(57)【要約】  被験体の神経系とインターフェースするための方法および装置が提供される。神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理し、神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに神経データ推定値を表すデータを送信し、神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、神経系の第２の部分への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に、受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成し、被験体の神経系の第２の部分に向けて、１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信する。【選択図】図１ａ
2021509187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験体の神経系とインターフェースするためのコンピュータ実装方法であって、
神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、
神経系の前記第１の部分の前記神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理するステップ、および
前記神経データ推定値を表すデータを、神経系の前記第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信するステップを実施することと、
前記神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、
神経系の前記第２の部分への入力のために、前記デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成するステップ、および
前記被験体の神経系の前記第２の部分に向けて前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するステップを実施することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記ＭＬ技術の少なくとも１つによって生成または計算される神経活動を表す神経データの前記推定値が、１つ以上の身体変数と関連付けられる、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術または前記第２の１つ以上のＭＬ技術と関連付けられた少なくとも１つの性能データセットを受信することと、
前記性能データセットを評価して、前記第１の１つ以上のＭＬ技術または前記第２の１つ以上のＭＬ技術を再訓練するか否かを決定することと、
前記第１の１つ以上のＭＬ技術または前記第２の１つ以上のＭＬを再訓練する決定に応答して、前記第１の１つ以上のＭＬ技術を再訓練することと、をさらに含む、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
被験体の神経系とインターフェースするための機械学習（ＭＬ）技術の性能を評価するコンピュータ実装方法であって、
神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、
神経系の前記第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために、前記複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと関連付けられた第１の１つ以上のＭＬ技術から第１のＭＬ技術を選択するステップ、
前記第１の選択されたＭＬ技術と関連付けられた第１の性能データセットを受信するステップであって、前記第１の性能データセットが、前記神経サンプルデータおよび前記生成された神経データの推定値を含む、受信するステップ、
前記第１の性能データセットに基づいて第１のコスト関数を評価して、前記第１の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するステップ、
前記第１の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、前記第１の選択されたＭＬ技術を再訓練するステップを実施することと、
前記神経系の第２の部分と関連付けられたデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、
前記神経系の前記第２の部分への入力のために、前記デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために前記受信されたデバイスデータを処理することと関連付けられた第２の１つ以上のＭＬ技術から第２のＭＬ技術を選択するステップ、
前記選択されたＭＬ技術と関連付けられた第２の性能データセットを受信するステップであって、前記性能データのセットが、前記受信されたデバイスデータおよび前記推定された１つ以上の神経学的刺激信号を含む、受信するステップ、
前記第２の性能データセットに基づいて第２のコスト関数を評価して、前記第２の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するステップ、および
前記第２の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、前記第２の選択されたＭＬ技術を再訓練するステップを実施することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記神経データ推定値を表すデータを、神経系の前記第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信すること、または
前記被験体の神経系の前記第２の部分に向けて前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信すること、をさらに含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記神経系の前記第１の部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された前記被験体の第１の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、前記複数のニューロンのうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、前記方法は、
前記被験体の前記複数のニューロンと関連付けられた前記神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することと、
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、１つ以上の神経学的信号を神経データの１つ以上のカテゴリに分類することと、を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して前記神経サンプルデータを処理して、前記神経活動と関連付けられた神経情報を表す神経データを生成することと、をさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、前記神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、前記センサデータが、タイムスタンプ付与される、取り込んで記憶すること、
前記神経サンプルデータを前記センサデータと同期させること、および
神経活動と関連付けられた前記神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、
神経サンプルデータの前記識別された部分に対応する前記センサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の神経データラベルを決定することと、
前記決定された神経データラベルに基づいて神経サンプルデータの前記識別された部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分を、神経サンプルデータの前記訓練セットとして記憶することと、をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、神経サンプルデータの前記検出された部分を分析して、神経サンプルデータの検出された部分内に含有される神経データと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、
前記神経サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された神経データラベルを用いて前記分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む、請求項７または８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
神経サンプルデータの訓練セットに基づいて前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、前記訓練セット内の各神経サンプルデータが、その中に含有された前記神経データを識別する神経データラベルと関連付けられてラベル付与される、請求項１〜９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、および
ｈ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせを含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、前記ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、前記エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記ニューラルネットワークオートエンコーダが、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経データラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる神経データラベルベクトルを出力するように訓練されており、前記方法は、
神経学的信号のリアルタイム分類のために神経サンプルデータを前記オートエンコーダに入力することを含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記方法は、
神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経データラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる神経データラベルベクトルを出力するために前記ニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、
神経学的信号のリアルタイム分類のために前記オートエンコーダの前記隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
神経サンプルデータの前記訓練セットから神経サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、前記ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される神経データカテゴリの数に対応する、潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、前記敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、前記ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、前記敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項１２または１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
神経サンプルデータの前記訓練セットが、前記オートエンコーダを通過する第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、神経学的サンプルベクトル列
（外１２２）
2021509187.tif 000131
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的サンプルベクトル列の数であり、前記方法は、
前記敵対的ネットワークの前記出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外１２３）
2021509187.tif 000132
として表される第ｋの神経学的サンプルベクトル列の推定値が、前記デコーディングネットワークから出力され、前記元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、前記潜在表現層から出力される、生成することと、
通時的逆伝播技術を使用して、前記隠れ層の前記重みを更新することと、をさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
潜在空間内の神経サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、前記さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布からの、かつ前記潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、前記さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項１２〜１５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記複数の神経学的信号の各々が、前記神経インターフェース装置に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、
ニューロン集団からの神経活動を測定または受信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団からの神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
ある時間間隔にわたって神経インターフェースの状態を追跡して、前記時間間隔の開始時に同じ１つ以上の神経データまたは神経データラベルと関連付けられた前記複数の神経学的信号の任意の変動を決定することと、
前記ＭＬ技術を更新して、検出された前記複数の神経学的信号の任意の変動を考慮することと、をさらに含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
ニューロンの前記クラスタと関連付けられた神経活動の短期変動性を取り込むことに基づいて、前記複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第１の変動を経時的に監視することと、
ニューロンの前記クラスタと関連付けられた神経活動の長期変動性を取り込むことに基づいて、前記複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第２の変動を経時的に監視することと、
神経活動の前記第１または第２の変動に基づいて通知を送ることと、をさらに含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記被験体の前記神経系から受信された神経学的信号と関連付けられた神経信号データを記憶および／または処理すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、
前記神経信号データおよび／または前記センサデータに基づいて神経サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、
前記神経サンプルデータ、記憶された神経信号データに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または
前記神経サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
前記神経系の前記第２の部分が、１つ以上の神経トランスミッタの周囲にクラスタ化された前記被験体の第２の複数のニューロンを含み、前記１つ以上の神経トランスミッタが、ニューロンの前記クラスタへの入力のために１つ以上の神経学的刺激信号を受信するためのものであり、前記方法は、
前記第２のデバイスからデバイスデータを受信することであって、前記第２のデバイスが、前記被験体の身体の一部分の動作を管理するためのものである、受信することと、
前記神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された前記第２の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術のうちの少なくとも１つに前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、
前記身体の前記一部分と関連付けられた神経系の前記第２の部分に連結された神経トランスミッタに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、をさらに含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２２】
前記神経学的刺激信号が、
ａ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、または
ｂ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号、の群からの１つ以上を含む、請求項２１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２３】
１つ以上の神経レシーバから神経刺激と関連付けられた１つ以上の神経学的信号を受信することであって、前記１つ以上の神経レシーバの周囲にクラスタ化された１つ以上のニューロンが、前記神経刺激を受信する、受信することと、
前記神経刺激と関連付けられた神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記受信された神経学的信号を表す神経刺激サンプルデータを生成することと、
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して前記神経サンプルデータを処理して、神経刺激データの訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項２１または２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２４】
神経刺激サンプルデータの訓練セットに関して前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、前記セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた神経活動に基づいてラベル付与される、請求項２１〜２３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２５】
前記複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、前記神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、前記センサデータが、タイムスタンプ付与される、取り込んで記憶すること、
前記神経刺激サンプルデータを前記センサデータと同期させること、および
神経刺激と関連付けられた神経活動と関連付けられた前記神経刺激サンプルデータの部分を識別すること、によって神経刺激サンプルデータの訓練セットを生成することと、
神経刺激サンプルデータの前記識別された部分に対応する前記センサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の神経刺激ラベルを決定することと、
前記決定された神経刺激ラベルに基づいて神経刺激サンプルデータの前記識別された部分にラベル付与することと、
神経刺激サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分を、神経刺激サンプルデータの前記訓練セットとして記憶することと、をさらに含む、請求項２３または２４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２６】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、神経刺激サンプルデータの前記検出された部分を分析して、神経刺激と関連付けられ、かつ神経刺激サンプルデータの検出された部分内に含有される分類ベクトルセットを生成することと、
前記神経刺激サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された神経刺激ラベルを用いて前記分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む、請求項２３〜２５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２７】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、および
ｈ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせを含む、請求項２１〜２６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２８】
前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、前記ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、前記エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記デコーディングネットワークが、前記デコーディングネットワークに神経刺激ラベルベクトルを入力することに基づいて神経学的刺激信号を表すデータを生成するように訓練されており、前記方法は、
前記第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経刺激ラベルベクトルを選択することと、
前記神経刺激ラベルベクトルと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータを生成するために前記デコーディングネットワークに前記選択された神経刺激ラベルベクトルを入力することと、を含む、請求項２１〜２７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２９】
前記方法は、
神経刺激サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経刺激ラベルに神経刺激サンプルデータの各部分を分類することができる神経刺激ラベルベクトルを出力するために前記ニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、
前記第２のデバイスからのデバイスデータの入力を与えられた神経学的刺激信号のリアルタイム生成のために、前記デコーディングネットワークの前記隠れ層の前記訓練された重みを使用することと、をさらに含む、請求項２８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３０】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットから神経刺激サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、前記ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される神経刺激カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、前記敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、前記ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、前記敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項２８または２９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３１】
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットが、前記オートエンコーダを通過する第ｋの神経刺激と関連付けられた第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列について、神経学的刺激サンプルベクトル列
（外１２４）
2021509187.tif 000133
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的刺激サンプルベクトル列の数であり、前記方法は、
前記敵対的ネットワークの前記出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外１２５）
2021509187.tif 000134
として表される第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、前記元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、前記潜在表現層から出力される、生成することと、
通時的逆伝播技術を使用して、前記隠れ層の前記重みを更新することと、をさらに含む、請求項２８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３２】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
潜在空間内の神経刺激サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、前記さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布からの、かつ前記潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、前記さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項２８〜３１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３３】
神経刺激と関連付けられた前記複数の神経学的信号の各々が、被験体の前記神経系に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、
ニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を測定または受信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む、請求項２１〜３２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３４】
第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経学的刺激信号を表す前記データが、被験体の前記神経系に連結された神経トランスミッタに送信され、各神経トランスミッタが、
前記神経学的刺激信号と関連付けられたニューロン集団上に前記神経学的刺激信号を表す前記データと関連付けられた神経活動を注入または送信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団に前記神経学的刺激を表すデータと関連付けられた神経活動を連結することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経トランスミッタを含む、請求項２１〜３３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３５】
前記被験体の前記神経系から受信された神経刺激と関連付けられた神経学的信号と関連付けられた神経刺激信号データを記憶および／または処理すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、
前記神経刺激信号データおよび／または前記センサデータに基づいて神経刺激サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、
前記神経刺激サンプルデータに基づいて、前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練すること、および／または
前記神経刺激サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む、請求項２１〜３４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３６】
前記第１のデバイスまたは第２のデバイスが、
神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を前記被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、補綴デバイスまたは装置と、
神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を前記被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、非補綴デバイスまたは装置と、
被験体の前記身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、
被験体の前記身体のいくつかの身体部位のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、
用途の要求に応じて、神経データ推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、
前記用途の要求に応じて、対応する神経刺激を前記被験体に提供するためのデバイスデータを生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、の群からの１つ以上のデバイスまたは装置を含み得る、請求項１〜３５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３７】
前記第１のデバイスが、前記第２のデバイスである、請求項１〜３６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３８】
前記第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、前記第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つに対応するか、または
前記第１の１つ以上のＭＬ技術が、前記第２の１つ以上のＭＬ技術に対応する、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３９】
デバイスデータが、
ａ．デバイスアクションを表すデータと、
ｂ．デバイスの動きを表すデータと、
ｃ．デバイス状態を表すデータと、
ｄ．演算制御または動きを含むデバイスによって実施され、神経刺激を生成するために使用される動作を表すデータと、
ｅ．１つ以上の身体変数信号を表すデータと、
ｆ．神経刺激の生成に好適な任意の他のデバイスデータを表すデータと、の群からの任意の１つ以上を含む、請求項１〜３８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４０】
神経活動が、１つ以上の身体変数またはその組み合わせをエンコードし、前記神経活動を表す神経データの推定値が、前記神経活動と関連付けられた前記１つ以上の身体変数またはその組み合わせの推定値を含む、請求項１〜３９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４１】
神経活動が、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする、請求項１〜４０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４２】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項１〜４１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４３】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項４１または４２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４４】
１つ以上のセンサが、
ＥＣＧまたは心拍数センサ、
活動センサ、
温度センサ、
血中グルコースセンサ、
血圧センサ、
前記被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、の群からの少なくとも１つのセンサを含む、請求項１〜４３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４５】
前記神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項４１〜４４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４６】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項４５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４７】
前記神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元表現状態と同期させることと、
中間状態を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項４１〜４４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４８】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項４７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４９】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
ＭＬ技術を訓練して、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項４７または４８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５０】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
ＭＬ技術を訓練して、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練データセットに基づいて、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項４７または４８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５１】
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記生成されたラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することをさらに含み、前記ＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある前記身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成する、請求項４５〜５０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５２】
被験体の神経系の一部分の神経活動を決定するためのコンピュータ実装方法であって、
前記神経系の前記一部分の前記神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、
神経系の前記一部分の前記神経活動と関連付けられた神経活動またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、
前記神経活動推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに前記神経活動推定値を表すデータを送信することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項５３】
前記神経活動が、前記被験体の前記神経系の前記一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含み、前記方法は、
神経系の前記一部分の前記神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、
前記身体変数推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに前記１つ以上の身体変数推定値を表すデータを送信することと、をさらに含む、請求項５２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５４】
前記神経系の前記一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された前記被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、前記複数のニューロンのうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、前記方法は、
前記被験体の前記複数のニューロンと関連付けられた前記神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することと、
前記１つ以上のＭＬ技術を使用して、１つ以上の神経学的信号を身体変数の１つ以上のカテゴリに分類することと、を含む、請求項５２または５３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５５】
１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記１つ以上のＭＬ技術を使用して前記神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む、請求項５２〜５４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５６】
前記複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、前記神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、前記センサデータが、タイムスタンプ付与される、取り込んで記憶すること、
前記神経サンプルデータを前記センサデータと同期させること、および
１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた前記神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、
神経サンプルデータの前記識別された部分に対応する前記センサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の身体変数ラベルを決定することと、
前記決定された身体変数ラベルに基づいて、神経サンプルデータの前記識別された部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項５２〜５５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５７】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分を記憶することをさらに含む、請求項５６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５８】
１つ以上のＭＬ技術を使用して、神経サンプルデータの前記検出された部分を分析して、神経サンプルデータの検出された部分内に含有される１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、
前記神経サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された身体変数ラベルを用いて前記分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む、請求項５５〜５７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５９】
神経サンプルデータの訓練セットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練することをさらに含み、前記訓練セット内の各神経サンプルデータが、その中に含有された前記１つ以上の身体変数を識別する身体変数ラベルと関連付けられてラベル付与される、請求項５２〜５８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６０】
前記１つ以上のＭＬ技術が、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、および
ｈ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む、請求項５２〜５９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６１】
神経活動が、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする、請求項５２〜６０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６２】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項５２〜６１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６３】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項６１または６２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６４】
１つ以上のセンサが、
ＥＣＧまたは心拍数センサ、
活動センサ、
温度センサ、
血中グルコースセンサ、
血圧センサ、
前記被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、ならびに
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、の群からの少なくとも１つのセンサを含む、請求項５２〜６３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６５】
神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項６１〜６４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６６】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項６５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６７】
神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元表現状態と同期させることと、
中間状態を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項６１〜６４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６８】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項６７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６９】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
ＭＬ技術を訓練して、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項６７または６８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７０】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
ＭＬ技術を訓練して、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練データセットに基づいて、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項６７または６８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７１】
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記生成されたラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することをさらに含み、前記ＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある前記身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成する、請求項６５〜７０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７２】
ＭＬ技術が、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、前記ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、前記エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記ニューラルネットワークオートエンコーダが、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するように訓練されており、前記方法は、
神経学的信号のリアルタイム分類のために神経サンプルデータを前記オートエンコーダに入力することを含む、請求項５２〜７１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７３】
前記方法は、
神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するために前記ニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、
神経学的信号のリアルタイム分類のために前記オートエンコーダの前記隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む、請求項７２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７４】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
神経サンプルデータの前記訓練セットから神経サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、前記ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される身体変数カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、前記敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、前記ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、前記敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項７２または７３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７５】
神経サンプルデータの前記訓練セットが、前記オートエンコーダを通過する１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、神経学的サンプルベクトル列
（外１２６）
2021509187.tif 000135
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的サンプルベクトル列の数であり、前記方法は、
前記敵対的ネットワークの前記出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外１２７）
2021509187.tif 000136
として表される第ｋの神経学的サンプルベクトル列の推定値が、前記デコーディングネットワークから出力され、前記元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、前記潜在表現層から出力される、生成することと、
通時的逆伝播技術を使用して、前記隠れ層の前記重みを更新することと、をさらに含む、請求項７４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７６】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
潜在空間内の神経サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、前記さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布からの、かつ前記潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、前記さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項７２〜７５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７７】
前記複数の神経学的信号の各々が、前記神経インターフェース装置に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、
ニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を測定または受信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む、請求項５２〜７６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７８】
ある時間間隔にわたって神経インターフェースの状態を追跡して、前記時間間隔の開始時に同じ１つ以上の身体変数と関連付けられた前記複数の神経学的信号の任意の変動を決定することと、
前記ＭＬ技術を更新して、検出された前記複数の神経学的信号の任意の変動を考慮することと、をさらに含む、請求項５２〜７７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７９】
ニューロンの前記クラスタと関連付けられた神経活動の短期変動性を取り込むことに基づいて、前記複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第１の変動を経時的に監視することと、
ニューロンの前記クラスタと関連付けられた神経活動の長期変動性を取り込むことに基づいて、前記複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第２の変動を経時的に監視することと、
神経活動の前記第１または第２の変動に基づいて通知を送ることと、をさらに含む、請求項５２〜７８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８０】
前記被験体の前記神経系から受信された神経学的信号と関連付けられた神経信号データを記憶および／または処理すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、
前記神経信号データおよび／または前記センサデータに基づいて神経サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、
前記神経サンプルデータ、記憶された神経信号データに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または
前記神経サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む、請求項５２〜７９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８１】
被験体の神経系の一部分を刺激するためのコンピュータ実装方法であって、
前記被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスからデバイスデータを受信することと、
前記神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、
前記身体の前記一部分と関連付けられた前記神経系に連結された神経トランスミッタに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項８２】
前記神経系の前記一部分が、１つ以上の神経トランスミッタの周囲にクラスタ化された前記被験体の複数のニューロンを含み、前記１つ以上の神経トランスミッタが、ニューロンの前記クラスタへの入力のために１つ以上の神経学的刺激信号を受信するためのものである、請求項８１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８３】
前記神経学的刺激信号が、
ａ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、または
ｂ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号、の群からの１つ以上を含む、請求項８１または８２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８４】
神経活動が、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含み、前記デバイスデータが、前記被験体の身体の一部分の前記動作を管理する前記デバイスによって生成された１つ以上の身体変数信号を表すデータを含み、前記方法は、
前記神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練されたＭＬ技術に前記受信された１つ以上の身体変数信号を表すデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、
前記身体の前記一部分と関連付けられた前記神経系に連結された神経トランスミッタに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を含む、請求項８１〜８３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８５】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項８４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８６】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項８５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８７】
１つ以上の神経レシーバから神経刺激と関連付けられた１つ以上の神経学的信号を受信することであって、前記１つ以上の神経レシーバの周囲にクラスタ化された１つ以上のニューロンが、前記神経刺激を受信する、受信することと、
前記神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、前記受信された神経学的信号を表す神経刺激サンプルデータを生成することと、
前記１つ以上のＭＬ技術を使用して前記神経サンプルデータを処理して、神経刺激データの訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項８１〜８６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８８】
神経刺激サンプルデータの訓練セットに関してＭＬ技術を訓練することをさらに含み、前記セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動に基づいてラベル付与される、請求項８１〜８７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８９】
前記複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、前記神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、前記センサデータが、タイムスタンプ付与される、取り込んで記憶すること、
前記神経刺激サンプルデータを前記センサデータと同期させること、および
神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた前記神経刺激サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、
神経刺激サンプルデータの前記識別された部分に対応する前記センサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の身体変数ラベルを決定することと、
前記決定された身体変数ラベルに基づいて、神経刺激サンプルデータの前記識別された部分にラベル付与することと、
神経刺激サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経刺激サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項８１〜８８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９０】
神経刺激サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、神経刺激サンプルデータの前記訓練セットとして、神経刺激サンプルデータの前記ラベル付与された識別された部分を記憶することをさらに含む、請求項８９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９１】
１つ以上のＭＬ技術を使用して、神経刺激サンプルデータの前記検出された部分を分析して、神経刺激と関連付けられ、かつ神経刺激サンプルデータの検出された部分内に含有される、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、
前記神経刺激サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された身体変数ラベルを用いて前記分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む、請求項８７〜９０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９２】
前記１つ以上のＭＬ技術が、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、および
ｈ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む、請求項８１〜９１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９３】
ＭＬ技術が、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、前記ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、前記エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記デコーディングネットワークが、前記デコーディングネットワークに身体変数ラベルベクトルを入力することに基づいて神経学的刺激信号を表すデータを生成するように訓練されており、前記方法は、
前記デバイスから受信された身体変数信号と関連付けられた身体変数ラベルベクトルを選択することと、
前記身体変数ラベルベクトルと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータを生成するために前記デコーディングネットワークに前記選択された身体変数ラベルベクトルを入力することと、を含む、請求項８４〜９２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９４】
前記方法は、
神経刺激サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経刺激サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するために前記ニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、
前記デバイスからの身体変数信号の入力を与えられた神経学的刺激信号のリアルタイム生成のために、前記デコーディングネットワークの前記隠れ層の前記訓練された重みを使用することと、をさらに含む、請求項９３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９５】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットから神経刺激サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、前記ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される身体変数カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、前記敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、前記ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、前記敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項９３または９４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９６】
神経刺激サンプルデータの前記訓練セットが、前記オートエンコーダを通過する第ｋの神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列について、神経学的刺激サンプルベクトル列
（外１２８）
2021509187.tif 000137
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的刺激サンプルベクトル列の数であり、前記方法は、
前記敵対的ネットワークの前記出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外１２９）
2021509187.tif 000138
として表される第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の推定値が、前記デコーディングネットワークから出力され、前記元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、前記潜在表現層から出力される、生成することと、
通時的逆伝播技術を使用して、前記隠れ層の前記重みを更新することと、をさらに含む、請求項９５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９７】
前記ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、
潜在空間内の神経刺激サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、
前記ニューラルネットワークオートエンコーダの前記潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、前記さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、前記方法は、
前記潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布からの、かつ前記潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、前記さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む、請求項９４〜９６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９８】
神経刺激と関連付けられた前記複数の神経学的信号の各々が、被験体の前記神経系に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、
ニューロン集団からの刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を測定または受信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、
被験体の前記神経系のニューロン集団の刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ前記神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む、請求項８７〜９７のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９９】
デバイスから受信された身体変数信号と関連付けられた神経学的刺激信号を表す前記データが、被験体の前記神経系に連結された神経トランスミッタに送信され、各神経トランスミッタが、
前記神経学的刺激信号と関連付けられたニューロン集団上に前記神経学的刺激信号を表す前記データと関連付けられた神経活動を注入または送信することができる電極と、
光遺伝学的センサと、
被験体の前記神経系のニューロン集団に前記神経学的刺激を表すデータと関連付けられた神経活動を連結することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経トランスミッタを含む、請求項８１〜９８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１００】
前記被験体の前記神経系から受信された神経刺激と関連付けられた神経学的信号と関連付けられた神経刺激信号データを記憶および／または処理すること、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、
前記神経刺激信号データおよび／または前記センサデータに基づいて神経刺激サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、
前記神経刺激サンプルデータに基づいて、１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または
前記神経刺激サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む、請求項８１〜９９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０１】
前記デバイスが、
神経データもしくは身体変数の推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を前記被験体に提供するためのデバイスデータもしくは身体変数信号を送信することができる、補綴デバイスまたは装置と、
神経データもしくは身体変数の推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を前記被験体に提供するためのデバイスデータもしくは身体変数信号を送信することができる、非補綴デバイスまたは装置と、
被験体の前記身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、
被験体の前記身体のいくつかの身体部位のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、
用途の要求に応じて、神経データまたは身体変数の推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、
前記用途の要求に応じて、対応する神経刺激を前記被験体に提供することと関連付けられたデバイスデータまたは身体変数を生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、の群からの１つ以上のデバイスまたは装置を含み得る、請求項５２〜１００のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０２】
関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成するコンピュータ実装方法であって、
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを受信することと、
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することと、
前記出力された身体変数ラベル推定値を、神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットの推定値と比較することと、
前記比較に基づいて前記ＭＬ技術を更新することと、
前記ＭＬ技術が有効に訓練されたＭＬモデルを出力するまで、訓練、比較および更新の前記ステップを繰り返すことと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１０３】
神経サンプルデータが、神経学的信号のサンプルを表し、前記神経学的信号が、被験体の神経系の前記一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含む、請求項１０２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０４】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項１０２または１０３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０５】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項１０２〜１０４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０６】
神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項１０２〜１０５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０７】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項１０６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０８】
神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元表現状態と同期させることと、
中間状態を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項１０２〜１０５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０９】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項１０８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１０】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
別のＭＬ技術を訓練して、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための別のＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項１０８または１０９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１１】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
別のＭＬ技術を訓練して、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練データセットに基づいて、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための別のＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項１０８または１０９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１２】
１つ以上のセンサが、
ＥＣＧまたは心拍数センサ、
活動センサ、
温度センサ、
血中グルコースセンサ、
血圧センサ、
前記被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、ならびに
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、の群からの少なくとも１つのセンサを含む、請求項１０６〜１１１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１３】
１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記ＭＬ技術を訓練することに基づいて訓練されたＭＬモデル使用して前記神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む、請求項１０２〜１１２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１４】
被験体の神経系の一部分の前記神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、
前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、に基づいて、神経学的信号のサンプルを取り込むことをさらに含む、請求項１０３〜１１３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１５】
前記被験体の前記神経系の前記一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された前記被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、前記複数のニューロンのうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、前記方法は、
前記被験体の前記複数のニューロンと関連付けられた前記神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することを含む、請求項１１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１６】
前記ＭＬ技術が、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、
ｈ）神経サンプルデータの時系列ラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬモデルを生成するための任意の他のＭＬ技術、
ｉ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む、請求項１０２〜１１５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１７】
関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
１つ以上の身体変数と関連付けられた神経活動をエンコードする神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信することと、
ＭＬ技術を訓練して、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１１８】
神経サンプルデータが、神経学的信号のサンプルを表し、前記神経学的信号が、被験体の神経系の一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含む、請求項１１７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１９】
身体変数が、被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータを含む、請求項１１７または１１８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２０】
身体変数が、
前記被験体の心拍数、
前記被験体の活動、
前記被験体の体温、
前記被験体の血圧、
前記被験体の血中グルコース、
呼吸数、
前記被験体の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む前記被験体の生命徴候を表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の任意の生理学的測定と、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表す任意のデータと、
エピジェネティクス、
表現型、
遺伝子型、
トランスクリプトミクス、
プロテオミクス、
メタボロミクス、
マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する前記被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つを含む、請求項１１７〜１１９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２１】
前記１つ以上の低次元表現状態が、
前記ＭＬ技術を訓練して、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練データセットに基づいて、前記神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための前記ＭＬモデルを生成することと、
前記決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元表現状態を生成することと、によって生成される、請求項１１７〜１２０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２２】
神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、
前記神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元表現状態と同期させることと、
中間状態を前記センサデータの対応する部分と同期させることと、
関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、前記センサデータの前記部分を分析およびラベル付与することと、
前記センサデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、前記神経サンプルデータの前記部分にラベル付与することと、
神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分に基づいて、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む、請求項１１７〜１２１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２３】
神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記ラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータの前記ラベル付与された部分を記憶することをさらに含む、請求項１２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２４】
１つ以上のセンサが、
ＥＣＧまたは心拍数センサ、
活動センサ、
温度センサ、
血中グルコースセンサ、
血圧センサ、
前記被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、
前記被験体の全身、前記被験体の身体部位、または前記被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、ならびに
前記被験体の全身、前記被験体の前記身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、の群からの少なくとも１つのセンサを含む、請求項１２２または１２３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２５】
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記生成されたラベル付与された訓練セットに基づいて別のＭＬ技術を訓練することをさらに含み、前記別のＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある前記身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための別の訓練されたＭＬモデルを生成する、請求項１２２〜１２４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２６】
関心のある前記身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの前記生成されたラベル付与された訓練セットに基づいて前記ＭＬ技術を再訓練することによって前記ＭＬモデルを再訓練または更新することをさらに含み、前記ＭＬ技術が、前記神経学的信号を表す前記低次元潜在空間をさらに決定するための、かつ神経サンプルデータが入力されたときに関心のある前記身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための更新されたＭＬモデルを生成する、請求項１２２〜１２５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２７】
被験体の神経系の一部分の前記神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、
前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、に基づいて、神経学的信号のサンプルを取り込むことをさらに含む、請求項１１７〜１２６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２８】
前記被験体の前記神経系の前記一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された前記被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、前記複数のニューロンのうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、前記方法は、
前記被験体の前記複数のニューロンと関連付けられた前記神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することを含む、請求項１２７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２９】
１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに前記神経学的信号のサンプルを取り込むことによって前記神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、
前記１つ以上のＭＬ技術を使用して前記神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む、請求項１２７または１２８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３０】
１つ以上のＭＬ技術が、
ａ）ニューラルネットワーク、
ｂ）隠れマルコフモデル、
ｃ）ガウス過程ダイナミクスモデル、
ｄ）オートエンコーダ／デコーダネットワーク、
ｅ）敵対的／弁別器ネットワーク、
ｆ）畳み込みニューラルネットワーク、
ｇ）長短期記憶ニューラルネットワーク、
ｈ）神経サンプルデータの時系列ラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬモデルを生成するための任意の他のＭＬ技術、
ｉ）前記受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む、請求項１１７〜１２９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３１】
請求項１０２〜１１６または請求項１１７〜１３０のいずれかに記載のコンピュータ実装方法によって取得された関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデル。
【請求項１３２】
神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信することであって、前記神経サンプルデータが、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに取り込まれた前記神経学的信号のサンプルに基づく、受信することと、
前記受信された神経サンプルデータを処理することと、
身体変数ラベル推定値を出力することであって、前記身体変数ラベル推定値が、関心のある前記身体変数ラベルと関連付けられた前記ラベル付与された訓練神経サンプルデータと関連付けられた身体変数ラベルセットに基づく、出力することと、をさらに含む、請求項１３１に記載の機械学習（ＭＬ）モデル。
【請求項１３３】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、メモリユニット、通信インターフェースが、請求項１０２〜１３０のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１３４】
コンピュータ可読媒体であって、そこに記憶されたプログラムコードを含み、前記プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、前記プロセッサに、請求項１０２〜１３０のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１３５】
被験体の神経系とインターフェースするための装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、
前記通信インターフェースが、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信するように構成されており、
神経系の前記第１の部分の前記神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、前記プロセッサおよび通信インターフェースが、
前記神経系の第１の部分の前記神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、
前記神経データ推定値を表すデータを、前記神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信することと、を行うように構成されており、
前記通信インターフェースが、前記神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信するようにさらに構成されており、
前記神経系の前記第２の部分と関連付けられた前記第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、前記プロセッサおよび前記通信インターフェースが、
神経系の前記第２の部分への入力のために、前記デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に前記受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、
前記被験体の神経系の前記第２の部分に向けて前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を行うようにさらに構成されている、装置。
【請求項１３６】
被験体の神経系の一部分に接続された神経レシーバに連結するための神経インターフェース装置であって、前記神経レシーバが、前記神経系の前記一部分から神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信するように構成されており、前記神経インターフェース装置は、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、
前記通信インターフェースが、前記神経レシーバから複数の神経学的信号を受信するように構成されており、
前記プロセッサおよびメモリが、前記神経系の前記一部分の前記神経活動と関連付けられた神経データの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理するように構成されており、
前記通信インターフェースが、前記身体変数推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに前記神経データ推定値を表すデータを送信するようにさらに構成されている、神経インターフェース装置。
【請求項１３７】
被験体の神経系の一部分に接続された神経トランスミッタに連結するための神経インターフェース装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、
前記通信インターフェースが、前記被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスからデバイスデータを受信するように構成されており、
前記プロセッサおよびメモリが、前記神経系への入力のために、前記デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に前記受信されたデバイスデータを入力するように構成されており、
前記通信インターフェースが、前記身体の前記一部分と関連付けられた前記神経系に連結された神経トランスミッタに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するように構成されている、神経インターフェース装置。
【請求項１３８】
請求項１３６に記載の神経インターフェースと通信するための装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、
前記通信インターフェースが、前記神経インターフェースからから複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信するように構成されており、
前記プロセッサおよびメモリが、前記神経系の前記一部分の神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、前記神経サンプルデータを処理するように構成されており、
前記通信インターフェースが、前記身体変数推定値に基づく動作を実施するように構成されたデバイスへの送信のために、前記神経インターフェースに前記１つ以上の身体変数推定値を表すデータを送信するようにさらに構成されている、装置。
【請求項１３９】
請求項１３７に記載の神経インターフェースと通信するための装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、
前記通信インターフェースが、前記神経インターフェースを介して、前記被験体の身体の一部分の前記動作を管理するデバイスから１つ以上の身体変数信号を受信するように構成されており、
前記プロセッサおよびメモリが、前記神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に前記受信された１つ以上の身体変数信号を入力するように構成されており、
前記通信インターフェースが、前記身体の前記一部分と関連付けられた前記神経系上への送信のために、前記神経インターフェースに前記１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するように構成されている、装置。
【請求項１４０】
前記神経系の前記第１の部分が、前記神経系の前記第２の部分である、請求項１〜５１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４１】
前記神経トランスミッタが、前記神経レシーバである、請求項１〜５１または１４０のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４２】
中枢神経系が、
ａ）前記複数の神経学的信号が収集される、および
ｂ）前記神経刺激が印加される、部位である、請求項１〜５１、１４０または１４１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４３】
末梢神経系が、
ａ）前記複数の神経学的信号が収集される、および
ｂ）前記神経刺激が印加される、部位である、請求項１〜５１、１４０、１４１または１４２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４４】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項１〜５１、１４０、１４１、１４２または１４３のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１４５】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項５２〜８０のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１４６】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項８１〜１０１のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１４７】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項１０２〜１１６のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１４８】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項１１７〜１３０のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されている、装置。
【請求項１４９】
装置であって、
通信インターフェースと、
メモリユニットと、
プロセッサユニットと、を備え、前記プロセッサユニットが、前記通信インターフェースおよび前記メモリユニットに接続され、前記プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、請求項１３１または１３２に記載のＭＬモデルを実施するように構成されている、装置。
【請求項１５０】
コンピュータ可読媒体であって、そこに記憶されたプログラムコードを含み、前記プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、前記プロセッサに、請求項１〜５１、１４０、１４１、１４２または１４３のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５１】
コンピュータ可読媒体であって、そこに記憶されたプログラムコードを含み、前記プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、前記プロセッサに、請求項５２〜８０のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５２】
コンピュータ可読媒体であって、そこに記憶されたプログラムコードを含み、前記プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、前記プロセッサに、請求項８１〜１０１のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５３】
本発明の概念を達成するためのステップを実施するように構成されたコンピュータ実装方法。
【請求項１５４】
請求項１〜１５３のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するステップを実施するように構成されたコンピュータ実装方法。
【請求項１５５】
コンピュータ可読媒体であって、そこに記憶されたプログラムコードを含み、前記プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、前記プロセッサに、請求項１５５に記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５６】
請求項１〜１５５のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するように構成された装置。
【請求項１５７】
請求項１〜１５６のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するように構成されたニューラルネットワーク装置。
【請求項１５８】
請求項１〜１５７のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するように構成されたニューラルネットワーク。
【請求項１５９】
請求項１〜１５８のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するように構成された機械学習技術。
【請求項１６０】
請求項１〜１５９のいずれかの特徴のうちのいずれかによる、本発明の概念を実装するように構成された機械学習モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、神経インターフェースを操作するためのシステム、装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒューマンコンピュータインタラクション（ＨＣＩ）システムまたはヒューマンマシンインタラクション（ＨＭＩ）システムは、コンピュータを使用するか、またはコンピューティングデバイス、装置もしくは車両を制御する者にとって、現代生活の重要な部分である。従来のＨＣＩシステムは、音声、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチスクリーン、ジェスチャもしくは運動、および／または何らかの形態のコンピューティングデバイスと対話するための他のデバイスの使用を含んでいた。しかしながた、これらのシステムは、概して、完全に能力のある人物または被験体を念頭に置いて設計されている。近年、様々なデバイス、装置および／またはシステムを操作するために、脳波（ＥＥＧ）、眼電位（ＥＯＧ）、筋電図（ＥＭＧ）などの生体信号を使用することによって、被験体の神経系を利用するＨＣＩおよび／またはＨＭＩシステムが注目されている。
【０００３】
そのようなシステムは、低能力の被験体の生活の質を改善し得るが、これらの生体信号は、低レベルの粒度のみを提供する。そのような信号は、被験体のより細かい制御を必要とするより高度なＨＣＩまたはＨＭＩシステムでの使用に十分ではない。例えば、限定ではなく単に例として、被験体の部位または身体機能を制御、監視および／または操作するためのデバイス、装置およびシステムなどの、より高度なＨＣＩまたはＨＭＩシステムは、義肢、限定ではなく単に例として、心臓ペースメーカなどの器官刺激装置および／もしくは神経調節デバイス、眼および／もしくは耳のインプラント、または膵臓コントローラ、あるいは被験体の任意の他の身体機能、身体部位／部分もしくは器官／組織を制御、監視および／もしくは操作するための任意の他のデバイスもしくは装置を含み得る。そのような高度なＨＣＩおよびＨＭＩシステムおよび／またはデバイスは、被験体の神経系への直接アクセスから利点を得ることになる。
【０００４】
哺乳動物の神経系は、概して、複数のニューロンを含む神経で構成され、中枢神経系（ＣＮＳ）および末梢神経系（ＰＮＳ）の２つの主要部から構成される。本明細書では被験体と呼ばれる、大部分の動物およびヒトでは、ＣＮＳは、脳および脊髄を含み、これらは、特別な神経で構成されている。ＰＮＳは、体性神経系（ＳｏＮＳ）および自律神経系（ＡＮＳ）を含み、これらは、限定ではなく単に例として、求心性神経（例えば、感覚神経）、遠心性神経（例えば、運動神経）、および／または混合神経などの、多くの異なる種類の神経で構成されている。ＳｏＮＳは、限定ではなく単に例として、運動および感覚のための意識的な運動制御を担持し得る。ＡＮＳは、限定ではなく単に例として、被験体の身体機能の無意識の器官制御または無意識の制御を担持し得る。
【０００５】
ＳｏＮＳは、身体運動の自発的な制御（例えば、骨格筋の制御）と関連付けられる。例えば、ＳｏＮＳでは、求心性神経は、感覚ニューロンを含み、身体からＣＮＳに感覚を中継する役割を有し、遠心性神経は、非感覚ニューロンを含み、以下に説明されるように身体変数とも呼ばれ得る、神経情報、指令、意思を、ＣＮＳから身体に送り出す（例えば、筋肉収縮を刺激する）役割を有する。ＡＮＳは、限定ではなく単に例として、交感神経系（ＳＮＳ）、副交感神経系（ＰＳＮＳ）および腸神経系（ＥＮＳ）を含む。
【０００６】
ＰＮＳは、本質的に、ＣＮＳを被験体の他のあらゆる身体機能／身体部位／部分（例えば、筋肉、器官、細胞）に接続する神経セットである。神経は、ＣＮＳへ／からの神経インパルスまたは信号の送信のための導管として機能する。例えば、ＣＮＳから神経インパルス、信号または情報を送信するＳｏＮＳ神経は、遠心性神経（例えば、運動神経）と呼ばれるが、被験体の身体の１つ以上の部位／部分からＣＮＳに神経インパルス、信号または情報を送信する他のＳｏＮＳ神経は、求心性神経（例えば、感覚神経）と呼ばれる。ＳｏＮＳ内のいくつかの神経は、遠心性および求心性の両方の機能を有し得、混合神経と呼ばれ得る。
【０００７】
本質的に、神経系は、各神経が、神経インパルスまたは信号などの受信または送信を行う複数のニューロンまたはニューロンの束で構成される神経セットで構成される。ニューロンは、神経が神経情報を迅速かつ正確に被験体の他の細胞、身体機能、または身体の身体部位／部分に送信および伝播することを可能にする、特別な細胞構造を有する。例えば、神経内のニューロンは、それらが、神経活動としても知られている、電気化学的勾配の形態で神経インパルスまたは信号を送ることを可能にする、軸索と呼ばれる長い構造を含む。ニューロン集団は、被験体の１つ以上の神経上の場所または標的部位にクラスタ化された１つ以上のニューロンを含むか、または表し得る。
【０００８】
本質的に、神経活動は、多くの場合に１つ以上の神経または神経組織の区分を構成する、１つ以上のニューロン（またはニューロン集団）内に存在する任意の電気的、機械的、化学的および／または時間的活動を含むか、または表し得る。神経活動は、限定されるものではなく、単に例として、被験体の身体と関連付けられた情報および／または被験体の身体に影響を与える環境に関する情報を伝達し得る。神経活動によって伝達される情報は、神経データ、神経情報、神経意思、末端効果、組織状態、身体状態、神経状態または身体の状態、ならびに／あるいは神経活動内に担持されるか、もしくは含有され、解釈される、および／またはニューロンもしくはニューロン集団によって被験体の身体に渡される、情報を表す任意の他のデータ、変数または情報を表すデータを含み得る。例えば、神経データは、１つ以上のニューロンまたはニューロン集団の神経活動によって含有されるか、または伝達される情報またはデータを表す任意のデータを含み得る。神経データは、限定ではなく単に例として、対応する神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数の推定値を表すデータ、または神経活動によって担持、含有もしくは伝達される情報を表す任意の他のデータ、変数もしくは情報を含み得る。
【０００９】
この情報は、本明細書で身体変数と呼ばれる、身体と関連付けられた１つ以上の変数として情報理論的観点で表され得る。身体変数は、身体のいくつかの部分の状態を説明する末端効果または組織状態を含むか、または表す。身体変数は、それ自体が、この情報の役割または機能、および身体によるそれの使用に基づいて、状態、感覚、制御または他の変数として分類され得る。身体変数は、神経系の一部分の神経活動を介してＣＮＳに、またはＣＮＳから送信され得る。１つ以上の神経場所での神経活動の１つ以上の事例は、１つ以上の身体変数、その部分、および／またはそれらの組み合わせのエンコーディングであると言うことができる。例えば、神経の１つ以上のニューロンの神経活動は、身体の部位によって生成または変調されて、身体の他の部位による受信のための１つ以上の身体変数をエンコードし、身体の他の部位は、神経活動をデコードして、身体変数、その一部分および／またはそれらの組み合わせに対するアクセスを得る。身体変数のエンコーディングおよびデコーディングの両方は、ＣＮＳおよび／または身体組織によって実施され得、それゆえに、被験体の身体の周囲の情報の送信を容易化する。身体変数は、身体変数の状態に関する情報の提供のためにＣＮＳに向けて送信される求心性信号、または末端効果器官もしくは組織で身体変数を変更するためにＣＮＳから送信される遠心性信号であり得る。
【００１０】
身体の器官系の身体変数の例は、多くの場合ＡＮＳでエンコードされ、限定ではなく単に例として、現在の血中グルコース濃度、一部分の温度、被験体の身体の部位または全身、タンパク質または他の主要薬剤の濃度、膀胱または腸の現在の充満状態、現在の心拍数または血圧、現在の呼吸数、現在の血液酸素化、インスリン／グルカゴン産生に関する指示、心臓ペーシングに関する指示、血圧を変化させるための血管拡張または収縮に関する指示、呼吸数の変化に関する指示、酸素濃度を変更するための肺胞拡張の変更に関する指示、胃活動の変更に関する指示、肝臓活動の変更に関する指示、膀胱または腸の排尿／保持のための括約筋の開閉に関する指示などのパラメータを含み得る。身体変数が、生のエンコーディングまたはこれらの組み合わせのいずれかであり得、例えば、身体変数は、発汗、排便、激しい呼吸、歩行、運動、ランニングなどの器官全体もしくは器官構築物の現在の活動または身体機能もしくは作用全体の測定値を含み得ることが理解され、これらの各々は、複数のより細かい粒度の身体変数の組み合わせとして説明され得ることが理解される。ＡＮＳでは、身体変数の各事例は、変更された器官機能、器官機能の変更、または身体機能の変更（例えば、１つ以上の身体変数または器官もしくは組織の状態）と関連付けられ得る。他の例では、身体変数は、限定ではなく単に例として、器官測定および／または活動の変更などのＡＮＳ内の任意の活動と関連付けられ得る。
【００１１】
別の例では、ＳｏＮＳでは、ＣＮＳによって生成された１つ以上の身体変数は、動きの１つ以上の事例（例えば、各身体変数は、異なる四肢の動きまたは運動、単一の筋線維／線維群／全筋／筋群の収縮／伸長、筋収縮の速度／伸長長さを変更する指示など）と関連付けられる遠心性神経活動としてＰＮＳを介して送信され得る。ＣＮＳはまた、感覚神経情報に対応する身体変数（例えば、感覚性身体変数）をエンコードする求心性神経活動を受信し得、この場合、感覚性身体変数は、限定ではなく単に例として、四肢または他の動いている身体部位などと関連付けられた１つ以上のニューロンまたは１つ以上のニューロン集団によって送信される、皮膚の一区分または一部分の温度または圧力、関節の角度または位置、四肢全体または身体の一区分の位置、全身または身体の細部の活動の抽象パラメータなどの感覚情報のエンコーディングを表す。ＣＮＳは、求心性神経活動を受信し、次いで、この神経活動を解読またはデコードして、感覚性身体変数を理解し、それに応じて応答する。
【００１２】
身体変数のいくつかの例が説明されたが、これは、単純化のため、および単に例としてのものであり、本開示がそのように限定されないこと、および被験体の身体によって生成され得、かつ神経活動として身体の部位間または身体の周囲に送られ得る、複数の身体変数が存在することが当業者によって理解されるべきである。神経活動は、１つ以上の身体変数、その部分および／またはそれらの組み合わせをエンコードし得るが、被験体の１つ以上の身体変数が測定可能である、導出可能である、ならびに／または被験体のそのような身体変数と関連付けられた測定値を検出および／もしくは生成することができるセンサからのセンサデータに基づいて計算され得ることが当業者によって理解されるべきである。また、身体変数が任意の１つのパラメータの直接測定値であり、エリア内の活動または機能の一般化されたパラメータとして表され得ることも当業者によって理解されるべきである。これは、うつ病を経験する、てんかん発作を起こす、不安を経験す、片頭痛を有するなどの低レベルの機能に容易に関連付けることができない精神状態などの身体変数を含むことになる。
【００１３】
身体変数という用語が本明細書で説明および使用されているが、これは、単に例であり、本開示がそのように限定されるものではないが、１つ以上の他の分野（例えば、医療分野、医薬品分野、生物医学分野、臨床医、バイオマーカ分野、ゲノミクス分野、医療工学分野）からの他の同等の用語が、身体変数という用語の代わりに使用されるか、または身体変数という用語と互換的もしくはさらにそれと併せて使用され得ることが当業者によって理解されることになり、他の同様の用語としては、限定ではなく単に例として、ＥＣＧ、心拍数、パルス、血圧、体温、呼吸数、痛み、月経周期、心拍数変動、パルスオキシメトリ、血中グルコース、歩行速度などの、臨床医が患者監視に使用するパラメータを説明するために臨床医によって頻繁に使用される生命徴候、限定ではなく単に例として、タンパク質レベル、またはいくつかの生物学的状態または条件の測定可能な指標などを説明するために生物学者によって使用され得、脳深部刺激および脊髄刺激臨床分野によって、脳波状態または他の神経イベントの記録、および限定ではなく、動きを含む環境条件の測定を指すためにさらに採用されている用語である、バイオマーカ、ＥＣＧ、心拍数、血中グルコース、および／もしくは血圧などのようなものを説明するために科学者によって頻繁に使用され得、ＥＣＧ、心拍数、血圧、血中グルコースなどの生理学的変数を記録するための移植を行うＤａｔａ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌによっても使用される用語である、生理学的変数／生理学的データ、ＥＣｏＧ、ＥＣＧ、ＥＫＧなどの生物学的系から入ってくる信号記録を説明するために臨床工学技士によって頻繁に使用される、１つ以上の生物学的信号、限定ではなく単に例として、ゲノム情報、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、限定ではなく単に例として、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスを含み得る他の「オミクス」、および／または他のオミクス関連分野などを含む遺伝学分野での被験体に関する任意の情報、パラメータメトリック、ならびに／あるいは被験体の全身、被験体の任意の部位および／または細部と関連付けられた数、メトリック、状態、変数または情報などを説明する任意の他の用語、の用語または分野のうちの１つ以上を限定ではなく単に例として含む。
【００１４】
本明細書では身体変数の例が与えられているが、これは、単なる例であり、説明は、そのように限定されないが、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の全身、被験体の任意の部分、部位および／または細部のいくつかの状態を説明する任意の数、パラメータ、メトリック、変数または情報であり得るため、身体変数のリストが非常に大きいこと、ならびに身体変数が、１つ以上の身体変数または他の身体変数などの１つ以上の組み合わせに基づくか、またはそれらから導出され得ることが当業者によって理解されるべきである。例えば、神経学的レベル、バイオマーカレベル、細胞レベル、および／または組織レベルで測定された身体変数は、被験体の生命徴候、被験体の生理学的メタデータ、被験体の身体、身体の部位、もしくは全身に関する何らかのものを説明する１つ以上の身体変数を表すセンサデータ、被験体の身体、身体の細部の部位などの状態、動き、もしくは出力、それらの変更、ならびに／またはそれらおよび／もしくは本明細書に説明されるものの組み合わせに関するなどのシステム全体の状態レベルで観察される身体変数を形成するために組み合わされ得ることが理解される。したがって、１つ以上のより高いレベルの粒度で説明される１つ以上の身体変数は、１つ以上のより低いレベルの粒度で説明される１つ以上の身体変数の組み合わせに基づき得る。
【００１５】
１つ以上のニューロン集団を利用し、それによって、被験体の神経系に直接リンクをもたらすことが可能であるが、デバイスから被験体の神経系への身体変数と同等であるか、またはそれを直接表すニューロン集団内の神経活動の形態で、標的化された応答を呼び起こすために、ニューロン集団によって生成された神経活動からの身体変数を取り込んで解釈する際、および／または神経刺激信号を提供もしくは印加する際に問題が存在していた。身体変数は、複数のニューロンからの非常に短い電気パルスと関連付けられた神経活動によって自然に表され得る。神経活動は、神経学的信号として、１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に隣接する１つ以上の神経レシーバによって受信され得る。これらの神経学的信号は、サンプリングされ得、神経学的信号サンプリングは、典型的には、異常に大きく、処理に扱いにくく、通常、被験体／実験固有である情報豊富なデータセットを提供する。これは、神経活動としてエンコードされた身体変数などの、神経学的信号の情報内容を表すと考えられるいくつかの主要な特徴を抽出することによって、神経学的信号を理解する試みに繋がっている。
【００１６】
例えば、神経学的信号サンプリングの一例は、エネルギー信号分類であり、これは、スパイクソーティングを使用して、異なるニューロンから受信された神経学的信号のスパイクを区別する。これは、ライブ分析またはリアルタイム状況では演算コストが高過ぎると考えられている。別の方法は、神経活動を電気信号として見て、この電気信号を、限定ではなく単に例として、平均加重電力、特定の周波数帯域での電力、信号の最大平均振幅などの、基本／抑制された特徴セットに抑制し得る。神経活動がいくつかの単純な特徴または測定値に抑制されると、これらの特徴の状態に基づいて決定が行われ得る。しかしながら、これは、神経活動でエンコードされた１つ以上の身体変数と関連付けられた情報の消失を結果的にもたらす。このようなシステムまたは技術は、限定ではなく単に例として、被験体の身体の１つ以上の部位／部分（例えば、筋肉、器官、および／または細胞）のデバイスまたは装置を介した閉／開ループ制御などの最も進歩した用途での使用に十分ではない。
【００１７】
神経活動としてエンコードされた身体変数を取り込むおよび／または解釈することができる効率的な機構と、高度な開もしくは閉ループ制御、監視、ならびに／または被験体の身体の１つ以上の身体機能、１つ以上の身体部位および／もしくは部分と関連付けられた任意の他の動作を実施する任意のデバイスに１つ以上の身体変数の正確な推定値を提供することと、が求められている。高度な開もしくは閉ループ制御、監視、および／または被験体の身体の１つ以上の身体部位もしくは部分と関連付けられた任意の他の動作を実施するデバイスによって生成された身体変数信号を取り込むおよび／または解釈することができる効率的な機構と、身体変数信号と関連付けられた被験体の神経系に、対応する刺激を提供することと、がさらに求められている。
【００１８】
以下に説明される実施形態は、上記の既知のアプローチの欠点のいずれかまたは全てを解決する実施態様に限定されない。
【発明の概要】
【００１９】
この概要は、以下の詳細な説明でさらに説明される概念の選択を単純化された形態で紹介するために提供される。この概要は、特許請求の範囲の主題の主要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図せず、特許請求の範囲の主題の範囲を決定する際の補助として使用されることも意図しておらず、本発明の働きを容易にし、および／または実質的に同様の技術的効果を達成するために機能する変形例および代替的特徴は、本明細書に開示される本発明の範囲内に収まるとみなされるべきである。
【００２０】
本開示は、被験体の神経系の一部の神経活動を表す１つ以上の神経学的信号を受信する神経インターフェースのための方法および装置を提供する。神経インターフェースは、神経学的信号によって表される神経活動と関連付けられた身体変数の推定値の出力データ表現を決定するように訓練された機械学習（ＭＬ）技術の組み合わせの１つ以上を使用して神経学的信号を処理する。身体変数推定値の出力データ表現は、限定ではなく単に例として、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動としてＣＮＳによって送信された所望される末端効果または状態の反映である。ＭＬ技術は、神経インターフェースが、１つ以上の身体変数を解読および／または理解し、必要に応じて、身体変数推定値のデータ表現を効率的な方式で使用するか、またはデバイスに送ることを可能にする。デバイスは、限定ではなく単に例として、補綴もしくは生物工学四肢または補綴デバイスの制御または操作、あるいは被験体の器官機能または身体機能の制御、操作または変更のためのもの、あるいは他の好適なデバイスなどであり得る。
【００２１】
本開示は、被験体の身体に対する何らかのケアまたは支援を実現するデバイス（例えば、動きを提供し、被験体の身体部位／部分もしくは器官を制御、操作および／または監視する装置）と被験体の身体の神経系との中間にＭＬ技術を挿入するための方法および装置を提供する。方法および装置は、１つ以上のニューロン集団またはニューロンのクラスタからの身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた神経学的信号を受信し、受信された神経学的信号に基づいて身体変数の豊富な情報および／または効率的なデータ表現を決定および／または推定することに関して訓練されたＭＬ技術を適用する。推定される身体変数は、ラベル付与または分類され得る。身体変数推定値および／またはその分類／ラベル付与のデータ表現は、被験体の身体に対する何らかのケアまたは支援を実現する１つ以上のデバイスまたは装置に送られ得る。
【００２２】
加えて、本開示は、１つ以上のデバイスまたは装置によって生成された身体変数信号に関して動作するための方法および装置を提供する。身体変数信号は、１つ以上のデバイスまたは装置から受信され得、１つ以上のＭＬ技術が、１つ以上の神経トランスミッタに送信される受信された身体変数信号に基づいて好適な神経刺激信号を決定するように訓練または構成されている。神経トランスミッタは、神経刺激信号をニューロンのクラスタまたはニューロン集団に印加して、身体変数信号と関連付けられた神経活動を生成し得る。
【００２３】
本開示の方法、装置、およびシステムは、１つ以上のニューロンの神経活動と関連付けられた神経学的信号を取り込むおよび／または解釈することができ、かつ１つ以上のＭＬ技術を使用して、身体変数の正確な推定値またはデータ表現を、高度な開もしくは閉ループ制御、監視および／または被験体の１つ以上の身体機能、１つ以上の身体部位もしくは部分と関連付けられた動作を実施する任意のデバイスまたは装置に提供するための、効率的な機構を提供する。さらに、本開示の方法、装置およびシステムは、高度な開もしくは閉ループ制御、監視および／または被験体の１つ以上の身体機能、１つ以上の身体部位もしくは部分と関連付けられた動作を実施する任意のデバイスまたは装置から生成された身体変数信号を取り込むおよび／または解釈することができ、かつ１つ以上のＭＬ技術を使用して、被験体の神経系に印加するための、身体変数信号と関連付けられた神経刺激信号または神経刺激を決定するための、効率的な機構をさらに提供する。本開示は、被験体の身体機能、身体部位／部分の閉ループ制御、ならびに／または被験体の身体機能、身体部位／部分と関連付けられたデバイスおよび装置の制御および動作を可能にする。
【００２４】
第１の態様では、本開示は、被験体の神経系とインターフェースするためのコンピュータ実装方法を提供し、方法は、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理するステップと、神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに神経データ推定値を表すデータを送信するステップと、を実施し、神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、神経系の第２の部分への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に、受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成するステップと、被験体の神経系の第２の部分に向けて、１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するステップと、を実施する。
【００２５】
好ましくは、ＭＬ技術の少なくとも１つによって生成または計算される神経活動を表す神経データの推定値が、１つ以上の身体変数と関連付けられる。
【００２６】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、第１の１つ以上のＭＬ技術または第２の１つ以上のＭＬ技術と関連付けられた少なくとも１つの性能データセットを受信することと、性能データセットを評価して、第１の１つ以上のＭＬ技術または第２の１つ以上のＭＬ技術を再訓練するか否かを決定することと、第１の１つ以上のＭＬ技術または第２の１つ以上のＭＬを再訓練する決定に応答して、第１の１つ以上のＭＬ技術を再訓練することと、をさらに含む。
【００２７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経データ推定値を表すデータを、神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信するステップを実施すること、または被験体の神経系の第２の部分に向けて１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するステップを実施すること、をさらに含む。
【００２８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経系の第１の部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された被験体の第１の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、複数の神経のうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、方法は、被験体の複数のニューロンと関連付けられた神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することと、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、１つ以上の神経学的信号を神経データの１つ以上のカテゴリに分類することと、を含む。
【００２９】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して神経サンプルデータを処理して、神経活動と関連付けられた神経情報を表す神経データを生成することと、をさらに含む。
【００３０】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経サンプルデータをセンサデータと同期させること、および神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の神経データラベルを決定することと、決定された神経データラベルに基づいて神経サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された識別された部分を、神経サンプルデータの訓練セットとして記憶することと、をさらに含む。
【００３１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、神経サンプルデータの検出された部分を分析して、神経サンプルデータの検出された部分内に含有される神経データと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、神経サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された神経データラベルを用いて分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む。
【００３２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経サンプルデータの訓練セットに基づいて第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、訓練セット内の各神経サンプルデータが、その中に含有された神経データを識別する神経データラベルと関連付けられてラベル付与される。
【００３３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、および受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせを含む。
【００３４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、ニューラルネットワークオートエンコーダが、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経データラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる神経データラベルベクトルを出力するように訓練されており、方法は、神経学的信号のリアルタイム分類のために神経サンプルデータをオートエンコーダに入力することを含む。
【００３５】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経データラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる神経データラベルベクトルを出力するためにニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、神経学的信号のリアルタイム分類のためにオートエンコーダの隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む。
【００３６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、神経サンプルデータの訓練セットから神経サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される神経データカテゴリの数に対応する、潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【００３７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータの訓練セットが、オートエンコーダを通過する第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、神経学的サンプルベクトル列
（外１）
2021509187.tif 000003
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的サンプルベクトル列の数であり、方法は、敵対的ネットワークの出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外２）
2021509187.tif 000004
として表される第ｋの神経学的サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、潜在表現層から出力される、生成することと、通時的逆伝播技術を使用して、隠れ層の重みを更新することと、をさらに含む。
【００３８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、潜在空間内の神経サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布（例えば、正規分布）からの、かつ潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【００３９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、複数の神経学的信号の各々が、神経インターフェース装置に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、ニューロン集団からの神経活動を測定または受信することができる電極と、被験体の神経系のニューロン集団からの神経活動を検出および測定し、かつ神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む。
【００４０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバが、１つ以上の神経の近傍に位置する。加えて、神経レシーバが、神経レシーバ神経構築物を形成する。好ましくは、神経レシーバが、神経レシーバ神経構築物を保護または隔離するように位置する。好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバが、１つ以上の神経に隣接して位置し得、神経レシーバ神経構築物が、限定ではなく単に例として、外力、動き、周囲信号および／またはノイズ信号などの群からの１つ以上から保護または隔離されるように、配置されるか、位置するか、またはシースで覆われ得る。
【００４１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバ神経構築物の保護または隔離が、限定ではなく単に例として、骨内、骨膜下、筋肉内、もしくは被験体の任意の他の部位などの群からの少なくとも１つ、および／または用途の要求に応じた生物学的組織によって達成される。追加的または代替的に、選択肢として、神経レシーバ神経構築物の保護または隔離が、工学的材料の内側でおよび／もしくは工学的材料を使用して、限定ではなく単に例として、金属インプラント、プラスチックインプラントおよび／もしくは目的のために作成された任意の他の副構造の内側、上または下の群からの少なくとも１つで、ならびに／または用途の要求に応じて達成される。追加的または代替的に、選択肢として、作成された工学的材料および／または副構造は、限定ではなく単に例として、固体インプラント材料または生物学的もしくは非生物学的接着剤、樹脂、および／または神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る、他の材料など、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。追加的または代替的に、選択肢として、神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料は、限定ではなく単に例として、ｔｉｓｓｅａｌ（もしくは他のフィブリノゲン系接着剤およびシーラント）、シリコン、シアノアクリレート、またはその他の群からの少なくとも１つ、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。
【００４２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、ある時間間隔にわたって神経インターフェースの状態を追跡して、時間間隔の開始時に同じ１つ以上の神経データまたは神経データラベルと関連付けられた複数の神経学的信号の任意の変動を決定することと、ＭＬ技術を更新して、検出された複数の神経学的信号の任意の変動を考慮することと、をさらに含む。
【００４３】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、ニューロンのクラスタと関連付けられた神経活動の短期変動性を取り込むことに基づいて、複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第１の変動を経時的に監視することと、ニューロンのクラスタと関連付けられた神経活動の長期変動性を取り込むことに基づいて、複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第２の変動を経時的に監視することと、神経活動の第１または第２の変動に基づいて通知を送ることと、をさらに含む。
【００４４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、被験体の神経系から受信された神経学的信号と関連付けられた神経信号データを記憶および／または処理すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、神経信号データおよび／またはセンサデータに基づいて神経サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、神経サンプルデータ、記憶された神経信号データに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または神経サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む。
【００４５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経系の第２の部分が、１つ以上の神経トランスミッタの周囲にクラスタ化された被験体の第２の複数のニューロンを含み、１つ以上の神経トランスミッタが、ニューロンのクラスタへの入力のために１つ以上の神経学的刺激信号を受信するためのものであり、方法は、第２のデバイスからデバイスデータを受信することであって、第２のデバイスが、被験体の身体の一部分の動作を管理するためのものである、受信することと、神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術のうちの少なくとも１つに受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、身体の一部分と関連付けられた神経系の第２の部分に連結された神経トランスミッタに１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、をさらに含む。
【００４６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経学的刺激信号が、ａ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、またはｂ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号、の群からの１つ以上を含む。
【００４７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上の神経レシーバから神経刺激と関連付けられた１つ以上の神経学的信号を受信することであって、１つ以上の神経レシーバの周囲にクラスタ化された１つ以上のニューロンが、神経刺激を受信する、受信することと、神経刺激と関連付けられた神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、受信された神経学的信号を表す神経刺激サンプルデータを生成することと、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して神経サンプルデータを処理して、神経刺激データの訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【００４８】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットに関して第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた神経活動に基づいてラベル付与される。
【００４９】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経刺激サンプルデータをセンサデータと同期させること、および神経刺激と関連付けられた神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経刺激サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経刺激サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の神経刺激ラベルを決定することと、決定された神経刺激ラベルに基づいて神経刺激サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経刺激サンプルデータのラベル付与された識別された部分を、神経刺激サンプルデータの訓練セットとして記憶することと、をさらに含む。
【００５０】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを使用して、神経刺激サンプルデータの検出された部分を分析して、神経刺激と関連付けられ、かつ神経刺激サンプルデータの検出された部分内に含有される分類ベクトルセットを生成することと、神経刺激サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された神経刺激ラベルを用いて分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む。
【００５１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせを含む。
【００５２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、ニューラルネットワークオートエンコーダのデコーディングネットワークが、デコーディングネットワークに神経刺激ラベルベクトルを入力することに基づいて神経学的刺激信号を表すデータを生成するように訓練されており、方法は、第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経刺激ラベルベクトルを選択することと、神経刺激ラベルベクトルと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータを生成するためにデコーディングネットワークに選択された神経刺激ラベルベクトルを入力することと、を含む。
【００５３】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットから１つ以上の神経刺激ラベルに神経刺激サンプルデータの各部分を分類することができる神経刺激ラベルベクトルを出力するためにニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、第２のデバイスからのデバイスデータの入力を与えられた神経学的刺激信号のリアルタイム生成のために、デコーディングネットワークの隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む。
【００５４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、神経刺激サンプルデータの訓練セットから神経刺激サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される神経刺激カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【００５５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経刺激サンプルデータの訓練セットが、オートエンコーダを通過する、第ｋの神経刺激と関連付けられた第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列について、神経学的刺激サンプルベクトル列
（外３）
2021509187.tif 000005
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的刺激サンプルベクトル列の数であり、方法は、敵対的ネットワークの出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外４）
2021509187.tif 000006
として表される第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、潜在表現層から出力される、生成することと、通時的逆伝播技術を使用して、隠れ層の重みを更新することと、をさらに含む。
【００５６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、潜在空間内の神経刺激サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布（例えば、正規分布）からの、かつ潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【００５７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経刺激と関連付けられた複数の神経学的信号の各々が、被験体の神経系に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、ニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を測定または受信することができる電極と、光遺伝学的センサと、被験体の神経系のニューロン集団の神経刺激と関連付けられた神経活動を検出および測定し、かつ神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む。
【００５８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバが、１つ以上の神経の近傍に位置する。加えて、神経レシーバが、神経レシーバ神経構築物を形成する。好ましくは、神経レシーバが、神経レシーバ神経構築物を保護または隔離するように位置する。好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバが、１つ以上の神経に隣接して位置し得、神経レシーバ神経構築物が、限定ではなく単に例として、外力、動き、周囲信号および／またはノイズ信号などの群からの１つ以上から保護または隔離されるように、配置されるか、位置するか、またはシースで覆われ得る。
【００５９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経レシーバ神経構築物の保護または隔離が、限定ではなく単に例として、骨内、骨膜下、筋肉内、もしくは被験体の任意の他の部位などの群からの少なくとも１つ、および／または用途の要求に応じた生物学的組織によって達成される。追加的または代替的に、選択肢として、神経レシーバ神経構築物の保護または隔離が、工学的材料の内側でおよび／もしくは工学的材料を使用して、限定ではなく単に例として、金属インプラント、プラスチックインプラントおよび／もしくは目的のために作成された任意の他の副構造の内側、上または下の群からの少なくとも１つで、ならびに／または用途の要求に応じて達成される。追加的または代替的に、選択肢として、作成された工学的材料および／または副構造は、限定ではなく単に例として、固体インプラント材料または生物学的もしくは非生物学的接着剤、樹脂、および／または神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る、他の材料など、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。追加的または代替的に、選択肢として、神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料は、限定ではなく単に例として、ｔｉｓｓｅａｌ（もしくは他のフィブリノゲン系接着剤およびシーラント）、シリコン、シアノアクリレート、またはその他の群からの少なくとも１つ、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。
【００６０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第２のデバイスから受信されたデバイスデータと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータが、被験体の神経系に連結された神経トランスミッタに送信され、各神経トランスミッタが、神経学的刺激信号と関連付けられたニューロン集団上に神経学的刺激信号を表すデータと関連付けられた神経活動を注入または送信することができる電極と、光遺伝学的センサと、被験体の神経系のニューロン集団に神経学的刺激を表すデータと関連付けられた神経活動を連結することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経トランスミッタを含む。
【００６１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、被験体の神経系から受信された神経刺激と関連付けられた神経学的信号と関連付けられた神経刺激信号データを記憶および／または処理すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、神経刺激信号データおよび／またはセンサデータに基づいて神経刺激サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、神経刺激サンプルデータに基づいて、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練すること、および／または神経刺激サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む。
【００６２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第１のデバイスまたは第２のデバイスが、神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、補綴デバイスまたは装置と、神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、非補綴デバイスまたは装置と、被験体の身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、被験体の身体のいくつかの身体部位のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて、神経データ推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて、対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、の群からの１つ以上のデバイスまたは装置を含み得る。
【００６３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、第１のデバイスが、第２のデバイスである。好ましくは、コンピュータ実装方法において、第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つが、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つに対応するか、または第１の１つ以上のＭＬ技術が、第２の１つ以上のＭＬ技術に対応する。
【００６４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、デバイスデータが、デバイスアクションを表すデータと、デバイスの動きを表すデータと、デバイス状態を表すデータと、演算制御または動きを含むデバイスによって実施され、神経刺激を生成するために使用される動作を表すデータと、１つ以上の身体変数信号を表すデータと、神経刺激の生成に好適な任意の他のデバイスデータを表すデータと、の群からの任意の１つ以上を含む。
【００６５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経活動が、１つ以上の身体変数またはその組み合わせをエンコードし、神経活動を表す神経データの推定値が、神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数またはその組み合わせの推定値を含む。
【００６６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経活動が、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする。
【００６７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータを含む。
【００６８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血中グルコース、被験体の血圧、被験体の任意の生命徴候、の群からの少なくとも１つを含む。
【００６９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血圧、被験体の血中グルコース、呼吸数、被験体の任意の他の生命徴候の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験体の生命徴候を表す任意のデータ、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の任意の生理学的測定、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の状態を表す任意のデータ、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスの群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータ、ならびに被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／もしくは細部と関連付けられた数、状態、メトリック、変数もしくは情報を説明する任意の他の用語など、用途の要求に応じたその等価物、その変更、その組み合わせ、用途の要求に応じた被験体の身体と関連付けられた任意の情報、かつ／または本明細書に説明されるもの、の群からの少なくとも１つを含む。
【００７０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のセンサは、ＥＣＧまたは心拍数センサ、活動センサ、温度センサ、血中グルコースセンサ、血圧センサ、被験体の１つ以上の生命兆候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、１つ以上の身体変数を表すデータを導出、計算、決定するための、またはそれらと関連付けられたセンサデータを生成することができる任意の他のセンサ、被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／または細部と関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサなどの群からの少なくとも１つのセンサを備える。
【００７１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【００７２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【００７３】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元代表状態と同期させることと、中間状態をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【００７４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【００７５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成される。
【００７６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、教師なしまたは半教師あり技術を使用して神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成され得る。代替的または追加的に、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するＭＬ技術は、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数と関連付けられたラベル付与された訓練データセットを使用し得る半教師ありまたは教師なし技術に基づき得、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成する。
【００７７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの生成されたラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することをさらに含み、ＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体変数と関連付けられた身体変数推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成する。
【００７８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経系の第１の部分が、神経系の第２の部分である。
【００７９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経トランスミッタが、神経レシーバである。
【００８０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、中枢神経系が、ａ）複数の神経学的信号が収集される、および／またはｂ）神経刺激が印加される、部位である。
【００８１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、末梢神経系が、ａ）複数の神経学的信号が収集される、および／またはｂ）神経刺激が印加される、部位である。
【００８２】
第２の態様では、被験体の神経系とインターフェースするための機械学習（ＭＬ）技術の性能を評価するコンピュータ実装方法を提供し、方法は、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために、複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと関連付けられた第１の１つ以上のＭＬ技術から第１のＭＬ技術を選択するステップ、第１の選択されたＭＬ技術と関連付けられた第１の性能データセットを受信するステップであって、第１の性能データセットが、神経サンプルデータおよび生成された神経データの推定値を含む、受信するステップ、第１の性能データセットに基づいて第１のコスト関数を評価して、第１の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するステップ、第１の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、第１の選択されたＭＬを再訓練するステップを実施することと、神経系の第２の部分と関連付けられたデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、神経系の第２の部分への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために受信されたデバイスデータを処理することと関連付けられた第２の１つ以上のＭＬ技術から第２のＭＬ技術を選択するステップ、選択されたＭＬ技術と関連付けられた第２の性能データセットを受信するステップであって、性能データのセットが、受信されたデバイスデータおよび推定された１つ以上の神経学的刺激信号を含む、受信するステップ、第２の性能データセットに基づいて第２のコスト関数を評価して、第２の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するステップ、および第２の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、第２の選択されたＭＬを再訓練するステップを実施することと、を含む。
【００８３】
好ましくは、本発明の第２の態様は、本明細書に説明される本発明の第１の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられた特徴および／またはステップのうちの１つ以上をさらに含む。
【００８４】
第３の態様では、本開示は、被験体の神経系の一部分の神経活動を決定するためのコンピュータ実装方法を提供し、方法は、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた神経活動またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、神経活動推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに神経活動推定値を表すデータを送信することと、を含む。
【００８５】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、外部コンピューティングシステムから、対応する１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表す１つ以上のデータを受信することと、訓練されたＭＬ技術を表す受信されたデータを記憶することと、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた、神経活動の推定値またはそれらの組み合わせを生成するために、訓練されたＭＬ技術を表すデータを選択および検索することと、をさらに含む。
【００８６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経活動が、被験体の神経系の一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含み、方法は、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、身体変数推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに１つ以上の身体変数推定値を表すデータを送信することと、を含む。
【００８７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経系の一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、複数の神経のうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、方法は、被験体の複数のニューロンと関連付けられた神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することと、１つ以上のＭＬ技術を使用して、１つ以上の神経学的信号を身体変数の１つ以上のカテゴリに分類することと、を含む。
【００８８】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、１つ以上のＭＬ技術を使用して神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む。
【００８９】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経サンプルデータをセンサデータと同期させること、および１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の身体変数ラベルを決定することと、決定された身体変数ラベルに基づいて、神経サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された識別された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【００９０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された識別された部分を記憶することをさらに含む。
【００９１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上のＭＬ技術を使用して、神経サンプルデータの検出された部分を分析して、神経サンプルデータの検出された部分内に含有される１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、神経サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された身体変数ラベルを用いて分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む。
【００９２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経サンプルデータの訓練セットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練することをさらに含み、訓練セット内の各神経サンプルデータが、その中に含有された１つ以上の身体変数を識別する身体変数ラベルと関連付けられてラベル付与される。
【００９３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のＭＬ技術が、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、および長短期記憶ニューラルネットワーク、受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む。
【００９４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経活動が、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする。
【００９５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータを含む。
【００９６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血中グルコース、被験体の血圧、被験体の任意の生命徴候、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の任意の生理学的測定、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表す任意のデータ、の群からの少なくとも１つを含む。
【００９７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血圧、被験体の血中グルコース、呼吸数、被験体の任意の他の生命徴候の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験体の生命徴候を表す任意のデータ、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の任意の生理学的測定、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の状態を表す任意のデータ、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスの群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータ、ならびに被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／もしくは細部と関連付けられた数、状態、メトリック、変数もしくは情報を説明する任意の他の用語など、用途の要求に応じたその等価物、その変更、その組み合わせ、用途の要求に応じた被験体の身体と関連付けられた任意の情報、かつ／または本明細書に説明されるもの、の群からの少なくとも１つを含む。
【００９８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のセンサは、ＥＣＧまたは心拍数センサ、活動センサ、温度センサ、血中グルコースセンサ、血圧センサ、被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／または細部と関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサなどの群からの少なくとも１つのセンサを備える。
【００９９】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１００】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【０１０１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元代表状態と同期させることと、中間状態をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１０２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【０１０３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成される。
【０１０４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、教師なしまたは半教師あり技術を使用して神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成され得る。代替的または追加的に、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するＭＬ技術は、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数と関連付けられたラベル付与された訓練データセットを使用し得る半教師ありまたは教師なし技術に基づき得、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成する。
【０１０５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの生成されたラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することをさらに含み、ＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体変数と関連付けられた身体変数推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成する。
【０１０６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ＭＬ技術が、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、ニューラルネットワークオートエンコーダが、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するように訓練されており、方法は、神経学的信号のリアルタイム分類のために神経サンプルデータをオートエンコーダに入力することを含む。
【０１０７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するためにニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、神経学的信号のリアルタイム分類のためにオートエンコーダの隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む。
【０１０８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、神経サンプルデータの訓練セットから神経サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される身体変数カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【０１０９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータの訓練セットが、オートエンコーダを通過する、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、神経学的サンプルベクトル列
（外５）
2021509187.tif 000007
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的サンプルベクトル列の数であり、方法は、敵対的ネットワークの出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外６）
2021509187.tif 000008
として表される第ｋの神経学的サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、潜在表現層から出力される、生成することと、通時的逆伝播技術を使用して、隠れ層の重みを更新することと、をさらに含む。
【０１１０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、潜在空間内の神経サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布（例えば、正規分布）からの、かつ潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【０１１１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、複数の神経学的信号の各々が、神経インターフェース装置に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、ニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を測定または受信することができる電極と、被験体の神経系のニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む。
【０１１２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、ある時間間隔にわたって神経インターフェースの状態を追跡して、時間間隔の開始時に同じ１つ以上の身体変数と関連付けられた複数の神経学的信号の任意の変動を決定することと、ＭＬ技術を更新して、検出された複数の神経学的信号の任意の変動を考慮することと、をさらに含む。
【０１１３】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、ニューロンのクラスタと関連付けられた神経活動の短期変動性を取り込むことに基づいて、複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第１の変動を経時的に監視することと、ニューロンのクラスタと関連付けられた神経活動の長期変動性を取り込むことに基づいて、複数のニューロンのニューロンの１つ以上のクラスタの状態の第２の変動を経時的に監視することと、神経活動の第１または第２の変動に基づいて通知を送ることと、をさらに含む。
【０１１４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、被験体の神経系から受信された神経学的信号と関連付けられた神経信号データを記憶および／または処理すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、神経信号データおよび／またはセンサデータに基づいて神経サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、神経サンプルデータ、記憶された神経信号データに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または神経サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む。
【０１１５】
第４の態様では、本開示は、被験体の神経系の一部分を刺激するためのコンピュータ実装方法を提供し、方法は、被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスからデバイスデータを受信することと、神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、身体の一部分と関連付けられた神経系に連結された神経トランスミッタに１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を含む。
【０１１６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経系の一部分が、１つ以上の神経トランスミッタの周囲にクラスタ化された被験体の複数のニューロンを含み、１つ以上の神経トランスミッタが、ニューロンのクラスタへの入力のために１つ以上の神経学的刺激信号を受信するためのものである。
【０１１７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、外部コンピューティングシステムから、対応する１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表す１つ以上のデータを受信することと、訓練されたＭＬ技術を表す受信されたデータを記憶することと、神経系への入力のための１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために、訓練されたＭＬ技術を表すデータを選択および検索することと、をさらに含む。
【０１１８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経学的刺激信号が、ａ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、またはｂ）神経トランスミッタに対して局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号、の群からの１つ以上を含む。
【０１１９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経活動が、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含み、デバイスデータが、被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスによって生成された１つ以上の身体変数信号を表すデータを含み、方法は、神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練されたＭＬ技術に受信された１つ以上の身体変数信号を表すデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、身体の一部分と関連付けられた神経系に連結された神経トランスミッタに１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を含む。
【０１２０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータを含む。
【０１２１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血中グルコース、被験体の血圧、被験体の任意の生命徴候、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の任意の生理学的測定、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表す任意のデータ、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１２２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血圧、被験体の血中グルコース、呼吸数、被験体の任意の他の生命徴候の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験体の生命徴候を表す任意のデータ、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の任意の生理学的測定、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の状態を表す任意のデータ、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスの群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータ、ならびに被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／もしくは細部と関連付けられた数、状態、メトリック、変数もしくは情報を説明する任意の他の用語など、用途の要求に応じたその等価物、その変更、その組み合わせ、用途の要求に応じた被験体の身体と関連付けられた任意の情報、かつ／または本明細書に説明されるもの、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１２３】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上の神経レシーバから神経刺激と関連付けられた１つ以上の神経学的信号を受信することであって、１つ以上の神経レシーバの周囲にクラスタ化された１つ以上のニューロンが、神経刺激を受信する、受信することと、神経刺激と関連付けられた、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、受信された神経学的信号を表す神経刺激サンプルデータを生成することと、１つ以上のＭＬ技術を使用して神経サンプルデータを処理して、神経刺激データの訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１２４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットに関してＭＬ技術を訓練することをさらに含み、セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動に基づいてラベル付与される。
【０１２５】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経刺激サンプルデータをセンサデータと同期させること、および神経刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた神経刺激サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経刺激サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の身体変数ラベルを決定することと、決定された身体変数ラベルに基づいて、神経刺激サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経刺激サンプルデータのラベル付与された識別された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経刺激サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１２６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経刺激サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、神経刺激サンプルデータの訓練セットとして、神経刺激サンプルデータのラベル付与された識別された部分を記憶することをさらに含む。
【０１２７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上のＭＬ技術を使用して、神経刺激サンプルデータの検出された部分を分析して、神経刺激と関連付けられ、かつ神経刺激サンプルデータの検出された部分内に含有される、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせと関連付けられた分類ベクトルセットを生成することと、神経刺激サンプルデータおよびセンサデータの対応する部分から決定された身体変数ラベルを用いて分類ベクトルにラベル付与することと、をさらに含む。
【０１２８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のＭＬ技術が、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、および／または受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術もしくはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む。
【０１２９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ＭＬ技術が、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造に基づいており、ニューラルネットワークオートエンコーダ構造が、エンコーディングネットワークおよびデコーディングネットワークを含み、エンコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、デコーディングネットワークが、１つ以上の隠れ層を含み、ニューラルネットワークオートエンコーダのデコーディングネットワークが、デコーディングネットワークに身体変数ラベルベクトルを入力することに基づいて神経学的刺激信号を表すデータを生成するように訓練されており、方法は、デバイスから受信された身体変数信号と関連付けられた身体変数ラベルベクトルを選択することと、身体変数ラベルベクトルと関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータを生成するためにデコーディングネットワークに選択された身体変数ラベルベクトルを入力することと、を含む。
【０１３０】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットから１つ以上の身体変数ラベルに神経刺激サンプルデータの各部分を分類することができる身体変数ラベルベクトルを出力するためにニューラルネットワークオートエンコーダを訓練することと、デバイスからの身体変数信号の入力を与えられた神経学的刺激信号のリアルタイム生成のために、デコーディングネットワークの隠れ層の訓練された重みを使用することと、をさらに含む。
【０１３１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、神経刺激サンプルデータの訓練セットから神経刺激サンプルデータの各部分を分類するためのラベルベクトルｙを出力するための潜在表現層であって、ラベルベクトルｙの要素の数が、ラベル付与される身体変数カテゴリの数に対応する、潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結された敵対的ネットワークであって、敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成されたラベルベクトルｙと、ラベルベクトルｙと同じ次元の１つのホットベクトルセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように、敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【０１３２】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経刺激サンプルデータの訓練セットが、オートエンコーダを通過する、第ｋの神経刺激と関連付けられた、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動に対応する各第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列について、神経学的刺激サンプルベクトル列
（外７）
2021509187.tif 000009
の訓練セットを含み、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋが、第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の長さであり、Ｔが、訓練する神経学的刺激サンプルベクトル列の数であり、方法は、敵対的ネットワークの出力に基づいて損失またはコスト関数を生成することであって、
（外８）
2021509187.tif 000010
として表される第ｋの神経学的刺激サンプルベクトル列の推定値が、デコーディングネットワークから出力され、元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙが、潜在表現層から出力される、生成することと、通時的逆伝播技術を使用して、隠れ層の重みを更新することと、をさらに含む。
【０１３３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、ニューラルネットワークオートエンコーディング構造が、潜在空間内の神経刺激サンプルデータの各入力部分を表す潜在ベクトルｚを出力するための潜在表現層と、ニューラルネットワークオートエンコーダの潜在表現層に連結されたさらなる敵対的ネットワークであって、さらなる敵対的ネットワークが、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含む、さらなる敵対的ネットワークと、をさらに備え、方法は、潜在表現層によって生成された潜在ベクトルｚと、確率分布（例えば、正規分布）からの、かつ潜在ベクトルｚと同じ次元のサンプルベクトルと、の間を区別するように、さらなる敵対的ネットワークを訓練することをさらに含む。
【０１３４】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経刺激と関連付けられた複数の神経学的信号の各々が、被験体の神経系に連結された神経レシーバから出力され、各神経レシーバが、ニューロン集団からの刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を測定または受信することができる電極と、光遺伝学的センサと、被験体の神経系のニューロン集団からの、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、被験体の神経系のニューロン集団の刺激と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を検出および測定し、かつ神経活動を表す神経学的信号を出力することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経レシーバを含む。
【０１３５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、デバイスから受信された身体変数信号と関連付けられた神経学的刺激信号を表すデータが、被験体の神経系に連結された神経トランスミッタに送信され、各神経トランスミッタが、神経学的刺激信号と関連付けられたニューロン集団上に神経学的刺激信号を表すデータと関連付けられた神経活動を注入または送信することができる電極と、光遺伝学的センサと、被験体の神経系のニューロン集団に神経学的刺激を表すデータと関連付けられた神経活動を連結することができる任意の装置、機構、センサまたはデバイスと、の群からの任意の１つ以上の神経トランスミッタを含む。
【０１３６】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、被験体の神経系から受信された神経刺激と関連付けられた神経学的信号と関連付けられた神経刺激信号データを記憶および／または処理すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサと関連付けられたセンサデータを記憶および／または処理すること、神経刺激信号データおよび／またはセンサデータに基づいて神経刺激サンプルデータの１つ以上の訓練セットを生成すること、神経刺激サンプルデータに基づいて、１つ以上のＭＬ技術を訓練すること、および／または神経刺激サンプルデータの処理に使用するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、の群からの１つ以上を実施するための１つ以上の外部コンピューティングシステムを用いることをさらに含む。
【０１３７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、デバイスが、神経データもしくは身体変数の推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータもしくは身体変数信号を送信することができる、補綴デバイスまたは装置と、神経データもしくは身体変数の推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータもしくは身体変数信号を送信することができる、非補綴デバイスまたは装置と、被験体の身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、被験体の身体のいくつかの身体部位のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて、神経データまたは身体変数の推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて、対応する神経刺激を被験体に提供することと関連付けられたデバイスデータまたは身体変数を生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、の群からの１つ以上のデバイスまたは装置を含み得る。
【０１３８】
第５の態様では、本開示は、被験体の神経系とインターフェースするための装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、通信インターフェースが、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信するように構成されており、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、プロセッサおよび通信インターフェースが、神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、神経データ推定値を表すデータを、神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信することと、を行うように構成されており、通信インターフェースが、神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信するようにさらに構成されており、神経系の第２の部分と関連付けられた第２のデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、プロセッサおよび通信インターフェースが、神経系の第２の部分への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に受信されたデバイスデータを入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することと、被験体の神経系の第２の部分に向けて１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信することと、を行うようにさらに構成されている。
【０１３９】
第６の態様では、本開示は、被験体の神経系の一部分に接続された神経レシーバに連結するための神経インターフェース装置を提供し、神経レシーバが、神経系の一部分から神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信するように構成されており、神経インターフェース装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、通信インターフェースが、神経レシーバから複数の神経学的信号を受信するように構成されており、プロセッサおよびメモリが、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた神経データの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理するように構成されており、通信インターフェースが、身体変数推定値に基づく動作を実施するためのデバイスに神経データ推定値を表すデータを送信するようにさらに構成されている。
【０１４０】
第７の態様では、本開示は、被験体の神経系の一部分に接続された神経トランスミッタに連結するための神経インターフェース装置であって、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、通信インターフェースが、被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスからデバイスデータを受信するように構成されており、プロセッサおよびメモリが、神経系への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に受信されたデバイスデータを入力するように構成されており、通信インターフェースが、身体の一部分と関連付けられた神経系に連結された神経トランスミッタに１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するように構成されている。
【０１４１】
第８の態様では、本開示は、神経インターフェースと通信するための装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、通信インターフェースが、神経インターフェースからから複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信するように構成されており、プロセッサおよびメモリが、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせの推定値を生成するために訓練された１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、神経サンプルデータを処理するように構成されており、通信インターフェースが、身体変数推定値に基づく動作を実施するためのデバイスへの送信のために、神経インターフェースに１つ以上の身体変数推定値を表すデータを送信するようにさらに構成されている。
【０１４２】
第９の態様では、本開示は、神経インターフェースと通信するための装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、通信インターフェースが、神経インターフェースを介して、被験体の身体の一部分の動作を管理するデバイスから１つ以上の身体変数信号を受信するように構成されており、プロセッサおよびメモリが、神経系への入力のために、１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために訓練された機械学習（ＭＬ）技術に受信された１つ以上の身体変数信号を入力するように構成されており、通信インターフェースが、身体の一部分と関連付けられた神経系上への送信のために、神経インターフェースに１つ以上の推定された神経学的刺激信号を送信するように構成されている。
【０１４３】
第１０の態様では、本開示は、装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、本発明の第１の態様のコンピュータ実装方法を実施または実装するように構成されている。
【０１４４】
好ましくは、本発明の第１０の態様は、本明細書に説明される本発明の第１の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられたさらなる特徴および／またはステップのうちの１つ以上を実施または実装するように構成されている、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースをさらに含む。
【０１４５】
第１１の態様では、本開示は、装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、本発明の第２の態様のコンピュータ実装方法を実施または実装するように構成されている。
【０１４６】
好ましくは、本発明の第１１の態様は、本明細書に説明される本発明の第１の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられたさらなる特徴および／またはステップのうちの１つ以上を実施または実装するように構成されている、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースをさらに含む。
【０１４７】
第１２の態様では、本開示は、装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、本発明の第３の態様のコンピュータ実装方法を実施または実装するように構成されている。
【０１４８】
好ましくは、本発明の第１２の態様は、本明細書に説明される本発明の第３の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられたさらなる特徴および／またはステップのうちの１つ以上を実施または実装するように構成されている、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースをさらに含む。
【０１４９】
第１３の態様では、本開示は、装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、本発明の第４の態様のコンピュータ実装方法を実施または実装するように構成されている。
【０１５０】
好ましくは、本発明の第１３の態様は、本明細書に説明される本発明の第４の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられたさらなる特徴および／またはステップのうちの１つ以上を実施または実装するように構成されている、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースをさらに含む。
【０１５１】
本発明の第１４の態様では、本開示は、コンピュータ可読媒体を提供し、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、本発明の第１の態様のいずれかによる方法を実施させる。
【０１５２】
本発明の第１５の態様では、本開示は、コンピュータ可読媒体を提供し、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、本発明の第２の態様のいずれかによる方法を実施させる。
【０１５３】
本発明の第１６の態様では、本開示は、コンピュータ可読媒体を提供し、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、本発明の第３の態様のいずれかによる方法を実施させる。
【０１５４】
本発明の第１７の態様では、本開示は、コンピュータ可読媒体を提供し、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードが、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、本発明の第４の態様のいずれかによる方法を実施させる。
【０１５５】
本発明の第１８の態様では、本開示は、被験体の神経系とインターフェースするための機械学習（ＭＬ）技術の性能を評価する装置を提供し、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することに応答して、プロセッサおよび通信インターフェースが、神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために、複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと関連付けられた第１の１つ以上のＭＬ技術から第１のＭＬ技術を選択することと、第１の選択されたＭＬ技術と関連付けられた第１の性能データセットを受信するステップであって、第１の性能データセットが、神経サンプルデータおよび生成された神経データの推定値を含む、受信することと、第１の性能データセットに基づいて第１のコスト関数を評価して、第１の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定することと、第１の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、第１の選択されたＭＬを再訓練することと、を行うように構成されており、神経系の第２の部分と関連付けられたデバイスからデバイスデータを受信することに応答して、プロセッサおよび通信インターフェースが、神経系の第２の部分への入力のために、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために受信されたデバイスデータを処理することと関連付けられた第２の１つ以上のＭＬ技術から第２のＭＬ技術を選択することと、選択されたＭＬ技術と関連付けられた第２の性能データセットを受信するステップであって、性能データのセットが、受信されたデバイスデータおよび推定された１つ以上の神経学的刺激信号を含む、受信することと、第２の性能データセットに基づいて第２のコスト関数を評価して、第２の選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定することと、第２の選択されたＭＬ技術を再訓練する決定に応答して、第２の選択されたＭＬを再訓練することと、を行うように構成されている。
【０１５６】
好ましくは、本発明の第１８の態様は、本明細書に説明される本発明の第１の態様によるコンピュータ実装方法と関連付けられた特徴および／またはステップのうちの１つ以上をさらに含む。
【０１５７】
本発明の第１９の態様では、神経データと関連付けられた神経サンプルデータの訓練セットに基づいて１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を訓練するためのコンピュータ実装方法が提供され、方法は、神経サンプルデータの訓練セットを検索して、１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を訓練することと、１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを記憶することと、神経系の神経活動と関連付けられた神経データを推定する際に使用するために被験体の神経系に連結された神経インターフェースに、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術を表す少なくとも１つのデータを送ることと、を含む。
【０１５８】
好ましくは、方法において、訓練セット内の各神経サンプルデータが、その中に含有される１つ以上の身体変数を識別する身体変数ラベルと関連付けられてラベル付与される。好ましくは、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術を表すデータが、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術と関連付けられた、訓練されたパラメータデータ（例えば、重みおよび／またはパラメータ）を含む。
【０１５９】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経サンプルデータをセンサデータと同期させること、および神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の神経データラベルを決定することと、決定された神経データラベルに基づいて神経サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された識別された部分を、神経サンプルデータの訓練セットとして記憶することと、をさらに含む。
【０１６０】
好ましくは、方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経サンプルデータを記憶することであって、神経サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経サンプルデータをセンサデータと同期させること、および１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの各識別された部分の身体変数ラベルを決定することと、決定された身体変数ラベルに基づいて神経サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された識別された部分を、神経サンプルデータの訓練セットとして記憶することと、をさらに含む。
【０１６１】
好ましくは、本発明の第１９の態様は、本明細書に説明される本発明の第１〜第４の態様のうちの１つ以上によるコンピュータ実装方法と関連付けられた特徴および／またはステップのうちの１つ以上をさらに含む。
【０１６２】
本発明の第２０の態様では、神経刺激と関連付けられた神経刺激サンプルデータの訓練セットに基づいて１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を訓練するためのコンピュータ実装方法が提供され、方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットおよび神経刺激と関連付けられたデバイスからの関連デバイスデータを検索して、１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を訓練して、デバイスデータに基づいて神経刺激推定値を推定／分類することと、１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表すデータを記憶することと、デバイスからのデバイスデータに応答して神経系に印加するための神経刺激を推定する際に使用するために被験体の神経系およびデバイスに連結された神経インターフェースに、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術を表す少なくとも１つのデータを送ることと、を含む。
【０１６３】
好ましくは、方法において、訓練セット内の各神経刺激サンプルデータが、その中に含有される１つ以上の身体変数を識別する神経刺激ラベルと関連付けられてラベル付与される。好ましくは、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術を表すデータが、少なくとも１つの訓練されたＭＬ技術と関連付けられた、訓練されたパラメータデータ（例えば、重みおよび／またはパラメータ）を含む。好ましくは、方法は、神経刺激サンプルデータの訓練セットに関してＭＬ技術のうちの少なくとも１つを訓練することをさらに含み、セット内の各神経刺激サンプルデータが、神経刺激と関連付けられた神経活動に基づいてラベル付与される。
【０１６４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、複数の神経学的信号から受信された取り込まれた神経刺激サンプルデータを記憶することであって、神経刺激サンプルデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータを取り込んで記憶することであって、センサデータが、タイムスタンプ付与される、記憶すること、神経刺激サンプルデータをセンサデータと同期させること、および神経刺激と関連付けられた神経活動と関連付けられた神経サンプルデータの部分を識別すること、によって神経刺激サンプルデータの訓練セットを生成することと、神経刺激サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの各識別された部分の神経刺激ラベルを決定することと、決定された神経刺激ラベルに基づいて神経刺激サンプルデータの識別された部分にラベル付与することと、神経刺激サンプルデータのラベル付与された識別された部分を、神経刺激サンプルデータの訓練セットとして記憶することと、をさらに含む。
【０１６５】
好ましくは、本発明の第２０の態様は、本明細書に説明される本発明の第１〜第４の態様のうちの１つ以上によるコンピュータ実装方法と関連付けられた特徴および／またはステップのうちの１つ以上をさらに含む。
【０１６６】
本発明の第２１の態様では、関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成するコンピュータ実装方法が提供され、方法は、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを受信することと、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を訓練することと、出力された身体変数ラベル推定値を、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットの推定値と比較することと、比較に基づいてＭＬ技術を更新することと、ＭＬ技術が有効に訓練されたＭＬモデルを出力するまで、訓練、比較および更新のステップを繰り返すことと、を含む。
【０１６７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータが、神経学的信号のサンプルを表し、神経学的信号が、被験体の神経系の一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含む。
【０１６８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータを含む。
【０１６９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血中グルコース、被験体の血圧、被験体の任意の生命徴候、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の任意の生理学的測定、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表す任意のデータ、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１７０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血圧、被験体の血中グルコース、呼吸数、被験体の任意の他の生命徴候の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験体の生命徴候を表す任意のデータ、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の任意の生理学的測定、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の状態を表す任意のデータ、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスの群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータ、ならびに被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／もしくは細部と関連付けられた数、状態、メトリック、変数もしくは情報を説明する任意の他の用語など、用途の要求に応じたその等価物、その変更、その組み合わせ、用途の要求に応じた被験体の身体と関連付けられた任意の情報、かつ／または本明細書に説明されるもの、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１７１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のセンサは、ＥＣＧまたは心拍数センサ、活動センサ、温度センサ、血中グルコースセンサ、血圧センサ、被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／または細部と関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサなどの群からの少なくとも１つのセンサを備える。
【０１７２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１７３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【０１７４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元代表状態と同期させることと、中間状態をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１７５】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。追加的または代替的に、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットは、関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するためのＭＬモデルを生成するために使用される。
【０１７６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、別のＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための別のＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成される。
【０１７７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、別のＭＬ技術を訓練して、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練データセットに基づいて、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための別のＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成される。
【０１７８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成される。
【０１７９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上の低次元代表状態が、ＭＬ技術を訓練して、教師なしまたは半教師あり技術を使用して神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、によって生成され得る。代替的または追加的に、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するＭＬ技術は、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数と関連付けられた１つ以上のラベル付与された訓練データセットを使用するか、またはそれらに基づき得る、半教師ありまたは教師なし技術に基づき得、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成する。
【０１８０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経学的刺激信号のサンプルを取り込むことが、被験体の神経系の一部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、をさらに含む。
【０１８１】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、被験体の神経系の一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、複数の神経のうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、方法は、被験体の複数のニューロンと関連付けられた神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することを含む。
【０１８２】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、１つ以上のＭＬ技術を使用して神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む。
【０１８３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のＭＬ技術が、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、神経サンプルデータの時系列ラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬモデルを生成するための任意の他のＭＬ技術、受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術もしくはそれらの組み合わせ、ならびに／またはそれらの変更および／もしくは組み合わせなどの群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む。
【０１８４】
本発明の第２２の態様では、関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成するためのコンピュータ実装方法が提供され、１つ以上の身体変数と関連付けられた神経活動をエンコードする神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信することと、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することと、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することと、を含む。
【０１８５】
追加的または代替的に、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することが、教師なしおよび／または半教師あり技術に基づき得る。追加的または代替的に、ＭＬ技術を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することが、半教師ありおよび／または教師あり技術に基づき得、１つ以上の身体変数を表す１つ以上の身体変数ラベルと関連付けられた１つ以上のラベル付与された訓練データセットを含むか、またはそれらに基づき得る。
【０１８６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータが、神経学的信号のサンプルを表し、神経学的信号が、被験体の神経系の一部分の１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を含む。
【０１８７】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータを含む。
【０１８８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血中グルコース、被験体の血圧、被験体の任意の生命徴候、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の任意の生理学的測定、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表す任意のデータ、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１８９】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、身体変数が、限定ではなく単に例として、被験体の心拍数、被験体の活動、被験体の体温、被験体の血圧、被験体の血中グルコース、呼吸数、被験体の任意の他の生命徴候の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験体の生命徴候を表す任意のデータ、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の任意の生理学的測定、被験体の全身、被験体の身体部位、もしくは被験体の細部の状態を表す任意のデータ、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクスの群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験体の情報、値、パラメータを表す任意のデータ、ならびに被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／もしくは細部と関連付けられた数、状態、メトリック、変数もしくは情報を説明する任意の他の用語など、用途の要求に応じたその等価物、その変更、その組み合わせ、用途の要求に応じた被験体の身体と関連付けられた任意の情報、かつ／または本明細書に説明されるもの、の群からの少なくとも１つを含む。
【０１９０】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のセンサは、ＥＣＧまたは心拍数センサ、活動センサ、温度センサ、血中グルコースセンサ、血圧センサ、被験体の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の生理学的測定と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、および被験体の全身、被験体の身体部位、または被験体の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験体の全身、被験体の身体の任意の部位および／または細部と関連付けられた１つ以上の数、状態、メトリック、パラメータ、変数および／または情報を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサなどの群からの少なくとも１つのセンサを備える。
【０１９１】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって、神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、被験体に関して訓練された１つ以上のセンサからセンサデータを取り込むことと、神経サンプルデータの部分を１つ以上の中間低次元代表状態と同期させることと、中間状態をセンサデータの対応する部分と同期させることと、関心のある身体変数の変化を特徴付ける身体変数ラベルセットに基づいて、センサデータの部分を分析およびラベル付与することと、センサデータのラベル付与された部分に基づいて、神経サンプルデータの部分にラベル付与することと、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することと、をさらに含む。
【０１９２】
コンピュータ実装方法において、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することが、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして、神経サンプルデータのラベル付与された部分を記憶することをさらに含む。
【０１９３】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの生成されたラベル付与された訓練セットに基づいて別のＭＬ技術を訓練することをさらに含み、ＭＬ技術が、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体変数と関連付けられた身体変数推定値を予測するための訓練された別のＭＬモデルを生成する。
【０１９４】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、関心のある身体変数と関連付けられた神経サンプルデータの生成されたラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を再訓練することによってＭＬモデルを再訓練または更新することをさらに含み、ＭＬ技術が、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための、かつ神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体変数と関連付けられた身体変数推定値を予測するための更新されたＭＬモデルを生成する。
【０１９５】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、被験体の神経系の一部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号を受信することと、受信された複数の神経学的信号を表す神経サンプルデータを処理することと、に基づいて、神経学的信号のサンプルを取り込むことをさらに含む。
【０１９６】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、被験体の神経系の一部分が、複数の神経レシーバの周囲にクラスタ化された被験体の複数のニューロンを含み、各神経レシーバが、複数の神経のうちの１つ以上に関する神経活動と関連付けられた神経学的信号を出力するために構成されており、方法は、被験体の複数のニューロンと関連付けられた神経レシーバから１つ以上の神経学的信号を受信することを含む。
【０１９７】
好ましくは、コンピュータ実装方法は、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに神経学的信号のサンプルを取り込むことによって神経学的信号を表す神経サンプルデータを生成することと、１つ以上のＭＬ技術を使用して神経サンプルデータを処理して、身体変数推定値を表すデータを生成することと、をさらに含む。
【０１９８】
好ましくは、コンピュータ実装方法において、１つ以上のＭＬ技術が、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、神経サンプルデータの時系列ラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬモデルを生成するための任意の他のＭＬ技術、受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術もしくはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含む。
【０１９９】
本発明の第２３の態様では、第２１の態様、第２２の態様、および／またはそれらの変更、および／またはそれらの組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる、コンピュータ実装方法によって取得される関心のある身体変数と関連付けられた身体変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルが提供される。
【０２００】
好ましくは、機械学習（ＭＬ）モデルは、神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信することであって、神経サンプルデータが、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が検出されたときに取り込まれた神経学的信号のサンプルに基づく、受信することと、受信された神経サンプルデータを処理することと、身体変数ラベル推定値を出力することであって、身体変数ラベル推定値が、関心のある身体変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータと関連付けられた身体変数ラベルセットに基づく、出力することと、をさらに含む。
【０２０１】
本発明の第２４の態様では、装置が提供され、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、メモリユニット、通信インターフェースが、第２１の態様、第２２の態様、および／またはそれらの変更、および／またはそれらの組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる方法を実施するように構成されている。
【０２０２】
本発明の第２３の態様では、コンピュータ可読媒体が提供され、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードは、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、第２１の態様、第２２の態様、および／またはそれらの変更、および／またはそれらの組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる方法を実施させる。
【０２０３】
第２６の態様では、装置が提供され、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、本発明の第２１の態様、および／またはその変更、および／またはその組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる方法を実施するように構成されている。
【０２０４】
本発明の第２７の態様では、装置が提供され、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、メモリユニット、通信インターフェースが、本発明の第２２の態様、および／またはその変更、および／またはその組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる方法を実施するように構成されている。
【０２０５】
本発明の第２８の態様では、装置が提供され、装置は、通信インターフェースと、メモリユニットと、プロセッサユニットと、を備え、プロセッサユニットが、通信インターフェースおよびメモリユニットに接続され、プロセッサユニット、ストレージユニット、通信インターフェースが、第２３の態様、および／またはその変更、および／またはその組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものに関連して説明された特徴のいずれかによる方法を実施するように構成されている。
【０２０６】
本発明の第２９の態様では、コンピュータ実装方法が提供され、コンピュータ実装方法は、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものを達成または実装するようにステップを実施するように構成されている。
【０２０７】
本発明の第３０の態様では、コンピュータ実装方法が提供され、コンピュータ実装方法は、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものの特徴のいずれかによる本発明の概念を達成または実装するようにステップを実施するように構成されている。
【０２０８】
本発明の第３１の態様では、コンピュータ可読媒体が提供され、コンピュータ可読媒体は、そこに記憶されたプログラムコードを含み、プログラムコードは、プロセッサ上で実行されると、プロセッサに、第２９の態様、および／またはその変更、および／またはその組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものによる方法を実施させる。
【０２０９】
本発明の第３２の態様では、装置が提供され、装置は、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものを実装するように構成された、本発明の任意の態様の特徴のいずれかによる本発明の概念を実装するように構成されている。
【０２１０】
本発明の第３３の態様では、ニューラルネットワーク装置が提供され、ニューラルネットワーク装置は、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものの特徴のいずれかによる本発明の概念を実装するように構成されている。
【０２１１】
本発明の第３３の態様では、ニューラルネットワークが提供され、ニューラルネットワークは、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものを実装するように構成された、本発明の任意の態様のいずれかによる本発明の概念を実装するように構成されている。
【０２１２】
本発明の第３４の態様では、機械学習技術が提供され、機械学習技術は、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものを実装するように構成された、本発明の任意の態様の特徴のいずれかによる本発明の概念を実装するように構成されている。
【０２１３】
本発明の第３５の態様では、機械学習モデルが提供され、機械学習モデルは、本発明の概念、その変更、その組み合わせ、および／または本明細書に説明されるものの特徴のいずれかによる本発明の概念を実装するように構成されている。
【０２１４】
本明細書に記載の方法は、有形記憶媒体上の機械可読形態、例えば、プログラムがコンピュータ上で実行されるときに本明細書に説明される方法のいずれかの全てのステップを実施するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムの形態で、ソフトウェアによって実施され得、コンピュータプログラムは、コンピュータ可読媒体上に具現化され得る。有形（または非一時的）記憶媒体の例としては、ディスク、サムドライブ、メモリカード、クラウドコンピューティングシステム、および／またはサーバなどが挙げられ、伝播された信号を含まない。ソフトウェアは、方法のステップが任意の好適な順序で、または同時に実行され得るように、並列プロセッサまたは直列プロセッサ上での実行に好適であり得る。
【０２１５】
本出願は、ファームウェアおよびソフトウェアが、価値のある、個別に取引可能な商品であり得ることを認める。所望される機能を実行するために、「ダム」または標準ハードウェアを実行または制御するソフトウェアを包含することが意図される。また、所望される機能を実行するために、シリコンチップの設計、またはユニバーサルプログラマブルチップの構成に使用される、ＨＤＬ（ハードウェア記述言語）ソフトウェアなどのハードウェアの構成を「説明」または定義するソフトウェアを包含することも意図される。
【０２１６】
好ましい特徴は、当業者には明らかであるように、適切に組み合わせられ得、本発明の態様いずれかと組み合わせられ得る。実際、実施形態の順序および好ましい特徴の順序付けおよび場所は、単に示唆であり、特徴自体に何の関係もない。好ましいおよび／または任意選択の特徴の各々が、態様および実施形態の全てのみならず、好ましい特徴の各々とも交換可能および／または組み合わせ可能であることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２１７】
本発明の実施形態は、例として、以下の図面を参照して説明される。
【０２１８】
【図１ａ】本発明による例示的な神経インターフェースの概略図である。
【図１ｂ】本発明による神経インターフェースによる使用のための例示的な神経学的信号の概略図である。
【図１ｃ】本発明による神経インターフェースを操作するための例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図１ｄ】本発明による神経インターフェースを操作する別の例示的なプロセスを例示する別のフロー図である。
【図１ｅ】本発明による神経インターフェースを操作するさらなる例示的なプロセスを例示する別のフロー図である。
【図１ｆ】本発明による神経インターフェースの機械学習（ＭＬ）モデルを訓練するための神経学的データからラベル付与された訓練データセットを生成するための別の例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図１ｇ】本発明による神経インターフェースのＭＬモデルを訓練する際に使用するための、複数の神経レシーバから受信された被験体の神経学的データを例示する概略図である。
【図１ｈ】本発明による図１ｇの神経学的データにラベル付与する際に使用するための、被験体の心拍数が抽出され得る被験体のＥＣＧ生理学的データを例示するグラフ図であり、被験体のＥＣＧ生理学的データおよび被験体の心拍数の両方が身体変数の例である。
【図１ｉ】本発明による図１ｇの神経学的データにラベル付与する際に使用するための、平均血圧が抽出され得る被験体の血圧生理学的データを例示するグラフ図であり、被験体の血圧生理学的データおよび平均血圧の両方が身体変数の例である。
【図１ｊ】本発明による図１ｇの神経学的データをラベル付与する際に使用するための身体変数である被験体の活動データを例示するグラフ図である。
【図１ｋ】本発明による図１ｇの神経学的データをラベル付与する際に使用するための身体変数である被験体の体温生理学的データを例示するグラフ図である。
【図１ｌ】本発明による図１ｇの神経学的データをラベル付与する際に使用するための身体変数である被験体の血中グルコース生理学的データを例示するグラフ図である。
【図１ｍ】本発明による図１ｇの神経学的データにラベル付与する際に使用するための、被験体の総活動が抽出され得る被験体の加速度計生理学的データを例示するグラフ図であり、被験体の加速度計生理学的データおよび被験体の総活動の両方が身体変数の例である。
【図１ｎ】本発明による図１ｇの神経学的データにラベル付与する際に使用するための、被験体の総活動が抽出され得る被験体のジャイロスコープ生理学的データを例示するグラフ図であり、被験体のジャイロスコープ生理学的データおよび被験体の総活動の両方が身体変数の例である。
【図１ｏ】本発明による、入力神経学的データから身体変数を予測するためのＭＬモデルを生成するようにＭＬ技術を訓練する一例を例示する概略図である。
【０２１９】
【図１ｐ】本発明による、入力神経学的データから身体変数を予測するための訓練されたＭＬモデルの一例を例示する概略図である。
【図１ｑ】本発明による神経インターフェースの機械学習（ＭＬ）モデルを訓練するための神経学的データからラベル付与された訓練データセットを生成するための別の例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図１ｒ】本発明による神経インターフェースの機械学習（ＭＬ）モデルを訓練するための神経学的データからラベル付与された訓練データセットを生成するための別の例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図２ａ】本発明による、身体変数を表すデータを決定するための神経インターフェースで使用するための１つ以上の機械学習技術を訓練するための例示的な神経インターフェースシステムの概略図である。
【図２ｂ】本発明による、訓練データセットを生成し、神経インターフェースによる使用のために１つ以上の機械学習技術を訓練するための別の例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図２ｃ】本発明による神経インターフェースと共に使用のための例示的な機械学習技術の概略図である。
【図２ｄ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための図２ｃの機械学習技術を訓練するための例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図２ｅ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための別の例示的な機械学習技術の概略図である。
【図２ｆ−２ｇ】本発明による、図２ｅの機械学習技術に関連して、潜在表現にエンコードされる入力神経学的信号およびその潜在表現からデコードされる再構成された神経学的信号を例示するグラフ図である。
【図２ｈ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための別の例示的な機械学習技術の概略図である。
【図３ａ】本発明による、神経刺激用の神経インターフェースの１つ以上の機械学習技術を訓練する際に使用するための例示的な神経インターフェースシステムの概略図である。
【図３ｂ】本発明による、神経刺激用の神経インターフェースの１つ以上の機械学習技術を訓練する際に使用するための訓練データセットを生成するための別の例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図３ｃ】本発明による神経インターフェースと共に使用のための例示的な機械学習技術の概略図である。
【図３ｄ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための図３ｃの機械学習技術を訓練するための例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図３ｅ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための別の例示的な機械学習技術の概略図である。
【図３ｆ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための図３ｅの機械学習技術を訓練するための例示的なプロセスを例示するフロー図である。
【図４ａ】本発明による例示的な神経インターフェースとの補綴デバイスの使用事例を例示する概略図である。
【図４ｂ】本発明による例示的な神経インターフェースとの生物学的デバイスの使用事例を例示する概略図である。
【図４ｃ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための心拍数ＭＬモデルを訓練するために神経学的データにラベル付与する際に使用するための身体変数である心拍数を例示するグラフ図である。
【図４ｄ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための活動ＭＬモデルを訓練するために神経学的データにラベル付与する際に使用するための身体変数である活動を例示するグラフ図である。
【図４ｅ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための血圧ＭＬモデルを訓練するために神経学的データにラベル付与する際に使用するための身体変数である平均血圧を例示するグラフ図である。
【図４ｆ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための体温ＭＬモデルを訓練するために神経学的データにラベル付与する際に使用するための身体変数である体温を例示するグラフ図である。
【図４ｇ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための血中グルコースＭＬモデルを訓練するために神経学的データにラベル付与する際に使用するための身体変数である血中グルコース濃度を例示するグラフ図である。
【図４ｈ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための身体変数形態入力神経学的データを予測するために訓練された例示的なＭＬモデルを例示する概略図である。
【図４ｉ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための入力神経学的データから心拍数を予測するために訓練された心拍数ＭＬモデルの一例を例示する概略図である。
【図４ｊ】本発明による神経インターフェースと共に使用するための、被験体の生の心拍数データと比較される入力神経学的データからＨＲゾーンを予測するためのＭＬモデルの性能を例示するグラフ図である。
【図５ａ】本発明による例示的な連続学習モデルを例示する概略図である。
【図５ｂ】本発明による神経データを推定するＭＬ技術を更新するための例示的な連続学習システム、装置およびプロセスを例示する概略図である。
【図５ｃ】本発明による神経刺激を推定するＭＬ技術を更新するための別の例示的な連続学習システム、装置およびプロセスを例示する概略図である。
【図６ａ】本発明による神経インターフェースシステムおよび／または神経インターフェースと共に使用するための例示的なニューラルネットワークフレームワーク（またはプラットフォーム）を例示する概略図である。
【図６ｂ】本発明による神経インターフェースシステムおよび／または神経インターフェースと共に使用するための例示的なコンピューティングデバイスの概略図である。
【０２２０】
共通の参照番号が、同様の特徴を示すために、図面全体を通して使用される。しかしながら、図面全体にわたって使用される特徴の参照番号が変化する場合でも、これは、交換不可能であるか、または別個のものとして解釈されるべきではないことに留意されたい。実際、反対して指定されない限り、全ての実施形態の同様の構成要素を参照する、および／または同様の機能を有する、全ての特徴は、交換可能および／または組み合わせ可能である。
【発明を実施するための形態】
【０２２１】
本発明の実施形態は、単に例として以下に説明される。これらの例は、出願人にとって現在既知である、本発明を実施する最良の手段を表すが、それらは、本発明が達成され得る唯一の手段ではない。説明は、例の機能、および例を構築および操作するための一連のステップを明らかにする。しかしながら、同じまたは同等の機能およびシーケンスが、異なる例によって達成されてもよい。疑義を避けるために、任意の実施形態に説明される特徴は、任意の他の実施形態の特徴と組み合わせ可能である、および／または任意の実施形態は、反対の明示的な記載が本明細書に提供されない限り、任意の他の実施形態と組み合わせ可能である。簡単に言うと、本明細書に説明される特徴は、別個のまたは排他的であることを意図するものではなく、相補的および／または交換可能であることを意図する。
【０２２２】
本発明者らは、機械学習技術が、被験体の神経系に連結される神経インターフェースに適用され得、神経活動が、被験体の身体の身体機能／器官／身体部位／部分と関連付けられたデバイスのシームレスな神経動作を可能にする十分なレベルの粒度で取り込まれ、傍受され、解読されることを可能にすることを有利に見出した。例えば、神経インターフェースは、１つ以上の神経と関連付けられたニューロンのクラスタまたはニューロン集団に１つ以上の神経（例えば、遠心性神経）を介して送られる神経活動に基づいて神経学的信号を受信するための、被験体の神経系に接続された１つ以上の神経レシーバに連結されるように構成され得る。神経インターフェースは、機械学習（ＭＬ）技術を適用して、受信された神経学的信号の神経活動を表すデータを解読または解釈し、１つ以上のデバイスに配信するために好適な対応する神経活動の情報豊富なデータ表現および／または神経データ推定値を出力するように構成され得る。神経インターフェースは、被験体の神経系に神経刺激を提供することができる１つ以上の神経トランスミッタに連結されるようにさらに構成され得る。神経インターフェースは、被験体の身体機能／器官／身体部位／部分と関連付けられた１つ以上のデバイスによって生成されたデバイスデータを受信し、ＭＬ技術を使用して、対応する１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に対する１つ以上の神経トランスミッタによる注入または印加のための、デバイスデータに対応する神経刺激を表すデータを推定するように構成される。
【０２２３】
神経活動は、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動を含むか、または表し得る。１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動が説明されているが、これは、単に例であり、これに限定されるものではなく、神経活動が、限定ではなく単に例として、神経データを表すデータ、神経情報、神経意思、末端効果、神経状態もしくは神経の状態、および／または神経活動中に担持もしくは含有され、１つ以上の身体機能を実施するためのニューロンもしくはニューロン集団によって解釈される情報を表す任意の他のデータ、変数もしくは情報などの、任意の他の形態で表され得ることが当業者によって理解されるべきである。神経データは、情報を表す任意のデータ、または神経活動および／もしくは神経活動と関連付けられた神経学的信号を含み得る。神経データは、限定ではなく単に例として、対応する神経活動と関連付けられた１つ以上の身体変数の推定値を表すデータ、または神経活動中に担持もしくは含有される情報を表す任意の他のデータ、変数もしくは情報を含み得る。デバイスデータは、限定ではなく単に例として、デバイスと関連付けられた１つ以上のニューロン集団またはニューロンを刺激する際に、使用するためのデバイスから受信されるか、または使用するためのデバイスによって意図される／生成される、情報またはデータを表す任意のデータを含み得る。
【０２２４】
ＭＬ技術は、限定ではなく単に例として、ａ）データサイズおよびノイズに対する適切な許容範囲で時系列データを生成、表現または分類する代表的な電力を有するモデルまたは方法である、ｂ）リアルタイムに評価され得るように実装するために効率的であり、神経学的信号、および神経学的信号上に担持されるか、またはそれらによる神経データ（例えば、身体変数）と関連付けられた必要とされる訓練データのサイズの現実性を考慮して実現可能である、ｃ）神経活動を表す神経データ（例えば、神経情報、神経意思、身体変数および任意の他のデータ）と関連付けられた事実上の生の神経データと、神経データを表す情報豊富であるが有限のデータとの間の問題の大部分または全てをモデルが補い得る「エンドツーエンド」タイプアプリケーションも可能にしながら訓練および推論精度を改善するために、データの生成モデルに関する人工データまたは知識／理論を使用する能力を含み得る、ｄ）モデルが、神経データ（例えば、身体変数または神経情報）の情報豊富なデータ表現を含有しながら直接的または間接的に算出される神経データを表す十分な低次元表現を提供し得る、特性のうちの１つ以上、好ましくは大部分または全てを含む任意のＭＬ技術を含み得、神経学的信号に対するＭＬ方法、分類方法、および特徴エンジニアリングが、神経学的信号の受信および／または神経刺激データの送信に対する長短期変動性に関して十分に堅牢になることを可能にし得る。
【０２２５】
様々なＭＬ技術および／または方法が、上述された特性を達成するために利用され得、限定ではなく単に例として、取り扱い易さのための単純化されたガウス仮定を使用する推論に由来する可能性を伴って、ランダムフォレスト法などの特徴量重要度推論（ｆｅａｔｕｒｅ  ｈｅａｖｙ  ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ）、潜在特徴量／潜在変数モデル（例えば、ノンパラメトリックまたはプレーンベイズ推定）を含む隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミックモデル、限定ではなく単に例として、畳み込みニューラルネットワーク（ＮＮ）、変分オートエンコーダＮＮ、フィードフォワードＮＮ、状態読み出し機構を有する再帰型ＮＮ（ＲＮＮ）、長短期記憶ＮＮ、および／または敵対的ネットワークなどを含むＮＮ／ＮＮモデル、の群からの１つ以上のＭＬ技術、変形および／またはそれらの組み合わせを、限定ではなく単に例として、含み得る。ＭＬ技術の他の例としては、限定ではなく単に例として、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別器ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワーク、および受信された神経学的信号に関して動作するために好適な任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術またはそれらの組み合わせ、の群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術またはそれらの組み合わせが挙げられる。
【０２２６】
神経インターフェースは、１つ以上の身体部位／部分および／または器官／組織および／または細胞に関連して被験体を操作、制御、監視および／または支援することと関連付けられた１つ以上のデバイスと連結され得る。デバイスは、ａ）ＭＬ技術から出力された被験体と関連付けられた対応する神経データ（例えば、身体変数または神経情報）の情報豊富なデータ表現および／もしくは推定値を受信し、それに応じて動作すること、かつ／あるいはｂ）１つ以上の生物学的部位／身体部位／部分／サブシステムならびに／または器官／組織および／もしくは被験体の細胞に関連して被験体に神経刺激を提供するための神経インターフェースのＭＬ技術によって使用するための好適なデバイスデータ（例えば、身体変数信号または他の神経データもしくは神経刺激データ）を送信すること、に基づいて、１つ以上の生物学的部位／身体部位／部分／サブシステムならびに／または器官／組織および被験体の細胞に関連して被験体を操作、制御、監視、および／または支援するための任意のデバイス、装置、システムまたは機構を備えるか、または表し得る。
【０２２７】
本発明による、説明される装置、方法およびシステムの特定の実施形態で使用され得るデバイスの例としては、限定ではなく単に例として、被験体の身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちの任意の１つ以上の動作または機能を管理または支援するための任意のデバイスまたは装置と、被験体の身体のいくつかの身体部位のうちの任意の１つ以上の動作または機能を管理または支援するための任意のデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて神経データ推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて、対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、身体変数の推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータ（例えば、身体変数信号）を送信することができる、義肢デバイスなどの任意の支援または移動支援デバイス、被験体の身体のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちの任意の１つ以上の動作または機能を管理または支援するための非補綴神経用途、限定ではなく単に例として（例えば、生物学的部位／標的疾患）、膀胱神経／尿失禁、腹部迷走神経／胃運動、卵巣動脈神経叢／産児制限、心臓神経支配／血圧、上部迷走神経／炎症、脊髄／慢性疼痛、腹部迷走神経／糖尿病、脂肪神経支配／体重減少、膵臓神経／糖尿病、皮下心臓神経／心臓不整脈、迷走神経／慢性片頭痛、と関連付けられた装置、デバイス、インプラントもしくはインプラントデバイス、センサ、および／またはコントローラなどと、生物学的部位／器官／組織もしくはサブシステムと関連付けられたニューロン集団から身体変数を表すデータを受信することに基づいて被験体の身体の任意の他の生物学的部位／器官もしくはサブシステムの動作を支援することができ、生物学的部位／器官／組織もしくはサブシステムと関連付けられたニューロン集団に対する神経刺激と関連付けられたデバイスデータ（例えば、身体変数信号）を提供するための任意の他のデバイス、装置、機構またはシステムと、用途の要求に応じて神経データ推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、用途の要求に応じて被験体に対応する神経刺激を提供するためにデバイスデータを生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、が挙げられ得る。本明細書に説明される教示に基づいて、当業者が、用途の要求に応じて、任意の他のデバイスを用いて、本発明による神経インターフェース、神経インターフェースプラットフォームまたはシステムを実装することができることが、当業者によって理解されるべきである。
【０２２８】
デバイスの他の例としては、限定ではなく単に例として、神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、補綴デバイスまたは装置と、神経データ推定値を受信し、それに応じて動作することができる、および／または対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを送信することができる、非補綴デバイスまたは装置と、被験体の身体内のいくつかの異なる器官、組織、生物学的部位および／またはサブシステムのうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、被験体の身体のいくつかの身体部位のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するためのデバイスまたは装置と、用途の要求などに応じて、神経データ推定値に関して動作することができる任意のデバイスまたは装置と、用途の要求などに応じて、対応する神経刺激を被験体に提供するためのデバイスデータを生成および／または送信することができる任意のデバイスまたは装置と、の群からの任意の１つ以上のデバイスもしくは装置またはそれらの組み合わせが挙げられ得る。
【０２２９】
図１ａは、１つ以上の神経１０４を含む神経系を有する被験体１０２の身体部分が、限定ではなく単に例として、通信インターフェース１１２、プロセッサユニット１１０およびストレージユニット１１４を含む神経インターフェース１０６に連結され、プロセッサユニット１１０は、ストレージ１１４および通信インターフェース１１２に接続されている、神経インターフェースシステム１００を例示する。本質的に、神経インターフェース１０６は、対応する複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊから出力される複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ−１（ｔ）、ｘｎ（ｔ）を受信および処理するように構成される。神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、神経活動としてエンコードされた身体変数の情報豊富なデータ表現を推定および／または分類するために訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用して処理され、推定された身体変数および／またはその分類を表すデータを、推定された身体変数に関して動作するための１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに伝達する。
【０２３０】
推定および／または分類された身体変数を表すデータは、通信インターフェース１１２によって１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送られ得る。例えば、推定された身体変数は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって、デバイス１０８ａ〜１０８ｐを制御／操作するための１つ以上の神経コマンドとして解釈され得る。あるいは、推定された身体変数は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって操作され得、これらのデバイスは、限定ではなく単に例として、被験体１０２の身体の部位に対する支援および／またはケアを実現する１つ以上のアクションを実施する。
【０２３１】
デバイス１０８ａ〜１０８ｐが、神経活動から推定された身体変数に基づいて、被験体１０２の身体の部分に対する支援またはケアを実現するように動作し得ることを考慮すると、デバイス１０８ａ〜１０８ｐのうちの１つ以上は、被験体１０２の神経系の部位に対する神経活動を変更するように構成され得る。例えば、デバイス１０８ａは、被験体１０２の神経系の部位にフィードバックを提供する（例えば、義肢から被験体１０２にタッチ信号を送る）、それと通信する、および／またはそれを操作する（例えば、神経系によって既に提供された神経活動を無視して、身体組織／器官に対する支援またはケアを実現する）ように構成され得る。これは、被験体１０２の神経系の対応する部位（例えば、１つ以上のニューロンまたはニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋ）に対する神経刺激の形態で神経活動としてエンコードされ得る身体変数を表すデータを提供する１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって達成され得る。神経活動としてエンコードするためにデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって生成されたこれらの身体変数を表すデータは、本明細書では身体変数信号として説明される。
【０２３２】
神経インターフェース１０６は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって生成された１つ以上の身体変数信号を受信し、１つ以上の身体変数信号と関連付けられた１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を表すデータを推定および伝達するために訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用して１つ以上の身体変数信号を処理するようにさらに構成され得る。神経インターフェース１０６は、１つ以上の推定された神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を表すデータを、対応する１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに伝達し、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋは、神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および／または１つ以上の身体変数信号と関連付けられた被験体１０２の神経系の対応する部位を刺激するために構成される。
【０２３３】
ｘｉ（ｔ）またはｘｊ（ｔ）と示される神経学的信号は、被験体１０２のＣＮＳによって生成される身体変数に応答して１つ以上の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊに対して局所的に検出および／または測定されたニューロン集団内の電気空間的および時間的活動と関連付けられた時間領域信号を含むか、または表し得る。被験体１０２のＣＮＳは、身体変数を神経活動としてエンコードし、神経活動は、ニューロン集団１１８ｉ、１１８ｊまたは１１８ｋと関連付けられた１つ以上の神経１０４に沿って伝達される。例えば、第ｉのニューロン集団（またはニューロンクラスタ）１１８ｉ（またはクラスタｉ）の神経学的信号は、簡略化のために、かつ限定ではなく単に例として、
（外９）
2021509187.tif 000011
によってモデル化され得、式中、Ｎｉは、第ｉのニューロン集団１１８ｉ（またはクラスタｉ）のニューロンの数であり、
（外１０）
2021509187.tif 000012
は、第ｉのニューロン集団１１８ｉ（またはクラスタｉ）の第ｊのニューロンからの時間変化する電気化学的神経インパルス信号であり、
（外１１）
2021509187.tif 000013
は、第ｉのニューロン集団１１８ｉの第ｊのニューロンと神経レシーバ１１６ｉとの間の時間的および空間的に変化する減衰を表す非線形減衰係数である。限定ではなく単に例として、加算性白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）、位相誤差、または他の線形もしくは非線形ノイズ構成要素などの、他の構成要素が、モデル化された神経学的信号ｘｉ（ｔ）に追加されてもよい。ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）で示される神経学的刺激信号は、１つ以上の神経１０４と関連付けられたニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの電気空間的および時間的活動（例えば、神経活動）を制御する際に神経刺激装置／トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋによって使用するための神経刺激と関連付けられた時間領域信号を含むか、または表し得る。
【０２３４】
神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、被験体１０２のニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊの１つ以上のニューロンの神経活動を検出および測定し、神経活動を表す神経学的信号ｘｉ（ｔ）またはｘｊ（ｔ）を出力することができる任意の装置、機構またはデバイスを備えるか、または表し得る。説明される装置、方法、およびシステムの特定の実施形態に使用され得る神経レシーバ１１６ａまたは１１６ｊの例は、限定ではなく単に例として、ニューロン集団からの神経活動を測定もしくは受信することができる任意のセンサ、限定ではなく単に例として、カフ電極、パドル電極、螺旋状電極、ブック電極（ｂｏｏｋ  ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ）、リード線電極、ステント電極、スパイクアレイ電極、導電性ポリマー電極などの、ニューロン集団からの神経活動を測定もしくは受信することができる任意の電極、または、限定ではなく単に例として、光遺伝学的センサなどの、ニューロン集団からの神経活動を測定または受信することができる任意の他のデバイスであり得る。
【０２３５】
神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、ニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊの１つ以上のニューロンの神経活動を検出および測定することができる。神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、１つ以上の神経１０４の近傍に位置し、神経レシーバ神経構築物を形成し得る。神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、神経レシーバ神経構築物を保護または隔離するように位置する。例えば、神経レシーバは、１つ以上の神経に隣接して位置し得、神経レシーバ神経構築物が、限定ではなく単に例として、外力、動き、周囲信号および／またはノイズ信号などの群からの１つ以上から保護または隔離されるように、配置されるか、位置するか、および／またはシースで覆われ得る。いくつかの例では、保護または分離は、例えば、限定ではなく単に例として、骨内、骨膜下、筋肉内などの群からの少なくとも１つ、および／または用途の要求に応じた生物学的組織によって達成される。他の例では、保護または隔離は、工学的材料の内側でおよび／もしくは工学的材料を使用して、例えば、限定ではなく単に例として、金属インプラント、プラスチックインプラント、または目的のために作成された他の副構造の群からの少なくとも１つの内側、上または下で達成され、副構造は、固体インプラント材料または生物学的もしくは非生物学的接着剤、樹脂、および／あるいは神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料など、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料は、例えば、限定ではなく単に例として、ｔｉｓｓｅａｌ（もしくは他のフィブリノゲン系接着剤およびシーラント）、シリコン、シアノアクリレート、またはその他の群からの少なくとも１つを含み得る。
【０２３６】
神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋは、神経刺激を表す神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）を受信し、神経学的信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）に対応するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの１つ以上のニューロンの電気空間的および時間的活動を変更することができる刺激として印加される神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）を表す神経活動を生成することができる任意の装置、機構またはデバイスを備えるか、または表し得る。説明される装置、方法およびシステムの特定の実施形態に使用され得る神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋの例は、限定ではなく単に例として、ニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに神経刺激を制御または注入することができる任意の電極であって、そのような電極としては、限定ではなく単に例として、カフ電極、パドル電極、螺旋状電極、ブック電極、リード線電極、ステント電極、スパイクアレイ電極、導電性ポリマー電極が挙げられ得る、任意の電極か、あるいは、限定ではなく単に例として、光遺伝学的センサなどの、ニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに対する神経刺激を制御および／または注入もしくは入力することができる任意の他の装置、デバイスまたは機構であり得る。
【０２３７】
図１ａは、別個の神経レシーバおよび神経トランスミッタまたはその両方を有する例を例示するが、これは、単に例であり、神経レシーバが神経トランスミッタとして動作するように再構成されてもよく、神経トランスミッタが神経レシーバとして動作するように再構成されてもよいことが当業者によって理解されるべきである。例えば、上記のような電極は、神経レシーバであるように構成されてもよいが、神経トランスミッタであるように構成されてもよい。電極は、ニューロン集団からの身体変数をエンコードする神経活動の検知を実施するか、または神経刺激信号もしくは身体変数を表すデータをエンコードする神経活動をニューロン集団に入力するための刺激機能を実施するために、再構成され得、いくつかの場合、使用中に複数回／秒で再構成され得る。簡略化のために、神経インターフェース１０６は、神経レシーバおよび神経トランスミッタを別個に使用して説明され、簡略化のために、かつ単に例として、神経レシーバが神経トランスミッタとして同一または同様のニューロン集団に関して動作してもよいこと（例えば、必要なときに神経レシーバが神経トランスミッタとして動作してもよく、逆も同様であり、すなわち、神経トランシーバであり得る）、および／または神経レシーバが神経トランスミッタとして異なるニューロン集団に関して動作してもよいことが当業者によって理解されるべきである。神経レシーバが神経トランスミッタとして異なるニューロン集団に関して動作する場合、次いで、更なる処理が、ニューロン集団部位の検知および刺激の異なる非線形マッピングに起因して、必要になり得る。
【０２３８】
神経インターフェースシステム１００は、被験体１０２に関して訓練されるか、または被験体１０２を観察し、被験体１０２の受信された神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から身体変数を推定および／または分類するための神経インターフェース１０６のＭＬ技術のうちの１つ以上を訓練および／または再訓練（または較正／再較正）する際に使用するためのセンサデータを生成し得る、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑをさらに含み得る。１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑは、被験体１０２の１つ以上の生物学的、病理学的、化学的、物理的プロセスおよび／または態様を検出、検知、測定および／または監視し、対応する検知データを生成し、この検知データを送信または報告することができる任意のセンサまたはデバイスを備えるか、または表し得る。センサ１２４ａ〜１２４ｑは、被験体１０２の体外で動作するか、または体内に移植され得る。説明された装置、方法およびシステムの特定の実施形態に使用され得るセンサ１２４ａ〜１２４ｑの例は、限定ではなく単に例として、被験体１０２の１つ以上の病理学的、物理的または感情的態様を測定および記録することができる任意のセンサであり得、限定ではなく単に例として、ビデオカメラ、音声マイクロフォン、慣性測定ユニット、動き検出センサ、深度カメラ、心拍数センサまたはモニタ、血圧センサ、生物医学センサ、ＥＥＧ、ＥＯＧおよび／もしくはＥＭＧ信号または心臓もしくは脳活動の任意の他の形態と関連付けられたセンサなどの、任意のセンサを含み得る。生物医学センサのいくつかの例としては、限定ではなく単に例として、グルコース／ホルモンレベル、インスリンレベル、酸素飽和を監視するための血液成分モニタか、食道酸性度（ｅｇｐＨ）、グルコース指数、温度を監視するための胃活動モニタか、または被験体１０２の１つ以上の生物学的、病理学的または物理的態様を測定および／もしくは記録することができる任意の他のセンサが挙げられ得る。
【０２３９】
一連の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、セッション中または経時的に受信、サンプリング、および記憶（または記録）されて、神経学的データサンプルの訓練セットを形成し得、一方で同時に、被験体１０２に関して訓練された１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからの被験体１０２と関連付けられたセンサデータもまた、記憶および／または記録され得る。センサデータは、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた神経活動を識別、分類、および／またはラベル付与するために使用され得る。したがって、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）および対応するセンサデータの両方が、神経活動としてエンコードされ、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信された身体変数を、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによる使用のための好適なデータ表現に変換および認識／分類するように神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するために使用され得る訓練データセットを形成するために使用され得る。
【０２４０】
例えば、受信された神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の神経学的データサンプルは、被験体１０２からの神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の受信、サンプリングおよび記録中に記録または記憶される被験体１０２の対応するセンサデータに基づいてラベル付与され得る。１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからの神経学的データサンプルおよびセンサデータは、神経学的信号およびセンサデータ１２４ａ〜１２４ｑが同期されることを可能にするためにタイムスタンプ付与され得る。同期された神経学的サンプルデータおよびセンサデータは、センサデータによって測定される際の被験体１０２の応答に基づいて神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）内に存在する１つ以上の身体変数をエンコードする任意の神経活動を識別、分類および／またはラベル付与するために使用され得る。これは、神経学的信号およびセンサデータが、身体変数訓練データセットに処理されることを可能にする。例えば、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動は、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）、したがって神経学的サンプルデータに突然の変化またはスパイクが存在するときに存在するように決定または考慮され得る。
【０２４１】
例えば、神経信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた神経学的サンプルデータは、記憶中にタイムスタンプ付与され得、一方で、センサデータもまた、記憶中にタイムスタンプ付与されて、センサデータのどの部分が神経学的信号またはサンプルデータのどの部分に対応するかの識別を支援する。１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動に対応するように識別される１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の一部分に対応するセンサデータが分析され、被験体１０２の対応する身体部分の観察された活動を識別するラベルを与えられ得る。これは、神経活動としてエンコードされた身体変数を識別するために使用され得る。センサデータの一部分に与えられたラベルは、神経学的データサンプルの対応する部分をラベル付与／分類またはカテゴリ化するために使用され得る。神経学的データサンプルの識別された部分がラベル付与および／または分類されると、それらは、神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための身体変数訓練データセットとして使用され得る。
【０２４２】
例えば、被験体１０２の運動を表すビデオカメラデータは、運動時に記憶された神経学的信号サンプルデータと同期され得、それにより、運動と関連付けられた神経活動としてエンコードされた身体変数または身体変数の組み合わせが、神経学的信号サンプルデータ内で識別され得る。この識別は、身体変数訓練データセットを生成するために使用され得、それにより、１つ以上のＭＬ技術が、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送り、かつそれらによって解釈／処理するために好適な情報豊富なデータ表現で、一連の受信された神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）からの身体変数または身体変数の組み合わせを識別および分類するように訓練され得る。
【０２４３】
同様に、神経刺激訓練データセットは、被験体１０２の１つ以上の身体部位または部分が神経刺激を受けるときに１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋによって生成され得る一連の神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を記録することによって生成され得る。例えば、神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）は、限定ではなく例として、身体部位／器官または組織の機能または動作と関連付けられた指のタッチおよび／または神経活動と関連付けられた、測定された神経活動であり得る。同時に、訓練されたか、または被験体１０２を観察している１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからのセンサデータが記録され得る。したがって、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および対応するセンサデータは、セッション中または経時的にサンプリングおよび記憶（または記録）され、神経刺激訓練データセットを形成するために分析され得る。神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および対応するセンサデータの両方は、１つ以上の神経トランスミッタ１１８ｉまたは１１８ｋによる受信、および１つ以上のニューロンまたはニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに対する対応する神経活動の後続の適用のために、１つ以上のデバイス１０８からの身体変数信号を好適な神経刺激信号に変換および認識／分類するように神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための神経刺激訓練データセットを形成するために使用され得る。
【０２４４】
例えば、神経系によって生成された神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）と関連付けられた神経学的刺激サンプルデータは、記憶中にタイムスタンプ付与され得、一方で、センサデータもまた、記憶中にタイムスタンプ付与されて、センサデータのどの部分が神経学的刺激信号またはサンプルデータのどの部分に対応するかの識別を支援する。１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動に対応するように識別される１つ以上の神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）の一部分に対応するセンサデータが分析され、被験体１０２の対応する身体部分の観察された活動を識別するラベルを与えられ得る。これは、神経刺激に関連して神経活動としてエンコードされた身体変数を識別するために使用され得る。センサデータの一部分に与えられたラベルは、神経学的刺激データサンプルの対応する部分をラベル付与／分類またはカテゴリ化するために使用され得る。神経学的刺激データサンプルの識別された部分がラベル付与および／または分類されると、それらは、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐから受信された身体変数信号に対応する好適な神経刺激信号を表すデータを出力するために、神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための神経刺激訓練データセットとして使用され得る。
【０２４５】
図１ａは、１つ以上の神経１０４を含む神経系を有する被験体１０２の身体部分が、限定ではなく単に例として、通信インターフェース１１２、プロセッサユニット１１０およびストレージユニット１１４を含む神経インターフェース１０６に連結され、プロセッサユニット１１０は、ストレージ１１４および通信インターフェース１１２に接続されている、神経インターフェースシステム１００を例示する。本質的に、神経インターフェース１０６は、対応する複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊから出力される複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ−１（ｔ）、ｘｎ（ｔ）を受信および処理するように構成される。神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、神経活動に含有された神経データの情報豊富なデータ表現を推定および／または分類するために訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用して処理され、推定された神経データおよび／またはその分類を表すデータを、推定された神経データに関して動作するための１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに伝達する。
【０２４６】
推定および／または分類された神経データを表すデータは、通信インターフェース１１２によって１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送られ得る。例えば、推定された神経データは、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって、デバイス１０８ａ〜１０８ｐを制御／操作するための１つ以上の神経コマンドとして解釈され得る。あるいは、推定された神経データは、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐ上で操作されるか、またはそれらによって処理され得、これらのデバイスは、限定ではなく単に例として、身体の部位に対する支援および／もしくはケア、または被験体１０２の１つ以上の身体部位／器官／組織もしくは細胞の機能を実現する１つ以上のアクションを実施する。
【０２４７】
デバイス１０８ａ〜１０８ｐが、神経活動から推定された神経データに基づいて、被験体１０２の身体の部分に対する支援またはケアなどを実現するように動作し得ることを考慮すると、デバイス１０８ａ〜１０８ｐのうちの１つ以上は、被験体１０２の神経系の部位に対する神経活動を提供するように構成され得る。例えば、デバイス１０８ａは、被験体１０２の神経系の部位にフィードバックを提供する（例えば、義肢から被験体１０２にタッチ信号を送る）、それと通信する、および／またはそれを操作する（例えば、神経系によって既に提供された神経活動を無視して、身体組織／器官に対する支援またはケアを実現する）ように構成され得る。これは、限定ではなく単に例として、被験体１０２の神経系の対応する部位（例えば、１つ以上のニューロンまたはニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋ）に対する神経刺激の形態でデバイスデータ（例えば、神経活動と関連付けられた神経刺激データ）を表すデータを提供する１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって達成され得る。神経活動としてエンコードするためにデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって生成されたこのデバイスデータを表すデータは、本明細書では、神経刺激データ、身体変数信号、または神経系の刺激のためにデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって生成されたデータを表す任意の他の信号もしくはデータとして説明され得る。
【０２４８】
神経インターフェース１０６は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって生成されたデバイスデータを受信し、デバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を表すデータを推定および伝達するために訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用してデバイスデータを処理するようにさらに構成され得る。神経インターフェース１０６は、１つ以上の推定された神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を表すデータを、対応する１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに伝達し、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋは、神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および／またはデバイスデータと関連付けられた被験体１０２の神経系の対応する部位を刺激するために構成される。
【０２４９】
ｘｉ（ｔ）またはｘｊ（ｔ）と示される神経学的信号は、被験体１０２のＣＮＳによって生成される神経データに応答して１つ以上の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊに対して局所的に検出および／または測定されたニューロン集団内の電気空間的および時間的活動と関連付けられた時間領域信号を含むか、または表し得る。被験体１０２のＣＮＳは、神経データを神経活動としてエンコードし、神経活動は、ニューロン集団１１８ｉ、１１８ｊまたは１１８ｋと関連付けられた１つ以上の神経１０４に沿って伝達される。例えば、第ｉのニューロン集団（またはニューロンクラスタ）１１８ｉ（またはクラスタｉ）の神経学的信号は、簡略化のために、かつ限定ではなく単に例として、
（外１２）
2021509187.tif 000014
によってモデル化され得、式中、Ｎｉは、第ｉのニューロン集団１１８ｉ（またはクラスタｉ）のニューロンの数であり、
（外１３）
2021509187.tif 000015
は、第ｉのニューロン集団１１８ｉ（またはクラスタｉ）の第ｊのニューロンからの時間変化する電気化学的神経インパルス信号であり、
（外１４）
2021509187.tif 000016
は、第ｉのニューロン集団１１８ｉの第ｊのニューロンと神経レシーバ１１６ｉとの間の時間的および空間的に変化する減衰を表す非線形減衰係数である。限定ではなく単に例として、加算性白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）、位相誤差、または他の線形もしくは非線形ノイズ構成要素などの、他の構成要素が、モデル化された神経学的信号ｘｉ（ｔ）に追加されてもよい。ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）で示される神経学的刺激信号は、１つ以上の神経１０４と関連付けられたニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの電気空間的および時間的活動（例えば、神経活動）を制御する際に神経刺激装置／トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋによって使用するための神経刺激と関連付けられた時間領域信号を含むか、または表し得る。神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）は、限定ではなく例として、神経トランスミッタに局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる神経刺激と関連付けられた興奮性信号、または神経トランスミッタに局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる神経刺激と関連付けられた抑制性信号を含み得る。
【０２５０】
神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、被験体１０２のニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊの１つ以上のニューロンの神経活動を検出および測定し、神経活動を表す神経学的信号ｘｉ（ｔ）またはｘｊ（ｔ）を出力することができる任意の装置、機構またはデバイスを備えるか、または表し得る。説明される装置、方法、およびシステムの特定の実施形態に使用され得る神経レシーバ１１６ａまたは１１６ｊの例は、限定ではなく単に例として、ニューロン集団からの神経活動を測定もしくは受信することができる任意のセンサ、限定ではなく単に例として、カフ電極、パドル電極、螺旋状電極、ブック電極（ｂｏｏｋ  ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ）、リード線電極、ステント電極、スパイクアレイ電極、導電性ポリマー電極などの、ニューロン集団からの神経活動を測定もしくは受信することができる任意の電極、または、限定ではなく単に例として、光遺伝学的センサなどの、ニューロン集団からの神経活動を測定または受信することができる任意の他のデバイスであり得る。
【０２５１】
神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、ニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊの１つ以上のニューロンの神経活動を検出および測定することができる。神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、１つ以上の神経１０４の近傍に位置し、神経レシーバ神経構築物を形成し得る。神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊは、神経レシーバ神経構築物を保護または隔離するように位置する。例えば、神経レシーバは、１つ以上の神経に隣接して位置し得、神経レシーバ神経構築物が、限定ではなく単に例として、外力、動き、周囲信号および／またはノイズ信号などの群からの１つ以上から保護または隔離されるように、配置されるか、位置するか、および／またはシースで覆われ得る。いくつかの例では、保護または分離は、例えば、限定ではなく単に例として、骨内、骨膜下、筋肉内などの群からの少なくとも１つ、および／または用途の要求に応じた生物学的組織によって達成される。他の例では、保護または隔離は、工学的材料の内側でおよび／もしくは工学的材料を使用して、例えば、限定ではなく単に例として、金属インプラント、プラスチックインプラント、または目的のために作成された他の副構造の群からの少なくとも１つの内側、上または下で達成され、副構造は、固体インプラント材料または生物学的もしくは非生物学的接着剤、樹脂、および／あるいは神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料など、ならびに／あるいは用途の要求に応じたものを含み得る。神経レシーバ神経構築物の周囲に展開され得る他の材料は、例えば、限定ではなく単に例として、ｔｉｓｓｅａｌ（もしくは他のフィブリノゲン系接着剤およびシーラント）、シリコン、シアノアクリレート、またはその他の群からの少なくとも１つを含み得る。
【０２５２】
神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋは、神経刺激を表す神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）を受信し、神経学的信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）に対応するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの１つ以上のニューロンの電気空間的および時間的活動を変更することができる刺激として印加される神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）またはｚｋ（ｔ）を表す神経活動を生成することができる任意の装置、機構またはデバイスを備えるか、または表し得る。説明される装置、方法およびシステムの特定の実施形態に使用され得る神経トランスミッタ１１８ｊまたは１１８ｋの例は、限定ではなく単に例として、ニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに神経刺激を制御または注入することができる任意の電極であって、そのような電極としては、限定ではなく単に例として、カフ電極、パドル電極、螺旋状電極、ブック電極、リード線電極、ステント電極、スパイクアレイ電極、導電性ポリマー電極が挙げられ得る、任意の電極か、あるいは、限定ではなく単に例として、光遺伝学的センサなどの、ニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに対する神経刺激を制御および／または注入もしくは入力することができる任意の他の装置、デバイスまたは機構であり得る。
【０２５３】
図１ａは、別個の神経レシーバおよび神経トランスミッタまたはその両方を有する例を例示するが、これは、単に例であり、神経レシーバが神経トランスミッタとして動作するように再構成されてもよく、神経トランスミッタが神経レシーバとして動作するように再構成されてもよいことが当業者によって理解されることになる。例えば、上記のような電極は、神経レシーバであるように構成されてもよいが、神経トランスミッタであるように構成されてもよい。電極は、ニューロン集団からの神経活動の検知を実施するか、または神経刺激信号または神経活動をニューロン集団に入力するための刺激機能を実施するために、再構成され得、いくつかの場合、使用中に複数回／秒で再構成され得る。簡略化のために、神経インターフェース１０６は、神経レシーバおよび神経トランスミッタを別個に使用して説明され、簡略化のために、かつ単に例として、神経レシーバが神経トランスミッタとして同一または同様のニューロン集団に関して動作してもよいこと（例えば、必要なときに神経レシーバが神経トランスミッタとして動作してもよく、逆も同様であり、すなわち、神経トランシーバであり得る）、および／または神経レシーバが神経トランスミッタとして異なるニューロン集団に関して動作してもよいことが当業者によって理解されることになる。神経レシーバが神経トランスミッタとして異なるニューロン集団に関して動作する場合、次いで、更なる処理が、ニューロン集団部位の検知および刺激の非対称マッピングに起因して、必要になり得る。
【０２５４】
神経インターフェースシステム１００は、被験体１０２に関して訓練されるか、または被験体１０２を観察し、被験体１０２の受信された神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から神経データを推定および／または分類するための神経インターフェース１０６のＭＬ技術のうちの１つ以上を訓練および／または再訓練（または較正／再較正）する際に使用するためのセンサデータを生成し得る、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑをさらに含み得る。１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑは、被験体１０２の１つ以上の生物学的、病理学的、化学的、物理的プロセスおよび／または態様を検出、検知、測定および／または監視し、対応する検知データを生成し、この検知データを送信または報告することができる任意のセンサまたはデバイスを備えるか、または表し得る。センサ１２４ａ〜１２４ｑは、被験体１０２の体外で動作するか、または体内に移植され得る。説明された装置、方法およびシステムの特定の実施形態に使用され得るセンサ１２４ａ〜１２４ｑの例は、限定ではなく単に例として、被験体１０２の１つ以上の病理学的、物理的または感情的態様を測定および記録することができる任意のセンサであり得、限定ではなく単に例として、ビデオカメラ、音声マイクロフォン、慣性測定ユニット、動き検出センサ、深度カメラ、心拍数センサまたはモニタ、血圧センサ、生物医学センサ、ＥＥＧ、ＥＯＧおよび／もしくはＥＭＧ信号または心臓もしくは脳活動の任意の他の形態と関連付けられたセンサなどの、任意のセンサを含み得る。生物医学センサのいくつかの例としては、限定ではなく単に例として、グルコース／ホルモンレベル、インスリンレベル、酸素飽和を監視するための血液成分モニタか、食道酸性度（ｅｇｐＨ）、グルコース指数、温度を監視するための胃活動モニタか、または被験体１０２の１つ以上の生物学的、病理学的または物理的態様を測定および／もしくは記録することができる任意の他のセンサが挙げられ得る。
【０２５５】
一連の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、セッション中または経時的に受信、サンプリング、および記憶（または記録）されて、神経学的データサンプルの訓練セットを形成し得、一方で同時に、被験体１０２に関して訓練された１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからの被験体１０２と関連付けられたセンサデータもまた、記憶および／または記録され得る。センサデータは、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた神経活動を識別、分類、および／またはラベル付与するために使用され得る。したがって、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）および対応するセンサデータの両方が、神経活動と関連付けられ、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信された神経データを、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによる使用のための好適なデータ表現に変換および認識／分類するように神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するために使用され得る訓練データセットを形成するために使用され得る。
【０２５６】
例えば、受信された神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の神経学的データサンプルは、被験体１０２からの神経学的信号ｘ１（ｔ、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の受信、サンプリングおよび記録中に記録または記憶される被験体１０２の対応するセンサデータに基づいてラベル付与され得る。１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからの神経学的データサンプルおよびセンサデータは、神経学的信号およびセンサデータ１２４ａ〜１２４ｑが同期されることを可能にするためにタイムスタンプ付与され得る。同期された神経学的サンプルデータおよびセンサデータは、センサデータによって測定される際の被験体の応答に基づいて神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）内に存在する神経データを含む任意の神経活動を識別、分類および／またはラベル付与するために使用され得る。これは、神経学的信号およびセンサデータが、神経データ訓練データセット、神経データの訓練セット、または神経データサンプルの訓練セットに処理されることを可能にする。例えば、神経活動は、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）、したがって神経学的サンプルデータに突然の変化またはスパイクが存在するときに存在するように決定または考慮され得る。
【０２５７】
例えば、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた神経学的サンプルデータは、記憶中にタイムスタンプ付与され得、一方で、センサデータもまた、記憶中にタイムスタンプ付与されて、センサデータのどの部分が神経学的信号またはサンプルデータのどの部分に対応するかの識別を支援する。神経活動に対応するように識別される１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の一部分に対応するセンサデータが分析され、被験体１０２の対応する身体部分の観察された活動を識別するラベルを与えられ得る。これは、神経活動と関連付けられた神経データを識別するために使用され得る。センサデータの一部分に与えられたラベルは、神経学的データサンプルの対応する部分をラベル付与／分類またはカテゴリ化するために使用され得る。神経学的データサンプルの識別された部分がラベル付与および／または分類されると、それらは、神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための訓練データセットとして使用され得る。
【０２５８】
同様に、神経刺激訓練データセットは、被験体１０２の１つ以上の身体部位または部分が神経刺激を受けるときに１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋによって生成され得る一連の神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を記録することによって生成され得る。例えば、神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）は、限定ではなく例として、身体部位／器官または組織の機能または動作と関連付けられた指のタッチおよび／または神経活動と関連付けられた、測定された神経活動であり得る。同時に、訓練されたか、または被験体１０２を観察している１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからのセンサデータが記録され得る。したがって、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および対応するセンサデータは、セッション中または経時的にサンプリングおよび記憶（または記録）され、神経刺激訓練データセットを形成するために分析され得る。神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）および対応するセンサデータの両方は、１つ以上の神経トランスミッタ１１８ｉまたは１１８ｋによる受信、および１つ以上のニューロンまたはニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに対する対応する神経活動の後続の適用のために、１つ以上のデバイス１０８からのデバイスデータを好適な神経刺激信号に変換および認識／分類するように神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための神経刺激訓練データセットを形成するために使用され得る。
【０２５９】
例えば、神経系によって生成された神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）と関連付けられた神経学的刺激サンプルデータは、記憶中にタイムスタンプ付与され得、一方で、センサデータもまた、記憶中にタイムスタンプ付与されて、センサデータのどの部分が神経学的刺激信号またはサンプルデータのどの部分に対応するかの識別を支援する。神経活動に対応するように識別される１つ以上の神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）の一部分に対応するセンサデータが分析され、被験体１０２の対応する身体部分の観察された活動を識別するラベルを与えられ得る。これは、神経刺激に関連して神経活動に含有された神経データを識別するために使用され得る。センサデータの一部分に与えられたラベルは、神経学的刺激データサンプルの対応する部分をラベル付与／分類またはカテゴリ化するために使用され得る。神経学的刺激データサンプルの識別された部分がラベル付与および／または分類されると、それらは、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐから受信された神経データに対応する好適な神経刺激信号を表すデータを出力するために、神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を訓練するための神経刺激訓練データセットとして使用され得る。
【０２６０】
図１ａに示されるように、通信インターフェース１１２は、限定ではなく例として、複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊおよび複数の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに連結される。通信インターフェース１１２は、１つ以上の神経レシーバ１１６ａもしくは１１６ｊ、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊもしくは１２０ｋ、または１つ以上の神経レシーバ１１６ａもしくは１１６ｊおよび１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊもしくは１２０ｋの両方に連結され得ることが理解されるべきである。通信インターフェース１１２は、ａ）１つ以上の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊから複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信すること、ｂ）１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに送信すること、ｃ）神経データの推定値を表すデータを１つ以上のデバイス１０８に送信すること、ｄ）神経学的刺激信号を表すデータを１つ以上のデバイス１０８から受信すること、および／またはｅ）１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからさらなるセンサデータを受信すること、のための通信回路などを含み得る。
【０２６１】
通信インターフェース１１２は、受信された１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎを、神経学的信号サンプルまたは神経データサンプルおよびセンサデータとして、ストレージユニット１１４、および／または追加の１つ以上のストレージ／処理ユニットおよび／または神経インターフェースシステム／プラットフォーム（例えば、１つ以上のサーバおよび／またはクラウドストレージ／処理設備）を提供し得る１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８に処理および送信するようにさらに構成され得る。神経インターフェース１０６が被験体１０２に装着されたウェアラブルデバイスであり得ると考慮すると、演算および記憶資源が制限され得、本明細書に説明される方法および／またはプロセスの１つ以上のステップが、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８の追加の演算および記憶資源の使用を行うことを可能にするように構成され得る。例えば、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、限定ではなく単に例として、１つ以上のＭＬ技術を訓練するために神経学的信号サンプルおよび／もしくは対応するセンサデータに基づいて訓練データセットを生成および記憶すること、訓練データセットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練して、神経学的信号サンプルからの神経データを推定し、神経インターフェース１０６のＭＬ技術を適宜構成するために神経インターフェース１０６に訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、かつ／あるいは、限定ではなく単に例として、神経インターフェース１０６のＭＬ技術の較正および／もしくは再訓練のために、ならびに／または神経インターフェース１０６のためにリアルタイムに神経活動と関連付けられた神経データを推定する際に、神経学的信号サンプルおよび／もしくはセンサデータのさらなる記憶および／もしくは処理に関して神経インターフェース１０６を支援すること、のために使用され得る。例えば、外部コンピューティングシステム１２８は、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、訓練された１つ以上のＭＬ技術を表すデータを、通信インターフェース１１２を介して神経インターフェース１０６に送信し得、データは、ストレージ１１４内に記憶され、訓練された１つ以上のＭＬ技術に基づいて動作するように神経インターフェース１０６を構成するために使用され得る。通信インターフェース１１２は、デバイス１０８ａ〜１０８ｐ、センサ１２４ａ〜１２４ｑ、ならびに／または外部コンピューティングシステム１２８への無線ならびに／または有線接続、神経インターフェース１０６の１つ以上の他の構成要素への無線ならびに／または有線接続、本明細書に説明されるデータならびに／または信号の無線および／もしくは有線送信ならびに／または有線および／もしくは無線受信のために構成され得る。
【０２６２】
この例では、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、マルチチャネル神経学的信号として通信インターフェース１１２によって並列に受信される。つまり、マルチチャネル神経学的信号の第ｉのチャネルは、１≦ｉ≦ｎの第ｉの神経レシーバ１１６ｉから受信される第ｉの神経学的信号ｘｉ（ｔ）に対応する。マルチチャネル信号は、単に例として説明されているが、対応する神経レシーバからの神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を伝達する他の方法、限定ではなく単に例として、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を通信インターフェース１１２の単一チャネルまたは１つ以上のチャネルに多重化する方法が使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０２６３】
同様に、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）は、マルチチャネル神経学的刺激信号として通信インターフェース１１２によって並列に送信される。つまり、マルチチャネル神経学的信号の第ｊのチャネルは、１≦ｊ≦ｎの第ｊの神経トランスミッタ１１６ｊに送信される第ｊの神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）に対応する。マルチチャネル信号は、本明細書ではこれが単に例であると説明されているが、対応する神経レシーバからの神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を伝達する他の方法、限定ではなく単に例として、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を通信インターフェース１１２の単一チャネルまたは１つ以上のチャネルに多重化する方法が使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０２６４】
神経インターフェース１０６は、神経活動と関連付けられ、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信される神経データの情報豊富または密なデータ表現を推定するために１つ以上のＭＬ技術を使用するように構成され得る。神経データの情報豊富および／または密なデータ表現は、デバイス１０８ａ〜１０８ｐに送られ、デバイス１０８ａ〜１０８ｐによって操作され得るＮ次元ベクトル空間の神経データベクトルとしてＭＬ技術によって決定／推定および表現され得る。いくつかの例では、ＭＬ技術は、神経活動と関連付けられ、かつ神経学的信号として受信された神経データを、潜在空間内のＮ次元ベクトルに変換するために適用され得る。ＭＬ技術は、一度訓練されると、結果物であるＮ次元ベクトルを特定の神経データまたは神経活動に対応するようにさらに分類し得る。本質的に、神経インターフェース１０６は、神経データを含み、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信される神経活動を、被験体１０２の１つ以上の身体部分／器官／組織と関連付けられた機構を制御、監視または操作するための１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって使用および／または操作され得る好適な情報豊富なデータ表現（例えば、Ｎ次元ベクトル）に変換する。
【０２６５】
図１ｂは、複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊのうちのいずれか１つから通信インターフェース１１２で受信され得る神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の一例の電圧波形を例示する概略図である。通信インターフェース１１２は、受信された神経学的信号ｘ（ｔ）１３０をサンプリングするように構成され得る。通信インターフェース１１２は、限定ではなく単に例として、電気化学的インパルスまたは「スパイク」の形態であり、かつ神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０によって表され得る、神経活動のサンプルを取り込むように構成され得る。例えば、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、神経データ１３６ａまたは１３６ｊと関連付けられる、１≦ｉ≦Ｌの神経学的データサンプルセットまたは神経学的サンプル列（ｘｉ）を取り込むためにＬ回サンプリングされ得、Ｌは、サンプル列の長さまたはサンプル数である。
【０２６６】
例えば、神経データ１３６ａまたは１３６ｊを含み、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０として受信される神経活動は、限定ではなく単に例として、特定の閾値電圧｜ＶＴＨ｜を上回る正または負の電圧スパイクとして表され得る。これは、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０内およびその周囲のサンプルの取り込みをトリガするために使用され得る。例えば、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、連続的にサンプリングされ得、受信された神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０内に神経活動（および、したがって神経データ）の存在の指標が存在するとき、次いで、指標内およびその周囲のそれらのサンプルが、記憶および／または処理のために神経活動の神経データと関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）を生成するために取り込まれ得る。神経インターフェース１０６は、神経学的サンプル列（ｘｉ）内に存在し得る神経データを推定、識別、分類および／またはラベル付与するために、訓練されたＭＬ技術を使用して各神経学的サンプル列（ｘｉ）を処理するように構成され得る。神経インターフェース１０６は、次いで、推定された神経データを表すデータを、被験体１０２の身体を支援するか、身体にケアを提供するように推定された神経データに関して動作し得る１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送り得る。１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）は、限定ではなく単に例として、５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの典型的な範囲などの所定のサンプリングレートでサンプリングされ得る。
【０２６７】
例えば、この例では、サンプリングレートは、３０ｋＨｚであり得る。５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの範囲が本明細書に説明されているが、これは、限定ではなく単に例であり、任意の他のサンプリングレート（例えば、５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの範囲の別のサンプリングレート、５０ｋＨｚ以上のサンプリングレート、または５ｋＨｚ以下のサンプリングレート）が、限定ではなく単に例として、神経学的サンプル列（ｘｉ）に必要な忠実度または品質、神経インターフェース１０６の演算および記憶資源、通信インターフェースおよび他のハードウェアの構成要素、神経学的サンプル列（ｘｉ）をさらに記憶および／または処理するための１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８と通信するために利用可能な帯域幅、ならびに／あるいはサンプリングレートの選択を制限、上昇もしくは低下、および／または増強し得る他の要因に依存して選択され得る。
【０２６８】
リアルタイム動作では、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、特定のサンプルレートで連続的にサンプリング、バッファ、および／または処理され、神経活動（および、したがって神経データ）が明らかであるとき、この神経活動と関連付けられた１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）が、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０のバッファおよび／またはさらなるサンプリングから取り込まれ得る。サンプル数Ｌは、神経データを含む神経活動を十分に含有する神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の必要な部分を十分に取り込むのに十分大きいように選択され得る。神経インターフェース１０６は、次いで、神経活動の神経データを推定、認識、識別、分類および／またはラベル付与するように訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用して、神経活動と関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）を処理し、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって処理するために好適である推定された神経データを表すデータを出力し得る。
【０２６９】
神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０が、連続的にサンプリングおよび／またはバッファされ得、全てのサンプルが、神経データの訓練データセットを生成するためなどの後処理のために記憶され得る、および／または処理され得るが、これは、大規模かつ面倒な記憶および／または処理要件を結果的にもたらし得る。したがって、神経データを表すそれらの神経学的データサンプルのみが、後処理のために記憶される、および／または処理されることが好ましい。つまり、神経データが存在し得ることを示す特定の瞬間の神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の神経学的データサンプルは、限定ではなく単に例として、身体変数訓練データセットを生成する、および／または１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって処理するために、情報豊富なデータ表現として神経データを検出、推定および分類するための神経インターフェース１０６の訓練されたＭＬ技術によって処理されるなどの、後の処理のために記憶され得る。
【０２７０】
図１ｂでは、サンプル数Ｌは、スパイクによって表され得る神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０によって担持される神経データ１３２の十分な数のサンプルを取り込むように設定され得る。スパイクは、限定ではなく単に例として、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０が閾値電圧｜ＶＴＨ｜を上回る電圧スパイクを超えるときに検出され得、電圧スパイクと関連付けられた神経学的データサンプルは、神経データ１３２と関連付けられた１≦ｉ≦Ｌについての神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ａを形成するために取り込まれ、Ｌは、サンプル列の長さまたはサンプル数である。例えば、通信インターフェース１１２は、３０ｋＨｚでデータをサンプリングおよびバッファするように構成され得、スパイクが最大５０時間ステップにわたって検出されるときはいつでも、次いで、このスパイク内および／または周囲のサンプル数Ｌ（例えば、Ｌは、５０または３００などであり得る）が、バッファから読み出され得る、および／またはさらに取り込まれて、神経データ１３２と関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ａを形成する。同様に、他の神経データおよび神経活動と関連付けられた別のスパイクが後で検出され、｜ＶＴＨ｜を超える神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０のさらなる部分が、神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ｊ  １≦ｉ≦Ｌを形成するためにサンプリングされ取り込まれ得る。神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、異なる時点で、異なる神経データまたは神経データの異なる組み合わせを伴う神経活動を表し得る。神経データを伴う第ｋの神経活動は、１≦ｉ≦Ｌかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプル列（ｘｉ）ｋを形成するために、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０から検出、サンプリング、および取り込まれ得る。
【０２７１】
図１ｂの神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０のサンプリングは、スパイクを検出し、閾値を使用して神経データを含む神経活動のサンプルを取り込むことを参照して説明されているが、このサンプリング方法は、単に例として説明されており、神経学的信号波形をサンプリングすることが、本明細書に説明されるようなサンプリング方法に限定されないことが当業者によって理解されるべきであり、むしろ、当業者は、限定ではなく単に例として、スパイクカウント、スパイク密度、集団活動：潜在コードおよび位相コード、スパイク間間隔およびその変動係数に基づくサンプリング方法、または神経学的信号波形ｘ（ｔ）をサンプリングするための任意の他の好適な方法および装置などの、神経学的信号波形をサンプリングする他の方法が存在することを理解するであろう。
【０２７２】
図１ａを参照すると、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）に基づくマルチチャネル神経学的信号は、異なるニューロン集団から並列に受信され得る。例えば、神経学的信号ｘｉ（ｔ）は、ニューロン集団１１８ｉから受信され得、神経学的信号ｘｊ（ｔ）は、ニューロン集団１１８ｊから受信され得る。神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられたニューロン集団の各々は、神経データまたは神経データセットを含む同じ第ｋの神経活動と関連付けられ得る。マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）がｎ個の神経学的信号を有することを考慮すると、神経データを伴う第ｋの神経活動と関連付けられた第ｊの受信された神経学的信号ｘｊ（ｔ）は、１≦ｉ≦Ｌｊ、１≦ｊ≦ｎ、かつｋ≧１の第ｊの神経学的サンプル列
（外１５）
2021509187.tif 000017
を生成するためにＬｊ回サンプリングされ得、Ｌｊは、第ｊの神経学的サンプル列に関するサンプル列の長さである。したがって、第ｊの神経学的信号ｘｊ（ｔ）に関して神経データを伴う第ｋの神経活動と関連付けられた単一データは、Ｌｊサンプル変数から構成され得る。神経データを伴う第ｋの神経活動は、全てのｎ個のマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）に同時に担持される必要があり、全ての１≦ｊ≦ｎに関してＬｊ＝Ｌであり、次いで、神経データを伴う第ｋの神経活動と関連付けられた単一データ点は、Ｌ×ｎサンプル変数から構成され得る。
【０２７３】
しかしながら、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の各々に関して検出された神経データを伴う神経活動は、必ずしも同時に通信インターフェース１１２で受信されなくてもよい。各ニューロン集団に遅延が存在し得るか、または神経データを伴う神経活動は、神経データを含む神経活動と関連付けられた期間中に異なる時間に各ニューロン集団に到達する１つ以上の神経学的信号スパイクを含み得る。マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた神経データを含む第ｋの神経活動を取り込むために、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の各々は、Ｌｋ回サンプリングされ得、Ｌｋは、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分であるサンプル数である。言い換えると、Ｌｋは、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）のうちの１つからの神経データを含む第ｋの神経活動の第１の指標を取り込むために、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）のうちの別のものからの神経データを含む第ｋの神経活動の最後の指標を取り込むために使用され得る十分なサイズのサンプリング窓であり得る。
【０２７４】
別の例では、通信インターフェース１１２は、各神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を、例えば、ｎ＝Ｍ＞１チャネルのマルチチャネル神経学的信号として受信するように構成され得る。神経データを含む第ｋの神経活動の指標（例えば、電圧スパイク）がＭチャネルのいずれかで検出されるときはいつでも、全てのチャネルの神経学的信号波形ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、最大Ｌｋの時間ステップ（例えば、５０、３００または５００時間ステップ）に関してサンプリングされる。したがって、神経データを含む第ｋの神経活動は、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋによって表され得、ｘｉは、Ｍ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素が、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、神経データを含む第ｋの神経活動を取り込むのに十分なサンプル列の長さまたはサンプル数である。したがって、神経データを含む神経活動のデータ点は、Ｌｊ×Ｍサンプルまたは変数から構成され得る。
【０２７５】
第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋは、プロセッサユニット１１０によって１つ以上のＭＬ技術を使用して処理され得、プロセッサユニット１１０は、受信された第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関する特徴分析／分類を実施して、神経データを含む神経活動の推定および／または分類の情報豊富なデータ表現を決定する。情報豊富なデータ表現は、限定ではなく単に例として、Ｎ次元神経データベクトルの形態であり得、分類／ラベル付与され得る。神経データを含む第ｋの神経活動のこの情報豊富なデータ表現は、神経インターフェース１１２を介して、神経データを含む第ｋの神経活動と関連付けられた処理、制御、監視および／または動作を実施するために、１つ以上のデバイス１０８に送られ得る。
【０２７６】
図１ｃは、被験体１０２の神経系とインターフェースするための例示的なプロセスまたは方法１４０を例示するフロー図である。このプロセスまたは方法１４０は、図１ａに例示されるように神経インターフェース１０６を操作するように実装され得る。この例では、１つ以上のＭＬ技術の第１のセットが、取り込まれサンプリングされている受信された神経学的信号から神経活動を推定／認識および／または解釈／解読するように訓練されていると仮定される。これは、被験体１０２の身体部位／部分などと関連付けられたデバイス１０８ａ〜１０８ｐのシームレスな神経操作を可能にする。神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、対応するニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊに位置付けられた複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊに連結され、マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信するように構成される。第ｋの神経活動が検出されたとき、神経インターフェース１０６は、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態の受信されたマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の神経データサンプルを取り込み、ｘｉは、ｎ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素が、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、第ｋの神経活動を取り込むのに十分なサンプル列の長さまたはサンプル数である。
【０２７７】
同様に、１つ以上のＭＬ技術の第２のセットが、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐからデバイスデータを受信し、１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの近傍の１つ以上の神経トランスミッタへの送信のためにデバイスデータを推定するか、または神経刺激信号に変換するように訓練されていると仮定される。神経刺激信号は、デバイスデータに従って、１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに神経刺激として神経トランスミッタによって印加または変換される。印加される神経刺激は、デバイスデータと関連付けられた神経活動を表す神経刺激の形態であり得る。神経刺激信号は、複数のニューロン集団と関連付けられた複数の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を含むマルチチャネル神経刺激信号であり得る。プロセスまたは方法１４０は、限定ではなく単に例として、以下のステップを含む。
【０２７８】
ステップ１４２では、方法またはプロセス１４０は、神経学的信号および／またはデバイスデータの受信を待機する。例えば、神経インターフェース１０６は、アイドルモードであり得、被験体１０２の神経系からの神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の受信を待機している。神経インターフェース１０６は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐからのデバイスデータの受信を待機している場合がある。その間、神経インターフェース１０６は、第１および／または第２の１つ以上のＭＬ技術を訓練または再訓練するなどの他の動作を実施している場合がある。第１の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つは、第２の１つ以上のＭＬ技術のうちの少なくとも１つと対応し得る。代替的または追加的に、第１の１つ以上のＭＬ技術は、第２の１つ以上のＭＬ技術に対応し得る。
【０２７９】
ステップ１４４では、第ｋの神経活動と関連付けられた神経データを担持する複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の指標が、被験体１０２の神経系の第１の部分から受信され得る。神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）が受信されることを指標が示す場合（例えば、Ｙ）、方法は、ステップ１４６に進み、そうでない場合（例えば、Ｎ）、方法１４０は、ステップ１４２に戻って、１つ以上の神経学的信号および／または１つ以上のデバイスからの１つ以上のデバイスデータが受信されることの指標を待機する。ステップ１４６では、方法１４０は、第ｋの神経活動と関連付けられた神経データを担持する、示された複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信する。例えば、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、被験体１０２の第１の部分の１つ以上のニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊに連結された１つ以上の神経レシーバ（例えば、神経センサ）１１６ｉまたは１１６ｊからの第ｋの神経活動と関連付けられた神経データを担持する１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の指標を受信し得る。加えて、神経インターフェース１０６は、１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から推定されることになる神経データを含む第ｋの神経活動のサンプルを取り込んで、限定ではなく単に例として、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態の神経サンプルデータを生成するように構成され、ｘｉは、ｎ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素は、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、第ｋの神経活動と関連付けられた神経データを取り込むのに十分なサンプル列の長さまたはサンプル数である。
【０２８０】
ステップ１４８では、被験体１０２の神経系の第１の部分の神経活動と関連付けられた複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信することに応答して、１つ以上の神経データ推定値が、受信された神経学的信号または受信された複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を表す神経サンプルデータから決定される。これは、被験体１０２の神経系の第１の部分の神経活動を表す神経データの推定値を生成するために訓練された第１の１つ以上の機械学習（ＭＬ）技術を使用して、受信された複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を表す神経サンプルデータを処理することを含み得る。例えば、神経インターフェース１０６の処理ユニット１１０は、本明細書に説明されるように好適に訓練されている第１の１つ以上のＭＬ技術を選択し、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに適用し得る。第１の１つ以上のＭＬ技術は、第ｋの神経データ推定値を決定する、および／または第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋによって表される神経サンプルデータから検出された第ｋの神経活動に基づいて第ｋの神経データ推定値を分類し得る。ＭＬ技術は、Ｎ次元神経データベクトルの形態で第ｋの神経データ推定値を表すデータを出力し得る。ステップ１５０では、神経データ推定値を表すデータは、被験体の神経系の第１の部分と関連付けられた第１のデバイスに送信され得る。例えば、第ｋの神経データ推定値および／または分類された第ｋの神経データ推定値を表すデータは、神経インターフェース１０６から通信インターフェース１１２を介して、被験体１０２を管理、制御、ケアおよび／もしくは支援する、ならびに／または被験体１０２の身体の生物学的部位／身体部位／身体部分／器官／組織もしくはサブシステムの動作を支援するように神経データ推定値に関して動作可能である１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送信される。
【０２８１】
ステップ１５２では、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐから（例えば、第２のデバイスから）受信されたデバイスデータの指標が受信され、デバイスデータは、被験体１０２の神経系の第２の部分と関連付けられ得る。例えば、デバイスデータは、限定ではなく単に例として、神経トランスミッタ１２０ｊおよび１２０ｋの近くにそれぞれ位置するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋなどの、被験体１０２の神経系の第２の部分の神経刺激（例えば、興奮性または抑制性神経刺激）を提供することと関連付けられ得る。デバイスデータが受信されることになるか、または受信されていることを指標が示す場合（例えば、Ｙ）、方法は、ステップ１５４に進み、そうでない場合（例えば、Ｎ）、方法１４０は、ステップ１４２に戻って、１つ以上の神経学的信号および／または１つ以上のデバイスからの１つ以上のデバイスデータが受信されることの指標を待機する。ステップ１５４では、方法１４０は、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐ（例えば、第２のデバイス）から示されたデバイスデータを受信する。例えば、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、被験体１０２の身体の生物学的部位、身体部位／部分、器官／組織またはサブシステムの管理、ケアの実現もしくは支援および／またはそれらの動作の制御を行っているデバイス１０８ａからデバイスデータを受信し得る。デバイスデータは、限定ではなく単に例として、神経刺激（例えば、デバイスデータと関連付けられた興奮性信号と関連付けられた神経刺激）および／または神経遮断／抑制（例えば、デバイスデータに基づく抑制性信号と関連付けられた神経刺激）を、被験体１０２の身体の生物学的部位、身体部位／部分、器官／組織またはサブシステムと関連付けられた１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに提供するデバイス１０８ａを表すデータであり得る。
【０２８２】
ステップ１５６では、被験体の神経系の第２の部分と関連付けられたデバイス１０８ａからデバイスデータを受信することに応答して、方法１４０は、受信されたデバイスデータを、被験体１０２の神経系の第２の部分に入力するためのデバイスデータと関連付けられた１つ以上の神経学的信号を推定するために訓練された第２の１つ以上のＭＬ技術に入力することによって、１つ以上の神経学的刺激信号を生成することを含み得る。例えば、神経インターフェース１０６の第２の１つ以上のＭＬ技術は、デバイス１０８ａから受信されたデバイスデータを、デバイスデータに対応する必要とされる神経刺激または遮断（例えば、興奮性または抑制性信号）を表す１つ以上の神経刺激信号推定値に変換し、それに関して動作するために使用され得る。ＭＬ技術は、限定ではなく単に例として、神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに局所的なニューロン集団の神経活動を興奮させることができる興奮性信号、および／または神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに局所的なニューロン集団の神経活動を抑制することができる抑制性信号を表す１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）の形態でマルチチャネル神経学的刺激信号を生成し得る。推定された神経刺激信号は、対応するニューロン集団１１８ｊおよび／または１１８ｋに対する１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊおよび／または１２０ｋによる印加のために構成され得る。ステップ１５８では、１つ以上の推定された神経学的刺激信号が、被験体１０２の神経系の第２の部分に向けて送信され得る。例えば、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、マルチチャネル神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を複数の神経トランスミッタ１２０ｊおよび１２０ｋに送信し得、それらの各々は、神経刺激信号ｚｊ（ｔ）およびｚｋ（ｔ）を、それぞれ、対応するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに印加する、および／または神経刺激信号ｚｊ（ｔ）およびｚｋ（ｔ）を、対応するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに向かうデバイスデータと関連付けられた意図される刺激を表す好適な神経活動に変換し得る。
【０２８３】
方法１４０は、外部コンピューティングシステムから、対応する１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表す１つ以上のデータを受信することと、訓練されたＭＬ技術を表す受信されたデータを記憶することと、神経系の一部分の神経活動と関連付けられた、神経活動の推定値またはそれらの組み合わせを生成するために、訓練されたＭＬ技術を表すデータを選択および検索することと、のうちの１つ以上をさらに含み得る。代替的または追加的に、方法１４０はまた、外部コンピューティングシステムから、対応する１つ以上の訓練されたＭＬ技術を表す１つ以上のデータを受信することと、訓練されたＭＬ技術を表す受信されたデータを記憶することと、神経系への入力のための１つ以上の神経学的刺激信号を推定するために、訓練されたＭＬ技術を表すデータを選択および検索することと、のうちの１つ以上を含み得る。
【０２８４】
図１ａ〜１ｄは、神経データまたは中に含有される神経データおよび／またはデバイスデータを含む神経活動が被験体１０２の神経系を刺激するための刺激信号を生成するために使用された神経インターフェースシステム１００および神経インターフェース１０６を説明および例示した。図１ａおよび１ｂの神経インターフェースシステム１００および神経インターフェース１０６は、ここで、神経活動が被験体１０２の身体もしくは身体機能または器官／組織／細胞と関連付けられた情報の１つ以上の変数をエンコードすると考えられる、神経活動の情報理論的定義を使用して説明されることになり、また、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせとしても本明細書に説明されることになる。さらに、デバイスデータは、被験体１０２の神経系に神経刺激を提供するために神経活動に関してエンコードされ得る１つ以上の身体変数を表すデータを含むと考えられ得る。以下の例では、デバイスデータは、被験体１０２の身体もしくは身体機能または器官／組織／細胞と関連付けられた信号に関連するように本明細書で考慮および説明され得、また、身体変数信号としても本明細書に説明され得る。「神経データ」および「１つ以上の身体変数」という語句は、説明全体を通して理解を失うことなく交換される、および／または交換可能に使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。「デバイスデータ」および「身体変数信号」という語句は、説明全体を通して理解を失うことなく交換される、および／または交換可能に使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０２８５】
図１ａでは、通信インターフェース１１２は、限定ではなく例として、複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊおよび複数の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに連結される。通信インターフェース１１２は、１つ以上の神経レシーバ１１６ａもしくは１１６ｊ、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊもしくは１２０ｋ、または１つ以上の神経レシーバ１１６ａもしくは１１６ｊおよび１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊもしくは１２０ｋの両方に連結され得ることが理解されるべきである。通信インターフェース１１２は、ａ）１つ以上の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊから複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信すること、ｂ）１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに送信すること、ｃ）身体変数の推定値を表すデータを１つ以上のデバイス１０８に送信すること、ｄ）神経学的刺激信号を表すデータを１つ以上のデバイス１０８から受信すること、および／またはｅ）１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｑからさらなるセンサデータを受信すること、のための通信回路などを含み得る。
【０２８６】
通信インターフェース１１２は、受信された１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎを、神経学的信号サンプルまたは神経データサンプルおよびセンサデータとして、ストレージユニット１１４、および／または追加の１つ以上のストレージ／処理ユニットおよび／または神経インターフェースシステム／プラットフォーム（例えば、１つ以上のサーバおよび／またはクラウドストレージ／処理設備）を提供し得る１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８に処理および送信するようにさらに構成され得る。神経インターフェース１０６が被験体１０２に装着されたウェアラブルデバイスであり得ると考慮すると、演算および記憶資源が制限され得、本明細書に説明される方法および／またはプロセスの１つ以上のステップが、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８の追加の演算および記憶資源の使用を行うことを可能にするように構成され得る。例えば、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、限定ではなく単に例として、１つ以上のＭＬ技術を訓練するために神経学的信号サンプルおよび／もしくは対応するセンサデータに基づいて訓練データセットを生成および記憶すること、訓練データセットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練して、神経学的信号サンプルからの身体変数を推定し、神経インターフェース１０６のＭＬ技術を適宜構成するために神経インターフェース１０６に訓練されたＭＬ技術を表すデータを送信すること、かつ／あるいは、限定ではなく単に例として、神経インターフェース１０６のＭＬ技術の較正および／もしくは再訓練のために、ならびに／または神経インターフェース１０６のためにリアルタイムに神経活動からの身体変数を推定する際に、神経学的信号サンプルおよび／もしくはセンサデータのさらなる記憶および／もしくは処理に関して神経インターフェース１０６を支援すること、のために使用され得る。例えば、外部コンピューティングシステム１２８は、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、訓練された１つ以上のＭＬ技術を表すデータを、通信インターフェース１１２を介して神経インターフェース１０６に送信し得、データは、ストレージ１１４内に記憶され、訓練された１つ以上のＭＬ技術に基づいて動作するように神経インターフェース１０６を構成するために使用され得る。通信インターフェース１１２は、デバイス１０８ａ〜１０８ｐ、センサ１２４ａ〜１２４ｑ、ならびに／または外部コンピューティングシステム１２８への無線ならびに／または有線接続、神経インターフェース１０６の１つ以上の他の構成要素への無線ならびに／または有線接続、本明細書に説明されるデータならびに／または信号の無線および／もしくは有線送信ならびに／または有線および／もしくは無線受信のために構成され得る。
【０２８７】
この例では、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、マルチチャネル神経学的信号として通信インターフェース１１２によって並列に受信される。つまり、マルチチャネル神経学的信号の第ｉのチャネルは、１≦ｉ≦ｎの第ｉの神経レシーバ１１６ｉから受信される第ｉの神経学的信号ｘｉ（ｔ）に対応する。マルチチャネル信号は、単に例として説明されているが、対応する神経レシーバからの神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を伝達する他の方法、限定ではなく単に例として、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を通信インターフェース１１２の単一チャネルまたは１つ以上のチャネルに多重化する方法が使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０２８８】
同様に、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）は、マルチチャネル神経学的刺激信号として通信インターフェース１１２によって並列に送信される。つまり、マルチチャネル神経学的信号の第ｊのチャネルは、１≦ｊ≦ｎの第ｊの神経トランスミッタ１１６ｊに送信される第ｊの神経学的刺激信号ｚｊ（ｔ）に対応する。マルチチャネル信号は、本明細書ではこれが単に例であると説明されているが、対応する神経レシーバからの神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を伝達する他の方法、限定ではなく単に例として、神経学的刺激信号ｚ１（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、ｚｋ（ｔ）、．．．、ｚｍ（ｔ）を通信インターフェース１１２の単一チャネルまたは１つ以上のチャネルに多重化する方法が使用され得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０２８９】
神経インターフェース１０６は、神経活動としてエンコードされ、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信される身体変数情報の情報豊富または密なデータ表現を推定するために１つ以上のＭＬ技術を使用するように構成され得る。身体変数の情報豊富の密なデータ表現は、デバイス１０８ａ〜１０８ｐに送られ、デバイス１０８ａ〜１０８ｐによって操作され得るＮ次元ベクトル空間の身体変数ベクトルとしてＭＬ技術によって決定／推定および表現され得る。いくつかの例では、ＭＬ技術は、神経活動としてエンコードされ、かつ神経学的信号として受信された身体変数を、潜在空間内のＮ次元ベクトルに変換するために適用され得る。ＭＬ技術は、一度訓練されると、結果物であるＮ次元ベクトルを、神経活動としてエンコードされた特定の１つ以上の身体変数および／または身体変数の組み合わせに対応するようにさらに分類し得る。本質的に、神経インターフェース１０６は、身体活動としてエンコードされ、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）として受信される身体変数を、被験体１０２の１つ以上の身体部分／器官／組織と関連付けられた機構を制御、監視または操作するための１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって使用および／または操作され得る好適な情報豊富なデータ表現（例えば、Ｎ次元ベクトル）に変換する。
【０２９０】
図１ｂは、複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊのうちのいずれか１つから通信インターフェース１１２で受信され得る神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の一例の電圧波形を例示する概略図である。通信インターフェース１１２は、受信された神経学的信号ｘ（ｔ）１３０をサンプリングするように構成され得る。通信インターフェース１１２は、電気化学的インパルスまたは「スパイク」の形態であり、かつ神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０によって表され得る、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動のサンプルを取り込むように構成され得る。例えば、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、１つ以上の身体変数１３６ａまたは１３６ｊと関連付けられる、１≦ｉ≦Ｌの神経学的データサンプルセットまたは神経学的サンプル列（ｘｉ）を取り込むためにＬ回サンプリングされ得、Ｌは、サンプル列の長さまたはサンプル数である。
【０２９１】
例えば、１つ以上の身体変数１３６ａまたは１３６ｊをエンコードし、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０として受信される神経活動は、限定ではなく単に例として、特定の閾値電圧｜ＶＴＨ｜を上回る正または負の電圧スパイクとして表され得る。これは、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０内およびその周囲のサンプルの取り込みをトリガするために使用され得る。例えば、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、連続的にサンプリングされ得、受信された神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０内に、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動の存在の指標が存在するとき、次いで、指標内およびその周囲のそれらのサンプルが、記憶および／または処理のために身体変数と関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）を生成するために取り込まれ得る。神経インターフェース１０６は、神経学的サンプル列（ｘｉ）内に存在し得る身体変数を推定、識別、分類および／またはラベル付与するために、訓練されたＭＬ技術を使用して各神経学的サンプル列（ｘｉ）を処理するように構成され得る。神経インターフェース１０６は、次いで、推定された身体変数を表すデータを、被験体１０２の身体を支援するか、身体にケアを提供するように推定された身体変数に関して動作し得る１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送り得る。１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）は、限定ではなく単に例として、５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの典型的な範囲などの所定のサンプリングレートでサンプリングされ得る。
【０２９２】
例えば、この例では、サンプリングレートは、３０ｋＨｚであり得る。５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの範囲が本明細書に説明されているが、これは、限定ではなく単に例であり、任意の他のサンプリングレート（例えば、５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの範囲の別のサンプリングレート、５０ｋＨｚ以上のサンプリングレート、または５ｋＨｚ以下のサンプリングレート）が、限定ではなく単に例として、神経学的サンプル列（ｘｉ）に必要な忠実度または品質、神経インターフェース１０６の演算および記憶資源、通信インターフェースおよび他のハードウェアの構成要素、神経学的サンプル列（ｘｉ）をさらに記憶および／または処理するための１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８と通信するために利用可能な帯域幅、ならびに／あるいはサンプリングレートの選択を制限、上昇もしくは低下、および／または増強し得る他の要因に依存して選択され得る。
【０２９３】
リアルタイム動作では、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、特定のサンプルレートで連続的にサンプリング、バッファ、および／または処理され、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動が明らかであるとき、この神経活動と関連付けられた１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）が、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０のバッファおよび／またはさらなるサンプリングから取り込まれ得る。サンプル数Ｌは、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動を十分に含有する神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の必要な部分を十分に取り込むのに十分大きいように選択され得る。神経インターフェース１０６は、次いで、１つ以上の身体変数または身体変数の組み合わせを推定、認識、識別、分類および／またはラベル付与するように訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用して、身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）を処理し、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって処理するために好適である推定された身体変数を表すデータを出力し得る。
【０２９４】
神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０が、連続的にサンプリングおよび／またはバッファされ得、全てのサンプルが、身体変数訓練データセットを生成するためなどの後処理のために記憶され得る、および／または処理され得るが、これは、大規模かつ面倒な記憶および／または処理要件を結果的にもたらし得る。したがって、１つ以上の身体変数および／または身体変数の組み合わせを表すそれらの神経学的データサンプルのみが、後処理のために記憶される、および／または処理されることが好ましい。つまり、身体変数が存在し得ることを示す特定の瞬間の神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０の神経学的データサンプルは、限定ではなく単に例として、身体変数訓練データセットを生成する、および／または１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐによって処理するために、１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせの情報豊富なデータ表現を検出、推定および分類するための神経インターフェース１０６の訓練されたＭＬ技術によって処理されるなどの、後の処理のために記憶され得る。
【０２９５】
図１ｂでは、サンプル数Ｌは、スパイクによって表され得る神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０によって担持される１つ以上の身体変数１３２の十分な数のサンプルを取り込むように設定され得る。スパイクは、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０が閾値電圧｜ＶＴＨ｜を上回る電圧スパイクを超えるときに検出され得、電圧スパイクと関連付けられた神経学的データサンプルは、身体変数１３２と関連付けられた１≦ｉ≦Ｌについての神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ａを形成するために取り込まれ、Ｌは、サンプル列の長さまたはサンプル数である。例えば、通信インターフェース１１２は、３０ｋＨｚでデータをサンプリングおよびバッファするように構成され得、スパイクが最大５０時間ステップにわたって検出されるときはいつでも、次いで、このスパイク内および／または周囲のサンプル数Ｌ（例えば、Ｌは、５０または３００などであり得る）が、バッファから読み出され得る、および／またはさらに取り込まれて、身体変数１３２と関連付けられた、１≦ｉ≦Ｌの神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ａを形成する。同様に、別の１つ以上の身体変数またはそれらの組み合わせと関連付けられた別のスパイクが後で検出され、｜ＶＴＨ｜を超える神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０のさらなる部分が、神経学的サンプル列（ｘｉ）１３６ｊ  １≦ｉ≦Ｌを形成するためにサンプリングされ取り込まれ得る。神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０は、異なる時点で、異なる身体変数または身体変数の異なる組み合わせをエンコードする神経活動を表し得る。１つ以上の身体変数セットをエンコードする第ｋの神経活動は、１≦ｉ≦Ｌかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプル列（ｘｉ）ｋを形成するために、神経学的信号波形ｘ（ｔ）１３０から検出、サンプリング、および取り込まれ得る。
【０２９６】
図１ａを参照すると、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）に基づくマルチチャネル神経学的信号は、異なるニューロン集団から並列に受信され得る。例えば、神経学的信号ｘｉ（ｔ）は、ニューロン集団１１８ｉから受信され得、神経学的信号ｘｊ（ｔ）は、ニューロン集団１１８ｊから受信され得る。神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられたニューロン集団の各々は、１つ以上の身体変数セットをエンコードする同じ第ｋの神経活動と関連付けられ得る。マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）がｎ個の神経学的信号を有することを考慮すると、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動と関連付けられた第ｊの受信された神経学的信号ｘｊ（ｔ）は、１≦ｉ≦Ｌｊ、１≦ｊ≦ｎ、かつｋ≧１の第ｊの神経学的サンプル列
（外１６）
2021509187.tif 000018
を生成するためにＬｊ回サンプリングされ得、Ｌｊは、第ｊの神経学的サンプル列に関するサンプル列の長さである。したがって、第ｊの神経学的信号ｘｊ（ｔ）に関して１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動と関連付けられた単一データは、Ｌｊサンプル変数から構成され得る。１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動は、全てのｎ個のマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）に同時に担持される必要があり、全ての１≦ｊ≦ｎに関してＬｊ＝Ｌであり、次いで、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動と関連付けられた単一データ点は、Ｌ×ｎサンプル変数から構成され得る。
【０２９７】
しかしながら、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の各々に関して検出された１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動は、必ずしも同時に通信インターフェース１１２で受信されなくてもよい。各ニューロン集団に遅延が存在し得るか、または１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動は、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動と関連付けられた期間中に異なる時間に各ニューロン集団に到達する１つ以上の神経学的信号スパイクを含み得る。マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）と関連付けられた１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むために、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の各々は、Ｌｋ回サンプリングされ得、Ｌｋは、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分であるサンプル数である。言い換えると、Ｌｋは、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）のうちの１つからの１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動の第１の指標を取り込むために、かつ神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）のうちの別のものからの１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動の最後の指標を取り込むために使用され得る十分なサイズのサンプリング窓であり得る。
【０２９８】
別の例では、通信インターフェース１１２は、各神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を、例えば、ｎ＝Ｍ＞１チャネルのマルチチャネル神経学的信号として受信するように構成され得る。１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動の指標（例えば、電圧スパイク）がＭチャネルのいずれかで検出されるときはいつでも、全てのチャネルの神経学的信号波形ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、最大Ｌｋの時間ステップ（例えば、５０、３００または５００時間ステップ）に関してサンプリングされる。したがって、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動は、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋによって表され得、ｘｉは、Ｍ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素が、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分なサンプル列の長さまたはサンプル数である。したがって、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動のデータ点は、Ｌｊ×Ｍサンプルまたは変数から構成され得る。
【０２９９】
第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋは、プロセッサユニット１１０によって１つ以上のＭＬ技術を使用して処理され得、プロセッサユニット１１０は、受信された第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関する特徴分析／分類を実施して、１つ以上の身体変数をエンコードする神経活動の推定および／または分類の情報豊富なデータ表現を決定する。情報豊富なデータ表現は、限定ではなく単に例として、Ｎ次元身体変数ベクトルの形態であり得、分類／ラベル付与され得る。１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動のこの情報豊富なデータ表現は、神経インターフェース１１２を介して、１つ以上の身体変数をエンコードする第ｋの神経活動と関連付けられた処理、制御、監視および／または動作を実施するために、１つ以上のデバイス１０８に送られ得る。
【０３００】
図１ｄは、図１ａに示されるような神経インターフェース１０６を作用するための例示的なプロセスまたは方法１６０を示すフロー図である。この例では、１つ以上のＭＬ技術が、取り込まれてサンプリングされた受信された神経学的信号から１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を推定／認識および／または解釈／解読するように訓練されていると想定される。これにより、被験者１０２の身体部位／部分などに関連するデバイス１０８ａ〜１０８ｐのシームレスな神経作用が可能になる。神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、対応するニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊに配置された複数の神経レシーバ１１６ｉまたは１１６ｊに連結され、マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信するように構成される。１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動が検出されると、神経インターフェース１０６は、受信されたマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の神経データサンプルを、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態で取り込み、ｘｉは、ｎ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素は、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分な長さのサンプル列またはサンプル数である。プロセスまたは方法１６０は、限定ではなく単なる例として、以下のステップを含む。
【０３０１】
ステップ１６２において、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、被験者１０２の神経系の１つ以上のニューロン集団１１８ｉまたは１１８ｊに連結された１つ以上の神経レシーバ（例えば、神経センサ）からの１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動と関連付けられた情報を運ぶ、１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）の表示を受信する。ステップ１６４において、神経インターフェース１０６は、１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動のサンプルを取り込んで、限定ではなく、単なる例として、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について第ｋの神経サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態で神経サンプルデータを生成し、ｘｉは、ｎ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素は、対応するチャネルからのサンプルを表し、Ｌｋは、１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分な長さのサンプル列またはサンプル数である。ステップ１６６において、神経インターフェース１０６の処理ユニット１１０は、限定ではなく、単なる例として、本明細書で第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに記載されるような適切に訓練された１つ以上のＭＬ技術を適用する。１つ以上のＭＬ技術は、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋによって表される神経サンプルデータから検出された１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動に基づいて、第ｋの身体的変数推定値を決定し、かつ／または第ｋの身体的変数推定値を分類する。ＭＬ技術は、第ｋの身体的変数推定値のデータ表現を、Ｎ次元の身体的変数ベクトルの形態で出力することができる。ステップ１６８において、第ｋの身体的変数推定値および／または分類された第ｋの身体的変数推定値を表すデータが、通信インターフェース１１２を介して、神経インターフェース１０６から、被験者１０２を支援し、かつ／または被験者１０２の身体の生物学的部位／身体部位／身体部分／器官／組織またはサブシステムの作用を支援するように作用可能である１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐに送信される。
【０３０２】
図１ｅは、図１ａに示されるような神経インターフェース１０６を作用するための例示的なプロセスまたは方法１７０を示すフロー図である。この例では、１つ以上のＭＬ技術が、１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋの近くにある１つ以上の神経トランスミッタに送信するために、デバイス１０８ａから身体的変数信号を受信し、身体的変数信号を神経刺激信号に推定または変換するように訓練されていると想定される。神経刺激信号は、身体的変数信号に従って、神経刺激としての神経トランスミッタによって、１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに適用または変換される。適用される神経刺激は、身体的変数信号をエンコードする神経活動を表す神経刺激の形態であり得る。神経刺激信号は、１つ以上のニューロン集団と関連付けられた１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を含むマルチチャネル神経刺激信号であり得る。方法またはプロセス１７０は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップに基づいている。
【０３０３】
ステップ１７２において、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、被験者１０２の身体の生物学的部位、身体部位／部分、器官／組織またはサブシステムの作用を支援および／または制御するデバイス１０８ａから１つ以上の身体的変数信号を受信する。身体的変数信号は、被験者１０２の身体の生物学的部位、身体部位／部分、器官／組織またはサブシステムと関連付けられた１つ以上のニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに神経刺激および／または神経遮断を提供するデバイス１０８ａを表すデータであり得る。ステップ１７４において、神経インターフェース１０６の１つ以上のＭＬ技術を使用して、デバイス１０８ａから受信された身体的変数信号上で、身体的変数信号に対応する必要とされる神経刺激または遮断を表す１つ以上の神経刺激信号推定値に変換または作用し得る。ＭＬ技術は、１つ以上の神経トランスミッタによって対応するニューロン集団１１８ｊまたは１１８ｋに適用するために、推定された神経刺激／遮断を表す１つ以上の神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）の形態でマルチチャネル神経刺激信号を生成することができる。ステップ１７８において、神経インターフェース１０６は、通信インターフェース１１２を介して、マルチチャネル神経刺激信号ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚｊ（ｔ）、．．．、ｚｎ−１（ｔ）、ｚｍ（ｔ）を、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ｊまたは１２０ｋに送信し、それらのそれぞれは、神経刺激信号ｚｊ（ｔ）を対応するニューロン集団に適用し、かつ／または神経刺激信号ｚｊ（ｔ）を、対応するニューロン集団を刺激するための身体的変数信号のエンコードを表す適切な神経活動に変換する。
【０３０４】
上記および本明細書に記載されるように、神経インターフェース１０６は、複数の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊによって出力された１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動のサンプルを取り込むことによって、神経サンプルデータまたは神経学的データを生成する。神経サンプルデータ（神経学的データとも呼ばれる）は、神経サンプルデータの複数のセットを含む場合があり、神経サンプルデータの各セットは、複数の神経レシーバ１１６ａ、１１６ｊのうちの１つからの出力に対応する。ＭＬ技術は、１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）から導出された神経サンプルデータを受信するときに、身体的変数を予測することができるＭＬモデ成するように訓練され得る。ＭＬ技術を訓練して、身体的変数を予測するためのＭＬモデルを生成するためには、教師付き、半教師付き、または教師なしの様々な方法がある。単純化のために、以下は、限定ではなく、単なる例として、ＭＬ技術を訓練して、身体的変数を予測するためのＭＬモデルを生成するための教師付きの方法について記載する。教師付きＭＬ技術の訓練方法について記載されているが、これは、単なる例であり、その記載はそのように限定されておらず、以下の教師付き訓練技術の１つ以上のステップを、教師付き、半教師付き、および／または教師なしの方法、それらの変更、および／もしくはそれらの組み合わせで、ならびに／またはアプリケーション要求に応じて、任意の適切なＭＬ技術の訓練で使用するために適用または変更され得ることが理解されるべきである。教師付き訓練技術では、典型的には、訓練後に、ＭＬモデルに神経サンプルデータまたは神経学的データが入力として提示されたときに、身体的変数を表すデータを予測または推定するためのＭＬモデルを生成するようにＭＬ技術を訓練するために、身体的変数と関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータセットが必要とされる。
【０３０５】
図１ｆは、本発明による１つ以上の身体的変数の予測において神経インターフェース１０６による使用のためのＭＬモデルを生成するようにＭＬ技術の教師付き訓練を実施するために、神経学的データおよびセンサデータからラベル付与された訓練神経サンプルデータセットを生成するための別の例示的なプロセス１８０を示すフロー図である。方法１８０は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップのうちの１つ以上に基づき、ステップ１８２において、被験者１０２の神経系からの身体的変数情報を含む神経学的データ（例えば、神経サンプルデータ）＿が、１つ以上の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊから受信され、（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース１０６などに）記録または記憶される。神経学的データは、神経データサンプルの複数のセットである場合があり、神経データサンプルの各セットは、対応する神経レシーバの神経学的信号から生成される。神経学的データが記録または記憶されると同時に、ステップ１８４において、被験者１０２の１つ以上の身体的変数を表す検知データと関連付けられた１つ以上のセンサが、生のセンサデータを生成することができ、それを（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース２０２ａもしくは２０２ｂに）記録または記憶することもできる。１つ以上のセンサからのセンサデータは、神経学的データの神経データサンプルの各セットの記録全体にわたって継続的に記録される。これは、センサデータが神経学的データと時間同期される可能性があるため、完全に教師付きの訓練を使用し得ることを意味する。ステップ１８６において、記録または記憶された神経学的データは、１つ以上のセンサからの記録または記憶されたセンサデータと時間同期され得る。各センサは、身体的変数と関連付けられたセンサデータを生成し得る。
【０３０６】
各神経レシーバから生成された神経データサンプルの各セットは、神経データサンプルの複数の部分を含む場合があり、神経データサンプルの各部分は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動に対応する。各神経レシーバからの神経データサンプルの部分は、時間的に離間し、かつ／または時間的に連続していてもよい。各神経レシーバからの神経データサンプルの部分は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動が検出されたときに、その近くで発生する可能性がある。各神経レシーバからの神経データサンプルの部分は、記録および記憶され得る。同時に、センサデータは、センサから継続的に生成され、神経学的信号が受信されて処理されると同時に記録および記憶され得る。センサデータはまた、神経データサンプルの部分に対応するセンサデータサンプルの複数の部分を含むセンサデータサンプルのセットに処理または区分化され得る。すなわち、センサデータサンプルの各部分は、神経データサンプルの対応する部分が生成、記録、および／または記憶されるときに、時間的に一致するか、または同じ時間間隔内にある。
【０３０７】
例えば、先に記載されるように、神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）は、マルチチャネル神経学的信号としての通信インターフェース１１２によって並行して受信され得る。すなわち、マルチチャネル神経学的信号の第ｉのチャネルは、１≦ｉ≦ｎについて第ｉの神経レシーバ１１６ｉから受信された第ｉの神経学的信号ｘｉ（ｔ）に対応し、ｎは、神経レシーバの数である。神経インターフェース１０６は、第ｉの神経レシーバ１１６ｉから、神経データサンプルの複数の部分を含む神経データサンプルのセットを取り込むことができ、神経データサンプルの各部分は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動に対応する。すなわち、神経データサンプルの第ｋの部分は、１つ以上の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）からの１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動に対応し得る。これを使用して、マルチチャネル神経サンプルデータの第ｋの部分を、限定ではなく、単なる例として、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態で生成することができ、ｘｉは、ｎ次元のベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素は、対応するチャネル（例えば、対応する神経レシーバ）からのサンプルを表し、Ｌｋは、１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分な長さのサンプル列またはサンプル数である。したがって、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋは、マルチチャネル神経学的信号からのマルチチャネル神経学的データの第ｋの部分に対応する。同時に、センサデータは、センサから継続的に生成され、マルチチャネル神経学的信号が受信および処理されると同時に記録および記憶される。センサデータはまた、マルチチャネル神経学的データサンプルの複数の部分に対応するセンサデータサンプルの複数の部分を含むセンサデータサンプルのセットに処理または区分化され得る。センサデータサンプルの各第ｋの部分は、マルチチャネル神経学的データの第ｋの部分に対応する。センサデータサンプルの各第ｋの部分において、いくつかのＳｋ≧１のセンサデータサンプルがある場合があり、Ｓｋ≦Ｌｋである。すなわち、センサデータサンプルの第ｋの部分は、典型的には、マルチチャネル神経学的データの対応する第ｋの部分と時間的に一致するか、または同じ時間間隔内に生成される。
【０３０８】
ステップ１８８において、身体的変数と関連付けられたセンサデータを、識別、分類、ラベル付与、および／または特徴付けることができ、センサデータの各部分を、身体的変数を特徴付けるＹラベルのセット
（外１７）
2021509187.tif 000019
からの特定のラベルでラベル付与することができ、Ｙ≧１である。上記に記載されるように、センサデータは、神経学的データの部分に対応する複数の時間間隔または部分に処理および区分化または分割され得る。センサデータの各第ｋの時間間隔または部分を分析し、センサデータによって記載される身体的変数の変動を特徴付けるために、Ｙラベル
（外１８）
2021509187.tif 000020
のセットからラベルを割り当てる。時間間隔または部分は、限定ではなく、単なる例として、用途に応じて、等時間間隔もしくは部分、不等時間間隔もしくは部分、または等時間間隔もしくは部分と不等時間間隔もしくは部分との組み合わせなどであり得る。例えば、センサデータが心拍数を記載する身体的変数（例えば、ＥＣＧセンサまたは心拍数センサ）と関連付けられている場合、心拍数ラベルセットには、低い心拍数（例えば、
（外１９）
2021509187.tif 000021
）、中程度の心拍数（例えば、
（外２０）
2021509187.tif 000022
）、および高い心拍数（例えば、
（外２１）
2021509187.tif 000023
）を表すいくつかの心拍数ラベルのセット
（外２２）
2021509187.tif 000024
（外２３）
2021509187.tif 000025
が含まれる。センサデータの各部分を分析して、センサデータのその部分が低い心拍数、中程度の心拍数、または高い心拍数に対応するかどうかを判断し、その後、センサデータのその部分に、１≦ｉ≦３について、ＨＲラベルのセット
（外２４）
2021509187.tif 000026
からの対応する心拍数ラベル
（外２５）
2021509187.tif 000027
を割り当てる。
【０３０９】
センサデータの各部分がラベル付与されると、神経学的データの対応する部分がラベル付与される。すなわち、センサデータの第ｋの部分は、特定のラベルでラベル付与される可能性があるため、神経学的データの対応する第ｋの部分も、この特定のラベルでラベル付与される。センサデータの第ｋの部分に、身体的変数を特徴付けるラベルのセット
（外２６）
2021509187.tif 000028
からラベルが割り当てられる場合、対応する第ｋの部分の神経学的データに、ラベルのセット
（外２７）
2021509187.tif 000029
から同じラベルが割り当てられる。神経学的データの第ｋの部分は、神経サンプルデータの複数のセットの第ｋの部分を含み、神経サンプルデータのセットの各第ｋの部分は、神経レシーバのうちの１つから生成または受信される。
【０３１０】
マルチチャネル神経学的信号の場合、マルチチャネル神経学的データの複数の部分があり、各部分が、神経学的サンプルベクトル列を形成する。第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋは、マルチチャネル神経学的信号からのマルチチャネル神経学的データの第ｋの部分に対応する。センサデータサンプルの各第ｋの部分に、センサデータサンプルのその部分によって表される身体的変数を特徴づけるラベルのセット
（外２８）
2021509187.tif 000030
からラベルが割り当てられると、マルチチャネル神経学的データの対応する第ｋの部分に、同じラベルが割り当てられる。次に、これにより、ラベル付与されたマルチチャネル神経学的データの複数の部分を含む、マルチチャネル神経学的データのラベル付与されたセットが形成される。
【０３１１】
ステップ１９０において、身体的変数を特徴づけるラベルのセット
（外２９）
2021509187.tif 000031
でラベル付与された神経学的データのラベル付与された部分が、身体的変数と関連付けられた訓練神経サンプルデータセット（例えば、または身体的変数訓練データセット）として生成および／または記憶される場合があり、センサデータを使用して、身体的変数を特徴付けた。マルチチャネル神経学的信号の場合、マルチチャネル神経学的データのラベル付与されたセットは、
（外３０）
2021509187.tif 000032
と表され得る神経学的サンプルベクトル列の訓練セットを形成し、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋは、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔは、訓練神経学的サンプルベクトル列の数である。訓練セット
（外３１）
2021509187.tif 000033
における各神経学的サンプルベクトル列に、センサデータの対応する部分から導出されたラベルに対応するラベルが割り当てられている。
【０３１２】
ステップ１９２において、１つ以上のＭＬ技術を、身体的変数訓練データセットを使用して訓練して、訓練後、神経サンプルデータが与えられたときに身体的変数を予測するための１つ以上のＭＬモデルを生成することができる。ＭＬ技術は、身体的変数を表すデータを決定または推定することができるＭＬモデルを生成するように訓練され得る。例えば、ＭＬモデルへの神経サンプルデータ入力に応答して、ＭＬモデルは、神経サンプルデータを分類し、身体的変数を特徴付けるラベルのセットからラベルを出力し得る。
【０３１３】
図１ｇは、本発明による神経インターフェース１０６のＭＬモデルへの訓練および／または入力のために複数の神経レシーバから受信された被験者の神経学的データ１０００を示す概略図である。神経インターフェース１０６は、対応する複数の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊから出力された複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を受信し得る。神経インターフェース１０６は、複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）を、神経学的データ（または神経サンプルデータ）にサンプリングすることができ、神経学的データは、神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏの複数のセットを含む。この場合、１５個の神経レシーバのセットが、神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏの１５個のセットを生成する。
【０３１４】
図１ｇは、この例では２１：１０：５０：０００（時：分：秒：ミリ秒）〜約２１：１０：５１：０００である、約１秒の期間にわたる複数の神経レシーバ１１６ａ、１１６ｊのうちの１つからの出力に対応する神経サンプルデータの各セットを示す。神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏの各セットは、複数の部分または複数の時間間隔（例えば、Ｘミリ秒の時間間隔）に分割される場合があり、各部分は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動が検出される異なる時間間隔にまたがる。例えば、各神経データサンプル１００２ａ〜１００２ｏの各部分は、限定ではなく、単なる例として、３０〜５００ミリ秒の間の時間間隔をカバーし得る。本質的に、神経学的データおよびセンサデータの複数の部分が、センサデータの粒度に基づいて決定され得る。これは神経学的データ１０００が、センサデータ（例えば、Ｌｋ＞＞Ｓｋ）よりもはるかに高いサンプリングレートでサンプリングされ得るからである。例えば、センサデータと関連付けられた身体的変数が、Ｘミリ秒（例えば、５００ミリ秒）ごとに１回だけ変化する場合、神経学的データおよびセンサデータの各部分についての時間間隔は、Ｘミリ秒（例えば、５００ミリ秒）に設定され得る。
【０３１５】
神経サンプルデータの複数のラベル付与されたセットの複数の部分を含む、ラベル付与された神経学的サンプルデータの複数の部分は、神経学的サンプルデータの訓練セット（本明細書では、身体的変数と関連付けられた訓練神経サンプルデータセットまたは身体的変数訓電データセットとも呼ばれる）を形成する。神経学的サンプルデータの訓練セットは、ラベル付与された神経学的サンプル列のセット
（外３２）
2021509187.tif 000034
に形成される場合があり、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋは、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔは、訓練神経学的サンプルベクトル列の数である。ラベル付与された神経学的サンプル列のセット
（外３３）
2021509187.tif 000035
を使用して、神経学的サンプルデータから１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を分類および／または推定するＭＬモデルを生成するように訓練されるベクトルベースのＭＬ技術を支援することができる。神経学的データ１０００を使用してＭＬ技術を訓練し、身体的変数を予測するためのＭＬモデルを生成するために、神経学的データ１０００の部分（例えば、神経サンプルデータの複数のセット１００２ａ−１００２ｏのそれぞれの部分のそれぞれ）は、関心のある身体的変数を特徴付けるラベルのセットでラベル付与されるはずである。
【０３１６】
図１ｆを参照して記載されるように、関心のある身体的変数と関連付けられたセンサデータは、複数の神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘｎ（ｔ）が対応する複数の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊから出力されるのと同時に出力され得る。神経学的データ１０００およびセンサデータを同時に生成することができる場合、センサデータを使用して神経学的データ１０００にラベル付与することができる。これは、取り込みまたは生成などされた神経学的データ１０００の複数の部分に対応する（例えば、同じ時間間隔または部分に対応する）複数の部分にセンサデータを区分化することによって達成され得る。次に、センサデータの複数の部分を分析し、関心のある身体的変数を特徴付ける（またはモデル化される）ラベルのセットでラベル付与する。次に、センサデータの各ラベル付与された部分について、神経学的データの対応する部分に、関心のある身体的変数を特徴付ける（またはモデル化される）ラベルのセットから同じラベルが割り当てられる。神経学的データのラベル付与は、神経サンプルデータの複数のセット１００２ａ〜１００２ｏのそれぞれに対して実施される。
【０３１７】
上記に記載されるように、神経学的レベルからマクロレベルまで、異なるレベルの粒度の複数の身体的変数がある。身体的変数は、被験者の身体の、または被験者の身体の一部もしくは細部の情報、状態、動き、もしくは出力などについて何かを記載する任意のパラメータ、メトリック、値、または情報を含むか、または表すことができる。身体的動き、化学的、電気的、または他の状態にあるかどうかに関係なく、被験者の身体のいずれかの部分の状態を記載し得る多くの異なるレベルの身体的変数がある。例えば、身体的変数は、限定ではなく、単なる例として、被験者の心拍数、被験者の活動、被験者の体温、被験者の血圧、被験者の血糖、呼吸数、被験者の任意の他の生命徴候、の群からの少なくとも１つを表すデータを含む被験者の生命徴候を表す任意のデータと、被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部の任意の生理学的測定と、被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部の状態を表す任意のデータと、エピジェネティクス、表現型、遺伝子型、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、マイクロバイオミクス、の群からの少なくとも１つを含む１つ以上のゲノム分野に関連する被験者の情報、値、パラメータを表す任意のデータと、被験者の全身、被験者の身体の任意の一部および／または細部などと関連付けられた数、状態、メトリック、変数、または情報を説明する任意の他の項と、の群からの少なくとも１つ、アプリケーション要求に応じて、それらの等価物、それらの変更、それらの組み合わせ、アプリケーション要求に応じて、および／または本明細書に記載されているような被験者の身体と関連付けられた任意の情報を含み得る。
【０３１８】
センサデータは、メタデータから導出された身体的変数、すなわち、センサによって検出され、センサデータとして出力された低レベルの粒度の身体的変数から導出された高レベルの身体的変数を提供し得る。図１ｈ〜１ｎは、より高いレベル（またはマクロレベル／スケール）で１つ以上の身体的変数を説明するために使用され得る様々な種類のセンサデータを示している。そのようなセンサデータは、限定ではなく、単なる例として、被験者の生命徴候、被験者のＥＣＧトレースおよび／または心拍数、被験者の体温、被験者の活動、被験者の血糖変動、被験者の指の関節角度、または何らかの方法での被験者の全身、被験者の身体部位もしくは細部の動作を含み得る。センサデータはまた、被験者の状態、動き、または出力を記載する１つ以上の他の身体的変数から導出され得る身体的変数を記載し得る。例えば、活動は、被験者の全身、被験者の身体の一部または細部の加速および／またはジャイロスコープの動きなどと関連付けられた身体的変数の組み合わせから導出され得る、被験者のより高いレベルの身体的変数である。別の例では、図１ｈのＥＣＧトレースは、被験者のより低いレベルの身体的変数と見なされ得るが、ＥＣＧトレースを分析して、限定ではなく、単なる例として、図１ｈに示されているように、被験者の心拍数などの他の身体的変数を計算することができる。したがって、被験者の心拍数は、被験者のより高いレベルの身体的変数である。
【０３１９】
図１ｈは、図１ｇの神経学的データ１０００を、限定ではなく、単なる例として、被験者の心拍数と関連付けられた身体的変数を特徴付けるラベルでラベル付与する際に使用するための被験者のＥＣＧ生理学的センサデータ１０１２を示すＥＣＧグラフ図１０１０である。ＥＣＧセンサデータ１０１２は、時変ＥＣＧトレース信号によってＥＣＧグラフ１０１０に示され、ｙ軸は、ＥＣＧトレース信号の振幅をミリボルト（例えば、ｍＶ）で表し、ｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。ＥＣＧセンサデータ１０１２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。ＥＣＧセンサデータ１０１２は、限定ではなく、単なる例として、被験者の心臓の構造およびその電気伝導システムの機能と関連付けられた身体的変数などの多数の身体的変数情報を伝えることができる。例えば、ＥＣＧセンサデータ１０１２を使用して、限定ではなく、単なる例として、心拍数、心拍数変動性、心拍リズム、またはＥＣＧセンサデータ１０１２と関連付けられた任意の他の身体的変数などを含む、様々な身体的変数を導出することができる。
【０３２０】
この例では、ＥＣＧセンサデータ１０１２を使用して、心拍数または心拍数データ（身体的変数である）を心拍数／分（またはｂｐｍ）で計算する。これは、ＥＣＧセンサデータ１０１２のＲ波〜Ｒ波（ＲＲ）間隔を使用し、計算方法に応じて、心拍／分における心拍数を導出するために係数またはパラメータによって乗算／除算する、様々な方法に基づき得る。図１ｈは、ｙ軸上のｂｐｍ対ｘ軸上の時間（ミリ秒）での心拍数データ１０２２の心拍数グラフ１０２０を示す。心拍数データは、取り込まれた神経学的データの部分または時間間隔に対応する、複数の部分または時間間隔に心拍数データを分割することによってラベル付与され得る。心拍数データの各部分を分析して、心拍数（ＨＲ）データと関連付けられた心拍数の身体的変数（例えば、心拍数の身体的変数の変動）を特徴付けるラベルのセットから適切なラベルを決定する。
【０３２１】
ＨＲデータ１０２２の例示的な分析およびラベル付与は、図１ｈのＨＲグラフ１０２４に示され、ｙ軸は、ｂｐｍでの心拍数であり、ｘ軸は、ミリ秒での時間である。ＨＲデータのＨＲ振幅は、Ｒ＞＝１の心拍数閾値１０２６ａ〜１０２６ｎ（例えば、ＨＲ第１＞ＨＲ第２＞ＨＲ第３＞．．．＞ＨＲ第Ｒ）に分割されて、Ｒ＋１ＨＲゾーンまたは領域を形成し得る。Ｒ＋１  ＨＲ領域のそれぞれに、Ｒ＋１  ＨＲラベルのセット
（外３４）
2021509187.tif 000036
から異なるラベル
（外３５）
2021509187.tif 000037
が割り当てられる。単純化のために、ＨＲデータ１０２２は、ＨＲデータの複数の時間間隔または部分１０２８ａ〜１０２８ｄに区分化され、これは、複数の神経レシーバから神経インターフェースによって取り込まれた神経学的データ１０００の複数の時間間隔または部分に対応するはずである。次に、ＨＲデータ１０２２の部分は、ＨＲデータ１０２２の各部分がどのＨＲ領域にあると特徴付けられ得るかに基づいて、ラベル付与され得る。
【０３２２】
例えば、ＨＲデータの各部分を分析し、ＨＲ領域のうちの１つに特徴付け、それに応じてラベル付与され得る。別の例では、ＨＲデータの各部分を、特徴付けルールセットを使用して分析して、ＨＲデータの一貫したラベル付与および／または特徴付けを確実にすることができる。例えば、ルールセットは、限定ではなく、単なる例として、ＨＲデータのその部分の最大ＨＲに基づいてＨＲデータの各部分にラベル付与し、ＨＲデータのその部分の時間間隔の中間点でＨＲがどの領域内にあるかに基づいてＨＲデータの各部分にラベル付与し、ＨＲデータのその部分上の（最大ＨＲ−最小ＨＲ）／２に基づいてＨＲデータの各部分にラベル付与し、ＨＲデータのその部分における平均ＨＲに基づいてＨＲデータの各部分にラベル付与し、ＨＲデータの各部分における最小ＨＲに基づいてＨＲデータの各部分にラベル付与するように定義され得るか、またはＨＲデータの各部分を特定のＨＲ領域にあるように特徴付け、それに応じてラベル付与するために使用される任意の他の適切な方法／ルールセットであり得る。
【０３２３】
例えば、ＨＲデータの当該各部分における最大ＨＲに基づいてＨＲデータ１０２８ａ〜１０２８ｄの部分のそれぞれにラベル付与すると、以下のラベルマッピングのセット｛（
（外３６）
2021509187.tif 000038
、ＨＲデータ部分１０２８ａ）、（
（外３７）
2021509187.tif 000039
、ＨＲデータ部分１０２８ｂ）、（
（外３８）
2021509187.tif 000040
、ＨＲデータ部分１０２８ｃ）、（
（外３９）
2021509187.tif 000041
、ＨＲデータ部分１０２８ｄ）など｝が得られ、（＜ラベル＞、＜ＨＲデータ部分＞）は、＜ＨＲデータ部分＞に＜ラベル＞が割り当てられていることを意味する。例えば、ＨＲデータの当該各部分における最小ＨＲに基づいてＨＲデータ１０２８ａ〜１０２８ｄの部分のそれぞれにラベル付与すると、以下のラベルマッピングのセットが｛（
（外４０）
2021509187.tif 000042
、ＨＲデータ部分１０２８ａ）、（
（外４１）
2021509187.tif 000043
、ＨＲデータ部分１０２８ｂ）、（
（外４２）
2021509187.tif 000044
、ＨＲデータ部分１０２８ｃ）、（
（外４３）
2021509187.tif 000045
、ＨＲデータ部分１０２８ｄ）などが得られるだろう。例えば、ＨＲデータの当該各部分における最小ＨＲに基づいてＨＲデータ１０２８ａ〜１０２８ｄの部分のそれぞれにラベル付与すると、以下のラベルマッピングのセットが｛（
（外４４）
2021509187.tif 000046
、ＨＲデータ部分１０２８ａ）、（
（外４５）
2021509187.tif 000047
、ＨＲデータ部分１０２８ｂ）、（
（外４６）
2021509187.tif 000048
、ＨＲデータ部分１０２８ｃ）、（
（外４７）
2021509187.tif 000049
、ＨＲデータ部分１０２８ｄ）などが得られるだろう。例えば、ＨＲデータのその部分の時間間隔の中間点でＨＲがどの領域内にあるかに基づいてＨＲデータ１０２８ａ〜１０２８ｄの部分のそれぞれにラベル付与すると、以下のラベルマッピングのセット｛（
（外４８）
2021509187.tif 000050
、ＨＲデータ部分１０２８ａ）、（
（外４９）
2021509187.tif 000051
、ＨＲデータ部分１０２８ｂ）、（
（外５０）
2021509187.tif 000052
、ＨＲデータ部分１０２８ｃ）、（
（外５１）
2021509187.tif 000053
、ＨＲデータ部分１０２８ｄ）など｝が得られるだろう。
【０３２４】
神経学的データ１０００の部分は、ＨＲデータ１０２８ａ〜１０２８ｄなどの対応する部分のラベル付与に基づいてラベル付与され得る。神経学的データ１０００は、神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏの複数のセットを含み、神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏの複数のセットのそれぞれは、ＨＲデータの部分または時間間隔に対応する神経サンプルデータの部分を含む。したがって、神経サンプルデータの各セット１００２ａ〜１００２ｏの部分には、ＨＲデータの対応する部分に割り当てられたＨＲラベルが割り当てられる。神経サンプルデータ１００２ａ〜１００２ｏのラベル付与されたセットを含む、ラベル付与された神経学的データ１０００は、ＨＲ身体的変数と関連付けられた、ラベル付与された訓練神経データセットを形成する。ＭＬ技術は、このラベル付与された訓練データセットに基づいて訓練されて、神経サンプルデータを与えられた心拍数の身体的変数を予測する心拍数ＭＬモデルを生成する。すなわち、ＭＬ心拍数モデルは、任意の時系列の神経学的データを入力として（例えば、記録されるか、またはリアルタイムで）受信し、ＨＲラベル
（外５２）
2021509187.tif 000054
に基づいて分類することができる。
【０３２５】
図１ｉは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００にラベル付与する際に使用するための、被験者のＢＰと関連付けられた身体的変数を表す被験者のＢＰ生理学的センサデータ１０３２を示す血圧（ＢＰ）グラフ１０３０図である。ＢＰセンサデータ１０３２は、時変ＢＰ信号によってＢＰグラフ１０３０に示され、ｙ軸は、ＢＰ振幅を水銀柱のミリメートル（例えば、ｍｍＨｇ）で表し、ｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。ＢＰセンサデータ１０３２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。ＢＰセンサデータ１０３２は、被験者の血圧と関連付けられた身体的変数（例えば、ＢＰ身体的変数）の測定値を伝えることができる。取り込まれた神経学的データ１０００の部分に対応するＢＰセンサデータの部分を分析し、ＢＰセンサデータに基づいてＢＰ関連の身体的変数を特徴付けるＢＰラベルのセットでラベル付与し得る。これから、神経学的データ１０００の部分に、ＢＰセンサデータの対応する部分にラベル付与するために使用されるＢＰラベルが割り当てられ得る。神経学的データ１０００のラベル付与された部分は、ＢＰラベルによって特徴付けられるＢＰ関連の身体的変数と関連付けられた訓練神経データセットを形成する。
【０３２６】
例えば、ＢＰセンサデータは、ｍｍＨｇに関してＢＰの測定値を提供するので、ＢＰセンサデータ１０３２は、図１ｈのＨＲグラフ１０２４によって示されるＨＲデータ１０２２と同様の方法で分析され得る。この場合、ｙ軸は、ｍｍＨｇで測定されたＢＰであり、ｘ軸は、ミリ秒での時間である。ＢＰセンサデータ１０３２のＢＰ振幅は、複数のＢＰ閾値（例えば、ＢＰ第１＞ＢＰ第２＞ＢＰ第３＞．．．＞ＢＰ第Ｒ）に分割されて、Ｒ＋１  ＢＰゾーンまたは領域を形成し得る。Ｒ＋１  ＢＰ領域のそれぞれに、Ｒ＋１  ＢＰラベルのセット
（外５３）
2021509187.tif 000055
から異なるラベル
（外５４）
2021509187.tif 000056
が割り当てられる。単純化のために、ＢＰデータ１０３２は、複数の時間間隔または部分に区分化され、これは、複数の神経レシーバから神経インターフェースによって取り込まれた神経学的データ１０００の複数の時間間隔または部分に対応するはずである。次に、ＢＰデータ１０３２の部分は、ＢＰデータ１０３２の各部分がどのＢＰ領域にあると特徴付けられ得るかに基づいて、ラベル付与され得る。次に、神経学的データ１０００の対応する部分に、ＢＰデータ１０３２の対応する部分にラベル付与するために使用されるラベル
（外５５）
2021509187.tif 000057
（外５６）
2021509187.tif 000058
が割り当てられる。
【０３２７】
代替的または追加的に、ＢＰセンサデータ１０３２の部分は、特定のＢＰ身体的変数を特徴付けるための他の分析技術を使用して分析され得る。例えば、ＢＰの増加またはＢＰの減少に関連するＢＰ身体的変数は、ＢＰセンサデータ１０３２の各部分におけるＢＰセンサデータ１０３２の勾配に基づいて導出され得る。例えば、２つのラベルは、ＢＰの増加を表す第１のラベルおよびＢＰの減少を表す第２のラベルで定義され得る。したがって、ＢＰセンサデータ１０３２の各部分は、勾配に基づいて分析され得、勾配が正の場合、ＢＰセンサデータ１０３２のその部分は第１のラベルでラベル付与され得、勾配が負の場合、ＢＰセンサデータ１０３２のその部分は第２のラベルでラベル付与され得る。次に、神経学的データ１０００の対応する部分に、ＢＰデータ１０３２の対応する部分にラベル付与するために使用されるラベルが割り当てられる。
【０３２８】
図１ｊは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００のラベル付与に使用するための被験者の活動に関連する身体的変数を表す、被験者と関連付けられた慣性動作ユニット（ＩＭＵ）センサから導出された活動生理学的データ１０４２を示す活動グラフ１０４０図である。活動データ１０４２は、時変活動信号によって活動グラフ１０４０に示され、ｙ軸は、活動を１秒あたりの角度のメートルの二乗（例えば、角度ｍ／ｓ２）で表し、ｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。活動データ１０４２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。活動は、被験者、被験者の身体部位、および／または被験者の細部の活動を表す別の身体的変数である。活動データ１０４２は、被験者に取り付けられるか、または被験者と関連付けられた１つ以上のＩＭＵからの１つ以上の加速度計信号および／または１つ以上のジャイロスコープ信号の標準偏差に基づいて測定することができる（例えば、加速度計グラフ１０７０および／またはジャイロスコープグラフ１０８０を参照されたい）。活動データ１０４２は、限定ではなく、単なる例として、被験者が動いている程度の尺度を与え得る。例えば、被験者が静止している場合、すべてのＩＭＵの出力読み取り値がゼロになる可能性があるため、活動データの値はゼロになる（例えば、ＩＭＵは動きを読み取らない）。しかしながら、被験者が動き回ると、ＩＭＵ出力の標準偏差がゼロ以外である場合に表されるように、１つ以上のＩＭＵがゼロ以外の読み取り値を有し、活動データがゼロ以外の値を有するだろう。標準偏差が大きいほど、被験者が動いているか、または被験者が活動的である。
【０３２９】
取り込まれた神経学的データ１０００の部分に対応する活動データ１０４２の部分を分析し、活動データ１０４２と関連付けられた活動に関連する身体的変数を特徴付ける活動ラベルのセットでラベル付与し得る。これから、神経学的データ１０００の部分は、活動データ１０４２の対応する部分にラベル付与するために使用される活動ラベルが割り当てられ得る。神経学的データ１０００のラベル付与された部分は、活動ラベルによって特徴付けられる活動に関連する身体的変数と関連付けられた訓練神経データセットを形成する。神経学的データ１０００の関連部分に対応する活動データの部分は、限定ではなく、単なる例として、図１ｈまたが１ｉを参照して説明されるのと同様の方法で閾値処理および／または勾配分析を使用して分析およびラベル付与することができ、活動ラベルは、関心のある活動に関連する身体的変数を特徴付ける。１つ以上の活動に関連する身体的変数などを特徴付けるための活動ラベルを定義するために、他の種類の分析を活動データ１０４２に適用し得ることが理解されるべきである。
【０３３０】
図１ｋは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００にラベル付与する際に使用するための被験者の温度と関連付けられた身体的変数を表す被験者の温度生理学的センサデータ１０５２を示す温度グラフ１０５０図である。温度データ１０５２は、時変温度信号によって温度グラフ１０５０に示され、ｙ軸は、温度を摂氏温度（例えば、摂氏または℃）で表し、ｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。温度は、温度センサに関する電圧として読み取ることができ、これは、限定ではなく、単なる例として、摂氏などに較正され得る。温度データ１０５２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。
【０３３１】
取り込まれた神経学的データ１０００の部分に対応する温度データ１０５２の部分を分析し、温度データ１０５２と関連付けられた温度に関連する身体的変数を特徴付ける温度ラベルのセットでラベル付与し得る。これから、神経学的データ１０００の部分に、温度データ１０５２の対応する部分にラベル付与するために使用される温度ラベルが割り当てられ得る。神経学的データ１０００のラベル付与された部分は、温度ラベルによって特徴付けられる温度に関連する身体的変数と関連付けられた訓練神経データセットを形成する。神経学的データ１０００の関連部分に対応する温度データ１０５２の部分は、限定ではなく、単なる例として、図１ｈまたは１ｉを参照して説明されるのと同様の方法で閾値処理および／または勾配分析を使用して分析およびラベル付与することができ、温度ラベルは、関心のある温度に関連する身体的変数の変化を特徴付ける。１つ以上の温度に関連する身体的変数などを特徴付けるための温度ラベルを定義するために、他の任意の種類の分析を温度データ１０５２に適用することができることが理解されるべきである。
【０３３２】
図１ｌは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００のラベル付与に使用するための被験者の血糖と関連付けられた身体的変数を表す被験者の血糖（ＢＧ）生理学的センサデータ１０６２を示す血糖グラフ１０６０図である。ＢＧデータ１０６２は、時変ＢＧ信号によってＢＧグラフ１０６０に示され、ｙ軸は、ＢＧをナノボルト（例えば、ｎＶ）で表し、ｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。ＢＧは、ＢＧセンサに関する電圧として読み取ることができ、これは、限定ではなく、単なる例として、デシリットルあたりの糖量などに較正され得る。ＢＧデータ１０６２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。
【０３３３】
取り込まれた神経学的データ１０００の部分に対応するＢＧデータ１０６２の部分を分析し、ＢＧデータ１０６２と関連付けられたＢＧに関連する身体的変数を特徴付けるＢＧラベルのセットでラベル付与し得る。これから、神経学的データ１０００の部分に、ＢＧデータ１０６２の対応する部分にラベル付与されるために使用されるＢＧラベルが割り当てられ得る。神経学的データ１０００のラベル付与された部分は、ＢＧラベルによって特徴付けられるＢＧ関連の身体的変数と関連付けられた訓練神経データセットを形成する。神経学的データ１０００の関連部分に対応するＢＧデータの部分は、限定ではなく、単なる例として、図１ｈおよび１ｉを参照して説明されるのと同様の方法で閾値処理および／または勾配分析を使用して分析およびラベル付与することができ、ＢＧラベルは、関心のあるＢＧに関連する身体的変数の変化を特徴付ける。１つ以上のＢＧに関連する身体的変数などを特徴付けるためのＢＧラベルを定義するために、他の任意の種類の分析をＢＧデータ１０６２に適用することができることが理解されるべきである。
【０３３４】
図１ｍは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００のラベル付与に使用するための被験者の動作と関連付けられた身体的変数を表す、被験者と関連付けられた慣性動作ユニット（ＩＭＵ）センサからの加速度計生理学的データ１０７２を示す加速度計グラフ１０７０図である。この場合、加速度計データ１０７２は、それぞれｘ、ｙ、およびｚ座標系１０７２ａ、１０７２ｂ、１０７２ｃにおける３つの時変加速度計信号によって加速度計グラフ１０７０に示され、ｙ軸は、加速度を重力（例えば、ｍ／ｓ２）で表し、加速度グラフ１０７０のｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。加速度計データ１０７２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。図１ｎは、本発明による図１ｇの神経学的データ１０００のラベル付与に使用するための被験者のジャイロスコープの動作と関連付けられた身体的変数を表す、被験者と関連付けられたＩＭＵセンサからのジャイロスコープ生理学的データ１０８２を示すジャイロスコープグラフ図１０８０である。この場合、ジャイロスコープデータ１０８２は、ＩＭＵセンサに基づいて、ｘ、ｙ、およびｚ座標系１０８２ａ、１０８２ｂ、１０８２ｃの３つの時変ジャイロスコープ信号によって、ジャイロスコープグラフ１０８０に示されている。ジャイロスコープグラフ１０８０のｙ軸は、ジャイロスコープの動きを１秒あたりの角度の二乗（例えば、角度／ｓ２）で表し、加速度グラフ１０７０のｘ軸は、時間をミリ秒（ｍｓｅｃ）で表す。ジャイロスコープデータ１０８２は、図１ｇの神経学的データ１０００と同じ期間について示されている。
【０３３５】
ＩＭＵからの加速度計センサデータ１０７２および／またはジャイロスコープセンサデータ１０８２を組み合わせて、活動グラフ１０４０に示されるように、活動に関連する身体的変数を記載する活動データ１０４２を生成することができる。追加的または代替的に、加速度計センサデータ１０７２および／またはジャイロスコープセンサデータ１０８２を別々に分析して、活動データ１０４２からは明らかではない可能性がある１つ以上の動きに関連する身体的変数を記載することができる。例えば、様々なレベルの被験者の全身の総動き活動、または被験者の１つ以上の身体部位もしくは細部の動き活動を、それぞれ図１ｎまたは１ｏのｘ、ｙ、ｚ加速度計データ１０７２ａ、１０７２ｂ、１０７２ｃおよび／またはｘ、ｙ、ｚジャイロスコープセンサデータ１０８２ａ、１０８２ｂ、１０８２ｃを使用して記載することができる。これらを分析および使用して、被験者の全身、１つ以上の身体の部分または細部と関連付けられた動きに関連する身体的変数を特徴付けるためのラベルを定義することができる。
【０３３６】
例えば、腕または腕の個々の細部などの被験者の身体部位の動作は、限定ではなく、単なる例として、加速度計データ１０７２および／またはジャイロスコープセンサデータ１０８２などの動きセンサデータ１０７２および／または１０８２によって表すことができる。この動きセンサデータを分析して、腕が動くときの腕の細かいまたは全体の動き活動を決定でき、これには、限定ではなく、単なる例として、左、右、上、および／または下の腕の動作が含まれ得る。この例では、被験者の身体部位として腕を記載しているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、限定ではなく、単なる例として、被験者の全身、被験者の１つ以上の腕（もしあれば）、被験者の１つ以上の１つ以上の脚、被験者の腕および／または脚の１つ以上の細部、被験者の首または任意の他の可動身体部位もしくは細部などの被験者の任意の他の身体部位を分析することができることが当業者によって理解されるべきである。したがって、被験者の全身、被験者の身体部位および／または細部の動きの様々なレベルの詳細を、そのような動きセンサデータ１０７２および／または１０８２から分析し得る。動きセンサデータを分析および使用して、被験者、被験者の身体部位、および／または被験者の細部などと関連付けられた１つ以上の動きに関連する身体的変数を特徴付けるラベルを生成することができる。ラベル付与された動きセンサデータ１０７２および／または１０８２を使用して、神経学的データ１０００の対応する部分にラベル付与することができる。
【０３３７】
センサデータを分析し、センサデータと関連付けられた身体的変数を特徴付けるラベルを生成するために、いくつかの技術（例えば、閾値処理技術および／または勾配技術）が本明細書に記載されているが、アプリケーション要求に応じて、センサデータと関連付けられた１つ以上の身体的変数を特徴付けるラベルを導出するために、任意の他の分析技術をセンサデータに適用し得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０３３８】
図１ｏは、本発明による入力神経学的データが与えられた場合に関心のある身体的変数または身体的変数の変化を予測するために、図１ｐのＭＬモデル１１００を生成するようにＭＬ技術１０９２を訓練するための例示的な訓練モジュール１０９０を示す概略図である。例えば、関心のある身体的変数は、限定ではなく、単なる例として、それぞれ図１ｈ〜１ｎのうちのいずれか１つを参照して記載されるような心拍数、血圧、活動、体温、血糖、加速動作、ジャイロスコープ動作、または本明細書に記載されるような被験者、被験者の身体部位、もしくは被験者の細部の任意の他の状態もしくは測定可能な状態などと関連付けられた身体的変数に関連し得る。
【０３３９】
第１に、ＭＬ技術１０９２を選択し、関心のある身体的変数と関連付けられたラベル付与された訓練神経学的データセット１０９４を使用して訓練し得る。ＭＬ技術１０９２は、時系列および／または時系列マルチチャネルデータを作用するのに適した複数のＭＬ技術から選択され得る。選択され得るＭＬ技術は、限定ではなく、単なる例として、ニューラルネットワーク、再帰的ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ＷａｖｅＮｅｔ構造化ニューラルネットワーク、長期短期記憶ニューラルネットワーク、時系列データセットに対して作用するための任意の他の適切なＭＬ技術、本書に記載されるような任意の他のＭＬ技術、それらに対する変更、および／またはそれらの組み合わせ、および／または本明細書に記載されるように、またはアプリケーション要求に応じて任意の他のニューラルネットワーク構造からなる群からの任意の１つ以上のＭＬ技術を含み得る。ラベル付与された訓練神経学的データセット１０９４は、身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルでラベル付与される。身体的変数のラベルおよび身体的変数の変化は、身体的変数と関連付けられたセンサデータから導出され得る。
【０３４０】
ラベル付与された訓練神経データセット１０９４は、神経学的データの複数の部分を含み、神経学的データの各部分は、身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルのセットからの特定の身体的変数ラベルでラベル付与されている。図１ｆ〜１ｎを参照して記載されるように、神経学的データの各部分は、身体的変数と関連付けられたセンサデータの対応する部分の分析およびラベル付与に基づいてラベル付与されている。ラベル付与された神経学的データの各部分は、神経データサンプル１００２ａ〜１００２ｏの複数のセットをさらに含み、神経データサンプルの各セットは、神経レシーバからの異なる神経学的信号から生成または受信される。
【０３４１】
ＭＬ技術１０９２は、ラベル付与された訓練神経学的データセット１０９４に基づいて反復的に訓練され得る。ラベル付与された神経学的データの部分のそれぞれは、ＭＬ技術１０９２に入力される。最初に、第１の反復で、ＭＬ技術は、ラベル付与された神経学的データの部分のそれぞれに対してＭＬ技術と関連付けられた様々な処理作用を実施することによって、初期ＭＬモデルを生成する。ＭＬ技術１０９２の生成されたＭＬモデルは、入力されたラベル付与された神経学的データの各部分について、身体的変数ラベル推定値１０９６を出力する。入力されたラベル付与された神経学的データの各部分について、対応する身体的変数ラベル推定値１０９６が、ＭＬ技術１０９２から出力される。これらの身体的変数ラベル推定値１０９６は、フィードバックループ１０９８を介してＭＬ技術１０９２にフィードバックされ、これにより、身体的変数ラベル推定値１０９６にラベル付与された神経学的データの対応する部分のラベルと比較し、それに応じて生成されたＭＬモデルを適応または更新する。後続の反復において、ＭＬ技術は、以前の反復から更新されたＭＬモデルを使用して、ラベル付与された神経学的データの部分のそれぞれを処理し、対応する身体的変数ラベル推定値１０９６を生成する。これらの身体的変数ラベル推定値１０９６は、フィードバックループ１０９８を介してＭＬ技術１０９２にフィードバックされ、これは再び、ＭＬモデルをそれに応じて更新する。ＭＬモデルが適切に訓練され、身体的変数ラベル推定値１０９６がラベル付与された神経学的データの対応する部分に割り当てられた身体的変数ラベルと実質的に一致するまで、反復手順を繰り返し得る。これが生じると、ＭＬ技術１０９２は、関心のある身体的変数と関連付けられた訓練されたＭＬモデル１１００を出力し得る。訓練されたＭＬモデル１１００は、神経学的データ内にエンコードされ得る関心のある身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルを予測するために、目に見えない神経学的データ（例えば、以前に記憶された神経学的データまたはリアルタイム神経学的データ）に対して使用され得る。
【０３４２】
図１ｐは、本発明による入力神経学的データ１１０４から身体的変数を予測するための訓練されたＭＬモデル１１０２を含む訓練されたＭＬモデルシステム１１００の例を示す概略図である。訓練されたＭＬモデル１１０２は、図１ｏのＭＬ技術１０９２を使用して訓練され得、これは、関心のある身体的変数に関連するセンサデータから導出され得る、ラベルが関心のある身体的変数の変化を特徴付けるラベル付与された神経学的データに対して訓練されている。訓練されたＭＬモデル１１０２は、訓練されると、神経学的データ１１０４内にエンコードされ得る、関心のある身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベル１１０６を予測するために、神経学的データ１１０４（例えば、以前に記憶された神経学的データまたはリアルタイム神経学的データ）に対して使用され得る。
【０３４３】
図１ｆの方法１８０によって生成されたラベル付与された神経学的データは、ラベル付与されたセンサデータを神経学的データサンプルの対応する部分と同期させ、これを、上記に記載されるように、かつ／または本明細書に記載されるように、かつ／またはアプリケーション要求に応じてＭＬモデルを生成する場合の教師付き／半教師付きＭＬ訓練および／または学習ケースのために使用することができる。このアプローチは、センサデータからの身体的変数ラベルを生成または決定することに依存している。代替的または追加的な方法／方法のステップは、半教師付き／教師なしのＭＬ技術を使用して、神経学的データサンプルの部分内の身体的変数を特徴付ける身体的変数および／または身体的変数ラベルの存在を判断することによって、かつこれらを使用して、ラベル付与された訓練神経データセットを生成する場合に神経学的データサンプルおよび／またはセンサデータのラベル付与をさらに同期／強化することによって、図１ｆの方法１８０を変更および／または強化するために使用され得る。教師なしＭＬアプローチは、例えば、センサデータまたは他の手段から現在利用できる可能性のある身体的変数のセットが限られている場合に有益であり得る。教師なしＭＬアプローチは、１つ以上の神経学的信号または神経学的データサンプル内の追加的な身体的変数ラベルを見つけることができるＭＬモデルを生成し得る。
【０３４４】
本質的には、１つ以上のＭＬ技術を教師なしの方法で訓練して、受信された神経学的信号の神経学的データサンプルから、１つ以上の中間低次元代表状態（本明細書ではラベル状表現および／または潜在表現とも呼ばれる）を生成することができるＭＬモデルを生成し得る。中間低次元代表状態のそれぞれは、神経学的データサンプルの特定の部分（例えば、時間間隔）に対応し得る。神経学的データサンプルは、ＭＬモデルに入力され得、これが、１つ以上の中間低次元状態（例えば、潜在ベクトル空間内の１つ以上のベクトル）を出力する。次に、１つ以上の中間低次元状態を分析して、それらが現在の身体的変数のセットおよび／または１つ以上の身体的変数のさらなるセットに対応するかどうかを判断することができる。中間低次元状態は、身体的変数ラベルのセットによって関連付けられ、かつ／またはラベル付与され得る。この身体的変数ラベルのセットには、（神経学的データサンプルをＭＬモデルを通して渡す前に）任意の現在知られている身体的変数、および／または中間低次元代表状態の出力の分析に基づいてＭＬモデルによって見つけられた１つ以上のさらなる身体的変数もしくはそれらの変動を含み得る。追加的または代替的に、１つ以上の中間低次元状態は、中間低次元代表状態にラベル付与するために使用され得るセンサデータの対応する部分と同期され得る。追加的または代替的に、１つ以上の中間低次元状態を使用して、センサデータの対応する部分にラベル付与することができる。次に、これを使用して、神経学的信号／サンプルデータの対応する部分をさらにラベル付与し、かつ／またはそれらのラベル付与を確認し得る。
【０３４５】
例えば、ＭＬ技術は、被験者の神経系の一部にある対応する１つ以上のニューロン集団に対して配置された１つ以上の神経レシーバによって受信された神経学的信号から、対象となる１つ以上の身体的変数を決定する際に使用するための使用のためのＮＮモデルを生成するために、１つ以上のニューラルネットワーク（ＮＮ）構造に基づいている場合がある。ＭＬ技術では、ＮＮ構造を使用して神経学的信号の潜在表現を生成し得る。神経学的信号は、限定ではなく、単なる例として、遠心性神経または他の神経などの１つ以上のニューロン集団から神経レシーバによって受信され得る。ＮＮモデルは、潜在表現を、１つ以上の中間低次元状態を表すデータの形であり得るラベル状になるように制約するように構成され得る。中間低次元状態は、ＭＬモデルによって検出された１つ以上の身体的変数を表すことができる低次元ベクトル空間のベクトルによって表され得る。ラベル状潜在表現または中間低次元状態は、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動に関連したラベル状潜在表現の分類／ラベル付与を可能にする。例えば、神経学的データサンプルのラベル付与は、身体的変数がラベル状潜在表現または低次元中間状態の形式で検出または出力されたときに被験者と関連付けられたセンサデータと、身体的変数と関連付けられた神経学的信号の受信された神経的データサンプルの部分を一致させることによって達成することができ、これにより、一致されたセンサデータに基づいて身体的変数を識別し、身体的変数ラベルを割り当てて、身体的変数をエンコードする関連付けられた神経活動を分類する潜在表現にラベル付与することを可能にする。このようなＭＬモデルを使用して、限定ではなく、単なる例として、中間低次元代表状態を生成し得るか、または限定ではなく、単なる例として、図１ｑまたは１ｒの以下のプロセス１１１０および／または１１３０で、ラベル状潜在ベクトルを使用し得る。
【０３４６】
図２ｅ〜２ｈは、限定ではなく、単なる例として、神経学的信号における神経活動としてエンコードされる１つ以上の身体的変数を表すラベル状潜在表現または低次元中間状態（例えば、ベクトルｙ）を検出および／または出力することができる教師付きまたは半教師付きの方法でＭＬモデル２６０および２９０をクンサンするための１つ以上の例示的なＭＬ技術を記載し、示す。図２ｅ〜２ｈは、ＭＬモデル２６０および２９０を訓練するためにＮＮ構造を使用するいくつかの特定の例を記載しているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、他のニューラルネットワーク構造、および／またはＭＬモデルを訓練して１つ以上の身体的変数を表すか、もしくは１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けられた身体的変数ラベルを表す、ラベル状表現もしくは中間低次元状態を出力することができる任意の他の１つ以上のＭＬ技術を、アプリケーション要求に応じて使用することができることが当業者によって理解されるべきである。このようなＭＬモデルを使用して、限定ではなく、単なる例として、中間低次元代表状態を生成し得るか、または限定ではなく、単なる例として、図１ｑまたは１ｒの以下のプロセス１１１０および／または１１３０で、ラベル状潜在ベクトルを使用し得る。
【０３４７】
例えば、ＭＬ技術を使用して、被験者の身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベル推定を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成することができる。これには、以下の１つ以上のステップ：１つ以上の身体的変数と関連付けられた神経活動をエンコードする神経学的信号を表す神経サンプルデータを受信するステップと、ＭＬ技法を訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するステップ（ＭＬ技術は教師なしまたは半教師付きの方法で（例えば、受信された神経サンプルデータに基づいて）訓練され得る）と、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態（またはラベル状潜在ベクトルなど）を生成するステップと、を含み得る。神経サンプルデータは、神経学的信号のサンプルを表す場合があり、神経学的信号は、被験者の神経系の部分の１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含む。中間低次元代表状態は、神経学的サンプルデータの部分においてエンコードされた可能な身体的変数を生成または検出し、センサデータの対応する部分と同期して、分析のために身体的変数ラベルのセットを生成し、関心のある身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベル推定値を予測するための機械学習（ＭＬ）モデルを生成するための１つ以上のＭＬ技術で使用するためのラベル付与された訓練神経データセットを生成するために神経学的サンプルデータの対応する部分にラベル付与する際に使用され得る。ＭＬモデルを使用して、中間低次元代表状態を生成することができるか、または限定ではなく、単なる例として、図１ｑまたは１ｒの以下のプロセス１１１０および／または１１３０で、ラベル状潜在ベクトルを使用することができる。
【０３４８】
図１ｑは、本発明による１つ以上の身体的変数を予測する際に神経インターフェース１０６によって使用するためのＭＬモデルを生成するためにＭＬ技術の訓練を実施するための神経学的データおよび／またはセンサデータからのラベル付与された訓練神経サンプルデータセットを生成するための別の例示的なプロセス１１１０を示す別のフロー図である。方法／プロセス１１１０を使用して、図１ｆの方法１８０を変更することができる。方法／プロセス１１１０は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップのうちの１つ以上に基づいている。
【０３４９】
ステップ１１１２において、被験者１０２の神経系からの身体的変数情報を含む神経学的データ（例えば、神経サンプルデータ）は、１つ以上の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊから受信され、（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース１０６などにおいて）記録または記憶される。神経学的データは、神経データサンプルの複数のセットである場合があり、神経データサンプルの各セットは、対応する神経レシーバの神経学的信号から生成される。
【０３５０】
ステップ１１１４において、神経データサンプルの１つ以上の部分を、対応する１つ以上の中間低次元状態と同期させることができる。例えば、これは、神経学的データサンプルを、神経学的信号を表す１つ以上の中間低次元状態（例えば、低次元潜在空間）を決定することができるＭＬモデルに入力することによって達成され得る。
【０３５１】
例えば、ＭＬモデルは、１つ以上の身体的変数を表す１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練神経データセットに基づくＭＬ技術によって訓練され得る。ラベル付与された訓練神経データセットは、１つ以上の中間低次元状態から決定され得る身体的変数ラベルのサブセットであり得る身体的変数ラベルのセットと関連付けられる場合がある。別の例では、ＭＬ技術を、教師なしまたは半教師付きの方法で訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することができる。ＭＬモデルは、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することができる。
【０３５２】
ＭＬ技法は、限定ではなく、単なる例として、教師なしおよび／または半教師付き技法に基づいて神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するように訓練され得るが、ＭＬ技術を、限定ではなく、単なる例として、１つ以上の身体的変数を表す１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けられた１つ以上のラベル付与された訓練データセットを使用する半教師付きおよび／または教師付きの技術を含み得る、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための１つ以上の半教師付きまたは教師付き技術で変更し得、かつ／またはこれらと組み合わせ得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０３５３】
さらなる例として、図２ｅ〜２ｈのＭＬ技術およびＭＬモデル２６０および２９０は、限定ではなく、単なる例として、神経学的信号における神経活動としてエンコードされた１つ以上の身体的変数を表すラベル状潜在表現または低次元中間状態（例えば、ベクトル）を生成、検出、および／または出力するために使用され得る。図２ｅ〜２ｈは、ＭＬモデル２６０および２９０を訓練するためにＮＮ構造を使用するいくつかの特定の例を記載しているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、１つ以上の身体的変数を表すか、または１つ以上の身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベルを表すラベル状表現または中間低次元状態を出力するようにＭＬモデルを訓練することができる他のニューラルネットワーク構造および／またはＭＬモデルを、アプリケーション要求に応じて使用することができることが当業者によって理解されるべきである。
【０３５４】
ステップ１１１６において、中間低次元状態は、関心のある身体的変数の変化を特徴付けることができる身体的変数ラベルのセットに基づいて、分析、識別、および／またはラベル付与され得る。これは、神経学的データサンプルの記録中に取り込まれたセンサデータに基づく場合がある。例えば、センサデータは、限定ではなく、単なる例として、図１ｇ〜１ｎに示されるような１つ以上の身体的変数、ならびに／または本明細書に記載および／もしくは定義されるような、ならびに／またはアプリケーション要求に応じた他の身体的変数を表す。センサデータの部分は、センサデータの対応する部分にラベル付与するために使用され得る１つ以上の中間低次元状態と同期させることができる。
【０３５５】
ステップ１１１８において、神経サンプルデータの部分は、センサデータのラベル付与された部分および／または１つ以上の中間低次元状態に基づいてラベル付与され得る。ステップ１１２０において、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することができる。神経サンプルデータの生成されたラベル付与された訓練セットは、関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして記憶され得る。
【０３５６】
ステップ１１１８の関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを使用して、ＭＬ技術を訓練し、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベルの推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成することができる。
【０３５７】
図１ｒは、ＭＬ技術の訓練を実施して、本発明による１つ以上の身体的変数を予測する際に神経インターフェース１０６によって使用するためのＭＬモデルを生成するために、神経学的データおよび／またはセンサデータからのラベル付与された訓練神経サンプルデータセットを生成するための別の例示的なプロセス１１３０を示す別のフロー図である。プロセス１１３０を使用して、図１ｆまたは１ｑのプロセス１８０および／または１１１０を変更するか、またはこれと組み合わせることができる。このプロセス１１３０は、図１ｆまたは１ｑのプロセス１１１０および／または１８０の変更であり得る。プロセス／方法１１３０は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップのうちの１つ以上に基づいている。
【０３５８】
ステップ１１３２において、被験者１０２の神経系からの身体的変数情報を含む神経学的データ（例えば、神経サンプルデータ）は、１つ以上の神経レシーバ１１６ｉ、１１６ｊから受信され、（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース１０６などにおいて）記録または記憶される。神経学的データは、神経データサンプルの複数のセットである場合があり、神経データサンプルの各セットは、対応する神経レシーバの神経学的信号から生成される。
【０３５９】
神経学的データが記録または記憶されると同時に、ステップ１１３４において、被験者１０２の１つ以上の身体的変数を表す検知データと関連付けられた１つ以上のセンサが、生のセンサデータを生成することができ、それを（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース２０２ａもしくは２０２ｂに）記録または記憶することもできる。１つ以上のセンサからのセンサデータは、神経学的データの神経データサンプルの各セットの記録全体にわたって継続的に記録される。センサデータは、図１ｆを参照して記載されるように、神経学的データと時間同期され得る。
【０３６０】
ステップ１１３６において、記録または記憶された神経学的データは、１つ以上の中間低次元代表状態と時間同期され得る。例えば、これは、神経学的データサンプルの部分（または時間間隔）を、神経学的信号の対応する部分を表す１つ以上の中間低次元状態（例えば、低次元潜在空間）を決定することができるＭＬモデルに入力することによって達成され得る。したがって、出力中間低次元代表状態は、出力中間低次元代表状態を生成するＭＬモデルに入力された神経学的サンプルデータの対応する部分と同期される。
【０３６１】
例えば、ＭＬモデルは、１つ以上の身体的変数を表す１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けられたラベル付与された訓練神経データセットに基づくＭＬ技術によって訓練され得る。ラベル付与された訓練神経データセットは、１つ以上の中間低次元状態から決定され得る身体的変数ラベルのサブセットであり得る身体的変数ラベルのセットと関連付けられる場合がある。別の例では、ＭＬ技術を、教師なしまたは半教師付きの方法で訓練して、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成することができる。ＭＬモデルは、決定された低次元潜在空間の次元を１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けることに基づいて、１つ以上の中間低次元代表状態を生成することができる。
【０３６２】
別の例では、図２ｅ〜２ｈのＭＬ技術およびＭＬモデル２６０および２９０は、限定ではなく、単なる例として、神経学的信号における神経活動としてエンコードされた１つ以上の身体的変数を表す、ラベル状潜在表現または低次元中間状態（例えば、ベクトルｙ）を生成、検出、および／または出力するために使用され得る。図２ｅ〜２ｈは、ＭＬモデル２６０および２９０を訓練するためにＮＮ構造を使用するいくつかの特定の例を記載しているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、１つ以上の身体的変数を表すか、または１つ以上の身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベルを表すラベル状表現または中間低次元状態を出力するようにＭＬモデルを訓練することができる他のニューラルネットワーク構造および／またはＭＬモデルを、アプリケーション要求に応じて使用することができることが当業者によって理解されるべきである。
【０３６３】
ＭＬ技法は、限定ではなく、単なる例として、教師なしおよび／または半教師付き技法に基づいて神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するためのＭＬモデルを生成するように訓練され得るが、ＭＬ技術を、限定ではなく、単なる例として、１つ以上の身体的変数を表す１つ以上の身体的変数ラベルと関連付けられた１つ以上のラベル付与された訓練データセットを使用する半教師付きおよび／または教師付きの技術を含み得る、神経学的信号を表す低次元潜在空間を決定するための１つ以上の半教師付きまたは教師付き技術で変更し得、かつ／またはこれらと組み合わせ得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０３６４】
ステップ１１３８において、中間低次元状態は、センサデータの対応する部分と同期され得る。センサデータのこれらの部分（または時間間隔）は、１つ以上の中間低次元状態と同期された神経学的データの部分に対応する。すなわち、センサデータの部分は、１つ以上の中間低次元代表状態を出力する神経学的サンプルデータの部分（例えば、ステップ１８６の図１ｆを参照して記載されるような）と同期され得るため、対応する１つ以上の中間低次元代表状態と同期され得る。
【０３６５】
ステップ１１４０において、センサデータの同期された部分は、関心のある身体的変数の変化を特徴付け得る１つ以上の中間低次元代表状態に基づいて、分析、識別、および／またはラベル付与され得る。代替的または追加的に、１つ以上の中間低次元代表状態は、センサデータの対応する同期された部分に基づいてラベル付与され得る。代替的または追加的に、関心のある身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルのセットに基づいて、センサデータの同期された部分を分析およびラベル付与することができる。センサデータは、限定ではなく、単なる例として、図１ｇ〜１ｎに示されるような１つ以上の身体的変数ならびに／または本明細書に記載および／もしくは定義されるような、ならびに／またはアプリケーション要求に応じた他の身体的変数を表すセンサデータに基づき得るか、またはそれを表し得る。
【０３６６】
ステップ１１４２において、中間低次元代表状態と同期された神経学的サンプルデータの部分は、ラベル付与されたセンサデータの対応する部分に基づいてラベル付与され得る。ステップ１１４４において、神経サンプルデータのラベル付与された部分に基づいて、関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを生成することができる。神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットは、関心のある１つ以上の身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットとして記憶され得る。
【０３６７】
ステップ１１４４の関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットを使用して、ＭＬ技術を訓練し、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベル推定値を予測するための訓練されたＭＬモデルを生成することができる。追加的または代替的に、関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットに基づいて、別のＭＬ技術を訓練することができ、ＭＬ技術は、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体的変数と関連付けられた身体的変数推定値を予測するための別のＭＬモデルを生成する。
【０３６８】
さらに、身体的変数（または身体的変数を特徴付けるラベル状ベクトル）を特徴付ける中間低次元代表状態を検出、決定、または生成するためのＭＬモデルは、神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットに基づいて更新することができ、これが、潜在空間および／または対応する中間低次元代表状態をさらに改善し得る。ＭＬモデルの再訓練または更新は、関心のある身体的変数と関連付けられた神経サンプルデータのラベル付与された訓練セットに基づいてＭＬ技術を再訓練することによって達成され得、ＭＬ技術は、１つ以上の身体的変数を表す低次元潜在空間をさらに決定し、１つ以上の中間低次元代表状態（または低次元潜在空間と関連付けられたラベル状ベクトル）を生成するための更新されたＭＬモデルを生成する。これを使用して、限定ではなく、単なる例として、図１ｑおよび／または１ｒならびに方法／プロセス１１１０および／または１１３０を参照して記載されるように、１つ以上の身体的変数と関連付けられたラベル付与された訓練神経データセットをさらに強化することができる。次に、ラベル付与された訓練データセットを１つ以上のＭＬ技術によって使用して、ＭＬモデルを訓練し、神経サンプルデータが入力されたときに関心のある身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベルの推定値を予測することができる。
【０３６９】
図１ｇ〜１ｒを参照して記載されるように、１つ以上のＭＬモデルを訓練するための１つ以上のＭＬ技術は、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、ガウス過程ダイナミクスモデル、オートエンコーダ／デコーダネットワーク、敵対的／弁別ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、長短期記憶ニューラルネットワーク、およびそれらの任意の１つ以上の組み合わせ、神経サンプルデータの時系列ラベル付き訓練セットに基づいてＭＬモデルを生成するための任意の他のＭＬ技術、当該受信された神経学的信号に対して作用するのに適した任意の他のＭＬもしくは分類器／分類技術もしくはそれらの組み合わせ、ならびに／または神経学的サンプルデータに対して作用するためのＭＬモデルを生成もしくは訓練するための任意の他のＭＬ技術、それらの、および／もしくは本明細書に記載されるような、および／もしくはアプリケーション要求に応じた１つ以上の組み合わせからなる群からの少なくとも１つ以上のＭＬ技術を含み得る。
【０３７０】
図１ｇ〜１ｒを参照して記載されるように、神経学的サンプルデータは、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動を含み得る。方法／プロセスは、関心のある１つ以上の身体的変数と関連付けられたラベル付与された訓練神経データセットを生成するための神経学的サンプルデータの部分のラベル付与と関連付けされ得る。記載されるように、身体的変数は、被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部の状態を表すか、またはそれを表す神経活動によってエンコードされるデータを含み得る。例えば、身体的変数は、限定ではなく、単なる例として、被験者の心拍数、被験者の活動、被験者の温度、被験者の血糖、被験者の任意の生命徴候、被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部の任意の生理学的測定値、および被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部の状態を表す任意のデータ、ならびに／または被験者の全身、被験者の身体部位、または被験者の細部で使用される状態を表す、かつ／または本明細書に記載されるような任意の他の身体的変数もしくは同等の用語からなる群からの少なくとも１つを含み、そこから導出され、かつ／またはそれに基づき得る。１つ以上の身体的変数を導出または決定するためのセンサデータは、被験者上で訓練され、かつ／または被験者にもしくは被験者上に取り付けられた１つ以上のセンサから生成され得る。例えば、使用され得る１つ以上のセンサは、限定ではなく、単なる例として、ＥＣＧもしくは心拍数センサ、活動センサ、温度センサ、血糖センサ、血圧センサ、被験者の１つ以上の生命徴候と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験者の全身、被験者の身体部位、もしくは被験者の細部の生理学的測定値と関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、被験者の全身、被験者の身体部位、もしくは被験者の細部の状態を表すデータと関連付けられたセンサデータを出力するための任意のセンサ、ならびに／または１つ以上の身体的変数、および／もしくは被験者の全身、被験者の身体部位、もしくは被験者の細部との状態などを表すデータと関連付けられたセンサデータを出力することができる任意のセンサからなる群からの少なくとも１つのセンサを含み得るか、またはそこから導出され得るか、またはそれに基づき得る。
【０３７１】
以下の記載および図では、「身体的変数」および「身体的変数信号」という用語を使用し得る。「神経データ」および「身体的変数」という語句は、該当する場合に交換されてもよく、「デバイスデータ」および「身体的変数信号」という語句は、該当する場合に交換されてもよいことが当業者によって理解されるべきである。
【０３７２】
図２ａは、被験者１０２と関連付けられた身体的変数をエンコードする神経活動の神経学的サンプル列の訓練セットを生成する際に使用するために、神経学的サンプル列および対応するセンサデータを記録するための神経インターフェース１０６に基づき得る例示的な神経インターフェース２０２ａまたは２０２ｂを示す概略図である。ＭＬ技術を訓練して、１つ以上の神経学的サンプル列からの１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を分類および／または推定するためには、神経学的サンプル列の適切な訓練セット（または身体的変数訓練データセット）を生成する必要がある。神経学的サンプルベクトル列の訓練セットは、
（外５７）
2021509187.tif 000059
と示される場合があり、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋは、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔは、訓練神経学的サンプルベクトル列の数である。訓練セット
（外５８）
2021509187.tif 000060
における神経学的サンプルベクトル列のそれぞれを、その神経学的サンプルベクトル列内で表される１つ以上の身体的変数または身体的変数の組み合わせに対応するラベルと関連付けられ得る。例えば、図１ａ〜１ｄに関連して先に記載されるように、訓練セット
（外５９）
2021509187.tif 000061
の神経学的サンプルベクトル列のそれぞれは、被験者１０２のセンサデータの対応する部分を用いて神経学的サンプルベクトル列を分析することによって識別およびラベル付与された１つ以上の身体的変数に対応し得る。
【０３７３】
身体的変数訓練データセット（または神経学的サンプル列の訓練セット）
（外６０）
2021509187.tif 000062
を使用して、ＭＬ技術を訓練し、１つ以上の受信された神経学的サンプル列に存在し得る１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を分類および／または推定することができる。例えば、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外６１）
2021509187.tif 000063
にラベル付与し／これを分類および生成すると、各１つ以上のＭＬ技術を訓練して、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外６２）
2021509187.tif 000064
から身体的変数を推定することができ、かつ／または身体的変数推定値を、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外６３）
2021509187.tif 000065
でラベル付与された対応する身体的変数と関連付けられたカテゴリもしくはラベルのセットにマッピングし得る。
【０３７４】
図２ａでは、被験者１０２は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動と関連付けられた神経学的サンプルベクトル列を識別および受信するように構成され得る、被験者１０２の神経系（図示せず）に連結された神経インターフェース２０２ａまたは２０２ｂを有し得る。一例として、神経インターフェース２０２ａは、限定ではなく、単なる例として、位置Ｐ１から１つ以上の位置ＰＮへの被験者２０２の身体部位（例えば、被験者の腕）の動作を用いて神経学的サンプルベクトル列を記録および／または処理するように構成され得る。別の例として、神経インターフェース２０２ｂは、被験者２０２の身体部位または器官２１２（例えば、被験者２０２の膵臓）の作用と関連付けられた神経学的サンプルベクトル列を記録および／または処理するように構成され得る。外部または内部センサ１２４ａ〜１２４ｈはまた、被験者１０２の１つ以上の生物学的、病理学的、身体的、および／または感情的側面を検知するために、被験者１０２の上、中、および／または周囲に配置される場合があり、これらは、限定ではなく、単なる例として、ＥＥＧ、ＥＯＧ、および／またはＥＭＧ信号もしくは任意の他の形態の心臓もしくは脳の活動と関連付けられた、ビデオカメラ１２４ａ、慣性測定ユニット１２４ｄ、動き検出センサ１２４ｂ〜１２４ｃ、心拍数センサ１２４ｇ、脳波センサ１２４ｅまたは１２４ｆ、または身体および／もしくは身体の器官／組織の１つ以上のパラメータおよび／もしくは機能の監視と関連付けられたセンサ１２４ｈなどのセンサを含み得る。加えて、神経インターフェース２０２ａまたは２０２ｂの通信インターフェースは、１つ以上の外部システム１２８に連結されて、限定ではなく、単なる例として、神経インターフェース２０２ａまたは２０２ｂの限定された記憶および処理リソースに起因するさらなる記憶および処理リソースを提供し得る。
【０３７５】
１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、限定ではなく、単なる例として、１つ以上のサーバまたはクラウドコンピューティングシステムなどを使用する神経学的サンプル列および／またはセンサデータ上で作用するように構成された神経インターフェースシステムおよび／またはプラットフォームを含み得る。１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂに追加的な記憶およびコンピューティングリソースを提供するための１つ以上の記憶ユニット、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のコンピューティングデバイス、および／またはサーバを含み得る。例えば、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８を使用して、限定ではなく、単なる例として、神経学的信号サンプルおよび／もしくは対応するセンサデータに基づいて訓練データセットを生成および記憶して、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、訓練データセットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練して、神経学的信号サンプルから身体的変数を推定し、訓練されたＭＬ技術を表すデータを神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂに送信し、それに従って神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂのＭＬ技術を構成し、かつ／またはさらなる記憶および／または、限定ではなく、単なる例として、神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂのＭＬ技術の較正および／もしくは再訓練のための神経学的信号サンプルおよび／もしくはセンサデータの処理、および／または神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂについてのリアルタイムでの神経活動からの身体的変数の推定において神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂを支援し得る例えば、外部コンピューティングシステム１２８は、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、訓練された１つ以上のＭＬ技術を表すデータを、通信インターフェース１１２を介して神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂに送信することができ、これが記憶装置１１４に記憶され、これを使用して、訓練された１つ以上のＭＬ技術に基づいて作用するように神経インターフェース２０２ａおよび２０２ｂを構成し得る。
【０３７６】
例えば、外部コンピューティングシステム１２８は、神経学的信号サンプル（または神経サンプルベクトル列）および／または対応するセンサデータに基づいて訓練データセットを処理および生成して、１つ以上のＭＬ技術を訓練することができる。これには、神経学的サンプルベクトル列を処理して、１つ以上の身体的変数の存在を識別するために分析され、神経学的サンプルベクトル列に存在すると識別された１つ以上の身体的変数に従ってラベル付与および／または分類された、事前に記録された神経学的サンプルベクトル列のセットを形成することが含まれ得る。これらは、１つ以上のＭＬ技術の訓練に使用して、受信された神経学的信号サンプルから１つ以上の身体的変数を推定することができる。訓練されたＭＬ技術を使用して、神経インターフェース２０２ａまたは２０２ｂを構成し、受信された神経学的信号サンプルから１つ以上の身体的変数を分類および／または推定し得る。
【０３７７】
一例として、記憶された神経学的サンプルベクトル列は、センサ１２４ａ〜１２４ｈから受信された被験者１０２のセンサデータに基づいてラベル付与され、被験者１０２からの１つ以上の神経学的サンプルベクトル列の記録および記憶中に外部コンピューティングシステム１２８によって記録または記憶および処理され得る。次に、神経学的サンプルベクトル列を、センサデータと相関させて、特定の１つ以上の身体的変数に対応するこれらの神経学的サンプルベクトル列の識別を支援し得る。センサデータおよび神経学的サンプルベクトルは、センサデータのどの部分および神経学的サンプルベクトル列のとの対応する部分が１つ以上の身体的変数と関連付けられているかを識別するのを支援するように、記憶時にタイムスタンプ付与され得る。センサデータおよび対応する神経学的サンプルベクトル列を自動的に分析して、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを識別し、その身体的変数、その１つ以上の身体的変数、またはそれらの組み合わせと関連付けられた身体的変数ラベルを得ることができる。識別され、関連付けられた身体的変数ラベルでラベル付与されたすべての神経学的サンプルベクトル列は、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外６４）
2021509187.tif 000066
として記憶され得る。当然ながら、各ベクトル列と関連付けられた対応する身体的変数ラベルも、本明細書で身体的変数訓練データセットとも呼ばれる神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外６５）
2021509187.tif 000067
の一部として記憶され得る。
【０３７８】
例えば、センサ１２４ａは、被験者１０２からの神経学的信号が神経インターフェース２０２ａおよび／または外部コンピューティングシステム１２８によって取り込み、サンプリング、記憶、および記録されるときに被験者１０２の画像を記録するために使用され得るビデオカメラであり得る。ビデオ映像および対応する神経学的サンプルベクトル列の両方にタイムスタンプ付与して、記録されたビデオ映像を神経学的サンプルベクトル列と同期させることができる。被験者１０２は、ビデオ映像の記録中に特定の動作を実施するように指示され得る。被験者１０２は、その手足を位置Ｐ１から１つ以上の位置を通して位置ＰＮに動くように指示され得る。被験者１０２がその手足を動かすときに記録される神経学的サンプルベクトル列およびビデオ映像のタイムスタンプは、どの神経学的サンプルベクトル列が記録されたビデオ映像のどの部分に対応するかの識別を可能にする。これを使用して、位置Ｐ１から１つ以上の位置を通して位置ＰＮに動く手足と関連付けられた神経学的サンプルベクトル列において、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを識別することができる。すなわち、神経学的サンプルベクトル列のそれぞれは、対応するビデオ映像からの識別された身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベル／カテゴリによってラベル付与または分類され得る。このことから、身体的変数ラベルでラベル付与された神経学的サンプルベクトル列の訓練セットまたは身体的変数訓練データセット
（外６６）
2021509187.tif 000068
を使用して、手足の動作と関連付けられ、神経インターフェース２０２ａおよび１０６によって使用するための１つ以上のＭＬ技術を訓練することができる。神経学的サンプルベクトル列を用いたセンサデータの分析は、部分的または完全に自動で実施され得る。
【０３７９】
別の例では、センサ１２４ｇおよび１２４ｈは、それぞれ、心拍数センサおよび／またはインスリン監視センサであり得、これらは、被験者１０２の膵臓２１２と関連付けられた神経学的信号が神経インターフェース２０２ｂおよび／または外部コンピューティングシステム１２８によって取り込み、サンプリング、記憶、および記録されるときに、被験者１０２の心拍数センサデータおよびインスリンレベルセンサデータに使用され得る。心拍数センサデータ、インスリンセンサデータ、および対応する神経学的サンプルベクトル列にタイムスタンプ付与して、センサデータを神経学的サンプルベクトル列と同期させることができる。被験者１０２は、そのインスリンレベルを上昇または低下させる可能性がある特定の食物を食べ、そのため膵臓２１２の機能を観察するように指示され得る。被験者１０２が食物を食べ、かつ／または消化するときに記録された神経学的サンプルベクトル列のタイムスタンプならびに心拍数および／またはインスリンセンサデータは、どの神経学的サンプルベクトル列が、記録された心拍数および／またはインスリンセンサデータのどの部分に対応するかの識別を可能にする。これを使用して、神経学的サンプルベクトル列内の膵臓の機能と関連付けられた１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを識別し得る。すなわち、神経学的サンプルベクトル列のそれぞれは、膵臓の機能に対応し、対応するセンサデータからの識別された身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベル／カテゴリによってラベル付与または分類され得る。このことから、身体的変数ラベルでラベル付与された神経学的サンプルベクトル列の訓練セットまたは身体的変数訓練データセット
（外６７）
2021509187.tif 000069
を使用して、膵臓の機能と関連付けられ、神経インターフェース２０２ａまたは１０６によって使用するための１つ以上のＭＬ技術を訓練することができる。神経学的サンプルベクトル列を用いたセンサデータの分析は、部分的または完全に自動で実施され得る。
【０３８０】
図２ｂは、図２ａに関して記載されるようなシステム２００に基づいて、神経学的サンプルベクトルの訓練セット
（外６８）
2021509187.tif 000070
を生成するためのプロセスまたは方法２１０を示すフロー図である。方法２１０は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップのうちの１つ以上に基づく：ステップ２１２において、被験者１０２の神経系からの身体的変数情報を含む神経学的データが、１つ以上の神経レシーバから受信され、（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース２０２ａもしくは２０２ｂに）記憶される。神経学的データは、本本明細書に記載されるような神経学的サンプルベクトル列であり得る。同時に、ステップ２１４において、１つ以上のセンサが、被験者１０２を観察している可能性があり、被験者１０２と関連付けられたセンサデータも、（例えば、外部システム１２８または神経インターフェース２０２ａもしくは２０２ｂに）受信および記憶され得る。神経学的データおよびセンサデータの両方にタイムスタンプ付与して、相関を可能にし、かつ／または神経学的データに存在し得る身体的変数の識別および分類を可能にし得る。
【０３８１】
ステップ２１６において、神経学的データの部分は、センサデータの部分と一致または相関される。神経学的データおよびセンサデータにタイムスタンプ付与された場合、神経学的データおよびセンサデータの部分を同期して一緒に分析することができる。ステップ２１８において、神経学的データおよびセンサデータを分析して、身体的変数情報に関するセンサデータの一致した部分に基づいて、神経学的データの部分を識別、分類、および／またはラベル付与することができる。これには、神経学的データを分析して、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動がいつ存在するかを判断することが含まれ得る。身体的変数が存在すると識別された神経学的データの部分は、さらに分析され得るか、または神経学的データの部分を分類することができる１つ以上のＭＬ技術を通して渡され得る。神経学的データの部分または神経学的データの分類された部分を、センサデータの対応する部分と一致させて、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを識別することができる。身体的変数は、センサデータの対応する部分を分析し、これを使用して、存在する可能性のある１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを直接または間接的に識別することによって識別され得る。これらの識別された身体的変数に、神経学的データの対応する部分と関連付けられ得る身体的変数のラベルが与えら得る。したがって、身体的変数ラベルの神経学的データの部分へのマッピングを生成する。
【０３８２】
ステップ２２０において、神経学的データの識別、分類、および／またはラベル付与された部分は、身体的変数訓練データセットとして記憶され得る。ステップ２２２において、１つ以上のＭＬ技術は、身体的変数訓練データセットを使用して訓練され得る。ＭＬ技術を訓練して、身体的変数訓練データセットに基づいて身体的変数を表すデータを決定または推定し得る。身体的変数訓練データセットの各部分について（例えば、身体的変数訓練データセットの身体的変数ラベルと関連付けられた各神経学的サンプルベクトル列について）、ＭＬ技術を訓練して、被験者１０２についての情報密度の高い身体的変数ベクトルまたは推定値を出力し得る。
【０３８３】
図２ｃは、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含む、マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）を分類するために、神経インターフェース１０６または２０２ａ／２０２ｂによって使用するためのニューラルネットワーク（ＮＮ）分類器２２０の形態の例示的なＭＬ技術を示す概略図である。ＮＮ分類器２２０は、各列がすでに身体的変数ラベルと関連付けられている可能性がある神経学的サンプルベクトル列のセットを含む身体的変数データセット上で訓練され得る。代替的に、ＮＮ分類器２２０は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含むと識別された神経学的サンプルベクトル列のセットのみを含む身体的変数データセット上で訓練され得る。すなわち、ＮＮ分類器２２０を使用して、神経学的サンプルベクトル列の記憶されたセットおよび対応するセンサデータから身体的変数ラベルを決定することができる。
【０３８４】
ＮＮ分類器２２０を、入力された身体的変数と関連付けられた各神経学的サンプルベクトル列について訓練して、身体的変数ラベルにマッピングされ得る固有の身体的変数ベクトル推定値（例えば、ワンホットベクトル）を出力する。身体的変数訓練データセットにラベル付与されない場合、ＮＮ分類器２２０に入力され、対応する固有の身体的変数ベクトル推定値を出力する神経学的サンプルベクトル列に対応するセンサデータの部分を分析して、その神経学的サンプルベクトル列に存在する身体的変数に対応する身体的変数を識別することができる。次に、固有の身体的変数ベクトル推定値を、身体的変数ラベルにマッピングし得る。
【０３８５】
リアルタイム作用において、または訓練されたとき、ＮＮ分類器２２０は、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動、ならびに対応する身体的変数のベクトル推定値および／または身体的変数のラベルを表す出力データを含む、マルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）に基づいて、神経学的サンプルベクトル列を受信し得る。これにより、生の神経学的サンプルベクトル列の情報密度の高い表現を（例えば、身体的変数ベクトル推定値および／または身体的変数ラベルの形態で）１つ以上のデバイスに送信して、身体的変数ベクトル推定値に対する様々なアクションまたは作用を実施することができる。
【０３８６】
この例では、ＮＮ分類器２２０は、エンコーディングＮＮ構造２２２ａおよびデコーディングＮＮ構造２２２ｂを含む。エンコーディングＮＮ構造２２２ａ（またはエンコーダ２２２ａ）は、潜在空間表現層２２７に接続された１つ以上の隠れ層２２６ａに接続された入力層２２４を含む。入力層２２４は、マルチチャネル神経学的信号を、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの形態で１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を表すデータとして受信するように構成され、ｘｉは、Ｍ次元ベクトルであるマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉ＝［ｘ１（ｔｉ）、．．．、ｘｍ（ｔｉ）、．．．、ｘＭ（ｔｉ）］Ｔの各要素は、１≦ｉ≦Ｌｋについてサンプリング時間ステップｉで取得された１≦ｍ≦Ｍについての対応する第ｍのチャネルからのサンプルを表し、Ｍは、チャネル数であり、Ｌｋは、１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を取り込むのに十分なサンプル列の長さまたはサンプル数である。したがって、１つ以上の身体的変数をエンコードする第ｋの神経活動を表すデータは、Ｌｋ×Ｍ個のサンプルからなり得る。
【０３８７】
デコーディングＮＮ構造２２２ｂ（またはデコーダ２２２ｂ）は、デコーディング出力層２２８ｂに接続された１つ以上のさらなる隠れ層２２６ｂに接続された潜在空間表現層２２７を含む。デコーダ２２２ｂは、デコーディング出力層２２８ｂにおいて、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の再構成である第ｋの神経学的サンプルベクトル列
（外６９）
2021509187.tif 000071
１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１の推定値を出力する。図２ｃに示されるように、エンコーダ２２２ａの潜在空間表現層２２７は、第ｋの神経学的サンプルベクトル列に対応するラベルベクトルｙｋ、２２７ｂ、および連続潜在変数ベクトルｚｋ、２２７ａを含む潜在ベクトルを形成するように構成される。身体的変数訓練データセットが以前に身体的変数ラベルでラベル付与されていると想定すると、ｙｋの要素の数は、身体的変数訓練データセットと関連付けられた固有の身体的変数ラベルの数に対応し得る。代替的に、ｙｋの要素の数は、ラベル付与されていない身体的変数訓練データセットを使用したときに見つかる可能性のある身体的変数ラベルの期待数にも対応し得る。代替的に、ｙｋの要素の数は、ラベル付与されていない身体的変数の訓練データセット内にある無相関または固有の神経学的サンプルベクトル列の数に対応し得る。代替的に、ｙｋの要素の数は、ＮＮ分類器２２０が同じラベル付与されていない身体的変数訓練データセット上で訓練されるときに、固有の身体的変数ベクトル推定値の数がどのように変化するかを観察することによる試行錯誤を通して決定され得る。
【０３８８】
ＮＮ分類器２２０は、潜在空間表現層２２７によって生成されたラベルベクトルｙｋと、ワンホットベクトルのセット２２４ａのカテゴリカル分布からのサンプルと、の間を区別するように訓練された敵対的弁別器で増強され、これは、敵対的弁別器のさらなる隠れ層２２６ｃに入力され、出力層２２８ｃは、二値結果をコストモジュール２３０に出力する。二値出力を使用して、ワンホットベクトルにどれだけ近いかを評価することによって、ラベルベクトルｙｋの推定を改善する。コストモジュール２３０は、この二値結果を使用して、潜在空間表現層２２７をさらに改善し、ラベルベクトルｙｋがワンホットベクトルにより近いと推定されることを保証する。敵対的ニューラルネットワーク２２２ｃは、潜在空間表現層２２７によって生成されたラベルベクトルｙｋと、ワンホットベクトル２２４ａのセットのカテゴリカル分布からのサンプルと、を区別するように訓練される。したがって、エンコーダ２２２ａは、２つの固定サイズの潜在ベクトル表現潜在ベクトルｚ２２７ａを生成し、任意の長さの列のラベルベクトルｙｋ２２７ｂ
（外７０）
2021509187.tif 000072
も生成する。
【０３８９】
訓練中、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外７１）
2021509187.tif 000073
（ラベル付与されていない可能性がある）を使用して、ＮＮ分類器２２０を訓練し、カテゴリまたは身体的変数ラベルのセットにマッピングするベクトルｙｋにラベル付与し、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔであり、Ｌｋは、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の長さであり、Ｔは、訓練神経学的サンプルベクトル列の数である。各第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、コストモジュール２３０は、敵対的弁別器２２２ｃから結果を受信し、第ｋの神経学的サンプルベクトル列の推定値は、
（外７２）
2021509187.tif 000074
のように表され、元の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、および潜在空間表現層２２７を使用して、コストまたは損失関数を生成し、限定ではなく、単なる例として、時間技術または他の統計的技術を通した逆伝播を使用して、隠れ層２２６ａ、２２６ｂ、および２２６ｃの重みを更新する。訓練されると、ＮＮ分類器２２０の重みは、受信された神経学的サンプルベクトル列を記憶からまたはリアルタイムで分類する際に使用するために固定され得る。
【０３９０】
ＮＮ分類器２２０の隠れ層２２６ａおよび２２６ｂのニューラルネットワーク構造は、限定ではなく、単なる例として、入力層２２４で受信された固定サイズの連続表現への第ｋの神経学的サンプルベクトル列を表すデータをエンコードするための長期短期記憶（ＬＳＴＭ）リカレントＮＮを含み得る。この例では、ＮＮ分類器２２０は、ＬＳＴＭリカレントニューラルネットワークであるエンコーダ２２２ａに単一の隠れ層２２６ａを含む。デコーダ２２２ｂはまた、ＬＳＴＭリカレントニューラルネットワークである単一の隠れ層２２６ｂを含む。単一の隠れ層２２６ａおよび２２６ｂが示されているが、１つ超の隠れ層２２６ａおよび２２６ｂまたは複数の隠れ層が使用され得ることが理解されるべきである。
【０３９１】
デコーダ２２２ｂは、潜在変数ｚｋおよびラベルベクトルｙｋの両方の表現を使用して、
（外７３）
2021509187.tif 000075
と表される元の入力神経学的信号サンプルベクトル列の推定値を生成する。各ステップで、デコーダ２２２ｂは、ｚｋと同じ長さを有するベクトルを生成する。最初のデコーダステップの後に、入力は、以前のステップからの出力と元のｙｋ表現との連結になる。これは、デコーダ２２２ｂが各ステップで使用するための有益なｙｋ表現の生成をより重要にする。学習を安定させる方法は、限定ではなく、単なる例として、デコーダの真の入力と出力との間の各時間ステップに対して入力フィードを交互にすることを含み得る。
【０３９２】
潜在空間表現層２２７は、
（外７４）
2021509187.tif 000076
として表される任意の長さの神経学的ベクトルサンプル列（ｘｉ）ｋについて、２つの固定サイズの潜在表現、潜在ベクトルｚ、およびラベルベクトルｙｋを生成する。次に、デコーダ２２２ｂは、潜在ベクトルｚおよびラベルベクトルｙｋの両方の表現を使用して、元の入力神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを再構成する。デコーダ２２２ｂの各ステップで、クラスベクトルのｙｋセクションは、元のｙｋであるように強制され、残りのベクトルは、経時的に変化することができる。これは、デコーダ２２２ｂが各ステップで使用するための有益なｙｋ表現の生成をより重要にし、残余接続と同様であると見なすことができるであろう。同時に学習を安定させ、モデルをロバストにするために、デコーダ出力を入力として供給する代わりに、各時間ステップについての真の入力をデコーダに交互に供給する。
【０３９３】
ＮＮ分類器２２０へのさらなる変更は、ワッサースタイン生成的敵対的ネットワークおよびミニバッチ弁別を使用して、モード崩壊を防止し、訓練を安定させることを含み得る。ＮＮ分類器２２０は、３つの別個の段階で訓練され得る。第１の段階では、自動エンコーダ構造２２２ａおよび２２２ｂは、再構成誤差に対して訓練される。したがって、入力が（ｘｎ）ｋとして表され、再構成された入力が
（外７５）
2021509187.tif 000077
として表される、Ｎデータポイントを含む第ｋの神経学的サンプルベクトル列について、最初の損失関数は以下のように定義され得、
【数１】
2021509187.tif 000078
ｘｎ＝（ｘｎ）ｋおよび
（外７６）
2021509187.tif 000079
である。いくつかの実施形態では、データポイントの数Ｎは、Ｌｋに等しい場合がある。
【０３９４】
次に、第２段階で、エンコーダ２２２ａを訓練して、潜在空間表現層２２８ａから出力された生成されたｙｋ表現に弁別関数ｆ（．）を適用することによって、「ワンホット状」であるラベルｙｋを出力する。線形出力ｆ（ｙｋ）の低い値には、以下のペナルティが課せられ、
【数２】
2021509187.tif 000080
ＬＧは、第ｎのデータポイントについて計算され、第ｎのデータポイントではｙｎ＝ｙｋである。
【０３９５】
第３の段階では、弁別器２２２ｃを訓練して、生成されたラベルｙｋと、ｙｋ’と表されるカテゴリカルサンプル２２４Ａとの間の差を知り、それにより損失関数によるｆ（ｙｋ’）の低い値およびｆ（ｙｋ）の高い値について、弁別ネットワーク２２２ｃにペナルティが課され、
【数３】
2021509187.tif 000081
ＬＤは、各第ｎのデータポイントについて計算され、第ｎのデータポイントでは、ｙｎ＝ｙｋかつｙ’ｎ＝ｙ’ｋである。各ｙ’ｎは、カテゴリカル分布２２４ａからランダムにサンプリングされることに注意されたい。
【０３９６】
図２ｄは、神経インターフェース１０６によって実装されるＭＬ技術についての方法２４０のための訓練プロセスを示すフロー図である。訓練プロセスまたは方法は、限定ではなく、単なる例として、以下のステップに基づき、ステップ２４２において、神経学的サンプルベクトル列の訓練セットまたは身体的変数訓練データセット
（外７７）
2021509187.tif 000082
を取得する。神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外７８）
2021509187.tif 000083
は、神経学的サンプルベクトル列の訓練セット
（外７９）
2021509187.tif 000084
における神経学的サンプルベクトル列のそれぞれを受信／測定するのと同時に取得されたセンサデータに基づいて分類および／またはラベル付与されたと想定される。したがって、神経学的サンプルベクトル列の訓練セットは、神経データサンプルまたは神経学的ベクトルデータ列および／または関連する身体的変数ラベルを含む。訓練カウンタｋは、ＭＬ技術を訓練するために使用される第１の神経学的サンプルベクトル列（例えば、ｋ＝１）に設定される。ステップ２４４において、ＭＬ技術は、
（外８０）
2021509187.tif 000085
の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを適用することによって訓練され、ＭＬ技術への入力として、１≦ｉ≦Ｌｋかつ１≦ｋ≦Ｔである。ＭＬ技術は、分類を表すいくつかの出力データおよび／または第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに存在する１つ以上の身体的変数を表す身体的変数推定値を生成し得る。例えば、ＭＬ技術がオートエンコーダに基づいている場合、分類を表す出力データおよび／または１つ以上の身体的変数を表す身体的変数推定値が、オートエンコーダのエンコーダ部分から出力され得る。ステップ２４６において、ＭＬ技術の重みおよび／またはパラメータは、ＭＬ技術と関連付けられたコスト関数、入力第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、ならびに第ｋの分類および／または身体的変数推定値の出力データ表現に基づいて更新される。例えば、これは、分類および／または身体的変数推定値を表す出力データを、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの元の分類または身体的変数のラベル／ベクトルと比較することによって達成することができ、これを、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋが受信／測定および記憶されたときに取得されたセンサデータに基づいて分類および／またはラベル付与する。代替的に、ＭＬ技術は、推定された第ｋの分類に基づいて入力第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを再構成することができ、再構成された第ｋの神経学的サンプルベクトル列は、元の入力第ｋの神経学的サンプルベクトル列と比較され得る。ＭＬ技術と関連付けられたコスト関数を生成するための多くの方法およびそれらの組み合わせがあることが当業者によって理解されるべきである。比較は、誤差推定値を生成し得るか、またはＭＬ技術の重みおよび／もしくはパラメータを更新するために使用されるコスト関数において使用され得る。ＭＬ技術の重みおよび／またはパラメータは、ＭＬ技術が使用するコスト関数または誤差推定値に基づいて更新され得る。
【０３９７】
ステップ２４８において、ＭＬ技術が第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ上で十分に訓練されたかどうかを判断することができる。例えば、コスト関数は、特定の誤差閾値を下回る誤差推定値を生成し得る。代替的または追加的に、ＭＬ技術は、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋと関連付けられた身体的変数ラベルに対応し、かつ／または身体的変数ラベルにマッピングする身体的変数推定値を表すデータを身体可能に出力する場合、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関して訓練されたと見なされ得る。訓練が訓練セット内の第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋについて終了していない（例えば、Ｎ）と見なされる場合、ステップ２４４および２４６は、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋと関連付けられた誤差推定値またはコスト関数が特定の誤差またはコスト関数の閾値に到達するまで、１つ以上のまたは複数の時間、繰り返され得る。ＭＬ技術の誤差推定値もしくはコスト関数が十分に小さい場合、または特定の誤差もしくはコスト関数の閾値を下回る場合、ＭＬ技術は、第ｋの神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ（例えば、Ｙ）について訓練されていると見なすことができ、方法は、ステップ２５０に進む。
【０３９８】
ステップ２５０において、神経学的サンプルの訓練セットまたは
（外８１）
2021509187.tif 000086
の神経学的サンプルベクトル列のうちのすべてがＭＬ技術を訓練するために使用されているかどうかが判断される。訓練セット（例えば、Ｎ）にまだいくつかの神経学的サンプルベクトル列が残されている場合、訓練カウンタｋがインクリメントされ（例えば、ｋ＝ｋ＋１）、プロセスは、第（ｋ＋１）の神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ＋１でステップ２４４に進み、別様に、訓練データセットの神経学的サンプルベクトル列のうちのすべてが使用された場合、または訓練データセットの十分な神経学的サンプルベクトル列（例えば、Ｙ）が使用されたと判断された場合、プロセスは、ステップ２５２に進む。ステップ２５２において、ＭＬ技術は、訓練されていると見なされ、次にこれを使用して、神経インターフェース１０６、２０２ａ、または２０２ｂに接続された１つ以上の神経レシーバから受信され得るさらなる神経学的サンプルベクトル列に存在し得る、身体的変数をエンコードする神経活動および／または身体的変数の出力推定値を分類することができる。
【０３９９】
図２ｅは、本発明による神経インターフェース１０６および／または２０２ａ／２０２ｂと共に使用するための列間リカレントニューラルネットワークモデル２６０に基づく別の例示的なＭＬ技術の概略図である。ＮＮモデル２６０は、被験者の神経系の一部において対応する１つ以上のニューロン集団に位置する１つ以上の神経レシーバによって受信された神経学的信号から被験者（図示せず）のアクションを推論する際に使用するためのワッサースタイン生成的敵対的ネットワーク（ＷＧＡＮ）２６２によって増強される。例えば、神経学的信号は、限定ではなく、単なる例として、遠心性神経の１つ以上のニューロン集団から神経レシーバによって受信され得る。ＷＧＡＮ２６２は、列間ネットワーク２６０の潜在表現をラベル状のものに制約するために使用され、これにより、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動に関連する潜在表現の分類／ラベル付与が可能になる。本明細書では中間低次元状態とも呼ばれるラベル状の表現は、１つ以上の身体的変数を表すデータ、または１つ以上の身体的変数と関連付けられた身体的変数ラベルを表すデータであり得る。例えば、ラベル付与は、身体的変数が検出されたときに、身体的変数と関連付けられた受信された神経学的信号の部分を、被験者と関連付けられたセンサデータと一致させることによって達成することができ、これにより、一致されたセンサデータに基づいて身体的変数を識別し、身体的変数のラベルを割り当てて、身体的変数をエンコードする関連付けられた神経活動を分類する潜在表現にラベル付与することができる。
【０４００】
先に記載されるように、いくつかのＭ神経レシーバから受信されたマルチチャネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）を受信、サンプリング、および収集して、神経インターフェース１０６または２０２ａ／２０２ｂは、ｉ≧１についてマルチチャネル神経学的信号サンプル（ｘｉ）を形成し、ｘｉは、マルチチャネル神経学的信号のＭ次元ベクトル空間の第ｉのサンプルベクトルであり、ｘｉの各要素は、１≦ｍ≦Ｍについて対応する第ｍのチャネルからの第ｉのサンプルを表す。神経活動（例えば、神経インパルスのセット）を示すマルチチャンネル神経学的信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）の各第ｋのセクションは、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１についてサンプルベクトル列（ｘｉ）ｋとしてサンプリングおよび記憶され得、Ｌｋは、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする第ｋの神経活動を取り込む第ｋのセクションから取得された、第ｋのサンプル列の長さまたはサンプル数である。１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする第ｋの神経活動を表すデータは、Ｌｋ×Ｍ個のサンプルからなり得る。したがって、神経学的サンプルベクトル列のセットを収集し、｛（ｘｉ）ｋ｝として表すことができる。
【０４０１】
神経学的サンプルベクトル列の訓練セットは、神経学的サンプルベクトル列の収集されたセット｛（ｘｉ）ｋ｝から生成され、
（外８２）
2021509187.tif 000087
として表され得、Ｔは、訓練セット内の神経学的サンプルベクトル列の数である。訓練セット
（外８３）
2021509187.tif 000088
は、Ｔ神経活動を識別する、以前に記録または記憶されたマルチチャネル神経学的信号から生成することができ、各神経活動は、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする。この訓練セット
（外８４）
2021509187.tif 000089
は、Ｔ神経活動（例えば、先に記載されるように自動的に分析される）のそれぞれを分析および比較することによって｛（ｘｉ）ｋ｝から生成され得、対応するセンサデータ（例えば、ビデオ、オーディオ、動きトラッキング、血液、心拍数など）は、マルチチャネル神経学的信号が記録／記憶／サンプリング、および収集されると同時に記録／記憶／収集される。この比較を使用して、被験者のアクションを識別し得、それにより各第ｋの各神経活動１≦ｋ≦Ｔを識別することができ、これを使用して、神経活動に関連するニューラルネットワークモデル２６０から出力される潜在表現にベル付与し得る。
【０４０２】
代替的に、訓練セット
（外８５）
2021509187.tif 000090
は、エンコーダネットワーク２６４ａから、神経学的サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝のそれぞれについてラベル付与ベクトル（例えば、これはソフトベクトルであり得る）を出力する分類器としてＮＮモデル２６０を使用して、神経学的サンプルベクトル列の収集されたセット｛（ｘｉ）ｋ｝から生成され得る。その後、各ラベル付与ベクトルに、｛（ｘｉ）ｋ｝の神経活動（例えば、先に記載されるように自動的に分析される）のそれぞれを比較することによって識別され得る身体的変数ラベルでラベル付与され得、対応するセンサデータ（例えば、ビデオ、オーディオ、動きトラッキング、血液、心拍数など）は、マルチチャンネル神経学的信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝が記録／記憶／サンプリング、および収集されると同時に、記録／記憶／収集される。Ｔ個の固有の身体的変数ラベルのセットおよびそれらの関連付けられた神経学的信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝は、ラベル付与された身体的変数訓練データセット
（外８６）
2021509187.tif 000091
として記憶され得る。これを使用して、１つ以上のＭＬ技術をさらに訓練することができる。
【０４０３】
神経学的サンプルベクトル列の収集されたセット｛（ｘｉ）ｋ｝は非常に大きく、手動による人間の分析のためには微妙な特徴を含む可能性があるため、ＮＮモデル２６０などのＭＬ技術は、被験者の身体機能を管理するために１つ以上のデバイスを出力するのに適した神経学的サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝の表現の分析、学習、およびラベル付与を支援することができる。この例では、ＮＮモデル２６０は、半教師付き列間モデルに基づいている。ＮＮモデル２６０は、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について所与の神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを、固定サイズの連続ベクトル表現または潜在ベクトル表現にエンコードする列間モデルである。ＮＮモデル２６０は、エンコーダ２６４ａおよびデコーダ２６４ｂを含み、これらは両方とも、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）である。記載されるように、ＮＮモデル２６０は、エンコーダ２６４ａによって生成されたラベルｙと、カテゴリカル分布２６２ａからのサンプル（例えば、ワンホットベクトルサンプル）とを区別するように訓練された敵対的弁別器２６２で増強される。この増強により、ＮＮモデル２６０を、１つ以上の身体的変数をエンコードする対応する神経活動を識別するためにラベル付与され得る、ラベル付与されていない収集されたマルチチャネル神経学的信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝から有益なラベル状潜在ベクトルを学習するように訓練することを可能にする。ラベル状の潜在ベクトルｙを表すデータは、被験者の身体部位および／または機能のそれらの作用および／または管理のために１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動の表現を必要とする１つ以上のデバイスに送信され得る。
【０４０４】
この例では、ＮＮモデル２６０は、限定ではなく、単なる例として、オートエンコーダ方式でエンコーダネットワーク２６４ａおよびデコーダネットワーク２６４ｂとして単一層ＬＳＴＭを利用する。ＬＳＴＭでは１つ超の層を使用し得るが、単純化のために、単一層のＬＳＴＭを記載する。エンコーダネットワーク２６４ａは、ｑ（ｚ，ｙ｜ｘｉ）として表される、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について任意の長さの神経学的ベクトルサンプル列ｘｉ＝（ｘｉ）ｋの２つの固定サイズの潜表現ＺおよびＹを生成する。次に、デコーダネットワーク２６４ｂは、ｚ表現およびｙ表現の両方を使用して、１≦ｉ≦Ｌｋかつｋ≧１について、元の入力神経学的ベクトルサンプル列（ｘｉ）ｋを再構成する。デコーダネットワーク２６４ｂにおける各時間ステップｉまたはｔｉで、状態記憶のｙセクションは、元のｙによって置き換えられ、ベクトルの残りの部分は、経時的に変化するままにされる。これは、各時間ステップで使用するためのデコーダネットワーク２６４ｂについての有益なｙ表現の生成をより重要にする。真の入力ｘｉ＝（ｘｉ）ｋまたはＬＳＴＭにおける以前の時間ステップからの出力の間の各訓練反復でデコーダネットワーク２６４ｂへの入力を交互にすると、訓練が安定し、ニューラルネットワークモデル２６０がよりロバストになる。加えて、デコード時に出力を逆にすることで、ニューラルネットワークモデル２６０が低範囲の相関で開始することができるようになることによって、訓練が容易かつ迅速になった。
【０４０５】
代替的に、Ｌｋ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（ｘｉ）ｋ１≦ｉ≦Ｌｋの第ｋの列が、１≦ｎ≦Ｎについてマルチチャネル神経学的サンプルベクトルのＮ＜Ｌｋ個のデータポイントまたはサブグループ／サブ列にグループ分けすることができ、Ｌｋ／Ｎは整数であり、各データポイントまたはサブグループは、Ｌｋ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（ｘｉ）ｋ、１≦ｉ≦Ｌｋの第ｋのセットまたは第ｋの列から連続して選択されるＮ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトルから構成されるＮ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（例えば、各マルチチャネル神経学的サンプルベクトルはＭ次元ベクトルである）のＮ×ＭマトリックスとしてＸｎと表され得る。したがって、Ｌｋ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（ｘｉ）ｋ１≦ｉ≦Ｌｋの各第ｋの列をエンコードするために使用され得る、１≦ｎ≦Ｎについて合計Ｎ時間ステップ、およびＬｋ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（ｘｉ）ｋ１≦ｉ≦Ｌｋの入力第ｋの列をデコードまたは再構成するために使用され得る、１≦ｎ≦ＮについてのＮ時間ステップがあり得る。図２ｅに示すように、１≦ｎ≦Ｎについての各時間ステップｎまたはｔｎで、マルチチャンネル神経学的サンプルベクトルのデータポイントまたはサブグループＸｎは、エンコーダネットワーク２６４ａに入力されて、時間ステップＮによって、１≦ｉ≦Ｌｋについて任意の長さの神経学的ベクトルサンプル列ｘｉ＝（ｘｉ）ｋの２つの固定サイズの潜在表現ｚおよびｙを生成する際に使用し、ｑ（ｚ，ｙ｜ｘｉ）として表され得る。したがって、Ｎ時間ステップの後に、エンコーダは、２つの固定サイズの潜在表現ｚおよびｙを生成した。デコーダネットワーク２６４ｂでは、本質的に逆が起こり、状態記憶のｙセクションが、元のｙによって置き換えられ、ベクトルの残りの部分は、経時的に変化するままにされる。これは、デコーダネットワーク２６４ｂが各時間ステップｎで使用するための有益なｙ表現の生成をより重要にする。真の入力ｘ＝（ｘｉ）ｋまたはＬＳＴＭにおける以前の時間ステップからの出力の間の各訓練反復でデコーダネットワーク２６４ｂへの入力を交互にすると、訓練が安定し、ニューラルネットワークモデル２６０がよりロバストになる。加えて、デコード時に出力を逆にすることで、ニューラルネットワークモデル２６０が低範囲の相関で開始することができるようになることによって、訓練が容易かつ迅速になった。
【０４０６】
ｙ表現がラベル状であることを保証するために、コスト関数における追加的な損失項として弁別ネットワーク２６２を使用した。ニューラルネットワークモデルの敵対的コンポーネント２６２は、教師なしの方法でデータのクラスタリングを可能にする。弁別ネットワーク２６２は、生成器がエンコーダリカレントニューラルネットワーク２６４ａであり、弁別ネットワーク２６２が、カテゴリカル分布２６２ａからのサンプル（例えば、ランダムなワンホットベクトル）と、エンコーダネットワーク２６４ａによって生成されたｙ表現との間を区別するように学習する、生成的敵対的ネットワークアプローチに従っている。これにより、ｙ表現が退化分布に向かって収束するように促され、そこから分布を連続空間に維持しながら、入力神経学的ベクトルサンプル列（ｘｉ）ｋと関連付けられたアクションを推論することができる。ｙでのモード崩壊を防止し、訓練を安定させるために、弁別ネットワーク２６２は、バッチ正規化およびミニバッチ弁別が使用されたワッサースタイン生成的敵対的ネットワークに基づいた。
【０４０７】
この例では、弁別ネットワーク２６２の第１の隠れ層２６２ｃは、第２の隠れ層２６２ｄ（例えば、２０ユニット）よりも多く数の隠れユニット（例えば、５０ユニット）を有した。これに続いて、ミニバッチ弁別を行った後、スカラー値に線形変換し、エンコーダネットワーク２６４ａおよびデコーダネットワーク２６４ｂの訓練と関連付けられたコスト関数に入力した。バッチ正規化は、入力および弁別器の第１のアクティブ化された隠れ層に適用され得る。
【０４０８】
図２ｄの場合と同様に、ＮＮモデル２６０は、３つの別個の段階で訓練され得る。第１に、エンコーダネットワーク２６４ａおよびデコーダネットワーク２６４ｂを備えるオートエンコーダが、再構成誤差に対して訓練される。例えば、Ｎ＜Ｌｋについて、Ｌｋ／Ｎは整数であり、各データポイントまたはサブグループは、Ｌｋ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（ｘｉ）ｋ、１≦ｉ≦Ｌｋのサンプルの第ｋのセットまたは第ｋの列から連続して選択されるＮ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトルから構成されるＮ個のマルチチャネル神経学的サンプルベクトル（例えば、各マルチチャネル神経学的サンプルベクトルはＭ次元ベクトルである）のＮ×ＭマトリックスとしてＸｎと表され得、第ｋのマルチチャネル神経学的サンプルベクトル列についてのデータポイントは、（Ｘｎ）ｋとして表され得、ＸｎのＮ×Ｍサンプルは、第ｎの時間ステップでの入力として表され、再構成された入力は、第ｎの時間ステップで
（外８７）
2021509187.tif 000092
として表され、オートデコータの損失コスト関数ＬＡＥは、以下のように定義され得る。
【数４】
2021509187.tif 000093
【０４０９】
第２の段階において、弁別関数ｆは、以下の損失関数ＬＤの手段によって、生成関数ｇ（Ｘｎ）から生成されたラベルｙとカテゴリカルサンプルｙ’との間の差を学習し、
【数５】
2021509187.tif 000094
【０４１０】
各ｙ’ｎは、カテゴリカル分布２６２ａからランダムにサンプリングされる。効果的には、弁別ネットワーク２６２は、入力が生成されるときに負の値を生成し、入力がカテゴリカル分布２６２ａからサンプリングされるときに正の値を生成するように訓練される。
【０４１１】
第３の段階では、エンコーダネットワーク２６４ａ（例えば、生成器）は、弁別ネットワーク２６２を「だます」ことによって、ワンホット状であるｙ表現を生成するように訓練される。以下の損失関数ＬＧは、エンコーダネットワーク２６４ａがｙを生成するように促すか、または訓練／適応するため、現在固定されている弁別関数ｆは、正の値を生成する。
【数６】
2021509187.tif 000095
【０４１２】
弁別ネットワーク２６２は、エンコーダネットワーク２６４ａ（例えば、生成器）の更新毎に数回（例えば、３回）更新され得る。これにより、弁別ネットワーク２６２が、エンコーダネットワーク２６４ａ（例えば、生成器）を、エンコーダネットワーク２６４ａの更新ステップのそれぞれにおいて正しい方向に向けるか、またはそれを指すことが保証される。
【０４１３】
ＮＮモデル２６０の例示的な試行として、被験者の左前脚から４時間の１５チャネル神経学的信号サンプルデータ（例えば、Ｍ＝１５）を収集した。神経学的信号サンプルデータを、限定ではなく、単なる例として、３０ｋＨｚでサンプリングし、神経学的信号サンプルデータ内の身体的変数をエンコードする神経活動を表すスパイクを、限定ではなく、単なる例として、２６ｍＶの電圧閾値を使用して検出した。必要とされる感度に応じて他の電圧閾値レベルを使用することができることが、当業者によって理解されるべきである。ＮＮモデル２６０の性能を判断するために、２つのデータセットを使用した。第１のデータセットは、限定ではなく、単なる例として、スパイク（例えば、神経活動）がチャンネルのうちのいずれかに関して検出された後の５０時間ステップについて、１５チャンネルのうちのすべてからの生の神経学的信号からなった。この場合、記録された期間に合計２５０，９１１の神経活動のスパイクが検出された。第２のデータセットは、限定ではなく、単なる例として、０．０１秒のビン内の各チャネルのスパイクの数からなった。両方のセットを、０〜１の範囲に正規化し、次に、５０の連続したカウントのセグメントにスライスし、合計６，８４０個のデータポイントを生じる。このデータの変動により、生のデータに存在するノイズの一部が減少し、被験者のアクションを実施するのにかかり得る、より長い期間が考慮される。この例では、両方のデータセットについて、１つのデータポイントに、５０の時間ステップおよび１５の変数がある。
【０４１４】
１５チャネル神経学的信号サンプルデータが収集されている間、センサデータも収集された。この試行では、センサデータは、２４分間収集された被験者のビデオ映像であった。被験者のビデオ映像を分析して、被験者によって実施された５つの異なるアクション、それゆえ５つの異なる神経活動が識別され、それらのそれぞれが、１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせの異なるセットのエンコーディングを表す。これらのアクションは、前方に歩行、立ち上がる、すり足で歩行、反転、および向きを変えることであった。ビデオ映像が記録された神経学的信号サンプルデータと同期されると、神経学的信号サンプルのベクトル列または時系列のセグメントに、０．１秒の粒度で識別されたアクションに従ってラベル付与された。生のスパイクデータおよびカウントデータにおけるデータポイントの総数のうち、３００３および７４にそれぞれラベル付与された。これらのラベル付与されたデータポイントにより、これらのデータポイントをプロキシとして分類する際の精度を使用することによって、生成されたｙ表現がどの程度優れているかを判断することができた。ラベル付与されたデータは、データセットから削除され、訓練中に使用されなかった。
【０４１５】
ＮＮモデル２６０が期待されるように作用したかどうかを確認するために、他の２つのデータセット上で評価された。第１のデータセットは、４つのクラス（正弦波、余弦波、のこぎり波、方形波）の合成データセットである。ここで、１，０００，０００個のサンプルが、４〜３０時間ステップのユニット振幅およびランダムな期間で生成された。すべての波形の長さは、５０時間ステップであった。２００，０００個のデータポイントが試験のために提供された。第２のデータセットは、変更された国立標準技術研究所データベース（ＭＮＩＳＴ）からの画像の低解像度バージョンであった。この場合、ＭＮＩＳＴ画像は、２８ｘ２８ピクセルのサイズから７ｘ７にサイズ変更された。画像は、スキャンライン順に処理され、列が短いほど、モデルについての学習が容易になった。
【０４１６】
各データセットについて、訓練データを８０：２０（訓練：検証）の比率でランダムに分割することによって、検証セットを構成した。最良のモデルを、訓練の過程にわたって達成された最小の再構成誤差に基づいて選択した。より小さいカウントおよび合成データセットの過剰適合を防止するために、ベクトルｙのサイズを２０に設定し、ｚのサイズを４４に設定した。生のスパイクおよびＭＮＩＳＴデータについて、ベクトルｙのサイズを３０に設定し、ｚのサイズを９８に設定した。より大きなｙ表現を選択し、より正確な分類を行った。
【０４１７】
各データセットについてＮＮモデル２６０が達成する分類精度を確立するために、以下の評価プロトコルを適用した：ｙにおける各次元ｉについて、我々は、この次元ｑ（ｙｉ｜ｘ）における最大の確率を有するｘにおけるデータポイントのセットの確率を見つける。次に、真のクラスラベルを、これらの確率によって重み付けし、サンプルの選択されるセットにわたる最大平均を有するクラスを、ハッシュマップによってｙｉに割り当てる。次に、各データポイントに割り当てられたラベルに基づいて、精度を計算する。
【０４１８】
４つのデータセットについて得られた分類精度を、表１に示す。
【表１】
2021509187.tif 000096
【０４１９】
報告される精度は、１０回の独立した実施にわたる平均である。試験セット上で達成された二乗損失を計算して、ＮＮモデル２６０によって達成されたデータ再構成の有効性を示した。合成データセットおよびＭＮＩＳＴデータセットの両方について高い精度が達成され、ＮＮモデル２６０が期待されるように作用することが確認された。ＭＮＩＳＴデータについて、ＭＮＩＳＴ画像の低解像度バージョンが使用され、いくつかの桁を区別することが困難であるため、精度は通常よりも低くなった。生のスパイクデータセットと比較して、カウントデータセット上でより高い分類精度が達成された。これは、カウントデータセットが長期間にわたってアクションを観察しているためである可能性が高く、これにより、より多くの有益な情報および可能なノイズのロバスト性が提供される。ＮＮモデル２６０は、被験者のアクションを表すための連続ベクトル空間ｙを有することが、離散的アプローチと比較してモデリングの観点から実質的な利益を提供することを示した。加えて、身体的変数またはそれらの組み合わせの推定値を表す連続ベクトル空間ｙは、データのわかりやすい表現であり、被験者の身体機能または１つ以上の身体部位を管理または作用するために１つ以上のデバイスによって使用され得る。
【０４２０】
ＮＮモデル２６０の変更は、ＮＮモデル２６０の大部分を特定の被験者に依存しようにするために、異なる被験者から収集されたデータセットをつなぎ合わせることを含み得る。ＮＮモデル２６０は、ＬＳＴＭの代わりに畳み込みニューラルネットワークに基づくように、かつ／またはＷａｖｅＮｅｔ生成モデルに基づくようにさらに変更され得る。ＷａｖｅＮｅｔ生成モデルには、完全畳み込みニューラルネットワークが含まれ、畳み込み層には様々な拡張係数があり、それらの受容野が深度とともに指数関数的に成長し、数千の時間ステップをカバーすることができるため、神経学的時系列の分析が向上し得る。
【０４２１】
図２ｆは、エンコーダネットワーク２６４ａへの入力神経学的信号２７０と、図２ｅのＮＮモデル２６０のデコーダネットワーク２６４ｂから出力されるいくつかの対応する再構成された神経学的信号２７２および２７４と、を示すグラフ図である。これらの図について、ｘ軸は、サンプル数（例えば、この例では、５０である）を表し、ｙ軸は、神経学的信号（例えば、電圧）の振幅を表す。収集された元の入力神経学的信号２７０には、身体的変数ラベル「６」が割り当てられている。再構成された神経学的信号２７４は、訓練後にエンコーダ２６４ａが生成するラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚに基づいている。ラベルベクトルｙには、身体的変数ラベル「６」を割り当てることができる。デコーダネットワーク２６４ｂは、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚを使用して、再構成された神経学的信号２７４をフィードバックループなしでＮ時間ステップ後に生成する。再構成された神経学的信号２７４は０．００００３の非常に低い損失を有するため、ＮＮモデル２６０は、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚの十分に情報密度の高いデータ表現で入力神経学的信号２７０をエンコードすることが分かる。
【０４２２】
再構成された神経学的信号２７２は、デコーダから入力ｙへのフィードバックループに基づいているので、ＬＳＴＭの次の段階は、以前の信号の知識を有する。ＮＮモデル２６０のデコーダネットワーク２６４ｂに対するこの変更は、再構成された神経学的信号２７２の損失が０．００００１と低いため、フィードバックなしの場合（例えば、再構成された神経学的信号２７４）と比較して、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚの改善された情報密度の高いデータ表現で入力神経学的信号２７０をエンコードすることが分かる。
【０４２３】
図２ｇは、エンコーダネットワーク２６４ａへの入力神経学的信号２８０と、図２ｅのＮＮモデル２６０のデコーダネットワーク２６４ｂから出力されるいくつかの対応する再構成された神経学的信号２８２および２８４と、を示すさらなるグラフ図である。これらの図について、ｘ軸は、サンプル数（例えば、この例では、５０である）を表し、ｙ軸は、神経学的信号（例えば、電圧）の振幅を表す。収集された元の入力神経学的信号２８０には、身体的変数ラベル「１８」が割り当てられている。再構成された神経学的信号２８４は、訓練後にエンコーダ２６４ａが生成するラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚに基づいている。ラベルベクトルｙには、身体的変数ラベル「１８」を割り当てることができる。デコーダネットワーク２６４ｂは、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚを使用して、再構成された神経学的信号２８４をフィードバックループなしでＮ時間ステップ後に生成する。再構成された神経学的信号２８４は０．００００４の非常に低い損失を有するため、ＮＮモデル２６０は、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚの十分に情報密度の高いデータ表現で入力神経学的信号２８０をエンコードすることが分かる。
【０４２４】
再構成された神経学的信号２８２は、デコーダから入力ｙへのフィードバックループに基づいているので、ＬＳＴＭの次の段階は、以前の信号の知識を有する。ＮＮモデル２６０のデコーダネットワーク２６４ｂに対するこの変更は、再構成された神経学的信号２８２の損失が０．００００１と低いため、フィードバックなしの場合（例えば、再構成された神経学的信号２８４）と比較して、ラベルベクトルｙおよび潜在空間ベクトルｚの改善された情報密度の高いデータ表現で入力神経学的信号２８０をエンコードすることが分かる。
【０４２５】
図２ｈは、図２ｅの列間リカレントＮＮモデル２６０に基づいている変更されたＮＮモデル２９０に基づく、さらなる例示的なＭＬ技術を示す概略図である。変更されたＮＮモデル２９０は、本発明による神経インターフェース１０６および／または２０２ａ／２０２ｂで使用され得る。変更されたＮＮモデル２９０は、エンコーダネットワーク２６４ａ、デコーダネットワーク２６４ｂ、ならびに第１のＷＧＡＮ弁別ネットワーク２６２および第２のＷＧＡＮ弁別ネットワーク２９２を含む。第２のＷＧＡＮ弁別ネットワーク２９２を用いて、ｚ表現がよりガウス分布されるように促す。ガウス分布または正規分布が記載されているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、当業者であれば、限定ではなく、単なる例として、任意の他の確率分布など、あるいはネットワーク２６４ａ、２６４ｂの収束をさらに改善し、潜在空間もしくは潜在ベクトルの表現を改善し、かつ／またはラベル付与／分類および本発明の任意の他の側面を改善する任意の他の確率分布を使用することができることが理解されるべきである。
【０４２６】
第２の敵対的識別ネットワーク２９２を訓練して、エンコーダネットワーク２６４ａによって生成された潜在ベクトルｚと、ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）２９２ａからのサンプルとの間を区別する。エンコーダネットワーク２６４によって生成された潜在ベクトルｚおよびガウスサンプルは、第２の敵対的弁別器２９２の隠れ層２９２ｂおよび２９２ｃに入力される。出力層２９２ｄは、それがガウスサンプル／分布にどれほど近いかを評価することによって、潜在ベクトルｚの推定を、よりガウスになるように改善するために使用される線形ガウス結果を出力する。例えば、コストモジュール（ここで図示される）は、このガウス結果を使用して、ガウス分布ベクトルにより近いと推定される潜在ベクトルｚの潜在空間表現をさらに改善し得る。第２の敵対的ニューラルネットワーク２９２は、第１の敵対的ニューラルネットワーク２６２について記載されるものと同様の方法で訓練される。これにより、特定のｙ表現
（外８８）
2021509187.tif 000097
を選択し、ガウス分布から
（外８９）
2021509187.tif 000098
をサンプリングし、
（外９０）
2021509187.tif 000099
および
（外９１）
2021509187.tif 000100
の連結をデコーダネットワーク２６４ｂへの入力として使用することによって、任意のカテゴリについての信号の生成が可能になる。追加的に、これにより、ｙにおける混合カテゴリの生成が可能になる。したがって、エンコーダネットワーク２６４ａは、２つの固定サイズの潜在ベクトル表現潜在ベクトル
（外９２）
2021509187.tif 000101
と、さらに、身体的変数推定値として使用され、図２ａ〜２ｇを参照して記載されるようにラベル付与され得るラベルベクトル
（外９３）
2021509187.tif 000102
と、を生成する。
【０４２７】
ガウス分布変数またはガウス分布および／または正規分布が記載されているが、これは、単なる例であり、本発明はそのように限定されず、当業者であれば、限定ではなく、単なる例として、任意の他の確率分布など、あるいはネットワーク２６４ａ、２６４ｂの収束をさらに改善し、潜在空間もしくは潜在ベクトルの表現を改善し、かつ／またはラベル付与／分類および本発明の任意の他の側面を改善する任意の他の確率分布を使用することができることが理解されるべきである。
【０４２８】
図２ａ〜２ｈは本発明の例を記載しているが、これは、単なる例であり、単純化のためであるが、本発明のこれらの例はそのように限定されず、図２ａ〜２ｈに記載される本発明の例は、任意の１つ以上の身体的変数および／または身体的変数ラベルの任意の１つ以上のセットに関連して適用される場合があり、図１ａ〜４ｊおよび５ａ〜６ｂを参照して、かつ／または本明細書に記載されるように、１つ以上のプロセス、１つ以上の方法、ラベル付与された訓練データセット、本発明の異なる態様の１つ以上の特徴および／または１つ以上の機能、それらのもしくはそれらに対する変更またはそれらのもしくはそれらに対する組み合わせのうちのいずれかをさらに含み得ることが当業者によって理解されるべきである。
【０４２９】
図３ａは、神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂが、本発明による被験者１０２の神経系の一部で１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に神経刺激を出力するために１つ以上のＭＬ技術を訓練する際に使用するための例示的な神経インターフェースシステム３００の概略図である。神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂは、図１ａを参照して記載されるように神経インターフェース１０６と同様のコンポーネントを含み、これと同様の方法で構成され得る。被験者１０２は、複数のセンサ１２４ａ〜１２４ｈによって観察され得る。外部または内部センサ１２４ａ〜１２４ｈはまた、被験者１０２の１つ以上の生物学的、病理学的、身体的、および／または感情的側面を検知するために、被験者１０２の上、中、および／または周囲に配置される場合があり、これらは、限定ではなく、単なる例として、ＥＥＧ、ＥＯＧ、および／またはＥＭＧ信号もしくは任意の他の形態の心臓もしくは脳の活動と関連付けられた、ビデオカメラ１２４ａ、慣性測定ユニット１２４ｄ、動き検出センサ１２４ｂ〜１２４ｃ、心拍数センサ１２４ｇ、脳波センサ１２４ｅまたは１２４ｆ、または身体および／もしくは身体の器官／組織の１つ以上のパラメータおよび／もしくは機能の監視と関連付けられたセンサ１２４ｈなどのセンサを含み得る。
【０４３０】
神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂは、被験者１０２上に配置され、被験者１０２の神経系の一部に連結された１つ以上の神経レシーバおよび／または神経トランスミッタと通信することができる。神経レシーバおよび／または神経トランスミッタのそれぞれは、標的ニューロン集団（例えば、感覚ニューロン）と関連付けられた神経系の神経上の１つ以上のニューロンまたは１つ以上のニューロン集団の近くに配置され、これにより、限定ではなく、単なる例として、標的ニューロン集団への外部刺激３０６ａ（例えば、タッチ刺激）または標的ニューロン集団への内部刺激３０６ｂ（例えば、膵臓２１２などの器官への／からの刺激）に応答して１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動が生成される。
【０４３１】
神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂは、被験者１０２の身体部位または器官への刺激と関連付けられた１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動を含むデータ表現神経刺激信号を取り込むように構成され得る。神経学的刺激信号は、実際には、神経刺激を受信する標的ニューロン集団の近くに配置され得る１つ以上の神経レシーバによって取り込まれ得る。一例として、神経インターフェース３０２ａは、被験者２０２の身体部位（例えば、被験者の手）に対する１つ以上のタッチ刺激３０６ａに応答して神経学的刺激サンプルベクトル列を記録および／または処理するように構成され得る。別の例として、神経インターフェース３０２ｂは、被験者２０２の身体部位または器官２１２（例えば、被験者１０２の膵臓）の作用と関連付けられた内部刺激３０６ｂと関連付けられた神経学的刺激サンプルベクトル列を取り込むように構成され得る。実質的に同時に、被験者１０２を観察する１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｈからのセンサデータもまた、取り込まれ得る。加えて、神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂの通信インターフェースは、１つ以上の外部システム１２８に結合されて、限定ではなく、単なる例として、神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂの限定された記憶および処理リソースに起因するさらなる記憶および処理リソースを提供し得る。
【０４３２】
１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、限定ではなく、単なる例として、１つ以上のサーバまたはクラウドコンピューティングシステムなどを使用した神経学的刺激サンプル列および／またはセンサデータ上で作用するように構成された神経インターフェースシステムおよび／またはプラットフォームを含み得る。１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂに追加的な記憶およびコンピューティングリソースを提供するための１つ以上の記憶ユニット、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のコンピューティングデバイス、および／またはサーバを含み得る。例えば、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８を使用して、限定ではなく、単なる例として、神経学的刺激信号サンプルおよび／もしくは対応するセンサデータに基づいて神経刺激訓練データセットを生成および記憶して、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、神経刺激訓練データセットに基づいて１つ以上のＭＬ技術を訓練して、神経学的刺激信号サンプルからの神経刺激と関連付けられた身体的変数を推定し、訓練されたＭＬ技術を表すデータを神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂに送信して、それに従って神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂのＭＬ技術を構成し、ならびに／または限定ではなく、単なる例として、神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂのＭＬ技術の較正および／もしくは再訓練のための神経学的刺激信号サンプルおよび／もしくはセンサデータのさらなる記憶および／もしくは処理に関して、かつ／または神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂについてのリアルタイムでの神経刺激と関連付けられた神経活動からの身体的変数の推定において、神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂを支援し得る。例えば、外部コンピューティングシステム１２８は、１つ以上のＭＬ技術を訓練し、訓練された１つ以上のＭＬ技術を表すデータを、通信インターフェース１１２を介して神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂに送信することができ、これが記憶装置１１４に記憶され、これを使用して、訓練された１つ以上のＭＬ技術に基づいて作用するように神経インターフェース３０２ａおよび３０２ｂを構成し得る。
【０４３３】
動作中、捕捉された神経学的刺激信号データおよび対応するセンサデータを処理して、１つ以上のＭＬ技術を訓練するための神経刺激訓練データセットを生成し、訓練データセットに基づいて、神経刺激に関連付けられた身体的変数の推定値を決定することができる。１つ以上のＭＬ技術は、１つ以上の標的ニューロン集団に適切な刺激学的信号を適用する際に１つ以上のトランスミッタによって使用するために、神経的刺激に関連付けられた身体的変数の推定値に対応する神経刺激信号を決定するように訓練および／または構成することもできる。１つ以上のＭＬ技術が一旦訓練されると、それらは、１つ以上のデバイスとインターフェースするために神経インターフェース３０２ａまたは３０２ｂによって使用されてもよく、１つ以上のデバイスは当該デバイスによって生成された身体的変数信号またはデータに関連付けられた刺激もしくは神経活動を用いて、被験者１０２の神経系の１つ以上のニューロン集団を管理または標的化するように構成されている。身体的変数信号は、１つ以上のデバイスが神経刺激を被験者１０２の神経系に入力できるようにするために、１つ以上のデバイスによって生成されてもよい。これは、デバイスによって生成された身体的変数信号を、訓練中にＭＬ技術によって決定された、身体的変数信号に対応する分類またはラベル付与された１つ以上の神経学的刺激信号推定値にマッピングすることによって達成することができる。ＭＬ技術は、神経学的刺激信号推定値を、標的ニューロン集団に関連付けられた１つ以上の神経トランスミッタに送信してもよい。１つ以上の神経トランスミッタは、身体的変数信号に関連付けられた神経活動を、標的の１つ以上のニューロン集団に適用させる刺激を適用してもよい。
【０４３４】
例えば、神経刺激は、限定されるものではないが、単に例として、タッチに対応し得る１つ以上の刺激３０６ａによって刺激されたときに、感覚ニューロンなどの１つ以上の標的ニューロンおよび／または標的ニューロン集団によって生成されてもよい。神経インターフェース３０２ａは、１つ以上の神経の１つ以上の標的ニューロン集団の近くに位置する１つ以上の神経レシーバおよび／または１つ以上の神経トランスミッタに連結されてもよい。したがって、神経インターフェース３０２ａは、１つ以上の標的ニューロンおよび／または標的ニューロン集団（例えば、感覚ニューロン）によって生成される、神経刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含む神経学的刺激信号を捕捉することができる。標的ニューロン集団が１つ以上の刺激３０６ａによって刺激されると、神経レシーバのうちの１つ以上は、１つ以上の神経学的刺激信号の形態で、ニューロン集団の刺激に関連付けられた身体的変数をエンコードする対応する神経活動を捕捉してもよい。例えば、複数の神経レシーバを使用して、マルチチャネル神経学的刺激信号を捕捉してもよく、この信号はサンプリングされて、マルチチャネル神経学的刺激サンプルベクトル列を形成してもよく、この列は、神経インターフェース３０２ａもしくは３０２ｂまたは外部コンピューティングシステム１２８のいずれかによって収集および記憶されてもよい。
【０４３５】
図３ｂは、身体的変数信号またはデータを表すデータが本発明によるデバイスから受信されるときに、適切な神経刺激を生成するための神経インターフェースの１つ以上のＭＬ技術を訓練するのに使用する訓練データセットを生成するための、別の例示的なプロセス３１０を示す流れ図である。プロセス３１０は、限定されるものではないが、単に例として、以下のステップを含んでもよい。
【０４３６】
ステップ３１２では、被験者１０２の神経系への対応する１つ以上の刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含む１つ以上の神経学的刺激信号が、被験者１０２の神経系の１つ以上のニューロン集団に連結された１つ以上の神経レシーバから受信されてもよい。対応する複数のニューロン集団に連結された複数の神経レシーバが存在してもよい。したがって、刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含む複数の神経学的刺激信号が、刺激に関連して受信されてもよい。神経学的刺激信号は、神経学的刺激サンプルデータまたは被験者１０２の神経系への各刺激に関連付けられたマルチチャネル神経学的刺激サンプルベクトル列として受信、サンプリング、および記憶されてもよい。神経学的刺激サンプルデータは、各刺激に関連付けられた神経活動がいつ発生する可能性があるかを識別するのに使用するためにタイムスタンプ付与されてもよい。ステップ３１４において、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｈは、刺激が被験者１０２の神経系に適用されるか、またはここで検出されるときに、被験者１０２を観察してもよく、対応するセンサデータが捕捉および記憶されてもよい。センサデータにタイムスタンプ付与することもできる。
【０４３７】
ステップ３１６において、神経学的刺激信号データの部分は、被験者１０２の刺激に対応するセンサデータの対応する部分と照合される。例えば、捕捉された神経学的刺激信号／サンプルデータおよび対応するセンサデータは、以下のように処理されてもよい：ａ）神経学的刺激信号データの、刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動が発生する部分を識別する。ｂ）センサデータの、１つ以上の身体的変数および／または刺激が発生する神経活動がいつ発生するかに対応する１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｈからの部分を識別する。神経学的刺激信号データとセンサデータとの両方にタイムスタンプ付与して、神経学的刺激信号データのそれらの部分を識別し、被験者１０２への刺激に関連するセンサデータの対応する部分と照合するのを支援してもよい。
【０４３８】
ステップ３１８において、神経学的刺激信号データとセンサデータとの照合された部分は、被験者１０２への刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動に関連して、識別、分類、および／またはラベル付与されてもよい。例えば、センサデータの照合された部分の各々を使用して、刺激に関連付けられている１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動が存在する、神経学的刺激信号データの各部分に対応する、１つ以上の身体的変数に関連付けられた神経刺激を識別してもよい。次いで、神経学的刺激信号データの部分は、１つ以上の身体的変数に関連付けられた識別された神経刺激に基づいて、身体的変数ラベルでラベル付与されてもよい。
【０４３９】
ステップ３１８は、神経学的刺激信号データを分析して、神経刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動がいつ存在するかを決定することをさらに含んでもよい。身体的変数が存在すると識別されている神経学的刺激信号データの部分は、さらに分析されるか、または神経学的刺激信号データの部分を分類することができる１つ以上のＭＬ技術を通過してもよい。神経学的刺激信号データの部分または神経学的刺激信号データの分類された部分は、センサデータの対応する部分と照合して、１つ以上の刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを識別してもよい。神経刺激に関連付けられた身体的変数またはそれらの組み合わせは、センサデータの対応する部分を分析し、これを使用して、存在する可能性のある１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせを直接的または間接的に識別することによって識別されてもよい。刺激に関連付けられたこれらの識別された身体的変数に、神経学的刺激信号データの対応する部分に関連付けることができる身体的変数ラベルを与えてもよい。したがって、身体的変数ラベルの神経学的刺激信号データの部分へのマッピングを生成することができる。
【０４４０】
ステップ３２０において、刺激に関連付けられた１つ以上のデバイスからの身体的変数信号またはデータを、神経学的刺激信号データおよび／またはセンサデータの識別／分類／ラベル付与された部分の対応する部分にマッピングしてもよい。例えば、身体的変数信号をエンコードする神経活動で１つ以上のニューロン集団を刺激するための身体的変数信号を生成するデバイスは、これらの身体的変数信号を対応する体の可変ラベルにマッピングすることができる。ステップ３２２において、神経学的刺激信号データおよび／またはセンサデータのラベル付与および／またはマッピングされた部分は、神経刺激訓練データセットとして記憶されてもよい。
【０４４１】
図３ｃは、本発明による神経インターフェースと共に使用するためのＭＬ技術を訓練するための例示的な訓練プロセス３３０を示す流れ図である。プロセス３３０は、限定されるものではないが、単に例として、以下のステップを含んでもよい。ステップ３３２において、神経刺激訓練データセットは、ストレージから取得されてもよい。神経刺激訓練データセットは、被験者１０２に対する１つ以上の識別された刺激に関連付けられた対応する身体的変数ラベルでラベル付与された神経学的刺激信号データの部分を含んでもよい。ステップ３３４において、神経刺激訓練データセットからの訓練神経刺激サンプルデータは、デバイスによって入力または生成された身体的変数信号に関連付けられた神経刺激信号を出力および／または予測するための１つ以上の神経刺激モデルを構築および／または訓練するための１つ以上のＭＬ技術に入力されてもよい。ＭＬ技術は、１つ以上の神経刺激モデルを構築および／または訓練するときに、１つ以上の身体的変数信号を取得することもでき、これにより身体的変数信号を表すデータを訓練された神経刺激モデルに入力できるようにし、身体的変数信号を表すデータをエンコードする神経活動を１つ以上のニューロン集団に適用する際に、１つ以上の神経トランスミッタによる使用のために、適切な神経刺激信号推定値を出力／予測できるようにしてもよい。ステップ３３６において、訓練された神経刺激モデルを使用して、デバイスからの身体的変数信号を入力として与えられた１つ以上の神経刺激信号を予測および／または出力する。
【０４４２】
図３ｄは、本発明による神経インターフェースと共に使用するために、図３ｃのＭＬ技術を訓練することによって生成された神経刺激モデルを操作するための例示的なプロセス３４０を示す流れ図である。この例では、１つ以上のデバイスが、神経刺激モデルを実装するように構成されている神経インターフェースと通信してもよい。神経インターフェースは、１つ以上のデバイスがニューロン集団の刺激に対して、またはニューロン集団の神経活動を管理／制御するために標的化したニューロン集団に関連付けられた１つ以上の神経トランスミッタに連結されてもよい。プロセス３４０は、限定されるものではないが、単に例として、以下のステップを含んでもよい。
【０４４３】
ステップ３４２において、神経インターフェースは、１つのデバイスまたは１つ以上のデバイスから身体的変数信号を受信する。神経インターフェースは、無線または有線のいずれかでデバイスに連結された通信インターフェースを介して、身体的変数信号を受信してもよい。身体的変数信号は、身体的変数信号に関連付けられた神経刺激訓練データセットで訓練された１つ以上の神経刺激モデルに入力されてもよい。すなわち、神経刺激訓練データセットは、神経刺激サンプルデータおよび対応する身体的変数信号にマッピングされた対応する身体的変数ラベルを含んでもよい。神経刺激モデルは、身体的変数信号に作用し、１つ以上の神経トランスミッタが１つ以上の標的ニューロン集団への１つ以上の身体的変数信号を表す対応する神経活動エンコーディングデータを生成するのに適し得る対応する神経刺激信号を決定または出力してもよい。ステップ３４６において、神経インターフェースは、出力神経刺激信号または出力神経刺激信号を表すデータを、被験者１０２の神経系に連結された１つ以上の神経トランスミッタに送信して、１つ以上の標的ニューロン集団の神経活動を刺激または制御／管理する。
【０４４４】
図３ｅは、図２ｅおよび図２ｈを参照して説明されたようなＮＮモデル２６０および修正ＮＮモデル２９０に基づいているが、デバイスによって生成された身体的変数信号の入力に基づいて神経学的刺激信号または波形３６２ｂを生成するように構成された神経刺激ネットワークモデル３６０の例示的なＭＬ技術を示す概略図である。神経インターフェースは、デバイスからの身体的変数信号の受信に応答して、神経刺激信号を表すデータまたは身体的変数信号を表す波形３６２ｂを、１つ以上の神経トランスミッタに提供して、被験者１０２の神経系の一部の１つ以上の標的ニューロン集団における身体的変数信号に関連付けられた神経活動を生成してもよい。
【０４４５】
図２ａ〜図２ｈは、表記ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）を使用してマルチチャネル神経学的信号を説明しているが、この表記は、マルチチャネル神経学的刺激信号に関連して再利用されることになり、とういのも、これらの信号が１つ以上の神経レシーバによっても受信される可能性があるためである。したがって、神経インターフェース１０６または３０２ａ／３０２ｂは、１つ以上の神経刺激に関連して、多数のＭ神経レシーバから受信されマルチチャネル神経学的刺激信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）を受信、サンプリング、および収集してもよい。マルチチャネル神経学的刺激信号ｘ１（ｔ），、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）をサンプリングして、ｉ≧１のマルチチャネル神経学的刺激信号サンプル（ｘｉ）を形成してもよく、ここで、ｘｉは、マルチチャネル神経学的刺激信号のＭ次元ベクトル空間のｉ番目のサンプルベクトルであり、ここで、ｘｉの各要素は、１≦ｍ≦Ｍの対応するｍ番目のチャネルからのｉ番目のサンプルを表す。各ｋ番目の神経刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を示す、マルチチャネル神経学的刺激信号ｘ１（ｔ）、．．．、ｘｉ（ｔ）、ｘｊ（ｔ）、．．．、ｘＭ（ｔ）は、１≦ｉ≦Ｌｋおよびｋ≧１のサンプルベクトル列（ｘｉ）ｋとしてサンプリングおよび記憶されてもよく、Ｌｋは、ｋ番目の神経刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードするｋ番目の神経活動を捕捉する、ｋ番目のサンプル列の長さまたはｋ番目のセクションから取られたサンプルの数である。１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードするｋ番目の神経活動を表すデータは、Ｌｋ×Ｍ個のサンプルからなっていてもよい。したがって、神経学的刺激サンプルのベクトル列のセットを収集し、｛（ｘｉ）ｋ｝として表すことができる。
【０４４６】
神経刺激サンプルベクトル列の訓練セットは、神経刺激サンプルベクトル列の収集されたセット｛（ｘｉ）ｋ｝から生成され、
（外９４）
2021509187.tif 000103
として表されてもよく、ここで、Ｔは、訓練セット内の神経学的刺激サンプルベクトル列の数である。訓練セット
（外９５）
2021509187.tif 000104
は、Ｔ神経活動を識別する、以前に記録または記憶されたマルチチャネル神経学的刺激信号から生成されてもよく、各神経活動は、刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする。この訓練セット
（外９６）
2021509187.tif 000105
は、Ｔ神経活動の各々を分析し（例えば、前述されたように自動的に分析する）、刺激に関連付けられたマルチチャネル神経学的刺激信号が記録／記憶／サンプリング、および収集されたのと同時に、記録／記憶／収集された対応するセンサデータ（例えば、ビデオ、オーディオ、モーショントラッキング、血液、心拍数など）と比較することによって、｛（ｘｉ）ｋ｝から生成されてもよい。この比較を使用して、被験者のアクションまたは反応を識別し、したがって、刺激１≦ｋ≦Ｔに関連付けられた各ｋ番目の神経活動を識別してもよく、これを使用して、刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動に関連する神経刺激ネットワークモデル３６０から出力された洗剤表現をラベル付与してもよい。
【０４４７】
あるいは、訓練セット
（外９７）
2021509187.tif 000106
は、神経学的刺激サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝の各々について、身体的変数ラベル付与ベクトルｙを出力する分類器としてのＮＮモデル３６０を使用して、神経学的刺激サンプルベクトル列の収集されたセット｛（ｘｉ）ｋ｝から生成されてもよい。その後、各身体的変数ラベル付与ベクトルｙは、刺激に関連付けられた｛（ｘｉ）ｋ｝の神経活動の各々を、マルチチャネル神経学的刺激信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝が記録／記憶／サンプリング、および収集されたのと同時に、記録／記憶／収集された対応するセンサデータ（例えば、ビデオ、オーディオ、モーショントラッキング、血液、心拍数など）と比較する（例えば、前述されように自動的に分析する）ことによって識別され得る身体的変数ラベルでラベル付与されてもよい。一連のＴ個の固有の身体的変数ラベルとそれらの関連付けられた神経学的刺激信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝は、ラベル付与された神経刺激訓練データセットとして
（外９８）
2021509187.tif 000107
として記憶されてもよい。このデータセットは、１つ以上のＭＬ技術をさらに訓練するために使用されてもよい。
【０４４８】
収集された神経学的サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝のセットは非常に大きく、手動による人間の分析には微妙な特徴を含む可能性があるため、ＮＮモデル３６０などのＭＬ技術は、被験者の身体機能を管理するための１つ以上のデバイスに出力するのに適した神経学的刺激サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝の表現を分析し、学習し、かつラベル付与するのを支援することができる。この例では、ＮＮモデル２６０は、半教師付き列対列モデルに基づいている。ＮＮモデル２６０は、１≦ｉ≦Ｌｋおよびｋ≧１の所与の神経学的サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを固定サイズの連続ベクトル表現または潜在ベクトル表現にエンコードする列対列モデルである。ＮＮモデル２６０は、エンコーダ２６４ａと、デコーダ２６４ｂと、を含み、これらは両方とも、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）リカレント神経ネットワーク（ＲＮＮ）である。
【０４４９】
エンコーダ２６４ａは、任意の長さの固定サイズの潜在様式ベクトルｚおよび固定サイズのラベル様ベクトルｙを含む固定サイズの連続潜在ベクトル表現を生成するために、ｎ回の時間ステップにわたってＬＳＴＭ  ＲＮＮによって処理されてもよいｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列Ｘｋ＝（ｘｉ）ｋ３６２ａを受信してもよい。次に、デコーダ２６４ｂは、対応する潜伏様式ベクトルｚおよびラベル様ベクトルｙを受信して、ｎ回の時間ステップにわたって別のＬＳＴＭ  ＲＮＮを介してｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列Ｘｋ＝（ｘｉ）ｋ３６２ａを再構成して、再構成されたｋ番目の神経刺激サンプルベクトル列
（外９９）
2021509187.tif 000108
を生成してもよい。図２ｅまたは図２ｈを参照して前述されたように、エンコーダ２６４ａおよびデコーダ２６４ｂは、Ｘｋと
（外１００）
2021509187.tif 000109
との間の再構成エラーを最小化するために、損失関数に基づいて訓練されてもよい。したがって、一度訓練されるか、または潜在ベクトル表現（例えば、ｙおよびｚ）が十分に形成されているとき、デコーダ２６４ｂは、特定のｙを入力することと、ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）をサンプリングすることによってサンプルベクトルｚを入力することとに基づいて、神経学的刺激信号を生成するように構成されてもよい。
【０４５０】
図２ｅまたは図２ｈを参照して説明されたように、ＮＮモデル３６０は、エンコーダ２６４ａによって生成されたラベルｙと、カテゴリ分布２６２ａからのサンプル（例えば、ワンホットベクトルサンプル）とを区別するように訓練された第１の対立弁別器２６２で増強されてもよい。この増強により、ＮＮモデル３６０は、神経刺激に関連付けられた１つ以上の身体的変数をエンコードする対応する神経活動を識別するためにラベル付与されていてもよい、ラベル付与されていない収集されたマルチチャネル神経学的刺激信号サンプルベクトル列｛（ｘｉ）ｋ｝から、情報量の多いラベル様潜在ベクトルｙを学習するように訓練されることが可能になる。
【０４５１】
１つ以上のデバイスから受信された身体的変数信号３６４ａは、各々が固有のラベル様潜在ベクトルｙに関連付けられた対応する身体的変数ラベルにマッピングされてもよい。したがって、所与の身体的変数信号３６４ａは、ラベル様潜在ベクトルｙにマッピングされてもよく、ラベル様潜在ベクトルｙは、ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）からサンプリングされたサンプルベクトルｚ−ｒｅｐ３６４ｃとともに、入力ｙ−ｒｅｐ３６４ｂとしてデコーダ２６４ｂに入力されてもよい。デコーダ２６４ｂは、入力ｙ−ｒｅｐ３６４ｂおよびｚ−ｒｅｐ３６４ｂをそのＬＳＴＭ  ＲＮＮを使用して処理し、入力ｙ−ｒｅｐ３６４ｂおよびｚ−ｒｅｐ３６４ｂを介して身体的変数信号に対応する神経学的刺激信号
（外１０１）
2021509187.tif 000110
を再構成する。
【０４５２】
図２ｈを参照して説明されたように、ＮＮモデル３６０は、潜在様式ベクトルｚ表現がよりガウス分布されるように促すために使用される第２の敵対的弁別器２９２でさらに増強されてもよい。第２の敵対的弁別ネットワーク２９２は、エンコーダネットワーク２６４ａによって生成された潜在ベクトルｚと、ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）２９２ａからのサンプルとを区別するように訓練される。エンコーダネットワーク２６４によって生成された潜在様式ベクトルｚおよびガウスサンプルは、第２の敵対的弁別器２９２の隠れ層２９２ｂおよび２９２ｃに入力される。出力層２９２ｄは、線形ガウス結果を出力し、線形ガウス結果は、潜在ベクトルｚの推定値がガウスサンプル／分布にどれだけ近いかを評価することによって、よりガウスになるように改善するために使用されてもよい。これにより、潜在様式ベクトルｚの潜在表現を改善することができる。これはまた、特定のｙ表現
（外１０２）
2021509187.tif 000111
−ｒｅｐ  ３６４ｂを選択し、ｚ表現
（外１０３）
2021509187.tif 000112
−ｒｅｐ  ３６４ｃをガウス分布からサンプリングし、
（外１０４）
2021509187.tif 000113
−ｒｅｐ  ３６４ｂと
（外１０５）
2021509187.tif 000114
−ｒｅｐ  ３６４ｃとの連結をデコーダネットワーク２６４ｂへの入力として使用することによって、任意のカテゴリに対する神経学的刺激信号の生成も可能にしてもよく、ここで、ラベルベクトル
（外１０６）
2021509187.tif 000115
−ｒｅｐに関連付けられた神経学的刺激信号または波形３６２ｂが再構成されてもよい。
【０４５３】
エンコーダ２６４ａおよびデコーダ２６４ｂが、上記ならびに／または図２ｃ、図２ｅおよび／もしくは図２ｈを参照して説明された神経刺激訓練データセットで一旦訓練されると、デコーダネットワーク２６４ｂのみが保持される。デバイスによって生成された身体的変数信号は、各々が特定のｙベクトルを表す１つ以上の身体的変数ラベルにマッピングされる１つ以上のアクションを定義してもよい。したがって、身体的変数信号は、特定のｙベクトルにマッピングされてもよい。この特定のｙベクトルは、身体的変数信号に関連付けられた１つ以上のアクションを表すワンホットエンコードされたベクトルであってもよいｙ表現
（外１０７）
2021509187.tif 000116
−ｒｅｐ  ３６４ｂとして選択される。同様に、新しいｚ表現、  
（外１０８）
2021509187.tif 000117
−ｒｅｐ  ３６４ｂは、ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）からｚをサンプリングすることによって生成される。最も一般的な信号が必要な場合、新しいｚ表現、
（外１０９）
2021509187.tif 000118
−ｒｅｐ  ３６４ｂは、標準偏差がより小さい分布からサンプリングすることによって生成される。選択および／または生成された
（外１１０）
2021509187.tif 000119
−ｒｅｐ  ３６４ｂおよび
（外１１１）
2021509187.tif 000120
−ｒｅｐ  ３６４ｂは、デコーダネットワーク２６４ｂに入力され、デコーダネットワーク２６４ｂは、対応する再構成された神経学的刺激信号波形３６２ｂを表すデータを出力し、データ表現は、神経学的刺激サンプルベクトル列であってもよい。再構築された神経学的刺激信号波形３６２ｂを表すデータは、再構築された神経学的刺激信号波形３６２ｂに基づいて身体的変数に対応する神経活動を生成するために、１つ以上の神経トランスミッタに送信されてもよい。
【０４５４】
ガウス分布Ｎ（ｚ｜０，Ｉ）または正規分布が説明されているが、これは単なる例であり、当業者は、神経学的刺激信号波形の再構成および／または本発明の他のラベル付与／分類の側面をさらに改善する任意の他の確率分布などを使用してもよいことを理解されたい。
【０４５５】
上記の例では、選択または生成されたｙ表現
（外１１２）
2021509187.tif 000121
−ｒｅｐ  ３６４ｂは、ワンホットベクトルになるように選択するか、動作の混合物または身体的変数信号になるように選択されてもよい。例えば、第１の身体的変数は、横になることと関連付けられてもよく、第２の身体的変数は、立ち上がることと関連付けられてもよい。したがって、５０％の横になっている動作と５０％の立っている動作との混合は、おそらく座るための神経刺激信号または波形を生成するために、第１および第２の身体的変数信号に関連付けられた
（外１１３）
2021509187.tif 000122
−ｒｅｐ  ３６４ｂベクトルを比例的に組み合わせる（例えば、各
（外１１４）
2021509187.tif 000123
−ｒｅｐ  ３６４ｂを０．５倍にして、一緒に加算する）ことによって選択されてもよい。各
（外１１５）
2021509187.tif 000124
−ｒｅｐ  ３６４ｂが異なる１つのホットベクトルであった場合、組み合わされた
（外１１６）
2021509187.tif 000125
−ｒｅｐ  ３６４ｂベクトルの要素のうち２つは０．５の値を持つことになり、ここで、残りの要素はゼロになる。
【０４５６】
図３ｆは、神経インターフェース１０６、３０２ａ、または３０２ｂによって実装されるＭＬ技術の訓練プロセスまたは方法３７０を示す流れ図である。訓練プロセスまたは方法は、限定されるものではないが、単に例として、以下のステップに基づいている。ステップ３７２において、神経学的刺激サンプルベクトル列または神経刺激訓練データセットの訓練セット
（外１１７）
2021509187.tif 000126
が取得される。神経学的刺激サンプルベクトル列
（外１１８）
2021509187.tif 000127
の訓練セットは、神経学的刺激サンプルベクトル列
（外１１９）
2021509187.tif 000128
の訓練セット内の神経学的刺激サンプルベクトル列の各々が受信／測定された時と同時に取られたセンサデータに基づいて分類および／またはラベル付与されたものと仮定される。したがって、神経学的刺激サンプルベクトル列の訓練セットは、神経刺激データサンプルまたは神経学的刺激ベクトルデータ列および／または神経刺激に対応する関連する身体的変数ラベルを含む。訓練カウンタｋは、ＭＬ技術の訓練に使用される最初の神経学的刺激サンプルベクトル列（例えば、ｋ＝１）に設定される。ステップ３７４において、ＭＬ技術は、
（外１２０）
2021509187.tif 000129
のｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋをＭＬ技術への入力として適用することによって訓練されてもよく、ここで、１≦ｉ≦Ｌｋおよび１≦ｋ≦Ｔである。ＭＬ技術は、身体的変数ラベルに関連付けられた身体的変数信号に基づいて、神経刺激を表す出力データを生成してもよい。例えば、ＭＬ技術は、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに存在する１つ以上の身体的変数を表す分類および／または身体的変数推定値を生成してもよく、これらは、１つ以上の身体的変数信号にマッピングされてもよい。次に、この分類を使用して、入力された身体的変数信号に基づいて、神経刺激を生成してもよい。ステップ３７６において、ＭＬ技術の重みおよび／またはパラメータは、ＭＬ技術、入力ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ、および神経刺激、ｋ番目の分類および／または身体的変数推定値の出力データ表現に関連付けられたコスト関数を計算することに基づいて更新されてもよい。例えば、これは、分類および／または身体的変数推定値を表す出力データを、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋの元の分類または身体的変数ラベル／ベクトルと比較することによって達成されてもよく、これらは、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋが受信／測定、および記憶された時点で取られたセンサデータに基づいて分類および／またはラベル付与されている。あるいは、ＭＬ技術は、推定されたｋ番目の分類に基づいて入力されたｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋを再構成してもよく、ここで、再構成されたｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列は、元の入力されたｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列と比較されてもよい。入力としてデバイスからの身体的変数信号を与えられた神経刺激を出力するように訓練されたＭＬ技術に関連付けられたコスト関数を生成するための多くの方法およびそれらの組み合わせがあることは、当業者には理解されるであろう。比較は、エラー推定値を生成するか、ＭＬ技術の重みおよび／またはパラメータを更新するために使用されるコスト関数で使用される。ＭＬ技術の重みおよび／またはパラメータは、ＭＬ技術が使用するコスト関数またはエラー推定値に基づいて更新されてもよい。
【０４５７】
ステップ３７８において、ＭＬ技術が、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに対して十分に訓練されたか否かが決定されてもよい。例えば、コスト関数は、特定のエラー閾値を下回るエラー推定値を生成する場合がある。代替的または追加的に、ＭＬ技術は、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関連付けられた身体的変数ラベルに対応および／またはマッピングする神経学的刺激信号推定値を表すデータを確実に出力する場合、ｋ番目の神経刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関して訓練されたとみなされてもよい。訓練セット内のｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋについて訓練が終了していない（例えばＮ）と考えられる場合、ステップ３７４および３７６は、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋに関連付けられたエラー推定値またはコスト関数が特定のエラーまたはコスト関数閾値に達するまで、１回以上または複数回繰り返されてもよい。ＭＬ技術のエラー推定値もしくはコスト関数が十分に小さいか、または特定のエラーもしくはコスト関数閾値を下回る場合、ＭＬ技術は、ｋ番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ（例えば、Ｙ）について訓練されたとみなされてもよく、方法はステップ２５０に進む。
【０４５８】
ステップ２５０において、神経学的刺激サンプルの訓練セットの全てまたは
（外１２１）
2021509187.tif 000130
の神経学的刺激サンプルのベクトル列がＭＬ技術を訓練するために使用されたか否かが決定される。訓練セットにまだいくつかの神経学的刺激サンプルベクトル列が残っている（例えば、Ｎ）場合、訓練カウンタｋがインクリメントされ（例えば、ｋ＝ｋ＋１）、（ｋ＋１）−番目の神経学的刺激サンプルベクトル列（ｘｉ）ｋ＋１で処理はステップ３７４に進み、それ以外の場合、訓練データセットの神経学的刺激サンプルベクトル列の全てが使用されているか、または訓練データセットの十分な神経学的刺激サンプルベクトル列が使用されている（例えばＹ）と決定された場合、処理はステップ２５２に進む。ステップ２５２において、ＭＬ技術は訓練されたとみなされ、神経刺激に関連付けられた身体的変数をエンコードする神経活動を分類するために、および／または神経インターフェース１０６、３０２ａ、または３０２ｂに接続された１つ以上のデバイスから受信されてもよい身体的変数信号に関連付けられた神経学的刺激信号の推定値を出力するために、ここで使用されてもよい。
【０４５９】
図３ａ〜図３ｆでは本発明の例が説明されているが、これは単に例であり、簡単にするためであるが、本発明のこれらの例はそのように限定されるものではなく、図３ａ〜図３ｆで説明された本発明の例は、任意の１つ以上の身体的変数および／または任意の身体的変数ラベルの１つ以上のセットに関連して適用されてもよく、図１ａ〜図４ｊおよび図５ａ〜図６ｂを参照して、および／または本明細書で説明されているように、１つ以上のプロセス、１つ以上の方法、ラベル付与された訓練データセット、本発明の異なる態様の１つ以上の特徴および／または１つ以上の機能、それらの修正またはそれらの対する修正、それらの組み合わせまたはそれらに対する組み合わせのうちのいずれか１つ以上をさらに含んでもよい。
【０４６０】
図４ａは、被験者１０２が、この例では補綴腕である人工デバイス４０８ａに連結された神経インターフェース４０２を使用する例示的な神経インターフェースシステム４００を示す概略図である。神経インターフェース４０２は、図１ａ〜図３ｆおよび図５ａまたは図５ｂに関して説明されるように、神経インターフェース１０６、２０２ａ、２０２ｂ、３０２ａ、３０２ｂのうちの１つ以上に基づいてもよく、１つ以上のプロセスおよび方法に基づいて動作するように構成されてもよい。神経インターフェース４０２は、被験者１０２の体性神経系からの１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動を含む神経学的信号を受信するように構成され得る。神経インターフェース４０２は、補綴デバイス４０８ａを制御する（例えば、補綴デバイスの動きを制御する）ために、受信された神経学的信号からの身体的変数を表すデータを解釈／解読または推定するように訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用するように構成され得る。神経インターフェース４０２はまた、補綴デバイス４０８ａからのフィードバック信号または身体的変数信号を表すデータ（例えば、デバイス上のタッチまたは圧力センサからのタッチまたは圧力信号に関連付けられたデータ）を受信し、受信した身体的変数信号を神経刺激として被験者１０２の神経系に適用することを支援するように訓練された１つ以上のＭＬ技術を使用するように構成され得る。したがって、被験者１０２は、被験者１０２が補綴デバイス４０８ａが交換された元の手足または身体の一部を操作したのと同様の方法で、補綴デバイス４０８ａを操作することができる。あるいは、被験者１０２は、異なる神経活動を使用して補綴デバイス４０８ａを操作することを学習することができる。
【０４６１】
神経インターフェースシステム４００は、神経インターフェース４０６によって使用されるＭＬ技術を訓練するための神経学的信号データのセットと共に、センサデータが使用され得る被験者１０２上で訓練されてもよい１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｇをさらに含む。神経インターフェース４０２はまた、１つ以上のニューロンまたは１つ以上のニューロン集団の神経活動を測定し、神経インターフェース４０６によって受信され得る１つ以上の神経学的信号を出力することができる１つ以上の神経レシーバ（または神経センサ）によって、被験者１０２の神経系にも連結されてもよい。神経インターフェース４０２はまた、神経インターフェース４０２から神経学的刺激信号を受信し、これらを神経学的刺激信号を表す神経活動として１つ以上のニューロンまたは１つ以上のニューロン集団に適用することができる１つ以上の神経トランスミッタ（または神経変調器／刺激器／変換器）によって被験者１０２の神経系にも連結されてもよい。
【０４６２】
神経インターフェースシステム４００は、補綴デバイス４０８ａの管理および操作において神経インターフェース４０２を支援するための他の神経インターフェースシステム、他の神経インターフェース、処理ユニット、サーバ、ストレージユニットなどを含む、外部コンピューティングシステム１２８をさらに含んでもよい。神経インターフェース４０２は、これらの外部コンピューティングシステム１２８に有線または無線で連結されてもよい。神経インターフェース４０２は、限定されるものではないが、単に例として、図１ａ〜図３ｆおよび図５ａ〜図６ｂを参照して説明された、以下の方法および／またはプロセスを実施するための機能または必要なソフトウェア、ハードウェア、計算および／またはストレージリソースを含んでもよい。
１）神経学的信号を受信および／またはサンプリングすること、
２）神経学的信号を表すデータを記憶すること、
３）センサ１２４ａ〜１２４ｇからセンサデータを受信すること、
４）センサ１２４ａ〜１２４ｇからのセンサデータを表すデータを記憶すること、
５）受信した神経学的信号および／またはセンサデータを分析し、１つ以上の身体的変数訓練データセットを生成すること、
６）神経刺激および／またはセンサデータに関連付けられた受信された神経学的信号を分析し、１つ以上の神経刺激訓練データセットを生成すること、
７）１つ以上の身体的変数を表すデータがデバイス４０８ａに送信される、神経学的信号の受信に応答して１つ以上の身体的変数を表すデータを出力するための１つ以上のＭＬ技術の訓練／再訓練すること、
８）デバイス４０８ａから受信された身体的変数信号または他のフィードバックデータに応答して、神経刺激を表すデータを１つ以上の神経トランスミッタに出力するための１つ以上のＭＬ技術を訓練／再訓練すること、
９）１つ以上の身体的変数を表すデータがデバイス４０８ａに送信される、神経学的信号の受信に応答して、１つ以上の身体的変数を表すデータを出力するための訓練されたＭＬ技術を使用すること、
１０）デバイス４０８ａから受信された身体的変数信号または他のフィードバックデータに応答して、神経刺激を表すデータを１つ以上の神経トランスミッタに出力するための訓練されたＭＬ技術を使用すること、および
１１）任意の他の操作ステップなど。
【０４６３】
しかしながら、神経インターフェース４０２は、被験者１０２の神経系に連結され、また補綴デバイス４０８ａにも連結される装置であるとすると、限られた機能、ソフトウェア、ハードウェア、計算および／またはストレージリソースのみを有し、電力に制約があり、したがって、単に例として、例えば、項目１）〜７）のうちの１つ以上のみを実施する機能を有さなくてもよい。例えば、神経インターフェース４０２は、項目１）、２）、９）、および１０）などの限定された数の機能のみを実施するように構成されてもよく、一方、１つ以上の外部コンピューティングシステム１２８は、神経インターフェース４０２をサポートするために、１つ以上の他の項目を実施するように構成されてもよい。
【０４６４】
動作中、神経インターフェース４０２は、神経学的信号において受信された身体的変数または神経データを推定するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術で動作し、デバイスデータ、身体的変数信号またはデバイス４０８ａからのフィードバック信号に関連付けられた神経刺激を推定するための１つ以上の訓練されたＭＬ技術で動作するように構成されていてもよい。神経インターフェース４０２は、神経学的信号が神経インターフェース４０２によって受信され得るように、ユーザ１０２に適合または連結される。神経インターフェース４０２はまた、補綴デバイス４０８ａに適合され、連結されるか、または補綴デバイス４０８ａと少なくとも通信する。神経インターフェース１０４は、訓練されたＭＬ技術を使用して受信された神経学的信号に対して特徴分析および／または分類を実施して、受信された神経学的信号内に含まれる神経データまたは１つ以上の身体的変数を表すデータを決定してもよい。決定された神経データ推定値または身体的変数推定値は、デバイス４０８ａに送信され得、デバイス４０８ａは、このデータを使用して、補綴デバイス４０８ａを制御することができる。
【０４６５】
例えば、推定された身体的変数または神経データは、動きに関連付けられ、デバイス４０８ａによって使用されて、補綴具の動きを制御することができる。神経インターフェース４０２は、神経学的信号を、動きに関連付けられた１つ以上の身体的変数として分類するように訓練されてもよい。神経インターフェース４０２のＭＬ技術の訓練は、被験者１０２に関して補綴デバイス４０８ａの対応する動作を識別するために、事前に記憶された神経学的信号および事前に記録されたセンサデータを使用してもよい。ＭＬ技術の訓練は、神経インターフェース４０２によって実施されるか、または外部コンピューティングシステム１２８によって実施されてもよく、外部コンピューティングシステム１２８は次に、訓練されたＭＬ技術を表すデータを神経インターフェース４０２に送信またはアップロードする。追加的にまたは代替的に、神経インターフェース４０２の訓練は、リアルタイムで実施されてもよく、リアルタイム神経学的信号は、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｇからのリアルタイムセンサデータとともに使用される。
【０４６６】
神経インターフェース４０２または外部コンピューティングシステム１２８は、補綴デバイス４０８ａの１つ以上の運動に関連付けられた神経学的信号のパターンを決定し、神経学的信号の各パターンを対応する運動にマッピングするように構成されてもよい。これは、１つ以上の身体的変数または神経データの推定値を決定することによって実行することができる。各較正運動は、補綴デバイス４０８ａを制御または操作するためにデバイス４０８ａによって解釈／処理され得る１つ以上の身体的変数推定値または神経データ推定値に対応してもよい。一旦マッピングされると、神経学的インターフェース４０２は、リアルタイムで使用されてもよく、ここで、リアルタイムの神経学的信号が受信され、処理され、分類され、かつ１つ以上の身体的変数、身体的変数ラベル、神経データ推定値および／または神経データラベルにマッピングされ、補綴具を制御するための１つ以上の神経コマンドとして処理／解釈するためにデバイス４０８ａに送信される。
【０４６７】
別の例では、リアルタイムのセンサデータおよび神経学的信号を使用して、神経インターフェース４０２を較正することができる。タイムスタンプを使用して、事前に記録されたセンサデータのどの部分が神経学的信号のどの部分に対応するかの識別をさらに可能にしてもよい。あるいは、訓練データは、現在のセンサデータと神経学的信号とに基づいて更新されてもよい。センサ１２４ａ〜１２４ｇのうちの１つ以上は、限定されるものではないが、単に例として、動き検出センサまたは深度カメラであってもよく、これらのセンサは、被験者１０２からの神経学的信号が受信される間、被験者１０２の運動を同時に追跡するために使用される。動き検出センサは、被験者１０２および補綴デバイス４０８ａの骨格追跡を実施する骨格追跡システムに連結されてもよい。骨格位置は、骨格追跡データの部分に対応する神経学的信号の部分を識別するために、リアルタイムで神経インターフェース４０２にフィードバックされてもよい。このようにして、骨格位置のタイムスタンプ付与された部分は、リアルタイムで、神経信号のタイムスタンプ付与された部分に関連付けられてもよい。
【０４６８】
較正中、被験者１０２は、一連の較正運動（例えば、ＰＬ１からＰＬＮへのおよびＰＲ１−ＰＲＮの較正運動のようなもの）を実施するように指示されてもよく、これらは、動き捕捉システムによって追跡され、タイムスタンプ付与された較正された骨格位置として神経インターフェース４０２にフィードバックされる。神経学的信号のタイムスタンプおよび較正された骨格追跡データは、神経学的信号のどの部分が較正された骨格追跡のどの部分に対応するかを神経インターフェース４０２によって識別することを可能にする。骨格追跡データの部分および較正運動に対応する神経信号の対応する部分を使用して、神経インターフェース４０２は、較正運動の各々に関連付けられた神経学的信号のパターンを決定するように構成される。決定された神経学的信号の各パターンは、対応する較正運動にマッピングされる。各較正運動は、被験者１０２の願望／希望に従って動作するかまたは運動を実施する際に補綴デバイス４０８ａによって使用されるための１つ以上の神経データ推定値またはラベルおよび／または身体的変数推定値またはラベル神経に対応していてもよい。一旦マッピングされると、神経学的インターフェース４０２は、補綴デバイス４０８ａによる解釈または処理のために、リアルタイムの神経学的信号を分類し、１つ以上の神経データ推定値または１つ以上の身体的変数にマッピングするために使用され続けてもよい。
【０４６９】
上で概説した方法を使用した再較正は、オンボードアルゴリズムの監視精度によって決定されるように、定期的に自動または手動の方法で部分的または完全に実施されてもよい。
【０４７０】
図４ｂは、被験者１０２の膵臓４１２の動作を支援するための膵臓デバイス１０８ｂと共に使用するように構成された神経インターフェース４１４を含む例示的な神経インターフェースシステム４１０を示す概略図である。神経インターフェースシステム４１０は、１つ以上の神経レシーバ（図示せず）および１つ以上の神経トランスミッタ（図示せず）によって自律神経系の複数のニューロン集団に連結された神経インターフェース４１４を含む。神経インターフェース４１４はまた、膵臓４１２の機能および／または操作に関連付けられた神経データおよび／または１つ以上の身体的変数を傍受および捕捉／受信するように、ならびに膵臓デバイス１０８ｂからの身体的変数信号または神経刺激データまたはデバイスデータを、神経データ推定値に応答して膵臓４１２を管理するための神経インターフェース４１４に送信するように構成された膵臓デバイス１０８ｂにも連結されている。膵臓デバイス１０８ｂは、自律神経系（図示せず）を介して神経活動によって担持される神経データのデータ表現を神経インターフェース１０６から受信し、神経データ推定値のデータ表現を処理して、膵臓４１２が何をすることになっているかの理解を発展させる。それに応じて、膵臓デバイス１０８ｂは、膵臓デバイス１０８ｂの動作に応じて、膵臓４１２への遠心性／求心性神経活動を変化させるかまたは刺激／阻害することができる。
【０４７１】
例えば、インスリンの上昇に関連付けられた神経活動は、自律神経系を介して伝達される可能性があり、これは、膵臓４１２がインスリンまたはグリコーゲン産生を上方制御する可能性があることを意味する。インスリンの上昇に関連付けられた神経活動は、神経インターフェース４１４によって１つ以上の神経学的信号として受信される。神経インターフェース４１４のＭＬ技術は、神経活動に関連付けられた神経データを推定することができ、したがって、インスリンの上昇に関連付けられ得る。これは、膵臓訓練神経データセットで神経インターフェース４１４のＭＬテクニックを訓練する範囲に応じて、１つ以上の身体的変数または身体的変数ラベルとして具体化されてもよい。いずれにしても、神経インターフェース４１４は、インスリンの上昇に関連付けられた神経データ推定値を膵臓デバイス１０８ｂに送信する。神経データ推定値を処理した後、膵臓デバイス１０８ｂは、被験者１０２が糖尿病であるか、または何らかの方法でインスリン感受性である可能性があるため、被験者１０２がインスリンレベルを上昇させてはならないと結論付けることができる。したがって、膵臓デバイス１０８ｂは、インスリンの低下に関連付けられたデバイスデータを、被験者１０２の神経系、すなわち膵臓４１２への膵臓神経に伝達され得る神経インターフェース４１４に送信する。神経インターフェース４１４は、デバイス１０８ｂからデバイスデータを受信し、膵臓４１２の刺激に対応する関連するＭＬ技術は、デバイスデータに基づいて神経刺激信号または１つ以上の神経刺激信号を推定する。神経刺激信号推定値を表すデータは、インスリンを現在のレベルなどに低下または維持することに関連付けられてもよい。神経インターフェース４１４は、１つ以上の神経刺激信号を表すデータを、膵臓神経に関連付けられた１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に位置付けられた１つ以上の神経トランスミッタに送信する。神経トランスミッタは、対応するニューロン集団の神経刺激信号推定に関連付けられた神経活動を生成することによって、神経刺激信号推定値を適用するように動作する。したがって、神経刺激信号は、膵臓４１２に適切な刺激／抑制を提供する。
【０４７２】
神経インターフェース４１４は、デバイス１０８ｂが連続的な閉ループの方法で器官または身体システムの制御を変更するために使用され得るように、身体の自然な制御システム（すなわち神経系）との必要な入力および出力を提供するために、自律神経系（ＡＮＳ）で使用されてもよい。限定されるものではないが、単に例として、膵臓４１２、神経インターフェース１４１は、以下のように動作してもよい：正常な機能では、ＡＮＳは、膵臓機能を刺激および制御し、ＡＮＳは、身体の微小環境の恒常性を維持するために、全体的な身体状態に応答して、膵臓４１２の副機能を刺激または阻止することによって、これを行う。例えば、ＡＮＳは、血中グルコースのスパイクに応答してインスリン産生を増加させるであろう。膵臓４１４が（特定のタイプの糖尿病で起こり得るように）ＡＮＳによって誤った信号を送られている疾患ケースでは、膵臓神経の１つ以上のニューロン集団に連結された神経インターフェース４１４と通信しているデバイス１０８ｂは、膵臓４１２が正しい機能に戻るように、膵臓４１２に通過する神経活動または神経学的信号を読み取り、理解し、変更することによって制御を引き継ぐことができる。これを行うために、デバイス１０８ｂは、膵臓神経に沿って担持される神経活動に含まれる情報を表す神経データおよび／または１つ以上の身体的変数を読み取って理解する必要がある。デバイス１０８ｂは、この神経データおよび／または１つ以上の身体的変数の推定値を処理する必要があり、必要に応じて、デバイス１０８ｂは、適切な神経刺激に関連付けられたデバイスデータを、神経インターフェース４１４に送信してもよく、神経インターフェース４１４は、ＭＬ技術を使用して、膵臓４１２の機能が正しくなるような好適な刺激を膵臓神経に提供する。神経インターフェース４１４は、デバイス１０８ｂが膵臓４１２の機能を制御または管理し得る機能またはインターフェースを提供する。
【０４７３】
図４ａおよび図４ｂは、１つ以上の身体的変数および／またはそれらの組み合わせをエンコードする神経活動を含む神経学的信号を受信および処理するように構成された神経インターフェース４０２または４１４の２つの例を示す。本明細書で説明されるように、神経インターフェースを使用して、１つ以上の身体的変数推定値を予測するためのＭＬモデルを生成し、かつ／または一旦訓練されると、それを形成１つ以上のＭＬ技術訓練することができる。例は、１つ以上の身体部分の動き、または１つ以上の身体部分に関連付けられた１つ以上のデバイス（例えば、図４ａ）、および／または図４ｂの膵臓などの身体器官の機能または動作に関連付けられた身体的変数の推定に関連して示されている。ラベル付与された訓練神経サンプルデータセットの時系列性はまた、センサデータおよび神経サンプルデータが、神経活動が検出されたときに神経サンプルデータ中に存在し得る１つ以上の身体的変数推定値を予測するためのＭＬモデルを生成するためのＭＬ技術の教師付き訓練のために使用され得ることを意味する。
【０４７４】
図１ｆ〜図１ｏを参照して説明されたように、ラベル付与された訓練神経サンプルデータは、関心のある身体的変数のセンサデータの分析から、関心のある身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルを生成するために生成されてもよい。センサデータの変化が発生するセンサデータの部分（すなわち、関心のある身体的変数の変化が発生する）は、神経サンプルデータの対応する部分と同期していてもよく、この部分は、センサデータのそれぞれの部分と同じラベルでラベル付与されていてもよい。ラベル付与神経サンプルデータの部分は、関心のある身体的変数に関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータセットを形成する。したがって、１つ以上のＭＬ技術は、ラベル付与された訓練神経サンプルデータセットに基づいて身体的変数推定値を予測するための１つ以上のＭＬモデルを生成するように訓練されてもよい。
【０４７５】
図４ｃ〜図４ｇは、被験者の例示的な身体的変数に関連付けられたセンサデータの例示的なグラフを示す。図４ｃは、被験者に関連付けられた心拍数を示すグラフ図４２０であり、心拍数は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースと共に使用するための心拍数ＭＬモデルを訓練するための神経学的データのラベル付与に使用され得る身体的変数（例えば、心拍数の身体的変数）である。この例では、心拍数の身体的変数を示すこのタイプのグラフ図４２０は、限定されるものではないが、単に例として、心拍数ＭＬモデルおよび／または、少なくとも神経インターフェースとの使用のための心拍数の身体的変数に基づいてアプリケーションが要求するような他の任意のＭＬモデルを訓練するための神経学的データにラベル付与するために使用されてもよい。図４ｄは、被験者の活動を示すグラフ図４３０であり、活動は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースと共に使用するための活動ＭＬモデルを訓練するための神経学的データのラベル付与に使用され得る身体的変数（例えば、活動の身体的変数）である。この例では、活動の身体的変数を示すこのタイプのグラフ図４３０は、限定されるものではないが、単に例として、活動ＭＬモデルおよび／または、少なくとも神経インターフェースとの使用のための活動の身体的変数に基づいてアプリケーションが要求するような他の任意のＭＬモデルを訓練するための神経学的データにラベル付与するために使用されてもよい。図４ｅは、被験者の血圧に関連付けられた平均血圧を示すグラフ図４４０であり、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースと共に使用するための血圧ＭＬモデルを訓練するための神経学的データのラベル付与に使用され得る身体的変数（例えば血圧の身体的変数）である。この例では、血圧の身体的変数を示すこのタイプのグラフ図４４０は、限定されるものではないが、単に例として、血圧ＭＬモデルおよび／または、少なくとも神経インターフェースとの使用のための血圧の身体的変数に基づいてアプリケーションが要求するような他の任意のＭＬモデルを訓練するための神経学的データにラベル付与するために使用されてもよい。図４ｆは、被験者に関連付けられた温度を示すグラフ図４５０であり、活動は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースと共に使用するための温度ＭＬモデルを訓練するための神経学的データのラベル付与に使用され得る身体的変数（例えば、温度の身体的変数）である。この例では、温度の身体的変数を示すこのタイプのグラフ図４５０は、限定されるものではないが、単に例として、温度ＭＬモデルおよび／または、少なくとも神経インターフェースとの使用のための温度の身体的変数に基づいてアプリケーションが要求するような他の任意のＭＬモデルを訓練するための神経学的データにラベル付与するために使用されてもよい。図４ｇは、被験者に関連付けられた血糖濃度を示すグラフ図４６０であり、血糖は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースと共に使用するための血糖ＭＬモデルを訓練するための神経学的データのラベル付与に使用され得る身体的変数（例えば、血糖の身体的変数）である。この例では、血糖の身体的変数を示すこのタイプのグラフ図４６０は、限定されるものではないが、単に例として、血圧ＭＬモデルおよび／または、少なくとも神経インターフェースとの使用のための血糖の身体的変数に基づいてアプリケーションが要求するような他の任意のＭＬモデルを訓練するための神経学的データにラベル付与するために使用されてもよい。
【０４７６】
前述されたように、身体的変数は、被験者の身体または被験者の身体の一部の状態、動き、または出力に関する何かを記述する任意のパラメータを表すデータを含むか、または表すことができる。センサデータから導き出されるか、または読み出される身体的変数の例は、図４ｃ〜図４ｇに示されており、身体的変数の例は、限定されるものではないが、単に例として、被験者のバイタルサインに関連付けられた身体的変数を示している。本明細書で説明されるように、被験者に関連付けられた異なる身体的変数があり得る。例えば、身体的変数は、神経学的レベルの１つ以上の身体的変数とは異なるレベルで記述することができ、これらの変数を組み合わせて、被験者の身体の状態、動き、または出力に関する何かも記述する他の身体的変数を生成することができる。例えば、マクロレベルでの身体的変数は、限定されるものではないが、単に例として、被験者の体温、被験者の活動、被験者の血糖変化、被験者の指の関節角度、被験者のＥＣＧトレースであってもよいが、被験者の状態、動き、または出力に関する何かをも記述する身体的変数から導出され得るいずれかのものであってもよい。例えば、ＥＣＧトレースは、被験者の身体的変数であるが、ＥＣＧトレースは、限定されるものではないが、単に例として、被験者の心拍数などの他の身体的変数を計算するために分析されてもよい。したがって、被験者の心拍数も被験者の身体的変数である。図４ｃ〜図４ｇは、限定されるものではないが、単に例として、被験者のバイタルサインに関連付けられた身体的変数を示しているが、本発明はそのように限定されるものではなく、本明細書で説明されるような神経インターフェース、ＭＬ技術および／またはＭＬモデルは、本明細書で説明および／もしくは定義されるように、ならびに／またはアプリケーションが要求するように、任意の数の１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を有する神経学的信号を処理してもよいことが、当業者には理解されるべきである。
【０４７７】
図４ｈは、本発明による神経インターフェースと共に使用するための神経学的信号４７４の身体的変数推定値を予測するためのＭＬモデル４７０の例を示す概略図である。神経学的信号４７４は、１つ以上の神経レシーバ（図示せず）によって受信される時変信号であり、対応する神経データサンプルが捕捉される。時系列データセットのための神経データサンプル、したがって、そのような時系列データに使用することができる１つ以上の時系列ベースのＭＬ技術は、限定されるものではないが、単に例として、時系列データを扱うことができる任意の神経ネットワーク構造；再帰的神経ネットワーク（ＲＮＮ）；長短時間記憶神経ネットワーク；ＬＳＴＭ、ＬＳＴＭを含む任意のＲＮＮ；畳み込み神経ネットワーク（ＣＮＮ）；またはＲＮＮもしくはＣＮＮの組み合わせであるＷａｖｅＮｅｔ、あるいは好適または適切な任意の神経ネットワークの任意の種類の劣微分を含む。
【０４７８】
ＭＬモデル４７０は、図１ｆ〜図１ｏおよび／または図４ｃ〜図４ｇを参照して説明されたように訓練されてもよく、ここで、関心のある身体的変数に関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータセットは、関心のある身体的変数に関連付けられたセンサデータと、センサデータが生成および受信されたのと実質的に同じ時間に生成および受信された神経サンプルデータとに基づいて生成される。同期を可能にするために、神経サンプルデータおよびセンサデータにタイムスタンプ付与してもよい。関心のある身体的変数に関連付けられたセンサデータの部分は、センサデータに関連付けられた身体的変数を特徴付ける一連の身体的変数ラベル４７６に基づいてラベル付与される。次に、神経サンプルデータの対応する部分にラベル付与され、ラベル付与された訓練神経サンプルデータセットが形成される。このラベル付与された訓練神経サンプルデータセットを使用して、ＭＬ技術を訓練し、神経サンプルデータがＭＬモデル４７０に入力されたときに身体的変数ラベル推定値を予測するＭＬモデル４７０を生成する。
【０４７９】
特に、図１ｆ〜図１ｏおよび図４ｃ〜図４ｇを参照して説明されるように、神経学的サンプルデータは、被験者に関連付けられたセンサデータから検出および／または導出された身体的変数に基づいてラベル付与されてもよい。センサデータを使用して、センサデータの変化などに基づいて、関心のある身体的変数および／または関心のある身体的変数の変化を特徴付ける身体的変数ラベルのセットを生成してもよい。センサデータおよび神経学的サンプルデータは、センサデータの一部と神経学的サンプルデータの対応する部分とが同じまたは同様の時間期間内で一致するように、時間的に同期される。身体的変数ラベルのセットを使用して、センサデータの部分にラベル付与し、続いて神経サンプルデータの対応する部分にラベル付与し、関心のある身体的変数に関連付けられたラベル付与された訓練データセットを生成する。神経学的信号と対応する神経サンプルデータとが時系列データセットであることを考えると、ラベル付与された訓練神経サンプルデータセットは時系列データセットである。時系列ラベル付与された訓練データセットを処理できるＭＬ技術を使用して、神経サンプルデータが入力されたときに身体的変数ラベルを予測するための好適なＭＬモデルを生成してもよい。
【０４８０】
この場合、ＭＬモデル４７０は、限定されるものではないが、単に例として、長短記憶（ＬＳＴＭ）セルのセット４７２などの時系列データセットを扱うことができる神経ネットワーク構造に基づいている。ＬＳＴＭセルのセットは、１つ以上のＬＳＴＭセルまたは複数のＬＳＴＭセルを含んでもよい。ＬＳＴＭセルは、ラベル付与された訓練神経サンプルデータに基づいて、ＬＳＴＭ  ＭＬ技術によって訓練されている。訓練されたＬＳＴＭセルは、ＭＬモデル４７０を形成する。一旦訓練されると、ＭＬモデル４７０は、ある期間にわたって神経サンプルデータ４７４ａ〜４７４ｅの連続した部分を受信してもよい。神経サンプルデータ４７４ａ〜４７４ｅの部分の各々は、ＭＬモデル４７０が推定／検出するように訓練された関心のある身体的変数を含み得る、１つ以上の身体的変数をエンコードする神経活動を含んでもよい。したがって、第１の期間において、神経サンプルデータ４７４ａの第１の部分は、訓練されたＬＳＴＭセル４７２によって処理され、身体的変数ラベル推定値４７６ａを出力するＭＬモデル４７０によって受信される。第２の期間において、神経サンプルデータ４７４ｂの第２の部分がＭＬモデル４７０によって受信され、さらに、前の時間期間からの身体的変数ラベル推定値４７６ａは、ＬＳＴＭセル４７２にフィードバックされてもよく、身体的変数ラベル推定値４７６ａは処理され、ＬＳＴＭセル４７２は第２の身体変数ラベル推定値４７６ｂを出力する。同様に、第３の時間期間において、神経サンプルデータ４７４ｃの第３の部分がＭＬモデル４７０によって受信され、さらに、前回の時間期間からの身体的変数ラベル推定値４７６ｂは、ＬＳＴＭセル４７２にフィードバックされてもよく、身体変数ラベル推定値４７６ｂは処理され、ＬＳＴＭセル４７２第２の身体的変数推定値４７６ｃを出力する。これは、ＭＬモデル４７０が、神経サンプルデータ４７４の部分が処理のために受信される限り、関心のある身体的変数に関連付けられた身体的変数ラベル推定値の予測を出力する後続の期間にわたって進行する。
【０４８１】
図４ｉは、本発明による神経インターフェースと共に使用するための入力神経学的データ４８４から心拍数を予測するための例示的な心拍数ＭＬモデル４８０を示す概略図である。図４ｊは、被験者の生の心拍数センサデータ４９２と比較したときの心拍数ＭＬモデル４７０の予測された身体的変数ラベル推定値４９４の性能を示すグラフ図４９０である。図４ｉおよび４ｊを参照すると、この例では、ＭＬモデル４８０は、ＬＳＴＭセル４８２のセットを含むＬＳＴＭ神経ネットワークに基づいて、ＭＬ技術を訓練することによって生成される。ＬＳＴＭセル４８２のセットは、１つ以上のＬＳＴＭセルまたは複数のＬＳＴＭセルを含んでもよい。ＬＳＴＭセル４８２は、心拍数の身体的変数に関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータに基づいて、ＬＳＴＭ  ＭＬ技術によって訓練される。訓練されたＬＳＴＭセルはＭＬモデル４７０を形成する。
【０４８２】
心拍数の身体的変数に関連付けられたラベル付与された訓練神経サンプルデータセットは、対応する生の神経学的サンプルデータ４８４の記録／記憶を通じて、継続的に記録／記憶された心拍数センサデータ（例えば、ＥＣＧトレースおよび／または心拍数センサなど）に基づいていてもよい。例えば、被験者に関連付けられた心拍数を示すグラフ図４２０に関連して図４ｃに示されるようなＨＲセンサデータ４９２は、神経学的サンプルデータにラベル付与するために使用されてもよい。これは、ＨＲデータ４９２が生の神経学的データ４８４と時間同期できるため、完全に監視された訓練を使用され得ることを意味する。ＨＲデータ４９２は分析され得、ＨＲデータ４８４の各部分は、それに応じて、ＨＲラベル４９６ａ〜４９６ｃのセットから特定のＨＲラベルでラベル付与されてもよく、ここで、神経学的データの部分は、ラベル付与されたＨＲデータの対応する部分と同じＨＲラベルでラベル付与されていることを特徴としている。ラベル付与された神経学的データは、ＭＬ技術（例えば、ＬＳＴＭセル４８２）を訓練してＭＬモデル４８０を生成するために使用できるＨＲ身体的変数に対応するラベル付与された訓練データセットを形成する。
【０４８３】
図４ｊを参照すると、グラフ図４９０は、ＨＲセンサデータ４９２（ｙ軸）対時間（ｘ軸）、およびＨＲセンサデータ４９２にラベル付与するために使用される心拍数領域／ゾーン４９６ａ〜４９６ｃを示す。この例では、ＨＲセンサデータ４９２のＨＲ振幅は、心拍数の３つのゾーンまたは領域４９６ａ〜４９６ｃに分割される。ＨＲ領域４９６ａ〜４９６ｃの各々は、その領域を分類するラベル（例えば、低、中、高）が特徴付けられ、かつ／または与えられている。この場合、ＨＲデータ４９２は、限定されるものではないが、単に例として、高、中、低領域４９６ａ〜４９６ｃに特徴付けられ、それに応じてラベル付与されてもよい。すなわち、高領域４９６ａは、「高」もしくは「０」、または任意の他の好適なラベルとラベル付与されてもよい。中領域４９６ｂは、「中」もしくは「１」、または他の任意の好適なラベルとラベル付与さされてもよい。低領域４９６ｃは、「低」もしくは「２」、または他の任意の好適なラベルとラベル付与されてもよい。図４ｉに示されるように、高ＨＲ領域４９６ａにはラベル「０」が与えられ、中ＨＲ領域４９６ｂにはラベル「１」が割り当てられ、低ＨＲ領域４９６ｃにはラベル「２」が与えられる。
【０４８４】
この例では、３つのＨＲゾーン（または領域）４９６ａ〜４９６ｃは、２つのＨＲ閾値４９８ａおよび４９８ｂによって分割されている。第１のＨＲ閾値４９８ａは、高ＨＲ閾値（例えば、１５０ｂｐｍ）に対応し、第２のＨＲ閾値４９８ｂは、低ＨＲ閾値（例えば、１３０ｂｐｍ）に対応する。例えば、ＨＲデータ４９２の振幅が１５０ｂｐｍより大きい場合に、ＨＲは高領域４９６ａにあると言われ、ＨＲデータ４９２が１３０ｂｐｍより小さい場合に、ＨＲは低領域４９６ｃにあると言われ、ＨＲデータ４９２が１５０ｂｐｍ〜１３０ｂｐｍにある場合に、ＨＲは中領域４９６ｂにあると言われる。したがって、ＨＲデータ４９２の１つ以上の部分が高ＨＲ閾値４９８ａを超える場合、ＨＲデータ４９２のそれらの部分は、高心拍数として分類するために高ＨＲラベル（例えば「０」）が与えられ、神経学的データの対応する部分もまた高ＨＲラベルが与えられる。ＨＲの１つ以上の部分が低ＨＲ閾値４９８ｂを下回る場合、ＨＲデータ４９２のそれらの部分は、それらを低心拍数として分類するために低ＨＲラベル（例えば「２」）が与えられ、神経学的データの対応する部分も低ＨＲラベルが与えられてもよい。ＨＲデータ４９２の１つ以上の部分がそれぞれ高ＨＲ閾値４９８ａおよび低ＨＲ閾値４９８ｂの間にある場合、ＨＲデータ４９２のそれらの部分には、それらを中ＨＲとして分類するための中ＨＲラベル（例えば「１」）が与えられ、神経学的データのそれらの対応する部分にも中ＨＲラベルが与えられてもよい。神経学的データは、ＨＲデータ４９２の分析およびラベル付与に基づいてラベル付与されてもよく、ここで、ラベル付与された神経学的データは、ＨＲを表す身体的変数のラベル付与された訓練データセットを形成する。ＭＬ技術（この場合はＬＳＴＭ）は、心拍数のラベル付与された訓練データセットに基づいて訓練され、ＭＬ心拍数モデル４８０を生成してもよい。次に、ＭＬ心拍数モデル４８０は、任意の時系列神経学的データ４８４を入力として受信し（例えば、記録されてまたはリアルタイムで）、ＨＲラベル（例えば、高＝「０」、中＝「１」または低ＨＲ＝「２」）に基づいて身体的変数のラベル推定値を分類または予測してもよい。
【０４８５】
図４ｊは、ＭＬモデルが見ていない生の神経学的データ（例えば、ＭＬモデル４８０が見ていないテストデータまたはリアルタイムデータなど）に基づいて、心拍数ＭＬモデル４８０の部分神経学的サンプルデータ４８４ａ〜４８４ｅを訓練および入力したときのＭＬモデル４８０の性能を示す図である。この例では、ＭＬモデル４８０は、心臓、肝臓肺などの幹神経である頸部の神経である迷走神経から生の神経学的データ４８４を受信する。生の神経学的サンプル４８４ａ〜４８４ｅの部分は、生の神経学的データから捕捉され、各部分は異なる時間期間を表し、ＭＬモデル４８０に入力され、心拍数の身体的変数ラベルセット４８６から心拍数の身体的変数ラベル４８６ａ〜４８６ｅの予測値を出力する（例えば、高＝「０」、中＝「１」、または低ＨＲ＝「２」）。各時間ステップ（または時間期間）で、ＨＲはＭＬモデル４８０によって高（「０」）、中（「１」）、または低（「２」）としてラベル付与されている。見られるように、ＬＳＴＭセル４８２のセットを使用した教師付き学習アプローチは、ＭＬ技術が、ラベル付与された訓練神経学的データセットから学習し、その結果、ＭＬモデル４８０が、入力される神経データ４８４ａ〜４８４ｅの各セクションが高ＨＲ、中ＨＲ、または低ＨＲに対応するか否かを予測することができることを示す。図４ｊに示されるように、ＨＲ  ＭＬモデル４８０は、ＨＲセンサデータ４９２に厳密に追従する心拍数（例えば、高、中、または低）に関連付けられた身体的変数クラス／ラベル４８６ａ〜４８６ｅの予測値を出力する。
【０４８６】
適切なＭＬ技術を使用したデバイス１０８ｂおよび神経インターフェース４１４と同様のデバイスおよび／または神経インターフェース４１４は、被験者１０２の疾患および／またはそのような身体機能／器官／組織など様々な下位最適／不適切な機能と闘うために、多種多様な身体機能／器官／組織に適用されてもよい。例えば、限定されるものではないが、単に例として、被験者１０２の体内の多数の異なる臓器、組織、生物学的部位および／またはサブシステム（例えば、生物学的部位／標的疾患）、膀胱神経／尿失禁、腹部迷走神経／胃運動性、卵巣神経叢／避妊、心臓神経支配／血圧、上部迷走神経／炎症、脊髄／慢性疼痛、腹部迷走神経／糖尿病、脂肪神経支配／体重減少、膵神経／糖尿病、皮下心臓神経／不整脈、迷走神経／慢性片頭痛のうちのいずれか１つ以上の動作または機能を管理または支援するための非補綴神経アプリケーションに関連付けられたインプラントまたはインプラントデバイス、センサ、および／またはコントローラなどのデバイス；生物学的部位／器官／組織またはサブシステムに関連付けられたニューロン集団から身体的変数を表すデータを受信することに基づいて、被験者の体内の任意の他の生物学的部位／器官、またはサブシステムの動作を支援し、かつ／または神経刺激に関連付けられたデバイスデータ（例えば、身体変数信号）を生物学的部位／器官／組織またはサブシステムに関連付けられたニューロン集団に提供することができる任意の他のデバイス、装置、機構、またはシステムなどのデバイスである。本明細書で説明される教示に基づいて、アプリケーションが要求する他の任意のデバイスを使用して、本発明による神経インターフェース、神経インターフェースプラットフォームまたはシステムを実装できることが当業者によって理解されるべきである。
【０４８７】
例えば、デバイスは、標的疾患によって影響を受ける生物学的部位を管理するために動作可能であってもよく、この場合、デバイスは、生物学的部位に関連付けられた神経学的信号（例えば生物学的部位に位置する１つ以上のニューロン／ニューロン集団）を受信し、生体部位に関連付けられた神経データを受信することに応答して、デバイスは、デバイスデータを神経インターフェースに提供することによって、標的疾患を管理してもよく、神経インターフェースは、生体学的部位に適切な神経刺激（ＭＬ技術／モデルなどに基づく）を提供し、したがって、標的疾患を管理する。
【０４８８】
本発明による神経インターフェースの動作中、訓練されたＭＬ技術は、限定されるものではないが、単に例として、１つ以上の訓練されたＭＬ技術（例えば、神経ネットワークまたはＬＳＴＭネットワーク／メモリユニット）を使用して、訓練されたＭＬ技術に最近提供されたまたは神経インターフェースによって受信された神経データサンプルまたはデバイスデータを優先付けする傾向があることに起因して、定期的に更新される必要があり得る。このような動作は破局的忘却として知られており、誤った神経データ推定値および／または神経刺激信号推定値につながる神経インターフェースの性能に影響を与える可能性がある。これらの問題および他の関連する現象を最小限に抑える手法は連続学習として知られており、ＭＬ技術またはモデルは、提示されたすべてのデータにわたって「一般化」することを奨励されるが、最近の経験の特異性を学習する能力を保持することができる。
【０４８９】
図４ａ〜図４ｊでは本発明のいくつかの例が説明されているが、これは単に例であるが、本発明のこれらの例はそのように限定されるものではなく、図４ａ〜図４ｊで説明された本発明の例は、任意の１つ以上の身体的変数および／または任意の身体変数ラベルの１つ以上のセットに関連して適用されてもよく、図１ａ〜図４ｊおよび図５ａ〜図６ｂを参照して、かつ／または本明細書で説明されているように、１つ以上のプロセス、１つ以上の方法、ラベル付与された訓練データセット、本発明の異なる態様の１つ以上の特徴および／または１つ以上の機能、それらの修正もしくはそれらに対する修正、それらの組み合わせもしくはそれらに対する組み合わせのうちのいずれか１つ以上をさらに含んでもよいことが、当業者によって理解されるべきである。
【０４９０】
図５ａは、マルコフプロセスに基づく例示的な連続学習モデル５００を示す概略図であり、本発明に従って神経インターフェースで使用され得る１つ以上の訓練されたＭＬ技術の性能を監視または評価するための性能状態５０２ａ（例えば、Ｐ（ｔ））および５０２ｂ（例えば、Ｐ（ｔ＋１））を示している。１つ以上の訓練されたＭＬ技術の重み／パラメータは、単に例として、神経サンプルデータまたはデバイスデータ上で動作するときに、１つ以上の訓練されたＭＬ技術の性能の評価に応答して、再訓練または更新されてもよい。神経インターフェースは、図１ａ〜図４ｂおよび図６ａ〜図６ｂを参照して本明細書で説明されたように、限定されるものではないが、単に例として、１つ以上の神経インターフェース１０６、２０２ａ、２０２ｂ、３０２ａ、３０２ｂ、４０２、４１４、６００、６２０に基づいていてもよい。連続学習モデル５００のモデルは、１つ以上の訓練されたＭＬ技術の訓練方法の変化を可能にし、これらの技術が変化する環境に適応することを可能にし得る。例えば、訓練データのバッチがどれだけ最近収集されたか、または訓練データのいくつかのランダムサンプルの現在の神経活動に対する相関関係に比例して学習率を変化させることは、ＭＬ技術を再訓練するために使用されてもよい。
【０４９１】
連続学習モデル５００は、複数の時間ステップに対して実施されてもよく、図５ａは、第１の時間ステップ（例えば、時間ステップｔ）に対する性能状態５０２ａ、および第２の時間ステップ（例えば、時間ステップｔ＋１）に対する性能状態５０２ｂを示している。性能状態間の時間ステップは、周期的、非周期的、またはトリガもしくはイベントに基づくか、または所定のスケジュールなどに基づいていてもよい。この例では、第１の時間ステップおよび第２の時間ステップは、任意の時間ステップであってもよい。連続学習モデル５００は、被験者の神経系に連結された神経レシーバおよび／またはトランスミッタ（例えば埋め込み電極）の周りの変化する生物学的環境を考慮に入れるために異なる時間スケールで動作するように実装されてもよい。したがって、以前の神経活動の知識から利益を得ながら、１つ以上のニューロンまたはニューロン集団の周りにある神経トランスミッタ／レシーバの配置または連結の変化に適応するか、または特異性（例えば、「現在の」神経／電極構成への特異性）を持つように、１つ以上のＭＬ技術を再訓練できることが重要である。
【０４９２】
第１の時間ステップｔの性能状態（例えば、Ｐ（ｔ））５０２ａは、第１の時間ステップｔによってまたは第１の時間ステップにおいて、神経インターフェースによって受信および操作されたすべてのデータを表す。このデータは、神経インターフェースによって使用され得る１つ以上の訓練済みＭＬ技術を評価するために使用され得る。このデータは、限定されるものではないが、単に例として、神経インターフェースによって第１の時間ステップｔで収集および推定されたすべてのデータ、神経インターフェースによって収集および推定されたすべてのデータ、性能測定値、メトリクス、第１の時間ステップｔで収集された任意の神経データサンプル、第１の時間ステップｔで収集された任意の神経サンプルデータ、第１の時間ステップｔで収集された任意の神経データおよび／または１つ以上の生物学的／身体的変数値、第１の時間ステップｔで収集された任意の神経刺激サンプルを含んでもよい。
【０４９３】
性能状態５０２ａは、神経インターフェースによって使用されている訓練されたＭＬ技術のタイプに依存し得る。例えば、神経データまたは１つ以上の身体的変数を推定または分類する訓練されたＭＬ技術の場合、性能状態５０２ａは、受信された神経学的信号の受信された神経データサンプル、１つ以上の推定された身体的変数／神経データ推定値、およびこの訓練されたＭＬ技術に関連する神経インターフェースの他の関連する性能指標／データ、またはステータスなどを表してもよい。別の例では、デバイスデータまたは身体的変数信号を受信することに基づいて神経刺激信号を推定する訓練されたＭＬ技術の場合、性能状態５０２ａは、推定された神経刺激信号、受信されたデバイスデータ、およびこのＭＬ技術に関連する神経インターフェースの他の関連する性能指標／データ、またはステータスなどを表してもよい。第１の時間ステップＴにおける性能状態５０２ａに含まれる他のデータは、限定されるものではないが、単に例として、１つ以上の訓練されたＭＬ技術からの以前の推定値、神経インターフェースおよび／またはデバイスの動作およびステータス情報、訓練されたＭＬ技術から出力された推定値のエラーの測定値などの外部から提供された情報、１つ以上のタスク／コンテキストキューまたはラベル、および被験者に対して訓練された１つ以上のセンサからのセンサデータなどの身体的変数／生物学的変数に関する追加の情報を含んでもよい。
【０４９４】
性能状態５０２ｂ（例えば、Ｐ（ｔ＋１））は、限定されるものではないが、単に例として、第１の時間ステップｔにおけるＭＬ導出推定アクション５０４ａ、第１の時間ステップｔにおけるコスト関数評価アクション５０６ａ、第１の時間ステップｔにおけるＭＬパラメータアクション５０８ａ、および第１の時間ステップｔにおける更新パラメータアクション５１０ａなどの１つ以上のアクションによって影響を受ける。これらのアクションの各々は、第１の時間ステップｔで、またはその間に実施されてもよい。第１の時間ステップでは、訓練されたＭＬ技術が神経インターフェースで使用するために選択されている場合がある。したがって、ＭＬ導出推定アクション５０４ａは、性能状態５０２ａが第１の時間ステップｔで受信された神経インターフェースの必要なデータを入力する、選択された訓練されたＭＬ技術を実施してもよい。同様に、ＭＬパラメータアクション５０８ａは、選択された訓練されたＭＬ技術を定義する訓練されたＭＬパラメータデータのセットを入力して、それが第１の時間ステップｔで性能状態５０２ａからのデータを操作できるようにする。
【０４９５】
各訓練されたＭＬ技術は、対応する神経訓練データでＭＬ技術を訓練することによって計算された重みおよび／またはパラメータを表す訓練されたＭＬパラメータデータのセットを有してもよい。例えば、訓練されたＭＬ技術は、神経データまたは１つ以上の身体的変数の推定に関連付けられてもよく、したがって、図２ａ〜図２ｇを参照して、限定されるものではないが、単に例として、本明細書で説明されているような神経データサンプル訓練データセット上で訓練されてもよい。別の例では、訓練されたＭＬ技術は、図３ａ〜図３ｆを参照して、限定されるものではないが、単に例として、本明細書で説明されるように、被験者の神経系を刺激するためのデバイスデータおよび／またはデバイスによって生成された１つ以上の身体的変数信号に応答して、神経刺激信号を推定することに関連付けられてもよい。１つ以上のＭＬ技術の重みおよびパラメータは、ＭＬ技術のうちの少なくとも１つを実装するための神経インターフェースに入力される。訓練されたＭＬパラメータデータのセットは、ＭＬパラメータアクション５０８ａからＭＬ導出推定アクション５０４ａに入力されてもよい。
【０４９６】
第１の時間ステップｔにおける性能状態５０２ａとＭＬパラメータ（ｓ）アクション５０８ａとに基づいて、選択された訓練されたＭＬ技術は、ＭＬ導出推定アクション５０４ａから、ＭＬ推定値（例えば、推定された神経データまたは身体的変数、コスト関数アクション５０６ａに出力される推定神経刺激信号）を出力する。コスト関数アクション５０６ａは、第１の時間ステップｔにおける性能状態５０２ａからの必要なすべてのデータを含む性能データのセットを評価し、また、ＭＬ導出推定アクション５０４ａから出力される第１の時間ステップｔにおける選択された訓練されたＭＬ技術のＭＬ推定値を評価する。コスト関数が評価され（例えば、閾値および／または距離の推定値を使用して）、訓練されたＭＬパラメータデータのセットを更新する必要があるか（例えば、選択された１つ以上のＭＬ技術を再訓練する必要があるか）否かを決定する。コスト関数アクション５０６ａが、訓練されたＭＬパラメータのセットが更新されるべきであると決定する場合、それは、パラメータを更新するアクション５１０ａに指示を入力する。次に、パラメータ更新アクション５１０ａは、選択されたＭＬ技術に関連付けられた訓練されたＭＬパラメータのセットを更新するように指示するかまたは引き起こす。これには、１つ以上の訓練データセットに基づくＭＬ技術の再訓練が含まれる場合がある。次に、第１の時間ステップｔのパラメータ更新アクション５１０ａは、第２の時間ステップｔ＋１のＭＬパラメータアクション５０８ｂを更新する。
【０４９７】
第２の時間ステップｔ＋１において、性能状態５０２ｂ（例えば、Ｐ（ｔ＋１））は、限定されるものではないが、単に例として、第２の時間ステップｔ＋１におけるＭＬ導出推定アクション５０４ｂ、第２の時間ステップｔ＋１におけるコスト関数評価アクション５０８ａ、第２の時間ステップｔ＋１におけるＭＬパラメータアクション５０８ｂ、および第２の時間ステップｔ＋１におけるパラメータ更新アクション５１０ｂなどの、第２の時間ステップｔ＋１における１つ以上のアクションによって影響を受ける。これらのアクションの各々は、第２の時間ステップｔ＋１において、またはその間に実施され、第２のタイムステップｔ＋１で選択されたＭＬ技術を更新／再訓練する必要があるか否かを決定してもよい。
【０４９８】
図５ｂは、被験者１０２の神経系とインターフェースするための例示的な連続学習システム５２０、装置５２２、および方法またはプロセス５４０を示す概略図および流れ図である。この場合、連続学習システム５２０は、神経系の１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に連結された１つ以上の神経レシーバからの神経活動５２６または神経活動５２６に対応する受信された神経学的信号に関連付けられた受信された神経サンプルデータに基づいて動作するように構成された１つ以上のＭＬ技術５２４ａ〜５２４ｎの性能を評価するように構成されている。この場合、１つ以上のＭＬ技術は、神経データ推定値および／または１つ以上の身体的変数またはそれらの組み合わせの推定値を表すデータを出力するように構成されてもよく、データはデバイス５２８またはデバイス５２８の制御部に送信される。この例では、神経データ推定値は、被験者の身体の１つ以上の身体部分／器官／組織／細胞を管理または支援するためにデバイス制御５２８によって使用されてもよい。連続学習システム５００、装置５０２、またはプロセス５０４は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースの連続学習構成要素として含まれてもよい。
【０４９９】
連続学習システム５２０は、受信された神経活動５２６を操作するための第１の１つ以上のＭＬ技術５３２を選択または選択するための制御信号を送信する神経インターフェースデバイス状態情報モジュール５３０を含む。第１の１つ以上のＭＬ技術５３２を選択すると、訓練されたＭＬパラメータデータの対応するセットが取得され、神経活動５２６を表すデータに対して選択された第１の１つ以上のＭＬ技術５３２を実装または実施するためにＭＬ分析モジュール５３４で使用されてもよい。性能データ５３６は、連続学習システム５２０によって、各時間ステップまたは所与の時点において収集されてもよい。性能データ５３６は、コスト関数を使用して、選択されたＭＬ技術５３２の性能を評価するための連続学習システムによって収集された任意のデータを含むかまたは表す。性能データ５３６は、現在の時間ステップまたは所与の時間点における神経インターフェースまたはシステムの動作中の、神経インターフェースまたはシステムの性能を定義する最新の性能データを含んでもよい。性能データ５３６は、選択されたＭＬ技術５３２の性能評価を支援することができる神経インターフェースによって受信された任意のデータ（統計的およびその他）の要約測定値をさらに含んでもよく、収集および／または計算されてもよい。
【０５００】
例えば、性能データ５３６は、限定されるものではないが、単に例として、被験者の神経系の一部分の神経活動に関連付けられた１つ以上の神経学的信号に関連付けられた神経サンプルデータ；身体的変数値、生物学的変数値、デバイスデータ、および／または神経データのうちの少なくとも１つ以上；神経刺激に関連付けられた１つ以上の神経学的信号に関連付けられた神経刺激サンプル；限定されるものではないが、単に例として、ＭＬ技術から出力された再構築された神経データサンプル（例えば、オートエンコーダ構造のデコーディングネットワーク）、ＭＬ技術の各時間ステップ（例えば、ＬＳＴＭネットワークの各時間ステップ）における神経データラベルまたは身体的変数ラベルでの神経データラベル；神経インターフェースデバイスの操作およびステータス情報（例えば、コンピューティングおよび／またはストレージリソース）、１つ以上の接続されたデバイスの操作およびステータス情報（例えば、コンピューティングおよび／またはストレージリソース）；限定されるものではないが、単に例として、エラーの測定値（タスクレベル、デバイス操作レベル、送信）、タスク／コンテキストキューまたはラベル、神経データまたは身体的変数に関する追加の情報などの外部から提供された情報を含んでもよい。
【０５０１】
すべての性能データ５３６が連続学習システム５２０によって一旦収集されると、連続学習装置５２２は、コンピュータ実装方法５４０の以下の１つ以上のステップを実施する。ステップ５４２において、第１の１つ以上のＭＬ技術に関連付けられた少なくとも１セットの性能データ５３６が受信される。
【０５０２】
ステップ５４４において、性能データのセットに対してコスト関数が評価され、第１の１つ以上のＭＬ技術を再訓練するか否かが決定される。神経データの推定に関連付けられた第１の１つ以上のＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するために、１つ以上の決定閾値、アルゴリズム、または機構に加えて、コスト関数を評価してもよい。ＭＬ方法を再訓練するか否かを決定するために、コスト関数を計算し、決定閾値（または決定アルゴリズムもしくは決定機構）を使用してもよい。例えば、これは、性能データのセット内で許容可能なエラーの１つ以上のしきい値を使用するなどの単純な方法で達成することができる。別の例として、より複雑な実装は、限定されるものではないが、単に例として、性能データのセットの性能を推定するために、別のＭＬ技術を使用することであてもよい。性能データのセットから性能を推定するＭＬ技術は、コスト関数が報酬信号またはスコアによって表される強化学習（ＲＬ）アルゴリズムに基づいていてもよい。コスト関数は、選択されたＭＬ技術５３２が適切に実施するための適合性を直接的または間接的に定量化および／または考慮に入れる任意の関数を表すことを含んでもよい。
【０５０３】
ステップ５４６では、更新／再訓練アルゴリズムを使用して、訓練神経データセットがアセンブルおよび／または更新される。例えば、記憶された神経サンプルデータを記憶されたセンサデータと同期させることによって取得することによって、神経サンプルデータの訓練セットをアセンブル／作成および／または生成／更新してもよい。記憶された神経サンプルデータは、神経データサンプルの最近のセットからの更新された神経サンプルデータであってもよい。記憶されたセンサも同様に更新されていてもよい。神経活動に関連付けられた神経サンプルデータの部分が識別されてもよく、神経サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経サンプルデータの識別された部分ごとに神経データラベルが決定されてもよい。神経サンプルデータの識別された部分は、神経データラベルに基づいてラベル付与されてもよい。結果として得られるラベル付与された神経サンプルデータは、生成／更新された訓練神経サンプルデータのセットとして記憶されてもよい。
【０５０４】
別の例では、訓練神経データサンプルデータセットは、限定されるものではないが、単に例として、新しく収集された神経データサンプルを古い訓練データセットと組み合わせる訓練アルゴリズム／方法などの様々な訓練アルゴリズム／方法を使用して、訓練神経サンプルデータセットを作成、再構成、または選択してもよく、ここで、この組み合わされた訓練データセットの要約測定値は、現在遭遇している神経データサンプルまたは現在の性能データセットの測定値とより厳密に一致しており、ここで、この更新／組み合わされた訓練データセットを再訓練することによって、コスト関数がより適切に満たされる可能性がある。
【０５０５】
次に、ステップ５４８において、選択された訓練されたＭＬ技術５３２は、生成／更新された訓練データセットを使用して更新／再訓練されてもよい。例えば、選択されたＭＬ技術５３２は、ステップ５４６から新しく作成または更新された訓練神経データセットを使用して再訓練されてもよい。選択されたＭＬ技術５３２の再訓練は、選択されたＭＬ技術５３２の初期または最初の訓練と同様の方法で実施されてもよい。しかしながら、この場合、選択されたＭＬ技術５３２は訓練されたＭＬ技術であるため、パラメータデータのセット（例えば、重みおよび／またはパラメータのセット）は、新しいパラメータデータのセットに迅速に収束し得る。したがって、より少ない訓練が必要であり得、これは、選択されたＭＬ技術５３２が、神経インターフェースまたは連続訓練システム５２０および／または装置５２２によって局所的に訓練され得ることを意味する。
【０５０６】
選択された訓練されたＭＬ技術５３２を再訓練することは、（例えば、神経インターフェースを実装するデバイスに対してローカルな）神経インターフェースを実施することによってさらに可能であり得る。代替的または追加的に、選択された訓練されたＭＬ技術５３２の再訓練は、外部コンピューティングシステムまたはリモートコンピューティングリソース、クラウドコンピューティングリソース、および／またはデータリソースを使用して実施されてもよい。再訓練のいくつかの適応は、過去および将来の時間点または時間ステップ上で訓練されたＭＬ技術の考えられる有用性／性能を維持するために使用されてもよく、これは、新しい訓練データセットの学習率を減少または低下させることがある。
【０５０７】
更新された訓練されたＭＬ技術は、第１の１つ以上のＭＬ技術５２４ａ〜５２４ｎの既存の選択された訓練されたＭＬ技術５３２を置き換えるために使用されてもよい。あるいは、更新された訓練されたＭＬテクニックは、神経サンプルデータを分析するための代替的なオプションとして記憶され、第１の１つ以上のＭＬ技術に追加されてもよい。この特定の更新された訓練されたＭＬ技術の選択は、更新された性能データ／メトリックまたはソフトウェアの他の要素などに基づいていてもよい。神経インターフェースデバイス状態情報モジュール５３０は、過去のモデル／ＭＬ技術の予測不確かさに基づいて、および／または予測されたモデル／ＭＬ技術の予測不確実性に基づいて、第１の１つ以上のＭＬ技術からのＭＬ技法の選択を実施してもよい。あるいは、第１の１つ以上の訓練されたＭＬ技術の各々に、コスト関数に基づいて性能スコアを与えてもよく、最低または最高の性能スコアを有する訓練されたＭＬ技術を選択してもよい。
【０５０８】
図５ｃは、神経インターフェースが、１つ以上の神経レシーバから受信された神経学的信号に関連付けられた神経サンプルデータを、神経データおよび／または１つ以上の身体的変数を表すデータまたはそれらの組み合わせを出力するための１つ以上のＭＬ技術に入力するときの連続学習を示す概略図および流れ図である。
【０５０９】
図５ｃは、被験者１０２の神経系とインターフェースするための別の例示的な連続学習システム５５０、装置５５２、および方法またはプロセス５６０を示す概略図および流れ図である。この場合、連続学習システム５５０は、神経刺激５５８のための１つ以上の神経刺激信号推定値を推定するために、神経インターフェースに接続されたデバイスまたはデバイスステータス５５６からのデバイスデータを操作するように構成された１つ以上の訓練されたＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットの性能を評価するように構成されている。神経刺激５５８は、１つ以上の推定された神経学的刺激信号推定値を、神経系の１つ以上のニューロンまたはニューロン集団に連結された１つ以上の神経トランスミッタに送信する。この場合、１つ以上の訓練されたＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットは、神経刺激信号推定値および／または神経刺激推定値を表すデータを出力するように構成されていてもよく、データは、被験者の神経系の第２の部分に連結された１つ以上の神経トランスミッタに送信される。
【０５１０】
この例では、神経刺激信号推定値は、デバイスまたはデバイスステータス５５６に関連付けられた１つ以上のニューロンまたはニューロン集団を刺激する（例えば、興奮性信号または抑制性信号を使用して）ために、神経トランスミッタによって使用されてもよい。これは、被験者の身体の１つ以上の身体部分／器官／組織／細胞の機能または動作を管理または支援するデバイス５５６のためのものである。連続学習システム５５０、装置５５２、またはプロセス５６０は、限定されるものではないが、単に例として、本発明による神経インターフェースの連続学習構成要素として含まれてもよい。
【０５１１】
連続学習システム５５０は、神経インターフェースデバイス状態情報モジュール５３０を含み、神経インターフェースデバイス状態情報モジュール５３０は、受信されたデバイスデータまたはデバイスステータス５５６からの身体的変数信号に基づいて動作するための１つ以上のＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットから訓練されたＭＬ技術５３２を選択（ｓｅｌｅｃｔ）または選択（ｃｈｏｏｓｅ）するための制御信号を送信する。訓練されたＭＬ技術５３２を訓練されたＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットから選択した後、訓練されたＭＬパラメータデータの対応するセットは、デバイスデータまたはデバイスステータス５５６からの身体的変数信号を表すデータ上で選択されたＭＬ技術５３２を実装または実施するために、ＭＬ分析モジュール５３４で取得および使用されてもよい。
【０５１２】
性能データ５３６は、連続学習システム５５０によって、各時間ステップまたは所与の時点において収集されてもよい。性能データ５３６は、コスト関数を使用して、選択されたＭＬ技術５３２の性能を評価するための連続学習システムによって収集された任意のデータを含むかまたは表す。性能データは、選択されたＭＬ技術に関連付けられた性能データのセット５３６であってもよく、ここで、性能データのセットは、受信されたデバイスデータおよび／または受信された身体的変数信号および推定された１つ以上の神経学的刺激信号を含む。性能データ５３６は、現在の時間ステップまたは所与の時間点における神経インターフェースまたはシステムの動作中の、神経インターフェースまたはシステムの性能を定義する最新の性能データ５３６をさらに含んでもよい。性能データ５３６は、選択されたＭＬ技術５３２の性能評価を支援することができる神経インターフェースによって受信された任意のデータ（統計的およびその他）の要約測定値をさらに含んでもよく、要約測定値は、収集および／または計算されてもよい。
【０５１３】
例えば、性能データ５３６は、限定されるものではないが、単に例として、被験者の神経系の第２の部分の神経刺激に関連付けられた１つ以上の神経信号に関連付けられた神経刺激データ；被験者の神経系の第２の部分の神経刺激に関連付けられた１つ以上の神経学的信号に関連付けられた神経サンプルデータ；少なくとも１つ以上のデバイスデータおよび／または身体的変数信号；身体的変数値、生物学的変数値、および／または神経データのうちの少なくとも１つ以上；神経刺激に関連付けられた１つ以上の神経学的信号に関連付けられた神経刺激サンプル；限定されるものではないが、単に例として、ＭＬ技術（例えば、オートエンコーダ構造のデコーディングネットワーク）から出力された再構成された神経データサンプルまたは再構成された神経刺激データサンプル、ＭＬ技術の各時間ステップ（例えば、ＬＳＴＭネットワークの各時間ステップ）における神経刺激データラベル、神経データラベル、または身体的変数ラベルなどの１つ以上のＭＬ技術の第２のセットからの推定値；神経インターフェースデバイスの操作およびステータス情報（例えば、コンピューティングおよび／またはストレージリソース）、１つ以上の接続されたデバイスの操作およびステータス情報（例えば、コンピューティングおよび／またはストレージリソース）；限定されるものではないが、単に例として、エラーの測定値（タスクレベル、デバイス操作レベル、送信）、タスク／コンテキストキューまたはラベル、神経データまたは身体的変数に関する追加の情報などの外部から提供された情報を含んでもよい。
【０５１４】
すべての性能データ５３６が連続学習システム５５０によって一旦収集されると、連続学習装置５５２は、コンピュータ実装方法５６０の以下の１つ以上のステップを実施する。ステップ５６２において、１つ以上のＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットからの選択されたＭＬ技術５３２に関連付けられた少なくとも１つの性能データ５３６のセットが受信される。
【０５１５】
ステップ５６４において、性能データのセットに対してコスト関数が評価され、選択されたＭＬ技術５３２を再訓練するか否かが決定される。神経データの推定に関連付けられた選択されたＭＬ技術を再訓練するか否かを決定するために、１つ以上の決定閾値、アルゴリズム、または機構に加えて、コスト関数を評価してもよい。選択されたＭＬ方法を再訓練するか否かを決定するために、コスト関数が計算され、決定閾値（または決定アルゴリズムもしくは決定機構）が使用される。例えば、これは、性能データのセット内で許容可能なエラーの１つ以上の閾値を使用するなどの単純な方法で達成することができる。別の例として、より複雑な実装は、限定されるものではないが、単に例として、性能データのセットの性能を推定するために、別のＭＬ技術を使用することであてもよい。性能データのセットから性能を推定するＭＬ技術は、強化学習（ＲＬ）神経ネットワークまたはアルゴリズムに基づいていてもよく、その場合、コスト関数は、報酬信号または性能スコアによって表されてもよい。コスト関数は、選択されたＭＬ技術５３２が適切に実施するための適合性を直接的または間接的に定量化および／または考慮に入れる任意の関数を表すことを含んでもよい。
【０５１６】
ステップ５６６において、更新／再訓練アルゴリズムを使用して、訓練神経データセットがアセンブルおよび／または更新される。例えば、記憶された神経サンプルデータを記憶されたセンサデータと同期させることによって取得することによって、神経刺激サンプルデータの訓練セットをアセンブル／作成および／または生成／更新してもよい。記憶された神経刺激データは、神経刺激データサンプルの最近のセットからの更新された神経刺激データであってもよい。記憶されたセンサも同様に更新されていてもよい。神経活動に関連付けられた神経刺激サンプルデータの部分が識別されてもよく、神経刺激サンプルデータの識別された部分に対応するセンサデータの部分を分析することによって、神経刺激サンプルデータの識別された部分ごとに神経刺激データラベルが決定されてもよい。神経刺激サンプルデータの識別された部分は、神経刺激データラベルに基づいてラベル付与されてもよい。結果として得られるラベル付与された神経刺激サンプルデータは、生成／更新された訓練神経刺激サンプルデータのセットとして記憶されてもよい。
【０５１７】
別の例では、訓練神経刺激サンプルデータセットは、限定されるものではないが、単に例として、新しく収集された神経刺激データサンプルを古い訓練データセットと組み合わせる訓練アルゴリズム／方法などの様々な訓練アルゴリズム／方法を使用して、訓練神経刺激サンプルデータセットを作成、再構成、または選択してもよく、ここで、この組み合わされた訓練刺激データセットの要約測定値は、現在遭遇している神経刺激データサンプルまたは現在の性能データセットの測定値とより厳密に一致しており、ここで、この更新／組み合わされた訓練刺激データセットを再訓練することによって、コスト関数がより適切に満たされる可能性がある。
【０５１８】
次に、ステップ５６８において、選択された訓練されたＭＬ技術５３２は、生成／更新された訓練神経刺激データセットを使用して更新／再訓練されてもよい。例えば、選択されたＭＬ技術５３２は、ステップ５４６から新しく作成または更新された訓練神経刺激データセットを使用して再訓練されてもよい。選択されたＭＬ技術５３２の再訓練は、選択されたＭＬ技術５３２の初期または最初の訓練と同様の方法で実施されてもよい。ただし、この場合、選択されたＭＬ技術５３２が神経刺激に関連して訓練されたＭＬ技術であるため、パラメータデータのセット（例えば、重みおよび／またはパラメータのセット）は、初期訓練と比較して、新しいパラメータデータのセット（例えば、選択されたＭＬ技術の重み／パラメータ）に迅速に収束し得る。したがって、より少ない訓練が必要であり得、これは、選択されたＭＬ技術５３２が、神経インターフェースまたは連続訓練システム５２０および／または装置５２２によって局所的に訓練され得ることを意味する。
【０５１９】
選択された訓練されたＭＬ技術５３２を再訓練することは、（例えば、神経インターフェースを実装するデバイスに対してローカルな）神経インターフェースに対する訓練を実施することによってさらに可能であり得る。代替的または追加的に、選択された訓練済みＭＬ技術５３２の再訓練は、外部コンピューティングシステムまたはリモートコンピューティングリソース、クラウドコンピューティングリソース、および／またはデータリソースを使用して実施されてもよい。再訓練のいくつかの適応は、過去および将来の時間点または時間ステップ上で訓練されたＭＬ技術の考えられる有用性／性能を維持するために使用されてもよく、これは、新しい訓練神経刺激データセットの学習率を減少または低下させることがある。
【０５２０】
更新された訓練されたＭＬ技術は、１つ以上のＭＬ技術５５４ａ〜５５４ｎの第２のセットの既存の選択された訓練されたＭＬ技術５３２を置き換えるために使用されてもよい。あるいは、更新された訓練されたＭＬテクニックは、神経刺激サンプルデータを分析するための代替的なオプションとして記憶され、第１の１つ以上のＭＬ技術に追加されてもよい。この特定の更新された訓練されたＭＬ技術の選択は、更新された性能データ／メトリックまたはソフトウェアの他の要素などに基づいていてもよい。神経インターフェースデバイス状態情報モジュール５３０は、過去のモデル／ＭＬ技術の予測不確実性に基づいて、および／または予測されたモデル／ＭＬ技術の予測不確実性に基づいて、１つ以上のＭＬ技術の第２のセットからのＭＬ技術の選択を実施してもよい。あるいは、１つ以上の訓練されたＭＬ技術の第２のセット各々に、コスト関数に基づいて性能スコアを与えてもよく、最低または最高の性能スコアを有する訓練されたＭＬ技術を選択してもよい。
【０５２１】
図６ａは、１つ以上の構成要素またはモジュールおよびそれらの相互接続を示す神経インターフェースフレームワークまたはアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）６００を示す概略図であり、これらの構成要素またはモジュールのうちの１つ以上の選択は、本明細書で説明されているような神経インターフェース１０６、および／または図１ａ〜図５ｆを参照して説明されているような方法および／またはプロセスのうちの１つ以上を実装する神経インターフェース１０６を実装するために使用されてもよい。構成要素および／またはモジュールは、プロセッサまたは１つ以上のプロセッサ上で実行されたときに、その構成要素またはモジュールに関連付けられた機能を実装する命令またはコンピュータコードを含んでもよい。代替的または追加的に、構成要素および／またはモジュールは、限定されるものではないが、単に例として、組み込みエレクトロニクス、フィールドプログラミングゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、超大規模集積（ＶＬＳＩ）チップなどのようなハードウェア、ならびに／または任意の他のハードウェアおよび／もしくはソフトウェア、ならびに／またはそれらの組み合わせで実装されてもよい。
【０５２２】
神経インターフェースフレームワーク６００は、通信インターフェース（ＣＩ）構成要素６１２を介して、１つ以上の神経レシーバ１１６ａ、…、１１６ｉ、および／もしくは１１６ｊ、１つ以上の神経トランスミッタ１２０ａ、…、１２０ｊ、および／もしくは１２０ｋ、ならびに／またはその両方と接続して通信するための神経系インターフェース６０２を有する神経インターフェース１０６を実装するために使用されてもよい。神経インターフェースフレームワーク６００はさらに、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｈに接続または連結し、通信インターフェース構成要素６１２を介して、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｈからのセンサデータを受信するための外部センサインターフェース６０４を有する神経インターフェース１０６を実装するためにさらに使用されてもよい。神経インターフェースフレームワーク６００はまた、１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐと神経インターフェース１０６との間で、神経身体的変数推定値および／または神経身体的変数信号を表すデータを通信するためのデバイス／装置インターフェース６０６を有する神経インターフェース１０６を実装するために使用されてもよい。
【０５２３】
神経インターフェースフレームワーク６００は、神経レシーバ１１６ａ、…、１１６ｉ、および／または１１６ｊ、神経トランスミッタ１２０ａ、…、１２０ｊ、および／または１２０ｋ、１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｇ、ならびに１つ以上のデバイス／装置１０８ａ〜１０８ｐのうちの１つ以上との間で必要な入力／出力を提供するための通信インターフェース構成要素６１２をさらに含む。通信インターフェース構成要素６１２は、神経系入力／出力構成要素６１２ａを提供する機能をさらに含み、これは、本明細書で説明されているように、１つ以上の神経レシーバ１１６ａ、…、１１６ｉ、および／または１１６ｊからの１つ以上の神経学的信号をサンプリングするための神経感知／受信構成要素を含んでもよい。神経系Ｉ／Ｏ構成要素６１２ａは、１つ以上のデバイス／装置１０８ａ〜１０８ｐから１つ以上の神経トランスミッタ１２０ａ、…、１２０ｊ、および／または１２０ｋに、身体的変数信号に基づく神経学的刺激信号を送信するための神経刺激構成要素をさらに含んでもよい。
【０５２４】
通信インターフェース構成要素６１２は、センサ１２４ａ〜１２４ｈからセンサデータを受信するためのセンサ入力構成要素６１２ｂをさらに含んでもよい。センサ入力構成要素６１２ｂは、限定されるものではないが、単に例として、センサデータにタイムスタンプ付与し、センサデータを記憶するためのストレージ構成要素６１６に送信し、かつ／またはどの神経サンプルがどのセンサデータに対応するかなどを識別することなどの、センサデータを指示および／または処理するための機能を含んでもよい。通信インターフェース構成要素６１２は、限定されるものではないが、単に例として、１つ以上の身体的変数を表すデータもしくはそれらの組み合わせ、または機械学習構成要素６１４からの結果出力を、１つ以上のデバイス／装置１０８ａ〜１０８ｐに通信するための神経身体的変数構成要素などの機能を含み得るデバイス入力／出力構成要素６１２ｂをさらに含んでもよい。デバイスＩ／Ｏ構成要素６１２ｃは、限定されるものではないが、単に例として、ＭＬ構成要素６１４またはストレージ構成要素６１６への入力のために、１つ以上のデバイス／装置１０８ａ〜１０８ｐから神経身体的変数信号を受信する神経身体変数信号構成要素をさらに含んでもよい。通信インターフェース構成要素６１２は、限定されるものではないが、単に例として、記憶、訓練データセットの生成、および／または訓練されたＭＬ技術を表すデータ、１つ以上の身体的変数推定値、１つ以上の神経刺激信号のさらなる処理および／または受信のために、１つ以上の外部コンピューティングシステムに、無線または有線で、神経学的データ、神経学的刺激データ、神経サンプルデータ、センサデータ、および／または神経身体的変数信号を送信または受信することなどの機能を含み得る外部コンピューティングシステム入力／出力構成要素６１２ｅをさらに含んでもよい。
【０５２５】
神経インターフェースフレームワーク６００は、限定されるものではないが、単に例として、以下を含むように構成されたストレージ構成要素６１６をさらに含んでもよい：１つ以上のセンサ１２４ａ〜１２４ｇから記録／記憶されたセンサデータおよび／またはタイムスタンプデータなどのセンサデータに関連付けられたデータを記憶および／または取得するためのセンサ記憶構成要素６１６ａ；神経インターフェースを有するデバイス１０８ａ〜１０８ｐのうちの１つ以上の較正／再訓練または連続学習／追跡の実施に関連して、機械学習構成要素６１８および／またはデバイス／装置１０８ａ〜１０８ｐによって要求され得る任意の必要な較正／再訓練データおよび／またはネットワークパラメータを記憶および／または取得するための神経較正データ構成要素６１６ｂ；１つ以上のニューロンまたはニューロン集団を刺激するための神経刺激に関連付けられた身体的変数をエンコードする異なる神経活動に対応する神経学的信号サンプルの１つ以上の訓練セットを記憶および／または取得するための神経訓練データセット構成要素６１６ｃ；ならびに／または通信インターフェース構成要素６１２によって収集／受信された神経学的信号信号および／またはサンプルを受信するための、および／または生の神経信号サンプルなどを含み得る収集／受信された神経学的信号または神経学的信号サンプルを記憶、記憶するように手配するための、神経収集データ構成要素６１６ｄ。神経収集データ構成要素６１６ｄは、神経学的信号サンプルデータの部分に対応する神経意図でラベル付与するために、対応するタイムスタンプ付与されたセンサデータと比較するためのタイムスタンプ付与された神経学的信号サンプルデータを記憶するようにさらに構成されてもよい。神経収集データ構成要素６１６ｄは、対応するタイムスタンプ付与されたセンサデータと比較するための神経学的刺激信号サンプルデータ、および／または神経学的刺激信号の部分を対応する身体的変数でラベル付与し、かつ／またはそれに応じて、ラベル付与されたデータを身体的変数信号にマッピングする際に使用するための、１つ以上のデバイス／装置からの神経身体的変数信号を格記憶するようにさらに構成されてもよい。
【０５２６】
神経インターフェースフレームワーク６００は、通信インターフェース構成要素６１２およびストレージ構成要素６１６と通信する機械学習（ＭＬ）構成要素６１４を含む。ＭＬ構成要素６１４は、１つ以上のＭＬ技術、または複数のＭＬ技術の組み合わせ、分類および／またはラベル付与技術などを実装するための１つ以上のＭＬ技術構成要素６１４ａ〜６１４ｒ、神経訓練構成要素６１６ｃから取得された訓練データセットに基づいて、１つ以上のＭＬ技術６１４ａ〜６１４ｒの訓練を手配するように構成されたＭＬ訓練構成要素６１４ｓ、ならびに／または１つ以上のＭＬ技術を再訓練するように、もしくは１つ以上のデバイス１０８ａ〜１０８ｐで使用するために１つ以上のＭＬ技術を較正するように、および／または１つ以上のニューロン集団の長期的な変化を追跡するように構成されたＭＬ較正構成要素または再訓練構成要素６１４ｔを含む。１つ以上のＭＬ技術構成要素６１４ａ〜６１４ｒ、ＭＬ訓練構成要素６１４ｓ、およびＭＬ較正／再訓練構成要素６１４ｃは、図１ａ〜図５ｃを参照して本明細書で説明および／または図示されているように、ＭＬ技術、訓練、再訓練、追跡、および／または較正プロセス／方法、または装置／機構に関連して本明細書で説明されているような機能を含んでもよい。
【０５２７】
神経インターフェースフレームワーク６００は、通信インターフェース構成要素６１２、ストレージ構成要素６１６、およびＭＬ構成要素６１４と通信する連続訓練構成要素６１８をさらに含む。ＣＴ構成要素６１８は、１つ以上のＭＬ技術６１４ａ〜６１４ｒを表すデータを更新および／または較正するための連続学習／追跡の１つ以上のインスタンスを実施するための連続学習／追跡構成要素６１８ａを含み、これは、各ＭＬ技術によって使用される重み／パラメータなどの対応するパラメータのセットによって定義され得る。連続学習／追跡構成要素６１８ａは、１つ以上のＭＬ技術６１４ａ〜６１４ｒが最適に動作することを確実にし、かつ／または神経系Ｉ／Ｏ構成要素６１２ａを介して神経感知データまたは神経学的信号を受信し、かつ／または神経刺激データを送信することに関連付けられた環境の変動を追跡することができる。例えば、局所的な１つ以上のニューロンおよび／またはニューロン集団に関する神経トランスミッタ１２０ａ〜１２０ｋおよび／または神経レシーバ１１６ａ〜１１６ｊの位置の変動が発生してもよく、これにより、神経系Ｉ／Ｏ構成要素６１２ａを介して受信された神経感知／サンプルデータまたは神経学的信号および／または送信された神経刺激データが変化する。連続学習／追跡構成要素６１８ａは、図１ａ〜図５ｃを参照して本明細書で説明および／または図示された訓練、再訓練、連続学習／追跡および／または較正プロセス）／方法に関連して本明細書で説明された機能を含んでもよい。
【０５２８】
図６ｂは、図１ａ〜６ａを参照して説明されたように、神経インターフェースシステム１００または神経インターフェース１０６の１つ以上の態様を実装するために使用され得る、および／または神経インターフェースプラットフォームまたはＡＰＩ５００の１つ以上の構成要素を含む例示的なコンピューティングシステム６２０の概略図である。コンピューティングシステム６２０は、１つ以上のプロセッサユニット６２４、メモリユニット６２６、および通信インターフェース６２８を有するコンピューティングデバイス６２２を含み、ここで、１つ以上のプロセッサユニット６２４は、メモリユニット６２６および通信インターフェース６２８に接続されている。通信インターフェース６２８は、コンピューティングデバイス６２２を、被験者６３２、１つ以上のデバイス６３４、１つ以上のセンサ６３６、外部またはクラウドストレージ６３８、および／または１つ以上の他の神経インターフェース／プラットフォーム６４０と接続してもよい。メモリユニット６２６は、限定されるものではないが、単に例として、図１ａ〜図６ａのうちの少なくとも１つを参照して説明された、コンピューティングデバイス６２２を操作するためのオペレーティングシステム６２６ａ、ならびに／または１つ以上の神経インターフェース、神経インターフェースシステムおよび／もしくはプラットフォーム、神経インターフェースの方法および／もしくはプロセスのうちの１つ以上の、神経インターフェースシステムおよび／もしくはプラットフォーム、神経インターフェースプラットフォーム／フレームワーク、もしくはＡＰＩ構成要素に関連付けられた機能および／もしくは１つ以上の機能もしくは機能性の実装に関連付けられた追加のデータ、ならびに／またはさらなるプログラム命令、コード、ならびに／または構成要素を記憶するためのデータストア６２６ｂなどの１つ以上のプログラム命令、コード、もしくは構成要素を記憶してもよい。
【０５２９】
神経インターフェースおよび／または神経システムのいくつかの実施形態、実施例、および／または教示が、１つ以上のデバイスとのインターフェースのために説明されているが、本明細書で説明されたような本明細書の実施形態、実施例、および／または教示に基づいて、当業者であれば、アプリケーション要求に応じて、任意の他のデバイスまたは任意のタイプのデバイスとの動作のための神経インターフェースおよび／または神経インターフェースシステムを実装することができるであろうことが理解されるべきである。
【０５３０】
上述された実施形態では、外部コンピューティングシステムおよび／またはコンピューティングデバイスは、単一のサーバまたはサーバのネットワークを含み得るサーバとして実装されてもよい。いくつかの例では、サーバの機能は、世界的に分散されたサーバのネットワークまたはクラウドコンピューティング／ストレージプラットフォームなどの地理的領域に分散されたサーバのネットワークによって提供されてもよく、被験者またはユーザは、被験者またはユーザの位置に基づいて、サーバのネットワークのうちの適切なものに接続されてもよい。
【０５３１】
上記の説明は、明確にするために単一のユーザを参照して本発明の実施形態を論じている。実際には、システムは複数のユーザによって共有されてもよく、おそらく非常に多数のユーザまたは被験者によって同時に共有されてもよいことが理解されるであろう。例えば、神経インターフェース１０６によって使用される機械学習技術を訓練することは、機械学習技術に関連付けられたモデルをより強固なものにすることができ、各新しい被験者（例えば患者）のためのセットアップは、各新しい被験者のための機械学習技術の全体的な再訓練ではなく、較正の練習になる。
【０５３２】
上述された実施形態は、システムのユーザまたはオペレータが方法および／またはプロセスのいくつかのステップを適切に実行するように手動で指示することにより、完全に自動、および／または部分的に自動であり得る。
【０５３３】
本発明の説明された実施形態では、神経インターフェースシステム、神経インターフェース、または神経インターフェースプラットフォームは、任意の形態のコンピューティングデバイスおよび／または電子デバイスとして実装されてもよい。そのようなデバイスは、ルーティング情報を収集および記録するためにデバイスの動作を制御するコンピュータ実行可能命令を処理するためのマイクロプロセッサ、コントローラ、または他の任意の好適なタイプのプロセッサであり得る１つ以上のプロセッサを含んでもよい。一部の例では、例えば、チップアーキテクチャのシステムが使用される場合、プロセッサは、方法の一部を（ソフトウェアまたはファームウェアではなく）ハードウェアで実装する１つ以上の固定機能ブロック（アクセラレータとも呼ばれる）を含んでもよい。オペレーティングシステムまたは任意の他の好適なプラットフォームソフトウェアを含むプラットフォームソフトウェアは、アプリケーションソフトウェアがデバイス上で実行されることを可能にするために、コンピューティングベースのデバイスに提供さてれてもよい。
【０５３４】
本明細書で説明される様々な機能は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装されてもよい。ソフトウェアで実装される場合、機能は、コンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードとして記憶されるかまたは送信され得る。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される揮発性または不揮発性、取り外し可能または取り外し不可能媒体を含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な記憶媒体であり得る。限定されるものではないが、単に例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のストレージ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを担持または記憶するために使用され、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を含んでもよい。本明細書で使用されるディスク（ｄｉｓｃ）およびディスク（ｄｉｓｋ）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、およびブルーレイディスク（ＢＤ）を含む。さらに、伝播された信号は、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内には含まれない。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体も含む。例えば、接続は通信媒体であり得る。例えば、ソフトウェアが同軸ケーブル、ファイバ光ケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、マイクロ波などの無線技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから転送される場合、通信媒体の定義に含まれる。上記の組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０５３５】
あるいは、またはさらに、本明細書で説明される機能は、少なくとも部分的に、１つ以上のハードウェア論理構成要素によって実施することができる。例えば、使用可能なハードウェア論理構成要素には、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム固有の集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム固有の標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンアチップシステム（ＳＯＣ）などが含まれ得るが、これらに限定されない。複雑なプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）など。
【０５３６】
単一のシステムとして示されているが、本発明による神経インターフェースシステム、神経インターフェース、神経インターフェースプラットフォーム、および／またはコンピューティングデバイスは、分散型システムの一部として実装されてもよいことが理解されるべきである。したがって、例えば、いくつかのデバイスは、ネットワーク接続を介して通信してもよく、本発明による神経インターフェースシステム、神経インターフェース、神経インターフェースプラットフォーム、および／またはコンピューティングデバイスによって実施されると記載されたタスクを集合的に実施してもよい。
【０５３７】
ローカルデバイスとして示されているが、コンピューティングデバイスはリモートに位置しており、ネットワークまたは他の通信リンクを介して（例えば、通信インターフェースを使用して）アクセスされてもよいことが理解されるであろう。
【０５３８】
「コンピュータ」という用語は、本明細書では、命令を実行できるような処理能力を有する任意のデバイスを指すために使用される。当業者は、そのような処理能力が多くの異なるデバイスに組み込まれ、したがって「コンピュータ」という用語がＰＣ、サーバ、携帯電話、携帯情報端末、ハードウェアプロセッサ、および他の多くのデバイスを含むことを理解するであろう。
【０５３９】
当業者は、プログラム命令を記憶するために利用されるストレージデバイスがネットワークにわたって分散され得ることを理解するであろう。例えば、リモートコンピュータは、ソフトウェアとして説明されたプロセスの例を記憶してもよい。ローカルまたは端末のコンピュータはリモートコンピュータにアクセスし、プログラムを実行するためにソフトウェアの一部またはすべてをダウンロードしてもよい。あるいは、ローカルコンピュータは、必要に応じてソフトウェアの一部をダウンロードするか、またはローカル端末でソフトウェア命令を実行し、リモートコンピュータ（またはコンピュータネットワーク）でソフトウェア命令を実行してもよい。当業者はまた、当業者に知られている従来技術を利用することによって、ソフトウェア命令のすべてまたは一部分が、デジタルシグナルプロセッサ、またはプログラマブル論理アレイなどの専用回路によって実行されてもよいことも認識するであろう。
【０５４０】
上述の利益および利点は、一実施形態に関係する場合もあれば、いくつかの実施形態に関係する場合もあることが理解されるであろう。実施形態は、述べられた問題のいずれかまたはすべてを解決するもの、または述べられた利点および利点のいずれかまたはすべてを有するものに限定されるものではない。
【０５４１】
「ａｎ」項目へのあらゆる言及は、それらの項目のうちの１つ以上を指す。「備える」という用語は、本明細書では、識別された方法ステップまたは要素を含むことを意味するために使用されるが、そのようなステップまたは要素は排他的なリストを含まず、方法または装置は追加のステップまたは要素を含んでもよい。
【０５４２】
本明細書で使用される場合、「構成要素」および「システム」という用語は、プロセッサによって実行されたときに特定の機能を実施させるコンピュータ実行可能命令で構成されるコンピュータ可読データストレージを包含することが意図されている。コンピュータ実行可能命令は、ルーチン、関数などを含み得る。また、構成要素またはシステムは、単一のデバイスにローカライズすることも、いくつかのデバイスに分散させることもできることも理解されるべきである。
【０５４３】
さらに、本明細書で使用される場合、「例示的」という用語は、「何かの例示または例としての役割を果たす」ことを意味することを意図している。
【０５４４】
さらに、「含む」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかで使用されている範囲では、そのような用語は、特許請求の範囲内の移行語として使用されたときに「備える」と解釈されるように、「備える」という用語と同様の方法で包括的であることが意図される。
【０５４５】
図は、例示的な方法を示している。方法は、特定の列で実施される一連の動作として示され、説明されているが、方法は列の順序によって限定されないことを理解および認識されたい。例えば、いくつかの行為は、本明細書で説明されているものとは異なる順序で発生する可能性がある。さらに、ある動作は別の行為と同時に発生する可能性がある。さらに、場合によっては、本明細書で説明される方法を実施するためにすべての動作が必要とされるわけではない場合がある。
【０５４６】
さらに、本明細書で説明される動作は、１つ以上のプロセッサによって実装され、かつ／またはコンピュータ可読媒体に記憶され得るコンピュータ実行可能命令を含んでもよい。コンピュータ実行可能命令は、ルーチン、サブルーチン、プログラム、実行スレッドなどを含むことができる。さらにまた、方法の動作の結果は、コンピュータ可読媒体に格納され、表示デバイスに表示され、および／または同様のものとすることができる。
【０５４７】
本明細書で説明される方法のステップの順序は例示的なものであるが、ステップは、任意の好適な順序で、または適切な場合は同時に実行されてもよい。さらに、本明細書で説明される主題の範囲から逸脱することなく、ステップを追加または置換することができ、または個々のステップを任意の方法から削除することができる。上記の例のいずれかの態様を、説明された他の例のいずれかの態様と組み合わせて、求められる効果を失うことなく、さらなる例を形成することができる。
【０５４８】
好ましい実施形態の上記の説明は、例としてのみ与えられており、当業者によって様々な修正が行われ得ることが理解されるであろう。上述されたものは、１つ以上の実施形態の例を含む。もちろん、前述の態様を説明する目的で、上記のデバイスまたは方法の考えられるすべての修正および変更を説明することは不可能であるが、当業者は、様々な態様の多くのさらなる修正および変容が可能であることを認識することができる。したがって、説明された態様は、添付の特許請求の範囲に含まれるそのようなすべての変更、修正、および変形を包含することが意図されている。
【図１ａ】
2021509187.tif 000139
【図１ｂ】
2021509187.tif 000140
【図１ｃ】
2021509187.tif 000141
【図１ｄ】
2021509187.tif 000142
【図１ｅ】
2021509187.tif 000143
【図１ｆ】
2021509187.tif 000144
【図１ｇ】
2021509187.tif 000145
【図１ｈ】
2021509187.tif 000146
【図１ｉ】
2021509187.tif 000147
【図１ｊ】
2021509187.tif 000148
【図１ｋ】
2021509187.tif 000149
【図１ｌ】
2021509187.tif 000150
【図１ｍ】
2021509187.tif 000151
【図１ｎ】
2021509187.tif 000152
【図１ｏ】
2021509187.tif 000153
【図１ｐ】
2021509187.tif 000154
【図１ｑ】
2021509187.tif 000155
【図１ｒ】
2021509187.tif 000156
【図２ａ】
2021509187.tif 000157
【図２ｂ】
2021509187.tif 000158
【図２ｃ】
2021509187.tif 000159
【図２ｄ】
2021509187.tif 000160
【図２ｅ】
2021509187.tif 000161
【図２ｆ】
2021509187.tif 000162
【図２ｇ】
2021509187.tif 000163
【図２ｈ】
2021509187.tif 000164
【図３ａ】
2021509187.tif 000165
【図３ｂ】
2021509187.tif 000166
【図３ｃ】
2021509187.tif 000167
【図３ｄ】
2021509187.tif 000168
【図３ｅ】
2021509187.tif 000169
【図３ｆ】
2021509187.tif 000170
【図４ａ】
2021509187.tif 000171
【図４ｂ】
2021509187.tif 000172
【図４ｃ】
2021509187.tif 000173
【図４ｄ】
2021509187.tif 000174
【図４ｅ】
2021509187.tif 000175
【図４ｆ】
2021509187.tif 000176
【図４ｇ】
2021509187.tif 000177
【図４ｈ】
2021509187.tif 000178
【図４ｉ】
2021509187.tif 000179
【図４ｊ】
2021509187.tif 000180
【図５ａ】
2021509187.tif 000181
【図５ｂ】
2021509187.tif 000182
【図５ｃ】
2021509187.tif 000183
【図６ａ】
2021509187.tif 000184
【図６ｂ】
2021509187.tif 000185
【国際調査報告】
2021509187.tif 000186
2021509187.tif 000187
2021509187.tif 000188
2021509187.tif 000189
2021509187.tif 000190