(57)【要約】【解決手段】時間領域においてＥＥＧを感覚刺激の繰り返し提示に同期させることによる感覚誘発電位（例えば、視覚誘発電位などのＳＥＰ）信号の検出／分類のための技術が開示される。一部の実施形態では、システムは、複数のＥＥＧ信号サンプルを受信し、刺激同期ＥＥＧを生成し、上記複数のＥＥＧ信号サンプルが刺激のパターンに応答して誘発されているかどうかを決定する。一部の実施形態では、刺激の更新パターン（視覚刺激の閃光周波数など）に関する予備知識も、個々のユーザのＥＥＧパターンに関する予備知識も必要でない。【選択図】図６
2013507174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感覚誘発電位信号分類のための方法であって、
複数の脳波検査信号サンプルを受信することと、
刺激同期脳波検査信号サンプルを生成することと、
前記複数の脳波検査信号サンプルが刺激のパターンに応答して誘発されているかどうかを決定することと、
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
ユーザの脳波検査パターンの高度な訓練は必要でない、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記刺激パターンの高度な知識は必要でない、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
感覚誘発電位信号分類は、時間領域において脳波検査信号サンプルを感覚刺激の繰り返し提示に同期させることによって実施される、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
感覚誘発電位信号分類は、時間領域において脳波検査信号サンプルを感覚刺激の繰り返し提示に同期させることによって実施され、前記感覚誘発電位信号分類は、視覚誘発電位を含む、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、更に、
複数の脳波検査信号を検出することを備える、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記複数の脳波検査信号サンプルを記録することを備える、方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記複数の脳波検査信号サンプルを前記刺激のパターンに同期させることを備える、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、更に、
各脳波検査信号サンプルを前記刺激のパターンの開始に同期させることを備える、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、更に、
どの刺激がユーザによって注意を向けているかを決定することを備える、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記感覚誘発電位信号分類に基づいて制御信号を生成することを備える、方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記刺激同期脳波検査信号サンプルについて断片ペア間における相互関係を算出することと、
各刺激について前記相互関係の統計的尺度を決定することと、
分類子を使用し、各刺激についての前記相互関係の前記統計的尺度にしたがって、刺激がユーザによって注意を向けられているかどうかを決定することと、
を備える、方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記刺激同期脳波検査信号サンプルについて断片ペア間における相互関係を算出することと、
各刺激について前記相互関係の統計的尺度を決定することと、
分類子を使用し、各刺激についての前記相互関係の前記統計的尺度にしたがって、刺激がユーザによって注意を向けられているかどうかを決定することと、
を備え、
前記相互関係は、相関、相互情報、又は共分散を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記刺激同期脳波検査信号サンプルについて断片ペア間における相互関係を算出することと、
各刺激について前記相互関係の統計的尺度を決定することと、
分類子を使用し、各刺激についての前記相互関係の前記統計的尺度にしたがって、刺激がユーザによって注意を向けられているかどうかを決定することと、
を備え、
前記統計的尺度は、平均、中央値、又は和を含む、方法。
【請求項１５】
感覚誘発電位信号分類のためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されたメモリと、
を備え、
前記プロセッサは、
複数の脳波検査信号サンプルを受信し、
刺激同期脳波検査信号サンプルを生成し、
前記複数の脳波検査信号サンプルが刺激のパターンに応答して誘発されているかどうかを決定するように構成される、システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、
ユーザの脳波検査パターンの高度な訓練は必要でない、システム。
【請求項１７】
請求項１５に記載のシステムであって、
前記刺激パターンの高度な知識は必要でない、システム。
【請求項１８】
請求項１５に記載のシステムであって、
感覚誘発電位信号分類は、時間領域において脳波検査信号サンプルを感覚刺激の繰り返し提示に同期させることによって実施され、前記感覚誘発電位信号分類は、視覚誘発電位を含む、システム。
【請求項１９】
感覚誘発電位信号分類のためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読ストレージメディアに実装され、
複数の脳波検査信号サンプルを受信するための命令と、
刺激同期脳波検査信号サンプルを生成するための命令と、
前記複数の脳波検査信号サンプルが刺激のパターンに応答して誘発されているかどうかを決定するための命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品であって、
ユーザの脳波検査パターンの高度な訓練は必要でない、コンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品であって、
前記刺激パターンの高度な知識は必要でない、コンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品であって、
感覚誘発電位信号分類は、時間領域において脳波検査信号サンプルを感覚刺激の繰り返し提示に同期させることによって実施され、前記感覚誘発電位信号分類は、視覚誘発電位を含む、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[その他の出願への相互参照]
本出願は、２００９年３月１６日に出願され「EEG CONTROL OF DEVICES USING SENSORY EVOKED POTENTIALS（感覚誘発電位を使用したデバイスのＥＥＧ制御）」と題されあらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれた同時係属米国特許出願第１２／３８１，８８７号（代理人整理番号No. NEURP011）の一部継続出願であり、２００９年１０月９日に出願され「SENSORY-EVOKED POTENTIAL (SEP) CLASSIFICATION/ DETECTION IN THE TIME DOMAIN（時間領域における感覚誘発電位（ＳＥＰ）の分類／検出）」と題されあらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれた米国仮特許出願第６１／２５０，２６３号（代理人整理番号No. NEURP012+）の優先権を主張する。
【０００２】
ユーザの脳波の測定を可能にする生体信号センサ（例えば脳波検査（ＥＥＧ）センサ）を含むＥＥＧ検出システムが存在する。感覚誘発電位（ＳＥＰ）は、人が刺激に反応するときに生成される一般に不随意のＥＥＧ信号（例えば、視覚誘発電位、又はその他の感覚を通じて誘発される触覚誘発電位若しくは聴覚誘発電位などのＥＥＧ電位）である。したがって、ＳＥＰアプリケーションに及び／又は視覚誘発電位などのＳＥＰを使用するデバイスのＥＥＧ制御に使用することができるＥＥＧ検出システムを提供することが望まれている。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
本発明の各種の実施形態が、以下の詳細な説明及び添付の図面で開示される。
【０００４】
【図１】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムを示したブロック図である。
【０００５】
【図２】一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧ制御システムを示した機能図である。
【０００６】
【図３】一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧ検出システムを示した機能図である。
【０００７】
【図４】一部の実施形態にしたがった、帽子の内側に搭載されたＥＥＧセンサと基準ＥＥＧセンサとを含むＥＥＧ検出システムを示した図である。
【０００８】
【図５Ａ】一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧセンサを示した図である。
【図５Ｂ】一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧセンサを示した図である。
【０００９】
【図６】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムを示した別のブロック図である。
【００１０】
【図７】一部の実施形態にしたがった、非接触型ＥＥＧセンサを伴うＥＥＧ検出システムを示した図である。
【００１１】
【図８Ａ】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムのためのＬＥＤ光を示した図である。
【図８Ｂ】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムのためのＬＥＤ光を示した図である。
【００１２】
【図９Ａ】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおけるＥＥＧデータと光制御信号データとを示したチャートである。
【図９Ｂ】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおけるＥＥＧデータと光制御信号データとを示したチャートである。
【００１３】
【図１０】サンプルＥＥＧデータについてのパワースペクトルチャートである。
【００１４】
【図１１】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおける光点灯後のＥＥＧ断片と平均化ＥＥＧとを示したチャートである。
【００１５】
【図１２】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおける閃光と未加工ＥＥＧデータとの相関を示したチャートである。
【００１６】
【図１３】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ信号の検出又は分類のための技術のフローチャートである。
【００１７】
【図１４】一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のアルゴリズムの一例を示したフローチャートである。
【００１８】
【図１５】一部の実施形態にしたがった、異なる刺激タイプを示した図である。
【００１９】
【図１６】一部の実施形態にしたがった、時間領域アルゴリズムを示した図である。
【００２０】
【図１７】一部の実施形態にしたがった、４つの刺激同期平均の一例を示したチャートである。
【００２１】
【図１８】一部の実施形態にしたがった、刺激同期信号を生成するための一例を示したチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ可読ストレージメディアに実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに格納された命令及び／若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実装することができる。本明細書では、これらの実装形態、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態を、技術と称することができる。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で可変である。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されているとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成された汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装することができる。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された１つ又は２つ以上のデバイス、回路（例えばＰＣＢ、ＡＳＩＣ、及び／若しくはＦＰＧＡ）、並びに／又は処理コアを言う。
【００２３】
本発明の原理を示した添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ又は２つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関連のもとで説明されるが、いかなる実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を内包している。以下の説明では、本発明の完全な理解を可能にするために、数々の詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されており、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも特許請求の範囲にしたがって実施することができる。明瞭さを期するために、本発明に関係した技術分野で知られる技工物は、本発明が不必要に不明瞭にされないように詳細な説明を省略されている。
【００２４】
ユーザが閃光を見るなどの刺激事象をもとにして生成される代表的な脳波検査（ＥＥＧ）信号は、比較的弱い信号である。したがって、検出された信号のなかに典型的な量の（例えば回路、外部源、及び／又は非関連ＥＥＧ源からの）ノイズがある場合は、このような信号を（例えばドライ接触型センサ、ウェット接触型センサ、又は非接触型ＥＥＧセンサを使用して）検出することは容易でない。また、徴候ＥＥＧ信号を（例えば２〜３秒以内のように）適時に検出することも容易でない。例えば、固定周波数で閃く光を使用するシステムは、それらの光周波数におけるパワー増加についてＥＥＧ信号を監視することに依存する。これらのシステム及び方法は、一般に、定常状態視覚誘発電位（ＳＳＶＥＰ）と呼ばれる。しかしながら、非接触型ＥＥＧの場合に特によくあるように、ＥＥＧ信号のなかのノイズレベルが推定対象信号と同程度であるときは、パワー推定技術（例えばＦＦＴ技術）の信頼性は高くない。
【００２５】
思考又は高度な知覚によって生成されるＥＥＧ電位に依存する技術は、低速である。例えば、Ｐ３００事象関係電位（ＥＲＰ）の場合は、ユーザは、事象が時間的に比較的遠く隔てられている（例えば１分間に１０個の事象が間隔てられている）必要がある比較的稀な事象を認識しなければならず、これは、ＥＥＧをベースにした制御によって決定／行為を実施することが可能な速度を制限する。
【００２６】
これまで、ＳＥＰ分類アルゴリズムの大半は、周波数領域において開発されてきた。例えば、その多くは、分類用の特徴を抽出するために、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を使用してきた。しかしながら、周波数領域をベースにしたアルゴリズムには、制限がある。例えば、刺激の更新周波数が厳密な既定値であることができない又はデバイスごとに異なるときは、刺激の更新周波数に関する予備知識に依存しない、より柔軟な方法が必要である。また、不規則なパターンを伴う刺激によってＶＥＰが引き起こされるときに、周波数領域をベースにした方法は失敗しやすいということも、注目されるべきである。
【００２７】
したがって、ＥＥＧ信号に基づいて刺激誘発事象（例えば、視覚誘発電位などのＳＥＰ）を効率的に且つ効果的に決定することができるシステム及び方法が必要である。更に、刺激の更新パターンに関する予備知識又はＳＥＰに応答するＥＥＧに関する予備知識を必要としない技術（例えば、刺激が変化するとき又は異なるユーザがそれを使用しているときでも機能する技術）を開発することが望まれている。
【００２８】
一部の実施形態では、ＳＥＰに関連付けられたＥＥＧ信号を効率的に且つ効果的に特定してデバイスを制御するシステムが提供される。一部の実施形態では、ユーザへの及び／又はユーザからのコマンドに対応する（例えば１つ若しくは２つ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）からの及び／又はコンピュータ画面若しくはテレビ（ＴＶ）画面からの）閃光を使用するシステムが提供される。一部の実施形態では、システムにおける閃光は、はっきり区別できる固定周波数で閃く。一部の実施形態では、システムにおける閃光は、固定パターンの可変周波数で又は非周期的な周波数で閃く。システムは、ユーザについて検出されたＥＥＧ信号を記録し、ユーザが閃光の１つを見ているかどうか／いつ見ているかを決定する。本明細書で使用されるＳＥＰは、一般に、（例えば高速で）繰り返す感覚刺激にユーザが曝されているときに生成される不随意なＥＥＧ信号（例えば、閃光に対する視覚応答、又は視覚、聴覚、触覚、若しくはその他の刺激事象に対する別の不随意応答）を言う。本明細書で使用されるＳＥＰは、総じて長い時間オフセット後に生じる（尚且つ識別目的のために小さいＥＥＧ信号サンプルの追加及び平均化が可能であるようにこのような事象の比較的低速な繰り返しを一般に必要とする）ユーザの思考及びより高度な感覚（例えば、Ｐ３００などの比較的稀な事象の認識又は文法の誤りの認識）に基づく事象を含んでおらず、一般に、事象関係電位（ＥＲＰ）と呼ばれる。
【００２９】
一部の実施形態では、ＥＥＧ断片は、ある時点からそれよりも後の別の時点にかけて記録された１つ又は複数のＥＥＧサンプルを言う。一部の実施形態では、ＥＥＧ断片は、可変長を有することができ、連続する２つのＥＥＧ断片は、互いに重複していても又は重複していなくてもよい。
【００３０】
一部の実施形態では、高速で繰り返す刺激に応答して生成されるＳＥＰ信号に対して各種の信号解析技術を使用するシステムが提供される。図１８に示されるような一部の実施形態では、ユーザが閃光を見るなどの高速で繰り返される刺激事象にユーザが反応することによるＥＥＧ信号１８０１、及び刺激を制御するために使用される信号１８０２の両方が測定される。例えば、先ず、光の点灯に続く固定長の（例えば５００ミリ秒（ｍｓ）の）ＥＥＧ信号の断片が記録される。記録されたデータは、次いで、刺激の開始に続く第１のＥＥＧデータ点の平均がとられ、次いで、刺激の開始に続く全ての第２のＥＥＧデータ点の平均がとられ、次いで、刺激の開始に続く第３のＥＥＧデータ点の平均がとられ、以下同様であるように、平均をとられる。結果は、刺激に同期された平均信号（又はこの例では閃光に同期された平均信号）を提供する。一部の実施形態では、この平均信号は、２つの光点灯間の時間間隔と同じ長さを有することが可能である、又はこの間隔よりも長い若しくは短い。信号は、記録された断片にわたって平均をとられ、したがって、平均信号は、記録された断片と同じ長さを有するだろう。例えば、もしユーザが光を見た場合は、平均化された波形は、特徴的形状（例えば、光点灯時間後約３０ｍｓにおけるＥＥＧ電圧の陽性波）を含むであろう。平均化された波形のこの特徴的形状は、本明細書で更に説明されるように、様々なやり方で検出することができる。もしユーザが光を見なかった場合は、平均化された波形は、主に平坦だろう。
【００３１】
一部の実施形態では、同様のやり方で、刺激に同期された和、分散、若しくは中央値信号、又は刺激に同期されたＥＥＧ信号の何らかの統計的側面を表す任意の計算結果を得ることができる。この信号は、２つの刺激開始間の時間間隔と同じ長さを有してよい、又はこの間隔よりも長い若しくは短い。もしユーザが刺激に注意を向けている場合は、この信号は、様々なやり方で検出することができる特徴的形状を含むだろう。
【００３２】
一部の実施形態では、システムは、２つ以上の刺激を含む。例えば、図１７は、４つの刺激同期平均の一例を示したチャートである。平均の１つが特徴的形状を展開しているのに対し、その他の平均は比較的平坦である。
【００３３】
上述の刺激同期信号の特徴的形状は、開始から幾らかの遅延で閾値と比較すること、刺激同期平均（又は和、中央値、分散など）信号を幾らかの期間にわたって積分すること、及びその結果を閾値と比較すること又は光に注意が向けられているかどうかを判別する分類子を作成することを含む、様々な技術を使用して検出することができる。別の例として、（例えば光に注意が向けられているときの）理想信号の原型を構築し、実際の信号で乗じることができる。高い値の結果は、光に注意が向けられていることを示すだろう。原型は、ユーザが光を見ていると知られるときのＥＥＧ平均（若しくは和、中央値、分散など）を計算すること、又はユーザが光を見ていると知られるときにＥＥＧデータの自己回帰モデルを構築し、その自己回帰モデルの係数を原型のデータ要素として使用することを含む、様々なやり方で構築することができる。
【００３４】
一部の実施形態では、高速で繰り返される刺激事象にユーザが反応することによるＥＥＧ信号、及び刺激を制御するために使用される信号の両方が記録される。一部の実施形態では、図１８に記載されるように、ＥＥＧデータは、先ず、各刺激の繰り返し事象／状態に同期され、幾らかの期間にわたって複数の断片が取得される。断片は、連続する２つの刺激事象間の時間間隔と同じ又はその間隔よりも短い／長いことが可能である。
【００３５】
一部の実施形態では、これらの断片（又はこれらの断片の部分集合、又は断片の後半半分などの断片の一部、又はその両方）の全てのペア間において、相関係数、相互情報、共分散、又は相互関係を測る任意の計算値が計算される。次に、各刺激について、平均／中央値、及び／又は上記の相互関係の統計に関係した任意の尺度を算出することができる。これらの値は、ＥＥＧ断片が各刺激に同期されているときに互いにどのように関係しているかの尺度を提供する。もしユーザが１つの刺激に注意を向けている場合は、（平均相関係数などの）対応する値は、その他の刺激に対応する値よりも高い。
【００３６】
一部の実施形態では、個々の各断片間における相関係数、相互情報、共分散、又はその他の相互関係などの相互関係と、ＥＥＧ断片の平均／中央値／和とを計算することができる。次に、各刺激について、上記相互関係の統計に関係した平均、中央値、又は任意の計算値を算出することができる。もしユーザがある刺激に注意を向けている場合は、対応する計算値は、その他の刺激に対応する値よりも高いだろう。
【００３７】
一部の実施形態では、時間領域におけるＳＥＰ分類／検出は、複数の脳波検査信号サンプルを受信することと、刺激同期脳波検査信号サンプルを生成することと、複数の脳波検査信号サンプルが刺激のパターンに応答して誘発されているかどうかを決定することとを含む。一部の実施形態では、時間領域におけるＳＥＰ分類／検出は、更に、刺激同期脳波検査信号サンプルについて断片ペア間における相互関係を算出することと、各刺激について相互関係の統計的尺度を決定することと、分類子を使用し、各刺激についての相互関係の統計的尺度にしたがって、刺激がユーザによって注意を向けられているかどうかを決定することとを含む。一部の実施形態では、相互関係は、相関、相互情報、又は共分散を含む。一部の実施形態では、統計的尺度は、平均、中央値、又は和を含む。一部の実施形態では、分類子は、線形判別解析（ＬＤＡ）、神経回路網、又はサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）として実装される。一部の実施形態では、最大相互関係値が閾値と比較され、もしそれが閾値を上回る場合は、対応する刺激は、注意を向けられている可能性が高い。
【００３８】
一部の実施形態では、先ず、ＥＥＧデータが各刺激の繰り返し事象／状態に同期され、ＥＥＧと刺激との間における相関係数、相互情報、共分散、又はその他の相互関係などの相互関係を計算することができる。もしユーザがある刺激に注意を向けている場合は、対応する相互関係は、その他の刺激に対応する相互関係よりも高いだろう。
【００３９】
前述の相互関係尺度を見ることによって、ユーザが刺激に注意を向けているかどうか及び／又はユーザがどの刺激に注意を向けているかを判断するために、更に、様々な方法を適用することができる。例えば、刺激が注意を向けられているかどうかを判断するために、一部のサンプルデータの訓練を通じて取得される線形判別解析（ＬＤＡ）などの分類子を構築することができる。或いは、最大相互関係値を閾値と比較することも可能であり、もしそれが閾値を上回る場合は、対応する刺激は、注意を向けられている可能性が高い。
【００４０】
一部の実施形態では、システムは、ユーザが閃光を見ることによって誘発される特定のＥＥＧ信号を使用してデバイスを制御するために使用される。例えば、制御信号は、検出されたＳＥＰに基づいて、別のデバイス（例えば、エンターテイメントシステム、教育システム、医療システム、自動車用のアプリケーション、及びアプリケーションを実行するコンピュータ）に提供することも可能である。例えば、システムは、デバイスを制御するために使用されるコマンドをそれぞれ表す幾つかの閃光を含むことができる。ユーザが閃光の１つを見ているときは、刺激同期平均技術を使用し、記録されたユーザのＥＥＧ信号パターンのなかで、ＥＥＧ信号における固有な徴候が存在することを決定することができる。例えば、計算デバイス（例えば、プログラムされたコンピュータ／ラップトップ／ネットブック／ポータブル計算デバイス、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ、及び／又はＦＰＧＡ）は、各閃光に対応する固有なＥＥＧ信号徴候を継続的にチェックする効率的で且つ効果的なアルゴリズム（例えば分類子）を実施することができる。一部の実施形態では、アルゴリズムは、このような決定をリアルタイムで実施する（例えば、このような決定をこの場合は（１つ又は２つ以上の）閃光事象である事象の約３秒以内に計算する）。一部の実施形態では、このような決定は、オフラインで（例えば、全てのデータが収集された後に）実施される。一部の実施形態では、ＥＥＧ信号を最大にして、光の明るさ、色、間隔、周波数、デューティサイクル、及び光によって使用される視野の量などの視覚誘発電位検出率を増加させるために、各種のパラメータが調整される。視覚誘発電位が検出されるときは、対応するコマンドが被制御デバイスに送信される。
【００４１】
例えば、制御されるデバイスは、玩具であってよく、閃光の１つがユーザによって注意を向けられていることをシステムが認識するときに、（例えば、ＳＥＰを検出するためのシステムからのコマンドに基づいて）その玩具に何か面白いことが起きる。別の例として、ビデオゲームにおいて物体が閃いてよく、ゲームは、ユーザが何を（例えば、どの閃光物体を）見ているかを認識し、それをゲームプレーに組み入れることができる。別の例では、飛行シミュレータ又は軍事的な若しくはその他のアプリケーションにおいて物体が閃いてよく、ゲームは、ユーザが何を（例えば、どの閃光物体を）見ているかを認識し、それをアプリケーションに組み入れることができる。別の例として、制御されるデバイスは、プログラムされたコンピュータ、又は自分の手を使うことはできないがそれを必要とするユーザがシステム選択を行うことを可能にする任意のデバイスであってよい。別の例として、制御されるデバイスは、運転手及び／又は乗客のための自動車インターフェースについての選択又は設定が行われる自動車アプリケーションであってよい。例えば、ＥＥＧ検出システムは、ユーザによって着用されるキャップの形をとってよく尚且つ／又は自動車の座席のヘッドレストに組み込まれてよく、点滅光／閃光は、ラジオ、温度、又はその他の制御／設定を制御するために自動車のコンソール／ダッシュボードに組み込まれてよい、又は自動車用のその他の各種のＥＥＧアプリケーション若しくは（例えば、自動車、飛行機、若しくはその他のデバイスの運転手の注意力、不安、驚き、及び／若しくは傾眠状態を決定するための）精神状態モニタなどのその他のデバイスと組み合わされてよい。
【００４２】
図１は、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムを示したブロック図である。図に示されるように、ＳＥＰ用のＥＥＧシステム１００は、ＥＥＧ制御システム１１０と、ＥＥＧ検出システム１３０と、デバイス１５０とを含む。一部の実施形態では、デバイス１５０は、ＥＥＧ制御システム１１０によって制御される。一部の実施形態では、デバイス１５０は、図に示されるように、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムに含まれ又はＳＥＰ用のＥＥＧシステムと統合され、シリアル通信路又はその他の通信路を使用してデバイス１５０と通信する。一部の実施形態では、デバイス１５０は、ＳＥＰ用のＥＥＧシステム１００から切り離されており、有線通信又は無線通信を使用してＥＥＧ制御システム１１０と通信関係にある。一部の実施形態では、ＥＥＧ制御システム１１０は、シリアル通信路又はその他の通信路（例えば有線又は無線）を使用してＥＥＧ検出システム１３０と通信する。
【００４３】
一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システム１３０は、ユーザのＥＥＧ信号を検出し、ＥＥＧ制御システム１１０は、ＥＥＧ検出システム１３０によって検出されたＥＥＧ信号に対してＳＥＰ決定アルゴリズム（例えば、リアルタイム分類アルゴリズム／分類子）を実施するように構成されたプロセッサを含む。一部の実施形態では、本明細書で開示されるように、各種のＳＥＰ決定技術（例えば、時間領域ＳＥＰ決定アルゴリズム／分類子）が使用される。
【００４４】
一部の実施形態では、ＳＥＰ決定に基づいて、ＥＥＧ制御システム１１０は、（関連のＳＥＰに基づいて）対応する制御信号をデバイス１５０に送信する。ＥＥＧ検出システム１３０は、ＥＥＧ制御システム１１０に、一部の実施形態では未加工のＥＥＧ信号データを、又は一部の実施形態では（例えばノイズをフィルタリング除去するために）処理されたＥＥＧ信号データを送信する。
【００４５】
図２は、一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧ制御システムを示した機能図である。図に示されるように、ＥＥＧ制御システム１３０は、ＥＥＧ検出システム１３０と通信するためのＥＥＧ検出通信コンポーネント１１２と、ＥＥＧ検出システム１３０によって検出されたＥＥＧ信号に対してＳＥＰ決定アルゴリズムを実施するためのプロセッサ１１４と、デバイス１５０と通信するための出力制御１１８と、１つ又は２つ以上のＬＥＤ（例えば、閃光ＬＥＤ光システム）と通信するためのＬＥＤ通信１２２と、（例えば、閃光ＬＥＤ光などについて、受信されたＥＥＧ信号サンプルと関連のタイミングデータとを保存するための）データストレージ１２４と、通信リンク１２０とを含む。
【００４６】
一部の実施形態では、プログラムされたコンピュータが、ＥＥＧ制御システム１１０と通信関係にあり、ＥＥＧ制御システム１１０は、また、検出されたＥＥＧ信号サンプルをコンピュータに送信するために、コンピュータコンポーネントへのＥＥＧデータを含んでいる。この例では、コンピュータは、ＥＥＧ検出システム１３０によって検出されたＥＥＧ信号に対してＳＥＰ決定アルゴリズムを実施するように構成されたプロセッサを含み、コンピュータは、（例えば関連のＳＥＰに基づいて）デバイスを制御するために、解析の結果をＥＥＧ制御システムに提供することができる。一部の実施形態では、コンピュータは、ＥＥＧ検出システム１３０によって検出されたＥＥＧ信号に対してＳＥＰ決定アルゴリズムを実施するように構成されたプロセッサを含み、コンピュータは、ＥＥＧ信号サンプルの解析の結果に基づいて、対応する制御信号をデバイスに送信する。一部の実施形態では、プログラムされたコンピュータによって、ＥＥＧ信号サンプルの解析の全部が又は一部分のみが実施される。一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システム（例えば、ＥＥＧセンサに統合された又はＥＥＧセンサと通信関係にあるＡＳＩＣ）において、ＥＥＧ信号サンプルの解析の全部が又は一部分のみが実施される。
【００４７】
図３は、一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧ検出システムを示した機能図である。図に示されるように、ＥＥＧ検出システム１３０は、プロセッサ１３２（例えば、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）と、能動的ＥＥＧセンサ１３６と、基準ＥＥＧセンサ１３８と、通信リンク１３４とを含む。測定されたＥＥＧ信号は、ＥＥＧ制御システム１１０に提供される。一部の実施形態では、ＥＥＧ信号サンプルの連続的測定が検出され、ＥＥＧ制御システム１１０に提供される。
【００４８】
図４は、一部の実施形態にしたがった、帽子の内側に搭載されたＥＥＧセンサと基準ＥＥＧセンサとを含むＥＥＧ検出システムを示している。図に示されるように、ＥＥＧ検出システム１３０は、内側にＥＥＧセンサ１３６及び基準ＥＥＧセンサ１３８を含む、ユーザによって着用される帽子である。ＥＥＧセンサ１３６及び基準ＥＥＧセンサ１３８は、有線通信（例えば、シリアル通信リンク）を通じてＥＥＧ制御システム１１０に接続される。一部の実施形態では、ＥＥＧセンサ１３６は、帽子がユーザによって着用されたときに、（例えば、視覚事象に関係したＥＥＧ信号の検出のために）ユーザの頭の後頭部にくるように、帽子の内側に位置決めされ、基準ＥＥＧセンサ１３８は、ユーザの頭の別の場所（例えば、おでこ、ユーザの頭の側部の耳の上、又はユーザの頭の後ろ側で尚且つ能動的ＥＥＧセンサの場所とは異なる場所）に位置決めされる。一部の実施形態では、ＥＥＧセンサは、当業者にならばわかるように、検出される刺激事象のタイプに基づいて異なる場所に位置決めされる。一部の実施形態では、ＥＥＧセンサ１３６及び基準ＥＥＧセンサ１３８は、非接触型ＥＥＧセンサである。一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システムは、２つ以上のＥＥＧセンサ１３６を含む。一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システム１３０は、ヘッドフォン、オーディオヘッドフォン、自動車の座席のヘッドレストの形態をとっている、又はＥＥＧ信号検出のためにユーザの頭の適切な場所にＥＥＧセンサ１３６及び基準ＥＥＧセンサ１３８をしっかり位置決めするためにユーザによって使用されることが可能なその他の形態の装置若しくはモジュールの形をとっている。一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システム１３０（例えば、図に示されるような帽子／キャップ）は、ノイズの量を減らすために、接地されたイヤクリップを含んでいる。
【００４９】
図５Ａ〜５Ｂは、一部の実施形態にしたがった、ＥＥＧセンサを示している。図５Ａに示されるように、ＥＥＧセンサ１３６は、ＥＥＧ信号検出帽子の内側に搭載される。図５Ｂに示されるように、ＥＥＧセンサ１３６の上側が図示されており、ここで、図示されたＥＥＧセンサ１３６は、ほぼ米国の２５セント硬貨の大きさの非接触型電極である。ＥＥＧセンサ１３６は、ＥＥＧ信号を増幅させる及びノイズをフィルタリング除去するアナログフロントエンド回路構成を伴って、プリント回路基板（ＰＣＢ）に組み込まれる。ＥＥＧセンサ１３６は、例えば感知可能な信号を外部ノイズから保護する金属シールドを含む。一部の実施形態では、ＥＥＧセンサ１３６のための回路構成は、ＡＳＩＣに組み込まれる。
【００５０】
図６は、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムを示した別のブロック図である。図に示されるように、ＳＥＰ用のＥＥＧシステム１００は、検出されたＥＥＧ信号に対してＳＥＰ決定アルゴリズムを実施するように構成された（例えば、プログラムされた）コンピュータ６１０と、ＬＥＤ（閃）光システム６５０を制御する（例えば、閃光の点灯及び消灯のタイミング、並びにどの光がどのパターンで閃くかを制御する）ためのコントローラ６２０と、検出されたＥＥＧ信号をＥＥＧセンサ１３６及び基準ＥＥＧセンサからの受信するための（及び一部の実施形態では処理するための）ＥＥＧ回路構成６３０とを含む。図に示されるように、ＬＥＤ光システム６５０には、４つのＬＥＤ光が提供される。一部の実施形態では、１つ又は２つ以上のＬＥＤ光が提供される。
【００５１】
コントローラ６２０は、ＦＰＧＡ６２２（或いは一部の実施形態では、ＡＳＩＣ又はプログラムされたプロセッサなどの、その他の任意の形態のプロセッサ又はプロセッサ上で実行されるソフトウェア）も含んでいる。一部の実施形態では、コントローラ６２０は、ＬＥＤ光６５０を制御し、また、コンピュータ６１０及びＥＥＧ回路構成６３０と通信する。一部の実施形態では、コントローラ６２０は、閃光を制御し、ＥＥＧ回路構成６３０からＥＥＧ信号（サンプル）データを受信する。一部の実施形態では、コントローラは、また、受信されたＥＥＧ信号データと、（例えば、ＬＥＤ光システム６５０の閃光の点灯／消灯のための）光タイミングデータとを組み合わせ、（例えば、リアルタイムＳＥＰ決定アルゴリズムを使用した）更なる解析及び処理のためにコンピュータ６１０に送信されるシリアルストリームにする。一部の実施形態では、コントローラ６２０は、また、被制御デバイス（例えば、デバイス１５０）に制御信号を送信する。
【００５２】
ＥＥＧ回路構成６３０は、ファームウェア６３２（或いは一部の実施形態では、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡ又はプログラムされたプロセッサなどの、その他の任意の形態のプロセッサ又はプロセッサ上で実行されるソフトウェア）を含んでいる。コントローラは、図に示されるように、コンピュータ６１０及びＥＥＧ回路構成６３０とシリアル通信関係にある。一部の実施形態では、ＥＥＧ回路構成６３０は、図に示されるように、コンピュータ６１０に対しても、直接的なシリアル接続を通じて直接的に接続されている（又は一部の実施形態では、有線若しくは無線による直接的な通信関係にある）。一部の実施形態では、これらの接続のうちの１つ又は２つ以上が無線である。
【００５３】
図７は、一部の実施形態にしたがった、非接触型ＥＥＧセンサを伴うＥＥＧ検出システムを示している。図に示されるように、ＥＥＧ検出システム１３０は、ユーザによって着用される帽子又はキャップの形態をとっており、バッテリ７１０（例えば、充電式リチウムイオンバッテリ）と、ＥＥＧ回路構成７２０と、ＥＥＧセンサ７３０への配線とを含む（非接触型ＥＥＧセンサは、帽子の内側に搭載されており、ゆえに、ユーザによって着用されている帽子を描いたこの図では見えていない）。一部の実施形態では、ＥＥＧ検出システム１３０は、ＥＥＧ制御システム１１０などのその他の装置／デバイスと無線関係（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は別の無線プロトコル）にある。一部の実施形態では、バッテリ７１０、ＥＥＧ回路構成７２０、及びＥＥＧセンサ７３０への配線は、帽子／キャップ及び／又はその他の頭部装着装置に（上述されたのと同様に）よりきつく組み込まれ、一部の実施形態では、ユーザによって着用されたときに見えていないのが一般的である。本明細書で開示されたＥＥＧ検出システム１３０は、その他の各種の設計及び頭部装着装置を使用して提供可能であることがわかる。
【００５４】
図８Ａ〜８Ｂは、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムのためのＬＥＤ光を示している。図に示されるように、図８Ａは、４つのＬＥＤ光を全てオフにされた（例えば、閃光していない）ＬＥＤ光６５０を示している。図に示されるように、図８Ｂは、４つのＬＥＤ光を全てオンにされた（例えば、閃光している）ＬＥＤ光６５０を示している。図に示されるように、ＬＥＤ光６５０は、箱型の装置に搭載され、例えば、ユーザへのコマンドを表すパターンで閃くことができる。一部の実施形態では、ＬＥＤ光システム６５０の４つの個々の各ＬＥＤ光は、独立してオン／オフに閃くことができる。一部の実施形態では、ＬＥＤ光システム６５０のＬＥＤ光は、はっきり区別できる固定の周波数で閃く。一部の実施形態では、ＬＥＤ光システム６５０のＬＥＤ光は、固定パターンの可変周波数で閃く。一部の実施形態では、４つの各ＬＥＤ光は、それぞれ異なる周波数で閃く。一部の実施形態では、各ＬＥＤ光の周波数は、１Ｈｚ又は２Ｈｚ隔てられる（例えば、４つのＬＥＤ光は、９Ｈｚ、１０Ｈｚ、１１Ｈｚ、及び１２Ｈｚの周波数に設定することができる、又は８Ｈｚ〜２０Ｈｚの範囲若しくはＳＥＰを効果的に検出可能なその他の何らかの周波数範囲に設定することができる）。一部の実施形態では、４つよりも少ない又は多いＬＥＤ光がＬＥＤ光システム６５０に含まれる。一部の実施形態では、閃光パターンは、コントローラ６２０によって制御される（例えば、Ｖｅｒｉｌｏｇコードを実行するＸｉｌｉｎｘ  ＦＰＧＡチップのようなＦＰＧＡコントローラを使用して閃光の周波数を制御する）。
【００５５】
図９Ａ〜９Ｂは、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおけるＥＥＧデータと光制御信号データとを示したチャートである。図９Ａは、（ボルト（Ｖ）で表される）測定されたＥＥＧ信号を（秒で表される）時間に対して示している。図９Ｂは、（ヘルツ（Ｈｚ）で表される）光入力信号（例えば、閃光事象）を（秒で表される）時間に対して示している。図に示されるように、光入力信号は、固定周波数の方形波である。
【００５６】
図１０は、サンプルＥＥＧデータについてのパワースペクトルチャートである。より具体的には、図１０は、（Ｖで表される）測定されたＥＥＧ信号を（Ｈｚで表される）周波数に対して示しており、図には、２つの測定値、すなわち、光事象が存在していないときの第１の測定されたＥＥＧ信号と、１２Ｈｚの光事象が発生し、１２Ｈｚの固定周波数でオン及びオフに閃く光をユーザが見ていたときの第２の測定された信号とが描かれている。図１０に示されたこの例で説明されるように及び上述されたように、１２Ｈｚにおけるパワー増加が１２Ｈｚの光を見たことに起因するのか又は無関係のノイズであるのかを決定することは困難である。
【００５７】
図１１は、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおける光点灯後のＥＥＧ断片と平均化ＥＥＧとを示したチャートである。ユーザは、１０Ｈｚで閃く光に注意を向けていた。そして、４つの各パネルは、（それぞれ９Ｈｚ、１０Ｈｚ、１１Ｈｚ、及び１２Ｈｚで閃く）４つの光の１つの点灯に同期されたときのＥＥＧ断片を示している。黒い曲線は、ＥＥＧ断片の平均を示している。注意を向けられている刺激の繰り返し開始にＥＥＧ断片が同期されているときは、遥かに高い断片間相関が存在する。全てのＥＥＧ断片ペア間における相関係数の平均は、この相関作用を測る１つのやり方であってよい。やはり示されるように、閃光同期平均信号は、（例えば、本明細書で論じられるように、閾値の比較及び／又は徴候信号の比較を使用して）ＳＥＰが効果的に検出されるように、光が注意を向けられている（例えばユーザによって観察されている）ことを検出するために認識可能な信号形状を提供する。
【００５８】
図１２は、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ用のＥＥＧシステムにおける閃光と未加工ＥＥＧデータとの相関を示したチャートである。具体的には、図１２は、平均化されたＥＥＧ信号（例えば閃光同期平均信号）と閃光事象（例えば光の閃き）との間における相関解析を示している。各離散時点において、測定されたＥＥＧ信号及び測定された光信号は、互いに乗じられる。これらの結果は、全て、相関数を形成するために集められて平均化される。一部の実施形態では、解析は、ＥＥＧデータを光信号データとの間の時間オフセット（例えば３０ｍｓ）を使用して繰り返される。ＳＥＰが効果的に検出されるように、結果は、光が注意を向けられている（例えばユーザによって観察されている）ことを決定するために使用可能な特徴的形状である。
【００５９】
図１３は、一部の実施形態にしたがった、ＳＥＰ信号の検出又は分類のための技術のフローチャートである。一部の実施形態では、アルゴリズムは、リアルタイムで反復的に且つ連続的に動いている。一部の実施形態では、アルゴリズムは、データをオフラインで（例えば、全てのデータが収集された後に）解析する。１３０１において、複数のＥＥＧ信号サンプルが検出及び記録される。１３０２において、一部の実施形態では、更なるデータ解析に備えてＥＥＧの準備をするために、（ＤＣドリフト及び／若しくは高周波ノイズを除去するための）フィルタリング、（未加工ＥＥＥＧデータのサンプリング周波数を変更するための、ダウンサンプリング、アップサンプリング、補間などの）再サンプリング、並びに／又は（目の瞬き、筋音、運動、ＥＫＧなどによって引き起こされるアーチファクトを除去するための）アーチファクト／運動除去などの、１つ又は２つ以上の前処理技術を適用することができる。１３０３において、ＥＥＧ信号は、刺激事象／状態に同期される。１３０４において、ＥＥＧ信号サンプルが刺激事象のパターンに応答して誘発されているかどうか（例えば、視覚事象に応答するなどのＳＥＰ決定）が、刺激同期平均方法又は断片間相関方法などの様々なやり方で決定される。断片間相関方法の詳細な説明が、図１４に示されている。１３０５では、ＳＥＰ決定に基づいて、制御信号が提供される。
【００６０】
図１４は、一部の実施形態にしたがった、ユーザが刺激に注意を向けているかどうか又はどの刺激にユーザが注意を向けているかを決定するための一技術を示したフローチャートである。１４０１において、ＥＥＧ信号は、刺激の繰り返し開始に同期される。１４０２では、その刺激について、刺激同期ＥＥＧ断片が生成される。一部の実施形態では、断片の長さは、２つの刺激開始間の時間間隔よりも短い／長い。１４０３では、全ての断片ペア間において相関係数が計算される。一部の実施形態では、相関係数は、一部の断片ペア間のみにおいて計算することができる。一部の実施形態では、これらの断片間における相互関係を測る相互情報などのその他の値が計算される。１４０４では、相関係数の平均が計算される。一部の実施形態では、平均の代わりに、相関係数の中央値を計算することができる。１４０６では、各刺激について、ステップ１４０１〜１４０４が繰り返される。１４０５において、もし全ての平均のなかで最大の値（各刺激について１つずつ）が閾値を上回る場合は、対応する刺激が記憶される。一部の実施形態では、システムは、特定のユーザに対するテストに基づいて訓練され、この訓練に基づいて、閾値（又は一部の実施形態では信号徴候）が生成される。１４０７では、ステップ１４０１〜１４０５が数回にわたって繰り返される。１４０８において、もしこれまでの結果が同じ刺激について一致を見る場合は、１４０９において、対応する刺激は、ユーザによって注意を向けられていると決定され、そうでない場合は、１４１０において、注意を向けられている刺激はないと決定される。
【００６１】
図１５は、一部の実施形態にしたがった、異なる刺激周波数タイプを示した図である。図に示されるように、光入力信号についての刺激周波数は、方形波、正弦波若しくは三角波、又は変調を伴う搬送波などの、単一固定周波数であってよい。一部の実施形態では、混合周波数刺激が使用され、ここで、混合周波数刺激は、例えば、２つ又は３つ以上の固定周波数が足し合わされた組み合わせである。一部の実施形態では、その他の各種のタイプの非周期的信号が使用され、時間領域解析と調和される。例えば、変調を伴う搬送波は、固定周波数における大きな正弦波成分をより小さい異なる信号と組み合わされたＦＭラジオ信号と同様であると考えられる。別の例としては、幾らかのばらつきを周波数に加えることによって単一周波数刺激を調整することが可能である。また、携帯電話ネットワークで使用されるＣＤＭＡコードなどの擬似ランダムコードを構築するためのやり方が多くあることがわかる。
【００６２】
図１６は、一部の実施形態にしたがった、時間領域アルゴリズムを示した図である。一部の実施形態では、時間領域分類子技術は、周波数領域への変換を伴わずにＥＥＧ信号を使用する。例えば、１６０１において、ＥＥＧは、刺激事象／状態に同期される。１６０２において、使用することが可能な１つのアプローチは、ＥＥＧと刺激との間における相関又は相互情報などの相互関係を計算することである。もしユーザがその刺激に注意を向けている場合は、出力は、その他の刺激と比べて比較的大きな振幅を有するだろう。また、相互関係は、刺激と、（例えば３０ｍｓ〜５０ｍｓの適切なオフセットを使用した）遅延後のＥＥＧとの間において計算することもできる。幾らかの遅延において、相互関係は、注意を向けられている刺激に対して強いのが通常である。１６０３では、時間領域アルゴリズムの一部の実施形態が、刺激同期ＥＥＧ断片を生成する。１６０４において、一部の実施形態では、これらの断片間における相互関係が計算される。１６０５において、一部の実施形態では、各刺激について刺激同期平均が計算される。一部の実施形態では、各刺激について刺激同期中央値／和又はばらつきなどのその他の刺激同期信号が計算されてよい。１６０６では、ユーザが刺激を見ていると知られるときにＥＥＧの自己回帰モデルを構築することができ、その自己回帰モデルの係数を更なる分類のためのデータ要素として使用することができる。１６０７では、（例えば光が注意を向けられているときの）理想平均の原型を構築し、実際の平均で乗じることができる。高い値の結果は、光が注意を向けられていることを示す。原型は、ユーザが光を見ていると知られているときのＥＥＧ平均を計算することを含む、様々なやり方で構築することができる。１６０８では、平均化ＥＥＧの絶対値が幾らかの期間にわたって積分される。１６０９では、平均化ＥＥＧの頂点間の差が計算される。１６１０では、ユーザが特定の刺激に注意を向けているかどうかを更に判断するために、閾値化、線形判別解析（ＬＤＡ）、Ｋ最近傍（ＫＮＮ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、人工神経回路網（ＡＮＮ）、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などの分類方法を使用することができる。
【００６３】
図１７は、一部の実施形態にしたがった、４つの刺激同期平均の一例を示したチャートである。平均の１つが特徴的形状を展開しているのに対し、その他の平均は比較的平坦である。
【００６４】
図１８は、一部の実施形態にしたがった、刺激同期信号を生成するための一例を示したチャートである。図１８に示されるように、ユーザが刺激に注意を向けていることによるＥＥＧ信号１８０１、及び刺激を制御するために使用される信号１８０２の両方が測定される。先ず、刺激の開始に続く固定長（例えば５００ｍｓ）のＥＥＧ信号の断片が記録される。一部の実施形態では、ＥＥＧと刺激との間における相関１８０３が計算され、更なる分類のために使用される。一部の実施形態では、ＥＥＧ断片は、各断片における第１のデータ点が、刺激開始後に記録される第１のＥＥＧサンプルであり、各断片における第２のデータ点が、刺激開始後に記録される第２のＥＥＧサンプルであり、以下同様であるように、抽出される。これらの断片は、２つの刺激開始間の時間間隔と同じ長さを有することができる、又はそれよりも長い若しくは短いことが可能である。１８０４では、断片は、光の点灯に続く第１のＥＥＧデータ点の平均がとられ、次いで、光の点灯に続く全ての第２のＥＥＧデータ点の平均がとられ、次いで、光の点灯に続く第３のＥＥＧデータ点の平均がとられ、以下同様であるように、平均をとられる。結果は、平均波形を提供する。一部の実施形態では、測定されたＥＥＧ信号は、不随意のＥＥＧ信号応答を含む。一部の実施形態では、測定されたＥＥＧ信号は、強度又はフォーカスに関係したＥＥＧ信号応答などの、不随意のＥＥＧ信号応答も含む（例えば、ＥＥＧ信号の強さは、ユーザが閃光を見るときの（周辺フォーカス対直接フォーカスなどの）見方又は強度によって変わることができる）。１８０５では、これら全ての断片ペア間における相関が計算される。一部の実施形態では、これらの断片の（第２、第４、第６の断片などの）部分集合のみが使用される。一部の実施形態では、これらの断片の（刺激の開始後１００ｍｓ以降などの）一部のみが使用される。
【００６５】
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明の実現には、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的であって、限定的ではない。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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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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【図１７】
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【図１８】
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【国際調査報告】
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