(57)【要約】神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするシステムおよび方法が、開示される。いくつかの実施形態では、システムおよび方法は、アーチファクトがない状態の神経信号に対する閾値を決定する。閾値は、次いで、受信される神経信号内のアーチファクトを検出するために使用され得る。いくつかの実施形態では、テンプレートが、閾値を上回る神経信号に応答して、神経信号からのアーチファクトをキャンセルするために使用され得る。
2019522511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
神経調節デバイスによって受信された神経信号からの刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための方法であって、
処理システムにおいて、第１のセンサから神経信号を受信することであって、前記受信された神経信号は、刺激アーチファクトがない状態にある、ことと、
前記受信された神経信号からの前記第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値を、前記処理システムを使用して決定することと、
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する前記統計値に基づいて、前記処理システムを使用して神経信号に対する閾値を設定することと、
前記閾値に基づいて、前記処理システムを使用して刺激アーチファクトのテンプレートを決定することと、
前記テンプレートに基づいて、前記処理システムを使用して、適応フィルタを構成することと、
前記処理システムにおいて第２のセンサから神経信号を受信することと、
前記テンプレートを使用して純粋な神経信号を得るように構成される前記適応フィルタを使用して、前記第２のセンサからの前記神経信号から刺激アーチファクトを除去することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記第１のセンサから神経信号を受信することは、前記神経信号の第１のＮサンプルを得るために、前記第１のセンサからの前記神経信号をサンプリングすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
Ｎは、あるｎに対してＮ＝２ｎとなるように選定され、前記処理システムは、２進シフト演算を使用して乗算および除算の演算を実施する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する前記決定された統計値は、前記神経信号の平均と、前記神経信号の標準偏差とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値は、
値Ｓ（ｉ）＝Ｓ（ｉ‐１）＋ｘ（ｉ）およびＴ（ｉ）＝Ｔ（ｉ‐１）＋ｘ２（ｉ）（式中、ｘ（ｉ）は、時間ｉにおける前記神経系のサンプルである）を再帰的に更新することと、
以下の式
【数１】
2019522511.tif 000020
に基づいて、前記神経信号の平均を決定することと、
以下の式
【数２】
2019522511.tif 000021
に基づいて、前記神経信号の標準偏差を決定することと
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記テンプレートは、ｕｉ∈Ｒ１×１６と表され、前記テンプレートを決定することは、以下
【数３】
2019522511.tif 000022
に基づいて、時間ｉにおける前記神経信号の測定ｄｋ’（ｉ）から前記テンプレートｕｉのｌ番目の要素ｕｉ（ｌ）を決定することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
純粋な神経信号
【数４】
2019522511.tif 000023
は、
【数５】
2019522511.tif 000024
のように、ｄｋ（ｉ）から概算アーチファクトｕｉｗｋ，Ｉを減ずることによって得られ、式中、ｗｋ，ｉは、フィルタ係数である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記適応フィルタは、正規化最小二乗平均（ＮＬＭＳ）適応フィルタである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ＮＬＭＳ適応フィルタは、１６タップのＮＬＭＳ適応フィルタである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
神経調節デバイスによって受信された神経信号からの刺激信号のアーチファクトをキャンセルするためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって読み出し可能なメモリであって、前記メモリは、命令を記憶しており、前記命令は、前記プロセッサによって読み出されるとき、前記プロセッサに、
第１のセンサから神経信号を受信することであって、前記受信された神経信号は、刺激アーチファクトがない状態にある、ことと、
前記受信された神経信号からの前記第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値を決定することと、
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する前記統計値に基づいて、神経信号に対する閾値を設定することと、
前記閾値に基づいて、刺激アーチファクトのテンプレートを決定することと、
前記テンプレートに基づいて、適応フィルタを構成することと、
第２のセンサから神経信号を受信することと、
純粋な神経信号を得るために、前記テンプレートを使用して構成される前記適応フィルタを使用して、前記第２のセンサからの前記神経信号から刺激アーチファクトを除去することと
を指示する、メモリと
を備える、システム。
【請求項１１】
神経信号を受信することは、前記神経信号の第１のＮサンプルを得るために、前記第１のセンサからの前記神経信号をサンプリングすることを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
Ｎは、あるｎに対してＮ＝２ｎとなるように選定され、前記プロセッサによって読み出される前記命令は、２進シフト演算を使用して乗算および除算の演算を実施する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する前記決定された統計値は、前記神経信号の平均と、前記神経信号の標準偏差とを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値を決定するための前記命令は、前記プロセッサに、
値Ｓ（ｉ）＝Ｓ（ｉ‐１）＋ｘ（ｉ）およびＴ（ｉ）＝Ｔ（ｉ‐１）＋ｘ２（ｉ）（式中、ｘ（ｉ）は、時間ｉにおける前記神経系のサンプルである）を再帰的に更新することと、
以下の式
【数６】
2019522511.tif 000025
に基づいて、前記神経信号の平均を決定することと、
以下の式
【数７】
2019522511.tif 000026
に基づいて、前記神経信号の標準偏差を決定することと
を指示する命令を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記テンプレートは、ｕｉ∈Ｒ１×１６と表され、前記テンプレートを決定することは、以下
【数８】
2019522511.tif 000027
に基づいて、時間ｉにおける前記神経信号の測定ｄｋ’（ｉ）から前記テンプレートｕｉのｌ番目の要素ｕｉ（ｌ）を決定することを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
純粋な神経信号
【数９】
2019522511.tif 000028
は、以下
【数１０】
2019522511.tif 000029
のように、ｄｋ（ｉ）から概算アーチファクトｕｉｗｋ，Ｉを減ずることによって得られ、式中、ｗｋ，ｉは、フィルタ係数である、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記適応フィルタは、正規化最小二乗平均（ＮＬＭＳ）適応フィルタである、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ＮＬＭＳ適応フィルタは、１６タップのＮＬＭＳ適応フィルタである、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
神経調節デバイスによって受信された神経信号からの刺激信号のアーチファクトをキャンセルするためのシステムであって、
第１のセンサから神経信号を受信するように構成される回路であって、前記受信された神経信号は、刺激アーチファクトがない状態にある、回路と、
前記受信された神経信号からの前記第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値を決定するように構成される回路と、
前記第１のセンサから受信された神経信号に関する前記統計値に基づいて、神経信号に対する閾値を設定するように構成される回路と、
前記閾値に基づいて、刺激アーチファクトのテンプレートを決定するように構成される回路と、
前記テンプレートに基づいて、適応フィルタを構成するように構成される回路と、
第２のセンサから神経信号を受信するように構成される回路と、
純粋な神経信号を得るために、前記適応フィルタを使用して、前記第２のセンサからの前記神経信号から刺激アーチファクトを除去するように構成される回路と
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（政府支援に関するステートメント）
本発明は、アメリカ国防総省（ＵＳ  ＤＯＤ）／国防高等研究計画局（ＤＡＲＰＡ）によって供与された政府支援番号Ｎ６６００１−１４−２−４０２９を用いてなされた。政府は本発明に一定の権利を有する。
【０００２】
（相互参照出願）
本願は、２０１６年５月３１日に出願された“Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｒｅｄｕｃｉｎｇ  Ｎｏｉｓｅ  Ｃａｕｓｅｄ  ｂｙ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ａｒｔｉｆａｃｔｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｓｉｇｎａｌｓ  Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  Ｂｙ  ａ  Ｎｅｕｒｏ−Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅ”と題された米国仮特許出願第６２／３４３，７７７号に対する優先権を主張するものであり、該米国仮特許出願は、本明細書中に記載されているかのように参照により援用される。
【０００３】
本発明は、神経調節デバイスに関する。より具体的には、本発明は、神経調節デバイスによって受信される神経信号内の雑音の低減に関する。さらにより具体的には、本発明は、刺激信号から神経信号の中に導入される雑音の低減に関する。
【背景技術】
【０００４】
神経調節デバイスは、多くの医療手技において神経信号を測定するために使用される。多くの場合、これらの手技は、刺激信号を印加し、刺激信号に応答して生成される神経信号を測定かつ記録するために、神経調節デバイスを使用する。神経調節デバイスによって観察される刺激信号アーチファクトの存在は、神経信号の同時の刺激および記録の実現において問題となり得る。特に、これらのアーチファクトの周波数コンテンツが、受信される神経信号の要求される信号帯域幅内にあることを前提として、単純な周波数選別フィルタリング技術は、典型的には、アーチファクトを減衰させるために使用されることはできない。既存の解決策（例えば、刺激の間の記録チャネルの削除、刺激電極のセルフキャンセリング等）は、これらのアーチファクトからの雑音低減において直面された全ての難題を克服したわけではない。さらに、既存の解決策は、データの重要な部分を使用不可能にする刺激フェーズの間、連続的な神経信号記録を実施するための能力に欠ける。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
技術の前進が、本発明のいくつかの実施形態による、神経調節デバイスによって受信される神経信号内の刺激アーチファクトによってもたらされる雑音を低減させるためのシステムおよび方法によって成される。本発明のいくつかの実施形態による、神経信号からの刺激アーチファクトをキャンセルするためのプロセスが、以下の様式で実施される。神経信号が、第１のセンサから受信される。受信された神経信号は、刺激アーチファクトがない状態である。第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値が、受信された神経信号から決定される。神経信号に対する閾値が、第１のセンサから受信される神経信号に関する統計値に基づいて設定される。刺激アーチファクトのテンプレートが、閾値に基づいて決定される。適応フィルタが、テンプレートに基づいて構成される。純粋な神経信号を得るために、第２のセンサからの神経信号が、次いで、受信され、刺激アーチファクトが、テンプレートを使用して構成される適応フィルタを使用して第２のセンサの神経信号から除去される。
【０００６】
多くの実施形態によると、神経信号の第１のＮサンプルを得るために、第１のセンサからの神経信号が、第１のセンサからの神経信号をサンプリングすることによって得られる。いくつかのこれらの実施形態によると、Ｎは、あるｎに対してＮ＝２ｎとなるように選定され得、処理システムが、２進シフト演算を使用して乗算および除算の演算を実施する。
【０００７】
いくつかの実施形態によると、第１のセンサから受信された神経信号に関する決定された統計値が、神経信号の平均と、神経信号の標準偏差とを含む。第１のセンサから受信された神経信号に関する統計値は、いくつかの実施形態に従って、以下の様式で決定されてもよい。値Ｓ（ｉ）およびＴ（ｉ）が、以下の等式、値Ｓ（ｉ）＝Ｓ（ｉ‐１）＋ｘ（ｉ）およびＴ（ｉ）＝Ｔ（ｉ‐１）＋ｘ２（ｉ）（式中、ｘ（ｉ）は、時間ｉにおける神経系のサンプルである）、に従って再帰的に更新されてもよい。神経信号の平均が、次いで、以下の式
【化１】
2019522511.tif 000003
に基づいて決定されてもよい。神経信号の標準偏差が、以下の式
【化２】
2019522511.tif 000004
に基づいて決定される。
【０００８】
いくつかの実施形態によると、テンプレートが、ｕｉ∈Ｒ１×１６と表され、テンプレートを決定するステップは、
【化３】
2019522511.tif 000005
に基づいて、時間ｉにおける神経信号の測定ｄｋ’（ｉ）からのテンプレートｕｉのｌ番目の要素ｕｉ（ｌ）を決定するステップを含む。
【０００９】
いくつかの実施形態によると、純粋な神経信号
【化４】
2019522511.tif 000006
が、以下
【化５】
2019522511.tif 000007
のように、ｄｋ（ｉ）から概算アーチファクトｕｉｗｋ，Ｉを減ずることによって得られ、式中、ｗｋ，ｉは、フィルタ係数である。
【００１０】
いくつかの実施形態によると、適応フィルタは、正規化最小二乗平均（ＮＬＭＳ）適応フィルタである。これらの実施形態のいくつかによると、ＮＬＭＳ適応フィルタは、１６タップのＮＬＭＳ適応フィルタである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、従来技術による、受信された神経信号からのアーチファクト信号をキャンセルするステップを含む過負荷回復技術において使用される回路を図示する。
【００１２】
【図２】図２は、受信された神経信号からアーチファクト信号を除去するための従来技術の曲線近似技術の使用によって結果として生じる信号のグラフを図示する。
【００１３】
【図３】図３は、アーチファクトテンプレートを使用して、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための従来技術のトップレベルサマリーを図示する。
【００１４】
【図４】図４は、本発明の実施形態による、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための、刺激電極のセルフキャンセリングを使用するシステムの図を図示する。
【００１５】
【図５】図５は、本発明の実施形態による、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための、エコーキャンセレーション技術を使用するシステムの図を図示する。
【００１６】
【図６】図６は、本発明の実施形態による、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための、適応フィルタリング技術を使用するシステムの図を図示する。
【００１７】
【図７】図７は、本発明の実施形態による処理システムのブロック図を図示する。
【００１８】
【図８】図８は、本発明の実施形態による、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための、適応フィルタリング技術を実施するためのアルゴリズムの図を図示する。
【００１９】
【図９】図９は、本発明の実施形態による、刺激アーチファクトがない状態の受信された神経信号に関する統計値の計算を図示する。
【００２０】
【図１０】図１０は、本発明の実施形態による、受信された神経信号から刺激信号のアーチファクトをキャンセルするための、テンプレート検出および適応フィルタリング技術を図示する。
【００２１】
【図１１】図１１は、本発明の実施形態による、刺激アーチファクトキャンセレーションおよび交差チャネルコモンモード雑音抑圧を用いて、双方向神経インターフェース回路によって生成される波形を図示する。
【００２２】
【図１２】図１２は、本発明の実施形態による、能動的刺激アーチファクトキャンセレーションおよび交差チャネルコモンモード雑音抑圧を用いて、双方向神経インターフェース回路によって生成される波形を図示する。
【００２３】
【図１３】図１３は、本発明の実施形態による、ロー時間領域（ｒａｗ  ｔｉｍｅ  ｄｏｍａｉｎ）の記録された神経信号およびその分光写真を図示する。
【００２４】
【図１４】図１４は、本発明の実施形態による、変動する刺激レベルを伴うＡＳＡＲ性能を示すチャートを図示する。
【００２５】
【図１５】図１５は、本発明の実施形態による、テンプレート検出プロセスを実施する構成要素を図示する。
【００２６】
【図１６】図１６は、本発明の実施形態に従って実装された適応フィルタを図示する。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
ここで、図面に目を向けると、本発明のいくつかの実施形態による、複数の部位における刺激特性を変動させるための、神経信号からの刺激信号のアーチファクトを適応的に除去することが可能である、適応刺激アーチファクト除去（ＡＳＡＲ）プロセスのエネルギー効率的な実装が、開示される。いくつかの実施形態によると、ＡＳＡＲプロセスと組み合わせられて刺激パルスの時間的および構造的特性のいかなる事前知識の必要性をも排除することができる、ブラインドアーチファクトテンプレート検出技術が、利用される。さらに、本発明のいくつかの実施形態によるプロセスはまた、事実上、脳組織の非線形マッピングおよび線形フィルタリングを伴う電極インターフェースの非理想性に対処する。多くの実施形態によると、ブラインドアーチファクトテンプレートの使用は、伝統的アーキテクチャに実用上の困難さおよび／または誤差をもたらす、タイミング、刺激装置回路、および／または感知回路の非理想性から結果として生じる、想定された刺激特性とシステムに印加される実際の刺激との間の不確実性、誤整合、および／または非同期性に対して、ＡＳＡＲプロセスを、堅牢にする。
【００２８】
所与のＡＳＡＲプロセスは、典型的には、深い脳刺激内のアーチファクト除去のタスクおよび本質的な困難さによって動機付けられるが、本発明のいくつかの実施形態によるＡＳＡＲプロセスは、限定ではないが、測定するためのアーチファクト源からの非線形マッピング、アーチファクトの性質についての不正確であるまたは限定された知識、および／または受け入れ可能な処理能力の制約を含む、より広範囲な問題に適用可能である。
【００２９】
（以前に意図された解決策）
神経調節デバイスから受信される神経信号からのアーチファクトをキャンセルするためのいくつかの他のシステムが、提案されている。しかしながら、それらの提案されたシステムは、いくつかの欠点を有する。以下は、提案されたシステムのいくつかと、各システムと関連付けられる欠点との実施例である。
【００３０】
（過負荷システム）
提案されたシステムの１つのクラスは、刺激の間または直後に記録チャネルを「削除する（ｂｌａｎｋｉｎｇ）」ことによって、刺激信号アーチファクトを軽減させるよう試みる。この「削除」の目的は、刺激アーチファクトと並んで神経信号を捕捉するために必要な非常に高いダイナミックレンジを支持することはできないアナログフロントエンド上の負担を低減させることである。そのようなシステムの実施例が、Ｂｒｏｗｎ，  Ｅ．Ａ．；  Ｒｏｓｓ，  Ｊ．Ｄ．；  Ｂｌｕｍ，  Ｒ．Ａ．；  Ｙｏｏｎｋｅｙ  Ｎａｍ；  Ｗｈｅｅｌｅｒ，  Ｂ．Ｃ．；  ＤｅＷｅｅｒｔｈ，  Ｓ．Ｐによる、「Ｓｔｉｍｕｌｕｓ−Ａｒｔｉｆａｃｔ  Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｉｎ  ａ  Ｍｕｌｔｉ−Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題された、２００８年３月２１日のＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎのｖｏｌ．２のｎｏ．１の１０ページおよび２１ページの論文に説明されている。この論文に説明されるような過負荷回復技術が、図１に示される。
【００３１】
図１に示されるシステムでは、シャント抵抗が、刺激が終了した直後に、電極を脱分極させるために使用される。本実施例および大部分の他の場合では、飽和からの迅速な回復が、達成される。しかしながら、刺激開始の間に神経信号を記録するための能力が、提供されておらず、神経信号記録の重要な部分が、使用不可能にされることが、明確である。
【００３２】
（多項式曲線適合）
Ｄ．  Ａ．  Ｗａｇｅｎａａｒ，  Ｓ．  Ｍ．  Ｐｏｔｔｅｒによる、「Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｍｕｌｔｉ−ｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｔｉｍｕｌｕｓ  Ａｒｔｉｆａｃｔ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｂｙ  Ｌｏｃａｌ  Ｃｕｒｖｅ  Ｆｉｔｔｉｎｇ」と題された、２００２年１０月３０日のＪｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓのｖｏｌ．１２０のｎｏ．２の１１３〜１２０ページの論文で説明される別のアプローチは、局所的曲線あてはめ技術である。本アプローチは、神経信号を受信する、ＳＡＬＰＡと呼ばれる処理システムによって実装されるアルゴリズムである。種々の曲線適合方法を使用するＳＡＬＰＡ技術の結果が、図２に示される。ＳＡＬＰＡ技術は、刺激の間、記録された神経信号の出力を削除する。ＳＡＬＰＡの性能は、低域バタワース（ＢＷ−Ｌ）、高域バタワース（ＢＷ−Ｈ）、およびリニアフェーズフィルタよりも著しく良好であるが、ＳＡＬＰＡの性能は、依然として、申し分ないほど良好というわけではない。さらに、アーチファクトをモデル化するための限定される自由度が、ＳＡＬＰＡの適応を妨害し得る。最も重要なことに、ＳＡＬＰＡは、オフラインアルゴリズムである。すなわち、データの大部分は、データの任意の部分が除去される前に取得される必要がある。この制約は、典型的には、ＳＡＬＰＡを使用するシステムを、（ａ）メモリが限定されている、（ｂ）計算能力が限定されている、および／または（ｃ）除去されるデータが、リアルタイムで使用可能である必要があるという用途の大部分に適用不可能にする。
【００３３】
（セルフキャンセリング刺激電極構成）
Ｓｔａｎｓｌａｓｋｉ，  Ｓｃｏｔｔ；  ｅｔ．  ａｌ．による、「Ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｆｕｌｌｙ  Ｉｍｐｌａｎｔａｂｌｅ，  Ｃｈｒｏｎｉｃ，  Ｃｌｏｓｅｄ−Ｌｏｏｐ  Ｎｅｕｒｏｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｗｉｔｈ  Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ」と題された、２０１２年７月のＮｅｕｒａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎのｖｏｌ．２０のｎｏ．４の４１０および４２１ページの論文で説明される別のアプローチは、セルフキャンセリング刺激電極構成である。セルフキャンセリング刺激電極構成の動作の図が、図４に示される。これらのタイプのシステムでは、記録電極が、刺激電極の周囲に差動的に設置され、コモンモード受動フィルタが、刺激信号アーチファクトを減衰させるために利用される。本解決策が、非常に特定の用途向けであることが、問題である。したがって、システムが、セット構成を伴って作成されない限り、システムは、事実上、評価されることはできない。さらに、電極構成要件は、刺激および記録部位に関する限りでは、ユーザに提案される柔軟性を限定する。本研究の別の注目すべき観察として、望ましくないオフチップ構成要素が、要求される。加えて、アーチファクトは、本システムを有効にするための着目している神経信号には重複しない周波数範囲内に存在するが、これは多くの実践的状況に当てはまらない。
【００３４】
（エコーキャンセレーションシステム）
受信された神経信号からの刺激信号のアーチファクトをキャンセルするためにエコーキャンセレーションを使用するいくつかのシステムが、Ｇｎａｄｔ  ｅｔ  ａｌ．による、「Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ａｒｔｉｆａｃｔ  ｆｏｒ  ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｎｅｕｒａｌ  ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ  ｉｎ  ｓｉｔｕ」と題された、２００３年１０月のＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎのｖｏｌ．５０のｎｏ．１０の１１２９および１１３５ページ、Ａｄａｍ  Ｅ．  Ｍｅｎｄｒｅｌａ，  ｅｔ．  ａｌ．による、「Ｅｎａｂｌｉｎｇ  Ｃｌｏｓｅｄ−Ｌｏｏｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：  Ａ  Ｂｉ−Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｗｉｔｈ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ａｒｔｉｆａｃｔ  Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｈａｎｎｅｌ  ＣＭ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ」と題された、２０１５年６月のＰｒｏｃ．  ＩＥＥＥ  Ｓｙｍｐ．  ＶＬＳＩ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ、およびＭｅｎｄｒｅｌａ  ｅｔ  ａｌ．による、「Ａ  Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｗｉｔｈ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ａｒｔｉｆａｃｔ  Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｃｏｍｍｏｎ−Ｍｏｄｅ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ」と題された、ＩＥＥＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｏｌｉｄ−Ｓｔａｔｅ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓのｎｏ．９９の１〜１１ページを含む記事で意図されている。エコーキャンセレーションシステムは、概念上有望であることが示されている。しかしながら、エコーキャンセレーションシステムの性能は、埋め込み式、リアルタイム、かつ閉回路神経調節システム内に実装されるために到底十分ではない。
【００３５】
エコーキャンセレーションシステムの実施例が、図５に示される。示されるエコーキャンセレーションシステムは、ＤＡＣを使用して、増幅器の入力における推定されるアーチファクトのキャンセレーションを実施し、故に、アーチファクトキャンセレーションシステムで前述に議論された同一の入力雑音課題を導入する。加えて、エコーキャンセレーションシステムは、典型的には、刺激パルスの構造的および時間的特性に沿った刺激／記録部位が、いつ何時にでも変化し得る、現実の状況において実践的ではない、非常に長い収束時間（約３秒から最長約１２秒）を実証する。アーチファクト削減のフィードバック性質は、刺激開始とキャンセレーションが感知端で確認されるときとの間の最大遅延を必要とする。刺激が周期的でない限り、遅延が少しでもより長い場合、本方法は、失敗し得る。
【００３６】
（適応刺激アーチファクト除去（ＡＳＡＲ）システム）
本開示のいくつかの実施形態によると、上記に説明されたエコーキャンセレーションおよび他の方法からの発見を包括的な適応フィルタリングフレームワークに組み込み、現代の低電力、閉回路神経調節システムのための完全な適応刺激アーチファクト除去解決策を提供することを目指すシステムが、提供される。本発明のいくつかの実施形態による、エネルギー効率的なＡＳＡＲプロセスの実装は、適応フィルタリング技術を利用することによって、刺激アーチファクトが存在するときの神経記録を除去することを目指す。本発明のいくつかの実施形態による、ＡＳＡＲシステムに対する刺激が、図６に示される。図６において理解され得るように、未知のマッピングを伴うアーチファクトが、刺激信号によって、記録された神経信号の中に導入される。本発明のいくつかの実施形態によるＡＳＡＲプロセスは、純粋な信号を提供するために、フィルタ構造を使用し、記録された神経信号内の汚染アーチファクトをファイルタ除去するために汚染アーチファクトの推定値を使用する。
【００３７】
本発明の実施形態によるＡＳＡＲプロセスを使用するシステムが、図７に示される。神経調節デバイス７１０は、刺激信号に応答して生成された神経信号を検出するかつ／または読み出すために相互に接近して設置されるセンサ７０１−７０３を含む。各センサ７０１−７０３は、読み出された神経信号を神経調節デバイス７１０に伝送する。神経調節デバイス内の処理システム７２０は、信号を受信し、フィルタリングを実施し、読み出された神経信号を明確にするおよび／または改良する。図示されないが、神経調節デバイスは、センサ７０１−７０３から受信された読み出された信号を処理システム７２０のためのデジタル信号に変換するインターフェースシステムを含んでもよい。さらに、いくつかの実施形態によると、処理システム７２０は、神経調節デバイスと別個であり、神経調節デバイスからの読み出された信号を、無線または有線のいずれか一方であり得る接続を介して受信する。いくつかの他の実施形態によると、神経調節デバイスは、処理デバイスによって実装されてもよいか、または、その中に組み込まれてもよい。
【００３８】
図７では、処理システム７２０は、プロセッサ７２５と、不揮発性メモリ７３０と、揮発性メモリ７３５とを含む。プロセッサ７２５は、揮発性メモリ７３５および／または不揮発性メモリ７３０内に記憶される命令を実施し、メモリ内に記憶されるデータを操作する、プロセッサ、マイクロプロセッサ、コントローラ、またはプロセッサ、マイクロプロセッサ、および／またはコントローラの組み合わせである。不揮発性メモリ７３０は、処理システム７２０を構成し、本発明の種々の実施形態によるプロセスを含むプロセスおよび／または利用されているプロセスに関するデータを実施するために利用されるプロセッサ命令を記憶することができる。他の実施形態では、処理システムソフトウェアおよび／またはファームウェアは、具体的な用途に適切である、種々の非一過性コンピュータ可読媒体の任意のものの中に記憶されることができる。図示される実施形態では、ネットワークインターフェースは、処理システム７２０がプロセッサ７２５によって実施される命令に基づいてネットワークを経由してデータを伝送および受信することを可能にするデバイスである。処理システム７００が、図７に図示されるが、種々の処理システムのいかなるものも、本発明のある実施形態による方法およびシステムを提供するように構成されることができる。
【００３９】
（ブラインドＡＳＡＲシステム）
本発明の実施形態によるＡＳＡＲを使用して受信された神経信号からの刺激信号のアーチファクトをキャンセルするシステムが、図８に示される。本実施形態によると、Ｋ測定部位が、空間的に分散される。各特定の電極ｋおよび時間インスタンスｉにおいて、アーチファクトは、以下
【化６】
2019522511.tif 000008
のようにモデル化される。式中、ｕ（ｋ，ｉ）およびｗｋは、サイズＭのベクトルである。この表現が、アーチファクトがｕ（ｋ，ｉ）からｗｋへの線形変換として生成されると仮定していることに留意されたい。最も容易なアプローチは、刺激パターンからｕ（ｋ，ｌ）をポピュレートすることであろう。これは、いくつかの大きい欠点、すなわち、（ａ）刺激が把握される必要があること、（ｂ）アルゴリズムが、刺激パターンの線形変換のみをキャンセルすることができるが、これは、典型的には、実践では十分ではないこと、および（ｃ）本方法は、非理想性、非同期性、および／または誤整合から生じる誤差を非常に受けやすいことを有する。本発明のいくつかの実施形態によると、ｕ（ｋ，ｌ）は、測定データから直接的に得られ、刺激の性質に関するいかなる事前知識もなくリアルタイムにアーチファクトをキャンセルするために使用される。さらに、提案されたアルゴリズムは、非線形補正を暗黙的に、計算的に安価なｕ（ｋ，Ｉ）の生成の中に吸収し、事実上、非線形アーチファクト除去が、線形適応フィルタに近似したコストで実施されることを可能にする。
【００４０】
多くの実施形態によると、いくつかの電極は、相互に空間的に接近して集塊化され、この情報の加重ベクトルの計算の中への組み込みを可能にする。ＡＳＡＲプロセスは、加重ベクトルｗｋを、以下
【化７】
2019522511.tif 000009
のように近似的に求めることによって、複数の測定の組み込みを可能にする。式中、Ｎｋは、電極ｋに接近する電極のセットである。これらの実施形態のいくつかによる仮定は、Ｎｋにおけるｋに関して
【化８】
2019522511.tif 000010
であるということである。これらの実施形態のいくつかによると、ＡＳＡＲは、要求はしないが、利用されるべき複数の測定を可能にする。電極ｋを除去するために電極ｋからの測定値のみが使用される場合は、特別な場合として容認される。この場合、上記の合計は、単一の要素へと纏まる。実践では、電極の幾何学形状および計算上の制限が、１つまたは複数の測定が利用されるかどうかを決定する。いずれの場合でも、上記の式の評価は、実行不可能である。代わりに、推定加重ベクトル
【化９】
2019522511.tif 000011
が、以下の様式
【化１０】
2019522511.tif 000012
で反復的に計算され、かつハードウェア内で実装される。式中、ｉは、時間インデックスであり、ｋは、電極インデックス（チャネル）であり、ｗは、フィルタ係数を表し、ｕは、アーチファクト（刺激パルスまたはそのある凡その推定値であり得る）と相関される信号であり、ｄは、測定信号であり、
【化１１】
2019522511.tif 000013
は、純化された神経信号である。
【００４１】
神経調節用途における刺激アーチファクト除去のためのＬＭＳ適応フィルタリング解決策の以前の実装では、固定ステップサイズ
【化１２】
2019522511.tif 000014
が、エラー信号およびフィルタ係数（ｗ）の計算のために使用される。固定ステップサイズは、エコーキャンセレーションおよび他の方法が、典型的には、非常に長い収束時間および／または低い正確度に悩まされる理由の１つである。これに反して、本発明のいくつかの実施形態によるＡＳＡＲシステムは、新しいサンプルが受信される毎に適切なステップサイズを計算し（ノルム計算を用いて）、比較的により迅速な集束時間をもたらす、正確度対収束時間のトレードオフの取扱を回避する。
【００４２】
さらに、刺激パルスは、本発明のいくつかの実施形態による適応フィルタのためのテンプレートとして使用されることができる。しかしながら、テンプレートとしての刺激パルスの使用は、限定ではないが、（１）電極インターフェース内に多くの非理想性が存在すること、（２）未知組織マッピングが、記録部位に見られるパルス形状を確実に変化させること、（３）刺激パルスの構造的および時間的形状に関する事前知識が要求されること、（４）適応フィルタが、典型的には、完全な刺激パルス形状から複数の記録部位における刺激アーチファクトを事実上除去するであろう時間まで収束するためのより長い収束時間を要求すること、および（５）フィルタが、非線形マッピングを解決することができないことを含むいくつかの課題を有する。
【００４３】
これらの課題を克服するために、本発明の多くの実施形態によるシステムは、刺激パルスの構造的および時間的特性の事前知識のいかなる必要性をも排除する、ブラインドテンプレート推定方法を利用する。ブラインドテンプレートの使用は、刺激に関する特性が、既知である必要がなく、かつ刺激パルスが、近接するまたは遠方にある種々の記録部位において観察されるときの間の遅延に対する限定値を設定しないという仮定を可能にする。最も重要なことに、ブラインドテンプレートは、ＡＳＡＲシステム実装が、いかなる任意の刺激パルスとも協働することを可能にする。これは、本発明のいくつかの実施形態による線形ＬＭＳ適応フィルタが、（脳組織の）非線形マッピングをそのように効率的に推定し、解決することができる主な理由である。これは、本発明の種々の実施形態によるシステムが、大幅により低い計算的複雑性／コストで革新的な解決策を提案することを可能にする。最後に、主要な差異は、図８に示されるハードウェア実装を含む、本発明の多くの実施形態によるＡＳＡＲプロセスのハードウェア実装が、フロントエンドの出力において、フィードフォワードな様式で実施されるプロセスを利用することである。これは、フロントエンドの入力における雑音注入を回避し、フィルタの減衰を限定しない。
【００４４】
（ＡＳＡＲプロセスの実装）
図８に示されるように、本発明のいくつかの実施形態によるＡＳＡＲシステムによって実施されるフィルタリングは、２つのフェーズ、すなわち、フェーズＩ（統計計算フェーズ）と、フェーズＩＩ（テンプレート検出およびフィルタリングフェーズ）とにおいて実施される。本発明のいくつかの実施形態による、フェーズＩ内で実施される統計計算を説明する図が、図９に示され、本発明の実施形態による、フェーズＩＩ内で実施されるテンプレート検出および適応フィルタリングの図が、図１０に示される。
【００４５】
図９に示されるように、神経信号の統計値（平均および標準偏差）は、いかなる刺激アーチファクトもない状態で計算されることができる。これらの統計値に基づいて、閾値が、アーチファクトを検出するために設定され、検出モード（フェーズＩＩ）が、アクティブ化されることができる。フェーズＩＩ動作の間、以前のフェーズから得られる閾値に基づいて刺激アーチファクトが存在するとき、テンプレートが、近傍の記録チャネルから推定される。テンプレートが、適応フィルタに適用され、所望される記録チャネルからアーチファクトを除去する。例示的値を伴うフェーズＩＩのプロセスが、図１０に示される。
【００４６】
（統計計算）
本発明のいくつかの実施形態によると、神経信号に関する統計値が、以下の様式で計算される。隣接する記録チャネルの神経信号が、サンプリングされる。隣接する記録チャネルからの神経信号の統計値が、信号の第１のＮサンプルの間、アーチファクトがない状態で計算され、適切な閾値が、設定される。多くの実施形態によると、統計値は、値Ｓ（ｉ）＝Ｓ（ｉ‐１）＋ｘ（ｉ）およびＴ（ｉ）＝Ｔ（ｉ１）＋ｘ２（ｉ）（式中、ｘ（ｉ）は、時間ｉの入力サンプルである）を再帰的に更新することによって計算される。時間ｉ＝Ｎにおける平均（ａｖｇ）および標準偏差（ｓｔｄ）は、次いで、以下
【化１３】
2019522511.tif 000015
のように（Ｎが十分に大きいように）計算される。
【００４７】
サンプルＮの数は、乗算／除算演算の計算複雑性を単純な２進シフト演算に低減させるために、Ｎは、あるｎに対してＮ＝２ｎとなるように選定され、いくつかの実施形によるより効率的なハードウェア実装をもたらし得る。
【００４８】
（テンプレート検出およびフィルタリング）
本発明の実施形態によるテンプレート検出プロセスを実施する構成要素が、図１５に示される。本発明のいくつかの実施形態によるテンプレート検出が、以下の様式で実施される。電極ｋにおける測定値ｄｋ（ｉ）を純化させるために、近傍の電極ｋ’が、選択される。テンプレートｕｉ∈Ｒ１×１６が、決定される。以前のフェーズｕｉ（ｌ）内で得られた閾値に基づいて、ｕｉのｌ番目の要素が、平均のα・ｓｔｄ内の削除を通してｄｋ’（ｉ）から推定される。
【化１４】
2019522511.tif 000016
【００４９】
テンプレートが、２００８年のＪｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  ＮＪの、Ａ．  Ｈ．  Ｓａｙｅｄによる、「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｓ」に説明されるフィルタ等の正規化最小二乗平均（ＮＬＭＳ）１６タップ適応フィルタに適用される。本発明の実施形態によるＮＬＭＳ１６タップ適応フィルタが、図１６に示される。純粋な神経信号
【化１５】
2019522511.tif 000017
が、次いで、以下
【化１６】
2019522511.tif 000018
のように、ｄｋ（ｉ）から推定アーチファクトｕｉｗｋ，Ｉを減ずることによって得られる。
【００５０】
いくつかの実施形態によるフィルタは、１６のサンプリングクロックサイクルの待機時間を有し、リアルタイムで動作する。加えて、ＡＳＡＲプロセスは、フロントエンドの入力において雑音注入を回避し、かつフィードバックＤＡＣは要求されていないため、フィルタの減衰を限定しない、完全にデジタルフィードフォワードな様式で実装され得る。ＡＳＡＲのフィードフォワード性質に起因して、エラー信号は、直接的に推定値として使用されることはできない。上記の等式に示されるように、
【化１７】
2019522511.tif 000019
は、直近の係数ｗｋ，ｉを使用して得られるべきである。
【００５１】
大部分の現在の適応フィルタ実装は、古典的な最小二乗平均アルゴリズムを使用するが、本発明の多くの実施形態によるＡＳＡＲが、正規化最小二乗平均（ＬＭＳ）の変形を使用する。ＬＭＳ変形は、上記の等式から理解され得るように、反復毎に可変ステップサイズを計算し、１６の付加的な加算器および乗算器を要求するが、より迅速な収束時間をもたらす。本発明の実施形態によるＬＭＳ適応フィルタが、図１６に示される。
【００５２】
本発明のいくつかの実施形態によるＡＳＡＲプロセスでは、テンプレートｕｉの選定が、重要である。上記に説明される従来技術のアプローチのいくつかにおいて採用されるような刺激パルスは、（ａ）刺激電極、脳組織、および感知電極を通した刺激装置からのマッピングは、非常に非線形であり、複雑なフィルタおよび長い収束時間の必要性をもたらすことと、（ｂ）刺激パルスの構造的および時間的形状に関する事前知識が要求されることとにより、本目的に好適ではない。両方の欠点を改善するために、上記に説明されるようなブラインドテンプレート検出方法が、多くの実施形態に従って実装されてもよい。ブランインドテンプレート検出方法は、刺激波形に関する情報なしに動作する。隣接する電極からテンプレートを得、かつ隣接する記録の間のマッピングのみを習得することによって、１６タップを有する線形ＮＬＭＳフィルタは、十分である。ブラインドテンプレート検出方法の使用はまた、いくつかの実施形態によるＡＳＡＲが、いかなる任意の刺激パルスとも協働することを可能にする。示される実施形態は、１６タップを伴う線形ＮＬＭＳフィルタを使用するが、種々の他の実施形態による種々の他のシステムは、特定のシステムの特定の要件を満たすために他のタイプのフィルタを使用してもよい。
【００５３】
（結果比較）
刺激アーチファクトキャンセレーションおよび交差チャネルＣＭ雑音抑制を伴う双方向インターフェース回路からの結果が、図１１に図示される。図１０から、記録波形内のアーチファクトが、約４ｍＶの振幅と約３秒の収束時間とを有し、これは単相性刺激であることが、明白である。
【００５４】
能動的刺激アーチファクトキャンセレーションおよび交差チャネルコモンモード雑音抑制を伴う双方向神経インターフェース回路の結果が、図１２に示される。図１２から、記録波形内のアーチファクトが、約４ｍＶの振幅を有することが明白であり、時間領域信号の分光写真が、最下段に示される。
【００５５】
本発明の実施形態によるＡＳＡＲシステムの使用を伴うロー時間領域記録神経信号およびそれを伴わない生時間領域記録神経信号が、図１３に示され、刺激信号の変動するレベルを伴う本発明の実施形態によるＡＳＡＲシステムの性能が、図１４に示される。図示される結果に基づいて、本発明の実施形態によるＡＳＡＲシステムの収束時間は、従来の最高水準のシステムよりも３，０００倍以上も良好である。これは、いかなる任意の刺激との併用をも可能にし、神経調節デバイス内の同時の刺激および記録を実現するための実用的な解決策を提供する。
【００５６】
本発明が、ある具体的な側面において説明されたが、多くの付加的な修正および変形例が、当業者に明白となるであろう。したがって、本発明は、本発明の範囲および精神から逸脱することなく、実装における種々の変更を含み、具体的に説明されたものとは別様に実践されてよいことを理解されたい。したがって、本発明の実施形態は、全ての点で例証であり制限的なものではないと見なされるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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