相關(guān)申請本公開內(nèi)容要求2014年9月24日提交的美國臨時(shí)專利申請62/054,538的優(yōu)先權(quán)，其內(nèi)容在此并入本文。本申請涉及用于探測對刺激的誘發(fā)響應(yīng)(刺激響應(yīng)信號)的設(shè)備、系統(tǒng)和方法。特別地，本申請涉及的設(shè)備、系統(tǒng)和方法用于在信噪比(例如在電生理誘發(fā)響應(yīng)中)較低時(shí)探測誘發(fā)響應(yīng)。
背景技術(shù)：
：存在許多情形可能有必要從噪聲接收信號中提取感興趣的信號。這種任務(wù)在所接受信號具有低信噪比(snr)的情形中變得更困難。在以下情況下，感興趣的信號可響應(yīng)于刺激而生成，并也可同步于該刺激。這種情況的一個(gè)示例涉及測量誘發(fā)響應(yīng)。對各種刺激的電生理誘發(fā)響應(yīng)已知包含對于評估人和動(dòng)物的感覺神經(jīng)系統(tǒng)有價(jià)值的臨床和科研信息。誘發(fā)響應(yīng)(er)例如用于聽覺誘發(fā)電勢、視覺誘發(fā)電勢、耳聲發(fā)射，等等，常常是在er記錄時(shí)信號換能器(例如電極或麥克風(fēng))所典型記錄的噪聲的十分之一至千分之一。在許多情況下，er波形及其臨床相關(guān)特征僅可在對單獨(dú)刺激的數(shù)千次響應(yīng)進(jìn)行平均之后探測到。在誘發(fā)響應(yīng)(er)檢測過程中由信號換能器記錄的噪聲可由于各種源引起，例如包括由于肌肉活動(dòng)產(chǎn)生的噪聲，如肌電圖(emg)噪聲或類似物，并且還可包括來自照明、其它設(shè)施和類似物的電噪聲。由于噪聲通常數(shù)倍于er信號，因而噪聲易于掩蓋er信號。臨床er測量的一個(gè)困難是：確定er波形的具體特征是否體現(xiàn)出真實(shí)的電生理響應(yīng)或者具體特征是否是噪聲的結(jié)果。er探測的特定應(yīng)用是聽覺腦干反應(yīng)(abr)和聽覺穩(wěn)態(tài)響應(yīng)(assr)的探測，其應(yīng)用于嬰兒聽力篩查和全年齡段聽閾確定，可用于助聽器定制適配。用于在記錄對聽覺刺激的響應(yīng)時(shí)使噪聲最小化的多種傳統(tǒng)技術(shù)是已知的。這些技術(shù)例如包括：信號平均和信號加權(quán)平均、信號過濾、排除偽跡、和各種被設(shè)計(jì)為使對象放松或鎮(zhèn)靜的技術(shù)。信號平均涉及：以多個(gè)刺激來刺激患者；獲得多個(gè)基于時(shí)間的數(shù)據(jù)系列，每個(gè)數(shù)據(jù)系列同步于單個(gè)刺激情況；和對多個(gè)同步數(shù)據(jù)系列取平均。早已認(rèn)識到這種傳統(tǒng)平均方法在誘發(fā)電勢獲取時(shí)的限制。由于信噪比(snr)差可產(chǎn)生問題，所需的平均值數(shù)量典型地與snr的平方成反比例地增大。排出偽跡(ar)可用于消除被噪聲污染最嚴(yán)重的數(shù)據(jù)系列或數(shù)據(jù)系列組，其中將超過預(yù)設(shè)閾值的噪聲的數(shù)據(jù)系列平均值排除在外。加權(quán)平均(wa)可進(jìn)一步改善snr，其中與其噪聲含量成反比例地加權(quán)數(shù)據(jù)系列組。存在各種傳統(tǒng)方法評估數(shù)據(jù)系列組的噪聲含量以確定權(quán)重。假定噪聲是準(zhǔn)平穩(wěn)的(即，在每組數(shù)據(jù)系列內(nèi)平穩(wěn))而且在各數(shù)據(jù)系列之間是獨(dú)立的，則在組內(nèi)與噪聲的方差成反比例地對每個(gè)組加權(quán)將使加權(quán)平均的平方誤差最小化。在傳統(tǒng)示例中，對刺激的一組250個(gè)響應(yīng)(以30hz的速率刺激)可進(jìn)行檢查和取平均。在此情況下，所述組的持續(xù)時(shí)間大于8秒。這種技術(shù)的缺陷是：誘發(fā)電勢測量值中的噪聲通常在8秒的持續(xù)時(shí)間中不是平穩(wěn)的，特別是當(dāng)時(shí)間系列由于因肌肉活動(dòng)所致的患者emg形成干擾而被污染時(shí)。當(dāng)進(jìn)行多組測量時(shí)，進(jìn)一步的缺陷是：環(huán)境中的電噪聲通常不會對于不同組而不變，特別是當(dāng)該噪聲的相當(dāng)大的組分呈周期性或準(zhǔn)周期性時(shí)，例如為從電力線干擾或從深度睡眠過程中連貫皮層eeg等等而來的噪聲。例如，在阿爾法波段中的連貫的或準(zhǔn)連貫的eeg噪聲在麻醉情況下特別大，使在阿爾法波段中探測包含顯著頻率含量的皮層誘發(fā)電勢特別困難。對于平均方案或加權(quán)平均方案的改進(jìn)可包括：對于abr信號和eeg使用規(guī)范性數(shù)據(jù)以估計(jì)被包括在信號和添加噪聲中的數(shù)據(jù)系列中的方差的噪聲組分的量度。如果基于規(guī)范性數(shù)據(jù)的信號模型是準(zhǔn)確的，則這種技術(shù)允許通過各個(gè)數(shù)據(jù)系列(而不是數(shù)據(jù)系列組)估計(jì)噪聲。對于這種貌似有效的技術(shù)，可能僅需要平穩(wěn)性假定用于單個(gè)數(shù)據(jù)系列或響應(yīng)的持續(xù)時(shí)間(典型地小于100ms)。不過，規(guī)范性數(shù)據(jù)通?；诖碳ゎ愋秃痛碳に剑以谥辽僖恍┣闆r下，噪聲可能不必平穩(wěn)，甚至在這樣的端持續(xù)時(shí)間中。在不同的傳統(tǒng)手段中，權(quán)重被選擇為逆相關(guān)于各個(gè)數(shù)據(jù)系列與估計(jì)平均值之間的相異度的測量值。在一個(gè)示例中，權(quán)重可反比例于每個(gè)單獨(dú)數(shù)據(jù)系列與估計(jì)平均信號估計(jì)值之間的均方誤差?？傊?，類似于其它前述傳統(tǒng)方法，加權(quán)技術(shù)的操作假定來自不同數(shù)據(jù)系列的噪聲是獨(dú)立的，即，在數(shù)據(jù)系列對之間的噪聲具有零協(xié)方差。如果這種獨(dú)立性假定無效，則結(jié)果的權(quán)重將不是優(yōu)化的，因?yàn)榧訖?quán)平均值中的均方噪聲將未被最小化。在誘發(fā)響應(yīng)信號中，獨(dú)立性假定由于環(huán)境噪聲(當(dāng)存在時(shí))通常是無效的，環(huán)境噪聲例如為從電力線頻率及其諧波而來的正弦噪聲，其通常不是獨(dú)立的而且不平穩(wěn)。在此描述的設(shè)備、系統(tǒng)和方法的實(shí)施例意在解決探測誘發(fā)響應(yīng)信號的傳統(tǒng)方法的至少一種困難。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：在第一方面，本公開內(nèi)容提供一種對噪聲中的誘發(fā)響應(yīng)信號的探測方法，所述方法包括：生成多個(gè)刺激；接收噪聲信號，所述噪聲信號相關(guān)于對所述多個(gè)刺激的誘發(fā)響應(yīng)；將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)；估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮(shrink)所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆(inverse)而計(jì)算權(quán)重；將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建最終響應(yīng)；和輸出所述最終響應(yīng)。在特定情況下，所述收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣可包括：計(jì)算各響應(yīng)的組合之間的關(guān)聯(lián)性；形成負(fù)關(guān)聯(lián)對清單；對于所述清單中的每個(gè)負(fù)關(guān)聯(lián)對：確定所述對中的響應(yīng)之一是否處于收縮清單中，如是則從所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單去除所述對，否則將所述對的兩個(gè)響應(yīng)均加到所述收縮清單；當(dāng)所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單為空時(shí)，將所述統(tǒng)計(jì)矩陣的對應(yīng)于所述收縮清單中的響應(yīng)的所有非對角元素設(shè)定為0，以提供收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣；和返回所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣。在另一特定情況下，所述方法可進(jìn)一步包括：將每個(gè)響應(yīng)分解為多個(gè)子響應(yīng)，以形成多組子響應(yīng)，并且對于所述多組子響應(yīng)中的每組執(zhí)行：估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆而計(jì)算權(quán)重；將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建最終響應(yīng)。在又一特定情況下，所述分解包括：對所述多級離散小波變換的每個(gè)尺度(scale)的循環(huán)中的各個(gè)響應(yīng)，執(zhí)行多級離散小波變換；選擇所述多級離散小波變換的尺度，而且對于所選擇的尺度：將未選擇的尺度的小波系數(shù)設(shè)定為0，執(zhí)行多級逆向離散小波變換以獲得對于所選擇尺度的時(shí)域子響應(yīng)；和返回多組子響應(yīng)，每組包括具有相同尺度的子響應(yīng)。在又一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是協(xié)方差，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是協(xié)方差矩陣。在另一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的陣列。在又一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是均方根，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的均根陣列。在又一特定情況下，所述的將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)，可基于與所述多個(gè)刺激同步的所述多個(gè)響應(yīng)實(shí)現(xiàn)。在另一方面，本公開內(nèi)容提供一種對噪聲中的誘發(fā)響應(yīng)信號的探測設(shè)備，所述設(shè)備具有：輸入裝置，其被構(gòu)造以接收與多個(gè)刺激和一噪聲信號相關(guān)的數(shù)據(jù)，該噪聲信號相關(guān)于對所述多個(gè)刺激的誘發(fā)響應(yīng)信號；和處理器，其被構(gòu)造以：從所述輸入裝置接收所述噪聲信號并將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)；估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆而計(jì)算權(quán)重；和將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建出體現(xiàn)所述誘發(fā)響應(yīng)信號的最終響應(yīng)。在特定情況下，當(dāng)收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣時(shí)，所述處理器可進(jìn)一步被構(gòu)造以：計(jì)算各響應(yīng)的組合之間的關(guān)聯(lián)性；形成負(fù)關(guān)聯(lián)對清單；對于所述清單中的每個(gè)負(fù)關(guān)聯(lián)對：確定所述對中的響應(yīng)之一是否處于收縮清單中，如是則從所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單去除所述對，否則將所述對的兩個(gè)響應(yīng)均加到所述收縮清單；當(dāng)所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單為空時(shí)，將所述統(tǒng)計(jì)矩陣的對應(yīng)于所述收縮清單中的響應(yīng)的所有非對角元素設(shè)定為0，以提供收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣；和返回所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣。在另一特定情況下，所述處理器可以進(jìn)一步被構(gòu)造以：將每個(gè)響應(yīng)分解為多個(gè)子響應(yīng)，以形成多組子響應(yīng)，并且對于所述多組子響應(yīng)中的每組執(zhí)行以下步驟：估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆而計(jì)算權(quán)重；將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建最終響應(yīng)。在又一特定情況下，所述處理器當(dāng)分解每個(gè)響應(yīng)時(shí)可進(jìn)一步被構(gòu)造以：對所述多級離散小波變換的每個(gè)尺度的循環(huán)中的各個(gè)響應(yīng)，執(zhí)行多級離散小波變換；選擇所述多級離散小波變換的尺度，而且對于所選擇的尺度：將未選擇的尺度的小波系數(shù)設(shè)定為0，執(zhí)行多級逆向離散小波變換以獲得對于所選擇尺度的時(shí)域子響應(yīng)；和返回多組子響應(yīng)，每組包括具有相同尺度的子響應(yīng)。在又一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是協(xié)方差，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是協(xié)方差矩陣。在特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的陣列。在另一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是均方根，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的均方根陣列。在又一特定情況下，所述的將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)，可基于與所述多個(gè)刺激同步的所述多個(gè)響應(yīng)實(shí)現(xiàn)。在本公開內(nèi)容的又一方面，提供一種對噪聲中的誘發(fā)響應(yīng)信號的探測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：刺激生成器，其被構(gòu)造以生成多個(gè)刺激；多個(gè)傳感器，其被構(gòu)造以接收噪聲信號，該噪聲信號包括對所述多個(gè)刺激的誘發(fā)響應(yīng)信號；輸入裝置，其被構(gòu)造以接收與所述多個(gè)刺激和所述噪聲信號相關(guān)的數(shù)據(jù)；處理器，其被構(gòu)造為：從所述輸入裝置接收所述噪聲信號并且將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)；估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆而計(jì)算權(quán)重；和將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建出體現(xiàn)所述誘發(fā)響應(yīng)信號的最終響應(yīng)。輸出裝置，用于輸出從所述處理器接收的所述最終響應(yīng)。在特定情況下，當(dāng)收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣時(shí)，所述處理器可進(jìn)一步被構(gòu)造以：計(jì)算各響應(yīng)的組合之間的關(guān)聯(lián)性；形成負(fù)關(guān)聯(lián)對清單；對于所述清單中的每個(gè)負(fù)關(guān)聯(lián)對：確定所述對中的響應(yīng)之一是否處于收縮清單中，如是則從所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單去除所述對，否則將所述對的兩個(gè)響應(yīng)均加到所述收縮清單；當(dāng)所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單為空時(shí)，將所述統(tǒng)計(jì)矩陣的對應(yīng)于所述收縮清單中的響應(yīng)的所有非對角元素設(shè)定為0，以提供收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣；和返回所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣。在另一特定情況下，所述處理器可以進(jìn)一步被構(gòu)造以：將每個(gè)響應(yīng)分解為多個(gè)子響應(yīng)，以形成多組子響應(yīng)，并且對于所述多組子響應(yīng)中的每組執(zhí)行以下步驟：估計(jì)用于所述多個(gè)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)矩陣；收縮所述統(tǒng)計(jì)矩陣；基于所述收縮的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆而計(jì)算權(quán)重；將權(quán)重施加于所述多個(gè)響應(yīng)以構(gòu)建最終響應(yīng)。在又一特定情況下，所述處理器當(dāng)分解每個(gè)響應(yīng)時(shí)可進(jìn)一步被構(gòu)造以：對所述多級離散小波變換的每個(gè)尺度的循環(huán)中的各個(gè)響應(yīng)，執(zhí)行多級離散小波變換；選擇所述多級離散小波變換的尺度，而且對于所選擇的尺度：將未選擇的尺度的小波系數(shù)設(shè)定為0，執(zhí)行多級逆向離散小波變換以獲得對于所選擇尺度的時(shí)域子響應(yīng)；和返回多組子響應(yīng)，每組包括具有相同尺度的子響應(yīng)。在又一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是協(xié)方差，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是協(xié)方差矩陣。在特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的陣列。在另一特定情況下，所述統(tǒng)計(jì)可以是均方根，所述統(tǒng)計(jì)矩陣可以是大于兩個(gè)維度的均方根陣列。在又一特定情況下，所述的將所述噪聲信號分為對所述多個(gè)刺激的多個(gè)響應(yīng)，可基于與所述多個(gè)刺激同步的所述多個(gè)響應(yīng)實(shí)現(xiàn)。通過閱讀以下結(jié)合附圖對具體實(shí)施例的描述，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，本公開內(nèi)容的其它方面和特征將變得顯見。附圖說明本公開內(nèi)容的實(shí)施例現(xiàn)在將僅以示例方式參照附圖描述。圖1例示出用于誘發(fā)響應(yīng)探測的設(shè)備和系統(tǒng)的實(shí)施例；圖2例示出用于誘發(fā)響應(yīng)探測的方法的實(shí)施例；圖3例示出利用協(xié)方差矩陣降噪的用于探測誘發(fā)響應(yīng)的方法的示例；圖4例示出收縮協(xié)方差矩陣的方法的示例；圖5例示出用于將響應(yīng)分解為多個(gè)子響應(yīng)的方法的示例；圖6例示出響應(yīng)于刺激的來自電極的樣本數(shù)據(jù)(“噪聲信號”)；圖7例示出使用方法1的abr試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖8例示出使用方法2的abr試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖9例示出使用方法3的abr試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖10例示出在手術(shù)前狀況下使用方法1的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖11例示出在手術(shù)前狀況下使用方法2的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖12例示出在手術(shù)前狀況下使用方法3的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖13例示出在麻醉狀況下使用方法1的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；圖14例示出在麻醉狀況下使用方法2的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；和圖15例示出在麻醉狀況下使用方法3的mmn試驗(yàn)的最終響應(yīng)；具體實(shí)施方式本申請涉及用于探測誘發(fā)響應(yīng)信號的設(shè)備、系統(tǒng)和方法，特別涉及在包含同步信號、例如響應(yīng)于刺激而生成的信號(刺激響應(yīng)信號)的一系列數(shù)據(jù)中的誘發(fā)響應(yīng)。特別地，本申請涉及的設(shè)備、系統(tǒng)和方法用于在信噪比(例如在電生理誘發(fā)響應(yīng)(例如視覺、聽覺和感官響應(yīng))中)較低時(shí)探測信號。在背景噪聲(例如eeg噪聲和電力線噪聲)很大且為準(zhǔn)正弦信號時(shí)，所述探測信號的方法特別適合聽覺誘發(fā)響應(yīng)的使用。所述設(shè)備、系統(tǒng)和方法的實(shí)施例在此意在以相比于傳統(tǒng)技術(shù)(例如標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)平均、和類似方式)而言改進(jìn)的方式從結(jié)果平均值中減少負(fù)關(guān)聯(lián)噪聲。用于探測誘發(fā)響應(yīng)信號的設(shè)備或系統(tǒng)100的實(shí)施例顯示在圖1中。在此所描述的設(shè)備將用于電生理信號，例如高級聽覺腦干反應(yīng)(abr)或意識探測，不過，通過研究本文中的描述，本領(lǐng)域技術(shù)人員可開發(fā)出類似設(shè)備用于其它電生理信號或應(yīng)用。系統(tǒng)100包括刺激發(fā)生器105，刺激發(fā)生器105可在系統(tǒng)其它部分之內(nèi)或之外并向?qū)ο?10提供刺激。一個(gè)或多個(gè)傳感器115(例如一個(gè)或多個(gè)電極)被設(shè)置到所述對象以探測噪聲信號(包括對刺激的響應(yīng))，噪聲信號被發(fā)送到輸入模塊120。輸入模塊120也可從刺激發(fā)生器105接收輸入，其相關(guān)于用于同步目的而提供的刺激。應(yīng)理解，電極接收連續(xù)數(shù)據(jù)，有時(shí)被稱為“噪聲數(shù)據(jù)”或“噪聲信號”。對于每個(gè)刺激，對象大腦內(nèi)將生成同步誘發(fā)響應(yīng)。典型地，這種誘發(fā)響應(yīng)也將由電極探測，不過通常被隱藏在噪聲信號中。本文中所述系統(tǒng)、設(shè)備和方法的實(shí)施例意在將誘發(fā)響應(yīng)、或刺激同步組分、(有時(shí)被稱為“響應(yīng)”)分離于非同步組分(即，噪聲)。為易于指示，預(yù)期包括刺激同步組分的噪聲信號部分有時(shí)也被稱為“響應(yīng)”，而且也被稱為“掃描(sweep)”。在信噪比(snr)不佳的情況下(典型地在生理誘發(fā)響應(yīng)中)，探測在噪聲信號中是否存在響應(yīng)通常涉及：提供多個(gè)基本相同的刺激，并對與所述刺激對應(yīng)的多個(gè)響應(yīng)(即，噪聲信號的部分)取平均。最終的波形或平均響應(yīng)(有時(shí)被稱為“最終響應(yīng)”)是同步誘發(fā)響應(yīng)的估計(jì)值，具有減小的噪聲。應(yīng)理解，誘發(fā)響應(yīng)的類型將通常取決于所述刺激和取決于所述對象。例如，如果對象不能聽到聽覺刺激，則將不存在對所述聽覺刺激的誘發(fā)響應(yīng)。返回圖1，當(dāng)在輸入模塊120處接收之前或之后，來自傳感器115的輸入可通過過濾模塊125(例如帶通濾波器或類似物)過濾(在此示例中，過濾模塊125顯示在輸入模塊之后，不過在輸入模塊之前提供過濾也是有益的)。在一些情況下，過濾器125可附接到或并入到一個(gè)或多個(gè)傳感器115中。系統(tǒng)100可進(jìn)一步包括：放大器130。在一些情況下，來自輸入模塊120的輸入可在其由過濾器125過濾之前或之后進(jìn)行放大。在其它情況下，放大器130可連接到或并入到一個(gè)或多個(gè)傳感器115中。輸入模塊120將數(shù)據(jù)(例如相關(guān)于噪聲信號和刺激的數(shù)據(jù))提供到處理器135，處理器135提供如下所述的各種功能和/或模塊的能力，而同時(shí)使用記憶體140以存儲數(shù)據(jù)、計(jì)算結(jié)果、等等。處理器135還通過輸出模塊145而提供輸出數(shù)據(jù)的能力。在一些情況下，處理器135也可與刺激發(fā)生器105連接以向刺激發(fā)生器105提供指令，并且在一些情況下也可從刺激發(fā)生器105直接接收信息。輸出模塊145可輸入采用現(xiàn)有技術(shù)中已知的各種格式的數(shù)據(jù)，例如包括對顯示器150的輸出，用于由系統(tǒng)用戶觀看。刺激發(fā)生器145可包括多個(gè)刺激源，例如視覺和聽覺的源，或者可為單一源。進(jìn)一步地，在任一情況下，所述刺激可生成多個(gè)響應(yīng)，例如引出abr和assr(聽覺穩(wěn)態(tài)響應(yīng))的聽覺刺激。每個(gè)響應(yīng)可具有或不具有特定的頻帶，并可使用過濾以隔離每個(gè)對響應(yīng)特定的頻帶用于分析。如前所述，過濾可在放大之前或之后，且進(jìn)一步地，每個(gè)組裝結(jié)構(gòu)(montage)(即，電極組合)可設(shè)置有多個(gè)過濾器或者處于多個(gè)過濾器中。圖2例示出一個(gè)實(shí)施例的方法200，用于探測響應(yīng)于一刺激而生成的誘發(fā)響應(yīng)信號。在205，多個(gè)刺激通過刺激發(fā)生器105生成。在210，包含多個(gè)響應(yīng)的噪聲信號由一個(gè)或多個(gè)傳感器115探測并被發(fā)送到輸入模塊120。在一些情況下，來自所生成的刺激或與其相關(guān)的噪聲信號的數(shù)據(jù)也可存儲在記憶體140中。在215，在一些情況下，過濾和/或放大可應(yīng)用于噪聲信號，例如通過過濾器125或放大器130實(shí)現(xiàn)。如前所述，過濾和/或放大的執(zhí)行可以早于或晚于在輸入模塊120處接收信號。在過濾器的一示例中，考慮到abr刺激(例如，在30至3000hz、100至1500hz、或其它范圍，取決于刺激速率)，在感興趣的區(qū)域之外的數(shù)據(jù)將為噪聲，在隨后的信號處理之前去除該噪聲可有利于分析以確定所述誘發(fā)響應(yīng)。在220，噪聲信號由處理器135分析以分離出各個(gè)響應(yīng)、對響應(yīng)執(zhí)行分析、和確定最終響應(yīng)，其體現(xiàn)出估計(jì)的誘發(fā)響應(yīng)并指示出是否已探測到誘發(fā)響應(yīng)。在225，最終響應(yīng)可通過輸出模塊145輸出到例如顯示器150。在一些情況下，最終響應(yīng)也可儲存到記憶體140。以下描述提供用于分析噪聲信號以探測誘發(fā)響應(yīng)的方法的實(shí)施例的進(jìn)一步的細(xì)節(jié)。如前所述，有時(shí)在分析信號時(shí)使用取平均和加權(quán)平均(wa)以改善snr，例如通過對數(shù)據(jù)系列或數(shù)據(jù)系列組反比例于其噪聲含量而加權(quán)。不過，通常，加權(quán)技術(shù)的操作基于如下假定：來自數(shù)據(jù)系列的噪聲針對數(shù)據(jù)系列是獨(dú)立的，即，在成對的數(shù)據(jù)系列之間的噪聲具有零協(xié)方差，且在大多數(shù)情況下這種假定在誘發(fā)響應(yīng)中可能并不有效，取決于環(huán)境。有趣的是，誘發(fā)響應(yīng)的優(yōu)化加權(quán)問題可以被看作是方差最小化問題，即，試圖確定一響應(yīng)而使得所述響應(yīng)中的誤差方差最小化。慮及于此的另一方式是：優(yōu)化加權(quán)可通過用于得出(derive)權(quán)重的方法得以解決，該方法得到優(yōu)化加權(quán)平均值，即，具有最小方差(因而使標(biāo)準(zhǔn)偏差最小)的加權(quán)平均值。在此所提出的方法不同于傳統(tǒng)方法之處至少在于：所述方法的實(shí)施例利用噪聲矩陣的統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)值(例如協(xié)方差)，而不是僅利用噪聲方差的估計(jì)值。使用這種手段，平均值中的噪聲方差的全局最小化將以滿足以下公式的權(quán)重而實(shí)現(xiàn)：其中，∑-1是與所測量響應(yīng)對中的噪聲相關(guān)的統(tǒng)計(jì)矩陣的逆(inverse)，1是1’s矢量。以下描述處理所測量響應(yīng)對之間的協(xié)方差(所述矩陣被稱為協(xié)方差矩陣)，不過，與噪聲相關(guān)的其它統(tǒng)計(jì)學(xué)方式在適合時(shí)可加以替代。如下所述，例如，另一統(tǒng)計(jì)學(xué)方式可為均方根(rms)測量，所述矩陣可為大于兩個(gè)維度的陣列。在協(xié)方差矩陣的情況下，協(xié)方差矩陣可例如通過用于以數(shù)據(jù)集群或響應(yīng)數(shù)據(jù)自身來預(yù)測方差數(shù)據(jù)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。最小化問題的其它(非全局)解決方案可在添加線性限制時(shí)產(chǎn)生。例如，對于給定期望總平均數(shù)和權(quán)重不能為負(fù)的限制，尋找最小方差。線性編程技術(shù)可用于得出在線性限制下使噪聲方差最小的矢量w。這些解決方案可整體上表達(dá)為全局最小方差解決方案的線性組合(給定每個(gè)獨(dú)立輸入的上述和預(yù)期值)：w*＝∑-1(λ11+λ2μ)(公式2)其中，μ是獨(dú)立結(jié)果預(yù)期值的矢量，系數(shù)λi使用使方差最小化的拉格朗日或數(shù)值方法得出。不過，這些最小化解決方案的實(shí)際實(shí)施可能有所局限，這是因?yàn)?，協(xié)方差矩陣可能無法精確獲知。估計(jì)的協(xié)方差矩陣通?；谟邢薜臄?shù)據(jù)樣本，并通?？赡鼙徽J(rèn)為狀況不佳。結(jié)果，協(xié)方差估計(jì)中的小誤差可導(dǎo)致不良的權(quán)重選擇。進(jìn)一步地，矩陣的逆變可放大估計(jì)誤差。據(jù)信，在誘發(fā)的潛在應(yīng)用中，協(xié)方差矩陣可從例如相互刺激數(shù)據(jù)推出，但應(yīng)注意的是，協(xié)方差估計(jì)值的小的不準(zhǔn)確性可導(dǎo)致不良的加權(quán)選擇。本質(zhì)上，采樣可能僅為種群估計(jì)。在一些情況下，對協(xié)方差矩陣施加收縮可提供更加穩(wěn)固的協(xié)方差矩陣。在一些情況下，可提供收縮估計(jì)器，其為從樣本數(shù)據(jù)估計(jì)的協(xié)方差與結(jié)構(gòu)協(xié)方差(典型地為恒定協(xié)方差，從所有樣本協(xié)方差的預(yù)期值得出)的線性組合。其它收縮技術(shù)也可使用，涉及對大多數(shù)協(xié)方差對將協(xié)方差減小至零，并留下與預(yù)測方差相同的對角(diagonal)方差項(xiàng)，使用要求剩余協(xié)方差項(xiàng)超過一些閾值或者被收縮或設(shè)定為零的統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)或類似技術(shù)。本公開內(nèi)容提供一種設(shè)備、系統(tǒng)和方法，用于對誘發(fā)響應(yīng)應(yīng)用施加協(xié)方差矩陣收縮，并使用結(jié)果的修改的協(xié)方差矩陣確定權(quán)重用于誘發(fā)潛在響應(yīng)的加權(quán)平均。在此的實(shí)施例包括：估計(jì)初始協(xié)方差矩陣?？墒褂萌缜八龅姆椒ㄖ械囊环N或者現(xiàn)有技術(shù)中已知的方法從相互刺激、預(yù)刺激、或內(nèi)部刺激數(shù)據(jù)來估計(jì)協(xié)方差矩陣。由于協(xié)方差矩陣中的誤差在矩陣逆變時(shí)可能被放大，因而協(xié)方差矩陣將如在此所述地進(jìn)行收縮。例如，在一實(shí)施例中，協(xié)方差矩陣的對角元素可不作操作，并體現(xiàn)出每個(gè)響應(yīng)中的獨(dú)立方差。然后，非對角元素中的一些或所有被選擇性地朝向全局預(yù)期協(xié)方差(典型地為零)收縮。圖3a例示出一個(gè)實(shí)施例的方法300，用于分析噪聲信號(圖2中的220)。在305，持續(xù)的eeg信號(噪聲信號)被分為對于刺激的一組獨(dú)立響應(yīng)。在此特定實(shí)施例中，獨(dú)立響應(yīng)的分組基于與刺激同步的響應(yīng)而定，不過本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，噪聲信號的其它分組方式也是可行的。在310，從305的獨(dú)立響應(yīng)形成與噪聲內(nèi)容相關(guān)的統(tǒng)計(jì)矩陣(在此實(shí)施例中為協(xié)方差矩陣)。對于協(xié)方差示例，對于響應(yīng)x和y，協(xié)方差可例如被計(jì)算如下：在315，收縮協(xié)方差矩陣。在320，從協(xié)方差矩陣計(jì)算全局最小方差權(quán)重。在325，將權(quán)重施加于響應(yīng)數(shù)據(jù)以構(gòu)建最終響應(yīng)。在330，返回最終響應(yīng)。協(xié)方差矩陣可按一種或多種方式或者按各方式的組合進(jìn)行收縮。例如，在一些情況下，協(xié)方差矩陣的在一些統(tǒng)計(jì)學(xué)閾值以下的非對角元素可設(shè)定為零。在一個(gè)示例中，閾值可被設(shè)定為使得協(xié)方差矩陣變?yōu)橄∈杈仃嚒Ｔ诹硪皇纠?，對于每個(gè)響應(yīng)可允許最多一個(gè)非零非對角元素，使得在矩陣的任意非對角的行或列中最多一個(gè)非零元素。這種限制意在簡化矩陣逆變，其可被減小至一系列2x2矩陣逆變。協(xié)方差矩陣收縮的一個(gè)示例的進(jìn)一步的細(xì)節(jié)顯示在圖4中。圖3b例示出另一實(shí)施例的方法340，用于分析噪聲信號(圖2中的220)。在345，持續(xù)的eeg信號(噪聲信號)被分為對于刺激的一組獨(dú)立響應(yīng)。在此情況下，所述分組基于與刺激同步的而定。在350，對于每個(gè)獨(dú)立響應(yīng)，可施加分解算法以獲得子響應(yīng)，例如不同頻率組分的子響應(yīng)。子響應(yīng)然后可成組布置(所述組包括來自每個(gè)響應(yīng)的對應(yīng)的子響應(yīng))，例如對于每個(gè)頻率組分的一組子響應(yīng)。利用小波獲得子響應(yīng)的示例性方法在下文參照圖5更詳細(xì)描述。其它示例的分解方法包括：短時(shí)傅里葉變換、線性調(diào)頻小波變換(chirplet)、和帶寬(bank)過濾。在355，執(zhí)行對每組子響應(yīng)的循環(huán)，其中構(gòu)建最終子響應(yīng)。對于每組子響應(yīng)，在360，估計(jì)協(xié)方差矩陣。在365，協(xié)方差矩陣被選擇性地收縮。在370，計(jì)算全局最小方差權(quán)重。在375，施加權(quán)重以構(gòu)建最終子響應(yīng)。此過程循環(huán)直到所有子響應(yīng)處理完畢。在380，各子響應(yīng)求和以產(chǎn)生最終響應(yīng)，在385，返回最終響應(yīng)。用于收縮協(xié)方差矩陣的一個(gè)實(shí)施例的方法400被例示在圖4中。在405，計(jì)算各響應(yīng)的對組合之間的關(guān)聯(lián)性。在410，形成負(fù)關(guān)聯(lián)對清單。在415，確定大多數(shù)負(fù)關(guān)聯(lián)對。在420，確定關(guān)聯(lián)對中的響應(yīng)之一是否處于收縮清單中。如果響應(yīng)不在清單中，則在425，將所述對的兩個(gè)響應(yīng)均加到收縮清單。如果響應(yīng)已在清單中或者當(dāng)其已被加到清單之后，則在430從所述負(fù)關(guān)聯(lián)對清單去除所述對。這種收縮清單的準(zhǔn)備滿足了在矩陣的任意非對角的行或列中最多一個(gè)非零元素的準(zhǔn)則。在435，確定是否仍然存在任何負(fù)關(guān)聯(lián)對。如果清單中仍存在負(fù)關(guān)聯(lián)對，則重復(fù)循環(huán)直到負(fù)關(guān)聯(lián)對清單為空。一旦為空，則在440，將協(xié)方差矩陣的對應(yīng)于不在收縮清單中的響應(yīng)的所有非對角元素設(shè)定為0。在445，返回收縮的協(xié)方差矩陣∑s。將圖4的過程可視化或加以考慮的另一方式是：利用關(guān)聯(lián)矩陣，其中包含響應(yīng)對的關(guān)聯(lián)值。對于關(guān)聯(lián)矩陣，上三角關(guān)聯(lián)矩陣是足夠的，這是因?yàn)橄氯莾H為上三角沿對角線的映像，其應(yīng)被理解為均“1’s”。首先，所有正關(guān)聯(lián)對被設(shè)定為零。對此，存在各種手段用于選擇擬剩余的對，而同時(shí)仍保持整體準(zhǔn)則，即，每行和列應(yīng)不多于一個(gè)非對角元素為非零。作為示例，參見圖4的方法，選擇下一最負(fù)關(guān)聯(lián)對，系統(tǒng)行或列中內(nèi)的剩余的非對角元素被設(shè)定為零。對于剩余矩陣的下一最負(fù)關(guān)聯(lián)對，重復(fù)這些并繼續(xù)，直到不再存在負(fù)關(guān)聯(lián)對。這種負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣然后用作“掩碼”，使得在協(xié)方差矩陣∑s中，負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣中對應(yīng)于零元素的元素被設(shè)定為零以提供收縮的協(xié)方差矩陣。作為簡單示例，形成用于六個(gè)響應(yīng)的負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣的方法如下：原始關(guān)聯(lián)矩陣：將下三角組分設(shè)定為零(由于映像)：去除正關(guān)聯(lián)：選擇最負(fù)關(guān)聯(lián)元素(1,5)，并將行1、5和列1、5中的剩余的非對角元素設(shè)定為零。選擇下一最負(fù)關(guān)聯(lián)元素(2,4)，并將行2、4和列2、4中的剩余的非對角元素設(shè)定為零：這種關(guān)聯(lián)矩陣然后用作對于協(xié)方差矩陣的掩碼，使得僅對1、5和2、5將在協(xié)方差矩陣∑s中非零并因而用于通過逆協(xié)方差矩陣調(diào)節(jié)加權(quán)。在可替代方案中，可以通過選擇配對組合將負(fù)關(guān)聯(lián)思路進(jìn)一步外推，這將給出優(yōu)化響應(yīng)，例如將給出最大負(fù)關(guān)聯(lián)的對的關(guān)聯(lián)之和。應(yīng)注意，每行和列的不多于一個(gè)非對角元素可為非零的準(zhǔn)則將整體上保持，以易于計(jì)算。簡單的4響應(yīng)的示例顯示如下：原始關(guān)聯(lián)矩陣：將下三角組分設(shè)定為零(由于映像)：去除正關(guān)聯(lián)：選項(xiàng)1：選擇負(fù)關(guān)聯(lián)元素(1，2)，并將行1、2和列1、2中的剩余的非對角元素設(shè)定為零。此后，不再存在剩余的負(fù)關(guān)聯(lián)對。選項(xiàng)1具有的和為-0.8。選項(xiàng)2：選擇負(fù)關(guān)聯(lián)元素(1，3)，并將行1、3和列1、3中的剩余的非對角元素設(shè)定為零。此后，在(2，4)不再存在負(fù)關(guān)聯(lián)對。選項(xiàng)2具有的和為-1.1。選項(xiàng)3：選擇負(fù)關(guān)聯(lián)元素(2，3)，并將行2、3和列2、3中的剩余的非對角元素設(shè)定為零。此后，不再存在剩余的負(fù)關(guān)聯(lián)對。選項(xiàng)3具有的和為-0.2。選項(xiàng)4：選擇負(fù)關(guān)聯(lián)元素(2，4)，并將行2、4和列2、4中的剩余的非對角元素設(shè)定為零。此后，在(1，3)不再存在負(fù)關(guān)聯(lián)對。選項(xiàng)4具有的和為-1.1。這樣，所述方法將會選擇最負(fù)關(guān)聯(lián)的結(jié)果，即，選項(xiàng)2(其與選項(xiàng)4相同)，而非選項(xiàng)1或選項(xiàng)3，這種選項(xiàng)2將會用于準(zhǔn)備收縮的協(xié)方差矩陣∑s。如從此簡單示例中可見，這種方法比圖4的方法可變得在計(jì)算上更具擴(kuò)展性。方法400可使用而使得：對應(yīng)于協(xié)方差元素/項(xiàng)的關(guān)聯(lián)性可用于確定在收縮的協(xié)方差矩陣中包括協(xié)方差元素/項(xiàng)的閾值，使得僅包括最負(fù)關(guān)聯(lián)的元素且所有其它元素被設(shè)定為零。僅使用最負(fù)關(guān)聯(lián)元素、并結(jié)合每行或列一個(gè)非零非對角元素的限制。意在減少計(jì)算復(fù)雜度并確保結(jié)果權(quán)重是非負(fù)的。在收縮操作之后，可基于收縮/稀疏協(xié)方差矩陣選擇權(quán)重(320和370)以最小化方差。如果矩陣可逆，則一種用于全局最小方差權(quán)重的示例性解決方案由公式1確定：其中∑s是收縮的協(xié)方差矩陣?？商娲?，方差可通過對矢量的限制而最小化，例如，限制單個(gè)權(quán)重的值低于預(yù)定閾值。在一些應(yīng)用中，信號的先驗(yàn)常識可允許預(yù)測。最小化還可以或替代性地可以使用線性編程方法選擇加權(quán)矢量w*而實(shí)現(xiàn)，其中，w*使公式最小化。對誘發(fā)響應(yīng)測量值加權(quán)以減少噪聲的技術(shù)可與其它技術(shù)(例如過濾和適應(yīng)性過濾)相結(jié)合使用。過濾的執(zhí)行可先于或晚于誘發(fā)響應(yīng)探測方法的完成。如前所述，在350，對此技術(shù)的另一選項(xiàng)是將每個(gè)獨(dú)立響應(yīng)分解為多個(gè)響應(yīng)，例如不同頻率組分的多個(gè)響應(yīng)(在此情況下，原始響應(yīng)可通過這些多個(gè)響應(yīng)的每個(gè)的時(shí)域重構(gòu)之和而獲得。一個(gè)實(shí)施例的用于通過小波分解(圖3b中的350)的方法500例示在圖5中。多個(gè)響應(yīng)中的每個(gè)可按照以上用于整個(gè)響應(yīng)的方法分別處理，結(jié)果可為被處理后的多個(gè)響應(yīng)之和。例如，在505，分解可通過離散小波變換(dwt)進(jìn)行如下：每個(gè)獨(dú)立的響應(yīng)通過多級dwt處理，以在小波域中提供多尺度(scale)或頻帶的子響應(yīng)。在510，選擇多個(gè)子響應(yīng)尺度中的一個(gè)。在515，其它尺度的每個(gè)的小波系數(shù)被設(shè)定為零。在520，執(zhí)行多級逆離散小波變換。在525，返回時(shí)域子響應(yīng)。這些在530對其它尺度重復(fù)進(jìn)行(從510至525)。如前所述，在圖3b的380，最終響應(yīng)將簡單地為：多個(gè)小波尺度的所有子響應(yīng)之和(影響小波變換的數(shù)學(xué)表現(xiàn))。方法500意在對每個(gè)尺度形成時(shí)域重構(gòu)，其中每個(gè)獨(dú)立響應(yīng)等于這些時(shí)域重構(gòu)之和。對應(yīng)于離散小波變換的特定尺度的每個(gè)時(shí)域重構(gòu)用于估計(jì)所述尺度的協(xié)方差矩陣。按照上述對整個(gè)波響應(yīng)的進(jìn)程基于逐個(gè)尺度而估計(jì)權(quán)重，最終響應(yīng)是各個(gè)尺度的加權(quán)響應(yīng)估計(jì)值之和。這種每個(gè)尺度的加權(quán)增強(qiáng)利用對每個(gè)獨(dú)立尺度的協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)。當(dāng)響應(yīng)中的噪聲包含不同頻率的多于一種正弦組分(其分為不同的小波尺度)時(shí)(通常將在噪聲例如由多個(gè)電力線諧波主導(dǎo)時(shí)發(fā)生)，這可能特別有益。這種分解方法可應(yīng)用于其它同步信號，例如其它生理信號。用于分析響應(yīng)的另一選項(xiàng)(圖2中的225)涉及多維度擴(kuò)展(不同于僅有兩個(gè)維度的協(xié)方差矩陣)，由此對于協(xié)方差而言可替代地或另外地可使用另一統(tǒng)計(jì)方式，例如殘余均方根(rms)。這種其它統(tǒng)計(jì)方式可基于所測量到的響應(yīng)信號、對、三元組、四元組、和五元組(例如五維分析)的組合而計(jì)算。這種多維度矩陣或陣列將為310和360中的統(tǒng)計(jì)矩陣(取代前述的協(xié)方差矩陣)。在rms示例中，這種矩陣的對角將以單個(gè)響應(yīng)的rms填充(populate)，三維矩陣將在結(jié)合每個(gè)測量到的響應(yīng)對和每個(gè)測量到的響應(yīng)三元組之后以殘余rms填充。結(jié)合響應(yīng)可進(jìn)行為平均值、加權(quán)平均或其他方法。然后可在每個(gè)維度(在二維中的行或列，如前所述)僅允許一個(gè)非零非對角元素的限制下進(jìn)行收縮。對于rms的示例，在收縮時(shí)，對于包括哪個(gè)元素的選擇，可例如基于在此維度中具有最小殘余rms的元素而定，其與使用適用于圖4中的過程在交叉維度中的較小殘余rms不沖突。以類似方式，用于確定擬使用權(quán)重的方法可基于統(tǒng)計(jì)學(xué)選擇而定。在rms示例中，權(quán)重可從收縮矩陣(具有適度的簡化)的殘余rms的逆而計(jì)算出，如320和370中所示，所述響應(yīng)將被組合以構(gòu)建最終響應(yīng)，如325和375中所示。用于減噪技術(shù)的試驗(yàn)結(jié)果為例示出本文中的探測方法在測量聽覺腦干響應(yīng)和測量失配性負(fù)波(mmn)響應(yīng)時(shí)的效果，實(shí)施在此所述的設(shè)備、系統(tǒng)和方法的實(shí)施例，并檢查其在abr和mmn中的使用。樣本結(jié)果在此呈現(xiàn)。雖然結(jié)果可能因個(gè)體不同而略有差異且取決于每種環(huán)境中的噪聲，不過據(jù)信：這些結(jié)果顯示出在此所述的設(shè)備、系統(tǒng)和方法的實(shí)施例優(yōu)點(diǎn)。abr試驗(yàn)在此試驗(yàn)中，對于新生兒右耳中的聽覺短聲刺激(30dbnhl)，收集響應(yīng)。在包括多個(gè)來自電力設(shè)備的電力線諧波的醫(yī)院環(huán)境中收集數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)響應(yīng)的示例顯示在圖6中，并例示出主導(dǎo)響應(yīng)的多個(gè)電力線諧波。對于3200個(gè)響應(yīng)，計(jì)算所有響應(yīng)對的方差和協(xié)方差，并使用數(shù)據(jù)填充協(xié)方差矩陣σ。通過留下所有對角元素并施加所有以下三個(gè)方法而收縮協(xié)方差矩陣：方法1)通過將所有非對角元素設(shè)定為零而形成∑s。這種方法類似于正比例于響應(yīng)的方差的逆而為每個(gè)響應(yīng)選擇權(quán)重。這是傳統(tǒng)方法。方法2)a.將響應(yīng)對整理排序，以最負(fù)關(guān)聯(lián)的為首。b.依序選擇最負(fù)關(guān)聯(lián)對，棄置包括已選擇響應(yīng)的對。c.通過使對應(yīng)于上述選擇對的非對角項(xiàng)保留其在σ中的原值并將所有其它非對角項(xiàng)設(shè)定為零，形成∑s。方法3)a.通過以下方式預(yù)處理對于單獨(dú)刺激的各個(gè)響應(yīng)：施加多級離散小波變換(在此試驗(yàn)中為雙正交5.5多級dwt)，將響應(yīng)分為5個(gè)尺度，其包括4個(gè)細(xì)節(jié)和1個(gè)近似。b.通過以下方式將這些尺度轉(zhuǎn)換回時(shí)域：將其它尺度的小波系數(shù)設(shè)定為零，施加對應(yīng)的多級逆dwt。c.基于逐個(gè)尺度對于所有響應(yīng)的時(shí)域尺度特定信號執(zhí)行以下步驟：i.將響應(yīng)對整理排序，以最負(fù)關(guān)聯(lián)的為首。ii.依序選擇最負(fù)關(guān)聯(lián)對，棄置包括已選擇響應(yīng)的對。iii.通過使對應(yīng)于上述選擇對的非對角項(xiàng)保留其在σ中的原值并將所有其它非對角項(xiàng)設(shè)定為零，形成∑s。對于所有方法(對于方法3，其基于逐個(gè)尺度執(zhí)行)：a.通過以下公式計(jì)算最小方差權(quán)重：b.使用上述加權(quán)矢量計(jì)算所述響應(yīng)的加權(quán)平均值。c.對于方法3，通過對各個(gè)尺度計(jì)算的加權(quán)平均值求和而對所有5個(gè)尺度重新組合加權(quán)平均響應(yīng)。這個(gè)試驗(yàn)的結(jié)果例示在圖7、8、9中。為了檢查每種方法的響應(yīng)重復(fù)性，結(jié)果被分為2個(gè)獨(dú)立系列。半數(shù)的數(shù)據(jù)(1600個(gè)響應(yīng))用于生成系列1，半數(shù)的數(shù)據(jù)(1600個(gè)響應(yīng))用于生成系列2。將數(shù)據(jù)分為這些組，可使用各種適合技術(shù)進(jìn)行，不過，在此特定試驗(yàn)中，所用技術(shù)是montecarlo進(jìn)程，如在kurtz的美國專利8,484,270中所述?？勺⒁獾氖?，對于所有方法，約8毫秒處(波峰之后為負(fù)斜率波)的聽覺腦干響應(yīng)(已知為波v)清晰顯見。在圖7中顯見，方法1中的響應(yīng)受到60hz電力線噪聲的影響，電力線噪聲可影響重復(fù)性(如系列1和系列2之間的差異所示)。方法2顯見減小或消除了主導(dǎo)的60hz諧波，但更高的諧波可能對響應(yīng)的重復(fù)性產(chǎn)生負(fù)面影響(系列1和系列2的軌跡仍然不精確)。在這三種方法中，使用方法3時(shí)顯見的是，不受歡迎的噪聲所致的方差被最小化。失配性負(fù)波(mmn)試驗(yàn)失配性負(fù)波響應(yīng)是在一序列各類似刺激中針對反?；蚱畲碳ど傻恼T發(fā)響應(yīng)。雖然其不依賴于注意力，不過其為皮層響應(yīng)，因而涉及意識。這種試驗(yàn)假定：當(dāng)患者有意識時(shí)在對標(biāo)準(zhǔn)刺激和偏差刺激的響應(yīng)之間的存在可探測到的差異，但在麻醉過程中則不存在可探測到的差異；數(shù)據(jù)可變性將通過利用在此所述的設(shè)備、系統(tǒng)和方法的實(shí)施例而減小?；颊咄ㄟ^短時(shí)長的聽覺短聲刺激進(jìn)行刺激，其強(qiáng)度為65dbhl，每秒約1.7個(gè)刺激。還施加隨機(jī)插入的偏差刺激，其包含比標(biāo)準(zhǔn)刺激略高頻率的內(nèi)容。在試驗(yàn)中，對標(biāo)準(zhǔn)刺激的426個(gè)響應(yīng)和對隨機(jī)插入偏差刺激的107個(gè)響應(yīng)在施行麻醉之前從患者頭皮上的電極收集。在麻醉保持階段中重復(fù)此過程。這些響應(yīng)根據(jù)在前述abr試驗(yàn)中所述三種方法進(jìn)行分析和加權(quán)，并比較性能。使用三種方法的試驗(yàn)的結(jié)果顯示在圖10、11、12(用于手術(shù)前檢測)、圖13、14、15(用于麻醉檢測)的圖線中以及下表1中。mmn試驗(yàn)意在例示出平均標(biāo)準(zhǔn)和偏差響應(yīng)，不同于在前述abr試驗(yàn)中例示出的重復(fù)性。mmn響應(yīng)被確定為：當(dāng)被處理的偏差響應(yīng)的峰值波幅在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不同于在預(yù)期mmn響應(yīng)的區(qū)域(在刺激開始之后50至300ms之間)中的標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)的峰值波幅時(shí)出現(xiàn)。由于mmn響應(yīng)取決于對象的意識狀態(tài)，因而在清醒的手術(shù)前狀態(tài)，我們預(yù)期將存在顯著的mmn，而在麻醉狀態(tài)下，我們預(yù)期將沒有mmn出現(xiàn)。使用方法1時(shí)，在手術(shù)前時(shí)段中適合的50－300ms的時(shí)間范圍中的可探測到的響應(yīng)顯見(圖10)。當(dāng)患者在麻醉中無意識時(shí)還存在偽響應(yīng)(圖13)，這使得難以確定患者是否真的無意識。這種偽響應(yīng)據(jù)信是由于在麻醉?xiàng)l件下存在的壓倒性巨大的阿爾法波段eeg而出現(xiàn)。特別地，由于eeg噪聲與所述信號處于相同的頻率范圍中，因而其對信號造成干擾。即使在麻醉情況下，標(biāo)準(zhǔn)與偏差之間的峰值差別也較高。表1中的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的檢測例示出：響應(yīng)可能在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著。在此情況下的噪聲因而將會顯現(xiàn)而阻礙明確區(qū)分此患者是否處于有意識狀態(tài)。不過，使用方法2時(shí)，情況顯著改善，在手術(shù)前數(shù)據(jù)(圖11)與麻醉數(shù)據(jù)(圖14)之間的差別顯見。此示例據(jù)信基本為使用這種方法的典型結(jié)果，不過可能存在一些變化，例如基于對象、噪聲條件和類似物的變化。使用方法3時(shí)，將大阿爾法波段從結(jié)果中去除，清晰顯示出在麻醉數(shù)據(jù)中不存在mmn響應(yīng)(圖15)，不過在手術(shù)前數(shù)據(jù)中保持清晰響應(yīng)(圖12)。在執(zhí)行不同方法時(shí)仍然可能存在一些變化，例如基于對象、噪聲條件和類似物的變化。表1：mmn表現(xiàn)：將峰值偏差與峰值標(biāo)準(zhǔn)比較差別(μv)標(biāo)準(zhǔn)誤差t-檢測手術(shù)前方法14.8760.3600.001方法23.4930.2700.001方法31.9880.1680.001麻醉方法12.5152.0830.314方法20.8460.9200.426方法30.2890.2920.396在以上描述中，為了解釋目的，提出多個(gè)細(xì)節(jié)以提供對實(shí)施例的透徹理解。不過，對本領(lǐng)域技術(shù)人員將顯見的是，這些具體細(xì)節(jié)可以是不必需的。在其它情況下，公知的結(jié)構(gòu)顯示在結(jié)構(gòu)示意圖中可能混淆理解。例如，對于在此所述的實(shí)施例或其部分是否實(shí)現(xiàn)為軟件例程、硬件電路、固件或它們的組合，并未提供具體細(xì)節(jié)。本公開內(nèi)容的實(shí)施例或者其部分可實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其存儲于機(jī)器可讀介質(zhì)(也被稱為計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)、處理器可讀介質(zhì)、或計(jì)算機(jī)可用介質(zhì)，其中實(shí)現(xiàn)有計(jì)算機(jī)寬度程序代碼)中。機(jī)器可讀介質(zhì)可為任何適合的實(shí)體、非易失性介質(zhì)，包括磁、光或電存儲介質(zhì)，包括磁盤、光盤只讀存儲器(cd-rom)、記憶裝置(易失性或非易失性的)、或者類似存儲機(jī)構(gòu)。機(jī)器可讀介質(zhì)可包含多組指令、代碼序列、配置信息、或其它數(shù)據(jù)，其在被執(zhí)行時(shí)使得處理器執(zhí)行根據(jù)本公開內(nèi)容的實(shí)施例的方法的步驟。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)認(rèn)識到，實(shí)施所述實(shí)施方案所必要的其它指令和操作也可被存儲在機(jī)器可讀介質(zhì)上。存儲在機(jī)器可讀介質(zhì)上的指令可由處理器或其它適合的處理裝置執(zhí)行，并可與電路交互以執(zhí)行所述任務(wù)。當(dāng)前第1頁12