JP6952762B2 - 調節デバイス及び記憶媒体 - Google Patents

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Description

[関連出願の相互参照]
本願は、2016年4月1日に出願された「Emotion Prosthetics」という発明の名称の米国仮特許出願第62/316,695号の米国特許法第119条(e)項に基づく優先権を主張する。この米国仮特許出願の内容は、引用することによって本明細書の一部をなす。
[政府契約]
本発明は、米国国立衛生研究所によって授与された助成金第MH082998号及び第MH096334号と、全米科学財団によって授与された助成金第IIP−1449702号とに基づく政府支援を受けてなされたものである。米国政府は本発明において幾つかの特定の権利を有する。
本願は、包括的には、感情状態、覚醒状態、及び認知のうちの少なくとも1つの変化を促進するために、身体に対して押し当てることができるか又は身体に接続された物に取り付けることができるデバイスに関する。
ストレスは、世界的に有効な解決策がない、悪化している固有の世界的な問題である。米国の人口のほぼ3分の1は、有効な対処方法がないままに、彼らが望むよりも多くのストレスを抱えていることを示している。管理されていない慢性的なストレスは、職場の欠席及び生産性の低下を招き、うつ病及び不安から心臓病及び認知症に至る衰弱性の精神的疾患及び身体的疾患をもたらす可能性がある。ストレスに対する介入(interventions:インターベンション)は、主として、心理的治療/技法及び薬物/予防薬治療からなる。心理的技法(例えば、心理療法又は瞑想において教示されているもの)は、ユーザーが自身の心的出来事及び感情にしっかりと耳を傾け、学術的な技法をそのときどきに適用することに依拠している。文献は、そのような介入が多くの人に機能しないことを示唆している。例えば、思いを巡らす傾向のある人は、最良の心理的治療であってもその治療は最もおもわしくない。薬物/予防薬治療は、或る時点で薬剤を摂取することに依拠するが、その効能は、必要とされるときよりもかなり後に現れる。これらの処置は、多くの副作用を有し、多くの場合に依存症を有する。共通の知見は、ほとんどの精神病の薬物治療が、許容できる投与量では、ストレス要因を防止するほど十分に強くもなければ、ストレス要因に対するその瞬間の反応性さえも改善するほど十分に強くもないということである。
ストレス時に有効になり、ユーザーの側に強い心の平静を必要とすることなく介入を行い、さらに、ストレスが消散するときに有効でないようにする介入が必要とされている。医療分野(例えば、精神医学、心理学)から、企業応用(例えば、HR及びトレーニング)、軍事応用、消費者モデル(例えば、ストレス管理)、及び娯楽ビジネス(例えば、感情拡張型適応仮想現実)まで広く及ぶ複数の分野及び市場の全体にわたって問題を解決することに適用可能な技術を提供することが望ましい。
本発明は、ストレス時又は目標感情状態(例えば、「鎮静状態(calm)」)からの逸脱時に皮膚のトランスデューサー(振動又は電気)を用いた生理状態の調節に関係している。したがって、本発明には、1)覚醒及びストレスを調節するのに有用な特定のタイプの生理的反応刺激を提供する調節デバイスと、2)手動のスイッチング又はセンサーを介した起動及びその必要性を判断するアルゴリズムと、3)所与の人物の覚醒、ストレス、又は鎮静状態等の目標生理状態からの距離を検知して調節する最適なパラメーターを求める個人に合わせた較正及び学習アルゴリズムとが含まれる。同技術のより一般的な有用性は、生理反応性プロファイルを記憶された特有の感情状態(例えば、「鎮静状態」)と関連付け、これらの目標状態からの距離の動的な定量化を与え、閉ループ刺激を介してユーザーをこれらの目標感情状態に戻す生理的刺激を提供する技法に関係している。
本介入の一態様によれば、ユーザーの皮膚、又はユーザーの皮膚若しくは身体と接触している或る物と接触している調節デバイスが、交感神経緊張及び副交感神経緊張を変化させると既刊文献において実証されている周波数の刺激を提供する。このデバイスは、例えば、手首、頸部、又は胸骨に装着することができ、それらの全ては、或る特定の周波数の皮膚振動を用いて迷走神経/副交感神経緊張又は交感神経緊張の増加をもたらすことが実証されている。この皮膚振動用のトランスデューサーは、十分強いので、無視できない信号を生成する。電気及び振動は、ともにその機能を果たすことができる。したがって、本発明は、特定の振動特性を有する音響信号を生成するソフトウェアと、デバイスによって無線で生成された音響信号用の送受信機(例えば、Bluetooth受信機)と、増幅器と、増幅された音響信号を身体に無視できない方法で供給することが可能な任意の触覚トランスデューサーとを備える。
振動及び電気刺激がストレス及び副交感神経緊張の変化を誘発することができるメカニズムは、文献に十分に説明されている。皮膚は、触感(機械的受容器)、痛み(侵害受容器)、快楽(c触覚線維)及び温度(温度受容器)を処理する他の受容器を有する。皮膚受容器によって収集された情報は、脳の体性感覚皮質に進むとともに、これと並列に、認知プロセス、運動プロセス、社会プロセスに関与する脳の部位と、感情を認識及び生成すること(例えば、扁桃核、島、及び線条体)及び感情を調節すること(例えば、前頭前皮質)を含む感情機能により多く関与するネットワークとに進む(Davidson, 2000, American Psychologist, 55(1196-1214))。感情は、現在の入力からだけでなく、以前の経験に基づく身体上のきっかけの解釈からも同様に生成することができる(Damasio, 1999, xii, 386 p.)。触覚刺激が脳機能に影響を及ぼす可能性がある経路には、数多くの他の経路がある。例えば、深層触覚刺激は、予測可能なニューラル効果をもたらす特定の神経に直接影響を及ぼすことができる。頚動脈洞周辺の(例えば、「頚動脈マッサージ」を介した)低速移動接触は、場合によっては直接的な神経刺激又は下層の筋肉の刺激(Scali, et al., 2013, Spine J, 13(5), 558-63)等の他の経路を介して迷走神経機能を強化することができる(Ha, et al., 2015, Am J Emerg Med, 33(7), 963-5, McDonald, et al., 2014, J Am Geriatr Soc, 62(10), 1988-9, Laine Green and Weaver, 2014, J Clin Neurosci, 21(1), 179-80, Cronin and Blake, 2011, J Cardiovasc Electrophysiol, 22(5), 600)。マッサージのような手動治療は、内在性カンナビノイドの解放等の様々なメカニズムを包含している(Lindgren, et al., 2015, BMC Res Notes, 8(504))。同じ部位に対する種々のスタイルのマッサージは、種々の脳のネットワークを活性化することが判明してきており(Sliz, et al., 2012, Brain Imaging Behav, 6(1), 77-87)、接触と脳との関係のより複雑な状況を示唆している。深い胸部圧迫(例えば、「ハグマシン」において用いられる)は、直接的には、血圧低下及び鎮静感覚をもたらす圧受容器に影響を及ぼすように見える(Edelson, et al., 1999, Am J Occup Ther, 53(2), 145-52)。深層タッチを伴う指圧療法は、様々な観点から概念化されてきており、また心拍数変動等の末梢生理学に影響を及ぼすように見え(McFadden, et al., 2012, Complement Ther Med, 20(4), 175-82, Huang, et al., 2005, Am J Chin Med, 33(1), 157-64)、迷走神経関与の可能性を示唆している。電気刺激は、特に、椎弓板1線維を活性化し(McMahon and Wall, 1984, Pain, 19(3), 235-47)、この線維は、痛み、かゆみ、感覚的触感、及び温度を、脊髄を通じて、感情反応をもたらす扁桃核のような原始的な脳の部位に伝達するとともに、視床を通じて、自身の身体の反応の自覚をもたらす島に伝達する(Craig, 2002, Nat Rev Neurosci, 3(8), 655-66)。この島は、この情報を、眼窩前頭皮質等の注意及び感情の調節を統御する皮質領域に渡す(Cavada, et al., 2000, Cereb Cortex, 10(3), 220-42)。電気は、ベータエンドルフィン(Bossut, et al., 1986, Am J Vet Res, 47(3), 669-76)とともにオピオイドを生成する可能性があり(Chen, et al., 1996, J Pharmacol Exp Ther, 277(2), 654-60)、これらは、感情及び痛みの閾値に影響を及ぼす(Lundeberg, et al., 1989, Am J Chin Med, 17(3-4), 99-110)。電気刺激は、ストレス反応を和らげることができるノルエピネフリン生成を担当する青斑核も活性化する(Snow, et al., 1999, Arch Ital Biol, 137(1), 1-28)。
特に、本発明は、精神生理学的に高い反応性を有することが文書によって十分に立証されている0.01Hz〜20Hzの範囲にあるビート周波数に依拠している。0.01Hz〜0.3Hzの範囲における低速全身振動は、0.6Hzに近づくと交感神経緊張の優位が高まる状況において、より低い周波数では快感の等級(ratings)が高まること及び副交感神経緊張が増加することに関連している(Uchikune, 2004, Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control, 23(2), 133-138, Uchikune, 2002, Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control, 21(1), 29-36)。そうではあるが、1Hzにおける全身刺激は、振動に同期した心拍を生み出すことができる特定の観測値を用いると、副交感神経緊張の増加を生み出すことが観察されている(Takahashi, et al., 2011, J Hum Ergol (Tokyo), 40(1-2), 119-28)。0.1Hzの周波数は、バイオフィードバック文献に基づくと、副交感神経緊張を促進するのに特に有用な刺激であり得る。RSAの最高振幅は、0.1Hz(6呼吸/分)において実現される。なぜならば、これは、酸素化及び身体からのCOの除去に最適な呼吸数であるからである。したがって、0.1Hzは、心臓共振(単一周波数における高振幅同期振動)の周波数として知られている。この心臓共振は、長身の人/男性では、一般により低い周波数刺激を用いて実現され、それよりも背の低い人/女性では、一般により高い周波数刺激を用いて実現される(Vaschillo, et al., 2006, Appl Psychophysiol Biofeedback, 31(2), 129-42)。したがって、「心臓血管系に影響を及ぼす律動的刺激源はいずれも同じ効果(0.1Hzの心臓共振を実現する)を生み出すはずである」ことが示唆されていた(Lehrer and Gevirtz, 2014, Front Psychol, 5(756))。したがって、0.1Hzにおける律動的筋緊張を介した刺激は、0.1Hzにおける律動的視覚刺激(Vaschillo, et al., 2008, Psychophysiology, 45(5), 847-58)を有する場合と同様に、高周波数心拍数変動を高めることが分かっている(Lehrer, et al., 2009, Biol Psychol, 81(1), 24-30, Vaschillo, et al., 2011, Psychophysiology, 48(7), 927-36)。手首に装着した振動キューは、この範囲において、ストレスの多い作業後に血行力学に影響を及ぼすことが示されている(Nogawa, et al., 2007, Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 2007(5323-5))。心拍数の増加が、より低い周波数(3Hz〜6Hz)における全身振動の場合に検出されている(Maikala, et al., 2006, Int Arch Occup Environ Health, 79(2), 103-14)。ただし、これらの周波数における心臓効果の個人差が観察されている(Ullsperger and Seidel, 1980, Eur J Appl Physiol Occup Physiol, 43(3), 183-92)。6Hz〜10Hzの範囲における振動は、高周波数心拍数変動によって測定されると、副交感神経緊張を減少させるように見え(Jiao, et al., 2004, Int Arch Occup Environ Health, 77(3), 205-12, Bjor, et al., 2007, Int Arch Occup Environ Health, 81(2), 193-9)、特に、低周波数から高周波数への心拍数変動比の増加に関連しており、場合によっては交感神経緊張の増加を連想させる(Watanabe and Ujike, 2012, Health, 4(11), 1029-1035)。10hzにおける末梢刺激が、心拍数変動を統御し、したがって、副交感神経緊張を統御する迷走神経における活動状態を変調するのにますます多く用いられてきている(Ma, et al., 2016, J Neurol Sci, 369(27-35, Bauer, et al., 2016, Brain Stimul, 9(3), 356-63, Jiang, et al., 2016, Neurochem Int, 97(73-82, He, et al., 2016, Cardiovasc Ther, 34(3), 167-71)。
本発明は、生理学的に高い反応性を有することが文書によっても十分に立証されている20Hz〜300Hzの範囲にあるベース周波数にも依拠している。全身振動に向けられた多くの文献は、主として、一般に心拍数の増加に関連した20Hz〜36Hzの範囲を調べてきた(例えば、Gojanovic, et al., 2014, Physiol Res, 63(6), 779-92, Cochrane, et al., 2008, Arch Phys Med Rehabil, 89(5), 815-21)。25Hzの全身振動は、特に肥満体の人において、副交感神経反応と整合した心拍数及び圧受容器活動状態の低下と関連している(Dipla, et al., 2016, Exp Physiol, 101(6), 717-30)。ただし、別の研究は、運動後の20Hz〜36HzのHRVの変化がないことを発見している(Cheng, et al., 2010, J Sports Med Phys Fitness, 50(4), 407-15)。そうではあるが、10Hzの範囲における電気刺激は、HF HRVの増加を生み出すことが分かっている(Stein, et al., 2011, Auton Neurosci, 165(2), 205-8)。通常のパーソナルマッサージデバイスは、主観的な筋肉弛緩を生み出すことを目標として、約100Hzにおいて動作する(Prause, et al., 2012, Sexual and Relationship Therapy, .27(1), pp)。この周波数における刺激は、多くの瞑想的慣習において促進されるように、内受容への注意の増加に関連した後部島を活性化する(Coghill, et al., 1994, J Neurosci, 14(7), 4095-108)。振動器マッサージは、心拍数の増加だけでなく、弛緩に関連したシータEEG及びアルファEEGの増加の双方に関連している(Diego, et al., 2004, Int J Neurosci, 114(1), 31-44)。電気鍼療法は、高速振動の感覚を生成し、100Hzにおける刺激は、その後の高周波数心拍数変動の増加に関連している(Hideaki, et al., 2015, Acupunct Med, 33(6), 451-6)。ただし、100HzにおけるTENSユニット刺激は、高周波数心拍数変動の低下を生み出すことが観察されている(Stein, et al., 2011, Auton Neurosci, 165(2), 205-8)。89Hzにおける顔面振動は、特に、副交感神経緊張の増加に関連している(Hiraba, et al., 2014, Biomed Res Int, 2014(910812))。
本介入の別の態様によれば、調節デバイスは、文献に生理学的に高い反応性を有するとして記載されている低周波数及び高周波数を組み合わせて、固有の優加法的感覚をもたらす。例えば、複雑な音楽的刺激及び複雑な振動音響刺激は、迷走神経緊張に関連した様々な神経反応を変調することが示されている(Bergstrom-Isacsson, et al., 2014, Res Dev Disabil, 35(6), 1281-91)。振動音響刺激は、脳波記録だけでなく前向きな気分にも影響を及ぼすことが示されている(Sandler, et al., 2016, Brain Topogr, 29(4), 524-38)。
本介入の別の態様によれば、介入の使用は、調節デバイスにおける手動スイッチング等の所定の状態の検出、又は覚醒若しくはストレスの増加若しくは減少に関連した生理的変化の形態での所定の状態の調節デバイスによる検出によって起動される。手動スイッチングは、例えば、スマートフォン上でソフトウェアを起動することによって、又はデバイス上のスイッチを介して行われる。多くの生理的パラメーターとして、音声トーン、電気皮膚反応、及び心拍数変動の変化と、瞳孔拡張と、ガンマ帯域EEGとが挙げられるがこれらに限定されないストレス又は疲労等の感情状態及び覚醒状態を検出するのに用いることができる。これらのパラメーターは、評価パラメーターに関する類似度を推論することができる、例えば、ストレス状態、弛緩状態、及び疲労状態のベースライン測定値が存在する場合に解釈可能である。したがって、本発明は、利用可能な生理測定値に関して個人の安静状態、ストレス状態、疲労状態、又はユーザー定義の目標プロファイルを設定し、導出されたパラメーターの測定値をこれらの状態とリアルタイムで比較して、現在の状態が、個々に滴定されたパラメーターに関して、それらの記憶された状態(例えば、ストレス又は疲労)とどの程度類似して見えるかを推論するソフトウェアを含む。
本発明の別の態様によれば、個々の人々は、種々の周波数が生理反応に影響を及ぼす程度が異なる。したがって、本発明は、周波数の種々の組み合わせに対する主観的で、可能な場合には生理的な反応性を評価して、最適な調節刺激を可能にする較正手順を含む。
本発明の別の態様によれば、ユーザーが定義する場合がある感情状態及び覚醒状態に関連した個人の生理的特徴は、それらの状態を最適に復元する刺激パラメーターとともに、その個人又は別の個人による後の再呼び出しのためにライブラリに記憶することができる。例えば、或る個人が特に良い1日を過ごしている場合、その状態に関連付けられた生理機能を記憶することができ、その状態を最適に維持する刺激パラメーター又はストレス状態若しくは疲労状態からその状態に向けて移行させる刺激パラメーターを、後の再呼び出しのためにライブラリに記憶することができる。
振動トランスデューサーを有する一例の実施された調節デバイスを示す図である。 電気トランスデューサーを有する一例の実施された調節デバイスを示す図である。 メイン周波数、変調周波数として示された組み合わせ振動を用いて胸部の刺激を経験した38人のボランティアの複数のタイプの刺激に関連した平均誘意性(valence:バレンス)及び覚醒等級を示すデータを示す図である。 メイン周波数、変調周波数として示された組み合わせ振動を用いて手首の刺激を経験した38人のボランティアの複数のタイプの刺激に関連した平均誘意性及び覚醒等級を示すデータを示す図である。 皮膚コンダクタンス及びパルスプレチスモグラフを記録する任意の市販ハードウェアであって、このハードウェアからのデータは、例えば、シリアルストリームとして読み取ることができる、ハードウェア、例えば、Arduino又はBitalinoとともに用いられる生理的ストレスの検出用のソフトウェアのユーザーインターフェースの一例を示す図である。 音声ストレスの検出用のソフトウェアのユーザーインターフェースの一例を示す図である。 変化の傾きを見ることによって容易に分類することができるストレス発症に関連した明瞭な生理的変化を示すデータを示す図である。 個々のカスタマイゼーションの有用性をサポートする、異なる個人のパターンが最も鎮静した状態及び覚醒した状態である個人差を示すデータを示す図である。 個々のカスタマイゼーションの有用性をサポートする、異なる個人のパターンが最も鎮静した状態及び覚醒した状態である個人差を示すデータを示す図である。 個々のカスタマイゼーションの有用性をサポートする、異なる個人のパターンが最も鎮静した状態及び覚醒した状態である個人差を示すデータを示す図である。 個々のカスタマイゼーションの有用性をサポートする、異なる個人のパターンが最も鎮静した状態及び覚醒した状態である個人差を示すデータを示す図である。
論述される図において、関連したボックス及び矢印は、電気回路及び関連したワイヤとして又は音響信号を搬送するBluetooth等の無線プロトコルを介して実施することができる本発明によるプロセスの機能を表している。代替的に、1つ以上の関連した矢印は、特に、本発明の本方法又は本装置がデジタルプロセスであるときに、ソフトウェアルーチン間の通信(例えば、データフロー)を表すことができる。
調節デバイス
図1に全体的に示す調節デバイス4は、SDカード入力を有するDC10V〜22V、AC10V〜16V、25W、4オームのオーディオスピーカーHIFIデジタル増幅器ボード12の充電器を有する12V DCの再充電可能な6000mAhのLiイオン電池パック8と、例えば、増幅器ボード12からワイヤを介して内部から伸ばすことができる8オームのバスシェーカーである触覚トランスデューサー16と、トランスデューサー16からのワイヤ用の射角を付けた開口を有する3Dプリントケーシング20と、0Hz、0.1Hz、1Hz、及び4Hzによって変調された20Hz、33Hz、40Hz、89Hz、100Hz、200Hzを含む事前にロードされた刺激波形を収容するSDカード24と、事前にロードされた波形を手動でスクロールするとともに他の入力を調節デバイス4に提供するボタン28と、Bluetooth受信機32と、調節デバイス4がON状態にあるか否かを示すLED36と、調節デバイス4をON状態にするスイッチ40と、波形強度を手動で変調するダイヤル44と、プロセッサ48と複数の振動信号を生成する複数のルーチン56の形態のソフトウェアを記憶した記憶装置52とを有するプロセッサ装置46とを備える。本明細書で用いられるような表現「複数の」及びその変形語は、1の量を含む非ゼロの量を指すものとする。Bluetooth受信機32は、振動信号をそれ自身のBluetooth送信機を介してBluetooth受信機32に通信するスマートフォン又は他のコンピューター化デバイス等の振動信号を生成するデバイスが、ケーシング20から遠隔にあるときに最も有利である。ルーチン56は、コンピューター化デバイス上で実行されると、本明細書において言及されるような動作を当該コンピューター化デバイスに実行させる非一時的記憶媒体の形態とすることができる。
調節ソフトウェアルーチン56は、種々の周波数の正弦波振動を組み合わせたものを放出し、その結果、ユーザーに出力されるビート周波数が得られる。これらの振動を組み合わせたものは、約20Hz〜約300Hzの範囲にある主要振動と、較正ソフトウェアを介して覚醒又は鎮静するように求められた周波数における刺激の低速波の感覚をユーザーに提供するビート出力を与える約0.01〜10Hzの範囲にある少なくとも1つの変調振動とを含む。文献において生理的に活性であるとして説明されている複数のベース波形タイプ(図1における実施デバイスは、20Hz、33Hz、40Hz、89Hz、100Hz、及び200Hzのうちの任意のものを主要振動として生成することができる)及び文献において同様に言及されている調節周波数(図1における実施デバイスは、0.1Hz、1Hz、及び4Hzの変調振動も生成することができる)のいずれも、図1におけるデバイス上のボタン28、又は、例えば、スマートフォン若しくは他の任意の遠隔コンピューター化デバイス上で実行することができる外部ソフトウェアプログラムを介して選択することができる。
Bluetooth受信機32は、コンピューター又はスマートフォン上で動作する外部ソフトウェアを介して選ばれた波形を生成するデバイスであれば、どのデバイスともペアリングする。
電池8は、再充電可能であり、増幅器12及びトランスデューサー16に電力供給するのに十分なものであり、例えば、6000mAhのLiイオン電池パックである。
増幅器12は、振動信号をトランスデューサー16によって使用可能なレベルにブーストする。出力としてユーザーの身体に印加される振動刺激の場合、増幅器12は、20W、8オームの触覚トランスデューサーが忠実に再生することができるレベルに振動信号を変換する。出力としてユーザーの皮膚に印加される電気刺激の場合、増幅器は、標準的なアルゴリズムを用いて、皮膚加熱を防止するために、オーディオ信号をパルス幅変調されたもの(5μsのギャップによって分離された250μsパルス)に変換し、それらのパルスを生理的検出可能閾値(ほぼ2mAmp)に増幅し、安全性のために光分離及び電圧制限を含む。
振動触覚トランスデューサー16は、ソフトウェアによって生成された振動に反応することができる身体のあらゆる部位にわたって用いられるように設計される。触覚トランスデューサー16は、椅子又はベッドに取り付けられることによって全身に振動を送達することもできる。限定ではなく説明として、図1は、1つの振動トランスデューサーの1つの実施形態を示している。振動トランスデューサー16は、頸部、胸骨、手首又はユーザーが決定した別の位置に用いられ、本明細書では、例えば、身体部分(例えば、横になっているときの頸部又は椅子にいるときの手首)をデバイスに載せることによって任意に用いることもできるし、例えば、身体(例えば、胸骨)に対してデバイスを押し当てることによって用いることもできるデバイスであるとして説明される。触覚トランスデューサー16は、容易に無視されない十分な変位を有する低周波数振動(20Hzまで)を生成することが可能であり、容易に除去及び清掃することができるとともにトランスデューサーの露出金属面からの絶縁を提供するスリーブ(例えば、フリース)によって覆われている。
図2に示す別の調節デバイス104は、当該調節デバイス104が電気トランスデューサーを備える点を除いて、調節デバイス4と同様である。調節デバイス104は、9Vアルカリ電池108と、増幅器112と、例えば、増幅器ボード112からのワイヤを介して内部から伸ばすことができる粘着性電極対160及び164である電気トランスデューサー116と、トランスデューサー116からのワイヤ用の射角を付けた開口を有する3Dプリントケーシング120と、0Hz、0.1Hz、1Hz、及び4Hzによって変調された20Hz、33Hz、40Hz、89Hz、100Hz、200Hzを含む事前にロードされた刺激波形を収容するSDカード124と、事前にロードされた波形を手動でスクロールするとともに他の入力を調節デバイス104に提供するボタン128と、Bluetooth受信機132と、調節デバイス104がON状態にあるか否かを示すLED136と、調節デバイス104をON状態にするスイッチ140と、波形強度を手動で変調するダイヤル144と、プロセッサ148と複数の振動信号を生成する複数のルーチン156の形態のソフトウェアを記憶した記憶装置152とを有するプロセッサ装置146とを備える。電気トランスデューサー調節デバイス104は、ウェアラブルデバイスとして示され、ユーザーの手首に装着される。この調節デバイスは、増幅器からのパルス幅変調信号が、ユーザーの皮膚に印加される電極160及び164の間の電圧の形で一方の電極から他方の電極に通過することを可能にする2つの電極160及び164からなる。図2は、ユーザーの皮膚に振動を伝達する電気トランスデューサー調節デバイス104の一例示的な実施形態を示している。
初期データは、ストレス及びその生理学的相関物を調節する振動デバイスの使用をサポートする。9人が関係者であり、29人が参加に対して報酬を受ける一般からの参加者であったN=38人の個人による実験では、0.1Hzの変調周波数によって変調された100Hzの主要周波数における振動刺激は、パフォーマンスが無刺激状態中に少なくとも中程度(1標準偏差よりも大きく平均よりも小さい)であった人に対して無刺激状態に加えてストレスの多い(一定ペース聴覚逐次注意(paced auditory serial attention))作業中に、手首に送達されたものは、パフォーマンスを確実に改善し(p<.05)、胸部に送達されたものは、パフォーマンスを僅かに改善した(p≦.1)。この周波数における振動は、フルサンプルにおいて手首に送達された心拍数変動及び補償されたサンプルにおいて(フルサンプルにおいてp=.09)胸骨に送達された心拍数変動の統計的に有意な(p<.05)増加を伴って、心拍数変動(副交感神経緊張のプロキシ)の変化も和らげた。胸骨に送達されたこの周波数における振動は、ストレスが無刺激状態(p<.05)と比較して少なくとも中程度(1標準偏差よりも大きく平均よりも小さい)であった人では、自己報告のストレスも減少させた。
生理的検出及び較正
生理的検出スイートは、カスタム及び市販のソフトウェア及びハードウェアを用いて生理的パラメーターを取得することと、それらの生理的パラメーターをリアルタイムで解析して、ストレス、疲労、又は他の(例えば、ユーザー指定の)感情状態若しくは覚醒状態の個人に合わせたシグネチャの開始を検出することとを含む。
図4は、感情状態に関連した生理プロファイルの検出及び反応刺激の生成のための実装ソフトウェアの一例を示している。図4は、ソフトウェアのスクリーンキャプチャに基づいて示されたユーザーインターフェースを示し、ユーザーは、「閾値(THRESHOLD)」インジケーターによって示されるように、3の閾値を選択しており、これは、図4のバーグラフにおける破線によって反映されている。例示的なストレスレベルパターンが、図4の上部に示され、バーグラフ内のバーインジケーターは、閾値に到達したことがないことを実証している。図4は、ユーザーがストレス状態にあると判断されたときに触覚振動/電気刺激の形態の触覚出力又はチャイムの形態の可聴出力のいずれかを有するユーザー選択可能オプションを更に示していることに留意されたい。そのようなチャイムの場合又は出力がない場合、ユーザーは、ボタンを用いて入力を手動でエンターし、治療刺激の出力をトリガーすることができる。代替的に、ユーザーは、図4において選択されている「NONE」を選択することができる。ユーザーの検出された状態が、「振動」が選択されたストレス(又は他のユーザーが選択した感情/覚醒)状態である場合、関連している較正された治療刺激が自動的に出力される。
1つの実施態様では、生理状態検出用のソフトウェアは、一般的なシリアルストリームとして実施される既存のハードウェア(例えば、Bitalino、Arduino)からの1000Hzでサンプリングされたパルスプレチスモグラフ及び電気皮膚反応(GSR)入力を取り込む。パルスプレチスモグラフは、ユーザーの心拍を表す心拍信号を検出する。
GSRデータは、スパイク除去及び平滑化(4秒カーネル)を介して前処理され、交感神経系反応性及びストレスに関連したGSRの平滑動作推定値(smooth running estimate)が得られる。
プレチスモグラフデータは、スパイク除去及びピーク検出を介して前処理され、心拍間隔系列に変換される心拍が得られる。心拍間系列は、検出された心拍信号における連続した各心拍間の持続時間を含む。
心拍間隔系列は、心拍数(毎秒の心拍数)の計算を受ける。
30秒間の心拍間隔系列は、連続モーレット(Morlet)波形変換を受け、副交感神経系活動状態及び感情調節能力に関連した高周波数心拍数変動(HF−HRV)帯域(0.18Hz〜0.4Hz)における電力の動作推定値を与える。この推定値は、感情調節パラメーター又は感情調節値と呼ぶことができる。本開示の趣旨及び請求項記載の概念から逸脱することなく、フーリエ変換等の他のスペクトル解析技法を用いることができることに留意されたい。
生理的ストレスの検出用のアルゴリズムの1つの態様は、或る期間、すなわち、100m秒〜30秒にわたる生理的パラメーターの変化又は傾きを定量化して、状態発症を検出することを含む。
生理的ストレスを検出するアルゴリズムは、HF−HRVの対応する変化又はその後の変化を有しないGSR又は心拍数等の検出された増加する現在の身体パラメーターを反映するものとしてストレス検出用に初期にシードされる。すなわち、以下の式となる。
Figure 0006952762

ここで、係数は、初期値として、β=0、β=0.5、β=0.5、β=1であり、GSR、HR、及びHF−HRVは、30秒の初期安静較正期間(initial resting calibration period)の間のそれらの平均及び変動に基づいて正規化される。検出された他の現在の身体パラメーターは、音声ストレスを表す複数のオーディオパラメーター、及び他のそのようなパラメーターを含むことができる。
アルゴリズムの別の態様は、安静状態、ストレス状態、疲労状態又は他のユーザー指定の状態を体験するようにユーザーをガイドして、これらの状態の個別に較正されたプロファイル(例えば、「ストレスプロファイル」)を与えるソフトウェアを用いた較正動作を含む。このアルゴリズムは、交感神経緊張の増加及び副交感神経緊張の減少を引き起こすことが知られているストレスを誘発するもの(例えば、一定ペース逐次注意作業)への短期間の曝露を含む。例えば、心拍数信号、GSR信号、及び他のそのようなパラメーター等のユーザーの複数の較正身体パラメーターを検出し、記憶装置52に記憶することができる。このガイドを行うソフトウェアは、調節デバイスにおいて実行することもできるし、調節デバイスから遠隔のスマートフォン又は他のコンピューター化デバイスに配置することもできる。
アルゴリズムの別の態様は、ストレス発症、疲労発症、又は他のユーザーが決定した状態が個人についてどのように見えるのかの個人に合わせた最良適合プロファイルを導出する機械学習を含む。実装ソフトウェアでは、一例として、8つの入力ノード、4つの隠れノード、及び1つの出力ノードを有する3層パターン認識ニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムが、GSR、心拍数、HF−HRV、及び以前の5秒におけるこれらのそれぞれの推定された変化がどのように組み合わさって予測されるのかを、前段落において説明した較正作業に基づいて推定するのに用いられる。事実上、このアルゴリズムによって、パラメーターのそれぞれの主な効果について、これらのパラメーターの量子化された(S字形)リッジ回帰推定及びそれらの潜在的なn通りの相互作用が可能になる。
Figure 0006952762
上記式のベータ重みを導出するために、ストレス値は、安静状態中は0に設定され、目標状態、例えば、ストレス状態中は1に設定される。したがって、「推定されたストレス」は、現在の状態が安静状態に対してストレス状態である可能性がどの程度あるのかを表している。同じタイプの解析は、疲労又はユーザー指定期間について行うことができる。パターン認識ニューラルネットワークを用いることによって導出された様々なβ係数は、ストレス又は疲労の期間の開始を検出するのに用いることができる個別に較正されたプロファイルの一部を形成する。較正身体パラメーター及びユーザーにおける音声ストレスを示す現在の身体パラメーターとともに用いられる追加の係数を導出するために、追加の要素を上記式に加えることができることが分かる。
アルゴリズムの別の態様は、治療刺激の送達をトリガーするために、ユーザーの現在の身体パラメーターの形態で到来する生理データと、個人に合わせた最良適合プロファイルとをリアルタイムで比較して、個人が、ストレス状態、疲労状態、又はユーザー定義状態からのクリティカルな距離に見え始めている時を判断することを含む。刺激は、ストレス指数がその平均から1.5標準偏差の外部にあるときは常にシグナリングされる。この1.5標準偏差は、前述の図4における「3」の閾値を指している。閾値が「3」よりも低く又は高く設定されている場合には、刺激は、それぞれより低いストレスレベル及びより高いストレスレベルにおいてシグナリングされる。
図6は、ストレスの多い逐次追加作業中にストレスの発症を検出する分類器を導出することができることを示している。
音声検出及び較正
図5は、音声ストレスの検出用の実装ソフトウェアの一例を示している。
音声ストレス検出アルゴリズムの1つの態様は、発話が5秒セグメントで記録されることである。これらのセグメントは処理されて、発話速度、ピッチ、平均周波数、第1基本波の周波数、第1基本波の分散等の共通の音声パラメーターが、公的に入手可能なコードを用いて抽出される。いずれの5秒セグメントからの発話データも、パラメーターが抽出された後は保存されず、したがって、永続的な音声記録は作製されない。
別の態様は、4層パターンネットワーク分類器が、発声の平均によって正規化され、標準偏差によって除算されたzスコアとなるように前処理された「RAVDESS」発話コーパス(http://smartlaboratory.org/ravdess/designfeatures/)を用いて、短い発声に関連した感情(中立、鎮静、幸福、悲しみ、恐怖、怒り、不快、驚き)を認識するようにトレーニングされたものである。異常値を、テューキーヒンジ(Tukey Hinges)の外部の次の良好な値にウィンソライズした。ネットワークは、音声パラメーター用の15個の入力と、それぞれ15個のユニット及び10個のユニットを有する2つの隠れ層と、分類された感情当たり1つずつの8個の出力とを有し、標準的なバックプロパゲーションアルゴリズムを用いてトレーニングされた。分類は、誘意性に応じて、特定の誘意性について30%〜80%の精度であった。
アルゴリズムの別の態様は、抽出された発話パラメーターを、6つの5秒「中立」較正発声のセットの平均を減算し、これらの発声を標準偏差によって除算することによって正規化することである。
音声ストレス検出アルゴリズムの別の態様は、特定の部屋における30秒の無音を記録することからなる較正から開始するものである。到来する5秒の発声の分散は、各反復において、「無音」記録の分散と比較される。無音記録から2標準偏差(SD)の外部への変動を有するオーディオ波形は発声とみなされ、そうでない場合、オーディオ波形は無音とみなされ、分類されない。
音声ストレス検出アルゴリズムの別の態様は、第2の較正が、30秒間の中立トーンで発話する、測定の被検者である個人を記録するものである。
アルゴリズムの別の態様は、ユーザーが選択した数よりも多くの音声パラメーター(ユーザーは、2個〜8個のパラメーターから選択することができる)が、中立発声の平均から2SDの外部にある場合であって、その人物が、RAVDESSコーパス分類器に基づく分類を介して、否定的なトーン(恐怖、悲しみ、不快)を有するとみなされるとき、ソフトウェアが、ユーザーが選択した刺激波形を刺激ジェネレーターに提供するものである。これは、図5に示すソフトウェアからのユーザーインターフェースキャプチャに示されている。図5では、ユーザーは、「閾値(THRESHOLD)」インジケーターによって示されるように、4つのパラメーターの閾値を選択しており、これは、図5のバーグラフにおける破線によって反映されている。例示的な音声波パターンが図5の上部に示され、バーグラフにおけるバーインジケーターは、閾値に到達しなかったことを実証している。図5は、ユーザーがストレス状態にあると判断されたときに、振動の形態の触覚出力又はチャイムの形態の可聴出力のいずれかを有するユーザー選択可能オプションを更に示していることに留意されたい。そのような出力があった場合、ユーザーは、治療刺激の出力をトリガーするボタンを用いて入力を手動でエンターすることができる。代替的に、ユーザーは、図5において選択されている「NONE」を選択することができる。振動状態において、ユーザーの検出された状態がストレス状態又は別のユーザー指定の状態である場合、これは、治療刺激を自動的に出力する。
刺激較正
刺激較正アルゴリズムは、或る範囲の刺激パラメーターの形態で複数のカスタマイゼーション刺激を個人に提示することと、それらの個人がこれらのタイプの刺激に関連した感情性及び覚醒を等級付けすることを可能にすることとを伴うカスタマイゼーション動作を行う。各カスタマイゼーション刺激に応じて、ユーザーは、グリッド上の単一の選択項目を用いて複数の反応をソフトウェアに入力する。これらの複数の反応は、ユーザーが、覚醒スケール上において、非常に鎮静した状態と非常に覚醒した状態との間でカスタマイゼーション刺激をどのように知覚したのかを表し、ユーザーが、誘意性スケール上において、非常に否定的と非常に肯定的との間でカスタマイゼーション刺激をどの程度許容したのかを更に表している。刺激を個人の好みに最良に調整するために、ソフトウェアは、これらの等級に基づいて刺激パターンを選択する。最大限に肯定的及び最大限に鎮静状態(中立からの各軸上の距離を二乗したものの平方根)として格付けされたパターンが、個人がストレス状態を経験していることを検出した場合に、その個人の鎮静刺激パターンとして用いられる。最大限に覚醒状態であるパターンは、その誘意性にかかわらず、個人が疲労状態を経験していることを検出した場合に、その個人の覚醒刺激パターンとして用いられる。
図7A、図7B、図7C、及び図7Dは、振動トランスデューサーの振動パターンに応じて感情及び覚醒に信頼できる全体的な相違があることと、異なる個人について、パターンが最も鎮静した状態及び最も覚醒した状態に個人差があることとを示している。そのような図における各データ点は、ユーザーが、覚醒スケール上において、非常に鎮静した状態と非常に覚醒した状態との間でカスタマイゼーション刺激をどのように知覚したのかを表し、加えて、ユーザーが、誘意性スケール上において、非常に否定的と非常に肯定的との間でカスタマイゼーション刺激をどの程度許容したのかを表している。
状態記憶装置及び保存された状態の「復元」における使用
指定された目標感情状態(例えば、「ストレス状態」又は「肯定的感情の鎮静状態(positive affect calm)」に関連したベースライン身体パラメーターの形態の生理的パラメーターは、目標(複数の現在の身体パラメーターが、目標感情状態の身体パラメーターの所定の距離よりも大きいと判断されたときに、状態までの距離を減少させる刺激をトリガーする)として、又はアラーム(複数の現在の身体パラメーターが目標感情状態の身体パラメーターの所定の距離内にあると判断されたときに、状態からの距離を増加させる刺激をトリガーする)として、後に再呼び出しするために記憶することができる。
本発明の別の態様は、目標状態又はアラーム状態に対する接近又は離脱を最適にもたらす刺激パラメーターの主観的で生理的ベースの記憶を可能にするソフトウェアを含む。
本発明の別の態様は、ユーザーが、潜在的に新しいか又は特異な目標感情状態又はアラーム感情状態を、関連した生理プロファイル及び刺激パラメーターを含むライブラリに記憶するために指定することを可能にするソフトウェアを含む。
本発明の別の態様は、生理プロファイルを用いて、現在の生理的パラメーターと較正された状態の生理的パラメーターとのコサインによって、ノルムが定義され、特異的に指定された(idiosyncratically named)カテゴリーからの距離を正確に測定し、例えば、各パラメーターの「近接性(Closeness)」値C、例えば、CGSR=(GSRcurrent−GSRsession_mean)*(GSR_calibration state−GSR_calibration session mean)を得て、状態に対するこの「近接性」をBGSR*CGSR+BHRV*CHRV+BVocal Pitch*CVocal Pitchとして導出することができるものである。ここで、関連したB重みは、本明細書において上記で説明したようなニューラルネットワーク分類器を介して導出される。
このアルゴリズムは、目標状態からの距離を提供する。較正の前に、事前ルールが、本明細書において上記で説明したように、テンプレートベクトルからの現在のデータの距離(例えば、ユークリッド距離)を最小にすることを介して状態を最適に復元するように出力変換を指定するのに用いられる。
本発明の別の態様は、ユーザーが、感情状態名と、関連した生理プロファイルと、それらに接近又はそれらを回避する刺激パラメーターとを共有することを可能にするソフトウェアを含む。
可能な実用的アプリケーション
振動パターンが0.01Hz〜10Hzの周波数によって変調された20Hz〜300Hzの範囲にある周波数である、生理的反応性振動パターンを生成するソース(例えば、スマートフォン)。
このソースは、振動を生成し、これらの振動を、Bluetoothを介して送信する。
ソフトウェアが、どのような振動パターンが、所与の個人の覚醒状態、若しくは肯定的感情の鎮静状態、又は将来的に戻りたい所与の日におけるその個人の状態等のユーザーによって指定された状態を含む特定の感情状態を最大限にもたらすのかを較正して記憶するのに用いられる。
このソフトウェアは、個人がどのような振動パターンを用いているのかを記憶することができ、その較正を動的に更新して、ユーザーが、以前の較正によって提案されていないパターンの使用を選んだか否かを「学習」することができる。
ソースによって生成された振動パターンのBluetooth受信機。
振動パターンが送達される時を決定するスイッチ、ソフトウェア制御、又は生理/音声測定デバイス。
上記ソフトウェアは、ローカルウィンドウ(0.5秒〜30秒)にわたる生理測定値又は音声測定値の大きさ及び傾きを計算して、中立状態からの感情状態逸脱(例えば、ストレス、疲労)の開始を判断する。
上記ソフトウェアは、到来する生理測定値を個別に較正されたプロファイルと比較して、感情状態の開始の可能性及び適切な反応を判断する。
上記ソフトウェアは、弛緩状態/中立状態、(例えば、ストレスの多い認知作業を介した)ストレス状態、又は疲労状態に達するとともに、プロファイル導出用のデータを記録するように個人に要請する較正ルーチンを有する。
上記ソフトウェアは、機械学習アルゴリズム(例えば、ニューラルネットワーク)を用いて、トレーニングセットとして用いられる較正データから、個別に較正された感情状態(例えば、ストレス状態)指数を導出する。
上記ソフトウェアは、学習された生理パターンを、説明したように、関連した刺激パターンと組み合わせて再呼び出しして、「保存された」状態の「復元」を可能にすることができるライブラリに記憶する。
増幅器に電力供給する電池。
受信された振動パターンを無視できないレベルに上昇させる増幅器。
振動刺激及び電気刺激のうちの一方を提供するトランスデューサー。
取り外して洗浄することができる振動トランスデューサーのスリーブ。
このスリーブは、例えば、トランスデューサーの機能を阻害することなくデバイスを身体部分に固定するバンド又は他の手段を介して、デバイスを個人に取り付けることを可能にすることができる。
請求項では、括弧内にあるいずれの参照符号も、その請求項を限定するものと解釈されるべきではない。用語「備える」又は「含む」は、請求項に記載された要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外するものではない。幾つかの手段を列挙したデバイスの請求項では、これらの手段のうちの幾つかは、ハードウェアの同一のものによって具現化することができる。個数が特定されていない要素は、そのような要素が複数存在することを除外するものではない。幾つかの手段を列挙したいずれのデバイスの請求項においても、これらの手段のうちの幾つかは、ハードウェアの同一のものによって具現化することができる。幾つかの特定の要素が、互いに異なる従属請求項に列挙されているということのみをもって、これらの要素を組み合わせて用いることができないことを示すものではない。本発明は、最も実際的で好ましい実施形態であると現在考えられているものに基づいて、例示として詳細に説明されているが、そのような詳細は、その目的のためのものにすぎず、本発明は、開示された実施形態に限定されず、逆に、添付の特許請求の範囲の趣旨及び範囲内にある変更及び等価な構成を包含することが意図されていることが理解されよう。例えば、本発明は、可能な限り、任意の実施形態の1つ以上の特徴を他の任意の実施形態の1つ以上の特徴と組み合わせることができることを想定していることが理解されよう。

Claims (17)

  1. 治療刺激をユーザーに供給するように構造化された調節デバイスであって、該調節デバイスは、
    プロセッサと、
    振動デバイスと、
    記憶装置媒体と、
    を備え、
    前記記憶装置媒体は、1つ以上のルーチンを記憶しており、該1つ以上のルーチンは、前記プロセッサにおいて実行されると、
    該調節デバイスにおいて入力を検出することと、
    前記入力に応答して、該調節デバイスを用いて、前記ユーザーの身体に印加される振動出力の形態の治療刺激を生成することと、
    を含む動作を前記調節デバイスに実行させ、
    前記治療刺激は、第1の周波数における主要振動と、該第1の周波数と異なる第2の周波数における変調振動とを少なくとも含む振動の組み合わせにより形成されるビート出力を含み、
    前記第1の周波数が20Hz〜300Hzの範囲にあり、前記第2の周波数が0.01Hz〜20Hzの範囲にある、
    調節デバイス。
  2. 命令を記憶している非一時的機械可読記憶媒体であって、前記命令は、調節デバイスのプロセッサにおいて実行されると、
    前記調節デバイスにおいて入力を検出することと、
    前記入力に応答して、前記調節デバイスを用いて、ユーザーの身体に印加される振動出力の形態の治療刺激を生成することと、
    を含む動作を前記調節デバイスに実行させ、
    前記治療刺激は、第1の周波数における主要振動と、該第1の周波数と異なる第2の周波数における変調振動とを少なくとも含む振動の組み合わせにより形成されるビート出力を含み、
    前記第1の周波数が20Hz〜300Hzの範囲にあり、前記第2の周波数が0.01Hz〜20Hzの範囲にある、
    非一時的機械可読記憶媒体。
  3. 電極を更に備え、
    前記治療刺激は、パルス幅変調波形の形態の電気出力を更に含む、請求項1に記載の調節デバイス。
  4. 前記調節デバイスに前記入力を検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの生理的パラメーターを検出するルーチン含む、請求項1に記載の調節デバイス。
  5. 前記記憶装置媒体は、
    前記ユーザーの1つ以上の現在の身体パラメーターを検出することと、
    前記1つ以上の現在の身体パラメーターを解析して、前記ユーザーの生理状態を判断することと、
    をさせるルーチンを更に記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
  6. 前記ユーザーの前記1つ以上の現在の身体パラメーターを検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの心拍を表す心拍信号を検出するルーチンを含み、
    前記記憶装置媒体は、少なくとも部分的に前記心拍信号から、前記ユーザーの交感神経系活動状態又は副交感神経系活動状態を表す前記ユーザーの値を導出するさらなるルーチンも記憶し、
    前記ユーザーの前記生理状態を判断する前記ルーチンは、或る期間にわたって前記心拍信号から導出された前記値を用いて、前記ユーザーのストレスレベルを求めるルーチンを含む、請求項5に記載の調節デバイス。
  7. 前記ユーザーの前記1つ以上の現在の身体パラメーターを検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの皮膚における電気皮膚反応を表す電気皮膚反応(GSR)信号を検出するルーチンを含み、
    前記ユーザーの前記生理状態を判断する前記ルーチンは、或る期間にわたって前記GSR信号の変化が検出された時を特定するルーチンを含む、請求項5に記載の調節デバイス。
  8. 前記ユーザーの前記1つ以上の現在の身体パラメーターを検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの音声トーンを表す1つ以上のオーディオパラメーターを検出するルーチンを含み、
    前記ユーザーの前記生理状態を判断する前記ルーチンは、音声パラメーターの変化が、前記GSR信号の変化及び心拍信号から導出された値とともに検出された時を特定するルーチンを含む、請求項7に記載の調節デバイス。
  9. 前記ユーザーの前記1つ以上の前記現在の身体パラメーターを検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの音声出力を表す音声信号を検出するルーチンを含み、
    前記記憶装置媒体は、少なくとも部分的に前記音声信号から、前記ユーザーの交感神経系活動状態又は副交感神経系活動状態を表す前記ユーザーの値を導出するさらなるルーチンも記憶し、
    前記ユーザーの前記生理状態を判断する前記ルーチンは、前記音声信号から導出された前記値に少なくとも部分的に基づいて行われる、請求項5に記載の調節デバイス。
  10. 前記記憶装置媒体は、
    安静状態、ストレス状態、及び疲労状態のうちの少なくとも2つを含む複数の生理状態を通して前記ユーザーをガイドすることと、
    前記調節デバイスを用いて、前記複数の生理状態の各状態における前記ユーザーの較正身体パラメーターを検出することと、
    前記較正身体パラメーターのうちの少なくとも幾つかの少なくとも一部に基づいて前記ユーザーの個別に較正されたプロファイルを導出することと、によって、較正動作を実行するさらなるルーチンも記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
  11. 前記個別に較正されたプロファイルを導出する前記ルーチンは、前記較正身体パラメーターのうちの少なくとも幾つかを機械学習アルゴリズムにかけて、前記個別に較正されたプロファイルの一部である係数を導出するルーチンを含む、請求項10に記載の調節デバイス。
  12. 前記記憶装置媒体は、
    前記入力を検出するときに、
    前記ユーザーの1つ以上の現在の身体パラメーターを検出することと、
    前記1つ以上の現在の身体パラメーター及び前記個別に較正されたプロファイルの少なくとも一部に基づいて、前記ユーザーの現在の生理状態を判断することと、
    前記現在の生理状態がストレス状態又は疲労状態を含むとき、前記判断に応答して、前記治療刺激をトリガーすることと、を行うさらなるルーチンも記憶する、請求項10に記載の調節デバイス。
  13. 前記記憶装置媒体は、
    前記治療刺激を生成する前に、
    複数のカスタマイゼーション刺激であって、それぞれが、前記ユーザーの身体に印加される振動出力の形態であり、ともにビート出力を形成する、約20Hz〜300Hzの範囲内の第1の周波数における主要振動と、該第1の周波数と異なる、約0.01Hz〜10Hzの離れた範囲内の第2の周波数における変調振動とを少なくとも含む振動の組み合わせを含む複数のカスタマイゼーション刺激を出力することと、
    前記複数のカスタマイゼーション刺激の各カスタマイゼーション刺激について、前記ユーザーが、覚醒スケール上において、非常に鎮静した状態と非常に覚醒した状態との間で該カスタマイゼーション刺激をどのように知覚したのかを表す入力を前記ユーザーから受信し、前記ユーザーが、誘意性スケール上において、非常に否定的と非常に肯定的との間で前記カスタマイゼーション刺激をどの程度許容したのかを表す別の入力を前記ユーザーから受信することと、
    前記複数のカスタマイゼーション刺激の中から特定のカスタマイゼーション刺激を、前記覚醒スケール上において非常に鎮静した状態と、前記誘意性スケール上において非常に肯定的であることとに最も近い最も優れた組み合わせを有するものとして特定することと、
    前記治療刺激を生成するとき、前記特定のカスタマイゼーション刺激を前記治療刺激として生成することと、を行うさらなるルーチンも記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
  14. 前記入力を検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの現在の身体パラメーターを検出するルーチンを含み、
    前記記憶装置媒体は、前記現在の身体パラメーターの少なくとも一部に基づいて、前記ユーザーのストレスの状態を判断するさらなるルーチンも記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
  15. 前記記憶装置媒体は、
    複数のカスタマイゼーション刺激の中からの特定のカスタマイゼーション刺激を、覚醒スケール上において非常に覚醒した状態に最も近いものであるとして特定することと、
    前記治療刺激を生成するとき、前記特定のカスタマイゼーション刺激を前記治療刺激として生成することと、を行うさらなるルーチンも記憶する、請求項14に記載の調節デバイス。
  16. 前記入力を検出する前記ルーチンは、前記ユーザーの現在の身体パラメーターを検出するルーチンを含み、
    前記記憶装置媒体は、前記現在の身体パラメーターの少なくとも一部に基づいて、前記ユーザーが疲労状態にあることを判断するさらなるルーチンも記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
  17. 前記記憶装置媒体は、
    前記入力が前記ユーザーの現在の身体パラメーターを含むとき、
    前記入力を検出する前に、前記ユーザーのベースライン身体パラメーターを検出することと、
    前記ベースライン身体パラメーターを目標感情状態として記録することと、
    前記現在の身体パラメーターが前記目標感情状態からの所定の距離を越えているとの判断を行うことと、
    前記判断に基づいて、前記治療刺激をトリガーすることと、
    を行うさらなるルーチンも記憶する、請求項1に記載の調節デバイス。
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