JP2007501657A - 電気生理学的直観インジケータ - Google Patents

Abstract

直観を電気生理学的に検出し、測定するシステム及び方法を開示する。１つの実施形態では、１人又は複数の個人の１つ又は複数の電気生理学的特性を監視して、未来の事象の指標として使用する。１つの実施形態では、電気生理学的特性は、心拍数変動、脳波活動、呼吸パターン、皮膚の伝導レベルなどを含む。別の実施形態では、信号平均化技術を使用して、未来の事象の指標として使用できる波形を生成する。

Description

関連出願

（関連出願の相互参照）
本出願は、２００３年８月８日出願の米国暫定特許出願第６０／４９３，９３６号に関し、その優先権を主張する。本出願は、米国特許出願第１０／４８６，７７５号に対する優先権も主張し、これは２０００年３月１日出願のＰＣＴ国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ００／０５２２４号に基づき、これは１９９９年３月２日出願の米国特許出願第０９／２６０，６４３号の優先権を主張し、これは参照により全体が本明細書に組み込まれる。

本発明は、直観の表示を検出すること、及び特に直観の電気生理学的検出と測定のシステム及び方法に関する。

神経科学者の間では一般的に、精神的概念、意識的な認識、記憶、無意識の知覚は、脳と神経系の出現属性であると想定されている。精神は基本的に、標準的な肉体的制約を受ける複雑で動的な体系であると想定されている。したがって、精神は、過去の記憶と混じり合う、現在の感覚入力の知覚に限定されると想定される。したがって、直観は往々にして、無意識レベルにおける感情又は決定に影響を及ぼす潜在意識に記憶される情報に関連すると想定される。

しかし、物理学では時間の絶対的方向が非常に不正確になる（例えば一般相対性理論、電気力学、量子力学）。これらの非局在効果は通常、原子内の領域でのみ明白であると想定される。しかし、歴史を通してマクロ的スケールの例が報告されている（例えば預言、予知、第六感、直観など）。ほぼ１世紀にわたり、これらが偶然の一致、選択的記憶、又は推論できない未来の事象の知覚と理解するかどうか決定するために研究者はこれらの現象について研究してきた。

特に関心を引いたのは、明白な理由がなく、予想していない感情的事象の前に発生し、一般的に「いやな感じ」と言われる直感的な予感である。厳密な方法を通して、未来の事象が十分に重要か、新規か、感情的である場合、未来の反応と首尾一貫した現在の生理学的状態の変化を引き起こすことがあることが示された。この研究の一つの重要な態様によると、実際の事象の情動性と、実際の事象に先立って発生するであろう生理学的状態の変化との間に関係がある。したがって、感情の状態の変化を反映する神経系の変遷のパターンを電気生理学的に測定することは、直観を検出し、測定する重要な態様である。

異なる感情を経験すると、脈拍間の心拍数変動（ＨＲＶ）の明白なリズムのパターンが顕著に変化することも判明した。また、短い時間尺度（３から１０秒）とこれより長い時間尺度（１０秒から複数分）で発生する特定の変化がある。

心電図（ＥＣＧ）から導出される心拍数変動（ＨＲＶ）は、心拍数において自然に発生する心拍間変化の尺度である。ＨＲＶ、つまり心臓リズムの分析は、心臓と脳との相互作用を反映する神経心臓機能、及び感情の状態の変化に対して特に敏感な自律神経系の変遷のパターンの強力な非侵襲的尺度を提供する。

しかし、これまでに直観の検出とＨＲＶ、ＥＥＧ、ＥＣＧなどの特定の電気生理学的インジケータとの関係については認識されていない。したがって、当技術分野では電気生理学的直観インジケータに対する要求がある。

本発明は、直観の電気生理学的検出と測定のシステム及び方法に関する。１つの実施態様では、方法は、時間の第１点で対象の電気生理学的特性を測定し、時間の第２点で前記対象の電気生理学的特性を測定することを含む。方法はさらに、第１時間点と第２時間点との間の電気生理学的特性の変化の測定値を計算し、計算した測定値に基づいて第３時間点で発生する事象を判別することとを含む。１つの実施態様では、事象を判別することは、計算した測定に基づいて第３時間点で発生する事象の蓋然性を予測することを伴う。

他の実施形態を本明細書で開示し、請求の範囲で述べる。

電気生理学的直観インジケータの電気生理学的検出と測定のシステム及び方法を開示する。１つの実施形態では、個人の１つ又は複数の電気生理学的特性を監視し、未知の事象又は未来の事象の表示として使用する。１つの実施形態では、電気生理学的特性は個人のＨＲＶ（心拍の減速と加速）であり、他の実施形態では、脳波図（ＥＥＧ）、呼吸パターン、皮膚の伝導レベル（ＳＣＬ）などによって測定した個人の脳波活動である。本発明の１つの態様は、投資の決定、賭博など、特定の未来の事象に関する予測ツールとして個人のグループの１つ又は複数の電気生理学的特性を使用することである。

１つの実施形態では、「信号平均化」技術は、ＥＣＧ活動に時間をロックしたＥＥＧ活動の検出に使用する相当の信号歪みを導入せずに、反復的信号をノイズから分離するディジタル技術である。別の実施形態では、その結果生じる波形を使用して、心臓の活動に対して脳の活動を同期化するレベルを定量化する。信号平均化技術を、１人又は複数の個人の電気生理学的特性に適用することができる。次に、その結果生じる波形を、実際に発生する未来の事象又は未知の事象の蓋然性の指標として使用することができる。

Ｉ．用語の概要
心拍数変動（ＨＲＶ）はＥＣＧから導出され、自然に発生する心拍数の心拍間変化の尺度である。ＨＲＶ、つまり心臓リズムの分析は、心臓と脳との相互作用を反映する神経心臓機能、及び感情の状態の変化に対して特に敏感な自律神経系の変遷のパターンの強力な非侵襲的尺度を提供する。研究者は、感情と、遠心性（下降）や求心性（上昇）両方の自律神経活動のパターン変化との間には重要な関連があると示唆している。このような自律神経活動の変化は、心臓リズムのパターンの劇的変化を伴い、これは往々にして、心拍数変動の量が変化せずに生じる。特に、怒り、フラストレーション又は不安などの負の感情を経験する間、心臓リズムはさらに不規則になって混乱し、自律神経系（ＡＮＳ）の副交感神経枝と交感神経枝との間に生じる相互運動の同期性の低下を示す。不快な感情的経験に対する短期（例えば３から１０秒）の反応では、心臓リズムに通常、心拍の減速が生じる。これに対して、感謝、愛又は同情などの持続する正の感情は、心臓リズムに非常に規則正しい、又は首尾一貫したパターンを伴い、ＡＮＳの２つの枝間の同期性向上と、副交感神経の活動増加に向かう自律神経バランスのシフトを反映する。短期の反応では、快い感情的経験は、心拍の加速につながる。

図１を参照すると、個人の心拍数変動（心臓リズム）パターンが、フラストレーションと感謝との両方の状態について描かれている。１つの実施形態では、感謝の状態は、例えば２００２年３月１９日に発行され、参照により本明細書に組み込まれる「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｎｇ Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｉｃ Ｂａｌａｎｃｅ」と題した米国特許第６，３５８，２０１号で以前に記載され、開示されたフリーズフレーム技術のように、正の感情の焦点を再び合わせる練習を使用して達成することができる。

記録を統計的に分析すると、２つの異なる感情的状態の間に、心拍数変動の量はほぼ同じままであるが、心臓リズムのパターンは顕著に変化することが分かる。フラストレーションに伴う不規則な乱れた心臓リズムのパターンと、心からの感謝の感情を経験している個人の滑らかで調和したサイン波状（コヒーレント）パターンとの対比に留意されたい。このパターンを生理学的コヒーレンスと呼び、これは直観の増大など、幾つかの生理学的及び心理学的利点を伴う。

「生理学的コヒーレンス」という用語は、本明細書では、身体の器官系間の比較的秩序的で調和する相互作用、及び精神生理学的根とワーク全体での改善された情報の流れを伴う幾つかの関連する生理学的現象を言う。コヒーレンスという用語は、幾つかの関連する定義を有する。この用語の一般的な定義は、コヒーレントな（筋の通った）議論のように「論理的に統合され、一貫性があり、知性的であるという性質」である。この文脈では、思考や感情の状態を「コヒーレント」又は「非コヒーレント」と見ることができる。しかし、これらの連想は単なる隠喩ではないので重要である。身体の様々な器官系が生成する発振リズムでは、異なる感情が実際に異なるコヒーレンスの程度を伴うからである。

「コヒーレンス」という用語は、物理学では波形内の秩序的又は建設的なパワーの分布を言うのに使用される。波形の周波数と形状が安定するほど、コヒーレンスが高くなる。コヒーレントな波の一例はサイン波である。オートコヒーレンスという用語は、この種のコヒーレンスを指すのに使用される。生理学的体系では、このタイプのコヒーレンスは、単一の発振系が生成するリズム活動における秩序と安定性の程度を言う。コヒーレンスを計算する１つの実施形態が、以前に組み込んだ米国特許第６，３５８，２０１号で開示されている。

コヒーレンスとは、位相又は周波数がロックされた２つ以上の波のことも言う。生理学では、コヒーレンスは、呼吸又は心臓リズムなど、２つ以上の身体の発振系が同調し、同じ周波数で発振する機能モードを言うのに使用することができる。クロスコヒーレンスという用語は、このタイプのコヒーレンスを指定するために使用する。

以上の定義はいずれも、感情的生理学及び生態電磁気学双方の研究に当てはまる。同調は、心臓リズム、呼吸リズム、血圧発振の間で観察される。

生理学的コヒーレンスに付随する別の関連する現象は共振である。物理学では、共振は、器官系の自然な振動周波数と同一か、ほぼ同一である周波数を有する刺激に反応して、器官系に通常でない大きい振動が生成される現象を指すのに使用する。このような状態で生成される振動の周波数を系の共振周波数と言う。人間の器官系がコヒーレント・モードで動作している場合は、ＡＮＳの交感神経と副交感神経の枝間の同期が増加し、心臓リズム、呼吸、血圧発振の間に同調が観察される。これが生じるのは、発振する下位器官系が全て、器官系の共振周波数で振動しているからである。大部分のモデルは、人間の心臓血管系の共振周波数が心臓と脳との間のフィードバック・ループによって決定されることを示す。人間や多くの動物では、共振周波数は約０．１ヘルツであり、これは１０秒のリズムと同等である。

要するに、コヒーレンスという用語は、同調、共振、同期を含む生理学的モードを述べるための包括的用語として使用され、これらは別個ではあるが関連した現象であり、全ては身体の下位器官系の調和する活動と相互作用から生じる。生理学的コヒーレンスの相関現象は、ＡＮＳの２本の枝間の同期の増大、副交感神経活動の増加への自律神経バランスのシフト、心臓と脳との同期の増大、血管共振の増大、多様な生理学的発振系間の同調を含む。コヒーレント・モードは、心臓リズムの滑らかなサイン波状パターン（心臓リズムのコヒーレンス）、及び心拍数変動のパワー・スペクトルの低周波範囲における約０．１ヘルツの周波数での狭帯域、高振幅のピークに反映される。

スペクトル分析技術をＨＲＶ波形に適用することにより、自律神経系の交感神経枝又は副交感神経枝の活動を表す様々な周波数成分を識別することができる。ＨＲＶパワー・スペクトルを、３つの周波数の範囲又は帯域に分割する。つまり、０．０３３〜０．０４Ｈｚの超低周波数（ＶＬＦ）、０．０４〜０．１５Ｈｚの低周波数（ＬＦ）、０．１５〜０．４Ｈｚの高周波数（ＨＦ）である。

次に図２を参照すると、典型的なＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦの領域が表示された典型的なＨＲＶパワー・スペクトルが図示されている。高周波数（ＨＦ）帯域は、副交感神経又は迷走神経の活動の尺度として広く受け入れられている。この帯域のピークは、一般的に呼吸性洞不整脈（ＲＳＡ）と呼ばれる呼吸サイクルに関連する心拍数の変動に対応する。パニック、不安又は心配、鬱病、心臓疾患、その他の多くの障害があって、精神的又は感情的ストレスがある状態の個人には、副交感神経の活動低下が認められている。したがって、以前のＲＳＡ訓練方法は、ＨＲＶパワー・スペクトルにおいてＨＦピークを上昇させることに焦点を当てていた。低周波数（ＬＦ）領域は、特に短期の記録では、交感神経と副交感神経の両方の活動を反映することができる。

II．電気生理学的直観インジケータ
神経科学者の間では一般的に、精神的概念、意識的な認識、記憶、無意識の知覚は、脳及び神経系の出現属性であると想定されている。したがって、精神は基本的に、全ての物体と同じ物理的制約を受ける複雑で動的な体系であると想定されている。

しかし、物理学では時間の絶対的方向が非常に不正確になる（例えば一般相対性理論、電気力学、量子力学）。これらの非局在効果は通常、原子内の領域でのみ明白であると想定される。しかし、歴史を通してマクロ的スケールの例が報告されている（例えば預言、予知、直観など）。

特に関心を引いたのは、明白な理由がなく、予想していない感情的事象の前に発生し、一般的に「いやな感じ」と言われる直感的な予感である。未来の事象が十分に重要か、新規か、感情的である場合、これは、未来の反応と首尾一貫した現在の生理学的状態の変化を引き起こすことがあると判断されている。

そのために、本発明の一つの態様は、実際の結果と一致する未来の事象又は未知の事象に対する電気生理学的反応を経験する個人の能力を検出し、定量化することである。本発明の別の態様は、未来の事象の予言者として、個人のグループの電気生理学的反応を定量化するか、未知の質問に答える、あるいはその両方を実行することである。

次に図３を参照すると、直観インジケータを実現する手順の１つの実施形態が図示されている。この実施形態では、参加者は、１つ又は複数の電気生理学的特性（例えばＨＲＶ、ＥＥＧ、呼吸パターン、ＳＣＬなど）を監視するシステムに接続される。１つの実施形態では、国際的な１０〜２０のシステムによって定義されているような部位に適用したＥＥＧ電極を各参加者に取り付けることによって、参加者のＥＥＰ特性を測定することができる。皮膚の伝導率を測定するために、参加者の手及び／又は指に表面銀−塩化銀電極を取り付ける。参加者の胸部に巡らせた呼吸ベルトを使用して、呼吸を測定する。最後に、ＥＣＧ又はパルス波（しかし、これに制限されない）から、ＨＲＶを導き出す。ＥＣＧ増幅器を使用してよく、血圧の変化を測定し、血圧波が脳に到達する時間を測定するために、光体積記録センサも取り付けて、パルス通過時間を測定してよいことを理解されたい。

手順は、個人がポイントＴ₁で起動ボタンを押して開始する。これで、所定の期間（Ｔ_blank−1）が経過してから、システムがＴ₂に表示するためにランダムで刺激（例えば像、音、質問など）を選択する。図３の実施形態では、Ｔ_blank−1は６秒であるが、Ｔ_blank−1は言うまでもなくこれより長い時間でもよいことを理解されたい。

引き続き図３を参照すると、この実施形態では、システムがランダムに選択された刺激を３秒間（Ｔ_display）提供するが、他の長さの時間も同様に選択することができる。Ｔ_displayの後、追加の所定期間（Ｔ_blank−2）だけ刺激を除去する。図３の実施形態ではＴ_blank−2が１０秒であるが、他の長さの時間を使用してもよい。上述したように、上述した手順の間に、複数の個人の電気生理学的データを同時に監視することができる。このような場合、グループの電気生理学的データの組み合わせた値を求めて、予測モードに使用することができる。

図４は、図３の手順から生成されたサンプル・データを示す。この実施形態では、Ｔ_blank−1、Ｔ_display及びＴ_blank−2の期間に記録された生理学的データを、時間に対してプロットする。特に、図４はＳＣＬのパーセンテージ変化に対してプロットした時間のグラフを示す。図３と同様に、被験者（又は被験者のグループ）がＴ₁で開始ボタンを押し、Ｔ_blank−1の間、空白の画面を見て、Ｔ_displayの間、刺激に曝され、次にＴ_blank−2の間、空白の画面を見る。しかし、図３とは異なり、図４は３つの別個の刺激に対する反応データを含み、その最初の２つは低レベルの刺激（例えば落ち着いた画像）であり、第３は高レベルの刺激（例えば感情的な画像）である。

１つの実施形態では、生のＥＥＧデータから目の瞬きを除去するために独立成分分析（ＩＣＡ）を使用した。落ち着いた試験と感情的な試験との間の有意の差を試験するために、ランダム化した対のサンプル順序置換ｔ試験の多変量解析も使用した。

電気生理学的データの測定のさらに別の図では、図５がＨＲＶとＳＣＬ双方のパーセント変化に対する時間のグラフを示す。特に、プロット６−１は、低レベルの刺激に対するＳＣＬ反応の曲線であり、プロット６−２は、高レベルの刺激に対するＳＣＬ反応の曲線（心拍数の減速）である。また、プロット６−３は、低レベルの刺激に対するＨＲＶ反応の曲線であり、プロット６−４は、高レベルの刺激に対するＨＲＶ反応の曲線（心拍数の減速）である。

区域６０は、開始ボタンを押下する時間（Ｔ₁）から刺激が与えられる時間（Ｔ₂）までの被験者のＨＲＶのパーセント変化で測定した直観の測定値を表す。これに対して、区域６５は、問題の事象に至るまでの被験者のＳＣＬのパーセント変化に基づいて、未来の事象を「感じる」被験者の能力を測定する１つの方法を表す。要するに、図５のデータは、ＨＲＶがＳＣＬより明白な直観の電気生理学的測定値を提供すると示唆される。

生物器官系の反応パターンを検出し、現在の神経系の反応と比較できる電気生理学的背景測定値を提供するために、本明細書で「信号平均化」と呼ぶ技術を使用することができる。この方法で、直観の測定値を取得することができる。本質的に、信号平均化は、明白な信号の劣化を導入することなく、ノイズから反復的信号を分離するディジタル技術である。１つの実施形態では、信号平均化は、任意の数の長さが等しいエポックを重畳することによって達成され、各エポックは反復する定期的信号を含む。この手順は、定期的信号に時間ロックされた信号を強調して識別し、さらに時間ロックされていない変動を削除する。ＥＣＧに時間ロックされているＥＥＧ活動を検出するために信号平均化を使用する実施形態では、その結果の波形を「心拍誘発電位」と呼ぶ。

１つの実施形態では、最初にＥＥＧ及びＥＣＧから記録した信号をディジタル化することによって、信号平均化を実行することができる。その後、ＥＥＧとＥＣＧ信号を個々の区分に切り取るために、ＥＣＧのＲ波（ピーク）を時間基準として使用することができる。１つの実施形態では、これらの個々の区分をまとめて平均化して、結果の心拍誘発電位の波形を生成することができる。被験者が複数の実施形態では、上記の信号平均化手順をグループについて実行し、その結果の波形を予測処置として使用することができる。

図６Ａから図６Ｂは、本発明の原理と一致する動作モードの２つの実施形態を示す。以下でモード１と呼ぶ図６Ａの実施形態では、被験者が、プロセスの第１段階（段階１）として、未来の結果はどうなるかの回答又は推測、又は未知の質問に対する回答を選択する。この刺激（この実施形態では、選択が刺激である）の後に、全センサからの生理学的データを分析し、どの処置及び／又は処置の組み合わせが実際の結果を最もよく予想しているかを調べる（図７Ａから図７Ｂに関して以下で詳細に検討する）。図６Ａの実施形態では、はい／いいえの構成を使用するが、言うまでもなく、任意の形態の反対質問を同様に使用してよいことを理解されたい（例えば赤／黒、上／下、頭部／尾部、購入／売却、病気／健康など）。

引き続き図６Ａを参照すると、図７Ａから図７Ｂに関して以下でさらに詳細に検討するように、モード１の段階２は、新たに取得した誘発反応の波形を以前の分類と比較することを含む。段階３は、現在の信号のクラスと確信レベルを求めることを含み、段階４は、予想出力を生成することを含む。

図６Ｂは、動作モードの第２の実施形態（モード２）を示す。モード２では、個人が「はい」及び「いいえ」インジケータでランダムな順序にて別個に表される。次に、刺激の提示後に、全センサからの生理学的データを分析して、どの処置及び処置の組み合わせが実際の結果を最もよく予想しているかを調べる。モード２では、刺激の提示がデータサイクルの開始として作用する（しかし、刺激の前にデータは記録されている）。また、この刺激前のデータと刺激後のデータは両方とも、分析に使用することができる。

図６Ｂで示すように、モード２の段階１は、はい／いいえの刺激のランダム提示を含む。次に、段階２で反対の刺激を提示する。その後、図６Ｂの実施形態では、新たに取得した誘発反応の波形を、段階３で以前の分類と比較し、段階４で現在の信号のクラスと確信レベルを求める。最後に、予想出力を段階５で生成する。

モード１又はモード２を、ランダムに生成した内部結果発生源（つまり内部ランダム数生成装置）又は外側の環境で発生する事象（例えばコインを投げる、株価の変化など）によって生成された実際の結果に合わせて校正してよいことを理解されたい。さらに、選択した動作モードの様々な段階間の間隔を使用者が決定してよいことも理解されたい。

図７Ａは、本発明の１つ又は複数の態様を実行するシステムの校正段階の１つの実施形態の流れ図である。特に、プロセス７００は、ブロック７０５でシステムの設定にて開始する。適切な電極とセンサを被験者に接続したら、１つの実施形態ではシステムが、様々な信号が適切に取得され、信号の品質が分析にとって適切であることを確認するためにチェックする。非制限的な例により、ＥＥＧ、ＥＣＧ、皮膚伝導率電極の抵抗値をチェックして、十分に低いことを確認する。また、このような電極が生成する信号を同様にチェックして、信号が予想されたレベルであることを確認することができる。１つの実施形態では、１つ又は複数の信号が適切に取得されない場合、システムは使用者に警告する。別の実施形態では、又は１つ又は複数の以前の実施形態に加えて、全信号レベルが確認されたら、システムはデータ取得の準備で様々な信号を自動校正し、正規化することができる。

プロセス７００は、ブロック７１０の初期化動作へと続く。１つの実施形態では、新しい校正の準備で、以前の値と確信レベルをリセットする。１つの実施形態では、初期化プロセスは、データ取得の前で、個人と実行すべき予想の文脈に合わせた校正の前に、動作モードを選択することを含む。多数の動作モードが想定されることが理解されるが、上記の図６Ａから図６Ｂはこのような２つの例示的動作モードを示している。

図７Ａのブロック７１５で、プロセス７００は引き続きデータを取得する。システムをモード１（上記の図７Ａ参照）に設定している場合、はい／いいえの選択を実行する（例えば被験者がボタンを押下する）瞬間に、サイクルを開始する。しかし、モード２では、サイクルは、選択肢が被験者にランダムに提示された時（例えば段階１及び２）に開始する。次に、全センサから収集されたデータをメモリに記憶する。１つの実施形態では、結果を（内部ランダム数生成装置から、又は外部発生源からの結果から）測定し、これもメモリに記憶する。別の実施形態では、各センサからのデータを次に適切に処理し、既知の結果に関して以前に収集したデータと比較する。

分析できる生理学的信号の例は、皮膚伝導率、ＥＥＧの導関数（傾斜及びマイナスの程度及びプラスのシフトの開始が生じる誘発電位）、心拍誘発電位の変化を含む。さらに、ＥＣＧ又はパルス・センサからの導関数は、同様に検査できる心拍数の加速及び／又は減速である。多数の他の生理学的処置も同様に検査できることを理解されたい（例えばパルスの振幅、血圧など）。

引き続き図７Ａを参照すると、プロセス７００はブロック７２０へと続き、ここで予想された結果と実際の結果に従って試験の波形を分類する。１つの実施形態では、現在のサイクルからの波形を、以前のサイクル（例えばモード１の段階２及びモード２の段階３）で取得し、平均化した波形と比較する。ブロック７２５で、信号とその導関数をそれぞれ、以前のサイクルで収集したデータと実際の結果と比較することにより、予想された結果の確信レベルを求める。また、生理学的コヒーレンスの現在のレベルも、確信レベルに影響を及ぼすことがある。１つの実施形態では、以前の試験で最大の予想力を有する処置の組み合わせも決定し、現在のサイクルと比較して、確信レベル出力の決定に使用することができる。

この時点で、プロセス７００は決定ブロック７３０へと続き、ここで確信レベルが所定の閾値を超えているか否かについて判断する。超えていない場合、プロセス７００は追加の校正サイクルを開始し、確信レベルが現在の最小閾値設定を超える十分なデータが取得されるまで、上述したプロセス（ブロック７１５〜７２５）が繰り返される。これに対して、最小閾値に到達すると、次にプロセス７００は図７Ｂのアプリケーション段階に続く。１つの実施形態では、校正段階が終了し、アプリケーション段階が開始するという通知を使用者に提供する。

次に図７Ｂを参照すると、プロセス７００のアプリケーション段階がブロック７３５で開始し、データ取得サイクルが開始する。選択したモード（例えばモード１、モード２など）に応じて、システム又は被験者が、アプリケーション・サイクルを開始する刺激を提供する。データ取得サイクルが開始すると、ブロック７４０で誘発された反応の波形を以前の分類と比較する。１つの実施形態では、波形及びその導関数を、校正段階で蓄積し、記憶した平均波形と比較する。

図７Ｂの実施形態では、プロセス７００がブロック７４５へと続き、信号のタイプと現在のサイクルの確信レベルを決定する。次に、予想を生成して、ユーザ・インタフェースへと出力する（ブロック７５０）。これはコンピュータ画面、表示灯、触覚インジケータなどでよい。さらに、実際の結果が測定されたら、これを任意選択でシステムに入力することができる（ブロック７５５）。次に、実際の結果と生理学的データでデータベースを更新する（ブロック７６０）。予想結果は、これらの生理学的データに基づいて優れた予想結果を生成する優れた能力を呈する被験者を選択することによって改善できることを理解されたい。

さらに、以上の検討の一部は人間の被験者に関するものであったが、本発明の原理は、動物にも同様に適用可能であることを理解されたい。例えば、犬は、その所有者の所有の開始、又はその所有者が帰宅しようと決める瞬間を予想できると示唆するデータがある。同様に、本発明の原理は、細胞レベルにも同様に当てはまる。

特定の例示的実施形態を説明し、添付図面で図示してきたが、このような実施形態は例示的にすぎず、広義の本発明を制限するものではなく、様々な他の実施形態が当業者には想起されるので、本発明は、図示し、説明した特定の構造及び配置構成に制限されないことを理解されたい。

感情がいかに心拍パターンに反映するかを示すグラフである。 典型的なＨＲＶの電力スペクトルを示す図である。 直観インジケータを実現する手順の１つの実施形態を示す図である。 図３の手順に基づいた電気生理学的データのグラフを示す図である。 図３の手順に基づいた電気生理学的データのさらに別のグラフを示す図である。 本発明の原理と一致する動作モードの実施形態を示す図である。 本発明の原理と一致する動作モードの実施形態を示す図である。 本発明の校正段階の一実施形態の流れ図である。 本発明の適用段階の一実施形態の流れ図である。

Claims (52)

1. 直観を検出し、測定する方法であって、
   第１時間点で被験者の電気生理学的特性を測定することと、
   第２時間点で前記被験者の前記電気生理学的特性を測定することと、
   前記第１時間点と前記第２時間点の間で、前記電気生理学的特性の変化の測定値を計算することと、
   前記測定値に基づいて第３時間点に発生する事象を決定することとを含む方法。
2. 前記電気生理学的特性の前記測定が、第１時間点で被験者の前記電気生理学的特性を測定することと、第２時間点で電気生理学的特性を測定することとを含み、前記電気生理学的特性が、心拍数変動、脳波活動、皮膚の伝導レベル、呼吸パターンのうち少なくとも１つである請求項１に記載の方法。
3. 前記電気生理学的特性の前記測定が、第１時間点で前記被験者の心拍数変動を測定することと、第２時間点で前記被験者の心拍数変動を測定することとを含み、前記心拍数変動が、心電図又はパルス信号から導出され、被験者の心拍数の心拍間変化の測定値である請求項２に記載の方法。
4. 前記第１時間点と前記第２時間点との差が３秒と１０秒の間である請求項１に記載の方法。
5. 前記計算が、前記第１時間点と前記第２時間点との間の前記電気生理学的特性の変化の測定値を計算することを含み、前記測定値が、前記第１時間点と前記第２時間点との間の前記電気生理学的特性のパーセント変化に基づく請求項１に記載の方法。
6. さらに、
   ある期間にわたって前記電気生理学的特性を監視することと、
   時間の関数として前記電気生理学的特性の変化をプロットすることと、
   前記事象を決定するために前記プロットを解釈することを含む請求項１に記載の方法。
7. 前記測定が、第１時間点における複数の被験者の集合的な電気生理学的特性を測定することと、第２時間点で前記複数の被験者の前記集合的な電気生理学的特性を測定することを含み、前記集合的な電気生理学的特性が、前記複数の被験者それぞれの電気生理学的特性に基づく請求項１に記載の方法。
8. 測定値の前記計算が、前記第１時間点と前記第２時間点との間の前記複数の被験者の前記集合的な電気生理学的特性の変化の測定値を計算することを含む請求項７に記載の方法。
9. さらに、前記測定の前に、前記事象に関連する刺激に前記被験者をさらすことを含む請求項１に記載の方法。
10. 前記さらすことが、前記測定の前に、前記事象を表す視覚的刺激に前記被験者をさらすことを含む請求項９に記載の方法。
11. 直観を検出し、測定するシステムであって、
    人間の被験者と、
    第１時間点で前記人間の被験者の電気生理学的特性を測定する手段と、
    第２時間点で前記人間の被験者の前記電気生理学的特性を測定する手段と、
    前記第１時間点と前記第２時間点との間で、前記生理学的特性の変化の測定値を計算する手段と、
    前記測定値に基づき、第３時間点で発生する事象を予想する手段とを備えるシステム。
12. 前記電気生理学的特性が、心拍数変動、脳波活動、皮膚の伝導レベル、呼吸パターンのうち少なくとも１つである請求項１１に記載のシステム。
13. 前記電気生理学的特性が、前記被験者の心拍数変動であり、前記心拍数変動が、心電図又はパルス信号から導出され、被験者の心拍数の心拍間変化の測定値になる請求項１２に記載のシステム。
14. 前記測定値が、前記第１時間点と第２時間点との間の前記電気生理学的特性のパーセント変化に基づく請求項１１に記載のシステム。
15. 前記測定手段が、第１時間点における複数の人間被験者の集合的な電気生理学的特性を測定する手段と、第２時間点で前記複数の人間被験者の前記集合的な電気生理学的特性を測定する手段とを含み、前記集合的な電気生理学的特性が、前記複数の人間被験者それぞれの電気生理学的特性に基づく請求項１１に記載のシステム。
16. 測定値を計算する前記手段が、前記第１時間点と前記第２時間点との間の前記複数の人間被験者の前記集合的な電気生理学的特性の変化の測定値を計算する手段を含む請求項１５に記載のシステム。
17. さらに、前記測定の前に、前記事象に関連する刺激に前記人間被験者をさらす手段を含む請求項１１に記載のシステム。
18. 直観を検出し、測定する方法であって、
    未来の事象の１つに関連する刺激に被験者をさらすことと、
    ある期間にわたって前記被験者の電気生理学的特性を監視することとを含み、前記期間は前記未来の事象に先行し、さらに、
    前記期間にわたる前記電気生理学的特性の変化の測定値を計算することと、
    前記変化測定に基づいて、前記未来の事象の属性を決定することとを含む方法。
19. 電気生理学的特性の前記監視が、前記期間にわたって前記被験者の電気生理学的特性を監視することを含み、前記電気生理学的特性が、心拍数変動、脳波活動、皮膚の伝導レベル、呼吸パターンのうち少なくとも１つである請求項１８に記載の方法。
20. 前記計算が、前記期間にわたる前記電気生理学的特性の変化の測定値を計算することを含み、前記測定値が、前記期間にわたる前記電気生理学的特性のパーセント変化に基づく請求項１８に記載の方法。
21. 前記監視が、前記期間にわたって複数の被験者の集合的な電気生理学的特性を監視することを含み、前記集合的な電気生理学的特性が、前記複数の被験者それぞれの電気生理学的特性に基づく請求項１８に記載の方法。
22. 変化の測定値の前記計算が、前記期間にわたる前記複数の被験者の前記集合的な電気生理学的特性の変化の測定値を計算することを含む請求項２１に記載の方法。
23. 被験者の生理学的特徴をサンプリングすることと、
    前記生理学的特徴の測定値を決定することと、
    前記被験者が生理学的コヒーレンスの状態にあるか否かを決定するために、前記測定値を生理学的コヒーレンスの範囲と比較することとを含み、前記状態が、サイン波形の心臓リズム・パターンによって特徴付けられ、かつ前記被験者の２つ以上の発振系間の同期増大によって特徴付けられる方法。
24. 前記決定が前記生理学的特徴の測定値を決定することを含み、前記生理学的特徴が心拍数変動、呼吸パターン、血圧リズム、ＥＣＧのＲ波振幅を含む請求項２３に記載の方法。
25. 前記決定が前記生理学的特徴の測定値を決定することを含み、前記測定値が、周波数領域、時間領域、期間分析、テンプレート一致のいずれか１つで表現される請求項２３に記載の方法。
26. 前記発振系が、心臓リズム、呼吸リズムと血圧発振、ＥＣＧのＲ波振幅、パルス波、インピーダンス測定値、血管反応で構成されたグループから選択される請求項２３に記載の方法。
27. 前記生理学的コヒーレンスの状態がさらに、前記被験者の心臓リズムと呼吸リズムとの同調状態で特徴付けられる請求項２３に記載の方法。
28. 前記生理学的コヒーレンスの状態がさらに、前記被験者の正の感情の増大で特徴付けられる請求項２３に記載の方法。
29. 前記コヒーレンス範囲が、周波数範囲で表現され、０．０３１２５ヘルツと０．２３４ヘルツの間である請求項２３に記載の方法。
30. 前記コヒーレンス範囲が、前記生理学的特徴の共振周波数を含む請求項２９に記載の方法。
31. 前記測定値が、前記被験者の感情状態を決定するために使用可能なパターンである請求項２３に記載の方法。
32. 前記生理学的コヒーレンスの状態が、前記被験者の前記２つ以上の発振系間の位相と周波数ロックのうち１つを有することを含む請求項２３に記載の方法。
33. 前記測定値と生理学的コヒーレンス範囲との前記比較の後、方法がさらに、前記比較に基づいて前記被験者にフィードバックを提供することを含む請求項２３に記載の方法。
34. 前記フィードバックが、前記被験者に前記生理学的コヒーレンスの状態を入力させる請求項３３に記載の方法。
35. さらに、
    複数の被験者それぞれから生理学的特徴をサンプリングすることと、
    前記複数の被験者それぞれからの生理学的特徴の前記サンプリングから、グループ測定値を決定することと、
    前記複数の被験者が生理学的コヒーレンスの状態にあるか否かを決定するために、前記グループ測定値を生理学的コヒーレンス範囲と比較することとを含む請求項２３に記載の方法。
36. 前記グループ測定値と生理学的コヒーレンス範囲との前記比較の後、方法がさらに、前記比較に基づいて前記複数の被験者にフィードバックを提供することを含む請求項３５に記載の方法。
37. 前記フィードバックが、前記複数の被験者を前記生理学的コヒーレンスの状態に近づける請求項３６に記載の方法。
38. 被験者の生理学的特徴をサンプリングする構成であるサンプリング手段と、
    サンプリング手段に結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサが、
    前記生理学的特徴の測定値を決定して、
    前記被験者が生理学的コヒーレンスの状態であるか否かを決定するために、前記測定値を生理学的コヒーレンス範囲と比較し、前記状態が、サイン波形の心臓リズム・パターンと、前記被験者の２つ以上の発振系間の同期の増大とで特徴付けられるシステム。
39. 前記生理学的特徴が、心拍数変動、呼吸パターン、血圧リズム及びＥＣＧのＲ波振幅を含む請求項３８に記載のシステム。
40. 前記測定値が、周波数領域、時間領域、期間分析、テンプレート一致のいずれか１つで表現される請求項３８に記載のシステム。
41. 前記発振系が、心臓リズム、呼吸リズムと血圧発振、ＥＣＧのＲ波振幅、パルス波、インピーダンス測定値、血管反応で構成されたグループから選択される請求項３８に記載のシステム。
42. 前記生理学的コヒーレンスの状態がさらに、前記被験者の心臓リズムと呼吸リズムとの同調状態で特徴付けられる請求項３８に記載のシステム。
43. 前記生理学的コヒーレンスの状態がさらに、前記被験者の正の感情の増大で特徴付けられる請求項３８に記載のシステム。
44. 前記コヒーレンス範囲が、周波数範囲で表現され、０．０３１２５ヘルツと０．２３４ヘルツの間である請求項３８に記載のシステム。
45. 前記コヒーレンス範囲が前記生理学的特徴の共振周波数を含む請求項４４に記載のシステム。
46. 前記測定値が前記被験者の感情状態を決定するために使用可能なパターンである請求項３８に記載のシステム。
47. 前記生理学的コヒーレンスの状態が、前記被験者の前記２つ以上の発振系間の位相及び周波数ロックのうち１つを有することを含む請求項３８に記載のシステム。
48. プロセッサがさらに、前記測定値と生理学的コヒーレンス範囲との比較の結果に基づいて、前記被験者にフィードバックを提供する請求項３８に記載のシステム。
49. 前記フィードバックが、前記被験者に前記生理学的コヒーレンスの状態を入力させる請求項４８に記載のシステム。
50. サンプリング手段がさらに、複数の被験者それぞれから生理学的特徴をサンプリングするような構成であり、プロセッサがさらに、
    前記複数の被験者それぞれからの生理学的特徴の前記サンプリングから、グループ測定値を決定して、
    前記複数の被験者が生理学的コヒーレンスの状態にあるか否かを決定するために、前記グループ測定値を生理学的コヒーレンス範囲と比較する請求項３８に記載のシステム。
51. 前記プロセッサがグループ測定値を生理学的コヒーレンス範囲と比較した後、プロセッサがさらに、グループ測定値と生理学的コヒーレンス範囲との前記比較に基づいて前記複数の被験者にフィードバックを提供する請求項５０に記載のシステム。
52. 前記フィードバックが、前記複数の被験者を前記生理学的コヒーレンスの状態に近づける請求項５１に記載のシステム。

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