JP2023544609A - ウェアラブルデバイスを使用した神経学的運動障害の症状を軽減するためのデバイス及び方法 - Google Patents

Abstract

マルチモーダルウェアラブルバンドは、機械的振動を使用して手首又は足首の感覚ニューロンを刺激し、神経学的運動障害によって引き起こされる振戦、固縮、不随意筋収縮、及び運動緩徐の重症度を軽減し、運動障害によって誘発される立ちすくみからユーザを解放する。デバイスは、ユーザの刺激パターンを決定し、かつ刺激がいつ必要かを決定するために処理ユニットによって使用される出力を提供するセンサを使用して、次いで、それに対応してユーザの神経経路を刺激するために、１つ以上の機械的トランスデューサを使用して、ユーザの症状の重症度を軽減する。デバイスはまた、サードパーティデバイスと一体化するように適合することができる。

Description

本発明は、医療用ウェアラブルデバイスに関し、特に、神経学的運動障害の症状を緩和する医療用ウェアラブルデバイスに関する。

ある程度類似した症状の範囲を示すいくつかの神経学的運動障害が存在し、その例を以下に示す。本態性振戦は、四肢の振戦を特徴とする。パーキンソン病（ＰＤ）は、振戦、固縮、運動緩徐、及び一時的な立ちすくみ又は動き始めることができないことを引き起こす場合がある。下肢静止不能症候群は振戦を引き起こさないものの、患者の脚を動かして揺さぶるという強い衝動を引き起こす。振戦はまた、特定の薬剤の副作用として存在する場合がある。

今日、パーキンソン病（ＰＤ）を患っている人は世界中で約１０００万人おり、これらの患者の７０％超が振戦、すなわち四肢の不随意の震え又は揺れを経験している。ＰＤの他の症状には、筋肉の硬直又は固縮、運動緩徐（ｂｒａｄｙｋｉｎｅｓｉａ）（運動の緩徐さ（ｓｌｏｗｎｅｓｓ ｏｆ ｍｏｖｅｍｅｎｔ）として定義される）、及び立ちすくみ（一時的で不随意な運動不能として定義される）が含まれる。

パーキンソン病には治癒法がない。現時点の処置は、患者の症状に対処するための投薬からなるが、これらは疾患の効果を逆転させるものではない。患者は、症状を管理するために異なる用量及び異なる時間帯で様々な薬剤を服用することが多い。ＰＤ薬は、ほとんどの場合、ドーパミン作動性であり、疾患によって引き起こされる枯渇ドーパミン状態を補充するために、ドーパミンを供給するか又はドーパミンの効果を模倣する。

外科手術は、他の医学的処置の選択肢を使い果たした患者に処方される場合がある。外科的処置の第１の方法は、脳深部電気刺激法（ＤＢＳ）である。この処置では、脳に電極を挿入し、次いで、インパルス発生器バッテリを鎖骨の下又は腹部に埋め込む。患者は、振戦の制御を助けるために、必要に応じて、コントローラを使用してデバイスの電源をオン又はオフにする。ＤＢＳはパーキンソン病及び本態性振戦の両方に有効であり得るが、この手順は侵襲的で高価である。

パーキンソン病患者に利用可能な第２の外科手術は、Ｄｕｏｐａ療法である。Ｄｕｏｐａ療法では、腸にチューブを配置するために胃に小孔（ストーマ）を外科的に作る必要がある。錠剤を通して摂取される通常のＰＤ薬と同様であるＤｕｏｐａが、次いで腸内に直接ポンプ輸送され、吸収を改善し、錠剤によって摂取される薬剤のオフ時間を低減させる。

本態性振戦と呼ばれる類似の障害は、しばしばパーキンソン病と誤診されるが、発生率がさらに高く、世界中で推定１億の症例がある。これらの振戦は、意図的な運動中に起こることが多く、患者がもはや食物を切ったり、靴ひもを結んだり、名前をサインしたりする能力がなくなるほど悪化する可能性がある。本態性振戦の薬剤には、β遮断薬及び抗発作薬が含まれ得る。これらの薬剤は、疲労、心臓の問題、及び悪心を引き起こすことが公知である。

多発性硬化症（ＭＳ）は、中枢神経系の炎症性自己免疫疾患であり、世界中で推定２８０万人が罹患している。運動症状には、脱力又は疲労、歩行困難、硬直又は痙縮、及び振戦が含まれる。ほとんどの人は、新たな症状又は再発の期間とそれに続く回復期間とを含む、いわゆる「再発寛解」疾患経過を経験する。疾患が進行するにつれて、症状の発生は規則的なパターンをとることがあり、その後、疾患は「二次進行性」として分類される。一部のＭＳ患者は、「一次進行性」として分類される、いかなる再発性寛解も伴わない漸進的な発症及び進行を経験する場合がある。ＭＳの治癒法はなく、処置は、典型的には、理学療法及び投薬を使用する再発発作からの回復に焦点を当てている。疾患修飾薬は再発の発生率を低減させるが、再発中の症状の軽減を助けることはない。

下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）は、米国の人口の約１０％が罹患している。ＲＬＳはまた、原発性パーキンソン病の副作用である場合もある。ＲＬＳは、患者の脚の不快なチクチク感を特徴とする。これらの感覚は、脚が静止しているときに発生し、脚が動いているときに軽減される。結果として、ＲＬＳ患者は、脚を動かす又は揺らすことを強いられる。これは、患者が静止し続けることができないため、患者の睡眠の質に特に有害である。

ＲＬＳは、一般に、食事の変更、投薬及び／又は理学療法によって処置される。食事の変更には、カフェイン、アルコール、及びタバコの除去が含まれる場合がある。ＲＬＳに処方される薬剤には、パーキンソン病に処方されるものと同じ種類の薬剤（ドーパミン作動薬及びカルビドパ－レボドパなど）及びベンゾジアゼピン（例えば、ロラゼパム、Ｘａｎａｘ、Ｖａｌｉｕｍ、及びＡｔｉｖａｎなど）が含まれる場合がある。ＲＬＳの理学療法は、脚のマッサージ又は電気的若しくは振動的刺激を含む場合がある。

ＲＬＳを処置するために振動を使用するデバイスの一例は、米国特許出願公開第２０１００２４９６３７号「Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｄｅｖｉｃｅｓ，ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｔｒｅａｔｉｎｇ ｒｅｓｔｌｅｓｓ ｌｅｇ ｓｙｎｄｒｏｍｅ ａｎｄ ｐｅｒｉｏｄｉｃ ｌｉｍｂ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｄｉｓｏｒｄｅｒ」， Ｗａｌｔｅｒ，Ｔ．Ｊ．，＆Ｍａｒａｒ，Ｕ．（２０１０）に記載されている。このデバイスは、センサ及びアクチュエータを有する下腿スリーブであるが、データを記憶することも伝送することもなく、神経学的運動障害に共通する他の症状のいずれにも対処しない。

身体の運動を制御するのに役立つ、脳によって生成される化学物質であるドーパミンを促進することによって機能する神経学的運動障害を管理するためのいくつかの薬学的手段がある。この化学物質は、パーキンソン病などの疾患を有する患者の脳には欠けている。パーキンソン病のための薬学的処置は高価であり、ユーザは毎年何千ドルもの費用がかかり；効果がなかったり、すぐに効果がなくなったり；実際には神経変性を促進すると考えられる。

より重度の振戦に対する注射ベースのボトックス処置も存在し、これは毎年数万ドルの費用がかかり、振戦の原因となる神経を死滅させることによって機能する。これは振戦を軽減するのに有効であるが、神経の死滅はまた、運動性の著しい低下を引き起こす。追加的に、この処置は、非常に特殊な処置センターでのみ利用可能であり、したがって大多数の患者にとって選択肢ではない。

表面ベースの処置を使用して望ましくない運動を制御しようと試みるいくつかのデバイスが存在するが、完全に非侵襲的で効果的であることが証明されたものはない。多くの人々は、望ましくない運動を軽減するために、神経刺激の様式として選択した電気的刺激に落ち着いている。これは、適切な取り付けのためにシェービングを必要とするゲルパッド又は電極などの様々な機器及び不便な手順を伴う可能性がある。米国特許第８７６２０６５号「Ｃｌｏｓｅｄ－ｌｏｏｐ ｆｅｅｄｂａｃｋ－ｄｒｉｖｅｎ ｎｅｕｒｏｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ」， ＤｉＬｏｒｅｎｚｏ，Ｄ．Ｊ．（２０１４）を参照されたい。これらのデバイスは、電気的処置が終了した後にのみ機能し、効果が長期間持続することは示されておらず、振戦の軽減を維持するためにこれらの不便な処置の多くを、１日中投与しなければならないという仮定につながる。米国特許第９４５２２８７号「Ｄｅｖｉｃｅｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｔｒｅｍｏｒ」， Ｒｏｓｅｎｂｌｕｔｈ，Ｋ．Ｈ．，Ｄｅｌｐ，Ｓ．Ｌ．，Ｐａｄｅｒｉ，Ｊ．，Ｒａｊａｓｅｋｈａｒ，Ｖ．，＆Ａｌｔｍａｎ，Ｔ．（２０１６）、米国特許第９８０２０４１号「Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｎｅｒｖｅ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｒｅａｔ ｔｒｅｍｏｒ」， Ｗｏｎｇ，Ｓ．Ｈ．，Ｒｏｓｅｎｂｌｕｔｈ，Ｋ．Ｈ．，Ｈａｍｎｅｒ，Ｓ．，Ｃｈｉｄｅｓｔｅｒ，Ｐ．，Ｄｅｌｐ，Ｓ．Ｌ．，Ｓａｎｇｅｒ，Ｔ．Ｄ．，＆Ｋｌｅｉｎ，Ｄ．（２０１７）、米国特許第１０９０５８７９号「Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｎｅｒｖｅ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ」，Ｗｏｎｇ，Ｓ．Ｈ．，Ｒｏｓｅｎｂｌｕｔｈ，Ｋ．Ｈ．，Ｈａｍｎｅｒ，Ｓ．，Ｃｈｉｄｅｓｔｅｒ，Ｐ．，Ｄｅｌｐ，Ｓ．Ｌ．，Ｓａｎｇｅｒ，Ｔ．Ｄ．，＆Ｋｌｅｉｎ，Ｄ．（２０２０）を参照されたい。前述の処置は、ペースメーカーを有する患者に重大なリスクをもたらし、皮膚刺激を引き起こすことも判明している。前述の処置は振戦に対してのみ利益を提供し、運動緩徐、歩行の立ちすくみ、ジストニア、ジスキネジア、又は不随意若しくは強迫性の律動性運動などの神経学的運動障害の他の症状からの緩和を提供しない。

おそらく、最も関連性の高い研究がここ数年で明らかになっており、振動の使用が運動パフォーマンスを改善し得ることを実証している。有効性には大きな変動があるようであり、これは振動の周波数及び患者の状態に依存する。Ｍａｃｅｒｏｌｌｏらは、「Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ Ｍｏｔｏｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：Ａ ｎｅｗ Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｉｍｐｒｏｖｅ Ｂｒａｄｙｋｉｎｅｓｉａ ｉｎ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ？」，Ｍａｃｅｒｏｌｌｏ Ａ，ｅｔ ａｌ．，（２０１６），Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ Ａｐｒ ２０１６，８６（１６ Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ）Ｐ５．３６６．において、８０Ｈｚの末梢触覚振動が、手の反復運動の緩徐化、及び減少をもたらし得ることを実証した。脳卒中後の患者には、７０Ｈｚが有効であることが証明されている。これは、Ｃｏｎｒａｄ ＭＯらによって、以下の２つの別々の論文で実証されている：「Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｗｒｉｓｔ ｔｅｎｄｏｎ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ ａｒｍ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｉｎ ｐｅｏｐｌｅ ｐｏｓｔｓｔｒｏｋｅ」， Ｃｏｎｒａｄ ＭＯ，Ｓｃｈｅｉｄｔ ＲＡ，Ｓｃｈｍｉｔ ＢＤ（２０１１），Ｊ Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ，２０１１；１０６（３）：１４８０－８、及び「Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｔｅｎｄｏｎ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ Ｈｅｍｉｐａｒｅｔｉｃ Ａｒｍ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｕｎｓｔａｂｌｅ Ｗｏｒｋｓｐａｃｅｓ」， Ｃｏｎｒａｄ ＭＯ，Ｇａｄｈｏｋｅ Ｂ，Ｓｃｈｅｉｄｔ ＲＡ，Ｓｃｈｍｉｔ ＢＤ（２０１５），ＰＬｏＳ ＯＮＥ １０（１２）：ｅ０１４４３７７。麻痺筋肉であっても、１５０～１６０Ｈｚの周波数に応答することが証明されており、そのような振動の効果は、処置された筋肉の脱力及び痙縮の持続的な軽減に見られる。「Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｕｓｃｌｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐａｓｔｉｃｉｔｙ，ｒｉｇｉｄｉｔｙ，ａｎｄ ｃｅｒｅｂｅｌｌａｒ ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ」， Ｈａｇｂａｒｔｈ，Ｋ．Ｅ．，＆Ｅｋｌｕｎｄ，Ｇ．（１９６８），Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ，ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｅｒｙ，ａｎｄ ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ，３１（３），２０７－１３を参照されたい。以下の３つの別々の研究に示されるように、振動触覚刺激を使用して弛緩を増加させることによって、振動は固縮又は硬直にプラスの効果を及ぼすことさえあり得る：「Ｊｏｉｎｔ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｃｈａｎｇｅｓ ｄｕｅ ｔｏ ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ ｅｘｅｒｃｉｓｅ」， Ａｔｈａ Ｊ，Ｗｈｅａｔｌｅｙ ＤＷ，Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｐｏｒｔｓ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ １９７６；１０：２６－３４、「Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ Ｔｈｒｅｅ Ｍｅａｓｕｒｅｓ ｏｆ Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ」， Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｍ．Ｄ．，Ｈｅｎｓｅｌ，Ｃ．Ｌ．，＆Ｍａｔｈｅｓｏｎ，Ｄ．Ｗ．（１９８２），Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｎｄ Ｍｏｔｏｒ Ｓｋｉｌｌｓ，５４（３＿ｓｕｐｐｌ），１０７１－１０７６、及び「Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｂｙ ＥＭＧ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｖｉｂｒｏｔａｃｔｉｌｅ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ」， Ｍａｔｈｅｓｏｎ，Ｄ．Ｗ．，Ｅｄｅｌｓｏｎ，Ｒ．，Ｈｉａｔｒｉｄｅｓ，Ｄ．ｅｔ ａｌ．（１９７６），Ｂｉｏｆｅｅｄｂａｃｋ ａｎｄ Ｓｅｌｆ－Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ １，２８５－２９２。バンドに沿って配置されたアクチュエータを使用してユーザの手首の周りに触覚（ｈａｐｔｉｃ）信号を提供する１つのデバイスが存在する。これらのアクチュエータは、正しい位置に信号を提供するために、バンドに沿ってスライドして互いに対して位置を変更する。米国特許出願公開第２０１８０３５６８９０号「Ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ」， Ｚｈａｎｇ，Ｈａｉｙａｎ，Ｈｅｌｍｅｓ，Ｊｏｈｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｕｓ Ｍａｒｉｅ，Ｖｉｌｌａｒ，Ｎｉｃｏｌａｓ（２０１８）を参照されたい。

米国特許出願公開第２０１００２４９６３７号 米国特許第８７６２０６５号 米国特許第９４５２２８７号 米国特許第９８０２０４１号 米国特許第１０９０５８７９号 米国特許出願公開第２０１８０３５６８９０号

"Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ Ｍｏｔｏｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：Ａ ｎｅｗ Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ ｔｏ Ｉｍｐｒｏｖｅ Ｂｒａｄｙｋｉｎｅｓｉａ ｉｎ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ？"， Ｍａｃｅｒｏｌｌｏ Ａ， ｅｔ ａｌ．， （２０１６）， Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ Ａｐｒ ２０１６， ８６ （１６ Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ） Ｐ５．３６６． "Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｗｒｉｓｔ ｔｅｎｄｏｎ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ ａｒｍ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｉｎ ｐｅｏｐｌｅ ｐｏｓｔｓｔｒｏｋｅ，" Ｃｏｎｒａｄ ＭＯ， Ｓｃｈｅｉｄｔ ＲＡ， Ｓｃｈｍｉｔ ＢＤ （２０１１）， Ｊ Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ， ２０１１；１０６（３）：１４８０－８ "Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｔｅｎｄｏｎ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｎ Ｈｅｍｉｐａｒｅｔｉｃ Ａｒｍ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｕｎｓｔａｂｌｅ Ｗｏｒｋｓｐａｃｅｓ，" Ｃｏｎｒａｄ ＭＯ， Ｇａｄｈｏｋｅ Ｂ， Ｓｃｈｅｉｄｔ ＲＡ， Ｓｃｈｍｉｔ ＢＤ （２０１５）， ＰＬｏＳ ＯＮＥ １０（１２）：ｅ０１４４３７７。 "Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｕｓｃｌｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐａｓｔｉｃｉｔｙ， ｒｉｇｉｄｉｔｙ， ａｎｄ ｃｅｒｅｂｅｌｌａｒ ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ，" Ｈａｇｂａｒｔｈ， Ｋ．Ｅ．， ＆ Ｅｋｌｕｎｄ， Ｇ．（１９６８）， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ， ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｅｒｙ， ａｎｄ ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ， ３１（３）， ２０７－１３ "Ｊｏｉｎｔ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｃｈａｎｇｅｓ ｄｕｅ ｔｏ ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ ｅｘｅｒｃｉｓｅ，" Ａｔｈａ Ｊ， Ｗｈｅａｔｌｅｙ ＤＷ， Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｐｏｒｔｓ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ １９７６； １０：２６－３４ "Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｎ Ｔｈｒｅｅ Ｍｅａｓｕｒｅｓ ｏｆ Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ，" Ｊｏｈｎｓｏｎ， Ｍ．Ｄ．， Ｈｅｎｓｅｌ， Ｃ．Ｌ．， ＆ Ｍａｔｈｅｓｏｎ， Ｄ．Ｗ．（１９８２）， Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｎｄ Ｍｏｔｏｒ Ｓｋｉｌｌｓ， ５４（３＿ｓｕｐｐｌ）， １０７１－１０７６ "Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｂｙ ＥＭＧ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｖｉｂｒｏｔａｃｔｉｌｅ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ，" Ｍａｔｈｅｓｏｎ， Ｄ．Ｗ．， Ｅｄｅｌｓｏｎ， Ｒ．， Ｈｉａｔｒｉｄｅｓ， Ｄ． ｅｔ ａｌ．（１９７６）， Ｂｉｏｆｅｅｄｂａｃｋ ａｎｄ Ｓｅｌｆ－Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ １， ２８５－２９２

したがって、神経学的運動障害の症状を非侵襲的に、確実に、かつ安価に緩和するデバイスが必要とされている。

本発明の一実施形態によれば、対象の運動障害症状のセットを調節するためのウェアラブルデバイスが提供される。デバイスは、ハウジングと、対象の身体部分に取り付けられるように構成された取り付けシステムとを含む。デバイスは、身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを提供するための身体部分センサのセットと、身体部分に機械出力のセットを提供するように構成された、取り付けシステムに結合された機械的トランスデューサのセットとをさらに含む。デバイスはまた、処理ユニットを含み、処理ユニットは、（ｉ）センサ出力に動作可能に結合された、身体部分運動データを受信するための入力、（ｉｉ）フィルタリング済み運動信号を生成するように、身体部分運動データから、運動障害症状とは無関係のノイズを除去するノイズフィルタ処理、（ｉｉｉ）特徴付けられたフィルタリング済み運動信号を生成するように、フィルタリング済み運動信号の特徴を特徴付けるためのフィルタリング済み運動信号の特徴抽出処理、及び（ｉｖ）刺激信号出力を生成するための特徴付けられたフィルタリング済み運動信号の刺激処理であって、そのような出力は、機械的トランスデューサのセットに運動可能に結合され、トランスデューサに、運動障害症状のセットを緩和する機械的刺激を身体部分に提供させる、刺激処理を有する。

代替的又は追加的に、処理ユニットは、（ａ）時間領域における身体部分運動データを周波数領域データに変換すること、（ｂ）周波数領域データを使用して運動障害症状の基本周波数を決定すること、及び（ｃ）身体部分運動データに基づいて、基本周波数における身体部分運動データの位相に対して所望の位相シフトを有する刺激信号出力を生成することによって、アクティブノイズキャンセリングを提供するようにさらに構成される。

他の実施形態では、処理ユニットは、刺激信号出力において、刺激信号の列を提供するようにさらに構成され、列内の各信号は、運動障害症状のセットの緩和に関連するパラメータの別個のセットを有し、特徴抽出処理は、身体部分の運動に関連する変位又は電力データを決定することを含み、処理ユニットはまた、変位又は電力データを使用して、列内のどの刺激信号が最大の緩和効果を有するかを決定するように構成される。好ましい実施形態では、処理ユニットは、トランスデューサへの連続出力に関して最大の緩和効果を有すると決定された刺激信号を選択するようにさらに構成される。

任意選択で、運動障害症状のセットは、振戦、固縮、運動緩徐、ジスキネジア、動かしたいという衝動、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される。任意選択で、処理ユニットは、パーキンソン病患者のすくみ歩行を検出するようにさらに構成される。代替的又は追加的に、処理ユニットは、機械的トランスデューサのセットを制御することによってパーキンソン病患者のすくみ歩行を緩和するように、機械的トランスデューサのセットを制御するようにさらに構成される。任意選択で、処理ユニットは、閾値を超える運動障害症状を検出するために患者の運動を受動的に監視するように構成される第１のモードと、そのような運動障害症状の検出後、プロセッサが運動障害症状の能動的緩和に入るように構成される第２のモードとの、２つのモードで動作するように構成される。

任意選択で、取り付けシステムはリストバンドを含み、機械的トランスデューサのセットは、リストバンドの円周全体に分布している。任意選択で、デバイスは、デバイスの面上のボタンによって操作され、ボタンは、微細運動制御が神経学的運動障害によって影響を受けている患者が使いやすいように構成される。任意選択で、リストバンドは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている人が使いやすいように、片手でリストバンドを締結することができるように面ファスナで構成される。任意選択で、リストバンドは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている人が使いやすいように、弾性変形を介して伸長可能に構成される。任意選択で、デバイスは、ハウジングに配置されたバッテリと、バッテリが、微細運動制御を欠く患者が充電するのに好都合に構成され得るように、バッテリに結合され、外部充電器のための相手方コネクタに結合するためにハウジング内に装着された磁気コネクタとをさらに含む。

任意選択で、処理ユニットは、身体部分運動データを、処理ユニットに結合されたメモリに記憶するようにさらに構成される。

任意選択で、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、センサ出力にフーリエ変換を適用することによってセンサ出力を周波数データに変換するように構成される。代替的又は追加的に、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、（ｉ）変換されたセンサ出力にａｒｇｍａｘ関数を適用することによって基本周波数を選択し、（ｉｉ）刺激信号から、基本周波数に関連する指定された範囲外の周波数データのセットを除去するために、バンドパスフィルタを使用するように構成される。

任意選択で、身体部分センサのセットは、身体部分の加速度を表すデータを計算するように構成された慣性運動ユニット（ＩＭＵ）を含み、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、フーリエ変換を適用することにより、身体部分の加速度データを周波数データに変換し、周波数データから身体部分の加速度データのピーク周波数を抽出し、ピーク周波数に基づいて身体部分の加速度データのウィンドウサイズを選択し、選択されたウィンドウサイズに基づいてセンサ出力の一部を捕捉して、捕捉された部分を反転させて刺激信号を生成するようにさらに構成される。代替的又は追加的に、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、ピーク周波数のうちの最低ピーク周波数を反転し、ピーク周波数のうちの、反転された最低ピーク周波数を時間領域に変換することによって、ウィンドウサイズを選択するように構成される。任意選択的又は追加的に、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、ウィンドウサイズを固定値に設定するように構成される。

本発明の実施形態によれば、対象の運動障害症状のセットを緩和するための方法が提供される。本方法は、対象の身体部分の運動を感知して、身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを提供することを含む。本方法はまた、センサ出力を処理して、運動障害症状のセットを緩和するための刺激信号を生成することを含む。処理は、フィルタリング済み信号を生成するように、センサ出力をフィルタリングして運動障害症状とは無関係のノイズを除去することを含む。

任意選択で、処理はまた、フィルタリング済み信号を能動的に処理して、（ａ）センサ出力を周波数データに変換することと、（ｂ）周波数データを使用して運動障害症状の基本周波数を決定することと、（ｃ）基本周波数に基づいてセンサ出力を処理することによって刺激信号を生成することと、（ｄ）基本周波数に基づいて計算された時間遅延を刺激信号に適用することとを含む。本方法は、運動障害症状のセットを緩和するように、身体部分に結合された機械的トランスデューサのセットに刺激信号を入力することをさらに含む。

代替的又は追加的に、処理ユニットは、（ａ）周波数が変化する刺激信号のセットを、機械的トランスデューサのセットに連続して入力し、（ｂ）センサ出力を変位又は電力データに変換し、（ｃ）変位又は電力データを使用して、どの刺激信号が最低変位をもたらすかを決定し、（ｄ）前記刺激信号を機械的トランスデューサのセットに伝送するように構成された固定周波数プロセッサを含む。任意選択で、処理ユニットは、ユーザからの入力を受け取り、その入力を使用して刺激信号を制御するように構成される。

任意選択で、運動障害症状のセットは、振戦、固縮、運動緩徐、ジスキネジア、動かしたいという衝動、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される。任意選択で、身体部分の運動を感知することは、閾値を超える運動障害症状を検出するために受動的に患者の運動を監視する第１のモードと、そのような運動障害症状の検出後に、運動障害症状の能動的緩和に入る第２のモードとの、２つのモードで動作することを含む。任意選択で、フィルタリング済み信号を能動的に処理してセンサ出力を周波数データに変換することは、センサ出力にフーリエ変換を適用することを含む。代替的又は追加的に、フィルタリング済み信号を能動的に処理してセンサ出力を周波数データに変換することは、（ｉ）変換されたセンサ出力にａｒｇｍａｘ関数を適用することによって基本周波数を選択することと、（ｉｉ）刺激信号から、基本周波数に関連する指定範囲外の周波数データのセットを除去するために、バンドパスフィルタを使用することとを含む。

任意選択で、センサ出力を処理して刺激信号を生成することは、身体部分の加速度を表すデータを計算することと、フーリエ変換を適用することによって身体部分の加速度データを周波数データに変換することと、周波数データから、身体部分の加速度データのピーク周波数を抽出することと、ピーク周波数に基づいて、身体部分の加速度データのウィンドウサイズを選択することと、選択されたウィンドウサイズに基づいてセンサ出力の一部を捕捉し、捕捉された部分を反転させて刺激信号を生成することとをさらに含む。代替的又は追加的に、ウィンドウサイズを選択することは、ピーク周波数のうちの最低ピーク周波数を反転させることと、ピーク周波数のうちの、反転された最低ピーク周波数を時間領域に変換することとを含む。代替的又は追加的に、ウィンドウサイズを選択することは、ウィンドウサイズを固定値に設定することを含む。

本発明の他の実施形態によれば、対象の運動障害症状のセットを緩和するための方法が提供され、この方法は、対象の身体部分の運動を感知して、身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを提供するように構成されたセンサのセンサ出力を監視するステップと、フィルタリング済み信号を生成するように、センサ出力をフィルタリングして運動障害症状に関連しないノイズを除去することによって、センサ出力を処理し、運動障害症状のセットを緩和するための刺激信号を生成するステップと、（ａ）周波数が変化する刺激信号のセットを、機械的トランスデューサのセットに連続して入力し、（ｂ）センサ出力を変位又は電力データに変換し、（ｃ）最大の緩和効果をもたらす刺激信号を出力するように構成された固定周波数プロセッサを使用するステップとを含む。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、変位又は電力データを使用して、最大の緩和効果をもたらす刺激信号を選択するようにさらに構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、ユーザからの入力を受信して、最大の緩和効果をもたらす刺激信号を選択するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態によると、患者の運動障害を診断する方法であって、
（１）運動障害の症状を誘発するために、プロセッサを使用して、機械的トランスデューサのセットに、刺激パラメータが連続的に変化している刺激信号の列の出力を提供するステップと、
（２）身体部分センサのセットから、身体部分の運動に関連する身体部分運動データを受信するステップと、
（３）フィルタリング済み信号を生成するように、身体部分運動データをフィルタリングして運動障害症状とは無関係のノイズを除去するステップと、
（４）フィルタリング済み信号を能動的に処理して、（ａ）センサ出力を周波数データに変換し、（ｂ）周波数データを使用して身体部分の運動の基本周波数を決定するステップと、
（５）周波数データをさらに処理して、対象が運動障害に罹患している確率を決定するステップと、
を含む、方法が提供される。

実施形態の前述の特徴は、添付の図面を参照して行われる以下の詳細な説明を参照することによって、より容易に理解されるであろう。

本発明の一実施形態による運動障害を緩和するためのシステムを示す図である。 図１のシステムの主要なサブ回路を強調した電気回路図である。 本発明の一実施形態によるウェアラブルデバイスの等角図である。 本発明の一実施形態による、振動モータが主電子機器ハウジング内ではなくバンド内に収容されているウェアラブルデバイスの分解等角図である。 本発明の一実施形態による、ユーザの手首のバンドの片手調整を可能にするループ機構を含むウェアラブルデバイスの等角図である。 手に装着した状態を上方から見た本発明の一実施形態の図である。 手に装着した状態を側方から見た本発明の一実施形態の図である。 本発明の一実施形態による、より厳密なデータ収集に使用することができる医療用ウェアラブルデバイスの試験構成を示す図である。 本発明の一実施形態による、サードパーティスマートウォッチ又は他のコンピューティングウェアラブルデバイスのアクセサリである、運動障害を緩和するためのウェアラブルデバイスを示す図である。 本発明の一実施形態による、サードパーティスマートウォッチ又は他のコンピューティングウェアラブルデバイス用のアクセサリバンドとしてのウェアラブルデバイスの側面図である。 本発明の一実施形態による、生センサ入力を使用して刺激パラメータのセットを算出するプロセスを示す図である。 本発明の一実施形態による、特徴抽出プロセスを示す図である。 本発明の一実施形態による、刺激最適化アルゴリズムを示す図である。 本発明の一実施形態による、ウェアラブルデバイスと身体とがどのように相互作用するかを示す神経学的信号キャンセリングシステムを示す図である。 本発明の一実施形態による、アクティブノイズキャンセリングを使用して生センサ入力を処理し、刺激パラメータのセットを算し得るプロセスを示す図である。 アクティブノイズキャンセリング（ＡＮＣ）プロセッサによる振戦抑制刺激信号生成の処理の１つの例示的な実施形態を示す図である。 ＡＮＣプロセッサによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスの別の例示的な実施形態を示す。 本発明の一実施形態による、デバイスによる処置なし及び処置ありの条件下でのパーキンソン病患者による螺旋の描画の対を示す図である。 症状軽減のために本発明の実施形態で使用される、パラメータ構成空間を探索することによる単純な非凸勾配降下法最適化の実施形態を示す図である。 本発明の一実施形態によるデバイスを使用した場合と使用しなかった場合のパーキンソン病患者の姿勢時振戦のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）プロットを示す図である。 本発明の一実施形態によるデバイスを使用した場合と使用しなかった場合の本態性振戦の姿勢時振戦のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）プロットを示す図である。 刺激の位相回転を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす位相回転を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における２１人のＰＤ患者の振戦応答を示す。 刺激の位相回転を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす位相回転を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における８人のＥＴ患者の振戦応答を示す。 刺激の周波数を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす周波数を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における１９人のＰＤ患者の振戦応答を示す。 刺激の周波数を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす周波数を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における６人のＥＴ患者の振戦応答を示す。

定義。本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用される場合、文脈上別段の要求がない限り、以下の用語は示される意味を有するものとする。

「セット」は、少なくとも１つのメンバーを含む。

「身体部分」は、手足（例えば、腕、脚、足首、手首など）や首などの人体の一部である。

「身体部分センサ」は、身体部分に関連付けられたパラメータに応答するセンサであり、パラメータは、力、動き、位置、身体部分の筋肉のセットに向けられたＥＭＧ信号及びそれらの組み合わせからなる群から選択される。

「機械的トランスデューサ」は、対象に物理的刺激を提供するように構成された電気的入力及び機械的出力を有するデバイスである。

「運動障害センサ」は、神経学的運動障害に関連する測定値を提供するように構成されたセンサである。

「取り付けシステム」は、構成要素サブシステムをユーザの身体に機械的に固定する手段を有するシステム又はデバイスである。

「ハウジング」は、１つ以上の構成要素サブシステムを収容する一次密閉ケーシングである。

「バンド」は、固定する目的で身体部分又は身体部分の一部を取り囲み、１つ以上の構成要素サブシステムを収容することもできる材料の可撓性セグメントである。

「振動刺激」という用語は、デバイスに組み込まれた振動モータ又は振動モータのグループによって生成される振動又は一連の振動を指す。これらの振動は、ユーザの体内の標的固有受容体からの応答を刺激するために使用される。

「刺激パターン」という用語は、周波数、振幅、及び波形を含むいくつかのパラメータによって特徴付けられる振動刺激を指す。「刺激パターン」はまた、上述のパラメータが経時的に変化する、より長い時間スケールの挙動を指す場合がある。

「固有受容性感覚」という用語は、自身の手足又は身体部分の位置、及びその身体部分を通して加えられる力の強度の感覚を指す。固有受容体は、固有受容性感覚に使用される感覚ニューロンである。固有受容体には、筋肉に位置する「筋紡錘」と、腱に位置する「ゴルジ腱器官」との２つのタイプがある。

「神経学的運動障害」という用語は、随意又は不随意であり得る異常に増加又は減少した運動を引き起こす神経学的状態のいずれかを指す。これらには、限定されないが、運動失調、頸部ジストニア、舞踏病、ジストニア、機能運動障害、ハンチントン病、多系統萎縮症（ＭＳＡ）、不全麻痺、片麻痺、四肢不全麻痺、脳卒中後運動障害、ミオクローヌス、パーキンソン病（ＰＤ）、パーキンソニズム、薬物誘発性パーキンソニズム（ＤＩＰ）、進行性核上性麻痺（ＰＳＰ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、遅発性ジスキネジア、トゥレット症候群、痙縮、固縮、運動緩徐、振戦、本態性振戦（ＥＴ）、アルコール又は薬物離脱誘発性振戦、薬物誘発性振戦、心因性振戦、安静時振戦、行動振戦、小脳病変、赤核性振戦（ｒｕｂｒａｌ ｔｒｅｍｏｒ）、等尺性振戦、タスク特異的振戦、起立性振戦、企図振戦、姿勢時振戦、周期性四肢運動障害、及びウィルソン病が含まれる。

「トレーニング期間」という用語は、デバイスが実験を行っている、又は最適な刺激パターンを推定する目的でデータを収集及び分析している、デバイスの動作の期間又は段階を指す。

「コンピュータプロセス」は、コンピュータハードウェア（例えば、プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ若しくは他の電子組み合わせロジック、又は同様のデバイス）を使用するコンピュータシステムにおける記載された機能の実行であり、ソフトウェア若しくはファームウェア、若しくはこれらのいずれかの組み合わせの制御下で動作しても、又は上記のいずれかの制御外で動作してもよい。記載された機能のすべて又は一部は、トランジスタ又は抵抗器などの能動又は受動電子部品によって実行されてもよい。「コンピュータプロセス」という用語を使用する場合、必ずしもスケジューリング可能なエンティティ、又はコンピュータプログラム若しくはその一部の動作を必要としないが、いくつかの実施形態では、コンピュータプロセスは、そのようなスケジューリング可能なエンティティ、又はコンピュータプログラム若しくはその一部の動作によって実装されてもよい。さらに、文脈が特に必要としない限り、「プロセス」は、２つ以上のプロセッサ又は２つ以上の（シングル又はマルチプロセッサ）コンピュータを使用して実装されてもよい。

処置用ウェアラブルデバイス。本発明は、一般に、医療用ウェアラブルデバイスに関し、特に、手首の腱束の機械的振動刺激並びに自律的な感知、フィードバック、及び調整による、神経学的運動障害に関連する振戦、固縮、運動緩徐、不随意律動運動、及び立ちすくみの緩和に関する。デバイスの実施形態には、サードパーティデバイスとの一体化を含む、本発明が意図される障害のある人々による使用の容易さを促進するいくつかの配慮もある。

本発明の実施形態は、固有受容体を刺激することによって神経学的運動障害の症状を処置するシステム及び方法を含む。いくつかの実施形態では、システムはウェアラブルデバイスである。いくつかの実施形態では、システム及び方法は、パーキンソン病、本態性振戦、脳卒中後運動障害、又は下肢静止不能症候群を含むがこれらに限定されない任意の神経学的運動障害に使用することができる。いくつかの実施形態では、処置される症状には、振戦、固縮、運動緩徐、硬直、片麻痺、及び立ちすくみが含まれる。いくつかの実施形態では、処置される症状には、ジストニアによって引き起こされる筋収縮が含まれる。いくつかの実施形態では、処置される症状には、空間内で自身の手足の位置を特定することができないことが含まれる。いくつかの実施形態では、刺激の標的となる固有受容体は手首に位置する。いくつかの実施形態では、刺激の標的となる固有受容体は足首に位置する。いくつかの実施形態では、刺激の標的となる固有受容体は頸部に位置する。

いくつかの実施形態では、システムは、手首の表面の周りに配置された振動モータの使用によって症状を軽減するために固有受容神経（固有受容体）に刺激を提供する。いくつかの実施形態では、システムは、刺激の周波数パターン及び波形を繰り返して、運動障害症状の最大の軽減をもたらすパターンを見つける。いくつかの実施形態では、システムは、感覚的確率的共振の効果を活用するために、ランダムホワイトノイズ閾値以下刺激を使用する。いくつかの実施形態では、システムは、可能な刺激パターンのセットのそれぞれについてユーザの振戦を測定する１つ以上のセンサに結合され、システムは、刺激の非存在下で示される振戦に対して、ユーザの振戦振幅の測定された最大の軽減に関連する刺激パターンを割り当てる。

いくつかの実施形態では、デバイスは、限定されないが、モデルフリー強化学習、遺伝的アルゴリズム、Ｑ学習を含むセンサベースの最適化を使用することによって、症状の軽減に使用するための最適な刺激パラメータを見つける（学習する）。これらのパラメータは、周波数、振幅、位相、デューティサイクルなどの刺激波形を定義するために使用される任意の量を含むことができる。いくつかの実施形態では、これらの学習されたパラメータはまた、より長い時間スケールでの、経時的に変化する刺激パターンの挙動を記述する。いくつかの実施形態では、デバイスは、観察された独立した症状のそれぞれに対する最適刺激の加重平均として最適刺激を決定し、ここで、重みは、他の観察された症状に対して症状の重症度に比例する。例えば、患者が振戦及び固縮を経験し、振戦の重症度が固縮の２倍であった場合、出力刺激は、最適な振戦軽減パターンの２倍に、最適な固縮軽減パターンの１倍を重ね合わせたものとなる。いくつかの実施形態では、デバイスは、すべての活動性症状を感知し、最悪の重症度の症状のみを軽減することを選択する。いくつかの実施形態では、デバイスは、センサを介して、ユーザのＲＬＳによる揺れを測定し、そのユーザの揺れ振幅の最大の軽減に関連するパターンを割り当て、振幅はセンサ信号の振幅であり、差はデバイスからの刺激がない場合に観察される振幅に対して定義される。

いくつかの実施形態では、デバイスに結合されたセンサは、加速度計、ジャイロスコープ、ＩＭＵ、又は他の動きベースのセンサの組み合わせである。いくつかの実施形態では、デバイスに結合されたセンサはまた、振戦重症度、固縮、又はＲＬＳによる運動を感知するために筋肉活性化を監視する筋電図（ＥＭＧ）センサを含む。いくつかの実施形態では、デバイスは、加速度計、圧力センサ、力センサ、ジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、又は筋電図（ＥＭＧ）センサなどのデバイスに収容されるセンサを用いて、動きの振幅及び周波数、又は筋肉活動などのユーザの症状の特徴に関するデータを収集する。いくつかの実施形態では、上述のデータは、デバイス内に収容される記憶構成要素を介して記憶される。いくつかの実施形態では、上述のデータは、デバイス上ではないより大きな記憶場所へのデータの有線又は無線転送による大規模なデータ分析の目的で定期的に統合される。

いくつかの実施形態では、アクチュエータは、振動モータではなく抵抗加熱素子である。いくつかの実施形態では、アクチュエータは振動モータである。いくつかの実施形態では、アクチュエータは電磁石である。いくつかの実施形態では、アクチュエータは電気永久磁石である。いくつかの実施形態では、アクチュエータは圧電アクチュエータである。いくつかの実施形態では、アクチュエータはボイスコイル振動モータである。いくつかの実施形態では、アクチュエータは回転偏心質量振動モータである。いくつかの実施形態では、デバイスは、サードパーティスマートウォッチ又は他のコンピューティングウェアラブルデバイスへのアクセサリバンドである。いくつかの実施形態では、デバイスは、ユーザのスマートフォンに無線で（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを介して）接続されてもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、ユーザの状態に関するコンテキスト化データを提供するように構成されてもよい。例えば、システムは、症状の発症又は程度を時刻、活動レベル、薬剤、食事、他の症状などと相関させることができる。いくつかの実施形態では、これは、抽出されたセンサ信号特徴をユーザのスマートフォンに伝送することによって達成することができる。付随するスマートフォンアプリケーションは、ユーザに、活動レベル、食事、及び投薬などの他の情報の入力を定期的に促すことができる。次いで、ユーザ及び／又は彼らの医師がレビューするために、アプリケーションは、時間と一致させた症状のセンサ信号特徴と共にこのデータを記録する。

いくつかの実施形態では、デバイスは、Ｌ－ドパを摂取しているパーキンソン病患者のオン／オフ現象などの症状の発症を受動的に感知することによって開始することができる。いくつかの実施形態では、これは、「オフ」状態にある間であってもセンサデータを連続的に読み取り、振幅などのセンサデータ特徴のうちの１つがプリセット閾値を超えたときに「オン」状態に切り替わることによって達成することができる。いくつかの実施形態では、デバイスは、早期診断の目的で、存在はしているがわずかである振戦を増幅するために使用することができる。いくつかの実施形態では、これは、振戦が視覚的に、又はセンサデータの抽出された特徴がいくつかのプリセット閾値を超えることによって検出されて明らかになるまで、刺激パターンのセットを手動で試験することによって達成することができる。いくつかの実施形態では、これは、デバイスからの刺激の非存在下で測定された振戦振幅に対して症状センサによって測定された振戦振幅を最大化する刺激パターンに収束するように、刺激選択アルゴリズムをヒューリスティックに反転することによって自律的に達成することができる。

図１は、本発明の一実施形態による運動障害を緩和するためのシステムを示す。ウェアラブルデバイス１１及びユーザの身体１２は、システムの所望の結果を変更するために操作され得る入力及び出力を有するシステムとして機能する。ウェアラブルデバイス１１は、ユーザの身体１２とインターフェースする。ユーザの身体１２は、固有受容神経１２０１と、知覚された手足の位置及び動き１２０２と、神経系１２０３と、所望の活性化制御信号１２０４と、筋肉１２０５とを含む。筋肉１２０５は、ウェアラブルのセンサスイート１１０６内のＥＭＧセンサ１１０７によって検出され、ローカルデータ１１０３として収集される電気的活動１２０６を出力する。筋肉１２０５はまた、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）１１０８によって検出される動き１２０７を出力する。ＩＭＵ１１０８は、身体の特定の力、角速度、及び向きを測定し、処理ユニット１１０１に報告する。処理ユニット１１０１は、ローカルデータ１１０３を受信し、ローカルアルゴリズム１１０２を実行する。ローカルデータ１１０３を使用して、処理ユニット１１０は、ローカルアルゴリズム１１０２の結果に基づいて、特定の振動刺激１３を送達するように機械的トランスデューサ１１０５に命令する。固有受容神経１２０１は、振動刺激１３を検出し、知覚された手足の位置及び動き１２０２を神経系１２０３に送信する。その信号に基づいて、神経系１２０３は、それらの電気的活動１２０６及び動き１２０７を変化又は持続させる方法で筋肉１２０５を活性化するために所望の活性化制御信号１２０４を送信する。センサスイート１１０６によって収集されたローカルデータ１１０３は、ローカルアルゴリズム１１０２によって処理され続け、機械的トランスデューサ１１０５の出力に影響を及ぼし続ける。ローカルデータ１１０３はまた、通信モジュール１１０４を介して遠隔処理アルゴリズム１４に伝送され、長期データ記憶、及び研究者１７、患者１８又は医師１９によるアクセスのために遠隔データベース１６に伝送される。遠隔データベース１６はまた、より大きな母集団、又はクラウド１５からデータを受信し、このデータを遠隔処理アルゴリズム１４に送信する。遠隔処理アルゴリズム１４は、データを分析し、分析の結果を、通信モジュール１１０４を介して処理ユニット１１０１に返し、かつクラウド１５にも返す。このようにして、クラウド１５からのデータは、ローカルアルゴリズム１１０２が動作する方法に影響を及ぼす可能性がある。

いくつかの実施形態では、処理ユニット１１０１は、閾値を超える運動障害を検出するために患者の運動を受動的に監視するように構成される第１のモードと、そのような運動障害の検出後、プロセッサが運動障害の能動的緩和に入るように構成される第２のモードとの、２つのモードで動作するように構成される。いくつかの実施形態では、処理ユニット１１０１は、Ｌ－ドパを摂取しているパーキンソン病患者のオン／オフ現象などの症状の発症を受動的に感知することによって能動的緩和に入る。いくつかの実施形態では、そのような受動的感知は、「オフ」状態にある間であってもセンサデータを連続的に読み取り、振幅などのセンサデータ特徴のうちの１つがプリセット閾値を超えたときに「オン」状態に切り替わることによって実行される。

図２は、図１のシステムの主要なサブ回路を強調した電気回路図である。図２は、ＩＭＵ回路２２内の慣性測定ユニット１１０８から身体部分運動データ（例えば、振戦振動データ）を受信する処理ユニット１１０１を示す。このデータは、様々な周波数及び振幅で機械的トランスデューサ回路２３内の機械的トランスデューサ１１０５を駆動するために処理ユニット１１０１によって使用される。任意選択で、処理ユニット１１０１はまた、ＥＭＧ回路２４内の筋電図（ＥＭＧ）センサ１１０７から筋活動データを受信してもよい。処理ユニット１１０１は、通信回路２５内の通信モジュール１１０４を使用して遠隔データベース１６との間でデータを伝送及び受信することができる。システム全体は、電力／充電回路２１内の充電可能バッテリ２１１から電力を受け取る。充電ポート２１２は、バッテリ２１１の充電に使用される。任意選択で、充電ポート２１２はまた、処理ユニット１１０１を再プログラムするために使用されてもよい。電源スイッチ２１３を介して電源のオン／オフが切り替えられる。

図３は、本発明の一実施形態によるウェアラブルデバイスの等角図である。図３は、デバイスの主電子機器ハウジング３２と、ユーザの手首とインターフェースする、デバイスのバンド３１とを示す。

図４は、本発明の一実施形態による、振動モータが主電子機器ハウジング内ではなくバンド内に収容されているウェアラブルデバイスの分解等角図である。機械的トランスデューサ１１０５は、ユーザの手首とインターフェースするバンド３１内に収容される。ハウジングの上半分３２１と下半分３２２との間には、プリント回路基板（ＰＣＢ）４２、ＰＣＢ４２の底部を絶縁するために適合されたシリコーン、及び充電式バッテリ２６がある。バッテリ２６は、過充電及び望ましくない放電から保護するための保護回路を含む。バッテリ２６を再充電するために、バッテリに結合され、ハウジングに装着された磁気コネクタ４２１がＰＣＢ４２に挿入される。磁気コネクタ４２１は、外部充電器からの相手方コネクタに結合するので、バッテリ２６は、外部充電器によって充電されるように好都合に構成することができる。磁気コネクタ４２１は、微細運動技能を必要とする作業を行うことが困難な患者がデバイスを磁気充電ケーブルを用いて容易に充電することを可能にする。デバイスは、患者がデバイスをオンにした後に、電子ハウジング上部３２１の上部の単一の大きなボタン３２３を押すことによって機能するように意図されている。ボタンは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている患者が使いやすいように設けられる。

図５は、本発明の一実施形態による、ユーザの手首のバンド３１の片手調整を可能にするループ機構５１を含むウェアラブルデバイスの等角図である。図５は、主電子機器ハウジング３２、ユーザの手首に装着されているように見えるバンド３１、及び主電子機器ハウジング３２に一体化された調整機構５１を示す。

図６は、手に装着した状態を上方から見た本発明の一実施形態を示す。図６は、主電子機器ハウジング３２と、ユーザの手首とインターフェースするバンド３１とを示す。

図７は、手に装着した状態を側方から見た本発明の一実施形態を示す。図７は、主電子機器ハウジング３２と、ユーザの手首とインターフェースするバンド３１と、振動刺激を開始／停止するために患者が使用することができるオン／オフボタン３２３とを示す。オン／オフボタン３２３は、主電子機器ハウジング３２に一体化されている。

図８は、本発明の一実施形態による、より厳密なデータ収集に使用することができる医療用ウェアラブルデバイスの試験構成を示す。図８は、主電子機器ハウジング３２と、ユーザの手首とインターフェースするバンド３１とを示す。これらは、データを収集して記憶するデータロギング装置８１に接続されている。この試験構成は、より大きなプロセッサ及び記憶容量を備えているため、デバイス単独よりも大きな時間スケールでデータを収集及び記憶し続けることができる。分析時に、より大きなプロセッサを利用してデータロギング装置８１に記憶された収集データに対して、より複雑で計算量の多いデータ分析が可能である。

図９は、本発明の一実施形態による、サードパーティスマートウォッチ又は他のコンピューティングウェアラブルデバイス９１のアクセサリである、運動障害を緩和するためのウェアラブルデバイスを示す。そのような実施形態では、計算９１２及び感知９１１の一部又はすべては、サードパーティウェアラブルデバイス９１にオフロードされる。次いで、サードパーティデバイスは、モータコマンドのセットをアクセサリバンド９２上の処理ユニット１１０１に（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ９１３、９２５を介して）無線９４で送信する。この処理ユニット１１０１は、所望のモータコマンドを実行するためにバンド上のトランスデューサ１１０５とインターフェースする。本実施形態では、アクセサリバンド９２は、自身のバッテリ９２４を有する。いくつかの実施形態では、バンドはまた、それ自体の専用センサ９２３（筋電図センサなど）を有し、その信号は、アクセサリ処理ユニット１１０１及び無線通信９１３、９２５、９４を介してサードパーティ処理ユニット９１２に通信される。データはまた、同じ無線接続９４を介してユーザのスマートフォン９３に記録されてもよい。

図１０は、本発明の一実施形態による、サードパーティスマートウォッチ又は他のコンピューティングウェアラブルデバイス用のアクセサリバンドとしてのウェアラブルデバイスの側面を示す。これは、主電子機器ハウジング３２と、機械的トランスデューサ１１０５を収容するバンド３１とを示している。バンド３１は、ユーザの手首とインターフェースする。この図は、アクセサリバッテリ９２５及び処理ユニット１１０１の設置例を示す。

図１１は、本発明の一実施形態による、生センサ入力を使用して刺激パラメータのセットを算出し得るプロセスを示す。刺激パラメータは、閉ループで連続的に更新される。これらのパラメータは、周波数、振幅、位相、デューティサイクルなどの刺激波形を定義するために使用される任意の量を含むことができる。更新ループの各反復において、現在の刺激パラメータ１１１及び生センサ入力１１２は、出力波形の知識を使用して感知波形から減算することによって、又は出力波形のタイミングの知識を使用して感知をパルス刺激の「オフ」位相に制限することによって、トランスデューサ／センサクロストーク１１３を除外するために使用される。このフィルタリングはその後、生センサ入力１１２の特徴抽出１１４を可能にする。次いで、刺激選択アルゴリズム１１５は、現在の刺激パラメータ１１１及び抽出された特徴１１４を使用して、新しい刺激パラメータ１１６を選択する。このプロセスは、図１３により詳細に示されている。プロセスが繰り返されると、以前の新しい刺激パラメータ１１６が現在の刺激パラメータ１１１になる。

図１２は、本発明の一実施形態による、特徴抽出プロセス１１４を示す。このプロセスは、図１１に関して記載したように、フィルタリング済みセンサ信号１１３を取り込み、時間的特徴１１４１、１１４２、１１４３及び／又はスペクトル特徴１１４４を抽出する。共通の時間的特徴の例には、最小値、最大値、最初の３つの標準偏差値、信号エネルギー、二乗平均平方根（ＲＭＳ）振幅、ゼロクロッシング率、主成分分析（ＰＣＡ）、カーネル若しくはウェーブレット畳み込み、又はオート畳み込みが含まれる。共通のスペクトル特徴の例には、フーリエ変換、基本周波数、（メル周波数）ケプストラム係数、スペクトル重心、及び帯域幅が含まれる。特徴は、デバイスの主処理ユニットに搭載された標準的なデジタル信号処理技術で抽出される。次いで、収集された特徴のセットは、刺激選択アルゴリズム１１５に供給される。

図１３は、本発明の一実施形態による、刺激最適化アルゴリズム１１５を示す。刺激選択アルゴリズムは、抽出された特徴１１４及び現在の刺激パラメータ１１１を取り込み、それらを使用して新しい刺激パラメータ１１６のセットを決定する。新しいパラメータが決定されるプロセスは、症状の重症度を最小化するための最適化１１５１である。刺激パターンに対する症状の応答の解析モデルが存在しないことを考えると、この最適化は本質的にモデルフリーである。モデルフリーポリシー最適化技術の例は、ａｒｇｍｉｎ（すなわち、入力引数のセットにわたる最小化）、Ｑ学習、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、差分動的プログラミング、反復二次レギュレータ、及び誘導ポリシー探索である。いくつかのそのようなアルゴリズムの記載は、Ｄｅｉｓｅｎｒｏｔｈ，Ｍ．Ｐ．（２０１１），「Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｐｏｌｉｃｙ Ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ」， Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ，２（１－２），１－１４２．ｄｏｉ：１０．１５６１／２３００００００２１、及びＢｅａｓｌｅｙ，Ｄ．，Ｂｕｌｌ，Ｄ．Ｒ．，＆Ｍａｒｔｉｎ，Ｒ．（１９９３），「Ａｎ Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：Ｐａｒｔ １，Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ」， １－８に見ることができる（その全体は参照により本明細書に組み込まれる）。

一例では、抽出された特徴は振戦の振幅であってもよく、現在の刺激パラメータのセットは刺激波形であってもよい。次いで、刺激選択アルゴリズムは、現在の刺激パラメータのセットで観測された振戦振幅を、以前の刺激パラメータのセットで観測された振戦振幅と比較して、２つの刺激パラメータのセットのうちのどちらが最小の振戦振幅をもたらしたかを決定することができる。次に、結果として得られる振戦振幅が最も低いセットを、新しいセットと比較する刺激選択アルゴリズムの次の反復のベースラインとして使用することができる。

実施形態で使用され得る２つの例示的な刺激選択アルゴリズムは以下の通りである。

いくつかの実施形態では、出力刺激パターンの構造は、各症状に対応する最適化パターンの加重平均であってもよく、重みは、他の観察された症状に対する症状の重症度に比例する。いくつかの実施形態では、出力刺激パターンの構造は、最も重度の症状を軽減するために最適化されたパターンであってもよい。

図１４は、身体及びデバイスが集合的に動作システムと見なされる本発明の一実施形態による、ウェアラブルデバイス１１及び身体１２がどのように相互作用するかを説明する神経学的信号キャンセリングシステムを示す。システムは、身体１２に制御信号１４１を送信するユーザの神経系１２０３を含む。システムのさらなる態様として、ウェアラブル１１は、身体の運動を感知し、アクティブノイズキャンセリングアルゴリズム１４３の出力によって定義される対向制御信号１４２を送信する。制御信号１４１、１４２は、ユーザの神経系１２０３内で信号キャンセリングプロセスを受け、より滑らかな知覚された動き信号１４４をもたらす。

図１５は、本発明の一実施形態による、アクティブノイズキャンセリングを使用して生センサ入力１１２を処理し、刺激パラメータのセットを算出し得るプロセスを示す。図１５において、デバイス１１内の一連の運動障害センサ１１０６は、実際の手足の位置及び動き１２０６を定量化して生センサ入力１１２を生成し、生センサ入力はその後、ノイズフィルタ１１３及び運動障害フィルタ１５１の両方を使用してフィルタリングされる。ノイズフィルタ１１３は、出力波形の知識を使用して感知波形から減算するか、又は出力波形のタイミングの知識を使用して、感知をパルス刺激の「オフ」位相に制限することができる。運動障害フィルタ１５１は、運動障害に起因しない他の信号成分を除去するために、０～１５Ｈｚのバンドパスフィルタを使用する。結果として得られたフィルタリング済みセンサデータ１５２は、次いでアクティブノイズキャンセリングプロセッサ１５３に供給され、アクティブノイズキャンセリングプロセッサ１５３は、振戦抑制刺激信号１５４を生成する。アクティブノイズキャンセリングプロセッサ１５３については、図１６及び図１７に関連してさらに詳細に記載される。デバイス１１は、振動刺激１３を使用して、振戦抑制刺激信号１５４をユーザの身体の固有受容体１２０１に伝送する。振戦抑制刺激信号に対する身体の反応に関する情報は、図１に関連してさらに詳細に見出すことができる。

図１６は、アクティブノイズキャンセリング（ＡＮＣ）プロセッサ１５３による振戦抑制刺激信号１５４の生成の処理の１つの例示的な実施形態を示す。ＡＮＣプロセッサ１５３は、図１５の、結果として得られるフィルタリング済みセンサデータ１５２を入力とし、このデータはその後、フーリエ変換１５３１を適用することによって周波数領域に変換される。定義により、最大振幅を有する周波数である基本周波数ω_ｍａｘは、フーリエ変換１５３１からの周波数領域データのａｒｇｍａｘ１５３２を通じて選択され、出力は、正確な時間遅延計算１５３４を保証するためにバンドパスフィルタ１５３３の中心として使用される。例えば、基本周波数が１０Ｈｚであると計算される場合、バンドパスフィルタ１５３３の１つの例示的な実施形態は、８～１２Ｈｚに設定されてもよい。基本周波数はまた、得られた信号が負フィードバックとして動作するように、位相オフセットを達成するのに必要な時間遅延１５３４を度単位で計算するために使用される。ｘの位相オフセットを達成するための時間遅延は、

に等しい。このフィルタリング済みの遅延信号は、振戦抑制刺激信号１５４として出力される。このプロセスは、第２～第Ｎの基本周波数について繰り返すことができる。

図１７は、ＡＮＣプロセッサ１５３による振戦抑制刺激信号１５４生成のプロセスの別の例示的な実施形態を示す。ＡＮＣプロセッサ１５３は、慣性運動ユニット（ＩＭＵ）からフィルタリング済みセンサデータ１５２を取得し、結果として生じる手足加速度１７１を計算する。次いで、時間領域における手足加速度１７１は、フーリエ変換１５３１を適用することによって周波数領域に変換され、ＡＮＣプロセッサ１５３は、一般的なピーク発見アルゴリズムを使用して手足加速度のピーク周波数１７２を抽出することができ、一般的なピーク発見アルゴリズムは、データのセットを取得し、ピークの両側のデータ点が極大値よりも小さくなるような前記極大値又はピークのセットを返す。ＡＮＣプロセッサ１５３は、２つの方法のうちの一方を用いて加速度１７１のウィンドウサイズ１７３を選択する。

第１の方法１７４は、最低ピーク周波数を使用してウィンドウサイズを計算する。最低ピーク周波数を選択することにより、手足加速度１７１のすべての関連する特徴がウィンドウに捕捉され、振戦抑制刺激信号１５４を生成するときに適切に再現することができることが保証される。この方法は、手足加速度１７１の最低周波数特徴に対応する最低ピーク周波数を反転し、それを時間領域［Ｈｚ＝１／ｓ］に変換することを伴う。図１７では、最低ピーク周波数が３Ｈｚであるので、ウィンドウサイズは１／３ｓである。

第２の方法１７５は、固定長のウィンドウサイズを使用する。次いで、選択された固定ウィンドウサイズで捕捉された加速度データは反転され、振戦抑制刺激信号１５４の出力となる。許容可能なウィンドウサイズの下限は、第１の方法１７４、すなわち最低ピーク周波数の時間領域変換を使用して求められる。これよりも小さいウィンドウは、手足加速度１７１のすべての関連する特徴を捕捉することができない。理論的には、許容可能なウィンドウサイズ１７３の上限はないが、実際には、上限はデバイス１１の利用可能なメモリに依存する。

図１８は、本発明の一実施形態による、デバイスによる処置なし及び処置ありの条件下での振戦患者によるアルキメデス螺旋の描画１８１及び１８２の対である。螺旋なぞり試験は、医師が患者の振戦の頻度、振幅、及び方向に関する洞察を得ることを可能にする。それはまた、運動機能低下、ジストニア及び振戦の異常な運動を医師に知らせることができる。この作業は、患者に、アルキメデス螺旋を連続的になぞることを要求する。振戦を有する患者は、螺旋を辿ることが困難であり、なぞっている間に螺旋線から外れ、乱れた螺旋１８１をもたらす。本発明の一実施形態によるデバイスを装着すると、患者はより正確に螺旋をなぞることができ、より滑らかな螺旋１８２をもたらす。

図１９は、症状軽減のために本発明の実施形態で使用される、パラメータ構成空間を探索することによる単純な非凸勾配降下法最適化の実施形態を示す。これは、本発明に関連する刺激選択アルゴリズム１９３のグラフ表示である。アルゴリズム１９３は、刺激パラメータ空間１９２を移動し、症状の重症度１９１を最小化しようと試みる。刺激パラメータ空間を通る運動は、異なる刺激パラメータセットを試行し、それぞれのセンサによって定量化された結果として生じる症状の重大度を比較することを伴う。アルゴリズムは、症状の重症度を最小化するための最適なセットが見つかるまで、異なるパラメータセットを試験することによって症状の重症度を最小化しようと試みる。

診断用途。早期検出の目的でパーキンソン病患者の振戦を誘発するために、デバイスの代替のベンチトップバージョンを使用することができる。これは、振戦の軽減と同じ機構を使用して行われるが、逆刺激パラメータ探索ヒューリスティックを使用して行われる。ユーザ試験は、各患者について、非常にわずかな振戦のあるパーキンソン病患者に適用されると非常に大きな振戦をもたらす刺激パターンが存在することを示している。この効果は、パーキンソン病を患っていないユーザには生じない。この現象は、診断が困難であり得るパーキンソン病の早期検出及び診断に使用することができる。

患者研究。図２０及び図２１はそれぞれ、本発明の一実施形態によるデバイスを使用した場合と使用しなかった場合のパーキンソン病患者及び本態性振戦患者の姿勢時振戦のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）プロットを示す。データは、デバイスの有無にかかわらず、各患者に自身の手を１０秒間伸ばしてもらうことによって取得した。図２０及び図２１では、振戦振幅は、デバイスの有無で比較される。

以下、本発明の一実施形態の試験例について記載する。参加者は、図１８に示すように、デバイスの有無にかかわらず、パーキンソン病を診断するために使用される一般的な試験である印刷されたアルキメデス螺旋をなぞるように求められた。結果は、画像処理ソフトウェアを使用して測定され、なぞった螺旋の精度を評価した。１回目の試験では、パーキンソン病の約２０人の参加者と安静時振戦の１人の参加者でデバイスを試験した。しかしながら、参加者の大部分は、振戦を経験しなかったか、又はパーキンソン病の処置を既に受けており、わずかな振戦しか経験しなかった。振戦重症度の低減が初期振戦重症度と強く相関していることが観察された。すなわち、最小の振戦を有する患者は最小の利益を経験し、より極端な振戦を有する患者はより劇的な利益を経験した。パーキンソン病によって引き起こされた最も重度の姿勢時振戦を有する参加者は、図２０に示すように、パフォーマンスの最も大きな改善を認めた。本態性振戦によって引き起こされた姿勢時振戦を有する別の参加者もまた、図２１に示されるように有意な改善を示した。結果は、これらの参加者の両方で再現可能であった。固縮に罹患している参加者は、手の運動の範囲がより大きくなり、デバイスを使用した方が使用しない場合よりも速く螺旋試験を完了したことを観察した。

図２２及び図２３は、刺激の位相回転を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす位相回転を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における２１人のＰＤ患者及び８人のＥＴ患者の振戦応答をそれぞれ示す。この方法を使用して、刺激の周波数はアクティブノイズキャンセリング（ＡＮＣ）プロセッサによって選択され、したがって患者間で変化したが、各患者の試験セッションは１つのみの周波数で実行された。

図２４及び図２５は、刺激の周波数を変化させ、最大の振戦緩和をもたらす周波数を選択することによる振戦抑制刺激信号生成のプロセスを使用して刺激を適用した場合の、ピーク振戦変位における１９人のＰＤ及び６人のＥＴ患者の振戦応答をそれぞれ示す。位相回転は調節されなかった。

以下、本発明の一実施形態の試験例について記載する。参加者は、刺激の有無にかかわらず振戦が観察されるいくつかのタスクを行うように求められた。タスクは、ＰＤ及びＥＴの両方における上肢振戦評価のための検証された尺度、ＭＤＳ－ＵＰＤＲＳ（運動障害社会の統合パーキンソン病評価尺度（Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｄｉｓｏｒｄｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ－Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ Ｒａｔｉｎｇ Ｓｃａｌｅ））及びＴＥＴＲＡＳ（本態性振戦評価尺度（Ｔｈｅ Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ Ｔｒｅｍｏｒ Ｒａｔｉｎｇ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｓｃａｌｅ））からそれぞれ抽出した。姿勢時振戦を評価するために、参加者に、腕を体の前に伸ばしてもらうように求めた。運動性振戦を評価するために、参加者は、腕を伸ばした状態で開始し、次いで指を戻して鼻に触れ、伸ばした位置に戻すように求められた。安静時振戦を評価するために、参加者は、目を閉じて１００からカウントダウンしながら、腕を表面に置いてリラックスするように求められた。各タスクの間、参加者は８０秒間運動を行い、振動刺激は２０秒ごとにオフ及びオンに切り替える。処置刺激中、参加者は、１０秒間の選択肢Ａ（処置）又は選択肢Ｂ（処置なし）のいずれかでランダムに開始し、続いて潜在的な持ち越し効果を考慮するために１０秒間の休止期間を設ける。休憩後、交差を行い、選択肢Ａを受けた参加者は、選択肢Ｂを１０秒間受け、逆もまた同様である。次いで、参加者は、さらに１０秒間休憩してから、ランダム化及び交差をもう一度繰り返す。図２２～図２５の結果は、各参加者にとって最良の応答を示している。

包まれる実施形態。上記の実施形態は、加速度計、振動モータ、マイクロＵＳＢ、及びリストバンドを参照しているが、本発明はそのような実装形態に限定されない。追加的に、上記実施形態は、本発明の範囲を限定するものではない。例えば、インターフェース、筋電図センサの種類、ジャイロスコープ、慣性測定ユニット、圧電、電磁石、永久電磁石、空気圧、ボイスコイル、油圧、抵抗加熱素子の様々な修正及び変形が含まれるべきである。フォームファクタの範囲には、ヘッドバンド、カラー、アンクレット、アームバンド、及びリングも含まれるべきである。電気インターフェースの範囲には、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔケーブル、ＵＳＢ、ＵＳＢ Ｃ、マイクロＵＳＢ、無線通信、無線充電、及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ通信が含まれるべきである。

本発明は、限定されないが、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、又は汎用コンピュータ）と共に使用するためのコンピュータプログラムロジック、プログラマブルロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のＰＬＤ）と共に使用するためのプログラマブルロジック、ディスクリート構成要素、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又はそれらの任意の組み合わせを含む任意の他の手段を含む、多くの異なる形式で具現化することができる。

本明細書で前述した機能のすべて又は一部を実装するコンピュータプログラムロジックは、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、及び様々な中間形式（例えば、アセンブラ、コンパイラ、ネットワーカ、又はロケータによって生成された形式）を含むがこれらに限定されない様々な形式で実装することができる。ソースコードは、様々なオペレーティングシステム又は動作環境で使用するための様々なプログラミング言語（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又はＦｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ、若しくはＨＴＭＬなどの高級言語）のいずれかで実装される一連のコンピュータプログラム命令を含むことができる。ソースコードは、様々なデータ構造及び通信メッセージを定義及び使用することができる。ソースコードは、（例えば、インタプリタを介する）コンピュータ実行可能形式であってもよく、又はソースコードは、（例えば、トランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラを介して）コンピュータ実行可能形式に変換されてもよい。

コンピュータプログラムは、任意の形式（例えば、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、又は中間形式）で、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイスなどの有形の記憶媒体に恒久的又は一時的に固定されてもよい。コンピュータプログラムは、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術を含むがこれらに限定されない様々な通信技術のいずれかを使用してコンピュータに伝送可能な信号の任意の形式で固定されてもよい。コンピュータプログラムは、添付の印刷又は電子文書（例えば、シュリンクラップソフトウェア又は磁気テープ）を備えたリムーバブル記憶媒体として任意の形式で配布されてもよく、コンピュータシステム（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上）にプリロードされてもよく、又は通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を介してサーバ又は電子掲示板から配布されてもよい。

本明細書で前述した機能のすべて又は一部を実装するハードウェアロジック（プログラマブルロジックデバイスで使用するためのプログラマブルロジックを含む）は、従来の手動方法を使用して設計されてもよく、又はコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬ又はＡＨＤＬ）、若しくはＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）などの様々なツールを使用して電子的に設計、捕捉、シミュレート、若しくは文書化されてもよい。

本発明を特定の実施形態を参照して特に示し記載してきたが、添付の条項によって定義される本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、形式及び詳細における様々な変更を行い得ることが当業者には理解されよう。これらの実施形態のいくつかは、プロセスステップによって特許請求の範囲に記載されているが、以下の特許請求の範囲のプロセスステップを実行し得る、関連するディスプレイを有するコンピュータを備える装置も本発明に含まれる。同様に、以下の特許請求の範囲のプロセスステップを実行するためのコンピュータ実行可能命令を含み、コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータプログラム製品も本発明に含まれる。

上述の本発明の実施形態は、単なる例示であることを意図している。多数の変形及び修正が当業者には明らかであろう。そのような変形及び修正はすべて、添付の特許請求の範囲に定義される本発明の範囲内にあることが意図されている。

Claims (31)

1. 対象の運動障害症状のセットを調節するためのウェアラブルデバイスであって、
   ａ．ハウジングと、
   ｂ．前記ハウジングに結合され、対象の身体部分に取り付けられるように構成された取り付けシステムと、
   ｃ．前記ハウジング内に配置され、前記身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを提供する身体部分センサのセットと、
   ｄ．前記身体部分に機械的出力のセットを提供するように構成された、前記取り付けシステムに結合された機械的トランスデューサのセットと、
   ｅ．（ｉ）前記センサ出力に動作可能に結合された、身体部分運動データを受信するための入力、（ｉｉ）フィルタリング済み運動信号を生成するように、前記身体部分運動データから、前記運動障害症状とは無関係のノイズを除去するノイズフィルタ処理、（ｉｉｉ）特徴付けられたフィルタリング済み運動信号を生成するように、前記フィルタリング済み運動信号の特徴を特徴付けるための前記フィルタリング済み運動信号の特徴抽出処理、及び（ｉｖ）刺激信号出力を生成するための前記特徴付けられたフィルタリング済み運動信号の刺激処理であって、そのような出力は前記機械的トランスデューサのセットに動作可能に結合され、前記機械的トランスデューサに、前記運動障害症状のセットを調節する機械的刺激を前記身体部分に提供させる、刺激処理を有する、処理ユニットと、
   を備える、デバイス。
2. 前記処理ユニットは、（ａ）時間領域における身体部分運動データを周波数領域データに変換すること、（ｂ）前記周波数領域データを使用して前記運動障害症状の基本周波数を決定すること、及び（ｃ）前記身体部分運動データに最終的に基づいて、前記基本周波数における前記身体部分運動データの位相に対して所望の位相シフトを有する前記刺激信号出力を生成することによって、アクティブノイズキャンセリングを提供するようにさらに構成される、請求項１に記載のデバイス。
3. 前記処理ユニットは、前記刺激信号出力において、刺激信号の列を提供するようにさらに構成され、前記列内の各信号は、前記運動障害症状のセットの緩和に関連するパラメータの別個のセットを有し、前記特徴抽出処理は、前記身体部分の前記運動に関連する変位又は電力データを決定することを含み、前記処理ユニットはまた、前記変位又は電力データを使用して、前記列内のどの刺激信号が最大の緩和効果を有するかを決定するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
4. 前記処理ユニットは、前記機械的トランスデューサへの連続出力に関して前記最大の緩和効果を有すると決定された前記刺激信号を選択するようにさらに構成される、請求項３に記載のデバイス。
5. 前記処理ユニットは、振戦、固縮、運動緩徐、ジスキネジア、動かしたいという衝動、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される運動障害症状のセットを検出及び緩和するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
6. 前記処理ユニットは、パーキンソン病患者のすくみ歩行を検出するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
7. 前記処理ユニットは、前記機械的トランスデューサのセットを制御することによって、パーキンソン病患者のすくみ歩行を緩和するようにさらに構成される、請求項６に記載のデバイス。
8. 前記取り付けシステムはリストバンドを含み、前記機械的トランスデューサのセットは、前記リストバンドの円周全体に分布している、請求項１に記載のデバイス。
9. 前記デバイスの面上のボタンによって操作され、前記ボタンは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている患者が使いやすいように構成される、請求項１に記載のデバイス。
10. 前記処理ユニットは、閾値を超える運動障害症状を検出するために患者の運動を受動的に監視する第１のモードと、そのような運動障害症状の検出後に、前記運動障害症状を緩和するための第２のモードとの、２つのモードで動作するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
11. 前記ハウジング上に配置されたバッテリと、微細運動制御を欠く患者が前記バッテリを好都合に充電することができるように、前記バッテリに結合され、外部充電器からの相手方コネクタに結合するために前記ハウジング内に装着された磁気コネクタとをさらに備える、請求項１に記載のデバイス。
12. 前記リストバンドは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている人が使いやすいように、片手で前記リストバンドを締結することができるように面ファスナで構成される、請求項８に記載のデバイス。
13. 前記リストバンドは、神経学的運動障害によって微細運動制御が影響を受けている人が使いやすいように、弾性変形を介して伸長可能に構成される、請求項８に記載のデバイス。
14. 前記処理ユニットは、前記身体部分運動データを前記処理ユニットに結合されたメモリに記憶するようにさらに構成される、請求項１に記載のデバイス。
15. 前記処理ユニットは、前記センサ出力にフーリエ変換を適用することにより前記センサ出力を周波数データに変換することによってアクティブノイズキャンセリングを提供するように構成される、請求項１に記載のデバイス。
16. 前記処理ユニットは、（ｉ）前記変換されたセンサ出力にａｒｇｍａｘ関数を適用することによって基本周波数を選択すること、及び（ｉｉ）バンドパスフィルタを使用して、前記刺激信号出力から、前記基本周波数に関連する指定された範囲外の周波数データのセットを除去することによって、アクティブノイズキャンセリングを提供するように構成される、請求項１５に記載のデバイス。
17. 前記身体部分センサのセットは、前記身体部分の加速度を表すデータを計算するように構成された慣性運動ユニット（ＩＭＵ）を含み、アクティブノイズキャンセリングプロセッサは、
    フーリエ変換を適用することにより、前記身体部分の加速度データを前記周波数領域データに変換すること、
    前記周波数領域データから前記身体部分の加速度データのピーク周波数を抽出すること、
    前記ピーク周波数に基づいて前記身体部分の加速度データのウィンドウサイズを選択すること、及び、
    前記選択されたウィンドウサイズに基づいて前記センサ出力の一部を捕捉し、前記捕捉された部分を反転させて前記刺激信号出力を生成すること、
    によって、アクティブノイズキャンセリングを提供するようにさらに構成される、請求項２に記載のデバイス。
18. 前記ウィンドウサイズを選択する際に、前記処理ユニットは、前記ピーク周波数のうちの最低ピーク周波数を反転させ、前記ピーク周波数のうちの前記反転された最低ピーク周波数を時間領域に変換する、請求項１７に記載のデバイス。
19. 前記処理ユニットは、前記ウィンドウサイズを固定値に設定するように構成される、請求項１７に記載のデバイス。
20. 対象の運動障害症状のセットを緩和するための方法であって、
    身体部分センサのセットから前記対象の身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを受信することと、
    フィルタリング済み信号を生成するように、前記センサ出力をフィルタリングして前記運動障害症状とは無関係のノイズを除去すること、並びに、
    （ａ）前記センサ出力を周波数データに変換すること、（ｂ）前記周波数データを使用して前記運動障害症状の基本周波数を決定すること、及び（ｃ）前記フィルタリング済み信号に時間遅延を適用して前記基本周波数で所望の位相シフトを生成することにより、刺激信号出力を生成することによって、前記フィルタリング済み信号を能動的に処理すること、
    によって、前記センサ出力を処理して、前記運動障害症状のセットを緩和するための刺激信号を生成することと、
    前記運動障害症状のセットを緩和するように、前記身体部分に結合された機械的トランスデューサのセットに前記刺激信号出力を伝送することと、
    を含む、方法。
21. 前記運動障害症状のセットは、振戦、固縮、運動緩徐、ジスキネジア、動かしたいという衝動、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２０に記載の方法。
22. 身体部分センサのセットから前記対象の身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを受信することは、閾値を超える運動障害症状を検出するために患者の運動を受動的に監視する第１のモードと、そのような運動障害症状の検出後に、前記運動障害症状の能動的緩和に入る第２のモードとの、２つのモードで動作することを含む、請求項２０に記載の方法。
23. 前記フィルタリング済み信号を能動的に処理して前記センサ出力を周波数データに変換することは、前記フィルタリング済み信号にフーリエ変換を適用して変換されたセンサ出力データを生成することを含む、請求項２０に記載の方法。
24. 前記フィルタリング済み信号を能動的に処理して前記センサ出力を周波数データに変換することは、（ｉ）前記変換されたセンサ出力データにａｒｇｍａｘ関数を適用することによって前記基本周波数を選択することと、（ｉｉ）バンドパスフィルタを使用して、前記刺激信号から、前記基本周波数に関連する指定範囲外の周波数データのセットを除去することとを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 前記センサ出力を処理して前記刺激信号を生成することは、
    前記身体部分の加速度を表すデータを計算することと、
    フーリエ変換を適用することによって身体部分の加速度データを前記周波数データに変換することと、
    前記周波数データから、前記身体部分の加速度データのピーク周波数を抽出することと、
    前記ピーク周波数に基づいて、前記身体部分の加速度データのウィンドウを選択することと、
    前記選択されたウィンドウに基づいて前記センサ出力の一部を捕捉し、前記捕捉された部分を反転させて前記刺激信号を生成することと、
    をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
26. 前記ウィンドウを選択することは、前記ピーク周波数のうちの最低ピーク周波数を反転することと、前記ピーク周波数のうちの前記反転された最低ピーク周波数を時間領域信号に変換することとを含む、請求項２５に記載の方法。
27. 前記ウィンドウを選択することは、前記ウィンドウを固定値に設定することを含む、請求項２５に記載の方法。
28. 対象の運動障害症状のセットを緩和するための方法であって、
    前記対象の身体部分の運動を感知するように構成されたセンサのセンサ出力を監視して、前記身体部分の運動に関連するセンサ出力のセットを提供することと、
    前記センサ出力を処理して、前記運動障害症状のセットを緩和するための刺激信号を生成することと、
    前記運動障害症状のセットを緩和するように、前記身体部分に結合された機械的トランスデューサのセットに前記刺激信号を送達することと、
    を含み、前記センサ出力を処理することは、
    フィルタリング済み信号を生成するように、前記センサ出力をフィルタリングして前記運動障害症状とは無関係のノイズを除去すること、並びに、
    （ａ）前記機械的トランスデューサのセットに、刺激パラメータが連続的に変化している刺激信号の列の出力を提供し、（ｂ）前記センサ出力を変位又は電力データに変換し、及び（ｃ）最大の緩和効果をもたらす前記刺激信号を出力するように構成されたプロセッサを使用すること、
    を含む、方法。
29. 前記プロセッサは、変位又は電力データを使用して、前記最大の緩和効果をもたらす前記刺激信号を選択するようにさらに構成される、請求項２８に記載の方法。
30. 前記プロセッサは、ユーザからの入力を受信して、前記最大の緩和効果をもたらす前記刺激信号を選択するようにさらに構成される、請求項２８に記載の方法。
31. 障害の疑いのある対象の身体部分の運動障害を診断する方法であって、
    運動障害の症状を誘発するために、刺激パラメータが連続的に変化している刺激信号の列の出力を、機械的トランスデューサのセットに提供するように構成されたプロセッサを使用することと、
    身体部分センサのセットから、前記身体部分の運動に関連する身体部分運動データを受信することと、
    フィルタリング済み信号を生成するように、前記身体部分運動データをフィルタリングして前記運動障害の症状とは無関係のノイズを除去することと、
    前記フィルタリング済み信号を能動的に処理して、（ａ）前記身体部分運動データを周波数データに変換し、（ｂ）前記周波数データを使用して前記身体部分の前記運動の基本周波数を決定することと、
    前記周波数データをさらに処理して、前記対象が前記運動障害に罹患している確率を決定することと、
    を含む、方法。

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