時間に応じて、呼吸プロセスを表す脳波信号を測定することが可能な脳波計と、呼吸開始時間を示すことが可能な、前記脳波信号とは異なる呼吸開始信号を受信するための入力部とを含む、哺乳動物に対して使用される換気補助装置の不適正な調整を脳波により検出するためのシステムにおいて、前記検出システムが、5から10Hzの間に含まれる幅を有する、15から30Hzの間に含まれるベータ周波数帯域を指定するための手段と、単一の指定されたベータ周波数帯域において、測定された脳波信号を、それが取得されているときに処理するために構成された、前記測定された脳波信号を処理するための手段と、呼吸周期ごとに、前記単一のベータ周波数帯域において処理された前記脳波信号から、前記換気補助装置の不適正な調整を識別するための手段とをさらに含むことを特徴とするシステム。不適正な調整を識別するための前記手段が、呼吸周期ごとに、前記指定されたベータ周波数帯域における前記脳波信号の起こりうる脱同期を識別するために構成されており、前記脱同期は、前記呼吸開始時間よりも前に来ることを特徴とする、請求項1に記載の脳波による検出システム。前記処理手段が、前記単一のベータ周波数帯域における前記脳波信号の瞬時電力を計算するために構成された計算手段、ならびに、計算された瞬時電力を記憶することが可能な記憶手段をさらに含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の脳波による検出システム。前記計算手段が、呼吸周期ごとに、前記瞬時電力から、第1の間隔にわたって前記単一のベータ周波数帯域における前記脳波信号の平均電力を計算することが可能であること、前記識別手段が、前記呼吸開始時間よりも前に延びている第2の間隔において計算された前記瞬時電力を、前記第2の間隔よりも前に延びている前記第1の間隔にわたって計算された前記平均電力と比較するための手段を含むこと、および、前記識別手段がさらに、呼吸周期ごとに、前記第1の間隔において計算された前記平均電力と前記第2の間隔において計算された前記瞬時電力との偏差を検出することが可能な検出手段を含むことを特徴とする、請求項3に記載の脳波による検出システム。前記識別手段が、所定の数の連続する呼吸周期の間に偏差が検出された場合に、インジケータをトリガすることが可能な、インジケータをトリガするための手段を含むことを特徴とする、請求項4に記載の脳波による検出システム。前記ベータ周波数帯域を指定するための前記手段の入力部において、前記ベータ周波数帯域を特定するための手段をさらに含むことを特徴とする脳波による検出システムにおいて、前記ベータ周波数帯域を特定するための前記手段が、前記脳波計によって測定された前記脳波信号の時間周波数マップを確立するための手段であって、前記時間周波数マップが、時間および前記信号の前記周波数に応じて前記脳波信号の電力スペクトル密度における変化を示すことが可能である、確立するための手段と、前記脳波信号の前記電力スペクトル密度が所定の閾値を超える値の分だけ変化する周波数帯域を検出するための手段であって、この周波数帯域が、前記指定手段によって指定された前記ベータ周波数帯域に対応する、検出するための手段とを含む、請求項1から5のいずれかに記載の脳波による検出システム。前記ベータ周波数帯域を特定するための前記手段がさらに、連続した呼吸開始時間にそれぞれ設定されるいくつかの同一の時間間隔にわたって、前記脳波信号を一つ一つ逆行性加算平均するための手段を含み、それぞれの間隔が一部、前記呼吸開始時間よりも前に延びていること、および、前記時間周波数マップが加算平均された脳波信号から得られることを特徴とする、請求項6に記載の脳波による検出システム。換気補助装置と、請求項1から7のいずれかに記載の、不適正な調整を脳波により検出するためのシステムとを含むことを特徴とする換気補助設備。不適正な調整を脳波により検出するための前記システムによって実行された測定に従って、前記換気補助装置の前記調整を修正することが可能なフィードバック制御ループをさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の換気補助設備。哺乳動物に対して使用される換気補助装置の不適正な調整を検出するための方法であって、前記方法において、時間に応じた脳波信号の測定を受信するステップと、呼吸周期ごとに、呼吸開始時間を特定するステップと、5から10Hzの間に含まれる幅を有する、15から30Hzの間に含まれるベータ周波数帯域を指定するステップと、単一のベータ周波数帯域において、測定された脳波信号を、それが取得されているときに処理するステップと、呼吸周期ごとに、前記単一のベータ周波数帯域において処理された前記脳波信号から、前記換気補助装置の不適正な調整を識別するステップとを含むことを特徴とする方法。脳波計に関連付けられたコンピュータに適用されるときに、請求項10に記載の方法を実行する命令を含むコンピュータプログラム。したがって、本発明の目的は、より信頼性の高い、換気補助装置の不適正な調整を脳波により検出するためのシステム、とりわけ、リアルタイムでの不調和の検出、したがって、換気補助装置の不適正な調整の検出を可能にするシステムを提供することである。この意図のために、本発明の目的は、上述したタイプの不適正な調整を検出するためのシステムであって、検出システムは、5から10Hzの間に含まれる幅を有する、15から30Hzの間に含まれるベータ周波数帯域を指定するための手段と、単一の指定されたベータ周波数帯域において、測定された脳波信号を、それが取得されているときに処理するために構成された、測定された脳波信号を処理するための手段と、呼吸周期ごとに、単一のベータ周波数帯域において処理された脳波信号から、換気補助装置の不適正な調整を識別するための手段とをさらに含むことを特徴とする。特定の実施形態に従って、本発明による不適正な調整を検出するためのシステムは、個々に、またはすべての技術的に可能な組み合わせに従って得られる、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含む。不適正な調整を識別するための手段は、呼吸周期ごとに、指定されたベータ周波数帯域における脳波信号の起こりうる脱同期を識別するために構成されており、前記脱同期は、呼吸開始時間よりも前に来る。処理手段は、単一のベータ周波数帯域における脳波信号の瞬時電力を計算するために構成された計算手段、ならびに、計算された瞬時電力を記憶することが可能な記憶手段をさらに含む。計算手段は、呼吸周期ごとに、瞬時電力から、第1の間隔にわたって単一のベータ周波数帯域における脳波信号の平均電力を計算することができ、識別手段は、呼吸開始時間よりも前に延びている第2の間隔において計算された瞬時電力を、第2の間隔よりも前に延びている第1の間隔にわたって計算された平均電力と比較するための手段を含み、識別手段はさらに、呼吸周期ごとに、第1の間隔において計算された平均電力と第2の間隔において計算された瞬時電力との偏差を検出することができる検出手段を含む。識別手段は、所定の数の連続する呼吸周期の間に偏差が検出された場合に、インジケータをトリガすることができる、インジケータをトリガするための手段を含む。検出システムは、ベータ周波数帯域を指定するための手段の入力部において、ベータ周波数帯域を特定するための手段をさらに含み、ベータ周波数帯域を特定するための前記手段は、脳波計によって測定された脳波信号の時間周波数マップを確立するための手段であって、前記時間周波数マップが、時間および前記信号の周波数に応じて脳波信号の電力スペクトル密度における変化を示すことが可能である、確立するための手段と、脳波信号の電力スペクトル密度が所定の閾値を超える値の分だけ変化する周波数帯域を検出するための手段であって、この周波数帯域が、指定手段によって指定されたベータ周波数帯域に対応する、検出するための手段とを含む。ベータ周波数帯域を特定するための手段はさらに、連続した呼吸開始時間にそれぞれ設定されるいくつかの同一の時間間隔にわたって、脳波信号を一つ一つ逆行性加算平均するための手段を含み、それぞれの間隔が一部、呼吸開始時間よりも前に延びており、時間周波数マップが加算平均された脳波信号から得られる。本発明の目的はまた、換気補助装置と、先に説明したような不適正な調整を脳波により検出するためのシステムとを含むことを特徴とする、換気補助設備である。特定の実施形態に従って、換気補助設備は、不適正な調整を脳波により検出するためのシステムによって実行された測定に従って、換気補助装置の調整を修正することが可能なフィードバック制御ループをさらに含む。本発明の目的はまた、哺乳動物に対して使用される換気補助装置の不適正な調整を検出するための方法であって、方法は、時間に応じた脳波信号の測定を受信するステップと、呼吸周期ごとに、呼吸開始時間を特定するステップと、5から10Hzの間に含まれる幅を有する、15から30Hzの間に含まれるベータ周波数帯域を指定するステップと、単一のベータ周波数帯域において、測定された脳波信号を、その取得の間に段階的に処理するステップと、呼吸周期ごとに、単一のベータ周波数帯域において処理された脳波信号から、換気補助装置の不適正な調整を識別するステップとを含むことを特徴とする。本発明の目的はまた、脳波計に関連付けられたコンピュータに適用されるときに、先に説明したような方法を実行する命令を含むコンピュータプログラム製品である。本発明は、例としてのみ与えられ、添付の図面を参照する、以下に続く説明を読む際に、よりよく理解されるだろう。図1は、本発明に従った、不適正な調整を脳波により検出するためのシステムを使用する換気補助設備3を示す。この設備3は、機械的な換気補助装置6と、換気補助装置6の不適正な調整を検出するためのシステム9とを含む。装置6は、本来知られるように、所定の流量において、かつ所与の圧力で、患者に空気流を提供することができるタービン12を含む。タービン12の出口において、タービン12によって生成された加圧空気を患者に送り込む、または送り込まないために、バルブ15が提供される。タービン12およびバルブ15は、制御ユニット18に接続されており、制御ユニット18は、患者の吸気を検出することができる減圧センサ20に接続されている。タービン12は、バルブ15から下流に沿ってマスク22に接続され、マスク22は、患者の上部気道に適用されてよい。減圧センサ20は、たとえば、患者のマスク22の中に取り付けられる。あるいは、マスク22は、気管内プローブに置き換えられてもよい。制御ユニット18は、調整ユニット24に接続されており、調整ユニット24は、装置6の動作パラメータ、とりわけ、タービン12によって加えられる流量、空気流の圧力、バルブ15のスイッチング瞬時、および当技術分野で知られるような任意の他のパラメータを修正することが可能である。さらに、制御ユニット18は、患者の吸気の開始を表す呼吸開始信号t0を提供することが可能な出力部を含む。この実施形態において、呼吸開始時間t0は、減圧センサ20を用いて、制御ユニット18によって検出される。代替形態によれば、呼吸開始時間t0は、装置6が患者に空気を提供し始めたときに、装置6が発した信号に対応する。以下で、呼吸周期は、完全な吸気が後に続く呼気に対応した時間間隔を意味する。それぞれの呼吸周期は、呼吸開始時間t0付近に延びている。不適正な調整を検出するためのシステム9は、脳波計27を含み、脳波計27は、呼吸を表す脳波信号を測定することが可能であり、時間に応じてEEG信号sを提供することが可能である。そのような信号sが、図2のグラフ1によって示されている。脳波計27は、たとえば、患者の頭蓋骨、特には補足運動野、すなわち前運動皮質に位置付けられた2から64個の電極を含む。図示した実施形態において、脳波計27は、6つの電極46A、46B、46C、46D、46E、46Fを含む。この実施形態において、電極46Eおよび46Fは、それぞれ、基準電極および接地電極である。6つの電極46A、46B、46C、46D、46E、46Fの使用は、蘇生術に使用するための典型的な構成である。電極46A、46B、46C、46D、46E、46Fは、任意の性質であってよく、特にこれらは、針電極または表面電極である。本来知られるように、脳波計27は、脳波信号sを集めるための手段30、測定された脳波信号sを、たとえば、003から40Hzの間に含まれる周波数帯域においてフィルタリングすることが可能なフィルタリングおよび増幅手段33、ならびに、たとえば、256Hzのサンプリング周波数でEEG信号sをデジタル化するために、サンプリング手段36を含む。脳波計27はさらに、信号のそれぞれのサンプリング瞬時に関連付けられたサンプル値を記憶するためのコンピュータ手段39を含む。システム9はまた、5から10Hzの間に含まれる幅を有する、15から30Hzの間に含まれるベータ周波数帯域を指定するための手段42を含む。このベータ周波数帯域は、EEGの周波数帯域に対応し、この帯域では、皮質命令の運動遂行の間、動きの遂行が始まる瞬間より前にEEG信号の電力における減少が観察され、それに続いて、動きの遂行が始まった瞬間の後でEEG信号の電力における増加が観察される。電力におけるこの減少は、事象関連脱同期の現象に対応し、一方、電力における増加は、動き関連同期の現象に対応する。ベータ周波数帯域は、患者によって変化する。指定手段42は、たとえば、ユーザによって入力されるベータ周波数帯域の下限値および上限値を受信するために構成された、コンピュータ入力インターフェースを含む。あるいは、指定手段42は、以下で説明するような、ベータ周波数帯域を特定するための手段45の出力部に接続されている。システム9はさらに、測定された脳波信号sを処理するためのユニット48を含み、ユニット48は、脳波計27によって提供された脳波信号sを受信するための、脳波計27に接続された入力部を有する。処理ユニット48は、装置6の対応する出力部に接続された、呼吸開始信号t0を受信するための入力部、ならびに、指定手段42の出力部に接続された、ベータ周波数帯域を受信するための入力部を含む。処理ユニット48は、その出力部において、換気補助装置6の不適正な調整を識別するための手段51に接続されている。処理ユニット48は、指定手段42を介して指定された単一のベータ周波数帯域において、脳波信号sが脳波計27によって取得されているときに、脳波計27によって提供されるこの信号sを処理することができる。処理ユニット48は、フィルタリング手段54を含み、フィルタリング手段54は、ベータ周波数帯域に含まれる周波数を有するEEG信号sの成分のみを保つように、指定手段42によって指定されたベータ周波数帯域において、脳波計27によって提供されたEEG信号sをフィルタリングすることができる。フィルタリング手段54は、たとえば、およそ6の無限パルス応答を有するフィルタを含む。フィルタリング手段54は、その出力部において、単一のベータ周波数帯域におけるEEG信号sを提供することが可能であり、その例が、図2のグラフ2によって示されている。フィルタリング手段54は、出力部において、計算手段57に接続されており、計算手段57は、単一のベータ周波数帯域におけるEEG信号sの瞬時電力Pを計算することが可能である。この意図のために、計算手段57は、次の式Ps2を適用することによって、脳波信号sの振幅の係数の二乗を計算することが可能である。図2のグラフ3は、それにより計算された瞬時電力Pの例を示す。第1の実施形態に従って、計算手段57はさらに、呼吸開始時間t0を含む呼吸周期ごとに、呼吸開始時間t0よりも前に延びている時間長dDの間隔IDにわたって、単一のベータ周波数におけるEEG信号sの平均電力PmDを、ならびに、間隔IDよりも前に延びている時間長dRの間隔IRにわたって、この信号sの平均電力PmRを計算するために構成されている。間隔IDの始まりは、2秒に満たないだけ呼吸開始時間t0よりも前に来る。間隔IRの始まりは、35から1秒だけ呼吸開始時間t0よりも前に来る。間隔IDの時間長dDは、0125から2秒の間に含まれる。間隔IDは、呼吸開始時間t0よりも完全に前に延びている。間隔IRの時間長dRは、01から05秒の間に含まれる。間隔IRは、間隔IDよりも前に延びており、間隔IDとは重なり合わない。間隔IDにわたって信号sの平均電力PmDを計算するために、計算手段57は、たとえば、以下の式をあてはめるために構成されている。ここで、t1は、間隔IDの始まりの瞬間に相当し、t2t1dDであり、Pは、計算手段57によって計算された、単一のベータ周波数帯域におけるEEG信号sの瞬時電力である。間隔IRにわたって信号sの平均電力PmRを計算するために、計算手段57は、式をあてはめるために構成されており、t1は、間隔IRの始まりの瞬間に相当し、t2t1dRである。処理ユニット48はさらに、瞬時電力P、ならびに計算手段57によって計算された平均電力PmDおよびPmRを記憶することが可能な記憶手段60を含む。装置6の不適正な調整を識別するための手段51は、呼吸周期ごとに、指定されたベータ周波数帯域におけるEEG信号sの起こりうる脱同期を識別することが可能である。識別手段51は、呼吸周期ごとに、間隔IDにわたって計算された平均電力PmDを、間隔IRにわたって計算された平均電力PmRと比較するために構成された比較手段63を含む。この意図のために、この手段は、たとえば、以下の式をあてはめることによって、呼吸周期ごとに、ベータ周波数帯域におけるEEG信号sの脱同期を表す平均脱同期比Rを計算するために構成されている。ここで、PmDは、間隔IDにわたる信号sの平均電力であり、PmRは、間隔IRにわたる信号sの平均電力である。識別手段51はさらに、呼吸周期ごとに、EEG信号sの脱同期が存在するかどうかを検出することが可能な検出手段66を含む。検出手段66は、呼吸周期ごとに、平均脱同期比Rを、Vで示される所定の値と比較することが可能である。所定の値Vは、たとえば、15に等しい。検出手段66が所定の値Vよりも少ない平均脱同期比Rを検出した場合、検出システム9のカウンタ69が増分される。検出手段66が、所定の値V以上の平均脱同期比Rを検出した場合、カウンタ69はゼロにリセットされる。第1の代替形態に従って、処理ユニット48の計算手段57は、上で説明したやり方で間隔IRにわたって平均電力PmRを計算することが可能であり、識別手段51の比較手段63は、以下の式をあてはめることによって、瞬時脱同期比Rを間隔IDにわたって計算するために構成されている。ここで、Pは、間隔IDにわたる信号sの瞬時電力であり、PmRは、間隔IRにわたる信号sの平均電力である。図2のグラフ4は、時間に応じた、信号sの瞬時脱同期比Rにおける変化を示す。図3および図4のグラフの組は、脱同期がある状態における、および脱同期がない状態における、それぞれの信号sの瞬時脱同期比Rにおける変化を示す。図3および図4のグラフは、それぞれ、上で示した処理ステップを、異なるバイパスに置かれた電極から生じる信号sに適用することによって得られる。図3および図4は、異なる数の電極によって得られた。この第1の代替形態に従って、検出手段66は、呼吸周期ごとに、間隔IDにおける信号sの電力Pと間隔IRにおける信号sの平均電力PmRとの間に、脱同期を表す偏差が存在するかどうかを判定するために、瞬時脱同期比Rの値の全体に、統計的検定、たとえばWilcoxon検定を適用するために構成されている。検出手段66がWilcoxon検定を適用するために構成されているときのケースでは、第一種の危険率が1未満である場合に、帰無仮説が棄却される、すなわち、第一種の危険率が1未満の場合に、脱同期を表す偏差が見られる。第2の代替形態に従って、処理ユニット48の計算手段57は、上で説明したやり方で間隔IRにわたって平均電力PmRを計算するために構成されており、検出手段66は、呼吸周期ごとに、間隔IDにおける信号sの電力Pと間隔IRにおける信号sの平均電力PmRとの間に、脱同期を表す偏差が存在するかどうかを判定するために、間隔IDにわたって計算された瞬時電力Pの値の全体に、統計的検定、たとえばWilcoxon検定を適用するために構成されている。検出手段66が、Wilcoxon検定を適用するために構成されているときのケースでは、第一種の危険率が1未満である場合に、帰無仮説が棄却される、すなわち、第一種の危険率が1未満の場合に、脱同期を表す偏差が見られる。これらの第1および第2の代替形態に従って、各呼吸周期において、検出手段66が、間隔IDにおける信号sの電力Pと間隔IRにおける信号sの平均電力PmRとの間に、脱同期を表す偏差を検出した場合、カウンタ69が増分される。検出手段66が、間隔IDにおける信号sの電力Pと間隔IRにおける信号sの平均電力PmRとの間に、脱同期を表すいかなる偏差も検出しない場合、カウンタ69は、ゼロにリセットされる。EEG信号sは、脳波計27の電極のそれぞれについて、脳波計27の出力部において得られてよい。これらの信号sのうちの1つのみが、図2に示されている。本発明による検出システム9は、信号のそれぞれについての平均脱同期比Rまたは瞬時脱同期比Rを得るように、脳波計27の電極のそれぞれから発生するEEG信号sに、同じ処理動作を適用することが可能である。実施形態に従って、特定の電極からのEEG信号sのうちの1つのみが、検出手段66によって、カウンタ69を増分する、またはリセットするために考慮される。代替形態に従って、いくつかの電極からのEEG信号sから得られた平均脱同期比Rまたは瞬時脱同期比Rが、検出手段66によって、カウンタ69を増分する、またはリセットするために考慮される。識別手段51はさらに、カウンタ69が所定の閾値を超えるとき、すなわち、脱同期が所定の数の連続する呼吸周期の間に検出されたときに、インジケータ75をトリガすることが可能な、インジケータをトリガするための手段72を含む。インジケータ75は、したがって、患者と補助装置6との間に不調和があることを、医師に示すことができる。インジケータ75は、たとえば、インジケータ光、音響信号、または医師に警報を出すための任意の他の好適な手段である。代替形態に従って、トリガ手段72は、カウンタ69が1より大きくなるや否や、すなわち、検出手段66が脱同期を検出したそれぞれの呼吸周期において、インジケータ75をトリガすることができる。実施形態に従って、フィードバック制御ループ78は、不適正な調整を検出するためのシステム9を、補助装置6に接続する。フィードバック制御ループ78は、検出システム9が不調和を検出したとき、すなわち、とりわけインジケータ75がトリガされたときに、換気補助装置6の設定を修正することができる。この意図のために、フィードバック制御ループ78は、逐次代入によって装置6の設定を修正することが可能であり、かつシステム9が不調和を検出したときにのみ適用されることが可能である、知られているタイプのアルゴリズムを適用することができる。システム9はさらに、装置6の不適正な調整を表す1つの情報を医師に提供するための手段81を含む。この情報提供手段81は、識別手段51に接続されている。たとえば、情報提供手段81は、ディスプレイスクリーンを含み、たとえば、図2に示すグラフ、とりわけ、時間に応じた瞬時脱同期比Rの変化、および脳波計27によって記録されたEEG信号s、ならびに、最近20回の呼吸周期の間の脱同期に関連付けられた呼吸周期の数、およびいかなる脱同期もなく経過した時間を、表示することが可能である。このケースでは、情報提供手段81はまた、脳波計27および処理ユニット48からの情報を受信することができる。オプションで、不適正な調整を検出するためのシステム9はさらに、ベータ周波数帯域を特定するための手段45を含む。この特定手段45は、脳波計27によって提供されたEEG信号sを受信するための入力部と、補助装置6の対応する出力部に接続された、呼吸開始信号t0を受信するための入力部とを含む。ベータ周波数帯域を特定するための手段45は、EEG信号sを同一の連続する時間間隔I1、I2、、Inに分割するための手段84を含む。それぞれの時間間隔I1、I2、、Inは、呼吸開始時間t0を含む。それぞれの時間間隔I1、I2、、Inは、時間長dを有する。時間長dは、呼吸開始時間t0よりも前に延びている時間長d1、および呼吸開始時間t0よりも遅れて延びている時間長d2からなる。時間長d、d1、およびd2は、すべての間隔I1、I2、、Inについて同一である。時間長dは、0375から3秒の間に含まれ、時間長d1は、0125から2秒の間に含まれ、時間長d2は、0250から1秒の間に含まれる。図5は、分割手段84によって間隔I1、I2、、Inに分割されたEEG信号sの概略図である。この図において、時間長dは、15秒に等しく、時間長d1は、1250ミリ秒に等しく、時間長d2は、250ミリ秒に等しい。ベータ周波数帯域を特定するための手段45はさらに、n回の連続する時間間隔I1、I2、、Inにわたる、すなわち連続する呼吸開始時間t0を含む、メモリに記憶されたEEG信号sのサンプル値を逆行性加算平均するための手段87を含む。逆行性加算平均手段87は、たとえば、好適なプログラムを適用するマイクロコンピュータで形成される。より詳細には、逆行性加算平均手段87は、記録されたEEG信号のn回の連続する時間間隔I1、I2、、Inの対応するサンプル値の間で、一つ一つ算術平均を生成することができる。時間間隔I1、I2、、Inの数nは、20から80の間に含まれ、たとえば、約30に等しい。したがって、逆行性加算平均手段87は、間隔I1、I2、、Inにわたる信号sのn個の部分から、時間間隔Imにわたる平均信号smを提供するために構成されており、時間間隔Imは、間隔I1、I2、、Inと同じ特徴を有し、したがって、呼吸開始時間t0を含む。ベータ周波数帯域を特定するための手段45はさらに、逆行性加算平均手段87の出力部において得られた平均信号smの、時間周波数マップを確立するための手段90を含む。時間周波数マップは、平均信号smの周波数および時間に応じて、前記信号smの電力スペクトル密度における変化を示すことができる。時間周波数マップを確立するための手段90は、たとえば、変換信号Fを得るために、平均信号smに、短時間フーリエ変換または離散ウェーブレット変換を適用するために、次いで、変換信号Fの電力スペクトル密度Pを計算するために構成されており、この電力スペクトル密度Pは、変換信号Fの係数の二乗に対応する。時間周波数マップを確立するための手段90はさらに、時間周波数マップ上の周波数および時間に応じて、変換信号Fの電力スペクトル密度Pを表すように構成されている。図6に示す実施形態に従って、電力スペクトル密度Pを、基準電力スペクトル密度Prefと比較して、デシベルで表す。この量は、ERSPとして示される。基準電力スペクトル密度Prefは、呼吸開始時間t0よりも前に延びている基準間隔にわたって、変換信号Fの電力スペクトル密度Pの値に対応する。基準間隔は、150から300msの間に含まれる時間長を有する。基準間隔の始まりは、01から05秒の間に含まれる時間長、たとえば約250ミリ秒だけ、呼吸開始時間よりも前に来る。基準間隔はさらに、動きの準備間隔よりも前に延びており、この準備間隔とは重なり合わない。準備間隔の始まりは、01から05秒の間に含まれる時間長だけ、呼吸開始時間t0よりも前に来る。最後に、特定手段45は、時間周波数マップを確立するための手段90によって確立された時間周波数マップからベータ周波数帯域を検出するための手段93を含む。ベータ周波数帯域を検出するための手段93は、所定の時間長の間に、変換信号Fの電力スペクトル密度Pと、所定の値よりも大きい基準電力スペクトル密度Prefとの間に偏差が存在する、EEG信号sの周波数帯域を特定することが可能である。したがって、検出手段93は、変換信号Fの電力スペクトル密度Pが、所定の値を超えた値の分だけ基準電力スペクトル密度Prefよりも少ない、周波数帯域を特定することが可能である。この所定の値は、たとえば、約15に等しく、所定の時間長は、たとえば、100msに等しい。図6に示す例において、検出手段93は、ERSPからこの偏差を特定することが可能である。検出手段93は次いで、所定の時間長の間に、ERSPの値が07未満である周波数帯域を特定することが可能であり、ERSPの値が07未満であることは、電力スペクトル密度Pと基準電力スペクトル密度Prefとの間の15の変化量に相当し、電力スペクトル密度Pは、基準電力スペクトル密度Prefよりも少なくとも15だけ少ない。それにより特定された周波数帯域が、ベータ周波数帯域に相当する。ベータ周波数帯域は、図6の楕円によって具体化される。上で示したように、ベータ周波数帯域は、呼吸開始時間t0によって具体化される動きの始まりよりも前に脱同期が観察可能な、脳波信号の周波数帯域に相当する。そのような脱同期は、皮質命令の遂行のケースにおいてのみ発生する。患者が装置6と調和がとれているときには、呼吸に関連した運動皮質活動はない。それゆえ、脱同期は観察されない。特定手段45によるベータ周波数帯域の特定は、したがって、n回の連続する呼吸周期の間に、患者が、自発的な呼吸の動き、または皮質命令に応答して分かる呼吸の動きを行うことを必要とする。ベータ周波数帯域を特定するための手段45によって適用されるベータ周波数帯域を特定するための方法の範囲内で、そのような自発的な呼吸の動き、または皮質命令に応答して分かる呼吸の動きを発生させるための第1の方法は、特に患者が昏睡状態にある場合に、n回の呼吸周期の間に、補助装置6の設定を自発的に混乱させることからなる。この混乱は、たとえば、換気補助装置6によって提供される補助をトリガするための閾値の感度における一時的な減少にある。あるいは、患者に意識があり、患者自身で呼吸できる場合、患者は、n回の自発的な吸気を、たとえば、最大限自発的に鼻で吸い込む形で行う。本発明による換気補助装置の不適正な調整を検出するための方法の実施形態に従って、ベータ周波数帯域は、ベータ周波数帯域を特定するための手段45によって一度のみ特定される。代替形態に従って、ベータ周波数帯域を特定するための手段45は、患者が人工的に呼吸を施されている間、定期的な間隔で、ベータ周波数帯域を特定する。本発明による換気補助装置の不適正な調整を検出するためのシステムは、不調和を検出するために、脳波信号の加算平均をまったく必要としないという利点を有する。実際、システムは、脱同期の存在を検出することができ、したがって、患者と装置との不調和の合図である、自発的な呼吸努力、またはより一般的には、患者からの皮質命令に応答した呼吸努力を、それぞれの呼吸周期において検出することができる。したがって、本発明によるシステムは、リアルタイムで不調和を検出することができ、さらに、換気補助装置の設定を、フィードバック制御ループを介して自動的に、または医師によって手動で修正することによって、不調和への処置を迅速に見つけることができる。さらに、本発明によるシステムは、とりわけ信頼できるやり方で、信号を分析することができる。実際、ベータ周波数帯域における脳波信号のフィルタリングは、特定の数の脳波信号のアーチファクト、エラーのソース、および特に、患者の動き、脳波信号を集めるためのケーブル、多数の電気器具の存在に関連したアーチファクト、または、低周波数、すなわち1Hzより低い周波数における信号の変化量に関与する、患者の発汗現象に関連したアーチファクトを抑制する。最後に、脱同期信号、すなわち、瞬時脱同期比を表す信号は、高い信号対雑音比を有し、特にこれは、ベータ帯域においていかなる事前フィルタリングもせずに加算平均することによって得られる信号が使用されるときよりも高い。