JP6756703B2 - 脳刺激をシミュレーションする方法、対応するデバイス及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、医療デバイス（medical devices：医療機器）の分野に関する。本発明は、より詳細には、予備の計算及び解析に用いられる医療デバイスの分野に関する。本発明は、より具体的には、治療に備えた計算の分野、特に、パーキンソン病、ジストニア、強迫性障害（compulsive obsessive disorders）、憂鬱症、トゥレット症候群、幾つかの依存症、精神的拒食症（mental anorexia）又はさらに異性への攻撃性（ヘテロ・アグレッシブ（hetero-aggressiveness）：他者への攻撃性）の治療における脳深部ゾーンにおける電極の移植に備えた計算の分野に関する。

脳深部刺激は、脳内の深部に位置している或る特定の構造体に低強度の電流を連続して提供する（deliver）ために電極が移植される侵襲的な方法である。そのような治療は、上述したような或る数の病気を治療するのに用いることができる。

脳深部刺激（ＤＢＳ）は、薬物療法に耐性がある障害を罹患している患者に対する外科的手法として用いられる。このように、この治療は、主として、疾患を治療する他の方法が効果的でないことが分かったときに用いられる。ＤＢＳの課題は、認知機能低下等の副次的影響を最小限に抑えつつ、症状が最も良く軽減される刺激の最適なロケーションを見つけることである。

外科的手法の観点からすれば、脳深部刺激は、電極の移植を必要とする。このために、刺激の対象を視覚化するように脳の画像が作成される。識別マーカが頭皮に配置されて、３次元マーキングが行われる。その後、血管を避けるために血管の位置を考慮して移植の経路を求めることができる。

移植手技は、局所麻酔下で行われる。進行中のいずれの薬物療法も中断され、患者は覚醒したままであり、そのため、電極の配置によって生み出される効果の正確な評価を行うことができる。電極は、患者の頭骨に作成された開口部を通して導入され、例えば、患者の脳の３Ｄ復元によって又は再度のＭＲＩ装置の直接制御下で対象に位置決めされる。そして、電極は、頭骨に取り付けられ、ケーシング（一般に鎖骨の下方に位置決めされている）の移植の箇所まで皮下を通される。このケーシングは、皮下に配置され、電極に接続される。

ＤＢＳに関する問題は、主として、移植の最後に得られる結果に関係したものである。実際は、これらの結果は、患者ごとに変化する。対象の解剖学的同定は、最良の医用撮像技法を用いても困難である。対象の位置特定は、多くの場合、近似であり、事前知識に基づいて行われる。その上、病状の幾つかの態様における肯定的な結果（例えば、振戦（tremors：震え）の軽減）は、悪化（例えば、体重増加、感情鈍麻、多動性）に結び付く可能性がある。このため、開業医の場合、ＤＢＳは、多くの場合、刺激される１以上のゾーンの推定値からなり、得られる結果を観測することによって、刺激パラメータ（刺激される電極ピンの電流の強度又は変化量）の適合が得られる。もちろん、幾つかの解剖学的対象は、そのような病状を軽減することが知られているが、マイナスの副次的影響が見られることが非常に多い。したがって、選ばれるストラテジ（戦略）は、常に、病気の症状を軽減することと、起こり得る異なった副次的影響を最小にすることとの間の妥協点である。したがって、最良の可能な方法で脳深部刺激を計画するための臨床結果に関する最良の可能な決定を行うために、病状の複数の態様を考慮してこの妥協点を明らかにするのに用いることができるツールが必要とされている。

説明する技法は、従来技術のこれらの欠点を有しない。より詳細に言えば、説明する技法は、脳刺激が想定される方法を逆にしたものである。説明する技法は、期待される結果または妥協点に基づいて刺激のロケーションの表示を得るのに用いることができる。本技法は、このため、脳刺激をシミュレーションして刺激の対象空間ゾーンの推定値を提供する方法であって、以下のステップ、すなわち、
少なくとも２つの利用可能な値の中から、所定のスコアに割り当てられる値を選択するステップと、
解剖臨床アトラス（anatomo-clinical atlases）のセットに属する解剖臨床アトラス内において、前記所定のスコアに割り当てられる前記値に近い値を提供することが可能な空間ゾーンを識別するステップと
の少なくとも１回の反復を含むことを特徴とし、
前記少なくとも１回の反復は、空間ゾーンのセットを提供するものであり、
前記方法は、
前記空間ゾーンのセットに応じて、少なくとも１つの選択された値を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーンを計算するステップを含むことを更に特徴とする方法に関する。

このように、刺激の結果を推定する従来の方法は逆にされている。すなわち、特定の事前に選択されたゾーンに従って結果をシミュレーションするのではなく、本発明は、事前に選択された結果に従ってゾーンをシミュレーションする。そのような技法によって、シミュレーションに関するユーザの期待を含めることがより容易になる。スコアに割り当てなければならない選択された値は、比較的正確な定義された値又は値の範囲のいずれかである。

ある特定の実施の形態によれば、前記対象空間ゾーンの前記計算は、標準化された解剖学的な容積内における前記空間ゾーンのセットの前記空間ゾーンの交差を含む。

ある特定の特性によれば、前記解剖臨床アトラスのセットは、前記脳の機能的な解剖臨床アトラスによって形成され、各機能的な解剖臨床アトラスは、１以上の解剖学的機能を１以上の所与の空間ゾーンに関連付け、これらの所与の空間ゾーンについて、これらの空間ゾーンが刺激されたときの病状の進行を表す値を含む。

ある特定の実施の形態によれば、前記方法は、前記少なくとも１回の反復の前に、前記解剖臨床アトラスのセットを作成するステップを含む。

ある特定の特性によれば、前記作成するステップは、前記シミュレーションの方法が実施される患者の少なくとも１つの特性を考慮する。

ある特定の特性によれば、前記対象空間ゾーンは、前記空間ゾーンのセットの最も多くの数の空間ゾーンとの前記交差を表す前記空間ゾーンである。

提案した技法は、脳刺激をシミュレーションして、刺激の対象空間ゾーンの推定値を提供するデバイスにも関する。

そのようなデバイスは、
少なくとも２つの利用可能な値の中から、所定のスコアに割り当てられる値を選択する手段と、
解剖臨床アトラスのセットに属する解剖臨床アトラス内において、前記所定のスコアに割り当てられる前記値に近い値を提供することが可能な空間ゾーンを識別する手段と、
空間ゾーンのセットを提供する手段と、
前記空間ゾーンのセットに応じて、少なくとも１つの選択された値を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーンを計算する手段と
を備えてなる。

その上、精神外科の場合には、例えば、放射線外科的処置及び高密度焦点式超音波治療法等の他の態様の非侵襲的な手術も、提案した技法から利益を得ることができる。

好ましい実施態様によれば、本発明による方法の種々のステップは、本発明による中継モジュールのデータプロセッサによって実行され、上記方法の種々のステップの実行を指令するように設計されたソフトウェア命令を含む１以上のソフトウェアプログラム又はコンピュータプログラムによって実施される。

したがって、提案した技法は、コンピュータ又はデータプロセッサによって実行することができるプログラムも提供しようとするものであり、このプログラムは、上述したような方法のステップの実行を指令する命令を含む。

このプログラムは、プログラミング言語であればどのようなものでも用いることができ、ソースコードの形態とすることもできるし、オブジェクトコードの形態とすることもできるし、部分的にコンパイルされた形態又は他の望ましいあらゆる形態等のソースコードとオブジェクトコードとの間の中間のコードの形態とすることもできる。

本発明は、データプロセッサによって読み出し可能であるとともに上述したようなプログラムの命令を含む情報媒体を提供しようとするものでもある。

この情報媒体は、プログラムを記憶することが可能なエンティティ又はデバイスであればどのようなものであってもよい。例えば、この媒体は、ＲＯＭ、例えばＣＤ ＲＯＭ若しくはマイクロ電子回路ＲＯＭ、又は、更に磁気記録手段、例えばフロッピーディスク若しくはハードディスクドライブ、及びＳＳＤなどの記憶手段を含みうる。

さらに、情報媒体は、電気ケーブル若しくは光ケーブルを介して、無線によって、又は他の手段によって伝えることができる電気信号又は光信号などの伝達可能媒体でありうる。本発明によるプログラムは、特に、インターネットタイプのネットワークにアップロードすることができる。

代替形態として、情報媒体は、プログラムが組み込まれている（ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡタイプの）集積回路であってもよく、この回路は、問題になっている方法を実行すること又はこの実行において用いられることに適合されている。

ある実施の形態によれば、本発明は、ソフトウェア構成要素及び／又はハードウェア構成要素によって実施される。この点について、「モジュール」という用語は、本明細書では、１つのソフトウェア構成要素及びハードウェア構成要素に加えて、一組のハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素にも同様によく対応することができる。

ソフトウェア構成要素は、関係しているモジュールについて以下で説明するものによる機能又は一組の機能を実施することが可能な１以上のコンピュータプログラム、プログラムの１以上のサブプログラム、又はより一般的にはプログラム若しくはソフトウェアの任意の要素に対応する。そのようなソフトウェア構成要素は、物理エンティティ（端末、サーバ、ゲートウェイ、ルータ等）のデータプロセッサによって実行され、この物理エンティティのハードウェアリソース（メモリ、記録媒体、通信バス、電子入力／出力基板、ユーザインタフェース等）にアクセスすることが可能である。

同様に、ハードウェア構成要素は、関係しているモジュールについて以下で説明するような機能又は一組の機能を実施することが可能なハードウェアユニットの任意の要素に対応する。ハードウェア構成要素は、プログラミング可能なハードウェア構成要素、又はソフトウェアを実行するプロセッサが一体化された構成要素、例えば、ファームウェアを実行する集積回路、スマートカード、メモリカード、電子基板などでありうる。

提案した技法の他の特徴及び利点は、例示的であって網羅的でない簡単な例として与えられた好ましい実施形態の以下の説明及び添付図面からより明らかになるであろう。

提案した技法の主なステップを提示する図である。 上記で説明した方法を実施するデバイスの概略図である。

１．本発明の原理のリマインダ
説明する技法の一般的原理は２つの部分を有する。第１に、本技法によって、（例えば、開業医であるが、患者自身の場合もある）ユーザが、所望の結果の値のセット（すなわち、電極の移植の成果として得られる結果に関連付けられた値のセット）を選択することが可能になる。これらの結果は、データ構造体に挿入される。これらの結果は、例えば、振戦（tremor）の軽減、発話が容易になる等に関するものである。結果を選べること自体が、根本的なパラダイムシフトである。第２に、本技法は、期待される結果を、外科的解決策を提案及び計算するための基礎として利用する。したがって、説明する技法を用いると、刺激を計画する方法が変更される。説明する技法が、計算された移植と異なる移植を引き続き自由に行うことができる開業医の行動の自由を一切変更するものでないことを明記しておくことは重要である。開業医は、説明する技法の実施によって得られる移植と同一である移植を主体的に自由に決定することもできる。説明する技法は、シミュレーションの技法であるので、刺激の実施に必須であるということは一切ない。一方、本技法によって、この刺激を異なったように想定することが可能になる。

説明する技法の一般的原理を、図１を参照して解説する。以下で説明するような所望の結果（ＲＳ）は、臨床スコア（ＳＣ_{［１．．Ｍ］}）を用いてシミュレーション（１０）を作成するのに用いられる。Ｍは、臨床スコアの数を表す。臨床スコアは、或る数の過去の手術及び刺激を表し、これらの過去の手術及び刺激は、脳の解剖臨床アトラスＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}に合成される（Ｐ５）。Ｎはアトラスの数を表す。これらは、機能（運動（motor）機能、脳の機能、生物学的機能又は他の機能）をデータのセットと関連付けることを可能にする機能アトラスである。脳の解剖臨床機能アトラスは、データのセットを含む。脳の解剖臨床機能アトラスは、解剖学的組織と機能との間のリンクをデジタルで表現したものである。そのようなアトラスは、一般の脳深部刺激及び神経刺激（磁気刺激を含む）の双方に用いることができるが、放射線外科及び従来の外科にも用いることができる。

このように、提案した技法の１つの予備的条件は、そのような解剖臨床アトラスが利用可能であるということである。例えば、刺激ゾーンに応じて振戦の軽減のパーセンテージを定量化するアトラスが利用可能である。そのようなアトラスは、可変数の事前の刺激から得られるデータを組み合わせることによって作成される。アトラスは、幾つかのタイプの類型論（バイナリアトラス、統計的アトラス、静的アトラス／動的アトラス）を有する。バイナリアトラス及び統計的アトラスについては、以下で説明する。アトラスの多様性については、次の特性を説明することができる。すなわち、アトラスが事前に計算されているとき、そのアトラスは「静的」アトラスと呼ばれる。アトラスが、シミュレーションの前に与えられる患者の幾つかの特性（例えば、年齢、性別、体重、解剖学的データ、遺伝的データ、症状の程度）に応じて具体的に計算されるとき、そのアトラスは動的アトラスと呼ばれる。本発明のシミュレーション技法の場合における動的アトラスの利点は、動的アトラスが、シミュレーションされる患者の特性に適合しているということである。その欠点は、第１に、アトラスの作成に利用可能なデータベースがより小さなものになるというリスクであり、第２に、アトラスを計算するプロセスが非常に長い場合、シミュレーションも非常に長くなる可能性があるということである。

そうであるとしても、アトラスのセットＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}は、入力において利用可能であり、各アトラスは、刺激される空間ゾーンに関係した機能の進行値の割り当てを有する。この進行値は、パーセンテージ（改善又は悪化）とすることもできるし、バイナリ値（イエス／ノー、重要／非重要など）とすることもできるし、離散値（−１：悪化、０：変化なし、１：改善）とすることもできる。アトラスが解剖学的ボクセル（anatomical voxels）によって形成されているとき、各ボクセル（又は各ボクセル群）は、このアトラスに関連付けられた機能のそのような進行値を含む。これは、すなわち、提案した技法の結果を得る主要な構成要素であり、機能的な解剖臨床アトラスの使用である。

初期のアトラスのこのセットに基づいて、所望の値が、セレクタのセット（ＥＳ_{［１．．Ｎ］}）を用いて選択される（１００）。各セレクタ（ＥＳ_Ｘ）は、アトラスＡＡＣ_Ｘに関連付けられている（参照される臨床スコアに応じて、セレクタを幾つかのアトラスに関連付けることも可能であり、逆にアトラスを幾つかのセレクタに関連付けることも可能である）。例えば、空間ゾーン（ボクセル又はボクセル群）について、振戦の進行のパーセンテージが含まれている、振戦に関するアトラスに関連付けられた「振戦」のセレクタがある。この「振戦」セレクタにおいて、振戦の軽減の値（又は、より稀には増加の値）が選択される。

この選択のステップは、選択値のセットＶＳ_{［１．．Ｌ］}を得るために、利用可能なセレクタの全て又は一部について実行される。Ｌは値の数を表し、この数はセレクタの数以下である（シミュレーションを実行するために幾つかのセレクタを用いて値の一部のみを選択することが可能である）。

これらの選択値ＶＳ_{［１．．Ｌ］}から、この技法は、選択された値に対応するアトラスＡＡＣ_{［１．．Ｌ］}の空間ゾーンＺＳＡ_{［１．．Ｌ］}の交差（２５０）から得られる対象空間ゾーンＺＳ_Ｃ計算する（２００）。この対象空間ゾーンＺＳ_Ｃは、理想的には、セレクタにおいて選択された値に対応するゾーンを表す。もちろん、このケースは稀にしか生じず、対象空間ゾーンＺＳ_Ｃが、セレクタにおいて選択された値が可能であるアトラスサブセットの交差を表すことの方が起こる可能性は高い。他の値（交差が可能でなかった値）は、このケースに当てはまらない。すなわち、それらの値は、考慮されないか、又は、対象空間ゾーンの刺激の結果を表すように自動的に更新される。例えば、対象空間ゾーンは、振戦の軽減及び言語喪失の限定について見つけられる。一方、対象空間ゾーンは、体重増加（体重増加に関連付けられたアトラスにおける対象空間ゾーンに対して求められる）を示す。すなわち、体重増加に関連付けられたセレクタの値は、体重増加がおそらく存在しない値から体重増加が存在する可能性が非常に高い値にわたるようにシステムによって自動的に変更することができる。

換言すれば、刺激又は外科的処置が想定される方法が逆にされる。実際は、提案した技法は、外科的手術のストラテジに応じて刺激の結果を予測しようとするのではなく、刺激のストラテジを計算するために探索（所望）される結果を用いる。この刺激のストラテジは、その後、必要な場合に実施することができる（この場合、これがシミュレーションであることを想起することができる）。したがって、提案した技法によって、患者に自由な選択を提供することが可能になる。すなわち、患者は、必要な場合には医師の助けを借りて、自身の病気の治療において所望する（及び利用可能な知識に従って可能である）結果を決定する。

換言すれば、提案した方法は、以下のステップ、
少なくとも２つの利用可能な値の中から、所定のスコアＳ_Ｘに割り当てられる値ＶＳ_Ｘを選択するステップ１００であって、この選択は、スコア又はスコアのセット（期待される結果に対応する）について、この結果の重要度（例えば、従来の運動神経機能の改善）を選択することを可能にするセレクタによって行われ、この値ＶＳ_Ｘは、いわば、後続の交差プロセスにおけるスコアＳ_Ｘの重みである、選択するステップ１００と、
上記少なくとも１つの選択された値ＶＳ_Ｘに応じて、所与の結果を生み出す可能性のある所与の脳容積内において少なくとも１つの対象空間ゾーンＺＳ_Ｃを計算するステップ２００と
の少なくとも１回の反復を含む。

実施される計算は、ユーザが優先したい臨床スコア（結果）に応じて刺激の理想的な活性化ゾーンのマッピングを可能にする（事前に得られている）脳の解剖臨床アトラスの反転（inverted）及び加重された使用に基づいている。

本発明の１つの構成要素は、脳のこれらの解剖臨床機能的アトラスを作成する（Ｐ５）方法に関する。以下で詳細に説明するように、これらのアトラスは、バイナリ又は統計的の少なくとも２つの異なる形態を取ることができる。バイナリアトラスは、予備的な包含（preliminary inclusion）の基準を用いて作成されたアトラス（十分であるとみなされる結果）である。これは、１以上の所与の包含基準について、アトラスのボクセルに関連付けられた値が、患者の総数に対する、包含基準を満たす患者の割合を表すことを意味する。このように幾つかのカード（各臨床スコアにつき１つ）が存在する。統計的アトラスは、包含基準が定義されていない一般的なアトラスである。これは、ボクセルに関連付けられた値が、解析された患者の母集団においてスコアが取る値を表す、非専門家アトラスである。

以下では、アトラスが、パーキンソン病の場合の脳深部刺激に専用化されている技法の一実施形態を説明する。しかしながら、提案したシミュレーション技法は、先験的に予想される結果に応じて刺激をシミュレーションするために、他のタイプの病状においても実施できることは明らかである。

２．ある実施形態の説明
この実施形態では、本技法は、ニューロン刺激又は神経刺激（ＮＳ）における対象の選択の意思決定を援助するシステムの一実施態様の形態を取る。これは、脳内の深部のニューロン刺激に関して説明されるが、予期された結果に応じてアトラスのデータベースを用いて刺激の計算及びストラテジを実行することができる場合には、そのような意思決定に関する援助システムは、内部脳刺激又は外部脳刺激のいずれの技法についても実施することができる（そのようなアトラスのある実施形態が以下に提示される）。ユーザは、外科医、神経科医又は患者自身のいずれかである。この決定は、既往臨床データ、すなわち解剖臨床アトラスの解析から計算された予測データを用いるプロセスを通じて行われる。

提案した技法のこの実施形態では、セレクタは、手術の終了時における所望の臨床スコアに関連付けられた結果の値の変化を得るのに用いられる。ユーザは、期待される臨床結果間の優先事項を規定する。これらの優先事項は、これらの優先事項（選ばれた加重値）に従う対応するストラテジを計算するのに用いられる加重値に反映される。ユーザは、利用可能なアトラスに応じて補足的な方法において用いることができる患者の特性（体重、サイズ、性別、年齢、祖先、脳萎縮の程度など）も提供することができる。

セレクタにおいて反映される、期待される臨床結果は、個別に測定可能な臨床スコア又は臨床スコアの一致したセットを組み合わせたカテゴリの直接的な定量値とすることができる。そのようなカテゴリは、教師なし学習（Ｋ平均）によって定義することができる。すなわち、これは、非常に多くの臨床スコアが用いられるとき及びこれらの臨床スコアが必ずしも直感的にリンクされていないときに見込みがある。これは、予備的な学習回路による学習が関心を引くものとなる可能性があることを意味する。

優先事項（すなわち、セレクタにおける異なる優先事項値）は、値が一体化されているときは、連続値又は離散値の中から、更には定性値の中からも選ぶこともできるし、用いられるアトラスから導出することもできる。優先事項は、治療される病状として識別された初期状態と比較して、ユーザが臨床改善を期待する領域として定義される。

もちろん、セレクタにおいて行われる値の選択は、選択されずに残っている臨床結果の可能な選択に制約を適用することができる。すなわち、例えば、発話の速度等の副次的影響の軽減に関する選択は、必然的に、振戦の軽減（パーキンソン病の場合）に関する制限をもたらす可能性がある。セレクタに存在する選択基準の相互依存は、部分的に予め求められる（システムによって管理された相互依存のデータ構造体によって又はアトラスに関する計算によって直接的に。この場合、ステップ１００及び２００は、反復的かつインタラクティブな態様により達成される）。この相互依存は、補足的な方法では、患者の特性によって、したがって、患者の特性（身長、体重、年齢、家族歴、脳容積、この容積内の脳のゾーンの予備的な識別）と、この患者の状況に最もよく対応するアトラスデータベースの単数又は複数のアトラスとの間に形成される対応によって更に管理される。

ユーザの選択がセレクタによって行われる場合、システムは、セレクタによって表された要望に対する応答を可能にする外科的処置の１以上のストラテジの計算のプロセスを実施する。外科的処置のストラテジを実施することができない可能性もある。この場合、システムは、このできないという事実を報告する。

外科的処置の１以上のストラテジを実施することができる場合、これらのストラテジのそれぞれについて、シグナルが、刺激しなければならないゾーンを報告する。補足的な方法では、各ストラテジは、１以上のトラストスコア（トラストスコアは、臨床結果の予測における可能な誤差を表す）によって行われる。補足的な方法では、システムは、このストラテジの期待される（予測される）臨床結果を提供する。

本発明のこの実施形態では、システムの主要な部分は、セレクタによって行われる選択に関連した結果の計算にある。この実施形態では、計算方法は、既往臨床データの解析に基づいて計算される予測データに基づいている。この解析は、既に外科的処置を受けている同種の患者（共通の特性を有する）の集合については、術後（post-operation）の臨床結果（例えば、改善又は悪化）を、その後に行われる療法ストラテジと相関させることを含む。

脳深部刺激の場合、計算の終わりに得られるストラテジは、刺激される電極の単数又は複数のピンのＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標（一般的な解剖学的基準系において計算される）と、電気刺激パラメータとからなる。脳深部刺激の場合、臨床結果は、臨床スコアの刺激がある場合とない場合との差に対応する値に対応する。各スコア又は各スコアグループについて、スコアとストラテジとの間の相関の結果、各ボクセルについて、このボクセルに含まれる神経組織が活性化されている場合には臨床結果を示す３Ｄ容積が得られる。

この実施形態では、予測と呼ばれる１つの３Ｄ容積（解剖臨床アトラスである３Ｄ容積）が、臨床スコア又は臨床スコアグループごとに利用可能である。アトラスは、上記で説明したようなバイナリアトラス又は統計的アトラスでありうる。１つの同じボクセルにおいて、（すなわち、包含基準に応じて、必ずしも初期の母集団全体であるとは限らない）含まれる患者又は母集団の臨床結果（平均又は他の統計値）を集計することができる。各ボクセルの値は、包括的に標準化することができる。ボクセルが刺激されるゾーンに対応する患者に関して計算された臨床結果の平均標準偏差（mean standard deviation）を各ボクセルに保持することも可能である。この平均標準偏差は、予測される臨床結果におけるトラストの値を与える。予測容積は、クロス確認によって妥当性を確認することができる。すなわち、容積は、Ｎ人の被術者からなる母集団に対して構築され、この構築に用いられる母集団に属しない１人の被術者ｉに対して検査される。検査は、解剖学的な相違を考慮する非線形リセット（non-linear resetting）後にアトラス内で逆投影されたボクセルのセットＥｖｘにおいてアトラスによって予測される臨床結果を用いて、ボクセルのセットＥｖｘにおいて刺激される被術者ｉの臨床結果の値を比較することを含む。この検査がｍ回繰り返される場合、各ボクセルにおけるトラスト値又はアトラスにおける総トラスト値を計算することが可能である。この値をユーザに与えることができる。

ユーザによって選ばれた優先事項（セレクタの値）は、重み（加重）に変換される。各重みは、スコア又はスコアのセットに対応する。各重みについて、複数のスコアのうちの対応するスコアの予測容積の部分容積が選択される。例えば、スコアが優先事項とみなされる場合、非常に満足のいく臨床結果を与えるボクセルのみ（例えば、大幅な改善を有するもののみ）が選択される。スコアが優先事項ではないが重要であるとみなされる場合、さらに、満足のいく臨床結果を与えるボクセル（例えば、僅かな改善又は可能な改善を有するボクセル）が選択される。スコアが重要でないとみなされる場合、指定されていない臨床結果を与える追加のボクセル（例えば、改善を示さないか又は悪化さえ示すボクセル）が選択されるか又はその容積の全てのボクセルが選択される。

臨床結果に関する満足という概念は、満足のレベルを改善の或る範囲のパーセンテージに関連付けるカテゴリによって定義することができる。これらの範囲は、１人以上のエキスパートによって定義されるか又は文献から取得される。これらの範囲は、臨床スコアに応じて異なることができる。部分容積のボクセルは、予測容積（又は解剖臨床アトラス）内の対応する値に関する閾値の簡単な設定によって選択される。

以下では、全ての重みについて、計算された部分容積は、例えば、単純な交差又はより複雑な数学的解析によって集計される。容積の集計は、各解剖臨床アトラスから抽出される部分容積の単純な幾何学的交差によって達成することができる。部分容積の集計によって、全ての可能な値が得られる。すなわち、一度刺激され、選ばれた優先事項に対応する臨床結果を与えるゾーンが得られる。可能な値のこの容積の各点において、期待される（予測される）臨床結果が、この点における各スコアの予測容積の値から抽出される。各臨床結果について、トラスト値が上記のように利用可能である。すなわち、例えば、患者の母集団に関して計算されたこの点における結果の平均標準偏差、又はクロス確認によって計算された各スコアにおける予測パワーの値が利用可能である。

３．アトラスの生成
上記に示したように、提案した技法は、特定のアトラスの作成に基づいている。そのようなアトラスは、脳深部刺激を受けた非常に多くの患者に対して行われたＭＲＩ及び／又はスキャンに基づいて構築された空間の点のマッピングである。これらの患者について、刺激された脳の１以上の点が抽出される。これらの点と、種々の運動面、感覚面及び他の面に対する手術の成功及び／又は失敗の程度を表す臨床スコアとの間にリンクが確立される。このため、既往データを考慮するための手術を、プロセスを最適化する経路に統合することが可能である。逆に、上記で説明した技法と同様に、開始点から計画を推論するために、病態の進行の程度を開始点として選ぶことは価値がある。換言すれば、開業医によって作成されたスケジュールに応じて結果の推定値を有するのではなく、本技法は、まず最初に、期待される結果を選択し、そして、その結果から計画を推論する。

これは、このタイプの手法について特に作成されたアトラスを用いることによって行われる。上記で示したように、バイナリアトラス及び統計的アトラスの２つのタイプのアトラスを想定することができる。その上、臨床スコアごとに１つのアトラスが作成されるものと仮定される。臨床スコアは、患者の状態から値を推論するために、患者の状態を、或る数のパラメータを用いて測定したものであることを想起することができる。したがって、術前の臨床スコア及び術後の臨床スコアがある。本発明のアトラスは、これらの予備的なデータ、すなわち、刺激前スコアや刺激空間ゾーンや刺激後スコアに基づいている。刺激前及び刺激後の医薬処方を必要に応じて考慮することもできるが、これは必須ではない。

３．１．予備的な臨床データ
予備的な臨床データの適切な生成の前に、アトラス内の点又はアトラス内のボクセルのゾーンに関連付けることができる臨床データを収集及び標準化する段階を実行することが必要である。パーキンソン病に関する、本発明のこの実施形態では、ＵＰＤＲＳ（パーキンソン病統一スケール（Unified Parkinson's Disease Rating Scale）パートＩＩ、パートＩＩＩ及びパートＩＶ）、Schwab & England及びHoehn & Yahrが、スコアとして用いられる。非運動症状の測定値（すなわち、神経心理学的スコア）も用いられる（ＭＤＲＳ検査、ＭＡＴＴＩＳスコア、発話流暢性検査、カテゴリ及び音素流暢性検査、ＳＴＲＯＯＰ検査、トレールメイキング検査（ＴＭＴ）、ＵＰＤＲＳ Ｉ）。加えて、脳深部シミュレーションの別の望ましくない副次的影響である患者の一部分に対して体重増加があるとき、患者の健康に関するアンケート（すなわち、ＳＦ３６、ＰＤＱ３９）が計算に加えられる。患者は、手術前及び手術後（刺激が活性化されているとき）に神経科医によって臨床的に検査される。各スケール、各アンケート及び各検査がスコアＳを与える。このスコアは、例えば、ＵＰＤＲＳスコア、Schwab & Englandスコア、Hoehn & Yahrスコア、ＭＤＲＳスコア、ＭＡＴＴＩＳスコア等であり、これは、各患者（Ｐ）について行われる。したがって、患者ごとにスコアのセットが存在する。

改善又は悪化のパーセンテージは、スコアＳごとに以下のように定義することができる。

この式において、

は、補足的な医薬処方がない場合の手術後のスコアの値を表す。

は、補足的な医薬処方がない場合の手術前のスコアの値を表す。

は、補足的な医薬処方がある場合の手術後のスコアの値を表す。

は、補足的な医薬処方がある場合の手術前のスコアの値を表す。
Ｓ_ｍａｘは、スコアの最大値を表す。
Ｓ_ｍｉｎは、スコアの最小値を表す。

改善又は悪化のパーセンテージを計算する別の式は、（医薬処方を考慮しない場合に）スコアＳごとに以下のように定義することができる。

このように、アトラスの生成に含まれる患者について、医用撮像データに関連付ける（リンクする）ことができる利用可能なスコアのセットがある。

３．２．バイナリアトラス
バイナリアトラスは、予備的な包含基準（スコアの包含基準であって、患者の包含基準ではない。スコアの改善のみが考慮され、悪化は考慮されない）を用いて作成されるアトラスである。これは、１以上の所与の包含基準について、アトラスのボクセルに関連付けられた値が、患者の総数に対する、包含基準を満たす患者のスコアの割合を表すことを意味する。

包含基準は、患者包含基準ではなく、スコアに対する閾値である。このタイプのアトラスを作成するために、開業医は、行われる種々の検査に関係した包含基準を実施する。このように、包含の条件を用いることによって、アトラスは、所与の検査の包含の条件を満たす患者の全てのスコアを用いる際に作成される。このように、患者の一部のみがこのタイプのアトラスを作成するのに用いられる。すなわち、これらの患者は、スコアが所与の閾値を越えて改善された患者である。

通常、このタイプのアトラスは、バイナリセレクタに関連付けられている。すなわち、選択段階では、このタイプのアトラスに関連付けられた選択はバイナリ選択である。例えば、患者の元の体重に依存する因子である体重増加は、バイナリのイエス／ノータイプの選択によって表すことができ、一方で、この体重増加を大量に定量化するリスクはない。

３．３．統計的アトラス
統計的アトラスは、包含基準に基づいていないという点でバイナリアトラスと異なる。ボクセルに関連付けられた値は、出現確率を表すものではなく、患者に関して測定された全体的な治療効果（efficicacy）又は有効性の全ての値のリストを表す。このスコアは、患者の数、患者の刺激ゾーン、臨床反応（検査及びスコアによって測定される）を考慮する。

したがって、まず最初に個々のアトラスを作成し、そして、必要な場合には、専用の重みを用いてそれらのアトラスを集計して、最終的なマルチパーティション化（multi-partitioned）及び集計されたアトラスを作成することが決定される。その式は、以下のとおりである。

ここで、
Ｎは、患者の数を表す。
（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）は、患者ｉに対して刺激される３Ｄ座標を表す。
Ｍは、用いられる臨床スコアの数を表す。

は、患者ｉの臨床スコアｋの値を表す。
γ_ｉは、（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）座標の刺激の３Ｄ影響を表す。
ｗ_ｋは、臨床スコアｋの重みを表す。

４．セレクタにおいて行われる選択に応じたストラテジの計算
上記に示したように、患者又は開業医によって期待される１以上の結果を生成することが可能な１以上の解剖学的ゾーン又は領域の識別が試みられる。このために、少なくとも２つの異なる方法に従うことが可能である。位置の予備的な計算が行われる第３の方法も説明される。脳容積のゾーン内において、刺激を行わなければならない（ｘ，ｙ，ｚ）タイプの空間座標の形態を取る刺激ゾーンの検出が試みられることを想起することができる。また、このゾーンは、１つのスコア又は幾つかのスコアの変更の値に関連付けられていることも想起される。

４．１．一連の（又は反復的な）計算
この実施形態では、位置の探索が逐次的に行われる。一般的な原理は、各スコアに関連付けられた各データベース内で、このスコアのセレクタにおいて定式化された要望を満たす空間座標の逐次的な探索を行うというものである。このため、本方法は、
−現在の臨床スコアＳ１について、この臨床スコアに対応するアトラスＡ_Ｓ１内で、このスコアに関連付けられたセレクタＳ_Ｓ１内の選択された値Ｖ_Ｓ１に対応する空間ゾーンＺ_Ｓ１を探索することを含む。この空間ゾーンＺ_Ｓ１は、１以上の空間座標（一般に幾つかのものがあり、空間座標群の形態を取る）を含む。
−本方法は、後続の臨床スコアＳ２について、現在の臨床スコアＳ１の空間ゾーンＺ_Ｓ１を、この後続の臨床スコアに対応するアトラスＡ_Ｓ２内に組み込むことと、この空間ゾーンＺ_Ｓ１について、この後続臨床スコアＳ２に関連付けられた値又は値の範囲Ｖ_Ｓ２ ^{［ＺＳ１］}を得ることとを含む。
−そして、以下の２つの態様が可能である。
Ａ．この次の臨床スコアＳ２に関連付けられた値Ｖ_Ｓ２ ^{［ＺＳ１］}を、このスコアに関連付けられたセレクタＳ_Ｓ２内の選択された値Ｖ_Ｓ２と比較する。
−値Ｖ_Ｓ２ ^{［ＺＳ１］}が、選択された値Ｖ_Ｓ２に対して許容可能な範囲に位置しているとき、次の臨床スコアＳ３に移動する際に本プロセスを継続する。
−値Ｖ_Ｓ２ ^{［ＺＳ１］}が、選択された値Ｖ_Ｓ２に対して許容可能な範囲にもはや位置していないとき、本プロセスを中断する。
Ｂ．ユーザに可能な選択を、可能でないもののみに制限する際に、このスコアに関連付けられたセレクタＳ_Ｓ２に可能な入力値を変更する。そして、ユーザごとのＶ_Ｓ２ ^{［ＺＳ１］}の選択に戻る。

上記で説明した方法は再帰的である。本方法は、スコアのリストの連続する各スコアについて続けられる。条件は、当然のことながら、アトラスがこのスコアについて利用可能でなければならないということである。この実施形態では、初期のスコアにおいて選択された値が、別のスコアのゾーンと「互換性がある」ゾーンに関連付けられている限り、本プロセスは、このゾーンに関連付けられた全てのスコアが識別されるまで継続する。上記で説明した技法は、識別された各空間ゾーンについて実施される。例えば、考慮された最初のスコアによって、ユーザの要求を満たす可能性のある幾つかのゾーンを識別することが可能になる可能性がある。そのような場合、本方法は、これらのゾーンのそれぞれについて実施される。

４．２．並列計算
この実施形態では、探索が並列の位置について行われる。一般的な原理は、各スコアに関連付けられた各データベースにおいて、このスコアのセレクタにおいて定式化された要望を満たす空間座標の探索を並列に行うというものである。このため、本方法は、以下の複数のステップの実施からなる。
−現在の臨床スコアＳＣについて、この臨床スコアに対応するアトラスＡ_ＳＣにおいて、このスコアＳ_ＳＣに関連付けられたセレクタ内の選択された値Ｖ_ＳCに対応する空間ゾーンＺ_ＳＣを探索するステップ。空間ゾーンＺ_ＳCは、１以上の空間座標（一般に、空間座標群の形態を取る幾つかの座標）を含む。

全ての探索が行われると、複数の空間ゾーンＺ_ＳC ^{［１．．ｎ］}が得られる。ここで、ｎは、スコアの数を表す。次のステップは、共通基準系に対してこれらの空間ゾーンＺ_ＳC ^{［０．．ｎ］}の交差を行うことを含む。この交差の結果、最良の場合には、対象空間ゾーンＺ_ＳＴが生成される。この対象空間ゾーンＺ_ＳＴは、（複数のセレクタを用いた結果の選択中にユーザによって）予想される結果を得るために目的とされる解剖学的対象を構成する。最も好ましくない場合には、交差を識別することができない。これは、セレクタにおいて行われた選択に共通の共通空間ゾーンが存在しないことを意味する。

複数の中間的な場合には、幾つかの値のスコアの形態を取る幾つかの選択のみが、或る程度同一である空間ゾーンを有する。このため、スコアのサブセットのみが考慮される部分的対象空間ゾーンＺ_ＳＴＰが得られる。このため、部分的対象空間ゾーンＺ_ＳＴＰの刺激は、考慮されるスコアのサブセットから除外されたスコアの変更をもたらす可能性がある。

最も数が多いこれらの場合には、「逆」の計算を行って、その空間ゾーンが部分的対象空間ゾーンＺ_ＳＴＰの一部分を形成していないスコアに新たな値を割り当てることができる。

４．３．自動計算
補足的な方法では、スコアの値を選択するステップの前に、セレクタにおいてスコアの値のうちの少なくとも幾つかを事前に位置決めすることを目標とした自動計算が想定される。この予備的な自動計算は、スコアの値を最大にする解を探索することを目的としている。この自動計算は、スコアの順序付きリストに基づいて行われる。このスコアの順序付きリストは、スコア間の相対的な重要度をスコアに暗黙的に割り当てる。実際に、病状に応じて、幾つかの臨床スコアは、他のものよりも代表的なものとすることができる。これは、これらのスコアを重要度によって順序付けることができることを意味する。例えば、パーキンソン病の場合、振戦に関係したスコアは、体重増加のスコアよりも優位であるとみなすことができる。

このように、この変形形態では、病状の最も重要なスコアから開始して病状の最も重要でないスコアまで、これらのスコアの最大値Ｖ_Ｓｉに対応する空間ゾーンＺ_Ｓｉの交差を行うことによって、スコアを最大にする解の探索の予備的な段階が実施される。

これらの交差によって、用いられるスコアの値が対応する自動対象空間ゾーンＺ_ＳＴＡを得ることが可能になる。

５．デバイスの実施
図２を参照して、これまで説明した方法による脳刺激のシミュレーションを取得するために実施されるデバイスを説明する。例えば、本デバイスは、バッファメモリによって構成されるメモリ２１と、例えばマイクロプロセッサを装備し、取得するための方法を実施するコンピュータプログラム２３によって駆動される処理ユニット２２とを備える。

初期化において、コンピュータプログラム２３のコード命令が、例えば、メモリ内にロードされ、そして、処理ユニット２２のプロセッサによって実行される。処理ユニット２２は、所定のスコアＳ_Ｘに割り当てられる値ＶＳ_Ｘと、これらのスコアに関係した解剖臨床アトラスとを入力する。マイクロプロセッサ又は処理ユニット２２は、コンピュータプログラム２３の命令に従って本方法のステップを実施し、少なくとも１つの選択された値ＶＳ_Ｘを表す所与の結果を生成することが可能な対象空間ゾーンＺＳ_Ｃを生成する。

このために、デバイスは、バッファメモリ２１に加えて、ネットワーク通信モジュールなどの通信手段と、データを送信する手段と、必要に応じて暗号化プロセッサとを備える。

これらの手段は、本デバイス内に実装された特定のプロセッサの形態を取る。このプロセッサは、セキュア化されたプロセッサである。ある特定の実施形態によれば、このデバイスは、計算を担当する特定のアプリケーションを実施する。

これらの手段は、通信ネットワーク上でデータを交換するのに用いられる通信インタフェース、インタロゲーション手段、データベースを更新する手段などの形態も取る。

より詳細に言えば、そのようなデバイスは、以下の手段を備える。
−少なくとも２つの利用可能な値の中から、所定のスコアＳ_Ｘに割り当てられる値ＶＳ_Ｘを選択する手段である。この選択する手段は、セレクタ、例えば、デッキ内に配置されたハードウェアセレクタ、受信セレクタ（連続スライドセレクタ、枢動可能マルチ位置セレクタ、バリエータ）、又はそれ以外に、例えば、入力デバイスによって操作することができる仮想セレクタを、情報を表す手段上に表示するマン／マシンインタフェースとプロセッサによって通信することが可能なソフトウェアモジュール及び／又はハードウェアモジュールの形態を取るプログラマブル選択モジュールの形態を取ることができる。
−解剖臨床アトラスのセットＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}に属する解剖臨床アトラスＡＡＣ_Ｘ内において、上記所定のスコアＳ_Ｘに割り当てられる上記値ＶＳ_Ｘに最も近い値を提供することが可能な空間ゾーンＺＳ_Ｘを識別する手段であって、空間ゾーンのセットＺＳ_{［１．．Ｌ］}を提供するものである。これらの手段は、所与のアトラス内において、選択する手段によって送信された値に対応する１以上のゾーンの探索を行うように特に作成されたソフトウェアモジュール及び／又はハードウェアモジュールの形態を取ることができる。
−上記空間ゾーンのセットＺＳ_{［１．．Ｌ］}に応じて、少なくとも１つの選択された値ＶＳ_Ｘを表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーンＺＳ_Ｃを計算する手段を提供するものである。そのような手段は、例えば、特殊な計算アルゴリズムを提供されるグラフィックプロセッサタイプのプロセッサなどの多次元データプロセッサの形態を取る。そのようなレイアウトは、処理演算を大幅に高速化するという利点を有する。別の可能性は、標準的なプロセッサ又はこのタイプの計算を実行するのに特に作製されたマイクロプロセッサを用いることであってもよい。
なお、本願の出願当初の開示事項を維持するために、本願の出願当初の請求項１〜８の記載内容を以下に追加する。
（請求項１）
脳刺激をシミュレーションして、刺激の対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）の推定値を提供する方法であって、
少なくとも２つの利用可能な値の中から、期待される結果に対応する所定のスコア（Ｓ _Ｘ ）に割り当てられる値（ＶＳ _Ｘ ）を選択するステップ（１００）と、
解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ _{［１．．Ｎ］} ）に属する解剖臨床アトラス（ＡＡＣ _Ｘ ）内において、前記所定のスコア（Ｓ _Ｘ ）に割り当てられる前記値（ＶＳ _Ｘ ）に近い値を提供することが可能な空間ゾーン（ＺＳ _Ｘ ）を識別するステップ（１５０）と
の少なくとも１回の反復を含むことを特徴とし、
前記少なくとも１回の反復は、空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）を提供するものであり、
前記方法は、
前記空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）に応じて、少なくとも１つの選択された前記値（ＶＳ _Ｘ ）を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）を計算するステップ（２００）を含むことを更に特徴とする、方法。
（請求項２）
前記対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）の前記計算するステップ（２００）は、標準化された解剖学的容積内における前記空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）の前記空間ゾーン（ＺＳ _Ｘ ）の交差（２５０）を含むことを特徴とする、請求項１に記載のシミュレーションする方法。
（請求項３）
前記解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ _{［１．．Ｎ］} ）は、前記脳の機能的な解剖臨床アトラス（ＡＡＣ _Ｘ ）によって形成され、各機能的な解剖臨床アトラスは、１以上の解剖学的機能を１以上の所与の空間ゾーンに関連付け、これらの所与の空間ゾーンについて、これらの空間ゾーンが刺激されたときの病状の進行を表す値を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
（請求項４）
前記少なくとも１回の反復の前に、前記解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ _{［１．．Ｎ］} ）を作成するステップ（Ｐ５）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
（請求項５）
前記作成するステップ（Ｐ５）は、前記シミュレーションの方法が実施される患者の少なくとも１つの特性を考慮することを特徴とする、請求項４に記載の方法。
（請求項６）
前記対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）は、前記空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）の最も多くの数の空間ゾーンとの前記交差を表す前記空間ゾーンであることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
（請求項７）
脳刺激をシミュレーションして、刺激の対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）の推定値を提供するデバイスであって、
少なくとも２つの利用可能な値の中から、期待される結果に対応する所定のスコア（Ｓ _Ｘ ）に割り当てられる値（ＶＳ _Ｘ ）を選択する手段と、
解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ _{［１．．Ｎ］} ）に属する解剖臨床アトラス（ＡＡＣ _Ｘ ）内において、前記所定のスコア（Ｓ _Ｘ ）に割り当てられる前記値（ＶＳ _Ｘ ）に近い値を提供することが可能な空間ゾーン（ＺＳ _Ｘ ）を識別する手段と、
空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）を提供する手段と、
前記空間ゾーンのセット（ＺＳ _{［１．．Ｌ］} ）に応じて、少なくとも１つの選択された前記値（ＶＳ _Ｘ ）を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ _Ｃ ）を計算する手段と
を備えてなる、デバイス。
（請求項８）
通信ネットワークからダウンロード可能であり、及び／又はコンピュータ可読媒体に記憶され、及び／又はマイクロプロセッサによって実行可能であるコンピュータプログラムであって、プロセッサによって実行されると、請求項１に記載のシミュレーションする方法を実行するプログラムコード命令を含むものである、コンピュータプログラム。

Claims (8)

1. 脳刺激をシミュレーションして、刺激の対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）の推定値を提供する方法であって、
   少なくとも２つの利用可能な値の中から、セレクタ（Ｓ_ＳＣ）を用いて、期待される結果に対応する所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に割り当てられる値（ＶＳ_Ｘ）を選択するステップ（１００）であって、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）は、少なくとも１人の患者で測定された少なくとも１つの以前の臨床データから導出されるものである、選択するステップ（１００）と、
   解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}）に属する解剖臨床アトラス（ＡＡＣ_Ｘ）内において、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に割り当てられる前記値（ＶＳ_Ｘ）に近い値を提供することが可能な空間ゾーン（ＺＳ_Ｘ）を識別するステップ（１５０）であって、該識別することは、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に対応する前記解剖臨床アトラス（ＡＡＣ_Ｘ）において、当該所定のスコアに関連する前記セレクタ（Ｓ_ＳＣ）において選択された前記値（ＶＳ_Ｘ）に対応する空間ゾーン（ＺＳ_Ｘ）の少なくとも１つのサーチを含むものである、識別するステップ（１５０）と
   の少なくとも１回の反復を含むことを特徴とし、
   前記少なくとも１回の反復は、空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）を提供するものであり、
   前記方法は、
   前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）に応じて、少なくとも１つの選択された前記値（ＶＳ_Ｘ）を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）を計算するステップ（２００）であって、該計算することは反復または並列して実行され、前記少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）は、前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）の少なくとも２つの空間ゾーンの交差から得られるものである、計算するステップ（２００）を含むことを更に特徴とする、方法。
2. 前記対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）の前記計算するステップ（２００）は、標準化された解剖学的容積内における前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）の前記空間ゾーン（ＺＳ_Ｘ）の交差（２５０）を含むことを特徴とする、請求項１に記載のシミュレーションする方法。
3. 前記解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}）は、前記脳の機能的な解剖臨床アトラス（ＡＡＣ_Ｘ）によって形成され、各機能的な解剖臨床アトラスは、１以上の解剖学的機能を１以上の所与の空間ゾーンに関連付け、これらの所与の空間ゾーンについて、これらの空間ゾーンが刺激されたときの病状の進行を表す値を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 前記少なくとも１回の反復の前に、前記解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}）を作成するステップ（Ｐ５）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
5. 前記作成するステップ（Ｐ５）は、前記シミュレーションの方法が実施される患者の少なくとも１つの特性を考慮することを特徴とする、請求項４に記載の方法。
6. 前記対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）は、前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）の最も多くの数の空間ゾーンとの前記交差を表す前記空間ゾーンであることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
7. 脳刺激をシミュレーションして、刺激の対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）の推定値を提供するデバイスであって、
   少なくとも２つの利用可能な値の中から、期待される結果に対応する所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に割り当てられる値（ＶＳ_Ｘ）を選択する手段（Ｓ_ＳＣ）であって、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）は、少なくとも１人の患者で測定された少なくとも１つの以前の臨床データから導出されるものである、選択する手段（Ｓ_ＳＣ）と、
   解剖臨床アトラスのセット（ＡＡＣ_{［１．．Ｎ］}）に属する解剖臨床アトラス（ＡＡＣ_Ｘ）内において、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に割り当てられる前記値（ＶＳ_Ｘ）に近い値を提供することが可能な空間ゾーン（ＺＳ_Ｘ）を識別する手段であって、該識別することは、前記所定のスコア（Ｓ_Ｘ）に対応する前記解剖臨床アトラス（ＡＡＣ_Ｘ）において、当該所定のスコアに関連する前記選択する手段（Ｓ_ＳＣ）において選択された前記値（ＶＳ_Ｘ）に対応する空間ゾーン（ＺＳ_Ｘ）の少なくとも１つのサーチを含むものである、識別する手段と、
   空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）を提供する手段と、
   前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）に応じて、少なくとも１つの選択された前記値（ＶＳ_Ｘ）を表す所与の結果を生成することが可能な少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）を計算する手段であって、該計算することは反復または並列して実行され、前記少なくとも１つの対象空間ゾーン（ＺＳ_Ｃ）は、前記空間ゾーンのセット（ＺＳ_{［１．．Ｌ］}）の少なくとも２つの空間ゾーンの交差から得られるものである、計算する手段と
   を備えてなる、デバイス。
8. 通信ネットワークからダウンロード可能であり、及び／又はコンピュータ可読媒体に記憶され、及び／又はマイクロプロセッサによって実行可能であるコンピュータプログラムであって、プロセッサによって実行されると、請求項１に記載のシミュレーションする方法を実行するプログラムコード命令を含むものである、コンピュータプログラム。

Images