(57)【要約】  本発明は、一般的かつ具体的に、機械学習を使用して生体センサを外部機械に結合し、治療を実施するか又はパフォーマンスを強化するようにエフェクタを制御することができるコンピュータ化表現を形成することに関する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の身体と相互作用する方法であって、
人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階と、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階と、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、身体タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
身体タスクを制御する段階と、
を含む方法。
【請求項２】
前記機械学習は、感知されたシグナチャーを１又は２以上の機能ドメインに関する先行データと結合する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記先行データは、共通データベース、個々の患者特異情報、及び生体プロセス及び機構の科学的知識のうちの１又は２以上からのものである請求項２に記載の方法。
【請求項４】
生体機能に関連付けられた前記身体信号は、中枢又は末梢神経系信号、自律神経系信号、筋肉活動信号、非神経生理的信号、電気皮膚信号、及びその組合せのうちの１つである請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記身体タスクは、生体機能である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記身体タスクは、前記身体の外部の機械の活動の制御である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記身体タスクは、前記身体上又はその内部の機械の活動の制御である請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記身体タスクは、外部機械と生体機能の組合せである請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記暗号化機能ネットワークは、記号コードによって表現される請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記記号コードは、暗号である請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記エフェクタ信号は、機械的、電気的、及びコンピュータデバイスのうちの１又は２以上に命令する請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記検出する段階及び前記送出する段階は、前記人間の身体の異なる領域に関わっている請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記検出する段階及び前記送出する段階は、前記人間の身体の同一領域を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記制御する段階は、生物学的病気又は生物学的病状を治療する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記制御する段階は、身体タスクのパフォーマンスを直接的に強化する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記制御する段階は、外部機械を使用して身体タスクのパフォーマンスを強化する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
身体タスクのパフォーマンスを強化する方法であって、
１又は２以上のセンサで前記タスクに関連付けられた信号を検出する段階と、
前記信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する信号処理段階と、
暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、前記身体タスクのパフォーマンスを強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定するシグナチャー処理段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
前記タスクのパフォーマンスを強化する段階と、
を含む方法。
【請求項１８】
前記タスクは、輸送手段を作動する段階、武器を発射する段階、人工四肢を制御する段階、外骨格を制御する段階、及びその組合せのうちの１又は２以上である請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記輸送手段は、自動車、列車、バス、航空機、ボート、宇宙船、バイク、モータ付き人間輸送機関、及び自転車のうちの１又は２以上である請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記信号は、前記身体の四肢のうちの１又は２以上を制御する脳領域の上に重なる頭皮上で検出される請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記表現は、前記タスク中の神経発火のパターンからの直接的な数学的変換である請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記信号処理段階は、前記検出された信号と前記タスクのパフォーマンスとの間の連想学習を伴う請求項１７に記載の方法。
【請求項２３】
前記シグナチャー処理段階は、感知されたシグナチャーと前記タスクのパフォーマンスとの間の連想学習を伴う請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
エフェクタ信号を送出する前記段階は、電気インパルスを伴う請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
前記電気インパルスは、デジタルデバイス、機械デバイス、外部機械、及び身体機能のうちの１つを制御するために送出される請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
パフォーマンスを強化する前記段階は、前記身体の動きが物理的に制限された時に前記タスクを実行する段階を含む請求項１７に記載の方法。
【請求項２７】
パフォーマンスを強化する前記段階は、前記身体の動きが自発的な意識的制約、無意識の制約、及び消耗に起因する制約のうちの１又は２以上を含む心的に制約を受けた時に前記タスクを実行する段階を含む請求項１７に記載の方法。
【請求項２８】
前記無意識の制約は、睡眠、疲労、及び精神病のうちの１又は２以上に起因する請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記消耗に起因する制約は、負傷、発作、一過性脳虚血、及び心筋虚血のうちの１又は２以上である請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
病気を治療する方法であって、
人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた信号を検出する段階と、
前記信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階と、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、病気を治療するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
前記病気を治療する段階と、
を含む方法。
【請求項３１】
前記病気は、前記人間の身体の四肢に影響を及ぼす発作である請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記信号は、影響された四肢上で検出される請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記機械学習は、神経発火のパターンから直接的に変換されるデータを利用する請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
前記機械学習は、神経発火のパターンから直接的に変換されたデータを利用しない請求項３０に記載の方法。
【請求項３５】
送出する前記段階は、脳領域の上に重なる頭皮に送出されるエネルギを伴う請求項３０に記載の方法。
【請求項３６】
送出する段階は、脳領域の上に重なる頭皮を含まない前記身体の領域へのエネルギの送出を伴う請求項３０に記載の方法。
【請求項３７】
１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動を変換する方法であって、
１又は２以上のセンサで前記１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動の身体信号を検出する段階と、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階と、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、神経活動を変換するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
神経活動を変換する段階と、
を含む方法。
【請求項３８】
前記身体機能は、視覚である請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記身体機能は、骨格筋肉運動及び心臓筋肉運動のうちの一方である請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記身体信号は、電気的である請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
相関関係が、前記身体信号を処理する段階及び前記シグナチャーを処理する段階のうちの１又は２以上に使用される請求項３７に記載の方法。
【請求項４２】
前記身体信号は、可視光に対して発現した反応、眼球運動、瞼運動、眼の血流、瞳孔径変化、及び涙腺活動のうちの１又は２以上からもたらされる請求項３７に記載の方法。
【請求項４３】
前記エフェクタ応答は、顔筋肉の運動、瞬き、流涙、及び瞳孔径変化のうちの１又は２以上を含む請求項３７に記載の方法。
【請求項４４】
前記１又は２以上の感知されたシグナチャーは、特定の数値的パターン、非数値的視覚的パターン、及び非数値的非視覚的パターンのうちの１又は２以上を含む請求項３７に記載の方法。
【請求項４５】
前記身体機能は、聴覚である請求項３７に記載の方法。
【請求項４６】
前記身体機能は、触覚である請求項３７に記載の方法。
【請求項４７】
前記身体機能は、嗅覚である請求項３７に記載の方法。
【請求項４８】
前記身体機能は、物理的に物体を移動することである請求項３７に記載の方法。
【請求項４９】
前記身体機能は、動きを使用した意図的なコミュニケーションである請求項３７に記載の方法。
【請求項５０】
前記コミュニケーションは、デバイスを制御するものである請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記身体機能は、心的覚醒である請求項３７に記載の方法。
【請求項５２】
前記身体機能は、生物学的な病気である請求項３７に記載の方法。
【請求項５３】
前記生物学的な病気は、脳に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記生物学的な病気は、眼に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５５】
前記生物学的な病気は、末梢神経系に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５６】
前記生物学的な病気は、前記身体の四肢に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５７】
前記生物学的な病気は、心臓に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５８】
前記生物学的な病気は、肺に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項５９】
前記生物学的な病気は、消化管に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項６０】
前記生物学的な病気は、腎臓に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項６１】
前記生物学的な病気は、皮膚に影響を及ぼすものである請求項５２に記載の方法。
【請求項６２】
暗号化機能ネットワークを使用してデバイスを制御する方法であって、
１又は２以上のセンサを使用して身体から身体信号を検出する段階と、
前記身体信号を処理して感知されたシグナチャーを作成する段階と、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記感知されたシグナチャーを処理し、前記デバイスを制御するための１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
前記デバイスを制御する段階と、
を含む方法。
【請求項６３】
前記デバイスは、電気機械デバイスである請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記暗号化機能ネットワークは、標準デジタルコードの形態にある請求項６２に記載の方法。
【請求項６５】
前記身体信号は、マニュアル又は挙動訓練からもたらされる特定パターンを有する請求項６２に記載の方法。
【請求項６６】
前記身体信号は、眼の瞬き、人の口又は顔の動き、肛門又は骨盤の調節、及び１又は２以上の骨格筋の動きのうちの１又は２以上からもたらされる請求項６２に記載の方法。
【請求項６７】
前記標準デジタルコードは、前記デバイスに適合する請求項６４に記載の方法。
【請求項６８】
動物における身体機能を測定する方法であって、
知覚活動に関連付けられた身体信号を検出する段階と、
前記身体信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階と、
暗号化機能ネットワークを使用して前記感知されたシグナチャーを処理し、前記動物の前記身体機能を強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
を含む方法。
【請求項６９】
１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
前記動物の前記身体機能を強化する段階と、
を更に含む請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
処理する段階は、知覚活動の正常値のデータベースの使用を含む請求項６８に記載の方法。
【請求項７１】
前記感知されたシグナチャーを経時的に精査して前記知覚活動の変化を決定する段階を更に含む請求項６８に記載の方法。
【請求項７２】
前記知覚活動の前記変化に基づいて最適治療を決定かつ実施する段階を更に含む請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記知覚活動は、視覚、聴覚、触覚、嗅覚、及び味覚のうちの１又は２以上である請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
前記感知されたシグナチャーを使用して覚醒、気分、感情、身体機能、及び脳負傷のうちの１又は２以上を決定する段階を更に含む請求項７１に記載の方法。
【請求項７５】
特定の人間パフォーマンスを改善する方法であって、
特定機能を担う脳の各部分に関連付けられた人間の身体の１又は２以上の領域を識別する段階と、
前記人間の身体の前記１又は２以上の領域に近接して低エネルギ刺激電極を置く段階と、
前記脳の前記部分を活性化するために前記電極を通して刺激を印加する段階と、
前記脳の前記部分に関連する変化を測定して前記特定の人間パフォーマンスの改善を検証する段階と、
を含む方法。
【請求項７６】
前記脳の前記部分は、覚醒を担うものである請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
覚醒は、発作性睡眠、中枢性睡眠障害、中枢性睡眠時無呼吸、目覚め、不眠症、及び混合中枢性及び閉塞性睡眠時無呼吸のうちの１又は２以上を含む請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
前記脳の前記部分は、気分を担うものである請求項７５に記載の方法。
【請求項７９】
睡眠障害を治療する方法であって、
睡眠機能に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階と、
前記患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を活性化するために電極を通して低エネルギ刺激を印加して前記睡眠障害を治療する段階と、
を含む方法。
【請求項８０】
前記中枢神経系又は末梢神経の前記部分は、覚醒を担うものである請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
覚醒が、発作性睡眠、中枢性睡眠障害、中枢性睡眠時無呼吸、目覚め、不眠症、及び混合中枢性及び閉塞性睡眠時無呼吸のうちの１又は２以上を含む請求項７９に記載の方法。
【請求項８２】
前記脳の前記部分は、気分を担うものである請求項７９に記載の方法。
【請求項８３】
前記刺激は、電気、赤外線、超音波、機械、聴覚、又は視覚的なもののうちの１又は２以上とすることができる請求項７９に記載の方法。
【請求項８４】
電気刺激は、痛み又は深刻な不快のいずれの副作用もない高周波刺激からなる請求項８３に記載の方法。
【請求項８５】
注意力を強化する方法であって、
注意障害に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階と、
患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の各部分を活性化するために電極を通して低エネルギ刺激を印加して前記注意障害を治療する段階と、
を含む方法。
【請求項８６】
前記注意障害は、注意欠陥又は多動障害、発作性睡眠、交代勤務シンドローム、時差ぼけ、及び睡眠時無呼吸のうちの１つからなる請求項８５に記載の方法。
【請求項８７】
中枢性睡眠時無呼吸を治療する方法であって、
睡眠を制御する脳の１又は２以上の部分に機能的に関連付けられたターゲット領域を頭及び首の１又は２以上の局所区域から識別する段階と、
身体の他の領域の刺激を最小にしながら治療的に有効な量のエネルギを送出して前記ターゲット領域を刺激し、前記中枢性睡眠時無呼吸を治療する段階と、
を含む方法。
【請求項８８】
前記エネルギは、睡眠に関連付けられた神経活動又は筋肉活動の感知されたパターンに応答して調節される請求項８７に記載の方法。
【請求項８９】
前記調節は、エネルギの送出の速度、頻度、パターン、強度、又は部位を変更する請求項８８に記載の方法。
【請求項９０】
神経活動の前記感知されたパターンは、ターゲット領域内の速度、不規則性、周期的活動、位相的活動を含む請求項８８に記載の方法。
【請求項９１】
神経活動の前記感知されたパターンは、ターゲット領域以外の領域内の速度、不規則性、周期的活動、位相的活動を含む請求項８８に記載の方法。
【請求項９２】
前記筋肉活動は、ターゲット領域内の持続性収縮、周期的収縮、又は弛緩を含む請求項８８に記載の方法。
【請求項９３】
前記筋肉活動は、ターゲット領域以外の領域内の持続性収縮、周期的収縮、又は弛緩を含む請求項８８に記載の方法。
【請求項９４】
前記エネルギは、電気、磁気、機械、電磁気、音波、及び超音波のうちの１又は２以上を含む請求項８７に記載の方法。
【請求項９５】
前記エネルギは、連続的又は断続的に印加される請求項８７に記載の方法。
【請求項９６】
前記ターゲット領域に印加される前記機械エネルギは、振動エネルギ、断続的な機械的変形を生じるエネルギ、又は連続的な機械的変形を生じるエネルギのうちの１又は２以上を含む請求項９４に記載の方法。
【請求項９７】
前記ターゲット領域での前記機械エネルギは、連続的又は断続的に印加される請求項９６に記載の方法。
【請求項９８】
前記電磁エネルギは、紫外線、マイクロ波、可視光、及び赤外線のうちの１又は２以上を含む請求項９４に記載の方法。
【請求項９９】
前記送出する段階は、前記ターゲット領域と直接的に接触したエネルギ源を通じたものである請求項８７に記載の方法。
【請求項１００】
前記送出する段階は、前記ターゲット領域と直接的に接触しないエネルギ源を通じたものである請求項８７に記載の方法。
【請求項１０１】
前記送出する段階は、前記身体に接触したデバイスによって達成される請求項８７に記載の方法。
【請求項１０２】
前記送出する段階は、前記身体に接触しないデバイスによって達成される請求項８７に記載の方法。
【請求項１０３】
前記デバイスは、前記身体の面の外側に置かれる請求項１０２に記載の方法。
【請求項１０４】
前記デバイスは、前記身体の内側に置かれる請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０５】
前記治療的に有効な量は、睡眠中の呼吸間の長い休止の期間を低減する少なくとも最小量のエネルギである請求項８７に記載の方法。
【請求項１０６】
前記治療的に有効な量のエネルギは、前記脳の前記機能的に関連付けられた部分に少なくとも１マイクロクーロン／ｃｍ2を提供する請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０７】
前記治療的に有効な量のエネルギは、前記脳の前記機能的に関連付けられた部分に毎分１００ｇ組織あたり４ｍｇブドウ糖利用を提供する請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０８】
前記身体の他の領域への刺激を最小にすることは、痛み、不快、発疹、熱傷、化学傷害、光毒性負傷、及び該身体の該他の領域上の刺激の他の一時的又は永続的影響を防ぐ請求項８７に記載の方法。
【請求項１０９】
前記身体の他の領域への刺激を最小にすることは、該身体のターゲット領域上にエネルギ送出を集束させること、治療効果を達成するのに必要なエネルギの前記最小量を利用すること、該ターゲット領域の外側のゾーンをエネルギ露出から隔離するための障壁の使用、エネルギ送出をターゲット領域に向けて組織の他の領域から離すための該障壁の使用、エネルギの急速な放散を高めることのうちの１又は２以上によって達成される請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】
前記ターゲット領域は、前記身体の神経、血管、ホルモン、又は構造要素のうちの１又は２以上によって前記脳の各部分に機能的に関連付けられる請求項８７に記載の方法。
【請求項１１１】
前記ターゲット領域は、生得的な接続、訓練された接続、又はその組合せによって前記脳の各部分に機能的に関連付けられる請求項８７に記載の方法。
【請求項１１２】
前記ターゲット領域の識別は、前記脳の前記部分に神経又は血管によってリンクされることに基づいている請求項８７に記載の方法。
【請求項１１３】
前記ターゲット領域の識別は、前記脳の前記部分との学習された関連付けに基づいている請求項８７に記載の方法。
【請求項１１４】
前記学習された関連付けは、前記ターゲット領域と前記脳の前記部分との間の神経又は血管の直接リンクではない請求項１１３に記載の方法。
【請求項１１５】
前記学習された関連付けは、前記ターゲット領域と前記脳の前記部分との間の記号表現である請求項１１３に記載の方法。
【請求項１１６】
前記制御は、前記睡眠サイクルの１又は２以上のステージの修正を含み、
前記ステージは、急速眼球運動睡眠、非急速眼球運動睡眠、眠気、及びその組合せの期間のうちの１又は２以上を含む、
請求項８７に記載の方法。
【請求項１１７】
シミュレーションが、事前定義アルゴリズムに従って提供される請求項８７に記載の方法。
【請求項１１８】
前記アルゴリズムは、刺激の送出の速度を変える請求項１１７に記載の方法。
【請求項１１９】
前記アルゴリズムは、刺激の数値的パターンを変える請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２０】
前記アルゴリズムは、刺激の強度を変える請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２１】
前記アルゴリズムは、前記身体から検出された信号に基づいて変えられる請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２２】
前記信号は、センサから検出される請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２３】
前記センサは、前記身体に接触している請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２４】
前記センサは、前記身体に接触していない請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２５】
前記センサは、エネルギを送出するための手段にリンクされる請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２６】
治療が、睡眠中の呼吸間の長い休止の期間を低減すること又は睡眠の期間中の眠気の期間を低減することのうちの少なくとも一方を含む請求項８７に記載の方法。
【請求項１２７】
治療が、呼吸の短さ、足首の腫れ、心不全、異常な心臓鼓動、塞栓症、又は発作を含む症状の軽減を更に含む請求項８７に記載の方法。
【請求項１２８】
心的機能を変調する方法であって、
身体の局所区域から選択されたターゲット領域を識別する段階であって、該ターゲット領域が、前記心的機能を支配する脳の各部分に機能的に関連付けられ、該心的機能が、覚醒、認知、記憶、気分、注意、及び自覚のうちの１又は２以上を含む前記識別する段階と、
前記身体の他の領域の刺激を最小にしながら治療的に有効な量のエネルギを送出して前記ターゲット領域を刺激し、前記心的機能を変調する段階と、
を含む方法。
【請求項１２９】
前記ターゲット領域は、神経、血管、ホルモン、又は構造的要素のうちの１又は２以上によって前記脳の各部分に機能的に関連付けられる請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３０】
前記エネルギは、電気、磁気、機械、電磁気、音波、及び超音波のうちの１又は２以上を含む請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３１】
前記ターゲット領域に印加される前記機械エネルギは、振動的、断続的、又は連続的な機械的変形のうちの１又は２以上を含む請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３２】
前記ターゲット領域において前記機械エネルギは、連続的に印加される請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３３】
前記機械エネルギは、断続的に印加される請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３４】
前記ターゲット領域は、生得的な接続、訓練された接続、又はその組合せによって前記脳の各部分に機能的に関連付けられる請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３５】
前記変調は、警報サイクルの１又は２以上のステージの変調を含み、
前記ステージは、タスクの損なわれたパフォーマンス、「心的疲労」、集中力の喪失、注意欠陥、眠気、睡魔、発作性睡眠、睡眠及びその病気プロセス、昏睡、及び徘徊状態を含む、請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３６】
前記刺激は、事前定義アルゴリズムに従って提供される請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３７】
前記治療的に有効な量のエネルギは、前記脳の前記機能的に関連付けられた部分に少なくとも１マイクロクーロン／ｃｍ2を提供する請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３８】
前記治療的に有効な量のエネルギは、前記脳の前記機能的に関連付けられた部分に毎分１００ｇ組織あたり４ｍｇブドウ糖利用を提供する請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３９】
前記身体の他の領域への刺激を最小にすることは、痛み、不快、発疹、火傷、化学傷害、光毒性負傷、及び該身体の該他の領域上の刺激の他の一時的又は永続的影響を防ぐ請求項１２９に記載の方法。
【請求項１４０】
人間の身体と相互作用するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
前記人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、身体タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階、及び
身体タスクを制御する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４１】
１又は２以上のタスクのパフォーマンスを強化するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
１又は２以上のセンサで前記タスクに関連付けられた信号を検出する段階、
前記信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、
暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、身体タスクのパフォーマンスを強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階、及び
前記タスクのパフォーマンスを強化する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４２】
病気を治療するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、病気を治療するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階、及び
前記病気を治療する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４３】
１又は２以上の生体機能に関連付けられた神経活動を変換するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
１又は２以上のセンサで前記１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動の身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記シグナチャーを処理し、神経活動を変換する段階、
１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて、出する段階、及び
神経活動を変換する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４４】
生体信号を使用してデバイスを制御するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
１又は２以上のセンサを使用して身体からの身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して感知されたシグナチャーを作成する段階、
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記感知されたシグナチャーを処理し、前記デバイスを制御するための１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階、及び
前記デバイスを制御する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４５】
動物における視覚機能を測定するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
知覚活動に関連付けられた身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して知覚の定量的尺度を表現する１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、及び
機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して前記感知されたシグナチャーを処理し、前記動物の前記身体機能を強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４６】
特定の人間パフォーマンスを改善するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
特定の機能を担う脳の各部分に関連付けられた人間の身体の１又は２以上の領域を識別する段階、
前記人間の身体の前記１又は２以上の領域に近接して低エネルギ刺激電極を置く段階、
前記脳の前記部分を活性化するために前記電極を通して刺激を印加する段階、及び
前記脳の前記部分に関連する変化を測定して前記特定の人間パフォーマンスの改善を検証する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４７】
睡眠障害を治療するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
睡眠機能に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び
前記患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を活性化するために電極を通して低エネルギ刺激を印加して前記睡眠障害を治療する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４８】
注意力を強化するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
注意障害に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び
患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の各部分を活性化するために電極を通して低エネルギ刺激を印加して前記注意障害を治療する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１４９】
中枢性睡眠時無呼吸を治療するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
睡眠を制御する脳の１又は２以上の部分に機能的に関連付けられたターゲット領域を頭及び首の１又は２以上の局所区域から識別する段階、及び
身体の他の領域の刺激を最小にしながら治療的に有効な量のエネルギを送出して前記ターゲット領域を刺激し、前記中枢性睡眠時無呼吸を治療する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１５０】
心的機能を変調するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
身体の局所区域から選択されたターゲット領域を識別する段階であって、該ターゲット領域が、前記心的機能を支配する脳の各部分に機能的に関連付けられ、該心的機能が、覚醒、認知、記憶、気分、注意、及び自覚のうちの１又は２以上を含む前記識別する段階、及び
前記身体の他の領域の刺激を最小にしながら治療的に有効な量のエネルギを送出して前記ターゲット領域を刺激し、前記心的機能を変調する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１５１】
請求項２〜１６のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５２】
請求項１８〜２９のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１７に記載の方法。
【請求項１５３】
請求項３１〜３６のいずれか１項に記載の要素を含む請求項３０に記載の方法。
【請求項１５４】
請求項３８〜６１のいずれか１項に記載の要素を含む請求項３７に記載の方法。
【請求項１５５】
請求項６３〜６７のいずれか１項に記載の要素を含む請求項６２に記載の方法。
【請求項１５６】
請求項６９〜７４のいずれか１項に記載の要素を含む請求項６８に記載の方法。
【請求項１５７】
請求項７６〜７８のいずれか１項に記載の要素を含む請求項７５に記載の方法。
【請求項１５８】
請求項８０〜８４のいずれか１項に記載の要素を含む請求項７９に記載の方法。
【請求項１５９】
請求項８６に記載の要素を含む請求項８５に記載の方法。
【請求項１６０】
請求項８８〜１２７のいずれか１項に記載の要素を含む請求項８７に記載の方法。
【請求項１６１】
請求項１２９〜１３９のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１２８に記載の方法。
【請求項１６２】
請求項２〜１６のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４０に記載のシステム。
【請求項１６３】
請求項１８〜２９のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４１に記載のシステム。
【請求項１６４】
請求項３１〜３６のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４２に記載のシステム。
【請求項１６５】
請求項３８〜６１のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４３に記載のシステム。
【請求項１６６】
請求項６３〜６７のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４４に記載のシステム。
【請求項１６７】
請求項６９〜７４のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４５に記載のシステム。
【請求項１６８】
請求項７６〜７８のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４６に記載のシステム。
【請求項１６９】
請求項８０〜８４のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４７に記載のシステム。
【請求項１７０】
請求項８６に記載の要素を含む請求項１４８に記載のシステム。
【請求項１７１】
請求項８８〜１２７のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１４９に記載のシステム。
【請求項１７２】
請求項１２９〜１３９のいずれか１項に記載の要素を含む請求項１５０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的かつ具体的に、機械学習を使用して生体センサを外部機械に結合し、治療を実施又はパフォーマンスを強化するようにエフェクタを制御することができるコンピュータ化表現を形成することに関する。本発明は、身体系及び人工デバイスから感知される信号を測定可能な身体系及び人工デバイスからの出力に統合し、学習ネットワークを作成する。測定可能な身体系は、中枢及び末梢神経系、心臓血管系、呼吸器系、骨格筋及び皮膚、並びに測定可能な信号を生成することができるあらゆる他の身体系を含む。人工デバイスは、診断センサ、医療刺激又は人工装具デバイス、及び／又は非医療システムを含む。本発明は、睡眠及び覚醒状態、睡眠時呼吸障害、記憶及び認知、肥満又は心不全及び他の病状のモニタ及び応答に用途を有し、又はより一般的に外部デバイスを通じたパフォーマンスの強化に用途を有する。本発明の開示は、正常な個人又は睡眠時呼吸障害を有する患者に使用するための睡眠関連身体機能を強化する方法及びシステムを例として使用して本発明のいくつかの用途を概説する。
【０００２】
本出願は、代理人整理番号２４８０−２  ＰＣＴ（２０１５年８月２５日出願の特許出願ＰＣＴ／ＵＳ１５／４６８１９）の主題全体及び用途を引用によって組み込んでいる。
【背景技術】
【０００３】
人間の身体は、人工デバイス又は機械と長く結びついている。義肢は、数世紀にわたって金属及び他の材料と組み合わせた木材で作られてきた。近年の技術的進歩により、デバイスは、現在、ロボット四肢（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｈｕｂ．ｃｏｍ／２０１３／０７／２４／ｄａｒｐａｓ−ｂｒａｉｎ−ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ−ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ−ａｒｍ−ａｎｄ−ａ−ｂｉｏｎｉｃ−ｂａｎｄ−ｔｈａｔ−ｃａｎ−ｔｏｕｃｈ参照）又はブドウ糖感知インスリン注入ポンプのような特定の目的のための高度な材料、設計、及び制御を有することが多い。
【０００４】
これらの機能の多くは、脳（中枢神経系）及び／又は末梢神経系によって仲介される。これらの機能は、視覚又は聴覚のような古典的「神経」機能を含むが、同じく学習、移動、又は機械の作動を含む日常生活のほぼ全ての活動を含む。
【０００５】
多くの状況で、そのような機能を実行する身体の機能は制約される。制約は、多くの形態を取る可能性があり、かつ物理的又は機能的である場合がある。物理的制約は、兵士又は潜水士に影響を与える場合があるような閉鎖空間内の四肢の動きを妨げる外部障害物を含む。物理的制約は、切断による四肢の損失のような内的なものである場合もある。機能的制約は、足を動かす個人の機能を妨げる脳梗塞のような古典的病気を含む場合がある。しかし、機能的制約はまた、不十分な訓練、知識、又は技術の獲得に起因する又は不使用を通じたタスクに対するパフォーマンス不足を含む場合がある。
【０００６】
不足しているのは、特定の個人の失われた生理機能を回復させるか又は既存の機能を強化するために自動的に（「知的に」）治療を調整するのにデバイスを使用することができる方法である。人間の脳が身体機能を感知し、統合し、かつ制御する方法を検査する時に、自動的に治療を調整して機能を回復又は強化することに関する従来及び現在のデバイスのこの無力性は著しいものである。
【０００７】
従来技術は、脳のどの領域が身体機能を制御するか、及びいかにそれらがネットワーク内で他の生理的コンポーネントと相互作用するかを広範囲に研究してきたが、いまだに明確に定義していない。左腕の二頭筋を動かす又は右手の人差し指から感知するなどの単純な身体機能は十分に定義され、かつ多くの場合に個人間で保存される。機能的マッピング又は「地図帳」は、顔の視覚認識のような一部の「単純な知覚」でさえも論争中である。更に、「高次皮質」機能を含む他の身体機能は、十分に定義されておらず、保存されてもいない。これは、睡眠、認知、記憶、気分、覚醒、知覚運動。及び多くの他の活動を含む。
【０００８】
現在、身体機能を調節する機械は、脳に関して正常及び異常な機能の神経画像化、脳マッピング、及び末梢神経マッピングを含むと考えられる生理学の正確で詳細な知識に大部分基づいている。残念ながら、そのような詳細な知識は不完全であることが多い。機能的位置のマッピングは、個人間で異なることが多く、同じ個人でも異なる時間で異なることが多い。記憶、認知、及び心的パフォーマンスのような多くの機能は、確実にマップされていない。十分にマップされた機能に対してさえも、生理機能を定義する研究は、この機能性における追加の不確実性を生じることが多い。
【０００９】
身体機能の機能ドメイン、すなわち、その機能を制御する感知信号及び生体エフェクタを含む機能に関連付けられた生理系のネットワークのマッピングは困難である。機能ドメインのマッピングは、脳に関わる機能に対して特に困難である。しかし、その変化した機能が病気又は次善のパフォーマンスを引き起こす場合がある機能ドメインを感知及び調節する緊急の必要性が存在する。
【００１０】
従来の理論では、睡眠及び覚醒は、後部視床下部を含む脳領域によって調節され、一方、記憶は、海馬及び辺縁系の他の領域によって符号化される。しかし、どの脳領域か睡眠を制御する又は中枢性睡眠時無呼吸における異常な呼吸を調節することを担うかは明らかではない。舌の動きを制御する舌下神経（第１２脳神経）のための延髄内の核のような気道の筋肉を制御する脳幹の領域は、より良く特徴付けられている。しかし、核が閉塞性睡眠時無呼吸を生じる異常な呼吸にどのように統合されるかは理解されていない。この結果、閉塞を低減するために舌の動きを活性化する新しいシステムを使用してもこの症状を治療することはこれまで困難であった。
【００１１】
睡眠は、神経系、骨格筋、心肺、及び他の身体系を統合する身体機能である。睡眠は、次の覚醒と交替してそれを可能にし、かつほとんどの臓器系の正常な機能に必要である。睡眠は、従来的に、高次脳（大脳皮質）、呼吸を制御する筋肉、胃腸及び尿生殖腺の括約筋のような他の不随意筋、脚又は腕の筋肉のような随意筋、知覚機能、又は他の身体機能の機能を調整し、かつそれによって調節されるその両方である脳幹（基本脳）の特定の領域によって制御されると考えられている。
【００１２】
数十年にわたる多くの研究が、睡眠のような脳に内在する身体機能の領域を定義しようと努力している。上記に概説したように、機能マッピングは、定義された筋肉（例えば、上腕二頭筋）又は感覚（例えば、右手の人差し指）の制御のような「単純な」機能に対して十分に定義されるが、睡眠に対しては遙かに明らかではない。睡眠によって影響される複数の臓器系間の相互作用は、正確なマッピングを更に複雑にする。
【００１３】
個人の睡眠機能は、様々な意味で阻害されることがある。最も重要であり共通するのは睡眠時の呼吸低下（低減される呼吸）及び無呼吸（呼吸の欠如）であり、睡眠時の正常に機能しない呼吸は、睡眠機能を妨げ、個人が実質的に又は十分に眠ることができない不眠症のような主な睡眠障害が引き起こされる。全ての睡眠障害は覚醒に悪影響を及ぼし、日常の活動を損なう昼間の眠気を生じる。睡眠障害は、アシドーシス、心不全及び異常な鼓動のような心臓の病気、感染を引き起こし易い免疫系の病気、ストレス、憂鬱、心配、及び精神疾患のような心理的障害、及びいくつかの他の機能不全及び病気の状態を含む代謝効果による低酸素レベルのような呼吸からの病気に至る可能性もある。
【００１４】
睡眠時無呼吸は、閉塞性又は中枢性の場合がある。閉塞性睡眠時無呼吸は、いびきをかく人、太り気味の人、及び心不全のような続発症を発現する可能性がある個人に認められることが多くなっている。中枢性睡眠時無呼吸も一般的であるが認識されておらず、心不全のような併存疾患に関連付けられる。中枢性睡眠時無呼吸は、喉の筋肉を物理的に開いて閉塞を阻止する治療が後遺症の無呼吸を放置することがあるので、閉塞性睡眠時無呼吸症候と共に引き起こされる場合がある。
【００１５】
閉塞性睡眠時無呼吸症（ＯＳＡ）は、睡眠時の完全な又は部分的な気道の虚脱から生じる。逆に、中枢性睡眠時無呼吸症（ＣＳＡ）は、睡眠時の呼吸器筋肉の低減された脳刺激から生じる。両方の形態は、一般的に、終夜睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）、脳波検査（ＥＥＧ）を含む少なくとも八（８）チャネルを測定する試験、眼電図（ＥＯＧ）、心電図（ＥＣＧ）、顎筋電図（ＥＭＧ）、気流、呼吸「努力」、酸素飽和度（ＳａＯ2又はｓａｔ）、及び身体位置を使用して診断される。しかし、これは、一般的に医師の付き添いの下で終夜病院に滞在して行われる面倒な試験であり、患者によって好ましくなく、治療の効果を認めるために繰り返すことが容易でなく、家で実行するのは困難である。最近の研究では、従来的なポリグラフ計を避けるために提供される商業試験が次善であることが分っている。
【００１６】
ポリグラフ計から、無呼吸は、少なくとも１０秒間呼吸がない（呼気なし）状態として定義され、呼吸低下は、少なくとも１０秒間に３０％の呼気の減少とそれに続く少なくとも３％の酸素飽和度の減少又は睡眠からの覚醒により終了するとして定義される。無呼吸は、閉塞咽頭に対して吸気努力を伴う場合に閉塞性として定義される。そのような努力が伴わない場合に、無呼吸は中枢性として定義される。同様に、呼吸低下は、上部気道流の制限の兆候がある場合は閉塞性であり、そうでなければ中枢性と考えられる。無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）は、睡眠の１時間当たりの無呼吸と低呼吸の比率であり、睡眠時無呼吸なし（ＡＨＩ＜５）、軽度睡眠時無呼吸症（５−１５のＡＨＩ）、中等度睡眠時無呼吸症（１５−３０のＡＨＩ）、又は重症睡眠時無呼吸症（ＡＨＩ＞３０）として分類される。
【００１７】
いくつかの治療が閉塞性睡眠時無呼吸症に適応されるが、これらは許容されないことが多い。最も一般的に使用される治療は、現在、気道を開けて閉塞を低減／排除するために継続して積極的に気道に圧力を加えることである。他の選択肢は、閉塞を低減／排除するための機械的なスプリント及び外科的処置を含む。いくつかの最新デバイスは、舌又は顔の筋肉に刺激を加えて閉塞をなくしているが、これが広範囲の人々にどのくらい適切に作用しているかは明らかではない。
【００１８】
中枢性睡眠時無呼吸症を改善するために又は一般的に睡眠の中枢性制御にいくつかの方策が提案されている。中枢性睡眠時無呼吸症は、睡眠障害に直接関係がある場合があるので、中枢性睡眠時無呼吸症の治療は、潜在的に他の症状を助けることができる。中枢性睡眠時無呼吸症が心不全を悪化させ、中枢性睡眠時無呼吸症の治療が心不全の症状及び不眠及び精神的続発症のような他の心臓及び心臓以外の症状を改善することができることが益々理解されている。
【００１９】
薬理学的な薬物療法は、睡眠を誘導するために使用されることが多いが、これらの薬剤は睡眠時無呼吸には有用ではない。これらの薬剤は、自然な睡眠の段階を模擬することはほとんどなく、休息に必要な急速眼球運動（ＲＥＭ）睡眠を誘導することはほとんどなく、皮肉なことに睡眠障害を悪化させ、夜間の無意識にもかかわらず日中の眠気を生じることがある。
【００２０】
中枢又は末端神経系の関わりのコンポーネントを含むことが多い新しい治療手段が上記に概説した複雑な機能を調節するのに必要であることは明らかである。新生の手段は、一般的に特定のターゲット領域の脳又は神経系活動の電気刺激／変調を伴う。全てのこれらの現在の手段は、個々の患者の神経活動に基づくそのような治療の知覚入力、フィードバック、又は変調がないか又は少ない状態で治療を実行しようにするので、重大な共通の問題を受ける。
【００２１】
電気刺激治療の一例は、憂鬱又は発作を治療することが評価されている非侵襲性又は低侵襲性の三又神経刺激（例えば、ＮＥＵＲＯＳＩＧＭＡ（登録商標））である。残念ながら、そのような治療行為の真の機構は明らかではない。これが、刺激される実際の三又神経、脳の前頭葉の直接刺激、未だ未知の機構としての脳血管流又は何らかの他の間接抑制のためか否かは決定されておらず、そのような治療が確実に適用される機能に影響を及ぼしている。更に、この治療は、個々の患者の反応に対するいずれの適応化もなしに「万能サイズ」方式として適用されている。
【００２２】
考えられる他の非侵襲性の神経変調／刺激方式は、発作に対する迷走神経の刺激を含む（Ｃａｒｂｏｍｅｄインコーポレーテッド）。三又神経刺激と同様に、この機構はあまり理解されておらず、この非侵襲性の方法を通じた迷走神経の実際の刺激は不明であり、個々の患者の適用がない。いくつかの技術が、電気及び／又は磁界の非侵襲性頸頭蓋磁気刺激の適用を通じて憂鬱を治療しようとしている（Ｎｅｕｒｏｎｅｔｉｃｓインコーポレーテッド、Ｎｅｏｓｙｎｃインコーポレーテッド、Ｂｒａｉｎｓｗａｙインコーポレーテッド、Ｃｅｒｖｅｌ  Ｎｅｕｒｏｔｅｃｈインコーポレーテッド、及びＴａｌ  Ｍｅｄｉｃａｌインコーポレーテッド）。これらの方法の全ては、興味深い予備的データを示しているが、上記と同じ問題、すなわち、機構の理解不足及び個々の患者のフィードバック及び適応化の不足による患者特異の治療の欠如に苦しんでいる。
【００２３】
具体的に無呼吸では、舌下神経の刺激（Ｉｎｓｐｉｒｅ  Ｍｅｄインコーポレーテッド）又は他ののど筋肉（Ａｐｎｅｘ  Ｍｅｄｉｃａｌインコーポレーテッド）を含む閉塞性睡眠時無呼吸症を調節しようにする方法が評価されているが、一般的に個々の患者特異の治療を持たない。実際には、閉塞の直接管理が無呼吸の問題を解決するか否かは、多くの患者における中枢性睡眠時無呼吸症の要素の共通点のために不明である。
【００２４】
神経変調のための侵襲性方法は、発作及び憂鬱を治療するための迷走神経刺激（Ｃｙｂｅｒｏｎｉｃｓ）、痛みを治療するための脊髄刺激（Ｍｅｄｔｒｏｎｉｃインコーポレーテッド、Ｂｏｓｔｏｎ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃインコーポレーテッド、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｎｅｕｒｏｍｅｄインコーポレーテッド）、発作（Ｍｅｄｔｒｏｎｉｃインコーポレーテッド、Ｂｏｓｔｏｎ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃインコーポレーテッド）又は認知症（Ｔｈｙｎｃインコーポレーテッド）を治療するための直接脳深部刺激を含む。しかし、これらの治療は、身体機能の生理的ネットワークの単一コンポーネントをターゲットにし、残りのネットワークを考えないので制限される。これは、治療の効果を低減するか又は望ましくない効果を生む次善の治療、補償機構をもたらす場合がある。これらの治療は、その特定のターゲットの精度と同程度にしか優良ではなく、脳／神経領域は、睡眠制御、睡眠時呼吸状態、認知、覚醒、記憶、全体的な心的パフォーマンス、又は肥満に対する反応を含む多くの身体機能に対して正確に定義されていない。
【００２５】
従来的な治療は、中枢性睡眠時無呼吸症、他の認知又はパフォーマンス機能、覚醒、心不全又は肥満を管理するのに有効ではない。
【００２６】
デバイスが、仮想環境の増加する使用のような他の機能に使用される場合に、目標は、通常、特定の知覚入力（主として視覚、触覚及び／又は聴覚）を送り、既存の現実世界の体験を複製することによって錯覚又は代理の環境を生成することである。残念ながら、そのような方法は、個人毎に異なる正常な経路で制限される場合がある。従って、正常な刺激は、個人に対する機能を正確に複製せず、この個人に対する正常を表すこともない。
【００２７】
他の状況では、運動タスクのような他の機能を強化又は補償するためのデバイスの使用が制限又は制約される。制約は多くの形態を取る場合があり、物理的又は機能的とすることができる。物理的制約は、兵士又は潜水士に影響を与えるような閉鎖された空間で四肢の動きを妨げる外部障害物を含む。物理的な制約は、切断による四肢の損失のような内因性のものである場合がある。機能的制約は、個人が足を動かそうとする機能を妨げる心臓発作のような古典的病気を含む場合がある。しかし、機能的制約は、不十分な訓練、知識、又はスキルの獲得に起因するか又は不使用を通じたタスクの標準以下のパフォーマンスを含む可能性もある。
【００２８】
身体センサ（例えば、目）、神経機能（例えば、中枢及び末端神経系）、及びエフェクタ器官（例えば、筋肉群）が多くの場合に特定の解剖位置に機能的にマップすることができるというありふれた原理を使用してこれらの制約に対処しようと多くの試みが行われている。しかし、各タスクを制御する脳又は他の生体系の正確な位置は十分に定義されていない。そのような機能的マップ又は「地図帳」は、複雑な機能に対して論争になることが多い。多くのデータが、複雑な人間の機能又は心的機能をモデル化又は分析するのに適切に適合していない動物モデルから発生している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２９】
【特許文献１】ＰＣＴ／ＵＳ１５／４６８１９
【非特許文献】
【００３０】
【非特許文献１】Ｄｏｒｆｍａｎ他、脳波検査及び臨床神経生理学、１９８９年、７３、２１５−２２４
【非特許文献２】ｈｔｔｐ：／／ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｈｕｂ．ｃｏｍ／２０１３／０７／２４／ｄａｒｐａｓ−ｂｒａｉｎ−ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ−ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ−ａｒｍ−ａｎｄ−ａ−ｂｉｏｎｉｃ−ｂａｎｄ−ｔｈａｔ−ｃａｎ−ｔｏｕｃｈ
【非特許文献３】ｈｔｔｐ：／／ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｈｕｂ．ｃｏｍ／２０１３／０７／２４／ｄａｒｐａｓ−ｂｒａｉｎ−ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ−ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ−ａｒｍ−ａｎｄ−ａ−ｂｉｏｎｉｃ−ｈａｎｄ−ｔｈａｔ−ｃａｎ−ｔｏｕｃｈ／
【非特許文献４】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｍｅｒｉｃａｎ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅ／ａｍｐｉｎｇ−ｕｐ−ｂｒａｉｎ−ｆｕｎｃｔｉｏｎ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３１】
身体機能をその相互作用する機能的コンポーネントを変調することによって強化するためのデバイスを開発することは、社会に対して多大な利益になる。例えば、睡眠機能を回復し、すなわち、中枢性睡眠障害を防ぐ又は治療するためのデバイスは、大きい価値になる。そのようなデバイスは、病気のない個人の日中のパフォーマンスを改善するか又は心不全のような中枢性睡眠時無呼吸にかかわる病気を有する患者の症状を軽減することができる。そのようなデバイスはまた、治療をガイドするための正確な生理的な神経又は他の経路を定義する必要なく運動活動又は神経機能のある態様のような他の機能を回復／強化することができるデバイスを構築するという計り知れない利益になる。現在、これらの目標を達成するための従来技術の方法は非常に少ない。
【課題を解決するための手段】
【００３２】
本発明は、生体的及び機械的手法の結合を使用して複雑な身体機能をモニタ及び変調するように設計される。従来技術とは異なり、本発明は、動物及び特定の人間の測定可能な身体系及び身体機能の感知されたシグナチャーの間のロバストな関係を導出するために機械学習を使用するが、推定される生理的関係又は機構を必要としない。本発明は、このロバストな関係又は暗号化機能ネットワークを使用して機能のパフォーマンスを強化又は失われた機能を再生することができる。
【００３３】
本発明の開示の目的に対して以下の定義を適用する。
【００３４】
連想的学習は、感知されたシグナチャー及び他の入力を身体タスクに結び付けるプロセスとして定義される。この開示では、身体タスクは、一般的に、反射的又は他の単純なタスクよりも複雑なタスクである。連想的学習は反復であり、それによって関連付けがこれらのプロセス間の変化のパターンに基づいて修正（「学習」）される。本発明の開示の目的に対して、連想的学習は低インピーダンスを異常な呼吸に関連付けることができる。
【００３５】
身体機能は、生理的又は病的なプロセスを含むことができるタスクを実行するのに必要なプロセスとして定義される。例は、睡眠、睡眠時無呼吸、心的パフォーマンス、又は肥満に対する反応を含む。身体機能は、脳及び中枢神経系、末梢神経系、心臓血管、肺、胃腸、性尿器、免疫、皮膚、及び他の系を含み、相互作用することが多いいくつかの機能ドメインのネットワークに関わっている。身体機能は、生体活動／機能から生じることがあり、生体以外又は人工的コンポーネントを伴う場合があり、例えば、眼鏡をかけて読書し、運転し、遠隔制御ユニットを使用し、自然／人工頭脳を結合された四肢などを動かす患者等々である。
【００３６】
身体信号は、人間、動物、植物、細菌又は他の単細胞の身体、又は多細胞の身体によって生成及び／又は感知される信号を意味する。この定義の目的のために、ウイルス及びプリオンが含まれる。身体信号は、特に、人間の身体によって生成及び／又は人間の身体から感知される信号を含む。身体信号は、一般的に身体機能に関連付けられる。「身体以外の信号」という語は、単細胞又は多細胞の身体以外の発生源から生成されることを示している。例は、外部電源、機械、センサなどからの外部「信号」を含む。「信号」という語が「身体」又は「身体以外」という語なしに使用される場合に、「信号」という語は、「身体信号」と「身体以外」信号の両方を含むことを示し、すなわち、全ての信号を含む。
【００３７】
身体は、単細胞生物、多細胞生物、ウイルス及びプリオンの物理的な構造を意味する。生物は、動物（限定されないが人間など）、植物、細菌などを含む。
【００３８】
エフェクタは、四肢を動かすか又は睡眠中の呼吸を高めるために横隔膜を動かすための身体的エフェクタ、又はタスクを完了するための人工頭脳四肢又は電気刺激のような人工的エフェクタを含むことができる。
【００３９】
エフェクタ応答は、身体タスクを完了することができ、又は完了させなくてもよいエフェクタの結果である。例えば、エフェクタが腕の三頭筋である場合に、全体のタスクが完全に腕を延ばせることである場合にエフェクタ応答は３０度ずつ腕を広げることである。
【００４０】
エフェクタ信号は、エフェクタ応答を生成するために本発明によってエフェクタに送出される信号である。
【００４１】
機能ドメインは、全体の機能、例えば、呼吸を生じる特定の臓器系又は系の組合せに関連付けられた場合がある個別の身体機能に関する要素全てのアセンブリである。単純な機能では、これは、感知される「皮膚分布」に還元され、例えば、肩の知覚は、脊髄のＣ４３５分布からの知覚神経によって仲介される。しかし、そのような単純なドメインも複雑であり（及びネットワーク化されている）、肩の知覚は、心臓にも供給する神経によって仲介される。機能ドメインは、神経、血管、リンパ腺系、間質組織平面及びホルモン中心を含む。感知されたシグナチャーは、測定可能な生体パラメータ又は指数であり、上述の身体系から個々に又は組み合わせて使用され、身体機能にリンクされ、まとめてその機能を説明する。
【００４２】
他の定義は、呼吸、心拍、歩行、走行、睡眠、夢のような自然の生体活動の直接的な結果であるいずれの機能も意味する生体機能を含む。
【００４３】
本明細書における記号モデルは、タスクの完全な生理的説明がない場合にもタスクに測定かつ感知された活動を結び付ける機能の数学的表現である。これは記号表現と呼びことができる。これは、アナログで記録された生体信号、デジタル符号化暗号、コンピュータコード、写真又は図形のような視覚表現などを含むことができ、指定された方法を実行するための迅速で明確な変換を助けるために使用することができる。連想的学習は、一般的に感知されたシグナチャー及び複雑な生体タスクを含むプロセスをリンクする反復プロセスであり、これらのプロセス間の変化のパターンに基づいてこれらの関連付けを修正（「学習」）する（例えば、低インピーダンスを異常な呼吸に関連付ける）。
【００４４】
暗号化ネットワーク又は暗号化機能ネットワーク（ＦＥＮ）は、測定されたパラメータ（感知されたシグナチャー）をエフェクタ及び他のセンサを含む身体タスクの態様に関連付けるモデルとして定義される。これは、その身体機能のモニタ及び改善された機能を可能にする。暗号化ネットワークは、機能ドメインをパラメータ化するように設計され、例えば、そのタスクの完全な生理的又は機械的説明がない場合にも感知される活動をタスクに結び付ける。これは、各生体臓器系における細かいマッピング又は再現機能の従来的な方法から外れるものである。ネットワークは、数学的又は他の抽象表現とすることができる場合に記号コードのような記号表現の形態の記号とすることができる。神経系に適用される場合に、これを暗号化神経系と呼ぶことができる。
【００４５】
暗号化は、符号化情報のプロセスとして定義される。
【００４６】
強化されたパフォーマンス又は強化は、個人における正常な健康及び病気のないベースライン機能に対する改善として定義される。従って、強化されたパフォーマンスは、異常に遅い心拍を有する個人又は患者におけるペーシング又は公知の糖尿病患者のインスリンポンプのような病気の治療を含まない。
【００４７】
外部機械は、機械的、電気的、コンピュータ又は他の自然（生得的に生物）以外のデバイスとして定義される。これは、身体の外部に置くことができるが、身体に接触又は身体内に埋め込むこともできる。
【００４８】
身体の四肢は、腕、脚、手、足、指、爪先、及びこれらのサブセグメントを含む身体の四肢及び関連付けられた構造として定義される。
【００４９】
機能ドメインは、身体タスクに関する要素として定義される。これは、感知される要素、分析要素、及びエフェクタ要素を含むことができる。分析要素は、「学習」することができ、事前プログラムすることができ、再帰的又は受動的とすることができる。各要素は、生体、生体以外、又は人工とすることができる。
【００５０】
例えば、機能ドメインは、全体の機能、例えば、呼吸を生じる特定の臓器系又は系の組合せに時に関連付けられる場合がある。単純な機能では、これは、感知される「皮膚分布」に還元され、例えば、肩の知覚は、脊髄のＣ４３５分布から知覚神経によって仲介される。しかし、単純なドメインでも複雑になり、肩の知覚は、心臓にも供給する神経によって仲介される。従って、機能ドメインは、神経、血管、リンパ腺系、間質組織平面、及びホルモン器官を含む。感知されたシグナチャーは、これらの臓器系からの測定可能な生体パラメータ又は指数であり、個々に又は身体機能に関連付けられた組合せに使用され、その機能をまとめて説明する。
【００５１】
機能的関連付けは、その機能が発生した時に同時に発生する感知される信号又は機能ドメインとして定義される。例は、肋間筋又は横隔膜のような呼吸の筋肉の活動によって呼吸を制御する脳の部分の活動になる。機能的関連付けは、生体経路による必要はない。例えば、機能的関連付けは、狭心症のような心臓に関連の問題による肩の神経の感知される活動を含み、肩の神経活動は、心臓の問題を引き引き起こす生理的プロセスの一部ではない。
【００５２】
機械学習は、厳密に静的なプログラミング命令によるのではなくモデルを構築することによってデータから学習しデータの予想を実行することができる一連の分析方法及びアルゴリズムとして定義される。これらの機械学習方法は、パターンを「学習」して事前プログラム（すなわち、命令）されない少なくともいくつかのコンポーネントと協働する。この意味では、機械学習は、一般的ではない個別化されたソリューションを生成する。機械学習は、人工的神経ネットワーク、ヒューリスティックス、決定論的規則、及び結合方式を含む多くの形式を取ることができる。
【００５３】
感知されたシグナチャーは、身体的タスクに関するセンサからの１又は２以上の信号として定義される。センサは、生体、生体以外、又は人工的とすることができる。感知されたシグナチャーは、機能ドメインの入力である。感知されたシグナチャーは、睡眠時の呼吸障害のような問題の機能に関連付けられた神経発火速度及び酸素化レベルのような生理的パラメータとすることができる。
【００５４】
心的覚醒は、特定の望ましいタスクに着目してそのタスクのパフォーマンスによって測定することができる覚醒状態として定義される。改善した心的覚醒は、目覚めて心的かつ他のタスクを同様に実行することによって特徴付けられる。低減された心的覚醒は、限定されないが、タスクの損なわれたパフォーマンス、「心的疲労」、集中力の欠如、注意不足、眠気、睡魔、発作性睡眠、睡眠、及び上記を含む病気のプロセス、並びに昏睡状態、「徘徊」状態、及びその他を含む多くの状態を含むことができる。
【００５５】
「タスク」は、行われる、完了される、又は取り扱われる１つの作業、アクション、又は動きを意味する。「身体的タスク」という語は、本明細書で定義する「身体」によって行われる、完了される、又は取り扱われる１つの作業、アクション、又は動きを意味する。
【００５６】
治療的に有効は、１又は２以上の患者の結果に測定可能な改善を生じた介入又は治療のエフェクタ機能又は投与として定義される。例は、中枢性睡眠時無呼吸を治療するために呼吸を制御するターゲット領域を刺激するために頭皮に向けられるエネルギのパターンになる。理想的には、介入は、身体の他の領域、この場合に、頭皮全体を収容するキャップではなく小さい接触デバイスによって達成することができ、又は頭部全体ではなくターゲット領域に非接触デバイスからエネルギを向ける。
【００５７】
他の生体用語は、心不全、１回換気量、睡眠時無呼吸、及び肥満のような標準的な定義を取る。
【００５８】
本発明は、暗号化機能ネットワークを作成する。本発明の潜在的な使用数は広範囲である。
【００５９】
１つの態様において、人間の身体と相互作用する方法を提供し、本方法は、人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、身体タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定するために機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び身体的タスクを制御する段階を含む。
【００６０】
別の態様において、身体的タスクのパフォーマンスを強化する方法を提供し、本方法は、１又は２以上のセンサでタスクに関連付けられた信号を検出する段階、信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、身体タスクのパフォーマンスを強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及びタスクのパフォーマンスを強化する段階を含む。
【００６１】
別の態様において、病気を治療する方法を提供し、本方法は、人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた信号を検出する段階、信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、病気を治療するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び病気を治療する段階を含む。
【００６２】
別の態様において、１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動を変換する方法を提供し、本方法は、１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動の身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、神経活動を変換するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び神経活動を変換する段階を含む。
【００６３】
別の態様において、暗号化機能ネットワークを使用してデバイスを制御する方法を提供し、本方法は、１又は２以上のセンサを使用して身体から身体信号を検出する段階、身体信号を処理して感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して感知されたシグナチャーを処理し、デバイスを制御するための１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及びデバイスを制御する段階を含む。
【００６４】
別の態様において、動物の身体機能を測定する方法を提供し、本方法は、知覚活動に関連付けられた身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、及び暗号化機能ネットワークを使用して感知されたシグナチャーを処理し、動物の身体機能を強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階を含む。
【００６５】
別の態様において、特定の人間パフォーマンスを改善する方法を提供し、本方法は、特定の機能を担う脳の部分に関連付けられた人間の身体の１又は２以上の領域を識別する段階、人間の身体の１又は２以上の領域の近くに低エネルギ刺激電極を配置する段階、電極を通して刺激を加えて脳の一部を活性化する段階、及び脳の一部分に関する変化を測定して特定の人間パフォーマンスの改善を検証する段階を含む。
【００６６】
別の態様において、睡眠障害を治療する方法を提供し、本方法は、睡眠機能に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び電極を通して低エネルギ刺激を加え、患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を活性化して睡眠障害を治療する段階を含む。
【００６７】
別の態様において、注意力を強化する方法を提供し、本方法は、注意障害に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び電極を通して低エネルギ刺激を加え、患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の一部分を活性化して注意障害を治療する段階を含む。
【００６８】
別の態様において、中枢性睡眠時無呼吸を治療する方法を提供し、本方法は、頭部及び首の１又は２以上の局所区域からターゲット領域（睡眠を制御する脳の１又は２以上の部分に機能的に関連付けられたターゲット領域）を識別する段階、及び身体の他の領域の刺激を最小にすると同時にターゲット領域を刺激するための治療に有効なエネルギ量を送出して中枢性睡眠時無呼吸を治療する段階を含む。
【００６９】
別の態様において、心的機能を変調する方法を提供し、本方法は、身体の局所区域から選択されたターゲット領域（覚醒、認知、記憶、気分、注意、及び自覚の１又は２以上を含む心的機能を統括する脳の部分に機能的に関連付けられたターゲット領域）を識別する段階、及び身体の他の領域の刺激を最小にすると同時にターゲット領域を刺激するための治療的に有効なエネルギ量を送出して心的機能を変調する段階を含む。
【００７０】
別の態様において、人間の身体と相互作用するためのシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、身体的タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び身体的タスクを制御する段階を含む作動を実行する。
【００７１】
別の態様において、１又は２以上のタスクのパフォーマンスを強化するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、１又は２以上のセンサでタスクに関連付けられた信号を検出する段階、信号を処理して１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、身体的タスクのパフォーマンスを強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及びタスクのパフォーマンスを強化する段階を含む作動を実行する。
【００７２】
別の態様において、病気を治療するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、病気を治療するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び病気を治療する段階を含む作動を実行する。
【００７３】
別の態様において、１又は２以上の生体機能に関連付けられた神経活動を変換するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた神経活動の身体信号を検出する段階、身体信号を処理して１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用してシグナチャーを処理し、神経活動を変換する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及び神経活動を変換する段階を含む作動を実行する。
【００７４】
別の態様において、生体信号を使用してデバイスを制御するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、１又は２以上のセンサを使用して身体からの身体信号を検出する段階、身体信号を処理して感知されたシグナチャーを作成する段階、機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して感知されたシグナチャーを処理し、デバイスを制御するための１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、暗号化機能ネットワークを通じて１又は２以上のエフェクタ信号（１又は２以上のエフェクタ応答に基づくエフェクタ信号）を送出する段階、及びデバイスを制御する段階を含む作動を実行する。
【００７５】
別の態様において、動物の視覚機能を測定するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、知覚活動に関連付けられた身体信号を検出する段階、身体信号を処理して知覚の量的尺度を表す１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、及び機械学習を利用する暗号化機能ネットワークを使用して感知されたシグナチャーを処理し、動物の身体機能を強化するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階を含む作動を実行する。
【００７６】
別の態様において、特定の人間パフォーマンスを改善するためのシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、特定の機能を担う脳の一部に関連付けられた人間の身体の１又は２以上の領域を識別する段階、人間の身体の１又は２以上の領域の近くに低エネルギ刺激電極を配置する段階、電極を通して刺激を与え脳の一部を活性化する段階、及び脳の一部に関連の変化を測定して特定の人間パフォーマンスの改善を検証する段階を含む作動を実行する。
【００７７】
別の態様において、睡眠障害を治療するためのシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、睡眠機能に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び電極を通して低エネルギ刺激を加え、患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を活性化して睡眠障害を治療する段階を含む作動を実行する。
【００７８】
別の態様において、注意力を強化するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、注意障害に関連付けられた患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の１又は２以上の領域を選択する段階、及び電極を通して低エネルギ刺激を加え、患者の中枢神経系及び／又は末梢神経系の一部を活性化して注意障害を治療する段階を含む作動を実行する。
【００７９】
別の態様において、中枢性睡眠時無呼吸を治療するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、頭部と首の１又は２以上の局所区域からのターゲット領域（睡眠を制御する脳の１又は２以上の部分に機能的に関連付けられたターゲット領域）を識別する段階、及び身体の他の領域の刺激を最小にすると同時にターゲット領域を刺激するための治療的に有効なエネルギ量を送出して中枢性睡眠時無呼吸を治療する段階を含む作動を実行する。
【００８０】
別の態様において、心的機能を変調するシステムを提供し、システムは、プロセッサと命令を格納するメモリとを含み、命令は、プロセッサによって実行された時に、身体の局所区域から選択されたターゲット領域（覚醒、認知、記憶、気分、注意、及び自覚の１又は２以上を含む心的機能を統括する脳の一部に機能的に関連付けられたターゲット領域）を識別する段階、及び身体の他の領域の刺激を最小にすると同時に心的機能を変調するためにターゲット領域を刺激するための治療的に有効なエネルギ量を送出する段階を含む作動を実行する。
【００８１】
本発明の１つの動機付けは、多くの複雑な身体機能のための詳細な決定論的ソリューションが生得的には治療に限定されるということである。これはいくつかのファクタを反映する。最初に、制御の領域における個人間の変動がある、例えば、一人の個人における話すための生体神経ネットワークは、別の個人における話すための生体神経ネットワークとは異なる。神経コンポーネントを有する機能では、これは、高次認知機能及び記憶が各個人における成長及び発達中に形成され、又は潜在的に遺伝的に確立される固有の方式を表すことがある。次に、多くの脳機能に可塑性があり、すなわち、環境の変化又は病気が制御領域を変えてしまうことがある。変化は、段階的又は突然である場合があり、数年、数カ月、又は数週間にわたる変化を引き起こし、正常な発達、加齢、又は機能不全を反映することがある。これは、最初に有効であった従来的な治療が何故時間と共に有効でなくなったかを説明することができる。三番目に、中枢及び末梢神経系における機能ドメインの本発明者の概念的な知識が初期のものであるということである。従って、観察して次に制御の領域をマップするために特定のターゲットを刺激する古典的な例を使用して身体機能を理解することは重大な問題である。
【００８２】
いくつかの革新が本発明を従来技術から分けるものである。最初に、本発明は、身体機能のための暗号化ネットワークを作成する。これは、機能ドメインのネットワークとしての機能を再構成する。これは、各生体臓器系を細かくマップするか又は再現する従来的な方法とは異なる。代わりに、二番目として、本発明は、各機能の感知されたシグナチャー及びエフェクタを識別する。シグナチャーは、関連付けられた神経又は非神経系とすることができる。三番目に、本発明は、フィードバックループを加えて、同じ個人でも時間と共に変化する場合がある測定されかつ定量的に決定された治療を加える。これは、暗号化ネットワークが進行中の機械学習プロセスを使用して時間と共に訓練されるために固有のものである。四番目に、本発明の中心論理は、「フリーサイズ」で一般的又はステレオタイプの治療を使用する大多数の現在のデバイスとは別物の患者特異のものである。五番目に、治療は、継続した機械学習を通じて適応可能であり、それによって同じ個人における類似の異常が異なるシグナチャーを生じる及び／又は時間的に２又は３以上の個別の期間に異なるエフェクタ応答を要求することができる。六番目に、デバイスのある一定の実施形態は、生体及び生体以外のデバイスを互いに又は個々に組み合わせる。暗号化表現は、外因性の人工信号、並びに内因性の生体信号とすることができる新しいシグナチャーに時間と共に対応することができる。治療は、外部デバイスによって及び／又はエフェクタの直接刺激又は抑制によって最終的に送出することができる。実施形態は、睡眠時無呼吸、心不全への身体の反応、肥満、覚醒、記憶、及び心的パフォーマンス又は認知の改善を含む。
【００８３】
神経、心臓血管、又はその他とすることができるネットワークの相互接続された領域から測定又はこれらを刺激することによってタスクの機能ドメインにアクセスする概念は、いくつかのレベルで新しく、従来技術におけるデバイスによって対処されてこなかった。この概念を十分に理解するための例は、中枢性睡眠時無呼吸の病気を考えることに提示している。
【００８４】
本発明における中枢性睡眠時無呼吸の機能ドメインは、脳機能の感知されたシグナチャー（ＥＥＧで測定可能）、血液における低下した酸素化レベル及び増加した一酸化炭素レベル（皮膚センサから測定可能）、及び一部の個人では増加した心拍及び変化した心拍のパターン及び他の定義されていない機能を含む。観察されるが説明されないシグナチャーは、脚からの夜間の吻側体液シフト（睡眠時無呼吸を心不全に結び付けることができる）を含むことができる。中枢性睡眠時無呼吸のエフェクタ応答は、首の筋肉、横隔膜、肋間筋及び副筋の神経機能（神経発火速度によって測定可能）である。本発明は、脳又は神経活動、胸壁の動き、皮膚の生体インピーダンス（吻側降下の評価）、又は診断及びモニタのための酸素化のこれらの感知されたシグナチャーを使用する。治療の実施形態において、本発明は、変化するエフェクタ応答をもたらすことができる。
【００８５】
胸壁インピーダンスは多くの形態で表現することができる。本発明において、異常な胸壁インピーダンスの感知されたシグナチャーは、下半身インピーダンス（例えば、脚、腰）対上半身インピーダンス（首及び胸）の比率、すなわち、下半身の高インピーダンス（細胞外液が少ない）、上半身の低インピーダンス（細胞外液が多い）を含む。これは、上半身対下半身のコンダクタンスとして表すことができる。これは、電気エネルギの様々な形態、パターン、又は波形に対するインピーダンスを測定する段階を含むことができる。
【００８６】
１つの好ましい実施形態において、機械学習は、繰返し測定されるシグナチャーを正常な呼吸に関連付けるために使用される。無呼吸が睡眠中に引き起こされる場合に、本発明は、ドメインの活動を変えて睡眠時無呼吸を軽減するように適応された調整の治療を加える。治療に対する反応（例えば、エフェクタ応答）は、感知されたシグナチャーを通じて繰返し認めることができ、これらのシグナチャーに基づいて治療を止めるか続けることができる。これは、連続した積極的気道圧迫又は神経刺激のような治療が、治療を変えるための適応アルゴリズムなしに体験的に連続的に又は所定の方法で送出されることが多い従来技術とは異なる。
【００８７】
他の感知されたシグナチャーは、心的パフォーマンス又は睡眠の変化した神経発火速度、睡眠中の血管強化、心不全又は睡眠時呼吸障害に対する身体の反応における低減された皮膚電気抵抗（変化した電気分解又は浮腫に由来する）、睡眠障害中の電磁スペクトルの近赤外線又は他のコンポーネントの変化した皮膚吸収又は放出、光学信号（変化した反射）、音又は超音波（異なる超音波反射及び分散）を含む印加された電気以外の他のエネルギの他の形態の測定された変化、及び感知することができる身体化学反応の潜在的に変化したスペクトル信号を含む。
【００８８】
機能ドメインのネットワークは、身体機能に接続するための固有の方法である。例えば、胸痛（狭心症）又は心臓発作（心筋梗塞）を有する患者は、左腕、肩又は他の領域に「反射痛」を体験することが多い。一部の患者は、心虚血から腕の痛みだけを体験し、すなわち、腕の痛みは感知されたシグナチャーである。このシグナチャーは、推測的には他の個人に関連しない場合があるが、その個人の暗号化ネットワークによって学習することができる。従って、本発明は、感知される「痛み」の一般的な神経発火速度よりも下の腕の神経活動を感知することができ、デバイスに胸痛（「狭心症」）の早期警告センサを提供し治療を提供するか又は医療スタッフに警告する。
【００８９】
別の例において、普通の「消化不良」、並びに病気を含む場合がある異常な内臓（胃、小腸、大腸）の問題を有する患者は、不明確に定義された可変の内臓及び身体神経を通じて腹壁の漠然とした不快感を体験することが多い。この領域をマッサージすることは、内臓臓器の痛みを軽減することができる対抗刺激の例である。一実施形態において、従って、本発明は、身体機能の「機能ドメイン」内の適切な皮膚領域にアルゴリズミックに決定された振動刺激を提供し、痛みを軽減する。
【００９０】
更に別の例として、胸痛又は異常な心臓の鼓動のような皮膚又は他のアクセス可能な神経（例えば、口、肛門の粘膜、又は外耳道の皮膚）における神経発火は、他の臓器と神経制御領域を共有することができる。エフェクタ信号は、機能ドメインの特定の領域に送出され心臓の痛み又は他の異常を軽減することができる。機能ドメインの他のコンポーネントは、血管の血流、血管運動神経の反応度、皮膚導電率（コンダクティビティ）、心拍又は心拍変動、呼吸数、細胞浮腫、及び本明細書を通じて例示される他の指数を含むことができる。
【００９１】
治療は個々に特異であり、体験的に送出されることはない。機能の望ましいレベルの間の神経発火の速度及びパターンのような基本シグナチャーが各個人で分析及び学習され、暗号化機能ネットワーク内の他のシグナチャーと結合される。睡眠時呼吸障害、心不全、倦怠感、及びその他のような状態で、この正常な範囲以外の変動が感知され、病気又はパフォーマンスをモニタするために使用することができる。閉塞性睡眠時無呼吸のために首の筋肉を刺激し、中枢性無呼吸のために副筋又は覚醒中心を刺激し、又は心不全及び他の症状の治療のような治療を（例えば、エフェクタ応答により）モニタして機械学習シグナチャーに適合するように作り変えることができる。従って、機能は、１次生体ターゲットの直接知識又はアクセスなしにかつその機能の詳細な病態生理学的知識なしに変調することができる。
【００９２】
神経シグナチャーは、多くの機能の間で、例えば、末梢神経の皮膚分布に基づいて共有することができる。一例は、「Ｃ２３４」領域の肩甲骨の先端の知覚、「Ｃ５６」領域による三角筋機能の制御、及び横隔膜筋肉の制御及び従って「Ｃ３４５」領域の呼吸である。従って、肩の知覚は、肩の刺激、又は横隔膜に隣接する心臓の一部の痛みを示すことができる。直接電気刺激、振動刺激、熱、又はその他によるこれらの領域の刺激は、測定される機能に反対刺激を生じることができる。
【００９３】
脳のシグナチャーは、ＥＥＧ又は多くのタイプの電気センサによって頭皮から測定される単純化ＥＥＧを通じて直接認めることができる。例えば、アルファ（７．５−１２．５Ｈｚ）、ベータ（１２．５−３０Ｈｚ）又はガンマ（２５−４０Ｈｚ）帯域の頭皮の活動は、目覚め（眠っていない状態）又は緊張又は覚醒を示し、デルタ（０．１−３Ｈｚ）又はシータ（４−７Ｈｚ）帯域の活動は眠気（又は昏睡）状態を示している。感知される活動に応答して、介入が頭皮又はネットワークの他のドメインに加えられ、アルファ、ベータ、又はガンマシグナチャーをモニタして覚醒を促進する。各ケースにおいて、本発明は、革新的であり、機械学習を使用して与えられた機能に対する患者特異に作り変えられたシグナチャーを導出し、作り変えられたフィードバックループでアルゴリズミックに介入を加える。１つの好ましい実施形態ではこれが睡眠機能を強化する。
【００９４】
末梢神経シグナチャーは多数ある。例えば、頭及び首の頸部交感神経叢の増加した神経発火は、覚醒又は急速眼球運動（ＲＥＭ）睡眠に関連付けられ、低減した活動は、眠気又は睡眠のＩ−ＩＶの段階に関連付けられる。頭及び首のこれらの領域の刺激を使用して覚醒状態を上げることができる。副筋（ＸＩ）、顔（ＶＩＩ）又は他の頭蓋神経の増加した発火は、切迫した閉塞性睡眠時無呼吸を示すことができ、治療のターゲットを提供することができる。
【００９５】
いくつかの非神経ドメインシグナチャーがある。例えば、指の皮膚の酸素センサの脱酸素（光の反射率又は容積脈波を通じた）は、呼吸低下又は無呼吸を示すことができる。上昇した皮膚温度又は血流（光センサの赤外線波長の吸収）は、副交感神経の活動から段階Ｉ−ＩＶの睡眠で発生することがある。新しい皮膚センサは、ブドウ糖（糖尿病状態、食事の必要を感知するため）、ＩＮＲ（血液の抗凝結薬を服用している一部の患者の血液濃度の試験）及び血流における薬物に対するセンサの新しい生成、皮膚の化学変化のようなバイオマーカの変化を感知することができる。これらのシグナチャーの解釈は、煩わしいことがあるが、機械学習による本発明では特定の機能に結び付けられ、例えば、熱が皮膚温度を上昇させるが、呼吸数の増加及び皮膚生化学／電気抵抗の変化（発汗による）を伴っている。複数のシグナチャーに基づいて学習することにより、このケースで温度情報を使用して、中枢性睡眠時無呼吸によるものから熱による呼吸数の変化を区別することができる。
【００９６】
本発明は、神経の可塑性の概念に適用される。可塑性は、挙動、環境、神経プロセス、思考、及び感情の変化から、及びケガから生じる変化への神経及び接続（シナプス）の経路における変性を指す。この概念は、脳及び神経系が静的器官であるという先行の教示で置換される。新しい研究は、脳が時間と共に組織（構造）及び生理機能（機能）において変化することを示している。例えば、ＤＡＲＰＡ四肢プロジェクト、ターゲット機能の従来的な脳エリアに梗塞を引き起こしたにもかかわらず数カ月又は数年の物理的又は職業的治療後に機能を回復した脳梗塞発症者のようないくつかの例がある。可塑性は、末梢神経にも観察され、例えば、機能神経の分布（真皮節）が、病気を引き起こした神経供給の隣接する分布に拡大することができる。換言すると、単数の機能が、例えば、測定される血流、電気皮膚抵抗又は他の生理的パラメータにおける非神経意味合いを有する可能な中枢又は末梢神経系の様々な領域によって引き受けられるか又は関わっていることがある。
【００９７】
本発明は、連続的な機械学習が、可塑性が発生する時でも及びその機能に対する正確な生理的マッピング知識なしでも保存されるという原理を使用する。例えば、古典的なパブロフの訓練では、犬は、以前に訓練で食べ物に関連付けられていた非食べ物関連刺激に露出された時によだれを出すように訓練される。換言すると、新しく訓練された刺激、すなわち、機能相互作用は、その機能に対する詳細な生理的リンクの知識なしに使用される。
【００９８】
本発明は、個別化学習フィードバックループを包含し、古典的なパブロフの条件付けに類似のアルゴリズム機械学習によって望ましい身体機能を変調する。訓練モードでは、例えば、予想される安らかな睡眠の日に腰の皮膚の振動刺激のような刺激が、正常な期間に加えられる。続いて、睡眠が妨げられる場合に、刺激の訓練モードが加えられる。限定されないが、覚醒、記憶、睡眠、及び睡眠時呼吸障害を含む様々な身体機能にこのモードが加えられる。
【００９９】
本発明は、体験的に機能ドメインを識別してコンピュータでカスタマイズされた個別化ソリューションを提供する。これは、例えば、睡眠時呼吸障害の好ましい実施形態が脳神経（例えば、三又神経又は舌下）を刺激し、ある反応を訓練するか又は意図される以外の領域を刺激することによって実際に不意に作用することがある確かでない機構を通じた従来技術とは異なる。
【０１００】
好ましい実施形態の別のセットでは、暗号化ネットワークを使用して、病気ではない状態における身体パフォーマンスを強化することができる。１つの方向は、未使用身体機能を利用することである。日常の欧米生活では、人間は、胴、脚、及び腕のセンサ及びエレクタを十分に利用していないことが多いが、目及び手のセンサ及びエフェクタを多くの場合に使用する。デバイスによるフルに利用されていない領域の刺激は、個人の知覚機能（帯域幅）を強化することができる。人工センサと組み合わせた時に、これらの十分利用されていない領域を使用して「第六感」（図を参照）を提供して生理的に感知されない刺激に対する知覚を強化し（例えば、一酸化炭素センサは身体の使用されていない部分への振動刺激を提供することができる）、身体（例えば、覚醒を改善する）又は他の機能を訓練することができる。
【０１０１】
パフォーマンスの強化は、刺激の周波数、振幅、及び箇所に基づいて変わる特定の刺激パターンを要求することができる。この情報は、各個人における感知されたシグナチャー又はパターンの機械学習によって獲得される。別の方法は、ウェアラブルデバイスからのクラウドソースのデータ収集によって又は他の手段により、非特定化されたデータベースから望ましいモダリティで高度に機能している個人からのパターンを使用することである。これらのパターンは、個人が適切に調整することができる記号表現に繋ぐ暗号化ネットワークにおける機械学習アルゴリズムの入力として作用することができる。
【０１０２】
エフェクタ刺激は、非生理的又は異型の生理的刺激を印加することによる既存の身体機能の意図的ではない動員を避けなければならない。これは、正常な感知周波数の外側のような正常なプロセス又は経路の部分ではない神経周波数又はパターンを使用することにより、又は異なるパターンにより、又は異なる（低い）振幅によって達成することができる。本発明の開示の他の例を使用すると、本発明は、狭心症の早期警告として心臓の虚血の機能ドメインにおける無症状の神経発火、又は呼吸を刺激するための副筋（中枢性睡眠時無呼吸のため）又は首（覚醒を改善するため）への神経刺激の無症状の振幅の適用を感知することができる。これらの予防手段は、挙動変化を呼び引き起こし、脳による知覚及び／又は事象の記憶の変化を阻止する（２０１４年ネイチャー、Ｒｅｄｏｎｄｏ他）。
【０１０３】
本発明は、いくつかのタイプのセンサを個々に又は組み合わせて機能することができる。例は、ＦＩＮＥ（ｈｔｔｐ：／／ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｈｕｂ．ｃｏｍ／２０１３／０７／２４／ｄａｒｐａｓ−ｂｒａｉｎ−ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ−ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ−ａｒｍ−ａｎｄ−ａ−ｂｉｏｎｉｃ−ｈａｎｄ−ｔｈａｔ−ｃａｎ−ｔｏｕｃｈ／）のような固体物理センサ、従来的なＥＣＧ又はＥＥＧ電気センサ、静電気クリームのような非固体センサ、生体電気抵抗センサ、圧電フィルムセンサ、プリント回路センサ、感光フィルム、感熱フィルム、及びビデオ、ＩＲ、温度、ガスセンサ、並びに他のセンサのような身体に接触しない外部指向センサを含む。これらのセンサは、刺激を感知して、構成された／生成された（標準以外又は体性局在以外の）経路を通じて情報を変換し神経を活性化する。
【０１０４】
プロセス要素は、身体の様々な部分／神経を刺激するか、又は外部機械の機械アクションを引き起こすことができる出力要素に接続するデジタル信号プロセッサを含む。そのような要素は、分離した又はネットワーキング（例えば、クラウドコンピュータ）の集積回路を有する従来のコンピュータ機械、生体コンピュータ、統合された生体／人工デバイス（人工頭脳）を含むことができ、又は特定の示されたタスクを実行するために未使用生体機能を利用することができる。１つの潜在的実施形態は、この目的のために人工コンピュータをプログラムする代わりに中枢神経系の未使用コンピュータ機能を使用してパターン認識を実行することである。これは、視覚／聴覚／嗅覚又は他の知覚を認識するように個人を訓練して、その刺激に次に遭遇した時に反応を呼び引き起こした感知されたシグナチャーを感知することによって達成することができる。
【０１０５】
エフェクタ要素は、直接電気出力、圧電デバイス、視覚／赤外線又は他の刺激システム、神経刺激電極又はサーボモータを含み、四肢、高周波又は赤外線送信のようなデジタル化電子信号、又は仮想世界インタフェースにおけるアバターのような仮想化データ又はクエリすることができる大きいデータベースの要素、並びに現在既存の又はまだ開発中の他のエフェクタ要素を制御することができる。
【０１０６】
エフェクタ要素の応用は、刺激又は身体機能を感知する（例えば、視覚機能、眼病の進行、気分、覚醒、外傷の脳損傷のようなけがの感知、心臓電気及び／又は機械機能、無症状の発作の感知）、人間の身体を不快にさせることのない外界の状況又は環境の感知（例えば、火事の熱の感知、地雷のような外部環境での酸素又は有毒ガスコンポーネントの感知）のような診断目的とすることができる。
【０１０７】
エフェクタは、脳に関連の機能（例えば、睡眠障害又は中枢性無呼吸を有する患者の脳刺激、発作リハビリのための生体自己制御、アクション又は発作性疾患のための脳深部刺激）、他の神経系疾患（例えば、患者の人工センサデータの末梢神経への置換、筋肉の生体自己制御刺激）、心臓病（例えば、埋め込み型デバイスで治療した不整脈、機械又は電気デバイスで改善した心臓機能）、肥満に対する反応、又は示された電気又は機械要素で修正された他の臓器の病気のような医療に関連の治療に適用することができる。
【０１０８】
本発明を使用した機械学習治療の適用は、生理的活動又は機械的非生理機能の訓練、学習、及び実行のためとすることができる。非特定刺激を印加する従来技術、例えば、頸頭蓋直流刺激（参照、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｍｅｒｉｃａｎ．ｃｏｍ／ａｒｔｉｃｌｅ／ａｍｐｉｎｇ−ｕｐ−ｂｒａｉｎ−ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とは異なり、本発明は、フィードバックループを通じて変調された特定の治療を感知、機械学習、最適化、及び送出することができる。これは、調整の治療を提供して多くの複雑な機能を修正することができる。
【０１０９】
本発明の他の応用は、負傷後に運動機能を改善する段階（例えば、失われた機能を回復するための筋肉への直接刺激、管理された運動中の望ましい範囲の心拍を維持するための生体自己制御、脳刺激）、感覚知覚を強化する段階（例えば、顔認識のための人工視覚センサ、以前に聞き取れなかった情報を感知するための人工聴覚センサ）、制約を克服するか又はより有効なソリューションを開発する段階（例えば、人工デバイスによって増幅された小指の動き又は眼球運動によって車を運転し、生体的に、例えば、コンピュータインタフェースを制御するための小さい眼又は四肢の動きで外部デバイスを制御する）を含む。機械機能の例は、兵士のための機械の外骨格の生体オペレーション、深海探検のような人間には困難又は危険すぎるタスクの実行、武装戦、又はコンピュータ、ビデオゲーム又は遠隔制御の制御のような基本タスクを含む。
【０１１０】
要約すると、本発明は、暗号化ネットワーク（又は表現）と呼ぶ結合された生体−人工ネットワークを組み込んで、特定のタスク（脳又は神経の介入を必要とすることが多い複雑な身体機能、又は高度の皮膚機能）を変調する。センサ（生体又は人工）が、測定されたタスクの活動を感知する。この感知された活動が暗号化され、次に、機械学習アルゴリズム及び特定のハードウエアが、生体、人工、又はハイブリッドのエフェクタ（例えば、刺激電極）を使用してネットワークを変調する。ネットワークは直接的に機能（例えば、睡眠）を増強することができ、又は既存の要素を通じて新しい機能を形成することができる（機能を「リタスク」し、例えば、弱い腰部刺激を睡眠に関連付ける）。
【０１１１】
暗号化ネットワークは、各タスクに固有の記号内部表現を内部に使用して作動させることができる。各タスクの固有の表現は、刺激のパターン、周波数、及び振幅が、タスク間で、例えば、頭皮の電気活動の変調対身体の首又は他の部分の変調、又は神経要素対血管の刺激でかなり異なるので重要である。
【０１１２】
いくつかの実施形態は、添付の図面の図に例示的かつ制限ではなく示している。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】生体センサ又は外部センサ、信号処理ユニット及び機械学習を使用するコンピュータデバイスを含む本発明を示す概略図であり、データベースを接続して、身体機能の記号表現、例えば、「暗号化機能ネットワーク」を生成することができる。制御ユニットを使用して、フィードバックループの治療に対する反応を測定することによって作り変えられたデバイス又は生体器官（「エフェクタ」）を通じて異常な生理機能を治療することができる。
【図２】センサ、機能的ドメインの感知されたシグナチャー、暗号化機能ネットワーク（分析エンジンを有する）、身体機能の機能的ドメインのエフェクタ群の相対的な関係を示す図である。
【図３】感知されたシグナチャーによって表される機能ドメインとして暗号化機能ネットワークが個人の身体機能をどのように表すかを示す流れ図である。感知されたシグナチャーは、望ましい及び所望でない挙動に対して、及び「人口挙動」の暗号化ネットワークのデータベース又はその個人の履歴挙動に対して機械学習アルゴリズムによって分析され、機能をモニタして、治療に対する反応をガイドして評価する。
【図４】神経系にある及び神経系にない生理を表す機能ドメインに対して、与えられた身体機能の感知されたシグナチャーの例を示している。感知されたシグナチャーのポートフォリオは、個人の身体機能の測定される表現になる。
【図５】暗号化ネットワークを使用して身体機能を修正する例を示す図である。修正は、個別化された知覚シグナチャー及び暗号化ネットワークにおける機械学習を通じて個人に調整される。修正は、睡眠時呼吸障害などに対する治療を含むが、その個人の正常な機能を強化することができる。修正は、連続したフィードバックで作動し、暗号化ネットワークを通じて反応を認め過度の又は有害な修正を阻止する。
【図６】感知されたシグナチャーの身体位置及び様々な機能ドメインを修正する段階を示す図である。センサ位置は、中が空いた（白い）領域によって示され、エフェクタ（修正）領域は塗り潰された（黒い）領域に示している。この相対的なサイズは、各個人で変化し、各個人の機械学習によって決定され、縮尺通りには示されていない。
【図７】センサ要素、電源、マイクロプロセッサ要素、不揮発性ストレージ及び通信要素を有する身体センサの例を示す図である。光検出器（皮膚温度、代謝光感知、薬物感知）、検流計（皮膚電気抵抗）、圧力（体重、皮膚衰弱）、温度又は化学反応のようなセンサ要素のいくつかのタイプが示されている。本発明は、様々な外因性又は人工的シグナチャー（図１２−１８）を提供する外部センサ（図１、１２−１８）を使用することができる。
【図８】睡眠時呼吸障害の感知されたシグナチャーの実施形態の例を示す図である。
【図９】睡眠時呼吸障害のエフェクタ位置の実施形態の例を示す図である。
【図１０】心不全の感知されたシグナチャーの実施形態の例を示す図である。
【図１１】肥満に対する身体反応の感知されたシグナチャーの実施形態の例を示す図である。
【図１２】他の状態の感知されたシグナチャーの実施形態の例を示す図である。
【図１３】睡眠時呼吸障害の生理機能の暗号化（記号）ネットワークモデルを示す図である。
【図１４】暗号化ネットワークを使用した身体機能の強化を示す図である。
【図１５】暗号化機能ネットワークを使用した身体機能の人工頭脳的強化を示す図である。
【図１６】運動機能の変換の例を示す図である。流れ図は、神経系の運動（筋肉制御）機能を強化するための一実施形態を示している。これは、強化のための（例えば、軍事又はスポーツ使用）又は医療的目的の（例えば、発作後）のための脚の筋肉機能について示されている。
【図１７】知覚機能を強化する例を示す図である。流れ図は、神経系の感覚知覚／感覚を強化するための実施形態を示している。これは、覚醒のために、強化のため（例えば、軍事又はスポーツ使用）、医療目的のため（例えば、眠気又は昏睡のモニタ）又は消費者の安全のため（例えば、フィードバックデバイスを制御するために運転中の眠気を識別する）に対して示されている。
【図１８】知覚機能の変換の例を示す図である。流れ図は、感覚知覚を置換し、又は強化するための実施形態を示している。これは、聴覚に対して示され、本発明は、聴覚を強化及び聴覚機能を別の神経機能で置換する。
【図１９】新しい「人工頭脳」知覚機能を生成する例を示す図である。流れ図は、現在存在していない知覚機能を提供するための実施形態を示している。これは、生体毒素に対する生体センサからの知覚を統合することに対して示されている。
【図２０】新しい「人工頭脳」知覚機能を生成する別の例を示す図である。流れ図は、望ましいパターンの認識のための生体神経系を使用するための実施形態を示している。
【図２１】機械学習のためのコンピュータハードウエアを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０１１４】
身体の複雑な機能を強化及び修正するためのシステム及び方法を本明細書に開示する。以下の説明では、解説の目的で、例示的実施形態の完全な理解を提供するために多数の特定の詳細が示されている。しかし、例示的実施形態は、開示する特定の詳細の全てがなくても実施することができることは当業者には明らかであろう。
【０１１５】
本発明は、一連の機能ドメインを変調することによって複雑かつ高度な身体機能を変調及び強化する。一般的に、複雑な機能は、脳又は神経活動のコンポーネントを含む。革新の１つは、複雑な機能をモデル化するための暗号化（記号）表現の生成である。そのような表現モデルは、ネットワークと呼ぶこともあり、本発明で学習される。これは、機能を含む機能ドメインからの感知される信号を解釈するために生成され使用される。暗号化ネットワークは、変化をきたすために使用される。１つの好ましい実施形態において、これが睡眠時無呼吸を改善するために加えられるが、他の実施形態は、心不全、肥満、覚醒、気分、記憶、及び心的パフォーマンス又は認知を調節する。
【０１１６】
図１は、人間の複雑な身体機能を修正及び強化するための例示的システムを示している。特に、例示的システム１００は、生体センサ１０４から及び外部センサ１１０からの外部信号にアクセスするように構成される。
【０１１７】
生体センサ１０４は、個人から、別の個人から、又は信号のデータベース１１８からの生体信号を検出することができる。生体センサ１０４はウェアラブルとすることができる。
【０１１８】
外部センサ１１０は、個人から、別の個人から、又は信号のデータベース１１８からの生体信号を検出することができる。信号は、中枢神経系、末梢神経系、心臓血管系、肺系、消化器系、性尿器系、皮膚又は他の系から発生することができる。
【０１１９】
外部センサ１１０は、限定されないが、圧力／物理的な動き（触覚、接触知覚）、温度（熱情報、赤外線感知）、化学反応（電気皮膚抵抗、インピーダンス、皮膚からの特定のイオンの感知）、音（聴覚知覚）、可視スペクトルにおける電磁放射（視覚）、動き（筋肉機能及び均衡の尺度）を含む通常感知されるものを含む多くのタイプの情報を提供することができる。
【０１２０】
外部センサ１１０は、限定されないが、不可視電磁スペクトル（ガンマ放射、Ｘ線、電波）、人間に対しての正常な生理的範囲（大体２０Ｈｚから２０ｋＨｚ）の外側であるが動物によって感知される範囲（例えば、犬は高い周波数を感知することができる）を含む音波を含む通常感知されない正常な知覚以外に関する情報も提供することができる。
【０１２１】
外部センサ１１０は、限定されないが、一酸化炭素又は過度の二酸化炭素、放射線の種類（アルファ及びベータ放射線など）、食中毒（Ｏ１５７）に関連付けられた大腸菌の毒のような生物毒素、炭疽菌又は他の媒介物のような毒を含む正常な知覚モードの外側の情報を提供することができる。明確にそのような情報は、軍事及びセキュリティへの応用に対して価値がある。
【０１２２】
図１では、信号が、無線で又は接続された通信を通じてのいずれかで、分析データベース１１８へのアクセスを有するコンピュータデバイス１１６と協働する信号処理デバイス１１４に送出される。コンピュータデバイス１１６及び信号処理デバイス１１４は制御デバイス１２０と通信して、制御デバイス１２０が生体デバイス１０８又は外部デバイス１１２を制御する。生体デバイス１０８は、エフェクタデバイスであり、個人によって装着することができる。センサ及びエフェクタを備えたコンピュータ信号処理及び制御デバイスが、「暗号化機能ネットワーク」（ＥＦＮ）を共に形成する。
【０１２３】
図２は、センサ、機能ドメインの感知されたシグナチャー、暗号化機能ネットワーク（分析エンジンを備えた）、及び身体機能の機能ドメイン内のエフェクタ群の間の関係を示している。項目１５０で、睡眠又は呼吸のような特定の身体機能の全体的な機能ネットワークドメインを見ることができる。１５５には、センサ１、２、．．．ｎが示されており、この機能ドメインに対して感知されたシグナチャー１６０を提供するのに使用される。この機能ドメインに対する暗号化機能ネットワーク１６５は、センサからの情報及び感知されたシグナチャーを制御及び分析する。注意すべきは、暗号化ネットワークが、その学習された又はプログラムされた挙動に応答して追加のセンサ又は格納されるパターン（図３に示すようなデータベースから）を補充することができることである。多くの形式の分析を以下に説明するように実行することができる。項目１７０は、暗号化機能ネットワークが身体機能に対するエフェクタ群との通信を含み、エフェクタ群が段階１７５でエフェクタ１、２、．．．ｎを信号送信することを示している。本発明の主要な要素は、二重の矢印に示す暗号化機能ネットワーク内の各要素間／暗号化機能ネットワークとの相互接続性及びリンクである。
【０１２４】
図３は、正常な身体機能又は異常な身体機能に対する暗号化機能ネットワークを詳細に示している。本発明によって対応される身体機能のリストは広範であり、一般的に複数の生理系（機能ドメインとして表現される）に及んでいる。これらは、限定されないが、睡眠、睡眠時呼吸障害、認知、心的パフォーマンス、肥満に対する反応、心不全に対する反応を含むことができる。
【０１２５】
図３では、身体機能が神経系２２０及び非神経系（非神経）２６０ネットワークによって表される。ネットワーク２２０、２６０は、様々なセンサに基づくシグナチャー２４０、２８０によって定義されるそれぞれの機能ドメイン２３０、２７０を含む。これは、正常２５０及び異常２９０、又は望ましい２５０及び望ましくない２９０とすることができる身体機能に対する神経及び非神経シグナチャーを作成する。ネットワークは相互作用２２５を通じて相互作用することができ、シグナチャーは、関係２４５によって相互に関連付けられることに注意しなければならない。
【０１２６】
暗号化機能ネットワークの機械学習アルゴリズムは、人工知能（オートボット、ファジー論理回路）を使用して可能になる。これは、神経ネットワーク（例えば、３層バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）ネットワーク又は他の設計）、深層学習の技術、ヒューリスティック、線形分類器又は他の形態のファジー論理を通じて実行することができる。そのようなシステムの重要なシグナチャーは、これらが人間の病態生理学の詳細に関して多くを知る必要はないが、感知されたシグナチャーによって提供される挙動に影響を与えるファクタに関する情報を学習する必要があることである。従って、これらは、病態生理学的な定義又はマッピングが不完全であることが多い複雑な身体機能の問題に確実に適合する。これは、理論的な「教科書」分類方式によって構造化されていない。本発明のシステムのある要素は、例えば、肩の神経の皮膚分布のようなデータベース又は皮膚酸素化の一部の変動が心拍を反映するという事実のような決定論的ソリューションを使用した規則ベースとして階層化することができる。
【０１２７】
従って、単純かつ複雑な機能の記号モデルは、「リアリスト」スクールで訓練された人による詳細な生理的表現ではない「印象主義」の画家によって視覚化される表現にどこか似ている。本方法はまた、正確に定義することが困難であるタスクに対して望ましい１次的な生理系に加えて、２次的なネットワーキング領域が関わっているようになるという前提に大部分基づいている。
【０１２８】
機械学習は、異常値として異常な機能２９０を感知するための患者固有の範囲を生成するために正常な機能２５０に名義上シグナチャーをリンクさせる。実際には、機械学習アルゴリズムが正常２５０と異常２９０機能に対する感知されたシグナチャーの間で反復パターン分類相互作用２５５を実行する時に最良の結果が得られる。この相互接続性は必要であるが、この複雑さが、本発明のシステムをコンピュータ機械学習パラダイムに理想的に適合させ、ネットワーク２３５を修正及び治す。
【０１２９】
図３では、デジタル学習表現が、個別化された診断及び治療を可能にする。個人間の学習ネットワークのデータベース（表現）が、実用的な集団の健康及び病気の様々なデジタルネットワークの核を形成し、すなわち、病気をモニタ及び治療するか又はパフォーマンスを改善するために使用することができる。ヘルスケア又はスクリーニング目的で、このデータベース（コンポーネント２１５）が非特定化されるが、個人の承認が得られる場合に、例えば、軍事又は研究設定において、特定の個人から異常が辿られるか又は特定の個人に加えられ、集団における個人のパフォーマンスを改善する。これは、クラウドソースの健康又はウェルネススクリーニング、クラウドソースの病気モニタ、及びクラウドソースの治療の提供に対する革新的な方法の基礎を形成する。
【０１３０】
図４は、個人の与えられた身体機能を表現するための本発明によって感知されたシグナチャー３１０の詳細を提供する。身体機能は、主として神経系に関連の及び神経系以外に関連の生理機能として広義に分類される複数の機能ドメインを含む。感知される神経シグナチャー３１５は、一般的に、感知位置３２０、活動のパターン３２５（例えば、ある周波数スペクトルを有する周期、又は複雑でありかつフラクタル次元又はエントロピーの尺度によって非線形で潜在的に表現されるもの）、又は発火の速度３３０（スペクトルの基本的又は「支配的」周波数又は自己相関関数における第１のピークなど）を表現する。
【０１３１】
例えば、神経組織機能の核医学検査、例えば、自立神経節のＭＩＢＧスキャニング、陽電子放射断層撮影に基づくセンサ情報を使用した代謝数値化、副腎髄質ホルモンの血清レベル、及び当業者に一般的な他の神経に関するシグナチャーのような多数の他の神経に関するパラメータが可能である。
【０１３２】
非神経シグナチャー３３５は、主として神経系にない他のモダリティ３４０を表現する。表現されるモダリティは、１又は２以上の定義されたシグナチャーを有し、例えば、血液量過多症は、組織の低減された電気インピーダンスによって感知可能であり、交感神経の活性化は、「ベトベトした肌」、すなわち、低減された電気皮膚抵抗及び変化したイオン構成を通じて感知可能であり、無呼吸は、電磁スペクトルの赤外線に近い端での低減された皮膚吸収として測定可能な低減された酸素化を通じて感知可能である。これらのシグナチャーはまた、位置３４５、速度３５０及び経時的な時間パターン３５５の情報を有する。多数の他のパラメータも現在可能であり、時間と共に発展させることができ、本発明に組み込むことができ、例えば、薬理学的センサからのＢタイプナトリウム利尿ペプチド又はプロラクチンのような神経ホルモンの組織集中に、皮膚又は皮膚血管における薬物濃度を感知するための光検出器からの信号強度、口腔咽頭センサからの呼気の薬物又はアルコールレベル、陰茎センサからの尿中の薬物又はアルコールレベル、及び検査中の機能ドメインに関する他のセンサが含まれる。
【０１３３】
図４に例示した感知されたシグナチャーのネットワークは、個人の身体機能の測定された表現になる。これは、身体機能のコンポーネントの「デジタル表現型」の形態である。神経及び非神経生理的要素は生体的に深く融合されているが、この形成は、複雑な生理機能をトラックにパラメータ化するための有利な方法であって、測定、数学的にモデル化及び学習することができる。他の融合された形態も可能である。
【０１３４】
本発明が機能するために可能な測定されたシグナチャーが全て必要とは限らず、単純な臨床の慣例では、加重利得の単純な尺度だけから心不全を完全にモニタすることができ、本発明は、機械学習を使用して最も重要なシグナチャーを数学的に加重して現在利用可能であるどのものからの情報も使用することに注意しなければならない。
【０１３５】
図５は、感知されたシグナチャーに合わせられた暗号化ネットワークを使用した身体機能の修正を示している。修正は、睡眠時呼吸傷害のような治療を含むが、個人の正常な機能の強化を含むことができる。暗号化ネットワーク上の修正は、反応が過度の又は有害な修正を阻止するために測定されるフィードバックループを通じて作用する。神経に関するドメインは、直接エネルギ送出４００によって修正され、ドメインを刺激又は抑制する。例えば、腹壁の皮膚の逆刺激（例えば、圧電デバイスを通じた振動、赤外線発生器を通じた熱による）は、腰仙部臓器（腰部）の内臓神経によって供給される内臓からの痛みの知覚を抑制することができる。ドメイン４１０は、従って、末梢神経又は中枢神経系にあることがあり４２０、頭蓋神経を修正するための頭皮刺激又は眼部神経又は（間接的に）松果体活動を変調するための光の送出等々である。従って、身体機能を治療、強化又は他に修正することができる４３０。非神経ドメインは、筋肉を刺激するための圧電デバイスを通じた振動刺激、ドメインを変調するために筋肉痙攣を低減するための赤外線熱４５０、及び身体機能を修正する４３０ためのネットワーク４６０を含む多くの方法で修正することができる４４０。注意すべきは、個別化された知覚シグナチャー及び暗号化ネットワークを通じて修正が個々に調整されることである。
【０１３６】
神経に関するドメインの変調４１０は、変調接続４１５による非神経ドメインの変調にリンクされる。また中枢及び末梢神経ネットワーク４２０は、ネットワーク接続４２５によって非神経系の生体ネットワークにリンクされる。
【０１３７】
図６は、シグナチャーを感知して様々な機能ドメインを修正するためのいくつかの潜在的な身体５００の位置を示している。身体機能は、センサ５０５によって測定及び／又はエフェクタ５１０の箇所によって修正される。センサ位置は、中を開けられた（白）領域によって示され、エフェクタ（修正）位置は、塗り潰された（黒）領域に示している。これらの相対的なサイズは、各個人によって異なり縮尺通りには示されていない。図６は、神経５３５、心臓血管５４０、肺５４０、胃腸５４５、性尿器５５０、皮膚５５０及び他のドメインのシグナチャーを感知するための身体５００上のセンサ位置を示している。暗号化機能ネットワークによって測定及び／又は修正される身体機能は、睡眠及び中枢性睡眠時無呼吸５１５、覚醒のような認知パフォーマンス５２０、閉塞性睡眠時無呼吸５２５、及び肥満に対する身体反応５３０を含む。様々なシグナチャーが、本発明の範囲を制限するためではなく例によって示されている。これらは、本発明の開示の他の図に関して詳しく説明する。
【０１３８】
図７は、構造プラットフォーム６３０上にセンサ要素６０５、電源６１０、処理コンポーネント６１５、不揮発性ストレージ６２０（例えば、Ｅ２ＰＲＯＭ、動力ＲＡＭ）、通信要素６２５を含む身体センサ６００の例を示している。いくつかのタイプのセンサ要素が示されている。生体センサは、限定されないが、皮膚の反射率（酸素化ヘモグロビン、及び潅流を示す）を感知するための感光性センサ６４０、皮膚のインピーダンス又はコンダクタンス（身体化学反応の尺度）、経皮的又は侵襲性神経活動（神経電気活動）又は筋肉電気活動（筋肉）を感知するための検流計６５０、圧力感知器６６０（圧力、例えば、体重、機械的な関節部の動き又は位置を感知するため）、温度（代謝活動及び他の病気の状態の尺度）を感知するための熱感知器６７０、及びノルエピネフリン又は薬物、皮膚、口、又は胃腸又は性尿器管のどこかからの身体ｐＨ、胃腸管の酵素プロファイル、ＤＮＡプロファイル（例えば、口の内側の遺伝子チップ）の検査を実行するための化学感知器６８０、及び心拍、換気（呼吸）のような他のセンサを含む。
【０１３９】
本発明はまた、様々な外因性又は人工シグナチャー（図１２−１８）を提供して人工頭脳センサ入力又はエフェクタを暗号化機能ネットワークに提供する外部センサ（図１、１２−１８）を使用することができる。
【０１４０】
図８は、睡眠時呼吸障害における感知されたシグナチャーの例示的実施形態を示している。多くの身体機能に一般的であるように、睡眠時呼吸障害は複数の神経及び非神経系ドメインに影響を与える。全てのドメインが感知されるが、あらゆる患者で全てのドメインを感知する必要はなく、実際に感知されるドメイン（及び従ってセンサ）は、与えられた個人のシグナチャー及び実際の事項に対して調整することができる。図８を見て分るように、センサタイプは、限定されないが、皮膚インピーダンス、他の電気センサ（末梢及び頭皮の神経発火、及び心拍）、温度、化学センサ、皮膚の色の光センサ（末梢血の酸素飽和度を感知することができる）、モーションセンサ及び圧力センサを含むことができる。
【０１４１】
図９は、暗号化機能ネットワークを使用した睡眠時呼吸障害の様々なエフェクタ又は治療選択肢の例示的実施形態を示している。これらは、例示的に提供され、この条件又は他の身体機能に提供することができるエフェクタ及び治療選択肢の範囲を限定するものではない。身体８００は、各モードに適合されたエフェクタデバイス８１０に接続される。中枢性タイプの睡眠時無呼吸８２０では、例が、脳を含む呼吸中枢（低エネルギ頭皮刺激を通じた）、首及び横隔膜の副筋の直接刺激を含む。閉塞性睡眠時無呼吸では、例は、発音を維持し閉塞を防ぐための咽頭及び首筋肉の直接刺激を含む。中枢性睡眠時無呼吸では、本発明は、呼吸を助ける中枢を活性化して、指の低酸素化／高一酸化炭素ヘモグロビンのセンサを刺激することにより、ＣＯ２又は低呼吸の同等の指数を有害ではない末梢の領域に提供することによって呼吸を多くするように脳を欺くことができる。睡眠時無呼吸の中枢性及び閉塞性形態では、胸郭の浮腫が増加することが明らかであり、皮膚インピーダンスの増加した吻側対末梢比として測定することができる（図７）。従って、下半身における制御された負の圧力８４０は、この吻側液体累積を逆転させることができる。他の方法による睡眠助長中枢の直接刺激８５０は、可視及び赤外線スペクトラにおける適切な波長の光露出を通じた松果体の刺激を含む。光は、各個人に固有のパターンで提供される。他の睡眠助長センサは、マッサージの嗜眠影響、又は高血糖症の末梢皮膚センサの刺激を含む食後の満腹センサ８７０の刺激を模擬するための振動センサの起動８６０を含む。他の特定の刺激は、睡眠障害の分野における当業者になじみの深いものとして提供することができ、新しいモード及び感知されたシグナチャーが開発された場合に本発明のインフラストラクチャーに追加することができる。
【０１４２】
図１０は、心不全に反応した感知されたシグナチャーの例示的実施形態を示している。多くの身体機能に一般的であるように、心不全は、複数の神経及び非神経系ドメインに影響を与える。全てのドメインを感知することができるが、あらゆる患者で全てのドメインを感知する必要はなく、実際に感知されるドメイン（及び従ってセンサ）を与えられた個人のシグナチャー及び実際の事項に対して調整することができる。図１０を見て分るように、センサタイプは、限定されないが、皮膚インピーダンス、他の電気センサ（末梢及び頭皮の神経発火、及び心拍）、温度、化学センサ、皮膚の色の光センサ（末梢血の酸素飽和度を感知することができる）、モーションセンサ及び圧力センサを含むことができる。
【０１４３】
図１１は、肥満への反応の感知されたシグナチャーの例示的実施形態を示している。多くの身体機能に一般的であるように、肥満は複数の神経及び非神経系ドメインに影響を与える。全てのドメインを感知することができるが、あらゆる患者で全てのドメインを感知する必要はなく、実際に感知されるドメイン（及び従ってセンサ）は、与えられた個人のシグナチャー及び実際の事項に対して調整することができる。図１１を見て分るように、センサタイプは、限定されないが、皮膚インピーダンス、他の電気センサ（末梢及び頭皮の神経発火、及び心拍）、温度、化学センサ、皮膚の色の光センサ（末梢血の酸素飽和度を感知することができる）、モーションセンサ及び圧力センサを含むことができる。
【０１４４】
図１２は、他の状態に対して感知されたシグナチャーの例を示している。一例は、慢性の閉塞性肺疾患であり、多くの身体機能に対して一般的であるように、複数の神経及び非神経系ドメインに影響を与える。全てのドメインを感知することができるが、あらゆる個人において全てのドメインを感知する必要はない。実際の感知されるドメイン（及び従ってセンサ）は、与えられた個人のシグナチャー及び実際の事項に対して調整することができる。図１２を見て分るように、センサタイプは、限定されないが、皮膚インピーダンス、他の電気センサ（末梢及び頭皮の神経発火、及び心拍）、温度、化学センサ、皮膚の色の光センサ（末梢血の酸素飽和度を感知することができる）、モーションセンサ及び圧力センサを含むことができる。
【０１４５】
図１３は、本発明、すなわち、生体及び人工（人工頭脳）センサと生体及び人工（人口頭脳）エフェクタとが対になった複雑な身体機能のコンピュータ化表現を要約している。暗号化機能ネットワークは、特定の身体機能に対する機械学習アルゴリズムによって訓練される。最も単純なケースでは、感知される及びエフェクタ機能は、脚からの痛みの刺激を感知して足を遠ざけるような自然の生理機能である。より複雑な実施形態において、本発明は、正常な機能を強化する機能（パフォーマンス強化）、機能障害（例えば、睡眠時呼吸障害）を強化する機能、又は病気又は正常な機能が現れない場合（例えば、戦争又は他の制約のある状況で）を治療する機能を有する。
【０１４６】
特に、図１３は、睡眠時呼吸障害のための暗号化ネットワークを概説している。左のパネルは、睡眠時呼吸障害で測定される実際の生理機能を示し、右のパネルは、暗号化機能ネットワークのコンピュータ化表現を示している。
【０１４７】
個人１２００の睡眠時呼吸障害の実際の生理機能を測定する場合に、生体信号が感知される１２０５。これらは、覚醒、覚醒を制御し睡眠にかかわる扁桃及び辺縁系の他の部分の活動を含む制御領域１２１０の生体信号を含む。これらの信号は、皮膚神経センサによって感知可能な頭皮表現を有するが、医学応用における、機能的磁気共鳴画像化からのＢＯＬＤ信号、又は陽電子放出断層撮影からの代謝画像のような医療デバイスによって感知することがきる。生理的に、睡眠は、暗闇、音（例えば、癒しの音楽又は波の音）、触覚（例えば、身体の一部のマッサージ）のような内因性であるが自然の信号からも誘発される。脳の内因性の睡眠制御領域１２１０は、これらの入力を指先１２２５で測定可能な低酸素化を含む呼吸に関するセンサに統合して、呼吸を刺激して、横隔膜１２２０を刺激して肺の換気を可能にする。
【０１４８】
図１３の左パネルに示す概略図は、勿論、睡眠に関連の呼吸の単純化された図であるが、一連のセンサ及びエフェクタが生体制御領域によってどのように統合されるかを示している。他のセンサ及びエフェクタは、他の時間に関わることができ、睡眠に関連の呼吸に関して測定することができる。これは、本発明の強みであり、追加の感知される信号が追加され、暗号化ネットワークによって適応することができるように統合される。
【０１４９】
図１３の右パネルでは、睡眠時呼吸障害の並行暗号化ネットワークが、センサ、制御論理及びエフェクタを有するが、これらは、生体及び工学（人工）コンポーネントの組合せである。センサは、内因性信号１２４０（酸素飽和度など）又は外因性信号１２４５（可視光の存在、強度、又はパターンなど）を感知することができる。次に、センサマトリックス１２５０が、別々に又はこれらを多重化し、例えば、加重関数を使用することによってこれらの生体及び生体以外の信号を結合する。コンピュータ論理１２５５は、暗号化機能ネットワークの中央プロセッサである。
【０１５０】
コンピュータ要素１２５５は、感知される信号と生体機能（例えば、図１の要素２５０−２９０）の間の記号関係を形成する。これがデータベース１２６０にリンクされ、障害のあるもの（図２の要素２５０対２９０）から正常な睡眠パターン及び呼吸を学習するために機械学習のための訓練データセット（すなわち、ファジー論理、人工知能）としてこの個人に対する複数の状態を格納する。これは、次に、脳領域（制御領域１２１０に関連の及び制御領域１２１０に関連のない）、並びに筋肉（横隔膜１２２０、並びに上唇鼻翼挙筋のような睡眠にかかわるが注目されない他の筋肉）のような生体とすることができるエフェクタ１２６５にマップされる。エフェクタは、人工頭脳１２７５とすることができ、人工工学デバイスを身体に接続する。例えば、末梢低酸素状態は、内因性睡眠脳制御中心（制御領域１２１０）から呼吸を刺激する１又は２以上の指の回りの小さいウェアラブルチャンバ（「治療手袋」）によって模倣される。同様に、光又は振動刺激の適切に学習されたパターンを適切なデバイスを使用して加えることができ、正常な状態から学習されデータベース１２６０に格納されていた睡眠呼吸パターンを刺激することができる。
【０１５１】
図１３の暗号化ネットワークの記号的関係は、数学的関係である。この関係は、体験的及び機能的であり、詳細な神経生理学的マッピングではなく各個人の感知されたシグナチャーと身体機能の間の機械学習された関係を使用する。これは、従って、「古典的な」神経生理学とは別々であり、一致しないことがある。例えば、脚の痛みが十分であれば、身体の他の部分の神経活動を高める。これは、身体に便宜上位置したセンサの「足に関連した痛み」信号を生成する。体験的機能関係は数学的であり、決定的（例えば、式に基づく）ことができ、又は神経ネットワークなどを通じて訓練／学習することができる。
【０１５２】
最も単純なケースでは、暗号化記号関係は、信号Ｘが機能Ｙを引き起こすマトリックスであり、例えば、脚のセンサ／感覚神経によって感知された痛みのような不快な刺激（Ｘ）が、同じ脚を引っ込める運動神経の活動（Ｙ）を引き起こす。この機能は、脚の感覚の詳細な神経生理的表現（体性感覚皮質、後部中心脳回）、又は脚を制御する正確な神経に基づくデバイスでは表現されない。代わりに、この機能は体験的にマップされ、痛みの刺激に関連付けられたあらゆる神経の知覚が、脚を引っ込めてしまうアクションをもたらす可能性がある。
【０１５３】
本方法の利点は、特定の刺激の複数の効果を分析することができることである。例えば、急性の痛みの刺激は、刺激の発生個所から離れた神経の活動を引き引き起こすことが多い。従って、アクセスできない脚の痛みは、アクセス可能な胸壁のような知覚からかなり離れた神経活動から感知される。
【０１５４】
図１３では、睡眠時呼吸の例から一般化して、感知がプロセスされエフェクタへの出力をもたらす。例えば、感知される不快な刺激は、エフェクタ機能を生じることができ、脚を動かすか又は鎮痛薬物療法又は治療を管理するようにデバイスを制御することができる。以下に説明する他の例では、刺激が義肢を動かすか又は生体機能を変えることができる。
【０１５５】
図１３は、暗号化ネットワークがデバイス又は身体機能との相互作用を定義することによって正確なアクションを決定する段階を示している。これは、本発明の望ましい機能に応答してプログラムされた機能である。次に、これは、デバイス又は身体機能との相互作用をもたらすエネルギの適用を必要とする現実の出力を生成する。
【０１５６】
図１４は、暗号機能ネットワークを通じて身体機能のコンピュータ強化を提供するための本発明のアクションの好ましいモードを示している。本発明の流れ図は、生体信号（例えば、呼吸数、指の酸素化）又は外因性信号（例えば、容積負荷を示す組織インピーダンス、温度を示す発生赤外線、又は呼吸の効率を示す呼気の二酸化炭素濃度）を含む与えられた身体機能のシグナチャーを感知する１３０５。
【０１５７】
項目１３１０は、図８で識別された暗号化ネットワークの記号モデルを適用して、定義されず急速に変化して測定できない古典的で詳細な生理的マッピングではなく実際の測定可能なシグナチャーに基づいて感知された信号を身体機能にマップする。
【０１５８】
上述のように、記号モデルは、機械学習を使用して、センサ入力を身体機能の正常な及び異常機能にマップする。これは、個別化及び連続して適応可能な個人に対する様々なパターンの訓練セットを含む。
【０１５９】
図１４では、段階１３１５が、エフェクタ（運動）機能を変換し、すなわち、既存の運動神経によって制御される。段階１３２０で、運動神経信号が、人工装具デバイス又は別の筋肉群を制御するために「再経路指定」される。例えば、切断患者の場合に、脚に出力された運動神経のシグナチャーは、切断箇所の上の皮膚から感知される。皮膚上の感知される神経活動の範囲は、一般的に７−１５Ｈｚ（正確な神経に応答して）とすることができる。これらの信号を検出して義肢の特定の動きにマップすることで、四肢の制御を可能にすることができる。この制御は、引き続く訓練、例えば、切断された手足を個人が動かそうとする挙動訓練、及びその人の人工装具の手足を動かす皮膚信号の感知を要求することができる。類似の個別化マッピングが、人工器官の他の動きを訓練するのに使用される。この例では、本発明は、個別化された「暗号化神経系」の一実施形態である。
【０１６０】
図１４では、段階１３２５は、この身体機能のパフォーマンスを強化する別の実施形態である。指を動かすのに必要なエネルギを費やす代わりに、暗号化ネットワークが運動神経の閾値以下の活動を感知して、指を動かすように信号を「ブースト」することができる１３２５。これは、神経退化を有する人、筋骨格の疾病を有する人、又はある形態の鎮痛剤が効いているが指を通じて正常にはコミュニケーションできない人に有用である。
【０１６１】
本発明はまた、筋肉を刺激するのに必要な信号を人工的に生成することができる１３２５。筋肉を制御する神経活動の周波数及び振幅が各個人に対する範囲にあるので、暗号化ネットワークは、大腿四頭筋を制御する神経活動を模擬して、この神経活動をその個人の大腿四頭筋の収縮と弛緩に関連付けられた皮膚の領域（機能ドメインの一部）にプログラム的に送出することができる。本発明は、神経が退化又は麻痺した時に（例えば、長期にわたる循環器の患者の圧力性潰瘍を防ぐために）使用することができる。本発明はまた、パフォーマンス強化のために、例えば、筋委縮を阻止又は対抗するために休息又は睡眠中のアイソメトリックエクササイズ（等尺性収縮運動）を実行するために、又は体重を低減するために筋肉機能を改善するか又は代謝率を上げるために使用することができる。
【０１６２】
図１４では、段階１３３０は、生体運動活動をリタスクする本発明の別の実施形態である。このケースでは、段階１３３０が人工デバイスを制御することに向けられる。この人工頭脳応用は、図１４で更に展開される。図１３では、電子デバイスの遠隔制御ユニットを制御するために実際に指を動かす代わりに、指を実際に動かす閾値の下の神経活動がデバイスを制御する。これは、生体エネルギをそれほど消費することなく、及び生体機能を失ったか又は制限されその運動機能を（例えば、軍事状況で）行えない人においても機能を可能にする。指の上のセンサがこの閾値よりも下の運動神経活動（例えば、指を動かすのに生理的に必要な振幅よりも低い振幅）を感知して、暗号化ネットワークがこれを再生、停止、繰り出し又は他の機能を表す信号に変換して、遠隔制御ユニットを制御するために送信する。これは消費者デバイスに対するものとすることができる。明らかに、この機能を「再生」機能を表すために顔の一部を動かすように人を訓練し、かつセンサにこの機能、及び同様に身体の他の代理領域及びリタスク機能のために変換させるように強化することができる。
【０１６３】
図１４では、段階１３３５は、感知された信号を変換する個別の実施形態である。段階１３４０は感知された信号をリタスクする。例えば、時間と共に訓練される特定の臭いの知覚は、様々な反応を発現させるか又はデバイスを制御することができる。段階１３４５は、パフォーマンスを改善し、正常に感知される範囲の外側の生体的パフォーマンスを増強する。例えば、「人間が聞き取れない」周波数範囲の信号を検出すること、信号を可聴範囲に変換すること、及び信号を振動（骨伝導）を通じて脳の可聴領域（聴覚皮質）に送信することは、私的なコミュニケーション、暗号化、娯楽又は他の目的に使用することができる。医療的には、本発明を使用して聴力低下を治療することができる。振動のセンサを有する本発明を使用して、身体の近く又は離れた部分の損なわれていない知覚部分にこの感覚を送信することにより、末梢神経障害のような病気におけるこの感覚の損失を補償することができる。
【０１６４】
パフォーマンス改善の別の実施形態（段階１３４５）は、覚醒レベルを上げることである。時間領域及び他の機能に固有のゾーンでの頭皮の刺激は、これらの領域における脳の活動を上げることができる。本発明は、刺激を覚醒（すなわち、覚醒）の暗号化表現に合わせる。勿論の結果として、暗号化ネットワークによって眠気を感知することができ、身体の他の部分に皮膚反応デバイスによる低刺激を引き起こすためにフィードバックループで眠気を利用することができる。これは、運転中に、昏睡直前の状態又は薬物過剰摂取中の集中治療室で、過度のアルコール又は薬物摂取のモニタとして、又は過度の疲労状態、例えば、軍事における眠気の検出又は予防を含むいくつかの応用を有する。
【０１６５】
センサは、広範囲の周波数にわたる脳波検査（ＥＥＧ）を使用して神経の大きい群からの覚醒対眠気を感知することができる。ＥＥＧ信号は、広いスペクトルコンテンツを有するが特定の発振周波数を示している。アルファ活動帯域（８−１３Ｈｚ）は、寛いだ覚醒で後頭葉から（又は頭皮の後頭領域の上に配置された電極から）感知することができ、眼を閉じた時に上昇する。デルタ帯域は１−４Ｈｚであり、シータは４−８Ｈｚであり、ベータは１３−３０Ｈｚでありガンマは３０−７０Ｈｚである。高速ＥＥＧ周波数は、思考（認知プロセス）及び覚醒にリンクされ、ＥＥＧ信号は睡眠中及び昏睡及び酔った状態のような眠気を感じる状態では遅い。
【０１６６】
図１４では、段階１３５０は、デノボ機能を感知及び／又は形成する機能である。一例は、人工頭脳の「第六感」を生成することであり、すなわち、刺激の強化セットを感知するために人工センサを使用して５つの生体感覚に追加することである。センサのセットは、無限に近いが、アルファ又はベータ放射線のセンサを含む産業又は軍事使用分野へのいくつかの特定の関連性を含む。感知された状態で、暗号化ネットワークがこの信号を比較的使用されていない皮膚領域、例えば、腰部に皮膚パッチを通じて送出される振動のような既存の感覚に変換することができる。アルファ又はベータ粒子に露出される戦闘兵は、戦闘兵の腰部におけるプログラマブル／訓練可能な振動のセットとして放射線を「感じる」ことになる。同様に、一酸化炭素又は他の呼吸器の危険のセンサを「第六感」として変換することができ、例えば、鼻孔の低周波振動である。本方法は、暗号化ネットワークを使用してそのような機能に対する自然の神経系を本質的に再プログラムするので、視覚的読取り又は他の既存のデバイスよりも有効である。
【０１６７】
図１５は、暗号化ネットワークを使用した身体機能の人工頭脳強化を一般化している。これは、内因性の生体信号の使用を超えた応用である。１つの応用は、自然の身体機能が制限されている時に意図した介入を加えることであり、例えば、兵士は、兵士の足が障害物又は切断患者であるためにペダルを起動できない場合に、生体の腕を以前に制御していた特定の神経線維にロボットアームを繋ぐデバイスを起動するために指を使用することができる。
【０１６８】
図１５は、内因性生体信号と外因性非生体信号が感知される実施形態である（段階１４００）。暗号化ネットワークは、学習された機能を感知される信号に単純にマップするのではなく、代わりに学習された機能から外挿して新しい機能を生成する１４１０。身体機能対感知される信号の暗号化表現は、機械学習を通じて段階１４２０で個別化ネットワークに強化される。これは、内因性と外因性信号を多重化又は他に結合する段階１４３０を含む一連の段階を伴い、外部信号を個別化方式でプログラム的に修正する。信号多重化は、患者の脳の生体以外の情報（例えば、ワードプロセッシング文書、画像）のストレージとすることができる望ましい機能１４４０を達成するために実行され、すなわち、デジタルメモリなどとして生体ストレージを使用する。信号は、この人だけのデータ、複数の個人のデータベース（例えば、図１２の項目１２６０）からのデータに基づいて、又は複数の人からの情報が暗号化ネットワークを訓練するために統合されるクラウドソーシングのような技術によって結合することができる。複数の人からのデータを公式データベースに、又は機械学習を個人（１人の個人だけでなく）間の感知される信号及び生体出力の広範囲のセットに加えることによって結合することができる。
【０１６９】
図１５の段階１４５０は、エフェクタ層、すなわち、設計された人工頭脳機能の暗号化ネットワークの出力と一連の生体（例えば、運動神経、筋肉）又は外部（例えば、義肢、コンピュータ）エフェクタデバイスの間のインタフェースを示している。
【０１７０】
いくつかの実施形態が存在する。段階１４６０で、本発明は、生体信号を使用して外部デバイスを制御する（例えば、義肢の運動神経制御）か、又は外部信号を使用して生体機能を制御する（例えば、骨格筋の外部信号刺激）。説明するように、骨格筋は、一般的に、７−１５Ｈｚの周波数の神経活動によって刺激される（正確な神経分布による変化、Ｄｏｒｆｍａｎ他の脳波検査及び臨床神経生理学、１９８９年、７３、２１５−２２４を参照されたい）。そのような外部刺激は、刺激することによって筋肉強度を上げることができ、パフォーマンス改善、例えば、脚の筋肉機能におけるプログラマブル改善を可能にする。別の例は、横隔神経及び従って横隔膜を刺激するデバイスを起動するために酸素飽和度の低下（「ｄｅｓａｔ」）の外部センサを使用して中枢性睡眠時無呼吸を治療することである。これは重要な臨床的意味を有することができる。
【０１７１】
図１５の段階１４７０は、本発明が人の生体的に失われた又は利用できない機能を暗号化ネットワークからの機能で置換する実施形態を示している。これは、図１４のパフォーマンスのブースト（段階１３２５）の強化である。例えば、正常な２０Ｈｚから２０ＫＨｚ範囲の外側の利用できない聴覚機能を外部センサ、及び可聴周波数範囲に（例えば、乳様突起の近くに配置された、例えば、眼鏡のフレームに取り付けられたデバイスを使用して内耳に骨伝導を通じて送出される振動）、又は別の知覚可能なモード（例えば、腕の振動）に変換された信号を使用して提供することができる。聴覚を損失した人では、感知される信号はこの個人に対して正常であるが障害のある聴覚範囲にある。
【０１７２】
図１５の段階１４８０では、本発明は、コンピュータの生体制御を可能にする。この機能の例は、輸液ポンプの知的制御フレームワークを提供することである。例えば、ブドウ糖の制御は、血漿グルコースに対する膵臓及び他の感知領域の反応によって単純には決定されない。代わりに、日常生活の活動を制御する高次脳中心が、間近の運動又はストレスのようなアクションを予想し、血糖を上げる上昇した心拍及びホルモンの急上昇（アドレナリン、エピネフリンなど）を生じる。現在のブドウ糖輸液ポンプは、実際にはそのような高度認知入力を模擬することはできないが、代わりにブドウ糖を注入する前の代謝要求からブドウ糖の降下を待つ。そのようなデバイスは、常に理想的な生理的制御からは遅れを取り、次善のパフォーマンスを生成する。
【０１７３】
図１５の段階１４９０で、本発明は、デノボ機能を提供することができる。これは、暗号化機能ネットワーク、このケースでは神経系の暗号化機能ネットワークの全潜在機能を利用して、段階１３２５（運動）又は１３４５（知覚）における感覚又は運動パフォーマンスの改善を超えて強化する。
【０１７４】
図１５の段階１４９０で、運動機能（すなわち、以前に利用できなかった動き）又は知覚機能（すなわち、人工頭脳第六感）の新しい機能を提供することができる。脳の処理パワーの大部分はいずれの与えられた時間にも休止状態であるが、日常の活動中に意識下で起動されることがある（例えば、白昼夢）。暗号化ネットワークは、この脳の機能の一部にアクセスして、コンピュータとして生体神経系を使用することができる。人間の脳／神経系が特に熟達している１つのタスクがパターン認識である。顔、空間パターン及び他の複雑なデータセットの認識が、人工コンピュータよりも十分に人によって行われる。選択された例では、画像への繰り返される顕在的な又は潜在的な露出を通じてパターンを感知するように個人を訓練する。この画像に対する生体反応（記号表現）が、側頭又は前頭部頭皮のセンサによって感知される。またこれは、体験的であり、１次メモリ符号化領域が、識別及びマップする必要はなく、脳／頭皮の２次的に活性化された領域を感知するだけで十分である。これが達成された状態で、パターン又は類似のパターンの感知が、感知されかつ「１」又は「０」として符号化される反応を意識下で起動して、デバイス（例えば、パターン分類コンピュータ）を制御するか又は、これが危険なパターン／画像である場合は警報を起動するようなある機能を引き起こす。
【０１７５】
図１６は、暗号化ネットワークによって制御される運動機能の実施形態を示している。図１６の流れ図は、脚の動きを変換するための好ましい実施形態を提供する。記号的モデルは、１次運動領域（頭皮、対側性中心前回の上部の近く）又は２次領域のシグナチャーで感知された運動神経機能を段階１５１０で複数の脚の動きにリンクさせることである。実行された状態で、通常は脚の機能に関連付けられないものを含む外部感知信号を使用して機能マッピングを再プログラムすることができる（段階１５１５）。例は、ある一定のタスクで脚を動かすことができない脚の病気を有する患者又は兵士の脚の動きを制御するための人差し指の動きである。機能マッピングは既存の信号を使用することができる（段階１５２０）。
【０１７６】
段階１５２５で、信号マルチプレクサが、望ましいプログラム機能を制御するために内因性又は外因性信号をリンクさせる。段階１５３０で、これは、生理的脚機能を（例えば、説明するような経皮的／直接電気刺激を通じて）強化するために達成される。段階１５３５で、これは、義肢を制御するために実行される。
【０１７７】
図１７は、暗号化ネットワークを通じて知覚機能を強化する実施形態を示している。図１７は、覚醒を強化するための実施形態である。例えば、覚醒に体験的に関連付けられた側頭領域から、感知される頭皮神経活動のシグナチャーを使用して段階１６１０で記号モデルが生成される。機能マッピングは、内因性感知シグナチャー（段階１６１５）又は通常は覚醒に関連付けられない信号（例えば、特定の聴覚感知周波数）、又は既存の頭皮信号を使用して再プログラムされる（段階１６２０）。段階１６２５で、マルチプレクサは、内因性及び外因性信号をエフェクタにリンクして、望ましい機能、覚醒レベルを上げるための頭皮の電気刺激を達成する（段階１６３０）。段階１６３５は、警告するか又は望ましい機能を生成するために覚醒モニタを提供して、運転中に、戦場又は毒物摂取のような眠気又は昏睡を感知及び防止することができる。
【０１７８】
図１８は、知覚機能を変換するための本発明の実施形態を示している。図１８は、知覚パフォーマンス、このケースでは聴覚を強化するための実施形態の流れ図である。段階１７１０は、耳、並びに２次的に関連付けられた皮膚領域の近くのシグナチャーの容易にアクセス可能なセンサからの感知された信号の記号表現である。段階１７１５は、センサを使用して正常に感知される周波数スペクトルの外側の周波数のシグナチャーを感知する。段階１７２０は、正常な聴覚に関連付けられた信号を使用する。段階１７２５は、マルチプレクサ及び制御論理を使用して、信号を私的なコミュニケーション、暗号化、再生又は他の目的に使用することができるデバイスを使用して脳の聴覚領域（蝸牛神経／聴覚皮質）に振動（骨伝導）を通じて送信される可聴範囲に変換する（段階１７３０）。医療的には、本発明は、高度な補聴器具としての応用を有する。振動センサを有する本発明は、同じく、身体の異なる部分の損なわれていない感覚にこの感覚を送信することによって末梢神経障害のような病気によるこの感覚の損失を補償する。１７３５で、マルチプレクサは、この信号を異なる「代理」知覚、例えば、皮膚刺激に変換する。
【０１７９】
図１９は、新しい「人工頭脳」知覚機能を生成するための実施形態を示している。図１９は、人工頭脳「第六感」（例えば、生体毒素の感知）を生成するための流れ図である。図１９に要約される本発明は、一酸化炭素を感知する例に関連付けられた情報を組み込んでいる。特定の感知される信号は、感知及び治療機能の送出を較正するために損傷を引き起こす。例えば、一酸化炭素への露出は危険であり、この毒は感知されないことが多い。ＯＳＨＡのような米国連邦機関は、５０ｐｐｍの長時間の職場での露出レベルに最高制限を設け、１００ｐｐｍの「許容限度」を設けている。８００ｐｐｍへの露出（０．０８％）は、めまい、吐き気をもたらし、４５分以内に痙攣をおこし、２時間以内に人は意識がなくなる。明らかに、この毒素を早期に感知して暗号化神経系を通じて生体自己制御を引き起こすための発明は、工業環境で極めて実用的な意味合いを有することができる。限定されないが、化学物質、生体毒素、放射線、電気刺激、視覚刺激及び聴覚刺激を含む様々な刺激への「安全な露出」対「違法な露出」の閾値を識別するために他の計算図表を開発することができる。
【０１８０】
感知された生体又は外部信号をあらゆるプログラムされた生体又は外部デバイスと対にするために暗号化ネットワークを使用することによって人間の新しい機能を生成するために図１９に要約した本発明を使用することができる。従って、本発明は、身体の自然の神経系に並行して作動する人工頭脳神経系の実施形態を形成する。これらの神経系が並行であるか又は統合される程度は、感知される信号がマルチプレクサされエフェクタ「制御」信号が結合される程度に応答して変わる。例を以下に説明する。
【０１８１】
従って、図１９に概説した本発明は、今まで利用できなかった、すなわち、規則的な日常生活のあるレベルで実際に観察される可塑性のプログラム制御を提供する。感覚生理学の領域において、訓練によって個人は、前に存在していが登録／認識されていない感覚を知覚することができるようになる。例は、音を感知するための音楽訓練、又はかすかな音又は視覚キューを感知するための戦闘訓練を含む。運動制御の領域では、身体的訓練により、個人は、前に使用されていなかった筋肉群を使用することができるようになる。病気の領域において、正常な「聴覚機能」が、中枢神経系の病気になっていない領域に、発作用に失われた機能を引き継がせるか（皮質の可塑性）、又は影響を受けていない末梢神経に外傷又は神経障害のために失われた神経の機能を引き継がせる（末梢皮節の拡大／可塑性）。
【０１８２】
本発明は、皮質の可塑性に基づいて公知の介入を強化する。例えば、機能している末梢神経の皮質分布が、隣接する分布が病気の神経によって対応されている時に拡大することは公知である。換言すると、同じ機能を中枢又は末梢神経系の異なる領域によって提供することができる。
【０１８３】
本発明は、現在アクセスされない（例えば、軍事的戦闘で）又は利用できない（例えば、病気のために）身体の他の領域に正常に確保される機能を感知して作用させるように身体の望ましい及び示される領域をプログラムすることによって正常な可塑性を大幅に強化する。
【０１８４】
本発明は、外部センサ（例えば、正常に聞き取れない音の周波数又は感覚）又はデバイス（例えば、義肢、他の電気デバイス）をＥＮＳに統合することによって正常な可塑性を大幅に進歩させる。
【０１８５】
図１９は、感覚的覚醒を強化するための実施形態も含むことができる。これらの段階は、上述の例に類似である。例えば、側頭領域における頭皮で感知される神経活動の記号モデルが、段階１７１０で変化する覚醒レベル（自己申告又はモニタされる）に体験的に関連付けられる。この機能マッピングは、外部感知信号（段階１７１５）又は正常には覚醒に関連付けられない信号（例えば、特定の聴覚感知周波数）、又は既存の頭皮信号（段階１７２０）を使用して再プログラムされる。段階１７２５で、信号マルチプレクサは、関連しないか又は関連する信号を数学的に関連付け、望ましい機能、覚醒レベルを上げるための頭皮の電気刺激をプログラムする（段階１７３０）。段階１７３５は、眠気、昏睡又は毒素摂取を感知又は阻止するために警報を提供するか又は刺激された機能（暗号化神経系における人工／人工頭脳フィードバックループを閉じるため）を実際に生じることができる覚醒モニタを提供する。
【０１８６】
図１９は、ＥＮＳを使用して自然に存在しない機能を個別化生体自己制御ループ、このケースでは毒の感知に統合する実施形態を示している。例は、二酸化炭素、色がなく、臭いがなく、味がなく、かつ最初は刺激がなく、人が感知するのは非常に困難である毒ガスの吸入を含む。別の例は、病気の症状及び兆候が、数時間後に、数日後に、数週間後に発生するまで感知されない生物毒素への露出である。「第六感」を提供する本発明の方法（段階１８００）は、毒素が特定のセンサからの直接信号を生成（段階１８２０で感知）及び本発明で融合される（又はマルチプレクサされる）関連付けられた生体信号（段階１８３０）の両方を生成することがあるので人工頭脳である。専用センサからの直接信号の例（要素１８１０）は、一酸化炭素の化学感知、又は感染体（ウイルス、バクテリア、キノコ類）の生物学的検定法である。理想的には、このセンサは実質的にリアルタイムで作動するが、これは要件ではなく、単純なケースでない場合に、ゆっくりとしたリアルタイムではない信号を提供する。生体信号を一酸化炭素、従来的には「感知されない」と考えられる毒素に関連付ける例は、一酸化炭素からのヘモグロビンの特定の鮮紅色比色変化及び一酸化炭素が酸素結合サイトに結び付く時に生じる酸素化ヘモグロビンにおける非特定低減である。
【０１８７】
図１９は、本発明の暗号化神経系が直接及び関連付けられた生体感知信号間の連想記号表現（段階１８２０）を形成することを示している。記号的関係は、感知される信号と一酸化炭素又はヘモグロビンの鮮紅色変色の関連付けられた生体信号と生体的に関連のある濃度との定量的関連のような直接的な数学的変換を含むことができる。記号的関係は、人工的神経ネットワーク又は他のパターン学習又は関係方式を使用して、例えば、上昇した心拍又は酸素脱飽和を毒素にリンクさせることができる。
【０１８８】
図１９の段階１８４０で、信号は、いずれの特定の毒素に対する記号表現でも定義されるように非線形分析モードで多重化される。次に、コンピュータ論理が、生体又は人工エフェクタデバイスを制御するのに使用される。いくつかの治療又はモニタ機能は、生体自己制御ループを閉じるようにプログラムすることができる。例えば、通常では感知されない毒素からの信号は、自然に感知される「チャネル」の特定の信号、例えば、鼻孔の皮膚の低強度振動（直観的に吸入にリンクされる）、又は通常は脱酸素に関連付けられた頭皮領域の皮膚の刺激に変換することができる（段階１８６０）。この後者の生体自己制御は、人に関連付けられた訓練からの情報（個別に暗号化された神経系に寄与）、又は関連の刺激（ここでは脱酸素）を生体信号に関連付ける多くの人からの記号表現のデータベースを使用する。これは、人口ベース、又は潜在的にクラウドソース暗号化神経系の例である。別の生体自己制御選択肢は治療（１８６０）であり、制御信号をデバイスに送信することによる解毒剤の送出である。一酸化炭素への露出に対して、治療は、酸素濃度の増加（極端なケースでは高圧酸素を使用する）及びメチレンブルーの管理を含む。
【０１８９】
感知される信号の悪影響の計算図表は、暗号化神経系からの治療機能の感知及び送出を較正するのに使用される。一酸化炭素では、１００ｐｐｍ（０．０１％）又はそれよりも多くの露出が、人間の健康に対して危険になる。従って、米国では、ＯＳＨＡのような政府機関が、５０ｐｐｍの長時間職場露出レベルに最高制限を設けているが、個人は、１００ｐｐｍの上限（「最高限度」）に露出すべきではない。８００ｐｐｍへの露出（０．０８％）は、めまい、吐き気をもたらし、４５分以内に痙攣をおこし、２時間以内に意識がなくなる人もある。明確には、この毒素の早期の検出は、例えば、工業環境では極めて実用的な意味を有することになる。限定されないが、化学物質、生物毒素、放射能、電気刺激、視覚刺激及び聴覚刺激を含む様々な刺激への「安全な露出」対「違法な露出」の閾値を識別するために他の計算図表を開発することができる。
【０１９０】
図２０は、暗号化ネットワークを使用して、パターン認識のような任意のタスクを実行するために自然神経系の処理パワーにアクセスする別の実施形態を提供する（段階１９０５）。本発明のこの実施形態は、３つの概念に基づいている。最初に、脳は、最も強力かつ十分にプログラムされた人工電子コンピュータよりも一部のタスクにおいて効率的であるということである。パターン認識、例えば、顔認識は、非常に高度なプログラミングを備えたコンピュータよりも多くの個人によって容易に達成される優れた例である。次に、提供された刺激からの脳の出力を感知することができるということである。第３に、脳は、この目的でアクセス可能な未使用機能を有するということである。例えば、神経プロセスでは、兵士の戦闘のようなストレス度の高い人間の活動でも少数だけしか使用されない（例えば、４０％の機能しか使用されない）ということである。高度に集中した生きるか死ぬかの状況では、少数しか使用されず、２０−４０％しか使用されない場合があり、例えば、ＮＢＡファイナル、ＳＡＴ試験である。従って、いつでもかなりの残余機能がある。この第３の項目は、安全性の制限を提供するが、パターン認識のケースでは、本発明は、感情的に有害又は傷つきやすい画像又はデータを生体符号化するために使用してはならない。
【０１９１】
段階１９１０及び１９１５は、パターン（例えば、顔）を生体感知反応、例えば、脳の前頭葉の上、又は「認識」を示す前額部の上の頭皮の神経の活動にリンクする。これは、このタスクに対する暗号化神経系の要素を生成するのに使用される（段階１９２０）。これは個別化されるが、複数の人（人口、クラウドソース）暗号化神経系からの入力を取ることができる。このリンクが行われた状態で、次に、パターンの提示が、デバイスを制御する（段階１９３０）（例えば、外部コンピュータ分類器）又は代理感覚を通じて個人を刺激する（段階１９３５）（例えば、認識されたパターンが感知された場合の左上腕の振動）のために「１」（認識）又は「０」（認識せず）を送出するために段階１９２５でマルチプレクサ又は制御論理によって使用される「感知」生体パターンをもたらす。本発明の使用は、純粋なバイオコンピュータ（十分に知っているか又は具体的でない形状／コードのパターン認識）、特定の人の顔の公式の符号化及び強化メモリ、及び敵のパターン／顔だけが特定の代理感覚を発現させるか又はデバイスを起動するようなセキュリティを含む。パターンの認知認識を待つことよりも優れているこの１つの方法の他の利点は、これが「背景プロセス」として機能することができる及び／又は高速パターン認識を提供することができるということである。
【０１９２】
従って、正常な生理的感覚の範囲を強化するために使用することができる正常な生理的範囲の外側を感知するセンサを統合するデバイスが使用される場合に、本発明は、従来の感覚の機能を改善及び強化することができる。例えば、周波数スペクトルの「人間が聞くことのできない」部分の信号を検出する段階、信号を可聴範囲に変換する段階、及びデバイスを使用して骨伝導を通じて信号を送信する段階を私的なコミュニケーション、暗号化、再生又は他の目的に使用することができる。医療的には、本発明は、聴力損失を補償するために使用することができる。振動のセンサを有する本発明を使用して、この感覚を身体の異なる部分の損なわれていない感覚に送信することによって末梢神経障害のようなある神経の病気におけるこの感覚の損失を補償することができる。
【０１９３】
重要な安全上の問題をこの段階で上げておかなくてはならない。都合の悪い危険な又は他に望ましくない機能は、本発明と共に観察されていないが、ある一定の制限を設けなければならない。最初に、デバイスによって提供される刺激の強度を苦痛の有るか又は危険なレベルに達しないようにすることができる。次に、感覚入力が不安にさせるような又は望ましくないレベルに達しないようにすることができる。第３に、いずれのセンサ又はデバイス（エフェクタ）も許容可能なかつ安全性を試験されたプロファイルを有するべきである。
【０１９４】
図２１は、一般的なコンピュータシステム２０００の例示的な実施形態のブロック図である。コンピュータシステム２０００は、図１の信号処理デバイス１１４及びコンピュータデバイス１１６とすることができる。コンピュータシステム２０００は、コンピュータシステム２０００に本明細書で開示する方法又はコンピュータベースの機能のいずれか１つ又はそれよりも多くを実施させるために実行することができる命令のセットを含むことができる。コンピュータシステム２０００又はこのいずれの部分も、独立型デバイスとして作動させることができ、又は例えばネットワーク又は他の接続を使用して他のコンピュータシステム又は周辺デバイスに接続することができる。例えば、コンピュータシステム２０００は、信号処理デバイス１１４、分析データベース１１８、及び制御デバイス１２０に作動的に接続することができる。
【０１９５】
図１−２０に示す作動において、本明細書に説明する暗号化機能ネットワークを作成及び使用することによる身体の神経系の修正又は強化は、正常な個人におけるパフォーマンスを強化するか又は患者の失われた機能を回復又は治療するために使用することができる。
【０１９６】
コンピュータシステム２０００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、移動デバイス、パームトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、通信デバイス、制御システム、ウェブ機器、又は使用する機械によって取られるアクションを指定する命令のセットを（順次又はそれ以外に）実行することができるあらゆる他の機械のような様々なデバイスとして実施することができ、又はその中に組み込むことができる。単一コンピュータシステム２０００が示されているが、「システム」という語は、１又は２以上のコンピュータ機能を実行するために命令のセット又は命令の複数のセットを個々に又は一緒に実行するシステム又はサブシステムのいずれの集合を含むように用いられることもある。
【０１９７】
図２１に示すように、コンピュータシステム２０００は、プロセッサ２００２、例えば、中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）、図形プロセスユニット（ＧＰＵ）、又はこれらの両方を含むことができる。コンピュータシステム２０００は、バス２０２６を通じて互いに通信することができる主メモリ２００４及び静的メモリ２００６を含むことができる。図示のように、コンピュータシステム２０００は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）のような発光ダイオード、フラットパネルディスプレイ、固体ディスプレイ、又はブラウン管（ＣＲＴ）のようなビデオディスプレイユニット２０１０を含むことができる。更に、コンピュータシステム２０００は、キーボードのような入力デバイス２０１２、及びマウスのようなカーソル制御デバイス２０１４を含むことができる。コンピュータシステム２０００は、ディスクドライブユニット２０１６、スピーカ又は遠隔制御のような信号生成デバイス２０２２、及びネットワークインタフェースデバイス２００８を含むことができる。
【０１９８】
図２１に示す特定の実施形態において、ディスクドライブユニット２０１６は、命令の１又は２以上のセット２０２０、例えば、ソフトウエアを組み込むことができるコンピュータ可読媒体２０１８を含むことができる。命令２０２０は、本明細書に説明する方法又は論理の１又は２以上を実施することができる。特定の実施形態において、命令２０２０は、コンピュータシステム２０００による実行中に主メモリ２００４、静的メモリ２００６内に、及び／又はプロセッサ２００２内に完全に又は少なくとも部分的に存在することができる。主メモリ２００４及びプロセッサ２００２は、コンピュータ可読媒体を含むことができる。
【０１９９】
代替の実施形態において、特定用途向け集積回路、プログラマブル論理アレイ、及び他のハードウエアデバイスのような専用ハードウエア実施は、本明細書に説明する方法の１又は２以上を実施するように構成することができる。様々な実施形態の装置及びシステムを含むことができる用途は、様々な電子及びコンピュータシステムを広義に含むことができる。本明細書に説明する１又は２以上の実施形態は、モジュール間で及びモジュールを通じて又は特定用途向け集積回路の一部として通信することができる関連の制御及びデータ信号を備えた２又は３以上の特定の相互接続されたハードウエアモジュール又はデバイスを使用して機能を実施することができる。従って、本発明のシステムは、ソフトウエア、ファームウエア、及びハードウエア実施を包含する。
【０２００】
様々な実施形態によれば、本明細書に説明する方法は、プロセッサ可読媒体に有形に組み込まれるソフトウエアプログラムによって実施することができ、かつプロセッサによって実行することができる。例示的非制限的実施形態において、実施は、分散プロセス、コンポーネント／オブジェクト分散プロセス、及び並行プロセスを含むことができる。代替的に、本明細書に説明する方法又は機能の１又は２以上を実施するように仮想コンピュータシステムプロセスを構成することができる。
【０２０１】
コンピュータ可読媒体は命令を含み、又は伝播された信号に応答して命令２０２０を受信及び実行することも考えられ、それによってネットワーク２０２４に接続されたデバイスは、ネットワーク２０２４を通じて音声、ビデオ、又はデータを通信することができる。命令２０２０は、ネットワークインタフェースデバイス２００８を通じてネットワーク２０２４を通じて送信又は受信することができる。
【０２０２】
コンピュータ可読媒体が単一媒体であるように示されているが、「コンピュータ可読媒体」という語は、集中化又は分散データベース、及び／又は命令の１又は２以上のセットを格納する関連付けられたキャッシュ及びサーバのような単一媒体又は複数の媒体を含む。「コンピュータ可読媒体」という語は、プロセッサによって実行する命令のセットを記憶、符号化、又は担持することができ、又は本明細書で開示する方法又は作動のいずれか１つ又はそれよりも多くをコンピュータシステムに実行させるあらゆる媒体を含む。
【０２０３】
特定の非制限的例示的実施形態において、コンピュータ可読媒体は、１又は２以上の不揮発性読取専用メモリを収容するメモリカード又は他のパッケージのような半導体メモリを含むことができる。コンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ又は他の揮発性再書込み可能メモリとすることができる。更に、コンピュータ可読媒体は、送信媒体を通じて伝送される信号のような搬送波信号を保存するためのディスク又はテープ又は他のストレージデバイスのような磁気光学又は光学媒体を含むことができる。電子メール又は他の自己収容情報アーカイブ又はアーカイブのセットに添付されたデジタルファイルは、有形ストレージ媒体と同等の分散媒体と考えることができる。従って、データ又は命令を格納することができるコンピュータ可読媒体又は分散媒体及び他の均等物及び後継媒体のいずれか１つ又はそれよりも多くが本明細書に含まれる。
【０２０４】
様々な実施形態によれば、本明細書に説明する方法は、コンピュータプロセッサで実行される１又は２以上のソフトウエアプログラムとして実施することができる。限定されないが、特定用途向け集積回路、プログラマブル論理アレイなどのハードウエアデバイスを含む専用ハードウエア実施は、同様に、本明細書に説明する方法を実施するように構成することができる。限定されないが、分散プロセス又はコンポーネント／オブジェクト分散プロセス、並行プロセス、又は仮想機械プロセスを含む代替のソフトウエア実施は、本明細書に説明する方法を実行するように構成することができる。
【０２０５】
開示する方法を実行するソフトウエアは、ディスク又はテープのような磁気媒体、ディスクのような磁気光学又は光学媒体、又は１又は２以上の読取専用（不揮発性）メモリ、ランダムアクセスメモリ、又は他の再書込み可能（揮発性）メモリを収容するメモリカード又は他のパッケージのような固体媒体のような有形ストレージ媒体に任意的に格納することができることに注意しなければならない。ソフトウエアは、コンピュータ命令を含有する信号を利用することができる。電子メール又は他の自己収容情報アーカイブ又はアーカイブのセットに添付されたデジタルファイルは、有形ストレージ媒体と同等の分散媒体と考えられる。従って、本明細書に列記した有形ストレージ媒体又は分散媒体、及び本明細書のソフトウエア実施を格納することができる他の均等物及び後継媒体が本明細書に含まれる。
【０２０６】
すなわち、心臓の鼓動の病気の発生源に関連付けられた１又は２以上の空間要素に関する局所活性化の回転の識別によって心臓の鼓動の病気の発生源を識別するシステム及び方法を説明した。特定の例示的実施形態を説明したが、様々な修正及び変形が本発明の様々な範囲から逸脱することなくこれらの実施形態に実行することができることが明らかであろう。従って、明細書及び図面は、制限の意味ではなく例示的な意味に捉えるべきである。明細書の一部を形成する添付の図面は、例示によって及び制限ではなく、主題を実施することができる特定の実施形態を示している。例示する実施形態は、本明細書に開示する教示を当業者が実施することができるように十分詳しく説明している。他の実施形態を利用及び取得することができ、それによって構造的及び論理的置換及び変更を本発明の開示の範囲から逸脱することなく実行することができる。従って、この詳細説明は、制限の意味に捉えるべきではなく、様々な実施形態の範囲は、特許請求の範囲に与えられる均等物の全範囲と共に特許請求の範囲によってのみ定義される。
【０２０７】
本発明の主題のそのような実施形態は、１よりも多くを実際に開示する場合にいずれかの単一発明又は発明概念に本出願の範囲を自主的に制限するように想定することなく、本明細書では個々に及び／又はまとめて単に便宜上「発明」という語によって呼ぶことができる。従って、特定の実施形態を本明細書で図示して説明したが、同じ目的を達成するために計算されるいずれの構成も示した特定の実施形態を置換することができることを理解しなければならない。本発明の開示は、様々な実施形態のいずれか及び全ての適応又は変形を網羅するように想定される。上述の実施形態のいずれか及び本明細書で具体的に説明していない他の実施形態の組合せを使用することができ、かつ本明細書において十分に予期されるものである。
【０２０８】
要約は、「３７  Ｃ．Ｆ．Ｒ．§１．７２（ｂ）」に従って提供され、読者が技術的な開示の性質及び要点を迅速に確かめられるようにするものである。要約は、特許請求の範囲又は意味を解釈又は制限するのに使用されないという理解と共に提出されている。
【０２０９】
実施形態の以上の説明では、様々な特徴は、本発明の開示を概説するために単一実施形態にまとめて分類される。この開示の方法は、主張する実施形態が各特許請求の範囲に明示的に説明するよりも多くの特徴を有することを反映するように解釈すべきではない。逆に、特許請求の範囲が反映するように、革新的な主題は、単一の開示する実施形態の全ての特徴よりも少ない。従って、以下の特許請求の範囲は、これにより本明細書の実施形態の説明に組み込まれ、各特許請求の範囲は、個別の例示的実施形態としてそれ自体が独立している。
【符号の説明】
【０２１０】
１０４  センサ
１０８  エフェクタデバイス
１１４  信号処理デバイス
１１８  分析データベース
１２０  制御デバイス
【図１】
2017529209.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年5月2日(2017.5.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の身体と相互作用する方法であって、
人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階と、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階と、
個々の患者に暗号化機能ネットワークを使用して与えられた身体機能に対してシグナチャーを調整するために信号処理アルゴリズムを使用し、個々の患者における身体タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階と、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階と、
身体タスクを制御する段階と、
を含む方法。
【請求項２】
生体機能に関連付けられた前記身体信号は、中枢又は末梢神経系信号、自律神経系信号、筋肉活動信号、非神経生理的信号、電気皮膚信号、及びその組合せのうちの１つである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記身体タスクは、生体機能である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記身体タスクは、前記身体の外部の機械の活動の制御、又は前記身体上又はその内部の機械の活動の制御である請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記身体タスクは、外部機械と生体機能の組合せである請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記暗号化機能ネットワークは、記号コードによって表現される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記記号コードは、暗号である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記エフェクタ信号は、機械的、電気的、及びコンピュータデバイスのうちの１又は２以上に命令する請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記検出する段階及び前記送出する段階は、前記人間の身体の異なる領域に関わっている請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記検出する段階及び前記送出する段階は、前記人間の身体の同一領域を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記制御する段階は、生物学的病気又は生物学的病状を治療する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記制御する段階は、身体タスクのパフォーマンスを直接的に強化する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記制御する段階は、外部機械を使用して身体タスクのパフォーマンスを強化する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
人間の身体と相互作用するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された時に、
前記人間の身体に関連付けられた１又は２以上のセンサで１又は２以上の身体機能に関連付けられた身体信号を検出する段階、
前記身体信号を処理して前記１又は２以上の身体機能の１又は２以上の感知されたシグナチャーを作成する段階、
個々の患者に暗号化機能ネットワークを使用して与えられた身体機能に対してシグナチャーを調整するために信号処理アルゴリズムを使用し、個々の患者における身体タスクを制御するのに必要な１又は２以上のエフェクタ応答を決定する段階、
前記１又は２以上のエフェクタ応答に基づく１又は２以上のエフェクタ信号を前記暗号化機能ネットワークを通じて送出する段階、及び
身体タスクを制御する段階、
を含む作動を実行する命令を格納するメモリと、
を含むシステム。
【請求項１５】
前記身体機能は、覚醒、生体の病気、呼吸、心筋の動き、慢性閉塞性肺疾患、認知、運転、記憶、心的覚醒、心的パフォーマンス、気分、全体的心的パフォーマンス、患者が複合自然／人工頭脳四肢を動かすこと、物体を物理的に動かすこと、動きを使用する意図的なコミュニケーション、眼鏡を使用する読書、心不全に対する反応、肥満に対する反応、聴覚、嗅覚、触覚、聴覚、感覚運動活動、骨格筋の動き、睡眠、睡眠時無呼吸、睡眠制御、睡眠呼吸障害、睡眠呼吸病状、遠隔制御ユニットの使用、及びこれらの組合せからなる群から選択される請求項１に記載の方法。
【国際調査報告】
2017529209.tif 000024
2017529209.tif 000025
2017529209.tif 000026
2017529209.tif 000027
2017529209.tif 000028