JP6975265B2 - コンピューティング・デバイス、非一過性のコンピュータ可読記憶媒体、脳波(eeg)信号におけるアーティファクトを除去する方法、およびコンピュータ・プログラム - Google Patents
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Description
以下の詳細な説明では、関連する教示の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細が例として示されている。しかしながら、本教示はこのような詳細なしで実現され得ることが明らかであるはずである。他の事例では、本教示の態様を不必要に曖昧にすることを避けるために、周知の方法、手順、構成要素、または回路、あるいはその組合せを、詳細なしで比較的高レベルで説明した。
図1は、電子脳モニタリング中に汗アーティファクトの適応フィルタリングを実行するシステムを実施するための例示的なアーキテクチャ100を示す。アーキテクチャ100は、患者101(1)〜101(N)が、対応するユーザ・デバイス102(1)〜102(N)を介して様々なリソースと通信できるようにするネットワーク106を含み得る。ネットワーク化されたリソースは、患者データベース110、実行中のEEGアーティファクト・エンジン103を有するEEG分析サーバ116、およびネットワーク106に接続されている他の任意のコンポーネントを含み得る。
図1の文脈で説明したように、アーキテクチャ100において、電子脳監視システム中の汗アーティファクトの適応フィルタリングは、異なるタイプのユーザ・デバイスを伴い得る。このために、図4は、例示的なユーザ・デバイス400の様々なコンポーネントを高レベルで示すブロック図を示す。説明のために、この図は、図1のネットワーク106を介して通信することができるワイヤレス・コンピューティング・デバイスの形態のユーザ・デバイス400を示す。
図5は、例示的な実施形態と一致する汗アーティファクト・システム500の適応フィルタリングの高レベル・ブロック図を示す。システム500は、ユーザ・デバイス400のEEG分析アプリ440またはEEGアーティファクト・エンジン103を表すことができる加算ノード510を含む。患者のEEG信号は、様々な電極から受信される。ブロック502は、デジタル化された単一のチャネルを表す。患者の汗センサ信号は同時に受信される。ブロック504は、デジタル化された汗センサ・データを表す。本明細書では変換と呼ばれることもある調整可能なフィルタ506は、汗センサ・データ504を受信し、適応アルゴリズム508によって受信された制御信号に基づいて汗センサ・データを適応的に調整する。適応アルゴリズム508は、汗ストレス・プロファイルが判定されるトレーニング・フェーズ中に構成される。患者の汗ストレス・プロファイルは、フィルタ506を調整する適応アルゴリズムを作成するために使用される。したがって、調整可能なフィルタ506は、デジタルEEGデータの各サンプルのためのデジタル信号レベルを生成する。デジタルEEGデータの各サンプルについて、加算ノード510は、各サンプルから、変換された汗センサ・データを減算する。
例示的なアーキテクチャ100および例示的なブロック図500の前述の概要を用いて、例示的なプロセスの高レベルの説明を考慮することは有用であり得る。このために、図6および図7は、患者の電子脳モニタリング中の神経生理学的信号におけるアーティファクトの検出、特定、および除去のための例示的なプロセス600および700を提示する。より具体的には、図6は、汗ストレス・プロファイルが、個々の患者に合わせて調整される初期化トレーニング・フェーズの例示的なプロセスを示し、図7は、汗に関連するアーティファクトが特定され、EEGデータから除去されるアクティブ・フェーズの例示的なプロセスを示す。
上述のように、神経生理学的信号におけるアーティファクトの検出、特定、および除去に関する機能は、図1に示されるように、ワイヤレスまたは有線の通信を介したデータ通信のために接続される1つまたは複数のコンピューティング・デバイスの使用により実行され得、図6のプロセス600および図7のプロセス700にしたがって、図8は、患者のユーザ・デバイス102(1)〜102(N)のような様々なネットワーク化されたコンポーネント、患者データベース110のような患者データベース等と通信できるコンピュータ・ハードウェア・プラットフォームの機能ブロック図である。特に図8は、図1のEEG分析サーバ116のようなサーバを実施するために使用され得るネットワークまたはホスト・コンピュータ・プラットフォーム800を示す。
本教示の様々な実施形態の説明は、例示の目的で提示されているが、網羅的であることまたは開示された実施形態に限定されることを意図するものではない。説明した実施形態の範囲から逸脱することなく、多くの修正および変形が当業者には明らかになるであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、市場で見られる技術に対する実際の応用または技術的改善を最もよく説明するか、または当業者が本明細書で開示される実施形態を理解できるように選択された。
Claims (22)
- コンピューティング・デバイスであって、
プロセッサと、
ネットワークを介した通信を可能にするために、前記プロセッサに結合されたネットワーク・インターフェースと、
前記プロセッサに結合された記憶デバイスと、
前記記憶デバイスに記憶されたソフトウェアとを備え、前記プロセッサによる前記ソフトウェアの実行は、前記コンピューティング・デバイスを、
患者のアナログ脳波(EEG)信号のデジタル化に基づいて、第1の電極からデジタルEEGデータを受信することと、
前記アナログEEG信号と同時に発生する前記患者のアナログ汗センサ信号のデジタル化に基づいて、デジタル汗センサ・データを受信することと、
前記患者の所定の汗ストレス・プロファイルに基づいて、前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用することと、
前記デジタルEEGデータから、前記変換された汗センサ・データを差し引くことにより、前記デジタルEEGデータを適応的に調整することとを含む動作を実行するように構成する、コンピューティング・デバイス。 - 前記デジタルEEGデータの前記適応的な調整は、前記アナログEEG信号および汗センサ信号の受信とリアル・タイムである、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記汗センサ・データは、ナトリウム(Na+)測定データ、カリウム(K+)測定データ、および塩素(Cl−)測定データを備えた、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記アナログ汗センサ信号は、電流が前記第1の電極と第2の電極との間に印加されたとき、前記第1の電極と前記第2の電極との間の電気抵抗を測定することによるガルバニック皮膚応答に基づく、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記第1の電極は、前記患者の頭皮の異なる部分からアナログEEG信号を受信するように構成された複数の電極のグループの一部であり、
前記アナログ汗センサ信号は、前記汗センサの所定の距離内にある前記複数の電極のうちの1つまたは複数の電極の汗センサ電極から受信される、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。 - 前記プロセッサによる前記ソフトウェアの実行がさらに、前記コンピューティング・デバイスを、前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用する前に、前記第1の電極と汗センサ電極との間の距離に基づいて、前記変換の距離回帰調整を実行することを含む動作を実行するように構成する、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記プロセッサによる前記ソフトウェアの実行はさらに、前記コンピューティング・デバイスを、(i)周囲温度、(ii)周囲湿度、および(iii)周囲気流のうちの少なくとも1つを備えた、前記患者の環境の周囲データを、1つまたは複数の周囲センサから受信することを含む動作を実行するように構成し、前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用することはさらに、前記受信した周囲データに基づく、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記患者の前記汗ストレス・プロファイルは、トレーニング・フェーズ中に事前に判定され、前記プロセッサによる前記ソフトウェアの実行はさらに、前記コンピューティング・デバイスを、
制御された環境で、前記患者にストレス要因を導入することと、
前記ストレス要因に応答して、患者のトレーニング・アナログEEG信号を、前記第1の電極から受信し、前記トレーニング・アナログEEG信号を、トレーニング・デジタルEEGデータに変換することと、
前記トレーニング・アナログEEG信号と同時に発生する前記ストレス要因に応答して、前記患者のトレーニング・アナログ汗センサ信号を受信し、前記トレーニング・アナログ汗センサ信号を、デジタル・トレーニング汗センサ・データに変換することと、
前記デジタル・トレーニングEEGデータおよび前記デジタル・トレーニング汗センサ・データに基づいて、前記患者の汗ストレス・プロファイルを生成することとを含む動作を実行するように構成する、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。 - 前記ストレス要因は、(i)前記コンピューティング・デバイスの仮想現実(VR)インターフェース、(ii)前記コンピューティング・デバイスの拡張現実(AR)インターフェース、(iii)前記制御された環境の周囲温度の制御、(iv)前記制御された環境の周囲湿度の制御、および(v)前記制御された環境の周囲気流の制御のうちの少なくとも1つを介して導入される、請求項8に記載のコンピューティング・デバイス。
- 前記アナログEEG信号および前記アナログ汗センサ信号は、短距離ワイヤレス通信技術を介して、前記コンピューティング・デバイスによってワイヤレスで、リアル・タイムに受信される、請求項1に記載のコンピューティング・デバイス。
- 脳波(EEG)信号におけるアーティファクトを除去する方法であって、
患者のアナログEEG信号のデジタル化に基づいて、第1の電極からデジタルEEGデータを受信することと、
前記アナログEEG信号と同時に発生する前記患者のアナログ汗センサ信号のデジタル化に基づいて、デジタル汗センサ・データを受信することと、
前記患者の所定の汗ストレス・プロファイルに基づいて、前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用することと、
前記デジタルEEGデータから、前記変換された汗センサ・データを差し引くことにより、前記デジタルEEGデータを適応的に調整することとを含む、方法。 - 前記デジタルEEGデータの前記適応的な調整は、前記アナログEEG信号および汗センサ信号の受信とリアル・タイムである、請求項11に記載の方法。
- 前記汗センサ・データは、ナトリウム(Na+)測定データ、カリウム(K+)測定データ、および塩素(Cl−)測定データを備えた、請求項11に記載の方法。
- 前記アナログ汗センサ信号は、電流が前記第1の電極と第2の電極との間に印加されたとき、前記第1の電極と前記第2の電極との間の電気抵抗を測定することによるガルバニック皮膚応答に基づく、請求項11に記載の方法。
- 前記第1の電極は、前記患者の頭皮の異なる部分からアナログEEG信号を受信するように構成された複数の電極のグループの一部であり、
前記アナログ汗センサ信号は、前記汗センサの所定の距離内にある前記複数の電極のうちの1つまたは複数の電極の汗センサ電極から受信される、請求項11に記載の方法。 - 前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用する前に、前記第1の電極と汗センサ電極との間の距離に基づいて、前記変換の距離回帰調整を実行することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- (i)周囲温度、(ii)周囲湿度、および(iii)周囲気流のうちの少なくとも1つを備えた、前記患者の環境の周囲データを、1つまたは複数の周囲センサから受信することをさらに含み、前記デジタル汗センサ・データへ変換を適用することはさらに、前記受信した周囲データに基づく、請求項11に記載の方法。
- 前記汗ストレス・プロファイルを判定することは、トレーニング・フェーズ中に、
制御された環境で、前記患者にストレス要因を導入することと、
前記ストレス要因に応答して、患者のトレーニング・アナログEEG信号を、前記第1の電極から受信し、前記トレーニング・アナログEEG信号を、トレーニング・デジタルEEGデータに変換することと、
前記トレーニング・アナログEEG信号と同時に発生する前記ストレス要因に応答して、前記患者のトレーニング・アナログ汗センサ信号を受信し、前記トレーニング・アナログ汗センサ信号を、デジタル・トレーニング汗センサ・データに変換することと、
前記デジタル・トレーニングEEGデータおよび前記デジタル・トレーニング汗センサ・データに基づいて、前記患者の汗ストレス・プロファイルを生成することとを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記ストレス要因は、(i)コンピューティング・デバイスの仮想現実(VR)インターフェース、(ii)前記コンピューティング・デバイスの拡張現実(AR)インターフェース、(iii)前記制御された環境の周囲温度の制御、(iv)前記制御された環境の周囲湿度の制御、および(v)前記制御された環境の周囲気流の制御のうちの少なくとも1つを介して導入される、請求項18に記載の方法。
- 前記アナログEEG信号および前記アナログ汗センサ信号は、短距離ワイヤレス通信技術を介して、コンピューティング・デバイスによってワイヤレスで、リアル・タイムに受信される、請求項11に記載の方法。
- コンピュータ・プログラムであって、請求項11ないし20のいずれか1項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるための、コンピュータ・プログラム。
- 請求項21に記載のコンピュータ・プログラムを記録した、コンピュータ可読ストレージ媒体。
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