(57)【要約】  電気刺激システムをプログラムするための刺激パラメータの決定及び設定を容易にするためのシステム及び方法を提供する。例えば、パルス発生器フィードバック論理部は、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、埋め込み式パルス発生器の刺激態様に各々が影響を及ぼす刺激パラメータ値の提案セットを自動的に発生させ、１又は２以上の臨床反応を受信し、受信した臨床反応を考慮して値の修正セットを自動的に発生させ、自動化された臨床反応を受信する段階と臨床反応を考慮して刺激パラメータ値を調節する段階とを停止条件が到達される又は臨床反応が指定許容範囲内であると示されるまで又はそうでない限り反復することによって埋め込み式パルス発生器の制御命令と相互作用するようにプロセッサによって実行される。【選択図】図６Ｈ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者に関連付けられた埋め込み式パルス発生器のプログラミング設定を容易にするためのコンピュータシステムであって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに格納されたパルス発生器フィードバック制御論理部であって、前記プロセッサによって実行された時に、前記埋め込み式パルス発生器（ＩＰＧ）の制御命令と相互作用して、
１又は２以上の機械学習エンジンを組み込んで前記ＩＰＧの刺激態様に各々が影響を及ぼす刺激パラメータ値の提案セットを自動的に発生させる段階、
自動的に発生された刺激パラメータ値の前記提案セットを転送して前記ＩＰＧの刺激パラメータを刺激パラメータ値の該提案セットに構成する段階、
前記ＩＰＧが刺激パラメータ値の前記提案セットに構成された結果としての１又は２以上の臨床反応値を受信する段階、
１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、受信した前記臨床反応値を考慮して刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階、
前記修正提案セットを転送して前記ＩＰＧの刺激パラメータを刺激パラメータ値の該修正提案セットに構成する段階、及び
前記ＩＰＧが修正提案セットに構成された結果としての１又は２以上の臨床反応値を受信する段階と、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階と、刺激パラメータの修正提案セットを転送して該ＩＰＧの刺激パラメータを構成する段階と、を停止条件が到達されたか又は１又は２以上の受信した前記臨床反応値が指定許容範囲内の治療反応表示に対応する値を示すまで又はそうでない場合は反復する段階、
を実行するように構成された、前記パルス発生器フィードバック制御論理部と、
を含む、コンピュータシステム。
【請求項２】
１又は２以上の臨床反応値が、前記患者に関連付けられたセンサから自動的に受信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記パルス発生器フィードバック制御論理部は、刺激パラメータ値の前記提案セット及び／又は刺激パラメータ値の前記修正提案セットを自動的に発生させるために複数の機械学習技術を組み込んでいる、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の機械学習技術は、同時に展開され、かつ前記指定許容範囲内の前記治療反応表示に対応する刺激パラメータ値のセットを発生させる機能に基づいて自動的に格付けされる、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、受信した前記臨床反応値を考慮して刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる前記段階は、
前記１又は２以上機械学習エンジンを使用して、臨床反応値がまだ受信されていない前記ＩＰＧの前記複数の刺激パラメータの複数の値に対して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階と、
前記予想治療反応値のうちの少なくとも１つに部分的に基づいて前記ＩＰＧを構成するために刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に選択する段階と、
を更に含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
複数の機械学習エンジンが、前記１又は２以上の予想治療反応値の複数の予想を発生させるために展開される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
複数の刺激パラメータの値の前記修正提案セットを自動的に発生させる前記段階は、１又は２以上の規則に基づくものである、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記規則は、いくつかの反復内の再試行場所に基づく規則、刺激パラメータ値の提案セットの既に試験した刺激パラメータ値のセットに対する数学的近接度に基づく規則、副作用をもたらす刺激パラメータの値に基づく規則、及び／又は、同じ刺激パラメータの値の間のステップのサイズに基づく規則のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記ＩＰＧが刺激パラメータ値の前記提案セットに構成された結果として１又は２以上の臨床反応値を受信する前記段階は、望ましくない副作用が起こったか否かを示すものである、請求項１〜８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１０】
刺激パラメータ値の前記修正提案セットを自動的に発生させる前記段階は、リード上の次の近位接点を試験する前に副作用が非常に強くなるまで第１の接点に沿って試験することを意味する接点順序により、及び／又はリードの主軸線に沿って接点を選択的に選択し、かつ選択的に選択された各接点に対して他の刺激パラメータを変えることにより、及び／又は前記患者のモデル、空間検索アルゴリズムに基づいて又は刺激パラメータ値の修正提案セットへのジャンプのサイズを変えることによってランダムに刺激パラメータ値を選択することにより、続いて起こる各反復で決定される、請求項１〜９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１１】
電気刺激器に対する患者プログラミング設定を自動的に決定するためのコンピュータ実装方法であって、
複数の刺激パラメータの表示と望ましい治療反応値の表示とを受信する段階と、
初期値に従ってプログラムされた前記電気刺激器を試験するための刺激パラメータ値の初期提案セットを自動的に発生させる段階と、
前記プログラムされた電気刺激器を被験者に対して試験することに基づいて臨床結果の表示を受信する段階であって、受信した前記表示が治療反応値を示す、前記受信する段階と、
機械学習を利用して、臨床結果の表示がまだ受信されていない複数の刺激パラメータの複数の値に対して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階と、
前記予想治療反応値のうちの少なくとも１つに部分的に基づいて、プログラムされた前記電気刺激器を試験するために刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させて表示する段階と、
前記プログラムされた電気刺激器を試験することに基づいて臨床結果の前記表示を受信する段階と、機械学習を利用して前記１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階と、プログラムされた該電気刺激器を試験するために刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させて表示する段階と、を停止条件が到達されたか又は臨床結果の該受信した表示が指定許容範囲内の治療反応値を示すまで又はそうでない場合は反復する段階と、を含む方法。
【請求項１２】
機械学習を利用して、臨床結果の表示がまだ受信されていない複数の刺激パラメータの複数の値に対して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる前記段階は、前記被験者の又は他の被験者の以前のデータに基づく訓練データセットを使用する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記電気刺激器を被験者に対して試験することに基づく臨床結果の前記表示は、データリポジトリから受信され、及び／又は、刺激パラメータ値の初期提案セットを自動的に発生させる前記段階は、以前の電気刺激器プログラミングセッションで収集されたデータを使用して決定される、請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
複数の機械学習技術が、同時に展開されて前記１又は２以上の予想治療反応値の複数の予想を発生させ、該複数の機械学習技術は、治療反応測定値の正確な予想を提供する機能に基づいて自動的に格付けされ、及び／又は、刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させる前記段階は、１又は２以上の規則に基づいて刺激パラメータ値の可能なセットをランク付けすることによって該次の提案セットを決定し、及び／又は、値限界が、前記複数の刺激パラメータのうちの少なくとも一部に対して定められる、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
請求項１１〜１４のいずれか１項の方法又は請求項１〜１０のいずれか１項のパルス発生器フィードバック制御論理部の段階を実行することにより、実行された時にコンピュータプロセッサを患者に関連付けられた埋め込み式パルス発生器（ＩＰＧ）のプログラミング設定を自動的に決定するように制御する命令を含有するコンピュータ可読メモリ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願への相互参照〕
この出願は、引用により本明細書に両方が組み込まれている２０１６年１０月１４日出願の米国仮特許出願第６２／４０８、３９９号及び２０１７年８月１５日出願の米国仮特許出願第６２／５４５、８１９号の「３５  Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９」（ｅ）」の下での利益を主張するものである。
【０００２】
本発明は、埋め込み式電気刺激システム及びシステムを製造かつ使用する方法の分野に関する。本発明は、電気刺激システムをプログラムするための刺激パラメータの決定及び設定を容易にするためのシステム及び方法にも関する。
【背景技術】
【０００３】
埋め込み式電気刺激システムは、様々な病気及び疾患での治癒効果が証明されている。例えば、脊髄刺激システムは、慢性疼痛症候群の治療に対する治療法として使用されている。末梢神経刺激は、慢性疼痛症候群及び失禁を治療するのに使用されており、他にもいくつかの用途が研究中である。機能的電気刺激システムは、脊髄損傷患者での麻痺した四肢に一部の機能を回復させるために適用されている。脳深部刺激のような脳の刺激は、様々な病気又は疾患を治療するのに使用することができる。
【０００４】
刺激器は、様々な処置のための治療を提供するために開発されてきた。刺激器は、制御モジュール（パルス発生器を有する）と、１又は２以上のリードと、各リード上の刺激器電極のアレイとを含むことができる。刺激器電極は、刺激される神経、筋肉、又は他の組織に接触する又はその近くにある。制御モジュール内のパルス発生器は、電極によって身体組織に送出される電気パルスを発生させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第６、１８１、９６９号明細書
【特許文献２】米国特許第６、５１６、２２７号明細書
【特許文献３】米国特許第６、６０９、０２９号明細書
【特許文献４】米国特許第６、６０９、０３２号明細書
【特許文献５】米国特許第６、７４１、８９２号明細書
【特許文献６】米国特許第７、２４４、１５０号明細書
【特許文献７】米国特許第７、４５０、９９７号明細書
【特許文献８】米国特許第７、６７２、７３４号明細書
【特許文献９】米国特許第７、７６１、１６５号明細書
【特許文献１０】米国特許第７、７８３、３５９号明細書
【特許文献１１】米国特許第７、７９２、５９０号明細書
【特許文献１２】米国特許第７、８０９、４４６号明細書
【特許文献１３】米国特許第７、９４９、３９５号明細書
【特許文献１４】米国特許第７、９７４、７０６号明細書
【特許文献１５】米国特許第８、１７５、７１０号明細書
【特許文献１６】米国特許第８、２２４、４５０号明細書
【特許文献１７】米国特許第８、２７１、０９４号明細書
【特許文献１８】米国特許第８、２９５、９４４号明細書
【特許文献１９】米国特許第８、３６４、２７８号明細書
【特許文献２０】米国特許第８、３９１、９８５号明細書
【特許文献２１】米国特許第８、６８８、２３５号明細書
【特許文献２２】米国特許出願公開第２００７／０１５００３６号明細書
【特許文献２３】米国特許出願公開第２００９／０１８７２２２号明細書
【特許文献２４】米国特許出願公開第２００９／０２７６０２１号明細書
【特許文献２５】米国特許出願公開第２０１０／００７６５３５号明細書
【特許文献２６】米国特許出願公開第２０１０／０２６８２９８号明細書
【特許文献２７】米国特許出願公開第２０１１／０００５０６９号明細書
【特許文献２８】米国特許出願公開第２０１１／０００４２６７号明細書
【特許文献２９】米国特許出願公開第２０１１／００７８９００号明細書
【特許文献３０】米国特許出願公開第２０１１／０１３０８１７号明細書
【特許文献３１】米国特許出願公開第２０１１／０１３０８１８号明細書
【特許文献３２】米国特許出願公開第２０１１／０２３８１２９号明細書
【特許文献３３】米国特許出願公開第２０１１／０３１３５００号明細書
【特許文献３４】米国特許出願公開第２０１２／００１６３７８号明細書
【特許文献３５】米国特許出願公開第２０１２／００４６７１０号明細書
【特許文献３６】米国特許出願公開第２０１２／００７１９４９号明細書
【特許文献３７】米国特許出願公開第２０１２／０１６５９１１号明細書
【特許文献３８】米国特許出願公開第２０１２／０１９７３７５号明細書
【特許文献３９】米国特許出願公開第２０１２／０２０３３１６号明細書
【特許文献４０】米国特許出願公開第２０１２／０２０３３２０号明細書
【特許文献４１】米国特許出願公開第２０１２／０２０３３２１号明細書
【特許文献４２】米国特許出願公開第２０１２／０３１６６１５号明細書
【特許文献４３】米国特許出願公開第２０１３／０１０５０７１号明細書
【特許文献４４】米国特許第８、４７３、０６１号明細書
【特許文献４５】米国特許第８、５７１、６６５号明細書
【特許文献４６】米国特許第８、７９２、９９３号明細書
【特許文献４７】米国特許出願公開第２０１１／０１３０８０３号明細書
【特許文献４８】米国特許出願公開第２０１１／０１３０８１６号明細書
【特許文献４９】米国特許出願公開第２０１３／０１９７４２４号明細書
【特許文献５０】米国特許出願公開第２０１３／０１９７６０２号明細書
【特許文献５１】米国特許第出願公開２０１４／００３９５８７号明細書
【特許文献５２】米国特許第出願公開２０１４／０３５３００１号明細書
【特許文献５３】米国特許第出願公開２０１４／０３５８２０８号明細書
【特許文献５４】米国特許第出願公開２０１４／０３５８２０９号明細書
【特許文献５５】米国特許第出願公開２０１４／０３５８２１０号明細書
【特許文献５６】米国特許第出願公開２０１５／００４５８６４号明細書
【特許文献５７】米国特許第出願公開２０１５／００６６２１０号明細書
【特許文献５８】米国特許第出願公開２０１５／００１８９１５号明細書
【特許文献５９】米国特許第出願公開２０１５／００５１６８１号明細書
【特許文献６０】米国特許出願第１４／５５７、２１１号明細書
【特許文献６１】米国特許出願第１４／２８６、７９７号明細書
【特許文献６２】米国仮特許出願第６２／１１３、２９１号明細書
【特許文献６３】米国仮特許出願第６２／４８０、９４２号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態は、閉ループプログラミングを使用して患者に関連付けられた埋め込み式パルス発生器のプログラミング設定を容易にするシステムであり、システムは、コンピュータプロセッサと、パルス発生器フィードバック制御論理部を格納するメモリとを含む。パルス発生器フィードバック論理は、プロセッサによって実行され、以下のアクションによって埋め込み式パルス発生器の制御命令と相互作用する：１又は２以上の機械学習エンジンを組み込む段階、ＩＰＧの刺激態様に各々が影響を及ぼす刺激パラメータ値の提案セットを自動的に発生させる段階、自動的に発生された刺激パラメータ値の提案セットを転送し、ＩＰＧの刺激パラメータを相応に設定する段階、ＩＰＧが刺激パラメータ値の提案セットに構成された結果として１又は２以上の臨床反応値を受信する段階、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、受信した臨床反応値を考慮して刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階、修正提案セットを転送し、刺激パラメータ値の修正提案セットに対してＩＰＧの刺激パラメータを構成する段階、及びＩＰＧが修正提案セットに構成された結果として１又は２以上の臨床反応値を受信する段階と、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことにより、刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階と、刺激パラメータの修正提案セットを転送し、ＩＰＧの刺激パラメータを相応に構成する段階とを停止条件が到達されたか又は１又は２以上の受信臨床反応値が指定許容範囲内の治療反応表示に対応する値を示すまで又はそうでない限り反復する段階。
【０００７】
システムの少なくとも一部の実施形態では、ＩＰＧは、脳深部刺激器である。
【０００８】
システムの少なくとも一部の実施形態では、ＩＰＧの刺激態様に各々が影響を及ぼす刺激パラメータ値は、電極決定、電流の振幅、電流の周波数、パルス幅、刺激の広がり及び／又はフォーカス、及び／又は刺激される組織の形状のうちの１又は２以上を含む。
【０００９】
システムの少なくとも一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激パラメータは、電気刺激器のリード上に配置された電極の場所を示す。これらの実施形態の一部では、電極は、リング電極又はセグメント電極である。
【００１０】
システムの少なくとも一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激パラメータは、電流が単一方向に制限されることをもたらす電極の場所を示す。
【００１１】
本発明のシステムの少なくとも一部の実施形態では、１又は２以上の臨床反応値は、患者に関連付けられたセンサから自動的に受信される。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、センサから臨床反応値を受信することは、ＩＰＧのプログラミングが、臨床医がＩＰＧをプログラムするために立ち会う必要がないように自動化される又は少なくとも半自動化されることを可能にする。
【００１２】
システムの少なくとも一部の実施形態では、パルス発生器フィードバック制御論理部は、刺激パラメータ値の提案セット及び／又は刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させるために複数の機械学習技術を組み込んでいる。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、機械学習技術は、同時に展開（deploy）される。少なくとも一部の実施形態では、複数の学習技術は、指定許容範囲内の治療反応表示に対応する刺激パラメータ値セットを発生させる機能に基づいて又は他のメトリックに基づいて自動的に格付け（又はランク付け）される。これらの格付けは、刺激パラメータ設定内で又は異なるセッション間で変わる場合がある。
【００１３】
システムの少なくとも一部の実施形態では、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことによって刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階は、１又は２以上の機械学習エンジンを使用する段階、臨床反応値がまだ受信されていないＩＰＧの複数の刺激パラメータの複数の値に対して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階、及び刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に選択し、予想治療反応値のうちの少なくとも１つに部分的に基づいてＩＰＧを構成する段階を更に含む。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、１又は２以上の予想治療反応値の複数の予想を発生させるために、複数の機械学習エンジンが展開される。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、ＩＰＧを構成するための刺激パラメータ値の修正提案セットは、試行するための刺激パラメータ値の次のセットを決定するために予想治療反応値のうちの少なくとも１つを考慮する。
【００１４】
システムの少なくとも一部の実施形態では、複数の刺激パラメータの値の修正提案セットを自動的に発生させる段階は、１又は２以上の規則に基づくものである。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、規則は、値の残りの可能な提案セットをランク付けする。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、規則は、いくつかの反復内の場所を再試行することに基づく規則、既に試験された刺激パラメータ値のセットに対する刺激パラメータ値の提案セットの数学的近接度に基づく規則、有害な副作用に至る刺激パラメータの値に基づく規則、及び／又は同じ刺激パラメータの値の間のステップサイズに基づく規則のうちの少なくとも１つを含む。
【００１５】
システムの少なくとも一部の実施形態では、ＩＰＧが刺激パラメータ値の提案セットに構成された結果として１又は２以上の臨床反応値を受信することは、望ましくない副作用が起こったか否かを示すものである。
【００１６】
本発明のシステムの少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の修正提案セットは、リード上の次の近位接点を試験する前に副作用が非常に強くなるまで第１の接点に沿って試験することを意味する接点順序での各次の反復で決定される。システムの少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の修正提案セットは、リードの主軸線に沿って接点を選択的に選択して各選択的に選択された接点に対して他の刺激パラメータを変えることにより、各次の反復で決定される。
【００１７】
システムの少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の修正提案セットは、患者のモデル、空間検索アルゴリズムに基づいて又は刺激パラメータ値の修正提案セットへのジャンプのサイズを変えることによって各次の反復でランダムに決定される。他の実施形態では、刺激パラメータ値の修正提案セットは、他の技術又は規則を使用して決定される場合がある。
【００１８】
別の実施形態は、複数の刺激パラメータの表示と望ましい治療反応値の表示とを受信する段階、初期値に従ってプログラムされた電気刺激器を試験するために刺激パラメータ値の初期提案セットを自動的に発生させる段階、プログラムされた電気刺激器を被験者に対して試験することに基づいて治療反応値を示す臨床結果の表示を受信する段階、機械学習を使用して、臨床結果の表示がまだ受信されていない複数の刺激パラメータの複数の値に対して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階、予想治療反応値のうちの少なくとも１つに部分的に基づいて相応にプログラムされた電気刺激器を試験するために刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させて表示する段階、及びプログラムされた電気刺激器を試験することに基づいて臨床結果の表示を受信する行為と、機械学習を使用して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる行為と、相応にプログラムされた電気刺激器を試験するために刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させて表示する行為とを停止条件が到達されたか又は臨床結果の受信された表示が指定許容範囲内である治療反応値を示すまで又はそうでない限り反復する段階を含む閉ループプログラミングを使用して患者に関連付けられた電気刺激器のプログラミング設定を容易にする方法である。
【００１９】
本方法の一部の実施形態では、電気刺激器は、埋め込み式パルス発生器である。本方法の一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激パラメータは、電気刺激器のリード上に配置された電極の場所を示すものである。本方法の一部の実施形態では、電極は、リング電極又はセグメント電極である。本方法の一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激パラメータは、一度に複数の方向に電流刺激をもたらす。本方法の一部の実施形態では、少なくとも１つの刺激パラメータは、電流が単一方向に制限されることをもたらす電極の場所を示す。
【００２０】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、複数の刺激パラメータ値は、電極場所、電流の振幅、電流の周波数、パルス幅、刺激の広がり、及び／又は刺激される組織の形状のうちの１又は２以上を含む。
【００２１】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、被験者を電気刺激器で試験することに基づいて臨床結果の表示を受信することは、望ましくない副作用が起こったか否かを示すものである。
【００２２】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、臨床結果の表示がまだ受信されていない複数の刺激パラメータの複数の値に対して機械学習を使用して１又は２以上の予想治療反応値を自動的に発生させる段階は、この被験者又は他の被験者の以前のデータに基づく訓練データセットを使用する。
【００２３】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、電気刺激器を被験者に対して試験することに基づく臨床結果の表示は、データリポジトリから受信される。
【００２４】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の初期提案セットは、以前の電気刺激器プログラミングセッションで収集されたデータを使用して決定される。
【００２５】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、複数の機械学習技術は、１又は２以上の予想治療反応値の複数の予想を発生させるために同時に展開され、複数の機械学習技術は、治療反応測定値の正確な予想を提供する機能に基づいて自動的に格付けされる。
【００２６】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の次の提案セットを自動的に発生させる段階は、１又は２以上の規則に基づいて刺激パラメータ値の可能なセットをランク付けすることによって次の提案セットを決定する。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、規則は、値の残りの可能な提案セットをランク付けする。これらの実施形態のうちの少なくとも一部では、規則は、いくつかの反復内の場所を再試行することに基づく規則、既に試験された刺激パラメータ値のセットに対する刺激パラメータ値の提案セットの数学的近接度に基づく規則、有害な副作用に至る刺激パラメータの値に基づく規則、及び／又は同じ刺激パラメータの値の間のステップサイズに基づく規則のうちの少なくとも１つを含む。
【００２７】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の次の提案セットは、リード上の次の近位接点を試験する前に副作用が非常に強くなるまで第１の接点に沿って試験することを意味する接点順序での各次の反復で決定される。本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の次の提案セットは、リードの主アクセスに沿って接点を選択的に選択して各選択的に選択された接点に対して他の刺激パラメータを変えることによって各次の反復で決定される。本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の次の提案セットは、患者のモデル又は空間検索アルゴリズムに基づいて各次の反復でランダムに決定される。本方法の少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータ値の次の提案セットは、複数の刺激パラメータの組み合わされた値の次の提案セットへのジャンプのサイズを変えることによって各次の反復で決定される。
【００２８】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、値限界が、複数の刺激パラメータのうちの少なくとも一部に対して定められる。
【００２９】
本方法の少なくとも一部の実施形態では、本方法は、指定許容範囲内である治療反応値、望ましい治療反応値に最も近い治療反応値、又は指定許容範囲内である何らかの治療反応値に対する最小のバッテリ使用を決定するための最速時間に基づいて最適反応を決定したと見なされる。
【００３０】
更に別の実施形態は、上述のシステム実施形態のうちのいずれかのパルス発生器フィードバック制御論理部の行為のいずれかを含む又は上述の方法実施形態のうちのいずれかの行為のいずれかを含む命令が格納されたコンピュータ可読媒体である。
【００３１】
少なくとも１つの実施形態では、コンピュータ可読媒体は、ＩＰＧの刺激態様に各々が影響を及ぼす複数の刺激パラメータの値の提案セットを自動的に発生させる段階、ＩＰＧの刺激パラメータを刺激パラメータ値の自動的に発生された提案セットに設定する段階、ＩＰＧが刺激パラメータ値の提案セットに設定された結果として１又は２以上の臨床反応値を受信する段階、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことによって刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階、ＩＰＧの刺激パラメータを刺激パラメータ値の自動的に発生された修正提案セットに設定する段階、及び１又は２以上の臨床反応値を受信する段階と、１又は２以上の機械学習エンジンを組み込むことによって刺激パラメータ値の修正提案セットを自動的に発生させる段階と、ＩＰＧの刺激パラメータを刺激パラメータ値の修正提案セットに設定する段階とを停止条件が到達されるか又は受信した１又は２以上の臨床反応値が指定許容範囲内の治療反応測定値に対応する値を示すまで又はそうでない限り反復する段階を含む方法を実行することによって患者に関連付けられた埋め込み式パルス発生器（ＩＰＧ）のプログラミング設定を自動的に決定するようにコンピュータプロセッサを制御する命令を含む。
【００３２】
少なくとも１つの実施形態では、媒体は、コンピュータシステム内のメモリである。
【００３３】
本発明の技術の非限定的かつ非包括的実施形態を以下の図面を参照して説明する。図面では、別途指定されない限り、様々な図の全体を通して類似の参照番号は類似の部分を指す。
【００３４】
本技術をより良く理解するために、添付図面と併せて読むべき以下の「発明を実施するための形態」を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】上述の技術による電気刺激システムの一実施形態の概略図である。
【図２】上述の技術による電気刺激リードの一実施形態の概略側面図である
【図３Ａ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｂ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｃ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｄ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｅ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｆ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｇ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図３Ｈ】上述の技術によるリング電極及びセグメント電極を含有するリードの遠位端の異なる実施形態の概略斜視図である。
【図４】上述の技術に従って電気刺激システムをプログラムするためのコンピュータシステムの一実施形態の概略ブロック図である。
【図５】上述の技術に従って電気刺激器プログラミング設定を決定するためのフィードバックループ刺激パラメータ制御システムに対する概略ブロック図である。
【図６Ａ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｂ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｃ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｄ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｅ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｆ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｇ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｈ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｉ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｊ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図６Ｋ】上述の技術に従ってフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータ決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示す図である。
【図７】上述の技術に従って電気刺激器プログラミング設定を決定するための例示的方法の例示的流れ図である。
【図８】試験する刺激パラメータ値の修正提案セットを予想治療反応値を使用して発生させる例示的方法の例示的流れ図である。
【図９】臨床効果マップ内の試験された場所値の例示的概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
本発明は、埋め込み式電気刺激システム、及びシステムを製造かつ使用する方法の分野に関する。本発明はまた、電気刺激デバイスのパラメータを探索及び／又は設定するために機械学習技術を使用して有利な刺激パラメータ値を自動的に決定するためのシステム及び方法に関する。
【００３７】
適切な埋め込み式電気刺激システムは、以下に限定するものではないが、リードの遠位端に１又は２以上の電極が配置され、リードの１又は２以上の近位端に１又は２以上の端子が配置された少なくとも１つのリードを含む。リードは、例えば、経皮リード、パドルリード、カフリード、又はリード上のあらゆる他の電極配置を含む。リードを有する電気刺激システムの例は、例えば、米国特許第６、１８１、９６９号明細書、第６、５１６、２２７号明細書、第６、６０９、０２９号明細書、第６、６０９、０３２号明細書、第６、７４１、８９２号明細書、第７、２４４、１５０号明細書、第７、４５０、９９７号明細書、第７、６７２、７３４号明細書、第７、７６１、１６５号明細書、第７、７８３、３５９号明細書、第７、７９２、５９０号明細書、第７、８０９、４４６号明細書、第７、９４９、３９５号明細書、第７、９７４、７０６号明細書、第８、１７５、７１０号明細書、第８、２２４、４５０号明細書、第８、２７１、０９４号明細書、第８、２９５、９４４号明細書、第８、３６４、２７８号明細書、第８、３９１、９８５号明細書、及び第８、６８８、２３５号明細書、及び米国特許出願公開第２００７／０１５００３６号明細書、第２００９／０１８７２２２号明細書、第２００９／０２７６０２１号明細書、第２０１０／００７６５３５号明細書、第２０１０／０２６８２９８号明細書、第２０１１／０００５０６９号明細書、第２０１１／０００４２６７号明細書、第２０１１／００７８９００号明細書、第２０１１／０１３０８１７号明細書、第２０１１／０１３０８１８号明細書、第２０１１／０２３８１２９号明細書、第２０１１／０３１３５００号明細書、第２０１２／００１６３７８号明細書、第２０１２／００４６７１０号明細書、第２０１２／００７１９４９号明細書、第２０１２／０１６５９１１号明細書、第２０１２／０１９７３７５号明細書、第２０１２／０２０３３１６号明細書、第２０１２／０２０３３２０号明細書、第２０１２／０２０３３２１号明細書、第２０１２／０３１６６１５号明細書、及び第２０１３／０１０５０７１号明細書に見出され、これらは全て引用により本明細書に組み込まれている。以下の説明では、経皮リードを例示することになるが、本明細書に説明する方法及びシステムは、パドルリード及び他のリードにも適用可能であることは理解されるであろう。
【００３８】
電気刺激（例えば、脳深部又は脊髄の刺激）のためのリードは、リング電極、リードの周囲に部分的にのみ延びるセグメント電極、又はいずれかの他のタイプの電極、又はそれらのあらゆる組合せとすることができる刺激電極を含む。セグメント電極は電極のセットで提供することができ、各セットは、特定の長手方向位置でリードの周方向に分散配置された電極を有する。例示の目的で、リード、システム、及び方法を脳深部刺激の用途に関連して本明細書で説明するが、リード、システム、及び方法のいずれも、脊髄刺激、末梢神経刺激、後根神経節刺激、又は他の神経、筋肉、及び組織の刺激を含めて、脳深部刺激以外の用途に使用することができることは理解されるであろう。
【００３９】
図１に移ると、電気刺激システム１０の一実施形態は、１又は２以上のリード１２と埋め込み式パルス発生器（ＩＰＧ）１４とを含む。システム１０はまた、外部遠隔制御器（ＲＣ）１６、臨床医プログラマー（ＣＰ）１８、外部試行刺激器（ＥＴＳ）２０、又は外部充電器２２のうちの１又は２以上を含むことができる。
【００４０】
ＩＰＧ１４は、必要に応じて１又は２以上のリード延長部２４を通して刺激リード１２に物理的に接続される。各リードは、アレイ状に配置された複数の電極２６を担持する。ＩＰＧ１４は、刺激パラメータのセットに従って例えばパルス電気波形（すなわち、時間的に連続する電気パルス）の形態で電気刺激エネルギを電極アレイ２６に送出するパルス発生回路を含む。埋め込み式発生器は、例えば、患者の体内で患者の鎖骨領域の下、又は患者の臀部又は腹腔内に埋め込むことができる。埋め込み式パルス発生器は、各チャネルからの電流刺激の大きさを制御するように独立にプログラマブルである８又は１６の刺激チャネルを有することができる。一部の実施形態では、埋め込み式パルス発生器は、８又は１６よりも多いか又は少ない刺激チャネル（例えば、４、６、３２、又はそれを超える刺激チャネル）を有することができる。埋め込み式パルス発生器は、リードの端子を受け入れるための１、２、３、４、又はそれを超えるコネクタポートを有することができる。
【００４１】
ＥＴＳ２０も、必要に応じて経皮リード延長部２８及び外部ケーブル３０を通して刺激リード１２に物理的に接続することができる。ＥＴＳ２０は、ＩＰＧ１４と同様なパルス発生回路を有することができ、刺激パラメータのセットに従って例えばパルス電気波形の形態で電気刺激エネルギを電極アレイ２６に送出する。ＥＴＳ２０とＩＰＧ１４の１つの違いは、ＥＴＳ２０は、多くの場合に与える予定の刺激に関する反応性を試験するために、神経刺激リード１２を埋め込んだ後かつＩＰＧ１４を埋め込む前に試験的に使用されるということである。ＩＰＧ１４に関して本明細書で説明するいずれの機能も、ＥＴＳ２０に関して同様に実行することができる。
【００４２】
ＲＣ１６を使用して、単一方向又は双方向無線通信リンク３２を通してＩＰＧ１４又はＥＴＳ２０と遠隔測定的に通信し、又はそれらを制御することができる。ＩＰＧ１４及び神経刺激リード１２が埋め込まれた状態で、ＲＣ１６を使用して単一方向又は双方向無線通信リンク３４を通してＩＰＧ１４と遠隔測定的に通信することができる。そのような通信又は制御により、ＩＰＧ１４をオン又はオフにし、異なる刺激パラメータセットでプログラムすることが可能になる。ＩＰＧ１４はまた、プログラムされた刺激パラメータを修正して、ＩＰＧ１４によって出力される電気刺激エネルギの特性を能動的に制御するように作動させることができる。ＣＰ１８は、臨床医のようなユーザに対して手術室及び経過観察セッションにおいてＩＰＧ１４及びＥＴＳ２０のための刺激パラメータをプログラムする機能を提供する。
【００４３】
ＣＰ１８は、無線通信リンク３６を通じてＲＣ１６を通してＩＰＧ１４又はＥＴＳ２０と間接的に通信することによってこの機能を実行することができる。これに代えて、ＣＰ１８は、無線通信リンク（図示せず）を通してＩＰＧ１４又はＥＴＳ２０と直接に通信することができる。ＣＰ１８によって提供される刺激パラメータはまた、ＲＣ１６をプログラムするのに使用され、そのために独立モードでの（すなわち、ＣＰ１８の助けを借りずに）ＲＣ１６の作動により、刺激パラメータを後で修正することができる。
【００４４】
簡潔にするために、ＲＣ１６、ＣＰ１８、ＥＴＳ２０、及び外部充電器２２の詳細は、本明細書ではこれ以上説明しない。これらのデバイスの例示的実施形態の詳細は、米国特許第６８９５２８０号明細書に開示されており、この特許は、引用により本明細書に明示的に組み込まれている。電気刺激システムの他の例は、米国特許第６、１８１、９６９号明細書、第６、５１６、２２７号明細書、第６、６０９、０２９号明細書、第６、６０９、０３２号明細書、第６、７４１、８９２号明細書、第７、９４９、３９５号明細書、第７、２４４、１５０号明細書、第７、６７２、７３４号明細書、第７、７６１、１６５号明細書、第７、９７４、７０６号明細書、第８、１７５、７１０号明細書、第８、２２４、４５０号明細書、及び第８、３６４、２７８号明細書、及び米国特許出願公開第２００７／０１５００３６号明細書、並びに上述の他の文献に見出すことができ、これらは全て引用によって組み込まれている。
【００４５】
図２は、電気刺激リードの一実施形態の例示的概略側面図である。図２は、リード１１０の遠位端部分に沿って少なくとも部分的にリードの周囲に配置された電極１２５と、リード１１０の近位端部分に沿って配置された端子１４５とを有するリード１１０を示している。リード１１０は、例えば、脳、脊髄、又は他の身体の器官又は組織のような刺激することが望ましい身体部分の近くに又はその中に埋め込むことができる。脳深部刺激に対する作動の一例では、脳内の望ましい位置へのアクセスは、頭蓋ドリル（一般的にバーと呼ばれる）で患者の頭蓋骨又は頭蓋に孔を穿孔し、硬膜又は大脳皮膜を凝固かつ切開することによって達成することができる。リード１１０は、スタイレット（図示せず）の助けを借りて頭蓋及び脳組織に挿入することができる。例えば、定位フレーム及びマイクロドライブモータシステムを使用して、リード１１０を脳内のターゲット場所に案内することができる。一部の実施形態では、マイクロドライブモータシステムは、完全に又は部分的に自動式とすることができる。マイクロドライブモータシステムは、１又は２以上の下記アクション：リード１１０を挿入する、リード１１０を前進させる、リード１１０を後退させる、又はリード１１０を回転させることを（単独で又は組み合わせて）実行するように構成することができる。
【００４６】
一部の実施形態では、ターゲットニューロンによって刺激された筋肉又は他の組織に結合された測定デバイス、又は患者又は臨床医に反応するユニットを埋め込み式パルス発生器又はマイクロドライブモータシステムに結合することができる。測定デバイス、ユーザ、又は臨床医は、刺激電極又は記録電極に対するターゲット筋肉又は他の組織による反応を示し、更にターゲットニューロンを識別し、刺激電極の位置決めを容易にすることができる。例えば、ターゲットニューロンが振戦を体験する筋肉に関する場合に、測定デバイスを使用して筋肉を観察し、例えば、ニューロンの刺激に反応して振戦の周波数又は振幅の変化を示すことができる。これに代えて、患者又は臨床医は、筋肉を観察してフィードバックを与えることができる。
【００４７】
脳深部刺激のためのリード１１０は、刺激電極、記録電極、又はその両方を含むことができる。少なくとも一部の実施形態では、記録電極を使用してニューロンが位置付けられた後で刺激電極をターゲットニューロンと位置合わせすることができるようにリード１１０は回転可能である。
【００４８】
刺激電極は、リード１１０の周囲に配置されてターゲットニューロンを刺激することができる。刺激電極は、リード１１０の長さに沿って電極の場所からどの方向にも等しく各電極から電流が放出されるようにリング形状とすることができる。図２の実施形態では、電極１２０のうちの２つがリング電極１２０である。リング電極は、典型的に、刺激電流がリード周りの限られた角度範囲だけから向けられることを可能にしない。しかし、セグメント電極１３０を使用して、刺激電流をリード周りの選択された角度範囲に向けることができる。定電流刺激を送出する埋め込み式パルス発生器と併せてセグメント電極を使用する場合に、リードの軸線周りの位置により正確に刺激を送出する電流ステアリングを達成することができる（すなわち、リードの軸線周りの半径方向位置決め）。電流ステアリングを達成するために、リング電極に加えて又はその代わりとしてセグメント電極を利用することができる。
【００４９】
リード１００は、リード本体１１０と、端子１４５と、１又は２以上のリング電極１２０と、セグメント電極１３０の１又は２以上のセット（又はあらゆる他の電極の組合せ）とを含む。リード本体１１０は、例えば、ポリマー材料のような生体適合性の非導電材料で形成することができる。適切なポリマー材料は、シリコーン、ポリウレタン、ポリウレア、ポリウレタン−ウレア、又はポリエチレンなどを含むがこれらに限定されない。体内に埋め込まれた状態で、リード１００は長期間にわたって身体組織と接触することができる。少なくとも一部の実施形態では、リード１００は、１．５ｍｍよりも大きくない断面直径を有し、０．５〜１．５ｍｍの範囲にあるものとすることができる。少なくとも一部の実施形態では、リード１００は、少なくとも１０ｃｍの長さを有し、リード１００の長さは、１０〜７０ｃｍの範囲にあるものとすることができる。
【００５０】
電極１２５は、金属、合金、導電性酸化物、又はあらゆる他の適切な導電性の生体適合性材料を使用して製造することができる。適切な材料の例は、白金、白金イリジウム合金、イリジウム、チタン、タングステン、パラジウム、又はパラジウムロジウムなどを含むがこれらに限定されない。電極は、生体適合性であり、かつ予期される使用期間にわたって作動環境で予期される作動条件下で実質的に腐食しない材料から製造されることが好ましい。
【００５１】
電極の各々は、使用又は非使用（オフ）のいずれかとすることができる。電極を使用する場合に、電極はアノード又はカソードとして使用され、アノード電流又はカソード電流を流すことができる。一部の事例では、電極は、ある期間アノードであり、ある期間カソードであることができる。
【００５２】
脳深部刺激リード及び他のリードは、セグメント電極の１又は２以上のセットを含むことができる。脳深部刺激又は他の刺激におけるターゲット構造は、典型的には遠位電極アレイの軸線に関して対称ではないので、セグメント電極は、リング電極よりも優れた電流ステアリングを提供することができる。これに代えて、リードの軸線を通る平面の片側にターゲットを位置付けることができる。半径方向に分割された電極アレイ（「ＲＳＥＡ」）を使用することにより、リードの長さに沿ってだけでなくリードの周囲でも電流ステアリングを実行することができる。これは、潜在的に他の組織の刺激を回避しながら正確な３次元ターゲット化と神経ターゲット組織への電流刺激の送出とを提供する。セグメント電極を有するリードの例は、米国特許第８、４７３、０６１号明細書、第８、５７１、６６５号明細書、及び第８、７９２、９９３号明細書、及び米国特許出願公開第２０１０／０２６８２９８号明細書、第２０１１／０００５０６９号明細書、第２０１１／０１３０８０３号明細書、第２０１１／０１３０８１６号明細書、第２０１１／０１３０８１７号明細書、第２０１１／０１３０８１８号明細書、第２０１１／００７８９００号明細書、第２０１１／０２３８１２９号明細書、第２０１２／００１６３７８号明細書、第２０１２／００４６７１０号明細書、第２０１２／００７１９４９号明細書、第２０１２／０１６５９１１号明細書、第２０１２／１９７３７５号明細書、第２０１２／０２０３３１６号明細書、第２０１２／０２０３３２０号明細書、第２０１２／０２０３３２１号明細書、第２０１３／０１９７４２４号明細書、第２０１３／０１９７６０２号明細書、第２０１４／００３９５８７号明細書、第２０１４／０３５３００１号明細書、第２０１４／０３５８２０８号明細書、第２０１４／０３５８２０９号明細書、第２０１４／０３５８２１０号明細書、第２０１５／００４５８６４号明細書、第２０１５／００６６２１０号明細書、第２０１５／００１８９１５号明細書、及び第２０１５／００５１６８１号明細書、及び米国特許出願第１４／５５７、２１１号明細書、及び第１４／２８６、７９７号明細書、及び米国仮特許出願第６２／１１３、２９１号明細書を含み、これらは全て引用によって本明細書に組み込まれている。
【００５３】
例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、又は１７以上のセグメント電極１３０を含めて、あらゆる数のセグメント電極１３０をリード本体１１０上に配置することができる。リード本体１１０の長さに沿ってあらゆる数のセグメント電極１３０を配置することができることは理解されるであろう。セグメント電極１３０は、典型的にリードの周囲に７５％、６７％、６０％、５０％、４０％、３３％、２５％、２０％、１７％、１５％、又はそれ未満だけ延びる。
【００５４】
セグメント電極１３０は、セグメント電極のセットにグループ分けすることができ、各セットは、リード１００の特定の長手方向部分でリード１００の周囲に配置される。リード１００は、セグメント電極の所与のセットにあらゆる数のセグメント電極１３０を有することができる。リード１００は、所与のセットに１、２、３、４、５、６、７、８、又は９以上のセグメント電極１３０を有することができる。少なくとも一部の実施形態では、リード１００のセグメント電極１３０の各セットは同数のセグメント電極１３０を含む。リード１００上に配置されたセグメント電極１３０は、リード１００上に配置されたセグメント電極１３０の少なくとも１つの他のセットとは異なる数の電極を含むことができる。
【００５５】
セグメント電極１３０は、サイズ及び形状が変わる場合がある。一部の実施形態では、セグメント電極１３０は全て同じサイズ、形状、直径、幅、又は面積、又はそれらのあらゆる組合せである。一部の実施形態では、各周方向のセットのセグメント電極１３０は（又はリード１００上に配置された全てのセグメント電極さえも）、サイズ及び形状が同一とすることができる。
【００５６】
セグメント電極１３０の各セットは、リード本体１１０の周りに実質的に円筒形状を成すようにリード本体１１０の周囲に配置することができる。セグメント電極の所与のセットの個々の電極間隔は、リード１００上のセグメント電極の別のセットの個々の電極間隔と同じか又は異なる場合がある。少なくとも一部の実施形態では、リード本体１１０の周囲に沿って各セグメント電極１３０間に等しい間隔、間隙、又は切欠きが配置される。別の実施形態では、セグメント電極１３０間の間隔、間隙、又は切欠きは、サイズ又は形状が異なる場合がある。別の実施形態では、セグメント電極１３０間の間隔、間隙、又は切欠きは、セグメント電極１３０の特定のセットに対して、又はセグメント電極１３０の全てのセットに対して均一とすることができる。セグメント電極１３０のセットは、リード本体１１０の長さに沿って不規則又は規則的な間隔で位置決めすることができる。
【００５７】
リング電極１２０又はセグメント電極１３０に取り付けられる導体ワイヤ（図示せず）は、リード本体１１０に沿って延びる。これらの導体ワイヤは、リード１００の材料を貫通して、又はリード１００によって定められた１又は２以上の内腔に沿って、又はその両方で延びることができる。導体ワイヤは電極１２０、１３０を端子１４５に結合する。
【００５８】
図３Ａ〜３Ｈは、セグメント電極３３０、任意的なリング電極３２０又は先端電極３２０ａ、及びリード本体３１０を有するリード３００の異なる実施形態を示している。セグメント電極３３０のセットの各々は、２つ（図３Ｂ）、３つ（図３Ｅ〜３Ｈ）、又は４つ（図３Ａ、３Ｃ、及び３Ｄ）、又は例えば３つ、５つ、６つ、又は７以上のあらゆる他の数のセグメント電極を含む。セグメント電極３３０の組は、互いに位置合わせする（図３Ａ〜図３Ｇ）又は互い違いに配置することができる（図３Ｈ）。
【００５９】
リード１００がリング電極１２０とセグメント電極１３０の両方を含む場合に、リング電極１２０及びセグメント電極１３０はあらゆる適切な構成で配置することができる。例えば、リード１００が２つのリング電極１２０と２セットのセグメント電極１３０とを含む場合に、リング電極１２０は、２セットのセグメント電極１３０と隣接することができる（例えば、図２、３Ａ、及び３Ｅ〜３Ｈを参照、リング電極３２０及びセグメント電極３３０）。これに代えて、２セットのリング電極１２０を２セットのセグメント電極１３０に対して近位に配置することができ（例えば、図３Ｃ参照、リング電極３２０及びセグメント電極３３０）、又は２セットのリング電極１２０を２セットのセグメント電極１３０に対して遠位に配置することができる（例えば、図３Ｄ参照、リング電極３２０及びセグメント電極３３０）。リング電極の１つは先端電極とすることができる（図３Ｅ及び図３Ｇの先端電極３２０ａ参照）。他の構成も同様に可能であることが理解されるであろう（例えば、交互的なリング電極とセグメント電極など）。
【００６０】
セグメント電極１３０の場所を変えることにより、ターゲットニューロンの異なる範囲を選択することができる。例えば、図３Ｃの電極配置は、神経ターゲットがリード本体１１０の遠位先端により近いと医師が予期する場合に有用とすることができ、一方、図３Ｄの電極配置は、神経ターゲットが先端本体１１０の近位端により近いと医師が予期する場合に有用とすることができる。
【００６１】
リング電極１２０とセグメント電極１３０のあらゆる組合せをリード１００上に配置することができる。例えば、リードは、最初のリング電極１２０と、各セットが４つのセグメント電極で形成された２セットのセグメント電極と、リードの端部にある最後のリング電極とを含むことができる。この構成を単に１−４−４−１構成（図３Ａ及び３Ｅ、リング電極３２０及びセグメント電極３３０）と呼ぶことができる。この略記法で電極を参照すると有利である場合がある。従って、図３Ｃの実施形態を１−１−４−４と呼ぶことができ、一方、図３Ｄの実施形態を４−４−１−１構成と呼ぶことができる。図３Ｆ、３Ｇ、及び３Ｈの実施形態は、１−３−３−１構成と呼ぶことができる。他の電極構成は、例えば、４セットのセグメント電極がリード上に配置される２−２−２−２構成、及び各々が４つのセグメント電極を有する２セットのセグメント電極がリード上に配置される４−４構成を含む。図３Ｆ、図３Ｇ、及び図３Ｈの１−３−３−１電極構成は、２セットのセグメント電極を有し、各セットは、２つのリング電極（図３Ｆ及び３Ｈ）又は１つのリング電極及び１つの先端電極（図３Ｇ）に隣接するリードの周囲に配置された３つの電極を含む。一部の実施形態では、リードは１６個の電極を含む。１６電極のリードに対して可能な構成は、４−４−４−４、８−８、３−３−３−３−３−１（及びこの構成の並び替えの全て）、及び２−２−２−２−２−２−２−２を含むがこれらに限定されない。
【００６２】
限定するものではないが、全てが引用により本明細書に組み込まれている米国仮特許出願第６２／１１３、２９１号明細書、米国特許出願公開第２０１２／０１９７３７５号明細書及び第２０１５／００４５８６４号明細書に開示するものを含めて、セグメント電極及び／又はリング電極のあらゆる他の適切な配置を使用することができる。一例として、セグメント電極が互いに対して螺旋状に配置される配置である。一実施形態は、二重螺旋を含む。
【００６３】
１又は２以上の電気刺激リードを患者の体内（例えば、患者の脳又は脊髄）に埋め込んで、周囲の組織を刺激するのに使用することができる。リードは埋め込み式パルス発生器（図１のＩＰＧ１４など）に結合されている。埋め込みの後、臨床医は、臨床医プログラマー、遠隔制御器、又は他のプログラミングデバイスを使用して埋め込み式パルス発生器をプログラムすることになる。少なくとも一部のプログラミング技術に従って臨床医は刺激プログラムのための刺激パラメータを入力し、刺激プログラムは患者を刺激するのに使用される。臨床医は患者の反応を観察する。少なくとも一部の例では、臨床医は、患者に対して身体のどの部分が冒されているか、刺激効果がどの程度強いか、副作用又は悪影響があるか否かのような刺激の効果に関する情報を説明する、評価する、又は他に提供するように求める。
【００６４】
少なくとも一部の事例では、臨床医は患者から遠隔である場合がある。例えば、臨床医は、別の部屋、治療施設又は療養施設、市、州、又は別の国にさえいることができる。それにより、熟練した臨床医は、彼らの移動又は時間の損失なしで臨床医から遠隔の患者と対話することが可能になるので有利であるとすることができる。別の例として、手術後に患者を家に帰すことができ、臨床医は、患者が家にいる間にデバイスを遠隔でプログラムすることができる。
【００６５】
しかし、そのような遠隔プログラミングは、例えば、限られた帯域幅、言語障害のある患者、聴覚障害のある患者、臨床医とは異なる言語を話す患者、患者と臨床医間の電話又はビデオ接続中のノイズ、補聴器に起因する患者の難聴のような困難に直面する場合がある。
【００６６】
更に、（図１のＩＰＧ１４をプログラムすることによるような）電気刺激システムをプログラムするための既存の技術は、特定の可能なプログラミングパラメータを探索するだけの面倒な試行錯誤過程である。複数の独立した電流源及び複雑なリード形状の導入の場合に、どのパラメータを操作し、それらをどのようにプログラムするかの検索は、表現して視覚化すると共に設定して追跡することがより困難になる。
【００６７】
従って、少なくとも一部の事例では、患者からフィードバックを取得し、機械学習技術を使用して新しい刺激パラメータ値を発生させ、それらを試験してパラメータ値がより望ましい治療反応をもたらしたか否かを決定する本明細書に説明するような半自動化又は全自動化システムを使用して埋め込み式パルス発生器（又は他の脳深部刺激デバイス）をプログラムすることが望ましい場合がある。この処理は、指定許容範囲内の治療反応をもたらす刺激パラメータ値が決定されるまで又は停止条件が到達されるまで反復される。得られたフィードバックを機械学習技術と併せて使用して、患者に対してより良い結果、デバイスのより高速なプログラミング、バッテリ寿命の増大を潜在的に提供するパラメータ値に関する刺激パラメータ空間を探索し、及び／又は複数の独立した電流源及び指向性リードを制御する。どのパラメータが指定許容範囲内に又は他の潜在的に指定可能なパラメータ（最小のバッテリ使用量と最速の即効性とを有するものなど）内に治療反応をもたらすかを決定する段階は、「最適な」刺激パラメータ値を見出す段階とも呼ばれる。
【００６８】
一部の事例では、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは完全に自動式であり、刺激パラメータ値の変化に対する反応は、患者に関連付けられた１又は２以上のセンサから得られる。センサを有することにより、潜在的に主観的な患者のフィードバック入力に依存するのではなく、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムによって反応を直接にモニタすることが可能になる。この自動化システムは、患者からの観測対象物（又は他の患者データ）及び１セットの規則に基づいて新しいパラメータ値を知的に選択することを試みる機械学習ベースの制御システムにフィードバックループを提供する。機械学習技術を使用する脳深部刺激器のフィードバックループプログラミングは、図５〜８に関してより詳細に説明する。本明細書ではシステム及び方法の一例として脳深部刺激を使用するが、本発明のシステム及び方法は、脊髄刺激、末梢神経刺激、及び器官刺激などを含むがこれらに限定されない他の刺激技術に使用することができることは理解されるであろう。
【００６９】
少なくとも１つの実施形態では、図５〜８に説明するようなフィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、電極のタイプ（例えば、リング又はセグメント）と共にリード上の電極場所を考慮することができる。これらの異なるタイプの電極は、最適パラメータ値を決定する時に刺激パラメータ空間の探索に複雑さを引き起こす。制御システムが、試験するパラメータ値の次のセットを探索するために刺激パラメータ空間内をどのように移動するかを決定する時に、このシステムは、リング電極からセグメント電極へ、リング電極からリング電極へなどとは異なる方法でセグメント電極間を移動する。従って、リード上に存在可能な異なるタイプの電極は、例示的刺激パラメータフィードバックループ制御システムによる異なる計算及び決定をもたらすことができる。
【００７０】
少なくとも一部の事例では、治療医は、療法の有効性を改善するために刺激パラメータ（刺激のための電極接点のどの１又は２以上を使用するかのような）、刺激パルス振幅（使用する刺激器に応じて電流又は電圧の振幅のような）、刺激パルス幅、又は刺激周波数など（又はそれらのあらゆる組合せ）を特定の患者に対して調整したいと望む場合がある。
【００７１】
従来の電気刺激（脳深部刺激又は脊髄刺激など）で行われるプログラミング手順は、多くの場合に初期セッションで行われ、少なくとも一部の事例ではその後のセッションで行われる。この手順は、例えば、刺激パラメータの異なるセット（選択する電極の変化と共に振幅、持続時間、パルス周波数のような異なる電気的パラメータを含むことができる）を試験する段階と、有益な治療上の効果又は望ましくない副作用がある時に注釈を加える段階とを伴う場合がある。少なくとも一部の実施形態では、臨床医は、各電極を個別に試験し、刺激振幅の異なる値又は他の刺激パラメータに対応するリード上の各電極に関する治療上の／有益な効果及び副作用を記録する単極精査を行う。臨床医はまた、２又は３以上の電極を使用して２極又は多極精査を実施する場合がある。
【００７２】
これら従来の方法とは対照的に、本明細書に説明するフィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、情報（例えば、どの刺激パラメータをどの値に設定するか）を提供するのに使用することができ、又はデバイスをプログラムしながら刺激パラメータを構成するために刺激システムの別の構成要素に統合することができる。例えば、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、プログラミングソフトウエア（ＩＰＧソフトウエアなど）と統合することができる。更に、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムを臨床反応ソフトウエアに統合して、観察された（又は検出された）臨床反応に基づいて推奨値又は新しい設定値を提供することができる。少なくとも一部の実施形態では、刺激パラメータフィードバックループ制御システム、プログラミングソフトウエア、及び臨床反応ソフトウエアは全て統合される。
【００７３】
これらのシナリオのうちの少なくとも一部では、臨床医は、プログラミング中に患者をモニタし、データ（刺激パラメータ値など）を別デバイスに転送するためにフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用することができ、又は関与しなくてもよく、すなわち、臨床医が不在でも、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータを決定し、患者のデバイスを設定することができる。
【００７４】
全てのそのような刺激システムの一般的な環境内へのフィードバックループ刺激パラメータ制御システムの場所の置換及び臨床医の関与する程度が考えられている。
【００７５】
図４は、刺激パラメータフィードバックループ制御システムのソフトウエア、ハードウエア、又はファームウエア実施形態を実行するためのコンピュータデバイス４００の一実施形態を示している。コンピュータデバイス４００は、プロセッサ４０２とメモリ４０４、ディスプレイ４０６、及び入力デバイス４０８を含む。必要に応じて、コンピュータデバイス４００は、電気刺激システム４１２（図１のシステム１０など）に接続するか又は他にそれと統合することができる。例えば、一部の実施形態では、コンピュータデバイス４００は、臨床医プログラマー１８（図１）、遠隔制御器１６（図１）、又は外部試行刺激器２０（図１）の一部のような電気刺激システム４１２の一部である。別の実施形態では、コンピュータデバイス４００は、電気刺激システム４１２から分離している。
【００７６】
コンピュータデバイス４００は、コンピュータ、タブレット、モバイルデバイス、又は情報を処理するためのあらゆる他の適切なデバイスとすることができる。コンピュータデバイス４００は、ユーザに対してローカルとすることができ、又はプロセッサ４０２又はメモリ４０４の一方又は両方（又はその一部分）を含むコンピュータに対してローカルではない構成要素を含むことができる。例えば、一部の実施形態では、ユーザは、ローカルではないプロセッサ又はメモリに接続された端末を作動させることができる。
【００７７】
コンピュータデバイスの他の例は、腕時計、リストバンド、又はスマートフォンなどを含むことができる。そのようなコンピュータデバイスは、臨床医プログラマー１８（図１）、遠隔制御器１６（図１）、外部試行刺激器２０（図１）、又はＩＰＧ１４（図１）のような電気刺激システムの他の構成要素と無線通信することができる。そのようなデバイスはまた、疼痛、鬱病、刺激効果又は副作用、又は認知機能などを識別するか又は採点するための患者に関する一般的な活動レベル又は現在の問い合わせ又は検査のような患者情報を収集するのに役に立つ場合がある。一例を挙げれば、デバイスは、例えば、アルツハイマー病をモニタするために認知機能について定期的な検査（例えば、毎日）を受けるように患者に依頼することができる。そのようなデバイスはまた、例えば、振戦又は心拍数などのような療法に対する患者の反応を感知するのに使用することができる。デバイスは、臨床医プログラマー１８（図１）、遠隔制御器１６（図１）、外部試行刺激器２０（図１）、又はＩＰＧ１４（図１）と通信し、以下で説明する閉ループアルゴリズムを使用して刺激パラメータに対する修正を指示することができ、この閉ループアルゴリズムは、デバイス又はＩＰＧ上にあるものとすることができる。このデバイスは、プログラミングセッション中にのみ着用するために患者に与えることができ、又は常時着用して継続的に刺激パラメータに対して調整を行うことができる。刺激パラメータを修正するために、このアルゴリズムは、ＩＰＧ及び一部の事例では評価デバイス（例えば、リストバンド又は腕時計）に接続された患者の電話上にあるものとすることができる。これらのデバイスはまた、情報を記録して臨床医に送信するのに使用することができる。
【００７８】
コンピュータデバイス４００は、ユーザに対してローカルであるか又はユーザに対してローカルではないか又はそのコンピュータデバイスの他の構成要素とすることができる１又は２以上のハードウエアプロセッサを含めてあらゆる適切なプロセッサ４０２を利用することができる。プロセッサ４０２は、そのプロセッサに与えられた命令を実行するように構成される。
【００７９】
あらゆる適切なメモリ４０４をコンピュータデバイス４０２に使用することができる。メモリ４０４は、コンピュータ可読媒体の１つのタイプ、すなわち、コンピュータ可読ストレージ媒体を示している。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータのような情報を格納するためにあらゆる方法又は技術を使用して実施される不揮発性、非一時的、着脱可能、及び着脱不能な媒体を含むことができるがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体の例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（「ＤＶＤ」）又は他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、又は望ましい情報を格納するのに使用できてコンピュータデバイスによってアクセス可能なあらゆる他の媒体を含む。
【００８０】
通信方法は、別のタイプのコンピュータ可読媒体、すなわち、通信媒体を提供する。通信媒体は、一般的に、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータを搬送波、データ信号、又は他の伝送機構のような変調データ信号に具現化し、かつあらゆる情報配信媒体を含む。用語「変調データ信号」及び「搬送波信号」は、その特性の１又は２以上が情報、命令、及びデータなどを信号内に符号化するような方式で設定又は修正された信号を含む。一例として、通信媒体は、ツイストペア、同軸ケーブル、光ファイバ、導波管、及び他の有線媒体のような有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信、及び他の無線媒体のような無線媒体とを含む。
【００８１】
ディスプレイ４０６は、モニタ、スクリーン、又はディスプレイなどのようなあらゆる適切な表示又は提示デバイスとすることができ、かつプリンタを含むことができる。入力デバイス４０８は、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、トラックボール、ジョイスティック、音声認識システム、又はそれらのあらゆる組合せなどとすることができる。別の入力デバイス４０８は、臨床医がそこから患者を観察することができるカメラとすることができる。更に別の入力装置４０８は、患者又は臨床医が応答又は質問を与えることができるマイクロフォンである。
【００８２】
電気刺激システム４１２は、例えば、図１に示す構成要素のいずれかを含むことができる。電気刺激システム４１２は、有線又は無線接続を通してコンピュータデバイス４００と通信することができ、又はこれに代えて又はこれに加えて、ユーザは、コンピュータ可読媒体を使用して又は何らかの他の機構によって電気刺激システム４１２とコンピュータデバイス４００間に情報を提供することができる。図示のように、一部の実施形態では、コンピュータデバイス４００は、例えば、ＩＰＧ、ＣＰ、ＲＣ、ＥＴＳ、又はそれらのあらゆる組合せのような電気刺激システムの一部を含むことができる。
【００８３】
図５は、例示的フィードバックループ刺激パラメータ制御システムの例示的ブロック図である。少なくとも一部の実施形態では、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム（ＦＬＳＣＰＣＳ）５００は、脳深部刺激器コントローラ５０５（図１のＩＰＧ１４又はＥＴＳ２０など）を設定するためにパラメータを決定して送信する（５０４）パルス発生器フィードバック制御論理部５０１を含む。次に、脳深部刺激器コントローラ５０５は、ＩＰＧが埋め込まれた患者５０６に異なる効果を潜在的にもたらす様々なリード（図２のリード１００又は図３Ａ〜３Ｈのリード３００など）の刺激パラメータを修正する。患者５０６は、臨床反応値５０８として報告されるフィードバックをパルス発生器フィードバック制御論理部５０１に提供する。一部の実施形態では、患者５０６は、臨床反応値５０８としてパルス発生器フィードバック制御論理部５０１に送信されるフィードバックをセンサ５０７を通して自動的又は半自動的に提供する。制御論理部５０１は、次に、受信したフィードバック５０８に基づいて及び１又は２以上の機械学習エンジン５０２によって実行されるモデルに基づいて刺激パラメータ５０３の値を調節する。次に、制御論理部５０１は、これらの調節された（新しい又は修正された）刺激パラメータ値を送信し（５０４）、患者５０６に埋め込まれたリードの刺激パラメータを調節値に修正するためにコントローラ５０５を更に設定する。次にフィードバック制御ループは、最適、望ましい、又は許容可能と見なされる結果に達するまで、又は反復回数又はプログラミングセッションに費やされた時間などのような他の何らかの停止条件が到達されるまで続く。結果は、それが特定の閾値又は試験（例えば、患者に対してより良い結果、デバイスのより高速なプログラミング、バッテリ寿命の増加、及び／又は複数の独立した電流源及び指向性リードの制御）を満たす場合に最適、望ましい、又は許容可能と見なすことができる。
【００８４】
一部の実施形態では、臨床反応値５０８は、試験の行われた時間に応じて重み付けすることができる。少なくとも一部の患者又は少なくとも一部の試験手順について、患者の疲労は時間と共に生じ、臨床反応値（患者から、臨床医から、又はセンサから得られるかを問わず）を低減する又は他に変化させる場合がある。例えば、最近の臨床反応値５０８はそれ以前の臨床反応値よりも高く重み付けすることができるが、それは、これらの最近の試験では患者の疲労が類似の量で存在するために、最近の臨床反応値が、調節される刺激パラメータに対する臨床反応をより予想可能にするものだからである。重みの例は、以下に限定するものではないが、１．０５〜１．５の範囲の値とすることができる。
【００８５】
少なくとも一部の実施形態では、ＦＬＳＰＣＳ５００は、単独で実行することができ、コントローラに接続されないことに注意されたい。そのような場合に、ＦＬＳＰＣＳ５００を使用して、単にプログラミングパラメータを決定して提案し、パラメータ空間を視覚化し、潜在的なパラメータを試験するなどを行うことができる。
【００８６】
少なくとも一部の実施形態では、機械学習エンジン５０２は、脳深部刺激器コントローラ５０５をプログラムするための値を選択するようにフィードバックループ刺激パラメータ制御システム（又はシステムのユーザ）が考えられる刺激パラメータ空間を探索するのを容易にする。例えば、単純ベイズ分類器、サポートベクトル機械（ＳＶＭ）、アンサンブル分類器、ニューラルネットワーク、カルマンフィルタ、回帰分析器などを含めて、教師あり又は教師なしのあらゆるタイプの機械学習エンジンをフィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００に組み込むことができる。ＦＬＳＣＰＣＳ５００における機械学習エンジン５０２の役割は、刺激パラメータ空間をより有効かつより効率的に探索して最適、望ましい、又は許容可能な結果を発生させる時に（例えば、臨床医を）助けるように様々な刺激パラメータ値に対する結果を予想することである。すなわち、機械学習エンジン５０２は、一般的に、データのモデルを発生させるためにデータによって自身を訓練する。（教師あり機械学習では、データが先験的に既知であり、教師なし機械学習では、既知の初期構造なしでデータからモデルが導出される。）導出されたデータモデルを使用して、エンジン５０２は、既に「知っている」ことに基づいて新しい未知のデータに関する情報を予想し、又はそのデータを分類することができる。
【００８７】
この事例では、機械学習エンジン５０２は、刺激パラメータ値のセットの結果を予想するのに使用されるモデルを構築する。刺激パラメータ値のセットは、各刺激パラメータを決定するための値を定める。例えば、電流振幅及び接点場所が探索又は調節される刺激パラメータである場合に、刺激パラメータ値のセットは、値の群、すなわち、振幅のための１つ、及び接点場所を説明する（分割された接点は、ｘ，ｙ，ｚ方向成分と共にリードの軸線上の位置を有することができる）ための１又は２以上である。刺激パラメータ値の各セットの結果は、更に、特定の基準を満たす場合に「最適」であると見なすことができる。最適結果メトリックは、予め指定されるか又は設定可能（可変）であり、以下のような属性を指すとすることができる：１）結果までの時間、すなわち、最速の最適な結果（同じ臨床反応での複数の結果を仮定する）、２）最良の結果、すなわち、選択されたパラメータセット内で可能な限り最良の臨床結果（大域的対局所的な最適設定）、及び／又は３）バッテリ節約、すなわち、最少のバッテリ使用量での最適な結果（同じ臨床反応を伴う複数の結果を仮定する）。
【００８８】
一部の実施形態では、機械学習エンジン５０２は、画像データを利用して値の次のセットの選択を通知することができる。これは、かなり平坦なパラメータ空間の領域にいることにアルゴリズムが気付き、次の段階の選択が患者の反応だけからは明らかでない場合に特に有用となると考えられる。どの方向が次の段階に対するより良い選択になる可能性があるかをアルゴリズムに通知するプライアと共に、患者の脳内のリード場所に関する情報を提供する画像データは、より速い収束に至ることができる。
【００８９】
一部の実施形態では、機械学習エンジン５０２は、エンジンがこれまでに「学習」したことに基づいて、未試験のパラメータ値に対して予期される結果を決定し、試験する次のセットの値に対する推奨値を提供する。ここで試験とは、脳深部刺激コントローラ５０５を設定する最適なパラメータを見出すのに必要とされる反復試験を指す。試験する次のセットの値に対する推奨値は、決定され予期される結果のいずれが指定された（決定された、選択された、事前に選択されたなど）判断基準（例えば、規則、経験則、及び因子など）を満たすかに基づいている。例えば、考慮される規則は、以下のファクタを含むことができる：次のセットの値が、試験された過去１０個の設定のうちの１つとすることができない、又は以前試験された設定に近すぎる可能性がない。追加のそのような規則の例は、図７及び８に関連して説明される。従って、機械学習エンジン５０２を有するパルス発生器フィードバック制御論理部５０１は、これまで学習したこと及び（必要に応じて）最適な結果をより効率的に達成することに寄与する様々な規則及び／又は経験則に基づいて刺激パラメータ空間を体系的に探索するのに使用される。
【００９０】
未試験のパラメータ値（のセット）に対して予期される結果を決定する処理は、機械学習のために他のデータの使用を伴う場合がある。例えば、同じ患者に対する他のプログラミングセッションからのデータ及び他の患者からのデータを使用して機械学習エンジン５０２を訓練することができる。一部の実施形態では、以前のデータを使用しなくてもよい。この場合に、機械学習エンジン５０２は、この患者から学習したデータを１つの特定の設定でのみ使用することになる。別の実施形態では、同じ患者からではあるが以前のセッションからのデータを使用することができる。一部の実施形態では、全セッションからの全患者データを使用することができる。一部の実施形態では、リード場所情報（解剖学的構造に対する空間内リード場所の知識）を利用する全患者データを使用することができる。他の異なる組合せも可能である。
【００９１】
このデータを機械学習目的に使用するために、データは最初に浄化され、必要に応じて変換され、次にモデル化される。一部の実施形態では、刺激の中心点、最大半径、又は刺激場の広がりなどを含めて、指向性リードと共に使用するなどのために新しい変数が導出される。欠けているデータの補完及び寸法縮小のようなデータの浄化及び変換技術を使用してモデリングのためのデータを準備することができる。使用する以前のデータがない場合に、この段階は不要である場合がある。（システム５００によって多くのデータが観察される時にモデルが構築される。）
【００９２】
一部の実施形態では、刺激パラメータデータを当て嵌めるために以下のような（これらを非限定的に含む）様々なタイプのモデルを使用することができる：
１．関数ベースのモデル（スプライン、ウェーブレット、カーネル回帰、加法モデル、一般化加法モデルなど）；
２．空間モデル又は時空間モデル（バリオグラム、動的又は静的モデル、ランダムフィールド、コピュラなど）；
３．時系列モデル（自己回帰、移動平均、分散自己回帰モデル、及びその変形、すなわち、ＡＲＭＡ、ＶＡＲＭＡ、ＶＡＲＭＡＸ、ＡＲＩＭＡ、ＧＡＲＣＨなど）；
４．潜在変数モデル（ファクタ分析、構造方程式モデリング、隠れマルコフモデルなど）；
５．グラフモデル（有向非巡回グラフ、ベイジアンネットワーク、無向グラフなど）；
６．他のモデル（線形又は非線形回帰、混合モデル、階層モデルなど）。
これに加えて、１よりも多いものが使用される場合に、各機械学習エンジン５０２は、（必要ではないが）互いに異なるタイプを使用してそれ自身のモデルを導出することができる。この場合に、論理部５０１は、各機械学習エンジン５０２に対して試験する刺激パラメータ値の次のセットの推奨に関してそれ自身の結論に至らせることができる。一部の事例では、機械学習エンジン５０２は、そうではないエンジンによって決定されたものよりも潜在的に高く重み付けされた最適な回答を過去に提供してきたエンジンによる推奨を使用して推奨について「投票」することができる。他の変形及び他の投票方式が可能である。
【００９３】
機械学習エンジン５０２はまた、予想される結果が最適な結果メトリックを満たす最善の方法を決定するように要求される場合がある。これを行うために、一部の実施形態では、以下を含む様々な異なる最適化技術を使用することができる：
１．モデルをデータに当て嵌めるのに使用される最適化アルゴリズム及び推定手順の全て（例えば、勾配降下法、カルマンフィルタ、マルコフ連鎖、モンテカルロ法など）；
２．探索のために再定式化された最適化アルゴリズム（例えば、模擬焼き鈍し）；
３．空間補間（例：クリギング、逆距離加重法、自然近傍法など）；
４．最適化処理を助ける補足的な方法（例：変数選択、正則化、交差アッセイなど）；
５．検索アルゴリズム（例えば、「黄金分割」探索、二分探索など）。
これらの技術を使用して、機械学習エンジン５０２は、刺激パラメータ値のセットに対する特定の予想される結果が例えば最速最適な結果、可能な限り最良の臨床結果、又はバッテリ使用量が最も少ない最適な結果であるか否かを決定することができる。
【００９４】
言及したように、一部の実施形態では、最適化アルゴリズムとして黄金分割探索を使用して、予想された結果が最適な結果メトリックを満たすか否かを決定することができる。黄金分割探索は次のように実行される：
−最初に１つの次元で、次に次の次元で探索する；
−探索次元が部分に分割され、相対的な臨床スコアが空間の除外部分を決定し、探索が反復的に続く；
−検索範囲及び／又はイプシロン値は、理想場所に近づくものとして適応可能である；
−円筒形リードの場合に、次元は、典型的に振幅と接点場所であり、指向性リードの場合に、回転角度を追加することができる。
他の実施形態は、他のタイプの検索及び／又は最適化アルゴリズムをサポートすることができる。一部の実施形態では、結果の最適化は、許容可能な結果の初期検索と同時に実行することができ、又は異なる時間に実行することができる。
【００９５】
言及したように、パルス発生器フィードバック制御論理部５０１を使用して、ＩＰＧが埋め込まれた患者５０６に異なる効果を潜在的にもたらす様々なリードの異なるタイプの刺激パラメータを検索して設定する（及び／又は視覚化する及び／又は試験する）ことができる。フィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００の実施形態は、以下のうちの１又は２以上を含めて、設定する様々な異なる刺激パラメータをサポートすることができる：
１．接点構成／極性
ａ．単極子のみ、すなわち、単接点カソードのみを使用する
ｂ．単極子と断片化、すなわち、単接点カソード又は２つの隣接する接点カソード（例えば、その電極をオン／オフして電流をステアリングする）を使用する
ｃ．双極子のみ、すなわち、隣接する接点をアノード−カソードとして使用し、全ての可能な組合せを検索する
ｄ．あらゆる可能な設定、すなわち、アノードを含む所与のシステムに関して全ての可能な設定
２．パルス幅
ａ．単一パルス幅、すなわち、検索全体に対して単一パルス幅のみを使用する（例えば、６０μｓ、３０μｓ）
ｂ．複数のパルス幅、すなわち、様々なパルス幅間で検索を行うことができる
３．周波数
ａ．単一周波数、すなわち、検索全体に対して単一周波数のみを使用する（例えば、１３０Ｈｚ）
ｂ．複数の周波数、すなわち、様々な周波数間で検索を行うことができる
４．振幅
ａ．単一振幅、すなわち、検索全体に対して単一振幅のみを使用する
ｂ．複数の振幅、すなわち、様々な振幅で検索を行うことができる
【００９６】
これらの可能な刺激パラメータが与えられると、ＦＬＳＰＣＳ５００は、異なる順序で、異なる増分で、及び特定の範囲に限定してパラメータ空間を動き回ることができる。すなわち、ＦＬＳＣＰＣＳ５００の一部の実施形態では、試験する増分段階を決定する技術は、以下の１又は２以上を含むことができる（組合せが意味を成す場合に組合せで）：
１．基本的な単極精査、すなわち、副作用が非常に強くなるまで単接点に沿って進み、次に隣接制御へ進む
２．ステアリング、すなわち、接点を選択し、治療上の効果が見られるまで振幅を増大させ、リードの主軸線に沿ってステアリングする（上下及び周りに移動する、すなわち、リードを一周する）
３．モデルベース、すなわち、以前のパラメータ又は以前の患者の経験に基づいて、モデルによって選択されたパラメータに従って次の段階を選択する
４．ランダム、すなわち、次の段階をランダムに選択する；空間全体又は候補の部分集合（セッションの開始時に使用して空間を検索し、次に他の手法の１つに移ることができる）の中にあるものとすることができる
５．空間検索アルゴリズム、すなわち、最適化検索アルゴリズムを使用して刺激パラメータ空間を進み、最適設定を見出す。
一部の実施形態では、ステップサイズ制限には以下を含むことができる：
１．制限なし、すなわち、あらゆるパラメータの組合せを試験することができる
２．前の段階に基づくステップサイズ制限
３．以前の全検索点に基づくステップサイズ制限
４．既に行われた段階数に基づくステップサイズ制限。
一部の実施形態では、検索範囲制限は、以下の１又は２以上を含むことができる（組合せが意味を成す場合に組合せで）：
１．制限なし、すなわち、あらゆるパラメータの組合せを試験することができる
２．振幅制限、すなわち、特定の振幅までしか試験することができない
３．電荷制限、すなわち、特定の振幅＊パルス幅の制限値までしか試験することができない
４．定められた制限、すなわち、医師／臨床医は単極精査様の検索を行って、各接点で副作用境界を識別する；これらは後で検索範囲の入力として使用される。
増分、増分サイズ、検索範囲制限、又はパラメータ空間を動き回ることに影響を与える他パラメータの様々な組合せを組み込むことができる。
【００９７】
これに加えて、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００は、ユーザが刺激パラメータのうちの１又は２以上に検索範囲制限を設けることを可能にし、システムがパラメータを検索するその刺激パラメータに関する範囲を制限する。例えば、ユーザは、どの電極が刺激に使用することができるかを限定することができ、又は振幅又はパルス幅を特定の範囲に又は選択した最大値又は最小値に限定することができる。一例として、埋め込み部位に基づいて、ユーザは、最遠位及び最近位電極が適切な刺激を発生させる可能性が低いことを知っており、ユーザは電極の範囲を制限してこれら２つの電極を除外する。
【００９８】
セグメント電極を有するリードについては、電極の組合せと各電極に関する様々な振幅とが可能な場合にパラメータ選択の可能性の数は非常に大きくなる可能性がある。セグメント電極を有するリードを使用する一部の実施形態では、刺激に使用する電極の選択は、完全指向性選択（すなわち、単一セグメント電極のみの選択）及び完全同心円選択（すなわち、セグメント電極の単一セット内の全電極が同じ振幅で作動する）に制限することができる。別の実施形態では、パラメータ空間を通る初期の移動は、完全指向性選択及び完全同心円選択に制限することができる。これらの制限を使用して刺激パラメータのセットが特定された後で、刺激パラメータを更に最適化するために、刺激パラメータの特定されたセット内の選択に近い他の可能性に対して電極選択の変形を広げることができる。
【００９９】
一部の実施形態では、変化させる刺激パラメータの数とそれらの変化の範囲とを制限することができる。例えば、一部の刺激パラメータ（例えば、電極の選択、振幅、及びパルス幅）は、他の刺激パラメータ（例えば、パルス形状又はパルス持続時間）よりも変化させた時に大きい効果を及ぼす場合がある。パラメータ空間を通る移動は、より大きい効果を示す刺激パラメータに制限することができる。一部の実施形態では、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００が刺激パラメータセットの試験を進める時に、システムは、変化させた時にどの刺激パラメータがより大きい効果を与えるかを観察し、それらの刺激パラメータの変化を調べることに集中することができる。
【０１００】
少なくとも一部の実施形態では、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００は、特定の指定された閾値又は停止条件に収まる解が決定されるまで、試験する新しくてより良いパラメータ値を決定する時に刺激パラメータ空間の検索を視覚化するためのユーザインタフェース（図５には示さず）を含む。ＦＬＳＰＣＳ５００の一部の実施形態では、ユーザインタフェースは、パルス発生器フィードバック制御論理部５０１の一部である。他の実施形態では、ユーザインタフェースは、ＦＬＳＰＣＳ５００の一部である別のコンピュータシステムの一部とすることができ、又は遠隔でＦＬＳＰＣＳ５００に通信可能に接続されるものとすることができる。ユーザインタフェースは、まだ試験されていない刺激パラメータ値（の一部）に対して予期される結果の視覚化と、試験する刺激パラメータ値の次のセットに対する推奨とをユーザ（臨床医、医師、プログラマーなど）に提示することができる。刺激パラメータ値の最適セットを検索するそのようなユーザインタフェースの一例を図６Ａ〜６Ｊに関連して説明する。
【０１０１】
パルス発生器フィードバック制御論理部５０１によって転送された少なくとも１セットの刺激パラメータ値を使用してコントローラ５０５により脳深部刺激器が実際に設定される一部の実施形態では、医師／臨床医はこの処理を通して患者をモニタし、患者５０６が副作用を報告することができることの他に臨床観測対象物を記録することができる。副作用が観察／記録された場合に、様々な検索アルゴリズムは、試験する値の次のセットを選択／提案する時にその事実を考慮することになる。一部の実施形態、例えば、単極精査によって接点を選択する実施形態では、他のパラメータは、それらが副作用に至るまで、この場合に境界として記録されるが、変化させることができる。例えば、振幅が変化する別の刺激パラメータである単極精査では、副作用が観察されるまで振幅を徐々に増大することができる。
【０１０２】
一部の実施形態では、２又は３以上の臨床メトリック（例えば、振戦、動作緩慢など）を重要な観測対象物とすることができる。ＦＬＳＰＣＳ５００の異なる実施形態は、これらの測定メトリックを異なる方法で処理することができる。例えば、一部の実施形態は、各測定メトリックに対して理想的な場所を識別し、それらの中で１つの理想的な場所を選択し、患者のリモートコントローラ内に設定するので、患者は必要に応じて選択するか又は最良の複合結果を選択することができる。別の例として、一部の実施形態は、同時に複数の結果を検索し、最良の結果として最良の複合スコアを使用し、又は各メトリックについて個別に最良の場所を見出すことができる。更に別の例として、一部の実施形態は、複数の結果に関して刺激パラメータ値を選択するために逐次処理を使用することができる。例えば、システムは、第１の結果（例えば、動作緩慢）についてパラメータ空間を検索し、適切な終了条件を見出すと直ちに、第２の結果（例えば、硬直性）についてパラメータ空間を検索することができる。第１の結果についてパラメータ空間を検索しながら、第１の結果と第２の結果の両方に対する臨床反応値を得ることができる。従って、システムが第２の結果に切り換わる時に、その結果に対して既に多くの臨床反応値があり、一部の事例では検索時間を短縮することになる。
【０１０３】
一部の実施形態では、身体の２つの側（例えば、身体の右側と左側）に刺激効果を発生させるために２つの刺激リードを埋め込むことができる。本明細書に説明する同じ手順を使用して、結合パラメータ空間を検索することによって２つのリードに対して刺激パラメータを併せて決定し、又は各リードについて個別にパラメータ空間を検索することによって２つのリードに対して個々に刺激パラメータを決定することができる。一部の実施形態では、ユーザは、身体の各側についてどの臨床反応が優勢であるか又は最も敏感であるかを決定することができる。これは、例えば、複数の反応を捕捉する単一タスク（例えば、動きに関する振戦及び動作緩慢をモニタするために画面上の点を接続すること）又は小さい一連のタスクを患者に実行させることによって行うことができる。それにより、システムは、身体のその側に対する刺激パラメータを識別するためにどの臨床反応を使用すべきかを決定することが可能になる。
【０１０４】
注釈したように、フィードバックは、患者５０６によって直接提供され、臨床医（図示せず）のような観察者によって入力される場合があり、又は患者５０６に関連付けられた身体的、聴覚的、又は視覚的に接触するセンサ５０７によって提供される場合がある。センサ５０７を使用するなどしてフィードバックを自動的又は半自動的にモニタすることができる実施形態では、臨床医又は他の観察者は、ＦＬＳＣＰＣＳ５００を作動させるために存在する必要はないとすることができる。従って、そのような実施形態では、ユーザインタフェースは、システム５００に存在しなくてもよい。
【０１０５】
図６Ａ〜６Ｊは、上述の技術によるフィードバックループ刺激パラメータ制御システムを使用して刺激パラメータの決定を可視化するためのユーザインタフェースに関する例示的表示画面を示している。他のユーザインタフェースも可能である。図示の例では、最適なパラメータ値を見出すためにパラメータ空間の検索に重点が置かれ、ここで最適とは上述のようなものである：結果までの最速時間、可能な限り最良の臨床結果、及び／又はバッテリ使用量が最も少ない最適な結果。この例示的ユーザインタフェースにおいて変化させることができる刺激パラメータは、接点場所及び振幅（ミリアンペア単位）である。接点場所は、リング電極の場合はリードの軸線に沿う接点の単一値として指定することができ、分割リード又は指向性リードではどのセグメントが指定されているかを明示するためのｘ，ｙ，ｚ（円周の）成分を有することができる。一部の実施形態では、接点場所は「仮想」接点場所とすることができ、それは、２つ又は隣接する接点間で刺激を何らかの断片に分割することができ、得られる刺激が２つの接点間にある重心を有し、あたかも２又は３以上の接点間にある仮想接点から生じているように見えることを意味する。他の実施形態及び構成が可能である。
【０１０６】
より具体的には、図６Ａにおいて、表示画面６００は、新しい患者に対する初期データ生成を示している。データ生成タブ６０１は、最適接点場所のための計器６０３と最適振幅のための計器６０４とを示している。これらの計器に関する値は、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム（図５のシステム５００）を実行した結果として決定され、ここでは適用例として示されている。ノイズレベル表示器６０５は、治療反応に関する測定ノイズを明示し、０〜４の目盛りで測定される（他の目盛りを使用することもできる）。無線ボタン６０６は、プログラムが最適設定の場所を示す円を臨床効果マップ上に示すべきか否かを表示する。
【０１０７】
図６Ｂでは、以前のデータが存在しないので、表示画面６００にはこの患者に対してランダムに記入されている。もし以前のデータがあれば、画面６００はそれらの値を反映することになる。
【０１０８】
図６Ｃでは、ユーザは表示画面６００を従来型リードのデータ決定タブ６０２に修正している。ここでは、その後の各段階同様に、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは治療反応６１１（観測対象物）を示し、これは、システムが提案する接点場所及び振幅値を示すパラメータ値６１０を使用して脳深部刺激器コントローラ（例えば、図５のコントローラ５０５）をプログラムすることで生じる。ユーザ（例えば、臨床医）はフィールド６１０にこれらの値を上書きすることができる。勿論、異なるパラメータが決定されて試験される場合に、異なる値が適切であり、潜在的に異なる数のフィールドが示されることになる。システムはまた、これまでに試験された刺激パラメータ値を臨床効果マップ６２０に示している。
【０１０９】
図６Ｄでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、フィールド６１０内の刺激パラメータ値（接点＝６，振幅＝２）に対して１．７の治療反応６１１を示している。コントローラがこれらの値にプログラムされた状態で、振戦に関して治療反応測定値６１１が示されている。他の利益に対する治療反応６１１は、プルダウンメニュー６１２を使用して異なる利益を選択することによって示すことができる。無線ボタン６１３を使用して、あらゆる副作用を示すことができる。この事例では、副作用は認められない。各段階同様に、臨床医（又は他のユーザ）は、これらの値をモデルに組み込むデータとして受信したいと思う場合に、更新ボタンを選択する。この時点で、臨床効果マップは、（図６Ｃを参照して説明したコントローラをプログラムする段階１からの）以前のデータ点を１つだけ示している。次に提案された刺激パラメータ値のセット（このプログラミング段階）は、三角形６２１としてマップに示されている。コメント６２２は、これまでに観察された最良の臨床反応を追跡する（段階１の値）。
【０１１０】
図６Ｅでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、画面６００に、コントローラをプログラムする段階３に対して提案された刺激パラメータ値の結果を表示する。この場合に、値６１０は、接点＝８及び振幅＝０に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して２．４であり、副作用は示されていない（６１３）。更新ボタンを押すと、段階３のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は、以前のプログラミング段階の両方を示し、この段階（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるかを示す（位置６２３）。注意すべきことに、機械学習エンジンは、より多くのデータを与えられるので、データに基づいてどのセットの値が予想される最良反応（図６Ｅの上部、一実施形態では紫色に色付け）をもたらす可能性があるか、及びどのセットの値が予想される最悪反応（図６Ｅの下部、一実施形態では濃い灰色に色付け）をもたらす可能性があるかを予想することができる。その後の図では、より多くのデータが処理されてモデルがより完全になるので、配色又は濃淡が変わる。システムがどのようにして刺激パラメータ値の次のセットを決定するかについては、図７及び図８に関連して説明する。
【０１１１】
一部の実施形態では、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、特定の刺激設定で刺激を適用した後で臨床反応値を取得する前に待つべきウォッシュ−イン時間の量をユーザに示唆することができる。少なくとも一部の事例では、その直前に行われた刺激パラメータにごく接近した新しいパラメータで刺激する（例えば、電極を２ｍＡに使用して刺激した後で、同じ電極を２．５ｍＡに使用して刺激する）場合に、パラメータが遠く離れている場合ほどウォッシュ−イン時間を長くする必要がないことが分る。以前の刺激パラメータからの距離に基づいて、システムは適切なウォッシュ−イン時間を提案することができる。これに代えて又はこれに加えて、評価される特定の臨床反応に関して患者の特定のウォッシュ−イン時間を試験することが望ましい場合がある。例えば、プログラミングセッションの開始時に、いくつかの一般的で許容可能な刺激パラメータを使用して患者をプログラムし、３０秒毎に臨床反応を測定し、次に、初期に設定を修正した後で反応が漸近して一定の反応に達するのにどれくらい時間を消費するかを観察する。それはその患者又は脳半球に対するウォッシュ−イン時間として使用されることになる。
【０１１２】
図６Ｆでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、画面６００にコントローラをプログラムする段階４に対して提案された刺激パラメータ値の結果を表示する。この事例では、値６１０は、接点＝５．２及び振幅＝０．７に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して２．１であり、副作用は示されていない（６１３）。更新ボタンを押すと、段階４のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は以前のプログラミング段階の３つ全てを示し、それらは、これまでに処理されたデータに基づいて予想される最良反応及び最悪反応の範囲（例えば、紫色及び灰色）に入る。このマップはまた、この段階（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるのかも示している（三角形）。段階２の値（これまで追跡された最良反応としてコメント領域に表示された）は、予想される最良反応領域のちょうど中央にある。
【０１１３】
図６Ｇでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、画面６００にコントローラをプログラムする段階５に対して提案された刺激パラメータ値の結果を表示する。この事例では、値６１０は、接点＝７．２及び振幅＝２．１に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して１．９であり、副作用は示されていない（６１３）。更新ボタンを押すと、段階５のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は以前のプログラミング段階の４つ全てを示し、それらは、これまでに処理されたデータに基づいて予想される最良反応及び最悪反応の範囲（例えば、紫色及び灰色）に入る。このマップはまた、この段階６２４（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるのかも示している（三角形）。これまで追跡された最良反応としてコメント領域に示す段階２の値は、もはや中心にはないが、予想される最良反応領域にあることが依然として観察することができる。
【０１１４】
図６Ｈは、プログラミング段階８に対応する表示画面６００を示している。間にある３つの段階は示していない。この事例では、値６１０は、接点＝５．８及び振幅＝６に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して１．４であるが、（６１３）に示す副作用が存在する。更新ボタンを押すと、段階８のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は以前のプログラミング段階の７つ全てを示し、それらは、これまでに処理されたデータに基づいて予想される最良反応及び最悪反応の範囲（例えば、紫色及び灰色）に入る。このマップはまた、この段階６２５（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるのかも示している（三角形）。これまでに追跡された最良反応は、ここで段階７の結果に修正されている。
【０１１５】
図６Ｉでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、画面６００にコントローラをプログラムする段階９に対して提案された刺激パラメータ値の結果を表示する。この事例では、値６１０は、接点＝３．９及び振幅＝４．６に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して０．９であり、副作用は示されていない（６１３）。更新ボタンを押すと、段階９のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は以前のプログラミング段階の８つ全てを示し、それらは、これまでに処理されたデータに基づいて予想される最良反応及び最悪反応の範囲（例えば、紫色及び灰色）に入る。特に、副作用（望ましくない）を生じた以前のあらゆる反応（例えば、段階８）は異なるように符号化される。このマップはまた、この段階６２６（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるのかも示している（三角形）。これまでに追跡された最良反応は、段階７の結果のままである。
【０１１６】
図６Ｊでは、フィードバックループ刺激パラメータ制御システムは、画面６００にコントローラをプログラムする段階１５に対して提案された刺激パラメータ値の結果を表示する。この事例では、値６１０は、接点＝４．９及び振幅＝４．２に対するものである。観察された治療反応６１１は振戦（利益６１２）に対して０．２であり、副作用は示されていない（６１３）。更新ボタンを押すと、段階１５のデータがシステムに入力される。臨床効果マップ６２０は以前のプログラミング段階の１４全てを示し、それらは、これまでに処理されたデータに基づいて予想される最良反応及び最悪反応の範囲（例えば、紫色及び灰色）に入る。特に、副作用を生じた以前の反応６２７は異なるように符号化される。このマップはまた、この段階６２８（次の段階に対する推奨値）がマップ上のどこに当たるのかも示している（三角形）。これまでに追跡された最良反応は、ここで段階１５の結果になる。この時点で、値が予想される最良ゾーンに収束しているので、プログラミングは実行を継続するか又は停止することができる。反復回数、時間、ユーザの主観的決定のような他の停止条件を組み込むことができる。
【０１１７】
図６Ｋは、セグメント電極のセットと共に使用して臨床効果マップ６２０ａを表現する別の画面６１０ａを示している。システムは、セグメント電極の各セットに対して異なる臨床効果マップを表示しながら、ユーザがリードを上下に移動することを可能にする。この事例では、各セットには３つのセグメント電極があり（例えば、図３Ｆ〜３Ｈ参照）、三角形の各頂点６２１ａ、６２１ｂ、６２１は電極のうちの１つのみを使用する刺激に対応し、頂点間の位置は電極の組合せに対応している。刺激の振幅は、図表の中心６２３ａからの距離によって表現される。刺激パラメータの次のセットに対するパラメータ値６１０ａ、及び治療反応測定値６１１ａが示されている。パラメータ値６１０ａに関して、「位置」、「回転」、及び「広がり」の値は電極選択を指し、位置がリードに沿う長手方向の位置であり、回転が刺激の角度方向であり、かつ広がりが刺激の角度幅に関連する。これらのパラメータは、米国仮特許出願第６２／４８０、９４２号明細書により詳しく説明されており、それは引用により本明細書に組み込まれている。
【０１１８】
図５を参照して上述したように、フィードバックループ刺激パラメータ制御システム５００は、脳深部刺激器コントローラ５０５を設定するために刺激パラメータを決定して送信する。脳深部刺激器コントローラ５０５は、埋め込まれたデバイス（又は試験デバイス）の刺激パラメータを修正し、望ましい結果又は停止条件が到達されるまで、フィードバックに基づいてコントローラを設定するために送信された刺激パラメータを反復調節する。
【０１１９】
図７は、システム５００のような例示的フィードバックループ刺激パラメータ制御システムに従って脳深部刺激器のプログラミング設定を決定するための例示的方法７００を説明している。具体的には、ブロック７０１で、論理部（図５のパルス発生器フィードバック制御論理部５０１など）は、設定する複数の刺激パラメータの表示と望ましい治療反応の表示とを受信する。例えば、図６Ａ〜６Ｊを参照して説明した例示的ユーザインタフェースでは、調節される刺激パラメータのセットは、接点場所及び振幅を含む。例えば、パルス幅及び周波数のようなセット内に他の刺激パラメータを含むことができる。指向性リードは、ｘ、ｙ、及びｚ座標、角度、及び形状を含めて追加のパラメータを含むことができる。従って、刺激パラメータのセットは潜在的に広範囲に及んでいる。更に、指向性リードは、以下を使用して刺激組織の場所及び形状を説明することを含む他の方法でパラメータ化することができる：
１．刺激の重心（ｘ，ｙ，ｚ座標）プラス振幅．
２．刺激の重心（ｘ，ｙ，ｚ座標）プラス半径を表す単一値
３．刺激の重心（ｘ，ｙ，ｚ座標）プラス複数半径（更にｘ，ｙ，ｚ）を表す３つの値
４．刺激の重心（ｘ，ｙ，ｚ座標）プラス体積
５．刺激の重心（ｘ，ｙ，ｚ座標）プラス断面積を表す２つの値（例えば、ｘ−ｙ及びｙ−ｚ）
６．プログラミング制御によって生成されたステアリング状態の各々に対して体積を事前計算すること。典型的には、生成された体積は略球状のコヒーレント体積である。これらの生成された体積は、次に、望ましい体積と最も厳密に一致する体積を求めて検索され、対応する刺激設定が特定されるものとすることができる
７．長手方向位置、回転位置、及び振幅を近似する（広がり制御は無視する）ために３つの円柱座標（ｚ，θ，ｒ）を使用すること
８．接点に割り当てられる電流の断片化プラス全体の振幅（これは９次元になり、サポートするには機械学習のような方法を必要とする可能性がある）
９．処理をいくつかの段階に分け、最初に「リングモード」を使用して最良の長手方向位置及び振幅、次に最良の回転位置及び振幅、次に最良の広がり及び振幅を検索すること。リングモードとは、リードのアクティブないずれの指向性行上の電極も、略同じ割合（例えば、３つの電極を有する行に対して３３％）でそれらをアクティブ化することにより、円筒形電極のように扱うことができる刺激設定を指す。
【０１２０】
ブロック７０２で、論理部は、刺激パラメータ（ＳＰ）値の初期提案セットを発生させる。これらは調節される各刺激パラメータに対する値を含む。例えば、刺激パラメータのセットが接点場所及び振幅を含む場合に、初期提案セットは、図６Ｃに示すように「接点＝３」及び「振幅＝２ｍＡ」とすることができる。
【０１２１】
１つの例示的実施形態では、この患者に関してデータがまだ収集されていないので、刺激パラメータ値の初期提案セットは無作為に選択される。別の例示的実施形態では、新しい患者のための開始設定を選択するために、論理部を拡張して以前の患者からの最適設定（例えば、振幅及び／又は接点場所）の分布を使用する。それにより、臨床医は他の患者が有用であると認めた設定でプログラミングセッションを開始することが可能になる。更に、診断、画像データ、又はベースライン症状の重症度のような外部情報を通して新しい患者を以前の患者と照合することができる。
【０１２２】
ブロック７０３で、論理部は、刺激パラメータ値の初期提案セットを脳深部刺激器に転送する。一実施形態では、これは、実際の埋め込みデバイスを調節するＤＢＳコントローラにパラメータ値を転送する（図５のメッセージ５０４を参照）ことによって行われる。
【０１２３】
ブロック７０４〜７０７で、論理部は、受信した治療反応に対してループを実行し（反復）、停止条件が到達されるまで又は指定された閾値内にある治療反応に対応する臨床反応値に達するまで、試行する新しい刺激パラメータ値を予想して提案し、それらを転送してＤＢＳを設定する。
【０１２４】
具体的には、ブロック７０４で、論理部は、終了条件に達したか否かを決定する。例えば、論理部は、指定された閾値内の治療反応に対応する臨床反応を受信したか否かを決定することができる。例えば、振戦が観察されているものである場合に、２．０未満（０〜４のスケールで）の（有益な）治療反応は十分な停止点と見なすことができる。一部の実施形態では、特定回数の反復が行われた、治療反応がｙ回の反復でｘ％未満に変化する、あるユーザがその結果に満足するなどの他の停止条件が指定される。他の停止条件も可能である。
【０１２５】
ブロック７０５において、論理部は、臨床反応値の表示を受信する。上述のように、これらの値は、観察によって患者から又は例えば患者の手首に設けられた加速度計のような患者に関連付けられたセンサから直接受信することができる。一部の実施形態では、臨床値の表示は、患者を観察している臨床医又は医師から受信することができる。
【０１２６】
ブロック７０６で、論理部は、追加の論理段階を実行し、機械学習技術を組み込んで刺激パラメータ値の修正提案セットを発生させる。これら追加の段階の例は、図８を参照してより詳細に説明する。
【０１２７】
ブロック７０７で、論理部は、刺激パラメータ値の修正提案セットを転送してＤＢＳを修正値に設定し、ブロック７０４にあるループの最初に戻る。
【０１２８】
一部の実施形態では、段階７０４から７０７までを第１の治療反応に対して実行する一方、第１の治療反応と第２の治療反応の両方に対する臨床反応値を取得する。第１の治療反応に対して終了条件を見出した後、第２の治療反応に対して段階７０４から７０７までを実行することができる。この手順は、他の治療反応についても反復することができ、複数の治療効果を得るための刺激パラメータ値の選択に対する逐次処理を提供する。例えば、第１の治療効果は動作緩慢とすることができ、第２の治療効果は硬直性とすることができる。段階７０４から７０７までは、動作緩慢に関して終了条件が見出されるまで行われるが、臨床反応値は動作緩慢と硬直性の両方に関して得られる。従って、段階７０４から７０７までを硬直性に関して引き続き実行する時は、硬直性に関する多くの臨床反応値が既に存在する。
【０１２９】
更に、図７に上述のこれらの技術は、複数リードの刺激に使用することができる。得られた解が（同じ臨床反応、又は２又は３以上の異なる臨床反応のいずれかに対して）最適になる複数の場所を発生させる場合に、論理部は、その後に同時に又は異なる時点のいずれかで両場所を最良に刺激する設定を識別することができる。
【０１３０】
図８は、機械学習技術を使用して刺激パラメータ値の修正提案セットを発生させる例示的方法８００を説明している。より具体的には、論理部は、２つのフェーズを有する：１）まだ試験／試行されていないいくつかの値について機械学習を使用して治療反応を予想する予想フェーズ、及び２）論理部が予想フェーズの結果と規則／経験則のセットとに基づいて刺激パラメータ値の次のセットを提案する提案フェーズ。上述のように、測定された臨床反応値は、試験疲労又は他のファクタのために、試験が行われた時間に基づいて重み付けすることができる。例えば、最近の臨床反応値はそれ以前の臨床反応値よりも高く重み付けすることができるが、それは、最近の臨床反応値が治療反応をより予想可能にするものだからである。
【０１３１】
具体的には、ブロック８０１で、論理部は、機械学習技術を使用して未試験の刺激パラメータ値に対する１又は２以上の治療反応値を自動的に発生させる。例えば、刺激パラメータのセットが２つのパラメータ、すなわち、接点場所及び振幅を含む実施形態では、１から８までの接点場所と０ｍＡから６ｍＡまでの振幅とに対して０．１の増分で視覚化する（及び設定する）ことが望ましい場合がある。これらの可能な値を臨床効果マップ上に（図６Ｃの臨床効果マップ６２０のように）視覚化したとすると、これらの可能な値は４３３１個の格子場所（７１×６１）をもたらす。この論理部により、送出する全電流の１０％を隣接する接点間で移動することができ、接触軸線に沿う場所は体積の重心を辿る（すなわち、場所２．３は、接点２が電流の７０％を有し、接点３が３０％を有することを意味する）。別の例示的実施形態では、異なる量の電流を接点間で移動することができる。
【０１３２】
プログラミング段階ｔ＋１（例えば、図７に示すループの反復）では、刺激設定のｔｘｍマトリックス「Ｘ」と治療反応のｔｘ１ベクトル「ｙ」とで構成される訓練データセットが存在し、ここで、ｔは既に試験された設定の数を表し、ｍは刺激パラメータの数を表している。目標は、訓練データに基づいて（４３３１−ｔ）個の未試験設定の各々に対して治療反応を予想することである。
【０１３３】
例えば、ｍ＝２（接点場所及び振幅）の場合に、ｔ×ｍマトリックス「Ｘ」は、図９に示す疎マトリックス９０１として表すことができる。マトリックス９０１に示す値は、図６Ｃ〜６Ｆに示す例示的プログラミング段階１〜４のものと同じである。図９のベクトル「ｙ」９０２は対応する治療反応値を示している。
【０１３４】
上述のように、いくつかの機械学習法でこのタスクを実行することができる。制御すべき有害な症状が２又は３以上存在する場合に、予想フェーズは、各マトリックス場所に関して各治療反応に対する別々の予想を発生させることができる。これに代えて、予想フェーズは、複数のシステムを重要度に基づいて重み付けする及び集約するなどを含む様々な方法で複数のシステムを組み合わせることに基づいて複合スコアを発生させることができる。
【０１３５】
一部の実施形態では、複数の機械学習法を（同時に）使用して、複数の予想と何らかの方法で採点された結果とを発生させることができる。例えば、脳深部刺激器をプログラムする場合に、刺激に対する患者の反応は、確立されたパラメトリック分布に従う可能性が低く、ノイズになりやすく、かつ患者独特のものである。一部の実施形態では、いくつかの機械学習法からの予想をメモリに格納し、新しいデータが収集された後で精度について分析することができる。正確な予想を発生させる機械学習法は「高得点」になるが、不正確な予想を発生させる方法は「低得点」になる。この処理によって高性能な予想方法が検索処理を推進することが可能になるが、それは、単一方法では全患者に対して又はプログラミングセッションの期間全体を通して機能する可能性が低いからである。
【０１３６】
ブロック８０１の予想技術はまた、予想空間の近似を与えることになる以前得られた局所場電位（ＬＦＰ）データを考慮することができる。
【０１３７】
ブロック８０２で、論理部は、必要に応じてブロック８０１から生じる予想を表示又は提示する。図６Ａ〜６Ｊに示すように、刺激パラメータのセットが小さい場合、例えば、接点場所及び振幅の場合に、臨床効果マップを使用してＤＢＳをプログラムする各反復からの反応を視覚化することが可能である。追加の刺激パラメータが追加される時に、これはより困難になる。更に、刺激パラメータ値の次のセットに対する提案を考えることもより困難になる。
【０１３８】
少なくとも一部の実施形態では、予想が良好な結果又は予想された結果を発生させる可能性を示すために、信頼度スコアを発生させて表示することができる。例えば、信頼度スコアは、反応の再現性に基づくことができ（例えば、同じか又は類似の設定が使用される又は予想されて反応が大きく変動する場合に、その結果は疑わしいとすることができる）、又は臨床反応のロバスト性に基づく場合がある（例えば、患者の反応の全てが４のうちの３．９又は４．０である場合に、その手順は良い解に収束する可能性が低いことになる）。
【０１３９】
ブロック８０３で、論理部は、処理のフェーズ２を実行する：それは、試験する刺激パラメータの次のセットを自動的に提案する。例示的実施形態では、このフェーズは、未試験のパラメータ値に対する治療反応の予想のうちの１又は２以上を考慮し、次の刺激パラメータの提案セットのより効率的な選択を提供するために規則及び／又は経験則も組み込むことができる。一部の実施形態では、規則／経験則は、何らかの理由で望ましい結果をもたらす可能性が低い値を除外することに関連する。例えば、一実施形態では、不適切な格子場所は１セットの規則を使用して除外され、次にＲ個の残りの位置は定められた判断基準に従って様々な方法で、例えば、１＝「最良」からＲ＝「最悪」までランク付けされる。この場合に、次のプログラミング段階に対して選択される格子場所は、最低の総合ランクを有する場所である。一部の実施形態では、上位候補のいくつかが戻されるというオプションが提供され、それにより、より多くのプログラミング経路の手動制御をプログラマー／臨床医に与える。更に、論理部によって提供される提案を完全に無視するオプションも可能である。
【０１４０】
一実施形態では、不適切な刺激パラメータ値のセット（例えば、４３３１個の値の格子内の場所）を除外するために、以下の例示的規則が組み込まれる：
１．試験された過去１０個の設定（値）の１つとすることができず、すなわち、再試験することができるが見込みがない。
２．以前試験された設定に近すぎてはいけない、ここで近さ（又は数学的近接度）は、既に行われたプログラミング段階の数に依存した数学関数によって定義される。
３．試験された最後の設定よりも１．５ｍＡ高い振幅を有することはできない。
４．以前のプログラミング段階で有害な副作用が観察された場合に、より高い振幅及び副作用を生じた設定の接点場所の±０．３以内の全設定が除外される。
一部の実施形態では、以前に決定された設定への近さを決定するのに使用される数学関数は、既に調べた格子場所によって形成される刺激パラメータ値に関連付けられた「形状」を考慮することができる。例えば、刺激パラメータ値の次のセットは、この形状の中心に位置決めすることができる。
他の実施形態は、追加の又は異なる規則を組み込むことができる。
【０１４１】
次に、刺激パラメータ値の残りの可能なセット（例えば、残りの格子場所）がランク付けされる。例えば、一実施形態では、値のセットは、以下の判断基準に従って３つのランク付けが与えられる：
１．予想される治療反応により、最良から最悪までランク付けする。
２．既に試験された場所までの合計距離により、最も遠いものから最も近いものまでランク付けする。
３．既に試験された場所までの距離における類似度により、最大類似から最小類似までランク付けする。
【０１４２】
これらのランク付けの相対的な重要度は、ＤＢＳプログラミングセッション中に変わる場合がある。セッションの最初は、ターゲットはパラメータ空間を検索することであり、そのために距離のランク付けがより重要である。セッションの終わり頃は、最適な格子場所を識別することが必要なので、治療反応のランク付けがより重要になる場合がある。プログラミングセッションの進み具合に応じて３つのランク付けを１つの総合ランク付けにまとめるために、数学関数を使用することができる。言い換えれば、パラメータ空間の早期検索を可能にするために、より悪い解（好ましくない予想された治療反応）の受容を徐々に低減することができる。
【０１４３】
ランク付けを追加することで、論理部を徐々に複雑化することができる。制御すべき２つの有害な症状がある場合に、第２の治療反応に対する予想に基づいて第４のランク付けを追加することにより、提案フェーズを適応させることができる。更に、一部の実施形態では、オプションを追加して、臨床医が特定の反応に重点を置きたいと望むシナリオに対して、外部入力が治療反応のランク付けの重要度をロックすることができるようにすることができる。より多くのランク付けを追加することにより、異なる機械学習法からの複数の予想も提案フェーズに組み込むことができる。追加された新しい特徴毎に、どのようにランクがまとめられてプログラミングセッション中に重要度が変わるかについて微調節が指定される。
【０１４４】
指向性リードの場合と同様に、セット内の刺激パラメータの数が２を超えると、全ての可能なパラメータセット（例えば、格子場所）にわたる包括的な検索は非常に遅くなる。一実施形態では、各プログラミング段階で刺激パラメータ値の可能なセットの部分集合（例えば、格子場所）のみが調査されるように論理部は適応される。例えば、一例示的指向性リードのアルゴリズムでは、開始点は、全方向性リングモードに対して最適な格子場所を決定することであり、これは、４接点の従来型リードで最適な格子場所を見出すことと同等である。パラメータ空間が最良リングモード設定の近くまで狭められた後、リード周囲の３次元空間を構築することができる。その後に論理部は、ｍ＝２次元での検索と同じ方法で、ｍ＝４次元（ｘ，ｙ，ｚ座標と振幅）での検索に進むことができる。個別のアルゴリズムが３次元位置を刺激設定に変換することができる。
【０１４５】
制御論理部が（この患者又は別の患者に対する）以前のプログラミングセッションから学習することができるという認識の下で、論理部は、高密度の事前最適設定を有するパラメータ領域に検索経路を向けることができる。別の患者に有効であった設定を最初に試験することにより、臨床医は、恐らく、治療反応を最適化するのにプログラミング段階が少なくて済むことになる。この論理部は、刺激パラメータ値の次のセットを提案するための規則に組み込むことができる。
【０１４６】
ブロック８０６で、論理部は、刺激パラメータ値の提案セットを戻す。図７を参照して上述したように、この修正されたセットは、次にＤＢＳに転送され、新しい臨床結果の表示が受信される。
【０１４７】
システムは、図７及び８に関して上記で説明した方法のうちの１又は２以上をあらゆる組合せで含むことができることは理解されるであろう。本明細書に説明する方法、システム、及びユニットは、多くの異なる形態に具現化することができ、本明細書に示した実施形態に限定されるものと解釈すべきではない。従って、本明細書に説明する方法、システム、及びユニットは、完全にハードウエア実施形態、完全にソフトウエア実施形態、又はソフトウエアとハードウエア態様を組み合わせた実施形態の形態を取ることができる。本明細書に説明する方法は、各プロセッサが処理の少なくとも一部を実行する場合にあらゆるタイプのプロセッサ又はプロセッサのあらゆる組合せを使用して実行することができる。
【０１４８】
本明細書に開示する流れ図の各ブロック、流れ図内のブロックの組合せ、及び方法は、コンピュータプログラム命令によって実施可能であることは理解されるであろう。これらのプログラム命令又はコード論理は、プロセッサに与えられ、プロセッサ上で実行される命令が本明細書に開示する流れ図のブロックに指定されたアクションを実施するための手段を生成するような機械を生成することができる。コンピュータプログラム命令は、プロセッサによって実行することができ、一連の作動段階をプロセッサによって実行させてコンピュータ実装処理を生成することができる。コンピュータプログラム命令はまた、作動段階の少なくとも一部を並行して実行させることを可能にする。更に、段階の一部はまた、マルチプロセッサコンピュータシステムで生じる可能性がある１よりも多いプロセッサにわたって実行することができる。更に、１又は２以上の処理はまた、他の処理と同時に又は本発明の範囲又は精神から逸脱することなく図示のものとは異なる順序でも実行することができる。
【０１４９】
コンピュータプログラム命令は、以下に限定するものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（「ＤＶＤ」）又は他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、又は望ましい情報を格納するのに使用することができてコンピュータデバイスによってアクセス可能なあらゆる他の媒体を含むあらゆる適切なコンピュータ可読ストレージ媒体上に格納することができる。
【０１５０】
上記の明細書は、本発明の構造、製造、及び使用に関する説明を提供するものである。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく本発明の多くの実施形態を作ることができるので、本発明は、以下に添付する特許請求の範囲にも属するものである。
【符号の説明】
【０１５１】
６００  表示画面
６１０  パラメータ値／フィールド
６１１  治療反応
６２０  臨床効果マップ
６２５  次の段階に対する提案
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図３Ｈ】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図６Ｇ】
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【図６Ｈ】
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【図６Ｉ】
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【図６Ｊ】
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【図６Ｋ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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