神経反応システム
各々が人から得られる複数の傾斜反応信号を受信してフィルタリングする複数のフィルタと、フィルタリングされた反応信号を時間セグメントにセグメント化するためのセグメンタと、各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために、時間セグメントの各々上に神経イベント抽出プロセスを行うための神経イベント抽出器と、を含む神経反応システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エレクトロベスティビュログラフィ（electrovestibulography：精神病を診断するための新技術）を用いて幾つかの疾患を示す生物学的データを提供することができる神経反応システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の聴覚系の活動を表わす患者のための聴覚誘発反応（ＡＥＲ）または脳幹聴覚誘発反応（ＢＡＥＲ）を得るためのシステムが開発されてきた。ＡＥＲは、刺激、通常は音声、に反応して患者上に置かれた電極から得られる電気的脳波または神経反応である。反応の待ち時間及び電極の配置に依存して、異なったクラスまたは種類のＡＥＲが得られ得る。最も短い待ち時間を有するものは、内部の耳及び聴神経によって発生され、エレクトロコックレオグラフィ（electrocochleography：脳幹聴覚誘発反応の一種類であり、記録電極が蝸牛のできるだけ近くに配置される）（“ＥＣＯＧ”または“ＥＣｏｃｈＧ”）反応と称される。次の反応は、聴覚脳幹内の活動を反映し、聴覚脳幹反応（ＡＢＲ）と称される。さらなる詳細は、Hall, James W, III; Handbook of Auditory Evoked Responses （聴覚誘発反応のハンドブック）; Allyn and Bacon; Needham Heights, Massachusetts, 1992 において提供される。
【０００３】
エレクトロコックレオグラフィ・システムは、現在、蝸牛及び前庭器官の診断を行うために使用されている。前庭系の場合においては、最近耳のこの特定の部分のための分析は、ＥＣＯＧの独特の変形例である、エレクトロベスティビュログラフィ（ＥＶｅｓｔＧ）と称されてきた。該システムは、患者の蝸牛にできる限り近接して記録電極を置くことに関連する患者神経反応を生成するために用いられる。音響トランスジューサ、例えばイヤホン、が反応を誘発するための聴覚刺激を提供するよう用いられる。しかしながら、ＥＶｅｓｔＧのために、患者は、前庭器官からの特定の反応を誘発するために異なった方向に傾けられる。ＥＶｅｓｔＧのために聴覚刺激をも用いることは必要でない。ＥＣＯＧ信号と類似しているが、前庭器官からの神経反応を表わす独特のＥＶｅｓｔＧ信号は、幾つかの状態（病気）、特にメニエール病の診断のために用いられ得るＳｐ／Ａｐ比を決定するために用いられる。反応信号の、通常はＮ１と呼ばれる第１の波は、第１図に示されるように、合計電位（Ｓｐ）、動作電位（Ａｐ）及び第２の合計電位（Ｓｐ２）を決定するために調べられる。該反応は、数μＶの程度しかなく、決定し特定するのを困難にするかなりの不所望のノイズと共に受信される。
【０００４】
モナッシュ大学に付与された国際特許公開ＷＯ２００６／０２４１０２は、人がメニエール病、パーキンソン病またはうつ病を有しているか否かを示すために用いられ得る神経現象（イベント）データ抽出するためのＥＣＯＧシステムを記載している。該システムは、疾患の存在を示すために用いられ得るＴＡＰマーカ及びＳｐＡｐ比を表わす生物学的マーカ・データを生成する。広範な種類の神経学的及び神経変性の疾患の識別を援助するために、異なった疾患のために使用され得る人のための追加の生物学的マーカ・データを提供することができる、少なくとも有用な代替物、もしくは特にシステム、を提供することが有利であろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、
各々が人から得られる複数の傾斜反応信号を受信してフィルタリングする複数のフィルタと、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントに分割するためのセグメンタと、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために、時間セグメントの各々上に神経イベント抽出プロセスを行うための神経イベント抽出器と、
を含む神経反応システムが提供される。
【０００６】
本発明は、また、
人から得られた複数の傾斜反応信号を受信し、複数のフィルタを用いてフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントに分割する段階と、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために時間セグメントの各々を処理する段階と、
を含む神経反応方法を提供する。
【０００７】
本発明は、また、
各傾斜反応信号の動的段階を表わすバイオマーカ・データを得るために人から得られる傾斜反応信号の時間セグメントを処理するための神経反応プロセッサと、
前記人が神経学的状態を有しているか否かを決定するために、バイオマーカ・データを処理するための診断器具と、
を含む神経反応システムを提供する。
【０００８】
添付図面を参照して例としてのみの本発明の好適な実施形態を以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ＥＣＯＧシステムからの一般化されたＥＣＯＧ反応信号の第１の波に関係したＳｐ、Ａｐ及びＳｐ２点の表示であり、合計された電位Ｓｐ及びＳｐ２並びに動作電位Ａｐを限定する。
【図２】患者に接続されるＥＶｅｓｔＧシステムの好適な実施形態の概略図である。
【図３】システムの傾斜シーケンスによって生成されるＥＶｅｓｔＧ信号のための未加工データの表示である。
【図４】システムの分析モジュールによって行われる神経イベント抽出器及び神経イベント抽出プロセスの図である。
【図５】システムのフィルタ及びセグメント化（区分化）要素のアーキテクチャ図である。
【図６】システムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図７】ＥＶｅｓｔＧプロットのデータから得られるバイオマーカ（生物マーカ）の概略図である。
【図８】システムの診断器具及び診断プロセス（診断方法）の図である。
【図９】疾患を示すために用いられるバイオマーカ閾値の図である。
【図１０】パーキンソン病の患者による薬剤配合物（Ｌ−ドーパ）の摂取前及び摂取後にシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１１】臨床的にうつ病の患者が一連の物理治療（経頭蓋磁気刺激）にさらされる前及び後にシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１２】メニエール病に罹患している患者のための互いに異なるＤＣシフトを示すシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１３】ＢＰＰＶを有する患者のためのＤＣシフトの欠如を示すシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図２に示されるエレクトロベスティビュログラフィ（ＥＶｅｓｔＧ）システム２は、傾斜椅子６において不随意の傾斜運動を受ける患者４からの５，０００以上のバイオマーカ測定値を表わす生物学的マーカ・データもしくはバイオマーカ・データを生成することができる神経反応システムを提供する。バイオマーカ・データは、不随意な傾斜によって提供される刺激に反応して生成されるＥＶｅｓｔＧ信号の信号処理分析によって生成される。
【００１１】
ＥＶｅｓｔＧ信号は、システム２のコンピュータ・システム２０の増幅回路２２に電気的に接続される電極１０、１２及び１４から得られる。第１の電極１０（例えば、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ（http://www.blsc.com/pdfs/HearCatalog.pdf）によって生産されるＥＣｏｃｈＧ電極）は、患者４の耳の鼓膜上に置かれる。第２の電極１２は、基準点として患者の耳たぶ上に置かれ、そして第３の電極１４は、患者の額に及び増幅器の共通点に接続される。シールド接続１６もまた、検査室の回りに通常置かれる電気絶縁シールド１８に作られる。シールド１８は、増幅器２２のシールドに接続される。検査室は、音声減衰されるブース（仕切り席）である。ブースは、増幅器２２を含んで、コンピュータ・システム２０の残りは、ブースの外側に置かれかつＵＳＢ接続によって増幅器２２に接続されても良い。
【００１２】
図２に示される患者４は、検査サイクル中に患者をリラックスさせるよう患者の頭が受動的に休止されて確実に支持されるのを許容する、リクライナ安楽椅子のような、椅子６上に置かれる。電気的に付勢される傾斜椅子は、Ｎｅｕｒｏ Ｋｉｎｅｔｉｃｓ Ｉｎｃ．（http:www.neuro-kinetics.com）によって特に生産されてきており、患者が傾斜されるのを可能とし、かつこの刺激に対して、筋肉の人為結果（アーチファクト）によって変造されることが少ない反応を生成するのを可能とする。不随意な頭部の傾斜は、患者の首の何等の筋肉活動無しで頭部の傾斜を誘導するよう椅子６を操作するアシスタントによって得られ得る。代替的には、傾斜椅子は、所定の組の不随意傾斜シーケンスを起動するよう、水圧式の要素によって適合されて制御され得る。
【００１３】
水圧式に付勢される椅子は、電気サーボモータの付勢によって引き起される漂遊電界が検査ブース内に生成されるのを可能な限り除去されるのを確実にするために用いられかつ構成される。水圧式に付勢される椅子は、敏感な信号測定を変造し得る、首の筋肉のアーチファクトまたは漂遊電界のいずれをも生成することなく、傾斜を提供するよう用いられる。眼球のアーチファクトを減少するために、患者は、また、検査サイクル中に彼等の目を閉じたままにしておくよう要求される。頭部は、患者自体によって達成され得る、最大自発頭部傾斜とほぼ同じ角度に下方に傾斜される。ＥＶｅｓｔＧ信号または傾斜反応は、各傾斜シーケンスごとに得られる。傾斜、または傾斜シーケンス、は、上方／下方（アップ／ダウン）（患者の直立及びうつ伏せ）、前方／後方、同側、反対側、及び回転（患者の直立及びうつ伏せ）である。
【００１４】
傾斜の各々は、図３に示されるように、生のもしくは未加工のＥＶｅｓｔＧ反応信号を生成する。椅子６によって行われる傾斜シーケンスは、得られるＥＶｅｓｔＧ反応信号が１５の時間エポック（時間区分）またはセグメントに分割されるように制御されるが、これは減少されても増加されても良い。電極１０乃至１４上に生成される神経反応は、システム２によって連続的に記録される。各傾斜ごとのＥＶｅｓｔＧ神経反応信号は、複数の周波数成分を有する時間領域電圧信号である。興味ある主な成分は、２２，５００Ｈｚまでである。特に、Ｓｐピーク（雑音対信号比（Ｓ／Ｎ）に依存する）は、単に数サンプルの広さである。従って、４４．１ｋＨｚのサンプリング・レートが検査サイクル中に必要とされ、その理由は、このレートが、システム２によって適切な正確さでもってこのイベントを認識しかつ記録するための充分な感度を有するからである。このサンプリング・レートは、４４．１ｋＨｚより高くても良く、そのとき、システム２は、一層高速の信号処理成分を必要とするであろう。７つの傾斜が、患者の左の耳に対して及び患者の右の耳に対してそれぞれ配置された２つの組の電極１０乃至１４でもって行われる。このことは、７つの傾斜の各々に対して各耳ごとに同時に左及び右データを提供する。両方の耳は、すべての傾斜操作の動的及び静的な双方の段階において検査され、その理由は、神経学的疾患が脳のいずれの半球においても存在し得るからであり、そして左及び右の前庭器官の一方または他方の同様の興奮性または抑制性段階における各側反応の比較によってのみその存在を顕わにし得るからである。このような多様性は、診断検査が、幾つかの神経学的疾患において機能の非対称が生じ得る（例えば、パーキンソン病に関して）、脳の各半球間での誘発された反応における差を認識することである場合に必要とされる。
【００１５】
各傾斜のためのシーケンスは、傾斜椅子における患者が首の静止に対して頭部／首部を静止する状態で最初に２０秒間記録するためにあり、ｔ＝２０秒の間、背景（ＢＧ）信号セグメント４０２を記録する。このセグメント４０２は、傾斜の発生のすぐ前の１．５秒であるＢＧｉセグメントを含む。患者は、次に、４５°を通して傾斜され、２秒から３秒後に静止するようになる。このことは、ｔ＝２０−２５秒の間オンセット（Ｏｎ）セグメント４０４を与え、ｔ＝２０−３０秒の間オンセット過渡（ＯｎＴ）セグメント４０６を与え、そしてｔ＝３０−４０秒の間安定状態（ＳＳ）セグメント４０８を与える。耳の半規管は、頭部の運動のオンセットを検出するよう作用し、頭部の傾斜のオンセット（Ｏｎセグメント）において記録された信号からの約５秒を分析することにより、半規管によって生成された反応を決定するのを援助する。オンセット反応は、それぞれｔ＝２０−２３秒において及びｔ＝２３−２５秒において生じる、運動（ＯｎＡ）セグメント４１０及び後運動（ＯｎＢ）セグメント４１２、の２つの追加のセグメントを含む。ＯｎＡセグメント４１０は、傾斜の後の最初の１．５秒の間に追加のＯｎＡＡセグメント４１３を提供し、そして傾斜の後の次の１．５秒の間にＯｎＢＢセグメント４１５を提供するよう分割され得る。ＯｎＡＡ及びＯｎＢＢセグメントは、これらのセグメントがそれぞれ表わす加速及び減速成分の増加された分離に対してそれぞれ２０−２１．５秒及び２１．５−２３秒であるよう選択される。時刻は、０．６−０．８秒の水圧式椅子４の待ち時間を考慮するよう選択される。これらのセグメントは、半規管及び耳石器官によって生成される反応を含む。駆動された半規管の反応は約１０秒後に停止し、従って、最初の１０秒は、オンセット過渡（ＯｎＴ）として考慮され、ここに、この衰退が観察される。耳石器官は、他方では、静止釣合を維持するよう作用し、または定常な一方向運動中に平衡するよう作用する。定常状態（ＳＳ）セグメント４０８は、従って、耳石器官の駆動された反応を別々に提供するよう分析され得る。
【００１６】
傾斜のためのシーケンスは、次に患者を元の位置に戻すことによって、ｔ＝４０秒において完了される。患者は、１から２秒に渡って元の位置に戻され、そして生成された反応は、再度、同様の態様でセグメント化され得る。傾斜シーケンスの戻り部分に対するセグメントは：
（ｉ）ｔ＝４０−４５秒の間、上方オンセット（ＵｐＯｎ）４２０；
（ｉｉ）ｔ＝４０−５０秒の間、上方オンセット過渡（ＵｐＯｎＴ）４２２；
（ｉｉｉ）ｔ＝５０―６０秒の間、上方定常状態（ＵｐＳＳ）４２４；
（ｉｖ）ｔ＝４０−４３秒の間、上方加速（ＵｐＯｎＡ）４２６；
（ｖ）ｔ＝４３−４５秒の間、上方減速（ＵｐＯｎＢ）４２８；
（ｖｉ）ｔ＝４０−４１．５秒の間、ＵｐＯｎＡＡ４２７；そして
（ｖｉｉ）ｔ＝４１．５−４３秒の間、ＵｐＯｎＢＢ４２９。
【００１７】
ＵｐＯｎＡＡセグメントは、加速成分の増加された分離に対して４０−４１．５秒であるように選択され、そしてＵｐＯｎＢＢセグメントは、減速成分の増加された分離に対して４１．５−４３秒であるように選択される。再度、時刻は、０．６−０．８秒の水圧式椅子の待ち時間を考慮するよう選択される。
【００１８】
７つの傾斜シーケンス、もしくは傾斜は、次の通りである：
（ｉ）上方／下方（Ｕｐ／Ｄｏｗｎ）。椅子６は、患者の頭部が正常な直立の状態で患者の体を垂直に加速するように移動され、次に戻される。
（ｉｉ）上方／下方・うつぶせ（ＵＰ／Ｄｏｗｎ Ｐｒｏｎｅ）。椅子は、患者の頭部及び体がうつ伏せになったまたは横になった状態で患者の体を垂直に加速するよう移動され、次に戻される。
（ｉｉｉ）前方／後方（Ｆｏｒｗａｒｄ／Ｂａｃｋ）。患者の体は、静止位置から後方に４５°傾斜され、次に戻される。
（ｉｖ）同側（Ｉｐｓｉｌａｔｅｒａｌ）。患者の体は、電極１０に対して同側に４５度移動され、次に戻される。電極１０が左耳にあるならば、傾斜は、左に対してあり、次に、傾斜は、右に戻される。右耳に対しては、傾斜は、右に対してある。
（ｖ）反対側（Ｃｏｎｔｒａｌａｔｅｒａｌ）。患者の体は、電極に対して反対側に４５度移動され、次に戻される。例えば、電極１０が左耳にあるならば、傾斜は、右に対してあり、そして患者は戻される。右耳に対しては、傾斜は左に対してある。
（ｖｉ）回転（Ｒｏｔａｔｉｏｎ）。患者の体は、右に対して４５度及び９０度の間で回転され、次に、患者の頭部が正常な直立の状態にあるように戻される。
（ｖｉｉ）回転・うつぶせ（Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ｐｒｏｎｅ）。患者の体は、右に対して４５度及び９０度の間で回転され、次に、患者の体がうつ伏せまたは横になった状態にあるように戻される。
【００１９】
すべての動作中、頭部及び首部は体に対しては移動されない。体全体は、筋肉のアーチファクトを減少するよう移動される。代替的には、傾斜は、患者をあおむけに横たわらせることによって、そして彼らの体を同側、反対側、垂直及び後方の方向に傾斜させることによって行われ得る。これらの傾斜は、特に同側の及び反対側の傾斜に対して一層少ない筋肉のアーチファクトを生成する。
【００２０】
ＥＶｅｓｔＧシステム２のコンピュータ・システム２０は、増幅器回路２２と、増幅器２２のデータ出力を取り扱って、次に、取得モジュール２６によって提供されるＡｄｏｂｅ Ａｕｄｉｔｉｏｎ（http://www.pacific.adobe.com/products/audition/main.html）のようなコンピュータ・プログラムを用いたウェーブ・ファイルのような時間に渡る電圧信号として反応を記憶する通信モジュール２４とを含む。増幅器２２は、ＣＥＤ１９０２隔離された前置増幅器回路と、ＣＥＤ Ｐｏｗｅｒ１４０１アナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）とを含む。ＣＥＤ１９０２及びＣＥＤ１４０１ ＡＤＣの双方は、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ（http://www.ced.co.uk）によって生産される。ＣＥＤ１４０１ＡＤＣは、すばらしい低周波（１Ｈｚ以下）応答を有する。コンピュータ・システム２０は、さらに、分析モジュール２８及びディスプレイ・モジュール３０を含む。分析モジュール２８は、神経イベント抽出器４００を提供し、他のソフトウェア・モジュールと一緒に、図４に示される、抽出器４００の神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）を行うことに対して責任のあるコンピュータ・プログラム・コード（例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）コード、http://www.mathworks.com）を含む。分析モジュール２８は、また、以下に説明する反応信号サンプルをフィルタリングするために用いられる幾つかの異なったフィルタをも提供する。このフィルタリングは、神経イベント抽出プロセスの特徴検出要素のシステム（またはホワイト・ノイズ）反応の除去を含み得る。
【００２１】
グラフィックス・ディスプレイ・モジュール３０は、オペレータが神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）を制御することができるように入力制御を提供するための、及び図６に示されるＳｐ／Ａｐプロットのような神経イベント・データの表示を生成するための、システム２のオペレータに対するユーザ・インターフェース３２を生成する。ソフトウェア・モジュール２４から３０までのコンピュータ・プログラム・コードは、コンピュータ・システム２０のメモリ上に記憶され、マイクロソフト・ウインドウズまたはリナックスのようなオペレーティング・システム３４上で実行される。用いられるハードウェアは、増幅器回路２２と、ＩＢＭコーポレーション（http://www.ibm.com）によって生産されるもののような標準のパーソナル・コンピュータ２０とを含み得る。ＥＣＯＧ記録システムは、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ（http://www.blsc.com/hearing/）によって生産される。神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、モジュール２４から３４までのソフトウェアの制御下で実行され得るけれども、該プロセスのステップは、ＡＳＩＣｓ及びＦＰＧＡｓのような専用のハードウェア回路によって行われ得、また、インターネットのようなコンピュータ通信ネットワークを横切って配分されるコンポーネントまたはモジュールによっても行われ得ることが当業者には理解されるであろう。例えば、専用のフィルタ回路は、フィルタを提供するために用いられ得、そして専用のディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰｓ）は、処理速度を高めるために幾つかの信号処理ステップを行うために用いられ得る。
【００２２】
図４に示される神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、記録フィルタ、及びセグメンティング・プロセス４４０、及びバイオマーカ抽出プロセス４５０を除いて、ＥＶｅｓｔＧ反応に対してＷＯ２００６／０２４１０２に記載されたものと同じである。患者の各々の耳ごとに７つの傾斜の各々から得られたＥＶｅｓｔＧ反応、すなわち１４の反応を表わすデータは、上述したように記録され、次に、各傾斜反応ごとの３つのフィルタリングされた反応に対するフィルタリングされたデータ、すなわち４２のフィルタリングされた傾斜反応に対するフィルタリングされた反応データ、を提供するために、３つの異なった方法でフィルタリングされる。図５に示されるように、各傾斜５０１、５０２、５０４、５０６、５０８、５１０及び５１１の傾斜反応は、各々、第１のフィルタ５１２、第２のフィルタ５１４及び第３のフィルタ５１６によってフィルタリングされる。第１のフィルタ５１２は、何等フィルタリングを提供せず、その理由は、それが、ＤＣ電圧レベルを表わすデータを含んで、すべての周波数が通過するのを許容するからである。しかしながら、それは、位相シフトをもたらさないが、電源線高調波、例えば５０Ｈｚまたは６０Ｈｚ、を除去し、また、椅子の水圧式作動によってもたらされ得る水圧（比例弁）スイッチング・アーチファクトをも除去する非常に狭いノッチ・フィルタを含む。このノッチ・フィルタは、また、第２及び第３のフィルタ５１４及び５１６の出力においても用いられ得る。第２及び第３のフィルタ５１４及び５１６の双方は、高帯域フィルタリングを提供する。第２のフィルタ５１４は、５Ｈｚの高帯域フィルタを含み、第３のフィルタ５１６は、１２０Ｈｚの高帯域フィルタを含む。神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）による処理のためにフィルタ５１２、５１４及び５１６によって生成される３つのフィルタリングされた傾斜反応を提供することは、低周波データによって変造され得る生物学的マーカのグループが高帯域フィルタリングされた反応において高められるという利点を与え、それに反して、低周波データが存在するときのみに存在するまたは抽出され得る他の臨界的な生物学的マーカ、例えば、メニエール病に対して用いられる生物学的マーカも利用可能である。
【００２３】
４２のフィルタリングされた傾斜反応は、上述した各フィルタリングされた傾斜反応に対して１５のセグメント４０２、４０４、４０６、４０８、４１０、４１２、４１３、４１５、４２０、４２２、４２４、４２６、４２７、４２８及び４２９を生成するために、モジュール２８のセグメンタ５５０によって行われるセグメンテーション・プロセス４４０によって各々セグメント化される。これは、６３０のフィルタリングされた傾斜反応セグメントを表わす６３０組のデータを生成する。セグメントは、患者５５２の左耳から得られたデータ及び患者５５４の右耳から得られたデータを含む。記録、フィルタ及びセグメンテーション・プロセス４４０の出力は、６３０のフィルタリングされた傾斜反応信号であり、それらの各々は、次に、図４に示される神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）の残りのプロセスを受ける。これは、各セグメントに対して、すなわち６３０組のデータの各々に対してＳｐ／Ａｐデータを生成する。セグメントは、各々、神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）によりＥＶｅｓｔＧ反応として処理される。ＷＯ２００６／０２４１０２で説明したように、プロセスは、６００Ｈｚから１２ＫＨｚまでの指数的に等しい７つの空間スケールを横切って位相データを得るために、複雑なモールレット・ウェーブレット（Ｍｏｒｌｅｔ ｗａｖｅｌｅｔ）を用いて各反応セグメントを分解する。スケール・データは、すべてのスケールを横切って位相における先鋭な変化が生じる位置（ｌｏｃｉ）を決定するために処理される。
【００２４】
しかしながら、大きい位相変化が、スケールを横切って、しかし１つ以上のサンプル時間（またはサンプル時間におけるわずかな変化）において定義できないかも知れない。例えば、スケール１において、位置（ｌｏｃｕｓ）は、例えば、時間サンプル３４４において発見され得る。スケール２に対して、位置は、スケール３４５にあり得、スケール３は、位置３４７にあり得、スケール４は、位置３４９にあり得、スケール５は、位置３４６にあり得、スケール６は、位置３４５にあり得、等である。このことは、同じ位相変化に関するスケールを横切る点の曲折した接続を表わす。これを考慮するために、ＮＥＥＰは、スケール・サンプル時間の間の許容可能なギャップを許容しかつ適用する。このギャップは、任意に設定され得るが、しかし代表的には、１から３までのサンプルである。
【００２５】
一旦これらの位置（ロッチ）が弁別されると、Ｓｐ／Ａｐプロットのための特性データが導出されて、アーチファクトからの神経反応を選択するために用いられる。Ｓｐ／Ａｐ曲線（カーブ）のためのデータが、スケールを横切って決定された位置（ロッチ）を平均化することにより決定され、そしてＥＶｅｓｔＧプロットが、図６に示される各セグメントごとのデータから生成され得る。
【００２６】
神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、白色ノイズに起因する位置（ロッチ）を不注意に検出し得る。これを処理して、抽出されたＥＶｅｓｔＧ Ｓｐ／ＡｐプロットのＳ／Ｎ比を改善するために、白色ノイズ反応は、システム２によって差し引かれ得る。システム２は、これを、システムの記録特性に整合するようフィルタリングされた（例えば、１０ｋＨｚの低域通過及び無（ＤＣ）、５または１２Ｈｚの高域通過フィルタリング）白色ノイズを最初に入力することにより、そして、帯域制限された白色ノイズ（ＢＬＷＮ）反応として記憶される、この入力に対するＥＶｅｓｔＧ Ｓｐ／Ａｐシステム反応を記録することにより、達成する。スケーリングされたＢＬＷＮ反応は、次に、ＮＥＥＰによって生成されたＥＶｅｓｔＧ（ＲＡＥＶｅｓｔＧ）から引き続き差し引かれる。スケーリング因子（係数）は、ＲＡＥＶｅｓｔＧのＡｐ点を決定することにより決定される。スケーリング因子（係数）は、０に設定され、出力データ＝ＲＡＥＶｅｓｔＧからスケーリングされたＢＬＷＮ反応を差し引いたもの、が、代表的には２つのサンプルである、任意の時間以上だけシフトするＡｐ点（反応プロット最小値）を見るまで、０．０１ステップにおいて増分される。スケーリングされたＢＬＷＮ反応を差し引くことが、Ａｐ点の位置におけるマーキングされた調整を一旦生じると、スケーリング因子（係数）（スケール）が設定され、何等さらには増分されない。このことは、調整されたＮＥＥＰ Ｏｕｔｐｕｔ ＥＶｅｓｔＧ＝ＲＡＥＶｅｓｔＧ−ｓｃａｌｅ（スケール）＊ＢＬＷＮを与える。ＢＬＷＮ反応は、重要なフィールド・ポテンシャル（電場電位）がＢＬＷＮ反応を特徴付けるよう検出されるように設定されるステップ３１８において閾値でもって白色ノイズ反応を処理するＮＥＥＰによって生成される。
【００２７】
時折、神経イベント（フィールド・ポテンシャル（電場電位））は、それらの波形が重複するように生じる。このことが生じるとき、診断バイオマーカ（生物マーカ）は、変造されるようになり得る。この問題を解決するために、神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、バイオメーカの完全性を喪失すること無くこのようなイベントを排除することができる。これらのイベントを見つけるために、Ａｐ点の位置（ロッチ）が決定される。これらの位置（ロッチ）が任意の数のサンプル、代表的には６６サンプル（１．５ｍｓ）以上に緊密ならば、双方のフィールド・ポテンシャル（電場電位）が排除され得る。排除決定がＮＥＥＰ処理の部分としてスイッチング・インまたはスイッチング・アウトされ得るように、フラグがセットまたはリセットされ得る。
【００２８】
Ｓｐ／ＡｐまたはＥＶｅｓｔＧカーブ（曲線）・データが各セグメントごとに一旦生成される（３５０）と、抽出プロセスは、メトリック（ｍｅｔｒｉｃ）・データまたは１７の異なった生物学的マーカを表わす生物学的マーカ・データを生成する各セグメント上のバイオマーカ抽出プロセス（４５０）を起動することができる。各患者ごとに生成される６３０の異なったセグメントがあるので、このことは、各バイオマーカの６３０の測定値を表わす生物学的マーカ・データを生じる。従って、各患者ごとのバイオマーカ・データは、１０，７１０のバイオマーカ測定値（ｍｅａｓｕｒｅｓ）を表わす。これは７つの傾斜シーケンスに従う一人の患者から得られるかなりの量のデータであり、広範な種類の神経学的かつ神経変性疾患の存在または不存在を正確に決定するために用いられ得る。１７の生物学的マーカは、以下に定義され、かつ図７に示される如くである（そして定義Ａｐは、全Ｖ形状のＥＶｅｓｔＧカーブであり、Ａｐ点は、Ａｐプロットの最も低い点である、ということを考慮して）：
【００２９】
（ｉ）前Ａｐ隆起または降下。Ａｐのすぐ前のベースラインの上／下の隆起または降下。
【００３０】
（ｉｉ）後Ａｐ隆起または降下。Ａｐのすぐ後のベースラインの上／下の隆起または降下。
【００３１】
（ｉｉｉ）Ａｐの大きさ。Ａｐ点における電圧の大きさ。
【００３２】
（ｉｖ）Ｓｐノッチ点（位置（ロッチ））。Ａｐの下方の腕が反転する／低速する／停止する時間、代表的には、Ａｐオンセット後の約０．３ｍｓ。
【００３３】
（ｖ）開始点（位置（ロッチ））。Ａｐの開始の時刻。
【００３４】
（ｖｉ）ベースライン幅。ベースライン・レベルにおけるＡｐの幅。
【００３５】
（ｖｉｉ）Ｓｐピーク。Ａｐの最も低い点に向けたＡｐの継続下方の前のＳｐノッチ点の後の短い立ち上がりのチップ。
【００３６】
（ｖｉｉｉ）Ｓｐ幅。ＳｐノッチからＡｐの次の下方腕までの幅（時間）。
【００３７】
（ｉｘ）Ｓｐの大きさ。Ｓｐノッチ点の上のＳｐピークの高さ。
【００３８】
（ｘ）ＴＡＰ（内部）。Ｓｐノッチの後のＡｐの下方腕からＡｐの上方腕まで水平に測定されるＳｐノッチ・レベルにおけるＡｐの幅（時間）。
【００３９】
（ｘｉ）ＴＡＰ（ノッチ）。ＳｐノッチからＡｐの上方腕まで水平に測定されるＳｐノッチ・レベルにおけるＡｐの幅（時間）。
【００４０】
（ｘｉｉ）Ｎａ角度。Ａｐの最も低い点と、垂直から下方腕までに測定されるＳｐノッチの高さとの間のＡｐの下方腕の角度。
【００４１】
（ｘｉｉｉ）Ｋ角度。Ａｐの最も低い点と、垂直から上方腕までに測定されるＳｐノッチの高さとの間のＡｐの上方腕の角度。
【００４２】
（ｘｉｖ）Ｎａ＋Ｋ角度。１１番目と１２番目のバイオマーカ値の合計。
【００４３】
（ｘｖ）Ｓｐ／Ａｐ比。Ｓｐノッチから、Ａｐ点からベースラインまでの垂直距離によって割られるベースラインまでの垂直距離。
【００４４】
（ｘｖｉ）スパイク比。Ａｐプロットを形成するために検出されかつ用いられるフィールド・ポテンシャル（電場電位）の数。
【００４５】
（ｘｖｉｉ）ＤＣシフト。図１２及び１３に示されるベースライン・レベルから測定される異なったＡｐプロット間の垂直シフト。
【００４６】
４２のフィルタリングされた傾斜反応信号の各々に対する追加の２つのバイオマーカが、各反応信号に対するＢＧｉセグメントからＯｎＡＡ及びＯｎＢＢセグメントにおいて得られるデータを差し引くことによって得られる。これは：
（ａ）ＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応データ、及び（ｂ）ＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応データ、を生成する。
【００４７】
これは、それぞれの傾斜反応信号の各々の動的反応を表わす８４の追加のバイオマーカを生成する。
【００４８】
分析モジュール２８は、また、幾つかの異なった疾患に対して、図８に示される診断プロセスを行う診断器具８００をも提供する。各疾患に対する診断プロセスは、患者のための生物学的マーカ・データが、疾患の無い正常な人のためのフィンガープリントの生物学的マーカ・データのものと比較されるべきか否か（８０２）を（処理制御データに基づいて）まず決定することを含む。比較されるべきでないならば、処理はステップ８１４に進むが、そうでなく、比較されるべきならば、次に、最初に記録されたセグメントのための生物学的マーカ・データが、正常なフィンガープリント・データと比較される（８０４）。比較は、偏差を探す統計学的プロセスであり、フィンガープリント・バイオマーカから得られた何等かの偏差は、その特定のバイオマーカのためのバイオマーカ偏差として記録される。ステップ８１０は、最後の６３０番目のセグメントが処理されたか否かを決定し、もし処理されていないならば、次のセグメント（８１２）のための生物学的マーカ・データがアクセスされ、比較処理が行われる（８０４）。偏差データは、ステップ８０６においてログ（ａ ｌｏｇ）として記録され得るか、または、特定のバイオマーカのための偏差の数の維持された合計として単に記録され得る。すべての１０，７１０のバイオマーカ測定値（ｍｅａｓｕｒｅｓ）が比較されてしまうと、バイオマーカ・データが、疾患を有する人のためのフィンガープリント化された生物学的マーカ・データと比較されることが必要であるか否かについての決定が、ステップ８１０において行われる。もし必要であるならば、次に、同様の比較プロセスが行われ、そこで、最初のセグメントのための生物学的マーカ・データがアクセスされ、そして疾患のフィンガープリント・データと比較される（８１６）。再度、統計学的分析プロセスが行われるが、しかし今回は、各セグメントのための生物学的マーカ間の類似性を決定して記録する（８１８）ために行われる。疾患なセグメントのものに類似している患者のための生物学的マーカ・データは、再度、データ・ログとして、または、各バイオマーカのための類似性を単に加算することによって、記録される。最後のセグメント（６３０番目のセグメント）が、ステップ８２０において決定されるように、アクセスされてしまうと、次に、プロセスは終了（８２４）するが、そうでなければ、次のセグメントがアクセスされ（８２２）、そして比較プロセス８１６及び記録プロセス８１８が再度完了される。
【００４９】
診断器具８００から得られた偏差及び／または類似性データは、次に、患者が疾患を有しているか否かを示す報告を生成するために用いられ得る。例えば、病状分布確率（ｐａｔｈｏｌｏｇｙ ｐｒｏｆｉｌｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ（パソロジ・プロフィル確率））が、診断プロセスによって生成されたデータの結果として発生され得る。例えば、患者がパーキンソン病を有しているかも知れないもしくは有しているということを示すために、診断プロセスは、それぞれの閾値レベルまたは合計を超える特定のバイオマーカのための偏差データを生成することを必要とする。図９は、正常な患者のためのバイオマーカ測定値もしくは正常な制御測定値と比較されるとき、パーキンソン病を有する患者のための平均で異なっているバイオマーカ測定値の数の例である。図９に示されるように、パーキンソン病のための疾患フィンガープリント・データは、予め決定された数のセグメント及び傾斜に対し記録された偏差を各々呈示するために１６のバイオマーカを必要とする。例えば、Kの角度バイオマーカは、正常からの約６２の偏差を平均で記録するであろうし、Nａ及びKの角度バイオマーカは、正常からの約６８の偏差を平均で記録するであろうし、そしてＳｐ／Ａｐ比バイオマーカは、６３０の反応セグメント内で正常からの約８０の偏差を平均で記録するであろう。処理時間を減少するために、最も良い３つ乃至５つのバイオマーカだけが状態にアクセスしまたは状態を決定するために用いられ得る。
【００５０】
システム２は、神経系、例えば、脳、脊柱及び神経経路、の部分の構造及び機能が、化学的、物理的または生物学的な作用によって損傷もしくは破壊されるという不可逆的な病気である神経変性的な疾患の存在を示すバイオマーカ・データを生成することができる。神経変性的な病気の例は、多発性硬化症、パーキンソン病、クロイツフェルト・ヤコブ病、精神分裂病、ハンティングトン舞踏病、痴呆及びアルツハイマー病である。
【００５１】
システム２は、また、不可逆的であるかも知れずまたは不可逆的でないかも知れないが、神経機能の機能不良に帰結し得かつ異常な行動または物理的な行動の心理的及び／または生理的な症状に帰結し得る、神経学的な疾患の存在を示すバイオマーカ・データを生成することもできる。このような疾患は、メニエール病、ＢＰＰＶ、トラウマ、幻肢痛及び臨床的なうつ病（単極性及び双極性）を含む。
【００５２】
システム２は、また、可逆的効果を有するかも知れずまたは可逆的効果を有さないかも知れないが、神経機能の機能不良に帰結し得かつ異常な行動または物理的な行動の心理的な及び／または生理的な症状に帰結し得る、薬物の存在を示すバイオマーカ・データを生成することもできる。このような疾患は、アルコール（例えば、４０％のアルコール／体積の６０−９０ｍｌ）、投薬（ＳＳＲＩ’ｓ（選択性セロトニン再取込み抑制剤）、Ｌ−ドーパ毎朝投薬投与量）及び違法な薬物の存在を含む。
【００５３】
ＢＰＰＶは、良性発作性頭位めまい症であり、少量のカルシウム結晶が耳石器官（小嚢、胞嚢）から変位されて、代表的には半規管の一方に止まるようになる、内耳の平衡疾患である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要であり、かつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Ｓｐ／Ａｐ比、スパイク率及びＤＣシフトを含む。例えば、図１３に示されるように、ＤＣシフトが決定され得、ＤＣシフトは、影響を受けた半規管（カナル）のためにＢＰＰＶに苦しむ患者にとって非常に小さいかもしくは存在しない。重要なＤＣ効果を有する図１２のＳｐ／Ａｐプロットは、ＢＰＰＶに苦しまない患者によって生成されるものの代表である。
【００５４】
メニエール病は、半規管内の流体が、運動に対して反作用する内耳の毛の自由な状態を変えるよう一層粘性的及び／または一層多量になるという、内耳の平衡疾患である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要でありかつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Ｓｐ／Ａｐ比、スパイク率及びＤＣシフト、並びにＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応を含む。
【００５５】
パーキンソン病は、脳の脳幹神経節に影響を与える神経変性的な病気である。それは、神経作用中にドーパミンの利用可能性が劣化することに関連する。それの患者への影響は、経口投与されるＬ−ドーパ、ドーパミン（神経伝達物質）合成における中間物、によって処理される。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要であり、かつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、反対側性の傾斜からのＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、及び開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応を含む。
【００５６】
精神分裂病は、患者の行動的問題、及び声及び妄想を聞くというような徴候の存在に関連した神経学的疾患である。患者は、その病気に対する遺伝的素質を有し得るかもしくは物質乱用からもたらされ得る。神経伝達物質ドーパミンの過度のレベルも疾患と関連する。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要で診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Aｐ点の大きさ（反応同期性の測定値を提供する）、反対側性及び同側のＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、Ｓｐピーク、Ｓｐノッチ点位置（ロッチ）、Ｎａ及びＫ角度開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ及びＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応を含む。
【００５７】
臨床的うつ病は、個人の社会的機能及び／または毎日の生活の活動に対して破壊的である点まで進んだ激しい悲しみ、抑うつまたは絶望の状態である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要で診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、反対側性及び同側のＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、Ｓｐピーク、Ｓｐノッチ点位置（ロッチ）、Ｎａ及びＫの角度及び開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ及びＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応を含む。
【００５８】
ハンティングトン舞踏病は、進行的反応協調不能、異常な不随意運動（舞踏病）、及び知性の減退、を引き起こす脳幹神経節のまれな遺伝性の疾患である。必要とされるバイオマーカ・データは、パーキンソン病に対するものと同様である。
【００５９】
アルツハイマー病は知性の減退を引き起す一般的な病気である。必要とされるバイオマーカ・データは、パーキンソン病に対するものと同様である。
【００６０】
例えば、ＳＳＲＩ’ｓ（選択性のセロトニン再取込み抑制剤）及びドーパミンに対して薬物の感応性が検査されてきた。Ｌ−ドーパすなわちレボドパがパーキンソン病の患者に与えられたとき、パーキンソン病に対するのと同じフィンガープリント・バイオマーカが薬物効能を監視するために用いられるので、反応は、図１０に示されるように一層正常に傾く。同様に、うつ病に対して、うつ病のための同じフィンガープリント・バイオマーカが抗うつ薬（ＳＳＲＩ’ｓ）の有効性を決定するために監視される。
【００６１】
頭蓋を通る磁気刺激（ＴＣＭＳ）のような、身体的な治療に対する治療の感度もバイオマーカ・データを用いて決定され得る。ＴＣＭＳが臨床的にうつ状態にある患者に与えられたとき、反応は、図１１に示されるように、一層正常に傾き、それ故、一層正常な輪郭に向けて臨床的にうつ状態にある患者に対するのと同じフィンガープリント・バイオマーカに対する変化が、ＴＣＭＳ治療の効能を監視するために用いられ得る。
【００６２】
システム２によって生成されるバイオマーカ・データは、また、正常な状況または疾患に対するフィンガープリント・バイオマーカ・データを参照することなく、患者の反応の動的性質を決定するために用いられる。例えば、Ｎａ及びＫ角度の合計が、同側の及び反対側性の傾斜（すなわち、興奮性の傾斜及び抑制性の傾斜）間で１０°異なり得るが、メニエール病に苦しむ患者に対しては、２つの傾斜間の角度における変化は、平均で一層高い。従って、異なった傾斜間で動的に得られるバイオマーカ・データを単に観察することによって、状況または疾患が示されもしくは決定され得る。
【００６３】
Ｎａ及びＫ角度の合計に加えて、種々の他の組み合わせがあり、かつ疾患または状況を示しまたは決定するための追加のバイオマーカ・データを提供するために行われ得るバイオマーカ測定の引き続く処理がある。
【００６４】
添付図面を参照してここに説明した本発明の範囲から逸脱することなく、当業者には多くの変更が明瞭であろう。
【符号の説明】
【００６５】
２・・・システム
４・・・患者
６・・・椅子
１０・・・第１の電極
１２・・・第２の電極
１４・・・第３の電極
２０・・・コンピュータ・システム
２２・・・増幅回路
２４・・・通信モジュール
２６・・・取得モジュール
２８・・・分析モジュール
３０・・・ディスプレイ・モジュール
３２・・・ユーザ・インターフェース
３４・・・オペレーティング・システム
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エレクトロベスティビュログラフィ（electrovestibulography：精神病を診断するための新技術）を用いて幾つかの疾患を示す生物学的データを提供することができる神経反応システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の聴覚系の活動を表わす患者のための聴覚誘発反応（ＡＥＲ）または脳幹聴覚誘発反応（ＢＡＥＲ）を得るためのシステムが開発されてきた。ＡＥＲは、刺激、通常は音声、に反応して患者上に置かれた電極から得られる電気的脳波または神経反応である。反応の待ち時間及び電極の配置に依存して、異なったクラスまたは種類のＡＥＲが得られ得る。最も短い待ち時間を有するものは、内部の耳及び聴神経によって発生され、エレクトロコックレオグラフィ（electrocochleography：脳幹聴覚誘発反応の一種類であり、記録電極が蝸牛のできるだけ近くに配置される）（“ＥＣＯＧ”または“ＥＣｏｃｈＧ”）反応と称される。次の反応は、聴覚脳幹内の活動を反映し、聴覚脳幹反応（ＡＢＲ）と称される。さらなる詳細は、Hall, James W, III; Handbook of Auditory Evoked Responses （聴覚誘発反応のハンドブック）; Allyn and Bacon; Needham Heights, Massachusetts, 1992 において提供される。
【０００３】
エレクトロコックレオグラフィ・システムは、現在、蝸牛及び前庭器官の診断を行うために使用されている。前庭系の場合においては、最近耳のこの特定の部分のための分析は、ＥＣＯＧの独特の変形例である、エレクトロベスティビュログラフィ（ＥＶｅｓｔＧ）と称されてきた。該システムは、患者の蝸牛にできる限り近接して記録電極を置くことに関連する患者神経反応を生成するために用いられる。音響トランスジューサ、例えばイヤホン、が反応を誘発するための聴覚刺激を提供するよう用いられる。しかしながら、ＥＶｅｓｔＧのために、患者は、前庭器官からの特定の反応を誘発するために異なった方向に傾けられる。ＥＶｅｓｔＧのために聴覚刺激をも用いることは必要でない。ＥＣＯＧ信号と類似しているが、前庭器官からの神経反応を表わす独特のＥＶｅｓｔＧ信号は、幾つかの状態（病気）、特にメニエール病の診断のために用いられ得るＳｐ／Ａｐ比を決定するために用いられる。反応信号の、通常はＮ１と呼ばれる第１の波は、第１図に示されるように、合計電位（Ｓｐ）、動作電位（Ａｐ）及び第２の合計電位（Ｓｐ２）を決定するために調べられる。該反応は、数μＶの程度しかなく、決定し特定するのを困難にするかなりの不所望のノイズと共に受信される。
【０００４】
モナッシュ大学に付与された国際特許公開ＷＯ２００６／０２４１０２は、人がメニエール病、パーキンソン病またはうつ病を有しているか否かを示すために用いられ得る神経現象（イベント）データ抽出するためのＥＣＯＧシステムを記載している。該システムは、疾患の存在を示すために用いられ得るＴＡＰマーカ及びＳｐＡｐ比を表わす生物学的マーカ・データを生成する。広範な種類の神経学的及び神経変性の疾患の識別を援助するために、異なった疾患のために使用され得る人のための追加の生物学的マーカ・データを提供することができる、少なくとも有用な代替物、もしくは特にシステム、を提供することが有利であろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、
各々が人から得られる複数の傾斜反応信号を受信してフィルタリングする複数のフィルタと、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントに分割するためのセグメンタと、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために、時間セグメントの各々上に神経イベント抽出プロセスを行うための神経イベント抽出器と、
を含む神経反応システムが提供される。
【０００６】
本発明は、また、
人から得られた複数の傾斜反応信号を受信し、複数のフィルタを用いてフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントに分割する段階と、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために時間セグメントの各々を処理する段階と、
を含む神経反応方法を提供する。
【０００７】
本発明は、また、
各傾斜反応信号の動的段階を表わすバイオマーカ・データを得るために人から得られる傾斜反応信号の時間セグメントを処理するための神経反応プロセッサと、
前記人が神経学的状態を有しているか否かを決定するために、バイオマーカ・データを処理するための診断器具と、
を含む神経反応システムを提供する。
【０００８】
添付図面を参照して例としてのみの本発明の好適な実施形態を以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ＥＣＯＧシステムからの一般化されたＥＣＯＧ反応信号の第１の波に関係したＳｐ、Ａｐ及びＳｐ２点の表示であり、合計された電位Ｓｐ及びＳｐ２並びに動作電位Ａｐを限定する。
【図２】患者に接続されるＥＶｅｓｔＧシステムの好適な実施形態の概略図である。
【図３】システムの傾斜シーケンスによって生成されるＥＶｅｓｔＧ信号のための未加工データの表示である。
【図４】システムの分析モジュールによって行われる神経イベント抽出器及び神経イベント抽出プロセスの図である。
【図５】システムのフィルタ及びセグメント化（区分化）要素のアーキテクチャ図である。
【図６】システムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図７】ＥＶｅｓｔＧプロットのデータから得られるバイオマーカ（生物マーカ）の概略図である。
【図８】システムの診断器具及び診断プロセス（診断方法）の図である。
【図９】疾患を示すために用いられるバイオマーカ閾値の図である。
【図１０】パーキンソン病の患者による薬剤配合物（Ｌ−ドーパ）の摂取前及び摂取後にシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１１】臨床的にうつ病の患者が一連の物理治療（経頭蓋磁気刺激）にさらされる前及び後にシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１２】メニエール病に罹患している患者のための互いに異なるＤＣシフトを示すシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【図１３】ＢＰＰＶを有する患者のためのＤＣシフトの欠如を示すシステムによって生成されるＳｐ／Ａｐ曲線の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図２に示されるエレクトロベスティビュログラフィ（ＥＶｅｓｔＧ）システム２は、傾斜椅子６において不随意の傾斜運動を受ける患者４からの５，０００以上のバイオマーカ測定値を表わす生物学的マーカ・データもしくはバイオマーカ・データを生成することができる神経反応システムを提供する。バイオマーカ・データは、不随意な傾斜によって提供される刺激に反応して生成されるＥＶｅｓｔＧ信号の信号処理分析によって生成される。
【００１１】
ＥＶｅｓｔＧ信号は、システム２のコンピュータ・システム２０の増幅回路２２に電気的に接続される電極１０、１２及び１４から得られる。第１の電極１０（例えば、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ（http://www.blsc.com/pdfs/HearCatalog.pdf）によって生産されるＥＣｏｃｈＧ電極）は、患者４の耳の鼓膜上に置かれる。第２の電極１２は、基準点として患者の耳たぶ上に置かれ、そして第３の電極１４は、患者の額に及び増幅器の共通点に接続される。シールド接続１６もまた、検査室の回りに通常置かれる電気絶縁シールド１８に作られる。シールド１８は、増幅器２２のシールドに接続される。検査室は、音声減衰されるブース（仕切り席）である。ブースは、増幅器２２を含んで、コンピュータ・システム２０の残りは、ブースの外側に置かれかつＵＳＢ接続によって増幅器２２に接続されても良い。
【００１２】
図２に示される患者４は、検査サイクル中に患者をリラックスさせるよう患者の頭が受動的に休止されて確実に支持されるのを許容する、リクライナ安楽椅子のような、椅子６上に置かれる。電気的に付勢される傾斜椅子は、Ｎｅｕｒｏ Ｋｉｎｅｔｉｃｓ Ｉｎｃ．（http:www.neuro-kinetics.com）によって特に生産されてきており、患者が傾斜されるのを可能とし、かつこの刺激に対して、筋肉の人為結果（アーチファクト）によって変造されることが少ない反応を生成するのを可能とする。不随意な頭部の傾斜は、患者の首の何等の筋肉活動無しで頭部の傾斜を誘導するよう椅子６を操作するアシスタントによって得られ得る。代替的には、傾斜椅子は、所定の組の不随意傾斜シーケンスを起動するよう、水圧式の要素によって適合されて制御され得る。
【００１３】
水圧式に付勢される椅子は、電気サーボモータの付勢によって引き起される漂遊電界が検査ブース内に生成されるのを可能な限り除去されるのを確実にするために用いられかつ構成される。水圧式に付勢される椅子は、敏感な信号測定を変造し得る、首の筋肉のアーチファクトまたは漂遊電界のいずれをも生成することなく、傾斜を提供するよう用いられる。眼球のアーチファクトを減少するために、患者は、また、検査サイクル中に彼等の目を閉じたままにしておくよう要求される。頭部は、患者自体によって達成され得る、最大自発頭部傾斜とほぼ同じ角度に下方に傾斜される。ＥＶｅｓｔＧ信号または傾斜反応は、各傾斜シーケンスごとに得られる。傾斜、または傾斜シーケンス、は、上方／下方（アップ／ダウン）（患者の直立及びうつ伏せ）、前方／後方、同側、反対側、及び回転（患者の直立及びうつ伏せ）である。
【００１４】
傾斜の各々は、図３に示されるように、生のもしくは未加工のＥＶｅｓｔＧ反応信号を生成する。椅子６によって行われる傾斜シーケンスは、得られるＥＶｅｓｔＧ反応信号が１５の時間エポック（時間区分）またはセグメントに分割されるように制御されるが、これは減少されても増加されても良い。電極１０乃至１４上に生成される神経反応は、システム２によって連続的に記録される。各傾斜ごとのＥＶｅｓｔＧ神経反応信号は、複数の周波数成分を有する時間領域電圧信号である。興味ある主な成分は、２２，５００Ｈｚまでである。特に、Ｓｐピーク（雑音対信号比（Ｓ／Ｎ）に依存する）は、単に数サンプルの広さである。従って、４４．１ｋＨｚのサンプリング・レートが検査サイクル中に必要とされ、その理由は、このレートが、システム２によって適切な正確さでもってこのイベントを認識しかつ記録するための充分な感度を有するからである。このサンプリング・レートは、４４．１ｋＨｚより高くても良く、そのとき、システム２は、一層高速の信号処理成分を必要とするであろう。７つの傾斜が、患者の左の耳に対して及び患者の右の耳に対してそれぞれ配置された２つの組の電極１０乃至１４でもって行われる。このことは、７つの傾斜の各々に対して各耳ごとに同時に左及び右データを提供する。両方の耳は、すべての傾斜操作の動的及び静的な双方の段階において検査され、その理由は、神経学的疾患が脳のいずれの半球においても存在し得るからであり、そして左及び右の前庭器官の一方または他方の同様の興奮性または抑制性段階における各側反応の比較によってのみその存在を顕わにし得るからである。このような多様性は、診断検査が、幾つかの神経学的疾患において機能の非対称が生じ得る（例えば、パーキンソン病に関して）、脳の各半球間での誘発された反応における差を認識することである場合に必要とされる。
【００１５】
各傾斜のためのシーケンスは、傾斜椅子における患者が首の静止に対して頭部／首部を静止する状態で最初に２０秒間記録するためにあり、ｔ＝２０秒の間、背景（ＢＧ）信号セグメント４０２を記録する。このセグメント４０２は、傾斜の発生のすぐ前の１．５秒であるＢＧｉセグメントを含む。患者は、次に、４５°を通して傾斜され、２秒から３秒後に静止するようになる。このことは、ｔ＝２０−２５秒の間オンセット（Ｏｎ）セグメント４０４を与え、ｔ＝２０−３０秒の間オンセット過渡（ＯｎＴ）セグメント４０６を与え、そしてｔ＝３０−４０秒の間安定状態（ＳＳ）セグメント４０８を与える。耳の半規管は、頭部の運動のオンセットを検出するよう作用し、頭部の傾斜のオンセット（Ｏｎセグメント）において記録された信号からの約５秒を分析することにより、半規管によって生成された反応を決定するのを援助する。オンセット反応は、それぞれｔ＝２０−２３秒において及びｔ＝２３−２５秒において生じる、運動（ＯｎＡ）セグメント４１０及び後運動（ＯｎＢ）セグメント４１２、の２つの追加のセグメントを含む。ＯｎＡセグメント４１０は、傾斜の後の最初の１．５秒の間に追加のＯｎＡＡセグメント４１３を提供し、そして傾斜の後の次の１．５秒の間にＯｎＢＢセグメント４１５を提供するよう分割され得る。ＯｎＡＡ及びＯｎＢＢセグメントは、これらのセグメントがそれぞれ表わす加速及び減速成分の増加された分離に対してそれぞれ２０−２１．５秒及び２１．５−２３秒であるよう選択される。時刻は、０．６−０．８秒の水圧式椅子４の待ち時間を考慮するよう選択される。これらのセグメントは、半規管及び耳石器官によって生成される反応を含む。駆動された半規管の反応は約１０秒後に停止し、従って、最初の１０秒は、オンセット過渡（ＯｎＴ）として考慮され、ここに、この衰退が観察される。耳石器官は、他方では、静止釣合を維持するよう作用し、または定常な一方向運動中に平衡するよう作用する。定常状態（ＳＳ）セグメント４０８は、従って、耳石器官の駆動された反応を別々に提供するよう分析され得る。
【００１６】
傾斜のためのシーケンスは、次に患者を元の位置に戻すことによって、ｔ＝４０秒において完了される。患者は、１から２秒に渡って元の位置に戻され、そして生成された反応は、再度、同様の態様でセグメント化され得る。傾斜シーケンスの戻り部分に対するセグメントは：
（ｉ）ｔ＝４０−４５秒の間、上方オンセット（ＵｐＯｎ）４２０；
（ｉｉ）ｔ＝４０−５０秒の間、上方オンセット過渡（ＵｐＯｎＴ）４２２；
（ｉｉｉ）ｔ＝５０―６０秒の間、上方定常状態（ＵｐＳＳ）４２４；
（ｉｖ）ｔ＝４０−４３秒の間、上方加速（ＵｐＯｎＡ）４２６；
（ｖ）ｔ＝４３−４５秒の間、上方減速（ＵｐＯｎＢ）４２８；
（ｖｉ）ｔ＝４０−４１．５秒の間、ＵｐＯｎＡＡ４２７；そして
（ｖｉｉ）ｔ＝４１．５−４３秒の間、ＵｐＯｎＢＢ４２９。
【００１７】
ＵｐＯｎＡＡセグメントは、加速成分の増加された分離に対して４０−４１．５秒であるように選択され、そしてＵｐＯｎＢＢセグメントは、減速成分の増加された分離に対して４１．５−４３秒であるように選択される。再度、時刻は、０．６−０．８秒の水圧式椅子の待ち時間を考慮するよう選択される。
【００１８】
７つの傾斜シーケンス、もしくは傾斜は、次の通りである：
（ｉ）上方／下方（Ｕｐ／Ｄｏｗｎ）。椅子６は、患者の頭部が正常な直立の状態で患者の体を垂直に加速するように移動され、次に戻される。
（ｉｉ）上方／下方・うつぶせ（ＵＰ／Ｄｏｗｎ Ｐｒｏｎｅ）。椅子は、患者の頭部及び体がうつ伏せになったまたは横になった状態で患者の体を垂直に加速するよう移動され、次に戻される。
（ｉｉｉ）前方／後方（Ｆｏｒｗａｒｄ／Ｂａｃｋ）。患者の体は、静止位置から後方に４５°傾斜され、次に戻される。
（ｉｖ）同側（Ｉｐｓｉｌａｔｅｒａｌ）。患者の体は、電極１０に対して同側に４５度移動され、次に戻される。電極１０が左耳にあるならば、傾斜は、左に対してあり、次に、傾斜は、右に戻される。右耳に対しては、傾斜は、右に対してある。
（ｖ）反対側（Ｃｏｎｔｒａｌａｔｅｒａｌ）。患者の体は、電極に対して反対側に４５度移動され、次に戻される。例えば、電極１０が左耳にあるならば、傾斜は、右に対してあり、そして患者は戻される。右耳に対しては、傾斜は左に対してある。
（ｖｉ）回転（Ｒｏｔａｔｉｏｎ）。患者の体は、右に対して４５度及び９０度の間で回転され、次に、患者の頭部が正常な直立の状態にあるように戻される。
（ｖｉｉ）回転・うつぶせ（Ｒｏｔａｔｉｏｎ Ｐｒｏｎｅ）。患者の体は、右に対して４５度及び９０度の間で回転され、次に、患者の体がうつ伏せまたは横になった状態にあるように戻される。
【００１９】
すべての動作中、頭部及び首部は体に対しては移動されない。体全体は、筋肉のアーチファクトを減少するよう移動される。代替的には、傾斜は、患者をあおむけに横たわらせることによって、そして彼らの体を同側、反対側、垂直及び後方の方向に傾斜させることによって行われ得る。これらの傾斜は、特に同側の及び反対側の傾斜に対して一層少ない筋肉のアーチファクトを生成する。
【００２０】
ＥＶｅｓｔＧシステム２のコンピュータ・システム２０は、増幅器回路２２と、増幅器２２のデータ出力を取り扱って、次に、取得モジュール２６によって提供されるＡｄｏｂｅ Ａｕｄｉｔｉｏｎ（http://www.pacific.adobe.com/products/audition/main.html）のようなコンピュータ・プログラムを用いたウェーブ・ファイルのような時間に渡る電圧信号として反応を記憶する通信モジュール２４とを含む。増幅器２２は、ＣＥＤ１９０２隔離された前置増幅器回路と、ＣＥＤ Ｐｏｗｅｒ１４０１アナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）とを含む。ＣＥＤ１９０２及びＣＥＤ１４０１ ＡＤＣの双方は、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ（http://www.ced.co.uk）によって生産される。ＣＥＤ１４０１ＡＤＣは、すばらしい低周波（１Ｈｚ以下）応答を有する。コンピュータ・システム２０は、さらに、分析モジュール２８及びディスプレイ・モジュール３０を含む。分析モジュール２８は、神経イベント抽出器４００を提供し、他のソフトウェア・モジュールと一緒に、図４に示される、抽出器４００の神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）を行うことに対して責任のあるコンピュータ・プログラム・コード（例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）コード、http://www.mathworks.com）を含む。分析モジュール２８は、また、以下に説明する反応信号サンプルをフィルタリングするために用いられる幾つかの異なったフィルタをも提供する。このフィルタリングは、神経イベント抽出プロセスの特徴検出要素のシステム（またはホワイト・ノイズ）反応の除去を含み得る。
【００２１】
グラフィックス・ディスプレイ・モジュール３０は、オペレータが神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）を制御することができるように入力制御を提供するための、及び図６に示されるＳｐ／Ａｐプロットのような神経イベント・データの表示を生成するための、システム２のオペレータに対するユーザ・インターフェース３２を生成する。ソフトウェア・モジュール２４から３０までのコンピュータ・プログラム・コードは、コンピュータ・システム２０のメモリ上に記憶され、マイクロソフト・ウインドウズまたはリナックスのようなオペレーティング・システム３４上で実行される。用いられるハードウェアは、増幅器回路２２と、ＩＢＭコーポレーション（http://www.ibm.com）によって生産されるもののような標準のパーソナル・コンピュータ２０とを含み得る。ＥＣＯＧ記録システムは、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｒｐ（http://www.blsc.com/hearing/）によって生産される。神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、モジュール２４から３４までのソフトウェアの制御下で実行され得るけれども、該プロセスのステップは、ＡＳＩＣｓ及びＦＰＧＡｓのような専用のハードウェア回路によって行われ得、また、インターネットのようなコンピュータ通信ネットワークを横切って配分されるコンポーネントまたはモジュールによっても行われ得ることが当業者には理解されるであろう。例えば、専用のフィルタ回路は、フィルタを提供するために用いられ得、そして専用のディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰｓ）は、処理速度を高めるために幾つかの信号処理ステップを行うために用いられ得る。
【００２２】
図４に示される神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、記録フィルタ、及びセグメンティング・プロセス４４０、及びバイオマーカ抽出プロセス４５０を除いて、ＥＶｅｓｔＧ反応に対してＷＯ２００６／０２４１０２に記載されたものと同じである。患者の各々の耳ごとに７つの傾斜の各々から得られたＥＶｅｓｔＧ反応、すなわち１４の反応を表わすデータは、上述したように記録され、次に、各傾斜反応ごとの３つのフィルタリングされた反応に対するフィルタリングされたデータ、すなわち４２のフィルタリングされた傾斜反応に対するフィルタリングされた反応データ、を提供するために、３つの異なった方法でフィルタリングされる。図５に示されるように、各傾斜５０１、５０２、５０４、５０６、５０８、５１０及び５１１の傾斜反応は、各々、第１のフィルタ５１２、第２のフィルタ５１４及び第３のフィルタ５１６によってフィルタリングされる。第１のフィルタ５１２は、何等フィルタリングを提供せず、その理由は、それが、ＤＣ電圧レベルを表わすデータを含んで、すべての周波数が通過するのを許容するからである。しかしながら、それは、位相シフトをもたらさないが、電源線高調波、例えば５０Ｈｚまたは６０Ｈｚ、を除去し、また、椅子の水圧式作動によってもたらされ得る水圧（比例弁）スイッチング・アーチファクトをも除去する非常に狭いノッチ・フィルタを含む。このノッチ・フィルタは、また、第２及び第３のフィルタ５１４及び５１６の出力においても用いられ得る。第２及び第３のフィルタ５１４及び５１６の双方は、高帯域フィルタリングを提供する。第２のフィルタ５１４は、５Ｈｚの高帯域フィルタを含み、第３のフィルタ５１６は、１２０Ｈｚの高帯域フィルタを含む。神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）による処理のためにフィルタ５１２、５１４及び５１６によって生成される３つのフィルタリングされた傾斜反応を提供することは、低周波データによって変造され得る生物学的マーカのグループが高帯域フィルタリングされた反応において高められるという利点を与え、それに反して、低周波データが存在するときのみに存在するまたは抽出され得る他の臨界的な生物学的マーカ、例えば、メニエール病に対して用いられる生物学的マーカも利用可能である。
【００２３】
４２のフィルタリングされた傾斜反応は、上述した各フィルタリングされた傾斜反応に対して１５のセグメント４０２、４０４、４０６、４０８、４１０、４１２、４１３、４１５、４２０、４２２、４２４、４２６、４２７、４２８及び４２９を生成するために、モジュール２８のセグメンタ５５０によって行われるセグメンテーション・プロセス４４０によって各々セグメント化される。これは、６３０のフィルタリングされた傾斜反応セグメントを表わす６３０組のデータを生成する。セグメントは、患者５５２の左耳から得られたデータ及び患者５５４の右耳から得られたデータを含む。記録、フィルタ及びセグメンテーション・プロセス４４０の出力は、６３０のフィルタリングされた傾斜反応信号であり、それらの各々は、次に、図４に示される神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）の残りのプロセスを受ける。これは、各セグメントに対して、すなわち６３０組のデータの各々に対してＳｐ／Ａｐデータを生成する。セグメントは、各々、神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）によりＥＶｅｓｔＧ反応として処理される。ＷＯ２００６／０２４１０２で説明したように、プロセスは、６００Ｈｚから１２ＫＨｚまでの指数的に等しい７つの空間スケールを横切って位相データを得るために、複雑なモールレット・ウェーブレット（Ｍｏｒｌｅｔ ｗａｖｅｌｅｔ）を用いて各反応セグメントを分解する。スケール・データは、すべてのスケールを横切って位相における先鋭な変化が生じる位置（ｌｏｃｉ）を決定するために処理される。
【００２４】
しかしながら、大きい位相変化が、スケールを横切って、しかし１つ以上のサンプル時間（またはサンプル時間におけるわずかな変化）において定義できないかも知れない。例えば、スケール１において、位置（ｌｏｃｕｓ）は、例えば、時間サンプル３４４において発見され得る。スケール２に対して、位置は、スケール３４５にあり得、スケール３は、位置３４７にあり得、スケール４は、位置３４９にあり得、スケール５は、位置３４６にあり得、スケール６は、位置３４５にあり得、等である。このことは、同じ位相変化に関するスケールを横切る点の曲折した接続を表わす。これを考慮するために、ＮＥＥＰは、スケール・サンプル時間の間の許容可能なギャップを許容しかつ適用する。このギャップは、任意に設定され得るが、しかし代表的には、１から３までのサンプルである。
【００２５】
一旦これらの位置（ロッチ）が弁別されると、Ｓｐ／Ａｐプロットのための特性データが導出されて、アーチファクトからの神経反応を選択するために用いられる。Ｓｐ／Ａｐ曲線（カーブ）のためのデータが、スケールを横切って決定された位置（ロッチ）を平均化することにより決定され、そしてＥＶｅｓｔＧプロットが、図６に示される各セグメントごとのデータから生成され得る。
【００２６】
神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、白色ノイズに起因する位置（ロッチ）を不注意に検出し得る。これを処理して、抽出されたＥＶｅｓｔＧ Ｓｐ／ＡｐプロットのＳ／Ｎ比を改善するために、白色ノイズ反応は、システム２によって差し引かれ得る。システム２は、これを、システムの記録特性に整合するようフィルタリングされた（例えば、１０ｋＨｚの低域通過及び無（ＤＣ）、５または１２Ｈｚの高域通過フィルタリング）白色ノイズを最初に入力することにより、そして、帯域制限された白色ノイズ（ＢＬＷＮ）反応として記憶される、この入力に対するＥＶｅｓｔＧ Ｓｐ／Ａｐシステム反応を記録することにより、達成する。スケーリングされたＢＬＷＮ反応は、次に、ＮＥＥＰによって生成されたＥＶｅｓｔＧ（ＲＡＥＶｅｓｔＧ）から引き続き差し引かれる。スケーリング因子（係数）は、ＲＡＥＶｅｓｔＧのＡｐ点を決定することにより決定される。スケーリング因子（係数）は、０に設定され、出力データ＝ＲＡＥＶｅｓｔＧからスケーリングされたＢＬＷＮ反応を差し引いたもの、が、代表的には２つのサンプルである、任意の時間以上だけシフトするＡｐ点（反応プロット最小値）を見るまで、０．０１ステップにおいて増分される。スケーリングされたＢＬＷＮ反応を差し引くことが、Ａｐ点の位置におけるマーキングされた調整を一旦生じると、スケーリング因子（係数）（スケール）が設定され、何等さらには増分されない。このことは、調整されたＮＥＥＰ Ｏｕｔｐｕｔ ＥＶｅｓｔＧ＝ＲＡＥＶｅｓｔＧ−ｓｃａｌｅ（スケール）＊ＢＬＷＮを与える。ＢＬＷＮ反応は、重要なフィールド・ポテンシャル（電場電位）がＢＬＷＮ反応を特徴付けるよう検出されるように設定されるステップ３１８において閾値でもって白色ノイズ反応を処理するＮＥＥＰによって生成される。
【００２７】
時折、神経イベント（フィールド・ポテンシャル（電場電位））は、それらの波形が重複するように生じる。このことが生じるとき、診断バイオマーカ（生物マーカ）は、変造されるようになり得る。この問題を解決するために、神経イベント抽出プロセス（ＮＥＥＰ）は、バイオメーカの完全性を喪失すること無くこのようなイベントを排除することができる。これらのイベントを見つけるために、Ａｐ点の位置（ロッチ）が決定される。これらの位置（ロッチ）が任意の数のサンプル、代表的には６６サンプル（１．５ｍｓ）以上に緊密ならば、双方のフィールド・ポテンシャル（電場電位）が排除され得る。排除決定がＮＥＥＰ処理の部分としてスイッチング・インまたはスイッチング・アウトされ得るように、フラグがセットまたはリセットされ得る。
【００２８】
Ｓｐ／ＡｐまたはＥＶｅｓｔＧカーブ（曲線）・データが各セグメントごとに一旦生成される（３５０）と、抽出プロセスは、メトリック（ｍｅｔｒｉｃ）・データまたは１７の異なった生物学的マーカを表わす生物学的マーカ・データを生成する各セグメント上のバイオマーカ抽出プロセス（４５０）を起動することができる。各患者ごとに生成される６３０の異なったセグメントがあるので、このことは、各バイオマーカの６３０の測定値を表わす生物学的マーカ・データを生じる。従って、各患者ごとのバイオマーカ・データは、１０，７１０のバイオマーカ測定値（ｍｅａｓｕｒｅｓ）を表わす。これは７つの傾斜シーケンスに従う一人の患者から得られるかなりの量のデータであり、広範な種類の神経学的かつ神経変性疾患の存在または不存在を正確に決定するために用いられ得る。１７の生物学的マーカは、以下に定義され、かつ図７に示される如くである（そして定義Ａｐは、全Ｖ形状のＥＶｅｓｔＧカーブであり、Ａｐ点は、Ａｐプロットの最も低い点である、ということを考慮して）：
【００２９】
（ｉ）前Ａｐ隆起または降下。Ａｐのすぐ前のベースラインの上／下の隆起または降下。
【００３０】
（ｉｉ）後Ａｐ隆起または降下。Ａｐのすぐ後のベースラインの上／下の隆起または降下。
【００３１】
（ｉｉｉ）Ａｐの大きさ。Ａｐ点における電圧の大きさ。
【００３２】
（ｉｖ）Ｓｐノッチ点（位置（ロッチ））。Ａｐの下方の腕が反転する／低速する／停止する時間、代表的には、Ａｐオンセット後の約０．３ｍｓ。
【００３３】
（ｖ）開始点（位置（ロッチ））。Ａｐの開始の時刻。
【００３４】
（ｖｉ）ベースライン幅。ベースライン・レベルにおけるＡｐの幅。
【００３５】
（ｖｉｉ）Ｓｐピーク。Ａｐの最も低い点に向けたＡｐの継続下方の前のＳｐノッチ点の後の短い立ち上がりのチップ。
【００３６】
（ｖｉｉｉ）Ｓｐ幅。ＳｐノッチからＡｐの次の下方腕までの幅（時間）。
【００３７】
（ｉｘ）Ｓｐの大きさ。Ｓｐノッチ点の上のＳｐピークの高さ。
【００３８】
（ｘ）ＴＡＰ（内部）。Ｓｐノッチの後のＡｐの下方腕からＡｐの上方腕まで水平に測定されるＳｐノッチ・レベルにおけるＡｐの幅（時間）。
【００３９】
（ｘｉ）ＴＡＰ（ノッチ）。ＳｐノッチからＡｐの上方腕まで水平に測定されるＳｐノッチ・レベルにおけるＡｐの幅（時間）。
【００４０】
（ｘｉｉ）Ｎａ角度。Ａｐの最も低い点と、垂直から下方腕までに測定されるＳｐノッチの高さとの間のＡｐの下方腕の角度。
【００４１】
（ｘｉｉｉ）Ｋ角度。Ａｐの最も低い点と、垂直から上方腕までに測定されるＳｐノッチの高さとの間のＡｐの上方腕の角度。
【００４２】
（ｘｉｖ）Ｎａ＋Ｋ角度。１１番目と１２番目のバイオマーカ値の合計。
【００４３】
（ｘｖ）Ｓｐ／Ａｐ比。Ｓｐノッチから、Ａｐ点からベースラインまでの垂直距離によって割られるベースラインまでの垂直距離。
【００４４】
（ｘｖｉ）スパイク比。Ａｐプロットを形成するために検出されかつ用いられるフィールド・ポテンシャル（電場電位）の数。
【００４５】
（ｘｖｉｉ）ＤＣシフト。図１２及び１３に示されるベースライン・レベルから測定される異なったＡｐプロット間の垂直シフト。
【００４６】
４２のフィルタリングされた傾斜反応信号の各々に対する追加の２つのバイオマーカが、各反応信号に対するＢＧｉセグメントからＯｎＡＡ及びＯｎＢＢセグメントにおいて得られるデータを差し引くことによって得られる。これは：
（ａ）ＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応データ、及び（ｂ）ＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応データ、を生成する。
【００４７】
これは、それぞれの傾斜反応信号の各々の動的反応を表わす８４の追加のバイオマーカを生成する。
【００４８】
分析モジュール２８は、また、幾つかの異なった疾患に対して、図８に示される診断プロセスを行う診断器具８００をも提供する。各疾患に対する診断プロセスは、患者のための生物学的マーカ・データが、疾患の無い正常な人のためのフィンガープリントの生物学的マーカ・データのものと比較されるべきか否か（８０２）を（処理制御データに基づいて）まず決定することを含む。比較されるべきでないならば、処理はステップ８１４に進むが、そうでなく、比較されるべきならば、次に、最初に記録されたセグメントのための生物学的マーカ・データが、正常なフィンガープリント・データと比較される（８０４）。比較は、偏差を探す統計学的プロセスであり、フィンガープリント・バイオマーカから得られた何等かの偏差は、その特定のバイオマーカのためのバイオマーカ偏差として記録される。ステップ８１０は、最後の６３０番目のセグメントが処理されたか否かを決定し、もし処理されていないならば、次のセグメント（８１２）のための生物学的マーカ・データがアクセスされ、比較処理が行われる（８０４）。偏差データは、ステップ８０６においてログ（ａ ｌｏｇ）として記録され得るか、または、特定のバイオマーカのための偏差の数の維持された合計として単に記録され得る。すべての１０，７１０のバイオマーカ測定値（ｍｅａｓｕｒｅｓ）が比較されてしまうと、バイオマーカ・データが、疾患を有する人のためのフィンガープリント化された生物学的マーカ・データと比較されることが必要であるか否かについての決定が、ステップ８１０において行われる。もし必要であるならば、次に、同様の比較プロセスが行われ、そこで、最初のセグメントのための生物学的マーカ・データがアクセスされ、そして疾患のフィンガープリント・データと比較される（８１６）。再度、統計学的分析プロセスが行われるが、しかし今回は、各セグメントのための生物学的マーカ間の類似性を決定して記録する（８１８）ために行われる。疾患なセグメントのものに類似している患者のための生物学的マーカ・データは、再度、データ・ログとして、または、各バイオマーカのための類似性を単に加算することによって、記録される。最後のセグメント（６３０番目のセグメント）が、ステップ８２０において決定されるように、アクセスされてしまうと、次に、プロセスは終了（８２４）するが、そうでなければ、次のセグメントがアクセスされ（８２２）、そして比較プロセス８１６及び記録プロセス８１８が再度完了される。
【００４９】
診断器具８００から得られた偏差及び／または類似性データは、次に、患者が疾患を有しているか否かを示す報告を生成するために用いられ得る。例えば、病状分布確率（ｐａｔｈｏｌｏｇｙ ｐｒｏｆｉｌｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ（パソロジ・プロフィル確率））が、診断プロセスによって生成されたデータの結果として発生され得る。例えば、患者がパーキンソン病を有しているかも知れないもしくは有しているということを示すために、診断プロセスは、それぞれの閾値レベルまたは合計を超える特定のバイオマーカのための偏差データを生成することを必要とする。図９は、正常な患者のためのバイオマーカ測定値もしくは正常な制御測定値と比較されるとき、パーキンソン病を有する患者のための平均で異なっているバイオマーカ測定値の数の例である。図９に示されるように、パーキンソン病のための疾患フィンガープリント・データは、予め決定された数のセグメント及び傾斜に対し記録された偏差を各々呈示するために１６のバイオマーカを必要とする。例えば、Kの角度バイオマーカは、正常からの約６２の偏差を平均で記録するであろうし、Nａ及びKの角度バイオマーカは、正常からの約６８の偏差を平均で記録するであろうし、そしてＳｐ／Ａｐ比バイオマーカは、６３０の反応セグメント内で正常からの約８０の偏差を平均で記録するであろう。処理時間を減少するために、最も良い３つ乃至５つのバイオマーカだけが状態にアクセスしまたは状態を決定するために用いられ得る。
【００５０】
システム２は、神経系、例えば、脳、脊柱及び神経経路、の部分の構造及び機能が、化学的、物理的または生物学的な作用によって損傷もしくは破壊されるという不可逆的な病気である神経変性的な疾患の存在を示すバイオマーカ・データを生成することができる。神経変性的な病気の例は、多発性硬化症、パーキンソン病、クロイツフェルト・ヤコブ病、精神分裂病、ハンティングトン舞踏病、痴呆及びアルツハイマー病である。
【００５１】
システム２は、また、不可逆的であるかも知れずまたは不可逆的でないかも知れないが、神経機能の機能不良に帰結し得かつ異常な行動または物理的な行動の心理的及び／または生理的な症状に帰結し得る、神経学的な疾患の存在を示すバイオマーカ・データを生成することもできる。このような疾患は、メニエール病、ＢＰＰＶ、トラウマ、幻肢痛及び臨床的なうつ病（単極性及び双極性）を含む。
【００５２】
システム２は、また、可逆的効果を有するかも知れずまたは可逆的効果を有さないかも知れないが、神経機能の機能不良に帰結し得かつ異常な行動または物理的な行動の心理的な及び／または生理的な症状に帰結し得る、薬物の存在を示すバイオマーカ・データを生成することもできる。このような疾患は、アルコール（例えば、４０％のアルコール／体積の６０−９０ｍｌ）、投薬（ＳＳＲＩ’ｓ（選択性セロトニン再取込み抑制剤）、Ｌ−ドーパ毎朝投薬投与量）及び違法な薬物の存在を含む。
【００５３】
ＢＰＰＶは、良性発作性頭位めまい症であり、少量のカルシウム結晶が耳石器官（小嚢、胞嚢）から変位されて、代表的には半規管の一方に止まるようになる、内耳の平衡疾患である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要であり、かつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Ｓｐ／Ａｐ比、スパイク率及びＤＣシフトを含む。例えば、図１３に示されるように、ＤＣシフトが決定され得、ＤＣシフトは、影響を受けた半規管（カナル）のためにＢＰＰＶに苦しむ患者にとって非常に小さいかもしくは存在しない。重要なＤＣ効果を有する図１２のＳｐ／Ａｐプロットは、ＢＰＰＶに苦しまない患者によって生成されるものの代表である。
【００５４】
メニエール病は、半規管内の流体が、運動に対して反作用する内耳の毛の自由な状態を変えるよう一層粘性的及び／または一層多量になるという、内耳の平衡疾患である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要でありかつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Ｓｐ／Ａｐ比、スパイク率及びＤＣシフト、並びにＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応を含む。
【００５５】
パーキンソン病は、脳の脳幹神経節に影響を与える神経変性的な病気である。それは、神経作用中にドーパミンの利用可能性が劣化することに関連する。それの患者への影響は、経口投与されるＬ−ドーパ、ドーパミン（神経伝達物質）合成における中間物、によって処理される。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要であり、かつ診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、反対側性の傾斜からのＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、及び開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ反応を含む。
【００５６】
精神分裂病は、患者の行動的問題、及び声及び妄想を聞くというような徴候の存在に関連した神経学的疾患である。患者は、その病気に対する遺伝的素質を有し得るかもしくは物質乱用からもたらされ得る。神経伝達物質ドーパミンの過度のレベルも疾患と関連する。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要で診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、Aｐ点の大きさ（反応同期性の測定値を提供する）、反対側性及び同側のＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、Ｓｐピーク、Ｓｐノッチ点位置（ロッチ）、Ｎａ及びＫ角度開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ及びＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応を含む。
【００５７】
臨床的うつ病は、個人の社会的機能及び／または毎日の生活の活動に対して破壊的である点まで進んだ激しい悲しみ、抑うつまたは絶望の状態である。フィンガープリント・データを生成する際に特に重要で診断プロセスにおいて用いられるバイオマーカは、反対側性及び同側のＴＡＰ（内部の）、ベースライン幅、スパイク率、Ｓｐピーク、Ｓｐノッチ点位置（ロッチ）、Ｎａ及びＫの角度及び開始点位置（ロッチ）、及びＢＧｉ−ＯｎＢＢ及びＢＧｉ−ＯｎＡＡ反応を含む。
【００５８】
ハンティングトン舞踏病は、進行的反応協調不能、異常な不随意運動（舞踏病）、及び知性の減退、を引き起こす脳幹神経節のまれな遺伝性の疾患である。必要とされるバイオマーカ・データは、パーキンソン病に対するものと同様である。
【００５９】
アルツハイマー病は知性の減退を引き起す一般的な病気である。必要とされるバイオマーカ・データは、パーキンソン病に対するものと同様である。
【００６０】
例えば、ＳＳＲＩ’ｓ（選択性のセロトニン再取込み抑制剤）及びドーパミンに対して薬物の感応性が検査されてきた。Ｌ−ドーパすなわちレボドパがパーキンソン病の患者に与えられたとき、パーキンソン病に対するのと同じフィンガープリント・バイオマーカが薬物効能を監視するために用いられるので、反応は、図１０に示されるように一層正常に傾く。同様に、うつ病に対して、うつ病のための同じフィンガープリント・バイオマーカが抗うつ薬（ＳＳＲＩ’ｓ）の有効性を決定するために監視される。
【００６１】
頭蓋を通る磁気刺激（ＴＣＭＳ）のような、身体的な治療に対する治療の感度もバイオマーカ・データを用いて決定され得る。ＴＣＭＳが臨床的にうつ状態にある患者に与えられたとき、反応は、図１１に示されるように、一層正常に傾き、それ故、一層正常な輪郭に向けて臨床的にうつ状態にある患者に対するのと同じフィンガープリント・バイオマーカに対する変化が、ＴＣＭＳ治療の効能を監視するために用いられ得る。
【００６２】
システム２によって生成されるバイオマーカ・データは、また、正常な状況または疾患に対するフィンガープリント・バイオマーカ・データを参照することなく、患者の反応の動的性質を決定するために用いられる。例えば、Ｎａ及びＫ角度の合計が、同側の及び反対側性の傾斜（すなわち、興奮性の傾斜及び抑制性の傾斜）間で１０°異なり得るが、メニエール病に苦しむ患者に対しては、２つの傾斜間の角度における変化は、平均で一層高い。従って、異なった傾斜間で動的に得られるバイオマーカ・データを単に観察することによって、状況または疾患が示されもしくは決定され得る。
【００６３】
Ｎａ及びＫ角度の合計に加えて、種々の他の組み合わせがあり、かつ疾患または状況を示しまたは決定するための追加のバイオマーカ・データを提供するために行われ得るバイオマーカ測定の引き続く処理がある。
【００６４】
添付図面を参照してここに説明した本発明の範囲から逸脱することなく、当業者には多くの変更が明瞭であろう。
【符号の説明】
【００６５】
２・・・システム
４・・・患者
６・・・椅子
１０・・・第１の電極
１２・・・第２の電極
１４・・・第３の電極
２０・・・コンピュータ・システム
２２・・・増幅回路
２４・・・通信モジュール
２６・・・取得モジュール
２８・・・分析モジュール
３０・・・ディスプレイ・モジュール
３２・・・ユーザ・インターフェース
３４・・・オペレーティング・システム
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が人から得られる複数の傾斜反応信号を受信してフィルタリングする複数のフィルタと、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントにセグメント化するためのセグメンタと、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために、時間セグメントの各々上に神経イベント抽出プロセスを行うための神経イベント抽出器と、
を含む神経反応システム。
【請求項２】
傾斜反応信号は、傾斜椅子において複数の傾斜シーケンスを受ける人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極から得られる請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項３】
フィルタは、実質的にすべての周波数を通す少なくとも１つのノッチ・フィルタと、第１の高域通過フィルタと、第２の高域通過フィルタとを含む請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項４】
第１のフィルタに対する遮断周波数は、約５Ｈｚであり、第２のフィルタに対する遮断周波数は、約１２０Ｈｚである請求項３に記載の神経反応システム。
【請求項５】
神経イベント抽出器は、各セグメントごとにＳｐ／Ａｐフィールド電位曲線を表わす曲線データを生成する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項６】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した定数及び関係を表わす請求項５に記載の神経反応システム。
【請求項７】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、スパイク率と、フィールド電位曲線の時間及び電圧測定とを表わす請求項５または６に記載の神経反応システム。
【請求項８】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した比、角度及び領域を表わす請求項５、６または７に記載の神経反応システム。
【請求項９】
各セグメントのバイオマーカ・データを状況のためのフィンガープリント・データと比較し、前記フィンガープリント・データ及びバイオマーカ・データ間の偏差測定値を記録する診断器具を含む請求項１乃至８のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１０】
偏差を記録することは、偏差を合計することを含み、診断器具は合計をバイオマーカのためのフィンガープリント・データと比較する請求項９に記載の神経反応システム。
【請求項１１】
バイオマーカは、背景位相及び反応信号の加速または減速間の比較を表わす請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項１２】
人を複数の傾斜シーケンスに従属させるための傾斜椅子と、人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極と、各傾斜シーケンスに応答して生成された傾斜反応信号を記録するための増幅器回路とを含む請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１３】
傾斜シーケンスは、上方／下方、前方／後方、同側、反対側、及び回転を含む請求項１２に記載の神経反応システム。
【請求項１４】
上方／下方及び回転シーケンスは、患者が直立したシーケンスと、人がうつぶせになったシーケンスとを含む請求項１３に記載の神経反応システム。
【請求項１５】
電極は、左耳及び右耳に対する各傾斜シーケンスに応答して生成される傾斜反応信号を記録するために、人の各耳に接続される請求項１４に記載の神経反応システム。
【請求項１６】
バイオマーカ・データは、人が神経学的な疾患及び／または神経変性的な病気である少なくとも１つの状態を有するか否かを示す請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１７】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、メニエール病、パーキンソン病、精神分裂病、うつ病、双極性の情動障害、アルツハイマー、痴呆、注意不足及び多動性疾患、多発性硬化症、ハンティングトン舞踏病、及びクロイツフェルト・ヤコブ病の１つを含む請求項１６に記載の神経反応システム。
【請求項１８】
バイオマーカ・データは、薬剤及び／または身体的治療の管理から生じる効果を示す請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１９】
バイオマーカ・データは、同様の症状を有する状態間の診断を区別するために用いられる請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項２０】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、及びメニエール病である請求項１９に記載の神経反応システム。
【請求項２１】
状態は、臨床的うつ病及び双極性の情動障害のうつ段階である請求項１９に記載の神経反応システム。
【請求項２２】
人から得られた複数の傾斜反応信号を受信し、複数のフィルタを用いてフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントにセグメント化する段階と、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために時間セグメントの各々を処理する段階と、
を含む神経反応方法。
【請求項２３】
傾斜反応信号は、傾斜椅子において複数の傾斜シーケンスを受ける人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極から得られる請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項２４】
フィルタは、実質的にすべての周波数を通すためのノッチ・フィルタと、第１の高域通過フィルタと、第２の高域通過フィルタとの少なくとも１つを含む請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項２５】
第１のフィルタのための遮断周波数は約５Ｈｚであり、第２のフィルタのための遮断周波数は約１２０Ｈｚである請求項２４に記載の神経反応方法。
【請求項２６】
前記処理は、各セグメントごとにＳｐ／Ａｐフィールド電位曲線を表わす曲線データを生成する請求項２２乃至２５のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項２７】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した定数及び関係を表わす請求項２６に記載の神経反応方法。
【請求項２８】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、スパイク率、及びフィールド電位曲線の時間及び電圧測定を表わす請求項２６または２７に記載の神経反応方法。
【請求項２９】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した比、角度及び領域を表わす請求項２６、２７または２８に記載の神経反応方法。
【請求項３０】
各セグメントのバイオマーカ・データを状態のためのフィンガープリント・データと比較する段階と、前記フィンガープリント・データ及びバイオマーカ・データ間の偏差測定値を記録する段階とを含む請求項２２乃至２９のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３１】
偏差を記録する段階は、偏差を加算する段階を含み、加算は、前記人が前記状態を有するか否かを決定するために、バイオマーカのためのフィンガープリント・データと比較される請求項３０に記載の神経反応方法。
【請求項３２】
バイオマーカは、背景状態と、反応信号の加速または減速段階との間の比較を表わす請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項３３】
傾斜シーケンスは、上方／下方、前方／後方、同側、反対側、及び回転の少なくとも１つを含む請求項２２乃至３２のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３４】
上方／下方及び回転シーケンスは、人が直立したシーケンス及び人がうつぶせになったシーケンスを含む請求項３３に記載の神経反応方法。
【請求項３５】
左耳及び右耳のための各傾斜シーケンスに応答して生成される傾斜反応信号を記録するために人の各耳に電極を接続する段階を含む請求項３４に記載の神経反応方法。
【請求項３６】
バイオマーカ・データは、人が神経学的な疾患及び／または神経変性的な病気である少なくとも１つの状態を有するか否かを示す請求項２２乃至３５のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３７】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、メニエール病、パーキンソン病、精神分裂病、うつ病、双極性の情動障害、アルツハイマー、痴呆、注意不足及び多動性疾患、多発性硬化症、ハンティングトン舞踏病、及びクロイツフェルト・ヤコブ病の１つを含む請求項３６に記載の神経反応方法。
【請求項３８】
バイオマーカ・データは、薬剤及び／または身体的治療の管理から生じる効果を示す請求項２２乃至３７のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３９】
バイオマーカ・データは、同様の症状を有する状態間の診断を区別するために用いられる請求項２２乃至３８のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項４０】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、及びメニエール病である請求項３９に記載の神経反応方法。
【請求項４１】
状態は、臨床的うつ病及び双極性の情動障害のうつ段階である請求項３９に記載の神経反応方法。
【請求項４２】
各傾斜反応信号の動的段階を表わすバイオマーカ・データを得るために人から得られる傾斜反応信号の時間セグメントを処理するための神経反応プロセッサと、
前記人が神経学的状態を有しているか否かを決定するために、バイオマーカ・データを処理するための診断器具と、
を含む神経反応システム。
【請求項１】
各々が人から得られる複数の傾斜反応信号を受信してフィルタリングする複数のフィルタと、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントにセグメント化するためのセグメンタと、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために、時間セグメントの各々上に神経イベント抽出プロセスを行うための神経イベント抽出器と、
を含む神経反応システム。
【請求項２】
傾斜反応信号は、傾斜椅子において複数の傾斜シーケンスを受ける人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極から得られる請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項３】
フィルタは、実質的にすべての周波数を通す少なくとも１つのノッチ・フィルタと、第１の高域通過フィルタと、第２の高域通過フィルタとを含む請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項４】
第１のフィルタに対する遮断周波数は、約５Ｈｚであり、第２のフィルタに対する遮断周波数は、約１２０Ｈｚである請求項３に記載の神経反応システム。
【請求項５】
神経イベント抽出器は、各セグメントごとにＳｐ／Ａｐフィールド電位曲線を表わす曲線データを生成する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項６】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した定数及び関係を表わす請求項５に記載の神経反応システム。
【請求項７】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、スパイク率と、フィールド電位曲線の時間及び電圧測定とを表わす請求項５または６に記載の神経反応システム。
【請求項８】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した比、角度及び領域を表わす請求項５、６または７に記載の神経反応システム。
【請求項９】
各セグメントのバイオマーカ・データを状況のためのフィンガープリント・データと比較し、前記フィンガープリント・データ及びバイオマーカ・データ間の偏差測定値を記録する診断器具を含む請求項１乃至８のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１０】
偏差を記録することは、偏差を合計することを含み、診断器具は合計をバイオマーカのためのフィンガープリント・データと比較する請求項９に記載の神経反応システム。
【請求項１１】
バイオマーカは、背景位相及び反応信号の加速または減速間の比較を表わす請求項１に記載の神経反応システム。
【請求項１２】
人を複数の傾斜シーケンスに従属させるための傾斜椅子と、人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極と、各傾斜シーケンスに応答して生成された傾斜反応信号を記録するための増幅器回路とを含む請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１３】
傾斜シーケンスは、上方／下方、前方／後方、同側、反対側、及び回転を含む請求項１２に記載の神経反応システム。
【請求項１４】
上方／下方及び回転シーケンスは、患者が直立したシーケンスと、人がうつぶせになったシーケンスとを含む請求項１３に記載の神経反応システム。
【請求項１５】
電極は、左耳及び右耳に対する各傾斜シーケンスに応答して生成される傾斜反応信号を記録するために、人の各耳に接続される請求項１４に記載の神経反応システム。
【請求項１６】
バイオマーカ・データは、人が神経学的な疾患及び／または神経変性的な病気である少なくとも１つの状態を有するか否かを示す請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１７】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、メニエール病、パーキンソン病、精神分裂病、うつ病、双極性の情動障害、アルツハイマー、痴呆、注意不足及び多動性疾患、多発性硬化症、ハンティングトン舞踏病、及びクロイツフェルト・ヤコブ病の１つを含む請求項１６に記載の神経反応システム。
【請求項１８】
バイオマーカ・データは、薬剤及び／または身体的治療の管理から生じる効果を示す請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項１９】
バイオマーカ・データは、同様の症状を有する状態間の診断を区別するために用いられる請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の神経反応システム。
【請求項２０】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、及びメニエール病である請求項１９に記載の神経反応システム。
【請求項２１】
状態は、臨床的うつ病及び双極性の情動障害のうつ段階である請求項１９に記載の神経反応システム。
【請求項２２】
人から得られた複数の傾斜反応信号を受信し、複数のフィルタを用いてフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた反応信号を時間セグメントにセグメント化する段階と、
各セグメントごとに複数のバイオマーカを表わすバイオマーカ・データを得て生成するために時間セグメントの各々を処理する段階と、
を含む神経反応方法。
【請求項２３】
傾斜反応信号は、傾斜椅子において複数の傾斜シーケンスを受ける人の少なくとも一方の耳に接続された少なくとも１つの電極から得られる請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項２４】
フィルタは、実質的にすべての周波数を通すためのノッチ・フィルタと、第１の高域通過フィルタと、第２の高域通過フィルタとの少なくとも１つを含む請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項２５】
第１のフィルタのための遮断周波数は約５Ｈｚであり、第２のフィルタのための遮断周波数は約１２０Ｈｚである請求項２４に記載の神経反応方法。
【請求項２６】
前記処理は、各セグメントごとにＳｐ／Ａｐフィールド電位曲線を表わす曲線データを生成する請求項２２乃至２５のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項２７】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した定数及び関係を表わす請求項２６に記載の神経反応方法。
【請求項２８】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、スパイク率、及びフィールド電位曲線の時間及び電圧測定を表わす請求項２６または２７に記載の神経反応方法。
【請求項２９】
バイオマーカ・データは、曲線データを用いて決定され、バイオマーカは、フィールド電位曲線と関連した比、角度及び領域を表わす請求項２６、２７または２８に記載の神経反応方法。
【請求項３０】
各セグメントのバイオマーカ・データを状態のためのフィンガープリント・データと比較する段階と、前記フィンガープリント・データ及びバイオマーカ・データ間の偏差測定値を記録する段階とを含む請求項２２乃至２９のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３１】
偏差を記録する段階は、偏差を加算する段階を含み、加算は、前記人が前記状態を有するか否かを決定するために、バイオマーカのためのフィンガープリント・データと比較される請求項３０に記載の神経反応方法。
【請求項３２】
バイオマーカは、背景状態と、反応信号の加速または減速段階との間の比較を表わす請求項２２に記載の神経反応方法。
【請求項３３】
傾斜シーケンスは、上方／下方、前方／後方、同側、反対側、及び回転の少なくとも１つを含む請求項２２乃至３２のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３４】
上方／下方及び回転シーケンスは、人が直立したシーケンス及び人がうつぶせになったシーケンスを含む請求項３３に記載の神経反応方法。
【請求項３５】
左耳及び右耳のための各傾斜シーケンスに応答して生成される傾斜反応信号を記録するために人の各耳に電極を接続する段階を含む請求項３４に記載の神経反応方法。
【請求項３６】
バイオマーカ・データは、人が神経学的な疾患及び／または神経変性的な病気である少なくとも１つの状態を有するか否かを示す請求項２２乃至３５のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３７】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、メニエール病、パーキンソン病、精神分裂病、うつ病、双極性の情動障害、アルツハイマー、痴呆、注意不足及び多動性疾患、多発性硬化症、ハンティングトン舞踏病、及びクロイツフェルト・ヤコブ病の１つを含む請求項３６に記載の神経反応方法。
【請求項３８】
バイオマーカ・データは、薬剤及び／または身体的治療の管理から生じる効果を示す請求項２２乃至３７のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項３９】
バイオマーカ・データは、同様の症状を有する状態間の診断を区別するために用いられる請求項２２乃至３８のいずれか１項に記載の神経反応方法。
【請求項４０】
状態は、良性発作性頭位めまい症（ＢＰＰＶ）、及びメニエール病である請求項３９に記載の神経反応方法。
【請求項４１】
状態は、臨床的うつ病及び双極性の情動障害のうつ段階である請求項３９に記載の神経反応方法。
【請求項４２】
各傾斜反応信号の動的段階を表わすバイオマーカ・データを得るために人から得られる傾斜反応信号の時間セグメントを処理するための神経反応プロセッサと、
前記人が神経学的状態を有しているか否かを決定するために、バイオマーカ・データを処理するための診断器具と、
を含む神経反応システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公表番号】特表２０１０−５３０２５４（Ｐ２０１０−５３０２５４Ａ）
【公表日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５０９６３１（Ｐ２０１０−５０９６３１）
【出願日】平成２０年５月３０日（２００８．５．３０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＡＵ２００８／０００７７８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１４４８４０
【国際公開日】平成２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ウィンドウズ
２．リナックス
【出願人】（５９４２０２５２３）モナシュ ユニバーシティ (10)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年５月３０日（２００８．５．３０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＡＵ２００８／０００７７８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１４４８４０
【国際公開日】平成２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ウィンドウズ
２．リナックス
【出願人】（５９４２０２５２３）モナシュ ユニバーシティ (10)
【Ｆターム（参考）】
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