(57)【要約】  個人化されたウェアラブルデバイスは、痙攣などの筋収縮を検出し、これらの筋収縮を治療する振動エネルギを提供することができる。【選択図】図１
2022500112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の筋収縮を治療するためのシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリと、
前記被験者の標的筋肉から筋電図（ＥＭＧ）信号を受信するように構成された１つ以上の電極を有するセンサステージと、
前記１つ以上のメモリに記憶された命令を実行するように構成された筋収縮分析ステージであって、前記命令が、実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
リアルタイムで前記ＥＭＧ信号をサンプリングさせて前記ＥＭＧ信号から複数の特徴を計算させ、
前記信号特徴の所定のパターンが前記標的筋肉の筋収縮を示しているかどうかを判定させ、
前記信号特徴のパターンが前記標的筋肉の筋収縮の存在を判定した場合、前記筋収縮への振動刺激信号の必要性を判定させる、筋収縮分析ステージと、
前記筋収縮を治療するために前記被験者に前記振動刺激信号を印加するように構成された振動モータステージと、を備え、
前記センサステージ、前記振動モータステージ、および前記筋収縮分析ステージが、閉ループ構成であり、前記センサステージが、追加のＥＭＧ信号を受信するように構成され、前記筋収縮分析ステージが、リアルタイムで前記追加のＥＭＧ信号をサンプリングするように構成され、前記振動モータステージが、前記振動刺激の印加を停止するように構成されている、システム。
【請求項２】
前記センサステージが、前記標的筋肉において前記ＥＭＧ信号を検知するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記振動モータステージが、前記振動刺激信号を前記標的筋肉としての追加の筋肉に印加するように構成されている、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記振動モータステージが、前記振動刺激信号を前記標的筋肉に印加するように構成されている、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記センサステージが、前記標的筋肉以外の追加の筋肉内の前記ＥＭＧ信号を検知するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記振動モータステージが、前記追加の筋肉に前記振動刺激信号を印加して、前記標的筋肉の筋収縮を治療するように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記振動モータステージが、前記追加の筋肉および前記標的筋肉とは異なる第３の筋肉に前記振動刺激信号を印加して、前記標的筋肉の前記筋収縮を治療するように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記センサステージおよび前記振動モータステージが、前記１つ以上の電極を含む係合面を有するブレスレット内に収容され、追加の筋肉または前記標的筋肉に取り付けられた腱と係合するように構成され、前記ブレスレットが、前記係合面に機械的に結合された振動モータハウジングを有し、前記振動モータハウジングが、振動モータによって生成された前記振動刺激信号を前記係合面に印加するための前記振動モータを保持するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記筋収縮分析ステージが、
基準電圧を有する電源、ＤＣ−ＤＣコンバータ、および低ドロップアウト電圧レギュレータを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記筋収縮分析ステージが、
前記１つ以上の電極から前記ＥＭＧ信号を受信するように結合されたアナログフロントエンドステージと、
アナログ−デジタル変換器と、
前記振動モータステージに電気的に結合された振動モータマイクロコントローラと、を備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上の電極が、前記標的筋肉上の第１の位置に配置された第１のセットの電極と、別の標的筋肉上の第２の異なる位置に配置された第２のセットの電極と、を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
被験者の筋収縮を治療するためのコンピュータ実装方法であって、
プロセッサにおいて、前記被験者の筋電図（ＥＭＧ）信号を受信することであって、前記ＥＭＧ信号が、前記被験者の標的筋肉から取得される、受信することと、
前記プロセッサにおいて、前記ＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングし、前記ＥＭＧ信号から複数の特徴を計算することと、
信号特徴の所定のパターンが前記標的筋肉の収縮を示しているかどうかを判定することと、
前記信号特徴のパターンが、前記標的筋肉における筋収縮の存在を示す場合、前記筋収縮に対応する振動刺激信号を判定し、前記筋収縮を治療するために前記振動刺激信号を前記被験者に印加することと、
閉ループ構成で前記振動刺激信号を印加することと、を備え、前記方法が、さらに、追加のＥＭＧ信号を受信して前記追加のＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングすることと、前記追加のＥＭＧ信号値の複数の特徴を計算することと、前記追加のＥＭＧ信号の前記複数の特徴パターンが筋収縮を示すときを判定することと、を備える、方法。
【請求項１３】
さらに、前記標的筋肉以外の追加の筋肉において前記被験者の前記ＥＭＧ信号を検知することを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
さらに、前記追加の筋肉に前記振動刺激信号を印加して、前記標的筋肉の筋収縮を治療することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
さらに、前記追加の筋肉および前記標的筋肉とは異なる第３の標的筋肉に前記振動刺激を印加し、前記標的筋肉の筋収縮を治療することを備える、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本特許出願は、２０１８年９月５日に出願された米国仮特許出願第６２／７２７，３２４号の米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権利益を主張し、その開示は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
政府の支援に関する声明
本発明は、米国国立衛生研究所によって授与された１Ｒ０１ＮＳ１００８１０−０１Ａ１の下で政府の支援を受けてなされた。政府は、本発明において一定の権利を有する。
【０００３】
本開示は、筋収縮（痙攣など）の検出に関し、より具体的には、筋収縮を検出し、それを低減するために振動治療によって応答するための個人化された装置に関する。
【背景技術】
【０００４】
本明細書に提供される背景技術の記載は、本開示の文脈を一般的に提示する目的のためのものである。この背景技術のセクションに記載されている範囲での現在名前が挙げられている発明者らの研究、および別の方法で出願時に先行技術とみなされていない可能性がある記載の態様は、明示的にも黙示的にも本開示に対する先行技術とは認められない。
【０００５】
痙縮は、特に脳卒中、脊髄損傷（ＳＣＩ）などに苦しんでいる個人を含む、神経障害のある個人にとって衰弱させる健康問題である。これらの個人の場合、不随意の筋活動（「痙攣」とも呼ばれる）が昼夜を問わず発生する可能性がある。最も深刻な場合、これらの痙攣は、身体機能（例えば、膀胱機能）を妨害し、痛みを悪化させ、活動（例えば、睡眠）を妨害し、個人の全体的な生活の質を低下させる。痙攣の現在の金字塔的治療は、経口バクロフェンである。しかしながら、治療法としては効果がないことが多く、不寛容や眠気などの副作用がよく見られる。
【０００６】
したがって、彼らの生活の質を改善するであろう神経学的障害を有する個人のための効果的な痙縮治療の必要性が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本特許出願は、痙攣などの筋収縮を検出し、これらの筋収縮を治療する振動エネルギを提供することができる、個人化されたウェアラブルデバイスを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
不随意筋活動（痙攣）は、収縮が日常の作業を妨害し、リハビリテーションを制限するため、脊髄損傷（ＳＣＩ）後の痙性の最も衰弱させる態様である。治療は、必ずしも効果的であるとは限らず、健康関連の生活の質を低下させる。
【０００９】
いくつかの例では、本技術は、筋肉または腱の振動の閉ループ制御を提供して、臨床的に意味のある筋収縮の管理を実装する。
【００１０】
いくつかの例では、本技術は、被験者の標的領域に振動を送達するように構成されたハウジングを有するウェアラブルデバイスを含む。
【００１１】
いくつかの例では、本技術は、筋収縮を低減する振動パラメータを判定するための方法を含む。例えば、本技術は、振動パラメータ（例えば、脊髄損傷または他の原因によって麻痺した脚の筋肉の痙攣を軽減する振動刺激信号）を判定するための方法を含む。本技術は、筋電図（ＥＭＧ）信号を検出することにより、被験者が座位またはリクライニング位置にあるかどうかにかかわらず、痙攣などの筋収縮を検出することができる。次に、これらの筋収縮は、アキレス腱、筋肉、または他の標的領域に、異なる周波数、持続時間、および／または振幅で振動エネルギを印加して、閉ループ制御を使用してリアルタイムで痙攣を減衰させることによって治療されることができる。
【００１２】
いくつかの例では、本技術は、さらに、発生時に痙攣を治療することによって筋肉痙攣を変化させる際の腱および／または筋肉振動の有効性を評価することを含み、これは、最大の臨床的およびユーザへの影響のための介入を個人化する。
【００１３】
一例によれば、被験者の筋収縮を治療するためのシステムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のメモリと、被験者の標的筋肉から筋電図（ＥＭＧ）信号を受信するように構成された１つ以上の電極を有するセンサステージと、１つ以上のメモリに記憶された命令を実行するように構成された筋収縮分析ステージであって、命令が、実行されると、１つ以上のプロセッサに、ＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングさせてＥＭＧ信号から複数の特徴を計算させ、信号特徴の所定のパターンが標的筋肉の筋収縮を示すかどうかを判定させ、信号特徴のパターンが標的筋肉の筋収縮の存在を判定する場合、筋収縮に対する振動刺激信号の必要性を判定させる、筋収縮分析ステージと、筋収縮を治療するために被験者に振動刺激信号を印加するように構成された振動モータステージと、を備え、センサステージ、振動モータステージ、および筋収縮分析ステージが、閉ループ構成であり、センサステージが、追加のＥＭＧ信号を受信するように構成され、筋収縮分析ステージが、追加のＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングするように構成され、振動モータステージが、振動刺激の印加を停止するように構成されている。
【００１４】
別の例によれば、被験者の筋収縮を治療するためのコンピュータ実装方法は、プロセッサにおいて、被験者の筋電図（ＥＭＧ）信号を受信することであって、ＥＭＧ信号が被験者の標的筋肉から取得される、受信することと、プロセッサにおいて、ＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングしてＥＭＧ信号から複数の特徴を計算することと、信号特徴の所定のパターンが標的筋肉の収縮を示すかどうかを判定することと、信号特徴のパターンが標的筋肉における筋収縮の存在を示す場合、筋収縮に対応する振動刺激信号を判定し、筋収縮を治療するために振動刺激信号を被験者に印加することと、閉ループ構成で振動刺激信号を印加することと、を備え、方法が、さらに、追加のＥＭＧ信号を受信して追加のＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングすることと、追加のＥＭＧ信号値の複数の特徴を計算することと、追加のＥＭＧ信号値の複数の特徴パターンが筋収縮を示すときを判定することと、を備える。
【００１５】
以下に記載される図面は、本明細書で開示されるシステムおよび方法の様々な態様を示す。各図は、本システムおよび方法の態様の一例を示していることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、一例にかかる、被験者の筋収縮を検出および治療するための例示的な筋収縮応答システムの概略図である。
【図２】図２は、一例にかかる、図１のシステムによって実行されることができる、被験者の筋収縮を検出および治療するためのプロセスのフロー図である。
【図３】図３は、図２のプロセスの例示的な実装のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本明細書に記載の技術を実装する際に使用される様々な構成要素を有する筋収縮応答システム１００を示している。被験者の筋肉に取り付けることができる筋肉電極１０２が設けられる。電極１０２は、検知電極であり、筋肉の痙攣を含む筋収縮のエピソードに対応する電気信号データを検知するように構成される。例えば、電極１０２は、被験者の皮膚の上方、上、または下方の筋活動を記録する筋電図（ＥＭＧ）電極、表面電極、または筋肉内（表面下）電極とすることができる。任意数の電極を使用することができるが、図示の例では、３つのＥＭＧ電極１０２が使用され、筋肉ごとに配置され、２つの異なる筋肉群が電極によって示されている。筋活動が複数の異なる筋肉（または筋肉群）にわたって測定される場合、図１に示すように、ＥＭＧ電極の複数の群を使用することができる。
【００１８】
ＥＭＧ電極１０２の各群は、収集されたＥＭＧ信号の信号対雑音比を高めるために、信号増幅およびバンドパスフィルタリングなどの前処理を提供することができる専用のアナログフロントエンド回路１０４に結合される。アナログフロントエンド回路は、電源１０８の一部とすることもできるバッテリ給電ステージ１１６にアクセスする、基準電圧１１０を提供するように構成された電源１０８、低ドロップアウト電圧レギュレータ（ＬＤＯ）１１２、およびＤＣ−ＤＣコンバータ１１４をさらに含む筋収縮分析ステージ（コントローラ）１０６内に含まれる。アナログフロントエンドステージからの前処理された出力は、筋活動を示すデジタル出力信号を生成するために、アナログ−デジタル変換器１１８に提供される。その信号は、ロガー１２２に筋活動データを記憶することができ且つ１つ以上のメモリ１２４に記憶された命令にアクセスすることができるマイクロコントローラ１２０（１つ以上のプロセッサを有する）に提供され、それらの命令は、実行されると、マイクロコントローラに、本明細書に記載のプロセスを実行させる。
【００１９】
筋収縮分析ステージ１０６は、望ましくない筋活動を治療するために被験者に振動刺激を提供するように被験者に係合する振動モータステージ１２６に通信可能に結合されている。検知電極１０２、振動モータステージ１２６、および筋収縮分析ステージ１０６は、閉ループ構成とすることができ、電極１０２は、追加のＥＭＧ信号を受信するように構成され、筋収縮分析ステージ１０６は、リアルタイムで追加のＥＭＧ信号をサンプリングするように構成され、振動モータステージ１２６は、被験者を治療するための振動刺激の印加を停止するように構成される。振動モータステージ１２６は、治療する標的筋肉または標的領域の位置において被験者に取り付けられることができる。被験者領域の例は、図示する例に示すように、アキレス腱などの腱、および様々な筋肉を含む。
【００２０】
振動モータステージ１２６は、被験者の筋肉または腱に係合するための湾曲した形状を有する内側係合面１２８を含む。例えば、内側係合面１２８は、被験者のアキレス腱の周りの外側皮膚に係合して、その肢の筋肉における筋肉痙攣を低減するために振動信号を印加するように成形および寸法決めされることができる。振動モータステージ１２６は、その中に振動モータ１３２が取り付けられているモータハウジング１３０を含む。ハウジング１３０は、内側係合面に隣接しており、モータ１３２の振動運動が被験者に伝達するために表面に伝達されるように、その表面に機械的に結合されている。モータ１３２は、モータからの振動出力のタイミング、振幅、および周波数を制御し、筋収縮の検出および分析に応答してこれを行う筋収縮分析ステージ１０６に電気的に結合されている。
【００２１】
筋収縮分析ステージコントローラ１０６およびセンサ電極１０２は、いくつかの例では、振動モータステージ１２６の一部とすることができる。例えば、振動モータステージ１２６は、ウェアラブルブレスレットとして形成されたハウジング１３０を有する携帯型ウェアラブルデバイスとすることができる。電極１０２は、被験者の腱などの被験者の標的筋肉と係合するために、内面１２８において露出されることができる。コントローラ１０６は、ハウジング１３０内に収容され、閉ループリアルタイムＥＭＧ特徴の監視および分析、ならびに振動刺激信号の判定および係合内側表面１２８における標的筋肉への印加を提供するために、これらの電極１０２およびモータ１３２に通信可能に結合されることができる。いくつかの実装では、検知電極は、例えば、足首または腕の周りに完全に適合する閉じたブレスレット、または被験者の肩領域の反対側に適合するブラケットタイプの構造を使用して、モータの係合面とは異なる位置に配置される。ウェアラブル構造は、ＥＭＧ信号を測定するための伸筋面などの第１の係合面、および振動刺激信号治療を適用するための屈筋面などの異なる係合面、またはその逆を含むことができる。いくつかの例では、検知電極は、複数の異なる表面のいずれかに取り付けるために、振動モータステージ１２６から拡張可能である。いくつかの例では、ハウジングから延在可能であるかまたはハウジングの異なる係合面位置に配置された複数の異なる検知電極が、被験者の複数の異なる標的領域においてＥＭＧ信号を検知するために設けられることができる。さらに、異なる領域において異なる振動パラメータを有する刺激信号を印加することを含む、異なる標的領域に振動刺激信号を印加するために、複数の異なる振動モータがモータステージ内に収容されることができる。
【００２２】
図２は、図１のシステムによって実装されることができる筋収縮を検出および治療するためのプロセス２００を示している。被験者の筋収縮を治療するためのコンピュータ実装方法とすることができるプロセスは、以下のプロセスを含む。最初に、プロセス２０２において、マイクロコントローラは、フロントエンドアナログ回路によって収集されるように、筋肉に係合した電極から筋電図（ＥＭＧ）信号を受信する。プロセス２０４において、マイクロコントローラは、受信したＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングすることができる。マイクロコントローラは、ＥＭＧ信号から複数の特徴（例えば、振幅、エネルギ）を計算する。ＥＭＧの特徴は、リアルタイムで判定されることができる。特徴の例は、修正されたＥＭＧ、ＥＭＧ移動平均、および修正されたＥＭＧ移動平均が事前定義された閾値よりも高い時間間隔を含む。
【００２３】
プロセス２０６において、マイクロコントローラは、信号特徴の所定のパターンが標的筋肉の収縮を示すかどうかを判定することができる。例えば、筋収縮は、修正されたＥＭＧ移動平均が５０ミリ秒を超えて閾値を上回る時間間隔で特定されることができる。プロセス２０４において特定された異なるＥＭＧ特徴ごとに、異なる所定のパターンが存在することができる。さらに、ＥＭＧ特徴および所定のパターンは、電極の異なるセットごとに評価されることができ、それにより、被験者の身体の異なる位置での分析を可能にする。信号特徴のパターンが標的筋肉における筋収縮の存在を示す場合、マイクロコントローラは、プロセス２０８を通じて、筋収縮に対応する振動刺激信号を判定することができる。次に、マイクロコントローラは、その後に振動刺激信号を被験者に印加して筋収縮を治療するプロセス２１０において、振動モータステージに信号を送信する。次に、プロセス２１２は、被験者について測定されたさらなるＥＭＧ信号を分析し、ＥＭＧ特徴が収縮の継続的な存在を示しているかどうかを判定することによって、治療が完了したかどうかを判定することができる。マイクロコントローラが追加のＥＭＧ信号を受信し、それらの追加のＥＭＧ信号をリアルタイムでサンプリングし、追加のＥＭＧ信号値の複数の特徴を計算し、追加のＥＭＧ信号値の複数の特徴パターンが筋収縮を示すときを判定することができるように、振動刺激信号は、閉ループ構成で印加されることができる。
【００２４】
プロセス２０８は、例えば、振動刺激信号の周波数、持続時間、および／または振幅などの、振動刺激信号の振動パラメータを判定することができる。いくつかの例では、振動刺激信号の周波数範囲は、２０Ｈｚから１２０Ｈｚを含む範囲から選択される。この範囲は、マイスナー小体、筋紡錘、およびパチニ小体を刺激するように周波数が選択されることを可能にする。いくつかの例では、プロセス２０８は、例えば、筋収縮が検出された後、０．２秒から１秒を含む範囲の振動刺激信号持続時間を判定することができる。いくつかの例では、プロセス２０８は、０．２５ミリメートルから２ミリメートルを含む範囲の振動刺激信号振幅範囲を判定する。その刺激信号の方向は、治療領域に対して平行または横方向であり、例えば、腱に対して平行または横方向である。
【００２５】
プロセス２０８は、筋収縮を治療するための特定の被験者の振動パラメータを見つけるための実行可能なプロトコルを実装することができる。一例では、プロセス２０８は、以前に測定されたＥＭＧ信号特徴の治療に対応するようにテストおよび判定された振動パラメータの記憶されたデータベースにアクセスする。別の例では、振動パラメータは、治療をもたらす値を特定するために様々なパラメータを循環するテストプロトコルを使用して、特定の被験者に対して判定される。例えば、被験者を椅子に座らせたり、ベッドにもたれさせたりした後、神経電気刺激によって筋収縮（例えば、痙攣）を誘発することができ、または参加者が自然に痙攣を引き起こす。一例では、無条件（振動なし）および条件付き（振動あり）を交互に繰り返す１０ペアの試行（すなわち、２０回の試行）が、各振動周波数、持続時間、および振幅に対して記録される。被験者のＥＭＧが収集されて、パラメータの各セットの有効性を測定する。すなわち、異なる振動刺激信号治療に応答してＥＭＧ信号を測定する。次に、その後の筋収縮状態でプロセス２０８によって使用するために、ＥＭＧ強度および持続時間を最も減少させる群振動周波数、持続時間、および強度がメモリに記憶されることができる。痙攣の強度および持続時間の結果が異なる場合、すなわち、異なる振動パラメータがＥＭＧ強度の最大の減少をもたらす一方で、他の振動パラメータがＥＭＧ持続時間の最大の減少をもたらす場合、システムは、双方の異なる振動パラメータのセットを記憶することができ、またはＥＭＧ強度が自己申告による痙攣の重症度と強く相関があるため、システムは、ＥＭＧ強度を最も減少させるパラメータを記憶することができる。振動強度パラメータについて、システムは、筋肉の痙攣を軽減する最小の振動刺激振幅を使用する。座った姿勢とリクライニングした姿勢で痙攣を抑えるために異なる振動パラメータが必要な場合である。
【００２６】
いくつかの例では、ＥＭＧ信号は、振動エネルギによって治療される標的筋肉から検知される。いくつかの例では、ＥＭＧ信号は、標的筋肉以外の追加の筋肉から検知される。いくつかの例では、振動エネルギが、筋収縮を治療するために標的筋肉に印加される。いくつかの例では、振動エネルギが追加の筋肉に印加されて、標的筋肉の筋収縮を治療する。さらに他の例では、振動エネルギ（振動刺激とも呼ばれる）が、追加の筋肉および標的筋肉とは異なる第３の標的筋肉に印加されて、標的筋肉の筋収縮を治療する。通常、関節は、伸筋および屈筋という２つの反対の筋肉のセットによって制御される。屈筋の振動はまた、伸筋の痙攣を軽減する可能性がある。相互抑制は、この痙攣の減衰に関与する生理学的メカニズムである可能性がある。したがって、いくつかの例では、検知ＥＭＧ電極は、伸筋の筋収縮を検出し、振動刺激信号が屈筋を振動させることによって印加される。さらに、ＥＭＧ電極は、被験者の任意数の標的筋肉に配置されることができ、治療のための振動刺激信号が他の場所に印加されることができる。脊椎回路は、痙攣の減衰に関与しているため、１つの筋肉に対する振動は、他の多くの筋肉の脊椎回路に影響を与える可能性がある。
【００２７】
図３は、被験者の筋収縮を検出および治療するためのプロセス３００を示している。検出アルゴリズムは、例えば、以前の母集団サンプルのテストを使用して例えば痙攣などの筋収縮を示すＥＭＧ特徴パターンを特定する、以前に作成されてデータベースに記憶されたオフラインの痙攣分類ルールに基づいている。例えば、痙攣分類ルールは、複数の被験者の筋活動を２４時間記録することから作成されることができる。
【００２８】
プロセス３０２において、ＥＭＧ信号データが収集され、図示されているように、１ｋＨｚでサンプリングされる。ＥＭＧ信号は、リアルタイムで、修正され（信号データ３０３）、１０ミリ秒にわたって統合されることができる（信号データ３０５）。図示の例では、プロセス３０４において、閾値は、ベースラインノイズ積分の上位１０％の平均に５つの標準偏差を加えたものから計算される。５つの連続する積分が筋収縮を示すと判定された閾値を超えている場合（３０７）。筋収縮が判定されると、プロセス３０６において、プロセッサで実行されるアルゴリズムによって判定されるように、振動モータが、最適な持続時間、周波数、および振幅でオンにされる。被験者に印加される振動エネルギの最適な方向、周波数、および振幅（３０９）は、標的筋肉の不随意収縮の減衰または完全な除去をもたらす値として判定される。筋収縮の終了、例えばその治療は、閾値を下回る１００個の連続してサンプリングされて判定された積分によって示されることができる。筋収縮が治療された後、プロセスは、振動モータをオフにし、別の収縮のために再び検知を開始することができる。
【００２９】
本技術は、従来のデバイスに比べて多くの利点を提供する。携帯型デバイスだけでなく、ウェアラブルデバイスを使用することで、被験者を治療するための振動エネルギを提供することができる。さらにまた、特定の所定間隔で治療を適用する代わりに、本技術はまた、リアルタイムで特定の筋肉標的に治療を適用することができる。さらにまた、本技術は、不随意筋収縮を減衰することができる。本技術は、事前に判定された分類ルールに応じて、筋収縮および任意の検出可能なタイプの双方を検出および治療することができるという点で注目に値する。さらにまた、閉ループ方式で動作することにより、筋収縮が止まったときに振動治療を差し控えることができるため、バッテリの電力を節約するだけでなく、被験者が振動治療に適応して治療に鈍感になり、効果が低下する状況を回避する。さらに、本技術は、例えば、短期間の筋収縮を治療するため、ならびに長期の筋収縮の問題を治療するために、短期および長期の治療プロトコルとして実装されることができる。
【００３０】
本明細書を通して、複数の事例は、単一の事例として記載された構成要素、動作、または構造を実装することができる。１つ以上の方法の個々の動作が別個の動作として例示および記載されたが、個々の動作のうちの１つ以上が同時に実行されてもよく、例示された順序で動作が実行される必要はない。例示的な構成内で別個の構成要素として提示された構造および機能は、組み合わされた構造または構成要素として実装されてもよい。同様に、単一構成要素として提示された構造および機能は、別個の構成要素または複数の構成要素として実装されてもよい。例えば、本明細書における「モーションキャプチャデバイス」、モーションキャプチャハードウェアデバイスなどへの言及および例示は、ユーザに取り付けられ、および／またはユーザから別個に離間して使用されることができるこれらのデバイスの複数のものへの言及を含む。これらのおよび他の変形、変更、追加、および改善は、本明細書の主題の範囲内に含まれる。
【００３１】
さらに、特定の実施形態は、ロジックまたは多数のルーチン、サブルーチン、アプリケーション、もしくは命令を含むものとして本明細書に記載される。これらはソフトウェア（例えば、機械可読媒体上または伝送信号中にて具現化されるコード）またはハードウェアのいずれかを構成することができる。ハードウェアでは、ルーチンなどは、特定の動作を実行することができる有形の単位であり、特定の方法で構成もしくは配置されることができる。例示的な実施形態では、１つ以上のコンピュータシステム（例えば、スタンドアローン、クライアント、もしくはサーバコンピュータシステム）、またはコンピュータシステムの１つ以上のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサまたはプロセッサ群）は、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの一部）によって、本明細書に記載の特定の動作を実行するように動作するハードウェアモジュールとして構成されることができる。
【００３２】
様々な実施形態では、ハードウェアモジュールは、機械的にまたは電子的に実装されることができる。例えば、ハードウェアモジュールは、特定の動作を実行するために、恒久的に構成された専用の回路またはロジック（例えば、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの特殊用途向けのプロセッサ）を含むことができる。ハードウェアモジュールはまた、特定の動作を実行するため、ソフトウェアによって一時的に構成されるプログラマブルなロジックまたは回路（例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラマブルプロセッサ内に包含されるもの）も含むことができる。ハードウェアモジュールを機械的に実装するのか、専用且つ恒久的に構成された回路で実装するのか、または一時的に構成された回路で（例えばソフトウェアにより構成される）実装するのかどうかについては、コストおよび時間を考慮して決定されることができることが理解されよう。
【００３３】
したがって、「ハードウェアモジュール」という用語は、有形エンティティを包含すると理解されるべきであり、ある特定の方法で動作するように、または本明細書に記載のある特定の動作を実行するように物理的に構築されているか、恒久的に構成されている（例えば、ハードウェアに組み込まれている）か、または一時的に構成されている（例えば、プログラムされている）エンティティということである。ハードウェアモジュールが一時的に構成されている（例えば、プログラムされている）実施形態を考慮すると、ハードウェアモジュールのそれぞれは、どの時点のインスタンスにおいても構成またはインスタンス化されている必要はない。例えば、ハードウェアモジュールが、ソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを含む場合には、当該汎用プロセッサは、異なる時点においてそれぞれ異なるハードウェアモジュールとして構成されることができる。したがって、ソフトウェアは、例えば、ある時点では特定のハードウェアモジュールを構成し、別の時点では別のハードウェアモジュールを構成するように、プロセッサを構成してもよい。
【００３４】
ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールに情報を提供し、他のハードウェアモジュールから情報を受信することができる。したがって、記載されたハードウェアモジュールは、通信可能に結合されているとみなすことができる。複数のそのようなハードウェアモジュールが同時に存在する場合、通信は、ハードウェアモジュールを接続する信号伝送を介して（例えば、適切な回路およびバスを介して）達成されることができる。複数のハードウェアモジュールが異なる時間に構成またはインスタンス化される実施形態では、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、例えば、複数のハードウェアモジュールがアクセスするメモリ構造内の情報の記憶および検索を介して達成されることができる。例えば、あるハードウェアモジュールは、動作を実行し、その動作の出力を当該ハードウェアモジュールが通信可能に結合しているメモリデバイスに記憶することができる。次いで、さらなるハードウェアモジュールが後にメモリデバイスにアクセスして、記憶された出力を検索して処理することができる。ハードウェアモジュールはまた、入力または出力デバイスとの通信を開始して、リソース（例えば、情報の収集）に対して動作することができる。
【００３５】
本明細書に記載の例示的方法の様々な動作は、少なくとも部分的には、関連する動作を実行するように一時的に（例えば、ソフトウェアにより）構成されたか、または恒久的に構成された１つ以上のプロセッサによって実行されることができる。一時的に構成されたか、または恒久的に構成されたかにかかわらず、そのようなプロセッサは、１つ以上の動作または機能を実行するように動作するプロセッサ実装モジュールを構成することができる。本明細書において言及されるモジュールは、いくつかの例示的な実施形態においては、プロセッサ実装モジュールを含むことができる。
【００３６】
同様に、本明細書に記載の方法またはルーチンは、少なくとも部分的にはプロセッサ実装型とすることができる。例えば、ある方法の動作のうちの少なくとも一部は、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実装ハードウェアモジュールによって実行されることができる。動作の一定の性能は、単一のマシン内に存在するのみならず、いくつかのマシンにわたって配備された１つ以上のプロセッサの間でも分散されることができる。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、（例えば、家庭環境内の、職場環境内の、またはサーバファームとして）単一の場所に存在することができるが、他の実施形態では、プロセッサは、多数の場所にわたって分散されてもよい。
【００３７】
動作の一定の性能は、単一のマシン内に存在するのみならず、いくつかのマシンにわたって配備された１つ以上のプロセッサの間でも分散されることができる。いくつかの例示的な実施形態では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールは、（例えば、家庭環境内の、職場環境内の、またはサーバファームとして）単一の場所に存在することができる。他の例示的な実施形態では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールは、多数の場所にわたって分散されてもよい。
【００３８】
特に指示しない限り、「ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（処理する）、「ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」（処理／演算する）、「ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ」（演算する）、「ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ」（判定する）、「ｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ」（提示する）、「ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ」（表示する）など言葉を使用している本明細書における説明は、１つ以上のメモリ（例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、もしくはこれらの組み合わせ）、レジスタ、または情報を受信、記憶、送信、もしくは表示する他の機械部品内の物理的（例えば、電子的、磁気的、もしくは光学的）な量として表現されるデータを操作もしくは変換する機械（例えば、コンピュータ）の動作または処理を意味することができる。
【００３９】
本明細書に使用される際、「一実施形態」または「実施形態」に対する任意の言及は、実施形態と併せて説明された特定の要素、特徴、構造または特性が、少なくとも１つの実施形態に含められることを意味する。本明細書の様々な場所の「一実施形態では」という語句の出現は、必ずしも全てが同一の実施形態を参照しているとは限らない。
【００４０】
いくつかの実施形態は、「結合された」および「接続された」という表現をそれらの派生語とともに使用して説明されることができる。例えば、いくつかの実施形態は、２つ以上の要素が物理的または電気的に直接接触していることを示すために「結合された」という用語を使用して説明されることができる。しかしながら、「結合された」という用語は、２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、それでも互いに協働または相互作用することも意味することができる。実施形態は、この文脈に限定されるものではない。
【００４１】
本明細書に使用される際、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｓ、ｈａｖｉｎｇ）」という用語、またはそれらの任意の他の変形は、非排他的な包含を網羅することを意図する。例えば、要素のリストを含むプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの要素のみに限定されるものではなく、明示的に列挙されていないか、またはかかるプロセス、方法、物品もしくは装置に固有の他の要素を含むことができる。さらに、正反対に明示的に述べられない限り、「または」は、排他的なまたはではなく、包括的なまたはであることを意味する。例えば、条件ＡまたはＢは、Ａが真（または存在）且つＢが偽（または存在しない）、Ａが偽（または存在しない）且つＢが真（または存在する）、ならびにＡおよびＢの双方が真である（または存在する）のうちのいずれか１つによって満たされる。
【００４２】
加えて、「ａ」または「ａｎ」の使用は、本明細書の実施形態の要素および構成要素を説明するために用いられる。これは、単に便宜上、且つ説明の一般的な意味を与えるために行われる。この説明は、１つまたは少なくとも１つを含むように読み取られるべきであり、また単数は、そうでないことが意味されていることが明白でない限り、複数を含む。
【００４３】
この詳細な説明は、単に一例として解釈されるべきであり、全ての可能な実施形態を説明することは、不可能ではない場合でも非現実的であるので、全ての可能な実施形態を説明するものではない。現在の技術または本特許出願の出願日の後に開発される技術のいずれかを使用して、多くの代替の実施形態を実装することができる。
【図１】
2022500112.tif 000003
【図２】
2022500112.tif 000004
【図３】
2022500112.tif 000005
【国際調査報告】
2022500112.tif 000006