(57)【要約】いくつかの群（例えば、５つ以上の群）の電極とともに使用するための神経刺激デバイス。神経刺激装置は、異なる刺激をそれらの群のそれぞれに送達するように構成される刺激アセンブリを含んでもよい。神経刺激装置は、刺激アセンブリに命令して、刺激をそれらの群に送達させるように構成される少なくとも１つのプロセッサも含んでもよい。それらの群のうちの少なくとも１つに送達される刺激は、方形波または矩形波形状以外に１つ以上の波形形状を含んでもよい。プロセッサは、１つ以上のセンサからデータを受信し、そのデータを使用して、送達される刺激を修正してもよい。神経刺激装置は、外部コンピューティングデバイスと通信するように構成されてもよい。神経刺激装置は、コンピューティングデバイスにデータを伝送し、かつ／またはコンピューティングデバイスからデータおよび／もしくは指示を受信してもよい。【選択図】図５
2014514043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電極および１つ以上のセンサとともに使用するためのデバイスであって、
前記複数の電極に接続されるときに、刺激を前記複数の電極のうちの選択された電極に送達するように構成される、前記複数の電極に接続可能な刺激アセンブリと、
前記１つ以上のセンサに接続されるときに、信号を前記１つ以上のセンサから受信するように構成される、前記１つ以上のセンサに接続可能なセンサインターフェースと、
前記刺激アセンブリに命令して、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを前記複数の電極のうちの前記選択された電極に送達させ、かつ前記信号を前記センサインターフェースから受信させるように構成され、前記センサインターフェースから受信される前記信号に基づいて、前記刺激アセンブリによって送達される前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するようにさらに構成される、前記刺激アセンブリと前記センサインターフェースの両方に接続される少なくとも１つのプロセッサと、
を備える、デバイス。
【請求項２】
前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、第１の刺激パターン、続いて、第２の刺激パターンを備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記第１の刺激パターンが前記複数の電極のうちの前記選択された電極の第１の部分に送達されてから約１マイクロ秒未満後に、前記第２の刺激パターンが前記複数の電極のうちの前記選択された電極の第２の部分に送達される、請求項２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記第１の刺激パターンは、前記複数の電極のうちの前記選択された電極の第１の部分に送達され、前記第２の刺激パターンは、前記複数の電極のうちの前記選択された電極の第２の部分に送達され、前記第１の部分は、前記第２の部分とは異なる、請求項２に記載のデバイス。
【請求項５】
前記複数の電極のうちの前記選択された電極は、５つ以上の群の電極を含み、
前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、前記群の電極のそれぞれに対して異なる電気刺激を含む、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項６】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記センサインターフェースから受信される前記信号に基づいて機械学習方法を実行して、一組の刺激パラメータを決定するように構成され、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記一組の刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、電気信号を前記複数の電極から受信および記録するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
コンピューティングデバイスとともに使用するための請求項７に記載のデバイスであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記記録された電気信号を前記コンピューティングデバイスに伝送し、かつ情報をそこから受信するように構成され、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピューティングデバイスから受信される前記情報に少なくともある程度基づいて、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成される、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、電気信号を前記複数の電極から受信し、かつ前記複数の電極から受信される前記電気信号に少なくともある程度基づいて、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
コンピューティングデバイスとともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記センサインターフェースから受信される前記信号を記録し、前記記録された電気信号を前記コンピューティングデバイスに伝送し、かつ情報を前記コンピューティングデバイスから受信するように構成され、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピューティングデバイスから受信される前記情報に少なくともある程度基づいて、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１１】
身体を有する対象とともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、前記刺激アセンブリ、センサインターフェース、および少なくとも１つのプロセッサは、前記対象の前記身体における実装のために構成される筐体内に収容される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記複数のセンサは、筋電図検査センサを備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記複数のセンサは、筋電図検査センサ、関節角度センサ、加速度計、ジャイロスコープセンサ、流量センサ、圧力センサ、および荷重センサのうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１４】
患者の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する対象とともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、前記対象は、少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値と、を有する前記少なくとも１つの選択された脊髄回路を有する脊髄を有し、
前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンが前記患者の脊髄の一部に印加されるときに、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路が（ａ）前記麻痺を有する前記患者の身体の前記一部に由来する神経学的信号、および（ｂ）脊髄上位信号のうちの少なくとも１つの追加によって少なくとも部分的に活性化可能であるように、前記第２の刺激閾値未満である、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項１５】
患者の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する対象とともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、身体トレーニングは、前記麻痺を有する前記患者の身体の前記一部において誘導された神経学的信号を誘導し、前記対象は、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値と、を有する少なくとも１つの選択された脊髄回路を有する脊髄を有し、前記誘導された神経学的信号の追加は、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路にさらなる影響を及ぼさず、前記誘導された神経学的信号は、前記第１の刺激閾値未満であり、かつ前記少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに不十分であり、
前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンが前記患者の脊髄の一部に印加されるときに、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路は、（ａ）前記誘導された神経学的信号の一部、および（ｂ）脊髄上位信号のうちの少なくとも１つの追加によって、少なくとも部分的に活性化可能であるように、前記少なくとも１つの複雑な刺激パターンが前記第２の刺激閾値未満である、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項１６】
少なくとも部分的に活性化されるとき、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路は、起立、足踏み、手を伸ばす動作、握る動作、一方または両方の脚の自発的な位置変更、一方または両方の腕の自発的な位置変更、前記対象の膀胱排泄、前記対象の腸排泄、姿勢運動、および歩行運動のうちの少なくとも１つに関与する筋肉の自発的な動きのうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす、請求項１５に記載のデバイス。
【請求項１７】
少なくとも部分的に活性化されるとき、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路は、前記対象の膀胱排泄、前記対象の腸排泄、心臓血管機能、呼吸機能、消化機能、体温、および代謝プロセスのうちの少なくとも１つの自律神経調節の改善のうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす、請求項１５に記載のデバイス。
【請求項１８】
少なくとも部分的に活性化されるとき、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路は、自律神経機能、性機能、運動機能、血管運動機能、および認識機能のうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす、請求項１５に記載のデバイス。
【請求項１９】
前記誘導された神経学的信号は、姿勢の固有受容性信号、歩行運動の固有受容性信号、および前記脊髄上位信号のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載のデバイス。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのプロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、およびデジタル信号処理エンジンのうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのプロセッサに電力を供給するように構成される少なくとも１つの再充電可能なバッテリと、
電力を無線で受信し、かつ前記電力の少なくとも一部を前記少なくとも１つの再充電可能なバッテリに伝送するように構成される無線再充電アセンブリと、
をさらに備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項２２】
複数の筋電極とともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、かつ電気刺激を前記複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激アセンブリをさらに備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記筋刺激アセンブリに指示して、前記電気刺激を前記複数の筋電極に送達させるように構成される、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項２３】
複数の筋電極および電気刺激を前記複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激デバイスとともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、かつ前記筋刺激デバイスに命令して、電気刺激を前記複数の筋電極に送達させるように構成されるインターフェースをさらに備える、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項２４】
少なくとも１つの記録用電極とともに使用するための請求項１に記載のデバイスであって、前記少なくとも１つのプロセッサが前記少なくとも１つの記録用電極に接続され、かつ前記少なくとも１つの記録用電極から受信される電気信号を受信および記録するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項２５】
身体組織を有する対象および前記対象に関連した生理学的データを収集するように位置付けられる１つ以上のセンサとともに使用するためのシステムであって、
前記対象の前記身体組織に隣接して埋め込み可能な電極アレイ内に配置される複数の電極と、
前記複数の電極に接続され、かつ複雑な刺激パターンをそこに送達するように構成される神経刺激デバイスと、
刺激パラメータを前記神経刺激デバイスに伝送するように構成されるコンピューティングデバイスと、を備え、前記神経刺激デバイスは、前記コンピューティングデバイスから受信される前記刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、前記複雑な刺激パターンを生成するように構成され、前記コンピューティングデバイスはさらに、前記１つ以上のセンサによって収集された前記生理学的データに少なくともある程度基づいて、前記刺激パラメータを決定するように構成される、システム。
【請求項２６】
前記コンピューティングデバイスは、前記刺激パラメータを決定するように動作可能な機械学習方法を実行するように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記機械学習方法は、ガウス過程最適化を実装する、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記神経刺激デバイスは、前記神経刺激デバイスによって決定される１つ以上の刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、前記複雑な刺激パターンを生成するように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２９】
前記神経刺激デバイスは、前記１つ以上の刺激パラメータを決定するように動作可能な機械学習方法を実行するように構成される、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記機械学習方法は、ガウス過程最適化を実装する、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記神経刺激デバイスが前記１つ以上のセンサに接続され、かつ前記１つ以上のセンサによって収集される前記生理学的データを前記コンピューティングデバイスに伝送するように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３２】
前記コンピューティングデバイスが前記１つ以上のセンサに接続され、かつ前記生理学的データを前記１つ以上のセンサから受信するように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３３】
前記１つ以上のセンサは、前記対象の前記身体に取り付けられるか、またはそれに隣接して位置付けられる表面ＥＭＧ電極、フットフォースプレートセンサ、インシューセンサ、加速装置、およびジャイロスコープセンサのうちの少なくとも１つを備える、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記１つ以上のセンサは、動き捕捉システムを備える、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
身体、脊髄、および前記対象の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する前記対象とともに使用するための請求項２５に記載のシステムであって、前記脊髄は、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値と、を有する少なくとも１つの選択された脊髄回路を有し、
前記対象を身体トレーニングし、それによって、前記麻痺を有する前記患者の身体の前記一部において誘導された神経学的信号を誘導するように構成されるトレーニングデバイスをさらに備え、前記誘導された神経学的信号は、前記第１の刺激閾値未満であり、かつ前記少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに不十分であり、前記複雑な刺激パターンは、前記少なくとも１つの選択された脊髄回路が（ａ）前記誘導された神経学的信号の一部、および（ｂ）脊髄上位信号のうちの少なくとも１つの追加によって少なくとも部分的に活性化可能であるように、前記第２の刺激閾値未満である、
請求項２５に記載のシステム。
【請求項３６】
前記電極アレイは、脊髄、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、脳、および末端器官のうちの少なくとも１つの一部に隣接して埋め込み可能である、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記複数の電極は、少なくとも１６個の電極を備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３８】
前記電極アレイは、脊髄の硬膜の一部に沿って埋め込み可能である、前記硬膜を有する前記脊髄を有する前記対象とともに使用するための請求項２５に記載のシステム。
【請求項３９】
前記神経刺激デバイスに接続される少なくとも１つの記録用電極をさらに備え、前記神経刺激デバイスは、前記少なくとも１つの記録用電極から受信される電気信号を受信および記録するように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４０】
前記少なくとも１つの記録用電極は、前記電極アレイ上に位置付けられる、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４１】
前記電極アレイは、第１の電極アレイであり、前記システムは、
第２の電極アレイをさらに備え、前記少なくとも１つの記録用電極は、前記第１の電極アレイおよび前記第２の電極アレイのうちの少なくとも１つの上に位置付けられる、
請求項２５に記載のシステム。
【請求項４２】
前記電極アレイは、高密度電極アレイであり、前記複数の電極のうちの隣接した電極は、それぞれ前記高密度電極アレイ内に相互から３００マイクロメートル以内に位置付けられる、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４３】
複数の筋電極をさらに備え、前記神経刺激デバイスは、電気刺激を前記複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激アセンブリをさらに備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４４】
複数の筋電極および電気刺激を前記複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激デバイスとともに使用するための請求項２５に記載のシステムであって、前記神経刺激デバイスは、前記筋刺激デバイスに命令して、電気刺激を前記複数の筋電極に送達させるように構成されるインターフェースをさらに備える、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４５】
前記刺激パラメータは、前記複数の電極のうちの１つ以上の対に送達される１つ以上の電気パルスの波形形状、振幅、周波数、および相対位相整合を特定する、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４６】
前記複雑な刺激パターンはそれぞれ、複数の異なる電気信号を含み、それぞれ、異なる対の前記複数の電極に送達される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４７】
ネットワークおよび身体組織を有する対象、ならびに前記対象に関連した生理学的データを収集するように位置付けられる１つ以上のセンサとともに使用するためのシステムであって、
前記対象の前記身体組織に隣接して埋め込み可能な電極アレイ内に配置される複数の電極と、
前記複数の電極に接続され、かつ複雑な刺激パターンをそこに送達するように構成される神経刺激デバイスと、
前記ネットワークに接続され、かつ前記神経刺激デバイスに刺激パラメータを伝送するように構成される第１のコンピューティングデバイスであって、前記神経刺激デバイスは、前記第１のコンピューティングデバイスから受信される前記刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、前記複雑な刺激パターンを生成するように構成される、第１のコンピューティングデバイスと、
前記ネットワークに接続される第２のリモートコンピューティングデバイスと、を備え、前記第１のコンピューティングデバイスは、前記１つ以上のセンサによって収集される前記生理学的データを前記第２のコンピューティングデバイスに伝送するように構成され、前記第２のコンピューティングデバイスは、前記１つ以上のセンサによって収集される前記生理学的データに少なくともある程度基づいて、前記刺激パラメータを決定し、かつ前記刺激パラメータを前記第１のコンピューティングデバイスに伝送するように構成される、
システム。
【請求項４８】
前記第１のコンピューティングデバイスは、前記第２のコンピューティングデバイスから指示を受信し、かつそれらを前記神経刺激デバイスに伝送するように構成される、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記第１のコンピューティングデバイスは、前記神経刺激デバイスからデータを受信し、かつ前記ネットワーク上で前記データを前記第２のコンピューティングデバイスに通信するように構成される、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５０】
５つ以上の群の電極を備える複数の群の電極とともに使用するためのデバイスであって、
前記複数の群の電極に接続されるときに、異なる刺激を前記複数の群の電極のそれぞれに送達するように構成される、前記複数の群の電極に接続可能な刺激アセンブリと、
前記刺激アセンブリに命令して、前記異なる刺激を前記複数の群の電極のそれぞれに送達させるように構成される、前記刺激アセンブリに接続される少なくとも１つのプロセッサと、
を備える、デバイス。
【請求項５１】
前記複数の群の電極のうちの少なくとも１つに送達される前記刺激は、矩形波形状以外に１つ以上の波形形状を備える、請求項５０に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１１年３月２４日出願の米国仮出願第６１／４６７，１０７号の利益を主張する。
（連邦政府による資金提供を受けた研究開発の記載）
【０００２】
本発明は、アメリカ国立衛生研究所によって与えられた助成金番号ＥＢ００７６１５の下で、米国政府支援によって行われた。米国政府は、本発明においていくらかの権利を有する。
【背景技術】
【０００３】
（技術分野）
本発明は、概して、医療用電気医療治療デバイスの分野を対象とし、より具体的には、外傷性および非外傷性の損傷または疾病の治療用の神経学的リハビリテーションにおいて使用される埋め込み可能な刺激装置および刺激装置システムを対象とする。
（関連技術の記載）
【０００４】
先行技術の埋め込み可能な神経刺激デバイスは、患者に治療を行い、パーキンソン病に関連するか関連しない慢性痛、癲癇、および振戦等の様々な症状または状態を治療するために使用されている。埋め込み可能な刺激装置は、刺激療法を神経系の標的とされる領域に送達する。適用される治療は、通常、設定された周波数の電気パルスの形態である。電流は、発生器によって生み出される。発生器および関連の制御モジュールは、様々な機械および電気構成要素で構成され得る。発生器は、典型的には、チタン等の生体適合性材料で作製されたケーシング内に収容され、整形外科脊椎および脳神経外科の分野に従事する当業者による患者の腹壁または胸壁内での外科的皮下設置を可能にする。
【０００５】
刺激装置は、１つ以上のリード線を介して、１つ以上の神経、神経の１つ以上の部分、１つ以上の神経根、脊髄、脳幹に密に接近して設置されるか、または脳内に設置される１つ以上の電極に取り付けられる。リード線および電極アレイの長さは異なり、同様に生体適合性材料で作製される。
【０００６】
歴史的に、埋め込み可能な刺激装置、ならびに脊髄、神経根、脊髄神経、および末梢神経周囲の脳の外側に位置付けられるそれらに取り付けられた電極は、慢性痛を管理および治療するために使用されているが、これまで、機能を回復させるために商業的に使用も認可もされていない。さらに、いずれも神経系の永久的再構築を目的としていない。神経障害対象の機能を回復させる試みは、身体障害への適応に重点を置いた理学療法および作業療法等の補助的モダリティに限定されている。埋め込み可能な神経刺激装置を用いて実際に正常な機能的能力を損傷した神経組織に戻す成果はほとんど達成されていない。
【０００７】
印象的なレベルの起立および足踏み回復が、課題特異的身体リハビリテーショントレーニングを行う一部の不完全な脊髄損傷（「ＳＣＩ」）対象において実証されている。最近の臨床試験は、これらの対象のうちの９２％が、重症ではあるが不完全な損傷の３ヵ月後に足踏み能力を機能的速度の歩行まで取り戻したことを実証した。Ｄｏｂｋｉｎ  ｅｔ  ａｌ．（２００６）Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ，６６（４）：４８４−９３。さらに、不完全なＳＣＩを有する患者をトレーニングして、運動プール活性化の協調の改善を達成することができる。Ｆｉｅｌｄ−Ｆｏｔｅ  ｅｔ  ａｌ．（２００２）Ｐｈｙｓ．Ｔｈｅｒ．，８２（７）：７０７−７１５。
【０００８】
その一方で、臨床的に完全なＳＣＩを有する個人を、立ち上がるか、または「歩行器」の助けを借りて歩行運動することができる程度までトレーニングすることができるといった一般に認められている証拠は存在しない。Ｗｅｒｎｉｇ（２００５）Ａｒｃｈ  Ｐｈｙｓ  Ｍｅｄ  Ｒｅｈａｂｉｌ．，８６（１２）：２３８５−２３８。さらに、運動完全なＳＣＩの後に、自発的な動きを取り戻し、かつ／または自律機能、性機能、血管運動機能、および／または改善された認識機能を回復させる能力を示した者はいない。
【０００９】
したがって、運動不完全なＳＣＩまたは運動完全なＳＣＩの後に、患者が自発的な動きを取り戻し、かつ／または自立機能、性機能、血管運動機能、および／または改善された認識機能を回復させる助けとなる、電極アレイを介して刺激を送達するように構成される神経刺激デバイスの必要性が存在する。本出願は、これらの利点ならびに以下の詳細な説明および添付の図から明らかになる他の利点を提供する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態は、対象（例えば、ヒト患者または動物）とともに使用するための神経刺激デバイスを含む。神経刺激デバイスは、複数の群の電極とともに使用するためのものであってもよい。特定の実装例において、複数の群の電極は、５つ以上の群の電極を含んでもよい。神経刺激デバイスは、複数の群の電極に接続可能な刺激アセンブリを含んでもよい。刺激アセンブリが複数の群の電極に接続されるときに、刺激アセンブリは、異なる刺激を複数の群の電極のそれぞれに送達するように構成される。神経刺激デバイスは、刺激アセンブリに接続される少なくとも１つのプロセッサも含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、刺激アセンブリに命令して、異なる刺激を複数の群の電極のそれぞれに送達させるように構成される。神経刺激デバイスは、対象（例えば、人間または動物）における実装のために構成されてもよい。複数の群の電極のうちの少なくとも１つに送達される刺激は、方形または矩形波形状以外に１つ以上の波形形状を含んでもよい。
【００１１】
他の実施形態では、神経刺激デバイスは、複数の電極および１つ以上のセンサとともに使用するためのものである。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、複数の電極に接続可能な刺激アセンブリを含んでもよい。刺激アセンブリが複数の電極に接続されるときに、刺激アセンブリは、刺激を複数の電極のうちの選択された電極に送達するように構成される。神経刺激デバイスは、１つ以上のセンサに接続可能なセンサインターフェースも含んでもよい。センサインターフェースが１つ以上のセンサに接続されるときに、センサインターフェースは、１つ以上のセンサから信号を受信するように構成される。神経刺激デバイスは、刺激アセンブリおよびセンサインターフェースの両方に接続される少なくとも１つのプロセッサをさらに含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、刺激アセンブリに命令して、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを複数の電極のうちの選択された電極に送達させ、かつセンサインターフェースから信号を受信させるように構成される。少なくとも１つのプロセッサはさらに、センサインターフェースから受信される信号に基づいて、刺激アセンブリによって送達される少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成される。いくつかの実施形態において、刺激アセンブリ、センサインターフェース、および少なくとも１つのプロセッサは、対象の身体における実装のために構成される筐体の内部に収容される。
【００１２】
少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、第１の刺激パターン、続いて、第２の刺激パターンを含んでもよい。そのような実施形態において、第２の刺激パターンは、第１の刺激パターンが複数の電極のうちの選択された電極の第１の部分に送達されてから約１マイクロ秒未満後に、複数の電極のうちの選択された電極の第２の部分に送達されてもよい。任意で、第１の刺激パターンは、複数の電極のうちの選択された電極の第１の部分に送達されてもよく、第２の刺激パターンは、複数の電極のうちの選択された電極の第２の部分に送達され、第１の部分は、第２の部分とは異なる。複数の電極のうちの選択された電極は、５つ以上の群の電極を含んでもよく、少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、それらの群の電極のそれぞれに対して異なる電気刺激を含んでもよい。
【００１３】
少なくとも１つのプロセッサは、（センサインターフェースから受信される信号に基づいて）機械学習方法を実行して、一組の刺激パラメータを決定するように構成されてもよい。そのような実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、一組の刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正してもよい。任意で、少なくとも１つのプロセッサは、複数の電極から電気信号を受信および記録するように構成されてもよい。少なくとも１つのプロセッサは、複数の電極から受信される電気信号に少なくともある程度基づいて、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正してもよい。
【００１４】
少なくとも１つのプロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、およびデジタル信号処理エンジンのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１５】
神経刺激デバイスは、コンピューティングデバイスとともに使用するためのものであってもよい。そのような実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、記録された電気信号をコンピューティングデバイスに伝送し、かつ情報をそこから受信するように構成されてもよい。少なくとも１つのプロセッサは、コンピューティングデバイスから受信される情報に少なくともある程度基づいて、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成されてもよい。任意で、少なくとも１つのプロセッサは、センサインターフェースから受信される信号を記録し、記録された電気信号をコンピューティングデバイスに伝送し、かつ情報をコンピューティングデバイスから受信するように構成されてもよい。少なくとも１つのプロセッサは、コンピューティングデバイスから受信される情報に少なくともある程度基づいて、少なくとも１つの複雑な刺激パターンを修正するように構成されてもよい。
【００１６】
複数のセンサは、筋電図検査センサ、関節角度センサ、加速度計、ジャイロスコープセンサ、流量センサ、圧力センサ、および荷重センサのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１７】
神経刺激デバイスの実施形態は、患者の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する対象とともに使用するためのものであってもよい。対象は、少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、少なくとも１つの選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値とを有する、少なくとも１つの選択された脊髄回路を有する脊髄を有する。少なくとも１つの複雑な刺激パターンが患者の脊髄の一部に印加されるとき、少なくとも１つの複雑な刺激パターンは、少なくとも１つの選択された脊髄回路が、（ａ）麻痺を有する患者の身体の一部に由来する神経学的信号、および（ｂ）脊髄上位信号のうちの少なくとも１つの追加によって少なくとも部分的に活性化可能であるように、第２の刺激閾値未満である。麻痺を有する患者の身体の一部に由来する神経学的信号は、身体トレーニングによって誘導される誘導された神経学的信号であってもよい。誘導された神経学的信号は、姿勢の固有受容性信号、歩行運動の固有受容性信号、および脊髄上位信号のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１８】
いくつかの実施形態において、少なくとも部分的に活性化されるとき、少なくとも１つの選択された脊髄回路は、起立、足踏み、手を伸ばす動作、握る動作、一方または両方の脚の自発的な位置変更、一方または両方の腕の自発的な位置変更、対象の膀胱排泄、対象の腸排泄、姿勢運動、および歩行運動のうちの少なくとも１つに関与する筋肉の自発的な動きのうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす。いくつかの実施形態において、少なくとも部分的に活性化されるとき、少なくとも１つの選択された脊髄回路は、対象の膀胱排泄、対象の腸排泄、心臓血管機能、呼吸機能、消化機能、体温、および代謝プロセスのうちの少なくとも１つの自律神経調節の改善のうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす。いくつかの実施形態において、少なくとも部分的に活性化されるとき、少なくとも１つの選択された脊髄回路は、自律神経機能、性機能、運動機能、血管運動機能、および認識機能のうちの少なくとも１つを含む神経学的機能の改善をもたらす。
【００１９】
任意で、神経刺激デバイスは、少なくとも１つのプロセッサに電力を供給するように構成される少なくとも１つの再充電可能なバッテリと、電力を無線で受信し、かつ受信された電力の少なくとも一部を少なくとも１つの再充電可能なバッテリに伝送するように構成される無線再充電アセンブリを含んでもよい。
【００２０】
神経刺激デバイスは、複数の筋電極とともに使用するためのものであってもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、少なくとも１つのプロセッサに接続され、かつ電気刺激を複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激アセンブリを含んでもよい。そのような実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、筋刺激アセンブリに指示して、電気刺激を複数の筋電極に送達させるように構成されてもよい。代替の実施形態において、神経刺激デバイスは、電気刺激を複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激デバイスとともに使用するためのものであってもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、少なくとも１つのプロセッサに接続され、かつ筋刺激デバイスに命令して、電気刺激を複数の筋電極に送達させるように構成されるインターフェースを含んでもよい。
【００２１】
任意で、神経刺激デバイスは、少なくとも１つの記録用電極とともに使用するためのものであってもよい。そのような実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの記録用電極に接続され、少なくとも１つの記録用電極から受信される電気信号を受信および記録するように構成される。
【００２２】
上述の神経刺激デバイスは、１つ以上のシステムに組み込まれてもよい。そのようなシステムの一例は、身体組織を有する対象、および対象に関連した生理学的データを収集するように位置付けられる１つ以上のセンサとともに使用するためのものであってもよい。システムは、複数の電極、神経刺激デバイス、およびコンピューティングデバイスを含んでもよい。複数の電極は、対象の身体組織に隣接して埋め込み可能な電極アレイ内に配置されてもよい。電極アレイは、脊髄の一部、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、脳、および末端器官のうちの少なくとも１つに隣接して埋め込み可能であってもよい。複数の電極は、少なくとも１６個の電極を含んでもよい。電極アレイは、対象の脊髄の硬膜の一部に沿って埋め込み可能であってもよい。電極アレイは、複数の電極のうちの隣接した電極が相互から３００マイクロメートル内に位置付けられる高密度電極アレイであってもよい。
【００２３】
神経刺激デバイスは、複数の電極に接続され、複雑な刺激パターンをそこに送達するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、刺激パラメータを神経刺激デバイスに伝送するように構成されてもよい。神経刺激デバイスは、コンピューティングデバイスから受信される刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、複雑な刺激パターンを生成するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはさらに、１つ以上のセンサによって収集される生理学的データに少なくともある程度基づいて、刺激パラメータを決定するように構成されてもよい。刺激パラメータは、１つ以上の対の複数の電極に送達される１つ以上の電気パルスの波形形状、振幅、周波数、および相対位相整合を特定してもよい。複雑な刺激パターンはそれぞれ、それぞれ異なる対の複数の電極に送達される複数の異なる電気信号を含んでもよい。
【００２４】
コンピューティングデバイスは、刺激パラメータを決定するように動作可能な機械学習方法を実行するように構成されてもよい。機械学習方法は、ガウス過程最適化を実装してもよい。
【００２５】
神経刺激デバイスは、神経刺激デバイスによって決定される１つ以上の刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、複雑な刺激パターンを生成するように構成されてもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、１つ以上の刺激パラメータを決定するように動作可能な機械学習方法を実行するように構成されてもよい。機械学習方法は、ガウス過程最適化を実装してもよい。
【００２６】
１つ以上のセンサは、対象の身体に取り付けられるか、またはそれに隣接して位置付けられる表面ＥＭＧ電極、フットフォースプレートセンサ、インシューセンサ、加速装置、およびジャイロスコープセンサのうちの少なくとも１つを含んでもよい。１つ以上のセンサは、動き捕捉システムを含んでもよい。
【００２７】
神経刺激デバイスは、１つ以上のセンサに接続され、１つ以上のセンサによって収集される生理学的データをコンピューティングデバイスに伝送するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、１つ以上のセンサに接続され、１つ以上のセンサから生理学的データを受信するように構成されてもよい。
【００２８】
システムは、身体、脊髄、および対象の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する対象とともに使用するためのものであってもよい。脊髄は、少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、少なくとも１つの選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値とを有する、少なくとも１つの選択された脊髄回路を有する。システムは、対象を身体トレーニングし、それによって、麻痺を有する患者の身体の一部において誘導された神経学的信号を誘導するように構成されるトレーニングデバイスを含んでもよい。誘導された神経学的信号は、第１の刺激閾値未満であり、少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに不十分である。複雑な刺激パターンは、少なくとも１つの選択された脊髄回路が、（ａ）誘導された神経学的信号の一部、および（ｂ）脊髄上位信号のうちの少なくとも１つの追加によって、少なくとも部分的に活性化可能であるように、第２の刺激閾値未満である。
【００２９】
任意で、システムは、神経刺激デバイスに接続される少なくとも１つの記録用電極を含んでもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、少なくとも１つの記録用電極から受信される電気信号を受信および記録するように構成される。少なくとも１つの記録用電極は、電極アレイ上に位置付けられてもよい。電極アレイは、第１の電極アレイと見なされてもよく、システムは、第２の電極アレイを含んでもよい。少なくとも１つの記録用電極は、第１の電極アレイおよび第２の電極アレイのうちの少なくとも１つの上に位置付けられてもよい。
【００３０】
任意で、システムは、複数の筋電極を含んでもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、電気刺激を複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激アセンブリを含んでもよい。あるいは、システムは、複数の筋電極および電気刺激を複数の筋電極に送達するように構成される筋刺激デバイスとともに使用するためのものであってもよい。そのような実施形態において、神経刺激デバイスは、筋刺激デバイスに命令して、電気刺激を複数の筋電極に送達させるように構成されるインターフェースを含んでもよい。
【００３１】
上述の神経刺激デバイスのうちの少なくとも１つを含むシステムの別の例は、ネットワークおよび身体組織を有する対象、ならびに対象に関連した生理学的データを収集するように位置付けられる１つ以上のセンサとともに使用するためのものである。システムは、複数の電極、神経刺激デバイス、第１のコンピューティングデバイス、および第２のリモートコンピューティングデバイスを含む。複数の電極は、対象の身体組織に隣接して埋め込み可能な電極アレイ内に配置されてもよい。神経刺激デバイスは、複数の電極に接続され、複雑な刺激パターンをそこに送達するように構成される。第１のコンピューティングデバイスは、ネットワークに接続され、刺激パラメータを神経刺激デバイスに伝送するように構成される。神経刺激デバイスは、第１のコンピューティングデバイスから受信される刺激パラメータに少なくともある程度基づいて、複雑な刺激パターンを生成するように構成される。第２のリモートコンピューティングデバイスは、ネットワークに接続される。第１のコンピューティングデバイスは、１つ以上のセンサによって収集される生理学的データを第２のコンピューティングデバイスに伝送するように構成されている。第２のコンピューティングデバイスは、１つ以上のセンサによって収集される生理学的データに少なくともある程度基づいて刺激パラメータを決定し、かつ刺激パラメータを第１のコンピューティングデバイスに伝送するように構成される。いくつかの実施形態において、第１のコンピューティングデバイスは、第２のコンピューティングデバイスから指示を受信し、かつそれらを神経刺激デバイスに伝送するように構成される。第１のコンピューティングデバイスは、神経刺激デバイスからデータを受信し、かつネットワーク上でそのデータを第２のコンピューティングデバイスに通信するように構成されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】埋め込み可能なアセンブリの説明図である。
【図２】図１の埋め込み可能なアセンブリを組み込むシステムの説明図である。
【図３Ａ】図１の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスとともに使用するための例示的な電極アレイの第１の実施形態の説明図である。
【図３Ｂ】図１の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスとともに使用するための例示的な電極アレイの第２の実施形態の説明図である。
【図４】図１の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスによって生成され得る波形の説明図である。
【図５】埋め込み可能なアセンブリおよび外部システムの第１の実施形態のブロック図である。
【図６Ａ】図５の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスのマルチプレクサ分岐回路の回路図の一番左の部分である。
【図６Ｂ】図５の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスのマルチプレクサ分岐回路の回路図の一番右の部分である。
【図７】図５の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスの刺激装置回路の回路図である。
【図８】図５の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスのコントローラ回路の回路図である。
【図９】図５の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスの無線電力回路の回路図である。
【図１０】埋め込み可能なアセンブリの第２の実施形態のブロック図である。
【図１１】埋め込み可能なアセンブリおよび外部システムの第３の実施形態のブロック図である。
【図１２Ａ】図１１の埋め込み可能なアセンブリの神経刺激デバイスの刺激装置回路網および無線トランシーバのブロック図である。
【図１２Ｂ】図１２Ａの刺激装置回路網の代替の実施形態のブロック図である。
【図１３】硬膜外位置に設置される電極アレイの２７個の電極実装例を伴う、哺乳類の脊髄の電気特性の物理的な多コンパートメントモデルの説明図である。
【図１４】図１３に示される哺乳類の脊髄のモデルを通る、２電極刺激例の刺激電場の等電位曲線を示す双極活性化された電極を横断する水平断面図である。
【図１５】図１３および図１４の刺激された脊髄におけるアレイ刺激パラメータのガウス過程最適化のための学習反復（「クエリ数」と呼ばれる）に対する瞬間リグレット（機械学習エラーの尺度）を示す。乏しいパフォーマンスの「バースト」は、以前に開拓されていないが、乏しいパフォーマンスを有すると考えられるパラメータ空間の領域までの学習アルゴリズムの可動域に相当する。
【図１６】学習反復に対する累積平均リグレットを示す。累積平均リグレットは、最適な刺激パラメータの選択におけるアルゴリズムの全体的な進展をより良好に示すリグレットパフォーマンス関数の平滑化バージョンである。
【図１７】図２のシステムのコンピューティングデバイスを実装することができるハードウェア環境および動作環境の略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本明細書で引用されるすべての出版物（公開された特許出願および発行された特許を含む）は、それぞれの個々の出版物または特許出願が参照により組み込まれると具体的かつ個別に示されるのと同程度に、参照により組み込まれる。以下の記述は、本科学技術を理解するのに有用であり得る情報を含む。本記述は、本明細書に提供される情報のうちのいずれかが先行技術であるか、または具体的もしくは暗黙的に参照される任意の出版物が先行技術であることを認めるものではない。
【００３４】
（概説）
研究は、神経学的欠損（ＳＣＩによって引き起こされるもの等）が複雑であり、患者間で欠損プロファイルが大きく異なるため、異なる戦略を組み合わせることが脊髄損傷（「ＳＣＩ」）後に機能を改善するのに最も効果的な方法であることを示している。それらの戦略は、電気刺激（例えば、高密度硬膜外刺激）、任意で、１つ以上のセロトニン作動薬、ドーパミン作動薬、ノルアドレナリン作動薬、ＧＡＢＡ作動薬、および／またはグリシン作動薬に加えて、理学療法を含む。そのような組み合わせ戦略が対象における脊髄回路の電気生理学的性質の調節を促進し、したがって、それらが固有受容入力によって活性化され、かつ通常脳と脊髄をつなぐことが可能ではない脊髄回路の随意制御を間接的に使用すると考えられる。つまり、それらの戦略は、脊髄回路網およびその固有受容情報を解釈する能力を活用し、機能的な方法でその固有受容情報に応答する。
【００３５】
図１は、埋め込み可能な電極アレイアセンブリ１００を図解する。図解されるアセンブリ１００の実施形態がヒト対象１０２における実装のために構成されるが（図２を参照のこと）、実施形態は、ラットを含む他の哺乳動物等の他の対象で用いるために構成されてもよく、そのような実施形態は、本教示の範囲内である。対象１０２は、脳１０８、少なくとも１つの選択された脊髄回路（図示されず）を有する脊髄１１０、および対象の身体の一部において神経学的に誘導される麻痺を有する。本明細書で議論される例において、対象１０２の脊髄１１０は、病変１１２を有する。
【００３６】
非限定的な例として、活性化されると、選択された脊髄回路は、（ａ）起立、足踏み、手を伸ばす動作、握る動作、一方もしくは両方の脚および／または一方もしくは両方の腕の自発的な位置変更、対象の膀胱排泄、対象の腸排泄、姿勢運動、および歩行運動のうちの少なくとも１つに関与する筋肉の自発的な動きを可能にし、（ｂ）心臓血管機能、体温、および代謝プロセスのうちの少なくとも１つの自律神経調節を可能にするか、または改善し、かつ／あるいは（ｃ）自律神経機能、性機能、血管運動機能、および認識機能のうちの少なくとも１つの回復を促進するのに役立ち得る。選択された脊髄回路の活性化の効果は、「神経学的機能の改善」と称される。
【００３７】
理論によって制限されることなく、選択された脊髄回路が、選択された脊髄回路を活性化するのに必要とされる刺激の最少量を表す第１の刺激閾値と、選択された脊髄回路が完全に活性化される刺激を超える刺激の量を表す第２の刺激閾値とを有し、加えて、誘導された神経学的信号が、少なくとも１つの選択された脊髄回路にさらなる影響を及ぼさないと考えられる。
【００３８】
麻痺は、運動完全な麻痺または運動不完全な麻痺であってもよい。麻痺は、運動完全または運動不完全に分類されるＳＣＩによって引き起こされたかもしれない。麻痺は、虚血性または外傷性脳損傷によって引き起こされたかもしれない。麻痺は、発作または急性外傷に起因する虚血性脳損傷によって引き起こされたかもしれない。別の例として、麻痺は、神経変性脳損傷によって引き起こされたかもしれない。神経変性脳損傷は、パーキンソン病、ハンチントン病、ジストニア、アルツハイマー病、虚血、発作、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、原発性側索硬化症（ＰＬＳ）、および脳性麻痺のうちの少なくとも１つに関連し得る。
【００３９】
神経学的信号は、（例えば、身体トレーニングによって）対象の身体の麻痺した部分において誘導されてもよい。しかしながら、誘導された神経学的信号が第１の刺激閾値未満であり、かつ少なくとも１つの選択された脊髄回路を活性化するのに不十分である場合、誘導された神経学的信号の追加は、選択された脊髄回路にほとんどまたはまったく影響しない場合がある。
【００４０】
アセンブリ１００は、電気刺激を神経組織（例えば、脊髄１１０の一部、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、および／または脳１０８等）に印加するように構成される。さらに、電気刺激は、１つ以上の末端器官（例えば、膀胱、腎臓、心臓、肝臓等）の組織を含む他の種類の組織に印加されてもよい。説明図を簡略化するために、電気刺激は、身体組織に送達されるように描写される。刺激が神経組織ではない身体組織に送達されてもよいが、刺激の標的は、概して、身体組織への刺激の追加によって修正される神経系の構成要素である。
【００４１】
送達された電気刺激は、選択された脊髄回路が、（ａ）誘導された神経学的信号（例えば、身体トレーニングを介して誘導された神経学的信号）、および／または（ｂ）脊髄上位信号の追加によって少なくとも部分的に活性化可能であるように、第２の刺激閾値未満であるように構成される。非限定的な例として、アセンブリ１００は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年１月３日に出願された米国特許出願第１３／３４２，９０３号、表題「Ｈｉｇｈ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｐｉｄｕｒａｌ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｏｃｏｍｏｔｉｏｎ，Ｐｏｓｔｕｒｅ，Ｖｏｌｕｎｔａｒｙ  Ｍｏｖｅｍｅｎｔ，ａｎｄ  Ｒｅｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  Ａｕｔｏｎｏｍｉｃ，Ｓｅｘｕａｌ，Ｖａｓｏｍｏｔｏｒ  ａｎｄ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ａｆｔｅｒ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｊｕｒｙ」に記載の方法を実行するために使用されてもよい。しかしながら、選択された脊髄回路は、身体トレーニングを介して誘導された神経学的信号以外の神経学的信号の追加によって、少なくとも部分的に活性化可能であってもよい。
【００４２】
アセンブリ１００は、１つ以上の電極アレイ１４０、１つ以上のリード１３０、および神経刺激デバイス１２０を含む。説明図を簡略化するために、１つ以上の電極アレイ１４０は、単一の電極アレイを含むように描写される。しかしながら、通常の技術を本教示に適用することにより、２つ以上の電極アレイを含む実施形態を構成することができる。したがって、そのような実施形態は、本教示の範囲内である。神経刺激デバイス１２０は、１つ以上のリード１３０によって電極アレイ１４０に送達される電気刺激を生成する。実装例の詳細に応じて、神経刺激デバイス１２０は、神経調節デバイスであると見なされ得る。
【００４３】
電極アレイ１４０は、ヒト患者における実装のために設計および認可された市販の高密度電極アレイを用いて実装されてもよい。非限定的な例として、（１６個の電極を組み込む）Ｍｅｄｔｒｏｎｉｃ  Ｓｐｅｃｉｆｙ５−６−５多電極アレイを使用してもよい。好適な電極アレイの例には、シリコーンに埋め込まれる白金ワイヤおよび表面電極で構成されるパドル形状の電極（例えば、５−６−５の電極配置を有する）が挙げられる。さらに、電極アレイ１４０は、複数の電極アレイ（例えば、直列または並列配列で神経刺激デバイス１２０に接続される複数の１６電極アレイ）を用いて実装されてもよい。
【００４４】
図３Ａは、１６個の電極「Ｅ−１」〜「Ｅ−１６」を有する先行技術の電極アレイ１４８を図解する。電極アレイ１４０は、電極アレイ１４８を用いて実装されてもよい。先行技術の刺激装置は、ユーザ（例えば、臨床医）が電極「Ｅ−１」〜「Ｅ−１６」を最大４つの群に分けることを可能にする。それぞれの群は、任意の数の電極を含んでもよい。異なる周波数およびパルス幅を有する刺激は、それらの群に送達されてもよい。対照的に、神経刺激デバイス１２０は、電極「Ｅ−１」〜「Ｅ−１６」を任意の数の群に分けてもよい。例えば、それぞれの電極は、それぞれの群に割り当てられてもよい。別の例として、１つ以上の電極は、複数の群に属してもよい。以下の表Ａは、独立して特定および刺激され得る群の数例を提供する。どの電極がアノードとして機能し、どの電極がカソードとして機能するかも、例証目的のために明記される。
【００４５】
【表１Ａ】
2014514043.tif 000003
さらに、先行技術の刺激装置は、矩形波のみを電極「Ｅ−１」〜「Ｅ−１６」に送達するように構成される。対照的に、かつ以下で詳細に記載されるように、神経刺激デバイス１２０は、単に矩形波だけでなく、波形形状を有する刺激を送達するように構成される。
【００４６】
特定の実施形態において、神経刺激デバイス１２０は、刺激を電極１４２のうちの単一の選択された電極に送達し、かつ／または電極１４２のうちの単一の選択された電極を参照電極として使用するように構成される。先行技術の刺激装置は、このレベルのアドレス指定能力がない。
【００４７】
いくつかの実施形態において、電極アレイ１４０は、マイクロファブリケーション技術を用いて、多数の電極をアレイ構成で可塑性基材上に設置するように構成されてもよい。１つの好適な硬膜外アレイ作製方法は、網膜刺激アレイ（例えば、Ｍａｙｎａｒｄ，Ａｎｎｕ．Ｒｅｖ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｅｎｇ．，３：１４５−１６８（２００１）、Ｗｅｉｌａｎｄ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｙｕｎ，ＩＥＥＥ  Ｅｎｇ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．Ｍａｇ．，２４（５）：１４−２１（２００５）を参照のこと）、ならびにすべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる米国特許公開第２００６／０００３０９０号および同第２００７／０１４２８７８号（例えば、それらに開示されるデバイスおよび作製方法）のために最初に開発された。様々な実施形態において、刺激アレイは、可塑性材料（例えば、パリレンＡ、パリレンＣ、パリレンＡＭ、パリレンＦ、パリレンＮ、パリレンＤ、または他の可塑性基材材料）上に配置される１つ以上の生体適合性金属（例えば、金、白金、クロム、チタン、イリジウム、タングステン、および／もしくは酸化物、ならびに／またはそれらの合金）を備える。利用可能なマイクロファブリケーションポリマーの中で最も低い透水性を有するパリレンは、独特に等角かつ均一な様式で沈殿し、以前にＦＤＡによって米国薬局方（ＵＳＰ）のクラスＶＩの生体適合性材料に分類されており（長期移植片におけるその使用を可能にする）（Ｗｏｌｇｅｍｕｔｈ，Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｄｅｖｉｃｅ  ａｎｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２２（８）：４２−４９（２０００））、可撓性特性を有し（ヤング率約４ＧＰａ（Ｒｏｄｇｅｒ  ａｎｄ  Ｔａｉ，ＩＥＥＥ  Ｅｎｇ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌｏｇｙ，２４（５）：５２−５７（２００５）））、ＰＤＭＳ（多くの場合、軟らかすぎると見なされる）と大抵のポリイミド（多くの場合、硬すぎると見なされる）との間である。最終的に、パリレンの破損時の引き裂き抵抗および伸長はともに大きく、外科的処置下での電極アレイへの損傷を最小限に抑える（Ｒｏｄｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｓｅｎｓｏｒｓ  ａｎｄ  Ａｃｔｕａｔｏｒｓ  Ｂ−Ｃｈｅｍｉｃａｌ，１１７（１）：１０７−１１４（２００６））。
【００４８】
図３で図解される実施形態において、電極アレイ１４０は、微小電気機械システム（「ＭＥＭＳ」）デバイスであると見なされてもよい。図３で図解される電極アレイ１４０の実装例が動物における使用に好適であり得るが、基本的な形状および作製技術は、ヒトにおける使用に合わせて基準化されてもよい。電極アレイ１４０は、脊髄１１０に沿った実装のために構成され（図１を参照のこと）、電気刺激をそこに提供する。例えば、電極アレイ１４０は、硬膜外刺激を脊髄１１０に提供してもよい。電極アレイ１４０は、先行技術のワイヤベースの移植片と比較して、刺激部位を選択する際に高い自由度および特異性を可能にし、対象１０２における脊髄１１０および神経学的機能の改善のさらなる理解につながり得る多様な生物学的応答を誘発する。電極アレイ１４０を構成するために使用され得る電極アレイの非限定的な例は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年１月２３日に出願された同時係属米国特許出願第１３／３５６，４９９号、表題「Ｐａｒｙｌｅｎｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｄｅ  Ａｒｒａｙ  Ｉｍｐｌａｎｔ  ｆｏｒ  Ｓｐｉｎａｌ  Ｃｏｒｄ  Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ」に記載されている。
【００４９】
図３を参照して、電極アレイ１４０は、複数の電極１４２（例えば、電極Ａ１〜Ａ９、Ｂ１〜Ｂ９、およびＣ１〜Ｃ９）、ならびに複数の導電性トレース１４４を含む。電極１４２の大きさは異なってもよく、生体適合性の実質的に非導電性（または絶縁性）の材料（例えば、可塑性パリレン）の中に埋め込まれるか、またはその上に位置付けられる生体適合性の実質的に導電性の材料（等の白金、Ａｇ／ＡｇＣＩ等）を用いて構成されてもよい。トレース１４４のうちの１つ以上は、電極１４２のそれぞれに接続される。トレース１４４のうちの２つ以上を電極１４２のそれぞれに接続することは、信号が、電極１４２のそれぞれに到達し、かつ電極１４２のそれぞれから受信されることを確実にする。つまり、冗長性を用いて、信頼性を改善することができる。電極１４２のそれぞれは、身体組織に沿って位置付け可能な１つ以上の導電性接点（図示されず）を有する。身体組織は、神経組織（例えば、脊髄１１０、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、および／または脳１０８等）、他の種類の脊髄組織（例えば、脊髄１１０の硬膜）、ならびに末端器官組織を含んでもよい。さらに、電極アレイ１４０は、そのような身体組織に沿って位置付け可能であるように構成されてもよい。
【００５０】
電極アレイ１４０を、当業者に周知のいくつかの方法（例えば、椎弓切除術）のうちのいずれかを使用して埋め込んでもよい。非限定的な例として、電極１４２を脊髄１１０（図１を参照のこと）に沿って硬膜外に埋め込んでもよい。電極１４２を、脊髄１１０（図１を参照のこと）の腰仙骨部、頸部、および胸部のうちの１つ以上で位置付けてもよい。図解される実施形態において、電極１４２は、脳１０８（図１を参照のこと）と比較して、病変１１２（図１を参照のこと）より遠位に位置付けられる。つまり、電極１４２は、病変１１２よりも脳１０８から遠くに位置付けられる。
【００５１】
図解される１つ以上のリード１３０は、導電性要素を含む。いくつかの実施形態において、１つ以上のリード１３０は、電極アレイ１４０のトレース１４４のそれぞれに導電性要素を含む。別の非限定的な例として、いくつかの実施形態において、１つ以上のリード１３０は、電極アレイ１４０の電極１４２のそれぞれに導電性要素を含む。アセンブリ１００の１つ以上のリード１３０は、神経刺激デバイス１２０を電極アレイ１４０のトレース１４４に接続し、それらはそれぞれ、電極１４２のうちの１つに接続される。したがって、神経刺激デバイス１２０によって生成される信号は、１つ以上のリード１３０を介してトレース１４４のうちの選択されたトレースに伝送され、それらは、信号を電極１４２のうちの選択された電極に伝送し、それらは、次いで、刺激を電極１４２の導電性接点（図示されず）と接触した身体組織に送達する。１つ以上のリード１３０の長さは異なってもよい。導電性要素は、生体適合性の実質的に非導電性（または絶縁性）の材料（例えば、可塑性パリレン）に埋め込まれるか、またはそれによって包囲される生体適合性の実質的に導電性の材料（白金、Ａｇ／ＡｇＣＩ等）を用いて構成されてもよい。任意で、１つ以上のリード１３０は、１つ以上のコネクタ１３２および１３４を含んでもよい。図解される実施形態において、コネクタ１３２は、１つ以上のリード１３０を電極アレイ１４０に接続するために使用され、コネクタ１３４は、１つ以上のリード１３０を神経刺激デバイス２２０に接続するために使用される。
【００５２】
先行技術の硬膜外刺激インパルス発生器（例えば、背中の痛み軽減等の用途のために設計された種類のもの）は、神経学的機能の改善（例えば、重度のＳＣＩおよび／または神経運動障害の発現後の足踏み、起立、腕運動等）をもたらすのに必要とされる複雑なパターンの刺激信号を生成することはできない。例えば、足踏みを回復するために、右脚遊脚期中に脊髄１１０の右側（例えば、腰仙骨部の）にわたってピークになる振動、および左脚遊脚期中に脊髄１１０の左側（例えば、腰仙骨部の）にわたってピークになる振動を有する時空間交流電場を使用してもよい。別の例として、自主的な起立を回復するために、電極電圧および電極刺激周波数の両方における吻側尾側勾配を使用してもよい。吻側は脳１０８により近く、尾側は脳１０８から遠い。先行技術の刺激装置は、単にそのような複雑な刺激パターンを送達するように構成されていない。
【００５３】
先行技術の硬膜外刺激インパルス発生器は、患者が神経学的に誘導される麻痺の結果として失った機能性を回復することを支援するそれらの能力を制限する他の制限を有する。例えば、典型的な先行技術の刺激装置は、同一の振幅を有する刺激をすべての活性電極に送達する。いくつかの先行技術の刺激装置は、異なる振幅を有する刺激を４つの異なる群の電極に送達するように構成される。さらに、典型的な先行技術の刺激装置は、同一の周波数を有する刺激をすべてのチャネル（または電極）に送達する。いくつかの先行技術の刺激装置は、異なる周波数を有する刺激を４つの群のチャネル（または電極）に送達するように構成される。加えて、典型的な先行技術の刺激装置は、同一のパルス幅を有する刺激をすべてのチャネル（または電極）に送達する。さらに、典型的な先行技術の刺激装置は、非パルス波形を生成する能力を欠く。
【００５４】
神経学的機能の改善（例えば、足踏み、起立、腕運動等）を達成するために、先行技術の刺激装置によって生成される種類よりも複雑な波形が１つ以上の標的位置に送達されなければならない。例えば、非矩形波形（例えば、図４Ａで図解される波形１６０）および主要な「駆動」パルス（例えば、図４Ｂで図解される駆動パルス１６４）とは異なる振幅およびパルス幅を有する小さい「プレパルス」（例えば、図４Ｂで図解されるプレパルス１６２）を用いて、異なる繊維径および異なる電気特性を有するニューロンを選択的に動員することができることが知られている。Ｚ．−Ｐ．Ｆａｎｇ  ａｎｄ  Ｊ．Ｔ．Ｍｏｒｔｉｍｅｒ，“Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｍａｌｌ  Ｍｏｔｏｒ  Ａｘｏｎｓ  ｂｙ  Ｑｕａｓｉｔｒａｐｅｚｏｉｄａｌ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｕｌｓｅｓ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，３８（２）：１６８−１７４，Ｆｅｂ．１９９１、およびＷ．Ｍ．Ｇｒｉｌｌ  ａｎｄ  Ｊ．Ｔ．Ｍｏｒｔｉｍｅｒ，“Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｃｕｒｒｅｎｔ−Ｄｉｓｔａｎｃｅ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｂｙ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  Ｄｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，４４（１）：１−９，Ｊａｎ．１９９７。したがって、それらの波形を用いて、異なる治療目標を達成するために必要とされる１つ以上の感知／動力回路の異なる部分を選択的に動員する（例えば、異なる脊髄回路を活性化する）ことができる。
【００５５】
神経学的機能の改善（例えば、足踏み、起立、腕運動等）を達成するために、電気刺激開始のタイミングを慎重に制御しなければならない。例えば、足踏みのために必要とされる刺激電圧場の時空間特性は、全電極アレイ１４０にわたって電極１４２間の位相シフト（刺激波形の開始の正確なタイミング）を特定および制御する能力を必要とする。先行技術の刺激装置は、この能力を欠いている。
【００５６】
神経刺激デバイス１２０は、神経学的機能の改善をもたらす複雑な種類およびパターンの電気刺激を生成するように構成される。つまり、神経刺激デバイス１２０は、１つ以上の「複雑な刺激パターン」を生成する（かつ電極アレイ１４０に送達する）ように構成される。複雑な刺激パターンは、少なくとも以下の特性を有する：
１．電極１４２のそれぞれに印加する一種の刺激（これは、適切な場合、１つ以上の選択された電極１４２への刺激の印加を含まなくてもよい）（この一種の刺激は、波形形状、振幅、波形期間、波形周波数等を含む刺激種類パラメータによって定義され、電極１４２は、個別にアドレス可能である）、
２．刺激が電極１４２のそれぞれに印加されるときを示す刺激タイミング（これは、刺激を電極１４２に印加するシーケンスを定義する）（刺激タイミングは、刺激の開始、異なる電極上での波形開始間の相対遅延、刺激が送達される期間、刺激が送達されない期間等を含むタイミングパラメータによって定義される）、
３．１つの波形をどのように経時的に円滑に適合させて、異なる波形に変化させる（または変形させる）ことができるかを定義する遷移パラメータ（波形パターン間のそのような円滑な変化は、着座から起立への遷移等の複雑な運動機能を可能にするのに役立ち得る）。
刺激種類パラメータ、タイミングパラメータ、および遷移パラメータを合わせて、複雑な刺激パターンを定義する「刺激パラメータ」になる。神経刺激デバイス１２０は、複雑な刺激パターンを電極アレイ１４０に送達する。したがって、電極アレイ１４０は、電極１４２のうちのどの電極が刺激を受信するかを選択することができるように構成される。特定の実施形態において、電極１４２は、神経刺激デバイス１２０によって個別にアドレス可能である。さらに、神経刺激デバイス１２０は、電極１４２のうちの選択された電極のそれぞれに送達される刺激の周波数、波形幅（もしくは期間）、および／または振幅が調節可能であり得るようにも構成されてもよい。複雑な刺激パターンは、一定のままであるか、反復するか、または経時的に変化してもよい。
【００５７】
（刺激パラメータを変化させることによって）神経刺激デバイス１２０によって送達される複雑な刺激パターンの構成能力は、移動および／または最初の外科的誤整合を修正するために、効果的な複雑な刺激パターンの特定ならびに複雑な刺激パターンの調節を可能にする。神経刺激デバイス１２０は、複数の異なる複雑な刺激パターンを電極１４２に送達するように構成されてもよい。
【００５８】
神経刺激デバイス１２０は、プログラム可能である（例えば、対象１０２または医師によって）。神経刺激デバイス１２０は、安全で、効果的で、かつ／または選択的な複雑な刺激パターンを標的特異的身体組織に送達するように構成される刺激パラメータおよび／または制御パラメータを用いてプログラミングされてもよい。さらに、刺激パラメータおよび／または制御パラメータは、それぞれの患者に対してカスタマイズされてもよい（例えば、手術前（埋め込み）評価および試験への応答に基づいて）。神経刺激デバイス１２０は、複雑な刺激パターンを断続的または連続的のいずれかで提供し、かつ周波数、波形幅、振幅、および期間の調節を可能にするために、可変の活性化制御を有してもよい。そのようなカスタマイズ可能な刺激を生成することによって、神経刺激デバイス１２０を用いて、（ａ）効果的および／もしくは最適な複雑な刺激パターンを生成または維持し、かつ／あるいは（ｂ）実装中にアセンブリ１００が移動し、かつ／または整合を誤ったときに、刺激の印加（神経組織に対して）の位置を調節することができる。
【００５９】
神経刺激デバイス１２０は、データを記憶、送信、および受信するように構成されてもよい。送信および受信されたデータは、無線接続１５５（図２を参照のこと）を介して、無線で伝送されてもよい（例えば、ブルートゥース、ＺｉｇＢｅｅ、ＦＣＣ認可のＭＩＣＳ医療用伝送周波数帯域等の現在の技術を使用して）。神経刺激デバイス１２０は、自動的に調整されるように構成されてもよい（例えば、開ループおよび／または閉ループ機能性のために構成されてもよい）。さらに、神経刺激デバイス１２０は、脊髄１１０の背側によって生成される体感覚性誘発電位（ＳＳＥＰ）等の電極１４２によって検出される電場電位を記録するように構成されてもよい。神経刺激デバイス１２０は、再充電可能であるように構成されてもよい。
【００６０】
実装例の詳細に応じて、神経刺激デバイス１２０は、以下の特性または特徴のうちの１つ以上を用いて構成されてもよい：
１．外科手術を介して神経刺激デバイス１２０を埋め込むことを可能にするフォームファクタ、
２．再充電可能なバッテリを有する電力発生器、
３．二次予備バッテリ、
４．１つ以上の生体適合性材料から作製される密封パッケージ中に封入される電子および／または機械構成要素、
５．プログラム可能な自動調整器、
６．電場電位を記録する能力、
７．独立して、または他の埋め込まれたデバイスもしくは外部デバイスと協調して動作する能力、ならびに
８．無線技術を介してデータを送信、記憶、および受信する能力。
【００６１】
任意で、神経刺激デバイス１２０は、接続１９４（例えば、ワイヤ、無線接続等）を介して、１つ以上のセンサ１８８（例えば、筋電図検査（「ＥＭＧ」）センサ１９０、関節角度（または屈曲）センサ１９１、加速度計１９２、ジャイロセンサ、圧力センサ、流量センサ、荷重センサ等）に接続されてもよい。接続（例えば、接続１９４）およびセンサ１８８は、外部構成要素および／または埋め込まれた構成要素を用いて実装されてもよい。センサ１８８を含む実施形態において、神経刺激デバイス１２０は、接続１９４を介してセンサ１８８から受信される情報に基づいて、複雑な刺激パターンを修正または調節するように構成されてもよい。接続１９４は、有線または無線接続を用いて実装されてもよい。任意で、神経刺激デバイス１２０は、参照ワイヤ１９６に接続されてもよい。図２において、参照ワイヤ１９６の一方は、肩の近くに位置付けられ、参照ワイヤ１９６の他方は、腰背部に位置付けられる。しかしながら、これは必要条件ではない。
【００６２】
接続１９４が任意でワイヤを用いて実装される実施形態において、接続１９４は、１つ以上のコネクタ１３６および１３８を含んでもよい。図解される実施形態において、コネクタ１３６は、接続１９４をセンサ１８８に接続するために使用され、コネクタ１３８は、接続１９４を神経刺激デバイス２２０に接続するために使用される。
【００６３】
比較的大きい対象（例えば、ヒト）とともに使用するための非限定的な例として、神経刺激デバイス１２０は、約２０ｍｍ〜約２５ｍｍの幅、約４５ｍｍ〜約５５ｍｍの長さ、および約４ｍｍ〜約６ｍｍの厚さであってもよい。比較的小さい対象（例えば、ラット）とともに使用するための別の非限定的な例として、神経刺激デバイス１２０は、約３ｍｍ〜約４ｍｍの幅、約２０ｍｍ〜約３０ｍｍの長さ、および約２ｍｍ〜約３ｍｍの厚さであってもよい。
【００６４】
上述のように、アセンブリ１００は皮下に設置される。電極１４２は、標的領域上または標的領域の近くに位置付けられる（例えば、図１で図解される病変１１２より遠位）。対象１０２（図２を参照のこと）がＳＣＩを有する場合、電極アレイ１４０を、病変１１２の縁のすぐ遠位の標的領域内の脊髄１１０に沿って位置付けることができる。したがって、麻痺が脊髄１１０（図１を参照のこと）に沿って第１の位置でＳＣＩによって引き起こされた場合、電極１４２を、対象の脳１０８に対して脊髄に沿って第１の位置よりも低い第２の位置で（例えば、硬膜外に）埋め込むことができる。電極１４２を、脊髄１１０（図１を参照のこと）、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、および／または脳１０８（図１を参照のこと）の中または上に設置してもよい。
【００６５】
複雑な刺激パターンは、持続的刺激および間欠的刺激のうちの少なくとも１つを含んでもよい。印加される刺激は、パルスされてもよい。電気刺激は、脊髄１１０、１つ以上の脊髄神経、１つ以上の神経根、１つ以上の末梢神経、脳幹、および／または脳１０８（図１を参照のこと）の異なる領域の同時または逐次刺激を含んでもよい。アセンブリ１００によって印加される複雑な刺激パターンは、対象１０２（図２を参照のこと）によって生成される神経学的信号（例えば、身体トレーニングによって誘導される神経学的信号または脳１０８に由来する神経学的信号）の追加によって、少なくとも１つの選択された脊髄回路が少なくとも部分的に活性化可能であるように、第２の刺激閾値未満であってもよい。非限定的な例として、対象１０２によって生成される神経学的信号は、対象を身体活動またはトレーニング（ハーネス１７２または他の支持構造物に吊るされている間の踏み車１７０上での足踏み等）に供することによって誘導されてもよい。対象１０２によって生成される神経学的信号は、対象１０２の麻痺した部分に誘導されてもよい。別の非限定的な例として、対象１０２によって生成される神経学的信号は、脊髄上位信号（または脳１０８に由来する神経学的信号）を含んでもよい。
【００６６】
上述のように、図１で図解されるアセンブリ１００の実施形態は、対象１０２（図２を参照のこと）における実装のために構成される。しかしながら、当技術分野における通常の技術を本教示に適用することにより、ラットを含む他の哺乳動物等の他の対象とともに使用するための実施形態を構成することができる。アセンブリ１００は、長期実装および使用のために構成されてもよい。例えば、アセンブリ１００を用いて、１つ以上の神経根、１つ以上の神経、脊髄１１０（図１を参照のこと）、脳幹、および／または脳を経時的に刺激してもよい。
【００６７】
埋め込み可能なアセンブリ１００（図１を参照のこと）を、図２で図解される外部システム１８０とともに使用してもよい。図２を参照して、外部システム１８０は、（例えば、無線接続１５５を介して）神経刺激デバイス１２０をプログラミングし、データ収集し、かつ／または充電するために使用することができる外部制御ユニット１５０を含む。図２で図解される実施形態において、外部制御ユニット１５０は、手で持てるように構成される。任意で、外部システム１８０は、以下で詳細に説明されるコンピューティングデバイス１５２を含む。外部制御ユニット１５０は、接続１５４（例えば、ＵＳＢ接続、無線接続等）を介して外部コンピューティングデバイス１５２に接続されてもよい。
【００６８】
コンピューティングデバイス１５２は、ネットワーク１５６（例えば、インターネット）に接続されてもよく、ネットワーク上で１つ以上のリモートコンピューティングデバイス（例えば、リモートコンピューティングデバイス１５７）に情報を送信し、そこから情報を受信するように構成されてもよい。
【００６９】
コンピューティングデバイス１５２が無線通信インターフェースで実装される実施形態において、外部制御ユニット１５０は、省略されてもよい。コンピューティングデバイス１５２は、無線接続１５５を介して、指示を神経刺激デバイス１２０に直接通信してもよい。例えば、コンピューティングデバイス１５２は、従来の無線通信インターフェースを有する携帯電話、タブレットコンピューティングデバイス等として実装されてもよい。そのような実施形態において、コンピューティングデバイス１５２は、ブルートゥース等の無線通信プロトコルを用いて、指示を神経刺激デバイス１２０に通信してもよい。さらに、コンピューティングデバイス１５２は、無線接続１５５を介して、神経刺激デバイス１２０からデータを受信してもよい。指示およびデータは、ネットワーク１５６上で、リモートコンピューティングデバイス１５７に通信され、かつそれから受信されてもよい。したがって、リモートコンピューティングデバイス１５７を用いて、ネットワーク１５６上で（コンピューティングデバイス１５２を介して）神経刺激デバイス１２０を遠隔的にプログラミングしてもよい。
【００７０】
１つ以上の外部センサ１５８は、（有線および／または無線）接続１５９を介して、コンピューティングデバイス１５２に接続されてもよい。さらに、動き捕捉システム１６６は、コンピューティングデバイス１５２に接続されてもよい。外部センサ１５８および／または動き捕捉システム１６６を用いて、コンピューティングデバイス１５２および／または神経刺激デバイス１２０による分析のために、対象１０２についてのデータを収集してもよい。
【００７１】
外部センサ１５８は、足圧センサ、フットフォースプレート、インシューセンサ、加速度計、表面ＥＭＧセンサ、ジャイロセンサ等のうちの少なくとも１つを含んでもよい。外部センサ１５８は、対象１０２の身体に取り付けられるか、またはその近くに位置付けられてもよい。
【００７２】
動き捕捉システム１６６は、任意の従来の動き捕捉システム（例えば、ビデオベースの動き捕捉システム）を含んでもよく、本教示は、いかなる特定の動き捕捉システムとの使用にも限定されない。
【００７３】
（第１の実施形態）
図５は、システム２００の第１の実施形態のブロック図である。システム２００は、上述のアセンブリ１００に実質的に類似した埋め込み可能なアセンブリ２０２、および上述の外部システム１８０に実質的に類似した外部システム２０４を含む。したがって、アセンブリ１００の構成要素とは異なるアセンブリ２０２の構成要素および外部システム１８０の構成要素とは異なる外部システム２０４の構成要素のみが詳細に説明される。説明図を簡略化するために、同様の参照番号は、図１〜３および図５において、同様の構成要素を特定するために使用されている。
【００７４】
アセンブリ２０２は、神経刺激デバイス２２０、１つ以上のリード１３０、および電極アレイ１４０、および接続１９４を含む。アセンブリ２０２は、参照ワイヤ１９６（図２を参照のこと）も含んでもよい。非限定的な例として、アセンブリ２０２は、図２で図解される２つの参照ワイヤを含んでもよい。図解される実施形態において、接続１９４は、１６個のワイヤを含み、それぞれ、センサ１８８（例えば、ＥＭＧセンサ１９０）のうちの異なる１つに接続される。しかしながら、これは必要条件ではなく、実施形態は、本教示の範囲から逸脱することなく、異なる数の接続（例えば、ワイヤ）、異なる数のセンサ、および／または異なる種類のセンサを用いて構成されてもよい。
【００７５】
図解される実施形態において、電極アレイ１４０は、２７個の電極、Ａ１〜Ａ９、Ｂ１〜Ｂ９、およびＣ１〜Ｃ９を含む。しかしながら、これは必要条件ではなく、異なる数の電極（例えば、１６個の電極、３２個の電極、６４個の電極、２５６個の電極等）を含む実施形態は、本教示の範囲内である。特定の実施形態は、少なくとも１６個の電極を含む。
【００７６】
神経刺激デバイス２２０は、刺激信号（例えば、「パルス」）を電極アレイ１４０内の電極１４２のうちのいずれかに送信するように構成される。神経刺激デバイス２２０は、異なる電極間を非常に迅速に切り替わるようにも構成される。したがって、神経刺激デバイス２２０は、所定のパターンのパルスを電極アレイ１４０内の電極１４２のうちの選択された電極に効率的に送信することができる。いくつかの実施形態において、神経刺激デバイス２２０は、実質的に任意のパルスされた波形が生成され得るように、多種多様の波形を生成するように構成される。上述のように、電極１４２は、５つ以上の群内に配置されてもよく、それぞれの群は、それらの電極のうちの１つ以上を含む。さらに、電極は、２つ以上の群に含まれてもよい。２つ以上の電極を含む群において、電極は同時に刺激されてもよい。
【００７７】
無線接続１５５は、２つの構成要素、通信接続１５５Ａおよび電力転送接続１５５Ｂであってもよい。
【００７８】
実装例の詳細に応じて、神経刺激デバイス２２０は、以下の特性を有する刺激を送達するように構成されてもよい：
１．約±１２Ｖの最大電圧（例えば、定電圧モード）、
２．約±５ｍＡの最大刺激電流（例えば、定電圧モード）、
３．約１００ｋＨｚの最大刺激周波数、
４．約５０ｋＨｚと同程度に高い周波数を有する約０．１ｍｓの最小パルス幅、
５．約６０ｋＨｚ（−３ｄＢ）の最大記録帯域幅、
６．約７ビット〜約１２ビットのデジタルアナログ変換器（「ＤＡＣ」）解像度、
７．約３マイクロ秒の設定切替時間、
８．刺激を構成し、刺激（例えば、パルス）を１ミリ秒毎に約１００回送達する能力、
９．同時にアドレス可能な電極（例えば、任意の対の電極１４２は、複数の群（例えば、５つ以上の群）の同時にアドレス可能な（例えば、そこから刺激または記録される）電極でアドレス指定されてもよい）、
１０．刺激を印加するために使用されない場合、差動対の電極として選択され、かつ記録のために使用されてもよい、電極１４２のうちのいずれか、
１１．データを送信および／または受信するための通信接続１５５Ａにわたる約２５０ｋＢｐｓ（ＩＳＭ帯域９１５ＭＨｚ）の無線データ転送速度、ならびに
１２．約１００ｍＷの最大電力消費。
【００７９】
図解される実施形態において、神経刺激デバイス２２０は、マルチプレクサ分岐回路２３０、刺激装置回路２４０、コントローラ２５０（図８で図解されるコントローラ回路２５２に接続される）、および任意の無線電力回路２６０を含む。コントローラ２５０は、３つの制御信号、クロック、データ、およびＥＮをマルチプレクサ分岐回路２３０に送信し、データＡ１’〜Ａ４’をマルチプレクサ分岐回路２３０から受信する。刺激装置回路２４０は、第１の刺激信号ＳＴＩＭ＋および第２の刺激信号ＳＴＩＭ−をマルチプレクサ分岐回路２３０に供給する。コントローラ２５０は、制御信号ＰＷＭおよびＭＯＤＥを刺激装置回路２４０に送信する。コントローラ２５０によって刺激装置回路２４０に送信される制御信号ＭＯＤＥは、刺激装置回路２４０に指示して、定電圧モードまたは定電圧モードのいずれかで動作させる。コントローラ２５０によって刺激装置回路２４０に送信される制御信号ＰＷＭは、第１および第２の刺激信号ＳＴＩＭ＋およびＳＴＩＭ−として刺激装置回路２４０によってマルチプレクサ分岐回路２３０に送信される電力を制御するために、パルス幅調節を使用する。したがって、制御信号ＰＷＭは、複雑な刺激パターンの少なくとも一部を構成する。しかしながら、マルチプレクサ分岐回路２３０は、どの電極１４２および／または接続１９４が刺激を受信するかを決定する。したがって、マルチプレクサ分岐回路２３０は、複雑な刺激パターンの少なくとも一部を構成する。しかしながら、刺激装置回路２４０およびマルチプレクサ分岐回路２３０は両方ともに、コントローラ２５０から受信される指示に基づいて複雑な刺激パターンを構成する。
【００８０】
コントローラ２５０は、通信接続１５５Ａを介して外部プログラミングユニット１５０に無線接続される。通信接続１５５Ａは、コントローラ２５０が外部プログラミングユニット１５０からシステム制御コマンドおよびデータを受信し、かつ外部プログラミングユニット１５０にステータス情報およびデータを伝送することができる双方向無線通信を提供するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、通信接続１５５Ａは、１つ以上のアナログ通信チャネル、１つ以上のデジタル通信チャネル、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【００８１】
コントローラ２５０は、電力（例えば、３Ｖ）を無線電力回路２６０から、電力監視信号ＰＷＲＭＯＮを無線電力回路２６０から受信する。無線電力回路２６０は、電力（例えば、１２Ｖおよび３Ｖ）をマルチプレクサ分岐回路２３０に供給する。無線電力回路２６０は、電力（例えば、１２Ｖおよび３Ｖ）を刺激装置回路２４０にも供給する。無線電力回路２６０は、電力転送接続１５５Ｂを介して、電力を外部プログラミングユニット１５０から無線で受信する。
【００８２】
図６Ａおよび図６Ｂは、マルチプレクサ分岐回路２３０の例示的な実装例の回路図である。図６Ａは、マルチプレクサ分岐回路２３０の回路図の一番左の部分であり、図６Ｂは、マルチプレクサ分岐回路２３０の回路図の一番右の部分である。図６Ａおよび図６Ｂの回路図は、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４、シフトレジスタＳＲ１〜ＳＲ４（例えば、ＮＸＰ半導体７４ＨＣ１６４を用いて実装される）、およびアナログマルチプレクサチップＭ０〜Ｍ９を含む。
【００８３】
増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４は、それぞれ、データＡ１’〜Ａ４’を出力する。増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４（例えば、アナログデバイスＡＤ８２２４）は、増幅率が２００に設定された差動増幅器として実装されてもよい。しかしながら、当業者に明らかであるように、他の増幅率を使用してもよい。さらに、当業者に既知の構成要素の修正によって、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４の増幅率を容易に変更することができる。
【００８４】
マルチプレクサ分岐回路２３０は、第１および第２の刺激信号Ｓｔｉｍ＋およびＳｔｉｍ−を電極１４２および／または接続１９４のうちの選択されたものにルートする。マルチプレクサ分岐回路２３０はまた、電極１４２および／または接続１９４のうちの選択されたものから受信される信号を増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４にルートする。したがって、マルチプレクサ分岐回路２３０は、信号を刺激装置回路２４０、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４、電極１４２、および接続１９４の間でルートするように構成される。
【００８５】
コントローラ２５０は、制御信号クロックおよびデータを介して、３０ビットのシリアルデータストリームをマルチプレクサ分岐回路２３０に送信し、これは、シフトレジスタＳＲ１〜ＳＲ４に送り込まれる。シフトレジスタＳＲ１〜ＳＲ４は、次いで、アナログマルチプレクサチップＭ０〜Ｍ９を制御し、これは、制御信号ＥＮによって可能にされる。
【００８６】
マルチプレクサチップＭ０は、第１および第２の刺激信号ＳＴＩＭ＋およびＳＴＩＭ−をコントローラ２５０から受信するために、それぞれ、入力「Ｄａ」および「Ｄｂ」を有する。マルチプレクサチップＭ０は、切断された構成要素（複数を含む）によって検出される信号の記録中に、電極１４２のうちの１つ以上および／またはセンサ１８８（例えば、ＥＭＧセンサ１９０）のうちの１つ以上を切断するために使用される。マルチプレクサチップＭ０は、刺激が印加されるときに電極１４２のそれぞれの極性（またはトライステート）を選択するためにも使用される。マルチプレクサチップＭ０は、２倍（４：１）マルチプレクサ（例えば、アナログデバイスＡＤＧ１２０９）として実装されてもよい。
【００８７】
マルチプレクサチップＭ１〜Ｍ９は、ほとんどの対の電極１４２または接続１９４を増幅器ＡＭＰ１ならびにマルチプレクサチップＭ０の入力「Ｄａ」および「Ｄｂ」（それぞれ、第１および第２の刺激信号ＳＴＩＭ＋およびＳＴＩＭ−を受信する）に接続するために相互接続される。マルチプレクサチップＭ１〜Ｍ９はそれぞれ、８：１のマルチプレクサ（例えば、アナログデバイスＡＤＧ１２０８）を用いて実装されてもよい。
【００８８】
マルチプレクサチップＭ１〜Ｍ９に関して、回路図におけるそれぞれの矩形タグのラベルは、電極１４２のうちの１つまたは接続１９４のうちの１つへの接続を特定する。文字「Ｅ」で始まる矩形タグのそれぞれのラベルは、１８８のうちの１つセンサ（例えば、ＥＭＧセンサ１９０のうちの１つ）に接続される接続１９４のうちの１つへの接続を特定する。例えば、マルチプレクサチップＭ１に隣接したラベル「Ｅ１＋」は、第１のワイヤへの接続を特定し、マルチプレクサチップＭ２に隣接したラベル「Ｅ１−」は、第２のワイヤへの接続を特定する。合わせて、ラベル「Ｅ１＋」および「Ｅ１−」は、接続１９４の第１の対への接続を特定する。
【００８９】
マルチプレクサチップＭ９に隣接したラベル「Ｇ１」および「Ｇ２」は、参照ワイヤ１９６（図２を参照のこと）への接続を特定する。
【００９０】
文字「Ｅ」または文字「Ｇ」以外の文字で始まる矩形タグのそれぞれのラベルは、電極１４２のうちの１つへの接続を特定する。例えば、ラベル「Ａ３」は、Ａ列３行目（Ａ列が一番左であり、Ｂ列が中間であり、Ｃ列が一番右であり、１行目が吻側であり、９行目が尾側である）の電極Ａ３（図３を参照のこと）への接続を指す。
【００９１】
任意で、いくつかの主要な電極は、マルチプレクサ分岐回路２３０に対して２つ以上の接続を有してもよい。例えば、電極Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ９、Ｂ９、およびＣ９はそれぞれ、２つ以上のラベルによって特定される。
【００９２】
マルチプレクサ分岐回路２３０は、４つのモードで動作するように設計される。第１のモードでは、マルチプレクサ分岐回路２３０は、個々の電極を選択して、そこに単極刺激パルスを印加するように構成される。第２のモードでは、マルチプレクサ分岐回路２３０は、一対の電極１４２を選択して、両極様式で刺激するように構成される。第３のモードでは、マルチプレクサ分岐回路２３０は、単一の電極を選択して、そこから記録するように構成され、記録された波形は、グラウンド信号に参照される。第４のモードでは、マルチプレクサ分岐回路２３０は、一対の電極１４２を選択して、そこから差動様式で記録するように構成される。
【００９３】
上述のように、神経刺激デバイス２２０は、選択的刺激を電極１４２のうちのいずれかに供給する。マルチプレクサ分岐回路２３０は、刺激をほとんどの対の電極１４２または接続１９４間でルートするように構成される。例えば、電極Ａ１はアノードであってもよく、電極Ｂ６はカソードであってもよい。
【００９４】
マルチプレクサ分岐回路２３０は、それによる記録のために、接続１９４から受信される信号を、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４および（データΑ１’〜Α４’における）コントローラ２５０にルートするように構成される。同様に、マルチプレクサ分岐回路２３０は、それによる記録のために、電極１４２から受信される信号を、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４および（データＡ１’〜Ａ４’における）コントローラ２５０にルートするように構成される。非限定的な例として、マルチプレクサ分岐回路２３０は、同一の列に位置付けられる４つの電極（例えば、電極Ａ１、Ａ３、Ａ５、およびＡ７）から受信される信号および同一の列に位置付けられる第５の電極（例えば、電極Ａ９）から受信される信号を、（増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４によって出力されるデータＡ１’〜Ａ４’における）コントローラ２５０にルートするように構成されてもよく、したがって、第５の電極に対して最初の４つから受信される差動信号が、それぞれの対の電極（例えば、電極Ａ１およびＡ９を含む第１の対、電極Ａ３およびＡ９を含む第２の対、電極Ａ５およびＡ９を含む第３の対、ならびに電極Ａ７およびＡ９を含む第４の対）について、コントローラ２５０によって記録されてもよい。
【００９５】
上述のように、マルチプレクサ分岐回路２３０は、電力（例えば、１２Ｖおよび３Ｖ）を無線電力回路２６０から受信する。説明図を簡略化するために、この電力をマルチプレクサ分岐回路２３０に供給する電力線は省略されている。電力線は、約＋１２Ｖの電圧を有する１本の線、約＋２Ｖ〜約＋６Ｖ（例えば、＋３Ｖ）の電圧を有する１本の線、および１本のグラウンド線を用いて実装されてもよい。
【００９６】
マルチプレクサ分岐回路２３０は、制御信号クロックおよびデータが十分に速い実施形態において、１マイクロ秒未満後に構成を変化させるように構成されてもよい。このことは、（刺激装置回路２４０から受信される）第１および第２の刺激信号Ｓｔｉｍ＋およびＳｔｉｍ−が短パルスで電極１４２のうちの選択された電極に約１ミリ秒後に送達されることを可能にし、増幅器ＡＭＰ１〜ＡＭＰ４が迅速に入力信号に切り替わることも可能にし、したがって、コントローラ２５０を、（たった４個ではなく）８個または１６個の信号からわずか約２０マイクロ秒以内に効率的に記録することができる。いくつかの実施形態において、コントローラ２５０を、（たった４個ではなく）８個または１６個の信号からわずか５マイクロ秒以内に効率的に記録することができる。
【００９７】
図７は、刺激装置回路２４０の例示的な実装例の回路図である。上述のように、刺激装置回路２４０は、２つのモード、定電圧モードおよび定電圧モードで選択的に動作するように構成される。図７において、ラベル「モード１」および「モード２」は、それぞれ、コントローラ２５０（図８を参照のこと）のピン「Ｐ１＿０」および「Ｐ１＿１」への接続を特定する。（「モード１」とラベル付けされた接続に接続される）ピン「Ｐ１＿０」がグラウンドに設定され、かつ（「モード２」とラベル付けされた接続に接続される）ピン「Ｐ１＿１」が高インピーダンスであるとき、刺激装置回路２４０は、定電圧モードである。（「モード２」とラベル付けされた接続に接続される）ピン「Ｐ１＿１」がグラウンドに設定され、かつ（「モード１」とラベル付けされた接続に接続される）ピン「Ｐ１＿０」が高インピーダンスであるとき、刺激装置回路２４０は、定電圧モードである。
【００９８】
図８は、コントローラ２５０およびその周辺回路網を含むコントローラ回路２５２の例示的な実装例の回路図である。コントローラ２５０は、マルチプレクサ分岐回路２３０を制御し、（データＡ１’〜Ａ４’における）マルチプレクサ分岐回路２３０から受信された増幅信号を記録し、（無線電力回路２６０から受信される電力監視信号ＰＷＲＭＯＮを用いて）無線電力を監視する。コントローラ２５０は、外部コントローラ２７０とも通信する。図解される実施形態において、コントローラ２５０は、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＣＣ１１１０を用いて実装されている。しかしながら、通常の技術を本教示に適用することにより、コントローラ２５０が異なるマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、デジタル信号処理（「ＤＳＰ」）エンジン、それらの組み合わせ等を用いて実装される実施形態を構成することができる。
【００９９】
電極アレイ１４０から受信される信号（例えば、運動誘発電位（ＭＥＰ））を記録することが望ましくあり得る。例えば、記録されたＭＥＰは、脊髄１１０の健康状態を評価するのに役立つことができ、長期の硬膜外刺激下で脊髄機能の回復の速度および種類を監視するために使用されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、コントローラ回路２５２は、それが刺激されていないときに電極アレイ１４０から受信される電圧および電流を記録するように構成される。そのような実施形態において、コントローラ回路２５２は、記録されたデータを通信接続１５５Ａ（例えば、「リアルタイム」で）上で外部プログラミングユニット１５０に伝送するようにも構成される。図解される実施形態において、コントローラ回路２５２は、外部コントローラ２７０と通信するように構成されるアンテナ２７２を含む。コントローラ回路２５２は、電極アレイ１４０に対して刺激（信号送信）および読み取り（信号受信）サイクルを協調させるように構成されてもよい。
【０１００】
埋め込まれた神経刺激デバイス２２０の状態の制御に関して、コントローラ回路２５２は、刺激開始の正確なタイミングを測定（および／または制御）するように構成されてもよい。コントローラ回路２５２は、刺激を所望の時点でリセットまたは停止するように構成されてもよい。コントローラ回路２５２は、連続的刺激（例えば、パルス）と連続的刺激パターンとの間を円滑に遷移するように構成されてもよい。
【０１０１】
患者監視および安全性に関して、コントローラ回路２５２は、電極インピーダンス、および電極／組織インターフェースにおけるインピーダンスを監視するように構成されてもよい。比較的低い周波数（例えば、１０〜１０００Ｈｚ）でのインピーダンスが特に懸念される。コントローラ回路２５２は、電流および電圧を制限するように構成されてもよい。さらに、コントローラ回路２５２は、電圧または電流制限を超えたときに警告をトリガする（または警告メッセージをコンピューティングデバイス１５２に送信する）ように構成されてもよい。任意で、安全ではない状況が検出された場合、神経刺激デバイス２２０は、停止するか、または電源切断し得る。
【０１０２】
外部コントローラ２７０を用いて、コントローラ２５０をプログラミングしてもよい。外部コントローラ２７０は、外部制御ユニット１５０（図２を参照のこと）の構成要素であってもよい。外部コントローラ２７０は、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＣＣ１１１１を用いて実装されてもよい。外部コントローラ２７０は、接続１５４（例えば、ＵＳＢ接続、および／または無線接続）を介して、情報をコンピューティングデバイス１５２に／からリレーしてもよい。
【０１０３】
コンピューティングデバイス１５２は、データストリームが神経刺激デバイス２２０に送信されるように制御するように構成されてもよい。コンピューティングデバイス１５２は、神経刺激デバイス２２０から受信されるデータストリームを解釈してもよい。いくつかの実装例において、コンピューティングデバイス１５２は、神経刺激デバイス２２０と通信するために、グラフィカルユーザインターフェースを提供するように構成される。ユーザインターフェースを用いて、神経刺激デバイス２２０をプログラミングして、特定の刺激を送達してもよい。例えば、ユーザインターフェースを用いて、刺激の特定のシーケンスを待ち行列に入れてもよい。あるいは、コンピューティングデバイス１５２は、刺激パラメータを決定するように構成される方法（例えば、以下に記載の機械学習方法）を実行してもよい。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェースを用いて、コンピューティングデバイス１５２によって実行される方法を構成してもよい。ユーザインターフェースを用いて、それによる記憶および／または分析のために、神経刺激デバイス２２０によって記録される情報をコンピューティングデバイス１５２に転送してもよい。ユーザインターフェースを用いて、内部システム状態（刺激パラメータ値の電流選択）および／または動作モード（例えば、定電圧モード、定電流モード等）を示す情報を表示してもよい。
【０１０４】
図９は、任意の無線電力回路２６０の例示的な実装例の回路図である。無線電力回路２６０は、電力を外部無線電力回路２８０から無線で受信するように構成される。無線電力回路２６０は、約３ＶのＤＣ（出力ＶＣＣ）および約１２ＶのＤＣ（出力ＶＤＤ）の両方を供給してもよい。上述のように、出力ＶＣＣは、マルチプレクサ分岐回路２３０、刺激装置回路２４０、およびコントローラ２５０に接続され、出力ＶＤＤは、マルチプレクサ分岐回路２３０および刺激装置回路２４０に接続される。
【０１０５】
外部無線電力回路２８０は、外部制御ユニット１５０（図２を参照のこと）の構成要素であってもよい。外部無線電力回路２８０は、クラスＥ増幅器を用いて実装され、可変出力を提供するように構成されてもよい。図解される実施形態において、外部無線電力回路２８０は、電力転送接続１５５Ｂ上の誘導結合を介して、電力を無線電力回路２６０に供給する。無線電力回路２６０は、高周波（「ＲＦ」）充電コイル２６４を含んでもよく、外部無線電力回路２８０は、電力をＲＦ充電コイル２６４に（例えば、誘導的に）転送するように構成されるＲＦ充電コイル２８４を含む。任意で、通信チャネルは、無線伝送上で多重送信されてもよい。
【０１０６】
無線電力回路２６０は、外部無線電力回路２８０から受信される電力を用いて充電可能な１つ以上の再充電可能なバッテリ（図示されず）に接続されてもよい。バッテリは、再充電可能なマルチセルリチウムイオンポリマーバッテリを用いて実装されてもよい。
（第２の実施形態）
【０１０７】
図１０は、埋め込み可能なアセンブリ３００のブロック図である。説明図を簡略化するために、同様の参照番号は、図１〜３、５、および１０において、同様の構成要素を特定するために使用されている。アセンブリ３００は、通信接続１５５Ａを介して外部コントローラ２７０と通信するように構成されてもよい。任意で、アセンブリ３００は、電力転送接続１５５Ｂ上の誘導結合を介して、電力を外部無線電力回路２８０から無線で受信してもよい。
【０１０８】
複雑な刺激パターンを身体組織（例えば、神経組織）に提供することに加えて、アセンブリ３００は、電気刺激を筋肉（図示されず）に直接提供するようにも構成され、筋肉を移動（例えば、収縮）させ、それによって、複雑な刺激パターンのみによって提供される神経学的機能の改善を増強する。アセンブリ３００は、神経学的機能の改善（例えば、ＳＣＩ後の可動性回復の改善）を提供するために、１つ以上の複雑な刺激パターンを１６個の電極またはより個別にアドレス可能な電極に提供するように構成される。
【０１０９】
アセンブリ３００は、神経刺激デバイス３２０、１つ以上のリード１３０、および電極アレイ１４０、（センサ１８８に接続される）接続１９４、および（埋め込まれ、かつ／または外部の）筋電極３１２への接続３１０（例えば、ワイヤ、無線接続等）を含む。アセンブリ３００は、参照ワイヤ１９６（図２を参照のこと）も含んでもよい。非限定的な例として、アセンブリ３００は、図２で図解される２つの参照ワイヤを含んでもよい。図解される実施形態において、接続１９４は、１６個のワイヤを含み、それぞれ、センサ１８８（例えば、ＥＭＧセンサ１９０）のうちの異なる１つに接続される。しかしながら、これは必要条件ではなく、実施形態は、本教示の範囲から逸脱することなく、異なる数のワイヤ、異なる数のＥＭＧセンサ、および／または異なる種類のセンサを用いて構成されてもよい。
【０１１０】
神経刺激デバイス３２０は、コントローラ３２２、記録サブシステム３３０、監視および制御サブシステム３３２、刺激サブシステム３３４、筋刺激装置ドライブ３３６、センサインターフェース３３８、無線通信インターフェース３４０、ＲＦ電力インターフェース３４２、ならびに少なくとも１つの電力源３４４（例えば、再充電可能なバッテリ）を含む。図解される実施形態において、コントローラ３２２は、マイクロコントローラ（例えば、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＣＣ１１１０）を用いて実装されている。しかしながら、通常の技術を本教示に適用することにより、コントローラ２５０がマイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰエンジン、それらの組み合わせ等を用いて実装される実施形態を構成することができる。
【０１１１】
記録サブシステム３３０は、電極アレイ１４０内の電極１４２のうちの１つ以上から受信される電気信号を記録するように構成される。記録するために使用される電極は、複雑な刺激パターンを提供するために使用される電極と同一の電極であってもよいか、または記録するために特殊化された異なる電極であってもよい。記録サブシステム３３０は、リード１３０のうちの１つ以上に（直接、または他の方法で）接続されてもよい。図解される実施形態において、記録サブシステム３３０は、監視および制御サブシステム３３２を介してリード１３０に接続される。
【０１１２】
記録サブシステム３３０は、１つ以上の増幅器３４６を含む。図解される実施形態において、増幅器３４６は、プログラム可能な増幅率を有する低雑音増幅器（「ＬＮＡ」）として実装される。
【０１１３】
図解される監視および制御サブシステム３３２は、リード１３０に直接接続されるブランキング回路３５０を含む。ブランキング回路３５０は、増幅器３４６の損傷を回避するために、複雑な刺激パターンが電極１４２に印加されるときに、（そこに接続される）記録サブシステム３３０をリード１３０から切断するように構成される。双方向制御およびブランキング回路３５０とコントローラ３４０との間を延在するステータスライン（図示されず）は、ブランキング回路３５０の挙動を制御する。
【０１１４】
監視および制御サブシステム３３２は、神経刺激デバイス３２０の全体的な活動、ならびに電極アレイ１４０の機能性（例えば、動作性）を監視する。監視および制御サブシステム３３２は、双方向デジタルおよびアナログ信号ならびに制御ライン３５２によってＣＰＵに接続される。いくつかの実施形態において、監視および制御サブシステム３３２は、電極インピーダンスを監視するように構成される回路３５４を含む。任意で、マルチプレクサ（図示されず）は、リード１３０に接続されてもよく、監視および制御サブシステム３３２がそれぞれの電極から受信される信号から選択的にデータを得ることを可能にする。マルチプレクサ（図示されず）の出力は、電極１４２のうちの選択された１つの電極から受信される信号がデジタル化され、かつコントローラ３２２に伝送されて、刺激回路網の機能性を評価することができるように、Ａ／Ｄ回路（図示されず）に接続される。監視および制御サブシステム３３２は、電力源３４４の機能性（例えば、動作性）を評価するように構成される回路網３５６を含んでもよい。
【０１１５】
増幅器３４６は、ブランキング回路３５０がオフの状態にあるときに、信号をリード１３０から受信する。いくつかの実施形態において、増幅器３４６のうちの異なる１つは、リード１３０のうちのそれぞれの異なる１つに接続される。他の実施形態では、ブランキング回路３５０は、リード１３０に接続される入力およびブランキングシステム３５０の出力を有する多重送信回路を含むか、またはそれに接続される。そのような実施形態において、多重送信回路は、（コントローラ３２２によって選択される）電極信号を増幅器３４６のうちの単一の増幅器にルートする。増幅器３４６は、コントローラ３２２が増幅器３４６の増幅率および挙動を制御することを可能にする双方向制御およびステータスライン（図示されず）を介して、コントローラ３２２に接続される。
【０１１６】
記録サブシステム３３０は、増幅器３４６から受信される出力（複数を含む）をデジタル化するアナログデジタル（「Ａ／Ｄ」）回路３４７を含む。いくつかの実施形態において、別個のＡ／Ｄ回路は、それぞれの増幅器３４６の出力用に設けられる。他の実施形態では、多重送信回路（図示されず）は、増幅器３４６のうちの選択された１つの出力を単一のＡ／Ｄ回路にルートする。Ａ／Ｄ回路３４７の出力は、シリアルまたはパラレルデジタルバス３４８を介して、コントローラ３２２に接続される。図解される実施形態において、記録サブシステム３３０は、バス３４８上で伝送するためにＡ／Ｄ回路３４７から受信される出力をシリアル化するパラレルシリアル変換回路３４９を含む。制御およびステータスライン（図示されず）は、Ａ／Ｄ回路３４７をコントローラ３２２に接続し、コントローラ３２２がＡＤ回路３４７のタイミングおよび挙動を制御することを可能にする。
【０１１７】
刺激サブシステム３３４は、チャネル上で複雑な刺激パターンを送達するように描写される。それぞれのチャネルは、電極１４２のうちの１つに対応する。チャネル上で送達される刺激は、電極１４２のうちの対応する１つに印加される。同様に、電極１４２のうちの１つから受信される刺激は、対応するチャネル上で受信されてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態において、２つ以上の電極が同一のチャネルに物理的に接続されるため、それらの動作は、単一のチャネルによって支配されてもよい。
【０１１８】
刺激サブシステム３３４は、複雑な刺激パターンを生成するように構成され、それらのパターンは、上述のように、複雑な波形（電圧モードまたは電流モードのいずれかで）を含み、チャネルのうちの１つ以上のそれぞれの上で刺激を送達する。刺激サブシステム３３４は、刺激サブシステム３３４が、コマンドおよび刺激波形情報を受信する複数の双方向ライン３６０によってコントローラ３２２に接続される。刺激サブシステム３３４は、ライン３６０上で回路ステータス情報をコントローラ３２２に伝送してもよい。それぞれの出力は、リード１３０のうちの１つに接続され、それによって、電極アレイ１４０内の電極１４２のうちの単一の電極を刺激する。
【０１１９】
図解される実施形態において、刺激サブシステム３３４は、刺激波形形状情報をコントローラ３２２から受信するデジタルアナログ増幅器３６２を含む。増幅器３６２の変化は、（電圧または電流）増幅器３６４を駆動する。増幅器３６４の出力は、過電圧または過電流保護回路網３６６によって監視され、かつ潜在的に制限される。
【０１２０】
筋刺激装置ドライブ３３６は、筋電極３１２のうちの１つ以上を駆動するように構成される。あるいは、筋刺激装置ドライブ３３６は、インターフェースを別個の駆動システム（図示されず）を提供してもよい。筋刺激装置ドライブ３３６は、双方向制御ライン３６８によってコントローラ３２２に接続され、筋刺激装置ドライブ３３６の動作を制御する。
【０１２１】
センサインターフェース３３８は、センサ１８８（ＥＭＧセンサ１９０、関節角度センサ１９１、加速度計１９２等）のうちの１つ以上とインターフェースする。実装例の詳細に応じて、センサインターフェース３３８は、デジタル信号入力（図示されず）、アナログ信号ライン入力のために構成される低雑音増幅器（図示されず）、およびＡ／Ｄ回路（図示されず）に接続されるアナログ入力（図示されず）を含んでもよい。
【０１２２】
コントローラ３２２は、通信接続１５５Ａを介して外部プログラミングユニット１５０に無線で接続されてもよい。通信接続１５５Ａは、コントローラ３２２がシステム制御コマンドおよびデータを外部プログラミングユニット１５０から受信し、かつステータス情報およびデータを外部プログラミングユニット１５０に伝送することができる双方向無線通信を提供するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、通信接続１５５Ａは、１つ以上のアナログ通信チャネル、１つ以上のデジタル通信チャネル、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【０１２３】
ＲＦ電力インターフェース３４２は、電力転送接続１５５Ｂを介して電力を外部プログラミングユニット１５０から無線で受信してもよい。ＲＦ電力インターフェース３４２は、高周波（「ＲＦ」）充電コイル３７２を含んでもよい。そのような実施形態において、外部無線電力回路２８０のＲＦ充電コイル２８４は、電力をＲＦ充電コイル２７２に（例えば、誘導的に）転送するように構成されてもよい。任意で、通信チャネルは、無線伝送上で多重送信されてもよい。
【０１２４】
電力源３４４は、１つ以上の再充電可能なマルチセルリチウムイオンポリマーバッテリを用いて実装されてもよい。
（第３の実施形態）
【０１２５】
図１１は、システム４００の第１の実施形態のブロック図である。システム４００は、上述のアセンブリ１００に実質的に類似した埋め込み可能なアセンブリ４０２、および上述の外部システム１８０に実質的に類似した外部システム４０４を含む。したがって、アセンブリ１００の構成要素とは異なるアセンブリ４０２の構成要素および外部システム１８０の構成要素とは異なる外部システム４０４の構成要素のみが詳細に説明される。説明図を簡略化するために、同様の参照番号は、図１〜３、５、および１０〜１２Ｂにおいて、同様の構成要素を特定するために使用されている。
【０１２６】
アセンブリ４０２は、神経刺激デバイス４２０、電極アレイ１４０、および１つ以上のトレース１３０を含む。神経刺激デバイス４２０は、コントローラインターフェースバス４３７によって埋め込み可能な筋刺激装置パッケージ４３８、およびＥＭＧモジュール４４６に接続される。神経刺激デバイス４２０は、埋め込み可能な筋刺激装置パッケージ４３８およびＥＭＧモジュール４４６の両方とインターフェースし、かつそれらを制御するように構成される。非限定的な例として、該システムとともに使用するための好適な埋め込み可能な筋刺激装置パッケージは、Ｃａｓｅ  Ｗｅｓｔｅｒｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙで開発されたネットワーク化刺激システムを含んでもよい。
【０１２７】
神経刺激デバイス４２０は、トランシーバ４３０、刺激装置回路網４３６、無線電力回路４４０、電力源４４８（例えば、バッテリ）、ならびにＥＭＧモジュール４４６および電力源４４８用のコントローラ４４４を含む。図解される神経刺激デバイス４２０は、別個のＥＭＧモジュール４４６とインターフェースし、かつそれを制御するように構成される。しかしながら、代替の実施形態において、ＥＭＧ記録および管理能力が神経刺激デバイス３２０（図１０を参照のこと）内に存在するため、それらの能力は神経刺激デバイス４２０に組み込まれてもよい。図解される実施形態において、ＥＭＧモジュール４４６は、アナログデジタル変換器（「ＡＤＣ」）４４５を含む。ＥＭＧモジュール４４６によって出力され、かつコントローラ４４４によって受信されるデジタルデータは、コントローラインターフェースバス４３７を介して刺激装置回路網４３６に送信される。
【０１２８】
トランシーバ４３０は、通信接続１５５Ａ上で外部コントローラ２７０に接続される外部プログラミングユニット１５０の対応するトランシーバ４３２と通信するように構成される。トランシーバ４３０および４３２はそれぞれ、医療用埋め込み通信サービス（「ＭＩＣＳ」）帯域トランシーバとして実装されてもよい。非限定的な例として、トランシーバ４３２は、２．４５ＧＨｚのトランスミッタに接続されるＺＬ７０１０２  ＭＩＣＳ帯域トランシーバを用いて実装されてもよい。トランスミッタは、トランシーバ４３０を「ウェイクアップ」するように構成されてもよい。非限定的な例として、トランシーバ４３０は、ＺＬ７０１０２  ＭＩＣＳ帯域トランシーバを用いて実装されてもよい。
【０１２９】
図１２Ａは、刺激装置回路網４３６のトランシーバ４３０および構成要素を図解するブロック図である。図１２Ａにおいて、「ＳＰＩ」とラベル付けされた接続は、図解目的のために、シリアル周辺インターフェースバスを使用して実装されている。
【０１３０】
図１２Ａを参照して、刺激装置回路網４３６は、中央処理ユニット（「ＣＰＵ」）またはコントローラ４２２、１つ以上のデータ記憶デバイス４６０および４６２、デジタルアナログ変換器４６４、アナログスイッチ４６６、ならびに任意の複雑なプログラム可能な論理デバイス（「ＣＰＬＤ」）４６８を含む。図解される実施形態において、コントローラ４２２は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）を用いて実装されている。ＥＭＧモジュール４４６によって出力され、かつコントローラ４４４によって受信されるデジタルデータは、コントローラインターフェースバス４３７を介してコントローラ４２２に送信される。
【０１３１】
記憶デバイス４６０は、コントローラ４２２に接続され、かつコントローラ４２２の指示を記憶するように構成される。非限定的な例として、記憶デバイス４６０は、ＦＰＧＡ構成メモリ（例えば、ＰＲＯＭまたは非フラッシュメモリ）として実装されてもよい。任意のＣＰＬＤ４６８は、トランシーバ４３０と記憶デバイス４６０との間に接続される。任意のＣＰＬＤ４６８は、記憶デバイス４６０上に記憶される指示の更新を記憶するのに有用であり得る記憶デバイス４６０へのロバストアクセスを提供するように構成されてもよい。
【０１３２】
記憶デバイス４６２は、コントローラ４２２に接続され、記録された波形データを記憶するように構成される。非限定的な例として、記憶デバイス４６２は、８ＭＢ以上のメモリを含んでもよい。
【０１３３】
デジタルアナログ変換器４６４は、コントローラ４２２に接続され、そこから受信されるデジタル信号を電極アレイ１４０に送達されるアナログ信号に変換するように構成される。デジタルアナログ変換器４６４は、ＡＤ５３６０デジタルアナログ変換器を用いて実装されてもよい。
【０１３４】
アナログスイッチ４６６は、デジタルアナログ変換器４６４とリード１３０との間に位置付けられる。アナログスイッチ４６６は、コントローラ４２２から受信される指示に基づいて、デジタルアナログ変換器４６４から受信されるアナログ信号を調節する（例えば、選択的にスイッチを入れたり切ったりする）ように構成される。アナログスイッチ４６６は、複数のアナログスイッチ（例えば、それぞれのチャネルに対して別個のアナログスイッチ）を含んでもよい。任意で、アナログスイッチ４６６は、高インピーダンスモードを有してもよい。アナログスイッチ４６６は、神経刺激デバイスが刺激を電極１４２に送達していないときに、（アナログスイッチ４６６に指示して高インピーダンスモードで動作させるコントローラ４２２からの指示に応じて）高インピーダンスモードで動作するように構成されてもよい。アナログスイッチ４６６は、１つ以上の制御ライン４６７上でコントローラ４２２から指示を受信してもよい。
【０１３５】
図解される実施形態において、（神経刺激の補助として）筋肉を直接刺激する能力が、上に記載され、かつ図１０で図解される神経刺激デバイス３２０内に存在するため、その能力は、神経刺激デバイス４２０に組み込まれない。代わりに、コントローラ４２２は、コントローラインターフェースバス４３７を介して別個の埋め込み可能な筋刺激装置パッケージ４３８と通信する。任意で、監視および制御サブシステム（神経刺激デバイス３２０の監視および制御サブシステム３３２等）は、神経刺激デバイス４２０から省略されてもよい。しかしながら、これは必要条件ではない。
【０１３６】
神経刺激デバイス４２０は、刺激を複数のチャネルのそれぞれに独立して送達するように構成される。上述のように、それぞれのチャネルは、電極１４２のうちの１つに対応する。チャネル上で送達される刺激は、電極１４２のうちの対応する１つに印加される。図解される実施形態において、複数のチャネルは、１６個のチャネルを含む。しかしながら、これは必要条件ではない。刺激を送達するために、神経刺激デバイス４２０は、１つの正のチャネルおよび１つの負のチャネルを使用する。
【０１３７】
いくつかの実施形態において、電極１４２のうちの１つ以上によって検出または受信される信号は、対応するチャネル上で神経刺激デバイス４２０によって受信されてもよい。
【０１３８】
神経刺激デバイス４２０は、チャネルのそれぞれの極性（陽極もしくは陰極）またはトライステート（陽極、陰極、もしくは高Ｚ）を制御するように構成されてもよい。神経刺激デバイス４２０は、約０．１Ｈｚ〜約１００Ｈｚの範囲内の周波数を有する刺激を送達するように構成されてもよい。送達される刺激は、約０．１Ｖｄｃずつ増加する約−１０Ｖｄｃ〜約＋１０Ｖｄｃの振幅を有してもよい。神経刺激デバイス４２０は、標準の波形形状（例えば、正弦、三角形、正方形等）および／またはカスタム定義された波形形状を有する刺激を生成するように構成される。神経刺激デバイス４２０の負荷サイクルが（例えば、正方形の波形形状用に）構成されてもよい。神経刺激デバイス４２０は、指定の増分で（例えば、２５マイクロ秒ずつ）位相シフトを提供してもよい。
【０１３９】
神経刺激デバイス４２０は、タイミング必要条件を満たすように構成されてもよい。例えば、神経刺激デバイス４２０は、約５０μｓの最小パルス幅を送達し、かつ最小パルス幅内ですべての正のチャネルを更新するように構成されてもよい。そのような実施形態において、最大数の正のチャネルが決定されてもよい（例えば、１５個のチャネル）。神経刺激デバイス４２０は、最少量の位相シフト（例えば、２５μｓの位相シフト）を調整するように構成されてもよい。さらに、神経刺激デバイス４２０は、第１の期間（例えば、２５μｓ）中にいくつかのチャネルを更新し、かつ第２の期間（例えば、２５μｓ）中に休止するように構成されてもよい。神経刺激デバイス４２０は、出力チャネルを同時に更新するように構成されてもよい。
【０１４０】
神経刺激デバイス４２０は、特定の制御必要条件を満たすように構成されてもよい。例えば、チャネル出力構成がオンザフライで構成されてもよいように神経刺激デバイス４２０を構成することは有用であり得る。同様に、いくつかの実施形態において、実際的制限（例えば、数秒の限度）は、更新時間に設置されてもよい。さらに、いくつかの実施形態において、神経刺激デバイス４２０は、調整可能なカスタム波形定義で動作するように構成される。出力刺激が出力再構成中に停止（またはドロップアウト）しないように神経刺激デバイス４２０を構成することも望ましくあり得る。
【０１４１】
図１２Ａで図解される実施形態において、ＥＭＧモジュール４４６（図１１を参照のこと）を介する記録および電極１４２への刺激の送達は、完全に別々に（または独立して）実行されてもよい。さらに、いくつかの実施形態において、コマンドまたは指示は、独立して、または別々に、埋め込み可能な筋刺激装置パッケージ４３８（もしくは組み込み型筋刺激装置システム）に送信されてもよい。したがって、この実施形態は、全二重モードで動作してもよい。
【０１４２】
代替の実施形態において、神経刺激デバイス４２０は、ＥＭＧセンサ１９０または刺激を送達するために使用される電極１４２から独立した記録用電極（図示されず）に接続されてもよい。そのような実施形態において、プリアンプ（図示されず）およびＡＤＣ（図示されず）は、刺激装置回路網４３６内に包含され、かつデジタルＥＭＧまたは神経記録信号をコントローラ４２２に直接送信するために使用されてもよい。そのような実施形態は、記録と刺激の間に２つの完全に別個の連続時間チャネルを提供し、したがって、全二重モードで動作可能であると見なされてもよい。任意で、記録用電極は、電極アレイ１４０および／または別個の電極アレイ（図示されず）に組み込まれてもよい。
【０１４３】
別の代替の実施形態において、アナログスイッチ４６６は、刺激モードと記録モードを切り替えるために使用されてもよい。アナログスイッチ４６６は、アナログスイッチ４６６に指示してそのモードで動作させるコントローラ４２２から（制御ライン４６７を介して）指示を受信してもよい。この実装例は、記録および刺激用の同一の電極またはそれらのサブセットを使用することによって電極の数を減少させるのに役立つことができる。この例示的な実施形態は、半二重モードで動作可能であると見なされてもよい。
【０１４４】
図１２Ａで図解される実施形態において、刺激装置回路網４３６は、定電圧モードで動作するように構成される。したがって、ＤＡＣ４４６（およびアナログスイッチ４６６）の出力は、複数（例えば、１６個）の定電圧信号（または電源）である。しかしながら、図１２Ｂを参照して、代替の実施形態において、刺激装置回路網４３６は、定電圧モードと定電圧モードを切り替えるように構成される。この実施形態において、アナログスイッチ４６６は、それぞれのチャネルに別個のアナログスイッチ（例えば、単一プル双投スイッチ）、および２：１のマルチプレクサ（「ＭＵＸ」）を含む。この実施形態は、アナログスイッチ４７０および回路ブロック４７２も含む。アナログスイッチ４７０は、それぞれのチャネルに別個のアナログスイッチ（例えば、単一プル双投スイッチ）、および１：２のデマルチプレクサ（「ＤＥＭＵＸ」）を含んでもよい。アナログスイッチ４７０の出力は、アナログスイッチ４６６または回路ブロック４７２のいずれかに選択的に送達される複数（例えば、１６個）の定電圧信号である。本質的に、アナログスイッチ４７０および４６６は、定電流信号または定電圧信号のいずれかが電極アレイ１４０に印加されることを可能にするように構成されてもよい。
【０１４５】
回路ブロック４７２は、電圧電流変換器回路網および定電流源回路網を含む。回路ブロック４７２は、複数（例えば、１６個）の定電圧信号をアナログスイッチ４７０から受信し、かつ複数（例えば、１６個）の定電流信号（または電流源）を出力する。
【０１４６】
神経刺激デバイス４２０は、（センサ１８８、記録用電極、および／または電極１４２から受信される）フィードバックをコントローラ４２２に提供するように構成されてもよく、コントローラは、刺激パターンもしくは波形を修正または調節するために、それを使用してもよい。コントローラ４２２がＦＰＧＡを用いて実装される実施形態において、ＦＰＧＡは、リアルタイム付近で対象１０２に送達される複雑な刺激パターンを修正するように構成されてもよい。さらに、コントローラ４２２は、異なる対象のために複雑な刺激パターン（複数を含む）をカスタマイズするために使用されてもよい。
【０１４７】
図解される無線電力回路４４０は、電力転送接続１５５Ｂを介して電力を受信するように構成されるＲＦ充電コイル４４９を含む。受信された電力を用いて、電力源４４８（例えば、バッテリ）を充電してもよい。
【０１４８】
（機械学習方法）
それぞれの患者の損傷または疾病が異なるため、最善の刺激パターンが患者によって著しく異なると考えられる。さらに、脊髄１１０の可塑性のため、最適な刺激が経時的に変化すると考えられる。このため、学習システム（例えば、コンピューティングデバイス１５２ならびに／または神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０のうちの１つ）は、対象１０２の個別化（またはカスタム）された刺激パターンを「学習」し、かつこの刺激パターンを経時的に連続して適応させるようにプログラミングされてもよい。
【０１４９】
学習システムは、センサ１８８のうちの１つ以上および／または外部補助デバイスから入力を受信し、それらは、神経刺激デバイス２２０、３２０、もしくは４２０とともに埋め込まれ、かつ／あるいは対象１０２に一時的に印加されてもよい（例えば、臨床セッティングにおいて）。そのようなセンサの例として、ＥＭＧセンサ１９０、関節角度センサ１９１、加速度計１９２等が挙げられる。外部補助デバイスは、支持プラットフォーム、支持スタンド、外部ブレーシングシステム（例えば、外骨格システム）、インシューセンサシステム、および／または治療機械を含んでもよい。電極１４２、接続１９４、および／または外部補助デバイスから受信される情報は、神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０によって送達される複雑な刺激パターンを調整および／または調節するために使用されてもよい。
【０１５０】
学習システムは、センサ１８８から受信される情報に基づいて好適または最適な刺激パラメータを決定する（以下に記載の）機械学習方法を実行してもよい。（例えば、コンピューティングデバイス１５２および外部プログラミングユニット１５０を使用して）臨床セッティングにおいて刺激を大々的に調節し、かつ（例えば、神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０のうちの１つを使用して）継続的にわずかに調節（微調整）することがより効率的であり得ると考えられる。
【０１５１】
臨床セッティングにおいて、多数の高感度ＥＭＧセンサ１９０、ならびに足圧センサ（図示されず）、加速度計１９２、および動き追跡システム（図示されず）は、特定の刺激に応じた対象１０２のパフォーマンスに関する広範囲に及ぶデータを収集するために使用されてもよい。それらのパフォーマンス評価は、好適および／または最適な刺激パラメータを決定するために、学習システムによって使用されてもよい。神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０のうちの１つが対象１０２に埋め込まれてからすぐに、対象１０２は、臨床セッティングにおいて身体トレーニングを開始し（例えば、踏み車１７０上の歩行）、それを数ヵ月間（学習システムが刺激パラメータを調整することができる期間）続ける。その後、対象１０２は、より主要な「調整」のために、時々（例えば、定期的に（例えば、３ヵ月に１回））診療所に戻ってもよい。
【０１５２】
上述のように、診療所の外で、神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０は、オンボード埋め込み型の外部感知システム（例えば、電極１４２、センサ１８８等）から信号を受信する。この情報は、刺激パラメータを調整するために、神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０のうちの１つによって使用されてもよい。
【０１５３】
上述のように、神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０はそれぞれ、患者に合わせてカスタマイズされた刺激を提供し、電極アレイ１４０の外科的設置におけるエラーを相殺し、かつ刺激を脊髄の可塑性（脊髄機能および接続性の変化）に経時的に適応させるように構成されてもよい。しかしながら、この可撓性は、可能性のあるパターンおよびパラメータの広大な空間内で好適な刺激パラメータ（例えば、電圧振幅を刺激し、電流を刺激し、周波数を刺激し、かつ波形形状を刺激する電極アレイのパターン）を見つけるのを困難にする。好適および／または最適なパラメータの組み合わせを見つけるために、この空間内ですべての可能性のあるパラメータを試験することが重要である。そのようなプロセスは、膨大な量の臨床リソースを消費し、対象１０２を失望させる場合もある。したがって、機械学習方法は、有効なパラメータの組み合わせをより効率的に見つけ出すために採用される。長期にわたって、機械学習方法は、刺激を構成するために使用される動作パラメータを（例えば、時々、周期的に、連続して、ランダムに、必要に応じて等）適応させるために使用されてもよい。
【０１５４】
（刺激パラメータの最適化を目指す）機械学習方法は、（パラメータ空間が検索され、刺激および運動応答に関係する回帰モデルが構築される）探索期と（刺激パターンが回帰モデルに基づいて最適化される）開拓期を行ったり来たりする。当業者に明らかなように、多くの機械学習方法は、探索期および開拓期を組み込み、そのような方法を適応して、当技術分野における通常の技術を本教示に適用することにより、好適または最適な刺激パラメータを決定してもよい。
【０１５５】
非限定的な例として、ガウス過程最適化（「ＧＰＯ」）を用いて刺激パラメータを決定してもよい。Ｃ．Ｅ．Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ，Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ  ｆｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，２００６。ＧＰＯは、刺激から運動パフォーマンス（例えば、足踏み、起立、手を伸ばす動作等）までの基礎となるマッピングのオンライン回帰モデルを構成しながら、可能性のある刺激パラメータの空間を探索および開拓する更新ルールを有する能動的な学習方法である。ＧＰＯの中核を成す回帰モデリング技術であるガウス過程回帰（「ＧＰＲ」）は、多くの他の機械学習回帰技術の広範囲に及ぶ再計算ではなく、それぞれの新たなデータ点を組み込むために極めて最小限の計算を必要とするため、オンライン使用に適している。ＧＰＲはノンパラメトリックでもあり、ＧＰＯからの予測は、単一のモデルからではなく、制限されたセット内にある無数のモデルのアンサンブルに基づいており、それが多くのパラメトリック回帰および機械学習方法に固有のオーバーフィット問題を回避することを可能にする。
【０１５６】
ＧＰＲは、核関数ｋ（，）で公式化され、これは、（以前の硬膜外刺激研究で得られた経験およびデータから得られる）パフォーマンス関数の局所形状についての予備知識を組み込み、以前に探索された刺激パターンから新たな試験されていない刺激まで推論を拡張することができる。パフォーマンス（例えば、足踏み、起立、または手を伸ばす動作）を測定する関数を考慮して、ＧＰＯは、２つの主要な式および適切な核関数の選択に基づいている。核となるＧＰＯ等式は、過去の測定結果（雑音のあるパフォーマンス値Ｙｔ＝｛ｙ１，ｙ２，．．．｝を戻した刺激値Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，…｝の試験）に基づいて、（可能性のある刺激のスペースにわたって）候補刺激ｘ＊でのパフォーマンス関数の予想平均μｔ（ｘ＊）および分散σｔ２（ｘ＊）を説明し、
μｔ（ｘ＊）＝ｋ（ｘ＊，Ｘ）［Ｋｔ（Ｘ，Ｘ）＋σｎ２Ｉ］−１Ｙｔ；
σｔ２（ｘ＊）＝ｋ（ｘ＊，ｘ＊）−ｋ（ｘ＊，Ｘ）［Ｋｔ（Ｘ，Ｘ）＋σｎ２Ｉ］−１ｋ（Ｘ，ｘ＊）
式中、Ｋｔは、過去のデータの無雑音共分散行列であり、σｎ２は、パフォーマンス評価において使用されるデータの推定の雑音共分散である。我々が良好なパフォーマンスを予想する領域の開拓で予想されるパフォーマンスについて少ししか知られていない刺激空間の領域の探索を平衡化するために、ＧＰＯは、信頼上限更新ルール（Ｎ．Ｓｒｉｎｉｖａｓ，Ａ．Ｋｒａｕｓｅ，ｅｔ．ａｌ．，“Ｇｕａｓｓｉａｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｂａｎｄｉｔ  ｓｅｔｔｉｎｇ：Ｎｏ  Ｒｅｇｒｅｔ  ａｎｄ  Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ，”Ｐｒｏｃ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｈａｉｆａ  Ｉｓｒａｅｌ，２０１０）を使用する：
ｘｔ＋１＝ａｒｇｍａｘｘε Ｘ＊  ［μｔ（ｘ）＋βｔ  σｔ（ｘ）］          （１）
パラメータβｔが時間とともに増加するとき、かつパフォーマンス関数がガウス過程であるか、またはガウス過程と比較して低再生核ヒルベルト空間ノルムを有する場合、ＧＰＯは、十分な時間を考慮して、高確率で最適な行動に集中する。
【０１５７】
上述の方法は、単純サイクルで作動する逐次更新方法である。単一の既知の刺激は、電極アレイに印加され、患者の刺激への応答は、埋め込まれたセンサ（接続１９４に接続されるＥＭＧセンサ１９０等）のいずれかを使用して、かつ／または外部センサ（表面ＥＭＧ電極、フットフォースプレート、およびビデオ監視システムから収集される動き捕捉データ等）を使用して測定される。ガウス過程システムの平均および共分散は、単一の刺激に基づいて即座に更新され、等式（１）の信頼上限手順は、次に評価する刺激パターンを選択する。この手順は、パフォーマンスの最低限の増加等の終了基準に達するまで続く。
【０１５８】
あるいは、臨床治療セッションにおいて印加するバッチの刺激を提案し、その後、そのバッチの結果を評価し、その全体のバッチの刺激応答対を用いて回帰モデルを更新し、次いで、次の臨床セッション中に評価される新たなバッチの刺激パターンを提案することが望ましくあり得る。上述の信頼上限方法を、この事例に容易に拡張することができる。Ｔ．Ｄｅｓａｕｔｅｌｓ，Ｊ．Ｂｕｒｄｉｃｋ，ａｎｄ  Ａ．Ｋｒａｕｓｅ，“Ｐａｒａｌｌｅｌｉｚｉｎｇ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ−Ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ  Ｔｒａｄｅｏｆｆｓ  ｗｉｔｈ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｂａｎｄｉｔ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，”（提出済）Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，Ｓｃｏｔｌａｎｄ，Ｊｕｎｅ２６−Ｊｕｌｙ１，２０１２。バッチプロセスの刺激更新ルールは、以下の形態をとり得る：
ｘｔ＋１＝ａｒｇｍａｘｘε Ｘ＊  ［μｔ−Β（ｘ）＋βｔ  σｔ（ｘ）］          （２）
式中、ここで等式（２）がＢ回評価されて、評価する刺激を提案したＢのバッチを作り出すが、平均関数μ（ｘ）は、最後のバッチの実験の最後にのみ更新され、分散σｔ（ｘ）は、提案されたバッチにおけるそれぞれの品目のために更新される。
【０１５９】
ヒト運動挙動（例えば、起立または足踏み挙動）を特徴付けるパフォーマンス関数の定義は、少なくとも２つの要素：（１）どのような種類の運動パフォーマンスデータが利用可能であるか（例えば、ビデオベースの動き捕捉データ、足圧分布、加速度計、ＥＭＧ測定結果等）、および（２）運動パフォーマンスを定量化する能力に依存し得る。より多くの感覚データが好ましい一方で、パラメータ最適化への機械学習アプローチは、運動パフォーマンスに関連した様々な種類の感覚データを採用することができる。専門家でさえも、対象１０２が運動課題を始めるときにビデオまたは実際の対象１０２を見ることなく、足踏みまたは起立の質をそのようなデータから決定することは非常に困難であることに留意されたい。しかしながら、過去の実験からの十分な数のトレーニング例およびそれらの実験における起立または足踏みの人間による格付けを考慮して、パフォーマンス（所与の一組の利用可能なセンサに関して）を特徴付ける一組の特徴は、学習され、その後、専門知識を捕捉し、かつ利用可能な測定データを使用する合理的なパフォーマンスモデルを構成するために使用されてもよい。
【０１６０】
図１３は、硬膜外位置に設置される電極アレイ１４０の２７個の電極実装例とともに、哺乳類の脊髄５００の電気特性の多コンパートメント物理的モデルを示す。図１において、第１および第２の電極５０２および５０４は活性化されている（すなわち、刺激を脊髄５００に送達している）。活性化された電極のうちの一方がカソードであり、他方はアノードである。電極５０６は活性化されておらず、中性であると考えられる。図１４において、電極５０２および５０４は活性化されている。図１４は、２電極刺激例の刺激電場の（双極活性化電極の中心を突き通す）等電位曲線５０８を示す。哺乳類の脊髄５００は、硬膜５１０、白質５１２、灰白質５１４、および硬膜外脂５１６を含む。
【０１６１】
図１５は、上で要約されたガウス過程最適化方法を用いて、刺激された脊髄５００の区分Ｌ２と区分Ｓ２との間の後根においてニューロンに刺激を与えるアレイ刺激パターンを最適化するときの瞬間リグレット（最適な刺激パラメータを検索する機械学習方法におけるエラーの測定）を示す。瞬間リグレットパフォーマンスは、機械学習方法がより良好な刺激パラメータを迅速に見つけ出すが、刺激空間も連続して探索することを示す（瞬間リグレットのグラフにおける「バースト」は、以前は知られていなかったが、乏しいパフォーマンスを有すると考えられる刺激パラメータ空間の領域までの機械学習方法の可動域に相当する）。
【０１６２】
図１６は、累積平均リグレット対学習反復を示す。累積平均リグレットは、最適な刺激パラメータを選択する際に機械学習方法の全体の進行をより良好に示すリグレットパフォーマンス関数の平滑化バージョンである。
【０１６３】
機械学習方法は、コンピューティングデバイス１５２ならびに／または神経刺激デバイス２２０、３２０、および４２０のうちの１つによって実行されてもよい。したがって、この方法を実行するための指示は、コンピューティングデバイス１５２、神経刺激デバイス２２０、神経刺激デバイス３２０、および神経刺激デバイス４２０のうちの少なくとも１つの非一時的メモリ記憶ハードウェアデバイスに記憶されてもよい。さらに、それらのデバイスは、該方法のパフォーマンス中に相互作用するか、またはその実行部分を分配してもよい。この方法を実行することによって、コンピューティングデバイス１５２、神経刺激デバイス２２０、神経刺激デバイス３２０、および／または神経刺激デバイス４２０は、電極１４２に印加される複雑な刺激パターンの刺激パラメータ（例えば、波形形状、振幅、周波数、および相対位相整合）を決定することができる。上で議論されるように、機械学習方法は、刺激パラメータを選択および最適化する信頼上限手順を用いて、逐次またはバッチガウス過程最適化（「ＧＰＯ」）方法を実装してもよい。
【０１６４】
（コンピューティングデバイス）
図１７は、ハードウェア、ならびにコンピューティングデバイス１５２および／またはリモートコンピューティングデバイス１５７が実践され得る実装例と連動した動作環境の略図である。図１７の記述は、好適なコンピュータハードウェアおよび実装例が実践され得る好適なコンピューティング環境の簡単な概要を提供することを目的としている。必要とされるわけではないが、実装例は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータによって実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の一般的状況で説明される。概して、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。
【０１６５】
さらに、当業者であれば、実装例を、手持ちデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む他のコンピュータシステム構成とともに実践することができることを理解する。実装例を、タスクが通信ネットワークを通じてリンクされるリモート処理デバイスによって実行される分散コンピューティング環境下で実践することもできる。分散コンピューティング環境下で、プログラムモジュールは、ローカルメモリ記憶デバイスおよびリモートメモリ記憶デバイスの両方にあってもよい。
【０１６６】
図１７の例示的なハードウェアおよび動作環境は、コンピューティングデバイス１２の形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピューティングデバイス１５２および／またはリモートコンピューティングデバイス１５７は、コンピューティングデバイス１２と実質的に同一であってもよい。コンピューティングデバイス１２は、システムメモリ２２、処理ユニット２１、およびシステムメモリ２２を含む様々なシステム構成要素を処理ユニット２１に動作可能に連結するシステムバス２３を含む。コンピューティングデバイス１２のプロセッサが、並列処理環境と一般に称される単一の中央処理ユニット（「ＣＰＵ」）または複数の処理ユニットを含むように、１つの処理ユニット２１のみが存在しても、２つ以上の処理ユニット２１が存在してもよい。複数の処理ユニットが使用されるとき、処理ユニットは、異機種環境にあってもよい。非限定的な例として、そのような異機種環境にある処理環境は、従来のＣＰＵ、従来のグラフィックス処理ユニット（「ＧＰＵ」）、浮動小数点ユニット（「ＦＰＵ」）、それらの組み合わせ等を含んでもよい。
【０１６７】
コンピューティングデバイス１２は、従来のコンピュータ、分散コンピュータ、または任意の他の種類のコンピュータであってもよい。
【０１６８】
システムバス２３は、様々なバスアーキテクチャのうちのいずれかを用いるメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、およびローカルバスを含むいくつかの種類のバス構造のうちのいずれかであってもよい。システムメモリ２２は、単にメモリと称される場合もあり、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）２４およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５を含む。例えば、起動中に、コンピューティングデバイス１２内において情報を要素間で転送するのに役立つ基本的なルーチンを含む基本的な入力／出力システム（ＢＩＯＳ）２６は、ＲＯＭ２４に記憶される。コンピューティングデバイス１２は、ハードディスク（図示されず）から読み取り、かつそれに書き込むハードディスクドライブ２７、リムーバブル磁気ディスク２９から読み取るか、またはそれに書き込む磁気ディスクドライブ２８、およびリムーバブル光ディスク３１から読み取か、またはそれに書き込むＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、または他の光媒体等の光ディスクドライブ３０をさらに含む。
【０１６９】
ハードディスクドライブ２７、磁気ディスクドライブ２８、および光ディスクドライブ３０は、それぞれ、ハードディスクドライブインターフェース３２、磁気ディスクドライブインターフェース３３、および光ディスクドライブインターフェース３４によってシステムバス２３に接続される。ドライブおよびそれらの関連コンピューター可読媒体は、コンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性記憶装置をコンピューティングデバイス１２に提供する。磁気カセット、フラッシュメモリカード、ソリッドステートメモリデバイス（「ＳＳＤ」）、ＵＳＢドライブ、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）等のコンピュータによってアクセス可能なデータを記憶することができる任意の種類のコンピューター可読媒体を例示的な動作環境下で使用してもよいことが当業者によって理解されるはずである。当業者に明らかなように、処理ユニット２１によってアクセス可能なハードディスクドライブ２７および他の形態のコンピューター可読媒体（例えば、リムーバブル磁気ディスク２９、リムーバブル光ディスク３１、フラッシュメモリカード、ＳＳＤ、ＵＳＢドライブ等）を、システムメモリ２２の構成要素と見なすことができる。
【０１７０】
いくつかのプログラムモジュールは、オペレーティングシステム３５、１つ以上のアプリケーションプログラム３６、他のプログラムモジュール３７、およびプログラムデータ３８を含む、ハードディスクドライブ２７、磁気ディスク２９、光ディスク３１、ＲＯＭ２４、またはＲＡＭ２５上に記憶されてもよい。ユーザは、キーボード４０およびポインティングデバイス４２等の入力デバイスを介して、コマンドおよび情報をコンピューティングデバイス１２に入力してもよい。他の入力デバイス（図示されず）は、マイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナ、タッチセンサ式デバイス（例えば、スタイラスまたはタッチパッド）、ビデオカメラ、デプスカメラ等を含んでもよい。これらおよび他の入力デバイスは、多くの場合、システムバス２３に連結されるシリアルポートインターフェース４６を介して処理ユニット２１に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、または無線インターフェース（例えば、ブルートゥースインターフェース）等の他のインターフェースによって接続されてもよい。モニタ４７または他の種類の表示デバイスも、ビデオアダプタ４８等のインターフェースを介してシステムバス２３に接続される。モニタに加えて、コンピュータは、典型的には、スピーカー、プリンタ、ならびに触覚フィードバックおよび／または他の種類の物理的フィードバックを提供する触覚デバイス（例えば、力フィードバックゲームコントローラ）等の他の周辺出力デバイス（図示されず）を含む。
【０１７１】
上述の入力デバイスは、ユーザ入力および選択を受信するように動作可能である。入力デバイスおよび表示デバイスはともに、ユーザインターフェースを提供するように描写されてもよい。
【０１７２】
コンピューティングデバイス１２は、リモートコンピュータ４９等の１つ以上のリモートコンピュータへの論理的接続を用いるネットワーク化された環境下で動作することができる。それらの論理的接続は、（ローカルコンピュータとして）コンピューティングデバイス１２またはその一部に連結される通信デバイスによって達成される。実装例は、特定の種類の通信デバイスに限定されない。リモートコンピュータ４９は、別のコンピュータ、サーバ、ルーター、ネットワークＰＣ、クライアント、メモリ記憶デバイス、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードであってもよく、典型的には、コンピューティングデバイス１２に関連して上に記載される要素のうちの大部分またはすべてを含む。リモートコンピュータ４９は、メモリ記憶デバイス５０に接続されてもよい。図１７に示される論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５１および広域ネットワーク（ＷＡＮ）５２を含む。そのようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいて一般的である。
【０１７３】
当業者であれば、ＬＡＮが、電話ネットワーク、ケーブルネットワーク、セルラーネットワーク、または電力線上のキャリア信号を用いて、モデムを介してＷＡＮに接続されてもよいことを理解する。そのようなモデムは、ネットワークインターフェース（例えば、シリアルまたは他の種類のポート）によってコンピューティングデバイス１２に接続されてもよい。さらに、多くのラップトップコンピュータは、セルラーデータモデムを介してネットワークに接続されてもよい。
【０１７４】
ＬＡＮネットワーキング環境下での使用の際、コンピューティングデバイス１２は、通信デバイスの一種であるネットワークインターフェースまたはアダプタ５３を介してローカルエリアネットワーク５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境下での使用の際、コンピューティングデバイス１２は、典型的には、インターネット等の広域ネットワーク５２上での通信を確立するために、通信デバイスの一種であるモデム５４、または任意の他の種類の通信デバイスを含む。内蔵モデムまたは外部モデムであり得るモデム５４は、シリアルポートインターフェース４６を介してシステムバス２３に接続される。ネットワーク化された環境下で、パーソナルコンピューティングデバイス１２に関連して示されるプログラムモジュールまたはそれらの部分は、リモートコンピュータ４９および／またはリモートメモリ記憶デバイス５０に記憶されてもよい。示されるネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間の通信リンクを確立するために、通信デバイスの他の手段を用いてもよいことが理解される。
【０１７５】
コンピューティングデバイス１２および関連構成要素は、開示の概念の高レベルの見識を促進するために、特定の例として、かつ抽象化によって本明細書に提示されている。実際の技術的設計および実装例は、特定の実装例に基づいて異なり得るが、開示の概念の全体的な本質を維持する。
【０１７６】
いくつかの実施形態において、システムメモリ２２は、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、１つ以上のプロセッサに上述の機械学習方法のすべてまたは一部を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する。そのような命令は、１つ以上の非一時的コンピューター可読媒体（例えば、図１２Ａで図解される記憶デバイス４６０）上に記憶されてもよい。
【０１７７】
前述に記載の実施形態は、異なる他の構成要素内に含まれるか、またはそれらと接続される異なる構成要素を示す。そのような示されるアーキテクチャが例示にすぎず、実際には、同一の機能性を達成する多くの他のアーキテクチャを実装することができることを理解されたい。概念的な意味で、同一の機能性を達成するための構成要素の任意の配列は、所望の機能性が達成されるように、効率的に「関連する」。したがって、特定の機能性を達成するために組み合わせられる本明細書の任意の２つの構成要素を、アーキテクチャまたは媒介構成要素に関係なく、所望の機能性が達成されるように相互に「関連する」と見なすことができる。同様に、そのように関連付けられる任意の２つの構成要素を、所望の機能性を達成するために、相互に「動作可能に接続される」か、または「動作可能に連結される」と見なすこともできる。
【０１７８】
本発明の特定の実施形態が示され、かつ説明されているが、本明細書の教示に基づいて、本発明およびそのより広範な態様から逸脱することなく変更および修正を行ってもよく、したがって、添付の特許請求の範囲が、本発明の真の精神および範囲内にあるとして、すべてのそのような変更および修正をそれらの範囲内に包含することは、当業者には明らかである。さらに、本発明が単に添付の特許請求の範囲によって定義されることを理解されたい。一般に、本明細書使用される用語、特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の主要部）で使用される用語は、概して、「オープンな」用語（例えば、「〜を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、「〜を含むが、それらに限定されない」と解釈されるべきであり、「〜を有する」という用語は、「〜を少なくとも有する」と解釈されるべきであり、「〜を含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」という用語は、「〜を含むが、それらに限定されない」と解釈されるべきである）であるよう意図されていることが、当業者によって理解される。特定の数の導入される特許請求の範囲の列挙が意図される場合、そのような意図は、特許請求の範囲において明示的に列挙され、そのような列挙がない場合は、そのような意図がないということが当業者によってさらに理解される。例えば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、特許請求の範囲の列挙を導入するために、「少なくとも１つの」および「１つ以上の」という前置きの言い回しの使用を含み得る。しかしながら、そのような言い回しの使用は、同一の特許請求の範囲が、「１つ以上の」または「少なくとも１つの」という前置きの言い回しおよび「ａ」または「ａｎ」等の不定冠詞（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は、典型的には、「少なくとも１つ」または「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである）を含む場合でさえも、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による特許請求の範囲の列挙の導入が、そのような導入される特許請求の範囲の列挙を含む任意の特定の特許請求の範囲をそのような列挙を１つのみ含む発明に限定することを暗示すると解釈されるべきではなく、特許請求の範囲の列挙を導入するために使用される不定冠詞の使用についても同じことが言える。加えて、特定の数の導入される特許請求の範囲の列挙が明示的に列挙される場合でさえも、当業者であれば、そのような列挙が、典型的には、少なくとも列挙される数を意味すると解釈されるべきではないことを理解する（例えば、他の修飾語句のない「２つの列挙」という単純な列挙は、典型的には、少なくとも２つの列挙、または２つ以上の列挙を意味する）。
【０１７９】
したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲によってのみ制限される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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