【手続補正書】
【提出日】令和3年11月12日(2021.11.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験体の神経系とインターフェースするためのコンピュータ実装方法であって、
神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、
神経系の前記第１の部分の前記神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理するステップ、および
前記神経データ推定値を表すデータを、神経系の前記第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信するステップを実施することと、
前記神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、
神経系の前記第２の部分への入力のために、前記デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成するステップ、および
前記被験体の神経系の前記第２の部分に向けて前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するステップを実施することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記神経系の前記第２の部分が、１つ以上の神経トランスミッタの周囲にクラスタ化された前記被験体の第２の複数のニューロンを含み、前記１つ以上の神経トランスミッタが、ニューロンの前記クラスタへの入力のために１つ以上の神経学的刺激信号を受信するためのものであり、前記方法は、
前記第２のデバイスからデバイスデータを受信することであって、前記第２のデバイスが、前記被験体の身体の一部分の動作を管理するためのものである、受信することと、
前記神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された前記第２の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術のうちの少なくとも１つに前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、
前記身体の前記一部分と関連付けられた神経系の前記第２の部分に連結された神経トランスミッタに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記神経学的刺激信号が、
ａ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、または
ｂ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号、の群からの１つ以上を含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
１つ以上の神経レシーバから神経刺激と関連付けられた１つ以上の神経学的信号を受信することであって、前記１つ以上の神経レシーバの周囲にクラスタ化された１つ以上のニューロンが、前記神経刺激を受信する、受信することと、
前記神経刺激と関連付けられた神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記受信された神経学的信号を表す神経刺激サンプルデータを生成することと、
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して前記神経サンプルデータを処理して、神経刺激データの訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項２または３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
神経刺激サンプルデータの訓練セットに関して前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、前記セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた神経活動に基づいてラベル付与される、請求項２〜４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、前記神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、前記センサデータが、タイムスタンプ付与される、取り込んで記憶すること、
前記神経刺激サンプルデータを前記センサデータと同期させること、および
神経刺激と関連付けられた神経活動と関連付けられた前記神経刺激サンプルデータの部分を識別すること、によって神経刺激サンプルデータの訓練セットを生成することと、
神経刺激サンプルデータの前記識別された部分に対応する前記センサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の神経刺激ラベルを決定することと、
前記決定された神経刺激ラベルに基づいて神経刺激サンプルデータの前記識別された部分にラベル付与することと、
神経刺激サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分を、神経刺激サンプルデータの前記訓練セットとして記憶することと、をさらに含む、請求項４または５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、神経刺激サンプルデータの前記検出された部分を分析して、神経刺激と関連付けられ、かつ神経刺激サンプルデータの検出された部分内に含有される分類ベクトルセットを生成することと、
前記神経刺激サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された神経刺激ラベルを用いて前記分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む、請求項４〜６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、および
ｈ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせを含む、請求項２〜７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、前記ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、前記エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記デコーディングネットワークが、前記デコーディングネットワークに神経刺激ラベルベクトルを入力することに基づいて神経学的刺激信号を表すデータを生成するように訓練されており、前記方法は、
前記第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経刺激ラベルベクトルを選択することと、
前記神経刺激ラベルベクトルと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータを生成するために前記デコーディングネットワークに前記選択された神経刺激ラベルベクトルを入力することと、を含む、請求項２〜８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記方法は、
神経刺激サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経刺激ラベルに神経刺激サンプルデータの各部分を分類することができる神経刺激ラベルベクトルを出力するために前記ニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、
前記第２のデバイスからのデバイスデータの入力を与えられた神経学的刺激信号のリアルタイム生成のために、前記デコーディングネットワークの前記隠れ層の前記訓練された重みを使用することと、をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットから神経刺激サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、前記ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される神経刺激カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、前記敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、前記ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、前記敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項９または１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットが、前記オートエンコーダを通過する第ｋの神経刺激と関連付けられた第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列について、神経学的刺激サンプルベクトル列
【数１】
2021509187.tif 000001
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的刺激サンプルベクトル列の数であり、前記方法は、
前記敵対的ネットワークの前記出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
【数２】
2021509187.tif 000002
として表される第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、前記元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、前記潜在表現層から出力される、生成することと、
通時的逆伝播技術を使用して、前記隠れ層の前記重みを更新することと、をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
潜在空間内の神経刺激サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、前記さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布からの、かつ前記潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、前記さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項９〜１２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
神経刺激と関連付けられた前記複数の神経学的信号の各々が、被験体の前記神経系に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、
ニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を測定または受信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む、請求項２〜１３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経学的刺激信号を表す前記データが、被験体の前記神経系に連結された神経トランスミッタに送信され、各神経トランスミッタが、
前記神経学的刺激信号と関連付けられたニューロン集団上に前記神経学的刺激信号を表す前記データと関連付けられた神経活動を注入または送信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団に前記神経学的刺激を表すデータと関連付けられた神経活動を連結することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経トランスミッタを含む、請求項２〜１４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記被験体の前記神経系から受信された神経刺激と関連付けられた神経学的信号と関連付けられた神経刺激信号データを記憶および／または処理すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、
前記神経刺激信号データおよび／または前記センサデータに基づいて神経刺激サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、
前記神経刺激サンプルデータに基づいて、前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練すること、および／または
前記神経刺激サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む、請求項２〜１５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つに対応するか、または
前記第１の１つ以上のＭＬ技術が、前記第２の１つ以上のＭＬ技術に対応する、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
神経活動が、１つ以上の身体変数またはその組み合わせをエンコードし、前記神経活動を表す神経データの推定値が、前記神経活動と関連付けられた前記１つ以上の身体変数またはその組み合わせの推定値を含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
神経活動が、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項１９または２０に記載のコンピュータ実装方法。