(57)【要約】複数のＥＥＧ取得および監視のためのシステム（１００）および方法（５００）を開示する。該システムは、ネットワークを介してセントラルステーション（８０）に接続される複数のＥＥＧ機（４０）を含む。複数のＥＥＧ機（４０）の各ＥＥＧ機（４０）は画面ページ（２００）の個別セルを有し、オペレータに各ＥＥＧ機（４０）を監視させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機からＥＥＧ記録を取得するシステムであって、
複数のＥＥＧ機であって、それぞれが複数のＥＥＧ信号を生成する複数の電極を備えるＥＥＧ機と、
ネットワークと、
処理エンジンと、データベースと、表示モニターとを備えるクライアントサイトであって、前記処理エンジンが前記各ＥＥＧ機からの前記複数のＥＥＧ信号のそれぞれを処理し、複数の処理されたＥＥＧ記録を生成するよう構成される、クライアントサイトと、
を備え、前記処理エンジンが、前記表示モニターでの表示用に表示ページの個別セルに前記各ＥＥＧ記録を表示する
システム。
【請求項２】
複数のトレンドが、前記表示ページの前記各個別セルに前記各ＥＥＧ記録に関して表示される請求項１によるシステム。
【請求項３】
前記処理エンジンが、新たな動作中のＥＥＧ機に個別セルを割り当てる請求項１によるシステム。
【請求項４】
前記処理エンジンが、複数のモード間を切り換えることができる請求項１によるシステム。
【請求項５】
前記処理エンジンが、前記各個別セルをリアルタイムで更新する請求項１によるシステム。
【請求項６】
前記処理エンジンが、ワンクリックにより動作中のＥＥＧ記録を開き、前記単独の個別セルで前記表示ページ全体を占有する請求項１によるシステム。
【請求項７】
前記処理エンジンがユーザインタフェースを割り当てる請求項１によるシステム。
【請求項８】
前記処理エンジンが、１つのセルの複数のパラメータのうちの１つのパラメータを、前記表示ページの他のセルの前記複数のパラメータに影響を及ぼさずに変更する請求項１によるシステム。
【請求項９】
前記処理エンジンが、前記表示ページの異なる開かれたＥＥＧ記録間を移動し、部分的なＥＥＧ記録へと移動し、ワンクリックにより動作中ＥＥＧ記録を開き、前記単独の個別セルで前記表示ページ全体を占有することを可能にする請求項１によるシステム。
【請求項１０】
前記処理エンジンが、前記表示ページでＥＥＧ記録全体を目視させる請求項１によるシステム。
【請求項１１】
前記複数のＥＥＧ機の各ＥＥＧ機が、前記複数の電極に接続されて前記複数のＥＥＧ信号からＥＥＧ記録を生成するプロセッサと、患者の近傍でＥＥＧ記録を表示するために前記プロセッサに接続されるディスプレイとをさらに備える請求項１によるシステム。
【請求項１２】
複数のＥＥＧ機を監視し、前記ＥＥＧ機の各々のＥＥＧ記録を取得する方法であって、
セントラルステーションから複数のＥＥＧ機を監視することであって、前記複数のＥＥＧ機のそれぞれが複数の電極、増幅器、プロセッサを備え、前記セントラルステーションがネットワークを介して前記複数のＥＥＧ機のそれぞれと通信することと、
前記複数のＥＥＧ機のうち各動作中のＥＥＧ機からＥＥＧ信号を取得することと、
前記ＥＥＧ信号を処理して、前記複数のＥＥＧ機のうち前記各動作中のＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録を生成することと、
前記複数のＥＥＧ機のうち前記各動作中のＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録のそれぞれをクライアント装置の表示ページの個別セルに表示することと、
を備える方法。
【請求項１３】
ネットワークを介して前記ＥＥＧ信号を前記クライアント装置の処理エンジンに送信し、前記複数のＥＥＧ機のうち前記各動作中のＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録を生成することをさらに備える請求項１２による方法。
【請求項１４】
前記ＥＥＧ機で各ＥＥＧ機の前記ＥＥＧ信号を処理して、前記複数のＥＥＧ機のうちの前記各動作中のＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録を生成することと、ネットワークを介して前記複数のＥＥＧ機のうち前記各動作中のＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録を前記クライアント装置に送信することと、をさらに備える請求項１２による方法。
【請求項１５】
前記表示ページの前記各個別セル内の前記各ＥＥＧ記録の複数のトレンドを表示することをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項１６】
新たな動作中のＥＥＧ機に個別セルを割り当てることをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項１７】
前記各個別セルで複数のモード間を切り換えることをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項１８】
前記各個別セルをリアルタイムで更新することをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項１９】
ワンクリックにより、動作中のＥＥＧ記録を開き、前記単独の個別セルで前記表示ページ全体を占有することをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項２０】
ユーザインタフェースを割り当てることをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項２１】
１つのセルの複数のパラメータのうちの１つのパラメータを、前記表示ページの他のセルの前記複数のパラメータに影響を及ぼさずに変更することをさらに備える請求項１４による方法。
【請求項２２】
前記表示ページの異なる開かれたＥＥＧ記録間を移動し、部分的ＥＥＧ記録へ移動することと、ワンクリックにより動作中のＥＥＧ記録を開いて、前記単独の個別セルで前記表示ページ全体を占有することと、をさらに備える請求項１４による方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、ＥＥＧデータの表示方法およびシステムに関する。より具体的には、本発明は複数のＥＥＧ機を取得および監視する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
脳波図（「ＥＥＧ」）は、大脳機能を評価するために人の脳の電気活動を測定および記録する診断ツールである。複数の電極が人の頭に装着され、配線によって機に接続される。該機は信号を増幅し、人の脳の電気活動を記録する。電気活動は、複数のニューロン全体の神経活動の合計によって生成される。これらのニューロンは小さな電界を生成する。これらの電界の総計が、人の頭上の電極が検出および記録することのできる電気読取値を形成する。ＥＥＧは複数のより単純な信号の重ね合わせである。正常な成人の場合、ＥＥＧ信号の振幅は通常１マイクロボルト〜１００マイクロボルトであり、ＥＥＧ信号は硬膜下電極で測定されるとき約１０〜２０ミリボルトである。電気信号の振幅と過渡動力の監視により、その基礎を成す人の神経活動および医学的症状に関する情報が得られる。
【０００３】
ＥＥＧは、てんかんを診断し、意識消失または認知症の問題を実証し、昏睡中の人の脳活動を実証し、睡眠障害を研究し、手術および追加の身体問題下での脳活動を監視するために実行される。
【０００４】
複数の電極（通常１７〜２１、ただし、７０以上の基準位置がある）がＥＥＧ中に人の頭に装着される。電極は、耳たぶまたは人の脳領域に対する電極位置によって参照符が付与される。参照符は以下の通りである。Ｆ＝前額；Ｆｐ＝前頭；Ｔ＝側頭；Ｃ＝中央；Ｐ＝頭頂；Ｏ＝後頭；Ａ＝耳（耳電極）。数字を用いて位置がさらに狭められ、「ｚ」は人の頭の中心線の電極位置を指す。心電図（「ＥＫＧ」）をＥＥＧディスプレイに表示することもできる。
【０００５】
ＥＥＧは、モンタージュと呼ばれる電極の様々な組み合わせを用いて、異なる増幅器からの脳波を記録する。概して、モンタージュは、大脳皮質にわたってＥＥＧの空間分布の明確な映像を提供するように作製される。モンタージュは記録電極の空間アレイから得られる電気マップであり、好ましくは特定の時点で調査される電極の特定の組み合わせを指す。
【０００６】
双極モンタージュでは、連続対の電極は、１つのチャネルの電極入力２を次のチャネルの入力１に接続することによって関連付けられるため、隣接チャネルは共通する１つの電極を有する。電極の双極チェーンは、前から後ろ（縦方向）あるいは左から右（横方向）に接続することができる。双極モンタージュでは、２つの動作中電極位置間の信号が比較されて、記録される活動差を生む。別の種類のモンタージュは基準モンタージュまたは単極モンタージュである。基準モンタージュでは、各種電極が各増幅器の入力１に接続され、基準電極が各増幅器の入力２に接続される。基準モンタージュでは、信号が動作中電極位置で収集され、共通基準電極と比較される。
【０００７】
基準モンタージュは波形の真の振幅および形態の判定に適する。一時的電極の場合、ＣＺは通常、適切な頭皮の基準となる。
【０００８】
電気活動の出所の位置を特定できること（「定位」）は、ＥＥＧの分析能力にとって重要である。双極モンタージュにおける正常または異常脳波の定位は通常、「位相反転」、つまり対向方向を向くチェーン内での２つのチャネルの偏位、を特定することによって達成される。基準モンタージュでは、全チャネルが同一方向の偏位を示すことができる。動作中電極での電気活動が基準電極での活動と比較して正である場合、偏位は下向きである。電気活動が基準電極と同一である電極は、全く偏位を示さない。概して、最大上向き偏位を有する電極は、基準モンタージュで最大の負活動を表す。
【０００９】
パターンの中には人の発作に向かう傾向を示すものもある。医師はこれらの波を「てんかん様異常」または「てんかん波」と称することがある。これには、棘波、鋭波、棘徐波などが含まれる。左側頭葉などの脳の特定領域における棘波および鋭波は、部分的発作がその領域から発生している可能性があることを示す。一方、主に一般化されているてんかんは、特に棘徐波が脳の両半球で同時に始まっているのであれば、両半球にわたって広範に広がっている棘徐波によって示唆される。
【００１０】
脳波には、アルファ波、ベータ波、デルタ波、シータ波、ガンマ波といったいくつかの種類がある。アルファ波の周波数は８〜１２ヘルツ（「Ｈｚ」）である。アルファ波は通常、人がリラックスしているとき、あるいは目を閉じているが精神的には警戒している覚醒状態のときに発見される。アルファ波は、人の目が開いている、あるいは人が集中しているときに停止する。ベータ波は１３Ｈｚ〜３０Ｈｚの周波数を有する。ベータ波は通常、人が警戒している、考えている、動揺している、あるいは特定の薬剤を多量に摂取しているときに発見される。デルタ波は３Ｈｚ未満の周波数を有する。デルタ波は通常、人が眠っている（非ＲＥＭまたは無夢睡眠）、あるいは幼児であるときにのみ発見される。シータ波は４Ｈｚ〜７Ｈｚの周波数を有する。シータ波は通常、人が眠っている（夢またはＲＥＭ睡眠）、あるいは幼児であるときにのみ発見される。ガンマ波は３０Ｈｚ〜１００Ｈｚの周波数を有する。ガンマ波は通常、高度な心的活動および運動機能を発揮中に発見される。
【００１１】
以下の定義を本明細書で使用する。
【００１２】
「振幅」は、谷から最大ピーク（負または正）までで測定される垂直距離を指す。振幅は、ニューロン母集団のサイズと、成分生成中の始動同時性に関する情報を表す。
【００１３】
「アナログ−デジタル変換」という文言は、アナログ信号が、さらなる処理のためにコンピュータに記憶されるデジタル信号に変換されることを指す。アナログ信号は「実世界」信号（たとえば、脳波図、心電図、または電気眼位図などの生理学的信号）である。コンピュータに記憶し、操作されるために、これらの信号は、コンピュータが理解できる離散的デジタル形式に変換しなければならない。
【００１４】
「アーチファクト」はＥＥＧによって頭皮に沿って検出されるが、非大脳由来である電気信号である。アートファクトには患者関連のアーチファクト（たとえば、運動、発汗、ＥＣＧ、眼球運動）と技術上のアーチファクト（５０／６０Ｈｚアーチファクト、ケーブル移動、電極ペースト関連）とがある。
【００１５】
「作動増幅器」という文言は、電気生理学的機器にとってのキーを指す。増幅器は２つの入力間の差を拡大させる（電極対につき１つの増幅器）。
【００１６】
「期間」は、電圧変化の開始から基準線への回帰までの時間間隔を指す。また、成分生成に含まれるニューロンの同期始動の測定でもある。
【００１７】
「電極」は、回路の非金属部分との電気的接触を確立するために使用される導体を指す。ＥＥＧ電極は、通常は塩化銀で被覆されたステンレス鋼、すず、金、または銀製の小金属ディスクである。電極は頭皮の特定の位置に配置される。
【００１８】
「電極ゲル」は電極の可鍛性拡張部としての役割を果たすため、電極リードが移動してもアーチファクトが生じにくい。ゲルは皮膚接触を最大化し、皮膚を通しての低抵抗記録を可能にする。
【００１９】
「電極配置」（１０／２０システム）という文言は、従来のＥＥＧ記録用の頭皮電極の標準配置を指す。このシステムの本質は、鼻根点−外後頭隆起点間と固定点間の範囲を１０／２０％で分割する。これらの固定点は前頭（Ｆｐ）、中央（Ｃ）、頭頂（Ｐ）、後頭（Ｏ）、側頭（Ｔ）と表示される。中心線電極は、ゼロを表す下付文字ｚで表示される。奇数は左半球の点に対する下付文字として、偶数は右半球の点に対する下付文字として使用される。
【００２０】
「脳波図」または「ＥＥＧ」は、脳波計を用いて行われる、頭皮から脳の電気活動を記録することによる脳波の追跡を指す。
【００２１】
「脳波計」は、脳波（脳造影図とも称される）を検出および記録する装置を指す。
【００２２】
「てんかん様」は、てんかんに類似することを指す。
【００２３】
「フィルタリング」は、信号から不所望の周波数を除去するプロセスを指す。
【００２４】
「フィルタ」は信号の周波数成分を変更する装置である。
【００２５】
「モンタージュ」は電極の配置を意味する。ＥＥＧは双極モンタージュまたは基準モンタージュのいずれかで監視することができる。双極とは、１つのチャネルに２つの電極が存在するため、チャネル毎に基準電極があることを意味する。基準モンタージュとは、全チャネルに共通する基準電極があることを意味する。
【００２６】
「形態」は波形の形状を指す。波またはＥＥＧパターンの形状は、波形を構成するように結合する周波数と、位相および電圧関係によって決定される。波パターンは、１つの優勢活動から成るように見える個別のＥＥＧ活動である「単形」、複雑な波形を形成するように結合する複数の周波数から成る個々のＥＥＧ活動である「多形」、正弦波に似た「正弦」（単形活動はふつう正弦波である）、背景活動と明確に異なる独立した波またはパターンである「過渡」として説明することができる。
【００２７】
「棘波」は、明白なピークと２０〜７０未満ｍｓｅｃの期間とを有する過渡信号を指す。
【００２８】
「鋭波」という文言は、明白なピークと７０〜２００ｍｓｅｃの期間とを有する過渡信号を指す。
【００２９】
「神経回路網アルゴリズム」という文言は、てんかん様異常である確率が高い急峻な過渡信号を特定するアルゴリズムを指す。
【００３０】
「ノイズ」は所望の信号を変更する不所望の信号を指す。ノイズは複数のソースを有する可能性がある。
【００３１】
「定期性」は、パターンまたは要素の時間分布（たとえば、幾分規則的な間隔での特定のＥＥＧ活動の出現）を指す。活動は、一般化、局所化、または、側方化させることができる。
【００３２】
ＥＥＧエポックは、時間と周波数の関数であるＥＧ信号の振幅である。
【００３３】
病院などの施設にはＥＥＧ記録を読み出すのに熟練した技術者が１人しかいない場合があるため、単独の場所から複数のＥＥＧ機を監視できることが必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３４】
本発明は、中央位置で複数のＥＥＧ機のＥＥＧ記録を監視および分析することを提供する。複数のＥＥＧ機を監視するが、本発明は各ＥＥＧ記録を独立して、他のＥＥＧ記録に影響を及ぼさずに監視することができる。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
本発明の１側面は、複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得する方法である。該方法は、セントラルステーションから複数のＥＥＧ機を監視することを含む。複数のＥＥＧ機はそれぞれ、複数の電極、増幅器、プロセッサを備える。セントラルステーションは、ネットワークを介して複数のＥＥＧ機のそれぞれと通信する。該方法は、複数のＥＥＧ機の各動作中ＥＥＧ機からＥＥＧ信号を取得することをさらに含む。該方法は、ＥＥＧ信号を処理して、複数のＥＥＧ機のうち各動作中ＥＥＧ機に関する処理されたＥＥＧ記録を生成することをさらに含む。該方法は、クライアント装置の表示ページの個別セルにおいて、複数のＥＥＧ機のうち各動作中ＥＥＧ機に関する処理されたＥＥＧ記録をそれぞれ表示することをさらに含む。
【００３６】
本発明の別の側面は、複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得するシステムである。該システムは、複数のＥＥＧ機、ネットワーク、クライアントサイトを含む。各ＥＥＧ機は、複数のＥＥＧ信号を生成する複数の電極を備える。クライアントサイトは処理エンジン、データベース、表示モニターを備える。処理エンジンは、各ＥＥＧ機からの複数のＥＥＧ信号の各々を処理し、複数の処理されたＥＥＧ記録を生成するように構成される。処理エンジンは、表示モニターでの表示用に表示ページの個別セルに各ＥＥＧ記録を表示するよう構成される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得するシステムのブロック図である。
【図２】複数のＥＥＧ機を監視する複数セル表示ページの図である。
【図２Ａ】図２の破線ボックス２Ａの拡大図である。
【図３】複数のＥＥＧ機を監視する単独セル表示ページの図である。
【図３Ａ】図３の破線ボックス３Ａの拡大図である。
【図３Ｂ】図３の破線ボックス３Ｂの拡大図である。
【図４】複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得するシステムのブロック図である。
【図５】複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
図１に示すように、複数のＥＥＧ機（ＥＥＧ装置）を監視し、各ＥＥＧ装置のＥＥＧ記録を取得するシステム全体を１００で示す。システム１００は複数のＥＥＧ機４０、ネットワーク、セントラルステーション８０を備える。好ましくは、各ＥＥＧ機４０は、セントラルステーション８０と共に単独の施設内に配置される。もしくは、各ＥＥＧ機４０は様々な施設に配置され、ネットワークを介してセントラルステーションに接続される。
【００３９】
システム１００は、セントラルステーション８０で、複数のＥＥＧ機４０を監視し、各動作中ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得することができる。
【００４０】
各ＥＥＧ機４０は好ましくは、複数の電極３０、増幅器４２、プロセッサ４１、ディスプレイ５１を備える。図２は、ＥＥＧの自動アーチファクトフィルタリングのためのユーザインタフェース用システム２０を示す。患者１５は、ＥＥＧ機素子４０に接続された電極３５からの配線３８で患者の頭に装着される複数の電極３５ａ〜３５ｃを有する電極キャップ３１を身につけ、ＥＥＧ機素子４０は、信号をプロセッサを備えるコンピュータ４１へと増幅する増幅器４２を有し、プロセッサは電極３５からの信号を分析してＥＥＧ記録５１を生成し、該記録はディスプレイ５０に表示することができる。本発明で利用される電極は、Ｗｉｌｓｏｎらの米国特許第８１１２１４１号「ＥＥＧ電極の迅速押圧方法および装置」により詳細に説明されており、同特許は引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。ＥＥＧは自動アーチファクトフィルタリングのために最適化される。その後、ＥＥＧ記録は神経回路網アルゴリズムを用いて処理され、表示用に解析される処理済みＥＥＧ記録を生成する。
【００４１】
セントラルステーション８０のクライアント装置は好ましくは、セントラルステーション８０の表示モニターでの表示用に、表示ページの個別セルに各ＥＥＧ機４０の各ＥＥＧ記録を表示するＥＥＧ処理エンジンを有する。処理エンジンは好ましくは、表示ページの各個別セルに各ＥＥＧ記録の複数のトレンドを表示するように構成される。処理エンジンは好ましくは、新たな動作中ＥＥＧ機に個別セルを割り当てるように構成される。処理エンジンは好ましくは、複数のモード間での切換を可能とするように構成される。処理エンジンは好ましくは、各個別セルをリアルタイムで更新するように構成される。処理エンジンは好ましくは、ワンクリックで動作中ＥＥＧ記録を開き、単独の個別セルで表示ページ全体を占有するように構成される。処理エンジンは好ましくは、ユーザインタフェースを割り当てるように構成される。処理エンジンは好ましくは、１つのセルの複数のパラメータのパラメータを、表示ページ上の他のセルの複数のパラメータに影響を及ぼさずに変更するように構成される。処理エンジンは好ましくは、表示ページ上の異なる開かれたＥＥＧ記録間を移動し、部分的ＥＥＧ記録まで移動するように構成される。処理エンジンは好ましくは、表示ページでＥＥＧ記録全体を目視できるように構成される。
【００４２】
ＥＥＧ記録の分析についての追加の説明は、２０１２年９月１５日に提出されたＷｉｌｓｏｎらの米国特許出願第１３／６２０８５５号「ＥＥＧ記録の分析方法およびシステム」に記載されており、同出願は引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００４３】
患者は、プロセッサへの信号を増幅する増幅器に接続された電極からの配線によって患者の頭に装着される複数の電極を有し、プロセッサは電極からの信号を分析して、ＥＥＧ記録を作製するのに使用される。脳は、患者の頭の様々な地点で異なる信号を生成する。複数の電極が患者の頭に配置される。ＣＺサイトが中心である。電極の数は、ＥＥＧのチャネル数を決定する。チャネル数が多いほど、患者の脳活動が詳細に表される。好ましくは、ＥＥＧ機素子４０の各増幅器４２が患者１５の頭に装着される２つの電極３５に対応する。ＥＥＧ機素子４０からの出力は、２つの電極によって検出される電気活動の差である。電極対が相互に近くなるほど、ＥＥＧ機素子４０によって記録される脳波の差が小さくなるため、各電極の配置はＥＥＧ記録にとって重要である。本発明で利用される電極は、Ｗｉｌｓｏｎらの米国特許第８１１２１４１号の「ＥＥＧ電極の迅速押圧方法および装置」により詳細に説明されており、同特許は引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００４４】
図２は表示ページ２００の図である。図２に示すように、この表示ページ２０は６つの個別セルを有し、各セルがネットワークを介してクライアント装置に接続される個々のＥＥＧ機４０を表す。各個別セルは、各ＥＥＧ機からの各ＥＥＧ記録の異なるトレンドを表示することができる。図２Ａに示すように、表示ページ２００の個別セルは、ＥＥＧ記録の複数のトレンドを表示する。
【００４５】
図２Ａに示すように、複数のトレンドは個別セル毎に異なっていてもよい。アーチファクト強度トレンド１１０ａが一連の水平線として示される。図示される複数の水平線は、筋肉アーチファクトに関する水平線、咀嚼アーチファクトに関する、水平線、垂直眼球運動アーチファクトに関する水平線、水平眼球運動アーチファクトに関する水平線を備える。当業者であれば、より多いまたは少ない水平線を、本発明の範囲と精神から逸脱せずに使用できると認識するであろう。
【００４６】
図２Ａの上側個別セルには、発作確率トレンド１２０ａ、律動スペクトログラム、左半球トレンド１３０ａ、律動スペクトログラム、右半球トレンド１４０ａ、ＦＦＴスペクトログラム左半球トレンド１５０ａ、ＦＦＴスペクトログラム右半球トレンド１６０ａ、非対称相対スペクトログラムトレンド１７０ａ、非対称絶対的指標トレンド１８０ａ、ＥＥＧトレンド１９０ａ、抑制部分、左半球および右半球トレンド２１０ａも示される。
【００４７】
図２Ａには別の個別セルのトレンドも示され、発作確率トレンド１２０ｂ、律動スペクトログラム、左半球トレンド１３０ｂ、律動スペクトログラム、右半球トレンド１４０ｂ、ＦＦＴスペクトログラム左半球トレンド１５０ｂ、ＦＦＴスペクトログラム右半球トレンド１６０ｂ、非対称相対スペクトログラムトレンド１７０ｂ、非対称絶対的指標トレンド１８０ｂ、ＥＥＧトレンド１９０ｂ、抑制部分、左半球および右半球トレンド２１０ｂを含む。
【００４８】
表示ページ２００が示すように、上側個別セルのアーチファクト強度トレンド１１０ａは、表示ページ２００の下側個別セルのアーチファクト強度トレンド１１０ｂよりもアーチファクト量がずっと大きい。
【００４９】
律動スペクトログラムにより、単独画像での発作の進展を見ることができる。律動スペクトログラムは、ＥＥＧ記録において各周波数で存在する律動量を測定する。
【００５０】
発作確率トレンドは、一定期間にわたる発作活動の算出された確率を示す。発作確率トレンドは検出された発作の期間を示し、発作検出遮断周波数に達しないが、まだ参照し続けるべき記録領域を示唆する。他のトレンドと共に表示される際、発作確率トレンドはＥＥＧにおける定量変化の包括的ビューを提供する。
【００５１】
単独セルの全表示ページビューを図３に示す。処理エンジンはワンクリックで、表示ページ上で複数の個別セルから単独の個別セルの全画面ビューに変更することができる。よって、図３Ａおよび３Ｂに示すように、１個別セルのリアルタイムＥＥＧ記録およびトレンドが、１表示ページに表示される。
【００５２】
複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機からＥＥＧ記録を取得するシステム４００を図４に示す。システム１００は、複数のＥＥＧ機４０、ネットワーク４５０（好ましくはローカルエリアネットワーク）、クライアントサイト４２５、ＥＥＧ記録を記憶するデータベース４２０を備える。好ましくは、各ＥＥＧ機４０は、セントラルステーション８０とともに１つの施設内に配置される。もしくは、各ＥＥＧ機４０は各種施設に配置され、ネットワークを介してセントラルステーションに接続される。
【００５３】
複数のＥＥＧ機を監視し、各ＥＥＧ機のＥＥＧ記録を取得する方法５００を図５に示す。ブロック５０１で、複数のＥＥＧ機がセントラルステーションから監視される。複数のＥＥＧ機はそれぞれ、複数の電極、増幅器、プロセッサを備える。セントラルステーションは、ネットワークを介して複数のＥＥＧ機のそれぞれと通信する。ブロック５０２で、ＥＥＧ信号が複数のＥＥＧ機のうち各動作中ＥＥＧ機から取得される。ブロック５０３で、ＥＥＧ信号が処理され、複数のＥＥＧ機のうち各動作中ＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録を生成する。ブロック５０４で、複数のＥＥＧ機のうち各動作中ＥＥＧ機の処理されたＥＥＧ記録がそれぞれ、クライアント装置における表示モニターの表示ページの個別セルに表示される。
【００５４】
ＥＥＧは自動アーチファクトフィルタリングのために最適化される。その後、ＥＥＧ記録は神経回路網アルゴリズムを使用して処理され、表示用に分析される処理済みＥＥＧ記録を生成する。ＥＥＧ記録の取得中、処理エンジンはＥＥＧ波形を連続的に分析し、チャネル毎に大半の種類の電極アーチファクトの存在を判定する。人間の読み手と同様、処理エンジンは、ＥＥＧ軌跡の複数の特徴を分析することによってアーチファクトを検出する。好適なアーチファクト検出はインピーダンスチェックとは無関係である。取得中、処理は、電極アーチファクトを探す受信チャネルを監視する。アーチファクトは検出されると、自動的に発作検出プロセスから除去され、任意でディスプレイからも除去される。この結果、これまでの生成物と比べて、ずっと高レベルな発作検出精度が達成され、トレンドを読み取りやすい。
【００５５】
ＥＥＧからアーチファクトを除去するアルゴリズムは通常、ＣＣＡ（正準相関分析）やＩＣＡ（独立成分分析）などのブラインド信号源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムを使用して、１セットのチャネルからの信号を１セットの成分波または「ソース」に変換する。
【００５６】
１例では、ＢＳＳ−ＣＣＡと称されるアルゴリズムを用いて、ＥＥＧから筋肉活動の影響を除去する。記録されたモンタージュにアルゴリズムを使用すると、最適な結果が得られない場合が多い。この場合、基準電極が国際１０−２０基準におけるＣＺなどの頭頂電極の１つであるモンタージュを使用することが大抵は最適である。このアルゴリズムによると、記録されたモンタージュは、アーチファクト除去前にまずＣＺ基準モンタージュに変換される。ＣＺで信号が最適な選択でないことを示す場合、アルゴリズムは適切な電極を見つけるため、利用可能な基準電極のリストを参照する。
【００５７】
ユーザ選択モンタージュで直接ＢＳＳ−ＣＣＡを実行することができる。しかしながら、これには２つの問題がある。第１に、これには、ユーザによって目視のために選択される各モンタージュで高額なアーチファクト除去プロセスを実行する必要がある。第２に、アーチファクト除去はモンタージュ毎に変動し、ユーザが最適基準を用いて基準モンタージュを選択する場合にのみ最適となる。ＥＥＧを目視するために必要なモンタージュはアーチファクト除去にとって最適なモンタージュと一致しない場合が多いので、これは適切な解決策ではない。
【図１】
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【図２】
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【図２Ａ】
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【図３】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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