用于筛查和治疗情感障碍的面部表情检测

本申请要求于2018年11月9日提交的美国临时申请第62/758,461号的优先权，其全部内容在此至少通过引用并入本文。

技术领域

本公开涉及计算机辅助治疗领域；具体地涉及一种用于筛查和治疗涉及认知和情感的某些精神机能障碍的面部图像处理系统和方法。

背景技术

压力、焦虑等情绪可以深刻地影响认知的关键要素，包括选择性注意力、工作记忆和认知控制。情感是心理学中用来描述感觉或情绪体验的概念。情感介导生物体与刺激的交互。情感有时被称为情感显示或指示符，其是面部、声音或手势行为。在某些观点中，认知可以被认为是情感的一部分，反之亦然。许多最常见的精神机能障碍；抑郁症、精神分裂症、药物滥用、慢性疼痛和孤独症涉及显著的认知和情绪障碍。例如，孤独症谱系病症的核心缺陷是认知共情降低。这些神经发育状况的特征可能在于社交沟通和交互的障碍，以及受限的兴趣和重复行为。

自适应偏差是人类大脑已经进化到自适应地推理而不是真实地或者甚至合理地推理的思想。当面对不确定性状况下的决策时，认知偏差可能已经演变为减少认知错误的总成本而不是减少认知错误的数量的机制。认知偏差矫正(CBM)技术被设计用于矫正诸如抑郁和社交焦虑的许多精神机能障碍的认知偏差特征。由于这些偏差被认为与这些障碍的维持有关，CBM技术试图矫正适应不良的认知偏差或诱导适应偏差。设计用于改变注意力选择性的CBM已经证明能够矫正与情绪功能障碍相关联的注意力偏差。事实证明，设计用于改变解释性选择性的CBM能够以消极的方式矫正解决歧义的倾向，而这种倾向是情绪障碍的特征。

情绪识别训练(ERT)是一项CBM任务，用于将许多障碍特有的中性或模糊面部的偏差感知从负转移到更加为正。ERT已经显示出改善低情绪个体的情感的前景。然而，ERT不简单地引起一般的正性偏差。为了使CBM最有效，在维持精神疾病中需要准确识别和靶向特定情绪。

认知共情描述了一个人推断他人的精神状态的能力，而情绪共情被定义为观察者对另一个体的情绪状态的情绪反应。认知共情在概念上与情绪识别相关。人类经常以自发模仿对他人的情绪表情作出反应。匹配对方表达的情绪的面部表情已经被标记为“面部模仿”，并且被认为是社交互动的中心。研究表明，人们倾向于模仿情绪的价而不是离散的情绪。在本文中，价泛指事件、对象或情形的固有吸引性或厌恶性。模仿另一个人的面部情绪表情已经被证明可以培养观察者的共同情绪状态。越来越多的临床发现支持以下观点：模仿主要是对社交互动中的情绪信号的附属响应。

需要在认知偏差矫正干预中更有效的通过准确和特异性地靶向情绪来训练情感的手段。通过应用的努力、独创性和创新，申请人已经确定了针对认知和情绪障碍的治疗和干预的传统方法的缺陷，并且已经开发了本发明所体现的解决方案，这将在下面详细描述。

发明内容

以下给出了本发明的一些实施例的简化概述，以便提供对本发明的基本理解。此概述不是本发明的广泛综述。它不旨在识别本发明的关键/重要元素或描绘本发明的范围。其唯一目的是以简化形式呈现本发明的一些实施例，作为稍后呈现的更详细描述的序言。

本公开的某些方面提供了一种用于面部图像处理的计算机实现的方法，所述方法包含：利用包含用户界面的计算装置来提供包含情绪表情提示的计算机化的刺激或交互的实例；响应于所述计算机化的刺激或交互，利用与所述计算装置可操作地接合的相机接收用户的面部表情的数字图像；利用至少一个处理器处理所述数字图像以确定对应于所述情绪表情的价输入和强度或唤醒输入；利用所述至少一个处理器将所述价输入和所述强度或唤醒输入与和所述情绪表情提示相关联的预定价和强度/唤醒范围进行比较；以及利用所述至少一个处理器确定所述用户的所述面部表情与所述情绪表情提示之间的一致性度量。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例，其中情绪表情提示包含呈现表示情绪表情的图像或图标并且提示用户模仿情绪表情。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：根据用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量，利用处理器来确定用户的认知偏差或情感状态的度量。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：与响应于情绪表情提示接收用户的面部表情的数字图像并发地利用至少一个生理传感器来测量至少一个生理输入。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：根据用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量，利用计算装置来提供计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。在某些实施例中，计算机化的刺激或交互与计算机化的认知偏差矫正方案相关联。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：根据用户的认知偏差或情感状态利用处理装置来矫正计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：根据至少一个生理输入利用处理装置来确定用户的情感状态。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：根据用户的情感状态利用处理装置来矫正计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

用于面部图像处理的计算机实现的方法的某些实施例可以进一步包含：响应于计算机化的刺激或交互的第二或后续实例，利用处理装置来确定用户的认知偏差或情感状态的变化的度量。

本公开的某些方面提供了一种用于面部图像处理的系统，所述系统包含：计算装置，所述计算装置包含被配置成实时接收用户的面部表情的数字图像的相机；与所述计算装置通信地接合的集成或远程处理器；以及其上存储有指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在被执行时使所述处理器执行一个或多个操作，所述一个或多个操作包含向所述计算装置展现包含情绪表情提示的计算机化的刺激或交互的实例；响应于所述计算机化的刺激或交互，接收用户的面部表情的实时数字图像；处理所述数字图像以确定对应于所述情绪表情的价输入和强度输入；将所述价输入和所述强度输入与和所述情绪表情提示相关联的预定价和强度范围进行比较；以及确定所述用户的所述面部表情与所述情绪表情提示之间的一致性度量。

用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例可以进一步包含至少一个生理传感器，所述至少一个生理传感器与所述处理器可操作地接合以响应于所述计算机化的刺激或交互来测量至少一个生理传感器输入。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中情绪表情提示包含展现表示情绪表情的图像或图标并且提示用户模仿情绪表情。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：根据用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量来确定用户的认知偏差或情感状态的度量。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：根据用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量来展现计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：根据用户的认知偏差或情感状态来矫正计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：根据至少一个生理传感器输入来矫正计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：根据用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量来矫正计算机化的刺激或交互的第二或后续实例。

可以进一步配置用于面部图像处理的计算机实现的系统的某些实施例，其中一个或多个操作进一步包含：响应于计算机化的刺激或交互的第二或后续实例，确定用户的认知偏差或情感状态的变化的度量。

本公开的进一步的方面提供了一种用指令编码的非暂时性计算机可读介质，所述指令用于命令一个或多个处理器执行用于面部图像处理的方法的操作，所述操作包含：向输出装置提供包含情绪表情提示的计算机化的刺激或交互的第一实例；响应于所述情绪表情提示，接收用户面部表情的数字图像；处理所述数字图像以确定对应于所述面部表情的价输入和强度输入；将所述价输入和所述强度输入与和所述面部表情提示相关联的预定价和强度范围进行比较；以及确定所述用户的面部表情与所述情绪表情提示之间的一致性度量。

前面已经相当广泛地概述了本发明的更相关和重要的特征，以便可以更好地理解下面的本发明的详细描述，并且可以更充分地理解本发明对现有技术的贡献。在下文中将描述本发明的附加特征，其形成本发明的权利要求的主题。本领域技术人员应理解，概念和所公开的特定方法和结构可以容易地用作矫正或设计用于实现本发明相同目的其它结构的基础。本领域技术人员应认识到，这样的等效结构不脱离所附权利要求中阐述的本发明的精神和范围。

附图说明

从以下结合附图的详细描述中，本公开的上述和其它目的、特征和优点将变得更加明显，在附图中：

图1是可以实现本公开的一个或多个方面的示范性计算装置的功能框图；

图2是可以实现本公开的一个或多个方面的系统架构的功能框图；

图3是根据实施例描绘面部表情提示、图像捕获和用户价之间的关系的图；

图4是根据实施例的结合生理传感器以识别、靶向或矫正一个或多个特定情绪的情绪表情训练平台的描绘；

图5是根据实施例的用于靶向与认知偏差相关联的情绪的计算机实现的方法的过程流程图；

图6是根据实施例的用于识别和靶向与特定精神机能障碍相关联的认知偏差的计算机实现的方法的过程流程图；

图7是根据实施例的用于在计算机应用程序的会话期间优化用户情感的计算机实现的方法的过程流程图；

图8是根据实施例的包含面部模仿提示的CSI的图形用户界面图示；

图9是根据实施例的包含具有部分表情冲突的面部模仿提示的CSI的图形用户界面图示；

图10是根据实施例的包含具有多表情冲突的面部模仿提示的CSI的图形用户界面图示；

图11是根据实施例的包含具有情绪抑制指令的情绪刺激的CSI的图形用户界面图示；以及

图12是根据实施例的包含具有情绪重新评估指令的情绪刺激的CSI的图形用户界面图示。

具体实施方式

本公开的方面提供了包含面部识别和模仿工作流程以训练认知和情绪共情的系统和方法。在各个实施例中，所述系统包含面部图像处理器，所述面部图像处理器进一步包含计算装置和至少一个相机，所述至少一个相机被配置成优选地实时接收用户的至少一个面部表情的一个或多个数字图像。在一个实施例中，计算装置包含集成计算处理器，包括但不限于处理器、微处理器等。在替代实施例中，计算装置与远程计算处理器、微处理器等通信地接合。在各个实施例中，面部图像处理器包含非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质具有用于使处理器执行一个或多个操作的存储指令。在各个实施例中，所述操作包含：将包含一个或多个面部表情提示、图像、图标等的计算机化的刺激或交互(CSI)的一个或多个第一、第二或后续实例展现给所述计算装置；响应于所述计算机化的刺激或交互，优选地实时接收面部表情的一个或多个数字图像；处理所述数字图像以确定对应于所述面部表情的价输入和强度输入；将所述价输入和所述强度输入与和所述面部表情提示相关联的预定价和强度范围进行比较；以及确定所述用户的所述面部表情与所述面部表情提示之间之间的一致性度量。

本公开的方面提供了包含至少一个生理传感器(例如，EEG)以响应于计算机化的刺激或交互来测量至少一个生理传感器输入的系统和方法。在各个实施例中，所述一个或多个操作进一步包含根据用户的面部表情与面部表情提示之间的一致性度量来确定用户的认知偏差或情感状态的度量。在各个实施例中，所述方法包含使用生理测量(例如，EEG、fMRI等)和/或面部识别技术来以准确性和特异性检测用户中的一个或多个情绪或情感状态。在各个实施例中，一个或多个CSI适于进一步靶向一个或多个特定情绪或认知偏差，并且矫正或优化用户的情感状态。

本公开的方面进一步提供了用于改善、优化或以其它方式影响用户的情感的系统和方法，所述方法包含计算机实现的方法以靶向与特定负面认知偏差相关联的特定情绪。在各个实施例中，特定负认知偏差与特定精神机能障碍相关联。在各个实施例中，计算机实现的方法包含与面部图像处理引擎可操作地接合的数码相机。某些实施例可以进一步包含具有用户界面的计算装置，所述用户界面被配置成提供情绪表情提示的一个或多个实例。在某些实施例中，情绪表情提示的实例体现为计算机化的交互。在各个实施例中，计算机实现的方法包含响应于计算机化的刺激或交互，经由至少一个相机来接收用户的面部表情的一个或多个数字图像。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：处理所述数字图像以确定与用户的面部表情相对应的一个或多个价输入和/或一个多个强度或唤醒输入。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：将输入的价和/或强度输入与面部表情图像、图标或提示相关联的预定价或强度值范围进行比较；以及确定用户面部表情与面部表情图像、图标或提示之间的一致性度量。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：确定用户的认知偏差或情感状态的度量。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：响应于面部图像、图标或面部表情提示，与用户的数字图像、图标或面部表情并发地用至少一个生理测量(例如，EEG、fMRI等)进行测量。在一个实施例中，一个或多个生理测量使得能够确定用户的情感状态。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：提供包含一个或多个面部表情提示、图像、图标等的计算机化的刺激或交互的一个或多个第一、第二或后续实例。在一个实施例中，计算机化的刺激或交互包含计算机化的认知偏差矫正方案。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：根据用户的认知偏差、情感状态和/或认知偏差或情感状态的变化的度量，利用处理装置来矫正计算机化的刺激或交互的一个或多个第一、第二或后续实例。

应理解，下文更详细论述的概念的所有组合(假定此类概念不相互不一致)预期为本文所公开的本发明主题的一部分。还应理解，本文明确使用的，也可以出现在通过引用并入的任何公开中的术语应当符合与本文公开的特定概念最一致的含义。

以下是与本发明的方法、设备和系统相关的各种概念和实施例的更详细描述，本发明的方法、设备和系统包含认知、情绪模仿共情识别和训练平台和/或平台产品，其被配置成与一个或多个其它类型的测量部件(例如，EEG、fMRI等)耦合，并且用于分析从与认知、情绪模仿共情识别和训练平台的用户交互和/或从一种或多种其它类型的部件的至少一种测量中收集的数据。作为非限制性示例，情感矫正或情绪识别训练平台和/或平台产品可以被配置用于认知和情绪训练、治疗、临床或介入目的。

在示例实现方式中，情感矫正或情绪识别训练平台可以与一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件集成。

在另一示例实现方式中，情感矫正或情绪识别训练平台可以与一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件分离，并且被配置成与其耦合。

在本文的任何示例中，情感矫正或情绪识别训练平台系统和方法可以被配置成呈现计算机化的任务和平台交互，所述计算机化的任务和平台交互通知认知或情感评估(包括筛查和/或监测)或传递治疗、疗法或干预。

应理解，上文引入且下文更详细论述的各种概念可以许多方式中的任一种实施，因为所公开的概念不限于任何特定实施方式。主要出于说明性目的而提供特定实施方式和应用程序的示例。包含认知、情绪模仿共情识别和训练平台或平台产品的示例方法、设备和系统可以由临床医生、内科医生和/或其他医疗或保健从业者的个体使用，以提供可用于评估个体的数据。

在非限制性示例中，包含情感矫正或情绪识别训练平台或平台产品的方法、设备和系统可以被配置成监测工具，以检测认知和情绪的差异，并用于训练、治疗或干预正常个体、认知和情绪障碍的个体或诊断有常见神经精神障碍的个体，所述神经精神障碍包括但不限于抑郁症、精神分裂症、精神药物滥用、慢性疼痛、孤独症、痴呆、帕金森病、大脑淀粉样血管病、家族性淀粉样神经病、亨廷顿病或其它神经变性病症、孤独症谱系障碍(ASD)、16p11.2复制的存在和/或执行功能障碍(例如但不限于注意缺陷多动障碍(ADHD)、感觉处理障碍(SPD)、轻度认知缺损(MCI)、阿尔茨海默病、多发性硬化症、精神分裂症、抑郁症或焦虑)。

如本文所用，术语“包括(includes)”意指包括但不限于，术语“包括(including)”意指包括但不限于。术语“基于”意指至少部分地基于。

本公开还涉及包括平台产品以及认知和情绪训练平台的示例系统，所述平台产品以及认知和情绪训练平台被配置用于与一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件耦合。在一些示例中，系统包括与一个或多个其它生理或监测部件和/或认知测试部件集成的平台产品和认知平台。在其它示例中，系统包括平台产品和认知平台，所述平台产品和认知平台与一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件分开地容纳并且被配置用于与一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件通信，以接收指示使用这样的一个或多个部件进行的测量的数据。

在本文的任何示例中，一个或多个生理部件可以包括测量身体和神经系统的物理特性(包括电活动、心率、血流和血氧水平)以提供数据或生理输入的任何装置。这可以包括基于相机的心率检测、皮肤电反应的测量、血压测量、脑电图、心电图、磁共振成像、近红外光谱、超声和/或瞳孔扩张度量，以提供生理输入。

提供生理输入的生理测量的其它示例包括但不限于使用心电图仪(ECG)测量体温、心脏或其它心脏相关功能、使用脑电图(EEG)测量电活动、事件相关电位(ERP)、功能性磁共振成像(fMRI)、血压、一部分皮肤处的电位、皮肤电反应(GSR)、脑磁图(MEG)、眼睛跟踪装置或包括被编程为确定瞳孔扩张程度的处理单元的其它光学检测装置、功能性近红外光谱(fNIRS)，和/或正电子发射断层造影(PET)扫描仪。EEG-fMRI或MEG-fMRI测量允许同时采集电生理学(EEG/MEG)数据和血液动力学(fMRI)数据。

fMRI还可用于基于供给大脑的充氧和去氧血液的磁特性的差异，提供提供指示神经元激活的测量数据。fMRI可以基于神经元活性和脑代谢之间的正相关，通过测量血液供应的区域变化来提供神经元活性的间接度量。

PET扫描仪可以用于进行功能成像，以通过检测由正电子发射放射性核素(示踪剂)间接发射的伽马射线来观察身体的代谢过程和其它生理度量。可以使用生物活性分子将示踪剂引入到用户体内。身体的代谢过程和其它生理度量的指标可以从扫描得到，包括从扫描的示踪剂浓度数据的二维和三维图像的计算机重建得到。数据可以包括示踪剂浓度和/或PET图像(诸如二维或三维图像)的度量。

如本文所使用的，术语“计算机化的刺激或交互”或“CSI”是指被呈现给用户以便于用户与刺激的交互或其它交互的计算机化的元素。作为非限制性示例，计算装置可以被配置成呈现听觉刺激或发起与用户的其它基于听觉的交互，和/或呈现振动刺激或发起与用户的其它基于振动的交互，和/或呈现触觉刺激或发起与用户的其它基于触觉的交互，和/或呈现视觉刺激、图像、图标或启动与用户的其它基于视觉的交互。

根据本文原理的任何任务可以经由计算装置、致动部件或用于实现一个或多个刺激或其它交互式元素的其它装置呈现给用户。例如，可以通过展现图形用户界面以呈现计算机化的刺激或交互(CSI)或其它交互元素来向用户呈现任务。在其它示例中，所述任务可以作为使用致动部件的听觉、触觉或振动计算机化的元件(包括CSI)呈现给用户。在本文的各个示例中对一个或多个CSI的使用(以及对来自一个或多个CSI的数据的分析)的描述还涵盖在那些示例中对包含一个或多个CSI的任务的使用(以及对来自一个或多个CSI的数据的分析)。

在示例中，情感矫正或情绪识别训练平台和/或平台产品可以被配置成包括至少一个处理单元的处理器实现的系统、方法或设备。在示例中，至少一个处理单元可以被编程为展现至少一个图形用户界面以向用户呈现计算机化的刺激或交互(CSI)或其它交互元素以用于交互。在其它示例中，至少一个处理单元可以被编程为使平台产品的致动部件实现听觉、触觉或振动计算机化的元件(包括CSI)以引起对刺激或与用户的其它交互的情感。至少一个处理单元可以被编程为使程序产品的部件基于与CSI或其它交互元件的用户交互来接收指示至少一个用户响应的数据，包括使用输入装置提供的响应。在展现至少一个图形用户界面以向用户呈现计算机化的刺激或交互(CSI)或其它交互元素的示例中，至少一个处理单元可以被编程为使图形用户界面接收指示至少一个用户响应的数据。

在其它示例中，平台产品可以被配置成包括显示部件、输入装置和至少一个处理单元的处理器实现的系统、方法或设备。至少一个处理单元可以被编程为展现至少一个图形用户界面，用于在显示部件处显示，以向用户呈现计算机化的刺激或交互(CSI)或其它交互元素，用于交互。在其它示例中，至少一个处理单元可以被编程为使平台产品的致动部件实现听觉、触觉或振动计算机化的元件(包括CSI)以引起对刺激或与用户的其它交互的情感。

输入装置的非限制性示例包括触摸屏或其它压敏或触敏表面、运动传感器、位置传感器、压力传感器、操纵杆、训练装置和/或图像捕获装置(例如但不限于相机)。

根据本文的原理，术语“认知”或“认知的”是指通过思想、经验和感觉获取信息和理解的精神行为或过程。这包括但不限于心理概念/领域，例如执行功能、记忆、感知、注意力、情绪、运动控制和干扰处理。根据本文原理的示例计算机实现的装置可以被配置成收集指示用户与平台产品的交互的数据，并计算量化用户表现的度量。用户表现的量化器可以用于提供认知的度量(用于认知评估)或提供认知治疗的状态或进展的度量。

根据本文的原理，术语“治疗(treatment)”或“治疗(treat)”是指导致用户的可测量的改善的平台产品中的CSI的任何操纵，例如但不限于与认知、用户的心情、情绪状态和/或对认知、情绪模仿共情识别和训练平台的参与或注意水平有关的改善。改善的程度或水平可以基于如本文描述的用户认知偏差或情感状态度量来量化。在示例中，术语“治疗”还可以指疗法。

根据本文的原理，术语“情感(affect)”是指在心理学中用于描述感觉或情绪体验的概念。词语“情感(affect)”有时也指情感显示(affect display)，它是用作情感指示符的面部、声音或手势行为。

根据本文的原理，术语“价”是指事件、对象或情形的固有吸引性/“好”度(正价)或厌恶性/“坏”度(负价)。所述术语还对特定情绪进行表征和分类。例如，被称为“负”的情绪，诸如愤怒和恐惧，具有负价。快乐具有正价。正价情绪由正价事件、对象或情形引起。所述术语还用于描述感觉、情感、某些行为(例如接近和回避)、目标达到或不达到、以及符合或违反社会规范的快乐感。

如本文以上所描述，可以使用编程的计算装置的至少一个处理单元来实现根据本文原理的示例系统、方法和设备，以提供情感矫正或情绪识别训练平台和/或平台产品(下文称为“情绪表情训练平台”)。图1示出了根据本文原理的示例设备100，其可用于实现包括本公开内描述的系统和方法的情绪表情训练平台和/或平台产品。示例设备100包括至少一个存储器102和至少一个处理单元104。至少一个处理单元104通信地耦合到至少一个存储器102。

示例存储器102可以包括但不限于硬件存储器、非暂时性有形介质、磁存储盘、光盘、闪存驱动器、计算装置存储器、随机存取存储器(例如但不限于DRAM、SRAM、EDO RAM)、任何其它类型的存储器或其组合。示例处理单元104可以包括但不限于微芯片、处理器、微处理器、专用处理器、专用集成电路、微控制器、现场可编程门阵列、任何其它合适的处理器或其组合。

至少一个存储器102被配置成存储处理器可执行指令106和计算部件108。在非限制性示例中，计算部件108可用于分析从与如本文描述的一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件耦合的认知平台和/或平台产品接收的cData和/或nData。如图1所示，存储器102还可用于存储数据110，包括但不限于来自相机的面部图像数据、生理数据(pData)112(包括来自使用一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件的测量的计算测量数据)和/或指示个体对一个或多个任务的响应的数据，所述响应包括对在设备100的图形用户界面处展现的任务和/或使用来自耦合到设备100或与设备100集成的致动部件的听觉、触觉或振动信号生成的任务的响应。可以从耦合到设备100或与设备100集成的一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件接收数据110。

在非限制性示例中，至少一个处理单元104执行存储在存储器102中的处理器可执行指令106，以使用计算部件108至少分析来自相机的数字图像数据和/或从与如本文所描述的一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件耦合的情绪表情训练平台和/或平台产品接收的pData。至少一个处理单元104还可以被配置成执行存储在存储器102中的处理器可执行指令106，以生成指示用户价或强度/唤醒或情感的计算结果。至少一个处理单元104还执行处理器可执行指令106，以控制传输单元传输指示从与如本文所描述的一个或多个生理或监测部件和/或认知测试部件耦合的情绪表情训练平台和/或平台产品接收的分析的值，和/或控制存储器102存储指示分析的值。

图2是根据本文的原理可用作计算部件的示例计算装置200的框图。在本文的任何示例中，计算装置200可以被配置成接收用户输入以实现计算部件的控制台。为了清楚起见，图2还参考并提供关于图1的示例系统的各种元件的更多细节。计算装置200可以包括用于存储用于实现示例的一个或多个计算机可执行指令或软件的一个或多个非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质可以包括但不限于一种或多种类型的硬件存储器、非暂时性有形介质(例如，一个或多个磁存储盘、一个或多个光盘、一个或多个闪存驱动器)等。例如，计算装置200中所包括的存储器502可以存储用于执行本文公开的操作的计算机可读和计算机可执行指令或软件。例如，存储器502可以存储软件应用程序640，其被配置成执行所公开的操作的各种组合(例如，分析平台和/或平台产品测量数据和响应数据、面部识别、情绪识别或执行计算)。计算装置200还包括可配置和/或可编程处理器504和关联核614，并且任选地，一个或多个附加的可配置和/或可编程处理装置，例如处理器612'和关联核614'(例如，在计算装置具有多个处理器/核的情况下)，用于执行存储在存储器502中的计算机可读和计算机可执行指令或软件以及用于控制系统硬件的其它程序。处理器504和处理器612'可以各自是单核处理器或多核(614和614')处理器。

可以在计算装置200中采用虚拟化，使得可以动态地共享控制台中的基础设施和资源。可以提供虚拟机624来处理在多个处理器上运行的进程，使得所述进程看起来仅使用一个计算资源而不是多个计算资源。多个虚拟机也可以与一个处理器一起使用。

存储器502可以包括计算装置存储器或随机存取存储器，例如但不限于DRAM、SRAM、EDO RAM等。存储器502可以包括非易失性存储器，例如但不限于硬盘或闪存。存储器502还可以包括其它类型的存储器或其组合。

在非限制性示例中，存储器502和至少一个处理单元504可以是外围装置的组件，例如但不限于软件狗(包括适配器)或其它外围硬件。示例外围装置可被编程为与主计算装置通信或以其它方式耦合到主计算装置，以提供任何示例认知平台和/或平台产品的功能，应用示例分类器模型，并实现本文所描述的任何示例分析(包括相关联的计算)。在一些示例中，外围装置可以被编程为直接与主计算装置通信或以其它方式耦合到主计算装置(例如但不限于经由USB或HDMI输入)，或间接地经由电缆(包括同轴电缆)、铜线(包括但不限于PSTN、ISDN和DSL)、光纤或其它连接器或适配器。在另一示例中，外围装置可以被编程为与主计算装置无线通信(例如但不限于Wi-Fi或

用户可通过诸如计算机监视器等可视显示单元628与计算装置200交互，所述可视显示单元可以显示可根据示例系统和方法提供的一个或多个用户界面630。计算装置200可以包括用于接收来自用户的输入的其它I/O装置，例如，键盘或任何合适的多点触摸接口618、相机装置620、鼠标、麦克风或其它声音记录装置、加速度计、陀螺仪、用于触觉、振动或听觉信号的传感器，和/或至少一个致动器。键盘618和相机装置620可以耦合到可视显示单元628。计算装置200可以包括其它合适的传统I/O外围装置。

计算装置200还可以包括一个或多个存储装置634(包括单核处理器或多核处理器636)，诸如硬盘驱动器、CD-ROM或其它计算机可读介质，用于存储执行本文公开的操作的数据和计算机可读指令和/或软件。示例存储装置634(包括单核处理器或多核处理器636)还可以存储用于存储实现示例系统和方法所需的任何合适信息的一个或多个数据库。可以在任何合适的时间手动或自动更新数据库以添加、删除和/或更新数据库中的一个或多个项目。

计算装置200可以包括网络接口622，网络接口622被配置成经由一个或多个网络装置632通过各种连接与一个或多个网络(例如局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)或因特网)接口，这些连接包括但不限于标准电话线、LAN或WAN链路(例如802.11、T1、T3、56kb、X.25)、宽带连接(例如，ISDN、帧中继、ATM)、无线连接、控制器局域网(CAN)或任何或所有这些的某种组合。网络接口622可以包括内置网络适配器、网络接口卡、PCMCIA网卡、卡总线网络适配器、无线网络适配器、USB网络适配器、调制解调器或任何其它适合于将计算装置200接口到能够通信并执行本文描述的操作的任何类型的网络的装置。此外，计算装置200可以是任何计算装置，例如智能手机(例如但不限于

计算装置200可以运行任何626操作系统，例如任何版本的

本公开的存储装置634包含用于情绪表情训练平台的操作次数的指令。在图3中，一个或多个指令使得计算装置200能够在显示单元628上展现包含情绪表情提示、图像、图标等的计算机刺激700。计算装置200响应于计算机化的刺激或交互700优选地实时接收用户的面部表情的一个或多个数字图像710。计算装置200处理数字图像710以确定对应于面部表情的价输入720。然后，计算200将价输入720与存储在一个或多个存储装置634中的与情绪表情提示700相关联的预定强度范围进行比较。在替代实施例中，价输入720包含强度或唤醒输入。计算装置200然后执行用于确定用户的面部表情710与情绪表情提示700或一个或多个CSI之间的一致性度量的指令。在各个实施例中，情绪表情平台或平台产品使得能够检测和跟踪人的模仿一个或多个面部表情的能力。在一个实施例中，用于检测和跟踪的一个或多个操作使得能够筛查一种或多种特定的精神机能障碍或疾病。在各个实施例中，通过捕获一个或多个图像710用提高的效率复制情绪表情提示700来训练用户可以提供有效的治疗或干预。在各个实施例中，图像710是指示一个或多个检测的表情的用户面部和价720的实况视频馈送。用户能够快速地学习其它人如何立即阅读他们的面部表情。然后，用户被训练为响应于情绪表情提示700模仿表情，并且可以接收关于复制或模仿表情的准确性的实时反馈。

图4描绘了结合生理传感器以识别、靶向或矫正一个或多个特定情绪的情绪表情训练平台系统。在示范性实现方式中，生理传感器810响应于图3的一个或多个情绪表情提示700来启用一个或多个生理传感器输入820的测量和收集。在各个实施例中，图2的计算装置200执行来自图2的存储装置634的一个或多个操作指令，以根据用户的面部表情与图3的情绪表情提示700之间的一致性度量，从图3的一个或多个所捕获图像710确定用户的认知偏差或情感状态的度量。在非限制性示例实现方式中，EEG 810可以是用于医疗验证和/或个性化治疗或干预的低成本EEG。低成本的EEG装置可以更易于使用并且有可能极大地改善医疗应用程序的准确性和有效性。在此示例中，平台产品可以被配置成包括与情绪表情训练平台耦合的EEG部件的集成装置，或者被配置成与EEG部件分离但被配置成与EEG部件耦合的认知和/或情感平台。

在用于训练验证的非限制性示例中，用户与情绪表情训练平台交互，并且EEG用于执行用户的生理测量。基于用户在与认知平台交互中的动作来监视EEG测量数据(诸如脑波)中的任何变化。可以收集和分析来自使用EEG(诸如脑波)的测量的生理输入820以检测EEG测量的变化。此分析可用于确定来自用户的响应的类型，诸如价、情感、强度等。

在个性化用药的非限制性示例使用中，来自EEG测量的生理输入820被用于识别认知或情绪或共情的水平和/或变化，其指示情绪表情训练平台治疗具有期望的效果(包括确定对给定用户起作用的任务和/或CSI 700的类型)。所述分析可用于通过调整应用程序中的用户体验来确定是否应当使情绪表情训练平台提供任务和/或CSI以强制执行或减少EEG正在检测的这些用户结果。

在非限制性实例实现方式中，使用被配置成与fMRI耦合的情绪表情训练平台来进行来自810的生理测量，以用于医疗应用程序验证和个性化用药、治疗或干预。消费级fMRI装置可用于通过跟踪和检测脑部分刺激的变化来改善医疗应用程序的准确性和有效性。

在非限制性示例中，fMRI测量可用于提供皮质厚度的测量数据和其它类似的测量数据。在用于治疗验证的非限制性示例中，用户与认知平台交互，并且fMRI用于测量生理数据。预期用户在与认知平台交互时基于用户的动作对特定脑部分或脑部分的组合进行刺激。在此示例中，平台产品可以被配置成包括与认知平台耦合的fMRI部件的集成装置，或者被配置成与fMRI部件分离但被配置成与fMRI部件耦合的认知平台。使用具有fMRI的应用程序，可以对用户大脑的各部分的刺激进行测量，并且可以执行分析以检测变化，从而确定用户是否表现出期望的响应。

在用于个性化治疗或干预的非限制性示例中，fMRI可用于收集测量数据以用于识别用户在交互平台中的进展。所述分析可用于通过调整应用程序中的用户体验来确定是否应当使情绪表情训练平台提供任务和/或CSI以强制执行或减少fMRI正在检测的这些用户结果。

在本文的任何示例中，对任务、通知和/或CSI的类型的调整或矫正或呈现可以实时进行。在各个实施例中，生理测量(例如，EEG、fMRI等)和/或面部识别技术以准确性和特异性检测一个或多个情绪。在各个实施例中，一个或多个认知筛查工具(CSI)被适配成进一步促进一个或多个靶向情绪。

现在参考图5，根据各个实施例，公开了用于靶向与认知偏差相关联的情绪的计算机实现的方法的过程流程图500。在各个实施例中，计算机实现的方法包含面部图像处理，所述方法进一步包含图2的计算装置200，其具有被配置成显示图3的情绪表情提示700的实例的用户界面或显示单元628。在替代实施例中，图3的情绪表情提示700的实例是计算机化的交互。在各个实施例中，计算机实现的方法包含：响应于图3的计算机化的刺激或交互700，向用户提示(步骤902)刺激，并且经由图2的至少一个相机装置620接收(步骤910)图3的用户的面部表情的一个或多个数字图像710。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：处理(步骤920)所述数字图像以确定(步骤930)图3的一个或多个用户价720和/或对应于面部表情的一个或强度或唤醒输入。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：将价和/或强度或唤醒输入与和面部表情图像、图标或提示(例如，图3的700)相关联的预定价或强度值范围进行比较(步骤940)；以及确定用户的面部表情与面部表情图像、图标或提示之间的一致性度量。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：确定(步骤950)用户的认知偏差或情感状态的度量。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：响应于面部图像、图标或面部表情提示，与用户的所述数字图像、图标或面部表情并发地用至少一个生理测量(例如，EEG、fMRI等)进行测量(步骤960)。在一个实施例中，一个或生理测量使得能够确定用户的情感状态(步骤950)。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：提供(步骤970)包含一个或多个面部表情提示、图像、图标等的计算机化的刺激或交互的一个或多个第一、第二或后续实例。在一个实施例中，计算机化的刺激或交互包含计算机化的认知偏差矫正方案。在各个实施例中，所述方法包含以下步骤：根据用户的认知偏差、情感状态和/或认知偏差或情感状态的变化的度量，利用处理装置来矫正计算机化的刺激或交互的一个或多个第一、第二或后续实例。

图6是认知偏差矫正(CBM)方法600的过程流程图。根据本公开的各个方面，方法600可被可操作地配置成识别、靶向和/或矫正与一种或多种精神机能障碍相关联的一种或多种认知偏差，例如抑郁和社交焦虑。方法600可以包含一个或多个情绪识别训练任务，所述一个或多个情绪识别训练任务被配置成将具有许多障碍的特征的中性或模糊面部的用户的偏向感知从负转移到更加为正。根据某些实施例，方法600体现为计算机化的CBM应用程序。方法600可以通过启动CBM应用程序601的实例来开始。CBM应用可以被配置成经由图形用户界面603向用户呈现一个或多个CSI，其中所述一个或多个CSI被配置成筛查与至少一个特定精神机能障碍相关联的用户中的一个或多个潜在认知偏差。根据实施例，CSI包含至少一个情绪表情提示。方法600通过响应于至少一个情绪表情提示接收情绪表情输入来进行，所述至少一个情绪表情提示包含用户面部和/或面部表情605的一个或多个数字图像。方法600可通过处理情绪表情输入以量化对应于用户的面部表情的一个或多个价和强度/唤醒数据来进行。可以根据一个或多个参数进一步处理价和强度/唤醒数据，以确定用户的面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量，以便识别用户607中的一个或多个认知偏差。在某些实施例中，方法600可以进一步包含分析价和强度/唤醒数据以筛查和识别一种或多种特定的精神机能障碍609。方法600可以进一步通过呈现被配置成以用户中的一个或多个特定情绪为靶向的一个或多个靶向或矫正的CSI来继续进行，其中所述一个或多个特定情绪与所识别的认知偏差611相关联。可以在CBM应用程序的相同会话中和/或在CBM应用程序的后续会话中呈现一个或多个靶向或矫正的CSI。一个或多个靶向或矫正的CSI可以包含对应于一个或多个情绪识别训练交互的一个或多个情绪表情提示。在一个或多个实例中，方法600可以进一步通过响应于一个或多个情绪表情提示613接收包含用户面部/面部表情的数字图像的相机输入来进行。数字图像可以被处理以量化对应于用户面部表情的一个或多个价和强度/唤醒数据。可以根据一个或多个参数进一步处理价和强度/唤醒数据，以确定用户面部表情与情绪表情提示之间的一致性度量，以便评估用户615的认知偏差的变化的度量。方法600可以任选地通过根据用户617的认知偏差的变化的度量进一步矫正CSI来进行。

图7是用于在用户与软件平台或应用程序交互期间优化或改善用户情感的计算机实现的方法700的过程流程图。可采用方法700的实施例来改善或优化用户情感的示范性计算机化的用户交互可以包括认知偏差矫正平台、认知训练平台、心情或情绪增强平台以及远程医疗或远程精神病学平台。示范性计算机化的用户交互可以进一步包括非医疗软件平台和应用程序，其中用户会话可包含延长的时间周期，诸如视频游戏、社交媒体平台和其它动态媒体平台。方法700可以通过在软件平台或应用程序701的会话期间向用户呈现一个或多个CSI来启动。根据某些实施例，软件平台或应用程序可以与至少一个数码相机可通信地(直接地或间接地)接合，所述至少一个数码相机被配置成捕获并传送对一个或多个CSI703作出响应/反应的用户面部的一个或多个实时数字图像。在CSI包含情绪表情提示的某些实施例中，用户可以通过向相机提供面部表情来有意地响应一个或多个CSI。在其它实施例中，相机可以被配置成在软件平台或应用程序的会话期间，连续地捕获对一个或多个CSI作出反应的用户面部的一个或多个实时数字图像。方法700可以通过分析对一个或多个CSI705作出响应/反应的用户面部的一个或多个实时数字图像的一个或多个价和强度/唤醒特征来进行。可以根据一个或多个静态或动态情感参数进一步处理价和强度/唤醒数据，以确定在软件应用程序或平台707的会话中的不同时间点期间用户情感状态的实时度量/程度。可以进一步分析软件应用程序或平台的会话内的用户情感的实时度量/程度，以确定特定CSI的呈现与用户的情感状态709之间的时间模式和/或相关性。根据软件应用程序或平台包含认知训练平台的某些实施例，方法700可以进一步包含：对照用户情感数据来分析用户表现数据，以确定认知训练平台711内用户情感状态和用户认知表现之间的相关程度。方法700可以进一步包含：响应于时间模式和/或特定CSI的呈现与用户的情感状态之间的相关性，矫正CSI的一个或多个方面，以便在软件应用程序713的会话期间进一步改善或优化用户的情感状态。

图8至12提供了包含一个或多个CSI的情绪表情提示的多个说明性示例，所述一个或多个CSI可以被并入到本公开所体现的方法和系统的各个方面中。图8是包含面部模仿提示800的CSI的图形图示。根据实施例，面部模仿提示800包含向用户呈现面部的图像或表示，响应于所述图像或表示，用户被提示模仿面部的面部表情。本公开的某些系统和方法可以包含：在情绪表情训练平台或平台产品内呈现包含面部模仿提示800的CSI的一个或多个实例。

图9是包含具有部分表情冲突的面部模仿提示900的CSI的图形用户界面图示。根据实施例，具有部分表情冲突的面部模仿提示900包含向用户呈现包含两个或更多个冲突表情的合成面部的图像或表示。用户被提示对两个或更多个冲突的表情进行区分，并且被提示忽略合成图像中的一个或多个非靶向表情并模仿另一个。本公开的某些系统和方法可以包含：在情绪表情训练平台或平台产品内呈现包含具有部分表情冲突的面部模仿提示900的CSI的一个或多个实例。

图10是包含具有多表情冲突的面部模仿提示1000的CSI的图形用户界面图示。根据实施例，具有多表情冲突的面部模仿提示1000包含向用户呈现具有第一表情的第一面部的图像和具有与第一面部的表情冲突的第二表情的第二面部的图像。用户被提示对两个冲突的表情进行区分，并被提示忽略一个表情而模仿另一个表情。本公开的某些系统和方法可以包含：在情绪表情训练平台或平台产品内呈现包含具有多表情冲突的面部模仿提示1000的CSI的一个或多个实例。

图11是包含具有情绪抑制指令的情绪刺激1100的CSI的图形用户界面图示。根据实施例，具有情绪抑制指令的情绪刺激1100包含向用户呈现具有旨在引起用户的情绪反应的主题的图像。所述图像可以由具有情绪表情的面部图像组成，或者所述图像可以由从国际情感图片系统(IAPS)(或者被选择以引起用户的特定情绪的其它主题)中选择的图像组成。用户被提示抑制由图像引起的情绪，并且相机可操作地被配置成根据用户的实时面部响应来启用抑制的度量。本公开的某些系统和方法可以包含：在情绪表情训练平台或平台产品内呈现包含具有情绪抑制指令的情绪刺激1100的CSI的一个或多个实例。

图12是包含具有情绪抑制指令和情绪重新评估指令的情绪刺激1200的CSI的图形用户界面图示。根据实施例，具有情绪重新评估指令的情绪刺激1200包含向用户呈现具有旨在引起用户的情绪反应的主题的图像。所述图像可以由具有情绪表情的面部图像组成，或者所述图像可以由从国际情感图片系统(IAPS)(或者被选择以引起用户的特定情绪的其它主题)中选择的图像组成。用户被提示将由图像引起的情绪重新评估为替代情绪，并且相机可操作地被配置成根据用户的实时面部特征来启用重新评估的度量。本公开的某些系统和方法可以包含：在情绪表情训练平台或平台产品内呈现包含具有情绪重新评估指令的情绪刺激1100的CSI的一个或多个实例。

以上描述的实施例可以以多种方式中的任何一种来实现。例如，一些实施例可以使用硬件、软件或其组合来实现。当实施例的任何方面至少部分地以软件实现时，软件代码可以在任何合适的处理器或处理器集合上执行，无论是在单个计算机中提供还是分布在多个计算机中。

在这个方面，本发明的各个方面可以至少部分地体现为用一个或多个程序编码的计算机可读存储介质(或多个计算机可读存储介质)(例如，计算机存储器、压缩盘、光盘、磁带、闪存、现场可编程门阵列或其它半导体装置中的电路配置，或其它有形计算机存储介质或非暂时性介质)，所述一个或多个程序当在一个或多个计算机或其它处理器上执行，执行实现以上所论述的技术的各种实施例的方法。一个或多个计算机可读介质可以是可传送的，使得其上存储的一个或多个程序可以被加载到一个或多个不同的计算机或其它处理器上，以实现如上所论述的本技术的各个方面。

术语“程序”或“软件”在本文中以一般意义使用以指代可用于对计算机或其它处理器编程以实现如上所论述的本技术的各个方面的任何类型的计算机代码或计算机可执行指令集。另外，应理解，根据本实施例的一个方面，当被执行时执行本技术的方法的一个或多个计算机程序不需要驻留在单个计算机或处理器上，而是可以以模块化方式分布在多个不同的计算机或处理器中，以实现本技术的各个方面。

计算机可执行指令可以是由一个或多个计算机或其它装置执行的多种形式，诸如程序模块。通常，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件、数据结构等。通常，程序模块的功能可在各个实施例中按需组合或分布。

如本领域技术人员将理解的，本公开的实施例可以体现为方法(包括例如计算机实现的过程、商业过程和/或任何其它过程)、设备(包括例如系统、机器、装置、计算机程序产品等)或前述的组合。因此，本发明的实施例可采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)或组合软件和硬件方面的实施例的形式，所述实施例在本文中通常可被称为“系统”。此外，本发明的实施例可以采取计算机可读介质上的计算机程序产品的形式，所述计算机可读介质具有包含在所述介质中的计算机可执行程序代码。

如本文所定义和使用的所有定义应理解为控制字典定义、通过引用并入的文献中的定义和/或所定义术语的普通含义。在说明书和权利要求书中使用的不定冠词“一”和“一个”，除非清楚地相反指示，应理解为意指“至少一个”。

如本文在说明书和权利要求书中所用的短语“和/或”应理解为意指如此结合的要素中的“任一者或两者”，即在一些情况下结合地存在而在其它情况下分离地存在的要素。用“和/或”列出的多个要素应当以相同的方式解释，即如此结合的要素中的“一个或多个”。除了由“和/或”条款具体指明的要素之外，可以任选地存在其它要素，无论与具体指明的那些要素相关还是不相关。因此，作为非限制性示例，当结合开放式语言如“包含”使用时，提及“A和/或B”在一个实施例中可以仅指A(任选地包括除B之外的要素)；在另一实施例中，仅指B(任选地包括除A之外的要素)；在又一实施例中，指A和B两者(任选地包括其它要素)；等。

如本文在说明书和权利要求书中所使用的，“或”应理解为具有与上文所定义的“和/或”相同的含义。例如，当将列表中的项目分开时，“或”或“和/或”应被解释为包括性的，即包括多个要素或要素列表中的至少一个，但也包括多于一个，以及任选地附加的未列出的项目。仅有明确相反指示的术语，例如“仅一个”或“恰好一个”，或当在权利要求中使用时，“由……组成”将指包括多个元素或元素列表中的恰好一个元素。通常，当在术语“或”之前有排他性的术语，例如“任一”、“之一”、“仅一个”或“正好之一”时，如本文所用的术语“或”应仅解释为指示排他性的替代(即“一个或另一个，但不是两者”)。当在权利要求中使用时，“基本上由……组成”应具有在专利法领域中使用的普通含义。

如在说明书和权利要求书中所使用的，关于一列一个或多个要素的短语“至少一个”应理解为表示选自要素列表中的任何一个或多个要素的至少一个要素，但不一定包括在要素列表中具体列出的每个要素中的至少一个，并且不排除要素列表中的要素的任何组合。此定义还允许除了短语“至少一个”所指的要素列表中具体指出的要素之外的要素任选地存在，无论与具体指出的那些要素相关还是不相关。因此，作为非限制性实例，“A和B中的至少一个”(或等效地，“A或B中的至少一个”，或等效地，“A和/或B中的至少一个”)在一个实施例中可以指至少一个，任选地包括多于一个A，而不存在B(并且任选地包括除了B之外的元素)；在另一实施例中，指至少一个，任选地包括多于一个B，而不存在A(并且任选地包括除A之外的元素)；在又一实施例中，指至少一个，任选地包括多于一个A，和至少一个，任选地包括多于一个B(和任选地包括其它元素)；等。

在权利要求书以及上面的说明书中，所有过渡短语例如“包含”、“包括”、“带有”、“具有”、“含有”、“涉及”、“持有”、“由……构成”等应理解为开放式的，即意指包括但不限于。仅过渡短语“由……组成”和“基本上由……组成”分别是封闭或半封闭的过渡短语，如美国专利局专利审查程序手册，第2111.03节中所述。