KR20210102304A - 자극 구성 요소와 모니터링 구성 요소를 포함하는 착용 가능한 디바이스를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

자극 구성 요소와 모니터링 구성 요소를 포함하는 착용 가능한 디바이스를 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20210102304A
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에릭 카브람스
호세 카마라
오웬 카예-카더러
알렉산더 비. 레펠
조나단 엠. 로스버그
마우리치오 아리엔조
카미야르 피루지
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리미널 사이언시스 인코포레이티드
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Abstract

일부 양태에서, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식될 수 있는 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.

Description

자극 구성 요소와 모니터링 구성 요소를 포함하는 착용 가능한 디바이스를 위한 시스템 및 방법
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 미국 가출원 번호 62/779,188(발명의 명칭: "NONINVASIVE NEUROLOGICAL DISORDER TREATMENT MODALITY," 출원일: 2018년 12월 13일), 미국 가출원 번호 62/822,709(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A WEARABLE DEVICE INCLUDING STIMULATION AND MONITORING COMPONENTS," 출원일: 2019년 3월 22일), 미국 가출원 번호 62/822,697(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A WEARABLE DEVICE FOR SUBSTANTIALLY NON-DESTRUCTIVE ACOUSTIC STIMULATION," 출원일: 2019년 3월 22일), 미국 가출원 번호 62/822,684(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A WEARABLE DEVICE FOR RANDOMIZED ACOUSTIC STIMULATION," 출원일: 2019년 3월 22일), 미국 가출원 번호 62/822,679(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A WEARABLE DEVICE FOR TREATING A NEUROLOGICAL DISORDER USING ULTRASOUND STIMULATION," 출원일: 2019년 3월 22일), 미국 가출원 번호 62/822,675, 발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A DEVICE FOR STEERING ACOUSTIC STIMULATION USING MACHINE LEARNING," 출원일: 2019년 3월 22일), 미국 가출원 번호 62/822,668(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A DEVICE USING A STATISTICAL MODEL TRAINED ON ANNOTATED SIGNAL DATA," 출원일: 2019년 3월 22일), 및 미국 가출원 번호 62/822,657(발명의 명칭: "SYSTEMS AND METHODS FOR A DEVICE FOR ENERGY EFFICIENT MONITORING OF THE BRAIN," 출원일: 2019년 3월 22일)의 35 U.S.C.§119(e) 하의 우선권을 주장하며, 이들 선출원 문헌은 전체 내용이 본 명세서에 병합된다.
세계 보건 기구(WHO)의 최근 추정에 따르면 신경계 장애가 전 세계 질병 부담의 6%를 초과하여 구성된다고 한다. 이러한 신경계 장애는 간질, 알츠하이머 병 및 파킨슨 병을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전 세계적으로 약 6천 5백만 명의 사람들이 간질을 앓고 있다. 미국에서만 약 3백 40만 명이 간질을 앓고 있으며 약 150억 달러의 경제적 영향을 미친다. 이 환자들은 뇌에서 과도하고 동기화된 신경 활동의 에피소드인 재발성 발작과 같은 증상을 앓고 있다. 70%를 초과하는 간질 환자가 발작을 최적으로 통제하지 못하고 살고 있기 때문에 이러한 증상은 학교, 사회 및 취업 상황, 운전과 같은 일상 활동, 심지어는 독립적인 생활에서 환자에게 문제를 줄 수 있다.
일부 양태에서, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식될 수 있는 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서; 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고, 상기 신호는 EEG 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함하고, 상기 음향 신호는 초음파 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 실시예에서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 센서 및 상기 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 신호를 상기 센서로부터 수신하고; 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 적어도 하나의 다른 트랜스듀서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위한 명령어를 전송하기 위해 상기 트랜스듀서들 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는, 상기 신호를 분석하여 상기 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있는지 여부를 결정하고; 상기 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질환, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함한다.
일부 양태에서, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식될 수 있는 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은, 상기 뇌로부터 검출된 신호를 상기 센서로부터 수신하는 단계; 및 상기 트랜스듀서를 사용하여 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식되는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 양태에서, 사람이 착용 가능한 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다. 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 실시예에서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고 상기 신호는 EEG 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 신경계 장애의 증상을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질환, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함한다.
일부 양태에서, 사람이 착용 가능한 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하는 센서, 및 상기 뇌에 초음파 신호를 인가하는 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은 상기 뇌에 상기 초음파 신호를 인가하는 단계를 포함한다. 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 양태에서, 방법은 사람이 착용하거나 사람에게 부착되는 디바이스에 의해 사람의 뇌에 초음파 신호를 인가하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람이 착용하거나 사람에게 부착되는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다. 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 양태에서, 사람이 착용 가능한 디바이스는 사람의 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 사람의 뇌에 랜덤하게 음향 신호를 인가하도록 구성된다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함하고, 상기 음향 신호는 초음파 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질병, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 양태에서, 사람이 착용 가능한 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은 사람의 뇌에 음향 신호를 인가하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람이 착용하거나 사람에게 부착되는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 사람의 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 양태에서, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식되는 디바이스는 사람의 뇌로부터 뇌파(EEG) 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 저전력이고 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 간질 발작을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 센서 및 상기 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 EEG 신호를 상기 센서로부터 수신하고, 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 초음파 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 뇌에 초음파 신호를 인가하도록 구성된 적어도 하나의 다른 트랜스듀서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 초음파 신호를 인가하기 위한 명령어를 전송하기 위해 상기 트랜스듀서들 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 EEG 신호를 분석하여 상기 뇌가 간질 발작을 보이고 있는지 여부를 결정하고, 상기 뇌가 간질 발작을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 상기 뇌에 상기 초음파 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 양태에서, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식되는 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 뇌파(EEG) 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 저전력이고 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은, 상기 센서에 의해 상기 EEG 신호를 수신하는 단계, 및 상기 트랜스듀서를 사용하여 상기 뇌에 상기 초음파 신호를 인가하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식되는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 뇌파(EEG) 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 저전력이고 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
일부 양태에서, 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함한다. 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나는 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 선택된다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 센서 및 상기 복수의 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 상기 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제1 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하고, 상기 증상의 제1 예측 강도에 기초하여, 제1 음향 신호를 인가하기 위한 제1 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 제2 신호의 데이터를 상기 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제2 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하고, 상기 제2 예측 강도가 상기 제1 예측 강도보다 작은 것에 응답하여, 제2 음향 신호를 인가하기 위한 제2 명령어를 전송하기 위해 상기 제1 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하고, 상기 제2 예측 강도가 상기 제1 예측 강도보다 큰 것에 응답하여, 상기 제2 음향 신호를 인가하기 위한 제2 명령어를 전송하기 위해 상기 제1 방향과 반대 방향 또는 상이한 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 통계 모델은 심층 학습 네트워크를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 심층 학습 네트워크는 상기 데이터를 n차원 표현 공간으로 인코딩하기 위한 심층 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network: DCNN), 및 시간에 따른 표현 공간의 변화를 관찰함으로써 검출 점수(detection score)를 계산하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network: RNN)을 포함한다. 상기 검출 점수는 상기 신경계 장애의 증상의 예상 강도를 나타낸다.
일부 실시예에서, 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터는 사람의 전자 건강 기록부로부터 액세스된다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고, 상기 신호는 EEG 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함하고, 상기 음향 신호는 초음파 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 실시예에서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질병, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함한다.
일부 양태에서, 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함하는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 구성된다.
일부 양태에서, 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함한다. 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나는 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값이 주석으로 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 선택된다.
일부 실시예에서, 상기 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값이 주석으로 달린 신호 데이터는 신경계 장애의 증상의 강도 증가와 관련된 각각의 값이 주석으로 달린 신호 데이터를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 통계 모델은 신경계 장애의 증상의 강도 증가와 관련된 0 내지 1의 각각의 값이 주석으로 달린, 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련되었다.
일부 실시예에서, 상기 통계 모델은 상기 통계 모델의 출력의 변동에 비례하는 규제 항(regularization term)을 갖는 손실 함수, 상기 출력의 도함수(derivative)의 L1/L2 노름(norm), 또는 상기 출력의 2차 도함수의 L1/L2 노름을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 디바이스는 상기 센서 및 상기 복수의 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 상기 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제1 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하고, 상기 증상의 제1 예측 강도에 기초하여, 제1 음향 신호를 인가하기 위한 제1 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 제2 신호의 데이터를 상기 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제2 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하고, 상기 제2 예측 강도가 상기 제1 예측 강도보다 작은 것에 응답하여, 제2 음향 신호를 인가하기 위한 제2 명령어를 전송하기 위해 상기 제1 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하고, 상기 제2 예측 강도가 상기 제1 예측 강도보다 큰 것에 응답하여, 상기 제2 음향 신호를 인가하기 위한 제2 명령어를 전송하기 위해 상기 제1 방향과 반대 방향 또는 상이한 방향으로 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 훈련된 통계 모델은 심층 학습 네트워크를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 심층 학습 네트워크는 상기 데이터를 n차원 표현 공간으로 인코딩하기 위한 심층 컨볼루션 신경망(DCNN), 및 시간에 따른 표현 공간의 변화를 관찰함으로써 검출 점수를 계산하기 위한 순환 신경망(RNN)을 포함한다. 상기 검출 점수는 신경계 장애의 증상의 예상 강도를 나타낸다.
일부 실시예에서, 상기 신호 데이터는 사람의 전자 건강 기록부로부터 액세스되는, 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고, 상기 신호는 EEG 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함하고, 상기 음향 신호는 초음파 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는다.
일부 실시예에서, 상기 초음파 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적이다.
일부 실시예에서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제한다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질병, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함한다.
일부 양태에서, 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값이 주석으로 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 각각이 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 복수의 트랜스듀서를 포함하는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값이 주석으로 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 상기 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택하도록 구성된다.
일부 양태에서, 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 센서와 통신하는 제1 프로세서를 포함한다. 상기 제1 프로세서는 건강 상태를 식별하고, 식별된 건강 상태에 기초하여 상기 식별된 건강 상태를 확증하거나 부정하기 위해 신호의 데이터를 상기 디바이스 외부의 제2 프로세서로 제공하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 건강 상태를 식별하는 것은 신경계 장애의 증상의 강도를 예측하는 것을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서는 상기 뇌로부터 검출된 신호의 데이터를 제1 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 예측된 강도를 나타내는 출력을 획득하고, 예측된 강도가 증상의 존재를 나타내는 임계값을 초과하는지 여부를 결정하고, 상기 예측된 강도가 상기 임계값을 초과하는 것에 응답하여 신호의 데이터를 상기 디바이스 외부의 제2 프로세서로 전송하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 제1 통계 모델은 상기 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련되었다.
일부 실시예에서, 상기 제1 훈련된 통계 모델은 높은 감도 및 낮은 특이성을 갖도록 훈련되고, 상기 제1 훈련된 통계 모델을 사용하는 제1 프로세서는 상기 제2 훈련된 통계 모델을 사용하는 제1 프로세서보다 적은 양의 전력을 사용한다.
일부 실시예에서, 상기 제2 프로세서는 신호의 데이터를 제2 훈련된 통계 모델에 제공하여 예측된 강도를 확증하거나 부정하기 위한 출력을 획득하도록 프로그래밍된다.
일부 실시예에서, 상기 제2 훈련된 통계 모델은 높은 감도 및 높은 특이성을 갖도록 훈련된다.
일부 실시예에서, 상기 제1 훈련된 통계 모델 및/또는 상기 제2 훈련된 통계 모델은 심층 학습 네트워크를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 심층 학습 네트워크는 상기 데이터를 n차원 표현 공간으로 인코딩하기 위한 심층 컨볼루션 신경망(DCNN), 및 시간에 따른 표현 공간의 변화를 관찰함으로써 검출 점수를 계산하기 위한 순환 신경망(RNN)을 포함한다. 상기 검출 점수는 신경계 장애의 증상의 예상 강도를 나타낸다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고, 상기 신호는 EEG 신호를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 센서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다.
일부 실시예에서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질병, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 증상은 발작을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함한다.
일부 양태에서, 디바이스를 동작시키는 방법으로서, 상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은 건강 상태를 식별하는 단계, 식별된 건강 상태에 기초하여 상기 식별된 건강 상태를 확증하거나 부정하기 위해 신호의 데이터를 상기 디바이스 외부의 제2 프로세서로 제공하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 장치는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하는 디바이스를 포함한다. 상기 디바이스는 건강 상태를 식별하고, 식별된 건강 상태에 기초하여 상기 식별된 건강 상태를 확증하거나 부정하기 위해 상기 신호의 데이터를 상기 디바이스 외부의 제2 프로세서에 제공하도록 구성된다.
전술한 개념 및 아래에서 더 상세히 논의되는 추가 개념의 모든 조합은 (이러한 개념이 상호 일관성이 없지 않는 한) 본 명세서에 개시된 발명의 주제의 일부인 것으로 고려되는 것으로 이해된다. 특히, 본 발명의 끝에 나타나는 청구된 주제의 모든 조합은 본 명세서에 개시된 발명의 주제의 일부인 것으로 고려된다.
이하의 도면을 참조하여 다양한 양태 및 실시예를 설명한다. 도면은 반드시 축척에 맞게 그려진 것은 아니다.
도 1은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 예를 들어 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스를 도시한다.
도 2a 내지 도 2b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스, 및 디바이스와 통신하는 애플리케이션을 실행하는 모바일 디바이스(들)의 예시적인 예를 도시한다.
도 3a는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스와 통신하는 모바일 디바이스 및/또는 클라우드 서버의 예시적인 예를 도시한다.
도 3b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스와 통신하는 모바일 디바이스 및/또는 클라우드 서버의 블록도를 도시한다.
도 4는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 자극 구성 요소와 모니터링 구성 요소를 포함하는 착용 가능한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 5는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 실질적으로 비파괴적인 음향 자극을 위한 착용 가능한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 6은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 음향 자극, 예를 들어, 랜덤화된 음향 자극을 위한 착용 가능한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 7은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 초음파 자극을 사용하여 신경계 장애를 치료하기 위한 착용 가능한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 8은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 음향 자극을 조향(steer)하기 위한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 9는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 음향 자극을 조향하기 위한 디바이스에 대한 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 주석이 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하는 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 11a는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 주석이 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하는 디바이스에 대한 흐름도를 도시한다.
도 11b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 하나 이상의 증상을 검출하는데 사용될 수 있는 컨볼루션 신경망을 보여준다.
도 11c는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 심층 학습 네트워크로부터의 예측을 포함하는 예시적인 인터페이스를 도시한다.
도 12는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 뇌를 에너지 효율적으로 모니터링하기 위한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다.
도 13은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 뇌를 에너지 효율적으로 모니터링하기 위한 디바이스에 대한 흐름도를 도시한다.
도 14는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예를 구현하는데 사용될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도를 도시한다.
간질과 같은 신경계 장애에 대한 기존의 치료 옵션은 침습성과 효과 사이의 균형을 제공한다. 예를 들어, 수술은 일부 환자의 간질 발작을 치료하는 데 효과적일 수 있지만 시술은 침습적이다. 또 다른 예에서, 항간질제는 비침습적이지만 일부 환자에게는 효과적이지 않을 수 있다. 일부 기존 접근법은 발작과 같은 신경계 장애의 증상을 예방하고 치료하기 위해 전기 자극을 제공하기 위해 이식된 뇌 시뮬레이션 디바이스를 사용했다. 다른 기존의 접근법은 높은 세기의 레이저와 높은 세기의 초음파(HIFU)를 사용하여 뇌 조직을 식각(ablate)했다. 이러한 접근법은 매우 침습적일 수 있으며, 종종 성공적인 발작 초점의 국소화 후에만 구현되는 데, 즉 뇌 조직의 식각을 수행하거나 이 위치에 전기 자극을 목표로 하기 위해 뇌에서 발작의 초점을 국소화한 후에만 구현된다. 그러나 이러한 접근법은 초점에서 뇌 조직을 파괴하거나 또는 전기 자극을 가하는 것이 발작을 중지시킬 것이라는 가정에 기초한다. 이것은 일부 환자의 경우에 해당될 수 있지만 동일하거나 유사한 신경계 장애를 앓고 있는 다른 환자의 경우에는 해당되지 않는다. 일부 환자는 절제(resection) 또는 식각 후 발작이 감소하는 것을 보지만 치료 전보다 효과가 없거나 더 나쁜 증상을 보이는 환자도 많이 있다. 예를 들어, 중등도 발작이 있는 일부 환자는 수술 후 매우 심각한 발작이 발생하는 반면, 일부 환자는 완전히 다른 유형의 발작이 발생한다. 따라서 기존의 접근법은 매우 침습적이며, 올바르게 구현하기 어렵고 일부 환자에게만 유익할 수 있다.
본 발명자들은 또한 신경계 장애에 대해 비침습적이거나 최소 침습적 및/또는 실질적으로 비파괴적인 효과적인 치료 옵션을 발견했다. 본 발명자들은 한 번의 수술로 뇌 조직을 죽이려고 하는 대신 특정 뇌 영역의 뉴런을 자극하기 위해 실질적으로 비파괴적인 방식으로 경두개로 전달되는 음향 신호, 예를 들어, 낮은 세기의 초음파를 사용하여 뇌 조직을 활성화하는 설명된 시스템 및 방법을 제안했다. 일부 실시예에서, 뇌 조직은 랜덤 간격으로, 예를 들어, 낮 및/또는 밤 내내 산발적으로 활성화될 수 있으며, 이에 의해 뇌가 발작 상태로 되는 것을 방지할 수 있다. 일부 실시예에서, 뇌 조직은, 예를 들어, 뇌로부터 뇌파(EEG) 측정값을 모니터링함으로써 환자의 뇌가 발작의 징후를 보이고 있음을 검출하는 것에 응답하여 활성화될 수 있다. 따라서, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질환, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, ADHD, ALS, 뇌진탕, 및/또는 다른 적합한 신경계 장애와 같은 신경계 장애의 증상을 비침습적으로 및/또는 실질적으로 비파괴적으로 치료하는 것을 제공한다.
예를 들어, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 하나 이상의 센서가 사람의 두피에 배치되도록 하는 치료를 제공할 수 있다. 따라서 사람의 뇌를 모니터링하기 위해 두피에 센서를 배치하는 데 수술이 필요하지 않기 때문에 치료는 비침습적일 수 있다. 다른 예에서, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 하나 이상의 센서가 사람의 두피 바로 아래에 배치될 수 있도록 하는 치료를 제공할 수 있다. 따라서 사람의 뇌를 모니터링하기 위해 두피 바로 아래에 센서를 배치하는 데 절개(incision)가 적거나 또는 절개를 필요로 하지 않는 피하 수술이나 유사한 시술을 사용할 수 있기 때문에 치료는 최소 침습적일 수 있다. 다른 예에서, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 하나 이상의 트랜스듀서를 사용하여 뇌에 낮은 세기의 초음파 신호를 인가하는 치료를 제공할 수 있다. 따라서, 치료를 뇌에 적용하는 동안 뇌 조직을 식각하거나 절제하지 않기 때문에 치료는 실질적으로 비파괴적일 수 있다.
일부 실시예에서, 설명된 시스템 및 방법은 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스를 제공한다. 디바이스는 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 음향 신호는 예를 들어 수백 입방 밀리미터 정도의 낮은 공간 해상도를 사용하여 인가되는 초음파 신호일 수 있다. 조직 식각에 사용되는 기존의 초음파 치료(예를 들어, HIFU)와 달리, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 초음파 자극을 위해 더 낮은 공간 해상도를 사용한다. 낮은 주파수 신호는 사람의 두개골을 통과할 때 상당히 낮은 감쇠를 경험하기 때문에 이 낮은 공간 해상도 요구 사항은 자극 주파수(예를 들어, 약 100㎑ 내지 1㎒)를 줄여서 시스템이 이러한 낮은 에너지 레벨에서 동작할 수 있게 할 수 있다. 전력 사용량의 이러한 감소는 실질적으로 비파괴적으로 사용하고/하거나 착용 가능한 디바이스에 사용하는 데 적합할 수 있다. 따라서, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 낮은 에너지 사용량에 의해 저전력, 상시 작동 및/또는 사람이 착용 가능한 디바이스에서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 설명된 시스템 및 방법은 모니터링 구성 요소와 자극 구성 요소를 포함하는, 사람이 착용 가능한 디바이스를 제공한다. 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 사람의 뇌로부터 전기 신호, 예를 들어, EEG 신호 또는 다른 적절한 신호를 검출하도록 구성된 EEG 센서 또는 다른 적절한 센서를 포함할 수 있다. 디바이스는 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 뇌에 초음파 신호를 인가하도록 구성된 초음파 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 디바이스는 뇌에 초음파 신호를 인가하기 위한 웨지 트랜스듀서(wedge transducer)를 포함할 수 있다. 미국 특허 출원 공개 번호 2018/0280735는 웨지 트랜스듀서의 예시적인 실시예에 대한 추가 정보를 제공하며, 이 문헌은 전체 내용이 본 명세서에 완전히 기재된 것처럼 병합된다.
일부 실시예에서, 착용 가능한 디바이스는 센서 및/또는 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 뇌로부터 검출된 신호를 센서로부터 수신할 수 있다. 프로세서는 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서에 명령어를 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서는 뇌가 신경계 장애의 증상, 예를 들어, 발작을 보이고 있는지 여부를 결정하기 위해 신호를 분석하도록 프로그래밍될 수 있다. 프로세서는, 예를 들어, 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다. 음향 신호는 발작과 같은 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다.
일부 실시예에서, 초음파 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다.
일부 실시예에서, 초음파 트랜스듀서는 물에서 특성화되는 초음파 신호의 음향 초점의 전력 밀도가 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 범위에 있도록 전압 파형에 의해 구동될 수 있다. 사용 중에는 환자의 뇌에서 초점에 도달하는 전력 밀도가 위에서 설명한 범위로부터 1 내지 20dB만큼 환자의 두개골에 의해 감쇠될 수 있다. 일부 실시예에서, 전력 밀도는 공간-피크 시간 평균(Ispta) 또는 다른 적절한 메트릭에 의해 측정될 수 있다. 일부 실시예에서, 초음파 신호의 음향 초점에서 초음파 신호의 생체 효과의 적어도 일부를 측정하는 역학적 지수(mechanical index)가 결정될 수 있다. 역학적 지수는 음향 초점에 또는 그 근처에 공동화를 피하기 위해 1.9 미만일 수 있다.
일부 실시예에서, 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수 또는 다른 적절한 범위를 가질 수 있다. 일부 실시예에서, 초음파 신호는 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도 또는 다른 적절한 범위를 가질 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스는 트랜스듀서를 사용하여 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 음향 신호를 인가할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 예를 들어 약 10분마다 낮 및/또는 밤 내내 랜덤 시간에 환자의 뇌에 음향 신호를 인가할 수 있다. 또 다른 예에서, 전신 간질 환자의 경우, 디바이스는 낮 및/또는 밤 내내 랜덤 시간에, 예를 들어, 약 10분마다 시상을 자극할 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스는 다른 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 디바이스는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스는 두개골 내의 임의의 위치에서 초음파 빔을 조준하거나 다수의 초점을 갖는 두개골 내의 초음파 방사선 패턴을 생성하도록 프로그래밍될 수 있는 트랜스듀서의 어레이를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 센서와 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치된다. 예를 들어, 디바이스는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있고, 예를 들어, 사람의 두피에 또는 다른 적절한 방식으로 배치될 수 있다. 디바이스의 예시적인 예가 아래에서 도 1과 관련하여 설명된다. 일부 실시예에서, 센서 및 트랜스듀서는 최소 침습 방식으로 사람의 머리에 배치된다. 예를 들어, 디바이스는 절개가 적거나 절개를 필요로 하지 않는 피하 수술 또는 유사한 시술을 통해 사람의 머리에 배치될 수 있고, 예를 들어, 사람의 두피 바로 아래에 또는 다른 적절한 방식으로 배치될 수 있다.
일부 실시예에서, 수많은 뉴런이 구조화된 위상 관계와 동시에 발화할 때 발작이 발생하는 것으로 간주될 수 있다. 뉴런 집단의 집합적 활동은 수학적으로 고차원 공간에서 진화하는 점으로 표현될 수 있으며, 각 차원은 단일 뉴런의 막 전압에 해당한다. 이 공간에서, 발작은 안정적인 제한 사이클, 분리된 주기적 유인자(attractor)로 표현될 수 있다. 뇌가 일상적인 작업을 수행함에 따라 고차원 공간의 한 지점으로 표시되는 상태는 복잡한 궤적을 따라 공간을 돌아다닐 수 있다. 그러나 이 지점이 특정 위험한 공간 영역, 예를 들어, 발작의 유인 유역에 너무 가까워지면 이 지점이 발작 상태로 촉발될 수 있다. 환자에 따라 수면 부족, 알코올 섭취 및 특정 음식 섭취와 같은 특정 활동은 발작 유인 유역의 위험 구역에 더 가깝게 뇌 상태를 밀어 넣는 경향이 있을 수 있다. 발작의 추정 근원 뇌 조직을 절제/식각하는 기존의 치료는 이 공간의 지형을 바꾸려고 시도한다. 일부 환자의 경우 발작 제한 사이클이 제거될 수 있지만 다른 환자에게는 이전 제한 사이클이 더 강하게 유인하거나 새로운 제한 사이클이 보일 수 있다. 더욱이, 전극을 수술 시 배치하는 것을 포함하여 뇌 조직에 임의의 유형의 수술을 수행하는 것은 매우 침습적이며, 뇌는 엄청나게 크고 복잡한 네트워크이기 때문에, 공간적으로 국소화된 뇌 조직 조각을 제거하거나 손상시키는 네트워크 레벨의 효과를 예측하는 것은 사소한 일이 아닐 수 있다.
발작을 국소화하고 추정된 근원 뇌 조직을 제거하는 것보다 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 뇌 상태가 발작 유인 유역에 가까워지는 시기를 결정하기 위해 예를 들어 EEG 신호를 사용하여 뇌를 모니터링한다. 뇌 상태가 이 위험 구역에 가까워지고 있음이 검출될 때마다, 뇌 상태를 위험 구역 밖으로 밀어내기 위해 예를 들어 음향 신호를 사용하여 뇌를 교란시킨다. 즉, 이 공간의 지형을 바꾸려고 하기보다는 설명된 시스템과 방법의 일부 실시예가 뇌의 지형을 학습하고, 뇌 상태를 모니터링하고, 필요할 때 뇌를 핑(ping)하여 뇌 상태를 위험 구역으로부터 제거한다. 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 비침습적, 실질적으로 비파괴적인 신경 자극, (예를 들어, 다른 경두개 초음파 요법보다) 더 낮은 전력 소비, 및/또는 비침습성 전기 기록 디바이스와 결합된 억제 전략을 제공한다.
예를 들어, 전신 간질 환자의 경우, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 낮 및/또는 밤 내내, 예를 들어, 약 10분마다 랜덤 시간에 뇌의 시상 또는 다른 적합한 영역을 자극할 수 있다. 디바이스는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 약 1 내지 100 와트/㎠의 전력 사용량으로 약 100㎑ 내지 1㎒의 초음파 주파수를 사용할 수 있다. 다른 예에서, 좌측 측두엽 간질 환자의 경우, 설명된 시스템 및 방법의 일부 실시예는 (예를 들어, 미리 결정된 임계값을 초과하는) EEG 신호에 기초하여 증가된 발작 위험 레벨을 검출하는 것에 응답하여 뇌의 좌측 측두엽 또는 다른 적절한 영역을 자극할 수 있다. 좌측 측두엽은 EEG 신호가 발작 위험 레벨이 감소했음을 나타낼 때까지 및/또는 최대 자극 시간 임계값(예를 들어, 몇 분)에 도달할 때까지 자극될 수 있다. 미리 결정된 임계값은 환자의 EEG 기록으로 훈련된 기계 학습 훈련 알고리즘을 사용하여 결정될 수 있으며, 모니터링 알고리즘은 EEG 신호를 사용하여 발작 위험 레벨을 측정할 수 있다.
일부 실시예에서, 발작 억제 전략은 공간적 및 시간적 해상도에 의해 분류될 수 있으며 환자마다 다를 수 있다. 공간 해상도는 활성화/억제되는 뇌 구조부의 크기를 나타낸다. 일부 실시예에서, 낮은 공간 해상도는 수백 입방 밀리미터, 예를 들어, 0.1 입방 센티미터 정도일 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 공간 해상도는 0.01 입방 센티미터 정도일 수 있다. 일부 실시예에서, 높은 공간 해상도는 수 입방 밀리미터, 예를 들어, 0.001 입방 센티미터 정도일 수 있다. 시간적 해상도는 일반적으로 자극의 응답성을 나타낸다. 일부 실시예에서, 낮은 시간적 해상도는 발작이 발생할 가능성이 있는 시기에 관계 없이 랜덤 자극을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 시간 해상도는 발작 확률이 작게 증가하는 것에 응답하여 자극을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 높은 시간적 해상도는 예를 들어, 발작이 시작된 직후에 높은 발작 확률을 검출하는 것에 응답하여 자극을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 중간 및 높은 시간 해상도를 갖는 전략을 사용하는 것은 가까운 장래에 발작이 발생할 가능성을 검출하기 위해 뇌 활동 기록 디바이스를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 실행할 것을 요구할 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스는 낮은-중간 공간 해상도 및 낮은 시간 해상도를 가진 전략을 사용할 수 있다. 이 디바이스는 저전력 경두개 초음파를 사용하여 발작이 발생하지 않도록 중심에서 연결된 뇌 구조부를 거칠게 자극할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 낮 및/또는 밤 내내 랜덤 시간에 (예를 들어, 수백 입방 밀리미터 정도의) 낮은 공간 해상도의 초음파 자극으로 뇌의 하나 이상의 영역을 자극할 수 있다. 이러한 랜덤 자극의 효과는 뇌가 종종 발작으로 이어지는 친숙한 패턴으로 되는 것을 방지하는 것일 수 있다. 디바이스는 발작이 발생하는 것을 방지하기 위해 높은 연결성을 가진 개별 시상 하부 핵 및 기타 적절한 뇌 영역을 표적으로 삼을 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스는 낮은-중간 공간 해상도 및 중간-높은 시간 해상도를 가진 전략을 사용할 수 있다. 디바이스는 뇌를 비침습적으로 모니터링하고 높은 레벨의 발작 위험(예를 들어, 발작이 시간 내에 발생할 가능성이 더 높은 확률)을 검출하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 높은 발작 위험 레벨을 검출하는 것에 응답하여 디바이스는 두개골을 통해 뇌로 전달되는 저전력 초음파 자극을 인가하여, 발작이 발생하는 것을 방지/중지시키기 위해 뇌 구조부를 활성화 및/또는 억제할 수 있다. 예를 들어, 초음파 자극은 100㎑ 내지 1㎒의 주파수 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 포함할 수 있다. 디바이스는 시상, 이상형 피질, (예를 들어, 국소 간질 환자의 경우) 발작 초점과 동일한 반구의 거친 규모 구조부, 및 발작이 발생하는 것을 방지하기 위한 기타 적절한 뇌 구조부와 같은 뇌 구조부를 표적으로 할 수 있다.
도 1은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스의 여러 양태(100, 110 및 120)를 도시한다. 디바이스는 비침습적 발작 예측 및/또는 검출 디바이스일 수 있다. 일부 실시예에서, 양태(100)에서, 디바이스는 로컬 처리 디바이스(102) 및 하나 이상의 전극(104)을 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(102)는 손목 시계, 팔 밴드(arm band), 목걸이, 무선 이어버드(wireless earbud) 또는 다른 적절한 디바이스를 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(102)는 데이터를 클라우드 서버, 모바일 폰 또는 다른 적절한 디바이스로 전송하기 위한 무선 및/또는 물리적 커넥터를 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(102)는 뇌로부터 검출된 신호를 센서로부터 수신하고, 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서에 명령어를 전송할 수 있다. 전극(104)은 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, EEG 신호를 검출하도록 구성된 하나 이상의 센서, 및/또는 뇌에 음향 신호, 예를 들어, 초음파 신호를 인가하도록 구성된 하나 이상의 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 음향 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있으며, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의 전극은 센서 또는 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의 전극은 센서와 트랜스듀서를 모두 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의, 10개의, 20개의 또는 다른 적절한 수의 전극이 이용 가능할 수 있다. 전극은 디바이스에 제거 가능하게 부착될 수 있다.
일부 실시예에서, 양태(110)에서, 디바이스는 국소 처리 디바이스(112), 센서(114) 및 트랜스듀서(116)를 포함할 수 있다. 디바이스는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있고, 예를 들어, 사람의 두피에 또는 다른 적절한 방식으로 배치될 수 있다. 로컬 처리 디바이스(112)는 손목 시계, 팔 밴드, 목걸이, 무선 이어버드, 또는 다른 적절한 디바이스를 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(112)는 데이터를 클라우드 서버, 모바일 폰 또는 다른 적절한 디바이스로 전송하기 위한 무선 및/또는 물리적 커넥터를 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(112)는 뇌로부터 검출된 신호를 센서(114)로부터 수신하고, 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서(116)로 명령어를 전송할 수 있다. 센서(114)는 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, EEG 신호를 검출하도록 구성될 수 있다. 트랜스듀서(116)는 뇌에 음향 신호, 예를 들어, 초음파 신호를 인가하도록 구성될 수 있다. 음향 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있으며, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의 전극은 센서 또는 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의 전극은 센서와 트랜스듀서를 모두 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의, 10개의, 20개의 또는 다른 적절한 수의 전극이 이용 가능할 수 있다. 전극은 디바이스에 제거 가능하게 부착될 수 있다.
일부 실시예에서, 양태(120)에서, 디바이스는 국부 처리 디바이스(122) 및 전극(124)을 포함할 수 있다. 디바이스는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있고, 예를 들어, 사람의 귀 위에 또는 다른 적절한 방식으로 배치될 수 있다. 로컬 처리 디바이스(122)는 손목 시계, 팔 밴드, 목걸이, 무선 이어버드 또는 다른 적절한 디바이스를 포함할 수 있다. 로컬 처리 디바이스(122)는 데이터를 클라우드 서버, 모바일 폰 또는 다른 적절한 디바이스로 전송하기 위한 무선 및/또는 물리적 커넥터를 포함할 수 있다. 국소 처리 디바이스(122)는 뇌로부터 검출된 신호를 전극(124)으로부터 수신하고 및/또는 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 전극(124)으로 명령어를 전송할 수 있다. 전극(124)은 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, EEG 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및/또는 뇌에 음향 신호, 예를 들어, 초음파 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 음향 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있으며, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다. 일부 실시예에서, 전극(124)은 센서 또는 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 전극(124)은 센서 및 트랜스듀서를 모두 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나의, 10개의, 20개의 또는 다른 적절한 수의 전극이 이용 가능할 수 있다. 전극은 디바이스에 제거 가능하게 부착될 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스는 소리, 움직임, 광학 신호, 심박수 및 기타 적절한 감지 양식을 검출하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출할 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스는 무선 이어버드, 무선 이어버드에 내장된 센서, 및 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 센서는 무선 이어버드가 사람의 귀에 존재하는 동안 사람의 뇌로부터 나오는 신호, 예를 들어, EEG 신호를 검출할 수 있다. 무선 이어버드는 센서로부터 신호를 수신 및 처리하고/하거나 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서에 명령어를 전송하기 위한 로컬 처리 디바이스를 포함하는 관련 케이스 또는 인클로저를 가질 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스는 가청 범위의 주파수를 갖는 신호와 같은 역학적 신호를 검출하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 발작을 나타내는 뇌로부터의 가청 신호를 검출하는 데 사용될 수 있다. 센서는 발작을 나타내는 뇌로부터의 가청 신호를 검출하기 위해 사람의 두피에 배치된 음향 수신기일 수 있다. 다른 예에서, 센서는 발작을 나타내는 뇌로부터의 가청 신호를 검출하기 위해 사람의 두피에 배치된 가속도계일 수 있다. 이러한 방식으로, 디바이스는 발작이 발생하는 시간 근처에 발작을 "청취하는" 데 사용될 수 있다.
도 2a 내지 도 2b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스, 및 디바이스와 통신하는 애플리케이션을 실행하는 모바일 디바이스(들)의 예시적인 예를 도시한다. 도 2a는 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스(200), 및 디바이스(200)와 통신하는 애플리케이션을 실행하는 모바일 디바이스(210)의 예시적인 예를 도시한다. 일부 실시예에서, 디바이스(200)는 발작을 예측하고, 발작을 검출하며, 사용자 또는 간병인에게 경고하고, 상태를 추적 및 관리하고/하거나, 발작과 같은 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다. 디바이스(200)는 블루투스, WIFI 또는 다른 적절한 연결을 통해 모바일 폰, 시계 또는 다른 적절한 디바이스와 같은 모바일 디바이스(210)에 연결될 수 있다. 디바이스(200)는 하나 이상의 센서(202)를 사용하여 뉴런 활동을 모니터링하고, 프로세서(204)를 사용하여 사용자, 간병인, 또는 다른 적절한 개체와 데이터를 공유할 수 있다. 디바이스(200)는 개별 환자 패턴을 학습할 수 있다. 디바이스(200)는 디바이스(200)를 착용한 사람의 전자 건강 기록부로부터 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터에 액세스할 수 있다.
도 2b는 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스, 예를 들어, 디바이스(200)와 통신하는 애플리케이션을 실행하는 모바일 디바이스(250 및 252)의 예시적인 예를 보여준다. 예를 들어, 모바일 디바이스(250 또는 252)는 신경계 장애를 앓고 있는 사람에 대한 실시간 발작 위험을 디스플레이할 수 있다. 발작이 발생한 경우, 모바일 디바이스(250 또는 252)는 사람, 간병인 또는 다른 적절한 개체에 경고할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(250 또는 252)는 그 다음 30분 후에, 그 다음 한 시간 후에 또는 다른 적절한 시간 기간 후에 발작이 예측된다는 것을 간병인에게 알릴 수 있다. 다른 예에서, 모바일 디바이스(250 또는 252)는 간병인이 사람의 신경계 장애의 치료를 개선할 수 있도록 발작이 발생할 때 간병인에게 경고를 송신하고/하거나 또는 뇌로부터의 신호와 같은 발작 활동을 기록할 수 있다. 일부 실시예에서, 착용 가능한 디바이스(200) 및/또는 모바일 디바이스(250 또는 252)는 뇌로부터 검출된 EEG 신호와 같은 신호를 분석하여 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 착용 가능한 디바이스(200)는 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 뇌에 초음파 신호와 같은 음향 신호를 인가할 수 있다.
일부 실시예에서, 착용 가능한 디바이스(200), 모바일 디바이스(250 또는 252) 및/또는 다른 적합한 컴퓨팅 디바이스는 뇌가 신경계 장애의 증상, 예를 들어, 발작 또는 다른 적절한 증상을 보이고 있는지 여부를 결정하기 위해 뇌로부터 검출된 하나 이상의 신호, 예를 들어, EEG 신호 또는 다른 적합한 신호를 심층 학습 네트워크에 제공할 수 있다. 심층 학습 네트워크는 착용 가능한 디바이스(200)를 착용한 사람 및/또는 환자 집단으로부터 수집된 데이터로 훈련될 수 있다. 모바일 디바이스(250 또는 252)는 사람이 발작할 가능성이 있을 때 및/또는 사람에 발작이 없을 때 사람 및/또는 간병인에게 경고하는 인터페이스를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 착용 가능한 디바이스(200) 및/또는 모바일 디바이스(250 또는 252)는 신경계 장애를 앓고 있는 사람과 양방향 통신을 할 수 있다. 예를 들어, 사람은 문자, 음성 또는 다른 적절한 입력 모드를 통해 착용 가능한 디바이스(200)에 "방금 맥주를 마셨는데 발작 가능성이 더 커질까 봐 걱정된다"고 알릴 수 있다. 착용 가능한 디바이스(200)는 적절한 출력 모드를 사용하여 "오케이, 디바이스가 높은 경보 상태에 있을 것"이라고 응답할 수 있다. 심층 학습 네트워크는 이 정보를 사용하여 사람에 대한 장래 예측을 지원할 수 있다. 예를 들어, 심층 학습 네트워크는 심층 학습 네트워크를 업데이트/트레이닝하는 데 사용되는 데이터에 이 정보를 추가할 수 있다. 다른 예에서, 심층 학습 네트워크는 이 정보를 입력으로 사용하여 사람의 구 다음 증상을 예측할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 착용 가능한 디바이스(200)는 사람 및/또는 간병인이 신경계 장애를 앓고 있는 사람의 수면 및/또는 다이어트 패턴을 추적하는 것을 돕고, 요청 시 이 정보를 제공할 수 있다. 심층 학습 네트워크는 심층 학습 네트워크를 업데이트/훈련하는 데 사용되는 데이터에 이 정보를 추가하고/하거나 이 정보를 입력으로 사용하여 사람의 그 다음 증상을 예측할 수 있다. 심층 학습 네트워크에 관한 추가 정보는 도 11b 및 도 11c와 관련하여 제공된다.
도 3a는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스와 통신하는 모바일 디바이스 및/또는 클라우드 서버의 예시적인 예(300)를 도시한다. 이 예에서, 착용 가능한 디바이스(302)는 하나 이상의 센서를 사용하여 뇌 활동을 모니터링하고, 데이터를 사람의 모바일 디바이스(304), 예를 들어, 모바일 폰, 손목 시계 또는 다른 적절한 모바일 디바이스로 송신할 수 있다. 모바일 디바이스(304)는 데이터를 분석하고/하거나 데이터를 서버(306), 예를 들어, 클라우드 서버로 송신할 수 있다. 서버(306)는 데이터를 분석하기 위해 하나 이상의 기계 학습 알고리즘을 실행할 수 있다. 예를 들어, 서버(306)는, 데이터 또는 데이터의 일부를 입력으로 취하고, 하나 이상의 예측된 증상, 예를 들어, 예측된 발작 강도에 대한 정보를 갖는 출력을 생성하는 심층 학습 네트워크를 사용할 수 있다. 분석된 데이터는 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(308)의 애플리케이션에 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(308)는 신경계 장애를 앓고 있는 사람에 대한 실시간 발작 위험을 디스플레이할 수 있다. 발작의 경우, 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(308)는 사람, 간병인 또는 다른 적절한 개체에게 경고할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(308)는 그 다음 30분 후에, 그 다음 한 시간 후에 또는 다른 적절한 시간 기간 후에 발작이 예측된다는 것을 간병인에게 알릴 수 있다. 다른 예에서, 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(308)는 간병인이 사람의 신경계 장애의 치료를 개선할 수 있도록 발작이 발생할 때 간병인에게 경고를 송신하고/하거나 뇌로부터의 신호와 같은 발작 활동을 기록할 수 있다.
일부 실시예에서, 발작을 검출 및/또는 예측하도록 훈련된 기계 학습 알고리즘에 의해 하나 이상의 경보가 생성될 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 예를 들어, 도 11b 및 도 11c와 관련하여 설명된 심층 학습 네트워크를 포함할 수 있다. 알고리즘이 발작이 있음을 검출하거나 가까운 장래에 (예를 들어, 1시간 이내) 발작이 발생할 가능성이 있다고 예측하면 모바일 애플리케이션에 경고가 송신될 수 있다. 모바일 애플리케이션의 인터페이스는 양방향 통신을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 환자에게 알림을 송신하는 모바일 애플리케이션에 추가하여, 환자는 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 모바일 애플리케이션에 정보를 입력할 수 있는 능력을 가질 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘이 환자가 발작을 하고 있다는 신뢰 임계값 내에 있는지 확실치 않은 경우 알고리즘은 모바일 애플리케이션을 통해 환자에게 질문을 송신하여 최근 환자에 발작이 있었는지 여부를 환자에 물어볼 수 있다. 환자가 아니오라고 답하면 알고리즘은 이를 고려하여 이에 따라 훈련되거나 재훈련될 수 있다.
도 3b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 사람이 착용 가능한 디바이스와 통신하는 모바일 디바이스 및/또는 클라우드 서버의 블록도(350)를 도시한다. 디바이스(360)는 손목 시계, 팔 밴드, 목걸이, 무선 이어버드 또는 다른 적절한 디바이스를 포함할 수 있다. 디바이스(360)는 (예를 들어, EEG 센서, 가속도계, 심전도(EKG) 센서 및/또는 다른 적절한 센서로부터) 뇌로부터 신호를 취득하기 위한 하나 이상의 센서(블록(362))를 포함할 수 있다. 디바이스(360)는 센서에 의해 취득된 신호를 조절, 증폭 및/또는 디지털화하기 위한 아날로그 프런트 엔드(블록(364))를 포함할 수 있다(블록(362)). 디바이스(360)는 아날로그 프런트 엔드(블록(364))로부터의 출력 신호를 버퍼링, 전처리 및/또는 패킷화하기 위한 디지털 백엔드(블록(366))를 포함할 수 있다. 디바이스(360)는 디지털 백엔드(블록(366))로부터, 예를 들어, 블루투스를 통해 모바일 애플리케이션(370)으로 데이터를 전송하기 위한 데이터 전송 회로부(블록(368))를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 데이터 전송 회로부(블록(368))는 디버깅 정보를 예를 들어 USB를 통해 컴퓨터로 송신하고/하거나 백업 정보를 로컬 저장 매체, 예를 들어, 마이크로SD 카드로 송신할 수 있다.
모바일 애플리케이션(370)은 모바일 폰 또는 다른 적절한 디바이스에서 실행될 수 있다. 모바일 애플리케이션(370)은 디바이스(370)로부터 데이터를 수신하고(블록(372)) 데이터를 클라우드 서버(380)로 송신할 수 있다(블록(374)). 클라우드 서버(380)는 모바일 애플리케이션(370)으로부터 데이터를 수신하고(블록(382)) 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있다(블록(383)). 클라우드 서버(380)는 검출 특징을 추출하고(블록(384)), 검출 알고리즘을 실행하고(블록(386)), 결과를 모바일 애플리케이션(370)에 다시 송신할 수 있다(블록(388)). 검출 알고리즘에 관한 추가 세부 사항은 도 11b 및 도 11c와 관련된 것을 포함하여 본 명세서에서 나중에 설명된다. 모바일 애플리케이션(370)은 클라우드 서버(380)로부터 결과를 수신하고(블록(376)) 결과를 사용자에게 디스플레이할 수 있다(블록(378)).
일부 실시예에서, 디바이스(360)는 예를 들어 인터넷을 통해 클라우드 서버(380)에 직접 데이터를 전송할 수 있다. 클라우드 서버(380)는 사용자에게 디스플레이하기 위해 모바일 애플리케이션(370)에 결과를 송신할 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스(360)는 예를 들어 인터넷을 통해 클라우드 서버(380)에 직접 데이터를 전송할 수 있다. 클라우드 서버(380)는 사용자에게 디스플레이하기 위해 결과를 디바이스(360)로 다시 송신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(360)는 결과를 디스플레이하기 위한 스크린이 있는 손목 시계일 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스(360)는 데이터를 모바일 애플리케이션(370)으로 전송할 수 있고, 모바일 애플리케이션(370)은 검출 특징을 추출하고, 검출 알고리즘을 실행하고, 및/또는 모바일 애플리케이션(370) 및/또는 디바이스(360)에서 사용자에게 결과를 디스플레이할 수 있다. 디바이스(360), 모바일 애플리케이션(370) 및/또는 클라우드 서버(380) 사이의 상호 작용의 다른 적절한 변경도 가능할 수 있으며 본 발명의 범위 내에 있다.
도 4는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 자극 구성 요소와 모니터링 구성 요소를 포함하는 착용 가능한 디바이스(400)에 대한 블록도를 도시한다. 디바이스(400)는 사람이 착용 가능하고(또는 사람에게 부착되거나 이식되고) 모니터링 구성 요소(402), 자극 구성 요소(404) 및 프로세서(406)를 포함한다. 모니터링 구성 요소(402)는 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호, 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 뇌파(EEG) 센서일 수 있고, 신호는 EEG 신호와 같은 전기 신호일 수 있다. 자극 구성 요소(404)는 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서일 수 있고, 음향 신호는 초음파 신호일 수 있다. 일부 실시예에서, 초음파 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다. 일부 실시예에서, 센서 및 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
프로세서(406)는 모니터링 구성 요소(402) 및 자극 구성 요소(404)와 통신할 수 있다. 프로세서(406)는 뇌로부터 검출된 신호를 모니터링 구성 요소(402)로부터 수신하고, 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 자극 구성 요소(404)에 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(406)는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 자극 구성 요소(404)에 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다. 일부 실시예에서, 자극 구성 요소(404)는 2개 이상의 트랜스듀서를 포함할 수 있고, 프로세서(406)는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 음향 신호를 인가하기 위한 명령어를 전송하기 위해 트랜스듀서들 중 하나를 선택하도록 프로그래밍될 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(406)는 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있는지 여부를 결정하기 위해 모니터링 구성 요소(402)로부터의 신호를 분석하도록 프로그래밍될 수 있다. 프로세서(406)는 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 뇌에 음향 신호를 인가하도록 자극 구성 요소(404)에 명령어를 전송할 수 있다. 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다. 예를 들어, 증상은 발작일 수 있고, 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질환, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상일 수 있다.
일부 실시예에서, 초음파 트랜스듀서를 프로그래밍하기 위한 소프트웨어는 (예를 들어, EEG 센서, 가속도계, EKG 센서 및/또는 기타 적합한 센서로부터) 실시간 센서 판독 값을 기계 학습 알고리즘을 연속적으로 실행하는 프로세서, 예를 들어, 도 11b 및 도 11c와 관련하여 설명된 심층 학습 네트워크에 송신할 수 있다. 예를 들어 이 프로세서는 로컬 상에 있거나, 디바이스 자체 상에 있거나 또는 클라우드 상에 있을 수 있다. 프로세서에서 실행되는 이러한 기계 학습 알고리즘은 3가지 작업, 즉 1) 발작이 존재하는 시기를 검출하는 작업, 2) 가까운 장래에 (예를 들어, 1시간 이내) 발작이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하는 작업, 및 3) 자극 초음파 빔을 조준할 위치를 출력하는 작업을 수행할 수 있다. 프로세서가 발작이 시작된 것을 검출한 직후, 자극 초음파 빔이 턴온되어 알고리즘(들)의 출력에 의해 결정된 위치로 조준될 수 있다. 항상 동일한 특성/초점을 갖는 발작 환자의 경우 좋은 빔 위치가 발견되면 이 위치는 변하지 않을 수 있다. 빔이 활성화될 수 있는 방식에 대한 또 다른 예는 프로세서가 가까운 장래에 발작이 발생할 가능성이 있다고 예측할 때 빔이 (예를 들어, 발작이 검출될 때 사용된 세기에 비해) 상대적으로 낮은 세기로 턴온될 수 있다는 것이다. 일부 실시예에서, 자극 초음파 빔의 표적은 발작 초점 자체가 아닐 수 있다. 예를 들어, 표적은 발작 "초크 지점(choke point)", 즉 자극을 받으면 발작 활동을 중단시킬 수 있는 발작 초점 밖의 위치일 수 있다.
도 5는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 실질적으로 비파괴적인 음향 자극을 위한 착용 가능한 디바이스(500)에 대한 블록도를 도시한다. 디바이스(500)는 사람이 착용 가능하고, 모니터링 구성 요소(502) 및 자극 구성 요소(504)를 포함한다. 모니터링 구성 요소(502) 및/또는 자극 구성 요소(504)는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
모니터링 구성 요소(502)는 사람의 뇌로부터 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호, 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 뇌파(EEG) 센서일 수 있고, 신호는 EEG 신호일 수 있다. 자극 구성 요소(504)는, 저전력 밀도, 예를 들어, 1 내지 100 와트/㎠를 갖고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호를 뇌에 인가하도록 구성된 초음파 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 가질 수 있다. 초음파 신호는 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다. 예를 들어, 증상은 발작일 수 있고, 신경계 장애는 간질 또는 다른 적절한 신경계 장애일 수 있다.
도 6은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 음향 자극, 예를 들어, 랜덤화된 음향 자극을 위한 착용 가능한 디바이스(600)에 대한 블록도를 도시한다. 디바이스(600)는 사람이 착용 가능하고, 자극 구성 요소(604) 및 프로세서(606)를 포함한다. 자극 구성 요소(604)는 사람의 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서일 수 있고, 음향 신호는 초음파 신호일 수 있다. 일부 실시예에서, 초음파 신호는 저전력 밀도를 가질 수 있고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적일 수 있다. 일부 실시예에서, 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(606)는 랜덤 간격으로, 예를 들어, 낮 및/또는 밤 내내 산발적으로 뇌 조직을 활성화시켜 뇌가 발작 상태로 되는 것을 방지하도록 자극 구성 요소(604)에 명령어를 전송할 수 있다. 예를 들어, 전신 간질 환자의 경우, 디바이스(600)는 낮 및/또는 밤 내내, 예를 들어, 약 10분마다 랜덤 시간에 뇌의 시상 또는 다른 적절한 영역을 자극할 수 있다. 일부 실시예에서, 자극 구성 요소(604)는 다른 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 디바이스(600) 및/또는 프로세서(606)는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 음향 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다.
도 7은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 초음파 자극을 사용하여 신경계 장애를 치료하기 위한 착용 가능한 디바이스(700)에 대한 블록도를 도시한다. 디바이스(700)는 사람이 착용 가능하고(또는 사람에게 부착되거나 이식되고), 간질 발작을 치료하는 데 사용될 수 있다. 디바이스(700)는 센서(702), 트랜스듀서(704) 및 프로세서(706)를 포함한다. 센서(702)는 사람의 뇌로부터의 EEG 신호를 검출하도록 구성될 수 있다. 트랜스듀서(704)는 뇌에 저전력, 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호를 인가하도록 구성될 수 있다. 초음파 신호는 하나 이상의 간질 발작을 억제할 수 있다. 예를 들어, 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 가질 수 있다. 일부 실시예에서, 센서 및 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
프로세서(706)는 센서(702) 및 트랜스듀서(704)와 통신할 수 있다. 프로세서(706)는 뇌로부터 검출된 EEG 신호를 센서(702)로부터 수신하고, 뇌에 초음파 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서(704)로 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(706)는 EEG 신호를 분석하여 뇌가 간질 발작을 보이고 있는지 여부를 결정하고, 뇌가 간질 발작을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여, 뇌에 초음파 신호를 인가하도록 트랜스 듀서(704)에 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(706)는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 초음파 신호를 인가하기 위해 트랜스듀서(704)에 명령어를 전송하도록 프로그래밍될 수 있다. 일부 실시예에서, 트랜스듀서(704)는 2개 이상의 트랜스듀서를 포함할 수 있고, 프로세서(706)는 하나 이상의 랜덤 간격으로 뇌에 초음파 신호를 인가하기 위한 명령어를 전송하기 위해 트랜스듀서들 중 하나를 선택하도록 프로그래밍될 수 있다.
기계 학습을 사용하여 인간의 뇌 내에서 초음파 빔의 초점을 조향하는 폐루프 시스템
기존의 뇌-기계 인터페이스는 자극을 받는 뇌 영역이 실시간으로 변하지 않을 수 있다는 점에서 제한된다. 이것은 신경계 장애의 증상을 치료하기 위해 자극할 적절한 뇌 영역을 찾는 것이 종종 어렵기 때문에 문제가 될 수 있다. 예를 들어, 간질에서는 발작을 억제하거나 중지시키기 위해 자극해야 할 뇌 영역이 어디인지 명확치 않을 수 있다. 적절한 뇌 영역은 발작 초점(국소화하기 어려울 수 있음), 발작을 억제하는 역할을 할 수 있는 영역, 또는 다른 적절한 뇌 영역일 수 있다. 이식 가능한 전자 응답 신경 자극기 및 심층 뇌 자극기와 같은 기존 솔루션은 의사(doctor)들이 최선의 추측을 하거나 미리 결정된 뇌 영역을 선택함으로써 한 번만 배치될 수 있다. 따라서 기존 시스템에서는 자극을 받을 수 있는 뇌 영역을 실시간으로 변경할 수 없다.
본 발명자들은 자극의 뇌 영역이 실시간으로 변경될 수 있을 때, 특히 뇌 영역이 원격으로 변경될 수 있을 때 신경계 장애를 치료하는 것이 보다 효과적일 수 있음을 인식하였다. 뇌 영역이 실시간 및/또는 원격으로 변경될 수 있기 때문에 초당 수십 개(또는 그 이상)의 위치가 시도될 수 있어서, 평균 발작 지속 기간에 대하여 신속하게 자극할 적절한 뇌 영역에 접근할 수 있다. 이러한 치료는 뇌를 자극하기 위해 초음파를 사용하여 달성할 수 있다. 일부 실시예에서, 환자는 초음파 트랜스듀서의 어레이를 착용할 수 있고(예를 들어, 이러한 어레이는 사람의 두피에 배치될 수 있고), 초음파 빔은 위상 어레이와 같은 빔 형성 방법을 사용하여 조향될 수 있다. 일부 실시예에서, 웨지 트랜스듀서를 사용하면 더 적은 수의 트랜스듀서를 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 웨지 트랜스듀서를 사용하면, 웨지 트랜스듀서의 더 낮은 전력 요구 사항으로 인해 디바이스가 보다 에너지 효율적일 수 있다. 미국 특허 출원 공개 번호 2018/0280735는 웨지 트랜스듀서의 예시적인 실시예에 대한 추가 정보를 제공하며, 이 문헌은 전체 내용이 본 명세서에 완전히 기재된 것처럼 병합된다. 빔의 표적은 어레이를 프로그래밍하여 변경될 수 있다. 특정 뇌 영역의 자극이 작동하지 않으면 환자에게 해를 끼치지 않고 다시 시도하기 위해 빔을 다른 뇌 영역으로 이동할 수 있다.
일부 실시예에서, 뇌 상태를 감지하는 기계 학습 알고리즘은 예를 들어 심층 학습 네트워크를 포함하는 폐루프 시스템을 만들기 위해 빔 조향 알고리즘에 연결될 수 있다. 뇌 상태를 감지하는 기계 학습 알고리즘은 EEG 센서, EKG 센서, 가속도계 및/또는 기타 적절한 센서의 기록을 입력으로 취할 수 있다. 다양한 필터가 이러한 결합된 입력에 인가될 수 있으며, 이러한 필터의 출력은 일반적으로 비선형 방식으로 결합되어 데이터의 유용한 표현이 추출될 수 있다. 그런 다음 분류기를 이 고레벨 표현으로 훈련시킬 수 있다. 이것은 심층 학습을 사용하고/하거나 필터를 사전 지정하고 지원 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)와 같은 분류기를 훈련함으로써 달성될 수 있다. 일부 실시예에서, 기계 학습 알고리즘은 고차원 입력 데이터를 고레벨 뇌 상태를 나타내는 잠복 공간을 통해 평활하게 변하는 궤적으로 매핑하기 위해 장기 단기 기억(long short-term memory: LSTM) 단위 기반 순환 신경망(RNN)과 같은 RNN을 훈련하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서에서 실행되는 이러한 기계 학습 알고리즘은 3가지 작업, 즉 1) 발작과 같은 신경계 장애의 증상이 존재하는 시기를 검출하는 작업, 2) 가까운 장래에 (예를 들어, 1 시간 이내) 증상이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하는 작업, 및 3) 자극 음향 신호, 예를 들어, 초음파 빔을 조준하는 위치를 출력하는 작업을 수행할 수 있다. 이러한 작업 중 일부 또는 전부는 심층 학습 네트워크 또는 다른 적절한 네트워크를 사용하여 수행될 수 있다. 이 기술에 관한 보다 자세한 사항은 도 11b 및 도 11c와 관련된 것을 포함하여 본 명세서에서 나중에 설명된다.
간질을 예로 들면, 목표는 이미 시작된 발작을 억제하거나 중지시키는 것일 수 있다. 이 예에서 폐루프 시스템은 다음과 같이 작동할 수 있다. 첫째, 시스템은 일부 미리 설정된 초기 위치(예를 들어, 측두엽 간질 환자의 경우 해마)에 빔을 배치하여 발작 활동의 "강도"를 측정하는 측정 알고리즘을 실행할 수 있다. 그런 다음, 빔 위치를 약간 변경하고, 측정 알고리즘을 사용하여 발작 강도의 생성된 변화를 측정할 수 있다. 발작 활동이 감소하면 시스템은 빔을 이 방향으로 계속 이동시킬 수 있다. 발작 활동이 증가하면 시스템이 빔을 반대 방향 또는 다른 방향으로 이동시킬 수 있다. 빔 위치는 전자적으로 프로그래밍될 수 있기 때문에 초당 수십 개의 빔 위치가 시도될 수 있으며, 이에 의해 평균 발작 지속 기간에 대하여 신속히 적절한 자극 위치에 접근할 수 있다.
일부 실시예에서, 일부 뇌 영역은 자극에 부적절할 수 있다. 예를 들어, 뇌간의 자극 부분은 돌이킬 수 없는 손상이나 불편함을 유발할 수 있다. 이 경우 폐루프 시스템은 적절한 자극 위치가 일련의 실행 가능한 지점에서 취해진 "제한된" 경사 하강법 솔루션을 따를 수 있다. 이것은 접근 금지된 뇌 영역이 자극되지 않는 것을 보장할 수 있다.
도 8은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 음향 자극을 조향하기 위한 디바이스(800)에 대한 블록도를 도시한다. 예를 들어, 착용 가능한 디바이스와 같은 디바이스(800)는 뇌 내의 초음파 빔의 초점을 조향하기 위해 기계 학습을 사용하는 폐루프 시스템의 일부일 수 있다. 디바이스(800)는 사람의 뇌에서 나오는 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 모니터링 구성 요소(802), 예를 들어, 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 EEG 센서일 수 있고, 신호는 EEG 신호와 같은 전기 신호일 수 있다. 디바이스(800)는 자극 구성 요소(804), 예를 들어, 뇌에 음향 신호를 인가하도록 각각 구성된 트랜스듀서 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서일 수 있고, 음향 신호는 초음파 신호일 수 있다. 센서 및/또는 일련의 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다. 일부 실시예에서, 디바이스(800)는 센서 및 일련의 트랜스듀서와 통신하는 프로세서(806)를 포함할 수 있다. 프로세서(806)는 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터는 사람의 전자 건강 기록부로부터 액세스될 수 있다.
도 9는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 디바이스가 음향 자극을 조향하기 위한 흐름도(900)를 도시한다.
(902)에서, 프로세서, 예를 들어, 프로세서(806)는 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 센서로부터 수신할 수 있다.
(904)에서, 프로세서는 훈련된 통계 모델에 액세스할 수 있다. 통계 모델은 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 사용하여 훈련될 수 있다. 예를 들어, 통계 모델은 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 사용하여 훈련된 심층 학습 네트워크를 포함할 수 있다.
(906)에서, 프로세서는 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 훈련된 통계 모델, 예를 들어, 심층 학습 네트워크에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상, 예를 들어, 간질 발작의 제1 예측 강도를 나타내는 출력을 획득할 수 있다.
(908)에서, 증상의 제1 예측 강도에 기초하여, 프로세서는 제1 음향 신호를 인가하기 위해 제1 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 제1 음향 신호는 예를 들어 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호일 수 있다. 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다.
(910)에서, 프로세서는 뇌에 제1 음향 신호를 인가하기 위해 선택된 트랜스듀서에 명령어를 전송할 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서는 뇌로부터 검출된 제2 신호의 데이터를 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제2 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하도록 프로그래밍될 수 있다. 제2 예측 강도가 제1 예측 강도보다 작다고 결정되면, 프로세서는 제2 음향 신호를 인가하기 위해 제2 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 제2 예측 강도가 제1 예측 강도보다 크다고 결정되면, 프로세서는 제2 음향 신호를 인가하기 위해 제2 명령어를 전송하기 위해 제1 방향과 반대 방향 또는 다른 방향으로 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다.
새로운 검출 알고리즘
기존의 접근법은 발작 검출을 분류 문제로 간주한다. 예를 들어, EEG 데이터의 창(window)(예를 들어, 5초 길이)이 분류기에 공급될 수 있고, 분류기는 입력이 발작에 의한 것인지 여부를 나타내는 이진 라벨(binary label)을 출력한다. 실시간으로 알고리즘을 실행하면 EEG 데이터의 연속 창에서 알고리즘을 실행할 수 있다. 그러나, 발명자들은 뇌가 발작과 비 발작 간을 빠르게 앞뒤로 전환되지 않는 것을 조정하기 위해 이러한 알고리즘 구조에 또는 알고리즘을 훈련하는 데 있어야 할 것이 없다는 것을 발견했다. 현재 창이 발작인 경우 다음 창도 발작일 가능성이 높다. 이 추론은 발작이 끝날 때만 실패한다. 유사하게, 현재 창이 발작이 아닌 경우 다음 창도 발작이 아닐 가능성이 높다. 이 추론은 발작이 시작될 때만 실패한다. 본 발명자들은 짧은 시간 규모로 진동하는 네트워크 출력에 불이익을 줌으로써 알고리즘의 구조에 또는 훈련하는 데 발작 상태의 "평활함"을 반영하는 것이 바람직하다는 것을 인식했다. 발명자들은 예를 들어, 출력의 총 변동에 비례하는 손실 함수에 대한 규제 항, 또는 (유한의 차이를 통해 계산된) 출력의 도함수의 L1/L2 노름, 또는 출력의 2차 도함수의 L1/L2 노름을 추가함으로써 이것을 달성했다. 일부 실시예에서, LSTM 단위 기반 RNN은 자동으로 평활한 출력을 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 검출 출력의 평활함을 달성하는 방식은 기존의 평활하지 않은 검출 알고리즘을 훈련하고, 그 결과를 인과적인 저역 통과 필터에 공급하고, 이 저역 통과 필터링된 출력을 최종 결과로 사용하는 것일 수 있다. 이렇게 하면 최종 결과가 평활한 것을 보장할 수 있다. 예를 들어, 평활하지 않은 검출 알고리즘은 다음 수식 중 하나 또는 둘 다를 사용하여 최종 결과를 생성할 수 있다:
Figure pct00001
수식 (1) 및 (2)에서 y[i]는 샘플(i)에 대한 발작 또는 발작 없음의 실측 라벨이고,
Figure pct00002
는 샘플(i)에 대한 알고리즘의 출력이다. L(w)은 (네트워크에서 가중치를 나타내는 것을 의미하는) w로 파라미터화된 모델에서 평가된 기계 학습 손실 함수이다. L(w)에서 제1 항은 알고리즘이 발작을 얼마나 정확하게 분류하는지 측정할 수 있다. (λ와 곱해지는) L(w)의 제2 항은 알고리즘이 시간이 지남에 따라 평활히 변하는 솔루션을 학습할 것을 장려할 수 있는 규제 항이다. 수식 (1) 및 (2)은 도시된 규제의 2가지 예이다. 수식 (1)은 총 변동(TV) 노름이고, 수식 (2)은 1차 도함수의 절대값이다. 두 수식은 모두 평활함을 강화하려고 할 수 있다. 수식 (1)에서 TV 노름은 평활한 출력에서는 작고, 평활하지 않은 출력에서는 클 수 있다. 수식 (2)에서 1차 도함수의 절대값은 평활함을 강화하기 위해 불이익을 받는다. 특정 경우에, 수식 (1)이 수식 (2)보다 더 잘 작동하거나 그 반대일 수 있고, 그 결과는, 수식 (1)을 사용하여 기존의 평활하지 않은 검출 알고리즘을 훈련하고 최종 결과를 수식 (2)을 사용하여 훈련된 유사한 알고리즘과 비교함으로써 경험적으로 결정될 수 있다.
기존에 EEG 데이터는 이진 방식으로 주석이 달려 하나의 순간은 발작이 아닌 것으로 분류되고 그 다음 순간은 발작으로 분류된다. 정확한 발작 시작 및 종료 시간은 발작의 시작과 종료를 찾는 객관적인 방법이 없을 수 있기 때문에 비교적 임의적이다. 그러나 기존의 알고리즘을 사용하면 주석과 완벽하게 일치하지 않는 경우 검출 알고리즘이 불이익을 받을 수 있다. 발명자들은 예를 들어, 0으로부터 1로 상승하고(여기서 0은 비 발작을 나타내고 1은 발작을 나타낸다) 1로부터 다시 0으로 평활히 하강하는 평활한 창이라는 라벨을 사용하여 데이터에 "평활히" 주석을 다는 것이 더 나을 수 있다고 인식하였다. 이 주석 방식은 발작이 시간이 지남에 따라 진화하고 정확한 경계와 관련된 모호성이 있을 수 있음을 더 잘 반영할 수 있다. 따라서, 본 발명자들은 이 주석 방식을 적용하여 검출 문제의 발작 검출을 회귀 기계 학습 문제로 재투영했다.
도 10은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 주석이 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하는 디바이스에 대한 블록도를 도시한다. 통계 모델은 심층 학습 네트워크 또는 다른 적절한 모델을 포함할 수 있다. 디바이스(1000), 예를 들어, 착용 가능한 디바이스는, 사람의 뇌에서 나오는 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 모니터링 구성 요소(1002), 예를 들어, 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 EEG 센서일 수 있고, 신호는 EEG 신호일 수 있다. 디바이스(1000)는 뇌에 음향 신호를 인가하도록 각각 구성된 자극 구성 요소(1004), 예를 들어, 트랜스듀서 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서일 수 있고, 음향 신호는 초음파 신호일 수 있다. 센서 및/또는 트랜스듀서 세트는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
일부 실시예에서, 디바이스(1000)는 센서 및 트랜스듀서 세트와 통신하는 프로세서(1006)를 포함할 수 있다. 프로세서(1006)는 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값, 예를 들어, 신경계 장애의 증상의 강도 증가와 관련된 각각의 값이 주석으로 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하여 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 신호 데이터는 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 포함할 수 있으며, 사람의 전자 건강 기록부로부터 액세스될 수 있다. 일부 실시예에서, 통계 모델은 신경계 장애의 증상의 강도 증가와 관련된, 예를 들어, 0 내지 1의 각각의 값이 주석으로 달린, 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터로 훈련될 수 있다. 일부 실시예에서, 통계 모델은 통계 모델의 출력의 변동에 비례하는 규제 항을 갖는 손실 함수, 출력의 도함수의 L1/L2 노름, 또는 출력의 2차 도함수의 L1/L2 노름을 포함할 수 있다.
도 11a는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 주석이 달린 신호 데이터로 훈련된 통계 모델을 사용하는 디바이스에 대한 흐름도(1100)를 도시한다.
1102에서, 프로세서, 예를 들어, 프로세서(1006)는 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 센서로부터 수신할 수 있다.
1104에서, 프로세서는 훈련된 통계 모델에 액세스할 수 있으며, 여기서 통계 모델은 건강 상태를 식별하는 것과 관련된 하나 이상의 값, 예를 들어, 신경계 장애의 증상의 강도 증가와 관련된 각각의 값(예를 들어, 0 내지 1)이 주석으로 달린, 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 사용하여 훈련되었다.
1106에서, 프로세서는 뇌로부터 검출된 제1 신호의 데이터를 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상, 예를 들어, 간질 발작의 제1 예측 강도를 나타내는 출력을 획득할 수 있다.
1108에서, 증상의 제1 예측 강도에 기초하여, 프로세서는 제1 음향 신호를 인가하기 위해 제1 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 복수의 트랜스듀서 중 하나를 선택할 수 있다.
1110에서, 프로세서는 뇌에 제1 음향 신호를 인가하기 위해 선택된 트랜스듀서에 명령어를 전송할 수 있다. 예를 들어, 제1 음향 신호는, 예를 들어, 1 내지 100 와트/㎠의 저전력 밀도를 갖고, 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적인 초음파 신호일 수 있다. 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제할 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서는 뇌로부터 검출된 제2 신호의 데이터를 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 신경계 장애의 증상의 제2 예측 강도를 나타내는 출력을 획득하도록 프로그래밍될 수 있다. 제2 예측 강도가 제1 예측 강도보다 작다고 결정되면, 프로세서는 제2 음향 신호를 인가하기 위해 제2 명령어를 전송하기 위해 제1 방향으로 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다. 제2 예측 강도가 제1 예측 강도보다 크다고 결정되면, 프로세서는 제2 음향 신호를 인가하기 위해 제2 명령어를 전송하기 위해 제1 방향과 반대 방향 또는 다른 방향으로 트랜스듀서들 중 하나를 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 본 발명자들은 신경계 장애의 하나 이상의 다른 증상을 검출하기 위해 심층 학습 네트워크를 개발했다. 예를 들어, 심층 학습 네트워크는 발작을 예측하는 데 사용될 수 있다. 심층 학습 네트워크는 데이터를 n차원 표현 공간(예를 들어, 16차원)에 삽입하거나 인코딩하는 심층 컨볼루션 신경망(DCNN), 및 시간에 따른 표현 공간의 변화를 관찰함으로써 검출 점수를 계산하는 순환 신경망(RNN)을 포함한다. 그러나, 심층 학습 네트워크는 이로 제한되지 않으며, 신경계 장애의 하나 이상의 증상을 예측하는 데 적합한 대체 또는 추가 아키텍처 구성 요소를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 심층 학습 네트워크에 입력으로 제공되는 특징은 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수신 및/또는 변환될 수 있다. 일부 실시예에서, 주파수 도메인 기반 특징을 사용하여 훈련된 네트워크는 시간 도메인 기반 특징을 사용하여 훈련된 다른 네트워크에 비해 더 정확한 예측을 출력할 수 있다. 예를 들어, 주파수 영역 기반 특징을 사용하여 훈련된 네트워크는 발작 동안 캡처된 EEG 신호 데이터에서 유도된 파형이 시간적으로 노출을 제한할 수 있기 때문에 보다 정확한 예측을 출력할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 도비치 4-탭(Daubechies 4-tab)(db-4) 마더 웨이블릿(mother wavelet) 또는 다른 적절한 웨이블릿을 사용하는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)은 EEG 신호 데이터를 주파수 도메인으로 변환하는 데 사용될 수 있다. EEG 신호 데이터를 심층 학습 네트워크에 입력하기에 적합한 형태로 변환하기 위해 다른 적절한 웨이블릿 변환이 추가적으로 또는 대안적으로 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 각 채널에서 EEG 신호 데이터의 1초 창이 선택될 수 있고, DWT는 최대 5개 레벨 또는 다른 적절한 수의 레벨로 인가될 수 있다. 이 경우, 심층 학습 네트워크에 각 배취(batch) 입력은 (배취 크기 x 샘플링 주파수 x EEG 채널 수 x DWT 레벨 + 1)과 같은 차원을 가진 텐서일 수 있다. 이 텐서는 심층 학습 네트워크의 DCNN 인코더에 제공될 수 있다.
일부 실시예에서, 신호 통계는 사람마다 다를 수 있으며, 특정 사람에 대해서도 시간이 지남에 따라 변할 수 있다. 따라서 네트워크는 특히 제공된 훈련 데이터가 충분히 크지 않은 경우 과적합(overfitting)에 매우 취약할 수 있다. 이 정보는 DCNN 인코더가 적어도 시간적 드리프트가 발작에 대한 정보를 전달하는 공간에 신호를 삽입할 수 있도록 네트워크에 대한 훈련 프레임워크를 개발하는 데 활용될 수 있다. 훈련 동안 샴 손실(Siamese loss) 및 분류 손실을 포함하는 하나 이상의 목적 함수가 DCNN 인코더를 맞추기 위해 사용될 수 있고, 이는 아래에서 더 설명된다.
1. 샴 손실: 원샷(one-shot) 또는 소수의 샷(few-shot) 학습 프레임워크, 즉 작은 훈련 데이터 세트를 갖는 프레임워크에서 샴 손실 기반 네트워크는 입력 인스턴스 쌍이 동일한 카테고리로부터 온 것인지 여부를 나타내도록 설계될 수 있다. 네트워크의 설정은 2개의 시간적으로 가까운 샘플이 모두 동일한 카테고리로부터 온 것인지 또는 동일한 환자에 속하지 않은 것인지 여부를 검출하는 것을 목표로 할 수 있다.
2. 분류 손실: 이진 교차 엔트로피는 감독 학습에 널리 사용되는 목적 함수이다. 이 목적 함수는 EEG 신호 통계의 부분별 거동 및 주관성에 관계 없이 동일한 카테고리의 삽입 간 거리를 줄이는 동시에 클래스 간의 거리를 최대한 늘리는 데 사용될 수 있다. 쌍을 이룬 데이터 세그먼트는 샘플 비교를 2차 방정식으로 증가시켜 데이터 부족으로 인한 과적합을 완화하는 데 도움을 준다.
일부 실시예에서, 트레이닝 데이터의 배취가 형성될 때마다, 1초 창의 개시(onset)는 데이터 증강을 돕기 위해 랜덤하게 선택될 수 있으며, 이에 따라 트레이닝 데이터의 크기를 증가시킬 수 있다.
일부 실시예에서, DCNN 인코더는 부분 최대 풀링(fractional max-pooling: FMP)을 갖는 13-층 2-D 컨벌루션 신경망을 포함할 수 있다. DCNN 인코더를 훈련한 후 이 네트워크의 가중치를 고정할 수 있다. 그런 다음 DCNN 인코더의 출력은 최종 검출을 위해 RNN에 입력 층으로 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, RNN은 양방향 LSTM에 이어서 2개의 완전히 연결된 신경망 층을 포함할 수 있다. 일례에서, RNN은 30개의 1초 주파수 도메인 EEG 신호 샘플을 DCNN 인코더에 공급한 다음, 생성된 출력을 각각의 시도 시에 RNN에 공급함으로써 훈련될 수 있다.
일부 실시예에서, 데이터 증강 및/또는 통계적 추론은 심층 학습 네트워크에 대한 추정 에러를 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 일례로, 이 심층 학습 네트워크를 위해 제안된 설정의 경우, 1초 시간 창의 개시에 지터를 추가하여 각 30초 시간 창을 여러 번 평가할 수 있다. 샘플링 횟수는 계산 능력에 의존할 수 있다. 예를 들어 설명된 설정의 경우 최대 30번의 몬테 카를로(Monte-Carlo) 시뮬레이션으로 실시간 기능을 유지할 수 있다.
설명된 심층 학습 네트워크는 단지 하나의 예시적인 구현이고, 다른 구현이 사용될 수 있는 것으로 이해된다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 하나 이상의 다른 유형의 신경망 층이 설명된 아키텍처의 하나 이상의 층 대신에 또는 이에 추가하여 심층 학습 네트워크에 포함될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 하나 이상의 컨벌루션, 전치 컨볼루션, 풀링, 풀링 해제 층, 및/또는 배취 정규화(batch normalization)가 심층 학습 네트워크에 포함될 수 있다. 다른 예로서, 아키텍처는 인접한 층 쌍들 사이에 비선형 변환을 수행하기 위해 하나 이상의 층을 포함할 수 있다. 본 명세서에 설명된 기술의 양태는 이와 관련하여 제한되지 않기 때문에 비선형 변환은 ReLU(rectified linear unit) 변환, 시그모이드(sigmoid) 및/또는 임의의 다른 적절한 유형의 비선형 변환일 수 있다.
변형의 다른 예로서, 일부 실시예에서, 임의의 다른 적절한 유형의 순환 신경망 아키텍처가 LSTM 아키텍처 대신에 또는 추가로 사용될 수 있다.
또한 설명된 아키텍처에서 예시적인 차원이 다양한 층에 입력 및 출력을 위해 제공되지만, 이러한 차원은 단지 예시를 위한 것일 뿐, 다른 차원이 다른 실시예에서 사용될 수 있는 것으로 이해된다.
훈련 데이터로부터 신경망 파라미터를 추정하기 위해 임의의 적절한 최적화 기술을 사용할 수 있다. 예를 들어, 다음 최적화 기술, 즉 확률적 경사 하강법(SGD), 미니 배취 경사 하강법, 운동량 SGD, 네스테로브(Nesterov) 가속 경사법, Adagrad, Adadelta, RMSprop, 적응적 모멘트 추정법(Adaptive Moment Estimation)(Adam), AdaMax, 네스테로브 가속 적응형 모멘트 추정법(Nadam), AMSGrad 중 하나 이상을 사용할 수 있다.
도 11b는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 신경계 장애의 하나 이상의 증상을 검출하는데 사용될 수 있는 컨볼루션 신경망(1150)을 도시한다. 본 명세서에 설명된 심층 학습 네트워크는 컨볼루션 신경망(1150), 및 추가적으로 또는 대안적으로 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있는지 여부를 검출하고/하거나 뇌의 영역으로 음향 신호의 전달을 안내하기에 적합한 다른 유형의 네트워크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컨볼루션 신경망(1150)은 발작을 검출하고/하거나 초음파 신호를 전송하기 위해 뇌의 위치를 예측하는데 사용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 컨벌루션 신경망은 입력(1152)(예를 들어, 텐서)에 대한 정보를 수신하도록 구성된 입력 층(1154), 출력(예를 들어, n차원 표현 공간에서의 분류)을 제공하도록 구성된 출력 층(1158), 및 입력 층(1154)과 출력 층(1158) 사이에 연결된 복수의 은닉된 층(1156)을 포함한다. 복수의 은닉된 층(1156)은 컨볼루션 및 풀링 층(1160) 및 완전히 연결된 층(1162)을 포함한다.
입력 층(1154)에 이어서 하나 이상의 컨볼루션 및 풀링 층(1160)이 이어질 수 있다. 컨벌루션 층은 컨벌루션 층에 대한 입력(예를 들어, 입력(1152))보다 공간적으로 더 작은 (예를 들어, 더 작은 폭 및/또는 높이를 갖는) 필터 세트를 포함할 수 있다. 필터들 각각은 모든 공간 위치에서 이 필터의 응답을 나타내는 활성화 맵(예를 들어, 2차원 활성화 맵)을 생성하기 위해 컨볼루션 층에 대한 입력과 컨볼루션될 수 있다. 컨벌루션 층에 이어서 컨볼루션 층의 출력을 다운 샘플링하여 크기를 줄이는 풀링 층이 이어질 수 있다. 풀링 층은 최대 풀링 및/또는 전체 평균 풀링과 같은 다양한 풀링 기술 중 임의의 것을 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 다운 샘플링은 스트라이딩을 사용하여 (예를 들어, 풀링 층 없이) 컨볼루션 층 자체에 의해 수행될 수 있다.
컨볼루션 및 풀링 층(1160)에 이어서 완전히 연결된 층(1162)이 이어질 수 있다. 완전히 연결된 층(1162)은 이전 층(예를 들어, 컨볼루션 또는 풀링 층)으로부터 입력을 수신하고, 후속 층(예를 들어, 출력 층(1158))에 출력을 제공하는 하나 이상의 뉴런을 각각 갖는 하나 이상의 층을 포함할 수 있다. 완전히 연결된 층(1162)은 주어진 층의 각 뉴런이 이전 층의 각 뉴런으로부터 입력을 수신하고 후속 층의 각 뉴런에 출력을 제공할 수 있기 때문에 "밀집된(dense)" 것으로 설명될 수 있다. 완전히 연결된 층(1162)에 이어서 컨볼루션 신경망의 출력을 제공하는 출력 층(1158)이 이어질 수 있다. 출력은 예를 들어, 클래스 세트로부터 입력(1152)(또는 입력(1152)의 임의의 부분)이 속하는 클래스를 나타내는 지시일 수 있다. 컨벌루션 신경망은 확률적 경사 하강형 알고리즘 또는 다른 적절한 알고리즘을 사용하여 훈련될 수 있다. 컨벌루션 신경망은 검증 세트(예를 들어, 훈련 데이터에서 보류된 부분)의 정확도가 포화될 때까지 또는 임의의 다른 적절한 기준 또는 기준들을 사용할 때까지 계속 훈련될 수 있다.
도 11b에 도시된 컨볼루션 신경망은 단지 하나의 예시적인 구현일 뿐, 다른 구현이 사용될 수 있는 것으로 이해된다. 예를 들어, 하나 이상의 층이 도 11b에 도시된 컨볼루션 신경망에 추가되거나 이로부터 제거될 수 있다. 컨벌루션 신경망에 추가될 수 있는 추가 예시 층은 패드 층, 연결 층 및 업스케일 층을 포함한다. 업스케일 층은 입력을 층으로 업샘플링하도록 구성될 수 있다. ReLU 층은 입력에 전달 함수로서 정류기(종종 램프 함수(ramp function)라고도 함)를 인가하도록 구성될 수 있다. 패드 층은 입력의 하나 이상의 차원을 패딩함으로써 층에 대한 입력의 크기를 변경하도록 구성될 수 있다. 연결 층은 다수의 입력을 단일 출력으로 결합(예를 들어, 다수의 층으로부터의 입력을 결합)하도록 구성될 수 있다.
컨볼루션 신경망은 본 명세서에 설명된 다양한 기능 중 임의의 것을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 일부 실시예에서 예측을 하기 위해 하나를 초과하는 컨볼루션 신경망이 사용될 수 있는 것으로 이해된다. 제1 및 제2 신경망은 상이한 층 배열을 포함할 수 있고/있거나 상이한 훈련 데이터를 사용하여 훈련될 수 있다.
도 11c는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 심층 학습 네트워크로부터의 예측을 포함하는 예시적인 인터페이스(1170)를 도시한다. 인터페이스(1170)는 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(308) 또는 다른 적절한 디바이스에 디스플레이하기 위해 생성될 수 있다. 착용 가능한 디바이스, 모바일 디바이스 및/또는 다른 적합한 디바이스는 뇌로부터 검출된 하나 이상의 신호, 예를 들어, EEG 신호 또는 다른 적합한 신호를 컴퓨팅 디바이스에 제공할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(1170)는 EEG 신호 데이터를 포함하는 신호 데이터(1172)를 보여준다. 이 신호 데이터는 뇌가 신경계 장애의 증상, 예를 들어, 발작 또는 다른 적절한 증상을 보이고 있는지 여부를 결정하기 위해 심층 학습 네트워크를 훈련시키는 데 사용될 수 있다. 인터페이스(1170)는 또한 예측된 발작 및 발작을 나타내는 의사의 주석과 함께 EEG 신호 데이터(1174)를 보여준다. 예측된 발작은 심층 학습 네트워크의 출력에 기초하여 결정될 수 있다. 본 발명자들은 발작을 검출하기 위해 이러한 심층 학습 네트워크를 개발했으며 신경학자의 주석과 밀접하게 일치하는 예측을 발견했다. 예를 들어, 도 11c에 도시된 바와 같이, 예측된 발작을 나타내는 스파이크(1178)는 발작을 나타내는 의사의 주석(1176)과 겹치거나 거의 겹치는 것으로 밝혀졌다.
컴퓨팅 디바이스, 모바일 디바이스 또는 다른 적절한 디바이스는 사람이 발작을 일으킬 가능성이 있는 경우 및/또는 사람이 발작이 없을 때 사람 및/또는 간병인에게 경고하기 위해 인터페이스(1170)의 일부를 생성할 수 있다. 모바일 디바이스, 예를 들어, 모바일 디바이스(304) 및/또는 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(308)에서 생성된 인터페이스(1170)는 발작이 검출되었는지 여부에 대한 지시(1180 또는 1182)를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 신경계 장애를 앓고 있는 사람에게 실시간 발작 위험을 디스플레이할 수 있다. 발작이 발생한 경우 모바일 디바이스는 사람, 간병인 또는 다른 적절한 개체에게 경고할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 간병인에게 그 다음 30분 후에, 그 다음 한 시간 후에 또는 다른 적절한 시간 기간 후에 발작이 예측된다는 것을 알릴 수 있다. 다른 예에서, 모바일 디바이스는 간병인이 사람의 신경계 장애의 치료를 개선할 수 있도록 발작이 발생할 때 간병인에게 경고를 송신하고/하거나 뇌로부터의 신호와 같은 발작 활동을 기록할 수 있다.
전력 소비와 성능을 최적화하는 층상화된 알고리즘
본 발명자들은 디바이스가 배터리 충전 간에 장기간 기능을 발휘할 수 있도록 가능한 한 전력 소비를 줄일 필요가 있음을 인식했다. 전력 소비를 지배하는 적어도 2가지 활동이 있을 수 있다:
1. 기계 학습 알고리즘, 예를 들어, 심층 학습 네트워크를 실행하여 생리적 측정(예를 들어, 발작 대 비발작, 또는 가까운 장래에 발작 위험 측정 등)에 기초하여 뇌 상태를 분류하는 활동; 및/또는
2. 데이터를 디바이스로부터 추가 처리를 위해 모바일 폰 또는 서버로 전송하고/하거나 데이터에 기계 학습 알고리즘을 실행하는 활동.
일부 실시예에서, 덜 계산 집약적인 알고리즘이 디바이스, 예를 들어, 착용 가능한 디바이스에서 실행될 수 있으며, 알고리즘(들)의 출력이 지정된 임계값을 초과할 때, 디바이스는 예를 들어 무선 장치(radio)를 턴온하고 더 계산 집약적인 알고리즘을 통해 추가 처리를 위해 모바일 폰 또는 서버, 예를 들어, 클라우드 서버로 관련 데이터를 전송할 수 있다. 발작 검출을 예로 들면, 더 계산 집약적이거나 무거운 알고리즘은 위양성률(false-positive rate)이 낮고 위음성률(false-negative rate)이 낮을 수 있다. 덜 계산 집약적이거나 가벼운 알고리즘을 얻기 위해서는 하나의 률이 희생되거나 다른 률이 희생될 수 있다. 본 발명자들은 더 많은 위양성, 즉 높은 감도(예를 들어, 진정한 발작을 놓치지 않음)와 낮은 특이성(예를 들어, 많은 위양성, 발작이 없을 때 데이터를 자주 발작으로 명명함)을 가진 검출 알고리즘을 허용하는 것이 핵심이라는 것을 인식했다. 디바이스의 가벼운 알고리즘이 데이터를 발작으로 명명할 때마다, 디바이스는 데이터를 모바일 디바이스 또는 클라우드 서버로 전송하여 무거운 알고리즘을 실행할 수 있다. 디바이스는 무거운 알고리즘의 결과를 수신하고 이러한 결과를 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 이러한 방식으로, 디바이스에 가벼운 알고리즘은 디바이스, 모바일 폰 및/또는 클라우드 서버를 포함한 전체 시스템의 예측 성능을 유지하면서, 예를 들어, 계산 능력 및/또는 전송되는 데이터량을 줄임으로써, 소비되는 전력량을 대폭 줄이는 필터 역할을 할 수 있다.
도 12는 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 뇌를 에너지 효율적으로 모니터링하기 위한 디바이스에 대한 블록도를 도시한다. 디바이스(1200), 예를 들어, 착용 가능한 디바이스는, 사람의 뇌에서 나오는 신호, 예를 들어, 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호, 적외선 신호 또는 다른 적절한 유형의 신호를 검출하도록 구성된 모니터링 구성 요소(1202), 예를 들어, 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 EEG 센서일 수 있고, 신호는 EEG 신호와 같은 전기 신호일 수 있다. 센서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치될 수 있다.
디바이스(1200)는 센서와 통신하는 프로세서(1206)를 포함할 수 있다. 프로세서(1206)는 건강 상태를 식별하도록, 예를 들어, 신경계 장애의 증상의 강도를 예측하고, 식별된 건강 상태, 예를 들어, 예측 강도에 기초하여, 상기 식별된 건강 상태, 예를 들어, 예측된 강도를 확증하거나 부정하기 위해 신호의 데이터를 디바이스(1200) 외부의 프로세서(1256)에 제공하도록 프로그래밍될 수 있다.
도 13은 본 명세서에 설명된 기술의 일부 실시예에 따라 뇌를 에너지 효율적으로 모니터링하기 위한 디바이스에 대한 흐름도(1300)를 도시한다.
1302에서, 프로세서, 예를 들어, 프로세서(1206)는 뇌로부터 검출된 신호의 데이터를 센서로부터 수신할 수 있다.
1304에서, 프로세서는 제1 훈련된 통계 모델에 액세스할 수 있다. 제1 통계 모델은 뇌로부터 검출된 사전 신호의 데이터를 사용하여 훈련될 수 있다.
1306에서, 프로세서는 뇌로부터 검출된 신호의 데이터를 제1 훈련된 통계 모델에 입력으로 제공하여 건강 상태를 식별하는 출력, 예를 들어, 신경계 장애의 증상의 예측된 강도를 나타내는 출력을 획득할 수 있다.
1308에서, 프로세서는 예측된 강도가 증상의 존재를 나타내는 임계값을 초과하는지 여부를 결정할 수 있다.
1310에서, 예측된 강도가 임계값을 초과하는 것에 응답하여, 프로세서는 신호의 데이터를 디바이스 외부의 제2 프로세서로 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 프로세서, 예를 들어, 프로세서(1256)는 신호의 데이터를 제2 훈련된 통계 모델로 제공하여 식별된 건강 상태, 예를 들어, 증상의 예측된 강도를 확증하거나 부정하기 위한 출력을 획득하도록 프로그래밍될 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 훈련된 통계 모델은 높은 감도와 낮은 특이성을 갖도록 훈련된다. 일부 실시예에서, 제2 훈련된 통계 모델은 높은 감도와 높은 특이성을 갖도록 훈련될 수 있다. 따라서, 제1 훈련된 통계 모델을 사용하는 제1 프로세서는 제2 훈련된 통계 모델을 사용하는 제1 프로세서보다 적은 양의 전력을 사용할 수 있다.
예시적인 컴퓨터 아키텍처
본 명세서에 설명된 기술의 임의의 실시예와 관련하여 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템(1400)의 예시적인 구현이 도 14에 도시되어 있다. 컴퓨터 시스템(1400)은 하나 이상의 프로세서(1410), 및 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(예를 들어, 메모리(1420) 및 하나 이상의 비휘발성 저장 매체(1430))를 포함하는 하나 이상의 제조 물품을 포함한다. 본 명세서에 설명된 기술의 양태는 이것으로 제한되지 않으므로 프로세서(1410)는 임의의 적절한 방식으로 메모리(1420) 및 비휘발성 저장 디바이스(1430)에 데이터를 기록하고 이로부터 데이터를 판독하는 것을 제어할 수 있다. 본 명세서에 설명된 기능 중 임의의 것을 수행하기 위해, 프로세서(1410)는 프로세서(1410)에 의해 실행되기 위한 프로세서 실행 가능 명령어를 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서 기능할 수 있는 하나 이상의 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(예를 들어, 메모리(1420))에 저장된 하나 이상의 프로세서 실행 가능 명령어를 실행할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(1400)는 컴퓨팅 디바이스가 (예를 들어, 네트워크를 통해) 다른 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있게 하는 네트워크 입력/출력(I/O) 인터페이스(1440)를 더 포함할 수 있고, 또한 컴퓨팅 디바이스가 사용자에게 출력을 제공하고 사용자로부터 입력을 수신할 수 있게 하는 하나 이상의 사용자 I/O 인터페이스(1450)를 더 포함할 수 있다. 사용자 I/O 인터페이스는 키보드, 마우스, 마이크로폰, 디스플레이 디바이스(예를 들어, 모니터 또는 터치 스크린), 스피커, 카메라 및/또는 다양한 다른 유형의 I/O 디바이스와 같은 디바이스를 포함할 수 있다.
전술한 실시예는 임의의 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현될 때, 소프트웨어 코드는 단일 컴퓨팅 디바이스에 제공되거나 다수의 컴퓨팅 디바이스 간에 분산되어 있는지 여부에 관계 없이 임의의 적절한 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서) 또는 프로세서 집합으로 실행될 수 있다. 전술한 기능을 수행하는 임의의 구성 요소 또는 구성 요소의 집합은 일반적으로 위에서 논의된 기능을 제어하는 하나 이상의 제어기로 간주될 수 있는 것으로 이해된다. 하나 이상의 제어기는 다수의 방식으로 구현될 수 있고, 예를 들어, 전용 하드웨어로 구현되거나 또는 마이크로코드 또는 소프트웨어를 사용하여 위에서 언급된 기능을 수행하도록 프로그래밍된 범용 하드웨어(예를 들어, 하나 이상의 프로세서)로 구현될 수 있다.
이와 관련하여, 본 명세서에 설명된 실시예의 하나의 구현은 적어도 하나의 프로세서에서 실행될 때 하나 이상의 실시예의 위에서 논의된 기능을 수행하는 컴퓨터 프로그램(즉, 복수의 실행 가능한 명령어)으로 인코딩된 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(예를 들어, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다용도 디스크(DVD) 또는 기타 광학 디스크 저장 매체, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 매체 또는 기타 자기 저장 매체 디바이스, 또는 기타 유형적인 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)를 포함하는 것으로 이해된다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 저장된 프로그램이 본 명세서에 논의된 기술의 양태를 구현하기 위해 임의의 컴퓨팅 디바이스에 로딩될 수 있도록 운반 가능할 수 있다. 또한, 실행될 때 위에서 논의된 임의의 기능을 수행하는 컴퓨터 프로그램이라는 언급은 호스트 컴퓨터에서 실행되는 애플리케이션 프로그램으로 제한되지 않는 것으로 이해된다. 오히려, 컴퓨터 프로그램 및 소프트웨어라는 용어는 본 명세서에서 일반적인 의미로 본 명세서에서 논의된 기술의 양태를 구현하기 위해 하나 이상의 프로세서를 프로그래밍하는 데 사용될 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터 코드(예를 들어, 애플리케이션 소프트웨어, 펌웨어, 마이크로코드 또는 임의의 다른형태의 컴퓨터 명령어)를 언급하는 것으로 사용된다.
"프로그램" 또는 "소프트웨어"라는 용어는 본 명세서에서 일반적인 의미로 위에서 논의된 실시예의 다양한 양태를 구현하기 위해 컴퓨터 또는 다른 프로세서를 프로그래밍하는 데 사용될 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터 코드 또는 프로세서 실행 가능 명령어 세트를 언급하는 것으로 사용된다. 추가적으로, 일 양태에 따르면, 실행될 때 본 명세서에 제공된 본 발명의 방법을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램이 단일 컴퓨터 또는 프로세서에 상주할 필요가 없고 본 명세서에 제공된 본 발명의 다양한 양태를 구현하기 위해 상이한 컴퓨터 또는 프로세서들 간에 모듈 방식으로 분산될 수 있는 것으로 이해된다.
프로세서 실행 가능 명령어는 하나 이상의 컴퓨터 또는 다른 디바이스에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 다양한 형태일 수 있다. 일반적으로 프로그램 모듈은 특정 작업을 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 구성 요소, 데이터 구조 등을 포함한다. 일반적으로, 프로그램 모듈의 기능은 다양한 실시예에서 원하는 대로 결합되거나 분산될 수 있다.
또한, 데이터 구조는 임의의 적절한 형태로 하나 이상의 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 설명의 편의를 위해 데이터 구조는 데이터 구조에서 위치를 통해 관련된 필드를 갖는 것으로 표시될 수 있다. 이러한 관계는 마찬가지로 필드 간의 관계를 전달하는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체의 위치를 갖는 필드에 저장 매체를 할당함으로써 달성될 수 있다. 그러나 데이터 요소들 간의 관계를 수립하는 포인터, 태그 또는 기타 메커니즘의 사용을 통해 데이터 구조의 필드에서 정보 간의 관계를 수립하는 데 임의의 적합한 메커니즘이 사용될 수 있다.
또한, 다양한 본 발명의 개념은 하나 이상의 프로세스로 구현될 수 있고, 이들의 예가 제공되었다. 각 프로세스의 일부로 수행되는 동작은 임의의 적절한 방식으로 순서화될 수 있다. 따라서, 예시적인 실시예에서 순차적인 동작으로 도시되었음에도 불구하고 일부 동작을 동시에 수행하는 것을 포함할 수 있는, 설명된 것과 다른 순서로 동작을 수행하는 실시예가 구성될 수 있다.
본 명세서에 정의되고 사용된 모든 정의는 사전(dictionary)의 정의 및/또는 정의된 용어의 일반적인 의미보다 우선하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서 및 청구 범위에 사용된 하나 이상의 요소의 목록이라는 언급에서 "적어도 하나"라는 어구는, 요소의 목록 내 요소의 임의의 하나 이상의 요소로부터 선택되고, 요소의 목록에 구체적으로 나열된 각 모든 요소 중 적어도 하나를 반드시 포함하는 것은 아니고 요소의 목록 내 요소의 임의의 조합을 배제하지 않는 적어도 하나의 요소를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 이 정의는 또한 구체적으로 식별된 요소와 관련이 있는지 여부에 관계 없이 "적어도 하나"라는 어구가 언급하는 요소의 목록 내에 구체적으로 식별된 요소 이외의 요소가 선택적으로 존재할 수 있는 것을 허용한다. 따라서, 비제한적인 예로서, "A와 B 중 적어도 하나"(또는 동등하게 "A 또는 B 중 적어도 하나" 또는 동등하게 "A 및/또는 B 중 적어도 하나")는, 일 실시예에서, 선택적으로 하나를 초과하는 A를 포함하고 B는 존재하지 않는 (선택적으로 B 이외의 요소를 포함하는) 적어도 하나를 언급할 수 있고; 다른 실시예에서, 선택적으로 하나를 초과하는 B를 포함하고, A는 존재하지 않는 (선택적으로 A 이외의 요소를 포함하는) 적어도 하나를 언급할 수 있고; 또 다른 실시예에서, 선택적으로 하나를 초과하는 A를 포함하는 적어도 하나 및 선택적으로 하나를 초과하는 B를 포함하는 (선택적으로 다른 요소를 포함하는) 적어도 하나 등을 언급할 수 있다.
본 명세서 및 청구 범위에서 사용된 "및/또는"이라는 어구는, 이렇게 결합된 요소 중 "하나 또는 둘 다", 즉 일부 경우에는 결합적으로 존재하고 다른 경우에는 분리적으로 존재하는 요소를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. "및/또는"으로 나열된 다수의 요소는 동일한 방식, 즉 이렇게 결합된 요소 중 "하나 이상"으로 해석되어야 한다. 구체적으로 식별된 요소와 관련이 있는지 여부에 관계 없이 "및/또는" 어구에 의해 구체적으로 식별된 요소 이외의 다른 요소가 선택적으로 존재할 수 있다. 따라서, 비제한적인 예로서, "포함하는"과 같은 개방형 언어와 함께 사용될 때 "A 및/또는 B"라는 언급은, 일 실시예에서, A만(선택적으로 B 이외의 요소를 포함함)을 언급할 수 있고; 다른 실시예에서, B만(선택적으로 A 이외의 요소를 포함함)을 언급할 수 있고; 또 다른 실시예에서, A 및 B 둘 모두를 (선택적으로 다른 요소를 포함함) 언급할 수 있고, 이와 같은 방식으로 언급할 수 있다.
청구항 요소를 수식하기 위해 청구범위에서 "제1", "제2", "제3" 등과 같은 서수 용어를 사용한다고 해서 하나의 청구항 요소가 방법 동작을 수행하는 다른 또는 시간적 순서보다 우선하는 우선권, 우선 순위 또는 순서를 의미하는 것이 아니다. 이러한 용어는 특정 이름을 가진 하나의 청구항 요소를 동일한 이름을 가진 다른 요소와 (그러나 서수 용어를 사용하여) 구별하기 위한 라벨로서 사용된 것이다.
본 명세서에 사용된 어구 및 용어는 설명을 위한 것일 뿐, 본 발명을 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. "구비하는", "포함하는", "갖는", "함유하는", "수반하는" 및 이들의 변형어의 사용은 이후에 나열된 항목 및 추가 항목을 포함하는 것을 의미한다.
본 명세서에 설명된 기술의 여러 실시예를 상세히 설명하였으므로, 다양한 수정 및 개선이 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게 쉽게 발생할 수 있을 것이다. 이러한 수정 및 개선은 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 것으로 의도된다. 따라서, 전술한 설명은 단지 예일 뿐, 본 발명을 제한하려고 의도된 것이 아니다. 본 기술은 다음의 청구 범위 및 그 균등범위에 의해 한정된 바에 따라 제한된다.
본 명세서에 설명된 기술의 일부 양태는 아래 부록에 설명된 비제한적인 예시적인 실시예에 기초하여 더 이해될 수 있다. 부록의 일부 양태 및 본 명세서에 설명된 다른 실시예는 간질의 발작을 치료하는 것과 관련하여 설명되어 있지만, 이러한 양태 및/또는 실시예는 임의의 적절한 신경계 장애에 대한 증상을 치료하는 데 동일하게 적용될 수 있다. 아래 부록에 설명된 실시예의 제한은 부록에 설명된 실시예를 제한하는 것일 뿐, 본 명세서에 설명된 임의의 다른 실시예를 제한하는 것이 아니다.

Claims (16)

  1. 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식될 수 있는 디바이스로서,
    사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서; 및
    상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서
    를 포함하는, 디바이스.
  2. 제1항에 있어서, 상기 센서는 뇌파(EEG) 센서를 포함하고, 상기 신호는 EEG 신호를 포함하는, 디바이스.
  3. 제1항에 있어서, 상기 트랜스듀서는 초음파 트랜스듀서를 포함하고, 상기 음향 신호는 초음파 신호를 포함하는, 디바이스.
  4. 제3항에 있어서, 상기 초음파 신호는 100㎑ 내지 1㎒의 주파수, 0.001㎤ 내지 0.1㎤의 공간 해상도, 및/또는 공간-피크 펄스-평균 세기로 측정했을 때 1 내지 100 와트/㎠의 전력 밀도를 갖는, 디바이스.
  5. 제3항에 있어서, 상기 초음파 신호는 저전력 밀도를 갖고, 상기 뇌에 인가될 때 조직에 대해 실질적으로 비파괴적인, 디바이스.
  6. 제1항에 있어서, 상기 센서와 상기 트랜스듀서는 비침습적인 방식으로 사람의 머리에 배치되는, 디바이스.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 센서 및 상기 트랜스듀서와 통신하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    상기 뇌로부터 검출된 신호를 상기 센서로부터 수신하고;
    상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된, 디바이스.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된, 디바이스.
  9. 제8항에 있어서, 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 적어도 하나의 다른 트랜스듀서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 랜덤 간격으로 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위한 명령어를 전송하기 위해 상기 트랜스듀서들 중 하나를 선택하도록 프로그래밍된, 디바이스.
  10. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 신호를 분석하여 상기 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있는지 여부를 결정하고;
    상기 뇌가 신경계 장애의 증상을 보이고 있다고 결정한 것에 응답하여 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하기 위해 상기 트랜스듀서에 명령어를 전송하도록 프로그래밍된, 디바이스.
  11. 제1항에 있어서, 상기 음향 신호는 신경계 장애의 증상을 억제하는, 디바이스.
  12. 제11항에 있어서, 상기 신경계 장애는 뇌졸중, 파킨슨 병, 편두통, 떨림, 전두 측두엽 치매, 외상성 뇌 손상, 우울증, 불안, 알츠하이머 병, 치매, 다발성 경화증, 정신 분열증, 뇌 손상, 신경 변성, 중추 신경계(CNS) 질환, 뇌병증, 헌팅턴병, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 근 위축성 측삭 경화증(ALS) 및 뇌진탕 중 하나 이상을 포함하는, 디바이스.
  13. 제11항에 있어서, 상기 증상은 발작을 포함하는, 디바이스.
  14. 제1항에 있어서, 상기 신호는 전기 신호, 역학적 신호, 광학 신호 및/또는 적외선 신호를 포함하는, 디바이스.
  15. 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식될 수 있는 디바이스를 동작시키는 방법으로서,
    상기 디바이스는 사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하고, 상기 방법은,
    상기 뇌로부터 검출된 신호를 상기 센서로부터 수신하는 단계; 및
    상기 트랜스듀서를 사용하여 상기 뇌에 상기 음향 신호를 인가하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  16. 장치로서,
    사람의 뇌로부터 신호를 검출하도록 구성된 센서, 및 상기 뇌에 음향 신호를 인가하도록 구성된 트랜스듀서를 포함하는, 사람이 착용하거나 사람에게 부착되거나 이식되는 디바이스를 포함하는, 장치.
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022512254A (ja) * 2018-12-13 2022-02-02 リミナル サイエンシズ インコーポレイテッド 実質的に非破壊的な音響刺激のためのウェアラブルデバイス用のシステムおよび方法
US11850427B2 (en) 2019-12-02 2023-12-26 West Virginia University Board of Governors on behalf of West Virginia University Methods and systems of improving and monitoring addiction using cue reactivity
EP4157445A1 (en) * 2020-05-27 2023-04-05 Attune Neurosciences, Inc. Ultrasound systems and associated devices and methods for modulating brain activity
EP3971911A1 (en) * 2020-09-17 2022-03-23 Koninklijke Philips N.V. Risk predictions
US20220110604A1 (en) * 2020-10-14 2022-04-14 Liminal Sciences, Inc. Methods and apparatus for smart beam-steering
CN112465264A (zh) * 2020-12-07 2021-03-09 湖北省食品质量安全监督检验研究院 食品安全风险等级预测方法、装置及电子设备
EP4255287A2 (en) 2020-12-07 2023-10-11 University College Cork - National University of Ireland, Cork Method and intraoral scanner for detecting the topography of the surface of a translucent object, in particular a dental object
CN113094933B (zh) * 2021-05-10 2023-08-08 华东理工大学 基于注意力机制的超声波损伤检测分析方法及其应用
US11179089B1 (en) 2021-05-19 2021-11-23 King Abdulaziz University Real-time intelligent mental stress assessment system and method using LSTM for wearable devices
CA3226161A1 (en) * 2021-07-16 2023-01-19 Zimmer Us, Inc. Dynamic sensing and intervention system
WO2023115558A1 (en) * 2021-12-24 2023-06-29 Mindamp Limited A system and a method of health monitoring
US20230409703A1 (en) * 2022-06-17 2023-12-21 Optum, Inc. Prediction model selection for cyber security

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9042988B2 (en) * 1998-08-05 2015-05-26 Cyberonics, Inc. Closed-loop vagus nerve stimulation
US6678548B1 (en) * 2000-10-20 2004-01-13 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Unified probabilistic framework for predicting and detecting seizure onsets in the brain and multitherapeutic device
US8187181B2 (en) * 2002-10-15 2012-05-29 Medtronic, Inc. Scoring of sensed neurological signals for use with a medical device system
WO2004107963A2 (en) * 2003-06-03 2004-12-16 Allez Physionix Limited Non-invasive determination of intracranial pressure via acoustic transducers
US9820658B2 (en) * 2006-06-30 2017-11-21 Bao Q. Tran Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices
US7733224B2 (en) * 2006-06-30 2010-06-08 Bao Tran Mesh network personal emergency response appliance
US7558622B2 (en) * 2006-05-24 2009-07-07 Bao Tran Mesh network stroke monitoring appliance
WO2008057365A2 (en) * 2006-11-02 2008-05-15 Caplan Abraham H Epileptic event detection systems
US20080161712A1 (en) * 2006-12-27 2008-07-03 Kent Leyde Low Power Device With Contingent Scheduling
US9443141B2 (en) * 2008-06-02 2016-09-13 New York University Method, system, and computer-accessible medium for classification of at least one ICTAL state
CN102791332A (zh) * 2009-11-04 2012-11-21 代理并代表亚利桑那州立大学的亚利桑那董事会 调节大脑活动的设备和方法
US20140194726A1 (en) * 2013-01-04 2014-07-10 Neurotrek, Inc. Ultrasound Neuromodulation for Cognitive Enhancement
US20160001096A1 (en) * 2009-11-11 2016-01-07 David J. Mishelevich Devices and methods for optimized neuromodulation and their application
US20120283604A1 (en) * 2011-05-08 2012-11-08 Mishelevich David J Ultrasound neuromodulation treatment of movement disorders, including motor tremor, tourette's syndrome, and epilepsy
WO2013142908A1 (en) * 2012-03-29 2013-10-03 The University Of Queensland A method and apparatus for processing patient sounds
WO2013152035A1 (en) * 2012-04-02 2013-10-10 Neurotrek, Inc. Device and methods for targeting of transcranial ultrasound neuromodulation by automated transcranial doppler imaging
US20140303424A1 (en) * 2013-03-15 2014-10-09 Iain Glass Methods and systems for diagnosis and treatment of neural diseases and disorders
US20150068069A1 (en) * 2013-07-27 2015-03-12 Alexander Bach Tran Personally powered appliance
CN104623808B (zh) * 2013-11-14 2019-02-01 先健科技(深圳)有限公司 脑深部刺激系统
US9498628B2 (en) * 2014-11-21 2016-11-22 Medtronic, Inc. Electrode selection for electrical stimulation therapy
CN104548390B (zh) * 2014-12-26 2018-03-23 中国科学院深圳先进技术研究院 一种获得用于发射穿颅聚焦超声的超声发射序列的方法及系统
WO2016110804A1 (en) * 2015-01-06 2016-07-14 David Burton Mobile wearable monitoring systems
US10098539B2 (en) * 2015-02-10 2018-10-16 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for non-invasive brain stimulation with ultrasound
US20160243381A1 (en) * 2015-02-20 2016-08-25 Medtronic, Inc. Systems and techniques for ultrasound neuroprotection
CN104857640A (zh) * 2015-04-22 2015-08-26 燕山大学 一种闭环式经颅超声脑刺激装置
CA3001317A1 (en) * 2015-10-08 2017-04-13 Brain Sentinel, Inc. Method and apparatus for detecting and classifying seizure activity
CN108778140A (zh) * 2016-01-05 2018-11-09 神经系统分析公司 用于确定临床指征的系统和方法
US20170258390A1 (en) * 2016-02-12 2017-09-14 Newton Howard Early Detection Of Neurodegenerative Disease
CN105943031B (zh) * 2016-05-17 2018-12-07 西安交通大学 可穿戴经颅超声神经刺激与电生理记录联合系统与方法
US10360499B2 (en) * 2017-02-28 2019-07-23 Anixa Diagnostics Corporation Methods for using artificial neural network analysis on flow cytometry data for cancer diagnosis
CN107485788B (zh) * 2017-08-09 2020-05-22 李世俊 一种驱动磁刺激仪线圈位置自动调整的磁共振导航装置
US11810670B2 (en) * 2018-11-13 2023-11-07 CurieAI, Inc. Intelligent health monitoring
JP2022512254A (ja) * 2018-12-13 2022-02-02 リミナル サイエンシズ インコーポレイテッド 実質的に非破壊的な音響刺激のためのウェアラブルデバイス用のシステムおよび方法

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