CN116096457A - 增强现实 - Google Patents

Abstract

公开的示例包括监测感官假体(例如，耳蜗植入物)的接受者的消耗行为。感官假体识别特定声音(例如，呕吐、打鼾、打开啤酒瓶、点着香烟、或从罩板包装取下药物等的声音)或视觉，并记录关于行为的频率、时间、强度或其他特征的数据。然后，可以由接受者或护理者分析记录的数据。感官假体进一步调节其感官输出以增强、降低或以其他方式修改接受者对消耗行为的感知。

Description

增强现实

背景技术

医疗装置在最近几十年来已为接受者提供了广泛的治疗益处。医疗装置可以包括内部或可植入部件/装置、外部或可佩戴部件/装置或其组合(例如具有与可植入部件通信的外部部件的装置)。医疗装置，诸如传统助听器、部分或完全可植入听力假体(例如骨传导装置、机械刺激器、耳蜗植入物等)、起搏器、除颤器、功能性电刺激装置和其他医疗装置，多年来在执行救生和/或生活方式改善功能和/或接受者监测方面一直是成功的。

多年来，医疗装置的类型以及由其执行的功能范围有所增加。例如，有时称为“可植入医疗装置”的许多医疗装置现在通常包括永久或临时植入接受者体内的一个或多个器械、设备、传感器、处理器、控制器或其他功能性机械或电部件。这些功能性装置通常用于诊断、预防、监测、治疗或管理疾病/损伤或其症状，或研究、替换或修改解剖结构或生理过程。这些功能性装置中的许多功能性装置利用从外部装置接收到的功率和/或数据，所述外部装置是可植入部件的部分或与可植入部件协同操作。

发明内容

在示例中，提供了一种方法，所述方法包括：检测感官假体的接受者的消耗行为；以及调节由感官假体提供的刺激以调节消耗行为。

在另一示例中，提供了一种包括接受者的感官假体、麦克风、移动传感器和计算装置的系统。计算装置被配置成：从麦克风和移动传感器接收关于接受者的消耗行为标记；基于消耗行为标记确定接受者的消耗行为；以及针对所确定的行为采取动作以调节消耗行为。

在另一示例中，提供了一种其上存储有指令的计算机可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器：基于由感官假体获得的数据记录感官假体的接受者的消耗行为；以及显示关于消耗行为的信息。

附图说明

在所有附图中，相同的标号表示相同的元件或相同类型的元件。

图1示出了可以实施本文中所描述的一种或多种技术的系统。

图2示出了示例性行为标记。

图3示出了示例性方法。

图4示出了被配置成执行包括操作的方法的示例性计算装置。

图5示出了其上存储有指令的示例性存储器，所述指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行包括一个或多个操作的方法。

图6示出了可用于本文中的示例的示例性人工智能框架。

图7示出了可用其实施一个或多个所公开的示例的适当计算系统的示例。

图8是可受益于本文描述的技术的可植入刺激器系统的功能框图。

图9示出了可受益于本文公开的技术的示例性耳蜗植入物系统。

图10是可受益于使用本文公开的技术的经皮骨传导装置的示例的视图。

图11示出了视网膜假体系统，其包括外部装置、视网膜假体和移动计算装置。

具体实施方式

公开的示例包括使用感官假体(例如，听觉假体和视觉假体)来监测感官假体的接受者的消耗行为。例如，感官假体识别特定声音(例如，打开啤酒瓶、点着香烟、呕吐、嗅探或从罩板包装取下药物等的声音)或视觉，并记录关于所识别的声音或视觉的频率、时间、强度或其他特征的数据。然后由接受者或护理者分析记录的数据。

除了记录行为之外或代替记录行为，感官假体用于改变接受者对消耗行为，例如饮食的体验。此外，示例包括跟踪消耗行为、鼓励健康消耗行为和阻止不健康消耗行为。

示例性感官假体检测接受者何时正参与消耗行为，并且作为响应，导致感觉输出(例如，音频或视觉输出)被配置成使接受者消耗得更快、消耗得更慢，或者改变接受者对其正消耗内容的感知。作为具体示例，听觉假体检测到接受者正在吃芹菜茎，并且听觉假体播放增强芹菜茎清脆声音的声音，以使接受者以增强吃健康的芹菜茎的愉悦感的方式体验茎的脆性。在另一示例中，听觉假体检测到接受者正在吃薯片，并且听觉假体播放抑制薯片清脆声音的声音，以使接受者以降低食用不健康薯片的愉悦感的方式体验薯片。在另一示例中，视觉假体检测到接受者正在看到健康和不健康食物的自助餐，并且作为响应，视觉假体增加健康食物的饱和度，并且降低不健康食物的饱和度，从而影响接受者如何感知食物以使健康食物看起来比不健康食物更有食欲。因此，所公开的技术可以用于改变接受者体验消耗行为(例如，吃薯片或芹菜茎)或与消耗行为相关联的对象(例如，食品本身)的方式，以鼓励健康行为并阻止不健康行为。消耗行为不必仅限于食物。消耗行为包括饮用(例如，鼓励饮水消耗并阻止饮酒或汽水消耗)和抽烟/抽电子烟(例如，阻止此类活动),等等。也可以使用本文所述的技术来影响接受者对非消耗行为的感知，例如呕吐(例如，由于呼吸困难)、呼吸或锻炼。

感官假体可以被配置成不仅增强或降低行为的现有质量(例如，增强或静默通常将由吃薯片产生的声音)，而且还附加或替代地添加不与消耗行为天然相关的感官概念。例如，响应于检测到接受者正在吸烟，听觉假体产生一种声音，所述声音使接受者感到不适，将吸烟与不适相关联，或者以使接受者感到头晕的方式刺激接受者的前庭系统。

虽然在许多示例中，感官假体以与感官假体的主要模态一致的方式改变消耗行为的体验(例如，听觉假体可以影响行为的听觉感知，并且视觉假体可以影响行为的视觉感知)，但感官假体可以通过其他方式影响所述感知。在示例中，视觉假体具有产生音频以改变对消耗行为的感知的扬声器。在另一示例中，听觉假体具有向用户提供振动的触觉或振动驱动器，所述振动影响对消耗行为的感知。在另外的示例中，感官假体引起另一个装置改变接受者的感知。

示例性装置可以使用各种不同种类的输入中的任一种。感官假体的植入或外部麦克风用于检测：环境声音(例如，餐馆的声音或语音)、外部声音提示(例如，咀嚼的声音、点烟的声音、打开啤酒瓶或罐头的声音、厕所的声音或呕吐的声音)、或内部声音提示(例如，胃的声音、饥饿声音、下颌紧张声音、咀嚼的声音、吞咽的声音或呼吸的声音)。感官假体使用加速度计来检测头部移动(例如，指示酒精中毒、呕吐或饮食移动)、手部移动(例如，餐叉指向接受者的嘴)或一般移动(例如，步行、骑乘、驾驶或摔倒)。感官假体使用位置传感器来检测接受者的位置(例如，接受者在餐馆中)。感官假体获得手动设置或输入(例如，预设时间、触觉开/关、语音控制开/关、节食程序)，例如指示接受者正在参与特定活动并且希望改变其活动感知(例如，接受者手动参与增强消耗模式)的手动设置或输入。感官假体的场景分类器用于检测感官假体正在其中操作的当前环境(例如，以检测声音或视觉环境)。感官假体从其他装置中的传感器获得数据(例如，用单独的血糖监测器检测的葡萄糖水平，通过单独的血液酒精水平监测器检测的血液酒精水平，血糖水平，血氧水平)。感官假体从其他装置的软件或服务获得数据(例如，用于检测事件的日历服务、来自智能秤应用程序以检测重量的数据、来自卡路里计数器应用程序以检测卡路里摄入/目标的数据、来自银行应用程序以确定接受者在给定时间/位置或在某些物品，例如食物或饮料上花费多少钱的银行账户数据)。接近传感器(例如，使用近场通信或另一种技术)检测另一个装置的存在、不存在或接近度(例如，检测手腕配件与听力装置的接近度，检测餐具与嘴的接近度，或检测相对于药罐的接近度)。除上文所描述的那些技术之外或代替上文所描述的那些技术，其他技术也是可用的。

使用多种技术中的任一种处理所获得的数据。示例性处理包括解释输入，确定存在的输入类型(例如，声音)，理解输入是什么，确定输入意指什么，存储输入，分析输入，基于输入确定要采取的动作，确定如何调整输入(例如，使输入引起特定类型的输出、其他技术或其组合)。在示例中，处理包括执行输入或规范的大数据分析，确定结果的最佳动作。可以使用机器学习或人工智能(例如，用于基于对输入的响应的有效性或学习习惯来学习响应，例如基于对用户的问题“您吃了吗？”的响应)。处理输入的示例包括执行社交共享、与一个或多个数据库共享数据或执行数据记录(持续时间、频率等)。在一些示例中，处理具有带输入和输出的反馈环路，使得可以找到对特定行为的有效阻止。

在一些示例中，输出包括依据基于处理的预测而对来自接受者(或另一个接受者)的确认的请求。例如，感官假体确定，接近接受者将要服用药物的时间，检测到吞咽声音。由于检测到吞咽消耗行为，感官假体预测接受者服用了药物。然后，感官假体要求接受者确认接受者确实服用了药物。获得并记录来自接受者的响应(例如，确认或否认接受者服用了药物)。在某些实施方式中，结果用于训练人工智能框架(例如，将获得的关于所谓消耗行为的数据用作数据，并将来自接受者的响应用作可用于训练的数据的标签)。

基于所述处理，感官假体采取各种动作中的任一种。例如，将数据和分析(例如，数据的可视化表示或使用时间的分析)呈现给接受者或其他人。将数据输入到记录问题中(例如，以将数据放入长期存储装置，例如为此目的配置的数据库)。作为处理的结果，调节假体的输出。取决于假体的构造方式和期望结果，调节采取各种形式中的任一种。例如，调节隔离执行消耗行为的接受者的声音(例如，用于进一步处理)，调整隔离的声音，调节被隔离的声音，并且用调节后的声音刺激接受者。示例性调节包括声音的高频、中频或低频分量的水平提高。使用示例性调节来使打开饮料罐的声音不那么吸引人，或抑制碳酸饮料的嘶嘶声。当声音是(例如，如经由皮下麦克风检测到的)内部身体噪声时，示例性修改包括比低频分量更少的高频分量的水平降低。这可与典型的内部身体噪声补偿方案形成对比，所述方案通常被配置成减小所有频率的身体噪声。

示例性输出用于隔离接受者进食或胃鸣动的声音，并且从假体的输出去除或减小此类声音。一些个体(例如，患有饮食障碍)可以受益于听到他们的胃鸣动，并且因此听觉假体可以增强(或至少不抑制)胃鸣动的声音。除了或代替改变对消耗行为本身的感知之外，示例性感官假体基于消耗行为改变接受者的感官面貌以补充或减损接受者的消耗行为(例如，通过提供安抚、干扰或破坏环境)。在示例中，输出由除感官假体之外的装置提供。例如，其他装置基于消耗行为或缺乏消耗行为提供文本提示或通知(例如，通知“这是您今天的第三支香烟”或“您需要吃午餐”)。其他示例性提示或通知包括哔哔声、音乐、语音、闪光、振动或光。文本提示和通知不需要仅提供给接受者，而是另外或替代地提供给护理者或医疗专业人员(例如，“您的孩子尚未吃午餐”或“患者今天进食后1小时呕吐”)。在示例中，动作将关于消耗行为的数据输入到数据记录程序中(例如，通过记录移动、声音和其他输入，以精确地识别用餐持续时间、饮料数量、饮食速度等，直到系统感测到用餐或其他事件完成的强指示)。然后分析已完成事件的数据并结合其他事件一起存储。

示例性方法包括从各种输入装置中的任一个(例如，如上所述)获得行为输入。定期扫描相关传感器以发现指示。为了提高行为检测的准确性，在某些示例中，处理包括经由一个或多个其他来源确认行为。例如，位置传感器(例如，基于卫星的定位系统)指示接受者在餐馆，并且麦克风和加速度计接着确认接受者正在执行与饮食一致的动作(例如，而不是出于某种其他原因去餐馆)。听觉假体还检测到与饮食一致的声音(例如，与咀嚼和吞咽食物一致的内部身体噪声)。这些饮食标记用于确定接受者正在进食，并且从接受者获得任选的确认(例如，经由接受者的移动装置上的通知)。处理由感官假体本身、由移动装置(例如，电话)、由服务器、由其他装置或其组合执行。响应于正在完成的处理(例如，确定接受者正在进食)，基于所述处理的结果执行动作。所采取的动作包括上文所描述的动作中的一个或多个。

进一步的示例包括被配置成用皮下麦克风检测消耗行为，例如饮食或吸烟的感官假体。另外或替代地，感官假体利用(例如，植入式或外部)麦克风和运动检测模块(例如，嵌入在假体中或其他身体穿戴装置中)来检测消耗行为。另外或替代地，响应于检测到消耗行为来调节感官假体的感官输出，以调节此类行为。另外或替代地，响应于特定的感官输入，例如特定声音，调节感官假体的感官输出，以鼓励或阻止消耗行为。另外或替代地，感官假体利用感官假体和电话(例如，直接地或通过另一个装置)记录并显示消耗行为，所述感官假体被配置成检测消耗行为细节，所述电话被配置成显示一些或全部细节。

图1中描述了示例性系统。

示例性系统

图1示出了实施本文所述一种或多种技术的示例性系统100。如图所示，系统100包括接受者(例如，植入接受者体内或由接受者穿戴)的感官假体110、计算装置150和辅助装置162。计算装置150通过网络102连接到服务器170。网络102是计算机网络，例如互联网，其促进数据在连接到网络102的计算装置之间的电子通信。

图1进一步示出了接受者正在参与的行为10。在所示的示例中，行为10是正在从碗中吃薯片。术语“行为”涵盖感官假体110的接受者的行为方式，并且不仅包括接受者的长期行为方式(例如习惯)，而且还包括接受者的个人动作，而不管此类行为是否是个人习惯的表现。除一般行为之外，本文的示例还可以涉及消耗行为10。如本文所用，术语“消耗”通常涵盖接受者对某物的摄取。通常，消耗涵盖接受者吃食物或喝饮料。消耗进一步指接受者吸烟或吸某种物质的电子烟。消耗行为的示例包括饮食行为、饮酒行为、电子烟行为和吸烟行为等等。

系统—感官假体

感官假体110是与接受者的感官中的一个或多个有关的设备。例如，感官假体110是与五个传统感官(视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉)中的一个或多个和/或一个或多个额外感官有关的假体。为便于理解，在本文公开的许多示例中，感官假体110是听觉假体，其被配置成治疗接受者的听力障碍，但对于听觉假体特异的许多示例可以适用于其他种类的感官假体。在感官假体110是听觉假体的情况下，感官假体110可以采取各种形式，包括耳蜗植入物、电声装置、经皮骨传导装置、无源经皮骨传导装置、有源经皮骨传导装置、中耳装置、完全可植入的听觉装置、大部分可植入的听觉装置、听觉脑干植入装置、助听器、牙锚式听力装置、其他听觉假体以及上述装置的组合(例如，双耳系统，其包括用于接受者的第一只耳的假体和用于第二只耳的相同或不同类型的假体)。在示例中，感官假体110是或包括与前庭植入物和视觉假体(例如，仿生眼)有关的特征。结合图8(示出了可植入刺激系统)、图9(示出了耳蜗植入物)、图10(示出了骨传导装置)和图11(示出了视网膜假体)更详细地描述感官假体110的示例性实施方式。所公开的技术可以与例如睡眠呼吸暂停管理装置、耳鸣管理装置和癫痫发作治疗装置中使用的其他装置和系统一起实施。本文所公开的技术可以与消费者听觉装置(例如，助听器或个人声音放大产品)一起使用。

所示的示例性感官假体110包括外壳112、刺激器120、一个或多个传感器130、一个或多个处理器140和存储器142。感官假体110的实施方式可以包括比图1中所示那些更多或更少的部件。

外壳112采用各种不同形式中的任一种，例如可穿戴外壳(例如，可以经由带、绑带、磁性连接或另一种紧固技术在接受者的头部或接受者的手腕上穿戴)。在一些示例中，感官假体110包括设置在单独外壳中的多个协作部件。示例性感官假体110包括被配置成与可植入部件(例如，具有递送刺激以引起接受者中的感觉感知的部件)通信的外部部件(例如，具有接收和处理感觉数据的部件)。在外壳112是可植入外壳的情况下，外壳112通常由生物相容性材料构成，并且气密密封以抵抗体液的侵入。

刺激器120涵盖向接受者提供刺激的感官假体110的一个或多个部件。刺激器120接收或生成刺激控制信号并基于其产生刺激。刺激器120将刺激施加于接受者以引起感觉感知。取决于感官假体110的类型，刺激采取各种形式中的任一种。在许多示例中，刺激包括电刺激(例如神经组织的电刺激)、机械刺激(例如骨传导振动)或声学刺激(例如，针对接受者的耳鼓的空气传导振动)。在针对适用接受者的某些实施方式中，刺激器120被配置成：以使接受者感知感官输入数据的一个或多个成分的方式，刺激接受者的神经细胞(例如，以绕过不存在或缺陷细胞的方式，所述不存在或缺陷细胞在正常情况下将感官现象转换成神经活动，以在接受者体内引起感官感知)。刺激器120的所示实施方式包括刺激器单元122和刺激器组件124。

刺激器单元122是产生刺激的刺激器120的部分。刺激器单元122也可以称为刺激生成器。在刺激器120是电刺激器的情况下，刺激器单元122产生电刺激信号。在刺激器120是机械刺激器的情况下，刺激器单元122是或包括被配置成产生振动的致动器。在刺激器120是声学刺激器的情况下，刺激器单元122是或包括扬声器以产生空气传导振动。

刺激器组件124是刺激器120的部分，刺激通过该部分被施加到接受者。在示例中，刺激器120是耳蜗植入物的电刺激器，并且刺激器组件124是细长引线，其具有设置在其上的电极触点阵列，用于将由刺激器单元122产生的电刺激递送到接受者的耳蜗。在另一示例中，刺激器120是机械刺激器，并且刺激器组件124是板、柱或另一部件，以将振动从刺激器单元122传导到接受者的解剖结构的期望部分。在又另一示例中，刺激器120是声学刺激器，并且刺激器组件124是用于将空气传导的振动引导到接受者的听觉解剖结构的结构。

传感器130是基于感测到的事件生成信号的一个或多个部件，所述事件例如是关于感官假体110附近的环境、感官假体110自身或接受者的数据。在许多示例中，传感器130被配置成获得用于经由刺激器120生成刺激的数据。另外或替代地，此类传感器130用于，例如使用本文中所描述的技术增强现实。在所示的示例中，感官假体110包括一个或多个：麦克风132、移动传感器136和电极传感器138。另外的传感器130也是可用的。

一个或多个麦克风132包括植入接受者体内的一个或多个麦克风或位于接受者外部的麦克风。在示例中，一个或多个麦克风132被实施为将声能(例如，压力变化)转换成电信号的换能器。在某些实施方式中，一个或多个麦克风132被配置成接收在接受者内部或外部产生的声音。可植入麦克风的示例性实施方式被配置成抵抗对振动和加速度力的敏感性。这样的麦克风的示例在2005年4月1日提交的US 7,214,179中有所描述，并且其出于任何和所有目的以全文引用的方式并入本文中。从示例性可植入麦克风132输出的信号被过滤或以其他方式处理以促进改进所得信号。此类技术的示例在US 8,096,937(2007年11月30日提交)和US 7,197,152(2002年2月26日提交)中有所描述，所述文献均出于任何和所有目的以引用的方式全文并入本文中。

在一些示例中，麦克风132中的一个或多个被配置为身体噪声传感器134，以感测由接受者产生的身体噪声。可由身体噪声传感器134测量的身体噪声可以包括例如咀嚼声音、吞咽声音、呼吸声音、血流声音、心跳声音或肠道声音等。在许多示例中，身体噪声传感器134是植入的皮下麦克风。在其他示例中，身体噪声传感器134是外部麦克风。身体噪声传感器134不需要仅接收身体噪声。示例性身体噪声传感器134被配置成接收在接受者外部产生的声音，也可能碰巧接收到在接受者内部产生的声音。在一些示例中，处理从身体噪声传感器134获得的数据以从由感官假体110提供的刺激去除身体噪声的声音。这样的技术的示例在2007年10月30日提交的US 8,472,654中有所描述，并且其出于任何和所有目的以全文引用的方式并入本文中。然而，如本文其他地方所述，在某些情况下，保持或增强身体噪声是合乎需要的，以增强接受者对事件的感知。虽然身体噪声传感器134的许多实施方式被配置成检测正常人听力范围内的声音，但某些实施方式被配置成检测超出正常听力范围的声音(例如，以促进检测原本可能不可听到的身体振动)。身体噪声传感器134的示例性实施方式包括检测振动(例如，在正常听力范围之外的振动)的加速度计。

一个或多个麦克风132(包括身体噪声传感器134)的示例性用途包括检测进食噪声(例如，咬碎或吞咽声音)、香烟点着噪声、点着香烟、抽出香烟或电子烟、打开瓶子、打开罐子、从容器吸出或饮用、厕所声音或呕吐噪声等等。在示例中，一个或多个麦克风132(通常是植入式麦克风132或身体噪声传感器134)检测噪声，例如胃鸣音(例如，当胃预期有食物时)、下颌的紧张、咀嚼、吞咽、呼吸或其他噪声。

一个或多个移动传感器136将运动转换成电信号。示例性移动传感器136包括加速度计和陀螺仪传感器。在某些实施方式中，移动传感器136被配置成检测的示例性运动包括：头部移动(例如，指示酒精中毒或呕吐)、手部移动(例如，餐叉或手部朝向嘴移动)或一般移动(例如，步行、骑行、驾驶或摔倒)。

一个或多个电极传感器138是被配置成检测电信号的一个或多个电极。在一些示例中，电极传感器138是刺激器组件124的电极，其被配置成不仅递送刺激，而且还检测电信号。实施方式包括内部和外部电极传感器138中的一者或两者(例如，可穿戴电极，例如经由头带)。

示例性传感器130包括位置传感器。示例性位置传感器包括基于卫星的位置传感器，例如用于基于全球定位系统(GPS)确定位置的传感器。位置传感器的其他示例包括检测附近无线广播的部件(例如，一个或多个天线),例如WI-FI SSID(服务集标识符)。此类无线广播可以用于确定当前位置以及当前位置类型。例如，餐厅的WI-FI SSID可以包括特定词语，例如“餐厅”、“酒吧”或“咖啡厅”，这些词语可用作接受者参与与餐厅相关的行为的指示符。

另外的示例性传感器130包括接近检测器。示例性接近检测器包括检测另一个装置的存在的近场通信传感器、射频标识符传感器或霍尔效应传感器。此类接近传感器的示例性用途包括检测接受者的手腕在接受者的头部附近，这可用于检测接受者是否在饮食、吸烟或参与其他行为。其他用途包括检测接受者对诸如药物分配器(例如，药瓶或药罐)等装置的接近的接近检测器。

额外的示例性传感器130包括一个或多个：拾音线圈、摄像头、瞳孔计、生物传感器(例如，心率或血压传感器)、耳声发射传感器(例如，被配置成提供耳声发射信号)、EEG(脑电图)传感器(例如，被配置成提供EEG信号)、葡萄糖传感器(例如，提供血糖信号)、血液酒精传感器(例如，以提供血液酒精信号)，或一个或多个光传感器(例如，被配置成提供与光水平有关的信号)。

所示系统100包括与感官假体110分立的装置，所述装置包括传感器，例如一个或多个辅助装置162。在示例性实施方式中，一个或多个辅助装置162例如通过射频(例如，经由FM或蓝牙)连接通信地耦接到感官假体110或计算装置150。示例性辅助装置162包括可用于确定接受者的行为的传感器130。

如本文所使用，传感器130进一步涵盖获得数据的软件或硬件部件。示例性软件传感器在感官假体110上操作并跟踪数据，例如：接受者何时佩戴感官假体110(例如，可用于忽略当装置未被接受者佩戴时装置感测到的数据),传感器假体110(例如，其外部部分)何时从接受者移除，一个或多个感官假体设置何时被修改，以及感官假体110正在其中操作的当前场景模式(例如，如场景分类器所确定的)，以及其他数据。其他软件传感器130包括检测或从(例如，在感官假体或另一装置上运行的)软件应用程序或连接的服务获得数据的那些软件传感器，例如用于检测事件的日历、用于检测重量的智能秤、卡路里计数器或用于检测购买的财务跟踪器。示例性财务跟踪器跟踪银行账户数据，这些数据可用于确定接受者在给定时间和地点或在某些种类的商品(例如，食物或饮料)上花费了多少钱。

如上所述，在示例中，传感器130包括场景分类器。场景分类器是(例如，从其他传感器130中的一个或多个)获得关于感官假体周围环境的数据并确定环境的分类的软件或硬件。分类可以用于确定适合环境的设置。例如，在感官假体110是听觉假体的情况下，场景分类器获得关于听觉假体周围的声环境的数据，并将声环境分类为可能分类中的一个或多个，例如：语音、噪声和音乐，以及其他分类。然后，感官假体110然后使用该分类自动改变感官假体设置146以适应环境。例如，响应于场景分类器确定感官假体110周围的声环境是风声，可以选择风噪声场景，这将感官假体110的设置修改为接受者在所提供的刺激中对风噪声的感知。在另一示例中，场景分类器确定音乐在附近发生，并且自动修改感官假体设置146以改善音乐再现。在2016年6月9日提交的名称为“Advanced Scene Classificationfor Prosthesis(用于假体的先进场景分类)”的US2017/0359659中描述了示例性场景分类器，所述文献以全文引用的方式并入本文中以用于任何和所有目的。

在一些示例中，传感器130包括输入部件，例如按钮、开关或直接从感官假体110的用户获得数据的用户接口元件。通常，用户是感官假体110的接受者，但是在一些示例中，用户是接受者的护理者。

传感器130产生传感器数据，取决于产生传感器数据的传感器130的配置，传感器数据可以采用各种不同形式中的任何形式。此外，传感器数据的形式和特性可以在使用传感器数据并使其在整个系统100中移动时改变。在示例中，传感器数据作为实时模拟信号开始，所述实时模拟信号在传感器130内被转换成实时数字信号，所述实时数字信号接着作为数据分组被实时地发送到(例如，计算装置150的)应用程序，以批量发送(例如，非实时地)到服务器170。此外，在传感器数据在整个系统100中使用和移动时处理传感器数据，例如通过转换为标准化格式并且具有附带的相关元数据(例如，时间戳、传感器标识符等)。

一个或多个处理器140是一个或多个硬件或软件处理单元(例如，中央处理单元),所述一个或多个硬件或软件处理单元可以获得并执行指令，例如以与感官假体110或系统100的其他部件通信并控制其性能。

存储器142是一个或多个基于软件或硬件的计算机可读存储介质，其可操作以存储可由所述一个或多个处理器140访问的信息。结合图7描述关于存储器142的另外细节。在所示的示例中，存储器142存储指令144和感官假体设置146。

指令144是处理器可执行程序指令，当由一个或多个处理器140执行时，所述指令使一个或多个处理器140执行行动或操作，例如本文过程中描述的那些。指令144可以将一个或多个处理器140配置成执行操作。

感官假体设置146是具有影响感官假体110如何操作的值的一个或多个参数。例如，设置146影响感官假体110如何使用传感器130以从环境接收感官输入(例如，使用感官假体110的麦克风，以获得音频输入)，将感官输入转换成刺激信号，并且使用刺激信号产生刺激(例如，振动或电刺激)以在接受者体内引起感官感知。在示例中，感官假体设置146包括具有用于刺激通道的最小刺激水平和最大刺激水平的映射。所述映射由感官假体110使用以控制要利用刺激器120提供的刺激的量。在感官假体110是耳蜗植入物的情况下，该映射基于所接收的声音输入来影响要刺激耳蜗植入物的哪些电极以及以什么量刺激。

在示例中，感官假体设置146包括在感官输入被转换成刺激信号之前修改感官输入的感官处理设置。在听觉假体的情况下，示例性设置包括特定音频均衡器设置，其可以提高或降低各种频率下的声音强度。在示例中，感官假体设置146包括所接收的感官输入引起刺激的最小阈值、用于防止会引起不适的水平以上的刺激的最大阈值、增益参数、强度参数(例如，响度)和压缩参数。示例性感官假体设置146可以包括影响感官假体110产生的刺激的动态范围的设置。如上所述，许多感官假体设置146影响感官假体110的物理操作，例如感官假体110如何响应于从环境接收的声音输入而向接受者提供刺激。因此，修改感官假体设置146可以修改由感官假体110提供的治疗。用于听觉假体的设置、设置修改和预处理的示例在美国专利No.9,473,852和9,338,567中描述，这些专利都以引用的方式并入本文以用于任何和所有目的。

系统——计算装置

计算装置150是与感官假体110的接受者或接受者的护理者相关联的计算装置。在许多示例中，计算装置150是智能手机、智能手表或心率监测仪，但可以采用其他形式。计算装置150的所示示例包括感官假体应用程序152。

在所示的示例中，计算装置150包括一个或多个传感器130、存储器142和感官假体应用程序152，以及其他部件。一个或多个传感器130和存储器142可以如上文关于感官假体110所描述的那样。

感官假体应用程序152是在计算装置150上操作并且直接地或通过中间装置与感官假体110协作的软件应用程序。在示例中，感官假体应用程序152(例如，基于从接受者接收的输入)控制感官假体110，并且从感官假体110和其他装置，例如一个或多个辅助装置162获得数据。计算装置150使用例如无线射频通信协议(例如，蓝牙)连接到感官假体110。感官假体应用程序152可以通过这种连接发送或从感官假体110接收数据。在感官假体110是听觉装置的示例中，感官假体应用程序152可以将音频，例如从计算装置150的麦克风或运行在计算装置150上的应用程序(例如，视频或音频应用程序)流传输到感官假体110。

在本文的示例性实施方式中，系统100的一个或多个部件协作以例如通过增强接受者的消耗行为来执行增强接受者的现实的方法。

系统——辅助装置

辅助装置162是与感官假体110分开的装置，其提供传感器数据以用于执行本文所述的过程和操作。在示例中，辅助装置162是或包括可从其获得数据的附加感官假体110。在其他示例中，辅助装置162是电话、平板电脑、智能手表、心率监测仪、可穿戴EEG、智能手环或具有一个或多个传感器130的其他装置。传感器130可以如上文关于感官假体110的传感器130所描述的那样。在一些示例中，辅助装置162可以从辅助装置传感器130获得数据，并将数据发送至系统100的一个或多个其他装置或部件以供处理。

系统——服务器

服务器170是远离感官假体110和计算装置150的服务器计算装置。服务器170可以经由网络102通信地耦接到计算装置150。在许多示例中，服务器170通过计算装置150(例如，经由感官假体应用程序152)间接地通信耦接到感官假体110。在一些示例中，服务器170直接(例如，经由感官假体110的无线电信数据连接)通信耦接到感官假体110。在某些示例中，感官假体110和计算装置150可以被视为服务器170的客户端装置。在一些示例中，由服务器170或其部件提供的功能由接受者本地的装置(例如，计算装置150或感官假体110)提供或位于该装置上。在一些示例中，服务器170经由感官假体应用程序152与一个或多个装置通信。如图所示，服务器170包括数据储存库172。

数据储存库172是用于存储关于行为10的数据的部件(例如，硬件存储器或存储在硬件存储器中的一个或多个数据结构)。数据储存库172可以存储关于被监测行为10的个体的数据。有关该个体的数据可以包括与本文所述的技术相关的各种数据。可储存数据包括关于行为10的实例的数据。关于消耗行为10的实例的数据可以包括行为本身的表示(例如，作为确定发生消耗行为的依据的传感器数据)、描述行为10的数据(例如，频率、消耗量和其他数据)和关于身体噪声实例的元数据(例如，日期、时间、持续时间、强度、正常度状态)以及围绕行为10的实例的活动。数据还可以包括关于行为10的实例的注释(例如，由临床医生、护理者或个人编写)。

服务器170还可以包括一个或多个处理器和存储器，在图7中更详细描述它们。所示服务器170还包括人工智能框架600，结合图6更详细地描述它。服务器170还可以包括指令，所述指令可执行以执行本文所述操作中的一个或多个操作。

行为标记

图2示出了示例性行为标记200。本文所述的各种示例使用行为标记200。如图所示，示例性行为标记200包括听觉标记210、运动标记220、位置标记230、手动设置或输入标记240、场景分类器标记250、葡萄糖标记252、中毒标记260、血氧传感器标记270、金融标记280、接近度标记290、视觉标记292和其他标记299。

听觉标记210是与音频相关的消耗行为10的标记。听觉标记210的示例包括身体噪声，例如胃鸣音、下颌紧张声音、咀嚼音、吞咽音或呼吸音。听觉标记210的其他示例包括环境声音，例如餐馆、酒吧或语音的声音。听觉标记210还包括外部声音提示，例如正在发生的行为的声音(例如，嚼碎声音、点烟的声音、打开啤酒瓶或罐的声音、厕所的声音或呕吐的声音)。

运动标记220是与运动相关的消耗行为的标记。运动标记的示例包括与消耗行为相关联的移动模式，例如，接受者移动他或她的手部。运动标记的示例还包括与咀嚼相关联的振动。运动标记还可以指示某些消耗行为的影响，例如摇摆、跌倒或其他运动(例如，其可以指示中毒)。

位置标记230是与接受者的位置相关的消耗行为的标记。在示例中，位置标记230指示接受者处于与特定行为相关联的特定位置，例如杂货店、咖啡店、烟店、药房、酒吧、酿酒厂或酒店。位置标记230还可以包括位置随时间的变化(例如，其可以与运动220相关联)。

手动设置或输入标记240包括与例如预设时间、触觉开/关、语音控制开/关或节食程序有关的标记。手动设置或输入标记240还可以包括来自接受者的他或她正在执行特定消耗行为的指示。

场景分类器标记250包括与场景分类器相关的行为标记。场景分类器标记250包括关于感官假体110正在或曾经在其中操作的场景的数据。在示例中，场景分类器标记指示接受者正在特定环境中使用感官假体，所述感官假体可用于确定接受者是否参与和参与何种消耗行为。示例性场景分类包括语音、噪声、语音和噪声、音乐或安静等等。

葡萄糖标记252包括与接受者的葡萄糖水平(例如，血糖水平)有关的数据。葡萄糖标记252可用于指示接受者最近参与了通过增加或减少葡萄糖水平来影响接受者的葡萄糖水平的行为(例如，饮食或服用胰岛素)。

中毒标记260包括与接受者的中毒水平相关的标记，其可以广泛地涵盖消耗行为对接受者的身体的影响。示例性中毒标记260包括接受者体内的毒物的标记，例如基于接受者的血液酒精水平、尼古丁的存在、咖啡因的存在或THC(四氢大麻醇)的存在等。示例性中毒标记260可以指示接受者最近参与了可能使接受者中毒的行为(例如，饮酒或吸烟)。

血氧标记270包括与接受者的血氧水平相关的标记。例如，血氧标记270可以指示接受者最近参与了影响接受者的血氧水平的行为。

金融标记280包括与金融或购买相关的标记。示例性金融标记280包括银行账户数据，这些数据可用于确定接受者在给定时间和地点或在某些种类的商品(例如，食物或饮料)上花费了多少钱。

接近度标记290包括接受者接近特定对象或位置的标记。例如，接近度标记290指示接受者最近参与了使接受者(或接受者的身体的特定部分)接近某物的行为。示例性接近度标记290指示接受者接近药物分配器。

视觉标记292包括基于视觉标记的行为标记。例如，视觉标记292可以包括指示接受者正在参与行为的景象。作为具体示例，当接受者正在参与行为时餐厅的视觉可以指示接受者正在进食或喝酒。作为另一示例，视觉标记292可以包括消耗品的视觉。

行为标记200可以包括其他标记299，例如描述接受者正在或最近曾参与特定行为的社交媒体帖子。行为标记200包括例如物联网标记(例如，如从智能秤获得的)、健身跟踪器标记或服务标记(例如，从日历服务获得的日历事件)。

方法

图3示出了示例性方法300。在一些示例中，方法300至少部分地由例如电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机或台式计算机的计算装置(例如，计算装置150)执行。在一些示例中，方法300至少部分地由感官假体110执行，例如由其一个或多个处理器140执行。

操作310包括检测感官假体110的接受者的消耗行为10。在示例中，检测消耗行为10包括利用一个或多个传感器130检测行为标记200，例如使用以下传感器130中的一个或多个：麦克风、加速度计、位置传感器、手动输入、场景分类器、葡萄糖传感器、酒精传感器、血氧传感器、近场通信传感器或金融交易监视器等。

操作312包括接收消耗行为标记200。在示例中，操作312包括从一个或多个传感器130接收或获得消耗行为标记200。在示例中，消耗行为标记200是可用作确定消耗行为是否发生的标志的数据。个体行为标记200不必对消耗行为10是否发生是决定性的。在示例中，将不同行为标记200一起组合或分析，以确定是否发生消耗行为或是否发生使消耗行为的出现的可能性更大或更小的某些事件。

消耗行为标记200可以通过多种方式中的任一种接收。在至少一些示例中，操作312包括从一个或多个其他装置接收消耗行为标记200，例如通过被推送行为标记200或通过从一个或多个其他装置拉取行为标记200。在一些示例中，第一装置或传感器130获得或生成行为标记200，这接着将处理传输到另一设备。在示例中，接收实时发生或被延迟，例如允许行为标记200被批处理。

操作312可以包括接收听觉标记210。例如，操作312可以包括利用一个或多个植入式或外部麦克风132接收听觉标记210。在一些示例中，从多个不同麦克风132获得单个事件的听觉标记210。

操作312可以包括利用运动检测器或移动检测器136(例如，加速度计或陀螺仪)接收消耗行为10的运动标记220。接收运动标记220的示例包括从手腕佩戴的运动传感器130接收与接受者将他们的手部放到其嘴或头部相关联的移动模式。另一示例包括从头戴或植入的运动传感器130接收运动标记220，例如与咀嚼相关联的振动。又一示例包括从头戴或植入的运动传感器130接收运动标记220，所述运动标记指示接受者的摇摆。

操作312可以包括利用位置传感器接收消耗行为10的位置标记230。在示例中，接收位置标记230包括利用基于卫星的位置传感器130接收或检测接受者的地理位置。在另一示例中，接收包括基于接受者的当前地理位置，例如通过在数据库中执行查找或使用服务(例如，通过使用由第三方提供的服务的应用程序编程接口)来确定接受者所处的位置种类。附近无线广播可以用来确定当前地理位置，例如通过使用一个或多个WIFI SSID(服务集标识符)的名称。在另一示例中，基于接受者手动或自动地在某一位置(例如，使用计算装置150)签到来确定位置标记230。

操作312可以包括接收手动设置或输入标记240。在示例中，操作312包括接收时间、触觉开/关、语音控制开/关或节食程序。其他示例包括从接受者接收手动输入，例如，接受者指示他或她正在执行特定消耗行为10。在示例中，接受者使用感官假体应用程序152来手动指定接受者正在参与的消耗行为10。

操作312可以包括接收消耗行为10的场景分类器标记250。例如，场景分类器标记250可以包括关于感官假体110正在或曾经在其中操作的场景的数据。例如，场景分类器标记250可以指示接受者正在特定环境中使用感官假体110，所述感官假体可用于确定接受者是否参与和参与何种消耗行为。

操作312可以包括接收消耗行为10的葡萄糖标记252。例如，可以从连续葡萄糖监测仪、非侵入式葡萄糖监测仪或测试条读取器获得葡萄糖标记252。在另一示例中，从(例如，在计算装置150上操作的)应用程序获得葡萄糖标记252，接受者使用所述应用程序来跟踪其葡萄糖水平。

操作312可以包括接收消耗行为10的中毒标记260。在示例中，操作312包括从血液酒精水平传感器、尼古丁传感器、咖啡因传感器或THC传感器接收中毒标记260。

操作312可以包括接收消耗行为10的血氧标记270。例如，可以从血氧传感器获得血氧标记270。

操作312可以包括接收消耗行为10的接近度标记290。例如，可以从接近传感器，例如射频标识接收器、近场通信接收器或霍尔效应传感器获得接近度标记290。

操作312可以包括接收消耗行为10的金融标记280。金融标记280可以从例如接受者的金融跟踪应用程序或服务获得，系统100(或其一部分)已被授予对其的访问权。

操作312可以包括接收视觉标记290。例如，操作312可以包括从一个或多个相机或光传感器接收视觉标记290。示例性视觉标记290包括一个或多个视频或静态图像。

操作314包括处理消耗行为标记200以检测消耗行为10。操作314的示例性实施方式包括对个体消耗行为标记200执行预处理。例如，将个体消耗行为标记200进行归一化、滤波、平滑化或以其他方式进行初始处理，以准备行为标记200以供进一步分析。在示例中，操作314包括进行额外处理以确定标记是否指示特定消耗行为10。操作314的示例还包括执行元分析，所述元分析考虑来自多个不同标记200的指示以确定是否发生特定消耗行为10。

操作314可以包括处理所接收消耗行为10的听觉标记210。处理听觉标记210的示例包括确定听觉标记210是否包括与消耗行为10相关联的特定声音,例如胃鸣音、下颌紧张声音、咀嚼音、吞咽音、呼吸音、环境音(例如，餐厅、酒吧的声音或语音)、食物准备声音(例如，打开包装的声音或准备食物的声音)、点着香烟的声音、打开啤酒瓶或啤酒罐的声音、使用马桶的声音或呕吐的声音等。通过对接收到的听觉标记210执行音频分析可检测声音的身份。例如，音频分析可以包括对数据执行频谱分析、频率分析、音量分析，或其他形式或组合的音频分析。将音频分析的结果与基线或阈值进行比较，以确定音频分析是否指示听觉标记指示发生了特定行为10。

操作314可以包括处理所接收的运动标记220。例如，可以分析运动标记220中的运动模式以确定它们是否或如何匹配与特定行为相关联的运动模式。运动标记220足够接近(例如，在阈值变化量内)预定移动模式(例如，与进食、吸烟或进行另一消耗行为10相关联的移动模式)指示特定行为10的发生。处理的其他示例包括确定或使用运动的存在、不存在或统计质量。例如，由经头戴式振动传感器检测到的并且具有特定质量(例如，频率或振幅高于或低于特定阈值)的振动指示正在发生特定行为，例如，咀嚼一般食物甚至特定种类的食物(例如，松脆或松软食物)。

操作314可以包括处理接收的位置标记230。示例性处理包括分析接受者的地理位置(例如，接受者的坐标)以确定接受者所在的地点类型(例如，餐厅、公园、商店等)。(例如，使用查找表或数据库)确定与那些种类的位置或那些地理位置相关联的活动(例如，接受者通常特别参与的活动或人们在这些地点通常或往往参与的活动)。然后，可以确定接受者可能参与与那些位置相关联的行为10。

操作314可以包括处理所接收的手动设置或输入标记240。例如，可以处理所接收的手动设置或输入标记240以确定预设时间是否指示特定行为10，触觉开/关设置是否指示特定行为10，语音控制设置是否指示特定行为10，或节食程序是否指示特定行为10。可以分析来自接受者的手动输入以确定其是否指示行为10已发生或正在发生。在示例中，提示接受者回答其是否正在参与行为10。如果答案是肯定的，那么分析的结果是行为10正在发生，否则确定行为10未发生。在其他示例中，接受者输入自由形式文本输入，所述自由形式文本输入被处理以确定文本指示什么(如果有的话)行为10。使用各种技术中的任何技术，例如自然语言处理来分析文本。在另一示例中，接受者从选项列表中选择接受者正在参与的行为10。

操作314可以包括处理所接收的场景分类器标记250。例如，不同的场景分类与不同的活动或消耗行为相关联。然后，(例如，使用查找表或数据库)确定与这些场景分类相关联的活动(例如，接受者通常特别参与的活动或人们在那些分类期间通常或往往参与的活动)。然后确定接受者可能参与与那些场景分类相关联的行为10。例如，风噪声场景分类可以与通常在户外发生的行为10相关联。

操作314可以包括处理葡萄糖标记252。例如，通过某些葡萄糖水平阈值或满足特定葡萄糖水平标准的接受者的葡萄糖水平或葡萄糖水平的变化可能导致确定接受者最近参与了影响接受者血糖水平的行为10(例如，进食、饮酒或服用胰岛素)。

操作314可以包括处理中毒标记260。例如，接受者的通过特定中毒阈值或满足特定中毒标准的中毒水平或中毒水平的改变可以导致确定接受者最近参与了使接受者中毒的行为10(例如，吸烟或饮酒)。

操作314可以包括处理血氧标记270。例如，接受者的通过特定血液酒精阈值或满足特定血液酒精标准的血氧水平或血氧水平的变化导致确定接受者最近参与了影响接受者的血氧水平的行为。

操作314可以包括处理金融标记280。例如，不同的金融标记280与不同的活动相关联。通过分析(例如，使用查找表或数据库)交易记录来确定与接受者所参与的金融交易相关联的活动，这些交易记录例如指定了接受者花了多少钱、接受者在哪里花的钱、接受者在什么时间花的钱以及钱花在了什么上(例如，基于分项收据)。用于分析此类数据的技术包括自然语言处理(例如，对于接受者花钱所在的企业名称)或阈值处理(例如，对于金额)，以及其他技术。示例性分析包括确定(例如，使用查找表或数据库)接受者使用金融标记280参与或可能参与的活动种类。

操作314可以包括处理接近度标记290。例如，接近度标记290指示接受者在哪些物体或位置附近。然后，基于这些物体是什么，确定相关联的行为10。例如，使用查找表基于接受者接近的物体或餐厅确定相关联的行为10。例如，查找表包括与餐厅相关联的诸如饮食、喝饮料和饮酒的行为。此外，还能够分析接受者接近接近物体的次数或接近持续时间。

操作314可以包括处理视觉标记292。例如，视觉标记292包括图像或视频的帧，所述图像或帧被处理以确定图像内的一个或多个对象(例如，使用对象检测算法，例如针对对象检测训练的神经网络)。然后，可以确定与对象相关联的一种或多种行为10。此外，视频或多个图像可用于确定接受者参与的活动。例如，在视频或多个图像过程中逐渐变少的薯片碗可以导致确定接受者正在参与薯片碗内容物的食用行为。

在一些示例中，个体标记不足以确定特定行为。例如，指示接受者接近餐厅的位置标记230可能不足以确定接受者正在饮食(例如，当确定位置时，接受者可能刚好经过餐厅)。然而，该位置标记230与一个或多个其他标记组合可能足以确定接受者正在饮食(例如，包括指示进食的振动的运动标记220)。此外，潜在行为的重叠可以用来指示接受者正在参与特定行为10。

在一些示例中，操作314包括利用人工智能框架处理行为标记200(例如，个体标记或其组合)，例如下文关于图4的操作422和424更详细所述。例如，人工智能框架包括可用于确定一种或多种行为发生的决策树。示例性决策树包括基于标记200中的一个或多个与阈值的比较而通往一个或多个其他分支或叶节点(例如，关于特定行为是否发生的结论)的分支。

操作316包括利用特定感官输入检测消耗行为10。如上文更详细所述，与一个人的感官相关联的某些标记可以与特定行为10相关联。例如，具有特定听觉特征的特定声音以高置信度与特定行为10相关联(例如，由身体噪声传感器检测到的特定嘶嘶声与接受者饮用碳酸饮料相关联)。作为另一示例，具有(例如，如基于对象检测算法确定的)特定特征的特定视觉与食物或特定类型的食物(例如，垃圾食物或健康食物)特定相关联。响应于检测到特定感官输出，认为检测到特定消耗行为10。

操作350包括基于或响应于消耗行为10调节由感官假体110提供的刺激，例如，以调节消耗行为10。操作350的示例性实施方式包括选择增强消耗行为的愉悦度的刺激(操作352)、选择降低消耗行为的愉悦度的刺激(操作354)，或选择以其他方式改变消耗行为的刺激。对消耗行为进行的示例性调节包括调节接受者参与的当前行为。例如，可以提供刺激以增强吃薯片的听觉体验。或者，调节消耗行为包括调节接受者关于特定活动的长期习惯。例如，可以提供刺激，以降低接受者将来吃垃圾食物的可能性。

在一些示例中，使用查找表、其他数据结构或其他布置将消耗行为10与一个或多个刺激调节进行匹配。在示例中，使用检测到的消耗行为来定位对应的设置调节。减损或增强消耗行为10的设置调节是可选择的。

在刺激是听觉刺激的情况下，可能的设置调节包括均衡器设置、音量调节、增益调节、噪声降低调节、增强或减小音频信号的特定部分的设置、其他设置或其组合。具有可修改的设置的进一步调节包括自适应动态范围优化、自动增益控制、信道组合、混合设置、波束形成部件、开窗、预重点控制、其他调节以及它们的组合。

在刺激是视觉刺激的情况下，可能的设置调节包括亮度、对比度、饱和度、色调、分辨率、动态范围、其他设置调节或其组合。

操作350可以包括应用各种刺激调节。示例性刺激调节改变了消耗行为10的一方面(例如，正消耗的物品)的现有质量。例如，在消耗行为是饮用啤酒且期望结果是较少饮酒(例如，阻止接受者饮酒)的情况下，示例性设置调节包括减少高频音频分量以减少对啤酒嘶嘶声的感知。作为另一示例，选择设置调节以使打开啤酒瓶或啤酒罐的声音静音。其他示例性设置调节是改变酒瓶或酒杯中的啤酒色调，使其看起来不自然或不吸引人。

在一些示例中，刺激调节为消耗行为10增加了尚未存在的方面。例如，当接受者参与消耗行为10或接受者将要参与消耗行为10时，提供对应于令人厌烦或厌烦的感官感知(例如，听觉感知、视觉感知、触觉感知或前庭感知)的刺激。

操作360包括记录行为10。行为10被记录在各种位置中的一个或多个中，例如，感官假体110、计算装置150、辅助装置162和服务器170。行为10被记录以进行长期存储和后续检索。在示例中，记录行为10包括记录关于消耗行为10的数据，例如何时发生消耗行为10以及消耗行为10是什么，以及其他数据。在实施方式中，操作360包括将条目添加到数据储存库172。

操作362包括呈现记录的消耗行为10。例如，存储行为10的系统100(例如，服务器170)的部件接收访问记录的消耗行为10的请求。作为特定示例，接受者可以使用计算装置150来访问消耗行为10。经由用户界面提供消耗行为10，所述用户界面显示例如一段时间内接受者的消耗行为的图表、图形和其他表示。

计算装置配置

图4示出了被配置成执行包括各种操作的方法400的计算装置150。计算装置150可以包括在其上存储指令的存储器，指令对计算装置150进行这样的配置。例如，存储器上可以包括指令，所述指令在由计算装置150的一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器140执行本文中的一个或多个操作。计算装置150可以采用各种形式中的任一种，例如电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机、台式计算机或感官假体110(例如，其外部处理器)。

操作410包括接收消耗行为标记200。操作410的示例包括上文关于操作312描述的一个或多个方面。在示例中，操作410包括从麦克风132接收听觉标记210。在示例中，操作410包括从移动传感器136接收手部移动标记220或头部移动标记200。在示例中，接收关于感官假体110的接受者的消耗行为标记411包括：从位置传感器、手动输入、场景分类器、葡萄糖传感器、酒精传感器、血氧传感器、近场通信传感器或金融交易监视器接收数据。

操作420包括基于消耗行为标记200确定消耗行为10。操作420可以包括上文所描述的与操作310的检测消耗行为有关，特别是与操作314中处理消耗行为标记和操作316中响应于检测到特定感官输入而检测消耗行为有关的方面中的一个或多个方面。在示例中，操作420包括操作422和操作424。

操作422包括应用人工智能框架600，操作424包括基于人工智能框架600的输出来确定消耗行为10。在示例中，操作422包括将人工智能框架600应用于行为标记200。人工智能框架600可以包括例如针对消耗行为10训练的机器学习框架。人工智能框架600的示例性实施方式包括一个或多个算法、库、多件软件，或可以获得数据、处理数据并基于这些数据提供输出的其他框架。人工智能框架600的示例性实施方式被配置为接收所接收到的行为标记200作为输入，并提供关于该标记是否指示特定行为已发生或正在发生的指示作为输出。示例性输出是行为标记200指示消耗行为10的概率。人工智能框架600可以包括一个或多个人类生成或策划的人工智能框架600，其被配置成接收行为标记200或其他输入，并且提供接受者是否正在或最近曾执行特定消耗行为10的指示作为输出。人工智能技术包括例如决策树、阈值处理、探试、评分、其他技术或其组合。下文关于图6描述关于使用人工智能的额外细节。

操作430包括对确定的行为采取动作。在示例中，操作430包括对确定的行为采取动作以调节消耗行为。操作430可以包括操作432和434。

操作432包括提供消息433。消息433可以包括消耗行为的指示。该消息可以提供给接受者、接受者的临床医生或接受者的护理者。在示例中，消息433是由感官假体110、计算装置150或辅助装置162提供给接受者的视觉或可听消息。在示例中，消息433源自服务器170。

操作434包括修改由感官假体110提供的刺激。本操作434可以包括上文关于图3的操作350描述的一个或多个方面。

存储器

图5示出了其上存储有指令502的示例性存储器500，所述指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器140执行包括一个或多个操作的方法503。存储器500可以是感官假体110(例如，其外部或可植入部件)、计算装置150、辅助装置162或服务器170的存储器。存储器500可以是计算装置150的存储器，例如电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机或台式计算机的存储器。

操作510包括从感官假体110接收数据，例如标记200。接收的数据可以包括来自一个或多个植入式麦克风的听觉标记210、来自一个或多个外部麦克风的听觉标记210、来自一个或多个加速度计的运动标记220(例如，手部移动标记或头部移动标记)、位置标记230、手动设置或输入标记240、场景分类器标记250、葡萄糖标记252、中毒标记260、血氧标记270、金融标记280、(例如，近场通信传感器的)接近度标记290、视觉标记292、其他标记，或其组合。在示例中，从感官假体110推送或拉出数据。操作510的实施方式可基于图3的操作310或图4的操作410。

操作520包括基于所接收的数据确定消耗行为。如图所示，操作520包括操作522和524。操作522包括应用人工智能框架。操作524包括基于人工智能框架的输出来确定消耗行为。这些操作的示例性实施方式可以包括上文结合图3和4描述的操作310、420、422和422的一个或多个方面。

操作530包括提供消息。操作530的示例性实施方式包括上文关于操作432描述的一个或多个方面。

操作540包括显示关于消耗行为的信息。在示例中，操作540包括显示指示系统100的部件检测到接受者当前正在或最近参与了行为10的信息。操作540的另一示例性实施方式包括上文关于操作372描述的一个或多个方面。

操作550包括记录感官假体110的接受者的消耗行为。在示例中，基于由感官假体110接收的数据记录消耗行为。在示例中，操作550包括图3的操作360的一个或多个方面。

操作560包括调节感官假体110的感官输出。在示例中，所述调节是鼓励、阻止或以其他方式调节消耗行为。在示例中，操作560包括图3的操作350的一个或多个方面。

示例性人工智能模型

图6示出了可用于本文中的示例的示例性人工智能框架600。例如，感官假体110、计算装置150、服务器170或另一个装置中的一者或多者存储并操作人工智能框架600。人工智能框架600包括实施人工智能能力的软件指令和相关联数据。

在示例中，人工智能框架600限定一种或多种不同人工智能技术的实施。在示例中，人工智能框架600限定决策树(例如，决策树的节点及其间的连接)。

在所示的示例中，人工智能框架600包括机器学习模型610和机器学习接口620。人工智能框架600的一个或多个方面可以用机器学习工具包或库来实现，例如：加利福尼亚Mountain View的GOOGLE INC.开发的TENSORFLOW；加利福尼亚San Francisco的OPENAI开发的OPENAI GYM；或者华盛顿Redmond的MICROSOFT CORP.开发的MICROSOFT AZUREMACHINE LEARNING。

机器学习模型610是学习的结构化表示，例如如何实现学习以及学习的内容。例如，在机器学习模型610包括神经网络的情况下，机器学习模型610可以例如通过一个或多个矩阵或其他数据结构来定义神经网络的表示(例如，神经网络的节点、节点之间的连接、相关联的权重和其他数据)。

机器学习接口620定义与机器学习模型610结合使用的软件接口。例如，机器学习接口620可以定义功能、过程和接口，以用于向机器学习模型610提供输入、从其接收输出、训练和维护机器学习模型。

在一些示例中，机器学习接口620需要对输入数据进行预处理。在其他示例中，机器学习接口620可以被配置成执行预处理。预处理可以包括例如将输入数据置于特定格式以供机器学习模型610使用。例如，机器学习模型610可以被配置成以矢量格式处理输入数据，并且提供用于处理的数据可以经由预处理转换成此类格式。在示例中，接口提供将所提供的数据转换为有用格式，然后将经转换的数据作为输入提供到机器学习模型610中的功能。

机器学习接口620可以定义训练程序630以用于准备机器学习模型610以供使用。人工智能框架600可以被训练或以其他方式配置为接收数据作为输入，并且基于该数据提供输出。例如，可以训练机器学习模型610以接收本文描述的数据或参数作为输入，并且提供所提供数据是否指示接受者的前庭系统或耳蜗系统的潜在条件的指示作为输出。训练程序630可以从操作632开始。

操作632包括获得训练数据。训练数据通常是具有可用于训练机器学习模型610的已知训练输入和期望训练输出的人或机器策划的数据的集合。在本文中的示例中，训练数据可以包括来自许多不同个体的所策划的行为标记200，或对于所述数据而言是机器学习模型610人为创建并且实际的或预期输出的行为标记(例如，所提供的行为标记200是否指示特定行为10)。例如，训练数据可以是从已知参与特定行为10的个体获得的行为标记200。在示例中，存储在数据储存库172中的数据可以被用作训练数据。例如，在审核者审查存储在数据储存库172中的条目之后，可以用描述行为10的审核者标签更新数据。此类标记数据可以用于训练。在操作632之后，流程可以移动到操作634。

操作634包括处理训练数据。处理训练数据包括提供训练数据作为机器学习模型610的输入。在示例中，可以使用相关联的机器学习接口620提供训练数据作为机器学习模型610的输入。然后，机器学习模型610处理输入的训练数据以产生输出。

在操作634之后，流程可以移动到操作636。操作636包括从机器学习模型610获得输出。这可以包括从使用机器学习模型610处理输入数据的功能接收输出。在操作636之后，流程可以移动到操作638。

操作638包括计算损失值。损失函数用于计算损失值，例如基于机器学习模型610的实际输出与预期输出(例如，对应于所提供的训练输入的训练输出)之间的比较。可以选择并使用各种损失函数中的任一种，例如均方误差或铰链损失。可以基于损失值修改机器学习模型610的属性(例如，机器学习模型中的连接的权重)，从而训练模型。

如果损失值不够小(例如，不满足阈值)，那么流程可以返回到操作632以进一步训练机器学习模型610。此训练过程针对一定量的训练数据继续，直到损失值足够小或直到训练停止。如果损失值足够小(例如，小于或等于预定阈值)，那么流程可以移动到操作640。

操作640包括完成训练。在一些示例中，完成训练包括提供人工智能框架600以在生产中使用。例如，具有训练过的机器学习模型610的人工智能框架600可以存储在感官假体110、计算装置150、服务器170、临床医生计算装置，或另一个位置以供使用。在一些示例中，在提供人工智能框架600以供使用之前，使用验证输入-输出数据(例如，具有对应于与训练数据不同的特定输入的期望输出的数据)验证训练过的机器学习模型610，并且在成功验证之后，提供人工智能框架600以供使用。

机器学习模型610可以包括多种不同类型的机器学习技术。例如，机器学习模型610可以定义多种不同的神经网络、决策树和其他机器学习技术及其间的连接。例如，第一神经网络的输出可以流动到第二神经网络的输入，其中来自第二神经网络的输出流入决策树以产生最终输出。

示例性计算系统

图7示出了可用其实施一个或多个所公开的示例的合适计算系统700的示例。可适合与本文所述的示例一起使用的计算系统、环境或配置包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式装置、膝上型装置、多处理器系统、基于微处理器的系统、可编程消费电子产品(例如，智能手机)、网络PC、小型计算机、大型计算机、平板电脑、包括任何上述系统或装置的分布式计算环境，等等。计算系统700可以是在联网环境中通过至一个或多个远程装置的通信链路操作的单个虚拟或物理装置。远程装置可以是医疗装置(例如，感官假体110)、个人计算机、服务器、路由器、网络个人计算机、对等装置或其他公共网络节点。在示例中，计算装置150、辅助装置162、服务器170包括计算系统700的一个或多个部件或部件的变型。此外，在一些示例中，感官假体110包括计算系统700的一个或多个部件。

在其他大部分基本配置中，计算系统700包括一个或多个处理器702和存储器704。

一个或多个处理器502包括能够获得并执行指令的一个或多个硬件或软件处理器(例如，中央处理单元)。所述一个或多个处理器502可以与计算系统500的其他部件通信并控制所述其他部件的性能。

存储器504是一个或多个基于软件或硬件的计算机可读存储介质，其可操作以存储可由所述一个或多个处理器502访问的信息。除了别的以外，存储器504可以存储指令以及其他数据，所述指令可由所述一个或多个处理器502执行以实施应用程序或使得执行本文所述的操作。存储器504可以是易失性存储器(例如，RAM)、非易失性存储器(例如，ROM)或其组合。存储器504可以包括暂态存储器或非暂态存储器。存储器504还可以包括一个或多个可移除或不可移除的存储设备。在示例中，存储器504可以包括RAM、ROM、EEPROM(电可擦可编程只读存储器)、闪存存储器、光盘存储装置、磁存储装置、固态存储装置或可用于存储信息以供稍后访问的任何其他存储器介质。在示例中，存储器504涵盖调制数据信号(例如，其一个或多个特性以诸如在信号中编码信息的方式进行设定或改变的信号)，例如载波或其他传输机构，并且包括任何信息传递介质。作为示例而非限制，存储器504可以包括有线介质，例如有线网络或直接布线连接，以及无线介质，例如声学、RF、红外和其他无线介质或它们的组合。

在所示的示例中，系统500还包括网络适配器506、一个或多个输入装置508和一个或多个输出装置510。系统500可以包括其他部件，例如系统总线、部件接口、图形系统、电源(例如，电池)以及其他部件。

网络适配器506是提供网络访问的计算系统500的部件。网络适配器506可以提供有线或无线网络访问，并且可以支持各种通信技术和协议中的一种或多种，例如以太网、蜂窝、蓝牙、近场通信和RF(射频)，等等。网络适配器506可以包括根据一种或多种无线通信技术和协议来配置用于无线通信的一个或多个天线和相关联的部件。

一个或多个输入装置508是计算系统500通过其接收来自用户的输入的装置。一个或多个输入装置508可以包括物理上可致动的用户接口元件(例如，按钮、开关或拨号盘)、触摸屏、键盘、鼠标、笔和语音输入装置，以及其他输入装置。

一个或多个输出装置510是计算系统500能够通过其向用户提供输出的装置。输出装置510可以包括显示器、扬声器和打印机，以及其他输出装置。

示例性装置

如先前所述，本文公开的技术可以应用于多种情况中的任何一种并且与多种不同的装置一起使用。下文在图8-11中更详细地描述可受益于本文公开的技术的示例性装置。例如，本文所述的技术可以应用于医疗装置(尤其是感官假体)，例如如图8所述的可植入刺激系统、如图9所述的耳蜗植入物、如图10所述的骨传导装置，或如图11所述的视网膜假体。该技术可以应用于其他医疗装置，例如神经刺激器、心脏起搏器、心脏除颤器、睡眠呼吸暂停管理刺激器、癫痫治疗刺激器、耳鸣管理刺激器和前庭刺激装置，以及向组织提供刺激的其他医疗装置。此外，本文所述的技术还可以应用于消费者装置，例如智能可听装置、耳机、增强现实装置和虚拟现实装置。这些不同的系统和装置可以受益于本文所述的技术。

示例性装置—可植入刺激器系统

图8是可受益于本文描述的技术的可植入刺激器系统800的功能框图。在示例中，感官假体110对应于可植入刺激器系统800。可植入刺激器系统800包括充当外部处理器装置的可穿戴装置810和充当植入的刺激器装置的可植入装置850。可植入刺激器系统800及其部件可以对应于感官假体110。在示例中，可植入装置850是可植入刺激器装置，其被配置成植入接受者的组织(例如，皮肤)下方。在示例中，可植入装置850包括生物相容性可植入壳体802。此处，可穿戴装置810被配置成经由无线连接与可植入装置850经皮联接，以向可植入装置850提供额外功能。

在所示的示例中，可穿戴装置810包括一个或多个传感器130、处理器140、收发器818和电源848。一个或多个传感器130可以是被配置成基于所感测的活动产生数据的单元。在刺激系统800是听觉假体系统的示例中，一个或多个传感器130包括声音输入传感器，例如，麦克风、用于FM听力系统的电输入、用于接收声音输入的其他部件或其组合。在刺激系统800是视觉假体系统的情况下，一个或多个传感器130可包括一个或多个相机或其他视觉传感器。在刺激系统800是心脏刺激器的情况下，一个或多个传感器130可包括心脏监测器。处理器140可以是被配置成控制由可植入装置850提供的刺激的部件(例如，中央处理单元)。可以基于来自传感器130的数据、刺激时间表或其他数据来控制刺激。在刺激系统800是听觉假体的情况下，处理器140可以被配置成将从传感器130(例如，充当声音输入单元)接收的声音信号转换成信号851。收发器818被配置成发送呈电力信号、数据信号、其组合(例如，通过交织信号)或其他信号的形式的信号851。收发器818还可以被配置成接收电力或数据。刺激信号可以由处理器140生成，并且使用收发器818发送到可植入装置850以用于提供刺激。

在所示的示例中，可植入装置850包括收发器818、电源848、线圈856以及包括电子模块810和刺激器组件124的刺激器120。可植入装置850还包括气密密封的生物相容性壳体，其包封部件中的一个或多个。

电子模块810可以包括一个或多个其他部件以提供感官假体功能。在许多示例中，电子模块810包括用于(例如，从传感器130中的一个或多个)接收信号并将该信号转换成刺激信号815的一个或多个部件。电子模块810还可以是或包括刺激器单元(例如，刺激器单元122)。电子模块810可以生成刺激信号815或控制该刺激信号向刺激器组件124的递送。在示例中，电子模块810包括联接到存储器部件(例如，闪存存储器)的一个或多个处理器(例如，中央处理单元或微控制器)，所述存储器部件存储指令，所述指令在被执行时使得执行操作。在示例中，电子模块810生成并监测与生成和递送刺激相关联的参数(例如，输出电压、输出电流或线路阻抗)。在示例中，电子模块810生成包括遥测数据的遥测信号(例如，数据信号)。电子模块810可以将遥测信号发送至可穿戴装置810或者将遥测信号存储在存储器中以供稍后使用或检索。

刺激器组件124可以是被配置成向目标组织提供刺激的部件。在所示的示例中，刺激器组件124是电极组件，该电极组件包括设置在引线上的电极触点阵列。引线可以邻近于待刺激的组织设置。在系统800是耳蜗植入物系统的情况下，刺激器组件124可插入接受者的耳蜗中。刺激器组件124可以被配置成将由电子模块810生成的刺激信号815(例如，电刺激信号)递送到耳蜗，以使接受者体验听觉感知。在其他示例中，刺激器组件124是振动致动器，其设置在可植入装置850的壳体内部或外部并且被配置成产生振动。振动致动器接收刺激信号815，并且基于该刺激信号产生振动形式的机械输出力。致动器可以将振动以产生接受者的头骨的运动或振动的方式递送到接受者的头骨，由此通过经由耳蜗流体运动激活接受者的耳蜗中的毛细胞来产生听觉感知。

收发器818可以是被配置成经皮接收和/或发送信号851(例如，电力信号和/或数据信号)的部件。收发器818可以是一个或多个部件的集合，所述一个或多个部件形成经皮能量或数据传输系统的一部分以在可穿戴装置810与可植入装置850之间传递信号851。各种类型的信号传递，例如电磁、电容和电感传递，可用于有效地接收或发送信号851。收发器818可以包括或电连接到线圈856。

线圈856可以是被配置成通常经由由多匝导线形成的电感装置接收或发送信号851的部件。在示例中，除了线圈之外或代替线圈，使用其他装置，例如天线或电容板。磁体可以用于使可穿戴装置810和可植入装置850的相应线圈856对准。例如，可植入装置850的线圈856相对于可植入磁体组(例如，以同轴关系)设置，以促进经由磁性连接的力相对于可穿戴装置810的线圈856定向线圈856。可穿戴装置810的线圈856可以相对于磁体组(例如，以同轴关系)设置。

电源848可以是被配置成向其他部件提供操作电力的一个或多个部件。电源848可以是或包括一个或多个可再充电电池。电池的电力可以从电源接收并储存在电池中。然后可以根据需要将电力分配到可植入装置850的其他部件以用于操作。

如应了解的，虽然结合图8描述了特定部件，但本文公开的技术可以应用于多种情况中的任一种。上述讨论并非意在表示所公开的技术仅适合在类似于在图8中示出并关于该图描述的系统内实施。通常，可以使用额外配置来实践本文的方法和系统，和/或可以在不脱离本文公开的方法和系统的情况下排除所描述的一些方面。

示例性装置—耳蜗植入物

图9示出了可受益于使用本文公开的技术的示例耳蜗植入物系统910。例如，耳蜗植入物系统910可以用于实施感官假体110。耳蜗植入物系统910包括可植入部件944，该可植入部件通常具有内部接收器/收发器单元932、刺激器单元920和细长引线918。内部接收器/收发器单元932允许耳蜗植入物系统910从外部装置950接收信号和/或将信号发送到该外部装置。外部装置950可以是穿戴在头部上的按钮声音处理器，其包括接收器/收发器线圈930和声音处理部件。替代地，外部装置950可以只是与包括声音处理部件和麦克风的耳后式装置通信的发射器/收发器线圈。

可植入部件944包括内部线圈936以及优选地相对于内部线圈936固定的植入磁体。磁体可以与内部线圈936一起嵌入柔韧硅胶或其他生物相容性密封剂中。发送的信号通常对应于外部声音913。内部接收器/收发器单元932和刺激器单元920被气密密封在生物相容性壳体内，它们有时统称为刺激器/接收器单元。所包括的磁体可以促进外部线圈930和内部线圈936(例如，经由磁性连接)的操作对准，从而使得内部线圈936能够从外部线圈930接收电力和刺激数据。外部线圈930包含在外部部分内。细长引线918具有连接到刺激器单元920的近端和植入接受者的耳蜗940中的远端946。细长引线918从刺激器单元920穿过接受者的乳突骨919延伸到耳蜗940。细长引线918用于基于刺激数据将电刺激提供给耳蜗940。可以使用声音处理部件并基于感觉假体设置来在外部声音913的基础上创建刺激数据。

在某些示例中，外部线圈930经由射频(RF)链路将电信号(即，电力和刺激数据)发送到内部线圈936。内部线圈936通常是具有多匝电绝缘单股或多股铂丝或金丝的导线天线线圈。内部线圈936的电绝缘可以由柔性硅胶模制件提供。各种类型的能量传递，例如红外(IR)、电磁、电容和电感传递，可用于将电力和/或数据从外部装置传递到耳蜗植入物。虽然以上描述已经描述了内部线圈和外部线圈由绝缘线形成，但在很多情况下，内部线圈和/或外部线圈可以经由导电迹线来实现。

示例性装置—骨传导装置

图10是可以受益于使用本文公开的技术的骨传导装置1000的示例的视图。例如，骨传导装置1000对应于感官假体110。骨传导装置1000定位在该装置的接受者的外耳1001后方。骨传导装置1000包括用于接收声音信号1007的声音输入元件1026。声音输入元件1026可以是麦克风、拾音线圈或类似元件。在本示例中，声音输入元件1026位于例如骨传导装置1000之上或之中，或位于从骨传导装置1000延伸的电缆之上。另外，骨传导装置1000包括声音处理器(未示出)、振动电磁致动器和/或各种其他操作部件。

更具体地，声音输入元件1026将接收到的声音信号转换成电信号。这些电信号由声音处理器处理。声音处理器生成使致动器振动的控制信号。换句话说，致动器将电信号转换成机械力以向接受者的颅骨1036施加振动。电信号转换成机械力可以由从用户接收的输入控制。

骨传导装置1000还包括用于将骨传导装置1000附接到接受者的耦接设备1040。在所示的示例中，耦接设备1040附接到锚固系统(未示出)。示例性锚固系统(也称为固定系统)可以包括固定到颅骨1036的经皮基台。基台从颅骨1036延伸穿过肌肉1034、脂肪1028和皮肤1032，使得耦接设备1040可以附接到其上。这种经皮基台为耦接设备1040提供了促进机械力的有效传递的附接位置。可以使用替代的耦接布置，包括使用例如头带的非经皮耦接。

示例性装置—视网膜假体

图11示出了视网膜假体系统1101，其包括外部装置1110、视网膜假体1100和移动计算装置1103。视网膜假体系统1101可以对应于感官假体110。视网膜假体1100包括处理模块1125，并且视网膜假体传感器刺激器1190靠近接受者的视网膜1191定位。外部装置1110和处理模块1125均可以包括经由相应磁体组对准的传输线圈1156。信号1151可以使用线圈1156传输。

在示例中，感官输入(例如，进入眼睛的光子)被传感器-刺激器1190的微电子阵列吸收，所述微电子阵列与包括例如嵌入式微线阵列的玻璃件1192杂配。所述玻璃可具有符合视网膜内半径的弯曲表面。传感器-刺激器1190可以包括微电子成像装置，该微电子成像装置可由薄硅制成，所述薄硅含有将入射光子转换为电子电荷的集成电路系统。

处理模块1125包括图像处理器1123，该图像处理器经由例如延伸通过形成在眼壁中的手术切口1189的引线1188与传感器-刺激器1190信号通信。在其他示例中，处理模块1125与传感器-刺激器1190无线通信。图像处理器1123处理传感器-刺激器1190的输入并将控制信号提供回到传感器-刺激器1190，因此所述装置可向视神经提供输出。也就是说，在替代实例中，所述处理由邻近于传感器-刺激器1190或与其集成的部件执行。由入射光子的转换产生的电荷被转换成一定比例量的电子电流，所述电子电流输入到附近视网膜细胞层。细胞激发，并且信号被发送到视神经，因此引发视觉感知。

处理模块1125可以植入接受者体内并且通过与外部装置1110通信而起作用，所述外部装置是例如耳后式单元、一副眼镜等。外部装置1110可以包括外部光/图像捕捉装置(例如，位于耳后式装置或一副眼镜等中/上)，而如上文所指出的，在一些示例中，传感器-刺激器1190捕获光/图像，所述传感器-刺激器植入接受者体内。

类似于上述示例，视网膜假体系统1101可用于具有与其相关联(例如，位于其中)的至少一个可控网络连接装置的空间区域中。因此，处理模块1125包括性能监测引擎1127，该性能监测引擎被配置成获得与空间区域中的视网膜假体1100的接受者的“感官结果”或“感官表现”有关的数据。如本文使用的，感官假体(例如视网膜假体1100)的接受者的“感官结果”或“感官表现”是对递送到接受者的刺激信号如何有效地表示从周围环境捕获的传感器输入的估计或度量。

代表视网膜假体1100在空间区域中的性能的数据被提供给移动计算装置1103，并且鉴于与空间区相关联的至少一个可控网络连接装置的操作能力，由网络连接装置评估引擎1162进行分析。例如，网络连接装置评估引擎1162可以确定可控网络连接装置对空间区域内的接受者的感官结果的一个或多个影响。网络连接装置评估引擎1162被配置成确定至少一个可控网络连接装置的一个或多个操作改变，并相应地启动至少一个可控制网络连接装置的一个或多个操作改变，所述一个或多个操作改变被估计为改善空间区域内的接受者的感官结果。

***

应当理解，虽然上文已说明和讨论本技术的特定用途，但所公开的技术可根据本技术的许多示例来与各种装置一起使用。上述讨论并非意在表示所公开的技术仅适合在类似于附图中所示的系统内实施。一般来说，可以使用额外配置来实践本文的过程和系统，和/或可以在不脱离本文所公开的过程和系统的情况下排除所描述的一些方面。

本公开参考附图描述了本发明技术的一些方面，附图中仅示出了一些可能的方面。然而，其他方面可以以许多不同形式体现，并且不应被解释为限于本文阐述的方面。相反，提供这些方面是为了使本公开详尽且完整并且向本领域技术人员充分传达可能方面的范围。

应当理解，本文相对于附图描述的各个方面(例如，部分、部件等)并不旨在将系统和过程限于所描述的特定方面。因此，可以使用额外配置来实践本文的方法和系统，和/或可以在不脱离本文所公开的方法和系统的情况下排除所描述的一些方面。

类似地，在公开了过程的步骤的情况下，这些步骤是出于说明本方法和系统的目的而描述的，并且不旨在将本公开限于特定步骤序列。例如，可以按不同的顺序执行这些步骤，可以同时执行两个或更多个步骤，可以执行另外的步骤，并且可以在不脱离本公开的情况下排除所公开的步骤。此外，可以重复所公开的过程。

尽管本文描述了具体方面，但本技术的范围不限于那些具体方面。本领域技术人员将认识到在本发明技术范围内的其他方面或改进。因此，具体结构、动作或介质仅作为说明性方面来公开。本技术的范围由以下权利要求及其中的任何等同物限定。

Claims (20)

1.一种方法，其包括：

检测感官假体的接受者的消耗行为；以及

调节由所述感官假体提供的刺激以调节所述消耗行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，检测所述消耗行为包括：

从一个或多个传感器接收消耗行为标记；以及

处理所述消耗行为标记以检测所述消耗行为。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，从一个或多个传感器获得消耗行为标记包括：

用植入式麦克风接收所述消耗行为的听觉标记。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，从一个或多个传感器获得消耗行为标记包括：利用运动检测器接收所述消耗行为的运动标记。

5.根据权利要求1、2或3所述的方法，其中，调节由所述感官假体提供的刺激以调节所述消耗行为包括：

选择增强所述消耗行为的愉悦度的刺激；

选择降低所述消耗行为的愉悦度的刺激；或者

选择以其他方式改变所述消耗行为的刺激。

6.根据权利要求1、2或3所述的方法，其还包括：

记录所述消耗行为；以及

呈现所记录的消耗行为。

7.根据权利要求1、2或3所述的方法，其中，检测所述消耗行为包括响应于检测到特定感官输入而检测到所述消耗行为。

8.根据权利要求1、2或3中任一项所述的方法，

其中，所述消耗行为是单个消耗行动；

其中，所述消耗行为是所述接受者的长期行为方式；

其中，所述方法至少部分地由计算装置执行，所述计算装置为电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机或台式计算机；

其中，所述方法至少部分地由所述感官假体的外部处理器执行；

其中，所述方法至少部分地由所述感官假体执行；

其中，所述感官假体是听觉假体或视觉假体；

其中，所述感官假体是耳蜗植入物、电声装置、经皮骨传导装置、无源经皮骨传导装置、有源经皮骨传导装置、中耳装置、完全可植入听觉假体、听觉脑干植入物、助听器或个人声音放大产品；

其中，所述消耗行为是饮食行为、饮酒行为、电子烟行为或吸烟行为；或者

其中，检测所述感官假体的所述接受者的所述消耗行为包括利用以下装置检测消耗行为的标记：麦克风、加速度计、位置传感器、手动输入、场景分类器、葡萄糖传感器、酒精传感器、血氧传感器、近场通信传感器或金融交易监视器。

9.一种系统，其包括：

接受者的感官假体；

麦克风；

移动传感器；以及

计算装置，所述计算装置被配置成：

从所述麦克风和所述移动传感器接收关于所述接受者的消耗行为标记；

基于所述消耗行为标记确定所述接受者的消耗行为；以及

对所确定的行为采取动作，以调节所述消耗行为。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，基于所述消耗行为标记确定所述消耗行为包括：

将人工智能框架应用于所述消耗行为标记；以及

基于所述人工智能框架的输出来确定所述行为。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述人工智能框架是针对消耗行为训练的机器学习框架。

12.根据权利要求9、10或11所述的系统，其中，针对所确定的消耗行为采取动作包括：

向所述接受者提供消息，所述消息包括所述消耗行为的指示；或

调节由所述感官假体提供的刺激。

13.根据权利要求9、10或11中任一项所述的系统，其中，接收关于所述感官假体的所述接受者的所述消耗行为标记包括：

从所述麦克风接收听觉标记；以及

从所述移动传感器接收手部移动标记或头部移动标记。

14.根据权利要求9、10或11中任一项所述的系统，其中，所述麦克风是植入式麦克风。

15.根据权利要求9、10或11所述的系统，

其中，所述消耗行为是单个消耗行动；

其中，所述消耗行为是所述接受者的长期行为方式；

其中，所述计算装置是电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机或台式计算机；

其中，所述计算装置是所述感官假体的外部处理器；

其中，所述感官假体包括所述计算装置；

其中，所述感官假体是听觉假体或视觉假体；

其中，所述感官假体是耳蜗植入物、电声装置、经皮骨传导装置、无源经皮骨传导装置、有源经皮骨传导装置、中耳装置、完全可植入听觉假体、听觉脑干植入物、助听器或个人声音放大产品；

其中，所述计算装置包括在其上存储指令的存储器，所述指令对所述计算装置进行这样的配置；或者

其中，接收关于所述感官假体的所述接受者的所述消耗行为标记包括：从位置传感器、手动输入、场景分类器、葡萄糖传感器、酒精传感器、血氧传感器、近场通信传感器或金融交易监视器接收数据。

16.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质具有存储在其上的指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器：

基于感官假体获得的数据，记录所述感官假体的接受者的消耗行为；以及

显示关于所述消耗行为的信息。

17.根据权利要求16所述的计算机可读介质，其中，所述指令还使所述一个或多个处理器：

从所述感官假体接收所述数据；以及

基于所接收的数据确定所述消耗行为。

18.根据权利要求17所述的计算机可读介质，其中，基于所接收的数据确定所述消耗行为包括：

将人工智能框架应用于来自所述感官假体的数据；以及

基于所述人工智能框架的输出来确定所述消耗行为。

19.根据权利要求16、17或18所述的计算机可读介质，其中，所述指令还使所述一个或多个处理器：

响应于感官输入来调节所述感官假体的感官输出，以鼓励、阻止或调节所述感官假体的所述接受者的所述消耗行为。

20.根据权利要求16、17或18中任一项所述的计算机可读介质，

其中，所述指令进一步使所述一个或多个处理器向所述接受者提供消息，所述消息包括所述消耗行为的指示；

其中，所述感官假体包括所述计算机可读介质；

其中，所述感官假体是耳蜗植入物、电声装置、经皮骨传导装置、无源经皮骨传导装置、有源经皮骨传导装置、中耳装置、完全可植入听觉假体、听觉脑干植入物、助听器或个人声音放大产品；

其中，由所述感官假体获得的数据包括：来自一个或多个植入式麦克风的听觉标记、来自一个或多个外部麦克风的听觉标记、来自一个或多个加速度计的手部移动标记或头部移动标记、位置标记、手动设置或输入标记、场景分类器标记、葡萄糖标记、中毒标记、血氧标记、或接近度标记，或视觉标记；

其中，所述计算机可读介质设置于电话、平板电脑、可穿戴计算机、膝上型计算机或台式计算机中；

其中，所述计算机可读介质是非暂态计算机可读介质或暂态计算机可读介质；或者

其中，所述感官假体是听觉假体或视觉假体。

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