[发明专利]用于监测和提高注意力的方法和系统在审

专利信息
申请号: 201680056984.2 申请日: 2016-07-29
公开(公告)号: CN108348181A 公开(公告)日: 2018-07-31
发明(设计)人: A.D.克里斯塔尔;J.R.沈布鲁姆;S.E.法布雷加斯;B.特雷西 申请(专利权)人: 艾腾媞乌有限责任公司
主分类号: A61B5/04 分类号: A61B5/04
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 麦振声;周齐宏
地址: 美国马*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 注意力 注意力水平 测量对象 脑机接口 监测
【说明书】:

发明的特征在于用于监测注意力的方法和系统。所述方法和系统可以用作测量对象的注意力水平并训练对象以提高注意力的EEG脑机接口的一部分。

发明领域

本发明的特征在于用于监测和训练对象的注意力的方法和系统。

发明背景

注意力缺陷/多动症(ADHD)是最常见儿童病症之一,US CDC估计3-17岁的儿童中有11%患有该病症。潜在的机制和相关联的认知功能障碍仍不清楚,几个竞争性理论都指出这种疾病的复杂性。患有ADHD的儿童经历一些问题,例如比同龄的非临床儿童学习成绩水平较低,辍学率较高,药物滥用概率较高,社交关系减少和精神疾病发生率较高。迄今为止,对于ADHD的最有效和研究最佳的治疗仍是刺激性药剂。虽然已经可靠地显示药剂改善在家庭和教室的行为,但服药后出现的这些改善并不持久。在终止使用后益处也会消失,并带来许多副作用,包括头痛、恶心、抑制食欲、减少身体生长和心血管效应。这些刺激性药剂也是潜在的滥用药物。

直接监测脑信号提供了通过查看明确定义的脑功能来更具体地表征用户的注意力状态的能力,但只有脑信号能够被处理以产生注意力集中和注意力不集中的统计上有意义的测量。

需要能够实时监测对象的注意力状态的方法和系统,特别是在患有以注意力不集中,例如注意力缺陷和多动症(ADHD)、抑郁症、焦虑症、精神分裂症或自闭症为特征的疾病的对象中,并用于注意力训练系统(如前馈学习)。

发明概述

本发明的特征在于一种用于对EEG脑信号分类的方法,包括:(i)将与计算机连接的设备放置在对象附近,其中所述设备可以由所述对象激活;向对象呈现关于响应刺激激活设备的指令,其中指示对象在指定的刺激呈现给对象时激活设备;以及向所述对象呈现所述刺激,同时记录所述对象的设备激活的情况;(ii)在执行步骤(i)的至少一部分时记录所述对象的一个或多个EEG脑信号;(iii)将来自步骤(i)的对象的设备激活的情况和来自步骤(ii)的一个或多个EEG脑信号存储在计算机中;(iv)确定设备激活的响应时间参数且计算所述一个或多个EEG脑信号中的每一个的响应时间值;和(v)基于来自步骤(iv)的响应时间值,对一个或多个EEG脑信号分类以产生具有注意力集中状态或注意力不集中状态的对象特有的标记脑信号。该方法还可以包括对一个或多个EEG脑信号分类以产生对象的标记脑信号特征,所述标记脑信号特征具有(a)注意力集中状态,(b)第一注意力不集中状态,或(c)以对象的困倦水平为特征的第二注意力不集中状态。在某些实施方案中,该方法还包括识别具有与更长反应时间相符的在δ或θ带中的增加相对功率的一个或多个EEG脑信号,且将所述EEG脑信号标记为属于第二注意力不集中状态。该方法还可以包括计算对象的困倦水平。在具体的实施方案中,该方法包括确定对象的困倦水平是否超过预定阈值,且如果是,则警告对象(例如用警报或图像警告以激发对象警觉)。在上述方法的一个实施方案中,一个或多个EEG脑信号中的每一个的响应时间值是从响应时间参数和EEG脑信号计算的复合值。在某些实施方案中,步骤(v)包括通过复合值的聚类分析对一个或多个EEG脑信号分类。在其他实施方案中,步骤(v)包括通过EEG脑信号的聚类分析和相符的响应时间值对一个或多个EEG脑信号分类。仍在其他实施方案中,响应时间参数或响应时间值是年龄调节、针对性别调节或针对精神病症调节的(例如,ADHD对比正常,或患有抑郁症、焦虑症、精神分裂症或自闭症的对象)。在一些实施方案中,响应时间值针对对象中测量的精神病症的严重性(例如ADHD、抑郁症、焦虑症、精神分裂症或自闭症的严重性)调节。在具体的实施方案中,对象具有ADHD,且针对对象中测量的ADHD严重性(例如,包括对象的ADHD-RS评分的复合值)调节响应时间值。响应时间值与紧接在向对象呈现刺激之前,或紧接在对象对刺激的响应之前1至4秒(例如,1、1.5±0.5、2.0±0.5、2.0±1或3.0±1秒)测量的EEG脑信号相符。该方法还可以包括生成对象注意力水平的表示,包括:(a)提供源自来自对象池的脑电图(EEG)脑信号的整体对象独立性模型,所述对象独立性模型包括标记脑信号;(b)提供从对象获得的对象特定EEG脑信号;(c)基于对象独立性模型和对象特定脑信号,计算表示对象注意力集中或注意力不集中的概率的评分;和(d)将所述评分呈现给所述对象。在具体的实施方案中,步骤(c)包括将对象特定EEG脑信号与来自对象池的标记EEG脑信号比较,且基于比较确定对象注意力集中或注意力不集中的概率。

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