本發(fā)明整體涉及檢測誘發(fā)電位(EP)的變化，并且更具體地涉及利用計(jì)算機(jī)算法自動地檢測EP的變化。

背景技術(shù)：
體感誘發(fā)電位是在反復(fù)地刺激末梢神經(jīng)之后通常從頭部或頸部區(qū)域記錄的累加電位。在手術(shù)過程中使用體感誘發(fā)電位監(jiān)控患者已經(jīng)被顯示為允許對即將發(fā)生的定位影響(positioningeffect)損傷(其隨后可通過重新定位患者來避免)的早期識別以減輕壓力或張力。例如，如在以下文獻(xiàn)中所描述的：Hickey,C，Gugino,L.D.，Aglio,L.S.，Mark,J.B.，Son,S.L.和Maddi,R.(1993)，"Intraoperativesomatosensoryevokedpotentialmonitoringpredictsperipheralnerveinjuryduringcardiacsurgery,"Anesthesiology78(1),29—35；Kamel,I.R.，Drum,E.T.，Koch,S.A.，Whitten,J.A.，Gaughan,J.P.，Barnette,R.E.和Wendling,W.W.(2006)，"Theuseofsomatosensoryevokedpotentialstodeterminetherelationshipbetweenpatientpositioningandimpendingupperextremitynerveinjuryduringspinesurgery:aretrospectiveanalysis,"AnesthAnalg102(5),1538—1542；以及Labrom,R.D.，Hoskins,M.，Reilly,C.W.，Tredwell,S.J.和Wong,P.K.H.(2005),和"Clinicalusefulnessofsomatosensoryevokedpotentialsfordetectionofbrachialplexopathysecondarytomalpositioninginscoliosissurgery."Spine30(18),2089—2093，將上述文獻(xiàn)的全部內(nèi)容通過引用結(jié)合于此。這種監(jiān)控通常需要在利用精密多通道放大器和顯示設(shè)備的醫(yī)生監(jiān)督下由訓(xùn)練有素的技術(shù)專家進(jìn)行。不幸的是，這樣的人員和設(shè)備的可獲得性是有限的、需要事先預(yù)訂，并且是昂貴的。此外，這種監(jiān)控傳統(tǒng)上在定位影響發(fā)生在手術(shù)室(其中，昏迷、虛弱或受限制的患者可能產(chǎn)生定位影響)之外的很多區(qū)域中不能進(jìn)行。通常情況下，技術(shù)專家檢查波形，而神經(jīng)學(xué)家同時地在現(xiàn)場或通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程檢查EP波形。技術(shù)專家和神經(jīng)學(xué)家是受過訓(xùn)練的并且是確定EP波形的變化是否顯著并指示即將發(fā)生的神經(jīng)損傷的專家。使專家完全參與解釋這些波形的成本導(dǎo)致服務(wù)配給幾乎所有高風(fēng)險(xiǎn)手術(shù)。美國專利申請公開號2008/0167574描述了可用于在手術(shù)過程中自動地測量生物信號以避免神經(jīng)損傷的半自動裝置。然而，該裝置著重于肌肉或電機(jī)記錄以測量接近手術(shù)儀器的神經(jīng)且沒有解決定位影響。通過分析和分類波形來確定定位影響的困難在于波形的幅度、頻率和形狀的變化很大。這些變化由許多因素(包括麻醉、與其它裝置的電干擾和神經(jīng)的任何預(yù)先存在的異常)引起。因此，需要能夠克服先前的系統(tǒng)和方法的缺點(diǎn)的系統(tǒng)和方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
在本發(fā)明的示例性實(shí)施方式中，公開了用于電生理EP的表征和分類的系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)算法。EP可被定義為使用適當(dāng)?shù)碾姌O由神經(jīng)系統(tǒng)獲得的電壓相對時間的信號。例如當(dāng)從體感系統(tǒng)獲得EP時，信號可通過整體平均使用適當(dāng)電極檢測的對體感系統(tǒng)的重復(fù)刺激的電生理響應(yīng)來獲得。EP的實(shí)例是體感、聽覺或視覺EP。算法被應(yīng)用于在正在進(jìn)行的臨床手術(shù)的過程中獲取的EP的時間序列。算法建立基線(baseline)/正常EP的特征，并且然后相對于基線EP以及先前的EP表征隨后的EP，以確定底層感官神經(jīng)系統(tǒng)的功能是否已經(jīng)顯著受到正在進(jìn)行的臨床手術(shù)的影響。算法與被開發(fā)為獲取EP的序列并提供適當(dāng)反饋的輔助硬件(ancillaryhardware)和算法通信以確保有效的臨床工作流程。算法為臨床有效應(yīng)用提供基礎(chǔ)，從而使假陽性和假陰性最小化。下面參照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)以及本發(fā)明的各種實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)和操作。附圖說明通過如在附圖中示出的本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式的以下更具體的描述，本發(fā)明的前述和其它特征和優(yōu)點(diǎn)將顯而易見，其中，類似的參考標(biāo)號一般表示相同的、功能相似的和/或結(jié)構(gòu)相似的元件。圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的利用背景相關(guān)(contextrelevant)刺激對關(guān)注的生理系統(tǒng)的刺激的示例性描繪。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的施加到關(guān)注的生理系統(tǒng)的適當(dāng)刺激的序列以及相應(yīng)響應(yīng)的序列的示例性描繪。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的基于多個響應(yīng)建立整體平均的EP的示例性描繪。圖4A示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于獲取和分類EP響應(yīng)的過程的示例性流程圖。圖4B示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于確定在EP的序列中是否已經(jīng)發(fā)生變化的過程的示例性流程圖。圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于計(jì)算基線響應(yīng)的過程的示例性流程圖。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于確定分析范圍的過程的示例性流程圖。圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于更新基線響應(yīng)的過程的示例性流程圖。圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于表征EP的度量計(jì)算中的關(guān)系圖的示例性實(shí)施方式。圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于良好狀態(tài)的過程的示例性流程圖。圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于不良狀態(tài)的過程的示例性流程圖。具體實(shí)施方式下面詳細(xì)討論包括優(yōu)選實(shí)施方式的本發(fā)明的各種示例性實(shí)施方式。雖然討論了具體示例性實(shí)施方式，但是應(yīng)理解，這僅是為了說明的目的。相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可使用其它部件和配置。本發(fā)明的實(shí)施方式涉及用于實(shí)時的EPS的表征和分類的計(jì)算機(jī)信號處理和模式識別算法。該算法可取代通常由技術(shù)專家和醫(yī)生提供的專家分析。可在任何手術(shù)或其中患者處于危險(xiǎn)的情況下使用在安裝在EP機(jī)器的軟件上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)算法，以檢測、警報(bào)和改善定位影響或任何異常。圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的利用背景相關(guān)刺激對關(guān)注的生理系統(tǒng)的示例性刺激。對于體感系統(tǒng)，例如，刺激可以是對淺表神經(jīng)施加適當(dāng)大小和形狀的電流脈沖。假定施加適當(dāng)?shù)拇碳ぃ瑒t電生理響應(yīng)是由施加的刺激激發(fā)的沿著軸突的動作電位的齊射(volley)。圖2示出了施加至關(guān)注的生理系統(tǒng)的適當(dāng)刺激的序列以及相應(yīng)的響應(yīng)序列的示例性描繪。根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式，可使用適當(dāng)?shù)嘏渲迷谶m當(dāng)記錄位置的適當(dāng)電極來檢測相應(yīng)的響應(yīng)序列。這些響應(yīng)由在通過施加的刺激誘發(fā)時由關(guān)注的生理系統(tǒng)的電生理響應(yīng)建立的體導(dǎo)電電壓場(volumeconductedvoltagefield)的時間取樣和數(shù)字化測量組成。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的基于多個響應(yīng)建立整體平均的EP的示例性描繪。各個響應(yīng)可能受到來自其它生理系統(tǒng)的電生理反應(yīng)以及周圍電噪聲的電壓貢獻(xiàn)的污染。因此，為了獲得適當(dāng)?shù)男旁氡龋烧w平均多個響應(yīng)以建立合成的誘發(fā)電位(EP)。在N(被平均的響應(yīng)的數(shù)量)增加時，合成的EP的信噪比提高。在實(shí)施方式中，根據(jù)關(guān)注的生理系統(tǒng)，N的范圍可從10到1000。EP可被處理為評估關(guān)注的生理系統(tǒng)的狀態(tài)。在正常工作模式下的生理系統(tǒng)可被認(rèn)為是處于“良好”狀態(tài)。如果生理系統(tǒng)緊張、疲勞，或受傷，系統(tǒng)可被認(rèn)為是處于“不良”狀態(tài)。由良好狀態(tài)下的生理系統(tǒng)開始，在EP序列的EP的特性中檢測的變化可用于預(yù)測生理系統(tǒng)是處于良好還是不良狀態(tài)。圖4A示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于獲取和分類EP響應(yīng)的過程的示例性流程圖。每個EP最初可被濾波以去除不想要的儀器噪聲以更好地呈現(xiàn)關(guān)注的系統(tǒng)的電生理響應(yīng)。EP可基于似然估計(jì)來濾波。如果基線響應(yīng)不存在，則可分析獲取的響應(yīng)以估計(jì)基線響應(yīng)并建立分析范圍。例如，如果沒有NI個接收的良好響應(yīng)(其中，NI是建立基線響應(yīng)所需的初始EP響應(yīng)的數(shù)量)，則基線響應(yīng)可能不存在。下面進(jìn)一步描述估計(jì)基線響應(yīng)并建立分析范圍的分析。如果基線響應(yīng)存在，則可基于當(dāng)前響應(yīng)更新基線。下面進(jìn)一步描述更新基線。一旦確定當(dāng)前基線響應(yīng)，則隨后當(dāng)前響應(yīng)相對于當(dāng)前基線和之前的響應(yīng)來表征。例如，表征可以是歐幾里德(Euclidean)距離、偽相關(guān)(pseudo-correlation)、互相關(guān)(cross-correlation)、或者當(dāng)前響應(yīng)與當(dāng)前基線之間的能量比中的至少一個。能量比可以是當(dāng)前響應(yīng)與當(dāng)前基線之間的能量的比。能量比可表示EP響應(yīng)的大小的變化。隨后可基于當(dāng)前響應(yīng)的表征來分類當(dāng)前響應(yīng)。EP可基于表征分為四種可能的類型：良好、不良、不確定和不可靠。良好分類可指示EP表征與沒有顯著波形變化對應(yīng)。例如，當(dāng)沒有定位影響時。不良分類可指示EP表征與顯著波形變化對應(yīng)。例如，當(dāng)具有定位影響時。不確定分類可指示EP表征可能是不確定的意義。例如，EP表征可能不足以歸為良好分類，但也不足以歸為不良分類。例如，EP可能與定位影響或無定位影響對應(yīng)。不可靠分類可指示EP包含太多的噪聲而不能被適當(dāng)表征和分類。每個分類可與特定閾值對應(yīng)。閾值可指示EP響應(yīng)應(yīng)該與被認(rèn)為良好響應(yīng)的基線多么相似或者EP響應(yīng)應(yīng)該與被認(rèn)為不良響應(yīng)的基線多么不一樣。閾值可基于EP響應(yīng)的表征。例如，閾值可基于歐幾里德距離、偽相關(guān)、互相關(guān)、或者EP響應(yīng)與基線之間的能量比中的至少一個。閾值還可指示在EP響應(yīng)被認(rèn)為不可靠之前在EP響應(yīng)中可包括多少噪聲。用于分類的閾值可通過分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)來確定。訓(xùn)練數(shù)據(jù)可包括已知對應(yīng)于特定分類的多個EP響應(yīng)。使用從訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析確定的多組閾值，當(dāng)前響應(yīng)可基于其計(jì)算的度量值被分類為屬于關(guān)注的類別。圖4B示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于確定在EP的序列中是否已經(jīng)發(fā)生變化的過程的示例性流程圖。圖4B延續(xù)圖4A。假定分類的EP的序列，可確定關(guān)注的生理系統(tǒng)的狀態(tài)是否已經(jīng)改變(從良好到不良或者反之亦然)或者關(guān)注的生理系統(tǒng)的狀態(tài)是否沒有改變。如果狀態(tài)已經(jīng)改變，則系統(tǒng)可建立警報(bào)。圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于計(jì)算基線響應(yīng)的過程的示例性流程圖。當(dāng)前加載的響應(yīng)可反復(fù)地表示為使用響應(yīng)對之間的歐幾里德距離建立的最小生成樹(MST)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)。鏈接響應(yīng)對的MST中的每條線可表示歐幾里德距離值。當(dāng)前加載的響應(yīng)可以是最初獲取的響應(yīng)。響應(yīng)對可以是任何兩個當(dāng)前加載的響應(yīng)的組合。例如，三個響應(yīng)可導(dǎo)致三個響應(yīng)對。歐幾里德距離可基于每個響應(yīng)對中的響應(yīng)之間的差的平方和或者每個響應(yīng)對中的響應(yīng)之間的差的絕對值的和。MST可基于大于閾值的分割線(cuttingline)被分為集群(cluster)。閾值可基于線長度的平均值以及線長度的標(biāo)準(zhǔn)偏差。集群可基于集群的大小分類。集群的大小可以是集群內(nèi)的響應(yīng)的數(shù)量。可選擇具有最大大小的集群，從而基于集群內(nèi)的響應(yīng)來計(jì)算臨時基線。可使用默認(rèn)分析范圍和偽相關(guān)來對準(zhǔn)最大集群內(nèi)的所有響應(yīng)。具有最多成員的集群的響應(yīng)成員可被平均以估計(jì)基線響應(yīng)。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于確定分析范圍的過程的示例性流程圖。使用初始基線響應(yīng)估計(jì)和默認(rèn)分析范圍表征和分類初始響應(yīng)。首先，初始良好響應(yīng)用于通過調(diào)整范圍的位置直到獲得最小一致性值來定位默認(rèn)寬度分析范圍。使用初始良好響應(yīng)，隨后通過將分析范圍的寬度向左或向右增加直到獲得最小一致性值來調(diào)整分析范圍的寬度。對于分析范圍位置和大小，一致性度量可以是：其中NormED是歸一化歐幾里德距離且CC是互相關(guān)。雖然在圖6中未示出，但是所計(jì)算的新基線響應(yīng)可用于重新計(jì)算分析范圍。圖7示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的用于更新基線響應(yīng)的過程的示例性流程圖。如圖7所示，如果之前的響應(yīng)被分類為良好的，則可基于之前的響應(yīng)和之前的基線來重新計(jì)算當(dāng)前基線。例如，當(dāng)前基線可被設(shè)置到之前響應(yīng)的25％和之前基線的75％。如果之前的響應(yīng)未被分類為良好，則當(dāng)前基線可被設(shè)置為之前的基線。無論如何確定新的當(dāng)前基線，新的當(dāng)前基線都可用于相對于新的當(dāng)前基線重新對準(zhǔn)當(dāng)前響應(yīng)。隨后可對重新對準(zhǔn)的響應(yīng)執(zhí)行度量計(jì)算。圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的在用于表征EP的度量計(jì)算中的關(guān)系圖的示例性實(shí)施方式。如圖8所示，當(dāng)前響應(yīng)可與之前的響應(yīng)比較以給出響應(yīng)之間的歐式距離、偽相關(guān)和互相關(guān)。當(dāng)前響應(yīng)可與當(dāng)前基線比較以給出響應(yīng)和基線之間的歐式距離、偽相關(guān)、互相關(guān)和能量比。當(dāng)前響應(yīng)可基于這些不同的結(jié)果來分類。在獲取下一個響應(yīng)之后，當(dāng)前響應(yīng)也可用于給出當(dāng)前響應(yīng)和下一響應(yīng)之間的歐式距離、偽相關(guān)和互相關(guān)。圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的針對良好狀態(tài)的過程的示例性流程圖。如果在處于良好狀態(tài)下時接收到不良響應(yīng)，系統(tǒng)可檢查以查看不良計(jì)數(shù)是否大于或等于不良計(jì)數(shù)閾值NB。不良計(jì)數(shù)可指示很多不良響應(yīng)。不良計(jì)數(shù)閾值NB可指示在下一個不良響應(yīng)將狀態(tài)改變?yōu)椴涣紶顟B(tài)之前接收的不良響應(yīng)或不確定響應(yīng)的數(shù)量。可根據(jù)關(guān)注的生理系統(tǒng)為每個狀態(tài)設(shè)置不良計(jì)數(shù)閾值NB。如果不良計(jì)數(shù)大于不良計(jì)數(shù)閾值NB，則當(dāng)前狀態(tài)可改變?yōu)椴涣紶顟B(tài)且可建立警報(bào)。警報(bào)可以多種方式(例如通過顯示可視化、產(chǎn)生聲音、產(chǎn)生振動等)傳遞到系統(tǒng)的用戶。如果不良計(jì)數(shù)未大于不良計(jì)數(shù)閾值NB，則不良計(jì)數(shù)可被遞增且不良響應(yīng)被添加到不良跟蹤器(badtracker)。不良跟蹤器可跟蹤不良響應(yīng)以及接收的不確定響應(yīng)。如果接收到的響應(yīng)不是不良響應(yīng)，則系統(tǒng)可檢查接收的響應(yīng)是否是不確定響應(yīng)。如果接收的響應(yīng)是不確定響應(yīng)，則不良計(jì)數(shù)也遞增，且不確定響應(yīng)被添加到不良跟蹤器。如果接收的響應(yīng)也不是不確定響應(yīng)，則系統(tǒng)可檢查接收的響應(yīng)是否是良好響應(yīng)。如果接收的響應(yīng)是良好響應(yīng)，則如果不良計(jì)數(shù)小于或等于不良計(jì)數(shù)閾值NB，則不良計(jì)數(shù)重置為零，且不良跟蹤器被清空。如果不良計(jì)數(shù)大于不良計(jì)數(shù)閾值NB，則良好計(jì)數(shù)可被遞增，且良好響應(yīng)被添加到良好跟蹤器。如果接收的響應(yīng)也不是良好響應(yīng)，則系統(tǒng)可確定響應(yīng)是不可靠響應(yīng)，且可忽略該響應(yīng)。基于不良計(jì)數(shù)、不良跟蹤器、良好計(jì)數(shù)和良好跟蹤器，系統(tǒng)可向用戶提供不同的指示。系統(tǒng)可改變顯示的圖標(biāo)的顏色，使得圖標(biāo)在不良計(jì)數(shù)為零時呈現(xiàn)為綠色且隨著不良跟蹤器的值增加而逐漸變得更紅。圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的針對不良狀態(tài)的過程的示例性流程圖。如果在處于不良狀態(tài)時接收到良好響應(yīng)，則系統(tǒng)可遞增良好計(jì)數(shù)，并且如果不良計(jì)數(shù)小于不良計(jì)數(shù)閾值NB，則清除不良跟蹤器檢查。系統(tǒng)可檢查以查看良好計(jì)數(shù)是否大于或等于良好計(jì)數(shù)閾值NG。良好計(jì)數(shù)可指示良好響應(yīng)的數(shù)量。良好計(jì)數(shù)閾值NG可指示將狀態(tài)改為良好狀態(tài)所需要接收的良好響應(yīng)的數(shù)量。良好計(jì)數(shù)閾值NG可根據(jù)關(guān)注的生理系統(tǒng)為每個狀態(tài)進(jìn)行設(shè)置。如果良好計(jì)數(shù)大于良好計(jì)數(shù)閾值NG，則當(dāng)前狀態(tài)可被改為良好狀態(tài)且可建立警報(bào)。如果良好計(jì)數(shù)未大于良好計(jì)數(shù)閾值NG，則良好響應(yīng)可被添加到良好跟蹤器。良好跟蹤器可跟蹤接收的良好響應(yīng)。如果所接收的響應(yīng)不是良好響應(yīng)，則系統(tǒng)可檢查所接收到響應(yīng)是否是不確定響應(yīng)。如果所接收的響應(yīng)是不確定響應(yīng)，則不良計(jì)數(shù)遞增，且不確定響應(yīng)被添加到不良跟蹤器。如果所接收的響應(yīng)也不是不確定響應(yīng)，則系統(tǒng)可檢查所接收的響應(yīng)是否是不良響應(yīng)。如果所接收到響應(yīng)是不良響應(yīng)，則如果良好計(jì)數(shù)小于或等于良好計(jì)數(shù)閾值NG，則良好計(jì)數(shù)重置為零，且良好跟蹤器被清空。如果良好計(jì)數(shù)大于良好計(jì)數(shù)閾值NG，則不良計(jì)數(shù)可遞增且不良響應(yīng)被添加到不良跟蹤器。如果所接收到的響應(yīng)也不是不良響應(yīng)，則系統(tǒng)可確定響應(yīng)是不可靠響應(yīng)，且可忽略該響應(yīng)。可應(yīng)用信號處理進(jìn)程以減少所獲取EP中的噪聲并檢測何時獲取具有不適當(dāng)信噪比(SNR)的EP，使得這些EP可從進(jìn)一步的分析和報(bào)告的差信號質(zhì)量中排除。接收的不可靠信號的數(shù)量可被跟蹤并與閾值比較以確定何時產(chǎn)生關(guān)于差信號質(zhì)量的警報(bào)。所應(yīng)用的濾波技術(shù)可使用基于平均的似然估計(jì)以減少儀器和基于背景的噪聲并提高所獲得EP的SNR，使得可更清楚地定義基線EP，并且隨后EP的改變可更好地被表征并與基線和之前的EP比較。模式識別算法可用于表征EP，以測量后者獲得的EP相對于基線和之前的EP的變化并檢測指示底層感官神經(jīng)系統(tǒng)的改變功能的EP的變化何時發(fā)生。可使用它們相對于定義的基線模板響應(yīng)以及之前的EP的能量、歐幾里德距離和偽相關(guān)來表征EP。使用這些度量，可應(yīng)用分類規(guī)則以確定當(dāng)前響應(yīng)是否指示產(chǎn)生EP的底層生理系統(tǒng)的顯著(不良或好轉(zhuǎn))改變。在實(shí)施方式中，可添加組件以允許醫(yī)療或其他參與人員在所獲取EP的變化與任何底層生理變化(例如，與刺激或電極因素相關(guān)的變化)不相關(guān)的時候重置基線響應(yīng)。在實(shí)施方式中，系統(tǒng)可以是用于監(jiān)控、檢測和識別產(chǎn)生分析的EP的生理系統(tǒng)的變化(不良或好轉(zhuǎn))的自動化EP分析設(shè)備，其中該設(shè)備被適配為表征和分類EP并在所獲取的EP波形在延遲、幅度或形態(tài)上顯著變化時針對產(chǎn)生EP的生理系統(tǒng)的變化(不良或好轉(zhuǎn))建立警報(bào)。系統(tǒng)還可包括用于在外科手術(shù)環(huán)境中將這種設(shè)備集成到其它裝置的系統(tǒng)。設(shè)備還可在外科環(huán)境中將信息(其允許這些裝置手動或自動改善或減輕生理變化并改進(jìn)隨后獲得的EP波形)饋送到其它裝置。設(shè)備還可從麻醉或血壓機(jī)獲得用于計(jì)算EP波形變化何時是由于麻醉或血壓變化而引起的信息。設(shè)備可執(zhí)行自動識別對末梢神經(jīng)結(jié)構(gòu)的潛在傷害的方法，其包括：利用電脈沖刺激末梢神經(jīng)；通過放置在頸部或頭部的電極記錄由神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生的合成電波形；測量獲得的EP波形的變化或趨勢；向用戶警報(bào)變化；允許用戶選擇以決定數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確；將該信息傳遞到自動手術(shù)室桌臺；以及通過桌太的調(diào)整自動或半自動重新調(diào)整患者位置以減輕或避免傷害。雖然已經(jīng)在上面描述了本發(fā)明的各種實(shí)施方式，但是應(yīng)理解，僅以舉例而不是限制的方式給出以上描述。因此，本發(fā)明的寬度和范圍不應(yīng)由任何上述示例性實(shí)施方式限制，而是僅根據(jù)所附權(quán)利要求及其等同物來限定。