[發(fā)明專利]用于多模式神經(jīng)評估的設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710451270.8
• 申請日: 2013-01-14
• 公開（公告）號: CN107252314B
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發(fā)明（設計）人: 尼爾·S·羅思曼
• 申請（專利權(quán)）人: 布賴恩斯科普公司
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402;A61B5/0476;A61B5/0484;G16H50/20
• 代理公司: 11219 中原信達知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司
• 代理人: 張煥生;謝麗娜

用于多模式神經(jīng)評估的設備。描述了一種為多模式神經(jīng)評定建立分類器的方法。該方法包括從多個生理和神經(jīng)認知評定提取量化特征，并且從所提取的特征池中選擇特征子集以構(gòu)建多模式分類器。還描述了用于執(zhí)行醫(yī)療點多模式神經(jīng)評定的設備。

本申請是分案申請，其原案申請是申請?zhí)枮镻CT/US2013/021387、申請日為2013年1月14日的國際申請，該國際申請于2014年9月11日進入中國國家階段，國家申請?zhí)枮?01380013606.2。

技術領域

本公開涉及神經(jīng)評定的領域，尤其涉及用于將來自多重評定技術的結(jié)果進行組合以提供主體的神經(jīng)狀況的多維評估的設備的開發(fā)。

背景技術

目前，腦功能的客觀評定局限于對通過EEG(腦電圖學)記錄所收集的主體的腦部電活動數(shù)據(jù)的評估。在基本層面，腦部電信號用作正常和異常腦功能的信號，并且異常腦波模式可以是某種腦部病理學的強烈指示。

腦部電信號的客觀評定可以使用分類器來執(zhí)行，后者提供用于將從所記錄的EEG數(shù)據(jù)提取的量化特征的矢量映射(或分類)為一個或多個預定義類別的數(shù)學函數(shù)。分類器通過形成訓練數(shù)據(jù)集而建立，其中每個主體被分配以“標記”，也就是基于醫(yī)生所提供并且借助于現(xiàn)有技術的諸如CT掃描、MRI等的診斷系統(tǒng)所獲得的信息的神經(jīng)分類。針對數(shù)據(jù)集中的每個主體，還可獲得(從EEG所計算的)量化信號屬性或特征的大的集合。從訓練數(shù)據(jù)集建立分類器的過程涉及到(從所有量化特征的集合)選擇特征子集，以及構(gòu)造使用這些特征作為輸入并且對具體分類產(chǎn)生作為其輸出的對象數(shù)據(jù)的評定的數(shù)學函數(shù)。在建立分類器之后，其可以被用來將未標記數(shù)據(jù)記錄分類為屬于一個或其它潛在的神經(jīng)分類。隨后使用測試數(shù)據(jù)集報告分類準確性，該測試數(shù)據(jù)集可能也可能不與訓練集合相重疊，但是針對其還可以獲得先驗分類數(shù)據(jù)。分類器的準確性取決于包括分類器規(guī)范的一部分的特征的選擇。選擇對分類任務影響最大的特征確保最佳的分類性能。

雖然腦部電活動數(shù)據(jù)提供了一種用于分析腦部功能的有價值的手段，但是通過將來自多種診斷測試的結(jié)果相結(jié)合，能夠更為客觀地評定例如創(chuàng)傷性腦損傷(TBI)之類的某些多樣類型的腦部損傷或機能障礙。因此，本公開提供了一種對分類器建立過程進行擴展以將來自多重評定技術的特征或輸出整合到特征選擇過程之中的方法。包括來自多重評定技術的特征保持了提高分類性能而高于在僅利用從腦部電信號得出的特征所實現(xiàn)的性能的希望。

發(fā)明內(nèi)容

本公開描述了一種用于建立對主體的神經(jīng)狀態(tài)進行實時評估的分類系統(tǒng)的方法，其中該分類系統(tǒng)將來自多重評定技術的結(jié)果/輸出進行組合以執(zhí)行主體條件的多模式評定。本公開的第一方面包括一種建立用于主體的神經(jīng)狀況的多模式評定的分類器的方法。該方法包括提供信號處理設備的步驟，該信號處理設備操作地連接至存儲器設備，該存儲器設備存儲在存在或不存在腦部異常的情況下而對多個個體所執(zhí)行的不同評定的結(jié)果。該信號處理設備包括處理器，其被配置為從存儲器設備獲得兩個或多個不同評定的結(jié)果，從該兩個或多個評定的結(jié)果提取量化特征，將所提取的特征存儲在可選擇特征的池中，從可選擇特征的池中選擇特征的子集以構(gòu)建分類器，并且通過使用該分類器對具有先驗分類信息的數(shù)據(jù)記錄進行分類而確定其分類準確性。

本發(fā)明的第二方面是另一種建立用于將個體數(shù)據(jù)分類為神經(jīng)狀況的兩個或多個類別之一的分類器的方法。該方法包括提供被配置為建立分類器的處理器，以及提供操作地耦合至該處理器的存儲器設備的步驟，其中該存儲器設備存儲種群參考數(shù)據(jù)庫，其包括在存在或不存在腦部異常的情況下對多個個體所執(zhí)行的兩個或多個生理或神經(jīng)認知評定的結(jié)果所提取的量化特征的池。該處理器被配置為從腦部電活動數(shù)據(jù)以及對該種群參考數(shù)據(jù)庫中的多個個體所執(zhí)行的一個或多個其它評定選擇多個特征，使用所選擇的量化特征構(gòu)建分類器，并且使用被先驗地分配給兩種類別之一的預先標記的數(shù)據(jù)記錄對該分類器的性能進行評估。