"以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法:-EEG入力訓練データセットを準備する;-前記EEG入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する;-収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワークDRNNを準備する;-前記入力及び出力データセットで前記DRNNを訓練して、前記DRNNのニューロン間のシナプス重みwi,jを規定する;-前記EEG入力データセットへの応答において訓練されたDRNNによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のEEG入力データセットから決定する。決定されるべき人工肢運動が、準周期的な肢運動であることを特徴とする請求項1に記載の方法。DRNN訓練工程が、DRNNの全ての他の自由パラメーターを規定するためにさらに使用されることを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。EEG入力データセット及びEEG入力訓練データセットが、ブラインド信号分離に基づくアルゴリズムによって予め処理されることを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の方法。ブラインド信号分離に基づくアルゴリズムが、筋電計EMG及び眼電図記録EOGのアーティファクトをフィルタリングするために使用されることを特徴とする請求項4に記載の方法。EEG入力信号及びEEG入力訓練データセットが、フーリエ分析アルゴリズムによって予め処理されることを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の方法。EEG信号及びEEG入力訓練データセットの両方の関連情報が、独立成分分析に基づくアルゴリズムによって抽出されることを特徴とする請求項1~6のいずれかに記載の方法。運動変数の数が、主成分分析を使用することによって減少されることを特徴とする請求項1~7のいずれかに記載の方法。uが1.1~1.5の範囲であり、dが0.5~0.9の範囲であることを特徴とする請求項9に記載の方法。誤差関数Enが二つの反復の間で増大するなら、全ての学習率が、定因子cによって割られ、つまり、もしEn1>Enなら、全てのi,jについてΕi,jn1はΕi,jn/cに等しく、cは、1より大きく、好ましくは1.5~5の範囲の数であることを特徴とする請求項9又は10に記載の方法。追加の学習率が、DRNNの全ての他の自由パラメーターと関連されることを特徴とする請求項9~11のいずれかに記載の方法。決定されるべき人工肢運動が、下肢運動に相当することを特徴とする請求項1~12のいずれかに記載の方法。決定された運動が、対応する筋電計信号をシミュレートするために使用されることを特徴とする請求項1~13のいずれかに記載の方法。補綴肢運動を制御するためのサーボ駆動手段を含む補綴肢と、ユーザーの脳から生じるEEG信号を検知するための検知手段と、EEG信号を人工ニューラルネットワークに入力するための手段と、請求項1~14のいずれかに記載の方法に従って前記EEG信号から人工補綴肢運動を決定するための、前記ニューラルネットワーク内の手段とを含む補綴肢システムであって、前記ニューラルネットワークの出力が、補綴肢運動を制御するために前記サーボ駆動手段に操作可能に接続されていることを特徴とする補綴肢システム。人工ニューラルネットワークが、動的再帰ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項15に記載の補綴肢システム。補綴肢が、下肢の補綴に相当することを特徴とする請求項15又は16に記載の補綴肢システム。コンピューター可読コードを内部に有するコンピューター可読媒体であって、前記コンピューター可読コードが、コンピューターで実行されたときに、請求項1~14のいずれかに記載の方法を実施することを特徴とするコンピューター可読媒体。本発明は、EMG信号に基づかずに人工肢運動を決定するための方法を提供することを目的とする。本発明の第一の側面は、以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法に関する:-EEG入力訓練データセットを準備する;-前記EEG入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する;-収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワークDRNNを準備する;-前記入力及び出力データセットで前記DRNNを訓練して、前記DRNNのニューロン間のシナプス重みwi,jを規定する;-前記EEG入力データセットへの応答において訓練されたDRNNによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のEEG入力データセットから決定する。本発明の第二の側面は、補綴肢運動を制御するためのサーボ駆動手段を含む補綴肢と、ユーザーの脳から生じるEEG信号を検知するための検知手段と、EEG信号を人工ニューラルネットワークに入力するための手段と、本発明の方法に従って前記EEG信号から人工補綴肢運動を決定するための、前記ニューラルネットワーク内の手段とを含む補綴肢システムであって、前記ニューラルネットワークの出力が、補綴肢運動を制御するために前記サーボ駆動手段に操作可能に接続されていることを特徴とする補綴肢システムに関する。好ましくは、本発明の補綴肢システムの人工ニューラルネットワークは、動的再帰ニューラルネットワークである。有利には、補綴肢は、下肢の補綴に相当する。また、本発明は、コンピューター可読コードを内部に有するコンピューター可読媒体であって、前記コンピューター可読コードが、コンピューターで実行されたときに、本発明の方法を実施することを特徴とするコンピューター可読媒体に関する。本発明は、脳波計EEG測定から人工肢運動を決定する方法に関する。決定された肢運動は、次に、例えば補綴肢を駆動させるために使用されることができる。また、この決定された運動は、仮想現実シミュレーションにおけるアバターなどを駆動するなどの他の用途のためにも使用されることができる。本発明の方法は、例えば下肢の補綴を駆動させるために有利に使用されることができる。好ましくは、EEG信号は、人工肢運動を決定するために使用される前に予め処理される。有利には、予め処理は、アーティファクト除去工程、フィルタリング工程、及び独立成分分析ICAに基づく関連情報抽出工程を含む。アーティファクトの除去は、EMG及びEOGアーティファクトをフィルタリングするためのブラインド信号分離であることが好ましい。次に、ハイパスフィルター0.1Hzが適用されることが好ましく、次に、関連情報は、ICAを使用することによって得られることが有利である。関連分解の選択は、それらの重みにおいて重要であり、頭皮におけるそれらの位置において重要である。例えば、歩行適用については、中央運動領域が、図11のホムンクルスに示されるように特に重要である。さらに、ICA成分の活性化以下の節では、ICA成分と直接的に称されるに対するハイパスフィルタリングの使用は、最終結果に対して良好な影響を与えることが証明されている。EEG信号有利には、選択されたICA成分を抽出するように予め処理されたEEG信号は、動的再帰ニューラルネットワークDRNNに供給される。有利には、DRNNの出力の目標は、決定されるべき運動に関係する様々な関節の主成分であることができる。また、それは直接、目標運動の角加速度又は速度であることもできる。しかし、主成分分析PCAの使用は、変数の数を減少させることを可能にする。第一工程において、シナプス重み及び好ましくは時定数及び偏りのようなDRNNパラメータを決定するために学習データセットが準備される。この学習データセットは、入力EEG信号好ましくは、予め処理されたICA成分、及び人工肢の対応する目標運動を含む。本発明で使用されるDRNNは、以下の方程式によって支配されるニューラルネットワークモデルを使用することが好ましい:式中、Fαは、押しつぶし関数squashingfunctionFα=1/1e-αであり、yiは、ユニットiの状態又は活性化レベルであり、Iiは、外部入力又は偏りであり、xiは、以下の式によって与えられる:この式は、ネットワークの伝播方程式であるxiは、ニューロンの全又は有効入力と称され、wijは、ユニットiとユニットjの間のシナプス重みである。時定数Tiは、緩和工程として作用する。時定数の訂正は、方法の動的特徴を増大させるために学習工程中に含まれる。シナプス重みwij、時定数Ti及び偏りIiは、DRNNの自由パラメーターである。Tiの導入は、一層複雑な周波数挙動を可能にし、S字状関数の非線形効果及び時間遅延のメモリー効果を改善する。ネットワークは、n個の完全に接続されたニューロンからなる。従って、n個のニューロンネットワークにおける各ニューロンは、自己接続を含むn個の接続を有する。ネットワークの時間的挙動を明確にするため、誤差関数は、以下のように定義される:式中、t0及びt1は、訂正工程が生じる時間間隔を与える。関数qyt,tは、ニューロン活性化yのベクター及び時間に依存する時間tでのコスト関数である。我々は次に、新しい変数pi随伴変数と称されるを導入する。この変数は、境界条件pit1=0と共に、以下のシステムの微分方程式によって決定されるだろう:これらの新しい変数の導入後、学習方程式は、以下のように決定されることができる:時間を通して後方への4のシステムの統合のため、このアルゴリズムはしばしば、時間を通した逆伝播と称される。好ましい、DRNNについての一層の詳細は、Adynamicrecurrentneuralnetworkformultiplemuscleselectromyographicmappingtoelevationanglesofthelowerlimbinhumanlocomotion,JournalofNeuroscienceMethods,1292:95-104,2003にCheronらによって記述されている。この文献に記述されているDRNNは、以下、原型のDRNNと称されるだろう。この原型のDRNNの学習段階は、以下に記述するように修正されることが好ましい。修正されたDRNNは、以下、新しいDRNNと称されるだろう。本発明の好ましい方法において、シナプス重みは次に、各接続について別個の学習率Εi,jを使用して適合される即ち、全てのシナプス重みは、それら自身の適合的学習率を有する。現実的な時間フレームにおいて及び制限された学習データセットを使用して収束する学習手順を有するために、収束加速アルゴリズムが学習段階中に使用される。好ましくは、収束加速アルゴリズムにおいて、これらの学習率の適合は、最後の二つの反復における誤差関数の勾配の符号を観察することによって行われる。符号の変化が検出されない限り、対応する学習率は、因子uによって増大され、ここでuは1より大きい数である。もし符号が変化したら、学習率は因子dによって減少され、ここでdは0~1の範囲の数である。より正式には、アルゴリズムは、以下のように記載されることができる:約0.1のような小さな初期値が各Εi,jについて選択される;反復nにおいて、学習率は、以下の条件付き方程式を使用して適合される:もしなら、さもなくば接続Wi,jは次に、以下の増分を使用して計算される:好ましくは、同一の手順が、各時定数Ti及び偏りIiに相当する追加の学習率と共に、時定数Ti及び偏りIiに各反復において適用される。好ましくは、uは1.1~1.5の範囲であり、より好ましくは、uは約1.3である。好ましくはdは0.9~0.5の範囲であり、より好ましくは、dは約07である。選択されたu及びdは、最良の収束結果を与える。この方法は、DRNNの収束を加速することができることが観察されたが、反復数の関数としての誤差Eの単調増大分岐とも称されるのような異常な挙動にも導きうる図1参照。従って、収束加速アルゴリズムの一部として新しい手順が開発された。そこでは、各反復において、新しい学習率Εi,jが、学習工程中に分岐を生じないことが確認された。もしそうなら、全ての学習率は、1より大きい、好ましくは1.5~5の範囲の、より好ましくは約2の定係数cによって割られる。反復数nについて、このテスト手順は、数学的に以下のように記述されることができる:もしEn1>Enなら、全てのi,jについてΕi,jn1=Εi,jn/c。この減少は、時定数及び偏りに関連した学習率にも適用されることが好ましい。この技術は、DRNNの誤差が無限に増大することを全体として防止する。学習段階中の誤差関数の典型的な挙動が図2に示されている。このテスト手順に加えて、全学習手順を通して最低の誤差を与えるシナプス重み、時定数及び偏りも記憶される。発明の好ましい実施態様の記述本発明は、すね、ひざ及び太ももの上昇角度を含む下部運動を決定するために評価されている。第一工程において、対応する目標運動で記録されたEEG信号の多数のセットが準備された。次に、前記EEG信号から関連情報を抽出するためにEEG信号が予め処理された。この実施例では、予めの処理は、アーティファクトの除去、フィルタリング、及び独立成分分析ICAに基づく関連情報の抽出からなる。アーティファクトの除去は、実際には、EMG及びEOGアーティファクト用の一般BSSフィルタリングである。次に、ハイパスフィルター0.1Hzが適用され、関連情報が、図10に示されるICAを使用して得られた。ICA成分の活性化以下の節では、ICA成分と直接的に称されるに対するハイパスフィルタリングの使用は、運動の決定に対して正の効果を有することが証明されている。次に、選択されたICA成分は、DRNNにおける入力として与えられる。DRNNの出力の目標は、この実施例では、すね、ひざ及び太ももの上昇角度の主成分である。それは、すね、ひざ及び太ももの間の相対角度や角加速度又は速度であることもできる。しかし、DRNNの次元を減少させるために、PCAの使用により、変数の数を一つだけ減少することができる。実際、図12に記述されるように、これらの三つの角度は一緒に関連されており、独立していないことが示されている。最後に、学習手順が適用された。大域的最小点を得るための及び最良のトポロジー隠されたニューロンの数を選択するための最適化方法は現在に至るまで証明されていないので、DRNNの各トポロジーについて多数の訓練典型的には200回の訓練がテストされた。トポロジーは、隠されたニューロンの数を意味する入力及び出力数は、問題によって固定されている。例えば、以下の結果の場合、各トポロジーについて200回の訓練が使用された。それぞれのテストされたトポロジーは、1~20の間の隠されたニューロンの数を有していたこの数は、系の複雑さに依存する;周期的な信号は、この数を減少されることを可能にする。各トポロジーについて、誤差の観点から最良のネットワークが保管され、次に、これらの最良のネットワークのうちの最良のものが適用のために使用された。問題の過剰訓練を回避するため、データは、訓練セットとテストセットとに分割された。従って、最良のネットワークを選択するためのアプローチは、テストセットに適用される。それは、学習手順と称される。原型のDRNNCheronらに対する新しいDRNNの改良された性能を示すため、同一の入力信号及び目標出力信号が使用されて両方のDRNNが比較された。図3及び4は、訓練レベルでの原型のDRNNの性能を示す。図5及び6は、独立したデータセット即ち、学習段階中にDRNNによって見られseenないデータセットを使用した、テストレベルでの原型のDRNNの性能を示す。新しい訓練手順で得られた結果は、重要な改良を示し、以前の節で記述された改変された訓練手順を使用するDRNNのより良い挙動を証明する。新しい好ましいDRNNの一般化能力は、図13及び14に確認されるように明らかに改良されている。同様の改良は、対応するEEG信号に基づくDRNNによる筋電計EMG信号のシミュレーションにおいて観察された図7~9参照。得られたDRNNの結果は、良好な又は悪い初期条件で独立したテストデータセットについて分析されることができ、結果は、入力としてのホワイトノイズと比較され、EEG信号の付加された値が調べられる。DRNNの固有の特性、及び中央パターン発生器アプローチCPGとの関連が次に示されるだろう。なぜこのシステムが作用するかについての説明は、FFT及びコヒーレンスに基づいて論じられる。まず、DRNNが独立したセットについて一般化できることは明らかである。図13及び14は、新しいデータについてのDRNNの出力が実際の測定値に極めて近いことを示す。しかし、DRNNの出力の第一点が正確な測定値であることが気付かれる。図15は、たとえ運動の第一点が誤っていたとしても、DRNNは、ホワイトノイズと比較して良好な結果を与えることができることを示す。ホワイトノイズの結果は、図16に示されており、実際の値からさらに離れている。もし第一点が実際の値から極めて遠ければ、ホワイトノイズは、正確な値を全く発見することができないが、ICA成分は、特定の過渡現象で正確なタイミングを発見することを可能にするCPGにおいて。この原理も確認される。さらに、もし第一運動点がなお遠ければ、EEGに基づくDRNNは、図15に示されるように位相を回復するために一層時間がかかるが、ホワイトノイズは、図18に示されるように完全に誤っている。実際、DRNNは、再帰アプローチによって、図19及び20に示されるように入力においてゼロを有する同期的信号を自動的に生成することができる。第一部分は、この場合におけるゼロに置かれた運動の第一点の通過の影響による過渡現象である。次に、静的応答は、完全に周期的である。その後、ICA成分のFFTは、第二ICA成分スペクトルについて図21に示されるように、及び運動の第二主成分のスペクトルについて図22に示されるように、運動の周波数と類似の周波数を示す。さらに、図23及び24に示されるEEGとEMGの間のコヒーレンスは、運動と同様に、類似の周波数で極めて高い。これらの類似性は全て、なぜDRNNが関連タイミングを決定することができるのかを説明する。また、このネットワークは、動物及び人間の運動におけるCPG及びロボットにおけるマツオカ発振器のようなリズムを本来的に生成することができる。このリズムは、EEGに基づいてICA成分中に存在する情報によって制御される。最後に、図25において、完全な歩行サイクルについての大平均grandaverage事象関連ポテンシャル分析が示され、事象としてのかかとの打撃は、サイクルの二つのペースに関連する二つの極大値の存在を明らかに示す。これは、図26に示される時間周波数表示によって確認される。実際、それは、時間周波数表示について容易に認識できる二つの領域を示す。"