手段１３６ａは、図１４、図１５、および図１６と関連してさらに詳細に述べられる。ＥＥＧデータのいくつか（たとえば、４−８）のチャネルが９５０サンプル／秒／チャネルのサンプリングレートで同時に取得され得る、第１の好ましい実施例７００において、インテル”i468”または等価の中央プロセッサを持つ媒体性能パーソナルコンピュータは、コンピュータ７７２、２１６ａ、および２１８ａとして使用するのに適当である。しなしながら、他のコンピュータがまた使用され得、コンピュータ７７１，２１６ａ、および２１８ａに要求される最小性能は決定されない。
【０１３３】
本発明の嗜眠状態検出システムは、取得したデータを分析して「実時間」モードでオンラインの結果を生じても良いし、または、これらの機能をオフラインで実行しても良い。臨床または研究実験室環境において、たとえ分析が初期にオンラインで実行されるとしても、ＥＥＧとさらに再調査や分析のための被験者から得られた関連する信号の永久の記録を格納することが、典型的には望ましい。もしサンプルしたＥＥＧデータが後での再調査のために格納されたなら、大量の格納がコンピュータ２１６ａにおいて必要とされる。もしデータが圧縮されないなら、９５０の１２ビットサンプル／秒／チャネルでの８チャネルのＥＥＧデータの取得は、約５３．４メガバイト／時間の記憶装置を必要とする。もしサンプルしたＥＥＧデータが後での再検査のために格納されないなら、単に小さい量のデータ格納が必要とされる。さらにより詳細に説明されるように、嗜眠状態検出手段１３６ａは連続して動作し、データのセグメントを重複し、又は、短時間の間隔の間、被験者のＥＥＧ信号を表現する「窓」をつける。最小として、記憶は、データ取得手段１３２ａ（コンピュータ２１６ａ）か、少なくともデータの「現在」の窓とこの「現在」の窓の間または後に到達する新しいデータの約半分の窓とを加えたもののための嗜眠状態分析手段１３６ａ（コンピュータ２１８ａ）とのいずれかに備えられなければならない。付加の記憶は、閾値決定とアーティファクト検出ような、他の機能のために必要とされる。
【０１３４】
同期装置７６４は、コンピュータ７７２によって記録された被験者性能試験結果をもつ記録手段７５４によってなされるビデオおよびオーディオの内容と、コンピュータ２１６ａによって取得および記憶されたＥＥＧデータとの間の相関を可能とするために備えられる。同期装置７６４は、導線７７２上の同期信号をオーディオミキサパネル７６２を介して記録手段７５４に供給するために（信号調整ユニット７６８を介して監視および制御コンピュータ７７２によって）自動的に起動されて良い。機能的に等価な信号が、コンピュータ２１６ａに供給されて良い。同期信号は、別々の取得した被験者の性能、ビデオおよびオーディオ、およびＥＥＧ記録に対して特定の現在の時間を特定することを可能とする。同期信号は、記録手段７５４に利用できる任意の信号であって良い。例えば、同期信号は、従来の発振器または信号発生器によって生成されたオーディオ周波数信号であって良い。他の同期信号とマスタクロックから得られるタイムスタンプのような方法がまた使用され得る。
【０１３５】
図１３Ａと図１３Ｂは、本発明によって構成され、現実世界の警戒／嗜眠状態監視および警報応用に適用される、嗜眠状態検出システムの第２の実施例８００の構成を示すブロック図である。例えば、第２の実施例は、ソナーまたはレーダーシステム、電力または化学プロセスプラント、または車両の操作位置に配属される人の嗜眠状態を監視するために使用され得る。そのような環境において最も有用にするために、第２の実施例８００は、好ましくは、比較的小型で、携帯できる機器構成８４０を実現するために適用され、それは、ＥＥＧと関連する信号用のセンサ（例えば、電極）の除いた外部の構成要素を皆無にして、単一の封入容器で組み立てられ得る。
【０１３６】
第２の実施例８００は、図５に示された嗜眠状態検出システム１００の一般的構成に基づく実現であり、主に、ディジタル信号処理と関連する技術とを使用する。図１３Ａは監視されるべき被験者とインタフェースする機能に向けられた第２の実施例の部分８１０の構成を示すブロック図である。図１３ＢはＥＥＧ信号と被験者の監視に関連する他の信号とを取得して、そのデータを処理し、結果を表示および記録し、そして一定の制御タスクを実行するに向けられた第２の実施例の部分８１２の構成を示すブロック図である。図１３Ａと図１３Ｂは、インタフェース部分８１０と処理部分８１２とが機能的に別であるので、別々に示されている。好ましくは、処理部分８１２は、被験者に近い位置で、被験者の人上に運ばれるか、または操作員の操作卓内または車両内に取り付けられる、小型装置パッケージ８４０に統合される。処理部分８１２は、アナログ信号処理部８４２と、ディジタル信号処理部として概念的に見える制御および処理手段２１６ｂとに概念的に分割され得る。処理部分８１２の２つの機能部への概念的な分割は、その動作を説明する上で有用であるが、実現されるとき、処理部分８１２は別々の対応する物理的な構成要素をもつ必要がなく、単一の配線回路モジュールまたは単一の集積回路でさえも使用して実現され得る。
【０１３７】
図１３Ａにおいて最も良く理解されるように、第２の実施例の模範的は応用は、８１８として概略的に示されるように、ソナーシステムの操作位置８６６に配属された被験者１１０の嗜眠状態を監視するためで良い。当業者は、どのようにして第２の実施例８００が小さな変更または変更なしで他の多くの応用に使用され得るかが分かるであろう。ソナーシステム８１８は、表示装置８２０と被験者が会話するのを予定されている操作制御装置８２２とを含む。表示装置８２０は、ソナー処理装置（図示せず）からの導線８６８上の信号によって駆動される。操作制御装置８２２は、ソナー処理装置によって使用される導線８７０上の信号を出力する。導線８２４上の信号は、被験者の活動の仕事に関連する指標として使用される導線８６８および８７０上の信号の一方または両方から得られ、アーティファクト検出手段１２８（図１３Ｂと図６）（さらにより詳細に述べられる）に供給され得る。ビデオカメラまたは動き検出器のような、他の手段８７２は、２次の被験者活動信号を導線１７６上のアーティファクト検出手段１２８に供給するために使用されて良い。
【０１３８】
少なくとも１つのＥＥＧ信号が、被験者から収集されなければならない。付加ＥＥＧ信号とＥＯＧ信号のような、他の生理学的に関連のある信号が、また収集され使用されても良い。第２の実施例８００の単独型の環境において、装置の寸法、重量、および操作者の移動性の制約のために、ＥＥＧデータの少ないチャネルのみまたは単一のチャネルのみを収集し処理することが適しているかもしれない。本発明にしたがって処理され分析されたとき、ＥＥＧデータの単一のチャネルが人の被験者における極端な嗜眠状態の開始を信頼性よく検出するのに十分である。したがって、第２の実施例８００は、以後では、単一のＥＥＧ信号チャネルを取得して処理するとして説明するだろう。しかしながら、当業者は、第２の実施例８００が、前に述べたように、多数のＥＥＧ信号チャネルを収集して処理するように拡張され得ることが分かるであろう。
【０１３９】
適当なセンサ８１４は被験者からＥＥＧ信号を収集し、それを導線８１６上に適当な増幅器１１８ｂに送信する。センサ８１４は、従来のＥＥＧおよびＥＯＧ電極のような、任意の適当な電極、変換器または他のセンサであって良い。増幅器１１８ｂは増幅したＥＥＧ信号を適当なアンチエイリアシングフィルタ１６４へ供給する。増幅しかつ濾波したＥＥＧ信号は、それから、データ取得変換および格納手段２１２へ供給される。増幅器１１８ｂは、特殊な目的の、携帯ＥＥＧ増幅器を使用して実現されて良い。代りに、増幅器１１８ｂは、高入力インピーダンスと１０3−１０5の範囲でよい、所望の増幅率を与えるように配置された任意の演算増幅器を使用して実現されて良い。代りに、増幅器１１８ｂは、高利得増幅器モジュールを使用して実現されて良い。いろいろな適当な演算増幅器と高利得増幅器モジュールは、商業上入手可能で、第２の実施例８００において使用され得る。
【０１４０】
被験者と被験者の電極接続との間の差によって、被験者から得られるＥＥＧ信号の増幅範囲は、ある範囲内にだけ予測される。この変動性のため、ディジタル化されたＥＥＧ信号データは分析のために十分な分解能を持つために、増幅器１１８ｂは、好ましくは、ユーザで調整可能な利得設定を備える。間違った利得設定は、高振幅信号に対して「クリップ」をもたらしたり、または、低振幅信号に対してアナログ／ディジタル変換データ範囲の小さ過ぎる部分を占めさせるかもしれず、結果として信号の品質を減少させる。増幅器１１８ｂは、複数の選択可能な離散利得設定または連続範囲の利得設定を持つ、ユーザ調整可能な利得設定を備えていて良い。しかしながら、第２の実施例８００が向けられる単独型の環境において、種々の仕事時間や交替で多数の被験者に適応させることが要求されるとき、その分野においてそのような調整を行うことは不便であるかもしれない。
【０１４１】
適当な自動利得制御（ＡＧＣ）（図示せず）が、増幅した出力信号が下流のデータ取得変換および格納手段２１２ｂのダイナミックレンジ内にとどまるのを保証するために増幅器１１８ｂ内に備えられて良い。自動利得制御（ＡＧＣ）は、好ましくは、関連するＥＥＧデータが記録され得る現在の利得設定を指示する出力信号を与え、ディジタル化されるサンプルが分析されるとき、それらは、サンプルの全ての数値が、それを取得するために使用される増幅器利得にかかわらず、矛盾しない物理的意味を持つだろうように、それらに対応するけた移動子を掛けることによって正規化され得る。
【０１４２】
増幅器１１８ｂに対してＡＧＣまたは手動利得調整を備える代りの方法は、最大信号の振幅が決してデータ取得手段２１２ｂのフルスケール値を越えないような固定の増幅器利得を選択することと、データ取得手段２１２ｂ内のアナログ／ディジタル変換器に対してより大きい分解能を備えることである。もしアナログ／ディジタル変換器が十分な分解能をもっているなら、予想された信号振幅の範囲の低端での信号でさえ、嗜眠状態分析手段が有効に動作できる十分な解像度で表されるだろう。分析用に必要されるのを超過するのに要求される分解能は、最も大きいＥＥＧ信号と最も小さいＥＥＧ信号との間の振幅の差に依存してフルスケール信号で動作することを意味する。
【０１４３】
フィルタ手段１６４は、増幅器１１８ｂから増幅したＥＥＧ信号を受ける。十分な減衰と興味のある周波数帯域に従って選択された所望のカットオフ周波数と備えるように設計された任意とアンチエイリアシングフィルタと、データ取得変換および格納手段２１２ｂのサンプリングレートとは、フィルタ手段１６４を実現するために使用され得る。図６ａと図６ｂの６次バッタワーススイッチトキャパシタフィルタ１６４は適当な選択であり得る。
【０１４４】
データ取得変換および格納手段２１２ｂは、信号サンプリングと変換の機能を実現する。データ取得手段２１２ｂは、フィルタ手段１６４から増幅しかつ濾波したＥＥＧ信号を受け、そのデータをサンプリングし、そのデータをディジタルサンプルに変換し、そして嗜眠状態分析手段１３６ｂによって使用されるために十分な量の結果サンプルを格納する。以下においてより詳細に述べるように、嗜眠状態分析手段１３６ｂｂは、連続して重複するデータのセグメントすなわち対応する時間間隔の間の被験者のＥＥＧ信号を表す「窓」に対して動作する。例えば、窓時間間隔は約２秒であって良く、嗜眠状態分析手段１３６ｂは、約１秒幅の新しいデータと１秒幅の「古い」データ（すなわち、以前決定のために使用されたデータの部分と重複する）とを使用して、約１秒に１回出力測定値を決定するように構成されて良い。データ取得手段２１２ｂは嗜眠状態分析手段１３６ｂによって必要とされる十分なデータの記憶を備えなければならない。例えば、もし嗜眠状態分析手段１３６ｂが連続する重複するデータのセグメントに対して動作するなら、そのときデータ取得手段８５２は、少なくとも１つの完全な「現在の」窓に加えて「現在の」窓の分析の間および後に到達する新しいデータの約半分の窓に対して十分な記憶を備えるべきである。格納は、閾値決定とアーティファクト検出ような、他の機能に対しても要求されても良く、もし取得したＥＥＧ信号の永久的な記録が望まれるなら、間違いなく要求されるだろう。
【０１４５】
データ取得手段２１２ｂによって取得されたＥＥＧデータは、導線１３４を介して嗜眠状態分析手段１３６ｂ、閾値発生手段１４４ｂ、および出力導線１３４上のアーティファクト検出手段１２８ｂに供給され、それは図５に関連して以前述べたように動作する。嗜眠状態分析手段１３６ｂは図１５および図１６に関連してさらに詳細に述べられるであろう。被験者から取得されたＥＥＧ信号データに基づいて個々の被験者に対する適当な嗜眠状態検出閾値を決定するための閾値発生手段１１４ｂに関連して使用される過程５１０は、図１９に示され、後でさらに詳細に述べられる。アーティファクトが被験者から取得された実際のＥＥＧデータからたぶん存在しているかどうかを評価するためのアーティファクト検出手段１２８ｂに関連して使用される過程５４０は、図１８に示され、後でさらに詳細に述べられる。
【０１４６】
嗜眠状態分析手段は、導線１３８上に、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態の連続した測定値として働く出力信号を供給する。嗜眠状態分析手段１３６ｂ、閾値発生手段１４４、およびアーティファクト検出手段１２８ｂの出力は、比較手段１４０に供給され、それは出力測定値と閾値１４６とを比較して、被験者が嗜眠状態または睡眠の閾値段階に到達したかまたは通過したかを示す簡略化された出力信号を出力する。適当な増幅器、線形ドライバ、またはリレー（図示せず）が、出力信号を、それぞれ、可視警報器８３０および可聴警報器８３４を駆動するための導線８３２上の可視警報出力および可聴警報出力に変換するために備えられて良い。警報器８３０および８３４は、被験者が意図されたそれらの割り当てられた仕事を実行することができなくなる前に、嗜眠状態検出システム１００が被験者が過度の嗜眠に入ったことを決定した近くで、被験者または他人に警告を有利に提供する。警報を見たまたは聞いた被験者または他人はそれから適当な行動をとることができる。
【０１４７】
適当なディジタル信号処理手段が制御および処理手段２１６ｂ（嗜眠状態分析手段１３６ｂ、閾値発生手段１４４ｂ，アーティファクト検出手段１２８ｂ、および比較手段１４０ｂを含む）の機能を実現するために使用されて良い。例えば、図１３ｂおよび図１５に最も良く理解されるように、制御および処理手段２１６ｂのディジタル信号処理部は、プログラムとデータ記憶手段、入力／出力手段、および関連する支持構成要素を組込んだ汎用中央処理ユニット（ＣＰＵ）８４６を使用して良い。
【０１４８】
ＣＰＵ８４６は、単一ボードディジタル信号処理コンピュータ、単一ボード制御コンピュータ、または高性能単一チップマイクロコンピュータでさえ使用して実現されて良い。中央処理装置８４６は、好ましくは、データ取得手段２１２ｂを制御し、それは、同じカードまたは集積回路上にＣＰＵ８４６と組み付けられて良い。インテル“i486”または等価な中央プロセッサを持つ単一ボード制御コンピュータと、プログラムコードおよびデータのための約１メガバイトの記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、または同等物）がＣＰＵ８４６として使用するのに適している。そのようなコンピュータは多数の出所から商業上入手可能である。
【０１４９】
図１４は、本発明によって構成された嗜眠状態検出システム１００の第１の実施例７００に関連した使用のために構成された、ＥＥＧ信号取得手段１３２ａと嗜眠状態分析手段１３６ｂとを含むＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４と一定の前信号取得構成要素との第１の実施例を示すブロック図である。図１５は、本発明によって構成された嗜眠状態検出システム１００の第２の実施例８００に関連した使用のために構成された、ＥＥＧ信号取得手段１３２ｂと嗜眠状態分析手段１３６ｂとを含むＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４と一定の前信号取得構成要素との第２の実施例を示すブロック図である。図１６は、情報が図５と図１４−１５の実施例の処理手段によって操作されたときに、被験者から取得されたＥＥＧ信号情報の処理を、簡単か形で、示すデータフロー図である。ＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４の構成要素間の相互接続は、ここでは、信号導線としてまたはディジタルデータの場合においては「データパス」として描かれている。図１４−１５における信号導線またはデータパスの各々に対して、図１６に示されるような対応する信号またはデータ要素がある。図１６の要素は、対応する信号導線またはデータパス上で転送される信号またはデータの形式を表している。
【０１５０】
図１４および図１５に示されるＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４の２つ実施例の間の主な相違は、図１４の実施例において、別々の制御および処理手段２１６ａ、２１８ａが、それぞれ、データ取得および分析に対して備えられているのに対して、図１５の実施例においては、単一の制御および処理手段２１６ｂが両方の機能を働くことである。したがって、図１４−１６は、一緒に説明され、もし異なって述べない限りは、図１４と図１５の実施例は、同様に動作すると考えるべきである。
【０１５１】
図１４と図１５において最も良く理解され、以前において詳細に述べているように、少なくとも１チャネルのＥＥＧ信号情報が電極１１２および１１４または他の適当なセンサを使用して被験者１１０から取得され、導線１１６上の増幅器１１８に供給される。図１６において最も良く理解されているように、導線１１６上の信号は、アナログ、時間領域信号Ｘ（ｔ）である。増幅器１１８（図１４と図１５）は、導線１３０（図１４、図１５、図１６）上に信号の増幅したバージョンを提供する。アンチエイリアシングフィルタ１６４（図１４と図１５）は導線３１０（図１４−１６）上に増幅したＥＥＧ信号の低域通過濾波したバージョンを供給する。本発明の一態様によれば、フィルタ１６４のカットオフ周波数と他の特徴は、濾波した出力信号が実質的に３０Ｈｚより上の周波数成分を含むように選択される。伝統的ＥＥＧ理論によれば、３０Ｈｚより上の信号成分は、使用できないまたは「雑音」とみなされ、したがって、廃棄されるかまたは無視されている。
【０１５２】
アナログ／ディジタル変換手段２１２（図１４と図１５）は、選択されたサンプリングレートで濾波しかつ増幅したＥＥＧ信号をサンプリングし、各サンプルをディジタルデータの「ワード」または単位に変換する。上述したように、サンプリングレートｆsは、変換される信号の最大周波数ｆmaxの少なくとも２倍でなければならない。例えば、もし最大周波数ｆmaxが４７５Ｈｚであるなら、そのとき、サンプリングレートｆsは少なくとも９５０サンプル／秒でなければならない。アナログ／ディジタル変換手段２１２の分解能、すなわち、各サンプルにおけるアナログ／ディジタル変換手段２１２によって生成されるディジタルデータの単位の長さとビット数は、別個の出力コードによって表されることができるアナログサンプル間の最も小さい差を決定する。
【０１５３】
Ａ／Ｄ変換技術の現在の状態において、１２ビット範囲におけるワード長が適度のコストで十分な精度を提供すると信じられている。より短いワード長は、不充分な精度を提供するが、もし本発明の嗜眠状態検出システム１００において興味のない、優勢な信号成分（約０−３０Ｈｚからのものと５０Ｈｚまたは６０Ｈｚで電力線雑音スパイクのような）が、ＥＥＧ信号がアナログ／ディジタル変換手段に現れる前に、アナログ領域において適当に濾波することいって実質的に減衰されるのであれば、有用であることできる。
【０１５４】
図１４−１５において最も良く理解されるように、制御および処理手段２１６は、アナログ／ディジタル変換手段２１２と記憶手段２１４とに接続されている。制御および処理手段２１６は、Ａ／Ｄ変換過程を制御し、変換したディジタルサンプルに対応する結果ディジタルデータを記憶手段２１４へ発送し、サンプルしたデータを嗜眠状態分析手段１３６へ転送する。
【０１５５】
図１４において最も良く理解されるように、本発明の第１の実施例７００において、２つの別々の制御および処理手段２１６ａが、それぞれ、信号取得手段１３２ａと嗜眠状態分析手段１３６として働くために備えられている。図１５において最も良く理解さるように、本発明の第２の実施例８００において、単一の制御および処理手段２１６ｂが、信号取得手段１３２ｂと嗜眠状態分析手段１３６ｂの両方として働くために備えられている。制御および処理手段２１６ａ、２１８ａ、および２１６ｂの各々は、アーティファクト検出と閾値のような、応用に要求されるとき、付加機能を提供できる。本発明の第１および第２の好ましい実施例７００、８００において、制御および処理手段２１６および２１８は、好ましくは、適当な記憶手段２１４と入力／出力支持構成要素（図示せず）に結合された、商業上入手可能な汎用マイクロプロセッサまたはディジタル信号プロセッサのような、中央プロセッサを持つ適当なプログラマブルコンピュータを使用して実現されるか、または、記憶手段２１４と内部または外部に配置された入力／出力支持物とを持つ単一チップマイクロコンピュータを使用して実現される。例えば、パーソナルコンピュータまたはインテル“i486”または同等の中央プロセッサを持つ単一ボードコンピュータが使用できる。
【０１５６】
もし別々の制御および処理手段２１６および２１８がデータ取得および分析に対して備えられるなら、それら２つのシステムは、好ましくは、任意の適当なコンピュータ相互接続媒体７９４を使用して相互接続される。好ましい実施例８００において、イーサネットローカルエリアネットワークが、この相互接続媒体として使用されるが、高速シリアルデータリンクまたはIEEE-488型機器バスのような他のものもまた使用できる。
【０１５７】
サンプルしたＥＥＧ信号に対応するアナログ／ディジタル変換手段２１２からのデータは、データパス（または導線）３１４（図１４−１６）を介して記憶手段２１４に供給される。以前に述べたように、嗜眠状態分析手段１３６は、連続した重複するデータのセグメントすなわち対応する時間間隔の間に被験者のＥＥＧ信号を表す「窓」に対して演算する。記憶手段２１４は、これら演算に対して十分な記憶を備えなければならない。記憶手段２１４は、任意の適当な読取り／書込み記憶装置またはメモリを使用して実現されて良い。例えば、記憶手段２１４は、半導体「ＲＡＭ」、「ＥＥＰＲＯＭ」または「ＦＬＡＳＨ」メモリ、回転磁気媒体、または任意の他の適当な記憶装置を使用して実現されて良い。
【０１５８】
第１および第２の好ましい実施例７００、８００において、嗜眠状態分析手段１３６の機能は、好ましくは、周知のディジタル信号処理技術を使用することによって実現される。したがって、図１４において最も良く理解されるように、第１の好ましい実施例７００において、嗜眠状態分析手段１３６の領域内の機能ブロックまたは構成要素の全ては、分析制御および処理手段２１８ａにおいて実行する適当なソフトウェア構成要素を使用して実現されて良い。図１５において最も良く理解されるように、第２の好ましい実施例８００において、嗜眠状態分析手段１３６の機能ブロックまたは構成要素のすべては、好ましくは、制御および処理手段２１６ａにおいて実行する適当なソフトウェア構成要素を使用して実現される。しかしながら、嗜眠状態分析手段１３６の各機能ブロックは、また、適当なディジタル処理ハードウェア構成要素を使用して実現され得る。
【０１５９】
嗜眠状態分析手段１３６の構成要素間の相互接続は、ここでは、「データパス」と名づけられている。嗜眠状態分析手段１３６の機能がプログラマブル汎用ディジタルコンピュータにおいて実行するソフトウェアを使用して実現される実施例にいて、ここで述べられるデータパスは、典型的には、関連するソフトウェア構成要素によって共用されまたはアクセス可能なメモリ内の領域であるだろう。嗜眠状態分析手段１３６の機能がディジタル信号処理ハードウェアを使用して実現される実施例において、ここで述べられるデータパスは、シリアルデータリンク、データバス、または共用されるメモリのような、構成要素間を相互接続する任意の適当なデータであって良い。
【０１６０】
格納されたＥＥＧ信号データは、記憶手段２１４からデータパス３１６を介してデータ選択手段２２０へ供給される。ディジタル化されたＥＥＧデータは、興味のある時間間隔上で取得された被験者のＥＥＧ信号に対応する複数のＥＥＧ信号サンプルとして格納され、最も最近取得された隣接する一群のサンプルとして配列され得る。図７は、ここで述べられた第１の好ましい実施例７００と同様の実験実施例を使用して人間の被験者から取得された模範的なＥＥＧ信号１５４の時間発展を示すグラフ１５２である。グラフ１５２は、ここで開示されたようにサンプルされ、図１６（以下参照）のデータ要素３１６に対応する形で格納されたデータからプロットされた。図７における従属変数は、マイクロボルトのＥＥＧ信号の振幅である。この信号が取得されたサンプリングレートは、９５０サンプル／秒であった。２０４８サンプルに対応するデータがプロットされている。図７における独立変数は、データが取得される順序における各データ点の位置に対応する順序数である。サンプリングレートは一定なので、このサンプル数は時間と等価である。グラフに現れた結果時間間隔は、約２．１６秒である。約１００Ｈｚの半振幅周波数を持つ１次バッタワースフィルタは、この実験実施例においてアンチエイリアシングフィルタとして使用された。受入れ可能な結果がこのフィルタを使用して達成できるけれども、フィルタ６１０（図６Ａ）のような、より高性能のフィルタが、それが改良されたアンチエイリアシング性能を提供するとき、改良されたシステム性能を提供する。グラフ１５２を、従来技術方法に従って取得された等価信号９４を示す、グラフ９２（図３参照）と比較すると、重要な高い周波数情報が本発明にしたがって取得により信号１５４に現れることが明らかである。
【０１６１】
十分な量のデータが嗜眠状態分析手段１３６による処理に対して入手可能でなければならない。重複するデータのセグメントすなわち簡単な対応する時間間隔の間に被験者のＥＥＧ信号を表す「窓」を有する連続するデータバッチに対して演算する嗜眠状態分析手段１３６において、窓は、嗜眠状態分析手段１３６が特定の時間で演算するＥＥＧ信号データの品質を規定している。嗜眠状態分析手段１３６の各連続する演算は、新しく得られたデータセグメントと以前に分析したデータセグメントとに対して演算し、各分析窓は、選択された量だけ以前の分析窓と重複する。本発明の第１および第２の好ましい実施例において、各窓は、分析窓の幅の半分だけ前の窓と重複するが、他の量の重複がまた選択され得る。
【０１６２】
分析窓の寸法と重複は、応用の要求に従って選択されて良い。窓寸法は、下流分析（さらにより詳細に述べられる）用の十分な分解能を提供するのに十分に大きくすべきであるが、分析が与えることができる計算資源を使用して受入れ可能で迅速に計算され得るのに十分に小さくしなければならない。窓の重複は、また、もし被験者が極度に嗜眠に入るなら、十分な警告が提供されるように、出力測定値をたびたび決定されるのを可能にするよう選択されるべきである。
【０１６３】
データ選択手段２２０は、１つの分析窓に対応する量のデータを抽出し、それをデータパス３２０上のウインドー処理機能手段２２２へ与える。データを抽出する処理は、「方形ウィンドウー処理」と呼ばれて良い。抽出または選択処理は、窓期間の間、値１を持つ関数をデータの全てに掛けて、それ以外の時間ではゼロを掛けることと等価である。ウィンドー処理機能手段２２２は、選択した窓のデータに、窓の始めと終りの近傍におけるサンプルの振幅を減少させる窓関数を掛ける。
【０１６４】
方形、ハミング、ハニング、およびブラックマンのような多数の窓関数が、信号処理技術において知られている。好ましい実施例７００、８００において、（広いメインローブを犠牲にして）方形窓よりも著しく小さいサイドローブを生じる、ハニング窓関数が、使用されて良い。もし分析が保証するなら、他の窓関数が、（ドルフ−チェビシェフ関数のような）、ある増加する複雑さを犠牲にして、ハニング関数より改良された特徴を提供するために使用されても良い。嗜眠状態分析手段１３６によって実行される１つの引続く処理ステップは、スペクトルのまたは周波数分析である。データ窓の種類（方形、ハニング、ハミング、またはブラックマンなど）は、周波数領域における結果を「ぼんやりさせる」ことによって下流周波数分析の分解能に影響を及ぼす。
【０１６５】
ウインドー処理機能手段３２２の出力は、データパス３２２を介して周波数分析手段２２４へ時間領域ディジタルサンプルのベクトルとして供給される。ベクトルの長さ（換言すれば、サンプルの数）は、窓幅に等しい。
【０１６６】
周波数分析手段２２４は、興味のある規定された周波数範囲じゅう種々の周波数でサンプルしたＥＥＧ信号の成分の振幅と位相を決定するために、任意の適当な周波数またはスペクトル分析技術を使用する。例えば、本発明の好ましい実施例において、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が使用されて良い。
【０１６７】
ＦＦＴは、信号処理分野において良く知られている周波数分析技術であり、信号のＮ個の規則正しく間隔の空いた時間領域のサンプルのベクトルを、周波数領域における信号を表すデータのベクトルに変換する。ＦＦＴベクトルの各要素は、Ｎ個の規則正しく間隔の空いた周波数の１つでの信号成分の振幅と位相を表す複素数である。ＦＦＴは、本発明の好ましい実施例において使用されるのに良い候補である。なぜなら、その性質は良く理解されており、ソフトウェアとハードウェアにおいて商業上および別な方法で入手可能なアルゴリズムの高速実現が存在するからである。他の適当な周波数分析技術が、また、周波数分析手段２２４を実現するために使用され得る。
【０１６８】
周波数分析手段２２４の出力は、データパス３２４を介して電力スペクトル密度決定手段２２６へ供給される。周波数分析出力３２４は、各要素が、Ｎ個の規則正しく間隔の空けれた周波数の１つでの信号成分の振幅と位相とを表す複素数である、出力ベクトルである。
【０１６９】
電力スペクトル密度決定手段２２６は、ＦＦＴ出力ベクトルの各要素の大きさを２乗することによって各周波数点でのサンプルしたＥＥＧ信号に現れる電力を決定する。周波数またはスペクトル分析の使用は、警戒、嗜眠状態、および睡眠と関連づけれられる情報を運ぶ、特定の周波数範囲におけるＥＥＧ信号の分離を可能とする。アンチエイリアシングフィルタの特徴とサンプリングレートの適当な選択は、これら周波数範囲における信号成分を保存するために非常に重要である。本発明の実験実施例を使用する以前に述べた試験において、適当なアンチエイリアシングフィルタで、９５０サンプル／秒のサンプリングレートが、４７５Ｈｚまでの信号成分を獲得するために使用された。８０Ｈｚから４７５Ｈｚの範囲の周波数成分は、極端な嗜眠状態の開始を検出するのに特に有用であることが見つけられ、従来技術のシステムに対して報告されているものと比較して、改良された嗜眠状態検出性能を提供した。しかしながら、３０Ｈｚより上の他の周波数範囲が、また、有用な結果を生じるかもしれず、多分、いっそう良い嗜眠状態検出性能を提供するかもしれないと信じられる。
【０１７０】
図８は、図７に示されたサンプルした信号１５４から決定された０−１２８Ｈｚからの電力スペクトル密度１５８のグラフ１５６である。この信号におけるエネルギのほとんど全ては、図７−８が生成されたデータから取得されるために使用される、比較的高いサンプリングレートと適当に選択されたアンチエイリアシングフィルタにも拘らず、３０Ｈｚ以下である。小さなスパイクが６０Ｈｚに現れ、この信号で取得された商用電源線雑音のせいの信号を表している。図９は、図８のグラフ１５６を生成するために使用された同じサンプルした信号１５４から決定された３１−４７５Ｈｚからの電力スペクトル密度１６２のグラフ１６０である。０−３０Ｈｚからの周波数の除去は、３０Ｈｚより上の周波数で現れる電力が今見えるようにグラフを再スケールすることで可能である。
【０１７１】
図１０−１１は、本発明の実験実施例を使用して人間の被験者から得られたＥＥＧデータから引き出された、周波数範囲１００−４７５Ｈｚにおける２つの電力スペクトルを示すグラフである。表２は、図１０−１１においてグラフィカルに示されたデータの関連する態様を、数値で分析された形で、表している。表２におけるデータと図１０−１１のグラフとの比較は、被験者のＥＥＧ信号のより高い周波数成分においれ含まれる嗜眠状態と関連する情報の洞察を提供するだろう。図１０において、電力スペクトルは、「ヒット」の期間、すなわち、被験者が試験に従って表される視覚刺激に成功して応答した間の期間、得られたＥＥＧデータに対応する。図１１において、電力スペクトルは、「ミス」の期間、すなわち、被験者が視覚刺激に失敗した期間、得られたＥＥＧデータに応答する。表２は、いくつかの選択された周波数範囲および副範囲に対しての、各範囲における周波数に帰すことができるＥＥＧ信号におけるエネルギ量を示す。「エネルギの変化」の欄は、「ミス」の事象の間に取得された信号に対する範囲におけるエネルギと比較して、「ヒット」の事象の間に取得されたＥＥＧ信号に対するその範囲におけるエネルギの相対的な量を示す、各選択された周波数範囲に対する要因を表している。もし「エネルギの変化」の欄における周波数範囲に対するエントリが肯定であるなら、そのとき、それは、「ヒット」の欄におけるエネルギによって割り算された「ミス」の欄におけるエネルギによって形成された商を表している。もし「エネルギの変化」の欄における周波数範囲に対するエントリが否定であるなら、そのとき、それは、「ミス」の欄におけるエネルギによって割り算された「ヒット」の欄におけるエネルギによって形成された商を表している。
【０１７２】
【表２】
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【０１７３】
図１０のグラフを作るために、２５ヒットに対応するＥＥＧデータが次の基準に従って選択された。
【０１７４】
１．被験者が視覚刺激に成功して応答した、
２．筋又は運動アーティファクトが記録において検出されなかった、
３．事象が少なくとも８つの連続ヒットの列内に現れた、および
４．事象がヒット／ミスの遷移または境界で起こらなかった。
【０１７５】
電力スペクトルは各選択されたヒットに対応するＥＥＧデータに対して計算された。電力スペクトルにおける各離散周波数で、２５事象からの電力スペクトル値の平均が決定され、この平均はグラフを生成するために使用された。したがって、部１０のグラフは、２５ヒットから計算された電力スペクトルの平均を表している。
【０１７６】
図１１のグラフを作るために、２０ミスに対応するＥＥＧデータが次の基準に従って選択された。
【０１７７】
１．被験者が視覚刺激に応答するのに失敗し、かつその失敗は外部の原因に帰すことができなかった、
２．筋又は運動アーティファクトが記録において検出された、
３．事象が少なくとも８つの連続ミスの列内で現れた、
４．事象がヒット／ミスの遷移または境界で起こらなかった、および
５．事象がミスの列の間の最初の少ないミスの１つでなかった。
【０１７８】
平均電力スペクトルがヒットに対して記述されたとの同様の方法でミスに対して計算された。
【０１７９】
６０Ｈｚでの活動とその奇数高調波は、図１０および図１１のグラフ１６７，１７０が作られてから、電力スペクトルデータから雑音除去手段２２８（さらに詳細に述べられる）によって除去されている。
【０１８０】
図１０に示されたＥＥＧデータ（すなわち、ヒット事象）は、概して、良い性能にふさわしい警戒状態における被験者に対応する。図１１に示されたＥＥＧデータ（すなわち、ミス事象）は、概して、失敗した性能にふさわしい極端な嗜眠状態の状態における被験者に対応する。図１０のグラフの縦軸のスケールは、図１１のグラフ１７０のそれの１０倍である。図１０−１１のグラフを比較すると、ヒットに対応する電力スペクトル１６４（図１０）に現れる全体のエネルギが、ミスに対応する電力スペクトル（図１１）に現れる全体のエネルギより約１０倍大きいことが観察される。したがって、この実験データにおいて、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態と一定の周波数帯域におけるＥＥＧ信号におけるエネルギとの間には意味のある相関がある。図１０−１１のグラフは、１００−４７５Ｈｚの周波数帯域における現象を図示している。これらと他の実験結果とに基づいて、この相関は、広いいろいろな異なった仕事に渡って及ぶ人間の市民の一般的な特徴であると信じられる。
【０１８１】
（１）警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態と３０Ｈｚより上の周波数でＥＥＧ信号のエネルギまたは振幅との間の強い相関の認識と、（２）警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態を監視するためのシステムにおけるこの相関の開発とが、本発明の新しいかつ非自明の態様であると信じる。図４と図８において最も良く理解されるように、被験者のＥＥＧ信号におけるほとんど全てのエネルギが、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態にかかわらず、３０Ｈｚより下の周波数で成分に含まれる。図８において、約３０Ｈｚより上で見ることのできる唯一の意味のある成分は、６０Ｈｚでの小さいピークであり、それは、商用電力供給システムから引き出される雑音に相当する。図９において最も良く理解されるように、６０Ｈｚの雑音ピークの振幅は、図８の優勢な１２−１３Ｈｚのそれに比較して非常に小さいけれども、それは、嗜眠状態検出に有用であるとして発見されたより高い周波数信号線部位のいずれよりも何倍の大きい。
【０１８２】
０−３０Ｈｚ成分とより高い周波数で起こる任意の成分の振幅間の大きな不均衡のために、正規のスケールと分解能で表示されると、０−３０Ｈｚ成分は、より高い周波数成分の存在を効率的にマスクする。したがって、３０Ｈｚを越える周波数での有用なＥＥＧ信号の存在も、そのような信号エネルギと被験者の嗜眠状態との間の強い相関のいずれも、正規のデータ視覚化と分析技術を使用しても決して現れない。さらに、伝統的なＥＥＧ理論に従うと、約３０Ｈｚより上の周波数でのＥＥＧ信号のリズミカルな成分は、雑音として考えられていて、従来技術において、そのような成分はフィルタリングによって組織的に廃棄されるか、または、せいぜい無視される。したがって、従来技術は、開業医が、嗜眠状態監視および他の関連する応用において約３０Ｈｚより上のリズミカルなＥＥＧ信号成分を取得しまたは活用するのを思いとどまらせ、効率的に本発明から離れたものを教えている。
【０１８３】
構成要素２２６−２４４は、周波数分析技術を使用して変換された取得されたＥＥＧ信号データから嗜眠状態検出において有用として決定される情報を抽出し活用するのみ向けられる。
【０１８４】
電力スペクトル密度決定手段２２６の出力は、データパス３２６を介して雑音除去手段２２８に供給される。電力スペクトル密度決定手段２２６の出力は、各要素が周波数分析において生成された各周波数点でサンプルしたＥＥＧ信号における電力を表すベクトルである。
【０１８５】
雑音除去手段２２８は、周知の雑音周波数でまたは近傍での電力スペクトル密度の要素を近傍の値に置き換える。データが収集される領域において照明および電気機器により多くの現実世界の応用において商用電力線周波数（およびその高調波）での雑音の影響を避けることは非常に困難である。臨床および研究環境においてさえ、そのような雑音を取得するのを避けることはほとんど不可能である。したがって、商用電源周波数（典型的には北米において６０Ｈｚ）の高調波に対して、雑音除去手段２２８は、その周波数に対応する電力スペクトル密度エントリとその上および下に最も近い近傍とをその最も近い近傍の１つの値に置き換える。また、存在する雑音の振幅によって、アナログ領域におけるこの電力線雑音を濾波することも必要かもしれない。他の知られた雑音源は、同様に除去され得る。
【０１８６】
雑音除去手段２２８の出力は、データパス３２８を介してフィルタ補償手段２３０に供給される。雑音除去手段の出力３２８は、調整される雑音周波数の近傍におけるエントリで、電力スペクトル密度（ＰＳＤ）ベクトル３２６と本質的に同じである。
【０１８７】
以前述べたように、アンチエイリアシングフィルタ手段１６４の周波数応答の減衰およびカットオフ部分は、嗜眠状態検出において興味のある周波数範囲に押し入れられ、それによって有用かもしれない信号成分を減衰する。フィルタ補償手段２３０は、電力スペクトル密度ベクトル３２６の全体に適当な補償関数を掛けることによってアンチエイリアシングフィルタ手段１６４の効果に対して補償する。補償関数は、フィルタ手段１６４を実現するために使用される特定のフィルタの特性に依存する。図６Ａの６次バッタワースフィルタ６１０のような、知られた特性のほとんどのフィルタ設計に対して、補償関数は比較的簡単である。減衰領域における周波数に対応するＰＳＤベクトルエントリは、フィルタ特性から計算された補償係数によって乗算される。フィルタ補償手段２３０の出力は、データパス３３０を介してスペクトルビン分類手段２３２に供給される。
【０１８８】
本発明のある態様によれば、構成要素２３２−２４４は、補償したＰＳＤベクトル３３０に応答して、導線１３８上に、警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者状態を示す出力測定値を決定する。人間の被験者を使用した本発明の実験実施例の実験において、高い相関が、予め規定された閾値を越える出力測定値と視覚刺激に応答する被験者の失敗との間に観察される。
【０１８９】
スペクトルビン分類手段２３２は、各範囲におけるエネルギが決定されるだろう複数の選択された周波数範囲を規定する。例えば、好ましい実施例において、５つのスペクトルビンは、８０−１２０Ｈｚ、１２０−１７８Ｈｚ、１８１−２４０Ｈｚ、２４０−２９９Ｈｚ、および３０１−４２０Ｈｚとして規定される。これらスペクトルビンは本発明の好ましい実施例において使用されるけれども、他のスペクトルビンもまた使用され得る。実際に、本発明の利益の少なくともいくつかは、約３０Ｈｚと５００Ｈｚの間の１つまたはそれ以上の適当に選択された周波数副範囲を使用して得られるかもしれないと信じされる。さらに、スペクトルビン分類手段は、また、上述したスペクトルビンにおいて表されるものよりも実質的に広い周波数範囲を含むことができる。例えば、スペクトルビン分類手段２３２は、嗜眠状態出力測定値（さらに詳細に述べられる）への実質的寄与が３０Ｈｚより上の周波数から信号情報に基づいているとの条件で、３０Ｈｚより下のある周波数を使用することができる。５００Ｈｚより上の周波数でＥＥＧ信号成分の下流検出システムへの値が、確立されていないけれども、さらに、５００Ｈｚより上の周波数での成分がいっそう良い性能を提供するために下流検出システムを可能とするという調査が明らかになるかもしれない。スペクトルビン分類手段２３２の出力３２２は、そのビンにおける周波数に対する電力スペクトル密度値を含む、各ビンに対応する群として現れる。スペクトルビン分類手段２３２の出力は、データパス３２を介してビンエネルギ決定手段２３４に供給される。
【０１９０】
ビンエネルギ決定手段２３４は、各ビンにおける電力値の演算和として各スペクトルビンにおけるエネルギを決定する。ビンエネルギ決定手段２３４の出力は、そのビンと関連する周波数範囲におけるエネルギを表す各ビンに対するエントリを含むベクトルである。ビンエネルギ決定手段２３４の出力は、データパス３３４を介してビンエネルギ反転手段２３６に供給される。ビンエネルギ反転手段２３６は、各スペクトルビンにおけるエネルギの逆数を決定する。嗜眠状態出力測定値を決定するのみ逆数の使用は、一部分、選択された。なぜなら、それは、興味のある周波数範囲における増加したエネルギに応答する出力測定値の所望の減少をもたらすからである。より高い周波数エネルギの増加が覚醒状態を示す傾向にあるので、逆数演算は、覚醒、警戒被験者に対して低い値を持ち、嗜眠被験者に対してより高い値を持つ出力測定値を出力する。逆数の使用は、また、出力測定値における非線形を与え、それは、高い周波数のエネルギの非常に小さい値が極端な嗜眠状態に対応し、かつ非線形はそのような低いエネルギ値に対して増加した感度を与えるために望ましい。しかしながら、所望の出力信号応答は、他の関数を使用しても達成され得る。ある応用において、異なった種類の出力信号が望まれるかもしれず、逆数に対する必要を除くか、または、興味のある周波数帯域におけるエネルギ値が付加的な処理なしで直接使用され得る。
【０１９１】
ビンエネルギ反転手段２３６の出力は、データパス３３６を介して重み付け手段２３８に供給される。重み関数発生手段２４０は、最終的な出力測定値における各スペクトルビンに対する逆数エネルギ値にどのような重み付けをするかを決定する、重み付け手段２３８によって使用される重み関数を供給する。本発明の目下の好ましい実施例において、各ビンは等しく重み付けられて良く、例えば、重み関数発生手段２４０によって提供される関数は１で良く、それで重み付け手段は各逆数エネルギ値に１を掛ける。代りに、各ビンは異なるスカラ値によって重み付けられ得、これらの値は関数によって発生され得る。改良された重み関数が、付加の実験を通して発見されるかもしれない。
【０１９２】
重み付け、反転したスペクトルビンエネルギ値は、データパス３３８を介して重み付け手段２３８によって合計手段２４２へ供給される。合計手段２４２は、重み付け反転したエネルギ値の演算和を決定し、オプション的に、それをデータパス３４０を介して補間手段２４４へ与える。
【０１９３】
補完手段２４４は、オプション的に、出力信号１３８（それは、アナログ信号、離散値信号、またはメモリ内の値かもしれない）を発生するために備えられて良い。補間手段２４４は、したがって、被験者のＥＥＧ信号が取得された期間の間、被験者の警戒、嗜眠状態、または睡眠の状態を表す出力測定信号１３８を連続的に与える。もし補間手段２４４が使用されないなら、そのとき、合計手段２４２の出力が、出力信号導線１３８（破線１３８ａによって示されているような）に導線３４０を接続することによって嗜眠状態出力測定値を生成するように同様な方法で使用されて良い。もし嗜眠状態分析過程が本質的に「実時間」で行われるなら、そのとき、出力測定信号１３８は、被験者の実際の嗜眠状態をささいな量だけ遅らせるだろう。したがって、出力測定信号１３８は、出力測定信号が、被験者が極端な嗜眠になりかつ安全に仕事を実行することができないかもしれないことを示す閾値を越えたときに、警報を生じるために有効に使用されて良い。図５において最も良く理解されるように、出力測定信号１３８は、閾値との比較によって、および、アーティファクトが、それが表示装置または警報器へ出力するために使用される前に、被験者のＥＥＧ信号に現れるかもしれない指標とによって、調整されて良い。
【０１９４】
図２０Ａ−２０Ｃは、人間の被験者を使用した実験の間に取得されるＥＥＧデータを使用する本発明の実験実施例において生成された出力測定値のグラフである。示される出力測定値は、等価で、本発明の第１および第２の実施例７００および８００から導線１３８上に供給される出力測定値と実質的に同様の方法で決定される。各グラフにおける従属変数は、出力測定値の値である。プロット上の各点は、被験者のＥＥＧデータの２０４８点の出力分析窓から決定された出力値に対応している。データ選択手段２２０と関連して以前述べたように、データの隣接する窓は、１０２４サンプルだけオフセットされ、それで、各窓は「新しい」データの１０２４サンプルと前の窓からの１０２４サンプルとを含む。図２０Ａ−図２０Ｃの各々における従属変数は、測定値が決定された秒で合わせる。
【０１９５】
各々が上および下閾値マーカ９１６および９１８を含む図２０Ａ−２０Ｃのグラフは、それぞれ、出力測定スケール上の１７および１２の単位で水平に延在している。出力測定値は、被験者の嗜眠状態で増加する。上閾値９１６を越える出力測定値は、その対応する時間間隔の間、被験者が極度の嗜眠（または眠っている）であることを示す。下閾値９１８より下の出力測定値は、その対応する時間間隔の間、被験者が目覚めているか警戒であることを示す。閾値９１６と９１８との間にある出力測定値は、警戒状態又は嗜眠状態を明確に示さない。しかしながら、出力測定値の傾きが、行動の傾向を解釈するために使用され得る。例えば、もし出力測定値が閾値の間で、かつ、傾きが正であるなら、被験者は極端な嗜眠状態に近づいている。もし傾きが負なら、被験者は覚醒状態に近づいている。
【０１９６】
閾値９１６、９１８は、幾人かの被験者の実験試験からの結果に基づいて選択され、嗜眠状態検出のために一般に応用可能であると信じられている。図１９において最も良く理解されるように（さらに詳細に述べられる）、個々人から取得されたＥＥＧ信号データを使用して特定の個人に合うようにされた、適当な嗜眠状態閾値を決定する適当な方法は、また、本発明の嗜眠状態検出システムと関連して使用され得る。
【０１９７】
図２０Ａは、２つの異なる試験期間の間、人間の被験者から取得されたＥＥＧ信号を使用して決定された、２つの重ねた出力測定値を示すグラフ９１０である。示されたセグメントの各々は、約８．６２秒現れる。第１のプロット９１２は、視覚仕事を実行している間の被験者の物理的ふるまいに基づいて、被験者が覚醒の状態にあると観察された間に取得されたデータから引き出された。第２のプロット９１４は、被験者がベット上で休んで、眠りに落ちたままにしている間に、取得されたデータから引き出された。第１のプロット９１２において、出力測定値は決して下閾値９１８を越えない。第２のプロット９１４において、出力測定値は、いくつかの内部エピソードを示し、測定値は上閾値を横切り、測定値が上閾値９１６を連続して越え、時間とともに増加する傾向にある期間が続く。プロット９１２は、覚醒している人間の被験者に対する出力測定値のふるまいを表していると信じられる。プロット９１４は、嗜眠になり、眠りに落ちた人間の被験者に対する出力測定値のふるまいを表していると信じられる。出力測定値は、人間の被験者の嗜眠状態の感度のよい標識であると信じられる。
【０１９８】
図２０Ｂは、約９．２９分の試験期間の間での人間の被験者から取得されたＥＥＧ信号を使用して決定された出力測定値プロット９２２を示すグラフ９２０である。ＥＥＧ信号は、本発明の実験実施例に関連して前に述べられたように処理された対象者の性能試験の間に取得された。被験者は、ランダムの間隔で現れる一連の視覚刺激に応答するように指示された。もし被験者が予め定められた時間期間内での刺激に応答するのに失敗すると、被験者が２つの連続する刺激に応答するまで、付加の刺激が規則的な時間間隔で与えられた。もし被験者が成功して応答したら、各刺激は垂直実線（線９２４のような）としてグラフ９２０上に表され、もし被験者が応答するのに失敗したら、垂直破線（線９２６のような）として表される。グラフ９２０は、試験性能によって示されるように、出力測定値９２２によって予測される、被験者の実際の嗜眠状態間のすぐれた一致を明らかにしている。一般に、垂直実線によって示される、適当な被験者の性能は、下閾値９１８より下の出力測定値の値によって果たされる。約９０秒の持続する眠りのエピソードに帰される一群の１５の連続した応答９２８を含む、応答失敗９２８および９３０は、実際に失敗する前に、上閾値９１６より上の出力測定値の逸脱によって予測される。
【０１９９】
図２０Ｃは、約８，８３分の試験期間の間での人間の被験者から取得されたＥＥＧ信号を使用して決定された出力測定値プロット９３４を示すグラフ９３２である。ＥＥＧ信号は、本発明の実験実施例と関連して前に述べられたように処理された被験者の性能試験の間に取得された。グラフ９３２は、また、試験性能によって示されるように、出力測定値９３４の値によって予測される、被験者の実際の嗜眠状態間のすぐれた一致を示している。グラフ９３２は、たとえ出力測定値が上閾値９１６を越えなくとも、出力測定値の値が下閾値より上でかつ増加する（すなわち、出力測定値が正の傾きをもつ）ときに、嗜眠状態による性能失敗が失敗の前に予測されるかもしれないことを示唆している。グラフ９３２は、また、２つの失敗性能エピソードを含み、それは極端な嗜眠状態の結果ではないが、代りに、それら失敗は被験者が視覚刺激表示に注意を払わなかったために発生した。
【０２００】
図１８は、サンプルしたＥＥＧデータのセグメントすなわち窓がたぶんアーティファクトを含むかどうかを決定するための方法５４０のステップを示すフロー図である。本発明のある態様によれば、この方法５４０は、第１又は第２の好ましい実施例７００、８００を含む、嗜眠状態検出システム５００のアーティファクト検出手段１４８と関連して使用されて良い。アーティファクト検出方法５４０は、第１または第２の好ましい実施例７００、８００を実現するために使用されものと共通のデータ取得および処理ハードウェアおよびソフトウェアを使用して実現されて良い。代りに、別々のデータ取得および処理ハードウェアおよびソフトウェアがまた使用され得る。アーティファクト検出方法は、また、それがアーティファクトの無いＥＥＧデータのみを分析するために望まれる他の応用において使用されても良い。
【０２０１】
ステップ５４２で、適当なＥＥＧデータが被験者から取得され、適当な長さのデータの窓がそれらから選択される。もしアーティファクト検出方法が前に述べた本発明の第１または第２の好ましい実施例７００、８００の１つと関連して動作するなら、選択したデータは、例えば、図１４と図１５のデータ選択手段２２０の出力から得られて良い。したがって、ステップ５４２は、実行されるデータ取得および関連する機能およびステップの全てと図１４と図１５のデータ選択手段を含むのを表して良い。しかしながら、もしそれ自身これらデータ取得および選択機能を必要としない実施例と関連してアーティファクト検出方法５４０を使用することを望むのであれば、そのとき、データを取得し選択する手段は別々に備えられる。
【０２０２】
ステップ５５８において、もし選択したデータ窓に含まれる任意のサンプルが満たされるように現れるなら、データ窓は除かれる。サンプルは、もしその値がアナログ／ディジタル変換手段２１２によって生成された最も大きい又は最も小さい値であるか、またはもしアナログ／ディジタル変換手段２１２がオーバーフローまたは同様の範囲外の指示を提供するなら、飽和されることを考慮されて良い。
【０２０３】
ステップ５４４において、適当な変換または処理が、選択したデータに対して加えられ、それを時間領域表示から周波数領域表示に変換する。任意の適当な周波数分析方法が使用されて良い。いくつかの使用可能な周波数分析方法が、図１４−１５の周波数解析手段２２４と関連して述べられ、ステップ５４４は周波数解析手段２４４を実現するために使用されたのと同じ周波数分析技術を使用して実現されて良い。
【０２０４】
ステップ５４６において、選択したデータセグメントの電力スペクトル密度は、周波数分析ステップの結果を使用して決定される。電力スペクトル密度は、図１４−１５の電力スペクトル密度決定手段２２６と関連して以前述べたように決定されて良い。
【０２０５】
ステップ５４８において、選択した周波数範囲に対応する、１つまたはそれ以上のスペクトルビンが規定される。各スペクトルビンに対して、そのビンに含まれるエネルギは、そのビン内の全ての周波数成分の電力スペクトル密度を使用して決定される。本発明の好ましい実施例において、周波数範囲３０−６０Ｈｚに対応する単一のスペクトルビンが規定された。この周波数範囲は、アーティファクト検出アルゴリズムにおいて使用される適当な感度を持つように思える。しかしながら、他の周波数範囲を覆う、異なる数のスペクトルビンがまた使用され得る。もし多数のスペクトルビンが規定されたなら、全てのスペクトルビン内のエネルギは、総計のエネルギ値を生じるように組み合わされて良い。
【０２０６】
ステップ５５０において、ＥＥＧデータの現在のセグメントにおける全ての窓上でのステップ５４８において決定されたエネルギの平均値は決定される。この平均値は、それから、アーティファクト閾値を得るためにアーティファクト閾値係数によって掛けられる。アーティファクト閾値係数は実験的に決定されて良い。本発明の実験実施例において、２．０のアーティファクト閾値係数が使用された。
【０２０７】
ステップ５５２において、ステップ５４８において決定された、総計のエネルギ値は、アーティファクト閾値と比較される。特定のＥＥＧデータセグメントにおける窓の全てに対して、もし任意の窓における総計のエネルギがステップ５５０において決定されたアーティファクト閾値を越えたなら、その窓は、アーティファクトによって汚染されていると考えられ、したがって、導線１５０上にアーティファクト出力測定値に指示される。
【０２０８】
オプションである、ステップ５５６において、一定の二次アーティファクト係数または標識を表す入力１６４は、ＥＥＧデータがアーティファクトによって汚染されているかどうかを決定するために考慮されて良い。例えば、信号または他の情報が、アーティファクト検出に対して有用であるビデオカメラや動き検出器からの引き出されて良い。したがって、アーティファクト検出方法５４０は、アーティファクトが比較ステップ５５２か二次アーティファクト考慮ステップ５５６のいずれかで検出されたなら、アーティファクト有り信号１５０を出力して良い。
【０２０９】
いくつかの応用において、図１８のアーティファクト検出方法５４０を実現するための手段を含む、アーティファクト検出手段１２８を明白に提供することが必要ないかもしれない。第１および第２の好ましい実施例７００、８００と関連して述べられたような出力測定値を生成する実現は、アーティファクトの存在が全ての周波数に渡るＥＥＧ信号エネルギにおける重要な増加によって達成されていることおいて、出力測定値の値における増加をもたらす、アーティファクトに耐性がある。結果として覚醒状態を示す持続された動きまたは他の活動を生じるアーティファクトは、覚醒状態の検出において出力測定値を変化し、嗜眠状態検出システムの性能から減じられない。
【０２１０】
図１９は、警戒の間個人から取得されたＥＥＧ信号に基づく個人に対する嗜眠状態閾値を決定するための方法５１０のステップを示すフロー図である。本発明のある態様によれば、方法５１０は、第１または第２の好ましい実施例７００、８００を含む、嗜眠状態検出システム５００の閾値発生手段１４４の関連して使用されて良い。個人閾値決定方法５１０は、第１または第２の好ましい実施例７００、８００を実現するために使用されたのと共通のデータ取得および処理ハードウェアおよびソフトウェアを使用して実現されて良い。代りに、別々のデータ取得および処理ハードウェアおよびソフトウェアがまた使用され得る。
【０２１１】
ステップ５１２において、ＥＥＧデータは、警戒または覚醒被験者からこの方法用に取得される。個人から適当な閾値を決定するために十分なＥＥＧ信号情報を得るために、データは、好ましくは、約１０分の閾値決定期間上から取得される。この期間から実質的な逸脱が使用されても、適当な結果は得られるかもしれないが。閾値決定方法５１０での使用のために必要なＥＥＧ信号情報は、引続く処理のために取得され格納されても良く、または実時間で使用されても良い。もし閾値決定方法５１０が以前述べた本発明の第１又は第２の好ましい実施例７００、８００の１つに関連して動作するなら、そのデータは、例えば、図１４と図１５の記憶手段２１４の出力から得られて良い。したがって、ステップ５１２は、実行される全てのデータ取得および関連した機能およびステップを表し、図１４と図１５の記憶手段２１４を含んで良い。
【０２１２】
ステップ５２０において、嗜眠状態出力測定値は、閾値決定期間の間に収集されたデータを使用して決定される。出力測定値は、嗜眠状態分析手段８５６、１３６と関連して前に述べられたように決定されて良い。いくつかの応用において、図１４または図１５の嗜眠状態分析手段１３６、７５６、８５６の１つが、閾値決定期間の間動作されて良く、そこから生成された出力測定値は、引続く使用のために記録されて良い。ステップ５２２において、アーティファクト指示信号が、好ましくは、同じ閾値決定期間上に決定される。例えば、アーティファクト検出手段１４８は、閾値決定期間の間、図１８のアーティファクト検出方法５４０と関連して動作されて良く、そこから生成されたアーティファクト指示信号は、引続く使用のために記録されて良い。
【０２１３】
ステップ５１４において、アーティファクト検出ステップ５２２の結果が、出力測定値決定ステップ５２０の結果を条件づけるために使用され、それで、アーティファクトの無い期間に生成される出力測定値情報のみが保持される。ステップ５１６において、閾値決定期間のアーティファクトの無い部分の上の出力測定値の平均が決定される。ステップ６１６において決定された平均出力測定値は、試験される個々の被験者に対する出力測定値のアーティファクト基線値を確立する。ＥＥＧデータにおけるアーティファクトが出力測定値を減少させる傾向にあるので、アーティファクトで汚染された期間の間に決定された出力測定値の除去は、基線値のアーティファクト現象を避け、それによって、間違った肯定嗜眠状態指示のための可能性を減少する。
【０２１４】
ステップ５１８において、ステップ５１６において決定された被験者の警戒基線出力測定値は、その個人に対する閾値を決定するための適当な閾値係数によって掛けられる。閾値は、比較手段１４０（図５）によって使用されるために導線１４６上に供給されて良い。嗜眠状態分析手段１３６、７５６、８５６によって生成された出力測定値がステップ５１８において決定された閾値を越えるとき、その個人は極端に嗜眠であると考えられて良い。ここで開示された第１の好ましい実施例７００に類似の発明の実験実施例に対して、３，０の閾値係数が、おそらく性能に影響を及ぼす極端な嗜眠状態の前もっての検出のために適当であることが見つけられた。他の閾値係数が、異なった応用に対して適当にされて良い。例えば、より小さい閾値係数が、一様なゆるい嗜眠状態を検出するために感度を増加するために使用され得る。より大きい閾値係数が、特定の睡眠段階を検出における使用のため、または、意識の被験者の段階の態様や感覚喪失の応答を監視するために適当であるかもしれない。
【０２１５】
図１７は本発明によって構成され、アナログ信号処理および関連する技術を使用するために採用される、ＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システム１００において使用されるＥＥＧ信号プロセッサ手段１２４の第３の実施例４００の一般的な構成を示す簡略化されたブロック図である。アナログ信号処理技術は、しばしば、非常に低いコストで有効に実現され得る。図１７において最も良く理解されるように、第３の実施例４００は、導線１３０上の入力データとして増幅したアナログＥＥＧ信号を受け、その信号を分析し、そして応答して、導線１３８上に警戒、嗜眠状態、または睡眠の被験者の状態を示す出力測定値を出力する。
【０２１６】
第３の実施例４００は、第１および第２の実施例７００、８００のものと、同様で、大部分類似の機能を提供するが、アナログ信号処理に適した機能構成要素の異なる構成を使用する。第１および第２の実施例７００、８００のように、第３の実施例は、従来技術の示唆と一致して前に廃棄または無視されていた特定のＥＥＧ信号成分を選択するための手段と、被験者の警戒状態または嗜眠状態の信頼のある測定値を提供するためにこれらの成分に含まれる情報を利用する手段とを有する。一般に、第３の実施例４００は、興味のあるいくつかの周波数範囲（ａ−ｍで示される）を規定して、選択した周波数範囲をそれぞれのアナログ信号処理チャネル４０８ａ−４０８ｍにおいて独立に処理する。各チャネルの成分を参照する参照番号は、それらが属するチャネルを示す接尾辞文字で示され、似た参照番号（接尾辞文字を除く）は、一般に、各チャネルにおいける等価な構成要素を示している。全てのチャネルに共通する構成要素になされる接尾辞文字を欠く参照は、全てのチャネルにおけるそれぞれ等価な構成要素を参照するのを意図される。周波数範囲および関連する個々の処理チャネル４０８の任意の適当な数が使用されて良い（第１および第２の実施例７００、８００において規定された５つの周波数範囲のように）。この説明と図１７の図のために、下に記した文字の選択は、周波数範囲および処理チャネルの特定の数の存在を暗示することは意味しない。
【０２１７】
各チャネル４０８ａ−４０８ｍにおいて、導線１３０で受信された増幅したアナログＥＥＧデータは、周波数選択手段４１０に与えられる。各チャネルに対して、周波数選択手段４１０は、チャネルの周波数範囲の外の信号を実質的に減衰している間、そのチャネルに対してチャネルの予め規定された周波数範囲内に信号を通過するのを可能にする。周波数選択手段４１０は、任意の適当なフィルタ設計を使用して実現されて良く、その多くの適当なものは信号処理技術の分野で良く知られている。各チャネルの周波数範囲のこの選択は、好ましくは、対応する周波数選択手段の設計と協調してなされる。コスト、利用度、およびフィルタ設計の他の実際上の態様によって、各々のチャネルが向けられる周波数範囲は、重複されまたは相互に排他的であって良い。
【０２１８】
原アナログＥＥＧ信号の帯域通過フィルタしたバージョンとして現れる、周波数選択手段４１０の出力は、導線４１２を介してエネルギ決定手段４１４に供給される。各チャネルに対して、エネルギ決定手段４１４は、現時点ｔに先立つ時間間隔Ｔ上の帯域通過濾波した信号の瞬間電力を積分する：
【数１】
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【０２１９】
エネルギ決定手段４１４は、従来技術において良く知られている、任意の積分器、設計を使用して実現されて良い。
【０２２０】
エネルギ決定手段４１４の出力は、導線４１６を介してエネルギ値反転手段４１８へ供給される。反転手段４１８は、（各チャネルに対する）帯域通過濾波した信号におけるエネルギの逆数を決定する。図１４−１５のビンエネルギ反転手段２３６と関連して前に述べたように、嗜眠状態出力測定値を生成するための逆数の使用は、それが特定の所望の応答特徴を持つ出力を出力するために選択される。しかしながら、所望の出力信号応答は、他の機能を使用して達成され得る。いくつか応用において、異なった種類の出力信号が望まれて良く、逆数の必要を削除し、または、興味のある周波数帯域におけるエネルギ値が、付加的な処理をなしに直接使用され得る。
【０２２１】
エネルギ値反転手段４１８の出力は、導線４２０を介して重み関数手段４２２へ供給される。各チャネルに対して、重み関数手段４２２は、反転したエネルギ値に各々予め決定された重み関数を加える。本発明の好ましい実施例において、各チャネルのエネルギは、重み関数ｆch(u)＝kuを使用して等しく重み付けられて良い。この場合、重み関数は、同じ一定の値ｋによる乗算である。好ましい実施例において、ｋは０．２に設定されて良い。しかしながら、各ビンが異なったスカラ値によって重み付けられ得、より一般化された重み関数がまた使用され得る。重み関数手段は、商業上入手可能な増幅器や乗算器を使用して実現されて良い。
【０２２２】
全てのチャネルに対する重み関数手段４２２ａ−４２２ｍの出力は、好ましくは、導線４２４ａ−４２４ｍを介して、単一の合計手段４２６へ供給され、それは、全てのチャネル上の重み付け反転したエネルギ値の合計を決定する。合計手段４２６は、商業上入手可能なアナログ合計器すなわち加算器、または演算増幅器のネットワークを使用して実現されて良い。結果として得られた和は、導線１３８上に嗜眠状態出力測定値として供給される。
【０２２３】
本発明の上記実施例は、単に本発明が行われる方法の例示に過ぎない。他の方法が、また本発明を規定する次の請求の範囲の範囲内で可能であって良い。
【０２２４】
【表３】
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【図面の簡単な説明】
【図１】  従来技術によって使用される典型的なＥＥＧ記録システムのブロック図である。
【図２】  図１の従来技術のＥＥＧ記録システムに用いられる低域通過フィルタの周波数応答を示すグラフである。
【図３】  図１に示される従来技術の手法によるＥＥＧ記録システムを使用し、かつ図２に示される応答を持つ低域通過フィルタを使用して取得されるＥＥＧ波形の抜粋を示すグラフである。
【図４】  図３で示され、かつ図１−２の従来技術のＥＥＧ記録システムと低域通過フィルタを使用して取得された、ＥＥＧ波形から０−１２８Ｈｚの周波数範囲上で計算された電力スペクトル密度を示すグラフである。
【図５】    本発明よって構成され、かつディジタル信号処理と関連する技術を使用して改造された、ＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システムの第１および第２の実施例の一般的な構成を示す簡略化されたブロック図である。
【図６Ａ】  図５の本発明のＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システムのアンチ−エーリアシング用に使用される低域通過フィルタを示す簡略化された概略図である。
【図６Ｂ】  図５の本発明のＥＥＧに基づく警戒監視システムに使用される、図６ａの低域通過フィルタの周波数応答を示すグラフである。
【図７】  図５の本発明の警戒監視システムの経験的な実施例を使用して取得されたＥＥＧ波形の抜粋を示すグラフである。
【図８】  図７に示され、かつ図５の本発明の警戒監視システムを使用して取得された、ＥＥＧ波形から０−１２８Ｈｚの周波数範囲上で計算された電力スペクトル密度を示すグラフである。
【図９】  図７に示され、かつ図５の本発明の警戒監視システムの経験的な実施例を使用して取得された、ＥＥＧ波形から３１−４７５Ｈｚの周波数範囲上で計算された電力スペクトル密度を示すグラフである。
【図１０】  被験者が表示された刺激にうまく応答した経験的な試みの間に収集された２５のＥＥＧデータ部分からの１００−４７５Ｈｚの周波数範囲上でのＰＳＤを平均することによって計算された電力スペクトル密度（ＰＳＤ）を示すグラフである。
【図１１】  被験者が表示された刺激に応答するのに失敗した経験的な試みの間に収集された２０のＥＥＧデータ部分からの１００−４７５Ｈｚの周波数範囲上でのＰＳＤを平均することによって計算された電力スペクトル密度（ＰＳＤ）を示すグラフである。
【図１４】  図５の本発明の嗜眠状態検出システムに使用可能で、ディジタル信号処理手法を使用するように配置され、かつ図１２Ａ−１２Ｂの臨床的または研究環境に関連する、ＥＥＧ信号プロセッサ構成要素の第１の実施例のブロック図である。
【図１５】  図５の本発明の嗜眠状態検出システムに使用可能で、ディジタル信号処理手法を使用するように配置され、かつ図１３Ａ−１３Ｂの単独形または仕事に基づく環境に関連する、ＥＥＧ信号プロセッサ構成要素の第２の実施例のブロック図である。
【図１６】  情報が図５と図１４−１５の実施例の処理手段によって動作されるときの、被験者の嗜眠状態を指示する有用な出力測定値を生成するために被験者から取得されたＥＥＧ処理を、簡略化した形で、示すデータフローチャートである。
【図１７】  本発明によって構成され、アナログ信号処理と関連する手法を使用するために採用される、ＥＥＧに基づく嗜眠状態監視システムの第３の実施例のブロック図である。
【図１８】  被験者から収集されたＥＥＧ信号データのアーティファクトを検出するための図５の本発明の嗜眠状態検出システムに関連して使用される方法のブロック図である。
【図１９】  被験者の嗜眠状態測定値が被験者の作業がたぶんそこなわれているときを決定するために比較される嗜眠状態閾値を決定するために、図５の本発明の嗜眠状態検出システムに関連して使用される方法のブロック図である。
【図２０Ａ】  最初に被験者が警戒で視覚試験を実行する間、次に被験者が寝て睡眠する間の、人間の被験者の検査の２つの分離した期間の間、本発明の嗜眠状態監視システムの経験的な実施例によって生成された出力測定値を示すグラフである。
【図２０Ｂ】  出力測定値が実際に被験者の作業失敗を予測した、人間の被験者の試験の間、本発明の嗜眠状態監視システムの経験的な実施例によって生成された出力測定値を示すグラフである。
【図２０Ｃ】  出力測定値が実際に被験者の作業失敗を予測した、人間の被験者の試験の間、本発明の嗜眠状態監視システムの経験的な実施例によって生成された出力測定値を示すグラフである。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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