监视或预测系统及监视或预测方法技术方案

用于检测神经性发作发生的监视或预测系统包括：神经电输入，即以数字形式表示神经派生信号的输入；转换器，用于将数字信号转换为数字型数据串；波形分析器，用于识别以数字型数据串显示的循环波形；监视器，用于监测波形参数，其中监视器的输出值根据波形参数提示神经元活动的发生和时机。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术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。
技术介绍
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IOOHz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。为方便理解本专利技术，现参照附图，举例介绍本专利技术的实施例:附图说明图1显示了使用包含本专利技术的设备或系统时，电板的一组摆放位置；图2显示了使 用包含本专利技术的设备或系统时，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专利技术的监视或预测设备；图5为工作原理图，显示包含本专利技术的系统，用于收集并分析包含本专利技术的神经元活动信号；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，旨在根据本专利技术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专利技术的监视或预测设备；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，旨在根据本专利技术的实施例分析神经元活动数据信号。本专利技术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。本专利技术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。接收从EEG发出的电信号，作为浮点数据。再根据由用户预置或控制的预定特性，对浮点数据进行数字化并赋予权重。图11显示了根据浮点数据绘制的加权图。图11中，电子读数以每秒256个波形的速度获取。图11中，较粗的线条表示正常状态下从患者获取的、经过数字化和加权的浮点数据。较模糊的迹线表示在发作前和发作期间从同一患者获取的电子读数。本图采用了完全相同的缩放和加权处理浮点数据。由图11可见，正常状态下电子读数似乎具有一定节律性。而在发作状态下，电子读数却明显不规则。观察此数据可得出:节律性电子读数是正常状态的特征，而近似伪随机的电子读数则为发作状态的特征。经电子处理/信号处理产生的上述特征可用于确定患者处于正常状态或处于发作状态的几率。据此，可观测电子读数特性从近似节律性波形衰变的时间点，以此作为触发信号，发起警报，提醒患者正由正常状态转为发作状态。本专利技术的实施例可采用多种不同的方法制定阈值决策，下面讨论上述方法中的几种。本专利技术制定决策的依据为包含阈值的波形参数，或影响特定波形参数特征的波形参数。因此，若波形参数超过或低于预定或已知的阈值，则可根据上述阈值和既定指标制定决策。同样，可采用图表描述波形参数，以便在参数出现衰变之类的特定趋势时，根据上述参数和既定指标制定决策。波形参数是指通过观察或操控数字型数据串获取的参数，从而反映在该数字型数据串中产生的一个或多个波形的信息。波形参数包括但不限于:数据运行中识别的波形数量；一定长度的波形与数据总负载之比；以及上述参数的综合、包含波形参数特征或信号的参数，例如，监视特定波形参数的变动率。波形参数的阈值或特征可通过监视或预测系统了解，而且可根据被监视用户的个别特性发生变化。通过监视器获取波形参数需利用已往的经验知识、神经网络和人工智能技术。信号采集与分析系统的基本实施例为以数字形式提取神经元活动信号，或将神经元活动信号从模拟量转为数字，再将该信号表示为字符串。字符串可采用二进制、十六进制或其他进制。另外，字符串最好选择字符O…9 ;A…F补进十六进制字符集。重要的是上述字符可提供一种字符波形。 在数据串上放置一个预定长度或半字节长度的滑动窗口，并将该窗口内的数据字符视为一个波形。当上述窗口滑到整个数据串上时，记录上述波形及其后续出现的次数。窗口在数据串上的滑动可采用逐位式、一步多位式乃至伪随机式(若可能)。基本而言，系统会计算每个波形出现的次数，并根据波形计数创建数据的各种参数或特征。上文已说明波形计数的变化可反映大脑是处于发作前期还是发作期。根据波形计数派生的参数或波形计数的特征，该系统还包括了表示发作状态出现的输出值。监视或预测系统的最基本实施例采用波形计数与神经元活动中各变化的关系(波形计数的变动提示神经元活动发生了变化，进而提示癫痫发作等情况)提供监视或预测系统，以便根据确定波形计数是否存在变动的分析向用户发出警告。。该分析可依据内部存储的波形计数历史比率，也可由在运监视或预测设备进行处理，再与为传入数据和用户给定的不同参数的预定阈值进 行比较。监视或预测系统的输出可采用有线输出、无线输出、Bluetooth 输出、光输出或可提醒用户注意或为用户提供报告的任何其他方法。特别首选的方法是使用交通信号灯连续发出警报。指示灯的状态从绿色(提示未进入发作期)到黄色(提示有进入发作期的潜在风险)，再到红色(提示即将进入或已进入发作期)。将监视或预测设备配置为电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：瓦利德·若菲利，贾米勒·厄尔伊马德，
申请(专利权)人：纽若普若有限公司，
类型：
国别省市：