(57)【要約】  脳の電気信号を特徴付けるための方法であって、信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数と関連付けて、集合的に脳の電気信号を表す係数の表を形成することと、を含む、方法。
2017532093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳の電気信号を特徴付けるための方法であって、前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、前記信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数と関連付けて、集合的に前記脳の電気信号を表す係数の表を形成することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記脳の電気信号が所定の意図された活動に対応し、各々が多数の反復される活動のインスタンスについての、多数の表を蓄積することと、前記表中の各要素についての発生値を確立することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号が脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ユーザの記録された意思に基づいて装置を制御するための方法であって、
ａ．請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法に従って、前記意思を意味する脳の電気信号を特徴付けることと、
ｂ．前記装置に動作を行わせることと、を含む、方法。
【請求項５】
前記装置が、ロボットアーム、全肢プロテーゼ、部分肢プロテーゼ、神経プロテーゼ、または麻痺肢を作動させる機能的電気刺激（ＦＥＳ）装置、および矯正装置のうちの１つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記行わせる工程が、前記記録された意思に従って、前記ユーザに機能的電気刺激（ＦＥＳ）治療を適用して、具体的なユーザ動作を誘発することを含む、請求項４または請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ヒトの活動の前に放出される脳の電気活動信号を特徴付ける方法であって、複数の周波数描写信号断片を形成することと、各信号断片について、そのインスタンスを神経認知または神経筋活動と関連付けられた神経信号を近似する関数と相関させて、経時的な一連の相関値を形成することと、相関値の時間対周波数アレイを形成することと、を含み、前記信号が脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、方法。
【請求項８】
二値１または０を、所定の基準に従って前記相関値の各々に関連付けることをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各々が多数の反復されるヒトの活動のインスタンスについての、多数のアレイを蓄積することと、前記アレイ内の各要素についての発生値を確立することと、を含む、請求項７または請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記発生値が、所定のアレイ値に対する平均値または確率測度である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
システムにおける、少なくとも脳の電気信号の一過性活動を検出および分析することによって、脳活動の数値的および視覚表現を作成するためのコンピュータ実装方法であって、コンピュータ可読媒体内に格納され、かつ処理構造に少なくとも、
ａ．前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｂ．前記信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数に関連付けて、係数の時間周波数表を形成することであって、前記表が集合的に前記信号を表す、形成することと、を行わせるように、前記処理構造によって実行可能である、命令を有する、方法。
【請求項１２】
システムにおける、少なくとも１つの脳の電気信号の一過性活動を検出および分析することによって、脳活動の数値的および視覚的表現を作成するためのコンピュータ実装方法であって、コンピュータ可読媒体内に格納され、かつ処理構造に少なくとも、
ａ．前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｂ．前記信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数に関連付けて、係数の時間周波数表を形成することであって、前記表が集合的に前記信号を表す、形成することと、を行わせるように、前記処理構造によって実行可能な命令を含み、
ｃ．前記脳の電気信号が、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、方法。
【請求項１３】
前記脳の電気信号が運動前野信号である、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの脳の電気信号が、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）を使用して検出および分析される、請求項１２または請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）が、所定の位置での対象上の配置のための電極を有する電極アレイを備える、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの脳の電気信号が、意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、請求項１２〜１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記データが、各々が神経事象を表す、格納されたデータテンプレートと関連付けられて、それぞれ意図された神経認知または神経筋事象を特定する、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）が、所定の期間内の実行のために、前記特定された、意図された神経認知または神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出するように構成される、請求項１４〜１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記動作が、現実または仮想装置によって実行される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記動作が、ロボットアーム、全もしくは部分肢プロテーゼ、矯正装置によって、または電気刺激によって作動可能な電気刺激肢によって、実行される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ．対象から脳の電気信号を受信することであって、前記信号が、意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｂ．前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｃ．前記データを、各々が、前記対象からのテンプレートの脳の電気信号からの時間分解周波数信号値から誘導され、かつテンプレートの神経認知または神経筋事象を表す、格納されたデータテンプレートと、関連付けて、前記意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｄ．前記特定された、意図された神経認知または神経筋事象に従って、前記入力脳信号から所定の期間の時間内に実行されるように、動作についての１つ以上の命令と共に、信号出力を発出することと、を行うように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）。
【請求項２２】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ．対象から第１の脳の電気信号を受信することであって、前記信号が第１の意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｂ．前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、前記第１の意図された神経認知または神経筋事象についての複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｃ．前記データを、各々が、前記対象からのテンプレートの脳の電気信号からの時間分解周波数信号値から誘導され、かつテンプレートの神経認知または神経筋事象を表す、格納されたデータテンプレートと関連付けて、前記第１の意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｄ．前記脳の電気信号から所定の期間の時間内に実行されるように、前記特定された、第１の意図された神経認知または神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出することと、
ｅ．対象から第２の脳の電気信号を受信することであって、前記信号が、第２の意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｆ．前記信号の側頭スペクトル分解を形成して、前記第２の意図された神経認知または神経筋事象についての複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｇ．前記データを前記格納されたデータテンプレートと関連付けて、前記第２の意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｈ．前記第２の脳の電気信号から所定の期間の時間内に実行されるように、前記特定された、第２の意図された神経認知または神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出することと、を行うように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）。
【請求項２３】
前記動作が、神経プロテーゼもしくは機能的電気刺激（ＦＥＳ）動作、ロボットアーム動作、プロテーゼ肢動作、または矯正装置動作を含む、請求項２１または請求項２３に記載のＢＣＩ。
【請求項２４】
前記発出する工程が、運動前野相において、対応する神経認知または神経筋事象の運動野相の前に実行される、請求項２１〜２３のいずれか一項に記載のＢＣＩ。
【請求項２５】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのデータテンプレートであって、神経認知または神経筋事象を表す、対象からの脳の電気信号の側頭スペクトル分解からの時間分解周波数信号値から誘導されて、動作についての意図された神経認知または神経筋事象を分類する、データテンプレート。
【請求項２６】
前記動作が現実動作または仮想動作を含む、請求項２５に記載のデータテンプレート。
【請求項２７】
前記現実動作が、神経プロテーゼもしくは機能的電気刺激（ＦＥＳ）動作、ロボットアーム動作、プロテーゼ肢動作、または矯正装置動作を含む、請求項２６に記載のデータテンプレート。
【請求項２８】
前記データテンプレートが、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）脳信号等の、少なくとも１つの運動前野脳活動の、一過性活動を検出および分析することによって生成される、請求項２５〜２７のいずれか一項に記載のデータテンプレート。
【請求項２９】
前記データテンプレートが、複数の他のデータテンプレートを有するデータベース内に格納され、前記データベースが、未分類脳信号と関連付けられたデータを前記データテンプレートと比較することによって、前記未分類脳信号を特定するために参照される、請求項２５〜２８のいずれか一項に記載のデータテンプレート。
【請求項３０】
意図された活動（ＩＡ）に対応する脳活動信号を特徴付けるための方法であって、前記ＩＡの事象関連脱同期化（ＥＲＤ）信号を記録することと、前記ＥＲＤ信号の側頭スペクトル分解を形成して複数の時間分解周波数ＥＲＤ信号値を形成することと、前記ＥＲＤ信号値の各インスタンスを、合成ＥＲＤ信号を近似する関数と関連付けて、集合的に前記ＩＡを表す係数のＥＲＤ表を形成することと、を含む、方法。
【請求項３１】
各々がＩＡのインスタンスについての、多数のＥＲＤ表を蓄積することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ＩＡについての前記多数のＥＲＤ表から、前記ＩＡを特徴付けるＥＲＤ署名表示を形成することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を、特徴付けられたＩＡの前記ＥＲＤ署名表示と関連付けて、前記特徴付けられていないＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのインスタンスであるかどうかを判定することをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記ＥＲＤ信号を記録する工程が、１つ以上の電極から１つ以上の電極信号を収集することを含み、１つ以上のＥＲＤ表が対応する電極信号と関連付けられている、請求項３０〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
特徴付けられたＩＡについての前記多数のＥＲＤ表から、前記ＩＡについての前記ＥＲＤ表を形成することをさらに含む、請求項３０〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
複数の特徴付けられたＩＡについての比較ＥＲＤ表を形成することをさらに含む、請求項３０〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
特徴付けられていないＩＡに対応するＥＲＤ信号を記録することと、それについてのＥＲＤ表を形成することと、をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
多数の連続時間値についての特徴付けられていないＩＡに対応する前記ＥＲＤ信号を記録することと、各時間値についての前記特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を更新することと、をさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記時間値が重複または非重複時間間隔に対応する、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記特徴付けられていないＩＡについての前記更新されたＥＲＤ表を、前記比較ＥＲＤ表と比較して、前記特徴付けられたＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのうちの１つのインスタンスであるかどうかを判定することをさらに含む、請求項３６〜３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記特徴付けられていないＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを判定するのに必要な最小数の時間値の後に、識別信号を発出することをさらに含む、請求項３６〜４０に記載の方法。
【請求項４２】
各計数が、前記特徴付けられたＩＡおよび前記特徴付けられていないＩＡの前記ＥＲＤ表の対応するセグメント間の相関に対応する、所定の相関計数が達成されるときに、前記特徴付けられていないＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを確認することをさらに含む、請求項３６〜４０に記載の方法。
【請求項４３】
最小距離が、前記特徴付けられたＩＡおよび前記特徴付けられていないＩＡの前記ＥＲＤ表の対応するセグメント間に記録されるときに、前記相関計数を促進することをさらに含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を、前記特徴付けられたＩＡについての前記ＥＲＤ表と比較して、前記特徴付けられていないＩＡが前記特徴付けられた活動のインスタンスであるかどうかを判定することをさらに含む、請求項３６〜４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記識別信号を前記発出することが、前記ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に生じる、請求項４１〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記識別信号に応答して、前記ＩＡに対応する前記動作の前記運動前野相の前記満了前に、動作信号を発出して、前記ＩＡに対応する前記動作を開始させることをさらに含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記動作信号と前記運動前野相の前記満了との間の時間が、最小化および／または最適化される、請求項４５または請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記脳活動信号が、電気信号、磁気信号、または化学信号から由来する、請求項３０〜４７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
前記脳活動がｏａ脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、請求項３０〜４８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
ユーザの記録されたＥＲＤ信号に基づいてユーザ装置機能を制御するための方法であって、請求項２８〜４９のいずれか一項に従って、特徴付けられていない意図された活動（ＩＡ）を特徴付けることと、前記特徴付けられたＩＡに従って、前記ユーザ装置機能を始動させるように信号を発出することと、を含む、方法。
【請求項５１】
前記ＥＲＤ信号の運動前野相において前記ユーザ装置を始動させることをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記ユーザ装置が、ロボットアーム、全肢プロテーゼ、部分肢プロテーゼ、またはユーザ治療装置、麻痺肢を作動させる神経プロテーゼもしくは機能的電気刺激（ＦＥＳ）装置、矯正装置、または仮想活動装置のうちの１つである、請求項５０または請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記ユーザ治療装置が機能的電気刺激（ＦＥＳ）治療装置である、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
システムにおける、コンピュータ可読媒体内に格納され、処理構造が請求項３０〜５３のいずれか一項に記載の方法を実行することを行わせるように、前記処理構造によって実行可能な、命令を有する、コンピュータ実装方法。
【請求項５５】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ．請求項３０〜５３のいずれか一項に記載のＥＲＤ表を形成することと、
ｂ．ユーザ装置機能を始動させるための信号出力を発出することと、を行うように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）。
【請求項５６】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのＥＲＤテンプレートであって、請求項３０〜５３のいずれか一項に記載の１つ以上のＥＲＤ表から形成され、複数の特徴付けられたＩＡを表す、ＥＲＤテンプレート。
【請求項５７】
ＥＲＤテンプレートであって、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のために、非一過性コンピュータ可読媒体上に格納され、請求項３０〜５３のいずれか一項に記載の１つ以上のＥＲＤ表から形成され、複数の特徴付けられたＩＡを表す、ＥＲＤテンプレート。
【請求項５８】
脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのＥＲＤテンプレートであって、請求項３０〜５３のいずれか一項に記載の１つ以上のＥＲＤ表から形成され、意図された神経認知または神経筋事象を分類するために、神経認知または神経筋事象を表す、ＥＲＤテンプレート。
【請求項５９】
ユーザ装置を有効にするためのシステムであって、少なくとも１つのコンピュータプログラムが、
ａ．障害のあるユーザと通信する入力から受信された事象関連脱同期化（ＥＲＤ）信号を記録することであって、前記ＥＲＤ信号が、１つ以上の連続時間値の各時間値について、前記ユーザの、特徴付けられていない、意図された活動（ＩＡ）に対応する、記録することと、
ｂ．各時間値について、
ｉ．複数の特徴付けられたＩＡについての、かつ複数の時間分解周波数ＥＲＤ信号値を、合成ＥＲＤ信号を近似する関数と相関させることによって形成された、比較ＥＲＤ表にアクセスすることと、
ｉｉ．前記特徴付けられていないＩＡについての前記更新されたＥＲＤ表を、前記比較ＥＲＤ表と比較して、前記特徴付けられていないＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのうちの１つのインスタンスであるかどうかを判定することと、
ｃ．前記特徴付けられていないＩＡが、前記特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを判定するのに必要な最小数の時間値の後で、前記ユーザ装置を始動させるための識別信号を発出することと、を行うように稼働させるように構成された、少なくとも１つのプロセッサを備える、システム。
【請求項６０】
前記プログラムが、所定の相関計数が達成されるときに、前記識別信号を発出するように適応され、各計数が、前記特徴付けられたＩＡおよび前記特徴付けられていないＩＡの前記ＥＲＤ表の対応するセグメント間の相関に対応する、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６１】
前記特徴付けられたＩＡおよび前記特徴付けられていないＩＡの前記ＥＲＤ表の対応するセグメント間で、最小距離が記録されるときに、前記プログラムが前記相関計数を促進するように適応される、請求項６０に記載のシステム。
【請求項６２】
前記プログラムが、前記ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に、前記識別信号を発出するように適応される、請求項５９〜６１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６３】
前記プログラムが、前記ＩＡに対応する前記動作の前記運動前野相の前記満了前に、前記ＩＡに対応する前記動作を開始させるように適応される、請求項５９〜６２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６４】
前記脳活動信号が、電気信号、磁気信号、または化学信号から由来する、請求項５９〜６３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６５】
前記脳活動信号が、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、請求項５９〜６４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６６】
前記プロセッサが、動作可能に位置付けられた電極から、前記脳活動信号を受信するように適応される、請求項５９〜６５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６７】
前記プロセッサが、単一の動作可能に位置付けられた電極から前記脳活動信号を受信するように適応される、請求項５９〜６６のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
同時係属中出願の参照
２０１４年９月４日出願の米国特許仮出願第６２／０４６，０７８号、名称ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＩＭＰＲＯＶＥＤ  ＢＲＡＩＮ  ＡＣＴＩＶＩＴＹ  ＳＩＧＮＡＬ  ＡＮＡＬＹＳＩＳの主題全体は、米国特許局に元々提出された資料を含み、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、脳活動信号の分析に基づく、ユーザ治療またはユーザ装置の制御に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在の統計は、アメリカ合衆国には、脳卒中または脳発作から生き延び、後遺症と共に生活している人が、７００万人以上いることを示す。これらの生存者のうちの多数が、重度の上肢麻痺を患っており、これらの重度に麻痺した発作患者の中には、従来の療法には反応し得ず、長期の補助を必要とし得る人もいる。一般的に、脳卒中は、脳内の血管の出血（症例のうちの１５％）または閉塞（症例のうちの８５％）によって引き起こされ、損傷および局地的神経細胞の死を引き起こす。脳卒中によって損傷された神経構造を再生成または修復する、脳の能力は限定されており、したがって、感覚運動皮質に影響する脳卒中は、片麻痺として既知の疾患である、影響を受けた大脳半球の反対側の体における永久的な運動障害を引き起こし得る。具体的には、７０〜８５％の個人が、１回目の脳卒中の後に半身不随になり、６０％が、該事象の６ヶ月後に、日常生活の単純な活動（すなわち、入浴、着替え、および排泄）を独立して行うことができなくなり得る。脳卒中患者が直面する厳しい予後に応えて、神経回復を強調する異なる治療方法を開発することに研究が集中してきた。
【０００４】
かかる一方法は、強化運動、他動運動、および神経発生的アプローチを使用して、患者の機能的能力を上昇させることを目標とする物理療法であり、別の方法は、具体的な作業に関連する技術を向上すること、および／または補償的な戦略を発達させることに集中する、作業療法である。しかしながら、物理療法および作業療法と共に観察される運動回復は、典型的に、脳卒中後の最初の６ヶ月後に、頭打ちになる。
【０００５】
機能的電気刺激（ＦＥＳ）療法は、重度の片麻痺を伴う脳卒中患者における腕および手機能をうまく回復させるために使用されている、さらに別の方法である。本発明は、療法士が、患者が自身の麻痺性または麻痺肢を運動させようとする意思を特定し、同じ罹患肢の運動を容易にする電気刺激を誘発することを必要とする。神経活動（すなわち運動計画）と、結果として生じる運動（電気刺激によって引き起こされる）からの求心性入力との組み合わせは、正の神経可塑性変化を容易にして、随意運動の回復をもたらすようである。しかしながら、運動しようとする患者の意志を判定することを療法士に依存することは、ＦＥＳ療法に関していくつかの難点を有する。１つのかかる難点は、ＦＥＳ療法で刺激された運動を患者が実際に試みているのか、患者が実際に全く運動を試みているのか、という確実性が低いということであり、これは中枢神経系の関与を不確実にする。別の難点は、正確な運動が試みられたと仮定して、神経可塑性と関連付けられた神経運動リハビリテーションの重要な側面である、試みと刺激の送達との間の時間が、最適な回復の潜伏時間の外部に収まり得ることである。
【０００６】
患者の意図した動作を感知する、およびプロテーゼ装置を配置して、患者によって、特定された、意図された動作を実行するための、効果的な脳コンピュータインターフェースを開発することもまた試みられてきた。しかしながら、これらの試みは限定された結果しか得られていない。
【０００７】
上記の不利点のうちの少なくとも１つを、軽減または除去することが、本発明の目的である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様では、脳の電気信号を特徴付けるための方法であって、信号の側頭スペクトル分解を形成して複数の時間分解周波数信号値を形成することと、信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数と関連付けて、集合的に脳の電気信号を表す係数の表を形成することと、を含む、方法が提供される。
【０００９】
別の態様では、ユーザの記録された意思に基づいて装置を制御するための方法であって、
ａ．本明細書に定義される方法に従って、意思を意味する脳の電気信号を特徴付けることと、
ｂ．装置に動作を行わせることと、を含む、方法が提供される。
【００１０】
いくつかの例示的な実施形態では、装置は、とりわけ、ロボットアーム、全肢プロテーゼ、部分肢プロテーゼ、神経プロテーゼ、または麻痺肢を作動させる機能的電気刺激（ＦＥＳ）装置、および矯正装置のうちの１つであり得る。
【００１１】
いくつかの例示的な実施形態では、行わせる工程は、記録されたユーザ意思に従って、ユーザに機能的電気刺激（ＦＥＳ）治療（または療法）を適用して、具体的なユーザ動作を誘発することを含み得る。
【００１２】
別の態様では、ヒトの活動の間に放出される脳の電気活動信号を特徴付ける方法であって、複数の周波数描写信号断片を形成することと、各信号断片について、そのインスタンスを、神経認知または神経筋（または神経）活動と関連付けられた神経信号を近似する関数と相関させて、経時的な一連の相関値を形成することと、相関値の時間対周波数アレイを形成することと、を含み、信号が脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、方法が提供される。
【００１３】
いくつかの例示的な実施形態は、所定の基準に従って、二値１または０を、相関値の各々に関連付けることを含み得る。
【００１４】
いくつかの例示的な実施形態は、各々が多数の反復されるヒトの活動のインスタンスについての、多数のアレイを蓄積することと、アレイ内の各要素についての発生値を確立することと、を含み得る。発生値は、所定のアレイ値に対する平均値または確率測度であり得る。
【００１５】
別の態様では、システムにおける、少なくとも１つの脳の電気信号の一過性活動を検出および分析することによって、脳活動の数値的および視覚的表現を作成するためのコンピュータ実装方法であって、コンピュータ可読媒体内に格納された命令を有し、処理構造が少なくとも、
ａ．信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｂ．信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数に関連付けて、係数の時間周波数表を形成することと、を行わせるように、処理構造によって実行可能であり、表が集合的に信号を表す、方法が提供される。
【００１６】
別の態様では、システムにおける、少なくとも１つの脳の電気信号の一過性活動を検出および分析することによって、脳活動の数値的および視覚的表現を作成するためのコンピュータ実装方法であって、コンピュータ可読媒体内に格納された命令を有し、処理構造が少なくとも、
ａ．信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｂ．信号値の各インスタンスを、神経信号を近似する所定の関数に関連付けて、係数の時間周波数表を形成することであって、表が集合的に前記信号を表す、形成することと、を行わせるように、処理構造によって実行可能な命令を含み、
ｃ．脳の電気信号が、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である、方法が提供される。
【００１７】
いくつかの例示的な実施形態では、脳の電気信号は運動前野信号である。さらに、脳の電気信号は、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）を使用して検出および分析され得る。脳コンピュータインターフェースは、所定の位置での対象上の配置のための電極を有する電極アレイを備え得る。
【００１８】
いくつかの例示的な実施形態では、脳の電気信号は、意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む。データは、各々が神経認知または神経筋事象と関連付けられた神経信号を表す、格納されたデータテンプレートと関連付けられて、それぞれ意図された神経認知または神経筋事象を特定し得る。
【００１９】
いくつかの例示的な実施形態では、脳コンピュータインターフェースは、所定の期間内の実行のために、特定された、意図された神経認知または神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出するように構成される。
【００２０】
いくつかの例示的な実施形態では、動作は、現実または仮想装置によって実行され得る。例には、とりわけ、ロボットアーム、全もしくは部分肢プロテーゼ、または矯正装置、あるいは電気刺激によって作動可能な電気刺激肢が挙げられ得る。
【００２１】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ．対象から脳の電気信号を受信することであって、信号が、意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｂ．信号の側頭スペクトル分解を形成して、複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｃ．データを、各々が、対象からのテンプレートの脳の電気信号からの時間分解周波数信号値から誘導され、かつテンプレートの神経認知または神経筋事象を表す、格納されたデータテンプレートと関連付けて、意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｄ．特定された、意図された神経認知または神経筋事象に従って、入力脳信号から所定の期間の時間内に実行されるように、動作についての１つ以上の命令と共に、信号出力を発出することと、をするように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）が提供される。
【００２２】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ）対象から第１の脳の電気信号を受信することであって、信号が第１の意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｂ）信号の側頭スペクトル分解を形成して、第１の意図された神経認知または神経筋事象のための複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｃ）データを、各々が、対象からのテンプレートの脳の電気信号からの時間分解周波数信号値から誘導され、かつテンプレートの神経認知または神経筋事象を表す、格納されたデータテンプレートと関連付けて、第１の意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｄ）脳の電気信号から所定の期間の時間内に実行されるように、特定された、第１の意図された神経認知または神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出することと、
ｅ）対象から第２の脳の電気信号を受信することであって、信号が、第２の意図された神経認知または神経筋事象を意味するデータを含む、受信することと、
ｆ）信号の側頭スペクトル分解を形成して、第２の意図された神経認知または神経筋事象についての複数の時間分解周波数信号値を形成することと、
ｇ）データを格納されたデータテンプレートと関連付けて、第２の意図された神経認知または神経筋事象を特定することと、
ｈ）第２の脳の電気信号から所定の期間の時間内に実行されるように、特定された、第２の意図された神経筋事象に従って、動作についての１つ以上の命令と共に信号出力を発出することと、を行うように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）が提供される。
【００２３】
いくつかの例示的な実施形態では、動作は、神経プロテーゼ、機能的電気刺激（ＦＥＳ）動作、ロボットアーム動作、プロテーゼ肢動作、または矯正装置動作を含み得る。
【００２４】
いくつかの例示的な実施形態では、発出する工程は、運動前野相において、対応する神経認知または神経筋事象の運動野相の前に実行される。
【００２５】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのデータテンプレートであって、動作についての意図された神経認知または神経筋事象を分類するための、神経認知または神経筋事象を表す、対象からの脳の電気信号の側頭スペクトル分解からの時間分解周波数信号値から誘導されたデータテンプレートが提供される。
【００２６】
いくつかの例示的な実施形態では、動作は現実動作または仮想動作を含む。現実動作は、神経プロテーゼ、機能的電気刺激（ＦＥＳ）動作、ロボットアーム動作、プロテーゼ肢動作、または矯正装置動作を含み得る。
【００２７】
いくつかの例示的な実施形態では、データテンプレートは、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）脳信号等の、少なくとも１つの運動前野脳活動の一過性活動を検出および分析することによって生成され得る。データテンプレートは、複数の他のデータテンプレートを有するデータベース内に格納され得、データベースは、未分類脳信号と関連付けられたデータを、データテンプレートと比較することによって、未分類脳信号を特定するために参照される。
【００２８】
別の態様では、意図された活動（ＩＡ）に対応する脳活動信号を特徴付けるための方法であって、ＩＡの事象関連脱同期化（ＥＲＤ）信号を記録することと、ＥＲＤ信号の側頭スペクトル分解を形成して複数の時間分解周波数ＥＲＤ信号値を形成することと、ＥＲＤ信号値の各インスタンスを、合成ＥＲＤ信号を近似する関数と関連付けて、集合的にＩＡを表す係数のＥＲＤ表を形成することと、を含む、方法が提供される。
【００２９】
いくつかの実施形態は、各々がＩＡのインスタンスについての、多数のＥＲＤ表を蓄積することをさらに含み得る。
【００３０】
いくつかの実施形態は、ＩＡについての多数のＥＲＤ表から、ＩＡを特徴付けるＥＲＤ署名表示を形成することを含み得る。
【００３１】
いくつかの実施形態は、特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を、特徴付けられたＩＡのＥＲＤ署名表示と関連付けて、特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられたＩＡのインスタンスであるかどうかを判定することを含み得る。
【００３２】
いくつかの例示的な実施形態では、ＥＲＤ信号を記録する工程は、１つ以上の電極から１つ以上の電極信号を収集することを含み得、１つ以上のＥＲＤ表が対応する電極信号と関連付けられている。
【００３３】
いくつかの例示的な実施形態は、特徴付けられたＩＡについての多数のＥＲＤ表から、該ＩＡについてのＥＲＤ表を形成することをさらに含み得る。
【００３４】
いくつかの例示的な実施形態は、複数の特徴付けられたＩＡについての比較ＥＲＤ表を形成することをさらに含み得る。
【００３５】
いくつかの例示的な実施形態は、特徴付けられていないＩＡに対応するＥＲＤ信号を記録することと、それについてのＥＲＤ表を形成することと、をさらに含み得る。
【００３６】
いくつかの例示的な実施形態は、多数の連続時間値についての特徴付けられていないＩＡに対応するＥＲＤ信号を記録することと、各時間値についての特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を更新することと、をさらに含み得る。時間値は、いくつかの場合では、重複間隔に対応し、別の場合では非重複時間間隔に対応する。
【００３７】
いくつかの例示的な実施形態は、特徴付けられていないＩＡについての更新されたＥＲＤ表を比較ＥＲＤ表と比較して、特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられたＩＡのうちの１つのインスタンスであるかどうかを判定することをさらに含み得る。
【００３８】
いくつかの例示的な実施形態は、特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを判定するのに必要な最小数の時間値の後に、識別信号を発出することをさらに含み得る。
【００３９】
いくつかの例示的な実施形態は、各計数が、特徴付けられたＩＡおよび特徴付けられていないＩＡのＥＲＤ表の対応するセグメント間の相関に対応する、所定の相関計数が達成されるときに、特徴付けられていないＩＡが特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを確認することをさらに含み得る。
【００４０】
いくつかの例示的な実施形態は、最小距離が、特徴付けられたＩＡおよび特徴付けられていないＩＡのＥＲＤ表の対応するセグメント間に記録されるときに、相関計数を促進することをさらに含み得る。
【００４１】
いくつかの例示的な実施形態は、特徴付けられていないＩＡについてのＥＲＤ表を、特徴付けられたＩＡについてのＥＲＤ表と比較して、特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられた活動のインスタンスであるかどうかを判定することをさらに含み得る。
【００４２】
いくつかの例示的な実施形態では、識別信号を発出することは、ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に生じる。
【００４３】
いくつかの例示的な実施形態は、識別信号に応答して、ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に、動作信号を発出して、ＩＡに対応する動作を開始させることをさらに含む。
【００４４】
いくつかの例示的な実施形態では、動作信号と運動前野相の満了との間の時間は、最小化および／または最適化される。
【００４５】
いくつかの例示的な実施形態では、脳活動信号は、電気信号、磁気信号、または化学信号から由来し得る。電気信号の場合、脳活動信号は、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号であり得る。
【００４６】
別の態様では、ユーザの記録されたＥＲＤ信号に基づいてユーザ装置機能を制御するための方法であって、本明細書に定義されるように、特徴付けられていない意図された活動（ＩＡ）を特徴付けることと、特徴付けられたＩＡに従って、ユーザ装置機能を始動させるように信号を発出することと、を含む、方法が提供される。
【００４７】
いくつかの例示的な実施形態では、ユーザ装置は、ロボットアーム、全肢プロテーゼ、部分肢プロテーゼ、またはユーザ治療装置、神経プロテーゼもしくは機能的電気刺激（ＦＥＳ）のうちの１つである。
【００４８】
別の態様では、システムにおける、コンピュータ可読媒体内に格納され、処理構造が本明細書に定義される方法を実行することを行わせるように、処理構造によって実行可能な、命令を有する、コンピュータ実装方法が提供される。
【００４９】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）であって、少なくとも、
ａ．本明細書に定義されるようにＥＲＤ表を形成することと、
ｂ．ユーザ装置機能を始動させるための信号出力を発出することと、を行うように構成された、処理構造を備える、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）が提供される。
【００５０】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのＥＲＤテンプレートであって、本明細書に定義される１つ以上のＥＲＤ表から形成され、かつ複数の特徴付けられたＩＡを表す、ＥＲＤテンプレートが提供される。
【００５１】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のための、非一過性コンピュータ可読媒体上に格納されたＥＲＤテンプレートであって、本明細書に定義される１つ以上のＥＲＤ表から形成され、かつ複数の特徴付けられたＩＡを表す、ＥＲＤテンプレートが提供される。
【００５２】
別の態様では、脳コンピュータインターフェース（ＢＣＩ）との使用のためのＥＲＤテンプレートであって、本明細書に定義される１つ以上のＥＲＤ表から形成され、かつ意図された神経認知または神経筋事象を分類するために神経認知または神経筋事象を表す、ＥＲＤテンプレートが提供される。
【００５３】
上記の方法およびシステムの、いくつかの例示的な実施形態は、ＢＣＩを使用する具体的な挙動に従って、脳波信号等の脳活動信号を分類するために使用され得る。例えば、具体的な挙動に関するいくつかの試行にわたって上記の方法工程を反復すること、および単一のヒストグラム内に全試行の結果を蓄積することによって、１組のテンプレートが生成され得る。１組のテンプレートは、分類される挙動の各１つずつについて生成される。ヒストグラム中の要素の大きさを所定の閾値に対して比較して、実際の大きさまたは正規化値のいずれかにおいて閾値を超えるもののみを保持することもまた可能である。上記の工程が適用される新しい脳波信号を分類するために、および距離に基づく分類子のために、距離（ユークリッドまたは任意の他の好適な定義）が、相関ヒストグラム（分類するデータについての）と、調査された挙動のうちの各１つについての相関マトリクスの各１つとの間で測定される。
【００５４】
有利なことに、いくつかの例示的な実施形態では、影響を受けていない同側半球からの制御信号を誘導する、組み合わされたＢＣＩおよびＦＥＳプラットフォームが、異常または存在しない反対側の神経活動を有する半身不随患者のための回復の代替経路を提供し得る、ＦＥＳ療法等の応用へのＢＣＩの組み込み。いくつかの例示的な実施形態では、ＦＥＳを含むことによって、ＥＥＧ信号を分類することが可能なＢＩＣは、ＦＥＳによって生産される運動が、患者の運動意思と一貫することを可能にする。加えて、ＦＥＳは、具体的な刺激間間隔内で、ＢＣＩによって自動的に誘発され得、運動皮質における長期増強（ＬＴＰ）変化を管理する連合性対刺激依存可塑性のために必要な条件と、療法との順応性を改良する。一実施例として、脳卒中患者のためのＢＣＩおよびＦＥＳプラットフォームは、傷害から生じ得る異常な神経活動を誘導することが可能であり得る。したがって、同側（非傷害）運動野信号によって制御されるＢＣＩは、ＦＥＳ療法と組み合わせられた場合、反対側の神経活動における障害を有する患者に解決策を提供し得る。
【００５５】
別の態様では、ユーザ装置を有効にするためのシステムであって、少なくとも１つのコンピュータプログラムが、
ａ）障害のあるユーザと通信する入力から受信された事象関連脱同期化（ＥＲＤ）信号を記録することであって、ＥＲＤ信号が、１つ以上の連続時間値の各時間値について、ユーザの、特徴付けられていない、意図された活動（ＩＡ）に対応する、記録することと、
ｂ）各時間値について、
ｉ．複数の特徴付けられたＩＡについての係数の比較ＥＲＤ表にアクセスすることであって、複数の時間分解周波数ＥＲＤ信号値を、合成ＥＲＤ信号を近似する関数と相関させ、正規化することによって形成された、比較ＥＲＤ表にアクセスすることと、
ｉｉ．特徴付けられていないＩＡについての更新されたＥＲＤ表を、比較ＥＲＤ表と比較して、特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられたＩＡのうちの１つのインスタンスであるかどうかを判定することと、
ｃ）特徴付けられていないＩＡが、特徴付けられたＩＡのうちのインスタンス１であることを判定するのに必要な最小数の時間値の後で、ユーザ装置を始動させるための識別信号を発出することと、を行うように稼働させるように構成された、少なくとも１つのプロセッサを備える、システムが提供される。
【００５６】
いくつかの例示的な実施形態では、プログラムは、所定の相関計数が達成されるときに、識別信号を発出するように適応され、各計数は、特徴付けられたＩＡおよび特徴付けられていないＩＡのＥＲＤ表の対応するセグメント間の相関に対応する。
【００５７】
いくつかの例示的な実施形態では、プログラムは、最小距離が、特徴付けられたＩＡおよび特徴付けられていないＩＡのＥＲＤ表の対応するセグメント間に記録されるときに、相関計数を促進するように適応される。
【００５８】
いくつかの例示的な実施形態では、プログラムは、ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に、識別信号を発出するように適応される。
【００５９】
いくつかの例示的な実施形態では、プログラムは、ＩＡに対応する動作の運動前野相の満了前に、ＩＡに対応する動作を開始させるように適応される。
【００６０】
いくつかの例示的な実施形態では、脳活動信号は、電気信号、磁気信号、または化学信号から由来する。
【００６１】
いくつかの例示的な実施形態では、脳活動信号は、脳波（ＥＥＧ）または脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号である。
【００６２】
いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサは、複数の動作可能に位置付けられた電極から脳活動信号を受信するように適応される。
【００６３】
いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサは、単一の動作可能に位置付けられた電極から脳活動信号を受信するように適応される。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
本発明のいくつかの例示的な実施形態が、ほんの例として、付属の図面を参照して、これから記載される。
【００６５】
【図１】脳活動信号を処理するための例示的なシステムの、最上位構成要素アーキテクチャ図である。
【図２】例示的なＥＥＧに基づくＢＣＩおよびＦＥＳシステムの最上位構成要素アーキテクチャ図である。
【図３】運動の開始時の出力電圧における変化を示す、センサ手袋を示す。
【図４ａ】６つの異なる手の運動を示す。
【図４ｂ】６つの異なる手の運動を示す。
【図４ｃ】６つの異なる手の運動を示す。
【図４ｄ】６つの異なる手の運動を示す。
【図４ｅ】６つの異なる手の運動を示す。
【図４ｆ】６つの異なる手の運動を示す。
【図５】一連の視覚的なキューの例示である。
【図６ａ】つまみ把握運動の試演の間の未加工ＥＥＧ信号を示す。
【図６ｂ】図６ａの道動作からの光センサ出力を示す。
【図６ｃ】図６ａの試演間のセンサ手袋出力を示す。
【図７】つまみ把握および指伸展の手の運動を実行する前、間、および後に、ＥＥＧ増幅器によって記録された、センサ手袋および光センサからの例示的な信号を示す。
【図８ａ】複数の例示的な試行のつまみ把握運動の間の、センサ手袋からの多重の手の運動データを示す。
【図８ｂ】運動の開始に対する整列後の、図８ａに示される、複数の例示的な試行のつまみ把握運動の間の、センサ手袋からの同じ多重の手の運動データを示す。
【図９】例示的な脳活動信号を分類するための例示的な処理工程を例示する、上位の流れ図を示す。
【図１０ａ】つまみ把握運動試行の２４Ｈｚ  ＥＥＧスペクトル構成要素と合成ＥＲＤ信号との間の相互相関の例示的なプロットである。
【図１０ｂ】つまみ把握運動試行の２４Ｈｚ  ＥＥＧスペクトル構成要素と合成ＥＲＤ信号との間の相互相関の例示的なプロットである。
【図１１】相互相関が閾値を超えた、時間および周波数要素を示す、つまみ把握運動の９つの試行についての、例示的な表を提供する。
【図１２】図１２のつまみ把握運動の３０の試行についての全相関データの平均を例示するヒストグラムを示す。
【図１３】６つの例示的な運動についての試行の例示的なヒストグラム（「全部込みの」テンプレート）を示す。
【図１４】つまみ把握最初の５つの試行について、図１５および１６の表によって記載される過程を例示する。
【図１５】ＥＲＤ信号を特徴付けるための例示的な方法を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００６６】
本明細書の発明の例示的な実施形態の詳細な説明は、付属のブロック図および模式図を参照し、これらは、例示およびその最良の様態として、例示的な実施形態を示す。これらの例示的な実施形態は、当業者が本発明を実践することができるように、十分に詳細に記載されるが、他の実施形態が実現され得ること、ならびに本発明の精神および範囲から逸脱することなく、論理的および機械的な変更がなされ得ることが理解されるべきである。よって、本明細書における詳細な説明は、限定ではなく例示のみの目的で提示される。例えば、任意の方法または過程の説明において列挙される工程は、任意の順序で実行されて良く、提示される順序に限定されない。
【００６７】
さらに、本明細書に示され、記載される特定の実装は、本発明の例示およびその最良の様態であり、いかなる方法でも本発明の範囲を別途限定することを意図しないことが理解されるべきである。実際に、簡潔にするために、個々の動作する構成要素の特定の下位構成要素、従来のデータネットワーキング、アプリケーション開発、およびシステムの他の態様は、本明細書では詳細に記載されないことがある。さらに、本明細書に含まれる様々な図中に示される接続線は、様々な要素間の、例示的な機能的関係および／または物理的結合を表すことが意図される。実践的なシステムにおいて、多くの代替または追加の機能的関係または物理的接続が、存在し得ることに留意すべきである。
【００６８】
定義
【００６９】
本開示の理解を容易にするために、本明細書において特定の用語が以下に定義されるように使用される。本明細書において同義的に使用されるように、「機能的電気刺激療法」および「ＦＥＳ療法」という用語は、患者が意識的に麻痺肢を運動させようと努力する間の、療法士による経皮的な、麻痺肢への電気刺激の適用を指す。ＦＥＳシステムの例は、ＦＥＳシステムの例は、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＣＡ２０１１／０００６３７号、表題ＦＵＮＣＴＩＯＮＡＬ  ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ  ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ  ＤＥＶＩＣＥ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ，ＡＮＤ  ＵＳＥ  ＴＨＥＲＥＯＦに記載され、該特許の内容および主題の全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００７０】
本明細書で使用される場合、「脳活動」および「脳活動信号」という用語は、脳によって生成される記録可能な信号を指し、磁気または化学活動を検出することが可能なものを含む、電極または他のセンサによって記録され得る。脳活動信号の例には、脳波（ＥＥＧ）を含む脳の電気信号、ならびに硬膜下および／または硬膜外電極等で、侵襲的に記録された脳皮質電位（ＥＣｏＧ）が挙げられる。
【００７１】
本明細書において同義的に使用される場合、「脳コンピュータインターフェース」および「ＢＣＩ」という用語は、操作者が、周辺電子装置を脳の活動で制御することを可能にする、プラットフォームを指す。
【００７２】
本明細書で使用される場合、「事象関連脱同期化」および「ＥＲＤ」という用語は、運動計画および実行の間に生じる、ＥＥＧ信号（とりわけ）等の脳活動信号における電力の低下を指す。ＥＥＧ信号事象の場合、ＥＲＤは、典型的にアルファ（８〜１２Ｈｚ）およびベータ（１３〜３０Ｈｚ）帯内で生じるが、ＥＲＤ特徴は、他の周波数または他の周波数範囲でもまた生じ得る。「ＥＲＤ信号」は、測定可能なＥＲＤを呈する信号を指す。
【００７３】
本明細書で使用される場合、「合成ＥＲＤ信号」という用語は、数学的な関数によって定義される、自然発生ＥＲＤを近似する波形を指す。
【００７４】
図１は、ＥＥＧに基づくＢＣＩを使用して、別個のスペクトル（周波数）、時間（ｔｅｍｐｏｒａｌ）（時間（ｔｉｍｅ））、またはＥＲＤ信号の他の特長を検出および分類するための、参照番号１０で全体的に特定される、例示的なシステムの最上位構成要素アーキテクチャ図を示すが、ＥＲＤ信号は、硬膜下および／または硬膜外電極で侵襲的に記録される脳皮質電位（ＥＣｏＧ）等の他の形態でもあり得る。図１〜３を参照すると、この場合はＥＥＧ信号の形態であるＥＲＤ信号は、脳の活動を感知するように参加者の頭１３上に位置付けられた、電極アレイ１２を使用して、得られる。参加者の手に着用されたセンサ手袋１４は、神経筋事象の開始を検出するための抵抗センサを含み、この場合は手の運動を生じさせる。表示モニタ１６は、参加者に視覚的キューを提示し、表示モニタ１６上に目立たないように位置付けられた光センサが、視覚的キューを記録して、データ分析の間に実験の段階を特定する。電極アレイ１２に加えて、センサ手袋１４および光センサ１８の両方からの信号は、米国、ノースカロライナ州、Ｎｅｕｒｏｓｃａｎから入手可能な、ＳｙｎＡｍｐｓ  ＲＴ  ＥＥＧ増幅器等の、増幅器２０を使用して記録され、米国、ノースカロライナ州、Ｎｅｕｒｏｓｃａｎから入手可能な、ＣＵＲＲＹ７取得ソフトウェア等の、少なくとも１つのアプリケーションプログラムを用いる取得コンピュータ２２への出力として、提供される。センサ手袋１４および光センサ１８からの信号は、取得コンピュータ２２への入力としてもまた提供される。信号は、リード線を通して直接的に、または無線伝達信号を通して間接的に、取得コンピュータ２２に提供され得る。ＥＲＤ信号は解釈され、少なくとも１つのアルゴリズムを使用してそこから特定の特長が抽出されて、意図された活動（ＩＡ）に関係する意図された神経筋事象に対応するＥＲＤ表またはデータテンプレートを生成し、例えば腕、脚、手指、および足指等の、体の部分の運動のための筋肉および／または筋肉群の、意図された燃焼を含む。特長は、それらを、合成ＥＲＤ信号を表す関数に対して相関させることによって、分類される。ＥＲＤの主な特徴は、経時的に低下または低減することであり、これは、操作可能に適合する関数は、非直線正接関数等の、経時的に低下または低減するものを含むことを意味する。しかしながら、直線関数を含む他の関数もまた使用され得る。組み合わされたＢＣＩおよびＦＥＳシステム３０において、データテンプレートは、取得コンピュータ２２によってクエリーされて、１つ以上の命令と共に信号出力をＦＥＳシステム３４に発出する、テンプレートデータベース３２内に格納される。（ＦＥＳシステム３４は、他の例示的な実施形態では、とりわけ、ロボットアーム、全肢プロテーゼ、部分肢プロテーゼ、矯正装置等の、動作を行うユーザ装置によって交換され得る。）ＦＥＳ治療の場合、命令は、参加者に、特定された、意図された神経筋事象またはＩＡに基づいて、具体的な動作または効果治療を行わせ得る。
【００７５】
上記に提示される装置を使用して、運動前野ＥＥＧ活動を使用して、特定の手の運動を分類する研究のための、例示的な実験プロトコルが、これから記載される。本研究では、手の具体的な運動に対応する、ＥＲＤ信号、この場合はＥＥＧ信号の側頭スペクトル表示が、合成ＥＲＤを表す関数と相関された。測定可能なＥＲＤ信号は、運動および休憩の状態の間を区別するために使用され得る。ＥＲＤ信号における電力の低下は、運動計画および実行の間に生じる。電力におけるこの変化は、脳の中心領域において最も顕著に生じ、したがって感覚運動皮質の活動に関係すると考えられる。手が、感覚運動地図において最も大きな皮質再現のうちの１つを有することを考慮すると、これは増強したＥＥＧ信号分解能を提供し、これはＥＲＤ信号を感知するために使用され得、その特長は、代表の合成ＥＲＤ関数と相関され得る。
【００７６】
１５人の健常者個人が、本研究に参加するために募集された。１５人の参加者の中で、１４人が右利きで６人が女性だった。参加者の平均年齢は３２歳だった。患者は独自に特定され、本説明の目的上、参加者は、参加者１、参加者２、参加者３、最高で参加者１５と称される。
【００７７】
８つの電極を有する電極アレイ１２が、図２に示されるように、以下のＥＥＧ部位：Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、ＣＺ、Ｆ３、Ｆ４、およびＦＺ（電極配置の国際１０〜２０システムに従って）で、参加者の頭に配置された。全電極部位、基準（連結された耳たぶ）、および下地（鎖骨）は、米国、コロラド州、オーロラ、Ｗｅａｖｅｒ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐａｎｙから入手可能な、Ｔｅｎ２０（登録商標）Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｅ  ＥＥＧ  Ｐａｓｔｅでの電極配置の前に、７０％のイソプロピルアルコール、および米国、コロラド州、オーロラ、Ｗｅａｖｅｒ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐａｎｙから入手可能なＮｕｐｒｅｐ（登録商標）Ｓｋｉｎ  Ｐｒｅｐ  Ｇｅｌで調製された。各ＥＥＧ部位でのインピーダンスが測定され、好ましくは、インピーダンスは１０ｋΩ未満の値を有した。８つのＥＥＧ電極アレイ１２から検出された信号は、高域フィルタを通過し、その後で試料採取された。一実施例では、０．１５Ｈｚの切断周波数および１ｋＨｚの試料採取周波数が選択された。信号分析方法はオフラインで適用され得るため、この試料採取周波数は、時間分解能を促進するように、およびデータ点の数を増加させるように選択された。
【００７８】
次いで、参加者は、抵抗センサを使用して手の運動の開始を検出する、特注のセンサ手袋１４を着用するように言われた。図３は、運動の開始時の出力電圧における変化を示す、センサ手袋１４を示す。光センサ１８は、表示モニタ１６の左下の角に対して配置されて、視覚的キューを記録するために使用され、視覚的キューは参加者から隠され、データ分析の間に実験の段階を特定するために使用された。上記のように、８つのＥＥＧ電極からの信号は、センサ手袋１４および光センサ１８の両方からの信号と共に、増幅器２０および取得コンピュータ２２上で稼働している取得ソフトウェアを使用して記録された。
【００７９】
セッションの始めに、参加者は、非機能性１運動（図４ａ）、手掌把握（図４ｂ）、非機能性２運動（図４ｃ）、指伸展（図４ｄ）、つまみ把握（図４ｅ）、および虫様筋把握（図４ｆ）を含む、６つの異なる手の運動を行うように命令を与えられた。これらの運動は、脳卒中後のリハビリテーション（すなわち、指伸展、つまみ把握、虫様筋、および手掌把握）との関連性に基づいて選択され、ならびに研究のための追加の試験症例を提供することが意図される２つの非機能性把握であった。
【００８０】
各試行において、参加者は、特定の時間間隔の間に、特定の６つの手の運動のうちの１つを行った。「用意」、「開始」、「止め」を含む、ディスプレイ１６上に提示された視覚的キューは、図５において示されるように、参加者に試行の段階を示すために使用され、それらの意味は、実験を開始する前に、参加者に説明された。（図５は、それぞれ図４ｄおよび４ａの実施例を使用する別個の活動の実施例を表す。）例えば、各試行の始めに、参加者は、図５ａに示される白い固定十字に集中しながら１０秒間リラックスするように言われた。この間隔の目的は、参加者が実験に集中し、外部または環境的な注意散漫から解放されることを可能にすることである。リラックス間隔に次いで、参加者は所定の一連の視覚的キューを所定の時間の期間に提示された。例えば、時間１．０〜３．５秒で提示される黄色い円（図５ｂにおいてハッチングマークで表される）は、参加者に手の運動がもうすぐ提示されることを示した。次に、行われる手の運動の絵（図５ｃ）が、時間３．５〜５．０秒で提示され、その後、時間５．０〜７．０秒で提示される黒い画面（図５ｄ）が続いた。次に、緑色の円（図５ｅにおいてハッチングマークで表される）が、７．０〜７．５秒で提示され、行われる手の運動を示し、その後、時間７．５〜９．５秒で手の運動の実行の間に提示される、黒い画面（図５ｆ）が続いた。最後に、赤い円（図５ｇにおいてハッチングマークで表される）が、時間９．５〜１０．０秒で提示され、参加者に手をリラックスさせるように示した。一連の流れは、各々の定められた手の動作について反復された。
【００８１】
参加者の疲労を最小化するために、合計実験時間は、３回の６分間実験、およびその後の３回の５分間実験に分割され、６つの手の運動が無作為な順序で提示された。参加者の疲労は一般的に実験の持続時間と共に増加するため、３回の長い実験（６分間）は最初に完了した。各参加者は、各実験の間、休憩の機会を与えられた。
【００８２】
別個のセッションの間に、非利き手で実験を反復した参加者のうちの４人を除いて、参加者は、自己特定した利き手で手の運動を完了した。利き手は非利き手に対して、より大きい感覚運動表現を有するため、一般的に、利き手の運動の間に収集されたＥＥＧデータは、分類のためにより区別しやすい特長を含有することが期待された。非利き手を使用して参加者から収集されたデータは、本研究のために開発された信号分析アプローチの信頼性を測定するために使用された。両方のシナリオ（利き手または非利き手の実験）において、６つの運動のうちの各々は、平均で３０回行われた。この試料サイズは、およそ＋／−１８％の信頼区間および９５％の信頼水準内で、成功した運動分類を報告することを可能にした。
【００８３】
上記のように、ＥＥＧ部位：Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、ＣＺ、Ｆ３、Ｆ４、およびＦＺに位置付けられた、８つのＥＥＧ電極を有する電極アレイ１２からの信号は、参加者が規定の手の運動の各々を行う際に、各参加者について記録された。光センサ１８は、実験の段階および描かれた手の運動の種類の両方を示す、一連の視覚的キューを記録し、一方で、センサ手袋１４は手の運動の種類を検出した。図６ｂは、光センサ１８出力を示す。図６ｃは、つまみを行う間のセンサ手袋１４出力を示す。６つの手の運動の各々が別個であったため、センサ手袋１４の出力は、各運動に特徴的であり、よって、参加者が不正確な把握を実行したあらゆる試行は、視覚的に特定され、データから排除された。図６ｂは、参加者が行われる手の運動を見ている時間に対応する、−３．５〜−２秒の間で記録された、電圧における上昇を示す。このグラフに例示される第２の電力上昇（およそ０秒で生じる）は、参加者が、規定の手の運動を実行するための命令（図５の緑色の円）を受信するときの時間に対応する。
【００８４】
図７は、実験の間、規定の手の運動、すなわち、つまみ把握運動（列１〜３）および指伸展手運動（列４〜６）を実行する前、および該規定の手の運動を実行している間に、ＥＥＧ増幅器２０によって記録された例示的な信号を示す。図８ａは、センサ手袋１４の出力のグラフを示し、３０の試行のプロットが多重になる（破線は平均値を表す）。図８ｂは、下記に記載のように、整列後の同じデータを示す。図８ｂのグラフから分かり得るように、手の運動の開始は、０秒で開始する電力における低下によって示される。したがって、図７に示されるように、光センサ１８出力およびセンサ手袋１４出力の両方から、手の運動は、図５を参照して記載されるように、参加者に規定の手の運動を実行するように指示する、緑色の円を見た後直ぐに行われたことが明らかである。
【００８５】
収集されたＥＥＧデータは、取得コンピュータ２２上で稼動する、米国、マサチューセッツ州、ネイティック、ＭａｔｈＷｏｒｋｓから入手可能な、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）アプリケーションプログラムに入力された。アプリケーションプログラムは、不正確な運動が行われた、または運動が行われなかった試行を排除するように、コード化された命令を含んだ。前述したように、期待されたおよび行われた運動の種類は、センサ手袋１４および光センサ１８の両方を使用して判定された。正確な運動が行われた試行は、運動に従ってグループ化され、運動の開始に整列された。図８ａは、整列前の、実験の間の参加者によって着用されたセンサ手袋１４からの手の運動データを示し、図８ｂは整列後の同じデータを示す。「整列」という用語は、具体的な目印、本実施例では運動の開始を示すセンサ手袋１４のセンサにおける電圧の変化、を特定して、本事象が、各曲線において、時間の共通のインスタンスと整列するように、信号を移す過程を指す。これは、目印の前のデータが、曲線分析目的のための運動前野活動であることを可能にし、目印の後のデータを運動の開始後のデータであることを可能にする。この場合、これは、運動の開始の前である、運動前野活動について同じ量のデータが入手可能になることを可能にする。図８ｂの実施例では、プロットは、４０００回目の試料に対応する、結果として生じる「整列」信号の、時間の４回目の第２のインスタンスによって定義される目印に「整列」される。運動前の４秒間および運動の開始後の３秒間を含む、各試行の７秒間が、さらなる分析のために抽出された。
【００８６】
ＥＥＧ信号は、図９の流れ図に示される例示的な方法工程に従って特徴付けられた。
【００８７】
工程１００では、各データセットの予備分析の間に、各試行の側頭スペクトル分解が、長さ２５６の例示的なハミング窓、重複５０％、および周波数１〜５０Ｈｚの間の１Ｈｚの分解能を用いて、高速フーリエ変換を使用して行われ、７２×５０（時間−周波数）マトリクス（スペクトル写真）等の、分析される信号のスペクトル写真（時間−周波数）再現をもたらした。
【００８８】
次に、工程１０２で、データセットにおける時間分解周波数構成要素（１Ｈｚ〜５０Ｈｚ）の各々が、移動する平均フィルタ（例えば窓サイズ１０を有する）を使用して、正規化され、平滑化された。
【００８９】
自然発生するＥＲＤ事象の一般的形態に類似する合成ＥＲＤ関数は、その後合成ＥＲＤ信号を提供するように判定され、双曲正接関数を使用して表される。
【数１】
2017532093.tif 000003
【００９０】
等式４．１は、自然発生するＥＲＤ事象の一般的形態を近似し、これは、随意運動の前および間の、アルファ（１０〜１２Ｈｚ）およびベータ（１３〜２５Ｈｚ）の不連続な周波数帯内の、ＥＥＧの電力低下によって特徴付けられる。
【００９１】
次に、工程１０４では、時間分解スペクトル構成要素の各々と、合成ＥＲＤ関数との間の相互相関が計算されて、相関値を有するマトリクス（スペクトル構成要素対時間インスタンス）が生成された。例えば、１Ｈｚ〜５０Ｈｚの時間分解周波数信号の各々の間の相互相関係数およびＥＲＤの合成再現が、以下の例示的な等式を用いて判定された。
【数２】
2017532093.tif 000004
（等式４．２）
【００９２】
式中、Ｒは、合成ＥＲＤ信号（ＥＲＤ合成）と時間分解周波数信号（ｆｊ）との間の相互相関係数のマトリクスを指し、式中、各時間インスタンスについて、
2017532093.tif 000005
である。Ｃ（ＥＲＤ合成，ｆｊ）は、
2017532093.tif 000006
およびｆｊの間の共分散であり、Ｃ（ＥＲＤ合成，ＥＲＤ合成）は、ＥＲＤ信号の分散であり、Ｃ（ｆｊ，ｆｊ）は、時間分解スペクトル構成要素の分散である。等式４．２は、各時間分解スペクトル構成要素のセグメントに適用され、これは長さが２０データポイントであり、運動の開始の前の２０のインスタンスで、１９のデータポイントのセグメント間の重複を有した。１〜２０の時間インスタンスの各々は、表１に例示されるように、運動の開始の前の時間に対応する。より良い明確性のために、図１０ａおよび１０ｂは、相互相関が適用されるインスタンスの全てを例示する。この場合、ＥＥＧ信号の下向き斜面の大半（実際はほとんどの情報を含有し、よって検出過程に最も関係がある）は、運動の開始の前である。図１０ｂは、つまみ把握の間に記録された、２３Ｈｚの平滑化および正規化された時間分解スペクトル構成要素（黒色のインクで表される）についての、全２０時間間隔についての等式４．２の適用を示し、運動開始は０秒で生じる。実線で表されるのは、相互相関係数が計算された合成ＥＲＤ信号の複数のインスタンスである。
【００９３】
工程１０６では、閾値は、以下の基準に従う各一連の相互相関計算の結果に適用された。
【数３】
2017532093.tif 000007
【００９４】
式中、Ｇｎは、具体的な閾値：ｎ＝［０．６、０．６５、０．７、０．７５、０．８、０．８５、０．９］を超える相関の二値の値を含有する。
【００９５】
図１１は、閾値過程が、一参加者のＣ３で記録されたＥＥＧ活動に適用されるときの、つまみ把握および合成ＥＲＤ信号の最初の９つの試行についての、顕著な相互相関（ｒ＞０．８およびｐ＜０．０５）の分布を示す。白い面積は、各時間分解周波数信号と合成ＥＲＤとの間の相関が、０．８等の閾値を超えるときの、運動の開始前の時間を表し、一方で、黒い面積は閾値未満の相関値を表す。本過程は、特定される各閾値を使用して各試行について完了された。予測できるように、より低い閾値は白い面積の増加をもたらし、一方でより高い閾値はより少ない白い面積を含有する。
【００９６】
各把握について、マトリクス内の各位置について平均が計算された（工程１０８）。図１２は、Ｆ３位置（「全部込みの」テンプレート）から記録された、つまみ把握の３０の試行について、０．８の閾値を超える、全ての相関データの平均を有する、「全部込みの」テンプレートを示す。暖色（Ｗ）は顕著に相関する面積のより高い発生率を表し、寒色（Ｃ）は、顕著な相関のより低い発生率を表す。（本明細書で使用される場合、「全部込みの」テンプレートは、それらが全ての試行を平均に含むため、そのように名付けられる。）
【００９７】
単一の電極部位について、図１３に示されるように、各参加者は６つの「全部込みの」テンプレート（各手の運動につき１つ）を有し、合計で４２の「全部込みの」テンプレートをもたらした。図１３では、暖色（Ｗ）は顕著に相関する面積のより高い発生率を表し、寒色（Ｃ）は顕著な相関のより低い発生率を表す。次に、「１つ抜き」テンプレートは、反復的に１つの思考を排除して、残る試行の平均を計算することによって、３０回実行された把握については、２９の「１つ抜き」テンプレートが、作成され、２０×５０×２９（時間インスタンス−周波数−試行数）によって表され、テンソルが各閾値について生成された。
【００９８】
前述の過程は、具体的な挙動に従って脳活動信号を分類するために使用され得る。同じ挙動下でいくつかの試行にわたって、工程１００から１０８を反復すること、および全試行の結果を単一のヒストグラム内に蓄積することによって、１組のテンプレートを生成することによって、達成され得る。本過程は、分類される挙動の１つずつについて反復され、テンプレートはテンプレートデータベース２４内に格納される。ヒストグラム中の要素の大きさを、閾値に対して比較して、実際の大きさまたは正規化（１に設定）のいずれかにおいて閾値を超えるもの（またはその指定された試料）を保持することもまた、可能である。
【００９９】
新しい脳活動信号は、工程１００から１０８を適用することによって分類され得、距離に基づく分類器については、分類するデータについての相関ヒストグラム（工程１０８）と、調査された挙動の１つずつについての相関マトリクスの１つずつとの間の距離（ユークリッドまたは任意の他の好適な定義）が測定され得る。例示的なアプローチは、下記により詳細に記載される。
【０１００】
特定の運動（図１２）と、異なる（特徴付けられていない）運動の個々の試行（図１１）についての、「全部込みの」テンプレート間のユークリッド距離は、２つの運動の間の類似性の測定として使用され得る。例えば、単一の電極部位および相関閾値からのデータを使用して、つまみ把握（把握１）の第１の試行と、非機能性１運動（把握２）の全試行の平均との間の距離は、以下の等式で計算され得る。
【数４】
2017532093.tif 000008
ＮＮＦ１＝非機能性１運動が実行された試行の数
（等式４．４）
【０１０１】
式中、
2017532093.tif 000009
は、つまみ把握の第１の試行の各要素Ｇ（ｉ，ｊ，１）１と、非機能性１運動の全ての試行の平均との間の距離の数値を含有するマトリクスである。等式４．４は次に、つまみ把握の第１の試行、ならびに虫様筋把握、指伸展、非機能性２運動、および手掌把握を含む、残りの４つの運動の、全ての「全部込みの」平均に、適用される。個々の試行を同じ運動のテンプレートと比較するときに、分類される個々の試行が、「１つ抜き」テンプレートを作成するために使用される平均に含まれないように、「１つ抜き」テンプレートが使用される。
【０１０２】
例えば、先に記載される実験プロトコルでは、つまみ把握の試行１と、この運動の試行の平均との間の距離を計算するときに、以下の等式が使用された。
【数５】
2017532093.tif 000010
Ｎつまみ＝つまみ把握が実行された試行の数
（等式４．５）
【０１０３】
式中、
2017532093.tif 000011
は、つまみ把握の第１の試行の各要素（Ｇ（ｉ，ｊ，１））と、試行１が除去されたその運動の全試行の平均（Ｇ（ｉ，ｊ，ｋ）１）との間の距離の数値を含有するマトリクスである。等式４．４および４．５の結果は、つまみ把握の試行１と全ての他の運動との間の数値的な距離を含有する、２０×５０×６テンソルにまとめられた。次に、このテンソルは、第２の次元（分析に含まれる周波数：１〜５０Ｈｚを指す）に沿って合計され、２０×６のマトリクスをもたらす。次いで各時間インスタンスでの最小非ゼロ値が特定され、１の値が与えられ、全ての他のエントリには０の値が与えられた。例えば、表２は、運動の前の各時間間隔で、つまみ把握の試行１と各追加の把握の「全部込みの」テンプレート（表２の行３〜７）との間、ならびにつまみ把握の試行１とつまみ把握の「１つ抜き」テンプレート（表２の行２）との間で計算された、距離の実際の値を例示する。表３は、データの二値版を表し、各列における最小距離を超える値には１の値が与えられ、全ての他の距離には０の値が与えられる。
【０１０４】
表３に示される表におけるゼロ値は、これらのインスタンスは、２つのゼロ値の削減を示すため、最小のエントリの計算から排除され、どちらのインスタンスも、設定された閾値を超える合成ＥＲＤとの相関の値をもたらさないことを意味する（等式４．３）。「つまみ」（強調）と標識した行における１のエントリは、つまみの試行１が、残りの把握の平均に対してつまみ把握についての平均からの最小距離を有したときの時間間隔を示す。
【０１０５】
この過程は、次につまみ把握の全ての試行に適用され、Ｎつまみ×２０×６マトリクスをもたらした。次いで、つまみ把握からの最小距離を有すると特定された、全つまみ把握試行のパーセンテージが計算された。図１４は、つまみ把握の最初の５つの試行について、表２および３によって記載される過程を例示し、白い面積は、各時間間隔でつまみ把握の試行１の間の最小距離を有した運動を表す。６つの運動の各々が最小距離を有すると特定された、全つまみ試行のパーセンテージは、図１４に示される。より明るい色の面積は、運動からの最小距離を有するつまみ試行の、より高いパーセンテージを指し、より暗い色の面積は、より低いパーセンテージを表す。最後に、全時間間隔にわたって最大パーセンテージを含有する運動が、運動を分類するために選択された。図１４によって例示される実施例では、最大パーセンテージは長円によって示され、運動の開始の１．５６〜０．８８秒前の時間間隔の間に、最大値７１％で、つまみ把握に指定される第１の行内に生じる。換言すると、本参加者については、つまみ把握は、この具体的な時間間隔の間、この特定の電極および相関閾値を使用して、試行の７１％において、正確に分類される。つまみ把握についての分類を完了するために、本節に記載される同じ手順が、全ての電極部位（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、ＣＺ、Ｆ３、Ｆ４、およびＦＺ）ならびに相関閾値の全ての値（０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、０．８０、０．８５、および０．９０）について反復され、５６のマトリクス（８つの電極部位×７閾値）をもたらした。最終的に、５６のマトリクスのうちのいずれかをわたって達成された分類の最高のパーセンテージが、運動を分類するために選択される。残っている運動は、同じ手順を使用して分類された。
【０１０６】
図１５は、意図された活動（ＩＡ）に対応する脳活動信号を特徴付けるための方法１２０の、例示的な実施形態を例示する。この場合、方法工程は、ＩＡに続く、運動事象の開始を意味する時間である、Ｔ＝Ｔｏに先立って実行される。まず、本明細書で言及された１つ以上の例示的な方法またはプロトコルから続いて、１２２にて、ＥＲＤ表が、多数の、特徴付けられた、意図された活動（ＣＩＡ）についてアクセスされる。
【０１０７】
次に、１２４にて、所与のＴ＝Ｔ１にて、ＥＲＤ信号が、特徴付けられていない、意図された活動（ＵＣＩＡ）について記録される。工程１２６にて、ＥＲＤ表が、Ｔ１についてのＵＣＩＡについて更新される。１２８にて、最小距離が、ＣＩＡおよびＵＣＩＡのＥＲＤ表の対応するセグメント間に記録されるときに、各ＣＩＡについての相関計数が、促進される。次に、１３０にて、全ての相関計数が、所定の最小計数閾値に対して比較され、どの計数も閾値を超えない場合、１３２にて、ＥＲＤ信号が、次回の増加のために受信される。いずれか１つが閾値を超える場合、１３４にて、ＵＣＩＡは閾値を超える計数に対応するＣＩＡであると判定され、１３６にて、Ｔ＝Ｔｏの前に、始動信号が発出される。
【０１０８】
工程１３２、１３６、および１３６は、リアルタイム、つまり、運動前野活動の時間の期間内、つまり、ＩＡ信号が受信される瞬間とＩＡに対応する動作が実行される瞬間との間に実行され得る。これは、ＩＡ信号および始動信号の受信の間に必要とされる実際の処理は、ＩＡの性質に応じて、ある受信されたＥＲＤ信号から次のもので変動し得ることを意味する。例えば、９０度の経路で指を運動させるためのＥＲＤ信号は、９０度の運動と４５度の運動との間の違いを検出できるシステムにおいては、システムが、両方についてのＥＲＤ信号における非常にわずかな違いを評価しているため、最小相関を達成するためにより多くの時間間隔を必要とし得る。対照的に、システムが指自体を記録することができるだけで、区別に十分に細かくなければ、異なる指の運動は、例えば、指の運動対書く運動の間を区別しているとき、比較的により短い時間の期間内で最小相関計数を達成し得る。なおもさらに、工程はバッチフォーマットにおいて実行され得る、つまり、ある分析から次の分析へと一貫するように設定され得る、所与の数の時間間隔について実行され得る。
【０１０９】
運動分類のために使用されるＥＥＧデータは、運動前野活動のみに限定されるため、例示的な実施形態は、妥当な精度で行われる手の運動を、区別するおよび予測することの両方のために使用され得る。
【０１１０】
例示的な実施形態では、各試行の分類のために必要とされる分析は、参加者による手の運動等の、意図された活動（ＩＡ）の前に記録されたＥＥＧデータにのみ適用され得る。運動前の間隔は、運動前の２．５秒〜０秒までの範囲であり得、上記の実施例における２０等の、多数の不連続な時間工程に分割され得る。６つの運動の各々について分類される試行のパーセンテージは、各時間工程で評価され得、次いで最高のパーセンテージが、運動を分類するために選択され得る。いくつかの場合では、意図された活動は運動の１．５秒前と早くに観察され得るが、オンライン、同期、ＢＣＩ、およびＦＥＳ応用における処理速度は、約０．３以下等の好適な処理速度を有する場合では、例示的な方法は、ＦＥＳを介して適切な応答を誘発するように、時間内にＥＲＤ信号を検出および分類するように構成され得る。結果として、本明細書における例示的な方法およびシステムは、運動訓練の目的のために、操作者における意思による手の運動を刺激するために用いられ得、先に記載されるように、このアプローチは、片麻痺を有する脳卒中患者における手の運動制御を回復することに成功し得る。換言すると、本明細書における例示的な方法およびシステムは、応用に適切な条件に従って構成され得るように、最適燃焼時間にてまたはその付近で、意図された活動を特徴付け、ＦＥＳ治療工程への動作、または現実もしくは仮想環境におけるユーザ装置における別の動作を誘発するように構成され得る。よって、例示的な方法およびシステムは、プロテーゼ、矯正、外骨格、ロボット、または他の自動装置等において生じ得るような、動作的な遅延等の因子に応じて、動作信号と関連動作の運動前野相の満了との間の時間が、最小化および／または最適化されるように構成され得、これは、意図された動作の表現、またはその主題についての動作的な模倣を実行するように構成され得る。例えば、いくつかの装置は、動作の前に用意状態への準備の潜伏期間を必要とし得る。さらに、何人かのユーザは、いくつかの脳機能限定条件から生じる動作的な遅延に遭い得る。
【０１１１】
上記の例示的なプロトコルでは、各試行の分類に成功したときの平均時間は、参加者にわたって、利き手については運動の０．３秒〜２秒前、および非利き手の運動については０．３秒〜１．４秒の範囲であった。いくつかの場合では、ＥＲＤ信号が観察され、意図された活動が運動の１．５秒前と早くに分類され、一実施例では、平均で運動の０．６２秒前にリアルタイムで検出された。上記の例示的なプロトコルでは、最大８つのＥＥＧ電極が使用されたが、これは、実質的により多くの電極を必要とし得、運動前野活動を使用して異なる手の運動を分類するのに適応可能でない、他の先行方法よりも、実質的に少なくあり得る。したがって、８つのＥＥＧ電極の使用は、臨床設定における使用により実行可能にする。そうは言っても、いくつかの例示的な実施形態では、動作可能な結果は、単一の電極からのデータで達成され得る。
【０１１２】
例示的な実施形態では、１組のパラメータが選択され得るが、手の運動の種類、および電極の空間的な位置を含む変数等に応じて、各参加者、または参加者のグループについて、固有であり得る。さらに別の例示的な実施形態では、上記の方法およびシステムは、高通信スループット（各特定可能な挙動がユーザに利用可能な異なるコマンドを表す）を有する非侵襲的な脳コンピュータインターフェースを作成するために用いられ得る。
【０１１３】
さらに別の例示的な実施形態では、上記の方法およびシステムは、麻痺または存在しない肢の運動を容易にするための装置（例えば機能的電気刺激装置）を制御するために使用される場合、高いレベルの相互作用透明性を有する、脳コンピュータインターフェースを作成するために用いられ得る。
【０１１４】
さらに別の例示的な実施形態では、上記の方法およびシステムは、患者が数秒間運動を試みた後で、機能的電気刺激療法等の、人工／外部手段を使用して、麻痺肢の運動を容易にする療法を強化するために用いられ得る。例えば、前述の方法およびシステムは、１）脳の信号単独の分析によって、運動させようとする意図を特定することによって、運動を生成する機構を誘発すること、２）具体的な意図された運動を容易にすること、３）患者が実際に運動させようとしていることを保証するための機構を提供すること、および４）心理的に現実的な潜伏時間内で運動を生成する機構を誘発することによって、これらの両方を改良し得る。
【０１１５】
さらに別の例示的な実施形態では、前述の方法およびシステムは、挙動および他の神経生理学的事象と相関する新しい特長の発見および特徴付けにつながり得る、短い持続時間の神経事象の分析を実施することによって、脳活動を撮像するために用いられ得る。結果として、前述の方法およびシステムは、脳活動の分析のための、新しいまたは既存の商用的なソフトウェアに統合され得る。
【０１１６】
さらに別の例示的な実施形態では、前述の方法およびシステムは、脳波（および潜在的には脳皮質電位）信号における一過性事象を特定する能力に基づく、神経学的状態についてのスクリーニングおよび／または診断ツールとして用いられ得る。結果として、前述の方法およびシステムは、脳活動の分析のための、新しいまたは既存の商用的なソフトウェアに統合され得る。
【０１１７】
さらに別の例示的な実施形態では、前述の方法およびシステムは、現在の補助装置を信頼して使用することができない患者のためのアクセス方法を作成するために用いられ得る。結果として生じる補助技術は、意図されたおよび実行された動作が正確にもしくは少なくとも動作可能に対応する場合、高い程度の透明性を有し得、および／または現在可能であるものよりも多い多数の選択肢を提供し得る。
【０１１８】
さらに別の例示的な実施形態では、脳活動信号は脳皮質電位（ＥＣｏＧ）信号であり得る。
【０１１９】
上記の方法およびシステムはヒトについて記載されてきたが、これらの方法およびシステムは動物にも適用可能である。
【０１２０】
本発明の例示的な実施形態の先行する詳細な説明は、付属の図面を参照し、これらは例示として例示的な実施形態を示す。これらの例示的な実施形態は、当業者が本発明を実践することができるように、十分に詳細に記載されるが、他の実施形態が実現され得、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、論理的および機械的な変化がなされ得ることが理解されるべきである。例えば、任意の方法または過程請求項において列挙される工程は、任意の順序で実行されて良く、提示される順序に限定されない。さらに、本発明は必要に応じて、１つ以上のサーバを使用して実践され得る。よって、前述の詳細な説明は、限定でなく例示のみの目的のために提示され、本発明の範囲は、前述の説明によって、および付属の請求項に関して定義される。
【表１】
2017532093.tif 000012
【表２】
2017532093.tif 000013
【表３】
2017532093.tif 000014
【図１】
2017532093.tif 000015
【図２】
2017532093.tif 000016
【図３】
2017532093.tif 000017
【図４ａ】
2017532093.tif 000018
【図４ｂ】
2017532093.tif 000019
【図４ｃ】
2017532093.tif 000020
【図４ｄ】
2017532093.tif 000021
【図４ｅ】
2017532093.tif 000022
【図４ｆ】
2017532093.tif 000023
【図５】
2017532093.tif 000024
【図６ａ】
2017532093.tif 000025
【図６ｂ】
2017532093.tif 000026
【図６ｃ】
2017532093.tif 000027
【図７】
2017532093.tif 000028
【図８ａ】
2017532093.tif 000029
【図８ｂ】
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【図９】
2017532093.tif 000031
【図１０ａ】
2017532093.tif 000032
【図１０ｂ】
2017532093.tif 000033
【図１１】
2017532093.tif 000034
【図１２】
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【図１３】
2017532093.tif 000036
【図１４】
2017532093.tif 000037
【図１５】
2017532093.tif 000038
【国際調査報告】
2017532093.tif 000039
2017532093.tif 000040