[发明专利]监视或预测系统及监视或预测方法

说明书

技术领域

本发明与监视或预测系统以及监视或预测神经电信号的方法有关。

背景技术

长期以来，人们做出许多努力以监视和预测癫痫发作。大多数预测方法使用位于头皮层中、外围、头皮下或大脑深处的电极传感器分析大脑中代表神经元活动的电信号。

脑电图(EEG)是记录大脑内神经元放电产生的脑电活动的系统。其电极可在头皮周围摆放多个，或者也可让电极直接与大脑接触，或植入脑内。EEG信号由波频在4Hz以下至100Hz以上的不同波型组成。此外，还有其他方法可检测和记录神经元活动，譬如脑皮层电图(ECoG)，其信号直接来自大脑皮层或功能性磁共振成像(FMRI)。

癫痫只是潜在神经性发作的例证之一。

为方便理解本发明，现参照附图，举例介绍本发明的实施例：

图1显示了使用包含本发明的设备或系统时，电板的一组摆放位置；

图2显示了使用包含本发明的设备或系统时，电板的另一组摆放位置；

图3以图表形式反映发作风险与神经元活动信号异常之间的关系；

图4采用框图说明包含本发明的监视或预测设备；

图5为工作原理图，显示包含本发明的系统，用于收集并分析包含本发明的神经元活动信号；

图6为采用图5所示系统获得的异常结果数据表；

图7显示了发作前期与发作期波形计数的示例，而发作期以被屏蔽；

图8以图表形式反映随时间变化的波形计数示例；

图9为图形用户界面，旨在根据本发明的实施例分析神经元活动数据信号；

图10以框图形式展现包含本发明的监视或预测设备；

表I显示了10位半字节波形矩阵；

表II显示了9位半字节波形矩阵第一部分的一个示例；

表III显示了8位半字节波形矩阵第一部分的一个示例；

表IV显示了7位半字节波形矩阵第一部分的一个示例；

表V显示了6位半字节波形矩阵第一部分的一个示例；

表VI显示了区分发作前期与发作期的一些初始结果；

表VII显示了分析全数据集时与波形计数变化相关的历史结果；

图11是从一位患者获取的超过12000个电子读数的快照，其中粗迹线反映正常状态，较模糊的迹线表示该患者发作时获取的读数；

图12详细反映图11中范围在4000～5200的电子读数；

图13详细反映图11中范围在4800～5040的电子读数；

图14为包含不同患者的可用数据的病例表；

图15显示了病例7的原始数据和过程数据；

图16列出了在发作条件下识别的10位半字节波形的波形计数–运行13及异常百分比的统计值；

图17列出了与图16所示波形计数相同的信息，但运行14的信息来自正常状态下的同一患者。

图18显示了另一图形用户界面，旨在根据本发明的实施例分析神经元活动数据信号。

本发明的一种实施方式为神经信号监视或预测设备。该设备从一个或多个传感器接收输入信号，而这些传感器适于采集反映大脑神经元活动的信号。

电极或电触点是检测大脑神经元活动的首选传感器，即，神经元活动传感器。为方便起见，本规范将神经元活动传感器称为电极或电触点，但检测或获取神经元活动的非电气传感器也是电气传感器的可选替代品或等效物。电触点除了用作输入端以外也可设置为输出端，以向大脑的一部分或多个部分发出神经元刺激。

鉴于EEG电极的定位和安装已形成准则（参见图1和图2），本文不再对此进行讨论。

脑电信号包括节律性波形与异常信号。就异常而言，我们指的是自然状态下随机且与节律性信号波形不一致的电信号。本发明的前提之一是随着电信号中异常信号与节律性波形比例的增加，神经性发作（如癫痫发作）的可能性也随之增加。图3以图表形式显示了这种关系。

对于提供有用信息来预测或监视神经活动（如癫痫发作）的可能性，特别识别个别异常（如信号）则没有必要。但某些特殊异常就是神经活动发生的标志。

采用信号处理技术检测各种波形，同时为确定表示正常状态的各波形之间的阈值，创建波形比率，再使用上述波形来区分发作状态。除此之外，还可以使用其他观测技术来区分信号波形的不同类别。