JP2020508763A - 脳深部刺激療法用電極の、刺激フィールドのモデルに基づく最適な選択及び配置 - Google Patents

脳深部刺激療法用電極の、刺激フィールドのモデルに基づく最適な選択及び配置 Download PDF

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Abstract

開示される方法は、患者の身体の解剖学的身体部位に配置された少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の神経刺激のための電気刺激装置の位置を計画するためのコンピュータが実行する医学的データ処理方法であって、電気刺激装置（７）は、少なくとも２つの電気接点部を含み、該方法は、少なくとも1つのコンピュータ（３）の少なくとも1つのプロセッサが、ａ）少なくとも1つのプロセッサで、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）を含む解剖学的身体部位のデジタル画像を記述する医療画像データを取得するステップ（Ｓ１．１）、ｂ）少なくとも１つのプロセッサにより、医療画像データに基づいて、解剖学的身体部位内の各標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の位置を記述する標的位置データを決定するステップ（Ｓ１．２）、ｃ）少なくとも１つのプロセッサで、電気刺激装置（７）の少なくとも２つの接点部間の距離を記述する電気刺激装置幾何学データを取得するステップ（Ｓ１．３）、ｄ）少なくとも１つのプロセッサにより、標的位置データに基づいて、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）のうちの各一対の間の距離を記述する標的距離データを決定するステップ（Ｓ１．４）、及び、ｅ）少なくとも１つのプロセッサにより、標的位置データ、標的距離データ、及び電気刺激装置幾何学データに基づいて、電気刺激装置（７）による少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の刺激を可能にするように、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）と電気刺激装置（７）の間の相対位置である電気刺激装置の位置を記述する電気刺激装置位置データを決定するステップ（Ｓ１．５）、の各ステップを実行することを含んでいる。

Description

本発明は、患者の身体の解剖学的身体部位に配置された少なくとも２つの標的領域の神経刺激用の電気刺激装置の位置を計画するための、コンピュータが実行する方法に関し、電気刺激装置は、少なくとも２つの電気接点部、対応するプログラムを実行するように構成されたコンピュータ、及びそのようなコンピュータを含む電気刺激装置の位置を計画するための医療システムを含む。
脳の領域が脳深部刺激療法（ＤＢＳ）によって刺激される場合、刺激されるこれらの領域は植え込み手術前に既知であるものの、装置の刺激機能が、標的領域の最適な範囲をシミュレートし、この情報に基づいた定位のための最適化された手術軌跡の推定または適切な装置の選択のために使用されることは殆どなく、様々な脳深部刺激療法用電極は、刺激で可能な組織の体積に関して、接点部の数、全長、及び指向特性によって大きく異なっている。これは、装置のシングルパス植え込み後に２つ以上の領域を刺激するときに、特に関連する。本発明により、ユーザが手術前に患者に最適な選択をするのを支援するために、選択されたアプローチに関する装置の選択と外科的柔軟性との間のトレードオフが定量化される。
以前の解決手段は、回避領域にのみ焦点を当て、可能なアプローチベクトル／軌道の仮想的な３６０度が可能となる球形の刺激フィールドのみを使用していた。一方、指向性刺激システムの出現にともなって、非球形の刺激フィールドが、有効で臨床的に現実的なアプローチベクトルを構成する限られた数の解決手段を有し得る。解剖学的に有用な方法でこれらをランク付けし、複数標的アプローチを考慮することは、特に逆方向性および順方向性の線維刺激に対する展望を備えた、現在の技術への積み上げである。
本発明は、解剖学的身体部位の電気刺激のシミュレーションおよび適切な刺激装置の選択を改善するための方法およびシステムを提供するものである。
以下に、本発明の態様、例及び例示的なステップ、並びにそれらの実施形態が開示される。本発明の様々な例示的な特徴は、技術的に有利かつ実行可能である限り、本発明に従って組み合わせることができる。
（本発明の例の簡単な説明）
次に、本発明の特定の特徴を簡単に説明する。この説明は、本発明を、この節において説明される１つの特徴または複数の特徴の組み合わせのみに限定するものではない。
電極位置を計画するための開示された方法は、（例えば脳深部刺激療法用の）刺激電極の位置及び刺激フィールド特性を、複数の標的領域及び回避領域の位置に適合させることを含む。そのため、電極の形状及び少なくとも想定される標的領域の位置に関する情報が組み合わされて、全ての標的領域を少なくとも所定の程度まで刺激するのに適している、全ての標的領域に対する電極の位置が決定される。さらに、電極の位置は、追加的に、電極の軌跡または電極により射出される刺激電界の作用の少なくとも１つによって回避領域が少なくとも所定の程度まで回避されるように、決定されるものであってもよい。開示される方法はシミュレーション方法であり、患者の身体の任意の部分への電極の実際の挿入、または患者の身体の任意の部分への刺激電界の印加を含むものではない。
（本発明の一般的な説明）
この節では、例えば本発明の可能な実施形態を参照することによって、本発明の一般的な特徴を説明する。
一般に、本発明は、第１の態様において、患者の身体の解剖学的身体部位に配置された少なくとも２つの標的領域の神経刺激のための電気刺激装置（例えば、マルチコンタクト電極などの電極）の位置を計画するためのコンピュータが実行する医学的方法を提供することによって、上述した目的を達成するものである。特に、そのような電極の配置は、開示される方法の一部ではない。さらに、開示される方法の実行は、開示される方法の実行中に電極が配置されることを要しない。むしろ、この方法は、例えば、データ処理方法であり、少なくとも１つのコンピュータ（例えば脳深部刺激療法の較正または調整システムの一部である少なくとも１つのコンピュータ）の少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つのプロセッサによって実行される次の例示的なステップを実行することを含むものである。
１つの（例えば、第１の）例示的なステップにおいて、解剖学的身体部位のデジタル画像を記述する（例えば、表現するまたは定義する）医療画像データが取得される。解剖学的身体部位は、例えば少なくとも２つの標的領域を含む。特定の例では、解剖学的身体部位は、正確に２つの標的領域を含んでおり、したがって、第1の態様に従う方法を実行することにより実施されるデータ処理は、正確に２つの標的領域に適用される。一例において、それぞれの標的領域は、少なくとも１つの神経線維を含む。すなわち、それぞれの標的領域には、少なくとも１つの神経線維が通る。但し、標的領域に（特に、標的領域のいずれにも）神経線維が含まれないものであってもよい（例えば、解剖学的身体部位が、刺激される標的領域として筋肉を含む場合）。さらなる例において、第１の態様に従う方法によって考慮される標的領域の数は、正確に３または３より多数、正確に４または４より多数、正確に５または５より多数、または、正確に１０または１０より多数である。医療画像データは、開示される方法の実行が開始される前に生成されたものであってもよい。但し、開示される方法の一例において、医療画像データの生成は、開示される方法の１ステップとして実行される。
医療画像データを生成するために使用される医療用撮像モダリティは、例えば、コンピュータＸ線トモグラフィー（ＣＴ）、磁気共鳴トモグラフィー（ＭＲ）、陽電子放射トモグラフィー（ＰＥＴ）、または超音波トモグラフィー（ソノグラフィー）のうちの少なくとも１つのような断層撮影モダリティである。特定の例において、撮像モダリティは、（例えば、磁気共鳴拡散テンソルイメージング（ＭＲ−ＤＴＩ）法によって生成される）拡散強調磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）である。一般的な例では、医療画像データは、３次元空間で定義されているため、３次元の画像データを構成する。この例において、医療画像データから導出されるまたは医用画像データに適用される全てのデータセットは、３次元空間で定義されるものであってもよい。具体的には、後述する探索領域データ（たとえば、探索によって定められる格子／グリッド）は、３次元空で定義されるものであってもよい。
一般に、解剖学的身体部位は、少なくとも１つの神経線維を含む任意の解剖学的身体部位であってもよい。この少なくとも１つの神経線維は、解剖学的身体部位の外から電磁的に刺激されるものであってもよく、また、例えば、解剖学的身体部位の表面の近くを通る（もちろん、それでも、その解剖学的身体部位内にある）ものであってもよい。より具体的な例において、解剖学的身体部位は、脳の少なくとも一部である。
さらなる（例えば、第２の）例示的なステップにおいて、解剖学的身体部位内のそれぞれの標的領域の位置を記述する（例えば、表現するまたは定義する）標的位置データが決定される。標的位置データは、医療画像データに基づいて決定される。例えば、標的位置データは、それぞれの標的領域の位置を、医療画像データに関連付けられた位置情報が定義される基準系で定義することにより（具体的には、医療画像データ中で定義することにより）、決定される。
例えば、この第２の例示的なステップの例の特定の一例は、解剖学的身体部位の画像に基づくモデルを記述する（例えば、表現するまたは定義する）地図データを取得することを含む。この特定の例では、この方法は、以下のｉ）またはｉｉ）のステップの少なくとも１つを含む。
ｉ）地図データ及び医療画像データに基づいて、標的位置データを決定する。
ｉｉ）少なくとも1つのプロセッサによって、地図データ及び医療画像データに基づいて、解剖学的身体部位内の、刺激の影響を受けない少なくとも１つの回避領域の位置を記述する回避領域データを決定する。
ステップｉ）は、地図データと医療画像データの位置情報がそれぞれ定義されている基準系の間で変換（たとえば、位置変換）を確立することによって、実行することができる。本開示では、変換は、例えば、多列の行列またはベクトルによって表され得る線形写像であり、これは、線形代数の既知の原理に従って、例えば２つの基準系（例えば、座標系）の間で確立されるものであってもよい。このような変換を確立する１つの方法は、融合アルゴリズム（弾性融合または剛体融合アルゴリズムなど）を、それぞれの位置の基準系（座標系）で定義される情報を含む（少なくとも）２つのデータセットに適用することである。地図データと医療画像データ間の変換は、例えば両方のデータセットの色値（グレースケール値など）を比較し、それにより両方のデータセット内の同一の及び/または解剖学的な構造を記述する画像コンテンツを互いに関連付けることによって、確立することができる。これにより、他の画像コンテンツの位置に対する各画像コンテンツの位置の可能な差異を決定することができ、また、２つのデータセットの画像コンテンツ間の平行移動及び/または回転（例えば、歪み）を決定することができる。次いで、変換は、そのような平行移動及び/または回転を定義するように、（たとえば、逆の方法で）決定される。医療画像データと地図データの間の変換を確立した後、地図データの基準系における既知の標的領域の位置から出発して、地図データの基準系における標的領域の位置に変換を適用することにより、医療画像データの基準系における（すなわち、医療画像データ内での）標的領域の位置を決定するために、変換を使用することができる。変換は、地図データの基準系から医療画像データの基準系への方向で（すなわち、地図データの基準系で定義された位置を、医療画像データの基準系で定義された位置へと変換するように）定義されるものであってもよい。
ステップｉｉ）は、地図データと医療画像データの位置情報が、ステップｉ）に関して上述したようにそれぞれ定義される、基準系の間の変換を確立することにより、実行することができる。この変換は、地図データの基準系において既知の標的領域の位置から出発して、地図データの基準系における回避領域の位置に変換を適用することにより、医療画像データの基準系における（すなわち、医療像データ中の）回避領域の位置を決定するために使用できる。変換は、地図データの基準系から医療画像データの基準系への方向で（すなわち、地図データの基準系で定義された位置を、医療画像データの基準系で定義された位置へと変換するように）定義されるものであってもよい。回避領域は、刺激によって影響（例えば、悪影響）を受けるべきではない、例えば危険にさらされている器官または器官の少なくとも一部である。このような器官の一部の例は、呼吸中枢や言語中枢などの脳の特定の機能領域である。
地図データは、解剖学的身体部位のマルチモーダル地図を記述するものであってもよい。マルチモーダル地図中には、それぞれが異なる撮像モダリティを使用して生成された解剖学的身体部位の複数のモデル、並びに、複数のモデルの解剖学的に対応する部分の間の変換規則が保存される。これによって、例えば、医療画像データを異なる撮像モダリティと比較可能にするために、医療画像データを、その生成のために使用されたものとは異なる撮像モダリティへ変換することが可能となる。変換規則は、それぞれのモデルに対して保存された組織クラス情報に基づくもであってもよい。組織クラス情報は、それぞれの撮像モダリティにおける解剖学的身体部位の構成要素の画像外観（例えば、マルチカラー値またはグレースケール値のようなカラー値）を記述する。
さらに、地図データは、複数の患者の解剖学的身体部位の医療画像から生成されたものであってもよい。代わりに、地図データは、医療画像データが生成された特定の患者のみの解剖学的身体部位の少なくとも１つの医療画像から生成されたものであってもよい。言い換えれば、モデルは、その患者固有の地図の一部であってもよい。
地図データは、例えば、（地図データに含まれる位置情報を定義するために使用される基準系を表す）三次元座標系中で定められた位置情報を含む。例えば、地図データは、解剖学的身体部位の断層画像から生成されたものである。一例において、地図データは、画像に基づくモデル中の外側部位と神経線維との間の相対位置を記述する（例えば、定義するまたは表現する）位置情報を含む。例えば、地図データは、画像に基づくモデル中の位置を定めるために使用される位置の基準系（例えば、座標系）における外側部位と神経線維の間の相対位置を記述する（例えば、定義するまたは表現する）情報を含む。例えば、地図データは、画像に基づくモデル中の位置を定めるために使用される位置の基準系（例えば、座標系）における標的領域の位置を記述する（例えば、定義するまたは表現する）情報を含む。この情報から、外側部位の位置と神経線維の位置との間の相対位置を算出することができる。このように、外側部位と神経線維のそれぞれの位置に関する情報は、相対位置も定めるものである。
本方法がステップｉ）を含む場合、標的位置データは、地図データによって記述される画像に基づくモデル中の可能な標的位置の統計写像を医療画像データ適用するか、または、画像に基づくモデル中の少なくとも１つの可能な標的領域の位置を記述する地図データの区画化（セグメンテーション）を、医療画像データに適用することによって、決定されるものであってもよい。本方法がステップｉｉ）を含む場合、回避領域データは、地図データによって記述される画像に基づくモデル中の可能な回避領域の位置の統計写像を医療画像データに適用するか、または、画像に基づくモデル中の少なくとも１つの回避領域の位置を記述する地図データの区画化を、医療画像データに適用することによって、決定されるものであってもよい。統計写像は、想定される標的領域の、解剖学的身体部位内における統計的空間分布に関する情報を含む既定のデータセットである。
さらなる（例えば、第３の）例示的なステップにおいて、電気刺激装置の少なくとも２つの接点部間の距離を記述する（例えば、表現するまたは定義する）電気刺激装置幾何学データが取得される。電気刺激装置幾何学データは、例えば、所定の（すなわち、固定されているまたは既知である、のうちの少なくとも一方）データであり、かつ、例えば、想定される刺激のために使用される電気刺激装置に依存する。電気刺激装置幾何学データは、例えば電気刺激装置の製造業者によって供給され得る特定の電気刺激装置の幾何学的テンプレートによって具現化されるものであってもよい。例えば、電気刺激装置は電極であり、電気刺激装置幾何学データは、電極の接点部間の（例えば、細長い電極の長手軸に沿った）最大距離を記述する（例えば、表現するまたは定義する）。例えば、この距離は、最も遠位の接点部（電極の先端に最も近い、すなわち患者側の端部の、接点部）と、最も近位の接点部（電極の先端から最も離れた接点部）との間の距離（例えば、電極の長手軸に沿った距離、あるいは各接点部の指定部分間の直接距離）である。電気刺激装置が細長い電極である場合、その形状は、円筒形で近似されるものであってもよい。この場合、その軸は、そのような円筒形の軌跡（トレース）として定義することができる。
さらなる（例えば、第４の）例示的なステップにおいて、少なくとも２つの標的領域の各一対（ペア）の間の距離を記述する（例えば、表現するまたは定義する）標的距離データが決定される。標的距離データは、標的位置データに基づいて決定される。例えば、少なくとも２つの標的領域の各２つからなる可能な全ての一対（ただし、重複する一対は除く）が確立される。各一対は、（正確に）２つの標的領域の一対を記述する。次に、各一対を構成する２つの標的領域間の距離（例えば、重心（例えば、幾何学的重心）などの中心点間の距離）が算出される。この距離は、標的位置データに含まれる位置情報から、すなわち標的位置データによって記述される各標的領域の位置を定義する座標から、算出される。
標的領域間の距離は、一例では、ハウスドルフ距離として計算される。これは、２つの構造のお互いからの最大位置偏差を表し、次のように定義される。
Figure 2020508763
ここで、Ａは、比較構造（一対を形成する２つの標的領域のうちの一方）の全ての表面点の集合であり、Ｂは、基準構造（一対を形成する２つの標的領域のうちの他方）の全ての表面点の集合である。ｄ（ａ；ｂ）は、絶対値ｄ＝｜ａ−ｂ｜から誘導される通常の距離を使用した実数の距離空間におけるＡとＢの２つの表面点の距離である。より一般的な言葉で言えば、この例における距離は、集合Ａの１点から集合Ｂの１点までの全ての距離の最大値として計算されるものである。
この第４の例示的なステップの例の特定の一例において、標的距離データは、さらに電気刺激装置幾何学データに基づいて、例えば少なくとも２つの接点部の間の距離と所定の関係を有する（例えば、その距離よりも大きくない）標的領域間の距離のみを考慮することにより、決定される。例えば、このようにして、刺激装置として使用される電極の最も離れた２つの接点部間の最大距離よりも互いに離れていない距離にある標的領域のみを、計画される刺激の標的領域として選択できる。これは、接点部の位置間で生成される計画された電界が、考慮されるべき全ての標的領域に実際に到達することを確実にすることに役立つ。
さらなる（例えば、第５の）例示的なステップにおいて、標的位置データ、標的距離データ、及び電気刺激装置幾何学データに基づいて、電気刺激装置位置データが決定される。電気刺激装置位置データは、少なくとも２つの標的領域と、電気刺激によりその少なくとも２つの標的領域の刺激を可能にする電気刺激装置との間の相対位置である刺激位置を記述する（例えば、表現するまたは定義する）。特に、刺激位置は、少なくとも２つの標的領域が、電気刺激装置によって放射可能な（例えば、放射される）電界によって覆われ得る領域内に存在するように決定される。この領域は、標的距離データ、電気刺激装置データ、及び電気刺激装置幾何学データにより記述される情報（たとえば、電極間の最大距離）によって記述される距離が、境界条件として満たされるように決定される。例えば、境界条件は、電気刺激装置の位置から標的領域上の任意の点までの距離が、電極間の最大距離以下になるように定義される。相対位置は、考慮されるべき全ての標的領域に対して全体として（すなわち、検討対象の標的領域の集合に対して）決定され、それぞれの標的領域に対して個別に決定さるものではない。言い換えれば、相対位置は、検討対象の複数の標的領域のうちの１つまたは真部分集合に電界が到達し得るように決定されるだけでなく、検討対象の全ての標的領域に同時に（少なくとも、望ましい程度に）到達し得るように、決定される。例えば、電界の範囲は、少なくとも２つの標的領域を覆いながら、接点部間の最大距離より小さくてはならない。例えば、刺激位置は、少なくとも２つの接点部による少なくとも２つの標的領域の刺激を可能にするものである。理想的には、それぞれの標的領域は、個別の電界によって刺激される。電気刺激装置位置データは、少なくとも２つの標的領域間の適切な相対位置を決定するための反復法によって、例えば、関連するパラメータの少なくとも１つ（例えば、標的領域の位置、または、電気刺激装置によって放射される電界の強度及び時間的挙動、または、例えば電極間の最大距離によって決定される電界の空間的範囲、または、電気刺激装置としての電極の様々な接点部における電界の強度分布、のうちの少なくとも1つ）を一定に維持し、かつ、関連するパラメータの他の少なくとも１つ（例えば、電気刺激装置の位置）を、境界条件（例えば、全ての標的領域を少なくとも所定の程度まで同時にカバーする、または、少なくとも１つの回避領域を少なくとも所定の程度まで回避する）が満たされるまで変化させることによって、決定することができる。
例えば、第１の態様に従う方法は、少なくとも２つの標的領域のそれぞれの位置の周りのそれぞれの探索領域を記述する（例えば、表現するまたは定義する）探索領域データを決定するステップを含む。探索領域データは、標的位置データに基づいて決定される。探索領域は、電気刺激装置とそれぞれの標的領域の間の適切な相対位置を探索する各標的体積の周りの最大距離を構成する。探索領域の範囲は、例えば、電極の接点部間の最大距離によって定義することができる。すなわち、一例において、探索領域データは、電気刺激装置幾何学データに基づいて決定される。次いで、探索領域データに基づいて、電気刺激装置位置データがさらに決定され得る。例えば、電気刺激装置位置データを決定する反復法は、１つの探索領域を、電気刺激装置とその探索領域に関連する標的領域との間の適切な相対位置について探索することにより決定される。そのような相対位置が決定されている場合、電気刺激装置の関連する位置が固定され、例えば電気刺激装置の細長い（例えば、線状の）構成（例えば、電気刺激装置としての電極の長手方向の延長に沿った電極の線状の設定）を考慮して、少なくとも２つの標的領域の他の１つの周囲の探索領域が、電気刺激装置と他の標的領域との間の適切な相対位置について探索される。例えば、第１の標的領域に対する一方の接点部の位置は固定され、長手方向の延長が指す方向が、所望の電界で覆われる他の標的領域の所望の範囲が達成されるまで変化する。この処理は、検討対象の標的領域の集合全体に関する範囲の最適化が達成されるまで、任意の数の標的領域に対して繰り返すことができる。この目的のため、標的領域の少なくとも1つの所望の範囲（カバレッジ）からの逸脱または検討対象の回避領域の回避が許容可能であるかどうかを、それによって他の標的領域で達成可能な範囲を考慮して（例えば、各標的領域の範囲または複数の標的領域全体の範囲の許容可能性に対する個別の境界条件、または、各回避領域の回避または複数の（すなわち、少なくとも２つの）回避領域全体の回避の許容可能性に対する個別の境界条件、の少なくとも１つを適用して）判別するために、さらに最適化手順を実行することができる。
例えば、探索領域は、格子（グリッド）点を有する格子（グリッド）によって定義され、電気刺激装置の長手方向の延長は、第１の探索領域の格子点の１つに配置される。この位置は固定されたままであり、刺激の長手方向の位置は、電気刺激装置の別の点が第２の他の探索領域に関連する格子の格子点の１つに位置するように、配置される。この手順は、探索領域の集合全体に対して繰り返すことができる。その際、第１の探索領域の格子点上の電気刺激装置の位置は、他の探索領域内で電気刺激装置が配置される他の適用可能な格子点を決定するための境界条件として固定するか、または、適用可能な境界条件に従って、全ての標的領域を覆う最適な範囲または回避領域の回避の少なくとも一方が達成されるまで、反復手順の間に、電気刺激装置が配置される第１の探索領域内の格子点も変化し得るように、変化することができる。例えば、上記の手順は、少なくとも２つの標的領域のうちの第１の標的領域に関連付けられた探索領域の格子点を通り、かつ少なくとも２つの標的領域のうちの第２の（他の）標的領域に関連付けられた探索領域の格子点を通る複数の軌跡を決定することにより、電気刺激装置位置データを決定することを含む。一例において、この軌跡は、細長い電気刺激装置（例えば、線状の電極）の形状に似た直線状の軌跡である。次いで、少なくとも２つの標的領域の電気刺激装置による刺激のための範囲または回避領域の回避のうちの少なくとも一方が、少なくとも２つの接点部間の距離を考慮して、最適であるように、解剖学的身体部位内に電気刺激装置を挿入するための軌跡として機能し得る１つの最適な軌跡を複数の軌跡から選択することによって、刺激位置が決定され得る。例えば、第1の態様に従う方法は、上記のステップｉｉ）を含むものであってもよく、次に、最適な軌跡が解剖学的部位内の刺激によって影響を受けるべきではない回避領域に対して所定の空間的関係（例えば、交差しない、または回避領域から最小距離を有する）を有する場合、最適な軌跡が選択されるものであってもよい。
第２の態様において、本発明は、少なくとも１つのコンピュータ（例えば、１つのコンピュータ）の少なくとも１つのプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ）で実行されたとき、または、少なくとも１つのコンピュータ（例えば、１つのコンピュータ）の少なくとも１つのメモリー（例えば、１つのメモリー）にロードされたとき、第１の態様に従う上述した方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させる、コンピュータプログラムに関する。
第３の態様において、本発明は、第４の態様に従うプログラムが保存された非一時的かつコンピュータ可読なプログラムストレージ媒体に関する。
第４の態様において、本発明は、少なくとも１つのプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ）及び少なくとも１つのメモリー（例えば、１つのメモリー）を含む、少なくとも１つのコンピュータ（例えば、１つのコンピュータ）に関し、第４の態様に従うプログラムは、このプロセッサ上で実行されるかまたはこのメモリーにロードされ、または、この少なくとも１つのコンピュータは、第５の態様に従うプログラムストレージ媒体に保存されたプログラムを実行するために、このプログラムストレージ媒体に動作可能に結合される。
第７の態様において、本発明は、第２の態様に従うプログラムを表す情報を担う（物理的な、例えば電気的な、例えば工学的に生成された）信号波、例えばデジタル信号波、に関する。
第８の態様において、本発明は、電気刺激装置の位置を計画するための医療システムに関する。このシステムは、
ａ）第４の態様に従う少なくとも１つのコンピュータ、及び
ｂ）医療画像データまたは電気刺激装置幾何学データまたは地図データのうちの少なくとも１つを保存する少なくとも１つの電子データストレージ装置、を含み、
少なくとも１つのコンピュータは、少なくとも１つの電子データストレージ装置から医療画像データまたは電気刺激装置幾何学データまたは地図データのうちの少なくとも１つを取得するために、少なくとも１つの電子データストレージ装置に動作可能に結合される。
第８の態様に従うシステムは、一例において、さらに、
電気刺激装置、を含み、
電気刺激装置は、電気刺激装置の刺激位置への案内（ナビゲーション）のために少なくとも１つのコンピュータに動作可能に結合される。
第８の態様に従うシステムは、さらなる例において、電気刺激装置位置データに基づいて（すなわち、それに従って）、電気刺激装置が解剖学的身体部位内に適切に配置されたかどうかを判別するための較正装置を含むものであってもよい。例えば、正しい位置は、電気刺激装置位置データと比較するための基礎として機能し得る、解剖学的身体部位内に植え込まれている電気刺激装置の（例えば、デジタル）医療画像（例えば、Ｘ線写真またはＸ線コンピュータトモグラフィー）を取得することによって、画像に基づく検証により判別されるものであってもよい。医療画像の位置の基準系と電気刺激装置位置データの位置の基準系との間の空間的関係が既知であれば、両方によって記述される電気刺激装置の位置を比較することができる。比較の結果、電気刺激装置の位置が、例えば少なくとも所定の程度に近い（例えば、等しい）場合、電気刺激装置は、解剖学的身体部位内に所望の通り配置されたと判別することができる。その代わりにまたはそれに加えて、例えば経頭蓋磁気刺激法により、電気刺激装置が所望の通りに標的領域を刺激するかどうかを判別することができる。このような手順のために、システムは、誘導コイルを含む誘導装置などの測定装置を含むものであってもよい。この測定装置は、例えば神経繊維の外側の（身体表面の下側の）端部が標的領域を通る解剖学的身体部位の外側部分に配置される。次に、電気刺激装置を適切に作動させることにより、それぞれの標的領域が刺激される。そして、誘導装置が解剖学的身体部位から（交流の）電気信号を受信すると、誘導装置の測定可能な誘導電流によりその受信が示される。このような電流が測定された場合、電気刺激装置は、解剖学的身体部位内に所望の通りに配置されたと判別することができる。地図データがそれぞれの神経線維の端部の位置に関する情報を含む場合、このような手順のために測定装置が配置されるべき位置は、例えば地図データから決定することができる。また、測定装置は、ナビゲートされるものであってもよく、例えば、（追跡ユニット、例えば少なくとも１つのマーカーデバイスを追跡し、デジタルデータに変換可能な対応する電気信号を出力するためのステレオカメラ、を有する）光学ナビゲーションシステムを使用してその位置を追跡するための少なくとも１つの光学追跡マーカーを備えるものであってもよい。このようなナビゲーションシステムは、追跡ユニットによって出力された信号を評価し、それに基づいて、関連する位置の基準系で測定装置の位置を算出するコンピュータを含んでいる。ナビゲーションシステムの位置の基準系と地図データの位置の基準系の間の空間的な関係が既知であると仮定すれば、測定装置が神経線維に対して適切に配置されたかどうかを判別することができる。
一般に、電気刺激装置による印加刺激信号の印加によって、所定の（既知の、または所望の、のうちの少なくとも一方の）神経線維が刺激されることが望ましい。誘導コイルを実際に配置することは、開示される方法の一部として必須ではないが、開示される方法の一部であってもよい。いずれの場合も、開示される方法には、測定装置から受信する測定データの読み取りが含まれる。この際、測定データは、電子データストレージ装置に保存され、測定データが取得された後の任意の時点で、開示される方法によって読み取られるものであってもよい。外側部位を刺激するために外側部位に対して電気刺激装置を配置する必要がある位置は、例えばナビゲーションシステムを使用して決定される。例えば、マーカーデバイスが電気刺激装置の所定の（既知の、または固定された、のうちの少なくとも一方の）相対位置に取り付けられる。マーカーデバイスは、定位（ステレオタクティック：stereotactic）ナビゲーションシステムを使用することによって電気刺激装置の位置を光学的に誘導する（ナビゲートする）ために適したものである。定位ナビゲーションシステムは、例えば医療画像データに含まれる所定の位置情報から、光学ナビゲーションで使用される基準系における外側部位の位置の情報も有している。したがって、電気刺激装置を、外側部位に対して電気刺激装置による外側部位の刺激のために適切な位置に誘導することができる。
発射刺激信号は、一般には、例えば交流電流及び／または交流電磁界のような時間に依存する電気信号である。測定装置（例えば、誘導コイル）がこのような電磁界中に配置された場合、誘導コイル中に測定電流が誘導され、その物理的特性（例えば、周波数）を、刺激信号データによって記述される対応する既知の特性と比較することができる。これによって、所定の神経線維が刺激されたか否かを次のように検出することができる。測定装置が、所定の神経線維に接続していることが既知である外側部位上に配置されており、かつ、印加刺激信号の印加により、その神経線維の近傍で、対応する（比較可能な）発射刺激信号の検出が生じた場合、印加刺激信号によって所定の神経線維が刺激され、印加刺激信号を印加したとき、発射刺激信号を測定する電極は、所定の神経線維の位置に対して正しく配置されていた、と想定することは妥当である。さらに、これによって、電極の位置が、その電極を既定の神経線維を刺激するために使用することに対して適切であることも想定できる。また、発射刺激信号が検出されない場合、電気刺激装置による印加刺激信号の印加にもかかわらず、所定の神経線維が刺激されなかった、と想定することは妥当である。これは、印加刺激信号を印加したとき、発射刺激信号を検出するための電極が、所定の神経線維の位置に対して正しく配置されていなかったことの指標となる。さらに、これによって、電極の位置が、その電極を既定の神経線維を刺激するために使用することに対して適切ではないことも想定できる。このように、これらの手順によって、電極を介した脳深部刺激療法のために適切な電極の位置を見出すことが可能となる。
一般に、本発明には、侵襲的手順は含まれない。この侵襲的手順は、身体に対する実質的な物理的干渉を意味し、医療の専門家によって実施されることを要するともともに、必要とされる専門的配慮と技能をもって実施された場合でも、健康に対する実質的な危険性を伴うものである。例えば、人間または動物の身体の治療のいかなるステップ、例えば治療または手術のいかなるステップも含めないため、本発明には、解剖学的身体部位及び／または患者の身体に電離放射線を照射するステップは含まれない。特に、本発明には、いかなる手術または治療の行為も含まれない。代わりに、本発明が適用される場合、本発明は、神経線維に対して印加された電気信号（印加刺激信号）及び神経線維に導電的に接続された外側部位から発射された電気信号（発射刺激信号）に対応するデータを読み取ることに取り組むものである。この理由１つだけをとっても、本発明を実行することに、手術または治療の行為、特に手術または治療のステップが、必要とされるまたは含まれることはない。
新たな実施形態を構成するために本発明の１つまたは複数の実施形態または態様の１つまたは複数の特徴を組み合わせることが技術的に有利及び／または実行可能である場合にはいつでも、このような新たな実施形態は、本発明の範囲内にある。特に、別の実施形態の別の特徴と同一のまたは類似の機能を有する１つの実施形態の特徴は、上記別の特徴と置換することが可能である。また、別の実施形態にさらなる機能を追加する１つの実施形態の特徴は、例えば上記別の実施形態に追加することができる。
（定義）
この節では、本開示の一部として、本開示で使用される特有の用語の定義が提供される。
本発明に従う方法は、例えば、コンピュータが実行する方法である。コンピュータ（例えば、少なくとも１つのコンピュータ）は、例えば、本発明に従う方法の全てのステップまたは幾つかのステップ（すなわち、全てのステップよりも少数のステップ）を実行することができる。コンピュータが実行する方法の一実施形態は、データ処理方法を実行するためにコンピュータを使用することである。コンピュータが実行する方法の実施形態は、コンピュータが実行するデータ処理方法である。コンピュータが実行する方法の実施形態は、コンピュータが本方法の１つ、複数の、または全てのステップを実行するようなコンピュータの動作に関する方法である。
コンピュータは、例えば電子工学的及び／または光学的に、データを（工学的に）処理するために、例えば、少なくとも１つの処理装置（プロセッサ）と例えば少なくとも１つの記憶装置（メモリー）とを含んでいる。処理装置は、例えば、半導体である物質または混合物、例えば少なくとも部分的にｎ型及び／またはｐ型の半導体からなる。この半導体は、例えばII族、III族、ＩＶ族、Ｖ族、ＶＩ族の半導体材料のうちの少なくとも１つであり、例えば（ドープされた）ケイ素及び／またはガリウム・ヒ素である。上述した算出（計算）ステップは、例えば、コンピュータが実行する。算出（計算）するステップ、または決定する（特定する、定める、判別する）ステップは、例えば、技術的方法のフレームワーク、例えばプログラムのフレームワーク、においてデータを決定する（特定する、定める、判別する）ステップである。コンピュータは、例えば、任意の種類のデータ処理装置であり、例えば電子データ処理装置である。コンピュータは、例えば、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、ノートブック型パーソナルコンピュータ、ネットブック型パーソナルコンピュータ等の、一般的にコンピュータと見なされる装置であってもよい。但し、コンピュータは、例えば携帯電話機または埋め込み型プロセッサ等の、任意のプログラム可能な装置であってもよい。
コンピュータは、例えば、複数の「下位コンピュータ」のシステム（ネットワーク）を含むものであってもよい。ここで、各下位コンピュータは、それ自体がコンピュータに相当する。「コンピュータ」という用語は、クラウドコンピュータ、例えばクラウドサーバを含む。「クラウドコンピュータ」という用語は、クラウドコンピュータシステムを含む。クラウドコンピュータシステムは、例えば、少なくとも１つのクラウドコンピュータからなるシステムを含み、例えばサーバファームのように、動作可能に相互接続された複数のクラウドコンピュータを含む。好ましくは、クラウドコンピュータは、ワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）のような広域ネットワークに接続される。このようなクラウドコンピュータは、全てワールドワイドウェブに接続された複数のコンピュータからなるいわゆるクラウド中に存在する。このような基盤構造は、「クラウドコンピューティング」に使用される。クラウドコンピューティングには、特定のサービスを提供するコンピュータの物理的位置及び／または構成についてエンドユーザが知る必要のない計算、ソフトウェア、データのアクセス及びストレージサービスが含まれる。この点において「クラウド」という用語は、例えば、インターネット（ワールドワイドウェブ）の暗喩として使用される。例えば、クラウドは、サービスの１つとして計算の基盤構造を提供する（ＩａａＳ）。クラウドコンピュータは、本発明に係る方法を実行するために使用されるオペレーティングシステム及び／またはデータ処理アプリケーションの仮想ホストとして機能するものであってもよい。クラウドコンピュータは、例えば、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（登録商標）によって提供される Ｅｌａｓｔｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｅ Ｃｌｏｕｄ（ＥＣ２）である。
コンピュータは、例えば、データの入出力及び／またはアナログ−デジタル変換を実行するためのインタフェースを含む。このデータは、例えば、物理的特性を表すデータ及び／または工学的信号から生成されたデータである。工学的信号は、特に、（工学的）検出装置（例えば、マーカーデバイスを検出するための装置）及び／または（工学的）分析装置（例えば、（医学上の）画像化の方法を実行する装置）であり、この場合、工学的信号は、例えば、電気信号または光信号である。工学的信号は、例えば、コンピュータにより受信または出力されたデータを表す。
コンピュータは、好ましくは、表示装置に動作可能に結合される。表示装置は、コンピュータによって出力された情報を、例えばユーザに対して、表示することを可能にする。表示装置の一例は、拡張現実デバイス（拡張現実メガネとも呼ばれる）であり、これをナビゲーションのための「ゴーグル」として使用することができる。このような拡張現実メガネの特定の例は、グーグル社製のグーグル・グラス（登録商標）である。拡張現実デバイスは、ユーザ相互作用による情報のコンピュータへの入力と、コンピュータによって出力された情報の表示の両方に使用することができる。表示装置の別の例は、標準的なコンピュータ用モニターである。このモニターには、例えば、表示装置上に画像情報のコンテンツを表示するために使用される信号を生成するためのコンピュータからの表示制御データを受信するために、コンピュータと動作可能に結合される液晶ディスプレイが含まれる。このようなコンピュータ用モニターの特定の実施形態は、デジタル・ライトボックスである。モニターは、例えば携帯型の、可搬型のデバイスであってもよく、例えば、スマートホン、またはパーソナル・デジタル・アシスタント、または、デジタル・メディア・プレーヤーであってもよい。
本発明のフレームワークにおいて、コンピュータプログラム要素は、ハードウェア及び／または（ファームウェア、常駐型ソフトウェア、マイクロコード等を含む）ソフトウェアによって実現される。本発明のフレームワークにおいて、コンピュータプログラム要素は、コンピュータプログラム製品の形をとるものであってもよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータが使用可能な、例えばコンピュータが読み取り可能な、データストレージ媒体として実現されるものであってもよい。このデータストレージ媒体には、指令実行システム上でまたは指令実行システムと関連して使用するために、このデータストレージ媒体内に具体的に表されている、コンピュータが使用可能な、特にコンピュータが読み取り可能なプログラム指令、「コード」、または「コンピュータプログラム」が含まれる。このような指令実行システムは、コンピュータであってもよい。コンピュータは、本発明に従うコンピュータプログラム要素及び／またはプログラムを実行するための手段を含むデータ処理装置、特に、コンピュータプログラム要素を実行するためのデジタルプロセッサ（中央処理装置またはＣＰＵ）を含み、さらに、任意選択で、コンピュータプログラム要素を実行するために使用されるデータ、及び／または、コンピュータプログラム要素を実行することによって生成されたデータを保存するための揮発性記憶装置（特に、ランダムアクセスメモリーまたはＲＡＭ）を含むデータ処理装置である。
本発明のフレームワークにおいて、コンピュータが使用可能な、例えばコンピュータが読み取り可能な、データストレージ媒体は、指令実行システム、指令実行装置、または指令実行デバイス上で、または、これらのシステム、装置、デバイスと関連して使用するためのプログラムについて、それを含む、それを保存する、それと通信する、それを伝搬させる、またはそれを輸送することが可能な任意のデータストレージ媒体とすることができる。コンピュータが使用可能な、例えばコンピュータが読み取り可能な、データストレージ媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイスであってもよく、もしくは、例えばインターネットのような伝搬媒体であってもよいが、これらに限定されるものではない。コンピュータが使用可能なまたはコンピュータが読み取り可能なデータストレージ媒体は、プログラムが印刷された紙または他の適切な媒体ですらあってもよい。それは、例えば、紙または他の適切な媒体を光学的にスキャンすることによりプログラムを電子的に取り込み、次いで、適切な手段によりコンパイル、インタープリット、または、他の処理をすることが可能であるからである。好ましくは、データストレージ媒体は、不揮発性のデータストレージ媒体である。
本明細書に記載されたコンピュータプログラム製品、並びに、任意のソフトウェア及び／またはハードウェアは、例示的な実施形態において、本発明の機能を実施するための様々な形をとるものである。コンピュータ及び／またはデータ処理装置は、特に、ガイダンス情報を出力するための手段を含むガイダンス情報装置を含むものであってもよい。ガイダンス情報は、例えば、視覚的指示手段（例えば、モニター及び／またはランプ）による視覚的な方法、及び／または、聴覚的指示手段（例えば、スピーカー及び／またはデジタル音声出力装置）による聴覚的な方法、及び／または、触覚的指示手段（例えば、振動要素または機器に組み込まれた振動要素）による触覚的な方法により、例えばユーザに対して、出力されるものであってもよい。本明細の目的に対して、コンピュータは工学的コンピュータであり、例えば工学的な（例えば触知可能な）構成要素、例えば機械的な構成要素、及び／または、電子的な構成要素を含むものである。本明細書にこのように記載された任意の装置は、工学的かつ例えば触知可能な装置である。
「データの取得」という語句には、例えば、（コンピュータが実行する方法のフレームワークにおいて）コンピュータが実行する方法またはプログラムによってデータが決定されることが含まれる。データの決定には、例えば、物理量を測定し、その測定値を、例えばデジタルデータのような、データに変換すること、及び／または、そのデータをコンピュータにより計算すること、特に、本発明に従う方法のフレームワークにおいてデータを計算することが含まれる。例えば、「データの取得」の意味には、コンピュータが実行する方法またはプログラムが、例えば別のプログラム、該方法の先行するステップ、またはデータストレージ媒体からのデータを、例えばコンピュータが実行する方法またはプログラムによる後の処理のために、受け取ることまたは取り出すことも含まれる。本発明に従う方法において、取得されるデータの生成は、データの取得の一部であってもよいが、そうである必要はない。したがって、「データの取得」は、例えば、データを受け取るために待機すること及び／またはそのデータを受け取ることを意味する場合もある。受け取られたデータは、例えば、インタフェースを介して入力されるものであってもよい。「データの取得」は、コンピュータが実行する方法またはプログラムが、例えばデータストレージ媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、データベース、ハードドライブ等）のようなデータ源から、または（例えば、別のコンピュータまたはネットワークから）インタフェースを介して、データを（能動的に）受け取るまたは取り出すためのステップを実行することを意味する場合もある。
開示される方法または装置のそれぞれによって取得されるデータは、データストレージ装置中にあるデータベースから取得されるものであってもよい。このデータストレージ装置は、データベースとコンピュータとの間の、例えばデータベースからコンピュータへの、データ転送のために、コンピュータに動作可能に結合されるものである。コンピュータは、データを決定するステップのための入力として使用するためにデータを取得する。決定されたデータは、今度は、同じまたは別のデータベースに出力され、後の使用のために保存されるものであってもよい。このデータベースもしくは開示される方法を実行するために使用されるデータベースは、ネットワークデータストレージ装置またはネットワークサーバ（例えば、クラウドデータストレージ装置またはクラウドサーバ）、あるいはローカルデータストレージ装置（例えば、開示される方法を実行する少なくとも１つのコンピュータに動作可能に結合された大容量ストレージ装置）上に存在するものであってもよい。データは、取得ステップに先行する追加のステップを実行することによって、「使用のために準備される」ものであってもよい。データは、この追加のステップに従って、取得されるために生成されるものであってもよい。例えば、データは、（例えば、分析装置によって）検出またはキャプチャーされるものであってもよい。
その代わりに、または、それに追加して、データは、追加のステップに従って、例えばインタフェースを介して入力されるものである。例えば、生成されたデータは、（例えばコンピュータに）入力されるものであってもよい。データは、（取得ステップに先行する）追加のステップに従って、本発明に従う方法またはプログラムのフレームワークにおいてそのデータが利用可能となるようにデータストレージ媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ、及び／または、ハードドライブ）にデータを保存する追加のステップを実行することにより、準備されるものであってもよい。したがって、「データの取得」には、取得されるべきデータを取得するように及び／または準備するように、装置に指令することも含まれ得る。
特に、取得ステップには、侵襲的手順は含まれない。この侵襲的手順は、身体に対する実質的な物理的干渉を意味し、医療の専門家によって実施されることを要するともともに、必要とされる専門的配慮と技能をもって実施された場合でも、健康に対する実質的な危険性を伴うものである。特に、データを取得すること、例えばデータを決定することには、外科的処置は含まれておらず、かつ、特に、人間または動物の身体を手術または治療を用いて処置するステップは含まれていない。本発明に係る方法によって使用される様々なデータを区別するために、データは、「ＸＹデータ」等のように記載（または、参照）され、このデータが記述する情報（好ましくは、「ＸＹ情報」等と呼ばれる）の観点から定義される。
医学分野において、撮像（画像化）の方法（撮像モダリティ及び／または医療撮像モダリティとも呼ばれる）は、人の身体の解剖学的構造物（例えば、柔組織、骨、臓器等）の画像データ（例えば、二次元画像データまたは三次元画像データ）を生成するために使用される。「医療撮像法」という用語は、（有利には装置に基づく）撮像法（所謂、医療撮像モダリティ及び／または放射線撮像法）を意味するものとして理解されている。それらは、例えば、コンピュータトモグラフィー（ＣＴ）及びコーンビーム・コンピュータトモグラフィー（ＣＢＣＴ、例えばボリューメトリックＣＢＣＴ）、Ｘ線トモグラフィー、磁気共鳴トモグラフィー（ＭＲＴまたはＭＲＩ）、従来のＸ線、ソノグラフィー及び／または超音波検査、並びに、陽電子放出トモグラフィーである。例えば、医療撮像法は、分析装置によって実行される。医療撮像法に適用される医療撮像モダリティの例は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａで言及されているように、Ｘ線撮像法、磁気共鳴撮像法、医療用超音波診断法または超音波内視鏡検査法、弾性率測定法、触覚イメージング、サーモグラフィー、医療撮影、及び、陽電子放出トモグラフィー（ＰＥＴ）及び単一光子放射トモグラフィー（ＳＰＥＣＴ）のような核医学機能イメージングである。
このようにして生成された画像データは、「医療画像データ」とも呼ばれる。分析装置は、例えば、装置に基づく撮像法において、画像データを生成するために使用される。撮像法は、特に医療診断のために使用され、画像データによって記述される画像を生成するために解剖学的身体を分析するものである。撮像法は、特に、人の身体中の病変を検出するために使用される。しかし、解剖学的構造物中の変化（例えば、構造物（組織）中の病変）の幾つかは、検出可能ではない可能性があり、したがって、撮像法によって生成された画像中で視認できない可能性がある。腫瘍は、解剖学的構造中の病変の例に相当する。腫瘍が成長すると、膨張した解剖学的構造物を示すといわれる。この膨張した解剖学的構造物は、検出可能ではない（例えば、膨張した解剖学的構造物の一部のみが検出可能である）可能性がある。例えば、原発脳腫瘍または悪性度の高い脳腫瘍は、造影剤が腫瘍に浸透するように使用された場合、通常、ＭＲＩ走査で見ることができる。ＭＲＩ走査は、撮像法の一例に相当する。このような脳腫瘍のＭＲＩ走査の場合、ＭＲＩ画像中の（造影剤が腫瘍に浸透したことによる）信号強調部が、固形腫瘍塊を示すものと考えられる。したがって、この腫瘍は検出可能であり、特に、撮像法によって生成された画像で識別可能である。これらの「増感」腫瘍と呼ばれる腫瘍に加えて、脳腫瘍の約１０％は走査で識別可能ではなく、例えば、撮像法によって生成された画像でユーザが見た時に視認可能ではないと考えられている。
画像融合は、弾性画像融合または剛体画像融合であり得る。剛体画像融合の場合、二次元画像のピクセル及び／または三次元画像のボクセル間の相対位置は固定されている。一方、弾性画像融合の場合、相対位置は変化することができる。
本出願において、「弾性画像融合」という用語の代わりに、「画像モーフィング（image morphing）」という用語も使用されるが、両者は同じ意味である。
弾性画像変換（例えば、弾性画像融合の変換）は、例えば、１つのデータセット（例えば、例えば第１の画像のような、第１のデータセット）から別のデータセット（例えば、例えば第２の画像のような、第２のデータセット）への継ぎ目のない遷移が可能となるように設計される。この変換は、例えば、第１及び第２のデータセット（画像）のうちの一方が、例えば第１及び第２の画像のうちの他方における同じ場所に対応する構造物（例えば、対応する画像要素）が配置されるように、変形されるものである。第１及び第２の画像のうちの一方から変換された変形（変換）画像は、例えば、第１及び第２の画像のうちの他方と可能な限り類似する。好ましくは、最適な類似度が得られる変換を見つけるために、（数値的）最適化アルゴリズムが適用される。この類似度は、好ましくは、類似性の尺度（以下では、「類似尺度」ともいう）によって測られる。
最適化アルゴリズムのパラメータは、通常、最適化パラメータとなるパラメータについての２つのステップの間の変化量を決定する。これらそれぞれのステップの結果は、例えば、変形場のベクトルである。この変形場を画像データに適用することによって、２つの画像の間の類似性が決定される。これらのベクトルは、最適化アルゴリズムによって最大の類似度が生じるように決定される。したがって、最大の類似度は、最適化アルゴリズムに対する条件、特に拘束条件を表す。ベクトルの後端は、例えば変換される第１及び第２の画像のうちの一方のボクセル位置にあり、ベクトルの先端は、変換された画像の対応するボクセル位置にある。好ましくは、これらの複数のベクトルは、例えば画像から全てのデータ点に対して準備される。好ましくは、変換（変形）に対する（他の）複数の拘束条件があり、これは、例えば、異常な変換（例えば、全てのボクセルが同じ位置に移動するような変換）を回避するためである。これらの拘束条件には、例えば、変換が正則であるという条件が含まれる。この拘束条件は、例えば、変形場（例えば、ベクトル場）の行列から計算されるヤコビ行列式が、ゼロよりも大きいことを意味する。また、これらの拘束条件には、変換（変形）された画像が自己交差しないという条件も含まれる。また、拘束条件には、例えば、画像と同時にかつ対応する態様で構造格子が変換される場合、構造格子が、そのどの位置でも折り重ならないという条件が含まれる。
最適化問題は、例えば、反復により解かれる。この反復は、例えば最適化アルゴリズム、例えば一階の最適化アルゴリズムによって実行される。一階の最適化アルゴリズムは、例えば勾配降下アルゴリズムである。最適化アルゴリズムの他の例には、滑降シンプレックスアルゴリズムのような、微分を使用しない最適化アルゴリズム、または、広義ニュートン法に基づくアルゴリズムのような、高階の微分を使用するアルゴリズムが含まれる。最適化アルゴリズムは、好ましくは、局所的最適化を実行するものである。但し、複数の局所最適解が存在する場合、例えばシミュレーテッド・アニーリングまたは遺伝的アルゴリズムのような大域的アルゴリズムを使用するものであってもよい。線形最適化問題の場合には、例えばシンプレックス法を使用することができる。
最適化アルゴリズムの各ステップにおいて、ボクセルは、例えば、特定の方向に特定の大きさで、類似度が増大するように移動される。この大きさは、好ましくは、所定の限界値よりも小さく（例えば、画像の直径の１／１０、または１／１００、または１／１０００よりも小さい）、また、例えば、隣接するボクセル間の距離に略等しいかまたはそれよりも小さいものである。大きな変形は、例えば（反復の）ステップ数を増大させることにより実行することができる。
決定された弾性融合変換は、例えば、第１のデータセット（第１の画像）と第２のデータセット（第２の画像）との間の類似度（または類似尺度。上記参照）を決定するために使用され得る。この目的のため、弾性融合変換と恒等変換の間の偏差が決定される。偏差の程度は、例えば、弾性融合変換と恒等変換の行列式の差を決定することによって算出される。偏差が大きくなると、類似度が低下する。したがって、偏差の程度は、類似度を決定するために使用することができる。
類似度は、例えば、第１のデータセットと第２のデータセットとの間の決定された相関に基づいて決定されるものであってもよい。
好ましくは、解剖学的部位の一般的な三次元形状を記述する（例えば「定義する」、より具体的には「表す」及び／または「である」）地図データが取得される。したがって、この地図データは、解剖学的部位の地図を表す。地図は、典型的には、複数のオブジェクトの一般モデルからなる。複数のオブジェクトの一般モデルは、全体として複雑な構造を構成する。例えば、地図は、複数の人体から（例えば、このような人体の画像を含む医療画像データから）収集された解剖学的情報から生成された、患者の身体（例えば、身体部位）の統計モデルを構成する。したがって、原理的には、地図データは、複数の人体の医療画像データの統計分析の結果を表す。この結果は、画像として出力されるものであってもよく、この場合、地図データは、医療画像データを含むか、または医療画像データと比較可能である。このような比較は、例えば、地図データと医療画像データとの間の画像融合を行う画像融合アルゴリズムを適用することによって実施することができる。この比較の結果は、地図データと医療画像データの類似尺度であってもよい。地図データは、（例えば、弾性または剛体画像融合アルゴリズムを適用することによって）、例えば医療画像に含まれた位置情報に適合可能な位置情報を含み、それによって、地図データによって定められる解剖学的構造に対応する、医療画像データ中の解剖学的構造の位置を定めるために、例えば地図データと医療画像データが比較される。
その解剖学的構造が地図データを生成するための入力として用いられる複数の人体は、有利には、例えば性別、年齢、民族、身体寸法（例えば、大きさ及び／または質量）、及び病態のうちの少なくとも１つのような共通の特徴を共有しているものである。解剖学的情報は、例えば人体の解剖学的構造を記述するものであり、例えば人体に関する医療画像情報から抽出される。例えば、大腿骨の地図は、大腿骨頭、大腿骨頚、大腿骨体、大転子、小転子、及び遠位端をオブジェクトとして含み、これらの全体で完全な構造が構成される。脳の地図は、例えば、終脳、小脳、間脳、脳橋、中脳、及び延髄をオブジェクトとして含み、これらの全体で複雑な構造を構成する。このような地図の１つの応用例は、医療画像の区画化（セグメンテーション）である。区画化において、地図は医療画像と適合され、画像データの点（ピクセルまたはボクセル）に適合された地図のオブジェクトを割り当て、それによって画像データを複数のオブジェクトに区画化するために、画像データが適合された地図と比較される。
マーカーの機能は、その空間的配置（すなわち、その空間的位置及び／または並び）が確認できるように、マーカー検出装置（例えば、カメラ、または超音波受信器、あるいは、ＣＴ装置またはＭＲＩ装置のような分析装置）によって検出されることである。検出装置は、例えば、コンピュータに基づくナビゲーションシステムの一部であり、赤外波長域またはマーカーに照射されてマーカーによって反射される任意の他の波長域のような既定の波長域の電磁波を感知する定位カメラであってもよい。マーカーは能動マーカーであってもよい。能動マーカーは、例えば、電磁輻射及び／または電磁波を放射するものであってもよく、この場合、このような輻射は、赤外線、可視光線、及び／または紫外線のスクペトル範囲にあるものであってもよい。また、マーカーは、受動マーカーであってもよい。すなわち、マーカーは、例えば、赤外線、可視光線、及び／または紫外線のスペクトル範囲にある電磁輻射を反射するか、あるいは、Ｘ線を阻止するものであってもよい。このため、マーカーは、対応する反射特性を有する表面を備えるものであってもよく、及び／または、Ｘ線を阻止するための金属からなるものであってもよい。マーカーは、無線周波数域または超音波波長の電磁輻射及び／または電磁波を反射及び／または放射するものであってもよい。マーカーは、好ましくは、球形及び／または回転楕円形を有し、したがって、マーカー球と呼ぶことができるものである。但し、マーカーは、例えば立方体のように、角のある形状を有していてもよい。
マーカーデバイスは、例えば、基準星、またはポインター、または単一のマーカー、または複数の（個別の）マーカーであってもよく、複数のマーカーは、好ましくは、既定の空間的関係を有するものである。マーカーデバイスは、１つ、２つ、３つ、またはそれより多くのマーカーを含み、２以上のマーカーを含む場合には、既定の空間的関係を有している。この既定の空間的関係は、特に、ナビゲーションシステムにとって既知のものであり、例えば、ナビゲーションシステムのコンピュータに保存される。
他の実施形態において、マーカーデバイスは、例えば２次元の表面上に、光学パターンを含むものである。光学パターンは、複数の幾何学的形状（例えば、円、四角形、及び／または三角形）を含むものであってもよい。光学パターンは、カメラによって取得された画像中で識別可能であり、カメラに対するマーカーデバイスの位置は、画像中の光学パターンの大きさ、画像中の光学パターンの向き、及び画像中の光学パターンの歪みから決定することができる。これによって、単一の２次元画像から、最大３次元の回転方向及び最大３次元の並進運動方向において、相対位置を決定することが可能となる。
マーカーデバイスの位置は、例えば医療用ナビゲーションシステムによって、確認することができる。マーカーが物体（例えば、骨または医療用装置）に取り付けられている場合、その物体の位置を、マーカーデバイスの位置及びマーカーデバイスと物体の間の相対位置から決定することができる。この相対位置の決定も、マーカーデバイスと物体との照合と呼ばれる。マーカーデバイスまたは物体は、追跡されるものであってもよい。これは、マーカーデバイスまたは物体の位置が、時間の経過とともに２回以上確認されることを意味する。
以下に、本発明の特定の実施形態を表す添付図面を参照して、本発明が説明される。但し、本発明の範囲は、図面の文脈において開示される特定の特徴によって限定されるものではない。
図１は、第１の態様に従う開示される方法の基本的な手順を示すフローチャートである。 図２は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図３は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図４は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図５は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図６は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図７は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図８は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図９は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図１０は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図１１は、第１の態様に従う開示される方法のステップの詳細を示す図である。 図１２は、第８の態様に従うシステムを示す図である。
図１は、第１の態様に従う開示される方法の基本的なステップを示すフローチャートである。図１の例は、医療画像データを取得するステップＳ１．１から開始する。次のステップＳ１．２では、標的位置データが決定される。次いで、ステップＳ１．３は、電気刺激装置幾何学データの取得が続き、その後、標的距離データの決定を包むステップＳ１．４が続く。最後に、電気刺激装置位置データを決定することを含むステップＳ１．６が実行される。
以下、図２から図１１を参照し、以下のステップ１からステップ１７を含む第１の態様に従う方法のより具体的な実施形態を説明する。
ステップ１〜４を、図２を参照して説明する。
ステップ１：ユーザ入力に基づいて、または統計統写像（ユニバーサル地図空間から取得）から、または（事前に取得された）医療画像データの区画化選択（ユニバーサル地図に基づく区画化）を介して、標的領域ＴＶ１，・・・，ＴＶＮを表す刺激標的フィールドを受信する。
このステップは、目標位置データの取得に対応する。
例：医療画像データに描画された左右の視床下核ＳＴＮ（０．１５ｍｍ３）及び左右のＳＮ（黒質）（０．０５ｍｍ３）の一部
ステップ２：ユーザ入力に基づいて、または統計統写像（ユニバーサル地図空間から取得）から、または区画化選択（ユニバーサル地図に基づく区画化）を介して、回避領域を表す回避フィールドＡＶ１，・・・，ＡＶＮを受信する。このステップは、回避領域データの決定に対応する。
例：脳溝の区画化体積、心室の区画化体積、血管の区画化体積
ステップ３：ユーザ入力に基づいて、全ての回避フィールドをＸ（例：２ｍｍ）の安全マージンだけ膨張させる。このステップは完全に任意選択である。
ステップ４：ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ間の表面距離（ハウスドルフ距離）を計算し、Ｎ×Ｎ個の項を有する対称な刺激標的フィールド表面距離行列を作成する。各項は、２つの標的体積間の距離を表す。
例：
左 右 右
ST ST 左SN SN
左 400 423
STN X mm 3mm mm
右 416
STN X mm 5mm
410
左STN X mm
右
SN X
ステップ５を、図３を参照して説明する。
ステップ５：利用可能な電極タイプのテンプレートリストをロードする。このステップは、電気刺激装置幾何学データの取得に対応し、ユーザ入力に基づいて実行されるものであってもよい。
例：利用可能な電極タイプは
１．線状リード：最も近位から最も遠位の接触距離は１５ｍｍ
２．指向性リード：最も近位から最も遠い接触距離は７．５ｍｍ
ステップ６を、図４を参照して説明する。
ステップ６：各テンプレートの項目（貫通モデル、１つの好ましい代替実施形態では、接点部が必ずしも区画化構造（すなわち、区画化された標的体積）を貫通することなく、標的領域の一方または両方に接触可能であれば十分である。これは、電界が十分な電界サイズ／強度で対象の接点部の上下に広がることができるという事実による。）について、最大電極接点部距離よりも小さい表面距離を、表面距離行列から検索する。このステップは、標的距離データの決定に対応する。
例：
左 右 右
STN STN 左SN SN
左
STN X N/A L又はD N/A
右
STN X N/A L又はD
左SN X N/A
右
SN X
ステップ７から９を、図５を参照して説明する。
図５は、２つのタイプの電極、つまりタイプＡの電極（線条リード電極）とタイプＢの電極（指向性リード電極）を示す。電極の接点部は、電極上の黒い領域として示されている。最も遠い接点部と最も近い接点部の間の最大距離は、タイプＡの電極では１５ｍｍ、タイプＢの電極では７，５ｍｍである。
ステップ７：表面距離が大きすぎて利用可能な電極でカバーできない（すなわち、標的領域距離データが、標的領域間の距離が例えば電極の接点部間の最大距離よりも大きいことを示す）項を削除することにより、表面距離行列を縮減し、結果として生じる標的領域の一対を除外する（１対よりも多数の対がある場合、三組標的構成または四組標的構成を検査する）。
ステップ８：初期探索分解能を、ステップ６の後のスパースな表面距離行列にリストされている利用可能な電極タイプの最小直径の、直径の半分に設定する（このステップは、計算効率と手術上の理由の両方で実行される。０．５ｍｍ未満の手術関連の差分を計画することはほとんど意味がない）。
例：１．３ｍｍの直径では、０．６５ｍｍの探索分解能を定義する
ステップ９：全ての刺激標的フィールドＴＶ１，・・・，ＴＶＮの重心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を決定する。
ステップ１０から１６は、電気刺激装置位置データの決定に対応する。
ステップ１０を、図６を参照して説明する。
ステップ１０：体積ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ内にあり、質量座標の中心からの探索分解能距離の長さのｘ／ｙ／ｚステップにあるすべてのポイントを決定することにより、３次元探索格子を決定する。（ここでも、これは、リードが少なくとも１回の接触で標的体積を貫通する貫通モデルを仮定している。接触モデルの１つの別の好ましい実施形態では、標的体積を接触直径の値で膨張させ、同じ計算を実行することができる。）このステップは、格子によって形成された探索領域を使用して探索領域データを決定することに対応する。探索格子は、立方体の基本的な形状を有するものであってもよく、一例では、直交座標で定義される。但し、球面座標での定義も考えられる。
例：
左STN：５ポイント
右STN：６ポイント
左SN：８ポイント
右SN：７ポイント
ステップ１１を、図７を参照して説明する。
ステップ１１：ステップ６で識別された一対の格子を接続し、回避フィールドＡＶ１，・・・，ＡＶＮで定義された体積と交差しない線（可能な手術軌跡）があるかどうかを判別する。
ｂ．例：ペア：leftSN + leftSTN、rights + rightSTN
１．leftSN + leftSTNの場合、検査のための 5 * 8 = 40の線が存在する。
２．rightSN + rightSTNの場合、検査のための6 * 7 = 42の線が存在する。
ステップ８を、図８を参照して説明する。
ステップ１２：残りの線は、実行可能な手術軌跡（電気刺激装置位置データによって定義される）を構成し、利用可能な全ての電極タイプに対してそれぞれの実行可能な手術軌跡フィールドのシミュレーションが実行される。線が実行可能な軌跡を構成することを決定するための条件は、例えば、線が回避領域と交差せず、かつ各探索領域で少なくとも１つの格子点と交差することである。
例：残りは、
１．leftSN + leftSTNの場合、３つの軌跡である。
２．rightSN + rightSTNの場合、２つの軌跡である。
ステップ１３を、図９を参照して説明します。
ステップ１３：各リードタイプについて仮想リード位置のシミュレーションを生成する。
１．線状電極の５つのリード位置のシミュレーション（leftSN + leftSTNについて３つ、rightSN + rightSTNに対して２つ）
２． 指向性電極の５つのリード位置のシミュレーション（leftSN + leftSTNについて３つ、rightSN + rightSTNについて２つ）
ステップ１４を、図１０を参照して説明する。このステップは、完全に任意選択である。
ステップ１４：全ての「一対の」標的領域と交差する最も遠い表面点が、その電極タイプの最大接点距離よりも小さい場合、電極配置の深さは、実行可能な軌跡に沿って、最小の電極電流ステアリングの増分／減分と等価なステップサイズで変化させることができる（ｓＥＥＧ電極の場合、接触間距離を使用できる）。
１．leftSN + leftSTNで実行可能な３つの軌跡の場合、表面上の最大距離は、
ａ．軌跡１：２ｍｍ（線状と指向性の両方のリードは、深さの配置を変えることができ、標的体積内にまだ接点部が存在する）
ｂ．軌跡２：３ｍｍ（線状と指向性の両方のリードは、深さの配置を変えることができ、標的体積内にまだ接点部が存在する）
ｃ．軌跡３：８ｍｍ（線状リードの場合のみ、深さの配置を変えることができ、標的領域内にまだ接点部が存在する。指向性リードの最大距離は７．５ｍｍである）
２．標的領域の他の全ての一対に対して繰り返す。
ステップ１５及び１６について、図１１を参照して説明する。
ステップ１５：結果のリストは、どの軌跡をどの一対の標的領域に対してどのタイプのリードを使用できるかの詳細を示す。
例：
１．軌跡１：leftSN + leftSTN。指向性及び線状のリードが可能であり、両方とも深さを変えることができる。
２．軌跡２：leftSN + leftSTN。指向性及び線状のリードが可能であり、両方とも深さを変えることができる。
３．軌跡３：leftSN + leftSTN。線状リードは深さを変えることができるため、線状リードは可能であるが、指向性リードは不可能である。
ステップ１６：ここで、最小の増分ステップサイズ（例：０．５ｍｍ）の変動を使用して長さに沿って、その位置でどの刺激構成が可能であるかを確認し、消費電力、カバレッジ（被覆：coverage）、及びスピレッジ（漏れ：spillage）を表示する（最適化によって満たされる境界条件には、通常、刺激フィールドの最大カバレッジと最小スピレッジが含まれる）。このステップでは、境界条件（拘束条件）（例えば、６０ミリ秒に設定されている刺激パルス幅を除く全ての変数）のユーザ入力を使用する。ステップ１６は、完全に任意選択である。
例：
１．軌跡１は、指向性リードタイプと線状リードタイプの両方で標的に到達でき、深さの変化が可能できる。深さの増分の数は、例えばＬタイプの場合は１０、指向性タイプのリードの場合は５（比較的短く、少数のステップをシミュレートしても両方のターゲットに到達できるため）
２．各位置（線状リードの場合は１０、指向性リードの場合は５）の可能な刺激シミュレーションが（例えば、ＧＵＩＤＥを介して）実行され、刺激標的のカバレッジが保存される（例えば、フィールドのダイス係数）。この最適化問題は、次の方法により解かれる。
ａ．総当り法
ｂ．標的体積／フィールド重心に最も近い接点部が選択され、刺激シミュレーションがその開始点から変化する領域成長法
ｃ．次の変数が選択された遺伝的アルゴリズム：接点部（タイプまたは識別子の少なくとも1つ）、アノード、カソード構成、電流（ｍＡ）、接点部への電流／電圧分布、パルス幅及び周波数（これらの変数の部分集合のユーザ選択または固定によって探索を制約することができる）
３．リードの種類に応じて、交互刺激または同時刺激をシミュレートできる。
総当り法を実行するためのプログラムの擬似コード表現は次の通りである（「％」で始まる行はコメントである）。
For t=1:numberofTrajectories
%ステップ14でチェックした数

%軌跡ごとの各リードタイプに対して、
%Variation=Array は、ステップ１４で決定されたmm値を含む。
%Trajectory_depth_maximum（標的にまだ接触している脳表面から
%最も深い）-Trajectory_depth_minimum（標的にまだ接触している
%接点部に沿って「最高」）として計算される

RunTypes=[1 1];
%RunTypes Arrayは1と1に設定される。これは、両方のタイプの
%電極（指向性及び線状）で、この軌跡の位置決めシミュレーションが
%可能であり（ステップ１４と同様）、実行されるためである。

StepSize=0.5;
% mmで設定されたStepSize変数（例えば、０．５）。

For a=1:length(nonzero(RunTypes))
RunNumbers(a)=Variation(a)/StepSize;
end
%例えば RunNumber(1)=2 mm / 0.5 mm;
RunNumber(1)=4;

For K=1:nonzero(RunTypes)
For times=1:RunNumbers(K)

Depth_forLeadType(K)=Trajectory_depth_maximum+((times-1)* StepSize);

%Genetic_Optimization
D=0;

%与えられたリードタイプについて、この深さで全ての体積交差を最適化して保存する。
Delta_Fitness = 1
While Delta_Fitness>0
D=D+1;

Position_to_be_tested=Depth_forLeadType(K);
Lead=LeadType(K);
%PowerNeededが最小であるが、両方の標的の組み合わせられた標的のカバレッジ（％）が
%最高の場合、適応度（fitness）が最適（最低）であるように適応度が最適化される。
%W1及びW2は、標的のカバレッジまたは例えばバッテリー寿命がより重要であるかどうか
%について、ユーザ定義の重みとして使用できる。
%Fitness=f(PowerNeeded, Combined_%_Target_Coverage, W1, W2）;

[stored_configs{D}]= Genetic_Optim(Position_to_be_tested, LeadType, TargetA, Target B, Fitness);

lf D> 1
Delta_Fitness=stored_configs{D}.Fitness- stored_configs{D-1}.Fitness;
end

end
%全てのシミュレーションが完了するか、適応度に変化がない時点で、今度は
% Xの最適な適応度構成を取得して保存する。

Results=sort(stored_configs{D}, Fitness);
Leadassessment{times}=Results(1：10);
%全ての可能なカバレッジを表示し、最適なカバレッジを確認する。

end
end
%システムは、全てのリードタイプ及び軌跡についてLeadassessment{times}を表示し、
%ユーザが最適な方法を選択することを可能にしてもよく、または、自動的に選択する
%ものであってもよい。
ステップ１７：最後に、各軌跡について、その軌跡に使用可能なリードのタイプ、並びに、可能な深さ配置のシナリオ及び関連する電力消費の詳細が記載されたリストが、ユーザに利用可能となる。エネルギー効率及び手術上の安全性を使用した並べ替えを省略時設定として、様々な並べ替えが実行されるものであってもよい（最良の軌跡は、両方の標的に触れる最も安全な、かつ最小限のスピレッジで最適なカバレッジを達成するために必要なエネルギーが最も少ない軌跡である）。
例：
１．軌跡１：leftSN + leftSTN、指向性リード、下側標的境界の上方０ｍｍの深さ、leftSNのカバレッジ８５％、スピレッジ１５％、leftSTN のカバレッジ９０％、スピレッジ１０％、構成：Ｃ１−（ＩＰＧ＋）、電流２ｍＡ（パルス幅６０ｍｓ、周波数１３０Ｈｚ）、Ｃ３−（ＩＰＧ＋）、電流２ｍＡ（パルス幅６０ｍｓ、周波数１３０Ｈｚ）
２.その他（他の軌道の対応する結果）
図１２は、第８の態様に従うシステム１の原理構成を示す。システム１は、少なくとも１つのデジタル電子プロセッサを有する少なくとも１つのコンピュータ３を含む、コンピューティング環境２を含んでいる。少なくとも１つのデジタル電子プロセッサは、少なくとも１つの電子データストレージ装置５及び出力装置４（例えば、ディスプレイなどのグラフィカル出力装置）に動作可能に結合される。電子データストレージ装置５は、医療画像データ、または電気刺激装置幾何学データ、または地図データの少なくとも１つを保存する。コンピュータ３は、コンピュータ３によって実行されたデータ処理の結果（例えば、電気刺激装置位置データ）のグラフィカルな表現を表す電子的信号を、例えば出力装置４に、出力するように構成される。さらに、コンピューティング環境２は、誘導コイルなどの測定装置６及び電極などの電気刺激装置７に結合され得る。
開示された方法およびシステムは、例えば以下の特徴を有する。
１．患者データセットのユニバーサル地図区画化。
２．ターゲット領域の選択。
３．標的／刺激及び回避領域の描画、またはそれらの統計的または規則に基づく情報源からの取得。
４．−これは、特に副作用領域および覚醒手術に関連する、マイクロ電極記録（ＭＥＲ）のための後続のテストまたは記録ポイントの既知のテスト領域／ポイントで拡張できる。
５．使用可能なリードの最初の選択が行われ、所望の刺激フィールドを生成できない全てのリードタイプが除外される。
６．標的領域と回避領域に適合する刺激フィールドの提案。
７．選択された許容値（フィールドの不正確さ）を許容し、選択された装置により分類された提案された刺激フィールドに適合及び到達する可能な軌跡を提案する。
８．ユニバーサル地図区画化（心室、血管、脳溝のエントリなど）からの重要な構造の回避に基づいた、最適なカバレッジによるランク選択。
９．検証及び確認のための軌跡の提案。
開示された方法の好ましい一実施形態において、ユーザは、Ｘ線画像で刺激される領域を検討し、刺激標的領域を描くことから開始する。これで、ユーザはプリロードされた装置を切り替えて、各装置について考えられる多数の外科的アプローチの軌跡（手術上の安全性によってランク付けされる）を確認し、刺激設定と必要な電力消費を確認できる。次のステップで、ユーザは、装置（例えば、指向性電極と線状電極）を選択し、アプローチを選択するために、可能なリード軌跡を確認する。
１つの好ましい実施形態において、例えば２回目の外科的切開のための脳偏位の発生に対するロバスト性に基づいて手術軌跡を評価することに加えて、弾性画像融合に基づく脳偏位パターンのシミュレーションが採用される。
開示された方法およびシステムは、例えば、以下の技術的効果を有する。軌跡計画のプロセスは大幅に短縮され、装置の選択は、主観的なユーザ選択ではなく、定量的に行われる。装置の選択、最適なカバレッジ、及び手術上安全な軌跡のトレードオフは、最適な患者の転帰を達成するためにユーザによってバランスがとられる。選択された電極モデル及び計画された標的／回避領域に対して、明白な一群の規則を使用した合理的な軌道選択を標準化する半自動の計画プロセスがもたらされる。さらに、開示された方法により、ユーザは、開示されたデータ処理の出力に基づいて、特に電気刺激装置幾何学データによって記述されたタイプの電極によって所望の電極配置を達成できるかどうかに基づいて、標的領域を刺激するための適切な電極を選択することが可能となる。

Claims (17)

  1. 患者の身体の解剖学的身体部位に配置された少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の神経刺激のための電気刺激装置の位置を計画するためのコンピュータが実行する医学的データ処理方法であって、電気刺激装置（７）は、少なくとも２つの電気接点部を含み、該方法は、少なくとも1つのコンピュータ（３）の少なくとも1つのプロセッサが、
    ａ）少なくとも1つのプロセッサで、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）を含む解剖学的身体部位のデジタル画像を記述する医療画像データを取得するステップ（Ｓ１．１）、
    ｂ）少なくとも１つのプロセッサにより、医療画像データに基づいて、解剖学的身体部位内の各標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の位置を記述する標的位置データを決定するステップ（Ｓ１．２）、
    ｃ）少なくとも１つのプロセッサで、電気刺激装置（７）の少なくとも２つの接点部間の距離を記述する電気刺激装置幾何学データを取得するステップ（Ｓ１．３）、
    ｄ）少なくとも１つのプロセッサにより、標的位置データに基づいて、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）のうちの各一対の間の距離を記述する標的距離データを決定するステップ（Ｓ１．４）、及び、
    ｅ）少なくとも１つのプロセッサにより、標的位置データ、標的距離データ、及び電気刺激装置幾何学データに基づいて、電気刺激装置（７）による少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）の刺激を可能にするように、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・，ＴＶＮ）と電気刺激装置（７）の間の相対位置である電気刺激装置の位置を記述する電気刺激装置位置データを決定するステップ（Ｓ１．５）、
    の各ステップを実行することを含んでいる方法。
  2. 各標的領域（ＴＶ１，・・・， ＴＶＮ）は、少なくとも１つの神経線維を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 少なくとも１つのプロセッサで、解剖学的身体部位の画像に基づくモデルを記述する地図データを取得することを含み、該方法は、
    ｉ）少なくとも1つのプロセッサにより、地図データ及び医療画像データに基づいて、標的位置データを決定するステップ、または、
    ｉｉ）少なくとも1つのプロセッサにより、地図データ及び医療画像データに基づいて、解剖学的身体部位の、刺激の影響を受けない少なくとも１つの回避領域の位置を記述する回避領域データを決定するステップ、のうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記方法が、
    前記ｉ）のステップを含む場合、前記標的位置データは、地図データによって記述される画像に基づくモデル内の可能な標的位置の統計写像を適用するか、または画像に基づくモデル内の少なくとも１つの可能な標的領域の位置を記述する地図データの区画化を医療画像データに適用することにより決定され、
    前記ｉｉ）のステップを含む場合、前記回避領域データは、地図データによって記述される画像に基づくモデル内の可能な回避領域の位置の統計写像を適用するか、または画像に基づくモデル内の少なくとも１つの可能な回避領域の位置を記述する地図データの区画化を医療画像データに適用することにより決定される、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 前記刺激位置は、少なくとも２つの接点部による少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・， ＴＶＮ）の刺激を可能にする、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 前記標的距離データは、電気刺激装置幾何学的データにさらに基づいて、例えば、少なくとも２つの接点部間の距離と所定の関係、例えば大きくない、を有する標的領域間の距離のみを考慮することにより、決定される、ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 少なくとも１つのプロセッサにより、前記標的位置データに基づいて、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・， ＴＶＮ）のそれぞれの位置の周りの各１つの探索領域を記述する探索領域データを決定することを含み、電気刺激装置位置データは、少なくとも１つのプロセッサにより、さらに前記探索領域データに基づいて、決定される、ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記探索領域は、格子点を有する格子によって定義される、ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
  9. 前記電気刺激装置位置データは、少なくとも１つのプロセッサにより、少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・， ＴＶＮ）のうちの第１の標的領域に関連する前記探索領域の格子点を通り、かつ少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１，・・・， ＴＶＮ）のうちの第２の他の標的領域に関連する探索領域の格子点を通る複数の軌跡を決定することにより決定される、ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 前記軌跡は、直線状軌跡である、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  11. 前記刺激位置は、前記複数の軌跡から、前記電気刺激装置を解剖学的身体部位に挿入するための軌跡として機能し得る１つの最適な軌跡を、電気刺激装置（７）による刺激のための少なくとも２つの標的領域（ＴＶ１、ＴＶＮ）の範囲が少なくとも２つの接点部間の距離を考慮して最適であるように、選択することにより決定される、ことを特徴とする請求項７から１０のいずれか１項に記載の方法。
  12. 前記方法は、ステップii）を含み、最適な軌跡は、解剖学的身体部位内の、刺激によって影響を受けない回避領域に対して所定の空間的関係、例えば、交差しないまたは最小距離を有する、を有する場合に選択される、ことを特徴とする請求項２に従属する請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
  13. 少なくとも１つのコンピュータ（３）の少なくとも１つのプロセッサで実行されたとき、または、少なくとも１つのコンピュータ（３）のメモリーにロードされたとき、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法を前記少なくとも１つのコンピュータ（３）に実行させる、コンピュータプログラム、または、該コンピュータプログラムを表す情報を担う信号波、例えばデジタル信号波。
  14. 請求項１３に記載のコンピュータプログラムが保存された非一時的かつコンピュータ可読なプログラムストレージ媒体。
  15. 少なくとも１つのプロセッサ及びメモリーを含み、請求項１２に記載のコンピュータプログラムが前記少なくとも１つのプロセッサ上で実行されるかもしくは前記メモリーにロードされる、または、請求項１４に記載のプログラムストレージ媒体に保存されたプログラムを実行するために、該プログラムストレージ媒体に動作可能に結合される、少なくとも１つのコンピュータ（３）。
  16. 電気刺激装置の位置を計画するための医療システム（１）であって、
    ａ）請求項１５に記載の少なくとも１つのコンピュータ（３）と、
    ｂ）医療画像データ、または電気刺激装置幾何学データ、または地図データのうちの少なくとも１つを保存する少なくとも１つの電子データストレージ装置（５）と、を含み、
    少なくとも１つのコンピュータ（３）は、少なくとも１つのデータストレージ装置（５）から医療画像データ、または電気刺激装置幾何学データ、または地図データのうちの少なくとも１つを取得するために、少なくとも１つの電子データストレージ装置（５）に動作可能に結合される、システム。
  17. 電気刺激装置（７）をさらに含み、該電気刺激装置（７）は、該電気刺激装置（７）の刺激位置へのナビゲーションのために前記少なくとも１つのコンピュータに動作可能に結合される、ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
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