CN117729887A - 用于可穿戴实时认知行为治疗设备的系统和方法 - Google Patents

Abstract

用于可穿戴实时认知行为检测和/或治疗设备的设备、系统和方法，其用于检测用户的冲动状态、并且向患者和/或患者识别的人员网络提供即将发生的冲动状态的警报。该设备利用被配置为由用户穿戴并检测用户的电生理信号和/或心理生理信号的可穿戴非侵入式传感器的组合。传感器输出与电生理信号和心理生理信号相对应的相应传感器信号，并且将相应传感器信号传输到计算设备。计算设备具有软件应用程序，该软件应用程序对计算设备进行编程以处理传感器信号并且提供关于用户的冲动状态的信息和/或治疗信息。该设备还可以包括用于响应于设备检测到的冲动状态而直接向用户递送电刺激的系统。

Description

用于可穿戴实时认知行为治疗设备的系统和方法

相关申请数据

本申请要求2021年6月30日提交的共同未决的美国临时申请序列号63/217,077的权益，其全部公开内容通过引用明确并入本文。

技术领域

本发明涉及可穿戴医疗设备，并且更具体地涉及用于可穿戴实时认知行为治疗设备的系统和方法。

背景技术

冲动(impulsivity)是许多大脑疾病中常见的最普遍和最致残的行为障碍之一。在预期奖励刺激期间伏隔核(NAc)中的增强的反应性容易诱发冲动行为，这可能对适应不良行为的发展产生严重影响。值得注意的是，据报道在短暂预期窗口期间，在多个物种中存在电生理、神经化学和功能性神经影像学的相关项(correlates)。在“虚弱时刻(moment ofweakness)”之前的这些相关项(或生物标志物)有可能通知治疗者递送时间敏感的干预。

奖励超敏是神经精神疾病的一个共同特征，表现为对预期激励的冲动。在完成行为之前的预期时段期间发生的伏隔核(NAc)内活动的时间特定变化代表了干预的关键机会。然而，没有可用的疗法能够自动感测可能存在与预期相关的神经信号的该易感时刻并对其做出治疗反应。

发明内容

本文公开的是用于可穿戴实时认知行为治疗设备的创新设备和方法，其用于检测用户的冲动状态，并且一旦超过活动阈值就向患者和/或患者识别的人员网络提供即将发生的冲动事件的警报。该方法和设备利用可穿戴非侵入式传感器的组合，这些传感器被配置为由用户穿戴并且检测用户头皮处的电生理信号和/或诸如除了头皮之外的身体位置处的用户的生理信号。例如，生理信号可以是心理生理信号(即，与心理过程或障碍相关的生理信号)。传感器输出与头皮处的电生理信号和除头皮之外处的生理信号相对应的相应传感器信号，并且将相应传感器信号传输到计算设备。计算设备被配置为接收传感器信号。计算设备具有软件应用程序(“app”)，其对计算设备进行编程以处理传感器信号并且提供关于用户的冲动状态的信息和/或治疗信息。

在另外的方面中，该设备可以被配置为向用户提供治疗处置，诸如响应于由该设备检测到的冲动状态而直接向用户递送电刺激。

根据一个公开的实施例，一种可穿戴认知行为治疗设备包括被配置为穿戴在用户上的第一传感器和被配置为穿戴在用户上的第二传感器。第一传感器是被配置为检测用户的头皮处的电生理信号的非侵入式传感器，该电生理信号是用户的NAc信号的相关项。例如，第一传感器可以是包括头皮传感器阵列的头皮传感器，其检测背外侧前额皮质(dlPFC)θ(theta)(4-8Hz)信号。第一传感器被配置为输出与检测到的电生理信号相对应的第一传感器信号。第二传感器是被配置为检测生理信号(例如心率、心率变化性等)的非侵入式传感器，该生理信号是用户的NAc信号的相关项。例如，第二传感器可以是包括一个或多个电极的心率传感器，该一个或多个电极可以被放置在用户的手腕上方以检测心率和心率变化性。第二传感器被配置为输出与检测到的生理信号相对应的第二传感器信号。

该设备还包括与第一传感器和第二传感器可操作通信的计算设备。例如，计算设备可以是便携式计算设备，诸如智能手机、平板计算机、手持计算机、其他便携式计算机或类似物。计算设备被配置为接收第一传感器信号和第二传感器信号。计算设备也具有冲动软件应用程序(app)，其对计算设备进行编程以处理传感器信号并且利用检测算法来检测用户的冲动状态。然后app可以提供关于用户的冲动状态的信息和/或治疗信息。例如，app可以向用户(也称为“患者”)、患者识别的人员网络(例如，为患者提供处置的临床医生等)推送警报通知，以通知他们患者的冲动状态。

在另一个方面中，该设备可以具体被配置为处置患有失控的(LOC)饮食障碍的患者。通过侵入式的经验实验已经确定，NAc的低频(1-4Hz)δ(delta)带信号是对导致饮食障碍的冲动行为的敏感度量。一种这样的实验被描述在如下出版物中：“Closing the loopon impulsivity via nucleus accumbens delta-band activity in mice and man(通过小鼠和人的伏隔核δ带活动关闭冲动环路)”，美国国家科学院院刊(PNAS)2018年1月2日，2018年1月2日第115卷第1期(以下简称“关闭环路出版物”；还参见Halpem的PCT公开WO2018/064225，其全部公开内容通过引用并入本文。本文引用的所有出版物、专利和参考文献均通过引用整体并入本文。因此，在这个方面，第一传感器是非侵入式传感器，其被配置为检测NAc信号的δ带的相关项，例如dlPFCθ信号。在关闭环路出版物中描述的实验中，检查了闭环(closed-loop)系统紧接在收到高奖励刺激之前的易感期期间进行干预的可能性。电刺激期待食物奖励的小鼠的NAc有效地减弱暴食行为，这一发现可用于治疗人类。然而，为了使用自动刺激系统来对这种干预“闭合环路”，预期生物标志物的识别、表征和细化是关键步骤。在奖励预期的时段期间对小鼠和人类NAc进行了局部场电位(LFP)记录，并发现在预期高奖励刺激期间引发了显着的δ振荡。多单元分析揭示了NAc中的单元活动和δ振荡之间的强相关性。利用预先确定的功率阈值，将该转换生物标志物用作触发器。因此，闭环系统以显着的行为特异性阻止了小鼠的暴食，这一结果可以用于对患有病理动机过敏的神经精神病患者进行有针对性的干预。

在该设备的另一方面中，第二传感器可以是用于检测用户的心率和心率变化性的一个或多个电极。用户的心率和心率变化性是处于生理水平(即，心率峰值、心率变化)的NAc信号的一个或多个相关项。该相关项的因果关系通过NAc刺激来识别，诸如在NAc刺激开启和关闭的情况下测量相关项。相关项的灵敏度也可以通过状态操纵来识别。

在确定冲动状态时使用头皮处的电生理信号和生理信号两者改善了设备的特异性、灵敏度和可靠性。例如，利用头皮处的电生理信号和生理信号的检测算法可以在检测冲动状态时的特异性、灵敏度和可靠性方面被验证。

在另一方面中，计算设备可以被配置为经由无线通信(诸如蓝牙、WiFi或其他合适的无线通信系统)与第一传感器和第二传感器通信。因此，计算设备、第一传感器和第二传感器各自具有被配置为与其他通信模块(诸如蓝牙无线通信模块、WiFi适配器等)通信的相应无线通信模块。

在另一方面中，该设备还可以包括电刺激系统，该电刺激系统被配置为响应于该设备检测到的冲动状态而将治疗电刺激直接递送至用户。在一方面中，电刺激系统可以包括被配置为植入到用户的大脑中以刺激NAc的电刺激器。该app利用控制程序来控制电刺激系统，以基于检测到的冲动状态向用户递送受控的闭环电刺激。电刺激可以被配置为减弱冲动状态。例如，在即将发生的冲动事件包括失控的饮食行为的情况下，电刺激可以被配置为减弱失控的饮食行为。在另一方面中，电刺激可以是针对NAc的高频电刺激脉冲短序列(train)。

在又一方面，该设备可以被配置为检测和/或处置其他基于冲动和焦虑的障碍，以在诸如强迫性神经症(OCD)、成瘾、酗酒、饮食障碍、广泛性焦虑症(GAD)、创伤后应激障碍(PTSD)等的障碍中实施传感器检测。第一传感器和第二传感器被配置为检测与基于冲动和焦虑的障碍有关的大脑信号的相应相关项。在又一方面中，电刺激系统和控制程序可以被配置为向大脑(例如，NAc)递送电刺激以减弱特定障碍，诸如OCD、GAD、PTSD等。

本文公开的另一个实施例涉及使用可穿戴认知行为治疗设备的方法。根据一个实施例，该方法包括从穿戴在用户的头皮上的第一传感器获得与检测到的电生理信号相对应的第一传感器信号。从定位在用户的除头皮之外的身体位置处的第二传感器获得与检测到的生理信号相对应的第二传感器信号。计算设备接收第一传感器信号和第二传感器信号。然后，计算设备处理第一传感器信号和第二传感器信号，并且利用检测算法来检测用户的冲动状态，该检测算法利用第一传感器信号和第二传感器信号两者。

在该方法的附加方面，该方法可以包括本文描述的可穿戴认知行为治疗设备的附加方面的方面、功能和特征中的任何一个或多个。例如，该方法还可以包括使用电刺激系统递送治疗电刺激。在这种情况下，该方法还包括软件应用程序利用控制程序来控制电刺激系统以基于冲动状态向用户递送受控的闭环电刺激。然后，电刺激系统响应于冲动状态，将受控的闭环电刺激直接递送给用户。

通过结合附图考虑下面的描述，本发明的其他方面和特征将变得显而易见。

附图说明

参考随附的附图进一步详细描述示例性实施例的前述和其他方面，其中相同的附图标记指代相同的元件(例如，具有相同数字的元件被认为是相似的元件，诸如50a和50b)并且类似元件的描述应适用于所有相关的描述的实施例：

图1是可穿戴实时认知行为治疗系统的示例性实施例的示意图。

图2图示了放置在用户上的图1的系统的头皮电生理传感器。

图3图示了放置在用户上的图1的系统的生理传感器。

图4是用于确定NAc的δ信号的相关项的实验方法的示意图示。

图5以所有64个scEEG通道的曲线图的形式图示了图4的实验的结果，其示出了由非侵入式头皮EEG检测到的θ信号(4-8Hz)是左腹侧NAc的侵入式δ信号的相关项。

图6-图7图示了图4的实验的结果，其示出与“非食欲”预期状态(水之前发生)相比，在“有食欲”预期状态(奶昔之前发生)期间非侵入式检测到的头皮EEGθ信号(4-8Hz)与左腹侧NAc的侵入式δ信号之间的相关性显著升高。

图8图示了对于偏好转变为不再相比于奶昔更喜欢水的测试受试者的图4的实验的结果，其示出在特定于“食欲”状态的dlPFCθ信号中没有看到预期升高。

图9图示了图4的实验的结果，其示出了与水相比在奶昔之前发生的“有食欲”预期状态的T分数比较。

图10是使用可穿戴实时认知行为治疗系统来检测和/或处置(treat)用户的冲动状态的示例性方法的流程图。

具体实施方式

以下对本发明的某些实施例的描述不应当用于限制本发明的范围。根据以下描述，本发明的其他示例、特征、方面、实施例和优点对于本领域技术人员来说将变得显而易见，以下描述是为了说明而设想的用于实现本发明的最佳模式之一。如将认识到的，本发明能够具有其他不同且明显的方面，所有这些都不背离本发明。因此，附图和描述本质上应当被认为是说明性的而不是限制性的。

在描述示例之前，应当理解，本发明不限于所描述的特定示例，因此当然可以变化。还应当理解，本文中使用的术语仅是为了描述特定示例的目的，并且不旨在进行限制，因为本发明的范围将仅由所附权利要求书限制。

当提供数值范围时，应当理解，还具体公开了该范围的上限和下限之间的每个中间值，直到下限单位的十分之一，除非上下文另外明确规定。任何规定值或规定范围内的中间值与该规定范围内的任何其他规定值或中间值之间的每个更小范围都被涵盖在本发明内。这些更小范围的上限和下限可以独立地被包括在该范围内或排除在该范围内，并且其中任一个、两个限值或没有限值被包括在更小范围内的每个范围也被涵盖在本发明内，受到在该规定范围中任何具体排除的限制的约束。当规定范围包括一个或两个限值时，排除其中一个或两个所包括的限值的范围也被包括在本发明中。

除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同含义。尽管与本文描述的那些类似或等同的任何方法和材料可以用于本发明的实践或测试，但是现在描述一些潜在的和示例性的方法和材料。

必须注意的是，如本文和所附权利要求中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数指示物，除非上下文另外明确指出。因此，例如，提及“一个/一种化合物”包括多个这样的化合物，并且提及“该聚合物”包括提及一个或多个聚合物以及本领域技术人员已知的其等同物，以此类推。

本文中给出的某些范围的数值前面带有术语“约”。本文使用术语“约”来为其后面的确切数字以及接近或近似该术语后面的数字提供字面支持。在确定数字是否接近或近似具体列举的数字时，接近或近似的未列举的数字可以是在其呈现的上下文中提供与具体列举的数字基本相当的数字。

转向附图，图1示出了用于检测和/或处置用户102的冲动状态的可穿戴实时认知行为治疗系统100的示例性实施例。认知行为治疗系统100包括可穿戴实时心理生理检测设备101(也称为“认知行为治疗设备”)和可操作地耦连到认知行为治疗系统100的可选的电刺激系统140。

心理生理检测设备101包括被配置为穿戴在用户102上的多个电生理和生理传感器104。在图1的示例性实施例中，设备101包括两个传感器104，其包括被配置为穿戴在用户102上的非侵入式头皮电生理传感器104a(即，第一传感器)和被配置为穿戴在用户102上的非侵入式生理传感器104b(即，第二传感器)。设备101可以具有附加传感器104，诸如一个或多个附加电生理传感器104a和/或生理传感器104b，用于检测被确定为与人类冲动相关的大脑信号的相关项的各种电生理信号和/或生理信号。

头皮电生理传感器104a包括多个电极106(例如，干电极)，其被配置为放置在用户的头皮108上的用户的皮质上方，如图2所示。头皮电生理传感器104a被配置为检测用户102的头皮处的电生理信号110a，其是用户的NAc信号的相关项。在一个实施例中，头皮电生理传感器104a被配置为检测背外侧前额皮质(dlPFC)θ(4-8Hz)信号，其是NAc的δ信号(如下所述)或待使用设备监测和/或处置的特定的行为障碍的任何合适的脑信号的相关项。正如关 闭环路出版物中所描述的，经验侵入式实验已经确定，NAc的低频(1-4Hz)δ带信号是对导致饮食障碍的冲动行为的敏感度量。下面更详细描述的附加实验也验证了非侵入式目标识别头皮信号的特异性，这些头皮信号示出了随着时间的推移与NAc的δ信号的连接模式。此类实验的结果(下文将更详细地描述)表明，通过头皮EEG检测到的dlPFC上方的θ信号(4-8Hz)是先前发现映射到LOC饮食行为上的任务期间的侵入式NAcδ信号的相关项。因此，在一个实施例中，头皮电生理传感器104a是非侵入式传感器，其被配置为检测NAc信号的δ带的dlPFCθ信号(即，电生理信号)相关项。

头皮电生理传感器104a输出与检测到的电生理信号相对应的头皮电生理传感器信号110a。头皮电生理传感器104a包括无线通信模块112a，其被配置为经由计算设备120的无线通信模块112c将头皮电生理传感器信号110a无线地传输到计算设备120。头皮电生理传感器104a、生理传感器104b和计算设备120的相应无线通信模块112可以是用于任何合适的无线通信协议的通信模块，包括蓝牙、WiFi、无线USB等。可替代地，头皮电生理传感器104a可以诸如通过连接到计算设备120的输入端口120的合适的总线或导体被电耦连到计算设备120。

生理传感器104b是被配置为检测一个或多个生理信号的非侵入式传感器。在该示例性实施例中，生理信号是心率和心率变化性。心率和心率变化性被确定为是用户的NAc信号的相关项。生理传感器104b是心率传感器，其包括用于放置在用户的手腕上方的一个或多个电极106b，如图3所示，以检测心率和心率变化性。生理传感器104b输出与检测到的生理信号相对应的生理传感器信号110b。该相关项的因果关系通过NAc刺激来识别，诸如在NAc刺激开启和关闭的情况下测量相关项。相关项的灵敏度也可以通过状态操纵来识别。生理传感器104b包括无线通信模块112b，无线通信模块112b被配置为经由计算设备120的无线通信模块112c将生理传感器信号110b无线地传输到计算设备120。可替代地，生理传感器104b可以诸如通过连接到计算设备120的输入端口120的合适的总线或导体被电耦连到计算设备120。

示例性计算设备120是便携式计算机并且与头皮电生理传感器104a和生理传感器104b可操作地通信。作为一些非限制性示例，计算设备120是智能手机、平板计算机、手持计算机、其他便携式计算机或类似物。计算设备120具有微处理器122、用于显示用户界面125的显示器124(例如，LCD、LED等)、存储设备126(例如，硬盘驱动器、SSD)以及输入/输出端口128。计算设备120还具有无线通信模块112c，其被配置为与头皮电生理传感器104a和生理传感器104b的无线通信模块112a、112b通信，以接收相应的头皮电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b。

计算设备120还具有冲动软件应用程序(app)130，其对计算设备120进行编程以处理头皮电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b，以检测冲动状态和/或递送对行为障碍的处置。app 130可以被存储在存储设备126上并且包括检测算法132以基于头皮电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b来检测用户102的冲动状态。例如，检测算法可以包括一个或多个检测阈值，其可以用于使用检测对于冲动特定的低频功率的电生理头皮传感器来检测用户的冲动状态。例如，如果算法检测到与感测信号相关的信息高于阈值，则算法可以确定用户处于或即将处于特定冲动状态，针对该特定冲动状态启动警报和/或治疗。app 130还对计算设备120进行编程以传输关于检测到的用户102的冲动状态的信息和/或治疗信息。app 130可以向用户102、患者识别的人员网络136(例如，向患者提供处置的临床医生等)传输警报通知134，以向他们通知患者102的冲动状态。警报通知134可以通过任何合适的方式发送，诸如经由文本消息、音频消息、音频警报、电子邮件、推送通知等。

在某些实施例中，系统100(或设备101)可选地还包括电刺激系统140，其被配置为响应于可穿戴心理生理检测设备101检测到的冲动状态而直接向用户102递送电刺激142。电刺激系统140可以是任何合适的电刺激系统。电刺激系统140经由合适的通信系统(诸如合适的总线或无线通信模块)可操作地耦连到计算设备120。电刺激系统140包括被配置为控制电刺激系统140的操作的控制器144、以及可操作地耦连到控制器144的电刺激器146。电刺激器146包括电源和一个或多个电极或其他电刺激元件，用于将电刺激递送到用户102的解剖结构(例如，脑解剖结构)。计算设备130的app 130利用闭环控制程序144控制电刺激系统140以基于检测到的冲动状态来向用户102递送受控的闭环电刺激142。电刺激设备140可以与可从NeuroPace股份有限公司获得的系统中使用的电刺激设备相同或相似。

出版物“Brain-Responsive Neurostimulation for Loss of Control Eating:Early Feasibility Study(用于失控饮食的大脑反应性神经刺激：早期可行性研究)”，神经外科(Neurosurgery)，87卷，第6期，2020年12月，第1277-1288页描述了使用闭环刺激系统处置LOC饮食障碍的示例。该出版物中描述的可行性研究涉及因LOC饮食障碍而接受NAc双侧闭环刺激的患者。在一个实施例中，可穿戴实时认知行为治疗系统100可以被配置为经由电刺激系统140递送电刺激142，如该出版物中所描述的，例如以处置LOC饮食障碍或其他基于冲动和焦虑的障碍。

在其他实施例中，可穿戴实时认知行为检测系统100和/或设备101可以被配置为检测和/或处置其他基于冲动和焦虑的障碍，以在诸如强迫性神经症(OCD)、广泛性焦虑症(GAD)、创伤后应激障碍(PTSD)等的障碍中实施传感器检测。在这种情况下，第一传感器(例如，非侵入式头皮电生理传感器104a)和第二传感器(例如，非侵入式生理传感器104b)被配置为检测与基于冲动和焦虑的障碍相关的脑信号的相应相关项。

在一个实施例中，可穿戴实时认知行为检测系统100可以具体被配置为处置患有失控的(LOC)饮食障碍的患者。LOC是冲动的一个组成部分。经验性侵入式实验已确定，NAc的低频(1-4Hz)δ带信号是对导致饮食障碍的冲动行为的敏感度量(参见关闭环路出版物和PCT公开WO2018/064225)。现在参考图4至图9，附加实验验证了非侵入式目标(即dlPFC上方的θ信号(4-8Hz))识别头皮信号的特异性，这些头皮信号示出随着时间的推移与NAc的δ信号的连接模式。

实验的方法在图4至图5中描绘。图4示出进行了80项试验，对于每次试验，记录用于来自(位于受试者的dlPFC上方的位置的)非侵入式头皮传感器的同步头皮脑电图(scEEG)的64通道，并且记录用于来自直接测量NAc的δ信号的颅内(侵入式)传感器的颅内脑电图(iEEG)的4个通道。图5以所有64个scEEG通道的曲线图的形式图示了实验结果，其示出了由非侵入式头皮EEG检测到的θ信号(4-8Hz)是左腹侧NAc的侵入式δ信号的相关项。图6-图7还示出，与“非食欲”的预期状态(水之前发生)相比，在“食欲”预期状态(奶昔之前发生)期间非侵入式检测的头皮EEGθ信号(4-8Hz)和左腹侧NAc的侵入式δ信号之间的相关性显著升高。这些结果显示该信号特定于预期反应，并且在基线(预期提示之前)或递送(预期液体的接收)状态中都没有被发现。图8图示了测试受试者的实验结果，该测试受试者的偏好转变为不再相比于奶昔更喜欢水。图8示出在对于“食欲”状态特定的dlPFCθ信号中没有看到预期升高。这进一步表明，非侵入式检测到的dlPFCθ信号特定于LOC饮食障碍(即冲动)，而不是一般的“食欲”状态。图9图示了与水相比在奶昔之前发生的“食欲”预期状态的T分数比较。因此，在认知行为系统100的一个实施例中，头皮电生理传感器104a被配置为检测NAc信号的δ带的dlPFCθ信号相关项。

现在参考图10，流程图示出了使用可穿戴实时认知行为系统100来检测和/或处置用户102的冲动状态的示例性方法200。在步骤202处，认知行为系统100被装配到用户102上。头皮电生理传感器104a被应用于用户102的dlPFC之上的头皮。生理传感器104b被应用于用户102除头皮之外的一个或多个位置。在步骤204处，头皮电生理传感器104a检测来自用户102的电生理信号并且输出与检测到的电生理信号相对应的电生理传感器信号110a。在步骤206处，生理传感器104b检测来自用户102的生理信号并且输出与检测到的生理信号相对应的生理传感器信号110b。在步骤208处，计算设备120接收电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b。在步骤210处，计算设备120处理电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b，并且利用检测算法来基于电生理传感器信号110a和生理传感器信号110b检测用户的冲动状态。当两个输入信号——生理信号(例如心率)和电生理信号(例如θ功率)一起超过实验定义的幅度阈值时，检测到冲动状态。在可选步骤212处，计算设备120利用控制程序来控制电刺激系统140以基于冲动状态向用户102递送受控的闭环电刺激142。在可选步骤214处，电刺激系统142将受控的闭环电刺激142直接递送至用户102。附加于或替代确定递送电刺激处置，方法200可以包括步骤216，其中计算系统120将关于检测到的冲动状态的警报通知134传输到患者102和/或护理人员网络136。

在其他实施例中，并且如本文所述，用于使用可穿戴实时认知行为治疗系统100和/或设备101的方法200可以被配置为检测和/或处置任何合适的基于冲动和焦虑的障碍，诸如LOC饮食障碍、强迫性神经症(OCD)、广泛性焦虑症(GAD)、创伤后应激障碍(PTSD)等。

虽然实施例易于进行各种修改和替代形式，但其具体示例已在附图中示出并且在本文中详细描述。然而，应当理解，本发明不限于所公开的特定形式或方法，相反，本发明涵盖落入所附权利要求的范围内的所有修改、等同物和替代物。

Claims (31)

1.一种系统，包括：

第一传感器，其被配置为穿戴在用户上，所述第一传感器是被配置为检测所述用户的头皮处的电生理信号并且输出与检测到的电生理信号相对应的第一传感器信号的非侵入式传感器；

第二传感器，其被配置为穿戴在所述用户上，所述第二传感器是被配置为检测除所述头皮之外的身体位置处的生理信号并且输出与检测到的生理信号相对应的第二传感器信号的非侵入式传感器；

计算设备，其与所述第一传感器和所述第二传感器可操作通信，所述计算设备被配置为接收所述第一传感器信号和所述第二传感器信号，所述计算设备具有软件应用程序，所述软件应用程序对所述计算设备进行编程以处理所述第一传感器信号和所述第二传感器信号并且利用检测算法来检测所述用户的冲动状态，所述检测算法利用所述第一传感器信号和所述第二传感器信号两者；当两个输入信号——生理信号(例如心率)和电生理信号(例如θ功率)一起超过实验定义的幅度阈值时，检测到冲动状态；两个信号都将以实时方式传输和处理；所述生理信号将被提取以量化心率、呼吸速率和皮肤电反应；所述电生理信号将被提取以按1Hz为增量量化4-50Hz的频谱功率，所述检测阈值将根据一组先前的实验和验证以实验方式被预先定义，并且将被呈现为在所有合并信号的移动2分钟基线平均值以上的2秒瞬时信号捕获中的某X％幅度增加；有助于这种检测算法的信号将基于与所检测的状态最相关的那些信号通过实验来定义。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述电生理信号是伏隔核(NAc)信号的相关项。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述第一传感器是包括头皮传感器阵列的头皮传感器，所述头皮传感器阵列检测背外侧前额皮质(dlPFC)θ(4-8Hz)信号。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述生理信号是伏隔核(NAc)信号的相关项。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述第二传感器是被配置为检测心率和心率变化性中的至少一者的心率传感器。

6.根据权利要求4所述的系统，其中所述第二传感器包括一个或多个电极，所述一个或多个电极被配置为放置在用户的手腕上方以检测心率和心率变化性中的至少一者。

7.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一传感器被配置为检测伏隔核(NAc)信号的δ带的相关项。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述NAc信号的δ带的所述相关项是背外侧前额皮质(dlPFC)θ(4-8Hz)信号。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述检测算法在通过利用所述头皮处的所述电生理信号和除所述头皮之外的位置处的所述生理信号两者来检测所述冲动状态时的特异性、灵敏度和可靠性被验证。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算设备被配置为经由无线通信协议与所述第一传感器和所述第二传感器通信。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述无线通信协议是蓝牙、WiFi和无线USB之一。

12.根据权利要求1所述的系统，还包括：

电刺激系统，其被配置为响应于所述冲动状态而直接向所述用户递送电刺激；并且

其中所述软件应用程序被配置为利用控制程序来控制所述电刺激系统以基于所述冲动状态向所述用户递送受控的闭环电刺激。

13.根据权利要求12所述的设备，其中所述冲动状态是失控的饮食行为，并且所述电刺激系统被配置为向所述用户的所述伏隔核(NAc)递送电刺激，所述电刺激被配置为减弱所述失控的饮食行为。

14.根据权利要求13所述的设备，其中所述电刺激系统是闭环刺激系统。

15.一种确定用户的冲动状态的方法，包括：

从穿戴在所述用户的头皮上的第一传感器获得与检测到的电生理信号相对应的第一传感器信号；

从位于所述用户的除所述头皮之外的身体位置处的第二传感器获得与检测到的生理信号相对应的第二传感器信号；

计算设备接收所述第一传感器信号和所述第二传感器信号；

所述计算设备处理所述第一传感器信号和所述第二传感器信号，并且利用检测算法来检测所述用户的冲动状态，所述检测算法利用所述第一传感器信号和所述第二传感器信号两者。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述电生理信号是伏隔核(NAc)信号的相关项。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所述第一传感器是包括头皮传感器阵列的头皮传感器，所述头皮传感器阵列检测背外侧前额皮质(dlPFC)θ(4-8Hz)信号。

18.根据权利要求15所述的方法，其中所述生理信号是伏隔核(NAc)信号的相关项。

19.根据权利要求4所述的方法，其中所述第二传感器是检测心率和心率变化性中的至少一者的心率传感器。

20.根据权利要求4所述的方法，其中所述第二传感器包括放置在所述用户的手腕上方的一个或多个电极以检测心率和心率变化性中的至少一者。

21.根据权利要求15所述的方法，其中所述第一传感器被配置为检测伏隔核(NAc)信号的δ带的相关项。

22.根据权利要求21所述的方法，其中NAc信号的所述δ带的所述相关项是背外侧前额皮质(dlPFC)θ(4-8Hz)信号。

23.根据权利要求15所述的方法，其中所述检测算法在通过利用所述头皮处的所述电生理信号和除所述头皮之外处的所述生理信号两者来检测所述冲动状态时的特异性、灵敏度和可靠性被验证。

24.根据权利要求15所述的方法，其中所述计算设备被配置为经由无线通信协议与所述第一传感器和所述第二传感器通信。

25.根据权利要求24所述的方法，其中所述无线通信协议是蓝牙、WiFi和无线USB之一。

26.根据权利要求15所述的方法，还包括：

软件应用程序利用控制程序来控制电刺激系统，以基于所述冲动状态向用户递送受控的闭环电刺激；以及

所述电刺激系统响应于所述冲动状态，将所述受控的闭环电刺激直接递送到所述用户。

27.根据权利要求26所述的方法，其中所述冲动状态是失控的饮食行为，并且所述电刺激系统向所述用户的所述伏隔核(NAc)递送电刺激，所述电刺激被配置为减弱所述失控的饮食行为。

28.根据权利要求27所述的方法，其中所述电刺激设备是闭环系统。

29.根据权利要求15所述的方法，其中所述用户的所述冲动状态是所述用户具有渴望的状态。

30.一种存储在存储设备上的计算机可执行方法，包括：

接收第一传感器信号或指示所述第一传感器信号的信息作为输入，所述第一传感器信号对应于来自穿戴在所述用户的头皮上的第一传感器的检测到的电生理信号；

接收第二传感器信号或指示所述第二信号的信息作为输入，所述第二传感器信号对应于来自位于所述用户的除所述头皮之外的身体位置处的第二传感器的检测到的生理信号；以及

利用所述第一传感器信号和所述第二传感器信号或者指示所述第一传感器信号和所述第二传感器信号的信息来确定所述用户的冲动状态。

31.根据权利要求30所述的方法，其中确定所述用户的所述冲动状态包括利用阈值。