(57)【要約】  神経筋信号から意図された運動を判定するための技術が記載されている。例示的な方法（８００）は、電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信すること（８１０）を含み、ＥＭＧ信号は、電極アレイのシングルエンドチャネルを含む電極によって検出され、ＥＭＧ信号は、ＥＭＧデータに変換される。電極アレイのシングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定し（８２０）、差動チャネル対のＥＭＧデータから特徴データを抽出する（８３０）。その後、特徴データセットは、差動チャネル対の特徴データから選択され（８４０）、特徴データセットは、特徴データセットを意図された運動と相関させるように構成された復号モデルに入力される（８５０）。復号出力は、意図された運動を示す復号モデルから受信され（８６０）、復号出力は、装置に提供される（８７０）。【選択図】図８
2019525808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムであって、
電極アレイと、
少なくとも１つのプロセッサと、
メモリ装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記システムに、
前記電極アレイのシングルエンドチャネルを介して筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、前記ＥＭＧデータが、トレーニング運動合図を受信したことに応答してユーザによって行われるトレーニング運動に関連付けられている、受信することと、
前記ＥＭＧデータに関連付けられた前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
前記差動チャネル対の前記ＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
前記特徴データを前記トレーニング運動合図の運動合図データに整列させることと、
前記特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルへのトレーニング入力として、前記特徴データから特徴データセットを選択することと、
前記特徴データセットを使用して前記復号モデルを構成することと、を行わせる、命令を含む、メモリ装置と、を備える、システム。
【請求項２】
前記電極アレイが、表面電極アレイを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、前記システムに、前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルの前記ＥＭＧデータから前記特徴データを更に抽出させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記特徴データが、グローバルシフト相関技法、グローバルシフト再帰回帰技法、試行錯誤相関技法、又は試行錯誤再帰回帰技法のうちの少なくとも１つを使用して、前記トレーニング運動合図に整列される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記特徴データセットが、グラムシュミット又は再帰回帰技法を使用して、差動チャネル対の前記特徴データから選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記特徴データセットが、他の差動チャネル対の前記特徴データと比較して、トレーニング運動データとのより高い相関を有する差動チャネル対の前記特徴データから選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記特徴データセットが、手動で選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、前記復号モデルによって提供される復号出力の感度及び安定性を制御するために利得パラメータ及び閾値パラメータを使用して、前記システムに、復号出力データセットを更に修正させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、新しいトレーニング運動合図データを介して取得された新しい特徴データセットを使用して、前記システムに、復号モデル係数を更に更新させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記復号モデルが、カルマンフィルタモデル、直接重み付きリッジ回帰カルマンフィルタモデル、再較正されたフィードバック意図トレーニング（Ｒｅ−ＦＩＴ）カルマンフィルタモデル、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、非線形サポートベクトル回帰モデル、又はニューラルネットワークモデルのうちのいずれか１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法であって、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、ＥＭＧ信号が、前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルを備える電極によって検出され、前記ＥＭＧ信号が、前記ＥＭＧデータに変換される、受信することと、
前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
前記差動チャネル対の前記ＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
前記差動チャネル対の前記特徴データから特徴データセットを選択することと、
前記特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルに前記特徴データセットを入力することと、
前記意図された運動を示す前記復号モデルからの復号出力を受信することと、
前記復号出力を装置に提供することと、を含む、方法。
【請求項１２】
前記差動チャネル対の前記特徴データから前記特徴データセットを選択することが、前記ＥＭＧデータを使用して前記差動チャネル対に対するＥＭＧ振幅を計算することと、前記ＥＭＧ振幅に一部基づいて前記特徴データセットを選択することと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特徴データセットを前記復号モデルに入力することが、回帰係数パラメータ及び自由度（ＤＯＦ）パラメータを入力することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記復号モデルへの入力の各サイクルで前記係数パラメータを更新することを更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ユーザからＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータを受信することと、
前記ＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータを前記復号出力に適用することと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
ユーザから運動モードパラメータを受信することを更に含み、前記運動モードパラメータが、非活動に関連付けられたニュートラルベースライン位置に対する出力を含む位置制御モードと、速度制御を含むラッチングモードと、前記位置制御モードと前記ラッチングモードとの組み合わせを含むリーキーモードと、を特定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記装置に前記復号出力を提供することが、補綴装置に前記復号出力を提供することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記装置に前記復号出力を提供することが、制御装置に前記復号出力を提供することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
その上に具現化された命令を有する非一時的機械可読記憶媒体であって、前記命令が、プロセッサによって実行されたとき、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信し、
前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定し、
前記ＥＭＧデータを使用して、前記電極アレイの前記差動チャネル対及び前記シングルエンドチャネルに対するＥＭＧ振幅を計算し、
前記ＥＭＧ振幅に一部基づいて、前記電極アレイの前記差動チャネル対及び前記シングルエンドチャネルの前記ＥＭＧデータから特徴データセットを選択し、
前記特徴データセットを、前記特徴データセットに基づいて意図された運動を推定するように構成された復号モデルに入力し、
前記意図された運動を示す前記復号モデルからの復号出力を受信し、かつ
前記復号出力を装置に提供する、非一時的機械可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記電極アレイが、表面電極アレイを備える、請求項１９に記載の非一時的機械可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記電極アレイが、埋入された電極アレイを備える、請求項１９に記載の非一時的機械可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、２０１７年５月３０日出願の米国仮特許出願第６２／５１２，５７６号、及び２０１６年８月１日出願の米国仮特許出願第６２／３６９，４９６号の利益を主張するものであり、同出願は、それぞれ参照により本明細書に組み込まれる。
【政府の利権】
【０００２】
本発明は、米国国防総省により授与された助成金番号Ｎ６６００１−１２−Ｃ−４０４２及びＮ６６００１−１５−Ｃ−４０１７の下、政府の支援によりなされたものである。政府は、本発明において、特定の権利を有する。
【背景技術】
【０００３】
外傷によるものであれ、疾患によるものであれ、肢の全部又は一部の切断は、特に衰弱させる症状であり、肢切断者の生活の質に大きな影響を与える。基本機能を回復させる様々な補綴があるが、現在の補綴の選択肢は、全機能を取って代わるのに必要な制御の器用さに欠けている。市販の筋電補綴腕は、信号が個々の自由度（ＤＯＦ）に直接割り当てられた限られた数の正確に配置された表面ＥＭＧ（ｓＥＭＧ）電極を使用する単純で低自由度の復号方法を利用する。結果として、ユーザは、補綴の制御の少数（例えば、２〜３）のＤＯＦしか制御することができない。加えて、段階的な運動は、ユーザにとって困難であり、運動の開始は、高レベルの筋収縮を必要とし得、これは、ユーザにとっていら立たしく、かつ疲労させるものでもあり得る。
【発明の概要】
【０００４】
表面又は筋肉内筋電信号から意図された肢の運動を復号する信号処理のための技術が記載される。一例において、神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムが提供され、システムは、
電極アレイと、
少なくとも１つのプロセッサと、
メモリ装置であって、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、システムに、
電極アレイのシングルエンドチャネルを介して筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、ＥＭＧデータは、トレーニング運動合図を受信したことに応答してユーザによって行われるトレーニング運動に関連付けられている、受信することと、
ＥＭＧデータに関連付けられた電極アレイのシングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
差動チャネル対のＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
特徴データをトレーニング運動合図の運動合図データに整列させることと、
特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルへのトレーニング入力として、特徴データから特徴データセットを選択することと、
特徴データセットを使用して復号モデルを構成することと、を行わせる、命令を含む、メモリ装置と、を備える。
【０００５】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、電極アレイは、表面電極アレイを備える。
【０００６】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、メモリ装置は、プロセッサによって実行されたときに、システムに電極アレイのシングルエンドチャネルのＥＭＧデータから特徴データを更に抽出させる命令を含む。
【０００７】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、特徴データは、グローバルシフト相関技法、グローバルシフト再帰回帰技法、試行錯誤相関技法、又は試行錯誤再帰回帰技法による試行のうちの少なくとも１つを使用して、トレーニング運動合図に整列される。
【０００８】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、特徴データセットは、グラムシュミット又は再帰回帰技法を使用して、差動チャネル対の特徴データから選択される。
【０００９】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、特徴データセットは、他の差動チャネル対の特徴データと比較して、トレーニング運動データとのより高い相関を有する差動チャネル対の特徴データから選択される。
【００１０】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、特徴データセットは、手動で選択される。
【００１１】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、メモリ装置は、プロセッサによって実行されたときに、復号モデルによって提供される復号出力の感度及び安定性を制御するために利得パラメータ及び閾値パラメータを使用して、システムに復号出力データセットを更に修正させる命令を含む。
【００１２】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、メモリ装置は、プロセッサによって実行されたときに、新しいトレーニング運動合図データを介して取得された新しい特徴データセットを使用して、システムに復号モデル係数を更に更新させる命令を含む。
【００１３】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムの一例において、復号モデルは、カルマンフィルタモデル、直接重み付きリッジ回帰カルマンフィルタモデル、再較正されたフィードバック意図トレーニング（Ｒｅ−ＦＩＴ）カルマンフィルタモデル、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、非線形サポートベクトル回帰モデル、又はニューラルネットワークモデルのうちのいずれか１つ以上を含む。
【００１４】
一例において、神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法が提供されており、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、ＥＭＧ信号は、電極アレイのシングルエンドチャネルを含む電極によって検出され、かつＥＭＧ信号はＥＭＧデータに変換される、受信することと、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
差動チャネル対のＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
差動チャネル対の特徴データから特徴データセットを選択することと、
特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルに特徴データセットを入力することと、
意図された運動を示す復号出力を復号モデルから受信することと、
復号出力を装置に提供することと、を含む。
【００１５】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、特徴データセットは、差動チャネル対の特徴データから選択され、ＥＭＧデータを使用して差動チャネル対に対するＥＭＧ振幅を計算することと、ＥＭＧ振幅に一部基づいて特徴データセットを選択することと、を更に含む。
【００１６】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、特徴データセットを復号モデルに入力することは、回帰係数パラメータ及び自由度（ＤＯＦ）パラメータを入力することを更に含む。
【００１７】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、係数パラメータは、復号モデルへの入力の各サイクルで更新される。
【００１８】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、ＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータは、ユーザから受信され、ＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータは、復号出力に適用される。
【００１９】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、運動モードパラメータは、ユーザから受信され、ここで運動モードパラメータは、復号出力が位置を表し、各ＤＯＦが非活動中にニュートラルベースライン位置に戻る位置制御モードと、復号出力が位置を与えるために積分される速度を表し、各ＤＯＦが非活動中に固定位置を維持するラッチングモードと、復号出力が位置を与えるために積分される速度を表すが、各ＤＯＦが非活動中にニュートラルベースライン位置に戻る位置制御モードとラッチングモードとの組み合わせを含むリーキーモードと、を特定する。更に、異なる運動モードを、各ＤＯＦに個別に割り当てることができる。例えば、ラッチングモードを手首の運動に、位置モードを個々の指に割り当てることができる。そのようなアプローチは、指が器用な仕事をする間、手首がその位置を維持することを可能にする。
【００２０】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、装置に復号出力を提供することは、補綴装置に復号出力を提供することを更に含む。
【００２１】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法の一例において、装置に復号出力を提供することは、制御装置に復号出力を提供することを更に含む。
【００２２】
一例において、その上に具現化された命令を有する非一時的機械可読記憶媒体が提供され、命令は、プロセッサによって実行されるとき、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信し、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定し、
ＥＭＧデータを使用して、電極アレイの差動チャネル対及びシングルエンドチャネルに対するＥＭＧ振幅を計算し、
ＥＭＧ振幅に一部基づいて、電極アレイの差動チャネル対及びシングルエンドチャネルのＥＭＧデータから特徴データセットを選択し、
特徴データセットを、特徴データセットに基づいて意図された運動を推定するように構成された復号モデルに入力し、
意図された運動を示す復号出力を復号モデルから受信し、かつ
復号出力を装置に提供する。
【００２３】
非一時的機械可読記憶媒体の一例において、電極アレイは、表面電極アレイを備える。
【００２４】
非一時的機械可読記憶媒体の一例において、電極アレイは、埋入された電極アレイを備える。
【００２５】
したがって、以降の詳細な説明が一層理解され得るように、かつ、当技術分野へのこの貢献が一層評価され得るように、本発明のより重要な特徴を幾分大まかに略述した。本発明のその他の特徴は、添付の図面及び特許請求の範囲と合わせた、以下の本発明の詳細な説明により明確となる、又は本発明の実施により教示され得る。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】ユーザからのＥＭＧ信号を受信し、そのＥＭＧ信号を復号してユーザの意図された運動を判定するために使用される例示的なシステムを図示する図である。
【図２ａ】神経筋信号を検出するために使用される電極アレイを含む例示的なＥＭＧスリーブを図示する。
【図２ｂ】神経筋信号を検出するために使用される電極アレイを含む例示的なＥＭＧスリーブを図示する。
【図３】神経筋信号を検出するために使用される電極アレイを含む例示的な成形ＥＭＧライナを図示する。
【図４】本技術が実行され得る例示的なシステムの構成要素を図示するブロック図である。
【図５】ＥＭＧ信号を処理するための例示的な方法を図示するフロー図である。
【図６】復号モデルをトレーニングするための例示的な方法を図示するフロー図である。
【図７】ユーザの意図された運動に応答して装置を制御することを可能にするＥＭＧデータのオンライン復号化のための例示的な方法を図示するフロー図である。
【図８】神経筋信号から意図された運動を判定するための方法を図示するフロー図である。
【図９】本技術のモジュールが実行され得るコンピューティング装置を図示する。
【００２７】
これらの図面は本発明の種々の態様を示すために提供され、特許請求の範囲により別段に制限されない限り、寸法、材料、構成、配置、又は比率の観点から、範囲を制限することを意図するものではない。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
これらの例示的な実施形態は、当業者による本発明の実施を可能にするよう十分詳細に記載されてはいるが、その他の実施形態も実現され得ること、並びに本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく本発明に対する種々の変更をなし得る、と理解すべきである。したがって、本発明の実施形態についての以下のより詳細な記載は、特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を限定することを意図するものではないが、限定ではなく例示のみを目的として、本発明の特徴及び特性を記載し、本発明の操作の最良の形態を説明し、かつ当業者による本発明の実施を十分に可能にするために、提示される。したがって、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲のみによって規定されるものとする。
【定義】
【００２９】
本発明を説明し、特許請求する際に、以下の用語を使用する。
【００３０】
単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、その内容について別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を含む。したがって、例えば「ある電極（an electrode）」への言及は、１つ以上のかかる装置への言及を含み、「従属させること（subjecting）」への言及は、１つ以上のかかる工程を指す。
【００３１】
特定の性質又は状況に関して本発明で使用する場合、「実質的に」とは、ばらつきが、特定の性質又は状況から測定され得る程に外れるようなものではなく、十分わずかなものであることを意味する。許容され得るばらつきの正確な程度は、場合によっては具体的な文脈に依存し得る。
【００３２】
本明細書で使用する場合、「隣接する」とは、２つの構造又は要素の近接性を意味する。特に、「隣接」していると特定される要素は、当接していても又は接続していてもよい。かかる要素はまた、必ずしも互いが接触する必要なく、互いに近傍にあって（near）も、接近して（close to）いてもよい。近接性の正確な程度は、場合によっては具体的な文脈に依存し得る。
【００３３】
本発明で使用する場合、複数の項目、構造要素、構成要素、及び／又は材料は、便宜上、共通の一覧で示されてよい。しかしながら、これらの一覧は、あたかも一覧の各要素が、別個の独自の要素として個々に認識されるように解釈されるべきである。したがって、このような一覧の個々の要素は、別途記載のない限り、共通の群の中でのこれらの提示のみに基づき、同じ一覧の任意のその他の要素の事実上の均等物として、解釈されるべきでない。
【００３４】
本明細書で使用する場合、「のうちの少なくとも１つ」という用語は、「１つ以上の」と同義語であることが意図される。例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」は明示的に、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、及びそれぞれの組み合わせを含む。
【００３５】
濃度、量、及びその他の数値データは、本明細書において範囲の形式で提示されてよい。このような範囲の形式は、単に便宜上及び簡潔性のために用いられると理解すべきであり、かつ、範囲の限定として明示的に列挙される数値を含むだけでなく、あたかも各数値及び部分範囲が明示的に列挙されているかのように、その範囲内に包含されている個々の数値又は部分範囲全ても含むと、柔軟に解釈するべきである。例えば、約１〜約４．５の数的範囲は、１〜約４．５の明示的に列挙された限界だけでなく、２、３、４等の個々の数字、及び１〜３、２〜４等の副範囲も含む、と解釈するべきである。同じ原理は、「約４．５未満」等の１つの数的値のみを列挙する範囲に適用され、これは、上で列挙される値及び範囲の全てを含む、と解釈するべきである。更に、記載されている範囲の幅又は特性に関係なく、このような解釈を適用するべきである。
【００３６】
請求項で請求される任意の方法又はプロセスにて詳述する任意の工程は、任意の順序で実行されてよく、特許請求の範囲に提示される順序に限定されるものではない。ミーンズ・プラス・ファンクション又はステップ・プラス・ファンクションの限定は、特定の請求項の限定に対し、以下の条件の全て、ａ）「〜のための手段（means for）」又は「〜のための工程（step for）」が明示的に列挙され、かつｂ）対応する機能が明示的に列挙される場合にのみ、用いられるであろう。ミーンズ・プラス・ファンクションを支える構造、材料又は動作は、本明細書における説明で明示的に列挙される。したがって、本発明の範囲は、単に本明細書で与えられる説明及び実施例ではなく、添付の特許請求の範囲及びこれらの法的均等物によってのみ決定されるべきである。
【００３７】
本明細書に記載の技術は、ユーザに取り付けられた表面又は筋肉内電極のアレイから受信した神経筋信号において符号化された意図された運動を判定することに関する。一態様において、本技術は、肢切断者の残肢に取り付けられた電極アレイを使用して検出された神経筋信号によってロボット補綴（例えば、義手又は義足）を制御するために、肢切断者によって使用され得る。一例として、肢切断者に適合するロボット手補綴は、肢切断者の残肢に取り付けられた電極アレイを使用してＥＭＧ（筋電）信号を検出し、ロボット手補綴を制御するために使用することがきる多自由度（ＤＯＦ）制御を判定するために、推定技法及び／又は予測技法を使用してＥＭＧ信号を復号化することによって肢切断者によって制御され得る。
【００３８】
別の態様において、本技術は、これらに限定されないが、外科、危険環境、宇宙、及び水中用途、ジョイスティック、ゲームコントローラ、又はコンピュータ入力装置のために使用される遠隔ロボット腕及び手などの装置をユーザが制御することを可能にし得る。本装置は、ユーザの神経筋信号を検出するために電極アレイを使用して制御することができ、ユーザは肢切断者であってもなくてもよい。一例として、ユーザは、ビデオゲームコントローラの入力機能を制御するために使用される多自由度（ＤＯＦ）制御を判定するために推定技法及び／又は予測技法を使用して復号することができるＥＭＧ信号を検出するために使用される電極アレイを含むカフ又はスリーブを着用することができる。
【００３９】
更に、本システムは、任意の筋肉群のためのリハビリテーション、補綴制御などに使用することができる。非限定的な例として、背中、脚、胴、足などが挙げられ得る。別の例において、本システムは、欠損している四肢、肢切断者、脊髄損傷などの先天性欠陥を有する個人に使用することができる。例えば、本システムは、脊髄損傷の後、上腕二頭筋の制御は免れるが、より遠位の手の筋肉の制御が失われる場合に、義手（又は他の制御可能な装置）を使用して運動を回復するために使用することができる。更に別の態様において、１つの筋肉群からの筋肉制御信号を別個の補綴の運動に適用することができる。例えば、上腕二頭筋は、場合によっては義手の運動を制御するようにトレーニングすることができる。
【００４０】
表面又は筋肉内電極からの意図された運動を復号化するために、フィルタベースの信号処理方法を使用することができる。任意の数の電極のＥＭＧ信号から導出された特徴データを信号処理方法に入力することができ、出力は、個々の指、手首、肘、及び肩の制御（上腕障害者及び上記肢切断者の肘及び肩の制御）が可能な高度な仮想又はロボット補綴腕を制御するために、又はコンピューティング入力装置やゲームコントローラなど、様々な種類の制御装置を制御するために使用することができる。代替的に、本技術を使用して、刺激電極と連動して運動を回復させるために、麻痺した又は遮断された神経切片を架橋することができる。
【００４１】
一例において、本信号処理方法は、カルマンフィルタなどの予測モデルを使用して、ユーザの表面又は筋肉内電極によって検出されたＥＭＧ信号に一部基づいて意図された運動を予測する。信号処理方法の出力は、補綴装置などの装置の構成要素を制御する個々のアクチュエータへのデジタル信号制御を含むことができる。例示的に、本信号処理方法は、ほとんどの現在市販されているＥＭＧ補綴腕が関与するような、異なる運動モード間の手動による切り換えや、補綴者による再較正を必要とせずに、補綴装置の個々の構成要素のリアルタイム、比例的、直感的制御をユーザに提供することができる。本信号処理方法によって使用される予測モデルは、ユーザが仮想又は実際の義肢の運動シーケンスに従うという短い較正シーケンスを使用して、トレーニングすることができる。トレーニングの出力は、各自由度の各方向について必要に応じて、閾値及び利得設定を調節することによって、ユーザによってチューニングすることができる。
【００４２】
過去の技術とは対照的に、本技術は、装置の個々の自由度のリアルタイムで直感的な比例制御を提供し、例えば、無限の数の補綴腕装置のグリップ可能性及び腕位置を可能にする。加えて、本信号処理方法は、任意の数又は種類のＥＭＧ電極から入力を取り込むことができる。ＥＭＧ特徴は、個々の電極及び／又は差動チャネル対から計算することができ、信号処理方法によって使用することができる固有の信号パターンの数を増加させることができる。使用される固有の信号の数が多いほど、装置のより微細でより複雑な制御をもたらし得、例えば、上肢切断者による補綴腕及び／又は手の器用で直感的な制御を提供する。
【００４３】
本技術を更に説明するために、ここで図を参照して例が提供される。図１は、ユーザからのＥＭＧ信号を受信してＥＭＧ信号を復号し、ユーザの意図された運動を判定するために使用されるシステム１００の高レベルの例を図示する図であり、ユーザが装置１１０を制御することを可能にする。ユーザは、肢切断者であってもよく、又は非肢切断者であってもよい。図示されるように、ユーザは、電極アレイ１０２を装着することができる。電極アレイ１０２は、（例えば、図２ａ〜図２ｂ及び図３に図示された電極カフ又はスリーブを使用して）ユーザの皮膚と接触して配置された表面電極を備えてもよく、又は埋入された筋電電極及び／若しくはユーザの肢の筋肉及び／若しくは神経に埋入された移植微小電極アレイを備えてもよい。
【００４４】
埋入された電極アレイを使用する場合には、末梢神経とインターフェースするように設計されたユタ傾斜電極アレイ（ＵＳＥＡ）などの微小電極アレイを、ユーザの神経に埋入することができる。微小電極アレイは、例えば、０．５〜１．５ｍｍの長さの範囲の電極尖叉を含み得、それは神経の増大した深さに貫通し、それにより、神経の複数の束にアクセスするように設計することができる。特に、埋入された電極からの信号は、表面電極からの信号と実質的に同じ様態で処理することができる。多くの場合、唯一の違いは、処理システムというよりも電極ハードウェアにある。
【００４５】
電極アレイ１０２は、ＥＭＧ信号を検出し、そのＥＭＧ信号を多チャネルデータ取得装置１０４に送信する。多チャネルデータ取得装置１０４は、電極アレイ１０２から受信したＥＭＧ信号を処理するように構成されたニューラルインターフェースプロセッサを備えることができる。例示的に、多チャネルデータ取得装置１０４は、高域通過フィルタ（例えば、０．３Ｈｚ）、及び低域通過（ＬＰ）フィルタ（例えば、７．５ｋＨｚ）を含んでもよく、例えば、５００Ｈｚ〜１ｋＨｚでサンプリングし得る。多チャネルデータ取得装置１０４は、ＥＭＧ信号を増幅及びデジタル化し得る（例えば、デジタル化＞＝８ビットで、＋／−６．５ｍＶの範囲にわたって、１６ビット、約０．２ｕＶ／ビット）。更に、多チャネルデータ取得装置１０４は、帯域通過フィルタ（例えば、１５〜３７５Ｈｚ、各範囲の＋／−５０％の率で）と、６０Ｈｚ電源ノイズを低減するために使用される、ノッチフィルタ（例えば、米国では６０／１２０／１８０Ｈｚ又は欧州では５０／１００／１５０Ｈｚ）と、を含んでもよい。多チャネルデータ取得装置１０４は、ｎ個のシングルエンドチャネルのフィルタされたＥＭＧデータを出力し、ここでｎは、電極アレイ１０２に含まれる電極の数に対応する。例えば、３２個の電極を有する電極アレイ１０２は、ＥＭＧ信号の３２個のシングルエンドチャネルを多チャネルデータ取得装置１０４に提供し、多チャネルデータ取得装置１０４は、ＥＭＧ信号を処理し、フィルタされたＥＭＧデータの３２個のシングルエンドチャネルを出力する。
【００４６】
ＥＭＧ復号器１０６は、多チャネルデータ取得装置１０４によって出力されたＥＭＧデータを処理し、補綴装置（例えば、ロボットの手若しくは足）、又はある種の制御装置（例えば、コンピュータ入力装置若しくはゲームコントローラ）のような装置１１０に、復号出力（例えば、運動データ）を提供するように構成することができる。ＥＭＧデータの処理は、以下に説明されるように、ＥＭＧデータのいくつかの入力チャネルを判定することと、復号モデルへの入力のために入力チャネルからＥＭＧ特徴を選択することと、を含んでもよい。ＥＭＧ復号器１０６は、ユーザの意図される運動を表す復号出力を提供するように構成された復号モデルを含み得る。入力チャネルは、電極アレイ１０２に含まれるシングルエンドチャネルの数を識別し、シングルエンドチャネルに対する可能な差動チャネル対を計算することによって、判定され得る。より具体的な例として、電極アレイ１０２は、ＥＭＧ信号を多チャネルデータ取得装置１０４に送信するｎ個のシングルエンドチャネルを含み、多チャネルデータ取得装置１０４は、ＥＭＧ信号を処理し、ｎ個のシングルエンドチャネルのＥＭＧデータをＥＭＧ復号器１０６に提供する。ｎ個のシングルエンドチャネルのＥＭＧデータを受信すると、ＥＭＧ復号器１０６は、次いで、ｎ個のシングルエンドチャネルのＥＭＧデータについて可能な差動チャネル対を計算する（例えば、ｎ＝３２チャネルのＥＭＧデータの場合、ＥＭＧ復号器１０６は、９９２個の可能な差動チャネル対を計算する）。
【００４７】
差動チャネル対を計算した後、一例において、ＥＭＧ復号器１０６は、ＥＭＧデータの各入力チャネル（例えば、シングルエンドチャネル及び差動チャネル対）についてＥＭＧ振幅を計算し得る。ＥＭＧ振幅は、入力チャネルに関連付けられた固有の信号パターンを提供する。別の例では、ＥＭＧ振幅は、シングルエンドチャネルを含む入力チャネルだけについて計算され得るか、又は、ＥＭＧ振幅差動チャネル対を含む入力チャネルだけについて計算され得る。
【００４８】
ＥＭＧ復号器１０６は、入力チャネルからＥＭＧ特徴を選択し、そのＥＭＧ特徴（ＥＭＧ特徴データ）を復号モデルに入力するように構成され得る。ＥＭＧ特徴データは、入力チャネルから選択されたＥＭＧ振幅パターンを含み得る。ＥＭＧ特徴を選択するために、異なる方法を使用することができる。例えば、ＥＭＧ特徴は、相関法を使用して、回帰法（例えば、グラムシュミット回帰）を使用して、相関法と回帰法との組み合わせを使用して、又は手動選択法を使用して選択することができる。
【００４９】
復号モデルは、ＥＭＧ特徴データセットを意図された運動と相関させ、意図された運動についての復号出力データを提供し、それは装置１１０を制御するために使用することができる。一例において、復号モデルは、ユーザの意図された運動を予測するためにＥＭＧ特徴データを組み合わせる、カルマンフィルタなどの、予測モデルを含み得る。復号モデルは、図６に関連付けて後でより詳細に説明されるように、トレーニングデータを使用してトレーニングすることができる。
【００５０】
図示されるように、ユーザは、ユーザがＥＭＧ復号器１０６のパラメータを設定し、ＥＭＧ復号器１０６に含まれる復号モデルをトレーニングすることを可能にするトレーニング及びパラメータインターフェース１０８を提供され得る。例えば、ユーザは、復号出力に適用されるＥＭＧ復号器１０６のための信号利得及び閾値を設定することができる。信号利得及び閾値は、装置１１０の制御の感度と特異性との間のトレードオフを提供し得る。例えば、より高い利得及び閾値設定は、装置１１０を制御するための労力の減少をもたらし得るが、入力チャネル間のクロストークの増加もまたもたらし得る。一方、より低い利得及び閾値設定は、装置１１０を制御するための労力の増加をもたらし、入力チャネル間のクロストークの減少をもたらす。ユーザは、トレーニング及びパラメータインターフェース１０８を使用して、ＥＭＧ復号器１０６に含まれる復号モデルをトレーニングすることができる。例えば、トレーニング及びパラメータインターフェース１０８は、ユーザに視覚及び／又はオーディオのトレーニング運動合図を提供するように構成することができる。トレーニングデータは、ユーザがトレーニング運動合図に従うと同時に電極アレイ１０２から収集することができ、トレーニングデータを使用して、復号モデルをトレーニングすることができる。
【００５１】
一例において、トレーニング及びパラメータインターフェース１０８は、補綴などの装置１１０に統合することができ、追加の機器を必要とせずに、ユーザがＥＭＧ復号器１０６をトレーニング及びチューニングすることを可能にする。別の例では、トレーニング及びパラメータインターフェース１０８は、モバイル装置、コンピューティング装置、ゲーム機、リモコンなどのクライアント装置を介して、ユーザに提供されてもよい。クライアント装置は、有線又は無線インターフェースを介して、ＥＭＧ復号器１０６と通信してもよい。
【００５２】
図２ａ〜図２ｂは、神経筋信号を検出するために使用される電極アレイを含む、前腕又は大腿などの肢と共に使用するための例示的なＥＭＧスリーブ２００を図示する。電極アレイは、スリーブの少なくとも内表面２０４に沿って分布する複数の個別電極２０２を含むことができる。典型的には、各電極は、信号線２０６を有することができる。図２ａは、電極を必ずしも露出させる必要がないＥＭＧスリーブ２００の外表面２０８を図示する。図２ｂは、図２ａを裏返したＥＭＧスリーブ２００を図示し、各電極の信号線と共に露出した電極を示す。絶縁されている場合、信号線は、ＥＭＧスリーブの外側表面又は内側表面のいずれかに沿って導くことができる。信号線２０６は、プラグ又はコネクタ２１０に電気的に接続することができる。コネクタ２１０は、信号を対応する復号化のためのプロセッサに電気的に通信することを可能にする任意の好適な電気コネクタとすることができる。図示されるように、ＥＭＧスリーブは、電極が散りばめられたネオプレンなどの材料を含み得る。電極の数は、ＥＭＧスリーブの大きさに依存して変わり得る。例えば、ＥＭＧスリーブが肢切断者に装着される場合、電極の数は、肢切断者の残肢で利用可能な表面積の量に依存し得る。電極は、基準電極と、接地電極と、を含むことができる。接地電極は、接地電極をユーザの肢の接地場所に近接して配置するＥＭＧスリーブ上の場所に配置することができる。例えば、ＥＭＧスリーブがユーザの腕に装着される場合、接地電極がユーザの肘の近くの尺骨に近接して位置するように、接地電極をＥＭＧスリーブ上に配置することができる。理解されるように、ＥＭＧスリーブは、肢切断者及び非肢切断者の両方に装着することができ、任意の人間の四肢で使用するように構成することができる。
【００５３】
図３は、図２ａ〜図２ｂに図示するＥＭＧスリーブと同様の神経筋信号を検出するために使用される電極アレイを含む例示的な成形ＥＭＧライナを図示する。ＥＭＧライナは、プラスチック、ポリウレタンゴム、シリコーン等のような成形可能な材料を含み得る。上記のＥＭＧスリーブと同様に、ＥＭＧライナは、ＥＭＧライナの利用可能な表面積に依存して変わり得る多数の電極を含むことができる。一例において、電極は、電極の表面がユーザの肢の皮膚に接触するように、ＥＭＧライナの成形可能な材料中に埋め込むことができる。別の例では、電極は、電極の表面をユーザの肢の皮膚と接触して配置する構成で、ＥＭＧライナの表面に取り付けることができる。ＥＭＧライナは、上記のように、基準電極と、接地電極と、を含むことができる。ＥＭＧライナは、これらに限定されないが、上肢（例えば、上腕二頭筋、前腕、手首）、下肢（例えば、大腿、ふくらはぎ、足）のような任意の不完全な人間の四肢と共に使用するように構成することができる。より具体的には、ライナの内表面は、皮膚と係合することができ、一方、補綴装置（例えば手、手首アセンブリ）は、成形されたＥＭＧライナの遠位外表面に取り付けることができる。
【００５４】
図４は、本技術が実行され得る例示的なシステム４００の構成要素を図示するブロック図である。システム４００は、ユーザの意図された運動を判定するために使用することができ、ユーザが装置４１６を制御することを可能にする。図示されるように、システム４００は、電極アレイ４０２及び装置４１６に通信可能に連結されたコンピューティング装置４０４を含むことができる。電極アレイ４０２は、ユーザに取り付けられた表面又は筋肉内電極のアレイを備えることができる。一例において、筋肉内電極は、肢切断者の残肢に埋入することができる。例えば、筋肉内電極は、肢切断者の残肢に埋入されたＵＳＥＡ（ユタ傾斜電極アレイ）を含むことができる。別の例では、表面電極は、ＥＭＧスリーブ又はＥＭＧライナを使用してユーザに取り付けることができる。装置４１６は、ＥＭＧ信号から変換されて装置４１６に提供される、意図された運動コマンドを使用して制御され得る任意の装置を含むことができる。
【００５５】
コンピューティング装置４０４は、電極アレイ４０２から受信したＥＭＧ信号を処理し、意図された運動コマンドを装置４１６に提供するために使用される様々な構成要素を含み得る。図示される例において、コンピューティング装置４０４は、ＥＭＧ取得モジュール４０６、ＥＭＧデータ処理モジュール４０８、特徴抽出モジュール４１０、ＥＭＧ復号モジュール４１２、トレーニングモジュール４１４、及びユーザインターフェース４１８を含む。
【００５６】
ＥＭＧ信号取得モジュール４０６は、電極アレイ４０２からＥＭＧ信号を受信し、ＥＭＧ信号をコンピューティング装置４０４に含まれる他のモジュールによって使用されるＥＭＧデータに変換するように構成され得る。例えば、ＥＭＧ信号取得モジュール４０６は、電極アレイ４０２に含まれる電極のシングルエンドチャネルからＥＭＧ信号を受信する。ＥＭＧ信号取得モジュール４０６は、ＥＭＧデータ収集方法を使用して、ＥＭＧ信号をフィルタ、サンプリング、増幅、及びデジタル化し得る。例えば、ＥＭＧ信号取得モジュール４０６は、図１に関連付けて先に記述した、フィルタ、サンプルレート、増幅パラメータ、及びデジタル化パラメータを使用するように構成されてもよい。ＥＭＧ信号取得モジュール４０６は、電極アレイ４０２のシングルエンドチャネルに対応するＥＭＧデータをＥＭＧデータ処理モジュール４０８に出力する。
【００５７】
ＥＭＧデータ処理モジュール４０８は、ＥＭＧ信号取得モジュール４０６から受信したＥＭＧデータを処理するように構成され得る。一例において、ＥＭＧデータ処理は、電極アレイ４０２のシングルエンドチャネルに対応するＥＭＧデータを使用して差動チャネル対を計算することと、シングルエンドチャネル及び差動チャネル対についてのＥＭＧデータを入力チャネルビンにバッファすることと、入力チャネルのそれぞれについてのＥＭＧ振幅を計算することと、を含んでもよい。次に、処理されたＥＭＧデータを、特徴抽出モジュール４１０に提供することができる。
【００５８】
特徴抽出モジュール４１０は、ＥＭＧデータの入力チャネルからＥＭＧ特徴データを抽出し、入力チャネルのＥＭＧ振幅に部分的に基づいて、信号特徴セットを選択するように構成され得る。ＥＭＧ特徴データの抽出は、電極アレイのシングルエンドチャネルのＥＭＧデータから及び／又は差動チャネル対のＥＭＧデータからＥＭＧ特徴データを抽出することを含み得る。ＥＭＧ特徴の選択は、ＥＭＧ特徴データセットから冗長な、雑音の多い、又は非特定のＥＭＧ特徴を除去するために特徴最適化を使用してＥＭＧ特徴データセットを識別することを含み得る。一例において、特徴最適化は、グラムシュミット回帰技法を使用してＥＭＧ特徴データセットを作成することを含むことができる。別の例では、相関法は、他の差動チャネル対の特徴データと比較してトレーニング運動データとのより高い相関を有することを有するＥＭＧ特徴を選択するために使用することができる。更に別の例では、ＥＭＧ特徴データセットを手動で選択することができる。理解されるように、他の特徴最適化方法を使用して、ＥＭＧ特徴データセットについてのＥＭＧ特徴を選択することができる。いくつかの例において、特徴抽出モジュール４１０は、ＥＭＧ特徴データを正規化することによってＥＭＧ特徴を条件付けるように構成することができる。ＥＭＧ特徴データの正規化は、より大きい信号に対してより小さい信号の電力を高め得る。
【００５９】
ＥＭＧ復号モジュール４１２は、予測モデルを使用して、意図された運動を判定するように構成され得る。予測モデルは、カルマンフィルタモデル、直接重み付きリッジ回帰カルマンフィルタモデル、再較正されたフィードバック意図トレーニング（Ｒｅ−ＦＩＴ）カルマンフィルタモデル、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、非線形サポートベクトル回帰モデル、又はニューラルネットワークモデルのうちのいずれか１つ以上を含むことができる。理解されるように、上記で具体的に言及されていない他の予測モデルもまた、意図された運動を判定するために使用することができる。予測モデルは、トレーニングモジュール４１４を利用するトレーニングセッション中に収集されたトレーニングデータを使用してトレーニングすることができる。特徴抽出モジュール４１０から受信したＥＭＧ特徴データは、回帰係数と共に予測モデルに入力される。予測モデルは、ＥＭＧ特徴データ及び回帰係数を使用してユーザの意図された運動を判定する。
【００６０】
トレーニングモジュール４１４は、ＥＭＧ復号モジュール４１２によって使用される予測モデルをトレーニングするように構成することができる。一例において、トレーニングデータは、ユーザに運動（例えば、腕、手、指（複数可）、脚、足の運動）を行うように指示する口頭の及び／又は視覚のトレーニング運動合図４２２をユーザに提供するトレーニングセッション中に収集することができる。ユーザが肢切断者である場合、ユーザは、ファントム肢を精神的に運動させるように指示されてもよい。トレーニングセッション中に収集されたＥＭＧ特徴データは、トレーニング運動合図４２２に整列される。ＥＭＧ特徴データは、相関技法、グローバルシフト技法、試行錯誤技法、再帰回帰技法、又は別のデータ整列技法のうちの少なくとも１つを使用して、トレーニング運動合図に整列させることができる。ＥＭＧ特徴データセットは、特徴抽出モジュール４１０を使用して作成することができ、そのＥＭＧ特徴データセットは、パラメータ４２０と共に、予測モデルに入力することができる。
【００６１】
ユーザインターフェース４１８は、Ｉ／Ｏ（入力／出力）用に構成することができる。例えば、ユーザインターフェース４１８は、パラメータ４２０（例えば、利得パラメータ及び閾値パラメータ）の入力に使用することができる。また、ユーザインターフェース４１８は、ＥＭＧ復号モジュール４１２によって利用される予測モデルをトレーニングするために使用されるトレーニングデータを収集するトレーニングセッションを通して、ユーザを歩行させるように構成することもできる。
【００６２】
図５は、ＥＭＧ信号を処理するための例示的な方法５００を図示するフロー図である。方法５００は、複数のシングルエンドチャネルのＥＭＧ信号を提供するように構成された電極アレイ５０２からＥＭＧ信号を受信することを含み得る。シングルエンドチャネルから受信されたＥＭＧ信号は、フィルタ及びサンプリングを使用して、ハードウェアにおいて処理５０４され得る。具体的な例として、ＥＭＧ信号は、０．３Ｈｚの高域通過フィルタ、７．５ｋＨｚの低域通過フィルタを適用することと、１ｋＨｚでＥＭＧ信号をサンプリングすることと、＋／−６．５ｍＶの範囲にわたって、ＥＭＧ信号を１６ビット、約０．２ｕＶ／ビットで増幅及びデジタル化することと、１５〜３７５Ｈｚの帯域通過フィルタを適用することと、６０Ｈｚの電源ノイズを低減するために、６０／１２０／１８０Ｈｚのノッチフィルタを適用することと、によって処理することができる。ＥＭＧ信号のハードウェア処理は、ｎ個のシングルエンドチャネルのフィルタされたＥＭＧデータを出力する。上記の具体的な例を継続すると、３２個のシングルエンドチャネルのＥＭＧ信号のハードウェア処理は、３２個のシングルエンド入力チャネルの１ｋＨｚフィルタリングされたＥＭＧデータを出力する。
【００６３】
ハードウェアでＥＭＧデータを処理した後、ｎ個のシングルエンドチャネルのフィルタされたＥＭＧデータについてソフトウェア信号処理５０６を行うことができる。ＥＭＧデータのソフトウェア信号処理５０６は、その後のユーザの意図された運動を検出し識別するように反復して行うことができる。例えば、ＥＭＧデータが電極アレイ５０２から受信されると、ループ時間（例えば、２０、３０、又は４０ミリ秒）を使用してＥＭＧデータを処理することができる。図示されるように、ソフトウェア信号処理５０６は、ｎ個のシングルエンドチャネルのＥＭＧデータについて差動チャネル対を計算する５０８ことを含み得る。一例において、差動チャネル対は、差動チャネル対は、行列乗算法を使用して、又は各可能な対を個別にループ処理し、かつ差分を計算することによって計算することができる。差動チャネル対を計算すること５０８は、ＥＭＧデータのシングルエンドチャネルのみを使用することと比較して、より良い信号対雑音比（ＳＮＲ）を提供することができ、差動チャネル対における電極間に仮想信号源を提供することができる。これにより、ユーザの肢に電極アレイを正確に配置する必要性が減り、より堅牢な復号をもたらす。
【００６４】
次に、各入力チャネル（シングルエンドチャネル及び差動チャネル対）のＥＭＧデータをビンにバッファする５１０ことができる（カーネル幅とも呼ぶ）。一例において、ビンは、サイズで６０〜３００ミリ秒の範囲であり得る。次いで、ビンウィンドウにわたって整流及び平均化することによって、バッファされたＥＭＧデータについてＥＭＧ振幅を計算する５１２ことができる。例えば、１ｋＨｚでサンプルされ帯域通過フィルタされたＥＭＧデータの絶対値が計算され、次いでビンウィンドウにわたって平均される。この平均値は、次いで３０Ｈｚの頻度で更新される。
【００６５】
入力チャネルのそれぞれについてＥＭＧ振幅を計算した後、復号モデルへの入力のためにＥＭＧ特徴データを選択する５１５ことができる。一例において、シングルエンドチャネル及び半分の数の可能な差動チャネル対が、復号モデルへの入力のために選択される。具体的な例として、シングルエンド入力チャネルの数が３２の場合、差動チャネルペアの可能な数は９９２である。したがって、半分の数の差動チャネル対が選択され（すなわち、４９６）、シングルエンドチャネルと組み合わされて（すなわち、３２＋４９６）、復号モデルへの入力のための多数のＥＭＧ特徴（すなわち、５２８）が生成される。
【００６６】
選択されたＥＭＧ特徴を復号モデルに入力する前に、ＥＭＧ特徴を正規化する５１６ことができる。一例において、各ＥＭＧ特徴は、全ての値を最小値から減算し、次いで最大値によって全ての値を除算することによって正規化することができる。これは、各ＥＭＧ特徴が最小値０及び最大値１を有する結果をもたらす。その後、ＥＭＧ特徴は、以下で更に詳細に説明されるように、オフライントレーニング又はオンライン復号化のために復号モデル５１８に入力される。
【００６７】
図６は、復号モデルをトレーニング（オフライントレーニング）するための例示的な方法６００を図示するフロー図である。方法６００は、身体的／精神的に運動を行うように口頭及び／又は視覚的にユーザ６０４に指示するトレーニング運動合図６０２をユーザ６０４に提供することを含み得る。例えば、ユーザは、仮想腕／手又はロボット補綴腕／手のトレーニング運動合図に従ってもよく、その間にトレーニングデータ６１２が収集される。ユーザ６０４は運動を行い、その間に電極アレイ６０６は運動に関連付けられたＥＭＧ信号を検出する。ＥＭＧ信号は、図５を参照して前述した信号処理６０８方法を用いて処理され、ＥＭＧデータを復号モデルトレーニング６１０で使用するために収集することができる。
【００６８】
復号モデルトレーニング６１０は、ユーザ６０４に提供されたトレーニング運動合図からのトレーニング運動データにトレーニングデータ６１２を整列させる６１４ことを含み得る。トレーニングデータデータは、トレーニング運動合図に整列させることができる。例示的に、トレーニングデータのトレーニング運動合図への整列は、相関法、グローバルシフト法、試行錯誤法、再帰回帰法、又は別のデータ整列技法を使用して行うことができる。
【００６９】
トレーニングデータを整列させた後、トレーニングデータを正規化又は変換する６１６ことができる。次いで、前述のように一組のＥＭＧ特徴６２４を選択するために特徴選択６１８を行うことができる。係数パラメータ６２２は、復号モデルをトレーニングする６２８ために、選択された特徴及び運動合図データを復号モデルに入力し、説明された方法（カルマンフィルタ、ニューラルネットワーク、等）のうちの１つを使用する６２０ことによって生成することができる。
【００７０】
復号モデルをトレーニングした後、復号モデルは再トレーニング又は周期的に較正できる。例えば、較正後の皮膚又は筋肉に対する表面電極の運動は、復号モデルの性能を低下させ得る。性能の問題を軽減するために、較正ルーチンをユーザ６０４によって周期的に行うことができる。例えば、ユーザ６０４は、運動合図に応答してトレーニング運動を行うことを含む較正ルーチンを行うことができ、復号モデルを再トレーニングするために使用することができるトレーニングデータ６１２を収集することができる。
【００７１】
不十分なトレーニングデータもまた、復号モデルの性能を低下させる可能性がある。復号モデルの品質は、トレーニングデータ６１２の品質に依存し得る。例えば、トレーニングデータ品質は、所与のトレーニング運動について一貫した筋収縮を行うユーザ６０４に依存し得る。間違い、不適当又は可変的整合のいずれかのために、残肢の生理機能の変化、又は注意喪失に起因して、ユーザが一貫したトレーニング動作を行うことができない場合、復号モデルは不十分にトレーニングされ得、装置を正確に制御するユーザの能力は制限され得る。不十分なトレーニングデータを軽減するために、トレーニング運動の数がトレーニング運動試行の間に収集されたトレーニングデータ６１２の一貫性に依存し得る適応型較正ルーチンを適用することができる。例えば、ユーザ６０４がトレーニング運動試行を行うことで一貫しているほど、復号モデルをトレーニングするのに必要な試行は少なくなる。
【００７２】
図７は、ユーザの意図された運動に応答して装置を制御することを可能にするＥＭＧデータのオンライン復号化のための例示的な方法７００を図示するフロー図である。方法７００は、図５を参照して前述した信号処理７０４方法を使用して、電極アレイ７０２から受信したＥＭＧ信号を処理することを含み得る。ＥＭＧ特徴データセットは、ＥＭＧ特徴データセットを意図された運動に相関させるようにトレーニングされる復号モデル７０８に提供される。復号モデル７０８は、復号出力に利得及び／又は閾値を適用する７１０ように構成され得る。利得及び閾値は、装置の制御の感度と特異性との間のトレードオフを提供し得る。例えば、より高い利得及びより低い閾値設定は、装置を制御するためのより少ない労力をもたらし得るが、復号出力チャネル間のクロストークの増加もまたもたらし得る（ＤＯＦ）。一方、より低い利得及びより高い閾値設定は、装置を制御するための労力の増加とクロストークの減少とをもたらし得る。
【００７３】
感度と特異性との間のトレードオフのバランスをとるために、動的閾値制御を適用することができる。例えば、個々のＤＯＦ間のクロストークを減らすために、閾値を高く初期設定することができる。しかしながら、個々のＤＯＦが閾値を超えた場合には、そのＤＯＦに対する閾値は減少することができ、その結果、制御するための労力が少なくなる。その後の非活動中、そのＤＯＦが低下した閾値を下回ったとき、閾値は再び増加し、クロストークの減少をもたらす。この動的閾値の発想は、復号出力に適用されてより厳密に自然に近い運動を近似し、器用さを改善する任意のモデルに更に拡張することができる。一例は、身体的な手の物理をより厳密に近似するために、摩擦及び弾性構成要素、並びに、ＤＯＦ間の相互依存性を導入するモデルを適用することである。
【００７４】
また、復号モデル７０８は、ハードリミット７１２（例えば、−１：１）を復号出力７１４に適用するように構成されてもよい。ハードリミットは、装置制御における不要な休止及び不十分な性能をもたらす可能性のある高い値に復号出力が非現実的に到達するのを防ぐことができる。復号モデル７０８によって生成された復号出力７１４は、方法７００を装置と統合すること７１７の一部として装置に提供することができる。例示的に、復号出力７１４は、装置に送信されるコマンド又は命令を含むことができ、それは復号モデルによって解釈される意図された運動に対応する運動を装置に実行させることができる。
【００７５】
図８は、神経筋信号から意図された運動を判定するための方法８００を図示するフロー図である。ブロック８１０で開始し、方法８００は、電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信することを含み得、ここで、ＥＭＧ信号は電極アレイのシングルエンドチャネルを備える電極によって検出され、ＥＭＧ信号はＥＭＧデータに変換される。
【００７６】
ブロック８２０のように、電極アレイのシングルエンドチャネルについて差動チャネル対を判定することができる。ブロック８３０のように、次いで差動チャネル対のＥＭＧデータからＥＭＧ特徴データを抽出することができ、ブロック８４０のように、差動チャネル対のＥＭＧ特徴データからＥＭＧ特徴データセットを選択することができる。
【００７７】
ブロック８５０のように、ＥＭＧ特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルにＥＭＧ特徴データセットを入力することができる。ブロック８６０のように、次いで復号出力は復号モデルから受信され、復号出力が意図された運動を示す場合、ブロック８７０のように、復号出力を装置に提供することができる。
【００７８】
図９は、本技術のモジュールが実行され得るコンピューティング装置９１０を図示する。コンピューティング装置９１０は、メモリ装置９２０と通信する１つ以上のプロセッサ９１２を含み得る。コンピューティング装置９１０は、コンピューティング装置内の構成要素のためのローカル通信インターフェース９１８を含み得る。例えば、ローカル通信インターフェース９１８は、ローカルデータバス及び／又は所望に応じて任意の関連するアドレス若しくは制御バスであってもよい。
【００７９】
メモリ装置９２０は、プロセッサ（複数可）９１２によって実行可能なモジュール９２４、及びモジュール９２４のためのデータを含み得る。例えば、メモリ装置９２０は、ＥＭＧ信号取得モジュール、ＥＭＧデータ処理モジュール、特徴抽出モジュール、ＥＭＧ復号モジュール、トレーニングモジュール、及び他のモジュールを含み得る。モジュール９２４は、先に記述された機能を実行し得る。データストア９２２もまた、プロセッサ（複数可）９１２によって実行可能であるオペレーティングシステムと共に、モジュール９２４及び他のアプリケーションに関連するデータを記憶するためにメモリ装置９２０内に位置付けられてもよい。
【００８０】
他のアプリケーションもまた、メモリ装置９２０に記憶され、プロセッサ（複数可）９１２によって実行可能であってもよい。本説明において考察される構成要素又はモジュールは、ハイブリッドの方法を使用してコンパイル、解釈又は実行される高水準プログラミング言語を使用してソフトウェアの形で実装され得る。
【００８１】
コンピューティング装置はまた、コンピューティング装置によって使用可能であるＩ／Ｏ（入力／出力）装置９１４へのアクセスを有し得る。ネットワーキング装置９１６及び類似の通信装置が、コンピューティング装置に含まれてもよい。ネットワーキング装置９１６は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、又は他のコンピューティングネットワークに接続する有線又は無線ネットワーキング装置であってよい。
【００８２】
メモリ装置９２０に記憶されているとして示されている構成要素又はモジュールは、プロセッサ（複数可）９１２によって実行されてもよい。「実行可能」という用語は、プロセッサ９１２によって実行され得る形式のプログラムファイルを意味し得る。例えば、高水準言語のプログラムは、メモリ装置９２０のランダムアクセス部分にロードされプロセッサ９１２によって実行され得るフォーマットで機械コードにコンパイルされ得、又はソースコードは、別の実行可能プログラムによってロードされ、プロセッサによって実行されるべきメモリのランダムアクセス部分に命令を生成するように解釈され得る。実行可能プログラムは、メモリ装置９２０の任意の部分又は構成要素に記憶され得る。例えば、メモリ装置９２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ、メモリカード、ハードドライブ、光ディスク、フロッピーディスク、磁気テープ、又は任意の他のメモリ構成要素であり得る。
【００８３】
プロセッサ９１２は、複数のプロセッサを表してもよく、メモリ９２０は、処理回路と並列に動作する複数のメモリユニットを表してもよい。これは、システム内の処理及びデータのために並列処理チャネルを提供し得る。ローカルインターフェース９１８は、複数のプロセッサのいずれかと複数のメモリとの間の通信を容易にするネットワークとして使用し得る。ローカルインターフェース９１８は、負荷分散、大量データ転送、及び類似のシステムなどの通信を連携するために設計された追加のシステムを使用してもよい。
【００８４】
本技術に関して提示されたフローチャートは、特定の実行順序を示唆し得るが、実行の順序は、例示されているものと異なってもよい。例えば、もう２つのブロックの順序は、示されている順序に対して並べ替えられてもよい。更に、連続して示されている２つ以上のブロックは、並列に、又は部分並列化して実行されてもよい。いくつかの構成では、フロー図に示されている１つ以上のブロックは、省略又はスキップしてもよい。ユーティリティ、計算、性能、測定、トラブルシューティングを向上させる目的で、又は類似の理由で、任意の数のカウンタ、状態変数、セマフォの警告、又はメッセージが論理フローに追加されてもよい。
【００８５】
本明細書に記載されている機能ユニットのいくつかは、それらの実施の独立性をより特に強調するために、モジュールとしてラベル付けされている。例えば、モジュールは、カスタムＶＬＳＩ回路又はゲートアレイ、論理チップなどの既製の半導体、トランジスタ、又は他のディスクリート部品を含むハードウェア回路として実装されてもよい。モジュールはまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジック装置等のようなプログラマブルハードウェア装置に実装されてもよい。
【００８６】
モジュールはまた、様々な種類のプロセッサによる実行のためのソフトウェアに実装されてもよい。実行可能コードの識別されたモジュールは、例えば、オブジェクト、手順、又は機能として編成され得るコンピュータ命令の１つ以上のブロックを含んでもよい。それにもかかわらず、識別されたモジュールの実行ファイルは、物理的に一緒に位置する必要はなく、モジュールを構成し、論理的に一緒に結合されたときにモジュールについて述べられた目的を達成する異なる場所に記憶された異種の命令を含んでもよい。
【００８７】
実際、実行可能コードのモジュールは、単一の命令、又は多くの命令であってもよく、異なるプログラムの間で、及びいくつかのメモリ装置にまたがって、いくつかの異なるコードセグメントにわたって分散することさえあってもよい。同様に、動作データは、本明細書ではモジュール内で識別され及び例示され得、任意の適切な形式で具現化され、任意の適切なタイプのデータ構造内に編成されてもよい。動作データは、単一のデータセットとして収集されてもよく、又は異なる記憶装置にわたることを含めて異なる場所にわたって分散されてもよい。モジュールは、所望の機能を行うように動作可能なエージェントを含めて、受動的であっても又は能動的であってもよい。
【００８８】
本明細書に記載の技術は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又はその他のデータなどの情報を記憶するための任意の技術で実装された揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び非取り外し可能媒体を含むコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。コンピュータ可読記憶媒体としては、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術などの非一時的媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、あるいは所望の情報及び記載された技術を記憶するために使用され得る任意の他のコンピュータ記憶媒体が挙げられるが、これらに限定されない。
【００８９】
本明細書に記載の装置はまた、装置が他の装置と通信することを可能にする通信接続又はネットワーキング装置及びネットワーキング接続を含むことができる。通信接続は、通信媒体の一例である。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び搬送波又は他の移送機構などの変調データ信号内の他のデータを具現化し、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」は、信号内の情報を符号化するような様態で設定又は変更されたその特性のうちの１つ以上を有する信号を意味する。限定ではなく例として、通信媒体には、有線ネットワーク又は直接配線接続などの有線媒体、及び音響、無線周波数、赤外線などの無線媒体並びに他の無線媒体が含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読媒体という用語は、通信媒体を含む。
【００９０】
図面に図示された例を参照し、本明細書では同じことを説明するために特定言語を使用した。それでもなお、それにより本技術の範囲の限定が意図されない、と理解されるであろう。本明細書に例示した特徴の変更及びさらなる改変、並びに本明細書に例示したような実施例の追加の応用は、本説明の範囲内であると見なされるべきである。
【００９１】
更に、説明された特徴、構造、又は特性は、１つ以上の実施例において、任意の好適な様態で組み合されてもよい。先行する説明において、説明される技術の実施例の完全な理解を提供するために、種々の構成の実施例等の多数の具体的な詳細を提供した。しかしながら、本技術は、１つ以上の具体的な詳細なしで、又は他の方法、構成要素、装置、等を伴って実施され得ることが認識されるであろう。その他の例では、本技術の態様を不明瞭にすることを回避するために、周知の構造又は動作は、詳細には図示又は説明されていない。
【００９２】
主題は、構造的特徴及び／又は動作に特有の言語で説明されてきたが、添付の特許請求の範囲で定義される主題は、必ずしも上記の特定の特徴及び動作に限定されないことを理解されたい。むしろ、上記の特定の特徴及び作用は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示されている。記載された技術の精神及び範囲から逸脱することなく、多数の改変及び代替の構成が考案され得る。
【図１】
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【図２ａ】
2019525808.tif 000004
【図２ｂ】
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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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【手続補正書】
【提出日】平成31年4月15日(2019.4.15)
【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】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのシステムであって、
電極アレイと、
少なくとも１つのプロセッサと、
メモリ装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記システムに、
前記電極アレイのシングルエンドチャネルを介して筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、前記ＥＭＧデータが、トレーニング運動合図を受信したことに応答してユーザによって行われるトレーニング運動に関連付けられている、受信することと、
前記ＥＭＧデータに関連付けられた前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
前記差動チャネル対の前記ＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
前記特徴データを前記トレーニング運動合図の運動合図データに整列させることと、
前記特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルへのトレーニング入力として、前記特徴データから特徴データセットを選択することと、
前記特徴データセットを使用して前記復号モデルを構成することと、を行わせる、命令を含む、メモリ装置と、を備える、システム。
【請求項２】
前記電極アレイが、表面電極アレイを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、前記システムに、前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルの前記ＥＭＧデータから前記特徴データを更に抽出させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記特徴データが、グローバルシフト相関技法、グローバルシフト再帰回帰技法、試行錯誤相関技法、又は試行錯誤再帰回帰技法のうちの少なくとも１つを使用して、前記トレーニング運動合図に整列される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記特徴データセットが、グラムシュミット又は再帰回帰技法を使用して、差動チャネル対の前記特徴データから選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記特徴データセットが、他の差動チャネル対の前記特徴データと比較して、トレーニング運動データとのより高い相関を有する差動チャネル対の前記特徴データから選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記特徴データセットが、手動で選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、前記復号モデルによって提供される復号出力の感度及び安定性を制御するために利得パラメータ及び閾値パラメータを使用して、前記システムに、復号出力データセットを更に修正させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記メモリ装置が、前記プロセッサによって実行されたときに、新しいトレーニング運動合図データを介して取得された新しい特徴データセットを使用して、前記システムに、復号モデル係数を更に更新させる命令を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記復号モデルが、カルマンフィルタモデル、直接重み付きリッジ回帰カルマンフィルタモデル、再較正されたフィードバック意図トレーニング（Ｒｅ−ＦＩＴ）カルマンフィルタモデル、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、非線形サポートベクトル回帰モデル、又はニューラルネットワークモデルのうちのいずれか１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
神経筋信号から意図された運動を判定するためのコンピュータ実施方法であって、
電極アレイのシングルエンドチャネルに対応する筋電（ＥＭＧ）データを受信することであって、ＥＭＧ信号が、前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルを備える電極によって検出され、前記ＥＭＧ信号が、前記ＥＭＧデータに変換される、受信することと、
前記電極アレイの前記シングルエンドチャネルに対する差動チャネル対を判定することと、
前記差動チャネル対の前記ＥＭＧデータから特徴データを抽出することと、
前記差動チャネル対の前記特徴データから特徴データセットを選択することと、
前記特徴データセットを意図された運動に相関させるように構成された復号モデルに前記特徴データセットを入力することと、
前記意図された運動を示す前記復号モデルからの復号出力を受信することと、
前記復号出力を装置に提供することと、を含む、方法。
【請求項１２】
前記差動チャネル対の前記特徴データから前記特徴データセットを選択することが、前記ＥＭＧデータを使用して前記差動チャネル対に対するＥＭＧ振幅を計算することと、前記ＥＭＧ振幅に一部基づいて前記特徴データセットを選択することと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特徴データセットを前記復号モデルに入力することが、回帰係数パラメータ及び自由度（ＤＯＦ）パラメータを入力することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記復号モデルへの入力の各サイクルで前記係数パラメータを更新することを更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
ユーザからＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータを受信することと、
前記ＤＯＦ利得パラメータ及びＤＯＦ閾値パラメータを前記復号出力に適用することと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
ユーザから運動モードパラメータを受信することを更に含み、前記運動モードパラメータが、非活動に関連付けられたニュートラルベースライン位置に対する出力を含む位置制御モードと、速度制御を含むラッチングモードと、前記位置制御モードと前記ラッチングモードとの組み合わせを含むリーキーモードと、を特定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記装置に前記復号出力を提供することが、補綴装置に前記復号出力を提供することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記装置に前記復号出力を提供することが、制御装置に前記復号出力を提供することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【国際調査報告】
2019525808.tif 000013