JP2020523113A - 患者の脳血液量及び/又は脳血流量、及び/又は麻酔深度を推定するシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ポアンカレ写像解析では、特に、
−測定信号を表す(雑音によって破損した)時系列からアトラクターを構築することができ、
−アトラクターの点をいわゆる近傍においてクラスタリングすることができ、
−近傍を投影することができ、
−雑音が低減された測定信号を表す新たな時系列を、投影された近傍から復元することができる。
−測定信号からm次元ポアンカレ写像を求めることと、
−ポアンカレ写像における近傍に従って点をクラスタリングすることと、
−各近傍の座標系をその近傍の重心に従って定義することと、
−各近傍の座標系を用いて近傍内の点の座標を求めることと、
−測定信号の変動に対して強い寄与度を有する座標を、測定信号の変動に対して低減された寄与度を有する座標と区別することと、
−測定信号の変動に対して低減された寄与度を有する座標を除去して、各近傍の新たな座標集合を得ることと、
−新たな座標集合に従って、削減された次元数を有する各近傍の新たな座標系を定義することと、
−各近傍内の点を新たな座標系内に投影することと、
を含むことができる。
−患者の頭部に配置された少なくとも1つの励起電極を用いて励起信号を印加することと、
−患者の頭部に配置された少なくとも1つの検知電極を用いて、励起信号によってもたらされた測定信号を検知することと、
−プロセッサデバイスを用いて、少なくとも1つの検知電極によって検知された上記測定信号を処理して、脳血液量及び/又は脳血流量を示す出力を求めることと、
を含み、
上記プロセッサデバイスを用いて、測定信号内の雑音が、特にポアンカレ写像解析を用いて、非線形雑音低減アルゴリズムを適用することによって低減される、方法によっても達成される。
BF=HR×BV
ファジー論理モデルは、例えば、いわゆるANFISモデルとすることができる。その場合、システム1は、血液量、脳血流量及び麻酔深度指数の定義を得るために、ANFISモデルを用いてパラメーターを組み合わせる。患者の脳インピーダンス及びEEG信号並びに人口統計データから抽出されたパラメーターは、適応ニューロファジー推論システム(ANFIS)への入力として用いられる。
−レイヤ1における各ユニットは、ベル形メンバーシップ関数を定義する3つのパラメーターを記憶する。各ユニットは、正確に1つの入力ユニットに接続され、得られた入力値のメンバーシップ度を計算する。
−各ルールは、レイヤ2における1つのユニットによって表される。各ユニットは、そのルールの前件部(antecedent)に由来する先行レイヤにおけるユニットに接続されている。ユニット内への入力は、表されたルールの実現度を求めるために乗算されるメンバーシップ度である。
−レイヤ3では、ルールごとに、正規化式によってその相対実現度(relative degree of fulfilment)を計算するユニットが存在する。各ユニットは、レイヤ2における全てのルールユニットに接続されている。
−レイヤ4のユニットは、全ての入力ユニットと、レイヤ3における正確に1つのユニットとに接続されている。各ユニットは、ルールの出力を計算する。
−レイヤ5における出力ユニットは、レイヤ4からの全ての出力を合算することによって最終出力を計算する。
xがAであり、かつ、yがBである場合、f1=p1x+q1y+r1
ここで、p、q及びrは線形であり、後件部パラメーター又は単に後件部と呼ばれる。高次のSugeno(菅野)ファジーモデルが、ほとんど明白なメリットがない大きな複雑度を導入したときにも、最も一般的には、fは1次である。
前件部=クラス数×入力数×3
後件部=クラス数×入力数×(入力数+1)
代替的に、モデル104、114に2次式モデルを用いることができる。その場合、システム1は、2次モデルを用いて、血液量、脳血流量及び麻酔深度指数を定義するパラメーターを組み合わせる。患者の脳インピーダンス及びEEG信号並びに人口統計データから抽出されたパラメーターは、2次モデルへの入力として用いられる。
10 EEG処理経路
100 電極
101 増幅デバイス
102 アナログ/デジタル変換器
103 特徴量抽出ユニット
104 モデルユニット
11 生体インピーダンス測定信号
110E 励起電極
110S 検知電極
111 増幅デバイス
112 アナログ/デジタル変換器
113 特徴量抽出ユニット
114 モデルユニット
12 プロセッサデバイス
2 患者
20 頭部
200 頭皮
A 面積
DVC 電圧曲線の導関数
M ポアンカレ写像
N 近傍
VC 測定信号(電圧曲線)
Claims (15)
- 患者の脳血液量及び/又は脳血流量及び/又は麻酔深度を推定するシステム(1)であって、
患者(2)の頭部(20)に配置されて励起信号を印加する少なくとも1つの励起電極(110E)と、
前記患者(2)の前記頭部(20)に配置されて、前記励起信号によってもたらされた測定信号を検知する少なくとも1つの検知電極(110S)と、
前記少なくとも1つの検知電極(110S)によって検知された前記測定信号(VC)を処理して、前記脳血液量及び/又は前記脳血流量を示す出力を求めるプロセッサデバイス(12)と、
を備え、
前記プロセッサデバイス(12)は、非線形雑音低減アルゴリズムを適用することによって、前記測定信号(VC)内の雑音を低減するように構成されることを特徴とする、システム。 - 前記少なくとも1つの励起電極(110E)は、1つ以上の所定の周波数を有し、及び/又は、定振幅を有する電流を注入するように制御される、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの検知電極(110S)によって検知された前記測定信号(VC)は、該測定信号(VC)を増幅する増幅デバイス(111)と、該測定信号(VC)をデジタル化するアナログ/デジタル変換器(112)とを備える第1の処理経路(11)において、前記プロセッサデバイス(12)内で処理される、請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記測定信号(VC)に基づいて、前記測定信号(VC)の積分から得られた面積(A)による前記脳血液量に相関する相関量を求めるように構成される、請求項1〜3のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記脳血液量に相関する前記相関量に前記患者の心拍数を示す値を乗算することによって、前記脳血流量に相関する相関量を求めるように構成される、請求項4に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記心拍数を示す前記値を前記測定信号(VC)から導出するように構成される、請求項5に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記脳血液量に相関する前記相関量及び/又は前記脳血流量に相関する前記相関量を第1の非線形モデル(114)内に供給して、前記脳血液量及び/又は前記脳血流量を示す出力値を得るように構成される、請求項4〜6のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記測定信号(VC)の最大導関数値、前記測定信号(VC)の最大正振幅、前記測定信号(VC)の最大負振幅、及び前記測定信号(VC)から導出された左心室駆出時間の値からなる群のうちの少なくとも1つを更なる入力として前記第1の非線形モデル(114)内に供給するように構成される、請求項7に記載のシステム。
- 前記第1の非線形モデル(114)は、ファジー論理モデル又は2次式モデルである、請求項7又は8に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記出力値を第2の非線形モデル(104)内に供給して、前記脳血液量及び/又は前記脳血流量の最終出力値、及び/又は麻酔深度を示す出力値を得るように構成される、請求項7〜9のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、EEG信号を受信及び処理する第2の処理経路(10)を備え、前記プロセッサデバイス(12)は、前記EEG信号から導出された特徴量を前記第2の非線形モデル(104)内に供給するように構成される、請求項10に記載のシステム。
- 前記EEG信号の前記特徴量は、前記EEG信号の記号力学系に従って、前記EEG信号の周波数ビンを求めること、前記EEG信号のエントロピー値を求めること、及び/又は前記EEG信号内のバーストサプレッションを示す値を求めることによって導出される、請求項11に記載のシステム。
- 前記プロセッサデバイス(12)は、前記患者(2)に投入される薬剤に関する情報と、前記患者(2)の体重、身長、性別、及び/又は年齢に関する情報とからなる群のうちの少なくとも1つを更なる入力として前記第2の非線形モデル(104)内に供給するように構成される、請求項10〜12のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記第2の非線形モデル(104)は、ファジー論理モデル又は2次式モデルである、請求項10〜12のいずれか1項に記載のシステム。
- 患者の脳血液量及び/又は脳血流量及び/又は麻酔深度を推定する方法(1)であって、
患者(2)の頭部(20)に配置された少なくとも1つの励起電極(110E)を用いて励起信号を印加することと、
前記患者(2)の前記頭部(20)に配置された少なくとも1つの検知電極(110S)を用いて、前記励起信号によってもたらされた測定信号(VC)を検知することと、
プロセッサデバイス(12)を用いて、前記少なくとも1つの検知電極(110S)によって検知された前記測定信号(VC)を処理して、前記脳血液量及び/又は前記脳血流量を示す出力を求めることと、
を含み、
前記プロセッサデバイス(12)を用いて、前記測定信号(VC)内の雑音が、非線形雑音低減アルゴリズムを適用することによって低減されることを特徴とする、方法。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114886388B (zh) * | 2022-07-12 | 2022-11-22 | 浙江普可医疗科技有限公司 | 一种麻醉深度监测过程中脑电信号质量的评估方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002516138A (ja) * | 1998-05-29 | 2002-06-04 | ガイダント・コーポレーション | 鼓動する心臓の冠状動脈バイパス手術器具 |
JP2008529708A (ja) * | 2005-02-15 | 2008-08-07 | チータ メディカル リミテッド | 血流量および血液量を測定するためのシステム、方法、および装置 |
JP2010512828A (ja) * | 2006-12-14 | 2010-04-30 | オルサン メディカル テクノロジーズ リミテッド | 非侵襲性頭蓋内モニタ |
US20100268096A1 (en) * | 2009-02-04 | 2010-10-21 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Method and Apparatus For Non-Invasive Assessment of Hemodynamic and Functional State of the Brain |
WO2017012622A1 (en) * | 2015-07-17 | 2017-01-26 | Quantium Medical Sl | Device and method for assessing the level of consciousness, pain and nociception during wakefulness, sedation and general anaesthesia |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3340867A (en) | 1964-08-19 | 1967-09-12 | Univ Minnesota | Impedance plethysmograph |
US3835840A (en) | 1973-09-27 | 1974-09-17 | Hope City | Impedance plethysmography method and apparatus |
WO1998057139A2 (en) * | 1997-06-10 | 1998-12-17 | Auckland Uniservices Limited | Brain rescue instrument and method |
US7822470B2 (en) * | 2001-10-11 | 2010-10-26 | Osypka Medical Gmbh | Method for determining the left-ventricular ejection time TLVE of a heart of a subject |
JP2012505011A (ja) * | 2008-10-07 | 2012-03-01 | オルサン メディカル テクノロジーズ リミテッド | 急性脳卒中患者のモニタリング |
US20110060201A1 (en) * | 2009-09-08 | 2011-03-10 | Marks Lloyd A | Integrated Pulse Oximeter-Pulse Flowmeter |
JP2011092305A (ja) * | 2009-10-28 | 2011-05-12 | Kowa Co | 下肢血流の測定方法 |
US20130041271A1 (en) * | 2011-04-12 | 2013-02-14 | Shlomi Ben-Ari | Devices and methods for monitoring intracranial pressure and additional intracranial hemodynamic parameters |
EP2535000A1 (en) * | 2011-06-17 | 2012-12-19 | Technische Universität München | Method and system for quantifying anaesthesia or a state of vigilance |
JP2016520374A (ja) * | 2013-04-23 | 2016-07-14 | ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション | 脳波図および光学的撮像を使用して脳の代謝および活動を監視するためのシステムおよび方法 |
WO2015086020A1 (en) | 2013-12-13 | 2015-06-18 | Quantium Medical Sl | Methods and apparatus for the on-line and real time acquisition and analysis of voltage plethysmography, electrocardiogram and electroencephalogram for the estimation of stroke volume, cardiac output, and systemic inflammation. |
RU2585143C1 (ru) | 2015-03-17 | 2016-05-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний" (НИИ КПССЗ) | Способ прогнозирования развития полиорганной недостаточности у новорожденных в критическом состоянии |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002516138A (ja) * | 1998-05-29 | 2002-06-04 | ガイダント・コーポレーション | 鼓動する心臓の冠状動脈バイパス手術器具 |
JP2008529708A (ja) * | 2005-02-15 | 2008-08-07 | チータ メディカル リミテッド | 血流量および血液量を測定するためのシステム、方法、および装置 |
JP2010512828A (ja) * | 2006-12-14 | 2010-04-30 | オルサン メディカル テクノロジーズ リミテッド | 非侵襲性頭蓋内モニタ |
US20100268096A1 (en) * | 2009-02-04 | 2010-10-21 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Method and Apparatus For Non-Invasive Assessment of Hemodynamic and Functional State of the Brain |
WO2017012622A1 (en) * | 2015-07-17 | 2017-01-26 | Quantium Medical Sl | Device and method for assessing the level of consciousness, pain and nociception during wakefulness, sedation and general anaesthesia |
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