СИСТЕМА НЕЙРОННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ Российский патент 2018 года по МПК A61B5/482 

Настоящее изобретение относится к системе нейронной обратной связи и способа для предоставления нейронной обратной связи пользователю. Настоящее изобретение относится, в частности, к области измерения электрической активности мозга, которая также известна как электроэнцефалография (ЭЭГ).

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Электрическая активность мозга или ЭЭГ измеряется с помощью ЭЭГ электродов, соприкасающихся с кожей пользователя, в частности, скальпом пользователя. Одним из известных типов электродов являются влажные или гелевые электроды. Другим известным типом электродов являются сухие электроды (не использующие гель). Основная проблема при применении ЭЭГ-влажных или гелевых электродов заключается в получении надлежащего, а значит низкого, импеданса контакта в точке контакта с кожей. При клинических измерениях это обычно осуществляется с помощью резиновой шапочки (схожей с шапочкой для душа), в которую встроены металлические электроды (например, с Ag/AgCl покрытием). Кожа под этими электродами обычно требует подготовки путем обезжиривания, а также часто дополнительной абразивной обработки (например, удаления верхнего сухого слоя кожи, т.е. рогового слоя). Затем между каждым электродом и скальпом наносится проводящий гель, обычно через отверстие в электроде или шапочке. Это обеспечивает низкое сопротивление омического контакта с более глубоким слоем кожи, эпидермисом, а также "преобразование" ионного тока в организме в электронный ток в измерительной системе. Использование проводящего геля также решает проблему (частично) варьируемого расстояния между электродом и кожей вследствие различий между людьми в отношении толщины волосяного покрова на голове и количества волос, а также временных изменений расстояния, которые могут возникать в результате движения головы и/или тела.

В отношении потребительского товара, соответствующего жизненному стилю, а также пациентов с ограниченными возможностями и задач удаленного мониторинга в сфере клинического применения использование такого типа "влажных" электродов не практично. Предпринимаются попытки реализации сухих электродов, при которых используются электроды игольчатой конструкции, или схожие пути проникновения через волосы и установления гальванического контакта с кожей. Проблема возникает тогда, когда данный тип электродов должен «справиться» с толстыми и длинными волосами. На практике такие решения часто приводят к неудовлетворительному контакту с кожей скальпа и неудовлетворительному качеству сигнала. Кроме того, импеданс контакта электрод-кожа может быть неодинаковым для различных электродов, при этом для каждого электрода изменение импеданса контакта кожи с течением времени может отличаться, что создает серьезную угрозу для практического применения.

Важной сферой применения подходящих ЭЭГ-измерений является технология измерения мозговых волн, например альфа-нейронная обратная связь. Нейронная обратная связь (NF), в частности альфа-нейронная обратная связь, представляет собой новый способ, который может найти применение в потребительских и профессиональных медицинских продуктах. В публикации Boxtel и др. "A novel self-guided approach to alpha activity training", International Journal of Psychophysiology, 2011, раскрыто, что нейронная обратная связь создает ощущение легкости у человека, не заставляя человека испытывать груз ответственности за свое умственное состояние. Это в особенности относится к больничному окружению, где пользователь или пациент приводится в расслабленное состояние весьма искусным способом, при котором ему не требуется осознание эффекта нейронной обратной связи. Это важно для больничного окружения, поскольку означает, что пациент не обременен ощущением необходимости расслабиться.

Для измерения активности альфа-мозговых волн удобным способом необходимы сухие электроды. В стандартных ЭЭГ-измерениях с использованием гелевых электродов измерения обычно проводятся в контролируемых условиях, при которых экспериментатор или обученный человек наносит гель и располагает ЭЭГ-систему на голове пользователя, проверяет, находится ли импеданс контакта кожа-электрод в допустимых пределах (т.е. составляет менее 10 kΩ) и соответствует ли сигнал ожидаемому. В реальных жизненных ситуациях, когда специалист недоступен и когда пользователь надевает головную гарнитуру с сухими электродами, обширные предварительные измерения качества сигнала перед проведением действительных измерений не представляются возможными. Пользователи не имеют возможности проведения полной проверки качества сигнала. Однако достаточно высокое качество сигнала необходимо для того, чтобы не позволить пользователям следовать ошибочной нейронной обратной связи.

В качестве решения данной проблемы в публикации WO 2011/055291 Al раскрыто устройство для расположения сухих электродов игольчатой конструкции на скальпе пользователя. Устройство характеризуется упругим элементом для приложения давления к множеству электродов в направлении скальпа, тем самым улучшая контакт электродов с кожей. Один из способов дополнительного улучшения качества сигнала заключается в мониторинге и регулировке контактного давления электрод-кожа, что, в свою очередь, изменяет импеданс контакта электрод-кожа.

В документе US 2009/062680 раскрыты обнаружение артефактов и система коррекции для методики тренировки с использованием электроэнцефалографической нейронной обратной связи. Основными элементами раскрытой системы являются система обнаружения артефактов и корректор ЭЭГ-сигналов, при этом данные, содержащие распознанные артефакты, заменяются последними известными правильными данными. При проявлении обнаруженных артефактов ЭЭГ-сигналы корректируются, прежде чем человеку, проходящему тренировку, предоставляется соответствующая конкретная мера визуальной или акустической обратной связи.

В патенте США 7433732 B1 раскрыта система мониторинга активности головного мозга в режиме реального времени для мониторинга функции мозга у новорожденных. ЭЭГ-данные новорожденного сравниваются на предмет нормальной или аномальной функции мозга или поведения детей одной возрастной группы. Заболевание ребенка может оцениваться и неонатальные судороги могут распознаваться в режиме реального времени. Что же касается обработки ЭЭГ-сигналов, в патенте США 7433732 B1 сообщается о том, что к ЭЭГ-сигналам могут применяться способы снижения шумов, но ничего не говорится о нейронной обратной связи.

В заявке США 2011/295142 A1 раскрыты способ и детектор для идентификации физиологических артефактов из физиологических сигналов. В заявке США 2011/295142 A1 нейронная обратная связь также не упоминается.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Задача настоящего изобретения заключается в создании системы нейронной обратной связи и способа, которые не позволят пользователям следовать ошибочной нейронной обратной связи. Кроме того, система и способ должны быть способны работать в режиме реального времени.

В первом аспекте настоящего изобретения представлена система нейронной обратной связи, содержащая электрод для контакта с кожей пользователя с целью измерения сигнала биообратной связи пользователя, первый блок обработки сигнала для определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет нейронную обратную связь, второй блок обработки сигнала для определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи и вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, а также блок обратной связи для предоставления обратной связи пользователю, при этом обратная связь содержит нейронную обратную связь и обратную связь о качестве сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи.

Дополнительный аспект настоящего изобретения касается процессора обработки сигнала для определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет нейронную обратную связь, а также для определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи и вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения представлен способ предоставления пользователю нейронной обратной связи, содержащий этапы измерения сигнала биообратной связи пользователя, определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет нейронную обратную связь, определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи и вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, а также предоставления обратной связи пользователю, при этом обратная связь содержит нейронную обратную связь и обратную связь о качестве сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве (12) сигнала биообратной связи.

В еще одном аспекте настоящего изобретения предложена компьютерная программа, содержащая средство программного кода, чтобы заставить компьютер выполнить этапы способа предоставления пользователю нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению, когда упомянутая компьютерная программа выполняется на компьютере.

Предпочтительные варианты осуществления изобретения определены в зависимых пунктах формулы изобретения. Следует понимать, что заявленные процессор обработки сигнала, способ и компьютерная программа имеют предпочтительные варианты осуществления, аналогичные и/или идентичные предпочтительным вариантам осуществления заявленного устройства, и соответствующие тем, которые определены в зависимых пунктах формулы изобретения.

Настоящее изобретение основано на идее, согласно которой, если качество сигнала в системе нейронной обратной связи, в частности системе нейронной обратной связи, использующей сухие электроды, ограничено, пользователь, по меньшей мере, должен быть извещен о достоверности нейронной обратной связи. Помимо этого, система должна быть способна обеспечивать обратную связь в режиме реального времени. Кроме того, система должна быть в особенности подходящей для применения непрофессиональными пользователями. Традиционные системы нейронной обратной связи используют влажные электроды, накладываемые квалифицированными специалистами. Это предполагает регулировку отдельных электродов и измерение импеданса отдельных электродов. Однако самому пользователю неудобно проверять электроды, например на задней части черепа. Кроме того, традиционные системы нейронной обратной связи используются в лабораториях. Настоящее изобретение разработано для нейронной обратной связи в режиме реального времени в естественных внелабораторных условиях. В реальных жизненных ситуациях возникают две основные проблемы.

Во-первых, значительный дрейф сигнала может быть вызван размещением или перенастройкой электродов на голове пользователя (с использованием головной гарнитуры некоторого вида для установки), а также трением между кожей и электродом, вызванным перемещениями. Пользователь может снять и обратно надеть систему множество раз. Само по себе снятие и повторное надевание электродов создает значительный дрейф сигнала. В дополнение к этому, схема, используемая для усиления сигнала биообратной связи, может требовать некоторого времени для стабилизации. Дрейф также может быть вызван артефактами движения - физическим движением головы, т.е. в результате статического разряда, создаваемого при трении сухих электродов о кожу и/или волосы, либо вследствие изменения размера и формы поверхности контакта электрод-кожа, вызванного перемещением и повторной регулировкой положения электродов.

Вторая проблема связана с влиянием шума окружающей среды и шума, создаваемого мышечным напряжением, а также динамикой такого шума во времени. Подобный шум может приводить к искажению спектрального состава сигнала, который может изменяться от одного момента к другому. Такие изменения могут быть вызваны изменениями в самой окружающей среде, движением пользователя или перемещением из одного сектора окружающей среды в другой. Влияние электромагнитных волн (например, наводка от источника питания) может быть совершенно разным в различных секторах окружающей среды либо может изменяться, если человек или электронные компоненты находятся в окрестности объектов, выполненных из проводящего материала, либо если человек непосредственно соприкасается с ними (например, металлический стол, стул, имеющий металлические элементы). Проблема дрейфа сигнала или спектральных искажений может возникнуть в любой момент времени.

Таким образом, система для применения нейронной обратной связи должна основываться на способе анализа сигнала в режиме реального времени, который может обнаруживать данные проблемы и использоваться для изменения обратной связи в режиме реального времени. Обработка информации в режиме реального времени вводит требования использования довольно простых способов обнаружения данных проблем. Предложенная система нейронной обратной связи использует признаки сигнала, которые могут быть идентифицированы, используя обработку сигнала, для которой требуется очень низкая вычислительная мощность. Кроме того, способ может повторно использовать процедуру спектрального анализа, обычно употребляемую во многих областях практического применения, например при проведении ЭЭГ. Поэтому такие признаки сигнала можно идентифицировать, не требуя вычислений, при этом они могут быть реализованы в компонентах программного обеспечения или аппаратного обеспечения, осуществляющих обработку сигнала при весьма малых затратах.

В традиционных системах нейронной обратной связи система устанавливается и конфигурируется в ходе продолжительной процедуры перед проведением фактических измерений в лаборатории. К моменту начала фактического сеанса нейронной обратной связи квалифицированный специалист убеждается, что качество сигнала является достаточно высоким, при этом по мере проведения сеанса нейронной обратной связи в контролируемой окружающей среде лаборатории качество сигнала биообратной связи существенно не изменяется в процессе сеанса. Помимо этого, пользователь не совершает движений. В данной статической окружающей среде при качестве сигнала, соответствующем лабораторным условиям, пользователю предоставляется нейронная обратная связь. В отличие от традиционных систем нейронной обратной связи предложенная система нейронной обратной связи может использоваться во внелабораторных условиях, при которых можно ожидать вышеописанные дрейф сигнала и спектральные искажения. Следовательно, блок обратной связи не только предоставляет пользователю нейронную обратную связь, но также предоставляет обратную связь о качестве сигнала биообратной связи. Эта модификация не позволяет пользователю следовать ошибочной нейронной обратной связи в те моменты, когда качество сигнала биообратной связи, в частности в диапазоне частот, соответствующем нейронной обратной связи, ниже требуемого. Другими словами, предложенная система нейронной обратной связи оценивает количественный дрейф в сигнале биообратной связи и искажения спектрального состава биообратной связи эффективным в вычислительном отношении способом и использует эти оценочные значения для изменения обратной связи.

Нужно отметить, что сигнал биообратной связи следует понимать как электрический сигнал, который может измеряться электродом и представляет любую биологическую активность пользователя. Такие сигналы биообратной связи включают, но не ограничиваются перечисленным, сигнал активности головного мозга (ЭЭГ), сигнал ЭКГ (электрокардиографии), сигнал частоты сердечных сокращений, сигнал частоты дыхания, т.е., в общем, любой сигнал головного мозга и/или организма.

В одном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению электрод представляет собой сухой электрод. Преимущество сухих электродов заключается в том, что их может накладывать сам пользователь. Помимо этого, можно обойтись без нанесения проводящего геля на волосы пользователя.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению система нейронной обратной связи представляет собой систему нейронной обратной связи реального времени, выполненную с возможностью предоставления пользователю обратной связи в режиме реального времени. Обратная связь содержит нейронную обратную связь, а также обратную связь о качестве сигнала биообратной связи. Следовательно, снижение качества сигнала биообратной связи может непосредственно детектироваться в процессе сеанса нейронной обратной связи. Например, если существует проблема с измеренным сигналом биообратной связи от электрода, это может быть указано пользователю, чтобы пользователь мог отрегулировать электрод. Это является существенным усовершенствованием по отношению к традиционным системам нейронной обратной связи, в которых требуется повторить полный сеанс нейронной обратной связи, например, если используется контакт электрода с кожей. В качестве альтернативы информация в реальном масштабе времени о качестве сигнала может использоваться для мониторинга продолжительности сеанса нейронной обратной связи. Например, если требуется провести сеанс нейронной обратной связи заданной продолжительности, учитывается лишь то время сеанса нейронной обратной связи, в течение которого сигнал биообратной связи имеет достаточно высокое качество. Отрезок времени, в течение которого качество сигнала биообратной связи является низким, может быть отброшен.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению измеренный сигнал биообратной связи разбивается на временные сегменты. Характеристика сигнала и/или качество сигнала биообратной связи определяются для каждого временного сегмента независимо. Временные сегменты также именуются периодами дискретизации. Сегментация в особенности предпочтительна для систем нейронной обратной связи, разработанных для низкой вычислительной мощности или низкого потребления мощности, поскольку размер сигнала биообратной связи, который требуется обработать, ограничен. Продолжительность временных сегментов может быть одинаковой или неодинаковой для различных характеристик сигнала или для различных признаков сигнала измеренного сигнала биообратной связи. В одной из разновидностей данного варианта осуществления временные сегменты, на которые разбит сигнал биообратной связи, перекрываются. Например, продолжительность одного периода дискретизации составляет 1 секунду, при этом следующий период дискретизации продолжительностью 1 секунду может начаться через 0,25 с после начала текущего. В этом случае нейронная обратная связь может обновляться каждые 0,25 с. В дополнительном примере сегмент первой продолжительности используется для очерчивания дрейфа сигнала, в то время как сегмент второй продолжительности оценивается для анализа спектрального состава сигнала.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению сигнал биообратной связи представляет собой ЭЭГ-сигнал, при этом характеристика сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала содержит спектральную мощность в полосе частот ЭЭГ. Эта спектральная мощность может непосредственно представлять нейронную обратную связь. В качестве альтернативы характеристика сигнала представляет собой сочетание множества спектральных мощностей в различных полосах частот ЭЭГ либо отношение спектральных мощностей в полосах частот ЭЭГ. Например, характеристика сигнала может представлять собой в чистом виде активность альфа-мозговых волн или отношение мощности альфа-ритма к мощности бета-ритма, которое представляется пользователю в качестве нейронной обратной связи. Обычно протоколы нейронной обратной связи используют относительную спектральная мощность одного из ЭЭГ-диапазонов: альфа, бета, гамма, дельта, тета (приведенную, например, к диапазону 1-40 Гц), или отношение спектральных мощностей диапазонов, например альфа/тета, бета/тета и т.п. Кроме того, различные электроды могут быть оценены в виде доли спектральной мощности в одном ЭЭГ-диапазоне по электродам на левом и правом полушариях головного мозга и т.п.

В альтернативном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению характеристика сигнала измеренного сигнала биообратной связи и/или признак сигнала измеренного сигнала биообратной связи содержит по меньшей мере один элемент из группы элементов, содержащей минимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, максимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднее значение измеренного сигнала биообратной связи, медианное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднеквадратичное отклонение измеренного сигнала биообратной связи, наклон измеренного сигнала биообратной связи, разность между максимумом и минимумом измеренного сигнала биообратной связи, разность между средним и медианным значениями измеренного сигнала биообратной связи, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в дельта-диапазоне частот от 1 до 4 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в тета-диапазоне частот от 4 до 8 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в низкочастотном диапазоне гамма-ритма от 30 до 45 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в высокочастотном диапазоне гамма-ритма от 50 до 75 Гц. Альтернативные определения спектральных диапазонов также входят в объем настоящего варианта осуществления. Например, дельта-диапазон частот может быть определен до 4 Гц, альфа-диапазон частот - от 8 до 13 Гц, бета-диапазон частот - от 13 до 30 Гц, а один гамма-диапазон частот - от 30 до 100 Гц. Диапазоны могут непосредственно граничить, перекрываться или иметь промежутки между собой. Вероятность ошибки измерения может вычисляться для каждого признака сигнала независимо. Следовательно, качество сигнала биообратной связи может определяться для каждого признака сигнала независимо. В качестве альтернативы вероятности ошибки измерения для множества признаков сигнала объединяются для получения суммарного качества сигнала биообратной связи. Способы объединения содержат суммирование, умножение, а также могут включать весовые коэффициенты. Например, признак сигнала "наклон" может оказывать большее влияние на качество сигнала, чем, например, "минимальное значение" измеренного сигнала биообратной связи. В одной разновидности данного варианта осуществления спектральная мощность или отношение спектральных мощностей используется для нейронной обратной связи, в то время как признаки сигнала, такие как дрейф сигнала, максимальная амплитуда, среднее значение и т.д., используются для оценки качества сигнала.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению вероятностное распределение упомянутой вероятности ошибки измерения выводится из заданного распределения упомянутого признака сигнала, не содержащего ошибки измерения. Преимущество данного варианта осуществления заключается в низких вычислительных затратах для определения вероятности ошибки измерения, которая, в свою очередь, представляет качество сигнала биообратной связи. В качестве альтернативы определению вероятности результата измерения, разумеется, существует возможность определить вероятность отсутствия ошибки измерения. Вероятность отсутствия ошибки измерения равна единице минус вероятность ошибки измерения. Вероятностное распределение может быть получено из предшествующих измерений упомянутого признака сигнала в условиях, при которых ошибки измерения отсутствуют. Например, вероятностное распределение выводится из предшествующего измерения упомянутого признака сигнала в лабораторных условиях в контролируемом режиме. Измеренное распределение может быть подвергнуто дополнительной обработке сигнала, такой как низкочастотная фильтрация, сглаживание или подбор математических моделей, например гауссова распределения. Вероятностное распределение может храниться в памяти системы нейронной обратной связи. Для каждого признака сигнала может храниться индивидуальное вероятностное распределение. Идентифицированный признак сигнала сравнивается с заранее заданными значениями, например максимумом, минимумом, ожидаемым распределением, отражающим ожидаемый диапазон изменения признака. Если признаки сигнала согласуются с ожидаемым распределением или лежат в заданных диапазонах, это соответствует высокому качеству сигнала.

В одной разновидности данного варианта осуществления заданное распределение признака сигнала представляет собой распределение, специфическое для пользователя. Соответствующее распределение может выбираться пользователем или медицинским персоналом. В качестве альтернативы заданное распределение основано на пользовательских данных, таких как возраст, пол или дополнительная информация из истории болезни или сопоставимых источников информации. Кроме того, в качестве альтернативы заданное распределение автоматически определяется в зависимости от пользователя и/или окружающей среды пользователя. Для адаптации вручную заданного распределения, при которой пользователь выбирает модель распределения и параметры, система нейронной обратной связи может дополнительно содержать пользовательский интерфейс. В качестве альтернативы для автоматического выбора и/или адаптации распределение может быть выведено из сохраненных данных о пользователе. Кроме того, в качестве альтернативы сегменты сигнала биообратной связи могут помечаться как "чистый сигнал" пользователем и использоваться в качестве ссылочного сигнала, в котором ошибка измерения отсутствует или мала.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению признак сигнала представлен значением признака, при этом вероятность ошибки измерения может быть получена из функции вероятности ошибки измерения по отношению к значению признака. Преимущество данного варианта осуществления заключается в весьма низкой сложности получения вероятности ошибки измерения из измеренного признака сигнала. Измеренный признак сигнала сводится к значению признака. Вероятность ошибки измерения является функцией данного значения признака. Функциональная связь между вероятностью ошибки измерения и значением признака может содержать диапазон недопустимых значений признака, в котором вероятность ошибки измерения равна 100%, оптимальный диапазон, в котором вероятность ошибки измерения равна 0%, а также переход, например линейный переход, между этими диапазонами. В качестве альтернативы функциональная связь между ошибкой измерения и значением признака определяется иным распределением, таким как гауссово распределение.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению качество сигнала биообратной связи определяется из множества признаков сигнала биообратной связи путем объединения вероятностей ошибки измерения для каждого из признаков сигнала. Для получения более надежной информации о качестве сигнала может оцениваться множество признаков сигнала биообратной связи. Для каждого из этих признаков сигнала можно выделить значение признака и определить вероятность для этого значения признака. Для получения общего качества сигнала биообратной связи вероятности ошибок отдельных признаков могут быть объединены.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению система нейронной обратной связи содержит множество электродов, при этом сигнал биообратной связи измеряется для каждого из электродов, при этом вероятность ошибки измерения признака сигнала определяется для каждого из сигналов биообратной связи, при этом качество сигнала биообратной связи определяется путем объединения вероятностей ошибки измерения. Предпочтительно качество сигнала биообратной связи определяется не только из сигнала биообратной связи одного электрод, но также из сигналов биообратной связи множества электродов. Кроме того, качество сигнала биообратной связи может определяться из множества признаков сигнала, полученных из сигналов биообратной связи множества электродов. Это повышает надежность и точность полученного качества сигнала биообратной связи.

В дополнительном варианте осуществления системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению обновление обратной связи, предоставляемой пользователю, зависит от качества сигнала биообратной связи. Обратная связь о качестве сигнала биообратной связи может предоставляться пользователю в явном или неявном виде. В случае явной обратной связи обратная связь о качестве сигнала биообратной связи отделена от механизма нейронной обратной связи. Например, информация о дрейфе сигнала биообратной связи может быть выражена в виде красного сигнала «светофора», извещающего пользователя о том, что он не должен следовать нейронной обратной связи при красном свете. Аналогичным образом могут использоваться звуковые сообщения (например, гудки или извещения), сигнализирующие пользователю о том, что в сигнале присутствуют спектральные искажения, уведомляя его, что регулярной нейронной обратной связи доверять не следует. Кроме того, громкость (или другие аспекты) аудиосигнала или интенсивность (или иной аспект) сигнала светофора может обозначать серьезность спектральных искажений или дрейфа соответственно. Альтернативные оптические, аудио- или аудиовизуальные средства также включены в объем данного варианта осуществления. При неявной обратной связи качество сигнала биообратной связи передается пользователю путем оказания влияния на механизм нейронной обратной связи. Например, если качество сигнала биообратной связи низкое, блок обратной связи не обновляет нейронную обратную связь. В качестве альтернативы блок обратной связи лишь незначительно реагирует на изменения в характеристике сигнала измеренного сигнала биообратной связи, представляющего нейронную обратную связь. Когда искажение более не является значительным (например, когда вероятность ошибки измерения возвращается к низкому значению), регулярный механизм нейронной обратной связи может возобновляться. Путем предоставления обратной связи о качестве сигнала, будь то в неявном или явном виде, пользователь ставится в известность о существовании проблем с качеством сигнала, а также о том, что ему следует попытаться их решить для обеспечения наивысшей эффективности нейронной обратной связи. Это может быть сделано путем переустановки электродов, исключения перемещений и движений головы или тела, либо проникновения в окружающую среду, в которой можно ожидать меньше электромагнитных помех.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Эти и другие аспекты изобретения станут понятны из описания вариантов осуществления, приводимого ниже. На следующих чертежах

на Фиг. 1 показана блок-схема системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению;

на Фиг. 2 показана блок-схема последовательности этапов обработки сигнала системы нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению;

на Фиг. 3 показан график амплитуды сигнала двух измеренных ЭЭГ-сигналов во времени для двух сухих электродов;

на Фиг. 4a показан график спектральной мощности двух измеренных ЭЭГ-сигналов, не имеющих спектральных искажений;

на Фиг. 4b показан график спектральной мощности двух измеренных ЭЭГ-сигналов, имеющих спектральные искажения;

на Фиг. 5a показан первый график функции вероятности отсутствия ошибки измерения по отношению к значению признака;

на Фиг. 5b показан второй график функции вероятности отсутствия ошибки измерения по отношению к значению признака;

на Фиг. 6a показан график спектрального признака двух измеренных ЭЭГ-сигналов во времени;

на Фиг. 6b показана соответствующая вероятность отсутствия спектрального искажения во времени;

на Фиг. 7a показан график временного значения признака двух измеренных ЭЭГ-сигналов во времени;

на Фиг. 7b показана соответствующая вероятность отсутствия дрейфа ЭЭГ-сигнала во времени;

на Фиг. 8a показан график вероятности отсутствия дрейфа во времени для множества временных признаков;

на Фиг. 8b показан график соответствующей совместной вероятности отсутствия дрейфа во времени;

на Фиг. 9a показана вероятность отсутствия спектрального искажения во времени для множества спектральных признаков;

на Фиг. 9b показан график соответствующей совместной вероятности отсутствия спектрального искажения во времени;

на Фиг. 10 показаны графики мощности бета-ритма, мощности альфа-ритма, а также относительной мощности альфа-ритма во времени.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

На Фиг. 1 показана блок-схема системы 1 нейронной обратной связи согласно настоящему изобретению. Система 1 нейронной обратной связи содержит электрод 2, первый блок 3 обработки сигнала, второй блок 4 обработки сигнала, а также блок 5 обратной связи. В качестве опции система нейронной обратной связи 1 дополнительно содержит электроды 2', 2'' и запоминающее устройство 15.

Электроды 2, 2', 2'' в данном варианте осуществления представляют собой сухие электроды, соприкасающиеся с кожей 6, в частности скальпом, пользователя 7 посредством игольчатых контактных конструкций 8. Электроды 2, 2', 2'' используются для измерения сигнала 9 биообратной связи пользователя 7. Для последующего пояснения ЭЭГ-сигнал используется в качестве неограничивающего примера.

Первый блок 3 обработки сигнала выполнен с возможностью определения характеристики 11 сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала 9. Характеристика 11 сигнала в настоящем примере представляет собой активность альфа-мозговых волн или, другими словами, спектральную мощность измеренного ЭЭГ-сигнала 9 в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц. В качестве альтернативы характеристика 11 сигнала представляет собой отношение мощности альфа-ритма к мощности бета-ритма. Характеристика 11 сигнала может использоваться для нейронной обратной связи путем представления этой характеристики 11 сигнала в виде значения или графика во времени пользователю 7 на блоке 5 обратной связи. В частности, характеристика 11 сигнала может передаваться по каналу обратной связи пользователю 7 в виде графика во времени на дисплее 10 блока 5 обратной связи.

Второй блок 4 обработки сигнала выполнен с возможностью определения качества 12 ЭЭГ-сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала 9 путем выделения признака сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала 9 и вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала. Эта вероятность ошибки измерения представляет качество 12 ЭЭГ-сигнала. Обработка сигнала подробнее описана ниже со ссылкой на Фиг. 2. В качестве опции со вторым блоком 4 обработки сигнала соединено запоминающее устройство 15.

Блок 5 обратной связи выполнен с возможностью предоставления обратной связи пользователю 7. Данная обратная связь содержит нейронную обратную связь, представленную характеристикой 11 сигнала с первого блока 3 обработки сигнала, а также обратную связь о качестве 12 ЭЭГ-сигнала со второго блока 4 обработки сигнала. Обратная связь о качестве 12 ЭЭГ-сигнала может предоставляться пользователю 7 в явном или неявном виде. В случае явно заданной обратной связи блок 5 обратной связи содержит возможное средство 13 сигнализации, выполненное с возможностью предоставления пользователю 7 обратной связи о качестве 12 ЭЭГ-сигнала. Средство 13 сигнализации может представлять собой оптическое средство сигнализации, например аналогичное светофору, извещающее о высоком качестве 12 ЭЭГ-сигнала зеленым светом или отсутствием света, а также извещающее о низком качестве 12 ЭЭГ-сигнала красным светом. В качестве альтернативы это средство сигнализации может непрерывно изменять свой цвет от зеленого к красному, варьировать свою интенсивность на основе качества 12 ЭЭГ-сигнала, изменять частоту мигания и т.п. В качестве дополнительной альтернативы средство 13 сигнализации может представлять собой акустическое средство сигнализации любого вида, которое в явном виде предоставляет пользователю обратную связь о качестве 12 ЭЭГ-сигнала. В качестве второй опции обратная связь о качестве 12 ЭЭГ-сигнала может в неявном виде предоставляться пользователю 7 путем модификации нейронной обратной связи. Например, если нейронная обратная связь предоставляется пользователю 7 в виде графика во времени на дисплее 10, цвет кривой графика или фона графика, или интенсивность может обозначать качество 12 ЭЭГ-сигнала. В качестве дополнительной альтернативы, как пример неявной обратной связи, обновление нейронной обратной связи, представленное на дисплее 10, может зависеть от качества 12 ЭЭГ-сигнала. Например, скорость обновления может быть высокой при высоком качестве 12 ЭЭГ-сигнала и низкой при низком качестве 12 ЭЭГ-сигнала.

В дополнительном примере в случае нейронной обратной связи на основе альфа-ритма значение относительной спектральной мощности в альфа-диапазоне, т.е. мощности в диапазоне частот от 8 до 12 Гц, по сравнению с мощностью в диапазоне частот от 4 до 35 Гц преобразуется в "температурную планку", обозначающую характеристику 11 сигнала. Эта характеристика 11 сигнала может быть представлена пользователю на дисплее 10 блока 5 обратной связи в качестве нейронной обратной связи. Высокое значение этого отношения указывает на расслабленное состояние пользователя 7. В случае неявной обратной связи повышение или снижение температурной планки может быть ослаблено на основе абсолютного значения качества 12 ЭЭГ-сигнала. В случае аудиовизуальной или чисто звуковой сигнализации частота звука или его громкость может коррелировать с качеством 12 ЭЭГ-сигнала.

На Фиг. 2 представлена блок-схема последовательности этапов для этапов, выполняемых системой 1 нейронной обратной связи. Осуществление способа начинается с получения 20 измеренного ЭЭГ-сигнала 9 и заканчивается предоставлением пользователю 7 обратной связи 21, включающей в себя нейронную обратную связь и обратную связь о качестве 12 ЭЭГ-сигнала.

Левая ветвь блок-схемы последовательности этапов, показанная на Фиг. 2, содержит этап 22 определения характеристики сигнала ЭЭГ-сигнала 9. Как описано выше, характеристика сигнала, представленная в качестве нейронной обратной связи, обычно представляет собой спектральную мощность в спектральном диапазоне ЭЭГ.

Правая ветвь блок-схемы последовательности этапов, показанная на Фиг. 2, поясняет детали в отношении обработки сигнала для определения качества ЭЭГ-сигнала. На первом этапе 23 ЭЭГ-сигнал разделяется на две подветви. В дальнейшем признаки, связанные, в общем, с временными искажениями или дрейфом, рассматриваются в левой подветви, а признаки, касающиеся спектральных искажений, - в правой подветви.

В ходе пояснения этапов способа на Фиг. 2 будут приводиться ссылки на Фиг. 3-11, представляющие графики сигнала или результаты обработки сигнала на различных этапах блок-схемы последовательности этапов, показанной на Фиг. 2.

На Фиг. 3 показан график дрейфа сигнала, создаваемого, когда пользователь располагает сухие электроды, в данном случае в виде ЭЭГ-головной гарнитуры, на своей голове. Пунктирная линия представляет первый сигнал X1, измеренный первым сухим электродом, расположенным в точке C4 согласно международной системе «10-20» для ЭЭГ-измерений и отнесенным к правой мочке уха. Штриховая линия представляет второй сигнал X2, измеренный вторым сухим электродом, расположенным в точке C3 и отнесенным к левой мочке уха. В силу ограниченного динамического диапазона чрезвычайно высокие и чрезвычайно низкие значения отсечены. Сигналы существенно изменяются, пока они не стабилизируются в конце графика справа. В частности, между 0 и 8 секундами качество сигнала является низким и не должно использоваться для нейронной обратной связи. Предпочтительно пользователь следует нейронной обратной связи только тогда, когда сигналы стабилизируются.

Возвращаясь к левой подветви на Фиг. 2, ЭЭГ-сигнал сегментируется 24 на временные сигналы, называемые периодами дискретизации. В качестве опции периоды дискретизации перекрываются. Для каждого периода дискретизации выделяются 25 один или более признаков сигнала, при этом упомянутые признаки включают минимальное значение сигнала в пределах периода дискретизации, максимальное значение сигнала в пределах периода дискретизации, среднее значение, медианное значение, среднеквадратичное отклонение или наклон сигнала. На возможном этапе 26 эти признаки дополнительно сокращаются до разности между максимальным и минимальным значениями сигнала в пределах периода дискретизации, разности между средним и медианным значениями сигнала в пределах периода дискретизации, среднеквадратичного отклонения и наклона сигнала.

В отношении правой подветви на Фиг. 2, касающейся спектральных искажений, первый этап представляет собой этап 34 сегментации временного ЭЭГ-сигнала, за которым следует преобразование 35 в диапазон частот. В качестве опции этапы обработки сигнала можно распределить между левой и правой ветвями блок-схемы последовательности этапов. Например, результат преобразования 35 в диапазон частот в правой ветви можно совместно использовать с этапом 22 в левой ветви для эффективной реализации. Следует отметить, что сегментация 24 и сегментация 34 в качестве альтернативы могут представлять собой одну общую операцию, единую для обеих подветвей. Однако можно также использовать неодинаковую сегментацию для каждой ветви или даже для каждого признака сигнала в одной ветви. Результат преобразования в диапазон 35 частот показан на Фиг. 4a и 4b.

На Фиг. 4a показана спектральная мощность для частот до 30 Гц. Кривые X1 и X2 относятся к сигналам, полученным с двух разных ЭЭГ электродов. На этапе 36 на Фиг. 2 из сигнала частотного диапазона выделяются спектральные признаки, например спектральная мощность в измеренном ЭЭГ-сигнале в дельта-диапазоне частот от 1 до 4 Гц, в тета-диапазоне частот от 4 до 8 Гц, в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц, в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, в низкочастотном диапазоне гамма-ритма от 30 до 45 Гц, в высокочастотном диапазоне гамма-ритма от 50 до 75 Гц.

На Фиг. 4a имеет место высокая спектральная мощность в альфа-диапазоне частот, которую можно легко отличить от спектральной мощности в бета-диапазоне частот. На Фиг. 4b присутствуют дополнительные спектральные искажения, которые существенно увеличивают спектральную мощность в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, в частности для кривой Χ1’.

В ЭЭГ-сигналах присутствует множество искажений. В частности, исходные ЭЭГ-сигналы, собранные с помощью сухих электродов, значительно хуже ЭЭГ-сигналов, измеренных традиционными "влажными" электроды в лабораторных условиях в контролируемом режиме. Следовательно, требуется обратная связь в режиме реального времени, содержащая нейронную обратную связь и обратную связь о качестве ЭЭГ-сигнала. Однако решение должно быть недорогостоящим, быстрореализуемым и рентабельным. Согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения вероятность ошибки измерения рассчитывается для каждого признака на основе временного и спектрального признака, выделенного в результате проведения этапов 25, 26 и 36 соответственно. Ниже способ будет проиллюстрирован для признаков, приведенных в качестве примера.

На Фиг. 5a показан график вероятности отсутствия ошибки измерения p_a, отложенной по y-оси, в зависимости от значения x признака, отложенного по x-оси. Заглавные буквы A, B, C, D и E обозначают различные диапазоны значений признака x сигнала. Для простоты график определяет диапазон оптимальных значений C, в котором ожидается нахождение значений признака, и два недопустимых диапазона A и E, в которых не ожидается нахождение значений признака. Диапазон в промежутке между этими двумя видами диапазонов моделируется в виде линейного возрастания B или линейного снижения D от оптимального к недопустимому диапазону. В качестве альтернативы может применяться другое распределение, показанное на Фиг. 5b. В качестве дополнительной альтернативы должны присутствовать не все диапазоны, например диапазон C со 100% вероятностью отсутствия ошибки измерения может продолжаться на всем протяжении до значения признака, равного 0. В этом случае диапазоны A и B отсутствуют. Кроме того, распределение может быть неодинаковым для каждого временного и/или спектрального признака. Как показано на Фиг. 2, соответствующее распределение может храниться в базе данных и быть получено из накопителя 40 для каждого из признаков.

На Фиг. 6a показан график спектрального признака "спектральная мощность гамма-ритма в низкочастотном диапазоне" во времени. Снова изображены сигналы X1 и X2 двух различных электродов. Диапазон по y-оси от 0 до 2000 соответствует диапазону C на Фиг. 5a, диапазон от 2000 до 4000 соответствует диапазону D, а диапазон выше 4000 соответствует диапазону E. Диапазоны A и B в этом примере недоступны. Для каждого значения признака на Фиг. 6a вычисляется соответствующая вероятность отсутствия ошибки измерения, в данном случае вероятность отсутствия спектрального искажения. Если спектральная мощность гамма-ритма в низкочастотном диапазоне сигнала X1 или X2 лежит в диапазоне C, соответствующая вероятность отсутствия спектрального искажения равна 100%. Это также свидетельствует об отличном качестве ЭЭГ-сигнала. Любое значение в диапазоне E соответствует вероятности отсутствия спектрального искажения, равной 0%, а значит, низкому качеству ЭЭГ-сигнала. В промежуточном диапазоне D соответствующая вероятность отсутствия спектрального искажения вычисляется на основе функции, изображенной на Фиг. 5a, диапазон D. Данная концепция вычисления вероятности ошибки измерения для каждого признака сигнала имеет низкую сложность вычислений, а потому снижает сложность и стоимость системы нейронной обратной связи. Она также хорошо подходит для реализации в режиме реального времени.

На Фиг. 7a показан график временного признака, т.е. разности максимального и минимального значений сигнала. Каждое значение на кривых соответствует значению признака, выделенного для сегмента измеренного ЭЭГ-сигнала. В данном примере присутствуют все диапазоны A-E значений, представленные на Фиг. 5a. Очень большое различие между максимумом и минимумом указывает на ошибку измерения вследствие сильного дрейфа сигнала. В равной степени чрезвычайно малая разность также неправдоподобна, поскольку сигнал, не имеющий шума, тоже нереалистичен. Очень малое или даже нулевое различие между максимальным и минимальным значениями наблюдается, например, когда измеренный ЭЭГ-сигнал выходит за рамки диапазона, при этом сигнал сохраняет верхнее или нижнее граничное значение на всем протяжении этого временного сегмента (см. первые несколько секунд на Фиг. 3). Промежуточное положение занимает оптимальный диапазон C, соседствующий с линейными переходами B и D. Для каждого значения признака на Фиг. 7a имеется соответствующая вероятность отсутствия дрейфа, изображенная на Фиг. 7b. На начальном этапе до 30 секунды присутствуют сильные изменения сигнала, когда пользователь регулирует ЭЭГ-электроды на своей голове. На этой фазе не целесообразно предоставлять пользователю нейронную обратную связь, поскольку качество ЭЭГ-сигнала низкое. В качестве альтернативы обратная связь о качестве сигнала предоставляется пользователю параллельно с нейронной обратной связью, чтобы указать на то, что достаточное качество сигнала еще не достигнуто.

Возвращаясь к блок-схеме последовательности этапов на Фиг. 2, этап вычисления 27, 27', 37, 37' вероятности ошибки измерения для одного или более временных и/или спектральных признаков сигнала обозначен с использованием символов p_tl…p_tn и p_fl .. p_fm.

На Фиг. 8a показан график вероятности отсутствия дрейфа для множества признаков. На Фиг. 8a изображены временные признаки максимум - минимум, средний - медианный, среднеквадратичное отклонение и наклон. На Фиг. 8b эти признаки объединены в одну единственную вероятность отсутствия дрейфа для временных признаков. Такое объединение можно выполнить, например, путем умножения индивидуальных вероятностей отдельных признаков.

Соответственно на Фиг. 9a показана вероятность отсутствия спектрального искажения на каждый признака для множества различных спектральных признаков. Суммарная общая вероятность отсутствия спектрального искажения представлена на Фиг. 9b.

Возвращаясь к Фиг. 2, объединение по Фиг. 8 осуществляется на этапе 28, при этом объединение по Фиг. 9 осуществляется на этапе 38. Этапы объединения не являются обязательными. Рассчитанные вероятности по результатам этапов 28 и 38 в качестве опции могут объединяться на этапе 50. Результатом является качество сигнала, поступающее на этап предоставления обратной связи 21 пользователю.

Пример спектральных искажений, способных повлиять на нейронную обратную связь, обусловленную относительной мощностью альфа-ритма, представлен на Фиг. 10. На Фигуре изображена мощность бета-ритма в бета-полосе частот (верхний график), мощность альфа-ритма в альфа-полосе частот (средний график), а также изменения в относительной мощности альфа-ритма (нижний график). Относительная мощность альфа-ритма определяется как отношение мощности альфа-ритма к мощности бета-ритма. Увеличение относительной мощности альфа-ритма после 175 секунды главным образом вызвано отсутствием искажений в бета-полосе и в меньшей степени увеличением мощности в альфа-полосе. Обратная связь по этому искажению не позволяет пользователю следовать ошибочной нейронной обратной связи.

В заключение следует отметить, что система нейронной обратной связи, процессор обработки сигнала и способ согласно настоящему изобретению позволяют создать более надежную нейронную обратную связь, в частности используя сухие электроды, и повышают эффективность нейронной обратной связи путем учета качества измеренного ЭЭГ-сигнала с использованием эффективной обработки сигнала, способной работать в режиме реального времени.

Настоящие идеи могут также найти применение в сфере нейро-компьютерных интерфейсов (BCI). Термин «нейронная обратная связь» в контексте настоящего изобретения также предполагает применение BCI. В частности, один из типов нейронной обратной связи наблюдается в реакции компьютера, блока управления или игрового устройства, вызванной ЭЭГ-сигналами пользователя.

Хотя изобретение подробно проиллюстрировано на чертежах и в вышеприведенном описании, эти иллюстрации и описание следует рассматривать как приведенные в качестве примера, но не ограничивающие; изобретение не ограничено раскрытыми вариантами осуществления. Специалисты в данной области техники смогут предложить и осуществить другие разновидности раскрытых вариантов осуществления, воплощая заявленное изобретение, изучив чертежи, раскрытие и прилагаемую формулу изобретения.

В формуле изобретения термин "содержащий" не исключает наличия других элементов или этапов, а упоминание единственного числа не исключает наличия множества. Один элемент или другой блок может выполнять функции различных элементов, перечисленных в формуле изобретения. Тот факт, что определенные меры упоминаются во взаимно отличных зависимых пунктах формулы изобретения, не означает, что сочетание этих мер не может быть использовано с выгодой.

Компьютерная программа может храниться и/или быть распределена на соответствующем носителе, таком как оптический носитель или твердотельный носитель, поставляемый вместе с другим аппаратным обеспечением или в виде его части, но также может быть распределена в других формах, например через интернет или другие проводные или беспроводные телекоммуникационные системы.

Ни одна из ссылочных позиций в формуле изобретения не ограничивает объем ее притязаний.

Группа изобретений относится к медицинской технике. Система нейронной обратной связи содержит электрод для контакта с кожей пользователя с целью измерения сигнала биообратной связи пользователя, процессор для определения характеристики измеренного сигнала, которая представляет сигнал нейронной обратной связи, определения качества сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи, вычисления вероятности ошибки измерения признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, и предоставления обратной связи пользователю, которая содержит сигнал нейронной обратной связи, а также обратную связь о качестве сигнала биообратной связи. Интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи. Нейронная обратная связь предоставляется пользователю в виде графика во времени на дисплее, или в виде цветовых сигналов, или в виде звуковых сигналов. Измеренный сигнал биообратной связи разбивается на временные сегменты. Характеристика сигнала и/или качество сигнала биообратной связи определяются для каждого временного сегмента независимо. Обратная связь о качестве сигнала биообратной связи непосредственно детектируется в процессе сеанса нейронной обратной связи в режиме реального времени. Информация в реальном масштабе времени о качестве сигнала используется для мониторинга продолжительности сеанса нейронной обратной связи. Достигается надежное функционирование системы нейронной обратной связи, исключающее для пользователя возможность следования ошибочной нейронной обратной связи, которая работает в реальном масштабе времени. 3 н. и 16 з.п. ф-лы, 10 ил.

1. Система нейронной обратной связи, содержащая:

электрод для контакта с кожей пользователя с целью измерения сигнала биообратной связи пользователя,

по меньшей мере один процессор, сконфигурированный с возможностью:

определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет сигнал нейронной обратной связи,

определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи,

вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, и

предоставления обратной связи пользователю, при этом обратная связь содержит сигнал нейронной обратной связи, а также обратную связь о качестве сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи, причем

нейронная обратная связь предоставляется пользователю в виде графика во времени на дисплее, или в виде цветовых сигналов, или в виде звуковых сигналов,

при этом измеренный сигнал биообратной связи разбивается на временные сегменты, и при этом характеристика сигнала и/или качество сигнала биообратной связи определяются для каждого временного сегмента независимо, причем обратная связь о качестве сигнала биообратной связи непосредственно детектируется в процессе сеанса нейронной обратной связи в режиме реального времени,

причем информация в реальном масштабе времени о качестве сигнала используется для мониторинга продолжительности сеанса нейронной обратной связи.

2. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой упомянутый электрод представляет собой сухой электрод.

3. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой система нейронной обратной связи представляет собой систему нейронной обратной связи реального времени, выполненную с возможностью предоставления пользователю обратной связи в режиме реального времени.

4. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой сигнал биообратной связи представляет собой ЭЭГ-сигнал, при этом характеристика сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала содержит спектральную мощность в частотном диапазоне ЭЭГ.

5. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой характеристика сигнала измеренного сигнала биообратной связи и/или признак сигнала измеренного сигнала биообратной связи содержит множество элементов из группы элементов, содержащей минимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, максимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднее значение измеренного сигнала биообратной связи, медианное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднеквадратичное отклонение измеренного сигнала биообратной связи, наклон измеренного сигнала биообратной связи, разность между максимальным и минимальным значениями измеренного сигнала биообратной связи, разность между средним и медианным значениями измеренного сигнала биообратной связи, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в дельта-диапазоне частот от 1 до 4 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в тета-диапазоне частот от 4 до 8 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в низкочастотном диапазоне гамма-ритма от 30 до 45 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в высокочастотном диапазоне гамма-ритма от 50 до 75 Гц.

6. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой вероятностное распределение упомянутой вероятности ошибки измерения выводится из заданного распределения упомянутого признака сигнала, не содержащего ошибки измерения.

7. Система нейронной обратной связи по п. 6,

в которой заданное распределение признака сигнала представляет собой распределение, специфическое для пользователя.

8. Система нейронной обратной связи по п. 6,

в которой признак сигнала представлен значением признака, при этом вероятность ошибки измерения может быть получена из функции вероятности ошибки измерения по отношению к значению признака.

9. Система нейронной обратной связи по п. 1,

в которой качество сигнала биообратной связи определяется из множества признаков сигнала биообратной связи путем объединения вероятностей ошибки измерения для каждого из признаков сигнала.

10. Система нейронной обратной связи по п. 1,

содержащая множество электродов, при этом сигнал биообратной связи измеряется для каждого из электродов, при этом вероятность ошибки измерения признака сигнала определяется для каждого из сигналов биообратной связи, при этом качество сигнала биообратной связи определяется путем объединения вероятностей ошибки измерения.

11. Система нейронной обратной связи по п. 1,

при этом обновление обратной связи, предоставляемой пользователю, зависит от качества сигнала биообратной связи.

12. Процессор обработки сигнала, сконфигурированный для:

определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет нейронную обратную связь,

разбиения измеренного сигнала биообратной связи на временные сегменты, и

определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи, и

вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи,

причем нейронная обратная связь предоставляется пользователю в виде графика во времени на дисплее, или в виде цветовых сигналов, или в виде звуковых сигналов,

при этом измеренный сигнал биообратной связи разбивается на временные сегменты, и при этом характеристика сигнала и/или качество сигнала биообратной связи определяются для каждого временного сегмента независимо, причем обратная связь о качестве сигнала биообратной связи непосредственно детектируется в процессе сеанса нейронной обратной связи в режиме реального времени, причем информация в реальном масштабе времени о качестве сигнала используется для мониторинга продолжительности сеанса нейронной обратной связи.

13. Процессор обработки сигнала по п. 12,

в котором сигнал биообратной связи представляет собой ЭЭГ-сигнал, при этом характеристика сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала содержит спектральную мощность в частотном диапазоне ЭЭГ.

14. Процессор обработки сигнала по п. 12,

в котором характеристика сигнала измеренного сигнала биообратной связи и/или признак сигнала измеренного сигнала биообратной связи содержит по меньшей мере один элемент из группы элементов, содержащей минимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, максимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднее значение измеренного сигнала биообратной связи, медианное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднеквадратичное отклонение измеренного сигнала биообратной связи, наклон измеренного сигнала биообратной связи, разность между максимальным и минимальным значениями измеренного сигнала биообратной связи, разность между средним и медианным значениями измеренного сигнала биообратной связи, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в дельта-диапазоне частот от 1 до 4 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в тета-диапазоне частот от 4 до 8 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в низкочастотном диапазоне гамма-ритма от 30 до 45 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в высокочастотном диапазоне гамма-ритма от 50 до 75 Гц.

15. Процессор обработки сигнала по п. 12,

в котором качество сигнала биообратной связи определяется из множества признаков сигнала биообратной связи путем объединения вероятностей ошибки измерения для каждого из признаков сигнала.

16. Машиночитаемый носитель, на котором хранится компьютерная программа, содержащая средство программного кода, сконфигурированный для выполнения компьютером способа предоставления пользователю нейронной обратной связи, при этом упомянутый способ содержит этапы:

измерения сигнала биообратной связи пользователя,

разбиения измеренного сигнала биообратной связи на временные сегменты,

определения характеристики сигнала измеренного сигнала биообратной связи, при этом характеристика сигнала представляет нейронную обратную связь,

определения качества сигнала биообратной связи измеренного сигнала биообратной связи путем выделения признака сигнала измеренного сигнала биообратной связи и вычисления вероятности ошибки измерения для упомянутого признака сигнала, при этом вероятность представляет качество сигнала биообратной связи, а также

предоставления обратной связи пользователю, при этом обратная связь содержит нейронную обратную связь, а также обратную связь о качестве сигнала биообратной связи, при этом интенсивность обратной связи основана на качестве сигнала биообратной связи,

причем нейронная обратная связь предоставляется пользователю в виде графика во времени на дисплее, или в виде цветовых сигналов, или в виде звуковых сигналов,

при этом измеренный сигнал биообратной связи разбивается на временные сегменты, и при этом характеристика сигнала и/или качество сигнала биообратной связи определяются для каждого временного сегмента независимо, причем обратная связь о качестве сигнала биообратной связи непосредственно детектируется в процессе сеанса нейронной обратной связи в режиме реального времени, причем информация в реальном масштабе времени о качестве сигнала используется для мониторинга продолжительности сеанса нейронной обратной связи.

17. Машиночитаемый носитель по п. 16,

в котором сигнал биообратной связи представляет собой ЭЭГ-сигнал, при этом характеристика сигнала измеренного ЭЭГ-сигнала содержит спектральную мощность в частотном диапазоне ЭЭГ.

18. Машиночитаемый носитель по п. 16,

в котором характеристика сигнала измеренного сигнала биообратной связи и/или признак сигнала измеренного сигнала биообратной связи содержит множество элементов из группы элементов, содержащей минимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, максимальное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднее значение измеренного сигнала биообратной связи, медианное значение измеренного сигнала биообратной связи, среднеквадратичное отклонение измеренного сигнала биообратной связи, наклон измеренного сигнала биообратной связи, разность между максимальным и минимальным значениями измеренного сигнала биообратной связи, разность между средним и медианным значениями измеренного сигнала биообратной связи, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в дельта-диапазоне частот от 1 до 4 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в тета-диапазоне частот от 4 до 8 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в альфа-диапазоне частот от 8 до 12 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в бета-диапазоне частот от 12 до 30 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в низкочастотном диапазоне гамма-ритма от 30 до 45 Гц, спектральную мощность измеренного сигнала биообратной связи в высокочастотном диапазоне гамма-ритма от 50 до 75 Гц.

19. Машиночитаемый носитель по п. 16,

в котором качество сигнала биообратной связи определяется из множества признаков сигнала биообратной связи путем объединения вероятностей ошибки измерения для каждого из признаков сигнала.