(57)【要約】認知および／または知覚プロファイルを生成するための方法、デバイスおよびシステムが開示される。一つの様態において、対象の認知または知覚評価を提供する方法は、認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルからプロファイルカテゴリーを選択する工程と、選択されたプロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激を対象へ提示する工程と、一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象の生理学的信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、生理学的データを処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程とを含む。【選択図】図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の認知または知覚評価を提供する方法であって、
認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルからプロファイルカテゴリーを選択する工程と、
前記選択されたプロファイルに基づく一連の刺激を対象へ提示する工程と、
前記一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象の生理学的信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、
前記生理学的データを処理して、前記選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程と、を含む方法。
【請求項２】
前記生理学的信号を取得する工程は、前記対象による挙動応答を含まない請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一連の刺激は、前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づく視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上の定量的な値は、前記対象の注意、記憶、学習能力および作話特性、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価、または選好のうち少なくとも１つに基づいて、前記認知および知覚能力の一方または双方のレベルを示す定量的スコアを含み、
前記定量的スコアは、特定の時における前記レベルを示す請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の定量的な値は、特定の時における前記対象の認識のレベルまたは状態を示す定量的スコアを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように前記生理学的データを処理する工程をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記グループ化する工程は、前記個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定される請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを、１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いて、前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを、１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、前記対象へ提示された前記一連の刺激の各刺激を分類する工程と、
前記分類された刺激に基づいて、前記時間間隔に対応する前記生理学的データを、１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象についての前記生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、
前記変更された一連の刺激を前記対象へ提示する工程と、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象の生理学的信号を取得して、新規の生理学的データを生成する工程と、
前記新規の生理学的データを処理して、前記選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値を含む増補された情報セットを生成する工程と、をさらに含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記プロファイルカテゴリーのそれぞれに対する初期の一連の刺激を生成する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記生理学的信号を取得する工程は、前記対象によって生成された脳波（ＥＥＧ）信号を記録する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＥＥＧ信号を記録する工程は、前記対象の頭皮上に装着された１つ以上の可撓性のＥＥＧ電極センサーデバイスを用いて、前記記録されたＥＥＧ信号を測定し、リモート処理ユニットへ送信する工程を含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記生理学的信号を取得する工程は、前記対象によって生成された筋電（ＥＭＧ）信号を記録する工程を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記生理学的データを処理する工程の前に、前記生理学的信号の信号対ノイズ比を増加させるように前記生理学的信号をフィルタリングする工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記生理学的データを処理する工程の前に、前記生理学的データをセグメント化する工程または前記生理学的データから特性を特定する工程のうち１つ以上を含む前処理を前記生理学的データに実行する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記対象についての前記生成された情報セットに基づいて、マシンと前記対象との間の相互作用を生成する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記一連の刺激を提示する工程の前に、前記対象のベースライン生理学的信号を取得して、ベースライン生理学的データを生成する工程をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記対象へ提示される前記一連の刺激は、対象の脳応答を受動的に刺激する環境刺激を含む請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象の挙動信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、
前記生理学的データを用いて前記挙動データを処理して、前記選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む前記情報セットを生成する工程と、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
コードを保存するコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、
前記コードは、実行されると、通信ネットワーク内のコンピュータまたはコンピュータシステムのプロセッサに、対象の認知または知覚評価を提供する方法を実行させ、
前記コンピュータプログラム製品は、前記コンピュータまたは前記コンピュータシステムによって操作されて、前記方法を実行し、
前記方法は、
認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルを含むプロファイルカテゴリーを選択せよとのプロンプトを対象へ提供する工程と、
デバイスを介して対象へ提示される、前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激を制御する工程と、
前記一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象から取得された生理学的信号を示す生理学的データを受信する工程と、
前記生理学的データを処理して、前記選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程と、を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
前記グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように前記生理学的データを処理する工程をさらに含む請求項２４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記グループ化する工程は、前記個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定される請求項２４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いて、前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、前記対象へ提示された前記一連の刺激の各刺激を分類する工程と、
前記分類された刺激に基づいて、前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択されたプロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
前記対象についての前記生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、
前記デバイスを介して前記対象へ提示される前記変更された一連の刺激を制御する工程と、をさらに含む請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
前記変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象から取得された生理学的信号を示す新規の生理学的データを受信する工程と、
前記新規の生理学的データを処理して、前記選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値を含む増補された情報セットを生成する工程と、をさらに含む請求項２９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
認知または知覚評価を提供するシステムであって、
認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルを含む認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激の対象への提示前、提示時および提示後に、前記対象によって示される生理学的信号を検出するように前記対象へインターフェースされたセンサーデバイスと、
１つ以上のメモリユニットと、前記生理学的信号を生理学的データとして処理して、前記認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成するように構成された１つ以上のプロセッサとを含むように構成にされ、前記センサーデバイスと通信するデータ処理システムと、を含むシステム。
【請求項３２】
前記センサーデバイスによって検出される前記生理学的信号は、前記対象による挙動応答を含まない請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記対象へ提示される前記一連の刺激を生成する刺激送達デバイスをさらに含み、
前記刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含む請求項３１に記載のシステム。
【請求項３４】
前記刺激送達デバイスは、一連の画像を生成するための表示画面を含む請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記刺激送達デバイスは、一連の音を生成するスピーカーを含む請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
前記刺激送達デバイスは、一連の嗅覚、触覚、または味覚刺激のうち少なくとも１つを生成するアクチュエータを含む請求項３３に記載のシステム。
【請求項３７】
前記刺激送達デバイスは前記データ処理システムと通信し、
前記データ処理システムは、前記生成された情報セットに基づいてマシンプロシージャを生成するように構成され、
前記データ処理ユニットによって生成される前記マシンプロシージャは、前記刺激送達デバイスに、前記対象への次の提示のために、前記一連の刺激を変更させる請求項３３に記載のシステム。
【請求項３８】
前記刺激送達デバイスは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはスマートフォンもしくはタブレットを含むモバイル通信デバイスを含む請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記データ処理システムは、前記モバイル通信デバイス内に構成される請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記データ処理システムは、前記生成された情報セットに基づいてマシンプロシージャを生成するように構成され、
前記マシンプロシージャは、別のデバイスまたはシステムを作動させて、前記生成された情報セット内に含まれる情報から導出される機能を実行させる請求項３１に記載のシステム。
【請求項４１】
前記１つ以上の定量的な値は、前記対象の注意、記憶、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価、選好、または認識のうち少なくとも１つに基づいて、前記認知および知覚能力の一方または双方のレベルを示す定量的スコアを含み、
前記定量的スコアは、特定の時における前記レベルを示す請求項３１に記載のシステム。
【請求項４２】
前記センサーデバイスは、可撓性の基板と、前記可撓性の基板上のセンサー電極と、前記電極と電気的に通信し、かつ前記可撓性の基板上に設けられた送信器ユニットとを含み、
前記センサーデバイスは、脳波（ＥＥＧ）信号を記録するように前記対象の頭皮上に装着され、前記記録されたＥＥＧ信号を前記データ処理ユニットまたはリモートコンピュータシステムのうち少なくとも１つへ送信する１つ以上のウェラブルパッチとして構成される請求項３１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記センサーデバイスは、前記対象から電気的信号を受信するように前記対象へ取り付けることが可能な電極を含む請求項３１に記載のシステム。
【請求項４４】
前記センサーデバイスは、前記対象の動きまたは移動を示す前記対象の画像をキャプチャする画像デバイスを含む請求項３１に記載のシステム。
【請求項４５】
前記画像デバイスは、前記対象の眼の移動をキャプチャする請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記データ処理システムは、
前記検出された生理学的信号を前記センサーデバイスから受信するように前記センサーデバイス近辺に前記センサーデバイスと通信して配置され、前記検出された生理学的信号の初期処理を行って初期の生理学的信号データを生成するように構成されたローカルコンピュータと、
通信ネットワークまたはリンクを介して前記ローカルコンピュータと通信して前記初期の生理学的信号データを前記ローカルコンピュータから受信し、前記初期の生理学的信号データを処理して、前記認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む前記情報セットを生成するリモートコンピュータと、を含む請求項３１に記載のシステム。
【請求項４７】
前記ローカルコンピュータは、初期の生理学的信号データを、前記対象に特有の個々のデータとして生成するように構成され、
前記リモートコンピュータは、前記初期の生理学的信号データを処理して、前記対象に対して個別化された前記情報セットを生成するように構成される請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記対象の位置に設けられ、前記対象へ提示される、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含む前記一連の刺激を生成するように構成された刺激伝達デバイスと、
前記リモートコンピュータと通信して、前記認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む前記情報セットと関連付けられるか、前記認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む前記情報セットから導出されたデータを受信して、前記対象への前記一連の刺激を変更して、前記対象に対して個別化された変更された一連の刺激を生成し、前記変更された一連の刺激が前記対象へ付加されるように、前記刺激送達デバイスへ接続される、刺激提示コンピュータと、をさらに含む請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記リモートコンピュータは、１つ以上の対象のグループ中の他の対象の生理学的信号データにアクセスし、前記初期の生理学的信号データの処理において他の対象の前記生理学的信号データを用いて、前記対象に対して個別化された前記情報セットを生成するように構成される請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記リモートコンピュータと前記刺激提示コンピュータとの間に構成され、前記対象に対して個別化された前記情報セットを、前記刺激提示コンピュータによって用いられる適応的変化または調節へ変換して、前記対象について個別化された前記変更された一連の刺激の生成の際に、前記対象への前記一連の刺激を変更するように構成される脳−マシンインターフェースモジュールをさらに含む請求項４８または４９に記載のシステム。
【請求項５１】
対象の認知または知覚評価を提供する方法であって、
認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて生成される一連の刺激の提示に応答する個人の生理学的データおよび挙動データの一方または双方を処理する工程を含み、
前記処理する工程は、前記個人の認知能力レベル、知覚能力レベルまたは認知および知覚能力レベルを特徴付ける１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成し、
前記処理する工程は、
前記提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的データおよび／または前記挙動データ中において関心の時間間隔を選択する工程と、
前記選択された関心の時間間隔に対応する前記生理学的データおよび／または前記挙動データを１つ以上のグループ化されたデータセットへグループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む方法。
【請求項５２】
前記統計的測定値を提供する工程は、１つ以上のグループ中の前記個人または他の個人から取得された以前の生理学的データおよび／または挙動データを用いて、前記１つ以上の定量的な値を生成する工程を含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記個人のための前記生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程をさらに含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５４】
対象の認知または知覚評価を提供するシステムであって、
通信ネットワークまたはリンクを介してリモートコンピュータデバイスと通信する１つ以上のコンピュータを含み、
前記１つ以上のコンピュータは、認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて生成される一連の刺激の提示に応答する個人から取得された生物学的データおよび挙動データのうち一方または双方を処理することにより、前記個人の認知能力レベル、知覚能力レベルまたは認知および知覚能力レベルを特徴付ける１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成するように構成され、
前記１つ以上のコンピュータは、前記生成された情報セットを前記リモートコンピュータデバイスへ提供するように構成されるシステム。
【請求項５５】
前記１つ以上のコンピュータによって、前記生理学的および挙動データのうち一方または双方を処理する工程は、
前記提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的データおよび／または前記挙動データ中において関心の時間間隔を選択する工程と、
前記選択された関心の時間間隔に対応する前記生理学的データおよび／または前記挙動データを１つ以上のグループ化されたデータセットへグループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
対象の認知または知覚評価を提供する方法であって、
認知または知覚機能の１つ以上の様態を示す認知−知覚プロファイルカテゴリーを選択する工程と、
前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激を対象へ提示する工程と、
前記一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象の生理学的信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、
前記生理学的データを処理して、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程と、を含む方法。
【請求項５７】
前記一連の刺激は、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づく視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含む請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記１つ以上の定量的な値は、前記対象の注意、記憶、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価、選好または認識状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記認知および知覚能力の一方または双方のレベルを示す定量的スコアを含み、
前記定量的スコアは、特定の時における前記レベルを示す請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項５６に記載の方法。
【請求項６０】
前記グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように前記生理学的データを処理する工程をさらに含む請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記グループ化する工程は、前記個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定される請求項５９に記載の方法。
【請求項６２】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いて、前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項５６に記載の方法。
【請求項６３】
前記生理学的データを処理する工程は、
前記提示された刺激および前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、前記生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、
前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、
前記初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、前記対象へ提示された前記一連の刺激の各刺激を分類する工程と、
前記分類された刺激に基づいて、前記時間間隔に対応する前記生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、
前記グループ化されたデータセット間または前記グループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの前記１つ以上の定量的な値を生成する工程と、を含む請求項５６に記載の方法。
【請求項６４】
前記対象についての前記生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、
前記変更された一連の刺激を前記対象へ提示する工程と、をさらに含む請求項５６に記載の方法。
【請求項６５】
前記変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、前記対象の生理学的信号を取得して、新規の生理学的データを生成する工程と、
前記新規の生理学的データを処理して、前記選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値を含む増補された情報セットを生成する工程と、をさらに含む請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記認知−知覚プロファイルカテゴリーそれぞれに対する初期の一連の刺激を生成する工程をさらに含む請求項５６に記載の方法。
【請求項６７】
前記対象についての前記生成された情報セットに基づいて、マシンと前記対象との間の相互作用を生成する工程をさらに含む請求項５６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は、米国仮特許出願第６１／７０７，６１３号（名称：「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＡＣＱＵＩＳＩＴＩＯＮ，  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＡＮＤ  ＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＢＲＡＩＮ  ＳＩＧＮＡＬＳ  ＡＮＤ  ＣＯＲＲＥＬＡＴＥＤ  ＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬ  ＫＮＯＷＬＥＤＧＥ  ＡＮＤ／ＯＲ  ＳＴＡＴＥ  ＯＦ  ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ  ＰＲＯＦＩＬＥ」、出願日：２０１２年９月２８日）に基づく優先権の利益を主張する。上記した特許出願の内容全体は、参照により、本出願の一部として組み込まれる。
【０００２】
本発明は、脳機能の分析のためのシステム、デバイスおよびプロセスに関する。
【背景技術】
【０００３】
脳波記録（ＥＥＧ： Electroencephalography）は、対象の頭皮上に位置決めされた電極を用いた脳が示す電気活動の記録であり、これにより、ＥＥＧデータセットを含む神経信号振動のスペクトル成分が形成される。例えば、ＥＥＧ技術によって検出される脳の電気活動は、電圧変動（例えば、脳ニューロン内のイオン電流の流れに起因するもの）を含み得る。いくつかの文脈において、ＥＥＧとは、脳の自発的電気活動の短期間（例えば、１時間未満）における記録を指す。ＥＥＧは、臨床診断用途（例えば、てんかん、昏睡、脳病、脳死、他の疾病および異常）、ならびに睡眠および睡眠障害の研究において用いられ得る。いくつかの場合において、ＥＥＧは、腫瘍、脳卒中および他の局所的な脳障害の診断に用いられてきた。
【０００４】
ＥＥＧ技術の一例を挙げると、所与のイベント（例えば、簡単な刺激および複雑なプロセス）と相関するＥＥＧ記録脳応答を指すイベント関連電位（ＥＲＰ： Event-Related Potentials）の記録がある。例えば、ＥＲＰは、知覚、筋肉運動、および／または認知処理に関連する電気的脳応答（すなわち、脳波）を含む。ＥＲＰは、知覚（例えば、視覚、聴覚）および認知（例えば、注意、言語、意思決定）の脳測定に関連する。典型的なＥＲＰ波形は、正電圧および負電圧の偏向の時間的発達（成分と呼ばれる）を含む。例えば、典型的な成分は、当該成分の発生についての文字（Ｎ／Ｐ：負／正）および数（刺激イベントからのミリ秒での待ち時間を示す）を用いて分類される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
生理学的データ（例えば、脳信号）および／または挙動データを誘発するための特殊な刺激提示構造（例えば、画像および音を含むもの）を用い、個人および／またはグループの知能（例えば、認知および／または知覚能力）、精神状態（例えば、認識レベル）および挙動選好に関する情報のユニーク（一意な）セットを推測および生成するための方法、システムおよびデバイスが開示される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの様態において、対象の認知または知覚評価（cognitive or sensory assessment）を提供する方法は、認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルの中からプロファイルカテゴリーを選択する工程と、選択されたプロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激を対象へ提示する工程と、一連の刺激の提示前、提示時および提示後に対象の生理学的信号を取得して生理学的データを生成する工程と、生理学的データを処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程とを含む。
【０００７】
方法の実施は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。いくつかの実施例において、取得する工程は、対象によって行われる挙動応答無しで行われ得る。例えば、一連の刺激は、選択されたプロファイルカテゴリーに基づいた視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚刺激媒体のうち少なくとも１つを含み得る。例えば、１つ以上の定量的な値は、対象の注意、記憶、学習能力、作話特性（confabulation characteristics）、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価または選好（嗜好）のうち少なくとも１つに基づいて、認知および知覚能力のうち一方または双方のレベルを示す定量的スコアを含み得る。定量的スコアは、特定の時におけるレベルを示す。例えば、１つ以上の定量的な値は、特定の時における対象の認識のレベルまたは状態を示す定量的スコアを含み得る。本方法のいくつかの実施形態において、生理学的データを処理する工程は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように生理学的データを処理する工程をさらに含み得る。例えば、グループ化する工程は、個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定され得る。本方法のいくつかの実施形態において、生理学的データを処理する工程は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いて、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。本方法の実施形態において、生理学的データを処理する工程は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、対象へ提示された一連の刺激の各刺激を分類する工程と、分類された刺激に基づいて、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。例えば、いくつかの実施形態におい���、方法は、対象についての生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、変更された一連の刺激を対象へ提示する工程とをさらに含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象の生理学的信号を取得して、新規の生理学的データを生成する工程と、新規の生理学的データを処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値（augmented quantitative value）を含む増補された情報セット（augmented information）を生成する工程とをさらに含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、プロファイルカテゴリーの初期の一連の刺激を生成する工程をさらに含み得る。いくつかの実施例において、生理学的信号を取得する工程は、対象によって生成された脳波（ＥＥＧ）信号を記録する工程を含み得る。例えば、ＥＥＧ信号を記録する工程は、対象の頭皮上に装着される１つ以上の可撓性のＥＥＧ電極センサーデバイスを用いて、記録されたＥＥＧ信号を測定し、リモート処理ユニットへ送信する工程を含み得る。いくつかの実施例において、生理学的信号を取得する工程は、対象によって生成された筋電（ＥＭＧ： electromyogram）信号を記録する工程を含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、処理の前に、生理学的信号の信号対ノイズ比を増加させるように生理学的信号をフィルタリングする工程をさらに含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、処理の前に、生理学的データを前処理する工程をさらに含み得、この前処理工程は、生理学的データをセグメント化する工程または生理学的データから特性を特定する工程のうち１つ以上を含む。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、対象についての生成された情報セットに基づいて、マシンと対象との間の相互作用を生成する工程をさらに含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、一連の刺激の提示の前に、対象のベースライン生理学的信号を取得して、ベースライン生理学的データを生成する工程をさらに含み得る。いくつかの実施例において、対象へ提示される一連の刺激は、対象の脳応答を受動的に刺激する環境刺激を含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、方法は、一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象の挙動信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、挙動データを生理学的データと共に処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程とをさらに含み得る。
【０００８】
別の様態において、コードを保存するコンピュータ可読記憶媒体と、該コードとを含むコンピュータプログラム製品が開示される。該コンピュータプログラム製品においてコードが実行されると、通信ネットワーク内のコンピュータまたはコンピュータシステムのプロセッサは、対象の認知または知覚評価を提供する方法を実行し、コンピュータプログラム製品は、方法を実行するように、コンピュータまたはコンピュータシステムによって操作される。コンピュータによって実行される方法は、認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルを含むプロファイルカテゴリーを選択せよとの要請を対象へ提供する工程と、デバイスを介して対象へ提示される、選択されたプロファイルカテゴリーに基づく一連の刺激を制御する工程と、一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象から取得された生理学的信号を示す生理学的データを受信する工程と、および生理学的データを処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程とを含む。
【０００９】
コンピュータプログラム製品の実施形態は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。例えば、コンピュータプログラム製品において、方法の処理ステップは、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラム製品のコンピュータによって実行される方法は、グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように生理学的データを処理する工程をさらに含み得る。例えば、グループ化する工程は、個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定される。例えば、コンピュータプログラム製品において、方法の処理ステップは、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いて、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。例えば、コンピュータプログラム製品において、方法の処理ステップは、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、対象へ提示された一連の刺激の各刺激を分類する工程と、分類された刺激に基づいて、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラム製品のコンピュータによって実行される方法は、対象についての生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、デバイスを介して対象へ提示される変更された一連の刺激を制御する工程とをさらに含み得る。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラム製品のコンピュータによって実行される方法は、変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象から取得された生理学的信号を示す新規の生理学的データを受信する工程と、新規の生理学的データを処理して、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値を含む増補された情報セットを生成する工程とをさらに含み得る。
【００１０】
別の様態において、認知または知覚評価を提供するシステムは、対象への一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象によって示される生理学的信号を検出するように対象へインターフェースされたセンサーデバイスと、データ処理システムとを含む。一連の刺激は、認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルを含む認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づく。データ処理システムは、センサーデバイスと通信し、１つ以上のメモリユニットと、生理学的信号を生理学的データとして処理して、認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成するように構成された１つ以上のプロセッサとを含むように構成される。
【００１１】
システムの実施形態は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。いくつかの実施例において、センサーデバイスによって検出される生理学的信号は、対象による挙動応答を含まない。いくつかの実施形態において、例えば、システムは、対象へ提示される一連の刺激を生成する刺激送達デバイスをさらに含み得る。刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含み得る。例えば、刺激送達デバイスは、一連の画像を生成するための表示画面を含み得る。例えば、刺激送達デバイスは、一連の音を生成するスピーカーを含み得る。例えば、刺激送達デバイスは、嗅覚、触覚、または味覚刺激のうち少なくとも１つの一連の刺激を生成するアクチュエータを含み得る。いくつかの実施形態において、刺激送達デバイスは、データ処理システムと通信するように構成され得る。データ処理システムは、生成された情報セットに基づいてマシンプロシージャを生成するよう構成され、データ処理ユニットによって生成されるマシンプロシージャにより、刺激送達デバイスは、対象への次の提示を行うため、一連の刺激を変更する。例えば、刺激送達デバイスは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータまたはモバイル通信デバイス（例えば、スマートフォンまたはタブレット）を含み得る。例えば、データ処理システムは、モバイル通信デバイス内において構成され得る。例えば、データ処理システムは、生成された情報セットに基づいてマシンプロシージャを生成するよう構成され得、マシンプロシージャは、別のデバイスまたはシステムを作動させて、生成された情報セット内に含まれる情報から導出される機能を実行させる。例えば、１つ以上の定量的な値は、対象の注意、記憶、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価、選好（嗜好）または認識のうち少なくとも１つに基づいて、認知および知覚能力の一方または双方のレベルを示す定量的スコアを含み得、定量的スコアは、特定の時におけるレベルを示す。システムのいくつかの実施形態において、例えば、センサーデバイスは、可撓性の基板と、可撓性の基板上のセンサー電極と、電極と電気的に通信し、かつ可撓性の基板上に設けられた送信器ユニットとを含み得、センサーデバイスは、対象の頭皮に装着される１つ以上のウェラブルパッチとして構成される。これらの１つ以上のウェラブルパッチは、脳波（ＥＥＧ）信号を記録し、記録されたＥＥＧ信号をデータ処理ユニットまたはリモートコンピュータシステムのうち少なくとも１つへ送信する。システムのいくつかの実施形態において、例えば、センサーデバイスは、対象から電気的信号を受信するように対象へ取り付けることが可能な電極を含み得る。例えば、センサーデバイスは、対象の動きまたは移動を示す対象の画像をキャプチャする画像デバイスを含み得る。いくつかの実施例において、画像デバイスは、対象の眼の移動をキャプチャする。例えば、システムのいくつかの実施形態において、データ処理システムは、ローカルコンピュータと、リモートコンピュータとを含み得る。ローカルコンピュータは、センサーデバイスの近隣に配置され、検出された生理学的信号をセンサーデバイスから受信するようにセンサーデバイスと通信し、ローカルコンピュータは、検出された生理学的信号の初期処理を行って初期の生理学的信号データを生成するように構成される。リモートコンピュータは、通信ネットワークまたはリンクを介してローカルコンピュータと通信して、初期の生理学的信号データをローカルコンピュータから受信し、初期の生理学的信号データを処理して、認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する。例えば、ローカルコンピュータは、初期の生理学的信号データを、対象に特有の個々のデータとして生成するように構成され得、リモートコンピュータは、初期の生理学的信号データを処理して、対象に対して個別化された情報セットを生成するように構成され得る。いくつかの実施形態において、例えば、システムは、刺激送達デバイスをさらに含み得る。この刺激送達デバイスは、対象の位置に設けられ、対象へ提示される一連の刺激を生成するように構成される。刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つと、刺激提示コンピュータとを含み、この刺激提示コンピュータは、リモートコンピュータと通信して、認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットと関連付けられた情報セットから導出または関連づけられたデータを受信して、対象に対する一連の刺激を変更して、対象に対して個別化された変更された一連の刺激を生成し、刺激提示コンピュータは、変更された一連の刺激が対象へ提供されるように、刺激送達デバイスへ接続される。いくつかの実施形態において、例えば、リモートコンピュータは、１つ以上の対象のグループ中の他の対象の生理学的信号データへアクセスし、初期の生理学的信号データの処理の際に、他の対象の生理学的信号データを用いて、対象に対して個別化された情報セットを生成するように構成され得る。例えば、いくつかの実施形態において、システムは、脳−マシンインターフェースモジュールをさらに含み得る。脳−マシンインターフェースモジュールは、リモートコンピュータと刺激提示コンピュータとの間に構成され、対象に対して個別化された情報セットを、適応的変化または調節へ変換するように構成される。この適応的変化または調節は、対象について個別化された変更された一連の刺激の生成において、対象への一連の刺激を変更するために、刺激提示コンピュータによって用いられる。
【００１２】
別の様態において、対象の認知または知覚評価を提供する方法は、認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて生成される一連の刺激の提示に応答する個人の生理学的データおよび挙動データの一方または双方を処理する工程を含み、該処理する工程は、個人の認知能力レベル、知覚能力レベルまたは認知および知覚能力レベルを特徴付ける１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する。この処理する工程は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的データおよび／または挙動データ中において関心の時間間隔を選択する工程と、選択された関心の時間間隔に対応する生理学的データおよび／または挙動データを１つ以上のグループ化されたデータセットへグループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含む。
【００１３】
本方法の実施形態は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。本方法のいくつかの実施形態において、例えば、統計的測定値を提供する工程は、１つ以上のグループ中の個人または他の個人から取得された以前の生理学的データおよび／または挙動データを用いて、１つ以上の定量的な値を生成する工程を含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、個人のために生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程をさらに含み得る。
【００１４】
別の様態において、対象の認知または知覚評価を提供するシステムは、通信ネットワークまたはリンクを介してリモートコンピュータデバイスと通信する１つ以上のコンピュータを含む。これら１つ以上のコンピュータは、認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて生成される一連の刺激の提示に応答する個人から取得された生理学的データおよび挙動データのうち一方または双方を処理することにより、個人の認知能力レベル、知覚能力レベルまたは認知および知覚能力レベルを特徴付ける１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成するよう構成される。これらの１つ以上のコンピュータは、生成された情報セットをリモートコンピュータデバイスへ提供するよう構成される。
【００１５】
システムの実施形態は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。例えば、１つ以上のコンピュータは、生理学的および挙動データの一方または双方を処理して情報セットを生成することができ、該処理する工程は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的データおよび／または挙動データ中において関心の時間間隔を選択する工程と、選択された関心の時間間隔に対応する生理学的データおよび／または挙動データを１つ以上のグループ化されたデータセットへグループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含む。
【００１６】
別の様態において、対象の認知または知覚評価を提供する方法は、認知または知覚機能の１つ以上の状況を示す認知−知覚プロファイルカテゴリーを選択する工程と、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づき、一連の刺激を対象へ提示する工程と、一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象の生理学的信号を取得して、生理学的データを生成する工程と、生理学的データを処理して、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値を含む情報セットを生成する工程とを含む。
【００１７】
方法の実施形態は、以下の例示的特徴のうち１つ以上を任意選択的に含み得る。例えば、一連の刺激は、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいた視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体のうち少なくとも１つを含み得る。例えば、１つ以上の定量的な値は、対象の注意、記憶、学習能力および作話特性、パターン統合能力、意味的統合能力、ターゲット検出能力、感情価、選好（嗜好）または認識状態のうち少なくとも１つに基づいて認知および／または知覚能力レベルを示す定量的スコアを含み、定量的スコアは、特定の時におけるレベルを示す。本方法のいくつかの実施形態において、例えば、処理する工程は、提示された刺激および選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含む。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、グループ化されたデータセットの信号対ノイズ比を増加させるように生理学的データを処理する工程をさらに含み得る。例えば、グループ化する工程は、個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーまたは連続的な刺激の結合関係の少なくとも１つに基づいて決定され得る。本方法のいくつかの実施形態において、例えば、処理する工程は、提示された刺激および選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、対象または他の対象から取得された以前の生理学的データを用いてグループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含む。本方法のいくつかの実施形態において、例えば、処理する工程は、提示された刺激および選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号と関連付けられた時間間隔を特定する工程と、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ化する工程と、初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、対象へ提示された一連の刺激の各刺激を分類する工程と、分類された刺激に基づいて、時間間隔に対応する生理学的データを１つ以上のグループ化されたデータセットに再グループ化する工程と、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成する工程とを含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、対象についての生成された情報セットを用いて、変更された一連の刺激を形成する工程と、変更された一連の刺激を対象へ提示する工程とをさらに含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、変更された一連の刺激の提示前、提示時および提示後に、対象の生理学的信号を取得して、新規の生理学的データを生成する工程と、新規の生理学的データを処理して、選択された認知−知覚プロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の増補された定量的な値を含む増補された情報セットを生成する工程とをさらに含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、認知−知覚プロファイルカテゴリーそれぞれに対する初期の一連の刺激を生成する工程をさらに含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法は、対象についての生成された情報セットに基づいて、マシンと対象との間の相互作用を生成する工程をさらに含み得る。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１Ａは、個人またはグループの知識および／または認識状態プロファイルを生成するための生理学的信号の取得、分析および評価のための開示の技術の例示的システムを示す図である。
【００１９】
図１Ｂ〜図１Ｄは、例示的な認知および／または知覚プロファイルの定量的な情報セットを生成するための例示的方法のプロセス図を示す。
【００２０】
【図２】図２は、例示的な提示された一連の視覚刺激の図を示す。
【００２１】
【図３】図３は、グループ統計分析からの例示的結果を提供するデータプロットを示す。該グループ統計分析からの例示的結果は、視覚刺激を用いた概念カテゴリー変化間の区別の脳パターンを示す。
【００２２】
【図４】図４は、視覚刺激を用いた複数のトライアルにわたって収集される３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの時間窓を示す１つの軸上のＥＥＧデータを示す３次元プロットを示す。
【００２３】
【図５】図５Ａおよび図５Ｂは、２つの異なる視覚刺激条件下の２つの例示的電極チャネルからの、個々の例示的対象の平均および標準偏差を示すデータプロットを示す。
【００２４】
【図６】図６は、視覚刺激パラダイムのための対象−教師付き（subject-supervised）分類器の例示的な能力を示すデータプロットおよび対応する表を示す。
【００２５】
【図７】図７は、個別化された知識および／または認識プロファイルを得るための、ガイド付き分類アルゴリズムの例示的実施および得られる要約統計量を示す例示的な図を示す。
【００２６】
【図８】図８は、例示的対象からの例示的電極チャネルについての教師付き分類器の例示的特徴を示す。
【００２７】
【図９】図９は、対象の例示的な個人の知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ： Individual Knowledge Evaluation Profile）の図を示す。
【００２８】
【図１０】図１０は、クラスＡからのデータおよびクラスＢからのデータが同一の統計的分布から来ているか否かを特定するための例示的な仮説検証用のｐ値を推定するためのノンパラメトリックプロシージャを示す。
【００２９】
【図１１】図１１は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ｒＡＮＯＶＡ分析についてのデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００３０】
【図１２】図１２は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ＮＭＬパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００３１】
【図１３】図１３は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ＮＭＬノンパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００３２】
【図１４】図１４は、個人の対象の個人の知識評価プロファイルおよびグループベースの対象のグループ知識評価プロファイルの例を示す。
【００３３】
【図１５】図１５は、提示された例示的な一連の聴覚刺激の図を示す。
【００３４】
【図１６】図１６は、グループ統計分析からの例示的結果を提供するデータプロットを示す。グループ統計分析からの例示的結果は、聴覚刺激の内容変化間の区別の脳パターンを示す。
【００３５】
【図１７】図１７は、聴覚刺激を用いた複数のトライアルにわたって収集された３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの時間窓を示す１つの軸上のＥＥＧデータを示す３次元プロットを示す。
【００３６】
【図１８】図１８Ａおよび図１８Ｂは、２つの異なる聴覚刺激条件下の２つの例示的電極チャネルからの個々の例示的対象の平均および標準偏差を示すデータプロットを示す。
【００３７】
【図１９】図１９は、聴覚刺激パラダイムの対象−教師付き分類器の例示的な能力を示すデータプロットおよび対応する表を示す。
【００３８】
【図２０】図２０は、個別化された知識および／または認識プロファイルを得るためのガイド付き分類アルゴリズムの例示的実行および得られる要約統計量を示す例示的な図を示す。
【００３９】
【図２１】図２１は、例示的対象からの例示的電極チャネルに関する教師付き分類器の例示的特徴を示す。
【００４０】
【図２２】図２２は、対象の例示的な認識プロファイルの個々の状態（ＩＳＡＰ： Individual State of Awareness Profile）を示す。
【００４１】
【図２３】図２３は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ｒＡＮＯＶＡ分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００４２】
【図２４】図２４は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ＮＭＬパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００４３】
【図２５】図２５は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ＮＭＬノンパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【００４４】
【図２６】図２６は、個人の対象の認識プロファイルの個々の状態およびグループベースの対象の認識プロファイルのグループ状態の例示的な図を示す。
【００４５】
【図２７】図２７は、提示された例示的な一連の視覚刺激を示す。
【００４６】
【図２８】図２８Ａおよび図２８Ｂは、例示的なリジッド電極ＥＥＧシステムを用いた例示的方法の実施から得られた例示的結果の画像およびデータプロットを示す。
【００４７】
【図２９】図２９Ａおよび図２９Ｂは、例示的な可撓性の電子機器センサーＥＥＧシステムを用いた例示的方法の実施から得られた例示的結果の画像およびデータプロットを示す。
【００４８】
【図３０】図３０は、リジッド電極ＥＥＧシステムおよび可撓性の表皮エレクトロニクスセンサーＥＥＧシステムを用いた、ＩＫＥＰ定量的分析の例示的結果を示す。
【図３１】図３１は、リジッド電極ＥＥＧシステムおよび可撓性の表皮エレクトロニクスセンサーＥＥＧシステムを用いた、ＩＫＥＰ定量的分析の例示的結果を示す。
【図３２】図３２は、リジッド電極ＥＥＧシステムおよび可撓性の表皮エレクトロニクスセンサーＥＥＧシステムを用いた、ＩＫＥＰ定量的分析の例示的結果を示す。
【図３３】図３３は、リジッド電極ＥＥＧシステムおよび可撓性の表皮エレクトロニクスセンサーＥＥＧシステムを用いた、ＩＫＥＰ定量的分析の例示的結果を示す。
【００４９】
【図３４】図３４Ａは、認知および／または知覚プロファイルを改良するための開示の方法において脳マシンインターフェースを用いるための例示的モデルのブロック図を示す。
【００５０】
図３４Ｂは、所望の情報を最適に抽出する刺激パラダイムを適応的に設計するための例示的方法のプロセス図を示す。
【００５１】
【図３５】図３５は、ユニット間隔［０，１］線への１組の全ての可能な文字列のマッピングを示す。
【００５２】
【図３６】図３６は、例えばシステムがマッピングを適用し、全ての可能な文章を再度抽出する、例示的な最適なマップの計算後のマッピングを示す。
【００５３】
【図３７】図３７は、例えばカテゴリー化および関係を反映する個々の知識または認識（Ｗ）をグラフとして示す例の例示的な図を示す。
【００５４】
【図３８】図３８は、内部知識Ｗが（例えば写真内の点を反映する）二次元内の点である例示的状況を示す例示的画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
ある人の脳信号と本人の認知／精神状態（例えば、思考）との間の信頼性のある相関を確立することは価値のあることであり、多様な用途のために、望まれる目標である。これらの相関は、基礎科学分野において広範に研究されており、特殊な用途（例えば、認知障害の評価および身体障害者のコミュニケーションの実現）への多様な転用の試みとして注目されている。
【００５６】
認知および精神状態を特徴付けるいくつかのシステムは、多様な挙動および脳画像化技術（例えば、機能的磁気共鳴画像化（ｆＭＲＩ： functional Resonance Magnetic Imaging）および脳波記録（ＥＥＧ））に依存している。例えば、ｆＭＲＩは、相関代謝機能（例えば、血流中の酸素消費）を用いた脳機能の間接的測定である一方、ＥＥＧは、神経細胞によって生成される電気活動から導出された頭皮に存在する電界の変化の記録を用いた脳活動の直接的測定である。既存の技術は、１種の「脳読み出し」に注目する場合が多いため、その目的のみのために設計されていることが多い。
【００５７】
用いられる特定の脳画像化システムとは別に、現行の技術は、個々の認知情報の推論を、試験対象の「オペラント行動」に依存する方法的フレームワークを用いて行う場合が多く（例えば、対象は、提示された刺激に対して挙動応答を生成するようにリクエストされる）、また、以前に試験された特定の知識カテゴリー（なお、該特定の知識カテゴリーのために、「脳応答テンプレート」が数学的アルゴリズムによって生成される）に基づき、また、これに制限されて、知識を推論する。このような技術は、いくつかの点において制限されている（例えば、対象からの能動的な参加および協力が必要である点、カテゴリーの種類および数（各カテゴリーのために、数学的アルゴリズムが「訓練されている」必要がある）によって知識を評価する点、対象に特有のテンプレート（すなわち、単一の対象のみに適用可能なもの）を用いる点）。
【００５８】
対象についての知覚および／または認知情報を判別するために、方法において、対象の応答を誘発するために用いられる刺激の種類を考慮する必要がある（例えば、視覚刺激の場合は画像、書かれた単語など、聴覚刺激の場合は話された単語、動物の鳴き声、合成音など）、また、持続時間、刺激間間隔、各提示の反復数、音または輝度もしくはコントラストレベル、各刺激の提示開始と関連付けられたデジタルマーカー、記録センサーおよびシステムも考慮される。また、使用の生理学的パラメータ（単数または複数）（例えば、電圧、電力、周波数）、分析のための関連する時間窓、および分析構造は、脳信号記録および相関認知評価に影響を与え得る。これらのパラメータのうち１つまたは複数から逸脱または誤差が生じた場合、有用な方法と、アーチファクト駆動型で無益な方法と間の差が発生し得る。
【００５９】
開示されるのは、生理学的（例えば、脳信号）および／または挙動情報を用いて、個人のおよび／またはグループの認知および／または知覚能力、精神状態および挙動選好に関する認知および／または知覚プロファイルを生成する方法、システムおよびデバイスである。
【００６０】
例えば、開示の方法およびシステムは、個々の概念知識（例えば、ある人が異なる情報をどのように分類するのか、その人が特定のトピックについて持ち得る知識はどんなものか）、認識状態（例えば、個人が明白な挙動を全く示すことなく持ち得る意識レベルの高さ）、精神および挙動選好（例えば、個人が特定のアイテム（例えば、靴、車、本など）に対して示す個人的な注意の増加および／または選好）を評価および推論するために用いられ得る。例えば、開示の技術は、多様な教育、健康、娯楽およびマーケティング用途において用いることができる。
【００６１】
いくつかの実施形態において、例えば、刺激により誘発された脳波記録（ＥＥＧ）信号データおよび挙動応答データを共に用いて、新規かつ特殊な１組の試験および分析方法（例えば、これに限定されるものではないが、視覚および聴覚刺激、機械学習および他の統計的アルゴリズムを含む）が生成され、個々の脳信号を認知情報と相関させ、脳−マシンインターフェースを潜在的にガイド（誘導）する。
【００６２】
開示の方法は、各人に共通する脳マーカーを用いることができる。例えば、記載の方法およびシステムは、対象またはカテゴリーに特定ではない提示刺激を用い得る。開示の技術を実施することにより、推測的なカテゴリーに限定されない知識および認識状態の推論が可能になり、各人にわたって一般化が可能になり、完全に受動的な様態で（例えば、その人の適合性またはあらゆる種類の明白な挙動応答が不要な様態で）情報を抽出することができる。この方法は、個人の知覚および認知能力および認識状態の直接的判断／評価と、脳−マシンインターフェースシステムの原動力との双方のために用いられ得る。例えば、開示のシステムおよび方法を実施することにより、個人化された認知および／または知覚能力評価を提供し、いくつかの実施形態において、グループ認知および／または知覚能力評価を提供することができる。
【００６３】
開示の技術は拡張可能であり、広範囲の用途に適用可能であり、「触知できない」脳の読み取りまたは評価ケース（例えば、個人が明白な挙動応答を生成できないかまたは生成したがらない場合）のための解決法を提供することができる。例えば、開示のシステムおよび方法を昏睡状態の患者またはその他の反応を示さない患者（例えば、生命維持システム上の患者）に対する臨床設定において用いることにより、患者の認識状態および／または認知能力についてのプロファイルを提供することができる。
【００６４】
開示のシステムおよび方法は、単一の対象または複数の対象の認知および／または知覚プロファイルを得るために、非専門家（例えば、神経科学者、心理学者または専門医師ではないユーザ）により有効に用いられ得る。例えば、開示のシステムは、安全かつ正確に、一般的顧客により用いられることが可能であるため、広範な多様な用途および場所における自由な使用が可能になり、その結果、使用のためのコストおよび要件が大幅に低減する。例えば、専門家ではないユーザは、開示のシステムおよび方法を実行して、評価される人（単数または複数）（例えば、その本人または他の人）の認識および精神的情報プロファイルを得ることができる。
【００６５】
開示の方法およびシステムの例示的な実施形態
【００６６】
図１Ａは、生理学的信号の取得、分析および評価を行って、個人またはグループの認知および／または知覚プロファイルを生成する開示の技術の例示的なモジュール式システム１００の図を示す。例えば、システムは、評価時における対象の認知および／または知覚能力を示す認知能力プロファイル、知覚能力プロファイルならびに認知および知覚能力プロファイルを提供するように実施され得る。例えば、認知および／または知覚プロファイルの種類がユーザ（例えば、対象またはシステムオペレータ）によって選択され、認知および／または知覚能力の定量的レベル（例えば、これに限られるものではないが、注意、記憶、学習、懇談、パターン統合、意味的統合、ターゲット検出、感情価、選好（嗜好）、および認識状態を含む）を含む１組の情報）を提供することができる。本システムにより、オペレータは、生成すべきプロファイルの種類を選択することができる。
【００６７】
いくつかの実施形態において、システムは、対象から取得された生理学的データのみを用いて（例えば、対象から誘発された明白な挙動応答無しに）認知および／または知覚プロファイルを提供するように、実施され得る。他の実施形態において、システムは、対象からの挙動データまたは生理学的および挙動データ双方を用いて認知および／または知覚プロファイルを提供するように、実施され得る。いくつかの実施形態において、システムは、対象または他の対象（例えば、グループデータ）から取得された以前の生理学的および／または挙動データを含む知覚および／または知覚プロファイルを提供するように、実施され得る。これにより、本システムは、例えば、グループについての認知および／または知覚プロファイルを提供するように実施され得る。
【００６８】
図１Ａに示すように、システム１００は、多様な異なる実施形態において構成可能な独立型のモジュール式ユニットまたはデバイスを含むように構成される。
【００６９】
システム１００は、対象１２１に対して刺激または一連の刺激を提示するための特定の刺激提示構造１１１を構成する刺激提示モジュール１１０を含む。いくつかの実施例において、刺激提示モジュール１１０は、コンピューティングデバイス（例えば、プロセッサおよびメモリユニット）において具現化される。例えば、刺激は、任意の刺激の種類（例えば、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、または味覚を刺激する媒体）を含み得る。特定の刺激提示構造１１１は、これに限定されるものではないが、特定の種類（単数または複数）の刺激、刺激の提示の持続時間、刺激の間隔、各提示の反復数（ただし、繰り返しが存在する場合）、刺激種類（例えば、音強度または光の輝度もしくはコントラストレベル）と関連付けられた大きさおよび／または周波数パラメータ、各刺激の提示と関連付けられたデジタルマーカー、ならびに刺激のラベルまたはカテゴリー（例えば、ターゲットまたはターゲットではない）を含むように構成され得る。
【００７０】
システム１００は、刺激送達モジュール１２０を含み得る。刺激送達モジュール１２０は、刺激提示モジュール１１０と通信して、例えば刺激提示構造１１１に基づいて刺激または一連の刺激を対象１２１へ提示する。例えば、刺激送達モジュール１２０は、視覚ディスプレイ、聴覚スピーカーおよび嗅覚、触覚および／または味覚刺激を提供するためのアクチュエータのうち少なくとも１つを含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、刺激提示モジュール１１０および刺激送達モジュール１２０は、同一のデバイス（例えば、コンピュータまたはモバイル通信および／またはコンピューティングデバイス）内において構成され得る。
【００７１】
システム１００は、刺激または一連の刺激の提示前、提示時および／または提示後に、刺激送達モジュール１２０を介して対象１２１の生理学的信号および／または挙動信号を取得する生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０を含む。例えば、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０は、これに限定されるものではないが、脳波記録（ＥＥＧ）システム、心電図記録（ＥＣＧ： electrocardiography）システム、筋電図検査（ＥＭＧ： electromyography）システム、電気化学感知システムおよび視標追跡システム（eye tracking system）などを含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０は、信号取得デバイス（例えば、メモリへ接続されたアナログまたはデジタル増幅器）へ接続された生理学的センサー（例えば、ＥＥＧ、ＥＣＧ、ＥＭＧ、電気化学、または他の種類のセンサーデバイス）を含み得る。例えば、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０は、対象１２１上に装着可能な可撓性の電子機器を用いて、リジッド電極を用いた標準的なＥＥＧシステムまたはポータブルＥＥＧシステムにおいて構成され得る。例えば、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０は、リジッド電極を用いた標準的なＥＭＧシステムまたは対象１２１上に装着可能な可撓性の電子機器を用いたポータブルＥＭＧシステムにおいて構成され得る。この可撓性の電子機器は、例えば、眠気または顔の表情と関連付けられた動きを検出することができる。
【００７２】
システム１００は、取得された生理学的信号および／または挙動信号をデータとして受信し、さらに、いくつかの実施形態において、取得されたデータに前処理分析技術を行う分析前処理モジュール１４０を含む。例えば、分析前処理モジュール１４０は、生理学的データ（例えば、ＥＥＧデータ）中の例示的な開始マーカーを特定し、生理学的データを分割し、信号対ノイズを増加させるように生信号データをフィルタリングすることなどを行うように、構成され得る。いくつかの実施形態において、例えば、分析前処理モジュール１４０は、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０を具現化する例示的なデバイスまたはシステムと通信するコンピュータデバイスにおいて具現化され得る。いくつかの実施形態において、例えば、分析前処理モジュール１４０は、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０を具現化する同一の例示的なデバイスまたはシステムにおいて構成され得る。
【００７３】
システム１００は、生理学的および／または挙動データを処理して、対象１２１または（いくつかの実施例において）グループの認知または知覚評価を提供するプロファイル生成モジュール１５０を含む。例えば、プロファイル生成モジュール１５０は、生理学的および／または挙動データを処理して、情報セット１５２を生成する。情報セット１５２は、選択されたプロファイルカテゴリーと関連付けられた１つ以上の定量的な値（例えば、認識状態プロファイルまたは知識評価）を含む。例えば、情報セット１５２は、精神および神経生理学的自然イベントの測定を超えるものを提供する。例えば、プロファイルは、個人の（またはグループの）特定の話題の知識レベル（例えば、特定のトピック、イベント、習得スキルまたは選好についての所与の人の知識の判別）の個々の（またはグループの）評価および／または意識レベル（または無意識レベル）の認識の状態を提供し得る。
【００７４】
図１Ｂは、例えばプロファイル生成モジュール１５０によって実行される認知および／または知覚プロファイルと関連付けられた情報セットを生成する例示的方法１７０のプロセス図を示す。方法１７０は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号および／または挙動信号データと関連付けられた時間間隔を特定するプロセス１７１を含み得る。例えば、時間間隔は、隣接的、非隣接的、連続的、離散的または単一の時点を含み得る。方法１７０は、時間間隔に対応するデータ（例えば、生理学的および／または挙動データ）を１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ分けするプロセス１７２を含み得る。例えば、プロセス１７２は、個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーおよび／または連続的な刺激の結合関係に基づいて、生理学的および／または挙動データをグループ化する工程を含み得る。方法１７０は、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成するプロセス１７３を含み得る。いくつかの実施形態において、例えば、方法１７０は、グループ化されたデータセット中の生理学的および／または挙動データの信号を増幅するプロセスを含み得る。
【００７５】
図１Ｃは、例えばプロファイル生成モジュール１５０によって実行される以前の個人および／またはグループの情報を用いて、認知および／または知覚プロファイルと関連付けられた情報セットを生成する例示的方法１８０のプロセス図である。方法１８０は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号および／または挙動信号データと関連付けられた時間間隔を特定するプロセス１８１を含み得る。方法１８０は、時間間隔に対応するデータ（例えば、生理学的および／または挙動データ）を１つ以上のグループ化されたデータセットにグループ分けするプロセス１８２を含み得る。例えば、プロセス１８２は、個々の刺激の事前に割り当てられたカテゴリーおよび／または連続的な刺激の結合関係に基づいて、生理学的および／または挙動データをグループ化する工程を含み得る。方法１８０は、対象および／または他の対象（例えば、１つ以上のグループを含むもの）から取得された以前の生理学的データおよび／または挙動データを用いて、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成するプロセス１８２を含み得る。
【００７６】
図１Ｄは、ガイド付き分類技術（guided-classification technique）（例えば、プロファイル生成モジュール１５０によって実行されるもの）を用いて、認知および／または知覚プロファイルと関連付けられた情報セットを生成する例示的方法１９０のプロセス図を示す。方法１９０は、提示された刺激および選択されたプロファイルカテゴリーに基づいて、生理学的信号および／または挙動信号データと関連付けられた時間間隔を特定するプロセス１９１を含み得る。方法１９０は、時間間隔に対応するデータ（例えば、生理学的および／または挙動データ）を１つ以上の初期のグループ化されたデータセットにグループ分けするプロセス１９２を含み得る。方法１９０は、初期のグループ化されたデータセットに関する統計的試験を用いて、対象へ提示された一連の刺激の各刺激を分類するプロセス１９３を含み得る。方法１９０は、分類された刺激に基づいて、時間間隔に対応する生理学的および／または挙動データを１つ以上のグループ化されたデータセットへ再グループ分けするプロセス１９４を含み得る。方法１９０は、グループ化されたデータセット間またはグループ化されたデータセット内の関係の統計的測定値を提供して、選択されたプロファイルカテゴリーの１つ以上の定量的な値を生成するプロセス１９５を含み得る。
【００７７】
いくつかの実施例において、プロファイル生成モジュール１５０は、ガイドおよび選択のための内容特有のパラメータを用いたガイド付き分類アルゴリズムを、多様な分類および統計的方法（例を非限定的に挙げると、ＡＮＯＶＡベースの技術１５１ａ、サポートベクトルマシンベースの技術１５１ｂ、および最小記述長技術１５１ｃ）から実行することができる。いくつかの実施形態において、プロファイル生成モジュール１５０は、通信ネットワーク（「クラウド」と称される）上または１つ以上のリモート計算処理デバイス（例えば、クラウド中のサーバ）を含むコンピュータシステムにおいて具現化され得る。
【００７８】
システム１００は、生成された認知および／または知覚プロファイルを改良し、および／またはユーザ／マシン間の相互作用を作動させる脳−マシンインターフェースモジュール１６０を含む。一つの実施例において、脳−マシンインターフェースモジュール１６０は、プロファイル生成モジュール１５０から（例えばシステム１００の進行中の実行またはシステム１００によって以前生成されたプロファイルから）生成された個人の対象またはグループ対象の認知および／または知覚プロファイルに基づいて、新規の刺激または複数の刺激のフィードバック送達を刺激提示モジュール１１０へ提供し得る。例えば、脳−マシンインターフェースモジュール１６０は、所望の目的を最大化するように分析的に処理された対象から、情報を最適に抽出する刺激パラダイムを適応的に変更および設計し得る。例えば、脳−マシンインターフェースモジュール１６０のいくつかの実施形態は、これに限定されるものではないが、学習支援およびターゲット検出用途を含む。
【００７９】
システム１００のいくつかの実施形態において、プロファイル生成モジュール１５０、刺激提示モジュール１１０、刺激送達モジュール１２０、および脳−マシンインターフェースモジュール１６０（および、いくつかの場合において、データ取得モジュール１３０）は、単一のコンピューティングシステム（例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはスマートフォンまたはタブレットを含むモバイル通信デバイス）において具現化され得る。他の実施形態において、モジュール１５０、１１０、１２０および１６０は、相互に通信しかつモジュール１５０、１１０、１２０および１６０の多様な組み合わせを含む２つ以上のコンピューティングデバイスにおいて構成され得る。
【００８０】
いくつかの実施形態において、システム１００は、生理学的および／または挙動データ取得モジュール１３０およびプロファイル生成モジュール１５０のみを含むように構成され得る。このような例示的実施形態において、システム１００は、対象の周囲において利用可能に存在する環境刺激（例えば、光、音、匂い、味および／または触覚接触）を用い得る。このような実施例において、システム１００は、単一のコンピューティングデバイス上において具現化され得、例えば、モジュール１３０は、挙動応答を対象から受信することおよび／またはデバイスの入力を介して生理学的データを記録することを行うように構成される。
【００８１】
開示の方法およびシステムの例示的実施形態
【００８２】
記載されるのは、対象の認知および／または知覚評価（例えば、以下の例示的なプロファイルカテゴリーのうち少なくとも１つ：認知能力プロファイル、知覚能力プロファイル、認知および知覚能力プロファイル、および／または認識状態プロファイル）を提供するための開示の方法およびシステムの例示的実施形態である。記載される例示的実施形態は、認知能力、知覚能力および／または認識状態プロファイルに対応する定量的な値を提供する情報セットを生成するために、視覚刺激および聴覚刺激を用いたＥＥＧ記録によって測定される多様な脳ＥＲＰ（例えば、Ｎ４００およびＰ３００）を誘発および抽出することを含む。開示の方法およびシステムのいくつかの実施例において、視標追跡データは、生理学的データを記録する例示的なＥＥＧに追加的にまたは代替的に用いられ得る。
【００８３】
例えば、対象からのＥＥＧ信号の記録時において特定の刺激セットが提示されて、関心のイベント関連電位と、相関する神経周波数振動とが誘発される。例示的実施形態において用いられる例示的ＥＲＰは、これに限られるものでは無いが、Ｎ４００およびＰ３００と、報酬の感情／概念の認知処理に関連して人間によって特定されるＥＲＰ応答とを含む。以下に述べるように、開示の方法およびシステムの例示的用途において、これら３つのＥＲＰが、例示的方法がどのように実行され得るか（例えば、刺激設計および提示、生理学的信号（例えば、ＥＥＧ）の記録、生理学的データ（例えば、ＥＲＰ）分析、および認知および／または知覚プロファイル生成（例えば、認知および／または認識状態の推論））を説明するための例示的な例として用いられる。一つの実施例において、例示的な認知および／または知覚プロファイル生成方法のアプリケーションは、視覚および／または聴覚刺激を用いたＮ４００測定の実行のために実行される。別の実施例において、例示的な認知および／または知覚プロファイル生成方法の用途は、視覚および／または聴覚刺激を用いた、Ｐ３００測定と、「報酬」の経験と関連付けられたＥＲＰ測定とのために実行される。さらに、例示的な認知および／または知覚プロファイル生成方法の用途は、異なるＥＥＧ記録技術（例えば、非ポータブルの従来のシステムおよびウェラブルなエレクトロニクスシステム）を用いて実行される。また、例示的な認知および／または知覚プロファイル生成方法は、人々のグループ（例えば、Ｎ４００の例示的実施形態において示された人々）および単一の個人（例えば、Ｐ３００の例示的実施形態において示された個人）へ適用される。開示の認知および／または知覚プロファイル生成方法およびシステムは、脳マーカーの測定に利用可能なだけでなく、この情報を評価し、この情報を個々の知識評価および／または認識状態プロファイルを生成する新規の種類の目的データに変換する。さらに、いくつかの実施形態において、例えば、開示の方法およびシステムは、このプロファイルを用いて、脳−マシンインターフェースシステムをガイドすることができる。
【００８４】
また、パターン分類器（例えば、ソフトウェアを用いてコンピュータシステムにおいて実行されるアルゴリズム）も記載され、各特徴変調は、直近の特定のタスクと、その基本的な精神および生理学的機構とによってガイドされる。これらの例示的な分類器クラスは、特定可能な認知および生理学的パラメータを用いて、神経信号から脳状態を推論する分類方法における関連特徴を構築することができる。例えば、例示的な分類器は、脳読み取り用途において、刺激提供、神経信号取得および反復の順次プロセスの一部として利用され得る。これらの刺激を提供する様態（例えば、内容）の詳細は、認知状態に影響を与え得るため、取得された信号の統計に影響を与え得る。例示的な分類器が内容によってガイドされ得、それにより、これらの特徴も変調され得る。
【００８５】
Ｉ．  Ｎ４００
【００８６】
Ｎ４００は、人間の中において３０年よりも前に発見されており、認識されるアイテム（例えば、単語、写真、記号）間の有意な関係の処理のためのマーカーとして特定されている。この種の脳波のラベル「Ｎ４００」は、アイテムの開始から約４００ミリ秒後にピークを有する負方向への偏向（negative-going deflection）に起因して得られる。Ｎ４００の振幅は、密接な意味的関連性を共有しないアイテムに対してよりも、密接な意味的関連性を共有するアイテムに対しての方が小さい（例えば、「テーブル」に「犬」が続いた場合よりも、「猫」に「犬」が続いた場合の方が小さい）。以下に述べるように、開示の方法を用いて、（例えば、聴覚刺激、視覚刺激、この双方、または他の刺激媒体（例を非限定的に挙げると、嗅覚、触覚、または味覚）を用いて）Ｎ４００ＥＲＰを誘発および抽出することができ、その後この方法を用いて、認知関連情報を推論することができる。
【００８７】
Ｉ．１．  視覚刺激パラダイムを用いたＮ４００
【００８８】
Ｉ．１．１．  例示的な刺激
【００８９】
１つの例示的な実施形態において、８つのカテゴリーの画像（例えば、動物の体、動物の顔、人間の顔、サルの顔、果物、家庭用品、研究所物品および場所）に対する３７人の成人の対象からの脳応答を試験した。例えば、合計で１４４個の見本に対し、１カテゴリーあたり１８個の刺激見本（例えば、画像）を用いた。画像を１２個の提示ブロックに分割し、ランダム選択された６個のブロックを各対象に提示した。画像のプールを多様なリソースから入手し、これらの画像を写真編集ソフトウェアを用いてトリミングし、３５６×３５６画素（表示モニターから５７ｃｍの距離において、視角が１３．１８°×１３．１８°）の白色のバックグラウンド上に配置した。刺激を、１０２４×７６８画素のデータ分解能で、フルスクリーンの黒色モニターバックグラウンド上に配置した。
【００９０】
全ての刺激について、ウェーバーコントラスト式を用いて輝度を制御した。式中、ＬｃおよびＬｂは、内容および白色バックグラウンドの輝度値を表す。コンピュータによって実行されるプロセスにおいて、上記式を用い（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムし）、内容の輝度を白色バックグラウンドと比較して５０％コントラストまで調節した。例えば、プロセスにおいて、まず、内容を白色バックグラウンドから分離した。本実施例において、画素がバックグラウンドの一部として特定されるか否かを判別するために、以下の２つの基準を用いた。第１に、全バックグラウンド画素が２５５のＲＧＢ値（例えば、８ビットのグレイスケール画像の最大値）を有している必要があり、第２に、全バックグラウンド画素が既に特定されたバックグラウンド画素に直接隣接している必要がある。バックグラウンドとして特定されなかった残りの画素は全て、内容とみなされる。その後、プロセスにおいて、５０％コントラストを達成するように、内容の平均輝度が計算され、各内容画素へのＲＧＢ値の加減が行われ、画素値を調節した。
【００９１】
輝度を制御した後、コンピュータによって実行される別のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて、各刺激見本上の中央に配置される固定ドットを配置した。例えば、これは、対象が視線を維持すること、および頻繁な眼球のサッカード（跳躍性運動）を最小化するのに有用である。この例示的なプロセスにおいて、まず、アップロードされた画像の寸法を測定した。ここで用いられた測定では、まず、画像中心が算出され、その後、円の標準方程式を用いて固定ドットが生成される。中心から７画素内の画素に対し、画素の赤色成分（red gun）を２５５に変更し、緑色成分（green gun）を０に変更し、青色成分(blue gun)を０に変更した。
【００９２】
最後に、２つの例示的方法を用いて、固定ドットおよび青色の四角形刺激を生成した。例えば、固定ドット用にコンピュータによって実行される別のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて、黒色バックグラウンド画像を生成した（例えば、赤色成分が０に等しく、緑色成分が０に等しく、青色成分が０に等しい）、この黒色バックグルンド画像の高さおよび幅は３５０画素である。その後、例示的なスクリプトにおいて、円の標準方程式を用いた入れ子状のフォーループ（nested for loop）を実行して、例えば画像の赤色成分を２５５に、緑色成分を０に、青色成分を０に変更することにより、７画素の半径長内の画素を赤色に変更した。例えば、青色の四角形刺激用に画像ソフトウェアを用いて、１５７×１５７画素サイズの画像（例えば、赤色成分が０に等しく、緑色成分が０に等しく、および青色成分が２５５に等しいもの）を生成した。
【００９３】
Ｉ．１．２．  ＥＥＧ記録のための対象準備
【００９４】
ＥＥＧ記録のための例示的対象を準備させるために、各対象に記録室内の椅子に座ってもらって、ＥＥＧキャッピングプロセスを開始した。例えば、このプロセスは、従来のＥＥＧキャップを対象の頭部上に配置する工程と、ＥＥＧキャップを弾性の顎ストラップによって固定する工程とを含む。いくつかの実施例において、対象の推定頭部サイズに基づいて、直径が５６ｃｍまたは５８ｃｍのキャップを用いた。次に、Ｓｉｇｎａ電極ゲル（例えば、Ｐａｒｋｅｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓからのもの）を各キャップの電極の下に、曲線状のプラスチック注射器を用いて注入して、電極そのものと対象の頭皮との間に、導電性ブリッジを生成した。また、例えば、木製のＱチップを用いてゲルをマッサージして、インピーダンスを低下させることにより高コンダクタンスを構築した。例えば、この技術の利用により、各電極（例えば、接地および基準電極）のインピーダンスレベルが５ｋΩ以下にまで低下した。ＥＥＧ記録を用いた例示的実施形態を開始する前、対象に提示モニターの前方に座ってもらい、実験時間中ずっと赤色の中央の固定ドット上に視線を固定し、維持してくださいとだけお願いし、神経生理学的データ中の動きアーチファクト防止のために筋肉運動をできるだけ制限した。その後、記録室の光を減光し、刺激プロセスおよびＥＥＧ記録を開始した。
【００９５】
Ｉ．１．３．  例示的な刺激提示プロセス
【００９６】
この例示的な刺激提示プロセスにおいて用いられた例示的な刺激提示パラダイムは、Ｃｏｇｅｎｔ２０００（例えば、刺激および記録応答を正確なタイミングで提示するように設計されたＭＡＴＬＡＢツールボックス）を用いてプログラムされた。例示的な刺激提示構造は、３００個の疑似ランダム的に提示された画像を含んでいた（例えば、１提示ブロック毎に連続的に示される（見本毎に２５回反復される）もの）。例えば、各画像を７５０ｍｓ間提示した後、ランダムにジッターされる７５０ｍｓ〜１０００ｍｓの刺激間間隔（ＩＳＩ： Inter-Stimulus Interval）でその後の画像を提示した。各刺激提示およびＩＳＩ時において赤色の中央固定ドットを表示して、例えば対象が視線固定を維持することを支援した。各刺激開始をマークするため、例示的な刺激提示パラダイムを実行する提示コンピュータから、２つのトリガを、パラレルポートを介して送った。例えば、第１のトリガをＥＥＧ記録コンピュータへ送って、刺激開始を進行中の神経生理学的記録に対してマークした。例えば、第２のトリガをＩＳＣＡＮ視標追跡コンピュータ（例えば、ＩＳＣＡＮ  ＥＴＬ−２００）へ送って、刺激開始、その全体的持続時間およびその視標追跡記録に対するオフセットをマークした。各トリガは、直近の刺激が属している物品カテゴリーについての情報をコードした。例えば、４回〜６回のトライアル毎に、対象に対し、青色の四角形を１５００ｍｓ間提示した。この時点において、固定ドットは表示しなかった。例えば、人間が対象である場合、この青色の四角形が「小休止／報酬」を信号として示すものであり、この信号により、対象に対し、状態が良好でありまた一時的に休憩してよく、痒い所を掻き、座り位置を調節するなどを行ってよいことが示される（ただし、所望の場合）。例示的な例において、人間以外の霊長類（ＮＨＰ： Non-Human Primate）が対象である場合、この青色四角形は、ジュースの報酬についての信号として送信される。青色四角形のオフセットの後、固定ドットが戻り、７５０ｍｓの間保持した後、次の刺激提示が開始される。例えば、この短時間の中断を用いて、固定ドットの開始からの刺激が、その後の画像見本からの刺激と干渉しないようにした。
【００９７】
３００個の画像の提示順序を（例えば、ＭＡＴＬＡＢの「ｒａｎｄｐｅｒｍ（）関数」を用いて）ランダム置換することにより、刺激提示プロセスの例示的コードを開始した。その後、「ｒａｎｄｉ（）関数」を用いて、各刺激についてＩＳＩをランダムに算出した。その後、表示、ログファイルおよびパラレルポートを初期化し、設定した。各刺激見本を、メモリバッファ中にロードした（例えば、固定ドット、青色四角形、および黒色画面（各刺激後のＩＳＩ時に表示される））。例えば、刺激提示は、ループを含んでいた。最初に、置換された提示順序を順に繰り返す（iterating down）ことにより、提示すべき見本を算出した。その後、４つの物品カテゴリーのうちの１つに対する見本のメンバーシップ（所属）に基づいて、適切なトリガコードを算出し、ＥＥＧ記録コンピュータおよびＩＳＣＡＮ視標追跡コンピュータへ送った。視覚刺激の提示は、Ｓｏｎｙ  Ｔｒｉｎｉｔｒｏｎ  ＧＤＭ−Ｃ５２０モニターを用いて行った。
【００９８】
図２は、提示された例示的な一連の視覚刺激の図を示す。この図は、特定の提示された見本の画像と、事前プログラムされた疑似ランダム提示順序とを示す。関心の各知覚および認知プロファイルのために適切な刺激提示構造を有することは、開示の方法の本質的かつ重要な部分である。この実施例において、関連する様態は、概念カテゴリー（Ｃａｔ）にどの画像が属するかである（例えばカテゴリー「Ｏ」−物品に属する；カテゴリー「ＡＢ」−動物の体に属する；カテゴリー「ＡＦ」−動物の顔に属する；およびカテゴリー「ＨＦ」−人間の顔に属する等である）。例示的な刺激提示構造は、所与のカテゴリーの繰り返し（例えば、ＡＡ）およびその後の変更されたカテゴリー（例えば、Ｂ）を含むように構成され得、これは、この本明細書において後述するように、刺激提示構造およびその後の分析技術の主要な特徴である。
【００９９】
Ｉ．１．４．  例示的な脳波（ＥＥＧ）記録
【０１００】
いくつかの実施形態において、リジッド電極用いた従来のＥＥＧシステムを用いて、脳波を取得した。例示的なＥＥＧシステムは、脳Ａｍｐ  ＤＣ３２−チャネルシステム、脳ビジョンレコーダー、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５６ｃｍ、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５８ｃｍ、５ｋレジスタを用いた脳キャップ−ＭＲのためのＰＣＢリボンケーブル、および脳キャップＭＲＢｏｘ１．２を含む。
【０１０１】
Ｉ．１．５．  例示的な前処理分析技術
【０１０２】
視覚刺激パラダイムを用いた開示の方法の例示的な分析前処理技術は、マーカーデータを処理する技術を含み得る。例えば、各記録セッション後、例示的なＥＥＧ記録システムは、３つのファイル（すなわち、データファイル（．ｅｅｇ）、ヘッダーファイル（．ｖｈｄｒ）、およびマーカーファイル（．ｖｍｒｋ））を生成した。マーカーファイルは、各刺激開始のためのイベントトリガを含んでいる。人間が対象である場合、例えば、各物品カテゴリーを、以下のマーカーコード（実施１−動物の体＝「Ｓ１」、果物＝「Ｓ２」、人間の顔＝「Ｓ３」、人間の家庭用品＝「Ｓ４」、および実施２−動物の顔＝「Ｓ１」、アカゲザルの顔＝「Ｓ２」、場所＝「Ｓ３」、研究所関連物品＝「Ｓ４」）でラベル付けした。ＮＨＰが対象である場合、例えば、各カテゴリーを、以下のマーカーコード（ＮＧＰ実施１−動物の体＝「Ｓ１」、果物＝「Ｓ２」、アカゲザルの顔＝「Ｓ３」、研究所関連物品＝「Ｓ４」、およびＮＨＰ実施２−動物の顔＝「Ｓ１」、人間の顔＝「Ｓ２」、場所＝「Ｓ３」、家庭用品＝「Ｓ４」）でラベル付けした。分析前処理技術は、マーカーファイルのロードおよび初回時に見本が提供されたかを試験する第１のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を含む。これらのトライアルは、「Ａ１」フォーマットで記録された。例えば、第１の提示された人間の顔の見本を［Ａ１人間の顔］として記録した。次に、画像提示を疑似ランダム的に行っているため、ＥＥＧ記録システムによって生成されたマーカーファイルを、第２のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて調査して、物品カテゴリーの反復の後に物品カテゴリーが変更されるケースを検索した。例えば、可能なＮ４００トライアルは、［果物；果物；人間の顔］であり得る。これらのケースを、Ａ、ＡＡ、Ｂフォーマットを用いて例示的なＭＡＴＬＡＢスクリプトによって記録した（例えば、「Ａ」および「ＡＡ」は同一のカテゴリーからの見本を示し、「Ｂ」は異なるカテゴリーからの見本を示す）。上記した例を継続するため、［果物；果物；人間の顔］は、［Ａ果物；ＡＡ果物；Ｂ人間の顔］として記録される。その後、カテゴリーの反復が無いインスタンスを発見するために、第３のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を実行した。例えば、可能なケースとして、［果物；人間の顔；動物の体］があり得る。これらの特定のインスタンスは、Ｃ、Ｄ、Ｅフォーマットを用いてＭＡＴＬＡＢスクリプトによって記録される（例えば、「Ｃ」、「Ｄ」および「Ｅ」はそれぞれ、異なる物品カテゴリーを示す）。この例示的なケースにおいて、［果物；人間の顔；動物の体］は、［Ｃ果物；Ｄ人間の顔；Ｅ動物の体］として記録される。
【０１０３】
視標追跡データを用いる実施例において、開示の方法の例示的な分析前処理技術は、眼データの保存および処理のための技術を含み得る。このような実施例において、各記録セッションの後、各対象の視標追跡データは、ＡＳＣＩＩ．ｔｄａファイルとして保存され得る。これらのデータファイルは、まず、コード「１００」および「１０１」それぞれを用いて各刺激の開始およびオフセットをマークする、コンピュータによって実行されるプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）によって処理され得る。その後、視標追跡データファイルは、（例えば実験後の眼球運動分析のための［ＭＡＴＬＡＢツールボックス］プログラムである）ＩＬＡＢ中へロードされ得る。各データファイルについて、例えば、ＩＳＣＡＮ視標追跡カメラの解像度座標を提示モニターの解像度座標と相関付けることにより、位置データ値を修正することができる。その後、例えばモニターと対象との間の距離を５７ｃｍに設定し、モニター幅を４０．６４ｃｍに設定し、モニター高さを３０．４８ｃｍに設定したというような、提示モニターパラメータを入力することができる。凝視維持チェックをＩＬＡＢ内において実行することにより、各対象の視線の固定能力を算出することができる。例えば、まず、関心の領域（ＲＯＩ： Region of Interest）を、赤色固定ドットを中心として設定された５°×５°（視角）の四角形窓を用いて設定することができる。このＲＯＩを用いて、刺激の持続時間全体（例えば、７５０ｍｓ）の画像提示合計の少なくとも７５％において、この窓内への視線固定を維持するよう対象に要求することができる。いくつかの実施例において、この能力レベル以上の能力を示せなかった対象を、例示的なＥＥＧ／ＥＲＰ分析から排除することができる。凝視維持機能は、以下のステップを含み得る。例えば、（１）刺激の持続時間全体にわたって固定を要求すること、（２）中央固定ドット上にセンタリングされた関心の領域を選択すること、および（３）凝視維持結果を対象の精度パーセンテージを計算する処理ユニット（例えば、ＭＡＴＬＡＢワークスペースを含むもの）へエクスポートすること。
【０１０４】
開示の方法の例示的な分析前処理技術は、一般的なグループ統計分析のための技術を含む。本明細書中に記載される例示的実施形態において、ＭＡＴＬＡＢおよびＳｔａｔＳｏｆｔ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ（バージョン８．０）ソフトウェアの組み合わせを統計分析のために用いた。データ処理および分析の後、例示的なＥＥＧ記録システムの脳ビジョンアナライザーにより、条件、対象、トライアル、電極チャネル、ピーク待ち時間、ピーク電圧、および平均電圧振幅についてのデータ値を含むテキストファイルをエクスポートした。エクスポートされたテキストファイルを、コンピュータによって実行されるプログラム（例えば、ＭＡＴＬＡＢプログラム）にロードして、データをよりアクセスしやすいフォーマットでソートおよび分類した。詳細には、例えば、例示的なコンピュータによって実行されるプログラムにより、例えばＭＡＴＬＡＢの可変エディタを用いて、データを列毎により容易に選択することが可能になる。選択後、データを統計データスプレッドシート中にコピーアンドペーストした。いくつかの実施形態において、例えば、対象間および物品カテゴリー間のＡＡ対Ｂ、ＡＡ対ＤおよびＢ対Ｄの効果を比較することにより、反復的測定ＡＮＯＶＡを各スプレッドシートに対して行った。人間が対象である場合、例えば、各スプレッドシートは、以下に対し特有のものとした。例えば、（１）実験：実験１、実験２、または（実験１および２からの対象の合計数を用いた）実験１および２の組み合わせ、および（２）電極チャネル：Ｆ３、Ｆｚ、Ｆ４、Ｐ７、Ｐ８、Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｔｐ１０、Ｆ３＋Ｆｚ＋Ｆ４（電極プール）、Ｐ７＋Ｐ８（電極プール）、またはＦｐ１＋Ｆｐ２（電極プール）。同様に、ＮＨＰが対象である場合、例えば、各データスプレッドシートは、以下に対して特有のものとした。例えば（１）実験：実験１、実験２、または（実験１および２からの対象の合計数を用いた）実験１および２の組み合わせ；および（２）電極チャネル：Ｃｚ、Ｆ１、ＦＴ３、Ｏ１、Ｏ２、Ｐｚ、Ｃｚ＋Ｐｚ（電極プール）、Ｃｚ＋Ｐｚ＋Ｏ１＋Ｏ２（電極プール）、Ｏ１＋Ｏ２（電極プール）。例えば、単一の電極チャネル分析の場合、一方向（要素１：条件）の反復測定によるＡＮＯＶＡを行った。例えば、プール型電極の分析の場合、二方向の反復測定（要素１：条件；要素２：電極チャネル）によるＡＮＯＶＡを行った。対象の数を、対象プール双方のためのカテゴリー予測因子として用いた。意味的プライミング（semantic priming）および違反条件（例えば、「ＡＡ」、「Ｄ」および「Ｂ」）の統計分析が、前頭および頭頂電極におけるＮ４００／Ｎ３００ＥＲＰ効果（例えば、２７６〜３７６ｍｓ）に反映され、以下の例示的結果が明らかになった。電極（Ｆｚ）「ＡＡ対Ｂ」により、Ｆ（１，４１７５）＝４．４５２７およびＰ値０．０３４９が得られ、「ＡＡ対Ｄ」により、Ｆ（１，４０１８）＝６．８８９４およびＰ値０．００８７が得られ、電極（Ｐ７およびＰ８）「ＡＡ対Ｂ」により、Ｆ（１，４１７５）＝１１．６６９およびＰ値０．０００６４が得られ、「ＡＡ対Ｄ」により、Ｆ（１，４０１８）＝１３．２９７およびＰ値０．０００２７が得られた。
【０１０５】
例えば、開示の方法は、対象の生理学的データ（例えば、神経生理学的データを含む）の「受動的な」取得および分析を、刺激提示前、提示時および提示後に行うことができる。開示の方法は、Ｎ４００ＥＲＰを誘発するための従来のアプローチ（例えば、「オペラント」パラダイム（例えば、対象に、積極的な区別および挙動応答を実行させるオペラントパラダイム）を用いるもの））と対照的な様態で実行され得る。例えば、開示の方法を用いて生理学的信号データを対象から取得する際、対象は、明白な挙動応答を全く提供する必要は無い。すなわち、対象は誰でも、提示（表示）画面を受動的に見るだけでよい。例えば、異なる脳マーカー（例えば、この場合、Ｎ４００／Ｎ３００視覚ＥＲＰ）の振幅の潜在的な変調に基づいて、開示の方法は、対象が提示された異なる刺激をどのように関連付けるのかを推論し、両者間に概念カテゴリーを確立することができる。詳細には、開示の方法の実施は、対象がどのように連続する異なる刺激を関連付けるかまたは区別するかを判別することができる。
【０１０６】
図３は、グループ統計分析から得られた例示的結果を提供するデータプロットを示し、視覚刺激（例えば、図２の視覚刺激提示）を用いた、概念カテゴリー変化間の区別の脳パターンを示す。図３において、プロット３０１およびプロット３０２は、概念的／意味的カテゴリーの変化に関連する前頭および頭頂チャネル（例えば、それぞれ、頭皮中の前部および後部の解剖学的局在地）からの脳波形（例えば、ＥＲＰ）を示す。
【０１０７】
図３に示す実施例において、対象の視点（例えば、知識）からみて、画像が前回提示されたカテゴリーと同じカテゴリーに属するものである場合、この第２の画像（Ａ）に対する脳波応答は、第１の前回の画像（Ｄ）に対する振幅よりも低い振幅を示す（これは、「意味的プライミング（Semantic Priming）」と呼ばれる現象である）。一方、対象が、続いて提示された刺激が前回提示されたカテゴリーと異なるカテゴリーに属するものとして認識した場合、その結果得られる脳波（Ｂ）は、再度、より高い振幅を有することになる（例えば、「意味的違反（Semantic Violation）」）。図３のプロット３０１および３０２中の矢印は、脳波における関心の効果を示す。これにより、対象の知識レベルおよび／または提示された刺激の理解を、探査および解釈または推論することができる。刺激の特定の提示（例えば、ユビキタス的な手法により刺激を順次提示すること）により、プライミングおよびカテゴリー変更が促進され、データの導出元となる分離可能な特定の脳マーカーの誘発が可能になる。その後、このデータを開示の方法の分析プロセスを用いて認知および／または知覚プロファイル（例えば、個別化された知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ： Individualized Knowledge Evaluatioin Profile））へ変換することができる。
【０１０８】
Ｉ．１．６．  （例えば内容特有のパラメータを用いた）例示的な処理およびガイド付き分類技術
【０１０９】
例示的実施形態は、個人の対象の取得された生理学的信号（例えば、ＥＥＧ記録からの神経信号）を用いた分類方法のフレームワークを用いて、個人の対象の脳信号と認知状態とを相関付け、対象の概念知識（例えば、知覚および／または認知能力）および／または認識状態についての情報セット（例えば、統計的情報含む）を提供する処理技術を含む。これらの例示的な処理技術を用いて、グループだけでなく、対象一人一人の概念知識を特定するためのグループ分析を行うこともできる。このグループ分析を提供することは、個人がどのように情報をカテゴリー分けするのか（例えば、個々の差をどのように明確に認識しているのかまたはどのように利用しているのか）を特定する際に有用であり得る。
【０１１０】
例えば、開示の方法を用いて、探査されるべき特定の知識について、内容的に調和する場合も調和しない場合もある一連の刺激を意図的に提供することにより、あるトピックについての対象の熟知度を特徴付けることができる。対象の脳応答の測定および分析により、方法は、「熟知度（degree of familiarity）」の結果を人間オペレータに展開することができる。この熟知度は、特定の知覚および／または認知プロファイルカテゴリー（例えば、個人の知識評価プロファイル）で表現してもよいし、あるいは、結果（情報セット）を脳−マシンインターフェース（ＢＭＩ）と統合して、その後のフィードバックを個人に提供するための開示の技術の別のプロセスに展開してもよい。
【０１１１】
以下に述べるような視覚刺激パラダイムを用いた開示の処理およびガイド付き分類技術の例示的実施形態は、対象一人一人の概念知識評価を例示した上記セクションで述べたような同一のデータセットを用いた実施例を提供する。
【０１１２】
例えば、例示的な視覚データセットにおいて用いられる独立型の変数の記述は、以下を含む。
・対象数ｓ（１〜２８）
・チャネル数ｅ（１〜３１）
・条件ｃ（１〜２）（１＝「ＡＡ」はカテゴリー変化無しを示し、２＝「Ｂ」はカテゴリー変化を示す）
・トライアル数ｋ（１〜１２０）
・間隔内の関心の時点ｔ（１〜Ｔ）。
例えば、間隔が［３５２ｍｓ，４５２ｍｓ］である場合、サンプリングレートは２５０Ｈｚであった。その場合、Ｔ＝（０．４５２−０．３５２）＊２５０＝２５となった。
よって、ｙ［ｓ，ｅ，ｃ，ｋ，ｔ］は、ＥＥＧ電圧を示す実数である。任意の対象に対し、「ｓ」を定数とした。本セクションにおける例示的分析の目的のため、電極位置「ｅ」も定数とした。よって、本セクションにおけるさらなる分析のための出発点をｙ［ｃ，ｋ，ｔ］とし、実数はＥＥＧ電圧を示す。
【０１１３】
Ｉ．１．６．１．  訓練データを用いた教師付き（supervised）分類器
【０１１４】
本実施例においては、個人各人が異なるアイテム（例えば、考え方または概念）をどのように編成および分類するかを調査するために、教師付き（supervised）分類器が用いられる。完全に認識し、知覚している個人に対して動作すると、教師付き分類器は、まず、個人に対して「訓練」されて、各個人に特有の自然変動を考慮に入れる。この訓練は、最初に、上記したような、調和したカテゴリーの刺激グループ（ＡＡ）および調和していないカテゴリーの刺激グループ（Ｂ）の１組を、対象に提供することにより行われる。これらの刺激グループは、一義的に（曖昧さなく）ＡＡまたはＢに属するように、全参加者について注意深く構築される。
【０１１５】
分類器が成功裏に訓練されると、ラベル付けされていない新規の１組の刺激グループが提示される。これらの刺激は、各対象の脳が情報をカテゴリー分けする様態に応じて、異なる脳カテゴリー分けを誘発し得る入力である。各個人は、多様な要素（例えば、教育レベル、人種的バックグラウンド、選好、独創性等）に基づいて、これらのグループが調和している、または調和していないと判断することができる。開示の方法を用いることにより調査および定量化することが可能となる極めて広範な変動性により、例えば、個人の脳が情報をどのようにカテゴリー分けするのかについての深い洞察が得られる。
【０１１６】
教師付き分類器の例示的実施プロシージャ
【０１１７】
いくつかの分類のための関心の特徴を展開するため、条件「ｃ」および時点「ｔ」を固定し、全トライアル「ｋ」におけるｙ［ｃ，ｋ，ｔ］の平均および標準偏差の算出する。特定の時点「ｔ」におけるトライアル間の平均の生成のための例示的方法を以下に示す。例えば、これは、複数の対象にわたって平均化されるのではなく、個人の対象に特有のものである点を除いて、イベント関連電位プロットを生成する方法と同様である。
【０１１８】
図４に示す３次元プロット４０１は、複数のトライアルにわたって収集された３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの時間窓を示す１つの軸上のＥＥＧデータを示す。ＥＥＧデータは、垂直軸上に示されている。時点ｙ［ｃ，ｋ，ｔ］におけるＥＥＧを全トライアルｋについて平均化して、３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの間隔内における時点ｔにおける条件ｃでの、ｙ［ｃ，ｔ］平均電圧を生成する。
【０１１９】
同様の計算を行って、固定されたｃおよびｔでのトライアルｋにおけるｙ［ｃ，ｋ，ｔ］の標準偏差を判別する。２つの個々のチャネル（例えば、ＦＰ１（チャネル１）およびＦＰ２（チャネル２））について、図５Ａおよび５Ｂには、平均および分散の最も基本的な特徴が、（条件「Ｂ」と比較して）条件「ＡＡ」によってどのように共変するかが図示されている。例えば、各青色および緑色の円は、特定の時点「ｃ」における「平均，ｓｔｄ」特徴を示す。青色は条件「ＡＡ」を示し、緑色は条件「Ｂ」を示す。
【０１２０】
図５Ａに示す特徴プロットは、２つの異なる刺激条件「ＡＡ」および「Ｂ」下における、ＦＰ１（チャネル１）電極からの個人の対象（例えば、対象１０）の平均および標準偏差を示す。図５Ｂに示す特徴プロットは、２つの異なる刺激条件「ＡＡ」および「Ｂ」下における、ＦＰ２（チャネル２）電極からの個人の対象（例えば、対象１０）の平均および標準偏差を示す。図５Ａおよび図５Ｂのプロットに示すように、特徴は、顕著なクラスタリング（群化特性）を有するため、高い精度で分類方法を得ることが可能になる。例えば、５−分割交差検証（5 fold cross-validation）を用いた精度は、チャネルＦＰ１およびＦＰ２双方において１００％であった。
【０１２１】
例えば、これらの特徴は、異なる条件において互いに接合しないグループ（disjoint groups）としてクラスター化することに留意されたい。例えば、異なる条件における上記した例示的特徴を入力として用いて、ガウシアンカーネルを用いたサポートベクトルマシンをＭａｔｌａｂ統計ツールボックスにおいて実行する。分類パーセンテージを、例えば５−分割交差検証を用いて計算した。
・データセットのうち１／５を試験用に、４／５を訓練用に分割した。
・全データの試験が終わるまで、試験セットをローテーションさせる。
・分類を平均化する。
【０１２２】
分類器のための例示的な精度制御
【０１２３】
以下に示す図面のうちいくつかにおいて、例えば複数の対象およびチャネルにわたるサポートベクトルマシンの能力の例示的な要約統計量について示す。各図において、ｘ軸は異なるチャネルを示し、ｙ軸は異なる対象間で変化する当該チャネルについてのボックスプロットを示す。例示的な分類プロシージャは、個人の対象からの例示的な取得神経データを用い、例えば、複数の対象および複数のチャネル間における分析データが能力の例示的な要約統計量が示される。各図において、各ボックスプロットは、データ点の５個の要約を示す。例えば、ボックスの下部および上部は、常に２５および７５パーセンタイル値（それぞれ、下位および上位四分位）であり、ボックスの中間付近の帯は、常に５０パーセンタイル値（メジアン）であり、「ひげ線」は、データの平均より下方および上方にある１つの標準偏差を示し、赤色「＋」マークは、異常値を示す。各ボックスプロットの下側には、メジアン精度を提供するサンプル表が示されている。
【０１２４】
図６に示すプロットおよび対応する表は、例示的実施形態における視覚刺激パラダイムのための対象−教師付き分類器の能力を示す。各個々のチャネル（例えば、プロットの列）について、分類器が各対象をどのように処理するのかについての要約統計量情報が得られる。図６のボックスプロットは、電極位置毎の５−分割交差検証後の分類器精度を示す例示的結果を示す。図６の表は、例示的なＦＰ１、ＦＰ２、Ｐ７またはＰ８電極を用いた場合の対象間のメジアン精度をリストしている。
【０１２５】
例えば、前頭の電極ＦＰ１およびＦＰ２は、例えば多数の用途において利用可能であり、極めて高い分類精度を示し、これは、最も簡単な可能な特徴であり、ＭＡＴＬＡＢからのカーネルを用いている点に留意されたい。他の実施例において、より高度なアプローチにより、広範囲の対象にわたるより高い分類精度を得ることができる。
【０１２６】
例示的な認知および／または知覚プロファイル：  個人の知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ）
【０１２７】
上記したように、刺激を対象へ提供し、対象から生理学的データを取得し、統計的情報を判別した後、例示的な技術における次のステップは、個々の知識および／または認識状態のプロファイルを生成する工程を含む。図７に示す例示的図は、ガイド付き分類アルゴリズムの例示的実施形態と、個別化された知識および／または認識プロファイルを得るための要約統計量とを示す。例えば、例示的な知識評価および／または認識状態プロファイルにより、特定の刺激に対するユーザの脳応答についての正確な要約情報を得ることができる。
【０１２８】
記載のこの第１の実施例において、教師付き分類器を用いた「知識評価」の内容において、対象１０についての個々のプロファイルを（前述の実施例と同様に）算出する。詳細には、例えば、図５Ａおよび図５Ｂに示すようなグループＢ（緑色の円）およびグループＡＡ（青色円）の特徴を特定する。
【０１２９】
図８は、対象１０からの例示的なチャネルＦＰ２に関する教師付き分類器の例示的特徴を示す。サポート超平面（例えば、黒色太線）は、決定境界として機能する。試験される任意の特徴（例えば、図８中の赤色円）が境界の片側にある場合、青色（この場合、ＡＡ）として分類され、他方の側にある場合、緑色（この場合、Ｂ）として分類される。境界までの距離「ｄ」は、分類における統計的信用度を得るためのプロキシとして機能し得る。境界までの距離が大きいほど、分類の信用度も高くなる。
【０１３０】
対象を試験するときに、これらの特徴が構築される。関心の特徴（この場合は赤色円）が決定境界の片側にある場合、「ＡＡ」と宣言し、そうではない場合、「Ｂ」と宣言する。硬判定（hard decision）と共に、宣言をどの程度信用しているのかを示す「軟」情報（soft information）も特定される。赤色点と決定境界上の任意の点との間の最短距離は、ＩＫＥＰを特定する関数への入力として機能し得る。より詳細には、例えば、認識／知識可能性＝（２−ｅ−ｄ）／２と宣言することができる。
【０１３１】
例えば、境界までの距離が０である場合、区別可能性は１／２であり、すなわち、その区別は偶然である（例えば、対象は、２つの試験された条件間の特徴を区別する信頼のおける知識を持たず、あるいは、換言すれば、対象は、両アイテムを区別することができない）。一方、例えば、境界までの距離が極めて長い場合、知識可能性は期待通り１に近い傾向となる（例えば、対象は、提示されたカテゴリーそれぞれと、それらをどのように区別するかを知っている）。よって、例示的な統計的信号処理のフレームワークにより、軟判定をさらに得ることができる（例えば、Ｐｓｃ＝Ｐ（同一カテゴリー）＝０．８、Ｐｄｃ＝Ｐ（異なるカテゴリー）＝０．２）。
【０１３２】
この実施例の場合も、前述のような同一の視覚提示データセットを用いて、例示的なＩＫＥＰを以下のように決定することができる。図８のような例示的対象（対象１０）を用いて、分類器を青色および緑色のラベルで訓練し、赤色ドットの特徴が得られ、これを「ＡＡ」または「Ｂ」と分類する。赤色円の特徴は順序対（ordered pair）である（例えば、０．７５，１２）ことに留意されたい。境界に最も近い点は（０，１１）である。よって、この実施例において、これら２つの点の間の距離は１．２５であり、得られるこの対象（例えば、対象１０）のＩＫＥＰは（２−ｅ−１．２５）／２＝８５．６７％である。図９は、例示的対象１０の個人の知識評価プロファイルの例示的な定量的なデータの図である。
【０１３３】
Ｉ．１．６．２．  尤度比試験を用いた、例示的な教師付きでない分類器
【０１３４】
「教師付きでない（unsupervised）」分類器を用いる例において、技術は、分類器の訓練用の如何なる訓練データも用いない。すなわち、分類器は、データのバッチを取得した後、異なる刺激からの脳カテゴリー化情報の尤度の判別を同一または異なる方法で特定する。ここで、既知の応答（例えば、対象が認識している）刺激を対象に意図的に提供する。
【０１３５】
教師付きでない分類器の例示的実施プロシージャ
【０１３６】
この例において、まず、ｋ個（ｙ［ｃ，ｋ，ｔ］：ｋ＝１、…、Ｋ）を平均化して、ｙ［ｃ，ｔ］を生成する。試験のためのコア仮定を以下に示す。
・Ｈ０（ヌル）：（ＡＡおよびＢについての）ｙ［１，ｔ］およびｙ［２，ｔ］の統計値が同一である。
・Ｈ１（対立）：（ＡＡおよびＢについての）ｙ［１，ｔ］およびｙ［２，ｔ］の統計値が同一ではない。
【０１３７】
例示的な刺激パラダイムのため、ｙ［１，ｔ］−ｙ［２，ｔ］がガウス分布であると仮定する。よって、ヌル仮定（null hypothesis）の下では、この差は、０平均および未知の分散を有する。対立仮定（alternate hypothesis）の下では、差は、非ゼロ平均および未知の分散を有する（Ｈ０下における分散と必ずしも同一ではない）。
【０１３８】
例えば、Ｈ０下での分散および平均、並びにＨ１下での分散は未知であるので、これは複合仮説検証問題であり、例えば、各仮定下において多数の分布が存在する。
【０１３９】
例示的実施形態は、異なる仮定を用いて、異なる方法で理論的に検討を行う複合仮説検証に関する教師付きでない分類器のグループを実行する工程を含む。まず、観測データの関数である試験統計が展開される。この試験統計から、ｐ値が算出または推定され、閾値（例えば、０．０５）と比較される。この例において、ｐ値が０．０５を超える場合、ヌル仮定は受容され、そうではない場合、ヌル仮定は拒否される。
【０１４０】
試験統計．一般的に、収集されるのは差（ｄ［ｔ］＝ｙ［１，ｔ］−ｙ［２，ｔ］：ｔ＝１：Ｔ）であり、展開されるのは、試験統計ｕ＝ｇ（ｄ）である。試験統計ｕ＝ｇ（ｄ）は、観測データの関数であり、対立仮定下において試験統計は、ヌル仮定下における試験統計よりも大きい。構築可能な試験統計の種類の例を以下に示す。
Ｔ．Ａ：Ｐ０およびＰ１の正規化最大尤度（ＮＭＬ： Normalized Maximum Likelihood）推定を用いた対数尤度比。例えば、Ｐ０（０平均、未知の分散）およびＰ１（非ゼロ、未知の分散）下における分布をモデル化する。正規化最大尤度プロシージャにより、複合仮説のうちの１つの下における全ての可能な分布に対するワーストケースにも可能な限り機能する各仮定についての１つの統計的法則が得られる。例えば、Ｈ０下において、平均は未知であるため、０平均および未知の分散の全ての正規分布の統計的法則を組み合わせて、当該クラスにおける任意の分布について最大限の可能な予測を提供する１つの統計的法則を生成する。同様に、Ｈ１について推定が展開され、平均および分散が用いられる。試験統計ｇ（ｄ）は、以下の式で与えられる。
2015533559.tif 000003
、ここで、
2015533559.tif 000004
である。
Ｔ．Ｂ：推定平均および分散に基づいた標準的な統計的方法（例えば、ＡＮＯＶＡ用のＦスコア）である。
【０１４１】
Ｐ値．試験統計の計算後、ヌル仮定下において観測された値と同様に少なくとも極値（extreme）である試験統計を観測する尤度を算出する。ヌル仮定は未知の分散を有するため、これは複合仮説検証問題であり、ｐ値を計算するための１つの特定の当然（自然）な方法は存在しない。ｐ値を推定するための複数の方法を開発した。
Ｐ．Ａ：データから推定された分散を用いた正規分布を仮定して、パラメトリックプロシージャを実行し、Ｐ０推定を用いた確率式を評価した。
Ｐ．Ａ．１：Ｈ０下における試験統計の分布ｇ（ｄ）が閉形形式（closed form）（例えば、ｔ、Ｚ、Ｆ、ＡＮＯＶＡ試験用の形式）において既知である場合、Ｍａｔｌａｂ内のルックアップテーブルを用いてまたは直接算出することができる。
Ｐ．Ａ．２：より高度な試験統計（例えば、正規化された尤度比）が用いられる場合、モンテカルロプロシージャを実行して、確率を推定する。データから推定された０平均および分散を有する正規分布下において導出された、多数の独立した、同じように分散しているサンプルｄ［１］…ｄ［Ｎ］を生成する。ｇ（ｄ［ｉ］）が試験統計を超える（ｇ（ｄ［ｉ］）＞ exceeds the test statistic）時間の比をカウントする。
Ｐ．Ｂ：ノンパラメータブートストラッププロシージャを実行する。「ある意味において（in some sense）」、ｇ（ｄ［ｉ］）がＨ０下においてｇ（ｄ）に従って導出されるように、ｙ’のランダム置換であるＮｉｉｄサンプルｄ［１］…ｄ［Ｎ］を生成する。ｇ（ｄ［ｉ］）＞ｔである時間の比をカウントする。図１０は、２つの実験条件について（それぞれがｎ回トライアルされる）２つのデータセットを有する場合に、ノンパラメトリック統計的試験がどのように実行されるかを示す。（１）単一のセットにおいて、２つの実験条件（ＡおよびＢ）のｎ回のトライアルを収集する。（２）条件Ａ中のトライアルと同様の多数のトライアル（ｎ回のトライアル）をこの「組み合わされた」データセットからランダムに導出し、これらのトライアルをサブセット１中に配置する。その後、残りのトライアル（ｎ回のトライアル）をサブセット２中に配置する。このプロシージャは、ランダムパーティションと呼ばれ得る。（３）このランダムパーティションについて試験統計を計算する。試験統計の計算のため、関心の期間中、サブセット１および２の全トライアルにわたって、波形をそれぞれ平均化する。サブセット１の平均波形をサブセット２の平均波形から減算した後、全差の和を試験統計として計算する。（４）ステップ２および３を（例えば多数回）繰り返し、試験統計のヒストグラムを構築する。（５）オリジナルのデータセットから（ランダム置換無しに）実際に観察された試験統計と、ステップ４中のヒストグラムとから、観察された試験統計よりも大きな試験統計が得られるランダムパーティションの比率を計算する。この比率をｐ値と呼ぶ。
【０１４２】
図１０は、クラスＡからのデータおよびクラスＢからのデータが同一の統計的分布から来るものか否かを特定することに関する仮説検証のための、ｐ値推定用のノンパラメトリックプロシージャを示す図である。クラスＡおよびＢのトライアルをランダム置換して、ヌル仮定から導出された試験統計を生成する。これにより、ｐ値評価を行うことが可能なヒストグラムが形成される。
【０１４３】
例えば、ｐ値が計算されると、ｐ値が０．０５を下回る場合、ヌル仮定は拒否される。そうではない場合、ヌル仮定は受容される。例示的実施形態において、全ての対象は認識しており、提示された例示的刺激はこれらの条件下において明らかに内容的に非調和、調和、または調和反復したのであれば、このヌル仮定はほとんどの対象について拒否すべきである。この例示的なアプローチの能力は、例えば対象数およびヌル仮定が拒否された電極を定量化することにより、以下に特徴付けられる。
【０１４４】
例示的結果
【０１４５】
対象へ提示された例示的な刺激パラダイムについての、異なる試験統計の例示的能力と、ｐ値の算出方法とを図１１〜図１３に示す。図１１は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ｒＡＮＯＶＡ分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。図１２は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ＮＭＬパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。図１３は、視覚刺激を用いたＡＡ対Ｂの例示的ＮＭＬノンパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【０１４６】
図１１〜図１３において、特定の関心の電極位置（例えば、ＦＰ１、ＦＰ２、Ｐ７、およびＰ８）についての分類器のｐ値のボックスプロットが提供される。このボックスプロットは、メジアン（赤色線）、標準偏差（幅）、および異常値情報を提供する。各データプロット上の緑色の水平線は、０．０５のｐ値の閾値に対応する。よって、ｐ値がそれを下回る全対象は正確に分類され、上回る全対象は不正確に分類される。各ボックスプロットと共に、全対象について、正確な分類（０．０５のｐ値閾値を用いている）の全体比率を記述する簡潔な対応する表も示されている。
【０１４７】
図１１〜図１３において、以下の用語体系（命名法）が用いられる。
・「ＡＡ対Ｂ」は、ｄ［ｔ］＝ｙ［１，ｔ］−ｙ［２，ｔ］：ｔ＝１：Ｔを示し、ｙ［１，ｔ］はＡＡ視覚刺激に関連し、ｙ［２，ｔ］はＢ視覚刺激に関連する。
・「ＮＭＬ」は、試験統計（セクションＴ．Ａ）を算出する正規化最大尤度方法の略語である。
・「パラメトリック」は、セクションＰ．Ａ中に記載されたｐ値を、ｐ値のモンテカルロ推定を行うことにより推定するパラメトリック方法を表す。試験統計への入力は、サンプルから推定された平均および分散を用いた正規分布に従って導出された。
・「ノンパラメトリック」とは、ｐ値推定のノンパラメトリック方法（Ｐ．Ｂ）を示す。
・「ｒＡＮＯＶＡ」は、標準的な反復測定ＡＮＯＶＡ方法（方法Ｐ．Ａ．１）を用いた試験統計およびｐ値計算パラダイムを示す。
【０１４８】
これらの例示的な分析を個々に行った後、１７人の対象を含むグループデータセットについて平均化した。例えば、顕著なことに、（前頭であるため髪の毛のゲル付けが不要であるため、いくつかの用途において好適な実施形態に利用することが可能な）チャネルＦＰ１およびＦＰ２について、これらの分類方法は８０〜１００％範囲において均一な精度を有する点に留意されたい。これらの例示的結果は、前頭電極のみを用いたシステムは高い能力示すことが可能であることを提示する。開示の方法の場合、前頭活動の取得を常時行う必要は無い。
【０１４９】
例示的な知覚および／または知覚プロファイル：  グループ知識評価プロファイル（ＧＫＥＰ： Group Knowledge Evaluation Profile）および個人の知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ： Individual Knowledge Evaluation Profile）
【０１５０】
教師付きでない分類器の実施形態の直前の実施例を用い、さらに、前頭電極ＦＰ１を選択して、このプロファイルを示すことにより、方法の例示的実施形態の最終結果は、グループ知識評価プロファイル（ＧＫＥＰ）の形態または個人の知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ）の形態をとり得る。
【０１５１】
例えば、試験されたカテゴリーにおける区別の目安として（図１３に示すような）ノンパラメトリック尤度比試験を用いて、任意の対象についてのｐ値を特定し、１００％−ｐ値を行う。個々のケースでは、例示的対象１０について、９９．８％であった。グループレベルにおいて、メジアンレベルは９４．１％であった。これらの例示的結果を図１４に示す。図１４は、個々の対象の個人の知識評価プロファイルと、グループベースの対象のグループ知識評価プロファイルとの例を示す。
【０１５２】
Ｉ．２．  聴覚刺激パラダイムを用いたＮ４００
【０１５３】
Ｉ．２．１．  例示的な刺激
【０１５４】
別の例示的実施形態において、言語的刺激に対する神経応答（より正確には、英語での内容的調和および不調和に対する修飾応答（modulatory responses））を調査した。例えば、Ａｄｏｂｅ  Ｓｏｕｎｄｂｏｏｔｈ  ＣＳ５を用いて、合計で８０個の刺激見本用に、それぞれ４人の話者（例えば、２人が男性、２人が女性）から２０個の単語のリストを記録した。各話者により、以下の例示的な単語を記録した：アクション、誕生日、カメラ、キャンドル、チーズ、クラッシュ、危険、死、飲み物、運転、フライト、食べ物、ギフト、幸福、光、殺人、毒、射撃、笑顔、美味しい食べ物。また、例えば、Ａｄｏｂｅ  Ｓｏｕｎｄｂｏｏｔｈ  ＣＳ５を用いて、以下のステップを用いて刺激内および刺激間にわたる制御を行った。（１）各刺激の正規化（例えば、処理済み＞正規化）、（２）各刺激の均一化（例えば、処理済み＞均一化容量レベル）、（３）全刺激ファイルについての容量レベルの均一化（例えば、全ファイルを選択＞タスクへ進む＞マッチングのためファイル他のファイルへドラッグする＞ファイルへのマッチング＞選択された第１のファイルをリストに入れる）。例えば、刺激プールの持続時間は、３８０ｍｓ〜８３４ｍｓ（例えば、平均６１５．６７５ｍｓ）の範囲であった。その後、これらの例示的な単語を用いて、区別可能な３つの単語の文字列を９０個構築した。
【０１５５】
これらの例示的な９０個の文字列を、均等に分割して、３つの条件にした。調和（３０個の文字列）、不調和（３０）、および反復を用いた調和（３０）。これらの文字列それぞれにおいて、最初の２つの単語により、内容（コンテキスト）が生成される。第３の単語は、先行する２つの単語によって設定された内容と整合（調和）するかまたは非整合（不調和）する。例えば、反復条件を用いた調和では、第３の単語は、文字列の第２の単語の反復により設定された内容と整合した。さらに、話者が４人存在するため、例えば、合計で３６０個の文字列見本がある。文字列内において、それぞれは、３つの単語それぞれに対して一貫した話者によるものであった。しかし、話者および話者の性別により、文字列間に変化が生じ得る。さらに、例えば、これらの文字列のサブセットのみを、最終イベント関連電位および統計分析に用いた。このサブセットは、条件間にわたる単語の頻度および外観によって制御された。他の文字列は全て分析に用いず、その代わりに、対象に対して多様性を生成するための「フィラー」として用いた。
【０１５６】
２つの例示的方法を実施して、固定ドットおよび青色の四角形刺激を生成した。固定ドットの場合、例えば、コンピュータによって実行されるプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて、黒色バックグラウンド画像を生成し（例えば、赤色成分は０に等しく、緑色成分は０に等しく、青色成分は０に等しい）、黒色バックグラウンド画像の高さおよび幅を３５０画素とした。その後、例示的なスクリプトにより、円の標準方程式を用いて入れ子状のフォーループを実行して、画像の赤色成分を２５５へ変更し、緑色成分を０へ変更し、青色成分を０へ変更することにより、７画素の長さ半径内の画素を赤色に変更した。例えば、青色の四角形の刺激の場合、画像ソフトウェア（例えば、Ａｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）を用いて、例えば赤色成分が０に等しく、緑色成分が０に等しく、青色成分が２５５に等しい１５７×１５７画素サイズの画像を生成した。
【０１５７】
Ｉ．２．２．  ＥＥＧ記録のための対象準備
【０１５８】
ＥＥＧ記録のための例示的対象を準備させるために、各対象に記録室内の椅子に座ってもらい、ＥＥＧキャッピングプロセスを開始した。例えば、このプロセスにおいては、従来のＥＥＧキャップを対象の頭部上に配置し、ＥＥＧキャップを弾性顎ストラップで固定した。いくつかの実施例において、対象の頭部の推定サイズに基づいて、５６ｃｍまたは５８ｃｍの直径のキャップを用いた。次に、Ｓｉｇｎａ電極ゲル（例えば、Ｐａｒｋｅｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓからのもの）をキャップの電極それぞれの下側に、曲線状のプラスチック注射器を用いて注入して、導電性ブリッジを電極そのものと対象の頭皮との間に生成した。また、例えば、木製のＱ先端を用いてゲルをマッサージして、インピーダンスを低減させることにより、コンダクタンスを高くした。例えば、この技術を用いることにより、各電極（例えば、接地および基準）のインピーダンスレベルを＜５ｋΩまで低下させた。ＥＥＧ記録を用いて例示的実施を開始する前に、対象に提示モニターおよび音声スピーカーの前方に座ってもらい、実験期間中ずっと視線を赤色の中央固定ドット上のみに固定するよう対象に依頼し、その筋肉運動をできるだけ制限して、神経生理学的データ中の動きアーチファクトを回避した。いくつかの実施例において、対象の生の脳波のオンライン記録を対象に見せることにより（例えば、対象が頻繁に瞬きした場合および／または顎を締めた場合にデータがどのようになるか対象に見せることにより）、これらの点を強調した。その後、記録室の光を減光し、刺激プロセスおよびＥＥＧ記録を開始した。記録室の窓を完全に暗くし、隙間を密閉して、光の侵入を回避する対策をとった。
【０１５９】
Ｉ．２．３．  例示的な刺激提示プロセス
【０１６０】
この例示的な刺激提示プロセスにおいて用いられた例示的な刺激提示パラダイムは、Ｃｏｇｅｎｔ２０００を用いてプログラムされた。例示的な刺激提示を、話者に基づいて、２つのブロックに分割した。例えば、ブロック１は、合計で１８０個の文字列を含み、９０個の文字列が男性話者であり、９０個の文字列が女性話者である。ブロック２は、別の１８０個の文字列を含み、９０個の文字列が他方の男性話者であり、９０個の文字列が他方の女性話者である。これらの１８０文字列はそれぞれ、提示ブロックごとに１回だけ提示した。文字列を用いて各単語を提示した後、１０００ｍｓの刺激間間隔（ＩＳＩ： Inter-Stimulus Interval）が与えられた。各文字列間において、２５００ｍｓのトライアル間隔（ＩＴＩ： Inter-Trial Interval）を与え、各文字列が提示される間に明白な休止を生成した。例えば、６〜９個の文字列毎に、「小休止」を示す青色の四角形を２０００ｍｓだけ提示した。この「小休止」の間、対象は短時間だけ休憩および休息し、鼻を掻くなどすることができる。
【０１６１】
刺激提示の前、プロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトでプログラムされたもの）により、まず、文字列を提示する順序を（例えば、ＭＡＴＬＡＢのｒａｎｄｐｅｒｍ（）関数を用いて）ランダム置換した。その後、プロセスは、例示的なｒａｎｄｉ（）関数を用いて、青色の四角形刺激に続くトライアルをランダムに決定した。ディスプレイ、サウンドカードおよびパラレルポートの構成に加えて、ログファイルをＣｏｇｅｎｔ２０００システム内において構成および初期化した。例えば、このログファイルを用いて、刺激についての情報（すなわち、特定の文字列に対するメンバーシップ（所属））を保持した。その後、音声および視覚（例えば、固定ドット、青色四角形）刺激双方をメモリバッファ中にロードした。上述のステップを刺激を提示する前に実行して、計算ロードの低減および待ち時間精度の向上を図った。
【０１６２】
聴覚刺激を用いた例示的実施において用いられる例示的な刺激提示プロセスにおいて、入れ子状のフォーループを用いた。例えば、「外側」ループ内において、ランダム交換無しが選択された文字列が選択され、赤色の中央固定ドットが１０００ｍｓ提示された後、文字列の第１の単語／コール（音声提供）が開始される。固定ドットは、文字列の提示全体にわたって表示され、第３の単語／コールのオフセット後に１０００ｍｓ経過後にオフにされる。例えば、「内側」ループ内において、トリガ情報を文字列そのものに基づいて計算し、ＥＥＧ記録コンピュータへ送った。例示的なＭＡＴＬＡＢマトリックス内の文字列の位置により刺激トリガに必要な情報が得られるように、文字列を編成した。「内側」ループの端部において、見本を提示し、パラレルポートをゼロにリセットし、トライアル間隔が与えられた。例えば、音声刺激をＡｄｖｅｎｔ  Ｐｏｗｅｒｅｄ  Ｐａｒｔｎｅｒｓ  ＡＶ５７０スピーカーを用いて提示し、視覚刺激をＳｏｎｙ  Ｔｒｉｎｉｔｒｏｎ  ＧＤＭ−Ｃ５２０モニターを用いて提示した。
【０１６３】
図１５は、例示的な一連の提示された聴覚刺激の図である。図１５の例示的な図１５０１および１５０２は、３つの単語の文字列の特定の提示された見本の音声波形およびスペクトログラムを示す。例えば、図１５０１に示す例示的な一連の提示された聴覚刺激は、３つの連続的な英単語（例えば、「誕生日」、「ギフト」、および「幸福」）を含み、内容的に「調和する」文字列を形成する。また、例えば、図１５０２に示す例示的な一連の提示された聴覚刺激は、３つの連続的な英単語（例えば、「毒」、「危険」および「幸福」）を含み、内容的に「調和しない」文字列を形成する。図１５０１および１５０２に示す双方の例において、第１の２つの単語は内容を確立し、第３の単語は、該内容に対して調和または調和しない。別の順序付けの例において、別の試験条件として「調和反復」を提示することもでき、この場合、文字列中の第２の単語と第３の単語とは全く同一である。
【０１６４】
Ｉ．２．４．  例示的な脳波（ＥＥＧ）の記録
【０１６５】
いくつかの実施形態において、リジッド電極を用いた従来のＥＥＧシステムを用いて脳波を取得した。例示的なＥＥＧシステムは、脳Ａｍｐ  ＤＣ３２−チャネルシステム、脳ビジョンレコーダー、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５６ｃｍ、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５８ｃｍ、５ｋレジスタを用いた脳キャップ−ＭＲのためのＰＣＢリボンケーブル、および脳キャップＭＲ  Ｂｏｘ１．２を含む。
【０１６６】
Ｉ．２．５．  例示的な前処理分析技術
【０１６７】
聴覚刺激パラダイムを用いた開示の方法の例示的な分析前処理技術は、マーカーデータの処理技術を含み得る。例えば、各記録セッションの後、例示的なＥＥＧ記録システムにより、３つのファイル（すなわち、データファイル（．ｅｅｇ）、ヘッダーファイル（．ｖｈｄｒ）、およびマーカーファイル（．ｖｍｒｋ））を生成した。マーカーファイルは、各刺激開始のためのイベントトリガを含んでいた。これらの実施例において、パラレルポート内の出力は制限されているため、例示的なＣｏｇｅｎｔ２０００ログファイルを用いて、特定の文字列に対する見本のメンバーシップ（所属）についてのさらなる情報を保持した。ここから、分析前処理技術は、ログファイルおよび例示的なＥＥＧ記録システムマーカーファイル双方からの情報を統合し、マーカーファイル内の刺激コードを変更して、各刺激についての以下の情報（例えば、条件（調和、調和しない、反復を用いた調和）、単語／コールの位置（第１、第２、第３）、話者の性別（英単語の場合）および特定の単語／コール（例えば、「幸福」、「誕生日」、「クー（ハトの鳴き声のようなクークーという声）」、「叫び」）示すプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を含む。例えば、調和する英単語の文字列［誕生日；ギフト；幸福］は、［Ｃ１Ｍ＿２；Ｃ２Ｍ＿１３；Ｃ３Ｍ＿１４］として再コードされる。本実施例において、第１の桁は、条件（本実施例においては、調和（Congruent）の「Ｃ」）を示し、第２の桁は文字列内の位置を示し（第１、第２、第３）、第３の桁は、話者の性別を示し（男性（Male）の「Ｍ」、女性（Female）の「Ｆ」）、下線に続く桁は、提示される特定の単語を示す（「２」は誕生日を示し、「１３」はギフトを示し、「１４」は幸福を示す）。
【０１６８】
開示の方法の例示的な分析前処理技術は、一般的なグループ統計分析の技術を含む。本明細書中に記載される例示的実施形態において、ＭＡＴＬＡＢおよびＳｔａｔｓｏｆｔ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ（バージョン８．０）ソフトウェアの組み合わせを統計分析に用いた。データ処理および分析の後、例示的なＥＥＧ記録システムの脳ビジョンアナライザーから、条件、対象、トライアル、電極チャネル、ピーク待ち時間、ピーク電圧および平均電圧振幅についてのデータ値を含むテキストファイルをエクスポートした。エクスポートされたテキストファイルは、コンピュータによって実行されるプログラム（例えば、ＭＡＴＬＡＢプログラム）によってロードされ、よりアクセスしやすいフォーマットにソートおよび分類される。詳細には、例えば、例示的なコンピュータによって実行されるプログラムにより、データを列別に（例えば、ＭＡＴＬＡＢの可変エディタを用いて）より容易に選択することが可能になる。選択の後、データを統計データスプレッドシート中へコピーアンドペーストした。いくつかの実施形態において、例えば、反復測定ＡＮＯＶＡを各スプレッドシートに対して行い、例えば、条件（すなわち、調和、調和しない、および反復を用いた調和）の効果を、英単語およびアカゲザルのコール双方の種類について比較した。人間が対象である場合、例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。１）実験：英単語またはアカゲザルのコール；２）成分：Ｎ４００またはＮ８００；３）電極チャネル：Ｃｚ＋Ｐｚ（電極プール）、Ｃｚ＋Ｐｚ＋Ｃｐ１＋Ｃｐ２＋Ｐ３（電極プール）、Ｃｚ＋Ｐｚ＋Ｃｐ１＋Ｃｐ２（電極プール）、またはＰｚ＋Ｃｐ１＋Ｃｐ２（電極プール）。これらの例示的なプールされた電極分析のため、例えば、二方向の反復測定（例えば、要素１：条件；要素２：電極チャネル）ＡＮＯＶＡを行った。同様に、ＮＨＰが対象である場合、例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。１）実験：英単語またはアカゲザルのコール；２）成分：Ｎ４００またはＮ８００；３）電極チャネル：Ｃｚ＋Ｐｚ（電極プール）、Ｃｚ＋Ｐｚ＋Ｐ１（電極プール）、Ｃｚ＋Ｐｚ＋Ｐ１＋Ｔｐ３＋Ｃ１（電極プール）、Ｏ１＋Ｏ２（電極プール）。これらの例示的なプールされた電極分析のため、二方向の反復測定（例えば、要素１：条件；要素２：電極チャネル）ＡＮＯＶＡを行った。
【０１６９】
いくつかの実施例において、抑制において分析／確認されたのは、条件間の第１および第３の位置の単語／コール間の効果であった。人間が対象である場合、例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。１）実験：英単語またはアカゲザルのコール；２）成分：Ｎ１、Ｐ２、Ｎ４００、またはＮ８００；３）電極チャネル：Ｃｚ、またはＣｚ＋Ｐｚ（電極プール）。同様に、ＮＨＰが対象である場合、例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。１）実験：英単語またはアカゲザルのコール；２）成分：Ｎ１、Ｐ２、Ｎ４００、またはＮ８００；３）電極チャネルｓ：Ｃｚ、またはＣｚ＋Ｐｚ（電極プール）。単一の電極の分析のため、例えば、二方向の反復測定（要素１：位置；要素２：条件）ＡＮＯＶＡを行った。プールされた電極の分析のため、例えば、３方向の反復測定（例えば、要素１：位置；要素２：電極；要素３：条件）ＡＮＯＶＡを行った。例えば、対象数を、調和および抑制効果分析双方のため、対象プール双方のカテゴリー予測因子として用いた。例えば、調和比較の統計分析（Ｃ３、Ｉ３、およびＣＲ３）が、英単語のパラダイムを用いて、電極ＣｚおよびＰｚ中のＮ４００ＥＲＰ効果（３５２〜４５２ｍｓ）に反映され、以下の結果が明らかとなった。Ｆ（２，９５４）＝５．５７９１およびＰ値０．００３９。例えば、事後フィッシャー試験により、以下のＰ値が生成された。Ｃ３対Ｉ３＝．００８３３２およびＣＲ３対Ｉ３＝．０３７０４３。その結果、例示的方法の実施により、異なる調和条件間の統計的に有意な区別が得られることが実証された。
【０１７０】
図１６に示すデータプロットは、聴覚刺激（例えば、英単語を用いたもの）における内容変化間の区別の脳パターンを示すグループ統計分析からの例示的結果を示している。図１６において、プロット１６０１およびプロット１６０２は、意味的内容の変化に関連する、前頭および頭頂チャネルそれぞれ（例えば、それぞれ頭皮における前部および後部解剖学的局在地）からの脳波形（例えば、ＥＲＰ）を示す。
【０１７１】
図１６に示す例において、視覚Ｎ４００の場合と同様に、意味的違反（この場合、「調和しない］種類の文字列における内容違反）がある場合、聴覚Ｎ４００応答の振幅が増加する。例示的実施形態において、各セットからの文字列の第３の単語に対するＥＲＰを算出し、Ｎ４００応答の振幅変調を例示的方法のその後のステップ（例えば、分析、ガイド付き分類アルゴリズムなどのためのプロセス）の入力データとして用い、知覚および／または認知プロファイル（例えば、対象の認識状態プロファイルを含むもの）を生成した。プロット１６０１および１６０２の青色の影付き領域（単数または複数）は、関心の効果の時間間隔を示す。各プロットにおいて、赤色の線は、「調和しない」文字列のＥＲＰを示し、青色の線は、「調和する」文字列のＥＲＰを示し、緑色の線は、「反復を用いた調和する」文字列のＥＲＰを示す。これは、覚醒／認識している対象のグループの例であり、内容的に調和しない文字列に対するＥＲＰ応答の振幅は、調和する文字列に対する振幅よりも高いことが分かる。視覚Ｎ４００を用いた前回の例と同様に、記載の方法は受動的である（例えば、聴覚刺激はスピーカーまたはヘッドフォンによって送達され、対象は、任意の明白な応答を示さなくてよい）。記載の方法を用いたこの例示的実施形態の用途は、調和する順序および調和しない順序に対する区別的な応答に基づき、任意の種類の挙動応答を行うことができない所与の人の認識（または非認識）レベル（いくつかの例において、認識状態プロファイルと呼ばれる）を評価することができる。
【０１７２】
Ｉ．２．６．  例示的な処理およびガイド付き分類技術（例えば、内容特有のパラメータを用いたもの）
【０１７３】
視覚刺激を用いたＮ４００を用いた例示的実施形態と同様に、聴覚刺激を用いたＮ４００を用いた例示的実施形態は、分類方法のフレームワークを用いて、個人の対象の脳信号と知覚状態とを相関付ける処理技術を実行する工程を含む。これらの分類方法は、個人の対象の取得された生理学的信号（例えば、ＥＥＧ記録からの神経信号）を用いて、情報セット（例えば、対象の認識の状態および／または概念知識についての統計的情報）を提供する。これらの例示的な処理技術を用いて、グループだけでなく対象一人一人の概念知識を特定するためのグループ分析も行うことができ、これは、個人が情報をどのようにカテゴリー化するか（例えば、個々の差をどのように明示的に特定または利用するか）を特定する上において有用であり得る。
【０１７４】
本実施例において、視覚刺激の代わりに聴覚刺激を用いて、例えば、この方法を異なる知覚モダリティによって得られる脳応答に成功裏に適用することができることを例示し、さらに、最終プロファイルがＩＫＥＰではなく認識プロファイルの個々の状態（ＩＳＡＰ： Individual State of Awareness Profile）である実施例を例示する。よって、この例示的なケースにおいて、これらの差は、ある対象が、内容的に「調和する」かまたは内容的に「調和しない」一連の音からの情報をどのように統合するかを見るために用いられる。例えば、ブロードキャストされた単語の聴覚文字列の調和に相関する神経応答相関の変調を脳が生成するためには、対象は、各単語を聞くだけでなく、さらにその意味を理解し、提示された第１の２つの単語間の内容的相関を確立し、その内容的相関と第３の単語の意味とを比較して、調和するかまたは調和しない文字列に対する一貫した脳信号変調を生成する必要がある。換言すれば、対象が音を聞くだけでは不十分であり、対象は、自身が聞いている単語を認知的かつ積極的に理解し、それらの単語を相関付ける必要がある。その結果、この例示的方法を用いて、この変調からの推論により、試験対象人物の認識の可能性を反映する個々のプロファイルを（例えば対象からの任意の明白な挙動応答無しに）生成することができる。聴覚刺激パラダイムを用いたこれらの記載の以下の例示的な分析のため、前セクションにおいて提示されたものと同一の聴覚Ｎ４００データセットが用いられた。
【０１７５】
これは、受動的な（挙動を示していない）人からの「認識プロファイルの個々の状態」（ＩＳＡＰ）を得るための特筆すべき能力を有する我々のフレームワークの特定の実証として機能する。我々の一般的な方法は、このアプローチに特有のものではない。すなわち、本セクションは、我々のフレームワークが、このような情報を対象一人一人毎に区別可能であることを示す。
【０１７６】
以下に述べるような聴覚刺激パラダイムを用いた開示の処理およびガイド付き分類技術の例示的実施により、受動的な（例えば、挙動を示していない）対象一人一人からの認識知覚−認知プロファイルの状態を示す前セクションで記載された同一のデータセットを用いた実施例が得られる。
【０１７７】
例えば、例示的な聴覚データセットにおいて用いられる独立型の変数の記述は、以下を含む。
・対象数（１〜２５）
・チャネル数ｅ（１〜３１）
・条件ｃ（１〜３）（１＝「Ｉ」は調和しないことを示し、２＝「Ｃ」は調和を示し、３＝「ＣＲ」は調和反復を示す）
・トライアル数ｋ（１〜２８）
・間隔内の関心の時点ｔ（１〜Ｔ）。
ｏ例えば、間隔を［３５２ｍｓ，４５２ｍｓ］とする。サンプリングレートは、２５０Ｈｚであった。よって、Ｔ＝（０．４５２−０．３５２）＊２５０＝２５であった。
【０１７８】
よって、ｙ［ｓ，ｅ，ｃ，ｋ，ｔ］は、ＥＥＧ電圧を示す実数である。任意の対象について、ｓを定数とする。本セクションにおける例示的分析の目的のため、電極位置ｅも定数とした。よって、本セクションにおけるさらなる分析のための出発点はｙ［ｃ，ｋ，ｔ］であり、ＥＥＧ電圧を示す実数である。
【０１７９】
Ｉ．２．６．１．  訓練データを用いた教師付き分類器
【０１８０】
上述したように、教師付き分類器を用いて、個人が異なるアイテムをどのように編成および分類するのかを調査することができる。完全に意識および認識している個人に対し動作する場合、まず、教師付き分類器を個人に対して「訓練」して、聴覚セクションにおいて上記したような、良好に確立された調和しない（Ｉ）刺激グループおよび調和する（Ｃ）刺激グループのセットを用いて開始することにより、当該個人に特有の任意の自然変動を考慮する。これら刺激は、ＩカテゴリーまたはＣカテゴリーに一義的に（曖昧さなく）属するように、注意深く構築された刺激グループである。
【０１８１】
教師付き分類器の例示的実施プロシージャ
【０１８２】
視覚刺激の実施例と同様に、分類のための関心の特徴を展開するため、条件「ｃ」および時点「ｔ」を固定して、ｙ［ｃ，ｋ，ｔ］の平均および標準偏差を全トライアル「ｋ」について算出する。例えば、トライアルにわたる特定の時点「ｔ」における平均の生成方法について以下に述べる。例えば、これは、複数の対象にわたって平均化される点を除いて、イベント関連電位プロットを生成する様態と同様であり得る。すなわち、これは、個人の対象に特有である。
【０１８３】
図１７に示す３次元プロット１７０１は、聴覚刺激を用いた複数のトライアルにわたって収集される３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの時間窓を示す１つの軸上のＥＥＧデータを示す。これらＥＥＧデータは、垂直軸に示されている。時点ｙ［ｃ，ｋ，ｔ］のＥＥＧを全トライアルｋにわたって平均化して、条件ｃ、３５０ｍｓ〜４５０ｍｓの間隔内の時点ｔにおけるｙ［ｃ，ｔ］平均電圧を生成した。
【０１８４】
同様の計算を行って、固定されたｃおよびｔについて、トライアルｋにわたる標準偏差［ｃ，ｋ，ｔ］を判別した。２つの個々のチャネル（ＦＰ１（チャネル１）およびＦＰ２（チャネル２））について、図１８Ａおよび図１８Ｂ中に、平均および分散の最も基本的な特徴が、条件「Ｉ」と比較して、条件「Ｃ」によってどのように共変するかが示されている。例えば、各青色の円および緑色の円は、特定の時点「ｃ」における「平均，標準（"average, std”）」特徴を示す。青色は条件「Ｃ」を示し、緑色は条件「Ｉ」を示す。
【０１８５】
図１８Ａに示す特徴プロットは、２つの異なる刺激条件「Ｉ」および「Ｃ」下におけるＦＰ１（チャネル１）電極からの個人の対象（例えば、対象５）の平均および標準偏差を示す。図１８Ｂに示す特徴プロットは、２つの異なる刺激条件「Ｉ」および「Ｃ」下におけるＦＰ２（チャネル２）電極からの個人の対象（例えば、対象５）の平均および標準偏差を示す。図１８Ａおよび図１８Ｂのプロットに示すように、これらの特徴の顕著なクラスタリング（群化特性）により、高精度の分類方法が得られる。例えば、５−分割交差検証の精度は、チャネルＦＰ１およびＦＰ２双方について１００％であった。
【０１８６】
例えば、これらの特徴は、異なる条件において互いに接合しないグループとしてクラスター化する点に留意されたい。これらの特徴は、ＭＡＴＬＡＢ統計ツールボックスを含むコンピュータシステム上において実行される例示的なサポートベクトルマシン分類アルゴリズムへの入力として機能する。例えば、例示的実施形態において、５−分割交差検証の５回のうち１回を行った。例えば、前頭電極ＦＰ１およびＦＰ２は、極めて高い分類精度を示し、これは、この例示的な実施形態において、簡単な特徴およびＭＡＴＬＡＢからのカーネルを用いて達成された点に留意されたい。例示的方法は、この情報を個人の対象レベルで抽出するように構成され得る。
【０１８７】
分類器のための例示的な精度制御
【０１８８】
以下に示す図のうちいくつかにおいて、例えば複数の対象およびチャネルにわたるサポートベクトルマシンの能力の例示的な要約統計量が図示される。各図において、ｘ軸は異なるチャネルを示し、ｙ軸は異なる対象間にわたって変化する当該チャネルのボックスプロットに関する。例示的な分類プロシージャにおいて、個人の対象からの例示的な取得神経データを用いた。例えば、該プロシージャでは、能力の例示的な要約統計量内において、複数の対象および複数のチャネルにわたる分析データが示される。各図において、各ボックスプロットは、データ点の５点要約を示す。例えば、ボックスの下部および上部は、常に２５パーセンタイル値および７５パーセンタイル値である（それぞれ、下側の四分位および上側の四分位）。ボックスの中間付近の帯は常に５０パーセンタイル値（メジアン）であり、「ひげ線」とは、データ平均より下方および上方にある１つの標準偏差を示し、赤色の「＋」は異常値を示す。各ボックスプロットの下側には、メジアン精度を提供するサンプル表が示されている。
【０１８９】
図１９は、例示的実施形態における聴覚刺激パラダイム用の対象−教師付き分類器の能力を示すプロットおよび対応する表を示す。各個々のチャネル（例えば、プロットの列）について、分類器が各対象についてどのようにふるまうかについての要約統計量情報が提供される。図１９のボックスプロットは、５−分割交差検証後の電極位置ごとの分類器精度を示す例示的結果を示す。図１９の表は、例示的なＦＰ１、ＦＰ２、Ｐ７またはＰ８電極を用いた場合の、複数の対象にわたるメジアン精度のリストである。
【０１９０】
例えば、多数の用途において用いることができる前頭電極ＦＰ１およびＦＰ２は、極めて高い分類精度を示す点に留意されたい。他の実施例において、より高度なアプローチにより、より広範な対象にわたってさらに高い分類精度を得ることができる。
【０１９１】
例示的な認知および／または知覚プロファイル：  認識プロファイルの個々の状態（ＩＳＡＰ）
【０１９２】
上述のように、対象への刺激の提供と、対象からの生理学的データの取得と、統計的情報の判別との後、例示的な技術における次のステップは、個々の知識および／または認識状態のプロファイルを生成する工程を含む。本実施例において、ＩＳＡＰが選択される。図２０は、個別化された知識プロファイルを得るためのガイド付き分類アルゴリズムの例示的実施形態および得られる要約統計量を示す例示的な図を示す。例えば、例示的な知識評価および／または認識状態プロファイルから、ユーザの特定の刺激に対する脳応答についての高精度の要約情報を得ることができる。
【０１９３】
本実施例において、教師付き分類器を用いて、例示的対象５についての個々のプロファイルを、「知識評価」の内容として算出した。詳細には、例えば、図１８Ａおよび図１８Ｂに示すようにグループＩ（緑色の円）およびグループＣ（青色円）の特徴が特定された。
【０１９４】
図２１は、対象５からの例示的なチャネルＦＰ２に関する教師付き分類器の特徴を示す。サポート超平面（例えば、黒色太線）は、決定境界として機能する。例えば、任意の試験すべき特徴（例えば、図２１中の赤色円）は、特徴が境界の片側にある場合、青色（この場合、Ｃ）として分類される。特徴が境界の他方の片側にある場合、当該特徴は、緑色（この場合、Ｉ）として分類される。境界までの距離「ｄ」は、分類における統計的信用度を得るためのプロキシとして機能し得る。境界までの距離が大きいほど、分類の信用度も増す。
【０１９５】
対象を試験するときに、これらの特徴が構築される。関心の特徴（この場合、赤色円）が決定境界の片側上にある場合、「Ｉ」と宣言し、そうではない場合、「Ｃ」と宣言する。硬判定と共に、宣言をどの程度信頼しているのかを示す「軟」情報も特定される。赤色点と決定境界上の任意の点との間の最短距離は、ＩＳＡＰを特定する機能への入力として機能し得る。より詳細には、例えば、認識／知識可能性＝（２−ｅ−ｄ）／２と宣言することができる。
【０１９６】
例えば、境界までの距離が０である場合、区別可能性は１／２であり、すなわち、その区別は偶然である（例えば、対象が２つの試験された条件間の特徴を区別する信頼のおける知識を持たず、あるいは、換言すれば、対象は両アイテムを区別することができない）。一方、例えば境界までの距離が極めて長い場合、知識可能性は期待通り１になる傾向になる（例えば、対象は、提示されたカテゴリーそれぞれと、それらをどのように区別するかを知っている）。よって、例示的な統計的信号処理フレームワークにより、軟判定をさらに得ることができる（例えば、Ｐｓｃ＝Ｐ（同一カテゴリー）＝０．８、Ｐｄｃ＝Ｐ（異なるカテゴリー＝０．２））。
【０１９７】
この例と同様に、前述のような同一の聴覚提示データセットを用いて、例示的なＩＳＡＰを以下のように決定することができる。図２１のような例示的対象（対象５）を用いて、分類器を青色ラベルおよび緑色ラベルによって訓練すると仮定し、赤色ドットの特徴が得られ、これを「Ｉ」または「Ｃ」に分類する。赤色円の特徴は、順序対（例えば、１，１６．５）である点に留意されたい。境界に最も近い点は（３，１６）である。よって、これらの２点間の距離は２．０６であり、この対象（例えば、対象５）の得られるＩＳＡＰは（２−ｅ−２．０６）／２＝９３．６４％である。図２２は、例示的対象５の認識プロファイルの個々の状態のこの例示的な定量的なデータの図である。
【０１９８】
Ｉ．２．６．２．  尤度比試験を用いた例示的な教師付きでない分類器
【０１９９】
「教師付きでない」分類器を用いる実施例において、技術は、分類器の訓練用の如何なる訓練データも用いない。すなわち、分類器は、データのバッチを取得した後、異なる調和の単語文字列から、脳カテゴリー化情報の尤度についての決定を同一または異なる方法で特定する。
【０２００】
教師付きでない分類器の例示的実施プロシージャ
【０２０１】
対象へ提示された聴覚刺激を用いた、例示的実施形態における教師付きでない分類器への例示的なプロシージャを、例示的な視覚刺激実施についての前セクションと同様に行った。
【０２０２】
例示的結果
【０２０３】
対象へ提示された例示的な聴覚刺激パラダイムそれぞれについて、異なる試験統計の例示的能力と、ｐ値の計算方法とを図２３〜図２５に示す。図２３は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ｒＡＮＯＶＡ分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。図２４は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ＮＭＬパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。図２５は、聴覚刺激を用いたＩ対Ｃの例示的ＮＭＬノンパラメトリック分析のデータプロットおよび対応するデータ表を示す。
【０２０４】
図２３〜図２５において、特定の関心の電極位置（例えば、ＦＰ１、ＦＰ２、Ｐ７、およびＰ８）についての分類器のｐ値のボックスプロットが提供される。このボックスプロットは、メジアン（赤色線）、標準偏差（幅）、および異常値情報を提供する。各データプロット上の緑色の水平線は、０．０５のｐ値の閾値に対応する。よって、ｐ値がそれを下回るの対象の全ては、正確に分類され、上回る全対象は不正確に分類される。各ボックスプロットと共に、全対象について、正確な分類（０．０５のｐ値閾値を用いている）の全体比率を記述する簡潔な対応表も示されている。
【０２０５】
図２３〜図２５において、以下の用語体系（命名法）が用いられている。
・「Ｉ対Ｃ」は、ｄ［ｔ］＝ｙ［１，ｔ］−ｙ［２，ｔ］：ｔ＝１：Ｔを示し、ここで、ｙ［１，ｔ］は、調和しない「Ｉ」聴覚刺激に関連し、ｙ［２、ｔ］は、調和する「Ｃ」聴覚刺激に関連する。「ＮＭＬ」は、試験統計の計算のための正規化最大尤度方法（セクションＴ．Ａ）の略語であるが、ここで、試験統計ｇ（ｄ）は、下記式で与えられる。
2015533559.tif 000005
ここで、
2015533559.tif 000006
である。
・「パラメトリック」は、セクションＰ．Ａ中に記載されたｐ値を、ｐ値のモンテカルロ推定を行うことにより推定するパラメトリック方法を示す。試験統計への入力は、サンプルから推定された平均および分散を用いた正規分布に従って導出された。
・「ノンパラメトリック」は、ｐ値推定のためのノンパラメトリック方法Ｐ．Ｂを示す。
・「ｒＡＮＯＶＡ」は、標準的な反復測定ＡＮＯＶＡ方法（方法Ｐ．Ａ．１）を用いた試験統計およびｐ−値計算パラダイムを示す。
【０２０６】
これらの例示的な分析を個々に行った後、２０人の対象を含むグループデータセットについて平均化した。これらの例示的実施形態において、（前頭であるため髪の毛へのゲル付着が不要である）チャネルＦＰ１およびＦＰ２については、これらの例示的な分類方法は、７０〜１００％範囲において均一な制度を有する点に留意されたい。これらの例示的結果は、前頭電極のみを用いたシステムが高い能力を示すことが可能であることを示している。開示の方法は、前頭活動の取得を常時行わなくてもよい。
【０２０７】
例示的な認知および／または知覚プロファイル：  認識プロファイルのグループ状態（ＧＳＡＰ）および認識プロファイルの個々の状態（ＩＳＡＰ）
【０２０８】
教師付きでない分類器実施形態の直前の実施例を用い、さらに、このプロファイルを例示するように前頭電極ＦＰ１を選択してこのプロファイルを示すことにより、方法の例示的実施形態の最終結果は、認識プロファイルの個々の状態（ＩＳＡＰ）の形態または認識プロファイルのグループ状態（ＧＳＡＰ）の形態をとり得る。
【０２０９】
例えば、（図２５のような）ノンパラメトリック尤度比試験を試験されたカテゴリーの区別の目安として用いて、任意の対象についてのｐ値を特定し、１００％−ｐ値を行う。個々のケースでは、例示的対象５について、ＩＳＡＰは９９．９％であった。グループレベル（例えば、グループ１）において、メジアンＧＳＡＰレベルは９４．１％であった。これらの例示的結果を図２６に示す。図２６は、個々の対象の認識プロファイルの個々の状態と、グループベースの対象の認識プロファイルのグループ状態との例を示す。
【０２１０】
ＩＩ．  Ｐ３００
【０２１１】
Ｐ３００は、中央頭頂の最大頭皮分布を用いた３００〜８００ｍｓの正方向への電気的応答によって特徴づけられる脳内因性応答である。Ｐ３００は、アイテムの発生の主観的確率と逆相関する。例えば、Ｐ３００は、他のアイテムよりも高い振幅Ｐ３００を誘発する視覚ターゲット検出タスクにおいて用いられる。
【０２１２】
本明細書中に記載される、Ｐ３００を用いた例示的実施形態において、任意の視覚的合図（例えば、緑色の円）を生成し、試験対象に対し、この合図を「報酬」の概念と関連付けるよう指示した。その後、この「報酬」刺激に対する脳応答を分析した。Ｐ３００を用いた開示の方法の例示的な提示は、多様なＥＥＧ記録技術にわたる方法の広範な適用を示す。例えば、この方法を用いて、従来のリジッド電極ＥＥＧシステムを用いて記録された脳データ（例えば、ＥＥＧ信号）を用いた認知および／または知覚プロファイルと、ウェラブルな可撓性の表皮電子センサー（ＥＥＳ）を用いて取得されたＥＥＧデータとの評価を行う。
【０２１３】
ＥＥＳデバイスの一実施例において、デバイスは、極薄のシリコンアイランドを含む。極薄のシリコンアイランドは、生物学的に不活性の可撓性ポリマー上に全て配置された蛇行ワイヤ（serpentine-like wires）によって相互接続されている。ＥＥＳは、多様な信号モダリティ（例を非限定的に挙げると、温度、歪み、光学および電気生理学モダリティ（例えば、ＥＥＧ、心電図（ＥＣＧ）、および筋電（ＥＭＧ）信号）を感知することができ、いくつかの実施形態において、デバイス上に構成された処理ユニットを用いて検出信号を処理することができる。いくつかの実施例において、処理ユニットは、トランジスタ、コンデンサ、レジスタ、インダクタ、および他の回路要素などによって構成され得る。いくつかの実施形態において、例えば、ＥＥＳデバイスの処理ユニットは、プロセッサおよびメモリユニットを含み得る。ＥＥＳデバイスは、人間の髪の毛と変わらない程度の厚さを持つように構成され得る。ＥＥＳデバイスは、皮膚に機械的にマッチする可撓性の伸縮性基板を含むような構造にされ得、センサー部品および処理ユニット成分は、基板上または基盤内に構成され得る。いくつかの実施形態において、ＥＥＳデバイスは、活動（例えば、心臓、骨格筋によって生成される生理学的活動（例えば、会話時の喉筋肉の活動または眼の瞬き）および脳の活動）の測定／検出された情報を送信する送信器ユニットを含み得る。例えば、送信器ユニットは、対象が眼を閉じた場合に発生するアルファリズムインスタンスを検出する。
【０２１４】
ＩＩ．１．  視覚および／または聴覚刺激パラダイムを用いたＰ３００
【０２１５】
ＩＩ．１．１．  例示的な刺激
【０２１６】
１つの例示的実施形態において、複数の脳波記録（ＥＥＧ）技術にわたって、ターゲット検出タスク内のカラー画像に応答するＰ３００脳マーカーを用いて、脳応答を試験した。例えば、以下の２つの脳記録技術を実行した。すなわち、従来のリジッド電極ＥＥＧシステム（例えば、前セクションにおいて説明したような脳製品システム）およびＥＥＳデバイス。さらに、「報酬」の感情／概念に対する神経応答も試験した。相関視覚刺激により、ＥＲＰｓ（Ｐ３００および「報酬」）双方がそれぞれ誘発された。例えば、刺激は、複数の画像カテゴリー（例えば、動物、車、顔、花、家、ランダム物品、モータサイクル、飛行機および建物）を含む。刺激の例示的なプールは、多様なリソースから得られた。刺激プールを得た後、各見本の相対輝度が、コンピュータによって実行される方法（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて制御された。例えば、コンピュータによって実行される方法は、最初に、カラー画像をロードし、以下の例示的な式を用いてその相対輝度を計算した。式中、Ｙ、Ｒ、Ｇ、およびＢは、相対輝度、赤色成分値、緑色成分値および青色成分値をそれぞれ示す。
2015533559.tif 000007
（１）
【０２１７】
例えば、所望の相対輝度は、１２０に等しい値とした。スクリプトにより各画像の初期相対輝度を測定した後、画像内の各画素に対してＲＧＢ値を加算または減算して、平均相対輝度を１２０とした。その後、画像を１００％品質で保存した。
【０２１８】
輝度を制御した後、コンピュータによって実行される別のプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて、各刺激見本上の中央配置された固定ドットを配置した。例えば、これは、対象が視線を維持すること、および任意の頻繁な眼球のサッカード（跳躍性運動）を最小化するのに有用である。この例示的なプロセスにおいて、まず、アップロードされた画像の寸法を測定した。このプロセスにおいて、ここで用いられた測定では、まず、画像中心が算出され、その後、円の標準方程式を用いて固定ドットが生成される。中心から７画素内の画素に対し、画素の赤色成分を２５５に、緑色成分を０に、そして青色成分を０に変更した。
【０２１９】
最後に、固定ドット用の視覚刺激および「報酬」用の任意の視覚的合図を生成した。例えば、固定ドットの場合、コンピュータによって実行されるプロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）を用いて、高さおよび幅が３５０画素である灰色バックグラウンド画像を生成した（例えば、赤色成分は１５０に等しく、緑色成分は１５０に等しく、青色成分は１５０に等しい）。その後、例示的なスクリプトにより、円の標準方程式を用いた入れ子状のフォーループを実行して、例えば画像の赤色成分を２５５へ変更し、緑色成分を０に変更し、青色成分を０へ変更することにより、７画素の半径長内の画素を赤色に変更した。「報酬」のため、画像ソフトウェアを用いて、緑色の円（例えば、赤色成分が０に等しく、緑色成分が２５５に等しく、青色成分が０に等しいもの）を３５０×３５０画素の灰色バックグラウンド上に生成した（例えば、赤色成分が１５０に等しく、緑色成分が１５０に等しく、青色成分が１５０に等しい）。
【０２２０】
ＩＩ．１．２．  ＥＥＧ記録のための対象準備
【０２２１】
ＥＥＧ記録のための例示的対象を準備させるために、各対象に記録室内の椅子に座ってもらって、ＥＥＧキャッピングプロセスを開始した。各対象は、２つのＥＥＧ記録技術（例えば、リジッド電極（脳製品）モダリティおよび可撓性のウェラブルなポータブルエレクトロニクス（例えば、例示的なＥＥＳデバイス）モダリティ）のそれぞれを受けた。
【０２２２】
リジッド電極モダリティを用いた例示的実施形態のため、このプロセスにおいて、従来のＥＥＧキャップを対象の頭部上に配置し、ＥＥＧキャップを弾性顎ストラップによって固定した。いくつかの実施例において、対象頭部の推定サイズに基づいて、直径５６ｃｍまたは５８ｃｍのキャップを用いた。次に、Ｓｉｇｎａ電極ゲル（例えば、Ｐａｒｋｅｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓからのもの）をキャップの電極それぞれの下側に、曲線状のプラスチック注射器を用いて注入して、導電性ブリッジを電極そのものと対象の頭皮との間に生成した。また、例えば、木製のＱ先端を用いてゲルをマッサージして、インピーダンスを低減させることにより、コンダクタンスを高くした。例えば、この技術を用いることにより、各電極（例えば、接地および基準）のインピーダンスレベルを＜５ｋΩまで低下させた。
【０２２３】
例示的なＥＥＳデバイスを用いた例示的実施形態のため、まず、対象の前額部をアルコール消毒綿および滅菌ガーゼで清浄した。アルコールを乾燥させた後、例示的なＥＥＳデバイスを対象の前額部上に配置し、ＥＥＳのＡＣＦケーブルを対象の右手側に向けた。対象に対し、自身の頭部をねじって、例えば曲線状のプラスチック注射器を用いて、例示的なＥＥＳデバイスを水道水で濡らすよう指示した。同時に、対象に対し、ペーパータオルを用いて、水から眼をかばうよう指示した。例えば、濡れた指を用いて、ＥＥＳが前額部に付着し前額部に張り付くまで、ＥＥＳを優しくこする。その後、これらの実施例において、Ｎｅｘｃａｒｅ  Ｎｏ  Ｓｔｉｎｇ  Ｌｉｑｕｉｄ  Ｂａｎｄａｇｅを用いて、ＥＥＳを前額部へより強固に接合させた。Ｌｉｑｕｉｄ  Ｂａｎｄａｇｅを乾燥させている間、ＥＥＳのＤＩＮケーブルを対象の頭部にマスキングテープによりテープ止めした。例えば、これにより、ケーブルが対象の視野内に入ることが回避され、また、ケーブルがＥＥＳそのものから引っ張られる事態も回避された。また、例えば、ＤＩＮケーブルを対象のシャツ襟にクリップ止めすることにより、引っ張りを防止する手段もとった。
【０２２４】
ＥＥＧ記録を用いた例示的実施を開始する前、対象に対し、文書を読むよう指示した。例えば、この文書中には、実験パラダイムの一般的編成と、何が見えるか（すなわち、ターゲット、不正解の選択肢、固定ドットおよび青色四角形）とが説明されている。また、各提示ブロック中においてターゲットが変化することについての説明も記載されている。例えば、ブロック１において、タスクは、１つ以上の人間の顔の画像を何回見たかカウントすることであった。ブロック２において、タスクは、１つ以上の車の画像を何回見たかカウントすることであった。ブロック３において、タスクは、１つ以上の動物の画像を何回見たかカウントすることであった。対象に対し、その他の写真全てを不正解の選択肢とみなし、カウントしないよう指示した。各提示ブロックの後、対象に対し、見えたターゲットの数が何個であるかを報告するよう依頼した。例えば、青色四角形は、報酬を示した。対象に提示モニターの前に座ってもらい、実験期間中ずっと視線を赤色の中央固定ドット上に固定してくださいとだけ依頼し、神経生理学的データ中の動きアーチファクトをできるだけ回避するよう筋肉運動を制限した。その後、記録室の光を減光し、刺激プロセスおよびＥＥＧ記録を開始した。
【０２２５】
ＩＩ．１．３．  例示的な刺激提示プロセス
【０２２６】
この例示的な刺激提示プロセスにおいて用いられた例示的な刺激提示パラダイムは、Ｃｏｇｅｎｔ２０００を用いてプログラムされ、視覚刺激を短い提示時間で連続的に提示する工程を含む。例えば、固定ドットおよび緑色の円を含まない刺激プールを、２つのグループに分割し、それぞれに対し、２つの記録技術のそれぞれを用いた。各技術は、９００個の刺激を含み、記録技術全体で合計で１８００個の刺激を含んでいた。例えば、技術内において、（ターゲットおよび不正解の選択肢を含む）９００個の刺激をそれぞれ１００ｍｓ間提示し、３つの提示ブロックに分割した。青色の四角形刺激の提示を１０００ｍｓ継続し、各提示ブロックで３０回提示した。固定ドットを、全てのターゲットトライアル、不正解の選択肢トライアル、および刺激間間隔（ＩＳＩ）にわたって視認可能とした。
【０２２７】
例えば、ブロック１において、ターゲットは、人間の顔であった。ブロック２において、ターゲットは車であった。ブロック３において、ターゲットは動物であった。記録技術の順序をランダムにすることに加え、各技術内の提示ブロックの順序もランダム化した。両技術間、提示ブロックは、決して連続的に反復しなかった（例えば、ブロック１、ブロック２、ブロック３、ブロック３、ブロック２、ブロック１、ブロック１、ブロック３、ブロック２）。特定のターゲットを見た回数をカウントするよう対象に指示したため、各ブロックについてターゲットの正確な数を変更した。ブロック１（ターゲット：顔）において、５６個のターゲットと、２４４個の不正解の選択肢とがあった。ブロック２（ターゲット：車）において、６２個のターゲットと、２３８個の不正解の選択肢とがあった。ブロック３（ターゲット：動物）において、６０個のターゲットと、２４０個の不正解の選択肢とがあった。不正解の選択肢は全て、非ターゲット物品カテゴリーから構成した。例えば、ブロック１（ターゲット：顔）において、不正解の選択肢は、車、動物、花、家などを含んだ。ＭＡＴＬＡＢコードは、実験者に対象のイニシャルを入力し、どのブロックを提示するかを選択するよう促すことにより、開始した。選択されたブロック番号に応じて、スクリプトは、ターゲットとなるべき物品カテゴリーと、ターゲットの数と、不正解の選択肢の数とを算出した。その後、スクリプトは、ＭＡＴＬＡＢ  ｒａｎｄｐｅｒｍ（）関数を用いて、刺激提示の順序をランダム化した。スクリプトは、ｒａｎｄｐｅｒｍ（）関数を２０回実行して、提示順序をより良好にランダム化した。その後、スクリプトは、各トライアルの刺激間間隔（ＩＳＩ）をｒａｎｄｉ（）関数を用いて生成した。刺激間間隔は、５００ｍｓ〜６００ｍｓの範囲であった。ディスプレイの設定に加えて、Ｃｏｇｅｎｔ２０００内において、サウンドカード、およびパラレルポート、ログファイルを設定し、初期化した。このログファイルを用いて、刺激の種類（ターゲット、不正解の選択肢および青色四角形）に関する全トライアルの履歴を生成した。その後、刺激をメモリバッファ中にロードした。計算ロードを低減し、待ち時間精度を増加させるため、刺激提示する前に、上記したステップを実行した。刺激提示は、所定の提示順序で反復されるフォーループを含んでいる。例えば、提示順序中の現在の刺激の値に基づいて、コンピュータによって実行されるプロセスにより、刺激種類を算出し、刺激種類についての適切な情報をログファイルおよびパラレルポートへ送った。刺激種類のトリガは、ＥＥＧ記録コンピュータへ送られた。その後、プログラムは、ＩＳＩを提示した。各提示の終了時において、パラレルポートをゼロにリセットして、次のトライアルに備えた。
【０２２８】
図２７は、例示的な一連の提示された視覚刺激の図である。この図は、特定の提示された見本の画像と、事前プログラムされた提示の疑似ランダム順序とを示す。各解法に対して適切な刺激提示構造を設けることは、例示的方法の本質的かつ重要な部分である。本実施例において、関連する様態は、所定の「ターゲット」対他の全画像（「不正解の選択肢」としてラベルされる）対「報酬」の表示と前もって関連付けられた青色の四角形を示す画像間の区別である。適切な刺激構造により、関心の画像の特定の内容を、ターゲットとして一連の他の画像中に埋設し、その後の特殊な分析手続きを説明することは、関連する脳マーカーをどのように用いるかの例示的方法において重要である。例えば、この例示的なケースにおいて、Ｐ３００および「報酬」によりＥＲＰを誘発して、特定のアイテムに対する個々の知識、注意のレベルおよび選好を評価および判別することにより、個々の知識／選好プロファイルが生成される。
【０２２９】
例えば、いくつかの用途において、その後、このプロファイルを後マッチングアルゴリズム（posterior matching algorithm）によって評価して、その後の刺激の適応的変化を制御する脳−マシンインターフェースをガイドおよび／または調節する。これは、例えば学習支援用途または選好格付け（トリアージ）用途において用いることができ、例えば人の知識または選好プロファイルを判別した後、脳−マシンインターフェースにより、第１のケースにおいて生徒が不完全な学習を行ったことを示す情報の種類を再強化するか、または続いて提示されるアイテムを、後者（先行プロファイル）を用いて、個人の一連の選好に調節することにより、その後の刺激を調節することができる。
【０２３０】
ＩＩ．１．４．  例示的な脳波（ＥＥＧ）の記録
【０２３１】
いくつかの実施形態において、リジッド電極を用いた従来のＥＥＧシステムによって、脳波を取得した。例示的なＥＥＧシステムは、脳ＡｍｐＤＣ３２−チャネルシステムと、脳ビジョンレコーダーと、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５６ｃｍと、Ｆａｓｔ  ｎ  Ｅａｓｙ３２−チャネルＥＥＧ記録キャップサイズ５８ｃｍと、５ｋレジスタを備えた脳キャップ−ＭＲのためのＰＣＢリボンケーブルと、脳キャップＭＲＢｏｘ１．２とを含んでいた。例示的なＥＥＳセンサーケーブルを、同一のＥＥＧシステムへ接続した。
【０２３２】
ＩＩ．１．５．  例示的な前処理分析技術
【０２３３】
視覚刺激パラダイムを用いた開示の方法の例示的な分析前処理技術は、マーカーデータを処理する技術を含み得る。例えば、各記録セッションの後、例示的なＥＥＧ記録システムにより、３つのファイル：データファイル（．ｅｅｇ）、ヘッダーファイル（．ｖｈｄｒ）、およびマーカーファイル（．ｖｍｒｋ）を生成した。マーカーファイルは、各刺激開始のためのイベントトリガを含んでいた。本実施例において、パラレルポート内の出力は制限されているため、Ｃｏｇｅｎｔ２０００ログファイルを用いて、見本の刺激の種類（例えば、ターゲット、不正解の選択肢または緑色の円）についてのより読み出し容易な情報を保持した。そこから、プロセス（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラムされたもの）により、マーカーファイル（．ｖｍｒｋ）中のイベントトリガをログファイルからのイベントコードと１対１で置換した。例えば、．ｖｍｒｋファイル中の第１のマーカーをログファイル中の第１のマーカーと交換し、．ｖｍｒｋファイル中の第２のマーカーをログファイル中の第２のマーカーと交換するといった具合に行った。
【０２３４】
開示の方法の例示的な分析前処理技術は、一般的な個々の統計分析の方法を含む。本明細書中に説明される例示的実施形態において、ＭＡＴＬＡＢおよびＳｔａｔｓｏｆｔ  Ｓｔａｓｉｔｓｔｉｃｓ（バージョン８．０）ソフトウェアの組み合わせを統計分析に用いた。データ処理および分析の後、例示的なＥＥＧ記録システムの脳ビジョンアナライザーにより、条件、対象、トライアル、電極チャネルおよび平均電圧振幅についてのデータ値を含むテキストファイルをエクスポートした。例えば、３２個の電極ＥＥＧキャップ技術のため、前頭電極（ＦＰ２）の平均電圧振幅を、以下の関心の時間間隔抽出した。ターゲットおよび不正解の選択肢−刺激開始の後に３５２ｍｓ〜４５２ｍｓ；報酬刺激−刺激開始の後に４５２ｍｓ〜５５２ｍｓ。ＥＥＳ技術の前頭電極用の、同一のパラメータを用いた。これらのデータを例示的なＥＥＧ記録システムの脳ビジョンアナライサーによってテキストファイルに書き込み、その後コンピュータによって実行されるプログラム（例えば、ＭＡＴＬＡＢプログラム）中にロードして、データをよりアクセス可能なフォーマットでソートおよび／または分類した。詳細には、例えば、例示的なコンピュータによって実行されるプログラムにより、データを列別に（例えば、ＭＡＴＬＡＢの可変エディタを用いて）より容易に選択することが可能になる。選択の後、データを統計データスプレッドシート中へコピーアンドペーストした。
【０２３５】
例えば、一方向（要素１：条件）反復測定ＡＮＯＶＡを各Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａスプレッドシートに行って、ＥＥＧ記録技術それぞれについて、不正解の選択肢とターゲットとの比較を行った。例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。（１）ＥＥＧ技術：リジッド電極ＥＥＧキャップまたはＥＥＳ電極、（２）比較：不正解の選択肢対ターゲット。報酬条件のため、報酬の抽出された平均振幅値とゼロとを比較するＴ試験を行った。例えば、各スプレッドシートは、以下に対して特有であった。（１）ＥＥＧ技術：リジッド電極ＥＥＧキャップまたはＥＥＳ電極、（２）比較：不正解の選択肢対ターゲット。脳製品ＥＥＧキャップからのＦｐ２電極を用いた、不正解の選択肢と、ターゲットとの間の比較の間において、顕著な効果が見受けられた。すなわち、Ｆ（１，１４０）＝１２．１８４およびｐ値は０．０００６４である。ＥＥＳの記録電極を用いた、不正解の選択肢と、ターゲットとの間の比較の間において、顕著な効果が見受けられた。すなわち、Ｆ（１，１４８）＝１７．３０７であり、ｐ値は０．００００５である。報酬と、脳製品ＥＥＧキャップからのＦｐ２電極からのゼロ定数との比較の間において、顕著な効果が発見された。すなわち、平均が２１８．１８０１３８５７１４２８であり、標準偏差が８９５．４２７２４５８４８７０６であり、Ｎサンプルサイズが８９であり、標準誤差が３４．６４９８５４８９３７２３８であり、Ｔ値が−３．１３９１５８９２１６５２４４であり、自由度が８８であり、およびｐ値が０．００２３０６４２８９２５１５１１２である。報酬と、ＥＥＳ記録電極からのゼロ定数との間の比較の間において、顕著な効果が見受けられた。すなわち、平均が２１８．１８０１３８５７１４２８であり、標準偏差が８９５．４２７２４５８４８７０６であり、Ｎサンプルサイズが７０であり、標準誤差が１０７．０２４０２６１８１５８８であり、Ｔ値が２．０３８６０８９５８７１４０２であり、自由度が６９であり、ｐ値が０．０４５３２２８９１４５２５８５８である。
【０２３６】
Ｉ．１．６．  異なるＥＥＧ感知技術間における例示的実施形態
【０２３７】
「セクションＩＩ．１．２  ＥＥＧ記録のための対象準備」で述べたように、複数のＥＥＧ記録技術間における例示的方法の実施可能性および精度の維持双方の実証のために、リジッド電極を用いた従来のフルＥＥＧキャップおよび例示的なウェラブルなポータブルＥＥＧセンサーシステム（例えば、可撓性の電子機器電極を含む表皮エレクトロニクスシステム）をを用いて同一のパラダイムを実行した。
【０２３８】
ＩＩ．１．６．１．  リジッド電極ＥＥＧシステム
【０２３９】
図２８Ａおよび図２８Ｂは、例示的なリジッド電極ＥＥＧシステムを用いた例示的方法のデータ取得および処理プロセスの実施から得られた例示的結果の画像およびデータプロットであり、個々（例えば、単一の対象）の統計分析は、「ターゲット」画像と「不正解の選択肢」画像との区別の脳パターンを示し、「報酬」の概念と関連付けられる。図２８Ａは、ＥＥＧシステムのリジッド電極ＥＥＧセンサーキャップ２８００を装着している個人の対象の画像を示す。図２８Ｂは、「ターゲット」（赤色線）対「不正解の選択肢」（黒色線）に対する例示的ＥＲＰ応答を示すプロット２８０１と、「報酬」と関連付けられた青色四角形画像に対するＥＲＰ応答（青色線）を示すプロット２８０２とを示し、プロット２８０１および２８０２中に表示された例示的データは、利用可能なＥＥＧ分析ソフトウェア（例えば、脳ビジョンアナライザー２）を用いた処理から判別された。図２８Ｂは、「ターゲット」（赤色線）対「不正解の選択肢」（黒色線）に対する例示的ＥＲＰ応答を示すプロット２８１１と、「報酬」と関連付けられた青色四角形画像に対するＥＲＰ応答（青色線）を示すプロット２８１２とを示し、プロット２８１１および２８１２内に表示された例示的データを、我々の開発によるカスタム設計コードを用いて同一の処理分析から判別した。
【０２４０】
顕著なことに、図２８Ｂに示すように、分析プロセスの少なくとも一部を含む例示的方法の少なくとも一部を適用することにより、リジッド電極ＥＥＧキャップを用いて脳データを取得することができ、他の画像から関心の画像を区別することに対する個々の応答と、「報酬」と関連付けられた視覚的合図とを（統計的に顕著な様態で）反映するように処理することができる。その後、例示的方法の残りのプロセスを適用することができ、例えば、ガイド付き分類アルゴリズムなどを実行して、個別化された知識評価プロファイルを生成することができる。また、例えば図２８Ｂに示すように、我々の例示的なカスタム設計コードを用いることにより、同一のＥＲＰ計算分析を行うことができ、これにより、リジッド電極ＥＥＧシステムを用いたとき、比較可能な能力精度（例えば、比較可能なｐ値）が得られた（例えば、ターゲット対不正解の選択肢：市販ソフトウェア（ｐ＝０．０００６４）および我々の例示的なカスタム設計分析コード（ｐ＝０．００００）；報酬：市販のソフトウェア（ｐ＝０．００２３）および我々の分析コード（ｐ＝０．０１４４））。
【０２４１】
ＩＩ．１．６．２．  表皮エレクトロニクスセンサーＥＥＧシステム
【０２４２】
図２９Ａおよび図２９Ｂは、例示的な可撓性の表皮エレクトロニクスセンサーデバイスＥＥＧシステムを用いた例示的方法のデータ取得および処理プロセスの実行から得られた例示的結果の画像およびデータプロットを示し、個々（例えば、単一の対象の）の統計分析は、「ターゲット」と、「不正解の選択肢」画像との間の区別の脳パターンを示し、「報酬」の概念と関連付けられる。図２９Ａは、ＥＥＧシステムの例示的ＥＥＳデバイス２９００を装着した個人の対象を示す画像である。図２９Ｂは、「ターゲット」（赤色線）対「不正解の選択肢」（黒色線）に対する例示的ＥＲＰ応答を示すプロット２９０１と、「報酬」と関連付けられた青色四角形画像に対するＥＲＰ応答（青色線）を示すプロット２９０２とを示し、プロット２９０１および２９０２内に表示される例示的データは、利用可能なＥＥＧ分析ソフトウェア（例えば、脳ビジョンアナライザー２）を用いて行われた処理から判別された。図２９Ｂは、「ターゲット」（赤色線）対「不正解の選択肢」（黒色線）に対する例示的ＥＲＰ応答を示すプロット２９１１と、「報酬」と関連付けられた青色四角形画像に対するＥＲＰ応答（青色線）を示すプロット２９１２とを示す。プロット２９１１および２９１２内に表示される例示的データは、我々が開発したカスタム設計コードを用いた同一の処理分析から判別された。
【０２４３】
顕著なことに、図２９Ｂに示すように、分析プロセスの少なくとも一部を含む例示的方法の少なくとも一部を適用することにより、脳データをユーザ−ウェラブルなＥＥＳデバイスを用いて取得することができ、他の画像から関心の画像を区別することに対する個々の応答と、「報酬」と関連付けられた視覚的合図とを（統計的に顕著な様態で）反映するように処理することができる。その後、例示的方法の残りのプロセスを適用することができ、例えば、ガイド付き分類アルゴリズムなどを実行して、個別化された知識評価プロファイルを生成することができる。また、例えば図２９Ｂに示すように、我々の例示的なカスタム設計コードを用いることにより、同一のＥＲＰ計算分析を行うことができ、これにより、可撓性のウェラブルなエレクトロニクスＥＥＧシステムを用いたとき、比較可能な能力精度（例えば、比較可能なｐ値）が得られた（例えば、ターゲット対不正解の選択肢：市販ソフトウェア（ｐ＝０．００００）および我々の例示的なカスタム設計分析コード（ｐ＝０．００００）；報酬：市販ソフトウェア（ｐ＝０．０４５３）および我々の分析コード（ｐ＝０．０００２））。
【０２４４】
ＩＩ．１．６．３．  例示的な処理およびガイド付き分類技術（例えば内容特有のパラメータを用いたもの）
【０２４５】
本セクションにおいて、個々の知識および報酬評価のための分類器を開発する能力について説明する。例えば、例示的実施形態において、各対象に対し、上述したように、フルＥＥＧキャップ（例えば、リジッド電極ＥＥＧシステムのためのもの）と、ウェラブルな前額部取り付けＥＥＧセンサーデバイスとが提供される。上記セクションにおいて報告された例示的Ｐ値は個人のものであるため、この内容に対し適用可能である。よって、報酬および不正解の選択肢刺激が提供可能であり、ターゲットの波形と不正解の選択肢の波形との間の差（例えば、上述のように、リジッドまたは表皮エレクトロニクスシステムを用いて電極ＦＰ１から得られたもの）についてのｔ試験を用いて、Ｐ値を計算することができる。例えば、このような場合、１００％のＰ値を個人の知識評価プロファイル（ＩＫＥＰ）の目安として用いることができる。例えば、同様の方法を報酬の評価のために直接適用することができる。
【０２４６】
よって、前セクションからのｐ値を用いて、例示的結果を、図３０〜図３３に示すように、以下の個別化された知識評価プロファイルにおいて判別した。図３０は、Ｐ３００ＥＲＰのために、リジッドＥＥＧシステムおよびＦＰ１電極を用いた、例示的対象（例えば、対象１）のターゲットおよび不正解の選択肢の区別のための例示的なＩＫＥＰ定量的レベルを示す図である。このケースにおいて、９９．９９９９％、「高」と判別された。図３１は、前頭Ｐ３００ＥＲＰのために、表皮エレクトロニクスセンサーデバイスＥＥＧシステムを用いた例示的対象（例えば、対象１）のターゲットおよび不正解の選択肢の区別のための例示的なＩＫＥＰ定量的レベルを示す図である。このケースにおいて、９９．９９９９％、「高」と判別された。図３２は、リジッド電極ＥＥＧシステムおよびＦＰ１電極を用いた、例示的対象（例えば、対象１）の報酬のための例示的なＩＫＥＰ定量的レベルを示す図である。このケースにおいて、９８．５６％、「高」と判別された。図３３は、表皮エレクトロニクスセンサーデバイスＥＥＧシステムを用いた、例示的対象（例えば、対象１）の報酬のための例示的なＩＫＥＰ定量的なレベルを示す図である。このケースにおいて、９９．９８％、「高」と判別された。
【０２４７】
脳−マシンインターフェース
【０２４８】
上記において図１Ａに示したように、システム１００は、脳−マシンインターフェースモジュール１６０を含む。脳−マシンインターフェースモジュール１６０は、ユーザおよびマシン間の相互作用を作動させ得る。一実施例において、脳−マシンインターフェースモジュール１６０は、プロファイル生成モジュール１５０から（例えば、システム１００の進行中の実施またはシステム１００によって以前生成されたプロファイルから）生成された個人の対象またはグループ対象の認知および／または知覚プロファイル（例えば、ＩＫＥＰ、ＩＳＡＰ、ＧＫＥＰ、ＧＳＡＰ）に基づいて、新規の刺激または複数の刺激のフィードバック送達を刺激提示モジュール１１０へ提供し得る。
【０２４９】
本セクションにおいて、一般的に連続実験設計に適用可能である例示的なフレームワークについて説明する。このフレームワークは、ユーザが自身の認知状態についての意味を抽出する連続的方法である。記載の実施例において、例えば、ユーザがズームしたいと思う特定の点がマップ上にあると仮定する。連続実験設計方法およびシステムの実施により、このマップを複数のサブマップ（例えば、４象限）に区分けして、神経および／または挙動応答が関心の点を含むサブマップ（例えば、象限）に統計的に相関するように実験を設計する。システムは、関心の点についての知識を更新し、マップおよび／または象限のその後の表示を最適化する。システムは、関心の点が（高忠実度で）抽出されるまでの実験数（例えば、刺激調査）を最小化するように、設計され得る。
【０２５０】
例えば、このような設定において、実験を実行して、どのクラスの仮説が発生したかを推測することができる。証拠を収集した後、その後の実験が行われる。どの仮定が発生したかについての不確実性を迅速に低減するため、第２の実験の設計は典型的には、第１の実験の結果（例えば、取得情報）に依存する。
【０２５１】
開示の技術の例示的フレームワークの内容において、以前の実験の結果は、構築された挙動情報と共に認識状態プロファイルまたは個別化された知識評価プロファイルに関連する。これらのプロファイルにとって重要なことは、例えば、他の仮説と比較した特定の仮説の尤度についての１組の統計的信頼度を符号化することである。システムがユーザ／対象についての情報をできるだけ効率的に抽出するように、その後の刺激提示をガイドするためのフレームワークが説明される。
【０２５２】
図３４Ａは、認知および／または知覚プロファイルを改良するための開示の方法において脳マシンインターフェースを用いた例示的モデルのブロック図である。このブロック図に示すように、添え字「ｉ」は、現在行われている実施の添え字に関連する。添え字「ｉ」およびフィードバック矢印（右から左側）は、フレームワークの順序の特徴と、脳についての以前の実験および統計的情報がその後の知覚刺激にどのように影響を与えるかを示す。「Ｗ」は、脳状態の情報（例えば、対象が情報をどのようにカテゴリー分けするか）を示す。「Ｘｉ」は、Ｗおよび現在の知覚刺激Ｖｉに依存する内容的脳状態（例えば、トリガされた記憶、カテゴリー化違反、または挙動計画）を示す。処理モジュール３４２０（例えば、コンピュータ）は、自身が維持および更新する確率分布πｉについて付与される統計的情報を更新する。例えば、生理学的および／または挙動データの収集後、πｉによって与えられる知識／認識プロファイルが、例えばデータ処理モジュール３４２０によって生成される。知識／認識プロファイル（πｉ）は、意思決定エンジン３４１０へ付与される統計的情報を含む。意思決定エンジン３４１０は、計算を行い、その後の実験の基盤を形成する次に続く刺激を特定する。図示のように、対象へ提供される（Ｖｉによって与えられる）刺激は、対象の（Ｗによって与えられる）知識／認識と相互作用して、その後の（Ｘｉによって与えられる）脳応答を生成する。これは、ノイズの多いチャネルを介してデータ処理モジュール３４２０によって観察される。データ処理モジュール３４２０は、（Ｙｉによって与えられる）神経および／または挙動信号を測定および／または分析する。脳−マシンインターフェースは、Ｗについての情報をできるだけ効率的に抽出するように、その後の知覚刺激Ｖｉを指定するように実行され得る。
【０２５３】
よって、例示的な連続実験設計は、ｎ回の実験的使用後に、以下が最大化されるようなプロシージャを含む。すなわち、相互情報（または、同等には、不確実性が最小化されたもの）、知識／認識（Ｗによって与えられる）と取得された神経および／または挙動信号（Ｙ１…Ｙｎによって与えられる）間のＩ（Ｗ；Ｙｎ）が最小化される。
2015533559.tif 000008
（２）
【０２５４】
実験毎に抽出可能な情報の量は、内容的脳状態Ｘと神経および／または挙動記録Ｙとの間のノイズの多いチャネルのチャネル容量により、上限が決定される。よって、正規化された相互情報が上記のように境界付けられる。本明細書中説明されるのは、以前の不均衡（inequality）を強制的に均衡（equality）にするように、その後の実験的設計を適合させる連続知覚刺激パラダイムである。例えば、このための十分条件は、「欠失しているものを復号器へ手渡すこと”hand the decoder what is missing”」である（すなわち、その後の内容的脳状態Ｘｉは、全ての以前の神経記録Ｙ１…Ｙｉ−１から統計的に独立すべきである）多数の連続実験設計パラダイムの主な目的は、上述の不均衡が実際に均衡となるように、刺激パラダイムを適応的に設計することである。本セクションの残り部分全体において、上記した均衡の結果につながる任意の方法を「最適」と呼ぶ。
【０２５５】
開示の技術は、情報を最適に抽出する刺激パラダイムを適応的に設計する方法を含む。例えば、関心の潜在的な情報が任意の次元（dimension）をとる場合に、最適な解法に明白に集束する技術において、明らかに高効率のアルゴリズムが提供される。例示的なアプローチから、多様なハードウェア実施（例えば、携帯電話、タブレット、デスクトップおよび／またはラップトップコンピュータプロセッサ）上において効率的にリアルタイムで実行可能な連続的方法が得られる。
【０２５６】
図３４Ｂは、所望の情報を最適に抽出する刺激パラダイムを適応的に設計する例示的方法のプロセス図である。例えば、図３４Ｂに示す方法の実施により、脳機能の様態についての統計的知識を連続的に推定および／または制御して、所望の目的をリアルタイムで達成する方法が得られる。この方法は、ユーザの関心の脳機能の様態についての推測的な統計的情報を評価するプロセス３４５０を含み得る。統計的情報は、例えば、このユーザの既知の臨床状態、またはこの個人と類似性を共有する複数の他のユーザ（例えば、特定の神経学的欠損または病理を抱えるユーザ）についてのグループ知識である。なぜならば、これは、推論および／または制御すべき脳機能の様態に関連するからである。本方法は、（１）関心の知覚刺激（または一連の刺激）および（２）推論／制御すべき脳機能の所望の様態が（３）記録された生理学的および／または挙動観察にどのように関連するかについての統計的モデルを評価するプロセス３４５１を含み得る。この方法は、長期目的が最大化されるような、所望の目的を最大化するためのこの統計的知識を用いた計算方法を用いることにより、刺激（または一連の刺激）（例えば、視覚、聴覚、体性知覚、味覚）の設計および／または提示を最適化するプロセス３４５２を含み得る。本方法は、刺激（または一連の刺激）をユーザへ送達するプロセス３４５３を含み得る。本方法は、提示された刺激（または一連の刺激）に対するユーザからの生理学的および／または挙動応答を記録するプロセス３４５４を含み得る。本方法は、プロセス３４５０において特定された推測的な統計的知識、および（１）関心の知覚刺激と、（２）脳機能の内部様態と、（３）記録された生理学的および／または挙動応答間の関係の統計的モデルとの間の関係の統計的関係を用いて、関心の脳機能の状態に関する統計的情報を改良するプロセス３４５５を含み得る。本方法は、この統計的情報から外部デバイスのパラメータまたは制御信号への最適な変換を定量的に決定するプロセス３４５６を含み得る（例えば記載の実施例では、コンピュータ画面上のカーソル位置、ロボットシステムのトルクダイナミクス、またはコンピュータ画面上の画素の色マップの決定および／または制御する工程）。この方法は、プロセス３４５６において最適化されたこのパラメータまたは制御信号により、外部デバイスを作動させるプロセス３４５７を含み得る。本方法は、長期目的が最大化されるように、外部システムの状態からユーザへの知覚刺激への最適変換を定量的に決定するプロセス３４５８を含み得る。例えば、説明される実施例では、ロボットシステムのトルクダイナミクスを、ユーザへ再度提示される音へマッピングする工程がある。本方法は、プロセス３４５３において方法を繰り返す工程を含み得る。いくつかの実施例において、長期目的を最大化する工程は、対象の心の中の所望の軌跡と、例示的な外部システム（例えば、ロボットシステム）の実際の軌跡との間の誤差の合計を最小化する工程を含み得る。いくつかの実施例において、長期目的を最大化する工程は、関心の脳の状態についての統計的情報の忠実度が十分に高くなるまで繰り返される方法において実行される再帰的ループの回数を最小化する工程を含み得る。記載の方法は、様々な脳の状態についての統計的知識を最適化および改良し、それについて学習またはそれを達成するための広範囲の用途において一般的に適合可能である。
【０２５７】
いくつかのアプローチにおいて、関心の潜在的な情報Ｗをユニット間隔（例えば、［０，１］線）上の点として表すことができる場合、「確率的二分法（probabilistic bisection）」のプロシージャを用いて、理論的に最適でありかつ相互情報を最大化する速度での「ズームイン」を展開することができる。このフレームワークは、文章および平滑な経路を指定するための脳−コンピュータインターフェースのために用いることができる。
【０２５８】
図３５は、ユニット間隔［０，１］線への１組の全ての可能な文字列の例示的マッピングを示す。このマッピング図に示すように、例えば、「ｔ」から始まる１組の全ての文章は、多くの空間を占有する。使用される空間量は、文字が出現する尤度に比例する。順序「ｔｈ」は「ｔ」の間隔内にある点に留意されたい。この点において、例えば、これは、データ圧縮および言語統計に基づいて視覚的表示を変更するいくつかのシステムに類似する。しかし、１つの主要な差異として、ここで述べる本方法の場合、（言語統計だけを考慮するのでなく、信号がノイズの多いチャネルを通じて受信される信号も考慮に入れて）連続的に方法自身を更新する点がある。本実施例において、ユーザは、関心のターゲットＷの現在の表示上の位置を特定する。ターゲットＷが赤色の垂直線の左側にある場合、対象は左手をしぼるところを想像し、そうではない場合、右手をしぼるところを想像する。本システムは、神経信号を取得し、その後信頼（posterior belief）πｉを更新する。開示の技術の例示的システムは、この情報を取得し、この情報を用いて可能性の高いものに「ズームイン」し、可能性の低いものにズームアウトし、ターゲット文章Ｗにできるだけ早くズームインできる可能性を保障する。
【０２５９】
図３５において、英語アルファベット中の各文字は、ＡからＺに昇順点で配置され、［０，１］線の重複しない間隔に対応する点に留意されたい。さらに、文字は、より大きな幅を持つ可能性が高い。任意の文字（例えば、Ｔ）内において、英語アルファベットも昇順で配置される。この間隔内において、任意の文字の幅は、当該文字の第１の文字がＴになる尤度に比例する。これは、英語アルファベットの統計的モデルに基づいて特定される。本実施例において、潜在的な脳状態Ｗは、例えば「ＴＨＥ  ＢＬＡＣＫ  ＣＡＴ  ＪＵＭＰＥＤ  ＯＶＥＲ  ＴＨＥ  ＬＡＺＹ  ＤＯＧ」という文章を含む一連の文字に関連する。対象は、潜在的な脳状態（または意図）を組み合わせ、現在の表示Ｖｉが配置された場所を垂直の赤色バーと比較する。現在の表示Ｖｉが一方の片側に配置されている場合、対象は、バイナリ入力を提供（例えば、右に比べて左手をしぼることをイメージ）し、システムは、「ノイズの多い」バージョンの入力である神経信号を取得する。システムは、自身が取得した神経信号を得ると、全ての可能な文章の尤度について後信頼を更新する。これにより、確率的二分法を実行する。確率的二分法は、後分布（posterior distribution）の累積分布関数に関するマップを通じて文章を反復することにより、可能な文章全てをシンプルに再導出する。
【０２６０】
図３６は、例示的な最適なマップ（例えば、システムがマッピングを適用し、可能な文章を再度描画したもの）の計算後のマッピングを示す。この場合、Ｗは、「Ｔｈｅ  ｂｌａｃｋ  ｃａｔ  ｊｕｍｐｅｄ  ｏｖｅｒ  ｔｈｅ  ｌａｚｙ  ｄｏｇ」という文章に関連する。「Ｔｈｅ…」から開始する文章は、大きくズームインされる点に留意されたい。図３６に示すように、このマップを適用した後、「Ｔ」から開始する文章がズームインされ、他の文章はズームアウトされる。固有のノイズは存在するものの、システムは、ここでも「二分法的」アプローチを実行し、選択された文章Ｗに最終的に「ズームイン」することができる。
【０２６１】
一般的に、いくつかのアプローチの場合、例えば特に個人の知識または認識についてのＷを特定しようとする場合、Ｗを一次元空間に埋設することがいつも当然であるとは限らない。実際、多数の概念カテゴリー化ツールおよびデータベースにおいて、例えば固有の二次元以上のグラフが用いられる。例えば、いくつかの関係データベースシステムは、単語間の関係を特定して、検索を適切かつ効率的に行う二次元システムである（例えば、「ｂｅｌｌ」という単語は、Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  Ｇｒａｈａｍ  Ｂｅｌｌを指している場合もあれば、あるいは幼稚園のベルを表す場合もある）。図３７は、個々の知識または認識Ｗをグラフとして示す（例えば、カテゴリー化および関係を反映する）実施例の例示的な図を示す。重要な考慮事項は、Ｗを［０，１］線上の点として当然に表現することができず、Ｗをグラフィック的な高次空間中に表現する必要がある点である。このような設定において、再クエリー実験に対する連続実験設計のための閉形式は存在しない。例えば、次元が１よりも大きい（例えば、知識情報の状態の抽出を含む開示の方法に特に関連する次元の）関心の所望の潜在的な変数に「ズームインする」マッピングをどのように開発するかという問題が発生する。
【０２６２】
開示のシステムおよび方法は、ノイズを含んで取得される応答を提供するシステムに連続的にクエリーすることにより、不確実性の点上に「絞り込む（hole in）」ための連続的クエリーのための解法フレームワークを提供することができる。例えば、特に関心のある点として、Ｗが（閉形式の最適解法がある）［０，１］線上に無い場合がある。これらのより一般的なケースでは、計算アルゴリズムを実行することができ、これは、例えば、解法が一般的に存在しない式を記述する簡単な式でもある。相互情報を最大化するために、次の脳応答Ｘｉがこれまで取得された神経信号（Ｙ１…Ｙｉ−１）から統計的に独立していることが重要である。例えば、Ｗが一次元中に存在しない状況において、これを保証する実験的設計パラダイムをシステム的に提供するような、既存の公知技術の拡張は存在しない。
【０２６３】
このフレームワークを示す１つの例示的な用途を以下に示す。不確実な知識は、関心の位置（例えば、フランスの下町およびエッフェル塔）に関して二次元的に存在する点Ｗとして抽象化される。地球の一連のサブ画像が、ランダム表示される。実験ｉにおいて、視覚刺激にエッフェル塔が含まれる場合、「分かったぞ（ah-ha）」モーメントが脳状態として発生し、Ｘｉ＝１としてモデル化される。そうではない場合、実験ｉにおいて、Ｘｉ＝０とされる。例えば、「分かったぞ」モーメントの結果、Ｐ３００イベント関連電位が神経活動Ｙｉにおける「ターゲット」としてトリガされ、そうではない場合、「不正解の選択肢」が神経活動において発生する。Ｘｉ＝０であるときがＸｉ＝１であるときと異なることに関するＹｉの統計（特に３００ｍｓの時間領域内におけるもの）は、Ｐ３００イベント関連電位によって示されるようなものである。開示の技術の例示的な実験的設計パラダイムは、神経活動Ｙ１、…、Ｙｉ−１の出力をとり、マップ上の点がターゲットでありかつ不正解の選択肢である確率分布または信頼を展開する。開示の技術の例示的なフレームワークは、その後の画像を特定して、そのうち一部をより詳細なクエリーのためにズームイン状態で表示し、ターゲットである可能性が低い他のものをズームアウトして表示する。これにより、このマッピングを最適に行い、その結果、効率的な実行が可能となる。この概念の一例は、サブ画像および二次元の写真上の点に関連するものであり、これを図３８に示す。
【０２６４】
図３８は、例示的状況としての２つの例示的な画像３８０１および３８０２を示す。ここで、内部知識Ｗは、写真中の点である（例えば画像３８０１および３８０２上において青色矢印によって示されている点）。画像３８０１中において、４つのサブ画像が表示され、境界が赤色の垂直線および水平線によって与えられている。一連のこれらのサブ画像が表示される。関心の点を含むサブ画像が表示されると、「分かったぞ」の内部脳状態（Ｘｉ＝１）がトリガされ、ＥＥＧ中のイベント関連電位がトリガされ、そうではない場合、Ｘｉ＝０となる。画像３８０２中において、例示的なシステムは、以前の一連の画像から取得された神経信号を統合し、その後の実験上において個々の知識（Ｗ）を含む尤度がより高いサブ画像を有するサブ画像がより大きくズームインされ、かつ他のものがズームアウトされるように、一連のサブ画像を再提示する。これを図３８の画像３８０２中に示す。図中、頭部がズームインされ、オリジナル画像の他の部分はズームアウトされている。この「ズームイン」は、理論的に最適な情報であるため、相互情報Ｉ（Ｗ；Ｙ１、…Ｙｎ）を最大化し、個々の知識（Ｗ）上の「ズームイン」ができるだけ効率的になる可能性を保証する。
【０２６５】
開示の技術の例示的な手法は、この連続実験設計を最適に行うように実施することができ、複雑性も低い。例えば、知識へのズームインをできるだけ効率的に行うという問題を、最適トランスポートの開示の技術により解消することができる。現在の信頼「ｐ」を、関心のその後の信頼「ｑ」へマッピングする際の１つの重要な方程式として、個々の知識Ｗが分布ｐを有し、かつ、Ｚ＝Ｓ（Ｗ）である場合に、Ｚがｑに従って導出されるマップ「Ｓ」を発見することがある。
2015533559.tif 000009
（３）
【０２６６】
方程式（３）は、分布（例えば、統計的記述または尤度）がマップＳによってどのように形成されるかについてのヤコビアン方程式（Jacobian Equation）を示す。一般的に、このような方程式への解法の発見は非凸（non-convex）であり、困難である（例えば、ＮＰ困難（NP hard））。
【０２６７】
一例として、これは、画素色を図３８の画像３８０１上の可能な各点へ関連付けることによる写真の「ズームイン」に関連する。点ｕ（例えば、二次元中に指定されたもの）が画像３８０１上において特定の画素色ｃを有する場合、点Ｓ（ｕ）は、画像３８０２上において同じ特定の画素色ｃを有する。これは、画像の特定の部分上に「ズームイン」し、他を「ズームアウト」する効果を有する。ここで、特定の分布ｐおよびｑを指定することにより、このプロシージャを適用し、上記のヤコビアン方程式に対する解法Ｓ（ｕ）を発見することにより、相互情報を最大化することができる（例えば、発生している画像中の関心の点上にできるだけ効率的にズームインすることができる）ことが示される。ここで、ｐは、可能なＷ値に対する均一な分布を示し、ｑは、実験ｉ後の後分布πｉを示す。
【０２６８】
また、例えば、ノイズの多いチャネルモデルｐ（ｙ｜ｘ）についての適切な仮定下において、上記のヤコビアン方程式に対する解法（および相互情報を最大化するための実験的設計の問題への解法）を発見することは、計算的に効率的である。例えば、神経尤度ｐ（ｙ｜ｘ）がｘにおいて対数凹状（log-concave）である場合、最適なマップの発見は「容易」である（すなわち、凸最適化問題）。
【０２６９】
この対数凹状の仮定は、例えば、ｘが有限である全チャネルモデル（例えば、本明細書中の上記用途に最も関連するもの）に適用可能である。さらに、ｐ（ｙ｜ｘ）の多数の連続的な入力統計的モデル（例えば、ガウス分布、ポアソン分布、ロジスティック分布、および全ての指数分布族）も、この例示的な特性を示す。
【０２７０】
計算的に効率的な凸最適化問題に関連する例示的技術を以下に示す。
2015533559.tif 000010
ここで、Ｘ１、Ｘ２．．．．．ＸＮは、ＰＸから互いに独立で同一の分布に従い導出される。
【０２７１】
例えば、最適トランスポートの記載の技術を用いて、例示的な問題Ｐ４から、例えば開示の技術のコンピュータによって実行される方法（例えば例示的なＣＶＸ凸最適化ソフトウェアアドオンを用いてＭＡＴＬＡＢスクリプトでプログラムされたもの）を実行することにより、ヤコビアン方程式を満足するマップＳを得ることができる。図３８０２は、このコンピュータによって実行される方法の例示的実施の例示的結果を示し、例えば、ノイズの多いチャネルを通じて１つの関心の点を特定する意図のための「ズームイン」のシミュレーションを示す。
【０２７２】
例えば、本セクションで説明されたような開示のフレームワークは、ベイジアン推論における任意の問題へ適用可能である。特定の仮定（例えば、ほとんどの統計的モデルに対する対数凹面適用）が適用される場合、記載の技術を実施して、関心の特徴に対し計算的に効率良く「ズームイン」することができる。記載の連続実験設計および脳−マシンインターフェースにより得られる結果は、これらの実施例によって示す通り、極めて広範である。
【０２７３】
本明細書中に記載される本発明および機能的動作の実施は、多様なシステム、デジタル電子回路またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェア（例えば、本明細書中に開示される構造およびその構造的均等物またはこれらの１つ以上の組み合わせ）において実施することができる。本明細書中に記載される本発明の実施は、１つ以上のコンピュータプログラム製品（すなわち、データ処理装置による実施またはその動作の制御のために有形かつ非一時的なコンピュータ可読媒体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の１つ以上のモジュール）として実施可能である。コンピュータ可読媒体は、マシン可読記憶デバイス、マシン可読記憶基板、メモリデバイス、マシン可読伝播信号に影響を与えるものの複合物、またはこれらの１つ以上の組み合わせであり得る。「データ処理装置」という用語は、データ処理のための全ての装置、デバイス、およびマシンを含む（例を非限定的に挙げると、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のプロセッサまたはコンピュータ）。本装置は、ハードウェアに加えて、関心となっているコンピュータプログラムのための実行環境を生成するコードを含み得る（例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、またはこれらの１つ以上の組み合わせを構成するコード）。
【０２７４】
コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる）は、任意の形態のプログラミング言語（例えば、コンパイル型言語またはインタープリタ型言語）で書かれ得、任意の形態（例えば、スタンドアロンプログラムまたはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、またはコンピューティング環境における利用に適した他のユニット）で展開することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステム中のファイルに必ずしも対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ（例えば、マークアップ言語文書中に保存された１つ以上のスクリプト）を、関心のプログラム専用の単一のファイル中、または複数の座標ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラムまたはコードの部分を保存するファイル）中に保持するファイルの一部中に保存され得る。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上において実施するように展開することもできるし、あるいは、現場に配置されているかまたは複数の現場にわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上において実施するように展開することもできる。
【０２７５】
本明細書中に記載のプロセスおよび論理フローは、入力データ上に対して動作し、出力を生成することにより機能を実行する１つ以上のコンピュータプログラムを実行する、１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実行され得る。プロセスおよび論理フローを特殊目的用回路（例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって実施してもよく、また装置を特殊目的用回路（例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）として実施してもよい。
【０２７６】
コンピュータプログラム実行に適したプロセッサを非限定的に挙げると、汎用および特殊目的用のマイクロプロセッサと、任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つ以上のプロセッサとの双方がある。一般的に、プロセッサは、リードオンリーメモリまたはランダムアクセスメモリまたは双方から命令およびデータを受信する。コンピュータの本質的要素は、命令を実行するプロセッサと、命令およびデータを保存する１つ以上のメモリデバイスとである。一般的に、コンピュータは、データ保存のための１つ以上の大型記憶デバイス（例えば、磁気、光磁気ディスク、または光ディスク）に対するデータ送受信を含むかまたはデータ送受信を行うように動作可能に接続され得る。しかし、コンピュータは、このようなデバイスを持たなくてもよい。コンピュータプログラム命令およびデータの保存に適したコンピュータ可読媒体は、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体および記憶デバイスを含む（例えば、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュ記憶デバイス））。プロセッサおよびメモリを特殊目的用論理回路によって補完してもよいし、または特殊目的用論理回路中に採用してもよい。
【０２７７】
本明細書は多数の具体的実施例を含むものの、これらの具体的実施例は、任意の発明または特許請求の範囲中に記載される発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきではなく、特定の発明の特定の実施形態に特有の特徴を説明するものとして解釈されるべきである。本明細書において別個の実施形態の文脈中に記載される特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実施することも可能である。逆に、単一の実施形態の文脈中に説明される多様な特徴を複数の実施形態において別個にまたは任意の適切なさらなる組み合わせで実施することも可能である。さらに、特徴は、最初に特許請求の範囲に記載されているように、特定の組み合わせで機能するものとして説明されているが、特許請求の範囲に記載された組み合わせからの１つ以上の特徴を、いくつかの場合において組み合わせから削除し、特許請求の範囲に記載の組み合わせを、さらなる組み合わせ、または変更されたさらなる組み合わせとすることも可能である。
【０２７８】
同様に、図面中において動作を特定の順序で記載したが、これは、このような動作を図示の特定の順序でまたは連続的に行う必要があるものと解釈すべきではなく、また、所望の結果の達成のために全ての記載の動作を行う必要があると解釈すべきでもない。さらに、本明細書中に記載の実施形態における多様なシステムコンポーネントの分離は、全実施形態においてもそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではない。
【０２７９】
いくつかの実施形態および実施例についてのみ述べたが、本明細書中に記載および例示される内容に基づいて、他の実施形態、改良および変更が可能である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2015533559.tif 000026
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８Ａ】
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【図２８Ｂ】
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【図２９Ａ】
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【図２９Ｂ】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４Ａ】
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【図３４Ｂ】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【国際調査報告】
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