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生物信號的局部收集、基于生物電信號的言語輔助接口中的光標控制以及基于生物電信號的覺醒檢測.pdf

關 鍵 詞:
生物 信號 局部 收集 基于 電信號 言語 輔助 接口 中的 光標 控制 以及 覺醒 檢測
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摘要
申請專利號:

CN201480066976.7

申請日:

20141014

公開號:

CN105813557A

公開日:

20160727

當前法律狀態:

有效性:

審查中

法律詳情:
IPC分類號: A61B5/0476 主分類號: A61B5/0476
申請人: 諾羅維吉爾公司
發明人: P·洛
地址: 美國加利福尼亞州
優先權: 61/890,859
專利代理機構: 北京紀凱知識產權代理有限公司 代理人: 王永偉;趙蓉民
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201480066976.7

授權公告號:

法律狀態公告日:

法律狀態類型:

摘要

本公開提供了一種帶有電極的裝置,所述電極被配置成記錄約束到受限區域的電活動,使用記錄的生物電信號來控制言語輔助接口中的光標位置,并且使用記錄的生物信號來在睡眠期間檢測覺醒。

權利要求書

1.一種生理數據采集組件,所述生理數據采集組件包括具有一組電極的外殼,所述組的電極包括有源電極和參考電極,所述電極彼此緊鄰。2.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述電極間隔開小于約5、4或3英寸。3.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組的電極還包括接地電極。4.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,還包括功率子系統。5.根據權利要求4所述的生理數據采集組件,其中,所述功率子系統包括電池。6.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,還包括用于分析從用戶采集的生理數據的功能。7.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組件被配置成記錄、傳輸或存儲從用戶采集的數據。8.根據權利要求7所述的生理數據采集組件,其中,所述組件還包括用于加密采集的數據的功能。9.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組件還包括至少一個端口以對所述組件充電。10.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組件還包括至少一個端口以發送或接收數據。11.根據權利要求6所述的生理數據采集組件,其中,所述組件還包括無線通信模塊。12.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組件與遠程服務器或計算裝置通信。13.根據權利要求11所述的生理數據采集組件,其中,所述組件與遠程控制器無線通信。14.根據權利要求13所述的生理數據采集組件,其中,所述遠程控制器用作功率源或擴展塢。15.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述組件還包括一個或多個附加傳感器。16.根據權利要求15所述的生理數據采集組件,其中,所述傳感器選自由下列組成的組:加速計、GPS傳感器、頭部定位傳感器、鼻腔氣流速度計、體溫傳感器和血氧計。17.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,所述一個或多個附加傳感器檢測選自由下列組成的組的生理參數:體溫、脈搏、呼吸速率、呼吸量和血壓。18.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,采集的數據為肌電圖數據。19.根據權利要求12所述的生理數據采集組件,其中,所述計算裝置包括圖形顯示器。20.根據權利要求19所述的生理數據采集組件,其中,采集的數據用來在所述圖形顯示器上生成所需的文本選項。21.根據權利要求12所述的生理數據采集組件,其中,所述計算裝置選自由下列組成的組:假體、膝上型計算機、蜂窩電話、媒體播放器、醫療裝置、平板計算機和平板手機。22.根據權利要求12所述的生理數據采集組件,其中,所述計算裝置為假體,并且采集的數據用來控制所述假體的移動。23.根據權利要求1所述的生理數據采集組件,其中,采集的數據用來生成言語。24.一種用于采集受試者的生理數據的系統,包括:a)根據權利要求1-23中的任一項所述的生理數據采集組件;以及b)計算裝置、遠程服務器或遠程網絡,其中,所述組件與所述計算裝置、遠程服務器或遠程網絡通信。25.根據權利要求24所述的系統,其中,采集的數據為肌電圖數據。26.根據權利要求24所述的系統,其中,所述系統包括用于基于所述采集的數據生成言語的功能。27.根據權利要求24所述的系統,其中,所述系統包括用于基于所述采集的數據在所述計算裝置的圖形顯示器上生成所需文本選項的功能。28.根據權利要求24所述的系統,其中,所述計算裝置為假體,并且所述系統包括用于基于所述采集的數據控制所述假體的移動的功能。29.一種獲取并分析受試者的生理數據的方法,包括:a)使用根據權利要求1-23中的任一項所述的組件從所述受試者獲取生理數據;以及b)分析在(a)中獲取的所述生理數據,從而獲取并分析所述生理數據。30.根據權利要求29所述的方法,還包括基于(b)來確定所述受試者的清醒或覺醒的狀態。31.根據權利要求29所述的方法,還包括基于(b)來確定指示所述受試者的睡眠狀態的參數。32.根據權利要求29所述的方法,還包括基于(b)來確定藥物對所述受試者的作用。33.根據權利要求29所述的方法,還包括確定所述受試者的疾病的存在性或狀態。34.根據權利要求33所述的方法,其中,所述疾病為神經或神經退化性疾病。35.根據權利要求34所述的方法,其中,所述疾病為肌萎縮側索硬化癥(ALS)或肌肉萎縮癥。36.根據權利要求29所述的方法,還包括利用(b)來控制或操縱與所述組件連接的計算裝置。37.根據權利要求36所述的方法,其中,(b)被進一步用來控制所述計算裝置中的移動。38.根據權利要求37所述的方法,其中,所述計算裝置為假體。39.根據權利要求36所述的方法,其中,(b)被進一步用來操縱顯示在所述計算裝置的圖形用戶接口上的光標、文本、圖標或可視指針。40.根據權利要求36所述的方法,其中,(b)被進一步用來經由所述計算裝置生成聲音。41.根據權利要求40所述的方法,其中,所述聲音為可聽言語。42.根據權利要求36所述的方法,還包括將獲取的數據映射到具體的操縱。43.根據權利要求29所述的方法,其中,所述生理數據為肌電圖(EMG)數據或神經數據。44.根據權利要求29所述的方法,其中,分析包括:將所述頻譜圖歸一化至少一次,即時間相對于頻率;以及將所述頻譜圖歸一化至少一次,即頻率相對于時間。45.根據權利要求29所述的方法,其中,分析包括:計算所述頻譜圖;歸一化所述頻譜圖;執行獨立分量分析或主分量分析;以及識別群集。46.根據權利要求29所述的方法,其中,分析包括執行時間片段化分析。47.根據權利要求29所述的方法,其中,分析包括執行優選頻率分析。48.根據權利要求29所述的方法,其中,分析包括執行頻譜片段化分析。49.根據權利要求44所述的方法,還包括:所述優選頻率空間或所述片段化空間或所述群集空間的統計分析。50.根據權利要求45所述的方法,還包括:所述優選頻率空間或所述片段化空間或所述群集空間的統計分析。51.根據權利要求46所述的方法,還包括:所述優選頻率空間或所述片段化空間或所述群集空間的統計分析。52.根據權利要求47所述的方法,還包括:所述優選頻率空間或所述片段化空間或所述群集空間的統計分析。53.根據權利要求48所述的方法,還包括:所述優選頻率空間或所述片段化空間或所述群集空間的統計分析。54.一種輔助具有有限的言語或移動能力的受試者的方法,所述方法包括:a)使用根據權利要求1-23中的任一項所述的組件從所述受試者獲取生理數據;b)分析在(a)中獲取的所述生理數據;以及c)利用(b)來控制或操縱與所述組件連接的計算裝置,從而輔助所述受試者。55.根據權利要求54所述的方法,其中,所述受試者患有神經或神經退化性疾病。56.根據權利要求55所述的方法,其中,所述疾病為肌萎縮側索硬化癥(ALS)或肌肉萎縮癥。57.根據權利要求54所述的方法,還包括利用(b)來控制或操縱與所述組件連接的計算裝置。58.根據權利要求57所述的方法,其中,(b)被進一步用來控制所述計算裝置中的移動。59.根據權利要求58所述的方法,其中,所述計算裝置為假體。60.根據權利要求57所述的方法,其中,(b)被進一步用來操縱顯示在所述計算裝置的圖形用戶接口上的光標、文本、圖標或可視指針。61.根據權利要求57所述的方法,其中,(b)被進一步用來經由所述計算裝置生成聲音。62.根據權利要求61所述的方法,其中,所述聲音為可聽言語。63.根據權利要求57所述的方法,還包括將獲取的數據映射到具體的操縱。64.根據權利要求54所述的方法,其中,所述生理數據為肌電圖(EMG)數據或神經數據。65.一種檢測覺醒或清醒的狀態的方法,所述方法包括:a)使用根據權利要求1-23中的任一項所述的組件從所述受試者獲取生理數據;b)分析在(a)中獲取的所述生理數據;以及c)利用(b)來確定所述受試者的覺醒或清醒的參數,從而檢測所述受試者的覺醒或清醒的所述狀態。66.根據權利要求65所述的方法,其中,所述受試者處于睡眠狀態。67.根據權利要求67所述的方法,還包括表征所述受試者的睡眠的質量。

說明書

相關申請的交叉引用

本申請按照35U.S.C.§119(e)要求提交于2013年10月14日的美國專利序列號61/890,859的優先權的權益,該專利的全部內容以引用的方式并入本文中。

背景技術

技術領域

本公開大體涉及醫療裝置,并且更特別地涉及帶有電極的裝置,該電極被配置成記錄約束到受限區域的電活動,使用記錄的生物電信號來控制言語輔助接口中的光標位置,并且使用記錄的生物信號來在睡眠期間檢測覺醒。

背景技術

在人類中,大腦中的各種神經元配合以生成一組豐富且連續的神經電信號。這樣的信號對我們的身體的其余部分的控制具有強大的影響。例如,信號引發身體移動并有利于認知思維。此外,神經信號可造成人類在睡眠期間醒來。雖然經過數十年的深入研究,但由于信號的復雜性,從信號到各種人類行動的直接翻譯仍然是未知的。然而,理解這樣的映射的實用性提供了大幅改善許多生活功能殘缺的個人的生活的可能性。之后,該理解將大概允許病癥被診斷或特別的信號-動作生物路徑被技術攻克和/或復制。

發明內容

多年以來,已使用多種裝置來記錄神經活動。一種這樣的裝置包括腦電圖(EEG)裝置。傳統地,數十個電極全部放置在人的頭部周圍。大量的電極被精確地放置在頭皮位置上,以試圖提高信噪比。甚至盡管使用了許多電極,但許多人仍然聲稱EEG具有較差的空間分辨率和較低的信噪比。因此,EEG數據的應用由于以下至少兩個原因是有限的:電極的數目和放置精度通常將EEG記錄局限于臨床情況,并且在數據中提取有意義的神經基礎的此前的努力約束了對數據的解釋和使用。

本發明的某些實施方案可利用已發現的技術來識別EEG數據內的神經簽名,這些數據由于對重要的解釋來說太嘈雜而在此前被丟棄。例如,在一些實施方案中,單個小型裝置可容納多個EEG電極,包括有源電極、參考電極和(任選地)接地電極。該裝置可具有占有面積,其具有小于6(或甚至4)英寸的長度和寬度,并且在任一對電極之間的間隔距離可小于3英寸。有源電極和參考電極如此靠近的位置是傳統上所避免的,因為據認為這樣會在記錄內引入失真。此外,由于EEG分析通常差分地放大來自兩個電極的信號,將參考電極置于其自身將被記錄為神經活動的位置被認為抑制了所關注的神經信號的檢測(通常在高頻段中)。因此,參考電極在傳統上被置于遠離有源電極處且在具有相對較低的神經活動或沒有神經活動的神經位置處。然而,如本文所述,來自集束電極的數據的處理仍然會提取具有生理重要性的信號。

使用電極記錄的信號可被共同地分析(例如,在所述裝置處),以生成神經記錄的單個通道。該通道可接著被分析,例如,以識別在各個睡眠階段中睡眠時間的絕對或相對量,評估潛在睡眠障礙的數目和類型,和/或識別睡眠異常。

在一個實例中,記錄的信號的頻譜圖跨時間倉和/或跨頻率被歸一化一次或多次。例如,在一個實例中,頻譜圖可跨時間倉被歸一化一次。在另一個實例中,頻譜圖跨時間倉且然后跨頻率被歸一化。在又一實例中,時間倉和頻率歸一化的交替模式可繼續以達到給定次數的歸一化,或直到歸一化因子低于閾值為止。跨時間倉的歸一化可包括使用頻譜圖中每個頻率的所有功率來計算頻譜圖中該頻率的z分數。該頻率的功率可通過z分數歸一化。跨頻率的歸一化可包括使用頻譜圖中每個時間倉的所有功率來計算頻譜圖中該時間倉的z分數。該時間倉的功率可通過z分數歸一化。

在一些實例中,對于歸一化的頻譜圖中的每個時間倉來說,該時間倉的“強頻率”可被限定為與該時間塊的高(例如,在絕對或相對閾值以上)或最高歸一化功率相關聯的頻率。因此,可以確定時間序列強頻率函數。強頻率的分布可橫跨睡眠階段變化,使得識別強頻率可支持相關聯的睡眠階段的估計。

此外,在每個時間點處,可以限定片段化值。片段化值可包括時間片段化值或頻譜片段化值。對于時間片段化值來說,可以確定頻譜圖的時間梯度。頻譜圖可包括原始頻譜圖和/或已經跨時間倉和/或跨頻率歸一化1次、2次或更多次的頻譜圖(例如,首先跨時間倉、然后跨頻率歸一化的頻譜圖)。因此,每個時間倉可與偏導的功率值的向量(跨越一組頻率)相關聯。對于給定的時間塊或歷元(包括多個時間倉)來說,可使用在時間塊內且對應于給定頻率的梯度值來為每個頻率確定頻率特定的變量。例如,頻率特定的變量可包括對應于給定頻率的梯度值的絕對值的均值。時間片段化值可接著被限定為對應于高或最高頻率特定的變量的頻率或歷元。因此,時間片段化值可識別具有高調制的頻率。頻譜片段化值可類似地被限定,但可基于頻譜圖的頻譜梯度。高的片段化值可指示睡眠階段干擾或清醒活動中的變化。

通道數據的分析可發生(完全或部分地)在所述裝置處或遠程裝置處。例如,通道數據(或產生通道數據的信號)可以(例如,無線地)傳輸到其它資源,以進行更深入的處理和/或存儲。應當理解,該裝置也可收集、傳輸和/或分析非EEG數據。該裝置也可包括一個或多個其它外部傳感器,例如,加速計,以提供指示記錄的背景(例如,以允許在靜止和活動狀態之間進行區分)的附加數據;或溫度計,以估計用戶的溫度。

該裝置可通過將粘合劑材料粘附到裝置以及個人而定位在人身上。例如,粘合劑材料(例如,雙面粘合劑膜或物質)可被施加到裝置的底側的至少一部分,使得它能將裝置附接到皮膚位置。作為另一示例,粘合劑膜可定位在裝置上方,并且延伸超出裝置的膜的一部分可附接到皮膚位置。

因此,本文所述的裝置和技術使得可以容易地收集EEG。單個裝置可獨立地為整個通道提供數據,并且所需的頭皮施加和必要的放置的次數兩者均可以是相對較低的。因此,患者可自行施加裝置并引發EEG記錄。來自裝置的無線傳輸進一步降低開始數據收集的復雜性。應當理解,雖然多電極裝置可獨立地支持通道,但多個裝置(在某些情況下)可用來通過收集多個通道進一步充實記錄。

本文的實施方案可延伸至神經信號的收集、分析和應用之外:該裝置可用來收集任何生物電信號。例如,該裝置可定位在肌肉上,并可收集肌電圖(EMG)數據。EMG數據可用于例如生物反饋訓練(例如,通過為患者提供指示肌肉被激活的時間的線索),以輔助診斷神經性或肌病性疾病,和/或將肌肉移動轉化為對外部對象的控制(例如,電子裝置的屏幕上的光標或假體的控制)。在一個示例性實施方案中,一個或多個裝置可用來允許肌萎縮側索硬化癥(ALS)的患病者交流,即使發聲和手控能力受限。具體而言,一個或多個裝置可定位在患者仍可控制的諸如顎肌的單個或多個肌肉上。同時,可為患者提供具有多個文本選項(例如,單獨的字母、字母組合、詞或短語)的屏幕。來自顎肌的記錄的分析可造成光標移動至所需的文本選項。此類選擇的重復可允許形成句子,該句子可用于書面交流,或者可由自動讀出器讀出。

EMG記錄可以被映射到光標移動。在一個實例中,該映射可基于例如利用群集和/或分量分析來分析來自一個或多個通道的原始EMG數據(以用于訓練或非訓練情形)而確定,以確定哪個信號簽名與特定的光標移動相關聯。在一個實例中,特定的強頻率與光標移動相關聯,使得(例如)由高頻段中的強頻率主導的肌肉數據可被確定為對應于向上的光標移動。在另一個實例中,特定的片段化值可以是相關聯的光標移動。例如,與一個肌肉的EMG相關聯的高片段化值可與第一光標移動相關聯,而與另一個肌肉的EMG相關聯的高片段化值可與第二光標移動相關聯。

裝置和技術的靈敏性和非侵入性也可用來評估對于患者或醫療專業人員來說可能難以用其它方式檢測的生理事件。例如,該裝置可在睡眠期間記錄信號,并且覺醒(例如,其可包括微覺醒)可被檢測。在二元情況中,基本覺醒可被限定為從睡眠狀態向清醒狀態的轉變。然而,這些狀態的這種二元特征不當地簡化了睡眠的復雜性。睡眠利用睡眠階段來表征:第1-4階段和快速眼動(REM)階段。人們對在睡眠階段之間轉變的方式和時間仍然知之甚少,盡管花費在各個睡眠階段中的時間可能具有生理上的重要性。例如,不充足的REM睡眠會損害學習能力,并且第4階段睡眠對于生長和發育是重要的。

因此,如果患者報告夜間睡眠較差或其它與睡眠有關的癥狀,則監測患者的睡眠的各階段可能是有用的。根據一些實施方案,神經記錄可從緊湊的電極裝置記錄并被分析以提取、放大高頻神經信號。然后,可將信號分類到在各個短暫的時間窗口內的睡眠(或清醒)階段中。然后,可通過量化一系列時間窗口內存在的變化性和/或階段轉變來檢測覺醒。將睡眠分類到這樣短的時間窗口內的能力使得能夠檢測本來將無法認識的覺醒。這樣的覺醒可用來評估睡眠質量。

該睡眠分析還可用來檢測人們是否在其睡眠中經歷可能危及生命的事件。例如,可在認為受益于該手術的選定的患者群(例如,ALS、面部創傷患者的癌癥)中進行氣管造口機械通氣,以輔助呼吸功能。該手術可包括將氣管造口管插入頸部的切口中。遺憾的是,該管有可能滑出氣管造口之外。這種可能性對于溝通能力受損的患者來說可能尤其可怕。萬一他們的管在夜間滑出,患者可能難以提醒任何人這個問題。然而,本文所公開的裝置和方法可監測這些患者的睡眠階段并且檢測異常和/或所關注的睡眠階段模式。裝置的大小可提高使用和監測的依從性,并且分析可有助于檢測快速睡眠階段模式。

以下具體實施方式與附圖說明一起將提供對本發明的實質和優點的更好理解。

附圖說明

圖1示出了佩戴與另一電子裝置無線通信的多電極緊湊裝置的用戶。

圖2示出了根據本發明的實施方案的裝置的示例,該裝置連接在網絡上,以有利于生物電學記錄的協同評估和使用。

圖3示出了根據本發明的實施方案的與另一個電子裝置無線地通信的多電極裝置。

圖4是根據本發明的實施方案的多電極裝置的簡化框圖。

圖5是根據本發明的實施方案的與多電極裝置通信的電子裝置的簡化框圖。

圖6是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于使用多電極裝置來收集生物電極數據的通道。

圖7是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別各個生物階段的頻率簽名。

圖8是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別各個生物階段的頻率簽名。

圖9是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并使用區分群的頻率簽名來將生物數據分類。

圖10是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別覺醒。

圖11-14示出了自動化的覺醒檢測的示例。

圖15是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并識別頻率以將生物數據分類。

圖16是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并使用梯度來識別頻率以將生物數據分類。

圖17是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于使用參考數據來確定EMG數據的映射。

圖18A和18B示出了通信輔助可視化的示例。

圖19是根據本發明的實施方案的過程的流程圖,該過程用于基于EMG數據生成書面或口頭文本。

圖20示出了睡眠EEG數據的原始頻譜圖和歸一化的頻譜圖。

圖21示出了使用原始頻譜圖或歸一化的頻譜圖確定的時間序列優選頻率圖。

具體實施方式

本發明的某些實施方案可有利于使用緊湊的多電極裝置來方便記錄生物信號(例如,腦電圖(EEG)或肌電圖(EMG)數據)。頻譜圖可基于記錄數據的差異而生成并在頻譜圖的一個或兩個方向上歸一化(例如,使得每個功率值基于具有相同頻率的功率值但針對不同的時間倉和/或基于具有相同時間倉的功率值但針對不同頻率被歸一化)。頻譜圖可被劃分成時間塊或歷元(例如,具有限定的持續時間,例如30秒),并且每個頻譜圖部分可被歸一化一次或多次(例如,跨頻率或跨時間塊中的時間倉)。對于給定的時間塊來說,可以使用歸一化的功率值來確定z分數(例如,使得對于對應于大差值的跨時間塊中的時間倉歸一化的功率值的頻率來說,z分數較高)。然后,可針對該時間塊將強頻率識別為對應于高或最高歸一化功率的頻率。強頻率可指示睡眠階段。

此外,對于每個時間倉來說,可以限定片段化值。例如,可以確定(未歸一化、歸一化、二次歸一化等的)頻譜圖的梯度(例如,時間梯度)。對于給定的時間塊來說,片段化值可被限定以識別對應于跨相關聯的功率的高調制的頻率。例如,片段化值可包括梯度值(跨時間塊中的時間倉)的絕對值的均值絕對或相對較高的頻率。當裝置記錄在睡眠期間的神經數據時,高的片段化值可指示不一致的睡眠特性,這可以暗示睡眠障礙和/或覺醒。

該技術可有效地應用于具有短時間分倉的數據。因此,它可以識別甚至非常短的覺醒。覺醒可指示較差的睡眠質量和/或所關注的健康因素。因此,該技術有可能用來檢測本來由于較大的時間分倉或不能夠收集顯著量的數據而被忽略的可能有關的數據。

多電極裝置還可用來收集來自一個或多個肌肉的EMG數據。群集和/或分量技術可用來將數據的特征映射到特定的對象動作。因此,例如,一個肌肉的收縮可指示光標將向上移動,而另一個肌肉的收縮可指示光標將向下移動。因此,可同時為發聲能力有限的患者提供屏幕,該屏幕允許患者在各個方向上移動光標以在字母、詞、短語或請求中進行選擇,從而傳達思想。

圖1示出了使用多電極裝置110的用戶105。該裝置示出為粘附到用戶的前額115(例如,經由定位在裝置和用戶之間的粘合劑)。該裝置可包括多個電極以檢測并記錄神經信號。在信號記錄之后,該裝置可將數據(或其處理后的形式)傳輸(例如,無線傳輸)到另一個電子裝置120,例如智能手機。另一個電子裝置120可接著進一步處理數據和/或響應于數據,如本文進一步所述。因此,圖1例示了多電極裝置105可以是小型且定位簡單的。雖然在該示例中僅示出一個裝置,但應當理解,在一些實施方案中使用多個裝置。

此外,雖然圖1顯示粘合劑將裝置110附接到用戶105,但可以使用其它附接手段。例如,頭部束具或頭帶可定位在用戶和裝置的周圍。另外,雖然將一通道的所有電極容納在單個緊湊單元中常常有利于使用方便,但應當理解,在其它實例中,電極可在主裝置外殼外部,并可定位成遠離彼此。在一個實例中,使用如在PCT申請PCT/US2010/054346中所描述的裝置。PCT/US2010/054346以引用的方式并入本文以用于各種目的。

裝置115a和115b可直接(例如,通過藍牙連接或BTLE連接)或間接通信。例如,每個裝置可與服務器120通信(例如,通過藍牙連接或BTLE連接),服務器120可位于網球場110附近。

圖2示出了連接在網絡上以有利于生物電學記錄的協同評估和使用的裝置的示例。一個或多個多電極裝置205可收集從來自用戶的記錄的生物數據得出的通道數據。數據可接著提供至一個或多個其它電子裝置,例如,移動裝置210a(例如,智能手機)、平板計算機210b或者膝上型計算機或臺式計算機201c。裝置間通信可通過諸如短程連接215(例如,藍牙、BTLE或超寬帶連接)的連接或通過諸如因特網的WiFi網絡220進行。

一個或多個裝置205和/或210還可訪問數據管理系統225,該系統可(例如)接收并評估來自一系列多電極裝置的數據。例如,保健提供者或制藥公司(例如,進行臨床試驗)可使用來自多電極裝置的數據來衡量患者的健康狀況。因此,例如,數據管理系統225可存儲與特定用戶相關聯的數據和/或可生成人口統計數據。

圖3示出了與另一個電子裝置302通信(例如,無線地或經由線纜)的多電極裝置300。該通信可被執行以通過利用其它電子裝置的資源而增強多電極裝置的功能(例如,更快的處理速度、更大的存儲器、顯示屏、輸入接收能力)。在一個實例中,電子裝置302包括接口能力,其允許用戶(例如,其可以是或者可以不是信號所記錄的同一個人)查看信息(例如,記錄的數據和/或操作選項的匯總)和/或控制操作(例如,控制多電極裝置300的功能或控制另一個操作,例如言語建構)。當裝置300收集和/或處理數據時或在數據收集時期之后,在裝置300和302之間的通信可間歇地發生。數據可從裝置300推送到其它裝置302和/或從其它裝置302拉取。

圖4是根據本發明的實施方案的多電極裝置400(例如,實現多電極裝置300)的簡化框圖,多電極裝置400可包括處理子系統402、存儲子系統404、RF接口408、連接器接口410、功率子系統412、環境傳感器414和電極416。多電極裝置400不一定包括每個所示部件,和/或也可包括其它部件(未明確地示出)。

存儲子系統404可以例如使用磁性存儲介質、閃存存儲器、其它半導體存儲器(例如,DRAM、SRAM)、或任何其它非暫時性存儲介質、或介質的組合實現,并且可包括易失性和/或非易失性介質。在一些實施方案中,存儲子系統404可存儲生物數據、關于用戶的信息(例如,識別信息和/或病歷信息)和/或分析變量(例如,此前確定的強頻率或用于在信號群之間區分的頻率)。在一些實施方案中,存儲子系統404也可存儲將由處理子系統410執行(例如,以引發和/或控制數據收集、數據分析和/或傳輸)的一個或多個應用程序(或apps)434。

處理子系統402可實現為一個或多個集成電路,例如,一個或多個單核或多核微處理器或微控制器,其示例是本領域已知的。在操作中,處理系統402可控制多電極裝置400的操作。在各種實施方案中,處理子系統404可響應于程序代碼而執行多種程序,并可維持多個同時執行的程序或過程。在任何給定時間,待執行的程序代碼中的一些或全部都可駐留在處理子系統404中和/或在諸如存儲子系統404的存儲介質中。

通過適當的編程,處理子系統402可為多電極裝置400提供各種功能。例如,在一些實施方案中,處理子系統402可執行代碼,該代碼可控制生物數據的收集、分析、應用和/或傳輸。在一些實施方案中,該代碼中的一些或全部可與接口裝置(例如,圖3中的其它裝置302)進行交互,例如,通過生成將發送至接口裝置的消息和/或通過接收并解釋來自接口裝置的消息。在一些實施方案中,代碼中的一些或全部可在本地操作至多電極裝置400。

處理子系統402也可執行數據收集代碼436,其可造成由電極416檢測的數據被記錄和保存。在一些實例中,信號被差分地放大,并且濾波可被施加。信號可與記錄細節(例如,記錄時間和/或用戶標識符)一起存儲在生物數據數據存儲437中。數據可被進一步分析以檢測生理對應性。作為一個示例,記錄的信號的頻譜圖的處理可反映對應于特定睡眠階段的頻率性質。作為另一示例,覺醒檢測代碼438可分析頻譜圖的梯度以識別和評估睡眠障礙指標并檢測覺醒。作為又一示例,信號致動器代碼439可將特定的生物信號特征轉化為外部對象(例如,光標)的運動。這樣的技術和代碼在本文中進一步描述。

RF(射頻)接口408可允許多電極裝置400與各種接口裝置無線地通信。RF接口408可包括諸如天線的RF收發機部件和支持電路,以能夠例如使用Wi-Fi(IEEE802.11家庭標準)、(由BluetoothSIG,Inc.頒布的一系列標準)或用于無線數據通信的其它協議在無線介質上實現數據通信。在一些實施方案中,RF接口408可實現短程傳感器(例如,藍牙、BLTE或超寬帶)、接近傳感器409,其支持通過信號強度的估計和/或用于確定與另一個電子裝置的接近度的其它協議來檢測接近度。在一些實施方案中,RF接口408可提供例如實現ISO/IEC18092標準等的近場通信(“NFC”)能力;NFC可支持在非常短的范圍(例如,20厘米或以下)內的裝置之間的無線數據交換。RF接口408可使用硬件(例如,驅動電路、天線、調制器/解調器、編碼器/解碼器、以及其它模擬和/或數字信號處理電路)和軟件部件的組合實現。多個不同的無線通信協議和相關聯的硬件可并入RF接口408中。

連接器接口410可允許多電極裝置400例如使用通用串行總線(USB)、通用異步接收機/發射機(UART)、或用于有線數據通信的其它協議經由有線通信路徑與各種接口裝置通信。在一些實施方案中,連接器接口410可提供功率端口,以允許多電極裝置400接收功率,例如,以對內部電池充電。例如,連接器接口410可包括諸如mini-USB連接器或自定義連接器的連接器以及支持電路。在一些實施方案中,連接器可以是自定義連接器,其提供專用的功率和接地觸點、以及數字數據觸點(其可用來并行地實現不同的通信技術);例如,兩個引腳可被分配為USB數據引腳(D+和D-),并且兩個其它引腳可被分配為串行發送/接收引腳(例如,實現UART接口)。在連接被建立的同時,引腳向特定的通信技術的分配可被硬連線或協商。在一些實施方案中,連接器也可提供連接以發送和/或接收生物電信號,該信號可以以模擬和/或數字格式被發送至另一個裝置(例如,裝置302或另一個多電極裝置)或從另一個裝置發送。

環境傳感器414可包括各種電子、機械、機電、光學或其它裝置,該裝置提供與多電極裝置400周圍的外部條件有關的信息。在一些實施方案中,傳感器414可將數字信號提供至處理子系統402,例如,根據需要在流基礎上或響應于由處理子系統402進行的輪詢。可以使用任何類型和組合的環境傳感器;其以舉例方式示出為加速計442。由加速計442感測的加速度可用來估計用戶是否在睡眠或嘗試睡眠和/或估計活動狀態。

電極416可包括例如圓表面電極,并且可包括金、錫、銀和/或銀/氯化銀。電極416可具有大于1/8”且小于1”的直徑。電極416可包括有源電極450、參考電極452和(任選地)接地電極454。電極可以是或可以不是彼此可分辨的。電極位置可被固定在裝置內和/或為可移動的(例如,栓系到裝置)。

功率子系統412可為多電極裝置400提供功率和功率管理能力。例如,功率子系統414可包括電池440(例如,可再充電電池)和相關聯的電路,以將來自電池440的功率分配至需要電功率的多電極裝置400的其它部件。在一些實施方案中,功率子系統412也可包括電路,其可操作用于對電池440充電,例如當連接器接口410連接到功率源時。在一些實施方案中,功率子系統412可包括“無線”充電器,例如,感應充電器,以對電池440充電,而不依賴于連接器接口410。在一些實施方案中,除了電池440之外或代替電池440,功率子系統412也可包括其它功率源,例如,太陽能電池。

應當理解,多電極裝置400為示例性的,并且變型和修改是可能的。例如,多電極裝置400可包括用戶接口,以使得用戶能夠與裝置直接交互。作為另一示例,多電極裝置可具有附接指示器,其指示(例如,經由光、色彩或聲音)在裝置和用戶的皮膚之間的接觸是否足夠和/或記錄的信號是否具有可接受的質量。

此外,雖然多電極裝置參照特定的框描述,但應當理解,這些框為方便描述而被限定,而并非意圖暗示部件部分的特定物理布置。此外,框不一定對應于物理上不同的部件。框可被配置成例如通過對處理器編程或提供合適的控制電路而執行各種操作,并且根據初始配置獲取的方式,各種框可能是或者可能不是可重新配置的。本發明的實施方案可在多種設備中實現,包括使用電路和軟件的任意組合實現的電子裝置。也不需要圖4中的每個框在多電極裝置的給定實施方案中實現。

諸如圖3的裝置302的接口裝置可使用類似于上文所述那些的框(例如,處理器、存儲介質、RF接口等)和/或其它框或部件實現為電子裝置。圖5是根據本發明的實施方案的接口裝置500(例如,實現圖3的裝置302)的簡化框圖。接口裝置500可包括處理子系統502、存儲子系統504、用戶接口506、RF接口508、連接器接口510和功率子系統512。接口裝置500也可包括其它部件(未明確地示出)。接口裝置500的許多部件可類似于或等同于圖3的多電極裝置300的部件。

例如,存儲子系統504可大體上類似于存儲子系統404,并可包括例如使用磁性存儲介質、閃存存儲器、其它半導體存儲器(例如,DRAM、SRAM)、或任何其它非暫時性存儲介質、或介質的組合,并且可包括易失性和/或非易失性介質。類似于存儲子系統504,存儲子系統504可用來存儲將由處理子系統502執行的數據和/或程序代碼。

用戶接口506可包括輸入和輸出裝置的任何組合。用戶可操作用戶接口506的輸入裝置以調用接口裝置500的功能,并可經由用戶接口506的輸出裝置查看、聽到和/或以其它方式體驗來自接口裝置500的輸出。輸出裝置的示例包括顯示器520和揚聲器522。輸入裝置的示例包括麥克風526和觸摸傳感器528。

顯示器520可使用緊湊顯示技術例如LCD(液晶顯示器)、LED(發光二極管)、OLED(有機發光二極管)等實現。在一些實施方案中,顯示器520可并入柔性顯示器元件或彎曲玻璃顯示器元件,以允許接口裝置500符合所需形狀。一個或多個揚聲器522可使用小形狀因數揚聲器技術提供,包括能夠將電子信號轉化為可聽聲波的任何技術。揚聲器522可用來產生單音(例如,蜂鳴聲或鈴聲)和/或言語。

輸入裝置的示例包括麥克風526和觸摸傳感器528。麥克風526可包括將聲波轉化為電子信號的任何裝置。在一些實施方案中,麥克風526可以是足夠敏感的,以提供由用戶講出的具體詞語的表示;在其它實施方案中,麥克風426可用來提供一般的環境聲級的指示,而不必提供具體聲音的高質量的電子表示。

觸摸傳感器528可包括例如電容傳感器陣列,其能夠將接觸定位到傳感器的表面上的特定的點或區域,并且在一些實例中,能夠辨別多個同時的接觸。在一些實施方案中,觸摸傳感器428可上覆在顯示器520上以提供觸摸屏接口,并且處理子系統504可根據在顯示器520上目前顯示的內容而將觸摸事件轉化為具體的用戶輸入。

處理子系統502可實現為一個或多個集成電路,例如,一個或多個單核或多核微處理器或微控制器,其示例是本領域已知的。在操作中,處理系統502可控制接口裝置500的操作。在各種實施方案中,處理子系統502可響應于程序代碼而執行多種程序,并可維持多個同時執行的程序或過程。在任何給定時間,待執行的程序代碼中的一些或全部都可駐留在處理子系統502中和/或在諸如存儲子系統504的存儲介質中。

通過適當的編程,處理子系統502可為接口裝置500提供各種功能。例如,在一些實施方案中,處理子系統502可執行操作系統(OS)532和各種應用程序534。在一些實施方案中,這些應用程序中的一些或全部可與多電極裝置交互,例如通過生成將發送至多電極裝置的消息和/或通過接收并解釋來自多電極裝置的消息。在一些實施方案中,應用程序中的一些或全部可在接口裝置500處本地操作。

處理子系統502也可執行數據收集代碼536(根據需要,其可以是OS532的一部分、app的一部分或單獨的)。數據收集代碼536可以至少部分地互補于圖4中的數據收集代碼436。在一些實例中,數據收集代碼536被配置成使得代碼的執行造成裝置500接收來自多電極裝置(例如,圖3的多電極裝置300)的原始或經處理的生物電信號(例如,EEG或EMG信號)。數據收集代碼536還可限定要對接收的數據執行的處理(例如,以施加濾波器、生成指示源多電極裝置或接收時間的元數據、和/或壓縮數據)。在執行后,數據收集代碼536還可造成原始或經處理的生物電信號被存儲在生物數據存儲537中。

在一些實例中,數據收集代碼536的執行還造成裝置500收集數據,該數據可包括生物數據(例如,患者的溫度或脈搏)或外部數據(例如,光照水平或地理位置)。該信息可與生物電學數據存儲在一起(例如,使得用于EEG或EMG記錄的元數據包括患者的溫度和/或位置),和/或可單獨地存儲(例如,具有時間戳,以允許未來時間同步的匹配)。應當理解,在這些實例中,接口裝置500或者可包括合適的傳感器以收集該附加數據(例如,攝像機、溫度計、GPS接收機),或者可以與帶有這樣的傳感器的另一個裝置通信(例如,經由RF接口508)。

處理子系統502也可執行一個或多個代碼,其可實時或回顧地分析原始或經處理的生物電信號以檢測所關注的事件。例如,覺醒檢測代碼538的執行可評估對應于患者的睡眠期的頻譜圖(使用EEG數據構建)的變化,以確定覺醒是否發生和/或何時發生。在一個實例中,該評估可包括為每個時間增量確定變化變量,該變量對應于對于該時間增量來說相對于一個或多個其它時間增量在一個或多個頻率下的功率(例如,歸一化功率)改變的量。在一個實例中,該評估可包括將每個時間增量指定給睡眠階段并且檢測賦值變化的時間點。睡眠階段分類可(在一些實例中)進一步詳述正發生的任何覺醒(例如,通過指出發生覺醒的階段和/或通過識別覺醒所經過的睡眠階段的多少)。

作為另一示例,信號致動器代碼539的執行可評估和轉化EMG數據。初始地,映射可被構造以將特定的EMG簽名與特定的動作相關聯。該動作可以是外部動作,例如,在屏幕上的光標的動作。映射可使用群集分析和/或分量分析執行,并可利用從一個或多個有源電極(例如,從一個或多個多電極裝置,每個裝置定位在不同的肌肉上)記錄的原始或經處理的信號。

在一個實例中,信號致動器代碼539的執行造成交互式可視化被呈現在顯示器520上。在屏幕上的光標位置可使用映射基于EMG數據的實時分析來控制。從其收集記錄的個人可因此在不使用他的手的情況下與接口交互。在一個示例性實例中,可視化可包括言語輔助可視化,其允許個人選擇字母、一系列字母、詞或短語。順序選擇可允許個人構造句子、段落或會話。文本可以電子方式使用(例如,以生成電子郵件或信件),或者可被言語化(例如,使用信號致動器539的言語部件將音頻輸出發送至揚聲器522)以與附近的其他人通信。

RF(射頻)接口508和/或連接器接口510可允許接口裝置500與各種其它裝置(例如,圖4的多電極裝置400)和網絡無線地通信。RF接口508可對應于圖4的RF接口408(例如,包括其描述的特性),和/或連接器接口510可對應于連接器接口410(例如,包括其描述的特性)。功率子系統512可為接口裝置512提供功率和功率管理能力。功率子系統512可對應于功率子系統41(例如,包括其描述的特性)。

應當理解,接口裝置500為示例性的,并且變型和修改是可能的。在各種實施方案中,除了上述那些之外或代替它們,可以提供其它控制器或部件。能夠與另一個裝置(例如,多電極裝置)交互以存儲、處理和/或使用記錄的生物電信號的任何裝置都可以是接口裝置。

此外,雖然接口裝置參照特定的框描述,但應當理解,這些框為方便描述而被限定,而并非意圖暗示部件部分的特定物理布置。此外,框不一定對應于物理上不同的部件。框可被配置成例如通過對處理器編程或提供合適的控制電路而執行各種操作,并且根據初始配置獲取的方式,各種框可能是或者可能不是可重新配置的。本發明的實施方案可在多種設備中實現,包括使用電路和軟件的任意組合實現的電子裝置。也不需要圖5中的每個框在移動裝置的給定實施方案中實現。

在一個或多個多電極裝置、一個或多個移動裝置和接口裝置之間的通信可根據這兩種裝置被編程或以其它方式配置成使用的任何通信協議(或協議的組合)來實現。在一些實例中,可使用諸如藍牙方案或超寬帶協議的標準協議。在一些實例中,自定義消息格式和句法(包括例如用于解釋在數字數據傳輸中的特定字節或字節序列的一組規則)可被限定,并且消息可使用諸如在某些藍牙標準中限定的虛擬串行端口的標準串行協議來傳輸。本發明的實施方案不限于特定的協議,可以得到本教導的本領域的技術人員將認識到可以使用許多協議。

根據本發明的某些實施方案,一個或多個多電極裝置可便利地用于從患者收集電生物數據。該數據可被處理以識別具有生理重要性的信號。檢測本身可能是有用的,因為它能讓用戶或第三方知曉患者的健康狀況和/或當前治療的療效。在一些實例中,信號可用來自動地控制另一個對象,例如計算機光標。這種能力可擴展用戶的身體能力(例如,其可能由于疾病而是殘疾的)和/或提高操作便利性。

圖6是根據本發明的實施方案的過程600的流程圖,該過程用于使用多電極裝置來收集生物電極數據的通道。過程600的一部分或全部可在多電極裝置(例如,多電極裝置400)中實現。在一些實例中,過程600的一部分(例如,框610-635中的一者或多者)可在遠離多電極裝置的電子裝置中實現,其中框可以在接收來自多電極裝置的信號之后立即(例如,在收集之后立即)、在存儲關于記錄的數據之前、響應于依賴于收集的數據的請求和/或在使用收集的數據之前執行。

在框605處,可使用相應的電極收集有源信號和參考信號。在一些實例中,從接地電極進一步收集接地信號。有源電極和參考電極和/或有源電極和接地電極可附接到單個裝置(例如,多電極裝置)、彼此固定的距離和/或靠近彼此(例如,使得電極的中心定位成彼此相隔小于12、6或4英寸和/或使得電極定位成可能記錄來自相同肌肉或相同腦部區域的信號)。

在一些實例中,參考電極定位在有源電極附近,使得兩個電極將可能感測來自相同腦部區域或來自相同肌肉的電活動。在其它實例中,參考電極定位成進一步遠離有源電極(例如,在相對電氣中性的區域,該區域可包括不在腦部上的區域或突出的肌肉),以減少所關注的信號的重疊。

在收集之前,電極可附接到個人的皮膚。這可包括例如附接完全容納一個或多個電極的單個裝置和/或附接一個或多個單獨的電極(例如,柔性地延伸超出裝置外殼之間)。在一個實例中,這樣的附接通過使用粘合劑執行(例如,將粘合劑物質施加到裝置的底側的至少一部分、將粘合劑貼片施加在裝置之上和周圍和/或將雙面粘合劑貼片施加在裝置的至少一部分下方),以將包括有源電極和參考電極的多電極裝置附接到個人。對于EEG記錄來說,裝置可以附接到例如個人的額葉附近(例如,在她的前額上)。對于EMG記錄來說,裝置可附接在肌肉上(例如,在顎肌或頸部肌肉上)。

在一些實例中,一次僅記錄一個有源信號。在其它實例中,一組有源電極中的每一個都記錄有源信號。在這種情況下,有源電極可定位在不同的身體位置處(例如,在身體的不同側上、在不同的肌肉類型上或在不同的腦部區域上)。每個有源電極可與參考電極相關聯,或者相對于有源信號的收集數更少的參考值可以被收集。每個有源電極可存在于單獨的多電極裝置中。

在框610處,可從有源電極中扣減參考信號。這會降低有源信號中的噪聲,例如,記錄噪聲或由患者的呼吸或移動導致的噪聲。盡管參考電極和有源電極的緊鄰定位在傳統上被回避,但這樣的位置可提高將在參考電極噪聲處共享的有源電極噪聲(例如,患者移動噪聲)的部分。例如,如果患者正在翻身,將由定位在腦部中心F7上的有源電極經歷的移動將與由定位在對側耳部上的參考電極經歷的移動大不相同。同時,如果兩個電極都定位在相同的F7區域上,它們可能將經歷類似的移動偽像。雖然信號差值可能無法表示來自下面的生理結構的一些細胞電活動,但剩余信號的較大部分可歸因于所關注的這類活動(由于噪聲的移除)。

在框615處,信號差值可被放大。放大增益在例如100和100,000之間。在框620處,放大的信號差值可被濾波。施加的濾波器可包括例如模擬高通或帶通濾波器。濾波可減少來自諸如呼吸的流動電勢的信號貢獻。濾波器可包括約0.1-1Hz的較低截止頻率。在一些實例中,濾波器也可包括高截止頻率,該頻率可設定到小于基于采樣率確定的奈奎斯特頻率的頻率。

在框625處,經濾波的模擬信號可被轉化為數字信號。在框630處,數字濾波器可被施加到數字信號。數字濾波器可減少DC信號分量。數字濾波可使用線性或非線性濾波器執行。濾波器可包括例如有限或無限沖擊響應濾波器或窗函數(例如,漢寧(Hanning)、海明(Hamming)、布萊克曼(Blackman)或矩形函數)。濾波器特性可被限定以減少DC信號貢獻,同時保存高頻信號分量。

在框635處,經濾波的信號可被分析。如本文更詳細所述,分析可包括微觀分析,例如,將信號的各個片段分類(例如,分類成睡眠階段、覺醒或非覺醒和/或預期移動)。分析可備選地或另外地包括宏觀分析,例如,表征總體睡眠質量或肌肉活動。

如上文所指,在一些實例中,多個裝置配合以執行過程600。例如,圖4的多電極裝置400可執行框605-625,并且遠程裝置(例如,服務器、計算機、智能手機或接口裝置405)可執行框630-635。應當理解,為了有利于這樣共享的過程操作,裝置可通信以共享合適的信息。例如,在框625之后,多電極裝置400可將數字信號(例如,使用短程網絡或WiFi網絡)發送至另一個電子裝置,例如圖5的接口裝置500。另一個電子裝置可接收信號,然后執行框630-635。

盡管未在過程600中明確地示出,但原始和/或經處理的數據可被存儲。數據可存儲在多電極裝置、遠程裝置上和/或云中。在一些實例中,原始數據和經處理的數據(例如,識別與數據的部分相關聯的分類)可被存儲。

還應當理解,過程600可以是持續的過程。例如,有源信號和參考信號可以在延長的時間段(例如,一整夜)內連續地或定期地收集。過程600的一部分或全部可在信號被收集時實時執行,和/或數據可被完全或部分地分批處理。例如,在記錄會話期間,框605-625可實時執行,并且數字信號可接著執行。框630-635可定期地(例如,每小時或在達到未分析數據的閾值后)或在記錄會話的末尾處執行。

圖7是根據本發明的實施方案的過程700的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別各個生物階段的頻率簽名。過程700的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

在框705處,信號可被變換為頻譜圖。信號可包括基于來自定位在人身上的電極的記錄的信號,例如,差分地放大和濾波的信號。通過將信號解析到時間倉中,并且為每個時間倉計算頻譜圖(例如,使用傅立葉變換),可生成頻譜圖。因此,頻譜圖可包括多維功率矩陣,其中維度對應于時間和頻率。

在框710處,頻譜圖的所選部分可以任選地被移除。這些部分可包括與特定的時間倉相關聯的部分,對于該部分來說,可確定信號質量較差和/或不存在參考數據或存在不充足的參考數據。例如,為了開發從信號到生理事件的轉化或映射,可使用參考數據(例如,對應于數據的人評價)來確定各種生理事件的簽名。沒有可用的參考數據的數據部分可因此在確定簽名時被忽略。

在框715處,頻譜圖可被分段到一組時間塊或歷元中。每個時間塊可具有相同的持續時間(例如,30秒)并可(在一些實例中)包括多個(例如,并且固定數目的)時間增量,其中,時間增量對應于每個記錄時間。在一些實例中,時間塊被限定為頻譜圖中的單個時間增量。在一些實例中,時間塊被限定為多個時間增量。時間塊的持續時間可基于例如以下對象來確定:所關注的生理事件的時間尺度;對應的參考數據的時間精度或持續時間;和/或信號分類的所需的精度、準確度和/或速度。

在框720處,可基于參考數據將每個時間塊中的每個時間倉分配給一群。例如,EEG數據的人評分可識別每個時間塊的睡眠(或清醒)階段。然后,可將給定時間塊中的時間倉與對應的識別的階段相關聯。作為另一示例,相同的參考數據可用來檢測覺醒,覺醒可被限定為在與相對于此前的時間倉的階段更接近“清醒”的睡眠階段相關聯的任何時間倉內發生。時間塊中的時間倉可接著被分配到“覺醒”群(如果在該塊期間發生覺醒)或“非覺醒”群。作為又一示例,對于給定的EMG記錄來說,患者可指示(例如,口頭地、利用鼠標點擊或利用眨眼)預期控制。舉例來說,在收縮右顎肌之后,患者可表明他希望光標向下移動。與顎收縮相關聯的時間倉可接著被分配到“向下”群。

在框725處,可跨群比較頻譜圖特征。在一個實例中,可首先為每個時間倉確定一個或多個頻譜特征,并可在框725處比較這些組的特征。例如,可確定強頻率或片段化值,如本文更詳細描述的。作為另一示例,可比較對于各個時間倉來說在一個或多個頻率中的每一個下的功率(或歸一化功率)。在另一個實例中,集體譜可基于與分配到給定群的時間倉相關聯的頻譜來確定,并可接著基于集體譜來確定特征。例如,集體譜可包括平均值或中值頻譜,并且特征可包括強頻率、片段化值、或功率(在一個或多個頻率下)。作為另一示例,集體譜可包括-對于每個時間倉來說-特征,該特征可包括n1%功率(當在該頻率下的功率中的n1%低于該功率時的功率)和n2%功率(當在該頻率下的功率中的n2%低于該功率時的功率)。

利用這些特征,在框730處,可識別一個或多個區分群的頻率簽名。頻率簽名可包括用于基于給定的頻譜識別或確定的變量的標識,以用于群分配。該變量可接著用于例如群集算法或數據模型中,或者與絕對或相對閾值相比較,以便確定與該頻譜相關聯的時間倉將分配到哪個狀態。例如,區分群的頻率簽名可包括特定的頻率,使得在該頻率下的功率將用于群分配。作為另一示例,區分群的頻率可包括與一個或多個頻率中的每一個相關聯的權重,使得頻率的功率的加權和將用于群分配。

頻率簽名可包括頻率的子集和/或一個或多個頻率的權重。例如,可以確定在兩個或更多個群的功率分布之間的重疊,并且區分群的頻率可被識別為具有低閾值重疊的頻率或具有相對小(或最小)重疊的頻率。在一個實例中,模型可用來確定哪些頻率(或哪個頻率)的特征可以可靠地用來在群之間進行區分。在一個實例中,區分群的簽名可被識別為與高于絕對或相對(例如,相對于其它頻率的值)值的信息值(例如,基于熵差)相關聯的頻率。

在一個實例中,框730可包括將權重分配給兩個或更多個頻率中的每一個。然后,為了隨后確定頻譜將分配到的群,可計算作為(歸一化或未歸一化的)功率的加權和的變量。例如,框725可包括使用分量分析(例如,主分量分析或獨立分量分析),并且框730可包括識別一個或多個分量。

圖8是根據本發明的實施方案的過程800的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別各個生物階段的頻率簽名。過程800的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

在框805處,可收集對應于各種生理狀態的樣本的頻譜圖。在一些實例中,至少一些狀態對應于具有特定屬性的睡眠階段或睡眠期。例如,樣本可從睡眠期和清醒期兩者收集,使得樣本可包括來自睡眠和清醒階段中的一個或多個階段的數據。作為另一示例,利用人類睡眠階段評分,樣本可被收集以確保(例如,等于或大致等于)清醒階段或來自每個睡眠階段的表示。作為另一示例,樣本可從包括(例如,基于患者的報告或人評分)頻繁的覺醒的睡眠期和從包括不頻繁的覺醒的睡眠期收集。在一些實例中,收集的樣本基于來自單個個體的記錄。在另一個實例中,樣本基于來自多個個體的記錄。

在一些實例中,至少一些狀態對應于意識狀態。例如,樣本(例如,基于EMG數據)可被收集,使得一些數據對應于引發特定動作(例如,向上或向下移動光標)的意圖,并且其它數據對應于沒有這樣的動作。

頻譜圖數據可包括原始數據的頻譜圖、經濾波的數據的頻譜圖、歸一化一次的頻譜圖(例如,基于對于相同頻率來說跨時間倉的功率或者基于對于相同時間倉來說跨頻率的功率將在每個頻率下的功率歸一化)、或歸一化多次的頻譜圖(例如,基于對于相同頻率來說跨時間倉的歸一化或未歸一化的功率或者基于對于相同時間倉來說跨頻率的歸一化或未歸一化的功率將在每個頻率下的功率歸一化至少一次)。

在框810處,來自基本狀態(例如,清醒階段、低覺醒睡眠狀態、或不移動光標的意圖)的頻譜圖數據可與來自一個或多個非基本狀態(例如,睡眠階段、頻繁覺醒睡眠狀態或在特定方向上移動光標的意圖)的頻譜圖數據相比較,以識別顯著性值。在一個實例中,對于在基本狀態和單個非基本狀態之間的比較來說,頻率特定的顯著性值可包括p值,并且可基于在這兩種狀態中的功率的分布的統計檢驗來為每個頻率確定。

然后,針對在非基本狀態(例如,睡眠階段)和基本狀態(例如,清醒)之間的每個兩兩比較執行框815-820。在框815處,可設定閾值顯著性數。可基于一組頻率特定的顯著性值的分布和限定的百分比(n%)來確定閾值。例如,閾值顯著性數可被限定為頻率特定的顯著性值中的n%(例如,60%)低于閾值顯著性數的值。

在框820處,可以識別頻率特定的顯著性值低于閾值的一組頻率。因此,這些頻率可包括(基于閾值顯著性數)充分地區分基本狀態與非基本狀態的頻率。

然后,為在基本狀態和另一個非基本狀態之間的每個附加的比較重復框815和820。結果由此包括與每個非基本狀態相關聯的n%最顯著頻率的組。

在框825處,存在于所有組(或閾值數目的組)中的頻率被識別。因此,識別的重疊頻率可包括在區分多個非基本狀態中的每一個與基本狀態的過程中n%最顯著頻率中的那些。

在框830處,可對重疊百分比是否大于重疊閾值做出判斷。當不大于時,過程800可返回框815,在這里,可設定新的(例如,更高的)閾值顯著性數。例如,在框820處,用來限定閾值顯著性數的閾值百分比(n%)可被遞增(例如,1%),以便在所識別的組中包括更多頻率。

當確定重疊大于重疊閾值時,過程800可繼續到框835,其中,可使用在組之間的重疊中的頻率來限定一個或多個區分群的頻率簽名。簽名可包括頻譜圖中的頻率的子集和/或一個或多個頻率中的每一個的權重的標識。權重可基于例如對于一個或多個基本狀態與非基本狀態比較中的每一個或者(在其中重疊評估不要求識別的頻率存在于所有頻率組中的情況中)包括給定頻率的多個組來說一頻率的頻率特定的顯著性值。在一些實例中,簽名包括通過在重疊中分配加權頻率而限定的一個或多個分量。例如,分量分析可使用狀態分配和在重疊中的頻率下的功率來執行,以識別一個或多個分量。

后續分析(例如,不同的數據的)可專注于(多個)區分群的頻率簽名。在一些實例中,頻譜圖(例如,歸一化的或未歸一化的頻譜圖)可被裁剪以排除不限定為限定群的頻率的頻率。例如,過程800可首先執行以識別限定群的頻率,并且過程700(例如,后續分析不同數據)可在比較之前使用限定群的頻率來裁剪信號的頻譜圖。

圖9是根據本發明的實施方案的過程900的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并使用區分群的頻率簽名來將生物數據分類。過程900的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

在框905和910處,從記錄的生物電信號(例如,EEG或EMG數據)構建的頻譜圖被歸一化(例如,一次、多次或迭代地)。在一些實施方案中,頻譜圖從一個或多個通道的通道數據構建,每個數據基于使用這樣的裝置記錄的信號而生成:該裝置將多個電極相對于彼此固定或將多個電極栓系到彼此。

在框905處執行的第一歸一化可通過為頻譜圖中的每個頻率首先確定與該頻率相關聯的功率的z分數(即,跨所有時間倉)來執行。然后,可使用該z分數值來歸一化在該頻率下的功率。

在框910處執行的(任選的)第二歸一化可通過為頻譜圖中的每個時間倉首先確定基于與該時間倉相關聯的功率的z分數(即,跨所有時間倉)來執行。然后,可使用該z分數值來歸一化在該時間倉的功率。

這些歸一化可重復執行(以交替方式)設定的次數,或直到歸一化因子(或歸一化因子中的變化)低于閾值為止。在一些實例中,僅執行一次歸一化,使得框905或框910被從過程900省略。在一些實例中,頻譜圖不被歸一化。

對于頻譜圖中的每個時間倉來說,在框915處可收集對應的頻譜。在框920處,可基于頻譜和一個或多個區分群的頻率簽名來為時間倉確定一個或多個變量。例如,變量可包括在簽名中識別的所選頻率下的功率。作為另一示例,變量可包括在簽名中限定的分量的值(例如,通過計算頻譜中的功率值的加權和來確定)。因此,在一些實例中,框920包括將頻譜投影到新的基礎上。可為每個時間倉執行框915和920。

在框925處,基于相關聯的變量而進行群分配。在一些實例中,各個時間倉被分配。在一些實例中,時間倉的集合(例如,各個歷元)被分配到群。分配例如可通過比較變量與閾值(例如,使得當變量低于閾值時將該變量分配到一個群,否則分配到另一群)或通過使用群集或建模技術(例如,高斯樸素貝葉斯分類器)來執行。在一些實例中,分配被約束,使得給定的特征(例如,時間倉或時間歷元)不能被分配到多于指定數目的群。該數目可以相同于或者可以不相同于(取決于實施方案)用來確定一個或多個區分群的頻率簽名的群或狀態(基本狀態和非基本狀態兩者)的數目。分配可以是一般性的(例如,使得群集分析產生對五個群中的一個的賦值,而不將任何群綁定到特定的生理重要性)或狀態特定的。

此外,在每個時間點處,可以限定片段化值。片段化值可包括時間片段化值或頻譜片段化值。對于時間片段化值來說,頻譜圖的時間梯度可被確定并劃分成片段。頻譜圖可包括原始頻譜圖和/或已經跨時間倉和/或跨頻率歸一化1次、2次或更多次的頻譜圖(例如,首先跨時間倉、然后跨頻率歸一化的頻譜圖)。給定的片段可包括一組時間倉,每個時間倉可與偏導的功率值的向量(跨越一組頻率)相關聯。對于每個頻率來說,可基于對時間塊中的任何時間倉和對頻率限定的偏導的功率值來限定梯度頻率特定的變量。例如,變量可被限定為對該頻率求偏導的功率值的絕對值的均值。片段化值可被限定為具有較高或最高頻率特定變量的頻率。頻譜片段化值可類似地被限定,但可基于頻譜圖的頻譜梯度。高的片段化值可指示睡眠階段干擾。

圖10是根據本發明的實施方案的過程1000的流程圖,該過程用于分析通道生物數據以識別覺醒。過程1000的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

過程1000的框1005和框1010可分別對應于圖8中的過程800的框805和810。然而,在過程1000中,基本狀態被限定為清醒狀態,并且多個睡眠階段中的每一個(例如,第1-3階段和REM階段)被限定為非基本狀態。

在框1015處,可使用重疊分析(例如,結合圖8中所示過程800的框815-835描述的分析)來識別區分群的頻率簽名。簽名可包括例如到新基礎的投影。

在框1020處,可從本文所述裝置或另一個記錄裝置接收新的EEG數據。頻譜圖可如本文所述被構造并歸一化。歸一化可包括一次或多次歸一化,如(例如)參照過程900的框905和910所描述的。

頻譜圖可被劃分成時間塊(例如,30秒的時間塊),并且在框1025處每個塊可被分類為“清醒”或“睡眠”。該命名可使用多種技術中的任一種執行,這些技術可包括分析對應于確定的簽名的塊的變量、分析在特定頻率或頻段下的功率或分析哪些頻率表示了歸一化的功率。

分類到睡眠類別中的一個或多個時間塊可被進一步分析,以檢測在該塊內發生的任何覺醒。因此,在框1030處,可基于在框1015處識別的區分群的頻率簽名和在該時間倉的頻譜中的功率來為每個時間倉確定變量。

在框1035處,變量可用來將倉或倉的集合(例如,時間歷元)分配到覺醒群或非覺醒群。在一些實例中,通過確定該特定變量相比基于穩定的睡眠數據的變量是否與基于清醒數據的類似變量更緊密地對準來進行分配。因此,甚至可以檢測到短暫的覺醒。

以下實施例提供用于進一步示出本發明的實施方案,但并非意圖限制本發明的范圍。雖然它們是可能使用的那些中的典型,但可以備選地使用本領域的技術人員已知的其它程序、方法或技術。

覺醒檢測實施例

圖11-14示出了使用過程1000執行的自動化覺醒檢測的實施例。對于每個圖來說,分析了一夜睡眠的單通道EEG記錄,并且示出了數據的一部分的分析。頂部圖線示出了使用過程1000檢測到的覺醒的自動化檢測(每次檢測由頂部的豎直條指示)和覺醒的人工檢測(每次檢測由底部的豎直條指示)。底部圖線示出了睡眠結構圖,該圖標示了關于信號是否對應于清醒狀態或睡眠階段(以及睡眠的哪個睡眠階段)的人工評估。睡眠/清醒狀態針對每個30秒的時期被分配(如在底部睡眠結構圖中所示)。覺醒檢測在更精細的時間尺度下發生。因此,甚至在對應于平坦的睡眠結構圖的時期內,覺醒也可被檢測。對于每個數據集來說,通過比較自動化和人工覺醒檢測來計算敏感度、特異度和準確度變量。

實施例1

一般覺醒檢測

如圖11所示,人工和自動化檢測很大程度上彼此緊隨。自動化檢測的敏感度為72.7%,其特異度為99.0%,并且其準確度為98.4%。該自動化的覺醒檢測還可與人工或自動化的睡眠階段檢測結合,以確定被覺醒打斷的階段的睡眠的百分比。在這種情況下(使用人工睡眠階段檢測)和/或在覺醒之間的睡眠時間的量。對于該數據集來說,在覺醒之間的平均睡眠時間僅為2.4分鐘,并且最大值僅為19分鐘。因此,覺醒檢測可用來快速地分析睡眠數據并提供關于睡眠質量的可量化的指示。

實施例2

基于覺醒的治療分析

覺醒檢測還可提供治療的評估。圖12A和12B示出了針對未進行連續氣道正壓通氣(CPAP)(圖12A)治療和然后進行了CPAP治療(圖12B)的第一患者的睡眠數據的分析。同樣,自動化的覺醒檢測與人工檢測緊隨。此外,使用這兩類檢測突出了對應于CPAP存在性的差值。總體上,覺醒存在于無CPAP數據集的2.1%的時間倉中(第1階段睡眠中的4.0%、第2階段睡眠中的3.0%、第3階段睡眠中的0%和REM中的2.3%)和CPAP數據集的僅1.2%的時間倉中(第1階段睡眠中的2.9%、第2階段睡眠中的1.2%、第3階段睡眠中的0%和REM中的1.4%)。因此,在CPAP數據集中覺醒減少了43%,這意味著治療是有效的。

圖13A和13B示出了類似數據但針對第二患者的分析。總體上,覺醒存在于無CPAP數據集的1.1%的時間倉中(第1階段睡眠中的2.0%、第2階段睡眠中的0.9%、第3階段睡眠中的0%和REM中的1.2%)和CPAP數據集的僅0.9%的時間倉中(第1階段睡眠中的2.5%、第2階段睡眠中的0.6%、第3階段睡眠中的0%和REM中的1.3%)。有趣的是,對于該患者來說,覺醒因此總體上減少了18%,盡管在REM中的覺醒增加了8%。

實施例3

基于覺醒的藥效分析

基于覺醒的統計值被用來比較藥物研究中的四個隊列。隊列中的一個包括安慰劑隊列。其余三個對應于藥物,每個隊列與不同劑量的藥物相關聯。對于每個患者來說,在覺醒之間的平均時間被確定。執行ANOVA以確定平均覺醒間時間對于任何隊列來說是否顯著不同。當和與短的平均覺醒間時間相關聯的其它三個隊列中的每一個相比較時,第二隊列與0.004、0.002和0.004的p值相關聯。因此,可使用自動化覺醒檢測來檢查藥物的功效和/或副作用特性。

實施例4

過度覺醒的檢測

圖14示出了在經歷多次覺醒的患者中的覺醒檢測。平均覺醒間時間僅為1.4分鐘。如此頻繁的覺醒可能暗示或指示失眠,并且可以用于診斷、監測和/或治療-評估目的。

如本文所述,使用區分群的頻率簽名可能對于生物電信號分類是有用的。在一個實施方案中,該技術依賴于利用來自生物數據的歸一化或未歸一化的頻譜圖的功率來將每個時間倉分配到生理上相關的群。在一些實施方案中,分類可以代替或附加地取決于與特定特性相關聯的頻率(對于時間倉來說)的識別。

圖15是根據本發明的實施方案的過程1500的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并識別頻率以將生物數據分類。過程1500的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

過程1500的框1505可對應于過程900的框905。因此,從以上公開應當理解,從生物電學數據生成的頻譜圖中的每個值可基于在相同頻率下、但在不同時間倉的其它值被歸一化。在一些實例中,不執行頻譜歸一化(盡管在一些實施方案中執行)。

在框1510處,對于每個時間倉來說,與高或最高歸一化功率相關聯的頻率可被識別為該時間倉的強頻率。在框1515處,所識別的強頻率可用來將每個時間倉或時間倉的每個集合(例如,時間歷元)分配到群。例如,特定的睡眠階段可與在特定頻段中的活動相關聯。因此,例如,特定頻段中的強頻率可傾向于分配到特定的睡眠階段。分配可以例如使用群集分析、分量分析、數據模型和/或相對于一個或多個閾值的比較來執行。

在一些實施方案中,頻譜圖可被處理以突出功率中的時間變化。與大的變化值相關聯的頻率可接著用來將記錄的部分分類。圖16是根據本發明的實施方案的過程1600的流程圖,該過程用于將頻譜圖歸一化并使用梯度來識別頻率以將生物數據分類。過程1600的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

過程1600的框1605和1610可對應于過程900的框905和910。因此,從以上公開應當理解,從生物電學數據生成的頻譜圖可基于橫跨頻譜圖中的水平或豎直向量的功率偏差(例如,差值)歸一化一次、兩次或更多次。

在框1615處,可基于歸一化的頻譜圖來確定時間梯度。應當理解,框1615可被修改以包括量化(對于每個頻率來說)時間功率變化的其它處理。

該梯度可被劃分成(例如,固定持續時間的)時間塊或時間歷元,并且在框1620處訪問為給定的時間塊限定的梯度的一部分。

在框1625處,可基于該時間塊的梯度部分為每個頻率確定梯度頻率特定的變量。對于給定的頻率來說,該變量可依賴于對應于該頻率的梯度部分中的每個值。該變量可包括人口統計值,例如,均值、中值或最大值。在一些實例中,梯度的絕對值被計算并用于人口分析以確定該變量。

在框1630處,片段化值可被限定(對于給定的時間塊來說)為與高(或最高)梯度頻率特定的變量相關聯的該時間塊的頻率。因此,片段化值可包括與時間上的大的功率調節相關聯的頻率。過程1600可接著返回到框1620,以確定另一個時間塊的片段化值。

在框1635處,所識別的片段化值可用于時間塊的分配。例如,覺醒可與在特定頻段中的強的功率偏差相關聯。在一些實例中,除了分析與高梯度值相關聯的頻率之外或代替這種分析,梯度值本身(例如,在片段化值頻率和/或其它頻率下)可用于分配。分配可例如使用群集分析或分量分析或數據模型來執行。

在一些實例中,記錄的生物電學數據可用來輔助用戶的通信努力。圖17是根據本發明的實施方案的過程1700的流程圖,該過程用于使用參考數據來確定EMG數據的映射。過程1700的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

在框1705處,一個或多個電極被定位在一個或多個肌肉上。電極可包括例如一個或多個有源電極、一個或多個參考電極和(任選地)接地電極。在一些實例中,使用多個有源電極,并且每個有源電極被定位在不同的肌肉上。在一些實例中,單個裝置容納有源電極和參考電極(例如,其可被固定地定位在裝置內或靈活地栓系到裝置)。然而,應當理解,可以使用配置成有利于由電極進行的EMG數據收集的任何電極裝置。

在框1710處,通信輔助可視化可被呈現(例如,在接口裝置的屏幕上)。圖18A和18B示出了通信輔助可視化的示例。可視化可包括一組字母、字母組合、詞或短語。光標可被導航以在該組中選擇。選擇可繼續,使得用戶能夠逐漸地構造句子或段落。通信輔助可視化的一個示例包括由提供的可視化。在一些實例中,在映射確定過程中不提供可視化。

在框1715處,從被定位的電極訪問實時EMG數據。當EMG數據被從肌肉接收時,在框1720處可獲取參考數據。參考數據可包括指示預期或所需的光標移動的任何數據,該光標移動由從其收集記錄的用戶指定。例如,參考數據可包括響應于問題的鼠標移動、言語或眨眼。

在框1730處,利用EMG數據和參考數據可在EMG數據和光標空間之間建立映射。映射可包括例如投影定義或頻率規范(例如,暗示在給定頻率下的功率可識別所需的光標移動)。映射可包括區分群的頻率簽名,其中不同的群可代表不同的光標移動(例如,移動方向)。在一些實例中,映射包括關于如何預處理數據的規范。這樣的預處理可包括例如要對頻譜圖執行的歸一化或基于來自多個有源電極的記錄對數據的扣減。

在一些實例中,通過過程1700執行的訓練可發生在對用戶可能很快就無法通信參考數據的可能性的預期中。因此,映射可在用戶傳達預期的光標移動的能力消失之前建立。

圖19是根據本發明的實施方案的過程1900的流程圖,該過程用于基于EMG數據生成書面或口頭文本。過程1900的一部分或全部可在多電極裝置(例如,圖4的多電極裝置400)中和/或遠離多電極裝置的電子裝置(例如,圖5的接口裝置500)中實現。

在框1905處,通信輔助可視化(例如,諸如在圖18A或18B中所示那樣)可被呈現(例如,在接口裝置的顯示器上)。在框1910處,在EMG空間和光標空間之間的映射(例如,在過程1700中的框1730處確定的映射)可被訪問。

在框1915處,實時原始或經處理的EMG數據可被訪問。例如,數據可被處理,使得它被變換以形成頻譜圖,和/或使得它被歸一化(例如,一次或多次)。數據可包括接收自電極或多電極裝置的數據(或其經處理的形式)。

利用數據的時間塊和映射,在框1920處可確定光標位置。例如,對應于使用EMG數據生成的頻譜的分量值可被確定并映射到用于移動光標的方向。

然后,可在可視化上確定的位置處呈現光標的表示。在框1935處可對字母(或字母組合、詞或短語)是否已被選擇做出判斷。例如,在光標已到達字母(或字母組合、詞或短語)的表示時,可推斷選擇。在一個實例中,另一個EMG簽名可用來指示選擇。

當未確定字母已被選擇時,過程1900可返回至1915,其中EMG數據可被監測并處理,以識別另外的光標移動和重新評估字母選擇。當確定選擇已進行時,在框1940處可對詞是否完整做出判斷。該判斷可基于在框1935處所進行的選擇(例如,選擇將對應于詞完成的多個字母可指示工作完成)、下一光標移動是否對應于空格或標點符號、或當前選擇的字母的組合是否已形成完整的詞以及使用該詞形成的任何句子是否在語法上正確。

當未確定詞是完整的時,過程1900可返回至1915,其中EMG數據可被監測并處理,以識別另外的光標移動和重新評估詞完整性。當確定詞已完整時,過程1900可繼續至框1945,其中詞可被書寫在(如果還不在)顯示器上、電子郵件或文檔中和/或被言語化(例如,使用揚聲器)。因此,EMG數據的收集和分析可有助于用戶通信的能力,甚至在不使用傳統的言語和/或手動控制的情況下。

在一些實施方案中,本文所公開的技術可分析記錄的生物電信號的頻譜特性。該分析可包括生成頻譜圖。本發明的實施方案可包括將頻譜圖歸一化一次或多次(例如,如參照過程900中的框905和910所描述的)。這樣的歸一化可突出高頻率信號分量,其可以指示生理狀態,例如各種睡眠狀態。

圖20和21示出了這種歸一化可能會對頻譜圖數據產生的影響。在圖20中,每一列的兩幅圖使用相同的生物信號生成。同時,在底部一行中的頻譜圖通過將頂部頻譜圖中的值跨時間倉和跨頻率歸一化而生成。每一列對應于不同的記錄布置。最左列使用兩個未固定的電極(有源電極和參考電極)并將它們定位成彼此靠近以進行記錄。中間一列將兩個電極分離。右邊的電極包括將電極彼此靠近地固定地容納的多電極裝置。

如圖所示,原始頻譜圖由低頻率活動主導,并且基本上不具有在較高頻率下的可視活動。相比之下,歸一化的頻譜圖包括橫跨整個頻率范圍的突出的活動。這些頻譜圖也包括隨時間變化的圖案,這表明在特定頻率下的活動可指示睡眠階段。

在圖21中,示出了時間序列“優選頻率”圖,該圖使用原始頻譜圖(頂部)或跨時間倉和頻率歸一化的頻譜圖(底部)確定。在每個時間點處,優選頻率被限定為與具有最高z分數的時間點相關聯的頻譜圖內的頻率。在頂部的圖中,優選頻率通常為60Hz,有時是非常低的頻率,并且偶爾是另一個頻率。在清醒狀態期間的優選頻率示出了對于其它狀態來說更大的波動性,盡管在睡眠階段之間的區別難以使用該變量來分辨。

同時,使用歸一化的頻譜圖確定的優選頻率變化要大得多。此外,狀態特定的圖案是明顯的,并且甚至在睡眠階段之間也是可分辨的。因此,圖20和21顯示,頻譜圖的迭代歸一化可突出細微的區分頻譜狀態的特性。

本文所述實施方案還可通過在以下申請中的任一篇中的公開內容來引申或詳述:美國專利申請第13/129,185號、美國專利申請第11/431,425號、美國專利申請第13/270,099號、WO/2010/057119、WO/2013/112771和WO/2011/056679。這些申請中的每一個均以引用的方式全文并入本文中以用于各種目的。另外,可在網址escholarship.Org/uc/item/6250v3wk#page-56得自萬維網的Low,P.S.“Anewwaytolookatsleep:separation&convergence,”eScholarship(2007)也以引用的方式全文并入本文中以用于各種目的。

雖然已結合具體實施方案描述了本發明,但本領域技術人員將認識到,許多修改是可能的。例如,關于由多電極裝置收集的信號的公開內容也可應用于從多個單電極裝置或任何其它一個或多個裝置收集的信號,這些裝置可收集生物電信號。此外,對于關于未指定記錄裝置的信號或通道的公開內容來說,可使用可收集一個或多個生物電信號的本文所公開的任何裝置或任何其它裝置。還應當理解,本文所公開的實施方案可以各種組合結合。例如,來自各個流程圖的框可以本文未明確示出或描述的方式組合和組織。

本發明的實施方案(例如,在方法、設備、計算機可讀介質等中)可使用專用部件和/或可編程處理器和/或其它可編程裝置的任何組合來實現。本文所述的各種過程可以以任何組合在相同的處理器或不同的處理器上實現。在部件描述為配置用于執行某些操作的情況下,這樣的配置可例如通過將電子電路設計成執行該操作、通過將可編程電子電路(例如,微處理器)編程為執行該操作、或它們的任何組合來實現。此外,雖然上文所述的實施方案可以引用具體的硬件和軟件部件,但本領域的技術人員將會知道,也可使用硬件和/或軟件部件的不同組合,并且描述為在硬件中實現的特定操作也可能在軟件中實現,反之亦然。

并入本發明的各種特征的計算機程序可以被編碼和存儲在各種計算機可讀存儲介質上;合適的介質包括磁盤或磁帶、諸如高密度磁盤(CD)或DVD(數字多用盤)的光學存儲介質、閃存存儲器、以及其它非暫時性介質。用程序代碼編碼的計算機可讀介質可以與兼容的電子裝置包裝在一起,或者程序代碼可以與電子裝置單獨地提供(例如,經由互聯網下載或作為分開包裝的計算機可讀存儲介質)。

雖然已參照上述示例描述了本發明,但應當理解,修改和變型涵蓋在本發明的精神和范圍內。因此,本發明僅受限于所附權利要求。

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本文標題:生物信號的局部收集、基于生物電信號的言語輔助接口中的光標控制以及基于生物電信號的覺醒檢測.pdf
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