【手続補正書】
【提出日】平成25年6月27日(2013.6.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行される、神経組織の活性の容積を決定するための方法であって、
刺激パラメータのための値を有する入力データを受取る工程と；
前記入力データを使用することによって入力ベクトルを定義する工程と；
関数に前記入力ベクトルを適用する工程であって、前記関数は、計算学習アルゴリズムから生成され、前記計算学習アルゴリズムは、刺激パラメータおよび電極構成パラメータの領域を、前記領域によって生成される活性の容積に、マッピングすることと；
前記関数の出力として、及び適用された前記入力ベクトルに基づき、前記パラメータを取得する工程と；
パラメータ方程式を解くことによって、前記刺激パラメータに対応する活性の容積を算出する工程と；
算出された前記活性の容積を表示器スクリーン上に表示する工程と
を有する方法。
【請求項２】
前記電極構成パラメータは、
（ｉ）前記電極の高さと直径との少なくとも１つと；
（ｉｉ）前記電極の１以上の電極コンタクトの分布と
のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
方程式パラメータは、前記入力ベクトルの線形関数として与えられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記入力ベクトルはさらに、電極構成パラメータを含み、
前記入力データはさらに、前記電極構成パラメータのための値を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１または複数のパラメータ方程式は、幾何形状を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記幾何形状は、楕円体形状である、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記領域によって生成される前記活性の容積は、前記１または複数のパラメータ方程式によって画定される幾何形状として表される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記活性の容積は、神経組織中に挿入される電極の電場モデルを、神経組織モデルに結合することから取得される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記計算学習アルゴリズムは、１または複数の人工ニューラルネットワークを使用する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力ベクトルは、パルス幅と、電極コンタクトインピーダンスと、カプセル化組織伝導率と、電圧と、電極コンタクト構成とのうちの１または複数を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
算出された前記活性の容積は、前記パラメータ方程式に対する前記解から直接取得される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
工程を実施するようにプログラムされるコンピュータシステムであって、前記工程は、
刺激パラメータのための値を含む入力データを受け取る工程と；
前記入力データを使用することによって入力ベクトルを定義する工程と；
関数に前記入力ベクトルを適用する工程であって、前記関数は、計算学習アルゴリズムから生成され、前記計算学習アルゴリズムは、刺激パラメータおよび電極構成パラメータの領域を、前記領域によって生成される活性の容積に、マッピングすることと；
前記関数の出力として、及び適用された前記入力ベクトルに基づき、前記パラメータを取得する工程と；
パラメータ方程式を解くことによって、前記刺激パラメータに対応する活性の容積を算出する工程と
を有する、コンピュータシステム。
【請求項１３】
コンピュータに手順を実行させるためのコンピュータ読取可能なプログラムを記録する持続性コンピュータ可読媒体であって、前記手順は、
刺激パラメータのための値を含む入力データを受け取る手順と；
前記入力データを使用することによって入力ベクトルを定義する手順と；
関数に前記入力ベクトルを適用する手順であって、前記関数は、計算学習アルゴリズムから生成され、前記計算学習アルゴリズムは、刺激パラメータおよび電極構成パラメータの領域を、前記領域によって生成される活性の容積に、マッピングすることと；
前記関数の出力として、及び適用された前記入力ベクトルに基づき、前記パラメータを取得する手順と；
パラメータ方程式を解くことによって、前記刺激パラメータに対応する活性の容積を算出する手順と
を有する、持続性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
活性の容積を画定する、１または複数のパラメータ方程式のパラメータを出力する関数を決定するための方法であって、
電極の電場モデルおよび神経組織モデルを備える工程と；
前記電場モデルを前記神経組織モデルに結合させることによって、刺激パラメータおよび電極構成パラメータの多くの異なるセットに対して、活性の容積を取得する工程と；
前記活性の容積に幾何形状を適合させる工程であって、前記幾何形状は、１または複数のパラメータ方程式によって画定される工程と；
計算学習アルゴリズムを使用することによって、前記刺激パラメータおよび電極構成パラメータの異なるセットを、前記パラメータに相関させる関数を設計する工程であって、前記パラメータは、前記活性の容積に適合される前記幾何形状を表す工程と
を有する、方法。
【請求項１５】
前記幾何形状を前記活性の容積に適合させる工程は、最適化アルゴリズムを使用して実施される、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記幾何形状は、楕円体である、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記計算学習アルゴリズムは、１または複数の人工ニューラルネットワークを使用する、
前記請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
１または複数のパラメータ方程式を使用することによって、前記活性の容積を決定するためのインストラクションを有する持続性コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記１または複数のパラメータ方程式のパラメータは、刺激パラメータおよび電極構成パラメータを含む入力ベクトルの関数として与えられ、
前記関数は、請求項１４に記載の前記方法によって取得される、持続性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
コンピュータによって実行される方法であって、前記方法は、
人工知能によって自動的に生成される１以上の関数を有する、組織活性の容積（ＶＴＡ）推定器を設ける工程であって、前記人工知能は、いずれの関数が入力パラメータのセットに対して推定される組織活性の容積に対応するパラメータを出力するように構成されるかを学習し、前記入力パラメータは、刺激パラメータおよび電極コンタクト構成の構成に関する構成パラメータを有する工程と；
前記ＶＴＡ推定器を用いることによって、入力パラメータに対して推定されるＶＴＡを決定する工程であって、前記入力パラメータに対して、シミュレーションまたは臨床研究が全く実施されていなかった工程と
を有する、コンピュータによって実行される方法。
【請求項２０】
前記方法はさらに、前記推定されるＶＴＡと目標ＶＴＡを相関させることによって、所与の患者のための理論的に最適な刺激パラメータ設定の指示を提供する工程を有する、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記方法はさらに、前記推定されるＶＴＡに対応する３次元の部位を概算する際に前記ＶＴＡ予測器によって使用されるために、少なくとも１つのパラメータ方程式を選択する工程を有する、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記ＶＴＡ予測器は、前記入力パラメータのセットに基づき、前記推定されるＶＴＡを提供するように学習させられる人工ニューラルネットワークを用いる、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記方法はさらに、新しい学習データに基づき、現在の学習させた状態から再学習させた状態に、人工ニューラルネットワークを再学習させることによって、前記人工ニューラルネットワークの領域を拡大する工程を有する、
請求項１９に記載の方法。