JP2017509965A - ブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム - Google Patents

Abstract

ＢＣＩシステムを提供する二段階アプローチを提供する。第１のステップ（段階）では、細胞外記録を増幅およびフィルタリングし、アナログデジタル変換（ＡＤＣ）を行い、リアルタイムで活動電位を検出するための低電力実行可能プラットフォームを提供する。当該低電力実行可能プラットフォームは、特徴抽出およびスパイク分類のプロセッサー集中タスクを実行可能で、それゆえ、第２のステップで使用される各神経単位用の複数の所定のテンプレートを生成可能な遠隔装置に接続される。第２のステップでは、低電力実行可能プラットフォームは、細胞外記録を増幅およびフィルタリングし、ＡＤＣを実行して活動電位を検出し、第１のステップにおいて外部の受信機により生成された所定のテンプレートに対し、オンチップでマッチングしうる。この二段階アプローチは、オフラインおよびオンライン処理の両方の利益を享受でき、研究または監視目的または遠隔装置の制御のために、単一神経単位活動の複数の記録を実行するための効率的かつ安全な方法を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、ブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステムに関する。

神経科学者は、神経によって生成される細胞外作用の電位またはスパイクを記録して、神経システムを通じてどのように情報が表され、伝達されるかを理解できる。

最近まで、これらの実験は、通常、２、３時間の短い時間において、少数（たとえば、１５個以下）の神経単位（ニューロン）をサンプリングしてなされていた。しかし、慢性電極配列の進歩により、数ヶ月にわたって、多く（たとえば、１５個より多く）の神経単位からスパイクを記録することが可能になった。これらの技術は、治療的有用性のため、あるいは、脳プロセスの調査研究のため、神経系に直接通じるブレイン・コンピューターインターフェース（ＢＣＩｓ）の開発に刺激を与えた。ＢＣＩは、動物または患者と、あらゆる外部コンピューター、データ処理システム、その他のあらゆる接続電子機器と、の通信を可能とした。脳型コンピューターインターフェース（ＢＭＩ）の一例としては、ロボットプロテーゼのような補助器具を操作するまひ患者の皮質からの神経信号を用いるものがある。

正確な結果を得るために、ブレイン・コンピューターインターフェース、あるいは、単一神経単位活動を記録する他のいかなる装置は、細胞外記録（法）によって活動電位を検出し、どの神経単位がどの活動電位に対応するかを特定する必要がある。活動電位は、各ニューロンが周知の波形有する活動電位を生成するという原理に基づいて、その形により分類される。データは、いくつかの個々の神経単位の活動に基づいて情報またはコマンドを処理する外部コンピューターに転送される。

ＢＣＩは、周知の波形形状によって活動電位を分類するために、脳に移植されるスパイク分類モジュールを用いることを提案してきた。しかし、この提案では、オンチップで実行するには難しい複雑な計算を伴い、そのため、多くの記録電極からのデータを処理する場合、過度の電力が消費されて過熱を引き起こす可能性があり、ひいては、埋め込み型装置の小型化可能範囲の制限にもなってしまう。したがって、神経モニタリングというテーマにおいて、健康に極めて危険である。この問題を取り組むために、設計者は、埋め込み型モジュールを検出技術に限定し、全ての信号を外部装置で実行して、できるだけ多くの処理を埋め込み型モジュールからなくそうとしている。

このように埋め込み型装置を簡略化すると、その一方で、埋め込み型装置と外部処理回路との間の通信オーバーヘッドに多大な負荷を生じてしまう。モニタリングされた信号は、外部処理回路に全部伝送されなくてはならず、そのほとんどが活動電位を含まない背景ノイズや信号の周期のような冗長情報の伝送に浪費されてしまい、大量の処理能力（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）を消費する結果となる。これは、スパイク検出および処理の分類を遅延してしまい、治療への応用において潜在的に致命的になりうる。

本発明の実施形態は、ハイブリッドなアプローチ、すなわち、処理機能の一部が外部装置で実行され、一部が埋め込み型装置においてローカルに実行されるアプローチを採用する。スパイク検出処理およびテンプレートマッチング処理が埋め込み型装置においてローカルに実行され、比較結果だけ、あるいは、以前に検出されていない活動電位プロファイルだけが外部装置に伝送される必要があるので、通信オーバーヘッドを低減できる。したがって、本発明は、埋め込み型装置を複雑化することなく、従来の装置に比べて速度を向上する。

本発明の一側面は、請求項１によるブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステムを提供することである。

また、本発明の一側面は、請求項２８による埋め込み型装置を提供することである。

また、本発明の一側面は、請求項２９による遠隔装置を提供することである。

追加的な特徴は、従属請求項に提示する。

本発明の実施形態は、無線ＢＣＩシステムに二段階アプローチを提供する。第一ステップとして、低電力埋め込み型プラットフォームは、細胞外記録を増幅およびフィルタリングし、アナログデジタル変換（ＡＤＣ）を実行し、活動電位をリアルタイムで検出する。特徴抽出およびスパイク分類といったプロセッサー集中タスクを実行可能な外部受信機に、プロセッサーが無線接続されるので、第二処理ステップにおいて使用される各神経単位の所定の複数のテンプレートが生成される。第二ステップでは、低電力埋め込み型プラットフォームは、細胞外記録を増幅およびフィルタリングし、ＡＤＣを実行し、第一ステップにおいて外部受信機によって生成された所定のテンプレートとオンチップでマッチされうる活動電位を検出する。この二段階アプローチは、オフラインおよびオンラインの両方の利点を活かし、単一神経単位活動の複数の無線記録を実行するための効率的かつより安全な方法を提供する。実施形態は、調査またはモニタリングの適用のため、あるいは、あらゆる外部電子機器を制御するための、様々な単細胞記録法の実行に使用されうる。

本発明は、単なる例示ではあるが、以下の図面を参照して説明される。
本発明の実施形態の無線脳型コンピューターインターフェースの概略図である。 本発明の実施形態の無線脳型コンピューターインターフェースの拡張された概略図である。 図１のスパイク検出モジュールの概略図である。 スパイク検出の実行におけるフィルター順の影響を示す図である。 スパイク検出の実行におけるローパスカット周波数の影響を示す図である。 スパイク検出の実行におけるハイパスカット周波数の影響を示す図である。 スパイク検出の実行におけるＡＤＣサンプリングの影響を示す図である。 テンプレート構築の実行におけるＡＤＣサンプリングの影響を示す図である。 スパイク検出の実行におけるＡＤＣ解像度の影響を示す図である。 テンプレート構築の実行におけるＡＤＣ解像度の影響を示す図である。 三つのウェーブレット係数に基づく活動電位の分布を示す図である。 活動電位のクラスタのサイズによる温度−類似度の変数の影響を示す図である。 図９ａに示す活動電位のクラスタの波形トレースを示す図である。 図９ａに示す活動電位のクラスタから生成された複数のスパイクテンプレートの波形トレースを示す図である。 様々な距離メトリックに必要な能力および相対処理時間を示す図である。 テンプレートマッチングの実行におけるピーク−アラインメント誤差の影響を示す図である。 テンプレートマッチングの実行におけるウィンドウサイズの影響を示す図である。

図１は、本発明の実施形態に係る無線脳型コンピューターインターフェース（ＢＣＩ）を示す図である。ＢＣＩは、スパイク検出モジュール１０、テンプレート構築モジュール２０およびテンプレートマッチングモジュール３０を含む。テンプレート構築モジュール２０は、スパイク検出モジュール１０およびテンプレートマッチングモジュール３０と無線で通信する。スパイク検出モジュール１０およびテンプレートマッチングモジュール３０は、有線接続を介して直接通信し、一つのチップ上で実行されてもよい。

スパイク検出モジュール１０およびテンプレートマッチングモジュール３０は、脳内の少なくとも一つの神経単位において、あるいは、当該神経単位の近くにおいて、信号を記録するために、一つ以上の電極が取り付けられており、脳の中または近くに移植される装置１００内に配置される。テンプレート構築モジュール２０は、遠隔装置２００内に配置され、埋め込み型装置１００と無線接続される。遠隔装置２００は、患者に対して、体外での使用が目的とされ、あるいは、脳から離れた場所に移植されることができる。テンプレート構築モジュール２０は、スパイク検出モジュール１０およびテンプレートマッチングモジュール３０と無線で通信する。テンプレートマッチングモジュール３０は、テンプレートマッチングの結果を無線で送信してもよい。

あるいは、システムは、テンプレート構築モジュール２０、スパイク検出モジュール１０およびテンプレートマッチングモジュール３０間の有線接続を介して実行されてもよい。本実施形態は、無線通信の利点を示す訳ではなく、オンラインおよびオンチップのスパイク検出および分類（ｓｏｒｔｉｎｇ）にとって効率的な方法を示す。ケーブル接続によるデータ転送速度の軽減によって、埋め込み型装置１００の電力消費を低減することもできる。有線の実施形態において、遠隔装置２００は、身体の他の部分に移植されてもよい。遠隔装置２００は、要求がないときは電源が落とされてもよく、これにより更なる電力消費の低減が図れる。

したがって、本実施形態は、プロセッサー集中のテンプレート構築を実行できる外部の受信機２００と無線接続され、スパイクを検出してテンプレートとマッチングするための、低電力の埋め込み可能プラットフォーム１００を含む。

スパイク検出モジュール１０は、脳内の神経単位によって生成される活動電位、すなわち、公知技術である一つ以上の電極またはミクロ接触の電圧検出技術を用いて記録される活動電位を検出する。一つ以上の電極は、それぞれ、一つの場所あるいは複数の場所を記録する。各記録の場所で、スパイク検出モジュール１０は、当該記録の場所に近接する複数の神経単位によって生成される複数の活動電位を検出してもよい。

スパイクの形状は、検出された活動電位の波形トレースによって形成された形状である。テンプレート構築モジュール２０は、特定の神経単位により生成された活動電位のありふれた形状に対応されたスパイクテンプレートを生成する。テンプレート構築モジュール２０は、スパイク検出モジュール１０によって検出された一つ以上の活動電位に基づいてありふれた各スパイク形状のスパイクテンプレートを生成し、生成されたスパイクテンプレートを将来検出される活動電位とマッチングして、その結果により、同じまたは似たような形状を有する将来の活動電位を識別できる。テンプレート構築モジュール２０は、単一神経単位から生成され、検出された複数の活動電位の平均に基づいて、スパイクテンプレートを生成してもよい。テンプレート構築モジュール２０は、複数の異なる神経単位によって生成される複数の異なる活動電位に基づいて、複数の異なるスパイクテンプレートを生成してもよい。テンプレート構築モジュール２０は、生成したスパイクテンプレートを記憶し、必要に応じてテンプレートマッチングモジュール３０に提供する。

テンプレートマッチングモジュール３０は、活動電位の形状に従って、異なる神経単位によって生成される当該活動電位をクラスタ化する。テンプレートマッチングモジュール３０は、スパイク検出モジュール１０によって検出された一つの活動電位を、テンプレート構築モジュール２０によって生成された一つ以上のスパイクテンプレートと比較する。テンプレートマッチングモジュール３０は、比較結果に基づいて信号を出力する。出力信号は、活動電位とスパイクテンプレートの一つとの肯定的なマッチ（合致）を示しうる。テンプレートマッチングモジュール３０は、検出された一つ以上の活動電位を、テンプレート構築モジュール２０によって予め生成された複数のスパイクテンプレートと比較してもよい。この場合、出力信号は、一つ以上の活動電位と複数のスパイクテンプレートとの一つ以上の肯定的なマッチを示しうる。テンプレートマッチングモジュール３０は、外部装置に無線で出力信号を送信しうる。

場合によっては、否定的な比較結果の場合、テンプレートマッチングモジュール３０は、未知のスパイク形状の新たなテンプレートを生成するために、検出された活動電位を、テンプレート構築モジュール２０に送信してもよい。未知のスパイク形状は、装置によってこれまで検出されてこなかった重要な神経活動を表す可能性がある。しかし、否定的な比較は、検出された信号が全く活動電位ではないという可能性もあり、この場合、このような環境で生成されたいかなるテンプレートも不必要なので、テンプレート構築モジュール２０が起動されるのは好ましくない。テンプレート構築モジュール２０は、複数の未知のスパイク形状間の類似性に基づいて、新たなテンプレートを生成するかどうかを決定する。複数のノイズ信号は、一般的に、類似の形状を互いに有さないので、テンプレート構築モジュール２０は、未知の活動電位と、活動電位ではないノイズ信号とを区別できる。

テンプレートマッチングモジュール３０は、テンプレート構築モジュール２０に生成され、当該テンプレート構築モジュール２０から受信されたテンプレートをバッファに格納するためのローカルストレージを有する。ストレージのサイズは、ユーザーによって任意に選択される。期待していた神経単位活動が比較的少ない数の異なる活動電位しか表さない場合、テンプレートマッチングモジュール３０におけるテンプレートにローカルストレージを使用することが、埋め込み可能プラットフォームが監視されずに効率的に動作するという本発明の効率性を向上するのに、有効な方法である。より複雑なケースでは、テンプレートマッチングモジュールのローカルストレージ容量は、全ての必要なテンプレートを格納するのに充分ではないかもしれないが、テンプレート構築モジュール２０との通常通信がより効率的である。

いずれの場合でも、背景ノイズの変化や、活動電位の形状のシフトのような活動電位のグローバルな影響を含みうる記録状況における変化を補うために、テンプレートの定期的なアップデートが必要である。テンプレート構築モジュール２０は、テンプレートに対応し、最近検出された活動電位の形状を平均化することによって、周期的にテンプレートのアップデートを実行できる。

詳細は後述するが、埋め込み型装置１００が監視されることなく動作できるようにする能力は、スパイク仕分けやテンプレートマッチングプロセスの最適化された性質に部分的に依存する。これは、反対に、埋め込み型装置１００および外部のテンプレート構築モジュール２０との間の本発明の機能の分割を可能とする。加えて、記録可能なチャネルの数に関する拡張性は、高電力および／または帯域幅需要を回避することにより提供される。

図２に示されるように、スパイク検出モジュール１０は、信号フィルタリング部１１、アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）１５、スパイク検出部１６を有する。信号フィルタリング部１１は、バンドパスフィルタ１３を用いて脳内の少なくとも一つの神経単位において（あるいは付近で）記録された信号をフィルタリングする。細胞外記録は、近傍の複数の神経単位により生成される一つ以上の活動電位を含みうる。信号フィルタリング部１１は、細胞外記録の信号対ノイズの割合（ＳＮＲ）を増加するフィルター１３を利用する。

実施形態では、信号フィルタリング部１１は、楕円フィルター、バターワースフィルターおよびベッセルフィルターのうちの一つを利用する。あるいは、信号フィルタリング部１１は、いかなる他のフィルター構造を用いてもよい。

信号フィルタリング部１１は、リアルタイムで細胞外記録をフィルタリングする。信号フィルタリング部１１によって用いられるフィルター１３は、問題のデータ点に後続するデータ点ではなく、先立つデータ点に基づく各データ点を計算する原因フィルター（ｃａｕｓａｌ ｆｉｌｔｅｒ）であってもよい。

図２に示すように、ＡＤＣ１５は、スパイク検出がデジタル領域で実行されるように、スパイク検出部１６の前に位置する。しかし、他の実施形態では、ＡＤＣ１５は、スパイク検出がアナログ領域で実行されるように、スパイク検出部１６の後に位置してもよい。

図３はスパイク検出モジュール１０の概略図であり、信号フィルタリング部１１が、プリアンプ１２、フィルター１３および任意の利得アンプ１４を含むことを示す。プレアンプ１２は、フィルタリングが適応される前に、細胞外記録のＳＮＲを最大化する。実施形態では、プリアンプ１２は、低ノイズ、低電力のプリアンプである。利得アンプ１４は、プログラム可能な利得アンプであってもよく、ＡＤＣ１５に対する入力ダイナミックレンジを最大化する。スパイク検出部１６は、フィルタリングされたデータにおけるテンプレートマッチングにより直接検出が行われた場合に、選択的に設けられる。

実施形態では、スパイク検出モジュール１０は、集積回路として実現されてもよい。集積回路は、信号フィルタリング部１１、ＡＤＣ１５、スパイク検出部１６を、オンチップで含む。通信オフチップは、未加工データからスパイクパケットに低減されたデータを扱ってもよく、この場合、オフチップ通信のデータ速度が大幅に軽減される。オフチップデータ通信の電力消費は、バスの電気容量の機能、供給電圧およびデータ速度による。スパイクパケットの伝送によって、オフチップデータ速度は大幅に軽減され、システム電力消費を低減できる。

図４は、高、中、低ＳＮＲを有する信号に対する、楕円フィルターを有するスパイク検出部１６の能力（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）における、フィルター１３の影響の順を示す。信号フィルタリング部１１により適用されるフィルター１３は、１番目、２番目、３番目または４番目のフィルターの一つとなりうる。低い順番のフィルターは、低いレベルの位相ひずみを提供する。

帯域幅の低減は、細胞外記録のＳＮＲを増大しうる。狭すぎる帯域幅は、スパイク検出部１６の能力を低減しうる。実施形態では、スパイク検出部１６の能力は、人工のテスト信号の処理に基づいて、周知の技術を用いて測定されたときの神経単位活動の検出の正確性のパーセンテージとして、約９０％以上に維持されるべきである。

図５は、高、中、低ＳＮＲを有する信号に対する、スパイク検出部１６の能力における、ローパスカット周波数の影響を示す。フィルター１３のローパスカット周波数は、スパイク検出部１６の能力が最大限となるように、選択される。実施形態では、ローパス周波数は、３ｋＨｚである。

図６は、高、中、低ＳＮＲを有する信号に対する、スパイク検出部１６の能力における、ハイパスカット周波数の影響を示す。フィルター１３のハイパスカット周波数は、スパイク検出部１６の能力が最大限となるように、選択される。本発明の実施形態では、ハイパス周波数は、１００、２００Ｈｚ、３００Ｈｚの一つである。

ＡＤＣ１５は、少なくとも一つの神経単位の近傍において記録された信号を、アナログ信号からデジタル信号に変換する。実施形態では、ＡＤＣ１５は、信号フィルタリング部１１により出力されたフィルタリング済みの信号を変換する。あるいは、ＡＤＣ１５は、細胞外記録をデジタル信号（デジタル信号は、それから信号フィルタリング部１１によりフィルタリングされる）に変換する。デジタル環境において信号フィルタリング部により適用されるフィルター１３は、問題のデータ点に後続するデータ点と同様に、問題のデータ点を先行するデータ点に基づく各データ点を計算する非原因フィルターでありうる。

細胞外記録のデータ速度は、サンプリング速度およびＡＤＣ１５の分解能を調節することによって修正できる。細胞外記録の低減されたデータ速度は、スパイク検出モジュール１０における電力消費を軽減されたレベルにできる。低すぎるサンプリング速度または分解能は、スパイク検出部１６の能力およびテンプレート構築モジュール２０の能力を低減しうる。スパイク検出部１６の能力は、８０％以上に維持される必要がある。フィルタリングを変化するときとは対照的に、スパイク検出を最適化させるのにサンプリング速度およびＡＤＣ分解能の変化が主要なパラメーターであるなら、フィルタリングが変化される主要なパラメーターである場合よりも達成可能な性能が低くなるように、電力コストも低くなりうる。しかし、各フィルタリング、サンプリング速度およびＡＤＣ分解能の制御を通じて、スパイク検出部１６の能力は、９０％以上になりうる。テンプレート構築モジュール２０の能力は、人工的に生成された信号からテンプレートを生成することについて、５０％以上に維持される必要がある。

図７ａおよび図７ｂは、それぞれ、高、中、低ＳＮＲを有する信号に対する、スパイク検出部１６およびテンプレート構築モジュール２０の能力について、ＡＤＣサンプリング速度の影響を示す。本発明の実施形態において、ＡＤＣ１５のサンプリング速度は、７ｋＨＺよりも大きい。

図８ａおよび図８ｂは、それぞれ、高、中、低ＳＮＲを有する信号に対する、スパイク検出部１６およびテンプレート構築モジュール２０の能力について、ＡＤＣ分解能の影響を示す。

スパイク検出部１６は、信号フィルタリング部１１によりフィルタリングされ、ＡＤＣ１５により変換された細胞外記録に含まれる一つ以上の活動電位を検出する。スパイク検出部１６は、細胞外記録の振幅を、振幅閾値と比較することにより一つ以上の活動電位を検出する。振幅閾値は、手動でも設定できるが、スパイク検出部１６の無線接続形態として、スパイク検出の期待速度を達成するためのトライアンドエラーに基づくキャリブレーション工程として、スパイク検出部１６により自動でも選択されうる。あるいは、振幅閾値の演算のために、未加工データの短い部分が遠隔装置２００へ伝送されてもよい。

実施形態において、スパイク検出部１６は細胞外記録における背景ノイズの標準偏差を見積る。スパイク検出部１６は、見積もられた標準偏差に基づいて振幅閾値を選択してもよい。振幅閾値は、見積もられた標準偏差の３から５倍である。

スパイク検出部１６は、細胞外記録の絶対値のメジアンに基づいて背景ノイズの標準偏差を見積もることができる。

実施形態では、振幅閾値Ｔｈｒは、自動的に、次のように設定される。

スパイク検出モジュール１０は、マルチプレクサー１７を含み、細胞外記録による複数の記録のために、スパイク検出部１６からの出力を合成する。マルチプレクサー１７からの合成された出力は、テンプレート構築モジュール２０またはテンプレートマッチングモジュール３０に送信される。スパイク検出部１６からの出力は、検出された活動電位をそれぞれ含む複数のスパイクパケットからなる。あるいは、複数のスパイクパケットは、マルチプレクサー１７の代わりに、シリアルバス介して出力される。スパイクパケットは、チャンネルＩＤおよびタイムスタンプと共に提供される各スパイクパケットと共に、連続して伝送されることができる。

テンプレート構築モジュール２０は、特徴抽出部２１およびスパイク分類部２２を有する。特徴抽出部２１は、検出された活動電位の複数のウェーブレット係数を計算するために、ウェーブレット変換を採用する。ウェーブレット変換は、信号と一組のウェーブレットとの間の畳み込み（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）により定義される信号の時間−周波数表現である。ウェーブレットは、拡大（あるいは縮小され）、平行移動（シフト）されたバージョンのユニークなウェーブレット関数である。ウェーブレット係数は、異なるタイムシフトおよび（縮小または拡大された）スケールにおけるウェーブレット関数で、活動電位の畳み込みを演算することによって得られる。したがって、ウェーブレット変換は、独立した拡大およびシフト変数の関数上にだけ、時間の関数の信号をマッピングする。ウェーブレット関数の縮小したバージョンは、信号の高周波成分をマッピングし、拡大したバージョンは、信号低周波成分をマッピングする。

あるいは、特徴抽出部２１は、検出された活動電位の複数の主成分を計算する主成分分析を実行するか、また、スパイク振幅、幅、山のピークから谷のピークまでのエネルギーのようなスパイク特徴を用いることができる。

特徴抽出部２１は、算出された複数のウェーブレット係数から好ましいウェーブレット係数の組を選択する。好ましいウェーブレット係数の組は、複数の活動電位間の区別を示す一つ以上のウェーブレット係数を含む。特徴抽出部２１は、正規性から算出された偏差に基づいて、好ましいウェーブレット係数の組を選択する。特徴抽出部２１は、算出されたウェーブレット係数に対して、コルモゴルフ−スミルノフ検定を適用する。好ましいウェーブレット係数の組は、最も低い正規分布を有する一つ以上の係数を含みうる。実施形態では、好ましいウェーブレット係数の組は、１０個の選択されたウェーブレット係数を含む。

図９は、三つの好ましいウェーブレット係数によって定義される三次元空間における複数の活動電位の分布を示す。

スパイク分類部２２は、クラスタにおいて複数の活動電位によって共有される一つ以上の主要特徴から、スパイクテンプレートを生成する。活動電位のクラスタは、近い値の好ましいウェーブレット係数を有する。活動電位のクラスタは、好ましいウェーブレット係数の組によって定義される多次元空間において、近接している。スパイク分類部２２は、超常磁性クラスタリング（ＳＰＣ）アルゴリズムを適用することによって、活動電位のクラスタを検出する。スパイク分類部２２は、好ましいウェーブレット係数の組に基づく、超常磁性クラスタリング（ＳＰＣ）アルゴリズムを適用する。

あるいは、スパイク分類部２２は、Ｋ平均分類、期待値最大化アルゴリズム、クラスタの手動限界（ｍａｎｕａｌ ｄｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ）、または他のクラスタリングアルゴリズムを実行する。

ＳＰＣアルゴリズムは、各データ点と、各データ点にそれぞれ最も近いデータ点と間の相互作用をシミュレーションする。ここで、シミュレーションされる相互作用の強さは、距離間隔の増大に従って指数関数的に減少する。ポッツ模型との物理的類似性において、各データ点は、ランダムな初期状態が割り当てられ、近接する（すなわち、クラスタに対応する）点は、互いに状態を変化する。最も近い点が互いに変化する確率は、ポッツ模型における温度と同様の変数に依存する。

温度が高い程、近接する点が互いに状態を変化する可能性が低い。温度が低い程、相互作用の強さが低くても、近接する点が互いに状態を変化する可能性が高い。特定の温度の中間範囲には、「超常磁性フェーズ」があり、ここでは、近接する点だけが共に状態を変化する。

活動電位のクラスタは、クラスタサイズの基準に基づいて検出されうる。ＳＰＣアルゴリズムは、温度−類似度の変数が変わるように、複数のクラスタのサイズでバリエーションを計算する。超常磁性フェーズに類似する範囲において、温度−類似度の変数が増加すると、比較的多い数の要素を有するクラスタが生成される。クラスタサイズの基準が合致する場合、温度−類似の変数は一定となり、活動電位の一つ以上の検出されたクラスタから一つ以上の主要特徴が選択される。あるいは、比較的大きい数の要素を有するクラスタが、異なる温度から選択される。

図１０ａは、図９の複数の活動電位にＳＰＣアルゴリズムが適用された結果を示す。クラスタサイズは、温度−類似性変数の関数として表され、縦の点線は、超常磁性フェーズに遷移するポイントを示す。スパイクテンプレートを生成するのに使用される一つ以上の主要特徴は、クラスタサイズの基準に合致する活動電位のクラスタから選択される。図１０ｂは、複数の活動電位の重ね合わせを示す。大量にクラスタ化された領域が、クラスタ化されない周囲の活動電位と共に、特定される。図１０ｃは、図１０ｃの活動電位のクラスタの主要特徴から生成される複数のスパイクテンプレートを示す。

テンプレートマッチングモジュール３０は、検出した活動電位をスパイクテンプレートと比較するように設けられる。テンプレートマッチングモジュール３０は、マルチプレクサー１７またはスパイク検出モジュール１０のシリアルバスからの出力を受信できる。当該出力は、検出された活動電位をそれぞれ含む複数のスパイクパケットを含む。一実施形態では、スパイク検出モジュール１０からのパケット化された出力は、各チャネルのために検出された活動電位を格納するように構成される入力デマルチプレクサーまたは入力バッファなしで、テンプレートマッチングモジュール３０が動作することを可能とする。これは、特定のチャネルでスパイク用に実行されるテンプレートマッチングのために、チャネルＩＤとタイムスタンプが使用されるからである。

テンプレートマッチングモジュール３０は、検出された活動電位およびスパイクテンプレートの間の距離に基づいて、肯定的なマッチを示す信号を出力しうる。テンプレートマッチングモジュール３０は、平方ユークリッド距離メトリック、ノルム１距離メトリック、ノルム無限遠点メトリック、マハラノビス距離メトリック、最近傍距離メトリックまたは他の適切な距離メトリックを用いて、検出された活動電位をスパイクテンプレートと比較する。

図１１は、様々な適切な距離メトリックを用いるテンプレートマッチングモジュール３０が必要とする能力および相対プロセッサタイムを示す。この実施形態では、距離メトリックは、ユークリッド距離メトリックｄである。ユークリッド距離メトリックは、次の式から計算される。ここでｙｉは、検出された活動電位の要素であり、Ｔｉはスパイクテンプレートの要素である。

あるいは、テンプレートマッチングモジュール３０は、以下に計算されるノルム１距離メトリックを使用してもよい。

テンプレートマッチングモジュール３０により使用される距離メトリックは、実行の最小レベルを維持したまま、テンプレートマッチングモジュール３０における、電力消費またはプロセッサー時間使用を最小化するように選択できる。

テンプレートマッチングモジュール３０は、検出された活動電位をスパイクテンプレートと実質的に並べるアライメント部３１を有する。アライメント部３１は、所定のピークアライメント誤差の範囲内で、活動電位をスパイクテンプレートとアライメントするが、最先端の振幅閾値のような信号遷移に基づいてアライメントしてもよい。

図１２は、適切な距離メトリックのバリエーションごとに、テンプレートマッチングモジュール３０の能力におけるピーク−アライメント誤差の影響を示す。間違ったピーク−アライメントは、テンプレートマッチングモジュール３０の能力の低減をまねきうるが、ピーク−アライメント誤差における低減は、テンプレートマッチングモジュール３０における電力消費のレベルの向上につながる。テンプレートマッチングモジュール３０の能力は、８０％以上に維持される必要がある。アライメント部３１は、約０．１２５ｍｓより小さいピーク−アライメント誤差を有するように構成される。

テンプレートマッチングモジュール３０は、活動電位をクロッピングすることによって、ウィンドウサイズを選択する。ウィンドウサイズが低減されると、テンプレートマッチングモジュール３０に格納されるデータ量が低減され、適切な距離の計算の複雑さが低減される。

図１３は、適切な距離メトリックごとの、テンプレートマッチングモジュール３０の能力におけるウィンドウサイズの影響を示す。ウィンドウサイズが低減されると、テンプレートマッチングモジュール３０の能力が低減する。テンプレートマッチングモジュール３０の能力は、７０％以上に維持される必要がある。テンプレートマッチングモジュール３０は、約０．５ｍｓと同等に小さいウィンドウサイズを用いるように構成される。

テンプレートマッチングモジュール３０は、処理部を用いて実行されうる。テンプレートマッチングモジュール３０のプロセッサベースの実行は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような再構成可能論理装置を用いるよりも、効率的な動作を実現する。

本発明は、無線ＢＣＩシステムを提供するのに、二段階アプローチを提供する。二段階アプローチは、オフライン処理およびオンライン処理の両方の利点を活かし、神経研究の効率的かつ安全な方法を提供する。無線ＢＣＩシステムは、分類された便利なフォームで、神経の波形および神経単位活動の伝送に基づく特定の神経単位の発火を確認可能とする。

本発明の実施形態は、人工装具の制御に用いられる。たとえば、本発明による信号の伝送は、一つ以上の義肢を制御しうる。義肢は、失われた手足の普段の動きに関与する一つ以上の神経単位の活動を検出することによって、制御される。義肢は、身体の関連する部位の制御に通常関与する神経単位の活動に基づいて、制御されてもよい。

あるいは、本発明の実施形態は、患者の意志コントロールの下で、手足の動きを生成するための脊髄、末梢神経または筋肉を含むモーター構造に伝達される電気的刺激の制御に用いられてもよい。

あるいは、本発明の実施形態は、時間周期を通じて、一つ以上の神経単位の活動を観察するために使用されてもよい。たとえば、本発明は、動物の神経単位活動を記録するのに用いられる。本発明の低電力無線ＢＣＩは、記録中は動物に自由行動を許し、より多くの種類の実験と、動物の保護の改善との両方を提供できる。

本発明の実施形態は、他の臨床的応用に神経単位活動を監視するのにも用いることができる。本発明は、てんかん患者において、発作のはじまりを示す一つ以上の神経系の活動を検出しうる。医療機器は、本発明の無線ＢＣＩを用いて一つ以上の神経系の活動を監視することによって、発作の始まりを高い確率で予測することができ、さらに、予測した発作の防止のために電気的刺激を伝達することができる。

当業者は、特許請求の範囲に定義される本発明の範囲内で、上記の実施形態に種々の変更を適用できる。様々な互換性がある実施形態の特徴は組合せ可能である。たとえば、上記の特定のフィルター形状は、上述のいかなるカットオフ周波数とも互換性があり、フィルターの組合せは、同様に上述のいかなるクラスタリングアルゴリズムとも互換性がある。当業者は、本発明の効果を達成するのに、明細書の記載から、本発明の範囲内で特徴を入れ替えることができる。

Claims (29)

1. 一つ以上の神経単位により生成された少なくとも一つの活動電位を検出するスパイク検出モジュールと、
   検出された前記一つ以上の活動電位を、一つ以上の所定のスパイクテンプレートと比較するテンプレートマッチングモジュールと、
   前記一つ以上の所定のスパイクテンプレートを生成し、前記スパイク検出モジュールおよび前記テンプレートマッチングモジュールから遠隔に設けられるテンプレート構築モジュールと、
   を有するブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
2. 前記スパイク検出モジュールおよび前記テンプレートマッチングモジュールは、検出された前記少なくとも一つの活動電位を送信し、前記一つ以上の所定のスパイクテンプレートを受信するように、埋め込み型装置内に設けられ、
   前記テンプレート構築モジュールは、送信された前記少なくとも一つの活動電位を受信し、前記少なくとも一つの所定のスパイクテンプレートを送信するように、遠隔装置内に設けられる請求項１に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
3. 前記テンプレート構築モジュールは、前記スパイク検出モジュールおよび前記テンプレートマッチングモジュールと無線通信する請求項１または請求項２に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
4. 前記スパイク検出モジュールは、
   一つ以上の細胞外記録をフィルタリングする信号フィルタリング部と、
   前記一つ以上の細胞外記録を変換するアナログデジタル変換部と、
   前記一つ以上の細胞外記録内の少なくとも一つの活動電位を検出するスパイク検出部と、
   を含む請求項１〜３のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
5. 前記信号フィルタリング部は、楕円フィルター、バターワースフィルターおよびベッセルフィルターのうちの一つを用いて、前記一つ以上の細胞外記録をフィルタリングする請求項４に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
6. 前記信号フィルタリング部は、二番目のフィルターを用いて、前記一つ以上の細胞外記録をフィルタリングする請求項４または請求項５に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
7. 前記信号フィルタリング部のハイパスカット周波数は、前記スパイク検出部の能力値が最大化するように選択される請求項４〜６のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
8. 前記信号フィルタリング部の前記ハイパスカット周波数は、約３００Ｈｚである請求項７に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
9. 前記信号フィルタリング部のローパスカット周波数は、前記スパイク検出部の能力値が最大化するように選択される請求項４〜８のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
10. 前記信号フィルタリング部のローパスカット周波数は、約３ｋＨｚである請求項９に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
11. 前記アナログデジタル変換部のサンプリング速度は、前記スパイク検出部の能力が９０％より大きくなるように最小化される請求項４〜１０のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
12. 前記アナログデジタル変換部のサンプリング速度は、約７ｋＨｚまで軽減される請求項１１に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
13. 前記アナログデジタル変換部の分解能は、前記スパイク検出部の能力が９０％より大きくなるように最小化される請求項４〜１２のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
14. 前記アナログデジタル変換部の分解能は、６ビットである請求項１３に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
15. 前記アナログデジタル変換部の分解能は、前記テンプレート構築モジュールの能力が５０％より大きくなるように最小化される請求項１３に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
16. 前記アナログデジタル変換部の分解能は、１０ビットである請求項１５に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
17. 前記スパイク検出部は、細胞外記録における背景ノイズの標準偏差の見積りに基づいて、振幅閾値を自動的に選択する請求項４〜１６のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
18. 振幅閾値を手動で選択するための手段をさらに有する請求項４〜１６のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
19. 前記背景ノイズの標準偏差は、フィルタリングされた前記細胞外記録の絶対値のメジアンに基づいて見積もられる請求項１７に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
20. 前記テンプレート構築モジュールは、
    検出された少なくとも一つの活動電位のそれぞれの特徴の組を計算する特徴抽出部と、
    同様の特徴を有する活動電位のクラスタによって共有される一つ以上の主要特徴から前記一つ以上の所定のテンプレートを生成するスパイク分類部と、
    を含む請求項１〜１９のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
21. 前記特徴抽出部は、複数のウェーブレット係数を含むウェーブレット変換を計算し、正規性から計算された偏差に基づいて前記複数のウェーブレット係数から任意の組を選択し、
    前記スパイク分類部は、前記任意のウェーブレット係数に基づいて、超常磁性クラスタリングアルゴリズムを適用することによって、活動電位のクラスタを検出する請求項２０に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
22. 前記スパイク分類部は、クラスタサイズの基準に基づいて、前記一つ以上の所定のテンプレートを生成するために用いられる活動電位のクラスタを検出する請求項２０または請求項２１に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
23. 前記テンプレートマッチングモジュールは、平方ユークリッド距離メトリック、ノルム１距離メトリック、ノルム無限遠点メトリック、マハラノビス距離メトリックおよび最近傍距離メトリックのうちの一つを用いて、検出された前記少なくとも一つの活動電位を、前記少なくとも一つの所定のスパイクテンプレートと比較するように設けられている請求項１〜２２のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
24. 前記テンプレートマッチングモジュールは、平方ユークリッド距離メトリックまたはノルム１距離メトリックを用いる請求項２３に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
25. 前記テンプレートマッチングモジュールは、検出された前記少なくとも一つの活動電位を、前記一つ以上のスパイクテンプレートと実質的に並べるピークアラインメント部を含む請求項１〜２４のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
26. 前記ピークアラインメント部は、約０．１２５ｍｓより小さいピークアラインメント誤差を有する請求項２５に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
27. 前記テンプレートマッチングモジュールは、約０．５ｍｓのウィンドウサイズを用いる請求項１〜２６のいずれか一項に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステム。
28. 請求項２に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステムの一部を構成する、ブレイン・コンピューターインターフェースのための埋め込み型装置。
29. 請求項２に記載のブレイン・コンピューターインターフェースのためのシステムの一部を構成する、ブレイン・コンピューターインターフェースのための遠隔装置。