用于获得eeg数据的仪器和方法

专利名称：用于获得eeg数据的仪器和方法
用于获得EEG数据的仪器和方法
技术领域：
本发明涉及用于获得EEG数据的仪器和方法。
大约占世界人口 1%的人患有被称为癫痫的慢性神经疾病。在美国有超过250万人受到该种疾病侵扰，在英国为35万人，且每年有3万人将感染此疾病。尽管用抗癫痫的药物进行治疗，但是患有癫痫的40-50%的人继续经历癫痫的发作或严重的副作用。
脑电图(EEG)在神经性疾病例如癫痫的诊断和治疗中发挥着至关重要的作用。通常简单地在医院内(in-house)用硬接线的笨重的装备监视患者不超过24小时，产生用于诊断和治疗的有限数据。在患者的日常环境中对患者的持续(或定期)的长期监视有可能显著改进诊断和治疗。更长期才莫式和潜在的目标将更加确定地被神经科专门医师所认可，当前药物的效果将被更精确地监视并且剂量将被更有把握地控制。此外，长期持续的监视导致通过发作预报预先警告患者的可能性，以及甚至是通过例如神经中枢刺激的 一些行为来预防发作。
使用商业上可得到的动态EEG (AEEG)系统在患者的家庭环境中监视患者是可能的。贴附在患者头部的电极被连接到记录单元，通常佩戴在腰带或肩上的袋子上。大部分的型号重约lkg，包括电池组和硬件驱动器，大约是便携式CD播放机的大小并通常记录24小时的数据。
使用EEG监视的其它应用包括诸如睡眠呼吸暂停的睡眠紊乱的监视和i貪断。
EEG监视不仅仅用于检测不正常的健康状态，而且也可用来确定一个人的情绪状态并能用于确定一个人是否例如无聊、疲劳、受到压力或生气。这样的监视能帮助允许，例如，对于诸如飞行员的人来说改善对数据干扰(barrage)的反应，以及通过将想法电子地传递给操作信号来改善假肢的控制。
参考

图1能进一步理解常规EEG监视方法的基本结构，图1显示了放在组织层102例如皮(scale)上、接收诸如EEG信号的信号的多个电极100a、 100b和100c。 ^t拟信号传递通过放大器和转换电路104,将它们转换为数字信号，数字信号然后被储存在存储器106里。随后在步骤(step)108下载储存的数字化数据进行分析。
然而，由于其重量和体积，当前的AEEG系统可造成配戴者明显的不适。
发明在权利要求中进行陈述。特别地，由于提供用于获得EEG数据的仪器，该仪器包括用于将EEG信号实时转转为简化的数据集的信号处理部件，因此功率的需求减少了。在一方面，由于提供简化的数据集，数据的数量减少了 ，使得结合可接受的电池或电源寿命而使无线传输成为可能。
现将参考附图，作为例子，描述本发明的实施方式，其中
图1是显示现有技术AEEG系统的结构的方框图2a是显示根据这里描述的方法的AEEG系统的方框图2b是显示安装的AEEG系统的第一实施例示意图2c是显示安装的AEEG系统的第二实施例示意图3是更详细显示根据这里描述的方法的AEEG的信号处理部件的组成的方框图4a显示有DC偏移的EGG轨迹；
图4b显示来自斩波器(chopper)输入电路的互补的两等分部分的斩波器信号；
图4c显示借助于图4b的斩波器信号的图4a的EEG信号的调制；图4d显示移除DC偏移的再生的EEG信号；图5是显示斩波器放大器的电路图6是显示到斩波器差分放大器的等效高通滤波器的简图；图7更详细显示了斩波器差分放大器的电路设计；
图8是显示根据本方法的特征提取电路的组成的方框图；以及
图9是显示根据本方法的数据压缩部件的组成的方框图。
总的来说，参考图2a的方框图能进一步理解本发明。多个电极200a、200b和200c被紧靠例如为头皮202的组织放置。如下面更详细描述以及能够部分地或全部地以才莫拟部件实现的信号处理部件204接收来自电极的模拟EEG信号。信号处理部件204将接收的EEG信号转换为简化的数据集，也就是，转换为减少数量的数据，同时确保保留的数据没有丟失可与特殊应用相关的EEG信息。例如，如果系统是用于癫痫的监视，那么信号处理单元识别明显不代表癫痫活动的数据的部分并保持可能代表癫痫活动的数据的那些部分。在涉及认知状况例如疲劳、瞌睡、压力、工作量、记忆力、注意力的监视的实施例应用中，数据的相关部分可以是包含指示用户的认知状况的脑波特征的那些部分。
为了最小化电池大小，实现了低功率电路和系统，以允许简化的EEG数据集的无线传输。如下面更详细描述的，实现两种主要方法。
首先，可从信号移除在电极组织界面(202 )产生的偏移电压。这样通过减少数字化数据的数量，例如超过6位，降低需要的分辨率。如果移除偏移所需的电路消耗的功率小于其他电路块处理增加的动态范围(也就是增加的位数，典型地为6位)所需的额外功率，就可实现这一目的。
第二，实现本地信号处理技术而不是为随后的处理储存所有的数据。典型地实时执行的信号处理技术被用于在偏移电压的移除之后的数据，包括用于重要的EEG信号事件的识別和隔离的特征提取步骤，并确保数据集受限于重要的事件。此外，数据压缩技术被用来减少数据量同时丢失少量信息或不丢失信息。
然后将简化的数据集提供给数据输出部件206，数据输出部件206是到储存设备例如磁盘或硬盘驱动器的数据输出，或者在最优化方法中，是到连接到基站210的无线接收器208的无线发射机，基站210可以是例如监视计算机或卫生保健专家观察的屏幕。根据这里描述的方法，由于筒化的数据集以及由此传输较少数据所需要的减少的功率，实现控制功率消耗的这种无线结构。例如试图发送完整
数据集的当前技术发展水平的低功率无线收发器，将以常规EEG设备中的数据速率在不到几个小时内就耗尽单个微型纽扣电池。
如果不储存数据，则能够免除在常规设备中典型地由患者佩戴的硬盘或其它存储设备。这具有进一步的好处，即现有设备的存储容量不再是限制因素，例如在能够继续监视前要求用户从充满的存储盘上载数据。类似的可免除到硬盘的连接线，硬盘典型地佩戴在腰带上或在肩袋里。因此设备可被制造成更轻、体积更小且更不显眼，确保其可被更舒适地定期地或持续地佩戴，以实现持续的长期监视。例如图2b和图2c所示，整个仪器能安装在头部212上，而不是要求线下垂到在配戴者身体上其他地方的其他大体积部件。特别地，电极214、 216、 218、 220、 222、 224、 226可安装在头部上并连接到壳体228，壳体228安装在用户的头部上或颈部上，且包含功率部件、信号处理部件和数据输出部件。这种结构在图2b显示。可选4奪地，如图2c所示，电路和电池可分布在整个头部上，因此也分摊了重量以使用户的舒适度达到最佳。例如， 一些电路可出现在每个电极214、216、 218、 220、 222、 224、 226中或出现在电极214、 216、 218、 220、222、 224、 226的子集中。
通过以;溪拟的方式提供处理部件中的一些或全部，进一步增强低功率需求一例如对于要求信噪比只是大约80dB (13位)的系统来说，模拟实现方式的功率消耗能够小于等效的数字实现方式。
转到本发明的更详细的方面，参考图3可进一步理解信号处理电路的组成。通过线路300a到300f从各自的电极接收一个或更多EEG信号一应知道在适当的时候处理任何数量的电极和相应的信号。输入信号在被传递到块304的初始处理步骤之前，进入在块302的电压偏移减少部件，在块304信号^皮;故大，这个特征在下面更详细描述。特别地，电压偏移减少电路302移除电压偏移以减少数据集，这个步骤能使用模拟部件，例如斩波器放大器实现。
向前转送移除DC偏移的每个接收的信号到块306中的特征提取部件。特征提取部件使用本地信号处理算法来检测重要的事件，例如过滤已知的
EEG分布(profile),这将是神经科专门医师或自动化分析工具所感兴趣的，这减少了总的功率消耗以及神经科专门医师的负担，神经科专门医师没必要查看不重要的数据。
然后，包括提取的特征的进一步简化的数据集被转送到数据压缩部件308。可使用各种各样的数据压缩方法，例如比较各自简化的EEG信号并输出代表各自的EEG信号之间的相关性的简化的数据集。例如基础EEG信号能够与用于其它信道的各自的附加信号共同输出或传输，其仅代表在这些信道的每一个和基础信号之间的差。鉴于典型地观察到的从头皮的不同部位上的EEG电极接收的信号之间的相关性，我们发现用这种方式能获得显著的数据减少。通过自动地或启发式地识别电极的子组，例如可能表明高度的相关性的位于头皮的公共区域的电极，可进一步改进本方法。
为了举例说明，假定一个信号只来自于一个电极，参考图4到图7能进一步理解电压偏移减少部件。示意性的EEG信号400显示在图4A中，并合并了 DC偏移402。头皮EEG信号展示在大约30赫兹的典型频率下，大约1微伏和500微伏之间的典型振幅。EEG电极产生典型地在几十mV(10，s of mV)范围内的DC偏移电压。这个DC偏移大约是实际信号的1000倍，如果在放大之前没有被除去，则此DC偏移将控制动态范围。
因此前端^:大器的性能对于符合功率、电压电源和噪声约束、与由偏移控制的信号结合的数据采集系统来说是关键的。8位的动态范围要求小于2pV的均方根输入参考噪声电压。增益应在40dB和50dB之间，以获得所需的分辨率同时保证;故大器不饱和。电流消耗应该只是在IV电源消耗不超过几微安，且为了获得所需的动态范围必须除去大的DC偏移。
根据具体的实施方式，使用互补金属氧化物半导体(CMOS)技术实现电路，互补金属氧化物半导体特别适用于低成本、低功率系统一单芯片解决方案。然而，这样的系统表现出高闪烁噪声(flicker noise )。
因此在一种不限制的实施方式中，本发明实现"斩波器，，放大器。有专业技能的读者一般都知道这种放大器，且参考图4b到4d能理解一般操作。参考图4b，能够看出包括方波脉冲的互补的反相位(out-of-phase)斩波器频率以斩波频率(ch叩frequency) &产生。在用斩波频率的方波;故大之前，调制EEG信号，该斩波频率理想地被设置为闪烁噪声可忽略不计的频率。如在图4c所示，增加调制的信号，并在斩波频率fe处放大后，信号被下变频到基带，同时闪烁噪声和任何放大器偏移电压被同时上变频到它们能一皮滤出的斩波频率。因此从图4c的调制的信号有效提取信号，以提供没有DC偏移的图4d的信号。发现斩波器技术一贯地实现印象深刻的噪声性能且低功率操作是可能的。然而，现有技术的设计没有满足这里描述的类型的EEG无线收发器特别要求的规范，且特别是没有满足低电压操作、低噪声和低功耗的规定。
另一方面，发现图5的电路提供所需的结构，该结构提供用0.35pm的CMOS工艺实现的IV、 1.4pW的斩波器放大器。获得的输入参考噪声电压是1.5pV均方根(rms)，且增益为44dB。由于输入EEG信号的动态范围由在电极-组织界面产生的偏移电压控制，因此，通过识别输入斩波器开关能与放大器输入电容结合以模拟大的阻抗，输入高通滤波器将所需的滤波电容限制到40pF。
斩波器放大器接收电容Cf以及向放大器512提供斩波器的四个交叉开关504、 506、 508、 510上的输入电压Vm500。用四个NMOS晶体管来实现这些开关，四个NMOS晶体管由不重叠的反相时钟信号^和cp2驱动，以斩波频率在0V和IV之间切换。提供在化和cp2切换的四个其他交叉的开关，也就是开关514、 516、 518、 520,以完成在i丈大器512的输出的频率转换过程。输入晶体管优选最小的尺寸以减少从时钟信号馈通的电荷，例如具有0.4pm的宽度但具有7|im的长度以减少开关的漏极电流噪声(drain current noise )。由于输出开关514、 516、 518、 520的噪声贡献可忽略不计，因此它们能够保持最小尺寸。在操作中，开关化和92以反相操作，以向放大器512提供图4b所示的方波频率输入，且输出开关cp!和q>2， 514到520,类似地以反相操作以提供放大后的下变频。
在放大之前，除去电极DC偏移是达到需要的动态范围所必需的，其由低电压源严格限制。对于0.5Hz以下的高通拐角频率(high pass cornerfrequency)来说，最小化所需的电容要求非常大的阻抗(对于CF^40pF,RF >101Q D)。最理想地在上变频信号之前发生高通滤波，以避免在fc和化+0.5Hz之间设计拐角频率。此外，为了最小化闪烁噪声，在频率上变频之前不使用有源设备。
从开关电容理论能够看出，输入斩波器开关结合差分;^文大器的输入电容模拟了电阻器RF。等效电路在图6中显示。CF 502和有效电阻Rp构成高通滤波器。Cm,! 600和Cin,2 602表示差分放大器的输入电容。产生电压Vp的节点被NMOS输入开关的体源(body-source) 二极管加偏压。在时钟相位化期间，CmJ 600被充电到VF同时Cm,2 602被放电到地电位。相对照地，在cp2期间，Cm,2被放电到VF， Chu被放电。平均电流,m,ave由下式给出
(1)
r r
其中i;是时钟周期。
假定Cm,尸CmfQn,则等效的滤波器电阻RF由下式给出
f力
通过降低斩波频率并减小差分放大器输入晶体管Mi和M2的大小来实现高&,如下面参考图7讨论的。
因此可以看出，通过适当选择斩波器开关排列和差分^:大器512的部件，能模拟大的阻抗，允许滤波器电容Cp保持为和40pF —样低，提供3dB频率0.5Hz的高通滤波器。
图7的差分放大器包括晶体管Mi 704、 M2706的常规差分放大器级，其接收输入电压700、 702并连接到二极管连接的晶体管M3和M4，晶体管M3和线工作在弱反转(weak inversion)状态且作为负载电阻器，该电阻器形成所需要的尺寸以最优化低噪声。差分放大器级的输出被各自的电
12容器Ci 728、 C2 730和负载MR1 722、 Mr2 724滤波。在输入晶体管M5 712、M6 714接收输出，输入晶体管M5 712、 M6 714被连接到各自的晶体管M7716、 M8 718构成电流镜像。在晶体管M6和M8之间，横跨电容器<:3 732和二极管方式连接的晶体管MR3 726的另一个滤波器两端，获得输出电压。作为各自的电流源的各自的晶体管M9 734、 M1() 736结合主电流源、晶体管MB9 738，提供到两个级的DC偏压条件。
因此差分放大器被设计在两级中。放大器直接从四个输入斩波器开关504-510接收未转换的信号VilU(700) - Vm,2(702)。标准低噪声设计策略是在第一级中提供高增益。然而，这里第一级已经被选定为二极管方式连接的有源负载差分对。这个緩冲级的自偏压和低增益是必需的，以使输入晶体管704和Af2 706小而不发生促使放大器饱和的失谐以及制程偏差(process variation )。
设计晶体管704、 Af2 706、 Af3 708和M4 710的尺寸是在最小化噪声、维持高RF和确保Mgml的增益不明显小于Af3gm3的增益之间的精确的平衡，因为这个第一级的增益是gml/gm3。 M和M2是最小长度以最大化RF。宽度被设置为3.5pm以允许250nA的漏极电流，同时仍然处于子阈值之内，M3和线处于弱反转，其为宽度36pm、长度4pm。用于在弱反转的MOS晶体管的等效栅极参考信道噪声电压的平方v2n由下式给出
A/ (3)
其中k是波尔兹曼常数，T是绝对温度，是体源跨导gmbs与栅源跨
导gw的比率，KF是经验的闪烁噪声参数，C;是每单位面积的氧化物电容，W是设备宽度以及L是设备长度。
MOS差分放大器的等效输入参考噪声电压的平方v;是
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其中Vnk是晶体管A4的柵极参考信道噪声电压。
在这个电路里，为了最小化噪声，增加漏极电流。由于频率的上变频处理，噪声主要是热噪声，以及通过增加的漏极电流改进弱反转中的跨导。 与强反转操作不同，这样导致设备大小的比率变得不重要。
晶体管A^712、 A/6714、 iW7716、 A/8 718和Af1Q 710构成提供增益的 第二级差分放大器。这里的晶体管比第一级的那些晶体管大的多，以确保 失谐和制程偏差影响不大;M5和M6是72(xm乘lOjam的，M7和A^是160pm 乘8pm的。通过每条支路的电流是400nA,足够使第二级的噪声是可忽略 的。
第一级的差分输出是高通滤波的，以控制第二级的共模输入并除去由 于失谐或制程偏差引起的偏移电压。在下变频之前，输出也被进行高通滤 波。使用二极管方式连接的化m乘化m的PMOS设备Afw 722、 Mr2 724、 AfR3 726来完成滤波，PMOS设备yV/R1 722、 A/r2 724、 A/R3 726连同电容器 Q 728、 C2 730和C3 732构成极高的增量电阻(<10")。 d和C2是10pF， C3是lpF。 d和C2被设置为10pF的更大的值以减少与下一级的输入电容 的电容性分配。
现在转到图8,能够更详细地理解特征提取部件。特别地，从以上描 述的电压偏移减少部件接收信号800。在实践中，根据是否已经单独处理 信道或是否已经应用一些多路复用策略，接收一个或多个这样的信号。以 任何适当的方式自动4全测尖《奪或预期的EEG特征分布(feature profile )， 这对于有专业技能的读者是明显的，使得这里不需要详细描述，但是一种 可能方法是^f吏用如更详细描述的EEG小波分析，例如在Niels Coninx的 2005年6月17日的Maastricht大学的学士论文"Automated Detection of Epileptic Events in the Interictal EEG using the Wavelet Transform" 中，其在 这里通过引用而4皮并入。
每个信号传递通过滤波器802，滤波器802的冲激响应一皮设计为对选 择为以类似尖峰或预期的EEG特征分布的母小波执行连续的小波变换。为 了减少对记录的振幅的依赖，使用标准化小波系数的平方
一-，其中a和b是尺度和平移参数(translation parameter), cj是信号的标准 偏差以及WCa,b)是连续的小波变换确定的小波系数。
标准化的小波系数被传递到块804,在块804与预定的阈值比较。如 果系数超过这个值，那么认为在时间上相应的瞬间已经发生了癫痫事件， 对于其生成小波系数。通过比较用于母小波尺度的标准化小波系数与用于 较大尺度的标准化小波系数，来识别人为现象，其中母小波尺度类似癫痫 事件，较大的尺度类似人为现象。并行地计算这些人为现象系数。如果用 于人为现象的标准化小波系数较大，那么就认为没有发生癫痫事件。
使用不同的小波尺度检测不同的特征。对于不同尺度的小波，使用时 移小波系数的线性组合来检测例如尖峰和慢波的特征的组合
其中cl和c2是应用于每个特征的预定的加权，as是用于慢波的小波 尺度以及t是两个特征之间的预期的时移。并行地计算用于不同特征的所 有需要的尺度。
在块806，能捐Jf又相关的特征，该相关的特征可例如通过时间匹配在 步骤804的峰值识别点与输入信号的相应的特征、以及选择提取该特征而 被识别，并且被提取的特征被输出到信号处理电路的下一级，如下面所描 述的。
因此块802实现滤波器，该滤波器对于各种母小波尺度执行连续的小 波变换。块804进行必要的线性组合和比较以检测癫痫特征。块806使特 征检测与被认为包含癲痫事件的原始信号相关联。这需要存储器或时间延 迟电路，以允许输入信号的适当部分/特征的选择。特定的特征可用数字或 模拟部件适当地实现。例如滤波器和冲激响应可用模拟电路实现，并且相 关性和提取部件可用数字电路实现。
现在转到图9，可更详细地看到数据压缩部件的组成。接收输入信号 900,并且输入信号900可相应于，例如移除DC偏移的信号，并仅用于每 信道提取的特征。信号在模数转换器902被数字化，并且在比较部件904接收每个数字化的信道。比较部件比较可以是例如任何额定地挑选的输入
信道信号的基线(base-line)信号，并将该信号作为基础(base)信号表示 而输出，连同将每个比较的信号中的差或增量(delata)作为差值信号表示 而输出。由于有高的相关度，差值信号中的数据量将少于原始信号中的数 据量，差值信号从原始信号中得到。在一种方法中，到达比较部件的信号 可根据预定的组合(gro叩ing)而^皮分组，相应于例如位于头皮上已知具 有强烈相关的EEG活动的区域内的电极布置。信号能通过重新组合每个差 值信号和基础信号而被重构。
一个适当的EEG压缩方案在D Gopikrishna等人发表在Lecture Notes in Computer Science的2002年巻2552的第443—451页的"A high performance scheme for EEG compression using a multichannel model" 中描
述，其在这里通过引用而被并入，并讨论了使用适应性滤波捕获信道间的 相关性。
相关的EEG信道的组与使用自适应滤波器的单个EEG信道相关，例 如H. Fan和W Kenneth Jenkins在1986年10月的IEEE Trans. Circuits and Systems的巻cas-33编号10的第939-947页中的"ANew Adaptive HR Filter" 中提出的。单个信道信号x(t)首先使用小波变换压缩，准备进行传输并且 然后^f皮重构，相关的EEG信道的组中的其他信道信号与x(t)相关。此重构 信号x'(t)被传递到自适应滤波器中，其周期性地适应性调整滤波器系数， 以将滤波器输出y'(t)和相关的信道信号y(t)之间的误差控制在某个预设值 之下。误差信号e(t)和滤波器系数使用例如离散余弦变换的标准技术被压 缩，并连同x(t)的压缩版本一同被传输。于是所有的信息在解码器中显示， 以完美地重构原始信号。
应再一次理解，能以任何适当的方式，例如使用模拟技术或数字技术， 来适当地实现部件。
单独的部件能够是任何适当的类型。例如EEG电极和导线可以是提供 模拟信号到信号处理电路的任何适当的收发器。信号处理电路的各种部件 能同样地以任何适当的方式并由容易获得的部件制成，如对有专业技能的 读者来说是明显的。数据输出部件能是任何适当的收发器，再次如对有专业技能的读者来说是明显的。使用任何适当的方法能安装或安放所有的部 件。
作为所描述的构造的结果，实现了一种低功率、低噪声、低电压的构 造，该构造从模拟部件的使用和简化的数据集的提供受益，以允许长的电 池寿命和可能实时地无线传输数据。信号处理部件选择感兴趣的专用特 征，例如在癫痫监视情况下的癫痫瞬时现象，减少了将被传输和储存的数 据量。此外在癫痫的特殊情况下，这为医生节约了大量时间，不再要求医
生查看不重要的数据。数据的减少降低了 AEEG设备的功率消耗、大小和重量。
应理解，可适当地并置或互换这里描述的方法的各个方面，且本方法 不限于以上描述的具体的实施方式。例如，能支持任何数量的EEG信号信 道，并且能实现以上描述的部件的任何组合，仍然实现功率/数据的节约。 例如，电压偏移减少部件、特征提取部件或数据压缩部件中的任何一个能 协同数据输出部件或两个或更多个的任何组合，以任何期望的顺序，独立
地使用。为了减少可能的耗电并行处理路径的数量，单独的信道在任何级 可被多路复用为较少的信道。实现的部件的部分或全部可以模拟方式实 现，且实际上应注意，如果数据输出部件接收的最终信号本身就是才莫拟的， 那么传输模拟信号而不是数字化该信号并传送数字信号，这进一步减少部 件要求和功率消耗。
在识别适当的信号人为现象时，输出信号能向患者和/或医生触发发作 开始的警报一例如使用特征识别电路和/或使用能例如使用已知的发作预 防设备来被激励的预防步骤。
所述方法可实现可替换的方法，例如可以用可替换的噪声减少电路代 替斩波器放大器。
仪器可以是置于皮下的或另外的植入式的，以及可以是适当调整以适 应例如增大了的信号振幅的各种电路。
最后，应理解虽然这里讨论的具体实施例是关于癫痫监视，但是本发 明也适用于其它EEG应用，例如监视例如疲劳、瞌睡、压力、工作量、记忆力和注意力的认知状况的那些应用。这些是在军事应用中特别相关的。 在这些情况中，期望的数据是包含指示用户的认知状况的脑波特征的数据。
权利要求
1. 一种用于获得EEG数据的仪器，所述仪器包括信号处理部件和数据输出部件，所述信号处理部件用于从多个电极中的每一个电极接收一个或更多EEG信号，所述信号处理部件被布置为将各自的EEG信号实时地转换为简化的数据集，并将所述简化的数据集提供给所述数据输出部件。
2. 如权利要求1所述的仪器，其中所述信号处理部件包括至少一个 模拟信号转换部件以提供简化的数据集。
3. 如权利要求1或2所述的仪器，其中所述信号处理部件包括电压 偏移移除部件，所述电压偏移移除部件被布置为移除电压偏移以减少所述 数据集的位的数量。
4. 如权利要求3所述的仪器，其中所述电压偏移移除部件包括^t拟 部件。
5. 如权利要求4所述的仪器，其中所述电压偏移移除部件包括模拟 斩波器放大器。
6. 如权利要求5所述的仪器，其中所述模拟斩波器放大器顺序地包 括输入斩波器开关电路级、放大器级和输出斩波器开关电路级。
7. 如权利要求6所述的仪器，其中所述输入斩波器开关电路级的有 效电阻和输入电容以及所述放大器级的输入电容被设计为构成高通滤波 器。
8. 如权利要求6或7所述的仪器，其中所述放大器级包括处于弱反 转的CMOS部件。
9. 如前述权利要求中任一项所述的仪器，其中所述信号处理部件包 括特征提取部件。
10. 如权利要求9所述的仪器，其中所述特征提取部件包括具有相应 于EEG信号分布的冲激响应的滤波器。
11. 如权利要求10所述的仪器，其中所述冲激响应被设计为对于相应于EEG信号分布的母小波执行小波变换。
12. 如权利要求10或11所述的仪器，其中所述特征提取部件被布置 为识别峰值滤波器输出并识别用于提取的相应的输入信号特征。
13. 如权利要求9到12中任一项所述的仪器，其中所述特征提取部 件包括才莫拟部件。
14. 如权利要求9到13中任一项所述的仪器，其被布置为从信号中 提取特征，所述信号从如权利要求3到8中任一项所述的电压偏移移除部 件接收。
15. 如前述权利要求中任一项所述的仪器，其中所述信号处理部件包 括数据压缩部件。
16. 如权利要求15所述的仪器，其中所述数据压缩部件被布置为比 较第一和第二各自的EEG信号，并输出表示所述各自的EEG信号之间的 相关性的简化的数据集。
17. 如权利要求16所述的仪器，其中所述相关性包括相应于所述第 一和第二各自的EEG信号之一的基础信号表示，以及相应于所述第一EEG 信号和第二 EEG信号之间的数学关系的所产生的第三信号。
18. 如权利要求17所述的仪器，其中所述基础信号和所述第三信号 表示被进一步压缩。
19. 如权利要求16到18中任一项所述的仪器，其中所述数据压缩部 件被进一步布置为比较至少第三EEG信号。
20. 如权利要求16到19中任一项所述的仪器，其中EEG信号被分组 以用于以预定的相关组进行比较。
21. 如权利要求20所述的仪器，其中基于相应的电极放置而选择所 述相关组。
22. 如权利要求16到21中任一项所述的仪器，其中所述数据压缩部 件从如权利要求3到8中任一项所述的电压偏移移除部件接收信号。
23. 如权利要求16到21中任一项所述的仪器，其中所述数据压缩部件从如权利要求9到15中任一项所述的特征提取部件接收信号。
24. 如前述权利要求中任一项所述的仪器，其进一步包括用于为所述 信号处理部件获得EEG信号的EEG电极。
25. 如权利要求24所述的仪器，其中所述EEG电极将模拟信号提供 到所述信号处理部件。
26. 如前述权利要求中任一项所述的仪器，其中所述数据输出部件包 括至少一个传输部件。
27. 如权利要求26所述的仪器，其中所述数据输出部件包括无线传输。
28. 如权利要求27所述的仪器，其中所述数据输出部件包括模拟无 线传输部件。
29. 如权利要求24到28中任一项所述的仪器，其中所述仪器可安装 在佩戴者的头部。
30. —种EEG监视系统，其包括如权利要求1到28中任一项所述的 仪器和布置为从数据输出部件接收数据输出信号的基站。
31. —种获得EEG数据的方法，其包括在数据处理部件从多个电极中 的每个电极接收EEG信号，将所述EEG信号实时地转换为表示特定特征 的简化的数据集，以及将所述简化的数据集提供给数据输出部件。
32. 如权利要求31所述的方法，其进一步包括将所述简化的数据集 从所述数据输出部件传输到基站。
33. 如权利要求31或32所述的方法，其进一步包括识别表示发作或 认知状况发生的EEG信号，并提供发作或认知状况发生的警告和/或激励 发作预防步骤。
34. —种模拟斩波器放大器，其顺序地包括输入斩波器开关电路级、 放大器级和输出斩波器开关电路级，其中所述输入斩波器开关电路级的有 效电阻和输入电容以及所述放大器级的输入电容被设计为构成高通滤波 哭-口 o
35. 如权利要求34所述的放大器，其中所述放大器级包括处于弱反 转的CMOS部件。
36. —种电压偏移移除部件，其包括如权利要求34或35所述的放大器。
37. —种仪器或方法，所述仪器或方法实质上如这里参考附图的描述。
全文摘要
一种用于获得EEG数据的仪器包括用于从多个电极中的每个电极接收EEG信号的信号处理部件和数据输出部件。信号处理部件被布置为将各自的EEG信号实时地转换为简化的数据集，并将该简化的数据集提供给数据输出部件。
文档编号A61B5/00GK101553166SQ200780034760
公开日2009年10月7日 申请日期2007年8月2日 优先权日2006年8月3日
发明者以斯帖-奥利维亚·罗德里格兹-维勒加斯, 大卫-克里斯多佛·叶提斯 申请人:帝国创新有限公司