[发明专利]用于多模态生理刺激和脑健康的评估的系统及签名在审
申请号: | 201480027238.1 | 申请日: | 2014-03-14 |
公开(公告)号: | CN105592798A | 公开(公告)日: | 2016-05-18 |
发明(设计)人: | 亚当·J·西蒙 | 申请(专利权)人: | 塞罗拉公司 |
主分类号: | A61B8/00 | 分类号: | A61B8/00;A61B5/00;A61B5/05;G10L13/00;G10L21/00;G06F15/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 李春晖;李德山 |
地址: | 美国宾夕*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 多模态 生理 刺激 健康 评估 系统 签名 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年3月15日提交的美国临时申请第61/799,842 号、于2013年6月18日提交的美国临时申请第61/836,294号以及于2014 年1月29日提交的美国临时申请第61/932,915号的权益。这些专利申请 的内容通过引用以其全部内容被合并到本文中。
技术领域
本发明涉及通过在系统中使用激活的任务和刺激来诊断和分析脑健 康以动态评估个体的脑状态和功能。
背景技术
脑和中枢神经系统的正常功能对于健康的、愉快的和富有成效的生活 而言至关重要。脑和中枢神经系统的病症属于最可怕的疾病。很多神经学 病症,比如中风、阿尔茨海默氏病和帕金森氏病,是潜伏和渐进的,并且 随着年龄的增长变得更常见。例如精神分裂症、抑郁、多发性硬化和癫痫 的其他病症发生在年轻时,并且会在一个人的一生中持续和发展。对神经 系统的突然的灾难性损害,例如脑外伤、感染和中毒,还会在任何时间影 响任何年龄的任何个人。
大多数神经系统功能障碍产生于个人的基因型、环境和个人习惯之间 的复杂的相互作用,并且因此经常以高度个体化的方式呈现。然而,尽管 预防性医疗日益显现出重要性,但是用于客观评估一个人自己的神经系统 健康的便利手段尚未广泛普及。因此,需要监视脑和神经系统的健康状况 的新方法以用于正常健康监护、功能障碍的早期诊断、疾病发展的跟踪以 及治疗药物和新疗法的发现和优化。
与其中诸如血压、胆固醇和血糖这样的个体化的健康监测生物标记物 早已成为家庭项目的心血管病症和代谢紊乱不同,不存在脑和神经系统健 康的这样的便利的生物标记物。诸如正电子发射断层扫描(PET)、功能 磁共振成像(fMRI)和神经精神或认知测试这样的定量神经生理评估方 法,涉及显著的操作员专业技术水平、住院或基于临床的测试以及大量的 时间和费用。可以适于更广泛地用作神经系统功能的易实现的生物标记物 的一种潜在技术是:根据若干不同形式的数据——包括测量脑的生成和传 送电信号的能力的脑电图(EEG)——来对脑进行多模态评估。然而,正 式的基于实验室的EEG方法通常需要大量的操作者培训、笨重的设备并 且主要用于检验癫痫。
需要替代和创新的生物标记物方法来提供可以大大改进神经系统和 精神病学病症的预防、诊断和治疗的个人脑健康的定量测量。迫切需要能 够获得帕金森氏病、阿尔茨海默氏病、脑震荡以及其他神经学和神经精神 病学的生物标记物的独特的多模态装置和测试。
发明内容
一种系统以及从在该系统中收集的数据中获得的诊断签名,通过捕获 用于对用户的脑健康和功能进行评估的多个生物传感器数据流来解决现 有技术中的上述需求。在示例性实施方式中,该系统包括适于从用户收集 生物传感器数据的多个生物传感器以及以多种感官、认知、物理和化学挑 战来刺激脑的能力。生物传感器包括除了一个或更多个附加生物传感器数 据流之外还收集至少一个通道的EEG脑波数据的有源脑波传感器,其中 一个或更多个附加生物传感器数据流选自以下:平衡和运动的加速计测 量;语音和响应的麦克风测量;跟踪眼运动和生物标识的图像传感器;心 率、心率变异性和动脉血氧的脉搏血氧测量;用于情感和情绪信息的皮肤 电反应(或表皮皮肤传导);击键形式的认知数据;以及在认知挑战期间 鼠标点击或触摸屏幕。最后,可以以诊断能力来管理监管机构批准的药物、 配料和化合物以对脑进行挑战并且根据诊断测量反应。
在一个实施方式中,该系统包括仅一个可再使用的电子模块(REM), 该电子模块(REM)靠近脑以用于记录各种生物信号数据流。这通过在 以膝上型电脑、平板电脑和智能电话类的装置的形式的外围MCU中同时 收集的各种生物信号流来补充。
在另一实施方式中,除了头部的REM模块之外,该系统还包括一个 或更多个REM模块。在该实施方式中,非头部REM模块位于人类对象 的躯干上以收集位置和心率信息,或者可替代地或另外被放置在肢的手腕 或脚踝上以记录来自个体四肢的生物信号。在所有情况下,数据被及时地 共同注册,使得每个模态或生物信号能够孤立地被单独分析或以交叉相关 的方式被分析。可以利用诊断信息来构建多变量预测统计模型,以有助于 接受评估的人类对象的健康和养生。
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