用于自动评估失神eeg的方法、计算机程序和评估设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种根据权利要求1所述的用于自动评估失神EEG的方法。本发明还涉 及一种根据权利要求11所述的用于执行这种方法的计算机程序，以及一种根据权利要求12 所述的用于评估失神EEG的评估设备。
【背景技术】
[0002] 总体上本发明涉及自动评估失神EEG的领域，如已经借助W097/15013A2、W02010/ 034305A1或者W02010/034270A1描述过那样。在此，EEG是术语脑电图的缩写。在此，从EEG曲 线中，即从患者的EEG信号的时间上彼此相继地采集的值中借助计算方法、例如借助统计方 法来执行EEG的类别划分，其中确定患者的失神状态的当前深度并且根据类别划分确定失 神状态的当前阶段，以及输出该当前阶段。失神状态在此理解为患者的每个这样的状态，在 该状态中，患者不能或仅能受限地与年龄对应地对话/接触，这会在患者不处于清醒状态时 发生。
[0003] 典型的失神状态例如在麻醉时，例如手术期间或者在患者的其它镇静状态中出 现。在此，通过馈送麻醉剂将患者麻醉或镇静。一般来说，麻醉和镇静是由于施用导致睡眠 的药剂而引起的状态。如果重症患者获得了导致睡眠的药剂，则称为镇静。然而术语镇静不 限于重症患者。当例如在诊断介入时患者获得了低剂量的导致睡眠的药剂，则也称作镇静。 为此，例如给予待在静脉内施用的导致睡眠的药剂。替选地，可以在麻醉和镇静时使用易挥 发的氟烷基麻醉剂，例如七氟烷。其可以随着剂量增大而触发抽搐可能性，这可以在相应的 评估中在所记录的EEG曲线中被识别出并且可能可以淡出，如在之前的现有技术中已经阐 述过那样。
[0004] 其它典型的失神状态例如在昏迷中出现，或者在重症护理中、即在重症室（重症 EEG)中的许多其它状态中出现。重症患者可以具有不同的、能够影响脑功能的疾病。典型 地，在EEG中随着脑功能衰减的增大而出现逐步的减慢。按照减慢的程度，可以区分不同的 阶段，例如A至F。直至阶段F的减慢可以通过例如新陈代谢紊乱、体温下降、缺氧而导致。
[0005] -般来说，因此术语失神EEG或者失神状态包括这样的情况，其中在衰减的意义下 患者的脑功能相对于正常状态改变。除了上面描述的减慢方案之外，在EEG中还会出现特别 模式，例如椭圆形的活动。
[0006] 此外，所采集的EEG曲线通过人的逐步发展而经历一定的变化。特别明显的改变可 以在年轻人、即孩童直至向成人年龄的过渡的发展中被确定。尤其是在生命第一年中，EEG 曲线的发展很明显。
[0007] 从W097/15013A2中已知的是，人的EEG具有年龄相关的特性。为了更好的阶段划分 而在那里建议从所存储的年龄相关的不同的分类函数中选出对于受试者年龄特定的分类 函数。由此可以可靠地进行正确的阶段划分。
【发明内容】
[0008] 该已知的方法应该被进一步改进，以便尤其能够实现在很年轻的、在生命第一年 内的患者的情况下可靠地确定失神状态的当前阶段。
[0009] 该任务根据权利要求1通过用于自动评估失神EEG的方法来解决，其中由评估设备 记录EEG曲线，并且借助评估设备的计算机评估该EEG曲线，其中，在评估中，借助计算机根 据失神EEG的阶段划分来从EEG曲线中至少确定患者的失神阶段的当前阶段，其中在阶段划 分中区分失神状态的深度的阶段，并且其中输出当前阶段，其中，由计算机从多个可选的阶 段划分方案中选择特定的阶段划分方案，这些多个可选的阶段划分方案的区别在于失神状 态的可区分的阶段的数量不同，并且将该特定的阶段划分方案用于自动执行阶段划分以确 定当前阶段。本发明的优点是，可以对失神EEG执行发展或年龄匹配的阶段划分，并且可以 向用户显示相应匹配的信息。该信息可以以高可靠度被确定。于是，尤其可以灵活地匹配于 很年轻的患者。在新生儿或者很小的孩童的情况下，如较新的知识所示出的，仅很少的失神 EEG阶段是可区分的。根据大脑的成熟度，可区分的阶段的数量增大。
[0010]评估设备例如可以构建为紧凑的设备，其布置在患者附近。评估设备也可以构建 为由多个部件组成的设备，其中，部件也可以分布式地布置，例如布置在建筑物的不同房间 中。于是，评估设备例如可以具有用于记录EEG曲线的数据记录站和远离其布置的计算机， 例如重症站上的用于在线评估EEG曲线的中央计算机或者用于离线评估EEG曲线的计算机。
[0011] 根据本发明的一个有利的改进方案设有，在失神状态开始后检验EEG曲线是否具 有特定的特征，借助其可以决定继续适用哪个阶段划分方案。因此，可以一次性地在失神状 态开始后不久就从多个可选的阶段划分方案中选择特定的方案。也可以的是，在失神状态 期间继续分析EEG曲线以找出可以用以选择阶段划分方案的特征，并且在以后的运行中可 能从曾经选择的方案又转换到另一所选的方案。
[0012] 在此根据所选的阶段划分方案来输出失神状态的特定的当前阶段，例如方法是， 将其经由评估设备的接口传输至另一设备，或者直接在评估设备上可视地示出其，例如在 显示器上。根据本发明的一个有利的改进方案，还输出关于当前所选的阶段划分方案的信 息，例如通过输出至所提及的接口或者在评估设备上的可视示出。这允许评估设备的用户 快速和直观地估计所输出的数据。
[0013] 为了借助计算机评估EEG曲线和失神EEG的阶段划分，考虑不同的方法和算法，下 面示例性地阐述其中几个。
[0014] 脑电图是一种用于示出脑所产生的电活动的方法。在常规方法中，借助多通道书 写工具在连续纸上记录EEG。越来越多地也借助计算机进行记录。
[0015] 脑电图（EEG)中的波形的组成取决于大脑的功能状态。在患者中在手术和重症区 域中出现的EEG图是多样性的并且会受到大量内部和外部因素影响。除了正常的清醒EEG 外，例如借助睡眠 EEG的元素来计算药剂和其它从外部馈送的化学物质的效果、通风导致的 和新陈代谢的影响、温度效果、外伤型脑损伤的后果以及发炎的、血管的、退化型的和肿瘤 导致的EEG变化。
[0016] 将在EEG中出现的波对应于如下频率范围：α(7.5-12.5Hz)、β(>12.5Hz)、θ(3.5-7.5Hz)和δ(0.5-3.5Hz)。此外，可以限制出次δ(〈0.5Hz)和γ带（>30Hz)。在诊断时，将频率 范围中的波在其幅度、频度、规律性、时间划分、位置分配和受刺激时的变化方面进行描述。 以yV为单位测量EEG幅度。高频波通常具有较小的幅度，而减慢通常与幅度增大相关联。
[0017] 为了区分酬民、麻醉或昏迷EEG阶段，Kugler提出了一种EEG划分，其中用A标记清 醒状态并且用字母B至F标记在脑功能逐步衰减情况下的EEG图像。为了评估EEG曲线，考虑 在特定频率范围和典型模式中的波的频度和幅度。
[0018] 清醒EEG，即阶段A，在多个成人的情况下通过α频率范围中的波来表征。阶段B通过 具有快速频率和低幅度的波来表征。在阶段C和D中出现Θ和δ波。在阶段Ε中，高幅度的δ活动 确定曲线图。阶段F通过平的至等电位的曲线延伸和更高阶波组的变换、爆发抑制模式来表 征，或者通过连续的非常平的活动来表征。
[0019] 常规EEG的导出是相对麻烦的。判读需要特殊的知识和经验。可以通过记录原始信 号和EEG谱分析来实现更好地评估动态地发生的EEG变化。为了计算EEG功率谱，对于限定的 时间段使EEG信号在模数转换之后经历例如快速傅里叶变换(FFT)。借助傅里叶变换将EEG 的波形图分解为作为基础的谐波分量，所发生的是从时域到频域的转换。谐波分量的幅度 平方形成功率谱。在EEG功率谱中，可以读取在时间信号中出现的频率。然而这些说明也需 要判读，以便推断出EEG阶段并且由此推断出脑功能状态。
[0020] 对傅里叶变换结果的进一步处理包括提取所谓的谱参数以及进一步进行的统计 学计算。属于