(57)【要約】  脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベースモデリングシステムが提供される。システムは、ノード、及び、ノードを相互接続するエッジを定義するように構成されるコンピュータプロセッサを備える。エッジは、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続によって定義される。コンピュータプロセッサはノード及びエッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータを更に定義する。コンピュータプロセッサは、ノードを各脳領域に割当て、ルール及び／又はモデルパラメータは、脳領域の上記エッジによって機能的に及び／又は構造的に接続されるノードの観測される生理的相互作用によって定義され、それにより、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を提供する。【選択図】図１Ａ
2014522283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノード、及び、該ノードを相互接続するエッジであって、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続によって定義される、エッジと、
前記ノード及び前記エッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータと、
を定義するように構成される、コンピュータプロセッサを備え、
前記コンピュータプロセッサは、前記ノードを各脳領域に割当て、前記ルール及び／又はモデルパラメータは、脳領域の前記エッジによって機能的に及び／又は構造的に接続される前記ノードの観測される生理的相互作用によって定義され、それにより、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を提供する、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベースモデリングシステム。
【請求項２】
前記ルール及び／又は前記モデルパラメータは、進化的アルゴリズムによって決定される、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項３】
前記ルール及び／又は前記モデルパラメータは、遺伝的アルゴリズムによって決定される、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項４】
前記エッジは、イメージングモダリティによって観測される、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項５】
前記イメージングモダリティは、構造的ＭＲＩ、機能的ＭＲＩ、ＥＥＧ、及び／又はＭＥＧイメージングモダリティである、請求項４に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項６】
前記エッジは、切開によって観測される、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項７】
前記脳領域は、哺乳類脳領域である、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項８】
前記コンピュータプロセッサは、前記ノードのそれぞれに或る状態を割当て、前記ルール及び／又は前記モデルパラメータに応答して前記状態を更新する、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項９】
コンピュータプロセッサは、タスクであるモデルパラメータ及び／又は問題ベースモデルパラメータを使用して前記状態を更新する、請求項８に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１０】
前記モデルパラメータは、進化的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、及び／又は山登り計算を含む最適化計算によって決定される、請求項９に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１１】
前記コンピュータプロセッサは、前記モデルパラメータを使用して前記状態を更新し、それにより創発的な認知、思考、意識をモデル化し、人間の挙動を模倣し、及び／又は、タスクを実施する、請求項８に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１２】
脳領域の前記エッジによって機能的に及び／又は構造的に接続される前記ノードの前記観測される生理的相互作用は、患者についてのものであり、前記コンピュータプロセッサは、前記患者についての前記ノード、前記エッジ、前記ルール及び／又は前記モデルパラメータに応答して神経疾患及び／又は状態について考えられる診断を提供するように更に構成される、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１３】
前記コンピュータプロセッサは、前記患者についての前記ノード、前記エッジ、前記ルール及び／又は前記モデルパラメータに応答して神経疾患及び／又は状態について予測される予後を決定するように更に構成される、請求項１２に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１４】
前記コンピュータプロセッサは、所望の処置に基づいて前記モデルパラメータ及び／又は前記エージェントベース脳モデルを修正する処置検査を実施し、エージェントベース脳モデルの成果におけるもたらされる変化に応答して、前記所望の処置の可能性のある成果を決定するように更に構成される、請求項１１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１５】
前記エッジは、ノード間の相互接続性の強度に対応する重み係数を含む、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１６】
前記ノードは、第１のノード及び第２のノードの対を含み、前記第１のノードは第１の状態値を有する第１の状態を有し、前記第２のノードは第２の状態値を有する第２の状態を有し、前記エッジは、前記第１のノード及び第２のノードの前記第１の状態値と前記第２の状態値とが同じとき、前記対の第１のノードと第２のノードとの間に正の相互接続性を定義し、前記エッジは、前記第１の状態値と前記第２の状態値とが異なるとき、前記対の第１のノードと第２のノードとの間に負の相互接続性を定義する、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１７】
前記ルール及び／又は前記モデルパラメータは、内部動機付け曲線及び環境機会曲線を含む、請求項１に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１８】
前記コンピュータプロセッサは、前記内部動機付け曲線及び前記環境機会曲線に応答して挙動を出力するように構成される、請求項１７に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項１９】
前記コンピュータプロセッサは、前記挙動に応答して前記内部動機付け曲線及び前記環境機会曲線を修正するように構成される、請求項１８に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項２０】
前記内部動機付け曲線は、挙動又は潜在的挙動を実施する内的必要性の測定値を含み、前記環境機会曲線は、挙動、潜在的挙動、リソース、及び／又は他の活動の可用性の測定値を含み、前記内部動機付け曲線及び前記環境機会曲線はともに、複数の考えられる挙動のそれぞれを実施する利益を定義する、請求項１７に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項２１】
前記機能的挙動は、複数の挙動を含み、該複数の挙動のそれぞれは、前記内部動機付け曲線に対応する重み付き利益を含む、請求項１７に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項２２】
前記内部動機付け曲線及び前記環境機会曲線に対する修正は、前記ノードを相互接続する前記エッジを定義する、請求項１９に記載のエージェントベースモデリングシステム。
【請求項２３】
脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供する方法であって、前記エージェントベース脳モデルは、ノード及び該ノードに相互接続するエッジと、該ノード及び該エッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータとを含む、方法であって、
前記エッジのうちのそれぞれのエッジによって接続される前記ノードの各々の生理的相互作用を観測するステップと、
コンピュータプロセッサによって、それぞれの脳領域に前記ノードを割り当てるステップと、
コンピュータプロセッサによって、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答して前記エッジを定義するステップと、
前記エッジによって接続される前記脳領域の前記観測される生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答して定義するステップであって、それにより、エージェントベース脳モデルを提供する、前記ルール及び／又は前記モデルパラメータを定義するステップと、
前記エージェントベース脳モデルを使用して脳挙動を予測及び／又は解析するステップと、
を含む、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供する方法。
【請求項２４】
脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供するコンピュータプログラム製品であって、前記エージェントベース脳モデルは、ノード及び該ノードを相互接続するエッジと、該ノード及び該エッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータとを含む、コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータ可読記憶媒体を備え、該コンピュータ可読記憶媒体は、該媒体において具現化されるコンピュータ可読プログラムコードを有し、該コンピュータ可読プログラムコードは、
前記エッジのうちのそれぞれのエッジによって接続される前記ノードの生理的相互作用を観測させるように構成されるコンピュータ可読プログラムコードと、
それぞれの脳領域に前記ノードを割り当てさせるように構成されるコンピュータ可読プログラムコードと、
生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答して前記エッジを定義させるように構成されるコンピュータ可読プログラムコードと、
前記エッジによって接続される前記脳領域の前記観測される生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答して前記ルール及び／又は前記モデルパラメータを定義させるように構成されるコンピュータ可読プログラムコードであって、それにより、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供する、コンピュータ可読プログラムコードと
を含む、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供するコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エージェントベースモデルに関し、より詳細には、脳のエージェントベースモデル及び関連方法に関する。
【０００２】
［関連出願］
本出願は、２０１１年６月９日に出願された米国特許出願第６１／４９５，１１２号に対する優先権を主張し、その開示は、引用することによりその全体が本明細書の一部をなすものとする。
【０００３】
［政府資金の陳述］
本発明は、国立神経疾患脳卒中研究所（ＮＩＮＤＳ）によって与えられた契約番号ＮＳ０７０９１７及びＮＳ４２５６８の下で米国連邦政府からの資金を一部に使用して行われた。米国連邦政府は、本発明において一定の権利を保有する。
【背景技術】
【０００４】
神経科学における従来の慣行は、画像から抽出された、分離されたコンポーネントによって脳を検査することであった。しかし、より最近のトレンドは、完全なトポロジを観測し、コンポーネントレベルで存在しない創発的挙動を捕捉するために、脳全体の検査に向かっている。脳相互作用を理解するための更なる技法が必要とされる。
【発明の概要】
【０００５】
幾つかの実施形態において、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベースモデリングシステムが提供される。システムは、ノード、及び、ノードを相互接続するエッジを定義するように構成されるコンピュータプロセッサを備える。エッジは、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続によって定義される。コンピュータプロセッサは、ノード及びエッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータを更に定義する。コンピュータプロセッサは、ノードを各脳領域に割当て、ルール及び／又はモデルパラメータは、脳領域の上記エッジによって機能的に及び／又は構造的に接続されるノードの観測される生理的相互作用によって定義され、それにより、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を提供する。
【０００６】
幾つかの実施形態において、ルール及び／又はモデルパラメータは、進化的アルゴリズムによって決定される。ルール及び／又はモデルパラメータは、遺伝的アルゴリズムによって決定することができる。エッジは、イメージングモダリティによって観測することができる。イメージングモダリティは、構造的ＭＲＩ、機能的ＭＲＩ、ＥＥＧ、及び／又はＭＥＧイメージングモダリティであることができる。エッジは、切開によって観測することができる。脳領域は、哺乳類脳領域であることができる。
【０００７】
幾つかの実施形態において、コンピュータプロセッサは、ノードのそれぞれに或る状態を割当て、ルール及び／又はモデルパラメータに応答してその状態を更新する。コンピュータプロセッサは、タスクであるモデルパラメータ及び／又は問題ベースモデルパラメータを使用して状態を更新することができる。モデルパラメータは、進化的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、及び／又は山登り計算を含む最適化計算によって決定することができる。コンピュータプロセッサは、モデルパラメータを使用して状態を更新して、創発的な認知、思考、意識をモデル化する、人間の挙動を模倣する、及び／又は、タスクを実施することができる。
【０００８】
幾つかの実施形態において、脳領域のエッジによって機能的に及び／又は構造的に接続されるノードの観測される生理的相互作用は、患者についてのものであり、コンピュータプロセッサは、患者についてのノード、エッジ、ルール及び／又はモデルパラメータに応答して神経疾患及び／又は状態について考えられる診断を提供するように更に構成される。幾つかの実施形態において、コンピュータプロセッサは、患者についてのノード、エッジ、ルール及び／又はモデルパラメータに応答して神経疾患及び／又は状態について予測される予後を決定するように更に構成される。
【０００９】
幾つかの実施形態において、コンピュータプロセッサは、所望の処置に基づいてモデルパラメータ及び／又はエージェントベース脳モデルを修正する処置検査を実施し、エージェントベース脳モデルの成果におけるもたらされる変化に応答して、所望の処置の可能性のある成果を決定するように更に構成される。
【００１０】
幾つかの実施形態において、エッジは、ノード間の相互接続性の強度に対応する重み係数を含む。
【００１１】
幾つかの実施形態において、ノードは、第１のノード及び第２のノードの対を含む。第１のノードは第１の状態値を有する第１の状態を有し、第２のノードは第２の状態値を有する第２の状態を有する。エッジは、第１のノード及び第２のノードの第１の状態値と第２の状態値とが同じとき、対の第１のノードと第２のノードとの間に正の相互接続性を定義し、エッジは、第１の状態値と第２の状態値とが異なるとき、対の第１のノードと第２のノードとの間に負の相互接続性を定義する。
【００１２】
幾つかの実施形態において、ルール及び／又はモデルパラメータは、内部動機付け曲線及び環境機会曲線を含む。コンピュータプロセッサは、内部動機付け曲線及び環境機会曲線に応答して挙動を出力するように構成することができる。コンピュータプロセッサは、挙動に応答して内部動機付け曲線及び環境機会曲線を修正するように構成することができる。幾つかの実施形態において、内部動機付け曲線は、挙動又は潜在的挙動を実施する内的必要性の測定値を含み、環境機会曲線は、挙動、潜在的挙動、リソース、及び／又は他の活動の可用性の測定値を含む。内部動機付け曲線及び環境機会曲線はともに、複数の考えられる挙動のそれぞれを実施する利益を定義する。幾つかの実施形態において、機能的挙動は、複数の挙動を含み、複数の挙動のそれぞれは、内部動機付け曲線に対応する重み付き利益を含む。内部動機付け曲線及び環境機会曲線に対する修正は、ノードに相互接続するエッジを定義することができる。
【００１３】
幾つかの実施形態において、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供する方法が提供される。エージェントベース脳モデルは、ノード及びノードを相互接続するエッジと、ノード及びエッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータとを含む。エッジのうちのそれぞれのエッジによって接続されるノードの各々の生理的相互作用が観測される。コンピュータプロセッサは、それぞれの脳領域にノードを割り当てる。コンピュータプロセッサは、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答してエッジを定義する。ルール及び／又はモデルパラメータは、エッジによって接続される脳領域の観測される生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答して定義され、それにより、エージェントベース脳モデルが提供される。脳挙動は、エージェントベース脳モデルを使用して予測及び／又は解析することができる。
【００１４】
幾つかの実施形態において、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供するコンピュータプログラム製品が提供される。エージェントベース脳モデルは、ノード及びノードを相互接続するエッジと、ノード及びエッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータとを含む。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読記憶媒体を備え、コンピュータ可読記憶媒体は、媒体において具現化されるコンピュータ可読プログラムコードを有する。コンピュータ可読プログラムコードは、エッジのうちのそれぞれのエッジによって接続されるノードの生理的相互作用を観測するように構成されるコンピュータ可読プログラムコードを含む。コンピュータ可読プログラムコードは、それぞれの脳領域にノードを割り当てるように構成される。コンピュータ可読プログラムコードは、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答してエッジを定義するように構成される。コンピュータ可読プログラムコードは、エッジによって接続される脳領域の観測される生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に応答してルール及び／又はモデルパラメータを定義するように構成され、それにより、脳挙動を予測及び／又は解析するエージェントベース脳モデルを提供する。
【００１５】
本明細書に組込まれ、本明細書の一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を示し、説明とともに、本発明の原理を説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１Ａ】本発明の幾つかの実施形態によるオペレーションのフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明の幾つかの実施形態によるオペレーションのフローチャートである。
【図１Ｃ】解空間グラフと内部動機付けグラフ及び環境機会グラフとの間の関係を示す略図である。
【図１Ｄ】幾つかの実施形態によるオペレーションを示す略図である。
【図２】本発明の幾つかの実施形態による、システム、方法、及びコンピュータプログラム製品の略図である。
【図３】本発明の幾つかの実施形態による、ｆＭＲＩデータ、相関行列、隣接行列、及び機能的ネットワークを示す画像である。
【図４】本発明の幾つかの実施形態による理論的ネットワークの略図である。
【図５】本発明の幾つかの実施形態による１０の要素の１次元セルオートマトン図である。
【図６】本発明の幾つかの実施形態によるセルオートマトンから生成される空間−時間図である。
【図７】本発明の幾つかの実施形態によるネットワークアサルト手順の略図である。
【図８】本発明の幾つかの実施形態による例示的なネットワークの略図である。
【図９】本発明の幾つかの実施形態による、安静中の高中心性ノードの脳画像である。
【図１０】本発明の幾つかの実施形態による、安静状態ネットワークのモジュールにわたる高中心性ノードの分布のグラフである。
【図１１】本発明の幾つかの実施形態による、４つの異なるルールについて与えられる１次元脳セルオートマトンの出力のグラフである。
【図１２】１４９ノードを含む１次元基本セルオートマトンに関する密度−分類問題のグラフである。
【図１３】幾つかの実施形態によるノード及び接続を示す略図である。
【図１４】幾つかの実施形態による脳ネットワークについての相関行列である。パネルａは、オリジナルの相関行列を示し、パネルｂは、全体的な分布の程度を維持する等価なヌル１モデルを示し、パネルｃは、完全なランダム化であり分布の程度を維持しない等価なヌル２モデルを示す。
【図１５】幾つかの実施形態による、ＡＢＢＭについてのルールの選択を使用する出力空間−時間図である。各ルールは、３０のランダムに選択されたノードがターンオンされた同じ初期構成から始まった。閾値パラメータτｐ及びτｎは０．５に設定された。
【図１６】幾つかの実施形態によるＡＢＢＭの出力空間図であり、図は、３０のノードが最初にターンオンされた、ランダムに生成された初期構成で始まった。各パネルは、以下を示す。ａ：同期化固定点、ルール９８、τｐ＝０．３、τｎ＝０．４。ｂ：固定点、ルール９８、τｐ＝０、τｎ＝１。ｃ：周期的振動子を有する固定点、ルール９８、τｐ＝０．５、τｎ＝０．５。ｄ：カオス的振動子を有する固定点、ルール９７、τｐ＝０．４、τｎ＝０．２。ｅ：時空間カオス、ルール１５８、τｐ＝０．４、τｎ＝０．９。ｆ：振動子、ルール５０、τｐ＝０．３、τｎ＝０．３。
【図１７】ルール１９８のアトラクタの図であり、τｐ−τｎ空間の各点で見出されるユニークな（固有の）アトラクタの数（左）、並びに、τｐ−τｎ空間の全体についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（中央）及び２つの選択された点についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（右）を示す。
【図１８】ルール２７のアトラクタの図であり、τｐ−τｎ空間の各点で見出されるユニークなアトラクタの数（左）、並びに、τｐ−τｎ空間の全体についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（中央）及び２つの選択された点についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（右）を示す。
【図１９】ルール４１のアトラクタの図であり、τｐ−τｎ空間の各点で見出されるユニークなアトラクタの数（左）、並びに、τｐ−τｎ空間の全体についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（中央）及び２つの選択された点についてサイズでソートされたアトラクタの発生頻度（右）を示す。
【図２０】幾つかの実施形態による、ＡＢＢＭを使用する密度分類を示す図である。上部パネルは、完全に接続されたネットワークのためのものであり、中央パネルは、閾値処理された脳ネットワークのためのものであり、下部パネルは、２値脳ネットワークである。完全に接続されたネットワークは、最高最大適応度を達成し、最小数の遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）世代においてそうであり、或る範囲の密度にわたる分類において最大精度を有する。
【図２１】完全に接続されたランダム化ネットワーク（行１）、閾値処理されたヌル１（行２）、及び閾値処理されたヌル２（行３）についてのヌルネットワークモデルを使用する密度分類グラフである。
【図２２】図２１に対応する２値ネットワーク（それぞれ行４及び行５）についてのヌルネットワークモデルを使用する密度分類グラフである。
【図２３】幾つかの実施形態による、デフォルトモードネットワークの一部であると考えられる関心領域を白エリアが示す、ＡＢＢＭを決定する脳画像内のデフォルトモード領域を示す図である。
【図２４Ａ】デフォルトモードネットワークノードがルール２３０を使用して最初にオンである状態のオリジナルのネットワークについての時間−空間図である。
【図２４Ｂ】オリジナルのネットワークを使用する、各関心領域の平均活動の脳画像である。
【図２５Ａ】デフォルトモードネットワークノードがルール２３０を使用して最初にオンである状態のアサルト型ネットワークについての時間−空間図である。
【図２５Ｂ】アサルト型ネットワークを使用する、各関心領域の平均活動を示す脳画像である。
【図２６Ａ】デフォルトモードネットワークノードがルール２３０を使用して最初にオンである状態の訓練型ネットワークについての時間−空間図である。
【図２６Ｂ】訓練型ネットワークを使用する、各関心領域の平均活動を示す脳画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
これより、本発明について、本発明の実施形態が示される添付図面及び実施例を参照して以下において説明する。しかし、本発明は多くの異なる形態で具現することができ、本明細書に記載される実施形態に限定されるものとして解釈されるべきではない。そうではなく、これらの実施形態は、本開示が完全かつ完璧なものになり、当業者に本発明の範囲を十分に伝えるように提供される。
【００１８】
同様の符号が、全体を通して同様の要素を指す。図面において、或る特定のライン、層、構成要素、要素又は特徴の厚みは、明確性のために誇張されている場合がある。
【００１９】
定義
本明細書において用いられる用語は、特定の実施形態を説明することだけを目的とし、本発明の限定を意図するものではない。本明細書において用いられる場合、文脈によりその他の場合が明らかに示される場合を除き、数量が特定されていないものは、単数及び複数を包含することを意図される。本明細書において用いられる場合、用語「備える、含む（comprise）」及び／又は「備えている、含んでいる（comprising）」が、述べられている特徴、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を特定するが、１つ又は複数の他の特徴、ステップ、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらの群の存在又は追加を除外しないことが更に理解されよう。本明細書において用いられる場合、用語「及び／又は」は、関連付けられて列挙された項目のうちの１つ又は複数の任意又は全ての組み合わせを含む。本明細書において用いられる場合、「ＸとＹとの間」及び「約ＸとＹとの間」等の句は、Ｘ及びＹを含むと解釈されるべきである。本明細書において用いられる場合、「約ＸとＹとの間」等の句は、「約Ｘと約Ｙとの間」を意味する。本明細書において用いられる場合、「約ＸからＹ」等の句は、「約Ｘから約Ｙ」を意味する。
【００２０】
他に規定のない限り、本明細書において用いられる全ての用語（技術用語及び科学用語を含む）は、本発明が属する技術分野の当業者により一般に理解される意味と同じ意味を有する。一般に用いられる辞書において定義される用語等の用語が、本明細書の文脈及び関連する技術分野での意味と一致する意味を有するものとして解釈されるべきであり、本明細書において、理想化された、又は過度に形式張った意味で明確に定義される場合を除き、そのような意味で解釈されるべきではないことが更に理解されよう。既知の機能又は構造については、簡潔及び／又は明確にするように詳細に説明しない場合がある。
【００２１】
用語「第１の」、「第２の」等は、種々の要素を述べるのに本明細書で使用することができるが、これらの要素は、これらの用語によって制限されるべきでないことが理解されるであろう。これらの用語は、１つの要素と別の要素とを区別するのに使用されるだけである。そのため、以下で論じる「第１の」要素は、本発明の教示から逸脱することなく、「第２の」要素とも呼ばれ得る。動作（又はステップ）のシーケンスは、別途特に指示しない限り、特許請求の範囲又は図に提示される順序に限定されない。
【００２２】
本発明は、本発明の実施形態による、方法、装置（システム）、及び／又はコンピュータプログラム製品のブロック図及び／又はフローチャート図を参照して以下で述べられる。ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャート図のブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令によって実装することができることが理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、機械を作り出すように汎用コンピュータ、専用コンピュータ、及び／又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供することができ、それにより、コンピュータ及び／又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令は、ブロック図及び／又は１つ又は複数のフローチャートブロックで指定される機能／行為を実装させる手段を生成する。
【００２３】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリに記憶することができ、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置に特定の方法で機能するよう指示することができ、それにより、ブロック図及び／又は１つ又は複数のフローチャートブロックで指定された機能／行為を実装する命令を含む、コンピュータ可読メモリに記憶された命令は、製造品を生成する。
【００２４】
コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上にロードされて、コンピュータ実装式プロセスを生成するように一連のオペレーションステップをコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実施させることができ、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令は、ブロック図及び／又は１つ又は複数のフローチャートブロックで指定される機能／行為を実装するためのステップを生成する。
【００２５】
したがって、本発明は、ハードウェア及び／又はソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）で具現化することができる。さらに、本発明の実施形態は、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読の非一時的な記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとることができ、この非一時的な記憶媒体は、命令実行システムが使用するように又はそのシステム内で使用するようにコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読のプログラムコードが媒体内で具現化されている。
【００２６】
コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読の媒体は、例えば、電子、光、電磁、赤外線、若しくは半導体のシステム、装置、又はデバイスとすることができるが、それらに限定されない。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）は、１つ又は複数の配線を有する電気接続、可搬型コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、及び、可搬型コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）を含むことになる。
【００２７】
用語「適応及び学習」は、本発明で採用される特定のアルゴリズムを述べるのに使用される。適応及び学習は、本発明のアーキテクチャの属性を述べる。適応及び学習は、アルゴリズムのアーキテクチャの構造、プロセス、又は機能特性を述べ、アルゴリズムは、自然選択のプロセスによって或る期間にわたって進化し、それにより、アルゴリズムの予想される長期再生成功を増加させる。本発明で動作すると、実際のコンピュータシステムは、相互作用的で適応的なアルゴリズムの複雑な自己相似集合体として動作する。本システムは、３つの重要な原理に従って振る舞い／進化する。３つの重要な原理とは、順序が、既定的であるのと対照的に創発的であること、システムの履歴が不可逆的であること、及び、システムの将来が予測不可能であることが多いこと、である。基礎的なアルゴリズムの構成要素は、自身の環境をスキャンし、解釈的ルール及びアクションルールを表すモデルを生み出す。これらのモデルは、変更及び進化を受ける。本明細書で述べる本発明の例示的な実施形態は、適応的でかつ学習的なモデル上に構築されたアルゴリズムを使用して働く。これらのアルゴリズムの例は、進化的計算アルゴリズム、生物学及び遺伝学ベースアルゴリズム、並びにカオスベースアルゴリズムを含む。
【００２８】
幾つかの実施形態において、ネットワーク科学及びエージェントベースモデル（ＡＢＭ）を、人間又は動物の脳活動の創発的パターンを評価するように統合することができる。生成されるモデルは、相互接続され、相互依存性があり、適応可能であり、多様である個々のエージェント（ニューロン又は脳領域のプール）を含むことができる。エージェントベース脳モデルは、哺乳類の脳、人間の脳、非人間の霊長類及び／又はげっ歯類とすることができる。
【００２９】
「相互接続性」は、機能的ＭＲＩデータに適用されるネットワーク科学の方法を使用して決定することができる。時系列の画像が、種々の感覚又は認知状態下の被検者から収集される。各時系列が、その後、処理されて、各イメージングボクセルと全ての他のイメージングボクセルとの間の時間的関係が同定される。これは、線形相関を使用して又は非線形解析を通して行うことができる。強い時間的関連付けを示す任意のボクセル対は、接続されていると考えられ、機能的に接続されたボクセルのネットワークをもたらす。
【００３０】
「相互依存性」は、相互接続されたエージェント（本発明者らのデータのボクセル）が互いの挙動を変更する方法である。
【００３１】
エージェントベースモデル（ＡＢＭ）の場合、「ルール」は、エージェントの挙動を支配するルールの集合を指す。幾つかの実施形態において、遺伝的アルゴリズムが使用されて、脳モデルについてのルールを同定することができる。各エージェントは、それ自身の現在の状態、並びに、アクティブである興奮性ネイバ及び抑制性ネイバの閾値パーセンテージに基づいてその状態を更新することになる。エージェントベースモデルは、システムに対するセージの影響を全体として評価するように、自律的エージェント（個々のエンティティ又は組織若しくは群等の集合的エンティティの両方）の活動及び相互作用をシミュレートするモデルを含む。
【００３２】
「適応性」は、複雑なシステムが、創発的挙動を生成することを可能にすることを指すことができる。脳モデルでは、基礎にあるネットワーク接続性は、個体の認知状態に基づいて動的である。この適応性は、複数の認知／知覚状態についてのユニークなネットワークの生成に由来する。参加者が、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を提供するようにスキャンされると、複数の認知状態をサンプリングすることができる。各認知状態から生成されるネットワークはユニークとすることができ、モデルに適応性を与える。
【００３３】
「多様性」は、エージェント又は脳領域間の多様性を指すことができ、また、複雑な挙動を生成するように使用することができる。同一エージェントによる複雑な挙動を生成するシステムの例が存在する（John ConwayのＧａｍｅ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ、http://www.bitstorm.org/gameoflife/参照）が、創発的挙動は、エージェントが多様であるとき起こる可能性がより高い。本明細書で述べるエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）では、エージェントの多様性は、接続性の差によって達成することができる。脳ネットワークは、多数の接続を集める少数のハブを有し、一方、大多数のノードは、ほんの僅かの接続を有する。接続性におけるこの範囲は、本質的にエージェントを多様にさせる。
【００３４】
用語「ネットワーク」は、或る方式で相互作用するエンティティの集合を述べるのに使用される。これらの相互作用は、接続の集合によって定義される。接続は、特定のコンテキストに基づいて異なる、或る特定の属性を有する。接続の属性は、特定のコンテキストにおいて接続が存在するか存在しないか、接続の程度又は範囲、接続の存在又は重みを指示する任意の条件付きロジック又はルールのようなものを含むが、それに限定されない。
【００３５】
用語「神経認知的」は、アルゴルリズムを使用して示され実行され、また、適応及び学習を受ける、本発明のモデルのタイプを定義する。神経認知的モデルは機能的モデルである。これらのモデルは、神経学的機能、心理的機能、又は認知的機能をシミュレートする。これらのモデルは、コネクショニズム、パラレリズム、及び複数の解又は成果を推定するので、実装態様がユニークである。
【００３６】
用語「コンテキスト」は、特定のネットワークが、エンティティ、エンティティのタイプ、エンティティの属性、並びに、接続及び接続の属性を定義する状況及び状態を述べる。コンテキストの例は、感覚的入力、タスク、及びネットワーク構造を含む。
【００３７】
幾つかの実施形態によるエージェントベースモデルは、特定の機能又は機能の組合せを実施するために、挙動の特定のルールに従って自律的脳領域間の相互作用を促進する複雑なネットワークである。エージェントベース脳モデル用のシステムは、コンピュータ科学のロジック、特に、エージェントベースモデリング及び高度人工知能をネットワーク科学の分野に適用することによって提供することができる。したがって、エージェントベースモデルを使用して生理的に得られる脳ネットワークをモデル化し、人工知能（ＡＩ）機能を有するシステムを生成することができる。例えば、ロボットは、ユーザ及び／又は環境から入力を受信し、本明細書で述べるＡＢＢＭを使用して、応答して実際のロボット動作を出力するように構成することができる。
【００３８】
方法
本発明の幾つかの実施形態によれば、また、図１Ａに示すように、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）が提供される。ノード及びノードを相互接続するエッジが定義される（ブロック１０）。エッジは、生理的相互接続及び／又解剖学的接続によって定義することができる。ルール及び／又はモデルパラメータは、ノード及びエッジの機能的挙動を定義する（ブロック１２）。ノードは、それぞれの脳領域に割当てられ（ブロック１４）、ルール及び／又はモデルパラメータは、脳領域のエッジによって機能的及び／又は構造的に接続されるノードの観測される生理的相互作用によって定義され（ブロック１６）、それにより、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を提供する（ブロック１８）。エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）及び関連するノード、エッジ、ルール、及び／又はモデルパラメータは、脳領域の実際の観測される生理的相互作用及び／又は解剖学的接続に基づいて、例えば本明細書で論じるオペレーションを実施するように構成されたコンピュータプログラムコードを実行するコンピュータプロセッサによって割当てることができる。
【００３９】
幾つかの実施形態による機能的ネットワークでは、脳の画像ボクセルは、ノードによって表され、ボクセル時系列間の相関は、ノード間のリンク又は「エッジ」によって表される。ｆＭＲＩデータから生成される脳ネットワークでは、接続されるノードは、接続が、場所ではなく相関した機能的活動によって定義されるため、空間的に連続である必要がないことが留意される。
【００４０】
ルール及び／又はモデルパラメータは、遺伝的アルゴリズムによって決定することができ、エッジは、脳エリア間の相互作用を定義することができる、構造的ＭＲＩ、機能的ＭＲＩ、ＥＥＧ、ＭＥＧ、又は他のイメージングモダリティ等のイメージングモダリティによって観測することができる。幾つかの実施形態において、観測される生理的相互作用は、脳の解剖又は他の物理的観測に基づくことができる。脳領域は、無脊椎動物モデルを含む哺乳類又は非哺乳類の脳領域とすることができる。
【００４１】
本発明による実施形態は、人及び動物のモデルにおける調査を補足する研究方法として使用することができる。システムの反応は、聴覚刺激、視覚刺激、臭覚刺激、触覚刺激、温度刺激、痛み刺激、又は味覚刺激を含む実質的に任意のタイプの感覚入力について評価することができる。さらに、ツールを使用して、指タッピング、筆記、把持、筋肉の曲げ、屈曲、会話、歩行、及び走行等の脳の挙動的反応及び運動反応を評価することができる。
【００４２】
幾つかの実施形態において、ノードはそれぞれ、或る状態、例えば、「オン」又は「オフ」を有し、ルール及び／又はモデルパラメータを使用して、状態を更新、例えばタスクを実施し、動物又は人の挙動を全体的に模倣する、例えば創発的な認知、思考、又は意識を提供することができる（図１Ａ；ブロック１８）。幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）は、脳が入力をどのように処理するかを調査する脳の人工モデルとして使用することができ、また、以下、すなわち、視覚刺激、臭覚刺激、触覚刺激、温度刺激、痛み刺激、又は味覚刺激に対する反応、並びに、指タッピング、筆記、把持、筋肉の曲げ、屈曲、会話、歩行、及び走行等の運動タスクを含む生物学的に有意義なモデル出力を生成する。幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を使用して、以下、すなわち、意思決定、道徳性の評価、意識、知覚、思考、マインドワンダリング、自己認識、動機付け、想像力、及び創造力を含む創発的擬人化特性を生成することができる。
【００４３】
幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を使用して、以下、すなわち、パターン認識、バイオメトリック処理、行動計画、ルート計画、問題解決、データマイニング、ストレス検出、有害事象予測、インテリジェント文字認識、顔認識、音声認識、自然言語処理、通信、オブジェクト操作、学習、演繹、推論、一般的知能、及び社会的知能を含む人工知能機能を生成することができる。
【００４４】
本発明によるエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）が生物学的脳ネットワーク上に構築されるため、人間の脳を模倣する創発的な挙動を生成する可能性が存在する。訓練を必要とする他のモデルと違って、本発明による実施形態は、自発的で創発的なプロセスを生成することができる。潜在的なプロセスは、認知、意思決定、道徳性の評価、意識、知覚、マインドワンダリング、自己認識、動機付け、想像力、及び創造力を含むことができる。
【００４５】
幾つかの実施形態において、コンピュータを人又は動物の脳にインタフェースする方法を使用することができる。現在、こうした作業は通常、障害者が人工装具を制御するか又は意味のある通信を生成するのを助けることを対象としている。本発明による実施形態は、脳とコンピュータとの間のリンクとして役立つ場合がある。脳信号をシステムに給送し、創発的出力をモデルによって生成することができる。この出力を使用して、コンピュータ又は四肢から感覚器官にわたる他の人工デバイスを制御し、それにより、通信及び認知用のインタフェースを代用することができる。
【００４６】
エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）が、脳の領域間に正又は負の相互接続性を定義するエッジを含むことができることが留意されるべきである。例えば、２つのノードが正に相互接続される場合、ノードは、両者が同じ状態であるという高い可能性を有することになる。換言すれば、正の相互接続性の場合、ノードの一方が「オン」状態であるとき、他方のノードは、一般に、「オン」状態になるよう更新されることになる。負の相互接続性の場合、ノードの一方が「オン」状態であるとき、他方のノードは、「オフ」状態になるよう更新されることになる。幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）は、入力として環境因子を使用することができ、脳−コンピュータ−インタフェースの目的で有用である場合がある。幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）は、患者固有のエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）とすることができる。患者固有のエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を使用して、患者についての観測されるノード、エッジ、ルール、及び／又はモデルパラメータに基づいて、神経疾患又は他の状態等の種々の状態について考えられる診断を行うことができる（図１Ａ、ブロック２０）。脳の多くの疾患は、診断に有効である検査が全く存在しないので、臨床診断を必要とする。特に、複雑でかつ単一脳領域に局在化されない脳の疾患は、従来のイメージング技法を使用して同定することが難しかった。本発明による実施形態は、脳活動の個々の患者ベースのモデルをもたらすことができる場合がある。こうしたツールは、脳が正常な状態及び異常な状態で情報をどのように処理するかを評価するのに有効である場合がある。本発明による実施形態は、限定はしないが、筋萎縮性側索硬化症、注意欠陥多動性障害、アルツハイマー病、失語症、アスペルガー症候群、自閉症、がん、中枢性睡眠時無呼吸、脳性小児まひ、昏睡（持続的植物状態）、認知症、失読症、脳炎、てんかん、ハンチントン病、閉じ込め症候群、髄膜炎、多発性硬化症、ナルコレプシー、ＡＩＤＳ等の疾患の神経学的合併症、ライム病、狼瘡、及び偽性脳腫瘍、パーキンソン病、ラムゼーハント症候群、むずむず脚症候群、ライ症候群、脳卒中、テイサックス病、トゥーレット症候群、外傷性脳損傷、振戦、ウィルソン病、ツェルウェガー症候群等の脳及び認知障害の診断に有用であることができる。診断は、患者固有のＡＢＢＭを、実際の臨床経験及び患者履歴に基づくＡＢＢＭのデータベースと比較して、患者固有のＡＢＢＭが、特定の診断又は予後を有する患者と類似するかどうかを判定することを含むことができる。
【００４７】
脳及び認知障害を有する患者について臨床的予後を決定することは、患者にとって非常に有益である場合がある。残念ながら、疾患を有する又は処置後の脳機能を予測する能力は、従来の技法では難しい場合がある。本発明による実施形態は、種々の臨床的介入の成果を予測するように操作することができる患者固有の脳モデルの生成を可能にできる。例えば、脳腫瘍の場合、計画される外科的切除をモデル上で実施することができ、種々の感覚、運動、又は認知プロセスを検査することができる。こうした検査が使用されて、クリティカルな処理経路に介入が損傷を与えることになるかどうかを予測することができる。予後検査を、上記で論じた全ての障害に対して、並びに、無酸素性発作、脳がん、多発性硬化症、パーキンソン病、ライエ症候群、脳卒中、テイサックス病、振戦、ウィルソン病、及びトゥエルベルガー症候群等の、臨床イメージング技法によって現在診断することができる複数の他の脳障害において実施することができる。
【００４８】
図１Ｂに示すように、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）が使用されて、内部動機付け曲線及び環境機会曲線を定義することができる（ブロック３０）。例示的な内部動機付け曲線及び環境機会曲線は、図１Ｃに示され、ＡＢＢＭは、他との相互作用、摂食、及び睡眠等の活動についての内部動機付けを有する。環境機会は、内部動機付け曲線で定義される活動の１つ又は複数を満たすために定義されるオブジェクトを含む環境の表現である。ＡＢＢＭの挙動又は出力は、内部動機付け曲線及び環境機会曲線に基づいて決定することができる（図１Ｂ〜１Ｃ；ブロック３２）。例えば、図１Ｃに示すように、環境機会曲線及び内部動機付け曲線は、加算されて、任意の特定の時間に解空間又は挙動出力を決定することができる。したがって、ＡＢＢＭは、その環境と相互作用する能力を有する。ユーザは、環境機会を定義又は修正することができ、及び／又は、環境機会は、自動化プログラムによって修正することができる。環境は、人及び動物を含むオブジェクトを追加又は除去することによって、又は、天候等の定義された環境特性を修正することによって変更することができる。各オブジェクトを、オブジェクトが環境をどのように修正するか、及び、ＡＢＢＭの内部動機付けの１つ又は複数をオブジェクトがどのように修正するかを追跡するデータベースに含むことができる。ＡＢＢＭ挙動が出力されると、オブジェクトは、動機付け及び環境機会を修正することができる（図１Ｂ〜１Ｃ；ブロック３２）。解空間で挙動が実施される回数もまた加算することができる。幾つかの実施形態において、予め定義された動機付け又は必要性を満たさない創発的挙動（例えば、睡眠、食物、相互作用）が起こる。
【００４９】
例えば、図１Ｄに示すように、システムは、ＡＢＢＭ４０と、環境４２と、調節された解空間４４、スウォーム出力４６と、ネットワーク接続性遺伝的アルゴリズム４８とを含む。ＡＢＢＭ４０は、ノード及びノードを相互接続するエッジ、ノード及びエッジの機能的挙動を定義するルール及び／又はモデルパラメータを含み、エッジは、生理的相互作用及び／又は解剖学的接続によって定義される。ＡＢＢＭ４０は、内部動機付け及び環境機会に基づいて、予め定義された環境４２に挙動的出力を提供する。内部動機付けは、挙動又は潜在的挙動を実施する必要性を示す計器によって定義することができ、環境機会は、挙動、潜在的挙動、リソース、又は他の活動の可用性の測定値を含むことができる。挙動又は潜在的挙動を実施することの利益は、内部動機付け及び環境機会の両方の関数である。環境４２は、次に、ＡＢＢＭ４０及び解空間４４、４６の状態を調節する。スウォーム出力４６は、ネットワーク接続性遺伝的アルゴリズム４８によってＡＢＢＭ４０の接続性を更新する。したがって、ＡＢＢＭシステムは、自己組織化型であり（例えば、一般に、目的又は挙動を決定する内部又は外部の中心的リーダを有しない）かつ自己適応型である（例えば、ＡＢＢＭ４０は、内部動機付け及び環境活動に応じて、一般に定義された環境との相互作用による外部入力なしで自分自身を再構成することができる）人工知能を提供することができる。さらに、ＡＢＢＭ４０は、挙動及び関連する利益を記憶するメモリ機能を含むことができ、それによりＡＢＢＭ４０は独自に、また、一般に外部コントローラの指示なしで、特定の挙動について親和性を生み出すことができる。
【００５０】
したがって、ＡＢＢＭ４０は、ユーザが定義及び／又は修正することができる、及び／又は、自動化アルゴリズムが定義又は修正することができる環境４２と相互作用することができる。環境４２は、オブジェクト、人、動物、又は、天候等の修正用の特性を含むことができる。環境４２は、解空間４６を修正することによってＡＢＢＭ４０を変更することができ、ＡＢＢＭ４０は、リソースを利用することによって環境４２を修正することができる。
【００５１】
幾つかの実施形態において、ＡＢＢＭ及び環境相互作用が使用されて、健康な脳挙動について、疾患状態、神経学的状態、及び／又は脳損傷における脳挙動、例えば、脳卒中が起こるか又は特定の場所で他の損傷が起こるときにＡＢＢＭがどのように振る舞うことができるかについて、モデルを定義することができる。環境と相互作用するＡＢＢＭはまた、特定の場所に特定の損傷を有する患者の予後及び治療計画に使用することができる。機能的脳画像データを使用して、ＡＢＢＭに入力されることになるネットワーク接続性遺伝的アルゴリズムを生成することができ、外科手技、薬物治療、損傷、疾患、及び／又は他の状態の影響も推定することができる。
【００５２】
特定の実施形態では、環境相互作用は人工知能用途を含むことができる。例えば、ユーザが、競争相手として最もインテリジェントなＡＢＢＭを進化させることができるビデオゲームを生成することができる。ユーザ−ＡＢＢＭ相互作用は、ログをとられて、より高い人工知能を持つようにＡＢＢＭを進化させる最も成功する方法を決定することができる。別の例として、ＡＢＢＭは、インターネット上で特定のユーザが見たいと思うものをＡＢＢＭが「学習する」ようなオンラインフィルタを定義するのに使用することができ、部分相互作用に基づいて、ユーザにとって興味がある場合があるものの個人化された送り量を提供する。
【００５３】
システム及びコンピュータプログラム製品
図２は、例示的なデータ処理システムを示し、例示的なデータ処理システムは、本発明の幾つかの実施形態に従って動作するデバイス内に含めることができ、図１Ａ〜図１Ｂに示すオペレーション等、本明細書で述べるオペレーションを実施するのに使用することができる。図２に示すように、オペレーションを実施又は指示するのに使用することができるデータ処理システム１１６は、プロセッサ１００と、メモリ１３６と、入力／出力回路１４６とを含む。データ処理システムは、可搬型通信デバイス及び／又はサーバ等のネットワークの他のコンポーネントに組込むことができる。プロセッサ１００は、アドレス／データバス１４８を介してメモリ１３６と通信し、また、アドレス／データバス１４９を介して入力／出力回路１４６と通信する。入力／出力回路１４６は、メモリ（メモリ及び／又は記憶媒体）１３６と、脳領域間の相互作用を観測する生理的観測デバイス１２５等の別のコンポーネントとの間で情報を転送するのに使用することができる。生理的観測デバイス１２５は、構造的ＭＲＩ、機能的ＭＲＩ、ＥＥＧ、ＭＥＧ、又は他の適したイメージングモダリティ等の、脳領域間の相互作用及び相互接続を観測又は定義するのに使用することができるイメージングモダリティとすることができる。これらのコンポーネントは、本明細書で述べるように動作するように構成することができる多くの従来のデータ処理システムにおいて使用されるような従来のコンポーネントとすることができる。
【００５４】
特に、プロセッサ１００は、市販の又はカスタムのマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ等とすることができる。メモリ１３６は、本発明の実施形態に従って使用される機能回路又はモジュールを実装するように使用されるソフトウェア及びデータを含む任意のメモリデバイス及び／又は記憶媒体を含むことができる。メモリ１３６は、以下のタイプのデバイス、すなわち、キャッシュ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、及び磁気ディスクを含むことができるが、それに限定されない。本発明の幾つかの実施形態において、メモリ１３６は、連想メモリ（ＣＡＭ）とすることができる。
【００５５】
図２に更に示すように、メモリ（及び／又は記憶媒体）１３６は、データ処理システムで使用される幾つかのカテゴリのソフトウェア及びデータ、すなわち、オペレーティングシステム１５２、アプリケーションプログラム１５４、入力／出力デバイス回路１４６、及びデータ１５６を含むことができる。当業者によって認識されるように、オペレーティングシステム１５２は、ＩＢＭ（商標）、ＯＳ／２（商標）、ＡＩＸ（商標）、若しくはｚＯＳ（商標）オペレーティングシステム、又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（商標）オペレーティングシステム、Ｕｎｉｘ、又はＬｉｎｕｘ（商標）等の、データ処理システムとともに使用するのに適した任意のオペレーティングシステムとすることができる。入力／出力デバイス回路１４６は、通常、種々のデバイスと通信するように、アプリケーションプログラム１５４によってオペレーティングシステム１５２を通してアクセスされるソフトウェアルーチンを含む。アプリケーションプログラム１５４は、本発明の幾つかの実施形態による回路及びモジュールの種々の特徴を実装するプログラムを示す。最後に、データ１５６は、アプリケーションプログラム１５４、オペレーティングシステム１５２、入力／出力デバイス回路１４６、及びメモリ１３６内に存在することができる他のソフトウェアプログラムによって使用される静的及び動的データを示す。
【００５６】
データ処理システム１１６は、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）モジュール１２０及び同様なものを含む幾つかのモジュールを含むことができる。モジュールは、単一モジュール、又は、本明細書で述べるオペレーションを実施してサンプルの運動性プロファイルを解析するようにその他の方法で構成される更なるモジュールとして構成することができる。データ１５６は、ノード／エッジデータ１２２、ルール／パラメータデータ１２４、及び／又は生理的観測データ１２６を含むことができ、例えば、これらをエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）モジュール１２０が使用して、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を生成し、及び／又は、例えば患者固有のエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）に基づいてタスクを実施するか又は神経学的疾患及び／又は状態を診断するようにエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）モデルを利用することができる。
【００５７】
本発明は、図２のエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）モジュール１２０、ノード／エッジデータ１２２、ルール／パラメータデータ１２４、及び生理的観測データ１２６に関して示されるが、当業者によって認識されるように、他の構成が本発明の範囲内に入る。例えば、アプリケーションプログラム１５４であるのではなく、これらの回路及びモジュールはまた、オペレーティングシステム１５２、又はデータ処理システムの他のこうした論理分割に組込むことができる。さらに、図２のエージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）モジュール１２０は、単一データ処理システムで示されるが、当業者によって認識されるように、こうした機能は、１つ又は複数のデータ処理システムにわたって分散することができる。そのため、本発明は、図２に示す構成に限定されるものとみなされるべきでなく、他の配置構成及び／又はデータ処理システム間の機能の所定の分割によって実現され得る。例えば、図２は、種々の回路及びモジュールを有するものとして示されるが、これらの回路及びモジュールの１つ又は複数は、本発明の範囲から逸脱することなく、組合せるか又は更に分離することができる。幾つかの実施形態において、オペレーティングシステム１５２、プログラム１５４、及びデータ１５６は、生理的観測デバイス１２５の統合部分として設けることができる。
【００５８】
人間の脳ネットワーク
幾つかの実施形態において、ネットワークを使用して、種々の生体のイメージングモダリティにネットワーク理論を適用することによって人間の脳の構造及び機能をモデル化することができる。脳は、多くの（例えば、１０３又は１０４又はそれ以上の）相互接続したノードを備えるネットワークとして表すことができる。拡散テンソルイメージング（ＤＴＩ）及び拡散スペクトルイメージング（ＤＳＩ）を含むＭＲＩ方法等の種々のイメージング技法を使用して、脳白質内の軸索線維配向に基づいて構造的ネットワークを生成することができる。脳磁図（ＭＥＧ）及びｆＭＲＩを使用して、機能接続性ネットワークを生成するのに使用される脳に関する機能情報を取得することができる。幾つかの実施形態による機能ネットワークでは、画像ボクセルはノードによって表され、ボクセル時系列間の相関は、ノード間のリンク又は「エッジ」によって表される。ｆＭＲＩデータから生成される脳ネットワークでは、接続されるノードは、接続が、場所ではなく相関した機能的活動によって定義されるため、空間的に連続である必要はないことが留意される。
【００５９】
任意の特定の理論によって拘束されることを望むことなしに、機能的脳ネットワークは、近縁的であることがわかっており、多数の接続を有する脳内の焦点が、一般に、十分に接続された他の焦点に相互接続されていることを意味する。脳ネットワーク内のノードはまた、ローカルコミュニティ構造を示し、ローカルコミュニティ構造は、ノードのネイバ以外のノードよりも、内輪で緊密に相互接続されるノードのネイバとみなすことができる。モジュラリティと呼ばれるメトリック（評価基準）を使用して、このコミュニティ構造の非常に正確な近似を行うことができる。Newman ME （2004）、Fast algorithm for detecting community structure in networks、Physics Review 69: 066133を参照されたい。脳イメージングにおけるモジュラリティ解析は、脳内の既知の構造／機能関係と一貫性があるネイバの同定を可能にする。ネットワーク科学の方法は、単一の脳エリアに的を絞ることによって同定することができない複雑な創発的プロセスの評価に使用することができる。
【００６０】
脳のデフォルトモード
脳を、安静状態又は非安静状態で調査することができる。「安静」状態の脳は、一般に完全に非アクティブであるのではなく、活動は、一般に、特定の領域で絶えず起こる。これらの領域は、楔前部、外側頭頂皮質、内側前頭葉、及び外側前頭葉である。これらの領域は、安静時に収集される機能的ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）データにおいて強い相関を示す場合がある。これらのエリアで見られる神経活動のベースラインレベルは、脳のデフォルトモードと呼ばれている。安静時にこれらの領域によって示されるベースライン代謝活動は、被検者が、タスク、例えば作業メモリタスク又は視覚タスクを始動すると一時停止される。理論によって拘束されることを望むことなしに、このベースライン活動が機能目的を果たすと現在思われている。例えば、デフォルトモード領域は、オフラインメモリ再処理、すなわち、脳が外部世界からの情報を抑制し、新しいメモリにとって有用である情報があるか古いメモリを検索するプロセスにリンクされている。実際には、これらのデフォルトモード領域で起こるオフラインメモリ再処理は、人々が白昼夢を見る理由である場合がある。さらに、デフォルトモードにおける安静状態プロセスの変化は、統合失調症、自閉症、注意力欠損／多動性障害、及びアルツハイマー病等の脳異常についてのバイオマーカとして調査されている。「デフォルト」モードは、幾つかの期待を設定し、健康な脳が安静時にどのように振る舞うかについての予測を提供する。
【００６１】
イメージングデータからのネットワーク生成
以前の調査から、１８歳〜３８歳（平均２８歳）の２０人の健康な被検者から安静時に以前に収集されたｆＭＲＩデータセットが使用された。Castellanos FX、Marguiles DS、Kelly C、Uddin LQ、Ghaffari M他（2008）、Cingulate-precuneus interactions: a new locus of dysfunction in adult attention-deficit/hyperactivity disorder、Biol Psychiatry 63: 332-337を参照されたい。これらのデータは、バードケージ型頭部コイルを有する１．５Ｔ  ＧＥツイン速度ＬＸスキャナ（ウィスコンシン州、ミルウォーキ所在のGE medical systems）を使用して収集された。ボクセルサイズは、３．７５ｍｍ×３．７５ｍｍ×５ｍｍであった。全てのデータは、ＩＲＢ認可によって収集された。これらの被検者からのデータは処理ストリーム（図３）を使用して解析され、使用されることになるネットワークが生成された。図３は、幾つかの実施形態による、ＡＢＢＭアーキテクチャを定義するために、画像からネットワークデータを選択する例示的な技法を示す画像を示す。被検者からｆＭＲＩデータが収集される（画像２００）。領域時系列間の相関は相関行列において計算され（画像２１０）、隣接行列は、２つの領域が相関する場合、個々の焦点間に機能的接続が存在するように計算される（画像２２０）。それにより、機能的ネットワークは、ノード（脳領域）及びエッジ（機能的相関）として定義される（画像２３０）。
【００６２】
幾つかの実施形態において、ネットワークを生成するのに、被検者ごとの３Ｄ  ｆＭＲＩ時系列データセットを使用して、例えば約１６０００の灰白質ボクセルのそれぞれについて経時変化を抽出することができる。相関は、その後、それぞれのボクセル経時変化の間で計算され、相関行列を埋めるのに使用された。閾値が相関行列に適用され、この閾値を超えると、個々のボクセルは、接続されていると判定される。これは、２値隣接行列をもたらし、１は、２つのノード間の接続の存在を示し、０は、接続が存在しないことを示す。これらの２値ボクセルワイズデータセットは、ネットワークノードの中心性の調査において利用することができる。９０ノード関心領域（ＲＯＩ）データセットが、エージェントベースモデル（ＡＢＭ）で使用される。ＲＯＩセグメンテーションは、脳領域の解剖学的分割を提供する自動化解剖学的ラベリング（ＡＡＬ）アトラスに基づくことができる。ＲＯＩ時系列は、特定のＲＯＩ内に入るボクセルの時系列を平均することによって計算される。その後、これらのＲＯＩ時系列を使用して、図３のボクセルベースネットワークと同様な方法で相関行列を計算することができる。ＲＯＩの間で結果として得られる相関行列は、ＡＢＭへの入力として使用される。これらのデータセットは、後で、ボクセルワイズデータセットに拡張することができる、計算的に実行可能なモデルを提供する。
【００６３】
非重み付きボクセルワイズネットワークに関するネットワーク解析
機能的ネットワークが形成されると、幾つかの解析を実施することができる。解析の以下の説明は、２値ボクセルワイズネットワークに的を絞る。しかし、これらの解析の多くは、重み付きグラフにも適用することができる。より詳細な説明は、以下の出版物に見出することができる。Joyce KE、Laurienti PJ、Burdette JH、Hayasaka S （2010）、A New Measure of Centrality for Brain Networks、PLoS ONE、を参照されたい。最も簡単なネットワークメトリックの１つは、ネットワーク内でノードを他のノードに接続するエッジの数として定義されるノード次数（ｋ）である。ノード次数の分布は、所与の次数を有するノードの存在量に関する情報を含む。脳ネットワークの次数分布は、ネットワーク内のほとんどのノードが比較的低い次数を有するが、著しく高い次数を有する少数のノードが存在する場合があることを示す。こうしたノードは、「ハブ」と呼ぶことができ、脳の楔前部及び後帯状回、すなわち脳ネットワークのコアと見なされることが多い領域において特に広く認められる。
【００６４】
クラスタリング係数（Ｃ）は、ノードとそのネイバとの相互接続性の尺度であり、接続の考えられる総数と比較して、ノードのネイバ間に存在する接続の数を定量化する。社会的ネットワークの例として、クラスタリングは、あなたの友人同士も友人である可能性を定量化する。経路長（Ｌ）は、２つのエッジを接続する中間エッジの数を記述するのに使用される。ネットワーク内の任意の２つのノード間の平均経路長は、グローバルスケールでの情報交換の有効性を記述する。経路長が減少すると、情報交換の有効性が増加する。脳は、高度に相互接続されたネイバ、及び、ネットワーク内の任意の２つのノードをほんの少数の中間接続によって接続する効率的な長距離「ショートカット」接続を特徴とする特定のクラスのネットワークの一部である。こうしたクラスのネットワークは、スモールワールドネットワークと呼ぶことができる。脳ネットワーク等のスモールワールドネットワークは、分散処理を可能にする低い経路長及びローカル特殊化を可能にする高いクラスタリングの有利な品質を示す。49. Watts DJ, Strogatz SH （1998）、Collective dynamics of ‘small-world’ network、Nature 393: 440-442、Strogatz SH （2001）、Exploring complex networks、Nature 410: 268-276を参照されたい。
【００６５】
幾つかのメトリックは、全ネットワーク内の任意の特定のノードの重要性を定量化する目的で使用することができる。これらの中心性メトリックは、ネットワークの挙動に対して非常に重要な役割を果たす可能性が高いノードを同定しようとし、情報の流れの主流である。次数は、１つのこうしたメトリックであり、中心ノードを、最大数の接続を有するノードであるように定義する。次数は、ネットワーク内のノードの重要性が、そのノードが直接相互作用する他のノードの数によって指示されると仮定する。一方、媒介中心性（ＢＣ）は、他のノードの多くの対間にあるノードが、ネットワーク内で最も中心的であると考える。換言すれば、人は、他の人々の対間に戦略的に配置（locate）される、すなわち、中間的人間である場合に中心的とすることができる。したがって、高媒介中心性を有するノードは、情報の流れ及び完全性を制御する。これは、情報が、最短距離で、かつ、単一経路だけに沿って進むことを仮定する。固有ベクトル（ＥＣ）中心性は、ノードの中心性を計算するときに直近のネイバの中心性を考えるため、ユニークな中心性尺度である。数学的に、固有ベクトル中心性は、隣接する中心性の和の正の倍数である。本質的に、これは、ノードが、高次数ノードに接続される場合、非常に中心的であると考えられることを意味する。しかし、固有ベクトル中心性は、そのネイバに対するノードの次数（すなわち、近縁的挙動）を考慮せず、このことは、非常に重要な含意を有する場合がある。
【００６６】
図４は、高レバレッジ中心性（Ａ）、高媒介中心性（Ｂ）、並びに高い次数及び固有ベクトルの中心性（Ｃ）を有するノードを立証する理論的ネットワークである。図４は、興奮性ネイバ及び抑制性ネイバの両方についての５０％閾値の例を与える。ルールの数は、それぞれのパーセンテージ閾値について定義することができる。示すように、全部で２５６のルールが、それぞれのパーセンテージ閾値について可能である。遺伝的アルゴリズムを使用して、最適閾値を同定し、最大のシステム適応度を達成するルールを発見することができる。
【００６７】
上記で論じた中性性メトリックが、特定の用途について有用であることが明確に立証されたが、幾つかの実施形態において、ネットワークとしての脳の機能及び構造の現在の知識が与えられる場合、脳についての他の適切な方法を使用することができる。
【００６８】
幾つかの実施形態において、「レバレッジ中心性」として本明細書で述べる中性性メトリックを使用することができ、中性性メトリックは、ネットワークのローカルな近縁的挙動又は非近縁的挙動を反映し、最短経路に沿うか又は単一経路に沿う情報の流れを仮定せず、間隔［−１，１］に関して定義され、ネットワーク間及びネットワーク内比較を簡単にする。さらに、レバレッジ中心性は、計算的に負担とならず、したがって、１０４以上のオーダを含むネットワークについて容易に計算され得る。計算は、次の通りとすることができる。すなわち、それぞれ字数Ｋｊを有するネイバの集合Ｎｉに接続される次数Ｋｉを有するノードｉの場合、レバレッジ中心性は、以下の式によって計算される。
【数１】
2014522283.tif 000003
【００６９】
本質的に、レバレッジ中心性は、所与のノードの次数が、その典型的なネイバにどのように関係するかについての尺度である。負のレバレッジ中心性を有するノードは、そのネイバによって影響を及ぼされる。すなわち、負のレバレッジ中心性を有するノードは、そのネイバに比べてより少数のノードと相互作用するため、そのネイバの挙動に対してほとんどレバレッジを持たない。正のレバレッジ中心性を有するノードは、そのネイバに影響を及ぼす。すなわち、正のレバレッジ中心性を有するノードは、そのネイバに比べてより多数のノードと相互作用するため、そのネイバの挙動に対して、実際にレバレッジを持つ。図４に示す例示的なネットワークを考える。ノードＡは、そのネイバより高い次数を有し、したがって、高いレバレッジ中心性を有する。対照的に、ノードＢは、ノードＡとＣとの間のブリッジとして働くため、高媒介を有するが、その次数がそのネイバに対して低いため、負のレバレッジ中心性を有する。ノードＣは、高い固有ベクトル中心性及び高い次数の両方を有するが、そのレバレッジ中心性は、そのネイバ（その次数が非常に類似する）に対してそれほど影響を行使しない可能性が高いため、ほぼゼロである。ノードＡは、比較的多くのノード（それぞれが低い次数を有する）と相互作用するため興味深い。そのため、ノードＡは、そのネイバに対して影響を及ぼすように見える。
【００７０】
エージェントベースモデルによる複雑なシステムの表現
複雑なシステムは、比較的単純であるが、組立てられると、全体としてそれぞれの個々のコンポーネントの挙動だけに基づいて予測することができない創発的挙動を示す場合がある、相互接続されたコンポーネントを特徴とすることができる。換言すれば、システムの創発的挙動は、システムを構成する全てのコンポーネントの挙動の単純和ではない。脳は、複雑なシステムの例と考えることができる。個々のニューロンの挙動の基礎にある生化学的プロセスの完全な理解は、意思決定及び情緒等のプロセスについての説明をもたらさない場合がある。しかし、ニューロンが互いに相互作用する方法をひとまとめにモデル化することによって、「ボトムアップ」モデリングアプローチは、脳内で見られる複雑な挙動の一部を再生することができる場合がある。１つのこうしたボトムアップ方法は、エージェントベースモデリングである。一般に、エージェントベースモデル（ＡＢＭ）は、エージェント、すなわち、プレイイングフィールド上のプレーヤ、及び、プレーヤの挙動を支配するルールを含む。例えば、ボイドシミュレーションは、プレーヤが鳥であり、プレーヤが従う非常に簡単なルールが、コヒージョン（ネイバの近くでの飛翔）、セパレ−ション（近過ぎない）、及びアライメント（同じ方向の）であるＡＢＭである。これらの非常に簡単なルールは、少数の時間ステップにわたって、鳥の任意のランダムな初期構成から協調した群れを形成することになる。ＡＢＭの設計にとっての重要なコンポーネントは、エージェントを支配する１つ又は複数のルールを決定することである。幾つかの実施形態において、エージェントは、安静状態データから構築される機能的脳ネットワークのノードであり、理想的なルールは、デフォルトモードを模倣する安静状態の機能的活動を生成することになる。
【００７１】
セルオートマトン（ＣＡ）は、ＡＢＭの特別な場合であり、エージェントは、１Ｄライン又は２Ｄ平面上に配列されるセルであり、その近傍のセルと相互作用することを許容される。例示的な１Ｄ  ＣＡが図５に示される。各セルは、特定の状態、すなわち１又は０で表されるオン又はオフを有することができる。図の暗青色セルはオン状態にあり、一方、水色のその直接のネイバのそれぞれはオフ状態にある。考えられる２つの状態（オン／オフ）及びサイズ３（左ネイバ、自分自身、右ネイバ）の近傍が与えられる場合、２３＝８の考えられる組合せが存在する。これらの組合せは、一般にルール表と呼ばれる表１の「近傍」として示される。上部の行は、８つの考えられる近傍を表示し、下部の行は、その近傍を有するセルが次の時間ステップでとることになる状態を表示する。ＣＡは、その後、時間ステップにわたって繰返すことができ、全てのセルが同時に更新される。表１に示すルールは、たった１つの例であり、実際には、サイズ３の近傍について２８＝２５６の考えられるルールが存在する。しばしば、１Ｄ  ＣＡの結果は、空間−時間図に表示される。このルール（ルール１１０）についての空間−時間図は図６に示される。
【００７２】
図６に示すように、空間−時間図を生成することができる。示すように、空間−時間図は、１００セルを有するＣＡから生成される。それぞれの水平行は、或る瞬間におけるシステム内の全てのセルの状態を示す。白セルがオンであり、黒セルがオフである。ルール１１０は、そのすぐ左のネイバ及びそのすぐ右のネイバに基づいて、次の時間ステップにおける任意の所与のセルの状態を指示した。システムは、１５０時間ステップにわたって繰返された。
【００７３】
ＡＢＭ設計における遺伝的アルゴリズムの役割
複雑な数学的問題を解くときに、解空間を網羅的に検索することは、計算的に非常にやっかいであり得る。代替的に、考えられる全ての解を探索する必要なく、解空間を検索する方法を考案することができる。１つのこうした代替のアプローチは、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用することである。ＧＡは、最適解が進化されるまで、考えられる解を問題に結合することによる進化の概念を活用する。一般に、ＧＡは、個体−染色体又は解の初期母集団で始まる。所与の問題に対する解としてのこれらの個体の適切性が、適応度関数によって評価され定量化される。通常、最も適応する個体、最高の適応度を生成する個体が、生き残り、子孫を生成する。各子孫は、理想的には両方の親からの所望の特性を組み込む、親から受け継ぐ部分を含む新しい解である。子孫は、突然変異を受ける場合があり、突然変異は、遺伝子プールを多様化し、解空間の新しい領域の探索をもたらす。個体の適応度を増加させる突然変異は、それらの個体が子孫を生成することになる確率を増加させるため、その母集団に残る傾向がある。適応度を評価し、親を選択し、子孫を生成し、突然変異を導入する、このプロセスは、多数の世代について繰返される。ＧＡの一般的な概要は、以下に示される。
１．母集団の初期化。ランダムに生成されるｎＣの染色体で始まる。
２．母集団の検査。適応度を計算することによってｎＣの染色体のそれぞれを検査する。
３．適応度による母集団のランク付け。最も適応するｎＣｒｏｓｓ個体が、交差のために選択される。
４．個体の交配。初期母集団サイズｎＣが得られるまで、ｎＣｒｏｓｓ個体を交配させる
５．子孫の突然変異。子孫は、確率ｐｍで突然変異を受ける。
２〜５を停止するまで繰返す。
【００７４】
上記の５つのステップのそれぞれは、変形を有する場合があり、また、所与の問題について２つ以上の適したアルゴリズムが存在する場合がある。初期母集団のサイズ、交配する個体の数、アルゴリズムをそれにわたって実行させる世代の数は全て、重要な因子である。これらのいずれを増加させても、正確な解に収束する見込みが増加するが、計算的コストも増加する。多くの他の因子が、ＧＡの成果に影響を及ぼす。例えば、交配する個体の数は、成績優秀者のパーセンテージに基づくことができるか、又は、絶対適応度値に基づくことができる。選択プールが確立されると、個体の対形成は、ランダムに、又は、適応度ランクに基づく幾つかの方法によって行われ、個体は、交配後に、選択プールに戻される場合も戻されない場合もある。突然変異率もまた変動する場合がある。その率を増加させることは、遺伝的多様性を増加させ、最初に強い個体が、母集団を支配することを防止する。一方、高い突然変異率はまた、子孫の、その適応する親に対する類似を減少させる。個体の適応度によって、うまくいく解であるか否かが決まるので、適切な適応度関数を決定することは重要である。
【００７５】
ＧＡパラメータ最適化問題が、探索と活用との間のバランスとして述べられた。良好な解を活用することは、現在の知識を利用することができるが、検索空間を局所的に特定の領域に狭める。一方、探索は、より遠い解についての検索を促進するが、検索の早期に見出された良好な解に関するフィードバックを無視する。幾つかの実施形態において、ＧＡは、ＣＡについての最適ルールを進化させるために使用することができ、各個体は、ルール表を含む、ＣＡの幾つかの変数を表す２値ストリングとすることができる。
【００７６】
設計及び方法：レバレッジ中心性を使用して、機能的脳ネットワークを通る情報の流れにとって比較的重要である脳の領域を同定する
ネットワークアサルト
幾つかの実施形態において、機能的脳ネットワークを通る情報の流れにとって比較的重要である脳の領域は、レバレッジ中心性を使用して同定することができる。例えば、脳ネットワークに対する損傷の影響を、非常に中心的なノードが除去されたときに比較することができる。中心的ノードは、本明細書で述べる４つの中心性メトリックのそれぞれを使用して同定することができる。損傷は、これらの非常に中心的なノードの除去によってシミュレートされる場合があるため、これらのノードは、ネットワークを通した情報転送において役割をもはや果たすことができない。ノードのこの標的式除去、すなわちアサルトは、ネットワークトポロジの変化をもたらす場合があり、また、ネットワークのスモールワールド特性が低下する場合がある。スモールワールド性のこの低下は、ネットワークアサルトの前及び後で、２０の脳ネットワークについてネットワーククラスタリング（Ｃ）及び経路長（Ｌ）を測定することによって評価されることになる。標的式アサルトは、ノードの同じ部分のランダム削除と比較することができる。
【００７７】
ネットワークアサルトを示す例示的な図は図７に示される。各ネットワークでは、最高次数中心性、最高レバレッジ中心性、最高媒介中心性、及び最高固有ベクトル中心性のノードの２％等のパーセンテージを同定することができる。これらのノードを、その後、除去することができ、Ｃ及びＬは、それぞれの連続的反復後にそれぞれの修正されたネットワークについて再計算されることになり、遂には、ノードの総数の２０％等の所望のパーセンテージが除去される。主要な因子として中心性タイプを有する２０の被検者にわたる一方向ＡＮＯＶＡ解析を、Ｃ及びＬの両方について実施することができる。解析は、ノード除去の各レベル（２％〜２０％）のメトリックを比較することができる。ポストホックｔ検定を使用して、ＡＮＯＶＡにおいて有意な結果をもたらす因子及び差の方向を同定することができる。この解析を使用して、高レバリジノードが、機能的脳ネットワークの構造的完全性を維持するときに重要な役割を果たすことができるという証明を提供することができる。
【００７８】
レバレッジ中心性は、ネットワーク内の他のノードに対して非常に重要な役割を果たすノードを同定することができ、高レバレッジ中心性ノードは、高次数中心性、高媒介中心性、又は高固有ベクトル中心性のノードよりもハブである可能性が高い場合がある。高レバリジノードが、脳ネットワークのトポロジカル組織化において重要な役割を果たす場合がある。ここでもまた任意の特定の理論によって拘束されることを望むことなしに、高レバリジノードの除去が、他の中心性メトリックに基づくノードの除去によって引起されるよりもネットワークの断片化をもたらす場合があることが仮定される。具体的には、高レバレッジノードの標的式アサルトは、Ｌを非常に急速に増加させる場合がある。その理由は、高レバレッジノードに依存する多くの低次数ノードが、連続グラフから切離される場合があるからである。ノードが分離されると、Ｃ及びＬはともに、悪影響を受ける。
【００７９】
代替的に、その豊富な接続のせいで、ネットワークからの高次数ノードの除去は、Ｃ及びＬがともに悪影響を受ける場合があるほどの甚だしい程度までグラフを破壊する場合がある。しかし、これが事実であっても、ネットワーク構造の変化は、脳内の情報転送のために必要であるノードの重要性を反映しない場合がある。代替的な方法は、ノード削除の連続的反復後にネットワークを通して伝搬する情報又は信号の能力を測定することである。伝搬アクティベーションスキームは、この目的のために修正することができる。例えば、この方法では、ネットワークは、時間ｔ＝０において、ノードの部分集合にエネルギー（アクティベーション）を注入することによって撹乱される。時間ｔ＝１における、また、後続のそれぞれの時間ステップにおける所与のノードのアクティベーションは、その直近のネイバの全てのアクティベーションに依存する。制御パラメータα及びγは、１つのノードから次のノードへのアクティベーション転送率（α）及び各ノードの緩和率（γ）を管理する。比α／γの値が低い場合、システムは、総合アクティベーションの低い値に漸近的に安定することになる。比α／γ値が高い場合、システムは安定することができない。比α／γを変動させることによって、システムが安定することに失敗するクリティカルな遷移点を同定することができる。ネットワークが標的式アサルトを受けるときに、このクリティカルな遷移点を監視することは、システムを通してアクティベーションを拡散させるときの高レバレッジノードの役割に対する洞察を提供することになる。高レバレッジノードが情報転送にとって最も重要である場合、その除去は、α／γ遷移点を、他の中心性メトリックに比べて大幅に増加させることになる。
【００８０】
モジュール式構造
幾つかの実施形態において、ネットワークモジュール全体にわたる高レバレッジノードの空間分布を観測することができる。例えば、安静時の被検者から収集された２０人の人間の脳ネットワークにおいて解析を実施することができる。その実験は、２つのコンポーネントを含む。最初に、モジュールにわたる高中心性ノードの空間分布の評価を、それぞれの中心性タイプについて達成することができる。ネットワークを、計算を使用して個々のモジュールに分解することができ、分離されたサブネットワーク内の各ノードの中心性を計算することができる。相関解析が使用されて、ネットワークを分割する前と後での中心性の変化を評価することができる。所与の中心性尺度についての高い相関は、非常に中心的であると考えられるノードが、全体としてネットワークの観点で中心的であるとともに、そのネイティブなモジュールの観点でも中心的であることを示す。レバレッジ中心性が、これらのノードを同定することができると仮定される。
【００８１】
或るパーセンテージの最高レバレッジノードを、ネットワークから除去することができる。このパーセンテージを、最大２０％で２％のステップで増分することができる。しかし、他のパーセンテージを使用することができることが理解されるべきである。割当てられたパーセンテージのノードが除去された後、ネットワークは、ローカルネットワーク構造を駆動するときの高レバレッジ中心性ノードの役割を評価するために、再び、モジュラリティ計算を使用して処理することができる。オリジナルのネットワーク及び高レバレッジ中心性ノードを持たない修正ネットワークのモジュラリティについて比較を行うことができる。このプロセスは、他の中心性メトリックについても繰返すことができる。所与のネットワーク内のノードの全てを、そのネイバに関して４つの中心性のそれぞれについて解析することができ、ネイバは、同じモジュールに属するノードの集合であると定義される。計算されるのは、（１）削除したノードを排除して、モジュールから失われるネイバの数、（２）モジュールに付加される数、及び（３）同じモジュールに留まる数である。これは、他の中心性メトリックに対して高レバレッジノードを除去することによる、ネットワークモジュラリティの変化の簡単な尺度を提供する。因子として中心性メトリックを有する３つの一方向ＡＮＯＶＡを、除去されたノードの各パーセンテージについて実施することができ、同じノードに留まったノードの数、各ノードを去ったノードの数、及び各ノードによって獲得されたノードの数が解析される。ＡＮＯＶＡは、高レバレッジ中心性ノードの除去によって課されるモジュラリティの差を要約することができる。
【００８２】
高レバレッジノードが、近傍構造にとって必須であるため、ほとんどのモジュール内でネットワーク全体にわたって配置されることが仮定される。予備調査結果は、この仮定を支持している（図１０参照）。高レバレッジノードが全体にわたって分散するので、高レバレッジノードの除去は、ネットワーク全体にわたってローカル構造を急激に乱す場合がある。モジュラリティ計算によるネットワークの分割が、高レバレッジノードの除去後に著しく異なる場合があることが予想される。解析は、高レバレッジノードの除去後に、同じモジュールに残ったノードの数が最低である場合があり、失ったノード及び獲得したノードの数が、最高である場合があることを示す場合がある。
【００８３】
幾つかのモジュールは、高レバレッジノードが存在しない場合がある。これらのモジュールは、相互接続された高次数ノードのクラスタを有する可能性がある。逆に、高レバレッジ中心性ノードは、特定のモジュール内で存在が大きい場合が高い。これらのモジュールは、特に興味深い場合がある。その理由は、これらのノードが、情報通信にとって著しく重要である脳のエリアである場合があり、この領域のノードの喪失は非常に有害となるからである。高次数ノードに比べて高レバレッジノードの割合が低いこれらのモジュールは、高次数ノードに起因してコミュニティ構造を保持することができる。これらの高次数ノードは、多くの冗長接続と構造的コアを形成している場合があり、後帯状回皮質及び楔前部のエリアに見出される可能性が高い。
【００８４】
ＡＢＭが使用されて、重み付きでかつ無向の９０ノードＲＯＩベースネットワークを利用することによって安静状態脳をモデル化することができる。ＣＡは、この目的のために構築され、９０セルのそれぞれは、単一ＲＯＩを示す。各セルは、例えば、自分自身、正のネイバセル、及び負のネイバセルを含むサイズ３の近傍を有する。正のネイバセルは、ノードの全ての正のネイバの加算効果を示し、正のネイバは、関心ノードのすぐ隣にあり、かつ、正の相関係数を有するノードの集合（すなわち、ＲＯＩ）であると定義される。負のネイバセルは、ノードの全ての負のネイバ、すなわち、関心ノードのすぐ隣にあり、かつ、負の相関係数を有するノードの集合の加算効果を示す。全ての正及び負のネイバを、単一集合体の正又は負のセルにまとめることによって、脳ネットワークのノード及びエッジの複雑な配置構成は、１次元ＣＡに平坦化することができる。この１Ｄモデルは、全ての隣接ノードからの入力を可能にすることによって、ノードの接続性の不均一性を捕捉することができるが、全ての入力が明示的にモデル化されることを必要としない。全ての接続を個々にモデル化するＣＡは、この早期段階で手に負えないことになる。
【００８５】
図８Ａ〜図８Ｂは、幾つかの実施形態による例示的なネットワークにおけるノード近傍（図８Ａ）の決定の描写を示す略図である。青ラインは正の接続を示し、赤ラインは負の接続を示し、各ノードの状態は、１又は０で示される。図８Ｂでは、ノードｃの近傍は、オンである正及び負のノードのパーセンテージに閾値を適用することによって決定することができる。
【００８６】
１Ｄ  ＣＡを作成するプロセスが、図８Ａ〜図８Ｂに示される。図８Ａは、５つのノードを含む例示的なネットワークを含む。ノード間の正の接続は青ラインで示され、負の接続は赤ラインで示される。各ノードの状態は、各ノードの上に１（オン）又は０（オフ）で示される。各ノードを順に考えることによって、３ビット近傍を決定することができる。図８Ｂは、ノードｃの近傍を決定するプロセスを示す。この例では、ノードｃは、その１００％がオンである２つの正のネイバ、及び、その５０％がオンである２つの負のネイバを有する。任意の閾値は、正又は負のビットが１であるために、正又は負のノードの少なくとも６０％がオンでなければならないように適用された。この場合、正のパーセンテージはこの閾値を超え、したがって、正のビットは１であり、一方、負のパーセンテージはこの閾値を超えず、したがって、負のビットは０である。脳を１Ｄ  ＣＡにまとめることができると、時間ステップにわたって繰返し、システムの挙動を駆動するルールを使用することができる。
【００８７】
ＣＡの幾つかのパラメータは、このとき未知である。最初に、ＲＯＩベースネットワークの相関行列がメモリに読込まれる。このネットワークは、重み付きエッジを有する９０ノードグラフを含む。閾値が、エッジ重みに適用されて、ノードがネットワークに含まれるか否かが判定される。この閾値処理プロセスは、相関行列を２値隣接行列に変換するためにボクセルワイズネットワークで使用されるプロセスと類似する（図３参照）。しかし、２値ボクセルワイズネットワークと違って、閾値処理プロセスを生き延びる接続は、その重み付き値を保持する。全てのノードの正及び負のネイバは、上記で論じた図８の閾値処理プロセスによって、正のネイバセル及び負のネイバセルにまとめられる。各セルの３ビット近傍に基づいて、ルールは、各セルの次の状態を指示することができる。５つの未知のＣＡパラメータが、以下で要約される。
【００８８】
未知数１：正のエッジ重み閾値。この閾値と０との間の重みを有する正の接続が、ネットワークから除去される。
【００８９】
未知数２：負のエッジ重み閾値。この閾値と０との間の重みを有する負の接続が、ネットワークから除去される。
【００９０】
未知数３：集合体の正のネイバ閾値。オン状態にあるノードの正のネイバのパーセンテージがこの値以上である場合、正のネイバセルは値１を有する。
【００９１】
未知数４：集合体の負のネイバ閾値。オン状態にあるノードの負のネイバのパーセンテージがこの値以上である場合、負のネイバセルは値１を有する。
【００９２】
未知数５：ＣＡを駆動するために使用される８ビットルール。各ビットは、表１に挙げる近傍に基づいてセルの次の状態に対応する。
【表１】
2014522283.tif 000004
【００９３】
ＧＡを使用して、ＧＡ母集団内の染色体に対して２値ストリングとして各未知数をエンコードすることによって未知数１〜５を求めることができる。換言すれば、各未知数は、２値ストリングによって表され、５つの２値ストリングを連結することは、連続染色体を形成する。初期母集団の染色体を、各未知数がその考えられる全範囲にわたって線形に表現されるように、ランダムに生成することができる。母集団サイズは、任意の適した数字とすることができ、この場合、１００染色体とすることができる。ＣＡは、オンノード及びオフノードのランダムに生成された或る初期構成で始まる。母集団内の各染色体の適応度は、各染色体にエンコードされた変数の下でＣＡを実行することによって評価し、１００のユニークな初期構成について繰返すことができる。１００全ての初期構成にわたって平均された上位２０％の適応度を有する染色体を、交差のために選択することができる。母集団の下位８０％は、母集団から除去することができる。廃棄される個体は、オリジナルの母集団からの最も適応する個体を交配させることによって置換することができる。交差は、ルーレットホイール選択プロトコル［６０］に基づくことができ、最も適応する個体は、子孫母集団を生成するように交差に参加する最大の確率を有する。交差は、変数の間の所定の場所と、変数ストリング内では６０％の交差確率で起こる場合がある。結果として得られるそれぞれの子孫は、０．５％の確率で染色体上のランダムな場所で突然変位する場合がある。この新しい母集団を、１００の初期構成からなる新しい集合に関して検査することができる。染色体を評価する提案される適応度関数は、所望のＣＡ出力と真のＣＡ出力との間のハミング距離を要約する以下の式に示される。
【数２】
2014522283.tif 000005
【００９４】
上記式では、ＤＭＮｉは、所望のデフォルトモードネットワーク内のノードｉの状態を示し、ＤＭＮｉ’は、ＣＡの最後のｎａｖｇ反復にわたるノードｉの平均状態を示し、αｉは、ノードｉの重みを示し、Ｎは、システム内のノードの数を示す。脳ネットワーク内の全部で９０のノードの中からＤＭＮ内の８つのノードが存在することに留意されたい。最後のｎａｖｇ反復にわたる平均は、ＤＭＮｉ’の計算で使用される。その理由は、脳が、安静中に一定の定常状態に達するのではなく、アクティブと非アクティブになるノードの複雑な振動パターンを示すからである。これは、実際の脳と一貫性があり、個々のニューロンは、必ずしもターンオン又はターンオフするのではなく、相対的活動の期間と相対的非活動の期間との間で振動する。重みαｉは、単に、αｉ＝ＬＣｉ＋１によって与えられるレバレッジ中心性の線形変換である。この重みは、不正状態にある高レバレッジノードが、不正状態にある低レバレッジノードに比べて、適応度関数に大きな影響を及ぼすことができるように設計される。０に最も近い適応度、すなわち、所望の出力と実際の出力との間の低いハミング距離を有する個体は、最も適応的であると考えられる。
【００９５】
母集団サイズ、交差率、突然変異率、及び世代の数等のＧＡパラメータは、しばしば、問題依存性があり、事前情報なしでこれらのパラメータについて適切な値を推定することは困難である可能性がある。この特定のシステムについてＧＡパラメータのより良好な推定値を得るために、ＧＡを最初に使用して、脳ＣＡ内で以前に述べた密度−分類問題を解くことができる。Mitchell M （1998）、An Introduction to Genetic Algorithms, Cambridge、MIT Pressを参照されたい。密度−分類問題の目的は、ＣＡ内のセルの半分以上が、最初にオン状態にあるかどうかを判定し得るルールを見出すことである。大多数のノードがオンである（すなわち、密度＞１／２）場合、ＣＡの最終反復によって、全てのセルは、オン状態にあるべきである。そうでなければ、全てのセルは、ターンオフされるべきである。この問題は、１４９ノードを有する１Ｄ基本ＣＡについてうまく複製された（予備調査結果の章Ｄ．４参照）。しかし、所与のセルの挙動が、その直近のネイバに依存するだけでないため、脳ＣＡは、真に基本ＣＡでない。脳ＣＡに関して密度−分類問題を検査することは、既知の適応度関数を用いてうまく記述された問題を使用して、脳ＣＡに適切なＧＡパラメータを探索することを可能にする。最初に、脳ＣＡにおいて密度問題を解くためのＧＡパラメータを、基本ＣＡにおける問題を解くのに使用されるパラメータに設定することができるが、モデルがうまくいかない場合、必要に応じて変更することができる。
【００９６】
安静状態の機能的脳ネットワークにおいて見られる挙動を複製するＣＡについてのルール及びパラメータ集合を得ることができる。高い適応度を有する比較的正確な複数の解が存在する場合がある可能性があり、これらの解は興味の対象である。許容可能なレベルの精度は、９０％以上の検査される初期条件下で正しいルールであることになる。密度−分類問題は、脳ＣＡについて適切なパラメータを有するＧＡを開発するための計算的に実行可能な検査グラウンドを提供する。ＧＡは、合理的な数の反復（例えば、５０００反復）内で適する解への収束を示すべきである。高適応度の解に収束できないことは、ＧＡパラメータが変更される必要があることを示すことになる。比較的高い適応度を有する解は、他のノードを非アクティブ化しながら、デフォルトモードノードをアクティブ化することができるべきである。この挙動をもたらさない高適応度を有する解は、不完全に定義された適応度関数を示す。
【００９７】
幾つかの実施形態において、合理的なレベルの精度内で安静状態活動を再生することができるＣＡパラメータの集合を見出すことができないことは、幾つかの要因に起因する場合がある。正又は負の全てのネイバを、集合体の正又は負のネイバになるよう結合することは、機能的ネットワークトポロジの過度に還元主義的なモデルとなる場合がある。考えられる解決法は、関心ノードから２エッジ離れたノードを含むように近傍を増加させることである。ソーシャルネットワークでは、これらは、友達の友達であることになる。３ビット近傍に格納される、直接の正のネイバ、直接の負のネイバ、及び自分自身に加えて、４つの補助ビットを格納することになる７ビット近傍を使用することができる。これらの４つの更なるビットは、直接の負のネイバに接続される間接の負のネイバ、直接の正のネイバに接続される間接の負のネイバ、直接の正のネイバに接続される間接の正のネイバ、及び、直接の正のネイバに接続される間接の負のネイバである。この大きな近傍サイズは、システムを通して情報をより効率的に送信することができる。
【００９８】
さらに、おそらくはＧＡの最も重要なコンポーネントは、適応度関数である。これが正しく定義されない場合、システムの望ましい特性を捕捉することができない。個体の適応度のプロットを調査することは、代替の適応度関数において補正することができる欠陥を明らかにする場合がある。適応度関数に対する潜在的な変更は、最終時間ステップにおけるＣＡ出力の変動性を考慮することである。上記で定義したように、高い適応度を有するが、高い変動性を有する染色体は、わずかに低い適応度を有するが、非常に低い変動性を有する染色体ほどには望ましくない。別の代替法は、ＣＡの最終ステップにわたって適応度の周波数スペクトルを調査することである。適応度関数の周波数成分は、システムを通して移動する信号のモチーフを示すことができる。例えば、ＤＭＮノードは、１０時間ステップごとに１回ターンオンすることができ、これを、（１時間ステップが１秒に等しい場合）０．１Ｈｚの周波数成分で反映することができる。
【００９９】
最後に、密度−分類問題から得られるＧＡパラメータが、安静状態挙動を複製するのに理想的でない場合があることが留意され、また、これらの値が何らかの変更を必要とする場合があることが認識される。
【０１００】
安静状態ネットワークにおける高中心性ノードの空間分布
レバレッジ中心性に対する初期調査は、安静状態の脳全体にわたる高中心性ノードの空間分布を調査することに的を絞った。
【０１０１】
次数中心性、媒介中心性、レバレッジ中心性、及び固有ベクトル中心性は、独立調査で収集されたデータを使用して安静時の１０人の被検者について計算された。各被検者において、各中心性について最も高い２０％中心性ノードが同定され、オーバラップマップが生成され、被検者にわたって各中心性メトリックによる高中心性ノードの空間的場所における一貫性を要約した（図９）。
【０１０２】
図９は、ネットワークトポロジにとって一貫して中心的である領域が安静時の機能的脳ネットワーク内に存在することを立証する。これらは、安静状態中に非常にアクティブであることが分かっている領域である［６１］。全ての中心性メトリックによる高中心性を有する多くの領域が確かに存在するが、ハブを同定する能力を評価する受信者動作特性曲線は、レバレッジが、４つのメトリックの中で最高の感度及び特異性を有することを明らかにした。２つの更なる観点からの高レバレッジ中心性ノードの役割並びにネットワーク及びネットワークのモジュラー式構造を通って流れる情報の能力を調査することができる。
【０１０３】
モジュールにわたる高中心性ノードの空間分布
ネットワークモジュールにわたる高レバレッジノードの空間分布を調査することができる。高レバレッジノードが、モジュール組織化において重要な役割を果たすと思われるため、初期ステップは、高レバレッジノードが全てのモジュール内に存在するかどうかを判定することであった。レバレッジ中心性、次数中心性、媒介中心性、及び固有ベクトル中心性が、代表的な被検者の安静状態ネットワークから生成されるネットワークの各ノードにおいて計算された。この被検者の場合、各タイプの中心性について最も高い２０％の中心性ノードが同定された。ネットワークは、その後、モジュールに分解され、各モジュール内に配置された高中心性ノードのパーセンテージが計算された。その結果は図１０に示される。高レバレッジノードは、他の中心性タイプに比べて多くのモジュール内に存在し、高レバレッジノードがモジュールにわたってより分散されているという或る指標を提供する。興味深いことには、モジュール６は、高次数中心性、高媒介中心性、又は高固有ベクトル中心性のノードを全く持たないが、高レバレッジノードの顕著な存在を示した。更なる被検者におけるこれらの発見の複製は、重要なステップである場合がある。
【０１０４】
１Ｄ  ＣＡを使用した安静状態脳ネットワークのモデル化
１次元ＣＡは、研究設計及び方法の章Ｃ．２に記載されているように構築された。４つの８ビットルールから生成される空間−時間図は、以下の図１１に示される。示す４つのルールは、ウルフラムのコード化ルール−表１に示す考えられる８つの状態に対応するルールのうちの４つである。ルールの名前は、その２値ストリングからの１０進変換に対応する。例えば、ルール１１０が、０１１０１１１０であり、それが、１０進形態で、１１０に変換されることを想起されたい。全てのルールは、オン及びオフノードのランダムに生成された初期構成の下で検査された。０．３より大きい相関値を有する正のリンク及び−０．２より小さい相関値を有する負のリンクがネットワークに含まれた。少なくとも、正のネイバの６０％及び負のネイバの６０％は、正又は負のネイバビットが１であるために、オン状態である必要があった。それぞれの場合に、システムが定常状態に安定する前に少数の反復が行われる。ルール５を使用して達成される定常状態は、一定であるが、他の３つの場合では、定常状態が振動的である。１００の反復だけがここで示されるが、この振動的挙動は、５０００の時間ステップまで実行されるシミュレーションにおいて立証された。ルールが振動的挙動をもたらす可能性が高いため、適応度を評価するときに、ＣＡ実行の終了時に最後の幾つかの時間ステップを考慮することが重要である場合がある。
【０１０５】
１Ｄ基本ＣＡにおいて密度−分類問題を解くこと
前に述べた密度−分類問題は、１４９セルを含む１次元基本ＣＡにおいて複製された。この問題を解くために使用される計算は、Mitchell M （1998）、An Introduction to Genetic Algorithms、Cambridge: MIT Pressに記載されている。ＧＡは、１２８ビットルールを含む、１００染色体の初期母集団サイズで始まった。この事例では、考慮される近傍サイズが７（すなわち、３つの左ネイバ、自分自身、及び３つの右ネイバ）であるため、ルールは、脳ＣＡにおけるような８ビットとは対照的に１２８ビットである。各ルールは、ＣＡの１００のユニークな初期構成に関して検査され、ＣＡは、個体ごとに３００反復にわたって実行された。正しい最終出力状態をルールが生成した小部分の初期構成に基づいて適応度が評価された。上位２０の染色体が、交差のために選択され、オリジナルの母集団サイズが得られるまで、親が一様な確率で選択された。各子孫は、ランダムに選択された２つの場所で突然変異し、親に関しては、突然変異が実施されなかった。１００世代後に、上位６のルールは全て、９５％の適応度であった。これらのルールが失敗した初期構成は、通常、５０％に非常に近い密度を有し、それは、正しく行うことが最も難しい分類である。興味深いことには、最もうまくいくルールは、比較的若く、１世代又は２世代だけについてのシミュレーションにおいて存在したが、前の世代もまた、パフォーマンスが高い多くの個体を持っていた。これは、計算が、最後の幾つかの世代にわたって最大値に安定したことを示すように見える。図１２には、密度が１／２より大きい（左列）か又は１／２より小さい（右列）初期構成が与えられる場合の、トップルールの４つ（φａ〜φｄで表示される）の結果が示される。このシミュレーションは、各染色体について複数の初期構成の同時評価を可能にするＭａｔｌａｂの並列計算ツールボックスを利用した。全ての初期構成の下で１つの染色体を処理する時間は、約２０秒であった。
【０１０６】
結論
ネットワークとしての機能的脳の理解に対する２つのアプローチをとることができる。第１のアプローチは、脳ネットワークを通した情報転送とローカルのモジュール式組織化との両方において非常に中心的なノードの役割を調査した。ネットワークトポロジの観点で非常に中心的である脳の或る特定の領域が存在すること、及び、レバレッジ中心性が、高いレベルの精度でこれらの領域を同定することができることが示された。これらのノードもまた、脳を通した情報の流れにおいて重要な役割を果たすことができることが合理的な拡張である。さらに、予備調査結果は、高レバレッジノードがネットワークモジュールにわたってより分散されていることを示唆し、そのことは、これらの高レバレッジノードが、モジュール式組織化にとって構造的に重要であるという仮定を支持している。第２のアプローチは、脳内の複雑な挙動をモデル化するアプローチとしてエージェントベースモデルを利用する。多次元脳ネットワークを１次元ＣＡにまとめるプロセス及びそのＣＡについてのパラメータを決定するプロセスを含むセルオートマトンの設計の方法は、適切である。これらのアプローチはともに、ネットワークベースモデリングを含み、その利点は、脳を統合システムとして扱うことができ、それにより、ローカルな相互作用及びグローバルな創発的挙動の両方を、同時に考慮することができる。これらの低レベル相互作用が脳内で複雑な挙動をどのように生成できるかについてのよりよい理解及びこれらの挙動にとっての最も中心的である領域の同定を達成することができる。健康な人間の脳のモデルは、価値のあるステップであり、更なるモデルは、他の挙動、状態、及び疾患を含む場合がある。
【０１０７】
エージェントベース脳モデル
幾つかの実施形態において、エージェントベース脳モデル（ＡＢＢＭ）を使用して、例えば図１Ａ〜図１Ｄに述べるように、計算を実施し、及び／又は、環境と相互作用することができる。例えば、例示的なエージェントベースモデルは、図３に示すように生成された。エージェントベース脳モデルは、脳ネットワークの９０のノードによって表され、リンクは、エージェント間の通信経路を表す。脳をセルオートマトン（ＣＡ）として表すことによってＡＢＢＭの出力を簡潔に視覚化するために、脳ネットワークの９０のノードを１Ｄ格子上に配列することができる。各ノードは、オン（アクティブ）又はオフ（非アクティブ）とすることができる状態を有し、状態は、接続されたネイバの状態に基づいて連続する時間ステップにわたって更新される。状態が更新されるにつれて、新しい１Ｄ格子が、オリジナルの格子のすぐ下に印刷される。全てのノードが、シミュレーションの開始時に初期構成を割当てられ、全てのノードが、同時に更新される。３ビット近傍Ψが、その現在の状態及び直近のネイバの状態に基づいて各ノードについて定義される（図１３）。これらの３ビットは、正のビットψｐ、自身のビットψｓ、及び負のビットψｎである。自身のビットは、単にノード自身の状態であり、１（オン）又は０（オフ）とすることができる。正のビットは、重みとして相関係数を用いる、正の値の相関リンクによって接続される全てのネイバの状態の重み付き平均に基づく。この重み付き平均が或る閾値τｐを超える場合、正のビットψｐは１にセットされる。同様に、負のビットψｎの状態は、ノードの負に接続された全てのネイバの状態の重み付き平均に基づく。負のビットψｎの状態は、次に、閾値τｎを適用することによって決定される。これらの閾値を、最適化アルゴリズムを使用してユーザ定義又は選択することができる（遺伝的アルゴリズムによって検査問題を解くことに関する章２．３参照）。所与のノードのネイバを決定するプロセスの例が、図１３に示される。
【０１０８】
図１３に示すように、例示的なノード（中心ノード）についての近傍が示される。「ネイバ」は、隣接する又はリンクしたノードを指す。「１」のノードに接続する左のライン（実線）は、正のネイバ（最も左の２つのノード）に対する正の接続を示し、右のライン（破線）は、負のネイバ（最も右の２つのノード）に対する負の接続を示す。ノードは、オン（１の値を有するノード）か又はオフ（０の値を有するノード）のいずれかである。閾値が、オン状態の正又は負のノードのパーセンテージに適用されて、２値近傍においてそれらのビットの値を決定する。この例では、全てのリンクが等しい重み付けであると考えられるが、ＡＢＢＭでは、リンクの重みは、オン又はオフであるノードのパーセンテージに寄与する場合がある。
【０１０９】
上記の１つの直感的な解釈は、各ノードが、その接続されるネイバの全てから情報を受信するが、その情報は、２つのノードが弱相関するだけである場合、弱化されることである。負に接続されるネイバは、ともにグループ化されて、１つの集合体の負のネイバを形成する。同様に、正に接続されるネイバは、１つの集合体の正のネイバを形成する。考えられる２つの状態（オン又はオフ）及び３ビット近傍Ψが与えられる場合、２３＝８の考えられる近傍構成が存在する。これらの組合せは、ルール表と一般に呼ばれる表２に示される。上の行は、現在時間ｔにおける８つの考えられる近傍構成を示し、下の行は、所与の構成を有するノードが次の時間ステップｔ＋１においてとることになる状態を示す。
【表２】
2014522283.tif 000006
【０１１０】
脳ネットワークトポロジに特有の特性がＡＢＢＭの挙動を駆動するかどうかを判定するために、等価ランダムネットワークが、オリジナルの脳ネットワークのヌルモデルとして生成された。２つのヌルモデルが、各脳ネットワークについて生成された。第１のヌルモデル（ヌル１）は、相関行列において２つのエッジを選択することによって形成され、終端を交換した。この方法は、接続が正であるか、負であるかを考慮することなく各ノードの総合次数を保存した。第２のヌルモデル（ヌル２）は、相関行列内の各エッジの原点及び終端を完全にランダム化することによって次数分布を破壊した。図１４は、例示的なネットワーク及び対応するヌルモデルを示す。オリジナルのネットワークの異なる実現形態（すなわち、完全に接続されたもの、閾値処理されたもの、及び２値のもの）が調査された場合、等価なヌル１及びヌル２モデルが、それぞれの実現形態について作られた。
【０１１１】
検査問題を解くようにルールを進化させること
ＡＢＢＭは、うまく記述された２つの試験問題、すなわち、密度−分類問題及び同期化問題に関して検査された。これらのタスクは、１Ｄ基本セルオートメーション（「ＣＡ」）が簡単な計算を実施できることを示すように過去に使用された。Back, T., Fogel, D.,＆ Michalewicz, Z. （1997）、Handbook of Evolutionary Computation、In. Oxford: Oxford University Pressを参照されたい。ＡＢＢＭが、複雑なトポトジを有する機能的脳ネットワークに基づくので、また、ノードが、正及び負の接続の数において多様性があるので、これは、基本的なセルオートマトンではない。したがって、これらの検査は、ＡＢＢＭにおいて実施されて、それが、同様に計算が可能であることが示された。
【０１１２】
密度−分類問題の目的は、ＣＡ内のセルの半分以上が、最初にオン状態にあるかどうかを判定することができるルールを見出すことである。大多数のノードがオンである（すなわち、密度＞５０％）場合、ＣＡの最終反復によって、全てのセルは、オン状態になるべきである。そうでなければ、全てのセルはターンオフされるべきである。ＡＢＢＭは、オン及びオフのノードの任意のランダムな初期構成からこれを行うことができるべきである。同期化タスクの場合、目的は、ＣＡが、交互の時間ステップで全てのノードを、同期して、ターンオンし、次に、ターンオフすることである。密度−分類問題の場合と同様に、ＣＡは、任意のランダムな初期構成からこのタスクを実施することができるべきである。これらの問題は、システム内の全てのノードの状態についての中央コントローラ又は他の知識源を有するシステムにおいて取るに足らないと思われる。しかし、ＡＢＢＭでは、各ノードは、ネットワーク内の少数の他のノードだけから制限された入力を受信する。各ノードは、この制限された情報に基づいて、次の時間ステップにおいてターンオンするか又はターンオフするかを決定しなければならず、ネットワーク規模で多くの通信を行うことなく、ネットワーク規模の連携をもたらす。
【０１１３】
これらの問題は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を通して適切なルールを見出すことによって解くことができる。遺伝的アルゴリズムは、最適解が生じるまで、問題に対する潜在的な解を組合せることによって進化するという概念を活用する。一般に、ＧＡは、個体又は染色体の初期母集団で始まる。これらの個体は、所与の問題に対する潜在的な解であり、その適切性は、適応度関数によって定量化される。通常、最も適応する個体、最高の適応度を生成する個体は、生き延び、子孫を再生する。各子孫は、親の染色体物質の交差に起因する新しい解であり、各祖先染色体は、２つの親から受け継いだコンポーネントからなり、理想的には両者からの所望の特性を組み込む。子孫は、突然変異を受け、突然変異は、遺伝子プールを多様化させ、解空間の新しい領域の探索をもたらす。個体の適応度を増加させる突然変異は、母集団に留まる傾向がある。その理由は、これらの個体が生き延び、子孫を再生することになる確率を増加させるからである。適応度を評価し、親を選択し、再生し、突然変異を導入するこのプロセスは、多数の世代にわたって繰返される。
【０１１４】
遺伝的アルゴリズムは、ＡＢＢＭに合わせるためにわずかな修正を用いて、Back, T., Fogel, D.,＆ Michalewicz, Z. （1997）、Handbook of Evolutionary Computation、Oxford: Oxford University Pressに記載されている２つの検査問題を解くように実装された。密度−分類問題及び同期化問題の両方について、初期母集団は、１００の個体から構成された。各個体は、２２の２値ビットを含み、ビット１〜７はτｐの値を表し、ビット８〜１４はτｎの値を表し、ビット１５〜２２は８ビットルールを表した。各変数についての初期値は、一様ランダム確率内で生成された。各世代の始めにおいて、各染色体は、１００のユニークな初期構成（システム状態）に関して検査された。これらの初期構成は、０％〜１００％の密度範囲を線形にサンプリングするように設計された。
【０１１５】
適応度は、ＡＢＢＭが正しい出力をそれについて生成した初期構成の部分として計算され、０〜１の範囲であった。上位２０の適応度値を有する個体が、交差のために選択された。解空間の探索を拡大するために、更なる１０の個体が、下位８０の個体からランダムに選択された。これらの３０の個体が、次の世代のために保存され、残りの７０の個体が、各変数内で単一点交差を実施することによって生成された。各子孫は、ビットが０から１に又は１から０に反転する、ランダムに選択された３つの点で突然変異した。遺伝的アルゴリズムは、１００世代にわたって繰返された。不完全な解への収束を回避するために、母集団の平均ハミング距離が０．２５未満でありかつ適応度が０．９未満であったときに突然変異率が増加された。こうした場合、突然変異率は、染色体当たり４ビット〜２２ビットまでランダムに増加された。遺伝的アルゴリズムに対するこれらの変化は、平均最大適応度レベルを約０．６５〜約０．８５に増加した。
【０１１６】
ＡＢＢＭの挙動
エージェントベース脳モデルの挙動は、８ビットルール並びにパラメータτｐ及びτｎ、正及び負のパーセント閾値によって支配される。ＡＢＢＭの出力パターンに対するこれらの因子の影響が調査された。
【０１１７】
空間−時間図内のセルの空間配置構成は、ネットワーク内のノードの構成を反映しない。その理由は、各ノードが、脳ネットワーク内のどこか他の所に配置することができる他のノードと接続を共有するからである。したがって、基本セルオートマトンを分類するのに従来から使用されてきた空間パターンは、ここでは適用することができない。代わりに、以下のものを含む分類スキームが使用された。以下のものとは、同期化固定点、周期的軌道を有する固定点、カオス的軌道を有する固定点、時空間カオス、固定点、及び振動子である。これらの分類は図１６に示される。
【０１１８】
出力パターンは、空間−時間図として可視化され、ノードは、白（オン）又は黒（オフ）の正方形からなる列として水平に示され、各時間ステップは、前の行の下に追加された新しい行として示される。ルール図が生成され、ルール図は、ルール０〜２５５についてのＡＢＢＭの出力を示し、オンであるランダムに選択された３０のノードの同じ初期構成から、τｐ及びτｎの固定値で始まる。ルールの選択は図１５に示される。各ルールは、ランダムに選択された３０のノードがターンオンされた同じ初期構成から始まった。閾値パラメータτｐ及びτｎはともに、０．５にセットされた。ＡＢＢＭは、ルール（例えば、指定される８ビットルール）に応じて多様な範囲の挙動を生成することを可能とすることができる。
【０１１９】
図１５を参照すると、同期化固定点が、パネルａに示され、全てのノードが同じ状態をとる。パネルｂでは、ＡＢＢＭは、固定点フェーズにあり、ノードは、オン又はオフとすることができるが、後続の時間ステップにおいて変化しない。パネルｃでは、定常状態は、少数の時間ステップ後に達せられ、一部のノードが状態間で永続的に振動している固定点ノードを特徴とする。カオス的振動子を有する固定点は、パネルｄに示され、システムは、最終的に定常状態に達するまで、明瞭なパターンを持たない長い期間の状態変化を受ける。パネルｅは、時空間カオスを示し、システムは、最終的に定常状態に達するまで、繰返し状態なしで数十万ステップにわたって継続する場合がある。最後に、パネルｆは、システム内の全てのノードが２つの状態間で振動しているフェーズを示す。
【０１２０】
この分類スキームは、ＡＢＢＭの出力の定性的説明を可能にし、また同様に、２つの観測結果を明らかにする。第１に、基礎になるＡＢＢＭルールを修正することは、モデルの出力を調節する。第２に、同じルールは、モデルパラメータτｐ及びτｎに応じて非常に異なる挙動を引起す可能性がある。この影響は、これらのパラメータを修正し、モデルの出力を観測することによって調査される。モデル出力は、２つのメトリック、すなわち、一定であるか又は振動的である場合がある定常状態にシステムが達するためのステップ数及び定常状態における周期長を使用して定量化された。成果メトリックは、カラーマップとして要約することができ、各データ点は、ｘ軸及びｙ軸上でモデルパラメータτｐ及びτｎにそれぞれ対応するＡＢＢＭの成果メトリック値に対応する。カラーマップ上の各点におけるシミュレーションは、ノードがオン又はオフである同じ初期構成で始まる。異なる初期構成が、定常状態に達する時間並びに定常状態周期長を変更する可能性があるため、初期構成を各カラーマップ内で一定に維持することが重要である（アトラクタベイスン（attractor basin）に関して３．２参照）。例えば、５つの別個の初期状態から始めて、ＡＢＢＭが定常状態に達するためのステップ数を決定することができる。その結果は、たった２つのモデルパラメータτｐ及びτｎを変更することによって引出すことができる広い範囲の挙動を立証する。ＡＢＢＭが定常状態に達するためのステップ数についての結果は、考えられる２５６の８ビットルールの中で１つのルール、ルール４１について計算された。広い範囲の挙動が観測されたが、全体的な定性的特性は、初期構成にわたってかなり一貫性があった。システムが、システムの初期構成によらず、安定するのに数千ステップかかる別個の領域が存在する。その決定はヌルモデルについて同じではなく、ネットワーク構造がＡＢＢＭ挙動を形作るという証拠を提供する。
【０１２１】
オリジナルの脳モデルの場合、定常状態の挙動の周期（すなわち、システムがそこに安定するアトラクタベイスン）が非常に長く、出力ランドスケープが初期構成にわたって定性的に一貫性がある集中領域が存在する。ヌルモデルの出力は、オリジナルのネットワークの出力と非常に異なる。著しく長い（１０００時間ステップを超える）周期を示す領域は全く存在しない。非常に長い周期が、ルール４１を使用するとランダムネットワームで可能である場合があるが、ここで示す条件の場合、脳モデル対ヌルモデルについて著しく異なる結果が存在する。これは、ネットワーク構造が、ＡＢＢＭの挙動を決定するのに影響力がある場合があることを更に立証する。
【０１２２】
アトラクタベイスン
ＡＢＢＭは、１００の異なる初期構成から実行され、その結果は、３つの定性的に異なるルールについて図１７〜図１９で可視化される。図１７は、安定するまでの長い時間並びに大きなアトラクタベイスンの集中領域を有するルール１９８を示す。カラーマップ（左）は、τｐ−τｎ空間内の各点での１００の実行の中から見出されたユニークなアトラクタの数を示す。各点において、ほんのわずかの例外はあるが、ユニークな初期構成がユニークなアトラクタベイスンをもたらした。ヒストグラムは、τｐ−τｎ空間の全体についての（中央）、また、２つの選択された点についての（右）、その周期長によってソートされたアトラクタの発生頻度を示す。興味深いことには、τｐ−τｎ空間の全てにわたるアトラクタサイズの頻度は、べき乗則に従うように見えるが、二桁だけが示される。アトラクタサイズが大幅に変動するため、ルール１９８のアトラクタランドスケープは非常に多様性がある。
【０１２３】
図１８は、安定するまでの短い時間及び短い周期の両方を有するルール２７を示す。ユニークなアトラクタの数を示すカラーマップ（左）は、通常、各初期構成が、ほんのわずかの反復アトラクタによって異なるアトラクタベイスンをもたらしたことを立証する。ヒストグラム（中央、右）は、これらのアトラクタが、サイズの点で或る程度均一であることを示す。ルール２７が、短い安定時間及び短い周期を一貫して有するので、そのアトラクタランドスケープは、非常に多くの数の分離された短いアトラクタを含むことができ、ほんのわずかの状態がそれぞれをもたらす。これは、非常に簡単なルールとして分類される。
【０１２４】
逆に、ルール４１（図１９）は、驚くほど多様なランドスケープを立証した。ユニークなアトラクタの数は非常に変動し、τｐ−τｎ空間の或る部分では、異なるアトラクタが、それぞれの初期構成に関して遭遇され、一方、他の場所では、同じ１０〜２０のアトラクタが繰返し発生する。２つの関心点ヒストグラム（図１９、右）は、τｐ−τｎ空間の特定の場所を更に詳細に調査する。上側プロットは、異なるアトラクタが各初期構成について見出された場所から生成された。下側プロットは、特に大きなアトラクタ、すなわち６８００００ステップを超える周期を有するアトラクタの多数の発生があった場所から生成された。ルール４１は、システムが引出すことになる挙動のタイプを予測することが難しいので、非常に複雑なルールであると本発明者らは結論付ける。本発明者らは、ここでは３つのルールだけを調査したが、補足資料２に含まれるカラーマップは、各ルールに属するアトラクタベイスンのランドスケープのタイプの良好な指標である。迅速な安定時間及び短い周期を有する傾向があるルールは、かなり簡単なルールであり、一方、複数桁に及ぶ安定時間及び周期長を有するルールは、複雑である傾向があり、その挙動は予測するのが非常に難しいことを意味する。
【０１２５】
ＡＢＢＭによる問題解決
ＡＢＢＭについての密度分類結果が図２０に示される。遺伝的アルゴリズムは、オリジナルの完全に接続されたネットワーク、閾値処理された（平均次数が２１．８であるように閾値処理された）脳ネットワーク、及び（閾値処理された相関行列から導出された）２値脳ネットワークを使用して実行された。それらの接続性行列は、図２０の左に示される。これらのネットワークの場合、最適なルール及びパラメータ集合は、ＧＡを使用して求められ、その結果が比較された。図２０は、ＧＡの各世代における最高適応度個体のプロット（中央列）及び平均精度によって定量化された密度−分類タスクに関する最良個体の性能のプロット（右列）を示す。
【０１２６】
完全に接続されたネットワーク（図２０、最初の行）を使用すると、ＡＢＢＭは、たった４世代後に１の適応度値を達成した。このネットワークでは、各ノードは、ネットワーク内の全ての他のノードに関する情報を得る。この情報は、接続強度によって調節されるが、各ノードは、システムの状態に関するグローバル情報を有する。こうしたネットワークは、制限されたローカル情報を使用してグローバル問題を解いていないので、モデルが、高い速度及び精度で密度問題を解くことができたことは意外ではない。脳を含む自然に発生するほとんどのネットワークは、低密度に接続され、各ノードは、その直近のネイバからの情報を有するだけである。閾値処理された脳ネットワーク（図２０、２番目の行）及び２値ネットワーク（３番目の行）は、脳の接続性とより一貫性がある。本発明者らのモデルでは、各ノードにおける情報は、平均で９０ノードの中の２１．８ノード、すなわち、ネットワークの約２４％に制限される。
【０１２７】
さらに、ネットワークから弱いリンクを除去することは、内輪で十分に相互接続され、ネットワークの残りとそれほど相互接続されないノードの群、すなわちコミュニティ構造として知られている特性をもたらす。情報は、コミュニティ内で共有され、コミュニティノードは、他のネットワークノードに比べて、より容易に互いに状態を同期化する傾向がある可能性が高い。したがって、ネットワークの残りに弱く接続されているだけである１つのコミュニティは、ネットワークの残りと一貫性がないとすることができる。その結果、適応度は低く、閾値処理された脳ネットワークは約８０％の適応度値を達成し、２値ネットワークは約８７％の最大値を達成する。
【０１２８】
精度曲線（図２０、右）は、ＧＡの最終世代において最も成績がよい個体について示される。これらの曲線は、ｘ軸上の或る範囲の密度にわたる、１００の初期構成にわたって平均された、正しい分類のパーセントをプロットする。精度曲線のトレンドはＧＡ適応度結果に基づく予測に従い、完全に接続されたネットワークが最高の力を発揮し、それに続いて、２値ネットワーク、最後に、閾値処理されたネットワークである。各曲線において、約５０％密度に中心を持つ顕著な窪みが存在し、そこでは分類が最も難しい。
【０１２９】
対応する２値脳ネットワーク、閾値処理された脳ネットワークと比較して、重み付けされ閾値処理されたネットワークの場合、適応度及び精度の顕著な減少が存在する。任意の特定の理論によって拘束されることを望むことなしに、これは、比較的弱いリンクが一部のモジュールをネットワークの残りに接続していることに起因している場合がある。これらのリンクは弱過ぎて、本発明者らのモデル内でネットワークの残りに関する十分な情報を伝達することができず、ノードが、制限された情報に主に基づいて振る舞うようにさせる。一部のリンクは、閾値処理プロセスを乗り切るに十分に強いが、複数の弱リンクからの正味の信号は弱過ぎて、信号がτｐ閾値又はτｎ閾値を超えることを可能にできず、信号を伝えることができない場合がある。システム内の任意の１つのノードにとって入手可能な情報量は、完全に接続された重み付きネットワークにおいて最大である。その理由は、各ノードが、互いのノードから或る程度の情報を受信するからである。閾値が重み付きネットワークに適用されると、これらの接続の多くは除去され、ノードは、接続強度によって調節されたローカル情報に頼るだけである。このネットワークが２値化されると、信号は接続強度によって調節されず、したがって、より強力に表現される。現在、ネットワーク表現に関するコンセンサスは全く存在しない。２値化ネットワークの提案者は、ニューロン発火が２値事象であり、したがって２値ネットワークが適切なモデルであると主張する。重み付きネットワークの提案者は、信号相関が、特定のノードによって受信される情報に対する各ノードの寄与を示し、したがって重み付きネットワークが生物学的プロセスを最もよく表現することを主張する。図２０の発見に基づいて、２値表現が情報処理に最も有効であるとすることができる。その理由は、個々のニューロンについて当てはまるように、各ノードがシステムに関するローカル情報を受信し、この入力が、意思決定プロセスについて十分な情報を提供するのに十分に強いからである。
【０１３０】
完全に接続されたヌルネットワーク、閾値処理されたヌル１及びヌル２のネットワーク、並びに、２値のヌル１及びヌル２のネットワークを含むヌルネットワーク（図２１〜２２）を使用して密度分類も実施された。ＧＡは、オリジナルのネットワークについて述べたように、各ネットワークに関して実行された。完全に接続されたヌルモデルは、オリジナルの相関行列の非対角要素をランダムに交換することによって生成され、その接続強度がランダムであるネットッワークをもたらす。閾値処理されたヌル１モデル及びヌル２モデルは、方法の章で述べたように作成された。２値化されたヌルモデルは、ゼロより大きい値を有するリンクを１に、ゼロより小さい値を有するリンクを−１に設定することによって、対応する閾値処理されたヌルモデルから作成された。オリジナルのネットワークにおいて当てはまったように、完全に接続されたモデルは、全てのヌルモデルの中で最高の力を発揮する。その理由は、各ノードが、システム内の全ての他のノードから或る程度の情報を受信するからである。
【０１３１】
対照的に、ＧＡは、閾値処理されたヌルモデル及び２値ヌルモデルについて密度−分類問題を解くことが可能であるルールを見出すことができなかった（図２１〜図２２、行２〜５）。これは、次数分布が保存されるかどうかによらず当てはまる。ＧＡによって進化したルールは、常に、全てのノードをターンオンするか又は全てのノードをターンオフする。これらの結果は、脳ネットワークのアーキテクチャが、ランダムネットワークに比べてずっと計算及び問題解決に適することを示す。図２１〜図２２のそれぞれの事例を生成するのに使用されるＡＢＢＭモデルパラメータは、表３に示される。
【表３】
2014522283.tif 000007
【０１３２】
同期化タスクに関するＡＢＢＭの性能についての結果が計算された。使用される機能的ネットワークのタイプによらず、母集団は、ＧＡの最初の数世代内で最大適応度値を達成した。ＧＡの最後の世代の染色体は、所定の密度にわたって検査される初期構成の任意の初期構成から同期化を実施することができた。同じことが、ヌルモデルのそれぞれについて当てはまる。これらの発見は、同期化タスクが、ＡＢＢＭにとって密度−分類問題よりもはるかに容易な問題であることを示す。同期化タスクを解くために、ＡＢＢＭは、最初に、全てのノードをターンオン又はターンオフし、次に、全てのノードがオンであることと、全てのノードがオフであることを交互に行うことができる。ルールの最初のビット及び最後のビットは、この交互挙動をエンコードし、中央の６ビットは、２つの状態の一方の状態になるプロセスをエンコードし、全てがオンであること又は全てがオフであることは、初期密度によらず許容可能である。そのため、中央の６ビットにおけるエンコーディングは、或る程度柔軟にすることができる。一方、密度−分類タスクにおいて、ＡＢＢＭは、初期状態に基づいて全てのノードをターンオンするか又は全てのノードをターンオフするかを決定しなければならない。より難解なこのタスクは、初期構成のメモリだけでなく、システム内の全てのノードに対する過去のグローバル構成の通信もまた必要とする。
【０１３３】
新しい動的脳モデルが提供され、新しい動的脳モデルは、生物学的情報から構築されるネットワークデータ並びにモデル出力用の拡張分類スキームに基づく。時間−空間図及びカラーマップは、ルール及びパラメータ値に応じてモデルの挙動を特徴付ける。ここで提示される結果は、モデルが、モデル入力に応じて多岐にわたる挙動を生成することが可能であることを立証する。この挙動は、ルール及びτｐ−τｎ空間内の場所によって主に駆動されるが、初期構成にわたって定性的に一貫性がある。アトラクタベイスンのランドスケープが調査され、安定するまでの時間及び周期を、各ルールについてのアトラクタベイスンのランドスケープのタイプの良好な指標と考えることができる。多数桁に及ぶ安定時間及び周期長を有するルールは、非常に多様なアトラクタランドスケープを有する傾向があり、その挙動は予測するのが難しい。最後に、密度−分類問題及び同期化問題が解かれた。１つの発見は、脳ネットワークが、調査された等価なヌルモデルのうちの任意のヌルモデルに比べて、密度問題を解くときにずっと有効であることであった。これらのタスクを解くことができることは、ネットワークアーキテクチャが問題解決に適応でき、また、モデルが計算をサポートできることを立証する。これらは、単に検査問題であったが、生成される可能性がある全ての挙動の中で、一部が計算的に有用であることを例示するのに役立った。
【０１３４】
ＡＢＢＭは、人工ニューラルネットワークの典型的な用途と別個とすることができ、ここではアーキテクチャは、特定の問題を考慮した工学技術であり、したがって、これらのシステムは通常、生物学的に関連する構造を持たない。エージェントベース脳モデルは、人間の脳イメージングデータから構築された脳接続性情報を利用する。そのモデルは、脳がニューロンレベルでどのように働くかについての基礎知識を使用するが、この知識をマクロスケールレベルで適用する。ネットワーク構造が実際の人間の脳ネットワークに基づくため、システムダイナミクスは、そのアーキテクチャに固有である。
【０１３５】
特定のエコシステムにおける疾患流行又は母集団ダイナミクスのモデリング等、広く使用される式に基づくモデリング技法では、偏微分方程式を使用して、システムの各構成要素の挙動をモデル化する。一方、ＡＢＢＭでは、簡単なルールの集合だけが、システムを構成する各エージェントについて定義され、経時的なシステムの挙動は、エージェントが互いに相互作用することを可能にすることによって観測される。各エージェントが従うルール以外に、エージェントの相互作用は、基礎になる脳ネットワーク構造によってだけ制約されて、種々の脳エリア内のマクロスケール相互作用がモデル化される。単にルールを変更すること又はモデルパラメータをわずかに変動させることが、簡単な同期化から時空間カオスまでのシステム挙動の劇的な変化をもたらすことができる。
【０１３６】
モデルを駆動するためのルール及び最適化パラメータを見出すように、遺伝的アルゴリズムが、エージェントベースモデルフレームワークと対形成された。脳ネットワークに対する遺伝的アルゴリズムの適用は、特定の刺激に対して、以前に学んだか又はプログラムされた反応に頼るのではなく、挙動の創発を促進する。これは、ＡＢＢＭが、新しくかつ未学習の問題に適応することを可能にする。遺伝的アルゴリズムによって決定されるパラメータは、ＡＢＢＭを特定のタイプのアトラクタベイスンに駆動する。適切に定義された適応度関数が与えられる場合、遺伝的アルゴリズム（又は他の検索最適化技法）を使用して、機能的に関連する状態に対応するアトラクタベイスンにＡＢＢＭを駆動することになるルール及びパラメータ集合を見出すことができる。例えば、モデルは、安静中に又は感覚刺激下で典型的な脳活動パターンに似ているアトラクタベイスンを生成することができる場合がある。生物学的に関連する挙動を生成する動的モデルは、或る範囲の神経学的及び人工知能研究エリアの中で有用であることになる。
【０１３７】
モデルは、ここで提示されるように、９０ノード機能的脳ネットワークを利用するが、任意のタイプの（機能的な又は構造的な、有向の又は無向の、重み付きの又は非重み付きの、任意のタスクから生成された）ネットワークを使用することができる。ＡＢＢＭは、交互区画化スキームによって生成されるネットワーク又はボクセルワイズネットワークに適用することができる。さらに、直接接続されたネイバがここで考えられるが、代替形態は、より大きな近傍サイズの形態で２、３、又はｎステップだけ分離したネイバを含むことができる。
【０１３８】
トポロジが変更されるときのＡＢＢＭダイナミクス
以下の例は、機能的ネットワークのトポロジが変更されると、ＡＢＢＭダイナミクスが変化することを立証する。ネットワークトポロジ変化は、損傷又は疾患に起因して或る領域の機能が喪失した後に起こる場合がある。トポロジはまた、経頭蓋磁気刺激等の治療による白質接続の強化後に変化する場合がある。これらの生理的変化は、ネットワークトポロジに影響を及ぼし、それは、次に、ＡＢＢＭを使用してシミュレートされたネットワークダイナミクスに影響を及ぼす。
【０１３９】
デフォルトモードネットワークは、人が安静時にあってもアクティブである脳の領域の集合体である。図２３に示すこれらの８つの領域は、両側性（すなわち、左及び右）の前帯状回、後帯状回、下頭頂、及び楔前部である。これらの例は、前帯状回皮質（ＡＣＣ）を表すノードの機能的ネットワーク接続性を変更する。白エリアは、デフォルトモードネットワークの一部であると考えられる関心領域を示す。
【０１４０】
ＡＢＢＭを実行するために、５つの基礎入力、すなわち、ネットワーク、ルール、正のビット閾値、負のビット閾値、及び初期構成が必要とされる。これらの入力は、検討中の論文「Complexity in an Agent Based Brain Model」等の過去のＡＢＢＭ文書類に記載されている。
１．ネットワーク。全てのシミュレーションについて、モデルに入力されるネットワークは、ｆＭＲＩデータを使用して構築され、９０ＲＯＩノードからなる閾値処理され重み付けされたネットワークであった。０と０．３９１６との間の重みを有する正のリンクが除去され、０と−０．１８３９との間の重みを有する負のリンクが除去された。結果として得られるネットワークは単一コンポーネントである。すなわち、未接続の領域は全く存在しない。
２．ルール。全ての例について使用されるルールは、ウルフラムのルール２３０であり、それについてのルール表が以下にある。ルール表が、次の時間ステップで或る特定の近傍を有するノードの状態がどのようなものになるかを指示することを、過去の文書類から想起されたい。この近傍は、（正のビット閾値を適用することによって決定される）正のビット、ノード自身の状態、及び（負のビット閾値を適用することによって決定される）負のビットに基づいて構築される。
【表４】
2014522283.tif 000008
３．正のビット閾値τｐは０．３にセットされた。これは、或るノードに対する全ての正の入力の重み付き平均が、正のビットが１であるために、少なくとも０．３（０と１との間でスケーリングされる）でなければならないことを意味する。
４．負のビット閾値τｎは０．３にセットされた。これは、或るノードに対する全ての負の入力の重み付き平均が、負のビットが１であるために、少なくとも０．３（０と１との間でスケーリングされた）でなければならないことを意味する。
５．初期構成。初期構成は、８のＤＭＮノードが最初にオン状態（１）にあり、全ての非ＤＭＮノードがオフ状態（０）にあるようなものであった。
【０１４１】
図２４Ａは、ＤＭＮノードが最初にオンである状態のオリジナルのネットワークについて、この９０ノードＲＯＩネットワーク、ルール２３０、及びτｐ＝τｎ＝０．３を使用して生成された時間−空間図を示す。矢印はＤＭＮノードを示す。図２４Ｂは、脳空間内の各ＲＯＩの平均活動を示す。これは、時間次元にわたって時間−空間図の平均をとることによって計算された。ＤＭＮノードは、図２４Ａの時間−空間図において３１、３２、３５、３６、６１、６２、６７、及び６８と番号が付いたノードである。ＤＭＮノードの多くはアクティブであるが、多くの非ＤＭＮノードもまた、幾らかの活動を生成している。これは、最初にＤＭＮノードのみがオンであった当該ＤＭＮノードと、最初に全てオフであった非ＤＭＮノードとの間での情報の転送を立証する。
【０１４２】
２つのＡＣＣノードのアサルト
この最初の例の場合、ＡＣＣからネットッワークの残りへのリンクの全てが除去された。この変更されたネットワークが、ＡＢＢＭにおいて使用されたが、オリジナルのシミュレーションと同じルール（ウルフラムのルール２３０）、正のビット閾値（０．３）、負のビット閾値（０．３）、及び初期構成（ＤＭＮノードだけがオンであった）を用いた（図２４Ａ〜図２４Ｂ）。アサルト型ネットワークを使用することから得られる時間−空間図が、図２５Ａに示され、脳空間内の平均活動が図２５Ｂに示される。ＡＣＣノードは、ＤＭＮノード３１及び３２であった。ＡＣＣノードからリンクを除去した後、ＤＭＮノードと非ＤＭＮノードとの間の通信が、劇的に減少するように見える。ＡＣＣリンクだけを除去することは、ネットワークの残りに影響を及ぼすＤＭＮノードの能力に著しく影響を及ぼした。この減少した接続性は、ＡＢＢＭダイナミクスに著しく影響を及ぼした。
【０１４３】
ＡＣＣノードの強化
この例では、ＡＣＣノードとＤＭＮノードの残りとの間の接続性が増加した。ＡＣＣノードと他のＤＭＮノードとの間の接続は、１にセットされた。この変更されたネットワークが、ＡＢＢＭにおいて使用されたが、オリジナルのシミュレーションと同じルール（ウルフラムのルール２３０）、正のビット閾値（０．３）、負のビット閾値（０．３）、及び初期構成（ＤＭＮノードだけがオンであった）を用いた（図２４Ａ〜図２４Ｂ）。この強化されたネットワークを使用することから得られる時間−空間図が、図２６Ａに示され、脳空間内の平均活動が、図２６Ｂに示される。トポロジのこの変化は、変更されたダイナミクスにおいて反映される。ＤＭＮノードの残りに対するＡＣＣノード接続を強化することは、ＤＭＮ内の情報が、オリジナルのシミュレーションに比べてはるかに大きな範囲までネットワークの残りに伝搬することを可能にする。
【０１４４】
上記は、本発明の例示であり、限定として解釈されるべきではない。本発明の幾つかの例示的な実施形態について説明したが、本発明の新規の教示及び利点から実質的に逸脱せずに、多くの変更が例示的な実施形態において可能なことを当業者であれば容易に理解するであろう。したがって、全てのそのような変更は、特許請求の範囲において定義される本発明の範囲内に含まれることが意図される。したがって、上記が本発明の例示であり、開示された特定の実施形態に限定されるものとして解釈されるべきではなく、開示された実施形態への変更並びに他の実施形態が、添付の特許請求の範囲内に含まれることが意図されることを理解されたい。本発明は、均等物が含まれる以下の特許請求の範囲により定義される。
【図１Ａ】
2014522283.tif 000009
【図１Ｂ】
2014522283.tif 000010
【図２】
2014522283.tif 000011
【図１Ｃ】
2014522283.tif 000012
【図１Ｄ】
2014522283.tif 000013
【図３】
2014522283.tif 000014
【図４】
2014522283.tif 000015
【図５】
2014522283.tif 000016
【図６】
2014522283.tif 000017
【図７】
2014522283.tif 000018
【図８】
2014522283.tif 000019
【図９】
2014522283.tif 000020
【図１０】
2014522283.tif 000021
【図１１】
2014522283.tif 000022
【図１２】
2014522283.tif 000023
【図１３】
2014522283.tif 000024
【図１４】
2014522283.tif 000025
【図１５】
2014522283.tif 000026
【図１６】
2014522283.tif 000027
【図１７】
2014522283.tif 000028
【図１８】
2014522283.tif 000029
【図１９】
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【図２０】
2014522283.tif 000031
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６Ａ】
2014522283.tif 000039
【図２６Ｂ】
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【国際調査報告】
2014522283.tif 000041
2014522283.tif 000042