JP2019508083A - 神経血管刺激デバイス - Google Patents

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Abstract

本発明は、少なくとも、少なくとも１つの脳活動センサ、少なくとも１つの心血管センサ、少なくとも１つのコンピューティング・ユニット、および少なくとも１つの出力ユニットを含む、神経血管刺激デバイスに関する。コンピューティング・ユニットは、少なくとも１つのタスク・アルゴリズムを有する。少なくとも脳活動センサおよび心血管センサの信号をコンピューティング・ユニットによって受けることができる。少なくとも脳活動センサの信号および心血管センサの信号と少なくとも相関付けられたタスクを、タスク・アルゴリズムによって決定することができ、出力ユニットによって出力することができる。【選択図】図２

Description

本発明は、神経血管刺激デバイスに関する。
従来技術
記憶訓練方法は先行技術から周知である。例えば、ＵＳ２００１／００６６００５は、自己制御学習のためのコンピュータ実装方法について記載する。この方法のために、ユーザの神経生理状態を測定し、ユーザに彼の自己規制についてフィードバックを与えるか、または学習環境に適応させる(adapt)。
先行技術から知られているシステムには、これらが本質的に知識を分与するために設計されており、したがって、神経可塑性(neuroplasticity)、即ち、脳における神経細胞の新たな形成および鎖交のため、および／または脳への血管供給(vascular supply)を改善するために特定的に指令される刺激を起こすのは、仮にそうなるにしても、偶然にしか過ぎないという欠点がある。既知のシステムでは、痴呆の防止や処置のための既知のシステムの使用は、不可能である。
したがって、本発明の目的は、先に述べた先行技術の欠点を好ましくは克服する、改良デバイス、およびこのデバイスの動作方法を提供することである。
この目的は、本発明によれば、請求項１記載の神経血管刺激デバイス、および請求項５記載の神経血管刺激デバイスの制御方法によって達成される。更に他の有利な実施形態についても、以下の説明、図、および従属請求項において記載する。しかしながら、説明する実施形態の個々の特徴は、これらに制限されるのではなく、更に他の実施形態を形成するために、互いにそして他の特徴と組み合わせることができる。
神経血管刺激デバイスを提案する(propose)。このデバイスは、少なくとも、少なくとも１つの脳活動センサと、少なくとも１つの心血管センサと、少なくとも１つのコンピューティング・ユニットと、少なくとも１つの出力ユニットとを含む。コンピューティング・ユニットは、少なくとも１つのタスク・アルゴリズムを有し、少なくとも脳活動センサおよび心血管センサの信号を、コンピューティング・ユニットによって受けることができ、少なくとも、脳活動センサの少なくとも信号および心血管センサの信号と相関付けられたタスクを、タスク・アルゴリズムによって決定し、出力ユニットによって出力することができる。
本発明に限って言えば、神経血管刺激(neurovascular stimulation)という用語は、認知および生理学的原理を使用した系統的な刺激を含む。これらの原理は、既存の成熟神経細胞の鎖交を改良し、更に血管可塑性プロセスによって脳の特定領域への血液の供給を改良するために、特に神経幹細胞または先駆細胞から、神経細胞の形成および鎖交を促進することが、動物実験から分かったことである。神経活動に関連する脳における血管可塑性の領域分散が、好ましくは、神経可塑性（neuroplasticity plasticity）に関連してそれを誘発するために、制御、規制、および／または誘発される。
提案する発明に限って言えば、脳活動センサという用語は、脳活動を判定するためのセンサまたは測定デバイスを意味するものと理解されてしかるべきである。一実施形態では、脳活動センサは、脳波検査電極（以後ＥＥG電極と呼ぶ）、瞳孔測定センサ、および／または皮膚コンダクタンス・センサを含む一群から選択された少なくとも１つのセンサである。
好ましくは、脳活動センサはＥＥＧ電極であり、更に好ましくは、ＥＥＧ電極を耳の中に入れることができ、更に好ましくは、耳の外耳道内に入れることができる。また、好ましくは、脳活動センサはイヤプラグを有し、このイヤプラグが少なくともＥＥＧ電極を含むことも提案する(it is provided that)。また、好ましくは、脳活動センサは、例えば、ＥＰ２ ３８８ ６８０Ａ１によって開示されているように、少なくとも１つの内耳ＥＥG電極を含む。本開示の範囲内において、ＥP２ ３８８ ６８０Ａ１全体を参照する。また、好ましくは、脳活動センサは、ヘッドフォンおよび／またはヘッドセットを含む。さらに好ましくは、脳活動センサが、ユーザの頭部上において、少なくとも１つのセンサおよび／または電極を保持または締結する手段を含むことを提案する。特に好ましくは、デバイスが複数の脳活動センサ、例えば、複数のＥＥＧ電極を含むことを提案する。特に好ましくは、デバイスが少なくとも１つのＥＥG電極に対して少なくとも１つの基準電極を含むことを提案する。
更に他の実施形態では、脳活動センサが、眼球の動き、瞳孔測定の分析のための少なくとも１つのセンサ、脳、好ましくは、皮質を通る血液の流れを測定するセンサ、および／または自律神経系の測定のためのセンサを含むことを提案する。例えば、脳活動センサは、近赤外線スペクトル分光分析センサとして具体化される。
本発明の説明の範囲内では、脳波検査をＥＥGと省略する。
心血管センサという用語は、脈拍(pulse)、心拍(heartbeat)、および／または血圧を測定することができるセンサを意味するものとして理解されてしかるべきである。例えば、心拍腕時計またはチェスト・ストラップは心血管センサを含む。更に他の実施形態では、心血管センサが、心電図用センサ、および／または血圧センサを含むことを提案する。一実施形態では、少なくとも２つの心血管センサが設けられ、これらは特に首またはこめかみ上、および手首または足首上に配置することができる。これらのセンサによって得られる脈拍データの差または関係から、更に他のデータ、例えば、血圧を判定することができる。
本発明の説明において一例として示す列挙は、網羅的であるとみなしてはならない。
コンピューティング・ユニットは、例えば、コンピュータ、携帯電話、具体的にはスマートフォン、タブレット・コンピュータ、および／またはマイクロコンピュータであってもよい。一実施形態では、コンピューティング・ユニットがサーバを含み、このサーバが、本デバイスがアクセスできるネットワークに統合されることが好ましいことを提案する。更に好ましくは、本デバイスは、コンピューティング・ユニットが統合されたネットワークへの接続手段を有する。一実施形態では、接続手段は、インターネット能力を有する移動体デバイス、例えば、携帯電話である。
好ましくは、コンピューティング・ユニットは、ネットワーク、例えば、インターネットに接続される。更に他の実施形態では、コンピューティング・ユニットは本デバイスのさらに他のコンポーネントに直接接続される。更に具体的には、コンピューティング・ユニットがスマートウオッチを含むことを提案する。具体的には、スマートウオッチは、少なくとも１つのセンサ、例えば、振動モータのような少なくとも１つのアクチュエータ、および、特にコンピュータ機能、および／またはコンピュータへの接続端子(connection)を含む。
出力ユニットは、例えば、モニタ、ディスプレイ、例えば、ビデオ・グラスまたは仮想現実グラスのような、頭部に固定する(fasten)ディスプレイ、および／または、例えば、拡張現実グラスのような、拡張現実を表示するためのデバイスを含む。更に他の実施形態では、出力ユニットがオーディオ出力、例えば、ヘッドフォンおよび／またはラウドスピーカを含むことを提案する。
また、一実施形態では、出力ユニットが、例えば、振動モータによる検知出力(sensory output)を含むことも提案する。更に他の実施形態では、出力ユニットが、訓練デバイス、例えば、心臓デバイス(cardio device)のコントローラを有することを提案する。好ましくは、訓練デバイスのパラメータは制御可能である。具体的には、運動抵抗(performance resistance)および／または訓練デバイスの更に他のパラメータが、デバイスの出力によって制御可能である。
更に他の実施形態では、出力ユニットが、電気筋肉刺激デバイスのコントローラを有することを提案する。更に他の実施形態では、出力ユニットが、表情から取り込んだ臭い(odor)および／または画像の出力手段を有することを提案する。
長い間、神経可塑性、即ち、脳における神経細胞の新たな形成および／または鎖交のための刺激は可能でないという見解が支持されていた。したがって、先行技術から周知のいわゆる脳訓練用デバイスは、特定の学習効果を改善することを唯一の目的としている(aim exclusively)。本発明によるデバイスは、成人の脳において、ニューロンの新たな形成およびそれらの鎖交を可能にする神経幹細胞があるという認識(realization)を考慮に入れる。新たに形成されたニューロンは、直ちに鎖交されないと、再度消失し(die off)、例えば、痴呆障害の処置または防止に対しては長期効果はない。しかしながら、神経可塑性は、好ましくは、特定の条件の下で発生し、本デバイスによって判定および／または生成できるという利点がある。特に有利なのは、特定の心臓労作および特定の脳活動が、神経可塑性に役立つまたは必要であるということである。これらは一緒に発生すると有利である。
また、本デバイスは、少なくとも測定された信号に基づいて、出力ユニットによってユーザのために設定されるタスクを、タスク・アルゴリズムによって決定するという利点がある。タスクは、このタスクが、決定された信号と相関付けられるように選択される。一実施形態では、脳活動センサの信号と心血管センサの信号との少なくとも１つの関係が、タスクを左右する(dictate)ことを提案する。
タスクは、タスク・アルゴリズムによって、具体的には、タスクに関与させる(engage)ことによって、特に心臓労作の影響下で、新たなニューロンを形成し、更に好ましくはこれらの新たなニューロンを、更に好ましくは、既に成熟した既存のニューロンに加えて、具体的には、互いに鎖交させるために、ユーザの脳が誘導される(induce)ように選択される。
好ましくは、タスクをユーザに適応させる。特に好ましい実施形態では、ユーザがタスクを解決することができるように、タスクを選択することを提案する。
更に他の実施形態では、タスク・アルゴリズムは、更に他のタスクの決定において、ユーザによるタスクに対する少なくとも１つの回答を含み、具体的には、タスク・アルゴリズムは、ユーザが以前のタスクに正しく回答したかまたは誤って回答したかを考慮に入れることを提案する。また、好ましくは、タスク・アルゴリズムは、直前のタスクの出力と回答の入力との間で経過した時間を考慮に入れることも提案する。
一実施形態では、タスクは種々のタスク複合体から選択される。タスク複合体は、少なくとも、ニーモニック・タスク、ストループ・テスト、読み取りタスク、メロディ認識、調整タスク(coordination task)、パターン認識、パターン分離、パターン完成、記憶タスク、具体的には、手続き的および／または宣言的な、好ましくは、エピソード記憶に対処するタスク、正確なエンコーディング、新奇性検出、単式関連(simple linking)、前方関連(forward linking)、を必要とするタスク、具体的には、推移的推論、一般化、顕著な刺激、具体的には、感情的に顕著な刺激を必要とするタスク、それ自体の刺激および／またはより大きなまたは小さな努力、例えば、もっと遅くまたは速く走ることを求めるタスク、ナビゲーション・タスク、実行制御機構を必要とするマルチタスキング・タスク、作業記憶タスク、および／または同様の刺激の視覚的または聴覚的判別を求めるタスクを含む一群から選択される。
一実施形態では、それ自体の刺激(own stimuli)は、ユーザが知っている状況、場所、または人の写真あるいは動画である。
更に他の実施形態では、例えば、臭い、画像、色、パターン、感覚的刺激、メロディ、および／または雑音のような、少なくとも１つの刺激に、ユーザを露出することを提案する。
特に好ましくは、少なくとも１つの刺激からタスクを選択することを提案する。具体的には、タスクが少なくとも１つの刺激であることを提案する。更に他の実施形態では、１つ以上のタスク複合体からの１つ以上のタスクを組み合わせることができることを提案する。更に他の実施形態では、複数の刺激を組み合わせることができることを提案する。更に他の実施形態では、少なくとも１つの刺激を、少なくとも１つのタスク複合体からの少なくとも１つのタスクと組み合わせることができることを提案する。更に他の実施形態では、予期されないまたは常軌を逸した刺激が受動的に提示される。更に他の実施形態では、予期されないおよび／または常軌を逸した刺激を提示し、能動的に検出しなければならない。更に他の実施形態では、刺激／褒賞(reward)の関連付けを、補強学習の意味で学習し、柔軟に再学習する。これは、逆転学習(reversal learning)として知られている。
例えば、一実施形態は、少なくとも１つのタスクのそれ自体の刺激による出力は、デバイスの使用の前に、写真を撮影すること、具体的には、ランダムに写真を撮影することを含むことを提案する。一実施形態では、カメラ、特に、ユーザによって携行されるカメラが、好ましくは自動的に、デバイスの使用前のある時間期間にわたって写真を撮影し、これらの写真をデバイスの使用中に示すことを提案する。具体的には、タスクの設定は、画像を時間的に並び替えることを含んでもよい。更に他の実施形態では、これらの画像、およびユーザのカメラによって撮影されたのではない他の画像を示すことを提案する。
特に有利なこととして、痴呆の防止および／または痴呆の処置において、本発明によるデバイスの使用が考えられる(envisaged)。一実施形態では、タスク・アルゴリズムが、タスクの決定または生成において、ユーザの痴呆障害の型を含むことを提案する。更に他の実施形態では、脳容量を増大させるために本デバイスを使用できることを提案する。一実施形態では、具体的に、ユーザが脳容量に対する目的を規定(prescribe)できることを提案する。目的(objective)とは、例えば、記憶を改善する、具体的には、宣言的記憶を改善する、パターン認識を改善する、パターン分離を改善する、方位(orientation)を改善する、知覚を改善する、発話(speech)を改善する、集中力を改善する、および／またはロジックを改善することを含む一群から選択された目標(aim)を含む。目的は、好ましくは、入力デバイスによってデバイスに入力することができる。
一実施形態では、本デバイスが少なくとも１つの入力デバイスを含むことを提案する。具体的には、入力デバイスは、ジョイスティック、キーパッド、タッチパッド、脳信号フィードバック、眼球移動を判定する手段、アイ・トラッカ、ジャイロスコープ、脳信号、マイクロフォン、および／またはボタンまたはブザーを含む一群から選択された、少なくとも１つの入力手段を含む。
一実施形態では、ユーザ・データ、目的、および／またはタスク集合に対する回答を、入力デバイスによって入力できることを提案する。ユーザ・データは、例えば、年齢、性別、障害、投薬、および／またはユーザの更に他のデータを含む。好ましくは、ユーザ・データは、脈拍データおよび／または神経データを含み、これらは、具体的には、デバイスの使用中に判定することができる。更に他の実施形態では、ユーザ・データは、デバイスの使用中に判定、測定、およびまたは入力されたデータを含む。一実施形態では、ユーザ・データが、タスクを判定するために、タスク・アルゴリズムに含まれることを提案する。
更に他の実施形態では、本デバイスが心臓デバイスを含むことを提案する。心臓デバイスとは、好ましくは、少なくとも、トレッドミル、クロス・トレーナ、ローイング・マシン、エルゴメータ、ステッパ、腹筋トレーナ、全方向トレッドミル、および／またはスピニング・デバイスを含む一群から選択されたデバイスである。更に他の実施形態では、本デバイスは、加えてまたは代わりに、電気刺激デバイスを含む。有利なこととして、本デバイスは、ユーザが具体的に神経可塑性に最適である心拍数を達成し、更に好ましくはある時間期間にわたって維持するように、心臓デバイスおよび／または電気刺激デバイスを制御するように具体化される。
一実施形態では、本デバイスは、加えて、肺活量計を有し、この肺活量計によって、最適な訓練レベルの設定を、呼吸気におけるＣＯ２濃度に基づいて、精度高く適応させることができる。更に好ましくは、本デバイスは、具体的には、努力するまたはリラックスすることによって、ユーザが、特に神経可塑性に本質的に最適である脳活動を達成するように、心臓デバイスおよび／または電気刺激デバイスを制御する。
更に好ましくは、本デバイスは、測定された脳活動にとって、神経可塑性に最適な心拍数または脈拍、および／または呼吸気におけるＣＯ２濃度をユーザが達成するように、心臓デバイスおよび／または電気刺激デバイスを制御する。更に他の実施形態では、本デバイスが、ユーザ・データを考慮しつつ、心臓デバイスおよび／または電気刺激デバイスを制御することを提案する。
本発明に限って言えば、制御とは、フィードバック制御も意味すると理解されてしかるべきである。
特に好ましくは、コンピューティング・ユニットによって、脳活動センサの信号から神経データを生成することができる。更に好ましくは、コンピューティング・ユニットによって、心血管センサの信号から脈拍データを生成することができる。更に他の実施形態では、脳活動センサの信号からの少なくとも神経データ、および心血管センサの信号からの脈拍データを、タスク・アルゴリズムによって、互いに関して設定できることを提案する。
更に他の実施形態では、自動的に薬剤が与えられることを提案する。一実施形態では、本デバイスは、薬剤を投与するデバイスを有する。一実施形態では、神経データおよび／または脈拍データに依存して、おそらくはユーザ・データを考慮に入れつつ、薬剤を投与できることを提案する。
本発明によれば、神経血管刺激デバイスの制御方法も提案する(propose)。本デバイスは、少なくとも１つの脳活動センサと、少なくとも１つの心血管センサと、少なくとも１つのコンピューティング・ユニットと、少なくとも１つの出力デバイスとを含む。コンピューティング・ユニットは、少なくとも１つのタスク・アルゴリズムを含み、少なくとも脳活動センサおよび心血管センサの信号がコンピューティング・ユニットによって受け取られ、少なくとも脳活動センサの少なくとも信号、および心血管センサの信号と相関関係にある少なくとも１つのタスクが、タスク・アルゴリズムによって決定され、出力ユニットによって出力される。
好ましくは、タスク・アルゴリズムがタスクを決定する。更に好ましい実施形態では、タスク・アルゴリズムは複数のタスクを決定する。好ましくは、タスク・アルゴリズムは新たなタスクを決定し続ける。また、好ましくは、タスク・アルゴリズムは、一旦ユーザがタスクに回答したなら、または最後のタスクの出力以降規定の時間が経過したなら、更に他のタスクを決定する。更に他の実施形態では、新たなタスクが決定され、好ましくは出力されるのは、例えば、神経データから、ユーザがもはやタスクに関与していないことが明らかになったときであることを提案する。好ましくは、常に現在の神経データおよび脈拍データを参照して、タスクを決定する。
また、好ましくは、タスク・アルゴリズムは、タスクを決定するために、種々の値を設定する、例えば、複数の感覚的に決定される値および／または複数のユーザ・データを、互いに関係付けて設定することを提案する。また、好ましくは、タスク・アルゴリズムは、タスクまたはタスク複合体を含む少なくとも１つのテーブルを含み、このテーブルからタスク・アルゴリズムはタスクを選択する。特に好ましい実施形態では、タスク・アルゴリズムは１つのソフトウェアである。また、好ましくは、タスク・アルゴリズムは、コンピューティング・ユニットに格納されている複数のタスクから、タスクを決定することを提案する。また、好ましくは、コンピューティング・ユニットは、タスク・アルゴリズムによってアクセスされる少なくとも１つのテーブルを含む。一実施形態では、タスク・アルゴリズムが、入力および／または測定された値に依存してタスクを出力する機能を含むことを提案する。一実施形態では、少なくとも１つのタスク複合体からタスク・アルゴリズムによって少なくとも１つのタスクを選択することを提案する。また、好ましくは、タスク・アルゴリズムはタスクをユーザ・データと照合する。
更に他の実施形態では、脳活動センサの信号から神経データを決定することを提案する。好ましくは、ＥＥＧの少なくとも１つの周波数帯域を判定するか、またはその存在を検証する。また、好ましくは、少なくとも１つの周波数帯域の振幅を判定する。一実施形態では、ユーザの神経可塑性に最適な脳活動の偏差を判定することを提案する。また、好ましくは、ユーザの神経可塑性に最適なＥＥＧ周波数帯域からの偏差を判定することを提案する。
一実施形態では、約１Ｈｚから約６００Ｈｚ、好ましくは、約２から約３００Ｈｚの脳活動センサにおける信号の走査レートを使用することを提案する。一実施形態では、デルタからガンマまでのＥＥＧ周波数帯域を判定することを提案する。好ましくは、少なくとも、約０．５Ｈｚから約４Ｈｚまでのデルタ周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約４Ｈｚから約６．５Ｈｚまでのシータ−１周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約６．５Ｈｚから約８Ｈｚまでのシータ−２周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約８Ｈｚから約１３Ｈｚまでのアルファ周波数帯域を判定する。
また、好ましくは、少なくとも、約１３Ｈｚから約１５Ｈｚまでの低ベータ周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約１５Ｈｚから約２１Ｈｚまでの中間ベータ周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約２１Ｈｚから約３０Ｈｚまでの高ベータ周波数帯域を判定する。また、好ましくは、少なくとも、約３０Ｈｚから約８０Ｈｚまでのガンマ周波数帯域を判定する。
一実施形態では、エンコーディング・モードにおいて本デバイスによってユーザに少なくとも１つの学習タスクを設定することを提案する。学習タスクは、例えば、ユーザが覚えなければならない画像のシーケンスであってもよい。特に有利なこととして、本デバイスが学習タスクを設定するのは、本デバイスが、約３Ｈｚから約８Ｈｚ、好ましくは、約４から約８Ｈｚまでの周波数帯域、更に好ましくはシータ−１周波数帯域および／またはシータ−２周波数帯域における振幅の増大を判定したとき、好ましくは、以前に決定された基準振幅に関して少なくとも約１０％、更に好ましくは、少なくとも約２０％の振幅増大を判定したとき、更に好ましくは、約２０μＶよりも高い振幅、更に好ましくは、約５０μＶよりも高い振幅、更に好ましくは、約７０μＶよりも高い振幅になるときだけであることを提案する。
更に他の実施形態では、タスクの決定を開始するための閾値として、ユーザ特定基準振幅、およびこの基準振幅のユーザ特定超過(exceeding)を前もって決定するか、あるいは本デバイスの使用によって決定し、および／または適応させる。一実施形態によれば、基準振幅は、休止フェーズにおいて、例えば、睡眠中、またはユーザがほぼ彼の休憩時脈拍数を有するとき、あるいは、他の実施形態では、タスクを実行しているときに決定される。基準振幅の計算のために、好ましくは、平均振幅値は、数ミリ秒の時間期間、例えば、約１０ｍｓから約９０ｍｓまで、数分まで、例えば、約２分から約１５分の間にわたる。一実施形態によれば、基準振幅は、複数の使用にわたって一定変数(constant variable)として使用されてもよく、更に他の実施形態によれば、使用毎に新たに動的に決定されてもよく、および／または１回の使用中に繰り返し使用されてもよい。
更に他の実施形態では、リコール・モードにおいて、記憶タスクを設定することを提案する。好ましくは、記憶タスクは、以前に設定された学習タスクの内少なくとも一部(parts)を覚えることを含む。また、好ましくは、本デバイスが記憶タスクを設定するのは、本デバイスが、約３Ｈｚから約８Ｈｚ、好ましくは、約４から約８Ｈｚまでの周波数帯域、更に好ましくはシータ−１周波数帯域および／またはシータ−２周波数帯域における振幅の増大を判定したとき、好ましくは、以前に決定された基準振幅に関して少なくとも約１０％、更に好ましくは、少なくとも約２０％の振幅増大を判定したとき、更に好ましくは、約２０μＶよりも高い振幅、更に好ましくは、約５０μＶよりも高い振幅、更に好ましくは、約７０μＶよりも高い振幅になるときだけであることを提案する。更に他の実施形態では、タスクの決定を開始するための閾値として、ユーザ特定基準振幅および基準振幅のユーザ特定超過を前もって決定するか、あるいはデバイスの使用によって決定し、および／または適応させる。
更に他の実施形態では、特にタスクが出力されている間に、少なくともアルファ周波数帯域および／またはベータ周波数帯域を決定することを提案する。また、好ましくは、アルファ周波数帯域および／またはベータ周波数帯域において変化があったときに、タスクを適応させることを提案する。例えば、周波数帯域、好ましくはアルファ周波数帯域および／またはベータ周波数帯域における変化に基づいて、フラストレーション、具体的には潜在意識下のフラストレーション、即ち、ユーザの知覚閾値よりも低いフラストレーション反応、過剰な要求、および／または懲罰反応(punishment reaction)があると判定された場合、タスクを適応させる。例えば、思い出すべき画像のシーケンスを遅くする、および／またはシーケンスの頻度(frequency)を高くしない(speed up)。
更に、一実施形態では、報償反応、具体的には、エンドルフィンの放出が開始されるように、タスクを設定し、および／または適応させる。更に、一実施形態では、報償期待および／または報償予測誤りに典型的な脳信号が測定されるように、タスクを設定し、および／または適応させる。有利なこととして、脳信号に基づいてタスクを規制する。具体的には、ユーザが解くことができるように、具体的には神経データによってタスクを適応させる。
更に他の実施形態では、報償反応および／またはフラストレーション、具体的には、潜在意識下のフラストレーション、過剰な要求、および／または懲罰反応を、近赤外線分光法によって判定することを提案する。例えば、近赤外線分光法は、少なくとも１つの側頭葉の領域において少なくとも実行する。
更に他の実施形態では、脳活動センサまたは神経データからの信号の監視および／または格納が行われることを提案する。また、一実施形態では、心血管センサまたは脈拍データの信号の格納が行われることも提案する。好ましくは、神経データおよび／または脈拍データに基づいてユーザ・データを判定することを提案する。
例えば、本デバイスの少なくとも１回の以前の測定または使用における脈拍データおよび／または神経データを含むユーザ・データに基づくタスクの適応化が考えられる。更に他の実施形態では、タスクの適応化がインサイチューで、即ち、本デバイスの使用中に行われることを提案する。更に他の実施形態では、本デバイスは、特に、痴呆障害の診断をサポートするおよび／または自動的に実行することを提案する。更に他の実施形態では、診断、投薬、および／または投薬の推奨が、判定されたユーザ・データに基づいて行われることを提案する。
更に他の実施形態では、誘発電位の振幅を判定することを提案する。好ましくは、情報提示の開始後、好ましくは、約１０ｍｓから約３０００ｍｓ、更に好ましくは、約１００ｍｓから約１０００ｍｓ、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、および／または触覚情報の提示に基づいて、誘発電位を判定する。また、好ましくは、判定された誘発電位によって、新たな情報および既知の情報の判別が行われることも提案する。例えば、誘発電位によって、好ましくは、ユーザが意識的に知覚したか否かには関係なく、ユーザがある情報の項目を思い出したか否か判定することができる。好ましくは、少なくとも判定された誘発電位に基づいて、情報提示を考慮に入れて、タスクを適応させる。
更に他の実施形態では、情報提示の開始後、特に、約１００ｍｓから約３０００ｍｓまでの時間枠、更に好ましくは、約１００ｍｓから約１０００ｍｓの時間枠において、アルファ周波数帯域の振幅を判定することを提案する。また、好ましくは、アルファ周波数帯域の振幅によって、新たな情報および既知の情報の判別が行われることも提案する。好ましくは、少なくともアルファ周波数帯域の振幅に基づいて、好ましくは情報提示を考慮に入れて、タスクを適応させる。
更に他の実施形態では、情報提示の開始後、特に、約１００ｍｓから約３０００ｍｓまでの時間枠、更に好ましくは、約１００ｍｓから約１０００ｍｓの時間枠において、シータ−１周波数帯域の振幅を判定することを提案する。また、好ましくは、シータ−１周波数帯域の振幅によって、新たな情報および既知の情報の判別が行われることも提案する。好ましくは、少なくともシータ−１周波数帯域の振幅に基づいて、好ましくは情報提示を考慮に入れて、タスクを適応させる。
更に他の実施形態では、情報提示の開始後、特に、約１００ｍｓから約３０００ｍｓまでの時間枠、更に好ましくは、約１００ｍｓから約１０００ｍｓの時間枠において、シータ−２周波数帯域の振幅を判定することを提案する。また、好ましくは、シータ−２周波数帯域の振幅によって、新たな情報および既知の情報の判別が行われることも提案する。好ましくは、少なくともシータ−２周波数帯域の振幅に基づいて、好ましくは情報提示を考慮に入れて、タスクを適応させる。
本発明に限って言えば、情報という用語は、視覚、聴覚、臭覚、味覚、および／または触覚情報の内少なくとも１つの項目を意味すると理解されてしかるべきである。
誘発電位は、感覚器官または末梢神経の刺激によって起動される脳活動センサによって判定される信号の電位差である。好ましくは、ＥＥＧにおいて意図的に開始された全ての電気的現象が誘発電位になる。好ましくは、誘発電位は、約０．５μＶから約２０μＶ、更に好ましくは約１μＶから約１５μＶの振幅を有する。
更に他の実施形態では、脳の領域の灌流(perfusion)、即ち、血液の貫流(throughflow)を、例えば、近赤外線分光法によって判定することを提案する。また、好ましくは、脳の領域において判定した灌流によって、新たな情報および既知の情報の判別が行われることも提案する。好ましくは、少なくとも脳の領域において判定された灌流に基づいて、好ましくは情報提示を考慮に入れて、タスクを適応させる。
更に他の実施形態では、心血管センサの信号から脈拍データを判定することを提案する。脈拍データとは、例えば、心拍数、逆行脈拍数、順行脈拍数、末梢血管脈拍欠損(deficit)、および／または血圧であってもよい。
特に好ましい実施形態では、個々の訓練脈拍からの偏差(deviation)を判定する。例えば、好ましくは、デバイスの使用に先立って、ユーザの最大脈拍を判定する。最大脈拍は、ユーザの年齢に関係付けて、例えば、以下の式によって判定されてもよい。
最大脈拍＝２２０−年齢
一実施形態では、最大脈拍の計算に、更に他のユーザ・データが含まれてもよい。好ましくは、ユーザが好ましくはデバイスの使用に先立って完了した訓練ユニットによって、最大脈拍を判定することを提案する。訓練脈拍(training pulse)とは、具体的には、ユーザの脳における神経可塑性に最適な脈拍である。好ましくは、訓練脈拍は最大脈拍に関係する。例えば、訓練脈拍は、最大脈拍の約３０％から約７０％であり、好ましくは、約４０％から約６０％であり、更に好ましくは、約４０％から約５０％である。更に有利な実施形態では、呼吸気におけるＣＯ２濃度および／または血液における酸素濃度を測定する。更に有利なこととして、ユーザが無酸素的閾値になるように、訓練脈拍を設定する。
「約」(approximately)という用語が本発明のコンテキストにおいて使用される場合、当業者がこの分野において慣用であると見なす許容範囲を意味すると解釈してしかるべきである。具体的には、±２０％、好ましくは、±１０％の許容範囲が考えられる。また、「本質的に」(essentially)という用語は、商業および技術的観点から当業者にとって容認可能である許容範囲を示し、したがって、対応する特徴(feature)もそのように認められてしかるべきである。
一実施形態では、神経可塑性に最適である脳活動からの偏差が発生した場合、神経可塑性に最適である脳活動を本質的に達成するために、ユーザを刺激することを提案する。刺激は、例えば、タスクによって行ってもよく、具体的には、出力ユニットによって出力される。更に他の実施形態では、刺激は、具体的には、身体的に更に大きいまたは小さい運動能力(performance)を発揮するための、出力ユニットによる、ユーザに対する少なくとも少なくとも誘導または要求であることを提案する。例えば、一実施形態では、心臓デバイスの運動抵抗を変化させることを提案する。更に他の実施形態では、脳内部、脳外部、および／または頭蓋外電流パルスによって、脳活動の変化を誘発することを提案する。更に他の実施形態では、脳内部、脳外部、および／または頭蓋外磁場によって、脳活動の変化を誘発することを提案する。更に他の実施形態では、神経可塑性に最適なユーザの脳活動を本質的に達成するために、特に、複数の手段(measures)を提供することを提案する。
少なくとも１つの電気信号、好ましくは、ＥＥＧ周波数帯域の誘発電位および／または平均発振(averaged oscillation)の形態としたＥＥＧ信号、脳の少なくとも１つの領域における灌流の変化、瞳の直径、および／または目視方向を含む一群から選択されたデータの１つ以上の信号または項目から、脳活動を少なくとも判定する。一実施形態では、本デバイスの使用中または使用前に、神経可塑性に最適なユーザの脳活動の値を判定することを提案する。具体的には、新奇性(novelty)、例えば、新たな画像、新たな臭い、新たな音の期待、および／または報償、例えば、ゲームにおけるポイントの期待の間に、最適値を確定する。好ましくは、最適脳活動は、特定的にユーザに対して判定される。具体的には、最適脳活動は、好ましくは本デバイスの使用中に判定されたユーザ・データから判定される。例えば、１つ以上のタスクが、異なる脈拍データおよび神経データを使用して、恐らくは繰り返し実行され、最適脳活動を判定する。
更に他の実施形態では、ユーザの脈拍の規定訓練脈拍からの偏差が起きた場合、ほぼ訓練脈拍を達成するために、ユーザを刺激することを提案する。更に他の実施形態では、この刺激は、具体的には、身体的にもっと大きなまたは小さな身体能力を生み出すための、出力ユニットによる、少なくともユーザに対する誘導または要求であることを提案する。例えば、一実施形態では、心臓デバイスの運動抵抗を変化させることを提案する。更に他の実施形態では、電気刺激デバイスによってユーザを本質的に訓練脈拍に導く(bring to)ことを提案する。
一実施形態では、タスク・アルゴリズムから、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントの少なくとも１つの神経データ・エレメントに対する関係に少なくとも基づいて、タスクを決定することを提案する。更に他の実施形態では、タスク・アルゴリズムが、少なくとも１つのユーザ・データ・エレメントによってタスクを決定することを提案する。好ましくは、少なくとも１つのユーザ・データ・エレメントは、タスクを決定するために、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントおよび少なくとも１つの神経データ・エレメントに関係付けて設定される。更に他の実施形態では、脈拍データの神経データに対する少なくとも複数の関係を、それぞれ、少なくとも１つのタスクまたはタスク複合体に割り当てることを提案する。また、有利なこととして、脈拍データおよび神経データの関係が、定められた時間にわたって、例えば、約１０ｓから約９０ｓ、好ましくは、約２０ｓから約６０ｓ、更に好ましくは、約３０ｓから約４０ｓにわたってほぼ一定であるときにのみ、タスク・アルゴリズムによってタスクを決定することを提案する。
更に他の実施形態では、少なくとも入力デバイスによる入力と相関付けて、タスク・アルゴリズムによってタスクを決定することを提案する。例えば、正しくない入力がタスクに対する回答として入力された場合、次のタスクはもっと容易になる。また、一実施形態では、タスクの出力と回答の入力との間の時間差と少なくとも相関付けて、タスク・アルゴリズムによってタスクを決定することを提案する。更に他の実施形態では、特定の眼球移動と相関付けてタスクを決定することを提案する。
また、一実施形態では、特定の眼球移動があったときに目的(object)を設定することを提案する。また、一実施形態では、特定の神経データが判定されたときにタスクを設定することを提案する。
入力は、ジョイスティック、キーパッド、タッチパッド、脳信号フィードバック、眼球移動を判定する手段、ジャイロスコープ、脳信号、マイクロフォン、および／またはボタンによって行われてもよい。一実施形態では、例えば、少なくとも１つの脳信号、例えば、少なくとも１つのＥＥＧ信号を、入力を引き起こす(instigate)ために使用することを提案する。
更に他の実施形態では、１人以上のユーザのユーザ・データに基づいて、タスク・アルゴリズムを適応させることを提案する。
更に他の実施形態では、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントの神経データ・エレメントに対する関係に少なくとも基づいて、心臓デバイスの運動抵抗を制御することを提案する。また、一実施形態では、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントの神経データ・エレメントに対する関係に少なくとも基づいて、電気刺激デバイスを制御することを提案する。
更に他の実施形態では、本デバイスの使用に先立って、少なくとも１つのカメラおよび／または少なくとも１つのマイクロフォンによって、状況を記録し、出力ユニットによって出力することを提案する。好ましくは、ユーザの日常生活からの日常的状況を出力する。更に他の実施形態では、特に、ユーザまたは第三者の視点からの運動状況(sporting situation)または環境を記録し、そしてタスクとして、タスクの代わりとして、またはタスクと関連付けて、本デバイスの使用中に出力する。例えば、ユーザがハイキングに行き、カメラを携行し、ハイキングの間、写真を撮影する、および／またはビデオ記録を行うことを提案する。本デバイスの使用中、回想(recollections)を刺激するため、および／または、好ましくは本デバイスによって自動的に、更に好ましくは、脈拍データおよび神経データの内少なくとも１つに依存して示した写真および／または再生したビデオに関する質問をユーザに尋ねるために、画像および／またはフィルムを再生する。更に他の実施形態では、写真および／またはビデオを、心臓デバイスにおける動きと同期させることを提案する。このようにすると、ユーザは、例えば、仮想現実において、ハイキングの経路を走ることができるという利点がある。
カメラは、好ましくは、ディジタル・カメラ、例えば、ＣＣＤカメラである。更に他の実施形態では、カメラは、３Ｄカメラ・システム、例えば、ステレオ・カメラ、三角測量システムを有するカメラ、写真混合(photomixing)検出器を有するカメラ、干渉計を有するカメラ、および／または明視野カメラを含むことを提案する。また、一実施形態では、カメラが、パノラマ・カメラ、例えば、回転カメラ(rotating camera)、ライン・スキャン・カメラ、少なくとも１つの広角または魚眼レンズを有するカメラ、および／またはマッシュルーム・ミラー(mushroom mirror)を有するカメラを含むことを提案する。好ましい実施形態では、カメラが、Ｇｉｒｏｐｔｉｃ Ｉｎｃ．という会社からの３６０ｃａｍであることを提案する。
更に他の実施形態では、複数のデバイスを互いに連結する(interlinked)ことを提案する。更に他の実施形態では、少なくとも２人のユーザが複数のデバイスを合同して(jointly)使用することを提案する。具体的には、一実施形態では、これらのユーザが、１つのタスクまたは複数のタスクを、合同しておよび／または互いに対抗して解決すること、具体的には、互いにプレーすることを提案する。一実施形態によれば、これらのユーザは、彼ら自身を測定する、互いに対抗して競う、および／またはタスクを解決するときに協働して活動することができる。具体的には、各ユーザによって、好ましくは、彼のユーザ・プロファイルにしたがって、心血管活動が実行されなければならない。
更に有利な実施形態が、以下の図から浮かび上がる。しかしながら、そこに示される進展(developments)は、限定として解釈してはならず、逆に、そこに記載される特徴は、更に他の実施形態を形成するために、互いに、そして先に説明した特徴と組み合わすことができる。更に、図の説明において与えられる参照符号は、本発明の保護範囲を限定するのではなく、逆に、図に示される例示的な実施形態を指す(refer to)に過ぎないことは指摘してしかるべきである。同じ部分、または同じ機能を有する部分は、以後同じ参照符号を有することとする。
図面において、
図１は、本発明によるデバイスの第１実施形態を模式的に示す。 図２は、本発明によるデバイスの他の実施形態を模式的に示す。
図１は、神経血管刺激用デバイス１０を模式的に示す。これは、複数の脳活動センサ１０を含み、これらの脳活動センサ１０は、頭部の表面においてＥＥＧ信号を拾い上げるように設計される。また、デバイス１０は心血管センサ１４も含む。心血管センサ１４は、例えば、前腕における脈拍および／または血圧を測定する。脳活動センサ１０および心血管センサ１４の測定値は、記録され、コンピューティング・ユニット１６に送信される。コンピューティング・ユニット１６は、測定値を神経データおよび脈拍データに変換する。タスク・アルゴリズム２０によって、少なくとも脈拍データおよび神経データが、互いに関係付けて、好ましくは更に他のユーザ・データと共に設定される。タスク・アルゴリズム２０は、これから、タスク２２を決定する。タスク２２は、コンピューティング・ユニット１６に格納されており、出力ユニット１８によって出力される。図１では、出力ユニット１８はモニタとして設計されている。デバイス１０を使用しているユーザ５は、訓練脈拍を達成するために、心臓デバイス２６を操作する。好ましくは、ユーザ５が訓練脈拍を本質的に達成し、好ましくは本質的に維持するように、コンピューティング・ユニット１６が心臓デバイス２６を制御する。例えば、コンピューティング・ユニット１６は、心臓デバイス２６の運動抵抗を制御する。コンピューティング・ユニット１６が、脈拍データから、ユーザに対する個別の訓練脈拍が本質的に達成されたと判定した場合、神経データから、神経可塑性を促す脳活動が本質的にあることを判定し、タスク・アルゴリズム２０によって決定されたタスク２２が、出力ユニット１８によって出力される。次いで、ユーザ５は、入力デバイス２４によって、タスク２２に対する回答を入力する。好ましくは、入力デバイス２４は、ユーザ５の回答をコンピューティング・ユニット１６に送信する。その後、一実施形態では、少なくとも１つの更に他のタスク２２の設定が行われ、好ましくは、脈拍データおよび神経データからタスク・アルゴリズム２０によってタスク２２が新たに決定される。
図２は、デバイス１０の他の実施形態を模式的に示す。これは、脳活動センサ１２．１を含む。脳活動センサ１２．１は、耳内ヘッドフォンとして設計されている。耳内ヘッドフォンは、音響出力ユニット１８．１と同時に作動する。脳活動センサ１２．１は、腕に装着できるコンピュータ、即ち、スマートウオッチ３０に接続されている。また、スマートウオッチは、ケーブル結束式で(cable-bound manner)または無線リンクによって、心血管センサ１４にも接続されている。心血管センサ１４は、チェスト・ストラップとして設計されている。スマートウオッチ３０は、好ましくは、無線リンクによって、例えば、移動体無線リンクによって、コンピューティング・ユニット１６に接続される。コンピューティング・ユニット１６は、ここでは、一例として、クラウド・サーバとして設計されている。一実施形態によれば、クラウド・サーバには複数のユーザのユーザ・データがあり、クラウド・サーバには、移動体および／または固定コンピュータによって、またはそれぞれのデバイス１０によって、具体的にはインターネットを介して接続される。
更に、図２は、ユーザ５がめがね３２を装着していることも示す。めがね３２はデバイス１０の一部であり、好ましくは、出力ユニット１８．２として機能する。好ましくは、めがね３２は拡張現実めがねである。また、このめがねは瞳反応用センサを含む。このセンサは、追加の脳活動センサ１８．２を代表する。また、入力デバイス２４としてマイクロフォンが設けられ、図示する実施形態では、マイクロフォンはめがね３２上に配置されている。更に他の実施形態では、マイクロフォンはヘッドフォンに接続されるか、または１つの部品として設計される。
ここでは、一例として、ユーザは心臓デバイス２６上で走っている。心臓デバイス２６は、トレッドミルとして設計され、具体的には本デバイスに接続されていない。更に他の実施形態では、ユーザは心臓デバイスを使用せずにトレーニングを行う、例えば、ジョギング、ウオーキング、ハイキング、ローリング(row)、または心拍数の増大に結びつく何らかの他の身体活動を行うことを提案する。図示する例では、本デバイスは電気刺激デバイス２８を含む。電気刺激デバイス２８は、トレーニング効果、特に、ユーザの心拍数に影響を及ぼす。電気刺激デバイス２８は、ここでは、一例として、ユーザ５の腿に取り付けられる。更に他の実施形態では、電気刺激デバイス２８がユーザ５の身体の１つ以上の所望の位置に取り付けられることを提案する。
例えば、ユーザ５がフィットネス・スタジオにおいて、心臓デバイス２６上でトレーニングを行っている。脳活動センサ１８．１および／または１８．２によって判定されたセンサ信号、更には心血管センサ１４によって判定されたセンサ信号が、スマートウオッチ３０によって、神経データおよび脈拍データに変換される。移動体無線リンクを介して、スマートウオッチは神経データおよび脈拍データをコンピューティング・ユニット１６に送る。コンピューティング・ユニット１６は、インターネットにおけるクラウド・サーバとして設計されている。コンピューティング・ユニット１６に格納されているタスク・アルゴリズム２０は、コンピューティング・ユニット１６に格納されている複数のタスクからタスク２２を決定する。具体的には、タスクが決定されるのは、脈拍データおよび神経データが、本質的に神経可塑性に最適な条件を提示するときだけであり、恐らくユーザ・データを考慮に入れつつ決定される。決定されたタスクは、出力ユニット１８．１および／または１８．２によってそれを出力するために、スマートウオッチ３０に送られる。タスク・アルゴリズムによる神経可塑性に最適な条件が未だ明白でない場合、コンピューティング・ユニット１６は、一実施形態において、脳活動に影響を及ぼすタスク、および／または電気刺激デバイス２８を制御するための信号のいずれかを送る。また、一実施形態では、ユーザ５が彼の神経データおよび／または彼の脈拍データに関するフィードバックを受けることも提案する。これらのデータは、例えば、出力ユニット１８．２によってグラフを用いて出力される。ユーザは、例えば、彼の身体トレーニングを、脈拍データに基づいて行うことができる。具体的には、好ましくはグラフを用いてまたはカラーで、ユーザが神経可塑性に本質的に最適な訓練脈拍を有するか否か、ユーザに表示する。また、一実施形態では、出力ユニット１８．１および／または１８．２によって、具体的には、脳活動の刺激のために、聴覚および／または視覚的刺激をユーザに出力することも提案する。
タスクの出力後、ユーザはそれに口頭で回答し、入力デバイス２４が音声入力を受け、それをスマートウオッチ３０またはコンピューティング・ユニット１６に、評価のために引き渡す。その後、更に他のタスク２２の更に他の決定が、恐らくはある時間間隔の後に行われる。具体的には、少なくとも１つの以前のタスク２２、および各場合において、少なくとも１つの以前のタスク２２に対する回答が、新たなタスク２２の決定において考慮される。

Claims (10)

  1. 少なくとも１つの脳活動センサ（１２）と、少なくとも１つの心血管センサ（１４）と、少なくとも１つのコンピューティング・ユニット（１６）と、少なくとも１つの出力ユニット（１８）とを少なくとも含む神経血管刺激デバイス（１０）であって、前記コンピューティング・ユニット（１６）が少なくとも１つのタスク・アルゴリズム（２０）を含み、少なくとも前記脳活動センサ（１２）および心血管センサ（１４）の信号を前記コンピューティング・ユニット（１６）によって受けることができ、少なくとも前記脳活動センサ（１２）の信号および前記心血管センサ（１４）の信号と少なくとも相関付けられたタスク（２２）を、前記タスク・アルゴリズム（２０）によって決定することができ、前記出力ユニット（１８）によって出力することができる、デバイス（１０）。
  2. 請求項１記載のデバイス（１０）において、前記デバイス（１０）が少なくとも１つの入力デバイス（２４）を含むことを特徴とする、デバイス（１０）。
  3. 請求項１および２の一方または双方に記載のデバイス（１０）において、前記デバイス（１０）が心臓デバイス（２６）を含むことを特徴とする、デバイス（１０）。
  4. 請求項１から３までの１つ以上に記載のデバイス（１０）において、前記脳活動センサ（１２）の信号からの少なくとも神経データ、および前記心血管センサ（１４）の信号からの脈拍データを、前記タスク・アルゴリズム（２０）によって、互いに関係付けて設定することができることを特徴とする、デバイス（１０）。
  5. 少なくとも１つの脳活動センサ（１２）と、少なくとも１つの心血管センサ（１４）と、少なくとも１つのコンピューティング・ユニット（１６）と、少なくとも１つの出力ユニット（１８）とを含む神経血管刺激デバイス（１０）の制御方法であって、前記コンピューティング・ユニット（１６）が少なくとも１つのタスク・アルゴリズム（２０）を含み、少なくとも前記脳活動センサ（１２）および心血管センサ（１４）の信号が前記コンピューティング・ユニット（１６）によって受け取られ、少なくとも前記脳活動センサ（１２）の信号および前記心血管センサ（１４）の信号と少なくとも相関付けられた少なくとも１つのタスク（２２）を、前記タスク・アルゴリズム（２０）によって決定し、前記出力ユニット（１８）によって出力する、方法。
  6. 請求項５記載の方法において、神経データが、前記脳活動センサ（１２）の信号から決定されることを特徴とする、方法。
  7. 請求項５および６の一方または双方に記載の方法において、脈拍データが、前記心血管センサ（１４）の信号から決定されることを特徴とする、方法。
  8. 請求項６および７記載の方法において、前記タスク（２２）が、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントの神経データ・エレメントに対する関係に少なくとも基づいて、前記タスク・アルゴリズム（２０）によって決定されることを特徴とする、方法。
  9. 請求項５から８までの１つ以上に記載の方法において、前記タスク（２２）が、少なくとも入力デバイス（２４）による入力と相関付けて、前記タスク・アルゴリズム（２０）によって決定されることを特徴とする、方法。
  10. 請求項６から９までの１つ以上に記載の方法において、心臓デバイス（２６）の運動抵抗が、少なくとも１つの脈拍データ・エレメントの神経データ・エレメントに対する関係に少なくとも基づいて制御されることを特徴とする、方法。
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