Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

WO2016090396A1 - Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person - Google Patents

Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person Download PDF

Info

Publication number
WO2016090396A1
WO2016090396A1 PCT/AT2015/050290 AT2015050290W WO2016090396A1 WO 2016090396 A1 WO2016090396 A1 WO 2016090396A1 AT 2015050290 W AT2015050290 W AT 2015050290W WO 2016090396 A1 WO2016090396 A1 WO 2016090396A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
person
stimulus
eeg data
determined
stimuli
Prior art date
Application number
PCT/AT2015/050290
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Christoph GUGER
Günter EDLINGER
Original Assignee
Guger Christoph
Edlinger Günter
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guger Christoph, Edlinger Günter filed Critical Guger Christoph
Publication of WO2016090396A1 publication Critical patent/WO2016090396A1/de

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0048—Detecting, measuring or recording by applying mechanical forces or stimuli
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4005—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the sensory system
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4824—Touch or pain perception evaluation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Definitions

  • the invention relates to a method according to the preamble of patent claim 1.
  • different measuring methods are known which can be used to detect different mental activities of a person and, based on this, trigger actions.
  • Also known from the state of the art are individual, so-called brain-computer interfaces, which are used to detect, process and also visualize the processes taking place in the brain of a person in different ways.
  • the essential background of the invention is to examine patients in the late stage of neurological diseases, for example in the late stage of amyotrophic lateral sclerosis (ALS), or also patients with consciousness or cognitive impairments, to what extent their individual subjective perception ability at a certain time.
  • ALS amyotrophic lateral sclerosis
  • the determination of these abilities is of the utmost relevance to the patient in question, since depending on the personal perception ability, communication possibilities or control possibilities adapted to him or her can be used.
  • the object of the present invention is to provide a rapid and simple method for quantifying the ability to perceive, which has a effective detection of cognitive ability, and is largely independent of individual differences between individual subjects. It is another object of the invention to give the person the opportunity to use the acquired skills to answer questions for the control of certain body functions.
  • a method for quantifying the perceptibility of a person
  • the subject is given mental activities to be performed in the presence of a stimulus, depending on the nature of that stimulus;
  • a kind of stimulus is selected from the set of possible types of stimuli, in particular according to random criteria,
  • - EEG data of the person are determined and recorded within a time range before, during or after the application of the respective stimulus, wherein the time range preferably has a duration of 1 to 10 seconds, and
  • a measure is determined as to whether the EEG data associated with a particular stimulus are distinguishable from the EEG data associated with a stimulus of different types
  • the invention has the significant advantage that the perception ability of a person can be quantified independently of whether he is capable of actually carrying out certain motor actions.
  • the present test can be easily adapted to different test conditions by the person different mental activities are applied, each leading to different results in the EEG data.
  • individually different intellectual activities can also be used for the quantification in order to obtain as meaningful a value as possible.
  • the test can be adapted to different additional sensory disorders of the person.
  • a prosthesis or a robot exists on an area of the body of the person with whom the body of the person is irritated at a location of the body or with which a part of the person's body is manipulated, this location of the body being determined by the result determined by means of classification.
  • an activation stimulus is assigned in the form of a stimulus at a location of the body part in question or in the form of a manipulation of the body part in question.
  • a simple method of determining the measure involves determining the measure by examining the likelihood that the application of the classification analysis to the individual EEG data associated with the types of stimuli will each indicate the correct stimulus.
  • a particularly simple embodiment of the invention which only requires the functionality of the hearing, provides that the set of types of stimuli is given by different tones, in particular with different duration, frequency and volume, in frequencies audible to a human and the respective tone the person is played.
  • a further embodiment of the invention which requires a slight tactile sensation, provides that the set of the types of stimuli comprises vibratory exposures to different body parts and / or with different intensity and / or duration applied to the person by means of vibration units.
  • Another embodiment of the invention which presupposes a visual sensation, provides that the set of the types of stimuli comprises visual stimuli for an eye or both eyes and / or with different intensity and / or duration, which the person uses by means of a screen or by means of a screen Bulbs are applied.
  • a further embodiment of the invention which presupposes an electrical stimulus sensation, provides that the set of the types of stimuli comprises electrical stimuli at different body parts and / or with different intensity and / or duration, which are applied to the person by means of electrical stimulators.
  • Particularly distinctive and easily performed by subjects mental activities that achieve particularly meaningful results in connection with the present invention are, for example:
  • a particularly advantageous preprocessing of the EEG data comprising a plurality of EEG signals and EEG channels provides that an evaluation of the recorded EEG data is performed by the individual EEG data of the individual EEG channels taken at the same time a signal vector are summarized,
  • a particularly advantageous, individual adaptation to the respective person provides that the weight vectors and the weight values, as well as possibly the additional summand, are adapted to the respective person, so that the extent determined in the classification analysis is maximized,
  • the weight vectors, the weight values, and optionally the further summand are iteratively adapted until the classification analysis delivers a maximum measure of distinctness based on the already determined test data.
  • the EEG data are subjected to bandpass filtering on a channel by channel basis before the assessment by means of classification analysis, the filtered signal, in particular exclusively , Contains frequencies between 8 Hz and 30 Hz.
  • the EEG data or the data underlying the classification analysis in particular the results of an averaging, the evoked potentials derived from the EEG data or the EEG data after performing an event-related desynchronization or the EEG data, preferably the Person and / or an operator conducting the procedure.
  • a particularly rapid, simple and efficient implementation can be performed if the measure of whether the EEG data associated with a particular stimulus is distinguishable from the EEG data associated with a stimulus of different types is performed using one of the following types of classification analysis:
  • the method is carried out on several, in particular consecutive, days, if necessary several times, in particular with the same stimuli, whereby the measure of the perceptual capacity of the person for each day is determined separately and the measure that indicates the greatest perceptibility is used as a measure of the perceptual capacity of the person.
  • the invention also relates to a data carrier on which a method for carrying out a method according to the invention according to one of the preceding claims is stored.
  • Fig. 1 shows schematically an example of an arrangement for carrying out a method according to the invention.
  • 2 shows the procedure for the further processing of EEG data up to the determination of test values.
  • Fig. 3 shows the control unit shown in Fig. 1 in detail.
  • Fig. 1 shows a person, hereinafter referred to as subject 1, whose perception is to be quantified.
  • subject 1 an EEG hood 21 was attached to it, which are connected by means of a respective EEG cable connections 22a, 22zz to a test unit 20.
  • subject 1 headphones 1 1 were placed by means of which acoustic stimuli S, for example in the form of tones or tone sequences, are applied to the subjects 1.
  • the headphones 1 1 and the test unit 20 are connected to a control unit 10 which controls the delivery of the stimuli S and receives the test values transmitted to the test unit 20.
  • the test unit 20 can be configured and adapted to the respective subjects 1.
  • a set of different stimuli S is set.
  • tones with different pitches are set as stimuli S, which can be played by means of a loudspeaker 11 or headphones 11 to the test person 1.
  • a loudspeaker 11 or headphones 11 to the test person 1.
  • only two different pitches are given as possible stimuli S in the exemplary embodiment shown.
  • stimuli S can also be used within the scope of the invention.
  • the subject 1 can perceive certain features of sounds such as duration, frequency and volume only limited.
  • the set of types of stimuli S can thus also be determined by different tones, In particular, with different duration, frequency and volume, are given in audible to a human frequencies and the respective sound is played to the subject.
  • stimuli S it is therefore also possible to use other visually, electrically and tactile or otherwise perceptible stimuli as stimuli S.
  • the amount of the types of stimuli S can be applied to the subject by means of vibration units, for example, in the form of vibration exposures to different body parts and / or with different intensity and / or duration.
  • the subject 1 is informed of which reactions he has to make in response to the respective stimuli S.
  • This message can be done in different ways, for example by explanation in the form of a voice message or by displaying the desired procedure on a screen 12.
  • One possible order to the subject 1 is, for example, the instruction, with a high tone to the right hand and at to think a deep tone to the left hand.
  • a possible task may be to mentally count in the presence of a tactile stimulus by a vibration unit in a given body area.
  • an order adapted to the subject 1 can be created.
  • EEG electrodes are placed on the head of the subject 1.
  • a sample arrangement with electrodes in the present example with 27 electrodes applied.
  • the individual derivatives determined by the electrodes are led to an amplifier unit 201, amplified and digitized.
  • the individual stimuli S are applied to the subject 1 in order to familiarize him / her with all the stimuli S.
  • the subject 1 is played both the high and the low tone and then he is told what reaction is expected of him, namely,
  • a random unit 101 selects one type of stimulus S and transmits a respective selection signal to a stimulus unit 102, which transmits the stimulus S to the headphones 11 in the form of an electrical analog signal.
  • the test person 1 was auditioned for a second in the first test step for one second.
  • the subject 1 recognizes the high tone as such and thinks during the playback of the high tone or thereafter according to his right hand.
  • all of the EEG channels will be used for further investigation.
  • the beginning of this time window may be before, during or after the stimulus. In the present example, the time window begins 100 ms before the start of the stimulus.
  • the samples obtained from the EEG measurement are channel-wise subjected to bandpass filtering 202. It is done before or after sampling a filtering that frequency components of the signal, which are smaller than 8 Hz and greater than 30 Hz, are strongly attenuated.
  • individual values derived from the totality of the signals for example a signal vector s comprising all individual channel-specific signal values of the EEG signal, can be used for a discriminant analysis.
  • a discriminant analysis carried out in this way can, in principle, be used to quantify the ability to perceive.
  • the present preferred embodiment of the invention provides a simplification that allows implementation of the method with significantly less resource consumption.
  • all signal values of the individual EEG channels recorded at the same time are combined to form a common signal vector s.
  • the signal vectors s each comprise 27 individual signal values, namely one per EEG channel.
  • weight vectors g a , g d are determined for the respective person, which have the same size as the signal vectors s.
  • the weight vectors each have 27 elements or entries.
  • one weighting unit 203a, 203b, 203c, 203d For each individual recording or sampling time point during the time window, in each case one weighting unit 203a, 203b, 203c, 203d generates a scale product p a , p b , p c , p d of the determined signal vector s with each of the weight vectors g a , g d created.
  • scale products p a , p b , p c , p d are stored in downstream buffer memories 204 a, 204 b, 204 c, 204 d . stored separately for the respective weight vector g a , g d .
  • the variance v a , v b , v c , v d is determined in each case for these scale products p a , p b , p c , p d lying in the buffer memories 204 a, 204 b, 204 c, 204 d .
  • This weighting unit 206 forms a weighted sum of the individual variances v a, v b, v c, v d wherein each of the variances in each case with a weight value w a, w b, w c, w d is drawn from a further weight vector w.
  • the weighting unit 206 adds another one if necessary add further summands s, so that at the output of the weighting unit 206, a scalar value T is applied.
  • the sequence of the values determined within the time window is subsequently referred to as the test value and transmitted from the test unit 20 to the control unit 10 and assigned by it to the respective type of stimulus S.
  • the weight vectors g a , g d , the further weight vector W and the further summand S are referred to below as individual data and determined separately for each subject 1.
  • the actual determination of the individual data g a, g d, w, s is performed in the present embodiment in an optimization procedure, and is described in more detail below and is advantageously carried out after carrying fewer test steps and can be optionally repeated for adaptation to training results of the test person. 1 With this advantageous procedure it can be ensured that the discriminant analysis can be carried out with numerically little effort.
  • the test values T obtained in the respective test step are assigned to the respective type of stimulus S.
  • headphones 1 1 played a high tone as stimulus S.
  • the type of stimulus is transmitted to a memory control unit 104, which forwards the test value T to a first memory 103a for storage. If a lower tone than stimulus S is specified in a second or further test step, the memory control unit 104 forwards the test value T to a second memory 103b.
  • a multiplicity of different test values T are present in the two memories 103a, 103b.
  • discriminant analysis 105 By means of discriminant analysis 105, to which the individual test values T stored in the memories 103a, 103b are fed, a distinguishing criterion G can be determined, which distinguishes between the test values T obtained from the individual types of stimuli S, for example a high tone and test values. the one by one low tone, allows.
  • the discriminant analysis 105 also provides a measure M of the distinctness of the test values T to be separated, which for the following reasons is considered to be measure M for the perception capability of the subject 1.
  • the discriminant analysis 105 gives a maximum measure M of distinctness.
  • the relevant subject 1 understood the order and was able to perceive the individual applied stimuli S and reacted to them in a targeted manner. However, if the respective subject 1 has no ability to perceive at all, no different mental activities can be ascertained.
  • the discriminant analysis 105 supplies a distinguishing criterion G, it can not be concluded from the fulfillment or non-fulfillment of the distinguishing criterion G by the respective test value T that the respective stimulus S has been determined.
  • the measure M for the distinctness of the individual test values is consequently small.
  • the procedure may be as follows: starting from randomly predetermined starting values for the individual values g a , g d , w, s or starting from The individual data, namely the weight vectors g a , g d , the further weight vectors w and the further summand s, can be adapted to the starting values of already tested probands 1 with high perception capability until the discriminant analysis 105 is based on a first set of EEG Data provides a maximum measure of distinctness.
  • the first set of EEG data need not necessarily contain all the EEG data collected by subject 1.
  • the individual data g a , g d , w, s can also be redetermined after certain time intervals. This is particularly advantageous if the presented method is used after the quantification of the perceptual ability for further communication. This process of adaptation of the individual data g a , g d , w, s can be repeated iteratively until an optimal distinctness of the test values is present.
  • any optimization method can be used to optimize the individual values g a , g d , w, s. Good results have been achieved by the invention with a method which is known from the literature and whose contents are incorporated in this application:
  • the optimization process may be controlled by a non-illustrated optimization unit of the control unit 10, which each individual values g a, g d, w, s and modifying iteratively in each case a renewed creation of the test data T by the test unit 20 starts.
  • the test value T determined in the test step can be subjected to the discriminating criterion G determined by the discriminant analysis 105 by a comparison unit 106 after the respective test step.
  • the result E of the application of the criterion G to the test value T can then be displayed to the test person 1 or to a third party or else brought to the knowledge.
  • the result can be graphically displayed on screens 12, 13, for example.
  • the discriminant analysis can also be performed again and the differentiation criterion G can be reset.
  • the determination of the distinguishing criterion G is basically not required for the quantification of the perception ability, but can be used to determine the response of the subject 1 in each case.
  • This circumstance makes use of a special development of the invention, which, after the quantification of the perception ability of the subject 1, additionally strives for continuous communication with the subject 1. After the quantification of the perception ability of the subject 1, this person can be asked further questions for the purposes of the communication and the subject 1 can be given mental activities to be carried out in the affirmative or negative of this question. These questions can for example be shown to the subject 1 on their screen 12 or transmitted via the headphones 1 1.
  • the subject 1 uses in response the same mental activities that were previously used in the quantification of the perceptual ability, since a sufficient distinctness and a distinguishing criterion G for distinguishing the answers or the test values T have already been established with regard to these mental activities.
  • the questions addressed to subjects 1 are usually questions that are provided with given answers, for example the answers "yes” and "no". It is also possible to agree with the subject 1 a more complex response scheme with a greater number of discernible mental activities than answers, if they can be determined reliably and distinguishably.
  • Subject 1 following individual questions, carries out mental activities which are detected by the EEG and classified by means of the previously determined discriminant analysis 105, i. the discrimination criterion G originating from the discriminant analysis 105 is applied to the test value and the result E is determined. Depending on the result E, a different answer of the subject 1 to the question asked is assumed. The answers or the determined results E of the classification are kept available to the questioner and displayed on the screens 12, 13, as well as possibly also on the subject.
  • a linear discriminant analysis was used by way of example for determining the measure M for distinctness.
  • this is not mandatory. Rather, different types of classification analysis, with which a separation of different test values is possible, can be used.
  • support vector machines "Hidden Markov model and support vector machine based decoding of finger movements using electrocorticography; Wissel T, Pfeiffer T, Frysch R, Knight RT, Chang EF, Hinrichs H, Rieger JW, Rose G. J Neural Eng. 2013 Oct; 10 (5): 056020. doi: 10. 1088 / 1741-2560 / 10/5/056020. Epub 2013 Sep 18.
  • PMID: 24045504 [PubMed - in process] "or Neural Networks” CM Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, 1995. Clarendon "for classification analysis to determine a measure M for the distinctness.
  • the measure M can also be determined by examining with what probability the application of the classification analysis 105 to the individual EEG data associated with the types of stimuli indicates the correct stimulus. For this purpose, the classification analysis 105 is subsequently applied individually to all determined EEG data, with a classification result being determined in each case. Subsequently, it is examined whether the respective classification result agrees with the stimulus that was applied to the patient during the determination of the EEG data. The ratio of the correct assessments to the total number of individual EEG data determined or the number of applied stimuli can be used as measure M.
  • Evoked potentials are calculated by averaging the EEG data of a specific stimulus and presented as an EP curve.
  • the software overlays the evoked potentials of two classes and therefore differences can be easily recognized. On the one hand, this allows to see whether the expected physiological response has occurred and, furthermore, to detect whether differences exist. Furthermore, a statistical test is performed indicating whether the data is distinguishable. Statistically significant differences are marked in the graph.
  • Event-related desynchronization is calculated for each class by filtering the data in a typical frequency range (eg alpha range 8-12 Hz, beta range 16-24 Hz, ). Then the power is calculated and this data is averaged over all repetitions. Subsequently, averaging in the time domain is performed to smooth the curves. This change in power is related to a reference interval before the mental activity and therefore indicates the change in the band performance due to the activity being performed. This result is still evaluated with a statistical test, so that only significant changes are displayed. Both event-related desynchronization and evoked potentials can be visualized and can serve as feedback to the patient to better perform activities. It is important for the operator to know if the patient is doing the job properly and he can take corrective action. Furthermore, the operator can judge physiological effects based on his experience.
  • a typical frequency range eg alpha range 8-12 Hz, beta range 16-24 Hz, .
  • the invention also provides that after the determination of the measure M for the ability to perceive, the results of the previously performed measured values can be used further.
  • a procedure makes sense only if it has been established for the person concerned that the measure determined exceeds a predetermined threshold, since otherwise it can not be ruled out that the brain waves measured by the person are measured purely randomly and without deliberate control on the basis of the stimuli were.
  • the classification of measured value results individually determined for the person can be meaningfully continued to be used.
  • EEG data of the person concerned are continuously determined.
  • the period of detection can also be limited to individual time ranges, for example, to avoid movements during sleep.
  • the EEG data are classified according to the already performed classification analysis 105, whereby different classification results can be determined in each case.
  • an activation stimulus is created, which causes the relevant body movement.
  • functional electrostimulation, orthoses, prostheses or robots are used for the application of activation stimuli A.
  • the activation stimulus may also trigger a stimulus on a body site corresponding to the stimulus to provide the subject with feedback.
  • an activation stimulus A assigned to this result E is applied to the subject 1 from the classification. It is thus possible, for example, for a stimulus S, which requires the person 1 to make a movement of the forearm, to assign an activation stimulus A, which is a stimulus on the forearm or a stimulation of the forearm by means of functional electrostimulation, orthosis, prosthesis, robot triggers a corresponding movement of the forearm.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Pain & Pain Management (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

Verfahren bei dem eine Menge von zumindest zwei möglichen unterschiedlich wahrnehmbare Arten von auf den Probanden (1) applizierbaren Stimuli (S) vorgegeben wird, und dem Probanden (1) gedankliche Tätigkeiten aufgetragen werden, die bei Vorliegen eines Stimulus (S) abhängig von der Art dieses Stimulus (S) ausgeführt werden sollen, die jeweils ermittelten EEG-Daten oder daraus abgeleiteten Daten der jeweiligen Art von Stimulus (S) zugeordnet werden, d) wobei mittels Klassifikationsanalyse (105) ein Mass (M) dafür ermittelt wird, ob die einem bestimmten Stimulus (S) zugeordneten EEG-Daten von den einem Stimulus (S) unterschiedlicher Art zugeordneten EEG-Daten unterscheidbar sind, und e) wobei weitere EEG-Daten der Person (1) ermittelt und aufgenommen werden, und die aufgenommenen EEG-Daten mittels der zuvor durchgeführten Klassifikationsanalyse (105) klassifiziert werden, und dass bei Vorliegen eines ermittelten Ergebnisses (E) aus der Klassifikation eine diesem Ergebnis (E) zugeordnete Aktion erfolgt.

Description

Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit einer Person
Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1 . Aus dem Stand der Technik sind unterschiedliche Messverfahren bekannt, die dazu eingesetzt werden können, unterschiedliche gedankliche Tätigkeiten einer Person zu detektieren und darauf aufbauend Aktionen auszulösen. Aus dem Stand der Technik sind auch einzelne, sogenannte Gehirn-Computer-Schnittstellen, engl, brain Computer interfaces, bekannt, mit denen auf unterschiedliche Weise die im Inneren des Gehirns einer Person ablaufenden Vorgänge ermittelt, weiterverarbeitet und auch visualisiert werden können.
Solche Schnittstellen sind von erheblicher Bedeutung, wenn der betreffenden Person keinerlei sonstige Möglichkeiten zur Kommunikation wie Sprache, Gebärden usw. zur Verfügung stehen. Wesentlicher Hintergrund der Erfindung ist es, Patienten im Spätstadium von neurologischen Erkrankungen, beispielsweise im Spätstadium der amyotrophen Lateralsklerose (ALS), oder auch Patienten mit Bewu ßtseinsstörungen oder kognitiven Beintraechtigungen daraufhin zu untersuchen, wie groß deren individuelle subjektive Wahrnehmungsfähigkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt ist. Die Bestimmung dieser Fähigkeiten ist für den betreffenden Patienten von größter Relevanz, da abhängig von der persönlichen Wahrnehmungsfähigkeit an ihn angepasste Kommunikationsmöglichkeiten oder Steuermoeglichkeiten verwendet werden können.
Durch eine Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit kann ermittelt werden, inwieweit diese Person, im folgenden als Proband bezeichnet, zur Kommunikation mit ihrer Umwelt oder Steuerung ihrer Umwelt noch in der Lage ist. Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn die bei der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit notwendigerweise erworbenen Lernerfolge durch den Probanden auch für eine nachfolgenden computergestützte Kommunikation genutzt werden können.
Aus dem Stand der Technik sind Verfahren bekannt, die ausschließlich ausgehend von bereits vorhandenen Messwerten Klassifikationen von EEG-Daten ermitteln können. Solche Verfahren sind mitunter jedoch sehr wenig konklusiv, da bei EEG-Daten durchaus individuelle Unterschiede zwischen einzelnen Probanden bestehen.
Die vorliegende Erfindung setzt sich zur Aufgabe, ein rasches und einfaches Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit zur Verfügung zu stellen, das eine wirksame Feststellung der Wahrnehmungsfähigkeit ermöglicht, und von individuellen Unterschieden zwischen einzelnen Probanden weitestgehend unabhängig ist. Weiters ist es Aufgabe der Erfindung, der Person die Möglichkeit zu geben, die erlangten Fähigkeiten zur Beantwortung von Fragen zur Ansteuerung bestimmter Körperfunktionen zu nutzen.
Die Erfindung löst die Aufgabe mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 .
Erfindungsgemäß ist bei einem Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit einer Person vorgesehen,
a) wobei eine Menge von zumindest zwei möglichen unterschiedlich wahrnehmbare Arten von auf den Probanden applizierbaren Stimuli vorgegeben wird, und
b) dem Probanden gedankliche Tätigkeiten aufgetragen werden, die bei Vorliegen eines Stimulus abhängig von der Art dieses Stimulus ausgeführt werden sollen,
c) wobei eine Mehrzahl von Testschritten durchgeführt wird, wobei für jeden der Testschritte jeweils
- eine Art von Stimulus aus der Menge der möglichen Arten von Stimuli, insbesondere nach Zufallskriterien, ausgewählt wird,
- ein Stimulus der jeweils ausgewählten Art von Stimuli der Person appliziert wird,
- innerhalb eines Zeitbereichs vor, während oder nach der Applikation des jeweiligen Stimulus EEG-Daten der Person ermittelt und aufgenommen werden, wobei der Zeitbereich vorzugsweise eine Dauer von 1 bis 10 Sekunden aufweist, und
- die jeweils ermittelten EEG-Daten oder daraus abgeleiteten Daten der jeweiligen Art von Stimulus zugeordnet werden,
d) wobei mittels Klassifikationsanzanalyse ein Maß dafür ermittelt wird, ob die einem bestimmten Stimulus zugeordneten EEG-Daten von den einem Stimulus unterschiedlicher Art zugeordneten EEG-Daten unterscheidbar sind, und
e) wobei das Maß für die Unterscheidbarkeit der EEG-Daten unterschiedlicher Stimuli als Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit herangezogen wird.
Weiters ist vorgesehen,
- dass nach erfolgter Bestimmung des Maßes für die Wahrnehmungsfähigkeit und Feststellung eines einen Schwellenwert überschreitenden Werts durch das bestimmte Maß die folgenden Schritte vorgenommen werden, nämlich
- dass laufend oder innerhalb von vorgegebenen Zeitbereichen EEG-Daten der Person ermittelt und aufgenommen werden,
- dass die jeweils aufgenommenen EEG-Daten mittels der zuvor durchgeführten Klassifikationsanzanalyse klassifiziert werden, und - dass bei Vorliegen eines ermittelten Ergebnisses aus der Klassifikation ein diesem Ergebnis zugeordneter Aktivierungsstimulus auf den Probanden appliziert wird.
Die Erfindung hat den wesentlichen Vorteil, dass die Wahrnehmungsfähigkeit einer Person unabhängig davon quantifizierbar ist, ob diese dazu in der Lage ist, bestimmte motorische Aktionen tatsächlich auszuführen. Darüber hinaus ist es von Vorteil, dass der vorliegende Test einfach an unterschiedliche Testbedingungen angepasst werden kann, indem der Person unterschiedliche gedankliche Tätigkeiten aufgetragen werden, die jeweils zu unterschiedlichen Ergebnissen in den EEG-Daten führen. Je nach Person können auch individuell unterschiedliche gedankliche Tätigkeiten für die Quantifizierung herangezogen werden, um einen möglichst aussagekräftigen Wert zu erhalten. Auch kann der Test an unterschiedliche zusätzliche sensorische Störungen der Person angepasst werden.
Darüber hinaus besteht der Vorteil, dass nach der positiven Feststellung der Wahrnehmungsfähigkeit der Person eine einfache Möglichkeit geschaffen wird, dieser zu Bewegungen zu verhelfen, für die bereits klargestellt ist, dass die Person diese selbständig aktivieren kann.
Von besonderem Vorteil für das Lernverhalten der Person ist es dabei, wenn der auf die Person applizierte Aktivierungsstimulus in einer Applikation von funktioneller Elektrostimulation auf einem Bereich des Körpers der Person besteht, mit der der Körper der Person zu einer dem Stimulus entsprechenden Körperbewegung veranlasst wird. Bereits erlernte Denkschemata, mit denen einzelne Körperteilen angesprochen werden, können auf einfache Weise zur Bewegung von Körperteilen herangezogen werden, wobei der Stimulus dem durch die Klassifikation ermittelten Ergebnis zugeordnet ist.
Weiters ist es von besonderem Vorteil für das Lernverhalten der Person, wenn der auf die Person applizierte Aktivierungsstimulus in einer Applikation von funktioneller Elektrostimulation oder mit einer Orthese, einer Prothese oder einem Roboter auf einem Bereich des Körpers der Person besteht, mit der der Körper der Person an einer Stelle des Körpers gereizt wird oder mit der ein Teil des Körpers der Person manipuliert wird, wobei diese Stelle des Körpers durch das mittels Klassifikation ermittelte Ergebnis festgelegt wird. Zur Nutzung von der Person bereits bekannten Abläufen kann vorgesehen sein, dass Stimuli und/oder Ergebnissen, mit denen zu einer Bewegung eines bestimmten Körperteils oder zum Denken an einen bestimmten Körperteil aufgefordert wird, jeweils ein Aktivierungsstimulus in Form eines Reizes an einer Stelle des betreffenden Körperteils oder in Form einer Manipulation eines des betreffenden Körperteils zugeordnet wird.
Eine einfache Methode zur Bestimmung des Maßes sieht vor, dass das Maß ermittelt wird, indem untersucht wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Anwendung der Klassifikationsanalyse auf die einzelnen den Arten von Stimuli zugeordneten EEG-Daten jeweils auf den korrekten Stimulus hindeutet.
Eine besonders einfache Ausführungsform der Erfindung, die lediglich die Funktionsfähigkeit des Gehörs voraussetzt, sieht vor, dass die Menge der Arten von Stimuli durch unterschiedliche Töne, insbesondere mit unterschiedlicher Dauer, Frequenz und Lautstärke, in für einen Menschen hörbaren Frequenzen vorgegeben wird und der jeweilige Ton der Person vorgespielt wird. Eine weitere Ausführungsform der Erfindung, die ein geringfügiges taktiles Empfinden voraussetzt, sieht vor, dass die Menge der Arten von Stimuli Vibrationsbeaufschlagungen an unterschiedlichen Körperteilen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person mittels Vibrationseinheiten appliziert werden. Eine weitere Ausführungsform der Erfindung, die ein visuelles Empfinden voraussetzt, sieht vor, dass die Menge der Arten von Stimuli visuelle Reize für ein Auge oder beide Augen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person mittels eines Bildschirms oder mittels Leuchtmitteln appliziert werden. Eine weitere Ausführungsform der Erfindung, die ein elektrisches Reizempfinden voraussetzt, sieht vor, dass die Menge der Arten von Stimuli elektrische Reize an unterschiedlichen Körperteilen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person mittels elektrischer Stimulatoren appliziert werden. Besonders unterscheidungskräftige und von Probanden leicht durchführbare gedankliche Tätigkeiten, die im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung besonders aussagekräftige Resultate erzielen, sind beispielsweise:
- Zählen oder Rechnen,
- Denken an Bewegungen von Körperteilen, insbesondere Extremitäten der rechten oder linken Körperhälfte, vorzugsweise der Arme oder Hände. Eine besonders vorteilhafte Vorverarbeitung der EEG-Daten umfassend eine Vielzahl von EEG-Signalen und EEG-Kanälen sieht vor, dass eine Bewertung der aufgenommenen EEG-Daten vorgenommen wird, indem die einzelnen zum selben Zeitpunkt aufgenommenen EEG-Daten der einzelnen EEG-Kanäle jeweils zu einem Signalvektor zusammengefasst werden,
- dass eine Anzahl von, insbesondere vier, Gewichtvektoren vorgegeben wird, die dieselbe Anzahl von Elementen aufweisen wie die Signalvektoren,
- dass für jeden Zeitpunkt jeweils das Skalarprodukt des ermittelten Signalvektors mit jedem der Gewichtsvektoren erstellt wird und die jeweils erstellten Skalarprodukte dem jeweiligen Gewichtsvektor zugeordnet werden,
- dass unter den jeweils demselben Gewichtsvektor zugeordneten Skalarprodukten jeweils die Varianz über einen vorgegebenen Zeitbereich ermittelt wird und dem Gewichtsvektor zugeordnet wird,
- dass die einzelnen Varianzen und gegebenenfalls noch ein weiterer, vorgegebener Summand mit Gewichtswerten eines weiteren Gewichtsvektors gewichtet und summiert werden, und
- dass die so erhaltene Summe oder eine Folge von so unmittelbar hintereinander aufgenommener Summen der Klassifikationsanzanalyse als Testwert zugrundegelegt wird.
Eine besonders vorteilhafte, individuelle Anpassung an die jeweilige Person sieht vor, dass die Gewichtsvektoren und die Gewichtswerte, sowie gegebenenfalls der weitere Summand, an die jeweilige Person angepasst werden, sodass das in der Klassifikationsanzanalyse ermittelte Maß maximiert wird,
insbesondere indem ausgehend von vorgegebenen Startwerten die Gewichtsvektoren, die Gewichtswerte, sowie gegebenenfalls der weitere Summand so lange iterativ adaptiert werden, bis die Klassifikationsanzanalyse basierend auf den bereits ermittelten Testdaten ein maximales Maß für die Unterscheidbarkeit liefert. Um Störungen der ermittelten EEG-Signale zu vermeiden und eine besonders hohe Unterscheidbarkeit zwischen den einzelnen EEG-Signalen zu erzielen, kann vorgesehen sein, dass die EEG-Daten vor der Beurteilung mittels Klassifikationsanzanalyse kanalweise einer Bandpassfilterung unterzogen werden, wobei das gefilterte Signal, insbesondere ausschließlich, Frequenzen zwischen 8 Hz und 30 Hz enthält.
Um eine vorteilhafte Interaktion mit dem zu untersuchenden Probanden zu erreichen sowie um den zu untersuchenden Probanden ein unmittelbares Feedback zu geben, kann vorgesehen sein, dass die EEG-Daten oder die der Klassifikationsanzanalyse zugrunde gelegten Daten, insbesondere die Resultate einer Mittelung, die aus den EEG-Daten abgeleiteten evozierten Potentiale oder die EEG-Daten nach der Durchführung einer ereignisbezogenen Desynchronisation oder die EEG-Daten, vorzugsweise der Person und/oder einem das Verfahren leitenden Operator, angezeigt werden.
Eine besonders rasche, einfache und effiziente Umsetzung kann vorgenommen werden, wenn das Maß dafür, ob die einem bestimmten Stimulus zugeordneten EEG-Daten von den einem Stimulus unterschiedlicher Art zugeordneten EEG-Daten unterscheidbar sind, mittels einer der folgenden Arten von Klassifikationsanzanalyse duchgeführt werden:
- Diskriminanzanalyse, insbesondere linearer Diskriminanzanalyse,
- Support vector machines,
- neuronale Netzwerke. Um tages- und wochenbezogene Schwankungen einzelner Probanden ausscheiden zu können, kann vorgesehen sein, dass das Verfahren an mehreren, insbesondere aufeinander folgenden, Tagen, gegebenenfalls mehrfach, insbesondere mit denselben Stimuli, durchgeführt wird, wobei das Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person für jeden Tag separat ermittelt wird und das Maß, das die größte Wahrnehmungsfähigkeit indiziert, als Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person herangezogen wird.
Um nach der Durchführung der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit mit einfachen Mitteln eine Kommunikation vornehmen zu können und die im Rahmen der Quantifizierung erzielten Daten weiter vorteilhaft nutzen zu können, kann vorgesehen sein,
- dass nach erfolgter Bestimmung des Maßes für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person aufgetragen wird, zur Kommunikation, insbesondere zur Bejahung und Verneinung von Fragen, die zuvor verwendeten gedanklichen Tätigkeiten vorzunehmen,
- dass die Person in Beantwortung der gestellten Frage gedankliche Tätigkeiten vornimmt, - dass innerhalb von vorgegebenen Zeitbereichen während oder nach der Frage EEG- Daten der Person ermittelt und aufgenommen werden,
- dass die jeweils aufgenommenen EEG-Daten mittels der zuvor durchgeführten Klassifikationsanzanalyse klassifiziert werden, und
- dass die jeweils ermittelten Ergebnisse der Klassifikation als Kommunikationsinhalte herangezogen und gegebenenfalls zur Verfügung gehalten werden. Verfahren zur Durchführung der Erfindung können vorteilhaft mittels Computern durchgeführt werden. Die Erfindung betrifft auch einen Datenträger, auf dem ein Verfahren zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche abgespeichert ist.
Eine beispielhafte Ausführungsform der Erfindung sowie einige vorteilhafte Weiterbildungen derselben werden im Folgenden näher dargestellt.
Fig. 1 zeigt schematisch ein Beispiel einer Anordnung zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens. Fig. 2 zeigt die Vorgehensweise bei der Weiterverarbeitung von EEG-Daten bis zur Ermittlung von Testwerten. Fig. 3 zeigt die in Fig. 1 dargestellte Steuereinheit im Detail.
Fig. 1 zeigt eine Person, im folgenden als Probanden 1 bezeichnet, dessen Wahrnehmungsfähigkeit quantifiziert werden soll. Hierfür wurde ihm eine EEG-Haube 21 aufgesetzt, die mittels jeweils einer EEG-Kabelverbindungen 22a, 22zz mit einer Testeinheit 20 verbunden sind. Weiters wurden dem Probanden 1 Kopfhörer 1 1 aufgesetzt, mittels denen akustische Stimuli S, beispielsweise in Form von Tönen oder Tonfolgen, auf den Probanden 1 applizierbar sind. Die Kopfhörer 1 1 sowie die Testeinheit 20 sind mit einer Steuereinheit 10 verbunden, die die Abgabe der Stimuli S steuert und die Testwerte der Testeinheit 20 übermittelt erhält. Mit der Steuereinheit 10 kann die Testeinheit 20 konfiguriert und an den jeweiligen Probanden 1 angepasst werden.
Zu Beginn des Verfahrens wird eine Menge von unterschiedlichen Stimuli S festgelegt. In einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden als Stimuli S Töne mit unterschiedlicher Tonhöhe festgelegt, die mittels eines Lautsprechers 1 1 oder Kopfhörers 1 1 dem Probanden 1 vorspielbar sind. Um die Quantifiziertung für den Probanden 1 möglichst einfach zu gestalten, werden im exemplarisch dargestellten Ausführungsbeispiel lediglich zwei unterschiedliche Tonhöhen als mögliche Stimuli S vorgegeben.
Selbstverständlich können im Rahmen der Erfindung jedoch auch andere Mengen von Stimuli S herangezogen werden. Einerseits ist es möglich, dass der Proband 1 bestimmte Merkmale von Geräuschen wie Dauer, Frequenz und Lautstärke nur eingeschränkt wahrnehmen kann. Die Menge der Arten von Stimuli S kann somit auch festgelegt werden, indem unterschiedliche Töne, insbesondere mit unterschiedlicher Dauer, Frequenz und Lautstärke, in für einen Menschen hörbaren Frequenzen vorgegeben werden und der jeweilige Ton dem Probanden vorgespielt wird. Andrerseits kann es zur genaueren Quantifizierung durchaus von Vorteil sein, mehr als zwei unterschiedliche Stimuli S zu verwenden. Auch kann bei einer bekannten entsprechenden Schädigung des Probanden 1 auch der Fall eintreten, dass dieser den Stimulus S aus anderen Gründen nicht wahrnehmen kann, zum Beispiel besteht die Möglichkeit, dass der Proband 1 zwar bei vollem Bewusstsein ist, jedoch eine Störung der Gehörgänge oder des Hörnervs aufweist und aus diesem Grund nicht in der Lage ist, einen Hörreiz als Stimulus S adäquat zu interpretieren.
Es ist daher auch möglich, andere visuell, elektrisch und taktil oder sonst wahrnehmbare Reize als Stimuli S zu verwenden. Die Menge der Arten von Stimuli S können beispielsweise in Form von Vibrationsbeaufschlagungen an unterschiedlichen Körperteilen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer dem Probanden mittels Vibrationseinheiten appliziert werden.
In einem weiteren zu Beginn des Verfahrens vorzunehmenden Schritt wird dem Probanden 1 mitgeteilt, welche Reaktionen er als Antwort für die jeweiligen Stimuli S vorzunehmen hat. Diese Mitteilung kann auf unterschiedliche Art und Weise erfolgen, beispielsweise durch Erklärung in Form einer Sprachmitteilung oder durch Darstellung der gewünschten Vorgehensweise auf einem Bildschirm 12. Ein möglicher Auftrag an den Probanden 1 ist beispielsweise die Anweisung, bei einem hohen Ton an die rechte Hand und bei einem tiefen Ton an die linke Hand zu denken. Alternativ kann ein möglicher Auftrag darin bestehen, bei Vorliegen eines taktilen Reizes durch eine Vibrationseinheit in einem vorgegebenen Körperbereich gedanklich zu zählen. Angepasst an unterschiedliche Fähigkeiten des Probanden 1 sowie das Wissen um sensorische Vorbeeinträchtigungen kann ein an den Probanden 1 angepasster Auftrag erstellt werden.
Je nach Fortschreiten des Quantifizierungsverfahrens können auch differenziertere gedankliche Tätigkeiten verlangt werden, beispielsweise das Denken an einen von mehreren vorab vorgegebenen Körperbereichen als Reaktion auf jeweils einen Stimulus S aus einer vorgegebenen Menge von Stimuli S. Vor der Durchführung einzelner Testschritte des Verfahrens wird eine Anzahl von EEG- Elektroden auf den Kopf des Probanden 1 aufgesetzt. Auf den Kopf eines Probanden 1 wird eine Probenanordnung mit Elektroden, im vorliegenden Beispiel mit 27 Elektroden, aufgebracht. Die einzelnen von den Elektroden ermittelten Ableitungen werden an eine Verstärkereinheit 201 geführt, verstärkt und digitalisiert.
Vor der Durchführung des Tests werden die einzelnen Stimuli S auf den Probanden 1 appliziert, um diesen mit sämtlichen Stimuli S vertraut zu machen. Im vorliegenden Beispiel werden dem Probanden 1 sowohl der hohe als auch der tiefe Ton vorgespielt und anschließend wird ihm mitgeteilt, welche Reaktion von ihm erwartet wird, nämlich,
- dass er bei Erkennen eines hohen Tons an die Extremitäten seiner rechten Hand oder eine Bewegung der Extremitäten der rechten Hand denken soll und
- dass er bei Erkennen eines tiefen Tons an die Extremitäten seiner linken Hand oder eine Bewegung der Extremitäten der linken Hand denken soll.
Im vorliegend beschriebenen Verfahren werden an drei aufeinander folgenden Tagen jeweils 50 Testschritte hintereinander durchgeführt. Hierbei wird in jedem einzelnen Testschritt nach Zufallskriterien jeweils eine Art von Stimulus S aus der Menge der Stimuli S ausgewählt. Eine Zufallseinheit 101 (Fig. 3) wählt eine Art von Stimulus S aus und übermittelt ein diesbezügliches Auswahlsignal an eine Stimulus-Einheit 102, die den Stimulus S in Form eines elektrischen Analogsignals an die Kopfhörer 1 1 überträgt.
Es besteht hierbei die Möglichkeit, das Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit des Probenden 1 an mehreren Tagen separat für den jeweiligen Tag zu ermitteln und das Maß, das die größte Wahrnehmungsfähigkeit indiziert, als Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit des Probanden insgesamt heranzuziehen.
Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wurde im ersten Testschritt dem Probanden 1 für eine Sekunde ein hoher Ton vorgespielt. Der Proband 1 erkennt den hohen Ton als solchen und denkt während des Abspielens des hohen Tons oder danach entsprechend an seine rechte Hand. Innerhalb eines Zeitfensters von 10 Sekunden werden sämtliche von den EEG-Kanäle für eine weitere Untersuchung herangezogen. Der Beginn dieses Zeitfensters kann vor, während oder nach dem Stimulus liegen. Im vorliegenden Beispiel beginnt das Zeitfenster 100 ms vor dem Beginn des Stimulus.
Die einzelnen EEG-Signale werden mit einer Abtastrate von 256 Abtastungen pro Sekunde mit einem Analog-Digital-Konverter 201 (Fig. 2) abgetastet und in Digitalsignale konvertiert, sodass sich insgesamt zur Charakterisierung der Gedanken des Probanden 256x10x27=69.120 über 10 Sekunden einzelne Abtastwerte ergeben.
Die aus der EEG-Messung gewonnenen Abtastwerte werden kanalweise einer Bandpassfilterung 202 unterzogen. Es wird dabei vor oder nach der Abtastung eine Filterung vorgenommen, dass Frequenzanteile des Signals, die kleiner als 8 Hz und größer als 30 Hz sind, stark gedämpft werden.
Grundsätzlich können einzelne aus der Gesamtheit der Signale abgeleitete Werte, beispielsweise eines Signalvektors s umfassend alle einzelnen kanalweise bestimmten Signalwerte des EEG-Signals, für eine Diskriminanzanalyse herangezogen werden. Eine solcherart durchgeführte Diskriminanzanalyse kann prinzipiell zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit weiter genutzt werden. Die vorliegende bevorzugte Ausführungsform der Erfindung sieht jedoch eine Vereinfachung vor, die eine Ausführung des Verfahrens mit wesentlich geringerem Ressourcenverbrauch ermöglicht. Hierfür werden sämtliche zum selben Zeitpunkt aufgenommenen Signalwerte der einzelnen EEG-Kanäle zu einem gemeinsamen Signalvektor s zusammengefasst. Im vorliegenden Beispiel umfassen die Signalvektoren s jeweils 27 einzelnen Signalwerte, nämlich je einen pro EEG-Kanal.
Weiters werden für die jeweilige Person vier individuelle Gewichtsvektoren ga, gd ermittelt, die dieselbe Größe aufweisen wie die Signalvektoren s. Im vorliegenden Beispiel weisen die Gewichtsvektoren jeweils 27 Elemente oder Einträge auf. Für jeden einzelnen Aufnahme- bzw. Abtastzeitpunkt während des Zeitfensters wird von jeweils einer Gewichtungseinheit 203a, 203b, 203c, 203d jeweils ein Skalaprodukt pa, pb, pc, pd des ermittelten Signalvektors s mit jedem der Gewichtsvektoren ga, gd erstellt. In dieser vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung werden in nachgelagerten Pufferspeichern 204a, 204b, 204c, 204d jeweils die zuletzt erstellten, beispielsweise 5 bis 100, Skalaprodukte pa, pb, pc, pd. separat für den jeweiligen Gewichtsvektor ga, gd gespeichert. Anschließend wird für diese in den Pufferspeichern 204a, 204b, 204c, 204d liegenden Skalaprodukte pa, pb, pc, pd jeweils die Varianz va, vb, vc, vd ermittelt. Diese alle zu einem Zeitpunkt ermittelten Varianzen va, vb, vc, vd werden jeweils an eine nachgeschaltete Gewichtungseinheit 206 übermittelt. Diese Gewichtungseinheit 206 bildet eine gewichtete Summe der einzelnen Varianzen va, vb, vc, vd wobei jede der Varianzen jeweils mit einem Gewichtswert wa, wb, wc, wd aus einem weiteren Gewichtsvektor w herangezogen werden. Die Gewichtungseinheit 206 addiert gegebenenfalls noch einen weiteren Summanden s hinzu, sodass am Ausgang der Gewichtungseinheit 206 ein skalarer Wert T anliegt.
Die Folge der innerhalb des Zeitfensters ermittelten Werte wird in weiterer Folge als Testwert bezeichnet und von der Testeinheit 20 an die Steuereinheit 10 übertragen und von dieser der jeweiligen Art von Stimulus S zugeordnet. Die Gewichtsvektoren ga, gd, der weitere Gewichtsvektor W und der weitere Summand S werden im Folgenden als Individualdaten bezeichnet und für jeden Probanden 1 separat ermittelt. Die konkrete Ermittlung der Individualdaten ga, gd, w, s erfolgt im vorliegenden Ausführungsbeispiel in einem Optimierungsverfahren und wird unten näher beschrieben und erfolgt vorteilhafterweise nach der Durchführung weniger Testschritte und kann gegebenenfalls zur Anpassung an Trainingserfolge des Probanden 1 wiederholt werden. Mit diesem vorteilhaften Vorgehen kann gewährleistet werden, dass die Diskriminanzanalyse mit numerisch geringem Aufwand vorgenommen werden kann. Insbesondere brauchen nicht 20250 Skalarwerte sondern bloß ein Testwert T mit einer geringen Anzahl von Skalarwerten ausgewertet werden, wodurch eine drastisch vereinfachte Diskriminanzanalyse vorgenommen werden kann. Insbesondere bei einer nachträglichen Weiterverwendung der Erfindung für die Kommunikation nach Abschluss der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit kann auf diese Weise eine beträchtliche Ressourcenersparnis erreicht werden.
Der im jeweiligen Testschritt gewonnen Testwerte T werden der jeweiligen Art des Stimulus S zugeordnet. Im vorliegenden Beispiel wurde mit den Kopfhörern 1 1 ein hoher Ton als Stimulus S vorgespielt. Die Art des Stimulus wird an eine Speichersteuerungseinheit 104 übertragen, die den Testwert T an einen ersten Speicher 103a zur Abspeicherung weiterleitet. Wird in einem zweiten oder weiteren Testschritt ein tiefer Ton als Stimulus S vorgegeben, so leitet die Speichersteuerungseinheit 104 den Testwert T an einen zweiten Speicher 103b weiter. Am Ende der einzelnen Testschritte liegen in den beiden Speichern 103a, 103b jeweils eine Vielzahl unterschiedlicher Testwerte T vor.
Mittels Diskriminanzanalyse 105, der die einzelnen in den Speichern 103a, 103b abgelegten Testwerte T zugeführt sind, kann ein Unterscheidungskriterium G ermittelt werden, das eine Unterscheidung zwischen den Testwerten T, die von den einzelnen Arten von Stimuli S, beispielsweise einem hohen Ton und Testwerten, die von einem tiefen Ton herrühren, ermöglicht. Darüber hinaus liefert die Diskriminanzanalyse 105 auch ein Maß M für die Unterscheidbarkeit der zu separierenden Testwerte T, das aus den nachstehenden Gründen als Maß M für die Wahrnehmungsfähigkeit des Probanden 1 angesehen wird.
Führt beispielsweise ein nach einem hohen Ton vom Probanden 1 durch Denken an die rechte Hand erzeugtes EEG-Signal immer zu einem Testwert T, der dem Unterscheidungskriterium G entspricht und ein nach einem tiefen Ton vom Probanden 1 durch Denken an die linke Hand erzeugtes Signal immer zu einem Testwert T, der dem Unterscheidungskriterium nicht entspricht, so liefert die Diskriminanzanalyse 105 ein maximales Maß M für die Unterscheidbarkeit. Es kann in diesem Fall davon ausgegangen werden, dass der betreffende Proband 1 den Auftrag verstanden hat und die einzelnen applizierten Stimuli S wahrnehmen konnte und auf diese zielgerichtet reagiert hat. Sofern der jeweilige Proband 1 jedoch überhaupt keine Wahrnehmungsfähigkeit hat, können auch keine unterschiedlichen gedanklichen Tätigkeiten festgestellt werden. Auch wenn die Diskriminanzanalyse 105 einen Unterscheidungskriterium G liefert, so kann aus dem Erfüllen oder Nichterfüllen des Unterscheidungskriteriums G durch den jeweiligen Testwert T kein Rückschluss auf den jeweiligen Stimulus S gezogen werden. Das Maß M für die Unterscheidbarkeit der einzelnen Testwerte ist folglich gering.
Zur Ermittlung der Individualwerte ga, gd, w, s, die für die Ermittlung der Testwerte T verwendet werden, kann wie folgt vorgegangen werden: Ausgehend von zufällig vorgegebenen Startwerten für die Individualwerte ga, gd, w, s oder ausgehend von den Startwerten von bereits getesteten Probanden 1 mit hoher Wahrnehmungsfähigkeit können die Individualdaten, nämlich die Gewichtsvektoren ga, gd, die weiteren Gewichtsvektoren w und der weitere Summand s, so lange adaptiert werden, bis die Diskriminanzanalyse 105, basierend auf einem ersten Satz von EEG-Daten einen ein maximales Maß für die Unterscheidbarkeit liefert. Der erste Satz von EEG-Daten muss nicht notwendigerweise sämtliche vom Probanden 1 erfassten EEG-Daten enthalten. Es ist durchaus möglich, dass nur ein Teil der EEG-Daten zur Ermittlung der Individualdaten ga, gd, w, s herangezogen wird. Um Anpassungseffekte der Probanden 1 an die jeweilige Aufgabe besser berücksichtigen zu können, können die Individualdaten ga, gd, w, s auch nach bestimmten Zeitintervalle neu bestimmt werden. Dies ist insbesondere dann von Vorteil, wenn das vorgestellte Verfahren nach der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit weiter zur Kommunikation benutzt wird. Dieser Vorgang der Anpassung der Individualdaten ga, gd, w, s kann iterativ so lange wiederholt werden bis eine optimale Unterscheidbarkeit der Testwerte vorliegt.
Zur Optimierung der Individualwerte ga, gd, w, s kann prinzipiell jedes Optimierungsverfahren verwendet werden. Gute Ergebnisse haben die Erfindung mit einem Verfahren erzielt, das aus der Literatur bekannt ist und dessen Inhalt in diese Anmeldung aufgenommen wird:
Guger, C; Ramoser, H.; Pfurtscheller, G., "Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI), " Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on , vol.8, no.4, pp.447,456, Dec 2000 doi: 10. 1 109/86.895947
Das Optimierungsverfahren kann von einer nicht dargestellten Optimierungseinheit der Steuereinheit 10 gesteuert werden, die die einzelnen Individualwerte ga, gd, w, s abändert und iterativ jeweils eine neuerliche Erstellung der Testdaten T durch die Testeinheit 20 startet.
Auch zur Diskriminanzanalyse 105 können unterschiedliche numerische Verfahren verwendet werden, wobei sich im vorliegenden Fall das in "C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, 1995 :Clarendon" beschriebene Verfahren zur linearen Diskriminanzanalyse besonders eignet.
Um auch während des Quantifizierungsverfahrens eine visuelle Kontrolle durch den Probanden 1 oder durch Dritte zu ermöglichen, kann nach dem jeweiligen Testschritt der im Testschritt ermittelte Testwert T von einer Vergleichseinheit 106 dem aus der Diskriminanzanalyse 105 ermittelten Unterscheidungskriterium G unterzogen werden. Das Ergebnis E der Anwendung des Kriteriums G auf den Testwert T kann anschließend dem Probanden 1 oder einem Dritten angezeigt oder sonst zur Kenntnis gebracht werden. Das Ergebnis kann beispielsweise auf Bildschirmen 12, 13 graphisch dargestellt werden. Nach einer Anzahl von Testschritten kann auch die Diskriminanzanalyse erneut durchgeführt und das Unterscheidungskriterium G neu festgelegt werden.
Die Ermittlung des Unterscheidungskriteriums G ist grundsätzlich für die Quantifizierung des Wahrnehmungsfähigkeit nicht erforderlich, kann aber zur Bestimmung der Reaktion des Probanden 1 im Einzelfall verwendet werden. Diesen Umstand macht sich eine besondere Weiterbildung der Erfindung zunutze, die nach der Quantifizierung des Wahrnehmungsfähigkeit des Probanden 1 zusätzlich eine ständige Kommunikation mit dem Probanden 1 anstrebt. Nach der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit des Probanden 1 kann diesem zu Zwecken der Kommunikation weitere Fragen gestellt werden und des Probanden 1 gedankliche Tätigkeiten aufgetragen werden, die bei Bejahung oder Verneinung dieser Frage ausgeführt werden sollen. Diese Fragen können beispielsweise dem Probanden 1 auf ihrem Bildschirm 12 dargestellt werden oder über die Kopfhörer 1 1 übertragen werden.
Hierbei verwendet der Proband 1 als Antwort dieselben gedanklichen Tätigkeiten, die zuvor bei der Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit verwendet wurden, da hinsichtlich dieser gedanklichen Tätigkeiten bereits eine ausreichende Unterscheidbarkeit sowie ein Unterscheidungskriterium G zur Unterscheidung der Antworten bzw. der Testwerte T festgestellt wurde. Bei den an den Probanden 1 gerichteten Fragen handelt es sich normalerweise um Fragen, die mit vorgegebenen Antwortmöglichkeiten ausgestattet sind, beispielsweise die Antworten "JA" und "NEIN". Auch ist es möglich, mit dem Probanden 1 ein komplexeres Antwortschema mit einer größeren Anzahl von unterscheidbaren gedanklichen Tätigkeiten als Antworten zu vereinbaren, wenn diese zuverlässig und unterscheidbar festgestellt werden können.
Der Proband 1 nimmt im Anschluss an einzelne Fragen gedankliche Tätigkeiten vor, die vom EEG erfasst und mittels der zuvor ermittelten Diskriminanzanalyse 105 klassifiziert werden, d.h. es wird das der Diskriminanzanalyse 105 entstammende Unterscheidungskriterium G auf den Testwert angewendet und das Ergebnis E ermittelt. Abhängig vom Ergebnis E, wird eine unterschiedliche Antwort des Probanden 1 auf die gestellte Frage angenommen. Die Antworten bzw. die ermittelten Ergebnisse E der Klassifikation werden für den Fragensteller zur Verfügung gehalten und diesem sowie gegebenenfalls auch dem Probanden auf den Bildschirmen 12, 13 angezeigt.
Im vorstehenden Ausführungsbeispiel der Erfindung wurde beispielhaft eine lineare Diskriminanzanalyse zur Ermittlung des Maßes M für die Unterscheidbarkeit herangezogen. Dies ist jedoch nicht zwingend erforderlich. Vielmehr können unterschiedliche Arten der Klassifikationsanalyse, mit denen eine Trennung von unterschiedlichen Testwerten möglich ist, herangezogen werden. So können beispielsweise auch Support vector machines "Hidden Markov model and support vector machine based decoding of finger movements using electrocorticography; Wissel T, Pfeiffer T, Frysch R, Knight RT, Chang EF, Hinrichs H, Rieger JW, Rose G. J Neural Eng. 2013 Oct;10(5):056020. doi: 10. 1088/1741-2560/10/5/056020. Epub 2013 Sep 18. PMID: 24045504 [PubMed - in process]" oder neuronale Netzwerke "C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, 1995 . -Clarendon" zur Klassifikationsanalyse herangezogen werden, um ein Maß M für die Unterscheidbarkeit zu bestimmen.
Das Maß M kann auch ermittelt werden, indem untersucht wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Anwendung der Klassifikationsanalyse 105 auf die einzelnen den Arten von Stimuli zugeordneten EEG-Daten jeweils auf den korrekten Stimulus hindeutet. Hierzu wird jeweils die Klassifikationsanalyse 105 nachträglich auf sämtliche ermittelten EEG-Daten einzeln angewendet, wobei jeweils ein Klassifikationsergebnis ermittelt wird. Anschließend wird untersucht, ob das jeweilige Klassifikationsergebnis mit dem Stimulus übereinstimmt, der bei der Ermittlung der EEG-Daten auf den Patienten appliziert wurde. Das Verhältnis der korrekten Beurteilungen zu der Gesamtanzahl der einzelnen ermittelten EEG-Daten bzw. der Anzahl der applizierten Stimuli kann als Maß M herangezogen werden.
Evozierte Potentiale werden durch Mittelung der EEG Daten eines spezielles Stimulus berechnet und als EP-Kurve dargstellt. Die Software überlagert die evozierten Potentiale von zwei Klassen und daher können Unterschiede leicht erkannt werden. Dies erlaubt einerseits zu sehen ob der erwartete physiologische Response aufgetreten ist und weiters zu erkennen ob Unterschiede bestehen. Weiters wird ein statistischer Test durchgeführt, der angibt ob die Daten unterscheidbar sind. Statistisch signifikante Unterschiede werden in der Kurvendarstellung markiert.
Ereignisbezogenen Desynchronization wird für jede Klasse berechnet indem die Daten in einem typischen Frequenzbereich gefiltert werden (z.b. alpha bereich 8-12 Hz, beta bereich 16-24 Hz,...). Danach wird die Leistung berechnet und diese Daten über alle Wiederholungen gemittelt. Anschließend wird noch eine Mittelung im Zeitbereich durchgeführt, um die Kurven zu glätten. Diese Änderung der Leistung wird auf ein Referenzintervall vor der mentalen Aktivität bezogen und gibt daher die Änderung der Bandleistung aufgrund der durchgeführten Aktivität an. Dieses Ergebnis wird noch mit einem statistischen Test ausgewertet, sodass nur signifikante Änderungen dargestellt werden. Sowohl Ereignisbezogenen Desynchronization aus auch evozierte Potentiale können visualisiert werden und können dem Patienten als Feedback dienen, damit er Aktivitäten besser durchführt. Für den Operator ist es wichtige Information, ob der Patient die Aufgabe richtig macht und er kann korrigierend eingreifen. Weiters kann der Operator physiologische Effekte aufgrund seiner Erfahrung beurteilen.
Die Erfindung sieht auch vor, dass nach erfolgter Bestimmung des Maßes M für die Wahrnehmungsfähigkeit die Ergebnisse der bisher vorgenommenen Messwerte zum weiter verwendet werden können. Ein solches Vorgehen ist natürlich nur dann sinnvoll, wenn für die betreffende Person festgestellt wurde, dass das ermittelte Maß einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt, da ansonsten nicht ausgeschlossen werden kann, dass die von der Person gemessenen Hirnströme rein zufällig und ohne willentliche Steuerung aufgrund der Stimuli gemessen wurden. Kann jedoch ermittelt werden, dass die Person auf die Stimuli gezielt reagiert, kann die für die Person individuell ermittelte Klassifikation von Messwertergebnissen sinnvoll weiter verwendet werden.
Hierzu werden EEG-Daten der betreffenden Person laufend ermittelt. Der Zeitraum der Ermittlung kann auch auf einzelne Zeitbereiche beschränkt werden, beispielsweise um Bewegungen während des Schlafs zu vermeiden. Die EEG-Daten werden entsprechend der bereits erfolgten Klassifikationsanzanalyse 105 klassifiziert, wobei jeweils unterschiedliche Klassifikationsergebnisse ermittelt werden können.
Besonders bevorzugt werden diejenigen Klassifikationergebnisse herangezogen, die während der Klassifikationsanalyse aufgrund von Stimuli ausgelöst wurden, die Körperbewegungen entsprechen oder zu Körperbewegungen auffordern. Aufgrund dieser Stimuli wird ein Aktivierungsstimulus erstellt, der die betreffende Körperbewegung veranlasst. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird zur Applikation von Aktivierungsstimuli A funktionelle Elektrostimulation, Orthesen, Prothesen oder Roboter verwendet. Mittels dieser Aktivierungsstimuli A wird der Körper der Person zu einer Körperbewegung veranlasst. Alternativ kann der Aktivierungsstimulus die Person auch an einer dem Stimulus entsprechenden Körperstelle einen Reiz auslösen, um der Person ein diesbezügliches Feedback zu geben.
Bei Vorliegen eines ermittelten Ergebnisses E wird aus der Klassifikation ein diesem Ergebnis E zugeordneter Aktivierungsstimulus A auf den Probanden 1 appliziert. So ist es beispielsweise möglich, dem einem Stimulus S, mit dem die Person 1 aufgefordert wird, eine Bewegung des Unterarms vorzunehmen, ein Aktivierungsstimulus A zugeordnet wird, der einem Reiz am Unterarms oder einer Stimulation des Unterarms mittels funkioneller Elektrostimulation, Orthese, Prothese, Roboter auslöst, der eine entsprechende Bewegung des Unterarms vorsieht.
Weiters ist es auch möglich, die Klassifikation zu wiederholen, um der Person das Erlernen weiterer Stimuli S zu ermöglichen. In diesem Fall braucht eine Bestimmung des Maßes für die Wahrnehmungsfähigkeit nicht wiederholt zu werden. Vielmehr reicht es aus, die Klassifikation durchzuführen, um die Reaktion der Person 1 auf ihr bereits bekannte Stimuli S von der Reaktion der Person auf neu hinzutretende Stimuli S zu unterscheiden.

Claims

Patentansprüche:
1 . Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit einer Person (1 ),
a) wobei eine Menge von zumindest zwei möglichen unterschiedlich wahrnehmbare Arten von auf den Probanden (1 ) applizierbaren Stimuli (S) vorgegeben wird, und
b) dem Probanden (1 ) gedankliche Tätigkeiten aufgetragen werden, die bei Vorliegen eines Stimulus (S) abhängig von der Art dieses Stimulus (S) ausgeführt werden sollen, c) wobei eine Mehrzahl von Testschritten durchgeführt wird, wobei für jeden der Testschritte jeweils
- eine Art von Stimulus (S) aus der Menge der möglichen Arten von Stimuli (S), insbesondere nach Zufallskriterien, ausgewählt wird,
- ein Stimulus (S) der jeweils ausgewählten Art von Stimuli der Person (1 ) appliziert wird,
- innerhalb eines Zeitbereichs vor, während oder nach der Applikation des jeweiligen Stimulus (S) EEG-Daten der Person ermittelt und aufgenommen werden, wobei der Zeitbereich vorzugsweise eine Dauer von 1 bis 10 Sekunden aufweist, und
- die jeweils ermittelten EEG-Daten oder daraus abgeleiteten Daten der jeweiligen Art von Stimulus (S) zugeordnet werden,
d) wobei mittels Klassifikationsanzanalyse (105) ein Maß (M) dafür ermittelt wird, ob die einem bestimmten Stimulus (S) zugeordneten EEG-Daten von den einem Stimulus (S) unterschiedlicher Art zugeordneten EEG-Daten unterscheidbar sind, und
e) wobei das Maß (M) für die Unterscheidbarkeit der EEG-Daten unterschiedlicher Stimuli (S) als Maß für die Wahrnehmungsfähigkeit herangezogen wird,
dadurch gekennzeichnet,
- dass nach erfolgter Bestimmung des Maßes (M) für die Wahrnehmungsfähigkeit und im Fall der Feststellung eines einen Schwellenwert überschreitenden Werts durch das bestimmte Maß die folgenden Schritte vorgenommen werden, nämlich
- dass innerhalb von vorgegebenen Zeitbereichen während oder nach der Frage EEG- Daten der Person (1 ) ermittelt und aufgenommen werden,
- dass die jeweils aufgenommenen EEG-Daten mittels der zuvor durchgeführten Klassifikationsanzanalyse (105) klassifiziert werden, und
- dass bei Vorliegen eines ermittelten Ergebnisses (E) aus der Klassifikation ein diesem Ergebnis (E) zugeordneter Aktivierungsstimulus (A) auf den Probanden (1 ) appliziert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der auf die Person applizierte Aktivierungsstimulus (A) in einer Applikation von funktioneller Elektrostimulation oder mit einer Orthese, einer Prothese oder einem Roboter auf einem Bereich des Körpers der Person besteht, mit der der Körper der Person an einer Stelle des Körpers gereizt wird oder mit der ein Teil des Körpers der Person manipuliert wird, wobei diese Stelle des Körpers durch das mittels Klassifikation ermittelte Ergebnis (E) festgelegt wird,
wobei insbesondere
dass Stimuli (S) und/oder Ergebnissen (E), mit denen zu einer Bewegung eines bestimmten Körperteils oder zum Denken an einen bestimmten Körperteil aufgefordert wird, jeweils ein Aktivierungsstimulus (A) in Form eines Reizes an einer Stelle des betreffenden Körperteils oder in Form einer Manipulation eines des betreffenden Körperteils zugeordnet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Maß (M) ermittelt wird, indem untersucht wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Anwendung der Klassifikationsanalyse (105) auf die einzelnen den Arten von Stimuli zugeordneten EEG- Daten jeweils auf den korrekten Stimulus hindeutet.
4. Verfahren nach Anspruch 1 , 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet,
- dass die Menge der Arten von Stimuli (S) durch unterschiedliche Töne, insbesondere mit unterschiedlicher Dauer, Frequenz und Lautstärke, in für einen Menschen hörbaren Frequenzen vorgegeben wird und der jeweilige Ton der Person (1 ) vorgespielt wird, oder
- dass die Menge der Arten von Stimuli (S) Vibrationsbeaufschlagungen an unterschiedlichen Körperteilen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person (1 ) mittels Vibrationseinheiten appliziert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 1 , 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge der Arten von Stimuli (S) visuelle Reize für ein Auge oder beide Augen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person (1 ) mittels eines Bildschirms oder mittels Leuchtmitteln appliziert werden, oder
dass die Menge der Arten von Stimuli (S) elektrische Reize an unterschiedlichen Körperteilen und/oder mit unterschiedlicher Intensität und/oder Dauer umfasst, die der Person (1 ) mittels elektrischer Stimulatoren appliziert werden.
6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person (1 ) abhängig vom jeweiligen Art von Stimulus (S) eine der folgenden gedanklichen Tätigkeiten aufgetragen wird:
- Zählen oder Rechnen,
- Denken an Bewegungen von Körperteilen, insbesondere Extremitäten der rechten oder linken Körperhälfte, vorzugsweise der Arme oder Hände.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Bewertung der aufgenommenen EEG-Daten vorgenommen wird, indem die einzelnen zum selben Zeitpunkt aufgenommenen EEG-Daten der einzelnen EEG-Kanäle jeweils zu einem Signalvektor (s) zusammengefasst werden,
- dass eine Anzahl von, insbesondere vier, Gewichtvektoren (ga, gb, gc, gd) vorgegeben wird, die dieselbe Anzahl von Elementen aufweisen wie die Signalvektoren (s),
- dass für jeden Zeitpunkt jeweils das Skalarprodukt (pa, pb, pc, pd) des ermittelten Signalvektors (s) mit jedem der Gewichtsvektoren (ga, gb, gc, gd) erstellt wird und die jeweils erstellten Skalarprodukte (pa, pb, pc, Pd) dem jeweiligen Gewichtsvektor (ga, gb, gc, gd) zugeordnet werden,
- dass unter den jeweils demselben Gewichtsvektor (ga, gb, gc, gd) zugeordneten Skalarprodukten jeweils die Varianz (va, vb, vc, vd) über einen vorgegebenen Zeitbereich ermittelt wird und dem Gewichtsvektor zugeordnet wird,
- dass die einzelnen Varianzen (va, vb, vc, vd) und gegebenenfalls noch ein weiterer, vorgegebener Summand mit Gewichtswerten (wa, wb, wc, wd) eines weiteren Gewichtsvektors (w) gewichtet und summiert werden, und
- dass die so erhaltene Summe oder eine Folge von so unmittelbar hintereinander aufgenommener Summen der Klassifikationsanzanalyse (1 05) als Testwert (T) zugrundegelegt wird.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Gewichtsvektoren (ga, 9b, Qc, 9d) und die Gewichtswerte (wa, wb, wc, wd), sowie gegebenenfalls der weitere Summand (s), an die jeweilige Person (1 ) angepasst werden, sodass das in der Klassifikationsanzanalyse (1 05) ermittelte Maß (M) maximiert wird,
insbesondere indem ausgehend von vorgegebenen Startwerten die Gewichtsvektoren (ga, 9b, Qc, 9d), die Gewichtswerte (wa, wb, wc, wd), sowie gegebenenfalls der weitere Summand (s) so lange iterativ adaptiert werden, bis die Klassifikationsanzanalyse (105) basierend auf den bereits ermittelten Testdaten ein maximales Maß (M) für die Unterscheidbarkeit liefert.
9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass die EEG-Daten vor der Beurteilung mittels Klassifikationsanzanalyse kanalweise einer Bandpassfilterung (201 ) unterzogen werden, wobei das gefilterte Signal (s), insbesondere ausschließlich, Frequenzen zwischen 8 Hz und 30 Hz enthält.
10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die EEG-Daten oder die der Klassifikationsanzanalyse (105) zugrunde gelegten Daten, insbesondere die Resultate einer Mittelung, die aus den EEG-Daten abgeleiteten evozierten Potentiale oder die EEG-Daten nach der Durchführung einer ereignisbezogenen Desynchronisation oder die EEG-Daten, vorzugsweise der Person (1 ) und/oder einem das Verfahren leitenden Operator, angezeigt werden.
1 1 . Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Maß (M) dafür, ob die einem bestimmten Stimulus (S) zugeordneten EEG-Daten von den einem Stimulus (S) unterschiedlicher Art zugeordneten EEG-Daten unterscheidbar sind, mittels einer der folgenden Arten von Klassifikationsanzanalyse duchgeführt werden:
- Diskriminanzanalyse, insbesondere linearer Diskriminanzanalyse,
- Support vector machines,
- neuronale Netzwerke.
12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren an mehreren, insbesondere aufeinander folgenden, Tagen, gegebenenfalls mehrfach, insbesondere mit denselben Stimuli (S), durchgeführt wird, wobei das Maß (M) für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person (1 ) für jeden Tag separat ermittelt wird und das Maß (M), das die größte Wahrnehmungsfähigkeit indiziert, als Maß (M) für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person (1 ) herangezogen wird.
13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
- dass nach erfolgter Bestimmung des Maßes (M) für die Wahrnehmungsfähigkeit der Person (1 ) aufgetragen wird, zur Kommunikation, insbesondere zur Bejahung und
Verneinung von Fragen, die zuvor verwendeten gedanklichen Tätigkeiten vorzunehmen,
- dass die Person (1 ) in Beantwortung der gestellten Frage gedankliche Tätigkeiten vornimmt,
- dass innerhalb von vorgegebenen Zeitbereichen während oder nach der Frage EEG- Daten der Person (1 ) ermittelt und aufgenommen werden,
- dass die jeweils aufgenommenen EEG-Daten mittels der zuvor durchgeführten Klassifikationsanzanalyse (105) klassifiziert werden, und - dass die jeweils ermittelten Ergebnisse (E) der Klassifikation als Kommunikationsinhalte herangezogen und gegebenenfalls zur Verfügung gehalten werden.
14. Datenträger, dadurch gekennzeichnet, dass auf ihm ein Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche abgespeichert ist.
PCT/AT2015/050290 2014-12-09 2015-11-12 Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person WO2016090396A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ATA50893/2014 2014-12-09
ATA50893/2014A AT516020B1 (de) 2014-12-09 2014-12-09 Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit einer Person

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016090396A1 true WO2016090396A1 (de) 2016-06-16

Family

ID=54848352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/AT2015/050290 WO2016090396A1 (de) 2014-12-09 2015-11-12 Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person

Country Status (2)

Country Link
AT (1) AT516020B1 (de)
WO (1) WO2016090396A1 (de)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107942709A (zh) * 2017-12-21 2018-04-20 华南理工大学广州学院 一种智能家居控制系统及其控制方法
AT520374A1 (de) * 2017-09-06 2019-03-15 Dipl Ing Dr Techn Christoph Guger Bestimmung der Rangfolge der Wahrnehmungsintensität von Stimuli aus einer Testmenge von Stimuli bei einem Probanden

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060253166A1 (en) * 2005-01-06 2006-11-09 Flaherty J C Patient training routine for biological interface system
US20120059273A1 (en) * 2010-09-03 2012-03-08 Faculdades Catolicas, a nonprofit association, Maintainer of the Pontificia Universidade Cotolica Process and device for brain computer interface
WO2015058223A1 (de) * 2013-10-21 2015-04-30 G.Tec Medical Engineering Gmbh Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090062679A1 (en) * 2007-08-27 2009-03-05 Microsoft Corporation Categorizing perceptual stimuli by detecting subconcious responses
US20130331727A1 (en) * 2011-01-28 2013-12-12 Agency For Science, Technology And Research Method and system for detecting attention
US8792974B2 (en) * 2012-01-18 2014-07-29 Brainscope Company, Inc. Method and device for multimodal neurological evaluation

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060253166A1 (en) * 2005-01-06 2006-11-09 Flaherty J C Patient training routine for biological interface system
US20120059273A1 (en) * 2010-09-03 2012-03-08 Faculdades Catolicas, a nonprofit association, Maintainer of the Pontificia Universidade Cotolica Process and device for brain computer interface
WO2015058223A1 (de) * 2013-10-21 2015-04-30 G.Tec Medical Engineering Gmbh Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C. M. BISHOP, NEURAL NETWORKS FOR PATTERN RECOGNITION, 1995
C. M. BISHOP, NEURAL NETWORKS TOR PATTERN RECOGNITION, 1995
GUGER, C.; RAMOSER, H.; PFURTSCHELLER, G.: "Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI)", REHABILITATION ENGINEERING, IEEE TRANSACTIONS, vol. 8, no. 4, December 2000 (2000-12-01), pages 447,456, XP011053741
WISSEL T; PFEIFFER T; FRYSCH R; KNIGHT RT; CHANG EF; HINRICHS H; RIEGER JVV; ROSE G.: "Hidden Markov model and support vector machine based decoding of finger movements using electrocorticography", J NEURAL ENG., vol. 10, no. 5, 18 September 2013 (2013-09-18), pages 056020, XP020251724, DOI: doi:10.1088/1741-2560/10/5/056020

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT520374A1 (de) * 2017-09-06 2019-03-15 Dipl Ing Dr Techn Christoph Guger Bestimmung der Rangfolge der Wahrnehmungsintensität von Stimuli aus einer Testmenge von Stimuli bei einem Probanden
AT520374B1 (de) * 2017-09-06 2020-01-15 Dipl Ing Dr Techn Christoph Guger Bestimmung der Rangfolge der Wahrnehmungsintensität von Stimuli aus einer Testmenge von Stimuli bei einem Probanden
CN107942709A (zh) * 2017-12-21 2018-04-20 华南理工大学广州学院 一种智能家居控制系统及其控制方法
CN107942709B (zh) * 2017-12-21 2023-10-31 华南理工大学广州学院 一种智能家居控制系统及其控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
AT516020B1 (de) 2016-02-15
AT516020A4 (de) 2016-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3060112B1 (de) Verfahren zur quantifizierung der wahrnehmungsfähigkeit einer person
EP2887861B1 (de) Vorrichtung zur untersuchung einer phasenverteilung zur ermittlung einer krankhaften interaktion zwischen verschiedenen hirnarealen
DE4091020C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen, Anzeigen und/oder Aufzeichnen von bioelektrischen Spannungssignalen eines menschlichen oder tierischen Körpers
EP3041574B1 (de) System zur nicht-invasiven neuronalen stimulation
DE102008008826A1 (de) Messung der EEG-Reaktivität
WO2003085546A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur elektromagnetischen modifikation von hirnaktivität
WO2007096269A1 (de) Vorrichtung und verfahren zur echtzeit-ansteuerung eineas effektors
Chen A primer on neural signal processing
DE102022002867A1 (de) Auf physiologischen Informationen des Fahrers basierendes Verfahren und System zur Fahrzeugsteuerungsassistenz
EP1378850A1 (de) Verfahren und System zur Unterstützung der Therapieplanung bei der Erstellung eines Trainingsprogrammes
AT516020B1 (de) Verfahren zur Quantifizierung der Wahrnehmungsfähigkeit einer Person
EP1378851A1 (de) Verfahren und System zur Unterstützung bei der Auswahl eines Trainingsprogramms im Rahmen einer Therapieplanung
DE102016223794B4 (de) Verfahren und System zum Bewerten einer Akzeptanz mindestens eines Fahrerassistenzsystems eines autonom fahrenden Kraftfahrzeugs
EP3258833B1 (de) Verfahren zur bestimmung der wahrnehmungsfähigkeit eines probanden
Aldea et al. Detecting sensorimotor rhythms from the EEG signals using the independent component analysis and the coefficient of determination
JP2003325467A (ja) 意思伝達支援装置、及び意思伝達支援ソフトウエア
DE102015224889A1 (de) Verfahren zur Müdigkeitsermittlung
CN112842361B (zh) 基于锁相视觉刺激的记忆功能评估方法、装置及相关组件
AT520461B1 (de) Vorrichtung zum Erlernen der willentlichen Steuerung eines vorgegebenen Körperteils durch einen Probanden
Syrjänen et al. Individual temporal and spatial dynamics of learning to control central Beta activity in neurofeedback training
AT520374A1 (de) Bestimmung der Rangfolge der Wahrnehmungsintensität von Stimuli aus einer Testmenge von Stimuli bei einem Probanden
Dahal et al. Event related synchronization and desynchronization of EEG data during distracted virtual driving
Morrow Multisensory Processing in the Primate Amygdala
WO2022122344A1 (de) Fahrzeugkabinenvorrichtung für ein fahrzeug
DE202020005493U1 (de) Vorhersage der langfristigen hedonischen Reaktion auf einen Sinnesreiz

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15808074

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15808074

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1