特表 2024-529965 免疫応答の神経信号検出

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-14

(54)【発明の名称】免疫応答の神経信号検出

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/388 20210101AFI20240806BHJP

   A61B 5/294 20210101ALI20240806BHJP

   A61B 5/245 20210101ALI20240806BHJP

【ＦＩ】

A61B5/388

A61B5/294

A61B5/245

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024504940

(86)(22)【出願日】2022-07-25

(85)【翻訳文提出日】2024-02-22

(86)【国際出願番号】 US2022038219

(87)【国際公開番号】W WO2023009453

(87)【国際公開日】2023-02-02

(31)【優先権主張番号】63/226,087

(32)【優先日】2021-07-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＺＩＧＢＥＥ

２．ＪＡＶＡ

３．ＰＹＴＨＯＮ

４．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

５．ＶＩＳＵＡＬ ＢＡＳＩＣ

６．ＶＥＲＩＬＯＧ

(71)【出願人】

【識別番号】506138351

【氏名又は名称】ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ラーマン，イマヌエル

(72)【発明者】

【氏名】ラオ，ラメシュ

(72)【発明者】

【氏名】フアン，ミン－シオン

(72)【発明者】

【氏名】コールマン，トッド ピー．

(72)【発明者】

【氏名】ブー，イーフェン

【テーマコード（参考）】

4C127

【Ｆターム（参考）】

4C127AA02

4C127AA03

4C127AA04

4C127AA10

4C127LL04

(57)【要約】

免疫応答の神経信号検出のための装置、システムおよび方法が開示される。いくつかの態様において、システムが処理ユニットと、ウェアラブルセンサから少なくとも１つのセンサ信号を受信するように構成された受信ユニットであって、ウェアラブルセンサは患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される、受信ユニットと、処理ユニットに、受信ユニットからデータ信号を自動的に受信させ、データ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させ、免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成し、システムのユーザに通知を自動的に提示させるように構成された命令を有する有形の非一時的コンピュータ可読媒体とを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

神経信号を介した病原体刺激免疫応答を発症前に検出するシステムであって、少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記少なくとも１つのメモリ上に記憶された命令を実行して、前記システムに、
既知の病原体で刺激された第１被験者について、前記第１被験者の迷走神経が伸長する前記第１被験者の頸部領域から神経信号と生理学的信号とを取得するステップであって、前記神経信号は、前記既知の病原体に対する免疫応答として前記迷走神経を介して自律的に伝達される迷走神経信号を含む、ステップ；
前記神経信号および前記生理学的信号から、前記神経信号および前記生理学的信号にわたる信号特徴を前記既知の病原体と相関させる複数の履歴ラベルを抽出するステップ；
第２被験者について、前記第２被験者の迷走神経が延びる前記第２被験者の頸部領域に対して接着されたウェアラブルデバイスを介して前記第２被験者の第２神経信号をモニタするステップ；
前記第２神経信号を分析して、前記複数の履歴ラベルに従って、前記既知の病原体と相関する前記第２神経信号における特定の信号特徴を識別するステップ；
前記第２神経信号における前記特定の信号特徴を識別することに基づいて、前記第２被験体における前記既知の病原体に対する前記免疫応答の発生を判定するステップ；
前記第２被験体に関連するパーソナルデバイスを介して前記第２被験体に対して提示される、前記既知の病原体に対する前記免疫応答の発生を通知するステップ；
を実施させるシステム。

【請求項2】

前記神経信号は、前記第１被験者が前記既知の病原体で刺激された後の期間の間、前記第１被験者から取得される、請求項１記載のシステム。

【請求項3】

前記ウェアラブルデバイスは、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）および／または前記第２神経信号を検出するように構成された電極のアレイを含む、請求項１記載のシステム。

【請求項4】

前記第２被験者は前記第１被験者と同じである、請求項１記載のシステム。

【請求項5】

免疫応答識別のためのシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを備える処理ユニットを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記少なくとも１つのメモリ上に記憶された命令を実行して、前記処理ユニットに、
被験者のためのウェアラブルセンサデバイスを介して、前記ウェアラブルセンサデバイスによって検出された、前記被験者の少なくとも１つの神経信号と、前記被験者の少なくとも１つの生理学的信号とを受信するステップ；
前記少なくとも１つの神経信号および前記少なくとも１つの生理学的信号にわたる複数の信号特徴を、履歴免疫応答に関連する履歴信号ラベルと比較するステップ；
前記比較に基づいて、前記被験者の免疫応答の発生を特定するステップ；
前記被験者のためのパーソナルデバイスを介して被験者に対して提示される前記免疫応答の発生を通知するステップ；
を実施させるシステム。

【請求項6】

前記システムはさらに、前記ウェアラブルセンサデバイスを備え、前記ウェアラブルセンサデバイスは、前記被験者の頸部領域に接着可能であるとともに、ＯＰＭおよび／または前記被験者からセンサデータを経皮的に収集するように構成された電極のアレイを有する、
請求項５記載のシステム。

【請求項7】

前記少なくとも１つの神経信号は、前記被験者の頸部領域に位置する前記ウェアラブルセンサデバイスの電極のアレイを介して検出される迷走神経信号を含む、請求項６記載のシステム。

【請求項8】

前記少なくとも１つの神経信号は、前記被験者の頸部領域に位置する前記ウェアラブルセンサデバイスの光学ポンプ磁力計を介して検出される迷走神経信号を含む、請求項６記載のシステム。

【請求項9】

前記被験者の前記免疫応答の発生を識別するステップは、前記免疫応答を、炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、または特定の疾患のうちの１つとして分類することを含む、請求項５記載のシステム。

【請求項10】

前記履歴信号ラベルは、前記被験者の休止状態と関連付けられる、請求項５記載のシステム。

【請求項11】

前記少なくとも１つのプロセッサは命令を実行して、前記処理ユニットに、
履歴免疫応答の持続時間にわたって履歴神経信号および履歴生理信号を取得するステップ；
データモデルを介して、前記履歴神経信号の特徴と前記履歴生理信号の特徴との間の第１相関、および、前記履歴神経信号の特徴と前記履歴免疫応答の特徴との間の第２相関を示す、履歴信号ラベルを判定するステップ；
に基づいて、前記履歴免疫応答に関連する前記履歴信号ラベルを判定させる、請求項５記載のシステム。

【請求項12】

前記履歴神経信号は、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）を使用して取得される、請求項１１記載のシステム。

【請求項13】

前記複数の信号特徴は、前記履歴信号ラベルにおける閾値と比較されるサイトカイン－神経信号値を含む、請求項５記載のシステム。

【請求項14】

前記複数の信号特徴は、前記少なくとも１つの神経信号における神経スパイク発火の周波数を含む、請求項５記載のシステム。

【請求項15】

前記少なくとも１つの神経信号および前記少なくとも１つの生理学的信号にわたる前記複数の信号特徴は、前記少なくとも１つの神経信号と前記少なくとも１つの生理学的信号とを時間に関して相関させることに基づいて識別される、請求項５記載のシステム。

【請求項16】

プロセッサに動作を実行させるように構成された命令を備える、実行可能なコンピュータコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
前記被験者の表面に取り付けられたウェアラブルセンサを介して、前記ウェアラブルセンサによって検出された、前記被験者の少なくとも１つの神経信号と、前記被験者の少なくとも１つの生理信号とを受信するステップ；
前記少なくとも１つの神経信号および前記少なくとも１つの生理学的信号にわたる複数の信号特徴を、１つまたは複数の過去免疫応答に関連する履歴信号ラベルと比較するステップ；
前記比較に基づいて、前記被験者の免疫応答の発生を識別するステップ；
前記被験者のためのパーソナルデバイスを介して前記被験者に対して提示される前記免疫応答の発生を通知するステップ；
を有する非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項17】

前記少なくとも１つの神経信号は、前記被験者の頸部領域に位置する前記ウェアラブルセンサの電極のアレイを介して検出される迷走神経信号を含む、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項18】

前記少なくとも１つの神経信号は、前記被験者の頸部領域に位置する前記ウェアラブルセンサの光学ポンプ磁力計を介して検出される迷走神経信号を含む、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項19】

前記被験者の前記免疫応答の発生を識別するステップは、炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、または特定の疾患のうちの１つとして前記免疫応答を分類することを含む、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項20】

前記履歴信号ラベルは、前記被験者の休止状態と関連付けられる、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項21】

過去免疫応答の持続時間にわたって履歴神経信号および履歴生理信号を取得するステップ；
データモデルを介して、前記履歴信号ラベルを判定して、前記履歴神経信号の特徴と前記履歴生理信号の特徴との間の第１相関、および、前記履歴神経信号の特徴と前記過去免疫応答の特徴との間の第２相関を示すステップ；
に基づき１つ以上の過去免疫応答に関連する履歴信号ラベルを判定するステップをさらに有する、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項22】

前記履歴神経信号は、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）を使用して取得される、請求項２１記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項23】

前記複数の信号特徴は、前記履歴信号ラベルにおける閾値と比較されるサイトカイン－神経信号値を含む、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項24】

前記複数の信号特徴は、前記少なくとも１つの神経信号における神経スパイク発火の周波数を含む、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項25】

前記少なくとも１つの神経信号および前記少なくとも１つの生理学的信号にわたる前記複数の信号特徴は、前記少なくとも１つの神経信号と前記少なくとも１つの生理学的信号とを時間に関して相関させることに基づいて識別される、請求項１６記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項26】

免疫応答の神経信号検出のためのシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを備える処理ユニット；
受信ユニットであって、前記受信ユニットと通信するウェアラブルセンサからセンサ信号を受信しデータ信号を前記処理ユニットに対して送信する少なくとも１つの受信機を備え、前記ウェアラブルセンサは被験者の免疫応答に関連する少なくとも１つの信号を検出することが可能である、受信ユニット；
を備え、
前記少なくとも１つのメモリは、前記少なくとも１つのプロセッサに対して結合され、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
前記受信ユニットからデータ信号を受信するステップ、前記データ信号に少なくとも部分的に基づいて前記免疫応答の検出に関連する検出データを生成するステップ、前記検出データに少なくとも部分的に基づいて通知を生成するステップ、前記通知を出力として提示するステップ；
を含む動作を実行させる命令を記憶するように構成される、
システム。

【請求項27】

前記出力は、少なくとも１つのディスプレイデバイス上に表示可能な少なくとも１つのデータ信号のプロットを含む、請求項２６記載のシステム。

【請求項28】

前記少なくとも１つの受信機は、リモートデバイスと通信するように構成された送信機および受信機を備える送受信ユニットを含む、請求項２６記載のシステム。

【請求項29】

免疫応答の神経信号検出のためのシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサを備える処理ユニット；
ウェアラブルセンサからセンサ信号を受信しデータ信号を前記処理ユニットに対して送信するように構成された少なくとも１つの受信機を備える受信ユニットであって、前記ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの信号を検出するように構成される、受信ユニット；
前記受信ユニットと通信するように構成された１つまたは複数の電気回路を備えるセンサユニット；
前記処理ユニットに、
前記受信ユニットからデータ信号を受信するステップ、前記受信されたデータ信号に少なくとも部分的に基づいて前記センサユニットによって測定された被験者の免疫応答を検出するステップ、前記検出された免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を生成するステップ、前記通知を出力として提示するステップ；
を実施させるように構成された命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体；
を備えるシステム。

【請求項30】

前記１つまたは複数の電気回路は、経皮的に生理学的信号を検出するように構成された１つまたは複数のセンサに対して結合される、請求項２９記載のシステム。

【請求項31】

前記システムは、波形および振幅を有する異なる信号を区別するように動作可能である、請求項２９記載のシステム。

【請求項32】

前記出力は、少なくとも１つのディスプレイデバイス上に表示可能な少なくとも１つのデータ信号のプロットを含む、請求項２９記載のシステム。

【請求項33】

前記少なくとも１つの受信機は、リモートデバイスと通信するように構成された送信機および受信機を備える送受信ユニットを含む、請求項２９記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

＜関連出願の相互参照＞
この特許文献は、２０２１年７月２７日に出願された「NEURAL SIGNAL DETECTION OF IMMUNE RESPONSES」と題された米国仮出願第６３／２２６，０８７号の優先権および利益を主張する。前述の特許出願の全内容は、この特許文献の開示の一部として参照により援用される。

【0002】

この特許文献は、ウェアラブルセンサ技術に関する。

【背景技術】

【0003】

疾患状態を判定するための多くの従来の方法は、血液培養および／または実験室試験を使用する。しかし、従来の方法は典型的には時間がかかり、患者の疾患状態識別を遅らせ、治療を遅らせる可能性がある。

【0004】

いくつかの従来のシステムおよび技術プロセスは、患者の末梢神経を刺激するために神経調節信号を生成することができる。これらのシステムのいくつかは、神経刺激に対する応答を検出することができる。これらの従来のシステムおよび技術プロセスのいくつかは、神経刺激に対する応答に基づいて、患者の神経学的および／または精神医学的な疾患を判定し得る。

【0005】

他の従来のシステムおよび技術プロセスは、糖尿病患者における侵襲的に埋め込まれた電極の使用を通して、患者における神経活動を測定することができる。

【0006】

したがって、疾患状態のより効率的かつ非侵襲的な早期検出の必要性が存在する。

【発明の概要】

【0007】

免疫応答の神経信号検出のための装置、システムおよび方法が開示される。免疫応答および炎症応答は、病原体侵襲、組織損傷、およびその他の刺激に応答して迷走神経によって制御される。したがって、特定の迷走神経信号の特性／特徴は、異なる刺激に対する免疫応答と相関する。本明細書に記載の様々な実施形態によれば、迷走神経信号特徴のカタログが生成される。所与の被験者の迷走神経活動および他の生理学的信号が監視され、カタログの特性／特徴と比較される。この比較に基づいて、所与の被験者の病原体曝露の早期検出を達成することができる。さらに、サイトカイン放出などの免疫応答の早期検出は、調節不全または過剰なサイトカイン濃度によって引き起こされる敗血症および敗血症性ショックの早期検出を可能にすることができる。

【0008】

例示的な１態様において、神経信号を介した病原体刺激免疫応答の症状発現前検出のためのシステムが開示される。システムは、既知の病原体で刺激された第１被験者について、第１被験者の迷走神経が延在する第１被験者の頸部領域から神経信号および生理学的信号をシステムに取得させるように構成されたプロセッサを含む処理ユニットを有する。神経信号は、既知の病原体に対する免疫応答として迷走神経を介して自律的に伝達される迷走神経信号を含む。プロセッサはさらに、システムに、神経信号および生理学的信号から、神経信号および生理学的信号にわたる信号特徴を既知の病原体と相関させる複数の履歴ラベルを抽出させるように構成される。プロセッサはさらに、システムに、第２被験者について、第２被験者の迷走神経が延びる第２被験者の頸部領域に接着されたウェアラブルデバイスを介して、第２被験者の第２神経信号を監視させるように構成される。プロセッサは、システムにさらに、複数の履歴ラベルに従って既知の病原体と相関する第２神経信号における特定の信号特徴を識別することに基づいて、第２被験者における既知の病原体に対する免疫応答の発生を判定させるように構成される。プロセッサはさらに、システムに、既知の病原体に対する免疫応答の発生の通知を、第２被験者に関連付けられたパーソナルデバイスを介して第２被験者に提示させるように構成される。

【0009】

別の例示的な態様において、被験者の免疫応答の早期検出のための方法が開示される。本方法は、被験者の表面に取り付けられたウェアラブルセンサを介して、ウェアラブルセンサによって検出された、被験者の少なくとも１つの神経信号と、被験者の少なくとも１つの生理学的信号とを受信することを含む。本方法はさらに、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理学的信号にわたる複数の信号特徴を、１つまたは複数の過去の免疫応答に関連する過去の信号ラベルと比較することを含む。方法はさらに、比較に基づいて、被験者の免疫応答の発生を識別することを含む。本方法は、被験者のパーソナルデバイスを介して、被験者に対して提示される免疫応答の発生を通知することを含む。

【0010】

別の例示的な態様において、記憶された実行可能コンピュータコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。実行可能コンピュータコードはプロセッサに以下を含む動作を実行させるように構成された命令を含む：被験者の表面に取り付けられたウェアラブルセンサを介して、ウェアラブルセンサによって検出された、被験者の少なくとも１つの神経信号と、被験者の少なくとも１つの生理信号とを受信する；少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴を、１つまたは複数の過去の免疫応答に関連付けられた履歴信号ラベルと比較する；比較に基づいて、被験者の免疫応答の発生を識別する；被験者の個人用デバイスを介して被験者に対して提示される免疫応答の発生を通知する。

【0011】

別の例示的な態様において、免疫応答識別のためのシステムが開示される。システムは、被験者の表面に取り付けられたウェアラブルデバイスを含む。ウェアラブルデバイスは、被験者からセンサデータを経皮的に収集するように構成される。システムは、少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを含む処理ユニットをさらに含む。少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのメモリに記憶された命令を実行して、ウェアラブルセンサから受信されたデータを介して、被験者の少なくとも１つの神経信号および被験者の少なくとも１つの生理学的信号を処理ユニットに検出させる。少なくとも１つのプロセッサはさらに、処理ユニットに、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理学的信号にわたる複数の信号特徴を、過去の免疫応答に関連する過去の信号ラベルと比較させる。少なくとも１つのプロセッサはさらに、処理ユニットに、比較に基づいて被験者の免疫応答の発生を識別させる。少なくとも１つのプロセッサはさらに、処理ユニットに、被験者のパーソナルデバイスを介して、被験者に対して提示されるべき免疫応答の発生を通知させる。

【0012】

いくつかの態様において、システムは以下を有する：処理ユニット；ウェアラブルセンサから少なくとも１つのセンサ信号を受信するように構成された受信ユニットであって、ウェアラブルセンサは患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される、受信ユニット；処理ユニットに、受信ユニットからデータ信号を自動的に受信させ、データ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させ、免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成し、システムのユーザに通知を自動的に提示させるように構成された命令を有する有形非一時的コンピュータ可読媒体。

【0013】

本特許開示で説明される主題は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を提供する特定の方法で実装され得る。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】開示された技術による、免疫応答の神経信号検出のためのシステムの例示的な実施形態のブロック図である。

【0015】

【図2】開示された技術による免疫応答の神経信号検出のためのシステムの別の例示的な実施形態のブロック図である。

【0016】

【図3】開示される技術の例示的な実施形態による、例示的なウェアラブルセンサアレイを図示する。

【0017】

【図4】開示された技術による免疫応答の神経信号検出のための方法の例示的な実施形態のフロー図である。

【0018】

【図5】開示された技術による免疫応答の神経信号検出のための方法の別の例示的な実施形態のフロー図である。

【0019】

【図6】既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第１患者からの生理学的信号のデータプロットである。

【0020】

【図7】既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第１患者からの神経信号のデータプロットである。

【0021】

【図8】ＬＰＳ注射に応答した患者からの神経信号に対する生理学的信号を既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0022】

【図9】ＬＰＳ注射に応答した第１患者からの神経信号に対する生理学的信号を第２持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0023】

【図10】ＬＰＳ注射に応答した第２患者からの神経信号に対する生理学的信号を第３期間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0024】

【図11】既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号のデータプロットである。

【0025】

【図12】ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に対する生理学的信号を第４期間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0026】

【図13】ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に生理学的信号を、第５期間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0027】

【図14】ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に対する生理学的信号を、第６持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0028】

【図15】ＬＰＳ注射に応答した第２患者からの神経信号に対する生理学的信号を第７期間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0029】

【図16】ＬＰＳ注射に応答した第４患者からの生理学的信号に神経信号を第１期間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。

【0030】

【図17】本技術による例示的な機械学習または深層学習モデルのための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の例示的な実施形態を示す図を示す。

【0031】

【図18】本技術による例示的な機械学習または深層学習モデルのための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の例示的な実施形態を示す図を示す。

【発明を実施するための形態】

【0032】

免疫応答の神経信号検出のための装置、システム、および方法が開示される。本開示と一致する実施形態はコンピュータ技術およびセンサ技術に基づいており、神経信号を含む様々なタイプの信号を収集、記憶、および／または処理することを含み得る。開示される実施形態による神経信号の収集および処理は、患者における免疫応答の根本原因を識別する有効性を改善することができる。免疫応答の根本原因は、特定の病原体であり得る。開示される実施形態による神経信号の収集および処理は、患者における免疫応答の根本原因の治療における効率の改善をもたらし得る。免疫応答および／または免疫応答の根本原因は、開示された技術による実施形態の使用によって、発症前患者において識別され得る。開示されるシステムおよび方法は、従来のデバイスおよび技術的プロセスよりも、患者における初期段階の炎症および／またはサイトカイン応答を検出する効率を改善することができる。任意の感染の前（例えば、感染前の通常の活動中）に、開示されたシステムおよび方法を使用して神経信号を収集および処理することにより、開示された実施形態の採用を通して、患者における宿主免疫応答の重症度、罹患率、および死亡率を予測することができる。

【0033】

いくつかの態様において、免疫応答の変化を検出するためのシステムおよび方法が開示される。免疫応答の変化は炎症の進行；患者の改善（例えば、患者の改善は医学的治療に基づくことができる）；および／または患者の悪化を示し得る。

【0034】

いくつかの態様において、感染に関連する炎症の変化を予測し得るベースライン記録に基づいて、感染前または炎症前活性を検出するためのシステムおよび方法が開示される。

【0035】

図１は、開示される実施形態に基づく、免疫応答の神経信号検出のためのシステム１００のブロック図である。システム１００は、処理ユニット１１０と、受信ユニット１２０と、ウェアラブルセンサ１３０と、有形の非一時的コンピュータ可読媒体１５０とを含み得る。処理ユニット１１０は、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。受信ユニット１２０は、少なくとも１つの受信機を含むことができる。受信ユニット１２０は、センサ信号１３５を受信するように構成され得る。センサ信号１３５は、ウェアラブルセンサ１３０から通信することができる。センサ信号１３５は、複数のウェアラブルセンサ１３０から通信される複数のセンサ信号を含むことができる。ウェアラブルセンサ１３０は、患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成することができる。ウェアラブルセンサ１３０は、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成することができる。センサ信号１３５のうちの少なくとも１つは、神経信号の少なくとも一部を含むことができる。受信ユニット１２０は、データ信号１２５を処理ユニット１１０に対して通信するように構成され得る。データ信号１２５は、複数のデータ信号を含むことができる。コンピュータ可読媒体１５０は、データ１５１およびプログラム１５２を含むことができる。データ１５１は、センサ信号１３５、データ信号１２５、生理学的信号、および／または患者に対応する任意の他のデータに対応するデータを有し得る。プログラム１５２は命令を含むことができる。処理ユニット１１０は、プログラム１５２内に記憶された命令を実行するように構成され得る。プログラム１５２は、免疫応答検出部１５４を含み得る。プログラム１５２は、通知生成部１５５を有することができる。図１に示される構成要素の特定の配置は限定的ではない。システム１００は、追加成分、またはより少ない構成要素を含むことができる。システム１００の複数の構成要素は、同じ物理コンピューティングデバイスまたは異なる物理コンピューティングデバイスを使用して実装することができる。

【0036】

いくつかの実施形態において例えば、ウェアラブルセンサ（例えば、１３０）は、心電図（ＥＣＧ）センサ、脳波（ＥＥＧ）センサ、および／または磁化センサ、例えば脳磁図（ＭＥＧ）センサを含むことができる。いくつかの実施形態において、ウェアラブルセンサは、各々が信号の少なくとも一部を検出する電極のアレイを含む。

【0037】

コンピュータ可読媒体１５０のいくつかの例示的実施形態において、システム１００は免疫応答検出部１５４を含むことができる。免疫応答検出部１５４は、処理ユニット１１０に、免疫応答検出部１５４のデータ処理プロトコルに従って分析されたデータ信号１２５に少なくとも部分的に基づいて、免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答検出部１５４は、処理ユニット１１０に、免疫応答の変化を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答の変化は、被験者から収集されたデータ信号１２５の特定の信号特徴または態様を識別することに基づいて自動的に検出することができる。例えば、データ信号１２５が神経信号を含む場合、神経スパイクの数、平均信号振幅、スパイク周波数、信号持続時間、または神経信号の他の要因などの信号の特徴または態様の変化を識別することに基づいて、免疫応答の変化を免疫応答検出部１５４によって自動的に検出することができる。

【0038】

システム１００のいくつかの実施形態は、通知生成部１５５を含むことができる。通知生成部１５５は、処理ユニット１１０に、免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成させるように構成された命令を含むことができる。通知生成部１５５は、処理ユニット１１０に、免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて、変化通知を自動的に作成させるように構成された命令を含むことができる。

【0039】

いくつかの実施形態において、例えば、プログラム１５２は、処理ユニット１１０に、通知１１５をシステム１００のユーザに対して自動的に提示させるように構成された命令を含むことができる。通知１１５は変更通知を含むことができる。限定ではなく例として、通知１１５は、警告、メッセージ、ストリーミングデータ、および／または任意の他の通知を含むことができる。通知１１５は、表示装置１６０に対して送信することができる。表示装置１６０は、複数の表示装置を含むことができる。表示装置１６０は、表示装置１６０上に提示するための通知１１５をレンダリングするように構成されたグラフィックス処理ユニット１６５に関連付けられ得る。

【0040】

いくつかの実施形態において、例えば、プログラム１５２は、処理ユニット１１０に、少なくとも１つのデータ信号１２５のプロットを少なくとも１つのディスプレイ１６０上に自動的に提示させるように構成された命令を含むことができる。プロットは、１つまたは複数の神経信号の振幅における複数のスパイクを含むことができる。

【0041】

いくつかの実施形態において、システム１００は、送受信ユニット１７０を含むことができる。送受信ユニット１７０は、少なくとも１つの送受信機を含むことができる。送受信機は、少なくとも１つの送信機および少なくとも１つの受信機を含むことができる。送受信機は、少なくとも１つのリモートデバイス１９０と通信するように構成され得る。送受信機はたとえば、Wi－Fi、Bluetooth（登録商標）、Bluetooth Low Energy（BLE）、Zigbee、３G／４G／LTE／５Gセルラー通信方法、および／または任意の他の通信プロトコルを介してリモートデバイス１９０と通信するように構成され得る。送受信機は、１つまたは複数のアンテナを含み得る。プログラム１５２は、処理ユニット１１０に、送受信ユニット１７０を使用してリモートデバイス１９０に対して通知を自動的に送信させるように構成された命令を有することができる。通知は、少なくとも１つのリモート通知１７５を含むことができる。リモート通知１７５は、変更通知を含むことができる。限定ではなく例として、少なくとも１つのリモート通知１７５は、アラート、メッセージ、ストリーミングデータ、および／または任意の他の通知を含むことができる。リモートデバイス１９０は、複数のリモートデバイスを含むことができる。リモート通知１７５は、ネットワーク１８０の使用を介して送受信ユニット１７０からリモートデバイス１９０に対して送信され得る。限定ではなく例として、リモートデバイス１９０は、ユーザ、リモートオペレータ、医療専門家、および／または任意の他のユーザによって使用され得る。システム１００は、リモートデバイス１９０から動作命令を受け入れるように構成され得る。

【0042】

いくつかの実施形態において、プログラム１５２は、処理ユニット１１０に、送受信ユニット１７０の使用を通して少なくとも１つのリモートデバイス１９０に対してデータ信号１２５を自動的に送信させるように構成された命令を含むことができる。

【0043】

いくつかの実施形態において、プログラム１５２は、処理ユニット１１０に、受信ユニット１２０からデータ信号１２５を自動的に受信させるように構成された命令を含むことができる。データ信号１２５は、１つまたは複数のセンサ信号１３５を含むことができる。受信ユニット１２０は、増幅器を含むことができる。受信ユニット１２０は、１つまたは複数のセンサ信号１３５に対して１つまたは複数のフィルタを適用するように構成され得る。受信ユニット１２０は、アナログセンサ信号をデジタルセンサ信号に変換するように構成され得る。プログラム１５２は、データ信号処理部１５３を含み得る。データ信号処理部１５３は、処理ユニット１１０にデータ信号１２５を自動的に処理させるように構成された命令を含むことができる。データ信号１２５を処理することは、フィルタリング、変調、符号化、アナログ信号をデジタルに変換すること、デジタル信号をアナログに変換すること、誤り訂正を実行すること、および／または複数の信号を多重化することを含むことができる。データ信号１２５は、少なくとも１つのリモートデバイス１９０への通信の前に処理され得る。いくつかの実施形態において、データ信号１２５は神経信号（例えば、迷走神経信号）または生理学的信号を表す。

【0044】

いくつかの例示的な実施形態において、コンピュータ可読媒体１５０、システム１００は感染検出部１５６を含むことができる。感染検出部１５６は、処理ユニット１１０に、免疫応答が患者の感染に基づくものであることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者における感染に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づき得る。代替的に、または追加的に、免疫応答が患者の感染に基づくという判定は、患者の心拍数、呼吸数、呼吸相、および／または皮膚電気活動に基づき得る。例えば、少なくとも１つの神経信号は、患者の呼吸サイクルのピーク吸気で検出および／または分析され得る。したがって、いくつかの実施形態において、神経信号は患者の生理学的信号と相関され、これにより、神経信号の特定の信号特徴を識別する。免疫応答が患者の感染に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号１２５の処理に基づくことができる。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号にわたる特定の信号特徴は、過去の患者感染に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0045】

いくつかの実施形態において、コンピュータ可読媒体１５０、システム１００はサイトカイン検出部１５７を含むことができる。サイトカイン検出部１５７は、処理ユニット１１０に、免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくものであることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。サイトカイン応答は、１つ以上のサイトカイン型および／またはサイトカイン濃度を含むことができる。サイトカイン検出部１５７は、処理ユニット１１０に、サイトカイン応答が特定のサイトカイン、サイトカイン濃度、および／またはサイトカイン型に基づいていることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づき得る。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、患者の心拍数、呼吸数、呼吸相、および／または皮膚電気活動に基づき得る。例えば、少なくとも１つの神経信号は、患者の呼吸サイクルのピーク吸気で検出および／または分析され得る。したがって、いくつかの実施形態において、神経信号は患者の生理学的信号と相関され、これにより、神経信号の特定の信号特徴を識別する。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号１２５の処理に基づくことができる。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的シグナルにわたる特定の信号特徴は、過去のサイトカイン応答に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0046】

いくつかの実施形態において、コンピュータ可読媒体１５０、システム１００は病原体検出部１５８を含むことができる。病原体検出部１５８は、処理ユニット１１０に、免疫応答が患者の病原体に基づいていることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者の病原体に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づくことができる。免疫応答が患者の病原体に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号１２５の処理に基づくことができる。病原体検出部１５８は、処理ユニット１１０に患者内の特定の病原体を自動的に識別させるように構成された命令を含むことができる。患者における特定の病原体の識別は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づき得る。患者における特定の病原体の識別は、１つまたは複数のデータ信号１２５を処理することに基づき得る。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号にわたる特定の信号特徴は、特定の病原体に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0047】

特定の病原体は、以前に知られているものであってもよく、または知られていなくてもよい。特定の病原体は、例えばＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２型である。

【0048】

いくつかの実施形態において、１つまたは複数のデータ信号１２５を処理するために、様々な免疫応答（例えば、感染、サイトカイン応答、特定の病原体に基づく応答）に関連する履歴ラベルがアクセスされる。履歴ラベルは、システム１００がネットワーク１８０を介してアクセスすることができるプラットフォームまたはデータベース上で生成、記憶、および／または管理することができる。いくつかの実施形態において、履歴ラベルのカタログまたはライブラリが、データ１５１などのシステム１００上にローカルに記憶される。

【0049】

いくつかの実施形態において、センサ信号（例えば、１３５）は心電図信号を含み得る。センサ信号（例えば、１３５）は脳波信号を含むことができる。センサ信号（例えば、１３５）は、磁化信号を含むことができる。

【0050】

図２は、システム１００を含む、開示される実施形態に基づく、免疫応答の神経信号検出のためのシステム２００の第２例のブロック図である。システム２００は、処理ユニット２１０と、受信ユニット２２０と、ウェアラブルセンサアレイ２３７と、有形の非一時的コンピュータ可読媒体２５０とを含み得る。処理ユニット２１０は、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。受信ユニット２２０は、少なくとも１つの受信機を含むことができる。受信ユニット２２０は、ウェアラブルセンサアレイ２３７から少なくとも１つのセンサ信号を受信するように構成され得る。ウェアラブルセンサアレイ２３７は複数の電気回路（例えば、２４０、２４１、・・・２４９）を含むことができる。各電気回路は２つ以上のセンサ（例えば、２３０ａおよび２３０ｂ、２３１ａおよび２３１ｂ、…２３９ａおよび２３９ｂ）に対して結合され得る。センサ（例えば、２３０ａおよび２３０ｂ、２３１ａおよび２３１ｂ、…２３９ａおよび２３９ｂ）は、患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成され得る。センサ（例えば、２３０ａおよび２３０ｂ、２３１ａおよび２３１ｂ、…２３９ａおよび２３９ｂ）は、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成され得る。センサ信号の少なくとも１つは、神経信号の少なくとも一部を含むことができる。受信ユニット２２０は、データ信号を処理ユニット２１０に対して通信するように構成され得る。コンピュータ可読媒体２５０は、データ２５１およびプログラム２５２を含むことができる。データ２５１は例えば、電極信号、データ信号、生理学的信号、および／または患者に対応する任意の他のデータに対応するデータを含むことができる。プログラム２５２は命令を含むことができる。処理ユニット２１０は、プログラム２５２内に記憶された命令を実行するように構成され得る。プログラム２５２は、免疫応答検出部２５４を含み得る。プログラム２５２は、通知生成部２５５を含むことができる。図２に示される構成要素の配置は、限定することを意図するものではない。システム２００は、追加コンポーネントまたはより少ない構成要素を含むことができる。システム２００の複数の構成要素は、同じ物理コンピューティングデバイスまたは異なる物理コンピューティングデバイスを使用して実装され得る。

【0051】

いくつかの実施形態は、免疫応答検出部２５４を含むことができる。免疫応答検出部２５４は、データ信号に少なくとも部分的に基づいて、処理ユニット２１０に免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答検出部２５４は、処理ユニット２１０に免疫応答の変化を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。例えば、免疫応答検出部２５４は、データ信号を、患者の正常または休止状態に関連する履歴ラベルと比較するための命令を含む。

【0052】

いくつかの実施形態は、通知生成部２５５を含むことができる。通知生成部２５５は、処理ユニット２１０に、免疫に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成させるように構成された命令を含むことができる。通知生成部２５５は、処理ユニット２１０に、免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて、変化通知を自動的に作成させるように構成された命令を含むことができる。

【0053】

いくつかの実施形態において、電気回路（例えば、２４０、２４１、…２４９）はインピーダンスアーチファクトを低減するように構成され得る。例えば、電気回路の少なくとも一部（例えば、２４０、２４１、…２４９）をコイル状に巻くことができる。各電気回路（例えば、２４０、２４１、…２４９）は、増幅器を含むことができる。

【0054】

いくつかの実施形態において、ウェアラブルセンサアレイ２３７は少なくとも１つのウェアラブル材料を含むことができる。ウェアラブル材料は、可撓性および／または伸縮性であってもよい。ウェアラブルセンサアレイ２３７は小さな接触フットプリントを含むことができ、例えば、接触フットプリントは、１５ｍｍ×９０ｍｍのサイズとすることができる。ウェアラブルセンサアレイ２３７は低プロファイルを含むことができ、例えば、プロファイルは２ｍｍの高さを有することができる。ウェアラブルセンサアレイ２３７は軽量であってもよく、例えば、重量は、センサ当たり１ｇ以下であってもよい。ウェアラブルセンサアレイ２３７は、１つ以上の集積回路を含むことができる。ウェアラブルセンサアレイ２３７は、１つ以上の生理学的センサを含むことができる。例えば、表面カップ電極は、直径１０ｍｍを有することができる。生理学的センサは、生理学的信号を通信するように構成され得る。

【0055】

いくつかの実施形態において、ウェアラブルセンサアレイ２３７は、最小および／または最大空間分解能で構成され得る。例えば、最大空間分解能は２ｍｍとすることができる。ウェアラブルセンサアレイ２３７は、最小時間分解能で構成することができる。例えば、最小時間分解能は、毎秒２７０試料を含むことができる。

【0056】

いくつかの実施形態において、ウェアラブルセンサアレイ２３７は光ポンプ式磁力計（ＯＰＭ）を含むことができる。ウェアラブルセンサアレイ２３７内の各個々のＯＰＭセンサは例えば、１２．４ｍｍ×１６．６ｍｍ×２４．４ｍｍのフットプリントを有することができる。ＯＰＭは、生物学的磁場を感知するように構成され得る。生物学的磁場は、１つまたは複数の神経信号を含むことができる。

【0057】

いくつかの実施形態において、システム２００は、送受信ユニット２７０を含むことができる。送受信ユニット２７０は、少なくとも１つの送受信機を含むことができる。送受信機は、少なくとも１つのリモートデバイス２９０と通信するように構成され得る。プログラム２５２は、処理ユニット２１０に、送受信ユニット２７０の使用を介してリモートデバイス２９０に通知を自動的に送信させるように構成された命令を含むことができる。通知は、警告、メッセージ、ストリーミングデータ、および／または任意の他の通知を含むことができる。通知は、変更通知とすることができる。限定ではなく例として、リモートデバイス２９０は、ユーザ、リモートオペレータ、医師、医療専門家、および／または任意の他のユーザによって使用され得る。システム２００は、リモートデバイス２９０からの動作命令を受け入れるように構成することができる。

【0058】

いくつかの実施形態において、プログラム２５２は、処理ユニット２１０に、送受信ユニット２７０の使用を通して少なくとも１つのリモートデバイス２９０に対してデータ信号を自動的に送信させるように構成された命令を含むことができる。

【0059】

いくつかの実施形態において、プログラム２５２は、処理ユニット２１０に受信ユニット２２０からデータ信号を自動的に受信させるように構成された命令を含むことができる。データ信号は、１つまたは複数のセンサ信号を含むことができる。受信ユニット２２０は増幅器を含むことができる。受信ユニット２２０は、１つまたは複数のセンサ信号に対して１つまたは複数のフィルタを適用するように構成され得る。フィルタは、アーチファクトを除去し、高周波数を通過させ、低周波数を通過させ、および／または周波数の帯域を通過させるように構成され得る。受信ユニット２２０は、アナログセンサ信号をデジタルセンサ信号に変換するように構成され得る。プログラム２５２は、データ信号処理部２５３を含み得る。データ信号処理部２５３は、処理ユニット２１０にデータ信号を自動的に処理させるように構成された命令を含むことができる。データ信号を処理することは、フィルタリングすること、変調すること、符号化すること、アナログ信号をデジタルに変換すること、デジタル信号をアナログに変換すること、誤り訂正を実行すること、および／または複数の信号を多重化することを含み得る。データ信号は、少なくとも１つのリモートデバイス２９０への通信の前に処理され得る。

【0060】

いくつかの実施形態において、プログラム２５２は、感染検出部２５６を含むことができる。感染検出部２５６は、処理ユニット２１０に、免疫応答が患者の感染に基づくものであることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者の感染に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づくことができる。免疫応答が患者の感染に基づくという判定は、患者の心拍数、呼吸数、呼吸相、および／または皮膚電気活動に基づき得る。例えば、少なくとも１つの神経信号は、患者の呼吸サイクルのピーク吸気で検出および／または分析され得る。したがって、いくつかの実施形態において、神経信号は患者の生理学的信号と相関され、これにより、神経信号の特定の信号特徴を識別する。免疫応答が患者の感染に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号の処理に基づくことができる。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号にわたる特定の信号特徴は、感染に基づいて過去の免疫応答に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0061】

いくつかの実施形態において、プログラム２５２は、サイトカイン検出部２５７を含むことができる。サイトカイン検出部２５７は、処理ユニット２１０に、免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくものであることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。サイトカイン検出部２５７は、処理ユニット２１０に、サイトカイン応答が特定のサイトカイン、サイトカイン濃度、および／またはサイトカイン型に基づいていることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づき得る。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、患者の心拍数、呼吸数、呼吸相、および／または皮膚電気活動に基づくことができる。例えば、少なくとも１つの神経信号は、患者の呼吸サイクルのピーク吸気で検出および／または分析することができる。したがって、いくつかの実施形態において、神経信号は患者の生理学的信号と相関され、これにより、神経信号の特定の信号特徴を識別する。免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号の処理に基づくことができる。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的シグナルを横切る特定の信号特徴は、過去のサイトカイン応答に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0062】

いくつかの実施形態において、プログラム２５２は、病原体検出部２５８を含むことができる。病原体検出部２５８は、処理ユニット２１０に、免疫応答が患者の病原体に基づいていることを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答が患者の病原体に基づくという判定は、患者の少なくとも１つの神経信号の検出に基づくことができる。免疫応答が患者の病原体に基づくという判定は、１つまたは複数のデータ信号の処理に基づくことができる。病原体検出部２５８は、処理ユニット２１０に患者内の特定の病原体を自動的に識別させるように構成された命令を含むことができる。患者における特定の病原体の識別は、患者に由来する少なくとも１つの神経信号、生理学的シグナル、またはそれらの組み合わせの検出に基づくことができる。患者における特定の病原体の識別は、１つまたは複数のデータ信号の処理に基づくことができる。特定の病原体は、以前から知られている場合もあり、または知られていないこともある。特定の病原体は、ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２であり得る。例えば、特定の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸相、皮膚電気活動）において識別される。少なくとも１つの神経信号および／または生理学的信号にわたる特定の信号特徴は、特定の病原体に関連する履歴ラベルと比較される。履歴ラベルは、患者に固有であってもよく、患者の人口統計に固有であってもよく、および／または同様のものであってもよい。

【0063】

いくつかの実施形態において、免疫応答の神経信号検出のためのシステム（例えば、１００、２００）は着用可能であり得る。システムは、ウェアラブルコンポーネントを含むことができる。例えば、処理ユニット（例えば、１１０、２１０）は、着用可能であり得る。処理ユニットは、ウェアラブルセンサアレイ（例えば、２３７）に対して物理的に接続することができる。例えば、受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は、着用可能であり得る。受信ユニットは、ウェアラブルセンサアレイ（例えば、２３７）に対して物理的に接続することができる。例えば、コンピュータ可読媒体（例えば、１５０、２５０）は、着用可能であり得る。コンピュータ可読媒体は、ウェアラブルセンサアレイ（例えば、２３７）に対して物理的に接続され得る。例えば、送受信ユニット（例えば、１７０、２７０）は、着用可能であり得る。送受信ユニットは、ウェアラブルセンサアレイ（例えば、２３７）に対して物理的に接続することができる。

【0064】

いくつかの実施形態において、受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は送信機を含むことができる。送信機は、１つまたは複数のデータ信号を処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に対して送信するように構成され得る。たとえば、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルコンピューティングシステム、および／または任意の他のコンピューティングシステムなどのコンピューティングシステムの一部であり得る。コンピューティングシステムはコンピュータ可読媒体（例えば、１５０、２５０）を含むことができる。コンピューティングシステムは送受信ユニット（例えば、１７０、２７０）を含むことができる。

【0065】

いくつかの実施形態において、受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は患者の迷走神経、患者の交感神経、患者の脊髄神経、および／または患者の任意の他の神経構造のうちの１つまたは複数において少なくとも１つの神経信号を検出するように構成され得る。受信ユニット（たとえば、１２０、２２０）は、患者の迷走神経、患者の交感神経、患者の脊髄神経、および／または患者の任意の他の神経構造のうちの１つまたは複数における少なくとも１つの神経信号の変化を検出するように構成され得る。受信ユニット（たとえば、１２０、２２０）は、複数の神経信号を区別するように構成され得る。例えば、複数の神経信号の少なくともいくつかの各々は、別個の周波数を含むことができる。例えば、複数の神経信号のうちの少なくともいくつかは、別個の発火パターンまたはネスト発火周波数を含み得る。例えば、複数の神経信号の少なくともいくつかの各々は、別個の振幅を含むことができる。複数の神経信号は、複数のニューロンから発することができる。複数のニューロンは、ニューロンの１つまたは複数のグループを含むことができる。

【0066】

いくつかの実施形態において、クラスタリング技法を使用して、神経信号を比較し、区別する。例えば、複数の神経信号が与えられると、各神経信号に対する次元削減のためにｔ分布確率的近傍埋め込み（Ｔ－ＳＮＥ）が実行される。続いて、クラスタリングアルゴリズムが訓練され、縮小次元神経信号をクラスタリングするために使用される。

【0067】

いくつかの実施形態において受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は、患者の少なくとも１つの生理学的信号を検出するように構成され得る。受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は、少なくとも１つの生理学的信号の変化を検出するように構成され得る。受信ユニット（例えば、１２０、２２０）は、複数の生理学的信号を区別するように構成され得る。例えば、複数の生理学的信号の少なくともいくつかの各々は、別個の周波数を含むことができる。例えば、複数の生理学的信号のうちの少なくともいくつかは、別個の発火パターンを含むことができる。例えば、複数の生理学的信号の少なくともいくつかの各々は、別個の振幅を含むことができる。

【0068】

いくつかの実施形態においてシステム（例えば、１００、２００）は、患者からの複数の神経信号を区別するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、第１迷走神経または交感神経波形を第２迷走神経または交感神経波形と区別するように構成され得る。区別により、システム（例えば、１００、２００）は、神経波形または信号の変化に基づいて免疫応答の変化を判定するように構成される。いくつかの例では、システム（たとえば、１００、２００）はデータモデル（たとえば、機械学習モデル）を使用して、２つの神経信号間に有意な変化が存在するかどうかを判定する。システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の神経信号を１つまたは複数の以前の神経信号と比較するように構成され得る。以前の神経信号は同じ患者から、または１人以上の他の患者からのものであり得る。以前の神経信号は、特定の病原体および／または疾患に対する免疫応答として分類され得る。システム（たとえば、１００、２００）は、１つの神経構造に基づく波形を他の神経構造に基づく波形から区別するように構成され得る。例えば、システム（例えば、１００、２００）は、別の神経構造からの神経波形に従って、迷走神経または交感神経波形を区別するように構成され得る。

【0069】

いくつかの実施形態においてシステム（例えば、１００、２００）は、患者からの複数の生理学的信号を区別するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、第１生理学的波形を第２生理学的波形と区別するように構成され得る。システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の生理学的信号を１つまたは複数の以前の生理学的信号と比較するように構成され得る。以前の生理学的信号は同じ患者から、または１人以上の他の患者からのものであり得る。以前の生理学的シグナルは、特定の病原体および／または疾患に対する免疫応答として分類することができる。

【0070】

いくつかの実施形態においてシステム（例えば、１００、２００）は、患者の少なくとも１つの神経信号の変化を検出するように構成され得る。変化は、患者からの以前の神経信号からの周波数の変化に基づくことができる。例えば、神経信号の発火周波数は、患者からの以前の神経信号の発火周波数から区別することができる。変化は、患者からの以前の神経信号からの振幅の変化に基づくことができる。例えば、神経信号の振幅は、患者からの以前の神経信号の振幅から区別することができる。この変化は、患者からの複数の以前の神経信号からの発火周波数の変化に基づくことができる。例えば、複数の神経信号の発火周波数は、患者からの複数の以前の神経信号の発火周波数から区別され得る。発火周波数または振幅以外の信号特徴は、履歴ラベル、または以前の神経信号の態様と比較することができる。患者からの以前の神経信号は、患者の休止状態中に捕捉された１つまたは複数の神経信号を含むことができる。患者の神経信号の変化の検出は、患者の心拍数、呼吸数、呼吸相、および／または皮膚電気活動に基づくことができる。

【0071】

いくつかの実施形態において、免疫応答の神経信号検出のためのシステム（例えば、１００、２００）は、１つ以上の神経信号が閾値を超えるときを判定するように構成され得る。例えば、システム（例えば、１００、２００）は、神経信号がサイトカイン－神経信号閾値に達するときを判定するように構成され得る。サイトカイン－神経信号閾値は、１つまたは複数の特定のサイトカイン、サイトカイン濃度、および／またはサイトカイン型に基づくことができる。サイトカイン－神経信号閾値を交差する神経信号の判定は、炎症に対する免疫応答を示し得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の神経信号の発火周波数が発火周波数閾値を横切るときを判定するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の神経信号のスパイク周波数がスパイク周波数閾値を横切るときを判定するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の神経信号のスパイク振幅が神経信号スパイク振幅閾値と交差するときを判定するように構成され得る。

【0072】

いくつかの実施形態において、免疫応答の神経信号検出のためのシステム（例えば、１００、２００）は、１つ以上の生理学的信号が閾値を超えるときを判定するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の呼吸信号が呼吸信号スパイク振幅閾値と交差するときを判定するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の呼吸信号における高および／または低呼吸スパイクが呼吸相閾値を横切るときを判定するように構成され得る。たとえば、システム（たとえば、１００、２００）は、１つまたは複数の呼吸信号における高および／または低呼吸スパイクが所定の時間の間、呼吸相閾値を超えたままであるときを判定するように構成され得る。したがって、システム（例えば、１００、２００）は、神経信号および生理学的信号の両方の信号特徴を使用して、患者または被験者における免疫応答を識別するように構成される。

【0073】

いくつかの実施形態において、免疫応答の神経信号検出のためのシステム（例えば、１００、２００）は神経分類器を有することができる。神経分類器は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、１つまたは複数の神経信号の１つまたは複数の特徴または態様を分類されたデータへ自動的に分類させるように構成された命令を含み得る。神経分類器は、１つまたは複数のデータモデルに基づき得る。神経信号の特徴は、周波数、周波数の変化、振幅、振幅の変化、および／または１つまたは複数の神経信号の波形の任意の他の態様を含むことができる。神経信号の少なくともこれらの特徴は、様々な処理技術を使用して識別される。例えば、振幅閾値法は、神経信号の神経スパイクを検出するために使用される。

【0074】

神経信号の特徴または態様は、免疫応答の以下の原因の１つまたは複数に従って分類することができる：炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、および／または特定の疾患。神経信号の特徴の分類は、１つまたは複数のデータ信号からの特徴の識別を含むことができる。神経信号の特徴の分類は、１つまたは複数の生理学的信号の１つまたは複数の特徴に基づくことができる。神経信号の特徴の分類は、患者の安静状態に基づくことができる。神経信号の特徴の分類は、神経信号の識別された特徴を１つまたは複数のデータモデルからのデータと相関させることを含むことができる。

【0075】

いくつかの実施形態は、１つまたは複数のデータモデルを含むことができる。データモデルは、神経信号の特徴、患者における免疫応答の原因、および／または１つまたは複数の生理学的信号の特徴の任意の組合せを編成するように構成することができる。データモデルは、１つまたは複数のラベルを含むことができる。ラベルは、神経信号の特徴を既知の病原体および／または疾患と相関させるために使用され得る。神経信号の特徴を既知の血中サイトカイン濃度と相関させるために、ラベルを使用することができる。既知の血中サイトカイン濃度は、１つまたは複数の特定のサイトカイン、サイトカイン濃度、および／またはサイトカイン型に固有であり得る。ラベルは、神経信号の特徴を生理学的信号の特徴と相関させるために使用することができる。データモデルを拡張できる。データモデルの拡張は、新しいラベル付きサンプルに基づくことができる。新たなラベル試料は、１人以上の患者からの神経信号に基づいてラベルすることができる。ラベルされた試料は、追加のデータクラスを含むことができる。１つまたは複数のデータモデルは、既知の免疫応答（例えば、既知の病原体、既知の疾患、既知のサイトカイン濃度）と相関するかまたは関連するラベルを介して訓練され、神経信号および／または生理学的シグナル（およびその信号特徴）が既知の免疫応答を示すかどうかを予測する、機械学習モデル、ディープラーニングモデル、ディープニューラルネットワークなどを含み得る。

【0076】

いくつかの実施形態において、分類されたデータを用いて、１つまたは複数の神経信号を、免疫応答の以下の原因の１つまたは複数と相関させることができる：炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、および／または特定の疾患。分類されたデータは、１つまたは複数のシステムと共有できる。分類されたデータは、１つまたは複数のシステムで使用できる。分類されたデータは、１つまたは複数のシステムからのデータ信号に基づくことができる。分類されたデータは、クラウドベースのデータベースおよび／またはシステムベースのデータベース（たとえば、データ１５１、２５１）に記憶され得る。分類されたデータは、以前に取得されたデータインデックスライブラリと比較することができる。例えば、分類されたデータは、既知の免疫応答の間における神経信号および／または生理学的シグナルの以前のモニタリングに基づいて判定される既知の免疫応答に対応するラベルを含む。

【0077】

いくつかの実施形態において、分類されたデータは、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）を使用して生成される。例えば、ＯＰＭは既知の免疫応答をしている被験者の皮膚表面に対して接着され、ＯＰＭは既知の免疫応答中に神経信号および／または生理学的シグナルを収集するように構成される。いくつかの実施形態において、ＯＰＭは、磁気的に遮蔽された部屋などの絶対ゼロ磁場環境で使用される。

【0078】

いくつかの実施形態は、免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）を含み得る。免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、分類されたデータを自動的に用いて免疫応答を検出させるように構成された命令を含むことができる。免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、分類されたデータを自動的に用いて免疫応答の変化を検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0079】

いくつかの実施形態は感染検出部（例えば、１５６、２５６）を含む。感染検出部（例えば、１５６、２５６）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、分類されたデータを自動的に使用させて、免疫応答が患者の感染に基づくものであることを判定させるように構成された命令を含むことができる。

【0080】

いくつかの実施形態はサイトカイン検出部（例えば、１５７、２５７）を含み得る。サイトカイン検出部（例えば、１５７、２５７）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、分類されたデータを自動的に使用させて、免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくことを判定させるように構成された命令を含むことができる。サイトカイン検出部（例えば、１５７、２５７）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、サイトカイン応答が特定のサイトカイン、サイトカイン濃度、および／またはサイトカイン型に基づくことを自動的に判定させるように構成された命令を含むことができる。

【0081】

いくつかの実施形態は病原体検出部（例えば、１５８、２５８）を含み得る。病原体検出部（例えば、１５８、２５８）は処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、分類されたデータを自動的に使用させて、免疫応答が患者の特定の病原体に基づくものであることを判定させるように構成された命令を含むことができる。

【0082】

いくつかの実施形態は、生理学的信号を含むことができる。生理学的信号は、心拍数信号、心電図（ＥＣＧ）信号、脳波記録（ＥＥＧ）信号、および／または任意の他の生理学的信号を含むことができる。生理学的信号は、呼吸数、呼吸相、心拍数、皮質電位、皮膚コンダクタンス応答、レーザドップラーシフト、インピーダンス肺動脈造影電位、皮膚温度、呼吸生体音響信号、および／または任意の他の生理学的測定値の測定値を含む少なくとも１つのデータストリームを有することができる。限定ではなく例として、位置は、胸部位置、胸部変位、胸部運動、および／または任意の他の測定位置であり得る。生理学的信号は、１つまたは複数の他の生理学的信号および／または１つまたは複数の神経信号と同期させることができる。

【0083】

いくつかの実施形態は、生理学的センサを含むことができる。いくつかの実施形態において例えば、生理学的センサは、心拍数センサ、少なくとも１つの頭皮電極、少なくとも１つの皮膚コンダクタンス電極、少なくとも１つの光検出器、少なくとも１つのアバランシェフォトダイオード、呼吸数センサ、少なくとも１つのサーミスタ、少なくとも１つの温度計、少なくとも１つの熱電対、および／または任意の他の生理学的センサを含むことができる。心拍数センサは、心拍数を電気的および／または光学的に測定するように構成することができる。心拍数センサは心拍数センサから通信される心拍数信号に基づいて、受信ユニット（たとえば、１２０、２２０）および／または処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）によって判定することができる心拍数変動（ＨＲＶ）を測定するように構成され得る。ＨＲＶを測定するように構成された生理学的センサは、ウェアラブルセンサアレイ（例えば、２３７）、胸部ストラップ、および／またはリストバンドに対して結合され得る。胸部ストラップおよび／またはリストバンドは例えば、呼吸速度、電気皮膚応答、皮膚温度、および／または任意の他の生理学的測定値を測定するように構成された少なくとも１つの追加の生理学的センサに対して結合され得る。光検出器は、レーザドップラーシフトを測定するように構成することができる。同様に、アバランシェフォトダイオードは、レーザドップラーシフトを測定するように構成することができる。呼吸数センサは、少なくとも１つのインピーダンスニューモグラフィ電極、少なくとも１つの容量センサ、少なくとも１つの圧電センサ、少なくとも１つのサーボ、音響トランスデューサ、傾斜計、加速度計、および／または任意の他の呼吸数センサを含むことができる。呼吸速度は、ＨＲＶおよび／またはフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）から推定することができる。生理学的センサは、交感神経緊張を測定するように構成することができる。交感神経緊張は、以前の測定値に対して相対的なものとすることができる。生理学的センサは、副交感神経緊張を測定するように構成することができる。副交感神経緊張は、以前の測定値に対して相対的なものとすることができる。生理学的センサは、着用可能であり得る。生理学的センサは、２つ以上の時間スケールでデータを通信するように構成され得る。生理学的センサから通信されるデータは、固定された時間スケール、２つ以上の時間スケール、１つの調整可能な時間スケール、および／または複数の調整可能な時間スケールで記録することができる。生理学的センサは、タトゥベースのセンサまたは皮膚適用電気化学センサであり得る。

【0084】

いくつかの実施形態においてシステム（例えば、１００、２００）は、システムの少なくとも一部に電源を供給するように構成された少なくとも１つのバイオ燃料電池を含むことができる。バイオ燃料電池は着用可能であり得る。

【0085】

いくつかの実施形態においてシステムの少なくとも一部（たとえば、１００、２００）は、システムオンチップ（ＳｏＣ）として構成され得る。システム（例えば、１００、２００）は、信号調整回路を含むことができる。システム（例えば、１００、２００）は、統合電力管理回路を含むことができる。

【0086】

図３は、開示された実施形態に基づく、例示的なウェアラブルセンサアレイ３０１を示す。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、複数のセンサ、複数の電気回路、複数の電極回路、および／または複数の光ポンプ磁力計回路を含むことができる。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、患者３００によって着用されるように構成され得る。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、患者３００によって装着されるように構成されたシステムの一部であり得る。着用可能なセンサアレイ３０１は、患者３００の迷走神経または交感神経の部位（図３に示されるように）の上に着用されるように構成され得る。例えば、ウェアラブルセンサアレイ３０１は患者３００の頸部に装着され、そこでは情報を複数の器官に中継する求心性および遠心性自律神経ニューロン線維の両方の合流点が存在する。着用可能なセンサアレイ３０１は、１つ以上の接着剤の使用によって患者３００が着用するように構成することができる。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、患者３００の脊髄神経の一部分の上に装着されるように構成され得る。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、患者３００の任意の神経構造の少なくとも一部に装着されるように構成することができる。ウェアラブルセンサアレイ３０１は、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成することができる。

【0087】

図４は、開示される実施形態に基づく、免疫応答の神経信号検出のためのプロセスの第１例のフロー図を図示する。４１０において、受信ユニットからデータ信号を受信することができる。データ信号は、１つまたは複数のセンサ信号を含むことができる。１つまたは複数のセンサ信号は、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成される１つまたは複数のウェアラブルセンサから通信され得る。センサ信号は、生理学的信号の検出を可能にするようにさらに構成され得る。４２０で免疫応答を検出することができる。免疫応答の検出は、データ信号（複数可）に少なくとも部分的に基づき得る。例えば、少なくとも１つの神経信号および／または生理学的シグナルの信号特徴を、免疫応答に関連することが知られている信号ラベルまたは以前に識別された特徴と比較する。４５０において、感染を判定することができる。感染の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。４６０において、サイトカイン応答を判定することができる。サイトカイン応答の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。４７０において、特定の病原体を判定することができる。特定の病原体の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。例えば、４５０、４６０、および４７０のそれぞれにおいて、少なくとも１つの神経信号および／または生理的シグナルの信号特徴は、感染、サイトカイン応答（例えば、サイトカイン濃度）、および／または特定の病原体に関連することが知られている信号ラベルまたは以前に識別された特徴と比較される。いくつかの実施形態において、分類器および／またはモデル（例えば、機械学習モデル）は、神経信号および／または生理学的信号の信号特徴の入力に基づいて、免疫応答、感染、サイトカイン応答、または特定の病原体を検出するように構成または訓練される。

【0088】

４３０において、通知を作成することができる。通知の作成は、免疫応答に少なくとも部分的に、および／または感染の判定に少なくとも部分的に基づくことができる。通知の作成は、サイトカイン応答の判定および／または特定の病原体の判定に少なくとも部分的に基づき得る。４４０において、通知を提示することができる。４８０において、免疫応答の変化を検出することができる。免疫応答の変化の検出は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づき得る。４８５において、変更通知を作成することができる。変更通知の作成は、免疫応答の変更に少なくとも部分的に基づくことができる。４９０において、変更通知を提示することができる。

【0089】

図５は、開示される実施形態に基づく、免疫応答の神経信号検出のための第２例示的プロセスのフロー図である。５１０において、受信ユニットからデータ信号を受信することができる。データ信号は、１つまたは複数のウェアラブルセンサから通信することができる１つまたは複数のセンサ信号を含むことができる。ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成することができる。５２０において、免疫応答を検出することができる。免疫応答の検出は、データ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。５５０において、感染を判定することができる。感染の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。５６０において、サイトカイン応答を判定することができる。サイトカイン応答の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。５７０で特定の病原体を判定することができる。特定の病原体の判定は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。５３０において、通知を作成することができる。通知の作成は免疫応答に少なくとも部分的に、および／または感染の判定に少なくとも部分的に、および／またはサイトカイン応答の判定に少なくとも部分的に、および／または特定の病原体の判定に少なくとも部分的に基づくことができる。通知は、５４０において、１つまたは複数のリモートデバイスに対して通信され得る。５８０において、免疫応答の変化を検出することができる。免疫応答の変化の検出は、免疫応答および／またはデータ信号に少なくとも部分的に基づくことができる。５８５において、変更通知を作成することができる。変更通知の作成は、免疫応答の変更に少なくとも部分的に基づくことができる。５９０において、変更通知を１つまたは複数のリモートデバイスに対して通信することができる。

【0090】

図６は、開示される実施形態に基づく、既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第１患者からの生理学的信号のデータプロットである。データプロット内に提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第１患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第１患者の心拍変動を提示することができる。例えば、図６のデータプロットは、心拍変動がＬＰＳ注射後の持続時間の間、減少することを実証する。既知の細菌に応答した第１患者の生理学的信号における心拍変動の低下に従って、心拍変動の低下と既知の細菌に対する免疫応答との間の相関を示すために、履歴ラベルを生成することができる。

【0091】

免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は、処理ユニット（例えば、１１０、２１０）に、生理学的信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。例えば、既知の細菌に応答して生理学的シグナルから履歴ラベルが生成され、履歴ラベルは既知の細菌と関連付けられる。免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は、所与の生理学的信号の信号特徴を図示の生理学的信号の履歴ラベルと比較することに基づいて、免疫応答を自動的に検出するように構成される。

【0092】

図７は、開示される実施形態に基づく、既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第１患者からの神経信号のデータプロットである。データプロット内に提示されるデータ（例えば、１５１、２５１）のうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（例えば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は、第１患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。例えば、図７のデータプロットは、神経スパイク周波数およびスパイク振幅がＬＰＳ注入後の持続時間にわたって増加することを実証する。神経スパイク周波数およびスパイク振幅の増加と、既知の細菌に対する第１患者の免疫応答との間の相関を示すために、履歴ラベルを生成することができる。

【0093】

免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。例えば、既知の細菌に応答して神経信号から履歴ラベルが生成され、履歴ラベルは既知の細菌と関連付けられる。免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は、所与の神経信号の信号特徴を図示の神経信号の履歴ラベルと比較することに基づいて、免疫応答を自動的に検出するように構成される。

【0094】

図８は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した患者からの神経信号に対する生理学的信号を既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロットに提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、患者の心拍変動を提示することができる。データプロットに提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じたものであってもよい。１つまたは複数のセンサ信号は患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。例えば、時間によって相関される神経信号および生理学的信号にわたる履歴ラベルが生成され、既知の細菌と関連付けられる。所与の神経信号および所与の生理学的シグナルにわたる履歴ラベルを識別することに基づいて、免疫応答検出部（例えば、１５４、２５４）は免疫応答を自動的に検出し、既知の細菌の存在を予測することができる。

【0095】

図９は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第１患者からの神経信号に対する生理学的信号を、第２持続時間にわたって、既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロットに提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第１患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第１患者の心拍変動を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は、第１患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0096】

図１０は、開示された実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第２患者からの神経信号に対する生理学的信号を、第３持続時間にわたって、既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロット内に提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第２患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第２患者の心拍変動を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は、第２患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示し得る。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0097】

図１１は、開示される実施形態に基づく、既知の細菌を用いたＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号のデータプロットである。データプロット内に提示されるデータ（例えば、１５１、２５１）のうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（例えば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は、第３患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0098】

図１２は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に対する生理学的信号を第４持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロットに提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第３患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第３患者の心拍変動を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じたものであってもよい。１つまたは複数のセンサ信号は、第３患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0099】

図１０および図１２に示されるように、既知の細菌または他の既知の刺激に対する免疫応答が神経信号および生理学的信号において表される持続時間は、被験者によって、刺激によって、または他の条件によって変化し得る。例えば、図１０では第３持続時間が既知の細菌のＬＰＳ注射後３時間まで及ぶが、図１２では第４持続時間が既知の細菌のＬＰＳ注射後４時間まで及ぶ。いくつかの実施形態において、時間の持続時間と既知の刺激に対する免疫応答との間の相関を示すために、履歴ラベルが生成される。

【0100】

図１３は、開示された実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に対する生理学的信号を、第５持続時間にわたって、既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロットに提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第３患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第３患者の心拍変動を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は第３患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示し得る。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0101】

図１４は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第３患者からの神経信号に対する生理学的信号を、第６持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロット内に提示されるデータの少なくとも一部（例えば、１５１、２５１）は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理学的信号は、第３患者の心拍数信号を含むことができる。心拍信号は、心拍センサから通信されていてもよい。データプロットは、第３患者の心拍変動を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（たとえば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は第３患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、生理学的信号および／または１つまたは複数のセンサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を有することができる。

【0102】

図１５は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第２患者からの神経信号に対する生理学的信号を第７持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロット内に提示されるデータ（例えば、１５１、２５１）のうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（例えば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は第２患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。データプロット内に提示されるデータの少なくとも一部は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理信号は、呼吸信号を有することができる。呼吸信号は、呼吸数センサから通信されていてもよい。データプロットは、第２患者の呼吸相を示すことができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、１つまたは複数のセンサ信号および／または生理学的信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を備え得る。

【0103】

図１６は、開示される実施形態に基づく、ＬＰＳ注射に応答した第４患者からの神経信号に対する生理学的信号を第１持続時間にわたって既知の細菌と相関させるデータプロットである。データプロットに提示されるデータ（例えば、１５１、２５１）のうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数のセンサ信号（例えば、１３５）から生じていてもよい。１つまたは複数のセンサ信号は第４患者の末梢神経（例えば、迷走神経または交感神経）上に装着された１つまたは複数の装着可能センサ（例えば、１３０）から通信されていてもよい。データプロットは、１つまたは複数のセンサ信号について、別個の発火パターン、ネスト発火周波数、および／または複数の振幅を提示することができる。データプロットに提示されるデータの少なくとも一部は、生理学的信号から生じたものであってもよい。生理信号は、呼吸信号を有することができる。呼吸信号は、呼吸数センサから通信されていてもよい。データプロットは、第４患者の呼吸相を示すことができる。免疫応答検出部（たとえば、１５４、２５４）は、処理ユニット（たとえば、１１０、２１０）に、１つまたは複数のセンサ信号および／または生理学的信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出させるように構成された命令を含むことができる。

【0104】

免疫応答の早期検出のための自律神経系の非侵襲的分析のための統合機械学習技術

【0105】

本明細書に記載の実施形態に基づき、免疫応答の検出および識別は、機械学習を使用することによって強化することができる。本明細書に記載の実施形態は、自律神経系を用いた機械学習による非侵襲的ヒトイムノタイピングを提供する。

【0106】

進化の歴史を通じて偽造され、維持されているヒト免疫系の極度の多様性は、病原体に対する強力な防御を提供する。しかし、免疫は、多くの多型遺伝子によって制御され、高感度の環境センサによって形成されるので、本質的に可変である。同様に、β－アドレナリン受容体およびα７－ニコチン性アセチルコリン受容体活性を介する本質的に可変の自律神経免疫調節は、多型遺伝子および環境センサによって制御される。

【0107】

まとめると、自律神経調節および免疫応答のコア機能構成は、宿主－病原体応答偏りを構成する。ほとんどの健康なヒトは様々なタイプの免疫細胞、インターフェロン、インフラマソーム活性、および迷走神経抗炎症反射を刺激する能力を有するが、個体はそれぞれの機能的構成についてプライミングされる程度が異なる。

【0108】

病原性の新生病原体はこれらの機能的免疫構成を本質的に回避し、調節不全の過炎症反応を発生させ得る。宿主依存性ベースライン自律神経勾配駆動（ＡＧＤ）偏りは、高い時間分解能の生理学的モニタリングおよびβ－アドレナリン受容体およびα７－ニコチン性アセチルコリン受容体媒介応答特性評価によって検出可能である。免疫偏りと同様に、ＡＧＤ偏りは、現在の炎症状態ならびに将来の炎症後遺症および疾患の重症度を予測することが示された。

【0109】

本明細書に記載されるように、リポ多糖（ＬＰＳ）は、免疫チャレンジとして投与され、ベースラインと炎症性自律神経活性との間の被験者の個体およびコホートの相違を特徴付ける。頸部ニューロン発火、心臓、および呼吸活動を含む様々な神経信号および生理学的信号を連続的に監視することによって、ベースラインデータからの高および低炎症応答者の分類のために、非侵襲的特徴のセットが開発される。

【0110】

図１７は、本技術による例示的な機械学習または深層学習モデルのための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の例示的な実施形態を示す図を示す。

【0111】

いくつかの実施形態において、図１７に示されるような畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）または他の例示的な機械学習またはディープラーニングモデルは、被験者の基礎自律神経活動の「スナップショット」を捕捉し、被験者がＬＰＳ投与に対してより有害な反応を有するかどうかを予測するために実装される。ＬＰＳに対する免疫応答は制御された複製可能な環境で実施されるが、この同様の非侵襲的分析方法を臨床設定において拡大して、よりロバストな患者データを得ることができる。そうすることにより、患者の電子健康記録（ＥＨＲ）履歴を活用して、個体が多くの異なる病原体に対してどのように応答し得るかを分類するのを助けることができる。ハイブリッド非侵襲的自律神経および過去の医学的データ特徴の予測モデルを開発することによって、個々のリスクを定量化し、臨床的意思判定支援を提供することを介して、陽性患者転帰を増加させることができる。

【0112】

敗血症の早期検出のための自律神経系の非侵襲的分析のための統合機械学習技術

【0113】

本技術による機械学習技法のさらなる例示的な実装形態について説明する。免疫応答の検出および識別に関する本明細書に記載の実施形態に基づき、本明細書に記載の実施形態は、早期敗血症検出のマーカーとして、人自律神経系の非侵襲的分析のための機械学習を活用する。

【0114】

感染に対する調節不全の免疫媒介性宿主応答である敗血症は、米国における集中治療および術後治療患者における罹患率および死亡率の主な原因の１つであり、毎年３人中およそ１人の病院死亡を引き起こしている。未治療の敗血症は敗血症性ショックを引き起こし、拡張した血管および漏出性の血管、ならびに重度の低血圧、ならびに４０％を超える死亡率を伴う腎臓、肺、および肝臓への最終的な損傷をもたらし得る。実際、救急部門（ＥＤ）のトリアージ後または臓器機能不全の発症後の抗生物質投与が各１時間遅延すると、不良な転帰の確率が３～７％増加する可能性がある。この時間依存的介入は、観察可能な臨床的適応症の前に、敗血症のリスクのある人々を識別し、適切な治療を施す必要性を規定する。

【0115】

感染診断の現在のパラダイムは、以下の３つの事柄によって知らされる：宿主応答の臨床的徴候および症状（例えば、発熱、悪寒）の発症、感染症の徴候（例えば、排尿困難、異常な胸部聴診、化膿性創傷）の存在、無菌環境の証明された微生物学的侵襲または非無菌環境における重複感染症の徴候（例えば、正腹膜タップ、胃腸炎）。症状の発症は主に、医療提供者にとって視覚的および行動上の手がかりである。後者の２つの情報セットは、次いで、視覚診断を臨床結果および報告で補完する。より重要なことには、この情報の全てが患者に存在するまたは陽性であるとは限らない。このパラダイムは、患者特異的であり視覚マーカーに依存しない、より迅速な感染検出方法の開発を必要とする。

【0116】

機械学習アルゴリズムは医療提供者よりも早く、かつ症状前に敗血症リスクを検出するために、本明細書に記載の実施形態と併せて展開することができる。本明細書に記載されるように、リポ多糖（ＬＰＳ）は、ヒトにおいて制御された再現可能な炎症反応を作り出すために静脈内投与される。心拍数、呼吸数、および頸部ニューロン発火活動を含む様々な神経信号および生理信号が、自律神経系（ＡＮＳ）挙動の非侵襲的測定として連続的に監視される。毎時血清および症状スコアを測定することによって、増加するサイトカインレベルに対するＡＮＳ応答の代表的なデータが得られる。

【0117】

図１８は、本技術による例示的な機械学習または深層学習モデルのための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の例示的な実施形態を示す図を示す。

【0118】

図１８に示されるような畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）または他の例示的な機械学習モデルもしくはディープラーニングモデルを使用して、様々な時間スケールでサンプリングされたデータを分析することにより、患者が敗血症である時点を症状発現前に分類することができる。したがって、これは、ＡＮＳの連続非侵襲センサに関する本明細書に記載される実施形態が病院環境において敗血症の発症を潜在的に検出するために使用され得るだけでなく、臨床判定支援も提供し得ることを反映する。

【0119】

実施例

【0120】

開示された技術によるいくつかの実施形態（例Ａ１）において、システムは以下を備える：処理ユニット；患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成されたウェアラブルセンサから各々通信された少なくとも１つのセンサ信号を受信するように構成された受信ユニット；処理ユニットに以下を実施させるように構成された命令を備える有形非一時的コンピュータ読み取り可能媒体：受信ユニットからデータ信号を自動的に受信する；少なくとも部分的にデータ信号に基づいて免疫応答を自動的に検出する；少なくとも部分的に免疫応答に基づいて通知を自動的に生成する；システムのユーザに通知を自動的に提示する。

【0121】

実施例Ａ２は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、処理ユニットは着用可能である。

【0122】

実施例Ａ３は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは着用可能である。

【0123】

実施例Ａ４は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、患者の迷走神経または交感神経における少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される。

【0124】

例Ａ５は例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、患者の脊髄神経内の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される。

【0125】

実施例Ａ６は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、コンピュータ可読媒体は着用可能である。

【0126】

実施例Ａ７は、前記少なくとも１つのセンサ信号が心電図信号、脳波信号、または磁化信号のうちの少なくとも１つを含む、実施例Ａ１～Ａ１８のいずれか記載のシステムを含む。

【0127】

実施例Ａ８は、前記少なくとも１つのセンサ信号が前記神経信号の少なくとも一部を含む、実施例Ａ１～Ａ１８のいずれか記載のシステムを含む。

【0128】

実施例Ａ９は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成される。

【0129】

例Ａ１０は例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、複数の神経信号を区別するようにさらに構成される。

【0130】

例Ａ１１は例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、複数の生理学的信号を区別するようにさらに構成される。

【0131】

実施例Ａ１２は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者の感染に基づくものであることを自動的に判定するように更に構成される。

【0132】

実施例Ａ１３は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくことを自動的に判定するように更に構成される。

【0133】

実施例Ａ１４は実施例Ａ１～Ａ１８のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者における特定の病原体に基づくものであることを自動的に判定するように更に構成される。

【0134】

実施例Ａ１５は、特定の病原体がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２である、実施例Ａ１４または実施例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含む。

【0135】

例Ａ１６は例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、命令は処理ユニットに以下を実施させるようにさらに構成される：免疫応答の変化を自動的に検出する；免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて変化通知を自動的に作成する；ユーザに対して変化通知を自動的に提示する。

【0136】

例Ａ１７は例Ａ１～Ａ１８のいずれかによるシステムを含み、命令は処理ユニットに、ディスプレイ上にデータ信号のプロットを自動的に提示させるようにさらに構成される。

【0137】

実施例Ａ１８は実施例Ａ１～A１７のいずれかによるシステムを含み、システムの少なくとも一部に電源を供給するように構成された少なくとも１つのバイオ燃料電池をさらに含む。

【0138】

開示される技術（例Ａ１９）によるいくつかの例示的な実施形態において、方法は以下を有する：患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成されるウェアラブルセンサから通信されるセンサ信号を自動的に受信する；センサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出する；免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成する；通知をユーザに対して自動的に提示する。

【0139】

実施例Ａ２０は実施例Ａ１９～A２１のいずれかによる方法を含み、ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成される。

【0140】

実施例Ａ２１は実施例Ａ１９～Ａ２０のいずれかによる方法を含み、以下のステップをさらに有する：免疫応答の変化を自動的に検出する；免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて変化通知を自動的に作成する；変化通知をユーザに対して自動的に提示する。

【0141】

開示された技術（例Ａ２２）によるいくつかの例示的な実施形態において、システムは以下を備える：処理ユニット；患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成されたウェアラブルセンサから各々通信された少なくとも１つのセンサ信号を受信するように構成された受信ユニット；遠隔装置と通信するように構成された送受信ユニット；処理ユニットに以下を実施させるように構成された命令を備える有形の非一時的コンピュータ可読媒体：受信ユニットからデータ信号を自動的に受信する；データ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出する；免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成する；送受信ユニットを使用して遠隔装置に対して通知を自動的に通信する。

【0142】

実施例Ａ２３は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、処理ユニットは着用可能である。

【0143】

実施例Ａ２４は、前記受信ユニットが着用可能である、実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含む。

【0144】

実施例Ａ２５は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、送受信ユニットは着用可能である。

【0145】

実施例Ａ２６は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、患者の迷走神経または交感神経における少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される。

【0146】

例Ａ２７は例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、患者の脊髄神経内の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成される。

【0147】

実施例Ａ２８は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、コンピュータ可読媒体は着用可能である。

【0148】

実施例Ａ２９は、前記少なくとも１つのセンサ信号が心電図信号、脳波信号、または磁化信号のうちの少なくとも１つを含む、実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含む。

【0149】

実施例Ａ３０は、前記少なくとも１つのセンサ信号が前記神経信号の少なくとも一部を含む、実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含む。

【0150】

実施例Ａ３１は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成される。

【0151】

例Ａ３２は例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、複数の神経信号を区別するようにさらに構成される。

【0152】

例Ａ３３は例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、受信ユニットは、複数の生理学的信号を区別するようにさらに構成される。

【0153】

実施例Ａ３４は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者の感染に基づくものであることを自動的に判定するように更に構成される。

【0154】

実施例Ａ３５は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者におけるサイトカイン応答に基づくものであることを自動的に判定するように更に構成される。

【0155】

実施例Ａ３６は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含み、命令は、免疫応答が患者における特定の病原体に基づくものであることを自動的に判定するように更に構成される。

【0156】

実施例Ａ３７は、特定の病原体がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２を含む、実施例Ａ３６記載のシステムまたは実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含む。

【0157】

実施例Ａ３８は実施例Ａ２２～Ａ４０のいずれか記載のシステムを含み、命令は処理ユニットに、免疫応答の変化を自動的に検出させ、免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて変化通知を自動的に作成させ、送受信ユニットを使用して変更通知をリモートデバイスに自動的に通信させるように更に構成される。

【0158】

例Ａ３９は例Ａ２２～Ａ４０のいずれかによるシステムを含み、命令は処理ユニットに、送受信ユニットを使用してリモートデバイスに対してデータ信号を自動的に通信させるようにさらに構成される。

【0159】

実施例Ａ４０は実施例Ａ２２～A３９のいずれかによるシステムを含み、システムの少なくとも一部に電源を供給するように構成された少なくとも１つのバイオ燃料電池をさらに備える。

【0160】

開示される技術（例Ａ４１）によるいくつかの例示的な実施形態において、方法は以下を有する：患者の少なくとも１つの神経信号を検出するように構成されたウェアラブルセンサから通信されるセンサ信号を自動的に受信する；センサ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答を自動的に検出する；免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を自動的に作成する；通知をリモートデバイスに対して自動的に通信する。

【0161】

実施例Ａ４２は実施例Ａ４１～A４３のいずれかによる方法を含み、ウェアラブルセンサは、少なくとも１つの神経信号を経皮的に検出するように構成される。

【0162】

実施例Ａ４３は実施例Ａ４１～Ａ４２のいずれかによる方法を含み、免疫応答の変化を自動的に検出することと、免疫応答の変化に少なくとも部分的に基づいて変化通知を自動的に作成することと、変化通知をリモートデバイスに対して自動的に通信することとをさらに含む。

【0163】

いくつかの例示的な実施形態において開示された技術（例Ｂ１）によれば、被験者の免疫応答の早期検出のための方法は以下を有する：被験者の表面に取り付けられたウェアラブルセンサを介して、ウェアラブルセンサによって検出された、被験者の少なくとも１つの神経信号と被験者の少なくとも１つの生理信号とを受信する；少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴を、過去の免疫応答に関連付けられた履歴信号ラベルと比較する；比較に基づいて、被験者の免疫応答の発生を識別する；被験者の個人用デバイスを介して被験者に対して提示される免疫応答の発生を通知する。

【0164】

実施例Ｂ２は実施例Ｂ１の方法を含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に位置する装着型センサの電極のアレイを介して検出される迷走神経信号を含む。

【0165】

実施例Ｂ３は実施例Ｂ１～Ｂ２のいずれかによる方法を含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に位置する装着型センサの光学ポンプ磁力計を介して検出される迷走神経信号を含む。

【0166】

実施例Ｂ４は実施例Ｂ１～Ｂ３のいずれかによる方法を含み、被験者の免疫応答の発生を識別することは、免疫応答を、炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、または特定の疾患のうちの１つとして分類することを含む。

【0167】

例Ｂ５は例Ｂ１～Ｂ４のいずれかによる方法を含み、履歴信号ラベルは、被験者の休止状態に関連付けられる。

【0168】

実施例Ｂ６は実施例Ｂ１～Ｂ５のいずれかによる方法を含み、複数の信号特徴は、履歴信号ラベルにおける閾値と比較されるサイトカイン－神経信号値を含む。

【0169】

例Ｂ７は例Ｂ１～Ｂ６のいずれかによる方法を含み、複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号における神経スパイク発火の周波数を含む。

【0170】

実施例Ｂ８は実施例Ｂ１～Ｂ７のいずれかによる方法を含み、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号を時間に関して相関させることに基づいて識別される。

【0171】

実施例Ｂ９は実施例Ｂ１～Ｂ８のいずれかによる方法を含み、過去の免疫応答に関連する過去の信号ラベルを判定することは、以下に基づく：過去の神経信号および過去の免疫応答の持続時間にわたる過去の生理的シグナルを得る；データモデルを介して過去の信号ラベルを判定して、過去の神経信号の特徴と過去の生理的シグナルの特徴との間の第１相関、および過去の神経信号の特徴と過去の免疫応答の特徴との間の第２相関を示す。

【0172】

実施例Ｂ１０は実施例Ｂ９による方法を含み、過去の神経信号は、光学ポンプ磁力計を使用して得られる。

【0173】

実施例Ｂ１１は被験者の表面に取り付けられたウェアラブルデバイスを含む免疫応答識別のためのシステムを含み、ウェアラブルデバイスは、被験者からセンサデータを経皮的に収集するように構成される。システムは少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを備える処理ユニットをさらに含み、少なくとも１つのプロセッサは少なくとも１つのメモリ上に記憶された命令を実行して、処理ユニットに、例Ｂ１～Ｂ１０のいずれかによる方法を実行させる。

【0174】

例Ｂ１２は、実行可能なコンピュータプログラムコードが記憶された非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。実行可能コンピュータプログラムコードは、例Ｂ１～Ｂ１０のいずれかによる方法をプロセッサに実行させるように構成された命令を含む。

【0175】

いくつかの例示的な実施形態において開示された技術（例Ｃ１）によれば、神経信号を介した病原体刺激免疫応答の発症前検出のためのシステムは、既知の病原体で刺激された第１被験者について、第１被験者の迷走神経が延在する第１被験者の頸部領域から神経信号および生理学的信号を取得するようにシステムを構成するプロセッサを含む処理ユニットを備える。神経信号は、既知の病原体に対する免疫応答として、迷走神経を介して自律的に伝達される迷走神経信号を含む。プロセッサはさらに、神経信号および生理学的信号から、神経信号および生理学的信号にわたる信号特徴を既知の病原体と相関させる複数の履歴ラベルを抽出するようにシステムを構成される。プロセッサはシステムに、第２被験者について、第２被験者の迷走神経が延在する第２被験者の頸部領域に接着されたウェアラブルデバイスを介して、第２被験者の第２神経信号を監視させるようにさらに構成される。プロセッサは、複数の履歴ラベルに従って既知の病原体と相関する第２神経信号における特定の信号特徴を識別することに基づいて、第２被験者における既知の病原体に対する免疫応答の発生を判定するようにシステムをさらに構成する。プロセッサはさらに、システムに、既知の病原体に対する免疫応答の発生の通知を、第２被験者に関連付けられたパーソナルデバイスを介して第２被験者に対して提示させるように構成される。

【0176】

いくつかの例示的な実施形態（実施例Ｄ１）において、開示された実施形態（実施例Ｄ１）によれば、神経信号を介して病原体刺激免疫反応を発症前に検出するシステムは、以下を有する：少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリであって、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのメモリ上に格納された命令を実施して、システムに以下を実施させる：既知の病原体で刺激された第１被験者について、第１被験者の迷走神経が伸長する第１被験者の頸部領域から、神経信号および生理学的信号を取得し、神経信号は、神経信号に対する免疫応答として迷走神経を介して自律的に伝達される迷走神経信号を含む；神経信号および生理学的信号から、神経信号および生理学的信号にわたる信号特徴と既知の病原体とを相関させる複数の履歴ラベルを抽出する；第２被験者の迷走神経が伸長する第２被験者の頸部領域に接着されたウェアラブルデバイスを介して、第２被験者の第２神経信号を監視する； 複数の履歴ラベルに従って既知の病原体と相関する第２神経信号における特定の信号特徴を識別するために第２神経信号を分析する；第２神経信号における特定の信号特徴を識別することに基づいて、第２被験者における既知の病原体に対する免疫応答の発生を判定する；第２被験者に関連するパーソナルデバイスを介して第２被験者に提示される既知の病原体に対する免疫応答の発生を通知する。

【0177】

実施例Ｄ２は実施例Ｄ１～Ｄ４のいずれかのシステムを含み、神経信号は、第１被験者が既知の病原体で刺激された後の期間、第１被験者から得られる。

【0178】

実施例Ｄ３は実施例Ｄ１～Ｄ４のいずれかのシステムを含み、ウェアラブルデバイスは、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）および／または第２神経信号を検出するように構成された電極のアレイを含む。

【0179】

実施例Ｄ４は実施例Ｄ１～Ｄ３のいずれかのシステムを含み、第２被験者は、第１被験者と同じである。

【0180】

いくつかの例示的な実施形態（実施例Ｄ５）によれば、免疫応答識別のためのシステムは少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを備える処理ユニットを含み、少なくとも１つのプロセッサは少なくとも１つのメモリ上に記憶された命令を実行して、処理ユニットに以下を実施させる：被験者のためのウェアラブルセンサデバイスを介して、ウェアラブルセンサデバイスによって検出された、被験者の少なくとも１つの神経信号と被験者の少なくとも１つの生理信号とを受信する；少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴を、履歴免疫応答に関連する履歴信号ラベルと比較する；比較に基づいて、被験者の免疫応答の発生を識別する；被験者のための個人デバイスを介して被験者に対して提示される免疫応答の発生を通知する。

【0181】

実施例Ｄ６は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、ウェアラブルセンサデバイスをさらに含み、ウェアラブルセンサデバイスは被験者の頸部領域に接着可能であるとともに、ＯＰＭおよび／または被験者からセンサデータを経皮的に収集するように構成された電極のアレイを含む。

【0182】

実施例Ｄ７は実施例Ｄ６または実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に位置するウェアラブルセンサデバイスの電極のアレイを介して検出される迷走神経信号を含む。

【0183】

実施例Ｄ８は実施例Ｄ６または実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に配置されたウェアラブルセンサデバイスの光学ポンプ磁力計を介して検出される迷走神経信号を含む。

【0184】

実施例Ｄ９は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、被験者の免疫応答の発生を識別することは、免疫応答を、炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、または特定の疾患のうちの１つとして分類することを含む。

【0185】

実施例Ｄ１０は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、過去の信号ラベルは、被験者の休止状態に関連付けられる。

【0186】

実施例Ｄ１１は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つのプロセッサは命令を実行して、以下に基づき履歴免疫応答に関連する履歴信号ラベルを判定する：履歴免疫応答の持続時間にわたって履歴神経信号および履歴生理信号を取得する；データモデルを介して、履歴神経信号の特徴と履歴生理信号の特徴との間の第１相関、および履歴神経信号の特徴と履歴免疫応答の特徴との間の第２相関を示す履歴信号ラベルを判定する。

【0187】

実施例Ｄ１２は実施例Ｄ１１または実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、過去の神経信号は、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）を使用して取得される。

【0188】

実施例Ｄ１３は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、複数の信号特徴は、履歴信号ラベルにおける閾値と比較されるサイトカイン－神経信号値を含む。

【0189】

実施例Ｄ１４は実施例Ｄ５～Ｄ１５のいずれかのシステムを含み、複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号における神経スパイク発火の周波数を含む。

【0190】

実施例Ｄ１５は実施例Ｄ５～D１４のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号を時間に関して相関させることに基づいて識別される。

【0191】

いくつかの例示的な実施形態（実施例Ｄ１６）によれば、非一時的コンピュータ可読媒体はその上に記憶された実行可能コンピュータコードを含み、実行可能コンピュータコードは、以下を含む動作をプロセッサに実行させるように構成された命令を含む：被験者の表面に取り付けられたウェアラブルセンサを介して、ウェアラブルセンサによって検出された、被験者の少なくとも１つの神経信号と被験者の少なくとも１つの生理信号とを受信する；少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴を、１つまたは複数の過去の免疫応答に関連する履歴信号ラベルと比較する；比較に基づいて、被験者の免疫応答の発生を識別する；被験者の個人用デバイスを介して被験者に対して提示される免疫応答の発生を通知する。

【0192】

実施例Ｄ１７は実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に位置する装着型センサの電極のアレイを介して検出される迷走神経信号を含む。

【0193】

実施例Ｄ１８は実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、少なくとも１つの神経信号は、被験者の頸部領域に位置する装着型センサの光学ポンプ磁力計を介して検出される迷走神経信号を含む。

【0194】

実施例Ｄ１９は実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、被験者の免疫応答の発生を識別することは、免疫応答を、炎症、感染、サイトカイン応答、特定の病原体、または特定の疾患のうちの１つとして分類することを含む。

【0195】

例Ｄ２０は例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、履歴信号ラベルは、被験者の休止状態に関連付けられる。

【0196】

実施例Ｄ２１は実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、以下をさらに有する：以下に基づいて、１つまたは複数の過去の免疫応答に関連する過去の信号ラベルを判定する：過去の免疫応答の持続時間にわたって過去の神経信号および過去の生理信号を取得する；データモデルを介して、過去の神経信号の特徴と過去の生理信号の特徴との間の第１相関、および過去の神経信号の特徴と過去の免疫応答の特徴との間の第２相関を示す、履歴信号ラベルを判定する。

【0197】

実施例Ｄ２２は実施例Ｄ２１または実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的なコンピュータ可読媒体を含み、履歴神経信号は、光ポンプ磁力計（ＯＰＭ）を使用して取得される。

【0198】

実施例Ｄ２３は実施例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、複数の信号特徴は、履歴信号ラベルにおける閾値と比較されるサイトカイン－神経信号値を含む。

【0199】

例Ｄ２４は例Ｄ１６～Ｄ２５のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号中の神経スパイク発火の周波数を含む。

【0200】

実施例Ｄ２５は実施例Ｄ１６～D２４のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体を含み、少なくとも１つの神経信号および少なくとも１つの生理信号にわたる複数の信号特徴は、少なくとも１つの神経信号と少なくとも１つの生理信号とを時間に関して相関させることに基づいて識別される。

【0201】

いくつかの例示的な実施形態（実施例Ｄ２６）によれば、免疫応答の神経信号検出のためのシステムは、少なくとも１つのプロセッサと少なくとも１つのメモリとを備える処理ユニット；受信ユニットと通信しているウェアラブルセンサからセンサ信号を受信し、データ信号を処理ユニットに送信するための少なくとも１つの受信機を備える受信ユニット；を備え、ウェアラブルセンサは被験者の免疫応答に関連する少なくとも１つの信号を検出することができ、少なくとも１つのメモリは少なくとも１つのプロセッサに対して結合され、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、以下を含む動作を実行させる命令を記憶する：受信ユニットからデータ信号を受信する；データ信号に少なくとも部分的に基づいて免疫応答の検出に関連する検出データを生成する；検出データに少なくとも部分的に基づいて通知を生成する；通知を出力として提示する。

【0202】

実施例Ｄ２７は、出力が少なくとも１つのディスプレイデバイス上に表示可能な少なくとも１つのデータ信号のプロットを含む、実施例Ｄ２６～Ｄ２８のいずれかのシステムを含む。

【0203】

例Ｄ２８は例Ｄ２６～Ｄ２７のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの受信機は、送信機と、リモートデバイスと通信するように構成された受信機とを備える送受信ユニットを含む。

【0204】

いくつかの例示的な実施形態（実施例Ｄ２９）によれば、免疫応答の神経信号検出のためのシステムは、少なくとも１つのプロセッサを備える処理ユニット；ウェアラブルセンサからセンサ信号を受信し、データ信号を処理ユニットに送信するように構成された少なくとも１つの受信機を備え、ウェアラブルセンサが少なくとも１つの信号を検出するように構成された受信ユニット；受信ユニットと通信するように構成された１つまたは複数の電気回路を備えるセンサユニット；処理ユニットに以下を実施させる命令を備える有形の非一時的コンピュータ可読媒体：受信ユニットからデータ信号を受信し、受信されたデータ信号に少なくとも部分的に基づいてセンサユニットによって測定された被験者の免疫応答を検出し、検出された免疫応答に少なくとも部分的に基づいて通知を生成し、通知を出力として提示する。

【0205】

実施例Ｄ３０は実施例Ｄ２９～Ｄ３３のいずれかのシステムを含み、１つ以上の電気回路は、生理学的信号を経皮的に検出するように構成された１つ以上のセンサに対して結合される。

【0206】

実施例Ｄ３１は実施例Ｄ２９～Ｄ３３のいずれかのシステムを含み、システムは、波形および振幅を有する異なる信号を区別するように動作可能である。

【0207】

実施例Ｄ３２は、出力が少なくとも１つのディスプレイデバイス上に表示可能な少なくとも１つのデータ信号のプロットを含む、実施例Ｄ２９～Ｄ３３のいずれかのシステムを含む。

【0208】

例Ｄ３３は例Ｄ２９～Ｄ３２のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの受信機は、送信機と、リモートデバイスと通信するように構成された受信機とを備える送受信ユニットを含む。

【0209】

主題は構造的特徴および／または方法論的行為に特有の言語で説明されてきたが、添付の特許請求の範囲で定義される主題は必ずしも上記の特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、上述の特定の特徴および動作は、特許請求の範囲を実施する例示的な形成として開示される。

【0210】

なお、本明細書において、「a」および「an」等は「少なくとも１つ」および「１以上」と解釈されるべきであり、「a」、「an」および「one」等は「only one」と解釈されるべきではない。本明細書において、「～に基づいて」という語句は、「～に基づいて」という語句に続く語句が様々な実施形態のうちの１つまたは複数に採用され得るか、または採用されない、多数の適切な可能性のうちの１つの例であることを示す。本開示における「ある」実施形態への言及は、必ずしも同じ実施形態への言及ではない。

【0211】

開示される実施形態で説明される元素の多くは、コンピュータ命令を含むことができる。コンピュータ命令の少なくとも一部は、モジュールとして実装されてもよい。モジュールはここでは定義された機能を実行し、他の要素との定義されたインターフェースを有する分離可能な要素として定義される。本開示で説明されるモジュールはハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ファームウェア、ウェットウェア（すなわち、生物学的元素を有するハードウェア）、またはそれらの組み合わせで実装され、それらはすべて、挙動的に等価である。例えば、モジュールはコンピュータ言語で書かれたソフトウェアルーチン（例えば、Java、HTML、XML、PHP、Python、ActionScript、JavaScript、Ruby、Prolog、SQL、VBScript、Visual Basic、Perl、C、C＋＋、Objective－C、Rustなど）と組み合わせてコンピュータハードウェアを使用して実装され得る。さらに、個別のまたはプログラム可能なアナログ、デジタル、および／または量子ハードウェアを組み込む物理的ハードウェアを使用してモジュールを実装することが可能であり得る。プログラマブルハードウェアの例には、コンピュータ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、および複合プログラマブル論理デバイス（CPLD）が含まれる。コンピュータ、マイクロコントローラ、およびマイクロプロセッサは、アセンブリ、C、C＋＋などの言語を使用してプログラムされる。FPGA、ASIC、およびCPLDは多くの場合、VHSICハードウェア記述言語（VHDL） やVerilogなどのハードウェア記述言語（HDL） を使用してプログラムされる。これらの言語はプログラマブルデバイス上の機能がより少ない内部ハードウェアモジュール間の接続を構成する。最後に、上述の技術は、機能モジュールの結果を達成するために組み合わせて使用することができることを強調する必要がある。

【0212】

いくつかの実施形態は、処理ハードウェアを使用することができる。処理ハードウェアは、処理ユニット、コンピュータ機器、組み込みシステム、マシン、および／または同様のものを含むことができる。処理ハードウェアは、命令を実行するように構成され得る。命令は、機械可読媒体上に記憶され得る。いくつかの実施形態によれば、機械可読媒体（例えば、自動データ媒体）は、自動感知デバイスによってアクセスされ得る機械可読フォーマットでデータを記憶するように構成された媒体であり得る。機械可読媒体の例は、フラッシュメモリ、メモリカード、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（EEPROM）、ソリッドステートドライブ、バーコード、磁気インク文字などを含む。

【0213】

様々な実施形態が上記で説明されたが、それらは限定ではなく、例として提示されたことを理解されたい。当業者には明らかなように、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態および詳細に様々な変更を加えることができる。実際、上記の説明を読んだ後、当業者には、代替の実施形態を実施する方法が明らかになるであろう。したがって、本実施形態は、上述の例示的な実施形態のいずれによっても限定されるべきではない。特に、例示目的で、様々な実施形態が、少なくとも１つのリモートデバイスと通信するものとして説明されたことに留意されたい。当業者は、リモートデバイスと通信するシステムがインターネットなどのネットワークを介して従来のシステム／デバイス関係とは異なり得ることを認識するであろう。たとえば、システムは、ポータブル機器、ブロードキャスト機器、仮想、コンピューティングソースの広範な組み合わせにわたって分散されるアプリケーション、クラウドの一部、それらの組み合わせ、および／または同様のものなど、集合ベースであり得る。同様に、たとえば、リモートデバイスは、ユーザベースのクライアント、ポータブル機器、ブロードキャスト機器、仮想、コンピューティングソースの広範な組み合わせにわたって分散されるアプリケーション、クラウドの一部、それらの組み合わせ、および／または同様のものであり得る。さらに、例として、様々な実施形態のうちのいくつかは、命令を含むものとして説明されたことに留意されたい。しかしながら、当業者は本発明の実施形態を構築し使用するために、多くの様々な言語およびフレームワークが使用され得ることを認識するであろう。

【0214】

本明細書では、様々な実施形態が開示される。開示された例示的な実施形態からの制限、特徴、および／または要素は、本開示の範囲内のさらなる実施形態を作成するために組み合わせられ得る。また、本発明の範囲には、本発明と等価の元素、変形、省略、適応、変形例を含むすべての実施形態が含まれる。さらに、開示される方法の態様は、態様を並べ替えること、または態様を挿入もしくは削除することを含む、任意の方法で修正され得る。

【0215】

さらに、任意の機能性および／または利点を強調する任意の図は、例示の目的のためだけに提示されることを理解されたい。開示されたアーキテクチャは示されたもの以外の方法で利用され得るように、十分に柔軟かつ構成可能である。例えば、任意のフローチャートに列挙された工程は、再順序付けされてもよく、またはいくつかの実施形態において任意選択的にのみ使用されてもよい。

【0216】

さらに、上記で提示された多くの特徴は、「ことができる」の使用または括弧の使用を通して任意選択であるものとして説明される。簡潔さおよび読みやすさのために、本開示は、オプションの特徴のセットから選択することによって得ることができる各およびすべての順列を明示的に列挙しない。しかしながら、本開示は、全てのそのような置換を明示的に開示するものとして解釈されるべきである。例えば、３つの任意の特徴を有するものとして説明されるシステムは７つの異なる方法で、すなわち、３つの可能な特徴のうちの１つのみを用いて、３つの可能な特徴のうちの任意の２つを用いて、または３つの可能な特徴のうちの３つすべてを用いて、具現化され得る。

【0217】

本特許文書に記載される主題および機能的動作の実装は、本明細書に開示される構造およびそれらの構造的等価物を含む、様々なシステム、デジタル電子回路、またはコンピュータソフトウェア、ファームウェア、もしくはハードウェアにおいて、またはそれらのうちの１つもしくは複数の組合せにおいて実装され得る。本明細書で説明する主題の実装形態は１つまたは複数のコンピュータプログラム製品、すなわち、データ処理装置による実行のために、またはデータ処理装置の動作を制御するために、有形かつ非一時的なコンピュータ可読媒体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の１つまたは複数のモジュールとして実装され得る。コンピュータ可読媒体は、機械可読記憶デバイス、機械可読記憶基板、メモリデバイス、機械可読伝搬信号をもたらす物質の組成、またはそれらのうちの１つまたは複数の組合せであり得る。「データ処理ユニット」または「データ処理装置」という用語は、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のプロセッサもしくはコンピュータを含む、データを処理するためのすべての装置、デバイス、および機械を包含する。装置はハードウェアに加えて、問題のコンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、またはそれらのうちの１つまたは複数の組合せを構成するコードを含むことができる。

【0218】

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる）はコンパイルまたは解釈された言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、またはコンピューティング環境での使用に適したモジュール、コンポーネント、サブルーチン、または他のユニットとしてを含む、任意の形態で展開することができる。コンピュータプログラムは、必ずしもファイルシステム内のファイルに対応しない。プログラムは他のプログラムまたはデータ（例えば、マークアップ言語文書に記憶された１つまたは複数のスクリプト）を保持するファイルの一部、プログラム専用の単一ファイル、または複数の協調ファイル（例えば、１つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部を記憶するファイル）に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で、または１つのサイトに位置するか、または複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

【0219】

本明細書で説明されるプロセスおよび論理フローは、入力データ上で動作し、出力を生成することによって機能を実行するために、１つまたは複数のコンピュータプログラムを実行する１つまたは複数のプログラマブルプロセッサによって実行され得る。プロセスおよび論理フローはまた、特殊目的論理回路、例えば、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはASIC（特定用途向け集積回路）によって実行することができ、装置はまた、特殊目的論理回路として実装することができる。

【0220】

コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、例として、汎用および専用マイクロプロセッサの両方、ならびに任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つまたは複数のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、読み出し専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはその両方から命令およびデータを受信する。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを記憶するための１つまたは複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータはまた、データ、例えば、磁気、光磁気ディスク、または光ディスクを記憶するための１つまたは複数の大容量記憶デバイスからデータを受信するか、それらにデータを転送するか、またはそれらの両方を行うように動作可能に結合される。しかしながら、コンピュータは、そのような装置を有する必要はない。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するのに適したコンピュータ可読媒体は例として、半導体メモリ装置、例えば、EPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリ装置を含む、すべての形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリ装置を含む。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補足されるか、または専用論理回路に組み込まれ得る。

【0221】

この特許文献および添付の付録は多くの詳細を含むが、これらは任意の発明の範囲または特許請求され得るもの限定として解釈されるべきではなく、むしろ、特定の発明の特定の実施形態に特有であり得る特徴の説明として解釈されるべきである。別々の実施形態の文脈で本特許文書および添付の付録に記載されている特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実施することもできる。逆に、単一の実施形態の文脈で説明される様々な特徴は複数の実施形態において別々に、または任意の適切なサブコンビネーションで実装することもできる。さらに、特徴は特定の組合せで作用するものとして上述されてもよく、最初にそのように特許請求されたものとしてさえも、特許請求された組合せからの１つまたは複数の特徴は場合によっては組合せから切り出すことができ、特許請求された組合せはサブコンビネーションまたはサブコンビネーションの変形形態を対象とすることができる。

【0222】

同様に、動作が特定の順序で図面に描かれているが、これは所望の結果を達成するために、そのような動作が示された特定の順序で、または連続的な順序で実行されること、またはすべての図示された動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。さらに、本特許文書および添付の付録に記載される実施形態における様々なシステム構成要素の分離は、すべての実施形態においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではない。

【0223】

いくつかの実装形態および例のみが説明され、他の実装形態、拡張形態、および変形形態は、本特許文書および添付の付録において説明および図示されるものに基づいてなすことができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【国際調査報告】