專利名稱：電生理直覺指示器的制作方法
技術領域：
本發明涉及檢測直覺的指示，更具體地說，涉及電生理檢測和測量直覺的系統和方法。
背景技術：
神經科學家通常假定精神觀念、自覺意識、記憶、以及無意識的知覺都是大腦和神經系統自然發生的特性。他們假定記憶實質上是受到標準物理約束的一個復雜的動態系統。所以，假定記憶僅限于當前感覺輸入的知覺，混合有過去的記憶。因此，直覺常被假定為與存儲在潛意識記憶中的信息有關，會無意識地影響人們的感覺和決定。
但在物理學中，時間的絕對方向遠不是確定的(例如，廣義相對論，電動力學和量子力學)。這些非局部效應通常假定僅在亞原子范圍才表現出來。但宏觀范圍的實例在整個歷史上一直有所報道(例如，預言、預知、本能反應、直覺等等)。近一個世紀以來，研究人員們一直在調查研究這些現象，以確定是否最好將它們理解為巧合、選擇性記憶、或看來似乎是對不可推論的未來事件的知覺。
特別令人感興趣的是直覺預感，通常描述為無緣無故的”壞感覺”，發生在意外的情感事件之前。我們通過嚴密的方法已顯示有時如果未來事件足夠重要、新穎或激動人心，它會使目前的生理狀態突然發生與未來反應相一致的變化。這種研究的一個方面已表明在實際事件的情感和所述實際事件前發生的生理狀態變化之間存在有一種關系。所以，能反映情感狀態變化的神經系統動力學的電生理測量是檢測和測量直覺的重要方面。
我們還發現當體驗不同的情感時，心跳間的心率變異性(HRV)的清晰節律圖形會有顯著改變。此外，還發生特殊的改變，這些改變在短時間范圍內(3到10秒)和較長時間(10秒到數分鐘)范圍內發生。
從心電圖推導出來的心率變異性(HRV)是對自然發生的心跳間心率變化(beat-to-beat change in heart rate)的量度。分析HRV，或心臟節律，提供了對反映心-腦互動以及自主神經系統動力學的神經心臟功能的強有力的非侵入性的量度，它對情感狀態的變化特別敏感。
但至今尚沒有對直覺檢測和某些電生理指示器(包括心率變異性、腦電圖和心電圖)之間的關系作正確評價。所以業界需要有一種電生理直覺指示器。
發明概述本發明涉及對直覺進行電生理檢測和測量的系統和方法。在一個實施例中，所述方法包括在第一時間點電測量對象的電生理特性，并在第二時間點測量所述對象的電生理特性。所述方法還包括計算第一時間點和第二時間點之間電生理特性變化的量度，并根據計算的量度確定在第三時間點發生的事件。在一個實施例中，確定事件的操作包括根據計算的測量值預測在第三時間點發生事件的概率。
本文中公開了其它實施例并對其提出權利要求。
附圖簡要說明
圖1是圖解說明心率圖形如何反映情感的曲線圖；圖2示出典型的HRV能譜；圖3示出用于實現直覺指示器的過程的一個實施例；圖4示出基于圖3過程的電生理數據的曲線圖；圖5示出基于圖3過程的電生理數據的另一曲線圖；圖6A-6B示出與本發明原理一致的兩個工作方式實施例；圖7A是本發明校準階段一個實施例的流程圖；以及圖7B是本發明應用階段一個實施例的流程圖。
示范實施例的詳細說明本文公開了用于對電生理直覺指示器進行電生理檢測和測量的系統和方法。在一個實施例中，對個人的一種或多種電生理特性進行監測并用作對未知或未來事件的指示。在一個實施例中，電生理特性是個人的HRV(心率減速或加速)，而在其它實施例中，可以是用腦電圖(EEG)測量的個人的腦電波活動、呼吸模式、皮膚電導率(SCL)等。本發明的一個方面是利用一組人的一種或多種電生理特性作為對某些未來事件(例如投資決策，賭博等)的預測工具。
在一個實施例中，”信號平均”技術是一種用于在不會引入明顯的信號失真的情況下把重復信號與噪聲分離的數字技術，用以檢測與ECG活動時間同步的EEG活動。在另一實施例中，所述結果波形用于量化大腦活動和心臟活動的同步程度。”信號平均”技術可以應用于一個或多個人的電生理特性。所述結果波形可以周作實際發生未來或未知事件的概率的指示器。
I.術語概述從心電圖推導出來的心率變異性(HRV)是自然發生的心跳間心率變化的量度。分析HRV，或心臟節律，對反映心-腦互動以及自主神經系統動力學的神經心臟功能提供了強有力的非侵入性的量度，它對情感狀態的變化特別敏感。研究提示，在情感和傳出(下降)及傳入(上升)自主活動的圖形變化之間有重要的聯系。自主活動的這些變化與心臟節律圖形中的劇烈變化相關聯，這些劇烈變化發生時心率變異性的量常沒有任何改變。具體地說，在體驗負面情感例如憤怒、失意或焦慮時，心臟節律變得更不穩定和不規則，表示在自主神經系統(ANS)的副交感神經分支和交感神經分支之間相互動作的同步較少。對不愉快情感體驗的短期響應中，通常在心臟節律中會發生心率減慢。反之，持續的正面情感，例如感激、熱愛和憐憫，則與心臟節律中的高度規則的或相關的圖形相關聯，反映出ANS兩個分支之間較強同步，且自主平衡向增強副交感神經活動偏移。在短期響應中，愉快的情感體驗會導致心率的加速。
參閱圖1，圖中示出失意和感激兩種狀態時個人心率變異性(心臟節律)的圖形。在一個實施例中，感激狀態的實現是利用正面情感再聚焦練習(positive emotion refocusing exercise)，例如以前所提到的以及在2002年3月19日公布的美國專利No.6,358,201，題目為”Methods and Apparatus for Facilitating PhysiologicalCoherence and Autonomic Balance”中所公開的Freeze-Frame技術，所述專利已作為參考包括在本文內。
應當指出，當對記錄進行統計分析時，發現在兩種不同的情感狀態時心率變異性的量保持基本相同，但心臟節律的圖形卻明顯改變。請注意與失意關聯的不穩定、不規則的心臟節律與個人感到衷心感激時平滑、和諧和似正弦波(相關)的圖形的比較。這種圖形稱為生理相關性，與許多生理和心理益處相關聯，包括增強直覺。
術語”生理相關性”在本文中可用來描述許多有關的生理現象，這些現象與人體各系統之間更規則和諧的互動以及在整個生理心理網絡中信息更好地流通相關聯。術語相關性有數種有關的定義。在相關性爭論中，所述術語的通用定義是”在邏輯上完整、一致和可理解的品質”。這樣，思想和情感狀態可以被認為是”相關的”或”不相關的”的。但重要的是，這些關聯并不僅僅是比喻性的，因為不同的情感事實上是與人體各種系統產生的振蕩節律中相關性的不同程度相關聯的。
術語”相關性”在物理學中用來描述波形中有序或相長的功率分布。頻率和波形形狀越穩定，相關性越高。相關波形的實例是正弦波。術語自相關性用來表示這種相關性。在生理系統中，這種類型的相關性描述單一振蕩系統所產生的節律性活動的有序和穩定性程度。計算相關性的一個實施例已在前述包括在本文內的美國專利No.6,358,201中公開。
相關性也描述或者相位同步或者頻率鎖定的兩個或兩個以上波。在生理學中，相關性可用來描述一種功能模式，其中兩個或兩個以上人體振蕩系統(例如呼吸和心臟節律)互相帶動且以相同頻率振蕩。術語交叉相關性可用來說明這種類型的相關性。
上述任一種定義可以應用于研究情感生理學和生物電磁學。可以觀察到心臟節律、呼吸節律和血壓振蕩之間牽引(entrainment)。
與生理相關性關聯的另一有關現象是諧振。在物理學中，諧振可用來指以下現象，即，在系統中對一種刺激作出響應產生異常大的振動，其頻率與系統的自然振動頻率相同或幾乎相同。在這種狀態下產生的振動頻率稱為系統的諧振頻率。當人體系統在一致方式下工作時，ANS的交感神經和副交感神經分支之間的同步增強，可觀察到心臟節律、呼吸和血壓振動之間的牽引。這種情況的發生是因為這些振蕩子系統都在以系統的諧振頻率振動。大多數模型顯示人體心血管系統的諧振頻率是由心臟和大腦之間的反饋環路所決定的。在人體和許多動物中，所述諧振頻率大約為0.1赫茲，等于10秒的節律。
簡言之，術語相關性將作為描述一種生理模式的廣義術語，這種生理模式包括牽引(entrainment)、諧振和同步等有區別但又有關的現象，所有這些現象是因身體子系統的和諧活動和互動而出現的。生理相關性的相關現象包括ANS兩個分支之間的增強的同步、自主平衡向增強副交感神經活動偏移、增強的心臟-大腦同步、增強的血管諧振以及不同生理振蕩系統之間的牽引(entrainment)。以下現象反映所述相關性模式心臟節律中平滑的、似正弦波的圖形(心臟節律相關性)以及在心率變異性能譜的低頻范圍內(頻率大約0.1赫茲)的窄帶、高振幅峰值。
通過把HRV波形應用于頻譜分析技術，就可辨別不同的頻率成分，它們代表自主神經系統的交感神經分支和副交感神經分支的活動。HRV能譜分為三個頻率范圍或頻段非常低頻(VLF)0.033到0.04赫茲；低頻(LF)0.04到0.15赫茲；以及高頻(HF)0.15到0.4赫茲。
參閱圖2，圖中示出典型的HRV能譜，其中標有典型的VLF、LF和HF。一般認為高頻(HF)段是副交感神經或迷走神經活動的量度。所述頻段中的峰值對應于與呼吸周期有關的心率變異性，通常稱作呼吸竇性心率失常(RSA)。已經發現，在精神或情感壓力下，經受驚慌、焦慮或憂慮、抑郁、心臟病和許多其它失調的情況下，人們的副交感神經活動減少。于是，以前的RSA訓練方法集中在增強HRV能譜中的HF峰。低頻(LF)區域可以同時反映交感神經和副交感神經活動，特別在短期記錄中。
II.電生理直覺指示器神經科學家們通常假定精神觀念、自覺意識、記憶和無意識的知覺都是大腦和神經系統自然發生的特性。所以，他們假定記憶實質上是受到和所有物體一樣的物理約束的復雜的動態系統。
但是，在物理學中，時間的絕對方向遠不能確定(例如，廣義相對論、電動力學和量子力學)。這些非局部效應通常假定僅在亞原子范圍才表現出來。但宏觀比例的實例在整個歷史上一直有所報道(例如，預言、預知、本能反應、直覺等等)。
特別令人感興趣的是直覺預感，通常描述為無緣無故的”壞感覺”，常發生在意外的情感事件之前。已經確定如果未來事件足夠重要、新穎或激動人心，它會使當前的生理狀態突然發生與未來反應相一致的變化。
為此，本發明的一個方面是檢測和量化個體感受對未來或未知事件的電生理響應(所述電生理響應與實際結果一致)的能力。本發明的另一方面是量化一組人的作為對未來事件和/或回答未知問題的預報器的電生理響應。
現參閱圖3，圖中示出實現直覺指示器的過程的一個實施例，在所述實施例中，將參與人連接到監測一種或多種電生理特性(例如，HRV、EEG、呼吸模式、SCL等)的系統上。在一個實施例中，可以測量參與人的EEG特性，方法是為每個參與人接上EEG電極，電極接到國際10-20系統所規定的地方。為測量皮膚傳導，可以將表面銀-氯化銀電極附著到參與人的手上和/或手指上。可以利用圍繞在參與人的胸部的呼吸帶來測量呼吸。最后，可以從ECG或脈沖波導出(但不限于此)HRV。應當指出，可以使用ECG放大器，也可將光電體積描述傳感器連接到參與人來測量脈沖過渡時間，以便確定血壓的變化和確定血壓波到達大腦的時間。
所述過程從在時刻T1時個人按壓啟動按鈕開始。過了預定的時間段(Tblank-1)后系統隨機選取一種刺激(例如，圖像、聲音、問題等)用于在T2顯示。雖然在圖3所示的實施例中(Tblank-1)為6秒，但是，應當指出，(Tblank-1)可以是任何時間長度。在另一實施例中，(Tblank-1)也是隨機選取的。
繼續參閱圖3，在此實施例中，所述系統提供隨機選取的刺激3秒鐘(Tdisp1ay)，雖然也可以選擇任何其它時間長度。Tdisplay之后，在另一預定時段(Tblank-2)內去除刺激。雖然在圖3的實施例中(Tblank-2)為10秒，但可以使用任何其它時間長度。如上述，在上述過程中可以同時監測多人的電生理數據。在這種情況下，可以確定所述電生理數據組的組合值并用在預測模型中。
圖4示出從圖3的過程中產生的抽樣數據。在此實施例中，將在Tblank-1、Tdisplay和Tblank-2時間段中記錄的生理數據繪制成與時間的關系曲線。特別是，圖4示出時間與SCL的百分比變化的關系曲線。和圖3一樣，對象(或對象組)在T1按壓啟動按鈕、在Tblank-1觀看空白屏幕、在Tdisplay接受刺激、然后在Tblank-2觀看空白屏幕。但是，和圖3不同，圖4包括有對三種不同刺激的響應數據，其中前兩種是低水平刺激(例如平靜的圖片)，第三種是高水平刺激(例如動情的圖片)。
在一個實施例中，使用獨立成分分析(ICA)來從原始的EEG數據中去除掉眨眼。隨機成對抽樣置換t測試多變量分析也可用來測試平靜和動情試驗之間的顯著差別。
在測量電生理數據的另一圖示中，圖5示出時間與HRV和SCL百分變化之間的關系。具體地說，曲線6-1是SCL對低水平刺激的響應曲線，而曲線6-1是SCL對高水平刺激的響應曲線(心率減慢)。此外，曲線6-3是HRV對低水平刺激的響應曲線，而曲線6-4是HRV對高水平刺激的響應曲線(心率減慢)。
區域60代表對直覺的測量，測量的是從按壓啟動按鈕的時間(T1)到提供刺激時間(T2)之前對象HRV的百分比變化。而區域65代表基于導致所述事件的對象SCL的百分比變化來測量對象”感知”未來事件的能力。總之，圖5的數據提示HRV提供的直覺電生理測量比SCL更為明顯。
此處稱為”信號平均”的技術可以用來檢測生物系統的響應圖形并提供可與目前神經系統響應進行比較的電生理背景測量。這樣就可獲得對直覺的量度。實質上，信號平均是用來分離重復信號和噪聲但不引入明顯信號失真的一種數字技術。在一個實施例中，信號平均是這樣完成的即，疊加任何數量的等長信號出現時間，其中每一個都包含重復的周期信號。這個過程加重并區別與周期信號時間同步的任何信號，同時消除了未時間同步的變化。在利用信號平均技術來檢測與ECG時間同步的EEG活動的實施例中，所得的波形稱為”心跳喚引電位(evoked potential)”。
在一個實施例中，可以通過首先把從EEG和ECG記錄的信號數字化來進行信號平均。此后，ECG的R波(峰)可以用作將EEG和ECG信號切割成一些單獨區段的時間參考。在一個實施例中，可以求這些單獨區段的平均值，以便產生心跳喚引電位波形。在多對象實施例中，可以對所述對象組執行上述信號平均過程，而所得波形用作預測性量度。
圖6A-6B示出與本發明原理一致的工作方式的兩個實施例。在圖6A的以下稱為方式1的實施例中，作為過程的第一階段(階段1)，對象可以對未來結果如何選擇答案或作猜測，或者對未知問題選擇答案。隨著所述刺激(在此實施例中選擇就是所述刺激)之后分析來自所有傳感器的生理數據，以便看看哪些測量和/或測量組合能最好地預測實際的結果(以下將參閱圖7A-7B作詳細討論)。雖然在圖6A的實施例中用了是/否這種結構，但是，顯然，可以使用任何形式的提問(例如，紅/黑、上/下、頭/尾、買/賣、疾病/健康等等)。
以下繼續參閱圖6A并參閱圖7A-7B進行更詳細的討論，方式1的階段2涉及將新獲得的喚引的響應波形和以前的分類作比較。第三階段涉及確定目前信號的類別和可信度，第四階段涉及產生預測性結果。
圖6B示出工作方式(方式2)的第二實施例。在方式2中，以隨機順序向個人分別出示”是”和”否”指示器。出示所述刺激之后分析來自所有傳感器的生理數據，看看哪些測量和測量組合能最好地預測實際的結果。在方式2中，出示所述刺激作為數據周期的開始(雖然在刺激之前數據已被記錄)。此外，刺激前數據和刺激后數據都可用于分析。
如圖6B所示，方式2的第一階段涉及隨機出示是/否刺激。然后，在第二階段，可以出示相反的刺激。然后，在圖6B的實施例中，在階段3將新獲得的喚引的響應波形和以前的分類作比較，在階段4，確定目前信號的類別和可信度。最后，在階段5，產生預測性結果。
應當指出，均可以相對于或者隨機產生的內部結果源(例如內部隨機數發生器)或者由外部環境中發生的事件所產生的實際結果(例如，拋硬幣、股票價格變化等)來校準或者方式1或者方式2。還應當指出，可以由用戶確定來所選工作方式的各個階段的時間間隔。
圖7A是用于實現本發明一個或多個方面的系統的校準階段實施例的流程圖。具體地說，在方框705，以建立系統的步驟開始過程700。一旦將合適的電極和傳感器連接到對象，在一個實施例中，系統進行檢查以確保可以適當地獲得各種信號且信號的質量適合于分析。作為一種非限制性實例，可以對EEG、ECG和皮膚傳導電極的電阻值進行檢查以確保它們都足夠低。此外，可以類似地檢查這些電極所產生的信號，以驗證它們處于預期電平。在一個實施例中，如果一個或多個信號不能適當地獲得，那么，系統可以向用戶發出警報。在另一實施例中，除了一個或多個以前實施例之外，一旦確認了所有信號電平，系統還可以自動校準和歸一化各種信號以準備獲取數據。
過程700繼續進行到方框710的初始化工作。在一個實施例中，可以重新設定以前的數值和可信度以準備新的校準。在一個實施例中，初始化過程的一部分涉及在數據獲取以及對各人和待預測的范圍進行校準之前選擇工作方式。雖然應當指出可以設想存在許多工作方式，但以上圖6A-6B示出兩種示范的工作方式。
在圖7A的方框715，過程700繼續進行數據獲取。如果系統被設定為方式1(見以上的圖7A)，那么，在作出是/否選擇的那一刻(例如對象按壓按鈕)，周期就開始了。但在方式2，周期可以是在將所述選擇隨機出示給對象的時間開始的(例如階段1和2)。然后可以把從所有傳感器收集的數據存儲在存儲器中。然后，在一個實施例中，可以確定結果(或者通過內部隨機數發生器或者來自外部源的結果)并且也將其存儲在存儲器中。在另一實施例中，對來自每個傳感器的數據進行適當的處理并將其與以前收集的有關已知結果的數據進行比較。
應當指出，可以對其進行分析的生理信號的實例包括皮膚傳導的變化、EEG導出結果(所述EEG導出結果是在發生負性的斜率和度數(the slope and degree on negativity)并且開始正偏移情況下的喚引電位)以及心跳喚引電位。而且，從ECG或脈沖傳感器導出的結果是心率加速和/或減緩，也可以同樣地對其進行檢查。應當指出，還可以同樣地對許多其它的生理量度進行檢查(例如脈沖振幅、血壓等)。
繼續參閱圖7A，過程700進行到方框720按照預測和實際結果將試驗波形分類。在一個實施例中，將當前周期的波形與在以前各周期中獲得的波形的平均值進行比較(例如，方式1-階段1和方式2-階段3)。在方框725，可以通過將每個信號和它們的導出結果與以前周期中收集的數據和實際結果進行比較來確定預測結果的可信度。此外，生理相關性的當前水平也會影響可信度。此外，可以確定以前測試中最具預測力的量度組合并與當前周期作比較，用于確定可信度輸出。
此時，過程700進到決策方框730確定可信度是否超過預定閾值。如果沒有，過程700啟動附加校準周期，重復上述過程，直到已獲得足夠的數據，使可信度超過當前最小閾值設定。另一方面，如果已達到最小閾值，過程700繼續進行到圖7B的應用階段。在一個實施例中，會通知用戶校準階段已完成，應用階段即將開始。
現參閱圖7B，過程700的應用階段從方框735開始，啟動數據獲取周期。根據所選的模式(例如，方式1、方式2等)，系統或對象可以提供啟動應用周期的刺激。一旦數據獲取周期開始，在方框740把喚引的響應波形與以前的分類進行比較。在一個實施例中，可以把所述波形及其導出結果與在校準階段建立和存儲的平均波形進行比較。
在圖7B的實施例中，過程700繼續進行方框745確定當前周期的信號類型和可信度。然后產生預測并將其輸出到用戶接口(方框750)，用戶接口可以是計算機顯示屏、指示燈、觸感指示器等。一旦確定了實際結果就可以任選地將其輸入到系統中(方框755)。然后可以用所述實際結果和生理數據更新數據庫(方框760)。應當指出，可以通過根據他們的生理數據選擇具有產生良好預測結果的優異能力的那些對象來改進預測結果。
還應當指出，雖然上述討論是以人為對象，本發明的原理同樣也適用于動物。例如，有數據提示狗能預測它們主人開始要抓它，或它們的主人決定回家的時刻。同理，本發明的原理也同樣適合于細胞等級。
雖然已對某些示范實施例作了說明并示于附圖中，但是顯然，這些實施例對于本發明來說僅僅是說明性的而非限制性的，因而本發明不限于所示和所述的具體構造和配置，因為本專業的技術人員可以想到其它各種各樣的修改。
權利要求
1.一種用于對直覺進行檢測和測量的方法，所述方法包括在第一時間點測量對象的電生理特性；在第二時間點測量所述對象的所述電生理特性；計算所述第一時間點和所述第二時間點之間所述電生理特性變化的量度；以及基于所述量度確定在第三時間點發生的事件。
2.如權利要求1所述的方法，其中所述測量所述電生理特性的步驟包括在所述第一時間點測量所述對象的所述電生理特性以及在所述第二時間點測量所述對象的所述電生理特性；其中所述電生理特性包括心率變異性、腦電波活動、皮膚傳導水平和呼吸模式中的至少一種。
3.如權利要求2所述的方法，其中所述測量所述電生理特性的步驟包括在第一時間點測量所述對象的心率變異性以及在第二時間點測量所述對象的心率變異性，所述心率變異性是從心電圖或脈沖信號中導出的并作為所述對象心率的心跳間變化的量度。
4.如權利要求1所述的方法，其中所述第一時間點和所述第二時間點之間的差在3秒和10秒之間。
5.如權利要求1所述的方法，其中所述計算步驟包括計算所述第一時間點和所述第二時間點之間所述電生理特性變化的量度，所述量度基于所述第一時間點和所述第二時間點之間所述電生理特性的百分比變化。
6.如權利要求1所述的方法，其中還包括在一段時間內監控所述電生理特性；繪出所述電生理特性隨時間變化的曲線；解釋所述曲線以便確定所述事件。
7.如權利要求1所述的方法，其中所述測量步驟包括在所述第一時間點測量多個對象的集合電生理特性并且在所述第二時間點測量所述多個對象的所述集合電生理特性，所述集合電生理特性基于所述多個對象中每個對象的電生理特性。
8.如權利要求7所述的方法，其中所述計算所述量度的步驟包括計算所述第一時間點和所述第二時間點之間所述多個對象的所述集合電生理特性變化的量度。
9.如權利要求1所述的方法，其中還包括在所述測量之前使所述對象經受與所述事件關聯的刺激。
10.如權利要求9所述的方法，其中所述經受刺激的步驟包括在所述測量之前使所述對象經受與所述事件關聯的視覺刺激。
11.一種用于對直覺進行檢測和測量的系統，它包括受試驗的人；用于在第一時間點測量所述受試驗的人的電生理特性的裝置；用于在第二時間點測量所述受試驗的人的所述電生理特性的裝置；用于計算所述第一時間點和所述第二時間點之間所述電生理特性變化的量度的裝置；以及用于基于所述量度確定在第三時間點發生的事件的裝置。
12.如權利要求11所述的系統，其中所述電生理特性是心率變異性、腦電波活動、皮膚傳導水平和呼吸模式中的至少一種。
13.如權利要求12所述的系統，其中所述電生理特性是所述對象的心率變異性，所述心率變異性是從心電圖或脈沖信號中導出的并作為所述對象心率的心跳間變化的量度。
14.如權利要求11所述的系統，其中所述量度基于所述第一和第二時間點之間所述電生理特性的百分比變化。
15.如權利要求11所述的系統，其中所述測量裝置包括用于在所述第一時間點測量多個受試驗的人的集合電生理特性并且在所述第二時間點測量所述多個受試驗的人的所述集合電生理特性的裝置，所述集合電生理特性基于所述多個受試驗的人中每個人的電生理特性。
16.如權利要求15所述的系統，其中所述計算量度的裝置包括用于計算所述第一時間點和所述第二時間點之間所述多個受試驗的人的所述集合電生理特性的變化量度的裝置。
17.如權利要求11所述的系統，其中還包括在所述測量之前使所述受試驗的人經受與所述事件關聯的刺激的裝置。
18.一種用于對直覺進行檢測和測量的方法，所述方法包括使對象經受與未來事件關聯的刺激；在一段時間內監控所述對象的電生理特性，所述時間段在所述未來事件之前；計算在所述時間段內所述電生理特性變化的量度；以及根據所述變化量度確定所述未來事件的屬性。
19.如權利要求18所述的方法，其中所述監控所述電生理特性的步驟包括在所述時間段內監控所述對象的所述電生理特性，其中所述電生理特性是心率變異性、腦電波活動、皮膚傳導水平和呼吸模式中的至少一種。
20.如權利要求18所述的方法，其中所述計算步驟包括計算在所述時間段內所述電生理特性變化的量度，所述量度基于在所述時間段內所述電生理特性的百分比變化。
21.如權利要求18所述的方法，其中所述監控步驟包括在所述時間段內監控多個對象的集合電生理特性，所述集合電生理特性基于所述多個對象中每個對象的電生理特性。
22.如權利要求21所述的方法，其中所述計算所述變化量度的步驟包括計算在所述時間段內所述多個對象的所述集合電生理特性變化的量度。
23.一種方法，包括對對象的生理特征進行抽樣；確定所述生理特征的量度；以及將所述量度和生理相關范圍進行比較，以便確定所述對象是否處于生理相關狀態，所述狀態的特征是正弦波形心臟節律圖形以及所述對象的兩個或兩個以上振蕩系統之間增強的同步。
24.如權利要求23所述的方法，其中所述確定步驟包括確定步驟所述生理特征的量度，其中所述生理特征包括心率變異性、呼吸模式、血壓節律和ECG-R波振幅。
25.如權利要求23所述的方法，其中所述確定步驟包括確定所述生理特征的量度，所述量度以頻率域、時間域、周期分析和模板匹配中的一項來表示。
26.如權利要求23所述的方法，其中所述振蕩系統是從由以下各項組成的組中選擇的心臟節律、呼吸節律和血壓振蕩、ECG-R波振幅、脈沖波、阻抗量度以及血管響應。
27.如權利要求23所述的方法，其中所述生理相關狀態的特征還在于所述對象的心臟節律和呼吸節律之間的牽引狀態。
28.如權利要求23所述的方法，其中所述生理相關狀態的特征還在于所述對象的增強的正面情感。
29.如權利要求23所述的方法，其中所述相關范圍用頻率范圍表示并且在0.03125赫茲和0.234赫茲之間。
30.如權利要求29所述的方法，其中所述相關范圍包括所述生理特征的諧振頻率。
31.如權利要求23所述的方法，其中所述量度是可以用來確定所述對象情感狀態的圖形。
32.如權利要求23所述的方法，其中所述生理相關狀態包括在所述對象的兩個或兩個以上振蕩系統之間具有相位同步和頻率鎖定之一。
33.如權利要求23所述的方法，其中，在將所述量度和生理相關范圍進行所述比較之后，所述方法還包括基于所述比較向所述對象提供反饋。
34.如權利要求33述的方法，其中所述反饋使所述對象進入所述生理相關狀態。
35.如權利要求23所述的方法，其中還包括對多個對象中的每個對象的所述生理特征進行抽樣；根據對所述多個對象中每個對象的所述生理特征的所述抽樣確定群量度；以及將所述群量度和所述生理相關范圍進行比較，以便確定所述多個對象是否處于生理相關狀態。
36.如權利要求35所述的方法，其中，在將所述群量度和所述生理相關范圍進行所述比較之后，所述方法還包括基于所述比較向所述多個對象提供反饋。
37.如權利要求36所述的方法，其中所述反饋使所述多個對象更加靠近所述生理相關狀態。
38.一種系統，它包括適合于對對象的生理特征進行抽樣的抽樣裝置；連接到所述抽樣裝置的處理器，所述處理器執行以下操作確定所述生理特征的量度，以及將所述量度和生理相關范圍進行比較，以便確定所述對象是否處于生理相關狀態，所述狀態的特征在于正弦波形心臟節律圖形以及所述對象的兩個或兩個以上振蕩系統之間的增強的同步。
39.如權利要求38所述的系統，其中所述生理特征包括心率變異性、呼吸模式、血壓節律和ECG-R波振幅。
40.如權利要求38所述的系統，其中所述量度以頻率域、時間域、周期分析以及模板匹配中的一項來表示。
41.如權利要求38所述的系統，其中所述振蕩系統是從由以下各項組成的組中選擇的心臟節律、呼吸節律和血壓振蕩、ECG-R波振幅-脈沖波、阻抗量度、血管響應。
42.如權利要求38所述的系統，其中所述生理相關狀態的特征還在于所述對象的心臟節律和呼吸節律之間的牽引狀態。
43.如權利要求38所述的系統，其中所述生理相關狀態的特征還在于所述對象的增強的正面情感。
44.如權利要求38所述的系統，其中所述相關范圍用頻率范圍表示并且在0.03125赫茲和0.234赫茲之間。
45.如權利要求44所述的系統，其中所述相關范圍包括所述生理特征的諧振頻率。
46.如權利要求38所述的系統，其中所述量度是可以用來確定所述對象情感狀態的圖形。
47.如權利要求38所述的系統，其中所述生理相關狀態包括在所述對象的兩個或兩個以上振蕩系統之間具有相位同步和頻率鎖定之一。
48.如權利要求38所述的系統，其中所述處理器還根據所述量度與所述生理相關范圍的比較結果向所述對象提供反饋。
49.如權利要求48所述的方法，其中所述反饋使所述對象進入所述生理相關狀態。
50.如權利要求38所述的系統，其中所述抽樣裝置還適合于對多個對象中每個對象的生理特征抽樣，并且所述處理器還執行以下操作根據多個對象中每個對象的生理特征的所述抽樣確定群量度；和將所述群量度和所述生理相關范圍進行比較，以便確定所述多個對象是否處于生理相關狀態。
51.如權利要求50所述的系統，其中，在所述處理器將所述群量度與所述生理相關范圍比較之后，所述處理器還根據所述群量度與所述生理相關范圍的比較結果向所述多個對象提供反饋。
52.如權利要求51所述的系統，其中所述反饋使所述多個對象更加接近所述生理相關狀態。
全文摘要
公開了用于對直覺進行電生理檢測和測量的系統和方法。在一個實施例中，對一個或多個個人的一種或多種電生理特性進行監測并用作未來事件的指示。在一個實施例中，電生理特性可以包括心率變異性、腦電波活動、呼吸模式、皮膚導電率等。在另一實施例中，使用信號平均技術來產生可以用作未來事件指示器的波形。
文檔編號A61B5/04GK1747684SQ200480003677
公開日2006年3月15日 申請日期2004年8月6日 優先權日2003年8月8日
發明者R·I·麥克拉蒂, M·A·阿特金森, D·L·奇爾德 申請人:量子技術公司