[发明专利]感知认知运动神经学习系统和方法在审
申请号: | 201480024938.5 | 申请日: | 2014-03-18 |
公开(公告)号: | CN105308664A | 公开(公告)日: | 2016-02-03 |
发明(设计)人: | J.福伯特;J.卡斯顿圭 | 申请(专利权)人: | 考格尼森股份有限公司 |
主分类号: | G09B19/00 | 分类号: | G09B19/00;A61B5/16;G06F19/00 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 于小宁;胡琪 |
地址: | 加拿大*** | 国省代码: | 加拿大;CA |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 感知 认知 运动神经 学习 系统 方法 | ||
技术领域
本公开涉及感知(perceptual)认知(cognitive)训练领域。更具体地,本公开涉及一种感知认知运动神经(motor)学习系统和方法。
背景技术
在我们的日常活动中,我们不断地与我们的环境交换。该环境是动态的并且需要各种对象、运动、速度、位置等的整合。作为结果,大脑的执行功能不断地管理无数刺激。在许多现实生活情况中存在信息过载的风险。在时间敏感的情况下快速处理刺激的不可预测性的能力是在办公室中、在体育中、在学校中以及在危机管理情况中的现实生活需要。
施加到策略输入的注意力和关注力可以将体育活动中、学习新技术中、面对危险情况中的输赢区别开来,并且导致成功的职业生涯。尤其在有压力的情况下,注意力和关注力使得能够对数据进行过滤和区分优先次序,同时忽略不相关的干扰项。
在老年人或具有某种伤残的人士的情况下,注意力和关注力中的不足可能导致日常活动中的严重问题。例如,行进通过人群同时避免碰撞以及维持方向和良好的运动神经控制需要流畅和连续的感知认知处理。有据可查的是,健康的老化的作用可能影响感知认知处理。
注意力的损失和受损的冲动控制对于具有注意力缺陷紊乱、具有或不具有活动过度的儿童以及对于自闭症儿童可以是严重的问题。
改善注意力和关注力的需要因此在范围广泛的个体中存在。该需要尤其在具有学习障碍或具有退化的认知功能的人中存在。该需要还在需要“通观全局(readthegame)”同时跟随球的轨迹的高端运动员以及需要处理大量信息的许多行业的成员中存在。
因此,存在对有助于改善具有学习障碍的儿童、老人、在有压力的环境中工作的运动员或专业人员的认知功能的解决方案的需要。
发明内容
根据本公开,提供一种感知认知运动神经学习系统。所述系统包括:用于评测(evaluating)或改善在连续测试期间主体的感知认知能力的装置。所述装置包括显示器,其被配置为向所述主体提供与环境的视觉接触。所述系统还包括用于巩固(consolidate)使用由所述环境形成的单个空间区域进行的第一连续测试的结果的部件,用于将所述环境分割为多个空间区域的部件,以及用于巩固使用所述多个空间区域进行的第二连续测试的结果的部件。
根据本公开,还提供一种感知认知运动神经学习系统。所述系统包括用于评测或改善在连续测试期间主体的感知认知能力的装置。所述装置包括显示器,其被配置为向所述主体提供与环境的视觉接触。所述系统还包括训练序列控制器。所述训练序列控制器被配置为巩固使用由所述环境形成的单个空间区域进行的第一连续测试的结果,将所述环境分割为多个空间区域,以及巩固使用所述多个空间区域进行的第二连续测试的结果。
本公开还涉及一种用于评测或改善主体的感知认知能力的方法。所述主体经受训练序列。所述训练序列包括在环境中向所述主体呈现的多个连续测试。使用由所述环境形成的单个空间区域进行的第一连续测试的结果被巩固。所述环境被分割为多个空间区域。使用所述多个空间区域进行的第二连续测试的结果被巩固。
上述和其他特征在阅读参考附图仅通过示例给出的说明性实施例的下列非限制描述时将变得更明白。
附图说明
将参考附图仅通过示例描述本公开的实施例,其中:
图1是示出经受高要求(demanding)训练计划(regime)的运动员的学习曲线的图;
图2是示出当使用感知认知运动神经系统时经受高要求训练计划的运动员的学习曲线的图;
图3是完全沉浸式虚拟环境的示例的透视图;
图4是示出训练自定进度模式的示意图;
图5是示出结合图4的训练自定进度模式和速度的阶梯(上和下)变化的额外使用的评估自定进度模式的示意图;
图6是示出使用多个测量标准确定速度阈值的示意图;
图7示出将一场景分割为多个空间区域;以及
图8示出形成分割的场景分布的东京的交通控制室。
具体实施方式
在各种附图中,相同标号表示相同特征。
本公开的各种方面总地解决改善认知功能的问题中的一个或多个。
下列描述公开NeuroTracker的“感知认知运动神经”学习系统(NT-LS)的非限制性的、说明性的实施例。更具体地,描述NT-LS的下列三个(3)特征:
1–NeuroTracker(NT)运动神经添加系统,其中在用于优化学习的非常特定的条件下进行运动神经添加。
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