CN108601549A - 用于定量eeg的阻抗监测 - Google Patents

Abstract

本文中公开了一种用于测量针对定量EEG(QEEG)的阻抗的系统(20)和方法(700)。本发明测量多个电极(35a‑35c)中的每个电极的阻抗值以检测断开电极(35)，以便在QEEG计算之前去除具有断开电极(35)的通道。

Description

用于定量EEG的阻抗监测

技术领域

本发明总体上涉及定量EEG。

背景技术

脑电图(“EEG”)是一种测量和记录人脑的电活动以便评估脑功能的诊断工具。多个电极被附接到人的头部并且由导线连接到机器。机器放大信号并且记录人脑的电活动。电活动通过跨多个神经元的神经活动的总和来产生。这些神经元生成小的电压场。这些电压场的聚集创建人的头部上的电极能够检测和记录的电读数。EEG是多个更简单信号的叠加。在正常成人中，EEG信号的振幅通常在1微伏到100微伏的范围内，并且当利用硬膜下电极测量时，EEG信号大约为10至20毫伏。对电信号的振幅和时间动态的监测提供关于人的潜在神经活动和医学状况的信息。

执行EEG以：诊断癫痫；验证失去意识或痴呆症的问题；验证昏迷者的大脑活动；研究睡眠障碍，在手术期间监测大脑活动，以及其他身体问题。

在EEG期间，多个电极(通常为17至21个，但是存在用于至少70个电极的标准位置)被附接到人的头部。电极通过电极相对于人脑的叶或区域的位置来引用。引用如下：F＝额叶；Fp＝额极；T＝颞叶；C＝中心；P＝顶叶；O＝枕叶；以及A＝耳廓(耳电极)。数字用于进一步缩小位置，并且“z”点涉及人的头部的中线中的电极位点。心电图(“EKG”)也可以出现在EEG显示器上。

EEG使用被称为导联的各种电极组合来记录来自不同放大器的脑电波。通常创建导联以提供跨皮质的EEG的空间分布的清晰图片。导联是从记录电极的空间阵列获取的电子地图，并且优选地是指在特定时间点检查的特定电极组合。

在双极导联中，通过将一个通道的电极输入2连接到后续通道的输入1来链接连续的电极对，使得相邻通道具有一个共同的电极。双极电极链可以从前到后(纵向)或从左到右(横向)连接。在双极导联中，比较两个活跃电极位点之间的信号，导致所记录的活动差异。另一类型的导联是参考导联或单极导联。在参考导联中，各种电极连接到每个放大器的输入1，并且参考电极连接到每个放大器的输入2。在参考导联中，信号在活跃电极位点处被收集并且与共同的参考电极相比较。

参考导联有助于确定波形的真实振幅和形态。对于颞部电极，CZ通常是良好的头皮参考。

能够定位电活动的起源(“定位”)对于能够分析EEG是至关重要的。双极导联中的正常或异常脑电波的定位通常通过标识“相位反转”(链内指向相反方向的两个通道的偏转)来实现。在参考导联中，所有通道可以在相同方向上示出偏转。如果当与参考电极处的活动相比活跃电极处的电活动是正的，则偏转将是向下的。电活动与参考电极处的活动相同的电极将不会示出任何偏转。通常，具有最大向上偏转的电极表示参考导联中的最大负活动。

一些图案指示人的发作(seizure)倾向。医师可以将这些波称为“癫痫样异常”或“癫痫波”。这些包括棘波、尖波以及棘与波放电。大脑的特定区域(诸如左颞叶)中的棘波和尖波指示部分发作可能来自该区域。另一方面，原发性全身性癫痫是由棘与波放电暗示的，这种放电广泛地分布在大脑的两个半球上，特别是在它们同时在两个半球中开始的情况下。

有几种类型的脑电波：α波、β波、δ波、θ波和γ波。α波的频率为8至12赫兹(“Hz”)。α波通常在人放松时或者在人的眼睛闭合但人处于精神警觉的清醒状态时被发现。当人的眼睛睁开或者人集中注意力时，α波停止。β波的频率为13Hz至3Hz。β波通常在人警觉、思考、激动或服用高剂量的某些药物时被发现。δ波的频率小于3Hz。δ波通常仅在人睡着(非REM或无梦睡眠)或人是幼儿时被发现。θ波的频率为4Hz至7Hz。θ波通常仅在人睡着(做梦或REM睡眠)或人是幼儿时被发现。γ波的频率为30Hz至100Hz。γ波通常在较高的心理活动和运动功能期间被发现。

本文中使用以下定义。

“振幅”是指从波谷到最大峰(负或正)测量的竖直距离。它表达关于神经元群体大小及其在分量生成期间的激活同步性的信息。

术语“模数转换”是指将模拟信号转换成然后可以被存储在计算机中以用于进一步处理的数字信号的时候。模拟信号是“真实世界”信号(例如生理信号，诸如脑电图、心电图或眼电图)。为了使它们由计算机存储和操纵，必须将这些信号转换成计算机可以理解的离散数字形式。

“伪影”是由EEG沿着头皮检测到的、但是源自非脑源的电信号。存在患者相关的伪影(例如，运动、出汗、ECG、眼睛运动)和技术伪影(50/60Hz伪影、线缆移动、电极糊相关)。

术语“差分放大器”是指电生理设备的关键。它放大了两个输入之间的差异(每对电极一个放大器)。

“持续时间”是从电压变化开始到其返回基线的时间间隔。它也是对分量生成中涉及的神经元的同步激活的测量。

“电极”是指用于与电路的非金属部分建立电接触的导体。EEG电极是通常由覆盖有氯化银涂层的不锈钢、锡、金或银制成的小的金属盘。它们在头皮上被放置于特殊位置。

“电极凝胶”充当电极的可延展延伸部，使得电极引线的移动不太可能产生伪影。凝胶使得皮肤接触最大化，并且允许通过皮肤进行低阻力记录。

术语“电极定位”(10/20系统)是指用于经典EEG记录的头皮电极的标准化放置。该系统的本质是在Nasion-Inion与固定点之间的10/20范围的百分比距离。这些点被标记为额极(Fp)、中心(C)、顶叶(P)、枕叶(O)和颞叶(T)。中线电极用下标z标记，其代表零。奇数用作针对左半球上的点的下标，并且偶数用作针对右半球上的点的下标。

“脑电图”或“EEG”是指通过记录由脑电图描记器制作的来自头皮的脑部电活动来跟踪脑电波。

“脑电图描记器”是指用于检测和记录脑电波的装置(也称为脑电图仪)。

“癫痫样”是指类似于癫痫。

“滤波”是指从信号中去除不想要的频率的过程。

“滤波器”是改变信号的频率成分的设备。

“导联”意指电极的放置。EEG可以用双极导联或参考导联来监测。双极意指每个通道有两个电极，因此每个通道都有参考电极。参考导联意指所有通道有共同的参考电极。

“形态”是指波形的形状。波的形状或EEG图案由组合以构成波形的频率以及它们的相位和电压关系来确定。波图案可以被描述为：“单态”，不同的EEG活动看起来由一个主导活动组成；“多态”，不同的EEG活动由多个频率组成，这些频率组合以形成复杂波形；“正弦”，类似于正弦波的波，单态活动通常是正弦的；“短暂性”，与背景活动明显不同的孤立的波或图案。

“棘波”是指具有尖的峰并且持续时间从20毫秒至70毫秒的瞬变。

术语“尖波”是指具有尖的峰和持续时间从70毫秒至200毫秒的瞬变。

术语“神经网络算法”是指标识具有高的概率为癫痫样异常的急剧瞬变的算法。

“噪声”是指修改期望信号的任何不想要的信号。它可以具有多个源。

“周期性”是指图案或元素在时间上的分布(例如，特定EEG活动以或多或少的规则间隔的出现)。活动可以是泛发性的、局灶性的或偏侧性的。

EEG分段是根据时间和频率而变化的EEG信号的振幅。

在EEG分析中已经使用定量EEG(QEEG)有一段时间了。最常见的用途是使用FFT进行时间压缩图形输出。这种类型的图形输出可以由人类读者解释，以示出例如频率范围内的长周期EEG的概述。虽然单页EEG可能显示十秒钟的数据，但是QEEG页面可能显示几分钟甚至几小时。

QEEG还可以用于在给定时间点产生具有单个数值的时间平均结果。这可以像平均振幅一样简单。或者它可以是限于单个频率范围内的波的计算。

QEEG可以限于所记录的通道的数目的子集。以这种方式，计算反映了大脑的半球或较小部分的活动。

此外，计算可以被计算为通道的两个子集或两个不同频率范围的相对值。这个想法是，这些相对值的变化可能在诊断上具有重要意义。

在使用QEEG来解释EEG方面存在很多学术兴趣。这个概念是，它可能比审查基础波形更不主观且更快。此外，随着时间的推移，图案可能很难出现，如果不是不可能的话。

一个示例是中风的诊断。据信，当中风开始时，大脑活动的变化几乎立即被反映在EEG中。这种情况将在出现临床症状之前在很多情况下显著地发生。因此，对连续监测有中风风险的患者以提供早期诊断和治疗非常感兴趣。

然而，连续监测的障碍是明显的。首先，连续监测原始EEG信号是非常劳动密集的。其次，反映中风的小的相对变化的类型非常难以观察，特别是当一次仅呈现十秒数据时。QEEG可以使对这个问题的解决方案，并且正在进行大量研究以试图确定哪种计算可能示出反映中风的变化类型。然而，这个领域的工作由于EEG中大量伪影的存在而在很大程度上受到了阻碍。

在头皮中，来自诸如肌肉、眼睛运动和电极的不良电接触等伪影的EEG信号可能压倒大脑的信号。专家评审员学习忽略这些伪影并且专注于无伪影部分，但是QEEG没有这种奢侈，并且所有信号都被包括在计算中。结果是，与反映大脑活动相比，QEEG通常一样多地或更多地反映伪影。当然，这在产生图形结果时是有问题的，但是在该情况下，专家评审员可能再次能够辨别源于大脑活动的图案。然而，在为诊断目的而计算的离散值的情况下，这是一个非常大的问题。出于这个原因，研究人员经常尝试选择相对无伪影的片段进行计算，但是这当然不适用于临床实践。

对头皮EEG进行定量分析的困难之一是，用户通常不指出他们实际记录的是哪些通道。看起来这似乎是很明显的，但是事实上，没有可靠的方式来通过查看基本的EEG信号判断通道是完全断开(open)还是连接到头皮上的电极。讽刺的是，如果它连接到头皮电极并且电极记录不良，这通常可以被确定，但是完全断开的记录很难区分。EEG信号的准确测量在很大程度上依赖于从患者头皮到监测设备的低阻抗导电路径。随着电极连接性降低，串联阻抗增加，从而增加了激励信号振幅。

在实践中，临床医生通常知道已经记录了哪些通道并且简单地从视觉呈现中去除未记录的通道。(这是通过使用与实际记录的内容相匹配的显示导联来完成的。)一种非常常见的情况是，使用所谓的减少的导联，即普通的一组10至20个电极的一半。这在美国针对新生儿患者进行，并且通常在欧洲针对ICU患者进行。(由于计费原因，在美国对ICU患者进行的频率较低。)另一种情况是，由于皮肤的损伤，特定电极不能被放置在患者上。

通常，EEG制造商测量正在被记录的所有通道上的阻抗，无论它们是否连接到电极。这被认为是记录质量的基本衡量。当电极被不正确放置或存在其他问题时，阻抗值更高，并且用户会检查阻抗以纠正这些类型的问题。讽刺的是，它从未被用作关于通道根本没有记录的指示。这是因为，用户通常知道他们正在记录哪些通道，并且仅使用包括那些通道的导联(视觉显示)。然而，对于定量EEG系统，没有办法区分，因此例如QEEG发作检测器将尝试使用断开通道，其他各种QEEG可视化工具也是如此。

发明内容

本发明提供了QEEG中的断开电极问题的解决方案。解决方案是设置阻抗阈值，高于该阻抗阈值被认为是断开的通道。以这种方式，未使用的通道被确定，并且不使用那些通道来执行计算。

另外，允许用户基于特定组的记录通道来建立他们希望使用的计算和检测器的类型。例如，在美国，减少的导联可能指示这是新生儿记录，并且他们可能希望使用新生儿定向的发作检测器和其他定量分析。

使用阻抗值的单独但重要价值是改善伪影减少能力。高于用户可设置的阈值(或可能是计算的阈值)，通道被认为是暂时“不良”的，并且因此这增强了当前的电极伪影检测。通常，这些阻抗值将是高的，但是不会像断开通道那么高。使用QEEG来预测中风的临床症状的主要问题之一是，当被混入到脑信号中时，伪影产生不可靠的定量值。本发明实现了一定水平的伪影减少，使得现在QEEG在连续监测的基础上是实用的。

系统还在连续和自动的基础上检查阻抗值以查看是否存在任何变化。

本发明的一个方面是一种用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法。该方法包括从机器生成EEG记录，该机器包括附接到患者头部的多个电极、放大器和处理器，其中EEG记录包括多个通道。该方法还包括设置针对多个电极的阻抗阈值，阻抗值高于针对多个电极中的断开电极的已知值。该方法还包括测量多个电极中的每个电极的阻抗值。该方法还包括去除多个通道中的与阻抗值大于阻抗阈值的电极相对应的每个通道以创建经阻抗滤波的EEG记录。该方法还包括处理经阻抗滤波的EEG记录。该方法还包括从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

本发明的另一方面是一种针对定量EEG分析确定断开电极的系统。该系统包括：多个电极，用于生成多个EEG信号；处理器，连接到多个电极以从多个EEG信号生成EEG记录；以及显示器，连接到处理器以用于显示EEG记录。处理器被配置为设置针对多个电极的阻抗阈值，阻抗值高于针对多个电极中的断开电极的已知值。处理器被配置为测量多个电极中的每个电极的阻抗值。处理器被配置为去除多个通道中的与阻抗值大于阻抗阈值的电极相对应的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录。处理器被配置为处理经阻抗滤波的EEG记录。处理器被配置为从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

本发明的又一方面是一种用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法。该方法包括从机器生成EEG记录，该机器包括附接到患者头部的多个电极、放大器和处理器，其中EEG记录包括多个通道。该方法还包括设置针对多个电极的阻抗阈值，阻抗值高于针对多个电极中的断开电极的已知值。该方法还包括检测多个通道中的通道中的特定波形，该特定波形指示大于阻抗阈值的阻抗值。该方法还包括去除多个通道中的具有特定波形的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录。该方法还包括处理经阻抗滤波的EEG记录。该方法还包括从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

本发明的又一方面是一种针对定量EEG分析确定断开电极的系统。该系统包括：多个电极，用于生成多个EEG信号；处理器，连接到多个电极以从多个EEG信号生成EEG记录；以及显示器，连接到处理器以用于显示EEG记录。处理器被配置为设置针对多个电极的阻抗阈值，阻抗值高于针对多个电极中的断开电极的已知值。处理器被配置为检测多个通道中的通道中的特定波形，该特定波形指示大于阻抗阈值的阻抗值。处理器被配置为去除多个通道中的具有特定波形的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录。处理器配置为处理经阻抗滤波的EEG记录。处理器被配置为从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

附图说明

图1是定量EEG的图像。

图2是用于计算具有断开电极的患者的定量EEG的系统的图示。

图2A是具有断开电极的患者的隔离视图的图示。

图3是用于EEG的电极放置的图。

图4是用于EEG的电极放置的详细图。

图5是CZ参考导联的图示。

图6是包含发作、肌肉伪影和眼部运动伪影的EEG记录的图示。

图7是去除肌肉伪影的图6的EEG记录的图示。

图8是去除眼部运动伪影的图7的EEG记录的图示。

图9是用于计算定量EEG的方法的流程图。

图10是用于计算定量EEG的流程图方法。

图11是用于计算qEEG的系统的图示。

图12是用于计算qEEG的系统的框图。

图13是用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法的流程图。

具体实施方式

在图1中示出了定量EEG(“qEEG”)的图像100。该方法和系统允许qEEG在电极断开时从伪影减少的EEG记录被生成。

图2和图2A图示了用于计算定量EEG的系统20。患者15穿戴由多个电极35a至35c组成的电极帽30，电极帽30附接到患者头部，其中导线38从电极35连接到EEG机器组件40，EEG机器组件40包括用于向带有处理器的计算机41放大信号的放大器42，处理器用于分析来自电极35的信号并且生成可以在显示器50上查看的EEG记录51和qEEG。如图2A所示，电极850是断开的、未附接的、并且在阻抗阈值之上。因此，如果来自该电极850的信号被包括在qEEG中，则qEEG值将是不准确的。EEG针对自动伪影滤波进行了优化。EEG记录然后使用神经网络算法被处理，以生成用于生成qEEG的经处理的EEG记录。

患者附接到患者头部的多个电极，其中导线从电极连接到用于向处理器放大信号的放大器，处理器用于分析来自电极的信号并且创建EEG记录。大脑在患者头部上的不同点处产生不同的信号。多个电极如图3和图4所示的那样被定位在患者头部上。CZ位点位于中心。例如，图4上的Fpl在图6上的通道FP1-F3中表示。电极的数目确定用于EEG的通道的数目。更大数目的通道可以产生患者大脑活动的更详细表示。如果电极断开，则针对通道的记录不准确，从而生成错误的读数。优选地，EEG机器组件40的每个放大器42与附接到患者15的头部的两个电极35相对应。来自EEG机器组件40的输出是由两个电极检测到的电活动的差异。每个电极的放置对于EEG报告是关键的，因为电极对彼此越接近，由EEG机器组件40记录的脑电波的差异越小。

EEG针对自动伪影滤波进行了优化。EEG记录然后使用神经网络算法被处理以生成经处理的EEG记录，经处理的EEG记录被分析以用于显示。在获取EEG记录期间，处理引擎执行EEG波形的连续分析，并且在逐通道的基础上确定大多数类型的电极伪影的存在。与人类读者非常相似，处理引擎通过分析EEG轨迹的多个特征来检测伪影。优选的伪影检测与阻抗检查无关。在获取期间，处理监测进入的通道以寻找电极伪影。当检测到伪影时，它们将自动从发作检测过程中被去除，并且可选地从趋势显示中被去除。与上一代产品相比，这导致更高水平的发作检测准确度并且更易于阅读趋势。

用于从EEG中去除伪影的算法通常使用如CCA(典型关联分析)和ICA(独立成分分析)的盲源分离(BSS)算法来将来自一组通道的信号变换为一组成分波或“源”。

在一个示例中，使用被称为BSS-CCA的算法来从EEG中去除肌肉活动的影响。在记录的导联上使用该算法通常将不会产生最佳结果。在这种情况下，通常最佳的是使用其中参考电极是诸如在国际10-20标准中的CZ的顶点电极之一的导联。在该算法中，在去除伪影之前，首先将记录的导联变换成CZ参考导联。在CZ处的信号指示它不是最佳选择的情况下，则算法将沿着可能参考电极的列表向下，以便找到合适的参考电极。

可以直接在用户选择的导联上执行BSS-CCA。然而，这有两个问题。首先，这需要在被选择以供用户查看的每个导联上进行昂贵的伪影去除处理。其次，伪影去除将从一个导联到另一导联而不同，并且将仅当用户使用最佳参考来选择参考导联时才是最佳的。由于查看EEG所需的导联通常与最佳导联不同，因此这不是一个很好的解决方案。

图5至图8图示了从EEG信号中去除伪影如何允许更清楚地针对读者说明大脑的真实活动。图6是包含发作、肌肉伪影和眼部运动伪影的EEG记录4000的图示。图7是去除肌肉伪影的图6的EEG记录5000的图示。图8是去除眼部运动伪影的图7的EEG记录6000的图示。

针对EEG记录的各种趋势由处理引擎生成。发作概率趋势、节律性频谱图、左半球趋势、节律性频谱图、右半球趋势、FFT频谱图左半球趋势、FFT频谱图右半球趋势、不对称相对频谱图趋势、不对称绝对指数趋势、aEEG趋势、和抑制比、左半球和右半球趋势。

节律性频谱图允许人们在单个图像中查看发作的演变。节律性频谱图测量EEG记录中的每个频率处存在的节律性的量。

发作概率趋势示出了所计算的发作活动随着时间的概率。发作概率趋势示出了检测到的发作的持续时间，并且还建议可能降落到低于发作检测截止但是仍有兴趣进行查看的记录的区域。在与其他趋势一起显示时，发作概率趋势提供了EEG中的定量变化的综合视图。

如图9所示，用于计算定量EEG的方法总体上被指定为600。在框601处，从包括多个电极、放大器和处理器的EEG机器生成EEG信号。在框602处，针对伪影减少连续地处理EEG信号以生成经处理的EEG记录。在框601处，从经处理的EEG记录计算定量EEG。优选地，使用快速傅立叶变换信号处理来计算定量EEG。减少的伪影类型从包括眨眼伪影、肌肉伪影、舌头运动伪影、咀嚼伪影和心跳伪影的组中选择。

如图10所示，用于计算定量EEG的方法总体上被指定为700。在框701处，从包括电极、放大器和处理器的EEG机器生成EEG信号。在框702处，针对伪影减少连续地处理EEG信号以生成连续的伪影减少的EEG数据。在框703处，近实时地使用连续的伪影减少的EEG数据来计算定量EEG。该方法还包括基于定量EEG来预测中风。该方法备选地包括利用定量EEG来进行发作检测。

图11和图12图示了用于计算定量EEG的系统。患者15穿戴由多个电极35a至35c组成的电极帽30，电极帽30附接到患者头部，其中导线38从电极35连接到EEG机器组件40，EEG机器组件40包括用于向带有处理器的计算机41放大信号的放大器42，处理器用于分析来自电极35的信号并且生成可以在显示器50上查看的EEG记录和qEEG 51。CPU 41包括用于神经网络算法的软件程序和用于qEEG引擎的软件程序。如图12所示，伪影减少引擎、qEEG引擎47、微处理器44、存储器42、存储器控制器43和I/O 48是EEEG机器40的组件。对本发明所利用的电极的更全面的描述在Wilson等人的针对Method And Device For Quick Press OnEEG Electrode的美国专利号8112141中进行了详细描述，该专利以其整体通过引用并入本文。EEG针对自动伪影滤波进行了优化。EEG记录然后使用神经网络算法被处理以生成经处理的EEG记录，经处理的EEG记录被分析以用于显示。

图13图示了用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法800的流程图。在框801处，从包括附接到患者头部的多个电极、放大器和处理器的机器生成EEG记录，其中EEG记录包括多个通道。在框802处，针对多个电极设置阻抗阈值。阻抗值被设置为高于针对多个电极中的断开电极的已知值。在框803处，测量每个电极的阻抗值以确定是否有任何阻抗值大于阻抗阈值。在框804处，去除多个通道中的与阻抗值大于阈值的电极相对应的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录。在框805处，在处理器处，处理经阻抗滤波的EEG记录。在框806处，从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

优选地，在已经将电极施加到记录位点之后测量电极阻抗(与交流电流相反)以评估电极与患者头皮之间的接触。优选的阻抗范围在100欧姆与5000欧姆之间。优选地，利用阻抗计来测量电极阻抗，该阻抗计使来自所选择的电极的交流电流通过头皮传递到连接到阻抗计的所有其他电极。将具有非常高阻抗的电极和较低阻抗的电极连接到差分放大器的输入引起不平衡，这有利于60Hz干扰的记录。

通常，直接阻抗测量在应用电极之后应操作者的要求而进行，以验证良好连接。在一些情况下，在记录期间以间隔重复直接阻抗测量。无论如何，EEG系统针对每个通道存储该测量的阻抗值。通常，良好的阻抗测量被认为是5000欧姆或更小，并且因此优选的阈值是5000欧姆。由于断开电极将具有几乎无限大的阻抗，因此一个实施例具有100,000欧姆的阻抗阈值。

除了用于确定电极是否断开的直接阻抗测量之外，一些EEG机器生成在阻抗高时出现在通道中的特定波形。因此，在一个备选实施例中，代替测量每个电极的阻抗值，处理器被配置为标识该高阻抗波形并且与直接阻抗测量分开地确定阻抗为高。然后，去除具有特定波形的通道以创建经阻抗滤波的EEG记录，经阻抗滤波的EEG记录被处理以生成qEEG参数。

备选地，处理器被配置为首先检测特定波形、去除具有特定波形的通道、并且然后还在创建经阻抗滤波的EEG记录之前对剩余通道执行直接阻抗测量，经阻抗滤波的EEG记录被处理以生成qEEG参数。

在一个备选实施例中，利用对过量线路噪声(60Hz或50Hz)的检测来确定高阻抗和断开电极的存在。在这个备选实施例中，处理器被配置为表示该过量线路噪声并且与直接阻抗测量分开地确定阻抗为高。然后，去除具有过量线路噪声的通道以创建经阻抗滤波的EEG记录，经阻抗滤波的EEG记录被处理以生成qEEG参数

本发明所利用的用户接口的描述在Wilson等人的针对User Interface ForArtifact Removal In An EEG的美国专利号9055927中进行了详细描述，该专利以其全部内容通过引用并入本文。显示本发明所利用的EEG的描述在Nierenberg等人的针对MethodAnd System For Displaying EEG Recordings的美国专利号8666484中进行了详细描述，该专利以其全部内容通过引用并入本文。显示用于本发明的EEG记录的描述在Wilson等人的针对User Interface For Artifact Removal In An EEG的美国专利号9232922中进行了详细描述，该专利以其全部内容通过引用并入本文。qEEG的描述在于2013年3月14日提交的Nierenberg等人的针对Method And System To Calculate qEEG的美国专利申请号13/830742中阐述，该专利以其全部内容通过引用并入本文。

Claims (19)

1.一种用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法，所述方法包括：

从机器生成EEG记录，所述机器包括附接到患者头部的多个电极、放大器和处理器，其中所述EEG记录包括多个通道；

设置针对所述多个电极的阻抗阈值，所述阻抗值高于针对所述多个电极中的断开电极的已知值；

测量所述多个电极中的每个电极的阻抗值；

去除所述多个通道中的与阻抗值大于所述阻抗阈值的电极相对应的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录；

处理所述经阻抗滤波的EEG记录；以及

从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中快速傅立叶变换信号处理被用于生成所述定量EEG。

3.根据权利要求1所述的方法，其中处理所述经阻抗滤波的EEG记录包括执行伪影减少，其中减少的伪影类型从包括眨眼伪影、肌肉伪影、舌头运动伪影、咀嚼伪影和心跳伪影的组中选择。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述阻抗阈值大于5000欧姆。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述阻抗阈值大于100,000欧姆。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述阻抗阈值的范围为从5000欧姆至100,000欧姆。

7.一种针对定量EEG分析确定断开电极的系统，所述系统包括：

多个电极，用于生成多个EEG信号；

处理器，连接到所述多个电极以从所述多个EEG信号生成EEG记录；以及

显示器，连接到所述处理器以用于显示EEG记录；

其中所述处理器被配置为设置针对所述多个电极的阻抗阈值，所述阻抗值高于针对所述多个电极中的断开电极的已知值；

其中所述处理器被配置为去除所述多个通道中的与阻抗值大于所述阻抗阈值的电极相对应的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录；

其中所述处理器被配置为处理所述经阻抗滤波的EEG记录；并且

其中所述处理器被配置为从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述处理器被配置为利用多个神经网络算法来处理所述EEG信号，以创建所述经处理的EEG记录。

9.根据权利要求7所述的系统，其中减少的伪影类型从包括眨眼伪影、肌肉伪影、舌头运动伪影、咀嚼伪影和心跳伪影的组中选择。

10.根据权利要求7所述的系统，其中所述阻抗阈值大于5000欧姆。

11.根据权利要求7所述的系统，其中所述阻抗阈值大于100,000欧姆。

12.根据权利要求7所述的系统，其中所述阻抗阈值的范围为从5000欧姆至100,000欧姆。

13.根据权利要求7所述的系统，其中所述处理器被配置为检测所述多个通道中的通道中的特定波形，所述特定波形指示大于所述阻抗阈值的阻抗值，并且所述处理器被配置为去除所述多个通道中的具有所述特定波形的每个通道，以用于所述经阻抗滤波的EEG记录。

14.一种用于针对定量EEG分析确定断开电极的方法，所述方法包括：

从机器生成EEG记录，所述机器包括附接到患者头部的多个电极、放大器和处理器，其中所述EEG记录包括多个通道；

设置针对所述多个电极的阻抗阈值，所述阻抗值高于针对所述多个电极中的断开电极的已知值；

检测所述多个通道中的通道中的特定波形，所述特定波形指示大于所述阻抗阈值的阻抗值；

去除所述多个通道中的具有所述特定波形的每个通道，以创建经阻抗滤波的EEG记录；

处理所述经阻抗滤波的EEG记录；以及

从经处理的EEG记录生成定量EEG参数。

15.根据权利要求14所述的方法，其中快速傅立叶变换信号处理被用于生成所述定量EEG。

16.根据权利要求14所述的方法，其中处理所述经阻抗滤波的EEG记录包括执行伪影减少，其中减少的伪影类型从包括眨眼伪影、肌肉伪影、舌头运动伪影、咀嚼伪影和心跳伪影的组中选择。

17.根据权利要求14所述的方法，其中所述阻抗阈值大于5000欧姆。

18.根据权利要求14所述的方法，其中所述阻抗阈值大于100,000欧姆。

19.根据权利要求14所述的方法，其中所述阻抗阈值的范围为从5000欧姆至100,000欧姆。