JPWO2020088730A5 - - Google Patents

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  1. 脳障害を示す脳状態指示パラメータを確立する方法であって、
    被験者の脳の少なくとも一部の脳エネルギー代謝指示子を決定する工程と、
    前記被験者の頭蓋骨の少なくとも一部の頭蓋骨エネルギー代謝指示子を決定する工程と、
    前記脳エネルギー代謝指示子を前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子に少なくとも関連させることによって前記脳状態指示パラメータを確立する脳状態指示パラメータ確立工程と、を備える方法。
  2. 前記関連させることは、前記脳エネルギー代謝指示子と前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子との間の比率、または前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子と前記脳エネルギー代謝指示子との間の比率を計算することを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記被験者の前記脳の前記脳エネルギー代謝指示子が決定される、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記脳の前記一部は、50%以上の最も活動的な神経線維を含む、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記脳の右半球の少なくとも一部と前記脳の左半球の対応する部分との間の対称性の程度を確立することを含む、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記対称性の程度は、前記脳の右半球の少なくとも一部と前記脳の左半球の対応する部分との間の比率を含む、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記脳エネルギー代謝指示子は、脳エネルギー代謝指示子分布から決定され、前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子は、頭蓋骨エネルギー代謝指示子分布から決定される、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記脳エネルギー代謝指示子分布における区分は、前記脳の1つまたは複数の部分における脳エネルギー代謝指示子を取得するように行われる、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記被験者の前記脳の少なくとも一部の1つまたは複数のさらなる脳エネルギー代謝指示子を決定する工程をさらに備える、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記被験者の前記頭蓋骨の少なくとも一部の1つまたは複数のさらなる頭蓋骨エネルギー代謝指示子を決定する工程をさらに備える、請求項1~のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記脳エネルギー代謝指示子分布を、規則的な形状の複数の3次元区域へと分割することを含む区分をさらに備える、請求項1~10のいずれか一項に記載の方法。
  12. シナプス・エントロピーネットワーク指示パラメータを確立することであって、シナプス・エントロピー指示子を正規母集団のシナプス・エントロピー指示子である対応する正規化されたシナプス・エントロピー指示子に少なくとも関連させることによって、シナプス・エントロピーネットワーク指示パラメータを確立することをさらに備え、前記脳状態指示パラメータ確立工程は、前記脳エネルギー代謝指示子と前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子との間の前記関連を、前記シナプス・エントロピーネットワーク指示パラメータと統合することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
  13. 前記エネルギー代謝指示子は、磁気共鳴機能画像法(fMRI)ベースの技法、コンピュータ断層撮影(CT)スキャンベースの技法、陽電子放出断層法(PET)ベースの技法、脳磁図(MEG)または脳波(EEG)ベースの技法、単一光子放出コンピュータ断層撮影(SPECT)ベースの技法、または超音波ベースの技法からなる群から選択される神経画像技法によって決定される、請求項1~12のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記脳状態指示パラメータは前記脳障害の存在または不存在を示す指示を与える、請求項1~13のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記脳状態指示パラメータは前記脳障害の種類を示す指示を与える、請求項1~14のいずれか一項に記載の方法。
  16. 前記脳障害は、機能乖離、脳腫瘍、軽度認知障害(MCI)、およびアルツハイマー病(AD)からなる群から選択される、請求項1~15のいずれか一項に記載の方法。
  17. 状態指示パラメータ指示は、大脳機能の表現と、前記脳エネルギー代謝指示子と前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子との間の前記関連と、を含む、請求項1~16のいずれか一項に記載の方法。
  18. 脳状態指示パラメータ確立工程はコンピュータによって行われる、請求項1~17のいずれか一項に記載の方法。
  19. 脳障害を示す脳状態指示パラメータ(BSI)を確立するための脳状態確立システム(BSS)であって、
    被験者(SUB)の脳(BR)の少なくとも一部の脳エネルギー代謝指示子(BEM)を決定し、前記被験者(SUB)の頭蓋骨(SK)の少なくとも一部の頭蓋骨エネルギー代謝指示子(SEM)を決定するように構成された脳スキャンデバイス(BSD)と、
    前記脳エネルギー代謝指示子(BEM)を前記頭蓋骨エネルギー代謝指示子(SEM)に少なくとも関連させることによって前記脳状態指示パラメータ(BSI)を確立するように構成されたコンピュータデバイス(CD)と、を備える、脳状態確立システム(BSS)。
  20. 請求項1~18のいずれか一項に記載の方法に従って動作するように構成された、請求項19に記載の前記脳状態確立システム(BSS)。
JP2021547641A 2018-10-31 2019-10-30 脳状態指示パラメータを確立する方法および脳状態指示パラメータを確立するためのシステム Active JP7430730B2 (ja)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040049134A1 (en) * 2002-07-02 2004-03-11 Tosaya Carol A. System and methods for treatment of alzheimer's and other deposition-related disorders of the brain
US20050215889A1 (en) 2004-03-29 2005-09-29 The Board of Supervisory of Louisiana State University Methods for using pet measured metabolism to determine cognitive impairment
US7738683B2 (en) 2005-07-22 2010-06-15 Carestream Health, Inc. Abnormality detection in medical images
US8379957B2 (en) 2006-01-12 2013-02-19 Siemens Corporation System and method for segmentation of anatomical structures in MRI volumes using graph cuts
CN101600973B (zh) * 2007-01-30 2014-05-14 通用电气健康护理有限公司 用于辅助诊断神经退行性疾病的工具
JP5424902B2 (ja) 2007-03-06 2014-02-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Pet/mrフロー推定を用いて補われる自動診断及び自動整列
JP5243865B2 (ja) 2008-07-07 2013-07-24 浜松ホトニクス株式会社 脳疾患診断システム
US8588486B2 (en) 2009-06-18 2013-11-19 General Electric Company Apparatus and method for isolating a region in an image
US9668710B2 (en) * 2011-03-18 2017-06-06 Koninklijke Philips N.V. Tracking brain deformation during neurosurgery
US11020006B2 (en) * 2012-10-18 2021-06-01 California Institute Of Technology Transcranial photoacoustic/thermoacoustic tomography brain imaging informed by adjunct image data
CN104548390B (zh) * 2014-12-26 2018-03-23 中国科学院深圳先进技术研究院 一种获得用于发射穿颅聚焦超声的超声发射序列的方法及系统
JP7110098B2 (ja) * 2015-12-18 2022-08-01 ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア 頭部コンピュータ断層撮影における緊急性の特徴の解釈及び定量化
WO2018152339A1 (en) 2017-02-17 2018-08-23 Yale University Radiolabeled pharmaceuticals and methods of making and using same

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