KR20140082805A - 뇌로의 경두개 자기 자극의 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

뇌로의 경두개 자기 자극의 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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KR20140082805A
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넥스팀 오와이
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Abstract

본 발명은 일반적으로 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치, 뿐만 아니라 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 표현하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 특정 실시예들의 양상에 따르면, 다수의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에 인가하는 단계, 상기 자극 펄스들 각각의 도즈를 결정하는 단계, 사용자의 물리적 반응을 측정하는 단계 및 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에 대한 뇌의 반응의 누적을 결정 또는 근사화하는 단계를 포함하는, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법이 제공된다.

Description

뇌로의 경두개 자기 자극의 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING EFFECTS OF TRANSCRANIAL MAGNETIC STIMULATION TO A BRAIN}
본 발명은 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극(transcranial magnetic stimulation)의 인가(application)의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치, 뿐만 아니라 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 표현하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 인가의 분야 내에서, 조직에서 전기장을 유도함으로써, 대상의 뇌, 주변 신경계, 근육들 및 심장과 같은 생체 조직을 자극하는 것이 가능하다. 자기 자극에 관하여, 위에서 언급된 전기장의 유도는 변화하는 자기장(changing magnetic field)에 의해 달성된다. 조직을 자극하는 이러한 전기장은 전도 조직에서 전류를 생성한다는 것이 인식될 것이다. 자기 자극을 위한 다양한 상이한 타입들의 방법들 및 장치는 업계에 공지되어 있다.
변화하는 자기장에 의한 뇌의 자극은 경두개 자기 자극(TMS: transcranial magnetic stimulation)으로 알려져 있다. 경두개 자기 자극은 대상의 뇌의 뉴런들을 탈분극(depolarize) 또는 과분극(hyperpolarize)하는데 사용되는 비외과적인 방법이다. TMS는 급속히 변화하는 자기장을 사용하여 약한 전류들을 유도하기 위해서 전자기 유도를 사용하고, 이는 최소한의 불편으로 뇌의 특정 또는 일반적 부분들에서의 활동을 야기할 수 있어서, 연구될 뇌의 기능 및 상호연결들을 허용한다. TMS의 변형인 반복적 경두개 자기 자극(rTMS)은 편두통들(migraines), 뇌졸증들(strokes), 파킨슨병(Parkinson's disease), 긴장이상(dystonia), 이명(tinnitus), 우울증(depression) 및 환청(auditory hallucinations)을 포함하는 다양한 신경학적 및 정신의학적 장애들에 대한 치료 도구로서 테스트되었다.
자극받는 대상의 뇌에서의 위치들이 반드시, 최대 누적 전자기장(EF: electromagnetic field) 노출을 수신한 뇌의 이러한 위치들인 것은 아니라는 것이 업계에 공지되어 있다. 치료 효율성이 국부화된 누적 EF 노출과 상관된다고 가정되면, 그것은, 시간이 지남에 따라 노출을 통합시키며 위치들을 히팅(hit)하고, 그 다음, 자극제들의 위치들을 단순히 핀포인팅(pinpoint)하는 것보다 더 완전한 치료 픽처(picture of the treatment)를 제공하는 직관적 방식으로 치료의 결과들을 시각화하는데 유용해진다.
종래에서, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 누적 효과들의 결정은, 경두개 자기 자극의 특성들이 시간이 지남에 따라 구현될 수 있는 도즈 엘리먼트들로 변환되는 선형 모델을 통해 표현된다. 이러한 방법은, 미국에서 진행되었고, U.S. 6,849,040로서 발행되었으며, 인용에 의해 본 명세서에 포함되는 핀란드 특허 제FI114613B호에 설명된다. 환자에 대한 문제는 감쇠의 효과들 ― 시간이 지남에 따라 경두개 자기 자극의 도즈가 인가됨 ― 이 다루어지지 않는다는 것임이 인식될 것이다.
또한, 핀란드 특허 제FI114613B호는 누적 결과를 획득하도록 자기 자극의 듀레이션 동안 누적 및 유효 도즈 인가들을 통합하는 단계를 포함하는 유효 도즈를 계산하는 방법을 제공한다. 그러나, 이 방법에 대한 문제는 임계 값이 자극제의 크기에 대하여 제공된다는 것이고, 곱셈 인자(multiplication factor)가 포함될지라도, 곱셈 인자의 크기가 자극제의 인가의 빈도에 의존한다는 것임이 인식될 것이다.
본 발명의 목적은 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법 및 장치 뿐만 아니라 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 표현하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 특정 실시예들의 제 1 양상에 따르면, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법이 제공되는데, 방법은,
하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에 인가하는 단계;
하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서 하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 통해, 미리 결정된 양의 시간 내에 뇌의 반응의 범위를 결정하는 단계; 및
변수들의 어레이를 갖는 수학적 대상물(mathematical object)에 결정된 반응을 맵핑하는 단계 ― 변수들 각각이 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서 뇌의 결정된 반응을 표시함 ― 를 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들에 따르면, 경두개 자극은 자기 자극의 형태이다. 본 발명의 추가적인 실시예에서, 경두개 자극은 고주파 자극, 초음파 자극, 광학 자극 등의 형태이다.
본 발명의 특정 실시예들에 따르면, 하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 외부 이벤트들은, 경두개 자극 펄스로부터 발생하는 전기장, 대상의 뇌에서 유도된 조직 전류 밀도, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서 단위 체적당 소멸되는 전자기장의 에너지의 밀도, 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 온도의 증가, 또는 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 전자파 인체 흡수율(specific rate of absorption)을 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들에 따르면, 전기장은 대상의 뇌에서의 전기장의 거리 또는 범위의 척도(measure)에 관하여 전기적인 잠재적 차의 척도로서 표현된다. 일 실시예에서, 대상의 뇌에서 유도되는 조직 전류 밀도는 대상의 뇌의 크로스 섹션의 유닛 영역당 전류의 척도로서 표현된다. 본 발명의 추가적인 실시예에서, 유도된 조직 전류 밀도는 보존된 전하의 흐름의 밀도의 척도이며, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 유도된 조직 전류 밀도의 진폭의 척도로서 뇌에서의 미리 결정된 위치에서 전기 전도율(electric conductivity)로 표현된다. 본 발명의 실시예에서, 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 전기 전도율은 전기(electricity)를 전도하기 위한 뇌의 능력의 척도이며, 미터당 지멘스로서 표현된다. 일 실시예에서, 전자기장의 에너지 밀도는 단위 체적당 대상의 뇌에 또는 뇌의 더 많은 영역들에 저장된 에너지의 양의 척도이다. 본 발명의 실시예에서, 에너지 밀도는 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서 단위 체적당 소멸되는 전자기장의 척도로서 표현된다. 추가적인 실시예에서, 전자기장은 전기 전도율과 함께 대상의 뇌에서의 전기장과 관련하여 뇌에 인가된 경두개 자기 자극 펄스의 상승 시간으로서 표현된다. 일 실시예에서, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 온도의 증가는 섭씨 온도로 표현된다. 본 발명의 실시예에서, 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 전자파 인체 흡수율(SAR: Specific Absorption Rate)은 라디오 주파수(RF: radio frequency) 전자기장에 노출될 때 에너지가 대상의 뇌에 의해 흡수되는 레이트의 척도이다.
본 발명의 특정 실시예들에 따르면, 방법은, 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들의 성장을 표시하는 축적(accumulate)된 양을 결정하도록, 하나 또는 둘 이상의 측정된 응답들 각각을 함께 부가하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 미리 결정된 양의 시간 동안, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 도즈-유사(dose-like) 양들을 결정하기 위한 추가적인 방법이 제공되는데, 방법은,
하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에 인가하는 단계;
하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서의 하나 또는 둘 이상의 자극 펄스들 각각의 도즈를 결정하는 단계;
하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서의 하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 통해, 미리 결정된 양의 시간 내에 대상의 뇌의 반응의 범위를 결정하는 단계; 및
대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각 또는 그들 중 적어도 하나에 대한 도즈들의 축적(accumulation)을 근사화하는 단계를 포함한다.
게다가, 특히 메모리 소모를 감소시키는데 매우 적합한, 본 발명의 추가적인 실시예들이 본 명세서에 설명되는데, 여기서 방법은,
하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 자극 위치들(x)과 대응하는 산술 평균(μ) 사이의 공간 차를 결정하는 단계;
차에 가우시안 함수의 공분산 행렬을 곱하는 단계; 및
차에 미리 결정된 가중 변수를 곱하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 이러한 특정 실시예들에 따르면, 산술 평균은 3차원 벡터로서 표현되는 중심(centroid)이다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법이 제공되는데, 방법은,
결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 스칼라 맵 값으로서 표현하는 단계; 및
대상의 뇌의 맵의 시각화(visualization) 시에 스칼라 맵 값을 색으로서 표현하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 스칼라 맵 값에서의 큰 값은 뇌의 맵의 시각화 시에 밝은 색으로서 표현되고, 스칼라 맵 값에서의 작은 값은 뇌의 맵의 시각화 시에 밝은 색보다 현저히 어두운 색으로서 표현된다.
본 발명의 특정 실시예들에서, 뇌의 맵의 시각화는 대상의 뇌의 이미지에 기초하거나 또는 대상의 뇌의 이미지를 포함한다. 본 발명의 이러한 실시예들에서, 대상의 뇌의 이미지는 MRI, 세그먼트화된 MRI, 기능적 MRI 및/또는 다른 공지된 뇌의 이미지이다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법이 제공되는데, 방법은,
표현을 위해서 목표를 수신하는 단계 ― 상기 목표는 표현을 위해서 필수적인 정보 및 무관한 것으로서 표현으로부터 제거될 정보를 결정함 ― ; 및
대상의 뇌의 맵의 시각화의 영역 상에서 별개의 색으로서 목표를 표현하는 단계를 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예에서, 목표는 치료로서 경두개 자기 자극의 최소 도즈를 수신한 대상의 뇌의 하나 또는 둘 이상의 영역들의 결정이다. 이 실시예에서, 방법은 사용자로부터 입력을 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 입력은 대상의 뇌의 맵의 시각화의 실질적 부분을 점진적으로 컬러링(color)하도록, 대상의 뇌의 경두개 자기 자극과 유사하다.
추가적인 예시적인 실시예에서, 목표는 경두개 자극의 최대 도즈의 결정이다. 이 실시예에서, 방법은 사용자로부터 입력을 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 입력은 대상의 뇌의 경두개 자기 자극과 유사하고, 상기 입력은 충분히 밝은 것으로 간주되는 하나 또는 둘 이상의 컬러링된 스팟(spot)들이 대상의 뇌의 맵의 시각화의 영역 상에 나타날 때 사용자가 입력의 제공을 중단할 수 있게 하도록, 대상의 뇌의 자극의 도시지(dosage)의 더 큰 임계치를 더 포함한다.
본 발명의 추가적인 실시예에서, 복수의 상이한 별개의 색들이 대상의 뇌의 맵의 시각화 시에 표현될 수 있으며, 상이한 별개의 색들 각각은 상이한 목표를 표현한다.
본 발명의 특정 실시예들에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 도즈의 방향은 관련이 있다. 예시적인 실시예에서, 방법은 미리 결정된 배향 및 크기의 도즈들을 회피하도록 도시지를 모니터링하는 단계를 더 포함할 수 있다. 추가적인 예시적 실시예에서, 방법은 대상의 뇌의 각각의 부분이 모든 방향들로 최소 도즈를 획득함을 보장하도록 도시지를 모니터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법이 제공되는데, 방법은,
사용자로부터 벡터의 정의를 수신하는 단계;
벡터의 정의에 대하여 하나 또는 둘 이상의 스칼라 수치화된(valued) 엔드포인트들을 결정하는 단계; 및
대상의 뇌의 맵의 시각화 시에 스칼라 수치화된 투영들(projections)을 하나 또는 둘 이상의 스칼라 맵들(scalar maps)로서 시각화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 사용자로부터 벡터의 정의를 수신하는 단계는, 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 화살표를 지향하는 단계를 포함한다. 본 발명의 추가적인 실시예에서, 사용자로부터 벡터의 정의를 수신하는 단계는, 대상의 뇌의 맵의 시각화의 3차원 뷰 상에서 둘 또는 셋 이상의 엔드포인트들을 마킹(mark)하는 단계를 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예에서, 전기장들 또는 전류들의 하나 또는 둘 이상의 벡터 합들과 관련된 벡터의 정의를 사용자로부터 수신하는 것에 응답하여, 스칼라 엔드포인트들을 시각화하는 단계는, 전기장 또는 전류의 도즈가, 관심있는 대상의 뇌의 해부학적 피처(feature)에 관련된 대상의 뇌의 하나 또는 둘 이상의 영역들의 시각화를 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하도록 동작가능한 장치가 제공되는데, 장치는,
하나 또는 둘 이상의 경두개 자극 펄스들을 대상의 뇌에 인가하도록 동작가능한 자극기(stimulator);
디스플레이 디바이스를 포함하는 컴퓨터 시스템;
대상의 뇌와 관련된 코일의 포지션 및 정렬을 위치시키기 위한 위치 디바이스; 및
미리 결정된 양의 시간 내에 개별 펄스들 사이에서 상대적 단위들로 자극의 강도를 결정하고, 자극제 펄스 인가의 인스턴스에 대한 정보를 컴퓨터에 발행할 수 있는 결정 유닛을 포함하고, 그에 의해 장치는 하나 또는 둘 이상의 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 코일의 포지션 및 정렬로부터 컴퓨팅할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 장치는 유효 도즈를 결정하도록, 뇌로의 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들의 반복률만큼 경두개 자기 자극 펄스 트레인의 도즈를 가중하는 수단을 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 소프트웨어를 포함하는 일시적 그리고/또는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체가 제공되는데, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체는,
하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 통해, 미리 결정된 양의 시간 내에 경두개 자기 자극의 인가에 대한 대상의 뇌의 반응의 범위를 측정하고; 그리고
측정된 반응을 변수들의 어레이를 갖는 수학적 대상물에 맵핑하기 위한 명령들을 포함하고,
변수들 각각은 뇌의 측정된 반응을 표현한다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 따르면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하기 위한 소프트웨어를 포함하는 일시적 그리고/또는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체가 제공되는데, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체는,
경두개 자기 자극이 인가되는 대상의 뇌의 맵을 시각화하고;
결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 스칼라 맵 값으로서 표현하고; 그리고
스칼라 맵 값을 색으로서 표현하기 위한 명령들을 포함한다.
도 1은 본 발명의 특정 실시예들의 양상들에 따라, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 특정 실시예들의 양상들에 따라, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법의 실시예의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 특정 실시예들의 양상들에 따라, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법의 실시예의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 4는 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 특정 실시예들의 양상들에 따라, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 특정 실시예들의 양상들에 따라, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법의 그래픽 대표도를 도시한다.
도 7은 도 1 내지 도 6 중 어느 하나에서 예시된 방법들이 구현될 수 있는 것에 관한, 시스템의 그래픽 대표도를 도시한다.
도면들 중 도 1을 참조하면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 방법이 일반적으로 참조 번호(100)에 의해 표시된다. 이러한 누적 도즈-유사 양들이 시간이 지남에 따라 (예를 들어, 에너지, 활동 등의) 버스트들에 축적되고, 감쇠 또는 소멸된다는 것이 인식될 것이다.
방법의 기본 구현을 제공하는 실시예에 관하여, 3차원 행렬
Figure pct00001
이 제공되는데, 3차원 행렬
Figure pct00002
의 사이즈는
Figure pct00003
이다. 행렬의 각각의 엘리먼트
Figure pct00004
는 한 쌍
Figure pct00005
을 포함하는데, 여기서 벡터
Figure pct00006
는
Figure pct00007
차원들을 가지며, 양이 마지막으로 업데이트된 시간을 나타내는 시간스탬프
Figure pct00008
로 축적된 도즈-유사 양을 나타낸다.
축적된 양은 벡터에 의해 표현된다는 것이 인식될 것인데, 그 이유는 그것이 종종 양이 한정적 방향(definite direction)을 갖는 경우(예를 들어, 전기장들 및 이에 따른 누적 전기장들이 지향된 양들임)이기 때문이다. 그러나, 때때로, 벡터의 사이즈는 무방향(directionless)(예를 들어, 축적된 열)일 수 있다.
행렬의 각각의 엘리먼트에는 복셀(voxel)이 부여(attach)된다. 각각의 복셀은 기본 3-D 엘리먼트이다. 복셀들의 합은 관심 있는 뇌의 블랭크 해부학(blank anatomy) 또는 관심 있는 뇌의 영역을 형성한다. 특정한 뇌의 모델, 예를 들어, 대상의 뇌의 MRI가 사용될 때, 복셀들은 모델의 해상도와 동일하거나 또는 근사하다는 것이 인식될 것이다. 그러나, 복셀들의 체적 및 차원들은 특정한 실시예에 최적화되도록 선택 또는 결정될 수 있다.
게다가, 쌍들
Figure pct00009
의 각각은 정규 방식으로 업데이트된다. 쌍의 값은 업데이트 이전에
Figure pct00010
이고, 업데이트 이후에
Figure pct00011
이며, 여기서
Figure pct00012
이다. 업데이트는 위치
Figure pct00013
및 시간
Figure pct00014
과 연관된 샘플
Figure pct00015
에 기초하는데, 예를 들어, 샘플은, 인스턴트
Figure pct00016
에서, 엘리먼트
Figure pct00017
가 표현하는 위치에서의 샷(shot)인 자기 펄스를 표현할 수 있다.
특히, 블록(102)에서, 경두개 자기 자극 펄스가 뇌에 인가되고, 블록(104)에서, 자기 자극 펄스로 자극되고 있는, 대상의 뇌로의 도즈가 결정된다.
인간의 뇌로의 직접적인 거시적 도즈 성장을 결정할 시에, 다수의 정의들(예를 들어, 아래의 (a)-(f)), 정의들의 파생물들, 및/또는 정의들 또는 파생물들의 결합들이 제공될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 정의들의 예들은,
(a) 블록(106)에서, TMS 여기 펄스에 의해 야기된 위치
Figure pct00018
에서, V/m 또는 전기장의 진폭
Figure pct00019
으로 표현되는, 자극제를 둘러싸는 전기장
Figure pct00020
의 척도로서 도즈를 표현하는 것. 동물 또는 인간의 뇌 내에서 전기장
Figure pct00021
의 벡터 필드 표현을 계산하기 위한 방법들은 예를 들어, 위에서 논의된 바와 같은 U.S. 6,849,040에 제시되었다.
(b) 블록(108)에서, A/m2 또는 유도된 조직 전류 밀도의 진폭
Figure pct00022
으로 표현되는, 유도된 조직 전류 밀도
Figure pct00023
의 척도로서 도즈를 표현하는 것(여기서
Figure pct00024
이고,
Figure pct00025
는 S/m로 표현되는, 위치
Figure pct00026
에서의 전기 전도율임). 일례로서, 뇌 조직의 전기 전도율은 대략 0.4 S/m이다.
(c) 블록(110)에서, 위치
Figure pct00027
에서 C/m2 로 표현되는, 유도된 조직 전하 밀도
Figure pct00028
의 척도로서 자극제로의 인간의 뇌에서의 도즈를 표현하는 것(여기서
Figure pct00029
이고,
Figure pct00030
은 TMS 여기 펄스의 상승 시간임).
(d) 블록(112)에서, J/m3 로 표현되는, 위치
Figure pct00031
에서의 단위 체적당 소멸되는, 전자기장의 에너지 밀도
Figure pct00032
의 척도로서 도즈를 표현하는 것(여기서
Figure pct00033
이고,
Figure pct00034
은 경두개 자기 자극 펄스의 상승 시간이며,
Figure pct00035
는 전기 전도율임).
(e) 블록(114)에서, 자극제로의 인간의 뇌에서의 도즈의 범위가, oC로 표현되는, 위치
Figure pct00036
에서의 온도 증가
Figure pct00037
의 척도로서 표현될 수 있음.
(f) 블록(116)에서, 자극제로의 인간의 뇌에서의 도즈의 범위가 위치
Figure pct00038
에서, W/kg로 표현되는 전자파 인체 흡수율(SAR)의 척도로서 표현될 수 있음(여기서
Figure pct00039
이고,
Figure pct00040
는 J/m3 로 표현되는, 위치
Figure pct00041
에서의 밀도임).
을 포함한다.
게다가, 직접적 도즈 계산과 더불어 또는 단독으로, 자극으로부터 도즈를 결정하기 위한 하나 또는 둘 이상의 2차 고려사항들 및/또는 입력들이 존재할 수 있다. 예를 들어, 뉴런 막 전위(neuron membrane potential)의 추정된 변화가 고려될 수 있다.
인접구역 산란(Neighborhood scatter)가 또한 고려될 수 있다. 산란은 일반적인 추정된 산란일 수 있거나 또는 그것은 뇌 해부에 의존할 수 있다. 예를 들어, 세그먼트화된 MRI가 이용될 때, 뇌 내에서 상이한 타입들의 조직 및 물질을 식별하는 것이 가능하다. 상이한 타입들의 조직 및 물질은 자극 및 산란에 상이하게 반응함에 따라, 특정한 조직 또는 물질의 특성들이, 그 다음, 고려될 수 있다. 게다가, 상이한 타입들의 조직 및 물질 사이의 경계들은 자극 희석도(dilution)에, 특히, 산란에 별개의 영향을 미친다.
특정 실시예들에서, 각각의 복셀 또는 복셀들의 그룹들은 이들의 대응하는 공지된, 추정된 또는 추론된 조직/물질 타입과 연관된다. 복셀들의 이 그룹들은 기능적 인접구역(functional neighborhood)들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 회색 물질을 표현하는 복셀들의 그룹을 보더링(boarder)하는 척수액을 표현하는 복셀들의 그룹이 존재할 수 있다. 회색 물질의 특정 영역이 자극되면, 기능적 인접구역에서 인접하는 회색 물질은 그 영역에 대한 누적된 도즈에서 고려될 수 있는 특정 산란 효과를 경험할 것이다. 그 영역을 보더링하는 인접하는 척수액은 물질 및/또는 보더 상태들의 차에 기초하여 상이한 산란 효과를 가질 것이다. 따라서, 산란은 더 정확하게 추정 및 고려될 수 있다. 유사하게, 자극, 분산, 산란, 축적 및/또는 감쇠에 영향을 미치는 다른 타입들의 해부학적 정보가 2차 고려사항들에 포함될 수 있다.
그 다음, 블록(118)에서, 위에서 언급된 정의들, 이들의 파생물들 및/또는 2차 고려사항들 중 하나 또는 둘 이상의 결과들이 행렬 A에서의 변수들의 어레이로서 맵핑될 수 있다.
성장 (g) 함수를 결정하기 위해서, 위에서 언급된 결정된 도즈는, 그 다음, 블록(120)에서, 축적된 품질을 결정하도록 컴파일된다:
이러한 점에서, 일반적 업데이트 규칙은,
Figure pct00042
(1)
여기서,
Figure pct00043
는 축적된 결과, 샘플 및 시간스탬프를 새로운 축적된 결과에 맵핑하고, 여기서,
Figure pct00044
는 축적된 결과 및 2개의 시간스탬프들을 새로운 축적된 결과에 맵핑한다. 직관적으로, g는 성장을 표현하고, d는 감쇠를 표현한다. 축적된 양의 성장은 즉각적 외부 이벤트들, 즉, 샘플들의 결정에 의존한다. 감쇠는 외부 이벤트들의 부재에서 발생하며, 성장의 일부를 실행취소(undo)하기 위해서 t와 t' 사이의 시간 차를 사용한다.
실제로, 함수들 g 및 d는, 예를 들어, 아주 단순할 수 있다:
Figure pct00045
(선형 성장),
Figure pct00046
(선형 감쇠),
Figure pct00047
(지수형 감쇠).
특정 타입의 성장 및/또는 감쇠 함수들 g 및 d는, 예를 들어, 축적된 양에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 지수형 감쇠는 매우 다양한 상황들에서 발생하며, 이들의 대부분은 자연 과학 분야에 속한다. 예를 들어, 하나의 온도에서의 대상물이 다른 온도의 매체(medium)에 노출되면, 대상물과 매체 사이의 온도 차는 특정 조건들이 충족되는, 제공된 지수형 감쇠를 따른다. 위에서 제공된 컴퓨테이션들이 g 및 d가 위에서와 같이 엄격하게 공식화(formulate)되는 한, 각각의
Figure pct00048
에 대하여 동시에 실행될 수 있다는 것, 즉, 성장 및 감쇠가 엘리먼트
Figure pct00049
의 이웃들
Figure pct00050
이
Figure pct00051
의 업데이트에 영향을 미치지 않는다는 의미에서 완전히 국부적이라는 것이 인식될 것이다. 이 결과는, 예를 들어, 선형, 지수형 등의 g 및 d의 특정 선택에 관계없이 유지된다.
이러한 점에서, 본 발명의 추가적인 실시예에서, 이웃(neighbor)들은 컴퓨테이션에 영향을 미치도록 이루어질 수 있는데, 예를 들어, 인접구역(neighborhood) 상에서의 저역-통과 필터링은
Figure pct00052
에서의 잡음을 감소시키기 위해서 g에서 사용될 수 있다.
행렬 A를 사용하여, 위의 컴퓨테이션들은 다량의 메모리를 요구할 수 있다. 각
Figure pct00053
가 메모리의 B 바이트들을 취하고, 각
Figure pct00054
가 B + 4 바이트를 취하며, 행렬 A가
Figure pct00055
바이트들을 취한다고 가정하기로 한다. MRI 이미지들 상에서 누적되는 단순한 무방향 양들은
Figure pct00056
Figure pct00057
메가바이트들을 요구할 수 있다. 유사한 이미지들 상에서의 더 복잡한, 상세한 양들은 대략
Figure pct00058
메가바이트들을 요구할 수 있다.
기본 방식으로 구현되는 행렬 A가 상당한 양의 메모리를 요구할 수 있기 때문에, 메모리 소모를 감소시키기 위한 방법들이 본 명세서에 설명된다. 행렬에서,
(엘리먼트들
Figure pct00059
에 의해 포함된 값 쌍들
Figure pct00060
의) 벡터들
Figure pct00061
의 값들이 공간 상에서(즉,
Figure pct00062
상에서) 부드럽게(smoothly) 변화하면, A의 충분히 정확한 그리고 컴팩트한 근사치를 생성하는데 레이디얼 기초 함수들(radial basis functions)을 사용하는 것이 가능하다.
도 2를 참조하면, A의 관련 근사치에 대한 커널(kernel)을 결정하기 위한 예시적인 방법은 일반적으로 참조 번호(200)에 의해 표시된다. 도 2의 방법은 특히,
Figure pct00063
의 값들이 공간 상에서 부드럽게 변화할 때 그리고/또는 메모리 자원들에 대한 제약이 존재할 때 매우 적합하다.
방법(200)에 따르면, 블록(202)에서, 경두개 자기 자극 펄스가 대상의 뇌에 인가된다. 기초 함수, 즉, 커널은 근사화 시에 사용되도록 선택된다. 커널은 다양한 기초 함수들, 가장 흔히 지수형 함수들로부터 선택될 수 있다. 본 실시예에 관하여, 그 다음, 블록(204)에서, 인간의 뇌에 대한 자극 펄스의 누적 효과들의 다변량 가우시안 함수가 결정되어, 커널로서 이용된다. 커널이 단계(204)에서, 이용가능한 세트로부터 결정되지 않으면, 본 실시예의 방법은 적절한 다변량 가우시안 함수를 결정하기 위해서 단계들(206-220)을 통해 진행한다.
가우시안 함수에 관하여, 블록(206 및 208)에서 결정될 전력 변수 및 정규화 변수가 제공된다. 블록(206)에서, 가우시안 함수의 전력 변수의 결정이 관계가 있는 한에 있어서는, 하나 또는 둘 이상의 누적 도즈-유사 효과들의 성장들, 감쇠들 및/또는 누적 양들이 블록(210)에서, 뇌의 각각의 자극된 부분에 대하여 결정된다. 다시 말해서, 위치들
Figure pct00064
에 대한 도즈 양의 결정이 발생한다.
블록(213)에서, 예를 들어, 위에서 언급된 도즈 위치와 산술 평균 사이의, 예를 들어, 3차원 공간에서의 공간 차가 결정된다. 다시 말해서, 위치들
Figure pct00065
과 대응하는 중심
Figure pct00066
위치 사이의 차의 결정 ― 중심은 3차원 벡터
Figure pct00067
임 ― 이 발생한다.
Figure pct00068
차원의 경우:
Figure pct00069
이다.
블록(214)에서, 위에서 언급된 위치와 산술 평균 사이의 공간 차에 가우시안 함수의 공분산 행렬(
Figure pct00070
로 또한 알려져 있음)의 역, 즉,
Figure pct00071
가 곱해진다.
위의 내용에 추가로, 위에서 언급된 차에는 그 다음, 가중 변수가 추가로 곱해진다. 특히, 본 실시예에서의 가중 변수는
Figure pct00072
이다.
블록(208)에서의 정규화 변수를 결정할 시에, 블록(218)에서, 공분산 행렬의 디터미넌트(determinant)의 역비(inverse ratio), 즉,
Figure pct00073
가 결정된다. 게다가, 블록(220)에서, 이 비에 미리 결정된 가중 변수가 곱해진다. 특히,
Figure pct00074
의 가중 변수가 요구된다.
위에서 결정된 전력 변수 및 정규화 변수에 관하여, (A가 많은 메모리를 소비하고, 벡터들
Figure pct00075
의 값들이 공간 상에서 부드럽게 변화할 때 특히 유용한, 위에서 표시된 바와 같은) A의 다음의 근사화 방법에 대하여, 커널이 제공된다:
Figure pct00076
(2)
도 3을 참조하면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들에 대한 A의 근사치를 결정하기 위한 방법의 진행이 일반적으로, 참조 번호(300)에 의해 표시된다.
방법(300)은, 블록(302)에서, 경두개 자기 자극 펄스를 뇌에 인가하는 단계를 포함한다. 함수가 본 실시예에서 근사화될 것임에 따라, 블록(304)에서, 하나 더 많은 경두개 자극 펄스들의 효과들의 레이디얼 기초 함수가 결정되고, 확장된 설명은 도 2와 관련하여 이미 도시되었다. 방법은, 블록(306)에서, 대상의 뇌에서의 미리 결정된 위치들 각각의 가중 벡터를 결정하는 단계, 및 블록(308)에서, 행렬의 대각선 상의, 각각의 위치의 각각의 가중 벡터의 엘리먼트들을 포함하는 정방 행렬을 결정하는 단계를 포함한다.
블록(308)에서 셋팅된 바와 같은, 정방 행렬의 결정과 관련하여, 블록(310)에서, 커널 함수들(kernel functions)의 세트를 사용하는, 누적 효과들의 전반적 근사치가 결정된다.
커널들의 세트
Figure pct00077
를 사용하는 데이터-포인트
Figure pct00078
에 대한 전반적 근사치가 계산된다:
Figure pct00079
(4)
여기서,
Figure pct00080
는 l번째 커널
Figure pct00081
에 할당된 가중치 벡터이고,
Figure pct00082
는 메인 대각선 상의
Figure pct00083
의 엘리먼트들을 갖는 정방 행렬이다.
커널들의 세트
Figure pct00084
의 수 사이즈는 자유롭게 선택되거나 또는 미리 결정될 수 있다. 세트의 사이즈는 위치들 x의 총 수와 동일하거나, 그 초과이거나 또는 그 미만일 수 있다. 커널들의 수가 위치들 x의 총 수 미만이면, 단일 커널은 영역, 즉, 복수의 개별 데이터 포인트들
Figure pct00085
을 표현할 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예들에서, 누적 도즈-유사 효과들은 컴퓨터 시스템의 종래의 프로세서에서 실행되도록 동작가능한 기능적 모듈로서 컴퓨팅될 수 있고, 기능적 모듈은 컴퓨터 프로그램의 예시적인 형태이다.
상기 실시예에 관하여, 기능적 모듈을 통해 구현되도록 추구되는 알고리즘은 다음의 차별되는 특성들 전부 또는 일부를 포함할 수 있다:
· 온라인-알고리즘 및/또는 뱃치(batch)-알고리즘, 즉, 근사치가 직렬 방식으로 피스 단위로(piece-by-piece)로 구성됨.
· 각각의 반복 동안 가장 오래된 커널을 제거하는 소거 기법으로 인한 커널들의 상수.
· (1)에서의 감쇠 함수가
Figure pct00086
가 감쇠율을 충분히 크게 고려하고 있는지 여부와 관계없이 가장 오래된 커널(들)을 구성하는 경향이 있다는 가정에 기초하는 소거 기법(휴리스틱(heuristic)).
일례가 제공된다:
Figure pct00087
위에서, 가장 오래된 커널은 단순하게, 가장 오랫동안
Figure pct00088
에 있었던 1인데, 즉,
Figure pct00089
에서의 어떠한 다른 커널도 더 많은 이벤트들
Figure pct00090
을 프로세싱하는데 사용되지 않았다. 타이(tie)들의 경우, 선택은 임의의 수의 인가가능한 수단에 기초하여 랜덤화 또는 선택될 수 있다.
위에서 예시된 방법들에 관하여, 우리는 맵 값들을 생성하는 맵 함수 f, 예를 들어,
Figure pct00091
또는
Figure pct00092
를 갖는다는 것이 인식될 것이다. 이러한 점에서, 맵 값들이 스칼라들 또는 벡터들일 수 있다는 것이 인식될 것이다.
그 다음, 결정된 맵 값은 유용한 방식으로 시스템의 사용자에게 시스템의 사용자에게 전달될 수 있다. 이러한 점에서, 일반적 시각화 및 목표-기반 시각화들로 지칭되는 2가지 타입들의 시각화들이 개별적으로 또는 결합하여 제공될 수 있다.
특히, 위에서 언급된 2가지 형태들의 표현을 참조하면, 일반적 시각화는, 있는 그대로, 예를 들어, 리치 형태(rich form)로 정보를 제시한다. 목표-기반 시각화에서, 목표는, 목표와 관계없이, 어떤 정보가 필수적으로 제시되는지 그리고 어떤 것이 치료, 예를 들어, 다루어지는지를 결정한다. 일반적 시각화 형태는 특히 탐험적 연구들에 유용한 반면, 목표-기반 시각화 형태는 특히, 더 포커싱된 임상 실무, 이를테면, 전달된 도즈의 검증에 유용하다는 것이 인식될 것이다.
도 4를 참조하면, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 표현하는 방법이 예시된다. 이러한 방법에 관하여, 블록(402)에서, 결정된 누적 도즈-유사 효과들을 스칼라 값으로서 표현하는 스칼라 맵이 제공된다. 그 다음, 블록(404)에서, 스칼라 맵 값은 자극 펄스들을 받는 대상의 뇌의 시각화 맵 상에서 밝은 색의 형태로 맵 값으로서 표현된다. 특히, 색은, 예를 들어, 예를 들어, 뇌의 필링(peeling) 뷰 또는 컷팅(cutting)(섹터) 뷰로서 예시되는 것처럼, 네비게이트(navigate)된 뇌 자극 소프트웨어(이를테면, Nexstim NBS)에 의해 제공된 시각화 표면 상에 페인팅(paint)된다.
보다 특히, 스칼라 맵 값에서의 큰 값은 블록(406)에서 표시된 바와 같이 밝은 색으로서 표시되고, 스칼라 맵 값에서의 작은 값은 블록(408)에서 표시된 바와 같이 어두운 색으로서 표시된다. 사용자가 네비게이트된 뇌 자극 소프트웨어에 의해 동시에 도시된 근본적 해부 또는 맵 값들 상에 포커싱할 수 있도록, 시각화 표면의 투명도를 변경하는데 별개의 시각적 슬라이더(slider)가 사용될 수 있다는 것이 인식될 것이다.
색들이 특히 양호한 시각적 표현을 제공할지라도, 상이한 회색 값들, 컬러링된 그리고/또는 컬러링되지 않은 아웃라인들, 참조부호들(예를 들어, 번호들, 문자들, 부호들 등) 등이 상이한 색들과 함께 또는 상이한 색들 대신에 사용될 수 있다.
본 발명의 특정 실시예들의 다른 양상에 관하여, 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들 of application of 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 표현하는 추가적인 방법이 일반적으로, 참조 번호(500)에 의해 표시된다.
방법의 제 1 단계에 따라, 블록(502)에서, 인간의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 도즈-유사 효과가 결정된다. 그 다음, 블록(504)에서, 사용자는 표현을 위해서 목표를 특정할 수 있고, 목표는 함수
Figure pct00093
로써 표현될 수 있다. 목표의 수신에 응답하여, 방법은 맵 포지션 및 그 포지션 내의 맵 값을, 포지션 및 값이 목표를 만족시키지 않으면 0으로 변환하고, 포지션 및 값이 목표를 만족시키면 1로 변환하는 단계를 포함한다.
단순하지만 유용한 목표는
Figure pct00094
일 때마다 복셀
Figure pct00095
에 대하여 만족된 1일 것이다. 다시 말해서, 그것의 가장 단순한 형태로의 목표-기반 시각화는 표시자, 예를 들어, 밝은 색을 사용하여, 치료를 위한 최소 도즈를 수신한 뇌의 이러한 부분들을 페인팅할 수 있다(블록(506)에서 예시됨). 이러한 방식으로, 사용자는 그 다음, 뇌의 모든 관련 부분들이 밝은 색에 의해 페인팅될 때까지 자극을 계속 유지할 수 있다. 이러한 방법에 관하여, 사용자가 최대 도즈를 정의 및 모니터링하기를 원하였으면, 더 큰 임계치가 측정되었을 수 있고, 사용자는 밝은 스팟들이 그 영역 상에 나타나기 시작한 직후, 뇌의 영역을 자극하는 것을 중단하였을 수 있다는 것이 인식될 것이다. 목표들을 위해서 단지 2가지 색 코드들만을 사용함으로써 동시에 용이하게 모니터링될 수 있다(목표-기반 시각화와 관련없는 정보, 이를테면, 광범위한(extensive) 컬러맵(color-map)들 및 불필요한 색들이 시각화되지 않음을 리콜(recall)하고, 각각의 특정 목표는 그 목표를 만족시키는 영역들의 위에 나타내는 별개의 색을 가짐)는 것이 추가로 인식될 것이다.
위에서 언급된 방법을 참조하여, 밝은 색들이 큰 맵 값들을 표시하고 어두운 색들이 작은 값들을 표시하도록, 컬러맵을 사용하는 것이 적절할 수 있다는 것이 인식될 것이다. 위에서 언급된 방법을 통해 나타낸 맵은 벡터들을 포함하기 때문에, 컬러맵을 설계하는 것이 더 어려워진다는 것이 인식될 것이다.
위에서 언급된 문제에 대한 제안된 솔루션은 맵의 차원 축소(dimensionality reduction)에 기초한다. 이러한 점에서, 도 6을 참조하면, 차원 축소를 사용하는, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 표현하는 추가적인 방법이 일반적으로, 참조 번호(600)로서 표시된다.
첫째, 블록(602)에서, 경두개 자기 자극의 인가의 도즈-유사 효과들이 결정된다. 블록(604)에서, 사용자는, 예를 들어, 블록(606)에서 GUI를 사용하여, 또는 블록(608)에서 네비게이트된 뇌 자극 소프트웨어의 3차원 뷰 상에 2개의 엔드포인트들을 마킹하여 화살표를 지향함으로써, 벡터를 정의한다. 둘째, 블록(610)에서, 컴퓨터 시스템 내의 기능적 모듈은 제공된 벡터의 정의에 대하여 스칼라 수치화된 투영들
Figure pct00096
을 결정하는데 사용된다. 마지막으로, 블록(612)에서, 스칼라 수치화된 투영들은 스칼라 맵들이 뇌의 맵 상에 시각화되었던 바와 같이 시각화된다.
이 방법의 예시적인 실시예에서, 뇌의 맵은 전기장들 또는 전류들의 벡터 합들을 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자는, 전기장들 또는 전류들의 도즈가, 관심있는 해부학적 피처를 향하여 지향되었던 뇌의 영역들을 시각화하기를 원할 수 있다.
추가적인 실시예에 관하여, 더 복잡한 목표들이 네비게이트된 뇌 자극 컴퓨터 프로그램의 예시적인 형태로, 컴퓨터 시스템의 기능적 모듈들에 의해 생성된 시각화 표면들 상에서 표현 및 컬러링될 수 있다는 것이 인식될 것이다.
예를 들어, 위에서 언급된 모니터링 예를 참조하면, 시스템은 도즈들의 방향들이 중요하도록(matter) 확장 및 정제(refine)될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 일부 특정 배향 및 크기의 도즈들을 회피하기 위해서 모니터링을 사용할 수 있거나, 또는 사용자는 뇌의 각각의 부분이 모든 배향들로 최소 도즈를 획득함을 보장하려고 노력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 관하여, 위에서 언급된 시각화 방법들의 결과들은 결과들이 상업적 DICOM-가능 워크스테이션들과 즉시 사용가능함을 보장하기 위해서 DICOM 포맷(DICOM 구조화된 보고 -타입 [5], 가능하게는 RT-확장들)에서 보존(save)되거나 또는 이 DICOM 포맷으로 컨버팅될 수 있다.
도 7을 참조하면, 도 1 내지 도 6을 참조하여 예시된 방법들이 구현될 수 있는 것에 관한, 시스템(700)이 예시된다. 특히, 네비게이트된 뇌 자극(NBS: Navigated Brain Stimulation) 소프트웨어는 대상의 뇌의 특정 위치들의 자극을 보증한다. 대상의 뇌 기능들의 부분을 맵핑하기 위해서, 어떠한 자극의 특정 위치도 정확하게 알려져 있어야 한다. 따라서, NBS는 대상의 헤드(head) 및/또는 뇌와 관련된, 자극 디바이스(710)의 위치 또는 적어도 자극 디바이스(710)의 상대적 위치를 알기 위해서, 712와 같은 추적 시스템 및 추적 소프트웨어를 이용한다.
자극 디바이스(710)의 위치가 결정될 수 있는 몇몇 방법들이 공지되어 있고, 몇몇은 적어도, 인용에 의해 본 명세서에 포함되는, "Transcranial magnetic stimulation induction coil device with attachment portion for receiving tracking device"라는 US 2008/058582에서 더 상세하게 설명된다. 이 방법들의 적어도 일부는 자극 디바이스(710) 상의 또는 자극 디바이스(710)에 부착된 추적 마커(marker)들을 포함한다. 추가적으로, 마커들은, 인용에 의해 본 명세서에 포함되는, "Stereotactic frame and method for supporting a stereotactic frame"라는 US 2005/075560에서 예를 들어 설명된 바와 같이, 대상의 헤드 위의 하나 또는 둘 이상의 위치들에 부착될 수 있다.
마커들이 대상의 헤드 및/또는 자극 디바이스(710)의 추적 시에 사용될 때, 적어도 마커들의 전부 또는 일부를 인지할 수 있는 추적 시스템(712)이 이용된다. 예를 들어, 사용되는 마커들이 적외선을 반영할 수 있으면, 추적 시스템(712)은 적외선 추적 시스템이거나 또는 적어도 적외선 추적 시스템을 포함한다. 이러한 적외선 추적 시스템은 3차원 환경에서 추적된 대상물들을 공간적으로 위치시킬 수 있는, 하나, 둘 또는 셋 이상의 적외선 추적 디바이스들, 이를테면, 적외선 카메라들을 포함할 수 있다.
자극 디바이스(710) 및 대상의 헤드를 추적하는 다른 방법들은 전술된 공개본들에서 설명된다. 또한, 당업자는 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않으면서 본 시스템에 이용될 수 있는 대상물들을 추적하는 방법들을 인지할 것이다. 이러한 방법들은, 예를 들어, 가시 광선을 캡처 및/또는 레코딩하고, 시각적 마커들, 광 반사 마커들, LED들 및/또는 이들의 대상물들을 추적할 수 있는 적어도 하나의 카메라를 포함하는 추적 시스템(712)을 포함한다.
특정 실시예들에서, 자극 디바이스(710) 대상의 헤드 및 임의의 다른 원하는 추적되는 대상물(들) 모두를 추적하는 단일 추적 시스템(712)이 존재한다. 특정 다른 시스템들에서, 특정 대상물을 추적하기 위해서 하나 초과의 추적 시스템(712)이 이용되거나, 또는 하나 또는 둘 이상의 대상물들은 이들 자신의 추적 시스템들을 갖는다(미도시). 그 다음, 추적 시스템(들)으로부터의 정보는 NBS 네비게이션 소프트웨어에 전송된다.
추적 시스템(712)으로부터의 추적 데이터는 NBS 네비게이션 소프트웨어에 입력되고, 그 다음, NBS 네비게이션 소프트웨어는 동작기 디바이스(704)의 NBS 부분(706) 상에 NBS 정보를 디스플레이할 수 있다. NBS 디스플레이(706)는 대상의 헤드와 관련된 자극 디바이스(110)의 위치를 동작기에 나타낼 수 있다. 추가적으로, NBS 디스플레이(706)는 자극 디바이스(710)의 위치에 기초하여 대상의 뇌 및/또는 투영된 자극 위치들 상에 실제 자극 위치들을 나타내기 위해서 적어도 하나의 헤드 모델을 이용할 수 있다. 헤드 모델들의 예들은 대상들 CT, 대상들 MRI, 유사 대상들 CT 또는 MRI, 또는 표준 헤드이다. 인용에 의해 본 명세서에 포함되는, "Method for three-dimensional modeling of the skull and internal structures thereof"라는 US 특허 7,720,519는 NBS 네비게이션에서 헤드 모델들을 선택 및 이용하기 위한 몇몇 방법들을 개시한다.
NBS 네비게이션 소프트웨어는 자극 도구들을 강체 대상물(rigid object)들로서 나타내며, 환자의 헤드 및 코일의 전자기 특성들을 실시간 또는 오프라인으로 모델링함으로써 예측된 뇌 활성화를 나타낼 수 있다. 이 모델들은 공지된 생체 전자기학 방법들, 이를테면, 구형 모델링(spherical modeling), 바운더리 엘리먼트 방법(boundary element method) 또는 유한 엘리먼트 방법(finite element method)을 적용시킴으로써 획득될 수 있다. 일부 추가 기능이 예시적인 실시예들에 관하여 그리고 또한, 인용에 의해 본 명세서에 포함되는, "A method for visualizing electric fields on the human cortex for the purpose of navigated brain stimulation"라는 US 출원 11/853,232 및 "Improved accuracy of navigated brain stimulation by online or offline corrections to co-registration"라는 US 출원 11/853,256에 더 상세하게 설명된다. 게다가, 당업자들은 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않는, 본 명세서에 설명된 NBS 네비게이션 소프트웨어 및 추적 시스템에 대한 변형들을 인지할 것이다.
위의 내용에 더불어, 본 발명은 rTMS에서 쇼트-텀 애플리케이션들(short-term applications)을 추가로 갖는다는 것이 인식될 것이다. 이러한 점에서, 본 발명은, 국부화되거나 또는 메모리-기반인, 즉, 효과들이 이들이 구성되거나 또는 시간이 지남에 따라 감쇠하는 의미에서 "메모리"를 갖는 애플리케이션들을 포함하는 치료 프로세스들과 관련된 상업성을 추가로 갖는다는 것을 예측하는 것이 가능하다.
게다가, 미리 결정된 양의 시간 동안, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 위치들로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 근사화하기 위한 다른 방법이 제공되는, 본 발명의 추가적인 실시예들이 존재한다는 것이 인식될 것인데, 방법은,
하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에 인가하는 단계; 및
대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에 대한, 뇌로의 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스의 효과의 레이디얼 기초 함수를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 레이디얼 기초 함수를 결정하는 단계는, 하나 또는 둘 이상의 커널들 중 하나 또는 둘 이상 또는 이들 각각에 대한 가중 벡터를 결정하는 단계; 및
정방 행렬의 대각선 상의 커널들 각각에 대하여 결정된 가중 벡터들 각각의 엘리먼트들을 포함하는 정방 행렬을 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 정방 행렬을 결정하는 단계는, 다음의 단계들:
누적 효과들의 성장의 산술 평균을 결정하는 단계; 및
하나 또는 둘 이상의 누적 효과들의 다변량 가우시안의 공분산 행렬을 결정하는 단계를 포함한다.
게다가, 특정 한 실시예들의 예시적인 조항들(clauses)의 세트가 본 명세서에 설명된다. 조항 1, 대상의 뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법으로서, 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에 인가하는 단계, 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 영향을 받은 위치들에 대하여 적어도 하나의 경두개 자극 펄스로부터 시간이 지남에 따라 누적 도즈를 결정하는 단계, 및 변수들의 어레이를 갖는 수학적 대상물에 결정을 맵핑하는 단계를 포함하고, 변수들 각각은 뇌의 영향을 받은 위치들에서 결정을 표현한다.
조항 2, 조항 1에 따른 방법으로서, 시간이 지남에 따라 누적 도즈를 결정하는 것은 감쇠 컴포넌트를 포함한다. 조항 3, 조항 1 또는 조항 2에 따른 방법으로서, 경두개 자극은 자기 자극의 형태이다. 조항 4, 상기 조항들 중 어느 한 조항에 따른 방법으로서, 경두개 자극은 고주파 자극, 초음파 자극, 광학 자극 등의 형태이다.
조항 5, 상기 조항들 중 어느 한 조항에 따른 방법으로서, 방법은 뇌에서의 각각의 영향을 받은 위치에서 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들의 성장 및 감쇠를 표시하는 축적된 양을 결정하는 단계를 더 포함한다.
조항 6, 상기 조항들 중 어느 한 조항에 따른 방법으로서, 결정된 누적 도즈는, 경두개 자극 펄스로부터 발생하는 전기장, 대상의 뇌에서 유도된 조직 전류 밀도, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들에서 단위 체적당 소멸되는 전자기장의 에너지의 밀도, 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 온도의 증가, 대상의 물리적 반응, 대상의 구두 반응(verbal response), 대상의 인지 반응(cognitive response) 및/또는 하나 또는 둘 이상의 위치들에서의 전자파 인체 흡수율에 적어도 부분적으로 기초한다.
조항 7, 미리 결정된 양의 시간 동안, 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 도즈-유사(dose-like) 양들을 결정하기 위한 방법으로서, 방법은, 다수의 경두개 자기 자극 펄스들을 뇌에 인가하는 단계; 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서의 자극 펄스들 각각의 도즈를 결정하는 단계; 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에서의 하나 또는 둘 이상의 미리 결정된 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 통해, 미리 결정된 양의 시간 내에 대상의 물리적 반응의 범위를 측정하는 단계; 및 결정된 도즈 및 감쇠 인자에 적어도 기초하여 대상의 뇌에서의 하나 또는 둘 이상의 위치들 각각에 대한 뇌의 반응의 축적을 근사화하는 단계를 포함한다.
조항 8, 조항 7에 따른 방법으로서, 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 스칼라 맵 값으로서 표현하는 단계; 및 대상의 뇌의 맵의 시각화 시에 스칼라 맵 값을 하나 또는 둘 이상의 색들 및/또는 아웃라인들로서 표현하는 단계를 더 포함한다. 조항 9, 조항 8에 따른 방법으로서, 스칼라 맵 값에서의 큰 값은 뇌의 맵의 시각화 시에 밝은 색으로서 표현되고, 스칼라 맵 값에서의 작은 값은 뇌의 맵의 시각화 시에 밝은 색보다 현저히 어두운 색으로서 표현된다. 조항 10, 상기 조항들 중 어느 한 조항에 따른 방법으로서, 목표를 수신하는 단계 ― 상기 목표는 필수적인 정보 및 무관한 것으로서 제거될 정보를 결정함 ― ; 및 대상의 뇌의 맵의 시각화의 영역 상에서 별개의 색과 같은 별개의 표시로 목표를 표현하는 단계를 더 포함한다.
조항 11, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사 효과들을 사용자에게 표현하는 방법으로서, 방법은, 사용자로부터 벡터의 정의를 수신하는 단계; 벡터의 정의에 대하여 하나 또는 둘 이상의 스칼라 수치화된(valued) 엔드포인트들을 결정하는 단계; 및 대상의 뇌의 맵의 시각화 시에 스칼라 수치화된 투영들을 하나 또는 둘 이상의 스칼라 맵들로서 시각화하는 단계를 포함한다.
조항 12, 조항 11에 따른 방법으로서, 전기장들 또는 전류들의 하나 또는 둘 이상의 벡터 합들과 관련된 벡터의 정의를 사용자로부터 수신하는 것에 응답하여, 스칼라 엔드포인트들을 시각화하는 단계는, 전기장 또는 전류의 도즈가, 관심있는 대상의 뇌의 해부학적 피처(feature)에 관련된 대상의 뇌의 하나 또는 둘 이상의 영역들의 시각화를 포함한다.
조항 13, 대상의 뇌로의 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하도록 동작가능한 장치로서, 장치는, 하나 또는 둘 이상의 경두개 자극 펄스들을 대상의 뇌에 인가하도록 동작가능한 자극기; 디스플레이 디바이스를 포함하는 컴퓨터 시스템; 대상의 헤드 및/또는 뇌와 관련된 코일의 포지션 및 정렬을 위치시키기 위한 위치 수단; 자극에 반응하여 하나 또는 둘 이상의 외부 이벤트들의 존재 또는 부재를 결정하기 위한 측정 수단; 및 유효 도즈를 결정하도록 뇌로의 하나 또는 둘 이상의 경두개 자기 자극 펄스들의 반복률만큼 경두개 자기 자극 펄스 트레인의 도즈를 가중하는 수단을 포함한다. 조항 14, 조항 13에 따른 장치로서, 결정된 유효 도즈는 감쇠 컴포넌트를 포함한다.
본 명세서에 설명된 예들 및 실시예들은 본 발명의 예시를 돕는 것으로 여겨지며, 예들을 한정하는 것으로 여겨지는 것은 아니다. 본 명세서에 개시된 특정 실시예들 및 예들로부터의 많은 변화들 및 엘리먼트들의 결합들은 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 당업자들에 의해 달성될 수 있다. 게다가, 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 본 명세서에서 개시되지 않았지만 당업자들에게 공지되어 있는 변형들 및 기법들이 이루어질 수 있다.

Claims (29)

  1. 뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된(navigated) 경두개 자극의 인가(application)의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법으로서,
    코일 디바이스로부터 네비게이트된 경두개 자극 펄스에 의해 유도된 자극 도즈의 3차원 영역을 결정하고,
    상기 코일 디바이스로부터 하나 또는 둘 이상의 경두개 자극 펄스들에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 상기 자극 도즈의 성장 컴포넌트를 결정하고,
    적어도 일정 기간의 경과 시간에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 상기 자극 도즈의 감쇠(decay) 컴포넌트를 결정하고, 그리고
    하나 또는 둘 이상의 시점들에서 물리적 모델링 알고리즘, 상기 성장 컴포넌트 및 상기 감쇠 컴포넌트에 기초하여 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에 대한 누적 자극 도즈를 계산하는 컴퓨터 구현 단계들을 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 뇌의 위치들 중 적어도 하나는 자극 도즈의 결정된 3차원 영역 내에 있는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 뇌의 위치들 중 적어도 하나는 자극 도즈의 결정된 3차원 영역 외에 있는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  4. 상기 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    뇌에서 적어도 하나의 미리 결정된 해부학적 마커(anatomical marker)에 관하여 자극 도즈의 결정된 3차원 영역의 배향 및 상대적 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  5. 상기 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    네비게이트된 경두개 자기 자극을 사용하여 적어도 부분적으로 맵핑된 상기 뇌의 영역 내에서 자극 도즈의 결정된 3차원 영역의 배향 및 상대적 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 네비게이트된 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  6. 뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법으로서,
    하나 또는 둘 이상의 경두개 자극들에 의해 야기된 뇌의 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 성장 컴포넌트를 결정하고,
    일정 기간의 경과 시간에 의해 야기된 상기 뇌의 상기 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 감쇠(decay) 컴포넌트를 결정하고, 그리고
    하나 또는 둘 이상의 시점들에서 상기 성장 컴포넌트 및 상기 감쇠 컴포넌트에 기초하여 상기 뇌의 상기 적어도 하나의 위치에 대한 누적 자극 도즈를 계산하는 단계들을 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 위치는 상기 뇌의 3차원 영역인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    성장 컴포넌트의 결정은 미리 결정된 정의, 상기 정의의 파생물(derivative) 또는 적어도 2개의 미리 결정된 정의들 또는 이의 파생물들의 결합에 적어도 부분적으로 기초하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    정의는 경두개 자기 자극 여기 펄스에 의해 야기된 위치에서의, 자극제를 둘러싸는 전기장
    Figure pct00097
    또는 상기 전기장의 진폭
    Figure pct00098
    인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 정의는 위치에서, 상기 유도된 조직 전류 밀도
    Figure pct00099
    또는 상기 유도된 조직 전류 밀도의 진폭
    Figure pct00100
    이고,
    Figure pct00101
    이고,
    Figure pct00102
    는 상기 위치에서의 전기 전도율인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  11. 제 8 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    정의는 위치에서의 유도된 조직 전하 밀도
    Figure pct00103
    이고,
    Figure pct00104
    이고,
    Figure pct00105
    는 경두개 자기 자극 여기 펄스의 상승 시간인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  12. 제 8 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    정의는 위치에서의, 단위 체적당 소멸되는 상기 전자기장의 에너지 밀도
    Figure pct00106
    이고,
    Figure pct00107
    이고,
    Figure pct00108
    는 경두개 자기 자극 펄스의 상승 시간이고,
    Figure pct00109
    는 전기 전도율인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  13. 제 8 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    정의는 위치에서의 온도 증가
    Figure pct00110
    및/또는 위치에서의 전자파 인체 흡수율(SAR: Specific Absorption Rate)이고,
    Figure pct00111
    이고,
    Figure pct00112
    는 위치에서의 밀도인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 감쇠 함수(decay function)는 선형 또는 지수형인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 위치에 대한 상기 성장 컴포넌트는 벡터에 의해 표현되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    계산된 누적 자극 도즈는 전체 뇌에 대하여 또는 뇌의 관심있는 특정 영역 내의 각각의 위치에 대하여 계산되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  17. 제 1 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    하나 또는 둘 이상의 위치들에 대한 누적 자극 도즈는 추가 성장 컴포넌트 및/또는 일정 기간의 시간의 만기에 기초하여 업데이트되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  18. 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 위치에 대한 성장 컴포넌트, 감쇠 컴포넌트 및/또는 누적 자극 도즈는 시간스탬프를 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  19. 제 16 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 위치들에 대한 상기 누적 자극 도즈들은 행렬에서 시간스탬핑(timestamp) 및 어그리게이트(aggregate)되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  20. 제 1 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
    적어도 하나의 누적 자극 도즈는, 주어진 시간에, 상기 대응하는 위치에 대한 뇌의 모델 상에 시각적 포맷으로 디스플레이되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 뇌의 모델은 자극되고 있는 특정한 뇌의 특정 모델인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  22. 제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
    상기 뇌의 모델은 MRI인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  23. 제 20 항 내지 제 22 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 위치의 크기는 대략, 상기 뇌의 모델에 대한 해상도의 사이즈인,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  24. 제 20 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상이한 휘도의 색들 및/또는 심볼들이 누적 자극 도즈들의 다른 값들을 시각적 포맷으로 디스플레이하는데 사용되는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  25. 제 1 항 내지 제 24 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 뇌의 하나 또는 둘 이상의 위치들로의 경두개 자기 자극을 관리(administer)하는 단계를 더 포함하는,
    뇌에서의 적어도 하나의 위치로의 경두개 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하는 방법.
  26. 명령들을 포함하는, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체로서,
    상기 명령들은,
    하나 또는 둘 이상의 경두개 자극들에 의해 야기된 뇌의 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 성장 컴포넌트를 결정하고,
    일정 기간의 경과 시간에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 감쇠 컴포넌트를 결정하고, 그리고
    하나 또는 둘 이상의 시점들에서 상기 성장 컴포넌트 및 상기 감쇠 컴포넌트에 기초하여 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에 대한 누적 자극 도즈를 계산하기 위한 것인,
    컴퓨터 판독가능한 매체.
  27. 명령들을 포함하는, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 결정되거나 또는 근사화된 하나 또는 둘 이상의 도즈-유사(dose-like) 효과들을 사용자에게 표현하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체로서,
    상기 명령들은,
    하나 또는 둘 이상의 경두개 자극들에 의해 야기된 뇌의 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 성장 컴포넌트를 결정하고,
    일정 기간의 경과 시간에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 자극 도즈의 감쇠 컴포넌트를 결정하고, 그리고
    하나 또는 둘 이상의 시점들에서 상기 성장 컴포넌트 및 상기 감쇠 컴포넌트에 기초하여 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에 대한 누적 자극 도즈를 계산하기 위한 것인,
    컴퓨터 판독가능한 매체.
  28. 명령들을 포함하는, 대상의 뇌로의 경두개 자기 자극의 인가의 하나 또는 둘 이상의 누적 효과들을 결정하기 위한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체로서,
    상기 명령들은,
    코일 디바이스로부터 네비게이트된 경두개 자극 펄스에 의해 유도된 자극 도즈의 3차원 영역을 결정하고,
    상기 코일 디바이스로부터 하나 또는 둘 이상의 경두개 자극 펄스들에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 상기 자극 도즈의 성장 컴포넌트를 결정하고,
    적어도 일정 기간의 경과 시간에 의해 야기된 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에서 상기 자극 도즈의 감쇠 컴포넌트를 결정하고, 그리고
    하나 또는 둘 이상의 시점들에서 물리적 모델링 알고리즘, 상기 성장 컴포넌트 및 상기 감쇠 컴포넌트에 기초하여 상기 뇌의 적어도 하나의 위치에 대한 누적 자극 도즈를 계산하기 위한 것인,
    컴퓨터 판독가능한 매체.
  29. 제 26 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,
    제 2 항 내지 제 5 항, 및 제 7 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 대한 방법들 중 임의의 것을 수행하기 위한 명령들을 더 포함하는,
    컴퓨터 판독가능한 매체.
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