(57)【要約】      （修正有）【課題】直接的な標準認知試験、１つ以上の選択、動作、及び／または状態に対するユーザ所望の選択及び変更の特定を容易にする複数ステップのプロセスを実現するＢＣＩを提供する。【解決手段】ブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）を利用する方法、システム、装置、非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。ユーザの多肢選択式の解答の選択を可能にし、電動車椅子制御を提供し、ＢＣＩによりゲームで遊ぶことを可能にする。認知評価試験で、ＢＣＩなしの場合と同じか類似のフォーマットが結果となる未修正の標準試験を含む。各試験問題について、ユーザの解答の選択の意図の判定、選択された解答の判定のためのユーザ脳活動の監視、選択された解答の検証を含む、３つのプロセスを使用してＢＣＩ試験の正確性を向上させる。選択された解答は、ユーザの状態変更の開始の意図を判定のため保持−解除プロセスに従ってユーザ脳活動を監視検証される。【選択図】図１
2020072946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）コンピュータ内に実現される方法であって、
１つ以上のプロセッサによって、ユーザが対象刺激及び取消刺激にそれぞれ露出される間の前記ユーザの脳波計（ＥＥＧ）信号に基づいて、分類子値の第１及び第２の範囲を計算することと、
１つ以上のプロセッサによって、第１及び第２の訓練分類子閾値を計算して、分類子値の前記第１及び前記第２の範囲を互いから分離することと、
１つ以上のプロセッサによって、前記第１及び第２の訓練分類子閾値に基づいて、分類子値の前記第１または前記第２の範囲内にあるように、前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激にその後露出される間に受信されたＥＥＧ信号を分類することと、
１つ以上のプロセッサによって、前記その後受信されたＥＥＧ信号を分類子値の前記第１または前記第２の範囲のうちの１つに前記分類することに基づいて、前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激に露出されたかどうかを判定することと、
１つ以上のプロセッサによって、前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激にその後露出されたかどうかを判定した後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、保持−解除分類子値を計算することと、
１つ以上のプロセッサによって、前記保持−解除分類子値と前記第１及び第２の訓練分類子閾値との比較に基づいて、前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた動作を保持することまたは前記取消刺激に切り換えることによって前記動作を解除することを決定したかどうかを特定することと、を含む、方法。
【請求項２】
１つ以上のプロセッサによって、前記ユーザが前記対象刺激と関連付けられた前記動作の保持を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作を実行することと、
１つ以上のプロセッサによって、前記ユーザが前記取消刺激に切り換えることによって前記動作の解除を決定したことが判定されるときに、前記１つ以上の動作の実行を停止することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザが前記動作の保持を決定するかどうかを特定する前記行為が、
前記保持−解除分類子値が、前記第１の訓練分類子閾値よりも大きいときに、前記対象刺激と関連付けられた前記動作を保持するという前記ユーザの決定を特定することを含む、請求項１または２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザが前記動作の解除を決定するかどうかを特定する前記行為が、
前記保持−解除分類子値が、前記第２の訓練分類子閾値よりも小さいときに、前記対象刺激と関連付けられた前記動作を解除するというユーザの決定を特定することを含む、請求項１または２のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた前記動作の保持を決定したという前記判定後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、追加の保持−解除分類子値を生成することと、
前記保持−解除分類子値が前記追加の保持−解除分類子値よりも大きいとき、
前記保持−解除分類子値及び前記追加の保持−解除分類子値が共に正であるとき、ならびに
前記保持−解除分類子値及び前記追加の保持−解除分類子値が共に前記第１の訓練分類子閾値よりも小さいときに、
前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた前記動作の保持を決定したことを判定することと、を更に含む、請求項１または２のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
認知評価試験に対する解答を判定するためのマシン可読命令を記憶する非一時的な有形のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記ユーザが対象刺激及び取消刺激にそれぞれ露出される間のユーザの脳波計（ＥＥＧ）信号に基づいて、分類子値の第１及び第２の範囲を計算させ、
分類子値の前記第１及び前記第２の範囲を互いから分離するために第１及び第２の訓練分類子閾値を計算させ、
前記第１及び第２の訓練分類子閾値に基づいて、分類子値の前記第１または前記第２の範囲内にあるように、前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激にその後露出される間に受信されたＥＥＧ信号を分類させ、
前記その後受信されたＥＥＧ信号を分類子値の前記第１または前記第２の範囲のうちの１つに前記分類することに基づいて、前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激に露出されたかどうかを判定させ、
前記ユーザが前記対象刺激または前記取消刺激にその後露出されたかどうかを判定した後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、保持−解除分類子値を計算させ、
前記保持−解除分類子値と前記第１及び第２の訓練分類子閾値との比較に基づいて、前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた動作を保持することまたは前記取消刺激に切り換えることによって前記動作を解除することを決定したかどうかを特定させる、非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【請求項７】
前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた前記動作の保持を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作を実行させ、
前記ユーザが前記取消刺激に切り換えることによって前記動作の解除を決定したことが判定されるときに、前記１つ以上の動作の実行を停止させる命令を更に含む、請求項６に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記ユーザが前記選択された動作の保持を決定するかどうかを特定するための前記命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記保持−解除分類子値が前記第１の訓練分類子閾値よりも大きいときに、前記対象刺激と関連付けられた前記動作を保持するという前記ユーザの決定を特定させる命令を更に含む、請求項６または７のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記ユーザが前記選択された動作の解除を決定するかどうかを特定するための前記命令が、前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記保持−解除分類子値が前記第２の訓練分類子閾値よりも小さいときに、前記対象刺激と関連付けられた前記動作を解除するというユーザの決定を特定させる命令を更に含む、請求項６または７のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた前記動作を保持することを決定したという前記判定後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、追加の保持−解除分類子値を生成させ、
前記保持−解除分類子値が前記追加の保持−解除分類子値よりも大きいとき、
前記保持−解除分類子値及び前記追加の保持−解除分類子値が共に正であるとき、ならびに
前記保持−解除分類子値及び前記追加の保持−解除分類子値が共に前記第１の訓練分類子閾値よりも小さいときに、
前記ユーザが、前記対象刺激と関連付けられた前記動作の保持を決定したことを判定させる命令を更に含む、請求項６または７のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）用のシステム、方法、及び装置、より詳細には、直接的な標準認知試験ならびに１つ以上の選択、動作、及び／または状態に対するユーザの所望された選択及び変更の特定を容易にする複数ステップのプロセスを実現するＢＣＩに関する。
【０００２】
関連出願の相互参照
この出願は、２０１４年５月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／００５，２４３号の３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）の下での優先権の利益を主張し、その開示は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００３】
政府の利権の声明
本発明は、アメリカ国立衛生研究所（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）によって与えられたＴＲ０００４３３、ＨＤ０５４９１３、及びＨＤ０５４６９７の下、ならびに教育省（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ）によって与えられたＨ１３３Ｇ０９０００５の下で政府の支援を伴って行われた。政府は、本発明における一定の権利を有する。
【背景技術】
【０００４】
神経疾患を抱える多くの患者のために、認知評価は、医療従事者が、患者が受ける必要があり得る介入及び／またはサービスの判定を可能にすることによって、彼らの生活の質に影響を与え得る。しかしながら、神経疾患を抱える患者は、運動及び／または言語障害に起因してそのような評価に参加することができない場合がある。なおその上に、運動及び／または言語障害を抱える患者に認知評価試験を実施するためにＢＣＩを実現する試みは、いくつかの問題を提起する。
【０００５】
第１に、認知試験のために典型的に使用されるＢＣＩは、多くの場合、間接的な方法を実現する。例えば、ＢＣＩは、患者が画面上でカーソルを動かして試験問題を選択することを可能にし得る。間接的な方法は、迅速に解答を選択するために必要である精密さ及び制御を患者に提供せず、患者は、試験の間に気を取られ得るか苛立ち得、それは、試験結果を歪める場合がある。第２に、及びこれらの不正確性を潜在的に複合して、間接的なＢＣＩ認知評価試験手順は、典型的には、認知試験が、間接的な問題選択に適応する要素を含むように元の標準版から修正されることを要求する。したがって、標準認知試験フォーマットに従って正確な結果をもたらす認知評価試験の提供は、いくつかの難題を提起する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本開示の例示的な実施形態に従うブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）試験システム１００のブロック図である。
【図２】本開示の例示的な実施形態に従ってＢＣＩデバイス２００を例示する。
【図３Ａ】本開示の例示的な実施形態に従って、ユーザが解答選択を行う前の試験問題画像の実施例を例示する。
【図３Ｂ】本開示の例示的な実施形態に従って、ＢＣＩデバイス２００がユーザの解答選択を判定した後にユーザの解答を検証するために使用される試験問題画像３２０の実施例を例示する。
【図４】本開示の例示的な実施形態に従って試験解答選択方法４００の実施例を例示する。
【図５】本開示の例示的な実施形態に従って保持−解除状態判定方法５００の実施例を例示する。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、本開示の例示的な実施形態に従うブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）システム１００のブロック図である。ＢＣＩシステム１００は、ユーザ１０２、脳活動を監視するシステム１０３、ＢＣＩ１０４、表示部１０６、及び試験監理者１１０を含み得る。
【０００８】
図１に示されるように、ユーザ１０２は、試験監理者１１０によって監督される認知評価試験に参加し得る。試験監理者は、例えば、ＢＣＩ１０４から試験ファイルにアクセスすること、試験がユーザ１０２に対して実施されている間に観察結果を記録すること、試験が完了したら試験に対する解答を保存すること等によって、試験を行う手順を補助し得る。
【０００９】
いくつかの実施形態では、ＢＣＩシステム１００は、認知試験評価手順の一部として実現され得る。例えば、ＢＣＩシステム１００は、ユーザ１０２の脳活動に基づいて、かつユーザ１０２からの運動及び／または口頭フィードバックを利用せずに、１つ以上の認知試験の実施を容易にし得る。かかる実施形態は、ユーザ１０２が特定の障害に起因して「閉じ込められる」とき、及びさもなければ任意の実現可能な身体的態様で容易に伝えることができないときに、特に有用であり得る。
【００１０】
ユーザの脳活動は、ユーザが、表示部１０６上に表示される１つ以上の刺激、例えば視覚刺激など、及び／または他の種類の刺激、例えば聴覚音などに露出されることに応答して収集される活動を含み得る。表示部１０６によって表示されるもの以外の刺激は、簡潔さの目的のために図１に示されていない。ある実施形態では、試験問題が、図１に示されるように、表示部１０６によって表示され得、多肢選択式の各問題は、以下に更に記述される、それらと関連付けられた関連した視覚刺激を有し得る。特定の多肢選択式の解答を見ている（またはさもなければその解答に注目している、露出される、集中している、注力している等）間のユーザ１０２の脳活動の分析に基づいて、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２の脳活動をその解答と関連付けられた特定の固有の視覚刺激に相関させることによって、ユーザ１０２の選択を判定し得る。
【００１１】
様々な実施形態では、脳活動を監視するシステム１０３が、１つ以上の脳波計（ＥＥＧ）測定デバイスとして実現され得、任意の適切な数の電極及び／またはセンサを含み得る。かかる実施形態に従って、電極及び／またはセンサが、ユーザの頭等の任意の適切な部分に取り付けられ得る。脳活動を監視するシステム１０３の様々な実施形態は、侵襲及び／または非侵襲性電極センサの任意の組み合わせを含んでもよい。脳活動を監視するシステム１０３は、任意の適切な数及び／または種類の基準、プロトコル等に従って、任意の適切な数の電極及び／またはセンサによってユーザの脳活動を測定するように構成され得る。脳活動を監視するシステム１０３は、例えばリンク１０５経由などで、任意の適切な数及び／または種類の通信フォーマット、プロトコル、及び／または基準に従って、ユーザの脳活動を１つ以上のデータ信号としてＢＣＩ１０４に変換及び／または伝送するように構成され得る。
【００１２】
別の実施例を提供するために、ある実施形態に従って、脳活動を監視するシステム１０３は、ＥＥＧ帯域内、例えばデルタ帯域、シータ帯域、アルファ帯域、ベータ帯域、ガンマ帯域、及び／またはミュー帯域内などの１つ以上の事象としてユーザの脳活動を測定するように構成されてもよい。ある実施形態では、脳活動を監視するシステム１０３は、表示部１０６によってユーザに提示された１つ以上の選択肢に対する応答において、ユーザによって引き出された１つ以上の事象関連電位（ＥＲＰ）成分を監視するように構成されてもよい。
【００１３】
ＢＣＩ１０４は、脳活動を監視するシステム１０３からデータ信号を受信し、これらの信号を分析及び／または処理し、ならびに／あるいは１つ以上のデータ信号を表示部１０６に伝送してフィードバックをユーザ１０２に提供するように構成された任意の適切なデバイスとして実現され得る。例えば、ＢＣＩ１０４は、ユーザ機器（ＵＥ）、例えば、携帯デバイス、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、デスクトップ、ゲーミングシステムの１つ以上の部分、電動車椅子コントローラシステムの１つ以上の部分、運動及び／または口頭能力を欠如するユーザに補助を与えるように構成された任意の適切なデバイスの１つ以上の部分、あるいは任意の他の適切な種類のコンピューティングデバイスなどとして実現されてもよい。
【００１４】
単一のリンク１０５として図１に示されるが、ＢＣＩ１０４と脳活動を監視するシステム１０３との間の通信は、これらの通信を容易にするために、有線及び／または無線通信ネットワーク、配線、バス、無線リンク等の任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。例えば、ＢＣＩ１０４及び／または脳活動を監視するシステム１０３は、有線及び／または無線リンク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等の任意の組み合わせを利用してもよい。
【００１５】
脳活動を監視するシステム１０３から受信されたデータ信号の処理及び／または分析の結果として、様々な実施形態は、１つ以上の機能を実行すること、例えば、表示部１０６上に表示される多肢選択式の問題に対する解答を提供するというユーザ１０２の意図を判定すること、ユーザ１０２の解答選択を判定すること、及び／またはユーザ１０２の解答選択を検証することなどによって、認知評価試験の実施を容易にするＢＣＩ１０４を含み、それらは、以下に更に記述される。
【００１６】
ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２が試験を受けている間に、表示部１０６が、多肢選択式の問題、ユーザの解答選択、及び／または画像に対応するユーザに対する刺激をユーザ１０２に表示し得るように、これらの機能に基づいて、１つ以上のデータ信号を表示部１０６に及び／または刺激の別の外部生成器（図１に示されない）に伝送するように構成され得る。
【００１７】
ＢＣＩ１０４は、１つ以上のデータ信号を表示部１０６に伝送し、表示部１０６に１つ以上の画像を表示させ、その画像を修正し、及び／または脳活動を監視するシステム１０３から受信されたユーザの脳活動の測定に応答して追加の画像を表示するように構成され得る。例えば、ＢＣＩ１０４は、例えば、ユーザが、ユーザ１０２の解答選択に対応する表示された刺激に露出されている間に、脳活動を監視するシステム１０３から受信されるユーザの脳活動を表わすデータ信号から、ユーザ１０２の解答選択を判定してもよい。
【００１８】
表示部１０６は、任意の適切な数及び／または種類の通信リンク（例えば、リンク１０７）経由で受信され得る、ＢＣＩ１０４から受信された１つ以上のデータ信号に応答して情報を表示するように構成され得る。表示部１０６は、ＢＣＩ１０４から分離されるように図１に例示されているが、様々な実施形態は、ＢＣＩ１０４の一部として一体化される表示部１０６、ＢＣＩ１０４内に共に位置付けられる表示部１０６、またはＢＣＩ１０４に近接した表示部１０６等を含む。当業者（複数可）によって認識されるように、ＢＣＩ１０４と表示部１０６との間の一体化、連結、及び／または相互に作用する機能は、これらの実現形態のどれが特定の用途に利用されるかに依存し得る。
【００１９】
また、ＢＣＩ１０４は、表示部１０６に、１つ以上の試験問題及び／または音声プロンプトを表示させ、これらの問題に対するユーザの応答を、脳活動を監視するシステム１０３から受信された信号の分析及び／または処理によって判定するように構成され得る。様々な実施形態では、ＢＣＩ１０４が、標準または非標準試験を含み得る任意の適切な認知試験フォーマットに従って、ユーザの認知評価を容易にするように構成されてもよい。ＢＣＩ１０４が標準認知試験の実施を容易にする実施形態に従って、ＢＣＩ１０４は、それぞれの標準試験フォーマットに従ってユーザの解答をフォーマットするように構成されてもよい。このようにして、ＢＣＩ１０４は、標準採点方法が、ＢＣＩシステム１００を用いて行われる標準試験に使用されることを可能にする。
【００２０】
様々な認知試験評価の実施形態では、ＢＣＩ１０４は、３つのステップのプロセスの一部として脳活動を監視するシステム１０３経由で受信されたデータ信号を処理し、表示部１０６上に表示される多肢選択式の問題に対するユーザ１０２の解答を判定するように構成され得る。ユーザの脳活動の分析に関して、様々な実施形態は、これらの機能を容易にするために、１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等を実行するＢＣＩ１０４を含み得る。例えば、ＢＣＩ１０４は、ユーザが表示された解答のうちの１つを選択した可能性を判定するために、分類システム、例えば、神経回路網、ステップワイズ線形判別分析、サポートベクタマシン等を使用して、脳活動を監視するシステム１０２から受信された信号を解釈し得る。
【００２１】
このプロセスにおける第１のステップとして、ユーザ１０２が多肢選択式の問題に解答することを意図する判定が、脳活動を監視するシステム１０３経由で受信されたデータ信号の分析に基づいてなされ得る。すなわち、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２が試験を受けることに集中していること、及び外部刺激によって気を取られないこと、ならびに／あるいは表示された画像に注目していることを確保するために、この第１のステップの一部として、ユーザ１０２の脳活動を分析するように構成され得る。
【００２２】
換言すれば、第１のステップの間に、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２が表示部１０６上に表示される多肢選択式の問題に対する解答を決定することを意図することを判定し得る。様々な実施形態では、この第１のステップが、ユーザ１０２の意図を判定するために任意の適切な方法を使用して実現され得る。例えば、ＢＣＩ１０４は、この判定を行うために１つ以上の非同期式のＢＣＩ処理方法を実現してもよい。
【００２３】
別の実施例を提供するために、第１のステップの間に、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２からの解答を受け付ける前の所定の期間、待機してもよい。表示された画像を阻止しないまたはさもなければ邪魔しない表示部１０６上に示されるタイマーによって示され得るこの期間は、ユーザ１０２が、タイマーの期限が切れる前に解答を決定することを可能にする割り当て時間を示し得る。実施形態に従って、ユーザが解答を決定することを意図するかどうかの判定のためにタイマーを利用する。ＢＣＩ１０４は、タイマーが開始したときにこの判定を行い得る。
【００２４】
第２のステップでは、ＢＣＩ１０４が、ユーザ１０２が解答を提供することを意図することが一旦決定されると、表示部１０６上に表示される多肢選択式の問題と関連付けられた試験解答の中からユーザ１０２の解答を判定し得る。様々な実施形態では、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２の解答を判定するための任意の適切なＢＣＩプロセスまたは適切なＢＣＩプロセスの組み合わせを実現するように構成されてもよい。例えば、ＢＣＩ１０４は、定常状態視覚誘発電位プロセスに従って表示部１０６経由で画像を生成し得、ユーザ１０２の選択を判定するためにこのプロセスに従ってユーザ１０２の脳活動を分析し得る。
【００２５】
他の実施例を提供するために、ＢＣＩ１０４は、例えば、格子フォーマット、迅速で連続的な視覚提示などの表示部１０６を経由して画像刺激を表示するための多数の配列のうちのいずれかを使用するＰ３００応答に従って、ユーザ１０２の脳活動を分析してもよい。
【００２６】
第３のステップでは、ＢＣＩ１０４が、第２のステップからのユーザの解答を検証し得る。様々な実施形態では、ＢＣＩ１０４は、ユーザの解答を検証するためにユーザの選択した解答がＢＣＩ１０４によって判定された後、１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等を実行することによって、ユーザの脳活動を受信及び分析し続けてもよい。例えば、様々な実施形態は、誤差電位検出を実現するＢＣＩ１０４を含み、それは、ＢＣＩ１０４が、ユーザによって選択されたように解釈された解答を表示部１０６に表示させることと、次いで、ユーザの脳活動が誤差電位を生成したかどうかを判定することと、を結果としてもたらし得る。
【００２７】
別の実施例を提供するために、ＢＣＩ１０４は、第２のステップにおいてユーザ１０２が、ＢＣＩ１０４によって判定された選択された解答を確認するまたは取り消すことを可能にする１つ以上の画像を表示部１０６に表示させ得、それは、表示部１０６によってユーザ１０２に表示される。別の実施例を提供するために、ＢＣＩ１０４は、表示部１０６に第２のステップを繰り返させ、一致を検証するために両方の選択の結果を比較させてもよい。
【００２８】
更なる別の実施例を提供するために、ＢＣＩ１０４は、２つの異なる状態に関して保持−解除アルゴリズムを実行するように構成されてもよい。これらの状態のうちの第１の状態は、ユーザ１０２が最初の解答選択を保持することを表わし得、それは、第２のステップ後に表示部１０６経由でユーザ１０２に表示される。これらの状態のうちの第２の状態は、ユーザ１０２が、第２のステップ後に表示された選択を取り消すために彼の選択を表示部１０２経由で表示される別の刺激に変更することを表わし得る。
【００２９】
すなわち、実施形態は、表示部１０６にステップ２から選択された解答及びこの解答選択を取り消すユーザの意図を示す画像を表示させるように構成されたＢＣＩ１０４を含む。ＢＣＩ１０４は、保持状態として表示された解答と関連付けられた刺激へのユーザの集中の維持、及び解除状態として取消画像と関連付けられた刺激へのユーザの集中の移行に関連する保持−解除アルゴリズムを実行するように構成され得る。保持−解除プロセスの詳細は、図５を参照して以下に更に記述される。
【００３０】
このようにして、ＢＣＩシステム１００は、ユーザからの運動及び／または口頭フィードバックの必要性なしにユーザの脳活動の監視によって、標準及び非標準試験の実施を容易にし得る。加えて、ＢＣＩシステム１００は、典型的には間接的なＢＣＩ試験手順を悩ます正確性及び標準化に関する問題のうちの多くに対処する。伝統的なＢＣＩ試験方法は、典型的には、間接的な方法を使用して、例えば画面のあちこちでカーソルを動かすことなどによって、試験解答を選択するためのユーザの脳活動の分析に頼る。間接的な試験方法はまた、試験の間に苛立つユーザに関連するものを含む、正確性及び試験結果の歪みと関連付けられた問題を有し、それは、誤差を複合し得、ユーザの認知能力の不正確な評価を結果としてもたらし得る。
【００３１】
これらの間接的なアプローチとは対照的に、ＢＣＩシステム１００の実施形態は、ユーザ１０２が、直接的な手法で解答を選択することを可能にする。これは、間接的な方法と比べてより正確な結果をもたらし、さらに、一般に間接試験方法に要求される標準試験が再びフォーマットされることを要求しないという更なる利益をもたらす。換言すれば、ユーザ１０２による直接的な選択は、標準試験が設計されたもの、すなわち、多肢選択式の解答の直接選択のためのプロトコルにより良く準拠する。皆に（かつ、運動及び／または口頭能力を欠如するユーザのみではなく）与えられるように設計された類似の手法で試験を提示することによって、ＢＣＩシステム１００は、さもなければＢＣＩ試験が実施される態様を単に通して導入される試験データの歪みを除去するのに役立つ。
【００３２】
他の実施形態では、ＢＣＩシステム１００が、有効な運動及び／または口頭能力を欠如するユーザに補助を与えるように構成された制御システムの一部として実現され得る。例えば、ＢＣＩ１０４は、脳活動を監視するシステム１０３経由で受信された信号を更にまたは代わりに使用し、電動車椅子１１１に制御コマンドを提供するように構成されてもよい。かかる実施形態に従って、ＢＣＩ１０４は、例えばリンク１１２経由などで、任意の適切な数及び／または種類の通信フォーマット、プロトコル、ならびに／あるいは基準に従って、制御コマンドを１つ以上のデータ信号として電動車椅子１１１に伝送するように構成されてもよい。表示部１０６及び／またはＢＣＩ１０４は、これらの機能を容易にするために、電動車椅子１１１の一部として一体化されてもよいし、電動車椅子１１１上に取り付けられてもよいし、またはさもなければ電動車椅子１１１と関連付けられてもよい。
【００３３】
更に他の実施形態では、ＢＣＩシステム１００が、有効な運動及び／または口頭能力を欠如するユーザによって遊ぶことが可能なゲーミングシステムの一部として実現されてもよい。例えば、ＢＣＩ１０４は、脳活動を監視するシステム１０３経由で受信された信号を更にまたは代わりに使用し、ゲーミングアプリケーションの一部として表示部１０６経由でユーザ１０２に表示されたフィードバックを修正するように構成されてもよい。かかる実施形態に従って、ＢＣＩ１０４が、例えばリンク１０７経由などで、任意の適切な数及び／または種類の通信フォーマット、プロトコル、ならびに／あるいは基準に従って、１つ以上のデータ信号を表示部１０６に伝送するように構成されてもよい。
【００３４】
例えば、ＢＣＩ１０４は、この目的のために保持−解除アルゴリズムを実現するように構成され得、保持状態及び解除状態は、任意の適切な種類及び／または数の身体的動作、コマンド等、例えば、電動車椅子１１１の制御に使用されるもの、ゲーミングアプリケーションのために使用されるもの等と関連付けられる。前述されたような試験問題に対するユーザ１０２の解答の判定に類似して、ＢＣＩ１０４は、ユーザが様々な制御に対応する表示部１０６上に表示される異なる刺激に集中する際に、ユーザ１０２の脳活動を分析し得る。ユーザ１０２の選択した機能に基づいて、ＢＣＩ１０４は、ユーザ１０２が選択さしたコマンドを保持することまたは別のコマンドを表わす解除状態への移行を望むかどうかを判定し得る。これらの実施形態は、ユーザが、かかる態様で表わされ得る制御プロセスの変更をもたらすように２つの異なる種類の状態を使用することを望む状況において特に有用であり得る。
【００３５】
例示的な実施例を提供するために、様々な実施形態は、ユーザ１０２が（例えば、アイコンのフラッシュを計数することによって）集中する特定の刺激を表示する表示部１０６を含む。ＢＣＩ１０４が、ユーザ１０２が特定の刺激に集中していることを判定するとき、ＢＣＩ１０４は、例えば電動車椅子制御の起動などの、保持状態としてユーザの特定の刺激への集中を解釈し得る。電動制御は、例えば、電動車椅子１１１を前方、後方へ駆動すること、電動車椅子１１１を方向転換すること等の動作と関連付けられ得る。この実施例を続けると、ＢＣＩ１０４が、刺激に対する注目を通してなされたユーザ１０２の最初の選択を検出するとき、ＢＣＩ１０４は、電動車椅子１１１に対して、前方へ駆動するためのコマンドであって、次いで、ユーザ１０２がそのコマンドと関連付けられた刺激に集中し続ける限り保持状態としてその動作を維持するコマンドを発行させ得る。
【００３６】
この実施例を更に続けると、ＢＣＩ１０４が、ユーザ１０２が彼の集中を別の刺激（例えば、別のアイコンのフラッシュの計数）に切り換えたことを検出するとき、ＢＣＩ１０４は、これを電動車椅子制御の非起動化または取消として解釈し得、それは、解除状態を表わす。すなわち、解除状態は、保持状態と関連付けられた動作の停止と関連付けられ得る。例えば、保持状態が電動車椅子１１１を前方へ動かすことと関連付けられる場合には、解除状態の検出が、ＢＣＩ１０４に電動車椅子１１１を停止するコマンドを発行させ得る。
【００３７】
ＢＣＩ１０４が保持−解除状態アルゴリズムを実行する様々な実施形態では、アルゴリズムが、任意の適切な種類及び／または数の制御状態に適用され得る。追加の実施形態は、音量増大（または減少）を保持状態と関連付けること、かつ保持状態の停止を解除状態と関連付けることによる音量の制御を含み得る。このようにして、ＢＣＩ１０４は、ユーザの脳活動の分析によって状態変更を活用する任意の種類の制御を働かせる機能をユーザに提供し得る。
【００３８】
図２は、本開示の例示的な実施形態に従ってＢＣＩデバイス２００を例示する。ＢＣＩデバイス２００は、中央処理装置２０２、グラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）２０４、通信ユニット２０６、及びメモリ２０８を含む。ＢＣＩデバイス２００は、ユーザの脳活動を表わすデータ信号の受信、監視、分析、及び／または処理に適した任意のコンピューティングデバイスとして実現され得る。ある実施形態では、ＢＣＩデバイス２００が、図１に示されるようなＢＣＩ１０４の実現形態である。
【００３９】
ある実施形態では、通信ユニット２０６が、例えば、図１に示されるように、脳活動を監視するシステム１０３からなどの脳活動を監視するシステムからのデータの受信を可能にするように構成され得る。様々な実施形態では、通信ユニット２０６が、脳活動を監視するシステムから受信されたデータのＣＰＵ２０２及び／またはメモリ２０８への伝送を容易にするように構成され得る。例えば、脳活動を監視するシステムから通信ユニット２０６から受信されたデータは、ＣＰＵ２０２による後続処理のためにメモリ２０８内の任意の適切な場所に記憶されてもよい。
【００４０】
代わりにまたは更に、通信ユニット２０６の様々な実施形態が、状態変更を容易にするために、１つ以上のコマンド、信号、データ等を１つ以上の制御構成要素に送信する通信ユニット２０６を含む。制御構成要素の実施例は、運動及び／または口頭能力に障害のあるユーザを補助するのに利用され得る運動コントローラ、音量コントローラ、または任意の適切な種類のコントローラの構成要素を含み得る。これらの制御構成要素は、簡潔さの目的のために図２に示されていない。
【００４１】
当業者（複数可）によって認識されるように、通信ユニット２０６は、これらの機能を使用可能にするために、適切なハードウェア及び／またはソフトウェアの任意の組み合わせを用いて実現されてもよい。例えば、通信ユニット２０６は、任意の数の有線及び／または無線送受信機、ネットワークインターフェース、物理層（ＰＨＹ）等を用いて実現されてもよい。
【００４２】
様々な実施形態では、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４が、メモリ２０８と通信し、データを記憶し、メモリ２０８からデータを読み取るように構成され得る。例えば、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４は、任意の適切な数及び／または種類のプロセッサとして実現されてもよい。様々な実施形態では、ＣＰＵ２０２が、脳活動を監視するシステムから受信された脳活動データ信号を処理するように構成され得、一方で、ＧＰＵ２０４は、データ信号及び／またはコマンドを、例えば、図１に示されるような表示部１０６などの表示デバイスに送信し、その表示部に１つ以上の画像を表示させるように構成され得る。ある実施形態では、ＧＰＵ２０４が表示させる画像は、認知評価試験、例えば図１を参照して前述されたものなどを実施するために使用される。
【００４３】
様々な実施形態によれば、メモリ２０８は、揮発性（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、もしくは不揮発性メモリ（例えば、バッテリバックアップ式ＲＡＭ、フラッシュ（ＦＬＡＳＨ）等）の任意の組み合わせを含み得るコンピュータ可読型の非一時的な記憶デバイスである。様々な実施形態では、メモリ２０８が、ＣＰＵ２０８及び／またはＧＰＵ２０４上で実行可能な命令を記憶するように構成され得る。これらの命令は、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行されるときに、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４に様々な動作を行わせるマシン可読命令を含み得る。
【００４４】
様々な実施形態では、データ読み取り／書き込みモジュール２１０、保持−解除モジュール２１２、及びＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行可能な命令を記憶するように構成されたメモリ２０８の部分である。様々な実施形態では、データ読み取り／書き込みモジュール２１０が、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行されるときに、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４に、メモリ２０８からデータを読み取らせる及び／またはメモリ２０８にデータを書き込ませる命令を含み得る。様々な実施形態では、データ読み取り／書き込みモジュール２１０が、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行されるときに、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４に、通信ユニット２０６経由で脳活動を監視するシステムからのデータを受信させる命令を含み得る。ある実施形態では、データ読み取り／書き込みモジュール２１０が、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４が、保持−解除モジュール２１２ならびに／あるいはＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４内に記憶された１つ以上の１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等にアクセスする、それらを読み取る、及び／または実行することを可能にし得る。
【００４５】
様々な実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、枠組みプロセス全体の一部としてＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行される１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等を記憶するように構成され得る。いくつかの実施形態では、この枠組みプロセスが、特定の種類のＢＣＩに従うデータ処理命令を含む。例えば、試験がＢＣＩフォーマットでユーザに対して実施されるとき、そのユーザについての脳活動データ信号が、１つ以上の種類のＢＣＩプロトコルに従って処理及び分析され得る。様々な実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、このフォーマッティングに関する、ならびにユーザが様々な刺激に露出される際にユーザの意図、選択、及び／または決定を解釈するために１つ以上のフォーマットに従って脳活動を監視するシステムから受信された信号をどのように処理するかに関する命令を記憶するように構成され得る。
【００４６】
例えば、図１を参照して前述されたように、様々な実施形態は、ユーザの選択した解答が正確であることを確保するために各試験問題について３つのステッププロセスを実行するＢＣＩデバイス２００を含む。これらのステップのそれぞれの間に、ＢＣＩデバイス２００は、ＧＰＵ２０４経由で、ユーザに対して画像を表示させ得、かつ通信ユニット２０６経由で、ユーザがこれらの画像と関連付けられた刺激を見ていることに応答して脳活動を監視するシステムからデータ信号を受信させ得る。
【００４７】
ある実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、表示部２０６に送信された種類の刺激及び／または画像、ならびにどのようにＣＰＵ２０２が、ユーザがこれらの刺激及び／または画像を見ていることに応答して脳活動を監視するシステムから受信された信号を処理するかを含む命令を記憶するように構成され得る。例えば、ユーザの意図が、非同期ＢＣＩプロセスによって３つのステッププロセスのうちのステップ１において判定された場合には、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、その非同期ＢＣＩプロセスに従って受信された脳活動信号を処理するためにＣＰＵ２０２によって読み取られた命令を記憶するように構成されてもよい。
【００４８】
別の実施例を提供するために、実施形態は、試験プロセスにおいてユーザの解答選択を判定する第２のステップを含む。いくつかの種類の脳活動プロセスが、この判定を容易にするために実現され得る。例えば、定常状態視覚誘発電位（ＳＳＶＥＰ）が実現される場合、ＧＰＵ２０４は、試験解答を表わす画像を表示部（例えば、表示部１０６）に送信してもよい。ユーザの脳活動を示すデータ信号から受信されたフィードバックに基づいて、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４は、ユーザが解答として意図する表示された画像を特定するために及び／またはユーザの選択した解答を示すために表示された画像を修正するために、ＳＳＶＥＰプロセスに従ってこのフィードバックをどのように処理するかに関する命令を含み得る。
【００４９】
なおその上に、様々な実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、試験問題、解答集、ユーザ解答、及び／または試験問題自体を表わす画像を含む命令を記憶するように構成されてもよい。様々な実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、オペレータによって、例えば、試験を実施する医療従事者などによって選択されるときに実施され得る任意の適切な数の試験を記憶してもよい。様々な実施形態では、オペレータ（例えば、医療従事職員）が、新しい試験をアップロードすること及び／または試験解答をダウンロードすることによって、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４の内容を変えてもよい。
【００５０】
ある実施形態では、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４が、ＣＰＵ２０２が試験解答プロファイルとして任意の適切な数の試験問題についてのユーザの選択した解答を記憶すること可能にする命令を記憶するように構成され得る。ある実施形態では、試験プロファイルが、３つのステッププロセスが各試験問題に適用された後に、ＣＰＵ２０２によって生成され得る。例えば、試験解答プロファイルは、各試験問題についての多肢選択式の解答のリストなどの基準試験集採点システムに準拠する解答プロファイルであり得る。このようにして、標準試験がＢＣＩデバイス２００経由で一旦実施されると、その試験に対する解答が、基準試験解答集に従って採点され得、さもなければＢＣＩ試験手順との互換性のために試験を適合するときに導入され得る採点誤差を大幅に削減する。
【００５１】
様々な実施形態では、保持−解除モジュール２１２が、保持−解除機能を容易にするためにＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４によって実行される１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等を記憶するように構成され得、それは、図３Ａ〜Ｂを参照にして以下に更に記述される。例えば、保持−解除モジュール２１２は、任意の適切な言語及び／またはフォーマットで実行可能なコードを含んでもよい。いくつかの実施形態では、保持−解除モジュール２１２が、図１に関して前述されたように、認知試験評価の実施のために１つ以上の問題の間に適用される３つのステッププロセスにおける第３のステップに関連して実行される命令を含むように構成され得る。
【００５２】
他の実施形態では、保持−解除モジュール２１２が、保持及び解除制御状態変更に関連して実行される命令を含むように構成され得、試験プロセスに代えてまたは加えて使用され得る。また、状態変更を特定及び／または制御するための保持及び解除プロセスの実現に関する更なる詳細が、図３Ａ〜Ｂに関して以下に記述される。
【００５３】
図２は、通信ユニット２０６、ＣＰＵ２０２、ＧＰＵ２０４、及びメモリ２０８を別個の要素として例示するが、ＢＣＩデバイス２００の様々な実施形態は、互いに組み合わされる、一体化される、及び／または別個である通信ユニット２０６、ＣＰＵ２０２、ＧＰＵ２０４、ならびにメモリ２０８の任意の部分を含む。例えば、通信ユニット２０６、ＣＰＵ２０２、ＧＰＵ２０４、及びメモリ２０８のいずれかは、単一のデバイス、システムオンチップ（ＳｏＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等として一体化され得る。
【００５４】
なおその上に、データ読み取り／書き込みモジュール２１０、保持−解除モジュール２１２、ならびにＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４は、メモリ２０８の別個の部分として例示されるが、様々な実施形態は、メモリ２０８の任意の適切な部分内、ＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４の一部として実現されるメモリ内に記憶される、ならびに／あるいは２つ以上のメモリにわたって広がるこれらのメモリモジュールを含む。例えば、データ読み取り／書き込みモジュール２０８は、メモリ２０８の一部として記憶され得る一方で、保持−解除モジュール２１２ならびにＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４は、ＣＰＵ２０２の一部として一体化されたメモリ内に記憶される。当業者（複数可）によって認識されるように、異なるメモリモジュールが、処理速度を上げ、データ処理ボトルネック等に起因する待ち時間及び／または遅延を減らすなどのために、ＣＰＵ２０２の一部として一体化されてもよい。簡潔さの目的のために、単一のメモリ２０８のみが図２に例示される。
【００５５】
図２では単一のＢＣＩデバイスとして例示されるが、様々な実施形態では、ＢＣＩデバイス２００が、１つ以上のＢＣＩデバイスの任意の数またはグループからなってもよい。かかる実施形態に従って、各ＢＣＩデバイスは、１つ以上のＣＰＵを含み得、他のＢＣＩデバイスとは独立して動作するように構成され得る。グループとして動作するＢＣＩデバイスは、脳活動を監視するシステムから受信された信号を個別に（例えば、それらの可用性に基づいて）処理及び／または同時に処理（例えば、並列処理）し得る。
【００５６】
図３Ａは、本開示の例示的な実施形態に従って、ユーザが解答選択を行う前の試験問題画像３００の実施例を例示する。試験問題画像３００は、４つの多肢選択式の解答選択３０２、３０４、３０６、及び３０８を含む。４つの多肢選択式の解答選択３０２、３０４、３０６、及び３０８のそれぞれはまた、関連付けられた標識３１０Ａ〜Ｄをそれぞれ有する。図３Ａは、番号１〜４として標識３１０Ａ〜Ｄをそれぞれ例示するが、任意の適切な種類の識別名、例えば文字などが、標識３１０Ａ〜Ｄとして使用されてもよい。
【００５７】
図３Ａに示されるように、標識３１０Ａ〜Ｄのそれぞれは、それぞれの境界パターン３１１Ａ〜Ｄによって取り囲まれ、それは、例えば、黒と白の市松模様パターンを含み得る。様々な実施形態に従って、各境界パターンを構成する黒と白の市松模様パターンは、対応する周波数で黒と白のパターンを「明滅」に交替する。いくつかのＢＣＩ方法は、典型的には、これらの種類の視覚刺激に露出されるときのユーザの決定を判定するために使用される。
【００５８】
例えば、１種類のＢＣＩ方法、ＳＳＶＥＰを使用して、境界パターン３１１Ａ〜Ｄのそれぞれは、互いとは異なる周波数で明滅し得、これらの周波数は、明滅が、ユーザが画像を見ていることによって故意に計数されないように十分に高い可能性がある。それにもかかわらず、明滅周波数は、例えば、ユーザが選択した解答画像ならびにそれの関連付けられた境界パターン及び標識を見ている間に、ＢＣＩ、例えばＢＣＩデバイス２００などで受信されるユーザの脳活動データ信号の分析によって特定されることができる。
【００５９】
図３Ａは、黒と白の市松模様パターンを有するように境界パターン３１１Ａ〜Ｄのそれぞれを例示するが、任意の適切なパターンの種類が、境界パターン３１１Ａ〜Ｄのために使用されてもよい。例えば、境界パターン３１１Ａ〜Ｄは、適切なＳＳＶＥＰ刺激を提供するために使用され得る任意の適切な種類の色、パターン、デザイン等を有するように実現されてもよい。例えば、境界パターン３１１Ａ〜Ｄは、特定の周波数で明滅する同じ色の単一色を含んでもよい。
【００６０】
別の種類のＢＣＩ方法、Ｐ３００、または事象関連電位（ＥＲＰ）ＢＣＩでは、標識３１０Ａ〜Ｄのそれぞれが、より遅い速度でフラッシュし得、それは、ユーザによって計数され得、ＢＣＩ、例えばＢＣＩデバイス２００などで受信されたユーザの脳活動データ信号の分析は、各フラッシュが発生した約３００ミリ秒後にユーザの脳活動データ信号の正の変化を示し得る。タイミングが個々のユーザについて指定され得るこの正の変化の特定は、ユーザが各標識３１０Ａ〜Ｄのそれぞれに対応して選ぶことを意図する解答選択の特定を可能にする。それに加えてまたは代えて、様々な実施形態が、例えば画像自体などの画像３０２、３０４、３０６、及び３０８の任意の適切な部分のフラッシュを含む。
【００６１】
図３Ａは、いくつかの標識３１０Ａ〜Ｄ及びそれらの対応する境界パターンを例示するが、実施形態は、ＳＳＶＥＰ周波数に従って明滅するまたはＰ３００フラッシュパターンに従ってフラッシュする画像３０２、３０４、３０６、及び３０８を含む。かかる実施形態に従って、標識３１０Ａ〜Ｄ（及び境界パターン３１１Ａ〜Ｄ）は省略されてもよく、ユーザ１０２は、例えば、各試験解答位置が試験の継続期間に解答Ａ〜Ｄのうちの１つに対応することを指示され得る。
【００６２】
様々な実施形態では、境界パターン３１１Ａ〜Ｄのそれぞれが、ＳＳＶＥＰ周波数に従って明滅してもよいし、標識３１０Ａ〜Ｄのそれぞれが、Ｐ３００フラッシュパターンに従ってフラッシュしてもよいし、画像３０２、３０４、３０６、及び３０８のそれぞれが、ＳＳＶＥＰ周波数に従って明滅またはＰ３００フラッシュパターンに従ってフラッシュしてもよいし、あるいは境界パターン３１１Ａ〜Ｄ、標識３１０Ａ〜Ｄ、ならびに／あるいは画像３０２、３０４、３０６、及び３０８のそれぞれの間で起こり得る明滅及び／またはフラッシュの任意の組み合わせが、同時に発生してもよい。
【００６３】
例えば、ある実施形態では、境界パターン３１１Ａ〜Ｄは、所望の解答選択で明滅周波数を評価するようにＢＣＩデバイス２００がユーザの脳活動データ信号を処理することを可能にするＳＳＶＥＰ周波数で明滅してもよく、一方で、標識３１０Ａ〜Ｄは、Ｐ３００フラッシュパターンに従って同時にフラッシュし、更に、Ｐ３００ＢＣＩプロセスに従って所望された選択を行うためにユーザの認識応答を登録してもよい。
【００６４】
ＢＣＩデバイス２００の様々な実施形態は、任意の適切な試験の実施のために実現され得る。しかしながら、図３Ａ〜Ｂに示される画像３００の実施例は、１つ以上の画像、例えば、ＰＥＡＢＯＤＹ  ＰＩＣＴＵＲＥ  ＶＯＣＡＢＵＬＡＲＹ  ＴＥＳＴ−４ＴＨ  ＥＤＩＴＩＯＮ（ＰＰＴＶ−ＩＶ）において使用されるものなどに対応し得る。ＰＰＴＶ−ＩＶ試験は、単語の口頭発音を含み、ユーザが、その単語に最も酷似する画像を選択することを可能にする。説明の目的のために、「鳥」が、画像３０８の実施例によって表わされた試験問題に対する正確な解答であると仮定する。
【００６５】
試験が様々な実施形態に従って行われるとき、ユーザは、この解答を選択するために画像３０８と関連付けられた標識３１０Ｄ及びそれの対応する境界パターン３１１Ｄに集中することになる。ある実施形態では、３つのステッププロセスが、ユーザの選択した解答を判定するために適用されてもよい。
【００６６】
前述したように、３つのステッププロセスにおける第１のステップは、ユーザが、表示された解答に注目しているまたは試験問題に解答することを意図するかどうかを確認することである。かかる実施形態に従って、図３Ａは、かかる３つのステッププロセスの第１及び第２のステップの間にユーザに対して表示され得るものの実施例である。例えば、ユーザがある解答を決定する準備ができていることを検証するためにタイマーが使用される場合、試験が始まったこと及びユーザがある解答を選択するための残りの時間を示すタイマー３１３が表示され得る。別の実施例を提供するために、音または他の通知が、タイマーが開始されたことを示すために使用されてもよく、それは、ユーザが決定を行う準備をしている間にユーザに見えてもよいしまたは見えなくてもよい。
【００６７】
ある実施形態では、第２のステップが、タイマー３１３が一旦開始されると（または、非同期ＢＣＩプロセスが、例えば、さもなければユーザが解答を意図することを示すまで、閾値時間が、タイマー上に残されるまで等）始まり得る。すなわち、各解答選択の境界パターン３１１及び／または標識３１０のそれぞれは、タイマー３１３が開始する前に明滅していてもよいが、ＢＣＩデバイス２００は、ユーザが、ユーザの脳活動データ信号の処理前に実際に解答を意図するという判定まで待ってもよい。ユーザの脳活動データ信号の監視に基づいて、ＢＣＩデバイス２００は、次いで、ユーザの選択した解答、例えば画像３０８と関連付けられた解答などを判定し得る。ＢＣＩデバイス２００が、ユーザが画像３０８と関連付けられた解答を選択したことを一旦判定すると、画像が、図３Ｂに示される画像に修正され、それは、以下に更に記述される。このようにして、ユーザがある解答を選択することを意図することが判定されるまで待つことによって、ＢＣＩデバイス２００の実施形態は、第２のステップの間に判定された解答が正しいことを確保するのに役立つ。
【００６８】
図３Ｂは、本開示の例示的な実施形態に従って、ＢＣＩデバイス２００がユーザの解答選択を判定した後にユーザの解答を検証するために使用される試験問題画像３２０の実施例を例示する。ある実施形態では、画像３２０が、図３Ｂに示されるように、３つのステップの解答選択プロセスにおける第３のステップに従ってユーザに示される。すなわち、ユーザが図３Ａから解答画像３０８を選択したという判定がＢＣＩデバイス２００によって一旦なされると、図３Ｂにおいて解答画像３０８が維持されると同時に残りの画像３０２、３０４、及び３０６が非強調化される。様々な実施形態では、この非強調化が、任意の適切な方法、例えば、選択されない解答画像と関連付けられた色を退色すること、弱めること、除去すること、薄めること、調整すること等によって実現され得る。
【００６９】
他の解答画像の非強調化に加えて、実施形態はまた、取消画像の提示を含み、その実施例は、取消画像３１２として図３Ｂに示される。使用された特定のＢＣＩ方法（例えば、Ｐ３００、ＳＳＶＥＰ、またはその両方）に基づいて、取消画像３１２はまた、境界パターン３１４を含み得る。標識３１０Ａ〜３１０Ｄ及び境界パターン３１１Ａ〜Ｄに類似して、取消画像３１２及び／または境界パターン３１４が、特定のＳＳＶＥＰ周波数で明滅し得、及び／またはＰ３００フラッシュパターン（例えば、不正なＰ３００ＥＲＰに対するＰ３００フラッシュ連続物の一部である一連の刺激として）に従ってフラッシュし得る。例えば、取消画像３１２は、特定のＰ３００フラッシュパターンに従ってフラッシュし得、境界パターン３１４は、特定のＳＳＶＥＰ周波数で明滅し得、あるいはその両方でもよい。
【００７０】
境界パターン３１１Ａ〜Ｄに類似して、様々な実施形態は、任意の適切な種類の色、パターン、デザイン等として実現される境界パターン３１４を含み、それは、適切なＳＳＶＥＰ刺激を提供するために使用され得る。ユーザが図３Ｂに示されるような画像を一旦提示されると、ユーザは２つの選択肢を有する。ユーザが、画像３０８に対応する選択した解答を保つことを意図する場合、ユーザは、画像３０８への彼女の集中を維持することができる。しかしながら、ユーザが、間違った選択として画像３０８を偶発的に選んだ場合（または、ＢＣＩデバイス２００がユーザの選択を誤解した場合）には、ユーザは、この選択を取り消すために彼女の注力を画像３１２に切り換え得る。様々な実施形態に従って、ＢＣＩデバイス２００は、ユーザが、選択した解答画像３０８を保持することを意図するかどうかを検出するまたは取消画像３１２に集中することによって保持状態から変更（すなわち、解除）するように構成され得る。
【００７１】
ある実施形態では、ＢＣＩデバイス２００が、保持状態が検出された場合、すなわち、ＢＣＩデバイス２００が、ユーザが画像３０８に集中し続けることを検出した場合、次の試験問題に対応する任意の適切な数（例えば、図３Ａ〜３Ｂにあるように４つ）の画像を提示するように構成されてもよい。更に、かかる実施形態に従って、ＢＣＩデバイス２００は、解除状態が検出された場合、すなわち、ＢＣＩデバイス２００が、ユーザが彼の集中を画像３０８から取消画像３１２に切り換えたことを検出した場合、図３Ａに示される画像で図３Ｂを置き換えるように構成されてもよい。
【００７２】
ある実施形態では、このプロセスは、解答が試験の全ての問題について得られるまで、各試験問題について任意の適切な回数だけ繰り返されてもよい。試験解答が一旦収集されると、ＢＣＩデバイス２００は、試験解答集に従って採点され得るユーザについての対応する解答プロファイルを構築及び／またはフォーマットし得る。例えば、各解答画像が対応する番号を有するので、試験解答が、番号によって解答画像を特定することによって収集されてもよい。前の実施例の場合、解答画像３０８のユーザの選択が一旦検証されると、解答番号「４」が、その試験問題について記録され得る。
【００７３】
様々な実施形態では、保持−解除状態遷移の検出が、３つのステップの解答選択プロセスの第３のステップの一部として多数のサブステップで実現され得る。ある実施形態では、訓練データが、試験を行う前に特定のユーザ（またはＢＣＩデバイス２００が実現される他のシステム）について収集されてもよい。例えば、ユーザの特定の選択に関してＢＣＩデバイス２００によってなされた判定は、ユーザの脳活動データ信号に基づくが、典型的には、完全に確実ではなく、むしろ、決定は、典型的には、数学的分析に即して行われる。
【００７４】
換言すれば、各ユーザの脳活動は固有であり、測定が困難であるので、実施形態は、決定と最も大きく相関すると考えられる脳活動データ信号の部分の重要度に重みを付けることによってユーザの選択を判定するＢＣＩデバイス２００を含む。例えば、脳活動データ信号の個々の部分についての重み付けは、ユーザが既知の刺激の特定の組に露出されることに応答して収集された脳信号活動の分類に基づいて、判定されてもよい。これらのユーザは、例えば、訓練プロセスを通して、既知の刺激に露出されてもよい。重み付けは、分類プロセスによって計算され得、誘発電位、例えばＰ３００ＥＲＰ等の存在または欠如に対して、ＳＳＶＥＰについての各種類の刺激に対応する分類子値の範囲を結果としてもたらす。
【００７５】
例えば、選択分類子訓練プロセスは、試験が実施される前に特定のユーザのために実現され得る。選択分類子訓練は、ユーザが、様々な周波数で明滅するいくつかの異なる刺激（例えば、境界部分３１１Ａ〜Ｄ）を見ていること及び／または注力していることに対応し得る。この訓練データに基づいて、分類子値の異なる範囲が、ユーザが異なる刺激に露出される間にユーザの脳活動に基づいてＢＣＩデバイス２００によって計算され得る。
【００７６】
選択分類子訓練プロセスが一旦完了すると、ＢＣＩデバイス２００は、同じ刺激への後続の露出の間にユーザの脳活動データ信号に基づいて新しい（すなわち、後の訓練）分類子値を計算し得る。これらの新しい分類子値は、どの後続刺激にユーザが露出されているか（例えば、どの画像にユーザが集中しているか）を特定するために、互いに対して及び／または１つ以上の閾値に対して、選択分類子訓練プロセスの間に計算された分類子値の異なる範囲と比較され得、それは、以下に更に記述される。様々な刺激は、１つ以上の解答選択、動作等に対応し得る。ユーザの脳活動データ及び更新された分類子値の分析を通して、実施形態は、選択された解答を保持するまたはその解答を解除する（すなわち、それを取り消す）ことのいずれかのユーザの決定を判定するＢＣＩデバイス２００を含む。
【００７７】
様々な実施形態では、任意の適切な数の規則が、ユーザの決定が正確に判定されることを確保するために構築され得る。例えば、訓練データが収集された後、ＢＣＩデバイス２００は、選択がなされた後にユーザが特定の刺激に集中する間にユーザの脳活動を監視（すなわち、ユーザのＥＥＧデータ信号を受信及び処理）し続けてもよい。これは、例えば、ユーザが、解答画像３０８の標識３１１Ｂ及び境界部分３１０Ｂによって提供された刺激に集中し続けること、または、図３Ｂに示されるように、彼の集中を取消画像３１２と関連付けられた境界部分３１４に切り換えることを含み得る。ある実施形態では、ＢＣＩデバイス２００は、（１）ユーザが選択を行った後にユーザの脳活動の監視の間に計算された分類子値と、（２）この開示全体を通して「訓練分類子値」として呼ばれ得る、試験の前に判定された保持−解除分類子値の範囲の比較に基づいて、別の後続の分類子、保持−解除分類子を生成するように構成され得る。
【００７８】
例示的な実施例を提供するために、ＢＣＩデバイス２００は、ユーザが対象刺激を見ていることと関連付けられた訓練分類子値と、ユーザが関連のない刺激を見ていることと関連する分類子値を分離する２つの閾値分類子値を最初に計算し得る。この実施例を続けると、選択分類子訓練プロセスの間に、ユーザは、１組の画像（対象刺激）から１つの画像（例えば、３０８）を正確な解答として考えることを指示されてもよい。ユーザはまた、取消画像３１４（取消刺激）に集中することを指示されてもよい。この画像の各標識３１０Ｂのフラッシュ及び／またはその境界部分３１１Ｂの明滅が、対象刺激として考えられる一方で、取消画像３１２のフラッシュ及び／または境界３１４の明滅が、取消刺激として考えられる。
【００７９】
訓練プロセスの間に、対象刺激及び取消刺激に応答してユーザの脳活動は、例えば最小２乗回帰分析などの任意の適切な分類方法に従って、分類子についての重み付けを計算するために使用され得る。個々の脳活動データ信号に対するこれらの重み付けの適用は、分類子値を生成することになる。選択分類子訓練プロセスの結果として、分類子値の１つの範囲が、対象刺激と関連付けられるように特定される一方で、分類子値の別の範囲は、関連しない刺激と関連付けられる。
【００８０】
ある実施形態では、これらの範囲の境界における閾値は、（例えば、対象刺激または取消刺激のいずれかに対する後続の露出からの）新しい分類子値が、対象刺激に対する、取消刺激に対するユーザの露出の結果である、または未知としてとどまると考えられるべきであるかどうかの指示として使用され得る。様々な実施形態では、未知の応答の判定が、新しい分類子値が、対象刺激または取消刺激に対するユーザの露出に応答すると考えられるべきであるかどうかを判定するために、以下に更に記述されるように、追加の規則を用いて更に分析されてもよい。
【００８１】
この例示的な規則を更に詳しく述べると、ＢＣＩ２００は、後に計算される分類子値と対象分類子値の対応する範囲の比較に基づいて、刺激に露出される間にユーザの脳活動データ信号を使用して計算された分類子値から、様々な刺激を特定し得る。
【００８２】
なおその上に、ある実施形態に従って、ＢＣＩデバイス２００は、ユーザによる対象刺激選択を特定するために最大分類子値を使用してもよい。しかしながら、図３Ｂを参照する保持−解除決定は、２つの可能な選択肢にのみ関するので、画像３０８及び取消画像３１２と関連付けられた刺激に解答するという脳活動応答についての分類子値範囲のみが要求される。すなわち、選択分類子訓練プロセスが、ユーザによる対象刺激選択についてＣ１〜Ｃ１０として指定された値に対応する分類子値の範囲、及びユーザによる取消刺激選択についてＣ２０〜Ｃ３０として指定された分類子値範囲の計算を結果としてもたらした場合、規則は、範囲（Ｃ１〜Ｃ１０）及び（Ｃ２０〜Ｃ３０）を分離するために１つ以上の閾値分類子値を設定し得る。
【００８３】
この規則を使用して、図３Ｂにおける選択された解答画像３０８を保持するというユーザの意図は、１つ以上の閾値を上回るまたは下回る分類子値が、ユーザが対象刺激に集中し続けることまたは取消刺激に切り換えることのいずれかと関連付けられるように、ユーザの脳活動データ信号の分類が、閾値分類子値（例えば、Ｃ１５）に等しいまたはそれよりも大きな分類子値を結果としてもたらすときに、ＢＣＩデバイス２００によって判定され得る。様々な実施形態では、任意の適切な閾値分類子値、例えば、Ｃ１〜Ｃ１０の下端における閾値分類子、Ｃ２０〜Ｃ３０の上端における分類子閾値、ゼロ等が、利用されてもよい。
【００８４】
規則の別の実施例は、第３のステップの間のユーザの脳活動データ信号から計算された分類子値を所定の分類子値と比較することを含み得る。例えば、第３のステップの間に画像３０８と関連付けられた分類子値が負の値である場合（ゼロが基準線として訓練プロセス分類子値から判定され、その基準線を下回ると、分類子値が取消刺激と関連付けられると仮定して）、ＢＣＩデバイス２００は、ユーザが解答画像３０８の代わりに取消画像３１２を選択することを決定したことを判定し得る。換言すれば、この規則の実施例では、負の分類子値が、選択された解答画像３０８を保持するというユーザの意図に対する負の相関を示し、したがって、保持状態が、取消画像３１２に切り換えられる。
【００８５】
かかる規則を実現するとき、ＢＣＩデバイス２００は、例えば、１つ以上の条件が満たされるかどうかを判定し得、また、これらの条件の任意の適切な組み合わせが満たされていることに基づいてユーザの決定（すなわち、適切な保持状態）を特定し得る。例えば、ＢＣＩデバイス２００は、三部からなる規則を実現し得る。三部からなる規則の実施例は、第１に、ＢＣＩデバイス２００が、２つの分類子値のうちのどちらが他方よりも大きいかを判定することを含み得る。典型的な分類子システムを使用して、より大きな分類子値が、典型的には、別の状態（例えば、取消画像３１２）に対して１つの状態（例えば、選択された画像３０８）を保持するためにユーザの決定間のより大きな相関と関連付けられる。第２に、ＢＣＩデバイス２００は、次いで、第１及び第２の分類子値が共に正であるかどうかを判定し得、それは、状態のうちのいずれか１つを選択するというユーザの意図間のよりよい相関を示し得る。第３に、ＢＣＩデバイス２００は、第１及び第２の分類子値が共に閾値、例えば、第１の規則に関して前述されたような閾値などよりも小さいかどうかを判定し得る。全ての３つの規則条件が、第３の規則の実施例において満たされる場合、ＢＣＩデバイス２００は、より大きな分類子値と関連付けられた状態を保持状態として特定し得る。
【００８６】
なおその上に、保持及び解除プロセスは、個々の制御状態にマッピングされた単一の保持及び単一の解除状態に関して記載されたが、様々な実施形態は、様々な保持及び／または解除状態の任意の適切な組み合わせを含む。例えば、ユーザは、それぞれの保持状態及び現在選択された保持状態と関連付けられた活動を停止する単一の解除状態と関連付けられた任意の数の刺激に露出され得る。かかる実施形態は、例えば、単独で制御されたデバイスの一部を形成する、より複雑な種類の制御、例えば、方向転換、速度の増加、速度の減少等を提供するために使用され得る複数の保持状態に対するアクセスをユーザに提供することが望ましいときに、特に有用であり得る。
【００８７】
保持−解除の概念の詳細が、ユーザが試験問題に対する解答を選択することに関して説明されたが、実施形態は、ＢＣＩデバイス２００が、状態変更を利用する任意の適切なシステムの一部として保持−解除機能を実現することを含む。すなわち、保持状態は、ユーザが維持することを望む任意の状態を用いて特定され得、一方で、解除状態は、保持状態を停止するというユーザの望みから結果として生じる任意の状態と関連付けられ得る。
【００８８】
別の実施例を提供するために、保持及び解除状態は、電動車椅子用の運動制御、または任意の他の適切な種類の電動補助デバイスに適用され得る。かかる実施形態では、保持状態が、前方移動または方向転換と関連付けられ得る一方で、解除状態が、移動または方向転換の停止と関連付けられ得る。加えて、実施形態は、保持及び解除状態が、特定の適用についてそれらの関連付けられたマッピングされた制御挙動を切り換えることを含む。前述されたように、保持及び解除状態の特定の検出ならびに切り換えが、かかる実施形態において特に有用であり得る。すなわち、ユーザは、前方移動、停止、次いで、再び前方移動の間で迅速に切り換えることを望み得る。かかる実施例では、実施形態は、移動状態として最初に特定される保持状態と、停止状態として最初に特定される解除状態とを含む。ユーザが、彼の動きを停止することを一旦決定すると、保持状態が、次いで、停止状態として特定され得、解除状態が、移動状態として特定され得る。ある実施形態では、これらの状態が、ユーザの所望された決定が迅速及び正確に解釈されることを可能にするために連続的に切り換わることができる。
【００８９】
更に別の実施例では、保持−解除状態が、障害のあるユーザの発話を提供または補足するために使用される任意の適切な種類のスペラー（ｓｐｅｌｌｅｒ）に適用され得る。かかる実施形態では、任意の適切な数の保持及び解除状態が、ＢＣＩスペラーの任意の適切な数の場所、行、列等と関連付けられ得る。保持及び解除システムは、保持状態を用いて１つ以上の場所を選択するというユーザの意図を解釈することによって、及び間違った選択の場合において選択を解除するために取消画像を提供することによって、ＢＣＩスペラーとの関連において実現され得、その場所に対する継続的な注目を保持及び確認として解釈する。
【００９０】
図４は、本開示の例示的な実施形態に従って試験解答選択方法４００の実施例を例示する。本実施形態では、方法４００が、任意の適切なコンピューティングデバイス（例えば、それぞれ、図１及び２に示されるように、ＢＣＩデバイス１０４またはＢＣＩデバイス２００）によって実現され得る。一態様では、方法４００が、例えば、図２に示されるように、メモリ２０８内に記憶されたモジュールのうちの１つ以上において命令を実行するＣＰＵ２０２の任意の適切な部分などの、１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等によって行われ得る。
【００９１】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、認知評価試験用の多肢選択式の解答に対応する画像を表示するときに始まり得る（ブロック４０２）。これは、例えば、ある実施形態において、標準試験フォーマット、例えば、ユーザの認知力を測定するために使用される標準認知評価試験などに従って画像を表示することを含み得る（ブロック４０２）。ある実施形態では、画像が、例えば、ＢＣＩデバイスの１つ以上のＧＰＵ、例えば図２に示されるようなＧＰＵ２０４などによって、生成されてもよい。画像は、例えば、メモリ２０８の１つ以上の部分からＣＰＵ２０２及び／またはＧＰＵ２０４から取り出される図３Ａに示される画像に対応する画像を含んでもよく、それは、例えば、ＢＣＩ処理及び試験モジュール２１４からの１つ以上の保存されたファイルの取り出しを含み得る（ブロック４０２）。
【００９２】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、認知評価試験の実施の間にユーザの脳活動に基づいてＥＥＧ信号を受信することを含み得る（ブロック４０４）。ＥＥＧ信号は、例えば、ユーザの脳活動を測定するように構成された任意の適切な脳活動を監視するシステム、例えば、図１に示されるように、脳活動を監視するシステム１０３などによって、生成され得る（ブロック４０４）。
【００９３】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザが多肢選択式の解答からある解答を決定することを意図するかどうかを判定することを含み得る（ブロック４０６）。この判定は、例えば、ＢＣＩデバイスの１つ以上のＣＰＵ、ある実施形態では、例えば、図２に示されるように、ＣＰＵ２０２などによってなされ得る（ブロック４０６）。例えば、この判定は、１つ以上のプロセッサが、時間が切れる前にある解答を決定することをユーザに通知するタイマー、例えば、図３Ａに示されるように、タイマー３１３などを表示するときになされてもよい（ブロック４０６）。別の実施例を提供するために、この判定は、試験を受けている間にユーザのＥＥＧ信号上で行われる非同期ＢＣＩプロセスによってなされてもよい（ブロック４０６）。
【００９４】
１つ以上のプロセッサが、ユーザがある解答を決定する準備ができていることを判定する場合、方法４００は、ユーザの解答を判定し始める（ブロック４０８）。さもなければ、方法４００は、ユーザが表示された解答画像を決定する準備ができることを待ち続ける（ブロック４０６）。ある実施形態では、ユーザがある解答を決定する準備ができたかどうかの判定が、３つのステップの解答選択及び検証プロセスにおける第１のステップに対応する（ブロック４０６）。
【００９５】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、多肢選択式の解答からユーザの選択を判定することを含み得る（ブロック４０８）。ある実施形態では、ユーザの選択の判定が、３つのステップの解答選択及び検証プロセスの第２のステップの一部である（ブロック４０８）。この判定は、例えば、様々な実施形態では、ＳＳＶＥＰ  ＢＣＩ及び／またはＰ３００ＢＣＩプロセスに従って（ブロック４０８）、ユーザが、表示された画像を提示されていること（ブロック４０２）に応答して、ユーザの脳活動データ信号（例えば、ＥＥＧ信号）を監視することを含み得る。
【００９６】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザの解答が変更されたかどうか（ブロック４１０）を判定すること（ブロック４０８）を含み得る。これは、例えば、１つ以上のプロセッサが、ユーザの選択した解答の判定（ブロック４０８）後、ユーザからＥＥＧ信号を受信し続け、ユーザの脳活動が、ユーザの前に選択した解答に対する一致を示すかどうか（ブロック４１０）を検証することを含み得る。ある実施形態では、ユーザの解答の検証（ブロック４０８）が、３つのステップの解答選択及び検証プロセスの第３のステップ（ブロック４１０）の一部である。
【００９７】
本実施形態では、方法４００が、１つ以上のプロセッサが、表示された画像（ブロック４０２）を修正することによってユーザの解答を検証し（ブロック４０８）、図３Ｂに示されるように、取消画像を提示する間に、他の解答選択を非強調化することを含み得る（ブロック４１０）。これはまた、例えば、１つ以上のプロセッサが、ユーザの選択した解答が現在の保持状態に対応するかどうか、またはユーザの脳活動が、取消画像へのユーザの集中と関連する解除状態の特定を通して選択された解答を取り消すというユーザの意図を示すかどうかを判定するためにユーザの脳活動を処理することを含み得る（ブロック４１０）。ユーザの選択した解答が検証される場合及び／または解除状態が検出されない場合、方法４００は、ユーザの選択した解答を記録し続ける（ブロック４１０）。さもなければ、方法４００は、ユーザが選択を行う前にユーザに提示される最初の画像を表示することに戻る（ブロック４０２）。
【００９８】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザの解答を記録することを含み得る（ブロック４１２）。これは、例えば、ある実施形態では、例えば図２に示されるようなＣＰＵ２０２などの１つ以上のプロセッサが、ユーザの検証された選択された解答（ブロック４１０）を、例えばメモリ２０８などのメモリ内に記憶することを含み得る（ブロック４１２）。
【００９９】
方法４００は、１つ以上のプロセッサが、次の試験問題に進むことを含み得る（ブロック４１４）。これは、例えば、ある実施形態では、例えば図２に示されるようなＣＰＵ２０２などの１つ以上のプロセッサが、例えば、メモリ２０８の試験及び処理モジュール２１４から次の試験問題を取り出すことを含み得る（ブロック４１４）。最後の試験問題が記録された場合、方法４００は、１つ以上のプロセッサが、例えば図２に示されるようなメモリ２０８などのメモリ内にユーザ解答プロファイル全体をフォーマット及び／または記憶することを含み得る（ブロック４１４）。ブロック４１２で次の試験問題に一旦進むと、方法４００は、次の試験問題をユーザに表示することを含み得る（ブロック４０２）。
【０１００】
図５は、本開示の例示的な実施形態に従って保持−解除状態判定方法５００の実施例を例示する。本実施形態では、方法５００は、任意の適切なコンピューティングデバイス（例えば、図１及び２に示されるような、それぞれ、ＢＣＩデバイス１０４またはＢＣＩデバイス２００）によって実現され得る。一態様では、方法５００が、１つ以上のアルゴリズム、命令、プログラム、アプリケーション、コード等によって行われ得、例えば、ＣＰＵ２０２の任意の適切な部分などが、例えば、図２に示されるように、メモリ２０８内に記憶されたモジュールのうちの１つ以上における命令を実行する。ある実施形態では、方法５００が、例えば、図３Ｂを参照して前述したように、３つのステッププロセスの第３の検証ステップの実現態様である。
【０１０１】
方法５００は、１つ以上のプロセッサがユーザのＥＥＧ信号に基づいて分類子値の第１及び第２の範囲を計算するときに始まり得る（ブロック５０２）。ある実施形態では、分類子値の第１及び第２の範囲が、それぞれ、対象刺激及び取消刺激へのユーザの露出に基づいて計算され得る（ブロック５０２）。
【０１０２】
例えば、分類子値の第１及び第２の範囲は、訓練セッションの間に訓練分類子値として計算され得、それによって、ユーザが、ＢＣＩの様々な適用と関連付けられ得る様々な刺激、例えば、認知試験の実施、スペラー、電動車椅子用の制御等に露出される（ブロック５０２）。例えば、第１及び第２の刺激は、選択された試験解答画像及び取消画像と関連付けられた刺激、ある実施形態では、例えば、図３Ｂに示されるように、それぞれ、境界３１０Ａ〜Ｄ及び／または境界３１４の明滅などへのユーザの露出を含むことができる。
【０１０３】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、第１及び第２の訓練分類子閾値を計算することを含み得る（ブロック５０４）。ある実施形態では、第１及び第２の訓練分類子閾値が分類子値の第１及び第２の範囲を互いから分離するように、第１及び第２の訓練分類子閾値が、分類子値の第１及び第２の範囲に基づいて計算され得る（ブロック５０４）。
【０１０４】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出される間に受信されたＥＥＧ信号を分類することを含み得る（ブロック５０６）。この分類は、例えば、第１及び第２の訓練分類子閾値に基づいて分類子値の第１のまたは第２の範囲内にあるように信号を分類することを含み得る（ブロック５０６）。
【０１０５】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザが対象刺激または取消刺激に露出されたかどうかを、その後受信されたＥＥＧ信号を分類子値の第１または第２の範囲のうちの１つに分類することに基づいて、判定することを含み得る（ブロック５０８）。これは、例えば、分類されたＥＥＧ信号が、分類子値の第１または第２の範囲のどちらの範囲内にあるかを判定することに対応する分類されたＥＥＧ信号の比較を含み得る（ブロック５０８）。
【０１０６】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出されたかどうかの判定（ブロック５０８）後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、保持−解除分類子値を計算することを含み得る（ブロック５１０）。その計算は、例えば、図３Ｂに関して前述したような任意の適切な技法を使用してユーザの脳活動（例えば、ＥＥＧ信号）を分類し、保持−解除分類子値を生成することを含み得る（ブロック５１０）。
【０１０７】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、保持−解除分類子値と第１及び第２の訓練分類子閾値の比較に基づいて、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持すること、または取消刺激に切り換えることによってその動作を解除することを決定したかどうかを特定することを含み得る（ブロック５１２及び５１４）。
【０１０８】
すなわち、方法５００は、１つ以上のプロセッサが、計算された第１及び第２の訓練分類子閾値（ブロック５０４）と、計算された保持−解除分類子値（ブロック５１０）を比較して、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したかどうかを判定することを含み得る（ブロック５１２）。様々な実施形態では、方法５００が、選択された試験解答画像（もしくは保持及び解除状態の特定を用いて実現され得る任意の他の適切な刺激）が保持される（保たれる）または解除される（取り消される）べきであるかどうかを確定する（ブロック５１２）ために、例えば、図３Ｂを参照して前述したような３つの規則の任意の適切な組み合わせを使用する保持及び解除状態の特定を含み得る。
【０１０９】
例えば、ユーザが、元の対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したかどうかの判定が、計算された保持−解除分類子値（ブロック５１０）が、第１の訓練分類子閾値（ブロック５０４）よりも大きいときに判定され得る（ブロック５１２）。
【０１１０】
別の実施例を提供するために、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持しないことを決定したという判定は、計算された保持−解除分類子値（ブロック５１０）が第２の訓練分類子閾値（ブロック５０４）よりも小さいときに判定され得る（ブロック５１２）。
【０１１１】
ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作の保持を決定したことが判定された場合（ブロック５１２）には、方法５００は、ＥＥＧ信号を受信し続け、保持−解除分類子を計算すること（ブロック５１０）に戻る。ユーザが対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定しないことが判定された場合（ブロック５１２）には、方法５００は続く（ブロック５１４）。
【０１１２】
様々な実施形態では、ユーザが、元の対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したという判定が一旦なされると、方法５００は、直近の脳活動の監視に基づいて、追加の保持−解除分類子値を生成し（ブロック５１０）、次いで、前に生成された保持−解除分類子ならびに／あるいは第１及び／または第２の分類子閾値と新しい保持−解除分類子値を比較することを含み得る（ブロック５１２）。様々な実施形態では、２つ以上の保持−解除分類子値の比較が、例えば、図３Ｂを参照して前述したような任意の適切な数の規則を使用して実現され得る。
【０１１３】
様々な実施形態は、保持解除分類子値を計算し（ブロック５１０）、ユーザが対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したかどうかを判定する（ブロック５１２）行為を繰り返すことを含む。このようにして、方法５００は、保持状態を維持するかまたは解除状態に切り換えるかどうかの連続判定を容易にし得る（ブロック５１０及び５１２）。
【０１１４】
方法５００は、１つ以上のプロセッサが、前の対象刺激から解除刺激への切り換えを特定し、保持状態によって表わされた動作を解除することを含み得る（ブロック５１４）。これは、例えば、ユーザが彼女の注力を、提示された試験解答画像の保持（例えば、画像３０８への注力の維持）と関連付けられた１つの特定の刺激（例えば、明滅及び／またはフラッシュ）から、特定された保持状態の解除（例えば、取消画像３１２への注力の切り換え）と関連付けられた別の刺激に変更したという判定を含み得る。
【０１１５】
その切り換えが、一旦、前の対象刺激から解除刺激になされると（ブロック５１４）、方法５００は、保持解除分類子値を計算すること（ブロック５１０）に戻り得る。しかしながら、これが行われるとき、実施形態は、取消刺激への保持状態の切り換えの関連、及びその逆の場合を含む。
【０１１６】
例示的な実施例を提供するために、ユーザは、最初に対象刺激（例えば、試験解答画像を用いて提示されるもの）に露出され得、この維持された露出は、保持状態と関連付けられ得る。方法５００は、ユーザが、彼の露出を対象刺激から取消刺激（取消画像）に切り換えること（ブロック５１４）によって試験問題を取り消すことを意図していたことを判定し得る（ブロック５１２）。一旦これが起こると、後続の保持−解除分類子値の計算（ブロック５１０）に戻ることが、元の対象刺激（試験問題画像）が取消刺激（解除状態）に切り換えられるという関連を結果としてもたらす。この戻ることはまた、元の取消刺激（取消画像）が対象刺激（保持状態）に切り換えられるという関連も結果としてもたらす。
【０１１７】
結果として、解除状態が、新しい保持状態として後に処理され、逆もまた同じである。（ブロック５１４からブロック５１０に）戻った後、ユーザが彼の集中を切り換えて試験問題に戻した場合、計算された保持−解除分類子値（ブロック５１０）が使用されることになり、ユーザが取消画像と関連付けられた動作を保持することを決定しなかったという判定がなされる（ブロック５１２）。このプロセスは、以下に更に記述される１つ以上の条件が満たされる（終了する）まで、任意の適切な回数だけ、保持及び解除状態の切り換えを繰り返し得る。
【０１１８】
いくつかの実施形態では、この逆戻りプロセスが繰り返される（ブロック５１０、５１２、及び５１４）回数は、限定され得る。例えば、この逆戻りプロセスは、所定期間にわたって、方法５００がその場合に終了し得る最大閾値数のループ等にわたって、ユーザの脳活動を監視することによって繰り返され得る。これらの実施形態は、ユーザが、元の対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したかどうかの判定が、比較的短い期間内、例えば試験環境などにおいてなされる必要があるときに、特に有用であり得る。このようにして、方法５００は、保持状態が維持されるかどうかを判定するために、脳活動がいくつかの繰り返しにわたって監視されることを可能にし、それによって、ユーザの決定の正確な判定を提供する。
【０１１９】
他の実施形態では、方法５００が、必ずしも終了せずに、逆戻りプロセス（ブロック５１０、５１２、及び５１４）を連続的に繰り返し得る。これらの実施形態は、制御システムのために使用されるＢＣＩの実現形態に特に有用であり得る。例えば、ＢＣＩが電動車椅子の一部として実現された場合には、保持状態を車椅子を前方へ移動することと関連付けて、解除状態（または安全停止）が検出されるまでユーザの脳活動を連続的に監視することが好ましいであろう。
【０１２０】
この開示を読めば、当業者は、本明細書に開示される原理を通して、ＢＣＩ及び／または他の適切な制御インターフェースを使用するための更なる追加の代替の構造及び機能的設計を認識するであろう。例えば、いくつかの実施形態は、認知試験及び車椅子制御の実現形態に関する開示全体を通して提供されたが、様々な実施形態は、状態変更を利用する任意の適切な種類の適用を含み得る。特定の実施例を提供するために、ゲーミングアプリケーションが、本明細書に記述されるような保持−解除アルゴリズムを利用して実現され得る。ゲーミングアプリケーションは、特定のゲーミングアプリケーションに関連する試験問題及び取消画像の代わりに他の適切な種類の刺激を提示し得る。開示全体を通して記述されるように、保持−解除プロセスは、次いで、ユーザが様々な提示された刺激の中から選択する準備ができているかどうか、ユーザが選択を維持することを意図するかどうか、ユーザがその選択を取り消して、その選択を別の刺激に切り換えることを意図するかどうか等を判定するために適用される。
【０１２１】
それ故、特定の実施形態及び適用が例示及び記載されたが、開示される実施形態は、本明細書に開示される精密な構造及び構成要素に限定されないことが理解される。当業者に明らかであろう様々な修正、変更、及び変形が、添付の特許請求の範囲に定義される趣旨及び範囲から逸脱することなく、本明細書に開示される方法ならびに装置の構成、動作、及び詳細になされてもよい。
【０１２２】
以下の追加の考察を前述に適用する。この明細書全体を通して、複数の実例が、単一の実例として記載された構成要素、動作、または構造を実現してもよい。１つ以上の方法の個々の動作が、別個の動作として例示及び記載されるが、個々の動作のうちの１つ以上が、同時に行われてもよいし、それらの動作が例示された順に行われることを決して要求しない。構成の実施例において別個の構成要素として提示された構造及び機能は、組み合わされた構造または構成要素として実現されてもよい。同様に、単一の構成要素として提示された構造及び機能が、別個の構成要素として実現されてもよい。これらの及び他の変形、修正、追加、及び改善は、本開示の主題の範囲内にある。
【０１２３】
更に、一定の実施形態が、論理もしくは多数の構成要素またはモジュールを含むように本明細書に記載される。モジュールは、ソフトウェアモジュール（例えば、マシン可読媒体上に記憶されたコード）またはハードウェアモジュールのいずれかを構成し得る。ハードウェアモジュールは、一定の動作を行うことができる有形のユニットであり、一定の手法で構成または配置され得る。実施形態例では、１つ以上のコンピュータシステム（例えば、独立型のクライアントもしくはサーバコンピュータシステム）またはコンピュータシステムの１つ以上のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサまたはプロセッサのグループ）が、本明細書に記載されるような一定の動作を行うように動作するハードウェアモジュールとしてソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーション部分）によって構成されてもよい。
【０１２４】
いくつかの場合において、ハードウェアモジュールが、一定の動作を行うために（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのような特殊用途プロセッサとして）永久的に構成される専用の回路または論理を含んでもよい。ハードウェアモジュールはまた、一定の動作を行うためにソフトウェアによって一時的に構成される（例えば、汎用プロセッサもしくは他のプログラム可能なプロセッサ内に包含されるような）プログラム可能な論理または回路を含んでもよい。ハードウェアモジュールを専用の及び永久的に構成された回路内または（例えば、ソフトウェアによって構成された）一時的に構成された回路内に実現するという決定は、費用及び時間を考慮して行われ得ることが認識されるであろう。
【０１２５】
したがって、ハードウェアという用語は、一定の手法で動作するために、または本明細書に記載される一定の動作を行うために、物理的に構築され、永久的に構成され（例えば、配線によって組み込まれ）、あるいは一時的に構成され（例えば、プログラムされ）る実体である、有形の実体を包含することを理解されたい。ハードウェアモジュールが一時的に構成され（例えば、プログラムされ）る実施形態を考えると、ハードウェアモジュールのそれぞれは、１つの時点において構成またはインスタンス化される必要はない。例えば、ハードウェアモジュールが、ソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを含む場合、汎用プロセッサは、異なる時間にそれぞれの異なるハードウェアモジュールとして構成されてもよい。したがって、ソフトウェアは、例えば、ある時点において特定のハードウェアモジュールを構成し、かつ異なる時点において異なるハードウェアモジュールを構成するようにプロセッサを構成してもよい。
【０１２６】
ハードウェア及びソフトウェアモジュールは、他のハードウェア及び／またはソフトウェアモジュールに情報を提供し、かつ他のハードウェア及び／またはソフトウェアモジュールから情報を受信することができる。したがって、記載されたハードウェアモジュールは、通信可能に連結されているとみなされ得る。かかるハードウェアまたはソフトウェアモジュールの複数が同時に存在する場合、通信は、ハードウェアまたはソフトウェアモジュールを接続する（例えば、適切な回路及びバス上の）信号伝達を通して達成され得る。複数のハードウェアモジュールまたはソフトウェアが、異なる時間に構成またはインスタンス化される実施形態では、かかるハードウェアまたはソフトウェアモジュール間の通信が、例えば、複数のハードウェアまたはソフトウェアモジュールがアクセスできるメモリ構造内の情報の記憶及び取り出しを通して、達成され得る。例えば、１つのハードウェアまたはソフトウェアモジュールが、ある動作を行い得、その動作の出力を、それが通信可能に連結されるメモリデバイス内に記憶し得る。更なるハードウェアまたはソフトウェアモジュールが、次いで、後の時間に、記憶された出力を取り出して処理するためにメモリデバイスにアクセスし得る。ハードウェア及びソフトウェアモジュールはまた、入力または出力デバイスとの通信を開始し得、リソース上で動作すること（例えば、情報の収集）ができる。
【０１２７】
本明細書に記載される方法の実施例の様々な動作は、関連動作を行うように一時的に（例えば、ソフトウェアによって）または永久的に構成された１つ以上のプロセッサによって、少なくとも部分的に行われてもよい。一時的に構成されようとまたは永久的に構成されようと、かかるプロセッサは、１つ以上の動作または機能を行うように動作するプロセッサで実現されるモジュールを構成し得る。本明細書において言及されるモジュールは、いくつかの実施形態例では、プロセッサで実現されるモジュールを含み得る。
【０１２８】
同様に、本明細書に記載される方法またはルーチンは、少なくとも部分的にプロセッサで実現され得る。例えば、方法の動作のうちの少なくともいくつかが、１つまたはプロセッサあるいはプロセッサで実現されるハードウェアモジュールによって行われてもよい。一定の動作の性能は、１つ以上のプロセッサ間に分散されてもよく、単一のマシン内に存在するのみならず、多数のマシンにわたっても展開される。いくつかの実施形態例では、プロセッサまたは複数プロセッサが、単一の場所に（例えば、家庭環境内に、オフィス環境内に、またはサーバファームとして）位置してもよく、一方で、他の実施形態では、複数プロセッサが、多数の場所にわたって分散されてもよい。
【０１２９】
１つ以上のプロセッサはまた、「クラウドコンピューティング」環境においてまたはＳａａＳとして関連動作の性能を支援するように動作し得る。例えば、それらの動作のうちの少なくともいくつかが、（プロセッサを含むマシンの実施例などの）コンピュータのグループによって行われてもよく、これらの動作は、ネットワーク（例えば、インターネット）経由及び１つ以上の適切なインターフェース（例えば、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ））経由でアクセス可能である。
【０１３０】
動作の一定の性能は、１つ以上のプロセッサ間に分散されてもよく、単一のマシン内に存在するのみならず、多数のマシンにわたっても展開される。いくつかの実施形態例では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサで実現されるモジュールが、単一の地理的場所に（例えば、家庭環境、オフィス環境、またはサーバファーム内に）位置してもよい。他の実施形態例では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサで実現されるモジュールが、多数の地理的場所にわたって分散されてもよい。
【０１３１】
本明細書のうちのいくつかの部分は、マシンメモリ（例えば、コンピュータメモリ）内にビットもしくは二値デジタル信号として記憶されたデータ上の動作のアルゴリズムまたは記号表現によって提示される。これらのアルゴリズムまたは記号表現は、データ処理技術分野の当業者によって、彼らの仕事の内容を他の当業者に伝達するために使用される技法の実施例である。本明細書に使用される際、「アルゴリズム」または「ルーチン」は、所望結果に導く動作または類似処理の自己矛盾のないシーケンスである。この文脈において、アルゴリズム、ルーチン、及び動作は、物理量の物理操作を含む。典型的には、必ずしもではないが、かかる量は、マシンによって記憶され、アクセスされ、転送され、組み合わされ、比較され、またはさもなければ操作されることができる電気、磁気、もしくは光信号の形態を取り得る。時には、主として一般的な使用の理由のために、例えば、「データ」、「内容」、「ビット」、「値」、「要素」、「記号」、「文字」、「用語」、「数」、「数字」、または同様のものなどの単語を使用してかかる信号を言及することが便利である。しかしながら、これらの単語は、単に便利な標識にすぎず、適切な物理量と関連付けられることになる。
【０１３２】
別段具体的に述べられない限り、例えば、「処理する」、「コンピューティングする」、「計算する」、「判定する」、「提示する」、「表示する」、または同様のものなどの言葉を使用する本明細書における記述は、物理（例えば、電子、磁気、もしくは光学）量として表わされるデータを１つ以上のメモリ（例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、もしくはそれらの組み合わせ）、レジスタ、あるいは情報を受信、記憶、伝送、もしくは表示する他のマシン構成要素内で操作または変換するマシン（例えば、コンピュータ）の動作あるいはプロセスを言及し得る。
【０１３３】
本明細書に使用される際、「一実施形態」または「ある実施形態」へのあらゆる言及は、その実施形態に関して記載される特定の要素、特徴、構造、または特性が、少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。明細書の様々な場所における「一実施形態では」という言い回しの出現は、必ずしも全てが同じ実施形態を言及するものではない。
【０１３４】
いくつかの実施形態は、「連結された」及び「接続された」という表現をそれらの派生語と共に使用して記載され得る。例えば、いくつか実施形態は、２つ以上の要素が直接物理的または電気的に接触していることを示すために、「連結された」という用語を使用して記載され得る。しかしながら、「連結された」という用語はまた、２つ以上の要素が互いに直接接触していないけれども、それにもかかわらず互いに協働または相互作用することを意味し得る。実施形態は、この文脈に限定されない。
【０１３５】
本明細書に使用される際、「備える」、「備えている」、「含む」、「含んでいる」、「有する」、「有している」という用語またはそれらの任意の他の変形は、非排他的包含をカバーするように意図される。例えば、要素のリストを含むプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの要素のみに限定されるものではなく、かかるプロセス、方法、物品、または装置に明確に列挙されないあるいは固有の他の要素を含み得る。更に、それとは反対に明確に述べられない限り、「または」は、包括的なまたはのことを言い、排他的なまたはのことを言わない。例えば、条件ＡまたはＢは、以下、すなわち、Ａが真であり（または存在し）かつＢが偽である（または存在しない）、Ａが偽であり（または存在せず）かつＢが真である（または存在する）、ならびにＡ及びＢの両方が真である（または存在する）のうちのいずれか１つによって満たされる。
【０１３６】
加えて、「ａ」または「ａｎ」の使用が、本明細書における実施形態の要素及び構成要素を記載するために利用される。これは、単に利便性のために、かつ記載の一般的意味を与えるために行われる。この記載は、１つまたは少なくとも１つを含むように読まれるべきであり、単数形はまた、別段それが意図されることが明らかでない限り、複数形を含む。
【０１３７】
この発明を実施するための形態は、単なる実施例として解釈され、仮に不可能でなくても、全ての可能な実施形態を記載することが非実用的であろうように、全ての可能な実施形態を記載しない。現在の技術またはこの出願の出願日後に開発された技術のいずれかを使用して、非常に多くの代替の実施形態が実現され得る。
【０１３８】
任意の特定の実施形態の特定の特徴、構造、または特性は、任意の適切な手法で及び１つ以上の他の実施形態との任意の適切な組み合わせで組み合わされ得、他の特徴の対応する使用を用いずに選択された特徴の使用を含む。加えて、多くの修正が、特定の適用、状況、または材料を本発明の本質的範囲及び趣旨に適合させるためになされてもよい。本明細書に記載及び例示される本発明の実施形態の他の変形ならびに修正が、本明細書における教示に照らして可能であり、本発明の趣旨及び範囲の一部として考慮されることが理解される。実施例として、かつ限定ではなく、本開示は、少なくとも以下の態様を考慮する。
【０１３９】
１．認知評価試験に対する解答を判定するためにコンピュータで実現される方法であって、
【０１４０】
１つ以上のプロセッサによって、認知評価試験用の多肢選択式の解答に対応する画像を表示することと、
【０１４１】
１つ以上のプロセッサによって、認知評価試験の実施の間にユーザの脳活動に基づいて脳波計（ＥＥＧ）信号を受信することと、
【０１４２】
１つ以上のプロセッサによって、ＥＥＧ信号に基づいて、ユーザが多肢選択式の解答からある解答を決定することを意図するかどうかを判定することと、
【０１４３】
１つ以上のプロセッサによって、ユーザが解答を決定することを意図することが判定された後に、ＥＥＧ信号に基づいて多肢選択式の解答からユーザの解答を判定することと、
【０１４４】
１つ以上のプロセッサによって、ユーザの解答が判定された後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を検証することと、を含む、コンピュータで実現される方法。
【０１４５】
２．ＥＥＧ信号を受信し、ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定し、ユーザの解答を判定し、及びユーザの解答を検証する行為が、ユーザによって提供される運動または口頭フィードバックなしで行われる、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【０１４６】
３．ユーザの解答を判定する行為が、
【０１４７】
ユーザが多肢選択式の解答に対応する画像の中からある画像に注目していることに応答して受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を判定することを含み、かつ、ユーザの解答を検証する行為が、
【０１４８】
ユーザの解答が判定された後に、ユーザが画像に注目し続けていることに応答して受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を検証することを含む、請求項１または２のいずれかに記載のコンピュータで実現される方法。
【０１４９】
４．ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定する行為が、
【０１５０】
ユーザがある解答を決定するための期限を示すタイマーが表示されるときに、ユーザがある解答の決定を意図することを判定することを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【０１５１】
５．ユーザの解答が一旦判定されると、判定された解答の画像を維持すると同時に残りの解答に対応する画像を非強調化することによって、多肢選択式の解答に対応する画像を修正することと、
【０１５２】
ユーザが取消画像に注目するときに、ユーザが判定された解答を取り消すことを可能にする選択肢を示す取消画像を生成することと、を更に含み、かつ、ユーザの解答を検証する行為が、
【０１５３】
受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザが選択された解答の画像または取消画像に注目しているかどうかを判定することによって、ユーザの解答を検証することを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【０１５４】
６．認知評価試験が、複数の試験問題を有する標準試験であり、その問題に対する解答が、試験解答プロファイルを提供する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法であって、
【０１５５】
ユーザ解答プロファイルを提供するために、画像を表示し、ＥＥＧ信号を受信し、ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定し、ユーザの解答を判定し、及び複数の試験問題のそれぞれについてのユーザの解答を検証する行為を繰り返すことと、
【０１５６】
標準試験の採点を容易にするために、試験解答プロファイルに従ってユーザ解答プロファイルをフォーマットすることと、を更に含む、コンピュータで実現される方法。
【０１５７】
７．認知評価試験に対する解答を判定するためのマシン可読命令を記憶する非一時的な有形のコンピュータ可読媒体であって、その命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１５８】
認知評価試験用の多肢選択式の解答に対応する画像を表示させ、
【０１５９】
認知評価試験の実施の間のユーザの脳活動に基づいて、脳波計（ＥＥＧ）信号を受信させ、
【０１６０】
ＥＥＧ信号に基づいて、ユーザが多肢選択式の解答からある解答を決定することを意図するかどうかを判定させ、
【０１６１】
ユーザがある解答を決定することを意図することが判定された後に、ＥＥＧ信号に基づいて多肢選択式の解答からユーザの解答を判定させ、
【０１６２】
ユーザの解答が判定された後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を検証させる、非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１６３】
８．ＥＥＧ信号を受信し、ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定し、ユーザの解答を判定し、及びユーザの解答を検証するための命令が、ユーザによって提供される運動または口頭フィードバックなしで、プロセッサによって実行される、請求項７に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１６４】
９．ユーザの解答を判定するための命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１６５】
ユーザが多肢選択式の解答に対応する画像の中からある画像に注目していることに応答して受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を判定させる命令を更に含み、かつ、ユーザの解答を検証するための命令が、
【０１６６】
ユーザの解答が判定された後に、ユーザが画像に注目し続けていることに応答して受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザの解答を検証するための命令を含む、請求項７または請求項８のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１６７】
１０．ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定するための命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１６８】
ユーザがある解答を決定するための期限を示すタイマーが表示されるときに、ユーザがある解答を決定することを意図することを判定させる命令を更に含む、請求項７〜９のいずれか一項に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１６９】
１１．プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１７０】
ユーザの解答が一旦判定されると、判定された解答の画像を維持すると同時に残りの解答に対応する画像を非強調化することによって、多肢選択式の解答に対応する画像を修正させ、
【０１７１】
ユーザが取消画像に注目するときに、ユーザが判定された解答を取り消すことを可能にする選択肢を示す取消画像を生成させる命令を更に含み、かつ、ユーザの解答を検証するための命令が、
【０１７２】
受信されたＥＥＧ信号に基づいて、ユーザが選択された解答の画像または取消画像に注目しているかどうかを判定することによって、ユーザの解答を検証するための命令を含む、請求項７〜１０のいずれか一項に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１７３】
１２．認知評価試験が、複数の試験問題を有する標準試験であり、その問題に対する解答が、試験解答プロファイルを提供し、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１７４】
ユーザ解答プロファイルを提供するために、画像を表示し、ＥＥＧ信号を受信し、ユーザがある解答を決定することを意図するかどうかを判定し、ユーザの解答を判定し、及び複数の試験問題のそれぞれについてのユーザの解答を検証するための命令の実行を繰り返させ、
【０１７５】
標準試験の採点を容易にするために、試験解答プロファイルに従ってユーザ解答プロファイルをフォーマットさせる命令を更に含む、請求項７〜１１のいずれか一項に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０１７６】
１３．ブレインコンピュータインターフェース（ＢＣＩ）コンピュータ内に実現される方法であって、
【０１７７】
１つ以上のプロセッサによって、ユーザが対象刺激及び取消刺激にそれぞれ露出される間のユーザの脳波計（ＥＥＧ）信号に基づいて、分類子値の第１及び第２の範囲を計算することと、
【０１７８】
１つ以上のプロセッサによって、分類子値の第１及び第２の範囲を互いから分離するために第１及び第２の訓練分類子閾値を計算することと、
【０１７９】
１つ以上のプロセッサによって、第１及び第２の訓練分類子閾値に基づいて、分類子値の第１または第２の範囲内にあるように、ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出される間に受信されたＥＥＧ信号を分類することと、
【０１８０】
１つ以上のプロセッサによって、その後受信されたＥＥＧ信号を分類子値の第１または第２の範囲のうちの１つに分類することに基づいて、ユーザが対象刺激または取消刺激に露出されたかどうかを判定することと、
【０１８１】
１つ以上のプロセッサによって、ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出されたかどうかを判定した後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、保持−解除分類子値を計算することと、
【０１８２】
１つ以上のプロセッサによって、保持−解除分類子値と第１及び第２の訓練分類子閾値との比較に基づいて、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持することまたは取消刺激に切り換えることによって動作を解除することを決定したかどうかを特定することと、を含む、方法。
【０１８３】
１４．１つ以上のプロセッサによって、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作の保持を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作を実行することと、
【０１８４】
１つ以上のプロセッサによって、ユーザが取消刺激に切り換えることによって動作の解除を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作の実行を停止することと、を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【０１８５】
１５．ユーザが動作の保持を決定するかどうかを特定する行為が、
【０１８６】
保持−解除分類子値が、第１の訓練分類子閾値よりも大きいときに、対象刺激と関連付けられた動作を保持するというユーザの決定を特定することを含む、請求項１３〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【０１８７】
１６．ユーザが動作の解除を決定するかどうかを特定する行為が、
【０１８８】
保持−解除分類子値が第２の訓練分類子閾値よりも小さいときに、対象刺激と関連付けられた動作を解除するというユーザの決定を特定することを含む、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【０１８９】
１７．ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したという判定後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、追加の保持−解除分類子値を生成することと、
【０１９０】
ユーザが対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したことを、
【０１９１】
保持−解除分類子値が追加の保持−解除分類子値よりも大きいとき、
【０１９２】
保持−解除分類子値及び追加の保持−解除分類子値が共に正であるとき、ならびに
【０１９３】
保持−解除分類子値及び追加の保持−解除分類子値が共に第１の訓練分類子閾値よりも小さいときに、判定することと、を更に含む、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【０１９４】
１８．認知評価試験に対する解答を判定するためのマシン可読命令を記憶する非一時的な有形のコンピュータ可読媒体であって、その命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０１９５】
ユーザが対象刺激及び取消刺激にそれぞれ露出される間のユーザの脳波計（ＥＥＧ）信号に基づいて、分類子値の第１及び第２の範囲を計算させ、
【０１９６】
分類子値の第１及び第２の範囲を互いから分離するために、第１及び第２の訓練分類子閾値を計算させ、
【０１９７】
第１及び第２の訓練分類子閾値に基づいて、分類子値の第１または第２の範囲内にあるように、ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出される間に受信されたＥＥＧ信号を分類させ、
【０１９８】
その後受信されたＥＥＧ信号を分類子値の第１または第２の範囲のうちの１つに分類することに基づいて、ユーザが対象刺激または取消刺激に露出されたかどうかを判定させ、
【０１９９】
ユーザが対象刺激または取消刺激にその後露出されたかどうかを判定した後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、保持−解除分類子値を計算させ、
【０２００】
保持−解除分類子値と第１及び第２の訓練分類子閾値との比較に基づいて、ユーザが、対象刺激と関連付けられた動作を保持することまたは取消刺激に切り換えることによって動作を解除することを決定したかどうかを特定させる、非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０２０１】
１９．プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０２０２】
ユーザが対象刺激と関連付けられた動作の保持を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作を実行させ、
【０２０３】
ユーザが取消刺激に切り換えることによって動作の解除を決定したことが判定されるときに、１つ以上の動作の実行を停止させる命令を更に含む、請求項１８に記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０２０４】
２０．ユーザが選択された動作の保持を決定するかどうかを特定させる命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０２０５】
保持−解除分類子値が第１の訓練分類子閾値よりも大きいときに、対象刺激と関連付けられた動作を保持するというユーザの決定を特定させる命令を更に含む、請求項１８〜１９のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０２０６】
２１．ユーザが選択された動作の解除を決定するかどうかを特定させる命令が、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０２０７】
保持−解除分類子値が第２の訓練分類子閾値よりも小さいときに、対象刺激と関連付けられた動作を解除するというユーザの決定を特定させる命令を更に含む、請求項１８〜２０のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【０２０８】
２２．プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、
【０２０９】
ユーザが対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したという判定後に受信されたＥＥＧ信号に基づいて、追加の保持−解除分類子値を生成させ、
【０２１０】
ユーザが対象刺激と関連付けられた動作を保持することを決定したことを、
【０２１１】
保持−解除分類子値が追加の保持−解除分類子値よりも大きいとき、
【０２１２】
保持−解除分類子値及び追加の保持−解除分類子値が共に正であるとき、ならびに
【０２１３】
保持−解除分類子値及び追加の保持−解除分類子値が共に第１の訓練分類子閾値よりも小さいときに、判定させる命令を更に含む、請求項１８〜２１のいずれかに記載の非一時的な有形のコンピュータ可読媒体。
【図１】
2020072946.tif 000003
【図２】
2020072946.tif 000004
【図３Ａ】
2020072946.tif 000005
【図３Ｂ】
2020072946.tif 000006
【図４】
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【図５】
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