特許
J-GLOBAL ID：200903020835511800

睡眠プロファイルを求める装置と方法

発明者：
バウムガルト-シュミット・ルードルフ

バウムガルト-シュミット・ルードルフ について


出願人/特許権者：
アクソン・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング・シュマルカルデン

アクソン・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング・シュマルカルデン について


代理人 (1件)： 江崎 光史 (外3名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願平10-523073
公開番号（公開出願番号）：特表2001-503667
出願日： 1997年11月17日
公開日（公表日）： 2001年03月21日
要約：
【要約】この発明は睡眠プロファイルを求める装置と方法に関する。この発明の課題は、居住環境内で付加的な技術手段により睡眠者に全く影響を与えないで(自動的と手動で作成した睡眠プロファイルの間の相互相関関数により測定された)約85%の良さで睡眠段階の分類を自動的に発生する睡眠プロファイルを求める装置と方法を開発することにある。この発明による装置は、ただ一つの正面EEGチャンネルに基づき動作する初段増幅器を持つ電極バンド(能動電極)を額の領域の鼻の根元に対称に置き、自立動作するマイクロプロセッサ制御の測定変換と分析を行うユニットにこの電極バンドを接続することに特徴がある。この方法は、EEG信号を特徴に合わせて圧縮し、記憶し、この前処理の後、電算機に送り、この電算機内で神経網の分により睡眠段階に従って分類を行う点に特徴がある。
請求項（抜粋）：
1.睡眠プロファイルを求める装置において、ただ一つの正面EEGチャンネル に基づき動作する初段増幅器を備えた電極バンド(能動電極)を額に置き、 フィルタバンク、最終段増幅器、アナログ・デジタル変換器、内部ソフトウ ェヤのあるマイクロ制御器、記憶器、操作キーボードと表示器を備えた蓄電 池を介して電力の供給を受け、自立動作するマイクロプロモッサ制御の測定 変換と分析を行うユニットに前記電極バンドを接続し、前記測定変換と分析 を行うユニットに電位の加わらないシリーズPCインターフェースを配置し ているため、この測定変換と分析を行うユニットが導波路ケーブルを介して 神経網の群により適応分類し、額の電位や睡眠プロファイルと覚醒プロファ イルを目視化する特別なソフトウェヤを持つ市販のPCに接続していること を特徴とする睡眠プロファイルを求める装置。2.初段増幅器を備えた電極バンドは額のところで鼻の根元に対して対称に配置 されていて、患者の額の領域の前記電極位置で電位差として取り出した情報 のみを利用することを特徴とする請求項1に記載の睡眠プロファイルを求め る装置。3.オンライン・モードでは、最初の額電位を記憶するため、例えば市販の電算 機、もしくはマイクロ制御器で操作される記憶・送信ユニットである独立し たユニットを使用することを特徴とする請求項1または2に記載の睡眠プロ ファイルを求める装置。4.電極バンドの中央電極には初段増幅器が配置されているので、EEG信号が アナログ信号として取出位置の近くで既に増幅を受け、信号源が取り分けイ ンピーダンス変換を受けることを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記 載の睡眠プロファイルを求める装置。5.フィルタバンクは、50Hzフィルタ、低域通過フィルタ、高域通過フィルタで 構成され、それ等の合成回路はfu=0.5Hzとfo=64Hzを持つ帯域通過フィル タとなることを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載の睡眠プロファ イルを求める装置。6.信号を更に処理するため、好ましくは少なくとも10ビットアナログ・デジ タル変換器を8ビットマイクロ制御器と関連させて使用することを特徴とす る請求項1〜5の何れか1項に記載の睡眠プロファイルを求める装置。7.睡眠プロファイルを求める方法において、鼻の根元に対して対称な額領域で 三つのセンサにより患者から取り出す電子脳波図的に検出されたアナログ信 号をこの発明による装置で濾波し、増幅し、更に処理するためデジタル化し 、次いで特徴に関連して圧縮し、記憶し、この前処理の後に電算機に送り、 遺伝的で進化論的なアルゴリズムにより形態的に最適化された神経網の群に より電算機内で睡眠段階による分類を行い、身体信号とプロファイルの目視 化を行い、同時に対話処理が可能であることを特徴とする睡眠プロファイル を求める方法。8.毎秒128個の値をデジタル化するため10ビットの最小分解能に設定されている ことを特徴とする請求項7に記載の睡眠プロファイルを求める方法。9.この発明によりアナログ増幅し、濾波したEEG信号をデジタル化してフー リエ変換した後、以下の14の特徴を求め、 -全出力密度に関して1〜4Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m1), -全出力密度に関して5〜7Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m2), -全出力密度に関して8〜11Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m3), -全出力密度に関して12〜14Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m4), -全出力密度に関して15〜30Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m5), -全出力密度に関して31〜63Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m6), -全出力密度の25%の周波数(特徴m7), -全出力密度の50%の周波数(特徴m8), -全出力密度の75%の周波数(特徴m9), -1〜4Hzの範囲の最大密度値の周波数(特徴m10), -8〜14Hzの範囲の最大密度値の周波数(特徴m11), -21〜30Hzの範囲の最大密度値の周波数(特徴m12), -全出力密度に関して50〜60Hzの範囲に蓄積された出力密度(特徴m13), -期間の全数に関する期間の個数(特徴m14), 期間の前後関係を分類に取り込む学習した神経網の8〜30個の群と規則から 成る分類器に導入することを特徴とする請求項7または8に記載の睡眠プロ ファイルを求める方法。10.神経網の一般能力を改善するため規格化を行い、全ての期間に関する各特徴 の現れ方を-2.0と+2.0の値の範囲に写像し、神経網に入力データとして提 示することを特徴とする請求項7〜9の何れか1項に記載の睡眠プロファイ ルを求める方法。11.学習した神経網は各期間に対して段階の割り振りを行うことを特徴とする請 求項7〜10の何れか1項に記載の睡眠プロファイルを求める方法。12.それぞれn=8の神経網の三つの群を同時に使用し、一つの神経網はいずれ も一昼夜のデータで学習していることを特徴とする請求項7〜11の何れか 1項に記載の睡眠プロファイルを求める方法。13.分類は先ず神経網の各群で別々に行われ、12の特徴(特徴m1〜m12),13 の特徴(特徴m1〜m13)および14の特徴に基づき神経網の群が学習してい るので、群1の神経網が12の入力ユニットを、群2の神経網が13の入力ユニ ットを、そして群3の神経網が14の入力ユニットを使用することで神経網の 群が区別され、その場合、全ての神経網の入力ユニットの個数はクラスの個 数に応じて7に固定されていることを特徴とする請求項7〜12の何れか1 項に記載の睡眠プロファイルを求める方法。14.各神経網に対して最大の励起を持つ出力ユニットを求めることを特徴とする 請求項7〜13の何れか1項に記載の睡眠プロファイルを求める方法。15.睡眠段階を7つの自然数に写像し、神経網に特有な判定に関する平均は各期 間の入るクラスを与えることを特徴とする請求項7〜14の何れか1項に記 載の睡眠プロファイルを求める方法。16.神経網の三つの群の遺伝的な効果により、三つの群の判定の平均値を形成す ることにより頑丈な分類器が生じることを特徴とする請求項7〜15の何れ か1項に記載の睡眠プロファイルを求める方法。17.平滑化アルゴリズムにより睡眠プロファイルを改善する前後関係規則を使用 することを特徴とする請求項7〜16の何れか1項に記載の睡眠プロファイ ルを求める方法。
引用特許：
審査官引用 (4件)
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引用文献：
審査官引用 (1件)

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