"患者の自覚のある意識の程度及び/又は回復の可能性の分析のための方法であって、該方法は、該患者に刺激物によって発生した感覚の刺激配列を適用し、一方で、該刺激配列を適用し、該患者の頭の上、その中、又はその近くにある多くのセンサから波形シグナルを記録するために該患者にEEG又はMEGを実行する工程、波形ピークを位置付け、該波形に含まれる誘発反応を確認し、これらの誘発反応の定量的測度を得るために、該波形シグナルを処理するプロセッサで提供されるソフトウェアを使用する工程、及び該患者の自覚のある意識の程度及び/又は回復の可能性を示す、該定量的測度に基づいたスコアを発生させて通信するためにソフトウェアを使用する工程を含むことを特徴とする方法。前記刺激配列が、5分未満の時間で複数の誘発反応を引き出す、圧縮された刺激配列であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記刺激配列が、自動化され、患者を識別する情報に関係するユーザー入力を必要とするのみであることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。前記ソフトウェアによるデータ処理が、必要とされるユーザー入力なしで自動化されることを特徴とする、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。前記ソフトウェアが、自動的に、前記ユーザーからの入力なしで、波形ピーク検出、前記誘発反応識別、及び対象の前記誘発反応の定量的測度を実行することを特徴とする、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。前記患者の誘発反応の前記定量的測度が、データベースからの標準的値と自動的に比較されることを特徴とする、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。前記標準的データベース比較の特異性を改善するために、人口学的情報を入力する工程を含むことを特徴とする、請求項6に記載の方法。誘発反応特徴及びスコアで構成された前記患者の結果が、以前の評価からの1以上の患者自身の結果と比較されることを特徴とする、請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。前記誘発反応が、有効性と信頼性のスコアで要約される有効性と信頼性の検査を受けることを特徴とする、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。前記感覚の刺激配列が、複数の脳機能に関係する誘発反応を引き出すことを特徴とする、請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法。前記脳機能が、感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索、及び言語処理で構成されることを特徴とする、請求項10に記載の方法。前記脳機能が、感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索、及び言語処理から成るグループから選択されることを特徴とする、請求項10に記載の方法。感覚処理に関係する前記誘発反応が、必須の感覚誘発反応で構成されることを特徴とする、請求項12に記載の方法。知覚処理に関係する前記誘発反応が、前記刺激配列の変化の検出を信号で送る誘発反応で構成されることを特徴とする、請求項12に記載の方法。注意/警告機構に関係する前記誘発反応が、注意スイッチング及び提示された刺激に対する記憶割当を信号で送る誘発反応で構成されることを特徴とする、請求項12に記載の方法。記憶検索に関係する前記誘発反応が、顕著な刺激の特徴の記憶に基づいた検出を信号で送る誘発反応で構成されることを特徴とする、請求項12に記載の方法。言語処理に関係する前記誘発反応が、言語刺激が言語の予想を妨害する検出を信号で送る誘発反応で構成されることを特徴とする、請求項12に記載の方法。前記刺激配列が、言語及び非言語の刺激で構成されることを特徴とする、請求項1乃至12のいずれか1項に記載の方法。前記非言語刺激の配置が、複雑であり、感覚処理、知覚処理及び注意/警告機構に関係する誘発反応を引き出すことを特徴とする、請求項18に記載の方法。前記非言語刺激が、スペクトル的に豊富な楽音で構成されることを特徴とする、請求項19に記載の方法。前記非言語刺激が、1つ以上の標準規則又は規則性に一般的に従う、一連の急速に提示された音を含むことを特徴とする、請求項19に記載の方法。前記非言語刺激が、知覚処理と関係のある誘発反応を引き出す規則違反音を含むことを特徴とする、請求項19に記載の方法。前記非言語刺激が、複数の規則違反音を含み、前記ソフトウェアが、試験時間を増加させずに、前記知覚誘発反応を引き出すために使用される、平均化された波形に含まれるエポックの数を増加させるために、これらの異なる規則違反のいくつかを一緒に平均化することを特徴とする、請求項19に記載の方法。前記非言語刺激が、注意に基づいた誘発反応を引き出すために変更された特徴を有する音を含み、ここで、該音の他の特徴が、前記配列の標準規則又は規則性と一致していることを特徴とする、請求項19に記載の方法。前記言語刺激が、患者の名前、対照名及び人称代名詞で構成された個人の識別子を含むことを特徴とする、請求項18に記載の方法。前記言語刺激が、言語の予想を構築する単語又は語群を含むことを特徴とする、請求項18に記載の方法。前記言語刺激が、言語の予想を妨害する単語を含むことを特徴とする、請求項18に記載の方法。前記ソフトウェアが、ピーク局在化アルゴリズム、誘発反応識別アルゴリズム、誘発反応定量化アルゴリズム、及びスコア生成アルゴリズムを含むことを特徴とする、請求項1乃至27のいずれか1項に記載の方法。前記誘発反応局在化アルゴリズムが、前記波形の一次及び二次導関数のゼロ交差を測定し、前記波形の湾曲の候補ピーク及び反曲点をもたらすことによって、前記平均化された波形の数学的な分解を実行し、単一試行データとの比較によってノイズに基づいた振れを防ぐ、微積分の導関数方法を利用することを特徴とする、請求項28に記載の方法。いくつかの候補ピークが確認されている場合、より大きな振れの上にある小さなピークが、振幅の閾値化によって拒絶されることを特徴とする、請求項29に記載の方法。前記誘発反応識別アルゴリズムは、候補ピークが、実験条件、極性、レイテンシー及び頭皮分布から成るグループから選択される、識別基準に基づいた誘発反応であるかどうかを測定することを特徴とする、請求項28に記載の方法。前記誘発反応識別アルゴリズムは、前記識別基準が誘発反応を確認しない場合の適応性のあるパターン認識プロセスをさらに含むことを特徴とする、請求項28に記載の方法。前記誘発反応定量化アルゴリズムが、推論された基線及びピーク間の測定によって、ピークレイテンシー及びピーク振幅を含む誘発反応特徴の定量的測度を計算することを特徴とする、請求項28に記載の方法。前記ソフトウェアが、診断上のスコア、信頼性スコア、有効性スコア、及び予後スコアを含むスコアを生成することを特徴とする、請求項1乃至33のいずれか1項に記載の方法。前記診断上のスコア中の点が、複数の脳機能に関係する誘発反応に基づいて割り当てられることを特徴とする、請求項34に記載の方法。前記診断上のスコア中の点が、前記患者の誘発反応の定量的測度とデータベースからの標準的値との間の違いの統計評価に基づいて割り当てられることを特徴とする、請求項34に記載の方法。前記信頼性と有効性のスコア中の点は、前記誘発反応を含む前記波形の反復及び/又は一致に基づいて割り当てられることを特徴とする、請求項34乃至36のいずれか1項に記載の方法。前記予後スコア中の点は、平均化された波形特徴と、同じ疾病を有すると診断された患者の歴史的な結果との間の統計上の関係性に基づいて割り当てられることを特徴とする、請求項34乃至37のいずれか1項に記載の方法。本発明は、ERP反応のスペクトルを急速に検査し、臨床的に意味のある出力を生成する、自覚のある意識の包括的な試験を提供することを1つの目的とする。この臨床的に意味のある出力は、試験出力をあらかじめプログラムされた標準のデータベースと比較することにより設定することができる。この試験/方法は、好ましくは進んだ訓練に依存せず、事前の知識又は訓練なしで施行するのが容易である。この試験の出力は、無線通信など現在のITソリューションによる統合によって容易に通信することができる。本発明の1つの態様によると、以下の工程を含む、患者の自覚のある意識の程度及び/又は回復の可能性の分析のための方法が提供される:患者に刺激物によって発生した感覚の刺激配列を適用する工程;一方で刺激配列を適用し、患者の頭の上、その中、又はその近くにある多くのセンサから波形シグナルを記録するために患者にEEG又はMEGを実行する工程;波形ピークを位置付け、波形に含まれる誘発反応を確認し、これらの誘発反応の定量的測度を得るために、波形シグナルを処理するプロセッサで提供されるソフトウェアを使用する工程;及び患者の自覚のある意識の程度及び/又は回復の可能性を示す、定量的測度に基づいたスコアを発生させて通信するためにソフトウェアを使用する工程。好ましくは、刺激配列は、5分未満の時間で複数の誘発反応を引き出す、圧縮された刺激配列である。好ましくは、刺激配列は自動化され、患者を識別する情報に関係するユーザー入力を必要とするのみである。好ましくは、ソフトウェアによるデータ処理は、必要とされるユーザー入力なしで自動化される。好ましくは、ソフトウェアは、自動的に、ユーザーからの入力なしで、波形ピーク検出、誘発反応識別、及び対象の誘発反応の定量的測度を実行する。好ましくは、患者の誘発反応の定量的測度は、データベースからの標準的値と自動的に比較される。好ましくは、方法は、標準的データベース比較の特異性を改善するために人口学的情報を入力する工程を含む。好ましくは、誘発反応特徴及びスコアで構成された患者の結果は、以前の評価からの1以上の患者自身の結果と比較される。好ましくは、誘発反応は、有効性と信頼性のスコアで要約される有効性と信頼性の検査を受ける。好ましくは、感覚の刺激配列は、複数の脳機能に関係する誘発反応を引き出す。好ましくは、脳機能は、感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索及び言語処理で構成される。好ましくは、脳機能は以下のものから成るグループから選択される:感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索及び言語処理。好ましくは、感覚処理に関係する誘発反応は、必須の感覚誘発反応で構成される。好ましくは、知覚処理に関係する誘発反応は、刺激配列の変化の検出を信号で送る誘発反応で構成される。好ましくは、注意/警告機構に関係する誘発反応は、注意スイッチングattentionswitching及び提示された刺激に対する記憶割当を信号で送る誘発反応で構成される。好ましくは、記憶検索に関係する誘発反応は、顕著な刺激の特徴の記憶に基づいた検出を信号で送る誘発反応で構成される。好ましくは、言語処理に関係する誘発反応は、言語刺激が言語の予想を妨害する検出を信号で送る誘発反応で構成される。好ましくは、刺激配列は言語及び非言語刺激で構成される。好ましくは、非言語刺激の配置は複雑であり、感覚処理、知覚処理及び注意/警告機構に関係する誘発反応を引き出す。好ましくは、非言語刺激はスペクトル的に豊富な楽音で構成される。そのような非言語刺激は、1つ以上の標準規則又は規則性に一般的に従う、一連の急速に提示された音を含むことができる。そのような非言語刺激は知覚処理と関係のある誘発反応を引き出す妨害音violatingsoundsを含むことができる。そのような非言語刺激は、複数の規則違反音rule-violatingsoundsを含むことができ、ソフトウェアは、試験時間を増加させずに、知覚誘発反応を引き出すために使用される、平均化された波形に含まれるエポックepochsの数を増加させるために、これらの異なる規則違反のいくつかを一緒に平均化する。そのような非言語刺激は、注意に基づいた誘発反応を引き出すために変更された特徴を有する音を含むことができ、そこでは、音の他の特徴は、配列の標準規則又は規則性と一致している。好ましくは、言語刺激は、患者の名前、対照名及び人称代名詞で構成された個人の識別子を含む。或いは、言語刺激は、言語の予想を構築する又は言語の予想を妨害する、単語又は語群を含む。好ましくは、ソフトウェアは、ピーク局在化アルゴリズム、誘発反応識別アルゴリズム、誘発反応定量化アルゴリズム、及びスコア生成アルゴリズムを含む。好ましくは、誘発反応局在化アルゴリズムは、波形の一次及び二次導関数のゼロ交差を測定し、波形の湾曲の候補ピーク及び反曲点をもたらすことにより、平均化された波形の数学的な分解を実行し、単一試行データとの比較によってノイズに基づいた振れを防ぐ、微積分の導関数方法calculusderivativemethodを利用する。好ましくは、いくつかの候補ピークが確認されている場合、より大きな振れの上にある小さなピークは、振幅の閾値化によって拒絶される。好ましくは、誘発反応識別アルゴリズムは、候補ピークが、実験条件、極性、レイテンシー及び頭皮分布scalpdistributionから成るグループから選択される、識別基準に基づいた誘発反応であるかどうかを測定する。好ましくは、誘発反応識別アルゴリズムは、識別基準が誘発反応を確認しない場合の適応性のあるパターン認識プロセスをさらに含む。好ましくは、誘発反応定量化アルゴリズムは、推論された基線及びピーク間の測定によって、ピークレイテンシー及びピーク振幅を含む誘発反応特徴の定量的測度を計算する。好ましくは、ソフトウェアは、診断上のスコア、信頼性スコア、有効性スコア及び予後のスコアを含むスコアを生成する。好ましくは、診断上のスコア中の点は、複数の脳機能に関係する誘発反応に基づいて割り当てられる。好ましくは、診断上のスコア中の点は、患者の誘発反応の定量的測度とデータベースからの標準的値との間の違いの統計評価に基づいて割り当てられる。好ましくは、信頼性と有効性のスコア中の点は、誘発反応を含む波形の反復及び/又は一致に基づいて割り当てられる。好ましくは、予後のスコア中の点は、平均化された波形特徴と、同じ疾病を有すると診断された患者の歴史的な結果historicaloutcomeとの間の統計上の関係性に基づいて割り当てられる。本明細書で示され、記載された本発明はまた、上述の特定の方法の工程を実行するように適応されて調製される装置に関係があり得る。図1は、本明細書に記載の方法に関する装置を示し、一連のEEG電極11に接続され、刺激器12から感覚刺激を受け取るように調整された患者10を含む。電極は、EEG増幅器13、その後、電気通信プログラム15を通じて医師に通信する取得コンピュータープロセッサ14に送信される脳からのシグナルを受ける。コンピューターはまた、刺激器12を提供し、制御する。図2において、以下の工程を含むフローチャートで述べられる方法の実施形態が、概略的に示される:工程20-連続的な未加工のEEGデータ工程21-アーチファクト除去及び補正例えば、基底線補正、EOG補正工程22-EEG分割工程23-EEG平均化工程24-ERPピーク局在化CD方法工程25-ERP成分の識別識別基準、及び/又は適応性のあるパターン認識プロセスに基づく工程26-ERP成分定量化例えば、IB及びPP振幅の測定工程27-標準的データベース例えば、振幅順位、パーセンタイル順位、z-スコアとの比較工程28-スコア生成Dx、Rx、Vx、Px工程29-スコア通信例えば、装置スクリーン出力、短いレポート、長いレポートそれ故、図1及び2に示されるように以下に記載された方法の実施形態は、誘発反応の形態において、正常な皮質の処理の5つの異なる指標を生成する、刺激配列を提供する。正常な皮質の処理は自覚のある意識にとって重要である。それ故、この装置の目的で、自覚のある意識は脳機能の一般的な完全性として操作的に定義される。全ての脳機能を検査することが非実用的であるとすれば、脳機能のスペクトルにわたる代表的指標のグループは、一般的な脳機能性を示すために選択されるべきである。この方法の本実施形態は、感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索及び言語処理を含む、脳機能のグループを検査する。運動準備、刺激予想、又は選択的注意など他の脳機能は、とりわけ、考えられる限りでは同じ目標を達成し、かつ本発明の趣旨及び範囲内にとどまるために検査され得る。脳の機能性を検査するために、通常は刺激を提示しなければならない。これらの刺激は、1つ以上の刺激器例えば、聴覚刺激用のスピーカー又はイヤホン、或いは視覚刺激用のコンピューターモニターによって、知覚の刺激配列として提示される。脳によって記録されて処理されると、刺激配列の刺激の各々は誘発反応を引き出す。誘発反応は、事象関連電位ERP、事象関連領域ERF、事象関連同期化ERS及び事象関連脱同期化ERDなど様々な脳反応を含む。任意のタイプの誘発反応がこの方法において使用され得るが、本実施形態はERPを使用して記載される。誘発反応は、刺激配列の提示と同時に集められる、脳波EEG又は脳磁図MEGの記録のいずれかから導き出される。これらの記録は、患者の頭の上、その中、又はその近くに置かれる一連のセンサEEGにおいて、これらは電極である;MEGにおいて、それらは超伝導量子干渉計であるから作られる。脳機能性は、略全ての様式における刺激を使用して検査される。聴覚の刺激は、記載されるような本発明の実施形態において利用されるが、他の感覚様式における刺激の提示が使用され得る。感覚処理:ヒトにおいて、任意の比較的急激な音のオンセットは、一連の既知のERP成分を誘発する。これらのERP成分は、脳幹から聴覚皮質までにわたる聴覚の処理を信号で送る。任意の音のオンセットに一貫して生じるERPは、必須の感覚誘発電位と呼ばれる。脳幹のレベルにて、これらは聴性脳幹誘発電位BAEPを含み、視床及び初期の聴覚皮質のレベルにて、中間レイテンシー反応MLRが生じる。皮質における後の処理は、P1-N1-P2複合体と呼ばれる、一連のERP成分によってインデックスを付けられる。コンピューター化された加算平均化が1960年代の初めに利用可能になった時、P1-N1―P2複合体は、聴力感受性を推測するために他覚的聴力検査において使用され始めた。P1、N1及びP2はすべて、聴覚皮質のレベルにて音の神経のコード化にインデックスを付ける。臨床研究は、意思不疎通の患者の感覚機能を実証するために、N1にしばしば依存した。子供の音に対する平均化された波形は、P1によって支配され、P1は、提示の急速な速度に抵抗力のある成人のP1-N1-P2複合体の唯一の成分である。聴覚の機能のための客観的検査はまた、しばしばBAEPMLRに依存し、提示これらのERPが、いわゆる定常的な反応で合計され得るものの非常に速い速度をしばしば使用することができる。好ましい実施形態における感覚処理に対する対象の誘発反応は、P1とN1であるが、BAEP、MLR、及び定常応答のような必須の感覚反応の他の部分は、対象のままであるremainofinterest。知覚処理:聴覚皮質が、入ってくる音を処理するとき、音の音響特性及び経時的な特性は、知覚的に意味のある聴覚の対象、グループ及び流れへと組織化される。一般に、2つのタイプのERPは、脳はどのように音を組織化するかを調査するために使用される:配列の規則性のコード化に関係がある標準繰り返された刺激に対する反応、及び刺激配列の変化の検出に関係がある異常変更された刺激に対する反応。以前のERPの中には、N1及び反復陰性repetitionnegativityRNがある。後者の中には、N2a及び/又はMMN、N2b及び対象関連の陰性ORNなど、成分のN2ファミリーがある。知覚を研究するために使用される一般的なERPは、MMNである。入ってくる音が、近年の音響履歴therecentacousticpastから抽出された規則性を侵すと脳が検知するとき、聴覚のMMNが生じる。MMNは、意識的知覚の基準を形成する聴覚の感覚記憶に最も厳密に結び付けられるERPであると長く考えられてきた。実際に、MMNの振幅は、逸脱した、規則性を侵す刺激の知覚性により変化する。MMNは、多くの臨床的な用途を有しており、昏睡の評価において特に有利であると証明された。任意の他のERP成分以上に、昏睡中のMMNの存在は陽性の結果を予測する。また、その存在は、PVSとMCSにおける陽性の結果を強く予測する。好ましい実施形態における知覚処理に対する対象の誘発反応は、MMNであるが、N1、RN、及び成分のN2ファミリーの他のメンバーなど、知覚に結び付けられる他のERPは、対象のままである。注意/警告機構:P300は、自覚のある意識の相関の役割のための最良の候補ERPとして記載された。それは、典型的に、能動的オドボール課題oddballparadigmにおいて得られ、その中で、均質な一連の同一刺激は、標的として指定される物理的に変化した異常deviantによってまれに、予測できない時に壊される。P300は、ERPサブコンポーネント、特に、刺激が伴わなくても観察することができる注意スイッチングのインデックスである、P3a、および異常な刺激が能動的検出の標的として指定されると一般に生じるだけである、P3bの重なりを実際に表わす。P3bは、記憶割当、特に、作業記憶表象のアップデートをインデックス付けすると考えられる。P300は、予測不能の生物学的または個人的に関連する刺激に生じる傾向がある。MMNのように、それは昏睡状態の生存を予測するのに役立つ。異なるタイプの刺激例えば、課題指定の標的に対する新しい環境音によって誘発されたP300sが、実際に、同じ反応を誘発するか否かに関する基礎的なP300研究における持続的な論争がある。好ましい実施形態における注意/警告機構に対する対象である誘発反応は、大きな強度妨害に対するP300反応であるが、後のP3bなしで誘発されたP3aを含む、他の様々なP300反応は、対象のままである。記憶検索:P300の発生は、生物学的および個人的な関連性または特徴salienceの両方に依存するため、高度に学習した情報が、長期記憶へのアクセスによって認識されたか否かを測るために使用することができる。強力な個人的関連性を有する1つの高度に学習した情報は、個人の自身の名前である。健康な被験体において、個々の自身の名前の表示は、睡眠中であっても、確実にP300を誘発する。しかしながら、記憶アクセスは、P300より早く生じ、N2ファミリー例えば、N2、MMN、N2bにおいてERPによってインデックス付けされ得る。好ましい実施形態における記憶検索に対する対象である誘発反応は、N2およびP300であるが、他の記憶関連のERPは、対象のままである。言語処理:ヒトの脳内の言語処理には、言語の異なる態様をインデックス付けする多くのERPが付随する。任意の単語または語群は、任意の言語に固有の構造の規則に基づいて、続くべき単語の言語予測を構築する。言語関連のERPは、一般に、以前に提示された単語によって構築された言語予測を妨害する単語によって誘発される。このようなERPは、例えば、音声のミスマッチ陰性電位PMN、N400、初期の言語に関係する陰性電位ELAN、後期陽性成分latepositivecomponentLPC、及び/又はP600を含む。本実施形態における言語処理は、意味処理に基づいて評価される。脳は、意味的に無関係な単語より意味的に関連する単語に対する異なる神経反応を示す。この反応差は、単語のオンセットからおよそ400msでピークになる中央頭頂部の局所分布を有する陰性成分である、N400のレベルで明らかになる。意味予測が単一語初期primeまたは全文のいずれかを提示することによって構築されるとき、N400は、一致する単語より意味的に不一致な単語に対してより大きい。例えば、句、彼女はコーヒーにはクリーム及び~を入れるのが好きであるShelikeshercoffeewithcreamandによって構築された意味予測は、結果的に、小さなN400では終端の単語砂糖sugarとなるが、大きなN400では終端の単語ソックスsocksとなるN400振幅の最良の予測因子は、より大きなN400を誘発する予測が難しい単語での、単語の予測である。PVSまたはMCSにおける患者に関するN400の存在によって、より良い結果が予測される傾向があり、それは、失語症及び身体障害のある患者におけるリハビリテーションの基準としてうまく使用されてきた。好ましい実施形態における言語処理に対する対象である誘発反応は、N400であるが、PMN、ELANおよびLPCなどの、言語処理と関連する他のERPは、対象のままである。臨床研究においてERPを適用したいと願う人々が長い間直面してきた多くの困難がある。最初の困難、および恐らく最も困難であるのは、試験に必要な時間の長さである。連続的なEEGからのERPの抽出は、典型的に、長い記録時間を必要とする。ERPは、背景EEGおよび環境的な電磁気ノイズと比較して、かなり小さな振幅を有し、刺激を何度も提示することによって引き出される。その後、連続的なEEGは、刺激のオンセットと時間的に同期するエポック単一試行へと分割される。これらのエポックが一緒に平均化されるとき、刺激に関して本質的にランダムである、背景EEGは、零に向かって平均化するが、一方で、刺激の処理を反映する振れが保持される。このシグナル平均化方法における不可欠な概念は、シグナル対雑音比である。所望のシグナルERPが、ノイズ背景EEGおよび環境ノイズと比較して小さくなるにつれ、シグナルが見分けられ得る点まで背景ノイズを除去するために、より多くのエポックが必要となる。それ故、MMNなどの、小さなERP成分については、長い試験時間が典型的に必要である。しかしながら、長い試験時間は、現実世界の臨床設定において多くの場合利用可能ではない。救急車搬送などの、入院前のシナリオPre-hospitalscenariosは、試験時間が最小限に抑えられることを必要とする。ICUにおいてさえ、試験時間は短く維持されるべきである。例えば、植物状態にある患者は、これらの多くの治療およびリハビリ上の手順が原因で、試験するための時間が制限された。長い試験時間はまた、習慣化、覚醒の変動、疲労、およびレイテンシーのジッターlatencyjitterを含む、ERP反応に対する多くの不要な影響を招き、これらのすべては、誤った陰性結果を引き起こし得る。それ故、方法は、記録時間を最小限にしながら、ERPまたは、その磁気対照物、事象関連領域であるERFを引き出すための使用可能な試験の数を最大限にする、圧縮した刺激配列を使用する。記録時間を最小限にしながら、ERPを引き出すために使用される試験の数を最大限にする1つの方法は、刺激を急速に例えば、1Hzを超える速度で示すことである。傷害の結果として生じ得る注意または覚醒の変化の影響を最小限にするためにまた、健康な被験体において睡眠中であっても所望のERP波形を引き出すことが実証された刺激を選択した。この方法は、異なる刺激のタイプおよび異なる感覚様相聴覚および視覚のために適用することができる。聴覚様相のための方法の例は、以下に提供される:聴覚は、言語的および非言語的な部分から成る。非言語的配列は、好ましくはスペクトル的に豊かな、急速に提示されたトーンから作られる音のパターンから成る。スペクトルの複雑性はMMN反応を高める。配列におけるスペクトル的に複雑なトーンは、限定されないが、倍音、和音および楽器音を含む。これらのスペクトル的に複雑なトーンは、好ましくは、1つ以上の規則または規則性を含む配列で運ばれる。これは標準的な配列を含む。配列の標準的な規則または規則性は、大多数の刺激に対して変化のないままである刺激配列の特徴である。例えば、好ましい実施形態において、標準配列は、交互になる例えば、ΑΒΑΒΑΒΑΒ...2つのタイプのトーン、AおよびBから成る。この配列での標準的な規則または規則性の幾つかの例は、AがBに続く、BがAに続くであり得るか、またはトーンごとにBがくるeverysecondtoneisBでさえあり得る。標準的な配列の規則を違反するトーンは、必須の感覚ERP成分に加えてMMNを誘発する。規則違反によって誘発されたMMNは、注意の変動にかなり抵抗性があり、睡眠中に生じ、短い時間でかなり多くの規則違反を示すことによる影響を比較的受けない。異なるタイプの規則違反をこの配列に挿入し、これらの異なる異常を一緒に平均化することによって、試験時間を増加させることなく、MMNを引き出すために使用される平均化した波形に含まれるエポックの数を増加させることができる。MMNとP300の両方は、異常な刺激に生じるが、それらは、幾つかの理由のために異なる聴覚配列で典型的に得られる。被験体が、配列に対応し、異常な音を検出することが要求される、能動的な条件の下、MMNは、N2bと呼ばれる別の成分によって重ねられる。しかしながら、十分なP300の誘発は、典型的に、能動的なタスク条件下で生じるだけであり:MMN誘発に使用される、受動的な、非対応のnon-attend条件下で、通常、P3aのみが生じる。P3aは、十分なP300反応の第1部分を構成し、これは、注意スイッチを示すが、後のP3bによって信号で送られる記憶割当を示さない。更に、小さな振幅のMMNを明らかにするために、多くのエポックが必要とされ、そのため、試験時間を減少させるために異常がかなり頻繁に提示されることが必要となる一方で、比較的大きなP300は、エポックをほとんど必要としないが、これらの異常は時間内で比較的広く間隔を置かれるべきである。この理由で、同じ患者におけるMMNおよびP300を研究するほとんどの研究は、別々の刺激配列を使用して、それらを誘発する。我々の新しい圧縮した刺激配列は、単一の2.5分の配列においてMMNおよびP300の両方を引き出す。増加した音の大きさ、または強度は、受動的な条件下で、十分なP300反応すなわち、P3aとP3bの両方を引き出すことができる、ただ一つのタイプの物理的な逸脱を表す。それ故、MMNを引き出すために使用される様々な規則的異常ruledeviantsに加えて、調性配列は、P300を引き出す増加した音の大きさの非常にまれな異常も含む。増加した音の大きさの異常は、睡眠中でさえ、P300を引き出すために使用することができる。重要なことに、調性配列におけるP300を引き出す強度異常は、標準の聴覚パターンに従う、適切なピッチ、持続時間、および系列位置を持つ。そのため、それらは、聴覚パターンを強化し、これにより、MMNを引き出す規則違反を、強度異常に続いて比較的すぐに示すことが可能となる。これによって、試験時間を非常に短く維持することが可能になる。聴覚配列の言語部分は、記録される且つ合成される音声によって話される単語を含む。睡眠研究において、単一語のプライミングprimingにおける一致しない単語は、文の終端で一致しない単語よりも小さなN400sを生成する傾向がある。それ故、言語的配列の好ましい実施形態は、文から成る。これらの文は、簡潔性およびそれらの文脈的制約の程度のために最適化された。N400の振幅は、Clozeの確率として知られる、単語予測に最も関連する。Clozeの確率は、調査によって、および終端の単語を有さない文を提供し、最も自然に文を終了すると回答者が予期する単語を回答者に埋めさせることによって決定される。我々は、終端の単語を、少なくとも80の回答者において、単一の終端の単語に抑制した文すなわち、最小の80のClozeの確率を有する文を選択した。予期された終端の単語は、ERPの平均化のための一致する単語であり、これらの終端の単語は、一致しない条件のため、文中に再分配された。試験期間を最小限にするために、終端の単語を含む、これらの文の各々は、10以下の音節に制限された。もし名前刺激が単独で提示されると、それらが先行し、沈黙期が続くべきである。それ故、名前刺激を文へ統合することは、言語刺激の提示に必要な時間を最小限にする助けとなる。そのため、文の最初の単語句の文法的主語は、固有名である。好ましい実施形態において、文の半分は、患者自身の名前で始まり、文の残りの半分は、患者の名前のように聞こえず、患者の名前の代わりのバージョンでない、異なる、対照名で始まる例えば、患者の名前がMichaelならば、他の名前はMikeまたはBuchではない。患者の家族の名前が知られている環境下では、これらも対照名としての提示から排除され得る。患者自身の名前は、対照名に対して大きなP300を実証するべきである。我々の経験では、N2ERPは、同様に、患者自身の名前を対照名としばしば区別する。患者の名前が知られていない環境を可能にするために、方法はまた、文の半分を彼he、残りの半分を彼女sheで始めるオプションを有する。この場合、記憶処理に関連する誘発反応は得られない。言語配列のおよその試験時間は、およそ2.5分であり、この持続時間は、利用される名前の長さによる。この新しい聴覚のトーンと言語刺激の配列は、共に、およそ5分で、生物学的および個人的な関連性の両方に関連するP1-N1、MMN、P300s、およびN400またはそれらの磁気対照物を抽出することを可能にする。刺激配列の正確な持続時間は、もちろん、患者自身の名前の長さ、および提示のために選択される対照名に依存する。通常、誘発反応を引き出すために使用される刺激配列が、ユーザーによって設計されプログラムされなければならないことを留意することが重要である。この方法において、刺激配列は、あらかじめプログラムされ、プロセッサによって自動的に提示される。ユーザー入力は、ユーザーの名前などの、患者に関する識別情報を提供するために、および望まれるならば、対照名としての選択から、患者の身近な家族および親友の名前を排除するために必要とされるだけである。波形分析ソフトウェアERP分析は、EEGの技術者および医療従事者にまれに教示される非常に具体的な技術である。そのため、ほとんどの医療制度へのERPベースの評価技術の円滑な統合は、自動化の方法でERPを抽出し定量化することができるソフトウェアを必要とする。図2に示されるように、EEG増幅器13からの連続的な未加工のEEGデータ20は、上に述べられた一連の工程において処理される。前処理工程21、22および23は、眼運動のアーチファクト、アーチファクト除去、連続的なEEG分割、および平均化に関する校正を提供し、これらは、ERP分析に典型的であり、比較的少ないユーザー入力で、半自動化の方法によって一般に実行される。しかしながら、ERP成分は、平均化した波形の目視検査によって典型的に識別される。振幅およびピークのレイテンシーなどの、定量的測度は、その後、ユーザーによって確認された値に基づいて抽出される。例えば、一致しない単語に対する波形の目視検査が行われると、ユーザーは、視覚的に確認されたピークを囲む40msのウィンドウ内の平均振幅としてN400を定量化してもよい。ERPのエキスパートからのユーザー入力の必要性をなくすために、工程24および25で概略的に示されるように、本明細書に記載されるソフトウェアは、平均化した波形でERP成分またはMEG記録の場合において、事象関連領域であるERF成分を自動的に識別し、これらの成分の定量的測度を得るパターン認識ソフトウェアを含む。一般に、ERP成分は、6つの特徴:実験条件、極性、レイテンシー、持続時間、形態および頭皮の局所分布に基づいて識別される。しかしながら、重度の脳損傷は、ERP成分の特徴の多くを変更し得る。それ故、エキスパートに定義された規則は、主として、ERP成分の最も基本的な特性:実験条件、極性、およびレイテンシーに依存する。残りの特徴は、アルゴリズムを可能な限り増大するために統合される。ソフトウェアは、少なくとも下記のタスクを実行する:1ピークの局在化、2誘発反応の識別、3誘発反応の定量化、および4スコア生成。これらのタスクは、機能的に別々であるが、実際のアルゴリズムにおいて、一緒にまたは平行して実行され得る。1ソフトウェアは、3つのピークの局在化の方法:信頼区間CI方法、統合した波形方法IW、および微積分の道関数方法CDを使用して発展された。これらの3つの方法のうち、CD方法は、短い試験時間の使用に起因する、比較的ノイズの多いデータを有する最良の結果をもたらす。それ故、装置の本実施形態は、主として、CD方法に依存するが、CIおよびIWの方法は対象のままである。異なるタイプの誘発反応ついては、異なるピークが求められるべきである。ERPとERFの場合では、電圧値の時間的経過を記載する波形においてピークが求められる。ERSとERDでは、スペクトル写真またはスペクトルの変化の時間的経過時間周波数の反応プロットとして知られるにおいて、ピークが代りに求められる。第1のピークの局在化の方法は、ノイズの定量化を回避する統計学的方法を使用する、新しい信頼区間CIベースの方法である。上に引用されるRodriguez-Fornells,2002は、一人の個体からのデータではなくむしろ、群からの波形上で実行されるt検定を含む、類似した方法を記載する。アルゴリズムは、所定の持続時間のウィンドウ内の平均振幅および信頼区間を計算する。実施形態において、ウィンドウの持続時間は40msである。その後、アルゴリズムは、所定距離によって時間内でこのウィンドウを前にスライドさせ、実施形態において、4msで、各々繰り返す。もし複数の連続するスライディングウィンドウが零まで及ばないと、第1スライディングウィンドウのレイテンシーは、ピークのオンセットであると考えられる。実施形態において、零まで及ばない4つの連続するウィンドウは、ピークのオンセットを設定することが必要とされる。このオンセット地点に従って、零まで及ぶ複数の連続するスライディングウィンドウの第1のレイテンシーは、ピークのオフセットであると考えられる。再び、実施形態において、4つの連続するウィンドウは、ピークのオフセットを設定することが必要とされる。しかしながら、試験時間が短く、それ故、サンプルの数が少ないとき、ERP成分が実際に存在するときでさえ、統計テストは有意性を見出すことはできないかもしれない。この状況は、環境上の電気ノイズの存在によって悪化する。したがって、アルゴリズムはまた、統合した波形IWと呼ばれる非統計学的なピークの局在化の方法を使用する。この方法は、MMNを識別し、定量化することに使用するために、上に引用されるPontonandcolleaguesによって最初に記載された。平均化した波形において、ランダムノイズによって生成された小さなピークは、隣接するトラフによって局所的にオフセットにされる。IWにおいて、隣接したノイズに由来する振れの取り消しは、プラトーという結果をもたらすが、ピークのオンセットは、連続する電圧値が1つの方向または別の方向に合計され始める地点である。ピークのオフセットは、連続するデータポイントがその方向に合計し終わる地点によって定義され、プラトーという結果をもたらす。しかしながら、十分にノイズが多い波形は、CI方法およびIW方法の両方が、有意なピークを確認することができないほどの、十分なノイズを含むであろう。実際に、短い記録時間では、これはよくあることである。それ故、方法の本実施形態におけるピークの局在化のための好ましい方法は、微積分の導関数CD方法である。CD方法は、波形の一次および二次の導関数のゼロ交差を決定することによって、平均化した波形の数学的な分解を実行し、波形の曲線性のピーク点および変曲点をもたらす。実際は、より大きく、正確なERP成分の上にあるノイズである、非常に小さなピークでさえ、この方法を使用して識別することができるため、これはまた、振幅の閾値化の方法を利用し、それによって、小さなピークがさらなる分析から拒絶される。具体的には、小さなピークは、もし一定の割合のより大きなピークの振幅に達しないと、拒絶される。2ピークは、一旦局地化されると、誘発反応として識別されなければならない。最初に、実験条件、レイテンシー、および極性などの、幾つかの基本的特徴に基づいて、総括的なERP成分の特性を記載する、識別基準が適用される。必要なときに、頭皮分布も検査される。これらの基準に合う適切なピークは、ERP成分として選択される。しかしながら、既存の実験的文献に基づいて、主として多くの個体の群平均を扱う、これらの識別基準が設定されたため、個々の波形は、これらの規則に容易に従うことはめったにない。例えば、一致しない終端の単語に関するN400の識別基準は、N400が、300msから500msまでの刺激後のウィンドウpost-stimuluswindow内で生じ、その取り囲むピークと比較して、比較的大きな陰性ピークであることであり得る。しかしながら、特定の個人のN400は、この検索ウィンドウ外で現れ得、その取り囲むピークと比較して、より小さな陰性振幅を有するものであり得る。その選択は、振幅およびレイテンシーの識別基準だけでなく、ピークの形および曲線性、異なる実験条件に対する他の波形におけるピークとのその関係性、ピークの形および曲線性この場合、一致する終端の単語、およびこのピークとその隣接するピークの間の波形の形および曲線性にも依存する。これらはすべて、ヒトERPのエキスパートが、ERP成分を選択する際に考慮に入れる波形の形態における細かい点subtletiesである。ヒトERPのエキスパートの意志決定のプロセスのニュアンスをできるだけ多く掴むために、アルゴリズムはまた、二次的な適応パターン認識のプロセスを受ける。部分的には、この適応パターン認識のプロセスは、個体間の違いを可能であれば組み込むための、以前に記載された識別基準に対する一連の自動化および繰り返しの調整を実行する。適応パターン認識のプロセスはまた、誘発反応の細かい、定性の特徴を検査するために、必要に応じて導入される他の基準を使用する。これによって、アルゴリズムは、識別基準によって包含される振幅、レイテンシー、および極性などの誘発反応の典型的な定義に含まれる特徴を評価するだけでなく、具体的なピークの形および曲線性を検査することもできる。波形間の相対的な振幅および交差点などの、異なる実験条件に対する波形におけるピークとの関係性も検査される。個々の波形の固有可変性が、選択基準として任意の1セットの規則の普遍的な適用可能性を妨げるため、アルゴリズムは、必要なときに検索基準を調節するビルトインフレキシビリティを有し、それ故、個体間の成分特性の違いを組み込むのに十分用途が広い。この手順は、誘発反応のエキスパートによって使用されるパターン認識の規則をエミュレートし、誘発反応の識別の可能性を最大限にする。この方法での起こり得る改善は、ヒトに定義された規則よりもむしろ、機械学習の実施であり、それによって、ピークの検出および識別のためのアルゴリズムを発展させる。異なる個体からの誘発反応の多くの例例えば、P300反応を含む波形を機械学習アルゴリズムに提示することによって、これは達成され得る。機械学習アルゴリズムは、パターン認識のためのそれら自体の規則に由来する、ユーザーによって分類される刺激の例を使用する。その後、これらの規則は、方法のピークの局在化および識別の段階として実施されるであろう。機械学習は、現在の実施形態において実施されないが、本発明の精神および範囲内にとどまる。3誘発反応は、一旦確認されると、工程26で示されるように定量化されなければならない。ERPのための一般的な定量的測度は、限定されないが、オンセットのレイテンシー、オフセットのレイテンシー、ピークのレイテンシー、ピーク振幅、平均振幅、および領域を含む。異なるタイプの定量的測度は、異なるタイプの誘発反応に必要である。例えば、ERSおよびERDは、スペクトルパワーの測定を必要とする。好ましい実施形態は、ピークのレイテンシーおよび振幅に関するERP成分を定量化する。ピーク振幅は2つの方法で測定される。1つは、対象のピークと、異なる極性の2つの取り囲むピークとの間の最大電圧差のピーク間の測定である。もう1つは、推測される基線が、異なる極性の2つの取り囲むピークの平均電圧として計算される、新しい方法である。その後、ピーク振幅は、その平均と対象のピークとの間の電圧差として測定される。スコア計算意思不疎通の患者における標準試験手順の一部として、ERPおよび拡大解釈すれば、それらの磁気対照物の使用に大きな関心がある。しかしながら、ERP評価の中で使用されるツールは、現在まで、研究ドメインにとどまっている:臨床的評価がなされ得る標準的データはほとんどない。あらゆる医学的検査または心理検査例えば、血圧、IQのように、ERPは、正規母集団と比較されない限り、診断上の意味はほとんどない。実際には、既存の標準化した心理検査のERP誘発への適応は、言語コミュニケーションに関する能力を失った患者を評価するのに非常に有用であることが証明されてきた。しかしながら、ERPに基づいた新しい試験を定めるときに、ERPが、刺激配列の組成物、検査時の意識のレベル、およびEEGの記録および分析に使用される装置を含む、多くのパラメーターによって劇的に変化することは考慮に入れられるべきである。それ故、患者におけるERP振幅は、診断上または予後の目的のいずれかのために、実験的文献で報告された振幅と直接的に比較することはできない。ERP検査は、臨床的な使用のために特別に集められた標準的サンプルに関連して、工程27で示されるように、実行されるべきである。この標準的データを集めるために、実験の長さ、測定装置、および定量化のプロセスを含む、試験手順の多くの態様は、慎重に標準化されるべきである。言いかえれば、ERP検査に使用される、ハードウェア、ソフトウェア、または刺激配列のほとんどの単一の態様を変えるには、完全に新しい標準的サンプルの収集が必要となる。工程28に示されるように、我々は、これらの必要条件に一致する標準的データベースからの値と比較される、ERP測定に基づいた臨床的に関連するスコア、またはそれらの磁気対照物を生成するための方法を発展させてきた。本実施形態において、試験は、自覚のある意識の5つの指標:感覚処理、知覚処理、注意/警告機構、記憶検索、および言語処理をもたらす。指標の各々は、4つまでのスコアを生じさせることができる:1診断上のスコアDx:情報処理のスペクトルにわたってERP指標によって明らかにされるような、認知機能を反映するマルチポイントスコア;2信頼性スコアRx:反復可能な成分の発生を評価するマルチポイント信頼性検査;3有効性スコアVx:成分のテンプレートへの適合性例えば、形態を評価するマルチポイント有効性検査;および4予後スコアPx;ERP波形の特徴と患者への影響との統計学的関連性に基づいた、マルチポイントスコア。Dxスコアに含まれる脳機能は、感覚処理、知覚組織、注意/警告機構、記憶検索、および言語処理である。これらの機能は、それぞれ、P1-N1、MMN、P300トーンに対する、N2およびP300名前に対する、およびN400ERP成分によって反映される。スコアは、これらのERPの磁気対照物に等しく適用される。図3に示されるように、Dxスコアにおける点は、データベースから、患者のERPのピーク振幅と、平均偏差および標準偏差などの、標準的値との間の違いの統計学的評価に基づいた、処理の5つの領域の各々に割り当てられる。これらの値はソフトウェアにおいて提供される。方法の本実施形態において、標準的サンプルは、認知機能を評価するために使用される、ERP成分の各々に関する正常な、境界線上の、および異常なピーク振幅の領域に分けられる。例えば、標準的サンプルからの平均振幅より下の、3を超える標準偏差であるP1-N1振幅が異常であると考えられる閾値が設定され得る。この異常な反応に関して、感覚処理のために点は割り当てられないかもしれない。測定されたP1-N1振幅が2を超えるが、標準的サンプルからの平均振幅より下の、3未満の標準偏差であるとき、反応は、境界線上と考えられ得る。この境界線上の反応に関して、感覚処理のために1点が割り当てられ得る。しかしながら、P1-N1振幅が、標準的サンプルからの平均振幅より下の、2未満の標準偏差であるとき、この正常な反応は、満点本実施例では、2点を受けることができる。知覚処理MMN、注意/警告機構P300、記憶検索N2、Ρ30、および言語処理N400に関しては、類似した区別がなされ得る。重度に脳に損傷を受けた患者におけるERP反応は、より低いレベルの感覚ERPの欠如が、より高いレベルの言語ERPも欠いていることを意味する、厳しい階層性に必ずしも従わない。したがって、全体的な一連のERP指標の使用を利用することは重要であり、皮質非反応の患者を単一のERPに対する陰性結果の結果として言明することは適切ではない。階層的パラダイムはまた、2つの他の重要な利点を有し:それらは、複数のタスクがすべて陰性結果を生む場合の一致のレベルを提供し、特定の反応のみを欠いている場合の認識の特異性に関する有用な情報を提供することができるMontietal.,2009。したがって、全体的なDxスコアは、自覚のある意識に寄与する認知機能の総合指数として使用することができるか、または、該スコアは、そのサブコンポーネントに分割することができ、留意すべきは、陰性結果が、任意の特定のレベルでの処理の欠如に対する決定的な証拠を構成しないということである。信頼性Rxおよび有効性Vxのスコアは、ERP成分の特徴およびそれらの波形特性の反復及び/又は一貫性に基づいて割り当てられる。方法の本実施形態において、これは、もし反復可能な成分が1つを超える波形で観察されると、点がRxスコアに割り当てられることを意味する。例えば、P1-N1ERP成分は、事実上あらゆる音のオンセトットに反応して観察可能である。それ故、もしP1-N1が標準の調性刺激および強度異常の調性刺激の両方に反応すると分かると、点はRxスコアに割り当てられ得る。同様の計算が、Vxスコアに関しても行われ、それによって、テンプレートへの適合性は、特定の時間にわたる標準的波形とのパーセント差の標準化した測定として計算される。予後Pxスコアは、波形特徴と患者への影響との間の統計学的関連性を使用して計算される。方法の1つの実施形態において、これは、特定の指標に関する非回復に対する回復に基づいて分けられる以前の患者データへの適合性を評価する分類手法を使用して決定される。例えば、クラスター分析の形をとる統計学的分析によって、回復しない患者に対する、回復する患者に現われる傾向がある特定のERP波形の特徴をもたらすことができる。誘発反応の波形特徴が患者への影響を予測する程度を定量化するために、様々な異なる統計テストが使用され得ることを留意されたい。本実施形態では、分類手法を使用すると記載されているが、回帰分析などの、他の統計テストは対象のままである。Pxスコアにおける点は、患者への影響を予測する波形データの特徴の数および大きさに基づいて割り当てられる。スコアDx、Rx、Vx、Pxは、介護者およびヘルスケアワーカーに通信されなければならない。この通信は、携帯機器のスクリーンに送られるグラフ式の出力、および現在の通信技術に統合される出力を介して生じる。図4Aおよび4Bに示されるような、省略された短いレポートShortReports、および以下に言及される及び図5に示されるような、詳細な長いレポートLongReportsなどの、複数のレポートは、重症者管理カスケードへの急速な普及および容易な統合に対する通信ネットワークを介して通信されるであろう。図5に示されるグラフに類似したグラフとともにある以下の表は、主治医への電子メールに添付される典型的なより詳細な長いレポートのコピーを提供する。患者の機密性を維持するために、このような長いレポートは、後のアクセスのための保健機関の安全なサーバーへ転送され得る。診断Dxスコア:5/10Dxスコアは、存在する自覚のある意識の指標の数、およびそれらの振幅の正常性を指す。図5は、対象の誘発反応に関する標準的分布を示し、標準的分布の正常な、境界線上の異常な領域を示す陰影に加え、これらの領域の各々で割り当てられる点の数値表示を有する。暗い黒色のバーの配置は、患者の誘発反応の大きさを示す。図5に類似したプロットにおいて、感覚スコア:2/2、パーセンタイル順位27が示され、ここで、感覚スコアは、患者が感覚処理中に引き出されたERP反応を実証するか否かを示す。このようなERP反応は、P1、N1、およびP2を含む。感覚ERP反応は、はっきりした線boldedlineによって示される正常範囲内にある。図5に類似したプロットにおいて、知覚スコア:1/2、パーセンタイル順位4が示され、ここで、知覚スコアは、患者が、感覚記憶のレベルに達した、および知覚規則に従って組織化された音によってのみ引き出されるERP反応を実証するか否かを示す。このようなERP反応は、ミスマッチ陰性電位MMNおよびN2を含む。知覚ERP反応は、境界線上の範囲内にある。図5に類似したプロットにおいて、注意スコア:2/2、パーセンタイル順位76が示される。注意スコアは、患者が、警告システムの起動および音を方向付けることによって引き起こされたコンテキストの更新によって引き出されたERP反応を実証するか否かを示す。このようなERP反応は、P300を含む。注意ERP反応は、正常範囲内にある。図5に類似したプロットにおいて、記憶スコア:0/2、パーセンタイル順位0.6が示される。記憶スコアは、患者が、警告システムによるおよび記憶回復を介する個人的に関連し学習した音それらの名前などによって引き起こされたコンテキストの更新によって引き出されたERP反応を実証するか否かを示す。このようなERP反応は、P300を含む。記憶ERP反応は存在しない。図5に類似したプロットにおいて、言語スコア:0/2、パーセンタイル順位0.8が示される。言語スコアは、患者が、文のコンテキスト内の意味論的意味のために処理されている言語刺激によって引き出されたERP反応を実証するか否かを示す。このようなERP反応は、N400を含む。言語ERP反応は存在しない。信頼性Rxスコア:3/10Rxスコアは、異なる刺激条件を介するERP指標の反復を指す。それは、観察された反応のロバスト性の指数を提供する。感覚スコア:1/1感覚反応が、1つを超える条件で観察された。知覚スコア:1/1知覚反応が、1つを超える条件で観察された。注意スコア:1/1注意反応が、1つを超える条件で観察された。記憶スコア:0/1記憶反応は存在しなかった。言語スコア:0/1言語反応は存在しなかった。有効性Vxスコア:3/5Vxスコアは、標準に対するERP波形の適合性を指す。それは、予期された波形特性に対するERP反応の一致の指数を提供する。感覚スコア:1/1感覚ERPは、典型的な正常な反応に類似している。知覚スコア:1/1知覚ERPは、典型的な正常な反応に類似している。注意スコア:1/1注意ERPは、典型的な正常な反応に類似している。記憶スコア:0/1記憶ERPは異常であった。言語スコア:0/1言語ERPは異常であった。予後Pxスコア:7/10患者は、後に覚醒意識を回復する脳卒中患者に典型的なERP特徴の70を立証する。"