CN113382683A 改善睡眠的系统和方法 （纽罗因恒思蒙特实验有限责任公司）

PCT/US2019/05132020WO2020/056418EN2020.03.一种向第二受试者(受者)移植第一受试者所述第一受试者的由脑活动模式表示的睡眠状2b.通过用所述第一受试者的已确定脑活动模式刺激所述第二受试者来在所述第二受4.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定包括确定脑磁图活动和脑电图活动中的5.根据权利要求1所述的方法，其中所述用所述已确定脑活动刺激所述第二受试者包括根据所述第一受试者的频率相关脑波模式对所述第二受试者进行视觉刺激和听觉刺激6.根据权利要求1所述的方法，其中所述期望的精神醒觉状态包括包含至少一个睡眠7.根据权利要求1所述的方法，其中所述刺激选择性地响应于在刺激之前或期间所述e.通过在所述第二受试者体内诱导所述脑活动模式来在所述第二受试者体内复制所10.根据权利要求9所述的方法，其中所述期望的精神状态是睡眠状态和清醒状态之所述精神状态，并且以脑磁图活动和脑电图活动中的至少一个的形式记录所述脑活动模模式来在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述期望的精神状态包括选择性地取决于所述第二受试者在视觉刺激和听觉刺激中的至少一个之前的或与其同时的已确定脑活动模式来对所述第二受试者进行视觉刺激和听觉刺14.一种用于在第二受试者体内复制第一受试者的期望的精神状态的系统，所述系统315.根据权利要求14所述的系统，其中所述精神状态是范围包括睡眠和清醒的精神醒16.根据权利要求14所述的系统，其中所述存储的数据源自脑磁图传感器和脑电图传17.根据权利要求14所述的系统，其中所述刺激器被配置成根据所述第一受试者的所18.根据权利要求14所述的系统，其中所述传感器被配置成确定在刺激期间所述第二19.根据权利要求14所述的系统，其中所述控件被配置成控制所述刺激器以在所述第b.通过在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述脑活动模式来诱导所述第b.通过在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述脑活动模式来防止所述第c.通过在所述操作相位期间破坏所述受试者的对应于已入睡的所述受试者的记录的b.当所述第一受试者的所述精神状态是睡眠时，记录所述第一受试者的脑活动模式；4e.通过在所述第二受试者体内诱导所述脑活动模式来在所述第二受试者体内复制所b.通过在所述第二受试者体内诱导所述第一受试者的所述脑波来在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述精神状态，其中所述精神状态是清醒状态和睡眠状态之c.通过在所述第二受试者体内诱导所述第一受试者的所述脑波来在所述第二受试者e.通过在所述第二受试者体内诱导所述第一受试者的所述脑波来在所述第二受试者32.根据权利要求28到31中任一项所述的方法，其进一步包括标识所述第二受试者的33.根据权利要求28到32中任一项所述的方法，其中记录脑34.一种用于在第二受试者体内复制第一受试者的期望的精神状态的系统，所述系统b.非易失性存储器，所述非易失性存储器5b.记录所述第一受试者的EEG和MEG中的至少一个，所g.通过用所述至少一个刺激刺激所述第二受试者来在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述期望的精神状态，其中所述期望的精神状态是睡眠状态和清醒状态之38.根据权利要求37所述的方法，其中所述处理包括从EEG和MEG信号中的所述至少一39.根据权利要求37所述的方法，其中所述处理包括压缩EEG和MEG信号中的所述至少40.根据权利要求39所述的方法，其进一步包括对从所述49.一种用于在第二受试者体内复制第一受试者的期望的精神状态的系统，所述系统脑电图仪和脑磁图仪中的至少一个，用于记录所述6非易失性存储器，所述非易失性存储器与所述第二设备，所述第二设备用于在所述第二受试e.通过经由经颅刺激向所述第二受试者回放所述第一受试者的EEG和MEG中的所述处理后的一个来在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的a.在将EEG和MEG中的所述记录的一个保存在所述非易失性存储器之前对其进行压缩；b.在从所述非易失性存储器检索EEG和MEG中的经压缩的一个之后对EEG和MEG中的所a.脑电图仪和脑磁图仪中的至少一个，所述脑电图仪和所述脑磁图仪分别用于记录b.第一处理器，所述第一处理器耦合到脑电图仪和脑磁成用于数字信号处理以从EEG和MEG中的所述试者回放EEG和MEG中的所述处理后的一个以在所述第二受试者体内诱导所述第一受试者57.根据权利要求55所述的系统，其中所述第一处理器7记录来自第一受试者的一组脑活动周期并用在所述脑活动周期之前或伴随所述脑活对记录的一组脑活动周期进行处理以在所述一组脑活动周期中表示的脑波模式的幅生成用于第二受试者的刺激，所述刺激至少包所述脑波状态与所选记录中反映的所述第一受试者的所基于所述受试者的所述受监测神经或运动模式的所述时间关系的至少变化来确定所从至少一个受试者的内源性脑活动EEG记录中提取表示包括慢波睡眠的深度非REM睡8使用统计处理算法对所提取脑波模式进行处理，以将慢波非REM睡眠分量与所述至少存储器，所述存储器被配置成存储来自至少一个受试者的内源性脑活动EEG记录的表通过在所述第二受试者体内复制所述第一受试者的所述脑活动模式来改善所述第二69.根据权利要求68所述的方法，其中使用EEG和MEG中的至少一个记录在睡觉的第一70.根据权利要求68所述的方法，其中所述复制所述第一受试者的所述脑活动模式通74.一种用于控制具有可编程处理器的脑刺激器的计算机可读介质，所述计算机可读用于基于睡眠清醒状态的至少一个周期模型来确定所述脑活动数据中表示的所述睡用于控制所述脑刺激器的脑刺激模式以在基本上不通过刺激使所述受试者直接苏醒975.根据权利要求74所述的计算机可读介质，其中所述脑刺激器包括听觉刺激器和视76.根据权利要求74所述的计算机可读介质，其中所述脑刺激模式被调适成使脑波模78.根据权利要求74所述的计算机可读介质，其进一步包括用于对所述脑活动数据对79.根据权利要求74所述的计算机可读介质，其进一步包括用于相对于群体常值来归一化所述脑活动数据并且取决于所述群体常值来对刺80.根据权利要求79所述的计算机可读介质，其进一步包括用于取决于所述受试者的所述脑活动数据与所述群体常值之间的差异对从所述刺激模式数据库存取的刺激模式进81.根据权利要求74所述的计算机可读介质，其进一步包括用于将具有随机分量的噪基于精神状态的所述预定顺序和所述受试者的精神状态的过去历史来对来自数据库的至少一个记录进行处理，以生成用于达到所述受试者的目标精神状态的最优脑刺激模选择性地取决于所述最优脑刺激模式用直接脑刺激器和间接感觉输入脑刺激器中的held，哺乳动物的听觉中枢神经系统中的可以达到高达50Hz的传输频率的特别大的突触。公司(NewYork:GlobeBookCompany),1969:170)。轴突的髓鞘化可以[0004]随时间推移的这些变化中的许多变化是重复性的或节律性的并且被描述为某种太阳和月球有关的节律的适应性[DeCoursey等人,(2003)]。这些周期也被称为生物节律。在一些情况下已使用了相关术语时变组学和时计组学来描述时间生物学现象中涉及的分规周期[NelsonRJ.,2005,《行为内分泌学介绍(AnIntroductiontoBehavioralEndocrinology)》马萨诸塞州SinauerAssociates有限公司(SinauerAssociates,Inc.:或每年周期，所述年度或每年周期支配许多植物和动物的迁移或繁殖周期或人类月经周被激活而其它断开。因此，睡眠神经生物学的关键是了解睡眠的各个阶段。1953年，NathanielKleitman和EugeneAserinksy使用来自正常人受试者的脑电图(EEG)记录示出轻度睡眠或阶段II睡眠的特征在于EEG波的频率进一步降低并且其幅度增加，伴有被称为或2秒并且由于丘脑神经元与皮层神经元之间的相互作用而产生。在表示中度至深度睡眠IV睡眠)中，主要EEG活动由被称为δ波(此相位的睡眠所称为的特征慢波)的低频率(1_[0011]这四个SS(SS)称为非快速眼睛移动(非_REM)睡眠，并且其最突出的特征是慢波人类能够具有精神表示的组合的复杂状态，所述状态在其纯粹状态下可能具有矛盾特性。[0016]脑由神经元、神经胶质细胞(又名胶质细胞)和连接网络中的其[0017]现在，技术进步允许以多种空间和时间尺度来非侵入性地记录来自脑的大量信致潜在空间分辨率和从脑发出的信号的幅度损失。尽管由脑电活动产生的磁场是可访问MoNu/Neuron.html#ixzz5AVx且小的幅度，因此通常需要时间上的输入的总和(时间总和)或来自多个突触输入的总和两个细胞之间传递梯度电位(可以是去极化的或超极化的)。电突触非常迅速(无突触延[0031]激励性突触后电位(EPSP)是使突触后神经元更有可能激发动作电位的突触后电[0032]抑制性突触后电位(IPSP)是使突触后神经元不太可能生成动作电位的一种类型负电的氯离子可以跨膜流动。突触后神经元的静息电位为_60mV，并且动作电位阈值为_氧化和精神压力状况的控制以及对学习和记忆相关的脑化学的其它影响可以用于促进记系统所设想的状态，所述状态的存在必定且有规律地与此特定精神状态相关。归于关性。精神状态的神经相关性可以被视为对应于给定精神状态的神经元振荡的最小集合。于描述其声称的功能或功能关系的带宽。观察到脑中的振荡活动广泛在组织的不同水平[0040]已在通过大神经元组(主要通过EEG)生成的神经活动中广泛研究了脑波。通常，[0041]奈奎斯特定理(NyquistTheorem)指出，可以准确地表示的最高频率是采样速率用。系且相干，尤其是当认为神经元不仅可以基于转变还可以基于相位延迟来协调时也是如[0044]在标准EEG记录实践中，将19个记录电极均匀地放置在头皮上(国际10_20系统另外，需要一个或两个参考电极(通常放置在耳垂上)和接地电极(通常放置在鼻子上以为和RameshSrinivasan(2007)“脑电图(Electroencephalogram)”《学者百科每个源分量与头皮位置之间的逆电距离。对于源在恒定电导率的无限介质中的理想情况，电距离等于几何距离。格林函数解释了组织的有限空间范围以及其不均匀性和各向异性。问题由使用记录的头皮电位分布VS(r,t)加上对P(r,t)的一些约束(通常的设想)来找到最分辨率EEG使用实验性头皮电位VS(r,t)来预测硬脑膜表面(围绕大脑皮层的未折叠的膜)大有源电极与参考之间的电压(典型地1,000_100,000倍或60_100dB的电压增益)。水或深中线病变一起以普遍分布发生。其通常在成人中在前部最突出(例如FIRDA_额间歇够的时间分辨率来跟踪脑电活动的动态改变。脑电图(EEG)和定量脑电图(qEEG)是电生理电导率、单个细胞电活动的相对低的幅度以及细胞电流与电极之间的距离。EEG的特征在此具有组织原则。事件相关电位(ERP)提供了在广泛的认知范例中认知事件与脑电活动之间直接联系的证据。通常认为，ERP是一组离散刺激诱发的脑事件的结果。事件相关电位[0061]对单电极水平下的情感特异性的基于EEG的研究证明，额部位处，尤其是α(8_[0062]对单电极水平下的情感特异性的基于EEG的研究证明，额部位处，尤其是α(8_笑产生较高的左额激活(EkmanP、DavidsonRJ(1993)“自愿微笑改变区域性脑活动4:342_345)。Coan等人的另一项研究发现在自愿面部表情恐惧中左额活动减少(CoanJA、AllenJJ、Harmon_JonesE(2001)“额皮层之上的自愿面部表情和半球非对称性(Voluntaryfacialexpressionandhemisphericasymmetryoverthefrontal反)情感与额中线θ功率的增加相关联(SammlerD、GrigutschM、FritzT,KoelschS(2007),“音乐和情感：对愉悦和令人不快的音乐的处理的电生理相关性(Musicandemotion:ElectrophysiologicalcorrelatesoftheprocessingofpleasantandJU(1952)“电脑电图电位的交叉相关性和自相关性研究(Cross_correlationandRM、GomezCM(1999)“不同脑状态的αEEG相干性：人类受试者的醒觉水平的电生理指标(AlphaEEGcoherenceindifferentbrainstates:anelectrophysiologicalindexofthearousallevelinhumansubjects际心理生理学杂志(IntJPsychophysiology)》23:145–153；(CanteroJL、AtienzaM、默氏症中的EEG相干性(EEGcoherenceinAlzheimer'sdementia)”《神经传输杂志(J“皮层_皮层通信和熟练射手的优越表现：EEG相干性分析(Cortico_corticalcommunicationandsuperiorperformanceinskilledmarksmen:AnEEGcoherence号之间的相位差估计的神经元组之中的相位同步是估计脑区之间的基于EEG的功能连接性EEG信号的同步性的自回归方法(AnautoregressivemethodforthemeasurementofsynchronizationofinterictalandictalEEGsignals)”《生物控制论(Biol[0064]许多组使用基于EEG的功能性脑连接性检查了情感特异性。例如，Shin和Park示分析(AnalysisforCharacteristicsofElectroencephalogram(EEG)andInfluenceofEnvironmentalFactorsAccordingtoEmotionalChanges)”于LeeG、HowardD、$lezakD编辑者,《收敛与混合信息技术(ConvergenceandHybridInformationTechnology)》施普林格出版社柏林海德堡(SpriHinrichs和Machleidt证明，相比于幸福，悲伤期间α带中的相干性降低(HinrichsH,MachleidtW(1992)“以EEG相干性反映的基本情感(BasicemotionsreflectedinEEG_中性图像，前额皮层和后皮层之间的EEG相干性在查看高度情感唤醒(即威胁)图像时增加(MiskovicV,SchmidtLA(2010)“情感作用图像查看期间的跨区域皮层同步(Cross_regionalcorticalsynchronizationduringaffectiveimageviewing)”《脑研究响应期间的EEG相位同步(EEGphasesynchronizationduringemotionalresponseto无关。幅度和相位两者的变化导致相干性的变化(GuevaraMA、Corsi_CabreraM(1996)位同步性(Measuringphasesynchronyinbrainsignals)”,《人脑映射(HumBrain[0066]许多研究尝试通过记录和在统计学上分析来自中枢神经系统的EEG信号的手段来分类，因为大量研究表明中枢神经系统的响应与情感效价和醒觉度相关。(参见例如DavidsonRJ(1993)“大脑不对称和情感_概念和方法难题(CerebralAsymmetryandEmotion_ConceptualandMethodologicalConundrums)”,《认知情感(Cognition其与积极情感作用和消极情感作用的关系(Electroencephalogramasymmetryduringemotionallyevocativefilmsanditsrelationtopositiveandnegative电活动(EEG)区别音乐情感的效价和强度(Frontalbrainelectricalactivity(EEG)预测对电影的情感响应(Restingfrontalbrainasymmetrypredictsaffectivetobestructuredalongdimensions(e.g.,valence,arousal)ratherthandiscreteY、HsiehS(2014)“通过基于EEG的功能连接性模式的手段对不同情感状态进行分类(ClassifyingDifferentEmotionalStatesbyMeansofEEG_BasedFunctional[0069]情感影响学习。最初由认知模块构成的智能辅导系统(ITS)学习者模型已延伸到用机器学习以根据脑波来预测学习者的情感状态(Usingmachinelearningtopredictlearneremotionalstatefrombrainwaves)”,《高级学习技术(AdvancedLearningTechnologies)》,2007,ICALT2007。第七届IEEE高级学习技术国际会议(SeventhIEEEInternationalConferenceonAdvancedLearningTechnol[0070]使用EEG来评估情感状态具有许多实际应用。第一此类应用之一是新加坡旅游集的建议的《新加坡情感旅行指南(Bystudyingthebrainwavesofafamilyonvacation,theresearchersdrewuptheSingaporeEmotionTravelGuide,whichadvisesfuturevisitorsoftheemotionstheycanexpecttoexperienceatdifferentattractions)》”(/news/2017/04/12/singapore_emotion_travel_guide)新南威尔士大学(UniversityofNewSouthWales)的JoelPearson和其小组开发了使用EEG测量旅行者的脑波并且解码特[0071]另一个最近发布的应用涉及虚拟现实(VR)技术。LooxidLabs公司推出了利用了识别的类似应用。(/2017/10/13/looxid_labs_vr_brain_waves_human_Wei_LongZheng(上海交通大学(ShanghaiJiaoTongUniversity))使用机器学习来标识推移的稳定模式以进行情感标识(IdentifyingStablePatternsoverTimefor如何学习来识别人类情感(HowOneIntelligentMachineLearnedtoRecognizeHuman录由在脑中自然产生的电流产生的磁场来映射脑活动。SQUID(超导量子干涉装置)阵列是目前最常见的磁力计，同时正在研究SERF(无自旋交换弛豫)磁力计(Matti、学理论、仪器以及在对运作的人脑的非侵入性研究中的应用(Magnetoencephalography_theory,instrumentation,andapplicationstononinvasivestudiesoftheworking血容量和血液氧合的局部变化(neuronalactivitycauseslocalchangesincerebralbloodflow,bloodvolume,andbloodoxygenation)”(初级感觉刺激期间人脑活动的动态磁共振成像(Dynamicmagneticresonanceimagingofhumanbrainactivityduringprimarysensorystimulation.),K.K.Kwong、J.W.Belliveau、D.A.Chesler、力计”示出，“系统允许同时记录整个头部的磁活动(systemallowssimultaneous122通道squid仪器(122_channelsquidinstrumentforinvestigatingthemagneticsignalsfromthehumanbrain.))A.I.Ahonen、M.S.Himalainen、M.J.Kajola、接近室温的超导体和微型低温冷却器的开发可以允许现场部署以及便携式或移动探测器。格出版社(Secaucus,NJ:Springer_Verlag)ISBN1_85233_798_2)。PET扫描使用放射性药物(正电子发射示踪剂)来示出此活动。其使用此放射来产生针对脑的不同活动着色的3_Dj.neuron.2008.11.004)使用在功能性MRI扫描仪中提取的脑活动图像来从头开始重建黑(/article/dn16267_mind_reading_software_could_record_[0079]功能性近红外光谱(fNIRS)：fNIR是非侵入性成像方法，其涉及对根据近红外(Hb)和脱氧血红蛋白(脱氧_Hb)是更强的光吸收剂。脱氧_Hb和氧_Hb的吸收谱的差异允许Hb具有相同的吸收系数。使用修正的比尔_朗伯定律(modifiedBeer_Lambertlaw)置在受试者头骨上，因此记录的测量结果是由于椭圆通路之后的后向散射(反射)的光。(DOT/NIRDOT)。多路复用fNIRS通道可[0080]BesteYuksel和RobertJacob,《脑自动化赞颂歌(BrainAutomatedChorale谱(fNIRS)估计脑的工作量来完成，所述fNIRS是测量脑_在此情况下前额皮层中的氧气水学者快速学习演奏巴赫(Mind_readingtechhelpsbeginnersquicklylearntoplayBach)”,《新科学家》,2016年2月9日,可在线获得：/article/2076899_mind_reading_tech_helps_beginners_quickly_learn_to_play究人脑中的神经相互作用(Dynamicimagingofcoherentsources:Studyingneural用于LORETA的技术有关的成像的三个类别。参见wiki.besa.de/index.php？title=性。以下成像方法基于分布式多源模型提供脑活动的图像：CLARA是LORETA图像的迭代应阵标准化的未加权的最小范数。除了另外的深度权重之外，swLORETA与sLORETA等效。许利用不同的成像技术进行实验。可能的是为一系列分布式源图像指定用户定义的参数，常见的脑电图(EEG)的实时显示来教导脑功能进行自我调节的一种类型的生物反馈。典型脏速率可变性训练(一种形式的生物反馈)结合已通过增强竞争性交际舞的表现和增加当[0084]对专家在执行与其相应专业领域相关的任务时的脑波活动的几项研究显示出与学(UniversityofChicago))发现，最熟练的象棋玩家在前额皮层中显示出较少的EEG活州卡尔斯巴德(Carlsbad,California),《国际体育与社会杂志(TheInternationalJ.SportandSociety)》,第1卷,第87页,着眼于奥林匹克弓箭手和职业高尔夫球手的脑发的电位研究中观察到的视情况而定的消极变化以及也被称为运动前电位或准备电位的运动皮层和互补运动区的引起自愿肌肉移动的活动的度量。Berka还使用神经反馈对新手射手进行了训练。每个人都与梳理并显示特定脑波的电极连同测量其心跳的监测器连[0087]基于内容的脑波分析：记忆不是唯一的。Ja参见AndyCoghlan的“脑以完全相同的方式记录和记住事物(Ourbrainsrecordandrememberthingsinexactlythesameway)”,《新科学家》,2016年12月5日(/article/2115093_our_brains_record_and_remember_things_愿者中的几个志愿者正在思考的话语。另请参见HelenThomson的“聆听内部的声音article/mg22429934_000_brain_decoder_can_eavesdrop_on_your_i[0089]JackGallant等人能够使用将受试者在观看图像时的脑活动与其在观看“训练”照片时捕获的图像进行比较的软件，根据脑扫描来检测某人正在观看一组图像中的哪一[0090]AnnGraybiel和MarkHowe使用电极来分析在教导大鼠在迷宫中导航时，大鼠腹[0091]BernardBalleine,《美国国家科学院院刊(ProceedingsoftheNational月26日(/article/dn20964_habits_form_when_brainwaves_slow_关于象棋玩家的许多EEG研究。PawelStepien、WlodzimierzKlonowski和NikolaySuvorov,“对象棋玩家的EEG的非线性分析(NonlinearanalysisofEEGinchessSixthInternationalConferenceonPatternRecognitionApplicationsandMethods.)(ICPRAM2017)》第343_441页,(.br/～cet/icpram17_[0094]估计基于EEG的功能连接性为研究脑活动与情感状态之间的关系提供了有用的工[0095]神经调制/神经增强：神经调制是通过将如电刺激或化学药剂等刺激针对性地递送到身体内的特定神经部位来改变神经活动。执行神经调制来归一化或调制神经组织功学响应，所述神经细胞活动可以通过释放如多巴胺等递质或如肽物质P等可以调制神经电格作为神经增强剂的任何药物，其必须可靠地产生超出健康个体(或在具有病理学的选择充分验证的促智药，如拉西坦(racetam)、长春西汀(vinpocetine)和磷脂酰丝氨酸改善各种认知和情感功能的非侵入性脑刺激以及很有潜力将可用的广泛运动和认知动作含经颅磁刺激(TMS)和经颅电刺激(TES)的非侵入性脑刺激(NIBS)方法来诱导脑活动的瞬响的细胞膜的快速且高于阈值的去极化，随后引起互连神经元的跨突触去极化或超极化。以以精确时间处的单个脉冲(spTMS)的形式、以通过可变间隔分开的脉冲对的形式或以重使用的电流并且通过其极性确立，所述不同协议可以是直接的(阳极或阴极经颅直接电刺激：tDCS)、以固定频率交替(经颅交流电刺激：tACS)、振荡的经颅直流电流刺激(振荡tDCS)、高清经颅直流电刺激(HD_tDCS)或处于随机频率(经颅随机噪声刺激：tRNS)。导。然而，TES诱导的神经活动将受到系统状态的高度影响，因为其是神经调制方法有神经元可激励性诱导极性偏移，TES可以改变神经元的自发激发速率并且调制对传入信[0103]美容神经科学已经成为新的研究领域。RoyHamilton、SamuelMessing和AnjanChatterjee,“重新思考思考帽_使用非侵入性脑刺激的神经增强的伦理学(Rethinkingthethinkingcap_Ethicsofneuralenhancementusingnoninvasivebrainstimulation)”,《神经病学(Neurology)》,2011年1月11日,第76卷,第2期,187_193,[0104]电脑刺激(EBS)或局灶性脑刺激(FBS)是用于通过使用电流直接或间接激励细胞膜来刺激脑中的神经元或神经网络的临床神经生物学电疗法的一种形式。参见所有考虑均已延伸到其它tES方法。关于tDCS在认知中的应用的假设与TMS的那些非常相层可激励性并且相应地促进或抑制行为。tES不会诱导动作电位而是相反调制神经元响应[0106]MichaelA.Nitsche和ArminKibele,“非侵入性脑刺激和神经夹带增强竞技表现_综述(Noninvasivebrainstimulationandneuralentrainmentenhanceathletic电刺激(tES)的非侵入性脑刺激(NIBS)方法来诱导脑活动的瞬时变化并且从而改变受试者在tES技术中，刺激涉及通过电极对向头皮直接施加弱电流(Nitsche和Paulus,2000；过可变间隔分开的脉冲对的形式或以重复TMS(rTMS)的常规或模式化方案中的一系列刺激取决于当在任务之前(离线)或期间(在线)递送时作为实验程序的一部分的一长串参数(例(例如，脑组织的性质和其位置，Radman等人,2007)以及受刺激的区/受试者的生理学(例跨人的头部施加小的脉冲电流来治疗各种病状，如焦虑、抑郁和失眠。参见治疗抑郁症的某种潜力。参见/wiki/Transcranial_direct_current_[0108]正在针对加速学习对tDCS进行研究。使用轻度电击(通常2毫安的电流)以对神经元膜去极化，从而使细胞更具激励性并且对输入做出响应。Weisend,《实验性脑研究区：快速追踪到纯粹专注(Zapyourbrainintothezone:Fasttracktopurefocus)”,《新科学家》,第2850号,2012年2月1日,/article/mg21328501_600_zap_your_brain_into_the_zone_fast_track_to关的塑性，以及Reihart的发现示出对神经活动和行为的刺激作用可以持续20分钟的电刺变来改变行为Reinhart表明可能能够非侵入地干预人脑中的远处节律活动的时间偶联°这表明诱导同步不需要对如MFC和关的塑性，以及Reihart的发现示出对神经活动和行为的刺激作用可以持续20分钟的电刺变来改变行为Reinhart表明可能能够非侵入地干预人脑中的远处节律活动的时间偶联°点刺激，这意味着中心1×电极的极性将确定环下方的神经调制的方向。这与常规tDCS相Transcranial_alternating_current_st[0112]美国公开申请第20170197081号公开了使用经皮电刺激(TES)对神经进行经皮电[0113]经颅交流电刺激(tACS)是通过皮肤和头骨施加的交流电以频率特定的方式夹带潜在脑的神经振荡的非侵入性手段。参见/wiki/Transcranial_alternating_current_sti经颅电刺激(tES)的形式。参见/wiki/Transcranial_random_noise_[0115]经颅磁刺激：经颅磁刺激(TMS)是其中使用变化的磁场以通过电磁感应来使电流FDA批准用于未能对抗抑郁药做出响应的人。对脑的弱磁刺激通常被称为经颅脉冲电磁场[0117]深度脑刺激(DBS)：深度脑刺激(DBS)是涉及植入被称为神经刺激器(有时被称为wiki/Deep_brain_stimulatio者的固有频率的刺激频率而更加明显。甚至在单个序列的SSVEP中，也发现了非线性特征觉节律性刺激夹带脑振荡，从而验证了作为对脑振荡的操纵的节律性刺激方法。参见据，但没有提供事件相关的响应的叠加的证据(ModificationofBrainOscillationsviaRhythmicLightStimulationProvidesEvidenceforEntrainmentbutNotforSuperpositionofEvent一RelatedResponses)”,《人类神经科学前沿(FrontHum[0124]脑脑接口：脑脑接口是一种动物的脑与另一种动物的脑之间录和某种形式的磁刺激向受者发送脑信号，所述脑信号使受者击中计算机游戏上的激发按初的探索工作证明，老鼠之间在远处的笼中的协作通过来自植入其脑中的皮层微电极阵列位置的发光的LED的杠杆的定位的远处位置中推动杠杆。大鼠需要大约一个月来使自身适奖励)并且产生了一轮任务相关的神经元激发，这使得第二只大鼠更有可能选择正确的杠接口(MMI)、直接神经接口(DNI)或脑_机接口(BMI),是增强2010/09/06/synthetic_telepathy_also_known_as_techlepathy_or_psychotronics/)，接口和生成的可由人脑感知的返回信号。Dewan,E.M.,“枕α节律眼部定位和透镜适应大致等同于调谐到无线电站中_脑生成可以在一定距离处接收到的电磁辐射。所述距离通[0131]ITV新闻社(ITVNewsService)在1991年3月产生了商用无线电广播(100Mhz)上声频谱内的非听觉载体是以期望的智能进行调解并且声学地或振动地传播的幅度或频率，[0132]已知的是分析EEG模式以提取对某些意志活动的指示(美国专利第6,011,991此技术描述了可以使用计算机将EEG记录与所存储归一化信号进行匹配。然后此匹配的信有规律的周期性间隔发生的刺激，以模拟脑在期望的状态下的电循环来诱导各种脑状态，导与特定神经活动相对应的期望的神志状态。以Hz计测量的神经激发模式与如专注关注、含研究在睡眠和清醒的周期期间脑电图概况中发生的变化。EEG信号在睡眠期间显著地变化并且示出从较快频率到越来越慢的频率的转变，这表明神经振荡的频率与认知状态(包动力有关的且微妙的表达性运动移动以及节律性言语模式会相应于听觉刺激(如一段节律表示由皮层神经元群中的同步电活动产生的振荡的聚合频率可以调整以与外部刺激的周[0140]“已使用脑电图(EEG)和功能性磁共振成像fMRI来研究与不同情感状态相关联的特定脑活动(Electroencephalograms(EEG)andfunctionalMagneticResonanceImaging,fMRIhavebeenusedtostudyspecificbrainactivityassociatedwith及电路，而不是孤立地考虑的任何脑区域(emotionalstateislikelytoinvolvecircuitsratherthananybrainregionconsideredinisolation)”(MaussIB,RobinsonMD(2009)《情感测量：情感认知评论(Measuresofemotion:Areview.Cogn[0141]可以在与认知任务(ERP)结合或不与任务(EP)结合的情况下检查每个分量的幅并且脑区之间相互作用的基础可能发展(Buzsàki,2006)。因为用于脑刺激的各种实验方[0143]不同的认知状态与脑中的不同振荡模式相关联(Buzsàki,2006；Canolty和定频率的诱导、TMS刺激期间由于同步而对振荡的增强以及诱导的频率和正在进行的活动[0144]如果关联刺激是其中激活的定时和强度是关键因素的人类神经则可能的是在区内或区之间使用外力与相位同步/对准振荡也可以利于有效通信和关联塑[0147]相位重置或偏移可以使输入同步并有利于通信，并且最终有利于Hebbian塑性掌握脑波以获取洞察力、治愈力和创造力(TheHigh_PerformanceMind:MasteringBrainwavesforInsight,He[0149]夹带由于所证明的对单个TMS脉冲的EEG响应的特性而是貌似合理的，所述TMS脉范例的频率参与以及诱导相位对准的可能性进行了明确预测，即通过外部spTMS重置正在耳呈现410Hz的纯音调，则将随着两种波形在上橄榄核内同相和异相啮合而经历10Hz的幅[0151]嵌入了双耳节拍的与音乐或各种发爆声或背景声音混合在一起的音频的用途是些相位差时，脑会以不同方式处理此反常信息。两种信号的感知整合发生，从而产生第三的差异的频率下，双耳节拍被感知为波动节律。证据表明，双耳节拍是在脑干的上橄榄核 可以容易地听到双耳节拍。的跨溶胶通信增强了脑功能。/wiki/Beat_(acoustics)#Binaural_beats.分裂症的早期γ带相位锁定的测量和分析概述(Event_relatedEEGtime_frequencyanalysis:anoverviewofmeasuresandanalysisofearlygammabandphaselockinginschizophrenia)”《精神分裂症通报(Schizophr[0155]存在很多用于EEG数据的时频分解的方法，包含短期傅立叶变换(STFT)(Gabor LecturesonWavelets)”宾夕法尼亚州费城：工业和应用数学学会(Philadelphia,Pa:SocietyforIndustrialandAppliedMathematics)；1992:357,21.CombesJM、GrossmannA、TchamitchianP,“小波：国际会议的时频方法和相位空间程序(Wavelets:Time_FrequencyMethodsandPhaseSpace_ProceedingsoftheInternational“多分辨率信号分解的理论：小波表示(Atheoryformultiresolutionsignaldecomposition:thewaveletrepresentation)”《IEEE模式分析和机器智能汇刊(IEEETransPatternAnalMachIntell)》1989；11:674_693)小RG,“了解数字信号处理(UnderstandingDigitalSignalProcessing)”第2版,新泽西上萨德尔河：普伦蒂斯霍尔出版社(UpperSaddleRiver,NJ:PrenticeHallPTR)；2004:688)和匹配追踪(MallatS,ZhangZ.,“匹配追踪与时频词典(Matchingpursuitswithtime_frequencydictionaries)”,《IEEE信号处理汇刊(IEEETrans.SignalProc.)》products/wavelet.html[0159]主分量分析：主分量分析(PCA)是使用正交变换将可能相关的变量的一组观察结特定的设想并且对略微不同的矩阵的特征向量进行求解。PCA还与规范相关分析(CCA)相述单个数据集中的方差的新正交坐标系。参见/wiki/Principal_变量并且提取了所有p分量(或因子)，则此协方差矩阵可替代地可以被表示为Σ=DΛD′,的优化问题，受约束。使用了拉格朗日乘子方法(Lagrangemultipliermethod)来解决此问[0166]因为_φ1是∑X的特征值，其中α1是对应的归一化的特征向量，则由所选α1将[0167]为了找到第二需要最大化受与z1不相关的[0172]因为φ2是∑X的特征值，其中α2是对应的归一化的特征向量，则由所选α2将准正交基。C的一个行是D的一个列的一部分，因此i＝1,...,m。考虑约束并且目标得出如果(i＝1,...,p)并且[0178]假设希望通过其投影到跨越B的列的子空间来近似随机向量X，其中B＝[β1,[0179]随机向量X到跨越B的列的子空间的投影是然后残余向量是ε=X_(GeneralizedConstrainedPrincipalComponentAnalysiswithExternal阵Xk(k＝1,...,K)和Ys(s＝1,...,S)中收集了关于K个解释变量集和n个统k和Ys以权重Dn为中心。和S矩阵列。还使WY＝YY'，同时指出vk为每个Xk的线性组合的系[0197]其中g＝Xv，是与的直和分解相关联的斜[0199]分别在并且PC＝C(C'B_1C)_1C=Xkvk分别可以通过关系和[0202]解特征向量g可以书写为线性组合zk之和：g=∑kXkvk。注意，根据斯图姆定理(Sturmtheorem)，与特征系统相关联的特征值小于或等于GCPCA特征系统中的那些：帧处体素i中的如LORETA估计的目前密度。使area:Voxel→fBA为向每个体素i∈体素指定k是主分量以及如使用主分量分析所计算的其对应系数(因子荷量结果)的。相关线性分解方法包含独立分量分析(ICA)、主分量分析(PCA)(也被称为[0211]自组织图(SOM，也被称为Kohonen图)和其概率变体生成拓扑映射(GTM)使用嵌入[0212]主曲线和流形为非线性维数降低提供了自然几何框架并且并通过显式构造嵌入式流形并且通过使用标准几何投影编码到流形中来延伸对PCA的几何解释。如何定义流形用受多维度缩放和Sammon映射启发的应力函数(请参见下文)来学习从高维度空间到嵌入[0214]高斯过程潜变量模型(GPLVM)是使用高斯过程(GP)来找到高维度数据的较低维度[0215]曲线分量分析(CCA)在输出空间中寻找点的配置，所述配置尽可能地保留原始距空间中的小距离)。应当注意，CCA作为迭代学习算法，实际上开始于专注于大距离(像开始于计算M×n矩阵X的协方差矩阵。其然后将数据投影到所述矩阵的前k个特征向量中。[0217]拉普拉斯特征映射(也被称为局部线性特征映射，LLE)是通过构造数据相关的核于再生核希尔伯特空间正则化(ReproducingkernelHilbertspaceregularization)的多初始数据集。扩散映射利用热扩散与随机游走之间的关系(马尔可夫链(MarkovChain))；在流形上的扩散算子与对在图上定义的函数进行运算的马尔可夫转移矩阵之间拟封闭流形上的多粒子动力学系统在流形上找到数据点的配置，其中数据点映射到粒子，用反向传播来训练多层感知器(MLP)以与流形拟合。与仅更新权重的典型MLP训练不同，导的经优化的非侵入性脑刺激的可能性。使用了tCS电场逼真的脑模型来创建正向“引导[0222]Schestatsky等人(2017)讨论了经颅直流电刺激(tDCS)，所述tDCS利用诱导神经分析的计算神经信息学(ComputationalNeuroinformaticsforIntegrated带系统地取决于任务和认知状态变量以及刺激参数。Makeig(1993)报道了整个EEG谱中的已经提出使用神经网络以用于应用于临床和实际问题的EEG模式识别，但是为了对涉及的[0224]越来越大数量的EEG(和MEG)通道的利用度和关注直接导致如何组合来自不同通对于许多数据集来说是不合理的，所以潜在地更关注空间PCA(通常之后是分量旋转程序，[0225]Bell和Sejnowski发布了基于信息论的迭代算法，所述迭代算法通过最小化其互[0226]盲分解对生物医学时间序列分析的第一应用应用了infomax独立分量分析(ICA)从持续或事件相关的(单次实验)EEG数据中去除伪像。Vigario等人(1997)使用不同的ICA事件相关的相干性可以揭示出其偶联和解耦(在一个或多个EEG/MEG频率下)中的瞬时事件[0230]除了睡眠质量随着成人群体的年龄而普遍退化之外，慢波睡眠(SWS)的数量和质进行的神经调制。纽约市立大学(CUNY)的NE实验室(NELab)与神经调制实验室(NeuromodulationLaboratory)协作进行的有限人类实验在其它受试者(受者)体内复制且用于经颅内源性睡眠来源的刺激(tESD)。用利用睡眠的供者的记录的本地脑波调制的调制的tACS来在另一受试者体内复制健康合标识睡眠期间EEG信号的所有独立组成；以及综合分析独立分量的存在与特定睡眠阶段[0233]从健康人类受试者获得各个睡眠阶段期间脑波的EEG记录并且对所述EEG记录进行预处理。然后对三个睡眠阶段的以及来自至少10位健康受试者的清醒时的EEG记录(例[0235]老年人中存在慢波睡眠(SWS)退化。除了睡眠质量随着成人群体的年龄而普遍退现为在非REM睡眠的最深阶段每秒大约发生一次的EEG信号的自发大振荡。研究已经示出，SWS的量的显著减少(约15％减少)以及清醒的数量和持续时间的增加与正常老龄化相关睡眠倾向并且损害了白天功能，SWS的增强可以导致患有失眠的患者和老年人的睡眠维持睡眠制约之后SWS的持续时间。噻加宾还改善了评估执行功能的认知任务的性能并且减少分开)的间歇性经颅直流电刺激(tDCS)可以增加无刺激间隔期间慢振荡带(<1Hz)中的EEG慢振荡活动(0.5_1Hz)响应于在0.8Hz下在光断开之前2分钟开始并且持续90分钟的持续声的脑EEG活动然后被修改或调制，并且随后被反转并用于经颅内源性睡眠来源的刺激[0239]本技术提供了一种通过向第二受试者(受者)移植睡眠状态_一种期望的SS或一系使用来自所述第一受试者的所述信号来触发所述第二受试者的睡眠或防止睡眠或嗜睡以[0242]在一些实施例中，获取睡眠状态信息之前或之后是标识SS、所述第一受试者(供[0244]同样，目前对脑活动模式中的信号分量的基本特性的理解的缺乏并不防止其获[0245]为了全部或部分地解决前述问题和/或本领域的技术人员可能已经观察到的其它如可以表示为3_100Hz的频率范围内的半球信号。然后可以将这些信号合成或调制成一个[0253]本发明总体上涉及通过向受试者的脑传送脑波模式来在受试者体内达到精神状[0255]时间模式可以通过光(可见或红外)、声音(或超声)、经颅直流电或交流电刺激(tDCS或tACS)、经颅磁刺激(TMS)、深度经颅磁刺激(深度TMS或dTMS)、重复经颅磁刺激编码方案(Aneuralcodingschemeformedbythecombinedfunctionofgammaandthetaoscillations)”,《精神分裂症通报(SchizophrBull)》,2008年6月16日；doi:示来执行。这些基于EEG的数据分析揭示了频率特定的神经元振荡以及其在范围从感觉处到的幅度和/或相位角信息。一些度量估计了跨试验在一个通道内EEG的幅度或相位一致生期望的状态的人(例如，在“方法”中训练的行为者)的脑波模式可以存储在有形介质上M.Olfman和ToddM.Huffman,“选择性关注影响人脑干频率跟随响应(Selectiveattentionaffectshumanbrainstemfrequency_followingresponse)”,《Neuroreport》14,第5期,(2003):735_738,/neuroreport/Abstract/2003/04150/Selective_attention_affects_human_brain_stem.15.aspx。于刺激)并且重新合成刺激信号以匹配受试者的脑波的正确频率和相位，其中适应性地确一个第一受试者(供者)的SS(或一系列阶段)的对应于第一受试者的所述SS的神经相关性，通过使用包括在一定时间段内从第一受试者的SS的神经相关不同实施例主要在将信号从至少一个第一受试者(供者)转移到第二受试者(受者)方面有对来自第二受试者的神经相关性的实时反馈的信号处理可以涉及与第一受试者的神经相者接收基于所述第二受试者的刺激，并且所述第二受试者接收基于所述第一受试者的反第二受试者达到了与所述第一受试者相同的脑波模式(其可以通过除了电磁、机械或感觉刺激以外的手段达到)，则以引导所述第二受试者的SS的方式施加所述第一受试者的调制[0280]在一个实施例中，可以根据源信号对来自第二受试者的反馈信号相应地进行编个第一受试者(供者)的SS；例如使用EEG和MEG之一获取所述多个第一受试者(供者)的脑标阶段和/或反馈信息来访问所述神经网络，并且所述神经网络输出刺激模式或用于控制后使用刺激的从来自所述多个第一受试者(供者)的SS的脑波模式或其它神经相关性的特多个其自身的载体波，所述一个或多个其自身的载体波然后基于所述神经网络的输出调存储在关系数据库中并维护。通过接收对所选(现有或期望的)SS的查询来访问关系数据颅电和/或磁刺激向第二受试者(受者)施加包括从所述EEG和/或所述MEG的至少一个通道有与所述EEG或所述MEG相同的维度(数量的通道)或者不同数量的通道，典型地为减少的。[0291]变换数据的优点之一是能够选择将原始数据中表示的所关注的信息与噪声或其少信息位(如果呈数字形式)和/或允许其使用较低带宽进行通信来压缩数据以进行存储或[0295]矩阵处理可以在执行Matlab(马萨诸塞沃本的Mathworks公司(Mathworks,Woburn要神经网络临时存储器，但是此架构可能需要大量输入。也可以采用主分量分析(PCA，/wiki/Principal_component_analysis)、空间PCA(/pdf/1501.03221v3.pdf,adegenet.r_forge.r_/files/tutorial_spca.pdf,/pubmed/1510870)以及聚类分析(/wiki/[0297]通常，此类型的实施的神经网络在操作中将能够接收未标记的EEG数据并且在采的一方面，所施加的刺激取决于测量的起始状态或状况(其可以表示参数的复杂上下文和受训者中达到在学习技能或任务时或之前导致训练者的EEG状态的相应神经活动或者达到此类数据都可以包含在本技术的范围内，并且因此EEG是可以使用的数据类型的仅代表性[0311]在对受者进行刺激期间，可以监测EEG模式以确定通过感觉刺激是否达到了期望[0312]刺激可以包括化学信使或用于改变受试者的神志水平或另外改变脑化学或功能的刺激。化学品可以包括激素或内分泌类似物分子(如促肾上腺皮质激素[ACTH](4_11))、硝安定(Klonopin)、阿米妥(Amytal)、宁麻醉剂也可以通过钝化情感来改变情绪。进一步地，感觉刺激可以诱导情绪和/或情感变[0319]每种活动、精神或运动和情感都与具有具体空间和时间模式录，所述已知技术包含脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)、精确低分辨率脑电磁层析成像(通过EEG或通过植入的电极)解码了对熟悉的迷宫进行导航的小鼠的脑波，则向不熟悉此迷宫的另一只小鼠播放此时间模式将允许其更快地的精神状态，其中时间模式与当处于期望的精神状态下时的目标的EEG模式相关或者表示其结果)所传递的自然神经通路将时间模式靶[0330]EEG模式可以从另外一个或多个个体、不同时间的同一个体或期望的精神状态的所述第二受试者(受者/受训者)中诱导与所述第一受试者(供者/训练者)中存在的脑活动以确定神经传输和群特性的参数(相对于刺激)，并且重新合成刺激波以匹配正确的波形，神状态的神经相关性的各种脑波的不同元素在受试者之间可能具有不同相对差异。因此，源的脑波，所述供者来源的脑波可以从第一至少一个受试者(供者)的脑活动读数(例如，[0337]根据本技术，可以采用神经网络系统或统计分类器来表征脑波活动和/或来自受上或在如小波等混合表示中具有高度空间自相关。例如，一个信号可以表示经调制的以从所产生的信号中提取或抑制与音乐具有高时间相关性的来自第一受试者的信号的分完整的实时信号处理链。此实时信号处理链通常特征在于，缓冲器的平均大小维持恒定，过使用包括在一段时间内从第一受试者的精神状态的神经相关性得到的波形的刺激参数来在第二受试者体内诱导第一受试者在期望的精[0344]所述第一受试者和所述第二受试者在空间上可以彼此远离并且在时间上也可以的实时反馈的信号处理可以涉及与第一受试者因为所述刺激可以从第三受试者或不同时间点的所述第一受试者置、深度TMS装置以及被配置成在光信号和声音信号之一上调制主导频率的光信号和声音者的脑波的主导频率以及还有优选地第一受[0352]可以采用类似于音频信号所采用的技术的信息安全和复制保护技术来保护神经形式无需解密的存储的加密的信号。例如，利用支持距离确定的非对称加密方案。参见U.S.7,269,277；Sahai和Waters(2005)《国际密码技术理论与应用年会(AnnualInternationalConferenceontheTheoryandApplicationsofCryptographicTechniques)》,第457_473页,柏林海德堡施普林格出版社(Springer,Berlin,InternationalConferenceonWorkloadCharacterization)》,第142_149页；Galil等人,(1987)《密码技术理论与应用会议(ConferenceontheTheoryandApplicationof带入加密的信号的误差容错内。实现此的一种方式是提供预定范围的可接受的可认证信包含频域多路复用的多子载体信号(其不一定是正交的)。可以通过遭受的子通道和/或通后通过输入目标状态和/或反馈信息来访问所述神经网络，并且所述神经网络输出刺激模用刺激的从来自所述多个第一受试者的精神状态的脑波模式或其它神经相关性的特征得索到的所述脑波模式来调制刺激器，以试图选择性地取决于争议中的精神状态来产生作存储器用于存储精神状态和与所述精神状态相关联的脑活动的神经相关性的关系数据库，定的消极变化(CNV)，以确定(或测量)有意识的动作定时以及还有更一般地思维与动作之[0370]可以利用各种类型的人工智能技术来分析在所述第一受试者(供者)(或多个供者)和所述第二受试者(受者)两者的脑活动数据中表示的SS的神经相关性。尽管在一些情将具有在其对输入信号的输出响应中非线性并且因此至少违反了线性叠加的原理的至少工智能系统需要进行训练的经验或信息的基础。这可以是有监督的(应用于数据的外部标致将更清醒的经历纳入梦中。(参见“梦用作过夜疗法(Dreamsactasovernight于训练相位的所述受试者的脑活动模式；确定所述受试者在操作相位期间的脑活动模式；以及通过破坏所述受试者在所述操作相位期间的对应