JP2018521725A - 高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物をサポートするためのシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物１２、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートするためのシステム１０に関する。本システム１０は、（ｉ）人物１２の脳活動に関係する脳活動信号を検出するための脳活動センサ２０、及び（ｉｉ）人物１２の１つ以上の身体部分の運動に関係する運動信号を検出するための運動検出ユニット２２、を備える検出ユニット１４と、検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物１２の運動活動及び認知活動を示す人物１２の活動レベルを求めるための解析ユニット１６と、人物１２の活動レベルが所定の閾値を超えている場合に人物１２にフィードバックを提供するためのフィードバックユニット１８とを備える。

Description

本発明は、高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物をサポートするためのシステムに関する。特に、本システムは、パーキンソン病を患う人物をサポートすることに焦点を当てる。本発明は、更に、対応する方法及びこの方法を実行するための対応するコンピュータプログラムに関する。

ある人々、特に、高齢の、虚弱な、又は身体に障害がある人々は、アクティブな状態を保つ必要があるが、物理的活動中に困難に直面する。歩行のような物理的活動中、それらの人々には転倒のリスクがある。

「平常の」日常業務を自身で遂行する能力は、人物の年齢のみに依拠するのではなく、歩行能力にある程度の影響を及ぼす様々な疾患にも依拠する。そのような疾患は、歩行能力及び他の運動タスクを行う能力に影響を与えるのみでなく、そのような人物の認知能力にも影響を与える。

特に、パーキンソン病を患う人々は、上述した問題に関係する。パーキンソン病を患う患者の場合、病気の進行と共に運動及び認知技能が下がるため、転倒のリスクが特に高い。これらの転倒事象の主要な原因は、患者が２つのことを同時に行おうとしていることであり、これにより、そのようないわゆる同時タスクの複雑性によって患者に課される負荷の増大に対処するために、患者の認知及び運動能力に過負荷がかかる。

パーキンソン病を患う患者が同時タスクを行う場合に、歩行能力が損なわれることを明確に示す様々な研究が存在する。Ｂｏｎｄ，Ｊ．Ｍ．，：「Ｇｏａｌ−Ｄｉｒｅｃｔｅｄ Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｍｏｔｏｒ Ｔａｓｋｓ：Ｔｈｅｉｒ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ Ｇａｉｔ ｉｎ Ｓｕｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ」，Ａｒｃｈ Ｐｈｙｓ Ｍｅｄ Ｒｅｈａｂｉｌ Ｖｏｌ．８１， Ｊａｎｕａｒｙ ２０００， ｐｐ．１１０−１１６は、例えば、「２つのタスクを同時に行う困難は、特発性パーキンソン病（ＰＤ）において頻繁に生じる消耗性の問題である。ほとんどの人々は、歩行しながら話し、電話で会話しながらメモをとり、又は運転しながらラジオを聴くことを容易に行うことができる。対照的に、ＰＤを有する多くの人々は、１つのタスクに注意を集中しているとき、別のタスクを行うことが厄介になることがわかっている。第２のタスクは低速になり、持続が困難となり、場合によっては全く行うことができない。ＰＤにおける二重タスク干渉は、動き及び認知の双方に影響を及ぼし、タスクが長い又は複雑なシーケンスの一部であるときに際立つ」と報告している。Ｂｏｎｄ，Ｊ．Ｍ．は、「ＰＤにおける中程度の障害を有する被験者は、上肢を伴う複雑な視覚運動タスクに関心を向けている間に歩く必要があるとき、かなりの困難に直面する」という結論に至っている。

Ｍｏｒｒｉｓ，Ｍ．他：「Ｐｏｓｔｕｒａｌ ｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ：ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ａｎｄ ｗｉｔｈｏｕｔ ａ ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ ｔａｓｋ」Ｅｌｓｅｖｉｅｒ， Ｇａｉｔ ａｎｄ Ｐｏｓｔｕｒｅ １２（２０００）， ｐｐ．２０５−２１６から、同様の研究が既知である。この論文は、いくつかの試験において、パーキンソン病を患う人物が歩行中に意図せずに転倒するリスクが、これらの人物が歩行中に更なる同時の認知及び／又は運動タスクを行い、これにより気が散っている場合に大幅に増大することも示している。

このため、そのような人物は、２つの運動タスク、又は運動タスク及び認知タスクを組み合わせる、そのような組み合わされた動作を行い、それにより自身の認知及び運動技能に過度に要求することを回避するように助言されるべきである。

米国特許出願公開第２０１４／０２７６１３０号は、転倒及び／又は病的状態のリスクがある人物を、診断、監視及び／又は治療するための方法及び／又はシステムを開示している。

本発明の目的は、高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物が上述した問題により良好に対処するのに役立つシステムを提供することである。本発明の目的は、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートし、これらの人物が過度に多くの異なるタスクを同時に行うことによって気が散り、それにより転倒し怪我をするリスクを増すことがないように役立つシステムを提供することである。また、本発明の目的は、対応する方法及び対応するコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の第１の態様において、高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートするためのシステムが提示される。このシステムは、
（ｉ）人物の脳活動に関係する脳活動信号を検出するための脳活動センサと、（ｉｉ）人物の１つ以上の身体部分の運動に関係する運動信号を検出するための運動検出ユニットと、を備える検出ユニットと、
検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを示す人物の活動レベルを求めるための解析ユニットと、
人物の活動レベルが所定の閾値を超えている場合に人物にフィードバックを提供するためのフィードバックユニットと、
を備える。

本発明の更なる態様において、高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートするための方法が提示される。この方法は、
人物の脳活動に関係する脳活動信号を受信し、（ｉｉ）人物の１つ以上の身体部分の運動に関係する運動信号を受信するステップと、
検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを示す人物の活動レベルを求めるステップと、
人物の活動レベルが所定の閾値を超えている場合に、人物にフィードバックを提供するステップと、
を有する。

本発明のまた更なる態様によれば、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、上述した方法のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが提示される。

本発明の好ましい実施形態は従属請求項において定義される。特許請求される方法及び特許請求されるコンピュータプログラムは、特許請求されるシステムと及び従属請求項において定義されるのと類似の及び／又は同一の好ましい実施形態を有することが理解されよう。

本明細書において提示されるシステム及び方法は、人物、特、パーキンソン病を患う人物が、過度に多くの運動タスク及び／又は認知タスクを同時に行っており、したがって転倒するか又は別の形で怪我をするリスクがあることを検出した場合に、それらの人物にアクティブに警告することを可能にする。

本システムは、３つの主要なコンポーネント、すなわち、（ｉ）本明細書において検出ユニットとして表される検知コンポーネント、（ｉｉ）本明細書において、検出ユニット内で検知された信号を解析及び解釈する解析ユニットとして表される処理ユニット、及び（ｉｉｉ）本明細書においてフィードバックユニットとして表され、解析ユニットにおいて処理された信号に基づいて人物にフィードバックを与えるように構成されるアクチュエータユニット、を備える。

検出ユニットは、人物の脳活動に関係する脳活動信号を検出するための脳活動センサと、人物の１つ以上の身体部分の運動、特に、人物の１つ以上の手足の運動に関係する運動信号を検出するための運動検出ユニットとを備える。検出ユニットは、このため、人物の運動及び／又は認知動作を監督する１つ以上のセンサを備える。

解析ユニットは、好ましくは、検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物の運動活動及び認知活動を示す人物の活動レベルを求めるように構成された１つ以上のプログラムモジュールを備えるプロセッサとして実現される。好ましい実施形態によれば、活動レベルは、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを示す。本明細書における「求める」という用語は、むしろ「推定する」の意味を有することが明らかであろう。なぜなら、例えば、脳波（ＥＥＧ）信号及び／又は動き信号に基づいて、人物がいくつの運動タスク及び／又は認知タスクを同時点に行っているかを厳密に求めることは通例不可能であるためである。また一方で、この事例において、タスクの総数を厳密に求めることはそれほど重要でない。むしろ、検知された信号に基づいて、人物が過度に多くの同時タスクを行うことに起因して過度に緊張しているか否かを判断することが重要である。

フィードバックユニットは、解析ユニットによって操作することができ、解析ユニットが、検出された信号に基づいて、人物の活動レベルが所定の閾値を超えていると判断する場合に、人物にアクティブにフィードバック、例えば警告信号を与える１つ以上のアクチュエータを備える。

このため、パーキンソン患者は、歩行中に同時に一方の手で物を掴もうとする場合に、本明細書において提示されるシステムによって自動的に警告を受けることができる。この場合、人物に歩行に集中するように警告する警告信号を生成することができる。これにより、転倒のリスクが低減し、特に、人物が１つのタスクに集中し、同時にいくつかのタスクを行うことによって気が散らないことがどれだけ重要であるかの認識が生じる。

以下において、本出願全体を通じて用いられるいくつかの用語が簡単に説明及び定義される。

「人物の活動レベル」という用語は、脳活動信号に基づいて検出される認知活動量、及び／又は運動信号に基づいて検出される運動量の尺度である。活動レベルは、好ましくは、人物が同時にいくつの異なる運動タスク及び／又は認知タスクを行っているかを示す尺度である。このため、人物の活動レベルは、人物の認知努力、及び／又は人物がどれだけ多く及びどれだけ高速に動いているか、又は同時にいくつの手足及び身体部分が動かされているかを表す尺度である。活動レベルは、あるスケールで測定可能な一定の値として表されるが、いくつかの質的及び／又は量的パラメータを含んでもよい。

「所定の閾値」という用語は、解析ユニットにおいて、活動レベルがその値を超えているか又は所定の条件を満たしている場合に人物にフィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するための条件として予め定義される具体的な値又は条件である。

「運動タスク」という用語は、身体（の一部）の随意運動を伴う、人物によって行われる主に運動性の動作に等しい。通常の運動タスクは、歩行すること、座った状態から立ち上がること、手で物を掴むこと、手で物を運ぶこと等である。

「認知タスク」という用語は、人物によって行われる任意の主に認知性の動作を指す。通常の認知タスクは、本を読むこと、謎を解き明かすこと、数学的問題又はパズルを解くこと、人物について考えること、１日の計画を立てること等である。

当然ながら、ジェスチャを伴って話すこと、音楽の即興演奏（例えば、ジャズ）等の、認知及び運動が組み合わされたタスクも存在する。

実施形態によれば、脳活動信号は、各々が人物の脳の異なる領域における脳活動に関係する複数の異なる信号成分を含む。解析ユニットは、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを推定するために、異なる信号成分を解析することによって人物の活動レベルを求めるように構成される。

脳活動センサは、例えば、いくつかのセンサを含み、各センサは人物の異なる脳領域を監督する。このため、「信号成分」という用語は、脳活動センサの別個のセンサによって提供される異なる部分信号に関係する。この用語は、異なる信号チャネルにも関係する。例えば、あるセンサは人物の一次運動野を監督し、別のセンサは前運動皮質を監督し、更なるセンサは前頭前野を監督し、また更なるセンサは後頭頂皮質を監督する。

一次運動野における脳活動は、通常、人物の同時に進行中の動きに関係する。前運動皮質における脳活動は、動きを行う意図を検出するために測定され得る（この脳の領域は、通常、運動が開始する直前にアクティブとなる）。認知活動を検出するために、前頭前皮質に焦点が当てられる。前頭前皮質では、意思決定及び推論が行われ、作業記憶及び言語産出のための部位が位置する。

一実施形態によれば、解析ユニットは、例えば、人物の脳の第１の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第１の成分が、この第１の領域において第１の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合に、人物の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するように構成される。

例えば、活動レベルは、一次運動野において検出される脳活動が、人物が現在いくつかの運動タスクを同時点に行っていることを示す所定の閾値を超えている場合に、所定の閾値を超えているとみなされる。

また、解析ユニットは、人物の脳の第１の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第１の成分が、この第１の領域において第１の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合、かつ同時に、人物の脳の第２の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第２の成分が、この第２の領域において第２の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合に、人物の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するように構成される。

換言すれば、人物の２つの脳領域における脳活動が同時に比較的高いレベルにあることが検出される場合に、活動レベルの所定の閾値を超えているとみなされ得る。「第１の」及び「第２の」（信号成分、脳領域、所定の脳活動レベル）という用語は、本明細書において、いかなる時系列も優先順位リストも暗に意味するように用いられておらず、単に、本明細書において同じ用語で称される異なる部分を区別するためのものである。人物の活動レベルは、例えば、一次運動野における脳活動が所定のレベルを超えており、かつ前運動皮質における脳活動も同時に所定の（他の）レベルを超えている場合に、所定の閾値を超えているとみなされる（それによって、人物へのフィードバックが必要となる）。そのような状況は、人物が現在、動いており、例えば歩行しており、同時に、別の運動タスクを行おうとしている、例えばデスクから物を掴もうとしていることを示し得る。次に、システムは、フィードバック信号によって、人物に、同時に過度に多くのタスクを行わないように警告する。

また、人物の活動レベルは、一次運動野における脳活動が所定のレベルを超えており、かつ前頭前皮質における脳活動が同時に所定の（他の）レベルを超えていることが検出される場合に、所定の閾値を超えているとみなされ得る。そのような状況は、例えば、人物が歩行しながら話そうとしていることを示すものであり得る。

要約すると、上述した実施形態において、脳活動信号の異なる信号成分から、脳のある部位の脳活動の尺度を生成し、人物の脳のある種の２Ｄ／３Ｄヒートマップを再構成することが可能である。そして、脳の選択された部位ごとに、（例えば、その部位にわたって積分をとることによって）脳活動を取り出すことが可能である。システムは、特定の部位における脳活動がかなり高いか、又は２つの異なる脳部位における脳活動が、同時に比較的高いレベルにある場合に、人物に警告することができる。

更なる実施形態によれば、システムは、基準脳活動信号を記憶するためのメモリユニットを更に備える。解析ユニットは、脳活動センサによって検出された脳活動信号を、メモリユニットに記憶された基準脳活動信号と比較することによって、人物の活動レベルを求めるように構成される。

上述した基準脳活動信号は、好ましくは、人物が休んでいる、すなわち、動いておらず、いかなる認知タスクもアクティブに行っていない間に記録される脳活動信号である。この基準脳活動信号は、初期化段階中にメモリユニットに取得及び記憶することができる。次に、システムは、現在測定されている脳活動信号又は人物の異なる脳部位に関係する脳活動信号の異なる成分を、メモリユニットに記憶された１つ以上の基準脳活動信号と比較する。次に、活動レベルの所定の閾値を、一定の固定値、例えば、２、３又は４として定義することができ、現在測定されている脳活動信号を基準脳活動信号で除算した商として定義することができる。例えば、現在測定されている脳活動信号の最大振幅又は総信号電力が、基準脳活動信号の最大振幅又は総信号電力の２倍高い場合に、所定の閾値を超えているとみなすことができる。当然ながら、この比較は、別個の脳領域における脳活動について、又は脳全体の全体的な脳活動について再び行われる。

同様に、基準運動信号は、メモリユニットにも記憶され、解析ユニットは、検出された運動信号を基準運動信号と比較することによって、人物の活動レベルを求めるように構成される。

解析ユニットは、例えば、検出された運動信号に基づいて、人物がどのように歩行しているかを判断し、正常歩行からの逸脱を検出するために、これを人物の正常歩行と比較するように構成される。人物の通常歩行を反映する運動信号は、基準運動信号としてメモリに記憶することができる。この場合、解析ユニットは、人物の通常歩行と異なる歩行が検出される場合、すなわち、検出された運動信号が、メモリユニットに記憶される基準運動信号と異なることが検出される場合、患者にフィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するように構成される。

更なる実施形態によれば、脳活動センサはＥＥＧセンサであり、脳活動信号はＥＥＧ信号であり、解析ユニットは、周波数領域における脳活動信号の周波数スペクトルの１つ以上の範囲におけるＥＥＧ信号を解析することによって、人物の活動レベルを求めるように構成される。

解析ユニットは、例えば、（ｉ）ＥＥＧ信号の全体周波数スペクトルにおける信号電力、（ｉｉ）ＥＥＧ信号のアルファ帯域における信号電力、及び（ｉｉｉ）ＥＥＧ信号のベータ帯域における信号電力のうちの少なくとも１つを解析するように構成される。

このコンテキストにおいて、「信号電力」という用語は、例えば一定の周波数帯域にわたって積分をとることによる、周波数スペクトルの曲線下面積に関係する。

ＥＥＧ信号は、例えば、フーリエ変換を行うことによって時間領域から周波数領域に変換される。０Ｈｚ〜１００Ｈｚの脳活動信号の間の全体周波数スペクトルにおける信号電力を検討することは、総脳活動に関係する。高いレベルのこの総信号電力は、人物が同時に複数の認知タスク及び／又は運動タスクを行っている場合に予期される。他方で、アルファ帯域（７．５Ｈｚ〜１２．５Ｈｚ）における信号電力を検討することにより、人物が行っている運動タスクに関するインジケーションがもたらされる。アルファ帯域における低レベルは、人物の運動活動及び／又は認知活動が高い場合に予期される。他方で、アルファ帯域における高レベルは、リラックスに関連付けられる。更なる妥当な尺度は、周波数スペクトルにおける脳活動信号のベータ帯域（１２．５Ｈｚ〜４０Ｈｚ）の解析である。ベータ帯域における高信号電力は、通例、アクティブな認知プロセスに結び付けられ、人物の高い認知努力を示すものである。ＥＥＧ信号の周波数スペクトルの異なる範囲と、人物の運動活動及び／又は認知活動との間のこれらの対応関係及び他の対応関係は、以下の２つの科学論文において行われたいくつかの実験にも示された。これらの内容は、参照により本明細書に援用される：Ｒａｙ，Ｗ．Ｊ．，他：「ＥＥＧ ａｌｐｈａ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ａｔｔｅｎｔｉｏｎａｌ ｄｅｍａｎｄｓ， ａｎｄ ｂｅｔａ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｅｍｏｔｉｏｎａｌ ａｎｄ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」，Ｓｃｉｅｎｃｅ，１０ Ｍａｙ １９８５：Ｖｏｌ．２２８， Ｎｏ．４７００， ｐｐ．７５０−７５２及びＲａｙ，Ｗ．Ｊ．：「ＥＥＧ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ａｔｔｅｎｔｉｏｎａｌ ｆａｃｔｏｒｓ」，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ， Ｖｏｌ．３， Ｉｓｓｕｅ １， Ｊｕｌｙ １９８５， ｐｐ．４３−４８。

解析ユニットは、（ｉ）ＥＥＧ信号の全体周波数スペクトルにおける信号電力が第１の閾値を超えている、（ｉｉ）ＥＥＧ信号のアルファ帯域における信号電力が第２の閾値未満である、及び／又は（ｉｉｉ）ＥＥＧ信号のベータ帯域における信号電力が第３の閾値を超えている、のうちの少なくとも１つの場合に、人物の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するように構成される。

上記において、脳活動信号に基づく検知に主に焦点が当てられてきたことに留意されたい。上述したように、これにより、認知活動及び運動活動の双方を評価することが可能になる。一方、検出ユニットが、脳活動センサ及び運動検出ユニット（運動センサ）の双方を組み合わせる場合、そのような組み合わせにより運動タスクのより信頼性のある検知が可能になるため、特に好ましい。

更なる実施形態によれば、解析ユニットは、検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物が歩行しているか否かを判断するように構成され、解析ユニットは、検出された脳活動信号及び運動信号に基づいて、人物が歩行しており、同時に更なる運動タスク及び認知タスクを行っていると判断される場合に、人物の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニットを操作するように構成される。

最初に述べたように、特に、パーキンソンを患う人物は、歩行に大きな困難を有する。そのような人物が歩行に集中せず、他のタスク（認知及び／又は運動タスク）を同時に行っている場合、転倒のリスクは大きく増大する。この構成におけるシステムは、そのような状況を検出し、そのような状況が検出される場合、例えば、人物が歩行しており、同時に左手で物を掴もうとしている場合に、人物にフィードバックを与えることを特に対象としている。最も簡単な事例において、そのような状況は、人物の手足（左脚、右脚、左腕、右腕）に取り付けられた動きセンサによって検出することができる。ＥＥＧセンサと組み合わされる場合、測定は更に高い信頼性で行うことができる。

運動検出ユニットは、１つ以上の加速度計を備える。これらの加速度計は、人物のいくつかの身体部分、特に、人物の手足に取り付けることができる。これらは次に、これらの身体部分の加速度を測定し、これにより人物がどのように動いているかが示される。

代替的に又は更に、運動検出ユニットは、光運動センサを備える。そのような光運動センサは、例えば、人物を撮影し、人物の特定の身体部分の動きを記録するビデオカメラとして実現される。

また代替的に又は更に、運動検出ユニットは、筋電図（ＥＭＧ）センサを備えることができる。そのようなＥＭＧセンサは、筋肉及び神経内の電気活動を測定し、人物の動きのタイプ及び量に関してもインジケーションを与える。また、単数又は複数のＥＭＧセンサは、好ましくは人物の手足に配置される。

既に上述したように、脳活動センサは、好ましくは、脳波（ＥＥＧ）センサを備える。代替的に又は更に、脳活動センサは、機能的磁気共鳴画像（ｆＭＲＩ）センサ、及び／又は認知努力が増大するときに通例血流が増大し、それによって脳のその部分により解放される熱が増大する際の、頭部の熱検知のために構成された１つ以上の熱センサも備える。一方、本明細書に記載される用途の場合、非常に感度の高い熱センサが用いられなくてはならないことに留意されたい。精度も当然ながら、ＥＥＧセンサの使用と比較して限られている。

フィードバックユニットは、（ｉ）人物に可聴フィードバックを提供するためのラウドスピーカ、（ｉｉ）人物に視覚フィードバックを提供するためのディスプレイ又は光アクチュエータ、及び（ｉｉｉ）人物に触知性フィードバックを提供するための触覚アクチュエータ、のうちの少なくとも１つを備える。人物を驚かせ、これによって人物に平衡を失わせることを回避するために、アクチュエータ信号の選択には注意を払うべきである。一方、通常、人物が自身の挙動を変更し、同時タスクを行うことを回避することを意識することを可能にする任意のタイプのフィードバックが考えられる。

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施形態から明らかとなり、これらを参照することにより解明される。

本発明によるシステムの第１の実施形態を示す。 図１に示す第１の実施形態の概略ブロック図を示す。 本発明によるシステムの第２の実施形態を示す。 図３に示す第２の実施形態の概略ブロック図を示す。 時間領域における例示的なＥＥＧ信号であり、ＥＥＧ信号のデルタ帯域を示す。 時間領域における例示的なＥＥＧ信号であり、ＥＥＧ信号のシータ帯域を示す。 時間領域における例示的なＥＥＧ信号であり、ＥＥＧ信号のアルファ帯域を示す。 時間領域における例示的なＥＥＧ信号であり、ＥＥＧ信号のベータ帯域を示す。 周波数領域における例示的なＥＥＧ信号を示す。 人間の脳を概略的に示し、異なる脳の領域を図示する。

図１は、本発明によるシステムの第１の実施形態を概略的に示す。図１において、システムは、参照番号１０によってその全体を表される。図２は、図１に示す第１の実施形態によるシステムのコンポーネント、及びそれらの互いに対する接続を概略的に図示するブロック図を示す。

システム１０は、好ましくは、装着されるか又は人物１２に取り付けられるウェアラブルシステムとして構成される。システム１０は、３つの主要なコンポーネント、すなわち、（ｉ）本明細書において検出ユニット１４として表される検知コンポーネント、（ｉｉ）本明細書において解析ユニット１６として表される処理コンポーネント、及び（ｉｉｉ）本明細書においてフィードバックユニット１８として表されるアクチュエータコンポーネント、を備える。

検出ユニット１４は、人物１２の認知活動及び／又は運動活動を監視するための１つ以上のセンサを備える。これらのセンサは、例えば、人物１２がどのように及び／若しくはどれだけ動いているかを監視し、及び／又は人物１２の脳活動を監視する。図１及び図２に示す第１の実施形態によれば、検出ユニット１４は、人物１２の脳活動に関係する脳活動信号を検出するための脳活動センサ２０と、人物１２の１つ以上の手足の運動に関係する運動信号を検出するための運動検出ユニット２２とを備える。

脳活動センサ２０は、好ましくは、複数の脳波（ＥＥＧ）電極２４を備えるＥＥＧセンサとして実現される。図１及び図２に示される提示される例において、ＥＥＧセンサ２０は、１２個のＥＥＧ電極を備える。一方、用途に応じて、ＥＥＧセンサ２０は、任意の数のＥＥＧ電極２４（通常、１０個〜２４個）を備えてもよい。これらのＥＥＧ電極２４は、人物１２の頭皮上の異なる位置に取り付けられるように構成される。このため、各ＥＥＧ電極２４は、人物１２の脳の特定の領域からの脳活動信号を記録する。

ＥＥＧセンサの代替として、脳活動センサ２０は、機能的ＭＲＩセンサとして実現されてもよい。人物の脳活動を測定するためのまた更なる代替は、１つ以上の熱センサの使用である。これらの熱センサは、人物１２の頭皮にわたって分散され、頭部の熱検知によって間接的に脳活動を測定するように構成される。頭部のそのような熱検知は、認識努力の増大により血流が増大し、それによって、人物１２の脳の特定の部分によって解放される熱が増大するという仮定に基づく。当然ながら、人物１２の脳活動のそのような間接的な検知は、本出願の図１及び図２に示す実施形態１において用いられるようなＥＥＧセンサの使用と比較してはるかに感度及び信頼性が低い。

第１の実施形態による運動検出ユニット２２は、複数の加速度計２６を含む。これらの加速度計２６は、人物１２の手足に取り付けられるように構成される。図１及び図２に示す例示的な実施形態において、運動検出ユニット２２は６つの加速度計２６を備え、２つの加速度計２６が人物１２の各脚に取り付けられ、１つの加速度計２６が人物１２の各腕に取り付けられる。これは単なる例であり、運動検出ユニット２２は、当然ながら、所望の検知精度に依拠して、より多くの又はより少ない加速度計２６を備えてもよいことに留意されたい。加速度計２６の利点は、移動時に、これらを身体上のセンサであるものとして用いることができることである。加速度計２６によって、人物１２の運動活動、特に、人物１２の手足の動きを監視することが可能である。

代替として、又は更に、運動検出ユニット２２は、筋肉及び人物１２の電気活動を検知するための１つ以上の筋電図（ＥＭＧ）センサを備えてもよい。これらのＥＭＧセンサは、加速度計２６と同様に、好ましくは、人物１２の手足に配置される。

運動検出ユニット２２の脳活動センサ２０及び異なるセンサ２６は、解析ユニット１６に接続される。接続は、図１に点線によって示される。これらのデータ接続は、有線接続として実現されても、無線接続として実現されてもよい。

解析ユニット１６は、好ましくは、脳活動センサ２０及び運動検出ユニット２２によって取得される信号を処理及び解釈するように適合されたソフトウェアが記憶されたプロセッサを備える。解析ユニット１６は、脳活動センサ２０によって提供される、検出された脳活動に基づいて、及び／又は運動検出ユニット２２によって提供される運動信号に基づいて、人物１２がいくつの異なる運動タスク及び／又は認知タスクを同時に行っているかを示す人物１２の活動レベルを求めるように特に構成される。解析ユニット１６は、換言すれば、人物１２がいくつの異なる運動タスク及び／又は認知タスクを同時点に行っているかを求めるために、検知された信号を解釈する。脳活動センサ２０の脳活動信号は、例えば、人物１２の脳の監視されている異なる領域が、一定の閾値を超える活動を同時点に示しているか否かを判断するように解析される。代替的に、脳活動センサ２０によって提供される脳活動信号は、人物１２の脳の単一の領域において、拡張した活動が生じているか否かを判断するように解析される。運動検出ユニット２２の運動信号は、人物１２が、同時に複数の運動タスクを行っている（歩行することと右手を振ることを同時に行っている）か否かを判断するために、人物１２の手足の活動を判断するように解析ユニット１６によって解析される。解析ユニット１６によって行われる信号解析の特定の例は、以下で更に詳細に概説される。解析ユニット１６によって行われる信号解析の機能は、人物１２の活動レベルを求めることであり、この活動レベルは、人物１２によっていくつの異なるタスクが同時点に行われているかを示すものである。これは、提示されるシステム１０が、パーキンソン病を患う人物をサポートすることに焦点を当てているため、特に重要である。そのような人物は、同時に過度に多くの異なる運動タスク及び／又は認知タスクを行っている場合、これによって怪我をするリスクが大幅に増大するため、本明細書に提示されるシステム１０によって警告を受ける。本明細書の導入部分に概説されているように、パーキンソン患者は、歩行に集中せず、他のことを並行して行っている場合に、高い転倒リスクを有する。

システム１０は、フィードバックユニット１８を用いて、人物１２にフィードバックを提供する。このフィードバックは、上述した状況にある人物１２に警告する。フィードバックユニット１８は、解析ユニット１６によって制御され、解析ユニット１６が人物１２の活動レベルが所定の閾値を超えていると判断した場合に、人物１２にフィードバックを与えるように構成される。フィードバックユニット１８は、好ましくは、人物１２によって装着されるウェアラブルコンポーネントとして実現される。図１に示される提示される例では、フィードバックユニット１８は、人物１２の手首に装着されるウェアラブルコンポーネントとして実現される。一方、これは例示的な実施例とみなされるにすぎない。フィードバックユニット１８は、いくつかのタイプのアクチュエータ、例えば、（ａ）ラウドスピーカ等の、人物１２に可聴フィードバックを提供するためのサウンドアクチュエータ、（ｂ）（例えば、振動によって）人物１２に触知性フィードバックを提供するための触覚アクチュエータ、（ｃ）人物１２に視覚フィードバックを提供するためのディスプレイ又は光アクチュエータを含む。

更なる実施形態（詳細に示されない）によれば、フィードバックユニット１８は、１つのデバイスに組み合わされてもよく、解析ユニット１６と共に同じケーシング内に配列されてもよい。例えば、解析ユニット１６及びフィードバックユニット１８が統合されるスマートフォン又は任意の他の同様のタイプのモバイルコンピューティングデバイスを使用することも考えられる。この場合、解析ユニット１６は、モバイルコンピューティングデバイスのプロセッサを用い、このプロセッサにおいて、ソフトウェアアプリケーションの形態で実施され得る。フィードバックユニット１８は、モバイルコンピューティングデバイス／スマートフォンのディスプレイ、ラウドスピーカ及び／又は振動アラームの一部とすることができる。

また更なる代替では、解析ユニット１６及び／又はフィードバックユニット１８は、人物に直接取り付けられず、人物１２によって装着もされない外部デバイスとして実現される。そのような場合、システム１０の異なるコンポーネント１４、１６、１８、２０、２２は、無線データ接続によって互いに接続されることが好ましい。

図３及び図４は、システム１０の第２の実施形態を示す。この第２の実施形態は主に、運動検出ユニット２２が実現される方法において、図１及び図２に示す第１の実施形態と異なる。図３及び図４に示す第２の実施形態によれば、運動検出ユニット２２は、（身体上のコンポーネントではなく）外部コンポーネントとして実現される。運動検出ユニット２２は、人物１２がどのように動いているか、特に人物１２が手足をどのように動かしているかを光学的に監視するように構成される光運動センサ２８を備える。光運動センサ２８は、好ましくは、人物１２の動きを外側から記録するビデオカメラを備える。システム１０の残りの部分は、図１及び図２に示される第１の実施形態を参照して説明されるものと同じままであり、したがって再び繰り返さない。第１の実施形態及び第２の実施形態は、運動検出ユニット２２が、１つ以上の加速度計２６及び１つ以上のビデオカメラ又は他の光学運動センサ２８を備えるように、互いに組み合わされてもよいことに留意されたい。

以下において、検出された脳活動信号及び／又は運動信号に基づいて、解析ユニット１６が人物１２の活動レベルをどのように求めるかについていくつかの例示的な実施形態が概説される。

解析ユニット１６は、人物１２の脳の第１の領域における脳活動に関係するＥＥＧ信号の異なる信号成分のうちの第１の成分が、この第１の領域において、所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合に、人物１２の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニット１８を操作するように構成される。人物１２の活動レベルは、例えば、一次運動野における脳活動が、脳のこの領域に固有の所定の活動レベルを超えている場合に、フィードバックを人物１２に提供する必要を生じさせる所定の閾値を超えているとみなされる可能性がある。また、人物１２の活動レベルは、前頭前皮質における脳活動が、この脳領域に固有の所定の脳活動レベルを超えている場合に、所定の閾値を超えているとみなされる可能性もある。

図７は、人間の脳の異なる領域を概略的に示す。前頭前皮質３０は、通例、意思決定、推論及び作業記憶、並びに言語産出に関連付けられる。前運動皮質３２は、通常、動きが開始される直前（動きを行う意図）においてアクティブとなる脳の領域である。一次運動野３４における脳活動は、通例、進行中の運動活動（動き）に関連付けられる。図７に示す更なる脳領域は、補足運動野３６及び後頭頂皮質３８である。補足運動野３６は、身体の姿勢安定、身体の両側の協調を伴う動き、及び連続した動きの制御に関連付けられると仮定される。後頭頂皮質３８は、通例、身体の向き及びその環境に対する影響に関する動きの計画に関連付けられる。

解析ユニット１６はまた、２つの脳領域３０、３８における脳活動が所定の脳活動レベル（閾値）を超えている場合に、人物１２の活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するようにフィードバックユニット１８を操作するように構成される。例えば、フィードバック（警告信号）は、脳活動が、一次運動野３４（進行中の運動タスクを担当する）及び前頭前皮質３０（進行中の認知タスクを担当する）において同時に比較的高いレベルにある場合に出力される。これは、人物１２が動いている、例えば歩行しているのみでなく、特定の題目についてかなり集中して考えていることも示すものであり得る。

双方の上述した例において、人物１２が行っている運動タスクの検知は、運動検出ユニット２２によって検出される運動信号によってもサポート及び／又は確認されることが好ましい。

解析ユニット１６はまた、検出された脳活動信号及び／又は運動信号に基づいて、人物１２が歩行しているか否かを判断するように構成される。人物１２の活動レベルは、この場合、人物が歩行しているのみでなく、同時に追加の運動タスク及び／又は認知タスクを行っていると判断される場合にフィードバックが提供されるような、所定の閾値を超えているとみなされる。解析ユニット１６が、人物１２が歩行しているか否かを判断するための最も容易な方法は、人物１２の脚及び／又は足に取り付けられた加速度計２６によって提供される運動信号に基づく。人物１２が歩行と同時点に別のタスクを行っている（例えば、左手若しくは右手を振っている、又は左手若しくは右手で物を握っている）ことの検出は、人物１２の腕及び／又は手に取り付けられた加速度計２６に基づいて判断される。このため、この実施形態において脳活動センサ２０は必ずしも必要とされない。

他方で、運動検出ユニット２２が必ずしも必要とされない実施形態も考えられる。人物１２の活動レベルは、ＥＥＧ信号の周波数スペクトルの１つ以上の範囲においてＥＥＧセンサによって提供されるＥＥＧ信号を解析することによっても求められる。ＥＥＧ信号のそのような周波数解析は、好ましくは、周波数領域において行われる。図５は、時間領域における例示的なＥＥＧ信号を示す。図６は、周波数領域における例示的なＥＥＧ信号を示す。図５ａは、ＥＥＧ信号のデルタ帯域、すなわち、０．５Ｈｚ〜３．５Ｈｚの周波数範囲を示す。図５ｂは、ＥＥＧ信号のシータ帯域、すなわち、３．５Ｈｚ〜７Ｈｚの周波数範囲を示す。図５ｃは、ＥＥＧ信号のアルファ帯域、すなわち、７．５Ｈｚ〜１２．５Ｈｚの周波数範囲を示す。図５ｄは、ＥＥＧ信号のベータ帯域、すなわち、１２．５Ｈｚ〜４０Ｈｚの周波数範囲を示す。同じ周波数範囲は、参照番号４０〜４６（デルタ帯域４０、シータ帯域４２、アルファが帯域４４及びベータ帯域４６）によって図６に示される。

解析ユニット１６は、ＥＥＧ信号４８の周波数スペクトルを以下のように調査するように特に構成される。（１）解析ユニット１６が、脳活動（０Ｈｚ〜１００Ｈｚ）に関係する周波数スペクトルにおいて総電力を決定するように構成される。高レベルは、人物１２の運動活動及び／又は認知活動が高い場合に予期される。（２）解析ユニット１６はまた、アルファ帯域４４及び／又はベータ帯域４６において電力を決定するように構成される。アルファ帯域における低レベルは、運動活動及び／又は認知活動が高い場合に予期される。代わりに、アルファ帯域における高レベルは、通例、リラックスに関連付けられる。ベータ帯域における高レベルは、通例、アクティブな認知タスクに結び付けられる。

このため、解析ユニット１６は、（ｉ）ＥＥＧ信号の全体周波数スペクトルにおける信号電力が所定の閾値を超える、（ｉｉ）ＥＥＧ信号のアルファ帯域における信号電力が所定の閾値未満である、及び／又は（ｉｉｉ）ＥＥＧ信号のベータ帯域における信号電力が所定の閾値を超える、のうちの少なくとも１つである場合に、人物１２の活動レベルが、所定の閾値を超えているとみなすように構成される。

「電力」、「信号電力」及び「スペクトル電力」という用語は、全て、例えば一定の周波数帯域にわたって積分をとることによって、周波数スペクトルの曲線下面積を計算することによって求められる尺度を表すように意図される。

一方、特に、人物１２によって、歩行している間に同時点に行われるタスクが、重大であるとみなされることを再び指摘しておく。換言すれば、解析ユニット１６は、このため、「歩行」というタスクを、活動レベルにおいて高くランク付けし、それによって、歩行が検出され、かつ任意の他の認知及び／又は運動タスクが同時点に検出される場合に、解析ユニット１６によって求められる人物１２の活動レベルを常に超過するように構成される。

上述した全ての実施形態において、検知された信号（脳活動信号及び／又は運動信号）を、人物１２がリラックスしているときに取得される基準信号と比較することも好ましい。したがって、システム１０は好ましくは、そのような基準信号を記憶するメモリユニット５０も備える。このメモリユニット５０は、例えば、ハードドライブ又は任意の他の電子ストレージ手段として実現される。

本発明は、図面及び上記の説明において詳細に図示され、説明されたが、そのような図示及び説明は、例証的又は例示的とみなされ、制約するものではなく、本発明は開示される実施形態に限定されない。当業者は、特許請求される発明を実施する際に、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の研究から、開示された実施形態に対する他の変形を理解し、実行することができる。

特許請求の範囲において、「備える、含む、有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という語は、他の要素又はステップを排除せず、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数形を排除しない。単一の要素又は他のユニットは、特許請求の範囲に挙げられたいくつかの項目の機能を満たすことができる。単に、互いに異なる従属項に一定の尺度が挙げられていることは、これらの尺度の組み合わせを用いて利点を得ることができないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光ストレージ媒体又はソリッドステート媒体等の適切な媒体において記憶／配信されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システム等の他の形態で配信されてもよい。

特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。

Claims (15)

1. 高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートするためのシステムであって、前記システムは、
   （ｉ）人物の脳活動に関係する脳活動信号を検出するための脳活動センサと、（ｉｉ）人物の１つ以上の身体部分の運動に関係する運動信号を検出するための運動検出ユニットと、を備える検出ユニットと、
   検出された前記脳活動信号及び前記運動信号に基づいて、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを示す人物の活動レベルを求めるための解析ユニットと、
   人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えている場合に人物にフィードバックを提供するためのフィードバックユニットと、
   を備える、システム。
2. 前記脳活動信号は、各々が人物の脳の異なる領域における脳活動に関係する複数の異なる信号成分を含み、前記解析ユニットは、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを推定するために、前記異なる信号成分を解析することによって人物の前記活動レベルを求める、請求項１に記載のシステム。
3. 前記解析ユニットは、人物の脳の第１の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第１の成分が、前記第１の領域において第１の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合、人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するように前記フィードバックユニットを操作する、請求項２に記載のシステム。
4. 前記解析ユニットは、人物の脳の第１の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第１の成分が、前記第１の領域において第１の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合、かつ同時に、人物の脳の第２の領域における脳活動に関係する異なる信号成分のうちの第２の成分が、この第２の領域において第２の所定の脳活動レベルを超える脳活動を示す場合に、人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するように前記フィードバックユニットを操作する、請求項２に記載のシステム。
5. 前記脳活動センサはＥＥＧセンサであり、前記脳活動信号はＥＥＧ信号であり、前記解析ユニットは、周波数領域における前記ＥＥＧ信号の周波数スペクトルの１つ以上の範囲における前記ＥＥＧ信号を解析することによって、人物の前記活動レベルを求める、請求項１に記載のシステム。
6. 前記解析ユニットは、（ｉ）前記ＥＥＧ信号の全体周波数スペクトルにおける信号電力、（ｉｉ）前記ＥＥＧ信号のアルファ帯域における信号電力、及び（ｉｉｉ）前記ＥＥＧ信号のベータ帯域における信号電力のうちの少なくとも１つを解析する、請求項５に記載のシステム。
7. 前記解析ユニットは、（ｉ）前記ＥＥＧ信号の全体周波数スペクトルにおける信号電力が第１の閾値を超えている、（ｉｉ）前記ＥＥＧ信号のアルファ帯域における信号電力が第２の閾値未満である、及び／又は（ｉｉｉ）前記ＥＥＧ信号のベータ帯域における信号電力が第３の閾値を超えている、のうちの少なくとも１つの場合に、人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するように前記フィードバックユニットを操作する、請求項６に記載のシステム。
8. 前記解析ユニットは、検出された前記脳活動信号及び前記運動信号に基づいて、人物が歩行しているか否かを判断し、前記解析ユニットは、検出された前記脳活動信号及び前記運動信号に基づいて、人物が歩行しており、同時に更なる運動タスク及び／又は認知タスクを行っていると判断される場合に、人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えているとみなし、フィードバックを提供するように前記フィードバックユニットを操作する、請求項１に記載のシステム。
9. 基準脳活動信号及び／又は基準運動信号を記憶するメモリユニットをさらに備え、前記解析ユニットは、検出された前記脳活動信号及び前記運動信号を前記基準脳活動信号及び／又は前記基準運動信号とそれぞれ比較することによって、人物の前記活動レベルを求める、請求項１に記載のシステム。
10. 前記運動検出ユニットは、１つ以上の加速度計を備える、請求項１に記載のシステム。
11. 前記運動検出ユニットは、光運動センサを備える、請求項１に記載のシステム。
12. 前記運動検出ユニットは、筋電図センサを備える、請求項１に記載のシステム。
13. 前記フィードバックユニットは、（ｉ）人物に可聴フィードバックを提供するためのラウドスピーカ、（ｉｉ）人物に視覚フィードバックを提供するためのディスプレイ又は光アクチュエータ、及び（ｉｉｉ）人物に触知性フィードバックを提供するための触覚アクチュエータ、のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載のシステム。
14. 高齢の、虚弱な及び／又は罹患した人物、特に、パーキンソン病を患う人物をサポートするための方法であって、前記方法は、
    （ｉ）人物の脳活動に関係する脳活動信号を受信し、（ｉｉ）人物の１つ以上の身体部分の運動に関係する運動信号を受信するステップと、
    検出された前記脳活動信号及び前記運動信号に基づいて、人物がいくつの異なる運動タスク及び認知タスクを同時に行っているかを示す人物の活動レベルを求めるステップと、
    人物の前記活動レベルが所定の閾値を超えている場合に、人物にフィードバックを提供するステップと、
    を有する、方法。
15. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、請求項１４に記載の方法のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。

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