"脳の活動を表示する方法であって、i脳から脳電図EEG信号を得るステップと、ii前記EEG信号を、EEG信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、iii前記EEGの前記複数のセグメントを、8~13の自己回帰次数及び5~11の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均ARMA信号表現として表現するステップと、iv前記固定次数ARMA信号表現をz領域表記で書きなおしてz領域表現を得るステップと、v前記固定次数ARMA信号表現について前記EEG信号の前記複数のセグメントについてのAR係数データ及びMA係数データを生成するステップと、vi前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記AR及びMA係数データを前記z領域表現に代入することで、前記EEG信号の前記複数のセグメントについて前記z領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、viiステップviで決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、viiiステップviで決定した前記複数の零点の数の合計を算出するステップと、ix前記ARMA信号表現を前記z領域表記における無限次自己回帰ARモデルとして表すステップと、x前記固定次数ARMA表現のステップvで生成された前記AR及びMA係数データから、前記無限次ARモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、xi前記EEG信号の前記複数のセグメントについて、前記無限次ARモデルについての前記複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、a前記無限次ARモデルの第1自己回帰係数、またはbそれぞれステップvii及びviiiで決定された前記複数の極の合計と前記複数の零点の合計との差、xiiステップxiで決定された前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記EEG信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、xiii前記指数値を表示手段に表示するステップと、を有する方法。ステップiiiにおいて時変又は時不変ARMA信号表現をユーザに選択させるステップを有する、請求項1に記載の方法。前記指数値は0~100の範囲にある数字である、請求項1又は2に記載の方法。前記指数値が、ステップxiで決定された前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計に判別分析を適用することで決定されたスケーリング関数を用いて決定される、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。前記指数値が下記式を用いて決定され、[数式29]c及びmは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、が前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計である、請求項3に記載の方法。前記指数値が下記式を使って決定される請求項3に記載の方法。[数式30]上式で、aとbとは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、[数式31]は前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計である。前記指数値は、判別分析を適用することで決定された関数を用いて、前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計を、ARMAモデルとEEGデータとから算出された皮質状態及び皮質入力の複数の測度と組み合わせることで決定される、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。xiv自己回帰次数8および移動平均次数5を有する固定次数時不変ARMA信号表現を選択するステップと、[数式32]上式で、y[n]は、前記EEG信号値の複数のサンプルの順序系列を表し、y[n-k]は、y[n]のk番目前のサンプリング済み値を表し、u[n-k]は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ak及びbkは、それぞれ前記EEG信号の前記セグメントについてステップvで決定された推定自己回帰AR係数データ及び移動平均MA係数データを表すxv一つ以上の前記EEGセグメントについて、ステップxivの等式の固定次数ARMA信号表現についての自己回帰AR係数a1-a8と移動平均MA係数b0-b5を推定するステップと、xviz領域表現が下記のz領域等式となるように、ステップxivの等式でステップivを実行するステップと、[数式33]xvii推定された自己回帰ARと移動平均MA係数とをステップxviのz領域等式に代入するステップと、xviii下記の等式を用いてステップxviのz領域等式でステップviを実行するステップと、[数式34]上式で、8個の極はそれぞれ記号pで表され、5個の零点は記号zで表され、xix下記等式のいずれかを用いてステップxiを実行するステップと、をさらに有し、[数式35]上式で、zi,pはi番目の極であり、zi,zはi番目の零点であり、a1およびb1は、それぞれ時不変ARMA信号表現の第1自己回帰および第1移動平均係数であり、c1は無限次ARモデルの第1係数である、請求項2に記載の方法。xx[数式36]および[数式37]として各時点nについて自己回帰AR係数a1-a8と移動平均MA係数b0-b5とを再帰的に推定して、下記固定次数時変ARMA表現が選択されるようにするステップと、[数式38]xxi等式[数式39]を用いてステップxixbを計算するステップとをさらに有し、上式で、[数式40]と[数式41]は、それぞれ時点nにおける自己回帰次数8および移動平均次数5を有する前記時変ARMA信号表現の第1自己回帰および移動平均係数である、請求項8に記載の方法。ステップxiiiが、前記指数値を画像形式で表示するステップを有する、請求項1~9のいずれか1項に記載の方法。ステップxiiiが、前記指数値の互いに異なる所定の複数の数値範囲であって、それぞれ別の色で表される数値範囲に対応する複数の色で前記指数値を表示するステップを有する、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法。被験者の脳の活動を表示するシステムであって、被験者の脳からEEG信号を採取するための複数の電極と、前記EEG信号をデジタル化されたEEGデータ信号に変換するデジタル化手段と、下記ステップi~xii:i前記EEG信号を、EEG信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、ii前記EEGの前記複数のセグメントを、8~13の自己回帰次数及び5~11の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均ARMA信号表現として表現するステップと、iii前記固定次数ARMA信号表現をz領域表記で書きなおしてz領域表現を得るステップと、iv前記固定次数ARMA信号表現についての前記EEG信号の前記複数のセグメントについてAR係数データ及びMA係数データを生成するステップと、v前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記AR及びMA係数データを前記z領域表現に代入することで、前記EEG信号の前記複数のセグメントについて前記z領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、viステップvで決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、viiステップvで決定した前記複数の零点の数の合計を算出するステップと、viii前記ARMA信号表現を前記z領域表記における無限次自己回帰ARモデルとして表すステップと、ix前記固定次数ARMA表現のステップviで生成された前記AR及びMA係数データから、前記無限次ARモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、x前記EEG信号の前記複数のセグメントについて、前記無限次ARモデルについての前記複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、a前記無限次ARモデルの第1自己回帰係数、またはbそれぞれステップvi及びviiで決定された前記複数の極の合計と前記複数の零点の合計との差、xiステップxで決定された前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記EEG信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、xii前記指数値を表示手段に表示するための表示データを生成するステップ、を実行する演算手段とを有するシステム。前記演算手段がシステムのユーザにステップiiにおいて時変又は時不変ARMA信号表現を選択させる、請求項12に記載のシステム。前記演算手段が前記指数値を0~100の範囲にある数字に決定する、請求項12又は13に記載のシステム。前記演算手段が前記指数値を、前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計に判別分析を適用することで決定されたスケーリング関数を用いて決定する、請求項12~14のいずれか1項に記載のシステム。前記演算手段が前記指数値を下記式を用いて決定し、[数式42]c及びmは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、[数式43]が前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計である、請求項12に記載のシステム。前記演算手段が前記指数値を下記式[数式44]上式で、aとbとは前記指数値が前記範囲に収まるように選択された定数であり、[数式45]は前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計であるを使って決定する請求項14に記載のシステム。前記指数値は、判別分析を適用することで決定された関数を用いて、前記無限次ARモデルの前記複数の極の合計を、ARMAモデルとEEGデータとから算出された皮質状態及び皮質入力の複数の測度と組み合わせることで決定される、請求項11~14のいずれか1項に記載のシステム。前記演算手段は、さらに、xiii自己回帰次数8および移動平均次数5を有する固定次数時不変ARMA信号表現を選択するステップと、[数式46]上式で、y[n]は、前記EEG信号値の複数のサンプルの順序系列を表し、y[n-k]は、y[n]のk番目前のサンプリング済み値を表し、u[n-k]は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ak及びbkは、それぞれ前記EEG信号の前記セグメントについてステップvで決定された推定自己回帰AR係数データ及び移動平均MA係数データを表すxiv一つ以上の前記EEGセグメントについて、ステップxivの等式の固定次数ARMA信号表現についての自己回帰AR係数a1-a8と移動平均MA係数b0-b5を推定するステップと、xvz領域表現が下記のz領域等式となるように、ステップxivの等式でステップiiiを実行するステップと、[数式47]xvi推定された自己回帰ARと移動平均MA係数とをステップxvのz領域等式に代入するステップと、xvii下記の等式を用いてステップxvのz領域等式でステップvを実行するステップと、[数式48]上式で、8個の極はそれぞれ記号pで表され、5個の零点は記号zで表されるxviii下記等式のいずれかを用いてステップxを実行するステップと、を実行し、[数式49]上式で、zi,pはi番目の極であり、zi,zはi番目の零点であり、a1およびb1は、それぞれ時不変ARMA信号表現の第1自己回帰および第1移動平均係数であり、c1は無限次ARモデルの第1係数である、請求項13に記載のシステム。前記演算手段は、さらに、xix[数式50]および[数式51]として各時点nについて自己回帰AR係数a1-a8と移動平均MA係数b0-b5とを再帰的に推定して、下記固定次数時変ARMA表現が選択されるようにするステップと、[数式52]xx等式[数式53]を用いてステップxviiibを計算するステップとを実行し、上式で、[数式54]と[数式55]は、それぞれ時点nにおける自己回帰次数8および移動平均次数5を有する前記時変ARMA信号表現の第1自己回帰および移動平均係数である、請求項19に記載のシステム。前記演算手段から表示データを受け取るように接続された表示手段をさらに有し、前記表示手段が前記指数値を画像形式で表示する、請求項12~20のいずれか1項に記載のシステム。前記表示手段が、前記指数値の互いに異なる所定の複数の数値範囲であって、それぞれ別の色で表される数値範囲に対応する複数の色で前記指数値を表示する、請求項12~21のいずれか1項に記載のシステム。したがって、被験者からのEEG信号の変化が、たとえば、脳の相異なる部分に対する皮質入力の変化によって引き起こされるのか、それとも皮質がこの入力に対してどのように応答するかという点での定性的、定量的変化の結果であるのか判定することは困難である。さらに、皮質反応状態および皮質ニューロン入力レベルの変化に基づく検査対象の脳機能の変化を表すのに適切な方法がない。したがって、上記の1つ又は複数に対処すること、又は少なくとも有用な代替を提供することが望ましい。本発明は、脳の活動を表示する方法であって、i脳から脳電図EEG信号を得るステップと、ii前記EEG信号を、EEG信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複したセグメントにセグメント化するステップと、iii前記EEGの前記複数のセグメントを、8~13の自己回帰次数及び5~11の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均ARMA信号表現として表現するステップと、iv前記固定次数ARMA信号表現をz領域表記で書きなおしてz領域表現を得るステップと、v前記固定次数ARMA信号表現についてEEG信号の前記複数のセグメントについてのAR係数データ及びMA係数データを生成するステップと、vi前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記係数データをz領域表現に代入することで、前記EEG信号の前記複数のセグメントについてz領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、viiステップviで決定した前記複数の極の数の合計を算出するステップと、viiiステップviで決定した複数の零点の数の合計を算出するステップと、ix前記ARMA信号表現をz領域表記における無限次自己回帰ARモデルとして表すステップと、x前記固定次数ARMA表現のステップvで生成されたAR及びMA係数データから、前記無限次ARモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、xi前記EEG信号の前記複数のセグメントについて、無限次ARモデルについての複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、a無限次ARモデルの第1自己回帰係数、またはbそれぞれステップvii及びviiiで決定された複数の極の合計と複数の零点の合計との差、xiiステップxiで決定された前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ARモデルの複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記EEG信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、xiii前記指数値を表示手段に表示するステップと、を有する方法を提供する。本発明は、さらに、前記プロセスのステップのいずれかを実行する、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータで実行可能なコードを提供する。本発明は、さらに、前記プロセスを実行するシステムを提供する。本発明は、さらに、被験者の脳の活動を表示するシステムであって、被験者の脳からEEG信号を採取するための複数の電極と、EEG信号をデジタル化されたEEGデータ信号に変換するデジタル化手段と、下記ステップを実行する演算手段とを有するシステムを提供する。i前記EEG信号を、EEG信号の複数のサンプルのシーケンス番号を有する隣接した又は重複した複数のセグメントにセグメント化するステップと、ii前記EEGの複数のセグメントを、8~13の自己回帰次数及び5~11の移動平均次数を有する固定次数自己回帰移動平均ARMA信号表現として表現するステップと、iii前記固定次数ARMA信号表現をz領域表記で書きなおしてz領域表現を得るステップと、iv前記固定次数ARMA信号表現についてのEEG信号の前記複数のセグメントについてAR係数データ及びMA係数データを生成するステップと、v前記EEG信号の前記セグメントについての前記係数データをz領域表現に代入することで、前記EEG信号の前記複数のセグメントについてz領域表現の複数の極及び複数の零点を決定するステップと、viステップvで決定した複数の極の数の合計を算出するステップと、viiステップvで決定した複数の零点の数の合計を算出するステップと、viii前記ARMA信号表現をz領域表記における無限次自己回帰ARモデルとして表すステップと、ix前記固定次数ARMA表現のステップviで生成されたAR及びMA係数データから前記無限次ARモデルにおける自己回帰係数データを決定するステップと、x前記EEG信号の前記複数のセグメントについて、無限次ARモデルについての複数の極の合計を以下のいずれかに決定するステップと、a無限次ARモデルの第1自己回帰係数、またはbそれぞれステップvi及びviiで決定された複数の極の合計と複数の零点の合計との差、xiステップxで決定された前記EEG信号の前記複数のセグメントについての前記無限次ARモデルの複数の極の合計に対して識別関数を適用することによって、前記EEG信号の前記複数のセグメントについての脳活動を表す指数値を決定するステップと、xii前記指数値を表示手段に表示するステップ。図1に示されている脳電図EEG処理システム100は、信号処理モジュール106、脳機能指数計算モジュール108、完全性試験モジュール110、メモリモジュール112、表示プロセッサモジュール114、データエクスポートモジュール116、構成モジュール120を含む。モジュール106及び110は、被験者の頭皮上に配置された複数の頭皮電極102に結合される。電極102は、国際10-20標準システムに従って被験者の頭皮上で位置決めされ、必要に応じて追加の中点電極の使用を含むことができる。たとえば、電極102は、被験者の額の中点に対して電極を位置決めする条片に取り付けられてもよい。電極102は、好ましくは両耳たぶlinkedearsを基準にし、鼻根点を接地として使用する電極キャップに取り付けられるが、他の電極構成を使用することもできる。電極102は、被験者の頭皮からのEEG信号を検出し、次いでこの信号は、EEG処理システム100によって受け取られ、処理される。EEG処理システム100の構成要素は、ソフトウェアで実装することができ、MicrosoftWindows商標又はUnixなど標準的なオペレーティングシステムを実行するIBMCorporation<httpwwwibmcom>によって提供されるものなど標準的なコンピュータ上で実行することができる。また、これらの構成要素によって実施されるプロセスは、少なくとも部分的には、専用のハードウェア回路、たとえば、特定用途向け集積回路ASIC又はフィールドプログラマブルゲートアレイFPGAによって実行させることもできることを、当業者なら理解するであろう。システム100の構成要素は、ハードウェア、埋込みファームウェア、及びソフトウェアの組合せとして実装されてもよい。信号処理モジュール106は、電極102によって検出されたEEG信号を受け取り、且つ増幅し、低周波のムーブメントアーティファクト、筋電図EMGアーティファクト、及び/又は概して20Hzから75Hzに及ぶ主電源妨害ノイズmainsinterferencenoiseをそのEEG信号からフィルタで除去することによって、予備的な信号アーティファクト除去を実施する。たとえば、モジュール106は、50~60Hzノッチフィルタを使用して、検出されたEEG信号を濾波してから、その信号に、0Hzから60Hzの範囲のどこかでバンドパスフィルタたとえば、ローパスフィルタを適用することができる。次いで、モジュール106は、標準的なアナログ-デジタル変換構成要素を使用して、EEG信号を表すデジタルサンプルを生成する。EEG信号は、1秒当たり128サンプルから512サンプルの間など固定レートで、また好ましくは14ビット分解能以上でデジタル化することができる。脳機能指数計算モジュール108は、デジタルEEG信号からの追加のアーティファクトを除去することを含めて、さらなる信号のアーティファクトの除去や他の信号処理を実施することができる。なお、デジタルEEG信号からの追加のアーティファクトは信号処理モジュール106によって除去されず、後続のARMAモデル係数の推定を損なうことがあるものである。これは、最小2乗平均適応フィルタリングなど、様々な手段又はアルゴリズムを使用して、50~60Hz主電源汚染をさらに除去することを含む。次いで、脳機能指数計算モジュール108は、サンプルをメモリ112内に格納し、ユーザによって選択された処理オプションに従ってサンプルを処理する。ユーザは、EEG記録セッションのために生成されたサンプルを記憶し、記憶されたサンプルを取り出し、且つ処理するように脳機能指数計算モジュール108を制御する処理オプションを選択することができる。モジュール108によって実施される処理は、それぞれがたとえば、EEG信号の2秒部分を表す所定の数の逐次サンプルを含む複数のセグメントを生成することを含む。モジュール108は、たとえば、各新しいセグメントが、信号処理モジュール106によって生成された1つの新しいサンプル若しくは複数の新しいサンプル、又はモジュール106によって以前に生成されたサンプルを含むように、所定の時間間隔で新しいセグメントを生成することによって、増分又はスライディングウィンドウ手法に基づいてセグメントを生成することができる。モジュール108は、たとえば、式2に基づいてセグメントごとのそれぞれのサンプルに基づいて、セグメントごとのEEG信号の、時不変性の自己回帰移動平均ARMA表現を生成する。次いで、モジュール108は、それぞれの時不変ARMA表現に基づいて、セグメントごとの脳応答データを生成する。各セグメント/EEGサンプル点ごとの脳応答データは、i自己回帰AR係数及び移動平均MA係数を表す係数データ、ii係数データに基づいて決定された、複素平面上の1つ又は複数の極の位置を表す極データ、iii係数データに基づいて決定された、複素平面上の1つ又は複数の零点の位置を表す零点データ、iv極データから決定された極の平均位置を表す平均極データ、∨係数データに基づいて決定された極と零点との平均位置を表す複合極零点データを含む。平均極データと複合極零点データとは相補的ではあるが別個の、入力に対する皮質の反応性についての測度であり、皮質のダイナミック状態の測度として有意義である。以降、平均極データと複合極零点データとを、それぞれ皮質状態、複合皮質状態とする。適切に記録されたEEGから得られる皮質状態および複合皮質状態は、たとえば、式13又は式14に基づいて、0以上100以下の所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。例えば、大きな値は入力に対する皮質の高いレベルの反応性を示し、低い値は反応性の低い状態を示す。ユーザは、サンプルをメモリ112内に格納し、再帰的手法に基づいてサンプルを処理するように脳機能指数計算モジュール108を制御する、異なる処理オプションを選択することができる。モジュール108によって実施される処理は、EEG信号の各逐次サンプル点ごとの、EEG信号の一部分の、時変性のARMA表現を生成することを含む。サンプル点は、モジュール106によって生成されたそれぞれのサンプルに対応してもよく、或いは、モジュール108が、所定の時間間隔で新しいサンプル点を選択する。モジュール108は、現在のサンプル点についての、またいくつかの以前のサンプル点についてのサンプリング済みEEG信号値に依存するEEG信号の固定次数fixedorder時変ARMA表現と、前のEEGサンプル点に対応する係数データとに基づいて、たとえば、下記式3に基づいて再帰的に各サンプル点ごとの係数データをそれぞれ生成する。次いで、モジュール108は、各サンプル点ごとの極データ、零点データ、皮質状態データ、および複合皮質状態データを、そのサンプル点についての対応する係数データに基づいて生成する。モジュール108によって実施される処理は、各セグメント/サンプル点ごとのARMA表現のためにAR係数及びMA係数を生成することを含み、ARMA表現のそれぞれは、8と13の間のAR次数、及び5と11の間のMA次数を有する。しかし、ARMA表現は、8のAR次数、及び5のMA次数を有することが好ましい。各セグメント/サンプル点ごとに生成されたAR係数及びMA係数により、対応するARMA表現がAR係数及びMA係数をパラメータとして使用したとき、対応するセグメント/サンプル点についてのEEG信号を表すことが可能になる。各セグメント内のサンプルは、EEG信号の異なる部分を表し、隣り合うセグメント内のサンプルは、重なり合い、EEG信号の共通部分を表す可能性がある。たとえば、あるセグメントは、直前の別のセグメント内に含まれるサンプルの50を含む可能性がある。隣り合うセグメント内のサンプルの重なり合いの度合いは、変わる可能性があり、たとえば、サンプルの50超を共通に有するより大きい度合いの重なり合いは、AR係数及びMA係数の、よりよい推定を可能にする。被験者の脳機能、及び/又は皮質下入力/活動のレベルのより正確な表現を、AR係数及びMA係数に基づいて提供され得る。次いで、脳機能指数計算モジュール108は、対応する皮質状態、複合皮質状態、皮質入力データに基づいて、各セグメント/サンプル点ごとの脳機能指数データを生成し、その指数データをメモリ112内に格納する。皮質入力データは、被験者の脳に対する皮質入力のレベルを表すと共に対応するセグメント/サンプル点ごとのEEGサンプル、係数データ、及びARMA表現に基づいて生成される積値を表す。皮質入力データは、たとえば、式13又は式14に基づいて、0以上100以下の所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。例えば、値が大きくなると、被験者の脳に対する、より大きなレベルの皮質入力を表し、値が小さくなると、より低いレベルの皮質入力を表す。脳機能指数データは、被験者の脳の機能状態すなわち、脳が脳に対する皮質下入力に応答する仕方および脳への皮質下入力の大きさを表すと共に皮質入力データ、皮質状態データ、及び/又は複合皮質状態データに基づいて生成される指数を表す。指数は、たとえば、式13又は式14に基づいて、0以上100以下の所定の範囲内に入るようにスケーリングされ得る。たとえば、皮質応答を減少させる麻酔薬または鎮痛薬を被験者に導入することによって引き起こされる脳機能に対する低下又は抑制により、モジュール108は、脳のより低い機能状態を表すように、小さい指数を生成する。たとえば、0の指数は、脳活動がないことを表す。たとえば、皮質に影響を及ぼす介入のない、正常な、はっきり目覚めた精神状態の間に脳機能が正常である、又は抑制されていない場合、これにより、モジュール108は、脳のより高い機能状態を表すように、大きい指数を生成する。たとえば、100の指数は、完全な覚醒状態にある脳を表す。被験者の脳の機能状態の変化は、相異なるセグメント/ウィンドウについての指数の値の変化によって決定することができる。本発明の利点は、被験者の脳機能の評価が、皮質の応答性および皮質への入力のレベルによって引き起こされる脳活動の度合いを考慮していることである。脳機能指数計算モジュール108は、表示デバイス104たとえば、CRT又はLCDディスプレイ用の1つ又は複数のユーザインターフェース表示を表す表示データを生成するための表示プロセッサモジュール114に、脳機能指数データ、皮質状態、複合皮質状態、および皮質入力データまとめて脳状態データと称するを渡す。表示プロセッサモジュール114は、表示デバイス104用の表示データを生成している間に、入力デバイス118たとえば、マルチキーデータ入力デバイス又はマウスからユーザ入力を受け取るものとすることができる。一実施形態では、入力デバイス118及び表示デバイス104は、1つのI/Oデバイスたとえば、タッチスクリーンディスプレイに組み合わされ、その結果、表示プロセッサモジュール114は、同じI/Oデバイスからユーザ入力を受け取り、同じI/Oデバイスに表示データを送る。また、表示プロセッサモジュール114は、メモリ112から取り出された脳機能データに基づいて、1つ又は複数の表示インターフェースを生成することができる。図3ないし図9は、モジュール114によって生成されたユーザインターフェース表示の例である。図3は、スライディングウィンドウオプションを使用してEEG信号を処理するとき表示モジュール114によって生成されたEEG記録インターフェース300である。インターフェース300は、EEG処理システム100によって実施される様々な機能に関連付けられたユーザインターフェースにアクセスするために、モニタタブ308、センサチェックタブ312、セットアップタブ314を含む。インターフェース300は、モニタタブ308の下で生成され、指数データに基づいて生成された脳機能指数302と、時間の経過につれて脳機能指数302の値の変化を表す脳機能グラフ304と、EEGサンプルに基づいて生成された検出EEG信号を表すEEGグラフ306とを含む。インターフェース300は、ユーザが、EEG処理システム100によって実施されるEEG記録/監視セッションを開始及び停止することができる制御ボタン310を含む。また、インターフェース300は、現在の日付/時刻を表示する日付/時刻フィールド322、及びユーザによって選択された処理オプションと、インターフェース300上で現在表示されているレコードデータに関する作成日付/時刻とを表示するための状況フィールド320など、情報を表示するためのフィールドを含む。インターフェース300は、ユーザが、インターフェース300上で表示するためにグラフ304及び/又はグラフ306の閲覧部分を選択することができる、調整可能なスクロールバー334を含む。インターフェース300は、それぞれのボタンに関連付けられた事象を記録するために、1つ又は複数の事象マーカボタン324、326、328を含むことができる。たとえば、ボタン324は、被験者が麻酔下で意識を失った時刻を示すために使用することができ、ボタン326は、被験者が意識を取り戻した時刻を示すために使用することができる。各ボタン324、326、328は、異なる色に関連付けられており、ボタン324、326、328がユーザによって選択されたとき、そのボタンが操作された時刻に対応して、対応する色の線が脳機能グラフ304上で生成される。脳機能グラフ304上で記録された事象の時間位置は、メモリ112内に格納される。記録インターフェース300の脳機能グラフ304は、脳機能指数302に基づいて生成され、その結果、グラフ304の一部分は、脳機能指数302の値の所定の範囲に対応する色で表示するように生成され、所定の各範囲は、異なる色によって表される。たとえば、指数302が0以上20以下である場合、グラフ304下の対応するエリアが第1の色でたとえば青で表示される。指数302が21以上40以下である場合、グラフ304下の対応するエリアが第2の色でたとえば、図3における項目318として示されている濃緑色で表示される。指数302が41以上60以下である場合、グラフ304下の対応するエリアが第3の色でたとえば薄緑色で表示される。指数302が61以上80以下である場合、グラフ304下の対応するエリアが第4の色でたとえば、図3における項目316として示されているオレンジ色で表示される。指数302が81以上100以下である場合、グラフ304下の対応するエリアが第5の色でたとえば赤で表示される。記録インターフェース300は、皮質状態データ及び/又は複合皮質状態データ及び/又は皮質入力データに基づいて生成された同様のグラフを含むことができ、たとえば、グラフの一部分が、値の所定の範囲に対応する色で表示するように生成され、所定の各範囲は、異なる色によって表される。図4は、レビュー状態にある、すなわち、システム100がEEG信号を処理するのを停止するようにユーザが制御ボタン310を操作したときのEEG記録インターフェース300である。図4に示されているように、状況フィールド320は、処理が停止されたことを示すメッセージを表示する。また、インターフェース300は、最近のEEG記録に関連するデータをメモリ112から削除するための削除ボタン332と、最近のEEG記録に関連するデータをエクスポートするための記憶ロケーションたとえば、ファイルパス及び名前及び/又はパラメータをユーザが指定するためのたとえば、ドロップダウンメニューとしての記憶ロケーションフィールド330とを含む。図5は、ユーザがセンサチェックタブ312を選択したとき表示モジュール114によって生成されたセンサ診断インターフェース500である。診断インターフェース500は、ユーザが、電極102の動作状態を確認するために診断プロセスを制御することを可能にする。システム100は、診断プロセスの制御下で、それぞれの電極間のインピーダンスを測定し、参照値と比較する。診断インターフェース500は、それぞれの電極に対応するフラグ502、504、506を含み、特定の電極用のフラグは、その電極が、正確な性能に必要な範囲外のインピーダンスを有する場合たとえば、5~10kΩより大きい場合、着色される。図6は、ユーザがセットアップタブ314を選択したとき表示モジュール114によって生成されたセットアップインターフェースである。セットアップインターフェースは、EEG処理システム100の動作パラメータを構成するためのユーザインターフェースにアクセスするために、表示セットアップタブ602、日付/時刻セットアップタブ604、システム構成タブ606、出力セットアップタブ608、プリンタセットアップタブ610を含む。表示モジュール114は、ユーザが表示セットアップタブ602を選択したとき表示セットアップインターフェース600を生成する。インターフェース600は、閾値脳機能指数レベル/範囲のそれぞれ、及びそれらの対応する色と、各事象マーカボタン324、326、328に関連付けられた事象と、表示リフレッシュレートと、表示スムージングパラメータと、脳応答グラフ304及び/又はEEGグラフ306の掃引速度及び感度すなわち、振幅とをユーザが選択及び/又は構成するためのフィールドを含む。図7は、ユーザが日付/時刻セットアップタブ604を選択したとき表示モジュール114によって生成された日付/時刻セットアップインターフェース700である。インターフェース700は、ユーザがシステムクロックの日付/時刻表示フォーマットを選択及び/又は構成するためのフィールドを含む。図8は、ユーザがシステム構成タブ606を選択したとき表示モジュール114によって生成されたシステム構成インターフェース800である。インターフェース800は、シリアル番号、ハードウェアバージョン番号、ファームウェアバージョン番号、システム100のジャンパ設定を表示するための表示フィールドを含む。インターフェース800は、ローパスフィルタ用のパラメータ値と、EEG信号を検出するためのチャネルと、サンプリングレートと、たとえば、ミリ秒単位のポーリング間隔と、EEGサンプルを、EEGグラフ304上で表示するために事前にスケーリングするためのパラメータとをユーザが選択及び/又は構成するためのフィールドを含む。図9は、ユーザが出力セットアップタブ608を選択したとき表示モジュール114によって生成された出力セットアップインターフェース900である。このインターフェースは、データエクスポートモジュール116によって生成された出力データのタイプ及び/又はフォーマットと、データエクスポートモジュール116のたとえば、シリアルポートに関するポート速度とをユーザが選択及び/又は構成するためのフィールドを含むデータエクスポートモジュール116によって生成された出力データは、出力デバイス104aたとえば、プリンタ、ディスクドライブ、USBポート、シリアル/パラレルポートなどに転送される。データエクスポートモジュール116によって生成された出力データは、i患者状況レポートたとえば、グラフ、チャート、患者の脳機能状況の概要説明、及び/又は経時的なこの状況の変化を含むii記録済みEEG信号を表す信号出力、及び/又はiii上述の特徴のいずれかを含むデータファイルを表すことができる。表示モジュール114は、ユーザがプリンタセットアップタブ610を選択したときプリンタセットアップインターフェースを生成し、プリンタセットアップインターフェースは、出力デバイス104aたとえば、プリンタのために、データエクスポートモジュール116によって生成された出力データのタイプ及び/又はフォーマットを選択及び構成するための、ユーザが調整可能なフィールドを含む。EEG処理システム100の構成モジュール120は、入力デバイス118からユーザ入力を受け取り、脳機能指数計算モジュール108及び表示プロセッサモジュール114の動作を制御するための構成データを生成する。構成データは、以下の1つ又は複数を実施するように、すなわちiEEGサンプルを処理するための処理オプションを選択し、ii隣り合うセグメント/ウィンドウ間の重なり合いの度合いを規定し、iiiEEGサンプルと脳機能データをメモリ112内に格納するようにモジュール108を構成し、ivインターフェース表示のレイアウト、画面サイズ、画面リフレッシュレート、表示されるグラフの掃引速度及び感度、脳機能指数閾値範囲及び対応する色、スムージング設定などを含めて表示モジュールによって生成されるユーザインターフェースの表示特性を規定し、v日付及び時刻設定を規定し、viたとえば、各事象マーカボタンに関連付けられた事象の数及びタイプと、事象の各タイプに関連付けられた色とを含めて事象マーカ設定を規定し、viiたとえば、データエクスポートモジュール116によって生成しようとするデータ出力のタイプ、フォーマット、及び/又は伝送速度を含めて日付エクスポート設定を規定し、及び/又はviiiセンサチェックレート、及びモジュール106及び108によって実施されるフィルタリングのためのバンドパスフィルタ範囲Hzなどシステム100の他の動作パラメータを規定、選択、又は構成するようにモジュール108及び/又はモジュール114を制御する制御信号、パラメータ、及び/又は命令を含む。完全性試験モジュール110は、電極102の動作状況を決定するために、電極102からの検出EEG信号を、予想されるパラメータたとえば、2マイクロボルトから100マイクロボルトの範囲内の生EEGのRMS振幅、及び0Hzと30Hzの間のEEGパワーの90と突き合わせて比較することによって、その信号を連続的に評価する。被験者から検出されたEEG信号は、EEG信号がフィルタ後の不規則過程filteredrandomprocessの結果であるという理論的仮定に基づいて解析することができる。国際公開第2004/064633号パンフレットに記載されているように、被験者から検出されたEEG信号は、数学的には、式1として述べることができる。すなわち、[数式1]上式で、Heは、周波数領域内のEEG信号を表し、Pは、被験者の皮質の機能状態を評価するために使用することができる、脳の他の部分からのその皮質内への入力を表す。N及びDは、ωにおける多項式を規定し、それらのルートにより、EEG信号の卓越周波数が決定される。Pωは、ガウス白色ノイズを表すものと仮定され、したがって、周波数ωから独立であるすなわち、Pω=P0は、皮質下入力に比例するものと理論的に決定される定数である。式1では、qは、分子N及び分母D双方に対する、ωにおける多項式の係数を理論的に決定する生理学的パラメータのリストを表す。それぞれのセグメント/サンプル点ごとのEEG信号は、それぞれのARMA時系列表現として、またより有利には、自己回帰次数8及び移動平均次数5を有するそれぞれの固定次数ARMA時系列表現として表すことができる。式2は、あるEEG信号の一部分の表現を生成するための8,5次数ARMA表現を表す差分方程式である。すなわち、[数式2]上式で、y[n]は、サンプリング済みEEG信号値の順序系列ordinalsequenceを表しすなわち、y[n]は、n番目の逐次サンプル、y[n-k]は、y[n]のk番目前のサンプリング済み値を表し、u[n-k]は、ガウス白色ノイズ過程を表し、ak及びbkは、係数データに含まれ、それぞれ、あるセグメントに対応するEEG信号の一部分についてのAR自己回帰係数及びMA移動平均係数を表す。AR係数及びMA係数の推定値は、たとえばDelftUniversityofTechnologyのP.M.T.BroersenによるARMASAMatlabToolboxアプリケーションを使用して、又は任意の他のARMAモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。式2に示されているEEG信号の時不変ARMA表現は、式3に示されているEEG信号の時変ARMA時系列表現として書き直すことができる。すなわち、[数式3]によって表される式3についてのAR係数及びMA係数は、時点nについての時間の関数として表される。式4及び式5、すなわち、[数式4][数式5]を示すことにより、式3は、式6として状態空間形態で書き直すことができる。すなわち、[数式6]は、回帰ベクトルを表し、θnは、式4におけるものに対応するモデルパラメータ又は状態を表し、unは、式3におけるu[n-k]に対応するガウス白色ノイズ過程を表す。事前のapriori情報が何も使用可能でないときモデルパラメータθnがランダムウォークとして発展すると仮定することにより、θnは、式7に示されている以下の一般的なスキームに従って、θn及びynの以前の値から再帰的に推定することができる。すなわち、[数式7]上式で、Kn及びεnは、それぞれ、再帰的に決定されたフィルタ利得、及びEEG信号の前のサンプル点で推定されたARMAモデルの予測誤差を表す。時変性のAR係数及びMA係数θnの推定値を再帰的に生成するために、様々な方法が使用可能である。たとえば、たとえばTarvainenらのEstimationofnon-stationaryEEGwithKalmansmootherapproach:anapplicationtoeventrelatedsynchronizationERSIEEETransBiomedEng、2004年、51、516~524頁に記載されているカルマン適応フィルタリング法に基づいて、又は任意の他の回帰的処理法たとえば、LjungL.SystemIdentification-TheoryfortheUserPrenticeHall、UpperSaddleRiver、NJ.第2版1999年に記載されている回帰的処理法に基づいて、又はで表されるθnにおけるモデルパラメータについてのたとえば、2乗平均の意味で最適な推定値を生成するために、ソフトウェアたとえば、MATLAB登録商標SystemIdentificationToolboxバージョン7.4に関連付けられた関数を使用して、係数データを生成することが可能である。式2及び式3は、式8に示されているように、z領域表記で書き直すことができる。すなわち、[数式8]上式で、Yzは、z領域における、EEG信号の一部分のARMA表現を表し、Uzは、z領域におけるガウス白色ノイズ過程を表し、係数ak及びbkは、それぞれ、対応するセグメント/サンプル点についてのAR係数及びMA係数に対応する。一般に、ARMA係数の推定は、b0及びa0を1単位unityとして規定することを含む。式8によって述べられているシステムに関連する極は、式8における分母のルートに対応する。各セグメント/サンプル点ごとの極データは、対応するセグメント/サンプル点についての係数データを使用して、式9に基づいて生成されるただし、極はpによって表される式9に対する8つの可能な解又は極があり、それらのすべてが必ずしも異なるわけではない。[数式9]式8によって述べられているシステムに関連する零点は、式8における分子のルートに対応する。各セグメント/サンプル点ごとの零点データは、対応するセグメント/サンプル点についての係数データを使用して、式10に基づいて生成されるただし、零点はzによって表される。式10に対する5つの可能な解又は零点があり、それらのすべてが必ずしも異なるわけではない。[数式10]式9及び式10に基づいて生成されたデータによって表される極及び零点は、複素数である。式9及び式10に基づいて生成されたデータによって表される極及び零点は、複素数である。それぞれのセグメント/サンプル点ごとの極及び零点は、z平面上でプロットすることができ、その場合、1つ又は複数の極及び/又は零点の位置の変化が、被験者の脳に対する皮質下入力のレベルの変化を表し、極の平均位置の変化が、被験者の脳の機能状態の変化を表す。しかし、1つ又は複数の極及び/又は零点の移動に基づいて脳の機能状態を定量化するのは、技術的に非常に困難である。国際公開第2004/064633号パンフレットに記載されているように、様々な薬理学的介入により、複素平面又はz平面内でプロットされたとき式8の極の部分集合が運動することが予想される。式8に基づいて生成されたデータによって表される極すべての平均運動を表す値を生成することによって、極の部分集合の運動を定量化することが可能である。具体的には、極運動の平均実部が脳に対する薬理学的操作/介入に特に敏感であることが判明している。平均極位置は極の合計から決定できる。8の自己回帰次数を有するARMAモデルについて、は、zi,pがi番目の極を表す式11によって算出される。[数式11]または、多項式の諸特性の結果として、極の合計は、a1として表される式2に基づいて生成される第1のAR係数から決定することができる。つまり、[数式12]平均極位置は、を極の数で割ることによって決定できる。8の自己回帰次数を有するARMAモデルについて、は、/8に等しい。極zi,pは、複素数である場合、複素共役対内に存在するので、常に実数である。平均極位置は皮質状態を意味する適切な指数すなわち、たとえば0から100に及ぶ数値を形成するようにスケーリングされることになるので、平均極位置を表すためにこの除算を行う必要はない。しかし、その代わりに、の値それ自体に基づいて平均極位置の変化の効果を決定することが可能である。平均極は、常に-1以上、且つ1以下になるので、0から100の区間にわたって延在するように適切にスケーリングすることができる。たとえば、平均極は、皮質状態を表す指数をもたらすように、式13に基づいて線形でスケーリングすることができる。[数式13]すなわち、上式で、c及びmは、指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数であり、はに代わって平均極を表すために用いられる。平均極は、式14に基づいて、皮質状態を表す指数をもたらすように非線形でスケーリングされてもよい。[数式14]上式で、a、b、dは、指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数であり、は平均極を表す。それぞれのセグメント/サンプル点ごとの皮質状態データは、指数が、対応するセグメント/サンプル点についての平均極データを使用して、式13又は式14に基づいて生成されることを表す。あるいは、平均実数極は、皮質状態を表す単一のスカラ量を生成するように、適切に規定され構築された判別関数によって処理され得る。そのような判別関数は、例えば、IBMSPSSStatisticsSPSSInc.,米国シカゴの1段ずつの判別分析機能/手順を用いて、あるいは任意の数の市販の統計パッケージによる類似の機能を用いて、決定することができる。それぞれのセグメント/サンプル点ごとの、平均極データから得られる皮質状態データはグラフとしてプロットされ、時間の関数として、又は対応するセグメント/サンプル点数に比べて、皮質の反応状態の変化を示す。皮質状態は、治療介入又は疾患に応じて、増大又は減少することが予想される。あるいは、皮質の反応状態の変化を示すために、AR係数及びMA係数から他のAR係数及びMA係数を得てもよい。例えば、平均極位置を用いて極位置を定量化するのと同様に、平均零点位置を用いて式の複数の零点の運動を定量化することが可能である。しかし、基礎をなす生理学的理論国際公開第2004/064633号に記載にあるように、複数の零点は、極から独立して運動するとは考えられず平均零点運動のモニタリングは、被験者の脳機能の判定について有用性が限られていると考えられる。式1の分子分母両方の多項式は、理論的にはqによって表されるいくつかの生理学的パラメータに依存し、極の運動とともに式8の零点の運動を定量化する測度は、べつの適切な皮質の反応状態の測度である。しかし、極と零点のデータを結合して、意味があり生理学的に適切な単一のスカラー測度とすることは非常に困難である。一つの方法は、ARMA、AR時系列モデル間の関係に着目したものである。Kolmogorovの定理KolmogorovAN,InterpolationandExtrapolationvonStationarenZufalligenFolgen,Bull.Acad.Sci.USSRSer.Math,Vol.5,1941,pp.3-14に詳しく記載、また、KayS,ModernSpectralEstimation-TheoryandApplication,PrenticeHall,EnglewoodCliffs,NJ.1988にも言及ありでは、ARMAモデルは無限次のARモデルによっても等価に表すことができる。無限次ARモデルにおける複数の極は、元のARMAモデルの極や零点の位置に基づいて配置される。次に、無限次ARモデルの複数の極の運動が、ARMAモデルの極や零点の運動の測度に用いられる。無限次ARモデルの係数は、再帰差分方程式例えばKayS,ModernSpectralEstimation-TheoryandApplication,PrenticeHall,EnglewoodCliffs,NJ.1988参照を用いてARMAモデル係数から決定することが可能である。すなわち、[数式15]上式で、cnは無限次ARモデルの係数であり、akとbkはそれぞれARMAモデルのAR、MA係数に対応し、p、qはそれぞれARMAモデルのAR、MA部の次数を示し、はディラックのデルタ関数である。cn-kの値はn-k<0について零点に等しくなるように定められる。多項式の諸特性の結果として、無限次ARモデルの第1のAR係数c1は、複数の極の合計の負数negativeに対応し、よって、対応するARMAフィルタ構造のスカラー測度に用いることができる。a0とb0が1単位であるとすると、c0は1単位に等しく、c1は式15を以下のように分解することによって算出される。[数式16]推定されたARMAプロセスからのAR係数及びMA係数から算出された測度を、複合皮質状態と称する。これは、皮質の反応状態を表すのに用いられ、皮質状態と比較した、相補的ではあるが独立した皮質状態の測度を提供する。あるいは、固定次数ARまたはARMAモデルの計算について、c1で与えられる複合皮質状態の計算の別の方法がある。式9~12に基づいて係数a1、b1が以下のように表現される。[数式17]および[数式18]ここで、zi,pはi番目の極を表し、zi,zはARMAモデルのAR次数pとMA次数qのi番目の零点を表し、は複数の零点の合計を表す。よって複合皮質状態c1は、このp,qARMAモデルの複数の極および複数の零点の合計の差の負数として算出することができる。[数式19]無限次のARモデルについて、c1の負数を極の数無限で割って平均極位置を得ることで、常にz平面の原点における平均極位置が分かる。このように、前記平均では、ARMAフィルタ状態についての意味のあるスカラー測度を得ることができない。しかし、a1極の合計とb1零点の合計とがARMAモデルの次数によって有界boundedであるので、無限次ARモデルの極の合計c1も有界である。AR次数8およびMA次数5のARMAモデルの場合、a1とb1は、それぞれプラス8~マイナス8、プラス5~マイナス5の間に制約され、c1はプラス13~マイナス13の間に制約される。これにより、c1を13で割ることで、複合皮質状態測度を常に-1以上1未満にスケーリングすることができる。複合皮質状態は、c1から得られる無限次ARモデルの極の合計とともに式13、14を用いて指数つまり、例えば0~100の間の数値を形成することでスケーリングすることもできる。あるいは、前記判別関数を、複合皮質状態をスケーリングして適切な指数を形成するのに用いることもできる。各セグメント/EEGサンプル点ごとの複合皮質状態データを、時間の関数としてまたは対応するセグメント/サンプル点数に比べて、皮質の反応状態の変化を示すグラフとしてプロットすることができる。複合皮質状態は、治療介入又は疾患に応じて、増大又は減少することが予想される。同様の測度は、どのようなARMAモデルも無限次のMAモデルとして表すことができるというウォルデ分解定理WoldH,AStudyintheAnalysisofStationaryTimeSeries,AlmqvistWiksell,Stockholm,1954に詳解、KayS,ModernSpectralEstimation-TheoryandApplication,PrenticeHall,EnglewoodCliffs,NJ.1988にも記載ありの結論を用いて得ることもできる。無限MAモデルの複数の零点の運動は、前記無限次ARモデルの極の場合と同様に、ARMAモデルにおける複数の極および零点の運動の測度として用いることができる。しかし、このアプローチは既に説明した前記方法と比較して意味のある代替とはならず特段の利点も有しない。これは、時系列モデル間の関係により、無限MA表現の零点の合計が無限AR表現の極の合計の負数に等しい、つまり、無限次MAモデルの零点の合計が-c1c1は式16で定義されていると等しいことによる。よって、無限次ARの極の合計あるいは無限次MAモデルの零点の合計に関する推定されるARMAフィルタのスカラー測度を定義することによって、同じ基本測度が得られる。言い換えると、複合皮質状態の計算の二つのアプローチは、同等の結果をもたらす。式1に示されている理論的に導出された伝達関数は、式20として因数分解標準形で書き直すことができる。[数式20]上式で、Pωは、脳に対する皮質入力のレベルを表す。実際の皮質における皮質入力の、予想される時間複雑性のため、そのような入力は、ガウス不規則白色ノイズ過程から区別不能であり、その過程を表すものと仮定される。式20では、によって表される8個の極、及びによって表される5個の零点のそれぞれについての値は、qによって表されるいくつかの生理学的パラメータに基づいて決定される。式20に関するの値は、式10に基づいて生成された零点データを使用して、式21に基づいて生成される。式20に関するの値は、式9に基づいて生成された極データを使用して、式21に基づいて生成される。[数式21][数式22]上式で、fsは、EEGサンプリングデジタル化周波数である。式20で、gqは、qによって表されるパラメータの1つ又は複数に明示的に基づく利得率gainfactorを表す。理論的には、ある被験者に関するgqの値は、皮質の機能状態に影響を及ぼす介入たとえば、麻酔薬を被験者に施す前にも、施している間にも概して変化しないままであることが予想される。したがって、gqの値は、定数であるものと仮定される。積gqPωを使用し、被験者の脳に対する皮質入力のレベルを推定することができ、gqが定数であるものと仮定されるので、gqPωの値のどんな変化も、Pωの変化によって引き起こされることが予想される。EEG処理システム100は、式23に基づいて、ある時間的一点に被験者の脳が受ける皮質ニューロン入力を表す皮質入力データを生成する。式23は、Pωがガウス白色ノイズを表すと仮定する。すなわち、[数式23]は、あるEEG信号の一部分たとえば、EEG信号の選択されたセグメントの平均信号振幅を表し、は、EEG信号の対応する部分についてのARMA利得値を表す。の値は、時不変ARMA表現が用いられる場合各固定長ウィンドウを用いた選択時間について、または時間変動ARMA表現が用いられる場合各固定長ウィンドウを用いた各サンプル点について、各EEG信号の振幅の2乗平均平方根RMSとして決定することができる。ARMA利得値は、選択されたセグメント/サンプル点について、EEG信号の信号表現の振幅のRMSとして決定することができる。選択されたセグメントについてのAR係数及びMA係数は、時不変ARMA表現に基づいてすなわち、式2に基づいて生成され、その結果、そのセグメントについてのEEG信号の信号表現は、式2に基づいて生成される。この信号表現は、式2に基づいて生成された一連の値すなわち、式2におけるy[n]を表し、式2の出力は、正規化された白色ノイズ入力によって駆動されたとき、選択されたセグメントについてのAR係数及びMA係数に基づいて生成されるすなわち、u[n-k]は、零点平均単位分散ガウス不規則過程によって決定される不規則値を表す。選択されたサンプル点についてのAR係数及びMA係数は、時変ARMA表現に基づいてすなわち、式3に基づいて生成され、そのサンプル点についてのEEG信号の信号表現は、式3に基づいて生成される。この信号表現は、一連の値すなわち、式3におけるy[n]を表し、式3の出力は、正規化された白色ノイズ入力によって駆動されたとき、選択されたサンプル点についてのAR係数及びMA係数に基づいて生成されるすなわち、u[n-k]は、零点平均単位分散ガウス不規則過程によって決定される不規則値を表す。ARMA利得は、たとえばDelftUniversityofTechnologyのP.M.T.BroersenによるARMASAMatlabToolboxアプリケーションのarma2cor機能を使用して、又は任意の他のARMAモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。式2及び式3は、EEG信号の一部分の固定次数8,5ARMA表現を表す。8の自己回帰次数、及び5の移動平均次数を有するARMA表現が最良の結果をもたらすと予想されるが、他のAR次数及びMA次数を選択することもできる。理論的には、利得率gは、式24に従って、パラメータqに基づく。すなわち、[数式24]したがって、皮質入力Pωは、式25を使用して推定することができる。[数式25]式24、25において、は、皮質内興奮の有効性を表しまた安静時の興奮活動に関する膜内外駆動力に比例する、は、興奮に関する、対応する速度定数を表し、は、有効受動的膜時定数effectivepassivemembranetimeconstantを表す。平均場モデル化では、介入中の、、及びについてのそれぞれの値は、それらの乱されていない値から著しく擾乱されることは予想されない。式23を用いて決定される積gqPωは、皮質入力を表す。皮質入力は、式2または3の係数akおよびbkから得られる複数の極および零点とともに、ARMA係数のみを用いる場合よりもより包括的な、被験者から検出されるEEG信号のダイナミックスの特徴付けを表す。したがって、特定の薬剤が、それについて広範な情報がある単神経生理学的特性にどのように影響を及ぼすかについての知識で武装して、本明細書に開示されている技法を使用し、前記薬剤によって影響を受ける、脳に対する入力の変動を決定することができる。これは、脳機能に影響を及ぼすことが知られている様々な薬剤が、中枢神経系全体にわたって分布する部位及び作用の標的を有すると考えられるとき、特に関連がある。たとえば、亜酸化窒素は、睡眠薬でも鎮痛薬でもあり、皮質及び皮質下で部位に影響を及ぼすことが知られているたとえば、HopkinsPM、Nitrousoxide:auniquedrugofcontinuingimportanceforanaesthesia、BestPractResClinAnaesthesiol.、2005年9月、193、381~9頁及びRudolphUAntkowiakB.、Molecularandneuronalsubstratesforgeneralanaesthetics.、NatRevNeurosci.、2004年9月、59、709-20頁で論じられている。睡眠及び痛覚脱失のレベルを共に非侵襲的に定量化することができることは、非常に臨床的に有用である。というのは、別々の測度には、後続の、また継続中の臨床管理及び臨床結果の点で重要な含意があるからである。たとえば、適切な痛覚脱失を検出することは、外科的処置中に生理学的自立安定を達成するために重要であり、術後臨床結果を改善する助けとなる。皮質下入力の大きさを定量化することは、末梢で導出された感覚情報が皮質に達する度合いを監視することによって痛覚脱失のレベルを評価する1つの方法をもたらすことができる。導出された皮質入力、皮質状態、および複合皮質状態の測度は、単独で表示されるか、被験者の脳の機能状態を表す単独の指数と合成されてもよい。前記複数の測度を単独の数字と組み合わせるには様々な方法が利用可能である。例えば、指数は、下記のように皮質入力、皮質状態、および複合皮質状態の測度によって定義される3次元空間に、ベクトルの長さとして投射されてよい。[数式26]前記空間において、CIは皮質入力を表し、CSは皮質状態に対応し、CScは複合皮質状態であり、α、β、γは、適当なスケーリング係数または関数を表す。算出される指数は、式13および14の適切な変形を用いて、所定の範囲例えば0~100でスケーリングされてもよい。[数式27]ここで、上式で、cおよびmは、指数が所定の範囲内にあり式26が定義するものであるように選ばれる定数である。式26で定義される指数は、下記のスケーリングされた指数をもたらすように非線形でスケーリングされてもよい。すなわち、[数式28]上式で、a、b、dは、スケーリングされた指数が確実に何らかの所定の範囲内にあるように選択された定数である。または、皮質入力、皮質状態、複合皮質状態データ及び他の測度は、ARMAモデルから抽出されてもよく、EEGデータは、前記判別関数によって処理されて、脳の機能状態を表す単一のスカラ量を生成するようになっていてもよい。図2は、EEG処理システム100によって実施されるEEG解析プロセス200の流れ図である。プロセス200は、ステップ202で、信号処理モジュール106が電極102を介して被験者からのEEG信号を受け取って始まる。ステップ204では、モジュール106は、EEG信号を増幅する。ステップ206では、モジュール106は、バンドパスフィルタを使用してEEG信号を濾波し、低周波のムーブメントアーティファクト、EMG成分、及び概して0Hzから50~60Hzの間で生じる主アーティファクト、並びに外部ノイズの他の発生源を除去する。ステップ208では、モジュール106は、EEG信号をデジタルEEGサンプルに変換する。ステップ210では、ユーザの選択に基づいて、EEGサンプルをどのように処理するか判断される。ユーザが、サンプルを実質的にリアルタイムで解析するための処理オプションを選択した場合、ステップ210はステップ212に進む。そうでない場合には、デフォルトの処理オプションが選択され、ステップ210はステップ216に進む。脳機能指数計算モジュール108によって生成される各新しいサンプル点に関連して、モジュール108がステップ212及びステップ214を実施する。ステップ212では、モジュール108は、AR係数及びMA係数の後続の推定を損なうことが知られている周期的な0Hzから50~60Hzの妨害をサンプルからさらに除去することを含めて、追加のアーティファクト除去をEEGサンプルに対して実施する。ステップ214では、モジュール108は、デジタル化によって得られた各サンプリングされたEEG値のEEG信号の時変ARMA表現たとえば、8,5次数ARMA表現に基づいてのためのAR係数及びMA係数を表す各サンプル点ごとの係数データを生成する。たとえば、ステップ214では、モジュール108は、カルマン適応フィルタリング法を使用して、EEGサンプルから直接、AR係数及びMA係数を生成する。ステップ214では、係数データは、上述のようにAR係数及びMA係数の最適値を表す。次いで、ステップ214は、互いに平行して実施されるステップ222及びステップ224に進む。時変係数データは、係数データは、MATLAB登録商標SystemIdentificationToolboxバージョン7.4に関連付けられた関数など、ソフトウェアを使用して生成され得る。ステップ216では、モジュール108は、それぞれが同じ持続時間の間のデジタルEEG信号の一部分を表す複数のセグメントを生成する。たとえば、各セグメントは、EEG信号の2秒サンプルを表すことができ、隣り合うセグメントの一部分と重なり合うことができる。ステップ218では、モジュール108は、各セグメントを濾波し、AR係数及びMA係数の後続の推定を損なうことが知られている周期的な0Hzから50~60Hzの妨害を除去することを含めて、追加のアーティファクトを信号から除去することを含む、追加の前処理を行う。ステップ220では、モジュール108は、セグメントごとのEEG信号のそれぞれの時不変ARMA表現に基づいてたとえば、8,5次数ARMA表現に基づいて係数データを生成する。各固定長セグメントについてのAR、MA係数の推定は、たとえばDelftUniversityofTechnologyのP.M.T.BroersenによるARMASAMatlabToolboxアプリケーションや他のARMAモデル化ソフトウェアパッケージを使用して、いくつかのやり方で生成することができる。次いで、ステップ220は、ステップ222及びステップ224に進む。ステップ222では、モジュール108は、各セグメント/サンプル点ごとに、対応するセグメント/サンプル点についての係数データを生成するためにステップ214又はステップ220で使用された対応するARMA表現に基づいて、ARMA利得値すなわち、式18における<Yt>を表すARMA利得データを生成する。ステップ222では、モジュール108は、各セグメント/サンプル点ごとに、対応するセグメント/サンプル点についての係数データを生成するためにステップ214又はステップ220で使用された対応するARMA表現に基づいて、ARMA利得値すなわち、式23におけるを表すARMA利得データを生成する。これは、推定されたAR係数及びMA係数を対応するARMA表現すなわち、式2又は式10に適用すること、及びu[n-k]によって表される正規化された白色ノイズ入力を用いて対応するARMA表現を導出することによって、y[n]によって表される信号表現を生成することを含む。ステップ222では、モジュール108はまた、各セグメント/サンプル点ごとに、ステップ216、218、220で時不変ARMA表現が使用される場合、対応するセグメントについてのEEGサンプルに基づいて、或いはステップ212及びステップ214で時変ARMA表現が使用される場合、ある範囲のEEGサンプル値について、信号利得値すなわち、式23におけるを表す信号利得データを生成する。各サンプル点ごとのの値は、対応するサンプル点についての係数データが生成された時刻を中心に置かれた検出EEG信号の適切な部分に基づいて生成され、又は、現在のサンプル点を含む、及び現在のサンプル点前のサンプリング済みEEG信号の、適切に構築された平均に基づいて生成される。代替的には、の値は、ステップ216でモジュール108によって生成されたそれぞれのセグメントに基づいて生成される。次いでステップ233では、モジュール108は、各セグメント/サンプル点ごとに、対応するARMA利得データ及び信号利得データに基づいて、式23による積gqPωの値を表す皮質入力データを生成する。gqPωの値の変化は、Pωによって表される皮質下入力の大きさの変化を表す。ステップ224では、式9及び式10に基づいて極データ及び零点データを生成し、次いでモジュール108は、各セグメント/サンプル点ごとに、皮質状態データを式12に基づいて生成し、複合皮質状態データを式16に基づいて生成する。ステップ223及びステップ224はステップ226に進み、ステップ226では、モジュール108が、対応するセグメント/サンプル点についての脳機能のスケーリングされた数値表現を表す皮質入力データ、皮質状態データ及び/又は複合皮質状態データに基づいて脳機能指数データを生成する。例えば、脳機能指数データは式26に基づいて、皮質入力状態データ、皮質状態データ、および複合皮質状態データを結合することで算出されてもよい。この脳機能データは、式27または28に基づいて、所定の範囲内におさまるようにスケーリングされてもよい。このスケーリングされた脳機能指数は、次に、表示モジュール114に送られ、単独指数302を含む様々なフォーマットで、及び/又は現在まで現在を含むの選択された範囲において定義された連続値304のグラフとして、表示される。ステップ228において、表示モジュール114は、脳機能データに基づいて例えば極データ、零点データ、皮質入力データ、皮質状態データ、複合皮質状態データ及び/又は脳機能指数データを用いてユーザーインターフェースを示す表示データを表すと共に好ましくはEEGサンプルの表現を含む表示データを生成することで、被験者の脳の機能状態及び/又は被験者の脳の皮質下活動の脳レベルを表す。また、ステップ228では、EEGサンプル、脳機能データ、生及び/又はスケーリングされた皮質入力、皮質状態及び/又は複合皮質状態データを含む出力データを生成するようにデータエクスポートモジュールが制御される。プロセス200は、ステップ228の後で終了する。皮質状態データ及び/又は複合皮質状態データによって表された値の変化は、被験者の脳の機能状態の変化すなわち、脳が皮質入力に対してどのように応答するかを表す。皮質入力データによって表された値の変化は、積gqPωの値の変化を、したがって脳皮質入力のレベルを表す。皮質入力データによって表された値の変化は、積gqPωの値の変化を、したがって脳皮質入力のレベルを表す。ARMA利得、したがって皮質下入力の測度によってもたらされる利点は、対象の脳機能の決定の生理学的特定性したがって臨床有用性を高めることである。添付の図面を参照して本明細書で述べられている本発明の範囲から逸脱することなしに、多数の修正が当業者には明らかになるであろう。本明細書におけるどんな従来技術に対する参照も、その従来技術がオーストラリアにおける共通の一般的な知識の一部を形成するという認知又は何らかの形態の暗示ではなく、またそのように解釈すべきではない。"