(57)【要約】本発明は、予め決定された行動標的を達成するために脳活動を電磁修正する方法に関するものであって、行動と脳活動特性の推移との相互関係を表現する行動モデルと、脳の活動を量的表現する脳活動モデルとを使用する。脳活動の特性とその推移は、脳活動の量的表現から引き出すことができる。本発明の方法によれば、行動標的の達成と対応する脳活動特性によって与えられる名目的推移は、脳モデルを用いて決定され、外因性電界および／または磁界が誘発され、電磁的脳活動が測定され、脳モデルの計算を含む制御又は調整回路における名目的推移を達成するために脳活動指標が計算される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
行動標的を達成するための脳活動の電磁修正方法であって、行動と脳活動指標の力学との間の対応を説明する行動モデルを使用し、脳活動を計量的に説明する脳活動モデルを使用し、脳活動指標とそれらの力学を得ることが可能であり、：
−  行動標的の達成に対応する特定の脳活動指標の力学を標的とする行動モデルによる決定、
−  脳モデル計算を含む、オープンまたはクローズド・ループ・コントロールの部分として標的力学を達成するための外因性電界および／または磁界の誘発、および電磁脳活動の測定、および脳活動指標の計算
を含む方法。
【請求項２】
一般的脳活動モデルを使用し、特定のユーザーに関する観察不可能性の決定により特定の脳活動モデルに校正され、脳活動への外因性電界および／または磁界の影響がこのユーザーに関して決定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
脳活動指標として、脳活動を説明する電磁変数、またはそのような電磁変数に由来する変数が使用される請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
電磁変数には、頭蓋外および／または頭蓋内で測定された電位および／または電流および／または磁界が含まれる請求項３記載の方法。
【請求項５】
脳活動指標には、フーリエ基底、またはウェーブレット基底、またはKarhunen−Loeve−基底における電磁変数の周波数および／または電磁変数の時系列の表現係数、および／または例えば定常性、モーメント、相関性等の確率指標、および／または安定性、リャプーノフ指数、リミット・サイクル、埋め込み空間の最小次元等を含む非線形指標が含まれる請求項３または４記載の方法。
【請求項６】
標的力学は、例えば、デーヴィッドソンモデル、Ishihara−Yoshiiモデル、または［９］に記載のカオス発作モデルの変型等の、行動モデルにより行動標的から計算される請求項１から５のうちの１つに記載の方法。
【請求項７】
観察不可能性は、特定のユーザーに関して校正される請求項２から６のうちの１つに記載の方法。
【請求項８】
特定のユーザーの脳活動への外因性電界および／または磁界の影響が決定される請求項１から７のうちの１つに記載の方法。
【請求項９】
特定のユーザーの脳活動への外因性電界および／または磁界の影響の計算は、観察不可能性の決定を組み合わせる請求項２から８のうちの１つに記載の方法。
【請求項１０】
校正の第一にＢＡＩ−モードへの事実上の脳活動指標の力学の分解（Ｓ２１３０）を含み、それらのＢＡＩ−モードは、脳活動モデルから計算された脳活動指標の力学に対応する請求項２から９のうちの１つに記載の方法。
【請求項１１】
これらのモードに基づいて、パラメータと内因性入力のセット、および／または外因性入力が決定され、脳活動モデルに従う各モードの土台となる請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
試験シグナルは、計算され（Ｓ２１６０）、
試験シグナルは、ユーザーに適用される外因性電界および／または磁界であり、
結果としてユーザーの脳活動は測定され、
試験シグナルの適用中または後に測定された脳活動は以前の脳活動と共に評価され、
この評価の結果によってパラメータに加えて内因性入力さらに各モードへの試験シグナルの影響のセットが決定され、測定データと適合する
請求項１から１１のうちの１つに記載の方法。
【請求項１３】
試験シグナルは、パラメータ、内因性入力および熟慮されているモードへの試験シグナルの影響のセットが独自に決定されるまで修正されると共に再適用され、それによってモードは校正される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
脳活動の校正は、モードの校正とモード間の相互作用の校正により実行され、前者また両者は外因性入力を考慮する請求項１２から１３のうちの１つに記載の方法。
【請求項１５】
高速校正は、１試験シグナルまたは幾つかの試験シグナルの伝送後に測定データと適合するパラメータ、内因性入力、外因性入力のセットを選択する請求項１から１４のうちの１つに記載の方法。
【請求項１６】
校正された脳活動モデルが使用され、どの制御変数の力学が脳活動指標の事実上の力学の標的力学への変換に適切か計算され、それによって制御変数は脳活動モデル内の外因性入力を示し、外因性磁界および／または電界に関連する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
制御変数の計算される力学は既知の効果と共にシグナルの適用により単純化される請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
幾つかの検出範囲についてローカルモードが校正され、その相互作用は個別のローカルモードの連続的な修正により決定される（Ｓ２４２０、Ｓ２４３０、Ｓ２４４０、Ｓ２２２１）請求項２から１７のうちの１つに記載の方法。
【請求項１９】
加えて、磁界および／または電界感覚入力および／または生化学的活性剤が使用される請求項１から１８のうちの１つに記載の方法。
【請求項２０】
適切な繰返し率により適用の期間を越えて脳活動が修正、または安定化する請求項１から１９のうちの１つに記載の方法。
【請求項２１】
電磁脳活動の測定のために幾つかのセンサーが相互接続される請求項１から２０のうちの１つに記載の方法。
【請求項２２】
電磁界の誘発のために伝達物質が使用され、位置と方向は変更可能である請求項１から２１のうちの１つに記載の方法。
【請求項２３】
電磁界の誘発のために幾つかの伝達物質が使用され、その幾つかが相互接続される請求項１から２２のうちの１つに記載の方法。
【請求項２４】
ｎ−エレメント時系列の時空モードへの分解が実行される請求項１０から２３のうちの１つに記載の方法。
【請求項２５】
追撃方法により分解が実行される請求項１０から２４のうちの１つに記載の方法。
【請求項２６】
脳モデルの転換した出力関数に関して分解が実行され、結果として各転換は脳活動に関与するニューロンと各センサー間のシグナルの変更を示す請求項１０から２５のうちの１つに記載の方法。
【請求項２７】
分解はメタ位相区間への埋め込み後に実行され、それによって定常成分と非定常成分が分離可能となる請求項１０から２６のうちの１つに記載の方法。
【請求項２８】
分解は異なる方法で実行されるが、結果として各方法に応じてモードのセットは重み付けられ、これらのモードだけがさらに使用され、総重量は特定の閾値を超える請求項１０から２７のうちの１つに記載の方法。
【請求項２９】
行動標的には、１つ以上の次の行動標的が含まれる請求項１から２８のうちの１つに記載の方法：
知覚および／または知覚能力および／または知覚可能性の変更または維持、
行動および／または行動能力および／または行動可能性の変更または維持、
反応速度の変更または維持、
活性化および／または活性化能力の変更または維持、
動機および／または動機能力および／または動機可能性の変更または維持、
注意および／または注意能力の変更または維持、
記憶および／または記憶内容および／または記憶検索の変更または維持、
学習および／または学習能力および／または学習可能性の変更または維持、
意識の変更または維持、
感情および／または感情能力および／または感情可能性の変更または維持、
欲求および／または嫌悪の変更または維持、
認識および／または認識能力および／または認識可能性の変更または維持、
行動の配列の変更または維持、
行動の相関の変更または維持。
【請求項３０】
複数の必ずしも適合可能でない行動標的は、階層的に結合する請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
発作の不発生の行動標的は、この階層で最優先を与えられる請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
複数の重みが付けられた行動モデルは、並行して使用され、それによってこれらのそれぞれ制御または調節されたステップ（Ｓ３０００）だけが実行され、これらの行動モデルの多数と適合可能である請求項１から３１のうちの１つに記載の方法。
【請求項３３】
個別のユーザーの行動修正／行動の維持の外部確認が実行される請求項１から３２のうちの１つに記載の方法。
【請求項３４】
複数の重みが付けられた脳活動モデルは、並行して使用され、それによってこれらのそれぞれ制御または調節されたステップ（Ｓ３０００）だけが実行され、これらの行動モデルの多数と適合可能である請求項１から３２のうちの１つに記載の方法。
【請求項３５】
個別のセンサーに関する校正要求は、セットのセンサーに関する校正要求に取って代わる請求項２から３４のうちの１つに記載の方法。
【請求項３６】
電界磁界の誘発と測定が交互に実行される請求項１から３５のうちの１つに記載の方法。
【請求項３７】
電界磁界の誘発と測定が同時に実行される請求項１から３５のうちの１つに記載の方法。
【請求項３８】
試験シグナルは、線形あるいは非線形および／またはカオスおよび／または確率および／または非定常成分を有する請求項１４から３７のうちの１つに記載の方法。
【請求項３９】
ユーザーは、校正データに基づいて特定され、長時間安定している請求項１７から３８のうちの１つに記載の方法。
【請求項４０】
請求項１７から３９のうちの１つに記載の方法であり、センサーと伝達物質のグループについて校正ステップと修正ステップは連続してまたは並行して実行される。
【請求項４１】
分岐点は制御され、結果として効果の中でも特に不活性なモードが活性化される請求項１７から４０のうちの１つに記載の方法。
【請求項４２】
年齢と関連する活動減少の振幅増幅が実行される請求項１８から４１のうちの１つに記載の方法。
【請求項４３】
方法は自動的に実行される請求項１から４２のうちの１つに記載の方法。
【請求項４４】
所定の行動標的を達成するための装置であり、行動と脳活動指標の力学の間の対応を説明する行動モデルを使用し、そして脳活動を計量的に説明する脳活動モデルを使用するが、また特に請求項１から４３のうちの１つに記載の方法の実行のために脳活動指標と前記指標の力学を得ることが可能であり、次から構成される。：
−  行動標的の達成に対応する特定の脳活動指標の力学をを標的とする行動モデルを決定、使用するための手段、
−  少なくとも１つの伝達物質で外因性電界および／または磁界を誘発する、またこれらをユーザーに適用するための手段、
−  少なくとも１つのセンサーで電磁脳活動を測定するための１つの測定装置、
−  オープンまたはクローズド・ループ・コントロールの部分として標的力学を達成するために脳活動指標を計算するための手段。
【請求項４５】
測定装置が、全体的にセンサーグリッドを構成する複数のセンサーを有することによって特徴付けられる請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
磁界を誘発するためのデバイスが、全体的に伝達物質グリッドを構成する複数の伝達物質を有することによって特徴付けられる請求項４４または４５に記載の装置。
【請求項４７】
請求項１から４３の１つに記載の方法を実施するためのソフトウエアモジュールが格納される、少なくとも１台のコンピューターの計画によって特徴付けられる請求項４４から４６に記載の装置。
【請求項４８】
すべてのセンサーとすべての伝達物質のための静電シールドおよび／または磁気シールドの計画によって特徴付けられる請求項４４から４７に記載の装置。
【請求項４９】
ユーザーが測定装置を持ち歩けるよう、測定装置が装置の他の部分から機械的に分離可能であることによって特徴付けられる請求項４４から４８に記載の装置。
【請求項５０】
センサーと伝達物質の位置が頭蓋外であることによって特徴付けられる請求項４４から４９に記載の装置。
【請求項５１】
センサーと伝達物質が、各ユーザーの頭蓋の形状に適合するヘルメット内側に局所化することによって特徴付けられる請求項４４から５０に記載の装置。
【請求項５２】
各センサーの近傍には伝達物質があり、各伝達物質の近傍にはセンサーがあるように、センサーグリッドと伝達物質グリッドが重ね合わされることによって特徴付けられる請求項４４から５１に記載の装置。
【請求項５３】
別の伝達物質がそこへ適合できるように、伝達物質グリッドの伝達物質密度が局所的に変化し得るように、および／またはユーザーの頭蓋に関連して個別の伝達物質の角度が変更し得るように、伝達物質グリッドにフィッティングが計画されることによって特徴付けられる請求項４４から５２に記載の装置。
【請求項５４】
装置がセンサーと伝達物質から成る１ヘッドユニット、１中間ユニットと１基礎ユニットに分解可能であり、結果として中間ユニットは校正から独立しているステップを実行するコンピューターとソフトウエアモジュールから成る、また基礎ユニットは校正に依存しているステップを実行するコンピューターとソフトウエアモジュールから成ることによって特徴付けられる請求項４４から５３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳活動の電磁修正のための方法と装置、特にモデルをベースにしたそれぞれ制御または調節されたin vivoでの脳活動の電磁修正、またさらに結果として行動の修正にも関連する。
【背景技術】
【０００２】
定義：
【０００３】
モデルをベースにしたそれぞれ制御または調節された修正とは、行動標的、行動モデル、脳活動モデルに基づく、脳活動の変化または維持を意味する。
【０００４】
調節されたとは、測定ステップ、計算ステップ、修正ステップがフィードバック・ループにおいて相互に関連することを意味する。
【０００５】
ユーザーによって設定された行動標的には、特定の行動のタイプ、強度、持続時間が含まれる。
【０００６】
行動とは、人の任意の現在または可能性のある状況の任意の空間と時間の組合せに関連するものであり、潜在的に確認可能である。限定するわけではないが、行動には、知覚、活動、動機、注意、記憶、学習、意識、感情、認知、精神状態、能力、性格特性が含まれる。
【０００７】
行動は、脳活動に基づく。両者間の対応は行動モデルの枠組み内、即ちある行動とある脳活動指標の力学の間の実験的に確認された関係で数量化される。
【０００８】
脳活動指標とは、測定データから計算された脳活動の特性である。脳活動指標の実例としてＥＥＧ電極と照合電極の間の電位差、またはすべてのＥＥＧ電極のこれらのデータの最も傑出した周波数の周波数帯域（「α波」または類似の指標［１２］）またはＭＥＧセンサーによって測定された値の類似指標（［５］を参照）がある。
【０００９】
脳活動モデルは、生理学的に基づいたモデルに関連するものであり、脳の構成の力学および／または相互作用により脳活動を説明する。（これには、例えば［２４］、［１］、［２３］、［２５］、または［１８］が含まれる）。
【００１０】
従来のモデルは固有ではなく一般的である。なぜなら、観察不可能性は集団の平均値により評価されるからである。
【００１１】
観察不可能性とは一般的なモデルのパラメータまたは変数であり、in vivoで実質的な取り組みでの測定のみ、あるいは全く測定できないかのいずれかであり得る（不可欠な空間および時間分解能では）。観察不可能性は脳力学に決定的な影響を有する。異なる個人間で変動し、一人の個人には最大１００もの因子がある。一般的な脳活動モデルは、脳構成の力学への直接的な外因性影響については何もコメントしない。最良の場合は、受容体刺激、損失、損傷による間接的な外因性影響についてコメントする。
【００１２】
正常な環境下の次の特異的な脳活動モデルが利用され、電界および／または磁界による外因性入力が含まれる。これらのモデルは時間間隔内の特定のユーザーに関連する観察不可能性に基づくものであり、適切な方法で決定された。通常これらの脳活動モデルは、このタイプの各脳構成非線形微分方程式を含む。
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【００１３】
ここでｘは脳活動指標であり、点は時間微分を示す、ｔは時間、ｆは関数、特に構成のタイプ（「ローカルパラメータ」）、考慮中の構成へ及ぶ他の構成の影響のタイプと範囲（「内因性入力」）、そして各構成上への直接外因性入力（「外因性入力」）である。内因性入力には、使用モデルに応じて、例えば構成間のカップリング強度または伝送遅延など別の（「トランスローカル」）パラメータが含まれる。
【００１４】
特定のユーザーに関連して脳活動モデルの特定化の欠落または不完成は、この場合、通常は外因性電磁入力の未知なる結果の広範囲な変化につながり、したがって無作為な結果が成功した治療の可能性に対して軽視される、神経、精神医学、または心理学的欠陥の領域外の関連する方法の非適用性につながる。
【００１５】
電磁とは電気的および／または磁性観察可能性を意味し、測定データのタイプ（本質的にはユーザーの脳活動の電磁相関関係）、さらに修正の主要モード（例えば頭蓋外に生成する可変の磁界によってであり、問題なくユーザーの頭蓋を貫通する、そして頭蓋内で誘導電位を生成する、それによりユーザーの脳活動に影響を及ぼすことが可能となる）に関連する。
【００１６】
in vivoは、細胞培養、脳スライス、コンピューターシミュレーション、その他とは対照的に生きているユーザーへの当方法の適用に関連する。したがって、発生する実際の脳プロセスの複雑さ、また測定速度、計算速度、修正速度、さらに方法の安全性に関してもこれは特に要求が厳しい。
【００１７】
関連する技術：
【００１８】
技術の現状では、in vivoでのモデルをベースにしたそれぞれ制御または調節された脳活動の電磁修正は不可能であり（ヒトの脳は、約１０11個のニューロンとニューロン間に１０15個の結合からなる）、今までのところ考慮も試みもされていない。関連する行動修正にも同じことがあてはまる。
【００１９】
脳活動変更にはそれぞれ脳活動に関連する３つのほとんど重複しないアプローチの科学的／技術的問題がある。：
−  類似の特徴を有するマシン（「ニューロコンピュータ」と呼ばれる）を製作するために生きているヒトの脳のある特徴は単純化された複製で模倣される、非線形力学／神経ネットワーク／人工知能アプローチ（以下に「ＮＡ」と示す）。
−  数学的制御理論の原理が脳型コンピュータ構成要素の非常に特異な部分に適用される、制御理論アプローチ（以下に「ＣＯＮ」と示す）。
−  ヒトまたは動物への（主に）強い電磁場の実用的／臨床的適用と関連するメディカル・アプローチ（以下に「ＭＥＤ」と示す）。
【００２０】
ＮＡの可能性のある構成要素は神経振動子であり、即ち振動行動と非振動行動の間で切り替わり得るエンティティであり、より小さいエンティティを含み得る（さらには考慮しない）。ＮＡは神経ネットワーク、即ち小さい（１０4未満）連結した神経振動子の集合、これらのネットワークで発生する現象（例えば記憶またはパターン認識）と関係がある。機能の本来は基本原理が生物の神経系統から引き出された後、ＮＡは今や人工システムにおいてこれらの原理の実行に向かって進む。この発展の実例は［２］である。
【００２１】
十分に単純な機械システムへの線形制御の適用開始後、ＣＯＮは逆方向に進む。それぞれ非線形確率システム（例えばヒトの脳のような）への線形制御の適用は不適当であるだけでなく、潜在的に危険でもある。なぜなら線形制御では制御力は望ましい変化に比例するからである。したがって、非常に大きくなり得る。
【００２２】
制御方法は、モデルベース方法とデータベース方法に分類可能である。モデルベース方法の品質は、考慮中の問題と関するモデルの適合性に関連する。従来はヒトにも動物にも、脳活動モデルまたは行動モデルは適用されなかった。
【００２３】
データベース方法の品質は制御されるシステムの単純さに依存する（なぜならデータベース方法の第１ステップは位相空間の復元をする傾向があり、後に探索が行われ、反復が計算される−それはより高い次元の位相空間の場合には技術的に実行不可能である。例外は時間遅延フィードバックであるが、安定化される標的状態に到達するまで時間待機することに関与する）。in vivoでの脳活動の電流制御方法のそれぞれ制御または調節された電磁修正は適用不能である。なぜなら次に挙げる影響の幾つかがあるからである。：
−  格納スペースとプロセッサスピードへの高くて達成不能な高い要求、
−  標的眼窩に到達するまでの潜在的に無限に長い待機時間、
−  標的軌道から間欠的に出発する確率要素性を有するシステム、
−  システムの制御範囲の制限であり、集合的な行動のみ測定される、
−  システムの制御範囲の制限であり、制御力が不明確になる、
−  多相系内の制御力の未知の振幅。
【００２４】
ＭＥＤは、脳活動の構成要素として、個々のニューロンを有する微視的な生理学的モデルに絶対的に基づいており、下記に単独のニューロンと呼ぶ。結果として細胞膜両側のイオン濃度、樹状突起の数等のようなin vivo非侵襲的、観察不可能性変数は、単位時間当たりのニューロンの発火数を計算するための重要な役割を果たす（発火率）。in vivo単独ニューロン・パラダイム（１０11個のニューロンおよびこれらのニューロン間の１０15個の結合を有する）の脳活動の電流制御方法のそれぞれ自動的、個別化、制御または調節された電磁修正は不適当である。したがってこのパラダイムに基づくＭＥＤアプローチは、臨床成績（経頭蓋磁気刺激装置については概観として［３］を参照）の一見説明がつかない無作為により阻まれる。別のＭＥＤ方法は脳活動に影響を与えるものであり、頭蓋内または頭蓋外電気ショックである。すべてのＭＥＤアプローチは神経膜の脱分極を標的とする、またそれによりさらに活動電位の生成を標的とする（いわゆる刺激）。
【００２５】
ＣＯＮ専門用語では、ＭＥＤ方法による単独のニューロンの電磁脱分極は「スレービング」（律動的な光フラッシュ、音響信号等による感覚スレービングは考慮されないものとする）として説明可能である。スレービングとは高負荷の人工シグナルのシステムへの適用の結果であり、この適用の間、自然行動の代わりに外因性シグナルパターンを取り入れる。ＮＡではニューラル・ネットワークの弱いカップリング下ではコミュニケーションは神経構成要素が振動する周波数の整合に依存することが知られている。したがって不整合または弱い整合周波数のローカルスレービングは、そのようなスレービングしたニューロンを正常なコミュニケーションから除去し、それにより仮想病変を生成する。現在のＭＥＤ−方法では仮想病変を、単独の神経パラダイムにおける説明不可能な効果である、ＴＭＳの主効果とみなす。
【００２６】
１つのニューロンを発火させるために低い強度が利用可能であるなら、またはスレービング領域がさらに狭く限定可能であるならば、ＭＥＤ−方法は「刺激」を改善したとみなす。医学的に同じ関連部位で繰り返されるスレービングは、生理学的変化につながり得る。その期間は適用期間よりも長く、ある場合には肯定的である（例えば、繰り返されるＴＭＳ下で或るタイプの臨床的鬱病の統計的に重要な改善、例えば［３］を参照）。
【００２７】
ヒトに適用される場合、個別化される現在の方法には部分的な側面が２つだけある：一番目に脱分極される単独のニューロンの適切な部位を見つけること、二番目にスレービング電磁場の強度の基準値を見つけること（「運動閾値」のパーセントで引用される）。さらに最近のＭＥＤ方法［４］では、特定の個人の脳の異なる領域間の生理学的結合の存在または非存在、また（ある制限下で）異なる脳領域間の伝達速度に関する情報を得るためにＴＭＳは診断目的で利用される。
【００２８】
現在のＭＥＤ方法は医療目的のために好ましくは実施される。スレービングの不利（発作が起こりそうにないことを含む）が医療効果によって少なくとも部分的に補われるからである。現在のＭＥＤ方法には、高周波スレービングの回避、発作する傾向のユーザー排除、発作が起きる場合にはフィールドのスイッチオフの様な受動的安全性測定だけが含まれる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
要約：現在の技術と方法でin vivoでのモデルをベースにしたそれぞれ制御または調節された脳活動の電磁修正は実現せず、またこれらの技術と方法は実現に向かって進むこともない。：ＭＥＤは単独ニューロン・パラダイムに組み込まれており、ＮＡは人工システム構築に向かって進み、ＣＯＮは複雑な多相系へのin−vivo−適用不能を経験している。
【００３０】
本発明の目的は、それぞれ制御または調節されたin vivo脳活動の電磁修正のための方法と装置の作成、および結果として生じる行動修正である。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
この目的は、請求項１に記載されている特長を有する方法、請求項４４に記載されている特長を有する装置によって解決される。好適な実施様態は各々の補足的な請求項に開示されている。
【発明の効果】
【００３２】
脳活動の電磁修正のための本発明に記載の方法では、脳活動モデル（脳活動への外因性電界および／または磁界の影響を説明する）が使用され、行動モデル（脳活動と行動の間の対応を説明する）が使用される。その結果、史上初めて制御された方法で外因性入力の手段によりヒトの行動に影響を与えることは可能となる。
【００３３】
特に本発明は、脳活動モデルの使用、そして個人の決定、必要ならば個人内および／または時間依存性観察不可能性、そして個人の決定、必要ならば頭蓋外シグナルから制御力への個人内および／または時間依存性移動作用素に関連するものであり、結果としてオープンまたはクローズド・コントロールループの一部として確実で制御された介入が生成され、次に信頼できる方法で脳活動標的を達成する。行動モデルの使用により、ユーザーの個人的行動標的の達成に対応する脳活動標的の達成を確実にする。前記介入は、個人化行動標的の達成する、信頼できる介入が実現可能であるように行動モデルが行動と脳活動指標の力学の対応を計量化する、また適切な個人化された脳活動モデルが脳活動指標の力学を計量化する、そして適切な制御パラメータを示すという知識に基づく。
【００３４】
下記に介入は図を用いて実例により説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
装置：
本発明に基づく前記装置１は次から成る。
−  中間ユニット３と接続する、１つか２つのヘッドユニット２、そしてその中の１つ以上が基礎ユニット４と接続する（図６）。
【００３６】
ヘッドユニット２には、電磁データを測定する装置（「センサー」）、データ前処理および中間ユニットへのデータ転送用装置を有する測定システム、また電磁場を生成する、また伝達物質シグナルによるデジタル制御インストラクションまたは調節インストラクション（中間ユニットから到着）を実行する装置（「伝達物質」）５を有する調節システムが含まれる。中間ユニットには、下記（校正が必要でない場合）で説明される脳活動を制御するための方法が実施されるソフトウエアそして基礎ユニットとの間の接続付きのコンピューターが含まれる。基礎ユニット４にはコンピューターが含まれ、第１にモデルデータとユーザーデータのデータベースがあり、第２に下記でさらに詳細に説明されている別の方法が実施される。中間ユニットと基礎ユニットは同じまたは異なるコンピューターに配置される。
【００３７】
前記方法の実施には、１つのヘッドユニット、１つの中間ユニット、そして１つの基礎ユニットが含まれる。ヘッドユニットには、例えば頭蓋外センサー付きのＥＥＧキャップ、増幅器への接続、増幅器、ＡＤ変換器への接続、ＡＤ変換器、中間ユニットへの接続付きの測定システム、そして伝達物質として頭蓋外誘導コイル、これらの伝達物質の制御可能な電源、接続、ＤＡ変換器、中間ユニットとの接続付きの制御システムが含まれる。中間ユニットには、例えばスクリーンとキーボード、そしてソフトウエア、そして基礎ユニットとの間の接続付きのパーソナルコンピューターが含まれる。基礎ユニットには、例えば強力な計算ユニットが含まれる。
【００３８】
適切なセンサーは例えばＥＥＧセンサーまたはＭＥＧセンサーである。ＭＥＧセンサーには例えば、磁場を検出するための適切な制御演算装置と冷却装置付きの１つのＳＱＵＩＤセンサー素子が含まれる。ＥＥＧセンサーには、例えば電位の差を測定するための２つの電極がある。
【００３９】
センサーの好適な実施様態には、周囲環境に関連してこのセンサーの部分的なまたは完全な静電シールドおよび／または磁気シールドが含まれるが、機能性を妨げることはない。
【００４０】
ヘッドユニット内の測定システムの好適な実施様態は、頭蓋内または頭蓋外に位置する複数のセンサーを含み得る。この複数のセンサーはセンサーグリッドと呼ばれる。
【００４１】
頭蓋外センサーグリッドの好適な実施様態には、数回にわたって断続的にセンサーグリッドを取った後にセンサーが各ユーザーの頭蓋に関連して以前の相対位置を再開するような、フィッティングが含まれる。例えばセンサーグリッドをヘルメットの内側に適合させることによりこのことは達成されるが、内側がユーザーの頭蓋形状に適合する。
【００４２】
センサーグリッドの別の好適な実施様態には、埋め込み電極がある。
【００４３】
頭蓋外伝達物質５の好適な実施様態は、図１の断面面から示されているように常磁性コア、反磁性コア、または強磁性コア７である誘導コイル６を含んでおり、矢印は電流の流れの方向を表す。伝達物質５は原則的に円柱形であり、側面と最上面はシールド８でカバーされている。コイル６とコア７は伝達物質５の側面に直接隣接しており、シールドはない。装置の操作時には、外因性磁界を伝達するためこの面は頭蓋に向かって方向付けられている。伝達物質５の背面にはフィッティング９が位置しており、それによって伝達物質５はヘルメットに適合し得る。
【００４４】
頭蓋外の伝達物質５には、例えば伝達部品を適切な樹脂に埋め込みすることまたは伝達部品を適切な絶縁体に埋め込みすることによって変形からの保護が含まれ得る。
【００４５】
頭蓋外伝達物質５には、冷却装置が含まれ得る。
【００４６】
頭蓋内伝達物質の別の好適な実施様態には、埋め込み電極がある。
【００４７】
ヘッドユニットの制御部品と関連する本発明の好適な実施様態には、頭蓋内および／または頭蓋外に配置される複数の伝達物質を含む。この複数性は伝達物質グリッドと呼ばれる。
【００４８】
頭蓋外伝達物質グリッドと関連する本発明の好適な実施様態には、数回にわたって断続的に伝達物質グリッドを取った後に伝達物質が以前の相対位置を回復するような、ユーザーの頭蓋に関連するフィッティングが含まれる。例えば伝達物質グリッドをヘルメットの内側に適合させることによりこのことは達成され、内側がユーザーの頭蓋形状に適合する。
【００４９】
別の実施様態で、ユーザーの頭蓋に関するセンサーグリッドおよび／または伝達物質グリッドの位置の固定にはカメラが利用され、結果としてユーザーの頭部の空間位置、センサーグリッドそして伝達物質グリッドの相対位置は幾つかのカメラにより捕捉され、データは３Ｄデータに処理される。
【００５０】
別の実施様態では、センサーおよび／または伝達物質は埋め込まれた電極であり、ＥＥＧ測定が可能であり、そして電流が脳に伝導可能となる。これらの電極を接続しているリードおよび／またはインタフェースと中間ユニット、別のリードおよび／または他の測定装置および／または関連するコンピューターおよび／または電極の電源および／またはコンピューターは埋め込み可能となり、結果として完全なモバイルモードの操作が実現可能となる。
【００５１】
図４で、頭蓋外測定システムと制御システムのヘッドユニットに関連する本発明の好適な実施様態の概略図が示されており、内部に接続ケーブルを有する円柱状のオーバーヘッドサスペンション１１、顎あて１２と共に各ユーザーの頭蓋形状に適合するヘルメット１０が含まれる。ヘルメット内面上のセンサーグリッドと伝達物質グリッドは両グリップが重ね合わさるように取り付けられる。即ち各センサーの近傍には十分に多数の伝達物質があり、逆もまた同様である。この実施様態の機械的フィッティングの平面状投影は図３に表示されている（センサー用のドリル孔１３は円で表示され、伝達物質５用のドリル孔１４は四角形で表示されている）。この実施様態では、ユーザーはヘルメット１０より下部でネックレスト付きの肘掛椅子に座っているものと説明されている。
【００５２】
本発明の別の実施様態ではセンサーグリッドは頭蓋内であり、ヘルメットには頭蓋外伝達物質グリッドがある。
【００５３】
本発明の別の実施様態では伝達物質グリッドは頭蓋内であり、ヘルメットには頭蓋外センサーグリッドがある。
【００５４】
本発明のさらに別の実施様態では、センサーグリッドと伝達物質グリッドは両者とも頭蓋内である。
【００５５】
本発明の好適な実施様態では、頭蓋外センサーグリッドのセンサー配置とともにセンサー密度は調節可能である。本発明の別の好適な実施様態では、中間ユニットにより制御され、調節は自動的に実施される。
【００５６】
本発明の好適な実施様態では、ユーザーの頭蓋に関連して頭蓋外伝達物質グリッドの伝達物質配置および／または伝達物質の方向とともに伝達物質密度は調節可能である。本発明のこの実施様態の機械的フィッティングの平面状投影は図５に表示されている。ここではセンサー用のドリル孔１３は円で表示され、伝達物質用のドリル孔１４は四角形で表示されている。ここで伝達物質をフィッティングのドリル孔１４に取り付けること、および／また伝達物質５をフィッティングに合わせて傾けることは可能である。別の仕方のコイル配置おいても、特に従来のコイル配置すべての空間的配置と方向、磁場方向はエミュレートすることが可能である。
【００５７】
頭蓋外装置の準備、試験、保守は、医学教育の習得を求められない技術者によって実施される。
【００５８】
本発明の好適な実施様態で、当装置は停電および／または電圧フリッカに対する従来的な保護を含む。
【００５９】
中間ユニットにおいて、センサーと伝達物質の密度最適化と位置最適化、また人為的影響の除去、即ち外因性磁界、眼球運動、筋肉痙攣、その他によって生成される測定の偏りの除去のためにリアルタイムで自動的な手法が実行可能である。
【００６０】
方法：
【００６１】
本発明による方法には、「Ｓ」と表され、下記で詳述される手法のステップが含まれる。入力データと出力データは「Ｄ」と表される。各ステップは次に説明される：本発明の記載の方法の基本原理はフローチャート２０に示され、長方形は手法のステップ、菱形は決定ステップ、平行四辺形は手法のステップの入力データまたは出力データを表わす。
【００６２】
Ｓ５００：
このステップで、信頼できる方法で行動標的（Ｄ２０００）の達成に必要な変数そして力学は行動モデル（Ｄ３０００）の助けにより明確化される。
行動モデルは或るＢＡＩの行動と力学の対応をモデル化する。下記において「ＢＡＩ」は単数、複数の「脳活動指標」を表わす。ＢＡＩは、特定のルール（Ｄ２２００）に従って測定されたデータから計算される。
ＢＡＩの実例はセンサーにより測定される電圧差（電極と照合電極）、またはこのセンサーによって測定されたデータに由来するウィンドウシグナルのパワー・スペクトル、またはこのセンサーによるβをαＥＥＧ活動で割った商（β＝１３−３０Ｈｚ,α＝８−１２Ｈｚ）がある、［１１］を参照。
行動モデルの一実例は縮小したデーヴィッドソンモデル（例えば［１１］参照）であり、結果として積極的な感情は左前頭皮質におけるβをαＥＥＧ活動で割ったより高い商に対応する（β＝１３−３０Ｈｚ,α＝８−１２Ｈｚ）。
行動モデル（Ｄ３０００）により、原則として望ましい行動の持続期間を含む行動標的（Ｄ２０００）のＢＡＩ（Ｄ２１００）の標的力学への転換が可能となり、そしてそれにより計量化も可能となる。
ＢＡＩのタイプと数は装置要求を最小化する（Ｄ４０００）。例えば左前頭皮質におけるβをαＥＥＧ活動で割ったより高い商（β＝１３−３０Ｈｚ,α＝８−１２Ｈｚ）を計算するために、少なくとも１つのＥＥＧ−電極と１つの照合電極が必要となる。制御された方法で標的ＢＡＩを達成するために、少なくとも１つの伝達物質が必要である。
【００６３】
Ｓ８００：
使用されるＢＡＩは、使用される一般脳活動モデル（Ｄ１０００）の変数から計算される。
実例：限定された脳領域のフーリエ分解に基づくＢＡＩはWilson−Cowan−モデルの神経振動子の力学から計算される（例えば［１］を参照）。
使用されたＢＡＩは結果として、使用される一般的なモデルに関連して校正要求（Ｄ１１００）の最小化につながる。ＢＡＩの計算が堅固でなければ、校正の要求がより高くなる。使用されるＢＡＩが異なる部位で結合した非堅固な変数に基づくなら、ローカル校正は非ローカル校正により拡張され得る。いずれの場合も、校正のタイプ（例えば「ナン」、「ローカル」、「トランスローカル」図２１のＤ１１１０）とその範囲（例えばセンサーと伝達物質のリスト）がリストされる（Ｅ１００）。
実例：堅固で、非線形類似指標（例えば［５］を参照）には、校正は絶対的に必要ではない。上記で言及したβ／α商については、Wilson−Cowan−モデルのローカル校正が必要である。複雑な認知能力（例えば音楽創作、［１９］を参照）については、一般的にはトランスローカル校正が必要となる。
【００６４】
Ｓ２０００：
校正には単独の、おそらくパラメータの時間依存性値の決定（内因性入力の一般的なモデルの母平均により評価される）と単独の、おそらく脳活動への外因性電磁界の時間依存性影響（「電磁」は「電および／または磁」として用いられ、以下に「ＥＭ」と短縮される）が含まれる。校正の範囲と質は１つ以上の脳活動の修正の信頼性に影響する。
校正は特定の脳モデル（Ｄ１２００）につながり、外因性入力はモデル内の制御変数として定量化される（Ｄ１３００）。校正は図２１で詳述される。最も易しい場合ローカル（図２２−２３を参照）校正そしてトランスローカル（図２４を参照）校正は互いに区別可能である。
ローカル校正の主要な目標は各センサー、各特定ユーザーのために、どの脳活動が各センサーの検出範囲内の特定の期間内に発生するか決定することである（図２２にプロセスの流れを示す）。
ローカル校正の２番目の目標は各センサーの検出範囲内で各脳活動のために、少なくとも１つの伝達物質により生成される外因性ＥＭ fields（電磁界）によってこの脳活動がどのように修正可能かを決定することである（図２３にプロセスの流れを示す）。
トランスローカル校正（Ｓ２４００）の目標は考慮している脳構成要素の活動への他の脳構成要素の活動の影響のタイプと範囲を決定することである。
【００６５】
図２１−２４を用いて、校正について下記に説明する：
【００６６】
図２１は前記方法の部分を示し、上記で説明したデータＤ１１００、Ｄ１１１０、Ｄ１１２０に基づいて、校正すべきか否かについて決定（上記で説明した決定ステップＥ１００）はなされる。
【００６７】
校正が必要でない場合、当方法は上記で説明したステップＳ３０００を続ける。校正が必要な場合、当方法はステップＳ２１００を続けるが、ローカル校正が含まれる（図２２−２３を用いて下記に詳述される）。
【００６８】
ローカル校正が脳活動を局所的に校正するので、幾つかのセンサー、それぞれセンサーユニットによって同じ脳活動の検出と校正が可能である。したがって、数回校正された脳活動が一回だけ考慮される、あるいは同じ脳活動の複数の校正が協働して評価されるよう、同一の脳活動を同一として同定すること（ステップＳ２３００）は有用である。各データはデータセットＤ１２００とＤ１３００に統合される。
【００６９】
トランスローカル校正がＤ１１１０で不可欠な場合、これはステップＥ１２０でチェックされ、必要ならば、トランスローカル校正はステップＳ２４００で実行される（図２４を用いて下記に詳述される）。各データはデータセットＤ１２００とＤ１３００に統合される。
【００７０】
ここでローカル校正については、図２２−２３を用いて説明される。：
【００７１】
ここで脳活動は各センサーによって測定される（Ｓ２１１０）。結果となる時系列（Ｄ２２０５）から事実上のＢＡＩ力学は計算され（Ｓ２１２０）、事実上のＢＡＩ力学（Ｄ２２１０）という結果となる。
【００７２】
通常、脳活動モデル（Ｄ１０００）は微分方程式によって与えられ、影響に関する或る仮定下で外因性入力が含められる（Ｄ１０４９）。
【００７３】
モデル−モードは、或るセットの観察不可能性、即ちパラメータ、外因性入力と内因性入力に関するこれらの微分方程式の解である。
【００７４】
これらのモデル−モードはステップＳ２１１５で計算され、データベース（Ｄ１０５１）に格納される。このデータベースには、観察不可能性のセットからモデル−モードへのマッピングが含まれる。データベースＤ１０５１に格納されたデータにより、および／またはステップＳ２１１５で直接計算されるデータの利用により、モデル−モードのＢＡＩ力学が計算される（Ｓ２１２０）。これはＢＡＩ力学（Ｄ１０３０）が理論上可能であるという結果となる。
【００７５】
通常ＢＡＩはモデル−モードを単純化するので、幾つかのモデル−モードが類似（エラー境界内では区別できない）のＢＡＩ−モデル−モードを与えることは可能である。幾つかの観察不可能性のセットが同じモデル−モードを生成することも可能である。ＢＡＩ−モデル−モード、モデル−モード、観察不可能性のセットの間のこの関係はゲージ理論、それぞれ電気力学から知る（ＢＡＩへの対応は例えば、「空間体積内のエネルギー密度」、モデル−モードへの対応は幾つかの電磁場であり、このエネルギー密度を生成する、また観察不可能性のセットへの対応は異なる電位であり、電／磁場の基礎となり得る）。例えば確率モードでは、Ｐ番目のモーメントの時系列が格納される。モデルモードとおそらくＢＡＩモードがデータベースに格納され、および／または迅速に計算される。観察不可能性の有限数だけが格納され（格子）、モデル−モードとＢＡＩ−モードも同様である。必要ならば、格子のリファインおよび／または補強（例えば内因性および／または外因性入力のためのパラメータのセットおよび／または新たな係数の追加による）は可能である。
【００７６】
モードが弱体化および／または変形および／またはキャリアから各センサーへ位相偏差することは可能である（神経集団をモードの「キャリア」と表すので、その活動は各モードを生成する）。モードのイメージ（各センサーに到達する）はイメージ・モードと呼ばれることとなり、関連するＢＡＩ−モードと相似している。
【００７７】
先験的な前提（Ｄ１０４０,図２２）により、ＢＡＩ−モデル−モードのイメージが計算されるかどうか、またその方法、そして事実に関するＢＡＩ−力学のエレメントとして特定可能になるかどうか、またその方法（Ｓ２１３０）を決定する。最も容易な場合、ＢＡＩ−モデル−モードのイメージはＢＡＩ−モデル−モード自体に比例し、（振幅が消失する場合を別にして）ＢＡＩ−モデル−モードの商そして減衰定数の逆数と同等に定められ得る。この最も容易な場合とは次のように仮定される。最も容易な場合、（ＢＡＩ−）モデル−モードはローカルであり、したがって局所化された脳活動を説明する。
【００７８】
Ｓ２１３０（図２２を参照）による分解には、経験的なＢＡＩ−力学の範囲内でＢＡＩ−モデル−モードの検出（Ｄ１０３０）、モデル−モードの同定があり、これらのＢＡＩ−モデル−モードを生成する可能性があるが、また観察不可能性のセットの同定もあり、これらのモデル−モードの基礎となる可能性がある。ここにおいてゼロに等しい外因性入力の観察不可能性のセットだけが許される。ローカル校正の目的で、内因性入力は常に最も容易な場合、２番目に容易な場合は正弦波、３番目に容易な場合は振動であると仮定される。
【００７９】
当方法の実践のためには、関連するＢＡＩ−モデル−モードのさらなる分析を制限することが有用である。雑音、測定エラー、その他同様の事前に定義済みの閾値上の事実上のＢＡＩ−力学内で検出可能な場合は、事実上のＢＡＩ−力学内で検出されるＢＡＩ−モデル−モードは関連と呼ばれる。
【００８０】
分解は、各センサーの各検出範囲内関連ＢＡＩ−モデル−モード（Ｄ２３００）のリスト、Ｄ２３００の各エレメントの潜在的に生成するモデル−モード（Ｄ２３５０）のリスト、Ｄ２３５０の各モデル−モードの潜在的に基礎を成すパラメータと内因性入力のセット（Ｄ２４００）のリストにつながる。
【００８１】
図２３に示されるように、各センサーＳi,と各伝達物質Ｔk,用に次の方法のステップが実行される。：
【００８２】
内因性入力のパラメータのセットから開始し（Ｄ２４００）て、テスト（Ｓ２１７０、伝達物質による試験シグナル送信）により、それらの観察不可能性のセット（Ｄ２４１０）が抽出され、試験シグナル下で各モデル−モードの潜在的に基礎を成す。これには、試験シグナルの助けにより伝達物質シグナルが外因性入力、即ちモデル方程式の部分に変換する方法の決定が含まれる。これが達成される時、各モデル−モードへの外因性信号の影響（ＢＡＩ−モデル−モードと同様）が定量化され、脳活動の実際の修正に利用可能である（Ｓ３０００）。
【００８３】
試験シグナル（Ｄ２５００）は、最も単純な場合可能な内因性および外因性入力（一定、振動のエレメンタリー・ループ、即ち測定されたシグナル、またより多くの伝達物質シグナルの時間遅延フィードバックを含む）から生じる。
【００８４】
試験シグナルは次のように一般脳モデルに導入される：モデル方程式内で、「入力」を「内因性プラス外因性入力」と交換する。
【００８５】
外因性入力は移動作用素の伝達物質シグナルへの適用の結果として定義される。
【００８６】
移動作用素
2005528937.tif 000004
は、外因性で物理的に測定可能なシグナルを特定の、即ち校正脳モデルの方程式内の制御変数と連結する。各モデルの基礎を成すパラメータセットと内因性入力、そして伝達物質シグナルのパターンと振幅次第で、異なる値の制御変数は各モードを変更し、物理的に測定可能である。
【００８７】
試験シグナルには、異なるパラメータ、内因性入力、また必要であるならば考慮中のＢＡＩ−モードの移動作用素のセット間を区別するタスクがある。試験シグナル（他の伝達物質シグナルと同様に）は外部参照値、そして伝達物質の位置における（通常は時間依存性）パターン、そして一連の振幅乗数（おそらく１つだけエレメントを含む）によって特徴付けられる。
【００８８】
各伝達物質シグナル（したがって各試験シグナルも）は、ここにハイブリッド記号で表示される、即ち一連の振幅乗数により、またシグナルの生成を特定化する外部参照値を示す、脳活動モデルの変数で表示される。
【００８９】
例えば、磁界の強さが０.０１テスラである頭蓋外磁界は次のように電流の強さI0であるコイルにより発生可能である。選択された電圧単位に関しては、自然に磁界の変化に誘導され電圧の振幅は１に標準化される。誘導電圧のパターンがsin（２*π*ｔ*５／１０００）、（脳活動モデルの変数としての電圧ｔはミリ秒時間）、他は一定条件で電流強度Ｉ0,２*I0,４*Ｉ0,８*Ｉ0が（０.０１Ｔ,sin（２*π*ｔ*５／１０００）,（１,２,４,８)）と表示される。
【００９０】
さらに、z（ｔ）、システム行動、が時間遅延１０ミリ秒でフィードバック、コイル電流が以前と同じ強さで、電圧振幅１に標準化されるなら：（０.０１Ｔ,z（ｔ−１０）,（１,２,４,８)）と表示される。
【００９１】
部分的なシグナルの持続時間は（Ｉ0、２*Ｉ0他で）望ましい効果（例えば過渡対リミット・サイクル）、同様に２つの部分的なシグナルの可能性のある休止に依存する。
【００９２】
伝達物質シグナルから各モードのキャリアにおけるシグナルへの移動は不変影響と仮定影響の影響を受ける（Ｄ１０５０）。
【００９３】
可能性のある振幅順序は技術制約および／または健康上の制約に影響される（Ｄ４１００,Ｄ４２００）。
【００９４】
最も容易な場合、例えば２つの異なるパラメータと内因性入力のセットがあり、２つの異なるモデル−モード、しかし類似のＢＡＩ−モデル−モードとなる。即ち、ＢＡＩの観察によりどの観察不可能性のセットが各脳活動の基礎を成すかを決定することは可能ではない。したがって、試験シグナルによりモデル−モードが作成されるように、移動作用素に関する推測的仮定下（例えば、位相偏差とシグナルの減衰の組合せ）で、観察不可能性の両セットを一般的な脳モデルに挿入することにより、試験シグナルパターンには一連の振幅乗数が数値的に計算され（Ｓ２１６０）、結果となるそのＢＡＩ−モデル−モードは両方のセットと異なる。
【００９５】
通常はこの数値計算は、各々可能性のある振幅乗数のセットと共に試験シグナルの可能性のあるパターンのセットにつながる。事前定義の基準（例えば、試験される脳活動を除いて発生する脳活動すべての最小限振動）により、最適な試験シグナルが選択される。
【００９６】
一連で最初の振幅でシグナルの送信（Ｓ２１７０）で開始し、および最小は考慮中のセンサー（Ｓi）、最大はセンサーグリッドのすべてのセンサー（図５を参照）で電磁脳活動の測定（Ｓ２１１０）を行い、結果としてＢＡＩ力学が計算される時系列（Ｄ２５２０）となる（Ｓ２１２０）。
【００９７】
続いて、事実上のＢＡＩ力学が外因性入力によりＢＡＩ−モデル−モードに分解される（Ｓ２１３５）。この分解のためにＤ２４００からのパラメータと外因性入力のセット（図２２を参照）だけが認められ、結果として設定「ゼロに等しい外因性入力」はおそらく異なる外因性入力、不変影響と仮定影響から生じるパターン、一連の振幅の異なる振幅に関連する（通常は非線形）変更から生じる強度により交換される。
【００９８】
この分解が幾つかの観察不可能性のおよそ最良のセットが結果となる（Ｅ２１０）、別の試験シグナルは計算される、Ｄ２４００からの以前のパラメータと内因性入力のセットの代わりにＤ２４１０（図２３）を考慮してＳ２１６０に続くループはＳ２１３５で再び実行される。このループの複数の反復が結果を生成しない場合、伝達物質の方向は変更する必要があり、別の伝達物質が選択される。
【００９９】
要約すれば、ローカル校正の完了後下記が知られることとなる、
−  どのモデル−モードがセンサーの検出範囲内にあるか、
−  どのパラメータ・セットとどの内因性入力が各モデル−モードを生成するか、
−  各モデル−モードに影響を及ぼす方法。
ローカル校正に加えて、ステップＳ２３００でおいてモデル−モードの同一のキャリアの同定が可能である。
【０１００】
ＡklがパラメータＰkl,内因性入力Ｉkl（ｔ）、移動作用素
2005528937.tif 000005
によって特徴付けられるセンサーＳk,に属するモードである場合、またＡmn（ｔ）がパラメータＰmn,内因性入力Ｉmn（ｔ）、移動作用素
2005528937.tif 000006
（χ伝達物質の列挙）によって特徴付けられるセンサーＳm,に属するモードである場合、次の記述が有効である：もし各ＰklがそれぞれＰmn,に等しい、また各Ｉkl（ｔ）がＩmn（ｔ）に等しい場合、両モードは同一である。
2005528937.tif 000007
は
2005528937.tif 000008
に等しくなく、および／または
2005528937.tif 000009
が
2005528937.tif 000010
に等しくないように伝達物質Ｔχ,があるなら、これらの同一のモードは同じキャリアを有しない。
【０１０１】
続くトランスローカル校正において手法のステップＳ２３００は不可欠ではないが、関数行列の可能な最小化につながる（Ｄ２４１０図２４を参照）。
【０１０２】
トランスローカル校正（Ｓ２４００）により、他のモードおよび／またはモードへの感覚入力の影響のタイプと範囲が決定される（間接的な外因性影響、即ち、視覚、聴覚、触覚、その他の感覚刺激の表示は、感覚系により仲介され、結果として遅延する、また内因性入力の部分としてモデル化される）。この目的のためのツールは関数行列（Ｄ２４１０）である：もし合計ｎの異なるモデルモードが、少なくとも１つのセンサーの検出範囲内に見出されるなら、この関数行列はｎ×ｎ行列であり、モードｉのモードｊへの影響が決定可能ならば、（ｉ,ｊ）セルは成分を示す。「内因性入力」が「おそらくｉ番目のモードの時間遅延機能に加えて別の内因性入力」に交換されるように、モードｊの脳モデルの方程式において成分はこの影響を定量化する。
【０１０３】
関数行列の求められる部分を満たすための方法は図２４に示されている。関数行列またはその部分を学ぶことにより、従来の数的方法、神経ネットワーク、非線形力学、その他によってモデルの幾つかの構成要素（同期化、位相固定、またさらに多く）を含む各脳モデルの事象の計算を可能にする。
【０１０４】
ローカル校正から得た移動作用素（Ｄ１３００）、そしてさらなる観察不可能性により、集合的な方法でのみトランスローカル影響を考慮に入れる、すべてのモードでＢＡＩ予測（Ｓ２４１０）が可能となる。モードをアクティブに変更する時（Ｓ２４２０）、事実上のＢＡＩと予測されたＢＡＩの間の起こりうる差は明らかになり得る。この差はステップＳ２４３０で捕捉される。これらの差は基本的にトランスローカル影響に基づく。ステップＳ２４４０では、そのような関数行列は計算され、（脳モデルの方程式に含められる時）上記の差を説明することは可能である。
【０１０５】
Ｅ４００では、上記の差から関数行列へのマッピングが固有かどうかテストされた。固有でなければ、ステップＳ２２２１で、潜在的に適切な関数行列のセットを限定するため試験シグナルが修正される。この反復は、関数行列の望ましい要素を独自に決定した後に停止する。
【０１０６】
校正に続いて、脳活動モデルベースのフィードバックループにより脳活動の望ましくはＥＭ制御または調節（Ｓ３０００）がＢＡＩ標的力学の達成と支持の標的となる。このことは、図２５で詳述されている。
【０１０７】
ここで初めに伝達物質シグナルが計算されるが、事実上のＢＡＩ力学（Ｄ１０１０）を標的ＢＡＩ力学（Ｓ３１００）に転換することは理論的に適切である。好適な実施様態において、これらの伝達物質シグナルはエレメンタリーシグナルから構成され、衝撃は特定の脳モデル内において計算可能であり、それぞれ校正から学ぶことができる。この組み合わせのために、多様な影響（幾つかの脳活動上の１つの伝達物質のシグナルの影響）、空間構成（幾つかの伝達物質のシグナル）、そして時間内の構成（一連のシグナル）が適切である。計算されたシグナル（健康上の制約（Ｄ４２００）、装置の制約（Ｄ４１００）、可能性のある波及制限（Ｄ４３００）に関する）実現可能性試験後、効用関数により、最高の伝達物質シグナルが選択され、送信される（Ｓ３４００）。特定の脳モデル内でシグナルの理論的衝撃は知られており、ＢＡＩ力学の予測が可能となる（Ｄ４０４０）。もし（継続ＥＭ計測と継続的事実上の−ＢＡＩ計算中）事実上のおよび標的−ＢＡＩ−力学の比較（Ｓ３５００）が相当な差（Ｅ３００）になる場合、さらなる校正ステップ（Ｓ２０００）で校正を改良するためにＳ３０００は規定通りに中断される。この場合、伝達物質シグナルを再計算するために以後当方法はステップＳ３１００へ進む。
【０１０８】
幾つかの実例を用いて、方法の主要なステップは説明される。実例は段階的にフローチャートを用いて説明する（図２０−２５）。：
【０１０９】
実例１：
【０１１０】
図２０
【０１１１】
Ｄ２０００（行動標的）：
適用時間中の積極的な感情の増幅
【０１１２】
Ｄ３０００（行動モデル）：
続く対応は「縮小したデーヴィッドソンモデル」と呼ばれている（例えば［１１］を参照）。：積極的な感情は、左前頭皮質におけるα活動へのβのより高い商に対応する（β＝１３−３０Ｈｚ,α＝８−１２Ｈｚ）。
【０１１３】
Ｓ５００（ＢＡＩ仕様と計算、標的ＢＡＩ−力学の仕様）：
デーヴィッドソンモデルはＥＥＧ−シグナルのパワー・スペクトルに基づく。したがって適切なＢＡＩはフーリエ係数の一連の平方係数であり、高速フーリエ変換により計算される。実例として１と５０Ｈｚの間の周波数がある。導出ＢＡＩとは、
2005528937.tif 000011
（前提：整数周波数、フーリエ・ウィンドウ、例えば５００ミリ秒、i−ヘルツ−モードのフーリエ係数のｆiモジュラスだけ。１から５０Ｈｚの周波数を扱うためにはNyquistによると、少なくとも１００データポイントが必要である）。ＢＡＩ（１００）はデータポイント１−１００のパワー・スペクトルであり、ＢＡＩ（１０１）はデータポイント２−１０１のパワー・スペクトルである、等。Ｐｏｓ（１００）はＢＡＩ（１００）から導出され、Ｐｏｓ（１０１）はＢＡＩ（１０１）からである、等。この導出されたＢＡＩは増加する、例えば時間ｔから（あるいは各データポイントから）、Ｐｏｓ（t,影響）＞２*Ｐｏｓ（ｔ,影響なし）。この要求はすべての標的ＢＡＩ力学を決定する。
【０１１４】
Ｄ４０００（最小化装置要求）：
表面−ＥＥＧのために左前頭に１電極と、例えば耳に１つの照合電極（［１６］を参照）、左前頭に１つ頭蓋外コイル（伝達物質として）。０.５秒毎に１００データポイント（Ｓ５００を参照）、最小サンプリングレートは２００／秒である。
【０１１５】
Ｄ２１００（標的ＢＡＩ−力学）：
Ｐｏｓ（ｔ,影響あり）＞２*Ｐｏｓ（ｔ,影響なし）
【０１１６】
Ｄ２２００（ＢＡＩ計算ルール）：
高速フーリエ変換を用いて、各i−thモード（iは１と５０Ｈｚの間）のフーリエ係数の平方係数（fi）2が計算される。
2005528937.tif 000012
【０１１７】
Ｄ１０００（一般脳活動モデル）：
単純化されたWilson−Cowan−モデル（［１］に由来する、ゼロにセットされた不応性時間また伝送遅延、そのほか）また脳活動は神経振動子の活動に基づく。神経振動子は、入力次第、そしてまた観察不可能生理学的パラメータ次第で振動するまたは振動しない。神経振動子は相互接続した興奮性また抑制性の単独のニューロンの集団である（［１］では、１０５個の単独のニューロンの集団である。各ニューロンの集団が次の方程式に従う限り、ここではこの数字の倍数も認められている）、２つの非線形微分方程式のシステムによりモデル化される。：
2005528937.tif 000013
2005528937.tif 000014
はシグモイド関数である。
【０１１８】
「ｘ」、「ｙ」は電磁変数であり、αｘ＋βｙとして観測可能であり、結果としてα、βは両者とも区間［−１,１］に由来し、混合角と呼ばれる。「ｘ」は個々の興奮性ニューロンのセットを示し、「ｙ」は個々の抑制性ニューロンのセットを示す（「セット」＝神経振動子内のそのようなニューロン）。
「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」はスローな観察不可能性である。
「ａ」は個々の興奮性ニューロンのセットの自らへの影響をモデル化する、
「ｄ」は個々の抑制性ニューロンのセットの自らへの影響をモデル化する、
「ｂ」は個々の抑制性ニューロンのセットによる個々の興奮性ニューロンのセットへの影響をモデル化する、
「ｃ」は個々の興奮性ニューロンのセットによる個々の抑制性ニューロンのセットへの影響をモデル化する、
「ρx」は神経振動子外部から個々の興奮性ニューロンのセットへの内因性入力をモデル化する、
「ρy」は神経振動子外部から個々の抑制性ニューロンのセットへの内因性入力をモデル化する、
モデル内では、入力変数は必ずしもスローとはみなされない（この側面はトランスローカル校正を説明する時に特に考慮する）。時間はすべてミリ秒で表示され、他のすべての単位は無次元である。Wilson−Cowan方程式の左辺の「ｔ」は、別の観察不可能性である膜時定数をミリ秒でモデル化する。
外因性影響を含めるため、単純化されたWilson−Cowan−モデルが補強される：直接電磁外因性影響は、入力の一部としてモデル化される：
2005528937.tif 000015
また,
2005528937.tif 000016
ではρx,exo＝
2005528937.tif 000017
（伝達物質シグナル）はｉ−番目の伝達物質から考慮中の神経振動子へ伝達される外因性入力を示す。そして「ｅｎｄｏ」は「内因性」を意味する。
2005528937.tif 000018
は移動作用素であり、因子の中でも特に各伝達物質から考慮する神経振動子の距離、伝達物質の軸に関連して個々のニューロンの方向、他の生理学的パラメータ、さらに伝達されるシグナルのタイプに依存する。移動作用素は観察不可能性である。上記の観察不可能性は、異なる人々の最大１００までの要因によって異なり、in vivoの１つの脳の異なる脳領域内でさえも相当異なり、変化し得る（ＥＭ振動子と比較するとゆっくり）ことが知られている。得られた複数の理論的および事実上のモードは、ほとんど任意の数のモードを含む。したがってローカル校正無しの制御されたローカル修正は、通常は不可能である。比較的一定の内因性入力という前提下では、トランスローカル校正は必要ではない。
【０１１９】
Ｓ８００（最小化校正要求の仕様）：
τ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ρx、ρy、は１つのセンサー−伝達物質−ペアの移動作用素である。ローカル校正だけが必要である。
【０１２０】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
１つのセンサー−伝達物質−ペアに関して、ローカルで、τ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ρx、ρy、移動作用素を校正する。
【０１２１】
Ｅ１００（校正が必要か？）：
ローカル校正は必要である。
【０１２２】
Ｄ４１００（装置制約）：
使用装置次第であり、例えば入力側ではサンプリングレート２００／秒でデジタル化された従来の接着性電極、例えば出力側では最大限磁界０.５テスラのコイルである１つの伝達物質だけへの制限により、独立して幾つかのモードに影響することが不可能となる。
【０１２３】
Ｄ４２００（外因性電磁界への健康上の制約）：
例えば［１４］の推奨が含まれる。
【０１２４】
Ｓ２０００（校正）：
図２１−２４のフローチャートを扱う時に詳述する。
【０１２５】
Ｄ１２００（特定脳活動モデル）：
経験的に決定したτ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ρx,endo、ρy,endoを含むＤ１０００およびＤ１３００（考慮期間内の各ユーザーの各関連脳活動に関して）。
【０１２６】
Ｄ１３００（脳活動への外因性電磁界の影響の定量化）：
この脳活動をモデル化する単純化Wilson−Cowan方程式において制御変数ρx,exoとρy,exoによって表示される、考慮中の期間内の各ユーザーの各関連脳活動への外因性電磁界の経験的に決定した影響。
【０１２７】
Ｓ３０００（ＢＡＩの制御変数と測定／計算による標的修正による脳活動の制御または調節）：
各フローチャートを扱う時に詳述する（図２５）。
【０１２８】
図２１
【０１２９】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
先と同じ。
【０１３０】
Ｄ１１１０（校正タイプ）：
ローカル。
【０１３１】
Ｄ１１２０（校正の範囲）：
センサーＳ１、伝達物質Ｔ１.
【０１３２】
Ｅ１００（校正？）：
はい。
【０１３３】
Ｓ２１００（ローカル校正）：
図２２−２３のフローチャートを扱う時に詳述する。この実例では、校正の必要な、１つのセンサー−伝達物質−ペアがあるだけである。
【０１３４】
Ｓ２３００（同一の脳活動の同定）：
複数のセンサーと伝達物質は利用不可なので省略。
【０１３５】
Ｅ１２０（トランスローカル校正？）：
いいえ。
【０１３６】
Ｄ１２００（特定脳活動モデル）：
先と同じ。
【０１３７】
Ｄ１３００（脳活動への外因性電磁界の影響の定量化）：
先と同じ。
【０１３８】
Ｓ３０００：
図２５を参照。
【０１３９】
図２２
【０１４０】
Ｓ２１１０（Ｓ１によりＥＭ脳活動測定）：
左前頭の電極と照合電極により、電位差が測定され、１秒当たり数値１００でデジタル化される。生成された時系列（Ｄ２２０５）が格納される。
【０１４１】
Ｄ２２０５（Ｓ１の経験的な時系列）：
Ｓ２１１０からの電位差の時系列。
【０１４２】
Ｓ２１２０（Ｓ１の時系列からの事実上のＢＡＩ力学の計算）：
サンプリングレート１００／秒で、１と５０Hertzの間の周波数が得られた。ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により、所定長さのデータ・ウインドウから（１００データポイント）、パワー・スペクトルが計算される。そこからＰｏｓはＳ５００の式に基づき計算される（Ｓ２１３０はすでにＢＡＩ（１００）で開始）。
【０１４３】
Ｄ２２１０（Ｓ１の事実上のＢＡＩ力学）：
パワー・スペクトルの事実上の力学は、即ちＢＡＩ（１００）、ＢＡＩ（１０１）、ＢＡＩ（１０２）等である。そして、Ｐｏｓの事実上の力学は、即ちＰｏｓ（１００）、Ｐｏｓ（１０１）、Ｐｏｓ（１０２）等である。
【０１４４】
Ｄ１０００（一般脳モデル）：
先と同じ。
【０１４５】
Ｄ１０４９（影響前提）：
Ｄ１０５０,図２３で詳述する。
【０１４６】
Ｄ１０５１（データベース）：
一般モデルにおける可能性のあるパラメータの組合せの無限の複数性は、先験的に有限に減少する。：第１に非固定化ＥＭ出力につながる内因性入力が存在するパラメータ範囲の限界の計算により、第２にこの範囲のｎ倍大きい上位集合のデジタル化による（パラメータ格子の定義、ｎ自然数）。各パラメータセットはこの格子に含まれる。最も単純な場合では、各内因性入力は一定とみなされる。最も単純化したWilson−Cowan−方程式で活動変数ｘとｙの初期値として、確率変数（間隔［０,１］に均一に分散される）が選択される。
ここでは実例と共に説明する。初めに外因性入力はゼロにセットされ、異なるパラメータ値が有する結果のモードのパワー・スペクトルの結果は一定して内因性入力を有する（ｘ−軸は周波数をHertzで、ｙ−軸は各フーリエ係数の平方係数を示す）。
【０１４７】
図７は膜時定数tの変動下でＢＡＩモードを示す。
（i）  τ＝５,ａ＝２２，ｂ＝２０，ｃ＝１４，ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（ii） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,d＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iii）τ＝１５,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,d＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iv） τ＝２０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,d＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
一定の入力下でこれらのモードは定常である、したがって時間上で表示されるＢＡＩはＢＡＩ力学でもある。初期値と続く振動の間の過渡は、わずか２,３ミリ秒の時間だが常に除外される。
【０１４８】
図８は自己興奮性パラメータaの変動下でモードのＢＡＩを示す：
（i）  τ＝１０,ａ＝１４,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（ii） τ＝１０,ａ＝１８,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iii）τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iv） τ＝１０,ａ＝２６,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
２つの小さな自己興奮性パラメータに関しては、振動の欠如が注目に値する。
【０１４９】
図９は交差抑制性パラメータbの変動下でモードのＢＡＩを示す：
（i）  τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝１５,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（ii） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iii）τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２５,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iv） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝３０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
【０１５０】
図１０は交差興奮性パラメータcの変動下でモードのＢＡＩを示す：
（i）  τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１０,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（ii） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iii）τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１８,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iv） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝２２,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
集合内の抑制性ニューロンの強い交差興奮性の場合の振動の欠如は明らかに際立っている（ケースiv）。
【０１５１】
図１１は交差抑制性パラメータdの変動下でモードのＢＡＩを示す：
（i）  τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝０,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（ii） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝３,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iii）τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝６,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
（iv） τ＝１０,ａ＝２２,ｂ＝２０,ｃ＝１４,ｄ＝９,ρx＝１.５およびρy＝０で生成される。
強い自己抑制性の場合の振動の欠如は明らかに際立っている（case iv）。
【０１５２】
Ｓ２１１５（観察不可能性の各セットのために：関連モデル−モードの計算および／またはデータベ−スからモードの検索）：
単純化されたWilson−Cowan方程式への観察不可能性の挿入と数的に解くこと。
【０１５３】
Ｓ２１２０（モデル−モードからのＢＡＩ力学の計算および／またはデータベ−スからの検索）：
Ｓ２１１５の結果へのＢＡＩ−計算の適用
【０１５４】
Ｄ１０３０（ＢＡＩモデル−モード）：
Ｄ１０５１下で部分的に説明されるＳ２１２０の結果。
【０１５５】
Ｄ１０４０（ＢＡＩ測定−不変および−前提）：
事実上のモードにおけるモデル−モードの検出の目的のために、最も容易な場合、測定方法に関して部分的または完全に不変であるような、あるいはそのような不変が前提可能となるようにＢＡＩが選択される。所定の実例では（パワー・スペクトル）この前提とは：モデル−モードのキャリアとセンサーの間でのパワー・スペクトルの減衰は、周波数に依存しない。このことはモデル−モード係数の方程式が、センサーに近づく途中不変であることを意味する。さらにシグナルは区分的に静止すると仮定する（平均して、静止期間はフーリエ・ウィンドウのサイズより長い）。そして（Ｓ.［１］）、各脳活動に関係する興奮性および抑制性ニューロンから発する電位における差により、ＥＥＧシグナルをｘ−ｙのように同量で、即ち混合角がα＝１,β＝−１のように入れる。
【０１５６】
Ｓ２１３０（Ｓ１：関連試験によるモデルベースのＢＡＩモードの事実上のＢＡＩ力学からＢＡＩモデル−モードへの分解）：
原則として、モデルベースのＢＡＩモードはデフォルトＥＭ変数当たりであり、脳モデルで説明される（例えば、電位差）。所定の実例では（準定常神経振動子）、パワー・スペクトルが代わりに使用される。使用脳モデルに従ったデフォルト設定の先験的変更は、当業者に任される：モデル−モードを確認する、そのＢＡＩ−モデル−モード（最も容易な場合、減衰定数で割る）は（基準、例えばL１に関して）最もよくパワー・スペクトルを説明する。パワー・スペクトルから減衰定数で割られたこのモードを除去する。モデル−モードを確認する、そのＢＡＩ−モデル−モードは（基準に関して）残留パワー・スペクトルを最もよく説明する。例えば、定義済み閾値は上記から渡されるまでである。
【０１５７】
例えば事実上のパワー・スペクトル・モジュールノイズが定常最大値を１０Ｈｚ（係数１０）、２０Ｈｚ（係数５）、さらに１０Ｈｚの倍数でより小さな最大値を有する場合、まず得られた近似で（即ち、頂点下の領域ではなく頂点の最大値に関して）図１２で示される両ＢＡＩモデル−モードは事実上のパワー・スペクトルを等しくよく説明する。１番目の（Ｅ1,1）には約１０／２.２の減衰、２番目の（Ｅ1,2）には約１０／６.８の減衰がある。除去、例えば最初のＢＡＩ−モデル−モード掛ける０.２２はパワー・スペクトルがゼロになる。.相似的に２番目のＢＡＩ−モデル−モードには０.６８掛ける。これは所定の実例において、モデル−モードＥ1,1,Ｅ1,2だけが両方ともセンサーＳ1のために確認されたことを意味する。変更しない内因性入力の場合これらのモード間を区別することは不可能である。したがって、試験シグナルにより区別は実行される。
【０１５８】
Ｄ２３００（各センサーＳiの検出範囲内の関連ＢＡＩモデル−モードのリスト）：
ここに、センサーＳ1のためのＥ1,1とＥ1,2のみから成るリストがある。
【０１５９】
Ｄ２３５０（Ｄ２３００の各エレメントのための可能性のあるモデル−モードのリスト）：
このリストには、特にモデル−モードＭ1,1,1（Ｅ1,1用）とＭ1,2,1（Ｅ1,2用）が含まれ、その生成は次に説明する。
【０１６０】
Ｄ２４００（Ｄ２３５０の各モデル−モードの内因性入力に関する可能性のあるパラメータセットのリスト）：
このリストには内因性入力に関するパラメータセットの中でも特に、Ｄ２３５０の内因性入力に関するパラメータセットの各モデル−モードを含むものであり、単純化されたWilson−Cowan方程式に基づいてこのモードを生成する。例えば、Ｄ２４００はＭ1,1,1に関してパラメータのセットはτ＝１０，ａ＝２２，ｂ＝２０，ｃ＝１４，ｄ＝３，内因性入力は、ρx＝１.５、ρy＝０、またＭ1,2,1に関してパラメータのセットはτ＝１０，ａ＝２６，ｂ＝２０，ｃ＝１８，ｄ＝３、内因性入力はρx＝１.３６、ρy＝−０.１４を含む。
【０１６１】
図２３
【０１６２】
Ｄ２３００，Ｄ２３５０，Ｄ２４００，Ｄ１０００，Ｄ１０５１，Ｄ４１００，Ｄ４２００：
先と同じ。
【０１６３】
Ｄ１０５０（不変影響と仮定影響）：
一般的脳モデルの方程式における制御変数は、伝達されたシグナルへの先験的な未知の移動作用素の適用（使用される各モデル−モードそして各伝達物質Ｔ１への）により作成される。所定の実例において：
2005528937.tif 000019
移動作用素の形状については、試験可能な前提が作られる。例えば音響刺激の特別な場合は、
2005528937.tif 000020
（［１８］を参照）。また同じ前提が作られる。さらにこの前提は、概して有効性の範囲内で、振幅だけが異なる２つの伝達物質シグナルは（例えば、振幅関係１：ｒ，ｒ実数＞０）、その振幅も１：ｒの関係を有する外因性入力にトランスレーションする。さらに、ρx,endo，ρx,endoはローカル校正中静止している。
【０１６４】
Ｓ２１６０，Ｄ２５００：
原則として、試験シグナルとしてすべてのシグナルが適切であり、装置の制約（Ｄ４１００）および健康上の制約（Ｄ４２００）に基づいている。
試験シグナルの目的は、第１に観察された事実上のＢＡＩ力学からのマッピングが明白になるまでＤ４２００からのパラメータと内因性入力を生成する候補を排除することである。第２に試験シグナルから外因性入力へのトランスレーションを決定することである。
すべての可能性のある試験シグナルのセットから、これらの要求を満たす試験シグナルは、数的に決定可能である（例えば、関数に加えて強引な計算の順序ベースの選択により）。
試験シグナルから、測定脳活動との、そして使用脳活動モデルとの、さらに修正（Ｓ３０００）のために用いられ得るシグナル（首尾一貫した方法で）との関係を求めることは適切な単純化である。線形振動子にとって、振動数と整合そして不整合な周波数が区別される。所定の実例では、基本周波数（パワー・スペクトルで最小の周波数であり、雑音によっては生成されない）が相似して用いられる。：図１２によると、２つの類似のＢＡＩモデル−モードの基本周波数は１０Ｈｚである。したがって不整合試験シグナルは、周波数３Ｈｚ、７Ｈｚ、９Ｈｚ、１１Ｈｚ他の正弦波状シグナルであり得る。整合試験シグナルは、周波数２Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、８Ｈｚ、１０Ｈｚ他の正弦波状シグナルであり得る（１モード、１キャリアで位相偏差は所定の実例に関しては関連性がない）。さらにエレメンタリー・ループは原則的に、試験シグナルとして用いられる、即ち、測定されたシグナル、例えば形状の時間遅延フィードバックである。
exo(ｔ)＝ｘ(ｔ−１０)−ｙ(ｔ−１０)
シグナルのパターンに関して示された可能性に加えて、小さな振幅から始まって異なる振幅乗数が利用可能である。実例：試験シグナルｌ＝（０.０５テスラ,sin(２*Ｐｉ*ｔ*３／１０００),(１,２,３,４)）,ｔミリ秒での時間。
【０１６５】
Ｓ２１７０（試験シグナルの送信）：
時間的加重の効果を避けるため、幾つかの膜時定数の順番の２送信の間の停止を入れて、Ｄ２５００で決定されたシグナルの順番に実行された。
【０１６６】
Ｓ２１１０,Ｄ２５１０：
先と同じ。試験シグナルの測定と送信が同時に実行され、そして例えば、センサーのシールド欠落と不完全さが人為につながる場合、計算によりシグナルから除去される。通常は伝達物質がセンサー内で作る人為の強さの計算では、両者間の距離と両者間の物質の構成関係を考慮に入れる。校正開始前に、自然活動と十分に区別可能である、超低振幅シグナルの送信によりこれらの人為の測定は直接的に可能である（神経活動に影響する可能性がほとんどないと想定可能な低振幅）。人為は伝達物質シグナル（例えば、測定中の筋肉活動により）無しに可能であり、従来の手段によって除去される。
【０１６７】
Ｓ２１２０：
先と同じ。
【０１６８】
Ｓ２１３５（試験シグナルと関連ＢＡＩモデル−モードに関する分解）：
Ｓ２１３０と対照的に、ここで任意のＢＡＩモデル−モードに関する分解は生じないが、試験シグナルのＢＡＩモデル−モードに関連して分解は生じる。
ここではＤ２４００のパラメータセットと内因性入力が可能であり、今や外因性入力により他の解決法（試験シグナルのモデル−モード）、またしたがって他の試験シグナルのＢＡＩモデル−モードにつながり得る。
各モードのキャリアの位置は外因性入力下では変化しないという前提下で、Ｓ２１３０の減衰は維持される。
考慮されるＢＡＩモデル−モードは、例えばモードＩの周波数７Ｈｚの正弦波状外因性サイン入力下（図１２（i）を参照）では、乗数２、４、６、８で図１３で形状が示される。：
（i）  ρexo＝２*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（ii） ρexo＝４*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（iii）ρexo＝６*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（iv） ρexo＝８*sin(２ｐｔ*７／１０００)
ここですでに、シグナルの影響の数量化、結果に関する幾つかの観察がある。：７Ｈｚと１４Ｈｚ成分を逆にしたパワー・スペクトルは、乗数が２から４に倍加したときに正規化する。乗数が２から４に増加する時７Ｈｚ成分の平方係数は、次の概算の比率を示す。：１／４、４から６：３／２、６から８：４／３。
【０１６９】
同じ外因性入力により、他のＢＡＩモデル−モードにおいて（モードII,図１２（ii）を参照）、図１４で乗数２、４、６、８で示すパワー・スペクトルが生成される。：
（i）  ρexo＝２*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（ii） ρexo＝４*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（iii）ρexo＝６*sin(２ｐｔ*７／１０００)
（iv） ρexo＝８*sin(２ｐｔ*７／１０００)
小さな乗数においてさえも、図１３（i）と図１４（i）の比較が明らかになるように試験シグナルはモードIとモードIIを区別する。
【０１７０】
信号強度Ｉ1の乗算により、影響の校正が可能となる：例えばモードIIの場合、信号強度Ｉ1からＩ2への倍加により、第２番目の頂点によって割られた第１番目の頂点の比率は６から２.５へと減少する。この結果をＢＡＩモデル−モードデータベースと照合することにより、Ｉ1は２の乗数に（図１４（i)）、そしてＩ2は４の乗数（図１４（ii)）に対応することを示す。
【０１７１】
無視された以前の実例は（表示の単純化の理由で）、−実際には頻繁な複雑さ−により、測定と送信は同時に実行できないかもしれない。振動周期と比較して短い測定中断の場合、中断された測定シグナルは通常、従来のシグナル理論的方法を利用して再構成可能である。次に所定の無中断測定シグナルを考察する。外因性入力のエレメンタリー・ループの場合に伝達中断が示される。
【０１７２】
エレメンタリー・ループの実例として、測定されたシグナルｘ(ｔ)−ｙ(ｔ)が時間遅延tで、即ちｔ＝１０ミリ秒で方程式があり、システムにフィードバックする。：
2005528937.tif 000021
および
2005528937.tif 000022
、そして
ρx,exo＝ρy,exo＝μ*(ｘ(ｔ−１０)−ｙ(ｔ−１０))、移動作用素がシグナルをひずませないおよび／またはさらに遅延させないと仮定するなら、mは伝達物質シグナルの連続的な振幅倍加によって決定される乗数である。他のすべての記号についてすでに説明した。
【０１７３】
センサーグリッドと伝達物質が同時に作動していない場合、（例えば、伝達中にブロックされるセンサーに関連する）、切替時間は遅延時間として選ばれる。以前の実例では、１０ミリ秒ごとに測定と伝達と切り替える。上記の方程式では、
ρx,exo＝ρy,exo＝μ*(ｘｉ（ｔ)）
そして、ジェネリック・コードでｘｉ(ｔ)：＝ｉｆ(ｔ ｍｏｄ ２０＞１０,ｘ(ｔ−１０)−ｙ(ｔ−１０)，０)。
【０１７４】
図１５はモードIを示し、この外因性入力ではμ＝４(i)およびμ＝８(ii)である。
図１６はモードIIを示し、この外因性入力ではμ＝４(i)およびμ＝８(ii)である。
図１７はモードIを示し、この外因性入力ではμ＝１２(iii)およびμ＝１６(iv)である。
図１８はモードIIを示し、この外因性入力ではμ＝１２(iii)およびμ＝１６(iv)である。
【０１７５】
ここで試験シグナルもモードIとモードIIの間を区別する、例えば周波数偏移（図１５(ii)対図１６(ii)）および／または連続頂点の最大値の比率による（図１７(iii)対図１８(iii)）。異なる内因性入力のための、モードの連続頂点の最大値の商により、外因性入力の影響の校正のために正弦波状入力の場合ここに類似して示すことが可能となる。
【０１７６】
この単純な実例では、位相の考慮はない。微調整校正のために、位相偏差した試験シグナルの別の配列が使用される。
【０１７７】
実例１のさらなる表示のために、時間遅延フィードバック、試験シグナルにより、観察される脳活動がモードIにより生成していると決定した、と前提しており（観察不可能性τ＝１０，ａ＝２２，ｂ＝２０，ｃ＝１４，ｄ＝３，ρx,endo＝１.５およびρy,endo＝０）、伝達物質Ｔ１の時間遅延フィードバック・シグナルは４０*で入る［磁界の強さ、テスラ］*ｘｉ(ｔ)。さらに、キャリアからセンサーＳ1へのモードは１０／２.２だけ減衰する、と前提する。
【０１７８】
注意１：一般に、適切なモードが選択格子のパラメータと入力によって生成されるとは常には前提可能ではない。即ち、ローカルな改良および／または補間が必要となる。
【０１７９】
注意２：結果はシグナル配列内で非一貫であることが示唆しているように、伝達中準定常内因性入力の１つ以上の跳躍が生じた。この場合、時間依存入力のモードが校正のために考慮する必要がある。
【０１８０】
Ｅ２１０（幾つかの最も近似のパラメータのセット）：
この実例では関連しない。固有性は定義されたモジュロ同一性である。全入力下で各Ａモードが各Ｂモード（定義済みの許容誤差に関して）から区別ができない場合、パラメータの２セット、ＡとＢは同一と呼ばれる。
【０１８１】
図２４
この実例ではローカル校正だけが必要であるので、省略。
【０１８２】
図２５
【０１８３】
Ｄ２１００,Ｄ１２００,Ｄ１３００,Ｄ１０５０,Ｄ１０５１：
先と同じ。
【０１８４】
Ｄ１０１０（事実上のＢＡＩ−力学）：
脳活動の継続的な測定によるデータを用いて、Ｐｏｓは継続的に計算される（継続的＝適切な時限内）。
2005528937.tif 000023
Ｓ５００に基づく。
【０１８５】
Ｓ２２１０,Ｄ２１２０：
先と同じ。
【０１８６】
Ｓ４１００,Ｄ４２００：
先と同じ。
【０１８７】
Ｄ４３００：
ただ１つの伝達物質では実現不可能。実例３.で説明する。
【０１８８】
Ｓ３１００（１つ以上の伝達物質シグナルの計算）：
通常は無限の複数の可能性のある伝達物質シグナルは、試験シグナルの計算に類似して減少した。最も容易な場合、伝達物質シグナルは使用されるが、すでに試験シグナルとして使用されている。伝達物質シグナルは実現可能性のために試験され（Ｄ４２００、Ｄ４１００、Ｄ４３００）、そして定義済み効用関数に関して適合する（例えば、できるだけ低い周波数、できるだけ低い磁界、電界の強さ等）。最良の可能性のある伝達物質シグナルは自動的に選択される。実例：上記で言及した、０.４テスラのT１で伝達したフィードバックシグナルにより行動標的が達成されるが、Ｐｏｓは倍加以上になるからである（図１２（i）と図１７（iv）と比較）。
【０１８９】
Ｓ３４００（伝達）：
Ｓ３１００に基づいて選択されたシグナル（ｓ）の伝達（ここでは伝達物質Ｔ1による）。
【０１９０】
Ｄ４０４０（ＢＡＩ−力学の予測）：
外因性入力のモデル−モードは、時間上で関連脳活動を決定し、時系列を生成する。この時系列の将来の部分から、以前のように理論的ＢＡＩ力学が計算され、予測されたＢＡＩ力学として役に立つ。所定の実例では、ただ１つのモデルーモードが関連する。したがってＢＡＩ力学の予測は、図１３（i）に示すＢＡＩを減衰定数１０／２.２で割ることにより計算される。
【０１９１】
Ｓ３５００（比較）：
一方、Ｓ２１２０の事実上のＢＡＩ力学はＤ４０４０の予測ＢＡＩ力学から引かれる。１Ｈｚから５０Ｈｚの間の各周波数でこの差の絶対数が計算され、最大値が比較の結果である。他方、行動標的（標的ＢＡＩ力学）が達成されたかどうかは、事実上のＢＡＩ力学と標的ＢＡＩ力学の比較により相似して計算される。
【０１９２】
Ｅ３００（受け入れ可能な差？）：
前提と校正の結果が正しければ、予測ＢＡＩ力学と事実上のＢＡＩ力学はわずかに異なるだけ（事前に決めた閾値未満）であることが期待され、この場合伝達継続可能である（Ｓ３４００）。かなり差がある場合、区分的連続固定内因性入力の跳躍がその差を説明するかどうか試験するために、脳モデルの方程式を他の内因性入力によって数的に解く必要がある（Ｓ３６００）。
行動標的が計算された時限内に達成されない場合、Ｓ３８００への移行がなされるか、「行動標的達成」のメッセージが知らされる。
【０１９３】
Ｓ２０００（校正）：
前に説明した通り。
【０１９４】
この実例に関する結びの注意書き：脳活動標的は、校正と続く制御された修正により信頼性の高い方法で達成される。したがって減少したデーヴィッドソンモデルの適用の場合、行動標的も達成される。
【０１９５】
実例２（ステップの説明は抜粋のみ）：
【０１９６】
図２０
【０１９７】
Ｄ２０００（行動標的）：
適用時間中の積極的な感情の増幅と消極的な感情の縮小
【０１９８】
Ｄ３０００（行動モデル）：
デーヴィッドソンモデル（例えば［１１］を参照）：積極的な感情は、左前頭皮質におけるα活動に対するβのより高い商に対応する（β＝１３−３０Ｈｚ，α＝８−１２Ｈｚ）、消極的な感情は右前頭皮質におけるα活動に対するβのより高い商に対応する。
【０１９９】
Ｓ５００（ＢＡＩの特定、標的ＢＡＩ力学の特定）：
実例１に相似。導出ＢＡＩは１つの左前頭センサーＳ1に関して
2005528937.tif 000024
、右前頭センサーＳ2に関して
2005528937.tif 000025
である。（ｆｉｊセンサーｊのｉ−Hertzモードの係数）。Ｐｏｓは増加し、例えばＰｏｓ（t，影響あり）＞２*Ｐｏｓ（ｔ，影響なし）。Ｎｅｇは減少し、例えばＮｅｇ（ｔ，影響あり）＞０.５*Ｎｅｇ（ｔ，影響なし）。これらの要求は標的ＢＡＩ力学を決定する。実例１であるような計算。
【０２００】
Ｄ４０００（最小化装置要求）：
表面−ＥＥＧでは、左前頭に１電極Ｓ1と、左耳に１つの照合電極、右前頭に１電極Ｓ2、右耳に１つの照合電極（［１６］を参照）、２つ頭蓋外コイル（伝達物質Ｔ1とT２）があり、例えばＴ1は直接Ｓ1に隣接する、頭部表面の仮想線上にＳ1と中央電極Ｃｚが接続（［１６］を参照）。Ｔ2は相似してＳ2とＣｚの間にあり、Ｓ1からＴ1への距離はＳ2からＴ2への距離に等しい。他すべては実例１である通り。
【０２０１】
Ｄ２１００（標的ＢＡＩ−力学）：
Ｐｏｓ(ｔ，影響あり)＞２*Ｐｏｓ(t，影響なし)そしてＮｅｇ(ｔ，影響あり)＜０.５*Ｎｅｇ(ｔ，影響なし)。
【０２０２】
Ｄ２２００（ＢＡＩ計算ルール）：
実例１のように、加えて２番目の右前部センサーに関して
2005528937.tif 000026
である。
【０２０３】
Ｄ１０００（一般脳活動モデル）：
実例１のように単純化されたWilson−Cowan−モデル。
【０２０４】
Ｓ８００（校正の最小化要求の仕様）：
τ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ρx、ρy、は４つのセンサー−伝達物質−ペア.Ｓ1−Ｔ1、Ｓ1−Ｔ2、Ｓ2−Ｔ1、Ｓ2−Ｔ2の移動作用素である。ローカル校正だけが必要である。両前頭脳領域は独立していると仮定するからである（単純化）。各々の内因性入力は一定と仮定する。
【０２０５】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
４つのセンサー−伝達物質−ペア.Ｓ1−Ｔ1、Ｓ1−Ｔ2、Ｓ2−Ｔ1、Ｓ2−Ｔ2のτ、a、b、c、d、ρx、ρy、移動作用素をローカルで校正する。
【０２０６】
Ｅ１００（校正が必要か？）：
ローカル校正は必要である。
【０２０７】
Ｄ４１００（装置制約）：
実例１に相似で、出力側では、例えば最大磁界０.５テスラの２つのコイルがある。
【０２０８】
Ｄ４２００（外因性電磁界への健康上の制約）：
実例１の通り。
【０２０９】
Ｓ２０００（校正）：
後に説明。
【０２１０】
Ｄ１２００（特定脳活動モデル）：
実例１の通り。
【０２１１】
Ｄ１３００（脳活動への外因性電磁界の影響の定量化）：
実例１の通り。
【０２１２】
Ｓ３０００（ＢＡＩの制御変数と測定／計算による標的修正による脳活動の制御または調節）：
図２５の各フローチャートを扱う時に詳述する。
【０２１３】
図２１
【０２１４】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
先と同じ。
【０２１５】
Ｄ１１１０（校正タイプ）：
ローカル。
【０２１６】
Ｄ１１２０（校正範囲）：
センサーＳ１、Ｓ２、伝達物質Ｔ１、Ｔ２。
【０２１７】
Ｅ１００（校正？）：
はい。
【０２１８】
Ｓ２１００（ローカル校正）：
実例１に相似で、４つのセンサー−伝達物質−ペア.Ｓ1−Ｔ1、Ｓ1−Ｔ2、Ｓ2−Ｔ1、Ｓ2−Ｔ2。ローカル校正を４回実施する時かなりの単純化であるので、ペアＳ1−Ｔ1をローカルに校正する時Ｓ1によって検出可能なモードのパラメータと内因性入力がすでに検出可能である。したがって、Ｓ1−Ｔ2校正時に与えられたとみなすことが可能である（他のプロセスの中でも特に分解時）。Ｓ2の検出範囲内のモードに相似である。センサーと共に、このセンサーに対して最小空間距離を有する伝達物質のローカル校正の開始が、推奨されている。
ローカル校正の結果の可能性については、例えば
センサーＳ1については：
４０*［Ｔ1の位置における磁界の強さ テスラ］*ｘｉ1（ｔ），で校正されたＴ1の影響を有する、そしてＴ2の影響＝０.である実例1のモードＩ（xi1（ｔ）は再構成フォームにおいてＳ1により測定されたシグナルの時間遅延フィードバックである）。
センサーＳ2については：
４０*［Ｔ2の位置における磁界の強さ テスラ］*xi2（ｔ），で校正されたＴ2の影響を有する、そしてＴ2の影響＝０.である実例1のモードII（xi2（ｔ）は再構成フォームにおいてＳ2により測定されたシグナルの時間遅延フィードバックである）。
【０２１９】
Ｓ２３００（同一の脳活動の同定）：
上記のモ−ドは同一ではない。
【０２２０】
Ｅ１２０（トランスローカル校正？）：
いいえ。
【０２２１】
Ｄ１２００（特定脳活動モデル）：
先と同じ。
【０２２２】
Ｄ１３００（脳活動への外因性電磁界の影響の数量化）：
先と同じ。
【０２２３】
図２２−２３：
【０２２４】
先と同じく、それぞれＳ２１００で開示されたと同様。
【０２２５】
図２４
【０２２６】
この実例ではローカル校正だけが必要であるので、省略。
【０２２７】
図２５
【０２２８】
実例１に相似で、Ｓ３１００を除いて、次に説明する。：例えば、０.４テスラのＴ1，ｘｉ1(ｔ)と０.４テスラのＴ2，ｘｉ2(ｔ)，の結合シグナルはモードIにおいて元の値の２００％以上のＰｏｓ増加（実例１参照）、モードIIにおいて元の値の５０％未満のＮｅｇ減少を誘発する（図１２(ii)を図１８(iv)と比較）。脳活動標的は結果として達成される。同様にデーヴィッドソンモデルの有効性の場合行動標的が達成される。
【０２２９】
実例３：
【０２３０】
実例３ついては、以前の実例のように全体は説明しない（例えば、すべてのモード、すべてのセンサー−伝達物質−ペアのローカル校正等）が、主に以前の実例との重要な相違について強調する。
【０２３１】
図２０
【０２３２】
Ｄ２０００（行動標的）：
適用期間中の精神活動への注意の集中延長。
【０２３３】
Ｄ３０００（行動モデル）：
例えば［２０］と［２１］に基づき）,Ｆｍθ（frontal midline theta）、即ちＦｚ−電極付近で６−７Ｈｚの作用（［１６］参照）、は精神活動への注意の集中に合致する。この事実は次にIshihara−Yoshii−モデルと呼ばれる。
Ｆｚ−センサーの検出範囲内の頭蓋付近のニューロンは直接他の領域と連結するが、特に皮質下の駆動が検出される。パワー・スペクトルは以前計算された。ＰｏｓとＮｅｇの代わりに各センサーについて、
2005528937.tif 000027
がある（最大＝５０）。
【０２３４】
Ｄ４０００（最小化装置要求）：
波及する可能性のある現象を決定するため、少なくとも１つの隣接電極によりＦｚ電極を増やすことは意味がある。Ｆｚ電極（例えばＣｚ電極）の検出範囲には、即ち、２つの測定電極と２つの照合電極を有する表面ＥＥＧの検出範囲と直接生理学的結合がある（［２１］で示すように）。２つのコイル（伝達物質）は各電極のすぐ近くに位置する。：Ｔ1はＦｚの前部であり、Ｔ2はＣｚの後部である。他すべては実例１と同様。
【０２３５】
Ｄ２１００（標的ＢＡＩ−力学）：
例えばＡｔｔ1（影響あり）＝Ａｔｔ1（影響なし、全駆動）、Ａｔｔ2（影響あり）＜＝Ａｔｔ2（影響なし）、ここに「１」は「Ｆｚと照合電極」、「２」は「Ｃｚと照合電極」、「＝」は「右側と左側の差が２０％未満」を示す。
【０２３６】
Ｄ２２００（ＢＡＩ計算ルール）：
実例１のパワー・スペクトルに加えて、各両センサーについて、
2005528937.tif 000028
。
【０２３７】
Ｄ１０００（一般脳活動モデル）：
実例１のように単純化されたWilson−Cowan−モデルだが、今トランスローカル効果に注意を向け、内因性入力は一定であるという前提は無い。ｊ番目の神経振動子への興奮性小集団への内因性入力は、トランスローカル校正の最も容易な場合、
2005528937.tif 000029
に分かれるが、「ｈjl」はｊ番目の神経振動子のｌ番目の影響の強さであり、各Δはこの影響が有効になるまでの時間遅延である。
【０２３８】
Ｓ８００（校正の最小化要求の仕様）：
実例２に加えて関数行列。ローカルおよびトランスローカル校正が必要である。
【０２３９】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
実例２に加えて関数行列。
【０２４０】
Ｅ１００（校正が必要か？）：
はい。
【０２４１】
Ｄ４１００（装置制約）：
実例２の通り。
【０２４２】
Ｄ４２００（外因性電磁界への健康上の制約）：
実例２の通り。
【０２４３】
Ｓ２０００（校正）：
図２１−２４のフローチャートを扱う時に説明する。適用全体ではなく、校正中の内因性入力の定常を前提とする。
【０２４４】
Ｄ１２００（特定脳活動モデル）：
実例１の通り。
【０２４５】
Ｄ１３００（脳活動への外因性電磁界の影響の数量化）：
実例１の通り。
【０２４６】
Ｓ３０００（ＢＡＩの制御変数と測定／計算による標的修正による脳活動の制御または調節）：
図２５の各フローチャートを扱う時に詳述する。
【０２４７】
図２１
【０２４８】
Ｄ１１００（最小化校正要求）：
先と同じ。
【０２４９】
Ｄ１１１０（校正タイプ）：
トランスローカル（ローカルを含む）。
【０２５０】
Ｄ１１２０（校正範囲）：
実例２の通り。
【０２５１】
Ｓ２１００（ローカル校正）：
図２２−２３のフローチャートを扱う時に詳述する。
【０２５２】
Ｓ２３００（同一の脳活動の同定）：
実例２に相似。
【０２５３】
Ｅ１２０（トランスローカル校正？）：
はい。
【０２５４】
Ｓ２４００（トランスローカル校正）：
図２４の考慮時に詳述する。
【０２５５】
Ｓ１２００,Ｄ１３００：
実例２に加えて関数行列。
【０２５６】
図２２
【０２５７】
実例１に相似。今度はＳ１の検出範囲内のＢＡＩモデル−モードが関係するが、主要なパラメータはτ＝１０、ａ＝１６、ｂ＝２０、ｃ＝８、ｄ＝３であり、内因性入力はρx＝１.５＋ｍ*sin（２*π*ｔ*７／１０００）とρy＝１.５+ｍ*sin（２*π*ｔ*７／１０００）であり、図１９(i)でｍ＝０、図１９(ii)でｍ＝２、図１９(iii)でｍ＝４が示される（この実例では、７Ｈｚの皮質下の活動が興奮性部分集合に対して抑制性部分集合に対すると同じ衝撃を有すると仮定する）。このモードはモードIIIと呼ばれる。７Ｈｚの正弦波活動に近い試験シグナルは、例えば７Ｈｚサインのシグナルにおそらく適切であり、測定のために１０ミリ秒毎に５ミリ秒間スイッチを切る。伝達物質Ｔ1により０.５テスラで伝達されるそのような試験シグナルは、モードIIIに乗数１６で影響を有する。また伝達物質Ｔ2に関しては乗数０で影響を有する。
【０２５８】
ここにローカル校正には、試験シグナルの位相偏差が含まれる。稼動シグナルのＢＡＩ最小値は、モードのスイッチオフに必要な位相偏差シータを提供する。例えば前記サイン・シグナルは伝達物質Ｔ1により０.５テスラで位相偏差シータで伝達される。この結果は図１９(i)に示される。
【０２５９】
Ｓ2モードだけが実例１のＳ1モードである。両前記Ｔ1−シグナルはＳ2モードに衝撃を有さない。Ｔ2からの０.１テスラのサイン・シグナルは、シータモードに衝撃を有さない。
【０２６０】
図２３
【０２６１】
実例２に相似。
【０２６２】
図２４
【０２６３】
Ｄ１３００（移動作用素）：
ｉとｋが異なる場合、図２２で示す両シグナルに関してこれらの移動作用素はゼロに等しい。
【０２６４】
Ｓ２４１０（ＢＡＩ予測）：
先と同じ。
【０２６５】
Ｓ1−モードに関して：Ｓ２４２０（修正）：
実例：シータにより位相偏差したＴ1による０.５テスラの７Ｈｚサイン・シグナルの伝達により、Ｓ1−モードはスイッチオフになる。
【０２６６】
Ｓ1−モードに関して：Ｓ２４３０（Ｓ2−ギャップの決定）：  シグナルはＳ2モードに直接衝撃を有さないため、Ｓ2に間するＢＡＩ予測は「不変化継続」である。この予測はＳ2に関する事実上のＢＡＩと一致する。
【０２６７】
Ｓ２−モードに関して：Ｓ２４２０（修正）：
実例：Ｓ2モードの周波数を基本周波数にシフトするが、７Ｈｚと不適合である。例えばＳ2によって測定されたシグナルの時間遅延フィードバックにより、Ｔ2によって伝達され、逆極性である。
【０２６８】
Ｓ2−モードに関して：Ｓ２４３０（Ｓ1−ギャップの決定）：
Ｔ2シグナルはＳ1モードに直接衝撃を有さないため、Ｓ1に間するＢＡＩ予測は「不変化継続」である。この予測はＳ2に関する事実上のＢＡＩと一致する。この結果、例えばシグナル成分の変化は図１９(iii)から１９(ii)に示される。
【０２６９】
Ｓ２４４０（関数行列の計算は、ギャップを説明する）：
Ｓ1の変化の場合はギャップが無いので、セル（１,２）はゼロに等しい（モード１＝表示のＳ1モード、モード２＝表示のＳ1モード）。セル（２,１）には固有のギャップは無い。
【０２７０】
Ｅ４００（固有？）：
１つ以上の関数行列がＳ２４４０から生じるかどうかを明確にする。
もし各適用について脳活動間の一般的な対応に関心が無いが、特定の対応、例えば脳活動ｉとｊの間に関心がある場合、関数行列のセル（ｉ，ｊ）と（ｊ，ｉ）を満たすことで十分であることは明らかである。
所定の実例では、モード１のＢＡＩ−保存修正が広がったか、即ちモード２変化かどうかだけが重要である。この目的のため、セル（１,２）の考慮で十分である−が値はゼロを有する。
【０２７１】
Ｓ２２２１（シグナル変更）：
例えば、周波数偏移の生成、振幅変化、定常性の変化、雑音の追加、リャプーノフ指数の変更、そしてさらに多く（この実例では必要ではない）。
【０２７２】
Ｄ２４１０（関数行列）：
結果はそれぞれ１つの関数行列からなるが、例えば次の形式となる。：
2005528937.tif 000030
【０２７３】
図２５
【０２７４】
実例２への相似。これに加えて、トランスローカル校正により、タイプの波及制限（Ｄ４３００）が決定されてきた。：「Ｔ1による変化は、Ｓ1によって捕捉されたものより他の脳活動に影響しない」が成就している。所定の実例では、駆動がゼロに減衰する場合Ｆｍθは自然スペクトル付近に安定化する（図１９（ｉ）参照）（Ｓ2によって検出された脳活動を混乱せずにＴ1による前記断続サイン・シグナルによる「全駆動」図１９,(ii)と(iii)）。結果（Ｓ1によって測定された）は図１９(iv)に示されている。Ａｔｔ2を混乱させることなく、復元Ａｔｔ1の脳活動標的は結果として達成され、同様がIshihara−Yoshii‐モデルの適用の場合に行動標的に適用する。
【０２７５】
さらなる説明と注意：
【０２７６】
Ａｄ Ｄ１０００：脳活動モデルは、最も容易な場合、差分方程式および／または微分方程式のセットであり、例えばタイプは
2005528937.tif 000031
脳活動について、ｘ脳活動指標、ｔ時間。「外因性入力」は、脳活動モデルの方程式において人為的に（頭蓋外で誘発された電磁界により）生成された入力変数の値に言及する（「外因性入力」と反対に、通常は感覚または神経チャネルを介して、例えば光による刺激、視床ペースメーカー作用、交響曲鑑賞、さらに多くにより伝達される）。外因性入力＝
2005528937.tif 000032
（伝達物質シグナル）、
2005528937.tif 000033
移動作用素。関数fは使用脳活動モデルに依存する。また観察不可能性パラメータのセットで、ｘ、ｔ、観察不可能性内因性および外因性入力によるｘの時間微分を決定する。一般的な脳活動モデルは、点状のｘの代わりにパス、および／また確率微分方程式を使用するが、雑音を含む。
異なる脳活動モデルにより異なる校正結果となり、異なる修正の可能性がある。適切な脳モデルの場合、脳活動標的が信頼性の高い方法で達成されるであろう、適切な行動モデルの場合、行動標的が信頼性の高い方法で達成されるであろう。脳活動モデルと行動モデルは統合形式でも表示可能である。
【０２７７】
Ａｄ Ｓ２０００：
システムの非線形により、できるだけ磁界の小さな伝達物質シグナル（「試験シグナル」）の適切な変動により移動作用素を含む観察不可能性の決定が可能となる。
ここに示される動的校正は、パラメータ推定（一般的にこれらは確率変数とみなされるパラメータの分布仮定を作り、次に軌跡と共に展開を観測する。また「真」のパラメータへ向かうこれらの観測から計算されたパラメータ値の収束の仮定により、後者を推定する、［７］を参照）のための既存の数学的方法、また技術から知られる適応制御／パラメータ推定（一般的にこれらは線形システムの場合のみ有用であり、初等制御機能は理想的な標的値と観測値の間の差異を最小化するためにシステムに組み込まれる［８］を参照）と異なる。
【０２７８】
動的校正は、「能動的計測」（システムへのシグナルの伝達およびシグナルとの相互作用におけるシステムの測定）の利用による上記の数学的アプローチにおける「受動的観察」（従来の非侵襲的観察）と異なる。能動的計測の結果（例えば、確率共鳴）は非線形確定系および／または非線形確率系（ヒトの脳のような）の多くの場合、通常のディラック入力またはヘビサイド入力等への線形系の応答と非常に異なる。
【０２７９】
適応制御／パラメータ推定と動的構成の間には大きな違いがある。：
１番目 動的校正は通常は先行する制御である（そして制御から分離されたプロセスである）。
２番目 動的校正においては使用される検定関数に強調がなされるが、複数性（そして結果となる観察不可能性の異なるセット間を区別する能力）は考慮される系の複雑さと一致する（ヘビサイド関数のような単純な検定関数とは対照的であり、しばしばシステム・レスポンスが長期間観察される必要があるが、in−vivoでは対応できない）。
３番目 主要なパラメータセットの近似のタイプは完全に異なる（動的校正では、制御パラメータの標的／事実上の比較とは対照的に、多種の打切りパラメータサブセット内の連続的な消去である）。
【０２８０】
観察不可能性の決定に加えて、動的校正により人工的に生成した磁界の特性（例えば、磁界の強さ、および／または頭蓋外の磁界の周波数分布）を外因性入力に翻訳する多相系および／または未知の複雑系における他の未知の移動作用素も決定される。
【０２８１】
Ａｄ Ｄ２４１０：
観察されたm脳活動についての関数行列はｍ*ｍ−行列であり、活動ｊから活動ｉへの間に機能的結合が決定可能でない場合せる（ｉ，ｊ）はゼロである。
【０２８２】
脳活動間の機能的結合には主要な脳領域の生理学的結合が必要とされるが、後者の存在は必ずしも機能連関につながるわけではない。
【０２８３】
もし（パラメータの打切り後）観察された脳活動の全体に関する観測と比較可能な解決となる場合、関数行列は受け入れられる。ここに各脳活動に関する方程式において、内因性入力は、例えば残留入力＋すべての上流活動の合計掛ける各影響の強さ掛けるｚj（ｔ−遅延）に交換される（Ａの変更がＢを変更する場合「Ｂに関する上流」は：「Ａに関するＢ下流」に相当する）。
【０２８４】
ローカル修正に関する当方法の好適な実施様態は、次のエレメント（近接のWilson−Cowan振動子の一団は対のWilson−Cowan−方程式によってモデル化可能であると仮定する）を含む。：
（ａ）フーリエ解析によるデータ分析は、Wilson−Cowan方程式の解決の同値類に属する測定されたシグナルの可能性を決定するために、あるいはウェーブレット解析（基礎、基本として、ｘ(ｔ)とｙ(ｔ)の適切な一次結合、［１３］を参照）、位相空間埋め込み、統計的手法と組み合わせる。好適な試験シグナルは（測定されたシグナルを用いた）時間遅延フィードバック・シグナルおよび／またはWilson−Cowan方程式μ*(ｘ(ｔ−τ)−ｙ(ｔ−τ))の解決の一次結合である。
（ｂ）ローカル校正、
（ｃ）説明されたように修正、
（ｄ）例えば［９］にあるような継続的な発作警告に加えて自動的予防制御。
【０２８５】
これに類似は、上記で説明のトランスローカル現象に加えてトランスローカル校正に関する好適な実施様態である。
【０２８６】
校正が必要ではない場合、またリミット・サイクル振動子が弱くカップリングした場合、そして短期間の間弱くカップリングしたリミット・サイクル振動子がリミット・サイクル振動子ではなく一団の位相振動子に転換可能であるという仮定が有効である場合（Wilson−Cowan−方程式の解）、カップリングした位相振動子（［２３］を参照）が使用可能である。介入は、一団が標的に収束するよう位相再設定と続く外部スレービングに加えてシグナルの継続的な測定に基づく。この実施様態は、リセットによって望まない妨害が起きないように明らかに限局性脳領域に適用可能である。
【０２８７】
１つの入力チャネルに対して、位相空間埋め込みが例解される。：
図２６は１つのチャネルのＥＥＧデータをX軸上で単位時間（１／１２８秒）、Y軸上で電位の差（時間の各ポイントで測定電極と照合電極の間）で示す。最も容易な場合、［２９］に基づいて１つ以上の軌道が決定される。一般的に、遅延座標による埋め込みが実行される（［２７］参照）。遅延時間は自己相関関数の最初のゼロクロスとして決定可能である（［２９］参照）。：ｔ＝１３０およびτ＝８６（図２７）に関するデータ・ウィンドウの埋め込み。ｘ軸はｔで終了する、長さ３２α*ｘ(ｔ−８６)＋β*ｙ(ｔ−８６)のウィンドウを示し、ｙ軸はα*ｘ(ｔ)＋β*ｙ(ｔ)を示す。図２７ではαは１を与えられ、βは−１を与えられる。同じポイントの多重占有は表示されず、図２７におけるポイントの数は３２より少ない。既知の方法により（ベイズ、ミニマックス、その他多数）、また再測定後、各（打ち切り間隔上）混合角のWilson−Cowan方程式の全（有限パラメータグリッド上で）解との経験的な位相空間占有の同時発生の程度が決定される。図２８（図２７と同じ領域）および同じ混合角はτ＝１０、ａ＝２２、ｂ＝２０、ｃ＝１４、ｄ＝３、ρx＝１.５、幾つかのρyについて：菱形ρy＝−１.５、四角形y＝０の解を示す。図２９は混合角の重要性を示す。：以前に注記したように、ここにおいて、τ＝１、ａ＝２２、ｂ＝２０、ｃ＝１４、ｄ＝３、ρx＝１.５、ρy＝０、およびα＝１、β＝−１（菱形）、またβ＝−０.７（四角形）そしてβ＝−０.３（交差）についての解を得る。
【０２８８】
当方法の好適な実施様態で、Wilson−Cowan方程式の代わりに、確率Wilson−Cowan方程式が使用される、即ちρx＝ρx,det＋ノイズ、ρy＝ρy,det＋ノイズ。「ｄｅｔ」は入力の決定性部分、「ノイズ」は確率入力を示す。以前と同じ方法が適用される。これに加えて、ノイズレベルが決定される。ここにおいて、ノイズ試験シグナルの使用と信号対雑音比の測定も意味がある。
【０２８９】
当方法の別の好適な実施様態で、Wilson−Cowan方程式において異なる時定数tがxとyについて用いられ、および／または異なる乗数mが用いられる。これらの校正は他のパラメータのためにすでに説明されているので実行される。
【０２９０】
当方法の別の好適な実施様態で、Wilson−Cowan方程式においてクラスタの各Wilson−Cowan−ニューロンへクラスタの他のニューロンは平均場カップリングを介してカップリングされる、即ち、すべてのｉ＝１。Ｎ
2005528937.tif 000034
、同様に
2005528937.tif 000035
ε、δ、η、ν、新規の観察不可能性であり、決定する必要がある。
これに類似で、この実施様態は確率Wilson−Cowan−ニューロンについては、時間遅延入力有り、または無しで実行可能である。
【０２９１】
当方法のさらに別の好適な実施様態では、クラスタのニューロンのシグモイド関数の形状はノイズ検定関数の利用により校正される、なぜならシグモイド関数次第で、クラスタは異なる強さでシグナルノイズをそれぞれ増幅または弱める（シンプル・ネットワークについては、例えば［２８］を参照）。
【０２９２】
当方法の別の好適な実施様態では、検定関数および逆極性のこの検定関数は交互に使用される、即ち初めにシグナルｘｉ(ｔ)、次に−ｘｉ(ｔ)である。
【０２９３】
別の好適な実施様態では、ｎ＞０試験シグナル（「高速校正」）後校正は停止する、また測定データと適合するパラメータ、内因性、外因性入力の１セットは予備校正結果としてセットされる。修正（Ｓ３０００）実施の結果として達する別の測定データは、継続的な校正の適応のため使用される。
【０２９４】
別の好適な実施様態では、測定の前提と測定の不変（Ｄ１０４９、Ｄ１０５０）が確認される。
【０２９５】
好適な実施様態では、ＥＭ方法は感覚入力（聴覚、視覚、その他）と結合する。実例：校正の初めに精神的作業を開始するための、実例３でのユーザーへのインストラクション（例えば［２０］を参照）により、適切なＦｍθ−モードを見付ける作業は著しく単純化される。別の実例は、聴性脳プロセスのトランスローカル校正に関する聴覚ペースメーカー作用である。
【０２９６】
好適な実施様態では、当方法の効果は適切な繰返し率の利用により、個別の適用セッションの期間を超えて安定化するが、各ユーザーについて外部確認により決定する必要がある。適切な繰返し率のこの結果は、例えばＴＭＳ適用のために知られている（磁界１−２テスラの経頭蓋磁気刺激装置）例えば［３］を参照。
【０２９７】
好適な実施様態では、校正はセンサー最適化と結合する：特定されるおよび／または特定されない脳活動が、特に各（必要なら新たに方向付けられた）センサーによって測定可能となるよう、以前は非活性のセンサーの活性化および／またはセンサーの位置変更および／またはセンサーの方向の変更。センサー最適化のために、従来の最適化方法は適応する。
【０２９８】
好適な実施様態では、脳活動が、特に各仮想センサーによって十分に測定可能となるよう複数の既存のセンサーを仮想センサーに結合することにより校正はセンサー最適化と結合する。実例：Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3、Ｓ4はｆ(Ｓ1,Ｓ2,Ｓ3,Ｓ4)＝０.３*Ｓ1＋０.５*Ｓ2＋０.０２*Ｓ3*Ｓ3＋０.５*sin(Ｓ1+Ｓ4)によりSvirtualに結合される。従来の最適化方法によりセンサーの各サブユニットに関して適切なfは計算される。
【０２９９】
好適な実施様態では、校正は伝達物質最適化と結合する：特定されるおよび／または特定されない脳活動が、特に各（必要なら新たに方向付けられた）伝達物質によって影響可能となるよう、以前は非活性の伝達物質の活性化および／または伝達物質の位置変更および／または伝達物質の方向の変更。伝達物質最適化のために、従来の最適化方法は適応する。
【０３００】
好適な実施様態では、脳活動が、特に各仮想伝達物質によって十分に影響可能となるよう複数の既存の伝達物質を仮想伝達物質に結合することにより校正は伝達物質最適化と結合する。最適な（仮想伝達物質）は従来の最適化方法の利用により移動作用素から計算される。
【０３０１】
Ｓ２１３０の好適な実施様態では、並列のｎセンサー（ｎは１と使用センサー総数の間の整数）の分解が実施される。したがって分解される時系列は１−センサー−時系列のｎ−タプルである。
【０３０２】
Ｓ２１３０の好適な実施様態では、追撃方法（例えば対戦追撃法［１３］を参照）の使用により１−センサー−時系列のｎ−タプルについて分解が実施される。
【０３０３】
Ｓ２１３０の別の好適な実施様態では、Karhunen−Loeve−方法（例えば［１７］、［１８］を参照）、および／または独立成分分析（「ＩＣＡ」、例えば［２２］を参照）による１−センサー−時系列のｎ−タプルについて分解が実施される。
【０３０４】
Ｓ２１３０の別の好適な実施様態では、メタ位相空間への埋め込み後に分解が実施され、結果として定常成分と非定常成分が分離される（例えば［１５］を参照）。
【０３０５】
Ｓ２１３０の別の好適な実施様態では、複数の方法と並行して分解が実施される。結果としてこれらの方法のうち多数（定義済み重みの下で）によって特定されたモードだけがさらなるプロセスのために受け入れられる（例えば、関連性試験のため）。
【０３０６】
Ｄ２０００の好適な実施様態では、知覚および／または知覚能力および／または知覚可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。この実例は、特定の刺激または刺激の種類を区別する能力の修正である。
【０３０７】
Ｄ２０００の好適な実施様態では、行動および／または行動能力および／または行動可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。ここに実例は反応速度を改善する。
【０３０８】
Ｄ２０００の好適な実施様態では、活性化および／または活性化能力の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３０９】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、動機および／または動機能力および／または動機可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１０】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、注意および／または注意能力の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１１】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、記憶および／または記憶内容および／または記憶内容の検索の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１２】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、学習および／または学習能力および／または学習可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１３】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、意識の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１４】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、感情および／または感情能力および／または感情可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１５】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、欲求および／または嫌悪の変更または維持は行動標的としてセットされる。
【０３１６】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、認識および／または認識能力および／または認識可能性の変更または維持は行動標的としてセットされる。（ここに「認識」とは「心理作用の実行」と定義される）。
【０３１７】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、行動の配列は行動標的としてセットされる。
【０３１８】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、行動の相関は行動標的としてセットされる。
【０３１９】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、複数の適合可能な行動標的が結合する。
【０３２０】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、複数の必ずしも適合可能でない行動標的が階層的に結合する、即ち、行動標的の優先リストが生成される。相互に非一貫性の手順的ステップの場合、優先度の低い行動標的と関連するステップは後で実行されるか、全くされない。
【０３２１】
Ｄ２０００の別の好適な実施様態では、行動標的のリストは発作の不発生の最優先標的により増加する。これは各カルテ無しでユーザーへの［９］の適用を含む。
【０３２２】
Ｄ３０００の別の好適な実施様態では、行動モデルを膨大な量の文献から取り出す（例えば、［１１］,［２０］,［２１］で示された実例については、同じ／類似の主題の文献は何十もある）。
【０３２３】
Ｄ３０００の別の好適な実施様態では複数の行動モデルは並行して使用され、結果としてこれらのそれぞれ制御または調節された、これらの行動モデルの多数（定義済み重みの下で）と適合可能なステップ（Ｓ３０００）だけが実行される。
【０３２４】
好適な実施様態において、ＥＭ適用中と後の個別のユーザーの行動モデルの変更または維持の外部確認（通常は心理テスト）がある。結果として、使用行動モデル（一般的に統計的に確認された）が各ユーザーにとって有効な程度について試験される。
【０３２５】
Ｄ１０００の別の好適な実施様態では複数の一般的な脳活動モデルは並行して使用され、結果としてこれらのそれぞれ制御または調節された、これらの行動モデルの多数（定義済み重みの下で）と適合可能なステップ（Ｓ３０００）だけが実行される。
【０３２６】
当方法の別の好適な実施様態で、単一のセンサーおよび／または単一の伝達物質に関するステップにおいて、これらはセンサーおよび／または伝達物質のセットにとって代わる。この目的は、非ローカル時空モードの決定と制御された修正であり、例えばJirsa−Haken−モデルにおいて生じる（例えば［１８］を参照）。
【０３２７】
Ｄ４０００の別の好適な実施様態において、追加情報を得るために最小限装置要求を超えるが、変更した可能性のある行動標的のさらなる適用のためには潜在的に有用である（例えば、１０／２０表面ＥＥＧを常に使用する、例えば［１６］を参照）。この実施様態の利点は、装置の部品の標準化の可能性、および市販ハードウエアの使用可能性である。  Ｄ４０００の別の好適な実施様態では、制御または調節（例えば、１つのコイルを電極の直前部に有するよう１０／２０表面ＥＥＧの各非照合電極）のための追加可能性を得るために最小限装置要求を超える。この実施様態の利点は、装置の部品の標準化の可能性である。
【０３２８】
Ｓ３０００の別の好適な実施様態では、制御変数の増加を招く外因性電磁界は感覚入力および／または生化学的活性剤により強化され、結果として説明されている手順的ステップは原則として変化しない。
【０３２９】
当方法の別の好適な実施様態では、確率コンポーネントを有する試験シグナルと伝達物質シグナルが使用される（特に明示的確率コンポーネントを有する脳活動モデルとともに、例えば［２５］、［１８］の補足、確率共鳴と確率コヒーレンスを利用する標的とともに、FitzHugh−Nagumo−モデルについては、例えば［２６］を参照）。
【０３３０】
当方法の別の好適な実施様態では、カオスコンポーネントを有する試験シグナルと伝達物質シグナルが使用される（特に明示的カオスコンポーネントを有する脳活動モデルとともに、例えば［１］の強化のように振動子間でローカルな強いカップリング）。
【０３３１】
当方法の別の好適な実施様態では、不活性なモードは伝達物質シグナルにより直接活性化される、即ち、モード上のシグナルの直接的な効果による。
【０３３２】
当方法の別の好適な実施様態では、モードは伝達物質シグナルにより間接的に影響される、即ち、間接的に影響されるモードへの効果を誘発（関数行列を参照）するモードへの直接効果による。
【０３３３】
当方法の別の好適な実施様態では、分岐点が制御される、即ち、脳活動は質的に変化する（実例３のように、駆動無しに不活性である神経振動子がスイッチオンされる）。
【０３３４】
当方法のさらに別の好適な実施様態では、不活性なモードは活性化される。
【０３３５】
別の好適な実施様態では、不活性なモードの活性化および／またはモードの同期化により振幅は増幅する、モードのスイッチオフおよび／またはモードの非同期化により類似して減少する。
【０３３６】
別の好適な実施様態では、年齢と関連する平低化に対して振幅増幅は使用される（ＥＥＧについては、例えば［１２］参照）。
【０３３７】
当方法の別の好適な実施様態では、非定常シグナルは定常および非定常部分に分解される（例えば［１５］を参照）、結果として試験シグナルと伝達物質シグナルは非定常部分とともに変調される。
【０３３８】
当方法の別の好適な実施様態では、ユーザーは校正デ−タに基づいて特定されるが、長時間安定している。個人について従来のスペクトル的に分解したＥＥＧ−データでさえも、長時間安定している構成成分を有する（最大５年間まで実験的に有効である、例えば［１０］）。
【０３３９】
関連刊行物
[1]"Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons", Wilson HR, Cowan JD, Biophysical Journal 1972 ; 12 : 1-22
[2]WO 00/29970 A1
[3]"Therapeutic application of repetitive transcranial magnetic stimulation : a review", Wassermann EM, Lisanby SH, Clin Neurophysiol 2001; 112 : 1367-1377
[4]WO 98/18384 A1
[5]"Anticipation of epileptic seizures from standard EEG recordings", Le Van Quyen M, Martinerie J, Navarro V, Boon P, D'Have M, Adam C, Renault B, Varela F, BaulacM, The Lancet 2001 Jan 20 ; 357 : 183-8
[6]WO 01/21067 A1
[7]"Numerical Solution of Stochastic Differential Equations", Kloeden PE, Platen E, Springer, Berlin 1992, chapter 6.4
[8]"Regelungstechnik", F▲o▼llinger O, H▲u▼thig Buch Verlag, 8th rev. ed., Heidelberg 1994, chapter 1.6
[9]DE 102 15 115.6
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[14]"Bioelectricity", Reilly JP, Springer, New York 1998, chapter 11
[15]"Stationarity and nonstationarity in time series analysis", Manuca R, Savit R, Physica D 1996; 99 : 134-161
[16]"Leitfaden f▲u▼r die EEG-Praxis", Ebe M, Homma I, Gustav Fischer, Stuttgart 1992, chapter 3.6.1, and 3.6.2
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[20]"Frontal midline theta rhythm and mental activity", Inanaga K, Psychiatry and Clin Neurosciences 1998 ; 52 : 555-566
[21]"Frontal midline theta rhythms reflect alternative activation of prefrontal cortex and anterior cingulate cortex in humans", Asada H, Fukuda Y, Tsunoda S, Yamaguchi M, Tonoike M, Neuroscience Letters 1999 ; 274 : 29-32
[22]"Imaging Brain Dynamics Using Independent Component Analysis", Jung TP, Makeig S, McKeown, Bell AJ, Lee TW, Sejnowski TJ, Proceedings of the IEEE July 2001 ; 89 (7) : 1107-1122
[23]"Desynchronizing double-pulse phase resetting and application to deep brain stimulation", Tass PA, Biol Cybern 85,2001 : 343-354
[24]"Mathematical aspects of Hodgkin-Huxley neural theory", Cronin J, Cambridge University Press, Cambridge 1987, chapters 2 and 3
[25]"Impacts of noise on a field theoretical model of the human brain", Frank TD, Daffertshofer A, Beek PJ, Haken H, Physica D 1999 ; 127 : 233-249
[26]"Coherence and stochastic resonance in a two-state system", Lindner B, Schimansky-Geier L, Physical Review E June 2000; 61 (6) : 6103-6110
[27]"Analysis of Observed Chaotic Data", Abarbanel HDI, Springer, New York 1996, Kapitel 3.3
[28]"lntroduction to Neural Dynamics and Signal Transmission Delay", Wu J, DeGruyter, Berlin 2001, chapter 3.4
[29]"Periodic Orbits : A New Language for Neuronal Dynamics", So P, Francis JT, Netoff TI, Gluckman BJ, Schiff SJ, Biophysical Journal 74, June 1998 : 2776-2785
【図面の簡単な説明】
【０３４０】
【図１】断面図で示す伝達物質
【図２】下方から示す図１の伝達物質
【図３】ヘルメット内の位置を反映するセンサーと伝達物質用のドリル孔の平面状投影
【図４】オーバーヘッドサスペンションと顎あての付いたヘルメット
【図５】ヘルメット内の位置に基づいたセンサーと伝達物質用のドリル孔の別の平面状投影
【図６】ヘッドユニット、中間ユニット、基礎ユニットの相互作用の概略図
【図７】τの変動下でのＢＡＩ−モデル−モード（抽出）
【図８】ａの変動下でのＢＡＩ−モデル−モード（抽出）
【図９】ｂの変動下でのＢＡＩ−モデル−モード（抽出）
【図１０】ｃの変動下でのＢＡＩ−モデル−モード（抽出）
【図１１】ｄの変動下でのＢＡＩ−モデル−モード（抽出）
【図１２】２つの異なるモデル−モードIとIIの類似ＢＡＩ−モデル−モード（標本）
【図１３】異なる強度のサイン形の外因性入力下IのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１４】異なる強度のサイン形の外因性入力下IIのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１５】低強度の外因性エレメンタリー・ループ下IのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１６】低強度の外因性エレメンタリー・ループ下IIのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１７】中強度の外因性エレメンタリー・ループ下IのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１８】中強度の外因性エレメンタリー・ループ下IIのＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図１９】異なる内因性入力と１つの外因性入力下のシータ−ＢＡＩ−モデル−モード（実例）
【図２０】方法全体のフローチャート
【図２１】方法Ｓ２０００のフローチャート（校正）
【図２２】方法Ｓ２１０００のフローチャート（ローカル校正、第１パ−ト）
【図２３】方法Ｓ２１０００のフローチャート（ローカル校正、第２パ−ト）
【図２４】方法Ｓ２３００のフローチャート（トランスローカル校正）
【図２５】方法Ｓ３０００のフローチャート（それぞれ脳活動の制御および／または調節）
【図２６】ダイアグラム、１つのＥＥＧ−チャネルからのデータを示す
【図２７】ダイアグラム、図２６からのデータの部分の位相区間表現を示す
【図２８】ダイアグラム、Wilson−Cowanモデルでモデル化した多様な入力下の神経作用の位相区間表現を示す
【図２９】ダイアグラム、Wilson−Cowanモデルでモデル化した異なる混合角下で同じ入力で神経作用の位相区間表現を示す
【図１】
2005528937.tif 000036
【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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2005528937.tif 000048
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【図９】
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【図１０】
2005528937.tif 000054
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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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
2005528937.tif 000093
【国際調査報告】
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