(57)【要約】本発明は、被検者の神経信号をｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列によって特徴付けられる基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法であって、（ｉ）被検者から神経信号を得るステップと、（ｉｉ）前記神経信号の共分散行列を計算するステップと、（ｉｉｉ）共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離を計算するステップと、（ｉｖ）ステップ（ｉｉｉ）で計算した距離のうちの少なくとも１つに基づいて連続スコアｓをリアルタイムで計算するステップと、を含む方法に関する。本発明はまた、被検者の神経活動の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステム及び方法に関する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の少なくとも１つの神経信号をｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列によって特徴付けられる基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法であって、
ｉ．前記被検者から前記少なくとも１つの神経信号を得るステップと、
ｉｉ．少なくとも１つの周波数帯において前記少なくとも１つの信号をフィルタリングし、随意的に、前記少なくとも１つのフィルタリングされた信号を連結するステップと、
ｉｉｉ．前記少なくとも１つのフィルタリングされた神経信号の共分散行列を計算するステップと、
ｉｖ．前記共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離ｄｋを計算するステップと、
を含み、前記方法が、スコアｓを計算することをさらに含み、前記スコアｓが、連続的にリアルタイムで計算され、２つの所定の値間で有界であり、前記ステップｉｖで計算した距離ｄｋのうちの少なくとも１つに基づいていることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記スコアが、
ベースライン状態の特徴であるｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列を得て、
前記ｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列と前記ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離ｄｒを計算すること、
によって得られる距離ｄｒのうちの少なくとも１つにさらに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記スコアが、前記距離ｄｋのうちの少なくとも１つ、前記距離ｄｒの幾何平均、及び前記距離ｄｒの幾何標準偏差に基づいている、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも２つの神経信号が得られ、少なくとも２つの周波数帯においてフィルタリングされ、連結される、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記共分散行列が、空間周波数の共分散行列である、請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記リーマン距離が、前記共分散行列の次元と等しい次元の対称正定値行列のリーマン多様体において推定される、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列が、データベースからの基準状態の神経信号特徴のＰ個の共分散行列からリーマンクラスタリング法によって得られる、請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記リーマンクラスタリング法が、ミーンシフト法、ｋ平均法、平均又は主測地線分析から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列が、以下のようなミーンシフト法によって得られる：
ｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｑ＝１．．．Ｑ、ｐ＝ｑ、及びＭｑ＝Ｘｐなどに関するＱ＝Ｐモードの初期設定を定義する、
ｉｉ．ハイパーパラメータｈ及びカーネル窓ｇを定義する、
ｉｉｉ．各モードＭｑに関して、
ａ．Ｍｑと各行列Ｘｐとの間のＰ個の距離ｄ（Ｍｑ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．接ベクトルの加重和としてミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）を推定する、
【数１】
2017537686.tif 000027
ｃ．次いで、Ｍｑ＝ＥｘｐＭｑ（ｍｈ（Ｍｑ））を計算する、ただしＥｘｐＭｑは、接空間上の点とリーマン多様体上の点とのリンクを有する指数写像である、
ｄ．前記ミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）が閾値を上回る間、ステップａ〜ｃを繰り返す、
ｅ．前記ミーンシフトベクトルが閾値を下回る場合、Ｍｑを局所モードとして保持する、
ｉｖ．ｈを下回る距離を有するモードの融合によってＫ個の別個の局所モードを得る、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列が、以下のようなｋ平均法によって得られる：
ｉ．ハイパーパラメータＫを定義する、
ｉｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準Ｍｋの初期設定を定義する（前記データベースからのランダム又は任意属性）、
ｉｉｉ．各行列Ｘｐに関して、
ａ．Ｘｐと各行列Ｍｋとの間のＫ個の距離ｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．行列Ｘｐを最小距離を与えるクラスタｋｐに帰属させる、
ｋｐ＝ａｒｇ  ｍｉｎｋ＝１．．．Ｋｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）
ｉｖ．Ｋ個の基準行列をそれらのそれぞれのクラスタに帰属する行列のリーマン平均として更新する、
【数２】
2017537686.tif 000028
ｖ．前記Ｋ個の基準行列が１つの繰り返しから別の繰り返しにかけてそれ以上変化しなくなるまで、ステップｉｉｉ及びステップｉｖを繰り返す、
請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列が、少なくとも１つの被検者に特異的な共分散行列をさらに含む、請求項１〜請求項１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの神経信号が、皮質脳波検査法、脳波検査法、脳磁図法、核磁気共鳴画像法、近赤外線分光法、ポジトロン断層撮影法、又はステレオ脳波検査法によって得られる、請求項１〜請求項１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
被検者の神経活動の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムであって、
被検者から少なくとも１つの神経信号を取得するための取得手段と、
請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコンピューティングデバイスと、
スコアｓを報告するための出力手段と、
を備えるシステム。
【請求項１４】
被検者の神経活動を基準状態に達するように自分のペースで変調するための方法であって、連続的に、
前記被検者から少なくとも１つの神経信号を取得することと、
請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の方法によって得られたスコアｓを前記被検者にリアルタイムで報告することと、
を含む、方法。
【請求項１５】
被検者の神経活動を基準状態に達するように外部変調するための非治療的方法であって、
前記被検者から少なくとも１つの神経信号を取得することと、
請求項１〜請求項１２のいずれか一項に記載の方法によって得られたスコアｓをオペレータにリアルタイムで報告することと、
前記スコアｓを前記基準状態によって定義される目標スコアに向けて変調するために前記被検者に外部変調を適用することと、
を含む、方法。
【請求項１６】
前記外部変調が、脳深部刺激療法、間接的な脳刺激法、電気けいれん療法、磁気けいれん療法、経頭蓋直流電気刺激法、経頭蓋磁気刺激法、反復経頭蓋磁気刺激法、又は迷走神経刺激療法によって適用される、請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スコアリング方法、特に、リーマン多様体において神経信号分析に基づいて被検者の神経活動をスコアリングするための方法に関する。特に、本発明は、被検者の神経信号を基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法に関する。前記方法は、基礎をなす脳活動の外部変調又は自分のペースでの変調のために用いられてよい。
【背景技術】
【０００２】
被検者の神経活動の基準又は「目標」状態に対する位置をリアルタイムで確認することには課題が残っているものの、多くの利点を与える。スコアの形態で推定される、基準状態に対する前記位置は、その後、自分のペースでの変調又は外部変調のために用いられてよい。重要な要素の１つは、被検者の神経活動を確実且つ堅牢に分析及び報告する能力である。本発明では、神経信号は、共分散行列という名称の記述子を通じて特徴付けられる。共分散行列は、被検者の脳活動の良好な指標をなす。
【０００３】
前記手法は、Ｂａｒａｃｈａｎｔ他（ＵＳ２０１２／００７１７８０）及びＳｉｍｉｌｏｗｓｋｉ他（ＷＯ２０１３／１６４４６２）で既に用いられている。
【０００４】
しかしながら、出願人の知る限りでは、リーマン多様体において共分散行列を用いて被検者の脳活動を基準状態に対して連続スコアリングすることについての従来技術は存在しない。
【０００５】
Ｂａｒａｃｈａｎｔは、ＵＳ２０１２／００７１７８０において、神経信号の分類のための分類方法を開示しており、この方法は、
ａ）複数の電極を用いて定められた期間にわたって複数の神経信号サンプルを得るステップと、
ｂ）或る重なり合っていない窓で前記神経信号の共分散行列を推定するステップと、
ｃ）前記神経信号を分類するステップと、
を含み、分類は、前記共分散行列の次元と等しい次元の対称正定値行列のリーマン多様体において、或いは前記リーマン多様体の接空間において行われる。
【０００６】
Ｂａｒａｃｈａｎｔは、２クラス分類とマルチクラス分類を説明する。特に、Ｂａｒａｃｈａｎｔは、リーマン多様体において神経信号を分類する方法を開示する。原理は、リーマン多様体上で、所謂「クラス中心」点、例えば、２つの別個のメンタルタスク、すなわち、手を動かすことをイメージする及び足を動かすことをイメージするに対応する、Ｐ１及びＰ２を定義することにある。分類されるべき試行大脳活動の共分散行列と対応するクラス中心点との間のリーマン距離が計算される。試行大脳活動の共分散行列と点Ｐ１との間のリーマン距離が試行大脳活動の共分散行列と点Ｐ２との間のリーマン距離よりも小さい場合、前記試行大脳活動はクラスＮｏ．１（手を動かすこと）と関連付けられ、そうでない場合はクラスＮｏ．２（足を動かすこと）と関連付けられる。最終的に、分類ステップは、クラス中心との最小距離のみを考慮する。
【０００７】
Ｓｉｍｉｌｏｗｓｋｉは、患者の脳の電気活動の解析から患者の生理的状態を特徴付ける方法を開示する。特に、Ｓｉｍｉｌｏｗｓｋｉは、基準生理的状態から逸脱する患者の生理的状態を検出する方法を説明する。前記方法は、最初に、基準生理的状態に対応するいくつかの基準行列の決定を含み、次いで、以下のステップがループで繰り返される：
ａ）脳波信号のリアルタイム測定を行い、異なる周波数帯において測定値をフィルタリングするステップ、
ｂ）各周波数帯に関して、或る窓／エポックで前記測定値の空間共分散行列を推定するステップ、
ｃ）Ｍ個の最後のエポックのそれぞれに関して、現在の空間共分散行列と基準の空間共分散行列との間の最小距離の周波数帯にわたる和として定義される、基準生理的状態からの距離を計算するステップ、及び、
ｄ）Ｍ個の距離のそれぞれを予め定義された閾値と比較するステップ。Ｍ個の距離のうちの１つが閾値を上回る場合、異常な生理的状態が検出されると考えられる。
【０００８】
Ｂａｒａｃｈａｎｔ他は、神経信号を最小距離を有するクラスに割り当てることによって分類する方法を開示し、一方、Ｓｉｍｉｌｏｗｓｋｉ他は、神経信号と基準状態との間の距離を予め定義された閾値と比較することによって生理的状態を検出する方法を開示する。これらの２つの方法は、最終的に離散値（分類のためのクラスラベル又は検出のためのバイナリ状態）を得るために、共分散行列間の距離の基本処理を適用する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的の１つは、被検者にその神経活動の基準又は「目標」状態に対する位置をリアルタイムで報告し、随意的に、前記被検者が自分のペースでの変調又は外部変調によってその神経活動を前記目標状態に向けて変調できるようにすることである。
【００１０】
そのために、本発明は、被検者の神経信号を基準状態に対してスコアリングするための方法を提供し、この場合、スコアは、所定の境界間の連続値及び有界値を保証する、距離の変換として定義される。
【００１１】
対照的に、Ｂａｒａｃｈａｎｔ他及びＳｉｍｉｌｏｗｓｋｉ他によって提供される生の距離は、被検者には意味がない。
【００１２】
本発明は、被検者の神経信号の基準状態に対するスコアリングをリアルタイムで報告することによって、被検者の神経活動の連続フィードバックを提供する。
【００１３】
神経信号を少なくとも２つのクラス間で分類するＢａｒａｃｈａｎｔ他及び神経信号がクラスに属する（すなわち閾値を超える）か否かを検出するＳｉｍｉｌｏｗｓｋｉ他とは対照的に、本発明は、神経信号を基準状態に対して連続的に且つ有界にスコアリングし、これにより、被検者の神経活動を単一の基準状態に対して連続的に測位する。
【００１４】
距離のスコアへの変換は、被検者のベースライン状態に適合される可能性あるハイパーパラメータを有する非線形関数によってなされる。これは、２つの所定の境界間の完全に範囲内にあるスコアを有することを可能にし、被検者に常に良いスコア、又は逆に、常に悪いスコアを与えることを回避する。
【００１５】
別の点は、処理の速度及び遅延に関する。Ｂａｒａｃｈａｎｔ他は、共分散行列を抽出し、その分類を適用するために、トライアル（およそ３秒）の終了を待つ。そのままでは、このフレームワークはリアルタイム処理を達成することはできない。Ｓｉｍｉｌｏｗｓｋｉ他は、共分散行列を抽出するのに４〜１２秒の可動の窓を用いる。さらに、検出ステップは、最後のＭ個の行列を考慮する。処理がリアルタイムの場合、窓の長さ及び考慮される行列の数Ｍは、リアルタイム応答システムを有するには大き過ぎ、これは脳活動の一時的に滑らかな像を与え、ニューロフィードバックには適さない。これらの手法とは対照的に、本発明は、或る重なり合った窓、例えば、すべてその０．１２５秒が重なり合った１．５秒のエポックで共分散行列を抽出し、したがって、現在の脳の状態を実際に取り込む。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、改善されたスコアリング方法を開示する。本発明では、被検者の神経活動がリアルタイムで分析され、神経活動の基準状態に対する位置が有界の連続スコアによって前記被検者に連続的に確実に報告される。それに対応して、前記被検者は、自分のペースでの変調又は外部変調によってその神経活動を前記基準状態に向かわせるために、その神経活動を変調及び修正し、前記進化をリアルタイムで監視することができる。
【００１７】
本発明は、特に、被検者の神経信号をｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列によって特徴付けられる基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法であって、
ｉ．被検者から神経信号を得るステップと、
ｉｉ．前記神経の共分散行列を計算するステップと、
ｉｉｉ．前記共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離ｄｋを計算するステップと、
ｉｖ．ステップｉｉｉで計算した距離ｄｋのうちの少なくとも１つに基づいて連続スコアｓをリアルタイムで計算するステップと、
を含む方法に関する。
【００１８】
一実施形態によれば、前記スコアは、２つの所定の値ａ及びｂ間で有界である。
【００１９】
一実施形態によれば、本発明は、被検者の少なくとも１つの神経信号をｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列によって特徴付けられる基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法であって、
ｉ．被検者から少なくとも１つの神経信号を得るステップと、
ｉｉ．少なくとも１つの周波数帯において少なくとも１つの信号をフィルタリングし、随意的に、少なくとも１つのフィルタリングされた信号を連結するステップと、
ｉｉｉ．前記少なくとも１つのフィルタリングされた神経信号の共分散行列を計算するステップと、
ｉｖ．前記共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離ｄｋを計算するステップと、
を含み、方法は、スコアｓを計算することをさらに含み、前記スコアｓは、連続的にリアルタイムで計算され、２つの所定の値ａ及びｂ間で有界であり、ステップｉｖで計算した距離ｄｋのうちの少なくとも１つに基づいている、方法に関する。
【００２０】
一実施形態によれば、スコアは、
ベースライン状態の特徴であるｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列を得て、
前記ｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離ｄｒを計算すること、
によって得られる距離ｄｒのうちの少なくとも１つにさらに基づいている。
【００２１】
一実施形態によれば、スコアは、距離ｄｋのうちの少なくとも１つ、距離ｄｒの幾何平均、及び距離ｄｒの幾何標準偏差に基づいている。
【００２２】
一実施形態によれば、少なくとも２つの神経信号が得られ、少なくとも２つの周波数帯においてフィルタリングされ、連結される。
【００２３】
一実施形態によれば、共分散行列は、空間周波数の共分散行列である。
【００２４】
一実施形態によれば、少なくとも１つの神経信号は、皮質脳波検査法、脳波検査法、脳磁図法、核磁気共鳴画像法、近赤外線分光法、ポジトロン断層撮影法、又はステレオ脳波検査法によって得られる。一実施形態によれば、スコアｓは、連続しており、有界である。一実施形態によれば、ステップｉはまた、好ましくはフィルタリングによる、前記少なくとも１つの神経信号の前処理を含む。一実施形態によれば、共分散行列は、空間周波数の共分散行列である。
【００２５】
一実施形態によれば、リーマン距離は、前記共分散行列の次元と等しい次元の対称正定値行列のリーマン多様体において推定される。
【００２６】
一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、データベースからの基準状態の神経信号特徴のＰ個の共分散行列からリーマンクラスタリング法によって得られる。一実施形態によれば、リーマンクラスタリング法は、ミーンシフト法、ｋ平均法（ｋ−ｍｅａｎｓ）、平均（ａｖｅｒａｇｅ）又は主測地線分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｇｅｏｄｅｓｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ）から選択される。
【００２７】
一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、以下のようなミーンシフト法によって得られる：
ｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｑ＝１．．．Ｑ、ｐ＝ｑ、及びＭｑ＝Ｘｐなどに関するＱ＝Ｐモードの初期設定を定義する、
ｉｉ．ハイパーパラメータｈ及びカーネル窓ｇを定義する、
ｉｉｉ．各モードＭｑに関して、
ａ．Ｍｑと各行列Ｘｐとの間のＰ個の距離ｄ（Ｍｑ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．接ベクトルの加重和としてミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）を推定する、
【数１】
2017537686.tif 000002
ｃ．次いで、Ｍｑ＝ＥｘｐＭｑ（ｍｈ（Ｍｑ））を計算する、ただしＥｘｐＭｑは、接空間上の点とリーマン多様体上の点とのリンクを有する指数写像である、
ｄ．ミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）が閾値を上回る間、ステップａ〜ｃを繰り返す、
ｅ．ミーンシフトベクトルが閾値を下回る場合、Ｍｑを局所モードとして保持する、
ｉｖ．ｈを下回る距離を有するモードの融合によってＫ個の別個の局所モードを得る。
【００２８】
代替的な実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、以下のようなｋ平均法によって得られる：
ｉ．ハイパーパラメータＫを定義する、
ｉｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準Ｍｋの初期設定を定義する（データベースからのランダム又は任意属性）、
ｉｉｉ．各行列Ｘｐに関して、
ａ．Ｘｐと各行列Ｍｋとの間のＫ個の距離ｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．行列Ｘｐを最小距離を与えるクラスタｋｐに帰属させる、
ｋｐ＝ａｒｇ  ｍｉｎｋ＝１．．．Ｋｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）
ｉｖ．Ｋ個の基準行列をそれらのそれぞれのクラスタに帰属する行列のリーマン平均として更新する、
【数２】
2017537686.tif 000003
ｖｉ．Ｋ個の基準行列が１つの繰り返しから別の繰り返しにかけてそれ以上変化しなくなるまで、ステップｉｉｉ及びステップｉｖを繰り返す。
【００２９】
一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、少なくとも１つの被検者に特異的な共分散行列をさらに含む。
【００３０】
本発明はまた、被検者の神経活動の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムであって、
被検者から少なくとも１つの神経信号を取得するための取得手段と、
本発明に係る方法を実施するためのコンピューティングデバイスと、
スコアｓを報告するための出力手段と、
を備えるシステムに関する。
【００３１】
本発明はまた、被検者の神経活動を基準状態に達するように自分のペースで変調するための方法であって、連続的に、
被検者から少なくとも１つの神経信号を取得することと、
本発明に係る方法によって得られたスコアｓを被検者にリアルタイムで報告することと、
を含む、方法に関する。
【００３２】
一実施形態によれば、前記自分のペースで変調するための方法は非治療的である。
【００３３】
本発明はまた、被検者の神経活動を基準状態に達するように外部変調するための方法であって、
被検者から少なくとも１つの神経信号を取得することと、
本発明に係る方法によって得られたスコアｓをオペレータにリアルタイムで報告することと、
スコアｓを基準状態によって定義される目標スコアに向けて変調するために被検者に外部変調を適用することと、
を含む、方法に関する。
【００３４】
一実施形態によれば、前記外部変調するための方法は非治療的である。
【００３５】
一実施形態によれば、外部変調は、脳深部刺激療法、電気けいれん療法、磁気けいれん療法、経頭蓋直流電気刺激法、経頭蓋磁気刺激法、反復経頭蓋磁気刺激法、又は迷走神経刺激療法によって適用される。一実施形態によれば、外部変調はまた、任意の感覚刺激（聴覚、視覚、体性感覚）などの間接的な脳刺激法を含む。
【００３６】
定義
本発明では、以下の用語は以下の意味を有する。
【００３７】
本明細書で用いられる場合の単数形（「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」）は、文脈上他の意味に明白に規定される場合を除き、複数形での言及を含む。
【００３８】
「約」という用語は、本明細書では、およそ、ほぼ、付近、又は〜の領域内を意味するように用いられる。「約」という用語が数値範囲と併せて用いられるとき、これは、記載の数値よりも上方及び下方にその境界を延長することによって該範囲を緩和する。一般に、「約」という用語は、本明細書では、表記された値を２０パーセント、好ましくは５パーセントの分散量だけ上方及び下方に緩和するために用いられる。
【００３９】
「ベースライン状態」は、被検者、被検者の母集団、又は基準状態ではない非基準状態の母集団の精神状態を指す。
【００４０】
「有界である」：スコアｓは、その値の集合が有界であるならば、有界である。言い換えれば、｜ｓ｜≦ｂのような実数ｂが存在する。
【００４１】
「校正されるスコア」は、数学的変換を用いてその平均偏差及び標準偏差が所望の値に設定されるスコアｓを指し、この場合、係数は、以前に取得したデータから導出される。
【００４２】
「コンピューティングデバイス」は、コンピュータベースのシステム、又はプロセッサを含むシステム、又はコンピュータプログラムの命令をフェッチ及び実行することができる他のシステムを指す。
【００４３】
「不快」は、安らいだ又は幸福な感じの欠乏又は減少を指す。一実施形態では、不快は痛みの存在に関係する場合がある。
【００４４】
「病気、障害、又は状態」は、身体的又は精神的システムが冒されている、健康を欠いた状態を指す。
【００４５】
「電極」は、回路の非金属部分との電気接触を確立するのに用いられる導体を指す。例えば、ＥＥＧ電極は、普通は、ステンレス鋼、スズ、金、塩化銀コーティングで覆われた銀で作製された小さい金属ディスクであり、頭皮上の特定の位置に置かれる。
【００４６】
「脳電図」又は「ＥＥＧ」は、脳波計によってなされる、頭皮からの脳の電気活動の記録による、脳波のトレーシングを指す。
【００４７】
「脳波計」は、脳波を検出及び記録するための装置を指す。
【００４８】
「エポック」は、神経信号が取得される、定められた期間を指す。
【００４９】
「外部変調又は誘起変調」は、被検者によって誘起されない脳活動の変調を指す。前記変調は、以下の方法を含む場合がある：
○脳深部刺激療法（ＤＢＳ）、
○電気けいれん療法（ＥＣＴ）、
○磁気けいれん療法（ＭＳＴ）、
○経頭蓋直流電気刺激法（ｔＤＣＳ）、
○経頭蓋磁気刺激法（ＴＭＳ）、
○反復経頭蓋磁気刺激法（ｒＴＭＳ）、又は
○迷走神経刺激療法（ＶＮＳ）。
外部変調はまた、脳の活動に影響する当業者に公知の任意の刺激方法、例えば、薬剤（鎮静剤）又は介入（機械換気）を含む。このような刺激はまた、感覚神経の求心性、すなわち、音声刺激、視覚刺激、体性感覚刺激を介して間接的に脳に影響を及ぼしてもよい。外部変調はまた、脳の特定の領域において関心ある周波数で脳活動を誘発するために、位相の異なる周波数での脳の２つの半球の要素の同時刺激（例えば、聴覚刺激のための両耳のビート音）を含んでもよい。
【００５０】
「神経信号」は、本明細書では、神経活動の測定によって得られる信号を指す。前記神経活動は、以下によって測定される場合がある：
○脳深部電極、
○皮質脳波検査法（ＥＣｏＧ）、
○脳波検査法（ＥＥＧ）、
○脳磁図法（ＭＥＧ）、
・核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）：拡散ＭＲＩ、灌流ＭＲＩ、機能的ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）、
・近赤外線分光法（ＮＩＲＳ）、
・ポジトロン断層撮影法（ＰＥＴ）、又は
・ステレオ脳波検査法（ＳＥＥＧ）。
本発明は、少なくとも１つの又は複数の神経信号の取得及び処理を言及する。
【００５１】
「リアルタイム」は、出力が、変調の基礎をなすタスクを十分に行うのに必要とされる時間遅延よりも小さいと考えられる時間遅延内で与えられるプロセスを指す。したがって、自分のペースでの変調に関して、リアルタイムは、７００ｍｓ未満、好ましくは５００ｍｓ未満、より好ましくは４００ｍｓ未満、さらにより好ましくは２５０ｍｓ未満で実施されるプロセスを指す。外部変調に関して、リアルタイムは、外部変調の頻度に応じて、１０分未満、１分未満、３０秒未満、１秒未満、又は７００ｍｓ未満で実施されるプロセスを指す場合がある。
【００５２】
「基準状態」は、例えば、目を開けて安静にする、目を閉じて安静にする、リラックスする、瞑想する、集中する、特定の考えに焦点を合わせるなどの定められたタスクを実行する被検者又は被検者の母集団の脳の状態のモデリングを指す。
【００５３】
「リーマン多様体」は、ユークリッド空間と局所的に同相であって、それにわたるスカラー積が十分に正則であると定義される、可微分位相空間を指す。スカラー積は、リーマン多様体上のリーマン幾何学を定義することを可能にする。
【００５４】
「スコア」は、本発明に従って生の距離に対して得られる又は計算される任意の値を指す。本発明の意味において、スコアは、被検者の神経活動の基準状態に対する位置を特徴付ける有界値である。スコアは、２つの定められた値間の完全に範囲にある、被検者が理解できる値である。
【００５５】
「自分のペースでの変調」は、被検者によって誘起される脳活動の変調を指す。本発明の意味において、自分のペースでの変調は、ニューロフィードバックと同じ意味を有し、被検者がスコアｓをリアルタイムで操作することによってその脳の電気活動を制御できることを指す。自分のペースでの変調は、被検者に与えられる予め定義された命令などの認知的方略を含んでよい。
【００５６】
「被検者」は、哺乳類、好ましくはヒトを指す。本発明の意味において、被検者は、患者、すなわち、医療を受ける、内科療法を受ける又は経験する、又は病気の発症について監視される人である場合がある。
【００５７】
「対称正定値（ＳＰＤ）行列」は、その対角線に関して対称な（すなわちＡｉｊ＝Ａｊｉ）、狭義に正の固有値を有する、正方行列を指す。次元Ｃ＊ＣのＳＰＤ行列は、Ｃ（Ｃ＋１）／２個の独立要素を有し、Ｃ（Ｃ＋１）／２次元のユークリッド空間によって局所的に近似され得る。ＳＰＤ空間は、リーマン多様体の構造を有すると示すことができる。共分散行列は対称正定値行列であることが知られている。
【００５８】
「治療する」又は「治療」又は「緩和」は、治療的な処置と予防的な又は未然の措置との両方を指し、その目的は、対象となる病的状態又は障害を防ぐ又は遅らせる（減らす）ことである。治療を必要としている者は、既に障害をもつ者並びに障害をもつ傾向がある者又は障害が防がれるべき者を含む。被検者又は哺乳類は、本発明の方法に係る治療を受けた後で該患者がより低いスコアを示す場合に、上手く「治療される」。
【発明を実施するための形態】
【００５９】
本発明は、被検者の神経信号をｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列によって特徴付けられる基準状態に対してリアルタイムでスコアリングするための方法であって、
ｉ．被検者から神経信号を得るステップと、
ｉｉ．前記神経信号の共分散行列を計算するステップと、
ｉｉｉ．共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間のリーマン距離を計算するステップと、
ｉｖ．ステップｉｉｉで推定した距離に基づいて連続スコアｓを計算するステップと、
を含む、方法に関する。
【００６０】
一実施形態によれば、神経信号は、核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、好ましくはｆＭＲＩ、拡散ＭＲＩ、又は灌流ＭＲＩを用いて取得される。別の実施形態によれば、神経信号は、近赤外線分光法（ＮＩＲＳ）を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、脳磁図法（ＭＥＧ）を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、皮質脳波検査法（ＥＣｏＧ）を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、脳波検査法（ＥＥＧ）を用いて取得される。前記実施形態において、このような神経信号を取得するのに種々のタイプの適切なヘッドセット又は電極システムが利用可能である。例は、Ｅｍｏｔｉｖから市販されているＥｐｏｃヘッドセット、Ｎｅｕｒｏｓｋｙから市販されているＭｉｎｄｓｅｔヘッドセット、ＳｅｎｓｅＬａｂｓから市販されているＶｅｒｓｕｓヘッドセット、Ｗｅａｒａｂｌｅ  ｓｅｎｓｉｎｇから市販されているＤＳＩ  ６ヘッドセット、ＢｒａｉｎＰｒｏｄｕｃｔｓから市販されているＸｐｒｅｓｓシステム、ＴＭＳｉから市販されているＭｏｂｉｔａシステム、ＴＭＳｉから市販されているＰｏｒｔｉ３２システム、ＢｒａｉｎＰｒｏｄｕｃｔｓから市販されているＡｃｔｉＣｈａｍｐシステム、及びＥＧＩから市販されているＧｅｏｄｅｓｉｃシステムを含むがこれらに限定されない。一実施形態によれば、神経信号は、ポジトロン断層撮影法（ＰＥＴ）を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、ステレオ脳波検査法（ＳＥＥＧ）を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、植込まれた微小電極アレイを用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、脳深部インプラントを用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、当業者に公知の任意の脳のイメージング技術を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、一組のセンサ及び／又は電極を用いて取得される。一実施形態によれば、神経信号は、少なくとも４、８、１０、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、５０、７５、１００、１５０、２００、２５０個の電極によって取得される。
【００６１】
一実施形態によれば、分析される神経信号は、生の神経信号又は再構成された神経信号である。一実施形態によれば、分析される神経信号は、分析の前に生の信号から再構成される。一実施形態によれば、神経信号は、当業者に公知の任意の方法によって再構成された神経信号から得られる。一実施形態によれば、神経信号は、ポジトロン断層撮影法（ＰＥＴ）を用いて取得される。一実施形態によれば、信号は、低解像度脳電磁気トモグラフィ（ＬＯＲＥＴＡ）を用いて得られる。
【００６２】
総取得時間は、エポックとして当該技術分野では公知の期間に細分割される。各エポックは、前記エポック中に取得される時空信号を表す行列
【数３】
2017537686.tif 000004
と関連付けられる。時空神経信号
【数４】
2017537686.tif 000005
は、Ｃ個のチャネル、電極、又はセンサと、Ｎ個のタイムサンプルからなる。例えば、被検者は、神経信号の取得のためにＣ個の電極を装着する。各電極ｃ＝１．．．Ｃは、信号ＸＣ（ｎ）を時間の関数として配信する。信号は、離散時間で演算：Ｘ（ｃ，ｎ）＝ＸＣ（ｎ）するべくサンプリングされ、次いで、デジタル化される。これにより、神経信号の組の行列表現が生み出される。一実施形態によれば、リアルタイム処理を保証するために、連続するエポックは重なり合う。
【００６３】
一実施形態によれば、共分散行列は、空間共分散行列である。一実施形態では、空間共分散行列は、以下のように計算される場合がある：
【数５】
2017537686.tif 000006
ただしＮ≧Ｃであり、ここで、Ｎは、各電極のそのエポックにおけるサンプルの数であり、Ｃは電極の数である。別の実施形態では、空間共分散行列は、Ｂａｒａｃｈａｎｔ  Ａ．、「Ｃｏｍｍａｎｄｅ  ｒｏｂｕｓｔｅ  ｄ’ｕｎ  ｅｆｆｅｃｔｅｕｒ  ｐａｒ  ｕｎｅ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｃｅｒｖｅａｕ−ｍａｃｈｉｎｅ  ＥＥＧ  ａｓｙｎｃｈｒｏｎｅ」、博士学位論文、グルノーブル大学、フランス、２０１２年、で開示される方法などの当業者に公知の任意の方法を用いて計算される。
【００６４】
一実施形態によれば、信号は前処理される。一実施形態によれば、信号はセンタリングされる。一実施形態によれば、信号はフィルタリングされる。一実施形態によれば、信号はノイズ除去される。一実施形態によれば、信号はクリーニングされる。一実施形態によれば、信号は周波数フィルタリングされる。一実施形態によれば、周波数フィルタリングのカットオフ周波数は、任意に選ばれる。別の実施形態によれば、周波数フィルタリングのカットオフ周波数は、事前の周波数調査によって最適化される。
【００６５】
一実施形態によれば、共分散行列は正規化される。一実施形態によれば、共分散行列は、トレースにより正規化され、そのトレースは１に等しくなる：
【数６】
2017537686.tif 000007
【００６６】
一実施形態によれば、共分散行列は、行列式により正規化され、その行列式は１に等しくなる：
【数７】
2017537686.tif 000008
【００６７】
正規化ステップ、特に、行列式による正規化は、セッションからセッションへの及び／又は被検者から被検者への転移学習を可能にし、これは、１つの記録から別の記録への変動性の一部を除去する。
【００６８】
一実施形態によれば、本発明の方法は、少なくとも１つの神経信号をリアルタイムでスコアリングする。前記少なくとも１つの神経信号は、少なくとも１つの周波数帯においてフィルタリングされる。一実施形態によれば、本発明の方法は、少なくとも２つの周波数帯においてフィルタリングされた少なくとも２つの神経信号をリアルタイムでスコアリングする。前記少なくとも２つのフィルタリングされた神経信号はさらに連結される。
【００６９】
一実施形態によれば、信号
【数８】
2017537686.tif 000009
は、Ｆ個の周波数帯においてフィルタリングされ、これにより、ｆ＝１．．．Ｆ個のフィルタリングされた信号
【数９】
2017537686.tif 000010
が得られる。一実施形態によれば、拡張された信号
【数１０】
2017537686.tif 000011
は、フィルタリングされた信号の垂直連結
【数１１】
2017537686.tif 000012
として定義される。
【００７０】
一実施形態によれば、共分散行列は、空間周波数の共分散行列である。一実施形態では、空間周波数の共分散行列
【数１２】
2017537686.tif 000013
は、以下のように計算される：
【数１３】
2017537686.tif 000014
ただしＮ≧ＣＦであり、ここで、Ｎは、各電極に関するそのエポックにおけるサンプルの数であり、Ｃは電極の数である。一実施形態によれば、空間周波数の共分散行列は、そのトレース又はその行列式によって前述のように正規化することができる。
【００７１】
一実施形態によれば、神経信号の共分散行列を計算するステップは、或る重なり合った窓で前記神経信号の共分散行列を計算することを含む。
【００７２】
一実施形態によれば、神経信号の共分散行列を計算するステップは、或る重なり合った窓で前記神経信号の空間周波数の共分散行列を計算し、前記空間周波数の共分散行列を正規化することを含む。
【００７３】
所与のエポックと関連付けられる各共分散行列は、リーマン多様体の点と考えられる。被検者の神経活動を基準母集団に対して測位するために、距離及び平均の計算が必要とされる。共分散行列に関して用いられる計量は、Ｆｏｒｓｔｎｅｒ  Ｗ，Ｍｏｏｎｅｎ  Ｂ．、「Ａ  ｍｅｔｒｉｃ  ｆｏｒ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｍａｔｒｉｃｅｓ．  Ｑｕｏ  ｖａｄｉｓ  ｇｅｏｄｅｓｉａ」、１１３〜１２８頁、１９９９年、で詳述されている。
【００７４】
一実施形態では、２つの共分散行列Ａ及びＢ間のリーマン距離は、アフィン不変距離として定義される場合がある：
【数１４】
2017537686.tif 000015
ただし、λｉ（Ａ，Ｂ）は、｜λＡ−Ｂ｜＝０からの固有値である。
【００７５】
別の実施形態では、リーマン距離は、Ｌｉ  Ｙ，Ｗｏｎｇ  ＫＭ．、「Ｒｉｅｍａｎｎｉａｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ」、ＩＥＥＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｓｅｌｅｃｔｅｄ  ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、第７巻、第４号、２０１３年８月、に記載の距離などの当業者に公知の任意の他の距離を用いて計算される。
【００７６】
一実施形態によれば、リーマン距離は、共分散行列の次元と等しい次元の対称正定値行列のリーマン多様体上で推定される。
【００７７】
一実施形態によれば、共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間のリーマン距離が推定される。
【００７８】
一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、データベースからの神経信号のＰ個の共分散行列からリーマンクラスタリング法によって得られ、ただしＰ≧Ｋである。前記Ｐ個の共分散行列は、基準状態の特徴である。
【００７９】
一実施形態によれば、データベースのＰ個の共分散行列は、神経信号取得の異なる被検者及び／又は異なるセッションに関する基準状態の神経信号特徴の共分散行列である。
【００８０】
一実施形態によれば、リーマンクラスタリング法は、ミーンシフト法、ｋ平均法、平均又は主測地線分析から選択される。
【００８１】
一実施形態によれば、リーマン多様体にわたるミーンシフトが行われる。
【００８２】
一実施形態によれば、リーマン多様体にわたるミーンシフトは、Ｓｕｂｂａｒａｏ他、「Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｍｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ  ｏｖｅｒ  Ｒｉｅｍａｎｎｉａｎ  Ｍａｎｉｆｏｌｄｓ」、Ｉｎｔ  Ｊ  Ｃｏｍｐｕｔ  Ｖｉｓ、第８４巻、１〜２０頁（２００９）で開示されたように行われる。
【００８３】
一実施形態によれば、ミーンシフトは、反復的に行われる。
【００８４】
一実施形態によれば、Ｋ個の基準共分散行列（モードとも呼ばれる）は、以下のようなミーンシフト法によって得られる：
ｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｑ＝１．．．Ｑ、ｐ＝ｑ、及びＭｑ＝Ｘｐなどに関するＱ＝Ｐモードの初期設定を定義する、
ｉｉ．ハイパーパラメータｈ及びカーネル窓ｇを定義する、
ｉｉｉ．各モードＭｑに関して、
ａ．Ｍｑと各行列Ｘｐとの間のＰ個の距離ｄ（Ｍｑ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．接ベクトルの加重和としてミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）を推定する、
【数１５】
2017537686.tif 000016
ｃ．次いで、Ｍｑ＝ＥｘｐＭｑ（ｍｈ（Ｍｑ））を計算する、ただしＥｘｐＭｑは、接空間上の点とリーマン多様体上の点とのリンクを有する指数写像である、
ｄ．ミーンシフトベクトルｍｈ（Ｍｑ）のノルムが閾値を上回る間、ステップａ〜ｃを繰り返す、
ｅ．ミーンシフトベクトルが閾値を下回る場合、Ｍｑを局所モードとして保持する、
ｉｖ．ｈを下回る距離を有するモードの融合によってＫ個の別個の局所モードを得る、
ここで、
【数１６】
2017537686.tif 000017
であり、ただしＥｘｐｍ及びＬｏｇｍは、共分散行列に関する指数関数及び対数関数である（Ｂａｒａｃｈａｎｔ他、「Ｍｕｌｔｉ−ｃｌａｓｓ  Ｂｒａｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｒｉｅｍａｎｎｉａｎ  Ｇｅｏｍｅｔｒｙ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、第５９巻、第４号（２０１２）、９２０〜９２８頁、及びＣｏｎｇｅｄｏ  Ｍ．、「ＥＥＧ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、ＨＤＲ、グルノーブル大学、フランス、２０１３年、参照）。
【００８５】
一実施形態によれば、閾値は、アルゴリズムの収束を保証するために選択され、好ましくは１０−１から１０−３の範囲である。
【００８６】
一実施形態によれば、リーマン多様体にわたるｋ平均法が行われる。
【００８７】
一実施形態によれば、リーマン多様体にわたるｋ平均法は、Ｃｏｎｇｅｄｏ  Ｍ．、「ＥＥＧ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、ＨＤＲ、グルノーブル大学、フランス、２０１３年で開示されたように行われる。
【００８８】
一実施形態によれば、ｋ平均法は、反復的に行われる。
【００８９】
一実施形態によれば、Ｋ個の基準共分散行列は、以下のようなｋ平均法によって得られる：
ｉ．ハイパーパラメータＫを定義する、
ｉｉ．データベースから神経信号のｐ＝１．．．Ｐ個の共分散行列Ｘｐを得て、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準Ｍｋの初期設定を定義する（データベースからのランダム又は任意属性）、
ｉｉｉ．各行列Ｘｐに関して、
ａ．Ｘｐと各行列Ｍｋとの間のＫ個の距離ｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）を計算する、
ｂ．行列Ｘｐを最小距離を与えるクラスタｋｐに帰属させる、
ｋｐ＝ａｒｇ  ｍｉｎｋ＝１．．．Ｋｄ（Ｍｋ，Ｘｐ）
ｉｖ．Ｋ個の基準行列をそれらのそれぞれのクラスタに帰属する行列のリーマン平均として更新する、
【数１７】
2017537686.tif 000018
ｖ．Ｋ個の基準行列が１つの繰り返しから別の繰り返しにかけてそれ以上変化しなくなるまで、ステップｉｉｉ及びステップｉｖを繰り返す。
【００９０】
リーマン平均は、Ｐ．Ｔ．Ｆｌｅｔｃｈｅｒ及びＳ．Ｊｏｓｈｉ、「Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｇｅｏｄｅｓｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  ｓｐａｃｅｓ：  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｏｆ  ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｔｅｎｓｏｒｓ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、２００４年、８７〜９８頁で説明される。
【００９１】
一実施形態によれば、少なくとも１つの補助基準共分散行列は、被検者に特異的である。一実施形態によれば、少なくとも１つの補助基準共分散行列は、被検者の校正セッションから得られる共分散行列のリーマン平均の推定によって得られる。前記実施形態は、被検者の後続のセッションのための容認できる活動の刺激の範囲内に入るフィードバックの提供を可能にする。
【００９２】
一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、被検者に特異的である。一実施形態によれば、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列は、被検者の異なるセッションから得られる共分散行列のリーマン平均の推定によって得られる。前記実施形態は、被検者の後続のセッションのための容認できる活動の刺激の範囲内に入るフィードバックの提供を可能にする。
【００９３】
一実施形態によれば、各共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間の推定される距離ｄｋに基づく有界の連続スコアｓが計算される。一実施形態によれば、各共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間の推定される距離ｄｋのうちの少なくとも１つに基づく有界の連続スコアｓが計算される。一実施形態によれば、スコアｓは、各共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間の最小の距離ｄｋに基づいている。
【００９４】
一実施形態によれば、スコアは、２つの所定の値ａ及びｂ間で有界である。
【００９５】
一実施形態によれば、スコアｓは、ベースライン状態の共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間の推定される距離ｄｒにさらに基づいている。
【００９６】
実際は、被検者に有用となるように、スコアは、２つの所定の境界間で有界でなければならない。さらに、スコアが可能な値の範囲全体の間にあることを保証するために、距離からスコアへの変換は校正される必要がある。
【００９７】
校正によって、スコアは常に、可能性のある値の完全に範囲内にあり、これにより、被検者に準一定のスコア、例えば、常に良いスコア、又は逆に、常に悪いスコアを与えることを回避する。前述のスコア値の利用可能な範囲の最適な使用は、ニューロフィードバック効率を大いに高める。
【００９８】
一実施形態によれば、スコアｓは校正される。校正は、未知数（所与の時点での任意の被検者のベースライン活動）と変調デバイスの動作範囲などの既知数（例えば、ｔＤＣＳデバイスに関する電圧、スピーカのボリューム、又は表示の下限及び上限）との間の関係性を見出すプロセスである。校正プロセスは、普通は、「バイアス」（ゼロからの逸脱の代表値（ａｖｅｒａｇｅ）、又は平均値（ｍｅａｎ））及び分散（平均値／バイアスからの逸脱の二乗平均）に関して制御する。統計学的に言えば、未知数は、普通は、平均偏差及び標準偏差などの統計によって集計することができる分布（この場合、ベースラインセッションから計算されるリーマン距離の分布）によって特徴付けられる。校正手順は、したがって、このベースライン（無制御の）分布を電流刺激装置、スピーカ、画面などの変調デバイスの動作範囲へ変換するマッピング関数を見出すことで表すことができる。特に、これは、目標分布が２つの値間で有界であることを必要とする。治療の有効性を向上させるために、最終分布は、動作値の利用可能な範囲を最適に利用することも好ましい。ゆえに、それらの境界内の分散が最大化される。
【００９９】
前記実施形態によれば、スコアを校正するために、ベースライン状態、すなわち、非基準状態又は非目標状態に対応する神経信号のｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列を含むデータベースが用いられる。前記データベースは、既知のベースライン状態における神経信号取得の異なる被検者及び／又は異なるセッションから得られた神経信号を含む。一実施形態によれば、データベースは、被検者の神経信号取得の以前のセッションから得られたベースライン状態に対応する神経信号の共分散行列を含む。したがって、スコアは、被検者に特異的な様態で校正される。別の実施形態によれば、スコアｓは、被検者に特異的な様態で校正される。前記実施形態は、被検者の後続のセッションのための容認できる活動の刺激の範囲内に入るフィードバックの提供を可能にする。
【０１００】
一実施形態によれば、スコアｓはまた、ｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列のそれぞれの間の推定される距離ｄｒに基づいている。一実施形態によれば、スコアｓはまた、ｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列のそれぞれの間の推定される距離ｄｒのうちの少なくとも１つに基づいている。
【０１０１】
一実施形態によれば、スコアは、距離ｄｋのうちの少なくとも１つ、距離ｄｒの幾何平均、及び距離ｄｒの幾何標準偏差に基づいている。
【０１０２】
一実施形態によれば、共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列との間のリーマン距離ｄｋは、次式を用いて、幾何学的ｚスコア（標準化された、すなわち、ユニタリ及びゼロセンタリング（ｚｅｒｏ−ｃｅｎｔｅｒｅｄ）された正規分布）へ変換される：
【数１８】
2017537686.tif 000019
ここで、幾何平均μ及び幾何標準偏差σは、ｒ＝１．．．Ｒ個のベースライン状態距離ｄｒに対して、Ｃｏｎｇｅｄｏ  Ｍ．、「ＥＥＧ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、ＨＤＲ、グルノーブル大学、フランス、２０１３年で開示されたように、以下のように計算される：
【数１９】
2017537686.tif 000020
及び：
【数２０】
2017537686.tif 000021
【０１０３】
一実施形態によれば、スコアｓは、スコアを所与の標準化されたｚスコアと関連付ける有界関数を用いて推定される。好ましい実施形態によれば、前記関数は、シグモイド関数の族に属する。好ましい実施形態によれば、前記関数はロジスティック関数であり、好ましくは：
【数２１】
2017537686.tif 000022
ここで、ａはニューロフィードバックスコアの下限であり、ｂは上限である。
【０１０４】
一実施形態によれば、前記境界ａ、ｂは、予め定められる（すなわち、それらはパラメータとして固定される）。
【０１０５】
一実施形態によれば、スコアｓは、ａ及びｂ間で狭義に有界であり、ａは、好ましくは０に等しく、ｂは、好ましくは１０に等しい。
【０１０６】
ｚスコアからスコアを得るために、一般化ロジスティック関数、双曲線正接関数、逆正接関数、誤差関数、及びシグモイド関数の族に属するすべての他の関数などの別の非線形関数を選ぶことができる。
【０１０７】
距離のスコアへの変換は、ｚスコア標準化と、次いで、被検者の相対的状態に適合したスコアを与える非線形関数によってなされる。これは、可能性のある値の完全に範囲内にあるスコアを常に有することを可能にし、被検者に準一定のスコア、例えば、常に良いスコア、又は逆に、常に悪いスコアを与えることを回避する。患者の相対的状態に進化を取り込むには、ニューロフィードバック効率のためにスコア値の利用可能な範囲の最適な使用が必要である。
【０１０８】
別の実施形態によれば、スコアｓは、ロジスティック関数を用いて推定され、好ましくは：
【数２２】
2017537686.tif 000023
であり、ここで、λは、以下で詳述するように選ばれるパラメータである。
【０１０９】
前記実施形態によれば、非基準状態又は非目標状態に対応する神経信号のベースライン共分散行列を含むデータベースが用いられる。前記データベースは、既知のベースライン状態における神経信号取得の異なる被検者及び／又は異なるセッションから得られた神経信号を含む。上記で詳述したように得られる前記データベースの共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準行列のそれぞれの間のリーマン距離が推定される。前記リーマン距離のうちの最大距離は、ｄｍａｘとして言及される。パラメータλは、シグモイド関数を距離ｄｍａｘ、好ましくは９．５に等しい境界スコアと関連付けるように選ぶことができる。別の実施形態によれば、スコアｓは、被検者に特異的な様態で校正される。このような実施形態によれば、既知のベースライン状態における神経信号取得の異なる被検者及び／又は異なるセッションから得られた神経信号の共分散行列を含むデータベースは、被検者の神経信号取得の以前のセッションから得られた共分散行列によって置き換えられる。前記実施形態は、被検者の後続のセッションのための容認できる活動の刺激の範囲内に入るフィードバックの提供を可能にする。
【０１１０】
一実施形態によれば、スコアｓは、ａ及びｂ間で狭義に有界であり、ａは、好ましくは０に等しく、ｂは、好ましくは１０に等しい。
【０１１１】
一実施形態によれば、スコアｓは、距離の閾値化に由来するバイナリではない。
【０１１２】
一実施形態によれば、スコアｓは、マルチクラス分類に由来するクラスラベルではない。
【０１１３】
一実施形態では、本発明は、コンピューティングデバイスの動作を誘導するためのコンピュータ可読媒体上に格納されたコンピュータプログラムと共に実装される。一実施形態では、コンピュータプログラムは、神経信号取得機能、好ましくは、ＥＣｏＧ、ＥＥＧ、ＭＥＧ、ＭＲＩ、ＮＩＲＳ、ＰＥＴ、又はＳＥＥＧ取得機能を備える。別の実施形態では、コンピュータプログラムは、神経信号データ、好ましくは、ＥＣｏＧデータ、ＥＥＧデータ、ＭＥＧデータ、ＭＲＩデータ、ＮＩＲＳデータ、ＰＥＴデータ、又はＳＥＥＧデータを収集するシステムと通信する。
【０１１４】
本発明はまた、被検者の神経活動を基準状態に達するように自分のペースで変調するための方法であって、連続的に、
被検者から神経信号を取得することと、
本発明に係る方法によって得られた連続スコアｓを被検者にリアルタイムで報告することと、
を含む、方法に関する。
【０１１５】
スコアｓを被検者にリアルタイムで報告することによって、被検者は、スコアｓが被検者によってリアルタイムで操作され得るだけ脳の電気活動を制御することができる。
【０１１６】
一実施形態によれば、命令は、自分のペースでの変調のセッション中に被検者に与えられ、前記命令は、リラックス、通常呼吸、静かにしている、目の動きを避ける、筋肉の緊張を避ける、吸う運動を避ける、咀嚼を避ける、又は任意の運動を避けることを含むがこれらに限定されない。
【０１１７】
一実施形態によれば、命令は、自分のペースでの変調のセッション中に被検者に与えられない。
【０１１８】
本発明はまた、被検者の神経活動を基準状態に達するように外部変調するための方法であって、
被検者から神経信号を取得することと、
本発明に係る方法によって得られたスコアｓをオペレータにリアルタイムで報告することと、
スコアｓを基準状態によって定義される目標スコアに向けて変調するために被検者に外部変調を適用することと、
を含む、方法に関する。好ましくは、外部変調は、スコアｓを最小にするために適用される。
【０１１９】
一実施形態によれば、被検者の神経活動を基準状態に達するように外部変調するための方法は、非治療的である。
【０１２０】
一実施形態によれば、トレーナーは、被検者に外部変調を適用する医師又は自動化されたデバイスであってよい。一実施形態によれば、外部変調は、間接的な脳刺激法、脳深部刺激療法（ＤＢＳ）、電気けいれん療法（ＥＣＴ）、磁気けいれん療法（ＭＳＴ）、経頭蓋直流電気刺激法（ｔＤＣＳ）、経頭蓋磁気刺激法（ＴＭＳ）、反復経頭蓋磁気刺激法（ｒＴＭＳ）、又は迷走神経刺激療法（ＶＮＳ）によって適用される。一実施形態によれば、外部変調は、任意の感覚刺激（聴覚、視覚、体性感覚）などの間接的な脳刺激法を含む。
【０１２１】
本発明はまた、被検者の神経活動の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムであって、
被検者から神経信号を取得するための取得手段と、
本発明に係る方法を実施するためのコンピューティングデバイスと、
スコアｓを報告するための出力手段と、
を備えるシステムに関する。
【０１２２】
一実施形態によれば、取得手段は、本発明で定義されるように神経信号の取得（すなわち、取り込み、記録、及び／又は伝送）を可能にする当業者に公知の任意の手段を含み、好ましくは、上述のように電極又はヘッドセットである。一実施形態によれば、取得手段は、神経信号を増幅する及び／又はアナログからデジタルのフォーマットに変換するための増幅器ユニットを備える。
【０１２３】
一実施形態によれば、コンピューティングデバイスは、プロセッサとソフトウェアプログラムを備える。プロセッサは、デジタル化された神経信号を受信し、スコアｓを計算するべくソフトウェアプログラムの命令の下でデジタル化された神経信号を処理する。一実施形態によれば、コンピューティングデバイスはメモリを備える。一実施形態によれば、コンピューティングデバイスは、本発明に係る方法のリモート実施を可能にするネットワーク接続を備える。一実施形態によれば、神経信号は、コンピューティングデバイスに無線通信される。一実施形態によれば、出力手段は、スコアｓをコンピューティングデバイスから無線受信する。
【０１２４】
一実施形態によれば、出力手段は、スコアｓを報告するための任意の手段を備える。一実施形態によれば、スコアｓは、被検者の感覚、すなわち、視覚手段、聴覚手段、嗅覚手段、触覚手段（例えば、振動又は触覚フィードバック）、及び／又は味覚手段のいずれか１つを用いて報告される。好ましくは、スコアｓは、画面、すなわち、スマートフォン、コンピュータモニタ、又はテレビなどのディスプレイ、又はヘッドマウントディスプレイを用いて報告される。
【０１２５】
一実施形態によれば、特に、自分のペースでの変調の場合、スコアｓの報告は、被検者がトレーニングの正しい方向に気付くことを可能にする。一実施形態によれば、スコアｓの報告は、被検者のリアルタイムスコアｓを表す目標が表示される、視覚報告を含み、前記目標は、基準状態によって定義される目標スコアを表す位置に向かう方へ又は離れる方へ移動する。
【０１２６】
スコアｓが聴覚手段を用いて報告される一実施形態によれば、その振幅が前記スコアｓによって直接変調される、音が、被検者に報告される。音は、振幅又は周波数を変調することができる、単純なビープ音、水の流れ、波、雨、ドン音（ｄｏｎｇ）、又は任意の他の音とすることができる。
【０１２７】
スコアｓが視覚手段を用いて報告される一実施形態によれば、前記スコアｓによってその位置、サイズ、色、又は任意の他のパラメータを変調することができる、画面上のオブジェクトが、被検者に報告される。例えば、これは、その高度がスコアｓによって変調される、飛行機の表現とすることができる。
【０１２８】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、在宅ケア又は臨床での使用に用いられる。
【０１２９】
本発明はまた、自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムの、被検者の不快を緩和するための使用に関する。一実施形態によれば、自分のペースでの変調方法及び／又は外部変調方法は、被検者の不快を緩和するため又は緩和する際に用いるためのものである。本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムの使用を含む、被検者の不快を緩和するための方法に関する。
【０１３０】
一実施形態によれば、不快は、不安及びストレスなどの精神的不快である。
【０１３１】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、慢性又は急性の痛み、偏頭痛、及び抑うつを緩和するために用いられる。
【０１３２】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、以下の目標状態、すなわちリラックスに達するように用いられる。この実施形態によれば、緩和されるべき不快は、ストレス又は不安であってよい。
【０１３３】
本発明はまた、被検者の後述するような状態、障害、又は病気を治療するための又は治療する際に用いるための自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステム、好ましくはそれを必要とする患者のためのシステムに関する。一実施形態によれば、自分のペースでの変調方法及び／又は外部変調方法は、患者の状態、障害、又は病気を治療又は緩和するために用いられる。本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調又は外部変調のためのシステムの使用を含む、被検者の状態、障害、又は病気の治療を必要とする被検者の状態、障害、又は病気を治療するための方法に関する。
【０１３４】
本発明の自分のペースでの変調方法及び／又は外部変調方法を用いて治療され得る状態、障害、又は病気の例は、神経変性状態、障害、又は病気、精神の状態、病気、又は障害、原発性不眠症、慢性又は急性の痛み、てんかん、ツレット症候群、偏頭痛、及び抑うつを含むがこれらに限定されない。
【０１３５】
一実施形態によれば、前記治療されるべき状態、障害、又は病気は、例えば、パーキンソン病又はアルツハイマー病などの神経変性状態、障害、又は病気である。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、過剰のベータ活動を低減させるために表面及び侵襲的ＥＥＧベースのニューロマーカを用いてパーキンソン病の治療を可能にする。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、アルツハイマー病の観察されるニューロマーカが減少し、脳の健康状態が高まるようにアルツハイマー病を治療することを可能にする。
【０１３６】
一実施形態によれば、前記治療されるべき状態、障害、又は病気は、例えば、注意欠陥多動障害、広汎性発達障害、自閉症、心的外傷後ストレス障害、嗜癖、及び睡眠障害などの精神状態、病気、又は障害である。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、ストレスの低減と外部刺激に関する抑制／フィルタリング回路の増幅によって、心的外傷後ストレス障害の治療を可能にする。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、集中の神経変調療法と脳の経路の学習によって、注意欠陥多動障害の治療を可能にする。
【０１３７】
一実施形態によれば、前記治療されるべき状態、障害、又は病気は、原発性不眠症、慢性又は急性の痛み、てんかん、ツレット症候群、偏頭痛、及び抑うつから選択される。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、入眠前の異なるステージの識別と前記ステージの動的フィードバックによって、原発性不眠症の治療を可能にする。一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、抑うつニューロマーカの減少と、対称的なＥＥＧ活動のバランスによって、抑うつの治療を可能にする。
【０１３８】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、集中治療室、手術室、又は一般病棟での鎮静を向上させるために用いられる。したがって、本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法の使用を含む、集中治療室、手術室、又は一般病棟での鎮静を向上させるための方法に関する。
【０１３９】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、経頭蓋磁気刺激の前の運動前野のニューラルネットワークの活性化及び再強化による身体のリハビリテーションのために用いられる。本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法の使用を含む、身体のリハビリテーション方法に関する。
【０１４０】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、患者の特定の大脳活動の意義（ｍｅａｎｉｎｇ）の一部を向上させるために用いられる。したがって、本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法の使用を含む、患者の特定の大脳活動の意義を向上させるための方法に関する。
【０１４１】
一実施形態によれば、自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法は、例えば精密に狙いを定める人などの健康な被検者（すなわち、例えば、上記に挙げたどの不快、若しくは病気、障害、又は状態も呈さない被検者）などの被検者のスキルを向上させるために用いられる。
【０１４２】
したがって、本発明はまた、本発明の自分のペースでの変調及び／又は外部変調のためのシステム及び／又は方法の使用を含む、特定の大脳活動の意義を向上させるための、及び／又は被検者のスキルを向上させるための方法に関する。
【０１４３】
上記の詳細な説明に照らして、当業者は本発明に係る方法を実施することができるであろう。特に、方法の実施には以下のツールを用いてよい：
・  ２０１４年１１月１３日に検索したｈｔｔｐ：／／ｅｉｇｅｎ．ｔｕｘｆａｍｉｌｙ．ｏｒｇ／ｉｎｄｅｘ．ｐｈｐ？ｔｉｔｌｅ＝Ｍａｉｎ＿Ｐａｇｅで入手可能なものなどの、線形代数用のＣ＋＋テンプレートライブラリ、
・  （ｉ）２０１４年１１月１３日に検索したｈｔｔｐ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／  ａｌｅｘａｎｄｒｅｂａｒａｃｈａｎｔ／ｃｏｖａｒｉａｎｃｅｔｏｏｌｂｏｘ上で入手可能なものなどのＭａｔｌａｂ用の、（ｉｉ）ｈｔｔｐ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ａｌｅｘａｎｄｒｅｂａｒａｃｈａｎｔ／ｐｙＲｉｅｍａｎｎで入手可能なものなどのＰｙｔｈｏｎ用の、共分散行列の推定及び操作に専用の一組の関数、
・  例えば、２０１４年１１月１３日に検索したｈｔｔｐ：／／ｃｏｄｅ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｐ／ｏｐｅｎｖｉｂｅ−ｇｉｐｓａ−ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ／で入手可能なものなどのＯｐｅｎＶｉＢＥプラットフォームの一組の拡張版。ＯｐｅｎＶｉＢＥプラットフォームは、ＢＣＩ（Ｂｒａｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）及びリアルタイム神経科学のためのソフトウェアである。これは、ＥＥＧ信号のデジタル信号処理及び視覚化のためのコンポーネントを提供する。これは、Ｃ＋＋、Ｍａｔｌａｂ、及びＰｙｔｈｏｎのモジュールと共に拡張することができる。
【０１４４】
実施例
本発明は、以下の実施例によってさらに例示される。
実施例１−被検者の神経活動の自分のペースでの変調のためのシステム及び方法の検証
詳細な説明で提案された自分のペースで変調（すなわち、ニューロフィードバック）するためのシステム及び方法が実データで検証されている。目標精神状態は、リラックス、すなわち、被検者に緊張及び不安のない状態であった。
【０１４５】
ＥＥＧデータは、被検者に特異的なセッションからなり、各セッションは、リラックスと集中との２つのパートに分けられる。この技術の目的は、トレーニングセット上の基準行列を抽出し（リラックス期間中にランダムに選ばれるいくつかのＥＥＧ時間窓）、次いで、これらの基準をテストデータに適用することである（トレーニングセットに含まれないＥＥＧ時間窓）。この方法は、基準モデルが未知データ（すなわち、テストセット）上のリラックス期間を正確に識別する場合に、成功すると考えられるであろう。
【０１４６】
材料及び方法
記録
Ｅｍｏｔｉｖ  ＥＰＯＣヘッドセットを用いて脳波検査法（ＥＥＧ）データを集めた。１４個の電極を、拡張された１０／２０位置ＡＦ３、Ｆ７、Ｆ３、ＦＣ５、Ｔ７、Ｐ７、Ｏ１、Ｏ２、Ｐ８、Ｔ８、ＦＣ６、Ｆ４、Ｆ８、ＡＦ４におおよそ配置した。ＥＰＯＣヘッドセットは、Ｆ４位置でコモンモードセンス（ＣＭＳ）電極、Ｆ３でドリブンライトレッグ（ＤＲＬ）電極を使用し、これは、より伝統的な取得システムにおける接地及び参照と関係付けることができる。電極のインピーダンスは、すべてのセンサが「緑色」を示すようにＥＰＯＣ制御パネルで視覚的に制御した。信号は、２０４８Ｈｚ（１６ビット）で内部でデジタル化し、その後、ローパスフィルタリングし、取得モジュールへの伝送の前に１２８Ｈｚにダウンサンプリングする。ヘッドセットは、参加者のラップトップに無線接続し、ＮｅｕｒｏＲＴ  Ｓｕｉｔｅとインターフェースさせた。
【０１４７】
データは、メイン画面上に表示されるユーザのための指示によって２つのパートに分けられる、６１のセッションからなる：
ｉ．目を開けた状態での１分のリラックス、及び
ｉｉ．目を開けた状態での１分の集中（懸命に考えることを維持するために、被検者は、７の間隔で１００から逆算する）。
【０１４８】
母集団
ＥＥＧデータは、パリ及びレンヌ（フランス）で２３〜３４歳の６１人の健康な参加者から取得される。
【０１４９】
データ処理
提案する方法は、典型的な単一クラスであり、２つの区別を試みるのではなく１つの活動のモデル化を試みている。その結果、トレーニングに関する及び各リラックスセッションに関するリラックスデータだけを考慮した：
・  生の信号を、６つの周波数帯（１−４−８−１２−１６−３２Ｈｚ）においてフィルタリングする、
・  すべてその０．０６２５秒が重なり合った２秒のエポックで空間周波数の共分散行列を抽出し、正規化する、
・  被検者平均行列と呼ぶ、このリラックスパート上のリーマン平均共分散行列を計算する。次いで、この平均行列を正規化する、すなわち、トレースにより正規化する又は行列式により正規化する。
最後に、１人の参加者につき１つの平均行列、合計で６１個の独立した行列を得る。
【０１５０】
交差検証手順
６１個の被検者平均行列を、Ｐ＝６０個の行列からなるトレーニングセットと、そこから後述するようにパフォーマンス計量が導出される単一の抜き出された行列からなるテストセットとの２つのセットに分けることを意味する、一個抜き交差検証手順を用いた。この手順は６１回繰り返される。すべての６１のトライにわたるパフォーマンス及びその変動が、最終的に、技術と推定の統計的有意性との比較を可能にするために報告される。
【０１５１】
データクラスタリング
目標は、クラスタリングによってトレーニングセット上の基準行列を抽出することと、それらをテストセット上でテストすることである。本発明に係る方法は、テスト被検者が集中パート中よりもリラックスパート中の方が基準からより近い場合に、成功すると考えられるであろう。
１．クラスタリングアルゴリズム（リーマン平均法、リーマンｋ平均法、リーマンミーンシフト法）が、トレーニングセット上のＫ個の基準行列を推定するために適用される。
２．テスト行列である空間周波数の共分散行列が、前述のようにリラックスパート及び集中パートのエポックで抽出され、正規化されることと関連付けられる、ＥＥＧセッションを考える。Ｋ個の基準行列と各エポックでの共分散行列との間の最小距離が記録される。
【０１５２】
パフォーマンスの評価
各テスト被検者に関して、距離の幾何平均は、リラックスパート、次いで、集中パートに関する計算である。ニューロフィードバックは、リラックス中の距離の幾何平均が集中中のものよりも低い場合に、効率的と考えられる。この評価は、６１人のテスト被検者に対して行われる。
【０１５３】
正規化
その結果が比較される、行列式による正規化とトレースによる正規化との２種類の正規化が、共分散行列に関してテストされている。
【０１５４】
最新技術との比較
伝統的なｑＥＥＧ技術を最新技術と考え、後述するように本技術をベンチマークするのに用いた。以前の検証プロセスが、同じスペクトルパワーに対して適用される。これは、すべての電極における及び以前に選ばれた６つの周波数帯（１−４−８−１２−１６−３２Ｈｚ）における重なり合ったエポックで計算される。
【０１５５】
各リラックスセッションに関して、被検者平均スペクトルと呼ばれる平均されたスペクトルが計算される。一個抜きプロセスにおいて、トレーニングセットの被検者平均スペクトルの平均偏差及び標準偏差が計算される。テスト被検者と関連付けられるＥＥＧセッションを考えると、前述のようにリラックスパート及び集中パートのエポックでスペクトルが抽出される。それらは、次いで、トレーニングセット上で推定される平均偏差及び標準偏差を用いてｚスコアに変換される。各ｚスコア化されたスペクトルのフロベニウスノルムが、リラックスｑＥＥＧモデルとの距離として記録される。
【０１５６】
各テスト被検者に関して、距離の平均は、リラックスパート、次いで、集中パートに関する計算である。ニューロフィードバックは、リラックス中の距離の平均が集中中の距離の平均よりも低い場合に、成功すると考えられる。この評価は、６１人の被検者に関して前述したのとまったく同じ分割を用いて行われる。
【０１５７】
結果
この検証フレームワークの結果が、成功するセッションの割合（すなわち、被検者が集中するセッションよりも「リラックスした」セッションに関してより短い平均測地線距離を有するセッションの割合）で以下に与えられる。
【０１５８】
表１及び表２に関して、行列式による正規化は、トレースによる正規化よりも良好な結果を与える。行列式による正規化は、２つの精神状態のより良好な区別をもたらすように見える。さらに、ｋ平均法は、テストしたリーマンクラスタリング法の中で最も効率的なアルゴリズムであると思われる。
【０１５９】
表３に関して、リーマンクラスタリングによって得られた結果は、伝統的なｑＥＥＧよりも優れており、これにより、本発明に係る方法の妥当性及び効率を検証する。
【表１】
2017537686.tif 000024
【０１６０】
結言
この実験は、本発明で提案されるニューロフィードバック手法を検証する。その結果によれば、リーマンクラスタリングは、トレーニング上で推定される基準行列が異なる被検者からのテストデータに十分に当てはまるので、優れた被検者間の一般化を与える。実際は、同じ入力パラメータを用いて、リーマンクラスタリングによって得られた結果は、ニューロフィードバック手順に関する最新技術と考えられる伝統的なｑＥＥＧに基づくニューロフィードバックよりも優れている。平均して、テスト被検者は、集中パート中よりもリラックスパート中の方が基準からより近い。これは、校正を必要としない効率的なニューロフィードバック技術への道を開く。
【０１６１】
実施例２−自分のペースでの変調
被検者の母集団において、特定の記録モダリティ（ＥＣｏＧ、ＥＥＧ、ＭＥＧ、ＭＲＩ  ＮＩＲＳ、又はＰＥＴ）は、神経信号のデータの収集を可能にする。このデータは、分析されて、目標活動（すなわち、基準状態）を定義するモデルに当てはめられる。リアルタイムで、被検者の特定の活動を本発明の方法に係る目標と比較することができ、脳活動を所望の目的に達するように自分のペースで変調することができる。セッションの頻度及び長さは、各用途毎にケースバイケースで変化することになる。
【表２】
2017537686.tif 000025
【０１６２】
実施例３−外部変調
被検者の母集団において、特定の記録モダリティ（ＥＣｏＧ、ＥＥＧ、ＭＥＧ、ＭＲＩ  ＮＩＲＳ、又はＰＥＴ）は、神経信号のデータの収集を可能にする。このデータは、分析されて、目標活動を定義するモデルに当てはめられる。リアルタイムで、被検者の特定の活動を本発明の方法に係る目標と比較することができ、脳活動を所望の目的に達するように外部的に変調することができる。セッションの頻度及び長さは、各用途毎にケースバイケースで変化することになる。
【表３】
2017537686.tif 000026
【０１６３】
ここで、説明したモデリング技術を用いる２つの用途を提示する。１つの用途は、臨床的状況での使用を例示し、他の用途は、在宅のための解決策に焦点を合わせる。
【０１６４】
実施例４−ＡＤＨＤ（注意欠陥多動障害）に関する詳細な例
最初に、特定の状態、例えば、目を開けた状態、目を閉じた状態、集中した状態、又はリラックスした状態でいる間の健康なボランティアの母集団からＥＥＧデータを収集する。この基準データセットの収集は、一回行われ、この用途での関心ある年齢範囲を等しくカバーすることを試みる。各被検者の記録は、およそ３０分間続き、前述したシステム、特に、Ｅｍｏｔｉｖから市販されているＥｐｏｃなどの伝統的なＥＥＧ取得システムを用いることになる。
【０１６５】
このデータセットからの各２秒の長い時間窓が、共分散行列へ変換され、リーマン多様体における点として配置されることになる。アーチファクト期間が反復的に識別されることになる。次いで、基準の中心（すなわち、ｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列）が、上述のようにリーマンクラスタリング法に従って決定されることになる。
【０１６６】
ＡＤＨＤの子供及び１０代の若者は、普通は、失読症などの内科的合併症を取り扱う医師及び医療補助員にかかっている。ＡＤＨＤの治療は、大抵は投薬からなるが、最近のエビデンスは、これらの患者が異なるＥＥＧパターンを呈することを示唆しており、したがって、これらを脳のより正常な電気活動に向けて修正するためにニューロフィードバックプロトコルが実施されている。それを行うために、本発明者らは、上述の基準状態を用いる正常な活動に向けたより精密且つ直観的なフィードバックを提案する。
【０１６７】
患者は、ＥＥＧデータ収集システムをセットアップする医師のクリニックを訪れる。これは、個人設定を必要とする２０個以上の電極を備える臨床用又は研究用ＥＥＧシステムを用いて行うことができる。セットアップ手順全体には最高２０分かかることがある。代替的なＥＥＧシステムを、セットアップ時間を劇的に減らすのに用いることもできる。
【０１６８】
アプリケーションが、信号を制御し、データが十分に収集されることを保証する。特に、ベースライン記録は、信号が容認できる限界を超えてアーチファクトを経験しないことを確かめる。その場合、これをどのように考慮に入れるかを示すために聴覚及び視覚命令の形態のフィードバックがオペレータに提供される。オペレータは、ニューロフィードバックセッションの長さを決め、本発明に係る方法から得られるスコアｓを以下（網羅的でないリスト）によって表すことができるフィードバックのタイプが選ばれる：
・共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離の関数であるスコアｓによってその振幅が直接変調される、音；音は、振幅又は周波数を変調することができる、単純なビープ音、水の流れ、波、雨、ドン音、又は任意の他の音とすることができる、
・その位置、サイズ、色、又は任意の他のパラメータを変調することができる画面上のオブジェクト、例えば、これは、共分散行列とｋ＝１．．．Ｋ個の基準共分散行列との間のリーマン距離の関数であるスコアｓによってその高度が変調される、飛行機の表現とすることができる。
【０１６９】
セッションの終了時に、一部の初期の結果、すなわち、セッションのまとめ、異なるセッション間の進化、及び同様のパターンを有する健康な患者の母集団又は群との比較が、医師及び患者に与えられる。データは、最終的に、モデルを校正し、後続のセッションのための容認できる活動の刺激の範囲内に入るフィードバックを提供するのに用いられる。
【０１７０】
実施例５−原発性不眠症に関する詳細な例
よく似た手順を他の病状のために在宅で用いることもできる。原発性不眠症は、どのような器質性起源とも関係づけることができない不眠症の一種である。原発性不眠症を患う患者の母集団は、睡眠前に前頭部でのベータ活動が増加したことが示された。したがって、この母集団は、ニューロフィードバックプロトコルに関する良好な候補であり、その真の効果は在宅用途でのみ見ることができる。
【０１７１】
各セッションは、自発的に又は薬の服用後に就寝のすぐ前に行われることとなった。被検者は、被検者へのセットアップを学ぶことになる使いやすい一般消費者用のＥＥＧデバイスを用いるであろう。被検者は、セキュリティ保護されたウェブサイトにログオンし、該サイトは、ＥＥＧヘッドセットに接続し、被検者の個人データ及びパラメータを取得する。データがリモートリアルタイム分析サーバにストリーミングされ、抽出された情報がウェブアプリケーションに返送され、これは、例えば、良好な信号品質を得るべく被検者をガイドするための情報、例えば、信号品質のリアルタイム２Ｄ又は３Ｄトポグラフィックヒートマップを表示することができる。良好な信号の算出には５分もかからないはずである。
【０１７２】
これが行われると、被検者は、前述のアプリケーションと全く同じように機能することになるいくつかのフィードバックアプリケーションの間で選ぶことができる。リアルタイムで、被検者の脳活動が、以前に識別された基準共分散行列と比較され、それとの計算された距離が、視覚的又は聴覚的とすることができるフィードバックの形態で（クリニックでのＡＤＨＤに関して説明したのと同様の方法で）戻される。患者は、セッションの長さを選択することができる。プロトコルの終了時に、ウェブページが、パフォーマンス、スコアｓの進化、及び母集団及び又は他の被検者との比較に関係する情報を記憶及び表示する。
【国際調査報告】
2017537686.tif 000029
2017537686.tif 000030
2017537686.tif 000031
2017537686.tif 000032
2017537686.tif 000033