以下のシステムを含む神経学的エピソードの発生を検出するためのモニタリング又は予測装置:神経学的に導出された信号のデジタル表現である入力の、神経学的な電気的入力、デジタル信号をデジタルデータ列に変換するコンバータ、デジタルデータ列で繰り返し発生するパターンを識別するためのパターンアナライザ、及びモニタから出力されるパターン由来のパラメータに従属する神経学的活動の発生や発生の可能性の指標となる、パターン由来のパラメータを測定するためのモニタ。パターン由来のパラメータが、デジタルデータ列において繰り返し発生するパターンカウントもしくは割合に関連する、請求項1に係るシステム。データ取得および解析システムには、以下を含む:神経学的に導出された信号のデジタル表現から成る、神経学的な電気的入力、デジタル信号をデジタルデータ列に変換するコンバータ、デジタルデータ列で繰り返し発生するパターンを識別するためのパターンアナライザ、及びモニタから出力されるデジタルデータ列において繰り返し発生するパターンカウントもしくは割合に関連する、パターン由来のパラメータに従属する神経学的活動の発生や発生の可能性の指標となる、パターン由来のパラメータを測定するためのモニタ。デジタルデータ列が文字データ列である前述のすべての請求項に係るシステムは、2進法のデータ列もしくは16進法のデータ列である。前述のすべての請求項に係るシステムは、さらに脳の一部を刺激するための神経刺激発生装置を含む。神経学的エピソードの発生を検出する方法は、以下を含む:神経学的に導出された信号のデジタル表現から成る、神経学的な電気的インプットの受信、デジタル信号のデジタルデータ列への変換、デジタルデータ列において繰り返し発生するパターンの特定、デジタルデータ列において繰り返し発生するパターンカウントもしくは割合に関連するパターン由来のパラメータの監視、及びパターン由来のパラメータに従属する神経学的活動の発生もしくは発生の可能性の指標となる出力の提供。請求項6の方法には、さらに以下を含む:デジタル信号がデジタルデータ列に変換されたときの電気信号の加重。請求項6又は7の方法には、さらに以下を含む:ビット長が6、7、8、9又は10ビットのデジタルデータ列のサンプリング。請求項6から8の方法には、さらに以下を含む:パターンに由来するパラメータの変化率の監視。請求項6から9の方法には、さらに以下を含む:有意に繰り返し発生するパターンのカウント。請求項6から10の方法には、さらに以下を含む:有意に繰り返し発生するパターン数から、ヌル信号と特定されたデータ列のパターンを除外する。請求項6から11の方法には、さらに以下を含む:神経学的エピソードの検出や同定。請求項6から12のすべての方法において、神経学的活動の発生もしくは発生の可能性の指標となる出力は、以下のいずれかに基づいて判断される。内部保存された過去のパターン数との比率の解析、又はモニタリング装置による処理及び所定のしきい値との比較。請求項13の方法において、所定のしきい値は既知の経験則、神経回路網及び/又は人工知能技術を用いてユーザープロファイルから取得されるか、有意なパターンの合計数及び/又は検出された有意なパターンの割合によって決定される。請求項5から14の方法には、さらに以下を含む:神経刺激発生装置を用いた脳の一部の刺激。本発明の一実施形態は、神経信号をモニタリングや予測する装置である。この装置は、脳から神経活動を示す信号を受信するのに適している一つ以上のセンサからの入力を受信する。電極や電気的接触は、脳から神経活動を検出するセンサ、すなわち神経活動センサの好ましい形態である。便宜上、本仕様においては、神経活動センサは電極または電気的接触を意味するが、神経活動の検出または導出を行う非電気的センサを電気的センサの代替もしくは同等のものとして使用することも可能である。入力として使用する場合と同様に、電気的接触は脳の一部もしくは部分に神経刺激を与えるための出力として構成される場合がある。電極の設置および固定には慣例がありFIG.1及び2を参照、この点についてはここではこれ以上議論しない。脳から発生される電気信号には、律動的なパターンや異常が含まれる。ランダムに発生し、律動的な信号パターンと一致しない電気的信号を、異常とする。電気的信号の中の律動的なパターンに対する異常の割合が増加すると、てんかん発作などの神経学的エピソードの可能性が高まることは、本発明の前提の一つである。この関係は、FIG.3にて図示されている。シグネチャなど、個々の異常についての特異的同定は、てんかん発作などの神経学的事象の可能性の予測や監視の有益な情報を提供するのに必要となる訳ではない。しかし、特定の異常が神経学的事象の発生の指標となることもある。信号処理技術を使用してパターンを検出したり、通常の状態を示すパターンを特定するパターン比を作成したり、これらのパターンを用いててんかん発作中の状態を区別したりする一方で、信号パターンの異なるクラスを区別するのに、より観察的な技術も用いることができる。EEGから受信した電気的信号は、浮動小数点データとして受信される。浮動小数点データは、その後、ユーザーによって事前設定もしくは制御することができる所定の特性に従い、デジタル化および加重される。FIG.11は、浮動小数点データから取得された加重グラフを示す。FIG.11において、電気測定値は毎秒256のレートで取得されている。FIG.11の太線は、患者の通常時に取得した、デジタル化および加重された浮動小数点データを表す。細線は、同一患者の発作前および発作中に取得された電気計測値を表す。浮動小数点データの処理には、完全に同一のスケーリングおよび加重が用いられている。FIG.11からは、通常時、電気測定値はほぼ律動的な性質を示すことが明確に読み取れる。発作中には、電気測定値がより不安定になっていることが明らかである。律動的な電気測定値は通常時の特性であり、疑似ランダムな電気測定値が発作時の特性であるということが、このデータの所見から観測できる。これらの特性は、電気的処理/信号処理により、患者が通常状態にあるのか、発作状態にあるのかの可能性を判断するのに使用することができる。電気測定値の特性がほぼ律動的なパターンから逸脱する場合、この逸脱を患者が通常の状態から発作状態に移行しつつあることを警告するトリガとして使用することができる。本発明の実施形態は、しきい値の決定を行うために複数の測定を採用しており、これらの測定の一部を以下に説明する。本発明は、特定のパターンに由来するパラメータのプロファイルに応じてしきい値化したり反応したりする、パターン由来のパラメータに基づき判断を行う。したがって、パターン由来のパラメータが所定しきい値又は獲得しきい値を超えたり、下回ったりする場合は、上記指標および与えられた指標に対応して判断される。同様に、パターン由来のパラメータはプロファイル化が可能であり、パラメータが逸脱などの特定の傾向を示した場合には、与えられた指標に対応して判断される。パターン由来のパラメータは、デジタルデータ列で繰り返し発生する一つ以上のパターンに関する情報を提供する、デジタルデータ列の観察または操作によって生成されるパラメータである。パターン由来のパラメータの例は以下のとおりである。データ実行で特定されるパターン数、特定の長さのパターンの全データペイロードに対する割合、これらの組み合わせ、パターン由来のパラメータのプロファイルやシグネチャを含む特定のパターン由来パラメータの変化率のモニタリングなど。パターン由来のパラメータのしきい値やプロファイルは、モニタリングや予測システムによって学習できるほか、モニタされるユーザーの個々の特性に応じて変化させることができる。モニタの学習には、既知の経験則、神経回路網、および人工知能技術が使用される。信号の収集と解析システムの基本的な実施形態は、デジタル形式もしくはアナログからデジタルに変換するいずれかの神経活動信号を取得し、信号を文字列に置き替える。文字列は2進法、16進法、又は他のベースで表される。16進法を構成する一連の文字は、文字0...9、A...Fの文字列が好ましい。重要なことは、文字が特性のパターンを表せることである。所定のビット長またはニブル長のスライディングウィンドウは、データ列上に配置され、ウィンドウ内にあるデータ文字はパターンであるとみなされる。パターン及びパターンのさらなる出現数は記録され、ウィンドウは全データ列上にスライドされる。ウィンドウは、データ列のビット毎に進むことも可能であるが、複数のビットもしくは潜在的には疑似ランダム的に進むこともある。基本的に、システムは各パターンの出現回数を数え、パターン数に基づいてさまざまなデータのパラメータや特性付けの作成を行う。パターン数の変化は、脳が発作前もしくは発作中であるかどうかの指標を提供するために示される。また、このシステムは、パターン数に由来するパラメータ又は特性に基づいた発作状態発生の兆候を表す出力を備えている。モニタリングや予測システムの最も基本的な実施形態は、パターン数と神経活動の変化の間にみられる関係を用いて、てんかん発作などの兆候である神経活動の変化を示すパターン数に変わったかどうかを判断する解析に基づき、ユーザーに警告を与えるモニタリングや予測システムを提供することである。解析は、内部保存された過去のパターン数の比に基づいて、あるいはその場でモニタリングや予測装置によって処理することが可能で、受信データやユーザーによって異なるパラメータの所定のしきい値と比較される。モニタリングや予測システムの出力は、有線出力、無線出力、Bluetooth登録商標出力、光出力、オーディオ出力またはその他の装置によって行い、ユーザーに警告を与えたりレポートを行ったりする。特に好ましい方法は、継続的に警報状態を通知する信号機のインジケータを使用したものである。インジケータの状態は、発作の発生リスクの兆候がない場合には緑色になり、発作の発生リスクがある場合には黄色に変わる。赤色に変化したときは、発作が起こる直前か発作中であることを示す。モニタリングや予測装置は、頭蓋冠の一部の形状をしたEEG電極、又は頭蓋骨に配置または取り付けられる電極の配列など、一つ以上の神経活動センサへの入力接続を備えた電子ハードウェアとして構成される。装置は、ヘッドギアに装備するか頭蓋骨上に取り付けるなどして、モニタリングや予測装置から各センサへの経路もしくは距離ができる限り短くなるようにすることが好ましい。装置は、内部電源を装備していることが好ましいが、外部電源に接続することも可能である。FIG.4に示すとおり、本発明の一実施形態におけるモニタリングや予測装置1には、その機能性によって定義された複数のモジュールが含まれる。さまざまな実施形態におけるモジュールは以下のとおり。すべてのモジュールがモニタリングや予測装置の共有ハウジングに含まれているもの、又はいくつかのモジュールが頭蓋骨または身体に配置されたモニタリングや予測装置から離れた場所にあり、有線または無線接続によって接続されているもののいずれか。モニタリングや予測装置1は、4つの基本的なモジュールによって構成される。センサから神経活動を表す入力信号を受信するシグナルソーシングモジュール2、サンプリングされた信号を受信しデータ列を作成する前処理モジュール3、データ列を解析し繰り返しのパターンを表示するパターン検索モジュール4、パターンを解析し分析されたパターンに応じてモニタ及び/又はプレディクタ出力を生成するパターンモニタモジュール5。FIG.14は、様々な状態の患者から採取された利用可能な過去のEEGデータたいていは正常もしくは異常のいずれかで、異常は発作前もしくは発作状態を示すのケースリストである。本装置のさらなる実施形態において、FIG.4で示すとおり、脳のある部分への電気的もしくはその他の刺激を与えるために神経スティミュレータが使用される。刺激は、装置のモニタ及び/又はプレディクタ出力に対応して供給されるものが好ましい。FIG.15は、ケース7における生データ及び処理データを示す。生データは、デジタル化および加重される前に取得された、EEGのオリジナルの浮動小数点データから成る。処理データは、パターンを誘導することが可能なデジタル化および加重されたデータを表す16進法の文字を示す。FIG.16は、発作中に取得されたデータにおいて、ケース7の実行13で特定されたパターンを示す。ファイルのサイズは40732ビットで、10ニブルパターンが4156パターン特定され、36576の異常が特定されず残り、密度異常性もしくは比率は89.9となった。FIG.17は、ケース7の同一患者が通常の状態時に取得したデータで、ケース7の実行14の結果を示す。同様に、ファイルのサイズは40732ビットで、39090パターンが特定され、1642の異常が特定されずに残り、密度異常性もしくは比率は4.03となった。これは、パターン/密度異常性や比率の直接的な違いとなり、通常の状態もしくは発作が発生している時に取得されたデータ信号の即時特性評価が可能となる。発作の発生中に存在する異常割合は、通常の状態で存在する異常割合に比べてはるかに大きい。しきい値は、例えばリアルタイムで10秒の測定値を継続的に監視し、パターン比やパターンがしきい値を超えているか、又はしきい値内であるかの判断を下し、さらにこのパターン由来のパラメータのモニタリングに対応してアラートや予測を行うことができるモニタリングや予測装置によって判断又は獲得することができる。従来のパターン解析およびパターン派生メカニズムにより、パターンの派生、特定、カウント、監視を行うことができる。FIG.5は、モジュールを介してライブデータをストリーミングしたり格納されたデータを実行したりする機能を備えた、より大規模でより詳細なネットワークの一部であるモニタリングや予測装置1のモジュール2、3、4、5を示す。FIG.4については、シグナルソーシングモジュール2は、EGG電極から神経活動の入力信号アナログ信号としてを受信するために、増幅器100もしくは前置増幅器を備える。増幅器のダウンストリームには、アナログからデジタルへのコンバータ105又は多重化されたアナログからデジタルへのコンバータがあり、サンプリング周波数fsで作動し、電極10からの各増幅EGG信号を入力として有する。アナログからデジタルコンバータ110へサンプリングされた出力は、HEXコンバータにより16進法に変換されたバイナリ文字列である。16進法の使用は、モニタリングしている信号でのパターンの存在を可視化したり、直接的な理解を得たりするのに特に有効である。アナログからデジタルへのコンバータは、単一ニューロン及び局所電場電位LFP信号に対し、EEGでは128-512Hz、ECoGでは10-3-Hzの典型的なサンプリング周波数fsで使用される。適用に応じて、変換により816ビットのデータとなる可能性がある。ソフトウェア及びマイクロコントローラハードウェアの格納時に、この情報は最も低いレベルでは2進法で表されるが、抽象概念における高いレベルでは、16進法HEXで表される。したがって、データは既に英数字形式で提供されている。六角形的な出力は、この例においてはN-gramモデルで構成されている、パターン検索モジュール4に送られる。さらに、データを2DDは整数で除算して低減されたデータ形式になるようにし、データ表現の損失レベルを調整することができる。言い換えると、16ビット数をD=8で除算することにより、8ビット数に低減する。パターン検索モジュール4におけるN-gramプロセスは、信号中のすべてのパターンを抽出する。パターンが抽出されると、有意のパターン数がカウントされる。有意なパターンとは、2回以上発生したパターンであるが、その他のしきい値制限が選択でき、異なるパターンサイズに変更することができる場合がある。より大きなパターンサイズ、すなわち列長の長いパターンの繰り返しはより少なくなる。パターン数は監視され、パターンモニタに保存されている過去に派生したしきい値を下回った場合、パターンモニタが状態の変化を出力する。有意なパターン数は次の二つの方法によって定量化される。1すべてのパターンの合計出現回数から有意なパターン数をはずす、及び2合計パターン数から割合が有意であったパターンを抜き出す。前者は結果の下に表示されており、後者の方法による定量化は同様の結果となったため、ここでは表示しない。これらのパターン数は、現在の解析ウィンドウと発作状態時の以前のウィンドウ間の比率として定量化することができる。16進法による出力は、サンプリングされ、パターンが特定され、カウントされたものである。FIG.6において、6A、6B、6C、及び6Dの4連の結果がある。NC列は、神経学的事象以前に取得されたデータである発作前。ANC2列は、発作開始時および事象発生中発作中に取得されたデータであるFIG.6の表下部のタイミングダイアグラムを参照。6Aは、処理していない結果である。6Bでは、特定のパターン、特に16進法において00もしくはFFに等しいヌル信号に対する飽和信号を表すパターンが頻繁に発生していることが分かる。したがって、これらのパターンは、パターンのリストから除外される。6Cは、パターンのリストからすべての繰り返しパターンを除去する。繰り返しパターンは、より大きなパターンサイズのパターンリストで発生する、パターンのサブセットである。その他の数字は、同一のデータ列に対して取得された9、8、7、及び6ニブルの類似のパターンマトリクスを表す。TableIからVは、10ニブルから6ニブルの5つのパターンサイズにおける出現パターンと頻度の1ページ目を示す。16進法データ出力列に適用されたスライディングウィンドウから、6、7、8、9、又は10ニブルとしてサンプリングされ、個々の異なるニブルパターンの発生が記録されたデータが好ましい。TableIに示される10ニブルパターンマトリクスにおいて、NCデータ取得期間中に最も頻発した10ニブルパターンは、NCデータ取得期間中にそれぞれ5回ずつ発生した020100FFFEと20100FFFEFである。その他多数の10ニブルパターンがNC期間中に発生した。シグナルソーシングモジュールは、神経活動を表す入力信号S1-S7を、従来の手法アタッチメント及び/又はアレイの両方によって頭蓋骨に取り付けられた一つ以上のEEGセンサ10FIG.1及びFIG.2を参照から受信する。この例において入力信号は、EEGセンサ10から直接送られる電気信号S1-S7である。その他の実施形態では、入力信号はライブフィード又は記録されたデータセットからストリーミングされる場合がある。好ましい実施形態においては、NC中に繰り返されたパターン数が、ANC2中に繰り返されたパターン数と比較される。実際の発作中においては、通常、ANC2よりもNC中に繰り返されるパターンが多く発生する。結果として、発作中に特定可能なパターンが少ないということは、発作中の異常発生がより多いことを意味し、従って本発明の前提である繰り返しのパターンの異常割合の増加が、てんかん発作のような神経学的事象の発生のインジケータもしくはプレディクタになるということが言える。繰り返しのパターン数の相対的な増加は、神経学的事象の発生の直接的なインジケータであり、装置がエピソード予測機能を実行できるようにするための有益な情報である。神経学的事象の発生の可能性は、繰り返しのパターン数の増加に伴う。本発明は、てんかん発作活動解析における障害に対応する側面を持つ。本発明により、きちんと注釈づけ及びデータベース化された一貫したデータを使用することが可能になり、今後も使用できるフレームワークの確立、そしてその同じフレームワークへの結果の保存を行えるようになる。FIG.5で示されるシステムは、このフレームワークを表す。FIG.5は、データ取得、ユーザーインターフェース及び処理ブロックを示す。理論的には、これらの構成要素は、植込み型神経モニタリング又は予測装置による取得、携帯電話やPCのユーザーインターフェース、及びウェブ上でアクセスできるクラウドAmazonEC2などの処理ユニットなど、他の技術的な実施により置き換えることが可能である。これらの要素の分布は、信号処理の要件計算の複雑性及び適用スペースによって異なる。過去のデータのパターン解析は、パターンに関連する一連のパラメータを生み出す。神経学的事象が発生するかどうかの予測や判断は、リアルタイムのパターンを保存されているパラメータ、所定のパターン及びしきい値に相対的もしくは絶対的に照らし合わせることにより実行できる。モニタリングや予測装置は、神経学的事象の発生可能性の有無、もしくは発生直前であるかどうかを示す結果を、信号機の光出力のように赤、黄、緑で提供する。脳から神経活動を検出するために使用される電極や電気的接触は、モニタリングや予測装置への入力となる。これらの入力は、刺激出力を供給するために逆にすることも可能である。また、本発明には脳のある部分への神経刺激の供給も含まれる。刺激は、神経活動の変化、発作の発生、発作などを示すパターン数の変化などのモニタリングや予測装置によって測定もしくは監視されたパラメータのいずれかに対応して提供される可能性がある。したがって、装置からの信号機のインジケータは、てんかん発作などの神経学的事象すべての改善、オフセット、遅延や回避などの試みにおいて、標的を定めた刺激となる神経刺激のトリガとして使用することができる。神経刺激は、神経刺激発生装置21によって提供される。これは、装置の一部としたり、装置出力に無線もしくは有線で接続したりすることができる。FIG.6について、このデータはドイツのUniversityHospitalofFreiburgEpilepsyCentreから入手した。使用されたデータは、256Hzで事前サンプリングされ、128チャネル16ビットデータ取得を使用して定量化された。全患者21名の最初の発作は、このデータセットから使用された。ほとんどのケースにおいて、発作前の期間は最大1時間で、発作持続時間は15~170秒と様々だった。発作は、以下を含む複数の種類の発作がみられた。単純部分発作、複雑部分発作および全般性強直間代発作。従来のパターン解析技術が用いられた。本発明は解析技術には関連していないが、パターンとデジタル化およびサンプリングされたデータのパターン比の識別は、通常時、発作前、及び発作中の患者に特徴的なものである。このデータを用いて、2セットのテストを行った。最初のセットは、発作中と発作前期間を比較した場合、発作領域間でパターンに差異が見られるかどうかを定量化することを目的とした。これを実現するために、発作期間と等しいサイズの発作前期間のサンプルが抽出された。発作前データの各10セクション間の平均パターン数が計算され、発作中のパターン数と比較された。この解析において、D=8を使用し、1トークンが1バイト又は2桁のHEX文字の1電気計測値である、12および14のN-gramサイズのデータを解析した。これらの結果TableVIを参照は、ほとんどのケースにおいてパターン数Pが発作数Sに比べてかなり異なっていたことを示す。21例のうち18例において、25を超えるパターン数の変化を示す比率が見られた。これらの結果は、発作前と発作発生中を区別することを目的としている。第二のテスト解析のセットでは、発作前期間全体を使用し、5秒と10秒のウィンドウに区分化した。D=8を使用し、N-gramサイズ10と14のデータを解析した。典型的なパターン数がFIG.7に示されるこれらのデータセットで見られた。全患者21名の結果を、TableVIIに示す。TableVIIは、完全なデータセットを解析した際のパターン数の変化に関連する以前の結果を示す。説明は、発作前期間と比較して視認できる変化が発生したことを示している。明確なパターンが存在しており、興味深いことに、特定のN-gramサイズでは変化もしくは存在するものの、その他ではみられないパターンがある。FIG.8の60分目の急激な増加に見られるように、数分にわたり緩やかに減少した後に増加する、興味深いパターンが確認された。これらの理解により、21名の患者中18名においてFIG.6で説明される特徴を用いて検出することができると結論づける。TableVIIは異なるN-gramサイズでのパターンを示す。12のN-gramにおけるパターンが10のN-gramサイズの複製でない、つまり、パターンは独特であり、データ中のより大きなパターンのサブセットではないが、異なるN-gramサイズを使用したパターンは同一である。また、特定のパターンが患者特有の情報と相関するかどうかを特定するために、データのパラメータ例えば、発作の種類を確認する必要がある。さらに過去のデータを収集し、パターンパラメータとしきい値を発達させるために、FIG.5にモジュラー解析フレームワークを開示する。FIG.5のシステムは、SQLデータベースを使用したオープンなオンライン及び/又はリアルタイム解析ツールwww.winam.netで、複数のデータセットのケース及び実行を検証するのに使用され、FIG.9で示されるようにウェブページ形式で表示される。FIG.5のような構造では、データソースはRSSフィードやオフラインデータソースを介することができる。処理N-gramは、複数の並列処理を効率的に行うことができる独立した処理クラスタを介して実行される。これはユーザーが自由にアクセスでき、本稿で述べたアルゴリズム技術を遂行することができるオープンシステムである。データベース構造そのものは、ユーザーが複数の患者のケースを入力することを可能にし、それぞれのケースで特定のデータセットEEG、ECoG、ECG等やこれらのデータセットの一部を実行するように設計されている。FIG.18は、本発明の実施形態による神経活動データの解析を行うために設計された第二のグラフィカルユーザーインターフェースを示す。このインターフェースは、リアルタイム又はオフラインで、ロジックモジュール4及び/又はダウンストリーム解析モジュールのパラメータを設定するために使用される。FIG.18において、多数のパラメータが監視及び/又は調整され、ポスト解析だけでなくリアルタイムでデータに適用される可能性がある。記載されているパラメータは排他的ではなく、他のパラメータやサブパラメータも変更可能である。加重パラメータは、EEG信号の端数を切り捨てたものである。例えば、EEG信号が5Hzでサンプリングされた場合、ノイズを除去するためにサンプルの数は128で除算され、効果的に結果をズームインする。その後、128で除算された5Hzのサンプル周波数はサンプルの整数にはならないため、端数を切り捨てる必要がある。好ましい実施形態においては、信号の数字は切り上げられる。インターバルのパラメータは、ユーザーが希望する処理サイクルのウィンドウの長さである。一実施形態においては、インターバルの長さが1分の場合がある。周波数のパラメータは、フレーム周波数であり、処理されるフレームの数に関係する。例えば、ユーザーが1時間のデータを有しており、11分目から20分目に焦点を当てる場合、ユーザーは11分目までスキップし、いくつのフレームを読むかを選択することができる例えば、30秒のインターバルの長さで20フレーム。オプティマイザのパラメータは、適切な異常比を決めるのに最適なパターンの長さを決定する。例えば、2ビットのパターンの長さにおける異常は非常に少ないかみられない可能性が高いが、20ビットのパターンの長さでは、複数の異常が確認される可能性がある。オプティマイザは、異常比のベンチマークを効果的に設定する。好ましい実施形態において、オプティマイザのパラメータは、異常比が10未満である各パターンの種類A、B、C、D例えば、FIG.17を参照すると、パターンAの長さは10ニブル、パターンB、C、及びDでは0を決定する。オプティマイザは、各パターン群の理想的な設定を自動的に決定することができるユーザーインターフェースのGNBPA-D参照。パターン群の設定は、各GNBPA-Dを個別もしくは同時に調整することにより、手動で上書きすることが可能である。SDのパラメータ制御は、結果のしきい値標準偏差に関係する。資料のレポート化など、その他のインポート機能は、神経学的事象のモニタリングや予測判断の基礎となる、さらなる可視化、結果の解析、パターンベースのパラメータのより一層の開発のため、容易に実装される。本明細書及び特許請求の範囲で使用される場合、成ると成っている、及びその類語には、指定された特徴、手順、または整数が含まれることを意味する。用語は、他の特徴、手順、又は構成要素の存在を除外するものとして解釈されるべきではない。前述の説明、又は以下の特許請求の範囲、あるいは添付の図面で開示された特徴は、それらの特定の形態や開示された機能を実行するための手段、又は開示された結果を達成するための方法や過程を、必要に応じて、これらの特徴を個別あるいは組み合わせて多様な形態で本発明を実現するために利用される。