СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ПОСТРОЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОНТРОЛЬНОГО ИНСТРУМЕНТА ДЛЯ СОЗДАНИЯ РАЗЛИЧИТЕЛЬНОГО СИГНАЛА ДЛЯ УКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОГО СОСТОЯНИЯ СУБЪЕКТА

1. Способ построения контрольного инструмента (21), предназначенного для использования при создании различительного сигнала для медицинского состояния посредством сбора данных биосигналов (7, 8, 406) в одной или нескольких группах (1, 2, 402) контрольных субъектов (4, 5, 401), причем в каждую группу включают контрольных субъектов по меньшей мере с одной общей характеристикой, включающий следующие стадии:
i
f
стадию, на которой идентифицируют корреляции между контрольными данными для контрольных субъектов в одной группе, для чего выполняют предварительное сканирование контрольных данных для каждого контрольного субъекта в одной группе, корреляции, которые идентифицировали, используют в качестве критерия для определения одного или нескольких контрольных признаков (11, 12) f, i∈{1,…,N}, представляющих общую характеристику для контрольных субъектов в одной группе (1, 2, 402),
стадию (105), на которой по данным биосигналов (7, 8, 406), которые собрали в одной или нескольких группах (1,2, 402) контрольных субъектов (4, 5, 401), определяют значения указанных контрольных признаков (10, 11, 12) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401),
i1
iN
i1
iN
стадию, на которой определяют область (13) V∈{f…,f} свойств признаков с содержанием элементов (14-16) f,…,f области, причем каждый элемент берут как сочетание двух или более указанных контрольных признаков (11, 12) и определяют им двух - или многомерное пространство признаков,
стадию, на которой определяют для каждого соответствующего пространства признаков, которое определяют указанными элементами области, распределение значений контрольных признаков для каждого соответствующего контрольного субъекта в указанной одной или нескольких группах,
i1
iN
стадию, на которой определяют классификатор для каждого соответствующего элемента (14-16) f,…,f области, причем классификаторы адаптируют для построения границ в каждом соответствующем двух - или многомерном пространстве признаков, которыми разделяют группы контрольных субъектов в двух - или многомерном пространстве признаков, причем от границы, которую построили для каждого соответствующего двух - или многомерного пространства признаков,
ref
i1
iN
i1
iN
на стадии (107) определяют векторы апостериорных вероятностей (17а-17с) P=[p(f),…,p(f)] для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401), причем каждый соответствующий элемент (18-20) вектора апостериорных вероятностей (17) относят к указанным двух - или многомерным пространствам признаков, которые определяют указанными элементами (14-16) f,…,f области, и используют как показатель расстояния между распределенным значениями контрольных признаков и соответствующими границами и как указатель вероятности (18-20) того, что контрольный субъект (4, 5, 401) конкретной группы (1, 2, 406) принадлежит к указанной группе в части указанных элементов (14-16) области.
стадию (109), на которой к указанным векторам апостериорных вероятностей (17, 17-17с) применяют процесс фильтрации, причем указанный процесс фильтрации основывают на удалении тех векторов (17с) или элементов векторов, которые выше или ниже заданного порогового значения, а оставшиеся векторы или элементы векторов используют для построения контрольного распределения (46) для указанных контрольных субъектов (4, 6, 401) как функции указанных элементов (14-16) области.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что контрольные признаки (10, 11, 12) выбирают из группы, состоящей из абсолютной спектральной мощности активности дельта-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности тета-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности альфа-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности бета-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности гамма-диапазона, относительной спектральной мощности активности дельта-диапазона, относительной спектральной мощности активности тета-диапазона, относительной спектральной мощности активности альфа-диапазона, относительной спектральной мощности активности бета-диапазона, относительной спектральной мощности активности гамма-диапазона, общей спектральной мощности, пиковой частоты, медианной частоты, спектральной энтропии, показателя степени масштабирования в анализе флуктуации с исключенным трендом (флуктуации в альфа-диапазоне частот), показателя степени масштабирования в анализе флуктуации с исключенным трендом (флуктуации в бета-диапазоне частот) и полной энтропии.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в элементы (14-16) указанной области свойств признаков включают неповторяющиеся сочетания двух или более указанных контрольных признаков.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что стадию (107), на которой определяют вектор апостериорных вероятностей, основывают на методе расчета, который выбирают из группы, состоящей из: схемы ближайшего соседа k-NN (k-NN), машины опорных векторов (SVM), линейного дискриминантного анализа, квадратичного дискриминантного анализа, регуляризованного дискриминантного анализа, логистической регрессии, наивного классификатора Байеса, классификатора скрытой модели Маркова, основанных на нейронной сети нейтральных классификаторов, включая сети многослойных перцептронов и сети функций радиального базиса, машины опорных векторов (SVM), машины опорных векторов (SVM) для решения задачи наименьших квадратов, классификаторов на основе дерева классификации, включая деревья классификации и регрессии (CART), ID3, С4.5, С5.0, AdaBoost и АгсХ4, классификатора ансамбля на основе дерева, включая Random Forests™.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что данные биосигналов (7, 8, 406) в одних и тех же группах (1, 2, 402) собирают во время подобной активности контрольных субъектов (4, 5, 401) в одной группе.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что указанные характеристики контрольных субъектов (4, 5, 401) выбирают из следующих характеристик:
пол субъекта,
связанные с привычкой действия, совершаемые субъектами,
медицинское состояние субъектов,
конкретное неврологическое заболевание субъектов,
конкретное преимущественное пользование субъектами одной рукой (правой или левой),
возраст субъектов,
здоров или нет субъект,
физическое состояние субъектов.
7. Компьютерный программный продукт, предназначенный для выдачи команд процессору на выполнение стадий способа по п.1 при запуске этого продукта в компьютере.
8. Устройство (400) для построения контрольного инструмента (21), предназначенного для использования при создании различительного сигнала для медицинского состояния посредством сбора данных биосигналов (7, 8, 406) собранных в одной или нескольких группах (1, 2) контрольных субъектов (4, 5), причем каждая группа представляет контрольных субъектов, имеющих по меньшей мере одну общую характеристику, содержащее:
i
f
процессор (404) для идентификации корреляций между контрольными данными для контрольных субъектов в одной группе путем выполнения предварительного сканирования контрольных данных для каждого контрольного субъекта в одной группе, использования идентифицированных корреляций в качестве критерия для определения одного или нескольких контрольных признаков (11, 12) f, i∈{1,…,N}, представляющих общую характеристику для контрольных субъектов в одной группе (1, 2, 402),
процессор (404) для определения на стадии (105) по данным биосигналов (7, 8, 406), собранным в одной или нескольких группах (1, 2, 402) контрольных субъектов (4, 5, 401), значений указанных контрольных признаков (10, 11, 12) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401),
i1
iN
i1
iN
средство для определения области (13) V∈{f,…,f} свойств признаков, содержащей элементы (14-16) f,…,f области, причем каждый элемент определяется одним из указанных контрольных признаков (11, 12) или сочетанием двух или более указанных контрольных признаков (11, 12) и определяет двух - или многомерное пространство признаков,
процессор для определения, для каждого соответствующего пространства признаков, определяемого указанными элементами области, распределения значений контрольных признаков для каждого соответствующего контрольного субъекта в указанной одной или нескольких группах,
i1
iN
процессор для определения классификатора для каждого соответствующего элемента (14-16) f,…,f области, причем классификаторы адаптированы для построения границ в каждом соответствующем двух - или многомерном пространстве признаков, которые разделяют группы контрольных субъектов в двух - или многомерном пространстве признаков, причем от границы, построенной для каждого соответствующего двух- или многомерного пространства признаков,
ref
i1
iN
процессор (404) для определения на стадии (107) векторов апостериорных вероятностей (17а-17 с) Р=[p(f),…,p(f)] для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401), причем каждый соответствующий элемент (18-20) вектора апостериорных вероятностей (17) относится к указанным двух- или многомерным пространствам признаков, определенным указанными элементами (14-16) области, и указывает вероятность (18-20) того, что контрольный субъект (4, 5, 401) конкретной группы (1, 2, 406) принадлежит к указанной группе в части указанных элементов (14-16) области,
процессор (404) для применения на стадии (109) процесса фильтрации указанных векторов апостериорных вероятностей (17, 17-17 с), причем указанный процесс фильтрации основан на удалении тех векторов (17 с) или элементов векторов, которые выше или ниже заданного порогового значения, а оставшиеся векторы или элементы векторов используются для построения контрольного распределения (46) для указанных контрольных субъектов (4, 6, 401) как функции указанных элементов (14-16) области.
9. Устройство по п.8, отличающееся тем, что содержит также приемник (403), предназначенный для приема данных биосигналов (7, 8, 406) от указанных контрольных субъектов (4, 5, 401).
i
f
10. Способ использования предварительно записанного в память контрольного инструмента (21) для создания различительного сигнала для указания медицинского состояния субъекта (50, 606) на основании данных биосигналов (51, 608), которые собирают на стадии (801) у субъекта (50, 606), причем построение контрольного инструмента (21) основывают на данных биосигналов, которые собирают в одной или нескольких группах (1, 2, 502) контрольных субъектов (4, 5, 401), причем каждая группа (1, 2, 402) представляет контрольных субъектов (4, 5, 401) по меньшей мере с одной общей характеристикой, причем построение этого контрольного инструмента включает следующие стадии: стадию, на которой идентифицируют корреляции между контрольными данными для контрольных субъектов в одной группе, для чего выполняют предварительное сканирование контрольных данных для каждого контрольного субъекта в одной группе, корреляции, которые идентифицировали, используют в качестве критерия для определения одного или нескольких контрольных признаков (11, 12) f, i∈{1,…,N}, представляющих общую характеристику для контрольных субъектов в одной группе (1, 2, 402),
стадию (105), на которой по данным биосигналов (7, 8, 406), которые собрали в одной или нескольких группах (1, 2, 402) контрольных субъектов (4, 5, 401), определяют значения указанных контрольных признаков (10, 11, 12) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401),
i1
iN
i1
iN
стадию, на которой определяют область (13) V∈{f,…,f} свойств признаков с содержанием элементов (14-16) f,…,f области, причем каждый элемент берут как сочетание двух или более указанных контрольных признаков (11, 12) и определяют им двух- или многомерное пространство признаков,
стадию, на которой определяют для каждого соответствующего пространства признаков, которое определяют указанными элементами области, распределение значений контрольных признаков для каждого соответствующего контрольного субъекта в указанной одной или нескольких группах,
i1
iN
стадию, на которой определяют классификатор для каждого соответствующего элемента (14-16) f,…,f области, причем классификаторы адаптируют для построения границ в каждом соответствующем двух - или многомерном пространстве признаков, которыми разделяют группы контрольных субъектов в двух - или многомерном пространстве признаков, причем от границы, которую построили для каждого соответствующего двух - или многомерного пространства признаков,
ref
i1
iN
i1
iN
на стадии (107) определяют векторы апостериорных вероятностей (17а-17с) Р=[p(f),…,p(f)] для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401), причем каждый соответствующий элемент (18-20) вектора апостериорных вероятностей (17) относят к указанным двух - или многомерным пространствам признаков, которые определяют указанными элементами (14-16) f,…,f области, и используют как показатель расстояния между распределенным значениями контрольных признаков и соответствующими границами и как указатель вероятности (18-20) того, что контрольный субъект (4, 5, 401) конкретной группы (1, 2, 406) принадлежит к указанной группе в части указанных элементов (14-16) области,
стадию (109), на которой к указанным векторам апостериорных вероятностей (17, 17-17 с) применяют процесс фильтрации, причем указанный процесс фильтрации основывают на удалении тех векторов (17 с) или элементов векторов, которые выше или ниже заданного порогового значения, а оставшиеся векторы или элементы векторов используют для построения контрольного распределения (46) для указанных контрольных субъектов (4, 6, 401) как функции указанных элементов (14-16) области, причем способ включает следующие стадии:
стадию (805), на которой определяют значения аналогичных признаков для субъекта(50, 606),
стадию (807), на которой определяют аналогичный вектор апостериорных вероятностей для указанного субъекта,
стадию (809), на которой оценивают, лежит ли указанный вектор апостериорных вероятностей для указанного субъекта в пределах указанного распределения для указанных контрольных субъектов.
11. Способ по п.10, отличающийся тем, что признаки выбирают из группы, состоящей из абсолютной спектральной мощности активности дельта-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности тета-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности альфа-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности бета-диапазона, абсолютной спектральной мощности активности гамма-диапазона, относительной спектральной мощности активности дельта-диапазона, относительной спектральной мощности активности тета-диапазона, относительной спектральной мощности активности альфа-диапазона, относительной спектральной мощности активности бета-диапазона, относительной спектральной мощности активности гамма-диапазона, общей спектральной мощности, пиковой частоты, медианной частоты, спектральной энтропии, показателя степени масштабирования в анализе флуктуации с исключенным трендом (флуктуации в альфа-диапазоне частот), показателя степени масштабирования в анализе флуктуации с исключенным трендом (флуктуации в бета-диапазоне частот) и полной энтропии.
12. Способ по п.10, отличающийся тем, что в указанные одни или несколько данных биосигналов включают данные электроэнцефалографии (ЭЭГ).
13. Способ по п.12, отличающийся тем, что данные биосигналов включают данные, которые получают по результатам измерений биосигналов, которые выбирают из группы, состоящей из:
магнитно-резонансной томографии (МРТ),
функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ),
магнитоэнцефалографических (МЭГ) измерений,
позитронной эмиссионной томографии (ПЭТ),
сканирования путем компьютерной осевой томографии (КОТ), и
эмиссионной компьютерной томографии одиночных фотонов (SPECT).
14. Способ по п.10, отличающийся тем, что в качестве медицинского состояния выбирают неврологическое состояние.
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что неврологическое состояние выбирают из группы, состоящей из болезни Альцгеймера, рассеянного (множественного) склероза, умственных состоянии, включая депрессивные расстройства, биполярное расстройство и шизофренические расстройства, болезнь Паркинсона, эпилепсию, мигрень, сосудистую деменцию (VaD), лобно-височную деменцию, деменцию с тельцами Леви, болезнь Крейцфельда-Якоба и вариантную болезнь Крейцфельда-Якоба ("коровье бешенство").
16. Способ по п.10, отличающийся тем, что группы (1, 2, 402) определяют так, чтобы они имели по меньшей мере одну известную характеристику субъекта (50, 606).
17. Компьютерный программный продукт, предназначенный для выдачи команд процессору на выполнение стадии способа по пункту 10 при запуске этого продукта в компьютере.
18. Устройство для использования предварительно записанного в память контрольного инструмента (21) для создания различительного сигнала для указания медицинского состояния субъекта (50, 606) на основании данных биосигналов (51, 608), собранных на стадии (801) у субъекта (50, 606), причем контрольный инструмент (21) построен на основании данных биосигналов, собранных в одной или нескольких группах (1, 2, 502) контрольных субъектов (4, 5, 401), причем каждая группа (1, 2, 402) представляет контрольных субъектов (4, 5, 401), имеющих по меньшей мере одну общую характеристику, причем этот контрольный инструмент построен путем:
i
f
идентификации корреляций между контрольными данными для контрольных субъектов в одной группе путем выполнения предварительного сканирования контрольных данных для каждого контрольного субъекта в одной и той же группе, использования идентифицированных корреляций в качестве критерия для определения одного или нескольких контрольных признаков (11, 12) f, i∈{1,…,N}, представляющих общую характеристику для контрольных субъектов в одной группе (1, 2, 402),
определения на стадии (105) по данным биосигналов (7, 8, 406), собранным в одной или нескольких группах (1, 2, 402) контрольных субъектов (4, 5, 401), значений указанных контрольных признаков (10, 11, 12) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401),
i1
iN
i1
iN
определения области (13) V∈{f,…,f} свойств признаков, содержащей элементы (14-16) f,…,f области, причем каждый элемент представляет собой сочетание двух или более указанных контрольных признаков (11, 12) и определяет двух- или многомерное пространство признаков,
определения для каждого соответствующего пространства признаков, определенного указанными элементами области, распределения значений контрольных признаков для каждого соответствующего контрольного субъекта в указанной одной или нескольких группах,
i1
iN
определения классификатора для каждого соответствующего элемента (14-16) f,…,f области, причем классификаторы адаптированы для построения границ в каждом соответствующем двух - или многомерном пространстве признаков, которые разделяют группы контрольных субъектов в двух - или многомерном пространстве признаков, причем от границы, построенной для каждого соответствующего двух - или многомерного пространства признаков,
ref
i1
iN
определения на стадии (107) векторов апостериорных вероятностей (17а-17с) Р=[p(f),…,p(f)] для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401), причем каждый соответствующий элемент (18-20) вектора апостериорных вероятностей (17) относится к указанным двух- или многомерным пространствам признаков, определенным указанными элементами (14-16) области, и указывает вероятность (18-20) того, что контрольный субъект (4, 5, 401) конкретной группы (1, 2, 406) принадлежит к указанной группе в части указанных элементов (14-16) области,
применения на стадии (109) процесса фильтрации к указанным векторам апостериорных вероятностей (17, 17-17 с), причем указанный процесс фильтрации основан на удалении тех векторов (17 с) или элементов векторов, которые выше или ниже заданного порогового значения, а оставшиеся векторы или элементы векторов используются для построения контрольного распределения (46) для указанных контрольных субъектов (4, 6, 401) как функции указанных элементов (14-16) области, причем указанное устройство содержит:
процессор (604) для определения значений аналогичных признаков для субъекта(50, 606),
процессор (604) для определения аналогичного вектора апостериорных вероятностей для указанного субъекта,
процессор (604) для оценки, лежит ли указанный вектор апостериорных вероятностей для указанного субъекта в пределах указанного распределения для указанных контрольных субъектов.
19. Устройство по п.18, отличающееся тем, что содержит также приемник (603) и передатчик (602), причем приемник предназначен для приема указанных данных биосигналов (51, 608) от субъекта (50, 606), а передатчик предназначен для передачи результирующего созданного различительного сигнала.
20. Использование предварительно записанного в память контрольного инструмента (21) для создания различительного сигнала для указания медицинского состояния субъекта (50, 606) на основании данных биосигналов (51, 608), собранных на стадии (801) у субъекта (50, 606), причем контрольный инструмент (21) построен на основании данных биосигналов, собранных в одной или нескольких группах (1, 2, 502) контрольных субъектов (4, 5, 401), причем каждая группа (1, 2, 402) представляет контрольных субъектов (4, 5, 401), имеющих по меньшей мере одну общую характеристику, причем указанный контрольный инструмент построен путем:
определения одного или нескольких контрольных признаков (11, 12), представляющих общую характеристику контрольных субъектов в одной группе (1, 2, 402),
определения на стадии (105) значений указанных контрольных признаков (10, 11, 12) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401),
определения области (13) свойств признаков содержащей элементы (14-16) области, причем каждый элемент определяется одним из указанных контрольных признаков (11, 12) или сочетанием двух или нескольких указанных контрольных признаков (11, 12),
определения на стадии (107) вектора апостериорных вероятностей (17, 17-17с) для каждого соответствующего контрольного субъекта (4, 5, 401) на основании указанной области (13) свойств признаков, причем каждый соответствующий элемент (18-20) вектора апостериорных вероятностей (17) относится к указанным элементам (14-16) области и указывает вероятность (18-20) того, что контрольный субъект (4, 5, 401) конкретной группы (1, 2, 406) принадлежит к указанной группе в части указанных элементов (14-16) области,
применения на стадии (109) процесса фильтрации к указанным векторам апостериорных вероятностей (17, 17-17 с), причем указанный процесс фильтрации основан на удалении тех векторов (17 с) или элементов векторов, которые выше или ниже заданного порогового значения, а оставшиеся векторы или элементы векторов используются для построения контрольного распределения (46) для указанных контрольных субъектов (4, 6, 401) как функции указанных элементов (14-16) области, причем указанное использование включает следующие стадии:
стадию (805), на которой определяют значения аналогичных признаков для субъекта(50, 606),
стадию (807), на которой определяют аналогичный вектор апостериорных вероятностей для указанного субъекта,
стадию (809), на которой оценивают, лежит ли указанный вектор апостериорных вероятностей для указанного субъекта в пределах указанного распределения для указанных контрольных субъектов.