"コンピュータを用いた、脳波解析による低血糖症または低血糖症の兆候の検出方法であって、コンピュータに脳波信号を入力する工程、前記コンピュータ内で前記脳波信号からそれぞれ異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、前記コンポーネントの各々の変動する強度測定値を取得する工程、前記強度測定値の各平均の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値の長期的な各変動性の概算値を取得する工程、前記強度測定値から前記平均の長期的な概算値を引き、その結果を前記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって前記強度測定値を標準化する工程、前記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、前記費用関数の値を該費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した前記確率を積算する工程、および、前記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを前記脳波信号が示していることを前記コンピュータ内で決定する工程、を含む、低血糖症または低血糖症の兆候の検出方法。前記費用関数を、事前に定められた重み付け係数のセットを用いて、標準化された特徴を線形関数または非線形関数の合計として取得する、請求項1に記載の方法。前記費用関数の各々を、低血糖を示す事象、または低血糖を示す事象ではないものとして分類し、かつ、前記確率を積算する工程における該確率の積算が前記選択された期間中に検出された事象の数を積算することによって行われる、請求項1または2に記載の方法。さらに、前記費用関数の長期的な平均を概算する工程、前記費用関数の長期的な変動性を概算する工程、および、前記費用関数から前期長期的な平均の前記概算を引き、その結果を前記長期的な変動性の概算値で割ることにより標準化された費用関数を生成することと算術的に等価な処理によって、前記費用関数を標準化する工程、を含み、前記分類する工程で分類されるものが、前記標準化された費用関数である、請求項1から3のいずれかに記載の方法。さらに、低血糖症のパターンと混同しやすい信号汚染アーチファクトを含む前記脳波の時間領域を検出する工程、および、前記時間領域を前記積算に含まれることになる発生事象から排除する工程、を含む、請求項1から4のいずれかに記載の方法。変動するアーチファクト検出費用関数を取得するために事前に定められた重み付け係数のセットを用いて、前記標準化された特徴の線形関数または非線形関数の合計を取得し、前記アーチファクト検出費用関数の各々を該アーチファクト検出費用関数が前記アーチファクトを示す確率に準じて分類することにより、前記信号汚染アーチファクトを含む前記脳波の前記時間領域が特定される、請求項5に記載の方法。さらに、前記アーチファクト検出費用関数の長期的な平均を概算する工程、前記アーチファクト検出費用関数の長期的な変動性を概算する工程、および、前記アーチファクト検出費用関数から前期長期的な平均の概算を引き、その結果を前記アーチファクト検出費用関数の長期的な変動性の概算値で割ることにより標準化されたアーチファクト検出費用関数を生成することと算術的に等価な処理によって、前記アーチファクト検出費用関数を標準化する工程、を含み、前記分類する工程で分類されるものが、前記標準化されたアーチファクト検出費用関数である、請求項6に記載の方法。前記脳波信号が時間領域のシーケンスに分割され、各時間領域において前記コンポーネントの前記強度測定値が取得される、請求項1から7のいずれかに記載の方法。分類される前記費用関数の前記値が、前記各時間領域の各費用関数の値である、請求項8に記載の方法。前記積算が、前記選択された期間を共に構成する選択された先行する時間領域の数にわたり行われる、請求項9に記載の方法。脳波信号を入力として受信し、以下の工程を行うようプログラミングされたコンピュータであって、該コンピュータにおいて、前記信号からそれぞれが異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、前記コンポーネントの各々の変動する強度測定値を取得する工程、前記強度測定値の各々の平均の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値の各変動性の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値から前記平均の長期的な概算値を引き、その結果を前記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって前記強度測定値を標準化する工程、前記標準化された特徴の機械解析を用いて各時間領域の変動する費用関数を取得する工程、前記費用関数の値を前記費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した前記確率を積算する工程、および、前記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを前記脳波信号が示していることを前記コンピュータ内で決定する工程、を含む、コンピュータ。機械語命令のセットであって、互換性のあるコンピュータに脳波信号を入力として受信する工程を行わせる命令を含み、前記相互性のあるコンピュータにおいて、前記脳波信号からそれぞれが異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、前記コンポーネントの各々の変動する強度測定値を取得する工程、前記強度測定値の各平均の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値の長期的な各変動性の概算値を取得する工程、前記強度測定値から前記平均の長期的な概算値を引き、その結果を前記長期的な変動性の概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって前記強度測定値を標準化する工程、前記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、前記費用関数の値を前記費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した前記確率を積算する工程、および、前記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを前記脳波信号が示していることを前記コンピュータ内で決定する工程、を行わせる命令を含む、機械語命令のセット。脳波解析によって低血糖症または低血糖症の兆候を検出する装置であって、脳波信号を集める1つ以上の脳波測定電極と、前記脳波信号を受信するコンピュータと、を含み、前記コンピュータは、前記信号からそれぞれが異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、前記コンポーネント各々の変動する強度測定値を取得する工程、前記強度測定値の各平均の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値の各変動性の長期的な概算値を取得する工程、前記強度測定値から前記平均の長期的な概算値を引き、その結果を前記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって前記強度測定値の各々を標準化する工程、前記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、前記費用関数の値を該費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した前記確率を積算する工程、および、前記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを前記脳波信号が示していることを前記コンピュータ内で決定する工程、を行うようプログラミングされている、低血糖症または低血糖症の兆候を検出する装置。我々は特許文献2において、低血糖症の発症を示す脳波の変化の検出に十分な特異性と検出感度を得るためには、脳波の変化の発生や変化率だけを考慮することは十分ではないという知見を考慮した、低血糖症の事象を示す患者の脳波パターンを検出するアプリケーション用のアルゴリズムを提供した。上記を考慮しなければ、低血糖症と一致する散発的な脳波事象や、そうした脳波事象の一時的な乱れが、警報の誤作動を引き起こす恐れがある。そこで本発明は、そうした脳波解析のためのより向上した方法を提供することを課題とする。本発明によれば、コンピュータを用いた、脳波解析による低血糖症または低血糖症の兆候を検出するためまたは、観察された脳波が低血糖症または低血糖症の兆候の状態によるものかどうかを決定するための方法が提供され、その方法は、コンピュータに脳波信号を入力する工程、該コンピュータ内で上記脳波信号からそれぞれ異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、上記コンポーネントの各々の変動する強度測定値を取得する工程、上記強度測定値の各平均の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値の各変動性の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値から上記平均の長期的な概算値を引き、その結果を上記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって上記強度測定値を標準化する工程、上記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、上記費用関数の値を該費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した上記確率を積算する工程、および、上記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを上記脳波信号が示していることをコンピュータ内で決定する工程、を含む。本発明によれば、低血糖症または低血糖症の兆候の検出は血中グルコース値が閾値以下になると生じる脳波信号のパターンを検出することにより行うことができる。その閾値としては、例えば3.5mmol/lである。血中グルコース値が閾値以下になると生じる脳波信号の強度や大きさの測定値は、脳波信号の絶対値であることが好ましい。すなわち、下記式1で表わされる1-ノルムである。また一方で、その他の強度測定値は下記式2で表わされる2-ノルムのように用いられる。これは単位時間ごとに二乗された信号の曲線より下の領域として示されてもよい。通常は抽出された信号におけるどの長さの測定値でもよく、絶対値、二乗された値、あるいは他の距離の測定値である。測定値の変動性の概算値は、ここでは測定値の分散の概算値でもよい。パラメータの分散の概算値は、そのパラメータが強度測定値か、費用関数かにかかわらず、パラメータの上位パーセンタイル、例えば75から85パーセンタイルの逆数に基づいてもよい。パラメータの平均の長期的な概算値パラメータが強度測定値であっても費用関数であってもは、好ましくは3時間以上、より好ましくは6時間以上、さらに好ましくは9時間以上、特に好ましくは12時間以上の長期にわたり随時測定されたパラメータ測定の平均の概算値である。測定の頻度は好ましくは平均で1分間に1回以上、より好ましくは1分間に30回以上、さらに好ましくは毎秒1回である。パラメータの変動性の長期的な概算値パラメータが強度測定値であっても費用関数であってもは、好ましくは3時間以上、より好ましくは6時間以上、さらに好ましくは9時間以上、特に好ましくは12時間以上の長期にわたり随時測定されたパラメータ測定の変動性の概算値である。測定の頻度は好ましくは平均で1分間に1回以上、より好ましくは1分間に30回以上、さらに好ましくは毎秒1回である。本発明の方法、または装置の使用が開始されてすぐにデータとして利用価値のある長期的な概算値が得られるように、過去のセッション時に得られた必要とされる各値に対応する長期的な概算値をメモリに記憶する手段が備えられ、過去のセッションにおける概算値は、現セッションの開始時に用いられ、現セッションが進むにつれ徐々にアップデートされることが好ましい。また、脳波モニタリングのセッションが終わるごとに、もしくは下記に示すように、1つのアルゴリズムを、使用していたものから別のものへ切り替える時に、用いられた全ての長期的な概算値を記憶する手段を備えておくことが好ましい。パラメータの分散の概算値は、上記上位パーセンタイル値の平均の長期的な概算値pからパラメータの平均の長期的な概算値mを引いて得られた値、すなわち、p-mもしくはそれと算術的に等価なものとして算出されてもよい。未加工の信号xの標準値Xは、このとき、X=x-m/p-mとして得られる。標準化された特徴の機械解析は解析パラメータを用いて導くのが好ましい。解析パラメータは、例えば、重み付け係数であり、該重み付け係数は解析下の脳波を持つ人だけではなく個々人の集団に一般的に適用できる。本発明に記載の方法において、上記費用関数は、事前に定められた重み付け係数のセットを用いて、標準化された特徴の線形関数または非線形関数の合計として取得してよい。上記時間領域の費用関数は各々、低血糖を示す事象として、または低血糖を示す事象ではないとして分類することができ、上記確率の積算は、上記選択された期間中に検出された事象の数を積算することにより行われる。本発明に記載の方法は、さらに、費用関数の長期的な平均を概算する工程、費用関数の長期的な変動性を概算する工程、および、費用関数から該費用関数の平均の長期的な概算値を引き、その結果を費用関数の変動性の長期的な概算値で割ることにより標準化された費用関数を生成することと、算術的に等価な処理によって費用関数を標準化する工程を含んでもよく、上記分類の工程で分類されたものは上記標準化された費用関数である。本発明に記載の方法は、さらに、低血糖のパターンと混同しやすい信号汚染アーチファクトを含む上記脳波の時間領域を検出する工程、および、上記時間領域を上記積算に含まれることになる発生事象から排除する工程を含んでもよい。上記信号汚染アーチファクトを含む脳波の上記時間領域は、変動するアーチファクト検出費用関数を得るために、事前に定められた重み付け係数のセットを用い、標準化された特徴の線形関数または非線形関数の合計を取得し、上記アーチファクトを示すアーチファクト費用関数の確率に準じ、上記アーチファクト検出費用関数それぞれを分類することで特定してもよい。アーチファクト費用関数の分類は、該費用関数がアーチファクトを示すものか、そうではないかに分類されるよう二元的であってもよい。本発明に記載の方法は、さらに、上記アーチファクト検出費用関数の長期的な平均を概算する工程、上記アーチファクト検出費用関数の長期的な変動性を概算する工程、および、上記アーチファクト検出費用関数から上記アーチファクト検出費用関数の平均の長期的な概算値を引き、その結果を上記アーチファクト検出費用関数の変動性の長期的な概算値で割ることにより標準化されたアーチファクト検出費用関数を生成することと算術的に等価な処理によって、上記アーチファクト検出費用関数を標準化する工程、を含んでもよく、上記分類の工程で分類されたものは、上記標準化されたアーチファクト検出費用関数である。アーチファクト費用関数の分類は、機械解析処理によって行われるのが好ましく、標準化された特徴の機械解析は、解析下の脳波を持つ人だけではなく個々人の集団に一般的に適用できる解析パラメータを用いて行われるのが好ましい。任意で、上記脳波信号は時間領域のシーケンスに分割され、各時間領域において上記コンポーネントの強度測定値が取得される。さらに、分類された上記費用関数の値は、各時間領域における費用関数の値でもよい。上記積算は、上述した選択された期間を共に構成する、選択された先行する時間領域の数にわたって任意で行われる。通常、脳波信号は最初にデジタル化され、サンプリングされてから以後の処理が続く。脳波信号は上記コンポーネントを得るために、デジタルフィルタを用いて抽出されてもよい。また、例えば、FIRフィルタを用いて抽出が行われるなど、その脳波信号がどのように抽出されるかに応じて、分割された信号を時間領域に取り込んでもよいが、信号は時間領域に分割しない方が好ましいと考えられている。上記脳波信号を時間領域のシーケンスに分割し、その信号から異なった周波数帯域を持つ複数のコンポーネントを得る工程は、上記複数のコンポーネントを取得する前に時間領域への分割のタスクを実行することに限定されることを意味してはいないということに留意されたい。用いられる技術に応じて、周波数帯域への分割は、時間領域への分割の前に行われてもよい。どちらにしても、上記脳波信号は異なった周波数帯域と、時間領域の両方において分割される。本発明は、さらに、脳波信号をインプットとして受信し、以下の工程を行うようプログラミングされたコンピュータを提供する。以下の工程とは、上記信号からそれぞれが異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、上記コンポーネント各々の変動する強度測定値を取得する工程、上記強度測定値の各々の平均の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値の各変動性の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値から上記平均の長期的な概算値を引き、その結果を上記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって上記強度測定値を標準化する工程、上記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、上記費用関数の値を上記費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した上記確率を積算する工程、および、上記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを上記脳波信号が示していることを上記コンピュータ内で決定する工程、である。上記コンピュータはプログラミングの受信が可能であってもよいし、完全にまたは一部において、必要なプログラミングがハードウェアに組み込まれているファームウェアで構成されていてもよい。本発明はさらに、互換性のあるコンピュータに脳波信号をインプットとして受信し、下記の工程を行わせる命令を含む機械語命令セットを提供する。下記の工程とは、上記脳波信号からそれぞれが異なる周波数帯域を含む複数のコンポーネントを取得する工程、上記コンポーネント各々の変動する強度測定値を取得する工程、上記強度測定値の各平均の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値の各変動性の長期的な概算値を取得する工程、上記強度測定値から上記平均の長期的な概算値を引き、その結果を上記変動性の長期的な概算値で割ることにより各周波数帯域から標準化された特徴を生成することと算術的に等価な処理によって上記強度測定値を標準化する工程、上記標準化された特徴の機械解析を用いて変動する費用関数を取得する工程、上記費用関数の値を該費用関数が低血糖を示す確率に準じて分類する工程、選択された期間中に取得した上記確率を積算する工程、および、上記積算に基づき、低血糖症が発症している、または低血糖症の兆候があることを上記脳波信号が示していることを上記コンピュータ内で決定する工程、である。本発明はさらに、脳波収集電極と、本発明の実施に適するようプログラミングされたコンピュータとを含む、低血糖症や低血糖症の兆候を警告するために用いられる装置を提供する。本発明の方法に関して記載された発明の全ての特徴、特色は、プログラミングされたコンピュータや、本発明の命令セット、命令プログラムに用いられてもよく、それらは機械読み取りが可能なキャリアやメモリにエンコードされていてもよい。本発明を、以下の対応する図面を参照してさらに説明し、記載する。以下、一つのチャネル脳波信号が、低血糖症の検出のために本発明において処理される、本発明の好ましい実施形態を説明する。ただし、下記に記載の構成は容易に修正され、脳波信号を収集するために多数の電極を用いてよい。多数の電極を用いる際には、より確証を得るために、集めた信号を平均化してもよい。あるいは、信号における不整合を用いて、独立成分分析ICAやその他の機械訓練方法により、EMGアーチファクトのようなアーチファクトの存在を特定してもよい。このような一つのチャネル脳波信号は、一つの脳波測定電極と、一つの接地電極または参照電極から得ることができ、それを図1にブロック10として概略的に示している。これらは患者の頭皮上に設置してもよいし、より好ましくは頭皮下、頭蓋骨の外側に埋め込んでもよい。皮下への埋め込みの別の例としては、頭蓋骨の下に埋め込んでもよい。少なくとも頭蓋骨の外側に埋め込む場合は、好ましい電極の配置場所は、例えば、標準脳波10-20システムthestandardEEG1020system,WO2007/144307参照におけるP4-T6、P4-T4、P3-T5、またはP3-T3等である。あるいは、もしくは上記に加えて、電極は外耳道に据えられてもよい。直線または曲線に沿って間隔を開けた多数の電極の位置を用いる場合は、電極に接続する導線を全て共通の経路に沿って同じ方向に出すことができるため、埋め込み電極を用いることが容易になる。上記電極、もしくは複数の電極10は、患者の脳波信号に基づき、その患者が低血糖症の状態にあるかないかを示す信号を出力する信号処理ユニットを供給する、コンピュータ12への入力として用いられる継続的な信号の流れを生み出す。上記信号処理ユニットは、物理的に二つ以上のユニットに分かれていてもよく、具体的には、初期の信号処理のいくつかが、埋め込まれたユニットで行われ、その信号処理が、埋め込まれたユニットから外部ユニットに送信され、その脳波信号に基づいて患者が低血糖症の状態にあるかないかを示す信号の出力の最終的な生成を促すさらなる処理が行われるように、身体の内部に埋め込まれたユニットと、外部ユニットとに分かれていてもよい。処理の第一段階では、脳波信号はデジタル化され、12ビットの信号ダイナミックレンジで、最下位ビットLSB,leastsignificantbitが1μVに設定された状態で毎秒64のサンプルを生成するようサンプリングされる。図1で示されているように4つのブロックで構成されている信号処理アルゴリズムが適用される。最初のブロックでは、64Hzのサンプル脳波データストリームが送信され、このストリームを1Hzの特徴ベクトルの流れに変換する。特徴ベクトルは、各々事象検出器分類器に送られ、該検出器分類器がそのベクトルが低血糖症の兆候に付随するパターンを持っているかどうかを決定する。事象検出器は特徴ベクトルを二進値で1低血糖か0正常のどちらかに分類する。二進値で分類された事象ストリームは積算ブロックで過去X秒の間に起こった事象の数を反映する数へ積算される。積算器の出力が一定の閾値を越えると、低血糖検出ブロックがアラームを発する。低血糖検出ブロックから発せられたアラームは、アラーム信号生成器を起動して、装置の使用者によって知覚される、音やバイブレーション、軽い電気ショックのような物理的に感知できるアラーム信号を出力してもよい。あるいは、またそれに加えて、そのアラーム信号が遠隔モニタリング基地へ伝達されてもよい。下記に、より詳細にこれらのアルゴリズムのコンポーネントブロックを説明する。特徴抽出と標準化図2に特徴抽出と標準化の機能性が示されている。各特徴標準化ブロック1~N、図1参照は脳波ストリーム全体を受信する。各特徴ブロックには脳波の特定の特徴を抽出するフィルタがある。抽出は、例えば、異なった順番をもつFIRフィルタやIIRフィルタ構造などの様々なフィルタの形態で行われてもよい。本発明の実施形態では、N=9の特徴ブロックがあり、用いられているフィルタは3dBの通過帯域1.0Hz-2.5Hz;2.5Hz-4.0Hz;4.0Hz-5.0Hz;5.0Hz-6.0Hz;6.0Hz-7.0Hz;7.0Hz-8.0Hz;8.0Hz-10.0Hz;10.0Hz-12.0Hz;12.0Hz-20.0Hzをもつパスバンドフィルタである。それゆえ各特徴ブロックのフィルタ係数は他のブロックとは異なっている。特徴概算の構造と各特徴に適用する標準化が図2に示されている。|X|と表示されたブロックでは、抽出された信号の絶対値1-ノルムが算出され、短時AVGブロックに1秒にわたり任意に蓄積される。あるいは、短時AVGブロックは省略されてもよい。短時AVGブロックがある場合、データ率も1Hzに減縮される。絶対値、または短時AVGブロックから出力されたものは未加工フィーチャーrawfeatureと名付けられる。1-ノルムのかわりに、上述したように他の強度測定値を用いることもできる。強度測定値の平均の長期的な概算値は未加工フィーチャーの50パーセンタイルとして算出され、長時AVGブロックで次第に平均化される。分散の長期的な概算値は各長時AVGブロックにおいて、未加工フィーチャーの80パーセンタイル上位パーセンタイルを平均して算出される。平均の概算値は上位パーセンタイルの長期的な概算値から引かれ、分散‘x’の逆数の概算値が算出される。未加工フィーチャーははじめに平均の概算値長期的な概算値を引き、次に分散の概算値で割ることにより標準化される。各特徴において同じようにしてN個の標準化された特徴が生成される。あるいは、FFTや似たような変換を用いることができ、その場合は時間の区分けあればが異なる頻度のコンポーネントに信号を分割するより前に、すなわち、上で詳述されている方法に含まれている順番とは逆の順番で行われる。事象分類とアーチファクト除去図3は、2つの任意のアーチファクト検出器とともに低血糖事象分類器を示している。低血糖事象分類器とアーチファクト分類器はすべて同じ構造であり、各構造の入力であるN個の標準化された特徴をその都度入力として受信する。事象分類器では、標準化された特徴ははじめに第一係数セットにより重み付けされ、加重加算と表示されたモジュールから事象検出器と表示されたモジュールへの出力である費用係数を与えつつ加算される。第一係数セットの微分は後に説明する。各アーチファクト検出器は同じように構成され、同じ標準化された特徴を入力として受信し、各自の第二、第三重み付け係数セット後述するを適用し、重み付けされた標準化された特徴を加算して各アーチファクト検出モジュールへと渡される各自個別の費用関数を生成する。そのため、事象検出器には1つの費用関数があり、アーチファクト信号の検出には2つの別々の費用関数があるが、それより多くある場合もある。費用関数は図3の検出器ブロックに入力を供給する。これらはそれぞれ図4に示される構造を持つ。事象分類器またはアーチファクト検出器のこの形態は、分類器が線形分類器として機能するにもかかわらず、固定小数点のフォーマットが限定されたダイナミックレンジのみを持つという事実から非線形性が算出されることもある、すなわち、信号が上界に達すると、それを超えないということから、人工の神経ネットワークANNと類似したものと考えることもできる。この効果はいくつかのANNの起動に用いられるシグモイド関数や双極正接関数の非線形性と類似している。ANNのこれらの形態ももちろん用いることができる。各検出ブロックははじめに費用関数を標準化し、次にその費用関数に基づいて事象出力を図4の検出ボックスの働きにより決定する。基本の実施においては、検出ボックスは二進法で出力するが、別の事象検出器の実施では出力がより多くのビットで表現されることもある。図3のアーチファクト検出器ブロックは各々0か1の二進法による出力を行う。出力された0か1は、アーチファクト検出器のどれかがアーチファクト信号を検出した場合、1を出力する論理OR関数に通される。論理OR関数の出力は事象検出器の出力を伴うAND‘edであり、この論理関数の出力は事象検出器出力から引かれる。これらの演算は、アーチファクト検出器のどれかがアーチファクトを検出した時に、低血糖の事象の検出を示す信号の出力を単にブロックするための機能である。それゆえ、低血糖の事象はアーチファクト検出器で加重加算スキームにより定義され脳波にアーチファクト信号が含まれていない時にのみ検出される。図3の各事象検出モジュールは図4に示されている通りである。図3の加重加算モジュールから受信した費用関数は以下のように標準化される。はじめに、モジュールは費用関数の平均値の長期的に平均化された概算値を算出し、それを50パーセンタイルで計算する平均と表示されたボックス。次に、フィルター長時AVGにより平均化される。分散の概算値は80パーセンタイルとして算出され、長期にわたって同じく平均化され、続いて概算された平均から引かれる。概算された平均は費用関数から引かれ、その結果は概算された分散で割られ、標準化された費用関数が求められる。検出器の基本的な実施は二進法であり、入力が一定の閾値を下回る時は0を出力し、それ以外は1を出力する。検出器をより高度に実装し、出力を変数1ビットよりも大きいとすることもできる。その場合、入力が一定の閾値を下回る時、出力は0であり、それ以外は入力の関数が出力される。好ましい関数としては、出力=入力―定数1×定数2定数3である。低血糖事象の検出器としてより高度な実装が用いられる場合は、ANDと-図3参照は、アーチファクト事象が検出された時、事象検出の出力を0とする機能に置き換えられるべきである。事象の積算1つの低血糖事象を考慮するのみでは、低血糖症の証拠としては十分ではない。脳波の雑音やアーチファクトは低血糖症の脳波パターンと類似することもあるため、事象分類器により検出される偽の低血糖事象が存在することとなる。低血糖症のパターンは、低血糖症の兆候がある場合、高い繰り返し頻度で何度も現れる。そのため、分類器からの証拠は、過去5分の事象証拠が考慮され、デジタルIIRフィルタにより積算される。積算された証拠によって、低血糖症の可能性の強固な評価が下される。上記抽出方法では、通常過去5分間の証拠を合計する。積算機能の通常の実装は過去5分間の証拠が循環メモリバッファに保存されるメモリブロックの使用により行われ、サンプルがアップデートされるたびに合計される。この積算機能がIIRフィルタにより実装される時は、メモリ要求は小さく、コンピュータ的により単純でありながら、同時に、統合機能の変更が必要な時はより高い柔軟性を可能にする。IIRフィルタは概して同じ機能性を持つのであれば様々な方法で構築されてよい。図5に公知のタイプの好ましい実装を示している。図5におけるP0,P1,P2,P3,そしてP4は係数である。事象は、積算器に入りP0を掛け、最初に遅れた信号からのフィードバックが加算された新しい事象0または1であり、Z-1が遅れを示す。データ処理はそれに続くブロックで類似している。保存された全ての値Z-1ブロックの後は最終的に全て加算され、積算された事象となる。アラーム検出アラーム検出器は継続して統合ブロックからの出力を監視する。積算された証拠が一定の閾値を越えると、低血糖症の兆候の証拠が十分であるとされ、低血糖アラーム信号が出される。低血糖症の脳波パターンは脳が再び十分なグルコースを得るまで出現し続けるため、積算器内の証拠は使用者が自身のグルコース値を元に戻すまで数分間現れ続けると考えられる。この問題の解決策としては、積算の証拠がアラームの閾値を下回るレベルへ減少するまでアラームを無視するか、アラームが発せられた後、アラームを一定時間無視することである。後の方の解決策が現時点では好ましい。分類器の訓練上述において、標準化された特徴は、図3の加重加算ブロックにて、どの程度まで各標準化された特徴が事象検出器とアーチファクト検出器の結果に影響を及ぼすべきかを決定する各自のパラメータのセットを用いて、重み付けと加算とが行われることが示された。これら一度得られた係数のセットは、すべての患者に対し一般的に用いることができる。係数は機械訓練処理の訓練信号処理ユニットにて獲得される。訓練は図3の事象検出器における任意に選ばれた係数の最初のセットから始まる。低血糖症に晒されている複数の患者からの脳波を含むデータセットの使用に際し、該データセットは低血糖症の状況と同じく正常血糖の状況にある患者からの脳波記録も含む。両方の状況が、患者が起床しているときと同じく睡眠中も記録された。記録中に血液サンプルが採取され、患者が低血糖症かどうかを立証するため血漿グルコース値が決定された。脳波の記録は神経生理学者によって分析され、同様に睡眠の専門家も低血糖症に関連する脳波の変化と睡眠相との分類をして記録の分析を行った。これらの脳波の記録は上述のアルゴリズムを用いて解析される。専門家の合意の元、パラメータの最初のセットは修正され、アルゴリズムが各脳波における低血糖事象を特定する程度を向上させる。図6は、ゾーンA、B、C、DとEに分割したこの種の典型的な脳波記録の経時変化を示している。ゾーンAでは、グルコース値はβ=3.5mmol/lを超えている。それゆえ、脳波のこのゾーンではアルゴリズムは事象を検出しないはずである。ゾーンBでは、グルコース値が下降するに従い、適切に機能するアルゴリズムによっていくつかの事象が発見されると考えられるが、アラーム信号を発するまでには積算されない。ゾーンCT0、つまり実験プロトコルによってグルコース値が低血糖まで下降した瞬間からさかのぼること10分間の期間として定められるでは、より多くの低血糖事象が検出されることとなり、アラームを発生させるレベルまで積算される。ゾーンDでは、グルコースが投与されるが、低血糖の事象は検出され、アーチファクトによって品質が落とされすぎているため値を測定できなくなる。ゾーンEでは、グルコース値が高すぎるため低血糖の事象は正確に検出されない。事象検出器の出力のための費用関数は下記式3のように規定される。事象の重み付けはこの式に示されるほど精密である必要は必ずしもなく、限定するというよりは指標となるくらいである。パラメータの最初のセットはこの費用関数を最適化するように調整され、費用関数を専門家による脳波記録の分析で予想される値のラインへ移動させる。この種の費用関数を最適化する方法は多くあるが、好ましい方法としては、全てのパラメータの傾きを計算し、直線探索ラインサーチにより傾きを降下させることである。得られたパラメータのセットはもちろん個々人の集団に一般的に適用可能であり、パラメータは解析した脳波の元となる人物に限定されない。図3のアーチファクト検出器のパラメータの各セットは訓練によって同様に取得される。例えば、脳波を手動でマークアップして、咀嚼行動に関連する特徴を示すようにしてもよい。そのようなマークアップ特徴と直面したときは、アーチファクト検出分類器はアーチファクト検出信号を出力するよう上記のように訓練される。同様に、取得された解析パラメータは個々人の集団に一般的に適用可能であり、解析した脳波の元となる人物に限定されない。そのほかのアーチファクト検出器も低血糖を混同しやすい信号を喚起する他の活動形態を認識するよう訓練することができる。これらには、その他の筋肉やEMG雑音源と同様に、睡眠アーチファクトも含んでよい。昼夜アルゴリズム夜間と日中の低血糖の状況は異なるため脳波は夜間大きく変化する、事象検出器を上述のように、日中の脳波を事象検出器特徴重み付けパラメータの最初のセットを構築するための訓練セットとして用いて訓練し、その訓練を繰り返すために、夜間の脳波記録を用いてパラメータの二番目のセットを構築するのが好ましい。これにより、患者の日中の使用と夜間の使用のための個別のアルゴリズムが備えられる。ある程度は、この二つのアルゴリズムは間違った種類のデータ夜と昼が逆と共に用いられても機能するが、性能は低下する。図2および図4において、特徴を標準化する標準化の機能性と事象分類器費用関数は、過去に記録されたデータに基づいている。データの統計は日中と夜間のデータで異なるため、標準化の機能性は日中と夜間では異なる効果を持つ。それゆえ、日中のアルゴリズムは日中のデータ統計により標準化され、夜間のアルゴリズムは夜間のデータ統計により標準化されることが重要なのである。任意で、日中用いる装置を1つ所持し、夜間に用いる装置を別に所持してもよい。あるいは、1つの装置で夜間と日中のパラメータセットを切り替えることができ、夜間モード、日中モードの各々で使用する標準化パラメータの適切な初期セットを備えている装置を用いてもよい。好ましくは、夜間アルゴリズムまたは日中アルゴリズムのどちらかを他方に切り替えるときに、アルゴリズムの先のセッションから関連する長期的な概算値がロードされ用いられるのがよい。装置の物理的構造脳波の分析と、どのような形態であれアラーム信号の生成は、WO2006/066577やWO2009/090110に開示されているように、タスクとして、脳波電極につながれた埋め込み式の内部モジュールと、該内部モジュールと連絡している外部モジュールとの間で分割されていてもよい。内部モジュールが内外の誘導コイルを経由して継続的な供給から十分な電力を得ることができるように、現時点では内部モジュールが脳波を受信し、アナログからデジタルへの変換を行い、サンプル率を減少させ、不要な高頻度のコンポーネントを除去し、結果として出てきた信号を残りのステップが行われる外部モジュールへ伝達するのが好ましい。しかしながら、十分な電力を持つ充電可能な電池などの、埋め込み式の電源が用いられる場合、より多くの、もしくは全ての機能が埋め込みモジュールにて行われてもよい。本明細書において、明示的に別段の定めをした場合を除き、またはは記載の条件の一方または両方が満たされている時、真の値を返す演算子operatorの意味で使用され、条件の1つが満たされればよい演算子排他的またはとは対照的である。含むcomprisingはから成るconsistingofの意味よりも含むincludingの意味で用いている。上記に認められる全ての先行技術は、参照することにより本明細書に含まれる。本明細書におけるいかなる先行出版物の認識も、オーストラリアやその他の場所において一般的な知識であることの承認もしくは表明として受け取られるべきではない。"