大動脈内バルーンポンプの膨張タイミングおよび収縮タイミングを全自動化するために、システムに固有のいくらかの遅延が考慮されなければならない。これらの遅延を計算するためのプロセスは、公称膨張コマンド時間（１０４）を決定することと、実際の膨張時間を得るために公称膨張コマンド時間にディザ時間期間（１０８）を加算することと、そして収縮コマンド時間を決定することとを含んでいる。膨張／収縮サイクルは、それから処理され、そこでは、大動脈内バルーンポンプが、実際の膨張コマンド時間にて膨張され、そして収縮コマンド時間にて収縮される。膨張／収縮サイクルの間に血圧データが患者から収集され（１１６）、そしてその後に大動脈内バルーンを膨張させる効果が血圧波形上に実現される実現時間を決定すべく分析される。これから、実際の膨張コマンド時間と実現時間との間の全遅延時間が決定され得る。

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（i）被験者に認知タスクの群を提示する段階；（ii）認知タスクの群の提示の間に、被験者からの脳応答シグナルを検出する段階；（iii）脳応答シグナルからSSVEP振幅、位相、および/またはコヒーレンス応答を計算する段階；および（iv）既定タスクに対する被験者の適性を査定するために、SSVEP応答を、既定タスクに対する高いおよび/または低い適性をともなう個人から獲得された公知のSSVEP応答と比較する段階を含む、既定タスクに対する被験者の認知適性を査定する方法。

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【課題】
【解決手段】 緑内障の疑似患者と患者の視覚機能を自動的、電気生理学的に査定するシステム及び方法であり、患者に与えられる周期的な刺激に応じて測定された視覚的に喚起された電位を用いる。この方法は、患者の情報をコンピュータに入力し、患者に対して視覚的な刺激を開始し、患者の頭蓋に取り付けた一又はそれ以上の電極から得た複数の視覚的に喚起された電位信号を記録し、この視覚的に喚起された電位信号に関するデジタル化されたデータを保存して処理を行い、このデータに基づいて緑内障の可能性が高いか低いかを決定する。 （もっと読む）

標本心拍律動信号の頻度を推定し、律動の分類を行う。受信信号は、標本抽出され、連続した湾曲に変換される。連続湾曲におけるローブは、一連の標本信号における特性点に対応する。特性点は、連続湾曲におけるローブのある時間に基づいて、さらに、実施形態の１つでは、ローブのその時間における信号の振幅に基づいて選択される。一連の標本信号の頻度は、一連の特性点の関数を自己相関することによって推定される。実施形態の１つでは、関数は時間差関数である。律動は、心室信号から導き出された特性点に対する心房信号から導き出された特性点の時間的近接性を作図することによって分類される。図の領域は、ある特定の律動に関連しており、データのグループ化は、分類に対応する。
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本発明は、植込み式心調律装置に使用する検出構造を対象とする。本発明の検出構造は、不整脈を識別する方法及び装置を提供する。しかも、同定される不整脈の発生源の高い特異性を利用することで、検出構造は、装置治療に適切な律動と、そうでない律動とをより良好に識別することができる。
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