(57)【要約】環境内でユーザに仮想オブジェクトを提供し、ブレイン・コンピュータ・インターフェースを使用して仮想オブジェクトとの対話を特徴付けし、対話に関連する改善された分類器に基づいて仮想オブジェクトの特徴を調節するための、方法およびシステムに関する。本方法およびシステムは、従来および新規のメディアコンテンツ、仮想現実製品および拡張現実製品との関与を強化すること、デジタル環境および物理環境における入力装置との対話を合理化すること、ユーザ認証ツールを提供すること、より安全なサイバーセキュリティ機能を提供すること、ならびにカスタマイズされたコンテンツをユーザに送付することに関するアプリケーションにおいて、特定のユーザに合わせて仮想オブジェクトを迅速にカスタマイズするために使用することができる。2021504853.tif 000003
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
神経活動の復号を改善するための方法であって、
仮想環境内でユーザにデジタルオブジェクトを提供すること；
前記ユーザが前記デジタルオブジェクトと対話する際に、前記ユーザに接続されたブレイン・コンピュータ・インターフェースからの神経信号ストリームの検出に応答して、
第1の強化ループにおいて、復号アルゴリズムを用いて前記神経信号ストリームを処理して、前記ユーザの神経活動の分類を生成すること、および、前記神経活動に基づいて前記デジタルオブジェクトの調節特徴セットを調節して、前記ユーザと前記デジタルオブジェクトとの間の関係を強化すること、ならびに
前記第1の強化ループと同時に実施される第2の強化ループにおいて、前記ユーザと前記デジタルオブジェクトとの間の対話に基づいて前記復号アルゴリズムのパラメータセットを調節すること
を含む、方法。
【請求項２】
前記デジタルオブジェクトがボディを含み、前記調節特徴セットが、前記ボディの形状に関連する形態的特徴、前記ボディの少なくとも一部分の動きに関連する動き特徴、色特徴、律動的特徴、音波特徴、地理空間特徴、アニメーション特徴、および変換特徴を含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
前記第1の強化ループ内で、第1の時間尺度に従って前記調節特徴セットのうちの第1の調節特徴の時間的挙動を調節すること、および前記第1の時間尺度とは異なる第2の時間尺度に従って前記調節特徴セットのうちの第2の調節特徴の時間的挙動を調節すること、をさらに含む、請求項2記載の方法。
【請求項４】
前記復号アルゴリズムを用いて前記神経信号ストリームを処理することが、前記ユーザの前記神経活動の前記分類に関連する誤分類頻度を調整するように構成された調整可能なペナルティパラメータを含む適応的閾値処理演算を実施することを含む、請求項1記載の方法。
【請求項５】
前記第2の強化ループにより、前記調整可能なペナルティパラメータを、前記分類における偽陽性率を下げるために第1の大きさで調節すること、および前記分類における偽陰性率を下げるために第2の大きさで調節することをさらに含む、請求項4記載の方法。
【請求項６】
前記調整可能なペナルティパラメータの調整により前記分類を生成する際の学習率および精度を調節することをさらに含む、請求項5記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザと前記デジタルオブジェクトとの間の前記関係を強化することが、前記デジタルオブジェクトおよび前記仮想環境と対話している間の前記ユーザの認知変化および感情変化の特徴付けを生成すること、ならびに認知変化および感情変化の前記特徴付けに基づいて前記デジタルオブジェクトの前記調節特徴セットおよび前記仮想環境を調節することを含む、請求項1記載の方法。
【請求項８】
前記方法が、第1の時間窓においてユーザ状態調査モードに入ることをさらに含み、前記ユーザ状態調査モードにおいて、前記方法が、前記デジタルオブジェクトおよび前記仮想環境のうちの少なくとも1つの刺激セットを調整するための制御命令を生成すること、および豊富化された神経信号ストリームを前記BCIから受け取ることをさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザ状態調査モードにおいて、前記ユーザの感情状態を含む認知状態および前記ユーザの同一性の認証を抽出すること、ならびに前記時間窓と同時期に、前記ユーザの前記認知状態に基づいて前記デジタルオブジェクトの前記調節特徴セットおよび前記仮想環境の環境特徴セットのうちの少なくとも1つを調節すること、をさらに含む、請求項8記載の方法。
【請求項１０】
前記方法が、前記復号アルゴリズムの収束とともに前記ユーザの一意の識別子を生成することをさらに含み、前記一意の識別子が、前記デジタルオブジェクトについての強化された前記調節特徴セットに対する前記ユーザの認知応答に対応する一意のシグネチャのセットを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１１】
前記第1のフィードバックループおよび前記第2のフィードバックループの実施中に、前記一意の識別子を精緻化し、前記一意の識別子に基づいて前記ユーザを連続して認証することをさらに含む、請求項10記載の方法。
【請求項１２】
前記ユーザを連続して認証することが、前記仮想環境内で、含意セットを有するテキストオブジェクトをデジタル形式で前記ユーザに送付すること；前記BCIを介して前記テキストオブジェクトに対する前記ユーザの応答を抽出することであって、前記ユーザの特性が前記含意セットのうちの少なくとも1つに対応する、こと；および、前記応答に基づいて前記ユーザを認証することを含む、請求項11記載の方法。
【請求項１３】
前記復号アルゴリズムが収束し次第、前記ユーザのための前記デジタルオブジェクトの強化された前記調節特徴セットの生成とともに、前記仮想環境内で、カスタマイズされたデジタルコンテンツを前記ユーザに送付することをさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１４】
前記復号アルゴリズムの収束に応答して、前記仮想環境内で、報酬としてデジタルコンテンツを前記ユーザに送付することをさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項１５】
システムであって、ユーザの頭部領域に装着されたブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）に接続するように構成されたハードウェアプラットフォームを含み、
前記ハードウェアプラットフォームが、
前記BCIの出力を調整するための電子機器サブシステム；および
前記電子機器サブシステムと通信するコンピューティングサブシステム
を含み、
前記コンピューティングサブシステムが、
仮想環境内でユーザにデジタルオブジェクトを提供する、コンテンツ送付モード；
前記ユーザが前記デジタルオブジェクトと対話する際に前記BCIからの神経信号ストリームを検出する、検出モード；
第1のループを定義する第1の強化アーキテクチャであって、前記検出モードにおいて、復号アルゴリズムを用いて前記神経信号ストリームを処理して、前記ユーザの神経活動の分類を生成し、かつ、前記神経活動に基づいて前記デジタルオブジェクトの調節特徴セットを調節して、前記ユーザと前記デジタルオブジェクトとの間の関係を強化する、第1の強化アーキテクチャ；および
前記第1のループと同時に実施される第2のループを定義する第2の強化アーキテクチャであって、前記検出モードにおいて、前記ユーザと前記デジタルオブジェクトとの間の対話に基づいて前記復号アルゴリズムのパラメータセットを調節する、第2の強化アーキテクチャ
で動作するためのコンピュータ・プログラム・コードを含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含む、
前記システム。
【請求項１６】
前記ハードウェアプラットフォームが、電気的表面信号、光信号、および単一ニューロン信号のうちの少なくとも1つを受け取るための入力ユニットを含む、請求項15記載のシステム。
【請求項１７】
前記デジタルオブジェクトがボディを含み、前記コンテンツ送付モードが、前記ボディの形状に関連する形態的特徴、前記ボディの少なくとも一部分の動きに関連する動き特徴、色特徴、および律動的特徴を含む前記調節特徴セットのためのアーキテクチャを含む、請求項15記載のシステム。
【請求項１８】
前記検出モードが、前記復号アルゴリズムを用いて前記神経信号ストリームを処理するため、および前記第1の強化アーキテクチャによる前記ユーザの前記神経活動の前記分類に関連する誤分類頻度を調整するように構成された調整可能なペナルティパラメータを含む適応的閾値処理演算を実施するためのアーキテクチャを含む、請求項15記載のシステム。
【請求項１９】
前記第1の強化アーキテクチャが、前記デジタルオブジェクトおよび前記仮想環境のうちの少なくとも1つと対話している間の前記ユーザの認知状態の特徴付けを生成するため、ならびに前記認知状態の特徴付けに基づいて前記デジタルオブジェクトの前記調節特徴セットを調節するためのアーキテクチャを含む、請求項15記載のシステム。
【請求項２０】
前記システムが、前記第1の強化アーキテクチャおよび前記第2の強化アーキテクチャの前記復号アルゴリズムの収束とともに前記ユーザの一意の識別子を生成するためのアーキテクチャを含む認証ユニットをさらに含み、前記一意の識別子が、前記デジタルオブジェクトについての強化された前記調節特徴セットに対する前記ユーザの認知応答に対応する一意のシグネチャのセットを含む、請求項15記載のシステム。
【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、2017年11月21日に出願された米国仮特許出願第62/589,421号の恩典を主張するものであり、その全内容は参照により本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【０００２】
背景
本開示は、全体として、神経信号処理に関し、具体的には、ブレイン・コンピュータ・インターフェースを使用した、脳活動の迅速な復号と連携したインタラクティブコンテンツ送付のためのシステムおよび方法に関する。
【０００３】
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）のシステムおよび方法を使用して、ユーザをユーザの環境とシームレスに接続し、デジタル世界におけるユーザ体験を向上させることができる。そのようなBCIシステムを使用して、1人または複数のユーザを電子世界に接続し、機密情報のアクセスに関するセキュリティ（例えば、認証、許可）およびユーザに合わせてカスタマイズされたコンテンツの送付のため、ならびに/または任意の他の適切な目的のための機構を提供することができる。カスタマイズされたコンテンツの送付に関して、現在のシステムは、ユーザの神経活動を迅速に復号し、復号を、ユーザへのカスタマイズされたデジタルコンテンツの提供と連携させることができない。現在のシステムにはさらに、デジタルコンテンツに対する神経応答を捕捉する信号に基づいてデジタルコンテンツをユーザの同一性の認証に使用する能力が不足している。
【発明の概要】
【０００４】
概要
ユーザに提供される電子コンテンツを、ユーザと環境（例えば、物理環境、仮想環境など）との間の対話（interaction）を向上させ、ユーザがセキュアな方法で環境により結び付いていると感じる助けとするために使用することができる。本明細書に記載される方法およびシステムは、ユーザとデジタルオブジェクトとの間の関係を強化し、仮想環境で提供されるコンテンツに関するユーザの神経活動の復号を改善するためのアーキテクチャを含み、ここで当該コンテンツは、動的に変更可能な特徴を有し、かつ、認証するため、およびカスタマイズされたコンテンツをユーザに提供するための機能を含む。
【０００５】
記載のシステムの1つまたは複数の態様は、ユーザの頭部領域に装着されるBCIデバイスに接続されたハードウェアシステムを含み、BCIは、ユーザの脳から神経信号を受け取るセンサを含む。ハードウェアシステムは、BCIの出力を受け取り、調整し、ディスプレイでユーザにデジタルコンテンツを送るための電子機器と、ユーザがデジタルコンテンツと対話する際にユーザの神経活動の分類を生成し、分類された神経活動に基づいてデジタルコンテンツの特徴を調節し、ユーザが調節されたデジタルコンテンツと対話する際にコンピューティングアーキテクチャの脳復号部分のパラメータを同時に調節するように作られたコンピューティングアーキテクチャと、を含む。コンピューティングアーキテクチャはまた、入力神経信号を、デジタルコンテンツに対する応答に基づいてユーザの同一性および認知状態（例えば、ストレスの状態、感情状態など）を決定するように処理し、ユーザの同一性および状態に基づいてユーザに合わせてカスタマイズされたコンテンツを生成する。そのようなカスタマイズされたコンテンツは、娯楽体験、ユーザの関心対象の情報、報酬、拡張現実体験および仮想現実体験、ならびに/または他のカスタマイズされたコンテンツを含むことができる。また、環境のそのようなカスタマイズされた局面を使用して、ユーザと、ユーザが対話している仮想環境との間で、快適な状態または「ホメオスタシス」を維持することもできる。
【０００６】
本明細書に記載されるシステムおよび方法を、研究または臨床環境から離れているユーザが使用するように適合させることができ、そこではユーザは自分の日常生活で動き回っている。このように方法および/またはシステムを提供して、ユーザ体験を拡張現実設定および/または仮想現実設定で提供されるコンテンツで向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１Ａ】1つまたは複数の態様による、脳活動の迅速な復号と連携したインタラクティブ電子コンテンツ送付のためのシステム環境を示す概略図である。
【図１Ｂ】図1Aに示されるシステム環境の代替の態様を示す概略図である。
【図２】1つまたは複数の態様による、脳活動の迅速な復号と連携したインタラクティブ電子コンテンツ送付のための方法を示す流れ図である。
【図３Ａ】記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様によるインタラクティブ・デジタル・オブジェクトおよび調節可能な特徴の態様を示す図である。
【図３Ｂ】記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様によるインタラクティブ・デジタル・オブジェクトおよび調節可能な特徴のその他の態様を示す図である。
【図４】1つまたは複数の態様による、脳活動の迅速な復号に関連する適応的閾値処理の一態様を示す図である。
【図５】1つまたは複数の態様による、調整可能なパラメータを使用した適応的閾値処理プロセスの出力の態様を示す図である。
【図６】1組のイベントに関連する脳活動復号の収束を示すシステム出力の態様を示す図である。
【図７Ａ】ユーザからの神経信号の処理に関して連携して動作するデジタルオブジェクトの調節と脳復号アルゴリズムの調節とのための強化アーキテクチャの一態様を示す概略図である。
【図７Ｂ】図7Aに示される強化アーキテクチャに対応する方法の流れを示す流れ図である。
【図８Ａ】記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様による、ユーザ認知状態を調査し、デジタルオブジェクトおよび/または環境の局面を調節するための環境の一態様を示す図である。
【図８Ｂ】図7Aおよび図7Bに示される方法の態様による、ユーザ状態を調査するためのデジタルオブジェクトの態様を示す図である。
【図９】特徴空間内の特徴セットの各特徴に対するユーザ固有の応答に基づいて、システムによって生成されたユーザ識別子を表す概略図である。
【図１０】記載の方法およびシステムの1つまたは複数の態様に関連する入力およびアプリケーション・プログラミング・インターフェース出力の一態様を示す図である。
【０００８】
各図に示されている様々な態様は例示のためのものにすぎない。当業者は、以下の考察を読めば、本明細書に記載される原理から逸脱することなく本明細書に例示される構造および方法の代替の態様が用いられ得ることを容易に理解するであろう。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
詳細な説明
1. システム環境
図1Aに、1つまたは複数の態様による、脳活動の迅速な復号と連携したインタラクティブ電子コンテンツ送付のためのシステム100のシステム環境を示す。図1Bに、図1Aに示されるシステム環境の代替の態様を示す。図1に示されるシステム100は、ユーザがヘッドマウントディスプレイ（HMD）を介して提供されるコンテンツと対話する際にユーザ105からの神経信号ストリームを検出するためのセンサアレイを含むブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）120と接続されたHMD 110を含む。システム100はまた、HMD 110およびBCI 120と接続するように構成されたハードウェアプラットフォーム130も含み、ハードウェアプラットフォーム130は、BCI 120の出力を受け取り、調整するための電子機器サブシステム140、ならびにユーザの脳活動を迅速に復号し、脳活動復号プロセスに応答して仮想環境の特徴を調整するための強化アーキテクチャを含む。
【００１０】
システム100の態様は、ユーザとデジタルオブジェクト/環境との間の関係を強化するように機能し、仮想環境で提供されるコンテンツに関するユーザの神経活動の復号を改善するためのアーキテクチャを含み、ここで、当該コンテンツは、動的に変更可能な特徴を有し、かつ、認証するため、およびカスタマイズされたコンテンツをユーザに提供するための機能を含む。また、仮想環境およびオブジェクトのそのようなカスタマイズされた局面を使用して、ユーザと、ユーザが対話している仮想環境との間で快適な状態または「ホメオスタシス」を維持することもできる。
【００１１】
1.1 システム―HMDおよびBCI
HMD 110は、ユーザによって装着され、ハードウェアプラットフォーム130のアーキテクチャによって生成されたデジタルコンテンツをユーザに提供するように構成されている。HMD 110は、ユーザに電子コンテンツをレンダリングするためのディスプレイを含む。以下で方法に関して説明されるように、HMD 110のディスプレイによってレンダリングされるコンテンツは、ディスプレイに関連する視野内にデジタルオブジェクト107および/または仮想環境109を含むことができる。デジタルオブジェクト107および/または仮想環境109は、後述されるように、ユーザとの対話を促すために使用することができる調節可能な特徴を有する。HMD 110は、電源管理に関連する装置（例えば、充電ユニット、バッテリ、有線電力インターフェース、無線電力インターフェースなど）、ユーザにウェアラブルコンポーネントを、ユーザが自分の日常生活において動き回ることを可能にするロバストな方法で留める留め具、および任意の他の適切な構成要素のうちの1つまたは複数もさらに含むことができる。HMD 110はまた、HMD 110を介して提供されるコンテンツの制御に寄与し、かつ/またはユーザによるHMD 110の使用に関連する出力を提供することができる、モバイル・コンピューティング・デバイス（例えば、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチなど）といった他のコンピューティングデバイスとのインターフェースも含むことができる。
【００１２】
BCI 120は、使用中に、ユーザの脳から神経活動を検出するように構成されたセンサセット121を含む。一態様では、センサセット121は、電気的表面信号（例えば、脳波（EEG）信号、皮質脳波（ECoG）信号など）の生成のための電極を含み、センサセット121は、電解質処理多孔質材料、高分子材料、布材料、またはユーザの頭部領域との電気的インターフェースを形成できる他の材料のうちの1つまたは複数を含むことができる。別の態様では、センサセット121は、脳磁図（MEG）、陽電子放出断層撮影（PET）、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）、（例えば、神経栄養電極やマルチユニットアレイを使用した）単一ニューロン信号感知、および他の神経検知モダリティ、のうちの1つまたは複数のために動作するセンサを含むことができる。さらに別の態様では、センサセット121は、拡散光トモグラフィ（DOT）、近赤外分光法（fNIRS）、機能的時間領域近赤外分光法（TD-fNIRS）、拡散相関分光法（DCS）、スペックルコントラスト光トモグラフィ（SCOT）、時間領域干渉近赤外分光法（TD-iNIRS）、ハイパースペクトル画像法、偏光感受型スペックルトモグラフィ（PSST）、スペクトル無相関、および他の画像法モダリティ、のうちの1つまたは複数を含む光学式神経感知モダリティのために動作するセンサを含むことができる。
【００１３】
図1Aおよび図1Bに示されるように、ユーザがコンテンツ提供機能と神経信号検出および伝送機能の両方を有する単一の装置を装着するように、HMD 110の1つまたは複数の部分にBCI 120を接続することができる。
【００１４】
図1Aに示されるように、BCI 120のセンサ121を支持基板122に接続することができ、支持基板122は、使用中のユーザの頭の前頭部および/または前頭前部、ならびにユーザの頭の側頭部、頭頂部、および顎顔面領域にアーチ状に架かるように構成された部分を含むことができる。各態様では、支持基板122は、ユーザにコンパクトなフォームファクタでディスプレイおよび感知機能が提供されるように、HMD 110の眼鏡類のフレーム、テンプル、およびブリッジ、のうちの1つまたは複数を形成することができる。図1Aに示されるように、BCI 120のセンサ121は、使用中のユーザの頭および/または顔の適切な部分とインターフェースするように支持基板122のテンプル、フレーム、および鼻ブリッジの各部分に面して内側に接続されている。よって、HMD 110とBCI 120とは、単一の装置としての構成において計算構成要素、電源管理構成要素、および/または他の電子機器を共有することができる。
【００１５】
図1Bの別の態様に示されるように、BCI 120bのセンサ121bを、使用中のユーザの頭の前頭部および/または前頭前部にアーチ状に架かるように構成された支持基板122bに接続することができ、BCI 120bのセンサ121bは、使用中のユーザの頭に接触するように支持基板122bの後部に接続されている。図1Bに示されるように、支持基板122bの末端領域は、HMD 110bのハウジング部分の両側に接続されている（例えば、電気機械的に接続されている、電気的に接続されている、機械的に接続されている）。よって、HMD 110bとBCI 120bとは、計算構成要素、電源管理構成要素、および/または他の電子機器を共有することができる。
【００１６】
しかしながら、さらに別の態様では、BCI 120、120bの構成要素を別の方法でHMD 110、110bに接続することができる。さらに別の態様では、BCI 120、120bとHMD 110、110bとが単一の装置として構成されないように、BCI 120、120bをHMD 110、120bとは物理的に別個のものとすることができる。
【００１７】
1.2 システム-ハードウェアプラットフォーム
ハードウェアプラットフォーム130はまた、電子機器サブシステム140と通信するコンピューティングサブシステム150も含むことができ、コンピューティングサブシステムは、デジタルオブジェクトおよび/または仮想環境調節、ならびに提供されるコンテンツとユーザの関係を強化するための神経活動復号に関連する異なるモードで動作するためのコンピュータ・プログラム・コードを含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。したがって、コンピューティングサブシステム150は、HMDを介して仮想環境内でユーザにデジタルオブジェクトを提供するコンテンツ送付モードでシステム100が動作することを可能にする、コンテンツ送付アーキテクチャ153を含むことができる。
【００１８】
コンピューティングサブシステムはまた、ユーザがデジタルオブジェクトと対話する際にBCIからの神経信号ストリームを検出する検出モードでシステム100が動作することを可能にする、検出アーキテクチャ151も含むことができる。検出アーキテクチャ151は、異なる脳状態に関連する異なる領域の活動状態を決定するために、ユーザの異なる脳領域に関連する異なる電極チャネルから（例えば、スペクトル成分に関して、神経振動に関して、誘発電位に関して、イベント関連電位に関して、活動の異なる周波数帯域に関して、活動の組み合わせに関してなどの）活動を決定するための動作モードを有する構造を含む。各態様では、解析される異なる脳状態には、警戒状態（睡眠状態、警戒レベルなど）、集中の状態（例えば、集中している、散漫であるなど）、情緒状態（例えば、幸せ、怒っている、悲しい、退屈している、怖がっている、落ち着いている、混乱している、驚いているなど）、精神的健康状態（例えば、不安状態、鬱状態、精神的健康状態のマニュアルで特徴付けられた状態など）、神経学的健康状態（例えば、発作、片頭痛、脳卒中、認知症など）、飲酒状態、顕在的/潜在的注意の状態、感覚刺激に対する反応状態、空間定位の状態、認知的負荷の状態（例えば、過負荷である）、フローの状態、恍惚状態、想像の状態（例えば、運動動作、情景、音、手順などの）、記憶機能状態（例えば、有効な符号化、忘却など）、および/または任意の他の適切な脳活動状態、のうちの1つまたは複数を含むことができる。
【００１９】
連携した方法でのユーザとデジタルコンテンツとの間の関係の強化および脳活動復号プロセスの性能の強化に関して、コンピューティングサブシステム150はまた、復号アルゴリズムを用いてBCIからの神経信号を処理して、ユーザの神経活動の分類を生成し、かつ、復号アルゴリズムの出力に基づいてデジタルオブジェクトの調節特徴セットを調節して、ユーザとデジタルオブジェクトとの間の関係を強化する、第1の強化アーキテクチャ155も含む。コンピューティングサブシステム150はまた、ユーザとデジタルオブジェクトとの間の対話に基づいて復号アルゴリズムのパラメータセットを調節する第2の強化アーキテクチャ157も含む。第1の強化アーキテクチャ155および第2の強化アーキテクチャ157は、検出モードでユーザからの神経信号が取得される際に互いに同時に動作するループを定義することができ、相互学習フレームワークの収束の結果としてユーザごとの脳活動の迅速な復号が得られる。代替の構成では、ユーザにデジタルコンテンツとのユーザの関与を促すかもしくはその他の方法で強め、セキュリティ特徴を提供し、かつ/またはユーザの神経活動の迅速な復号を促進するために、異なる構成要素および/または追加の構成要素がシステム100に含まれ得る。
【００２０】
コンピューティングサブシステム150はよって、パーソナル・コンピューティング・デバイス、リモートサーバ、ポータブル・コンピューティング・デバイス、クラウドベースのコンピューティングシステム、および/または任意の他の適切なコンピューティングシステムのうちの1つまたは複数に関連するハードウェアモジュールおよび/またはソフトウェアモジュールとして実装されたコンピューティングサブシステムを含むことができる。そのようなコンピューティングサブシステムは、連携し、後述される方法の態様、変形、および例を実行するためのコンピュータコードを含む非一時なコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品を実行または生成することができる。よって、コンピューティングサブシステム150の各部分は、後述される方法の態様、変形、および例を実施するためのアーキテクチャを含むことができ、このアーキテクチャは、非一時的な媒体に格納されたコンピュータプログラムを含む。
【００２１】
1.3 システム - 通信
図1に示されるように、システム100の構成要素を、ネットワーク160を介して通信するように構成することができ、ネットワーク160は、有線通信システムおよび/または無線通信システムの両方を使用して、ローカル・エリア・ネットワークおよび/または広域ネットワークの任意の組み合わせを含むことができる。一態様では、コンピューティングサブシステム150および/またはシステムの他の装置（例えば、HMD 110、BCI 120）は、標準的な通信技術および/またはプロトコルを使用する。例えば、ネットワーク160は、例えば、イーサネット、IEEE802.11、WiMAX（worldwide interoperability for microwave access）、3G、4G、5G、符号分割多元接続（CDMA）、GSM（global system for mobile communications）、デジタル加入者線（DSL）などの技術を使用する通信リンクを含む。システム通信に使用されるネットワーキングプロトコルの例には、伝送制御プロトコル/インターネットプロトコル（TCP/IP）、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、WebSocket（WS）、およびファイル転送プロトコル（FTP）が含まれる。いくつかの態様では、システム100の構成要素の通信リンクの全部または一部が、セキュア・ソケット・レイヤ（SSL）上のハイパーテキスト転送プロトコル、WebSocketセキュア（WSS）、セキュアファイル転送プログラム（SFTP）または任意の他の適切な1つもしくは複数の技術などの前記プロトコルのセキュアな拡張を使用して暗号化され得る。
【００２２】
1.4 システム - 他のセンサおよびハードウェア
システム100の装置は、ユーザ状態の局面を検出し、（例えば、ユーザの実世界環境から）コンテキスト情報を検出し、かつ/またはコンピューティングサブシステム150によって生成され、HMD 110を介して送られた電子コンテンツとの対話の局面を検出するための追加のセンサ構成要素を含むことができる。サブシステムおよび/またはセンサを、提供されるコンテンツとの対話中にユーザによって装着されるHMD 110および/またはBCI 120に接続し、これと一体化し、またはその他の方法でこれと関連付けることができる。これに加えてまたは代替として、サブシステムおよび/またはセンサを、HMD 110および/またはBCI 120とは別個の装置に接続し、これと一体化し、またはその他の方法でこれと関連付け、サブシステムおよび/またはセンサが、ユーザと提供される電子コンテンツとの間の対話中にコンピューティングサブシステム150と通信することもできる。
【００２３】
追加のセンサには、電子コンテンツおよび/またはユーザを取り囲む環境とのユーザの対話に関連する捕捉されたオーディオを処理するオーディオセンサ（例えば、指向性マイクロフォン、無指向性マイクロフォン）が含まれ得る。これに加えてまたは代替として、センサには、電子コンテンツおよび/またはユーザを取り囲む環境とのユーザの対話に関連する（電磁スペクトルの任意の部分と関連する）捕捉された光学的に導出された情報を処理する光センサ（例えば、カメラと一体化された）も含まれ得る。これに加えてまたは代替として、センサには、電子コンテンツおよび/またはユーザを取り囲む環境とのユーザの対話に関連する捕捉された動きデータを処理する動きセンサ（例えば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープなど）も含まれ得る。これに加えてまたは代替として、センサには、皮膚コンダクタンス/電気皮膚反応（GSR）センサ、心臓血管パラメータ（例えば、電波探知ベースのセンサ、フォトプレチスモグラフィセンサ、心電図センサ、血圧計など）、呼吸パラメータを検出するためのセンサ（例えば、プレチスモグラフィセンサ、オーディオセンサなど）、体温センサ、および/または任意の他の適切なバイオメトリックセンサ、のうちの1つまたは複数を含むバイオメトリック監視センサも含まれ得る。よって、ハードウェアプラットフォーム130が、ユーザ状態の決定に関連する非脳活動状態（例えば、補助バイオメトリック信号、補助データ、コンテキストデータなど）の抽出のために追加のセンサ信号を使用することができる。例えば、環境因子（環境脅威の解析など）および/または装置状態（例えば、ユーザの装置がネットワークに無線で接続されているか、またはその他の方法で接続されている）を入力として使用することができる。システム100はよって、センサの出力を処理して、後述される方法に従ってほぼリアルタイムでコンテンツ調節を誘導するのに役立つ特徴を抽出することができる。
【００２４】
上述のシステムは、好ましくは、後述される方法の態様、変形、および/または例を実施するが、これらシステムは、これに加えてまたは代替として、任意の他の適切な方法を実施することもできる。
【００２５】
2. 方法 - 脳活動の迅速な復号と連携したインタラクティブコンテンツ送付
図2に、ユーザがコンテンツと対話する際の脳活動の迅速な復号を用いたインタラクティブコンテンツ送付のための方法200の流れ図を示す。図2に示されるように、ハードウェアプラットフォームは、図1に示されるHMD 110のディスプレイや他の表示装置などのディスプレイを介して仮想環境内でユーザにデジタルオブジェクトを提供（210）する。次いで、ユーザがデジタルオブジェクトと対話する際にユーザから神経信号ストリームを受け取ったことに応答して、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャが、第1の強化ループと第2の強化ループとを同時に、第1の強化ループと連携して、実施する。第1の強化ループでは、図2に示されるように、コンピューティングアーキテクチャは、復号アルゴリズムを用いてユーザの神経活動の分類を生成（220）し、デジタルオブジェクトの特徴セットを調節してユーザとデジタルオブジェクトとの間の関係を強化（230）する。神経活動の分類の生成に際して、コンピューティングアーキテクチャは、異なる脳状態に関連する異なる領域内の活動状態を決定するために、ユーザの異なる脳領域に関連する異なる電極チャネルから、（例えば、スペクトル成分に関して、神経振動に関する、誘発電位に関して、イベント関連電位に関して、活動の異なる周波数帯域に関して、活動の組み合わせに関してなどの）システムのセンサからの活動特性を抽出することができる。各態様では、解析される異なる脳状態には、警戒状態（睡眠状態、警戒レベルなど）、集中の状態（例えば、集中している、散漫であるなど）、情緒状態（例えば、幸せ、怒っている、悲しい、退屈している、怖がっている、落ち着いている、混乱している、驚いているなど）、精神的健康状態（例えば、不安状態、鬱状態、精神的健康状態のマニュアルで特徴付けられた状態など）、神経学的健康状態（例えば、発作、片頭痛、脳卒中、認知症など）、飲酒状態、顕在的/潜在的注意の状態、感覚刺激に対する反応状態、空間定位の状態、認知的負荷の状態（例えば、過負荷である）、想像の状態（例えば、運動動作、情景、音、手順などの）、記憶機能状態（例えば、有効な符号化、忘却など）、および/または任意の他の適切な脳活動状態、のうちの1つまたは複数を含むことができる。そのような信号を、以下のセクション2.2で説明されるように、適応的閾値処理の手法で処理することができる。
【００２６】
第2の強化ループでは、図2に示されるように、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザとデジタルオブジェクトとの間の対話に基づいて復号アルゴリズムのパラメータセットを調節（240）し、ここで、デジタルオブジェクトの特徴は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで動的に調節される。このように、第1および第2の強化ループは、デジタルオブジェクトの特徴が、ユーザの神経活動を復号するための復号アルゴリズムの精緻化と連携して（例えば、ユーザによる関与のレベルに関して、デジタルオブジェクトとの対話に関連する認知的「快適さ」または認知ストレスの低減に関してなど）ユーザとの関係を強化するように精緻化される、相互学習アーキテクチャを形成する。
【００２７】
図2に示されるように、復号アルゴリズムの収束とともに、ハードウェアプラットフォームは、デジタルオブジェクトの特徴空間の特定の特徴局面（または特徴局面の範囲）をユーザの識別に使用できるように、デジタルオブジェクトの精緻化された特徴に基づいてユーザの一意の識別子を生成（250）することができる。ハードウェアプラットフォームは、ユーザにデジタル世界内でカスタマイズされた体験が提供されるように、ユーザ認知状態、復号アルゴリズムの収束の閾値レベル、および/または別のトリガイベントに基づいて、カスタマイズされたコンテンツをユーザに送付（260）し、かつ/または報酬をユーザに送付（270）することができる。
【００２８】
図2に示されるように、ハードウェアプラットフォームはさらに、デジタルオブジェクト、別の刺激（例えば、ユーザには見えない刺激、ユーザには意識的に知覚されない刺激など）、および/または仮想環境の別の局面を使用してユーザ状態を調査（205）し、次いで、ユーザの認知状態の解析に基づいて方法200の局面を実施することができる。例えば、刺激には、加速度計測定値がタイムロック刺激として働くように、加速度計測定値（例えば、ピーク加速度計測定値）に接続することが含まれ得る。ユーザ状態の調査に関するさらなる詳細については図8Aおよび図8Bに関連して後述する。
【００２９】
方法200は、ユーザとデジタルオブジェクト/環境との間の関係を強化するように機能し、仮想環境で提供されるコンテンツに関するユーザの神経活動の復号を改善するためのハードウェアおよびコンピューティングアーキテクチャを実施し、ここで、当該コンテンツは、動的に変更可能な特徴を有し、かつ、認証するため、およびカスタマイズされたコンテンツをユーザに提供するための機能を含む。また仮想環境およびオブジェクトのそのようなカスタマイズされた局面を使用して、ユーザとユーザが対話している仮想環境との間で快適な状態もしくは「ホメオスタシス」を達成し、かつ/またはユーザが達成しようとする他の状態（例えば、記憶機能状態、注意状態、共感的状態など）を達成することもできる。記載のように、方法200の態様を、上記セクション1に記載されているシステムの1つまたは複数の態様を使用して実施することができる。ただし、これに加えてまたは代替として、方法200の態様を、他のシステム構成要素を使用して実施することもできる。
【００３０】
2.1. 方法 - デジタルオブジェクトの提供
図3Aに、記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様によるインタラクティブ・デジタル・オブジェクトおよび調節可能な特徴の態様を示す。図2に関して記載されているデジタルオブジェクトを提供する工程210に関して、デジタルオブジェクトは、以下でさらに詳細に説明される第1の強化ループのアーキテクチャによって調節される調節特徴セットを含む。ユーザにデジタルオブジェクトを送付するに際して、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャは、デジタルオブジェクトの外観および挙動についての命令を生成し、それらの命令をHMDに、またはユーザへのデジタルオブジェクトのレンダリングのための他の表示装置に送る。
【００３１】
デジタルオブジェクトはボディを有し、ボディは、1つのユニット連続体（unit continuum）を定義することができ、かつ/または複数のユニット連続体を（例えば、関連したオブジェクトのセットとして）定義することができる。ボディが複数のユニット連続体として定義されるいくつかの態様では、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャは、複数のユニットが連携して振る舞うように、1つまたは複数の基準特徴（例えば、動きの重心、動きの経路、その内部に動きが封じ込められる体積など）に関する複数のユニット連続体の動きを規定する制御命令を生成することができる。これに加えてまたは代替として、ボディが複数のユニット連続体として定義されるいくつかの態様では、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャは、複数のユニット連続体のうちの1つまたは複数の動きを独立して規定する制御命令を生成することもできる。
【００３２】
調節特徴セットは、ボディの形態を調整するための少なくとも1つの変更可能な形態的特徴を含む。形態的特徴は、全ボディの一部分の幾何形状、ボディのサイズ、ボディの体積特徴、およびボディの任意の他の形態的局面、のうちの1つまたは複数を定義する。ボディの幾何形状は、角柱部分（例えば、多角柱部分）、錐体部分（例えば、基盤の多角形底面積を有する錐体）、曲率によって定義された部分（例えば、凹部分、凸部分など）、回転面によって定義された部分、不定形部分、およびボディの1つまたは複数の形状特徴を定義する任意の他の部分のうちの1つまたは複数を含むことができる。ボディのサイズはグローバルに倍率調整可能とすることもでき、または代替として、ボディの部分を（例えば、ボディをゆがめるために）倍率調整可能とすることもできる。ボディの体積特徴は、ボディの内体積および/または外体積を定義することができる。図3Aには、ボディのサイズ、体積、および多様性を調整するための調節特徴を有する立方体形状のボディのデジタルオブジェクトの例が描かれている。
【００３３】
調節特徴セットはまた、（例えば仮想環境内の）空間全体にわたってボディの動きに影響を及ぼすための少なくとも1つの変更可能な動き特徴を含むこともできる。図3Aに示されるように、動き特徴は、静止または静的挙動、線形経路および/または非線形経路に沿った並進に関する動きの経路）、（例えば、3D座標系における）異なる軸に対する並進、（例えば、3D座標系における）異なる軸を中心とした回転、基準特徴（例えば、点、線、体積など）を中心とした回転、および/または任意の他の動き特徴、のうちの1つまたは複数を定義する。動き特徴調節を、コンピューティングアーキテクチャによって、仮想環境の物理的制約またはその他の制約と関連付けて実施することができ、制約は、デジタルオブジェクトの動き特徴を調節するときにコンピューティングアーキテクチャが使用する境界を定義する。例えば、デジタルオブジェクトのボディの動きを、デジタルオブジェクトが、仮想環境によって定義された特定の境界（例えば、壁、他のオブジェクト）を越えられないように、制約することができる。
【００３４】
調節特徴セットはまた、ボディの色外観に影響を及ぼすための少なくとも1つの変更可能な色特徴も含むことができる。色特徴は、ボディ全体および/またはボディの部分の色を、デジタルオブジェクトのボディの個々の部分の色を制御できるように、制御することができる。色特徴を、RGB色空間、CMY色空間、HSV色空間、HIS色空間、または別の色空間を含む1つまたは複数の色空間の中から選択することができる。仮想環境のデジタルオブジェクトおよび/または関連付けられたオブジェクトの色特徴は、デジタルオブジェクトの調節された強度、彩度、コントラスト、明るさ、色相、および/または他の外観を生み出すことができる。
【００３５】
調節特徴セットはまた、ボディの表面テクスチャに影響を及ぼすための少なくとも1つの変更可能なテクスチャ特徴も含むことができる。テクスチャ特徴は、ボディ全体および/またはボディの部分のテクスチャを、デジタルオブジェクトのボディの個々の部分のテクスチャを制御できるように、制御することができる。テクスチャ特徴を、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される滑らかさもしくは実際の滑らかさ、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される粗さもしくは実際の粗さ、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される硬さもしくは実際の硬さ、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される多孔性もしくは実際の多孔性、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される鋭さもしくは実際の鋭さ、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される粘度もしくは実際の粘度、（例えば、HMDおよび/もしくはコンピューティングアーキテクチャのレンダリング能力に関する）知覚される摩擦もしくは実際の摩擦、ならびに/または任意の他の知覚されるテクスチャもしくは実際のテクスチャに関して定義することができる。
【００３６】
調節特徴セットはまた、（例えば、以下でさらに詳述されるように、デジタルオブジェクトに関連する音響特徴または触覚特徴に関する）ボディの律動的挙動に影響を及ぼすための少なくとも1つの変更可能な律動的特徴も含むことができる。律動的特徴は動き特徴に関連付けられることができ、律動的特徴は、追加的または代替的に、デジタルオブジェクトの脈動挙動、デジタルオブジェクトの波動挙動、動きのベクトルに沿ったデジタルオブジェクトの並進、デジタルオブジェクトの回転、デジタルオブジェクトと他のオブジェクトおよび/または仮想環境との間の対話、ならびに他の律動的特徴、のうちの1つまたは複数を定義することもできる。図3Aに示される例では、コンピューティングアーキテクチャは、立方体形状のデジタルオブジェクトの律動的特徴を、デジタルオブジェクトの周りに定義された脈動およびさざ波または泡で調節することができる。
【００３７】
図3Bに、記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様によるインタラクティブ・デジタル・オブジェクトおよび調節可能な特徴のその他の態様を示す。図3Bに関して、コンピューティングアーキテクチャは、形態、色、テクスチャ、動き、および他の特徴において複合的な特徴調節効果を生み出すことができ、以下でより詳細に説明される第1の強化ループおよび第2の強化ループの実施に関して、特徴空間の複数の局面における変換を伴う。図3Bに示される例では、コンピューティングアーキテクチャは、例えば、異なる数の面を有する異なるフェーズ（例えば、四面体（tetrahedral）、四面体（quadrahedral）、五面体（quintahedral）など）を経てデジタルオブジェクトのボディの形態を変換することができる。図3Bに示される別の例では、コンピューティングアーキテクチャは、例えば、デジタルオブジェクトの（例えば、形態、色、テクスチャなどの）内部構成要素ならびに内部および外部のテクスチャ/色を、調節可能な特徴の複合的な変換を用いて変換することができる。
【００３８】
方法200の後続の部分でデジタルオブジェクトおよびデジタルオブジェクトの調節された形態の提供に際して、コンピューティングアーキテクチャは、HMDおよび/またはBCIに関連する仮想現実装置の出力能力に関連する他の出力を生成するための構造を含むことができる。そのような出力には、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャがデジタルオブジェクトの提供および/またはデジタルオブジェクトの特徴の調節と連携させることができるオーディオ出力および触覚出力のうちの1つまたは複数が含まれ得る。
【００３９】
デジタルオブジェクトの調節が説明されているが、ハードウェアプラットフォームはまた、記載の方法の各部分の態様に従って（例えば、拡張現実コンテンツに関して、仮想現実コンテンツに関してなど）仮想環境の局面を提供および/または調節することもできる。
【００４０】
図3Aおよび図3Bに示されるように、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャは、異なる時間尺度に従って、デジタルオブジェクトを提供し、デジタルオブジェクトの異なる調節可能な特徴を調節することができる。後述される相互学習アルゴリズムの強化アーキテクチャに関して、異なる時間尺度による調節により、（例えば、対話強化に関して、ユーザ認証に関してなど）ユーザからの固有の応答を生み出すことができ、BCIにより神経信号で捕捉される、応答の時間的局面を、デジタルオブジェクトに対する強化およびさらなる変更に使用することができる。
【００４１】
よって、ユーザへのデジタルオブジェクトの提供ならびに/または神経復号アルゴリズムからのフィードバックに基づくデジタルオブジェクトおよび/または仮想環境の特徴の調節に際して、コンピューティングアーキテクチャは、第1の時間尺度に従って調節特徴セットのうちの第1の調節特徴の時間的挙動を調節すること、および第1の時間尺度とは異なる第2の時間尺度に従って調節特徴セットのうちの第2の調節特徴の時間的挙動を調節することができる。
【００４２】
特徴調節のための時間尺度は、ミリ秒未満単位、ミリ秒単位、秒未満単位、秒単位、分単位、時間単位、日単位、および/または任意の他の適切な時間尺度とすることができる。特徴調節の他の時間局面には、（例えば、異なる特徴の調節の変更に関する）特徴調節のフェーズが含まれ得る。例えば、コンピューティングアーキテクチャは、サイズの調節と動きの調節とを交互に行うことができる。特徴調節の他の時間局面には、特徴調節の頻度が含まれ得る。例えば、オブジェクトの形状を設定頻度で複数回調整することができる。特徴調節の他の時間局面には、特徴調節の回数が含まれ得る。特徴調節の他の時間局面には、特徴調節のインスタンス間の休止、および/または他の時間局面が含まれ得る。
【００４３】
異なる時間尺度に従って異なる特徴を調節することができる。例えば、オブジェクトの形状を第1の時間尺度で拡大することができ、オブジェクトのテクスチャを第2の時間尺度で変更することができる。同じ特徴を異なる時間尺度に従って調節することもできる。例えば、オブジェクトの形状を第1の時間尺度で変換し、さらに第2の時間尺度に従って（例えば別の時点において）変換することもできる。同じタイプの特徴（例えば、形態的特徴、動き特徴など）および/または異なるタイプの特徴を、異なる時間尺度に従って調節することもできる。ユーザと、ユーザが対話している仮想環境との間で快適な状態または「ホメオスタシス」を維持するために、異なる時間尺度に従って1つまたは複数の特徴を調節するように、コンピューティングアーキテクチャを構成することができる。
【００４４】
2.2. 方法 - 脳活動の復号に関する適応的閾値処理
図4に、1つまたは複数の態様による、脳活動の迅速な復号に関連する適応的閾値処理の一態様を示す。図4に示されるように、復号アルゴリズムは、適応的閾値処理演算のための関連するアーキテクチャ400を含むことができ、適応的閾値処理演算は、上述の方法200の上流部分で提供される、ユーザがデジタルオブジェクトと対話する際に生成される入力神経信号ストリームに適用される。ハードウェアプラットフォームは、デジタルオブジェクトとの対話に関連する脳活動セットの各脳活動に適応的閾値処理演算を適用する。
【００４５】
一態様では、図4（左）に示されるように、第1の脳活動401の復号の性能に関連する閾値条件のセット411、412が、第1の脳活動401を捕捉した神経信号ストリームに適用され、図4では、maxが性能の最大誤差を捕捉し、thが閾値条件を表す。最大誤差が閾値より大きく、閾値条件を満たさない場合、コンピューティングアーキテクチャは、閾値条件にペナルティ係数μのペナルティを科す421。しかしながら、最大誤差が閾値より小さく（または閾値と等しく）、よって閾値条件を満たす場合、コンピューティングアーキテクチャは、閾値条件を保持（422）し、ペナルティ係数μを調整しない。
【００４６】
図4（右）に示されるように、第2の脳活動402の復号の性能に関連する閾値条件のセット411、412が、第2の脳活動402を捕捉した神経信号ストリームに適用され、図4では、maxが性能の（例えば、偽陽性に関して、偽陰性に関して）最大誤差を捕捉し、thが閾値条件を表す。最大誤差が閾値より小さく、閾値条件を満たさない場合、コンピューティングアーキテクチャは、閾値条件にペナルティ係数μのペナルティを科す421。しかしながら、最大誤差が閾値より大きく（または閾値と等しく）、よって閾値条件を満たす場合、コンピューティングアーキテクチャは、閾値条件を保持（422）し、ペナルティ係数μを調整しない。よって、適応的閾値処理演算は、ユーザの神経活動の復号（例えば分類）に関連する誤分類頻度を調整するように構成された調整可能なペナルティパラメータを含む。さらに、最大誤差に関して、適応的閾値処理の手法の各反復での閾値条件の変更が誤差の大きさにひも付けられている。例えば、小さい誤差は閾値条件の緩徐進行につながり、大きい誤差は閾値条件の大きな変更につながる。
【００４７】
図4に示される活動の適用の例では、HMDと連携して、ハードウェアプラットフォームによって提供されるデジタルオブジェクトは、仮想環境における1組のカードである。コンピューティングアーキテクチャは、組の一番上になった各カードの色を調節して、一番上のカードが緑にまたは一番上のカードが赤になるようにする。ユーザの目標は、緑のカードが組の一番上になる際に緑のカードの選択を指示し（例えば、yesコマンド）、赤のカードが組の一番上になる際に赤のカードの選択を指示しないこと（例えば、noコマンド）である。指示された選択はBCIによって検出され、BCIは、ハードウェアプラットフォームに送られ、ハードウェアプラットフォームによって復号される神経信号ストリームを生成する。よって、図4に関して、第1の脳活動は（カードの非選択を指示する）「null」コマンドであり、第2の脳活動は（カードの選択を指示する）「yes」コマンドであり、適応的閾値処理の手法は、神経信号ストリームからの「null」コマンドおよび「yes」コマンドの復号が所望の条件を満たすまで閾値条件を調節する。
【００４８】
図4に関して、第1の脳活動および第2の脳活動402を（例えば、「yes」コマンドおよび「null」コマンドに関して互いに相補的とすることができるが、本方法の代替の態様では、脳活動は互いに相補的ではなく、適応的閾値処理の手法は異なるアーキテクチャを有し得る。
【００４９】
図5に、1つまたは複数の態様による、調整可能なペナルティパラメータを使用した適応的閾値処理プロセスの出力の態様を示す。図5に示されるように、図4に関して説明された手法の一態様に関して、コンピューティングアーキテクチャは、誤差（例えば、偽陽性、偽陰性）と誤差の大きさとに基づいて、ペナルティ係数μを適用して、閾値条件を自動調整する。適応的閾値処理の手法の反復全体または反復間で、ペナルティ係数μの大きさを減らすと収束までの時間が増えるが、挙動の復号の精度も上がる。逆に、適応的閾値処理の手法の反復全体または反復間で、ペナルティ係数μの大きさを増やすと収束までの時間が減るが、挙動の復号の精度も下がる。よって、異なる脳活動の復号に関して、強化アーキテクチャ（例えば上述の第2の強化ループ）は、調整可能なペナルティパラメータの調整により分類を生成する際の学習率および精度を調節するような構成とすることができる。
【００５０】
さらに、コンピューティングアーキテクチャは、ペナルティ係数μを、ユーザの脳活動において捕捉された異なる挙動の復号に関して非対称的に調整することができる。例えば、図5に示されるように、ユーザの第1の脳活動（例えば活動1）の復号の精度は所望の条件を満たすが、ユーザの第2の脳活動（例えば活動2）の復号の精度は不十分である。よって、コンピューティングアーキテクチャを、第1の脳活動を復号するための適応的閾値処理の手法に関してはμの値を保持するが、第2の脳活動を復号するための適応的閾値処理の手法に関しては、復号モデルの性能が十分になるまでμの値を減らすように構成することができる。十分な復号は、神経信号データで捕捉された異なる挙動の復号に関する偽陽性率および/または偽陰性率に基づくものとすることができる。より詳細には、ユーザの応答は、挙動の復号における偽陽性および挙動の復号における偽陰性に基づくデジタルオブジェクトの出力または調節とは異なる可能性がある。よって、異なる脳活動の復号に関して、強化アーキテクチャ（例えば上述の第2の強化ループ）は、調整可能なペナルティパラメータを、分類における偽陽性率を下げるために第1の大きさで調節し、分類における偽陰性率を下げるために第2の大きさで調節するような構成とすることができる。
【００５１】
図4および図5に記載される態様では、閾値が復号アルゴリズムの収束とともにそのように安定するので、脳活動が所望の（低い）誤り率で正確に復号される。他のメトリックに関して、コンピューティングアーキテクチャは、復号挙動のインスタンスの標準偏差関連パラメータの値および/または復号挙動のインスタンスにおける信頼値に基づいて復号アルゴリズムの収束を特徴付けることができ、収束は、ユーザが仮想コンテンツと対話する際に検出された神経信号ストリームにおいて捕捉された復号挙動の信頼値を増やし、標準偏差関連値を減らすことによって特徴付けられる。
【００５２】
図6に、1組のイベントに関連する脳活動復号の収束を示すシステム出力の態様を示す。図6に示されるように、一連の試験にわたって、コンピューティングアーキテクチャの復号アルゴリズムは、デジタルオブジェクトの異なる調節可能な特徴に関連するイベントに関するイベントレベルでの精度が増加し安定するように収束する。図6では、一連の試験の各々について、y軸は、デジタルオブジェクトの異なる調節可能な特徴の変化に対する脳活動応答を復号する一連のイベントの各々に関連する閾値を表し、x軸は時間を表す。図6に示される試験の各々について、黒点は、他の閾値と比較することができる閾値レベルを表し、黒点で表されたレベルより高い閾値は、特定のイベントについての脳活動の復号におけるより高い精度を指示する。図6（右）のインジケータバーに示されるように、復号アルゴリズムは、閾値が安定し、復号精度が十分なレベルに達するまで、各イベントに関連する脳活動を復号するための閾値を調整する。
【００５３】
図7Aに、ユーザからの神経信号の処理に関して連携して動作するデジタルオブジェクトの調節と脳復号アルゴリズムの調節とのための強化アーキテクチャの一態様の概略図を示す。図7Aに示されるように、ハードウェアプラットフォームのコンピューティングアーキテクチャは、同時に実施される接続された強化ループにおいて、提供されたデジタルオブジェクトの調節可能な特徴が、神経信号データにおいて捕捉された復号ユーザ応答に基づいて反復して調整され、復号アルゴリズムのパラメータもまた、復号神経信号データから解析されたユーザの応答に基づいて調節される、相互学習強化フレームワークを用いて構築されている。図7Aに示されるように、（特徴調節に関する）デジタルオブジェクトの反復ごとに、ユーザは意識的または潜在意識的に応答し、行動/挙動応答AtがBCIによって生成された神経信号データにおいて捕捉される。神経信号データは、神経活動の分類のための復号アルゴリズムへの入力として送られ、そこで強化フレームワークにおいて復号アルゴリズムによって出力された正しく復号された各状態が（例えば正のスコアで）報いられ、誤って復号された各状態が（例えば負のスコアで）罰せられる。正しく復号された状態および誤って復号された状態は次いで、ユーザとデジタルオブジェクトまたは仮想環境との間の関係を強化する目的で、コンピューティングアーキテクチャによってデジタルオブジェクトの特徴を調節するために使用され、強化フレームワークは、十分なレベルの復号が達成されるまで続く。
【００５４】
図7Bに、デジタルオブジェクトの特徴調節を反復し、復号フレームワークのパラメータ調節を反復するためにデジタルオブジェクトとのユーザ状態を調査することに焦点を合わせた、図7Aに示される強化アーキテクチャに対応する方法の流れを示す流れ図を示す。
【００５５】
図7B（上）に示されるように、デジタルオブジェクトの調節可能な特徴の反復に関して、コンピューティングアーキテクチャは、プローブ（例えば、デジタルオブジェクト、デジタルオブジェクトの特徴、仮想環境の局面、受動的な仮想要素など）を提供（710）し、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザがデジタルオブジェクトと対話する際のユーザの脳活動プロファイルを抽出するために、BCIを介して、ユーザから神経活動を受け取り、解析（720）する。次いで、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザと仮想環境との間の対話の正の尤度を改善するためにデジタルオブジェクトの調節特徴セットを構成（730a）し、次いで、引き続き、調節されたデジタルオブジェクトとの対話を検出（740）する。工程720、工程730a、および工程740に示されるプロセスは、ユーザ認知状態の閾値レベルの復号および/またはユーザとデジタルオブジェクト/仮想環境との間の十分に強化された関係に達するまで繰り返す。
【００５６】
図7B（下）に示されるように、復号アルゴリズムのパラメータ調節の反復に関して、コンピューティングアーキテクチャは、プローブ（例えば、デジタルオブジェクト、デジタルオブジェクトの特徴、仮想環境の局面、受動的な仮想要素など）を提供（710）し、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザがデジタルオブジェクトと対話する際のユーザの脳活動プロファイルを抽出するために、BCIを介して、ユーザから神経活動を受け取り、解析（720）する。次いで、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザと仮想環境との間の対話の正の尤度を改善するために復号アルゴリズムの調整可能なパラメータ（例えば、適応的閾値処理パラメータなど）のセットを構成（730b）し、次いで、引き続きデジタルオブジェクトとの対話を検出（740）し、検出は、更新された復号アルゴリズムを使用して実施される。工程720、工程730b、および工程740に示されるプロセスは、ユーザ認知状態の閾値レベルの復号および/またはユーザとデジタルオブジェクト/仮想環境との間の十分に強化された関係に達するまで繰り返す。
【００５７】
図8Aに、記載のシステムおよび方法の1つまたは複数の態様による、ユーザ認知状態を調査し、デジタルオブジェクトおよび/または環境の局面を調節するための環境の一態様を示す。
【００５８】
図8Aに示されるように、コンピューティングアーキテクチャは、HMDを介してプローブ810を提供し、ユーザがプローブ810に意識的または潜在意識的に応答する際にBCIから神経信号を受け取る。コンピューティングアーキテクチャは、神経信号を使用して、対話またはプローブ810に対する応答からユーザの認知状態を検出（820）する。次いで、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザを利するために、ユーザ認知状態に基づいて仮想環境の局面（例えば、デジタルオブジェクト、プローブ、仮想環境の景色、仮想環境の別の部分）を構成する。一態様では、ユーザを利することは、ユーザの低認知ストレス状態を低減するかまたはそれ以外の方法で維持することを含み得るので、ユーザとデジタルオブジェクト（または仮想環境の別の局面）との間の関係の強化に関して、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザがプローブと対話する間のユーザの認知ストレスの特徴付けを生成し、認知ストレスの特徴付けに基づいてデジタルオブジェクトの特徴を調節する。
【００５９】
これに加えてまたは代替として、各態様において、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザの警戒状態（睡眠状態、警戒レベルなど）、集中の状態（例えば、集中している、散漫であるなど）、情緒状態（例えば、幸せ、怒っている、悲しい、怖がっている、落ち着いている、驚いているなど）、精神的健康状態（例えば、鬱状態、精神病状態、精神的健康状態のマニュアルで特徴付けられる状態など）、神経学的健康状態（例えば、発作、片頭痛、脳卒中、認知症など）、飲酒の状態、顕在的/潜在的注意の状態、感覚刺激に対する反応の状態、認知的負荷の状態、想像の状態（例えば、運動動作、情景、音、手順などの）、記憶機能状態、および/または任意の他の適切な脳活動状態、のうちの1つまたは複数を決定するためにプローブを提供することもできる。その場合コンピューティングアーキテクチャは、脳活動状態を、HMDを介して、仮想環境の局面を構成するための、かつ/または正の認知状態を達成することに関してユーザを利するための入力として使用することができる。よって、プローブを使用して、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザの認知状態モデル（例えば情緒モデル）を生成することができる。
【００６０】
図8Bおよび図9に関して以下でより詳細に説明されるように、コンピューティングアーキテクチャは、プローブの提供およびユーザの認知状態の解析を、プローブの使用がコンピューティングアーキテクチャによってユーザのハイレベル識別子またはプロファイルの生成に使用され得るユーザ認証に使用することができる。さらに、コンピューティングアーキテクチャはユーザの同一性の理解を、脳活動の復号および/またはユーザへのカスタマイズされたコンテンツの提供に関連するアルゴリズムのカスケードを構成するために使用することもできる。
【００６１】
プローブ810の提供に関してより詳細には、コンピューティングアーキテクチャは、第1の時間窓においてユーザ状態調査モードに入るための構造を含むことができ、ユーザ状態調査モードでは、方法は、プローブ、別のデジタルオブジェクト、および/または仮想環境によって提供される刺激セットを調整するための制御命令を生成する工程をさらに含む。次いで、コンピューティングアーキテクチャはBCIから神経信号ストリームを受け取ることができ、ここで、神経信号ストリームの受け取りは、プローブの提供と連携して誘導されることができ、豊富化された神経信号ストリームとすることができる。第1の時間窓を仮想環境との対話のセッションの開始と関連付けることができ、一例では、ユーザが仮想環境に入ろうとし、HMDを装着すると、コンピューティングアーキテクチャは（例えば、ユーザがVRセッションを開始したことに応答して）ユーザ状態調査モードに入る。次いで、ユーザ状態調査モードで、コンピューティングアーキテクチャは、BCIから、ユーザの認知状態を抽出し、第1の時間窓と同時期に（例えば、その直後に、それと同時に、など）、ユーザの認知状態に基づいてデジタルオブジェクトの調節特徴セットおよび仮想環境の環境特徴セットのうちの少なくとも1つを調節する。
【００６２】
だたし、第1の時間窓を、仮想環境またはユーザ状態の他の状態と関連付けることもできる。例えば、コンピューティングアーキテクチャは、プローブを、VRセッション全体を通して周期的に提供することもでき、よってユーザは、ユーザの動的認知状態に基づいて仮想環境/デジタルオブジェクトの局面を調整するために周期的に評価される。これに加えてまたは代替として、いくつかの態様では、コンピューティングアーキテクチャは、仮想環境の局面が著しく変化したときにいつでもプローブを提供することができ、よってさらなる変更が加えられる前に、変化に対するユーザ応答が評価される。これに加えてまたは代替として、コンピューティングアーキテクチャは、VRセッションの終了の前にプローブを提供することもでき、よって、後続のVRセッションでのコンテンツの送付を誘導するために、VRセッション中に提供されたコンテンツに関して、VRセッション後にユーザの認知状態が評価される。
【００６３】
調査に使用できるデジタルオブジェクトおよび/またはVR環境の局面を以下で図8Bに関してさらに説明する。
【００６４】
図8Bに、図7Aおよび図7Bに示される方法の態様による、ユーザの状態を調査するためのデジタルオブジェクトの態様を示す。図8Bに示されるように、プローブは、コンピューティングアーキテクチャによって生成されたアニメーションを介して変換されるデジタルオブジェクトとすることができる。例として、アニメーションは、1つまたは複数の点から現れる発光や（例えば、変換が1つもしくは複数の時間尺度に沿って発生する）ある点からゆっくり拡大する四次元超立方体（tesseract）を含むことができる。図8B（上）に示される別の例では、アニメーションは、ある時間尺度に沿って、ある時間尺度に沿って、四次元超立方体オブジェクトに変換する立方体オブジェクト、それに変換する面オブジェクト、それに変換する線オブジェクト、それに変換する点オブジェクトを含むことができる。
【００６５】
また図8B（下）に示されるように、プローブは、適応型高速逐次視覚提示パラダイムの複雑なプローブとすることもでき、複雑なプローブは、潜在意識キー、意識キー、画像認識要素、および単語親密度要素、のうちの1つまたは複数を含む要素を含む。第1の例では、複雑なプローブはオブジェクト認識要素を含むことができ、オブジェクトは、（例えば、1組の放射状に分布する花弁オブジェクトの上に重ね合わされた楕円オブジェクトを含む）複雑な幾何学形状である。コンピューティングアーキテクチャはHMDを介して複雑なプローブを提供し、（例えば、100ms/画像フレームのレートで）画像フレームを横断して複雑なプローブの特徴を調節し、その間にBCIはユーザから神経信号を収集し、神経信号をハードウェアプラットフォームに送る。（例えば、経時的な電圧として測定された）電位を含む、ユーザからの神経信号の例が図8B（下）に示されている。
【００６６】
別の例では、複雑なプローブは音声認識要素を含むことができ、音声認識要素は公知の歌のオーディオサンプルを含む。コンピューティングアーキテクチャは、装置（例えば、HMDに関連するオーディオ出力装置）を介して複雑なプローブを提供し、（例えば、音調、音程、低音、および/または他の音楽パラメータに関して）複雑なプローブの特徴を調節し、その間にBCIはユーザから神経信号を収集し、神経信号をハードウェアプラットフォームに送る。このように複雑なプローブの特徴を、オーディオサンプルが聞こえるべき状態から逸脱するように調節することができ、特徴は、ユーザの脳活動において測定可能な潜在意識的または意識的応答を生み出す刺激として提供される。
【００６７】
別の例では、複雑なプローブはテキスト要素を含むことができ、テキスト認識要素は、公知の語句の画像またはオーディオサンプルを含む。コンピューティングアーキテクチャは、ディスプレイおよび/またはオーディオ出力装置（例えば、HMDに関連するディスプレイやオーディオ出力装置）を介して複雑なプローブを提供し、BCIは、ユーザから神経信号を収集し、神経信号をハードウェアプラットフォームに送る。図8B（下）に示される例では、テキスト要素は「BOND」という単語を示しており、この単語は、ユーザによって、異なる含意を有する可能性がある。例えば、金融業界のユーザ、映画業界のユーザ、化学分野のユーザ、法律業界のユーザ、医療業界のユーザ、建設業界のユーザ、心理学分野のユーザ、人類学分野のユーザなどは、各々、提供されたテキスト刺激に対して異なる認知応答を有することになり、それは、BCIからの信号が処理されると、コンピューティングアーキテクチャによって検出される。よって、システムは、仮想環境内で、含意セット（ユーザの特性は、含意セットのうちの少なくとも1つの含意に対応する）を有するテキストオブジェクトをデジタル形式でユーザに送付し、BCIを介してテキストオブジェクトに対するユーザの応答を抽出し、当該応答に基づいてユーザを認証することによって、ユーザを認証することができる。
【００６８】
別の例では、複雑なプローブは調節可能な特徴を有するテキスト要素を含むことができ、テキスト認識要素は、公知の語句の画像またはオーディオサンプルを含む。コンピューティングアーキテクチャは、ディスプレイおよび/またはオーディオ出力装置（例えば、HMDに関連するディスプレイやオーディオ出力装置）を介して複雑なプローブを提供し、複雑なプローブの特徴を調節し、BCIは、ユーザから神経信号を収集し、神経信号をハードウェアプラットフォームに送る。図8B（下）に示される例では、テキスト要素の単語「MERRY」の文字が、別の意味のある単語（例えば、「MARRY」、「MARY」）または無意味な単語を生成するように（例えば、100ms/画像フレームの頻度で）調節され、それにより、BCIからの信号が処理されるとコンピューティングアーキテクチャによって検出されるユーザ応答が生み出される。
【００６９】
別の例では、複雑なプローブは調節可能な特徴を有する画像要素を含むことができ、画像認識要素は、公知のエンティティの画像（例えば、有名人、公人）の画像を含む。コンピューティングアーキテクチャは、ディスプレイ（例えば、HMDに関連するディスプレイ）を介して複雑なプローブを提供し、複雑なプローブの特徴を調節し、BCIは、ユーザから神経信号を収集し、神経信号をハードウェアプラットフォームに送る。図8B（下）に示される例では、画像内のエンティティの表現は、他の表現を生成するように（例えば、100ms/画像フレームの頻度で）調節され、それにより、BCIからの信号を処理されるとコンピューティングアーキテクチャによって検出されるユーザ応答が生み出される。関連した例では、画像内のエンティティの特徴を、無意味になるように調節することができ（例えば、エンティティの画像を、エンティティに滑稽な被り物や衣装を与えるように調節することができ）、それにより、BCIからの信号を処理されるとコンピューティングアーキテクチャによって検出されるユーザ応答が生み出される。
【００７０】
デジタルオブジェクトに関して上述されているように、プローブの提供を、他の出力（例えば、オーディオ出力、触覚出力など）と連携させて、プローブが視覚刺激および非視覚刺激を含むようにすることができる。
【００７１】
さらに、この参照によりその全体が本明細書に組み入れられる、「System and Method for Authentication,Authorization,and Continuous Assessment of User Profiles」という名称の、2017年7月10日に出願された、米国特許出願第15/645,169号に記載されているように、BCIと通信するハードウェアプラットフォームによって検出される、プローブの局面および/またはプローブに対する応答を使用して、ユーザの同一性を決定し、かつ/またはユーザの同一性の認証を生成することができる。
【００７２】
図9に、特徴空間内の特徴セットの各特徴に対するユーザ固有の応答に基づいて、システムによって生成されたユーザ識別子を表す概略図を示す。復号アルゴリズムが収束するにつれて、コンピューティングアーキテクチャは、デジタルオブジェクトまたはプローブの調節に関連する特徴空間内の特徴セットの各特徴について、ユーザのシグネチャを出力することができる。特徴空間全体にわたる特徴セットの各特徴のシグネチャのコレクションは、ユーザをこの方法に関連する他のユーザと区別するユーザの一意のシグネチャプロファイルを形成することができる。よって、復号アルゴリズムの収束とともに、コンピューティングアーキテクチャはユーザの一意の識別子を生成し、一意の識別子は、デジタルオブジェクトについての強化された調節特徴セットに対するユーザの認知応答に対応するシグネチャのセットを含む。よって、プローブまたは他のデジタルオブジェクトの提供に関して、ユーザの好みに合わせて強化されるデジタルオブジェクトを、コンピューティングアーキテクチャが、ユーザごとの一意の識別子を生成するための基礎として使用することができ、一意の識別子はユーザのニューロバイオメトリック識別子として機能することができる。
【００７３】
認知状態（例えば、感情状態/情緒状態、ストレスの状態、健康状態）に関して、ユーザを識別することに加えて、コンピューティングアーキテクチャがそれら特定のユーザの認知状態を識別するために使用することもできる。よって、一例では、コンピューティングアーキテクチャは、第1の（例えばストレスのない）状態のユーザを識別する第1の一意の識別子、および第2の（例えばストレスのある）状態のユーザを識別する第2の一意の識別子を含み、第1の一意の識別子と第2の一意の識別子とがどちらもユーザを明確に識別するが、同時にユーザの異なる認知状態を区別する、ユーザの複数の一意の識別子を生成することができる。
【００７４】
さらに、後続の調査および/または強化セッションにおいて、コンピューティングアーキテクチャは、ユーザの生成された一意の識別子を他のユーザの一意の識別子とさらに区別するために、一意の識別子を経時的に精緻化することができる。よって、方法の反復とともに、一意の識別子をさらに精緻化することができる。次いで、ユーザによるシステムの使用とともに、強化されたデジタルオブジェクトおよび強化されたデジタルオブジェクトに対するユーザの応答を使用して、ユーザ状態を調査することができるのみならず、ユーザを認証し、かつ/または仮想環境内でユーザにカスタマイズされたコンテンツを提供することもできる。例えば、カスタマイズされたコンテンツは、ユーザの認知状態においてユーザが好む音楽、ユーザにとっての関心対象の仮想レッスン（例えば、楽器演奏レッスン）、仮想環境で送付可能な報酬（例えば、泳ぐ魚の画像、他の楽しいコンテンツ）、または他の報酬、のうちの1つまたは複数を含むことができる。
【００７５】
図10に、記載の方法およびシステムの1つまたは複数の態様に関連する入力およびアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）出力の一態様を示す。図10に示されるシステムアーキテクチャおよび方法を、ユーザ状態を迅速に復号し、かつ/または第三者（例えば、ユーザが対話するコンテンツに関連する第三者）に関連出力を提供するために、連続した認証に使用することができ、ユーザの脳の外部および内部のコンテキストを説明するハイレベル・マルチモード・モデルを生成するために使用することができる。図10では、環境入力（例えば、ユーザに見える木、ユーザの環境内のオブジェクト）により、システムのコンピューティングアーキテクチャによって、デジタルオブジェクトの状態を調節し、ユーザの一意の識別子を出力し、かつ/またはユーザを認証するために処理される応答が生み出される。コンピューティングアーキテクチャはまた、システムと対話している間の体験を集合的に記述する、ユーザデジタルオブジェクト特徴およびそれらの特徴に対するユーザ応答の「多面的なスナップショット」として出力を（例えば、API要求を受け取り次第）提供することもできる。
【００７６】
4. 結論
記載のシステムおよび方法は、利益および/または技術的改善を提供することができ、そのうちのいくつかを以下に記載する。
【００７７】
これらのシステムおよび方法は、ブレイン・コンピュータ・インターフェースからの信号を受けて、ユーザの脳活動状態を迅速に復号し、復号された脳活動状態に基づいて、ほぼリアルタイムでユーザに提供されるカスタマイズされたデジタルオブジェクトおよび/または仮想環境を生成する。特に、システムは、動的に変化するユーザ認知状態に関してユーザにデジタルコンテンツを提供するために使用できる方法でユーザ状態を迅速に復号するためのアーキテクチャを含む。よって、これらのシステムおよび方法は、機能が制限された装置を介したコンテンツ送付の改善に関して、仮想現実、拡張現実、および/またはブレイン・コンピュータ・インターフェース装置の機能を改善することができる。
【００７８】
これらのシステムおよび方法はさらに、合理化された処理パイプラインを使用して大量のデータ（例えば神経信号データ）を効率的に処理および送付することができる。そのような演算により、データの計算性能を、これまで達成されたことがなく、人間には決して効率的に行うことができないやり方で改善することができる。そのような演算により、デジタルコンテンツをユーザに送付するためのシステムの機能をさらに改善することができ、仮想システムの性能の向上により、仮想システムのユーザに改善された機能およびアプリケーション機能が提供される。
【００７９】
さらに、これらのシステムおよび方法は、ユーザの神経シグネチャに合わせて調整された、強化されたデジタルオブジェクトに基づいて、新規のユーザ識別オブジェクトを生成する。そのような新規のオブジェクトは、異なるユーザの同一性をこれまで達成されたことのないやり方で区別するために使用できるニューロバイオメトリック要素として機能する。
【００８０】
各態様の以上の説明は例示のために提示されており、網羅的であることも、本特許権を開示と寸分たがわぬ形態に限定することも意図されていない。当業者であれば、上記の開示に鑑みて多くの改変および変形が可能であることが理解できよう。
【００８１】
この説明のいくつかの部分では、各態様が情報に対する演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して説明されている。これらのアルゴリズムの記述および表現は、データ処理技術の当業者によって、その作業の内容を他の当業者に効果的に伝えるために一般に使用される。これらの演算は、機能的、計算的、または論理的に記載されているが、コンピュータプログラムまたは同等の電気回路、マイクロコードなどによって実施されると理解されたい。さらに、一般性を失うことなく、これらの演算の配置をモジュールと呼ぶことが好都合な場合もある。記載の演算およびそれらに関連するモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組み合わせとして具体化され得る。
【００８２】
本明細書に記載される工程、演算、またはプロセスのいずれも、単独の、または他の装置と組み合わされた、1つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェアモジュールを用いて実施（perform）または実施（implement）され得る。一態様では、ソフトウェアモジュールは、記載の工程、演算、またはプロセスのいずれかまたは全部を実施するためにコンピュータプロセッサが実行することのできるコンピュータ・プログラム・コードを含むコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品で実装される。コンピュータは、仮想環境でのユーザのため設計された専用コンピュータとすることができる。
【００８３】
各態様はまた、本明細書の演算を実施するための装置にも関し得る。この装置は、必要な目的のために特に構築されていてもよく、かつ/またはコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に作動もしくは再構成される汎用コンピューティングデバイスを含んでいてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体、またはコンピュータ・システム・バスに接続され得る、電子命令を格納するのに適した任意のタイプのメディアに格納され得る。さらに、本明細書で言及されている任意のコンピューティングシステムは、単一のプロセッサを含んでいてもよく、またはより高い計算能力を得るための複数プロセッサ設計を用いたアーキテクチャであってもよい。
【００８４】
各態様はまた、本明細書に記載の計算プロセスによって生成される製品にも関し得る。そのような製品は、計算プロセスの結果として得られる情報を含むことができ、情報は、非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体に格納され、コンピュータプログラム製品または本明細書に記載の他のデータの組み合わせの任意の態様を含み得る。
【００８５】
最後に、本明細書で使用されている文言は、主として、読みやすさおよび教示のために選択されており、本特許権を明確化または限定するために選択されたものではない場合もある。したがって、本特許権の範囲はこの詳細な説明によってではなく、本明細書に基づく出願に関して発行される特許請求の範囲によって限定されることが意図されている。したがって、各態様の開示は、添付の特許請求の範囲に記載される本特許権の範囲を例示するためのものであり、限定するためのものではない。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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