專利名稱：：用于監(jiān)測意識的方法和設備的制作方法
技術領域：
：本發(fā)明涉及用于有選擇地監(jiān)測人及其他有感覺的對象的精神狀態(tài)或意識狀態(tài)的不同方法和包括采用這些方法的系統的設備。更具體地，本發(fā)明涉及用于精確地監(jiān)測、感知、跟蹤、分析、存儲、記錄和/或顯示與有感覺的對象的生理感覺的結合有關的數據的新穎傳感器和一套傳感器。生理感覺可以包括對象的精神狀態(tài)和覺醒，包括一或多個腦電圖(EEG)信號的頻率、相位、波幅和/或活動性。該裝置可以用在用于各種應用包括，尤其是意識深度、無意識深度、麻醉深度、對象的警覺狀態(tài)、鎮(zhèn)靜深度、催眠狀態(tài)、集中狀態(tài)、覺醒狀態(tài)和注意力狀態(tài)的各種結構中。在特定應用中，本發(fā)明的系統可以應用到在麻醉給藥期間監(jiān)測對象的麻醉深度和域當前意識狀態(tài)以便例如可以在治療過程期間適當地給對象服鎮(zhèn)靜劑。另外，依照本發(fā)明的系統描述了各種數據收集和處理技術，以及用于這些數據的動態(tài)、可重構和適合的顯示結構。操作者可以以容易理解的形式，包括適當的提醒信號、閾值監(jiān)測等等，引用與在此闡述的應用(或多個應用)最相關的這些數據。系統可以以集成方式利用睡眠分析、EEG腦電雙頻譜(bispectral)分析(包含雙相干性)(bi-coherence)和聽覺誘發(fā)電位(AEP)分析，用于提高監(jiān)測，尤其是對象的意識、聽覺感覺系統、運動、覺醒、肌肉活動性、眼睛運動、眼睛睜開、緊張和焦慮級、生命征象參數和/或聽覺-視覺回憶。監(jiān)測系統最好被配置成能最小化相關生理電極附件。本發(fā)明涉及在1999年12月24日提交的、名為"ViglianceMonitoringSystem(警戒監(jiān)視系統)"的PCT申請AU99/01166中公開的系統，在此引入以供參考。
背景技術：
：WilliamThomasGordonMorton首先論述了當今將什么稱為外科麻醉。然而，麻醉如何起作用的全面或詳細的理解今天還是未知的。己經知道麻醉通過與大腦中的神經細胞膜反應，作用于中樞神經系統，以便關閉響應，諸如視覺、觸覺和意識，但這一感覺過程的精確機制和影響仍然是研究的主題。在Australia,每年約1百萬人經受全身麻醉。在這1百萬人中，由于麻醉的直接結果，每年約5人死亡，而約3000人以上將被不適當地麻醉。這些不適當麻醉的人將經受在經受醫(yī)療過程時聽覺恢復、來自過早復原的聽覺恢復和眼睛過早睜開以及來自經受麻痹的憂慮的一系列癥狀。在對象的麻痹狀態(tài)不充分，導致在例如切皮過程期間對象身體運動，對正進行的醫(yī)療過程的某一程度的精神意識、來自具有一些程度的意識的記憶力恢復，以及手術災難會發(fā)生。典型的全身麻醉過程可以包括前驅用藥法或鎮(zhèn)靜劑，在此之后，病人被推入手術室，麻醉師將血壓測量箍帶施加到病人的手臂上，將血氧計探針應用到病人的手指上，用于測量氧飽和度，以及EGG或腦電圖引至病人的胸部，用于監(jiān)測心率。然后將靜脈插管插入病人手臂，以及將混合藥物注入血流中以便使病人處于睡眠中，控制疼痛和放松肌肉。在約30秒內，病人通常將從有意識狀態(tài)轉變到無意識。一旦病人無意識，麻醉師通常使病人回復到氣體供應面具，其包含能通過面具由病人呼吸的"吸入"麻醉劑。也可以將病人連接到將幫助或支持在手術期間病人換氣的呼吸機。當病人無意識并感覺不到疼痛時，外科醫(yī)生的將開始醫(yī)療手術過程?，F有技術提供一組系統來監(jiān)測病人同時經受麻醉劑藥物供給，但這些中沒有一個容納監(jiān)測和確認感覺參數符合要求的范圍以監(jiān)測神經系統恢復的"關閉"或無意識狀態(tài)(包括催眠、無意識和睡眠狀態(tài))、聽覺恢復狀態(tài)(包括聽覺誘發(fā)電位和復雜的頻率和敏感狀態(tài))、肌肉麻痹、運動和喚醒狀態(tài)(包括喚醒和身體運動分析)、視覺恢復狀態(tài)(包括眼睛睜開和眼睛運動分析狀態(tài))、焦慮和緊張狀態(tài)(包括溫度、血壓、氧飽和度-SA02、心率可變性、皮膚電流測定阻力分析)。一些現有技術系統提供無意識狀態(tài)(示象監(jiān)測)的分析以及其他系統分析腦電圖信號活動性(physiometrix公司)。此外，已經實施了許多實驗以及裝置被設計成監(jiān)測聽覺響應(聽覺誘發(fā)電位)以及一系列神經學上的分析。然而，大腦對麻醉劑的響應和隨后的"關閉"身體的感覺系統的大腦的工作仍然是一個秘，本發(fā)明的系統不僅可以測量有感覺的對象的意識狀態(tài)，而且可以測量感覺系統的各種狀態(tài)。特別將重點放在測量和監(jiān)測在麻醉過程期間，發(fā)生恢復最可能受損的感覺系統。本發(fā)明的HCM系統可以通過監(jiān)測意識(諸如與EEG和BSAEP參數測量有關)，向臨床醫(yī)師提供最佳麻醉藥物劑量的主要測量或指導，同時還通過監(jiān)測對象的感覺系統，包括視覺、聽覺、運動、味覺和聲音，提供"防衛(wèi)底線"，用于最小化與麻醉劑/醫(yī)療過程有關的恢復風險。AllanRechtschaffen禾卩AnthonyKales,在"AManualofStandarizedTerminology,TechniquesandScoringSystemforSleepStagesofHumanSubjects"、BrainInformationService/BrainResearchInstitute,UniversityofCaliforniaLosAngeles,California卯027，(R&K)(34)中描述了為人的睡眠生理學記分的方法。根據半周期波幅分析，大腦的電能的行為的另外的描述由Burton和Johns,在AU專利632932中公開，在此引入，以便參考(45)。利用這些先前技術來定義人的睡眠的階段以及主要應用到睡眠中的對象上，通過睡眠的常規(guī)階段包括階段1、階段2、階段3和階段4以及REM睡眠(不同于催眠或深層麻醉狀態(tài))識別。特別地，采用R&K標準睡眠階段技術的睡眠檢測的第一階段依賴于特定的生理學事件順序，諸如對象的眼睛轉動或緩慢移動眼電圖(EOG)以及腦電圖頻譜的變化。很顯然，人的生理機能的顯著變化使得對象進入表示對象的意識狀態(tài)的顯著變化的睡眠階段。這一意識的顯著變化在目的是例如確定飛機的飛行員或其他關鍵工作功能開始缺少警惕的檢測中可能太遲。在其他情況下，對象能進入例如，汽車的駕駛員陷入"恍惚"的催眠狀態(tài)以及失眠狀態(tài)和對象的環(huán)境變得很關鍵并且非常很危險。非睡眠的人的生理學周期的相位(向上到達階段l)在R&K教示中未特別描述。即使作為諸如論證過在全身麻醉下，世界最少報告意識發(fā)生率的醫(yī)院的Melbourne'sAlfredHospital仍然具有1000分之一的發(fā)生率(91)。即使意識到或經歷的機會很低，但后果會是毀滅性的。在醫(yī)療過程期間，在麻醉下的意識的負作用能從惡夢到恢復疼痛、緊張、視覺和聽覺恢復。本發(fā)明的HCM系統可以通過在全身麻醉的應用期間，提供專用R&K以及雙相干性監(jiān)測解決這些限制。HCM系統還可以提供假象排斥來允許更精確地監(jiān)測和分析來自對象的神經學上和其他雙相干性和睡眠變量的方法。迄今為止，根據UniversityofSydney-Austrlia的網站，有關麻醉的介紹性論文(92)，還沒有方法在醫(yī)療過程期間確定病人是否處于睡眠狀態(tài)。在1942年，加拿大麻醉師公開了開發(fā)出神經肌阻滯藥。SirWalterRaleigh在1596年己經了解到玻利維亞的本地人已經使用稱為箭毒的美洲植物衍生物以產生麻醉。自1942以來，這些藥物已經根本改變了外科手術，特別是幾乎不可能對肌肉收縮做切皮和縫合腹部和胸部手術。通過使肌肉不活動，麻醉師能用更少和更安全的麻醉藥同時仍然使病人保持無意識。這些肌肉阻滯藥物現在用在達到一半的手術中。然而，應用這些肌肉藥物的不利之處在于病人被麻痹以致有意識或無意識運動是不可能的。在醫(yī)療過程期間，病人醒來或處于有意識狀態(tài)中的情況下，病人不能移動和保護他/她自己或提醒任何人病人可能遇到的潛在的可怕經歷。麻醉師傾向于對麻醉藥物使用量估計過高達30%。這一過高估計具有關系到病人的健康、恢復時間和健康服務的最終成本的后果。本發(fā)明的HCM系統可以通過提供用于監(jiān)測和分析在整個麻醉中，病人的覺醒和身體運動，解決現有技術的局限性。此夕卜，HCM系統可以提供從病人身體的任何位置定位用于監(jiān)測覺醒和身體運動的電極和傳感器的裝置。如果例如胸部手術由于關鍵切皮過程要求嚴格無移動，可以將電極或傳感器無侵入地或經內手術方法(interoperative)放在敏感胸部肌肉上。通過一些典型的實驗諸如1965年，精神病醫(yī)生BernardLevin的實驗論證過對適當或最佳麻醉的監(jiān)測的挑戰(zhàn)，當麻醉期間閱讀語句的IO個病人后來在手術后當提問時，均沒有回憶起那些語句。然后在催眠下的同樣的io個病人中，有四個能逐字地引用這些詞，另外有IO個能記起一些片段，但在提問時變得很不安和心煩意亂(95)。適當麻醉的病人應當不會"感知"、"聞"、"看見"或"嘗"任何東西直到他們重新獲得意識(96)。在1998年，紐約的MountSinaiMedicalCentre的醫(yī)生DavidAdams向25個無意識的心臟手術病人重放成對詞(男孩/女孩、苦/甜、大海/水...)的錄音磁帶。在手術后的大約四天，病人聽到單個詞的列表。當他們之前的手術期間無意識時，已經放過這些詞的一些。病人被要求用他們記住的第一詞來對每個詞作出響應。發(fā)現病人在他們已經遇到過的自由關聯詞對的反應要顯著好于他們沒有遇到過的情況。很顯然，病人已經聽到信息并記住它(97)。很顯然，盡管很少病人在手術臺上對他們的經歷具有有意識的記憶，大量具有無意識的回憶。而手術期間的正向(positive)消息可以具有所需結果，其他的能具有不需要的結果(98)。本發(fā)明的HCM系統通過以一種形式提供用于在病人正經歷麻醉時，監(jiān)測聽覺感覺系統的裝置和方法來解決現有技術的局限性。此外，HCM系統可以提供分析麻醉期間，病人的一個或兩個聽覺感覺系統的頻率響應和靈敏響應的綜合裝置。這可以提供在整個麻醉過程中，監(jiān)測和重放為對象的聽覺系統的狀態(tài)的證據的裝置以便降低聽覺恢復的風險。本發(fā)明的HCM系統可以提供用于監(jiān)測和域分析病人的眼睛運動以及眼睛睜開以便最小化或消除麻醉后視覺恢復的風險的方法和裝置。該HCM系統可以提供用于監(jiān)測病人的緊張和焦慮程度以及一系列生命參數來最小化病人在麻醉期間正經歷不適當的緊張、焦慮和健康狀態(tài)的風險，以及隨后降低或消除這些狀態(tài)的發(fā)生率的方法和裝置。在前的研究顯示出人類治療和與焦慮或緊張有關的生理狀態(tài)改變間的關系。特別地，這些研究結合對焦慮的呼吸率、皮膚阻力和手指脈博量(53)。其他研究顯示出唾液皮質醇程度和伴隨增加的心血管活動性的活動性間的關系(54)。研究還顯示出心率可變性(HRV)以及人的報告焦慮和感知的緊張間和對象的血壓和心率以及與增加的緊張有關的活動性間的關系(55、56、57)。發(fā)現心率周期的迷走神經調整對人的情緒緊張很敏感。其他研究顯示出人的血壓和心率以及與增加的壓力有關的活動性間的關系(58)。本發(fā)明的HCM系統可以以幾乎實時圖形或數字表示測量、分析和顯示皮膚阻力、氧飽和度、脈博轉變時間覺醒、血壓、心率、心率可變性和溫度。此外，HCM系統可以測量、監(jiān)測和分析這些變量并顯示出指數和/或其他圖形和列表顯示方式，以幫助麻醉的對象深度的估計中的麻醉師或其他醫(yī)務人員。本發(fā)明的HCM系統可以以幾乎實時效果記錄、監(jiān)測和分析可以與麻醉期間太早醒來發(fā)生的增加心率相關的皮質醇唾液含量及其變化作為緊張或焦慮的指示器。本發(fā)明的HCM系統也可以以幾乎實時圖象或數字表示測量、分析和顯示心率周期的迷走神經調整。此外，HCM可以使用頻譜分析，測量、監(jiān)測和分析根據分解成不同頻率分量，即LF-.05-.15Hz、HF-.15-.5Hz的HRV頻率表示的這一變量，以及可以顯示出指數和/或其他圖形和列表顯示方式，以幫助在估計對象的麻醉深度中的麻醉師或其他醫(yī)務人員。本發(fā)明的HCM系統可以以幾乎實時效果記錄、監(jiān)測和分析血壓和心率，及其改變，作為與麻醉期間太早醒來發(fā)生的血壓和心率變化有關的緊張或焦慮的指示器。當前的安眠藥領域在記分或量化人的睡眠生理學方面不是很精確。確定人的生理學的睡眠分類的"內部記分器"裝置的程度達到80至90%的程度。麻醉治療期間監(jiān)測和分析病人的狀態(tài)以及隨后在任何一時間點精確地確定病人的麻醉的狀態(tài)深度對確保病人的麻醉治療療效是非常重要的。為此，精確地定義與對麻醉給藥的失眠或響應包括這些事件的精神恢復有關的有感覺的精神"關閉"或重新醒來的機制、順序或靈敏性對確保最佳給藥麻醉劑是很重要的。在理解睡眠機制和意識方面，與睡眠階段或對人的睡眠記分有關的科學和知識仍然相對原始。特別地，很顯然，與意識"關閉"的詳細情況和順序以及包括避免與麻醉有關的病人經受可能的恢復所需的視覺、聽覺、味覺、意識和肌肉活動性或覺醒的人的感覺系統有關的科學和知識仍然相對不成熟和缺少經驗。本發(fā)明的HCM系統意識到現有技術的局限性，并通過提供可以構造成監(jiān)測和分析尤其是麻醉過程期間對象的感覺系統的組合的系統來解決它們。HCM系統可以通過應用兩個或多個獨立的分析方法，包括基于雙相干性的分析和基于腦干聽覺誘發(fā)電位或穩(wěn)態(tài)誘發(fā)電勢的分析，確定對象意識的可能性，以及使用另一獨立的EEG分析方法諸如基于頻譜的EEG分析，包括最佳雙頻譜分析和最優(yōu)R&K睡眠喚醒分析判決、交互校驗和綜合兩種或多個分析方法的結果，以便提高確定對象的意識狀態(tài)的精確度。結合確定對象的意識狀態(tài)，系統在監(jiān)測和分析腦電波以及感覺監(jiān)測和分析包括聽覺、肌肉運動和/或覺醒包括微覺醒、眼睛睜開&眼睛運動的各種組合的幫助下，可以分析意識/催眠/失眠?？蛇x地包括在麻醉深度監(jiān)測和分析確定中的其他參數包括焦慮&緊張程度、心率可變性、電流皮膚阻力、溫度、呼吸率可變性以及血壓和/或氧飽和度。本發(fā)明的HCM系統可以包括用于監(jiān)測、分析、記錄和重放對象的意識狀態(tài)結合對象的關鍵生理學感覺狀態(tài)的裝置。在這一環(huán)境中，關鍵是指對最小化恢復與在麻醉下時的醫(yī)療過程有關的經歷或感覺的風險很關鍵的感覺系統。多個感覺監(jiān)測和分析的組合可以包括為用戶提供配置、選擇或操作具有一個或多個來自對象的輸入數據通道以及與附加到對象上的信號的復雜性一致的一系列系統設置或安裝的系統，監(jiān)測的關鍵特性包括手術持續(xù)時間和與給藥麻醉或對象的肌肉麻痹醫(yī)療、技能和訓練或用戶經歷、對象對麻醉或肌肉麻痹藥物的敏感度，以及與太早醒來的敏感性或意識包括聽覺或視頻剌激、焦慮或喚醒的恢復有關的不同對象的可變性。本發(fā)明的HCM系統可以提供獨特的無線連接電極系統以便減少傳統布線和纏結風險。在一些實例中，病人或對象專用數據可以基本上影響與監(jiān)測系統有關的監(jiān)測或分析方法。對申請人的知識而言，還沒有人將關鍵參數諸如病人的體重、年齡或性別結合到麻醉監(jiān)測的深度的靈敏性或加權上。本發(fā)明的HCM系統可以包括將分析的加權或靈敏性應用到正被監(jiān)測的生理學參數上的能力。該例子可以包括對象的體重或性別影響麻醉劑的濃度的最佳帶的方式。本發(fā)明的HCM系統可以利用與對象有關的數據以便可以將其靈敏性或重要閾值從一個對象調整到另一對象。在該上下文中，"利用"數據是指補償關鍵顯示閾值電平和各種用戶顯示的靈敏性。換句話說，根據對某一麻醉劑,的臨界(麻醉監(jiān)測深度)靈敏性，可以改變靈敏性中用戶顯示的閾值及相關過去已經應用表面電極連接來監(jiān)測與各種生理學參數有關的應用。然而，隨著表面電極連接的一個問題在于連接到對象的質量會由于多個狀況包括病人出汗、運動或電極和對象間的連接電解質溶液變干而惡化。電極質量的問題在諸如與重病特別護理或手術室環(huán)境有關的應用中比在麻醉監(jiān)測系統的深度的情形中更關鍵。到此為止，還沒有人使用過連接冗余電極、自動確認電極連接質量和通過常規(guī)的阻抗測量和其他信號確認技術(見圖18-MFD塊7)的確認，包括自動用冗余或空閑電極連接代替不良電極電極(見圖35-IAMES或圖37-ISES)。本發(fā)明的系統可以包括冗余電極以及集成電極傳感器和無線/可充電電極傳感器以便最小化電極和傳感器數量(在一些實施例中，小于3個傳感器電極)，用于麻醉深度監(jiān)測和分析(其中電極傳感器附件的數量、可靠性和簡易性非常關鍵)，包括監(jiān)測和分析生理學狀態(tài)諸如精神狀態(tài)、聽覺感覺、視覺感覺、覺醒感覺、焦慮感覺和生命狀態(tài)。在過去采用眼睛運動傳感器(諸如壓電或PVD運動傳感器)以及電極(諸如EOG)，用于分別檢測眼睛運動或眼瞼運動。然而，與麻醉深度監(jiān)測有關的一個問題在于在治療過程期間過早醒來并睜開眼睛的一些病人會產生痛苦看法以及隨后的回憶或惡夢發(fā)生。在這些實例中，存在病人可以提出訴訟的另一問題，在這一情況下，病人狀態(tài)的客觀和精確記錄以及眼睛睜開量會很重要。允許用戶校準這種眼睛睜開傳感器的系統也很有用。本發(fā)明的HCM系統可以提供這種傳感器(見圖34-EOS)，用于以校準方式檢測對象的眼睛睜開程度。根據一般的文獻，用于檢測麻醉的主要的現有技術方法是EEEG波形的雙相干性分析。作為徹底麻醉監(jiān)測系統的示象監(jiān)測(aspectmonitoring)配置這種技術。示象監(jiān)測具有用于BIS或雙頻譜指數的商標申請。雙頻譜指數是基于雙相干性分析技術。在從有意識到無意識以及從無意識到有意識狀態(tài)的轉變中，大腦的功能被識別為與生成電子大腦活動性有關的非線性轉變。因此，己經將監(jiān)測EEG的雙相干性方法示為用于預測意識狀態(tài)和隨后的麻醉深度狀態(tài)的感性方法。然而，即使如上所述，通過改進EEG數據的分析，存在另一現有技術局限性。這一局限性與盡管結合頻率和相位的EEG數據分析可以提供用于監(jiān)測病人的意識狀態(tài)的改進方法，已經發(fā)現(4)聽覺誘發(fā)電位(AEP)提供從無意識到有意識的對象轉變的更有益的測量，而基于EEG雙頻譜分析提供從有意識到到無意識的更有益的測量的事實相關。因此，本發(fā)明的HCM系統可以自動檢測病人是否正從有意識轉變到無意識，或反之亦然，以及可分別應用或加權雙頻譜分析(雙相干性/雙頻譜/三重積)或AEP分析(諸如腦干聽覺誘發(fā)電位-BAEP)。HCM系統通過基于分析變化或轉變的前后關系或順序，應用R&K分析作為一種用于確定哪種分析類型是最適合的的一種"獨立公斷"工具，解決現有技術的局限性。例如，醒來狀態(tài)R&K檢測假定從有意識到無意識的可能轉變，反過來，假定應當從BIC(包含雙相干性的雙頻譜分析)分析導出有意識狀態(tài)確定的最佳或最高加權。相反，睡眠狀態(tài)(例如，階段l、2、3、4、REM)的R&K檢測假定從無意識到有意識的可能轉變，反過來，假定應當從AEP分析導出有意識狀態(tài)確定的最佳或最高加權。Barr和同事在BritishJournalofAnaesthesiaJune2000(1)中描述用來估計在芬太尼和用于冠狀旁外科的midazolam麻醉期間麻醉的深度的相干性指數(CIH)，其中在麻醉期間，BIP降低，但手術期間變化相當大。Schraag和同事在AnesthAnalgApril2002(2)描述了BIP和AEPI均是用于監(jiān)測異丙酚注入的無意識程度的可靠裝置。然而，證明AEPI在各個病人中提供更有判別的能力。這暗示腦電圖和聽覺誘發(fā)電位指數的相干性指數在異丙酚注入期間是良好的鎮(zhèn)靜和無意識程度的預測器。然而，聽覺誘發(fā)電位指數在描述單個病人從有意識到無意識狀態(tài)的轉變方面提供更好的辨別能力。GajrajRJ在BritishJournalofAnaesthesia,1993年5月(3)中，描述了"在異丙酚麻醉期間，用于監(jiān)測麻醉深度的雙頻譜EEG分析和聽覺誘發(fā)電位的比較"。在這一研究中，Gajmj及其同事將在本能呼吸外科病人中，用于監(jiān)測麻醉深度的聽覺誘發(fā)電位指數(AEP指數)和雙頻譜指數(BIS)進行比較。AEP指數的平均醒來值遠高于無意識期間的所有平均值，但對BIS則不是這樣。BIS從出現麻醉開始逐漸增加，因此，可以能預測在麻醉結束時意識恢復。AEP指數更能檢測從無意識到有意識的轉變。GajrajRJ在BrJAnaesthJan1998(30)中描述了"在從有意識到無意識的重復轉變期間，EEEG雙頻譜、聽覺誘發(fā)電位和EEG功率頻譜的分析"，在這一研究中，Gajmj&同事描述"我們已經在通過異丙酚的目標控制注入，改變有意識和無意識周期期間，比較過聽覺誘發(fā)電位(AEP)指數(從AEP導出的數字指數)、95%頻譜邊緣頻率(SEF)、中頻(MF)和雙頻譜指數(BIS)"。"我們的發(fā)現建立在IO個腦電圖變量中，AEP指數在區(qū)別從無意識到有意識的轉變上是最好的，因此能預測從無意識到有意識的轉變"。本發(fā)明的HCM系統可以通過應用多個獨立的分析和處理方法，包括基于聽覺誘發(fā)電位(AEP)指數(從AEP導出的數字指數)、95%頻譜邊緣頻率(SEF)、中頻(MF)和相干性指數(CHI)和R&K睡眠階段的方法以及獨特的前后關系分析方法以便提供通過相對于多個分析處理均非常適合于所監(jiān)測的有意識階段的每個相位的最佳跟蹤做出的改進的判定，從而解決EEG睡眠分析的現有技術方法的局限性。WitteH在NeurosciLettNovl997(5)中描述"在安靜睡眠期間新生兒EEG中的低頻和高頻信號分量間的相互關系的分析"。在這一研究中，Witte及同事描述"可以看出新生兒EEG脈沖圖(在安靜睡眠中斷續(xù)的EEG)的主要韻律信號分量的特征在于二次相位耦合(相干性分析)。能論證所謂的"初始波"(3-12Hz的頻率范圍內的窄帶韻律)在脈沖圖的第一部分中。這一信號分量和相位耦合的檢測在前額區(qū)中更成功。通過"初始波"的波幅解調和隨后的相干性分析，能將相位耦合歸因于波幅調制，即"初始波"的包絡線表示對不同的時間周期，定性過程與"低"頻分量(0.75-3Hz)的信號跡線相同"。本發(fā)明的HCM系統可以包括睡眠-蘇醒種類信息諸如對象的年齡的判定來解決新生兒神經學圖形的種類局限性。反過來，可以使用這一信息來加權神經學數據內的分析處理。在上述情況下，對象的年齡可以提示分析過程識別唯一的標記諸如"初始波"以及使用所識別的這些唯一標記來提供用于分類和檢測EEG圖形和相關的新生兒對象的睡眠階段的提高的準確性。很顯然，沒有一個用于確定對象的失眠狀態(tài)的單獨方法是適當的。R&K用于睡眠階段的標準化準則能在識別對象的睡眠狀態(tài)中很重要，相干性分析能精確地描述病人從蘇醒到睡眠的轉變，聽覺響應能描述對象從睡眠到蘇醒的轉變，以及運動檢測能描述對象休息或放松的狀態(tài)。此外，檢測和跟蹤對象的失眠狀態(tài)的準確性能通過識別對象的年齡以及在適當的情況下，禾U用對象的個性化校準和學習功能來改進。盡管如上所述的失眠分析的傳統方法，每個具有與各種形式的睡眠狀態(tài)、催眠或失眠狀態(tài)有關的特殊益處，本發(fā)明的HCM系統被設計成根據用戶特殊需要，包含分析的同時或選擇性組合。本發(fā)明的HCM系統意識到由R&K利用的、用于對象的睡眠狀態(tài)分析的線性波幅和頻譜分析方法對更適合于進入和退出對象的睡眠或催眠狀態(tài)的非線性相干性分析方法漠不關心。本發(fā)明的HCM系統可以利用頻譜邊緣頻率分析、相干性分析、R&K標準化睡眠階段標準、聽覺響應監(jiān)測、初始波監(jiān)測、喚醒分析和從校準或特殊的對象結構和系統結構諸如對象的性別和年齡數據導出的專門輸入參數的任意組合。神經網絡的學習功能和應用可以為系統提供以最適合于特殊對象失眠狀態(tài)諸如蘇醒、睡眠和從蘇醒到睡眠或睡眠到蘇醒的轉變的方式，加權失眠分析形式的裝置。本發(fā)明的HCM系統為了相干性分析和R&K頻譜分析的目的，可以分析對象的神經學數據，其還可以包括眼電流圖和肌動電流圖生理學數據。特別地，HCM系統可以處理對象的失眠的轉變階段以便確定分析和顯示對象的催眠、睡眠或失眠狀態(tài)的最適合的方法。例如，通過R&K分析(用于睡眠/蘇醒檢測的最佳方法)，可以將對象檢測為處于蘇醒狀態(tài)的人，在由相干性指數檢測到開始催眠狀態(tài)后(監(jiān)測和分析退出催眠/睡眠狀態(tài)的最佳方法)，通過R&K分析階段1檢測(用于睡眠/蘇醒檢測的最佳方法)進入睡眠狀態(tài)，通過第一R&K蘇醒狀態(tài)檢測，退出睡眠狀態(tài)，然后通過AEP指數和聽覺響應(監(jiān)測和分析催眠/睡眠狀態(tài)的最佳方法)，跟蹤催眠狀態(tài)的深度。本發(fā)明的HCM系統可以自動地分配用于通過同時應用用于根據對象意識的轉變，確定對象狀態(tài)的最適合測量的一個或多個處理技術，確定對象意識狀態(tài)或睡眠狀態(tài)轉變的最佳處理裝置。此外，HCM系統可以包括頻率分析(R&K分析)(34)、頻譜分析-SEF-MF、1/2周期分析(46)、(FFT)作為確定對象的轉變和當前狀態(tài)以便確定哪種意識分析方法(例如BIP、AEP)是最精確以及用于識別和跟蹤對象的失眠狀態(tài)的隨后的指示器的裝置。本發(fā)明的理想實施例可以提供睡眠狀態(tài)及蘇醒和睡眠狀態(tài)中大腦活動性的獨立測量。此外，理想實施例可以檢測何時識別出無效睡眠狀態(tài)(經國際標準R&K)以便將要利用大腦活動性或意識測量(BIP和AEP指數)。此外，理想實施例可以包括用于系統用戶的簡單的不含混讀出器。本發(fā)明的HCM系統包括通過最佳睡眠-蘇醒R&K分析、最佳雙頻譜分析和最佳AEP分析，麻醉/意識/病人狀態(tài)的深度的改進分析?；谙辔坏姆治隹梢耘c頻帶-波幅分析(頻譜分析)結合以便提供有關僅基于相位或頻率分析的改進(參見圖16、17、18、34、35、37、41、42、45)。對申請人知識而言，還沒有人使用睡眠-蘇醒1/2周期分析或其他形式的R(&K或改進的R&K分析、與特殊加權(根據經驗臨床數據)組合的獨特假象處理(參見圖18-MFD塊21)以及最佳雙相干性、三重積以及雙頻譜指數(參見圖18-MFD塊10)，以及AEP分析來提高確定對象的意識狀態(tài)中的準確性。在單個監(jiān)測設備和單個電極裝置中，HCM系統同時提供分析類型(及其顯示)的組合包括BIS分析、AEP指數分析、估計R&K分析、覺醒分析、眼睛運動分析和眼睛睜開分析。在分析神經學數據中，基于頻率分析方法(處于睡眠-蘇醒或雙相干性/雙頻譜/三重積)的共同問題在于上述分析類型的結果能通過表面上穩(wěn)定的生理學狀態(tài)顯著地改變。例如，可以通過將麻醉劑給藥在低到中深度中觀察到在12至18Hz(6)中EEG活動性的大幅度增加，但在用極其高的深度的脈沖抑制后，大劑量的麻醉劑可以導致12-18Hz頻帶內突然降低的活動性以及0.5-3，5Hz頻帶的增加的活動性。類似地，雙相干性/雙頻譜/三重積分析依賴于用于確定對象的意識狀態(tài)的"相對新的原理"。比較而言，有許多文件證明和確認過的用于睡眠階段的方法諸如由R&K顯示出的，利用盡管已經高度確認過的分析技術，但這些分析技術會誤導頻率效應，如上所述?；赗&K方法的裝置將實時最佳(34，35)R&K分析與最佳雙頻譜分析結合以增加超過傳統雙頻譜指數tm(52)的準確性。應用最佳頻譜分析可以提供用于確定意識狀態(tài)的有意義基礎，其中己經闡明過R&K分析以提供與當對象進入睡眠或無意識狀態(tài)時，下意識的變化禾呈度成對比的睡眠階段(或睡眠深度)或蘇醒階段(在此稱為睡眠-蘇醒分析)。另一方面，R&K分析可以提供用于確定對象的睡眠深度的充分確認過的方法。此外，改進過的R&K分析(參見圖18-MFD塊10)可以提高假象排斥、更可靠或更少依賴在監(jiān)測病人期間很顯然的假象或噪聲做出病人狀態(tài)確定。假象可以包括例如，出汗假象、放大器阻滯假象以及電源噪聲信號侵入。本發(fā)明的HCM系統可以根據這些處理的每一個的長處和短處，加權最佳R&K和最佳雙頻譜分析以便提高確定對象的麻醉深度或狀態(tài)的整體提高的準確性和可能性。本發(fā)明的HCM系統可能通過利用基于頻率的EEG(睡眠-蘇醒分析)和基于相位的EEG分析(雙相干性/雙頻譜/三重積)，降低依賴于來自病人的神經學數據的基于頻率的變化的影響。HCM系統可以通過R&K或類似的基于頻率的分析作為用于加權分析類型的判定路徑的仲裁代理，提供自動的選擇或加權BIC和AEP分析?？梢圆捎肏CM系統來自動地檢測病人是否正從有意識轉變到無意識或反之亦然，以及分別應用或加權雙頻譜分析(雙相干性/雙頻譜/三重)或聽覺誘發(fā)電位分析(諸如腦干聽覺誘發(fā)電位BAEP)。本發(fā)明的系統可以監(jiān)測和檢測主題意識狀態(tài)。特別地，可以采用理想地適合于非線性和線性分析技術的實時和同時處理。系統可以包括用于意識深度監(jiān)測的雙相干性(非線性)分析結合用于監(jiān)測有意識和無意識狀態(tài)間的對象的轉變的聽覺誘發(fā)電位(更基于線性)分析。系統可以通過至多三個電極，提供用在檢測、與麻醉深度有關的系統提醒和警艮、催眠狀態(tài)、鎮(zhèn)靜深度、對象的疲勞或失眠中的改進的監(jiān)測和分析。顯示方法的組合或單獨指數可以提供對象的意識狀態(tài)和有狀態(tài)的轉變的精確跟蹤。本發(fā)明的系統可以根據從分析類型，特別包括基于BIC和AEP分析的組合導出的分析狀態(tài)，指定病人的睡眠狀態(tài)、蘇醒、意識深度、麻醉和失眠深度?，F有技術系統(諸如示象監(jiān)測)是有限的，因為它們不與用于檢測轉變和AEP對轉變的響應的基于AEP、覺醒或EEG活動性的系統一樣精確或易反應，而且不是用于預測意識狀態(tài)的漸進測量(如BIC)。然而現有技術方法的局限性在于雙相干性測量的逐漸改變通過非線性分析的類型的屬性，可以防止清楚或顯著的強調對象的轉變狀態(tài)。轉變狀態(tài)是當對象從有意識改變到無意識或反之亦然時的狀態(tài)。這是當接近于蘇醒的對象可能需要麻醉的緊急給藥以便避免嚴重的事件諸如在外科手術期間對象的蘇醒時，監(jiān)測對象麻醉深度時的臨界狀態(tài)。例如，當與意識監(jiān)測的其他確認方法，諸如聽覺誘發(fā)電位(AEP)監(jiān)測技術相比，雙相干性處理信號的基于時間曲線或圖形能重新處理相對漸進和相干性的變化。在AEP監(jiān)測的情況下，對象戴著耳機附件以及給予聽覺刺激滴答聲，同時監(jiān)測聽覺神經。通過監(jiān)測所監(jiān)測的(經連接到對象耳機附近的非侵入表面電極)聽覺神經信號的響應的波幅以及通過合計這一聽覺信號的一系列覆蓋跡線平均這一信號，可以測量對象意識度。在這一特寫例子中，可以通過測量對象聽覺響應來確定意識。這一方法的一個好處在于意識到提供高級轉變狀態(tài)信息，其中轉變狀態(tài)是實際確定對象是處于有意識還是無意識狀態(tài)。這一方法的缺陷在于基于AEP分析的轉變狀態(tài)相對突然，因為在對象狀態(tài)從無意識轉變到有意識期間(30)，聽覺神經的突然響應。然而，優(yōu)點是兩個狀態(tài)間的數據曲線轉變的清楚或顯然的屬性。因此，跟蹤對象的意識和無意識的識別方法的每一個具有不同的優(yōu)點和缺點(33)。然而，申請人不知道能提供理想解決方案的任何現有技術系統或方法。這種解決方案將需要具有與轉變狀態(tài)有關的非線性漸進測量和預測能力，如AEP分析所述。本發(fā)明的HCM系統能自動地檢測病人是否正從有意識轉變到無意識或反之亦然，以及分別應用或加權雙頻譜分析(雙相干性/雙頻譜/三重積)或聽覺誘發(fā)電位分析(諸如腦干聽覺誘發(fā)電位-BSAEP)。HCM系統可以通過將R&K分析應用為用于基于前后關系和分析序列變化或轉變，確定哪種分析類型是最佳的一種"獨立仲裁"代理來解決現有技術的局限性。例如，不良狀態(tài)的R&K檢測假定從有意識到無意識的可能轉變，反過來，假定將要從BIC(包含雙相干性的雙頻譜分析)分析導出意識狀態(tài)確定的最佳或較高加權。相反，睡眠狀態(tài)(例如階段l，2，3，4，REM)的R&K檢測假定從無意識到有意識的可能轉變，反過來，建議將要從AEP分析導出意識狀態(tài)的最佳或較高加權。用于監(jiān)測麻醉深度或失眠或鎮(zhèn)靜深度或催眠狀態(tài)的理想系統應當能顯示出單一或簡單的指數，顯示清楚地描述麻醉深度預測及對象的當前狀態(tài)和狀態(tài)轉變的參考或監(jiān)測技術。特別地，理想系統應當能利用將AEP和雙相干性分析技術結合到單個監(jiān)測測量中的方法。本發(fā)明的HCM系統可以通過加權AEP轉變狀態(tài)和雙相干性分析值以便獲得單個組合參考實現這一方案。當對象使其精神狀態(tài)從無意識轉變到有意識(大量加權AEP、覺醒或眼睛睜開蘇醒分析)時，HCM系統可以大量地加權轉變狀態(tài)以便麻醉師能具有預測利用雙相干性因素的麻醉深度的指導，但如果改變或接近如經AEP分析所示的狀態(tài)變化，可以給予麻醉師立即和顯而易見的顯示指示并能防止?jié)撛诘膰乐厥鹿手T如在外科手術期間對象蘇醒。本發(fā)明的HCM系統可以根據從分析類型包括R&K分析(34)、AEPG0)、頻譜分析-SEF-MF(4)、雙相干性(BIC)分析(33)、初始波分析(5)、聽覺響應(4，30)、覺醒分析(35)和身體運動(34、26)、95%頻譜邊緣分析(36)和與對象的意識狀態(tài)有關的麻醉相位和頻譜能變化測量(30)、基于聽覺檢測的脈博瞬變時間(PTT)、PTT測量和基于PTT的血壓參考測量、通過簡單的非侵入血氧計的基于PTT的心率和血壓(31、32)、用于交感神經聽覺檢測的PAT分析(104-108)、EEG波峰-K復合(complex)-波-活動性事件種類(47)和生命-外皮(bio-blanket)-心臟-溫度-PTT血壓-呼吸-呼吸音(49)的組合導出的分析狀態(tài)，指定病人睡眠狀態(tài)、蘇醒、意識深度、麻醉深度和失眠。本發(fā)明的HCM系統可以包括自動意識狀態(tài)前后關系確定(參見圖16、17、18、34、35、37、41、42、45)。HCM系統可以通過包含初步分析或預檢分析前后關系確定來提供具有改進的對象的各個精神狀態(tài)的深度或程度的簽定。特別地，HCM系統可以同時和實時應用EEG頻率(26、30、36、47)、EEG相位(33)和EEG波幅分析(30)。為"前后關系"確定的目的，HCM應用可以同時和實時應用包括R&K分析(34、45、46)、AEP(30)、頻譜分析-SEF-MF(4，30)、雙相干性(BIC)分析(33)、初始波分析(5)、聽覺誘發(fā)響應(30)、覺醒分析(35)和身體運動分析(34)、95%頻譜邊緣分析(36)和與對象的意識狀態(tài)有關的麻醉相位和頻譜能變化測量(30)、基于脈博瞬變時間(PTT)的覺醒檢測(31、32)、PTT測量和基于PTT的血壓參考測量、基于PTT的心率和具有簡單的非侵入血氧計的血壓、用于交感神經覺醒檢測的PAT分析(104-108)、EEG峰值-K復合-波-活動性-事件種類(47)以及生命-外皮-心臟-溫度-PTT血壓-呼吸-呼吸音(49)的分析方法的組合以確定對象的精神狀態(tài)的前后關系。特別地，"前后關系"可以包括例如對象處于蘇醒或意識狀態(tài)中，以及對象是否正進入或接近無意識或睡眠狀態(tài)。在對象處于無意識或睡眠狀態(tài)的情況下，理想意識深度和狀態(tài)檢測系統可以強調或高加權狀態(tài)的變化(例如，在這一狀態(tài)變化可以表示在例如手術過程期間對象蘇醒。存在與用于分級人的睡眠的現行標準(R&K標準化睡眠標準)有關的許多局限性(34)。這些局限性的一些產生于例如已經發(fā)現嬰兒顯示出比老年病人更高的EEG頻帶波幅諸如S波的事實。還已經發(fā)現在嬰兒中，為睡眠記分的傳統方法不是兒童睡眠生理學的精確表示。本發(fā)明的HCM系統可以通過同時分析和處理選擇的、或包括以下的睡眠/催眠/覺醒/生命體征監(jiān)測方法組合來解決現有技術的EEG睡眠分析方法的局限性R&K分析(34)EEG圖形識別AEP(30)頻譜分析-SEF-MF(4)雙相千性(BIC)分析(33)初始波分析(5)聽覺響應(30)覺醒分析(35)身體運動分析(34)95%頻譜邊緣分析與對象的意識狀態(tài)有關的麻醉相位和頻譜能變化測量(30)基于脈博瞬變時間(PTT)的覺醒檢測(31)PTT測量和基于PTT的血壓參考測量基于PTT的心率和具有簡單的非侵入血氧計的血壓(31，32)用于交感神經覺醒檢測的PAT分析(104-108)EEG峰值-K復合-波-活動性-事件種類(47)生命-外皮-心臟-溫度-PTT血壓-呼吸-呼吸音(49)除上述分析技術外，本發(fā)明的HCM系統可以同時存取上述分析技術的一個或^個的任意組合并確定-前后關系-生理學失眠或睡眠或蘇醒或意識轉變；以及-預測對象的失眠狀態(tài)的"轉變概率""前后關系和預測"分析包括通過根據當前失眠相位和傾向或順序失眠相位，參考上述分析技術的組合，提供確認對象的睡眠或催眠狀態(tài)。如果，例如HCM系統確定對象當前失眠狀態(tài)不符合在由R&K分析描述的常規(guī)規(guī)則下的質量(34)，但隨著進入催眠狀態(tài)的更深階段或無意識的更深狀態(tài)(隨著徹底麻醉狀態(tài)的更深狀態(tài))通過BIC相干性分析(33)檢測到，那么HCM系統可以基于來自R&K和BIC分析的過去和當前傾向數據的前后關系的預領lj，做出更準確的決定。在這一特定情況下，預測可以是對象正進入更深無意識或催眠狀態(tài)的階段(通過無R&K狀態(tài)和BIC分析)，因此，具有預測到對象更可能接近無意識到有意識轉變的更大可能性。該上述預測可以提醒HCM系統在從無意識到有意識的階段中的更精確的分析方法很可能是聽覺誘發(fā)電位響應。當前HCM系統可以根據對象失眠狀態(tài)轉變的順序，"自適應"分析方法以便提供用于監(jiān)測對象失眠的改進的精確度，或更精確地將正監(jiān)測的對象分為睡眠、催眠或有意識狀態(tài)。在這一上下文中的"自適應"指的是HCM系統初始地加權傾向BIC的失眠分析，作為用于分析對象從蘇醒到無意識轉變的最佳方法、然后順序地加權聽覺誘發(fā)電位響應作為分析病人從無意識到有意識轉變的最佳方法的能力。本發(fā)明的HCM系統可以通過估計從不只一個分析類型輸出的數據傾向或順序，確定最可能的轉變狀態(tài)。失眠轉變狀態(tài)的例子包括-有意識到無意識-無意識到有意識-睡眠到蘇醒-蘇醒到睡眠-深度無意識(或催眠)狀態(tài)-退出無意識(或催眠)狀態(tài)基于對象的當前失眠轉變狀態(tài)和當前狀態(tài)被自動分配的分析類型的例子包括:<table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table>本發(fā)明的HCM系統可以考慮到來自一個或多個分析類型的瞬變和傾向分析以確定對象最可能的轉變狀態(tài)，然后可以選擇最適當的或最準確的分析類型作為對象的意識狀態(tài)(催眠狀態(tài))、蘇醒、睡眠或失眠的初步決定加權。本發(fā)明的HCM系統可以包括學習能力和圖形識別以允許不同組合分析類型和不同組合分析傾向，以確定用于確定病人的失眠的最適當的分析類型。此外，本發(fā)明的HCM系統可以識別分析輸出的組合以提高檢測對象的失眠狀態(tài)或對象的失眠狀態(tài)轉變的準確性。本發(fā)明的HCM系統可以在連續(xù)1秒間隔(能設置成更大的值，特別是在正采用低頻響應特性的情況下)中采用FFT和1/2間隔波幅分析。FFT分析(即，95%頻譜邊緣(36))的優(yōu)點在于提供EEG信號頻率的功率分布，但其缺點在于在記分標準諸如經R&K分析EEG(34、35、36)下，不提供用于估計的混合頻率EEG信號。在1/2周期波幅分析的情況下的例子可以提供在頻率分析上，30秒出現時間(epoch)包含高波幅5波以及5波不會大于30秒出現時間的50%構成的優(yōu)點，但由于S波的極其大的波幅，將開始控制30秒出現時間。在這種情況下，使用FFT將假定這一出現時間是假定為階段4(根據R&K分析(34，35，36)，大于具有高波幅5波的出現時間時間的50%)。然而，如果例如，當通過l/2周期波幅分析更明顯(比FFT分析)，該出現時間由AlphaEEG波中大于50%出現時間組成，那么這一出現時間應當根據R&&人體睡眠記分標準，而不是被記分為睡眠的階段4。換句話說，在一些實例中，根據R&K，1/2周期波幅分析比FFT更精確地表示記分睡眠的方法以及在HCM系統中，利用FFT和1/2周期分析(45)可以提供用于確定對象的意識狀態(tài)(33)和睡眠狀態(tài)(34)可以提供提高的準確性。本發(fā)明的HCM系統可以包括自動輸入信號確認、優(yōu)化&補償(ASVC),包括自動取代質量差的電極連接(參考圖17，18，34，35，37，41，42，45)。這一功能可以允許系統自動地確認對象的監(jiān)測變量的輸入信號(在本申請中為生理變量，適用于其他行業(yè)，通常包括監(jiān)測或分析信號)。確認可以通過自動阻抗測量、頻率響應、電源干擾、噪聲信號和信號失真以及其他測量信號特征，作為用于監(jiān)測、檢測或預測對象的意識、鎮(zhèn)靜或失眠狀態(tài)的分析算法的一部分。此外，本發(fā)明的HCM系統可以在系統操作期間，自動地確定信號條件，以及調用隨后的信號處理來補償或降低由不希望的信號失真或干擾諸如噪聲引起的假象。此外，為允許系統顯示用戶正在進行的信號確認和信號質量問題、信號狀態(tài)和隨后的補償(或信號校正)、信號質量的信號傾向或逐步惡化以及現有的信號質量問題，當前和傾向信號狀態(tài)連同修改和補償的信號數據可以實時顯示和存儲。本發(fā)明的HCM系統可以提供所有信號改進的跟蹤能力(或檢查跟蹤)以便系統用戶能實時和在后來的研究調查中確認任何自動信號補償判定。HCM系統的另一特征是一直提供與檢測信號惡化和隨后的信號補償有關的用戶資格的能力。另外的能力可以允許HCM系統的用戶自動或手動調用用于最佳或改進信號質量的信號補償(在用戶判斷或贊同信號惡化或建議的補償的限定)。由于信號確認及隨后的信號補償的時間同步(與記錄信號)跟蹤能力(檢查跟蹤)，可以將修改的信號(未修改的)撤消到所需的原始信號形式。此外，信號確認可以提供允許系統最佳化用于各種信號處理算法的提高的應用的信號質量的裝置。本發(fā)明的系統可以采用或重新指定冗余或空閑電極通路代替所識別的質量差的信號通道。特別地，系統可以自動地提醒用戶所有附加的電極和傳感器的質量。在檢測到任何不良信號質量的情況下，系統可以向用戶提供推薦或暗示的建議以便快速識別和解決信號質量問題。過去已經將表面電極連接用于各生理參數和監(jiān)測應用中。然而，與表面電極連接有關的一個問題在于與病人的連接質量會由于多種狀態(tài)包括病人出汗、運動或電極和病人間的連接電解質液變干而惡化。特別地，電極質量問題在諸如與重病特護和手術室環(huán)境有關的應用中會特別關鍵，正如麻醉深度監(jiān)測系統的情形一樣。對申請人知識而言，還沒有人使用冗余電極連接、通過常規(guī)阻抗測量和其他信號確認技術的自動電極連接質量和確認(參見圖18-MFD塊7)以及通過冗余(備用)電極連接(參見圖35GAMES)或37(ISES))自動替代不良電極連接。本發(fā)明的系統可以利用冗余電極系統以及集成電極-傳感器以及無線/可充電電極-傳感器以最小化用于麻醉深度監(jiān)測的電極和傳感器的數量(至多3個傳感器-電極)(其中，電極-傳感器的數量、可靠性和簡易性非常關鍵)以及分析包括精神狀態(tài)、聽覺感覺、視覺感覺、覺醒感覺、焦慮感覺和生命征象生理狀態(tài)。本發(fā)明的系統可以包括自動分析確認、補償、優(yōu)化、形式和分析的適應和可能性分配(AAVCOAFA)(參見圖16，17，18，34，35，37，41，42,45)。系統可以采用用于確定對象的意識狀態(tài)(以及麻醉過程回憶的易損性)同時基本上實時允許系統確定和向用戶顯示正采用的信號分析方法(諸如與C3EEG信號相比，從最佳BIC-外顴骨(outer-malbar-bone)表面電極導出的R&K)信號狀態(tài)、信號的傾向或逐步惡化(諸如在(AVCOADSP)中詳細所述)，或由例如輸入信號連接惡化或改進信號輸入的連接引起的分析質量。換句話說，系統可以通過確認輸入信號質量確定最適當(精確和可靠)的分析方法(算法類型)以及自動或手動地啟動最適合于確認信號通道的變化分析方法或形式?？梢愿鶕O(jiān)測的病人信號的存在、狀態(tài)和質量，確定分析方法。自動分析確認的另一能力是系統可以采用或重新分配變量或替代分析形式，其中現有的分析形式要求改變，諸如當輸入通道連接惡化時。系統可以自動地提醒用戶所應用的分析過程的質量和概率。系統還可以向用戶提供推薦或暗示，建議用戶迅速識別和解決分析確認惡化或問題。本發(fā)明的HCM系統可以向用戶顯示正進行的分析確認狀態(tài)、分析質量的逐步惡化以及由于例如信號惡化的隨后的分析變量或分析補償。此外，只要已經啟動分析類型，可以應用加權技術以便確定與不同分析方法有關的概率。例如，BIC(外顴骨)表面，表面電極放置)導出的R&KEEG分析不產生與C3(表面電極)導出的R&KEEG分析一樣高的概率。本發(fā)明的HCM系統可以提供連接到信號確認的自動分析形式，諸如在睡眠和蘇醒分析的情況下，其中所應用的分析參數由確認信號而定。如果例如，僅確認EEG外顴骨電極，那么與包括EMG和EOG信號的更復雜的信號分析組合相比，可以利用頻率最佳的EEG外顴骨信號用于分析。本發(fā)明的系統可以包括專利數據鏈接分析(PDA)(參見圖16，17，18，34，35，37，41，42，45)。系統可以根據關鍵數據諸如對象身體主要指示(體重、身高)、性別和年齡，適用用于確定對象的意識狀態(tài)(以及麻醉過程回憶的易損性)的分析算法。這種病人數據鏈接(PDA)算法可以允許病人特定的數據諸如對象身體的主要指示、年齡、性別、醫(yī)療歷史和其他相關的信息用在用于監(jiān)測、檢測或預測對象的意識、鎮(zhèn)靜或失眠狀態(tài)的分析算法中。在現有技術的病人監(jiān)測系統中輸入病人特定的數據。然而，在一些實例中，病人特定的數據實質上影響與監(jiān)測系統有關的監(jiān)測或分析方法。對申請人的知識而言，還沒有人將關鍵參數，諸如病人的體重、身高和性別鏈接到麻醉監(jiān)測的深度的敏感性和加權上。本發(fā)明的HCM系統可以改變正監(jiān)測的生理參數的分析的加權和靈敏度。這種例子是對象的體重或性別由于性別和體重對這些參數有影響，影響(根據經驗臨床數據)麻醉劑的指定濃度的操作的最佳帶。本發(fā)明的HCM系統可以利用某些病人數據，這些病人數據可以改變與一個病人和下一病人間的變化有關的重要閾值或靈敏度。"利用"這一數據是指例如補償各個用戶顯示的關鍵顯示閾值電平和靈敏度。這些用戶顯示閾值及相關的靈敏度變化可以隨關鍵應用而改變，例如，當使用系統來監(jiān)測對某一麻醉劑的麻醉深度的靈敏度時。下面的表A表示病人特定數據輸入參數的一個例病人專用輸入數據年齡:身高:性別:BMI:病史:校準文件(Calibration-file)校準文件麻醉類型:子:表A本發(fā)明的系統可以包括校準鏈接分析(參見圖16，17，18，34，35，37，41，42，45)。該系統可以采用用于根據對象的關鍵校準數據，諸如對象如何響應各種初步或預先測試研究，確定對象的意識狀態(tài)(以及麻醉過程回憶的的易損性)的分析算法。這種"校準數據"可以包括從特定病人的初步研究導出的閾值和參數，以便確定對象的生理參數的特性，用于更精確地考慮不同對象間的變化。這種能力在例如對象經歷關鍵手術的情況下會很重要。為最小化麻醉給藥有關的風險，能實施初步校準研究。這一研究可以包括存儲數值或特定藥物給與分析狀態(tài)(BIC/AEP/R&K/95。/。頻譜邊緣或其他)系數或與藥物給藥的變化度有關的特定分析值的表的能力。本發(fā)明的系統可以包括局部或一般運動神經和感覺神經以及肌肉響應和覺醒分析(見圖16，17，18，34，35，37，41-45)。該系統可以采用用于根據監(jiān)測和檢測的對象的覺醒(通常自監(jiān)測信號方面的頻率或波幅中的移動檢測到)或肌肉響應(例如，手術或治療過程期間)，確定對象的意識狀態(tài)(麻醉過程回憶的易損性)的算法。該系統可以將這一數據用作用于對象的轉變狀態(tài)或對醫(yī)療過程的生理和精神狀態(tài)響應的提醒或檢測手段以及意識狀態(tài)檢測的手段。換句話說，肌肉變化或覺醒事件可以表示對象的肌肉響應，反過來，可以表示對象局部麻醉效率或對象的意識狀態(tài)和局部肌肉響應。特別地，肌肉運動或活動性的局部監(jiān)測和檢測可以提供相對于與醫(yī)療過程有關的響應或敏感區(qū)，局部化覺醒和肌肉監(jiān)測的手段，以及最終可以提供對象的麻醉區(qū)表示與不適當的麻醉藥物給藥一致的肌肉或神經響應的即時反饋。系統可以通過檢測與切皮或其他醫(yī)療過程結合或時間鏈接的對象的運動原和感覺響應，精確地監(jiān)測和記錄局部麻醉的效果。后一特征可以提供監(jiān)測和分析對象的精神狀態(tài)以及來自選定的耳朵相關的(耳蝸)過程的響應的手段，其中在整個手術過程中，可以監(jiān)測和分析對象的麻醉狀態(tài)和聽覺系統的性能或響應?？梢栽诒景l(fā)明的系統中利用用于檢測覺醒的工業(yè)標準技術(例如，CanadianTaskForce)(35))。本發(fā)明的HCM系統可以包括在經受手術或治療過程的同時，對象的神經或肌肉的電子刺激脈沖(誘發(fā)電勢)和測試?？梢詫㈦娮哟碳っ}沖應用在對象身體上的選定刺激部位，以及響應(神經或肌肉)能在雙監(jiān)測模式中起作用，從而可以同時執(zhí)行確定對象的意識或失眠狀態(tài)(如麻醉監(jiān)測深度)以及確定對象的選定肌肉或神經的響應和性能。當對象正經受專門和精確的醫(yī)療手術或過程時，這種"雙監(jiān)測"功能特別有用。本發(fā)明的系統可以包括集成的麻醉監(jiān)測電極系統(IAMES)(參見圖16，17，18，34，35，37，38，41-45)。IAMES可以是有線或無線。IAMES可以包括簡單、低成本和最小插入電極系統，其可以是一次性或可重復使用，通過連接器連接到可替換EAS上。另外的EAS可以與無線電子模塊(WEM)集成。完全一次性的形式通常價格很低并且在一些更低成本選擇中，可以不包括無線接口。更低成本完全一次性形式可以包括具有低成本顯示裝置的低成本數據登錄系統。用于完全一次性形式的低成本顯示裝置可以包括用于例如指數測量的一次性顯示輸出或用于信號檢索的數字接口或數據卡。IAMES系統可以分成兩個部分，包括電極附件系統(EAS)和WEM部分。完全一次性系統可以包括集成WEM和EAS部分，用于進一步降低成本。EAS系統是遠程病人連接電極收發(fā)信機監(jiān)測站，其包含將病人數據輸入到WEM模塊(以下引用)的裝置。EAS包括代碼識別系統，允許根據特定電極類型，設置系統配置(即，EEG、EOGXEMGXEEG或其他)。EAS包括很容易連接到病人皮膚表面的導電面，用于電拾取與對象有關的生理變量，包括用于檢測典型的雙相干性EEG變量的左右、外顴骨放置的電極、用于檢測與眼睛運動有關的EOG電信號的左右外carantheous眼睛電極、、用于檢測對象的休息的頦肌活動性和狀態(tài)的頦副精神(sub-mental)EMG電極、用于提供電子生理參考信號的Al或A2電極(由電極系統的規(guī)格而定)以及用于檢測眼睛睜開活動性和眼睛睜開的百分比的眼瞼位置傳感器。組合(混合)系統可以在一個無線混合裝置中提供R&K和/或雙相干性信號附件，從而開辟用于大規(guī)模睡眠障礙的家庭監(jiān)測的通道、更關鍵的應用諸如醫(yī)療過程和手術或工作者或空中/陸地/海洋運輸人員的失眠監(jiān)測。選項可以包括副精神EMG和/或聽覺聲音輸出設備(耳機、頭戴式受話器或揚聲器)和/或聽覺信號拾取設備(表面電子生理電極)。無線電子模塊(WEM)系統可以包括設計成快速連接到EAS模塊上的小的、低功率和體輕模塊。WEM模塊可以提供下述功能-用于從EAS模塊發(fā)出的一個或多個病人數據通道的接口；-電極和傳感器放大(DSP和/或模擬方法)；-濾波(DSP和/或模擬方法)-校準測試，包括生成一個或多個(不同波形、頻率和波幅)的局部測試波形；-阻抗測量；-信號質量測量；-輸入DC偏移測量；-無線數據接收和DSP或微控制器數據處理能力；以及-詳述電極類型的參考碼(例如，EEG，EOG，EMG，EEG或其他)。WEM收發(fā)信機模塊可以發(fā)射生理信號和各種測試數據諸如通過電阻信號的阻抗值、信號或數據的質量測量諸如詳述電極類型的參考碼(例如EEG，EOG，EMG，EEG或其他)。EAS收發(fā)信機模塊還可以接收各種控制和測試命令諸如對測量阻抗、生成測試或校準波形，信號質量和其他數據的測量的請求。經任何可充電或單個使用電極、具有在使用或作充電過程期間，經RF或EMF感應充電的能力的自供電電極的任何組合，可以對WEM系統充電?？梢詫EM模塊直接連接到EAS模塊上，或其可以經中間無線鏈路或有線附件連接到EAS模塊上。另外，病人所戴或病人所連接的設備諸如頭巾、頭罩或帽子、手腕戴的或其他設備可以包含EAS和/或EME模塊。可以通過提供電源的射頻或電磁頻率自供電WEM模塊。后一系統可以利用無線電或電磁信號作為用于充電WEM模塊中的電源的裝置。IMES裝置可以無線地連接到具有到IMES的無線數據接口能力的附近或遠處的監(jiān)測系統。附近監(jiān)測設備可以包括車座的頭靠，其中，自供電IMES系統(通常為EMF可再充電系統)可以無線地連接到包含在駕駛員的座位的頭靠或其他方便或適當的位置中的收發(fā)信機。WEM可以無線地連接到遠程計算機設備，其中WEM數據可以被存儲、顯示和/或分析。遠程WEM設備還可以提供到MEM模塊的可控接口，用于校準和阻抗測試。WEM還可以無線地連接到移動電話或無線調制解調器或包括互聯網連接的網絡接口。IMES設備，當與本地(包含在WEM模塊中)或遠程(無線或有線連接)BIS分析合并時，可以提供用于通過無線電極選項，檢測汽車或機器操作員失眠的分析。本發(fā)明的系統可以包括眼睛睜開傳感器(EOS)(見圖34，35，37，42)。EOS系統可以提供用于感知和測量眼睛睜開的改進設備。眼睛運動傳感器(諸如壓電或PVD運動傳感器)以及電極(諸如EOG)在過去已經分別用于檢測眼睛運動或眼瞼運動。然而，與麻醉深度監(jiān)測有關的一個問題是在治療過程期間過早醒來以及睜開眼睛的病人能產生痛苦的認識和以后回憶或惡夢出現的事實。另一問題是在一些情況下，病人可以提出訴訟。因此很期望病人狀態(tài)和眼睛睜開量的客觀和精確記錄。允許用戶校準這些眼睛睜開傳感器的系統也很有用。本發(fā)明的HCM系統可以包括用于以校準方式檢測對象的眼睛睜開程度的傳感器(見圖34)。EOS系統包括眼瞼位置監(jiān)測器和EOG傳感器。EOS系統可以包括傳統的表面電極電子生物信號感知結合在任何時間點檢測對象的眼瞼的位置。眼睛運動和眼睛睜開的組合感知可以提供理想地適用于對象眼睛區(qū)的簡單的、最少侵入感知系統以便提供眨眼詳細資料和速度、眼睛睜開百分比以及眼睛運動信號。傳感器能有線或無線地連接到監(jiān)測系統上。在實施例中也可以提供EOS系統，而EOG感知是在相同的傳感器附加系統中實現。專門設計變體可以提供簡單的、自應用傳感器，其能以類似于連接邦迪的方式被安全和容易應用。使用自應用電極存在另一選擇，其中電極可以包括低成本一次性部件和較昂貴的可重復使用部件。例如，連接器和電子電路可以重復使用，而傳感器的外加部分可以是一次性的。HCM系統還可以提供用于在對象使用EOS傳感器期間，在開始或任何階段校準眼睛位置的提高的能力。通過在變化條件下，確定(測量、存儲和確定與相應的眼睛睜開狀態(tài)相對的校準數據)EOS傳感器的輸出，例如，通過要求對象閉他們的眼睛并存儲相應的EOS信號來應用校準。EOS系統可以包含WEM和EAS的形式。本發(fā)明的系統可以包括集成睡眠電極系統(ISES)(參見圖35，37，42)。ISSES設備可以提供用于對象的睡眠/蘇醒分析的自應用電極系統。電極系統可以將外部外顴骨或任何兩個EEG電極連接到對象的前額，作為單片電路自粘和自應用的電極系統的一部分?？梢詫⒎治龇椒☉玫絀SES設備的信號輸出上以便提供睡眠/蘇醒或雙相干性分析。靈活的插入可以彈性地方便適應不同病人大小。電極可以包括多樣化，包括可附著型和一次性點表面可重復使用電極(諸如來自3M)以及可重復使用/一次性(disposable)電極。ISES系統可以包括無線電極模塊(WEM)和電極連接系統(EAS)的形式。本發(fā)明的系統可以包括具有實時顯示綜合分析指數并包含至少兩個加權和組合分析模式的用戶可編程設備(見圖16，17，18，34，35，37，41-45)。裝置可以包括輸出一個或多個分析算法的能力，包括R&K分析的同時、實時分析(34)、AEP(30)、頻譜分析-SEF-MF(4)、雙相干性(BIC)分析(33)、初始波分析(5)、聽覺響應(30)、覺醒分析(35)和身體運動分析(34)、95%頻譜邊緣分析(36)和與對象的意識狀態(tài)有關的麻醉相位和頻譜能變化測量的組合分析狀態(tài)(30)、基于脈博瞬變時間(PTT)的聽覺檢測(31)、PTT測量和基于PTT的血壓參考測量、脈沖血氧計SA02、通過簡單的非侵入血氧計的基于PTT的心率和血壓(31、32)、用于交感神經聽覺檢測的PAT分析(104-108)、EEG波峰-K復合-波-活動性事件種類(47)和生命-外皮-心臟-溫度-PTT血壓-呼吸-呼吸音(49)的組合。通過信號確認、用戶選擇分析需求(諸如麻醉深度、失眠、睡眠-蘇醒和其他)以及到系統的電極輸入，能確定特定類型的分析。本發(fā)明的HCM系統通過向用戶顯示表示對象的當前意識狀態(tài)或催眠狀態(tài)的簡單測量的簡單的顯示模式來解決現有技術的局限性。HCM系統的這一特定方面可以與終端用戶傳達簡單的對象意識測量，而不管大量的復雜分析測量，如在此所述。除提供簡單的全面測量和顯示方法外，HCM系統還可以提供存儲和顯示用于與對象的意識或失眠狀態(tài)的任何顯示有關的整個系統確認和跟蹤能力的所有記錄的原始數據和每種分析方法的輸出的裝置。原始數據和分析數據可以被存儲并用于以后在需要時的預覽、報告和打印，以確認系統性能和操作。本發(fā)明的HCM系統可以通過將實際的EEG波幅變化與預測的EEG波幅變化進行比較，提高意識狀態(tài)或對象的失眠的預測的準確度，其中預測的EEG行為可以包括在相對于麻醉深度預測(29)(參見圖16。17。18。34。35。37。41-45)的麻醉藥物服法期間的EEG波幅變化的預測。HCM系統可以識別與運動或假象的其他形式，諸如過高的P頻率有關的EEG波幅相比，與生理現象諸如EEG脈沖的EEG波幅變化。本發(fā)明的HCM系統可以將波幅分析應用到EEG信號上。通過分析來自對象的監(jiān)測的EEG波幅并將這一信號與預先已知的波幅傾向或信號行為相比，可以提高麻醉藥物服法預測的精確性。"預先已知"行為傾向可以通過參考在例如鎮(zhèn)靜或麻醉下的同時，具有對象的實際EEG波幅或EEG波幅變化圖的EEG波幅變化(行為)的已知或預測順序或傾向，提供預測麻醉深度狀態(tài)的手段。本發(fā)明的HCM系統可以參考波幅傾向預測和信號模擬，諸如由MoiralL.Steyne-Ross以及D.A.Steyne-Ross,ofDepartmentofAnaesthetics,WaikatoHospital,Hamilton，NewZealand(29)在名為"Theoreticalelectroencephalogramstationaryspectrumforwhite-noise-drivencortex:Evidenceforageneralanaesthetic-inducedphasetransition"的論文中所述。這一論文描述了在轉變到昏迷-無意識中的關鍵點附近中的EEG頻譜能增加。在上述加權方法類似的情況下，本發(fā)明的HCM可以加權來自EEG信號的波幅分析的分析輸出。EEG分析可以包括實際監(jiān)測的EEG信號的比較和傾向以及預測信號或與對象從有意識到無意識轉變或反之亦然有關的傾向。波幅處理的輸出可以被輸入到用于在與對象的麻醉深度、催眠狀態(tài)、鎮(zhèn)靜深度、疲勞或失眠相關聯的監(jiān)測、檢測和提醒中最終考慮的加權表中。本發(fā)明的系統可以包括可編程電子接口系統(PEIS)(見圖16，17，18，34，35，37)。PEIS裝置可以提供用于直觀用戶指南和操作的裝置。HCM系統的用戶可以選擇所需功能(例如，麻醉深度監(jiān)測、失眠監(jiān)測、鎮(zhèn)靜監(jiān)測)，以及該系統可以通過LED、LCD或其他顯示系統、所需的電極連接和對象上的推薦位置諸如各個表面電極的位置進行照明。PEIS設備可以提供提示能力，指示用戶哪個電極需要注意，例如，表面電極由于過大阻抗，可能需要重新附著。在優(yōu)選實施例中，PEIS裝置可以包括觸摸屏可編程電極附著指南系統。本發(fā)明的系統可以包括生物外皮(blanket)傳感器(BBS)。BBS可以允許提供大量測量的有線或無線連接，用于幫助確定覺醒運動、身體運動、呼吸音、心跳聲、呼吸、心率、脈博瞬變時間、血壓和溫度。BBS設備可以通過傳感器元件激活，從而傳感器對導致電阻元件、壓電或PVD元件(49)的阻抗變化的對象運動起作用。本發(fā)明的系統可以包括具有集成和無線鏈接的EGG和脈博瞬變時間(PTT)監(jiān)測和分析的生物傳感器血氧計(參見圖33)。后一裝置可以監(jiān)測對象的血壓變化、用于檢測睡眠或有意識片段(特別有用但不限于麻醉深度意識監(jiān)測和分析)的微覺醒檢測、血氧定量法、溫度、ECG波形和分析、心率可變性和cardio-balistogram呼吸監(jiān)測輸出和呼叫事件檢測。現有技術非侵入血壓設備利用諸如手指附著探針的技術。這些手指附著系統將壓力應用到病人的手指上并能在附著到病人上的周期后變得不舒服。已經提出了其他非侵入血壓測量，包括定性方法。一種這樣的定性方法是通過利用對象的心電圖(ECG)波形和脈博波形的計算，脈博瞬變時間(PTT)的定性推導。ECG波形通常是從位于胸部的ECG表面電極附著導出的。脈博波形可以從在諸如病人手指的位置的脈博血氧計的體積描記器脈博波形導出。用于推導定性血壓值的計算是基于存在于PTT和血壓之間的關系。體積描記器數據也可以用來建立交感神經覺醒條件(104)，其可以與緊張或焦慮有關并且其是過早蘇醒的生理癥狀。然而，多個病人監(jiān)測需要對象的連續(xù)和接近實時血壓測量以檢測典型的生理血壓變化或相關事件。此外，用于血壓測量的現有最小侵入方法包含放在對象的上臂周圍的箍帶設備?？梢猿錃夂头艢夤繋б詼y量血壓。這種測量血壓的方法可以在周期性基礎上，應用到病人上。用于最小侵入血壓測量的其他方法包括具有類似的充氣和放氣帶的手腕箍帶。當這些手腕箍帶血壓測量系統可能比上臂箍帶類型系統更少侵入的同時，很顯然，手腕系統的測量可靠性更易受定位的靈敏度和獲得一致和可靠測量中的難度的影響。箍帶型系統由于明顯的不舒服和復雜性以及這種測量技術的不便利性，通常不用于實時和連續(xù)血壓測量監(jiān)測應用(諸如麻醉深度、呼吸疾病和睡眠失調監(jiān)測)。實時血壓、測量技術的目的是將3-點無線局部網絡(原始數據和分析結果可以傳送到遠程計算機，如果需要的話)以提供最小非侵入、最小突出血壓測量裝置。這種裝置的一個方面是用于上臂箍帶充氣/放氣測量的臨床上可接受標準可以提供校準和絕對血壓測量，而血氧計手指(例如，用于血氧計脈博的另一位置)SA02測量以及心電圖(提供用于脈博瞬變時間的測量的脈博波形)以及ECG表面電極可以提供與血氧計手指脈博信號結合使用的參考心臟信號以便產生用于脈博瞬變時間的實時校準。將脈博瞬變時間識別為定性血壓測量的裝置(31，32)。與現有技術相比，本發(fā)明的HCM系統可以應用周期性箍帶附著(手臂、手腕或其他病人附著位置)的血壓測量系統，結合血氧計脈沖波形和ECG波形(用于PTT計算)。利用PTT的方法(通過血氧計脈沖波形和ECG波形)連同基于周期箍帶的血壓測量可以提供由箍帶值導出定性血壓測量，以及來自PTT計算信號導出定性血壓測量。換句話說，可以從箍帶血壓值導出底線定性血壓，同時可以從PTT值導出連續(xù)和定性的血壓值。這種系統的好處是精確和連續(xù)血壓監(jiān)測能力，同時通過實現僅在周期時間間隔的箍帶充氣和放氣，保持病人舒適感。此外，系統可以通過應用脈博血氧計、ECG電極和血壓箍帶的無線互連，簡化用戶操作。無線互連可以允許在遠程無線或有線鏈接位置(諸如病人監(jiān)測設備)、在ECG電極附著位置、在血氧計手指探針位置或血壓箍帶位置，計算連續(xù)血壓。本發(fā)明的系統可以包括視聽回憶和語音感覺確認系統(見圖43)。后者可以提供視聽回憶或重放并且與麻醉深度分析數據和原始數據時間同步。視聽回憶可以提供將與麻醉深度監(jiān)測相關的生理或分析數據互相關的手段。視聽系統可以用幾種選擇來構造。一種選擇可以包括存儲與對象測量的生理數據同步的不只一個聽覺通道的能力。所存儲和監(jiān)測(以及可選地分析或精簡)的聽覺通道可以包括與對象有關的聲音或語音，以便適應與對象的語音感覺系統有關的監(jiān)測和檢測。這一功能可以配置為防御底線，其中在與醫(yī)療過程的病人不期望的回憶有關的部分或完全有意識的情況下，局部麻醉病人正試圖告知醫(yī)療隊。系統用戶可以選擇生理事件或生理事件的組合作為事件標記。事件標記可以形成指向典型或相關事件的時間標記的基礎。事件標記可以與特定的聽覺和/或視覺相關的事件有關。"聽覺"和/或"視覺"相關的事件包括生理上相關或環(huán)境相關的事件。生理上相關的事件包括可以與病人意識狀態(tài)方面的典型(即，程度超出某一閾值狀況)或相關(與用戶或系統的編程檢測閾值有關)變化的單個病人數據變化或組合。聽覺、視覺、生理數據和分析數據的系統時間同步可以提供用于結合如用眼睛睜開、AEP、覺醒、雙相干性分析和其他分析狀態(tài)表示的對象的意識狀態(tài)，將回憶和分析聽覺和視頻的手段。聽覺和/或視覺"相關"事件的一個例子可以是超出表示出現意識的電勢的閾值電平(用戶設置或系統缺省設置)的情況。超出聽覺誘發(fā)閾值的檢測可以鏈接到檢測"環(huán)境"和/或所超出的系統生成的聽覺閾值上，其中"環(huán)境"聲音表示從音樂、語音或其他噪聲源記錄在手術室中聲音。"系統生成的聲音"是指聲音模擬滴答聲，在手術期間可能被施加到病人的耳機或雙耳上。檢測可以結合生理事件諸如超出某一閾值條件的聽覺誘發(fā)電位(通常通過從觸發(fā)點的某一時間延遲所測量的某一平均波幅)，檢測超出預置環(huán)境聲音的發(fā)生率。這種"能力"可以提供用于確認或證明與包含應用麻醉的過程有關的聽覺回憶的可能發(fā)生率的有效(在系統或用戶閾值編程的條件下)方法。系統可以用精簡圖形或數字形式顯示與環(huán)境聲音(如從手術室環(huán)境內的記錄檢測到的)有關的用戶的聽覺狀態(tài)(如從聽覺感覺神經監(jiān)測信號所檢測的)間的關聯。這一"關聯"可以允許系統用戶有效地調查病人聽覺響應與實際的所謂聽覺回憶的相關性。為合法目的，這種工具可以檢測對象的聽覺感覺神經是否的確有效(與無意識狀態(tài)期間的無效相比)以及特定音樂或詞的所謂的聽覺回憶是否的確可能。"環(huán)境聲音"記錄可以通過病人附著的麥克風，諸如附著到前一段時間病人耳機或頭戴式揚聲器系統的外側的麥克風(如用于生成用于聽覺誘發(fā)電位的聲音滴答聲)來實現。這種方法具有提供雙重目的傳感器/揚聲器系統，同時還提供與病人聽覺系統有關的特定和定向聲音拾取的優(yōu)點。類似地，在對象要求在手術期間視覺記憶的情況下，與生理數據和分析時間同步的適當放置的手術室攝像機可以記錄所謂的視覺。視覺記憶可以與例如對象眼睛睜開的系統檢測(手動、自動或計算機輔助)比較。為合法目的，這種工具可以檢測，諸如當病人的眼睛均閉上時，對象的所謂視覺記憶是否的確可能。換句話說，系統可以允許聽覺確認-即，如果對象的AEP數據表示所謂的聽覺記憶與無效的聽覺誘發(fā)電位重合，這可能支持用于相對于聽覺記憶手術要求的醫(yī)療防御的數據。類似地病人的視覺能公開視覺記憶要求是否與病人眼睛睜開狀態(tài)重合。在另一例子中，阻抗的雙相干性分析諸如在超出特定閾值狀態(tài)的情況下，可以通過以與在對象手術期間記錄的視覺和聽覺的時間同步的形式預覽它來確認。這一確認可以允許定性數據證明諸如與手術過程有關的聽覺或視覺記憶的要求。系統可選地包括用于記錄對象的味覺(一些病人要求味覺回復，諸如可以與麻醉氣體輸送有關的味覺)，利用味覺生物芯片和再次通過味覺和/或生理味覺傳感器，提供意識狀態(tài)生理和分析參數間的關聯的裝置。在一些實例中，醫(yī)療專家可以將監(jiān)測味覺傳感器感覺系統狀態(tài)作為一種要求。另外的選擇可以使用兩個同時獲得的圖象，其中每個以不同波長光獲得。然后，來自病人面部的反映可以相同，除眼睛反映外。通過減去這兩個圖，可以創(chuàng)建由對象的眼睛組合的第三圖。最后，可以測量病人眼睛的圖象以提供對象眼睛睜開和眨眼速率的的非侵入和非強制的測量(99)。利用PERCLOS方法的這一數據可以用作HCM系統中的相對可靠的測量，以確保對象眼睛睜開，特別是當對象將被麻醉和無意識時(100)。眼睛睜開值可以提供病人的眼睛睜開的百分比的簡單測量以及可以清楚地表示麻醉過程期間，視覺回復或對象的潛在蘇醒的風險。本發(fā)明的系統可以包括病人報警提示系統，用于肢體控制的報警(參見圖44)。HCM系統可以包括連接到或可通過任一病人四肢或病人身體附近或附著到病人身體上的其他位置可訪問的有線或無線遠程設備。這種遠程設備可以包含至少用于檢測或提醒系統用戶或護理員病人正處于痛苦或需要關心的裝置。這種遠程設備可以允許對象或病人形成太早蘇醒或意識開始的"防衛(wèi)底線"。如果例如，病人正經受局部麻醉過程，其不允許用戶口頭告知痛苦經歷，HCM系統的遠程設備可以允許病人將痛苦程度經歷發(fā)信號給系統操作員。各種形式的痛苦或意識程度通知是可能的。一種這樣的形式是向病人提供簡單的擠壓控制諸如橡膠球，以及由擠壓產生的壓力發(fā)出痛苦經歷和這種痛苦經歷的程度的信號。其他形式(例如在醫(yī)療過程和麻醉應用的類型的條件下)可以包括例如，用于檢測腳運動、眼睛運動的附加裝置或痛苦或意識信令的其他適當裝置。本發(fā)明的系統可以包括具有自動質量確認、冗余電極替代以及最少傳感器-電極附加系統的無線電極系統(見圖34，35，37)。HCM系統可以提供使用2或3位于前額的表面電極、無線監(jiān)測連續(xù)，用于干電極最小電極準備的有源電極、用于檢測潛在電極質量問題的自動電極阻抗測量、用于用備用電極替代質量差的電極連接的冗余電極取代，以及用于檢測當前或未決電極問題的動態(tài)信號質量，來監(jiān)測人的失眠的最小侵入方法和裝置(見附圖)。數據存儲的通路可以包括局部精簡數據或輔助(分析結果)數據存儲器，或遠程原始數據(最小或無壓縮或精簡數據技術)。專用識別連接系統可以允許用于電極應用類型間的匹配的自動識別和通道特性(滿足特定通道類型的系統結構)。"電極應用"類型可以包括ECG、EMG、肌肉活動性、壓電運動檢測、雙相干性EEG以及EOG。"特性"可以包括采樣率、數據分析類型、數據精簡形式、數據存儲速率、數據存儲形式、最佳功率安排以及電子和處理優(yōu)化。數據形式可以包括板上(on-board)電極數據存儲、相對遠程病人所戴的數據存儲或遠程鏈接數據存儲。特性可以包括混淆濾波需求、高通/低通和切口信號生理信號濾波需求以及校準需求(用于DC穩(wěn)定性和增益需求)。系統的另外的實施例包括諸如用于監(jiān)測由與連接到對象的在面部、用于監(jiān)測對象的鼾聲或其他呼吸音的"邦迪"類型集成的PVD傳感器提供的聲音所需的低成本一次性無線電極設備。該裝置可以包括將麥克風傳感器、放大、濾波、存儲和CPU合并為一次性系統或與更昂貴的電子設備合并作為可重復使用的裝置的一部分的裝置。在裝置提供為整體為一次性單元的情況下，除用于顯示分析數據結果的裝置外，可以提供用于感知監(jiān)測和記錄以及分析數據的裝置。用于顯示分析結果的裝置可以包括低成本，諸如與標記有關的永久圖形化學反應、編碼或基于其他可視的系統。另外，數字有線連接、光學連接或磁性裝置連接可以用來下載所存儲的數據結果。設備可以將用于記錄氣流或磨牙癥事件(經振動或面頰肌肉電子活動性)提供為一次性或可重復使用設備或一次性電極部分和可重復使用電子部分和無線部分的組合。該裝置可以包括同時感知(通過電極或換能器)、監(jiān)測器、記錄和分析"本地"(電子設備模塊)存儲器設備內的雙生理數據，同時將數據傳送到"遠程"(腕表或遠程計算機設備)存儲設備的裝置。"本地"設備由于大小、成本和功率限制，可以提供有限的存儲，而"遠程"設備可以提供傳送和存儲很少精簡以及更全面的數據的裝置，如用于臨床或研究診斷或確認診斷所需。系統可以提供非常低的功率"自供電"系統操作的任意組合。通過利用從遠程源所傳送的EMF或無線電能源，作為向該系統供電或補充電源的裝置，非常低的功率操作是可能的?？梢砸钥芍貜褪褂没蛞淮涡缘姆绞教峁┰撗b置。在電極是一次性的情形下，可以用能處理和精簡數據以便能將數據存儲在設備中并可以顯示各種指數或輸出概述的形式構造該設備。這一顯示器可以以表示能表示在睡眠或蘇醒狀態(tài)(能是包括REM、非REM、階段l、階段2、階段3、階段4、蘇醒狀態(tài)的任何階段或組合)中，通過所謂的一對雙相干性電極檢測的時間量的形式。因此，該裝置可以記錄表示對象的睡眠效果或與對象的睡眠效率有關的數據以便告知病人或護理員該對象是否正接收適當的休息或休息質量或睡眠質量。類似地，對腕表存儲和處理的基于腕表的活動性監(jiān)測(86)和無線電極(諸如用于雙相干性電極監(jiān)測)的組合可以提供睡眠、嗜睡或麻醉深度監(jiān)測的低成本、最小侵入和可能很高的準確性裝置。該系統可以利用結合微型活動電極和收發(fā)信機設備的特定的重復使用或一次性電極。有源電極和收發(fā)信機的組合可以提供裝置內的特定組合。有源電極接口可以提供局部放大器(接近或直接連接到對象的表面電極觸點)以降低傳統電極系統的嚴格的電極應用要求。電極放大器相對接近電極(從而由所謂的對象的皮膚表面導出的電信號)的事實避免通常與傳統電極有關的噪聲拾取。傳統電極具有達1米長的線，以及電極放大器放置成遠離這條線端。通過緩沖或放大直接接近病人皮膚表面附著的病人電極，可以使用較高的阻抗。另一方面，傳統(無源)電極系統具有連接在電極和電極放大器間的更長的線，產生用于外部噪聲的拾取區(qū)。因此，需要更低的電極阻抗來最小化這一大的外部噪聲和假象干擾。在本申請中，有源電極系統的好處的例子是汽車的駕駛員可以通過很少或不需要準備，將電極施加到他/她的前額，與應用邦迪類似。與很好準備(全面皮膚清潔和有時輕微磨損)或"通常為5K至10K歐姆阻抗的"傳統的"電極應用阻抗相比，通過很少或不用準備的電極施加可以導致約10K至100K(千)歐姆的阻抗。40K至100K歐姆阻抗將導致很大的干擾(在傳統的無源電極系統中)，以致所需監(jiān)測的生理信號變得無用或不能用，而在有源電極系統中，40K至100K歐姆阻抗將產生可接受的結果。無線協議可以包括對新設備進行連續(xù)掃描的能力以及分配帶寬要求以適應在系統通信的數量和總的數據帶寬要求上的遞增或遞減需求。類似地，在系統帶寬己經達到或接近系統限定的情況下，可以提醒用戶。用這種方式，生理電極無線系統是具有簡單的和用戶友好應用的虛擬插頭(plug)和游戲系統。無線協議也可以管理諸如中斷生理數據和用于連續(xù)電極阻抗檢查、校準變化或相關的調整、信號質量檢查和相關的調整、電極取代和其他功能的命令的功能。系統可以包括適合于汽車內的EEG監(jiān)測和其他應用中的麻醉深度監(jiān)測的基于頻譜的無線、有源電極系統(參見圖33、34、37、42、45)。利用有源電極系統用于汽車內失眠監(jiān)測，結合無線和電池或自供電電極系統，可以提供自適應的駕駛員失眠電極監(jiān)測系統。在一個實施例中，例如，駕駛員可以應用自粘有源無線連接到前額的電極系統。電極系統可以包括包含更昂貴的有源電子部件和無線電路的可重復使用部件，以及包含表面電極和到可重復使用部件的一些互連形式的一次性部件。這些裝置可以適合于最小侵入汽車內失眠系統，其中(例如，無線電極監(jiān)測設備諸如前額附著無線電極系統可以可選地輸入到當前駕駛員瞌睡測量系統。用這種方式，駕駛員可以選擇通過使用最小侵入EEG雙相干性信號監(jiān)測和分析，增加駕駛員瞌睡檢測的可靠性。這種功能可以補充或替代與測量駕駛員運動和活動性傳感器(Burton,1999)和眼睛睜開測量有關的其他板上汽車實際駕駛員瞌睡監(jiān)技術。本發(fā)明的系統可以包括生理數據時間延遲和分析時間記錄補償。后者可以應用在相對于實際顯示變化能實時監(jiān)測麻醉藥物服法，以及裝置能立即預測用戶變化以避免與實際催眠或延遲因素諸如藥物服法時刻和響應藥物服法的人的身體生理參數(如通過裝置所監(jiān)測的)間的延遲有關的過高或過低藥物服法的應用中。后者適用于參數諸如氧飽和，由于監(jiān)測方法的屬性和血氧顏色變化的身體時間延遲，其中生理參數數據讀取通常延遲15和20秒之間。本發(fā)明的系統可以包括提供自動麻醉藥物速率或遞送濃度的生物反饋環(huán)。HCM系統可以連接到各種藥物遞送系統以便提供影響藥物服法過程的變化度和生物反饋控制類型。藥物遞送系統可以包括但不限于其他藥物輸送系統中的換氣或氣體輸送系統、藥物灌注系統。藥物輸送的"變化度"可以包括根據與HCM系統有關的預定監(jiān)測或分析參數，限定藥物輸送或提供藥物輸送或藥物輸送混合物的能力。本發(fā)明的系統可以包括無線病人電極識別和特性功能(IDCF)。這一功能可以為系統提供自動地識別由用戶選擇的電極類型的裝置。自動識別可以是無線模塊掃描或電連接到一些駐留數據(包含在連接到對象的一次性或可重復使用傳感器或電極上)或光或磁編碼序列的方式，其中唯一碼與每個唯一電極類型相關。可以識別用于共享某些特征和處理要求的生理變量組的各種電極類型。如果用戶選擇例如ECG電極，IDSC可以提醒系統最佳增益、信號范圍濾波調整、偏移濾波值和類型、用于無線模塊接口的采樣率和數據帶寬需求、處理、采集、分析、與電極信道類型有關的顯示和其他功能要求。這一自動識別系統可以大大地簡化系統應用和最小化潛在的用戶誤差。這一系統的應用和實施例的例子可以是護士施加一系列清楚標記的電極以及根據選擇的電極類型，系統操作的其他部分根據病人所纏繞的導線自動構造o如果用于無線電極系統的應用是自施加到汽車駕駛員前額、用于簡單的"傻瓜式(foolproof)"EEG信號監(jiān)測上的無線EEG電極系統，IDCF也很有用。根據檢測的電極類型、有源電極信號處理和后來的分析技術合并BIC(包括雙相干性和雙頻譜分析)的無線模塊與自動信號特性的組合應用可以提供用于汽車內或認識性能或失眠/疲勞監(jiān)測的其他應用的獨特的無線、假象降低和精確的方法。這一功能對麻醉深度或基于汽車的失眠系統特別有用，在用戶需要具有盡可以小和"傻瓜式"的情況下。IDCF系統還可以幫助確保僅已知的可重復使用或一次性電極與系統一起使用以及根據所選定的電極類型，自動提供最佳特性和系統設置。
發(fā)明內容本發(fā)明的HCM系統可以通過最多3個表面電極，提供與特別是對象的麻醉深度、意識深度、催眠狀態(tài)、鎮(zhèn)靜深度、疲勞或失眠相關的監(jiān)測、分析、檢測、預測、系統提醒和警報方面的提高的準確度。HCM系統可以包含對象的腦電圖的實時相位、波幅和頻率分析。HCM系統可以提供加權各種分析的輸出和產生用于向系統的各個用戶提供精確指示或報警的組合分析或顯示。特別地，HCM系統可以監(jiān)測、存儲和顯示兩個或多個生理數據參數集或分析一個或多個與數據相關的組合或計算以便顯示、存儲、壓縮和概述用于與監(jiān)測人的意識有關的一系列應用的數據。HCM系統可以分析兩個或多個生理數據以便產生壓縮數據總結或指數數據(諸如每小時激發(fā)數和其他指數)或與監(jiān)測人的意識有關的表形或圖形顯示和報告。HCM系統可以將兩個或多個生理數據集或分析結果關聯以便產生與監(jiān)測人的意識有關的第三分析結果?？梢詫CM系統應用于監(jiān)測用于最佳麻醉藥服法的麻醉深度、應用到護士或其他醫(yī)務人員跟蹤對象的鎮(zhèn)靜程度的鎮(zhèn)靜狀態(tài)、應用到監(jiān)測駕駛員疲勞或困眠狀態(tài)、應用到監(jiān)測運輸或機器工作人員的失眠以及應用到控制用于對對象進行服用治療諸如藥物、氣體等等的輸送系統上。HCM系統可以加權一個或多個分析算法的輸出，算法包括R&K分析的同時、實時分析(34，45，46)、AEP(30)、頻譜分析-SEF-MF(4)、雙相干性(BIC)分析(33)、初始波分析(5)、聽覺響應(30)、覺醒分析(35)和身體運動分析(34)、95%頻譜邊緣分析(36)和與對象的意識狀態(tài)(29)有關的麻醉相位和頻譜能變化測量的組合、基于脈博瞬變時間(PTT)的聽覺檢測(31)、PTT測量和基于PTT的血壓參考測量、脈沖血氧測量SAOZ、通過簡單的非侵入血氧計的基于PTT的心率和血壓(31、32)、用于交感神經聽覺檢測的PAT分析(104-108)、EEG波峰-K復合-波-活動性事件種類(47)和用于監(jiān)視心臟、溫度、呼吸監(jiān)測(49)、呼吸音和PTT血壓的生命一外皮。包含交感神經覺醒可以提供除病人的麻痹或"表面上無意識"的狀態(tài)外，緊張或精神焦慮的唯一測量。根據本發(fā)明的一個方面，提供一種通過降低來自對象的神經學數據中的基于頻率的變化的影響，監(jiān)測有感覺的對象的意識以及自動檢測對象是否處于從有意識狀態(tài)到較少意識狀態(tài)轉變或反之亦然的方法，方法包括(i)從對象獲得EEG信號；(ii)在EEG信號上執(zhí)行基于頻率的分析以便獲得基于頻率的信號；(m)在EEG信號上執(zhí)行基于相位的分析以便獲得基于相位的信號；(W)通過將基于頻率的信號與基于相位的信號進行比較，檢測對象是否處于從有意識狀態(tài)到較少意識狀態(tài)轉變或反之亦然；以及(v)當對象處于到有意識狀態(tài)的轉變中時，提供報警信號。根據本發(fā)明的另一方面，提供一種處理不穩(wěn)定信號的方法，不穩(wěn)定信號包括具有表示有感覺對象的生理特征的增加和降低波幅的片段，片段包括其中所述信號從增加改變到降低波幅或反之亦然的部分，方法包括(i)通過確定當信號的時間導數基本上等于零時的時刻，檢測每個片段；(ii)執(zhí)行對每個片段的語法分析，包括指定高、寬和誤差參數；(iii)通過將寬度參數與預定閾值相比較以及誤差參數與高度參數進行比較，識別存在于信號中的噪聲片段；(iv)通過用基本上筆直的線代替每個所識別的噪聲片段，去除噪聲片段；(v)基于它們的寬度參數，將剩余片段分類成多個波帶；以及(vi)基于波帶中的片段出現的相對頻率，將信號劃分為屬于一個預定的睡眠狀態(tài)o根^本發(fā)明的另一方面，提供一種監(jiān)測有感覺的對象的生理特征的方法，包括將第一表面電極應用到對象上以便向遠程監(jiān)測裝置提供第一電信號；將第二表面電極應用到對象上以便向遠程監(jiān)測裝置提供第二電信號；監(jiān)測第一電信號的質量，以及在第一信號的質量劣化的情況下；自動用第二電信號代替第一電信號，以及在第二電信號的質量和第一電信號的質量均惡化的情況下，提供報警信號。根據本發(fā)明的另一方面，提供一種用于處理不穩(wěn)定信號的設備，不穩(wěn)定信號包括具有表示有感覺對象的生理特征的增加和降低波幅的片段，所述片段包括信號從增加改變到降低波幅或反之亦然的部分，所述設備包括(0用于通過確定當信號的時間導數基本上等于零時的時刻，檢測每個片段的裝置；(ii)用于將信號劃分成包括在當時間導數等于0時的三個連續(xù)時刻上的數據的片段的裝置；(iii)用于對每個片段指定高、寬和誤差參數的裝置；(iv)識別存在于信號中的噪聲片段的裝置，其包括用于通過對每個片段，將寬度參數與預定閾值相比較以及將誤差參數與高度參數進行比較的裝置；(V)用于去除噪聲片段的裝置，其包括用于當信號的時間導數基本上等于零時，替代連接第一和第三時刻的直線，并在替代后，重新指定片段和它們的參數的裝置；(vi)用于基于它們的寬度參數，將剩余片段分類成多個波帶的裝置，每個波帶由分別對應于寬度參數的較低和較高值的高頻和低頻值定義；以及(vii)用于基于波帶中的所述片段出現的相對頻率，將信號數據的時間間隔劃分為屬于一個預定的睡眠狀態(tài)的裝置。所謂"片段"是EEG和EOG分析的基本組裝塊。一個"片段"包括分析中信號的連續(xù)增加和減少序列或連續(xù)減少和增加間隔。通過將語法分析應用到信號上，初始檢測所有的"片段"，即，檢測所有局部最大和最小值。作為數據結構，一個"片段"由其方向(g卩，"向上"或"向下")、寬度、高度和誤差表示。在可視信號解釋的情況下，最后三個參數具有清楚的含義。寬度在這一特定時間間隔的分析中的信號的主要頻率有關，高度與信號變化的幅度有關，作為從連接"片段"的開始和結束的直線所產生的信號變化的度量的誤差與信號中的噪聲幅度有關，如果"片段"是噪聲的一部分而非分析中的實際信號的一部分的話。在使用語法算法初始檢測到所有"片段"后，很可能是噪聲而不是分析中的信號的那些片段必須被去除，以及必須重構新的信號"片段"。為實現此，可以采用識別噪聲"片段"和生成新信號"片段"的重復過程。如果其寬相對較小(在EEG信號表示a、S或p帶的情況下，其中高頻噪聲非常突出)，"片段"可以被分類為噪聲以及誤差相對較小(確保保留真正可視的EEG高頻分量)?？梢陨筛鞣N規(guī)則以表示小寬度和小誤差的有意義的條件。然后這一"片段"可近似為直線以及作為這種近j以的結果，構造新"片段"。這一過程可以被重復地執(zhí)行直到檢測不到噪聲"片段"為止。所描述的方法具有比現有技術FFT方法(其不能區(qū)分高頻噪聲和真正的EEG圖形的陡的斜率)和零交叉方法(其依賴于DC偏移以及不去除噪聲)更顯著的優(yōu)點。然后可以根據在傳統的EEG頻帶中的它們的寬度參數值，分類所有剩余"片段"。對"向下"和"向上""片段"可以執(zhí)行這一分類以便允許精確地解釋不對稱"片段"。只要對等于一個睡眠研究出現時間的間隔，將這些"片段"分類，通過計算"象睡眠""片段"的總的持續(xù)時間(所有S和e"片段"的持續(xù)時間總和)并將其與半出現時間持續(xù)時間進行比較，執(zhí)行簡單的睡眠/蘇醒判別。這一方法實際上表示基于EEG出現時間的可視解釋的睡眠/蘇醒判別的數學模型。下面公開了用于微調這一技術以實現重要的EEG圖形的更精確檢測和隨后的更精確的睡眠/蘇醒判斷的各種裝置。這些包括用于考慮到EEG周期圖形的主要作用(可改變超出a頻帶)、基于前后關系的判定作用和與假象有關的不確定性的EEG假象檢測、S波檢測、周期圖形檢測和修改的睡眠/蘇醒判別規(guī)則的算法。該裝置可以包括用于檢測和處理信號中的假象圖形的設備，包括以下裝置中的一個或多個-用于檢測信號中的平坦的間隔的裝置；用于檢測信號中具有相對陡的斜率的間隔的裝置，這些間隔為在一時間間隔上，信號中的變化超出等于或短于第二閾值的第一閾值的間隔；用于檢測具有相對窄的峰值的信號中的間隔的裝置，這些間隔為寬度參數等于或小于第三閾值以及高度參數等于或大于第四閾值的間隔；以及用于檢測信號中的其他非生理圖形的裝置，非生理圖形為具有寬度和高度為1的片段的組合，在組合中的片段為小于各自總的持續(xù)時間和組合的信號變化乘以至少預定比率。該設備可以包括用于檢測和處理具有最小波幅和最小和最大持續(xù)時間的波型的裝置，包括用于將波型的中心間隔檢測為一或多個片段的序列的裝置，具有小于來自至少預置部分的總的持續(xù)時間的單調變化的最大持續(xù)時間和最大導數的至少最小波幅的總的信號變化、至少預定部分最小持續(xù)時間的持續(xù)時間，該一個或多個片段序列以當信號的時間導數基本上等于零時的第一片段的第一時刻開始以及以當信號的時間導數基本上等于零時的最后一個片段的第二時刻結束，或以當信號的時間導數基本上等于零時的第一片段的第二時刻開始以及以當信號的時間導數基本上等于零時的最后一個片段的第三時刻結束。該設備可以包括用于通過隨后與來自中心間隔的斜率的中心間隔前后的片段的各個分量的斜率的導數的預置閾值進行比較，檢測波型的主波的開始和結束的裝置，以及用于如果來自單調變化的斜率導數和最大導數不超出各個預置閾值，更新中心間隔，且總的更新持續(xù)時間等于至少預置的部分的最小持續(xù)時間并小于最大持續(xù)時間的裝置。該設備可以包括用于通過隨后測試主、波前后的片段組合序列的信號持續(xù)時間狀況，檢測波型的一個或兩個側波(side)的裝置。用于分類成多個波帶的裝置可以基于所檢測的波型。用于劃分的裝置包括用于比較波帶、假象圖形和波型中的片段的出現的加權組合的預置閾值的裝置。該裝置可以包括用于以特定的最小和最大頻率、最小波幅和最小波數來檢測周期圖形的裝置，包括用于選擇特定多個片段組合的裝置；用于為每個組合指定平均、最小和最大波幅以及平均、最小和最大周期的裝置.^于測試平均波幅是否超出一周期圖形的特定最小波幅的裝置；用于測試最大波幅是否超出最小波幅達至多一指定比率的裝置；用于測試對應于平均周期的頻率是否等于或大于周期圖形的最小頻率以及等于或小于周期圖形的最大頻率的裝置；用于測試用于片段組合的最大周期是否超出最小周期達至少指定比率的裝置-^于結合符合上述標準的片段組合的裝置；以及用于在將多個波帶、假象圖形和波型的持續(xù)時間的加權組合值與設置成根據時間間隔內的周期圖形的總的相對持續(xù)時間而定的不同值的閾值進行比較的基礎上，將信號數據的時間間隔劃分成屬于一個預定狀態(tài)的裝置。該設備可以包括用于在將多個波帶、假象圖形和波型的持續(xù)時間的加權組合的值與設置成依據時間間隔內的周期圖形的總的相對持續(xù)時間而定的不同值的判定邊界比較的基礎上，如果該值與判定邊界間的差值等于或大于指定余量的話，或者，只要已經劃分那個間隔以及各個值間的差值等于或小于指定余量，在將該值與用于時間間隔前或后的各個值進行比較的基礎上，或者，如果隨后通過那個數據后，仍沒有分解間隔，則在將該值與設置成依據時間間隔內的周期圖形的總的相對持續(xù)時間而定的不同值的閾值進行比較的基礎上，將信號數據的時間間隔劃分成屬于一個預定狀態(tài)的裝置。根據本發(fā)明的另一方面，提供一種用于檢測眼瞼的位置的傳感器，包括第一裝置，用來基本上與眼瞼一起，并相對于第二裝置移動；以及用于提供表示第一裝置相對于第二裝置的位置的電信號，以便所述信號包括位置度量和眼瞼的睜開度的裝置。第一和第二裝置可被電耦合以便該耦合提供位置度量和眼瞼的睜開度。通過為相對移動所連的各個臂而提供第一和第二裝置。這些臂彼此能樞軸連接。每個臂包括所安置的電容元件以便臂間的重疊程度確定電容元件間的耦合。電容元件包括一個電容器板。另外，每個臂包括所安置的電感元件，以便機械臂間的重疊程度確定電感元件間的^^合。每個電感元件可包括線圈。傳感器可以包括諸如用于測量電容/電容元件間的電容/電感耦合的維恩橋的裝置?，F在將參考附圖，示例說明和描述本發(fā)明的優(yōu)選實施例圖1表示根據本發(fā)明的ADMS的一種形式的總的流程圖；圖2表示典型的AEPi和Bi功能與用于病人經受全身麻醉的時間相比的圖形表示；圖3表示雙相干性、實際三重積和雙,頻i普指數分析的一種形式的流程圖；圖4表示睡眠階段分析的一種形式；一圖5表示與加權鑒定(weightingarbitration)有關的采樣AEP:BIC分析(模式1)的框圖；圖6表示與加權鑒定有關的采樣AEP:BIC分析(模式l)的流程圖；圖7表示與ADMS有關的比例因子和轉變曲線函數的簡化概圖；圖8表示CIAi、TCU&TUC值的圖形表示；圖9表示Ai+Bi、TCU&TUC的絕對i直的圖形表示；圖10表示AEPi的圖形表示；圖ll表示Bi的圖形表示；圖12表示Ai的圖形表示；圖13表示BMi的圖形表示；圖14表示具有背景改變的顏色以表示意識狀態(tài)轉變的的Bi圖形表示；圖15表示根據本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，用于監(jiān)測意識的改進系統的流程圖；圖16表示根據本發(fā)明的裝置的優(yōu)選實施例的簡化功能系統概圖(FSO);圖17表示根據本發(fā)明的裝置的優(yōu)選實施例的更詳細的功能系統概圖(MDFSO);圖18表示根據本發(fā)明的優(yōu)選實施例的HCM系統的主要流程圖(MFD);圖19表示圖18的塊8中的EEG分析形式確認的一種形式的流程圖；圖20A表示圖18的塊10中的雙相干性、實際三重積和雙頻譜指數的計算的流程圖；圖20B表示圖18的塊10中的雙頻譜、雙相干性和實際三重積的圖形表示；圖21A表示施加到病人的耳朵上的采樣信號；圖21B表示較低敏感度的與圖21A類^^的信號；圖21C表示用于生成圖21A和21B中的信號的硬件的框圖；圖21D表示用于從對象收集AEP感覺數據的硬件的一種形式；圖21E表示當接收如圖21A和21B所示的信號時，來自對象的耳朵感覺神經的信號的例子；圖21F和21G表示用于一系列輸入頻率掃描的AEP輸出圖的例子；圖21H表示來自AEP輸入電極的響應曲線的樣本；圖22A表示前后關系分析方法的條形圖以及圖22a表示相應的顯示確認狀態(tài)；圖22B表示前后關系分析概率的條形圖以及圖22b表示相應的顯示確認狀態(tài)；圖22C表示瞬變分析方法的條形圖以及圖22c表示相應的顯示確認狀態(tài);圖22D表示瞬變分析概率的條形圖以及圖22d表示相應的顯示確認狀態(tài);圖22E表示運動分析方法的條形圖以及圖22e表示相應的顯示確認狀態(tài);圖22F表示運動分析概率的條形圖以及圖2f表示相應的顯示確認狀態(tài)；圖23A至23C表示與圖18的塊15相關的系統輸出提醒、指示器和顯示的圖形表示的；圖24表示圖18的塊16中的覺醒檢測的流程圖；圖25表示圖18的塊21中，檢測零導數時間瞬間和示例性最大部分的過程的流程圖；圖26表示圖18的塊21中，檢測零導數時間瞬間和示例性最小部分的過程的流程圖；圖27表示圖18的塊21中的睡眠/蘇醒分析和BICEEG假象去除的過程的流程圖；圖28表示加權和顯示歸一化的BIC和AEP數據；圖29是與關鍵閾值和病人狀態(tài)顯示相組合且加權的BIC和AEP的樣本；圖30A和30B是表示用于圖18的塊35中的組合(1，2，3，4，5)分析，進行加權的例子的表；圖31表示用于基于圖18的塊37中的前后關系分析，用于轉變加權的示例性形式；圖32表示使用圖18的塊37中的判定前后關系中的組合AEP和BIC指數以及R&K，確定意識/無意識的流程圖；圖33表示用于無線鏈接連續(xù)血壓測量的設備的一種形式；圖34A表示用于感知和測量眼睛睜開的傳感器設備的一種形式；圖34B和34C表示如圖34A所示的電子接口的另一種形式；圖35表示用于集成麻醉監(jiān)測的電子系統的一種形式；圖36表示包括雙相干性、EOG、頦EMG和眼睛睜開的有線連接的傳感器設備的一個實施例；圖37表示包括雙相干性、EOG頦EMG和眼睛睜開的無線集成電子系統的一個實施例；圖38表示無線電極的優(yōu)選實施例；圖39表示主固件的流程圖；圖40表示從固件的流程圖；圖41表示主、副和第三分析的概圖；圖42表示汽車雙相干性無線系統的一種形式；圖43表示用于徹底麻醉系統中的驗證和重放的音頻和視頻裝置的一種形式的流程圖；圖44表示疼痛級或意識級遠程指示器的一種形式；圖45表示基于頻譜的無線、有源電極系統；圖46表示間接連接的無線模塊；圖47表示基于無線的有源電極系統的一個實施例；圖48表示鏈接到有意識監(jiān)測設備的藥物輸送系統；以及圖49表示采樣數據的功率譜曲線。具體實施方式現在將參考圖1至14描述利用雙頻指數(BI)、聽覺誘發(fā)電位指數(AEPi)以及睡眠階段分析(SSA)，用于改進麻醉深度監(jiān)測的麻醉深度監(jiān)測系統(ADMS)的一種形式。該ADMS可以向用戶顯示1至100的單個指數，其中100表示所監(jiān)測的病人的意識的最高狀態(tài)，而0表示所監(jiān)測的病人的意識狀態(tài)的最低指數。在現有技術的麻醉深度監(jiān)測系統中，已有報告顯示AEPi在從無意識到有意識的轉變的檢測方面更為敏感(例如，與單獨的Bi相比)。還有報道顯示AEPi在病人響應刺激的運動方面，比Bi響應性更強。但是，己有報道顯示Bi在擺脫麻醉期間逐漸增加，因此能在麻醉結束時預測意識恢復(參見Gajmjetal.1999)。現有技術中的麻醉深度監(jiān)測系統通常使用AEPi、Bi中的任何一種或兩種指數作為單獨的度量。就具有檢測從無意識到有意識轉變(TUC)、病人運動(AEPi)的能力以及具備對逐漸擺脫麻醉的測量的益處(利用BO的綜合麻醉深度監(jiān)測系統方面而言，最好將AEPi和Bi的監(jiān)測作為組合指數(CIAi)。麻醉深度監(jiān)測系統在使用中應當簡單和明確。這引發(fā)了一個問題，因為盡管單個Bi或AEP指數顯示了簡單的用戶友好的系統，但是單個測量(Bi或AEP)的范圍限制了麻醉深度測量的精確性。另一方面，依賴兩個單獨的度量(即AEPi或Bi)因可能產生混亂，諸如關于在任一時間點處兩個度量中的哪一個應被跟蹤的不定性，會使系統操作變得復雜。僅依賴于例如Bi的傳統的麻醉深度系統的一個問題是，不具備檢測從無意識到有意識的轉變變化的能力。從圖2可以看出，在區(qū)C中的雙相干性的逐漸變化為麻醉師展示了從無意識到有意識轉變的更漸進的指示。與Bi相反，AEPi并不顯示在擺脫麻醉期間的逐步變化，而是提供從無意識到有意識的轉變點的更清楚的描述。問題可能在于，Bi中的逐步變化不能足夠清楚或快速地區(qū)分突然的轉變變化，諸如檢測患者"太早"擺脫無意識的實例所需的變化。這些(從麻醉)過早蘇醒的"實例"可能導致潛在的記憶力回復發(fā)生損傷以及其他相關的影響。例如，如果TCU和TUC階段未立即出現，那么諸如聽覺回復等實例的可能性就會增加。此外，由于與AEPi分析有關的聽覺感覺分析更直接，因此BiEEG數據的性質不太可能與AEPi—樣有效地區(qū)分聽覺感覺神經停止和蘇醒。這樣，對通過基于Bi的系統的聽覺恢復的要求，可能使這些技術在未來的麻醉深度監(jiān)測應用中被更詳細的研究。ADMS通過綜合AEPi和Bi的長處，解決了這些缺點，同時仍可提供單獨的用戶友好的全面綜合麻醉指數(CIAi)(參見步驟23和步驟24)。當前的現有技術的麻醉深度監(jiān)測所存在的另外的困難在于，不同病人間的差異會隨著每個單個病人，改變麻醉深度監(jiān)測參數。可能改變不同病人間的所監(jiān)測的參數的變化的例子包括不同病人間的不同聽覺能力聽覺能力等級。這種變化在例如AEPi轉變閾值和臨界閾值的對比很重要的情況下，可能尤其重要。其他可能影響不同病人間的麻醉深度監(jiān)測結果的病人間的變化的例子性別、體重不同睡眠結構，等其他因素。本發(fā)明的ADMS可以通過包含自動病人校準功能來減少這些困難(參見步驟5和步驟6)。在麻醉深度系統要求易于使用同時要求適應與提供一定范圍系統配置有關的靈活性的情況下，會出現另外的困難。由于一些麻醉深度(DOA)應用可能不能實際用于，例如，連接多個傳感器或電極系統(諸如AEP及B傳感器和電極)的事實，因此會出現上述不同系統配置的范圍。在要求最簡單的電極或傳感器配置的情況下，這些情況會發(fā)生。系統配置需要改變的另外的例子包括，各個電極或傳感器不能可靠地執(zhí)行或不能以適合于監(jiān)測及隨后的分析的最小標準執(zhí)行，或不能執(zhí)行不同參數的情況。在用戶選擇使用一個或多個不同參數或檢測到電極或傳感器未正確運行的情形下，則將期望DOA監(jiān)測系統可以允許用戶選擇或改變傳感器或電極狀態(tài)，或者可選擇地，期望DOA系統可以通知用戶并對當前電極和傳感器的配置或性能進行自動補償。ADMS可以通過包含自動傳感器和電極掃描(步驟2)和模式配置(步驟4)來解決這些困難。隨著結合AEPi和Bi的工作出現的另一困難在于，為了在任何時間點確定AEPi或Bi的哪一個是最適當的，可能需要獨立的裁定(arbitrating)方法來確定應使用兩種方法(AEPi或Bi)中的哪一個或在任何特定時間點應該對哪種方法指定較高加權。ADMS可以通過包含睡眠階段分析(SSA)作為用于AEPi對Bi加權的獨立裁定的方法來解決這些困難。與Bi分析的相位差基礎和AEPi的平均與病人的聽力響應同步的BSAEP波幅信號的基礎相反，SSA分析可以在基于SSA頻譜的分析的基礎上，實現病人的麻醉深度監(jiān)測狀態(tài)和患者的意識狀態(tài)的前后關系的確定。其中"前后關系分析"是指病人是正進入有意識狀態(tài)還是正在擺脫無意識狀態(tài)(參見步驟16和步驟24)。本發(fā)明的ADMS可以將用于在麻醉期間病人的最佳監(jiān)測的AEPi和Bi兩者的好處結合到單個和單獨的指數中。該新的系統使用基于頻譜的分析或1/2周期波幅分析(34，35，45，46)的(對AEP或Bi)獨立的方法作為裁定在任何時間點Bi和AEPi中的哪一個是最佳的手段。另外，ADMS可以對這些所述方法提供加權以便將患者的麻醉深度監(jiān)測結合或合并到簡單但準確的單個指數中?，F有技術的其他困難包括對可能因手術過程中使用了肌肉鎮(zhèn)靜和麻痹藥物以防止手術期間不希望出現的身體運動，而被麻痹的患者不能做出響應。已經報告了一些在手術期間病人的確有意識或部分有意識但因麻痹藥物的影響未能提醒醫(yī)務人員的事故。ADMS通過使用覺醒指數、身體運動指數和相關的傳感器，使病人運動狀態(tài)和/或覺醒狀態(tài)提醒獨立于CIAi，可以減少這些困難(步驟23)。在當前現有技術的麻醉深度監(jiān)測中存在的另外的困難是不能根據每個病人的個體變化和對麻醉的敏感性來校正監(jiān)測設備的靈敏性。ADMS可以通過結合使用校準的病人(CLAPAT)值來以病人為基礎，修改或調整關于一個體病人的這些所述的轉變閾值的手段，來減少這些困難(步驟5和6)。這種自動校準方法的手段是基于在病人第一次從有意識到無意識轉變期間，對病人的AEPi、Bi和SSA的測量。此后，就能將病人轉變值和顯示區(qū)值的校準具體指定到各個病人對AEPi和Bi的敏感度上?，F有技術中基于AEPi的麻醉深度監(jiān)測系統的另一困難是難以補償或適應不同病人間以及不同聽覺刺激裝置和聽覺刺激裝置的附加裝置間的變化的聽覺性能(或對聽覺刺激的響應)(Lippincott-Raven,1997)。這些變化可能由諸如用于生成聽覺剌激的裝置、附加方法和設備類型(通常使用單個或一對耳機產生耳機中的音頻滴答聲刺激)的因素，或不同患者間明顯的聽覺能力方面的生理變化而引起。本發(fā)明的ADMS可以調整音頻滴答聲的頻譜、波幅和相位，以提供用于不同聽覺刺激設備和附件類型及聽覺變化的最佳補償(113)。在近年的出版物(Vuyk2000)中已經報道過現有技術的麻醉深度監(jiān)測系統存在幾方面的擔心。一個擔心涉及使用雙頻指數監(jiān)測器(示象醫(yī)療系統公司AspectMedicalSystem,Inc.,Natick,MA)。這一設備依賴于雙頻指數(BIS)以監(jiān)測有意識-鎮(zhèn)靜狀態(tài)-無意識的程度。然而，已經報道過在雙頻指數標度(scale)上的各種麻醉劑似乎是藥劑所特有的。通常，已經報道過諸如異丙酚(異丙酚)、咪達唑侖(midazolam)或硫噴妥鈉(thiopental)等藥劑對BIS具有強烈的抑制作用。還曾報道過吸入麻醉劑對BIS產生中等的抑制作用。然而，已經報道過opoids在臨床相關(relevant)濃度時對BIS具有很小的影響或沒有影響。同樣令人不安的是氧化亞氮和氯胺酮似乎對BIS具有反常的影響。因此，已經建議BIS可以很好地與鎮(zhèn)靜和催眠程度相關，但不能適當地反映痛覺缺失的程度或麻醉的深度。依賴BIS(示象公司)作為意識深度的主要指數或度量的現有技術中的麻醉深度監(jiān)測系統的一個固有困難是，病人在手術過程的關鍵時刻期間，可能陷入有意識狀態(tài)或未真正進入無意識狀態(tài)或繼續(xù)他們的無意識狀態(tài)的風險。本發(fā)明的ADMS系統可以通過結合中潛伏期腦干聽覺誘發(fā)電位(BSAEPML)信號作為病人從有意識到無意識和從無意識到有意識的轉變的精確指示，來減少或降低這種困難的風險。這一附加的監(jiān)測因素可以實時和與雙頻分析的測量同時操作。這樣，通過直接與棲熱菌屬(thermus)和顳葉生成器(兩者反過來直接與病人的意識狀態(tài)有關)有關的BSAEPML的測量，可降低或減輕可能與不同麻醉劑有關的不同影響，而通過對BSAEPML的功能的定義，對與手術過程中與關鍵時刻有關的記憶力回復的風險最為重要?，F有技術所使用的BSAEP，通常是1/2秒頻率音頻刺激滴答聲作為聽覺感覺刺激的方法。ADMS結合了穩(wěn)定狀態(tài)聽覺誘發(fā)電位能力，包括提供音頻滴答聲的更高連續(xù)頻率的能力。音頻頻率能力的范圍可以從1/2Hz到100Hz。穩(wěn)定狀態(tài)的BSAEP可以提供更大的靈敏度，因為可以從患者的BSAEP測量更細微的變化。響應性也可以更精確，因為在連續(xù)刺激滴答間時間更短的事實，因此延遲會更小，且錯過生理響應方面會有更小的可能性。ADMS可以包括提供交互式SSAEP的能力。后者可以根據所檢測到的病人狀態(tài)，提供具有不同或變化速率的滴答聲刺激序列。這一動態(tài)或可編程滴答聲刺激可以允許系統在各種刺激頻率和波幅條件下，更準確和精確地"確認"病人狀態(tài)，其中這些條件可以改變刺激測試序列。ADMS可以包括提供多種頻率(通常雙頻率)穩(wěn)定狀態(tài)BSAEP的能力。特別地，可以使用40Hz和80Hz連續(xù)滴答聲刺激頻率，其間可以順序地觸發(fā)和切換40Hz和80Hz滴答聲速率。通常順序可以是在40Hz和80Hz間的連續(xù)順序觸發(fā)中，在5秒的每一連續(xù)40Hz音頻滴答聲刺激后，為5秒的連續(xù)80Hz音頻滴答聲刺激。40Hz(或類似的低頻速率)音頻刺激允許AEP的中潛伏期測試，其可以根據患者的意識狀態(tài)提供漸變測量或監(jiān)測，但更重要的是，可根據從有意識到無意識和無意識到有意識的精確轉變狀態(tài)提供漸變測量或監(jiān)測。80Hz音頻刺激及相應的AEP可實現對腦干大腦皮層響應的漸變測量和監(jiān)測方法，腦干皮層響應對檢測例如病人的神經損傷的風險或麻醉的嚴重或致命的過鎮(zhèn)靜(oversedation)風險來說是重要的信號。該80Hz(或類似的高頻速率)可以提供對ADAMS的理想的提醒或警告度量，以便防止或降低麻醉的過鎮(zhèn)靜或過高深度的風險。這一80Hz連續(xù)狀態(tài)和BSAEP信號是用于大腦壽命或死亡狀態(tài)的關鍵度量。ADMS綜合指數和綜合監(jiān)測能力通過結合催眠意識狀態(tài)的重要度量(利用雙頻分析)、結合利用較低連續(xù)頻率諸如40Hz滴答聲刺激的從有意識到無意識以及從無意識到有意識的有效轉變狀態(tài)度量、以及結合關鍵腦干皮層狀態(tài)警告和提醒能力，大大地改進了現有技術，特別是對于降低過度服用麻醉或鎮(zhèn)靜藥物的風險而言。多頻率(通常雙頻率)腦干穩(wěn)定狀態(tài)聽覺誘發(fā)電位監(jiān)測和隨后的電極附加，以及雙頻監(jiān)測和隨后的電極附加可以用精簡到一個自粘電極附加帶來實現，需要很少或不需要電極準備。這是因為ADMS系統使用了前面提到的無線和/或電池供電的音頻剌激耳機，以及具有獨特的2個嵌入式前額EEG電極(用于雙頻EEG信號——附于病人的前額外外顴骨附近)和可以位于從病人的耳朵中心(centreear)朝向病人鼻子約1至2cm的一個另外的嵌入式電極的組合的單個電極襯底。具有少到3個嵌入式電極的這一單個的自粘襯底可以任選地包括一次性電極的形式。另外的任選項可以允許使用通常是塑料或箔的自密封外部無菌蓋，該無菌蓋可被除去以便使用新電極。傳感器可以任選地包含嵌入式電極，且電極使用日期可以清楚地標在電極外包裝上。這一嵌入式電池系統以及到期日標簽可以避免傳統的技術問題和交互感染以及關鍵使用期間電池需要充電的風險。任選地，可以將輕的、耐用的和非突出的電子模塊夾到蓋電極襯底上，已提供到ADMS測量設備的無線接口。ADMS可以包括有源電極，借此電子模塊(單獨或嵌入和一次性)可以使放大器的緩沖作用靠近嵌入電極。這種位置比較接近的電子緩沖電路可以實現更不易受寄生電容和外部噪聲拾取干擾的電極系統。電極阻抗可以很高并且可以避免現有技術的電極系統的問題，因此，需要清洗和磨擦(abrade)病人的皮膚表面的額外準備，以實現病人連接間可接受的低阻抗，與有源電極配置可接受的50K歐姆或更大阻抗相比，非有源電極的典型的阻抗可以是5K歐姆。電極緩沖(和/或放大和濾波)電子設備可以使用柔性印刷電路技術，諸如印刷在電極襯底上或在電子襯底內的電路路線(circuittracks),嵌入在電極的襯底內，正好接近內嵌電極。ADMS電極連接的另外一個特征在于它可以不需要直接電連接至病人。通過超低噪聲、超高輸入阻抗探針方面的最新進展，已經使對人的電活性檢測的新方法成為可能。這些探針并不需要真正的電流傳導路徑，它們可根據由非接觸源弓I發(fā)信號的一般原理來操作。這一技術可以提供用于ADMS電極結構選項的獨特應用。前額EEG連接的電生理學連接使得AEP的監(jiān)測和分析以及雙頻分析可以通過電子探針來實現，電子探針嵌入到電極襯底裝置中，從而以最小的侵入(invasion)實現信號監(jiān)測。電極和無線系統可以用在僅提供前額電極的配置中用于主要的雙頻分析。這種類型的簡單配置可以特別適用于駕駛、操作者或其他失眠監(jiān)測并且對疲勞發(fā)作(fatigueonset)的檢測可以是救生的(例如，能檢測催眠和意識狀態(tài)中的變化)。使用這一系統的汽車駕駛員可以簡單地選擇打開一次性電極包裝、去除電池開始啟動紙標簽并將分立(discrete)的和實際上未暴露的無線電極自己附于發(fā)際下的前額上，同時無線安裝到儀表板(或連接到香煙打火機)的設備可監(jiān)測和提醒疲勞或瞌睡的駕駛員，借以潛在地防止致命的道路事故。包含(BSAEPML)的一些形式的現有技術麻醉深度監(jiān)測系統的另外的問題在于，在外科手術或其他醫(yī)療過程期間附著于病人的耳機或其他聽覺刺激系統裝置可能是打擾人的、侵入太多，以及導線和電纜的確可能引起不必要的或潛在的纏結在一起的讓人分心的擔心或其他負面影響。ADMS系統可以通過使用實時無線連接聽覺刺激設備來解決這些困難和局限性，該設備被設計成避免依賴導線，可以與極小的助聽器一樣小并可以通過簡單的非侵入插入過程附著于病人。此外，該設備可以包括一次性的蓋系統，該系統被設計成避免交叉感染的同時允許可重復使用更昂貴的聽覺刺激設備。此外，快速一次性轉換蓋系統可以包括獨特的保護性一次性的蓋選項，以提供較高的可靠性和方便的無線BSAEPML聽覺刺激器，同時具有高度的用戶友好性并對關鍵環(huán)境諸如手術室具有吸引力。這為保護蓋提供了集成的一次性電池，并為保護蓋提供了使得蓋和"咬接"電池功能(可充電或單次使用)的完全傻瓜式(foolproof)的連接的工業(yè)設計。"咬接"功能表示當用戶打開了顯示用于蓋的電池的使用日期的密封包裝(用于具有集成電池的聽覺刺激設備的保護性的蓋)時，用戶可得到簡單的電池啟動裝置，該啟動裝置可以是諸如去除標有例如"當準備使用時取下"的紙或紙板標簽。這種方法可以確保用戶永不需要對付電池充電的問題，同時可以確保具有集成電池的保護性蓋避免交叉感染。電池和蓋的"傻瓜式"連接和使用方法可以通過電池滑動、夾住、磁性槽、或僅打入或打在無線聽覺剌激設備上或其一部分上的方式來實現。將防交叉感染和電池管理系統包含到安全裝置蓋系統中的方法可減少兩個主要的問題，即，電池需要充電和交叉感染的風險，并且可以用在所有傳感器和電極應用中。圖1顯示了根據本發(fā)明的優(yōu)選實施例的ADMS的概述流程圖。下面說明該流程圖中的步驟l到26。步驟1-啟動ADMS和連接病人電極和傳感器為便于使用并使電極結構最小化，典型的電極連接系統可以包括一單個的自粘前額電極系統?？蛇x擇地，也可以使用在病人的前額和下顎延伸的單個傳感器設備，以實現前額的EOG、EEG和參考連接/AEPi連接(其中AEPi參考可以包括乳突的連接)，同時還實現病人耳朵附近的經下顎表面和乳突參考的EMG,以及任選地用于聽覺刺激連接的有線或無線連接耳機。電極設備可以包含3個電極，由此，Bi和SSAEEG信號從前額電極連接(外顴骨)導出，EOG信號也由前額連接判斷而參考則從中心前額連接導出。可選擇地，電極設備可以包含6個電極，這6個電極是上述提到的電極再加上另外的2個用于檢測下顎EMG(用于SSAEMG和覺醒檢測)、用于兩極基準信號的乳突電極連接，其中上述前額連接提供BSAEPi信號，以及任選的耳機接口或用于AEP聽覺剌激的連接。SSAEEG和EOG信號應該被導出作為傳統上用于EEG、EOG和EMG信號監(jiān)測而(根據睡眠監(jiān)測臨床標準(34，114))被放置(place)的估計(estimations)。需要估計是為了實現最小和最簡化的ADMS配置，同時仍然提供SSA。將自粘前額附加電極結合為單個附加襯底將實現簡化和易于使用。有線或無線連接的耳機能應用于病人的兩耳，用于生成AEPi刺激滴答聲。在使用無線配置的情況下，耳機可以連接到用于供電和無線控制接口的電子模塊上。ADMS系統的一個獨特方面是調整超出缺省"正常"(或根據經驗數據(refl)的標準值)之外的刺激滴答聲的音量的能力，以便補償不同病人間的聽覺能力變化。電子模塊可以夾到或附于一次性電極襯底的外表面上，并可提供無線互連和有源電極功能。任選地，嵌入一次性電極襯底內的也可以是一次性電池，從而避免電子模塊電池源充電的需要(電極可以是單獨發(fā)明的主題)。任選地，電極系統可以設計成可重復使用設備。電子電極和傳感器模塊(EESM)可能是具有電子連接的(例如，經電極按扣連接的)充電能力的快速充電系統、(經電感或到EESM再充電電路的RF接口)的慢充電系統，或兩種系統的組合。剩余電池壽命的清除(clear)的EESM表示(即，LED狀態(tài))以及未決電池需要充電提醒的遠程警告總是有效。易于清洗的容器整齊地將EESM模塊和傳感器保持住，同時提供正在進行的充電功能。一個或多個LEDS在用于剩余充電能量的時間內的任何時間提供清除狀態(tài)。PseudoCodeSample(可以根據優(yōu)選實施例是否需要這種詳細資料，展開偽編碼或刪除偽編碼)；ADMSInitialization;SysteminitializeswithSTARTADMSindeactivated(switch-up)position;ADMS=0;Systeminitializesintheuncalibratedpatientmode;CALPAT=0(calibrateduninitialised).STARTADMS=0whenstartswitchisde-activated(upposition).STARTADMS=1whenstartswitchisactivated(downposition).步驟2-自動傳感器和電極校驗和狀態(tài)為自動系統配置和通知自動傳感器和電極質量狀態(tài)校驗的目的，檢測所連電極。所有電生理電極的周期性的阻抗掃描為ADMS提供了在任何時間點檢測信號質量惡化的能力。于是為操作者提供了校正不良電極連接的任選項?？蛇x擇地，ADMS可自動重新配置以適應修改的結構，并可被設計成在不存在斷開或不良電極觸點時，監(jiān)測患者的麻醉深度。步驟3-AEP自動校準現有技術系統使用BSAEPi作為標示用于監(jiān)測麻醉深度的一個障礙是難以補償或適應不同病人間的聽覺能力(或對聽覺刺激的響應)方面的變化(參見Lippincott-Raven,1997)。這些變化可以由諸如生成聽覺刺激的附加方法和設備類型(通常是使用單個或一對耳機來在耳機中生成音頻滴答聲刺激)，或不同患者間明顯的聽覺能力方面的生理變化等因素引起。ADMS能調整音頻滴答聲的頻譜、波幅和相位以便對不同音頻刺激設備間的變化、由于(音頻刺激設備，即耳機或頭戴式耳機的)不同連接方法的變化，或由于各個病人間的不同聽覺能力的變化提供最佳補償(112)。本發(fā)明的目的是提供用于對每個特定病人的聽力響應，校準ADMSAEPi監(jiān)測功能的裝置。在ADSM中的這種能力通過提供一系列音頻校準刺激信號并測量對這一所述一系列的刺激的AEPi響應來實現。在測量AEPi響應的同時，將數據與經驗臨床數據進行比較?？梢哉{整音頻剌激的聲壓級(SPL)，直到所需響應可與根據來自經驗數據的正常標準聽力病人相比為止。可以檢查諸如剌激輸送裝置的極性等因素并根據需要補償。任何時候能檢驗安全的SPL級以便確保安全的音頻刺激條件。ADMS系統的一個獨特方面是可超出缺省的"標準"值之外調整刺激滴答音量的能力，以便補償不同病人間的聽覺能力的變化。在病人的BSAEP信號不響應如根據"正常"病人聽覺能力所期望的AEP閾值級的情況下，ADMS系統提供伺服增益控制功能。通過調整AEP聽覺刺激滴答聲波幅級(同時確保在任何時間不超出安全級)直到從病人的數據導出的AEPi信號與根據正常病人所期望的級類似為止，可實現該伺服系統。AEPi信號的另外的校準，可以通過在不同頻率或頻率及其不同級的組合上，檢測特定病人的聽覺能力，以及音頻刺激信號的頻譜內容的優(yōu)化來實現，以便補償每個病人的個體聽力變化。用這種方式，就能夠確定用于每個特定病人的最可靠或有效的聽覺能力條件，以確保在逐個病人的基礎上，在最穩(wěn)定和可靠的AEP刺激頻率和波幅條件下，導出用于該病人的AEP指數。這些相同的原理可以用于自動和任選的遠程助聽器的伺服控制(單獨專利的主題)。步驟4-自動ADMS配置*ADMS系統能為用戶提供可調整的或工廠缺省的模式?？梢詫Σ煌∪祟愋突蛴脩籼厥庖髽嬙炷Ｊ脚渲脦?。在所連接的電極和傳感器以及(根據上述步驟的)所述傳感器和電極中的每一個的條件下，ADMS系統確定系統配置。模式1-集成AEPi和Bi模式2-僅Bi模式3-僅AEPi選項1-身體運動多區(qū)運動Biomat傳感器選項2-身體運動單區(qū)運動Biomat傳感器選項3-電生理覺醒檢測(導出的AEP和/或BEEG電極)通過選項1，2或3能夠(自動或通過人工幫助)配置ADMS模式1至6。ADMS系統將檢測墊傳感器(mattresssensor)的存在和作為單區(qū)或多區(qū)的類型。ADMS系統還將按缺省檢測用于覺醒分析和事件檢測的前額EEG電極以及下顎EMG電極。如果從前額EEG或下顎EMG電極檢測到覺醒，則邏輯OR功能將按缺省顯示覺醒事件。為該優(yōu)選實施例的描述目的，將假定模式4-將AEPi和Bi與SSA結合作為Bi-AEP裁定器。選項l-身體運動多區(qū)運動Biomat傳感器。選項3-電生理覺醒檢測(從下顎EMG電極或前額EMG導出)。自動電極和傳感器Pass-Fail檢測和模式選擇。>當各個電極或信號的任何一個質量差時，可以發(fā)出AEPi、Bi或SSAi的Fail狀況的信號。如果質量差的電極(例如)的阻抗在可接受的電極阻抗閾值之上，則所述電極應被發(fā)出信號。典型的阻抗閾值應為例如IO千歐姆阻抗。超出該閾值(10K)的值，ADMS將精確地向用戶發(fā)出哪個電極未正確運行、能采用什么步驟來減輕該問題的信號。可選擇地，也可提示用戶請求ADMS系統重新配置系統模式，以便忽略不良電極連接。IOK閾值可改變成用戶選擇的值。>用于AEPi、Bi或SSAi的Fail狀況將發(fā)出各個指數應當被加權到0的信號。因此，響應于信號失敗的零加權分析可根據上述步驟4和下表自動改變模式。模式1阻抗加權影響如下表1所示表1AEPiBiSSAiPassPassFail模式l-不通過SSA裁定，結合AEPi和Bi而沒有SSA裁定。PassPassPass模式l-通過SSA裁定，結合AEPi和Bi以及SSA裁定。FailPassFail模式2-僅Bi.FailPassPass模式2-僅Bi.PassFailFail模式3-僅AEPi.PassFailPass模式3-僅AEPi.BM-SZPassFailFailBM-MZFailPassFailARFailFailPass選項l-身體運動(BM)運動Biomat單區(qū)(SZ)傳感，—選項2-身體運動(BM)運動Biomat多區(qū)(MZ)傳感器選項3-電生理覺醒;|PassFailPass選項3禾口1FailPassPass選項3禾口2注意l:BM-SS-身體運動單個傳感器；BM-MS-身體運動多傳感器注意2:在所連接的電極和傳感器(根據上述步驟2)以及所述傳感器和電極的每一個的狀態(tài)的條件下，ADMS系統確定系統配置。步驟5-病人特定校準轉變值-CALPAT由從經驗臨床數據(見下文)導出的缺省值，或由借助于病人校準(CALPAT)功能所確定的閾值而導出的值，確定ADMS系統中有意識到無意識的轉變閾值(TCU或區(qū)A到B的變化)、從無意識的最深階段到無意識的最淺階段的轉變(區(qū)B到C的變化)以及從無意識到有意識(TUC或區(qū)C到D)的轉變。圖2示出了表示典型麻醉監(jiān)測期間的階段的AEP和Bi的圖形參考。下表2至4描述相關的ADMS轉變區(qū)表21.2.3.4.6.開始監(jiān)測ga---------------------------c從區(qū)A至B的轉變--------TCU區(qū)b----------------------------U從區(qū)B至C的轉變---------TSW區(qū)C——畫.............-------U從區(qū)C到D的轉變---------TCU區(qū)d----------------------------g圖2顯示了經受全身麻醉的病人的典型AEPi和Bi與時間的函數。水平軸從左至右表示從最早到最晚的時間進展。注意，用于病人從無意識到有意識的轉變的Bi曲線在區(qū)C中的逐漸上升與AEPi在區(qū)C中的更陡峭的上升的對比。新ADMS系統通過結合使用AEPi和Bi兩者的好處，同時顯示出麻醉監(jiān)測指數的簡單的單一麻醉深度的方法，產生了理想的麻醉深度監(jiān)測。ADMS區(qū)->轉變區(qū)->缺省或經驗數據校準病人數據->->區(qū)ACTCUIDDZAIDTCUCPDZACPTCU區(qū)BUTSWIDDZBIDTSWCPDZBCPTSW區(qū)CUTUCIDDZCIDTUCCPDZCCPTUC區(qū)DCIDDZDCPDZD注意對轉變點和區(qū)A、B、C和D中的每一個對Bi和AEPi具有值表4區(qū)A、B、C、D，區(qū)編碼關鍵字描述范圍和事件的定義區(qū)AC有意識狀態(tài)中的病人.TCU從有意識到無意識轉變區(qū)BU處于無意識狀態(tài)的病人.區(qū)CU處于無意識狀態(tài)的病人.TUC病人從無意識到有意識轉變區(qū)DC處于有意識狀態(tài)的病人.BMBMe存在身體移動事件(ref34).AeAe存在覺醒事件(ref35)病人校準值是指在單個逐個病人的基礎上，修改或調整這些所述的轉變閾值。這一自動校準方法的手段，是以(根據AEPiTCU經驗數據轉變閾值級(參見步驟7))在病人的第一次出現從有意識到無意識轉變期間，測量病人的Bi為基礎的。在病人的校準之后，就可以將轉變閾值(TCU、TUC)和顯示區(qū)(C，U)特定地分配給各個病人對AEPi和Bi的靈敏度。與病人從有意識到無意識的第一次轉變(TCU)的數據相比的AEPi(ref3)、Bi(refi)和SSA的缺省經驗數據值，可通過觀察AEPi、Bi和SSA通過各自的TCU閾值的轉變來檢測。這一初始或第一次意識狀態(tài)的轉變可被用作對ADMS系統的校準點，以便針對每個單個的病人麻醉深度AEPi、Bi和SSAi監(jiān)測靈敏度進行優(yōu)化。一旦通過使用ADMS系統的CALPAT功能跟蹤到了和分析了第一次有意識到無意識的轉變，則可以針對各個病人的靈敏度優(yōu)化和微調所有其他轉變(A到B、B到C、C到D)以及監(jiān)測顯示區(qū)(A，B，C，D)。在TCU時的AEPi和Bi間的關系對每個病人是唯一的，并且能被用來外推各個病人的TUC閾值。ADMS所使用的基本原理是，用于特定病人的TCU檢測可以實現以比僅使用經驗數據(如現有技術中的DOE系統)更大的靈敏度和更高的精確性估計所有隨后的轉變和區(qū)。用于CALPAT操作的一般概述如下a)在選擇ADMSSTART后，ADMS監(jiān)測病人AEPi、Bi以及SSA。b)將為典型(refl)TCU條件導出的經驗數據值與實際和實時的病人的用于AEPi、Bi和SSA的數據相比。c)應用于每一AEP、Bi和SSA中的加權因子取決于隨后的因子。d)導出對于特定病人，TCU(A到B轉變)已于何時被識別。e)根據AEPi、Bi和SSA值，記錄下(note)TCU轉變。這些相應的TUC值的記錄，允許在改變轉變(A到B、B到C以及C到D)以及顯示區(qū)(A、B、C、D)后，AEPi和Bi的精確轉換和監(jiān)測。f)當已經識別到對于特定病人的TCU(A到B的轉變)時，其他轉變(B到CTSW、C到DTCU)隨后可以從這一校準數據導出。從CALPAT導出隨后的轉變狀態(tài)。與對這些隨后的轉變狀態(tài)(B到CTSW、C至ljDTUC)的經驗數據值的依賴相比，TCU狀態(tài)對指定病人來說，更敏感更精確。用于CLAPAT功能的采樣偽編碼樣本(偽編碼可以根據優(yōu)選實施例是否需要這樣詳細的資料，而展開或刪除)。>a)選擇STARTADMS-iy。等待直到選擇ADMSSTART按鈕為止>b)由經驗數據轉變閾值，指定缺省TCU、TSW和TUC值(3)。表5區(qū)轉變區(qū)A至ljB(TCU)區(qū)B到C(TSW)區(qū)C到D(TUC)經驗Bi經驗AEPiSSA條件(Ref34,45,46，113)轉變-refl轉變-refl(ref步驟16)7665CAW>S或CA2W〉S4036CA3W〉S7450CAW〉S或CA2W〉SAEPiBi>指定TCU6576>指定TUC5074>d)開始CAPPAT過程以及確定用于TCU和TUC的病人特定值。>e)讀取用于AEPi、Bi和SSAi。/。的當前病人數據值，讀取實時病人數據以及將這一實時病人TCU數據值與用于AEPi、Bi和SSAi的TCU經驗數據值進行比較。>如果用于從有意識到無意識(TCU)轉變的當前病人數據AEPi值(CDAEPi)低于或等于(<=)用于從有意識到無意識(TCU)轉變的經驗數據AEPi值(IDAEPi)，則記錄下用于Bi和SSAi的當前數據值。>分別將所述的用于Bi和SSA的CD值指定給用于Bi的從有意識到無意識轉變的校準的病人數據(CDTCUBi)和用于SSAi的從有意識到無意識轉變的校準病人數據(CDTCUSSA)的變量。>f)指定；CPTCUBiCPTCUSSA>g)現在從TCU導出轉變狀態(tài)TSW和TUC。用于AEPi的從無意識到有意識轉變的校準病人數據(CPTCUAEPi)將從CPTCUAEPi轉變狀態(tài)導出，艮卩，CPTUCAEPi與CPTCUAEPi成比例或有關。注意，在ADMS的更復雜的實施例中，可以應用更復雜的病人變量校準,以提供更高的病人靈敏系統校準度。一旦根據上述內容形成了用于CPTCUBi的值，就可以通過使用從作為IDTUCBi/IDTCUBi的經驗數據導出的比率，導出CPTUCBi(如在此所述的簡單實施例中)。>h)指定用于CPTUCBi的值〉CPTUCBi=IDTUCBi/IDTCUBixCPTCUBi另外的實施例可以利用以應用由使用病人AEPi、Bi和SSAi數據導出的TCU、TSW禾卩TUC的任意組合為基礎的更靈敏的公式，來導出TSW和TUC。PATCAL以及用于TCU和TUC的缺省閾值確定用于BSAEPI和Bi的TUC和TCU的閾值在病人間可能有變化。當前的ADMS采樣實施例假定這些TCU和TUC值之間的關系能從經驗數據(Gajragetall999)導出(參考步驟7，ADMS采樣實施例)，然后根據PATCAL功能對各個病人進行修改(參見步驟5，ADMS采樣實施例)。然而，隨著ADMS系統的進一步發(fā)展，提供TCU和TUC閾值的更精確的確定的裝置也會發(fā)展，特別是隨著臨床數據以及對該設備的經驗的增加。下述變量的組合能幫助ADMS預測更精確的缺省值和PATCALTCU和TUC值，以及BSAEPi、Bi、SSA、眼瞼打開和運動狀態(tài)、眼睛運動狀態(tài)、覺醒和身體運動狀態(tài)。步驟6-CALPAT己被設置？如果沒有，進入步驟7，以及如果設置的話，進入步驟9。步驟7-設置成ADMS缺省(經驗數據)顯示區(qū)功能(DDZF)。(DDZA、DDZB、DDZC、DDZD)根據從正常病人收集的數據，參考經驗數據值作為建立區(qū)A、B、C和D的轉變的手段。在下表6和7中列出了用于這一實施例以及為使表達更簡單的經驗數據值。表6區(qū)轉變經驗AEPi轉變經驗Bi轉變SSA條件(Ref34，45,46,113)區(qū)A至IJB(TCU)6576(W或STG1)至(STG2或STG3)區(qū)B至ijC(TSW)3640STG2或STG3至4或REM區(qū)C至IJD(TUC)5074W或STG1至STG2或STG3表7區(qū)范圍Bi范圍AEPi范圍SSA條件ref區(qū)A100-82100-65W或STG1區(qū)B824065-35STG2或STG3或STG4或REM區(qū)C40-7535-50STG2或STG3或STG4或REM區(qū)D75-10050-100W或STG1確定BSAEPi和Bi的切換或加權已經報道過(Gajragetal1999)AEPi可提供從無意識到有意識的轉變(TUC)的改進的檢測。這可以是因為當通過應用ADMS耳機滴答聲刺激器刺激患者的耳朵和聽覺神經時，BSAEP反映了對聽覺感覺神經的神經響應。AEP信號方面的增加能提供通過到大腦的通信通路(BSAEP)的聽覺感覺神經響應的靈敏度量(或在無意識狀態(tài)中這種響應的不足)，特別是相關的對聽覺回復的易損性(vulnerability)。"接通"或啟動聽覺BSAEP通信通路可提供比BIC更快速的信號改變和隨后的轉變狀態(tài)的測量。相反，BIC信號是整個大腦活動性的度量并能包含用于身體的控制信號的混合。這些信號的"混合"可以不直接與意識因素和影響麻醉狀態(tài)深度的因素，諸如手術后記憶力回復的易損性或風險相關。在模式1中，ADMS能涉及SSA分析，特別是病人的EEG頻譜合成，以評估從無意識(睡眠)的一個階段進入有意識(睡眠)的較輕階段的進行。這一SSA的"獨立"的(獨立于BSAEP和BIS的)評估有助于裁定過程。因此，通過對BSAEP信號的快速增加應用更接近的分析和集中測量的能力，能夠提高對即將發(fā)生的TUC轉變的判斷(如同通過TUC所期望的那樣)。其他的ADMS模式能應用BSAEPi、Bi、SSA、眼瞼睜開和運動狀態(tài)、眼睛運動狀態(tài)、覺醒和身體運動狀態(tài)的任意組合，作為確定Bi和BSAEPi間的切換和加權的手段。步驟8-設置成ADMS缺省(經驗數據)顯示區(qū)轉變功能(IDZTF)。(IDZTCU、IDZTWS、IDZTUC)步驟9-設置成ADMSCALPAT顯示區(qū)功能(CPDZF)。(CPDZA、CPDZB、CPDZC、CPDZD)步驟10-對校準的病人顯示區(qū)轉變方案設置ADMS顯示區(qū)方案A、B、C、D(CPDZTF)步驟11-設置ADMS提醒閾值顯示區(qū)關鍵提醒閾值(DZCAT)已被定義。這些DZCAT包括提醒警告，并顯示對ADMS用戶的特別重要的通知，包括例如身體覺醒或運動。DZCAT能顯示為CIAi顯示器上的標記、用戶通知其他形式的提醒以幫助ADMS操作。BMi和Ai能用來向病人有意識狀態(tài)加權或偏移CIAi,和/或能表示為單獨的顯示、用戶通知的其他形式的提醒以幫助ADMS操作。步驟12-AEPi分析(ref3，61)步驟13-AEPi分析顯示或打印步驟14-Bi分析(ref3)圖3顯示了雙相干性、實際三重積和雙頻指數分析的一種形式的流程圖。雙頻(B)、雙相干性和實際三重積的計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage53</formula>出現時間長度=30秒75%的出現時間重疊以降低雙頻估計的變化L-出現時間，即l分種數據fl和f2是FFT中的頻率分量以便fl+f2Sfs/2，其中fs是采樣頻率實際三重積(RTP)及7(*/1/2)=|]尸/(/1)尸/(/2)尸/(/1+/2)其中Pi(fl)為功^k譜尸(尸)=卜(/)|2雙相干性(BIC),闊范圍從0至100%步驟15-Bi分析顯示或打印步驟16-睡眠階段分析(SSA)(34，35，45，46)圖4顯示了睡眠階段分析的一種形式。參考圖4，睡眠階段分析(SSA)提供兩種數據描述，為前后關系分析(在下文中以S1W〉S等形式描述)以及患者(導出的)EEG、EOG和EMG數據的睡眠階段評估(以按從EEG的頻譜分析和EMG及EOG信號的關聯(34，45，46)導出的睡眠階段的形式)。圖5中的"導出"表示這些信號可以是直接電極連接到用于神經學的頭皮、用于EOG的病人耳朵附近、用于EMG信號的病人下顎或面頰附近，或者可替換地，可以從單個前額(或前額到下顎區(qū)域)電極連接導出。如果僅使用前額EEG電極，則可以由(通常為70Hz到150Hz帶寬范圍)的信號頻率響應，導出EMG數據作為肌肉電波幅。利用SSA輸出來確定加權分析和切換加權分析的時間(步驟23)睡眠狀態(tài)前后關系^用于SSA的關鍵字(其中睡眠狀態(tài)可能為1、2、3、4、REM、蘇醒)狀態(tài)分析類型CA1W>S從蘇醒改變至ij(睡眠狀態(tài)1或2或3或4或REM)ref34,35,45,46CA2W>S從睡眠狀態(tài)1改變到(2或3或4或REM)ref34,35,45,46CA3W>S從睡眠狀態(tài)2改變到(3或4或REM)ref34,35,45,46CA4W>S從睡眠狀態(tài)3改變到(4或REM)ref34,35,45,46CA5W>S從睡眠狀態(tài)4改變到REM)ref34,35,45,46CA6S>W從睡眠狀態(tài)REM改變到(蘇醒或1或2或3或4)ref34,35,45,46CA7S>W從睡眠狀態(tài)4改變到(蘇醒或1或2或3)ref34,35,45,46CA8S>W從睡眠狀態(tài)3改變到(蘇醒或1或2)ref34，35,45，46CA9S>W從睡眠狀態(tài)2改變到(蘇醒或1)ref34,35,45,46CA10S>W從睡眠狀態(tài)1改變到蘇醒ref34，35，45，46為使連接到病人的電極簡單和最少，Ai可以從已存在的EEG前額(B或AEP)電極導出。步驟17-睡眠狀態(tài)分析(SSA)顯示或打印步驟18-身體運動指數(BMi)分析BM檢測可以借助于從連接到病人的墊(mattress)運動傳感器設備或其他對壓力或運動敏感的傳感器/電極的分析。身體運動(BM)檢測涉及身體的物理運動諸如由對壓力或振動敏感的傳感器所檢測的。步驟19-身體運動指數(BMi)分析顯示或打印步驟20-覺醒指數(Ai)分析(35)步驟2-覺醒指數(Ai)分析顯示或打印步驟22-顯示區(qū)轉變方案(DZTF)步驟23-設置分析裁定、加權和定時這一步驟定義加權比以及用于ADMS綜合&集成麻醉深度指數(CIAi)的每個區(qū)A、B、C、D的AEPi和Bi的加權比的變化定時。圖5表示與加權指數有關的分析的概述的框圖。圖5中的縮寫詞TF和OS定義如下。TFH專輸方案。設計該傳輸方案以提供指數值的調整或規(guī)格化，以便當在AEP、Bi或SSA分析間切換時，使所有分析輸入數據可比，并允許在加權分析塊內交叉選擇，而沒有不匹配或明顯的等級跳躍。OS-偏移。設計該偏移以提供AEPi、Bi和SSAi間的偏移調整，以便當在AEPi、Bi或SSA間切換時避免等級跳躍。圖6顯示了與AEP:BIC分析加權裁定(模式l)有關的流程圖。圖6中的縮寫詞S表示步驟。本發(fā)明的系統可以使用戶能隨著時間并利用更先進的ADMS臨床數據，容易地升級系統的邏輯和準確性。ADMS系統可以包括自學習能力以便估價任何選定的研究組，而且通過這些研究分析，使ADMS系統加權和分析優(yōu)先級可以根據更先進的臨床數據研究而改變。如在圖6的步驟中所述，ADMS系統在監(jiān)測處于全身麻醉狀態(tài)的病人的同時，向系統用戶高亮顯示4個主要的所關心的區(qū)，如下表9詳細所述。下面的編碼用在表9中。區(qū)A、B、C、D編碼關鍵字描述區(qū)范圍的定義區(qū)ACU病人出現從有意識到無意識.區(qū)BU病人處于無意識狀態(tài).區(qū)CU病人處于無意識狀態(tài).區(qū)DUC病人從無意識到有意識的轉變表9示出了ADMS模式操作的例子。ADMS可以提供由ADMS系統研究人員改變或者編程加權比，或者在待選定的預先配置的加權比的范圍(模式)上改變加權比的能力。表9<table>tableseeoriginaldocumentpage55</column></row><table>注意可以根據病人或醫(yī)療過程相關因素選擇模式的范圍。為簡單起見，作為ADMS實施例的例子，示出了簡單的模式1的配置。模式N+1表示可以選擇或編程到ADMS系統中的大型模式庫。步驟24-定標和轉變功能設計定標/范圍和轉變功能以提供定標CIAi輸入以最小化與ADMS操作有關的混亂或錯誤。特別地，如果BICi和AEPi(例如)的兩個比例和范圍不兼容，或在適合于組合或顯示為單個CIAi的數據格式中，可能會發(fā)生這種混亂或錯誤。AEPi和BICi的定標和范圍分別涉及改變或調整AEPi和BICi的計算值(如步驟14和12中所詳述的)以便"匹配"2個單獨的指數，使得當加權或切換改變發(fā)生時，CIAi在值或比例表示方面不會有突然的跳變或使變化混亂。切換轉變功能可以調整(例如)BICi和AEPi間發(fā)生的任何切換或加權改變的持續(xù)時間。此外，可以根據范圍或轉移函數(transferflmction)選擇在持續(xù)時間或周期上這一切換期間應用到各個數據輸入(例如BICi和AEPi)的每一個的轉移函數。然而，與比例因子一樣，缺省的轉移函數將為X1(線性)。圖7中的圖使出了與ADMS有關的比例因子和轉變曲線函數的簡化圖。步驟25-顯示綜合集成ADMS指數(CIAi)模式1CIAi的基本假定1.模式l表示ADMS的最簡單實施例中的一個。2.下表10概述了用于區(qū)A、B、C和D的加權因子。3.名為顯示轉變的列包括名為顯示偏移的列。將該值設計成使AEPi:Bi的加權從100:0到0:100的的切換期間的等級改變最小化。表10ClAi顯示區(qū)AEP:Bi比率CIA顯示轉換方案轉移函數IDO(偏移)IDOA100:0XI00B0:100XI-(76-65)-11C0:100X!-(76-65)-11D100:0X!(74-50)-1113注意l:偏移編碼IDOAAEPiIDOB-應用于區(qū)B的經驗數據偏移二(Bi-AEPi);用于在第一意識周期結束時的值(refl,圖5).IDOC-應用于區(qū)C的經驗數據偏移--(Bi-AEPi);用于在第一意識周期結束時的值(ref1，圖5).IDOD-應用于區(qū)D的經驗數據偏移-(Bi-AEPi;用于在第二意識周期開始時的值(ref3，圖fig5))-IDOC注意2:下面將給出在意識周期(分別是TCU和TUC)和TSW(ref3，圖5)的結束和開始時的值表11轉變TCUTSWTUCAEPi值653650Bi值764074表12時間DZAEPiBiAi10=開始顯示*承*tio-結束區(qū)ref:l見步驟8Ref.lRef.l列1列2列3列4列5tlA778581t2A769073/dctf坊759070衛(wèi)BmiDZTFAEPi:BiCIAi*假定=比率***XIref:步驟見步驟見步驟222324列6列7列8列979(XI)100:07775(XI)100:07665(XI)100:075A65768064(XI)100:06537494345(Xl)隱ll0:10038徵t3B35423538(Xl)-ll0:10031t4B34413636(Xl)-ll0:10030t5C35383637(Xl)-ll0:10027餅S『36403837(Xl)-ll0:10029t6C40524138(Xl)-ll0:10041t7C40624239(Xl)-ll0:10051t8C39714340(Xl)-ll0:1006050744038(Xl)+130:10087t9D60755060(Xl)+13100:088t10D77807775(Xl)+13100:093*僅用于采樣而出現的數據**ID值表示一些模糊性，特別是涉及IDTCU、IDC(平均值)、IDU(平均值)、IDTSW和IDTUC值。但是，所選定的ID值可被設計用于利用目前進展中的臨床數據研究進行更新。***CIAi方案；(AEPi(列3)xAEPi比率(歹ij8AEPi比率值)+(Bi(列4)xBi比率(列8Bi比率值))+DZTF(歹lj7)=CIAi注意AEPi/Bi或Bi/AEPi分子和分母按表12的列8，從各個AEPi和Bi比率值獲得。圖8顯示CIAi、TCU和TUC值的圖形表示；圖9顯示Ai+Bi、TCU和TUC的絕對值的圖形表示；圖10顯示AEPi的圖形表示；圖11顯示Bi的圖形表示；圖12顯示Ai的圖形表示；圖13顯示BMi的圖形表示；圖14顯示Bi的圖形表示，以背景顏色的改變表示意識狀態(tài)的轉變；注意1:如模式1中的操作，睡眠階段分析步驟16和分析加權步驟23是最簡單的實施例。然而，臨床數據(refll)的當前狀態(tài)僅提供EEG的雙頻值和傳統的睡眠階段間的輕微的相關性。ADMS更先進的實施例將提供與基于頻譜的睡眠分析(ref3,8,9,11)有關的更多的定義和描述。特別是，與用于睡眠階段定義的傳統的頻率和波幅分析相比，這些另外的模式將使用修改過的頻率分布。注意2:下面將給出在意識周期(分別是TCU和TUC)和TSW(ref3，圖5)的結束和開始時的值。圖15顯示用于監(jiān)測與人的意識有關的指數以及包含假象排斥(artifactrejection)的改進系統的流程圖。圖16顯示根據本發(fā)明的實施例的裝置的優(yōu)選實施例的簡化功能系統概圖(FSO)。圖16的裝置是包含降低麻醉深度分析和監(jiān)測風險系統的監(jiān)測和診斷系統，包括用于有意識、聽覺感覺、運動/覺醒/肌肉活動性、眼睛運動/打開、緊張/生命特征參數和聽覺-視覺回復的最少的傳感器-電極連接。圖17顯示根據本發(fā)明的裝置的優(yōu)選實施例的更詳細的功能系統概圖(MDFSO)。圖17的裝置是麻醉深度分析和監(jiān)測系統，包含用于意識、聽覺感覺、運動//覺醒/肌肉活動性、眼睛運動/打開、緊張/焦慮/生命特征參數以及聽覺-視覺回復、音頻、視頻、PTT、活動性傳感器(activitysensor)、血壓、血氧計、身體和頭無線電極模塊的傳感器-電極連接的擴展范圍。參考圖16，HCM系統的裝置包括連接到信號調節(jié)和數據采集系統(塊4)的電極-傳感器系統(塊l)、分析和監(jiān)測系統(塊3)以及用戶顯示和任選的觸摸屏操作者接口系統(塊2)。塊5提供用于待記錄的時間戳記的(timestamped)視頻和音頻的裝置。人意識監(jiān)測系統的概圖包含附圖16、17、35、34、43。AEPi值Bi值657636405074表14AEPiBiAiBMiDZTF*假定=XIref:步驟ref:步驟14ref:步驟2276858179I75828079175卯73751759060651404943451AEPi:Bi比率100:0100:0100:0100:00:1003531353540404241383844523538363636373837403841380:1000:1000:1000:1000:1000:100時間10=幵始tio-結束ref:ltlt2徵徵t3t4t57D7T/Ct6乙示ref:步驟AAABBCC3表轉ySSS顯區(qū)圖16中的塊1顯示傳感器和電極均通過獨特的集成電極系統連接到病人身體上(參見圖35)。該集成電極系統可實現使用無線電極系統和特殊的自粘電極連接系統來實現最少侵入和簡單的不會有纏結的病人連接系統，這對麻醉應用來說是較理想的的。EEG電極用于同時對優(yōu)選的雙頻的EEG生理數據的監(jiān)測和最優(yōu)化的睡眠/蘇醒分析，EOG電極用于睡眠/蘇醒分析，聽覺感覺電極用于監(jiān)測來自病人的聽覺感覺神經的聽覺誘發(fā)電位(參見圖18中的塊11)、基準電極用于電生理信號的參考，下顎EMG電極用于覺醒和睡眠/蘇醒分析并且是能應用于不同實施例的冗余或備份電極(參見圖35，37，34，17)。任選地，聽覺刺激也可通過無線連接的病人耳機來施加，以最小化布線。該裝置可由用戶配置，用于不同操作模式，此外，該裝置以模塊化的方式設計以實現不同程度的復雜性和多功能性。該系統的最復雜形式被配置成可適應如上所述較寬范圍的生理參數的監(jiān)測和分析，同時還可配置更基本的版本以適應關鍵參數諸如"睡眠-蘇醒"分析(34，45，46)、雙相干性分析、音頻誘發(fā)電位和覺醒分析。例如"睡眠-蘇醒"分析可被應用于確定患者的意識方面，以便優(yōu)選聽覺誘發(fā)電位和雙相干性分析間的最適當的加權。通過諸如CompumedicsSiesta、E國Series禾口Profusion軟件(71，72，73)的裝置，可提供電極高阻抗放大器、信號調節(jié)和視聽覺監(jiān)測和記錄功能(參見圖16中的塊2，3和4)。通過專用傳感器(參見圖16中的塊1)諸如另外的最少侵入無線和集成功能電極和傳感器系統(參見圖35，34)可對上述設備進行補充。在圖43中進一步詳細描述了該裝置的同步聽覺-視覺能力(見圖16中的塊5)?；镜碾姌O放大，要求具有專用的另外的輸入電路的醫(yī)用隔離用于電外科保護，和RF輸入濾波用于防止如除顫過程可能發(fā)生的電壓的極端狀態(tài)，這在用于該裝置的可能應用環(huán)境的手術室的關鍵監(jiān)測環(huán)境中是可能的。下面概述生理感覺監(jiān)測參數類型和麻醉深度應用和有效性的分析。該裝置可提供對病人的電極傳感器連接能力，并通過使用集成和無線電極(參見圖33，34，35，37)，具有通過監(jiān)測和分析病人的關鍵感覺系統(關鍵包括避免發(fā)生回復或麻醉早期蘇醒)，在病人處于麻醉藥物給藥(delivery)時，可提供病人生理狀態(tài)的綜合估計的能力。人的感覺系統的綜合估計包括意識(雙相干性和睡眠/蘇醒)、聽覺感覺(AEP分析)、覺醒感覺(覺醒，微覺醒和運動狀態(tài))、眼睛睜開(特殊EOS)、焦慮和緊張狀態(tài)以及生命特征(血壓、溫度、GSR、HR和氧飽和度)。此外，該裝置可提供利用對病人生理參數的時間同步的鏈接，記錄病人和手術環(huán)境音頻和視頻的裝置，從而提供涉及法律的證據，諸如關于過早麻醉深度蘇醒做出的訴訟請求，或用于生理回復的目的。圖16中的塊5顯示可與麻醉深度監(jiān)測過禾呈時間同步地進行音頻和視頻記錄，以提供重要的證據記錄。這對確認聽覺回復或由正在經受麻醉深度監(jiān)測的患者做出的其他類型的請求來說特別重要。圖18顯示根據本發(fā)明的優(yōu)選實施例的HCM系統的主要流程圖(MFD)。在圖16的塊4中對病人的生理參數進行了信號調節(jié)和數字化。在圖18的塊3中記錄或緩沖這些數字化信號。在圖18的塊3中根據濾波器和分析要求，按緩沖器大小存儲數據。在塊40中，對來自i央3的數據應用數字濾波。塊40提供用于各種生理數據通道的濾波。塊40還連接到信號驗證塊7上以提供對不良的信號調節(jié)，諸如過多的電源干擾噪聲進行補償的裝置，根據操作該裝置的國家的電源頻率，電源干擾噪聲可能要求50或60Hz的陷波濾波。來自塊40的數據還被連接到分析格式塊8以便提供特殊濾波，在塊8中，用于分析所需的信號可能需要被選定的另外的信號來替換。這可能在例如要求睡眠/蘇醒分析，且C3電極頭皮信號不可用，而外顴骨前額信號相反需要通過數字濾波來優(yōu)化以提供C3EEG信號格式的最接近的可能的模擬的情況下發(fā)生。來自塊40的濾波信號在塊7中被驗證，在塊7中每一信號被特征化，并對一系列潛在誤差、假象和惡化進行檢查。每個信號的驗證允許HCM系統顯示用于每個信號的信號驗證記分，以便當錯誤或不可靠的信號可能不利地影響輸出狀態(tài)確定時，能提示用戶。這種類型的方法可實現對麻醉深度系統中關鍵監(jiān)測和分析的早提醒并可減少錯誤，否則該系統在病人狀態(tài)確定的含混結果方面更易成為弱點。下文提供生理參數類型、加權和數據轉換以及用于顯示集成或組合指數的分析后的參數組合的更詳細的概述，以提供所需的功能輸出并實現HCM系統的有益的應用和用于麻醉深度監(jiān)測的有用裝置。以下部分詳細描述該裝置如何具有獲取感覺生理參數，包括意識、聽覺、覺醒運動、眼睛運動-打開、緊張-焦慮和生命特征參數，以及將加權和組合技術應用到這些參數的能力，以提供用戶友好和風險最小的麻醉深度監(jiān)測和分析設備。為便于顯示，這一概述將依照上面列出的生理參數的順序進行。該裝置能監(jiān)測腦電生理參數以便提供用于優(yōu)選雙頻分析病人狀態(tài)和優(yōu)選R&K睡眠-蘇醒病人狀態(tài)的基于神經學的分析。用于雙頻值的生理參數是到病人的前額的外顴骨EEG電極連接以及Al或A2EEG乳突參考連接。在圖18的塊10中分析EEG信號，由此，導出雙頻、雙相干性和實際三重積。根據經驗臨床數據結果(初始設置利用工廠缺省值進行)，用于表DCTT的列1的加權顯示在值0和100間的雙頻值頻帶，其中雙頻值是指位于上述雙相干性和三重積間以及雙頻指數連同經驗臨床數據結果計算和確定這些0至100值。表DCTT的列2表示用于在值1到100間規(guī)格化的雙頻值的BIC或雙頻值關鍵閾值的有意識到無意識轉變閾值(CTUT)負斜率(雙頻值是由雙相干性、三重積和通過臨床數據結果對這些參數的優(yōu)化而確定的)。表DCTT的列3表示用于在值1和100間規(guī)格化的雙頻值的BIC或雙頻譜值關鍵閾值的無意識到有意識轉變閾值(UCTCT)負斜率(其中雙頻值是由雙相干性、三重積和通過臨床數據結果對這些參數的優(yōu)化而確定的)。HCM系統的目的是區(qū)分有意識到無意識的轉變或反之亦然，以及根據轉變，將關鍵閾值檢測和加權值應用到分析數據上。用這種方式，該裝置可佳化患者的麻醉深度的可視顯示跟蹤，以便降低被監(jiān)測病人的狀態(tài)確定的解釋的風險。在這一段上下文中使用的"正"和"負"在整個申請文本中具有類似的意義。表DCTT的列4表示應用到優(yōu)選雙頻分析(0-100規(guī)格化值)的加權值，應用該加權值以便放大用于雙頻顯示的顯示圖的關鍵區(qū)，以及實現可視效果使得所有感覺顯示(意識、聽覺、覺醒運動、眼睛運動睜開、緊張-焦慮和生命特征)看起來可視地被對準，以便當通過最佳區(qū)系統操作所有感覺和組合感覺指數時，用戶具有簡單的各種圖形顯示的可視對準。這些加權因子表示為采樣工廠缺省值，但這只是指示性的，因為系統用于加權這些參數的手段，可通過允許利用各種技術改變和升級該裝置來實現，其中這些技術包括任何形式的網絡訪問、智能卡或其他可移動存儲設備或專門授權的用戶系統訪問和配置。關鍵閾值和最佳工作區(qū)的對準是HCM系統的目標，因為用戶具有并不復雜的方法，可以確保麻醉劑的濃度和給藥不會引起麻醉深度監(jiān)測器的顯示計移動到操作的最佳區(qū)以外。另外，例如當在最佳區(qū)內操作時與每個感覺參數和組合指數有關的顯示圖可將顏色改變成比如綠色，以及當在最佳區(qū)外操作時，可將顏色改變成橙色。在忙碌和緊張的手術室中，這些操作上的牛寺征和用戶特征位該裝置的使用性帶來實質上的不同。該裝置可以在麻醉深度監(jiān)測期間，提高麻醉藥物給藥速率和濃度的精確估計。表DCTT的列5顯示用于值1至100間規(guī)格化的雙頻值的BIC或雙頻值關鍵閾值的無意識到有意識轉變閾值(UCTCT)正斜率(其中，雙頻值由雙相干性、三重積和通過經驗數據結果對這些參數的優(yōu)化而確定的)。在表DCTT列6(采樣雙頻數據)、列7(應用到雙頻值的加權和轉變值)、列8(未規(guī)格化的雙頻址)和列9(在1和100間規(guī)格化的雙頻值)中示出了根據上述詳細的格式和處理的雙頻值和加權的例子。在系統的最小和優(yōu)選配置中(為簡單起見)，監(jiān)測和分析連接到患者的前額(Al，A2，外顴骨皮膚表面位置)的單對EEG電極，以產生雙頻指數(由雙相干性分析導出的)，另外還通過假象排斥技術，對該單對電極進行頻譜分析以便產生基于R&K規(guī)則，但具有折衷的(compromised)信號位置的睡眠狀態(tài)估計。折衷的電極位置是指與臨床標準成對比地，應用前額A1和A2外顴骨電極位置。(參見睡眠醫(yī)學的原理和實踐PrinciplesandPracticeofSleepMedicine-KrygerRoth和DementRoth)而不是典型的A3(要求特殊的頭皮電極應用)。該裝置具有用簡單的精簡表格或圖形的形式展示報告和分析顯示和報告，或是更詳細的詳述原始或基本生理數據的報告和顯示的能力。用這種方式，用戶可實現精簡的原始數據結果的適宜的和有效的確認。此外，圖形和精簡顯示圖形提供了結合或合并意識輸入監(jiān)測變量的各種組合(包括一個或多個不同的感覺監(jiān)測輸入)的一種手段。用這種方式，用戶具有組合意識指數的集合的能力，該意識指數的集合包括例如與聽覺誘發(fā)電位分析結合的雙頻分析、與雙頻和聽覺誘發(fā)電位分析結合的覺醒分析，以及其它分析和隨后的指數測量的組合。注意l:1、2、3、4和5的任意組合能夠被用于顯示目的。注意2:1、2、3、4、5和6分別表示用于BIC、AEP、覺醒、眼睛睜開和運動、焦慮和睡眠-無意識/蘇醒-有意識的分析輸出。注意3:A、B、C、D、E表示在關鍵閾值檢測后的分析數據、顯示數據轉變和顯示規(guī)格化。信號確認通道信號信號結構和表參考IEEG2E0G3EOG4EMG5EMG6EEG7EEG8EEG9EEG10EEGIIEMG12EMG13EYETRK14EYETRK15ECG16Sa02-HR17Sa0218SA02-PTT19BloodPresa)阻抗規(guī)格化1-10值信號電極組類型位置R&KC3R&K左眼R&K右眼R&KsubmentR&K選擇EMGBICFplBICFp2BICFpzAEP乳突+AEPmid-foreh-EPL-EP+EPL-EP-EYE-LID+EYE-LID-Vital-SignsVital-SignsVital-SignsVital-SignsVital-Signs原始數據實際值范圍(Mill函ts)或每單位0-.3000.3-300-.3000.3-300-.3000.3-300-.2600.3-300-.2600.3-300-.3000.3-300-.3000.3-300-.3000.3-300-.30070-2600-.30070-2600-.26070-2600-.26070-260O掘.01-15O掘.01-150-5.03-30BPMNA0-100%NAarous/minNA0-300mmHgNA1Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Imped-11Peizo-11Peizo-11Imped-lSA02-1SA02-1SA02-1200810165631.3失度值勢溢也被59/116:K抗權子阻加因抗量阻度值定s設低率際帶通i:r頻實通高5.<table>tableseeoriginaldocumentpage64</column></row><table>通道信號Amp-headrAmp-headre)Amp-headrmainsint.Mainsint.f)Mainsint.Sig/NoiseSig/Noise度量加權規(guī)格化度量加權規(guī)格化度量加權類型值因子1-10值值因子1-10值值因子Mains-IntMains-IntMains隱IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntMains-IntNANANAIEEG2EOG3EOG4EMG5EMG6EEG7EEG8EEG9EEG10EEGIIEMG12EMG13EYETRK14EYETRK15ECG16Sa02-HR17Sa0218SA02-PTT19BloodPressAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-HeadlAmp-Headl200810165631.3轉溢齒被61/116MWW^WW1WM腫M^^仏仏仏SSSSSSSSSSSSNNNAAANNN<table>tableseeoriginaldocumentpage0</column></row><table>NB1-有效阻抗表NB2-NA-不可應用NB3-KEYa)阻抗規(guī)格化1-10值b)失真規(guī)格化1-10值c)DC偏移規(guī)格化1-10值d)DC穩(wěn)定性規(guī)格化1-10值e)Amp-凈高規(guī)格化1-10值f)電源干擾規(guī)格化1-10值g)信噪規(guī)格化1-10值NB4用于當前通道標記作為有效，如果(a>A)&(b>B)&(c>C)&(d>D)&(e>E)&(f>F)&(g>G)-參見NB3阻抗加權阻抗加權值(K)值值(K)值1至104100K-200K10至153201K-3090K15至252>300K>251在系統配置選項中設置下述表有效表號Imped-lImped-l有效表名電阻抗信號EEGEOGEMGECG組ElectroP61ZO-l眼睛跟蹤確認眼睛跟蹤傳感器眼睛壓電20081016563L3轉溢*被63/116到號名表表效效號有有信組<table>tableseeoriginaldocumentpage68</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage69</column></row><table>輸出復雜級l，2，3和4信號確認提供借助于自動阻抗測量、頻率響應、電源干擾、信噪特性和信號失真特性的用于對象的監(jiān)測變量的自動信號確認的裝置，作為用于監(jiān)測、檢測或預測對象的意識、鎮(zhèn)靜或警醒狀態(tài)的分析算法的一部分。病人校準提供用于將被用在用于監(jiān)測、檢測或預定對象的意識、鎮(zhèn)靜或警醒狀態(tài)的分析算法中的病人校準數據的裝置。分析確認提供用于和信號確認相聯系的自動分析自適應的裝置。其中根據正監(jiān)測的病人信號的狀態(tài)和質量，確定分析類型。通過確認輸入信號質量和僅根據確認的與分析相聯系的信號組，自動確定可用的分析過程。一旦已經激活分析類型，則應用加權技術以便對每一分析類型應用最佳重點。此外，結合各種分析類型來簡化意識、鎮(zhèn)靜程度或對象的覺醒的跟蹤、預測或檢測的顯示方法。分析格式提供用于與所連接的信號相聯系的自動分析格式的裝置，諸如在睡眠和蘇醒分析的情形中，其中所應用的分析參數將由確認信號而定。例如，如果僅確認EEG外顴骨電極，那么與包括EMG和E0G信號的更復雜的信號分析結合相對比的是，優(yōu)化頻率的EEG外顴骨信號能用于分析。此外，與每個分析類型相關的加權將由可用于每個分析類型的復雜度和信號類型而定。分析包括綜合的BIC和AEP算法、預測EEG振幅、綜合的頻率(95%頻譜邊緣，FFT)和l/2周期振幅分析。通過將睡眠和蘇醒狀態(tài)確定用作前后關系分析的裝置以幫助確定5個或更多方法(聽覺誘發(fā)電位(AEP)指數(由AEP導出的數值指數)、95%頻譜邊緣頻率(SEF)、中頻(MF)和相干性(CHI)和R&K睡眠階段)中哪一種分析方法最適合于跟蹤人的警醒階段的每個階段的最佳精確度。提供具有無線電極選項的，用于警醒監(jiān)測和檢測的眼瞼跟蹤的裝置。存在使用自應用電極的另外的選項，其中電極由低成本一次性元件和更昂貴的可重復使用元件組成。病人信息提供用于病人身體體重指數、年齡、醫(yī)療歷史和其他將用在用于監(jiān)測、檢測或預測對象的意識、鎮(zhèn)靜或警醒狀態(tài)的分析算法中的相關信息的裝置。BIC警醒應用提供具有無線電極選項的，用于汽車和機器操作員警醒檢測的BIC分析的裝置。存在使用自應用電極的另外的選項，其中所述電極由低成本一次性元件和更昂貴的可重復使用元件組成。所述的EEG檢測可以借助于自應用無線或頭靠附加電極。塊7，<table>tableseeoriginaldocumentpage72</column></row><table>塊8-圖18表示在用于每根據塊18的睡眠/蘇醒分析的準備中的EEG格式分析確定的分析格式例子。圖19中示出了分析格式確認流程圖，基于分析置信等級，信號結合和分析交叉校驗<table>tableseeoriginaldocumentpage0</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage74</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage75</column></row><table>接上表<table>tableseeoriginaldocumentpage0</column></row><table>NB1為確認神經病學的催眠狀態(tài)、蘇醒或睡眠狀態(tài)目的，對95%邊緣分析和/或1/2周期振幅分析能夠引用這些通道。下述表在系統配置選項中建立。NB2用戶選擇開/關-用戶能配置選擇哪一輸入通道。NB3信號有效性(有效或無效)信號有效性表確定信號狀態(tài)是有效還是無效。分析格式確認流程圖表示如何選擇通道和處理格式的例子。NB4通過結合輸入信號和輸入信號的有效性，確定分析優(yōu)先級。見圖分析格式確認流程圖，其詳述示例性的粗略圖，粗略圖詳述在輸入信號類型和信號確認的條件下，適當的分析的選擇。NB5接口類型分析是必須的以確保分析類型和版本與分析算法接口兼容。NB6分析算法類型和版本。每個分析算法借助于標準分析接口連接到主程序，其中標準分析接口可以是DLL的形式或其他規(guī)定的和標準的接口方法的形式。這一功能提供了配置、更新和方便定義和顯示系統的分析狀態(tài)和配置的裝置。NB7算法周期1秒10秒30秒l分鐘2分鐘5分鐘10分鐘20分鐘30分鐘40分鐘60分鐘NB8算法周期類型選項在上一周期上的平均值周期上的移動平均值從開始以來的移動平均值NB9分析與分析算法間的接口和主程序分析接口有關的輸入、輸出和條件描述標準變量。NB10分析指數單元是指與指數，如用于RDI的每小時的呼吸事件有關的測量。NB11分析指數測量是指具體指數——例如RDI或呼吸干擾指數的名稱。NB12分析校準參考是指從與特定病人有關的測量編譯的校準數據。這一數據可以是例如作為準備研究的一部分而測量的正常蘇醒和/或睡眠EEG雙相干性參數數據，以幫助在病人手術期間更準確的麻醉深度。NB13分析病人數據是指可能影響用于特定病人所需的麻醉藥物量的特殊病人數據，諸如體重指數(BMI)、病人年齡和病人性別。NB14分析狀態(tài)是指諸如蘇醒、睡眠、有意識或無意識的分析狀態(tài)。NB15分析參考加權表是指為分配正確的分析加權值的目的而引用的特殊表。NB16分析加權值是指為當前分析輸出指定的值。NB17分析深度是指分析的程度或深度，其中1表示有意識或蘇醒狀態(tài)，以及IO表示無意識的最大深度。換句話說，我們能具有比如說用于BIC分析狀態(tài)的8(見NB17)的分析深度以及7(僅示例)的加權值(見NB16)。在這一例子中，由與下述有關的信號有效性來確定加權值-(a)與BIC信號有關的信號質量(b)與BIC信號有關的分析優(yōu)先級(c)分析可能性和合并NB18還能通過頻移檢測，從這一通道檢測覺醒檢測。圖20A表示圖18的塊10中的雙相干性、實際三重積和雙頻譜指數的計算的流程圖。雙頻譜(B)、雙相干性和實際三重積的計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage80</formula>出現時間長度=30秒出現時間75%重疊以便減少雙頻譜估計的偏差L二出現時間，即l秒的數據fl和f2是FFT中的頻率分量以便fl+f2《fs/2，其中fs是采樣頻率實際三重積(RTP)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage80</formula>其中Pi(fl)是功率譜尸(F),(尸)I2雙相干性(BIC)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage80</formula>范圍從0至100%圖20表示圖18的塊10中的雙頻譜、雙相干性和實際三重積的圖形表示。塊11-圖18催眠頻率靈敏度分析的聽覺誘發(fā)電位深度圖21A示出了波形軌跡1，軌跡1代表能施加到病人的一個或兩個耳朵的掃頻信號的采樣。圖21B示出了波形軌跡2，軌跡2代表低于軌跡1的靈敏度的掃頻信號。圖21C表示用于生成圖21A和圖21B所示的信號的硬件的一種形式。圖21D表示用于從對象收集AEP感覺數據的硬件的一種形式。圖21E示出了波形軌跡3,軌跡3代表當病人的耳朵正在接收信號諸如軌跡1或軌跡2時，由監(jiān)測耳朵感覺神經產生的信號的采樣。系統具有應用各種靈敏度級的頻率的范圍的能力以便當經歷麻醉時，提供病人對頻率和靈敏度變化的響應的規(guī)格。用這種方式，可以實現相對復雜的病人的聽覺能力評價。詳細的和精確的能力評價有助于獲得臨界閾值(如由用于不同病人年齡和類型的經驗臨床數據確定的)的準確測量。此外，通過校準用于具體病人的系統檢測(有意識和無意識)閾值，更精確的確定是可能的。這可以通過測量正常有意識值以及一些情況下，當對象進入睡眠時的值來實現。圖21F和21G分別示出了圖1和圖2，圖1和圖2代表由在用于掃頻的范圍的選定的靈敏度下，測量輸入信號振幅序列而得到的AEP輸出結果的例子。通過輸出具有相同序列的但具有不同靈敏度的掃頻(例如，軌跡1和軌跡2)，可以用圖表表示麻醉期間對象聽覺的效果，并基于聽覺誘發(fā)電位信號的頻率響應和靈敏度的惡化、麻醉過程中的可能的臨界點(即，病人經受手術過程時處于低風險聽覺恢復的點)，提供精確的評價。上述提供了用于與耳朵有關的手術的極其靈敏的能力評價系統，其中病人的聽覺感覺神經功能的監(jiān)測很關鍵。相同的系統也適用于聽覺能力的綜合測量和評價。圖21H示出了圖3，圖3顯示了當以不同靈敏度向病人輸出頻率序列時，由AEP電極輸出預期的不同響應曲線的采樣。相同類型的圖形曲線被存儲為參考塊的一部分以便確定監(jiān)測對象的麻醉的各種階段——即，用于具有低風險聽覺恢復的有意識和無意識中的病人的閾值。<table>tableseeoriginaldocumentpage82</column></row><table>圖22A表示前后關系分析方法的條形圖以及圖22a表示相應的顯示確認狀態(tài)。確認狀態(tài)由彩色代碼條顯示表示，其中，綠色表示參數正在最佳區(qū)域中操作，橙色表示正在最佳區(qū)域外的邊緣區(qū)中操作，以及紅色表示參數正在無效或不可靠區(qū)域中操作。圖22B表示前后關系分析概率的條形圖以及圖22b表示相應的顯示確認狀態(tài)。圖22C表示轉變分析方法的條形圖以及圖22c表示相應的顯示確認狀態(tài)。圖22D表示轉變分析概率的條形圖以及圖22d表示相應的顯示分析確認狀態(tài)。圖22E表示運動分析方法的條形圖以及圖22e表示相應的顯示確認狀態(tài)。圖22F表示運動分析概率的條形圖以及圖22f表示相應的顯示確認狀態(tài)。塊15-圖18系統輸出報警、指示器和顯示意識指數(BIC的由來)轉變指數(AEP和覺醒指數的由來)，具有交叉鏈接的驗證和反饋(保持BIC導出的指數上的在前或占優(yōu)的(over-riding)優(yōu)先級的轉變狀態(tài))。圖23A至23C示出了與圖18中的塊15有關的系統輸出報警、指示器和顯示的圖形表示。圖23A表示典型的AEP和BIC顯示和報告輸出以及自動跟蹤AEP-BIC指數的綜合和加權示例顯示，其中顯示的顏色表示如在圖中所述的值。圖23B表示離散感覺指數的條形圖顯示，其中顯示的顏色表示其如圖中所述的確認值。圖23C表示在具有深度麻醉分析實施例的深度麻醉計/醫(yī)院監(jiān)測睡眠計中，與醫(yī)院有關的采樣顯示屏。塊16陽圖18覺醒檢測圖24表示圖18中的塊16的覺醒檢測的流程圖。塊17-圖18眼睛睜開指數(EOI)的確定睜眼傳感器設備(EOSD)響應每次睜眼狀態(tài)，輸出唯一的電壓電平。通過檢測從連續(xù)眨眼的周期和檢測在這些周期間睜眼的最大值，確定實際睜眼值(AEOV)。這一過程排除眨眼和眨眼的效果，反而抽取在該周期期間的最大睜眼。參考睜眼蘇醒值(REOWV)能夠通過使系統發(fā)起REOWV校準過程來確定。這一過程記錄指定周期期間，比如說例如60秒期間的實際睜眼值(AEOV)，然后確定在這一60秒周期期間的平均AEOV。婦,=用于校準時間(60秒)的AEO柳總增加量—用于校準時間周期的總的^4五C^的數量百分數睜眼(PEO)值能夠通過將實際睜眼值(AEOV)除以參數睜眼蘇醒值(REOWV)以及將該值乘以IOO以便確定PEO值來計算。PEO=(AEOV/REOWV)X100睜眼指數(PEOI)通過下述公式計算100x用于l分鐘周期的J五OF的總增加量~TX在所述1分鐘周期期間的總的^:0F的數量PEOI=百分數睜目艮指數(PercentageEyeOpeningIndex)AEOV-實際睜眼值(TheActualEyeOpeningValue)REOWV:參數睜眼蘇醒值(ReferenceEyeOpeningWakeValue)AEOV=實際睜眼值(ActualEyeOpeningValue)PEO二百分睜目艮(PercentageEyeOpening)眼睛運動指數的確定眼睛運動指數(EMI)是通過檢測每個眼睛運動以及使用確定用于過去時間周期t的EMI的移動平均值公式確定的。EMI-用于周期1分鐘(用于移動平均值計算的最后一分鐘)的EM的總數苴中.t-測量中的時間周期——這通常是運行時間窗以及對EM，通?？赡苁莑分鐘(即，表示對EMI移動平均值，在過去l分鐘的EM)EM二眼睛運動(EyeMovement)。該眼睛運動是通過來自EOSD傳感器的輸出以及用于，小周期和閾值的檢測而檢測的EMI=眼睛運動指數(EyeMovementIndex)塊21-圖18睡眠一蘇醒分析塊21執(zhí)行睡眠和蘇醒狀態(tài)的自動識別。圖25表示檢測零導數時間瞬間和示例性最大部分的過程的流程圖——圖18的塊21中的1。圖26表示檢測零導數時間瞬間和示例性最小部分的過程的流程圖——圖18的塊21中的1。塊21-圖18睡眠-蘇醒分析和BICEEG假象去除圖27表示圖18的塊21中的睡眠/蘇醒分析和BICEEG假象去除的過程的流程圖。一—塊23、24、25、26、27、42、29、30、31、32、33、43顯示范圍定標以及顯示輸出(塊15)顯示范圍定標的采樣設計顯示定標以便在監(jiān)測病人的同時為系統最終用戶提供重要分析數據的簡單和直觀的視圖。由經驗數據(從臨床研究導出)已經設計了顯示范圍和顯示轉變表，以便將實際分析數據值轉換成標準化或加權的顯示單元值(DUV)。因此，顯示轉換表能失真或提供顯示轉變的不同部分上的非線性轉變，以便改進分析數據的臨界區(qū)域上的可視跟蹤。顯示單元值(DUV)被公式化以便為系統用戶提供一種以方便和用戶友好的方式顯示每個所測量的變量的臨界工作范圍的裝置。此外，一個或多個顯示范圍轉變表(DRTT)可以動態(tài)地分配到單個顯示單元。在任何時間點施加到DU上的特殊的DRTT能夠通過對象的催眠狀態(tài)的前后關系或與對象的催眠狀態(tài)有關的變化序列來確定。用這種方式，通?？梢燥@示與對象的被測量的變量有關的變化的不同斜率或速率，以便呈現對象的從有意識到無意識的狀態(tài)的最大和聽覺誘發(fā)電位臨界轉變，反之亦然。顯示定標范圍計算的計算DFD=^卜篇x100(整個定標范圍)s及'顯示范圍，變表(DRTT)DSV-顯示屏視圖(DisplayScreenView)DU^作為形成顯示屏視圖的一部分的一個儀器或軌跡的顯示單元(DisplayUnit)MXS二最大定標值(maximumScaleValue),是所顯示的實際輸入數據最小值或"切斷"較小值一—MNS二最小定標值(minimumScaleValue),是所顯示的實際輸入數據最大值或"切斷:較大值DVD=顯示值偏差(DisplayValueDeflection)SRAD=MXS—MNSAV二實際值(ActualValue),或目前正由DU顯示的值DR二顯示范圍(DisplayRange)。這可能是例如1至100間的任何值DUV二顯示單元值(DisplayUnitValues)OWR二最佳工作范圍(OptimalWordingRange)BIC函數和AEP典型值用于BIC函數和AEP指數的顯示范圍轉變表的例子(注意這是表示10個數據點轉變的例子但整個表將呈現至少100個數據點)。顯示轉變步驟l定義顯示的臨界區(qū)顯示的臨界區(qū)表示期望以這樣一種方式顯示的值，即與不太臨界的顯示區(qū)相比，用戶具有擴展的觀察范圍(例如在儀表指示上)。在HCM系統中，存在這種能力以便定義這些"臨界顯示區(qū)"，特別是，臨界顯示區(qū)在對象的意識/蘇醒或無意識/睡眠的當前和過去狀態(tài)的前后關系的條件下均能改變。步驟2定義臨界閾值。這些值通常是下述數據點。下述表定義了缺省的臨界值。這些缺省的值能根據用戶接口或不同的系統配置需求來改變或修改。用于BIC分析的顯示臨界閾值和顯示轉變(DCTT)表DCTT<table>tableseeoriginaldocumentpage86</column></row><table>表DCTT<table>tableseeoriginaldocumentpage86</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage87</column></row><table>用于AEP分析的顯示臨界閾值和顯示轉變<table>tableseeoriginaldocumentpage87</column></row><table>注意1-有關用于BIC和AEP組合輸出的選擇器邏輯的詳情，參照塊39。用于時間序列T1如從上述列加權AEP值(按照顯示1-100規(guī)格化值<table>tableseeoriginaldocumentpage87</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage88</column></row><table>圖28表示加權和顯示規(guī)格化(1-100)BIC和AEP數據。上述例子具有組合的BIC和AEP顯示(參照塊12，14和34)注意BIC和AEP間的切換是根據塊12邏輯或；1.有意識(蘇醒)到無意識(睡眠)狀態(tài)轉變-切換到BIC函數2.無意識(睡眠)到有意識(蘇醒)狀態(tài)轉變-切換到AEP值3.在有意識(蘇醒)狀態(tài)期間-切換到AEP值4.在無意識(睡眠)狀態(tài)期間-切換到BIC函數。<table>tableseeoriginaldocumentpage88</column></row><table>睡眠和蘇醒狀態(tài)可能包括屬于HCM系統的應用配置和用戶的所需靈敏度(即，系統可以被配置和選擇用于應用作為用于年老或正經受給藥的對象的鎮(zhèn)靜或活動監(jiān)測器，在這些情況下HCM系統可以被配置和選擇用于全睡眠狀態(tài)靈敏度)的階段1睡眠、階段2睡眠、階段3睡眠、階段4睡眠、REM睡眠、運動睡眠、覺醒睡眠和微覺醒睡眠?？商鎿Q地，可以將HCM系統選擇為用于噴氣飛行員或其他運輸駕駛員或駕駛輪船或其他海上車輛的領航員的警醒監(jiān)測，以及在這種情況下，對象的電極連接可以和用于BIC參數的無線連接電極一樣最小化。因此，僅需要有意識或無意識、的等級和狀態(tài)。將AEP和BIC與臨界閾值和病人狀態(tài)顯示結合的樣本圖29是與關鍵閾值和病人狀態(tài)顯示相組合且加權的BIC和AEP的樣本。狀態(tài)和臨界閩值顯示-30秒(服從用戶需求和應用)的最后IO、20、30、40、50、60、70、82、90或100個出現時間-用于具有基本主狀態(tài)的上述tl至t10周期的樣本-格式中向下滾動的數據為用戶提供檢測所監(jiān)測的對象的有意識狀態(tài)、有意識轉變和臨界閾值的進度的清楚的圖形表示。<table>tableseeoriginaldocumentpage89</column></row><table>10:30:0029用于上述tl至t10周期的樣本可能包括基本主狀態(tài)和睡眠狀態(tài)(與上述表相同，包括狀態(tài)蘇醒、階段1睡眠、階段2睡眠、階段3睡眠、階段4睡眠、REM睡眠、運動睡眠、覺醒睡眠和微覺醒睡眠)。鍵CTUT-有意識到無意識轉變UTCT-無意識到有意識轉變DCTTW-深意識轉變閾值警報CS-有意識狀態(tài)US-無意識狀態(tài)*斜率表示值伴隨著增加(正斜率)或減少(負斜率)被測量。步^^3定義與顯示的每個片段或部分有關的轉變公式。轉變公式是指用于公式諸如輸入值的日志的單一系數(諸如.5或2)。這一轉變公式定義了方法，由此放大、劃分、失真、拉伸不同顯示部分。對觀看透視圖來說，可以收縮或伸展顯示。顯示轉變對簡化對象狀態(tài)，即，BIC指數或AEP指數或覺醒指數的驗證來說很重要。使用顯示轉變方法的應用，HCM系統向用戶呈現清楚和簡潔的操作方法，由此，通過確保計量級落在最佳顯示范圍內，能快速和容易地驗證每個順應性或每個參數的最佳狀態(tài)。此外，正測量的每個臨界參數(諸如催眠感覺一BIC指數、聽覺感覺-AEP指數、肌肉感覺-覺醒指數、可視感覺-睜眼指數、眼睛運動感覺-眼睛運動指數-EOI)可以在普通最佳工作上觀看，以及顯示圖可以是用顏色編碼的以便向用戶提供在任何時間點，立即驗證所測量的對象的生理參數是否在最佳區(qū)或顯示區(qū)的顏色和位置信息。通過危險和藥物管理，利用簡單和精確的驗證，監(jiān)測多個臨界變量的能力能防止處于監(jiān)測下的對象否則將產生的致命或臨界情形。例如，可以指示系統用戶管理麻醉藥同時確保每個感覺圖諸如睡眠感覺-BIC指數、聽覺感覺-AEP指數、肌肉感覺-覺醒指數、可視感覺-睜眼指數、運動眼睛感覺-眼睛運動指數-EOI或綜合感覺指數(組合的離散感覺指數)在給藥期間處于最佳范圍內(顏色和位置)。特別地，當前的方法可以向用戶提供計量正被分析的用于經受可能危險的藥物諸如促使麻醉的藥物的給藥的對象的臨界變量的簡單和精確的方法。BIC和AEP指數典型的未加權數據圖23A表示典型的AEP和BIC指數顯示以及自動跟蹤AEP-BIC指數的綜合和加權示例顯示。具有臨界顯示區(qū)的擴展的BIC和AEP指數典型的加權數據圖23B表示離散的感覺指數顯示例子，包括催眠(45)聽覺(78)肌肉(44)眼睛運動(76)眼睛睜開(50)綜合和加權感覺例子步驟4使用從臨床研究導出的經驗數據，驗證或修改顯示轉變系數或臨界閾值塊29-圖18CSCA數據轉變表(DTT)&報警閾值(AT)&級別標準化(LN)轉變表提供將原始分析輸出數據轉變成非線性或線性方式的手段。所轉變的數據以適合于用戶顯示查看的形式輸出。能調換用于不同分析函數的工作或最佳值范圍以便適合屏幕顯示和分辨率，便于用戶系統操作。與分析數據輸出有關的重要或臨界閾值為系統提供了用于自動生成報警指示器或顯示的手段。例如，從有意識轉變到無意識以及從無意識轉變是關鍵閾值，它們將要顯示為臨界狀態(tài)顯示。塊35-圖18用于組合(1，2，3,4,5)指數的加權來自1)皮層感覺(EEG)意識分析、2)聽覺感覺轉變分析(ASTA)AEP、3)肌肉感覺聽覺分析、4)可視感覺分析、5)睡眠/蘇醒感覺分析輸入的分析指數并與公式組合以便提供在任何時間點記錄l、2、3、4和5的最大值的單個指數。從l、2、3、4和5輸入選擇輸出值到最大值。圖30A和30B是表示用于圖18的塊35中的組合(1，2，3，4，5)分析，進行加權的例子的表。塊37-圖18轉變狀態(tài)分析身體運動，(34)、聽覺(35)、AEP(30)分析算法塊"前后關系和轉變加權分析圖31表示基于圖18的塊37中的前后關系分析，用于轉變加權的示例性形式。加權基于前后關系分析、BIC系數表(BIC函數的范圍對臨界閾值，以及加權值對BIC函數)。意識概率-計算雙頻譜-實際三重積-雙相干性轉變狀態(tài)-AEP-覺醒-眼睛運動分析-EOG分析-EMG分析(頦)在唯一判定前后關系中，使用BIC和R&K，用于意識&無意識確定的組合AEP和BIC指數圖32表示使用圖18的塊37中的判定前后關系中的組合AEP和BIC指數以及R&K，確定意識/無意識的流程圖。塊44GSR(皮膚電反應)或EDA(皮膚電活動)或SCR(皮膚導電率反應)如其現在被稱呼的，GSR(皮膚電反應)或EDA(皮膚電活動)或SCR(皮膚導電率反應)，是來自手指和/或手掌的皮膚導電率的度量。實際上，該測量由通過電極傳遞恒定電流來確定皮膚電阻來執(zhí)行。生理學上，EDA是汗腺活動性的度量。增加的交感神經活動性將使得汗釋放到手掌上，從而增加電導。許多情緒諸如恐懼、焦急和震驚將引出增加的交感活動性——因此，其用在測謊器和生物反饋放松訓練中。塊44-51-圖18壓力和憂慮分析HCM系統建議應用周期性箍帶附著(手臂、手腕或其他病人附著位置)的血壓測量系統，結合血氧計脈沖波形和ECG波形(用于PTT計算)。利用PTT的方法(通過血氧計脈沖波形和ECG波形)連同基于周期箍帶的血壓測量可以提供由箍帶值導出定量的血壓測量，以及由PTT計算信號導出定性血壓測量的手段。換句話說，從箍帶血壓值導出基線的定量的血壓值，同時從PTT值導出連續(xù)的和定性的血壓值。此外，利用PAT(104-108)測量作為靈敏EEG覺醒檢測的手段潛在地提供用于最小侵入和最大靈敏覺醒檢測的新方法。在以最小侵入方式監(jiān)測對象的情況下，并且具有降低在與麻醉有關的過程期間過早蘇醒有關的風險的目的，這種新方法提供了有希望的觀測設備和應用。這種系統的好處是其精確性和連續(xù)血壓監(jiān)測能力，同時通過僅在周期時間間隔實施的箍帶充氣和放氣，保持病人舒適感。此外，該系統還具有通過應用脈博血氧計、ECG電極和血壓箍帶的無線互連，簡化用戶操作的能力。該無線互連可以允許在遠程無線或有線連接位置(諸如病人^測設備)、在ECG電極附著位置、在血氧計手指探針位置或血壓箍帶位置，計算連續(xù)血壓(見圖33)。呼吸和徹底麻醉監(jiān)測有關對威脅、焦慮或緊張狀態(tài)的生理和生理響應的均勻呼吸和預料的效果能夠通過監(jiān)測對象的呼吸率來檢測。在手術過程期間，病人部分或完全蘇醒的情況下，可以預期到威脅、焦慮或緊張的這些狀態(tài)。在許多情況下，通過特殊的肌肉放松，使肌肉麻痹，以及可以禁止警告周圍人的能力。呼吸率和呼吸率變率的測量步驟l.確定過去60秒周期的呼吸率。對于過去30秒的呼吸數據的每一秒后重復它，以便產生移動平均呼吸率變率。步驟2.應用與塊21中所述的相似的方法來提供呼吸波形的合成或逐次呼吸檢測。呼吸波形數據能夠從呼吸感應體積描記術或其他類型的呼吸帶或病人氣流傳感器導出(屬于系統配置)。另外，能間接從通道，諸如他們中的PTT、ECG、ECG導出呼吸波形。步驟3.計算過去5分鐘(周期是額定的但根據經驗臨床數據調整)的平均基線(AB)作為平均值。相對于所述的AB值，測量過去1分鐘(周期是額定的但參考經驗臨床數據調整)的呼吸變化(CR)，以便產生當前呼吸變率值(RVRV)。RVRV=CR/ABRVRV與用于用戶或用戶顯示的閾值(TV)報警或通知指示比較。這一通知可以是屏幕顯示、儀表閾值等等的顏色變化的形式。由經驗臨床數據確定用于額定呼吸、焦慮或高級別呼吸和低于額定呼吸的范圍的TV。步驟4.RVRV、AB、CR可用于相對于不同閾值指導值(即TV)顯示(53)。心率和徹底麻醉監(jiān)測(見引用文獻54，55，56，57，60)皮膚電反應皮膚電反應是一個生理參數，已經發(fā)現其與受威脅或緊張的情形有關并且可以與處于緊張狀態(tài)的病人關聯。在與麻醉過程有關的太早醒來期間，皮膚電反應可以是明顯的。血壓和徹底麻醉監(jiān)測圖33表示用于無線連接連續(xù)血壓測量的設備的一種形式(見文獻58)。用于感知和測量睜眼的改進的生物學傳感器圖34A表示用于感知和測量眼睛睜開的生物傳感器設備的一種形式。生物傳感器包括被鏈接用于在鉸鏈36處可樞軸運動的一對剪式臂34、35。臂34用來基本上隨眼瞼移動。在一種形式中，臂34的自由端可以通過粘接劑諸如雙面帶固定到眼瞼的可移動部分。臂35的自由端可以固定到基本上不與眼瞼一起移動的眼睛附近的部分。每個臂35、36包括導電碳道37。碳道37可以在每個臂上形成電感器?？商鎿Q地，碳道37可以在每個臂上形成電容器板?？梢钥闯霎敱?4、35相對于彼此樞軸移動時，各個臂上的碳道37間的重疊度隨運動改變。碳道37連接到用于將臂35、36的位置轉變成電信號的電子接口上。圖34B表示電子接口的一種形式，其中由用于跟蹤眼瞼位置的可變電感器37A表示眼睛跟蹤傳感器?？勺冸姼衅?7A由各個臂34、35上的碳道形成。可變電感器37A包括每個臂34、35上的線圈，其被配置成臂的移動改變線圈間的耦合量，以及因此改變每個線圈的電感值?？梢杂萌魏芜m當的方式和通過任何適當的裝置諸如文氏電橋(wienbridge)測量電感值。在一種形式中，電感值可以通過包括振蕩器38、電阻器39和低通濾波器40的電路來測量。低通濾波器40的輸出提供表示臂34、35的相對位置的信號，因此提供眼睛睜開的度量。眼瞼活動性的另外的度量通過臂34、35自由端上的EOG電極41、42提供。EOG電極41、42經各個導線43、44連接到適當的監(jiān)測裝置。圖34C表示電子接口的一種形式，其中眼睛跟蹤傳感器由用于跟蹤眼瞼位置的可變電容器37B表示。圖34C所示的實施例與圖34B所示的實施例類似，除可變電容器37B由在各個臂34、35上的碳道形成以外?？勺冸娙萜?7B包括由絕緣體(電介質)分開的每個臂上的電容器板，并被配置成臂的運動改變板間的耦合量并由此改變可變電容器的電容值。該電容值由與圖34B中的電路類似的圖37C所示的電路測量。集成麻醉監(jiān)測電極系統(IAMES)框圖一無線或有線類型-見圖35圖35表示用于集成麻醉監(jiān)測的電子系統的一種形式。IAMES系統可以應用于每個無線電極組。也可以利用2個單獨的元件，包括電極附件系統(EAS)和無線電子系統(WES)。圖36表示包括雙相干性、EOG、頦EMG和眼睛睜開的有線連接的傳感器設備的樣本實施例。集成睡眠電極系統(ISES)-見圖37包括雙相干性、EOG、頦EMG和眼睛睜開無線傳感器設備的實施例的樣本。圖37表示包括雙相干性、EOG頦EMG和眼睛睜開的無線集成電子系統的樣本實施例。ISES系統可以應用于每個無線電極組。也可以利用2個單獨的元件，包括電極附件系統(EAS)和無線電子系統(WES)。注意——所有上述電極位置可以包括可選的冗余電極系統，以允許在檢測到不良質量或過分高的阻抗電極的情況下的自動電極切換或交換。無線電極優(yōu)選實施例(WEPE)-見圖38圖38表示無線電極的優(yōu)選實施例。無線發(fā)射機將數據發(fā)送到同一房間(手術室)內的PC，其分析EEG并確定麻醉深度。發(fā)射機單元電池供電--Maxell、可充電鋰電池、3V65mAh3mmX20mm直徑ML2033。應當從單次充電后提供至少12個小時操作，理想地為24小時——以便其可以用于其他應用。無線發(fā)射機*最好使用915MHzISM頻帶或2.4GHzISM頻帶參最好擴頻以便與單個載波頻率相比，信號更不易受干擾。*較低的功率平均值<65mA/12*發(fā)射范圍10m*數據率平均值256X12=300bps分鐘，即每秒鐘256樣本，12位/樣本，最好為16位/樣本*應當期望具有高得多的Tx數據率，但僅使用低占空比以便省電參最好在3V或更低操作*藍牙具有太多協議開銷以至無法實際獲得低功耗數據采集由微控制器完成，其還控制無線發(fā)射機。對不同端使用16位或12位一(INA122)或離散運算放大器。擴頻發(fā)射機通常具有接收機以便傳送跳變序列和/或正確地接收數據德州儀器(TexasInstruments)TRF39003V單芯片無線收發(fā)信機Tx21mA@20dB衰減，37mA@0dB衰減Rx24mA斷電2mA使用MSP430微控制器來執(zhí)行基帶操作和數據采樣具有一個主單元的系統可以從多至12個從設備收集采集數據。每個從設備每秒可以收集512字節(jié)數據并將其傳送到主設備。整個系統可以在LIPD(低干擾電位設備)ISM頻帶，以915-928MHz操作。這是"未許可頻帶"以及服從"無干擾、無保護"的政策。無保護暗指必須設計幾種方法來使整個系統盡可能地免受干擾。下面按重要性列出了主要設計標準。*從設備中的最小電流消耗(理想地<2mA)。*最大免干擾*小的物理尺寸*部件交付時間<8-12周*系統生產成本通道分配ISM頻帶位于GSM移動和以915-928MHz的GSM基站頻帶之間。將通道間距確定為500KHz，為頻率跳變方案給出24個可用通道。主單元-見圖39電流消耗不是有關主單元的不利因素，以致主設備將必須控制所有RF通信量。在每l秒時間段內，可以進行512字節(jié)的多至12個從設備的處理。參考圖39，提出下述方案在約110kBps的數據率下，512字節(jié)NRZ分組將花費46.5mS。為每個從設備分配約70mS的時隙，總共840mS。剩余的160mS是為重試不成功從設備傳送而預留的任意的時隙(每秒多至2個)。在通電后，主設備開始使用短格式分組"調用"從設備。在這一采集過程期間，順序地掃描所有通道以便找出用于順序地分配給從設備的每個時隙的未用通道。每次找出從設備時，在主設備中設置"時間標記"，表示在下一時隙(lOOOmS后)，哪一從設備需要在哪個通道上采集。當由從設備到主設備的傳送到期(due)時，主設備首先發(fā)送同步分組并等待相關的從設備確認。如果從設備未應答，則主設備開始發(fā)送同步分組同時基于根據由當前目標從設備的ID得到的PN序列跳變通道。從設備本身也遵循同樣的PN序列。允許約20次重試以便能找出用于從設備的新的通道以便在"干擾"的情況下，傳送其512字節(jié)采集分組。一旦通過一個或多個從設備開始數據傳送，主PC就將經RS232接口，可以包括用于硬件交換的RTS/CTS線，來收集數據。由于MSP430F149具有2KB的RAM，因此期望為采集數據預留1.5KB，以便能在主設備上實現3級深度的"FIFO"。這在主PC使比如說Windows調用它以便執(zhí)行其他功能的情況下會非常有用。這暗指PC主機軟件能具有最大2秒的等待時間以便收集數據，否則將發(fā)生超限。從設備單元-見圖40在通電后，從設備進入接收模式等待主設備同步分組(主采集模式-MAM)。同步分組將大約花費1.4mS，包括前同步(preamble)、幀首部、描述符和CRC(約150位)指定任意時間量用于從設備以便在MAM中花費比如說10秒。如果不采集主同步，則從設備等待20秒并再次進入MAM。這將避免在主設備不存在或在網絡操作期間出故障的情況下過分的電流消耗。一旦通過主設備(主同步模式-MSM)實現同步，從設備就開始獲得具有每秒12-16位的分辨率的256個A/D樣本。它們被存儲在RAM緩沖器中并將在每1秒時間段結束時被傳送到主設備。用于從設備的PCB規(guī)定為與主設備的H/W相同。RS232片(pad)將被用來為從設備分配ID并將其存儲在閃速存儲器中。從設備電流消耗從設備的電流消耗由3個分量組成，即，連續(xù)電流、峰值收發(fā)信機電流分量以及峰值A/D轉換分量并且其總數為約1.82mA。在1秒時間段內用于從設備的每次重試將引起附加的1.74mA。預計這不太可能發(fā)生，因為在+5dBm輸出，24個通道是可用的。連續(xù)從設備電流一MSP430F149的LFXTAL通過32.768kHz晶體運行并對內部計時器A計時。這一計時器具有三通道俘獲/比較單元以及將用來以256Hz速率，中斷核心(thecore),用于A/D轉換。這是連續(xù)分量。收發(fā)信機峰值電流在每l秒時間段中，TRF6卯0將在總共約50mS內是有源的。順序如下-在激活后，起動XT2振蕩器并允許開始工作(晶體振蕩器通常將從5-10mS后起動)以及DDS參數。-現在開啟CPU并提供足夠的處理器處理能力來處理110kBps連接和與TRF6900收發(fā)信機塊的SPI通信。需要約lms來將TRF6900設置成接收和鎖定。-從設備使CPU+TRF6900激活約2mS，假定的良好的BER和無干擾信道。-TRF6900處于TX模式。確定在TRF6900上初始地輸出整個輸出功率。這導致更高的峰值電流但將確保最小BER，因此重試，從而最小化電流。A/D轉換峰值電流A/D轉換器具有其自己的RC內部時鐘并在最小4uS內執(zhí)行轉換(12位分辨率)。軟件用"C"編寫固件以實現簡化和容易擴展。值得注意的是在生產后，可以將設計傳送(port)到MSP430F147以便降低成本。另外的擴展和增加通過相當大量的空閑程序存儲器(F149具有60KB閃速存儲器)將會更容易。存在1周期的將16X16標記/取消標記為32位H/WMAC對可能的將來的DSP附加部分如濾波將很有用。硬件從和主PCB應當相同并將在4層PCB上實現。分析概述——第一、第二和第三分析的分解-見圖41汽車雙相干性無線系統(VBWS)-見圖42-汽車瞀覺系統系統硬件框42中的框圖表示在駕駛環(huán)境中，由附加到病人的前額的無線電極和用于電極信號拾取和EEG處理的無線接口組成的系統。EEG處理能夠包括雙相干性頻譜分析和/或聽覺誘發(fā)響應。VBWS系統能夠應用于每個無線電極組。能利用2個單獨的元件，包括電極附件系統(EAS)和無線電子系統(WES)。音頻可視流程圖(AVF)-見圖43圖43表示使用同步音頻和視頻作為用于徹底麻醉系統中的驗證和重復呼叫(recall)裝置的手段的樣本實施例。該實施例包括使用具有同步視頻檢測和記錄能力的雙相(bi-phasic)和AEP徹底麻醉監(jiān)測系統。痛苦程度或意識程度遠程指示器(PLCLRI)-見圖44痛苦程度或意識程度遠程指示器基于擴頻的無線、有源電極系統(SSBWAES)-見圖45和46基于擴頻的無線、有源電極系統，具有冗余電極取代、動態(tài)信號質量驗證、阻抗驗證和校準。圖45表示直接連接無線組件。圖46表示間接連接的無線模塊。SSBWAES系統可以應用于每個無線電級組?？梢岳?個單獨的元件，包括電極附件系統(EAS)和無線電子系統(WES)。基于無線的有源電極系統的實施例的例子。圖47表示基于無線的有源電極系統的一個實施例。連接到意識監(jiān)測研究設備的生物反饋控制的藥物輸送系統(BCDDSLCIG)畫見圖48圖48表示連接到意識監(jiān)測設備的藥物輸送系統。最后，應注意到在不背離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，可以將各種改變、改進和/或增加引入到先前所述的部件的結構和配置中。附錄I加于專利申請上的參考資料HCM系統利用一系列不同參數，其允許用戶建立病人輸入變量庫或范圍、一系列不同的第二分析和一系列不同的加權，并將第三分析概括為確定用于特定對象的麻醉深度的手段。下述的研究論證盡管期望，但使用用于麻醉深度的簡單或單個尺度或度量對于這種復雜的生理狀態(tài)和狀態(tài)改變來說是不實際的。1-BarrGAndersonRE,SamuelssonS，OwallA，JakobssonJG在BritishJournalofAnaesthesiaJune2000，PMID:10895750，UI:20354305描述道"用于血管移植手術的芬太尼和midazolam麻醉雙頻譜腦電圖分析、藥物濃度和回復的臨床研究"。在這一研究中，Barr及同事描述"估計雙頻譜指數(BIS)作為用于血管移植手術的芬太奇和midazolam麻醉期間的麻醉深度監(jiān)測器"。"在麻醉期間降低BIS，但在在具有值>60的八個病人的手術期間相對大的改變(36-91)。沒有病人報告過清楚或暗示的回復。在臨床上通過midazolam和芬太奇充分的麻醉，BIS相當大地改變。最可能的原因是當使用這種藥劑的組合時，BIS不是準確的麻醉深度的度量。"SchraagS,BothnerU，GajrajR,KennyGN，GeorgieffM在AnesthAnalgApr2000，PMID:10553858，Ul:20019286中描述了"腦電圖雙頻譜指數和聽覺誘發(fā)電位指數的性能以預測異丙酚注入期間意識的喪失。"在這一研究中，Schraag及同事描述"很可能候選腦電圖和中潛伏期聽覺誘發(fā)電位的雙頻譜指數(BIS)以便測量無意識程度，從而可以提高早恢復輪廓"。"在從有意識到無意識的重復轉變期間，腦電圖BIS和聽覺誘發(fā)電位指數(AEPi)、聽覺誘發(fā)電位波形的形態(tài)的數學導數均同時記錄在所有病人中。""我們認定BIS和AEP是用于在異丙酚注入中監(jiān)測無意識等級的可靠手段。然而，證明AEPi在各個病人中提供更有識別能力。暗指腦電圖的雙頻譜指數和聽覺誘發(fā)電位指數是異丙酚注入期間很好的鎮(zhèn)靜和無意識的程度的預測器。然而，聽覺誘發(fā)電位指數在描述單獨病人中的從有意識到無意識狀態(tài)的轉變中提供更好的區(qū)別能力"。GajrajRJ,DoiM，MantzaridisH,KennyGN在BritishJournalofAnaesthesiaMay1999，PMID:10536541，Ul:20006623中描述了"在異丙酚麻醉期間，比較雙頻譜EEG分析和聽覺誘發(fā)電位，用于監(jiān)視麻醉深度"。在這一研究中，Gajmj&同事描述"我們己經比較過在自然呼吸外科手術病人中，用于監(jiān)測麻醉深度的聽覺誘發(fā)電位指數(AEP指數)和雙頻譜指數(BIS)。""AEP指數的平均蘇醒值大大高于在無意識期間的所有平均值，但對BIS則不是這種情形。在擺脫麻醉期間逐漸增加BIS，因此能在麻醉結束時預測意識恢復。AEP指數更能檢測從無意識到有意識的轉變。"4.GajrajRJ，DoiM，MantzaridisH,KennyGN在BrJAnaesthJan1998，PMID:9505777，UI:98166676描述了"在從有意識到無意識的重復轉變期間，分析EEG雙頻譜、聽覺誘發(fā)電位和EEG功率譜。"在這一研究中，Gajraj&同事描述"我們已經比較過由目標控制的propofl的注入產生的有意識和無意識的交變期間，聽覺誘發(fā)電位(AEP)指數(由AEP導出的數字指數)、95%頻譜邊緣頻率(SEF)、中頻(MF)和雙頻譜指數(BIS)。""我們的發(fā)現提出在10個電生物變量中，AEP指數在區(qū)別從無意識到有意識的轉變上是最好的。"WitteH,PutscheP,EiseltM,HoffmannK,SchackB，ArnoldM，JagerH在NeurosciLettNov1997,PMID:9406765，Ul:98068600中描述了"分析在安靜睡眠期間，新生兒EEG中低頻和高頻信號分量間的相互關系。"在這一研究中，Witte及同事描述"能顯示出通過二次相位耦合(雙頻譜分析)，特征化新生兒EEG脈沖圖形的主要的韻律信號分量(在安靜睡眠中，斷續(xù)的EEG)。能在第一部分的脈沖圖形中論證所謂的"初始波"(在3-12Hz的頻譜范圍內的窄帶韻律)。在前額區(qū)中檢測這一信號分量和相位耦合更成功。通過波幅解調"初始波"和隨后的相干性分析，相位耦合能歸因為波幅調制，即，"初始波"的包絡線表示對不同時間周期，與"較低"(0.75-3Hz)頻率分量的信號跡線相同的定性"。6.SchneiderQSebelPS在EurJAnaesthesiolSupplMay1997，PMID:9202934，Ul:97346517描述了"監(jiān)測麻醉深度"。在這一研究中，Schneider&sebd描述"在臨床實踐中，間接或非特定的指征(sign)用于監(jiān)測麻醉適當。這些包括血液動力、呼吸、肌肉和自主指征。這些度量不能以可靠的方式表示麻醉適當。""能降低、精簡和簡化EEG信號，導致單個數字(頻譜邊緣頻率和中間頻率)。這些方法對估計麻醉適當顯然不充分。從EEG的雙頻譜分析導出的雙頻譜指數是用于測量麻醉適當的非常有用的工具。另一種方法是監(jiān)測誘發(fā)電勢。中潛伏期聽覺誘發(fā)電位在估計麻醉適當方面會有很用。兩種技術需要進一步確認。"下述的研究表示使用BIS作為麻醉深度的有力指示器，因此，HCM系統利用BIS作為用于徹底麻醉的一個指數，但提供多個并行指數以便確保與僅一個指示器的可靠性相比，用戶最終能在病人的麻醉深度上提供明智的判定。7.SandlerNA,SparksBS在JOralMaxillofacSurgApril2000，PMID:10759114，UI:20220864中描述了"在經受用于第三克分子提取的靜脈內鎮(zhèn)靜的病人中，使用雙頻譜分析"。在這一研究中，Sandler描述了"在初始化鎮(zhèn)靜過程前以及然后在5分種間隔直到過程結束為止，使用觀察者的敏捷和鎮(zhèn)靜(OAA/S)比例的估計來主觀地估計由麻醉師觀察的鎮(zhèn)靜程度。同時記錄BIS等級。""記錄服藥的時間和劑量。然后比較基于單一麻醉師的解釋(OAA/S)和BIS讀數的鎮(zhèn)靜程度。結果發(fā)現BIS指數和OAA/S讀數之間的強正關系(P《0001)。""結論BIS技術提供評價鎮(zhèn)靜深度的客觀序數平均值。存在麻醉深度的客觀BIS值和主觀估計(OAA/S比例)間的強烈關系。這在提供在臨床上難以確定鎮(zhèn)靜程度的口部和上頷面外科手術中的客觀的鎮(zhèn)靜估計中是無價的。8.DenmanWT,SwansonEL，RosowD,EzbickiK，ConnorsPD，RosowCE在AnesthAnalgApr2000，PMID:10735791，Ul:20200014中描述了"在嬰兒和兒童中通過呼氣末期(end-tidal)七氟醚濃度的雙頻譜指數(BIS)監(jiān)測的兒科評定和校正BIS"。在這一研究中，Denman&同事描述"已經開發(fā)了成人的雙頻譜指數(BIS)并且與麻醉的臨床催眠效果非常相關。我們調査研究了BIS是否反映催眠的臨床標記并論證嬰兒和兒童的劑量響應。""在兒童中與麻醉臨床指數非常相關的BIS在成人中也是一樣隨著麻醉深度增加，BIS降低。在嬰兒和兒童中BIS與七氟醚濃度有關。""在全身麻醉中使用雙頻譜指數(BIS)提高了成人麻醉的滴定。9.HirotaK，MatsunamiK,KudoT，IshiharaH，MatsukiA在EurJAnaesthesiolAug1999,PMID:10500939，Ul中描述了"在口部鎮(zhèn)靜劑前驅給藥法后雙頻譜指數和血漿兒茶酚胺間的關系"。在這一研究中，Hirota及同事描述"在組D(+)的病人的情況下，使用高性能液體層析，收集用于測量血漿兒茶酚胺級的靜脈血樣(6ml)。在組D(+)中的雙頻譜指數級(平均數+/-SD):93.5+A773.5典型低于在組D(-)中的96.1+/-1.8(<0.05)。存在雙頻譜指數和血漿去甲腎上腺素水平間的典型關聯(r=0.567,P<0.05)。研究建議雙頻譜指數監(jiān)測器可以檢測鎮(zhèn)靜劑前驅給藥法的效果。"10.MuthuswamyJ,RoyRJ在正EETransBiomedEngMar1999，PMID:10097464，Ul:99197537中描述了"使用腦電圖的模糊積分和雙頻譜分析來預測麻醉下的運動。"在這一研究中，Muthuswamy和Roy描述了"這一研究的客觀性是設計和評價用于估計結合腦電圖、導出的(EEG)自回歸(AR)參數、血液動力參數和齒槽麻醉濃度的犬齒模型的麻醉深度的方法學。""由于麻醉劑量與麻醉深度是非線性的，選擇神經網絡(NN)作為基本估計器和構思采用血循參數、EEG導出的參數和麻醉濃度作為輸入特性矢量的多個NN方法。由于麻醉深度的估計涉及認識和統計上的不確定性，使用模糊積分來結合不同網絡的估計以及達到麻醉深度的最終估計。""各個NN估計的模糊積分(當在來自九個測試實驗的七個的43個特征矢量上測試時)，正確地分類出40(93%)，提供各個NN估計上的實際改進。"11.MuthuswamyJ，ShermanDL,ThakorNV在IEEETransBiomedEngJan1999,PMID:9919830,Ul:99118483中描述了"EEG中脈沖圖形的較高次頻譜分析"。在這一研究中，Muthuswamy&同事描述"我們在從窒息停止的早恢復期間(EEG脈沖圖)以及在EEG進展成更連續(xù)的活動后的晚恢復期間，研究EEG在底線的功率頻譜參數和雙頻譜參數。表示信號的兩個頻率分量間的相位耦合度的雙相干性指數在EEG脈沖的s-e頻帶內顯著高于底線或晚恢復波形。雙頻譜參數表示比功率頻譜參數更可檢測的趨勢。""雙相干性指數和多頻譜的對角元素在脈沖事件期間，在EEG發(fā)生器中表示存在二次非線性以及在許多情況下更高。EEG信號的這種非線性表示提供大腦對損傷響應的新的定量度量。"12.LiptonJM，DabkeKP,AlisonJF，ChengH，YatesL,BrownTI在AustralasPhysEngSciMedMar1998，PMID:9633147,Ul:98296803中描述"使用雙頻譜來分析人的心電圖機的屬性。"在這一研究中，Lipton&同事描述"已經示出雙頻譜和雙相干性頻譜是用于識別不同類型的非線性系統響應的有力技術。這一論文給出對應用到生物醫(yī)學信號的頻譜技術的介紹并檢查人的心電圖機(ECG)的雙頻譜屬性。雙頻譜證明是用于表示和區(qū)別不同ECG響應類型的有效工具。雙頻譜ECG分析是非侵入的并且可以證明是有用的判別式診斷。"13.HallJD，LockwoodGG在BrJAnaesthMar1998，PMID:9623435,U1:98286638中描述了"雙頻譜指數比較兩種montage。"在這一研究中，Hall&1^001^00(1描述"我們已經使用新的EEG監(jiān)測器，示象A-1000，比較前額中央和雙額芬太尼(bifrontalmontage)。監(jiān)測器使用雙頻譜分析來導出麻醉深度指數、雙頻譜指數(BIS。""放在雙額芬太尼的ECG電極比前額中央的芬太尼中的長條圓頂電極更可靠以及兩種電極具有在臨床有用范圍內的阻抗。然而，發(fā)現以不可預知的方式，從每個芬太尼導出的BIS值不同。""我們斷定在各別情況下，BIS對麻醉深度的下述趨勢有用，但當在病人間比較或作為單個值時，則不太有幫助。"14.StruysM,VersichelenL，ByttebierGMortierE,MoermanA,RoilyG在AnaesthesiaJan1998,PMID:9505735，UI:98166634中描述了"用于滴定異丙酚目標有效-部位濃度的雙頻譜指數的臨床有效性。"在這一研究中，Struys以及同事描述"越大的雙頻譜指數讀數的百分比位于目標范圍外(即<40或>60)以及在組1中發(fā)現在切皮和維持期間運動更多。在組1的病人中，有趨向更含蓄的意識的傾向。""不會降低異丙酚劑量，但因為目標有效-部位濃度的更令人滿意的滴定，能維持更一致的鎮(zhèn)靜水平。"15.KearseLAJr,RosowC，ZaslavskyA，ConnorsP,DershwitzM,DenmanW在AnaesthesiaJan1998,PMID:9447852，UI:98107541中描述了"腦電圖的雙頻譜分析預測異丙酚鎮(zhèn)靜和催眠期間的信息的意識處理。"在這一研究中，Kearse&同事描述"背景雙頻譜指數(BIS)測量腦電圖(EEG)的頻率間耦合方面的變化。這一研究的目的是(1)確定BIS在由異丙酚或異丙酚和笑氣引起的鎮(zhèn)靜或催眠期間，是否與命令響應有關，以及(2)將BIS與在預測參與者對命令的響應方面的目標化和所測量的異丙酚濃度相比較。""結論雙頻譜指數精確地預測在用異丙酚或異丙酚加笑氣的鎮(zhèn)靜和催眠期間對口頭命令的響應。在臨床使用期期間當異丙酚濃度增加或降低以及隨時間重復測量時，可能面臨的情況中，維持精確性。"16.GlassPS，BloomM,KearseL,RosowC，SebelP，ManbergP在AnesthesiologyApril1997，PMID:9105228，Ul:97259091中描述"雙頻譜分析測量健康受檢志愿者中的異丙酚、midazolam,異氟烷，l-氯-2和醛酶的鎮(zhèn)靜和記憶力影響。"在這一研究中，Glass&同事描述"在每個偽穩(wěn)態(tài)藥品濃度，記錄BIS分值，向參與者顯示一幅圖或給予一個詞來回復，獲得用于隨后的藥物濃度分析的動脈血樣，以及根據由觀察者的提醒/鎮(zhèn)靜分值(OAAS)的評價的響應部分所確定的，估計參與者的鎮(zhèn)靜程度。2或更低的OAAS分值被認為是無意識的。實時記錄BIS分值(版本2.5)以及從所記錄的原始EEG數據，隨后離線導出BIS(版本3.0)。""結論兩個BIS均與響應等級非常響應并提供意識損失的良好預測。這些結果暗示BIS可以是用于異丙酚、midazolam、異氟烷,l-氯-2的鎮(zhèn)靜程度和意識損失的有用監(jiān)測儀。17.SebelPS，LangE，RampilIJ，WhitePF，Cork民JoplingM,SmithNT,GlassPS，ManbergP在AnesthAnalgApril1997，PMID:卯85977，Ul:97240517中描述了"用于監(jiān)測麻醉效果的雙頻譜腦電圖分析的多中心研究。"在這一研究中，Sebd和同事描述"在回顧的研究中已經示出腦電圖(EEG)的雙頻譜分析(BIS)以預測病人響應皮膚切皮是否將移動。""經示象B-500監(jiān)測儀連續(xù)記錄EEG以及由在監(jiān)測儀上顯示的兩側的前額中心通道實時計算BIS。""因此，當皮膚切皮的運動響應用作主要終點時，鎮(zhèn)痛劑的附加作用使將BIS用作麻醉適當的度量變得混亂。"18.MuthuswamyJ,Sh謂aA在JClinMonitSept1996,PMID:8934342，Ul:97088404中描述"在估計麻醉深度的腦電圖描述符和呼氣末期濃度的研究。"在這一研究中，Muthuswamy和Sharma描述"目的，為研究三個腦電圖描述符的有用性，使用平均中頻、平均90%頻譜邊緣頻率以及雙頻譜變量以及估計麻醉深度中的麻醉濃度。方法在不同氟烷麻醉和笑氣的等級下的九個單獨的實驗中，從七條雜種狗收集原始四個通道的EEG數據。""結論雙頻譜變量似乎降低將非響應者類與響應者類區(qū)分開來的邊界中的非線性。結果，基于雙頻譜變量的神經網絡比使用功率頻譜變量作為其一個輸入的神經網絡簡單。"19.ShilsJL,LittM，SkolnickBE,SteckerMM在ElectroencephalogrClinNeurophysiolFeb1996，PMID:8598171，UI:96173435中描述了"人類的虛擬交互作用的雙頻譜分析。"在這一研究中，Shils&同事描述"我們使用過非線性頻譜分析，具體為雙頻譜，來研究由左右視場的刺激產生的腦電位間的交互作用。該刺激包括兩個正方形，每個在一個視場中，以不同頻率閃爍。計算用于單眼觀察視覺刺激的8個對象的雙頻譜、雙相干性和雙相位。""這些結果示例說明雙頻譜分析如何能是分析復雜系統中的神經網絡的連接性中的強有力工具。其允許用在特定頻率的刺激標記不同的神經系統，能使用頭皮EEG的頻率分析跟蹤其連接。"20.LeslieK，SesslerDI，SchroederM，WaltersK在AnesthAnalgDec1995，PMID:7486115,Ul:96079788中描述了"在志愿者中，在異丙酚/硬膜外麻醉期間，學習異丙酚血濃度和雙頻譜指數預測抑制。"在這一研究中，Leslie&同事描述在"局部麻醉中，通常將異丙酚用作鎮(zhèn)靜劑。我們測試過假設在志愿者中，在異丙酚/硬膜外麻醉期間，學習異丙酚血濃度和雙頻譜指數和95%頻譜邊緣頻率預測抑制。另外，我們測試過假設雙頻譜指數與異丙酚血濃度線性相關。""當學習時，被抑制50%的雙頻譜指數值為91+/-1。相反，95%頻譜邊緣頻率不與學習非常相關。當異丙酚血濃度增加時，雙頻譜指數線性降低(雙頻譜指數=-7.4.[異丙酚]+90;r2=0.47,n=278)。在95%頻譜邊緣頻率和異丙酚濃度間沒有顯著的關聯。為抑制學習，將報告以產生健忘癥的異丙酚血濃度定為目標。另外，可以使用雙頻譜指數來預測異丙酚鎮(zhèn)靜期間的麻醉影響。21.SebelPS，BowlesSM，SainiV,ChamounN在JClinMonitMar1995，PMID:7760092，Ul:95280046中描述了"EEC雙頻譜預測戊硫代巴比妥/異氟烷麻醉期間的運動。"在這一研究中，Sebel&同事描述"目標，我們研究的目標是測試與在預測異氟烷/氧氣麻醉期間對切皮的運動中的頻譜邊緣頻率(SEF)、相對S功率、中頻和組合單變異數功率頻譜導數比較的雙頻譜指數(BIS)的效率。""結論當使用EEG的雙頻譜分析來開發(fā)回顧確定的指數時，在指數與運動間存在關聯。因此，其可以是病人在用異氟垸/氧氣麻醉期間，響應皮膚切皮，是否將移動的有用的預測器。"22.KearseLAJr，ManbergP,thamounN,deBrosF，ZaslavskyA在AnesthesiologyDec1994,PMID:7992904，UI:95085072中描述了"在異丙酚/笑氣麻醉期間，將腦電圖的雙頻譜分析與病人對皮膚切皮的運動關聯。"在這一研究中，Kearse&同事描述"背景雙頻譜分析是確定腦電圖中，各個頻率中的諧波和相位關系的信號處理技術。我們的目的是在異丙酚-笑氣麻醉期間，在預測響應皮膚切皮的病人運動中，將雙頻譜描述符、雙頻譜指數的準確性與三個功率頻譜變量(95%頻譜邊緣，中間頻率和相對S功能)的準確性進行比較。""結論腦電圖的雙頻譜指數在異丙酚-笑氣麻醉期間，響應皮膚切皮的病人運動比標準功率頻譜參數或血漿異丙酚^l度更準確。"23.SiglJC,ChamounNG在JClinMonitNov1994，PMID:7836975,U1:95138762中描述了"對用于腦電圖的雙頻譜分析的介紹。"在這一研究中，Sigl&Cham0Un描述了"近年來許多努力的目標已經證明用于各種應用的腦電圖的最簡單的解釋(EEG)，包括診斷神經學失調以及麻醉效果和腦缺血的外科手術進行時進行的監(jiān)測。盡管處理后的EEG變量對特殊應用己經擁有有限的成功，但還沒有出現可被接受的標準。部分地，這要歸因于共同使用的信號處理工具不能勝任在EEG中可用的所有信息的事實，功率頻譜分析例如，僅勝任作為頻率的函數的功率分布，忽略相位信息。同時假定信號起于線性過程，從而忽略表示為相位耦合、由非線性源諸如中央神經系統(CNS)產生的信號中的共同現象的信號的成分間的潛在的交互作用。"24.KearseLAJr，ManbergP,DeBrosF，ChamounN，SinaiV在ElectroencephalogrClinNeurophysiolMar1994，PMID:7511501，UI:94192475中描述了"在引入麻醉期間腦電圖的雙頻譜分析可以預測對喉鏡檢査和插管法的血循反應。"在這一研究中，Kearse及其同事描述到"使用腦電圖作為麻醉適當的度量已經獲得有限的成功。我們的目的是確定在基于鎮(zhèn)靜麻醉期間，對氣管插管的自主反應的由雙頻譜指數定義的腦電圖的非線性特性是否是比由功率頻譜分析公式化的EEG的線性統計特性更好的預測器。""按將響應者與未響應者區(qū)分開來的雙頻譜指數測量的反應組之間存在很大的差別，而與所服藥量無關。沒有一個功率譜分析變量精確地區(qū)分響應者和未響應者。"設計HCM系統來使用傳統的低成本電極結合無線接口設備來降低在手術過程期間，與帶線的病人有關的危險和困難。此外，HCM系統利用通過簡單的發(fā)光二極管顯示器，顯示表示可用電荷時間的無線電極模塊的電荷狀態(tài)的獨特方法，其中，每小時(或2小時)可用充電使用時間用LED顯示器表示。HCM系統無線設備還提供通過利用獨特的鄰近RF充電技術，充電無線模塊的簡單的傻瓜式裝置。下面的論文表示由HCM系統克服的現有技術的一些困難25.Yli-HankalaA，VakkuriA,AnnilaP,KorttilaK,在ActaAnaesthesiolScandMay1999，PMID:10342003，UI中描述了"在七氟醚或異丙酚麻醉中的EEG雙頻譜監(jiān)測分析直接成本和立即恢復。"在這一研究中，Yli-Hankala和同事描述了"在異丙酚麻醉后，BIS監(jiān)測降低了異丙酚和七氟醚的消耗以及加速立即恢復。詳細的成本分析表示監(jiān)測增加了這些病人中的麻醉治療的直接成本，主要因為用于相對短的麻醉的特殊的EEG電極的價格。"26.EEGpowerspectrumduringrepeatedtransitionsfromconsciousnesstounconsciousness.R.JGajrai，M.Doi，H.MantzzaridisandG.N.C.Kenny.BritishJournalofAnaesthesia1998。29MoiraL.Steyne-Ross禾口D.A.Steyne誦Ross,ofDepartmentofAnaesthetics，WaikatoHospital,Hamilton,NewZealand描述了"用于白噪聲馬區(qū)動的環(huán)境的理論上腦電圖固定頻譜用于引入全身麻醉的相位轉變的證據。"這一論文描述了在轉變成昏迷-無意識的關鍵點附近中的EEG頻譜功率中的增加。HCM系統應用該能力來預測服用麻醉藥物期間的EEG信號的波幅作為用于深度麻醉監(jiān)測系統中的改進的加權輸入。30.AnalysisoftheEEGBispectrum，auditoryevokedpotentialsandtheEEGpowerspectrumduringrepeatedtransitionsfromconsciousnesstounconsciousri6ss.R.J.Gajraj,M.Doi,H.MantzaridisandGN.C.Kenny.BritishJournalofAnaesthesia1998.31.DifferentiatingObstructiveandCentralSleepApneaRespiratoryEventsthroughPulseTransitTime.JeromeArgod，Jean-LouisPepin,andPatrickLevy.RespCritCareMed1998Vol158pp1778-1783.32.PulseTransitTime:anappraisalofpotentialclinicalapplications.RobinPSmithj，JeromeArgod，Jean-LouisPepin，PatrickALevy.Thorax1999;54:452458.33.AnIntroductiontoBispectralAnalysisfortheelectroencephelogram.JeffreyC.Sigl.PhD,andNassibG.Chamoun，MS.1994Little,BrownandCompany.34.AllanRechtschaffenandAnthonyKales,EditorsofAManualofStandardizedTerminology,TechniquesandScoringSystemforSleepStagesofHumanSubjects,BrainInformationService/BrainResearchInstitute,UniversityofCalifornia,LosAngeles,California90024.35.EEGArousals:ScoringRulesandExamples.APreliminaryReportfromtheSleepDisordersAtlasTaskForceofthe美洲SleepDisordersAssociation.Sleep,Vol.15No.2,1992.36.95%頻譜邊緣分析是在數據采樣的頻譜功率曲線上的點，數據是在頻率軸上的95%點處測量的，其中Y軸表示頻帶功率。例如，參見圖49，其表示采樣數據的功率頻譜曲線。37.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD，Bronzino.1995pages840to852,Signalaveraging.38.TheFourierTransforminBiomedicalEngineering.IntroductiontotheFourierTransform.T.M.Peters.1998.Chapter1.39.BiomedicalInstrumentsTheoryandDesign.SecondEdition.WalterWelkowitz1992.Thefrequencyspectrum.Pages10to19.40.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD.Bronzino.1995BioloectricPhenomena.CraigS.Henriquez,Chapter11.41.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD.Bronzino.1995BiomedicalSignals:OriginandDynamicCharacteristics;Frequency-DomainAnalysis.Chapter54.42.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD.Bronzino.1995AnaesthesiaDeliverySystems.Chapter86.43.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD.Bronzino.1995MeasurementofSensory-MotorControlPerformanceCapacities.Chapter145.44.PrinciplesandPracticeofSleepMedicine,Secondedition1994，KrygerRothDement.Chapter89MonitoringandStagingHumanSleepbyMaryCarskadonandAllanRechtschaffen.45.專禾lj參考AU632432AnalysisSystemforPhysiologicalVariables.BurtonandJohns,1989.46.AnimprovedmethodforEEGanalysisandcomputeraidedsleepscoring.(1/2periodamplitudeabstract-JohnsandBurton1989.AbstractsofConferenceManual.47.AtlasofAdultElectroencephalography.WarrenTBlume,MasakaKaibara,RavenPress,1995.Artifacts,Chapter2.48.TheBiomedicalEngineeringHandbook.JosephD.Bronzino.1995Higher-OrderSpectrainBiomedicalSignalProcessing.Pages915-916.49.Barrett-DeanMicelle,PreliminaryInvestigationoftheCompumedicsMattresssensorinaclinicalsetting.StFrancesXavierCabriniHospital,Malvern,Victoria.ASTA，1999.50.ModifiedR&Kutilisingfrequencycompensationtechniquestobestapproximatenon-conventionalR&KEEGelectrodepositionrecommendations(34).51.BispectralAnalysisoftheRatEEGDuringVariousVigilanceStates.TaikingNingandJosephD.Bronzino,IEEEtransactionsonbiomedicalengineering.April1989.52.TrademarksassociatedwithAspectmonitoring;BiSR，BispectralIndexA-200O53.Effectsofpacedrespirationandexpectationsonphysiologicalandphysiologicalresponsestothreat.McCaulKD,SolomonS,HolmesDS,JournalofPersonalityandSocialPsychology1979，Vol37，No4,564-57154.CasinogamblingincreasesheartrateandsalivaryCortisolinregulargamblers.MeyerQHauqffaBP,SchedlowskiM,PawlakC，StadlerMA,ExtonMSBiolPsychiartry2000Nov1;48(9):948-53ABSTRACT55.Heartratevariability,traitanxiety,andperceivedstressamongphysicallyfitmsnandwomen.DishmanRK，NakamuraY，GarciaME，ThompsonRW,DunnAL,BlairSNIntJPsychophysiol2000Aug;37(2):121-3356.Effectsofshort-termpsychologicalstressonthetimeandfrequencydomainsofheartvariabilityDelaneyJP，BrodieDAPerceptMotSkills2000Oct;9(2):515-24ABSTRACT57.HeartratevariabilityindepressiveandanxietydisordersGormanJM，SloanRPAmHeartJ2000Oct;140(4Suppl):77-83ABSTRACT58.Chronicstresseffectsbloodpressureandspeedofshort-termmemory.BrandN，HansonE，GodaertGPerceptMotSkills2000Aug;91(1):291-8ABSTRACT59.EffectsofPacedRespirationandExpectationsonPhysiologicalandPsychologicalResponsestoThreat.KevinD.McCaul,SheldonSolomon,andDavidS.HolmesUniversityofKansas,JournalofPersonalityandSocialPsychology1979，Vol.37，No4,564-571PAPER60.HeartRateVariability,traitanxiety,andperceivedstressamongphysicallyfitmenandwomenRodK.Dishman,YoshiaNakamura，MelissaE.Garcia,RayW.Thompson,AndreaL.Dunn,StevenN.Blair16thNovember1999,InternationalJournalofPsychophysiology37(2000)12113361Auditoryevokedpotentialindex:aquantitativemeasureofchangesinauditoryevokedpotentialsduringgeneralanaesthesiaH.MantzaridisandGN.C.KennyAnaesthesia,1997,52pages1030-103662ConceptforanintelligentanaesthesiaEEGmonitorW.NAHM,G.STOCKMANNS,J.PETERSEN,H.GEHRINQE.KONECNY，H.D.KOCHSandE.KOCHSMed.Inform.(1999),vol.24.NO.1-963MonitoringdepthofanaesthesiaG.SchneiderandP.S.SebelEuropeanJournalofAnaesthesiology1997，14(Suppl.15),21-2864ClinicalusefulnessoftheBispectralindexfortitratingpropofoltargeteffect-siteconcentrationM.Struys,L,Versichelen,G.Byttebier,E.Mortier,A.MoermanandG.RoilyAnaesthesia,1998,53,pages4-1265GeneticdependenceoftheelectroencephalogrambisprectrumJOEL.WHITTON,SUSANM.ELGIE，HERBKUGEL，ANDHARVYMOLDOFSKYElectroencephalographyandclinicalNeurophysiology,1985,60;293-29866AssessmentofpowerspectraledgeformonitoringdepthofanaesthesiausinglowmethohexitoneinfUsionPeterS.Withington,JohnMorton,RichardArnold,Peter.S.SebelandRichardMobergInternationalJournalofClinicalMonitoringandComputing3:117-122,198667thebispectrum.Electroencephalographyandclinicalneurophysiology.InternationalFederation7thCongress.FreecommunicationsinEEGKleinerB;HuberPJ，DumermuthG;68GSRorSkinResponseBiomedicalInstruments,Inc.WWW,bio-medical,com/Gsr.html26/020169Awarenessduringgeneralanaesthesia:isitworthworryingaboutMJAVol1745March200170Womentakelongertorecoverfromoperationsandaremorelikelytosufferside-effectsthanmenduringsurgery-BritishMedicalJournal,March232001.(reference-AgeMarch24,2001)71CompumedicsSiestapatientmonitoringsystem.72CompumedicsE-Seriespatentmonitoringsystem.73CompumedicsProfusionSoftwarepatientmonitoringsystem.74Recallofintraoperativeeventsaftergeneralanaesthesiaandcardiopulmonarybypass;PhillipsAA,McLeanRF，DevittJH，HarringtonEM;CanadianJournalofAnaesthesia;1993Oct75Patientsatisfactionafteranaesthesiaandsurgery:resultsofaprospectivesurveyof10,811patients;MylesPS,WilliamsDL,HendrataM,AndersonH,WeeksAM;BritishJournalofAnaesthesia;2000Jan.76EEGs，EEGprocessing,andthebispectmlindex;ToddMM;Anesthesiology;1998Oct.77Detectingawarenessduringgeneralanaestheticcaesareansection.Anevaluationoftwomethods;BogodDGOrtonJK,YauHM,OhTE;Anaesthesia;1990Apr.78Oesophagealcontractilityduringtotali.v.anaesthesiawithandwithoutglycopyrronium;RafteryS,EneverQPrys-RobertsC;BritishJournalofAnaesthesia;1991May.79Effectofsurgicalstimulationontheauditoryevokedresponse;ThorntonC，KonieczkoK,JonesJQJordanC,DoreCJ，HeneghanCPH;BritishJournalofAnaesthesia;1988Mar.80Comparisonofspectralindex,95%bispectraledgefrequencyandapproximateentropyoftheEEQwithchangesinheartratevariabilityduringinductionofgeneralanaesthesia;SleighJW，DonovanJ;BritishJournalofAnaesthesia;1999May.81Bispectralindexmonitoringallowsfasteremergenceandimprovedrecoveryfrom異丙酚,alfentanil,andnitrousoxideanesthesia.BISUtilityStudyGroup;GanTJ，GlasPS,WindsorA，PayneF,RosowC,SebelP,ManbergP;Anesthesiology;1997Oct.82Whyweneedlargerandomizedstudiesinanaesthesia;MylesPS;BritishJournalofAnaesthesia;1999Dec.83USA專利5,381,804，AspectMedicalSystems,IncJanuary171995描述用于從有生命的物體接收電信號的監(jiān)測儀。84USA專利5,458,117,AspectMedicalSystems,IncOctober171995描述了大腦生物電勢分析系統和方法。85USA專利5,320,109AspectMedicalSystems,IncJune141994描述了大腦生物電勢分析系統和方法。86已纟圣手艮道過Wristactigraphic記錄通過標準的polysomnography的94.5%的一致，可以將睡眠和失眠區(qū)分開來。(Mullaneyetal.1980).其他的Wristactigraphic研究已經報道健康對象中的91.8%的一致，在具有阻塞性窒息綜合癥的病人中為85.7%，在失眠病人中為78.2%，以及在兒童中為89.9%。Sadehetal.(1989)(21).87.MedicalDictionary.1997Merriam-Webster,Incorporated,http二〃www.intelihealth.com/IH/TheAmericanHeritageDictionaryoftheEnglishLanguagehttp:〃www.bartlebv.com/6189.WilliamThomasGordonMorton首先論證了當今什么被稱為外科麻醉(89).醫(yī)學文獻檢索90在澳大利亞，每年約1百萬人經受全身麻醉。在這1百萬人中，由于麻醉的直接結果，每年約5人死亡，而約3000人以上將被不適當地麻醉。這些不適當麻醉的人將經受在經受醫(yī)療過程時聽覺恢復、來自過早復原的聽覺恢復和眼睛過早睜開以及來自經受麻痹的憂慮的一系列癥狀。在對象的麻痹狀態(tài)不充分，導致在例如切皮過程期間對象身體運動，對正進行的醫(yī)療過程的某一程度的精神意識、來自具有一些程度的意識的記憶力恢復，以及手術災難會發(fā)生。91實際上，即使如論證過在全身麻醉下，世界最少報告意識發(fā)生率的醫(yī)院的Melbourne'sAlfredHospital仍然具有1000分之一的發(fā)生率(對于麻醉下的意識)醫(yī)學文獻檢索92迄今為止，還沒有方法來確定在醫(yī)療過程中，病人是否處于熟睡(根據UniversityofSydney-Australia的網站，有關麻醉的介紹性論文)。醫(yī)學文獻檢索93此外，在1942年，加拿大麻醉師公開確定(SirWalterRaleigh在1596年已經了解到玻利維亞的本地人已經使用稱為箭毒的美洲植物衍生物以產生麻醉)開發(fā)出神經肌阻滯藥(93)。自1942以來，這些藥物已經根本改變了外科手術，特別是幾乎不可能對肌肉收縮做切皮和縫合腹部和胸部手術。醫(yī)學文獻檢索94麻醉師傾向于對麻醉藥物使用量估計過高達30%。這一過高估計具有關系到病人的健康、恢復時間和健康服務的最終成本的后果。(Agearticle-eyeswideshut)醫(yī)學文獻檢索95通過一些典型的實驗諸如1965年，精神病醫(yī)生BernardLevin的實驗論證過對適當或最佳麻醉的監(jiān)測的挑戰(zhàn)，當麻醉期間閱讀語句的IO個病人后來在手術后當提問時，均沒有回憶起那些語句。然后在催眠下的同樣的10個病人中，有四個能逐字地引用這些詞，另外有四個能記起一些片段，但在提問時變得很不安和心煩意亂。醫(yī)學文獻檢索96適當麻醉的病人應當不會"感知"、"聞"、"看見"或"嘗"任何東西直到他們重新獲得意識。(Agearticle-eyeswideshut)醫(yī)學文獻檢索97在1998年，NewYork'sMountSinaiMedicalCentre的DrDavidAdams向25個無意識的心臟病人重放成對詞(男孩/女孩、苦/甜、大海/水...)的錄音磁帶。在手術后的大約四天，病人聽到單個詞的列表。當他們前一手術期間無意識時，已經放過這些詞的一些。要求病人通過他們記住的第一詞響應每個詞。發(fā)現病人在他們已經遇到過的自由關聯詞對相對于他們沒有遇到過的詞對時表現要好得多。很顯然，病人已經聽到信息并記住它。(Agearticle-eyeswideshut)醫(yī)學文獻檢索98很顯然，盡管很少病人在手術臺上對他們的經歷具有有意識的記憶，大量具有無意識的回憶。而手術期間的正面消息可以具有所需結果，其他的能具有不需要的結果。醫(yī)學文獻檢索99ThePERCXOSMonitorReference:http:〃www,emu,edu.cmri/drc/drcperclosfr.html,12/10/2000100.DrowsyDriverDetectionSystemhttp:〃www.ihuapl.edu/ott/newtech/soft/DDDSvstem/benefits.htm101.DriverDrowsinessLiteratureReview&Perspective;Cause,effects,detection,PSGmethods,Bio-behavioural,Physiological,safetyair-bagsbusinesscase,practicality,ease-of-use，ethicalimplications&alarms.Burton,June2001.102.Proprietary,ZilbergEugene,MingXuMay2001.CompumedicspreliminaryVigilanceProjectReportonDrowsinessandmovementsensor(seat&steeringwheel)-correlationanalysis(May,2001).103.BurtonDavid,MethodsandApparatusforMonitoringHumanConsciousness,USProvisionalPatentApplication60/298,011filed13June2001.104.laniC，GopherD,LaviePEffectsofTaskDifficultyandInvestedMentalEffortofPeripheralVascoconstriction.SLEEP,Vol-24,AbstractSupplement2001.105AutonomicActivationIndex(AAI)-ANewMarkerofSleepDisruption.PillarGShlitnerA,LavieP.SLEEP,Vol-24,AbstractSupplement2001.106.Lac,Leon.PATperspective-howwellispulsewaveamplituderelatedtopPAT.CorrespondencewithDB.June272001.107.PeterG.Catcheside,R.StanOrr,SiauChienChiong，JeremyMercer,NicholasA，Saunders.PeripheralcardiovascularresponsesprovidesensitivemarkersofacousticallyinducedarousalsfromNREMsleep.跳MichaelH.PollokandPaulA.Obrist.Aortic-RadialPulseTransitTimeandECGQ畫WavetoRadialPulseWaveIntervalasIndicesofBeat-By-BeatBloodPressureChange.Psychophysiology.Vol.20No.11983.109.PATsignalProvidesNewMarkerofSleepQuality,RespiratoryandCardiovascularDisorders.http:〃www.talkaboutsleep.com/news/PATsignal,htm.Chicagao,IL,June7,2001110.Todd，MichaelM.MD.EEGs，EEGProcessing,andBispectralIndex.Anaesthesiology.Vol.89(4)，pp815-817.Oct1998111.APrimerforEEGSignalProcessinginAnaesthesia,Anaesthesiology.Vol.89(4)，pp980-1002.Oct1998112.Lippincott-Raven,1997.EvokedPotentialsinClinicalMedicine.ThirdEdition,a)ClickIntensity.CH8，179.b)ClickPolarity.CH8，PP183.c)StimulusDeliveryApparatus.CH8，PP188.113.Nieuwenhuijs,D.;Coleman,E.L,;Douglas,N.J.;Drummond，G.B.;Dohan,A.Bispectralindexvaluesandspectraledgefrequencyofdifferentstagesofphysiologicsleep.Anesth.Analg.114.Kryger,Roth,Dement.PrinciplesandPracticeofSleepMedicine.第二版，2000.附錄II表正弦曲線的一半峰值-峰值高度，通常按伏或微伏(pV)測量(33)名詞1.由疾病、受傷、針刺或麻醉，諸如三氯甲垸或笑氣引起的全部或部分知覺喪失，特別是敏覺靈敏性。2.由麻醉引起的喪失或不喪失意識的對疼痛的局部或一般不靈敏性。3.藥物，用于醫(yī)學或外科手術目的，引起局部或整體喪失知覺以及可以是局部、或全面，由服71-幅醉l測麻用方法和所影響身體的區(qū)域而定。詞源在1846年12月21日，由OliveWendellHolmes,醫(yī)生-詩人和相同名字的SupremeCourt公正之父，所寫的下述的段落，允許我們査明將fl"^Aas/"和""e^2e/Zc寫成英文"每個人都希望能獲得重要發(fā)現，我所希望的是給你應用于所產生的狀態(tài)和藥劑暗示或關于名稱或命名的兩種。我認為，該狀態(tài)應當稱為'Anaesthesia'[fromtheGreekwordanasthesia,"lackofsensation"]。這表示無矢卩覺性...形容詞將是'Anaesthetic.'因此，我閃稱為麻醉狀態(tài)"。這一引證是從給WilliamThomasGreenMorton的信中獲H的，WilliamThomasGreenMorton在那年的10月在Boston的MassachusettsGeneralHospital己經成功地論證了使用乙醚。盡管在1721年將朋aeW/^/a記錄在A^3f/z""5m7ej'st/m'veraa/￡(ymo/og/ca/^Ewg/z^AZ)/cf/0"a7中，《艮顯然，Holmes真正負責將其*成英語。Qx/onf五"gfc/zZ)/criomw^已經在1847和1848年多次引證a從W/^/a如o"eW/^/c，表示這些詞獲得快速認可。雙相干性信號、從0%到100%范圍的相位耦合的規(guī)格化度量(33)雙頻譜指數包含雙頻譜和從EEG導出的時間域參數的多變量度量。(33)雙頻譜信號中的相位耦合，以及信號中的功率的等級的度量。雙頻譜能解釋為存在于EEG信號中的、以它們的實際值具有分量的相位角的相位耦合的實際等級的度量(33)分量在傅立葉序列中合成(sum)到一起的正弦曲線中的一個，用以表示信號(33)意識功能名詞1:感覺、知覺、想法、態(tài)度和個人或群體在指定時間或指定時間間隔內所察覺到的感覺的總稱<,意識的變化狀態(tài)，諸如睡眠、做夢和催眠""BobGaines>2:醒著的生命(如一個人在睡眠、恍惚或發(fā)燒后所恢復到的)，其中，顯示一個人的正常精神能力<乙醚逐漸消失了，病人恢復了3:人所察覺到的與無意識歷程相對的精神生活的高位(upper)部分(87)。l.有意識的狀態(tài)或情況2.—個人或集體性身份的感覺，包括個人或群體所持有的或被認為是其特征的態(tài)度、信念以及感受性對^^游愛深深巡欺,這個厲襲脫意識^。3&特殊的了解或感受#斂意識；辨襲意識。b.對特殊問題或情況的警惕或關心旨在嫂逸公A游趁會不公意識游活動。4.在精神分析方面，有意識(88)出現時間數據序列x(k)被劃分成的一系列連續(xù)的、相等時間片段(重疊或連續(xù))。(33)特征從信號抽取的以及與一些感興趣的信息有關的描述性參數，諸如特定的大腦狀態(tài)(33)傅立葉序列信號作為不同頻率和波幅的正弦曲線分量的總和的表示形式。傅立葉變換將時間信號轉換成以其正弦曲線分量的波幅和頻率的表示形式的數字過程(33)。信號或正弦曲線振蕩的速率，通常按每秒的周期數來測量(Hz)(33)。域波幅或功率是頻率的函數的一種信號表示(33)分辨率傅立葉變換連續(xù)值之間的以赫茲為單位的間隔。(33)不是IMP的輸出信號的分量(33)頻率的度量，等效于每秒的周期數(33)三重積(RTP)信號的每一個分量的相位角精確地相同時將產生的相位耦合的最大可能程度的度量。它也是信號功率的函數。表示EEG范圍(從0至100%范圍)中的相位耦合的規(guī)格化度的雙頻與實際三重積的平方根的比率，被定義為雙相干性。系統指形成本發(fā)明的基礎的設備或裝置。為提供用于病人的意識或警醒狀態(tài)的調查的設備的目的，該系統通常包含用于1個或多個以上生理數據通道的生理記錄能力，用于瀏覽或檢查一個或多個生理數據通道的顯示瀏覽能力，數據分析和報告能力，以及數據記錄和歸檔以及檢索能力。HCM系統在本發(fā)明的上下文中，表示包括用于監(jiān)測、感知、跟蹤、分析、存儲、記錄和/或顯示與人或其他有感覺對象的精神狀態(tài)或意識狀態(tài)有關的數據的方法和裝置的人意識監(jiān)測(HumanConsciousnessMonitoring)系統。系統生成的音頻指能在例如手術期間應用到病人的耳朵或雙耳的音頻滴答聲。無意識形容詞缺少意識以及用于感覺知覺的能力；非意識的。2.暫時缺少意識。3.在缺少有意識知覺或想法時發(fā)生的^l意識游i^怒；^l意識^0恐獰。.4.沒有意識控制；不自主的或非故意的一^^^.意識游^潛。名詞心神學理論中包含心理組成的精神的劃分，諸如不受意識感知或控制但通常通過想法和行為影響意識的記憶或被抑制的欲望。其他形式無意識地——副詞無意識——名詞(88)無意識功能形容詞率率率本茲際頻頻頻基赫實1:未通過有意識想法、知覺或感覺標記的<^1意識游^^祈>2:無意識的或與無意識有關的3:已經喪失意識<^1意識^"_^^，無意識地副詞-無意識名詞(87)警醒-警覺的觀察(88)功能名詞:蘇醒或警惕的質量或狀態(tài)蘇醒的程度或對刺激的響應度-警醒的形容詞(87)無意識功能形容詞1:未通過有意識想法、知覺或感覺標記的<^^意択游^^教>2:無意識的或與無意識有關的3:已經喪失意識的〈^l意^^^"力-無意識地副詞-無意識名詞(87)患者在本文獻的上下文中，該詞可以與"病人"互換。病人在本文獻的上下文中，該詞可以與"患者"互換迷走神經調制定義到心臟的副交感神經包含在迷走神經中。迷走神經。刺激這些神經可引起心臟變緩同時切斷副交感神經可引起心率增加。迷走神經調制與對迷走神經的調制有關(Stedmans,MedicalDictionary,2000)，其反過來與心率變緩有關(Vanderetal，HumanPhysiology,1970PP241)。雙頻、實際三重積以及雙相干性關系雙頻可以描述為分量的相位角處于它們的實際值時，存在于在EEG信號中的相位耦合的實際等級的度量。實際三重積是信號的每一個分量的相位角精確地相同時將產生的相位耦合的最大可能程度的度量。表示EEG范圍(從0至100%范圍)的相位耦合的規(guī)格化度的雙頻與實際三重積的平方根的比率被定義為雙相干性。前后關系分析是指病人是進入有意識狀態(tài)還是擺脫無意識狀態(tài)。1/2周期波幅分析(ref3,4，8,9)是用于確定患者所處的睡眠階段的方法。這些階段包括蘇醒、階段l，階段2，階段3，階段4和REM睡眠縮寫詞ADMS麻醉深度監(jiān)測系統Bi雙頻指數BEEG信號的雙相干性導出SSAAEPiTUCTCUCIAiDOACALPATCPIDDZAIDDZBIDDZCIDDZDCPDZACPDZBCPDZCCPDZDCPTUCBiCPTUCAEPiCPTUCSSAFEEOGEEGEMGSPLCUTSWSIW>SBmeBmi睡眠階段分析聽覺誘發(fā)電位指數從無意識到有意識的轉變從有意識到無意識的轉變綜合全面的麻醉指數ADMS的主函數和輸出麻醉深度校準病人(值)校準病人經驗數據顯示區(qū)A經驗數據顯示區(qū)B經驗數據顯示區(qū)C經驗數據顯示區(qū)D校準病人顯示區(qū)A校準病人顯示區(qū)B.校準病人顯示區(qū)C.校準病人顯示區(qū)D.用于Bi的從無意識到有意識轉變的校準病人數據用于AEPi的從無意識到有意識轉變C1230的校準病人用于SSA的從無意識到有意識轉變的校準病人數據。前額電極眼電圖電生理學眼睛運動表面電極信號的的研究(其顯示蘇醒和REM睡眠狀態(tài)的快速活動性)腦電圖電生理學表面電極信號的研究(電子肌肉能量，其隨睡眠階段降低)肌電圖電生理學眼睛運動表面電極信號的的研究(其表示蘇醒和REM睡眠階段的快速活動性)).聲壓等級有意識無意識從睡眠到蘇醒轉變SSA階段1蘇醒到睡眠身體運動事件身體運動檢測與身體的物理運動有關，諸如通過對壓力或振動敏感的傳感器所檢測的身體運動指數AeAiDZDZCTCDCDAEPiIDAEPiCDTCUAEPiCDTCUBiIDIDAEPiIDBiCDTCUSSACPTUCSSACDTUCAEPiCPTSWAEPiDZTFZoneAZoneBZoneCZoneDCA1W>SREM)覺醒事件覺醒是指可能由中央神經系統(CNS)引起的生理學事件，以及可以不總是構成身體運動檢測覺醒指,顯示區(qū)顯示的顯示區(qū)(DZ)表示能檢測所定義的相位或狀態(tài)的ADMS顯示的區(qū)。關鍵顯示區(qū)閾值顯示的關鍵顯示區(qū)閾值(DZCT)表示希望以這樣一種方式顯示的值，使得與較少關鍵顯示區(qū)相比，用戶具有擴展的瀏覽范圍(在例如，顯示計上)。在本發(fā)明中，存在定義這些所述的"關鍵顯示區(qū)"的能力，特別地，關鍵顯示區(qū)能改變主題到患者的當前和過去意識/蘇醒狀態(tài)或無意識/睡眠狀態(tài)的前后關系。當目U數據當前病人數據AEPi(值)經驗數據AEPi(值)用于AEPi的TCU的當前數據當前數據是指最近分析過的實時數據值。用于Bi的TCU的當前數據當前數據是指最近分析過的實時數據值。用于AEPi的經驗數據用于Bi的經驗數據值用于SSA的TCU的當前數據當前數據是指最近分析過的實時數據值。用于睡眠階段分析的從無意識到有意識轉變的校準病人。用于AEPi的TUC的當前數據當前數據是指最近分析過的實時數據值。用于AEPi的從睡眠到蘇醒的轉變前后關系的校準病人。顯示區(qū)轉變方案病人開始從有意識到無意識病人處于無意識狀態(tài)病人處于無意識狀態(tài)病人從無意識轉變到有意識前后關系分析從蘇醒改變到(睡眠階段1，2,3，4或ref3,4，8，9ref或3)refCA2W>SCA3W>SCA4W>SCA5W>SCA6S>WCA7S>WCA8S>WCA9S>W;，4,8,9CA10S>WWSTG1STG2STG3STG4REMIDOAIDOBIDOCIDODIDCIDUBM-MzAEPiTFBiTFSSATFEESM前后關系分析從睡眠階段1改變到(2或3或4或REM)ref3，4，8,9前后關系分析從睡眠階段2改變到(3或4或REM)3,4,8,9前后關系分析從睡眠階段3改變到(4或REM)ref3，4，8，9前后關系分析從睡眠階段4改變到REMref3,4,8,9前后關系分析從睡眠階段REM改變到(蘇醒或1,2,34)ref3，4,8，9前后關系分析從睡眠階段4改變到(蘇醒或l或2或ref3，4,8,9前后關系分析從睡眠階段3改變到(蘇醒或1或2)3，4，8，9前后關系分析從睡眠階段2改變到(蘇醒或1)ref前后關系分析從睡眠階段1改變到蘇醒ref3，4，8,9蘇醒階段睡眠階段1睡眠階段2睡眠階段3睡眠階段4睡眠階段REM，與可應用到偽編碼或程序代碼行一樣，%表示注釋開始。應用于區(qū)A的經驗數據偏移應用于區(qū)B的經驗數據偏移應用于區(qū)C的經驗數據偏移應用于區(qū)D的經驗數據偏移經驗數據意識經驗數據無意識身體運動多區(qū)傳感器聽覺誘發(fā)電位轉變方案雙相干性指數轉變方案睡眠階段分析轉變方案電子電極和傳感器模塊權利要求1、一種通過獲取有感覺的對象或活體的生理信號、提取其特征并加以分類而確定該有感覺對象或活體的意識狀態(tài)的設備，所述設備包括用于獲得至少一個連續(xù)的生理信號的裝置；用于在所述有感覺對象或活體內刺激至少一個誘發(fā)電勢信號的裝置；及；用于從所述至少一個連續(xù)生理信號中導出所述至少一個誘發(fā)電勢信號的裝置。2、如權利要求1所述的方法，其中所述至少一個生理信號信號包括一個或多個EEG信號與至少一個肌肉活動信號。3、如權利要求2的方法，其中所述肌肉活動信號包括測量眼瞼運動。4、如權利要求2或3的方法，其中所述EEG信號包括連續(xù)信號。5、如權利要求2、3或4的設備，包括用于從所述EEG信號中導出所述誘發(fā)電勢信號的裝置。6、如權利要求4或5的設備，包括從所述連續(xù)EEG信號與所述至少一個誘發(fā)電勢信號的組合計算代表所述有感覺對象或活體的意識狀態(tài)的至少一個指標的裝置。7、如前述任一權利要求的設備，其中所述用于獲得至少一個連續(xù)的生理信號的裝置或所述用于獲得所述至少一個誘發(fā)電勢信號的裝置包括至少一個電極傳感器。8、如權利要求7的設備，包括用于監(jiān)測所述至少一個傳感器的信號完整性的裝置。9、如權利要求7或8的設備，包括用于監(jiān)測所述至少一個傳感器的信號質量的裝置。10、如前述任一權利要求所述的設備，其中所述用于獲得至少一個連續(xù)的生理信號的裝置和所述用于獲得所述至少一個誘發(fā)電勢信號的裝置包括至少一個可任意處理或半任意處理的傳感器。11、如權利要求IO所述的設備，其中所述至少一個可任意處理或半任意處理的傳感器包括用于激活電能源的裝置。12、如權利要求11所述的設備，其中用于激活電能源的裝置包括封裝所述電能源。13、如前述任一權利要求的設備，其中所述用于獲得至少一個生理信號的裝置包括響應于所述設備的操作者或用戶的壓力而可激發(fā)的電極傳感器。14、如前述任一權利要求的設備，其中所述用于剌激至少一個誘發(fā)電勢信號的裝置剌激體覺的、聽覺的、或視覺的誘發(fā)響應中的一個或多個。15、如權利要求14的設備，其中用于剌激嗅覺誘發(fā)響應信號的裝置包括耳蝸麥克風。16、如權利要求15的設備，其中所述用于剌激所述聽覺誘發(fā)響應的裝置包括從0.5Hz到100Hz的穩(wěn)態(tài)響應信號。17、如前述任一權利要求的設備，包括用于顯示任一傳感器的功能或運行狀態(tài)的裝置。18、如前述任一權利要求的設備，其中所述用于引起聽覺誘發(fā)電勢響應信號的裝置包括用于產生一個或多個誘發(fā)響應范例的裝置，這些范例包括a)按照單獨病人的至少一種類型的點擊剌激；b)在所述至少一種類型的點擊剌激內的空間間隔開的至少一個響應；c)其特性對應于白噪聲或語音的聲音；d)古怪聲特性；e)不尋常聲特性；f)掩敝噪聲；g)無法預料噪聲；h)復合噪聲；i)熟悉聲音；j)對于所述病人可識別的聲音其中按照預定的序列產生聲音剌激的組合。19、如權利要求18的設備，其中所述預定序列是由結合在所述設備內的確定裝置確定的。20、如前述任一權利要求的設備，包括用于向操作員或至少一個傳感器的狀態(tài)用戶報警的裝置。21、一種通過獲取有感覺的對象或活體的生理信號、提取其特征并加以分類而確定該有感覺對象或活體的意識狀態(tài)的方法，所述方法包括-(i)獲得至少一個連續(xù)的EEG信號；(ii)在所述有感覺對象或活體內剌激誘發(fā)電勢響應信號；以及；(iii從所述至少一個連續(xù)EEG信號中導出至少一個誘發(fā)電勢響應信號。22、如權利要求l所述的方法，包括從所述連續(xù)EEG信號與所述誘發(fā)電勢響應信號中導出一個指標。23、一種通過獲取有感覺的對象或活體的生理信號、提取其特征并加以分類而確定該有感覺對象或活體的意識狀態(tài)的方法，所述方法包括(i)獲得至少一個連續(xù)的EEG信號；(ii)在所述有感覺對象或活體內剌激誘發(fā)電勢響應信號；以及；(iii從所述生理信號中導出至少一個誘發(fā)電勢響應生理信號；d)根據裁定處理，按照加權計算轉換所述至少一個生理信號；e)按照所述加權計算轉換所述至少一個誘發(fā)電勢響應生理信號；以及f)從所述轉換的生理信號與所述轉換的誘發(fā)電勢響應生理信號計算指標。24、如權利要求21、22或23所述的方法，其中所述至少一個誘發(fā)電勢響應信號包括下列中的一個或多個a)從耳蝸、第八神經或第八神經復合動作電勢中的任何一個得到的第一反應時間信號，所述信號具有基本0-5ms的持續(xù)時間；b)從聽覺腦干響應、第一波、第二波、第三波、第四波或第V波得到的第二快速反應時間信號，所述信號具有基本上為2-20ms的持續(xù)時間；c)第三早期皮層或中等反應時間信號，所述信號包括MLAEP，Na，Pa，TP41,Pb,Nb中的任一個，所述信號具有基本上為l(MOOms的持續(xù)時間；d)第四慢反應時間頂點音頻誘發(fā)電勢信號，包括P1、Nl、P2、N2中的任何一個，且具有基本上為50-300ms的持續(xù)時間；或e)第五不匹配消極處理信號，包括Nd，N2b,P3a,P3b,N400或P600中的任何一個。25、如權利要求21的方法，其中所述音頻誘發(fā)響應是包括第l、2、3、4波、中等反應時間AEP、包括Na，Pa，TP41,Pb,Nb，慢，Pl，Nl，P2，N2，不匹配消極或語音響應中的一個或多個的組合。26、如權利要求22的方法，包括計算用于測量肌肉狀態(tài)或肌肉活動的指標，作為催眠或意識狀態(tài)或痛覺喪失狀態(tài)的指示器。27、如權利要求21-26中任何一個所述的方法，其中所述方法實時地執(zhí)行。全文摘要本申請公開了以下幾個發(fā)明(a)監(jiān)測有感覺對象的意識并通過獲得EEG信號和比較兩個信號以檢測轉變并當轉變發(fā)生時，提供報警信號來自動檢測轉變狀態(tài)；(b)用于通過執(zhí)行片段的語法分析，比較片段的高、寬和誤差參數以識別噪聲片斷以及在將信號分類成屬于一個預定睡眠狀態(tài)時前，用直線代替噪聲片段來處理包括具有增加和降低表示有感覺對象的生理特征的波幅的片段的非穩(wěn)定信號的方法和裝置；(c)監(jiān)測有感覺對象的生理特征的方法，包括用第二空閑電極信號代替惡化的第一電極信號以及當兩個信號均惡化時，提供報警信號；以及(d)電容或電容元件傳感器，用于檢測眼瞼的睜開度，包括表示可與眼瞼一起移動的部件與參考部件間的相對位置的信號提供裝置。文檔編號A61B5/087GK101401724SQ20081016563公開日2009年4月8日申請日期2002年6月13日優(yōu)先權日2001年6月13日發(fā)明者尤金·西爾貝格,戴維·伯頓申請人:康普麥迪克斯有限公司