2024年4月20日发(作者：有道词典在线翻译中英)

111.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在前额传

感器区域与咬肌EMG传感器区域之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”

可扩展的和/或可缩回的尺寸调节元件，即能够

咬肌信号，而不损害这些咬

和/或其他类型

监测来自不同形状和尺寸的受试者的

肌类型的配准。

112.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在前额传

感器区域与PAMR传感器区域之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”和/

展的和/或可缩回的尺寸调节元件，即能够监测

PAMR信号，而不损害这些

或其他类型可扩

来自不同形状和尺寸的受试者的

PAMR电极类型的配准。

113.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在前额传

感器区域与颞区之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”和/或其他类型可

回的尺寸调节元件，即能够监测来自不同形状和

害这些血氧计监测传感器类

扩展的和/或可缩

尺寸的受试者的血氧计信号，而不损

型的配准。

114.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在前额传

感器区域与乳突区(A1或A2)之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”和/或

展的和/或可缩回的尺寸调节元件，即能够监测

信号，而不损害这些乳突监

其他类型可扩

来自不同形状和尺寸的受试者的乳突

测传感器类型的配准。

115.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在咬肌与

乳突区(A1或A2)之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”和/或其他类型可

可缩回的尺寸调节元件，即能够监测来自不同形状和尺

损害这些乳突监测传感器类型的配

扩展的和/或

寸的受试者的乳突信号，而不

准。

116.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在乳突与

PAMR区域之间的一种特殊柔性“伸缩性形式”和/或其他类型可扩展

尺寸调节元件，即能够监测来自不同形状和尺寸

PAMR监测传感器类型的

的和/或可缩回的

的受试者的乳突信号，而不损害这些

配准。

117.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括有待以这样的方式插入在前额传

感器和/或PAMR和/或乳突(A1或A2)区域之间的一种特殊柔性“伸缩

或其他类型可扩展的和/或可缩回的尺寸调节元件，即

的受试者的Iz(枕部)信号，而不损

性形式”和/

能够监测来自不同形状和尺寸

害这些枕部EEG传感器类型的配准。

118.根据权利要求1至？所述的的装置，其启用一个一次性系统，该系统包括当打

开固定和密封的ISA包装时被活化的备份电池，因此基使得电池寿

能够基于包装上的使用期限。 命可预测性的程度

119.根据权利要求1至？所述的装置，能够用在打开传感器固定和密封的包装时被

活化的备份电池来配置一个一次性传感器系统从而使得能够预测电池

寿命。

120.根据权利要求1至？所述的装置，能够用在打开传感器固定和密封的包装时被

活化的备份电池来配置一个一次性传感器系统从而使得能够基于包装

来预测电池寿命。 上的使用期限

121.根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括一种一次性传感器功能。

122.根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了向相互连接的前置放大器系统

123.根据权利要求1至？所述的装置，其中对该系统配置进行自动检测和分类包括

确定附连的传感器设备是否配置有针对以下任何一项的传感器：

发信号以自动检测该系统配置并将其分类的一个传感器鉴定系统。

混合EEG和AEP，

EEG，

AEP，

EMG，

生命体征，

PAMREMG，或

咬肌EMG。

124.根据权利要求1至？所述的装置，其中对系统配置进行自动检测和分类包括确

定什么传感器设备和不同的通道配置被附连到该监测系统上，并且该

的相应自动配置包括以下任何一项： 监测系统的设置

过滤，

灵敏度，

信号处理：

操作者界面显示格式，

配置，根据正被监测的系统配置和信号。

>一种监测附连到受试者上的传感器系统的方法，其中该方法过程步骤包括：

确定信号质量或连接状态，由此定位在该传感器物理位置附近的指示器指示一定范

围

信号质量，

传感器阻抗，

过多的噪声或干扰，

提示电生理传感器的再水合或再磨损的有噪声或较差的连接，

在预期信号频谱操作或相对于实际监测情况的可接受范围之间的失配，

在预期信号灵敏度特征操作或相对于实际监测情况的可接受范围之间的失配，

在预期信号频谱操作或相对于实际监测情况的可接受范围之间的失配，

刺激断开，

的信号或连接状态情况，这些情况包括以下任何一项：

信号对称性特征和/或可接受的相应条件，

信号DC偏移和/或可接受的相应条件，

对称性特征和/或可接受的相应条件，或

较差的诱发反应刺激功能和/或可接受的相应条件，

>包括一个小型病人耐磨的或在线监测设备的装置，进一步包括前置放大器、过

滤器、

一个处理器，该处理器被编程用来处理2个或更多个输入生理信号，包括以下任何

一

神经信号，

PAMR信号，

咬肌信号，或

生命体征信号。

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一种根据所监测的外部干扰的

严重

>根据权利要求1所述的装置，结合了用来指示在线监测包括进行中的RMS值

的信 号偏移、和/或跨预定监测时期计算的输入信号DC偏移因子

性使过滤自动适应的一种工具。

项：

模拟至数字数据采集、以及以下功能中的至少一项：

的一种工具。

>根据权利要求1所述的设备，结合了用于指示在线输入信号浓度状态的一种工

具

>根据权利要求1所述的设备，结合了一种装置用于指示在线监测血氧计信号质

量因

根据权利要求1所述的设备，结合了基于相对于预定输入信号类型和监测时期的实

际 测量幅度特征的预定输入信号类型的预期幅度特征来指示在线

的一种工具

子[临时权利要求结构注释-界面模块指示器]

监测信号相容性因子

根据权利要求1所述的设备，结合了基于相对于预定输入信号类型和监测时期的实

际 测量频谱特征的预定输入信号类型的预期频谱特征来指示在线

的一种工具 监测信号相容性因子

>根据权利要求1所述的设备，结合了基于相对于预定输入信号类型和监测时期

的实 际测量相位谱特征的预期输入信号类型相位谱特征来指示在线

的一种工具>根据权利要求1所述的设

测时期的实际非线性

监测信号相容性因子

备，结合了基于相对于预定输入信号类型和监

动力学信号特征的预期输入信号类型熵和/或其他非线性动力学

信号特征(包括复杂性或可预测性或信号可重复性分析)来指示在线监测信号

因子的一种工具[临时权利要求结构注释-信号干扰和背

相容性

景噪声]

>根据权利要求1所述的设备，结合了用来确定和/或指示背景EMF电源噪声因

子的 在线监测的一种工具，该背景EMF电源噪声因子与预定的最

与预定输入信号类型和监测时期的不需要大可接受EMF电源噪声

的信号的比率相对。

>根据权利要求1所述的设备，进一步包括用来确定和/或指示背景电外科扰动

噪声因 子的在线监测的一种工具，该背景电外科扰动噪声因子

的预定最大可接受背景电外科扰动与预定输入信号类型和监测期

噪声因子相对。

>根据权利要求1所述的设备，进一步包括用来确定和/或指示背景听觉噪声因

子的在 线监测的一种工具，该背景听觉噪声因子与预定输入信

接受听号类型和监测期的预定最大可

觉噪声干扰因子相对。

>用来监测受试者的疼痛和/或镇静和/或麻醉深度的装置，该设备包括：

一个PAMR和一个生命体征监测信号通道，

一个用来计算所述受试者的催眠、遗忘、痛觉缺失、不动性、焦虑、疼痛、镇静、

或

一个用来计算PAMR或咬肌EMG的测量的微处理器，

一个用来计算咬肌EMG的微处理器，

一个用来计算咬肌和/或PAMR EMG与中枢神经系统(CNS)信号之间的分辨的微

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个刺激发生器，该发生器输出一个

刺激 序列，由此用异常刺激插入一系列标准刺激(例如咔嗒声)，由

处理器。

知晓测量的状态的至少一个输出指示物的微处理器，

此该异常刺激之内的 变化的对比(来自标准刺激)和/或连续的标

1)可以根据精细分级进行调

晓/注意进行

准对异常刺激的比率(例如1∶1至100∶

节(从而进行改变以便能够对处于评定下的受试者的知

分级)，该系统包括以下各项的至少一项：

用来计算一个二元(知晓对未知晓)序数测试标度或更精细的等级标度或3个或更多

用来根据处于评定下的受试者的诱发反应是否对标准对一个或多个异常刺激变化的

用来根据处于评定下的受试者的诱发反应是否对标准对一个或多个异常刺激变化中

的更精细的变化做出反应来确定更精细的知晓等级的一个微处

任何变化做出反应来确定原始知晓的一个微处理器，

步骤的一个微处理器，

理器，

用来确定知晓的程度或可能性的一个微处理器，由此异常(对比标准)刺激中的一个

原始变化呈现了处于评定下的受试者对刺激变化做出反应的可测量的

证据

用来确定知晓的程度或可能性的一个微处理器，由此确定处于评定下的受试者的知

晓 水平中的异常变化(来自刺激)因子的数量，其中被需要以计算

化的较大数量的异常变化可以指示较低的知晓程

单一的或小数量的异常变化

(例如平均)显著变

度，而被需要以计算显著变化的一个

可以指示较高程度的知晓，或

用来确定知晓的程度或可能性的一个微处理器，由此比较有关的处于评定下的受试

者 的知晓水平中的异常刺激信号变化

(来自标准刺激)因子，其中需要诱发相应的反应

处于评定下的受试者知晓的分级测量就越低。

变化的异常变化越大，

用来确定和/或监测事件或分级状态的一个微处理器，包括以下至少一项：

一个或多个知晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，具有一个或多个回忆标记的知晓，

具有一个或多个回忆标记的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。 根据权利要求1至？

所述的装置，结合了一个刺激发生器，该刺激发生器输出一个可

调节的刺激序列，由此用一个异常刺激插入一系列标准刺激(例如咔嗒声)，

常刺激中的变化的关联对比(来自标准刺激)和/或连续的

如1∶1至100∶1)可以根据可应用于在

(例如开始、光线、

连同异

标准对异常刺激的比率(例

评定下的受试者的疼痛、镇静、麻醉的阶段

外科切口期、恢复期、运动期、高风险期以及其他)手动调节。

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个刺激发生器，该发生器输出一

的刺激序列，由此用异常刺激插入一系列标准刺激(例

的变化的关联对比(来自标准刺激)

个可调节

如咔嗒声)，连同异常刺激中

和/或连续的标准对异常刺激的比率(例如1∶1 至100∶1)可以根据

可应用于处于评估下的受试者的所需要的状态确定手动调节，由

催眠，

遗忘，

痛觉缺失，

不动性，或

抗焦虑，

此该状态确定包括以下至少一项：

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个刺激发生器，该发生器输出一个可调

节 的刺激序列，由此用异常刺激插入一系列标准刺激(例如咔嗒

的变化的关联

声)，连同异常刺激中

对比(来自标准刺激)和/或连续的标准对异常刺激的比率(例如1∶1

至100∶1)可以根据所需要监测确定的类型手动调节，由此该确定包括以下

至少一项：

一个或多个知晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，具有一个或多个回忆标记的知晓，

具有一个或多个回忆标记的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。

>结合了一个刺激发生器的装置，该发生器输出如卡嗒声、短而尖的声音或喳喳

声的

一项：

一序列的听觉咔嗒声刺激，

一序列的听觉频率尖头脉冲刺激，

一序列的其他的听觉瞬时(？？Katz定义)刺激，

一序列的听觉瞬时刺激，散布有被设计为诱发不同于瞬时刺激诱发反应的异常反应

的

白噪声、粉红噪声或其他目的性掩蔽信号，在刺激信号之间或与其相结合使用以提

高

-一序列的听觉瞬时刺激，散布有被设计为诱发不同于瞬时刺激诱发反应的异常反

应

催眠状态，

的刺激，以便阐明受试者的状态，该状态包括以下至少一项：

听觉反应导出。

刺激，

刺激，交叉有异常刺激信号，这些异常刺激信号包括以下至少

遗忘状态，

痛觉缺失状态，

不动性状态，

抗焦虑状态，

一个或多个知晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，

具有一个或多个回忆标记的知晓，

具有一个或多个回忆标记的的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个刺激发生器，该发生器输

出一

项：

躯体感觉诱发反应，

个刺激以诱发来自受试者的一个或多个反应，包括以下至少一

听觉诱发反应，

视觉诱发刺激，

温度诱发反应，

振动诱发反应，或

运动诱发反应。

根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来通过包括一个刺

激 发生器来衍生ER刺激信号，该刺激发生器包括一个单耳或立

位刺激和/或一个或多个躯体感觉诱发电

刺激和/或温度诱发刺激和/

体声呈现的听觉诱发电

位刺激(电刺激)和/或一个或多个视觉诱发

或一个或多个振动或运动诱发电位。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个刺激发生器用来输出一种刺激信

号， 由此2个或更多个外源或内源诱发的生理反应可以从少至一个

号同时进行衍生和/或跟踪，并且由此这

单个的AEP监测的信

些生理反应包括以下至少一项：

听性脑干反应(ABR)，

ABR专性反应，

ABR波1反应，

ABR波2反应，

ABR波3反应，

ABR波4反应，

ABR波5反应，肌源性反应，

耳后肌反应(PAMR)，

神经源性反应，

MLAEP反应，

Na，

Pa，

TP41，

Nb，

Pb，

N1，

P1，

N2，

P2，

N3，

P3，

MMN效应，

LLAEP反应，

LoLAEP反应，

N1传入反应，

N1效应反应，

巴特勒(Butler)效应反应，

不应期效应，

处理临时反应，

处理临时电位(PCP)反应，

失匹配负波(MMN)反应，

新异刺激(odd-ball stimulus)产生的反应，或

标准对异常刺激产生的反应。

躯体感觉诱发反应，

听觉诱发反应，

视觉诱发刺激，

温度诱发反应，

振动诱发反应，或

运动诱发反应。

>根据权利要求1至？？所述的装置系统，结合了一个刺激发生器用来输出一种

刺激信 号，由此根据该生理反应的发生可以将2个或更多个外

衍生、分解和分配一个测量，由此

至少一项：感

源或内源诱发的生理反应同时

该发生和随后的分类连同相关的测量可以包括以下

觉测量，包括以下至少一项：

听性脑干反应(ABR)，

ABR专性反应，

ABR波1反应，

ABR波2反应，

ABR波3反应，

ABR波4反应，

ABR波5反应，

躯体感觉诱发反应，

听觉诱发反应，

视觉诱发刺激，

温度诱发反应，

振动诱发反应，或

运动诱发反应。

肌源性测量，包括以下至少一个反应或相关测量：

耳后肌反应(PAMR)，

主要涉及在短时记忆(具有较高的回忆可能)过程中的较低水平/等级的神经源性

传 入性脑处理功能活动，相对于主要涉及在长时记忆过程(具有

高水平/等级的神经源性大脑决策或处理

相关测量：

较的回忆可能)中的较

功能活动起作用，包括以下至少一个反应或

主要涉及在短时记忆(具有较高的回忆可能)过程中的较低水平/等级的神经

源性脑 处理功能活动，相对于主要涉及在长时记忆过程(具有

平/等较低的回忆可能)中的较高水

级的神经源性大脑决策或处理功能活动起作用，包括以下至少一个反应或相关

-N1传入反应，

-N1效应反应，

-巴特勒效应反应，或

-不应期效应，

主要涉及在短时记忆(具有较高的回忆可能)过程中的普通MLAEP神经源

性脑决策 或处理功能活动，相对于主要涉及在长时记忆过程(具

水平/等级的神经源性大脑决策或

关测量：

测量：

有较低的回忆可能)中的较高

处理功能活动起作用，包括以下至少一个反应或相

-Na，

-Pa，

-TP41，

-Nb，

-Pb，

-N1，或

-P1，或

主要涉及在长时记忆(具有较低的回忆可能)过程中的较高水平/等级的神经

源性脑 处理功能活动功能，相对于主要涉及在长时记忆过程

低水平/等级的神经源性大脑决策

量：

(具有较高的回忆可能)中的较

或处理功能活动，包括以下至少一个反应或相关测

处理临时电位(PCP)，

-N2，

-P2，

-N3，

-P3，

-MMN，

-LLAEP，

-LoLAEP，

-新异刺激产生的反应，或

-标准对异常刺激产生的反应。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个处理器用来区别与在相应于术中

知晓 的偶然事件、和/或衍生的相关测量的知晓和/或注意性大脑功

考过程有关的在决定过程中涉及的刺激诱能过程中涉及的主动思

发的高级脑反应。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别刺激诱发的

PCP反

晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，具有一个或多个回忆标记的知晓，

具有一个或多个回忆标记的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别刺激诱发的

MMN 反应和/或衍生相关的测量，包括以下至少一项：一个或多个

应和/或衍生相关的测量，包括以下至少一项：一个或多个知

知晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，具有一个或多个回忆标记的知晓，

具有一个或多个回忆标记的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别相应于新异(用异

常 或不同的反应插入的类似标准刺激的系列)刺激测试范例的刺

生包括以下至少一项的测量： 激诱发反应、和/或衍

一个或多个知晓标记，

一个或多个记忆回忆标记，

一个或多个可能的知晓标记，

一个或多个可能的记忆回忆标记，具有一个或多个回忆标记的知晓

具有一个或多个回忆标记的可能知晓，

具有一个或多个可能的回忆标记的知晓，或

具有一个或多个可能的回忆标记的可能知晓。

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别一个或多个诱发反

应，这些反应能够衍生诱发反应潜伏间隔依赖性数值，由此这类数值

0至1000ms刺激后潜伏期范围的2个或更多个

ms。

典型地包括横跨

潜伏依赖性间隔，但任选地高达3000

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来基于对AEP信号

活动进 行分类来确定受试者的知晓状态和/或记忆回忆的相应

/或麻醉深度和/或镇静深度和/或疼

/或不动性和/

测量或可能性和/或意识深度和

痛状态和/或催眠、和/或遗忘、和/或痛觉缺失、和

或抗焦虑，由此更多潜伏的AEP活动表示更高水平的脑功能处理和/或

与知晓和/或具有回忆的知晓相关的更长时的记忆功能，并且由此这种确定

析AEP信号(单次或多次平均的或自回归平均/使用或不

以下至少一项或任何序列：

是基于分

使用外部输入函数)，包括

MMN分析，

标准对异常(新异)刺激变化的诱发反应分析，

潜伏期间隔依赖性分析，其中不同的潜伏期间隔涵盖典型的AEP波形，这些波形

传 统上分类为ABR(包括波1至v)、PAMR、Na、Pa、TP41、

巴特勒效应、不应期效应、P1、N2、P2、

一个单一分析方法或

Nb、Pb、Ni、N1效应、

N3、P3、和/或MMN效应以及应用到至少

任何分析方法序列的关联测量，包括：

光谱分析，

应用到AEP时间序列的熵，

应用到AEP频谱的熵，复杂时间序列分析，

应用到AEP频谱的复杂时间序列，

应用到AEP时间序列的其他非线性动力学分析，

应用到AEP频谱的其他非线性动力学分析，

应用到AEP时间序列的预测性或可重复性信号分析，

应用到AEP频谱的预测性或可重复性信号分析，

上述分析的不同序列，

具有这些相关输出产物中的任何一项的生物光谱分析，

相位分析，

差示分析，

频率聚积(具有测量频带的特殊用途区段和选择的光谱分析)，

幂分析，

积分分析，或

平方根分析。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别2个或更多个

潜伏 期间隔依赖性诱发反应测量，以便区别和分类相应于这些诱发

或反应变化的基础性生理或认知来源。 反应的因果生成的反应

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来区别2个或更多个潜伏

期 间隔依赖性诱发反应测量用来区别和分类反应或反应改变的基

由此更多潜在的诱发潜伏期归因于更高等

度的觉醒相关联。

础性生理或认知来源，

级的脑功能过程，它们进而与潜在地更高程

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来确定和分类术中知

晓风 险的程度，其根据AEP的潜伏期将知晓的分级标度分配，由

因于更高水平的脑功能过程、以及由此的

此将潜在的反应活性归

知晓/注意力的更高的可能性。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器用来调节在线刺激试验

和测 量范例，由此可以将刺激形式从专性感觉调节到更复杂的脑功

测量受试者的知晓状态和记忆回忆的可能

进行确定和/或跟踪：

能处理临时测试，以便

性，并且从包括以下一项或多项的反应结果

ABR(包括波1至v)感觉反应，

MLAEP活动通到N1P1处理临时反应，

较高水平的脑决策处理，包括MNN诱发的反应测量，

较高水平的脑决策处理，包括P2、P3诱发反应，或

较高水平的脑决策处理，包括相应于新异刺激的诱发反应。

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，用来确定和/或跟踪至

代表麻醉意识深度和/或意识变化的生理或心理参数，

代表受试者的麻醉深度变化的生理或心理参数，

代表受试者的警觉状态变化的生理或心理参数，代表受试者的知晓状态变化的生理

或

代表受试者的疲劳状态变化的生理或心理参数，

代表受试者的睡眠状态变化的生理或心理参数，

代表受试者的警戒状态变化的生理或心理参数，

代表受试者的注意状态变化的生理或心理参数，或

代表受试者的镇静状态变化的生理或心理参数。

根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器可以在中枢神

经 系统(CNS)生理活动和外周生理机制活动之间的分辨方面计算

测量；

心理参数，

少一个精神状态，包括：

潜伏间隔依赖性分析

根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，用来计算增强

CNS 来源的神经源性生物信号与肌源性肌肉控制或活动发生的那些

力； 之间的测量分辨的能

根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和增强在

CNS 起源的神经源性生物信号与肌源性肌肉控制或活动发生的那些

能够分开测量这些信号类型中每一个的一

元件被设计成离散地

之间的测量分辨，包括

个另外的系统，并且然后该系统的一个另外

测量每个信号发生，进而在任何时间点将结合的和离散的信号两

者呈现给系统用户。

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP

测量值和/或

信号测量值和/或指数的提取的一个微处理器，这些

指数可以应用于作为镇静剂或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括

ABR感觉反应；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为包括N1

同效应，这些标记例

的一个微处理器，这些

标记的镇静剂或麻醉剂的结果而诱导的不

如可以指示刺激通过耳蜗和听神经到达大脑皮层；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以用于作为包括传入

的结果而诱导的不同

的一个微处理器，这些

神经反应(例如N1效应)的镇静剂或麻醉剂

效应。

权利要求9：

>根据权利要求1至？所述在装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

高的N1-P2幅度，

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括升

如相应于增加的不应期(刺激间间隔；ISI)的那些；

根据权利要求1至？所述在装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号信息

分 解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取的

量值和/或指数可以应用于作为镇静剂或

较深麻醉的MLAEP

一个微处理器，这些测

麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括具有

幅度-潜伏期变化；

根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号信息

分 解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取的

量值和/或指数可以应用于作为镇静剂或

指示高位注意状态

一个微处理器，这些测

麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括通向

(指示在术中回忆过程中涉及的较长时记忆的静息)的处理临时电

位(PCP)；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

示注意力或知晓状态

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括指

的慢波或PCP AEP变化；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算来自指

示耳

后肌反应(PAMR)变化的早期潜伏期处理的AEP参数；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

发的

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括诱

PAMR (ePAMR)EMG信号；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

镇静或麻醉过程中的

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括在

变化的光谱和形态学潜伏期/幅度跟踪；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以用于作为镇静剂或

配负波实时

的一个微处理器，这些

麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括失匹

(MMNrt)MTA；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

信号形态分析；

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括ER

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号

信息 分解或来自1个或多个复合AEP

测量值和/或信号测量值和/或指数的提取的一个微处理器，这些

指数可以应用于作为镇静剂或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括新

异反应分析；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测信号信

息分 解或来自1个或多个复合的AEP信号测量值和/或指数的提取

测量值和/或指数可以应用于作为镇静剂

NLD分析处理作为

的一个微处理器，这些

或麻醉剂的结果而诱导的不同效应，包括EP

增强在生理信号源与在线事件之间的分辨的一种手段；>根据权利

要求1至？所述的装置，进一步结合了用于计算和增强所监测的信号信息分

1个或多个复合AEP信号测量值和/或指数的提取的一

指数可以用于作为镇静剂或麻醉剂

少受深麻醉信

解或来自

个微处理器，这些测量值和/或

的结果而诱导的不同效应，包括使独立计算过程较

号不稳定性影响的NLD分析(包括不同形式的光谱熵、形态学熵或复

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

涉及

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

体征参数，包括体温；

体征参数，包括呼吸率；

体征参数，包括脉率；

与麻醉或镇静变化有关的衍生或测量的生命体征信息；

杂分析的类型)；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命 特征参数，包括血液动力学函数，包括循环测量；>根据权

可以进一步结合一个微处理器用来计算和

包括PTT皮层下觉

体征参数作为整合性在线监测函数；

体征参数，包括血压；

利要求1至？所述的装置，

跟踪生命体征参数，包括血液动力学函数，

醒；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命 体征参数，包括血液动力学函数，包括周围神经系统自身稳定

体征参数，包括血液动力学函数，包括PAT；

功能，包括HR；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命 特征参数，包括血液动力学函数，包括周围神经系统自身稳定

据权利要求1至？所述的装置，进一步结

参数，包括脉率；

功能，包括HRV；>根

合了一个微处理器用来计算和跟踪生命体征

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

体征参数，包括血氧定量；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合一个微处理器用来计算和跟踪生

命体 征参数，包括一体化反射性体积描记波形血氧定量；>根据

置，进一步结合了一个微处理器用来计算

中回忆率(也称为IRf)

权利要求1至？所述的装

和跟踪生命体征参数，包括可应用于推导术

的测量；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

生命

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

肌肉

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

肌肉

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来计算和跟踪

CNS

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器程序用来描绘和

跟踪

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器程序用来描绘和

跟踪

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器程序用来描绘和

跟踪

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线事件，包括觉醒；

事件，包括运动时间(MT)；

在线事件，包括躯体运动(BM)；

活动，包括EEG；

运动或活动水平，包括咬肌EMG；

运动或活动水平，包括EMG；

体征参数，包括ECG；

在线

事件，包括例如麻醉特异性觉醒；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器用来描绘和跟踪

在线 背景生理事件，包括伪像以及可能与SPA和CD或逆转有关

背景事件伪像；

背景生理事件，包括EMG爆发或EMG压低；

背景生理事件，包括眼运动；

事件，包括伤害性刺激；

的其他信号波动；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来显示代表来自所述反应信号的1个或多个所述早期潜伏期

的一个初始数据呈现、列表的、数字的、

跨多个系列的潜伏期

间隔依赖性值的测量

图形的或其他指示物显示，包括(但不限于)

区段计算的那些，这些区段由跨0至1000毫秒刺激后潜伏期(但

不限于此)范围的2个或更多个潜伏期依赖性间隔组成。>根据权利要求1

的设备，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被编

信号的1个或多个所述早期潜伏期

的、数字的、

至？所述

程用来储存代表来自所述反应

间隔依赖性值的测量的一个初始数据呈现、列表

图形的或其他指示物显示，包括(但不限于)跨多个系列的潜伏期区段

计算的那些，这些区段由跨0至1000毫秒刺激后潜伏期(但不限于此)范围

或更多个潜伏期依赖性间隔组成。 的2个

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来产生一个报告，该报告代表来自所述反应信号的1个或多

依赖性值的测量的一个初始数据呈现、列

包括(但不限于)跨多

秒刺激

个所述早期潜伏期间隔

表的、数字的、图形的或其他指示物显示，

个系列的潜伏期区段计算的那些，这些区段由跨0至1000毫

后潜伏期(但不限于此)范围的2个或更多个潜伏期依赖性间隔组成。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了能够监测连续和/或诱发反应的1个

或多个

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了能够通过模拟或数字模拟处理系统对

1个 或多个通道诱发和/或连续神经信号通道进行放大、过滤、和/

理的信号调节装置。

通道的电生理电极，这些反应包括神经事件相关电位。

或其他形式的模拟预处

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了能够通过在线采集设备对1个或多个

ER

信号通道进行取样和模拟数字采集

的一个取样装置。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了能够跨1个或多个通道诱发和/或连

续的神 经信号通道来执行数字在线处理后采集处理以便产生2

平均值以便计算平均诱发电位信号个或更多个诱发电位信号的

的一个处理装置。

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了能够解析平均的ER信号的1个或多

个信 号的一个信号平均装置，以便实现足够的信噪比，使得能够合

信号，将它们与呈现给处于研究下的受试

理地说明感兴趣的ER

者的外部刺激进行时间比对。

>监测受试者的疼痛和/或镇静和/或麻醉深度的方法，包括以下至少一项的步骤：

获得包括至少一种PAMR和生命体征信号的至少一个生物信号，将所述信号转换

成 数据，用来确定所述受试者的催眠、遗忘、痛觉缺失、不动性、

知晓测量的状态的至少一个输出指示物，

焦虑、疼痛、镇静或

计算出PAMR或咬肌EMG的测量值，

计算咬肌EMG的测量值，

计算咬肌和/或PAMR EMG与中枢神经系统(CNS)信号之间的一个分辨值。

权利要求系列6A：系列非线性动力学听觉诱发电位监测系统

权利要求1

一种用于从生物或体外样品获取针对生理、心理、认知或细胞状态的生理数据的装

置，

用于获取至少一个刺激诱发生物信号反应的工具；

用于从至少一个获取的诱发生物信号计算出至少一个测量值的工具，其中该计算结

合 了从代表在所述生物信号之内的变化的至少一个诱发反应生物

(NLD)转换的计算。

包括：

信号的非线性动力学

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，进一步包括用于从以下各项的任

何刺 激诱发生物信号反应信号计算非线性动力学(NLD)转换的一种

工具，该信号包括：

躯体感觉诱发反应，

听觉诱发反应，

视觉诱发刺激，

温度诱发反应，

振动诱发反应，或

运动诱发反应。

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，进一步包括用于从以下各项的任

何刺 激诱发生物信号反应信号电位计算非线性动力学(NLD)转换的

包括： 一种工具，该电位

躯体感觉诱发电位，

听觉诱发电位(AEP)，

视觉诱发电位，

温度诱发电位，

振动诱发电位，或

运动诱发电位。

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，由此从任何一种生物信号计算该

非线 性动力学(NLD)转换包括任何状态、信号、或噪声的确定，包

括以下任何一项：

区别并且跟踪代表处于催眠状态下所监测的受试者的变化的中枢神经系统(CNS)变

区别并且跟踪代表处于遗忘状态下所监测的受试者的变化的CNS变化；

区别并且跟踪代表处于催眠状态下所监测的受试者的变化的CNS变化；

区别并且跟踪代表处于可动性状态的所监测的受试者的变化的肌肉和/或周围系统

和/

区别并且跟踪代表处于疼痛/疼痛丧失状态下所监测的受试者的变化的咬肌EMG变

区别并且跟踪代表处于可动性状态下所监测受试者变化的EMG变化，

区别并且跟踪代表处于知晓/反应性状态的风险或可能性下所监测的受试者的变化

的

生命体征变化，

化，

或自主变化，

疼痛/痛觉缺失状态，

化；

区别并且跟踪代表处于知晓/反应性状态下风险或可能性所监测的受试者的变化的

神

区别并且跟踪代表所监测的受试者的诱发神经变化的CNS变化以及代表所监测的

受

试者的知晓/反应性状态的风险或可能性的变化的生命体征变

经变化和生命体征变化，

化，

区别和跟踪代表所监测的受试者的诱发反应监测通道变化的CNS变化，作为证实

相

对于不需要的背景噪声和信号的感兴趣的有效生理反应的一种

手段，

区别和跟踪代表所监测的受试者的诱发反应监测通道变化的CNS变化，作为证实

相 对于呈现给处于评定下的受试者的无效刺激的感兴趣的有效生

如在刺激断开过程中。 理反应的一种手段，例

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，由此从任何一种生物信号计算该

非线 性动力学(NLD)转换包括任何状态、信号、或噪声确定，其中

以下任何两项： 确定分析方法包括

非线性动力学分析，

熵分析，

时间序列复杂性分析，

AEP潜伏期间隔依赖性分析，

绝对AEP值的总和，

AEP的平方根的总和，

AEP的2的幂的总和，

熵，

AEP波形幅度，

AEP微分幅度，或

AEP积分幅度。

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，由此从任何生物信号计算该非线

性动 力学(NLD)转换包括在线或离线区别和跟踪事件，这些事件包

括以下任何一项：

任何常规的觉醒、运动和人工事件的睡眠文献分类，

躯体运动，

运动时间，

微觉醒，

皮层觉醒，

皮层下(自主)觉醒，

伪像，

伤害性刺激事件，

伤害性刺激，

伤害性刺激觉醒，

伤害性刺激皮层觉醒，

伤害性刺激皮层下觉醒，

伤害性刺激躯体运动，

电外科扰动，

电源干扰，

眼运动，

外部声音干扰，

电噪声干扰，

电磁干扰，

背景噪声干扰，或

背景生理信号干扰。

根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，由此从任何生物信号计算该非线性动

力 学(NLD)转换包括在线或离线区别和跟踪事件，这些事件包括

以下任何一项：

伤害性刺激事件，

伤害性刺激，

伤害性刺激觉醒，

伤害性刺激皮层觉醒，

伤害性刺激皮层下觉醒，或

伤害性刺激躯体运动。

>根据权利要求1至？所述的装置，由此从任何生物信号计算该非线性动力学

(NLD)

一项：

测量由跨AEP数据的非线性动力学(NLD)转换的计算所产生的信号峰，

比较信号

测量由跨AEP数据的非线性动力学(NLD)转换的计算所产生的信号峰，这些

数据已经与任何分析方法结合而被处理，这些方法包括以下任何一项：

转换包括在线或离线区别和跟踪事件，这些事件包括以下任何

-AEP潜伏期间隔依赖性分析，

-绝对AEP值的总和，

-AEP的平方根的总和，

-AEP的2的幂的总和，

-熵，

-AEP波形幅度，

-AEP微分幅度，或

-AEP积分幅度，

-测量AEP或AEP处理的数据信号峰，

-将非线性动力学AEP信号峰与相应于通过应用一个第二AEP分析方法产生的数

值的

-AEP潜伏期间隔依赖性分析，

-绝对AEP值的总和，

-AEP的平方根的总和，

-AEP的2的幂的总和，

信号峰进行比较，其中该第二分析方法包括以下任何一项：

-熵，

-AEP波形幅度，

-AEP微分幅度，或

-AEP积分幅度，

通过将非线性动力学AEP计算值与一个第二分析方法计算值进行比较来区别在

AEP

通过将非线性动力学AEP计算值与一个第二分析方法的计算值进行比较来将在

AEP

数据或AEP处理数据之内的信号

数据或AEP处理数据之内的信号峰，

峰根据原因分类，

通过将非线性动力学AEP计算值与一个第二分析方法计算值进行比较来将在AEP

数 据或AEP处理数据之内的信号峰根据原因分类，分类包括以

下任何一项：

躯体运动，

运动时间，

微觉醒，

皮层觉醒，

皮层下(自主)觉醒，或

伪像。

伤害性刺激事件，

伤害性刺激，

伤害性刺激觉醒，

伤害性刺激皮层觉醒，

伤害性刺激皮层下觉醒，

伤害性刺激躯体运动，

电外科扰动，

电源干扰，

眼运动，

外部声音干扰，

电噪声干扰，

电磁干扰，

背景噪声干扰，或

背景生理信号干扰。

>根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，进一步结合了用于确定由应用任

何单 个的或序列的分析方法产生的AEP信号峰的幅度的工具，这

些分析方法包括：

非线性动力学分析，

熵分析，

时间序列复杂性分析，

AEP潜伏期间隔依赖性分析，

绝对AEP值的总和，

AEP的平方根的总和，

AEP的2的幂的总和，

熵，

AEP波形幅度，

AEP微分幅度，或

AEP积分幅度，

根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了用于对由应用任何单个的或序列的

分

析方法产生的AEP信号峰进行原因分类的工具，这些方法包

括：

非线性动力学分析，

熵分析，

时间序列复杂性分析，

AEP潜伏期间隔依赖性分析，

绝对AEP值的总和，

AEP的平方根的总和，

AEP的2的幂的总和，

熵，

AEP波形幅度，

AEP微分幅度，或

AEP积分幅度。

根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，进一步包括用于对AEP信号峰进行

原

躯体运动，

因分类的工具，其中分类包括以下任何一项：

运动时间，

微觉醒，

皮层觉醒，

皮层下(自主)觉醒，或

伪像。

伤害性刺激事件，

伤害性刺激，

伤害性刺激觉醒，

伤害性刺激皮层觉醒，

伤害性刺激皮层下觉醒，

伤害性刺激躯体运动，

电外科干扰，

电源干扰，

眼运动，

外部声音干扰，

电噪声干扰，

电磁干扰，

背景噪声干扰，或

背景生理信号干扰。

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于从快速运动时间平均值(MTA)来计

算 一个第一输出测量的方法，其中该输出测量结合了一个工具用

的瞬时事件，

来从快速运动时间平均值(MTA)计算一个第一输出测量，

来响应和指示快速发生

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于从快速运动时间平均值(MTA)来计

算 一个第一输出测量的方法，其中该输出测量结合了一个工具用

的瞬时事件，由此该瞬时事件包括以下任来响应和指示快速发生

何一项：

r-躯体运动，

r-运动时间，

r-微觉醒，

r-皮层觉醒，

r-皮层下(自主)觉醒，

r-伪像，

r-伤害性刺激事件，

r-伤害性刺激，

r-伤害性刺激觉醒，

r-伤害性刺激皮层觉醒，

r-伤害性刺激皮层下觉醒，

r-伤害性刺激躯体运动，

r-电外科干扰，

r-电源干扰，

r-眼运动，

r-外部声音干扰，

r-电噪声干扰，

r-电磁干扰，

r-背景噪声干扰，或

r-背景生理信号干扰。

根据权利要求1至？的任何一项所述的装置，包括用来从快速运动时间平均值

(MTA) 来计算一个第二输出测量的处理器，其中该输出测量结合了一

并且指示快速发生的变化，这些变化包括

个工具用来响应和指示

以下任何一项：

快速剂量变化，

药效剂量变化，

快速催眠状态变化，

快速遗忘状态变化，

快速痛觉缺失状态变化，

快速可动性状态变化，

快速抗焦虑状态变化，或

快速生命体征变化。

>根据权利要求1至？所述的装置，包括与自回归模型(使用或不使用外源性输

入 (arx))相结合用于从快速运动时间平均值(MTA)来计算一个第

作为一种手段用来降低相应的计算延迟和一输出测量的方法，

随后的输出指示物延迟。

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于从比所述快速运动时间平均值更慢

的运

根据权利要求1至？所述的装置，包括用于从较慢的运动时间平均值(MTA)来计

算一个第二输出测量的方法，其中该输出测量结合了一个工具用来响

生的变化/趋势。

动时间平均值(MTA)来计算一个第二输出测量的方法。

应和指示较慢发

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于从较慢的运动时间平均值(MTA)来

计 算一个第二输出测量的方法，其中该输出测量结合了一个工具

示较慢发生的事件，包括以下任何一项：用来响应和指示并且指

逐级的剂量分度，

更慢或更精细的催眠状态变化，

更慢或更精细的遗忘状态变化，

更慢或更精细的痛觉缺失状态变化，

更慢或更精细的可动性状态变化，

更慢或更精细的抗焦虑状态变化，

更慢或更精细的生命体征变化。

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于计算一个第三结合输出测量的方法，

该 测量结合了来自所述较慢运动时间平均值和较快运动时间平均

值两者的值。

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于计算一个第三结合的输出测量的方

法， 该测量结合了来自所述较慢运动时间平均值和较快运动时间平

第三组合的输出测量指示相应于快速和较

和/或变化状态的快

均值两者的值，其中该

慢变化信息两者的来自受试者的监测信号

速和较慢变化。

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于计算一个第四输出测量的方法，该

测量 结合了来自所述较慢运动时间平均值、较快运动时间平均值、

值。 和基于EEG的测量的

>根据权利要求1至？所述的装置，包括用于计算一个第四输出测量的方法，该

测量 结合了来自所述较慢运动时间平均值、较快运动时间平均值、

其中该基于EEG的测量使较窄的频谱具

低的敏感性。

和基于EEG测量的值，

有对干扰例如在电外科操作过程中的相应较

环境噪声感测以及消除(ENS&C)生物监测设备

一种生物监测装置，结合了通过监测或感测监测环境中的不需要的噪声能够将不需

要 的环境或外部系统噪声降至最低的多个部分，并且然后对这种

而启用一个噪声号消除系统，该装置包括：感测的信号进行处理从

一个输入感测和/或输入监视部分，它能够消除有用信号之内的不需要的噪声；

能够以这样一种方式调节所感测或监测的噪声的一个或多个通道的噪声特征以产生

能够将一个噪声消除信号与一个感兴趣的监测信号结合的一个部分，从而使得生成

的

信号结果包括该感兴趣的信号，其中不需要的信号被减少或消

最佳的噪声消除信号的一个部分；

除；

根据权利要求1至？所述的部分，由此将不需要的环境或外部系统噪声降至最低可

以

MRI回声设计RF信号；

电外科装备扰动；

电源相关噪声；

ECG ballistogram噪声；

其他可预测的噪声源。

根据权利要求1至？所述的部分，由此将不需要的环境或外部系统噪声降至最低可

以

房间空调EMF、电或声学产生的噪声信号；

外部电装备EMF，电或声学产生的噪声信号；

包括一个或多个不可预测的噪声源(但不限于此)，包括：

包括一个或多个可预测的噪声源(但不限于此)，包括：

其他不可预测的来源。

根据权利要求1至？所述的部分，由此监测或感测不需要的噪声结合了以这样一种

方 式定位的一个传感器设备，即可以连续地跟踪和处理不需要的

噪声的主要信号特征。

噪声从而确定不需要的

根据权利要求1至？所述的部分，由此监测或感测不需要的噪声结合了以这样一种

方 式定位的一个传感器设备，即可以连续地跟踪不需要的噪声并

征，其中这类特征包括(但不限于)： 且确定该噪声的信号特

频谱；

幅度；

相位；

熵；

形态或波形模式。

根据权利要求1至？所述的部分，由此不需要的噪声消除包括连续微调该噪声信号

特 征的能力以便实现该不需要的噪声频率的最大无效以及这些感

现。 兴趣的信号的最大呈

根据权利要求1至？所述的部分，由此一个自动范围增益调节能够以这样的方式与

噪 声消除协调地起作用，即大的信号扰动(例如电外科装备或

致截短、过载或饱和的信号，而是该监测ECG信号压低)并不导

通道的增益灵敏度被降低至少使得大的不需

要的噪声信号能够被

抵偿或消除，而不引入其他不需要的噪声或失真。

用于确定呈现于在评定下的个体的一种外源刺激的存在的在线病人监测和/或脱机

病

用于监测至少一种神经信号的一个部分，该信号包括至少一种诱发和/或连续EEG

信

至少一个处理器；

用于分析在评定下的一个个体的至少一种神经信号的一个部分；

至少一种信号处理算法；

用于评估在起始刺激显示信号与频谱和/或从处于评定下的该个体监测的一种或多

种

神经信号得到的相位信息之间的关

号；

人信号处理设备，包括：

联的一个部分；

根据权利要求1至？所述的一个部分，该部分能够确定在起始刺激显示信号与频谱

和 /或得到的病人监测反应的相位信息之间的关联是否足以指示

连接和/或对外源刺激的活化； 一个可接受质量的刺激

根据权利要求1至？所述的一个部分，就分级的质量测量和/或连接对断开刺激状

态

>根据权利要求1至？所述的一个部分，结合了至少一个处理器以计算一个或多

而言该部分用来记录和/或显示刺激连接和/或活化；

个诱

发或连续EEG信号的频谱；

>根据权利要求1至？所述的设备，当刺激显示状态被认为相对于不可接受是可

接受

>根据权利要求1至？所述的设备，用来从包括EEG和/或其他生理信号通道的

一个

>根据权利要求1至？所述的设备，用来从一个或多个连续或诱发电位神经信号

通道 产生频谱，这些通道包括来自医学成像系统的信号或信息，该

振成像(MRI)系统、单光子发射计算断层

术(PET)、或其他医学成像

或多个连续或诱发电位神经信号通道产生频谱；

的时，其发信号和/或数据记录时间周期的数据；

医学成像系统包括磁共

摄影术(SPECT)、正电子发射断层摄影

系统。

>根据权利要求1至？所述的设备，用来产生一个单次或平均的系列EEG扫描

的频谱 (独立的，能够在进一步诱发电位信号处理之前预先过

设备/方法/系统；能够从连续监测

方法/系统)；

滤该连续的EEG记录的一种

的EEG信号计算出EEG时期(扫描)的一种设备/

>根据权利要求1至？所述的设备，能够计算出这些时期，由此用提呈给处于评

定下

>根据权利要求1至？所述的设备，能够对每个计算的时期进行基线调节以补偿

信号

偏移情况；

的个体的初始刺激信号将这些时期的起始时间按时间排列；

>根据权利要求1至？所述的设备，能够用专门化的开窗以及过滤器边缘效应补

偿来

>根据权利要求1至？所述的设备，能够鉴定和/或补偿这些伪像；能够对连续

性或选 择性系列EEG扫描进行平均从而产生从中可以计算出

一种设备/方法/系统；

进行后时期过滤；

频谱的一个平均的输出信号的

>根据权利要求1至？所述的设备，能够以另一种方式对一个或多个连续、非连

续或 重叠的EEG扫描进行平均或结合从而生成一种复合的AEP输

多种连续、非连续或重叠的EEG扫描进

伪像补偿扫描包括在

出波形；能够对一种或

行平均或结合并且将伪像排出或将可接受的

内从而生成一种复合的AEP输出波形的一种设备/方法/系统；

>根据权利要求1至？所述能够结合(例如平均)扫描的数量用来生成复合的AEP

波

形的设备根据所希望的或预定的最小可接受信噪结果要求是可

调节的；

>根据权利要求1至？所述的设备，其启用所希望的或预定的最小可接受信噪比

结果 要求，由此信号(每个信噪比)是指在该结合的(复合的)AEP波

描上一个限定的潜伏期区段或一个或多个波形特形或单个AEP扫

异性点；

>根据权利要求1至？所述的设备，其启用所希望的或预定的最小可接受信噪比

结果 要求，由此噪声(每个信噪比)是指在该结合的(复合的)AEP波

描上一个限定的潜伏区段或预潜伏区段或一个或

形或单个AEP扫

多个波形特异性点；

根据权利要求1至？所述的设备，其启用所希望的或预定的最小可接受信噪比结果

要 求，由此信号(每个信噪比)是指相应于研究的感兴趣信号的神

多个扫描或连续的EEG信号的预定义频谱的一

经信号和/或一个或

个区段或多个区段；

>根据权利要求1至？所述的设备，其启用希望的或预定的最小可接受信噪比结

果要 求，由此噪声(每个信噪比)是指相应于噪声和/或其他不需要的

号和/或一个或多个扫描或连续EEG信号的预定

背景信号的神经信

义频谱的一个区段或多个区段；

>根据权利要求1至？所述的设备，使得能够进行平均，其中平均包括使用或不

使用

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在输入监测噪声条件与监测系统过滤参

数的

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在输入监测噪声条件与监测系统分析参

数的

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在输入监测噪声条件与监测系统监测模

式的

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在输入监测噪声条件与监测系统监测模

式的 配置之间进行自动动态链接；其中操作模式可以从混合AEP

到基于EEG的监测。

配置之间进行自动动态链接。

配置之间进行自动动态链接。

配置之间进行自动动态链接；

外部输入函数进行回归或自回归分析；

与基于EEG的监测恢复

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在输入监测噪声条件与监测系统监测模

式的 配置之间进行自动动态链接；其中操作模式和主要输出指示物

可以从混合AEP与基

于EEG的监测恢复到基于EEG的监测。

用于确定和监测不需要的噪声和失真特征的装置，该方法包括：

一种微处理器设备，该设备被编程为连续地跟踪环境、背景生理和/或其他不需要

的

至少一个微处理器设备，

一种微处理器设备，该设备被编程为连续计算出预定义频率光谱噪声和失真特征与

监

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了被编程为连续跟踪噪声的一个

微处

-电外科干扰；

也参见第3章噪声源

电源频率或电源相关干扰；或

背景生理干扰。

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了被编程用来监测至少一个连续

和/

或诱发EEG和/或其他生理信号的一个微处理器；

理器，其中所跟踪的噪声包括以下任何一项：

测系统的频谱特征之间的关联。

噪声和失真

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来计算相应于不需要的噪声和失真特征的预定义频谱和/或

系统和/或监测的输入通道和/或监测的输

关联；

相位信息与相应于监测

入信号的频谱和/或相位信息之间是否存在

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来计算相应于不需要的噪声和失真特征的预定义频谱和/或

的特征与相应于监测系统和/或监测的输

位信息之间是否存在

相位信息模板或其他组

入通道和/或监测的输入信号的频谱和/或相

关联；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来计算相应于不需要的噪声和失真特征的预定义频谱和/或

限或其他组的特征与相应于监测系统和/

谱和/或相位信息之

相位信息阈值和工作极

或监测的输入通道和/或监测的输入信号的频

间是否存在关联；

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来计算相应于不需要的噪声和失真特征的预定义频谱和/或

系统和/或监测的输入通道和/或监测的输

相位信息与相应于监测

入信号的频谱和/或相位信息之间是否存在

适应在线过滤，以对抗噪声情况；

适应在线分析以对抗噪声情况；

足够的关联用来试图补偿过度的噪声和失真水平，该补偿包括：

适应在线监测模式以对抗噪声情况；

从更灵敏的AEP分析或结果测量至更强的EEG结果或测量来适应在线监测模式信

>根据权利要求1至？所述的装置，进一步结合了一个微处理器，该微处理器被

编程 用来计算相应于不需要的噪声和失真特征的预定义频谱和/或

系统和/或监测的输入通道和/或监测的输

且然后显示和/或记

赖；

相位信息与相应于监测

入信号的频谱和/或相位信息之间的关联并

录这样的信息，该显示和/或记录包括：

监测质量的分级测量；

信号噪声和失真类型；

信噪比；

程度或严重性的测量。

警告；

用来克服过量噪声和失真情况的用户推荐和/或暗示；

可能的或实际的信号断开状态；

过量噪声和阻抗的可能或实际原因，包括过多的电极阻抗、过多的电源干扰、过多

的 电极阻抗；过多的电外科干扰；过多的眼运动、过多的EMG

中、过多的运动伪像；过多的伪像的其他信号压低到EEG通道

形式；以及过多的噪声和失真或干扰情况的

可调节开口采集设备

其他形式。

一种生物监测装置，结合了通过结合一个可调节的输入信号取样与保持采集窗的自

动、手动或计算机辅助数据取样与保持适应而将不需要的环境

低的一种工具，并且包括： 或外部系统噪声降至最

一个可调节的取样与保持开口窗设备，相对于在这类干扰可能另外地被强调时的峰

或 较高水平的噪声尖峰，它在噪声或干扰信号对感兴趣的信号具

间点启用输入有最小影响时的多个时

信号的取样与保持；

取样与保持开口窗定时控制，能够与外部装备定时参考同步或被感测(如通过外部

环 境噪声传感器)以使该数据采集开口能够被插入在感兴趣的输

噪声峰之间从而确保将不需要的外部周期

入信号之内的最突出的

性噪声的效应降至最低；

一种能够确定并且解析与不需要的外部周期性噪声直接相关的定时参考的设备；

一种设备，能够从外部连接的(有线和/或无线、有线、光学的、磁性的、电容性的

或其他)定时信号或噪声跟踪传感器得到最佳采样率和开口窗从而将

入在不需要的周期性噪声峰之间，这些噪声峰将

调；

采集的数据点插

另外地在感兴趣的采集信号之内被强

一种取样与窗口定时设备，能够将该开口窗延迟从而将不需要的外部信号干扰降至

最

低；

一种取样与窗口定时设备，能够使开口窗延迟和控制其宽度从而将不需要的外部信

号 干扰降至最低。>根据权利要求1至？所述的设备，由此通

可以将采集取样与保持窗时间同步； 过参考一个外部定时信号

>根据权利要求1至？所述的设备，由此可以通过参考一个外部定时信号使采集

取样

>根据权利要求1至？所述的设备，由此可以调节取样与保持开口的开始，以便

通过 将取样与保持开口的开始点、持续时间以及终点定位在受干扰

间之内而将环境或外部噪声的存在降至最

与保持开口时间同步；

信号影响最小的一个期

低；

>根据权利要求1至？所述的设备，由此采集取样与保持开口的调节可以结合一

个图 形用户界面，该界面能够用得到的相应于不同开口调节的信号

采集输入信号，由此根据零外部噪声采集

的序列显示最高取样率

信号的最佳开口调节是明显的；

>根据权利要求1至？所述的设备，由此取样与保持开口的调节可以结合一个图

形用 户界面，该界面能够用得到的相应于不同开口调节的信号的序

输入信号，由此根据零外部噪声采集信号

速率、开口窗循环开

列显示最高取样率采集

的最佳开口调节是明显的，并且取样同步化

始点、终点、以及持续时间的相应的配置设置被储存并且能够应

用或回忆，以便将外部干扰降至最低；

>根据权利要求1至？所述的设备，由此取样与保持开口的调节可以结合一个图

形用 户界面，该界面能够用得到的相应于不同开口调节的信号的序

输入信号，由此根据零外部噪声采集信号

速率、开口窗循环开

列显示最高取样率采集

的最佳开口调节是明显的，并且样品同步化

始点、终点、以及持续时间的相应的配置设置被手动或自动或半

自动地储存并且能够应用或回忆，以便将外部干扰降至最低；

>根据权利要求1至？所述的设备，由此可以通过利用一个预测数据库来帮助确

定这 些最佳开口调节，该数据库包括普通噪声信号特征，以便自动、

开口窗从而限制该外部干扰的效应，将采

感兴趣的信号对不需

手动或半自动地调节

集过程的颤动、失真、抖动降至最低并且将

要的噪声和失真的信噪比最大化。

>根据权利要求1至？所述的设备，由此数据采集特征的确定包括以下数据采集

因素

ADC采集时间

ADC互调失真(IMD)

ADC积分非线性(INL)误差

ADC短时脉冲

ADC力觉输出

ADC满功率带宽(FPBW)

ADC动态范围

中的一种或多种的配置：ADC抖动

比特(ENOB)的ADC有效数

ADC图形失真

ADC微分非线性(DNL)误差

-ADC满刻度(FS)误差

ADC FS增益误差(DACs

ADC增益误差

积分非线性(INL)误差

ADC无丢码

ADC偏移二进制编码

ADC偏移误差(双极)

ADC偏移误差(单极)

偏移误差漂移

相匹配

比率测量

稳定时间

ADC准确度

ADC量化误差

ADC开口延迟

ADC开口颤动

ADC分辨率

ADC采样率/频率

ADC稳定时间

ADC信噪比和失真(SINAD)

ADC信噪比(SNR)

ADC压摆率

ADC满功率带宽(FPBW)

ADC小信号带宽(SSBW)

ADC相对速度和精确度

ADC无虚假动态范围(SFDR)

ADC总谐波失真(THD)

ADC跟踪和保持

ADC过渡噪声

ADC采样不足

ADC前和/或后采集过滤

>根据权利要求1至？所述的设备，由此数据采集特征的确定包括以下数据采集

类型

ADC线性反应类型

ADC非线性反应类型

ADC直接转换ADC或快速

ADC逐次逼近

ADC斜坡比较

ADC威尔金森

ADC积分

Δ编码

中的一种或多种的配置：

ADC流水线

ADC σ-δ

ADC时间交叉

具有中间FM期的ADC

ADC时间伸缩

ADC ADC乘以DAC(MDAC)；

>根据权利要求1至？所述的设备，由此可以从外部噪声信号传感器和使得外部

噪声 频率能够被确定以及随后的数据采集时钟信号和最佳的取样与

被确定的相应信号处理而得到外部噪声定

噪声在感兴趣的数据

保持开口窗特征能够

时参考的确定，这样使得可以将外部感测的

采集信号之内降至最低。

>根据权利要求1至？所述的设备，由此可以得到外部噪声定时以及其他特征的

确定， 可以确定相应的外部噪声频率并且可以优化相应的数据

持续时间从而以后采集信号的方式

采样率和开口窗时间定位和

将外部噪声效应降至最低。

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了用于跟踪和将采集颤动降至最低的一

个机

一个用来分析诱发电位(EP)信号的连续序列的设备；

构(抗颤动系统)，包括：

一个用来确定EP信号序列中的颤动的存在的设备；

一个用来计算在连续的EP信号之间的颤动关系的设备，这些信号显得在时间上从

连

一种设备，用来以这样一种方式基于在连续EP信号之间的预定颤动关系来应用时

基 校正，即颤动被抵偿并且得到一个稳定的、一致的或“无颤动”

续监测的EP信号至下一个连续监测的EP信号的漂移；

的EP信号序列。

一种设备，用来对一个或多个颤动时基补偿的(无颤动)EP信号进行平均从而生成

>一种装置，结合了计算代表受试者的麻醉和意识知晓状态的一个或多个指标的

一种

2.至少一个诱发电位神经生理学信号

3.针对受试者的一系列刺激

4.在呈现给病人的刺激中的至少一个预定变化

5.计算出由给病人产生的来自受试者的诱发电位的变化、由在刺激中的所述

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用

来产生包括呈现给受试者的听觉信号的一个刺激。

变化产生的诱发反应的变化

工具，包括：

一个无颤动效应的随后平均的EP信号。

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用 来计算出与刺激变化相关的诱发反应特征，这些变化包括以下

对于在前的刺激或在前的刺激变化的刺激

各项中的任何一项：相

幅度、频率或相位的变化。

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用 来通过检测得到的听觉诱发电位信号的潜伏期、光谱特征、幅

信号形态特征的漂移来计算诱发反应特征。度、熵、相位、或其他

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用 来计算一个指标，该指标是以这样方式来计算的，即具有不同

高、中、低)的意识状态、和具有不同程

态。

程度回忆风险(例如，

度回忆风险(例如高、中、低)的无意识状

>根据权利要求1至？所述的设备，进一步包括一个微处理器，该微处理器被编

程用 来计算一个指标，该指标是以这样

剂或其他形式

方式来计算的，其中所述指标可以用作在施用麻醉

的镇静剂过程中的针对受试者对术中回忆风险敏感性的尺度。

>一种计算麻醉和意识术中回忆敏感性以及意识深度的指数的方法，包括：

步骤1-监测并且获得至少一个诱发或连续神经生理信号步骤2-监测并且获得代表

步骤3-基于步骤2和步骤3的结果计算出指数

>根据权利要求1至？所述的方法，由此应激的生理测量可以包括血氧定量法、

病人的应激或心理状态的信息的至少一个通道

PTT、

心率变异性、心率(从论文设计章节插入总列表)的任何组合。

>根据权利要求1至？所述的方法，由此应激的心理测量可以包括任何升高的皮

肤阻 抗、升高的出汗、升高的抗焦虑测量，包括血压和心率的那些

(但不限于此)。

>根据权利要求1至？所述的方法，其中以这样的方式来确定所述计算的指数，

即增 加的心理应激测量与另外地反射性无意识的测量相结合被认为

的记忆巩固和随后的术中回忆的影响的状代表病人易受到增强

态。

权利要求系列19：多维生理学和心理学麻醉或镇静药物递送和/或研发设备

权利要求1：

一种用于确定相应于受试者的监测状态的药物递送化合物的最佳组合的设备，这些

状

催眠，

遗忘，

痛觉缺失，

不动性，

抗焦虑，

态包括以下各项中的任何一项：

生命体征，

或在线事件。

生命体征。

>根据权利要求1至？所述的设备，用于确定相应于受试者的监测事件的药物递

送化

觉醒、运动和人工事件的任何常规的睡眠文献分类，

躯体运动，

运动时间，

微觉醒，

皮层觉醒，

皮层下(自主)觉醒，

伪像，

伤害性刺激事件，

伤害性刺激，

合物的最佳组合，这些事件包括以下各项中的任何一项：

伤害性刺激觉醒，

伤害性刺激皮层觉醒，伤害性刺激皮层下觉醒，

伤害性刺激躯体运动，

电外科干扰，

电源干扰，

眼运动，

外部声音干扰，

电噪声干扰，

电磁干扰，

背景噪声干扰，或

背景生理信号干扰。

>根据权利要求1至？所述的设备，用于连续调节剂量浓度和混合物，由此每个

试剂 类型负责特定的麻醉效应(例如催眠、遗忘、痛觉缺失、不动

据对个体的基础性生理和心理参数或指示

调节进行独立控制，

性、抗焦虑)，由此根

不同状态的生物标记的在线监测而对这种

这些状态包括以下各项中的任何一项：

催眠，

遗忘，

痛觉缺失，

不动性，

抗焦虑，

生命体征，

或在线事件。

生命体征。

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了被编程用于连续调节剂量浓度和混合

物的 一个微处理器，由此每个试剂类型负责特定的麻醉效应(例如

不动性、抗焦虑)，由此根据对个体的基

节进行独立控制。

催眠、遗忘、痛觉缺失、

础性生理和心理参数的在线监测而对这种调

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了被编程用于连续调节剂量浓度和混合

物的 一个微处理器，由此每个试剂类型负责特定的麻醉效应(例如

不动性、抗焦虑)，由此根据对个体的基

种调节进行独立控制。

催眠、遗忘、痛觉缺失、

础性生理和心理生物标记的在线监测而对这

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了被编程用于连续调节剂量浓度和混合

物的 一个微处理器，由此每个试剂类型负责特定的麻醉效应(例如

催眠、遗忘、痛觉缺失、 不动性、抗焦虑)，由此根据对个体的基

方式对这种调节进行

础性生理和心理生物标记的在线监测以这样

独立控制，从而在由麻醉或镇静造成的全身、心脏、肺以及其他

危急病症的高风险外伤期间当施用镇静和/或麻醉药物时能够非常精细地分

级。

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于在 麻醉剂化合物的指示催眠和/或遗忘相对于不动性和/或痛觉缺

分辨； 失目标的信号之间进行

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程为

用于 增强该混合物和/或递送一种麻醉/镇静/睡眠/警惕/弛缓剂化合

包括测量在麻

物的一种工具，进一步

醉剂的指示催眠和/或遗忘相对于不动性和/或痛觉缺失目标的信号之间

的差别；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

来包 括诱发早期潜伏期耳后肌测量，作为所监测受试者的肌肉活动

或可动性的一个量度；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于预

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于优

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于动 态优化麻醉剂化合物的混合物；

化麻醉剂化合物的混合物；

测所监测的受试者的运动；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于区

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户与催眠无意识的深度状态相比较

别相对于催眠性无意识状态的镇静或麻醉剂诱导性肌肉抑制；

性肌肉抑制，从而警示

所监测的病人有可能被麻痹；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户所监测的病人有可能被麻痹，但

性肌肉抑制，从而警示

是有可能处于精神知晓或有意识的状态；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户所监测的病人有可能被麻痹，但

有遗忘；

性肌肉抑制，从而警示

是有可能处于精神知晓或有意识的状态而没

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生用于跟踪肌肉抑制/松弛的一个指示物；

生用于跟踪肌肉抑制/松弛的一个指示物；

生用于跟踪肌肉抑制/松弛的一个指示物；

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产

>根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生用于跟踪未检出的术中知晓的增加的可能性/风险的期间的

生代表跟踪肌肉抑制/松弛的一个指示物；

一个指示物；

根据权利要求1至？所述的设备，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用于产

生 用于跟踪未检出的术中知晓的增加的可能性/风险的期间的一

个指示物；

多维生理和心理麻醉、镇静和/或疼痛药物递送和/或研发方法。

一种装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用于调节相应于从所述“设备”、

“诊断方法”、和“诊断设计”权利要求中到的多维(参数包括催

不动性、抗焦虑功能中的两项或更多项)

诊断监测、处理(计

要求相

眠、遗忘、痛觉缺失、

参数的化合物的递送，这些权利要求涵盖了

算算法)以及显示(原始数据和各种衍生指数)功能，(即设备

应于使用所述ISA设备、ISA设计、病人界面设备、病人界面方法、和/或A

和CD监测方法中任何一种的药物递送生物反馈系统作为促进麻醉剂

醉剂化合物负责多种A和CD效应，包括催眠、

送速率的一种手段)，

化合物(这些麻

遗忘、痛觉缺失中的那些)混合和递

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于使 该测量能够在麻醉剂化合物的指示

信号之间进行催眠和/或遗忘相对于不动性和/或痛觉缺失目标的

分辨；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于使 该得能够最佳确定该混合物和/或递送一种麻醉/镇静/睡眠/警

包括测量麻醉剂的指示催眠和/或遗忘相

分辨；

惕/弛缓化合物，进一步

对于不动性和/或痛觉缺失目标的信号之间的

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

性肌肉抑制；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户与催眠无意识的深度状态相比较

性肌肉抑制，从而警示

所监测的病人有可能被麻痹；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户所监测的病人有可能被麻痹，但

性肌肉抑制，从而警示

是有可能处于精神知晓或有意识的状态；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于相 对于催眠性无意识状态来确定、预测或区别镇静或麻醉剂诱导

系统用户所监测的病人有可能被麻痹，但

有遗忘；

性肌肉抑制，从而警示

是有可能处于精神知晓或有意识的状态而没

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于指

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于使 该最佳确定工具能够进一步包括代表肌肉抑制/松弛的跟踪的

示跟踪肌肉抑制/松弛的代表；

一个函数；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于确

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于确

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

来确

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

来确

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

来确 定和指示减除长和短(如256、512以及1024扫描，但不限于

(MTA)以改善在相对于不需要的伪像的感兴趣的

定和指示未被检出的术中知晓的增加可能性/风险的时期；

定和指示未被检出的术中知晓的增加可能性/风险的时期；

定和指示肌肉抑制/松弛的跟踪；

定和指示肌肉抑制/松弛的跟踪；

此)运动时间平均值

神经信号之间的分辨。

>一种装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程为听性脑干反应(ABR)的

FFT

(但不限于此)：

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生听性脑干反应(ABR)的FFT(但不限于此)，作为一种手段使

能够成为确认品质和/或适当/足够的刺激呈现的

生听性脑干反应(ABR)的FFT(但不限于此)；

在线/实时跟踪ABR

存在的量度；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生听性脑干反应(ABR)的FFT(但不限于此)，作为一种将非线

或通常的AEP处理的参数在线/实时地结合的手

性动力学ABR和/

段，作为背景信号扰动的一个量度；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生听性脑干反应(ABR)的FFT(但

或通常的AEP处理

不限于此)，作为一种将非线性动力学ABR和/

的参数在线/实时地结合的手段，作为感兴趣的生理信号的一个量

度；

>根据权利要求1至？所述的装置，结合了一个微处理器，该微处理器被编程用

于产 生听性脑干反应(ABR)的FFT(但不限于此)，作为一种将非线

或通常的AEP处理的参数在线/实时地结合的手

性动力学ABR和/

段，作为电外科扰动的一个量度；

系列(光谱/NLD ABR刺激信号确认以及测量(SAS)方法)

权利要求1：

{临时-一种用于监测、获取和/或分析包括以下权利要求或相关工具的任何

组合 的生物信号的任何组合的方法，由此词语“工具”被词语“步骤”

相应的设备权利要求类型。} 取代。参考上述

权利要求2：

权利要求3：

系列(EP SNR确定和基线确认设备)

权利要求1：

用于监测、获取和/或分析包括以下各项的任何组合的生物信号的装置：

就SNR(例如但不限于单点F值(Fsp)[11]和正-负(正或负)差异估计技术)而言

权利要求2：

在监测相位开始过程中跟踪和验证适当平均的AEP信号质量的工具；

权利要求3：

在监测相位开始过程中跟踪和验证适当平均的AEP信号质量的工具，包括证实取

跟踪和验证适当AEP平均初始化(启动基线)信号质量的工具；

样

的扫描的适当数量；

权利要求4：

在监测相位开始过程中跟踪和验证适当平均的AEP信号质量的工具，包括在跟踪

适 当的AEP平均值的过程中指示相对于准备好(或类似)的备用

模式的能力。

权利要求5：

在监测相位开始过程中跟踪和验证适当平均的AEP信号质量的工具，包括当不适

当 的信号质量和/或扫描数量明显时，依赖来自其他信号源(包括

测量的能力。 连续生理信号如EEG)

权利要求6：

就SNR而言初始化相位分离(启动基线)信号品质

系列(EP SNR确定和基线确认方法)

权利要求1：

{临时-一种用于监测、获取和/或分析包括以下权利要求或相关工具的任何

组合 的生物信号的任何组合的方法，由此词语“工具”被词语“步骤”

相应的设备权利要求类型。} 取代。参考上述

权利要求2：

权利要求3：

系列(NLD ER觉醒或伪像确定和补偿设备)

权利要求1：

用于监测、获取和/或分析包括以下各项的任何组合的生物信号的装置：

结合非线性动力学处理的AEP测量的工具；

权利要求2：

进一步包括非线性动力学处理的AEP测量以及微分(一阶导数)AEP测量的工具；

权利要求3：

进一步包括非线性动力学处理的AEP测量和其他处理的AEP测量的任何组合的工

权利要求4：

进一步包括非线性动力学处理的AEP测量和处理的连续EEG测量的任何组合的工

权利要求5：

进一步包括较快的(但不限于此)在线AEP监测(例如2.2秒在线延迟方法)运动

具；

具；

时间平均值的工具，进一步包括用一个外部输入函数(arx)进行自回归

建模；

权利要求6：

在线(或准“实时”)检测或跟踪意识过渡的工具；

权利要求7：

在线(或准“实时”)检测或跟踪伤害性刺激事件的工具；

权利要求8：

在线(或准“实时”)检测或跟踪在信号扰动与相关生理信号之间的分辨的工具；

权利要求9：

检测范围在0.5秒与3秒之间的快速事件的工具，用于检测躯体运动、觉醒和其他

生

权利要求10：

进一步包括能够检测范围在0.5秒与3秒之间的快速事件的聚类分析技术的工具，

用

权利要求11：

进一步包括能够检测范围在0.5秒与3秒之间的快速事件的聚类分析技术的工具，

于检测躯体运动、觉醒和其他生理信号扰动；

理信号扰动；

用 于检测躯体运动、觉醒和其他生理信号扰动，用于预测麻醉逆

转的存在或起始；

权利要求12：

检测范围在0.5秒与3秒之间的快速事件的工具，用于检测躯体运动、觉醒和其他

生

系列(NLD ER常醒或伪像确定和补偿方法)

权利要求1：

{临时-一种用于监测、获取和/或分析包括以下权利要求或相关工具的任何

组合 的生物信号的任何组合的方法，由此词语“工具”被词语“步骤”

相应的设备权利要求类型。}

理信号扰动，用于预测麻醉逆转的存在或起始；

取代。参考上述

权利要求2：

权利要求3：

系列(在线电极、信号质量以及麻醉效应的A和OC以及OD跟踪

设备)

权利要求1：

用于监测、获取和/或分析包括以下各项的任何组合的生物信号的装置：在线跟踪

指 示电极阻抗和信号质量状态的测量的工具；

权利要求2：

在线跟踪麻醉特异性事件和在这些事件之间的相互关系的工具；

权利要求3：

在线跟踪麻醉特异性事件如知晓偶发事件的工具；

权利要求4：

在线跟踪麻醉特异性事件如伴随有麻醉诱导性肌肉抑制和/或升高的抗焦虑的知晓

偶

权利要求5：

在线跟踪在麻醉特异性事件如伴随有和/或麻醉剂诱导性肌肉抑制和/或升高的抗焦

虑 的知晓偶发事件之间的相互关系以及这样的事件之间的相互关

发事件以及这样的事件之间的相互关系的工具；

系的工具；

权利要求6：

在线跟踪麻醉特异性效应的工具，这些效应包括催眠；

权利要求7：

在线跟踪麻醉特异性效应的工具，这些效应包括遗忘；

权利要求8：

在线跟踪麻醉特异性效应的工具，这些效应包括痛觉缺失；

权利要求9：

在线跟踪麻醉特异性效应的工具，这些效应包括不动性；

权利要求10：

在线跟踪麻醉特异性效应的工具，这些效应包括抗焦虑；

权利要求11：

在线跟踪麻醉特异性效应以及这些效应之间的相互关系的工具；

权利要求12：

在线跟踪麻醉特异性效应以及这些效应之间的相互关系的工具；

权利要求13：

在线跟踪麻醉特异性效应以及这些效应之间的相互关系的工具；

权利要求14：

在线跟踪麻醉特异性效应以及这些效应之间的相互关系的工具；

权利要求15：

或时期以及跟踪特异性的和相关的麻醉效应。特异性麻醉效应被定义为催眠、遗忘、

权利要求16：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括觉醒；

权利要求17：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括皮层觉醒；

权利要求18：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括微觉醒；

权利要求19：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括躯体运动；

权利要求20：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括运动时间；

权利要求21：

痛觉缺失、不动性、以及抗焦虑，同时相互关联的效应被定义。

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括伤害性刺激事件；

权利要求22：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括快速(0.25至3秒持续

时

权利要求23：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括快速觉醒；

权利要求24：

在线跟踪指示麻醉特异性事件的测量的工具，这些事件包括根据躯体运动、皮层、

和

权利要求25：

在线跟踪测量的工具，这些测量指示包括跟踪重要事件如运动、觉醒和特定伤害性

刺

权利要求26：

在线跟踪测量的工具，这些测量包括伪像的任何组合，如EOG信号、眼运动、

50/60 周期或相关干扰、电外科扰动、EMG信号爆发或EEG信号的

激的严重性和比率，可应用于麻醉逆转并且涉及术中知晓；

皮层下类型分类的伤害性刺激；

间)躯体运动；

EMG调节，以便避免

权利要求27：

过多的过滤或排斥感兴趣的神经联系。

在线跟踪测量的工具，这些测量包括伴随有升高的抗焦虑或肌肉麻痹的术中知晓的

偶 发事件；准等电或等电皮层静息的起始或发生；准爆发抑制或

碍时期； 爆发抑制时期；唤醒障

权利要求28：

在线跟踪测量的工具，当建立意识状态的标记时这些测量包括升高的γ功率，作为

麻

权利要求29：

在线跟踪测量的工具，这些测量包括代表在外周、中枢和抗焦虑生理参数之间的麻

醉

权利要求30：

在线指示麻醉特异性状态的工具，这些状态包括麻醉平衡测量，进一步包括相对于

代 表病人可动性风险的外周活动变化的相应于意识深度变化的

诱导性相互作用的生命体征测量；

醉监测过程应当被跟踪的有关变化；

CNS活动的任何组合；

在额叶对枕叶活动中的前部化或差异和/或在脑活动设备中的相应的变化或漂移的

估

权利要求1：

计时空(神经来源估计；NSE)A和CD监测

一种用于确定和/或监测相应于麻醉或镇静的未给药或给药状态的受试者的心理或

生 理状态过渡性(双相或开关样)或分级变化的设备或方法，可应

位或与更流线型的监测形式有关的神经来

种功能，包括：

用于一般神经来源定

源估计(NSE)，包括以下各项的一种或多

一种能够监测至少2个连续神经信号的设备或方法；

一种能够监测至少2个诱发电位神经信号的设备或方法；

一种能够确定脑活动差异的设备或方法；

一种能够使用少至2个前额电生理监测电极来确定脑活动差异的设备或方法；

一种能够使用2个或更多个前额电生理监测电极来确定脑活动差异的设备或方法；

一种能够确定通过将大脑的左半球区域与右半球区域相比较(并且反之亦然)而确定

一种能够确定脑活动通过大脑的左侧至右侧半球(并且反之亦然)区域漂移的设备或

一种能够使用2个或更多个前额电生理监测电极来确定在大脑活动方面的差异的设

备或方法，这些电极包括配准在脑额叶左半球区域例如(但不限

方法；

的脑活动之间差异的设备或方法；

于)F₉(F9)、F₇(F7)、

A_F7(AF7)或F_P1(FP1)中的一个电极监测通道以及配

准在脑额叶右侧半球区域例如 (但不限于)F₁₀(F10)、

F₈(F8)、A_F8(AF8)或F_P2(FP2)中的一个第二

电极监测通道(每

一种能够确定通过将大脑的枕区与前区相比较(并且反之亦然)而确定的脑活动之间

一种能够确定脑活动通过大脑的枕区至前区(并且反之亦然)的漂移的设备或方法；

一种能够使用2个或更多个前额电生理监测电极来确定在大脑活动方面的差异的设

备或方法，这些电极包括配准在大脑的前区(额区)例如(但不限

的差异的设备或方法；

个来自美国脑电图学会修改的组合命名法；1990)

于)F₉(F9)、F₇(F7)、

A_F7(AF7)或F_P1(FP1)、FP_Z(FPZ)、

N_Z(NZ)、F₁₀(F10)、F₈(F8)、

A_F8(AF8)或F_P2(FP2)中 的一个电极监测通道

以及配准在枕部(大脑的后部)例如(但不限于)IZ(I_Z)、

O₁(O₁)、 OZ(O_Z)、

O2(O₂)、P10(P₁₀)、TP10(TP₁₀)、

P9(P₉)、TP9(TP₉)中的一个第二电极监测

EEG前部化的在线或“准实时”监测；

认知解离的在线或“准实时”监测；EEG单侧化/半球变化的在线或“准实时”监测；

能够确定相对于左侧(在活动方面的差异和漂移)的右侧大脑半球活动以及确定相对

通道(每个来自美国脑电图学会修改的组合命名法；1990)；

于(在活动方面的差异和漂移)前部(前部)的枕部(后部)脑活动的神经来

的在线或“准实时”监测； 源估计

权利要求2：

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在线或“准实时”监测结合了非线性动力

学 EEG时间序列、在视听处理过程中涉及的时空动力学、相应

和/或声音定位线索的整合的任何组合的于处理的时空脑动力学

NSE；

>根据权利要求1至？所述的设备，能够在线或“准实时”监测在麻醉过程中的单

侧化或 前部化变化，与以下各项的任何一项组合相结合：非线

类型转换)、光谱的、功率或其他

性动力学的(包括复杂性和熵

幅度关系、和/或相位或双光谱的以及相关的产物。

相位

光谱

幅度

时间序列/形态/信号模式

非线性动力学，包括熵、复杂性、可能性、信号可重复性，相干性微分积分功率混

乱

结合了非线性动力学EEG时间序列、在视听处理过程中涉及的时空动力学、相应

于 处理的时空脑动力学和/或声音定位线索的整合的任何组合的

监测；(参考-8月14日临时文本)

聚类分布预测统计

NSE的在线或“准实时”

由此的光谱选择性相位分析由此的光谱选择性相干性分析

(生理和心理状态类型)

-----

(7种麻醉/镇静效应)

-----

(心理状态)

包括但不限于通常的镇静、麻醉、唤醒、知晓、具有记忆回忆的知晓、没有记忆回

忆 的知晓、警戒、警惕、未用药状态以及无意识(包括但不限于

具有记忆回忆的半意识或无意识、知晓、

劳、用药状态)。

未镇静、未麻醉、睡眠、

没有记忆回忆的半意识或无意识、困倦、疲

(生理状态)(结合的心理和生理状态)

(在线事件检测-镇静或麻醉特异性事件-每个参见论文第7章或论文结论综述)。

(x-检查主要临时性09年8月14日的表格以及显示屏)。

权利要求系列9：光谱刺激确认系统设备

摘要：

参见临时文本

独立权利要求：

------------------

------------------

从属权利要求：

------------------

------------------

权利要求系列10：光谱刺激确认系统方法

摘要

参见临时文本

独立权利要求：

------------------

------------------

从属权利要求：

------------------

------------------

TODO内务操作包括在词汇表中；

麻醉特异性事件每个参见第7章中的论文结论和定义。

麻醉特异性状态参见7per Ida权利要求实例。

关键组合的麻醉特异性状态参见论文结论

权利要求系列22用于额叶对枕叶活动中的前部化或差异和/或脑活动方法中的相应

权利要求系列23非线性动力学听觉诱发电位脑功能监测设备

---于10年8月14日临时提交的文本：

混合A和CD多变量输入：

麻醉指示物是基于较慢趋向EEG参数的最佳组合，与快速(2.2秒)和慢速MTA

微分以及非线性动力学(熵)AEP值偶联，跨不同潜伏期间隔的宽谱带

包括显得跨PAMR区域的早期潜伏期(0-28毫秒)信号、

(80-140毫秒)。这些潜伏期间隔测量的组

对在线事件更大的反

的变化或漂移的估计时空(神经来源估计；NSE)A和CD监测

进行计算，

以及晚期潜伏期AEP测量

合证明该电位能够更快地检测意识过渡、

应性、以及在外周与中枢生理信号之间的更优越的分辨。

麻醉意识状态的处理的arxMTA、非线性动力学诱发电位预测值：

更快(2.2.在线延迟对256-扫描38秒)运动时间平均值的最佳组合部署将自动

回归模型与一个外部输入函数(arx)、经典的诱发电位分析法(例如但不限于

一阶导数分析)以及非线性动力学分析法相结合作为一种预测

微分/

SPA和CD的手段。

麻醉意识状态的非线性动力学和常规诱发电位预测值的结合：

部署了经典的诱发电位分析法(如但不限于微分/一阶导数分析)和非线性动力

---]]]]]]

权利要求1：

一种脑功能监测设备/方法/系统，结合了受试者的听觉诱发电位的非线性动

力学监测，以便确定病人的脑功能状态，由此这样一种设备包括两个或更多

为：

学分析法的最佳组合作为用于预测SPA和CD的一种手段。

个部分，

监测至少一个诱发电位脑电图(EEG)信号的能力，以及；

使用至少一种非线性动力学分析处理元件处理至少一个诱发电位脑电图(EEG)

权利要求系列24非线性动力学听觉诱发电位脑功能监测方法

权利要求系列25在线生物反馈AEP刺激信号补偿设备

另外，作为有助于阐明这类在线反应需要的一种手段，AEP伺服刺激功能连续

信号的能力。

跟踪并且优化这些刺激参数，以便连续将AEP信号的质量最大化。

xii)包括AEP伺服控制函数的特殊用途AEP函数被设计成根据该AEP信号

质量估计输出来调节这些刺激产生参数。此外，AEP层级分析使得能够解

反应阐明的听觉感觉、传入、不应期、以及更高水平的

晓过程中)。

密根据AEP

处理临时认知(涉及在术中知

2.6.1AEP伺服刺激控制(ASC)系统

ASC系统可以自动调节和优化刺激特征作为补偿多种因素，如病人之间听

觉变化以及改变环境或信号质量的一种手段。可调节的刺激参数包括刺激类

上升时间、下降时间、平台时间、光谱组成、概率(标

型、强度、

准与异常的比率)。

ASC系统将使诱发电势在线监测能够确定和跟踪AEP反应，同时能够在预

定的和安全限度内最佳地伺服控制补偿刺激参数。刺激调节可以包括根据任

(ABR、MMN、MLAEP、SLAEP、Nl-效应)所希望的

如，咔嗒声、鸟鸣声、喳喳声[3]、音调、

何时间点

输出测量值的刺激类型(例

说话以及其他音频)以需要用于优化相应

的诱发反应产生的其他调节(例如速率、强度、标准-异常的比率、刺激形状、

组成)。这个系统将以这样一种方式与新的AEP层级分析相结

觉、传入、或PCP诱发反应的在线测试

在线MMN确定的情

光谱

合来工作，其中针对感

根据相关刺激AEP反应目标进行修改，如在

况下减去波形。

临时-于10年8月14日提交的文本：

建立了诱发电位层级刺激产生要求，使得在伺服控制的刺激优化过程中能够同

时跟踪AEP反应。刺激优化包括速率、强度、标准/异常比率、刺激

光谱参数的调节。其他的要求和设计原理包括基

阶段的相应的麻醉测量要求

常刺激

形状、以及刺激

于特定麻醉阶段和可应用到这些不同

而产生不同刺激形式的需要。这些刺激形式包括标准/异

序列、咔嗒声、鸟鸣声、喳喳声、音调、说话、以及专门化的音频序列。所

希望的诱发反应要求范围从诱发的早期潜伏期反应(如PAMR)作为外

信号质量以及刺激连接状态的标记，以及被设计

准/异常MMN刺激试验范

周活动、ABR

为捕获术中知晓的早期警告标记的标

例的麻醉-认知特异性序列。

诱发电位层级刺激的产生：

建立了诱发电位层级刺激产生要求，使得在伺服控制的刺激优化过程中能够同

时跟踪AEP反应。刺激优化包括速率、强度、标准/异常比率、刺激

光谱参数的调节。其他的要求和设计原理包括基

阶段的相应的麻醉测量要求

常刺激

形状、以及刺激

于特定麻醉阶段和可应用到这些不同

而产生不同刺激形式的需要。这些刺激形式包括标准/异

序列、咔嗒声、鸟鸣声、喳喳声、音调、说话、以及专门化的音频序列。所

希望的诱发反应要求范围从诱发的早期潜伏期反应(如PAMR)作为外

信号质量以及刺激连接状态的标记，以及被设计

准/异常MMN刺激试验范

周活动、ABR

为捕获术中知晓的早期警告标记的标

例的麻醉-认知特异性序列。

AEP初始化保证和补偿：

建立了启用一个自动工具以确保在依赖AEP平均测量之前的适当AEP平均初始

化(启动基线)时间的需要。具体而言，在可以计算出该第一完整AEP

值之前，在 本研究中检查256扫描AEP MTA需要38秒。在监测

与高度伪像相结合，并且由典型的

开始时的MTA初始化时间限制

麻醉剂弹丸注射开始产生的快速无意识起始，证明

--结束临时####]]]]]]]]]]]]]]

了需要考虑更快的AEP平均方法用于未来研究。

还包括初始化连同用于补偿刺激信号产生的周期性系统校准以及用于在所有时

权利要求系列26在线生物反馈AEP刺激信号补偿方法

认知生物标记麻醉、镇静和/或疼痛监测数据库

多维生理和心理麻醉、镇静和/或疼痛监测操作者界面设备。

多维生理学和心理学麻醉、镇静和/或疼痛监测操作者界面方法

自动临床刺激、观察以及反应性确定设备。

此外，下部流程图显示了标准化的A和CD性能测量系统该系统整合了麻

醉常用的临床分级，如Ramsay和OAA/S分级，并且通过自动化的和直观

激提示以及相应的反应记录功能促进这类分级的使用。

动化的临床命令-刺激提示(例如

检测和指示系

间实现最佳信号可靠性的相应的反应确定方法的结合。

的命令-刺

此外，这种功能最终将启用自

“睁开眼睛”或““紧握手”)，与听觉刺激连同自动反应

统一起进行重叠或交叉。

---临时---于10年8用14日提交的文本：