JP2015534842A - 生理信号を検出するための正面電極センサの構成および空間的配置 - Google Patents

Abstract

生理信号を取得し分析するための方法、システムおよび装置を開示する。一局面では、生理センサ装置は、電気的絶縁性材料から形成され、ユーザの前頭部と装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、基板上の第１の位置に構成され、ユーザの電気生理信号を取得する記録電極と、基板上の第２の位置に構成され、電気生理信号に対する基準信号を取得する基準電極と、少なくとも部分的に基板上の第１および第２の位置の間にある第３の位置に構成された接地電極とを備え、第１の位置は、第２および第３の位置の後部にあり、装置は、電気回路に電気的に結合されると動作可能となり、ユーザの生理信号を検出する。【選択図】

Description

本出願は、２０１２年１０月１２日付けで出願され、「対象となるＥＥＧ脳信号を検出するための正面電極センサの構成および空間的配置を最適化するための方法および装置(METHOD AND APPARATUS FOR OPTIMIZING CONFIGURATION AND SPATIAL PLACEMENT OF FRONTAL ELECTRODE SENSORS TO DETECT EEG BRAIN SIGNALS OF INTEREST)」と題する米国特許仮出願番号第６１／７１３，３３９号に対し優先権を主張するものである。上記特許出願の内容全体は、本出願の開示の一部として参照することにより組み込まれる。

本特許明細書は、生理信号を取得して分析するためのシステム、装置およびプロセスに関する。

脳波検査法（ＥＥＧ）とは、被験者の頭皮に位置する電極を用いて脳によって示される電気的活動を記録し、ＥＥＧデータセットを備える神経信号発振のスペクトルコンテンツを形成することである。例えば、ＥＥＧ技術によって検出される脳の電気的活動は、例えば、脳の神経細胞内のイオン電流の流れに起因する電圧変動を含むことが可能である。いくつかの文脈では、ＥＥＧは、短期間、例えば１時間未満での脳の自発的な電気的活動の記録を参照する。ＥＥＧは、癲癇、昏睡、脳障害、脳死ならびに他の疾患および欠損を含む臨床診断アプリケーションや睡眠および睡眠障害の研究において利用可能である。ＥＥＧは、腫瘍、脳卒中、他の限局性脳障害の診断に利用される場合もあった。

ＥＥＧ技術の一例として、事象関連電位（ＥＲＰ）の記録が挙げられ、これは、所与の事象(例えば、単純刺激および複合プロセス)と相互に関連するＥＥＧ記録脳反応を表す。例えば、ＥＲＰは、感覚性、運動性および認知性処理またはそのいずれかに関連する電気的脳反応、すなわち脳波を含む。ＥＲＰは、知覚（例えば視覚、聴覚等）および認知（例えば注意力、言語、意志決定等）の脳計測値に関連する。代表的なＥＲＰ波形は、コンポーネントと呼ばれる正および負の電圧偏向の時間的展開を含む。例えば、代表的なコンポーネントは、文字（Ｎ／Ｐ：負／正）および数字（刺激事象からの待機時間をミリ秒で示す）を用いて分類され、このコンポーネントはこれらに対して生ずる。

国際公開第２０１４／０５２９３８号

例えば、認知および感覚またはそのいずれかの性能、心理状態、ならびに行動の好みまたはそのいずれかを決定するために使用可能な限定数量の電極センサを用いて、対象となる生理信号を取得するための装置、システムおよび技術が開示される。

一局面では、生理センサ装置は、電気的絶縁性材料から形成され、ユーザの前頭部と前記装置が物理的に接触可能となるように構成された基板と、前記基板上の第１の位置に構成され、前記ユーザの電気生理信号を取得する第１の電極と、前記基板上の第２の位置に構成され、前記電気生理信号に対する基準信号として前記ユーザの第２の電気生理信号を取得する第２の電極と、前記基板上に構成され、電気接地信号として前記ユーザの第３の電気生理信号を取得する第３の電極とを備え、前記第３の電極は、少なくとも部分的に前記基板上の前記第１および第２の位置の間にある第３の位置に構成され、前記第１の位置は、前記生理センサ装置が前記ユーザの前頭部に適切に配置されたときに前記前頭部の矢状方向に沿って前記第２および第３の位置の後部に位置するように構成され、前記装置は、電気回路に電気的に結合されると動作可能となり、前記ユーザの生理信号を検出する。

生理センサ装置の実装は、以下の特徴のうちの１つまたはそれ以上を任意に含むことが可能である。装置のいくつかの実装において、例えば、前記第1、第２および第３の電極は前記基板上で直線状に配置可能である。例えば、前記検出された生理信号は、前記ユーザの脳から感知された脳波記録信号であってもよい。いくつかの例では、前記検出された脳波記録信号は、事象関連電位に関連することが可能である。例えば、前記検出された生理信号は、前記ユーザの瞬きまたは顔面表情に関連して前記ユーザの頭筋から感知された筋電図信号であってもよい。前記装置のいくつかの実装において、例えば、前記基板は、前記ユーザの皮膚または着用可能アイテムに接着されるように構成された機械的に可撓性のある材料から形成可能である。いくつかの実装において、例えば、前記装置は、前記基板上に互いに分離して形成され、複数の導電性導管を介してそれぞれ前記第１、第２および第３の電極に電気的に結合された複数の電気インタフェースコンポーネントをさらに備え、前記電気回路は、配線を介して前記電気インタフェースコンポーネントに電気的に結合された外部電気回路である、とすることが可能である。いくつかの実装において、例えば、前記電気回路は、例示の機械的に可撓性のある基板上に形成され、導電性導管を介して前記第１、第２および第３の電極と電気的に通信する信号処理回路を有し、該信号処理回路は、前記取得した生理信号を増幅する、とすることが可能である。例えば、前記電気回路は、前記基板上に形成され、前記信号処理回路と電気的に通信し、前記増幅された生理信号をデータ処理ユニットおよびリモートコンピュータシステムのうちの少なくとも１方に送信する送信器を有することが可能である。いくつかの実装において、例えば、前記装置は、前記電気回路に電気的に結合され、前記送信器に電力を与える電源モジュールをさらに備えることが可能である。いくつかの例では、前記生理センサ装置は、前記ユーザの頭皮に着用された着用可能パッチとして構成可能である。いくつかの例では、前記生理センサ装置は、前記ユーザの頭皮と物理的に接触可能な着用可能アイテムの一領域に構成可能である。いくつかの実装において、例えば、前記装置は、前記基板上の第４の位置に構成され、前記ユーザの第２の電気生理信号を取得する第４の電極と、前記基板上の第５の位置に構成され、前記ユーザの第３の電気生理信号を取得する第５の電極と、をさらに備え、前記第４の位置は前記第１の位置の左に構成され、前記第５の位置は前記第１の位置の右に構成される、とすることが可能である。

生理センサ装置のいくつかの実装において、例えば、前記装置は、認知または感覚評価を提供するためのシステム内に実装される。前記システムは、前記生理センサ装置と通信し、１つまたはそれ以上のメモリユニットと、前記検出された生理信号を生理データとして処理するように構成される１つまたはそれ以上のプロセッサとを含むように構成され、認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の側面を示す認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を有する情報セットを生成するデータ処理システムを有することが可能である。例えば、前記データ処理ユニットの前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、前記生理センサ装置によって検出された前記生理信号を処理し、前記提示した刺激および前記認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて前記生理データ内で対象となる時間間隔を選択し、前記選択した対象となる時間間隔に対応する生理データを１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化し、前記グループ化されたデータセットの全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、前記１つまたはそれ以上の定量値を生成することにより、前記情報セットを生成するように構成可能である。例えば、前記１つまたはそれ以上の定量値は、ユーザの注意力、記憶力、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味統合能力、目標検出能力、感情価、好みおよび意識のうちの少なくとも１つに基づいて、認知および感覚性能のうちの１方またはその両方のレベルを示す定量スコアを含み、前記定量スコアは、特定の時間でのレベルを示す、とすることが可能である。いくつかの実装において、前記システムは、前記生理センサ装置を着用するユーザに提示される認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて一連の刺激を生成する刺激送達装置をさらに有し、前記刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚および味覚刺激媒体のうちの少なくとも１つを含み、前記生理センサ装置は、ユーザにインタフェースされ、一連の刺激の前、間および後に前記ユーザが示す生理信号を検出する、とすることが可能である。いくつかの実装において、前記データ処理システムは、前記生理センサ装置の近傍に配置されて該生理センサ装置と通信し、前記検出された生理信号を前記生理センサ装置から受信し、前記検出された生理信号の最初の処理を行うことにより最初の生理信号データを生成するローカルコンピュータと、通信ネットワークまたはリンクを介して前記ローカルコンピュータと通信し、前記ローカルコンピュータから前記最初の生理信号データを受け取り、該最初の生理信号データを処理して、前記認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む前記情報セットを生成するリモートコンピュータとを有する、とすることが可能である。例えば、前記ローカルコンピュータは、前記生理センサ装置と無線通信するスマートフォンまたはタブレットを含む移動通信装置であってもよい。

他の局面では、被験者の認知または感覚の評価を提供する方法は、センサ装置を用いて、前記被験者の前頭部から前記被験者の電気生理信号を取得し、生理データを生成することと、前記生理データを処理し、認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の側面を示す認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む情報セットを生成することとを備え、前記センサ装置は、電気的に絶縁性の材料から形成され、前記被験者の前頭部と前記センサ装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、前記前頭部の矢状方向に沿って前記基板上に配置された３つの位置のそれぞれから前記被験者の前記電気生理信号を取得する記録電極、基準電極、及び接地電極を含む３つの電極とを有し、前記記録電極は前記接地電極および前記基準電極の後部に構成され、前記接地電極は前記記録電極および前記基準電極の間に構成される、とすることが可能である。

開示した技術の例示の正面電極生理センサ装置のブロック図を示す。 開示した技術の例示の正面電極生理センサ装置のブロック図を示す。

生理信号を取得、分析および評価して、個々のまたはグループの知識および意識状態またはそのいずれかのプロファイルを生成するための開示した技術の例示のシステムの図を示す。

例示の認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルの定量的な情報セットを生成する例示の方法のプロセス図である。 例示の認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルの定量的な情報セットを生成する例示の方法のプロセス図である。 例示の認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルの定量的な情報セットを生成する例示の方法のプロセス図である。

被験者の前頭部の電極構成を決定するための例示の方法を示す図である。

例示の一連の提示した視覚刺激を示す図である。

従来のＥＥＧシステムを用いた例示の正面電極構成およびＥＥＧ信号応答を検出するための実装によって得られた例示の結果を示す図である。

例示の３電極センサ装置を用いた例示の正面電極構成およびＥＥＧ信号応答を検出するための実装によって得られた例示の結果を示す図である。

勾配電位構成に沿って例示のリジッド電極を用いる例示の３電極構成をそれぞれ示す。 等電位構成に沿って例示のリジッド電極を用いる例示の３電極構成をそれぞれ示す。

勾配電位および等電位構成の両方について、刺激提示前の例示のリジッド電極を用いる例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。

勾配電位および等電位構成の両方について、例示の刺激提示中の例示のリジッド電極を用いる例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。

「ターゲット（Ｔａｒｇｅｔｓ）」および「ディストラクタ（Ｄｉｓｔｒａｃｔｏｒｓ）」について、例示のリジッド電極を用いて単一被験者から得られるＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

「報酬（Ｒｅｗａｒｄ）」について、例示のリジッド電極を用いて単一被験者から得られるＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

例示の製作された特注設計のリジッド電極の画像を示す。

「ターゲット」及び「ディストラクタ」について、単一被験者から様々な例示のリジッド電極のうちのひとつを用いて取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。 「報酬」について、単一被験者から様々な例示のリジッド電極のうちのひとつを用いて取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。 「ターゲット」及び「ディストラクタ」について、単一被験者から様々な例示のリジッド電極のうちのひとつを用いて取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。 「報酬」について、単一被験者から様々な例示のリジッド電極のうちのひとつを用いて取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

例示の表皮エレクトロニクス正面３電極設計の概略図である。

勾配電位構成に従う例示の可撓性表皮電極を用いる例示の３電極構成を示す。 等電位構成に従う例示の可撓性表皮電極を用いる例示の３電極構成を示す。

勾配電位および等電位構成の両方についての、刺激提示の前における例示の可撓性表皮電極を用いる例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。

勾配電位および等電位構成の両方についての、例示の刺激提示中における例示の可撓性表皮電極を用いる例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。

例示の可撓性表皮電極を用いて、「ターゲット」および「ディストラクタ」について単一被験者から得られるＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

例示の可撓性表皮電極を用いて、「報酬」について単一被験者から得られるＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

ミスマッチ陰性電位ＥＲＰに対する例示の一連の刺激を示す図である。

例示のリジッドＥＥＧ電極キャップの正面チャネルおける、引き出されたミスマッチ陰性電位、異常および標準の例示のグループ平均ＥＲＰ波形のデータプロットを示す。 可撓性表皮電極センサを用いて得られる、引き出されたミスマッチ陰性電位、異常および標準の例示のグループ平均ＥＲＰ波形のデータプロットを示す。

例示のリジッドＥＥＧ電極キャップの正面チャネルにおける、引き出されたミスマッチ陰性電位、異常および標準の単一被験者の例示のＥＲＰ波形のデータプロットを示す。 可撓性表皮電極センサを用いて得られる、引き出されたミスマッチ陰性電位、異常および標準の単一被験者の例示のＥＲＰ波形のデータプロットを示す。

脳信号と関連する認知／心理的状態（例えば思考）との確実な相関関係を確立することによって、診療および他の用途に対して価値ある望ましいアプリケーションを提供することが可能になる。基礎科学において広範囲に亘って調査されたこのような相関性は、例えば認知障害の評価のような特殊なアプリケーションへの様々な翻訳上の試みの中心となり、身体障害者のコミュニケーションを可能にする。

認知および心理的状態を特徴づけるシステムとして、例えば機能的共鳴磁気イメ−ジング（ｆＭＲＩ）および脳波検査法等の、様々な行動および脳イメージング技術に依存するものがある。例えば、ｆＭＲＩは、相関した代謝機能（例えば、血流における酸素消費）による脳機能の間接測定であるが、ＥＥＧは、神経細胞によって生じる電気的活動から得られる、頭皮に存在する電界の変化を記録することによる脳活動の直接測定である。

被験者についての感覚および認知情報またはそのいずれかの決定には、いくつかの重要な要因が存在する。例を挙げると、このような要因には、被験者の応答を誘起することが可能な刺激の型式、刺激の持続期間、刺激内間隔、刺激の各提示の反復数、刺激のレベル（例えば、音、明るさまたはコントラストレベル等）、各刺激の提示の開始に関するマーカ等、並びに記録センサおよびシステムが含まれ得る。また、利用する生理的パラメータ(例えば、電圧、電力、周波数等)、分析のための関連の時間窓、および分析構造は、脳信号記録および相関する認知評価に影響を及ぼし得る。これらのパラメータの１つまたは多数からのずれまたは誤りは、有用な方法と、人工物によって駆動される役に立たない方法との間の差異を生む可能性がある。

従来のＥＥＧ記録技術には、例えば頭髪上に配置されて頭皮全体をカバーするＥＥＧキャップを備えるものもある。これらのフルキャップＥＥＧシステムは、一般に心地良いものではなく、また美的に満足いくものでもなく、ユーザにとって扱いにくい導電性ゲルの利用を必要とする場合もあり、また技術的応用等を要求する可能性もある。ＥＥＧ記録技術の中にはフルキャップを利用しないものもあるが、それでもなお、空間的に共通点のない他の電極を伴う皮膚装着電極を含むとともに可搬性および快適さの点から効率的ではない嵩高なヘッドセットを必要とするか、そのような皮膚装着電極システムがＥＲＰを最適に検出するために不適切なＳＮ比を表す低い信号品質に苦しむか、の両方またはいずれかである。例えば、皮膚装着エレクトロニクスシステムのうちの１つのクラスは、正面電極および非正面電極（例えば、いくつかは被験者の耳の後ろに配置される）を有する電極構成を用いて筋肉および脳信号を取得するが、信号解像度では、瞬きや被験者の目が閉じている時のアルファリズム振動を含む粗い筋肉および脳信号を抽出することが出来るのみであり、ＥＲＰ等のより細かい脳信号を適切に検出することは不可能である。これらの技術では、例えば認知および心理状態、またはそのいずれかの特徴付けのために、関連の脳信号を取得し、関心のある行動および脳測定値を反映する関連の脳信号を抽出するのが厄介であるか、または不可能である。

例えば、感覚、運動および認知、またはそのいずれかの分析に対する事象関連電位の測定は、提示された刺激（例えば、視覚、聴覚、嗅覚、味覚または触覚）の開始まで時間鎖錠され、調査した神経心理学的プロセスの間の根本的脳活動を反映する過渡電気シフト（例えば、ＥＲＰコンポーネント）を測定する際に利用する技術を含むことが可能である。例えば、ＥＲＰコンポーネントは、多数の感覚、運動および認知機能を示すことが可能である。様々なＥＲＰの振幅変調および頭皮分布は、広範囲に亘る認知動作の正常な神経心理学的処理に対する信頼のおける効果的な脳マーカを表す。また、ＥＲＰの異常変調および待機時間は、統合失調症、アルツハイマー病およびパーキンソン病等の神経精神疾患に結びつく様々な感覚および認知欠損に関連している。

このように、脳活動のこれらの測定値の利用は、神経障害および神経精神障害のための効果的な診断ツールの生物医学的研究および開発、ならびに臨床応用に対して大きな価値がある。しかしながら、ＥＲＰ脳マーカの今日の利用は、精巧な実験室設定および医療施設に今まで通り制限される。さらに、ＥＥＧ信号を記録するための従来の方法は、魅力がなく、厄介なものであり、汎用環境における効果的な使用は不可能である。

例えば、認知および感覚もしくはそのいずれかの性能、心理状態、ならび行動の好みまたはそのいずれかを決定するために使用可能な限定数量の電極センサを用いて、対象となる生理信号を取得するための装置、システムおよび方法を開示する。

一局面では、生理センサ装置は、電気的絶縁性材料から形成され、生理センサ装置の、ユーザの前頭部との物理的接触が可能になるように構成された基板と、装置がユーザの額に適切に据え付けられたときの装置の設置面積を最小化する基板上の３つの電極の最適構成とを備える。３つの電極は、記録電極と、基準電極と、接地電極とを備え、前頭部の矢状方向に沿った基板上に配置した３つのそれぞれの位置から被験者の電気生理信号を取得し、そこでは、記録電極が接地電極および基準電極の後部に構成され、接地電極は記録電極と基準電極との間に構成される。

開示した技術は、額の正面に配置した生理信号検出電極の最適な構成における高度な認知神経科学、神経生理学、心理学および電磁気学を統合して、様々な認知的側面および生理学的/健康モニタリングの個々の、またはグループの評価、例えば、認知状態、知識、学習機構、行動の好み、脆弱性、ならびに神経性および精神神経性病理学の症状またはそのいずれかの評価を含むが、それらに限定されない、その評価を可能にする。開示した技術は、容易でユーザフレンドリな動作、携帯性および快適さを提供する装置において実現可能であり、実社会での利用や体系的健康モニタリングを可能にする。さらに、例えば、開示した技術は、様々な健康、教育、娯楽およびマーケティングの応用で使用することが可能である。

例えば、開示した技術は、多目的、迅速且つ目立ち過ぎない生理データ取得（例えば、脳信号モニタリングを含む）のために、ユーザに額に配置され、頭髪とは重ならない正面ＥＥＧ記録電極を用いる生理センサ装置および方法を含む。例えば、いくつかの実装においては、例示の生理センサ装置は、小さいサイズに構成され、様々な異なる材料で形成することが可能であり（例えば、特殊利用のために適合され得る）、その結果、装置は容易に使用可能であり、ほとんど、もしくは全くユーザには感じないか、または他人には見えない。例えば、このような装置の応用および動作は、装置またはシステムを適用または動作させるために何ら技術的専門性を必要とすることなく、例えば簡単な命令を実行するユーザによって実施され得る。これによって、動作のための技術的専門性の必要性と、センサ装置の快適さおよび携帯性の欠如とを含む現存のシステムに存在する問題をかなり軽減することが可能となる。

例えば、開示したシステムは、安全性および正確度を有する臨床的環境の外部で一般ユーザが使用可能であり、実に様々なコンテキストおよび場所において使用する自由が許容され、脳モニタリングシステムに対する使用のコストおよび必要条件をかなり低減することになる。開示した装置および方法は、評価される人の額に例示の正面電極センサ装置を配置し（または被験者が自身に正面電極を配置することさえ可能とし）、例えばいくつかの実装においては事象関連電位（ＥＲＰ）にも関連し得る脳信号を最適に抽出し、１人以上の被験者の認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルをもたらすために、未熟練者によって有効に利用され得る。例えば、このような未熟練ユーザは、生理データの取得を実行し、取得した生理データの分析によりもたらされるユーザの生成済み認知および感覚またはそのいずれかのプロファイル情報を解釈するために、神経科学者、心理学者や専門医師である必要はない。例えば、未熟練ユーザは、開示したシステムおよび方法を実行して、評価された１人以上の人、例えばその人自身かまたは他人のいずれかの意識および精神情報プロファイルを得ることが可能である。さらに、例えば、開示した装置、システムおよび方法の実装はまた、脳マシンインタフェースのコンテキスト内で利用可能であり、このようなシステムの可能な用途を拡大する。

いくつかの局面では、開示した技術は、被験者の額の正面電極配置に最適なセンサ構成を設計して、脳事象関連電位を正確に検出する技術を含む。いくつかの例では、技術は、特定の刺激提示パラダイムからの情報を利用することが可能であり（例えば、感覚刺激は視覚、聴覚、嗅覚、味覚または体性感覚の合図を含むことが可能であり）、提示された刺激を、対象となる（例えば、ＥＲＰの基礎をなす神経心理学的機構に関連する生理データに基づく）特定の一時的窓および（例えば、神経解剖学ならびに頭皮組織分布的電圧マッピングおよび神経発生源分析に基づく）空間領域における記録された脳電気生理信号（例えばＥＥＧ）と関連付けることが可能である。

開示した装置、システムおよび方法の実施形態

一実施形態では、本技術の生理センサ装置は、電気的絶縁性材料から形成され、ユーザの前頭部と生理センサ装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、基板上の第１の位置に構成され、ユーザの電気生理信号を取得する記録電極と、基板上の第２の位置に構成され、電気生理信号に対する基準信号としてユーザの第２の電気生理信号を取得する基準電極と、基板上の第３の位置に構成され、電気接地信号としてユーザの第３の電気生理信号を取得する接地電極とを備える。生理センサ装置は、第１の電極が前頭部の矢状方向に沿って第３および第２電極の後部に形成され、第３の電極が少なくとも部分的に基板上の第１の位置と第２の位置との間に位置決めされるように構成される。生理センサ装置は、電気回路に電気的に結合されると動作可能となり、ユーザの生理信号を検出する。

例示の正面電極生理センサ装置のいくつかの実装において、記録電極、接地電極、および基準電極は、基板上で直線状に配置される。例えば、３つの電極の配置は、（例えば第１の位置における）記録電極が接地電極の後部に位置決めされ、該接地電極は基準電極の後部に位置決めされた状態で、ユーザの前頭部の矢状方向に沿って実質的な直線内に整列し得る。

いくつかの実装では、例えば、例示の正面電極生理センサ装置によって検出される生理信号は、ユーザの脳から感知される脳波（ＥＥＧ）信号であり得る。例えば、ＥＥＧ信号は、例えば前頭部に装置を装着したユーザに提示された刺激に基づく、事象関連電位に関連することが可能である。他の実装においては、例えば、例示の正面電極生理センサ装置によって検出される生理信号は、ユーザの(例えば顔面筋を含む)頭筋から感知される筋電図（ＥＭＧ）信号であり得る。例えば、ＥＭＧ信号は、例えば前頭部に装置を装着したユーザに提示された刺激に基づく事象関連電位に応答して、ユーザの瞬きからも生成可能である。

いくつかの実施形態では、例えば、例示の正面電極生理センサ装置は、基板上に互いに分離して形成され、例えば複数の導電性導管を介して、記録電極、接地電極および基準電極に電気的に結合された電気インタフェースコンポーネント（例えば電気コンタクトパッド）を備え、該電気インタフェースコンポーネントは、外部電気回路、例えば電気信号増幅器および処理ユニットまたはそのいずれかに（例えば有線で）接続される電気結合位置を提供する、とすることが可能である。

いくつかの実施形態では、例えば、例示の正面電極生理センサ装置は、（ｉ）信号振幅／処理のための電気回路および（ｉｉ）送信器、すなわち、機械的可撓性基板にあって例えば複数の導電性導管を介して記録電極、接地電極および基準電極と電気的に通信するすべてを備えることができる。本実施形態において、センサ装置は、生理信号を記録し、それらを増幅して処理し、記録した生理信号を遠隔装置、例えば増幅器およびコンピュータシステムまたはそのいずれか等のさらなる電気信号処理ユニットに送信するように構成される。また、例えば、例示の正面電極生理センサ装置は、送信器に電気的に結合され、電力を送信器に与える電源モジュールを備えることが可能である。

いくつかの実施形態では、例えば、例示の正面電極生理センサ装置は、基板上に構成され、ユーザの電気生理信号の多重チャネルを取得する１つまたはそれ以上の記録電極を備えることが可能である。例えば、例示の正面電極生理センサ装置は、２つのさらなる記録電極を備え（装置は５つの電極、すなわち３つの記録電極と、１つの基準電極と、１つの接地電極とを備える）、さらなる記録電極は、矢状方向に沿って配置した第１の記録電極、接地電極、及び基準電極の近傍にある、とすることが可能である。本例では、２つのさらなる電極は、第１の記録電極と同じか、または類似の矢状方向に直線状に配置することが可能である。他の例では、さらなる電極のうちのいくつかは、第１の記録電極の左に位置決め可能であり、他のさらなる記録電極は、第１の記録電極の右に位置決め可能である。

いくつかの実装においては、例えば、例示の正面電極生理センサ装置は表皮電子センサ（ＥＥＳ）装置として構成され、該表皮電子センサ装置内では、基板が、ユーザの皮膚または着用可能アイテムに機械的に従い且つ付着するように、またはそのいずれかになるように構成された機械的に可撓性があり且つ伸縮可能な、またはそのいずれかの材料から形成されている。本技術の表皮生理センサ装置のいくつかの例において、装置は、生物学的不活性可撓性ポリマー上にすべて載置されている曲がりくねった配線で相互接続された超薄形シリコン島を含むことが可能である。いくつかの実装では、例えば、表皮生理センサ装置は、可撓性基板上に形成され、トランジスタ、キャパシタ、抵抗器、インダクタおよび他の回路エレメント等を備えるように構成され、電極が取得した電気生理信号を処理する処理ユニットを含むことが可能である。いくつかの実装において、例えば、表皮生理センサ装置の処理ユニットは、プロセッサとメモリユニットとを備えることが可能である。表皮生理センサ装置は、人間の頭髪に近い厚さを有するように構成することが可能である。

図１Ａは、被験者の前頭部から電気生理信号を取得することが可能な正面電極センサ装置１００の実施形態のブロック図を示す。装置１００は、電気的絶縁性材料から成る基板１０１を備え、いくつかの装置実装においては、機械的に可撓性の材料から形成することが可能である。いくつかの例では、基板１０１は、特にポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）、アクリル系粘着剤を有する薄いポリウレタンまたはポリビニルアルコール（ＰＶＡ）を備えることが可能である。正面電極センサ装置１００は、基板１０１の基部側（例えばユーザの皮膚と接触する装置１００の検出側）に、記録電極１０２と、基準電極１０３と、記録電極１０２と基準電極１０３との間に形成された接地電極１０４とを備える３電極構造を有する。装置１００の電極は、記録電極１０２が接地電極１０４の後部に位置決めされ、該接地電極１０４が基準電極１０３の後部に位置決めされるように、前頭部の矢状方向に沿って構成される。接地電極１０４は、少なくとも部分的に、基板１０１上の記録電極１０２と基準電極１０３との間に位置決めされる。ユーザの前頭部または額領域におけるこの記録―接地―基準という電極の配置は、正面電極センサ装置１００の電極の設置面積全体を最小限にすることを可能とし、これはこのようなセンサ装置に対してかなりの利点となる。この記録―接地―基準という電極の配置はまた、記録電極と基準電極との間に優れた信号絶縁を提供し、それによって、より高感度で高品質の信号記録動作を可能にする。矢状方向に対して垂直な水平方向ではなくて矢状方向における電極の全体的な整列は、この記録―接地―基準電極配置の注目すべき特徴であり、望ましい正確度で様々な認知/心理状態信号を取得することに対し、有益な感知動作を提供できる。

装置１００のいくつかの実施形態では、例えば、記録電極１０２と、接地電極１０４と、基準電極１０３とは、基板１００上で直線状に配置される。例えば、３つの電極の配置は、記録電極に対して、矢状方向に沿って実質的に直線となるように調節され得る。装置１００の他の実施形態では、例えば、３つの電極は非線形に整列した状態で配置可能であり、接地電極１０４の後部に記録電極１０２が位置決めされ、接地電極１０４は基準電極１０３の後部に配置され、接地電極１０４は、基板１０１上の記録電極１０２と基準電極１０３との間の少なくとも一部に配置される。

正面電極センサ装置１００は、電気回路に電気的に結合されると、電気生理データを取得するように動作可能となる。図１Ａに示す実施形態では、正面電極センサ装置１００は、個々の電気相互接続子１１１ａ、１１１ｂおよび１１１ｃを介して記録電極１０２、基準電極１０３および接地電極１０４にそれぞれ電気的に結合された基板１０１上の電気回路１１０を備える。いくつかの実施形態において、例えば、電気回路１１０は、導電性導管１１１ａ、１１１ｂおよび１１１ｃをそれぞれ介して電極１０２、１０３および１０４の各々と電気的に通信する送信器を備えることが可能である。本実施形態では、装置１００は、生理信号を記録し、記録した生理信号を、例えば、増幅器およびコンピュータシステムまたはそのいずれか等の遠隔電気信号処理ユニットに送信することが可能である。また、例えば、電気回路１１０は、送信器に電気的に結合され、電力を送信器に与えるための電源モジュールを備えることも可能である。

いくつかの実施形態では、例えば、図１Ｂに示すように、正面電極センサ装置１００は、相互接続子１１１ａ、１１１ｂおよび１１１ｃにそれぞれ結合され、装置１００の電極１０２、１０３および１０４に外部電気回路を電気的にインタフェースするための導電面を提供する導電インタフェース（コンタクト）パッド１１２ａ、１１２ｂおよび１１２ｃを備えることができる。例えば、外部電気回路は、例えば信号増幅器およびコンピュータシステムまたはそのいずれか等の電気信号処理ユニットになり得る。

例えば、取得した記録、基準および接地信号は、記録および基準電気生理信号間の差を増幅するための差動増幅器において取得した信号を処理する信号処理ユニットによって受信される。装置１００によって（接地電極１０４を介して）記録された接地信号は、例えば、装置１００と増幅器との間で信号パラメータを同期させるために、例示の差動増幅器の接地チャネルに接続され得る。例えば、接地電極１０４は、記録システムを通って被験者を流れ得るリーク電流を最小化し、それによって、アーチファクトをいくらか低減することができる。例えば、接地電極１０４は、電気回路（例えば外部電気回路）に電気的に結合されるとき、電気回路のグランドに接続される必要はない。接地電極の別の役割は、干渉を積極的に相殺するための電極としての働きを含むことも可能である。例えば、接地電極は、例えば体から出力された非常に小さい電気信号を測定するいくつかの生体信号増幅システム（例えばＥＥＧ、ＥＭＧ、ＥＣＧ）において使用される「駆動された右足(Driven right leg)」帰還回路に電気的に接続可能である。例えば、正面電極センサ装置１００は、前頭部における電気生理信号の基準記録を取得することが可能である。基準電極１０３の位置は、基準電極１０２（またはいくつかの実装においては、記録電極１０２に加えて他の記録電極）との間の間隔は重要である。その理由は、興味のある記録は、基準電極１０３によって記録された活動と、記録電極１０２によって記録された活動との比較により決定されるからである。例えば、これらの信号が同じ場合、検出された信号読み取り値はゼロとなる。この観点から、例えば、対象となる生理信号を検出可能な場所に記録電極１０２を位置決めし、そこから実質的に離れたところ、すなわち対象となる生理信号を取り込まないであろう（または対象となる信号をかなり低減させる）場所に基準電極１０３を位置決めすることが可能である。しかしながら、これは、額における装置１００の設置面積（例えば、電極のアレイ全体によって占有された空間領域または「不動産」）を最小限にするのが重要である場合、より大きな課題となる。例えば、図１Ａおよび図１Ｂに示す例では、電極１０２、１０３および１０４は、取り込んだ信号が大きく異なり、それによって関連性があり、さらに電極１０２、１０３および１０４によって占有される総面積が最小限となるように、位置決めされるとともに間隔を空けて配置される。場所および間隔の最適な構成を決定するために本明細書に記述される方法は複雑であり、心理学的、神経生理学的およびエンジニアリング原理を統合し得る。図１Ａおよび図１Ｂに示す例では、基準電極１０３の位置が記録電極１０２に対して実質的に直線に整列して定められ、電極１０２および１０３並びに接地電極１０４の双方はまた、本例においては、前頭部の中央を通過する矢状線の中央部上に配置される。信号処理された信号は生理データとして提供され、これは後に、認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルを提供するように処理され得る。

いくつかの実装では、装置１００は、皮膚に直接装着可能である表皮エレクトロニクス生理センサ装置または前頭部に接触する着用可能なアイテムとして構成可能である。いくつかの実装では、例えば、装置１００は、その装置１００の先端側（例えば、ユーザの皮膚に接触しない非検出側）に形成された１つ以上の追加の電気的絶縁層を含むことが可能である。１つ以上の追加の層は、装置１００をさらに支持することが可能である。いくつかの例では、１つ以上の追加の層は、ユーザが皮膚に直接装着した際に、装置１００が（一時的な）刺青となるように、様々な芸術的なデザインを含むことが可能である。

いくつかの実装において、装置１００は、ユーザの認知または感覚評価を提供するシステム内に備えることも可能である。このようなシステムのいくつかの例は、２０１３年９月２７日出願の「感覚および認知プロファイリングのためのシステム及び方法（SYSTEMS AND METHODS FOR SENSORY AND COGNITIVE PROFILING）」と題するＰＣＴ特許出願ＰＣＴ／ＵＳ１３／６２４９１において提供されており、その内容全体が、本明細書の開示の一部としてあらゆる目的で参照により組み込まれる。

図１Ｃには、生理信号を取得、分析および評価して個々のまたはグループの認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルを生成するための開示した技術の正面電極センサ装置１００を備える例示のモジュラーシステムを示す。例えば、本システムは、評価の際に被験者の認知および感覚またはそのいずれかの能力を示す認知性能プロファイル、感覚性能プロファイルならびに認知および感覚性能プロファイルを提供するように実現可能である。例えば、認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルの型式は、（例えば被験者またはシステムオペレータ）によって選択され、例えば、注意力、記憶力、学習、作話、パターン統合、意味統合、目標検出、感情価、好み、意識状態を含むが、それらに限定されない定量レベルの認知および感覚またはそのいずれかの性能を含む１組の情報を提供することが可能である。本システムによって、オペレータは、生成されるプロファイルの型式を選択することが可能になる。いくつかの実装において、本システムは、例えば、明白な行動反応が被験者から引き出されていない状態で被験者から取得された生理データのみを用いて認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルを提供するように実現可能である。いくつかの実装において、本システムは、被験者または他の被験者（例えばグループデータ）から事前に取得された生理データを含む認知および感覚プロファイルまたはそのいずれかを提供するように実現可能である。それ故、本システムは、例えばグループについての認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルを提供するように実現可能である。図１Ｃは、様々な異なる実施形態で構成可能な独立したモジュラーユニットまたは装置を含むように構成された例示のシステム１０の図を示している。

システム１０は、被験者に対し刺激または一連の刺激の提示をもたらすための特定の刺激提示構造１３１を構成する刺激提示モジュール１３０を含む。いくつかの例では、刺激提示モジュール１３０は、例えば、プロセッサとメモリユニットとを備えるコンピューティング装置において具体化される。例えば、刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚および味覚刺激媒体またはそのいずれかを含む刺激型式を有することが可能である。視覚刺激の例は、画像、書き言葉等を含むことも可能である。聴覚刺激の例は、話し言葉、啼鳴、合成音等を含むことが可能である。特定の刺激提示構造１３１は、１つ以上の特定の刺激型式、刺激の提示の持続期間、刺激間間隔、各提示の反復回数（もしあれば）、刺激の型式に関連する大きさおよび周波数パラメータまたはそのいずれか（例えば、音もしくは明るさの強度、または光のコントラストレベル）、各刺激の提示に関連するデジタルマーカ、および刺激のラベルまたはカテゴリ（例えば、ターゲットまたは非ターゲット）を含むが、それらに限定されないように構成可能である。

システム１０は、例えば刺激提示構造１３１に基づいて被験者に刺激または一連の刺激を提示するために刺激提示モジュール１３０と通信する刺激送達モジュール１３５を備えることが可能である。例えば、刺激送達モジュール１３５は、視覚ディスプレイ、聴覚スピーカ、並びに、嗅覚、触覚および味覚刺激またはそのいずれかを提供するための作動装置のうちの少なくとも１つを含むことが可能である。いくつかの実装では、例えば、刺激提示モジュール１３０および刺激送達モジュール１３５は、例えばコンピュータもしくは移動体通信およびコンピューティング装置またはそのいずれかである同一の装置内に構成可能である。

システム１０は、刺激送達モジュール１３５を介して刺激または一連の刺激を提示する前、間および後またはそのいずれかに被験者の生理信号を取得するための、正面電極センサ装置１００として具体化可能な生理データ取得モジュール１４０を備える。例えば、正面電極センサ装置１００は、例えば脳波（ＥＥＧ）信号データおよび筋電図（ＥＭＧ）信号データを含むが、それらに限定されない電気生理信号を被験者から取得するように実装可能である。いくつかの実装では、例えば、正面電極センサ装置１００は、電気生理感知電極、例えばＥＥＧおよびＥＭＧ電極もしくはそのいずれか、または、例えば、メモリに結合されたアナログまたはデジタル増幅器等の信号取得装置に結合された他の型式の電気生理感知電極を備えることが可能である。

いくつかの実施形態においては、例えば、正面電極センサ装置１００は、被験者によって着用されるキャップに装着されるリジッドな電極を有する標準ＥＥＧシステム内に構成され得る。いくつかの実施形態においては、例えば、正面電極センサ装置１００は、例えば被験者の皮膚に直接適用されるか、または正面電極センサ装置１００が被験者の頭皮の前頭部と物理的に接触した状態の被験者によって着用可能なアイテム（例えば帽子）内に着用される等、被験者に着用可能な可撓性エレクトロニクスを用いる携帯用ＥＥＧシステム内に構成され得る。例えば、正面電極センサ装置１００は、リジッド電極を有する標準ＥＭＧシステムまたは被験者に着用可能な可撓性エレクトロニクスを用いる携帯用ＥＭＧシステム内に構成可能であり、そこでは、正面電極センサ装置１００は、被験者の頭皮の前頭部と物理的に接触する。この例示の構成では、リジッド電極標準ＥＭＧシステムまたは携帯用可撓性エレクトロニクスＥＭＧシステムにおける正面電極センサ装置１００は、被験者の嗜眠状態または顔面表情に関連可能な動きを検出することが出来る。

システム１０は、取得した生理信号をデータとして受信し、いくつかの実装においては、取得したデータ上で前処理分析技術を実施するための分析前処理モジュール１４５を含む。例えば、分析前処理モジュール１４５は、取得した電気生理データ（例えばＥＥＧデータ）における例示のオンセットマーカを識別し、電気生理データをセグメント化し、生信号データをフィルタ処理してＳＮ比を増大するために実装され得る。いくつかの実装において、例えば、分析前処理１４５は、例示の装置１００と通信するコンピュータ装置内で具体化可能となる。いくつかの実装において、例えば、分析前処理モジュール１４５は、生理的取得モジュール１４０を具体化する同一の例示的装置(例えば、正面電極センサ装置１００)において構成可能である。

システム１０は、正面電極センサ装置１００によって取得された生理データを処理して、被験者の、またはいくつかの例ではグループの、認知または感覚評価を提供するためのプロファイル生成モジュール１５０を含む。例えば、プロファイル生成モジュール１５０は、生理データを処理して、例えば意識プロファイルの知識評価または状態等の選択したプロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む情報セット１５２を生成する。例えば、情報セット１５２は、心理的且つ神経生理学的な自然事象の測定値よりも大きい値を与える。例えば、プロファイルは、特定の問題に関する個々の（またはグループの）知識レベルに対する個々の（またはグループの）評価（例えば特定のトピック、事象、学習技能または好みについてのある人の知識の決定）および意識的（または無意識的）認識の状態またはそのいずれかを提供することが可能である。システム１０のいくつかの実装において、例えば、プロファイル生成モジュール１５０はまた、被験者またはグループの認知または感覚の評価を提供するために、行動信号データ取得モジュール（図１Ｃには示さず）から供給される、例えば被験者、或いは、被験者を含むかまたは含まない個人のグループから得られる行動信号データの処理を含むことも可能である。

図１Ｄは、例示の正面電極センサ装置１００によって取得した生理データを用いて、例えばプロファイル生成モジュール１５０によって実現された、認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルに関連する情報セットを生成するための例示の方法１７０のプロセス図を示す。いくつかの実装において、例えば、方法１７０は、被験者、或いは、被験者を含むかまたは含まない個人のグループから取得した行動信号データを使用することも含むことが可能である。行動信号データは、方法１７０のプロセスの少なくともいくつか、または全ての実装において処理可能である。方法１７０は、提示した刺激および選択したプロファイルカテゴリに基づく生理信号（および行動信号データまたはそのいずれか）に関連する時間間隔を識別するためのプロセス１７１を含むことが可能である。例えば、時間間隔は、近接する、不連続の、連続する、離散的な、または１つの時点を含むことが可能である。方法１７０は、時間間隔に対応するデータ（例えば生理的および行動的またはそのいずれか）を１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化するためのプロセス１７２を含むことが可能である。例えば、プロセス１７２は、個々の刺激の予め割り当てられたカテゴリおよび連続的刺激の連想関係またはそのいずれかに基づいて生理データ（および行動データまたはそのいずれか）をグループ化することを含むことが可能である。方法１７０は、グループ化したデータセット全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、選択したプロファイルカテゴリに対する１つまたはそれ以上の定量値を生成するためのプロセス１７３を含むことが可能である。いくつかの実装において、例えば、方法１７０は、グループ化したデータセット内の生理（および行動データまたはそのいずれか）の信号を高めるためのプロセスを含むことが可能である。

図１Ｅは、例えば例示の正面電極センサ装置１００によって取得した生理データを用いてプロファイル生成モジュール１５０によって実装された、以前の個々のおよびグループのまたはそのいずれかの情報を用いて認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルに関連する情報セットを生成する例示の方法１８０のプロセス図を示す。いくつかの実装において、例えば、方法１８０はまた、被験者、或いは、被験者を含むかまたは含まない個人のグループから取得した行動信号データを使用することを含むことも可能である。方法１８０は、提示した刺激および選択したプロファイルカテゴリに基づいて生理信号（および行動信号データまたはそのいずれか）に関連する時間間隔を識別するためのプロセス１８１を含むことが可能である。方法１８０は、データ、例えば、時間間隔に対応する生理データ（および行動データまたはそのいずれか）を、１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化するためのプロセス１８２を含むことが可能である。例えば、プロセス１８２は、個々の刺激の予め割り当てられたカテゴリおよび連続する刺激の連想関係またはそのいずれかに基づいて、生理データ（および行動データまたはそのいずれか）をグループ化することを含むことが可能である。方法１８０は、被験者および他の被験者またはそのいずれか（例えば１つまたはそれ以上のグループを含む）から取得した以前の生理データ（および行動データまたはそのいずれか）を用いてグループ化データセット全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、選択したプロファイルカテゴリに対する１つまたはそれ以上の定量値を生成するためのプロセス１８２を含むことが可能である。

図１Ｆは、例えばプロファイル生成モジュール１５０によって実現された、すなわち、例示の正面電極センサ装置１００によって取得される生理データを用いる案内分類技術を用いて認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルに関連する情報セットを生成するための例示の方法１９０のプロセス図を示す。いくつかの実装においては、例えば、方法１９０はまた、被験者、或いは、被験者を含むかまたは含まない個人のグループから取得した行動信号データを使用することを含むことも可能である。方法１９０は、提示した刺激および選択したプロファイルカテゴリに基づいて生理信号（および行動信号データまたはそのいずれか）に関連する時間間隔を識別するためのプロセス１９１を含むことが可能である。方法１９０は、データ、例えば時間間隔に対応する生理データ（および行動データまたははそのいずれか）を、１つまたはそれ以上の初期グループ化データセットにグループ化するためのプロセス１９２を含むことが可能である。方法１９０は、初期グループ化データセットを必要とする統計試験を用いて被験者に提示した一連の刺激における各刺激を分類するためのプロセス１９３を含むことが可能である。方法１９０は、分類した刺激に基づいて、時間間隔に対応する生理データ（および行動データまたはそのいずれか）を１つまたはそれ以上のグループ化データセットに再グループ化するためのプロセス１９４を含むことが可能である。方法１９０は、グループ化データセット全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、選択したプロファイルカテゴリに対する１つまたはそれ以上の定量値を生成するためのプロセス１９５を含むことが可能である。

いくつかの例では、プロファイル生成モジュール１５０は、案内のためにコンテキスト特定パラメータを用いる案内分類アルゴリズムを実行し、例えば、特にＡＮＯＶＡベース技術１５１ａ、サポートベクタマシンベース技術１５１および最小記述長１５１ｃを含むが、これらに限定されない様々な分類および統計方法の中から１つを選択することが可能である。いくつかの実装においては、プロファイル生成モジュール１５０は、１つまたはそれ以上の遠隔計算処理装置（例えばクラウド内のサーバ）を含むコンピュータシステムまたは通信ネットワーク（「クラウド」とも称する）上で具体化することが可能である。

システム１０は、生成した認知および感覚プロファイルまたはそのいずれかを精密化し、且つユーザと機械との間の相互作用を作動させるか、またはそのいずれかである脳マシンインタフェースモジュール１５５を含むように構成することが可能である。一例では、脳マシンインタフェースモジュール１５５は、例えばシステム１０の進行中の実装またはシステム１０によって事前に生成されたプロファイルからプロファイル生成モジュール１５０によって生成された個々の被験者またはグループ被験者の認知および感覚プロファイルまたはそのいずれかに基づいて、新たな刺激または多重刺激を刺激提示モジュール１３０に帰還送達することが可能である。例えば、脳マシンインタフェースモジュール１５５は、望ましい目的を最大化するために分析によって処理される被験者からの情報を最適に抽出する刺激パラダイムを適応的に変更または設計することが可能である。例えば、脳マシンインタフェースモジュール１５５のいくつかの実装は、支援学習および目標検出アプリケーションを含むことが可能であるが、それらに限定されない。

システム１０のいくつかの実装において、プロファイル生成モジュール１５０、刺激提示モジュール１３０、刺激送達モジュール１３５および脳マシンインタフェースモジュール１５５は、１つのコンピューティングシステム、例えば、生理データ取得モジュール１４０（例えば正面電極センサ装置１００）と相互作用するデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータまたはスマートフォンもしくはタブレットを含む移動体通信装置において具体化可能である。他の実装において、モジュール１５０、１３０、１３５および１５５は、互いに通信し合い、それらの様々な組み合わせを含む２つまたはそれ以上のコンピューティング装置において構成可能である。いくつかの実装において、システム１０は、生理データ取得モジュール１４０及びプロファイル生成モジュール１５０のみを含むように構成可能である。このような例示の実装では、システム１０は、被験者の周囲で現在利用可能な環境の刺激（例えば光、音、匂い、味および触覚接触またはそのいずれか）を使用することが可能である。

いくつかの局面では、開示した技術の生理センサ装置を用いて被験者の認知または感覚の評価を提供するための方法は、被験者の前頭部から被験者の電気生理信号を取得し、センサ装置を用いて生理データを生成することと、生理データを処理して、認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の局面を示す認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む情報セットを生成することとを含む。センサ装置は、電気的絶縁性材料から形成され、センサ装置が被験者の前頭部と物理的接触可能となるように構成された基板と、前頭部の矢状方向に沿って基板上に配置された３つのそれぞれの位置から被験者の電気生理信号を取得するための記録電極、基準電極および接地電極を含む３つの電極とを備え、記録電極は接地電極及び基準電極の後部に形成され、接地電極は、記録電極と基準電極との間に形成される。

認知およびセンサ評価またはそのいずれかを提供するための方法のいくつかの実装において、例えば、本方法は、一連の刺激を被験者に提示することをさらに含むことが可能であり、該一連の刺激は認知―感覚プロファイルカテゴリに基づくものであり、生理信号の取得は一連の刺激を提示する前、間および後に実現される。いくつかの実装において、例えば、本方法は、認知性能プロファイル、感覚性能プロファイルならびに認知および感覚性能プロファイルから認知―感覚プロファイルカテゴリを選択することをさらに含むことが可能である。例えば、一連の刺激は、選択した認知―感覚プロファイルカテゴリに基づく視覚、聴覚、嗅覚、触覚および味覚刺激媒体のうちの少なくとも１つを含むことが可能である。例えば、１つまたはそれ以上の定量値は、被験者の注意力、記憶力、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味統合能力、目標検出能力、感情価、好み、および意識状態のうちの少なくとも１つに基づいて、認知および感覚性能のうちの１つまたは両方のレベルを示す定量スコアを含むことが可能であり、定量スコアは、特定の時間におけるレベルを示す。いくつかの実装において、例えば、本方法は、認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて生理信号に関連する時間間隔を識別することと、時間間隔に対応する生理データを１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化することと、グループ化したデータセット全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、選択した認知―感覚プロファイルカテゴリに対する１つまたはそれ以上の定量値を生成することとをさらに含むことが可能である。

図１Ｇは、正面電極センサの最適な空間配置を決定してＥＥＧ事象関連電位を取得するための例示の方法１６０を示す図である。方法１６０は、刺激送達モジュール１３５を用いる刺激提示構造１３１を被験者に提示することを含み、該被験者は、その頭部全体に亘る位置に電極が配置された従来の「全頭皮」ＥＥＧ獲得装置を着用可能である。刺激提示構造１３１は、刺激または一連の刺激を被験者に提示することために使用され得る。刺激または一連の刺激の提示に対する被験者のＥＥＧ応答は、例えば、前頭部、頭頂、後頭部および側頭脳部位を含む脳の複数部位に亘る複数の電極からＥＥＧ信号データを取得するための「全頭皮」ＥＥＧ獲得装置を用いて得られる。取得データは、前処理分析技術を該取得データ上で実現するための前処理モジュール１４５を用いて分析可能である。いくつかの例では、前処理分析技術は、例えば、異なる一時的且つ空間的パラメータまたはそのいずれかに亘る電気生理データの１つまたはそれ以上の局所的電圧マップ１４６を生成することを含む。例えば、前処理モジュール１４５は、データ処理技術における局所的電圧マップ１４６において生成したデータを利用して、正面電極生理センサ装置に含むことが可能な電極の空間的配置パラメータを最適化することが可能である。例えば、空間的配置パラメータは、電極の数、電極の型式および大きさ、各電極の場所／配置、電極間の間隔等を含むことが可能である。例えば、電極の場所および配置またはそのいずれかの決定は、記録される信号（例えば、対象となる信号、基準信号および接地信号）の型式に基づいて実施することが可能である。例えば、電極の場所および配置パラメータまたはそのいずれかは、電極の相対距離、被験者の前頭部に関する電極の特定の配置等を含むことが可能である。例えば、開示した技術の例示の生理センサ装置において構成された電極のこのようなパラメータ（例えば、型式、量、大きさ、配置、相対位置等）は、対象となる生理信号のトポグラフィ、振幅および局在化（例えば、事象関連電位脳マーカを含む）ならびに特定の金属コンダクタンス、抵抗および間隔パラメータを構成する。

認知―感覚機能をプロファイリングするための方法およびシステムを有する開示した装置の例示の実装

認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の局面を示す被験者（またはグループ）の認知および感覚またはそのいずれかの評価を提供するための装置を用いる開示した正面電極生理センサ装置、システムおよび方法の例示の実装について述べる。上記例示の実装は、視覚刺激および聴覚刺激を用いてＥＥＧ記録によって測定された様々な脳ＥＲＰ（例えばＰ３００、「報酬」に関する概念／感情およびミスマッチ陰性電位）を誘発して抽出し、認知性能、感覚性能および意識状態プロファイルまたはそのいずれかに対応する定量値を提供する情報セットを生成することを含む。開示した方法およびシステムのいくつかの例において、認知および感覚またはそのいずれかの評価を提供するための例示の正面電極生理センサ装置によって取得される例示のＥＥＧ記録生理データに加えて、視線追跡データが使用可能である。

上記例においては、対象となる事象関連電位ならびに相関する神経周波数振動を取り出すために被験者からのＥＥＧ信号を記録しつつ、特定の刺激セットが提示される。例示の実装において使用する例示のＥＲＰは、限定されるものではないが、Ｐ３００、「報酬」に関する概念／感情およびミスマッチ陰性電位を含む。開示した技術を用いて例示した認知―感覚プロファイルを提供するために実現可能な他の例示のＥＲＰは、特にＮ４００を含むことが可能である。以下で述べるように、開示した方法およびシステムを有する例示の正面電極生理センサ装置の例示のアプリケーションは、例示の方法が如何にして実現可能であるか、例えば、刺激設計および提示、生理信号（例えばＥＥＧ）記録、生理データ（例えば、ＥＲＰ）分析ならびに認知および感覚またはそのいずれかのプロファイル生成（例えば、推察される認知および意識状態またはそのいずれかを含む）、を説明するための実例として、例示のＰ３００「報酬」およびミスマッチ陰性電位ＥＲＰを使用する。

開示した認知および感覚またはそのいずれかのプロファイル生成方法およびシステムは脳マーカの測定のために使用され得るが、さらに加えて、この情報を評価し、個々の知識評価および意識状態プロファイルまたはそのいずれかを生成する新たな形式の意図的データに変換することも行う。さらに、いくつかの実装においては、例えば、開示した方法およびシステムがこのプロファイルを利用して、脳マシンインタフェースシステムを案内することが可能である。

Ｉ．Ｐ３００および「報酬」

Ｐ３００は、中央頭頂部の最大頭皮分布状態での３００ｍｓから８００ｍｓまでの肯定的電気的反応を特徴とする脳の内因性反応である。Ｐ３００は、アイテムの主観的発生確率と逆相関する。例えば、Ｐ３００は、視対象検出タスクにおいて用いられており、その対象は、他のアイテムよりも高い振幅Ｐ３００を引き出す。

さらに、Ｐ３００を用いてここで述べた例示の実装において、任意の視覚的合図（例えば緑色の円）が作成され、被験者は、それを「報酬」についての概念または感情に関連させるよう指示された。例えば、被験者は、例示の緑色の円を優れたタスク性能の合図と関連させるように指示されるとともに、テスト中における合図の発生がテスト後の補償の増大と相互に関連付けられており、したがって、この任意の合図と「報酬」についての概念との関連が生成されていると知らされた。この「報酬」刺激に対する脳の反応が、後に分析された。Ｐ３００を用いる開示した方法の例示は、その方法の様々なＥＥＧ記録技術に亘る広い適用性を示す。例えば、本方法は、開示した正面電極構成を有する従来のリジッド電極ＥＥＧシステムを用いて記録した脳データ（例えば、ＥＥＧ信号）ならびに開示した正面電極構成を有する着用可能可撓性表皮電子センサを用いて取得したＥＥＧデータを用いて、認知および感覚またはそのいずれかのプロファイルを評価するように適用され得る。

Ｉ．１．例示の刺激提示構造

Ｐ３００および「報酬」ＥＲＰのいくつかの例示の実装においては、視覚刺激を用いた。例えば、刺激は、動物、車、顔、花、家、無作為の物体、モータサイクル、飛行機およびビルを含む多数の画像カテゴリから構成された。例示の刺激プールは、様々なリソースから得られた。

図２は、例示の一連の提示した視覚刺激を示す図である。この図は、特定の提示した見本の画像およびプリプログラミングされ擬似ランダム化された提示順を表現している。各解決策に対する適切な刺激提示構造を持つことは、例示の方法の固有の、しかも重要な部分となる。本例において、関連の局面は、予め定められた「ターゲット」を示す画像、対、他の全ての画像（「ディストラクタ」と呼ぶ）、対、前もって「報酬」の兆候と関連付けられた緑色の円、の区別である。適切な刺激構造（例えば、この場合、他の画像のシーケンス内に埋め込まれたターゲットとしての対象となる画像の特定の内容、提示の場所、提示のタイミング、刺激間隔のタイミング等）ならびに上記特殊化された後続の分析が、関連の脳マーカ、例えばこの場合にはＰ３００および「報酬」によって引き出されるＥＲＰを使用して、個々の知識、注意力のレベルおよび特定のアイテムに対する好みを評価して決定する例示の方法においては重要である。

Ｉ．２．例示の刺激送達装置

例示の刺激プールは、様々なリソースから取得された。刺激プールを取得した後、各見本の相対輝度が、（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトでプログラミングされた）コンピュータ実装方法を用いて制御された。例えば、コンピュータ実施方法が、最初にカラー画像でロードし、以下の例示の式を用いてその相対輝度を計算するために実装された。ここでは、Ｙ、Ｒ、ＧおよびＢが、相対輝度、赤色銃値、緑色銃値、および青色銃値をそれぞれ表す。
（１）

例えば、望ましい相対輝度は、１２０に等しい値であるように設定された。スクリプトが各画像の最初の相対輝度を測定した後、平均相対輝度１２０を達成するために画像内のあらゆる画素にＲＧＢ値を加算するかまたは減算した。画像はその後、１００％の品質で保存された。

輝度に対して制御を行った後、（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラミングされた）他のコンピュータ実施プロセスを用いて、中央に位置決めされた固定ドットを各刺激見本に配置した。例えば、これは、被験者が固定を維持し、頻繁に起きる眼のサッカードを最小限にするのを助けた。この例示のプロセスは、アップロードした画像の寸法をまず測定した。これらの測定値を用いて画像の中心を計算し、その後、円の標準方程式を用いて固定ドットを作成した。中心の周りの７つの画素長半径内の画素は、画素の赤い銃を２５５に、緑の銃を０に、青い銃を０に変更することによって置き換えられた。

最後に、固定ドットに対する視覚刺激および「報酬」に対する任意の視覚的合図が作成された。例えば、固定ドットに対して、（例えばＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラミングされた）コンピュータ実施プロセスを用いて、３５０画素の高さおよび幅を有する灰色背景画像（例えば、１５０に等しい赤色銃、１５０に等しい緑色銃、１５０に等しい青色銃）を生成した。その後、例示のスクリプトは、円の標準方程式を用いる入れ子構造のｆｏｒループを実施して、例えば、画像の赤色銃を２５５に、緑色銃を０に、青色銃を０に変化させることにより、７画素長半径内の画素を赤色に変更した。「報酬」に対して、画像ソフトウェアを用いて、３５０´３５０画素灰色背景（例えば、１５０に等しい赤色銃、１５０に等しい緑色銃、１５０に等しい青色銃）に緑色の円（例えば、０に等しい赤色銃、２５５に等しい緑色銃、０に等しい青色銃）を作成した。

本例の刺激提示プロセスで使用した例示の刺激提示パラダイムは、Ｃｏｇｅｎｔ２０００を用いてプログラミングされ、短い提示期間で連続的に視覚刺激を提示することを含んだ。例えば、刺激プールは、固定ドットや緑色の円は含まないが、２つのグループに分割された。２つのグループのうちの１つは、２つの記録技術の各々に対するものである。各技術は、記録技術全体に亘って総計１８００の刺激に対して、９００の刺激を含んだ。例えば、技術の範囲内では、ターゲットとディストラクタとを含み、各々が１００ミリ秒間提示される９００の刺激が、３つの提示ブロックに分割された。緑色の円の刺激提示は１０００ｍｓ持続し、各提示ブロック内で３０回示された。固定ドットは、ターゲットトライアル、ディストラクタトライアルおよび刺激間隔（ＩＳＩ）毎に視認可能とした。

例えば、ブロック１では、ターゲットは人間の顔であった。ブロック２では、ターゲットは車であった。ブロック３では、ターゲットは動物であった。記録技術の順序をランダム化することに加えて、例えば、各技術内の提示ブロックの順序もまたランダム化された。提示ブロックは、技術全体に亘って連続的に反復されることはなかった（例えば、ブロック１、ブロック２、ブロック３、ブロック３、ブロック２、ブロック１、ブロック１、ブロック３、ブロック２）。被験者は、特定のターゲットを何度見掛けたかをカウントするように命じられたため、各ブロックに対してターゲットの正しい数は変更された。例えば、ブロック１（ターゲット：顔）においては、５６個のターゲットと２４４個のディストラクタが存在した。例えば、ブロック２（ターゲット：車）においては、６２個のターゲットと２３８個のディストラクタが存在した。例えば、ブロック３（ターゲット：動物）においては、６０個のターゲットと２４０個のディストラクタが存在した。ディストラクタは、全ての非ターゲットオブジェクトカテゴリから構成された。例えば、ブロック１（ターゲット：顔）において、ディストラクタは車、動物、花、家等を含んだ。例示のＭＡＴＬＡＢコードは、実験者に対し、被験者の頭文字を入力するとともに、どのブロックを提示するべきかを選択するように促すことにより開始した。選択したブロック番号に依って、スクリプトは、ターゲットとなるオブジェクトカテゴリ、ターゲットの数およびディストラクタの数を計算した。その後、ＭＡＴＬＡＢｒａｎｄｐｅｒｍ（）機能を用いて刺激提示の順序をランダム化した。提示シーケンスをより良くランダム化するために、ｒａｎｄｐｅｒｍ（）機能を２０回実施した。その後、ｒａｎｄｉ（）機能を用いて、各トライアルに対して刺激間隔（ＩＳＩ）を生成した。刺激間隔は、５００ｍｓから６００ｍｓの範囲であった。ディスプレイ、サウンドカードおよびパラレルポートを構成することに加えて、ログファイルが構成され、Ｃｏｇｅｎｔ２０００内で初期化された。このログファイルを用いて、その刺激型式（例えば、ターゲット、ディストラクタおよび緑色の円）に関するトライアル毎の履歴を作成した。その後、刺激はメモリバッファにロードされた。上記ステップは、例えば、演算負荷を低減し、待機時間精度を増大するために、刺激提示より先に実行された。刺激提示は、予め定められた提示順序を反復するｆｏｒループを含んだ。例えば、提示順序での現在の刺激の値に基づいて、コンピュータ実施プロセスは、その刺激型式を計算し、その刺激型式に関する適当な情報をログファイルおよびパラレルポートに送り、そのトリガはＥＥＧ記録コンピュータに送られた。その後、プログラムはＩＳＩを提示した。各提示の最後で、パラレルポートはゼロにリセットされ、次のトライアルの準備をした。

Ｉ．３．従来の全頭皮ＥＥＧ取得を用いる例示のＥＥＧ記録

ＥＥＧ記録に対する例示の被験者を準備するために、各被験者は、記録室内で椅子に座らされ、ＥＥＧキャッピングプロセスを開始した。リジッド電極モダリティ（例えばブレーン・プロダクツ(Brain Products)）を用いる例示の実装に対して、このプロセスは、従来のＥＥＧキャップを被験者の頭上に配置し、それを伸縮自在の顎紐で固定することを必要とした。いくつかの例では、５６ｃｍまたは５８ｃｍの直径のキャップを、例えば、被験者の頭の大体の大きさに基づいて使用した。次に、キャップの電極の各々の下で、湾曲したプラスチックシリンジを用いてシグナ(Signa)電極ゲル（例えば、パーカー・ラボラトリーズ(Parker Laboratories)提供）を注入し、電極それ自体と被験者の頭皮との間に導電性ブリッジを製作した。また、例えば、インピーダンスを低下することによってより強いコンダクタンスを構築するために、木製Ｑチップを用いてゲルをマッサージした。例えば、この技術を使用することにより、例えば接地および基準電極を含む各電極に対して５ｋΩ未満までインピーダンスレベルを下げた。

ＥＥＧ記録を用いて例示の実装を開始する前に、被験者らに読むための指示書を与えた。例えば、本書は実験パラダイムの一般的構成および彼らが見る物、すなわちターゲット、ディストラクタ、固定ドットおよび緑色の円について述べてあった。各提示ブロックにおいてターゲットが変化することもまた述べられていた。例えば、ブロック１においては、被験者らが１つまたはそれ以上の人間の顔を有する画像を何回見たかをカウントすることがタスクであった。ブロック２では、彼らが１台またはそれ以上の車を有する画像を何回見たかをカウントするのがタスクであった。ブロック３においては、彼らが１匹またはそれ以上の動物を有する画像を何回見たかをカウントするのがタスクであった。被験者らは、他の全ての写真をディストラクタとして見なし、それらをカウントしないように命じられた。各提示ブロックの後、被験者らは、彼らがいくつのターゲットを見たかを報告するように求められた。例えば、緑色の円は報酬を示した。被験者らは、提示モニタの前に座らされ、神経生理学的データにおけるモーションアーチファクトを防止するために、実験持続期間を通じて赤色中央固定ドット上に視覚固定を正に維持し、その運動筋肉の動きを出来るだけ制限するよう求められた。その後、記録室の明かりは薄暗くされ、刺激プロセスおよびＥＥＧ記録が開始した。

これらの例示的実施では、リジッド電極を有する従来のＥＥＧシステムを用いて、脳波を取得した。例示のＥＥＧシステムは、ブレーン・アンプ・ＤＣ３２チャネル・システム、ブレーン・ビジョン・レコーダ、ファスト・エヌ・イージー・３２チャネル・ＥＥＧ記録キャップサイズ５６ｃｍ、ファスト・エヌ・イージー・３２チャネル・ＥＥＧ記録キャップサイズ５８ｃｍ、５ｋ抵抗器を有するブレーン・キャップーＭＲのためのＰＣＢリボン・ケーブルおよびブレーン・キャップ・ＭＲボックス１．２を備えた。

Ｉ．４．例示のＥＥＧ分析処理およびＥＲＰ分析

データ分析技術は、例えばマーカデータおよび個々の統計的分析の処理を含む、多数のステップおよびプロセスを備えた。

マーカデータの処理：例えば、各記録セッションの後、例示のＥＥＧ記録システムは、３つのファイル、すなわちデータファイル(.eeg)、ヘッダファイル（.vhdr）およびマーカファイル（.vmrk）を生成した。マーカファイルは、各刺激開始に対する事象トリガを含んだ。本例では、パラレルポート内での出力制限のため、Ｃｏｇｅｎｔ２０００ログファイルを用いて、見本の刺激型式（例えば、ターゲット、ディストラクタまたは緑色の円）に関する、より読み取可能な情報を保持した。そこから、（例えば、ＭＡＴＬＡＢスクリプトを用いてプログラミングされた）プロセスを用いて、マーカファイル(.vmrk)内の事象トリガを１対１置換でログファイルからの事象コードと置換した。例えば、.vmrkファイル内の第１のマーカは、ログファイル内の第１のマーカと置換され、.vmrkファイル内の第２のマーカは、ログファイル内の第２のマーカと置換された、等である。

例示の個々の統計的分析:上記刺激提示開始のための例示のマーカを用いて、例示の分析方法に続いてＥＲＰ分析を行ってＥＲＰを計算した（例えばブレーン・ビジョン・アナライザ２を用いて）。例えば、ＥＲＰ波形は、「ターゲット」、「ディストラクタ」および「報酬」に対して計算された。その後、例えば、対象となるＥＲＰコンポーネントの空間的位置およびタイミングを各ＥＲＰ波形から決定した。例えば、対象となる各時間窓に対して、ＥＥＧキャップ（全部で３２個の電極）内の各電極からの利用可能な電圧情報を用いて、対象となる各ＥＲＰコンポーネントのための局所的電圧マップを計算した。ここで述べる例示の実装においては、統計的分析のためにＭＡＴＬＡＢおよびスタットソフト・スタチスチカ(Statsoft Statistica)（バージョン８．０）の組み合わせを用いた。

Ｉ．５．最適な正面電極配置の例示の構成

以下の全ての情報を統合することにより、我々の方法を用いる最適な電極配置を決定することが可能である。例えば、（ｉ．）対象となる感覚または認知神経心理学的機構、（ｉｉ．）対象となる神経心理学的機構を引き出すための適切な刺激提示および送達方法の設計、（ｉｉｉ．）刺激提示開始に関連付けて経時的マーカをタグ付けする、（ｉｖ．）刺激中に被験者からのＥＥＧ信号を記録する、（ｖ．）ＥＥＧデータを分析し、対象となる各条件／マーカに対するＥＲＰを計算する、（ｖｉ．）データセットの各チャネルにおいて、対象となるＥＲＰコンポーネントを識別する、（ｖｉｉ．）対象となる各コンポーネントに対して、待機時間（発生時刻）および空間的分布（どの電極が対象となるＥＲＰを示すか）を決定する、（ｖｉｉｉ．）対象となる各コンポーネントの待機時間に基づいて、各コンポーネントに対する発生の時間窓を決定し、局所的電圧マップを作成する、（ｉｘ．）対象となる各ＥＲＰコンポーネントに対して、頭皮のどこに有意な「発現」が存在するか（すなわち、どの電極にそれが存在するか、また局所的電圧マップにおいて、その電圧がどのように分布するか）を調査する、（ｘ．）この情報を利用して電極配置に対する最高のタイミングおよび最適な位置を決定して、対象となるＥＲＰの変調ならびに正面電極におけるその発現を検出する。例えば、これから、対象となるＥＲＰの検出のための電極の最適な配置および構成を決定することが可能である。

例示の正面電極構成において、開示した電極構成最適化方法を用いて、頭皮表面に沿って各電極信号インテグリティを尊重し且つ対象となる脳活動を検出するのに充分な間隔を維持しながら、占有された使用済み額部「不動産」を最小化するように、空間的位置および配置（例えば、電極間の距離と電極サイズとを含む）が決定された。典型的には、例えば、基準電極は、記録電極から離れて、「対象となる脳機能」が最小であるか、または発現しない場所に位置決めされる。このように、基準信号を記録信号から区別すると、対象となるものは何も「減算」されない。しかしながら、大規模分離は、額部分の比較的広い空間領域を利用する。開示した技術の装置においては、信頼のおける生理信号の読み取りおよび検出を今まで通り提供しながら、最小限の空間領域を必要とする被験者の前頭部に、最小限の構成の電極が配置される（例えば、記録電極と基準電極とを共に近接して配置する）。開示した電極構成最適化方法は、このような構成となるように実装された。

例えば、センサ内の付加的白色ガウス雑音を仮定すると、（例えば、尤度比検定によって与えられた）最適分類子の正確度は、帰無仮説の下での記録電極の頭皮電位(例えば、Ｐ３００パラダイムにおける「ディストラクタ」)と、対立仮説の下での記録電極の頭皮電位（例えば、Ｐ３００パラダイムにおける「ターゲット」）との間の差というエネルギーの単調関数である。このように、「ターゲット」および「ディストラクタ」設定における記録電極電位間の差というエネルギーの最大化に同等な分類確度の最大化のための判定基準が提供される。

電極対が等電位線を横切って配置される場合（例えば、同じまたは同一の電圧電位値）、電位差は、高電位領域から低電位領域に流れる、または低電位領域から高電位領域に流れる電流に感応し易い。これは、勾配電位に沿った電極対の配置と呼ぶ。しかしながら、バイポーラ対が等電位線に沿って配置される場合、ゼロまたはゼロに近い差動電位が記録される。正面電極が、対象となる脳信号の正面頭皮分布の勾配に沿って配置されるとき、差のエネルギーが最大化される。

例示の実装で使用する両方のＥＲＰ、例えばＰ３００および「報酬」における例示の分析から、電圧頭皮分布の勾配は垂直方向に配向される。これらのＥＲＰをより良く検出するために、記録電極、接地電極および基準電極が頂部から底部へ（例えば、額の頂部から鼻に向けて）配置するべきであり、これは等電位線を横切る。さらに言えば、記録電極、接地電極および基準電極をその方向に直角に（例えば、等電位線に沿って）配置すると、分類性能が低下し、運任せに近くなるであろう。

また、例えば、検出した電気生理信号における信号対雑音特性を向上させることに加えて、開示した上から下への（例えば、額の頂部から鼻に向けて）前頭部電極構成によれば、根本的な機能的神経解剖学の関連する神経生理学的信号を検出することも可能になる（例えば、人間の脳は、半矢状線に沿って対称的な半球体を有し、その多くの感覚および認知プロセスは、機能的および解剖学的半球非対称性を有して発生する）。例えば、開示した額の頂部から鼻に向かう配向の代わりに、脳の軸平面（または水平面）に沿って（例えば、額に沿って左から右へ）電極を配置することにより、誤ったＥＥＧ／ＥＲＰ読み取りをもたらす脳の半球アーチファクトに対してかなりの脆弱性をもたらす可能性がある。また、開示した技術の例示の方法論もまた、事象関連電位の発現が前頭電圧頭皮分布において増えれば増えるほど、分類がますます容易になることを示唆している。

図３Ａは、従来のＥＥＧシステムと、「ターゲット」および「ディストラクタ」のＰ３００ＥＲＰ検出に対するＥＥＧ信号応答を検出するためのその実装からの例示の結果とを用いる例示の正面電極構成を示す図である。図３Ａでは、従来のＥＥＧリジッド電極検出キャップ３０１を着用した例示の被験者の画像３００を示す。図３Ａにおいて、図形３０５は、従来のＥＥＧリジッド電極検出キャップ３０１における３２個の電極の位置の三次元再構成ならびに上部および右側概略図を示す。図３Ａにおいて、図形３０６は、従来のＥＥＧリジッド電極検出キャップ３０１における３２個の電極の位置の二次元図を示す。図３Ａに示すように、図３１０は、例示の局所的電圧マップを示す（例えば、対象となるＥＲＰの前額部発現、この場合は、例示の分析した時間窓（例えば、３４４−３９６ｍｓ）での「ターゲット」に対するＰ３００ＥＲＰを示す）。図３Ａに示すように、データプロット３１５は、「ターゲット」（赤線）および「ディストラクタ」（黒線）の両方に対して正面電極（Ｆｐ１）からの例示のＥＲＰ波形を示す。局所的電圧マップ３１０に示すように半球形対称分布が存在し、そこでは、等電位線が水平面上に存在する。このように、正面電極は、等電位線を横切り、水平面に直交して配置される。

図３Ｂは、例示の３電極正面センサ装置と、「ターゲット」および「ディストラクタ」のＰ３００ＥＲＰ検出に応答してＥＥＧ信号応答を検出するためのその実装から得られる例示の結果とを用いる例示の正面電極構成を示す図である。図３Ｂは、被験者の前頭部に物理的に接触し、等電位線を横切り整列した正面電極センサ装置１００の図形３２０を示す（例えば、記録電極は額の頂部に向けて配置され、基準電極は額上の鼻に向けて配置され、接地電極は記録電極と基準電極との間に配置された状態である）。図３Ｂは、「ターゲット」−赤線および「ディストラクタ」−黒線の両方に対する正面記録電極(例えば、Ｒｅｃ Ｆｌ−白色の円１０２)から取得したＥＲＰ波形のデータプロット３２５を示す。開示した３電極センサ装置内の正面電極構成は、従来のフルキャップＥＥＧシステムと同様に確実に、対象となるＥＲＰ（「ターゲット」および「ディストラクタ」）を検出することが可能である。本例においては、ＥＲＰ（「ターゲット」および「ディストラクタ」）の極性は、「記録」電極に関する「基準」電極の相対的位置のため、例示の正面システムとＥＥＧキャップ正面電極との間で逆転させた。例えば、図３Ａに示すフルキャップシステムにおいては「記録」電極が「基準」よりもかなり前方の位置を占有しているが、図３Ｂに示す例示のシステムでは、「基準」電極は「記録」電極よりも下方の、わずかに前方の位置に存在する。

Ｉ．６．異なる技術全域に亘るＥＲＰ検出のための正面電極構成の例示の実装

これらの例示の実装において、開示した正面電極構成は、例えば、リジッド電極を有する従来のフルＥＥＧキャップを用いるＥＥＧ記録技術と、（１）（例えばブレーン・プロダクツ(Brain Products)から入手された）例示のリジッドセンサ、（２）例示の特注設計のリジッドセンサおよび（３）可撓性エレクトロニクス電極を有する例示の表皮エレクトロニクスセンサ装置を用いる接地、基準および記録電極を含む３種類の正面電極センサ技術とを含む異なる電極型式および材料全域に亘って実装された。

例えば、前のセクションで述べたように、被験者準備、刺激提示、ＥＥＧ記録およびマーカファイルの処理の後、統計的分析のためにＭＡＴＬＡＢおよびスタットソフト・スタチスチカ（バージョン８．０）ソフトウェアの組み合わせを使用した。例えば、データ処理および分析の後、ブレーン・ビジョン・アナライザ(Brain Vision Analyzer)が、条件、被験者、トライアル、電極チャネルおよび平均電圧振幅に関するデータ値を含むテキストファイルをエクスポートした。各記録技術に対して、対象となる以下の時間間隔、例えば、ターゲットおよびディストラクタについて刺激開始後４００ｍｓないし５００ｍｓ、報酬刺激について刺激開始後４５６ｍｓないし５５６ｍｓで正面電極から平均電圧振幅が抽出された。全ての例示の技術（例えば、ブレーン・プロダクツから入手した例示のリジッド電極、例示の特注設計のリジッド電極および例示のＥＥＳ可撓性電極センサ）において同一の例示パラメータが使用された。例えば、これらのデータは、ブレーン・ビジョン・アナライザによってテキストファイルに書き込まれ、その後、よりアクセス可能なフォーマットでデータをソートし編成するために作成した例示のＭＡＴＬＡＢプログラムにロードされた。特に、例えば、例示のスクリプトは、ＭＡＴＬＡＢの可変エディタを用いて、コラムごとにより容易なデータ選択プロセスを許容した。選択後、スタチスチカデータスプレッドシートにデータを入れた。いくつかの例では、ＥＥＧ記録技術の各々に対するディストラクタとターゲットとの比較のための各スタチスチカスプレッドシート上で、一方向（ファクタ１：条件）繰り返し方策ＡＮＯＶＡを実施した。例えば、１）ＥＥＧ技術およびと、２）ディストラクタ対ターゲットの比較とのそれぞれに対して、個別のスプレッドシートを用いた。報酬条件に対して、例えば、Ｔ検定を行って、報酬の抽出平均振幅値をゼロと比較した。報酬条件に対して、例えば、１）ＥＥＧ技術と、２）報酬対ゼロの比較とのそれぞれに対して、個別のスプレッドシートを用いた。

Ｉ．６．１．正面構成におけるリジッドＥＥＧセンサの使用

横方向（例えば左から右への軸）方向に沿った電極の水平解剖学的整列と、矢状方向（例えば、後部から前部への軸）に沿った電極の垂直解剖学的整列とを含む２つの正面構成は、例示のリジッドＥＥＧ電極（ブレーン・プロダクツ）を用いて実装された。図４Ａおよび図４Ｂは、勾配電位構成および等電位構成に沿ったリジッド電極を用いる例示の３電極構成をそれぞれ示す。一例では、勾配電位構成（ここでは「垂直―矢状」と称する）は、額の頂部から鼻に向けて配置した３つの電極、すなわち図４Ａに示すように、「記録Ｆ１」電極と、「接地」電極と、「基準」電極とを用いた。他の例では、等電位構成（ここでは「水平―横」と称する）は、額に沿って左から右へ配置された３つの電極、すなわち図４Ｂに示すように、「基準」電極と、「接地」電極と、「記録Ｆ１」電極とを用いた。

図５は、勾配電位および等電位構成の両方について、刺激提示前に（例えば、ブレーン・プロダクツから入手した）例示のリジッド電極を用いて取得した例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。データプロット５１０は、例示の３電極正面リジッドＥＥＧセンサの等電位構成に対する例示のＥＥＧデータを示す。データプロット５２０は、例示の３電極正面リジッドＥＥＧセンサの勾配電位構成に対する例示のＥＥＧデータを示す。瞬きを用いて、本例における応答のＳＮ比（ＳＮＲ）をより良く例示した。

図６は、勾配電位および等電位構成の両方について、例示の刺激提示中に例示リジッド電極を用いて取得した例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。データプロット６１０は、例示の３電極正面リジッドＥＥＧセンサの等電位構成に対する例示のＥＥＧ応答データを示す。データプロット６２０は、例示の３電極正面リジッドＥＥＧセンサの勾配電位構成に対する例示のＥＥＧ応答データを示す。瞬きを用いて、本例における応答のＳＮ比（ＳＮＲ）をより良く例示した。

図５および図６に示すように、両方の場合、瞬きが、等電位方向と比較して勾配電位方向においてより明白であり、例えば、予測されるように、「垂直―矢状」構成に対してより良い性能を示すことが注目される。

図７Ａは、「垂直―矢状」構成（太線で示す勾配電位構成）および「水平―横」構成（細線で示す等電位構成）の両方を用いて、「ターゲット」（赤線）および「ディストラクタ」（黒線）について、例示のリジッド電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

図７Ｂは、「垂直―矢状」構成（太線で示す勾配電位構成）および「水平―横」構成（細線で示す等電位構成）の両方を用いて、「報酬」（青線）について、例示のリジッド電極を使用して1人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

例示のリジッド電極センサを用いる例示の実装の例示の結果は、勾配電位構成における等電位線を横切る全てのテスト済みＥＲＰに対する適切な検出、例えば、ターゲット対ディストラクタについてＮ＝132、Ｆ＝5.100、ｐ＜0.05および報酬についてＮ＝45、Ｔ＝-3.03、ｐ<0.005を示した。逆に、例示のリジッド電極センサを用いる例示の実装の例示の結果は、等電位構成に沿った全てのテスト済みＥＲＰに対する不適切な検出、例えば、ターゲット対ディストラクタ Ｎ＝144、Ｆ＝0.001、ｐ＝0.96および報酬 Ｎ＝45、Ｔ＝-1.45、ｐ＝0.15を示した。開示した勾配電位構成を用いる３電極正面構成は、リジッド電極を使用する効率的なＥＲＰ検出が可能である。

Ｉ．６．２．勾配電位構成における特注設計されたリジッドＥＥＧセンサの使用

開示した最適な３電極正面構成を用いる異なるリジッド電極センサは、以下の例示の実装において比較された。例えば、特注設計されたリジッド電極センサを製作した。

例えば、リジッド額センサは、金、ポリイミドおよびテガダーム(Tegaderm)を必要とする例示の微細加工方法を用いて製作された。例示の微細加工方法は、Ｅビーム蒸着またはスパッタリングによって粘着ポリイミドテープ上にＡＵ（例えば２００ｎｍ）を堆積させるための第１のプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、例えばアスペクト比１対３で、ポリイミドテープを小さな長方形に切断するための第２のプロセスを備えた。３つの四角部分は、粘着側が上向きの状態で、左、中央、右と呼ぶ。例示の微細加工方法は、テープの左を中央に向けて折り曲げ、堅固に接着するための第３のプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、異方導電性フィルム（ＡＣＦ）の導電側が上向きの状態で、右四角部分の中央線上にプレカットされたＡＣＦリードを装着するための第４のプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、右四角部分を中央四角部分に向けて折り曲げ、堅固に接着するための第５のプロセスを備えた。これまでは、例えば、単一鉛電極が作られる。例示の微細加工方法は、例えば３つの単一鉛電極が作られるまで、第１ないし第５のプロセスを繰り返すためのプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、１片のテガダームを剥離して途中まで開くためのプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、中央線に沿ってテガダームの接着側の3つの単一鉛電極を装着するためのプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、テガダームをそのパラフィン紙に（例えばゆっくりと）再装着するためのプロセスを備えた。例示の微細加工方法は、「ドイチェス・インスチツート・ヒュア・ノームンク(Deutsches Institut fur Normung)」（ＤＩＮ）リード線ケーブルに３つのＡＣＦリード線をはんだ付けするためのプロセスを備えた。

例示の３つのＤＩＮリード線ケーブルは、ＥＥＧ記録システムへの入力としての役割を果たした。図８は、例示の製作された特注設計のリジッド電極の画像８０１を示す。図８の画像８０２においては、この例示の正面３電極勾配電位（垂直―矢状）構成の実施例が例示の被験者上に示される。

図９Ａは、「垂直―矢状」構成（勾配電位構成）を用いて、「ターゲット」（赤線）および「ディストラクタ」（黒線）について、（例えばブレーン・プロダクツから入手された）例示のリジッド電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。図９Ｂは、「垂直―矢状」構成（勾配電位構成）を用いて、「報酬」（青線）について、（例えばブレーン・プロダクツから入手された）例示のリジッド電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。図９Ｃは、「垂直―矢状」構成（勾配電位構成）を用いて、「ターゲット」（赤線）および「ディストラクタ」（黒線）について、例示の特注設計されたリジッド電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。図９Ｄは、「垂直―矢状」構成（勾配電位構成）を用いて、「報酬」（青線）について、例示の特注設計されたリジッド電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。図９Ａないし図９Ｄに示すように、例示の特注設計されたセンサもまた、「垂直―矢状」」構成（勾配電位構成）における全てのテスト済みＥＲＰを適切に、例えば、ターゲット対ディストラクタについてＮ＝134、Ｆ＝9.26、ｐ＜0.005、および報酬についてＮ＝43、Ｔ＝-2.42、ｐ<0.05で検出可能である。開示した３電極正面垂直―矢状構成（勾配電位構成）は、様々な型式のリジッド電極を用いて効率的なＥＲＰ電出が可能である。

Ｉ．６．３．正面構成における表皮エレクトロニクスセンサの使用

図１０は、例示のＥＥＳ正面３電極設計１０００の概略図である。例示のＥＥＳ正面３電極設計１０００を用いて、図１Ａに示すように、装置１００の電極を構成することが可能である。図１０に示すように、ＥＥＳ正面３電極設計１０００は、突出して曲がりくねった配線１０１１を有する超薄形電極島１０１０を備えるように構成された記録電極１００１を含み、これらは全て生物学的に不活性であり、可撓性であり、伸縮自在であり且つ適合する、またはそのいずれかである基板（例えばポリマー）上に載置されている。ＥＥＳ正面３電極設計１０００は、基板上の記録電極１００１から第１の距離（例えば、本例では１２．０ｍｍ）だけ離れ、電極島１０１０と突出して曲がりくねった配線１０１１とを含むように構成された接地電極１００２を備える。ＥＥＳ正面３電極設計１０００は、基板上の接地電極１００２から第２の距離（例えば、本例では１２．０ｍｍ）だけ離れ、電極島１０１０と突出して曲がりくねった配線１０１１とを含むように構成された基準電極１００３を備える。記録電極１００１、接地電極１００２および基準電極１００３は、矢状方向に整列される。本例では、電極島構造１０１０が２つの垂直端部を有するように構成され、一端部は、突き出して曲がりくねった配線１０１１と平行に整列され、３．０ｍｍの大きさを有し、他端部は、突き出して曲がりくねった配線１０１１と垂直に整列され、６．３ｍｍの大きさを有する。例示のＥＥＳ正面３電極設計１０００の他の例は、異なる大きさおよび間隔の電極構造を含むことが可能である。

本例では、２つの例示の正面構成、横方向に沿った電極の水平解剖学的整列および矢状方向に沿った電極の垂直解剖学的整列は、可撓性ＥＥＳセンサを用いて実現された。垂直矢状構成（勾配電位構成）において、３つのセンサは、図１１Ａに示す「記録Ｆ１」電極、「接地」電極および「基準」電極のように、額の頂部から鼻に向けて配置された。水平―横構成（等電位構成）において、３つのセンサは、図１１Ｂに示す「基準」電極、「接地」電極および「記録Ｆ１」電極のように、額に沿って左から右に配置された。

開示した正面電極生理センサ構成の例示の実装は、表皮エレクトロニクスシステムを用いて実施された。例えば、このような実装において、被験者の額は、まず、アルコール綿棒および滅菌ガーゼを用いて消毒した。アルコールが乾燥した後、例示の３電極ＥＥＳ可撓性センサ装置が被験者の額に配置された。ＡＣＦの３枚のシートの各々は、被験者の右手側に向かって、一端部でＤＩＮケーブルに電気的に結合され、他端部でＥＥＳ装置のインタフェースパッドに電気的に接合された。例えば、湾曲したプラスチック注射器を用いて水道水によりＥＥＳ装置を濡らしているとき、被験者は、彼／彼女の頭を後ろ側に傾けるように命じられた。同時に、被験者は、ペーパタオルを用いて、目を水から保護した。ＥＥＳ装置は、接着されて被験者の額と同一平面になるまで、優しく擦り付けられた。いくつかの例では、針無液状包帯を用いて、ＥＥＳ装置を額により堅固に接合した。包帯を乾かしながら、ＥＥＳ装置のＤＩＮケーブルが、マスキングテープを用いて被験者の頭に貼られた。例えば、これによってケーブルが被験者の視野に垂れ下がらないように防止し、またケーブルがＥＥＳ装置自体を引っ張らないように防止した。また例として、ＤＩＮケーブルは、被験者のシャツの襟にクリップで留められて、引っ張りを防いだ。ＤＩＮケーブルは、その後、従来のＥＥＧ増幅システムに差し込まれた。

図１２は、勾配電位および等電位構成の両方について、刺激提示前に例示のＥＥＳ可撓性電極を用いて取得した例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。データプロット１２１０は、例示の３電極正面可撓性ＥＥＳセンサの等電位構成に対する例示のＥＥＧデータを示す。データプロット１２２０は、例示の３電極正面可撓性ＥＥＳセンサの勾配電位構成に対する例示のＥＥＧ応答データを示す。瞬きを用いて、本例における応答の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）をより良く例示した。

図１３は、勾配電位および等電位構成の両方について、例示の刺激提示中に例示のＥＥＳ可撓性電極を用いて取得した例示のＥＥＧオンライン記録のデータプロットを示す。データプロット１３１０は、例示の３電極ＥＥＳ可撓性センサの等電位構成に対する例示のＥＥＧデータを示す。データプロット１３２０は、例示の３電極ＥＥＳ可撓性センサの勾配電位構成に対する例示のＥＥＧ応答データを示す。瞬きを用いて、本例における応答の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）をより良く例示した。

図１２および図１３に示すように、両方の場合、瞬きが、等電位方向と比較して勾配電位方向においてより明白であり、例えば、予測されるように、「垂直―矢状」構成に対してより良い性能を示すことが注目される。

図１４Ａは、「垂直―矢状」構成（太線で示す勾配電位構成）および「水平―横」構成（細線で示す等電位構成）の両方を用いて、「ターゲット」（赤線）および「ディストラクタ」（黒線）について、例示のＥＥＳ可撓性電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

図１４Ｂは、「垂直―矢状」構成（太線で示す勾配電位構成）および「水平―横」構成（細線で示す等電位構成）の両方を用いて、「報酬」（青線）について、例示のＥＥＳ可撓性電極を使用して１人の被験者から取得したＥＲＰ波形の例示のデータプロットを示す。

例示のＥＥＳ可撓性電極を用いる例示の実装の例示の結果は、勾配電位構成における等電位線を横切る全てのテスト済みＥＲＰに対する適切な検出、例えば、ターゲット対ディストラクタについてＮ＝178、Ｆ＝12.69、ｐ＜0.0005および報酬についてＮ＝45、Ｔ＝-3.39、ｐ<0.005を示した。逆に、例示のＥＥＳ可撓性電極を用いる例示の実装の例示の結果は、等電位構成に沿った全てのテスト済みＥＲＰに対する不適切な検出、例えば、ターゲット対ディストラクタについてＮ＝178、Ｆ＝2.39、ｐ＝0.12および報酬についてＮ＝45、Ｔ＝-1.74、ｐ＝0.08を示した。開示した勾配電位構成を用いる３電極正面構成は、ＥＥＳ可撓性電極を使用する効率的なＥＲＰ検出が可能である。

ＩＩ．ミスマッチ陰性電位

ミスマッチ陰性電位（ＭＭＮ）は、広範囲に亘る神経学的且つ精神神経系疾患に相関可能なＥＲＰ変調である。ＭＭＮは、異常な刺激の事前の注意深い検出を反映すると考えられ、「変わった」パラダイムにおける異常な（例えば、頻繁ではない）刺激と標準的（例えば、頻繁な）刺激に対する応答の差分波として計算することが可能である。例えば、統合失調症、アルツハイマー病および自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）を含む様々な精神疾患に苦しむ患者に関する科学的研究は、これらの患者が健常者よりも新しい刺激を検出する能力という点で劣っていることを系統的に報告している。この行動の欠陥と一致してＭＭＮの振幅が低減されることから、ＭＭＮは、これらの疾患に対して進行性の病状または脆弱性のマーカとして扱われ得る。

Ｉ．１．例示のＭＭＮ実装

リジッドおよび可撓性ＥＥＳ電極センサを用いるＭＭＮの例示の実装が、被験者に実施された。例えば、刺激は、１００ｍｓ（１０ｍｓの増減）の持続期間で、かつ音間が７００ｍｓで、強度が変化する（例えば５０および８０ｄＢ）１５００Ｈｚの純音を用いる聴覚刺激から構成された。図１５は、ＭＭＮ異常パラダイムに対する例示の一連の刺激を示す図である。例えば、図１５においては、「Ｓ」は標準刺激を表し、「Ｄ」は異常刺激を表す。例示の一連の刺激において、異常は２０％使用、標準は８０％使用であった。例示の実装は、２つの条件、例えば条件１：標準は低、異常は高、および条件２：標準は高、異常は低を含んだ。各々は、１０４０回のトライアルから構成（例えば、標準および異常（標準に対する異常の比は１：４であった））された。

図１６Ａは、例示のリジッドＥＥＧ電極キャップの前部チャネルにおける、引き出されたＭＭＮ（黒線）、異常（赤線）および標準（青線）のＥＲＰ波形の例示のグループ平均（例えば、５人の被験者から）のデータプロットを示す（例えば、Ｎ＝1017、Ｆ＝93.976、ｐ＜.001）。図１６Ｂは、被験者の額上の上記矢状（勾配電位）構成を有する例示の可撓性ＥＥＳ３電極センサを用いて得られる、引き出されたＭＭＮ（黒線）、異常（赤線）および標準（青線）のＥＲＰ波形の例示のグループ平均（例えば、５人の被験者から）のデータプロットを示す（例えば、Ｎ＝1251、Ｆ＝51.520、ｐ＜.001）。

図１６Ｃは、例示のリジッドＥＥＧ電極キャップの前部チャネルにおける、引き出されたＭＭＮ（黒線）、異常（赤線）および標準（青線）の１人の被験者からの例示のＥＲＰ波形のデータプロットを示す（例えば、Ｎ＝128、Ｆ＝36.567、ｐ＜.001）。図１６Ｄは、被験者の額上の上記矢状（勾配電位）構成を有する例示の可撓性ＥＥＳ３電極センサを用いて得られる、引き出されたＭＭＮ（黒線）、異常（赤線）および標準（青線）の１人の被験者からの例示のＥＲＰ波形のデータプロットを示す（例えば、Ｎ＝129、Ｆ＝109.06、ｐ＜.001）。

本明細書に述べた主題および機能動作の実装は、本明細書に開示した構造およびその構造上の均等物を含む様々なシステム、デジタル電子回路、またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアもしくはハードウェア、そのうちの１つまたはそれ以上の組み合わせで実現可能である。本明細書に述べた主題の実装は、１つまたはそれ以上のコンピュータプログラム製品、すなわち、データ処理装置によって実行するための、またはその動作を制御するための有形のかつ持続性のあるコンピュータ可読媒体上でコード化されたコンピュータプログラム命令の１つまたはそれ以上のモジュールとして実現可能である。コンピュータ可読媒体は、機械可読記憶装置、機械可読記憶基板、メモリ装置、機械可読伝播信号を生じさせる組成物、またそのうちの１つまたはそれ以上の組み合わせであってもよい。用語「データ処理装置」は、例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、またはマルチプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するための全ての装置、デバイスおよび機械を包含する。装置は、ハードウェアに加えて、対象となるコンピュータプログラムのための実行環境を生成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステムまたはそのうちの１つまたはそれ以上の組み合わせを構成するコードを含むことが可能である。

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプトまたはコードとしても知られている）は、コンパイルまたは解釈された言語を含むプログラミング言語のいずれかの形式で記述されることができ、スタンドアロンプログラム、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、もしくはコンピューティング環境における使用に好適な他のユニットを含むいずれかの型式で展開可能である。コンピュータプログラムは、必ずしもファイルシステム内のファイルには対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ（例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶した１つまたはそれ以上のスクリプト）を保持するファイルの一部、対象となるプログラム専用の単一ファイル、または、多数の連係するファイル（例えば、１つまたはそれ以上のモジュール、サブプログラム、またはコード部分を記憶するファイル）に記憶可能である。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で、または１つのサイトに配置されるか、もしくは多数のサイトに亘って分配され且つ通信ネットワークによって相互接続される多数のコンピュータ上で実行されるように展開可能である。

本明細書で述べたプロセスおよび論理の流れは、１つまたはそれ以上のコンピュータプログラムを実行する１つまたはそれ以上のプログラマブルプロセッサによって実施され、入力データに対して動作して出力を生成することにより機能を果たすことが可能である。処理および論理フローもまた、専用論理回路、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって実行可能であり、また装置もまた、そのような専用論理回路として実現可能である。

コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサは、例えば、汎用および専用マイクロプロセッサの両方、ならびに、いずれかの種類のデジタルコンピュータの１つまたはそれ以上のプロセッサを備える。一般に、プロセッサは、リードオンリメモリもしくはランダムアクセスメモリ、またはその両方から命令およびデータを受信する。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサならびに命令およびデータを記憶するための１つまたはそれ以上のメモリ装置である。一般に、コンピュータはまた、データを記憶するための１つまたはそれ以上の大容量記憶装置、例えば磁気および光磁気ディスクまたは光ディスクを備えるか、それらから受信されるデータ又はそれらに対して送信するデータと動作可能なように結合するか、またはその両方である。しかしながら、コンピュータは必ずしもこのような装置を必要としない。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するのに好適なコンピュータ可読媒体は、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体およびメモリ装置を備え、例として、半導体メモリ装置、例えば、ＥＰＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭおよびフラッシュメモリデバイスを含む。プロセッサおよびメモリは、単一目的の論理回路によって補完されるか、またはそのような回路に組み込まれることが可能である。

本明細書は多数の詳細を含むが、これらはいかなる発明の範囲または請求され得るものの限定としても解釈されるべきではなく、むしろ特定の発明の特定の実施形態に特有となり得る特徴の記述として解釈されるべきである。別々の実施形態の文脈において本明細書に述べたある一定の特徴もまた、単一の実施形態において組み合わせて実現可能である。逆に、単一の実施形態の文脈において述べた様々な特徴もまた、多数の実施形態において別個に、またはいずれかの好適な部分的組み合わせで実現可能である。さらに、特徴はある組み合わせで作用するものとして上で述べられ且つ最初にそのように請求されることさえも可能であるが、請求された組み合わせからの１つまたはそれ以上の特徴は、組み合わせから削除することが可能な場合もあり、請求された組み合わせが部分的組み合わせまたはその変形を対象とする可能性もある。

同様に、動作は図面において特定の順序で示されるが、これは、このような動作が図示された特定の順序でまたは順番に実施されるか、または例示された全ての動作を実施して望ましい結果を達成することを要求するものとして理解されるべきではない。さらに、本明細書に述べた実施形態における様々なシステムコンポーネントの分離が、全ての実施形態におけるこのような分離を要求とするものとして理解されるべきではない。

少数の実装および実施例のみが述べられており、本明細書で述べられ例示されたものに基づき、他の実装、改良および変更が可能である。

Claims (30)

1. 生理センサ装置であって、
   電気的絶縁性材料から形成され、ユーザの前頭部と前記生理センサ装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、
   前記基板上の第１の位置に構成され、前記ユーザの電気生理信号を取得する第１の電極と、
   前記基板上の第２の位置に構成され、前記電気生理信号に対する基準信号として前記ユーザの第２の電気生理信号を取得する第２の電極と、
   前記基板上に構成され、電気接地信号として前記ユーザの第３の電気生理信号を取得する第３の電極とを備え、
   前記第３の電極は、少なくとも部分的に前記基板上の前記第１および第２の位置の間にある第３の位置に構成され、前記第１の位置は、前記生理センサ装置が前記ユーザの前頭部に適切に配置されたときに前記前頭部の矢状方向に沿って前記第２および第３の位置の後部に位置するように構成され、
   前記生理センサ装置は、電気回路に電気的に結合されると動作可能となり、前記ユーザの生理信号を検出する
   生理センサ装置。
2. 前記第1、第２および第３の電極は前記基板上で直線状に配置される
   請求項１に記載の生理センサ装置。
3. 前記検出された生理信号は、前記ユーザの脳から感知される脳波（ＥＥＧ）信号である
   請求項１に記載の生理センサ装置。
4. 前記検出されたＥＥＧ信号は、事象関連電位（ＥＲＰ）に関連する
   請求項３に記載の生理センサ装置。
5. 前記検出された生理信号は、前記ユーザの瞬きまたは顔面表情に関連する前記ユーザの頭筋から感知される筋電図（ＥＭＧ）信号である
   請求項１に記載の生理センサ装置。
6. 前記基板は、前記ユーザの皮膚または着用可能アイテムに接着されるように構成された機械的に可撓性の材料から形成される
   請求項１に記載の生理センサ装置。
7. 前記基板上に互いに分離して形成され、複数の導電性導管を介してそれぞれ前記第１、第２および第３の電極に電気的に結合された複数の電気インタフェースコンポーネントをさらに備え、
   前記電気回路は、配線を介して前記電気インタフェースコンポーネントに電気的に結合された外部電気回路である
   請求項６に記載の生理センサ装置。
8. 前記電気回路は、
   前記基板上に形成され、複数の導電性導管を介して前記第１、第２および第３の電極と電気的に通信し、前記取得された生理信号を増幅する信号処理回路と、
   前記基板上に形成され、前記信号処理回路と電気的に通信し、前記増幅された生理信号をデータ処理ユニットおよびリモートコンピュータシステムのうちの少なくとも１方に送信する送信器とを有する
   請求項６に記載の生理センサ装置。
9. 前記電気回路に電気的に結合され、前記送信器に電力を与える電源モジュール
   をさらに備える請求項８に記載の生理センサ装置。
10. 前記生理センサ装置は、前記ユーザの頭皮に着用される着用可能パッチとして構成される
    請求項８に記載の生理センサ装置。
11. 前記生理センサ装置は、前記ユーザの頭皮と物理的に接触可能な着用可能アイテムの一領域に構成される
    請求項８に記載の生理センサ装置。
12. 前記基板上の第４の位置に構成され、前記ユーザの第２の電気生理信号を取得する第４の電極と、
    前記基板上の第５の位置に構成され、前記ユーザの第３の電気生理信号を取得する第５の電極とをさらに備え
    前記第４の位置は前記第１の位置の左に構成され、前記第５の位置は前記第１の位置の右に構成される
    請求項１に記載の生理センサ装置。
13. 前記生理センサ装置は、認知または感覚評価を提供するためのシステム内に実装され、
    前記システムは、前記生理センサ装置と通信し、１つまたはそれ以上のメモリユニットと、前記検出された生理信号を生理データとして処理するように構成される１つまたはそれ以上のプロセッサとを含むように構成され、認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の側面を示す認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を有する情報セットを生成するデータ処理システムを有する
    請求項１に記載の生理センサ装置。
14. 前記データ処理ユニットの前記１つまたはそれ以上のプロセッサは、前記生理センサ装置によって検出された前記生理信号を処理して前記情報セットを生成するよう構成され、
    前記情報セットの生成は、
    前記提示した刺激および前記認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて前記生理データ内で対象となる時間間隔を選択し、
    前記選択した対象となる時間間隔に対応する生理データを１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化し、
    前記グループ化されたデータセットの全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、前記１つまたはそれ以上の定量値を生成することにより行われる
    請求項１３に記載の生理センサ装置。
15. 前記１つまたはそれ以上の定量値は、ユーザの注意力、記憶力、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味統合能力、標的検出能力、感情価、好みおよび意識のうちの少なくとも１つに基づく認知および感覚性能のうちの少なくとも一方またはその両方のレベルを示す定量スコアを含み、
    前記定量スコアは、特定の時間での前記レベルを示す
    請求項１３に記載の生理センサ装置。
16. 前記システムは、前記生理センサ装置を着用するユーザに提示される認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて一連の刺激を生成する刺激送達装置をさらに有し、
    前記刺激は、視覚、聴覚、嗅覚、触覚および味覚刺激媒体のうちの少なくとも１つを含み、
    前記生理センサ装置は、ユーザにインタフェースされ、一連の刺激の前、間および後に前記ユーザが示す生理信号を検出する
    請求項１３に記載の生理センサ装置。
17. 前記データ処理システムは、
    前記生理センサ装置の近傍に配置されて該生理センサ装置と通信し、前記検出された生理信号を前記生理センサ装置から受信し、前記検出された生理信号の最初の処理を行うことにより最初の生理信号データを生成するローカルコンピュータと、
    通信ネットワークまたはリンクを介して前記ローカルコンピュータと通信し、前記ローカルコンピュータから前記最初の生理信号データを受け取り、該最初の生理信号データを処理して、前記認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む前記情報セットを生成するリモートコンピュータとを有する
    請求項１３に記載の生理センサ装置。
18. 前記ローカルコンピュータは、前記生理センサ装置と無線通信するスマートフォンまたはタブレットを含む移動通信装置である
    請求項１７に記載の生理センサ装置。
19. 着用可能生理センサ装置であって、
    機械的に可撓性でありかつ電気的に絶縁性の材料から形成され、ユーザの前頭部と前記着用可能生理センサ装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、
    前記生理センサ装置が前記ユーザの前頭部に適切に配置されたときに、前記前頭部における矢状方向に沿って配置される前記基板上の３つの電極とを備え、
    前記３つの電極は、
    前記基板上の第１の位置に構成され、前記ユーザの電気生理信号を取得する第１の電極と、
    前記基板上の第１の位置の後部の第２の位置に構成され、前記ユーザの第２の電気生理信号を前記電気生理信号に対する基準信号として取得する第２の電極と、
    少なくとも部分的に前記基板上の前記第１および第２の位置の間にある第３の位置に構成され、前記ユーザの第３の電気生理信号を電気接地信号として取得する第３の電極とを含み、
    前記着用可能生理センサ装置はさらに、
    前記基板上に設けられ、導電性導管を介して前記第１、第２および第３の電極と電気的に通信し、前記電気生理信号の増幅と信号処理を行う増幅回路及び信号処理回路を有する電気回路と、
    前記基板上に設けられ、前記電気回路と電気的に通信し、増幅及び信号処理された前記生理信号をデータ処理ユニットおよびリモートコンピュータシステムのうちの少なくとも一方に送信する送信器と、
    前記送信器に電気的に結合され、前記送信器に電力を与える電源モジュールとを備える
    着用可能生理センサ装置。
20. 前記第1、第２および第３の電極は、前記基板上で直線状に配置される
    請求項１９に記載の装置。
21. 前記生理信号は、前記ユーザの脳から感知される脳波（ＥＥＧ）信号である
    請求項１９に記載の装置。
22. 前記ＥＥＧ信号は、事象関連電位（ＥＲＰ）に関連する
    請求項２１に記載の装置。
23. 前記生理信号は、前記ユーザの瞬きまたは顔面表情に関連する前記ユーザの頭筋から感知された筋電図（ＥＭＧ）信号である
    請求項１９に記載の装置。
24. 前記機械的に可撓性の基板は、前記ユーザの皮膚または着用可能アイテムに接着するように構成される
    請求項１９に記載の装置。
25. 被験者の認知または感覚の評価を提供する方法であって、
    センサ装置を用いて、前記被験者の前頭部から前記被験者の電気生理信号を取得し、生理データを生成することを備え、
    前記センサ装置は、
    電気的絶縁性材料から形成され、前記被験者の前頭部と前記センサ装置とが物理的に接触可能となるように構成された基板と、
    前記前頭部の矢状方向に沿って前記基板上に配置された３つの位置のそれぞれから前記被験者の前記電気生理信号を取得する記録電極、基準電極、及び接地電極を含む３つの電極とを有し、
    前記記録電極は、前記接地電極および前記基準電極の後部に構成され、
    前記接地電極は、前記記録電極および前記基準電極の間に構成され、
    前記方法はさらに、前記生理データを処理し、認知または感覚機能の１つまたはそれ以上の側面を示す認知―感覚プロファイルカテゴリに関連する１つまたはそれ以上の定量値を含む情報セットを生成することを備える
    方法。
26. 前記認知―感覚プロファイルカテゴリに基づく一連の刺激を前記被験者に提示することをさらに備え、
    前記生理信号を取得することは、前記一連の刺激を提示することの前、間、後に実行される
    請求項２５に記載の方法。
27. 認知性能プロファイル、感覚性能プロファイル、並びに認知および感覚性能プロファイルの中から前記認知―感覚プロファイルカテゴリを選択すること
    をさらに備える請求項２６に記載の方法。
28. 前記一連の刺激は、前記選択した認知―感覚プロファイルカテゴリに基づく視覚、聴覚、嗅覚、触覚および味覚刺激媒体のうちの少なくとも１つを含む
    請求項２６に記載の方法。
29. 前記１つまたはそれ以上の定量値は、被験者の注意力、記憶力、学習能力、作話特性、パターン統合能力、意味統合能力、標的検出能力、感情価、好みおよび意識状態のうちの少なくとも１つに基づく認知および感覚性能の１つまたはその両方のレベルを示す定量スコアを含み、
    前記定量スコアは、特定の時間での前記レベルを示す
    請求項２５に記載の方法。
30. 前記生理データの処理は、
    前記認知―感覚プロファイルカテゴリに基づいて前記生理信号に関連する時間間隔を識別すること、
    前記時間間隔に対応する前記生理データを１つまたはそれ以上のグループ化データセットにグループ化すること、及び
    前記グループ化されたデータセットの全域に亘るまたはその範囲内における関係の統計的尺度を定めて、前記選択した認知―感覚プロファイルカテゴリに対する前記１つまたはそれ以上の定量値を生成することを有する
    請求項２５に記載の方法。