專利名稱：使用腦電圖(eeg)測量來分析和評估抑郁和其他情緒紊亂的系統(tǒng)和方法
技術領域：
本發(fā)明涉及分析抑郁的系統(tǒng)和方法，尤其涉及使用腦電圖測量來 分析和評估個體內的抑郁和其他情緒紊亂的系統(tǒng)和方法。
背景技術：
根據(jù)美國聯(lián)邦衛(wèi)生與公共事業(yè)部(USHHS) 2002年度美國心理 衛(wèi)生報告，在一年中(一個特定年份中)大約3.7%的5至17歲青少 年將被診斷為患有抑郁。這意味著，如果平均每位患者做一次掃描，
每年將有大約二百二十萬人次的兒童/青少年進行掃描，從而形成每年 大約四億四千萬美元的市場。根據(jù)國家心理衛(wèi)生協(xié)會(NIMH)，每年 有9.5。/。的人口承受一次或多次躁郁癥，而女性經(jīng)歷抑郁的次數(shù)兩倍 于男性。在美國，這意味著，如果平均每位患者做一次掃描，每年將 有大約二千八百一十萬人次進行掃描，從而形成每年大約五十六億二
千萬美元的市場。診斷可能僅需一次掃描，跟蹤治療可能需要多次掃描。
定量腦電圖學(qEEG)已經(jīng)被一些保健職業(yè)者用于分析和診斷 某些精神病理學情形。例如，已經(jīng)有文獻報告了將近100例研究，其 對與情緒和相關精神病理學相聯(lián)系的qEEG(見Allen & Kline， 2004; Coan&Allen, 2004)。在一些此類研究中，已經(jīng)觀測到左右前額qEEG
測試的不對稱與已經(jīng)證實患有抑郁癥或者存在抑郁癥風險的個體有
關。對qEEG測試不對稱的分析可以利用快速傅立葉變換來執(zhí)行，其 可以提供人工處理后的所有數(shù)據(jù)組(epochs)的平均結果。通過使用 包括對各獨立數(shù)據(jù)組進行快速傅立葉變化然后確定左側優(yōu)勢不對稱 或右側優(yōu)勢不對稱的時間百分比的分析，至少兩個研究在實驗群體中 ，見觀'J到了更大的統(tǒng)計差異(見Baehr， Rosenfeld， Baehr， & Earnest, 1998; Baehr, Rosenfeld, Miller, & Baehr, 2004)。
定量腦電圖學(qEEG)還被另一些保健職業(yè)者或人員用于其他 類型的監(jiān)控，例如監(jiān)控對患者的麻醉效果。例如，使用判定式分析來 分析qEEG測試可以提供一個稱為"整合(cordance)"的判定式變量。 此類分析還可以用來研究腦損傷并判斷患者的癡呆。
前額阿爾法(alpha) qEEG不對稱技術已經(jīng)被保健職業(yè)者或研究 人員廣泛用于研究躁郁癥。保健職業(yè)者已經(jīng)使用傳統(tǒng)技術通過計算不 對稱，例如兩個半球的功率值之間的簡單算術差值，來鑒別抑郁。一 種技術，例如神經(jīng)反饋、生物反饋或神經(jīng)治療，將qEEG不對稱用作 一個指示變量來治療抑郁。這一技術對左右半球的功率變量做簡單的 減法。其他類似技術檢測左右半球前額區(qū)域的功率值之間的算術差 值，該功率值差值通過對包含的所有數(shù)據(jù)組的快速傅立葉變換在組合 集合上耳又平均值來確定。左右半球前額區(qū)域(frontal region)的功率 值可能存在大幅的可變性。在以前的技術中，這種可變性中的有價值 信息可能在均值處理中喪失，如果不解釋該可變性，從平均值中得到 的有價值信息可能會減少。各種文獻中使用這些傳統(tǒng)技術的薈萃分析 (meta-analysis )可以產(chǎn)生大約為0.6的有效尺度，其評估的分類精確 度約為60%。亦即，使用這些傳統(tǒng)技術來鑒定和診斷抑郁的準確率大 約為60%。
一種傳統(tǒng)技術使用判別式分析和簇分析來診斷抑郁。該技術可以 要求特定qEEG變量的判別式分析，包括絕對功率、相對功率、相關
來使用這些qEEG變量，這將損失可變性中的有價值信息。
qEEG測量的單獨記錄可以被用于分析或調查不對稱性。 一些研 究已經(jīng)使用重復測量設計結合相對簡單的方法來分離相對穩(wěn)定的 qEEG成分。該靜態(tài)方法包括重復測量的基本平均技術，并可以給不 對稱qEEG測量和結果的調查和分析帶來改進的精度。見于 (Davidson, 1998 )
一種數(shù)學方法可以將qEEG測量分離成靜態(tài)成分和動態(tài)成分。以 前該技術的應用限制于qEEG和遺傳學的研究，其證實了此類分析在 確定qEEG的穩(wěn)定、遺傳成分的有效性。在對異卵雙胞胎、同卵雙胞 胎、直系家庭成員和一般人群的研究中使用該技術，個體間的遺傳相 似性已經(jīng)與qEEG數(shù)據(jù)的穩(wěn)定成分的頻譜圖案相似性聯(lián)系在一起 (Stassen, Lykken, Propping, &Bomben, 1998 )。
因此，需要使用腦電圖學測量來分析和評估個體抑郁的系統(tǒng)和方 法。還需要使用腦電圖學測量來分析和評估個體情緒紊亂的系統(tǒng)和方 法。
還需要使用腦電圖學測量來分析和評估個體兩極紊亂的系統(tǒng)和 方法。
還需要使用腦電圖學測量來分析和評估個體的具有至少一個遺 傳有關成分的紊亂的系統(tǒng)和方法。

發(fā)明內容
根據(jù)本發(fā)明的不同方面和實施方式的系統(tǒng)和方法，目的在于解決 這些問題的部分或全部以及它們的組合。為實現(xiàn)這一目的，本發(fā)明提 供了至少一種使用腦電圖學測量來分析和評估個體抑郁的系統(tǒng)和方 法。本發(fā)明的具體實施方式
不限于抑郁，還包括其他情緒紊亂，例如 兩極紊亂，以及其他具有至少一個與遺傳有關的成分的紊亂。
本發(fā)明的實施方式可以結合多種方法來解釋個體qEEG數(shù)據(jù)組的 可變性。本發(fā)明的實施方式還可以結合多種方法來捕獲與個體EEG 數(shù)據(jù)組的可變性有關的信息，其可以通過薈萃分析方法來測量，在應 用EEG來評估情緒紊亂時具有非常重要的價值。本發(fā)明的實施方式
可以保留EEG數(shù)據(jù)的可變性中相對重要的信息，而在傳統(tǒng)技術中這 些信息可能會丟失、被丟棄或者不被使用。不對稱值可以由靜態(tài)和動 態(tài)qEEG成分獲得。例如，靜態(tài)成分("靜態(tài)頻譜不對稱")可以被應 用于抑郁個體的評估。從動態(tài)成分("動態(tài)頻譜不對稱")中推導出來 的不對稱值可以被應用于跟蹤在有治療和無治療的情況下抑郁個體 的癥候隨時間的改變。傳統(tǒng)技術并不區(qū)別或分離qEEG的靜態(tài)和動態(tài) 成分。使用薈萃分析外推法，據(jù)估計，本發(fā)明的實施方式可以產(chǎn)生大 約2.6的有效尺度，鑒定精確度大約為90%?，F(xiàn)有傳統(tǒng)技術的大約60% 的精確度是不足以用于臨床應用的，本發(fā)明的某些實施方式的大約 9 0 %的精確度可以符合診斷標準。
本發(fā)明的一個具體實施方式
是一種方法，其包括收集重復的基線 qEEG測量，至少部分地基于頻譜圖案數(shù)學方法來分析靜態(tài)和動態(tài) qEEG成分中的不對稱的各個單個數(shù)據(jù)組?？梢酝ㄟ^消除人為產(chǎn)物、 再分數(shù)據(jù)組，以及在各單獨數(shù)據(jù)組上執(zhí)行快速傅立葉變換來獲取 qEEG數(shù)據(jù)組中每一電極點的頻譜圖案。從各個頻i普集中可以產(chǎn)生可 變性區(qū)塊(plot),在可變性區(qū)塊中每個距離和頻率點集可以定義頻率 圖案的一個特征向量。在一個例子中， 一個qEEG數(shù)據(jù)的靜態(tài)成分可 以作為每個電極的頻譜圖案集合的交集來計算。在另一個例子中，一 個特定單頻譜圖案的動態(tài)成分可以被確定為移除整個靜態(tài)成分后頻 譜圖案的剩余部分。
從靜態(tài)成分中得到的不對稱值可以被應用于具有抑郁或其他相 關情緒精神病理學的個體的評估。從動態(tài)成分中得到的不對稱值可以 被應用于跟蹤在有治療和無治療的情況下抑郁個體的癥候隨時間的 改變。
根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)、方法和裝置的實施方式可以執(zhí)行以下功能中 部分或全部(1)重復qEEG測量和分析，(2)對各單獨數(shù)據(jù)組進行 快速傅立葉分析，(3)分離靜態(tài)和動態(tài)qEEG成分，(4)至少部分地 基于頻譜圖案分析來計算靜態(tài)和動態(tài)不對稱變量，以及(5)將靜態(tài) 變量和動態(tài)變量分別應用于紊亂風險和紊亂跟蹤。例如，在一個實施
例中，上述功能和技術的組合可以被用于分析和診斷患者的抑郁。
本發(fā)明的一個實施方式包括一種用于分析和評估一個人的情緒
紊亂的方法。該方法包括步驟接收與此人相關的多個腦電圖學數(shù)據(jù)。 此外，該方法還包括步驟確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)中的一部分的 至少一個靜態(tài)成分。此外，該方法包括確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)中 的所述部分的所述靜態(tài)成分的靜態(tài)不對稱。此外，該方法還包括步驟 至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)中的各部分的靜態(tài)成分的靜
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的一個方面，該方法可以包括步驟 確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的一部分的至少一個動態(tài)成分。該方法還 可以包括步驟確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成 分的動態(tài)不對稱。另外，該方法還可以包括步驟至少部分地基于所 述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的各部分的動態(tài)成分的動態(tài)不對稱來確定用于 預報和評估對情緒紊亂的治療反應的標識。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述多 個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的至少一個靜態(tài)成分的步驟中可以包括 確定一個靜態(tài)頻譜圖案。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述多 個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的動態(tài)成分的動態(tài)不對稱的步驟中可以 包括確定一個動態(tài)頻譜圖案。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述多 個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分的靜態(tài)不對稱的步驟中 可以包括從原始左、右靜態(tài)頻譜圖案中移除左、右頻譜圖案的交集。
才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述多
包括從原始左、右動態(tài)頻譜圖案中移除左、右動態(tài)頻譜圖案的交集。 根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述多 個腦電圖學數(shù)據(jù)中的所述部分的所述靜態(tài)成分的靜態(tài)不對稱的步驟 中還可以包括確定右側和左側靜態(tài)成分的最大功率和最小功率的平
均值。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定所述腦
電圖學數(shù)據(jù)的所述動態(tài)成分的動態(tài)不對稱的步驟中包括確定右側和 左側動態(tài)成分的最大功率和最小功率的平均值。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，該方法中，所述情緒紊 亂包括以下各項中的至少一項抑郁、兩極紊亂、具有至少一個遺傳 有關成分的紊亂。
另一個實施方式包括一種使用腦電圖學數(shù)據(jù)來分析和評估人的 情緒紊亂的方法。該方法包括步驟收集此人的腦電圖學數(shù)據(jù)。另外， 該方法還包括確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)中的至少部分相關聯(lián)的靜態(tài) 成分。此外，該方法包括確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)中的至少部分相 關聯(lián)的動態(tài)成分。此外，該方法包括確定^爭態(tài)成分或動態(tài)成分中的 不對稱。此外，該方法包括至少部分地基于靜態(tài)成分或動態(tài)成分中的 不對稱來評估與情緒紊亂相關聯(lián)的特征。
才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的一個方面，該方法可以包4舌確定 左側頻譜圖案。另外，該方法可以包括至少部分地基于腦電圖學數(shù) 據(jù)來確定右側頻譜圖案，此外，該方法可以包括移除左側頻譜圖案 和右側頻譜圖案的交集部分以獲得整體不對稱頻譜圖案。
才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定靜態(tài)成 分或動態(tài)成分中的不對稱的步驟中，還包括評估左側頻譜圖案和右 側頻譜圖案的交集部分對左側頻譜圖案和右側頻譜圖案的合并的比 率。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定靜態(tài)成 分或動態(tài)成分中的不對稱的步驟中，包括執(zhí)行學習型算法來定義一 個或多個加權因子，以探知與腦電圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的各頻帶的相似性。
才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定靜態(tài)成 分或動態(tài)成分中的不對稱的步驟中，包括確定患者的左側與右側相 比占優(yōu)勢或不占優(yōu)勢的時間百分比；并比較患者的左側與右側相比占優(yōu)勢或不占優(yōu)勢的時間百分比。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法的確定靜態(tài)成 分或動態(tài)成分中的不對稱的步驟中，包括使用至少一個向量來得到
各前額區(qū)域各自的能量；比較各前額區(qū)域各自的能量。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該方法中，其特征包
括以下各項中的至少一項具有情緒紊亂的風險，或者情緒紊亂的癥候。
本發(fā)明的另一個實施方式包括一種用于使用腦電圖學數(shù)據(jù)來分 析和評估人的情緒紊亂的方法。該方法包括收集此人的腦電圖學數(shù) 據(jù)。另外，該方法還包括確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)中的至少部分相 關聯(lián)的靜態(tài)成分。此外，該方法包括確定所述靜態(tài)成分中的不對稱。 此外，該方法還包括至少部分地基于所述靜態(tài)成分的所述不對稱來 評估與情緒紊亂相關聯(lián)的特征。
本發(fā)明的另一個實施方式包括一種用于使用腦電圖學數(shù)據(jù)來分 析和評估人的情緒紊亂的方法。該方法包括收集此人的腦電圖學數(shù) 據(jù)。另外，該方法還包括確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)中的至少部分相 關聯(lián)的動態(tài)成分。此外，該方法還包括確定所述動態(tài)成分中的不對 稱。此外，該方法還包括至少部分地基于所述動態(tài)成分的所述不對 稱來評估與情緒紊亂相關聯(lián)的特征。
本發(fā)明的另 一 個實施方式包括 一 種用于分析和評估人的情緒紊 亂的系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括 一個數(shù)據(jù)收集模塊和一個報告生成模塊。所 述數(shù)據(jù)收集模塊用于接收與此人有關的多個腦電圖學數(shù)據(jù)。所述報告 生成模塊用于為多個腦電圖學數(shù)據(jù)中的 一 部分確定至少 一 個靜態(tài)成 分，還用于確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中 的靜態(tài)不對稱。所述報告生成模塊還用于至少部分地基于多個腦電圖 學數(shù)據(jù)的各部分的靜態(tài)成分中的靜態(tài)不對稱來輸出一個關于此人是 否存在情緒紊亂的風險的標識。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一方面，在該系統(tǒng)中，所述報告 生成模塊還用于確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)中的 一 部分的至少 一 個
動態(tài)成分。所述報告生成模塊還用于確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的 所述部分的所述動態(tài)成分中的動態(tài)不對稱。另外，所述報告生成模塊 還用于至少部分地基于所述腦電圖學數(shù)據(jù)的各部分的動態(tài)成分中的 動態(tài)不對稱來輸出一個預報情緒紊亂的治療反應的標識。此外，所述 報告生成模塊還用于至少部分地基于所述腦電圖學數(shù)據(jù)的各部分的 動態(tài)成分中的動態(tài)不對稱來輸出 一個評估情緒紊亂的治療的標識。
因此，根據(jù)本發(fā)明的各個實施方式的各種系統(tǒng)和方法可以包括 (1 )使用腦電圖學測量來分析和評估個體抑郁的系統(tǒng)和方法； (2 )使用腦電圖學測量來分析和評估個體情緒紊亂的系統(tǒng)和方
法；
(3 )使用腦電圖學測量來分析和評估個體兩極紊亂的系統(tǒng)和方
法；
(4 )使用腦電圖學測量來分析和評估個體的具有至少 一個遺傳 有關成分的紊亂的系統(tǒng)和方法；
(5) —種系統(tǒng)和方法，用于提供使用qEEG程序來評估情緒精 神病理學的狀態(tài)和特性的改進的、定量的、非侵入的方法；
(6) —種系統(tǒng)和方法，用于提供一種qEEG程序，以使得從業(yè) 者能夠使用無偏的、精確的方法來測驗情緒精神病理學；以及
(7) —種系統(tǒng)和方法，用于提供一種qEEG程序，以使得從業(yè) 者能夠使用無偏的、精確的方法來預報和跟蹤情緒精神病理學的治療 反應、藥物治療反應和時間過程。
參考本文件的以下部分，根據(jù)本發(fā)明的各種實施方式的其他系統(tǒng) 和方法將更加顯而易見。


圖1為根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的一種實例方法的流程圖； 圖2為根據(jù)本發(fā)明的 一 個實施方式的另 一 種實例方法的流程圖； 圖3為根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一種實例方法的流程圖； 圖4為根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一種實例方法的流程圖5為根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的另一種實例方法的流程圖； 圖6為根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式的一個實例系統(tǒng)； 圖7為根據(jù)本發(fā)明的 一 個實施方式得到的包括數(shù)據(jù)分析結果的報 告的示例。
具體實施例方式
本發(fā)明涉及使用腦電圖學測量來分析和評估個體抑郁的系統(tǒng)和 方法。本發(fā)明的一個實施方式涉及用于分析和評估抑郁的系統(tǒng)和方 法。另一個實施方式涉及用于分析和評估情緒紊亂的系統(tǒng)和方法。另 一個實施方式涉及用于分析和評估兩極紊亂的系統(tǒng)和方法。另 一 個實 施方式涉及用于分析和評估具有至少一個遺傳有關成分的紊亂的系 纟克禾口方法。
在更詳細地描述具體實施方式
的附圖和實施例之前，將在下面澄 清本文中用到的幾個術語。通讀本文將有助于更好更完整地理解這幾 個術語
"QEEG數(shù)據(jù)(QEEG DATA )":任何通過使用包括但不限于腦電 圖學的設備或方法從 一 個患者處收集到的數(shù)據(jù)，等等。
"指示(INDICATOR)": —個鑒別健康或病理條件的特別方面的 特征。 一個指示，也稱為一個"指示變量"，其提供或與研究或其他數(shù) 據(jù)合并后提供生物學測量的前后關系，并便利了對特定條件下的生物 學測量的解釋。典型地，經(jīng)研究、檢驗和測試，指示是一種條件的一 個特別方面的通?？煽俊⒖芍貜突蛟诮y(tǒng)計上重要的特征。
"健康狀況(HEALTH CONDITION)":患者的身體或精神狀況， 包括但不限于健康或欠健康狀態(tài)，慢性或急性狀態(tài)，包括健康或 欠健康狀態(tài)， 一種或多種紊亂、綜合癥、疾病、感染、出生缺陷、事 故后遺癥或者病理學相關的問題或病痛。
"數(shù)據(jù)組(EPOCH )": —個原始數(shù)據(jù)文件如在一段時間內收集的 一個腦電圖學數(shù)據(jù)文件中任意的單個或多個數(shù)據(jù)。 一個原始數(shù)據(jù)文件 可以被分解成一 系列的數(shù)據(jù)組。每個數(shù)據(jù)組可以包含任意時間段內任 意數(shù)量通道中的原始生物活動的信息，例如原始腦電圖學多通道活動。
"人為產(chǎn)物(ARTIFACT)":原始數(shù)據(jù)文件如原始腦電圖學數(shù)據(jù) 文件中的部分或所有信號或活動，其可以被專家或其他本領域技術人 員認為是因為特定患者或者受試者(subject)的身體的某些部分的移 動和/或與患者或受試者有關的任何環(huán)境源的某些部分的移動引起的。 引起人為產(chǎn)物的原因包括但不限于心臟電活動(EKG)、眼球運動 (EOG)、肌肉緊張(EMG)以及呼吸。在某些實施方式中，人為產(chǎn) 物可能經(jīng)常在時域和/或頻域與受關注的生理學信號交迭。
"ARTIFACTING，， 一種可以被人或者一個計算機可執(zhí)行指令集 例如一 個計算機程序執(zhí)行的過程或方法，其涉及掃描 一個包括人為產(chǎn) 物的特定數(shù)據(jù)組的某些或所有部分，如果人為現(xiàn)象存在，可以相應地 將任意特定數(shù)據(jù)組的某些或所有部分標記為"包含"或"刪除"。
本發(fā)明的實施方式可以基于這樣一個共識，即具有抑郁、情緒紊 亂或者其他具有至少一個遺傳有關成分的紊亂的人典型地具有行為 機能的基線水平，而行為表現(xiàn)的間歇的、劇烈的水平線疊加在該基線 的頂部之上。本發(fā)明的實施方式還可以基于這樣的共識，即qEEG數(shù) 據(jù)或測量可以被分離成信息的基線集合，而劇烈的qEEG特征疊加在 該基線之上，換言之，qEEG數(shù)據(jù)或測量的靜態(tài)(基線)和動態(tài)(疊 加)成分。
本發(fā)明的實施方式可以分離一個患者的qEEG數(shù)據(jù)或測量的靜態(tài) 和動態(tài)成分，并應用該靜態(tài)成分來鑒別特定紊亂或特定紊亂的風險的 基線存在。本發(fā)明的實施方式可以使用動態(tài)qEEG成分來跟蹤，隨著 時間的流逝，患者的^f亍為表現(xiàn)的劇烈水平，其可以應用于例如特定紊 亂的藥物治療反應、治療反應和時間過程。
在一個實施方式中，從一個患者或者受試者處可以得到至少兩段 qEEG數(shù)據(jù)測量，該實施方式在某些情況下轉化為對該患者或者受試 者的超過一次臨床觀察。在某些實施方式中，從患者或受試者的一次 臨床觀察的 一段qEEG數(shù)據(jù)測量中可以得到適當?shù)膓EEG數(shù)據(jù)測量。
在這樣的實施方式中，在單獨一段數(shù)據(jù)具有足夠大的數(shù)據(jù)集合(data set)的情況下，使用這里描述的頻譜圖案技術確定qEEG數(shù)據(jù)測量的 可變性是可能的。在某些情況下，使用單獨一段數(shù)據(jù)的qEEG數(shù)據(jù)測 量的合理性可以通過臨床研究中收集和分析重復的測量確認數(shù)據(jù)得 到驗證。
本發(fā)明的實施方式可以測量或確定 一 個qEEG數(shù)據(jù)測量集中的不 對稱。不對稱可以被定義為兩個數(shù)據(jù)測量集合的差別。不對稱可以通 過使用以下方法中的部分或全部來測量或確定
在一種方法中，可以從一個左右電極圖案集合中計算出頻譜不對 稱。例如，左電極頻譜圖案和右電極頻譜圖案的交叉數(shù)據(jù)可以從各原 始圖案中移除。各圖案的剩余數(shù)據(jù)產(chǎn)生兩個數(shù)據(jù)集合或圖案集合間的 頻譜不對稱。頻譜圖案間的相似性的分析可以通過使用各集合的交集 與并集的比率來執(zhí)行。在一個實施例中，可以通過使用一個學習型最 優(yōu)化算法或另一類似技術來在各頻帶的相似性的貢獻的總和中定義 一個或多個加權因子從而計算出整體相似性。
在另一種方法中，特征向量可以被用于推導alpha頻段的標準前 額功率和靜態(tài)、動態(tài)成分的不對稱qEEG數(shù)據(jù)值。
在另一種方法中，左右優(yōu)勢不對稱的時間百分比可以通過分別使 用靜態(tài)、動態(tài)qEEG成分計算出來。
通過使用與確定不對稱有關的各方法中的部分或全部，可以將從 靜態(tài)成分("靜態(tài)頻譜不對稱")中導出的不對稱值用于抑郁個體的評 估和診斷。還可將從動態(tài)成分("動態(tài)頻譜不對稱")中導出的不對稱 值用于在有治療和無治療的情況下預報和跟蹤抑郁個體的癥候隨時 間的改變。
圖1示出了使用qEEG測量來分析和評估個體抑郁的方法的一個 具體實施例。該示例方法100不限應用于抑郁，還可以用于其他情 緒紊亂，例如兩極紊亂和其他具有至少一個遺傳有關成分的紊亂。 該示例方法100可以由例如圖6中的602這樣的系統(tǒng)來執(zhí)行。
圖1中的方法100開始于塊102。在塊102中，接收一個與受試 者或患者有關的EEG信號。也就是說，與受試者或患者有關的qEEG 數(shù)據(jù)測量被一個如圖6中的602的系統(tǒng)所接收。舉例來說，通過使用 qEEG數(shù)據(jù)收集設備、系統(tǒng)或技術和國際10-20電極布置系統(tǒng)，多個 電極點可以被定位于患者的身體，例如患者的頭部。以下參考圖6對 一種與可以接收qEEG數(shù)據(jù)測量的電極有關的適當系統(tǒng)描述如下。患 者身體的區(qū)域，例如頭部，可以用合適的qEEG準備清潔器和酒精來 清理。例如，患者可以帶上一個伸展合成彈力纖維(Lycra )帽，該 帽可以被調節(jié)以使得合適的電極位于上面步驟中的電極點。 一旦電極 帽布置好，可以使用注射器將導電凝膠在所選的點應用到患者的頭 皮。然后，保健專家或從業(yè)者檢查每一個電極點以保證從該點可以獲 得精確的qEEG數(shù)據(jù)測量。
在一個實施方式中，qEEG測量既可以在受試者閉眼時收集也可 以在受試者睜眼時收集。例如，可以在受試者閉眼時進行大約20分 鐘的qEEG測量數(shù)據(jù)收集(大約630個數(shù)據(jù)組)，并在受試者凈眼時 進行大約10分鐘的qEEG測量數(shù)據(jù)收集(大約315個數(shù)據(jù)組)。
塊102之后為塊104，在塊104中，qEEG數(shù)據(jù)為獲得人為產(chǎn)物 而數(shù)字化并屏幕顯示。在一個實施方式中，qEEG數(shù)據(jù)可以被如圖6 中602的系統(tǒng)所數(shù)字化并屏幕顯示，這些qEEG數(shù)據(jù)可以被分析以鑒 別人為產(chǎn)物。在一個示例中，qEEG數(shù)據(jù)的受影響的數(shù)據(jù)組可以從受 關注的特定數(shù)據(jù)集合中被移除。在另一個實施方式中，在特定受試者 崢眼和閉眼時可以由該受試者處收集至少15個數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)，其可 能是受人為產(chǎn)物影響最小的。在另一個實施方式中，在特定受試者閉 眼時可以由該受試者處收集至少45個數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)。
塊104之后為塊106，在塊106中處理數(shù)據(jù)組子集。例如，當從 一個特定患者處得到足夠數(shù)量的相對獨立于人為產(chǎn)物的qEEG數(shù)據(jù)的 數(shù)據(jù)組時，qEEG數(shù)據(jù)的一個或多個子集可以得到進一步處理。在該 實施方式中，在塊108和110中，為每個單獨的^t據(jù)組，來自每個所 包含的成對電極點(例如，F(xiàn)3和F4， CZ作為參考)的qEEG數(shù)據(jù)可 以在逐數(shù)據(jù)組的基礎上通過使用快速傅立葉變換被轉換到頻域。對于
每個頻率間隔(由數(shù)據(jù)的頻率分辨率定義)，通過使用來自所有轉換 后的數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)，該技術可以取得計算出的功率值的整體最大值和 整體最小值。如該實施方式所示，來自轉換后的數(shù)據(jù)組的每個數(shù)據(jù)集 合可以被用于產(chǎn)生一個或多個頻譜圖案。在其他實施方式中，可以使 用快速傅立葉變換或其他技術來對更少或更多數(shù)量的數(shù)據(jù)集合進行 處理以產(chǎn)生一個或多個頻譜圖案。
塊108或100之后為塊112，在塊112中至少部分地基于qEEG
數(shù)據(jù)來產(chǎn)生頻譜圖案。 一個頻譜圖案可以被定義為包含在最大和最小 功率點集間的區(qū)域，并由特征向量來描述，每個頻率間隔， 一個特征
向量，特征向量由例如頻率間隔、最大功率、最小功率來定義。先于 頻率間隔的信息可以包括患者、實驗號以及數(shù)據(jù)分析所需要的任何附 加信息。使用頻譜圖案的數(shù)據(jù)分析方法可以由數(shù)學集合論得出，而且 某些或所有應用和后繼方程式可以在有關項中定義。
此外，在該實施方式中，當已經(jīng)為一個單獨的受試者或患者得到 了兩個或更多的頻鐠圖案時，可以使用例如特征向量和數(shù)學集合論方 法來分離這些頻譜圖案的靜態(tài)和動態(tài)部分。來自特定患者的每個頻譜 圖案可以被表示為其中；是該圖案的索引變量，從1到n中取值， n是該患者頻譜圖案的總數(shù)。于是，頻譜圖案的靜態(tài)成分可以被定義 為所有得到的頻譜圖案的交集，也就是在每個頻率間隔由所有W)的 最大功率值中最小的一個和最小功率值中最大的一個所定義的區(qū)域。 在集合論符號中，該定義等同于^ = 其中"示示EEG數(shù)據(jù)的靜
態(tài)成分，其本質上是一個頻譜圖案。每個頻譜圖案MO的動態(tài)成分可 以定義為該頻譜圖案與上述定義的靜態(tài)成分的差別。再一次，使用集 合論符號，這等同于《=/7(0-"其中《表示第,'個頻譜圖案的動態(tài)成 分，p(/)和前面一樣表示第/個頻譜圖案，^和前面一樣表示靜態(tài)成分。 為測量不對稱和其他類型的分析，靜態(tài)和動態(tài)成分可以作為獨立的頻 鐠圖案處理。在某些實施例中，該獨特方法可以區(qū)分qEEG數(shù)據(jù)中的 狀態(tài)和特性現(xiàn)象。
塊110之后為判斷塊112,其中判斷另一個試驗或檢測是否可用
或可能。換言之，是否可以從患者或者受試者處收集附加qEEG數(shù)據(jù) 并按需處理。如果另一個試驗或檢測可用或可能，"是，，分支可以流向 塊102，并可以重復塊102-110。因此，按照需要，可以從患者或受 試者處收集附加qEEG數(shù)據(jù)。在一個實施方式中，為一個受試者的 qEEG數(shù)據(jù)的重復測量分析可進行兩次或更多次間隔數(shù)天或數(shù)周的觀 測，觀測時受試者閉眼。在此情況下，qEEG靜態(tài)和動態(tài)成分之間的 分裂(split)可以更精確、更容易區(qū)分。在某些實施方式中，如果受 試者具有月經(jīng)周期，可以避開黃體期間的qEEG數(shù)據(jù)收集。
回到判斷塊112，如果判斷不存在另一個可用或可能的試驗或檢 測，"否"分支流到塊114。在塊114中，包括qEEG數(shù)據(jù)的EEG成分 可以被分離和分析。在該實施方式中，使用得自上述每一 (電極)點 的頻譜圖案，可以將這些頻譜圖案分離成靜態(tài)和動態(tài)成分。例如， qEEG數(shù)據(jù)或測量可以被分離成信息基線集合和疊加于基線頂部之上 的劇烈的qEEG特征，換言之，qEEG數(shù)據(jù)可以被分離到靜態(tài)(基線) 和動態(tài)(疊加)成分之間。
如該實施方式所示，圖案間的靜態(tài)和動態(tài)不對稱可以被測得或確 定。為測得靜態(tài)不對稱，標為"靜態(tài)"的分支可以從塊114流到塊116 和118。為測得動態(tài)不對稱，標為"動態(tài)"的分支可以從塊114流到塊 120和122。
在塊116和120中，分別計算或確定靜態(tài)不對稱和動態(tài)不對稱。 例如，對每個頻-潛圖案(再次注意，在該示例方法中靜態(tài)和動態(tài)成分 被認為是相互獨立的頻譜圖案)，前面描述的頻譜圖案技術可以通過 交叉左右頻譜圖案來測得或確定不對稱，而且該交集可以從各原始圖 案中移除以用于數(shù)據(jù)分析。在圖7中，700提供一個頻譜圖案的右靜 態(tài)成分(F4)和左靜態(tài)成分(F3)的交集的示例。使用集合論符號， 不對稱可以定義為<formula>formula see original document page 19</formula>,其中P1(L)表示左側不對稱圖 案，而P(L)和P(R)分別表示左側頻譜圖案和右側頻譜圖案。將該方程 式中的L和R交換可以定義右側不對稱。這兩個結果，本身再次也是 頻譜圖案，在alpha頻段如8-13Hz頻段進行比較以測得或確定不對稱。頻譜圖案技術允許兩個或更多頻譜圖案之間的相似性比較，例如 在不同時間不同點從一個個體處取得的頻譜圖案，或者在一個群體的 兩個個體之間比較。再一次地，可以使用集合論來計算相似性因子， 這里使用了集合論的符號。以附和n表示兩個圖案，定義兩個圖案間
的相似性為= j^j ，或者基于矢量到矢量的兩圖案交集對兩圖
l附U
案并集的比值。換言之，這是兩圖案共享的區(qū)域元素的數(shù)量與兩圖案 包含的區(qū)域元素的總數(shù)量的比值。于是可以定義總體相似性為
>y(m,") = 2>(ytK(m,"),其中w(/t)是第個頻帶的權重因子，滿足所包含
的所有H直的w("的和為1。初始地，w("正比于i/h但學習最優(yōu)化算 法或其他類似技術可以調整該初始權重。注意下標yt表示限制相似性 s'于第*個頻帶，對所有頻帶加權并求和以確定所分析的圖案的總體 相似性因子。
使用上述對成對的左右側電極的頻譜成分的計算，可以分別計算 出各前額區(qū)域的功率。通過平均最大和最小功率，可以從各靜態(tài)和動 態(tài)特征向量計算出功率，并應用于標準不對稱公式(i -+ 其中 / 等于右側電極功率，丄等于左側電極功率。需要注意，不對稱的相 似性公式可以應用于該技術，可以使用振幅值或功率值。為了符合之 前研究的慣例，alpha頻帶可以定義為變換數(shù)據(jù)的8-13Hz頻帶。需要 注意，alpha頻帶在保健領域還沒有標準化，各種頻帶范圍可以用于 類似效果。
成對的左右側電極的逐點功率值可以用于對alpha頻帶(8-13HZ) 的每一個數(shù)據(jù)組計算不對稱。如前所述，這個個體不對稱值的集合可 以用于計算不對稱的頻鐠圖案，產(chǎn)生不對稱的靜態(tài)和動態(tài)成分的特征 向量?？梢云骄卣飨蛄康淖畲笾岛妥钚≈狄援a(chǎn)生靜態(tài)和動態(tài)不對稱 結果。另外， 一個數(shù)據(jù)組接一個數(shù)據(jù)組，不對稱值可以分離到由靜態(tài) 和動態(tài)特征向量的范圍所定義的兩個集合中。時間百分比是總時間的 百分比，其中(在逐個數(shù)據(jù)組的基礎上)計算出的不對稱大于零，為
不對稱值的靜態(tài)集合和動態(tài)集合計算該時間百分比。
總而言之，可以-中的不對稱。
1 ) 頻譜不對稱可以通過從各原始圖案中移除左右頻譜圖案的交
集(圖3和圖4)來計算。對圖案的相似性的分析可以通過
使用集合的交集與集合的并集的比值來計算。
2) 特征向量可以用于在alpha頻帶推導標準前額功率和靜態(tài)和 動態(tài)成分的EEG不對稱值。
3) 左側優(yōu)勢不對稱和右側優(yōu)勢不對稱的時間可以通過將頻譜圖 案的靜態(tài)和動態(tài)成分當作個體的頻譜圖案來計算。
另外，本發(fā)明的實施例可以確定以下與qEEG數(shù)據(jù)有關的指標變 量中的部分或全部
1)"靜態(tài)頻譜不對稱"利用右側靜態(tài)成分與左側靜態(tài)成分的交
2) "動態(tài)頻譜不對稱"利用右側動態(tài)成分與左側動態(tài)成分的交集。
3) "靜態(tài)能量"利用右側或左側靜態(tài)成分的最大能量和最小能 量的平均值。
4) "動態(tài)能量"利用右側或左側動態(tài)成分的最大能量和最小能 量的平均值。
5 )靜態(tài)頻語不對稱利用右側和左側靜態(tài)成分應用于
(R-L)/(R + L)的最大能量和最小能量的平均值。
6 )動態(tài)頻鐠不對稱利用右側和左側動態(tài)成分應用于(R-L)/(R + L)的最大能量和最小能量的平均值。
7) 靜態(tài)頻謙不對稱利用(R-L)/(R + L)所計算出的不對稱的頻譜 圖案分析。
8) 動態(tài)頻譜不對稱利用(R-L)/(R + L)所計算出的不對稱的頻譜 圖案分析。
9) 左側優(yōu)勢不對稱和/或右側優(yōu)勢不對稱的百分比時間利用不
對稱(R-L)/(R+1)大于零的時間點的比值。
10) 左側優(yōu)勢不對稱和/或右側優(yōu)勢不對稱"4爭態(tài)百分比時間，，利 用不對稱(/ -丄)/(; + 大于零的靜態(tài)時間點的比值。
11) 左側優(yōu)勢不對稱和/或右側優(yōu)勢不對稱"動態(tài)百分比時間"利 用不對稱(w - L)/(/ +丄)大于零的動態(tài)時間點的比值。
塊116和120之后分別是塊118和122。在塊118中，可以做出
紊亂如抑郁的風險判斷。亦即，基于與一個患者或受試者相關聯(lián)的
qEEG數(shù)據(jù)的一個特別的集合的靜態(tài)不對稱，該患者或受試者具有特
殊紊亂的風險可以得到確定。例如，可以分析qEEG數(shù)據(jù)的一個特別
的集合的靜態(tài)頻譜不對稱和至少一個指示變量。在其他實施方式中，
可以分析上述指示變量或其他qEEG數(shù)據(jù)有關的變量的任意組合。在
其他實施方式中，可以分析上述指示變量或其他qEEG數(shù)據(jù)有關的變
量或其他臨床數(shù)據(jù)的任意組合。在任意情況下，從qEEG數(shù)據(jù)的靜態(tài)
成分導出的不對稱值可以用于評估一個患有抑郁或其他有關的情緒 精神病理學的個體，例如，判斷一個特殊的個體是否存在抑郁的風險。
在塊122中，可以至少部分地基于與一個患者或受試者有關的 qEEG數(shù)據(jù)的一個特殊的集合的動態(tài)不對稱來跟蹤一種特殊的紊亂及 其有關的治療。例如，從qEEG數(shù)據(jù)的動態(tài)不對稱成分中導出的不對 稱值可以用于蹤在有治療和無治療情況下 一 個個體的癥候隨時間 的變化，例如，跟蹤一個特殊個體的抑郁，并預報、評估、判斷任何 治療的效果。
這樣，在一個實施方式中如塊118中所示，靜態(tài)不對稱值可以被 與一個或多個數(shù)據(jù)庫中的一個或多個預先存儲的值或其他數(shù)據(jù)和/或 從臨床研究中導出的截止(cutoffs)進行比較，所述臨床研究可以將 不對稱值與基線的存在或抑郁的統(tǒng)計風險聯(lián)系起來。在另一個實施方 式中如塊122中所示，動態(tài)不對稱值可以被與一個或多個數(shù)據(jù)庫中的
一個或多個預先存儲的值或其他數(shù)據(jù)和/或從臨床研究中導出的分界 點進行比較，所述臨床研究可以跟蹤在處理或治療的情況下同時發(fā)生 的動態(tài)不對稱的正?；鸵钟舭Y候的衰減。
塊120和124之后為模塊126,方法100終止于模塊126。根據(jù) 本發(fā)明的其他實施方式，其他示例性的方法可以包括更少或更多數(shù)量 的要素或步驟。
圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，使用EEG (腦電圖學)或 qEEG測量來分析和評估一個個體的抑郁和其他情緒紊亂的方法的另 一個示例。所示方法200可以由例如圖6中所示602這樣的系統(tǒng)來4丸 行。示例方法200開始于模塊202。
在塊202中，接收與一個人相關聯(lián)的多個腦電圖學數(shù)據(jù)。例如， qEEG數(shù)據(jù)可以經(jīng)由如圖6中618這樣的客戶設備或如圖6中628這 樣的生物學數(shù)據(jù)收集器接收自如圖6中614這樣的患者。本發(fā)明的其 他實施例可以如前面圖1中所描述地收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學 數(shù)據(jù)。
塊202之后為模塊204,在塊204中，確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù) 的一部分相關聯(lián)的至少一個靜態(tài)成分。例如，至少部分qEEG數(shù)據(jù)的 一個靜態(tài)成分可以被如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中638 這樣的處理器或與如圖6中602這樣的系統(tǒng)相關聯(lián)的其他處理成分所 確定。本發(fā)明的其他實施方式可以如前面圖1中所描述地確定與腦電 圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的至少一個靜態(tài)成分。
塊204之后為塊206,在塊206中，確定所述腦電圖學數(shù)據(jù)的所 述部分的靜態(tài)成分的靜態(tài)不對稱。例如，靜態(tài)不對稱可以;波如圖6中 608這樣的報告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中 602這樣的系統(tǒng)相關聯(lián)的其他處理成分所確定。本發(fā)明的其他實施例 可以如前面圖1中所描述地確定腦電圖學數(shù)據(jù)的靜態(tài)不對稱。
塊206之后為模塊208,在模塊208中，至少部分地基于所述腦 電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)不對稱，確定一個用于指明此人是 否存在情緒紊亂的風險的指示。例如，可以由如圖6中608這樣的報
告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中602這樣的系 統(tǒng)相關聯(lián)的其他處理成分來確定一個指示。通過進一步的示例，取決 于如何為一個特定的人確定靜態(tài)不對稱，靜態(tài)不對稱的不同方面可用
于表征所述特定的人具有至少 一種如抑郁這樣的情緒紊亂的程度、可 能性或風險。本發(fā)明的其他實施方式可以如圖1中所描述地基于靜態(tài) 不對稱來確定總體風險。
塊208之后為塊210,在塊210中，確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù) 的一部分的至少一個動態(tài)成分。例如，與所述qEEG數(shù)據(jù)的至少部分 相關聯(lián)的一個動態(tài)成分可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如 圖6中638這樣的處理器或與如圖6中602這樣的系統(tǒng)相關聯(lián)的其他 處理成分來確定。本發(fā)明的其他實施方式可以如前面圖1中所描述地 來確定與腦電圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的至少一個動態(tài)成分。
塊210之后為塊212,在模塊212中，確定所述腦電圖學數(shù)據(jù)的 所述部分的動態(tài)成分的動態(tài)不對稱。例如，動態(tài)不對稱可以由如圖6 中608這樣的報告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或與如圖6 中602這樣的系統(tǒng)相關聯(lián)的其他處理成分來確定。本發(fā)明的其他實施 方式可以如圖1中所描述地來確定腦電圖學數(shù)據(jù)的動態(tài)不對稱。
塊212之后為塊214,在塊214中，至少部分地基于所述腦電圖 學數(shù)據(jù)的所述部分的動態(tài)成分的動態(tài)不對稱，來確定一個用于評估情 緒紊亂的治療的指示。例如， 一個指示可以由如圖6中608這樣的報 告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中602這樣的系 統(tǒng)相關聯(lián)的其他處理成分所確定。通過進一步的示例，取決于如何為 一個特定的人確定動態(tài)不對稱，動態(tài)不對稱的不同方面可用于表征所 關心的如抑郁這樣的情緒紊亂的特殊治療。本發(fā)明的其他實施方式可 以如圖1中所描述地來基于靜態(tài)不對稱來確定總體風險。
方法200終止于塊214。根據(jù)本發(fā)明的方法的其他實施方式可以 包括更少或更多數(shù)量的要素或步驟。另外，其他實施方式可以包括與 方法200中的要素或步驟協(xié)力的其他要素或步驟。
圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式，使用EEG (腦電圖學) 或qEEG測量來分析和評估一個個體的抑郁和其他情緒紊亂的方法的 另一個示例。所示方法300可以由如圖6中602這樣的系統(tǒng)來執(zhí)行。 示例方法300開始于塊302。
在塊302中，收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù)據(jù)。例如，qEEG 數(shù)據(jù)可以由如圖6中618這樣的客戶設備或如圖6中628這樣的生物 學數(shù)據(jù)收集器來從如圖6中614這樣的患者處接收。本發(fā)明的其他實 施方式可以如圖1中所描述地來收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù)據(jù)。
塊302之后為塊304，在塊304中，確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的 至少一部分相關聯(lián)的一個靜態(tài)成分。例如，至少部分所述qEEGf丈據(jù) 的一個靜態(tài)成分可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中 638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成分所確 定。本發(fā)明的其他實施方式可以如前面圖1中所描述地來確定與腦電 圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的至少一個靜態(tài)成分。
塊304之后為塊306，在塊306中，確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的 至少一部分相關聯(lián)的一個動態(tài)成分。例如，與至少部分所述qEEG凄t 據(jù)相關聯(lián)的一個動態(tài)成分可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、 如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理 成分所確定。本發(fā)明的其他實施方式可以如前面圖1中所描述地來確 定與腦電圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的至少一個動態(tài)成分。
塊306之后為塊308，在塊308中，確定所述靜態(tài)成分或動態(tài)成 分的不對稱。例如，靜態(tài)或動態(tài)不對稱可以由如圖6中608這樣的才艮 告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關 聯(lián)的其他處理成分所確定。本發(fā)明的其他實施方式可以如前面圖1中 所描述地來確定與腦電圖學數(shù)據(jù)的靜態(tài)或動態(tài)不對稱。
塊308之后為塊310,在塊310中，至少部分地基于所述靜態(tài)成 分或動態(tài)成分的不對稱，估計出與一種情緒紊亂相關聯(lián)的一個特征。 例如，可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中638這樣 的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成分來分析不對稱 并估計出與一種情緒紊亂相關聯(lián)的一個特征。在本發(fā)明的某些實施例 方式中，一個特征可以是與一種情緒紊亂如抑郁相關聯(lián)的指示或指示 變量。在本發(fā)明的其他實施方式中， 一個特征可以是一個用于指明此
人是否存在一種情緒紊亂如抑郁的風險的指標。在本發(fā)明的其他實施 方式中， 一個特征可以是一種情緒紊亂如抑郁的特殊治療的一個指示 或特性。
方法300終止于塊310。 4艮據(jù)本發(fā)明的方法的其他實施方式可以 包括更少或更多數(shù)量的要素或步驟。另外，其他實施方式可以包括與 方法300中的要素或步驟協(xié)力的其他要素或步驟。
圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式，使用EEG (腦電圖學) 或qEEG測量來分析和評估一個個體的抑郁和其他情緒紊亂的方法的 另一個示例。所示方法400可以由如圖6中602這樣的系統(tǒng)來才丸行。 示例方法400開始于塊402。
在塊402中，收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù)據(jù)。例如，qEEG 數(shù)據(jù)可以由如圖6中618這樣的客戶設備或如圖6中628這樣的生物 學數(shù)據(jù)收集器來從如圖6中614這樣的患者處收集。本發(fā)明的其他實 施方式可以如圖1中所描述地來收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù) 據(jù)。
塊402之后為塊404,在塊404中，確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的 至少一部分相關聯(lián)的一個靜態(tài)成分。例如，至少部分所述qEEG數(shù)據(jù) 的一個靜態(tài)成分可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中 638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成分所確 定。本發(fā)明的其他實施方式可以如圖1中所描述地確定與腦電圖學數(shù) 據(jù)相關聯(lián)的至少一個靜態(tài)成分。
塊404之后為塊406，在塊406中，確定所述靜態(tài)成分中的不對 稱。例如，靜態(tài)不對稱可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如 圖6中638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成 分所確定。本發(fā)明的其他實施例可以如圖1中所描述地來確定腦電圖 學數(shù)據(jù)的靜態(tài)不對稱。
塊406之后為塊408,在塊408中，至少部分地基于所述靜態(tài)成 分的不對稱，估計出與一種情緒紊亂相關聯(lián)的一個特征。例如，可以 由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中638這樣的處理器或
與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成分來分析不對稱并估計出與
一種情緒紊亂相關聯(lián)的一個特征。在本發(fā)明的某些實施方式中， 一個 特征可以是與一種情緒紊亂如抑郁相關聯(lián)的指示或指示變量。在本發(fā)
明的其他實施方式中， 一個特征可以是一個用于指明一個特定的人是 否存在 一種情緒紊亂如抑郁的風險的指標。
方法400終止于塊408。才艮據(jù)本發(fā)明的方法的其他實施例可以包 括更少或更多數(shù)量的要素或步驟。另外，其他實施例可以包括與方法 400中的要素或步驟協(xié)力的其他要素或步驟。
圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，使用EEG (腦電圖學)或 qEEG測量來分析和評估一個個體的抑郁和其他情緒紊亂的方法的另 一個示例。所示方法500可以由如圖6中602這樣的系統(tǒng)來扭J亍。示 例方法500開始于塊502。
在塊502中，收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù)據(jù)。例如，qEEG 數(shù)據(jù)可以由如圖6中618這樣的客戶設備或如圖6中628這樣的生物 學數(shù)據(jù)收集器來從如圖6中614這樣的患者處收集。本發(fā)明的其他實 施例可以如圖1中所描述地來收集與一個人相關聯(lián)的腦電圖學數(shù)據(jù)。
塊502之后為塊504，在塊504中，確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的 至少一部分相關聯(lián)的一個動態(tài)成分。例如，與至少部分所述qEEG數(shù) 據(jù)相關聯(lián)的一個動態(tài)成分可以被如圖6中608這樣的報告生成模塊、 如圖6中638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理 成分所確定。本發(fā)明的其他實施例可以如圖1中所描述地來確定與腦 電圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的至少一個動態(tài)成分。
塊504之后為塊506，在塊506中，確定所述動態(tài)成分中的不對 稱。例如，動態(tài)不對稱可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如 圖6中638這樣的處理器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成 分所確定。本發(fā)明的其他實施例可以如圖1中所描述地來確定腦電圖 學數(shù)據(jù)的動態(tài)不對稱。
塊506之后為塊508,在塊508中，至少部分地基于所述動態(tài)成 分的不對稱，估計出與一種情緒紊亂的治療相關聯(lián)的一個特征。例如，
可以由如圖6中608這樣的報告生成模塊、如圖6中638這樣的處理 器或與如圖6中系統(tǒng)602相關聯(lián)的其他處理成分來分析不對稱并估計 出與一種情緒紊亂相關聯(lián)的一個特征。在本發(fā)明的某些實施方式中， 一個特征可以是與一種情緒紊亂如抑郁相關聯(lián)的指示或指示變量。在 本發(fā)明的其他實施例中， 一個特征可以是一種情緒紊亂如抑郁的 一種 特殊治療的一個指標或特性。
方法500終止于塊508。根據(jù)本發(fā)明的方法的其他實施例可以包 括更少或更多數(shù)量的要素或步驟。另外，其他實施例可以包括與方法 500中的要素或步驟協(xié)力的其他要素或步驟。
這里所揭露的方法僅為示例性的，根據(jù)本發(fā)明的實施例的其他方 法可以包括其他步驟、或比這里的方法更少或更多數(shù)量的步驟。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的一個示例性系統(tǒng)如圖6中602所示。 根據(jù)本發(fā)明的不同實施例，圖6示出了系統(tǒng)602的示例性環(huán)境600。 圖1至5中所示部分或全部方法可以通過使用圖6中所示系統(tǒng)602來 執(zhí)行。
所示環(huán)境600包括與系統(tǒng)602通信的網(wǎng)絡604。依次地，系統(tǒng)602 包括一個或多個可操作的根據(jù)本發(fā)明的實施例的系統(tǒng)模塊606、 607、 608、 610。系統(tǒng)沖莫塊606、 607、 608、 610中均可以通過網(wǎng)絡604或 通過一個局域網(wǎng)(LAN)這樣的相關聯(lián)網(wǎng)絡612來相互通信。例如， 系統(tǒng)模塊可以是一個數(shù)據(jù)收集模塊606、 一個頻率頻譜/可靠性模塊 607、 一個報告生成模塊608、和一個研究分析模塊610。數(shù)據(jù)收集模 塊606和頻i普/可靠性4莫塊607可以通過Internet和一個604這樣的網(wǎng) 絡來與報告生成模塊608通信，而研究分析模塊610可以通過一個612 這樣的LAN來與報告生成模塊608通信。根據(jù)本發(fā)明的實施例，在 不同配置操作中可能存在其他系統(tǒng)模塊。系統(tǒng)模塊606、 607、 608、 610的配置與排列僅為示例性的，在根據(jù)本發(fā)明的其他實施例中，可 能存在系統(tǒng)模塊的其他配置與排列。
系統(tǒng)模塊606、 607、 608、 610中每一個可以由一個或多個基于 處理器的平臺來主持，例如那些由Windows98、 WindowsNT/2000、
基于LINUX和/或基于UNIX的操作平臺來執(zhí)行的平臺。另外，系統(tǒng) 模塊606、 607、 608、 610中的每一個可以根據(jù)本發(fā)明來利用 一種或 多種如DB/C、 C、 C++、 UNIX Shell、結構化查詢語言(SQL)等傳 統(tǒng)程序語言來實現(xiàn)不同的方法、程序、子程序和計算機可執(zhí)行指令， 包括系統(tǒng)功能、數(shù)據(jù)處理以及功能性成分之間的通信。系統(tǒng)模塊606、 607、 608、 610中每一個及其功能將在下面依次描述。
數(shù)據(jù)收集模塊606用于從一個用戶如一個患者614、人或個體處 收集生物學數(shù)據(jù)。例如，生物學數(shù)據(jù)可以包括來自一個如614這樣的 患者處的腦電圖學或qEEG數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集模塊606包括一個或多個 客戶616、 618和/或與例如Internet這樣的網(wǎng)絡604進行通信的遠程 設備。典型地，每一客戶端616、 618是一個基于處理器的平臺，例 如個人電腦、個人數(shù)字助理(PDA)、寫字板、或其他適用于與網(wǎng)絡 604通信的固定或移動到計算類型的設備。每一個客戶端616、 618 可以包括一個各自的處理器620、 622，存儲器624、 626或數(shù)據(jù)存儲 設備，生物學數(shù)據(jù)收集器628,以及發(fā)射器/接收器630。根據(jù)本發(fā)明 的其他實施例，其他成分可以和數(shù)據(jù)收集模塊606 —起纟皮使用。
生物學數(shù)據(jù)收集器628通過一個發(fā)射器/接收器630與至少 一個客 戶端616、 618通信。所示實施例中，例如一個醫(yī)學設備這樣的生物 學數(shù)據(jù)收集器628從如患者624的用戶處實時地獲得或接收生物學數(shù) 據(jù)。發(fā)射器/接收器630將生物學數(shù)據(jù)收集器628或醫(yī)學設備接收到的 生物學數(shù)據(jù)傳送到客戶618。然后，客戶端618可以將該生物學數(shù)據(jù) 臨時存儲在存儲器626或者由處理器622處理該數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)絡604 將該數(shù)據(jù)傳送到可靠性模塊607和/或報告生成模塊608。在其他實施 例中，生物學數(shù)據(jù)收集器628可以在本地存儲并處理接收到的數(shù)據(jù)， 并通過網(wǎng)絡604將該數(shù)據(jù)直接傳達到可靠性模塊607和/或報告生成模 塊608。
例如，生物學數(shù)據(jù)收集器628可以是Lexicor醫(yī)療技術公司提供 的Lexicor數(shù)字腦皮層掃描定量腦電圖學(QEEG)數(shù)據(jù)獲取單元和電 極帽(合稱為"DCS設備，，)。該類醫(yī)療設備和相關配置可以連接到一
個用戶或患者的頭部，啟動之后，該醫(yī)療設備通過一個私有數(shù)字接口
和相關軟件提供數(shù)字化的EEG數(shù)據(jù)，該私有數(shù)字接口和相關軟件允 許以例如Lexicor文件格式這樣的文件格式將數(shù)據(jù)在一個主機平臺上 本地存儲。在替代性實施例中，數(shù)據(jù)可以通過例如USB這樣的其他 接口被實時地傳送到例如服務器這樣的主機平臺。如有需要，存儲的 EEG數(shù)據(jù)可以被上載到一個相關的服務器或客戶。其他情況下，收集 或存儲的數(shù)據(jù)可以被燒至或存儲到例如CD-R光盤這樣的數(shù)字格式并 被傳送或轉移到相關的服務器或客戶。
需要注意的是，Lexicor文件格式可以是Lexicor醫(yī)療技術公司開 發(fā)的Lexicor原始EEG數(shù)據(jù)文件格式。這種特殊的文件格式具有一種 數(shù)據(jù)結構，適于存儲24個通道的數(shù)字化EEG數(shù)據(jù)以幫助脫機數(shù)據(jù)分 析。盡管有不同的EEG數(shù)據(jù)存儲格式存在，Lexicor文件格式可以適 用于處理這些或其他數(shù)據(jù)存儲格式。例如，Lexicor文件格式包括64 個整數(shù)(integer)的全局報頭以處理例如抽樣率、前端DCS放大器增 益、軟件版本、時間點總數(shù)這樣的信息。另外，Lexicor文件格式可 以包括 一 個或多個原始數(shù)據(jù)的點或片段，原始數(shù)據(jù)包括用以處理注解 內容的256字節(jié)的文本序列和用以處理由一個DCS設備在一個特殊 獲取周期為一個特殊時間點收集的原始數(shù)字化EEG數(shù)據(jù)的序列，以 及一個包含該特殊時間點的時間點序數(shù)和狀態(tài)的局部報頭。
生物學數(shù)據(jù)收集器628還可以包括但不限于血壓監(jiān)控器、體重 計、葡萄糖計、血氧計、肺活量計、凝結物計、驗尿設備、驗血設備、 體溫計、二氧化碳檢測計、心電圖(EKG)、腦電圖(EEG)，以及其 他可以通過RS-232端口或類似類型連接以輸出數(shù)據(jù)的數(shù)字醫(yī)療設 備，以及其他提供與生物學或生理學官能相關聯(lián)的數(shù)據(jù)的設備或方 法。從一個用戶、患者或個體收集或接收到的生物學數(shù)據(jù)可以包括， 但不限于，血壓、體重、血液成分檢測、身體流體成分檢測、體溫、 心臟檢測、腦波檢測、以及其他與生物學或生理學官能相關聯(lián)的檢測。
發(fā)射器/接受器630典型地幫助生物學數(shù)據(jù)收集器628和客戶端 618之間的數(shù)據(jù)傳輸。發(fā)射器/接受器630可以是獨立設備或內置設備。
發(fā)射器/接受器630可以包括但不限于RS-232兼容設備、無線通信 設備、有線通信設備或適于傳輸生物學數(shù)據(jù)的任何其他設備或方法。 例如保健提供者632這樣的用戶可以依靠客戶端616、 618與患 者614的接近，共用或獨立使用客戶端616、 618來與網(wǎng)絡604互動 或通信。保健提供者632和/或患者614可以通過相同的或獨立的客戶 端616、 618來接收來自才艮告生成模塊608的特殊指令。例如，為適 應特定的條件，報告生成模塊608可能要求從保健提供者632特定的 生物學數(shù)據(jù)被從患者614處收集。適當?shù)闹噶羁梢酝ㄟ^網(wǎng)絡604到客 戶端616傳輸?shù)奖＝√峁┱?32。然后，保健提供者632可以指示患 者614或協(xié)助患者614將生物學數(shù)據(jù)收集器628或醫(yī)療設備連接到患 者614。啟動之后，生物學數(shù)據(jù)收集器628或者醫(yī)療設備可以通過網(wǎng) 絡604或Internet將與患者614相關聯(lián)的生物學數(shù)據(jù)傳送到報告生成 模塊608。如果需要，保健提供者632,和/或患者614,或其他用戶 可以輸入人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)或通過獨立的客戶端616、 618提供人口統(tǒng) 計學數(shù)據(jù)。
頻率頻傳/可靠性模塊607可以用于從數(shù)據(jù)收集模塊606處接收生 物學數(shù)據(jù)，并至少部分地基于某些或全部生物學數(shù)據(jù)來處理某些或全 部生物學數(shù)據(jù)以確定一個或多個可靠性指標。所示實施例中，頻率頻 譜/可靠性模塊607可以是一組計算機可執(zhí)行指令，例如一軟件程序， 存儲于像644這樣的服務器上或存儲于另 一與服務器通信并基于處理 器的平臺上，例如客戶設備。所示頻率頻譜/可靠性模塊607可以與報 告生成模塊608集成到一起。在另一實施例中，頻率頻譜/可靠性模塊 607可以是具有相關聯(lián)處理器的獨立模塊，例如裝置或可靠性設備。 在另 一 實施例中，頻率頻譜/可靠性模塊607可以是一合成的子系統(tǒng)， 用于相關聯(lián)的站點和管理程序模塊，例如642。如果需要，頻率頻譜/ 可靠性模塊607可以生成不同的報告并提供給用戶，例如保健提供者 632。
報告生成模塊608用于接收、存儲并處理來自患者614的生物學 數(shù)據(jù)用于后續(xù)檢索和分析。報告生成模塊608還用于基于收集到或接
收到的來自患者614的生物學數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一個或多個數(shù)據(jù)判讀工具。 報告生成模塊608適于生成包括一個或多個數(shù)據(jù)判讀工具的報告636 以協(xié)助例如保健提供者632這樣的用戶來處理并分析生物學數(shù)據(jù)。參 考圖7詳細描述一個示例的數(shù)據(jù)判讀工具和報告。另外，報告生成模 塊608適于執(zhí)行相關聯(lián)的站點和管理應用程序模塊642或與之協(xié)力。
典型地，報告生成模塊608是基于處理器的平臺，例如服務器、 大型計算機、個人電腦、個人數(shù)字助理(PDA)。報告生成模塊608 包括處理器638、存檔數(shù)據(jù)庫640、以及站點和管理應用程序才莫塊642。 主持Internet站點646的獨立的服務器644可以被連接在報告生成模 塊608和網(wǎng)絡604或Internet之間；或者通過網(wǎng)絡604或Internet連接 于報告生成模塊608和數(shù)據(jù)收集模塊606。 一般地，獨立的服務器644 是一基于處理器的平臺，例如可以扭j亍站點和管理應用程序才莫塊642 的服務器或計算機。在任何情況下，報告生成模塊608通過網(wǎng)絡604 或Internet而與數(shù)據(jù)收集模塊606通信。本領域技術人員根據(jù)本發(fā)明 將認可這些模塊及其執(zhí)行的不同實施例。
在一個實施方式中，所述報告生成模塊608和其它模塊如606， 607, 610， 642中，可以包括計算機可執(zhí)行指令集或一個相關聯(lián)的計 算機程序。不同的計算機可執(zhí)行指令集或計算機程序可以由一個或多 個關聯(lián)的處理器處理，如638或其他計算機硬件。根據(jù)本發(fā)明，本領 域普通技術人員能夠認識到這類模塊的不同實施方式和以及如何實 施。
處理器638可以處理接收自數(shù)據(jù)收集模塊606或通過頻率頻譜/ 可靠性模塊607接收的生物學數(shù)據(jù)和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)。處理器638 和/或頻率頻譜/可靠性模塊607可以將生物學數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù) 存儲于存檔數(shù)據(jù)庫640用于后續(xù)檢索，和/或使用接收自研究分析模塊 610的其他數(shù)據(jù)來處理生物學數(shù)據(jù)。典型地，處理器638和/或頻率頻 語/可靠性模塊607可以分析來自數(shù)據(jù)收集模塊606的生物學數(shù)據(jù)和/ 或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)，并從該數(shù)據(jù)中移除不希望的人為現(xiàn)象信號。有關 的生物學數(shù)據(jù)和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)可以被存儲于存檔數(shù)據(jù)庫640或
其他數(shù)據(jù)存儲設備，直到需要時。使用接收自研究分析模塊610的或
產(chǎn)生于或存儲于系統(tǒng)602的一個或多個指標648,處理器638可以處 理生物學數(shù)據(jù)和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一個或多個數(shù)據(jù)判讀工具 634。處理器638可以產(chǎn)生一個報告636,其包括一個或多個指標638 和相關聯(lián)的數(shù)據(jù)判讀工具634用于通過網(wǎng)絡604傳輸?shù)揭粋€用戶，例 如保健提供者632和/或患者614.
數(shù)據(jù)判讀工具634可以在一個報告636中增加有關信息和前后關 系到生物學和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)，這樣該數(shù)據(jù)更容易地被 一 個例如保 健提供者632這樣的用戶所判讀以確定特殊條件特定患者614的狀 況。數(shù)據(jù)判讀工具634典型地包括生物學和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)的圖案 用于正常受試者和條件受試者。生物學和/或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)的圖案可 以放入報告636，其可以包括圖表和文字。這些圖案從科技文獻的人 體薈萃分析和有關數(shù)據(jù)庫的分析中確定，該有關數(shù)據(jù)庫包括正常受試
者、具有特定條件的受試者和具有有關條件的受試者的數(shù)據(jù)。
在一個實施例中，例如腦電圖學數(shù)據(jù)或qEEG數(shù)據(jù)這樣的生物學 數(shù)據(jù)可以由數(shù)據(jù)收集模塊606接收或收集。數(shù)據(jù)收集模塊606將這些 數(shù)據(jù)傳送到報告生成模塊608,然后報告生成模塊可以處理這些數(shù)據(jù)。 例如，腦電圖學數(shù)據(jù)的一個靜態(tài)和一個動態(tài)成分可以被確定，而腦電 圖學數(shù)據(jù)的中的靜態(tài)和動態(tài)不對稱也可以被確定。與這些成分和不對
稱相關聯(lián)的不同指標、特征、方面和品質可以被報告生成模塊608進 一步確定。在一個實施例中，可以由研究分析模塊610提供或獲得一 個或多個指標或系統(tǒng)602的其他成分。結合圖1至5,根據(jù)本發(fā)明的 實施例的用以確定成分、不對稱、指標、特4正、方面和品質的方法和 算法揭露于此。使用處理過的數(shù)據(jù)，報告生成模塊60S可以進一步產(chǎn) 生一個輸出，例如圖7中700所示、所描述的報告。
存檔數(shù)據(jù)庫640可以是數(shù)據(jù)庫、存儲器或者類似類型的數(shù)據(jù)存儲 設備。存檔數(shù)據(jù)庫640適于存儲生物學數(shù)據(jù)，例如醫(yī)療圖像、醫(yī)療數(shù) 據(jù)和一全測、類似類型的信息、以及如前面所描述的人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)。 一般地，存檔數(shù)據(jù)庫640可以被報告生成模塊608利用來存儲生物學
數(shù)據(jù)或人口統(tǒng)計學數(shù)據(jù)直到被訪問。
站點和管理應用程序模塊642典型地是一組計算機可執(zhí)行指令，
適于提供站點646，該站點具有至少一個功能性模塊以處理站點646 與至少一個用戶，例如保健提供者632和/或患者614，之間的數(shù)據(jù)通 信。站點和管理應用程序模塊642可以由報告生成模塊608、獨立服 務器、和/或一個與網(wǎng)絡604通信的存儲設備來主持。 一個站點和管理 應用程序模塊642可以包括，但不限于， 一個主注冊模塊、 一個患者 管理模塊、 一個數(shù)據(jù)分析模塊、 一個濾波模塊、 一個進/出模塊、 一個 虛擬私有網(wǎng)絡電子數(shù)據(jù)交換(VPNEDI)模塊、 一個報告模塊、 一個 指標報告通知模塊、 一個指標報告發(fā)送模塊、 一個數(shù)據(jù)庫模塊、以及 其他類似成分或功能模塊。其他與站點和管理應用程序模塊642相關 聯(lián)的成分模塊可以根據(jù)本發(fā)明的其他實施例來操作。
獨立服務器644適于使用一個視窗應用程序通過Internet來可一見 化的支持站點646?？商娲?，獨立服務器644也可以支持一個站點 和管理應用程序模塊642。站點646為保健提供者632和/或患者6" 提供到報告生成模塊608的通信接口 。例如，當 一個用戶如保健提供 者632和/或患者614,通過網(wǎng)絡604操作相同的獨立的客戶端616、 618,該用戶可以通過網(wǎng)絡604或Internet將由報告生成模塊608生成 的報告636發(fā)送到站點646用于選擇性的接入或注視。其他情況下， 一個報告636可以被報告生成模塊608經(jīng)由電子郵件消息通信、電信 設備、通訊系統(tǒng)或設備、或類似類型的通信設備或方法傳送到一個用 戶，例如保健提供者632和/或患者614。下面在圖7中示出并詳細描
相關網(wǎng)絡612典型地是一局域網(wǎng)(LAN)，其提供報告生成模塊 608和研究分析模塊610之間的通信。相關網(wǎng)絡612可以連接到或接 入到一個LAN貯藏庫650,用于生物學數(shù)據(jù)、指標、或由系統(tǒng)602 收集、產(chǎn)生或接收到的其他數(shù)據(jù)的附加存儲。
研究分析模塊610適于獲取和收集有關的研究材料和數(shù)據(jù)。另外， 研究分析模塊610適于處理有關的研究材料和數(shù)據(jù)，并且還適于確定
特定條件的一個或多個指標648。另外，在一個實施例中，研究分析 模塊610適于適應一個特定患者的條件或收集到的生物學和人口統(tǒng)計 學數(shù)據(jù)，將指標648提供給報告生成模塊608。典型地，研究分析模 塊610是一個基于處理器的平臺，例如服務器、大型計算機、個人電 腦、或個人數(shù)字助理(PDA)。研究分析模塊610包括一個處理器652, 分析工具654、 一個內部研究數(shù)據(jù)庫656、 一個公共研究數(shù)據(jù)庫658、 和一個標準化數(shù)據(jù)庫660。根據(jù)本發(fā)明，其他成分可以與研究分析模 塊610 —起#:利用。
處理器652處理由研究分析模塊610收集到或接收到的研究和數(shù) 據(jù)。處理器652標記和/或存儲研究或數(shù)據(jù)于一個相關聯(lián)的數(shù)據(jù)庫中用 于后續(xù)檢索，或使用一個或多個分析工具654來處理研究和數(shù)據(jù)。一 個或多個指標648可以由分析工具654提供或導出，而在需要時，處 理器652可以傳送任何指標648到報告生成模塊608。
至少一個分析工具654可以被研究分析模塊610所利用。典型地， 一個分析工具654是一個算法，其利用研究和數(shù)據(jù)來為一種特定條件 確定一個或多個指標648。
內部研究數(shù)據(jù)庫656可以是由 一個特定的或第三方賣主提供的研 究和文獻的收集。典型地， 一個操作系統(tǒng)602的實體可以為一系列條 件提供其自己的研究和物品。例如， 一個內部研究數(shù)據(jù)庫中的可用信
息包括，但不限于，電子數(shù)據(jù)庫、科研期刊、在線資源、圖書館、標 準教科書和參考書、以及委員會或部門的在線和印刷的聲明等等。
公共研究數(shù)據(jù)庫658可以是一個或多個第三方提供的研究和文獻 的收集。典型地，研究和文獻是可以免費使用的，或者通過付費從各 種在線或可接入資源可以使用的。例如，從一個公共研究數(shù)據(jù)庫3656 中的可用信息包括，但不限于，電子數(shù)據(jù)庫、科研期刊、在線資源、 圖書館、標準教科書和參考書、以及委員會或部門的在線和印刷的聲
明等等。
標準化數(shù)據(jù)庫660可以是電子數(shù)據(jù)庫、科研期刊、在線資源、圖 書館、標準教科書和參考書、以及委員會或部門的在線和印刷的聲明
等等的收集。
另 一個用來收集和分析qEEG檢測以分析和評估個體的抑郁的示 例系統(tǒng)將由佐治亞州奧古斯塔的Lexicor醫(yī)療技術公司所實現(xiàn)。其他 收集q E E G檢測的合適的系統(tǒng)和成分已經(jīng)被以下文獻所揭露，美國序 列號11/053627的專利申請，名稱為"用于管理生物學數(shù)據(jù)和提供數(shù)據(jù) 判讀工具的有關系統(tǒng)和方法"，提交日2005年2月8日，該申請是序 列號為10/368295的美國申請的部分延伸，序列號為10/368295的美 國申請名稱為"用于管理生物學數(shù)據(jù)和提供數(shù)據(jù)判讀工具的系統(tǒng)和方 法"，提交日為2003年2月18日，該申請要求了美國臨時專利申請 60/358477的優(yōu)先權，美國臨時專利申請60/358477提交日為2002年 2月19日，以上申請的內容在此全文引做參考。不同配置下并包括根
據(jù)本發(fā)明操作的其他成分的其他系統(tǒng)實施例可能存在。
在一個實施例中， 一個數(shù)據(jù)收集模塊，例如圖6中的606可以如 前面圖1至6中所描述的那樣接收qEEG數(shù)據(jù)。根據(jù)前面描述的部分 或全部方法、處理、程序和技術，數(shù)據(jù)收集模塊可以與一個報告生成 模塊，例如圖6中的608,協(xié)力操作來處理qEEG數(shù)據(jù)。報告生成模 塊608可以包括有關報告和通信功能來為各種保健從業(yè)者、研究人員、 或其他用戶提供電子和/或印刷報告格式。在一個實施例中，各種報告 可以通過一個網(wǎng)絡被^是供，力圖Internet或圖6中的網(wǎng)絡604.
圖7示出了一個報告的示例表示，包括使用本發(fā)明的一個實施例 得到的數(shù)據(jù)分析結果。報告700可以包括數(shù)據(jù)，例如文字或圖表702。 在本例中，腦電圖學數(shù)據(jù)已經(jīng)由例如圖6中的608這樣的報告生成模 塊處理過了 。報告生成模塊608可以確定腦電圖學數(shù)據(jù)的靜態(tài)成分。 報告生成模塊608可以確定數(shù)據(jù)的左右靜態(tài)成分的頻譜圖案的交集。 如圖7中所示，報告生成模塊608可以生成、輸出或圖示出數(shù)據(jù)的左 右靜態(tài)成分(F3和F4)的頻譜圖案的交集。該左右靜態(tài)成分(F3和 F4 )的交集被圖702中所示數(shù)據(jù)704所描繪。圖702包括x軸706和 y軸708, x軸為頻率，單位為赫茲，y軸為能量，單位為微伏。報告 生成模塊608可以為圖7中所示兩個靜態(tài)成分的交集畫出數(shù)據(jù)704。
使用數(shù)據(jù)704的兩組的交集，報告生成模塊608可以確定腦電圖學數(shù) 據(jù)的 一個靜態(tài)不對稱。至少部分地基于靜態(tài)不對稱，報告生成模塊608 或一個用戶可以進一步估計或確定患者或受試者具有一種特定紊亂 的風險。至少部分地基于靜態(tài)不對稱，報告生成模塊608或一個用戶 可以執(zhí)行分析工具654,例如一種學習型算法，來定義一個或多個權 重因子以確定一個指標648,例如一個患者相對于存在或不存在特定 紊亂或條件的個體的數(shù)據(jù)庫656、658、660中的值的相似性和/或風險。
一個合適的報告的其他實施例可以包括其他類型的數(shù)據(jù)、文本和 圖表。例如，與成分、不對稱、和例如腦電圖學數(shù)據(jù)這樣的生物學數(shù) 據(jù)相關聯(lián)的不同指標、特征、方面和品質可以包括于例如圖6中報告 生成模塊608所生成的報告中。
前面的描述包含許多細節(jié)，這些細節(jié)不應被理解為本發(fā)明保護范 圍的限制，而應理解為僅是所揭露的實施例的示例。本領域技術人員 應能在所附權利要求所限定的本發(fā)明的保護范圍之內設想出許多其 他變形。
權利要求
1.一種用于分析和評估一個人的情緒紊亂的方法，其中，包括以下步驟接收與所述人相關聯(lián)的多個腦電圖學數(shù)據(jù)；確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的一部分的至少一個靜態(tài)成分；確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的靜態(tài)不對稱；以及至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的所述靜態(tài)不對稱來確定用于表明所述人是否存在情緒紊亂的風險的指示。
2. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，還包括確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的 一 部分的至少 一 個動態(tài)成分； 確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成分中的動 態(tài)不對稱；以及至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)種治療反應的指示。
3. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述多個 腦電圖學數(shù)據(jù)的一部分的至少一個靜態(tài)成分的步驟包括確定一個靜 態(tài)頻譜圖案。
4. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定所述腦電 圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成分中的動態(tài)不對稱的步驟包括確 定一個動態(tài)頻譜圖案。
5. 如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定所述腦電 圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的靜態(tài)不對稱的步驟包括從 原始左、右靜態(tài)頻譜圖案中移除左、右頻譜圖案的交集。
6. 如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定所述腦電 圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成分中的動態(tài)不對稱的步驟包括從 原始左、右動態(tài)頻譜圖案中移除左、右動態(tài)頻譜圖案的交集。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述腦電 圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的靜態(tài)不對稱的步驟還包括 確定左、右側靜態(tài)成分的最大、最小功率的平均值。
8，如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定所述腦電 圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成分中的動態(tài)不對稱的步驟還包括確定左、右側動態(tài)成分的最大、最小功率的平均值。
9. 如權利要求1所述的方法，其中所述情緒紊亂包括至少下列 各項中的至少一項抑郁、兩極紊亂或具有至少一個遺傳有關成分的紊亂。
10. —種用于分析和評估一個人的情緒紊亂的方法，其中，包括 以下步驟收集來自所述人的腦電圖學數(shù)據(jù)；確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的至少一部分相關聯(lián)的一個靜態(tài)成分；確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的至少一部分相關聯(lián)的一個動態(tài)成分； 確定所述靜態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱； 至少部分地基于所述靜態(tài)成分中的不對稱或所述動態(tài)成分中的 不對稱，評估與所述情緒紊亂相關聯(lián)的一種特征。
11. 如權利要求io所述的方法，其特征在于，所述確定所述靜態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱的步驟包括至少部分地基于所述腦電圖學數(shù)據(jù)，確定左側頻譜圖案； 至少部分地基于所述腦電圖學數(shù)據(jù)，確定右側頻譜圖案；以及移除所述左側頻譜圖案和右側頻譜圖案的交集部分以得到一個 整體不對稱頻譜圖案。
12. 如權利要求11所述的方法，其特征在于，所述確定所述靜態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱的步驟還包括估計所述左側頻譜圖案和所述右側頻譜圖案的所述交集部分與所述左側頻譜圖案和所述右側頻譜圖案的并集的比值。
13. 如權利要求11所述的方法，其特征在于，所述確定所述靜 態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱的步驟包括執(zhí)行一 個學習型算法以定義一個或多個權重因子以確定與所迷 腦電圖學數(shù)據(jù)相關聯(lián)的每個頻帶的相似性。
14. 如權利要求11所述的方法，其特征在于，所述確定所述靜 態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱的步驟包括確定所述患者的左側相對于所述患者的右側占優(yōu)勢或不占優(yōu)勢 的時間百分比；以及比較所述患者的左側相對于所述患者的右側占優(yōu)勢或不占優(yōu)勢 的所述時間百分比。
15. 如權利要求11所述的方法，其特征在于，所述確定所述靜 態(tài)成分中的不對稱或者所述動態(tài)成分中的不對稱包括使用至少一個向量來分別導出各前額區(qū)域的功率；以及 比較各前額區(qū)域的功率。
16. 如權利要求10所述的方法，其特征在于，所述特征包括以 下各項中的至少一項具有所述情緒紊亂的風險、或所述情緒紊亂的 癥候。
17. —種用于分析和評估一個人的情緒紊亂的方法，其中，包括 以下步驟收集來自所述人的腦電圖學數(shù)據(jù)；確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的至少一部分相關聯(lián)的一個靜態(tài)成分； 確定所述靜態(tài)成分中的不對稱；至少部分地基于所述靜態(tài)成分中的不對稱來評估與所述情緒紊 亂相關聯(lián)的一種特征。
18， 一種用于分析和評估一個人的情緒紊亂的方法，其中，包括 以下步驟收集來自所述人的腦電圖學數(shù)據(jù)；確定與所述腦電圖學數(shù)據(jù)的至少 一 部分相關聯(lián)的 一 個動態(tài)成分； 確定所述動態(tài)成分中的不對稱；至少部分地基于所述動態(tài)成分中的不對稱來評估與所述情緒紊 亂相關聯(lián)的一種特征。
19. 一種用于分析和評估一個人的情緒紊亂的系統(tǒng)，其中，包括 一個數(shù)據(jù)收集模塊，適于接收與所述人相關聯(lián)的多個腦電圖學數(shù)據(jù)；一個報告生成模塊，適于 確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的一部分的至少一個靜態(tài)成分； 確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的靜態(tài)不對稱；以及至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述靜態(tài)成分中的所述靜態(tài)不對稱，輸出一個表明所述人是否存在情緒紊亂的風險的指示。
20. 如權利要求19所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述報告生成模 塊還適于確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的一部分的至少一個動態(tài)成分； 確定所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài)成分的動態(tài) 不對稱；至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài) 成分中的所述動態(tài)不對稱，輸出一個用于預報所述情緒紊亂的一種治 療反應的一個指示；以及至少部分地基于所述多個腦電圖學數(shù)據(jù)的所述部分的所述動態(tài) 成分中的所述動態(tài)不對稱，輸出一個用于評估所述情緒紊亂的一種治 療的一個指示。
全文摘要
本發(fā)明涉及用于分析抑郁的系統(tǒng)和方法，尤其涉及用于使用腦電圖學測量來分析和評估個體的抑郁及情緒紊亂的系統(tǒng)和方法。本發(fā)明的具體實施方式
不限應用于抑郁，還可以應用于其他情緒紊亂如兩極紊亂和其他具有至少一個與遺傳有關的成分的紊亂。
文檔編號A61B5/048GK101365380SQ200680052144
公開日2009年2月11日 申請日期2006年11月30日 優(yōu)先權日2005年12月1日
發(fā)明者史蒂文·M·Ph·D·斯奈德, 詹姆斯·D·福爾克 申請人:萊克西克醫(yī)療技術有限公司