使用脑电图(eeg)测量来分析和评估抑郁和其他情绪紊乱的系统和方法

专利名称：使用脑电图(eeg)测量来分析和评估抑郁和其他情绪紊乱的系统和方法
技术领域：
本发明涉及分析抑郁的系统和方法，尤其涉及使用脑电图测量来 分析和评估个体内的抑郁和其他情绪紊乱的系统和方法。
背景技术：
根据美国联邦卫生与公共事业部(USHHS) 2002年度美国心理 卫生报告，在一年中(一个特定年份中)大约3.7%的5至17岁青少 年将被诊断为患有抑郁。这意味着，如果平均每位患者做一次扫描，
每年将有大约二百二十万人次的儿童/青少年进行扫描，从而形成每年 大约四亿四千万美元的市场。根据国家心理卫生协会(NIMH)，每年 有9.5。/。的人口承受一次或多次躁郁症，而女性经历抑郁的次数两倍 于男性。在美国，这意味着，如果平均每位患者做一次扫描，每年将 有大约二千八百一十万人次进行扫描，从而形成每年大约五十六亿二
千万美元的市场。诊断可能仅需一次扫描，跟踪治疗可能需要多次扫描。
定量脑电图学(qEEG)已经被一些保健职业者用于分析和诊断 某些精神病理学情形。例如，已经有文献报告了将近100例研究，其 对与情绪和相关精神病理学相联系的qEEG(见Allen & Kline， 2004; Coan&Allen, 2004)。在一些此类研究中，已经观测到左右前额qEEG
测试的不对称与已经证实患有抑郁症或者存在抑郁症风险的个体有
关。对qEEG测试不对称的分析可以利用快速傅立叶变换来执行，其 可以提供人工处理后的所有数据组(epochs)的平均结果。通过使用 包括对各独立数据组进行快速傅立叶变化然后确定左侧优势不对称 或右侧优势不对称的时间百分比的分析，至少两个研究在实验群体中 ，见观'J到了更大的统计差异(见Baehr， Rosenfeld， Baehr， & Earnest, 1998; Baehr, Rosenfeld, Miller, & Baehr, 2004)。
定量脑电图学(qEEG)还被另一些保健职业者或人员用于其他 类型的监控，例如监控对患者的麻醉效果。例如，使用判定式分析来 分析qEEG测试可以提供一个称为"整合(cordance)"的判定式变量。 此类分析还可以用来研究脑损伤并判断患者的痴呆。
前额阿尔法(alpha) qEEG不对称技术已经被保健职业者或研究 人员广泛用于研究躁郁症。保健职业者已经使用传统技术通过计算不 对称，例如两个半球的功率值之间的简单算术差值，来鉴别抑郁。一 种技术，例如神经反馈、生物反馈或神经治疗，将qEEG不对称用作 一个指示变量来治疗抑郁。这一技术对左右半球的功率变量做简单的 减法。其他类似技术检测左右半球前额区域的功率值之间的算术差 值，该功率值差值通过对包含的所有数据组的快速傅立叶变换在组合 集合上耳又平均值来确定。左右半球前额区域(frontal region)的功率 值可能存在大幅的可变性。在以前的技术中，这种可变性中的有价值 信息可能在均值处理中丧失，如果不解释该可变性，从平均值中得到 的有价值信息可能会减少。各种文献中使用这些传统技术的荟萃分析 (meta-analysis )可以产生大约为0.6的有效尺度，其评估的分类精确 度约为60%。亦即，使用这些传统技术来鉴定和诊断抑郁的准确率大 约为60%。
一种传统技术使用判别式分析和簇分析来诊断抑郁。该技术可以 要求特定qEEG变量的判别式分析，包括绝对功率、相对功率、相关
来使用这些qEEG变量，这将损失可变性中的有价值信息。
qEEG测量的单独记录可以被用于分析或调查不对称性。 一些研 究已经使用重复测量设计结合相对简单的方法来分离相对稳定的 qEEG成分。该静态方法包括重复测量的基本平均技术，并可以给不 对称qEEG测量和结果的调查和分析带来改进的精度。见于 (Davidson, 1998 )
一种数学方法可以将qEEG测量分离成静态成分和动态成分。以 前该技术的应用限制于qEEG和遗传学的研究，其证实了此类分析在 确定qEEG的稳定、遗传成分的有效性。在对异卵双胞胎、同卵双胞 胎、直系家庭成员和一般人群的研究中使用该技术，个体间的遗传相 似性已经与qEEG数据的稳定成分的频谱图案相似性联系在一起 (Stassen, Lykken, Propping, &Bomben, 1998 )。
因此，需要使用脑电图学测量来分析和评估个体抑郁的系统和方 法。还需要使用脑电图学测量来分析和评估个体情绪紊乱的系统和方 法。
还需要使用脑电图学测量来分析和评估个体两极紊乱的系统和 方法。
还需要使用脑电图学测量来分析和评估个体的具有至少一个遗 传有关成分的紊乱的系统和方法。

发明内容
根据本发明的不同方面和实施方式的系统和方法，目的在于解决 这些问题的部分或全部以及它们的组合。为实现这一目的，本发明提 供了至少一种使用脑电图学测量来分析和评估个体抑郁的系统和方 法。本发明的具体实施方式
不限于抑郁，还包括其他情绪紊乱，例如 两极紊乱，以及其他具有至少一个与遗传有关的成分的紊乱。
本发明的实施方式可以结合多种方法来解释个体qEEG数据组的 可变性。本发明的实施方式还可以结合多种方法来捕获与个体EEG 数据组的可变性有关的信息，其可以通过荟萃分析方法来测量，在应 用EEG来评估情绪紊乱时具有非常重要的价值。本发明的实施方式
可以保留EEG数据的可变性中相对重要的信息，而在传统技术中这 些信息可能会丢失、被丟弃或者不被使用。不对称值可以由静态和动 态qEEG成分获得。例如，静态成分("静态频谱不对称")可以被应 用于抑郁个体的评估。从动态成分("动态频谱不对称")中推导出来 的不对称值可以被应用于跟踪在有治疗和无治疗的情况下抑郁个体 的症候随时间的改变。传统技术并不区别或分离qEEG的静态和动态 成分。使用荟萃分析外推法，据估计，本发明的实施方式可以产生大 约2.6的有效尺度，鉴定精确度大约为90%。现有传统技术的大约60% 的精确度是不足以用于临床应用的，本发明的某些实施方式的大约 9 0 %的精确度可以符合诊断标准。
本发明的一个具体实施方式
是一种方法，其包括收集重复的基线 qEEG测量，至少部分地基于频谱图案数学方法来分析静态和动态 qEEG成分中的不对称的各个单个数据组。可以通过消除人为产物、 再分数据组，以及在各单独数据组上执行快速傅立叶变换来获取 qEEG数据组中每一电极点的频谱图案。从各个频i普集中可以产生可 变性区块(plot),在可变性区块中每个距离和频率点集可以定义频率 图案的一个特征向量。在一个例子中， 一个qEEG数据的静态成分可 以作为每个电极的频谱图案集合的交集来计算。在另一个例子中，一 个特定单频谱图案的动态成分可以被确定为移除整个静态成分后频 谱图案的剩余部分。
从静态成分中得到的不对称值可以被应用于具有抑郁或其他相 关情绪精神病理学的个体的评估。从动态成分中得到的不对称值可以 被应用于跟踪在有治疗和无治疗的情况下抑郁个体的症候随时间的 改变。
根据本发明的系统、方法和装置的实施方式可以执行以下功能中 部分或全部(1)重复qEEG测量和分析，(2)对各单独数据组进行 快速傅立叶分析，(3)分离静态和动态qEEG成分，(4)至少部分地 基于频谱图案分析来计算静态和动态不对称变量，以及(5)将静态 变量和动态变量分别应用于紊乱风险和紊乱跟踪。例如，在一个实施
例中，上述功能和技术的组合可以被用于分析和诊断患者的抑郁。
本发明的一个实施方式包括一种用于分析和评估一个人的情绪
紊乱的方法。该方法包括步骤接收与此人相关的多个脑电图学数据。 此外，该方法还包括步骤确定所述多个脑电图学数据中的一部分的 至少一个静态成分。此外，该方法包括确定所述多个脑电图学数据中 的所述部分的所述静态成分的静态不对称。此外，该方法还包括步骤 至少部分地基于所述多个脑电图学数据中的各部分的静态成分的静
根据本发明的一个实施方式的一个方面，该方法可以包括步骤 确定所述多个脑电图学数据的一部分的至少一个动态成分。该方法还 可以包括步骤确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态成 分的动态不对称。另外，该方法还可以包括步骤至少部分地基于所 述多个脑电图学数据的各部分的动态成分的动态不对称来确定用于 预报和评估对情绪紊乱的治疗反应的标识。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述多 个脑电图学数据的所述部分的至少一个静态成分的步骤中可以包括 确定一个静态频谱图案。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述多 个脑电图学数据的所述部分的动态成分的动态不对称的步骤中可以 包括确定一个动态频谱图案。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述多 个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分的静态不对称的步骤中 可以包括从原始左、右静态频谱图案中移除左、右频谱图案的交集。
才艮据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述多
包括从原始左、右动态频谱图案中移除左、右动态频谱图案的交集。 根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述多 个脑电图学数据中的所述部分的所述静态成分的静态不对称的步骤 中还可以包括确定右侧和左侧静态成分的最大功率和最小功率的平
均值。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定所述脑
电图学数据的所述动态成分的动态不对称的步骤中包括确定右侧和 左侧动态成分的最大功率和最小功率的平均值。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，该方法中，所述情绪紊 乱包括以下各项中的至少一项抑郁、两极紊乱、具有至少一个遗传 有关成分的紊乱。
另一个实施方式包括一种使用脑电图学数据来分析和评估人的 情绪紊乱的方法。该方法包括步骤收集此人的脑电图学数据。另外， 该方法还包括确定与所述脑电图学数据中的至少部分相关联的静态 成分。此外，该方法包括确定与所述脑电图学数据中的至少部分相 关联的动态成分。此外，该方法包括确定^争态成分或动态成分中的 不对称。此外，该方法包括至少部分地基于静态成分或动态成分中的 不对称来评估与情绪紊乱相关联的特征。
才艮据本发明的一个实施方式的一个方面，该方法可以包4舌确定 左侧频谱图案。另外，该方法可以包括至少部分地基于脑电图学数 据来确定右侧频谱图案，此外，该方法可以包括移除左侧频谱图案 和右侧频谱图案的交集部分以获得整体不对称频谱图案。
才艮据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定静态成 分或动态成分中的不对称的步骤中，还包括评估左侧频谱图案和右 侧频谱图案的交集部分对左侧频谱图案和右侧频谱图案的合并的比 率。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定静态成 分或动态成分中的不对称的步骤中，包括执行学习型算法来定义一 个或多个加权因子，以探知与脑电图学数据相关联的各频带的相似性。
才艮据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定静态成 分或动态成分中的不对称的步骤中，包括确定患者的左侧与右侧相 比占优势或不占优势的时间百分比；并比较患者的左侧与右侧相比占优势或不占优势的时间百分比。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法的确定静态成 分或动态成分中的不对称的步骤中，包括使用至少一个向量来得到
各前额区域各自的能量；比较各前额区域各自的能量。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该方法中，其特征包
括以下各项中的至少一项具有情绪紊乱的风险，或者情绪紊乱的症候。
本发明的另一个实施方式包括一种用于使用脑电图学数据来分 析和评估人的情绪紊乱的方法。该方法包括收集此人的脑电图学数 据。另外，该方法还包括确定与所述脑电图学数据中的至少部分相 关联的静态成分。此外，该方法包括确定所述静态成分中的不对称。 此外，该方法还包括至少部分地基于所述静态成分的所述不对称来 评估与情绪紊乱相关联的特征。
本发明的另一个实施方式包括一种用于使用脑电图学数据来分 析和评估人的情绪紊乱的方法。该方法包括收集此人的脑电图学数 据。另外，该方法还包括确定与所述脑电图学数据中的至少部分相 关联的动态成分。此外，该方法还包括确定所述动态成分中的不对 称。此外，该方法还包括至少部分地基于所述动态成分的所述不对 称来评估与情绪紊乱相关联的特征。
本发明的另 一 个实施方式包括 一 种用于分析和评估人的情绪紊 乱的系统。该系统包括 一个数据收集模块和一个报告生成模块。所 述数据收集模块用于接收与此人有关的多个脑电图学数据。所述报告 生成模块用于为多个脑电图学数据中的 一 部分确定至少 一 个静态成 分，还用于确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分中 的静态不对称。所述报告生成模块还用于至少部分地基于多个脑电图 学数据的各部分的静态成分中的静态不对称来输出一个关于此人是 否存在情绪紊乱的风险的标识。
根据本发明的一个实施方式的另一方面，在该系统中，所述报告 生成模块还用于确定所述多个脑电图学数据中的 一 部分的至少 一 个
动态成分。所述报告生成模块还用于确定所述多个脑电图学数据的 所述部分的所述动态成分中的动态不对称。另外，所述报告生成模块 还用于至少部分地基于所述脑电图学数据的各部分的动态成分中的 动态不对称来输出一个预报情绪紊乱的治疗反应的标识。此外，所述 报告生成模块还用于至少部分地基于所述脑电图学数据的各部分的 动态成分中的动态不对称来输出 一个评估情绪紊乱的治疗的标识。
因此，根据本发明的各个实施方式的各种系统和方法可以包括 (1 )使用脑电图学测量来分析和评估个体抑郁的系统和方法； (2 )使用脑电图学测量来分析和评估个体情绪紊乱的系统和方
法；
(3 )使用脑电图学测量来分析和评估个体两极紊乱的系统和方
法；
(4 )使用脑电图学测量来分析和评估个体的具有至少 一个遗传 有关成分的紊乱的系统和方法；
(5) —种系统和方法，用于提供使用qEEG程序来评估情绪精 神病理学的状态和特性的改进的、定量的、非侵入的方法；
(6) —种系统和方法，用于提供一种qEEG程序，以使得从业 者能够使用无偏的、精确的方法来测验情绪精神病理学；以及
(7) —种系统和方法，用于提供一种qEEG程序，以使得从业 者能够使用无偏的、精确的方法来预报和跟踪情绪精神病理学的治疗 反应、药物治疗反应和时间过程。
参考本文件的以下部分，根据本发明的各种实施方式的其他系统 和方法将更加显而易见。


图1为根据本发明的一个实施方式的一种实例方法的流程图； 图2为根据本发明的 一 个实施方式的另 一 种实例方法的流程图； 图3为根据本发明的一个实施方式的另一种实例方法的流程图； 图4为根据本发明的一个实施方式的另一种实例方法的流程图5为根据本发明的一个实施方式的另一种实例方法的流程图； 图6为根据本发明的一个实施方式的一个实例系统； 图7为根据本发明的 一 个实施方式得到的包括数据分析结果的报 告的示例。
具体实施例方式
本发明涉及使用脑电图学测量来分析和评估个体抑郁的系统和 方法。本发明的一个实施方式涉及用于分析和评估抑郁的系统和方 法。另一个实施方式涉及用于分析和评估情绪紊乱的系统和方法。另 一个实施方式涉及用于分析和评估两极紊乱的系统和方法。另 一 个实 施方式涉及用于分析和评估具有至少一个遗传有关成分的紊乱的系 纟克禾口方法。
在更详细地描述具体实施方式
的附图和实施例之前，将在下面澄 清本文中用到的几个术语。通读本文将有助于更好更完整地理解这几 个术语
"QEEG数据(QEEG DATA )":任何通过使用包括但不限于脑电 图学的设备或方法从 一 个患者处收集到的数据，等等。
"指示(INDICATOR)": —个鉴别健康或病理条件的特别方面的 特征。 一个指示，也称为一个"指示变量"，其提供或与研究或其他数 据合并后提供生物学测量的前后关系，并便利了对特定条件下的生物 学测量的解释。典型地，经研究、检验和测试，指示是一种条件的一 个特别方面的通常可靠、可重复或在统计上重要的特征。
"健康状况(HEALTH CONDITION)":患者的身体或精神状况， 包括但不限于健康或欠健康状态，慢性或急性状态，包括健康或 欠健康状态， 一种或多种紊乱、综合症、疾病、感染、出生缺陷、事 故后遗症或者病理学相关的问题或病痛。
"数据组(EPOCH )": —个原始数据文件如在一段时间内收集的 一个脑电图学数据文件中任意的单个或多个数据。 一个原始数据文件 可以被分解成一 系列的数据组。每个数据组可以包含任意时间段内任 意数量通道中的原始生物活动的信息，例如原始脑电图学多通道活动。
"人为产物(ARTIFACT)":原始数据文件如原始脑电图学数据 文件中的部分或所有信号或活动，其可以被专家或其他本领域技术人 员认为是因为特定患者或者受试者(subject)的身体的某些部分的移 动和/或与患者或受试者有关的任何环境源的某些部分的移动引起的。 引起人为产物的原因包括但不限于心脏电活动(EKG)、眼球运动 (EOG)、肌肉紧张(EMG)以及呼吸。在某些实施方式中，人为产 物可能经常在时域和/或频域与受关注的生理学信号交迭。
"ARTIFACTING，， 一种可以被人或者一个计算机可执行指令集 例如一 个计算机程序执行的过程或方法，其涉及扫描 一个包括人为产 物的特定数据组的某些或所有部分，如果人为现象存在，可以相应地 将任意特定数据组的某些或所有部分标记为"包含"或"删除"。
本发明的实施方式可以基于这样一个共识，即具有抑郁、情绪紊 乱或者其他具有至少一个遗传有关成分的紊乱的人典型地具有行为 机能的基线水平，而行为表现的间歇的、剧烈的水平线叠加在该基线 的顶部之上。本发明的实施方式还可以基于这样的共识，即qEEG数 据或测量可以被分离成信息的基线集合，而剧烈的qEEG特征叠加在 该基线之上，换言之，qEEG数据或测量的静态(基线)和动态(叠 加)成分。
本发明的实施方式可以分离一个患者的qEEG数据或测量的静态 和动态成分，并应用该静态成分来鉴别特定紊乱或特定紊乱的风险的 基线存在。本发明的实施方式可以使用动态qEEG成分来跟踪，随着 时间的流逝，患者的^f亍为表现的剧烈水平，其可以应用于例如特定紊 乱的药物治疗反应、治疗反应和时间过程。
在一个实施方式中，从一个患者或者受试者处可以得到至少两段 qEEG数据测量，该实施方式在某些情况下转化为对该患者或者受试 者的超过一次临床观察。在某些实施方式中，从患者或受试者的一次 临床观察的 一段qEEG数据测量中可以得到适当的qEEG数据测量。
在这样的实施方式中，在单独一段数据具有足够大的数据集合(data set)的情况下，使用这里描述的频谱图案技术确定qEEG数据测量的 可变性是可能的。在某些情况下，使用单独一段数据的qEEG数据测 量的合理性可以通过临床研究中收集和分析重复的测量确认数据得 到验证。
本发明的实施方式可以测量或确定 一 个qEEG数据测量集中的不 对称。不对称可以被定义为两个数据测量集合的差别。不对称可以通 过使用以下方法中的部分或全部来测量或确定
在一种方法中，可以从一个左右电极图案集合中计算出频谱不对 称。例如，左电极频谱图案和右电极频谱图案的交叉数据可以从各原 始图案中移除。各图案的剩余数据产生两个数据集合或图案集合间的 频谱不对称。频谱图案间的相似性的分析可以通过使用各集合的交集 与并集的比率来执行。在一个实施例中，可以通过使用一个学习型最 优化算法或另一类似技术来在各频带的相似性的贡献的总和中定义 一个或多个加权因子从而计算出整体相似性。
在另一种方法中，特征向量可以被用于推导alpha频段的标准前 额功率和静态、动态成分的不对称qEEG数据值。
在另一种方法中，左右优势不对称的时间百分比可以通过分别使 用静态、动态qEEG成分计算出来。
通过使用与确定不对称有关的各方法中的部分或全部，可以将从 静态成分("静态频谱不对称")中导出的不对称值用于抑郁个体的评 估和诊断。还可将从动态成分("动态频谱不对称")中导出的不对称 值用于在有治疗和无治疗的情况下预报和跟踪抑郁个体的症候随时 间的改变。
图1示出了使用qEEG测量来分析和评估个体抑郁的方法的一个 具体实施例。该示例方法100不限应用于抑郁，还可以用于其他情 绪紊乱，例如两极紊乱和其他具有至少一个遗传有关成分的紊乱。 该示例方法100可以由例如图6中的602这样的系统来执行。
图1中的方法100开始于块102。在块102中，接收一个与受试 者或患者有关的EEG信号。也就是说，与受试者或患者有关的qEEG 数据测量被一个如图6中的602的系统所接收。举例来说，通过使用 qEEG数据收集设备、系统或技术和国际10-20电极布置系统，多个 电极点可以被定位于患者的身体，例如患者的头部。以下参考图6对 一种与可以接收qEEG数据测量的电极有关的适当系统描述如下。患 者身体的区域，例如头部，可以用合适的qEEG准备清洁器和酒精来 清理。例如，患者可以带上一个伸展合成弹力纤维(Lycra )帽，该 帽可以被调节以使得合适的电极位于上面步骤中的电极点。 一旦电极 帽布置好，可以使用注射器将导电凝胶在所选的点应用到患者的头 皮。然后，保健专家或从业者检查每一个电极点以保证从该点可以获 得精确的qEEG数据测量。
在一个实施方式中，qEEG测量既可以在受试者闭眼时收集也可 以在受试者睁眼时收集。例如，可以在受试者闭眼时进行大约20分 钟的qEEG测量数据收集(大约630个数据组)，并在受试者净眼时 进行大约10分钟的qEEG测量数据收集(大约315个数据组)。
块102之后为块104，在块104中，qEEG数据为获得人为产物 而数字化并屏幕显示。在一个实施方式中，qEEG数据可以被如图6 中602的系统所数字化并屏幕显示，这些qEEG数据可以被分析以鉴 别人为产物。在一个示例中，qEEG数据的受影响的数据组可以从受 关注的特定数据集合中被移除。在另一个实施方式中，在特定受试者 峥眼和闭眼时可以由该受试者处收集至少15个数据组的数据，其可 能是受人为产物影响最小的。在另一个实施方式中，在特定受试者闭 眼时可以由该受试者处收集至少45个数据组的数据。
块104之后为块106，在块106中处理数据组子集。例如，当从 一个特定患者处得到足够数量的相对独立于人为产物的qEEG数据的 数据组时，qEEG数据的一个或多个子集可以得到进一步处理。在该 实施方式中，在块108和110中，为每个单独的^t据组，来自每个所 包含的成对电极点(例如，F3和F4， CZ作为参考)的qEEG数据可 以在逐数据组的基础上通过使用快速傅立叶变换被转换到频域。对于
每个频率间隔(由数据的频率分辨率定义)，通过使用来自所有转换 后的数据组的数据，该技术可以取得计算出的功率值的整体最大值和 整体最小值。如该实施方式所示，来自转换后的数据组的每个数据集 合可以被用于产生一个或多个频谱图案。在其他实施方式中，可以使 用快速傅立叶变换或其他技术来对更少或更多数量的数据集合进行 处理以产生一个或多个频谱图案。
块108或100之后为块112，在块112中至少部分地基于qEEG
数据来产生频谱图案。 一个频谱图案可以被定义为包含在最大和最小 功率点集间的区域，并由特征向量来描述，每个频率间隔， 一个特征
向量，特征向量由例如频率间隔、最大功率、最小功率来定义。先于 频率间隔的信息可以包括患者、实验号以及数据分析所需要的任何附 加信息。使用频谱图案的数据分析方法可以由数学集合论得出，而且 某些或所有应用和后继方程式可以在有关项中定义。
此外，在该实施方式中，当已经为一个单独的受试者或患者得到 了两个或更多的频镨图案时，可以使用例如特征向量和数学集合论方 法来分离这些频谱图案的静态和动态部分。来自特定患者的每个频谱 图案可以被表示为其中；是该图案的索引变量，从1到n中取值， n是该患者频谱图案的总数。于是，频谱图案的静态成分可以被定义 为所有得到的频谱图案的交集，也就是在每个频率间隔由所有W)的 最大功率值中最小的一个和最小功率值中最大的一个所定义的区域。 在集合论符号中，该定义等同于^ = 其中"示示EEG数据的静
态成分，其本质上是一个频谱图案。每个频谱图案MO的动态成分可 以定义为该频谱图案与上述定义的静态成分的差别。再一次，使用集 合论符号，这等同于《=/7(0-"其中《表示第,'个频谱图案的动态成 分，p(/)和前面一样表示第/个频谱图案，^和前面一样表示静态成分。 为测量不对称和其他类型的分析，静态和动态成分可以作为独立的频 镨图案处理。在某些实施例中，该独特方法可以区分qEEG数据中的 状态和特性现象。
块110之后为判断块112,其中判断另一个试验或检测是否可用
或可能。换言之，是否可以从患者或者受试者处收集附加qEEG数据 并按需处理。如果另一个试验或检测可用或可能，"是，，分支可以流向 块102，并可以重复块102-110。因此，按照需要，可以从患者或受 试者处收集附加qEEG数据。在一个实施方式中，为一个受试者的 qEEG数据的重复测量分析可进行两次或更多次间隔数天或数周的观 测，观测时受试者闭眼。在此情况下，qEEG静态和动态成分之间的 分裂(split)可以更精确、更容易区分。在某些实施方式中，如果受 试者具有月经周期，可以避开黄体期间的qEEG数据收集。
回到判断块112，如果判断不存在另一个可用或可能的试验或检 测，"否"分支流到块114。在块114中，包括qEEG数据的EEG成分 可以被分离和分析。在该实施方式中，使用得自上述每一 (电极)点 的频谱图案，可以将这些频谱图案分离成静态和动态成分。例如， qEEG数据或测量可以被分离成信息基线集合和叠加于基线顶部之上 的剧烈的qEEG特征，换言之，qEEG数据可以被分离到静态(基线) 和动态(叠加)成分之间。
如该实施方式所示，图案间的静态和动态不对称可以被测得或确 定。为测得静态不对称，标为"静态"的分支可以从块114流到块116 和118。为测得动态不对称，标为"动态"的分支可以从块114流到块 120和122。
在块116和120中，分别计算或确定静态不对称和动态不对称。 例如，对每个频-潜图案(再次注意，在该示例方法中静态和动态成分 被认为是相互独立的频谱图案)，前面描述的频谱图案技术可以通过 交叉左右频谱图案来测得或确定不对称，而且该交集可以从各原始图 案中移除以用于数据分析。在图7中，700提供一个频谱图案的右静 态成分(F4)和左静态成分(F3)的交集的示例。使用集合论符号， 不对称可以定义为<formula>formula see original document page 19</formula>,其中P1(L)表示左侧不对称图 案，而P(L)和P(R)分别表示左侧频谱图案和右侧频谱图案。将该方程 式中的L和R交换可以定义右侧不对称。这两个结果，本身再次也是 频谱图案，在alpha频段如8-13Hz频段进行比较以测得或确定不对称。频谱图案技术允许两个或更多频谱图案之间的相似性比较，例如 在不同时间不同点从一个个体处取得的频谱图案，或者在一个群体的 两个个体之间比较。再一次地，可以使用集合论来计算相似性因子， 这里使用了集合论的符号。以附和n表示两个图案，定义两个图案间
的相似性为= j^j ，或者基于矢量到矢量的两图案交集对两图
l附U
案并集的比值。换言之，这是两图案共享的区域元素的数量与两图案 包含的区域元素的总数量的比值。于是可以定义总体相似性为
>y(m,") = 2>(ytK(m,"),其中w(/t)是第个频带的权重因子，满足所包含
的所有H直的w("的和为1。初始地，w("正比于i/h但学习最优化算 法或其他类似技术可以调整该初始权重。注意下标yt表示限制相似性 s'于第*个频带，对所有频带加权并求和以确定所分析的图案的总体 相似性因子。
使用上述对成对的左右侧电极的频谱成分的计算，可以分别计算 出各前额区域的功率。通过平均最大和最小功率，可以从各静态和动 态特征向量计算出功率，并应用于标准不对称公式(i -+ 其中 / 等于右侧电极功率，丄等于左侧电极功率。需要注意，不对称的相 似性公式可以应用于该技术，可以使用振幅值或功率值。为了符合之 前研究的惯例，alpha频带可以定义为变换数据的8-13Hz频带。需要 注意，alpha频带在保健领域还没有标准化，各种频带范围可以用于 类似效果。
成对的左右侧电极的逐点功率值可以用于对alpha频带(8-13HZ) 的每一个数据组计算不对称。如前所述，这个个体不对称值的集合可 以用于计算不对称的频镨图案，产生不对称的静态和动态成分的特征 向量。可以平均特征向量的最大值和最小值以产生静态和动态不对称 结果。另外， 一个数据组接一个数据组，不对称值可以分离到由静态 和动态特征向量的范围所定义的两个集合中。时间百分比是总时间的 百分比，其中(在逐个数据组的基础上)计算出的不对称大于零，为
不对称值的静态集合和动态集合计算该时间百分比。
总而言之，可以-中的不对称。
1 ) 频谱不对称可以通过从各原始图案中移除左右频谱图案的交
集(图3和图4)来计算。对图案的相似性的分析可以通过
使用集合的交集与集合的并集的比值来计算。
2) 特征向量可以用于在alpha频带推导标准前额功率和静态和 动态成分的EEG不对称值。
3) 左侧优势不对称和右侧优势不对称的时间可以通过将频谱图 案的静态和动态成分当作个体的频谱图案来计算。
另外，本发明的实施例可以确定以下与qEEG数据有关的指标变 量中的部分或全部
1)"静态频谱不对称"利用右侧静态成分与左侧静态成分的交
2) "动态频谱不对称"利用右侧动态成分与左侧动态成分的交集。
3) "静态能量"利用右侧或左侧静态成分的最大能量和最小能 量的平均值。
4) "动态能量"利用右侧或左侧动态成分的最大能量和最小能 量的平均值。
5 )静态频语不对称利用右侧和左侧静态成分应用于
(R-L)/(R + L)的最大能量和最小能量的平均值。
6 )动态频镨不对称利用右侧和左侧动态成分应用于(R-L)/(R + L)的最大能量和最小能量的平均值。
7) 静态频谦不对称利用(R-L)/(R + L)所计算出的不对称的频谱 图案分析。
8) 动态频谱不对称利用(R-L)/(R + L)所计算出的不对称的频谱 图案分析。
9) 左侧优势不对称和/或右侧优势不对称的百分比时间利用不
对称(R-L)/(R+1)大于零的时间点的比值。
10) 左侧优势不对称和/或右侧优势不对称"4争态百分比时间，，利 用不对称(/ -丄)/(; + 大于零的静态时间点的比值。
11) 左侧优势不对称和/或右侧优势不对称"动态百分比时间"利 用不对称(w - L)/(/ +丄)大于零的动态时间点的比值。
块116和120之后分別是块118和122。在块118中，可以做出
紊乱如抑郁的风险判断。亦即，基于与一个患者或受试者相关联的
qEEG数据的一个特别的集合的静态不对称，该患者或受试者具有特
殊紊乱的风险可以得到确定。例如，可以分析qEEG数据的一个特别
的集合的静态频谱不对称和至少一个指示变量。在其他实施方式中，
可以分析上述指示变量或其他qEEG数据有关的变量的任意组合。在
其他实施方式中，可以分析上述指示变量或其他qEEG数据有关的变
量或其他临床数据的任意组合。在任意情况下，从qEEG数据的静态
成分导出的不对称值可以用于评估一个患有抑郁或其他有关的情绪 精神病理学的个体，例如，判断一个特殊的个体是否存在抑郁的风险。
在块122中，可以至少部分地基于与一个患者或受试者有关的 qEEG数据的一个特殊的集合的动态不对称来跟踪一种特殊的紊乱及 其有关的治疗。例如，从qEEG数据的动态不对称成分中导出的不对 称值可以用于踪在有治疗和无治疗情况下 一 个个体的症候随时间 的变化，例如，跟踪一个特殊个体的抑郁，并预报、评估、判断任何 治疗的效果。
这样，在一个实施方式中如块118中所示，静态不对称值可以被 与一个或多个数据库中的一个或多个预先存储的值或其他数据和/或 从临床研究中导出的截止(cutoffs)进行比较，所述临床研究可以将 不对称值与基线的存在或抑郁的统计风险联系起来。在另一个实施方 式中如块122中所示，动态不对称值可以被与一个或多个数据库中的
一个或多个预先存储的值或其他数据和/或从临床研究中导出的分界 点进行比较，所述临床研究可以跟踪在处理或治疗的情况下同时发生 的动态不对称的正常化和抑郁症候的衰减。
块120和124之后为模块126,方法100终止于模块126。根据 本发明的其他实施方式，其他示例性的方法可以包括更少或更多数量 的要素或步骤。
图2示出了根据本发明的一个实施例，使用EEG (脑电图学)或 qEEG测量来分析和评估一个个体的抑郁和其他情绪紊乱的方法的另 一个示例。所示方法200可以由例如图6中所示602这样的系统来4丸 行。示例方法200开始于模块202。
在块202中，接收与一个人相关联的多个脑电图学数据。例如， qEEG数据可以经由如图6中618这样的客户设备或如图6中628这 样的生物学数据收集器接收自如图6中614这样的患者。本发明的其 他实施例可以如前面图1中所描述地收集与一个人相关联的脑电图学 数据。
块202之后为模块204,在块204中，确定与所述脑电图学数据 的一部分相关联的至少一个静态成分。例如，至少部分qEEG数据的 一个静态成分可以被如图6中608这样的报告生成模块、如图6中638 这样的处理器或与如图6中602这样的系统相关联的其他处理成分所 确定。本发明的其他实施方式可以如前面图1中所描述地确定与脑电 图学数据相关联的至少一个静态成分。
块204之后为块206,在块206中，确定所述脑电图学数据的所 述部分的静态成分的静态不对称。例如，静态不对称可以;波如图6中 608这样的报告生成模块、如图6中638这样的处理器或与如图6中 602这样的系统相关联的其他处理成分所确定。本发明的其他实施例 可以如前面图1中所描述地确定脑电图学数据的静态不对称。
块206之后为模块208,在模块208中，至少部分地基于所述脑 电图学数据的所述部分的所述静态不对称，确定一个用于指明此人是 否存在情绪紊乱的风险的指示。例如，可以由如图6中608这样的报
告生成模块、如图6中638这样的处理器或与如图6中602这样的系 统相关联的其他处理成分来确定一个指示。通过进一步的示例，取决 于如何为一个特定的人确定静态不对称，静态不对称的不同方面可用
于表征所述特定的人具有至少 一种如抑郁这样的情绪紊乱的程度、可 能性或风险。本发明的其他实施方式可以如图1中所描述地基于静态 不对称来确定总体风险。
块208之后为块210,在块210中，确定所述多个脑电图学数据 的一部分的至少一个动态成分。例如，与所述qEEG数据的至少部分 相关联的一个动态成分可以由如图6中608这样的报告生成模块、如 图6中638这样的处理器或与如图6中602这样的系统相关联的其他 处理成分来确定。本发明的其他实施方式可以如前面图1中所描述地 来确定与脑电图学数据相关联的至少一个动态成分。
块210之后为块212,在模块212中，确定所述脑电图学数据的 所述部分的动态成分的动态不对称。例如，动态不对称可以由如图6 中608这样的报告生成模块、如图6中638这样的处理器或与如图6 中602这样的系统相关联的其他处理成分来确定。本发明的其他实施 方式可以如图1中所描述地来确定脑电图学数据的动态不对称。
块212之后为块214,在块214中，至少部分地基于所述脑电图 学数据的所述部分的动态成分的动态不对称，来确定一个用于评估情 绪紊乱的治疗的指示。例如， 一个指示可以由如图6中608这样的报 告生成模块、如图6中638这样的处理器或与如图6中602这样的系 统相关联的其他处理成分所确定。通过进一步的示例，取决于如何为 一个特定的人确定动态不对称，动态不对称的不同方面可用于表征所 关心的如抑郁这样的情绪紊乱的特殊治疗。本发明的其他实施方式可 以如图1中所描述地来基于静态不对称来确定总体风险。
方法200终止于块214。根据本发明的方法的其他实施方式可以 包括更少或更多数量的要素或步骤。另外，其他实施方式可以包括与 方法200中的要素或步骤协力的其他要素或步骤。
图3示出了根据本发明的一个实施方式，使用EEG (脑电图学) 或qEEG测量来分析和评估一个个体的抑郁和其他情绪紊乱的方法的 另一个示例。所示方法300可以由如图6中602这样的系统来执行。 示例方法300开始于块302。
在块302中，收集与一个人相关联的脑电图学数据。例如，qEEG 数据可以由如图6中618这样的客户设备或如图6中628这样的生物 学数据收集器来从如图6中614这样的患者处接收。本发明的其他实 施方式可以如图1中所描述地来收集与一个人相关联的脑电图学数据。
块302之后为块304，在块304中，确定与所述脑电图学数据的 至少一部分相关联的一个静态成分。例如，至少部分所述qEEGf丈据 的一个静态成分可以由如图6中608这样的报告生成模块、如图6中 638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理成分所确 定。本发明的其他实施方式可以如前面图1中所描述地来确定与脑电 图学数据相关联的至少一个静态成分。
块304之后为块306，在块306中，确定与所述脑电图学数据的 至少一部分相关联的一个动态成分。例如，与至少部分所述qEEG凄t 据相关联的一个动态成分可以由如图6中608这样的报告生成模块、 如图6中638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理 成分所确定。本发明的其他实施方式可以如前面图1中所描述地来确 定与脑电图学数据相关联的至少一个动态成分。
块306之后为块308，在块308中，确定所述静态成分或动态成 分的不对称。例如，静态或动态不对称可以由如图6中608这样的才艮 告生成模块、如图6中638这样的处理器或与如图6中系统602相关 联的其他处理成分所确定。本发明的其他实施方式可以如前面图1中 所描述地来确定与脑电图学数据的静态或动态不对称。
块308之后为块310,在块310中，至少部分地基于所述静态成 分或动态成分的不对称，估计出与一种情绪紊乱相关联的一个特征。 例如，可以由如图6中608这样的报告生成模块、如图6中638这样 的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理成分来分析不对称 并估计出与一种情绪紊乱相关联的一个特征。在本发明的某些实施例 方式中，一个特征可以是与一种情绪紊乱如抑郁相关联的指示或指示 变量。在本发明的其他实施方式中， 一个特征可以是一个用于指明此
人是否存在一种情绪紊乱如抑郁的风险的指标。在本发明的其他实施 方式中， 一个特征可以是一种情绪紊乱如抑郁的特殊治疗的一个指示 或特性。
方法300终止于块310。 4艮据本发明的方法的其他实施方式可以 包括更少或更多数量的要素或步骤。另外，其他实施方式可以包括与 方法300中的要素或步骤协力的其他要素或步骤。
图4示出了根据本发明的一个实施方式，使用EEG (脑电图学) 或qEEG测量来分析和评估一个个体的抑郁和其他情绪紊乱的方法的 另一个示例。所示方法400可以由如图6中602这样的系统来才丸行。 示例方法400开始于块402。
在块402中，收集与一个人相关联的脑电图学数据。例如，qEEG 数据可以由如图6中618这样的客户设备或如图6中628这样的生物 学数据收集器来从如图6中614这样的患者处收集。本发明的其他实 施方式可以如图1中所描述地来收集与一个人相关联的脑电图学数 据。
块402之后为块404,在块404中，确定与所述脑电图学数据的 至少一部分相关联的一个静态成分。例如，至少部分所述qEEG数据 的一个静态成分可以由如图6中608这样的报告生成模块、如图6中 638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理成分所确 定。本发明的其他实施方式可以如图1中所描述地确定与脑电图学数 据相关联的至少一个静态成分。
块404之后为块406，在块406中，确定所述静态成分中的不对 称。例如，静态不对称可以由如图6中608这样的报告生成模块、如 图6中638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理成 分所确定。本发明的其他实施例可以如图1中所描述地来确定脑电图 学数据的静态不对称。
块406之后为块408,在块408中，至少部分地基于所述静态成 分的不对称，估计出与一种情绪紊乱相关联的一个特征。例如，可以 由如图6中608这样的报告生成模块、如图6中638这样的处理器或
与如图6中系统602相关联的其他处理成分来分析不对称并估计出与
一种情绪紊乱相关联的一个特征。在本发明的某些实施方式中， 一个 特征可以是与一种情绪紊乱如抑郁相关联的指示或指示变量。在本发
明的其他实施方式中， 一个特征可以是一个用于指明一个特定的人是 否存在 一种情绪紊乱如抑郁的风险的指标。
方法400终止于块408。才艮据本发明的方法的其他实施例可以包 括更少或更多数量的要素或步骤。另外，其他实施例可以包括与方法 400中的要素或步骤协力的其他要素或步骤。
图5示出了根据本发明的一个实施例，使用EEG (脑电图学)或 qEEG测量来分析和评估一个个体的抑郁和其他情绪紊乱的方法的另 一个示例。所示方法500可以由如图6中602这样的系统来扭J亍。示 例方法500开始于块502。
在块502中，收集与一个人相关联的脑电图学数据。例如，qEEG 数据可以由如图6中618这样的客户设备或如图6中628这样的生物 学数据收集器来从如图6中614这样的患者处收集。本发明的其他实 施例可以如图1中所描述地来收集与一个人相关联的脑电图学数据。
块502之后为块504，在块504中，确定与所述脑电图学数据的 至少一部分相关联的一个动态成分。例如，与至少部分所述qEEG数 据相关联的一个动态成分可以被如图6中608这样的报告生成模块、 如图6中638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理 成分所确定。本发明的其他实施例可以如图1中所描述地来确定与脑 电图学数据相关联的至少一个动态成分。
块504之后为块506，在块506中，确定所述动态成分中的不对 称。例如，动态不对称可以由如图6中608这样的报告生成模块、如 图6中638这样的处理器或与如图6中系统602相关联的其他处理成 分所确定。本发明的其他实施例可以如图1中所描述地来确定脑电图 学数据的动态不对称。
块506之后为块508,在块508中，至少部分地基于所述动态成 分的不对称，估计出与一种情绪紊乱的治疗相关联的一个特征。例如，
可以由如图6中608这样的报告生成模块、如图6中638这样的处理 器或与如图6中系统602相关联的其他处理成分来分析不对称并估计 出与一种情绪紊乱相关联的一个特征。在本发明的某些实施方式中， 一个特征可以是与一种情绪紊乱如抑郁相关联的指示或指示变量。在 本发明的其他实施例中， 一个特征可以是一种情绪紊乱如抑郁的 一种 特殊治疗的一个指标或特性。
方法500终止于块508。根据本发明的方法的其他实施例可以包 括更少或更多数量的要素或步骤。另外，其他实施例可以包括与方法 500中的要素或步骤协力的其他要素或步骤。
这里所揭露的方法仅为示例性的，根据本发明的实施例的其他方 法可以包括其他步骤、或比这里的方法更少或更多数量的步骤。
根据本发明的一个实施例的一个示例性系统如图6中602所示。 根据本发明的不同实施例，图6示出了系统602的示例性环境600。 图1至5中所示部分或全部方法可以通过使用图6中所示系统602来 执行。
所示环境600包括与系统602通信的网络604。依次地，系统602 包括一个或多个可操作的根据本发明的实施例的系统模块606、 607、 608、 610。系统冲莫块606、 607、 608、 610中均可以通过网络604或 通过一个局域网(LAN)这样的相关联网络612来相互通信。例如， 系统模块可以是一个数据收集模块606、 一个频率频谱/可靠性模块 607、 一个报告生成模块608、和一个研究分析模块610。数据收集模 块606和频i普/可靠性4莫块607可以通过Internet和一个604这样的网 络来与报告生成模块608通信，而研究分析模块610可以通过一个612 这样的LAN来与报告生成模块608通信。根据本发明的实施例，在 不同配置操作中可能存在其他系统模块。系统模块606、 607、 608、 610的配置与排列仅为示例性的，在根据本发明的其他实施例中，可 能存在系统模块的其他配置与排列。
系统模块606、 607、 608、 610中每一个可以由一个或多个基于 处理器的平台来主持，例如那些由Windows98、 WindowsNT/2000、
基于LINUX和/或基于UNIX的操作平台来执行的平台。另外，系统 模块606、 607、 608、 610中的每一个可以根据本发明来利用 一种或 多种如DB/C、 C、 C++、 UNIX Shell、结构化查询语言(SQL)等传 统程序语言来实现不同的方法、程序、子程序和计算机可执行指令， 包括系统功能、数据处理以及功能性成分之间的通信。系统模块606、 607、 608、 610中每一个及其功能将在下面依次描述。
数据收集模块606用于从一个用户如一个患者614、人或个体处 收集生物学数据。例如，生物学数据可以包括来自一个如614这样的 患者处的脑电图学或qEEG数据。数据收集模块606包括一个或多个 客户616、 618和/或与例如Internet这样的网络604进行通信的远程 设备。典型地，每一客户端616、 618是一个基于处理器的平台，例 如个人电脑、个人数字助理(PDA)、写字板、或其他适用于与网络 604通信的固定或移动到计算类型的设备。每一个客户端616、 618 可以包括一个各自的处理器620、 622，存储器624、 626或数据存储 设备，生物学数据收集器628,以及发射器/接收器630。根据本发明 的其他实施例，其他成分可以和数据收集模块606 —起纟皮使用。
生物学数据收集器628通过一个发射器/接收器630与至少 一个客 户端616、 618通信。所示实施例中，例如一个医学设备这样的生物 学数据收集器628从如患者624的用户处实时地获得或接收生物学数 据。发射器/接收器630将生物学数据收集器628或医学设备接收到的 生物学数据传送到客户618。然后，客户端618可以将该生物学数据 临时存储在存储器626或者由处理器622处理该数据，并通过网络604 将该数据传送到可靠性模块607和/或报告生成模块608。在其他实施 例中，生物学数据收集器628可以在本地存储并处理接收到的数据， 并通过网络604将该数据直接传达到可靠性模块607和/或报告生成模 块608。
例如，生物学数据收集器628可以是Lexicor医疗技术公司提供 的Lexicor数字脑皮层扫描定量脑电图学(QEEG)数据获取单元和电 极帽(合称为"DCS设备，，)。该类医疗设备和相关配置可以连接到一
个用户或患者的头部，启动之后，该医疗设备通过一个私有数字接口
和相关软件提供数字化的EEG数据，该私有数字接口和相关软件允 许以例如Lexicor文件格式这样的文件格式将数据在一个主机平台上 本地存储。在替代性实施例中，数据可以通过例如USB这样的其他 接口被实时地传送到例如服务器这样的主机平台。如有需要，存储的 EEG数据可以被上载到一个相关的服务器或客户。其他情况下，收集 或存储的数据可以被烧至或存储到例如CD-R光盘这样的数字格式并 被传送或转移到相关的服务器或客户。
需要注意的是，Lexicor文件格式可以是Lexicor医疗技术公司开 发的Lexicor原始EEG数据文件格式。这种特殊的文件格式具有一种 数据结构，适于存储24个通道的数字化EEG数据以帮助脱机数据分 析。尽管有不同的EEG数据存储格式存在，Lexicor文件格式可以适 用于处理这些或其他数据存储格式。例如，Lexicor文件格式包括64 个整数(integer)的全局报头以处理例如抽样率、前端DCS放大器增 益、软件版本、时间点总数这样的信息。另外，Lexicor文件格式可 以包括 一 个或多个原始数据的点或片段，原始数据包括用以处理注解 内容的256字节的文本序列和用以处理由一个DCS设备在一个特殊 获取周期为一个特殊时间点收集的原始数字化EEG数据的序列，以 及一个包含该特殊时间点的时间点序数和状态的局部报头。
生物学数据收集器628还可以包括但不限于血压监控器、体重 计、葡萄糖计、血氧计、肺活量计、凝结物计、验尿设备、验血设备、 体温计、二氧化碳检测计、心电图(EKG)、脑电图(EEG)，以及其 他可以通过RS-232端口或类似类型连接以输出数据的数字医疗设 备，以及其他提供与生物学或生理学官能相关联的数据的设备或方 法。从一个用户、患者或个体收集或接收到的生物学数据可以包括， 但不限于，血压、体重、血液成分检测、身体流体成分检测、体温、 心脏检测、脑波检测、以及其他与生物学或生理学官能相关联的检测。
发射器/接受器630典型地帮助生物学数据收集器628和客户端 618之间的数据传输。发射器/接受器630可以是独立设备或内置设备。
发射器/接受器630可以包括但不限于RS-232兼容设备、无线通信 设备、有线通信设备或适于传输生物学数据的任何其他设备或方法。 例如保健提供者632这样的用户可以依靠客户端616、 618与患 者614的接近，共用或独立使用客户端616、 618来与网络604互动 或通信。保健提供者632和/或患者614可以通过相同的或独立的客户 端616、 618来接收来自才艮告生成模块608的特殊指令。例如，为适 应特定的条件，报告生成模块608可能要求从保健提供者632特定的 生物学数据被从患者614处收集。适当的指令可以通过网络604到客 户端616传输到保健提供者632。然后，保健提供者632可以指示患 者614或协助患者614将生物学数据收集器628或医疗设备连接到患 者614。启动之后，生物学数据收集器628或者医疗设备可以通过网 络604或Internet将与患者614相关联的生物学数据传送到报告生成 模块608。如果需要，保健提供者632,和/或患者614,或其他用户 可以输入人口统计学数据或通过独立的客户端616、 618提供人口统 计学数据。
频率频傳/可靠性模块607可以用于从数据收集模块606处接收生 物学数据，并至少部分地基于某些或全部生物学数据来处理某些或全 部生物学数据以确定一个或多个可靠性指标。所示实施例中，频率频 谱/可靠性模块607可以是一组计算机可执行指令，例如一软件程序， 存储于像644这样的服务器上或存储于另 一与服务器通信并基于处理 器的平台上，例如客户设备。所示频率频谱/可靠性模块607可以与报 告生成模块608集成到一起。在另一实施例中，频率频谱/可靠性模块 607可以是具有相关联处理器的独立模块，例如装置或可靠性设备。 在另 一 实施例中，频率频谱/可靠性模块607可以是一合成的子系统， 用于相关联的站点和管理程序模块，例如642。如果需要，频率频谱/ 可靠性模块607可以生成不同的报告并提供给用户，例如保健提供者 632。
报告生成模块608用于接收、存储并处理来自患者614的生物学 数据用于后续检索和分析。报告生成模块608还用于基于收集到或接
收到的来自患者614的生物学数据以产生一个或多个数据判读工具。 报告生成模块608适于生成包括一个或多个数据判读工具的报告636 以协助例如保健提供者632这样的用户来处理并分析生物学数据。参 考图7详细描述一个示例的数据判读工具和报告。另外，报告生成模 块608适于执行相关联的站点和管理应用程序模块642或与之协力。
典型地，报告生成模块608是基于处理器的平台，例如服务器、 大型计算机、个人电脑、个人数字助理(PDA)。报告生成模块608 包括处理器638、存档数据库640、以及站点和管理应用程序才莫块642。 主持Internet站点646的独立的服务器644可以被连接在报告生成模 块608和网络604或Internet之间；或者通过网络604或Internet连接 于报告生成模块608和数据收集模块606。 一般地，独立的服务器644 是一基于处理器的平台，例如可以扭j亍站点和管理应用程序才莫块642 的服务器或计算机。在任何情况下，报告生成模块608通过网络604 或Internet而与数据收集模块606通信。本领域技术人员根据本发明 将认可这些模块及其执行的不同实施例。
在一个实施方式中，所述报告生成模块608和其它模块如606， 607, 610， 642中，可以包括计算机可执行指令集或一个相关联的计 算机程序。不同的计算机可执行指令集或计算机程序可以由一个或多 个关联的处理器处理，如638或其他计算机硬件。根据本发明，本领 域普通技术人员能够认识到这类模块的不同实施方式和以及如何实 施。
处理器638可以处理接收自数据收集模块606或通过频率频谱/ 可靠性模块607接收的生物学数据和/或人口统计学数据。处理器638 和/或频率频谱/可靠性模块607可以将生物学数据和人口统计学数据 存储于存档数据库640用于后续检索，和/或使用接收自研究分析模块 610的其他数据来处理生物学数据。典型地，处理器638和/或频率频 语/可靠性模块607可以分析来自数据收集模块606的生物学数据和/ 或人口统计学数据，并从该数据中移除不希望的人为现象信号。有关 的生物学数据和/或人口统计学数据可以被存储于存档数据库640或
其他数据存储设备，直到需要时。使用接收自研究分析模块610的或
产生于或存储于系统602的一个或多个指标648,处理器638可以处 理生物学数据和/或人口统计学数据以产生一个或多个数据判读工具 634。处理器638可以产生一个报告636,其包括一个或多个指标638 和相关联的数据判读工具634用于通过网络604传输到一个用户，例 如保健提供者632和/或患者614.
数据判读工具634可以在一个报告636中增加有关信息和前后关 系到生物学和/或人口统计学数据，这样该数据更容易地被 一 个例如保 健提供者632这样的用户所判读以确定特殊条件特定患者614的状 况。数据判读工具634典型地包括生物学和/或人口统计学数据的图案 用于正常受试者和条件受试者。生物学和/或人口统计学数据的图案可 以放入报告636，其可以包括图表和文字。这些图案从科技文献的人 体荟萃分析和有关数据库的分析中确定，该有关数据库包括正常受试
者、具有特定条件的受试者和具有有关条件的受试者的数据。
在一个实施例中，例如脑电图学数据或qEEG数据这样的生物学 数据可以由数据收集模块606接收或收集。数据收集模块606将这些 数据传送到报告生成模块608,然后报告生成模块可以处理这些数据。 例如，脑电图学数据的一个静态和一个动态成分可以被确定，而脑电 图学数据的中的静态和动态不对称也可以被确定。与这些成分和不对
称相关联的不同指标、特征、方面和品质可以被报告生成模块608进 一步确定。在一个实施例中，可以由研究分析模块610提供或获得一 个或多个指标或系统602的其他成分。结合图1至5,根据本发明的 实施例的用以确定成分、不对称、指标、特4正、方面和品质的方法和 算法揭露于此。使用处理过的数据，报告生成模块60S可以进一步产 生一个输出，例如图7中700所示、所描述的报告。
存档数据库640可以是数据库、存储器或者类似类型的数据存储 设备。存档数据库640适于存储生物学数据，例如医疗图像、医疗数 据和一全测、类似类型的信息、以及如前面所描述的人口统计学数据。 一般地，存档数据库640可以被报告生成模块608利用来存储生物学
数据或人口统计学数据直到被访问。
站点和管理应用程序模块642典型地是一组计算机可执行指令，
适于提供站点646，该站点具有至少一个功能性模块以处理站点646 与至少一个用户，例如保健提供者632和/或患者614，之间的数据通 信。站点和管理应用程序模块642可以由报告生成模块608、独立服 务器、和/或一个与网络604通信的存储设备来主持。 一个站点和管理 应用程序模块642可以包括，但不限于， 一个主注册模块、 一个患者 管理模块、 一个数据分析模块、 一个滤波模块、 一个进/出模块、 一个 虚拟私有网络电子数据交换(VPNEDI)模块、 一个报告模块、 一个 指标报告通知模块、 一个指标报告发送模块、 一个数据库模块、以及 其他类似成分或功能模块。其他与站点和管理应用程序模块642相关 联的成分模块可以根据本发明的其他实施例来操作。
独立服务器644适于使用一个视窗应用程序通过Internet来可一见 化的支持站点646。可替代地，独立服务器644也可以支持一个站点 和管理应用程序模块642。站点646为保健提供者632和/或患者6" 提供到报告生成模块608的通信接口 。例如，当 一个用户如保健提供 者632和/或患者614,通过网络604操作相同的独立的客户端616、 618,该用户可以通过网络604或Internet将由报告生成模块608生成 的报告636发送到站点646用于选择性的接入或注视。其他情况下， 一个报告636可以被报告生成模块608经由电子邮件消息通信、电信 设备、通讯系统或设备、或类似类型的通信设备或方法传送到一个用 户，例如保健提供者632和/或患者614。下面在图7中示出并详细描
相关网络612典型地是一局域网(LAN)，其提供报告生成模块 608和研究分析模块610之间的通信。相关网络612可以连接到或接 入到一个LAN贮藏库650,用于生物学数据、指标、或由系统602 收集、产生或接收到的其他数据的附加存储。
研究分析模块610适于获取和收集有关的研究材料和数据。另外， 研究分析模块610适于处理有关的研究材料和数据，并且还适于确定
特定条件的一个或多个指标648。另外，在一个实施例中，研究分析 模块610适于适应一个特定患者的条件或收集到的生物学和人口统计 学数据，将指标648提供给报告生成模块608。典型地，研究分析模 块610是一个基于处理器的平台，例如服务器、大型计算机、个人电 脑、或个人数字助理(PDA)。研究分析模块610包括一个处理器652, 分析工具654、 一个内部研究数据库656、 一个公共研究数据库658、 和一个标准化数据库660。根据本发明，其他成分可以与研究分析模 块610 —起#:利用。
处理器652处理由研究分析模块610收集到或接收到的研究和数 据。处理器652标记和/或存储研究或数据于一个相关联的数据库中用 于后续检索，或使用一个或多个分析工具654来处理研究和数据。一 个或多个指标648可以由分析工具654提供或导出，而在需要时，处 理器652可以传送任何指标648到报告生成模块608。
至少一个分析工具654可以被研究分析模块610所利用。典型地， 一个分析工具654是一个算法，其利用研究和数据来为一种特定条件 确定一个或多个指标648。
内部研究数据库656可以是由 一个特定的或第三方卖主提供的研 究和文献的收集。典型地， 一个操作系统602的实体可以为一系列条 件提供其自己的研究和物品。例如， 一个内部研究数据库中的可用信
息包括，但不限于，电子数据库、科研期刊、在线资源、图书馆、标 准教科书和参考书、以及委员会或部门的在线和印刷的声明等等。
公共研究数据库658可以是一个或多个第三方提供的研究和文献 的收集。典型地，研究和文献是可以免费使用的，或者通过付费从各 种在线或可接入资源可以使用的。例如，从一个公共研究数据库3656 中的可用信息包括，但不限于，电子数据库、科研期刊、在线资源、 图书馆、标准教科书和参考书、以及委员会或部门的在线和印刷的声
明等等。
标准化数据库660可以是电子数据库、科研期刊、在线资源、图 书馆、标准教科书和参考书、以及委员会或部门的在线和印刷的声明
等等的收集。
另 一个用来收集和分析qEEG检测以分析和评估个体的抑郁的示 例系统将由佐治亚州奥古斯塔的Lexicor医疗技术公司所实现。其他 收集q E E G检测的合适的系统和成分已经被以下文献所揭露，美国序 列号11/053627的专利申请，名称为"用于管理生物学数据和提供数据 判读工具的有关系统和方法"，提交日2005年2月8日，该申请是序 列号为10/368295的美国申请的部分延伸，序列号为10/368295的美 国申请名称为"用于管理生物学数据和提供数据判读工具的系统和方 法"，提交日为2003年2月18日，该申请要求了美国临时专利申请 60/358477的优先权，美国临时专利申请60/358477提交日为2002年 2月19日，以上申请的内容在此全文引做参考。不同配置下并包括根
据本发明操作的其他成分的其他系统实施例可能存在。
在一个实施例中， 一个数据收集模块，例如图6中的606可以如 前面图1至6中所描述的那样接收qEEG数据。根据前面描述的部分 或全部方法、处理、程序和技术，数据收集模块可以与一个报告生成 模块，例如图6中的608,协力操作来处理qEEG数据。报告生成模 块608可以包括有关报告和通信功能来为各种保健从业者、研究人员、 或其他用户提供电子和/或印刷报告格式。在一个实施例中，各种报告 可以通过一个网络被^是供，力图Internet或图6中的网络604.
图7示出了一个报告的示例表示，包括使用本发明的一个实施例 得到的数据分析结果。报告700可以包括数据，例如文字或图表702。 在本例中，脑电图学数据已经由例如图6中的608这样的报告生成模 块处理过了 。报告生成模块608可以确定脑电图学数据的静态成分。 报告生成模块608可以确定数据的左右静态成分的频谱图案的交集。 如图7中所示，报告生成模块608可以生成、输出或图示出数据的左 右静态成分(F3和F4)的频谱图案的交集。该左右静态成分(F3和 F4 )的交集被图702中所示数据704所描绘。图702包括x轴706和 y轴708, x轴为频率，单位为赫兹，y轴为能量，单位为微伏。报告 生成模块608可以为图7中所示两个静态成分的交集画出数据704。
使用数据704的两组的交集，报告生成模块608可以确定脑电图学数 据的 一个静态不对称。至少部分地基于静态不对称，报告生成模块608 或一个用户可以进一步估计或确定患者或受试者具有一种特定紊乱 的风险。至少部分地基于静态不对称，报告生成模块608或一个用户 可以执行分析工具654,例如一种学习型算法，来定义一个或多个权 重因子以确定一个指标648,例如一个患者相对于存在或不存在特定 紊乱或条件的个体的数据库656、658、660中的值的相似性和/或风险。
一个合适的报告的其他实施例可以包括其他类型的数据、文本和 图表。例如，与成分、不对称、和例如脑电图学数据这样的生物学数 据相关联的不同指标、特征、方面和品质可以包括于例如图6中报告 生成模块608所生成的报告中。
前面的描述包含许多细节，这些细节不应被理解为本发明保护范 围的限制，而应理解为仅是所揭露的实施例的示例。本领域技术人员 应能在所附权利要求所限定的本发明的保护范围之内设想出许多其 他变形。
权利要求
1.一种用于分析和评估一个人的情绪紊乱的方法，其中，包括以下步骤接收与所述人相关联的多个脑电图学数据；确定所述多个脑电图学数据的一部分的至少一个静态成分；确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分中的静态不对称；以及至少部分地基于所述多个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分中的所述静态不对称来确定用于表明所述人是否存在情绪紊乱的风险的指示。
2. 如权利要求l所述的方法，其特征在于，还包括确定所述多个脑电图学数据的 一 部分的至少 一 个动态成分； 确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态成分中的动 态不对称；以及至少部分地基于所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态种治疗反应的指示。
3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个 脑电图学数据的一部分的至少一个静态成分的步骤包括确定一个静 态频谱图案。
4. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述脑电 图学数据的所述部分的所述动态成分中的动态不对称的步骤包括确 定一个动态频谱图案。
5. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述脑电 图学数据的所述部分的所述静态成分中的静态不对称的步骤包括从 原始左、右静态频谱图案中移除左、右频谱图案的交集。
6. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述脑电 图学数据的所述部分的所述动态成分中的动态不对称的步骤包括从 原始左、右动态频谱图案中移除左、右动态频谱图案的交集。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述脑电 图学数据的所述部分的所述静态成分中的静态不对称的步骤还包括 确定左、右侧静态成分的最大、最小功率的平均值。
8，如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述脑电 图学数据的所述部分的所述动态成分中的动态不对称的步骤还包括确定左、右侧动态成分的最大、最小功率的平均值。
9. 如权利要求1所述的方法，其中所述情绪紊乱包括至少下列 各项中的至少一项抑郁、两极紊乱或具有至少一个遗传有关成分的紊乱。
10. —种用于分析和评估一个人的情绪紊乱的方法，其中，包括 以下步骤收集来自所述人的脑电图学数据；确定与所述脑电图学数据的至少一部分相关联的一个静态成分；确定与所述脑电图学数据的至少一部分相关联的一个动态成分； 确定所述静态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称； 至少部分地基于所述静态成分中的不对称或所述动态成分中的 不对称，评估与所述情绪紊乱相关联的一种特征。
11. 如权利要求io所述的方法，其特征在于，所述确定所述静态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称的步骤包括至少部分地基于所述脑电图学数据，确定左侧频谱图案； 至少部分地基于所述脑电图学数据，确定右侧频谱图案；以及移除所述左侧频谱图案和右侧频谱图案的交集部分以得到一个 整体不对称频谱图案。
12. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定所述静态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称的步骤还包括估计所述左侧频谱图案和所述右侧频谱图案的所述交集部分与所述左侧频谱图案和所述右侧频谱图案的并集的比值。
13. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定所述静 态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称的步骤包括执行一 个学习型算法以定义一个或多个权重因子以确定与所迷 脑电图学数据相关联的每个频带的相似性。
14. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定所述静 态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称的步骤包括确定所述患者的左侧相对于所述患者的右侧占优势或不占优势 的时间百分比；以及比较所述患者的左侧相对于所述患者的右侧占优势或不占优势 的所述时间百分比。
15. 如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定所述静 态成分中的不对称或者所述动态成分中的不对称包括使用至少一个向量来分别导出各前额区域的功率；以及 比较各前额区域的功率。
16. 如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述特征包括以 下各项中的至少一项具有所述情绪紊乱的风险、或所述情绪紊乱的 症候。
17. —种用于分析和评估一个人的情绪紊乱的方法，其中，包括 以下步骤收集来自所述人的脑电图学数据；确定与所述脑电图学数据的至少一部分相关联的一个静态成分； 确定所述静态成分中的不对称；至少部分地基于所述静态成分中的不对称来评估与所述情绪紊 乱相关联的一种特征。
18， 一种用于分析和评估一个人的情绪紊乱的方法，其中，包括 以下步骤收集来自所述人的脑电图学数据；确定与所述脑电图学数据的至少 一 部分相关联的 一 个动态成分； 确定所述动态成分中的不对称；至少部分地基于所述动态成分中的不对称来评估与所述情绪紊 乱相关联的一种特征。
19. 一种用于分析和评估一个人的情绪紊乱的系统，其中，包括 一个数据收集模块，适于接收与所述人相关联的多个脑电图学数据；一个报告生成模块，适于 确定所述多个脑电图学数据的一部分的至少一个静态成分； 确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分中的静态不对称；以及至少部分地基于所述多个脑电图学数据的所述部分的所述静态成分中的所述静态不对称，输出一个表明所述人是否存在情绪紊乱的风险的指示。
20. 如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述报告生成模 块还适于确定所述多个脑电图学数据的一部分的至少一个动态成分； 确定所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态成分的动态 不对称；至少部分地基于所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态 成分中的所述动态不对称，输出一个用于预报所述情绪紊乱的一种治 疗反应的一个指示；以及至少部分地基于所述多个脑电图学数据的所述部分的所述动态 成分中的所述动态不对称，输出一个用于评估所述情绪紊乱的一种治 疗的一个指示。
全文摘要
本发明涉及用于分析抑郁的系统和方法，尤其涉及用于使用脑电图学测量来分析和评估个体的抑郁及情绪紊乱的系统和方法。本发明的具体实施方式
不限应用于抑郁，还可以应用于其他情绪紊乱如两极紊乱和其他具有至少一个与遗传有关的成分的紊乱。
文档编号A61B5/048GK101365380SQ200680052144
公开日2009年2月11日 申请日期2006年11月30日 优先权日2005年12月1日
发明者史蒂文·M·Ph·D·斯奈德, 詹姆斯·D·福尔克 申请人:莱克西克医疗技术有限公司