【手続補正書】
【提出日】令和3年4月12日(2021.4.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイオタイプを決定するための方法であって、
磁気共鳴映像システムを使用して少なくとも患者の脳を説明する画像データを取得することと、
前記患者の脳の時系列のひと続きの画像データを生成することと、
脳領域を識別するために前記時系列のひと続きの画像データを前処理することと、
少なくとも１つの神経学的モデルを生成することであって、前記少なくとも１つの神経学的モデルは、
前記時系列のひと続きの画像データ内の少なくとも１つの神経回路を説明するデータ構造と、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な神経学的活動を規定するメトリックと
を備える、ことと、
前記神経学的モデルに基づいて、前記患者に少なくとも１つのバイオタイプを割り当てることと、
それらの少なくとも１つのバイオタイプを説明する各患者のためのプロファイルを生成することと、
ディスプレイを使用して、前記割り当てられたバイオタイプを含むグラフィカルユーザインターフェースを提供することと
を含む、バイオタイプを決定するための方法。
【請求項２】
前記時系列のひと続きの画像データを前処理することは、
前記時系列のひと続きの画像データを再調整することと、
前記時系列のひと続きの画像データをワーピング解除することと、
前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することと、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な脳構造と脳地図とを位置合わせすることと
をさらに含み、
前記脳地図は、メモリ内に記憶されたデータ構造を備え、基準の脳内の物理的領域を説明する、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項３】
前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することは、
前記時系列のひと続きの画像データ内の画像間の変位を測定することと、
画像間の前記変位がフレーム変位閾値より大きい前記時系列のひと続きの画像データにおける期間を識別することと
を含む、請求項２に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの神経学的モデルのうちの少なくとも１つは、第１のレベルの反応性モデルであり、前記神経学的活動を規定する前記メトリックは、脳領域にわたるニューロン活性化の強度を規定する、請求項３に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項５】
第１のレベルの反応性モデルを生成することをさらに含み、
前記第１のレベルの反応性モデルを生成することは、
前記時系列のひと続きの画像データにおける非脳構造を説明する画像データから、脳構造を説明する画像データを抽出することと、
白色雑音マスクを使用して、前記画像データからグローバル信号を除去することと、
ブラーカーネルを使用して、前記画像データを空間的に平滑化することと、
前記空間的に平滑化された画像データから前記患者の脳内のニューロン活性化の程度を決定することと
を含む、請求項４に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの神経学的モデルのうちの少なくとも１つは、精神生理学的相互作用モデルであり、前記神経学的活動を規定する前記メトリックは、脳領域間の接続性の程度を規定する、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項７】
前記前処理された時系列のひと続きの画像データから精神生理学的相互作用モデルを生成することをさらに含み、
前記精神生理学的相互作用モデルを生成することは、
降順インターリーブ取得シーケンスを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データに関するスライス時間補正を実施することと、
前記前処理された時系列のひと続きの画像データを座標系に正規化することと、
ブラーカーネルを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データを空間的に平滑化することと、
マスクを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データにおいて少なくとも１つの着目ボリュームを画定することと、
前記少なくとも１つの着目ボリュームから、固有変量を抽出することと、
着目ボリュームのデータ構造を生成することと
を含み、
前記着目ボリュームのデータ構造は、
前記精神生理学的相互作用モデルの生理学的構成要素を含む畳み込み解除されたタイムコースと、
着目コントラストからのタスク開始のパラメータコントラストを説明する心理学的変数と、
生理学的変数と心理学的変数との間の相互作用を説明するデータと
を含む、請求項６に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの神経学的モデルは、安静状態モデルを含む、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項９】
前記安静状態モデルを生成することは、
組織タイプによって、前記画像データを分けることと、
少なくとも１つのリグレッサ行列を生成することと、
前記分けられた前処理された画像データから、残留画像を生成することと、
前記残留画像を帯域通過フィルタリングすることと
を含む、請求項８に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの安静状態モデルは、着目領域の安静状態モデルである、請求項９に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの安静状態モデルは、ボクセル毎の安静状態モデルである、請求項９に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１２】
前記ボクセル毎の安静状態モデルを生成することは、
時系列のひと続きの画像データを抽出することと、
ボクセル毎の全体的安静状態を示す全ボクセルに対する前記分けられた時系列のひと続きの画像データに対して、前記抽出された時系列のひと続きの画像データに対して回帰を適用することと
をさらに含む、請求項１１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１３】
バイオタイプを割り当てることは、
特定のバイオタイプに関連付けられた反応性および接続性メトリックで注釈を付けられた画像データ性を含むバイオタイプ分類のデータベースを取得することと、
前記安静状態モデルからのメトリックを最良に適合するバイオタイプ分類および前記生成されたプロファイルに合致させることと
を含む、請求項８に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１４】
バイオタイプを割り当てることは、前記バイオタイプが前記患者に合致する程度を説明する適合のインジケータを生成することを含む、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１５】
前記割り当てられたバイオタイプは、少なくとも１つの治療に関連付けられ、前記方法は、前記少なくとも１つの治療をユーザに推奨することをさらに含む、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１６】
前記割り当てられたバイオタイプに基づいて少なくとも１つの有効性メトリックを生成することをさらに含み、前記少なくとも１つの有効性メトリックは、前記少なくとも１つの治療を使用する前記患者の治療の成功の可能性を示す、請求項１５に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１７】
刺激デバイスを使用して、磁気共鳴映像機械内の前記患者に少なくとも１つの刺激を提供することをさらに含み、前記画像データは、時間を伴ってタイプスタンプを付けられ、前記少なくとも１つの刺激は、同期回路を使用して提供される、請求項１に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの刺激は、試験バッテリである、請求項１７に記載のバイオタイプを決定するための方法。
【請求項１９】
バイオタイプを決定するための方法であって、
磁気共鳴映像機械を使用して少なくとも患者の脳を説明する画像データを取得することと、
刺激デバイスを使用して患者に刺激を提供することと、
前記患者の脳の時系列のひと続きの画像データを生成することであって、前記時系列のひと続きの画像データは、同期回路を使用して前記刺激デバイスによって提供される刺激の時間を伴ってタイムスタンプを付けられている、ことと、
脳領域を識別するために前記時系列のひと続きの画像データを前処理することと、
少なくとも１つの神経学的モデルを生成することであって、前記少なくとも１つの神経学的モデルは、
前記時系列のひと続きの画像データ内の少なくとも１つのネットワークを説明するデータ構造と、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な神経学的活動を規定するメトリックと
を備える、ことと、
前記神経学的モデルに基づいて、前記患者にバイオタイプを割り当てることと、
ディスプレイを使用して、前記割り当てられたバイオタイプを含むグラフィカルユーザインターフェースを提供することと
を含む、バイオタイプを決定するための方法。
【請求項２０】
磁気共鳴映像画像処理システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信するディスプレイと、
磁気共鳴映像機械と、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、画像処理アプリケーションを含むメモリと
を備え、
前記画像処理アプリケーションは、
前記磁気共鳴映像機械から画像データを取得することと、
前記患者の脳の時系列のひと続きの画像データを生成することと、
脳領域を識別するために前記時系列のひと続きの画像データを前処理することと、
少なくとも１つの神経学的モデルを生成することであって、前記少なくとも１つの神経学的モデルは、
前記時系列のひと続きの画像データ内の少なくとも１つのネットワークを説明するデータ構造と、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な神経学的活動を規定するメトリックと
を備える、ことと、
前記神経学的モデルに基づいて、前記患者にバイオタイプを割り当てることと、
前記ディスプレイを使用して、前記割り当てられたバイオタイプを含むグラフィカルユーザインターフェースを提供することと
を行うように前記プロセッサに指示する、磁気共鳴映像画像処理システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
追加の実施形態および特徴が、部分的に、後に続く説明内に記載され、明細書の考察の結果、当業者に明白となるであろう、または本発明の実践によって習得され得る。本発明の性質および利点のさらなる理解が、本開示の一部を形成する明細書および図面の残りの部分を参照することによって実現され得る。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
画像処理システムであって、前記画像処理システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続された表示デバイスと、
前記プロセッサに接続された画像捕捉デバイスと、
前記プロセッサに接続されたメモリでと
を備え、
前記メモリは、画像処理アプリケーションを含み、
前記画像処理アプリケーションは、
前記画像捕捉デバイスから、時系列のひと続きの画像データを取得することと、
前記時系列のひと続きの画像データにおける複雑なネットワークを識別することと、
前記表示デバイスを使用して、前記識別された複雑なネットワークを提供することと
を行うように前記プロセッサに指示する、画像処理システム。
（項目２）
前記時系列のひと続きの画像データは、経時的に特定の視点から捕らえられた画像の組を説明するデータを含む、項目１に記載の画像処理システム。
（項目３）
前記画像の組における画像は、３次元画像である、項目１に記載の画像処理システム。
（項目４）
前記時系列のひと続きの画像データにおける複雑なネットワークを識別することは、
前記時系列のひと続きの画像データを前処理することと、
前記時系列のひと続きの画像データ内の構造を検出することと、
前記時系列のひと続きの画像データ内の構造間の接続性を測定することと
を含む、項目１に記載の画像処理システム。
（項目５）
前記時系列のひと続きの画像データを前処理することは、
前記時系列のひと続きの画像データを固定された向きに再調整することと、
前記時系列のひと続きの画像データをワーピング解除することと、
前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することと
を含む、項目５に記載の画像処理システム。
（項目６）
磁気共鳴映像画像処理システムであって、前記磁気共鳴映像画像処理システムは、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、画像処理アプリケーションを含むメモリと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信するディスプレイと、
同期回路と、
前記同期回路および前記少なくとも１つのプロセッサと通信する磁気共鳴映像機械であって、前記磁気共鳴映像機械は、少なくとも患者の脳を説明する画像データを取得するように指示される、磁気共鳴映像機械と、
前記同期回路に接続された刺激デバイスと
を備え、
前記刺激デバイスは、患者に刺激を提供するように構成され、
前記画像処理アプリケーションは、
ネットワークを介して、前記磁気共鳴映像機械から前記画像データを取得することと、
前記患者の脳の時系列のひと続きの画像データを生成することであって、前記時系列のひと続きの画像データは、前記同期回路を使用して前記刺激デバイスによって提供される刺激の時間を伴うタイムスタンプを付けられている、ことと、
前記時系列のひと続きの画像データを前処理し、脳領域を識別することと、
少なくとも１つの神経学的モデルを生成することであって、前記少なくとも１つの神経学的モデルは、
前記時系列のひと続きの画像データ内の少なくとも１つのネットワークを説明するデータ構造と、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な神経学的活動を規定するメトリックと
を備えている、ことと、
前記神経学的モデルに基づいて、前記患者にバイオタイプを割り当てることと、
前記ディスプレイを使用して、前記割り当てられたバイオタイプを含むグラフィカルユーザインターフェースを提供することと
を行うように前記プロセッサに指示する、磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目７）
前記時系列のひと続きの画像データを前処理することは、
前記時系列のひと続きの画像データを再調整することと、
前記時系列のひと続きの画像データをワーピング解除することと、
前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することと、
前記時系列のひと続きの画像データ内で観察可能な脳構造と脳地図とを位置合わせすることと
をさらに含み、
前記脳地図は、前記メモリ内に記憶されたデータ構造を備え、基準の脳内の物理的領域を説明する、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目８）
前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することは、前記時系列のひと続きの画像データ内の画像間の変位を測定することと、画像間の前記変位がフレーム変位閾値より大きい前記時系列のひと続きの画像データにおける期間を識別することとを含む、項目７に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目９）
前記地図は、自動解剖学的標識地図である、項目７に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１０）
前記少なくとも１つの神経学的モデルのうちの少なくとも１つは、第１のレベルの反応性モデルであり、前記神経学的活動を規定する前記メトリックは、脳領域にわたるニューロン活性化の強度を規定する、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１１）
前記画像処理アプリケーションは、第１のレベルの反応性モデルを生成するように前記プロセッサにさらに指示し、前記第１のレベルの反応性モデルを生成することは、
前記時系列のひと続きの画像データにおける非脳構造を説明する画像データから、脳構造を説明する画像データを抽出することと、
白色雑音マスクを使用して、前記画像データからグローバル信号を除去することと、
ブラーカーネルを使用して、前記画像データを空間的に平滑化することと、
前記時系列のひと続きの画像データ内の前記タイムスタンプに対応する送達される刺激に応答するニューロン活性化の程度を決定することと
を含む、項目１０に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１２）
前記ブラーカーネルは、８ミリメートルブラーカーネルである、項目１１に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１３）
前記少なくとも１つの神経学的モデルのうちの前記少なくとも１つは、精神生理学的相互作用モデルであり、前記神経学的活動を規定する前記メトリックは、脳領域間の接続性の程度を規定する、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１４）
前記画像処理アプリケーションは、前記前処理された時系列のひと続きの画像データから精神生理学的相互作用モデルを生成するように前記プロセッサにさらに指示し、前記精神生理学的相互作用モデルを生成することは、
降順インターリーブ取得シーケンスを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データに関するスライス時間補正を実施することと、
前記前処理された時系列のひと続きの画像データを座標系に正規化することと、
ブラーカーネルを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データを空間的に平滑化することと、
マスクを使用して、前記前処理された時系列のひと続きの画像データにおいて少なくとも１つの着目ボリュームを画定することと、
前記少なくとも１つの着目ボリュームから、固有変量を抽出することと、
着目ボリュームのデータ構造を生成することと
を含み、
前記着目ボリュームのデータ構造は、
前記精神生理学的相互作用モデルの生理学的構成要素を含む畳み込み解除されたタイムコースと、
着目コントラストからのタスク開始のパラメータコントラストを説明する心理学的変数と、
生理学的変数と心理学的変数との間の相互作用を説明するデータと
を含む、項目１３に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１５）
前記少なくとも１つの神経学的モデルは、安静状態モデルを含む、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１６）
前記安静状態モデルを生成することは、
刺激にわたって前処理された画像データを連結することと、
組織タイプによって、前記連結された画像データを分けることと、
少なくとも１つのリグレッサ行列を生成することと、
前記分けられた前処理された画像データから、残留画像を生成することと、
前記残留画像を帯域通過フィルタリングすることと
を含む、項目１５に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１７）
前記組織タイプは、少なくとも白質、灰白質、および脳脊髄液である、項目１６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１８）
前記少なくとも１つの安静状態モデルは、着目領域の安静状態モデルである、項目１６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目１９）
前記少なくとも１つの安静状態モデルは、ボクセル毎の安静状態モデルである、項目１６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２０）
前記ボクセル毎の安静状態モデルを生成することは、
前記分けられた時系列のひと続きの画像データから、刺激の特定の組に対応する時系列のひと続きの画像データを抽出することと、
ボクセル毎の全体的安静状態を示す全ボクセルに対する前記分けられた時系列のひと続きの画像データに対して、刺激の特定の組に対する前記抽出された時系列のひと続きの画像データに対して回帰を適用することと
をさらに含む、項目１９に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２１）
バイオタイプを割り当てることは、
特定のバイオタイプに関連付けられた反応性および接続性メトリックで注釈を付けられた画像データ性を含むバイオタイプ分類のデータベースを取得することと、
前記安静状態モデルからのメトリックを最良に適合するバイオタイプ分類に合致させることと
を含む、項目２０に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２２）
バイオタイプ分類の前記データベースは、訓練データセットに基づく機械学習を使用して生成される、項目２１に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２３）
バイオタイプを割り当てることは、前記バイオタイプが前記患者に合致する程度を説明する適合のインジケータを生成することを含む、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２４）
前記割り当てられたバイオタイプは、少なくとも１つの治療に関連付けられ、前記画像処理アプリケーションは、前記少なくとも１つの治療をユーザに推奨するように前記プロセッサにさらに指示する、項目６に記載の磁気共鳴映像システム。
（項目２５）
前記少なくとも１つの治療は、少なくとも１つの薬物であり、医療従事者は、前記患者に前記少なくとも１つの薬物を処方することによって、前記患者を治療する、項目２４に記載の磁気共鳴映像システム。
（項目２６）
前記画像処理アプリケーションは、前記割り当てられたバイオタイプに基づいて少なくとも１つの有効性メトリックを生成するように前記プロセッサにさらに指示し、前記少なくとも１つの有効性メトリックは、前記少なくとも１つの薬物を使用した前記患者の治療の成功の可能性を示す、項目２５に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２７）
前記磁気共鳴映像機械は、ネットワークを経由してデータを伝送することが可能である第１の通信ポートに接続され、前記プロセッサは、前記ネットワークを経由してデータを受信することが可能である第２の通信ポートに接続され、前記磁気共鳴映像機械と前記プロセッサとは、前記第１の通信ポートおよび前記第２の通信ポートを使用して、前記ネットワークを介して接続されている、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２８）
前記刺激デバイスは、ゴー／ノーゴー試験バッテリおよび感情調整試験バッテリを前記患者に提供する、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目２９）
前記刺激デバイスは、視覚表示デバイスである、項目６に記載の磁気共鳴映像画像処理システム。
（項目３０）
時系列のひと続きの画像データにおける複雑なネットワークを識別する方法であって、前記方法は、
画像捕捉デバイスから時系列のひと続きの画像データを取得することと、
画像処理サーバシステムを使用して、前記時系列のひと続きの画像データを固定された向きに再調整することと、
前記画像処理サーバシステムを使用して、前記時系列のひと続きの画像データをワーピング解除することと、
前記画像処理サーバシステムを使用して、前記時系列のひと続きの画像データをスパイク解除することと、
前記画像処理サーバシステムを使用して、前記時系列のひと続きの画像データ内の物体を検出することと、
前記画像処理サーバシステムを使用して、前記時系列のひと続きの画像データ内の検出された物体間の接続性を測定することと、
前記プロセッサを使用して、検出された物体間の前記測定された接続性を複雑なネットワークのデータベース内に記憶された少なくとも１つの複雑なネットワークに合致させることと、
表示デバイスを使用して、前記少なくとも１つの合致した複雑なネットワークを表示することと
を含む、方法。