(57)【要約】  本発明は、以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法に関する：ＥＥＧ入力訓練データセットを準備する；前記ＥＥＧ入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する；収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワーク（ＤＲＮＮ）を準備する；前記入力及び出力データセットで前記ＤＲＮＮを訓練して、前記ＤＲＮＮのニューロン間のシナプス重みｗｉ，ｊを規定する；前記ＥＥＧ入力データセットへの応答において訓練されたＤＲＮＮによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のＥＥＧ入力データセットから決定する。【選択図】  図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法：
−  ＥＥＧ入力訓練データセットを準備する；
−  前記ＥＥＧ入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する；
−  収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワーク（ＤＲＮＮ）を準備する；
−  前記入力及び出力データセットで前記ＤＲＮＮを訓練して、前記ＤＲＮＮのニューロン間のシナプス重みｗｉ，ｊを規定する；
−  前記ＥＥＧ入力データセットへの応答において訓練されたＤＲＮＮによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のＥＥＧ入力データセットから決定する。
【請求項２】
決定されるべき人工肢運動が、準周期的な肢運動であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ＤＲＮＮ訓練工程が、ＤＲＮＮの全ての他の自由パラメーターを規定するためにさらに使用されることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
ＥＥＧ入力データセット及びＥＥＧ入力訓練データセットが、ブラインド信号分離に基づくアルゴリズムによって予め処理されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
ブラインド信号分離に基づくアルゴリズムが、筋電計（ＥＭＧ）及び眼電図記録（ＥＯＧ）のアーティファクトをフィルタリングするために使用されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ＥＥＧ入力信号及びＥＥＧ入力訓練データセットが、フーリエ分析アルゴリズムによって予め処理されることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
ＥＥＧ信号及びＥＥＧ入力訓練データセットの両方の関連情報が、独立成分分析に基づくアルゴリズムによって抽出されることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
運動変数の数が、主成分分析を使用することによって減少されることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
2013516258.tif 000013
【請求項１０】
ｕが１．１〜１．５の範囲であり、ｄが０．５〜０．９の範囲であることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
誤差関数Ｅ（ｎ）が二つの反復の間で増大するなら、全ての学習率が、定因子ｃによって割られ、つまり、もしＥ（ｎ＋１）＞Ｅ（ｎ）なら、全てのｉ，ｊについてΕｉ，ｊ（ｎ＋１）はΕｉ，ｊ（ｎ）／ｃに等しく、ｃは、１より大きく、好ましくは１．５〜５の範囲の数であることを特徴とする請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
追加の学習率が、ＤＲＮＮの全ての他の自由パラメーターと関連されることを特徴とする請求項９〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
決定されるべき人工肢運動が、下肢運動に相当することを特徴とする請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
決定された運動が、対応する筋電計信号をシミュレートするために使用されることを特徴とする請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
補綴肢運動を制御するためのサーボ駆動手段を含む補綴肢と、ユーザーの脳から生じるＥＥＧ信号を検知するための検知手段と、ＥＥＧ信号を人工ニューラルネットワークに入力するための手段と、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法に従って前記ＥＥＧ信号から人工補綴肢運動を決定するための、前記ニューラルネットワーク内の手段とを含む補綴肢システムであって、前記ニューラルネットワークの出力が、補綴肢運動を制御するために前記サーボ駆動手段に操作可能に接続されていることを特徴とする補綴肢システム。
【請求項１６】
人工ニューラルネットワークが、動的再帰ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１５に記載の補綴肢システム。
【請求項１７】
補綴肢が、下肢の補綴に相当することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の補綴肢システム。
【請求項１８】
コンピューター可読コードを内部に有するコンピューター可読媒体であって、前記コンピューター可読コードが、コンピューターで実行されたときに、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法を実施することを特徴とするコンピューター可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳波計（ＥＥＧ）信号から人工肢運動を決定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
不具の人々又は切断手術を受けた人々のために向けられた現在の補綴法は、一般的に、切断された肢の付け根の皮膚表面から生じる筋電計（ＥＭＧ）信号を使用する。これは、神経生理学、マイクロエレクトロニクス、及び信号処理の分野の最新の進歩を取り入れていない。
【０００３】
かかる補綴法は、Ｇ．Ｃｈｅｒｏｎらによって「Ａ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｍｕｓｃｌｅｓ  ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｉｃ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｔｏ  ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  ａｎｇｌｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｏｗｅｒ  ｌｉｍｂ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｌｏｃｏｍｏｔｉｏｎ」Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ，１２９（２）：９５−１０４，２００３に記載されている。その原文において、著者らは、ヒトの運動における下肢の協調をシミュレートするためにＤＲＮＮを使用している。彼らは、ＤＲＮＮが、六つの筋肉からの筋電計（ＥＭＧ）信号と三つの主要な下肢部分（太もも、すね、及び足）の上昇角度との間のマッピングを確立できなかったことを示している。
【０００４】
不幸なことに、かかるＥＭＧ信号の使用は、例えば脊髄又は運動神経の病気に罹患している不具の患者の場合、常に可能であるとは限らない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ＥＭＧ信号に基づかずに人工肢運動を決定するための方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第一の側面は、以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法に関する：
−  ＥＥＧ入力訓練データセットを準備する；
−  前記ＥＥＧ入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する；
−  収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワーク（ＤＲＮＮ）を準備する；
−  前記入力及び出力データセットで前記ＤＲＮＮを訓練して、前記ＤＲＮＮのニューロン間のシナプス重みｗｉ，ｊを規定する；
−  前記ＥＥＧ入力データセットへの応答において訓練されたＤＲＮＮによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のＥＥＧ入力データセットから決定する。
【０００７】
2013516258.tif 000003
【０００８】
本発明の第二の側面は、補綴肢運動を制御するためのサーボ駆動手段を含む補綴肢と、ユーザーの脳から生じるＥＥＧ信号を検知するための検知手段と、ＥＥＧ信号を人工ニューラルネットワークに入力するための手段と、本発明の方法に従って前記ＥＥＧ信号から人工補綴肢運動を決定するための、前記ニューラルネットワーク内の手段とを含む補綴肢システムであって、前記ニューラルネットワークの出力が、補綴肢運動を制御するために前記サーボ駆動手段に操作可能に接続されていることを特徴とする補綴肢システムに関する。
【０００９】
好ましくは、本発明の補綴肢システムの人工ニューラルネットワークは、動的再帰ニューラルネットワークである。
【００１０】
有利には、補綴肢は、下肢の補綴に相当する。
【００１１】
また、本発明は、コンピューター可読コードを内部に有するコンピューター可読媒体であって、前記コンピューター可読コードが、コンピューターで実行されたときに、本発明の方法を実施することを特徴とするコンピューター可読媒体に関する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、誤差関数が反復の数に従って増大する訓練手順の典型的な例を表わす（ＤＲＮＮの原型）。
【００１３】
【図２】図２は、誤差関数の改良された挙動を表わす（ＤＲＮＮの新しい型）。
【００１４】
【図３】図３は、（学習データセットに適用された）脚運動の第一主成分の実験的曲線と比較された訓練後の原型のＤＲＮＮの出力を表わす。
【００１５】
【図４】図４は、（学習データセットに適用された）脚運動の第二主成分の実験的曲線と比較された訓練後の原型のＤＲＮＮの出力を表わす。
【００１６】
【図５】図５は、独立テストデータセット（脚運動の第一主成分）への訓練された原型のＤＲＮＮの適用を表わす。
【００１７】
【図６】図６は、独立テストデータセット（脚運動の第二主成分）への訓練された原型のＤＲＮＮの適用を表わす。
【００１８】
【図７】図７は、原型のＤＲＮＮを使用した対応するＥＥＧ信号に基づくＥＭＧ信号のシミュレーションを表わす。収束は、一つの筋肉のみについて観察された。
【００１９】
【図８】図８は、新しい型のＤＲＮＮを使用した対応するＥＥＧ信号に基づくＥＭＧ信号のシミュレーションを表わす。収束は、全ての筋肉について観察された。
【００２０】
【図９】図９は、新しい型のＤＲＮＮを使用した対応するＥＥＧ信号に基づくＥＭＧ信号のシミュレーションを表わす。収束は、全ての筋肉について観察された。
【００２１】
【図１０】図１０は、独立成分分析から抽出された独立成分を表わす。この場合、二つの第一ＩＣＡ成分が脚及び歩行に明確に関連している。
【００２２】
【図１１】図１１は、神経科学の結果であるホムンクルスを表わす。脚が運動皮質の中央で制御されていることが示されている。
【００２３】
【図１２】図１２は、ひざ、太もも、及びすねの上昇角度を表わす。
【００２４】
【図１３】図１３は、（訓練段階で使用されていない）テスト入力データセットに対する新しいＤＲＮＮによって決定された第一主成分を表わす。
【００２５】
【図１４】図１４は、（訓練段階で使用されていない）テスト入力データセットに対する新しいＤＲＮＮによって決定された第二主成分を表わす。
【００２６】
【図１５】図１５は、誤った初期出力の場合の新しいＤＲＮＮの出力の再調整を表わす。
【００２７】
【図１６】図１６は、入力データセットとしてのホワイトノイズの場合のＤＲＮＮの出力を表わす。
【００２８】
【図１７】図１７は、誤った位相初期条件の場合の新しいＤＲＮＮの出力を表わし、ＩＣＡ成分を使用してＤＲＮＮが位相を回復することができることを示す。
【００２９】
【図１８】図１８は、入力データセットとしてホワイトノイズを有する誤った位相初期条件の場合の新しいＤＲＮＮの出力を表わす。
【００３０】
【図１９】図１９は、入力データセットとしてゼロを使用する訓練された新しいＤＲＮＮの第一出力を表わし、この出力は、過渡現象後に完全に周期的である。
【００３１】
【図２０】図２０は、入力データセットとしてゼロを使用する訓練された新しいＤＲＮＮの第二出力を表わす。
【００３２】
【図２１】図２１は、特定の周波数を示す第二ＩＣＡ成分の周波数分布を表わす。
【００３３】
【図２２】図２２は、第二ＩＣＡ成分と同じ特定の周波数を示す運動の第二成分の周波数分布を表わす。
【００３４】
【図２３】図２３は、運動についての周波数と同様の周波数についての高いコヒーレンスを示す左半腱様筋のＥＭＧ及びＩＣＡの第一成分を表わす。
【００３５】
【図２４】図２４は、運動についての周波数と同様の周波数についての高いコヒーレンスを示す左外側股筋のＥＭＧ及びＩＣＡの第一成分を表わす。
【００３６】
【図２５】図２５は、ホムンクルス及びＩＣＡ成分とのＣｚ及びＦｚコヒーレントにおける明確なパターンを示すＥＲＰ分析の結果を表わす。
【００３７】
【図２６】図２６は、時間周波数表示のＣｚにおける明確なパターンを示すＥＲＰ分析の結果を表わす。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
本発明は、脳波計（ＥＥＧ）測定から人工肢運動を決定する方法に関する。決定された肢運動は、次に、例えば補綴肢を駆動させるために使用されることができる。また、この決定された運動は、仮想現実シミュレーションにおけるアバターなどを駆動するなどの他の用途のためにも使用されることができる。
【００３９】
本発明の方法は、例えば下肢の補綴を駆動させるために有利に使用されることができる。
【００４０】
好ましくは、ＥＥＧ信号は、人工肢運動を決定するために使用される前に予め処理される。
【００４１】
有利には、予め処理は、アーティファクト除去工程、フィルタリング工程、及び独立成分分析（ＩＣＡ）に基づく関連情報抽出工程を含む。
【００４２】
アーティファクトの除去は、ＥＭＧ及びＥＯＧアーティファクトをフィルタリングするためのブラインド信号分離であることが好ましい。次に、ハイパスフィルター（０．１Ｈｚ）が適用されることが好ましく、次に、関連情報は、ＩＣＡを使用することによって得られることが有利である。
【００４３】
関連分解の選択は、それらの重みにおいて重要であり、頭皮におけるそれらの位置において重要である。例えば、歩行適用については、中央運動領域が、図１１のホムンクルスに示されるように特に重要である。
【００４４】
さらに、ＩＣＡ成分の活性化（以下の節では、ＩＣＡ成分と直接的に称される）に対するハイパスフィルタリングの使用は、最終結果に対して良好な影響を与えることが証明されている。
【００４５】
ＥＥＧ信号（有利には、選択されたＩＣＡ成分を抽出するように予め処理されたＥＥＧ信号）は、動的再帰ニューラルネットワーク（ＤＲＮＮ）に供給される。有利には、ＤＲＮＮの出力の目標は、決定されるべき運動に関係する様々な関節の主成分であることができる。また、それは直接、目標運動の角加速度又は速度であることもできる。しかし、主成分分析（ＰＣＡ）の使用は、変数の数を減少させることを可能にする。
【００４６】
第一工程において、シナプス重み及び好ましくは時定数及び偏りのようなＤＲＮＮパラメータを決定するために学習データセットが準備される。この学習データセットは、入力ＥＥＧ信号（好ましくは、予め処理されたＩＣＡ成分）、及び人工肢の対応する目標運動を含む。
【００４７】
本発明で使用されるＤＲＮＮは、以下の方程式によって支配されるニューラルネットワークモデルを使用することが好ましい：
2013516258.tif 000004
式中、Ｆ（α）は、押しつぶし関数（ｓｑｕａｓｈｉｎｇ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）Ｆ（α）＝１／（１＋ｅ−α）であり、ｙｉは、ユニットｉの状態又は活性化レベルであり、Ｉｉは、外部入力（又は偏り）であり、ｘｉは、以下の式によって与えられる：
2013516258.tif 000005
この式は、ネットワークの伝播方程式である（ｘｉは、ニューロンの全又は有効入力と称され、ｗｉｊは、ユニットｉとユニットｊの間のシナプス重みである）。時定数Ｔｉは、緩和工程として作用する。時定数の訂正は、方法の動的特徴を増大させるために学習工程中に含まれる。
【００４８】
シナプス重みｗｉｊ、時定数Ｔｉ及び偏りＩｉは、ＤＲＮＮの自由パラメーターである。
【００４９】
Ｔｉの導入は、一層複雑な周波数挙動を可能にし、Ｓ字状関数の非線形効果及び時間遅延のメモリー効果を改善する。
【００５０】
ネットワークは、ｎ個の完全に接続されたニューロンからなる。従って、ｎ個のニューロンネットワークにおける各ニューロンは、（自己接続を含む）ｎ個の接続を有する。ネットワークの時間的挙動を明確にするため、誤差関数は、以下のように定義される：
2013516258.tif 000006
式中、ｔ０及びｔ１は、訂正工程が生じる時間間隔を与える。関数ｑ（ｙ（ｔ），ｔ）は、ニューロン活性化ｙのベクター及び時間に依存する時間ｔでのコスト関数である。我々は次に、新しい変数ｐｉ（随伴変数と称される）を導入する。この変数は、境界条件ｐｉ（ｔ１）＝０と共に、以下のシステムの微分方程式によって決定されるだろう：
2013516258.tif 000007
これらの新しい変数の導入後、学習方程式は、以下のように決定されることができる：
2013516258.tif 000008
時間を通して後方への（４）のシステムの統合のため、このアルゴリズムはしばしば、「時間を通した逆伝播」と称される。
【００５１】
好ましい、ＤＲＮＮについての一層の詳細は、「Ａ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｍｕｓｃｌｅｓ  ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｉｃ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｔｏ  ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  ａｎｇｌｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｌｏｗｅｒ  ｌｉｍｂ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｌｏｃｏｍｏｔｉｏｎ」，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ，１２９（２）：９５−１０４，２００３」にＣｈｅｒｏｎらによって記述されている。この文献に記述されているＤＲＮＮは、以下、原型のＤＲＮＮと称されるだろう。この原型のＤＲＮＮの学習段階は、以下に記述するように修正されることが好ましい。修正されたＤＲＮＮは、以下、新しいＤＲＮＮと称されるだろう。
【００５２】
本発明の好ましい方法において、シナプス重みは次に、各接続について別個の学習率Εｉ，ｊを使用して適合される（即ち、全てのシナプス重みは、それら自身の適合的学習率を有する）。
【００５３】
現実的な時間フレームにおいて及び制限された学習データセットを使用して収束する学習手順を有するために、収束加速アルゴリズムが学習段階中に使用される。
【００５４】
好ましくは、収束加速アルゴリズムにおいて、これらの学習率の適合は、最後の二つの反復における誤差関数の勾配の符号を観察することによって行われる。符号の変化が検出されない限り、対応する学習率は、因子ｕによって増大され、ここでｕは１より大きい数である。もし符号が変化したら、学習率は因子ｄによって減少され、ここでｄは０〜１の範囲の数である。より正式には、アルゴリズムは、以下のように記載されることができる：
・  約０．１のような小さな初期値が各Εｉ，ｊについて選択される；
・  反復ｎにおいて、学習率は、以下の条件付き方程式を使用して適合される：
もし
2013516258.tif 000009
なら、
2013516258.tif 000010
さもなくば
2013516258.tif 000011
【００５５】
接続Ｗｉ，ｊは次に、以下の増分を使用して計算される：
2013516258.tif 000012
【００５６】
好ましくは、同一の手順が、各時定数Ｔｉ及び偏りＩｉに相当する追加の学習率と共に、時定数Ｔｉ及び偏りＩｉに各反復において適用される。
【００５７】
好ましくは、ｕは１．１〜１．５の範囲であり、より好ましくは、ｕは約１．３である。好ましくはｄは０．９〜０．５の範囲であり、より好ましくは、ｄは約０.７である。選択されたｕ及びｄは、最良の収束結果を与える。
【００５８】
この方法は、ＤＲＮＮの収束を加速することができることが観察されたが、反復数の関数としての誤差Ｅの単調増大（分岐とも称される）のような異常な挙動にも導きうる（図１参照）。
【００５９】
従って、（収束加速アルゴリズムの一部として）新しい手順が開発された。そこでは、各反復において、新しい学習率Εｉ，ｊが、学習工程中に分岐を生じないことが確認された。もしそうなら、全ての学習率は、１より大きい、好ましくは１．５〜５の範囲の、より好ましくは約２の定係数ｃによって割られる。反復数ｎについて、このテスト手順は、数学的に以下のように記述されることができる：
もしＥ（ｎ＋１）＞Ｅ（ｎ）なら、全てのｉ，ｊについてΕｉ，ｊ（ｎ＋１）＝Εｉ，ｊ（ｎ）／ｃ。
【００６０】
この減少は、時定数及び偏りに関連した学習率にも適用されることが好ましい。
【００６１】
この技術は、ＤＲＮＮの誤差が無限に増大することを全体として防止する。学習段階中の誤差関数の典型的な挙動が図２に示されている。
【００６２】
このテスト手順に加えて、全学習手順を通して最低の誤差を与えるシナプス重み、時定数及び偏りも記憶される。
【００６３】
発明の好ましい実施態様の記述
本発明は、すね、ひざ及び太ももの上昇角度を含む下部運動を決定するために評価されている。
【００６４】
第一工程において、対応する目標運動で記録されたＥＥＧ信号の多数のセットが準備された。
【００６５】
次に、前記ＥＥＧ信号から関連情報を抽出するためにＥＥＧ信号が予め処理された。この実施例では、予めの処理は、アーティファクトの除去、フィルタリング、及び独立成分分析（ＩＣＡ）に基づく関連情報の抽出からなる。アーティファクトの除去は、実際には、ＥＭＧ及びＥＯＧアーティファクト用の一般ＢＳＳフィルタリングである。次に、ハイパスフィルター（０．１Ｈｚ）が適用され、関連情報が、図１０に示されるＩＣＡを使用して得られた。ＩＣＡ成分の活性化（以下の節では、ＩＣＡ成分と直接的に称される）に対するハイパスフィルタリングの使用は、運動の決定に対して正の効果を有することが証明されている。
【００６６】
次に、選択されたＩＣＡ成分は、ＤＲＮＮにおける入力として与えられる。ＤＲＮＮの出力の目標は、この実施例では、すね、ひざ及び太ももの上昇角度の主成分である。それは、すね、ひざ及び太ももの間の相対角度や角加速度又は速度であることもできる。しかし、ＤＲＮＮの次元を減少させるために、ＰＣＡの使用により、変数の数を一つだけ減少することができる。実際、図１２に記述されるように、これらの三つの角度は一緒に関連されており、独立していないことが示されている。最後に、学習手順が適用された。
【００６７】
大域的最小点を得るための及び最良のトポロジー（隠されたニューロンの数）を選択するための最適化方法は現在に至るまで証明されていないので、ＤＲＮＮの各トポロジーについて多数の訓練（典型的には２００回の訓練）がテストされた。
【００６８】
「トポロジー」は、隠されたニューロンの数を意味する（入力及び出力数は、問題によって固定されている）。例えば、以下の結果の場合、各トポロジーについて２００回の訓練が使用された。それぞれのテストされたトポロジーは、１〜２０の間の隠されたニューロンの数を有していた（この数は、系の複雑さに依存する；周期的な信号は、この数を減少されることを可能にする）。各トポロジーについて、誤差の観点から最良のネットワークが保管され、次に、これらの最良のネットワークのうちの最良のものが適用のために使用された。
【００６９】
問題の過剰訓練を回避するため、データは、訓練セットとテストセットとに分割された。従って、最良のネットワークを選択するためのアプローチは、テストセットに適用される。それは、学習手順と称される。
【００７０】
原型のＤＲＮＮ（Ｃｈｅｒｏｎら）に対する新しいＤＲＮＮの改良された性能を示すため、同一の入力信号及び目標出力信号が使用されて両方のＤＲＮＮが比較された。図３及び４は、訓練レベルでの原型のＤＲＮＮの性能を示す。
【００７１】
図５及び６は、独立したデータセット（即ち、学習段階中にＤＲＮＮによって「見られ（ｓｅｅｎ）」ないデータセット）を使用した、テストレベルでの原型のＤＲＮＮの性能を示す。新しい訓練手順で得られた結果は、重要な改良を示し、以前の節で記述された改変された訓練手順を使用するＤＲＮＮのより良い挙動を証明する。
【００７２】
新しい好ましいＤＲＮＮの一般化能力は、図１３及び１４に確認されるように明らかに改良されている。
【００７３】
同様の改良は、対応するＥＥＧ信号に基づくＤＲＮＮによる筋電計（ＥＭＧ）信号のシミュレーションにおいて観察された（図７〜９参照）。
【００７４】
得られたＤＲＮＮの結果は、良好な又は悪い初期条件で独立したテストデータセットについて分析されることができ、結果は、入力としてのホワイトノイズと比較され、ＥＥＧ信号の付加された値が調べられる。
【００７５】
ＤＲＮＮの固有の特性、及び中央パターン発生器アプローチ（ＣＰＧ）との関連が次に示されるだろう。なぜこのシステムが作用するかについての説明は、ＦＦＴ及びコヒーレンスに基づいて論じられる。
【００７６】
まず、ＤＲＮＮが独立したセットについて一般化できることは明らかである。図１３及び１４は、新しいデータについてのＤＲＮＮの出力が実際の測定値に極めて近いことを示す。
【００７７】
しかし、ＤＲＮＮの出力の第一点が正確な測定値であることが気付かれる。図１５は、たとえ運動の第一点が誤っていたとしても、ＤＲＮＮは、ホワイトノイズと比較して良好な結果を与えることができることを示す。ホワイトノイズの結果は、図１６に示されており、実際の値からさらに離れている。もし第一点が実際の値から極めて遠ければ、ホワイトノイズは、正確な値を全く発見することができないが、ＩＣＡ成分は、特定の過渡現象で正確なタイミングを発見することを可能にする（ＣＰＧにおいて。この原理も確認される）。
【００７８】
さらに、もし第一運動点がなお遠ければ、ＥＥＧに基づくＤＲＮＮは、図１５に示されるように位相を回復するために一層時間がかかるが、ホワイトノイズは、図１８に示されるように完全に誤っている。
【００７９】
実際、ＤＲＮＮは、再帰アプローチによって、図１９及び２０に示されるように入力においてゼロを有する同期的信号を自動的に生成することができる。第一部分は、この場合におけるゼロに置かれた運動の第一点の通過の影響による過渡現象である。次に、静的応答は、完全に周期的である。
【００８０】
その後、ＩＣＡ成分のＦＦＴは、第二ＩＣＡ成分スペクトルについて図２１に示されるように、及び運動の第二主成分のスペクトルについて図２２に示されるように、運動の周波数と類似の周波数を示す。さらに、図２３及び２４に示されるＥＥＧとＥＭＧの間のコヒーレンスは、運動と同様に、類似の周波数で極めて高い。これらの類似性は全て、なぜＤＲＮＮが関連タイミングを決定することができるのかを説明する。また、このネットワークは、動物及び人間の運動におけるＣＰＧ及びロボットにおけるマツオカ発振器のようなリズムを本来的に生成することができる。このリズムは、ＥＥＧに基づいてＩＣＡ成分中に存在する情報によって制御される。
【００８１】
最後に、図２５において、完全な歩行サイクルについての大平均（ｇｒａｎｄ  ａｖｅｒａｇｅ）事象関連ポテンシャル分析が示され、事象としてのかかとの打撃は、サイクルの二つのペースに関連する二つの極大値の存在を明らかに示す。これは、図２６に示される時間周波数表示によって確認される。実際、それは、時間周波数表示について容易に認識できる二つの領域を示す。
【図１】
2013516258.tif 000014
【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】
2013516258.tif 000020
【図８】
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【図９】
2013516258.tif 000022
【図１１】
2013516258.tif 000023
【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１０】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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