【手続補正書】
【提出日】令和1年9月10日(2019.9.10)
【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】
標的組織における薬物送達を推定するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
薬物が送達される標的組織と、前記標的組織に血液を供給する血管網との１つ以上の患者固有モデルを、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う複数の個体のそれぞれから受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、薬物投与についての情報を受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記患者固有モデルおよび／または前記患者から１つ以上の患者固有データを導出することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記標的組織の１つ以上の位置に対する薬物送達データを受信することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、既知の薬物送達データを伴う前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記特性ベクタを前記標的組織の１つ以上の位置における前記受信された薬物送達データに関連付けることと、
前記関連付けられた特性ベクタを使用して、１つ以上の患者固有データと薬物投与についての情報とから、標的組織と前記標的組織に血液を供給する血管網との患者固有モデル上の１つ以上の位置における薬物送達データを予測することができるシステムを訓練することと、
前記訓練されたシステムを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
薬物が送達される前記標的組織と、患者が求める解析の前記標的組織に血液を供給する前記血管網との患者固有モデルを受信することと、
前記患者が求める解析における薬物投与についての情報を受信することと、
薬物送達データが推定または測定される前記患者が求める解析の前記標的組織における１つ以上の位置についてのデータを受信することと、
前記患者固有モデルおよび／または前記患者が求める解析から１つ以上患者固有データを導出することと、
薬物送達データが推定または測定される前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記特性ベクタを使用して、前記患者が求める解析の前記患者固有モデルの前記標的組織上の１つ以上の位置における前記薬物送達データを推定するように、前記訓練されたシステムを適用することと、
前記推定された薬物送達データを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
データベース内の前記測定された薬物送達データは、１つ以上のスキャン用モダリティから抽出されたデータを含み、前記１つ以上のスキャン用モダリティは、限定されないが、ＭＲ、ＦＤＧ−ＰＥＴ、負荷エコー／ＭＲＩ収縮予備、多検出器ＣＴ、二重エネルギーＣＴ、μＣＴ、またはμＭＲを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
薬物送達データを予測することができるシステムを訓練することは、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、多層パーセプトロン（ＭＬＰ）、多変数回帰（ＭＶＲ）、ディープラーニング、ランダムフォレスト、ｋ近傍法、ベイズネットワーク、および、加重線形またはロジスティック回帰のうちの１つ以上を使用することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
患者固有データを使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記患者固有モデル中に血流の患者固有流体力学モデルを展開することと、
薬物投与についての前記情報を使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記血流の患者固有流体力学モデルにおける前記薬物粒子の輸送、空間的および／または時間的分布を判定することと、
前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記薬物粒子の前記輸送、空間的および／または時間的分布に関連する情報を前記特性ベクタに組み込むことと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
薬物投与についての前記情報は、薬物投与量、薬物濃度、投与位置、投与頻度、薬物投与の経路、投与時間、治療の種類、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記１つ以上の患者固有データは、血管の解剖学的画像特徴、標的組織画像特徴、前記標的組織における推定潅流領域、前記標的組織への推定血液供給、推定血流データ、患者の特徴、疾患負荷特徴、電気機械的測定、前記血管網における薬物粒子の輸送、空間的および／または時間的分布、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記１つ以上の薬物送達データは、
前記標的組織における前記１つ以上の位置に送達される薬物の量の推定、
前記標的組織における前記１つ以上の位置に送達される薬物粒子の濃度の推定、
前記薬物送達位置において放出された薬物粒子の前記標的組織への循環先確率であって、前記循環先確率は、前記放出された薬物粒子の総数に対する前記標的組織に到達する前記薬物粒子の量の比に基づく、循環先確率、
前記薬物の輸送、空間的および／または時間的分布、
推定血流データ、または
それらの組み合わせ
のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記標的組織は、
脳、乳房、前立腺、子宮頸部、肺、皮膚、結腸、または胃のうちの１つ以上を含む腫瘍の増殖に罹患した組織または器官、
血管および／または微小血管網内の狭窄に罹患した組織または器官、または
前記血管および／または微小血管網内の血栓症に罹患した組織または器官
のうちの１つ以上である、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記標的組織における１つ以上の位置で１つ以上の所望の薬物送達データを受信することと、
前記標的組織における前記１つ以上の位置での１つ以上の実際の薬物送達データを、前記標的組織における前記１つ以上の位置での前記所望の薬物送達データと比較することによって、現在の薬物送達システムの有効性を評価することと、
前記標的組織における前記１つ以上の位置での１つ以上の実際の薬物送達データが、前記標的組織における前記１つ以上の位置での前記所望の薬物送達データに一致するか、またはその範囲内にあるように前記薬物投与を再構成することと
をさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記薬物投与を再構成することは、前記現在の薬物送達システムの前記有効性を高めるために、薬物量、薬物濃度、薬物投与位置、薬物投与頻度、薬物投与の経路、投与時間、治療の種類、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を体系的に調整することを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
患者の１つ以上の医用画像を異なる時点で受信することと、
前記１つ以上の医用画像から患者固有データを抽出することと、
前記２つの画像から抽出された前記患者固有データを比較することによって、現在の薬物送達システムの有効性を評価することと、
前記現在の薬物送達システムの前記有効性を高めるために前記薬物投与を再構成することと
をさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記現在の薬物送達システムの前記有効性は、前記１つ以上の医用画像を比較し、腫瘍または病変が退行した程度を判定することによって評価される、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記薬物投与を再構成することは、前記現在の薬物送達システムの前記有効性を高めるために、薬物量、薬物濃度、薬物投与位置、薬物投与頻度、薬物投与の経路、投与時間、治療の種類、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を体系的に調整することを含む、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
標的組織における薬物送達を推定するためのシステムであって、前記システムは、
標的組織における薬物送達を推定するための命令を記憶するデータ記憶デバイスと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
薬物が送達される標的組織と、前記標的組織に血液を供給する血管網との１つ以上の患者固有モデルを、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う複数の個体のそれぞれから受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、薬物投与についての情報を受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記患者固有モデルおよび／または前記患者から１つ以上の患者固有データを導出することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記標的組織の１つ以上の位置に対する薬物送達データを受信することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、既知の薬物送達データを伴う前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記特性ベクタを前記標的組織の１つ以上の位置における前記受信された薬物送達データに関連付けることと、
前記関連付けられた特性ベクタを使用して、１つ以上の患者固有データと薬物投与についての情報とから、標的組織と前記標的組織に血液を供給する血管網との患者固有モデル上の１つ以上の位置における薬物送達データを予測することができるシステムを訓練することと、
前記訓練されたシステムを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
を含む方法を行うために、前記命令を実行するように構成されている、システム。
【請求項１６】
薬物が送達される前記標的組織と、患者が求める解析の前記標的組織に血液を供給する前記血管網との患者固有モデルを受信することと、
前記患者が求める解析における薬物投与についての情報を受信することと、
薬物送達データが推定または測定される前記患者が求める解析の前記標的組織における１つ以上の位置についてのデータを受信することと、
前記患者固有モデルおよび／または前記患者が求める解析から１つ以上患者固有データを導出することと、
薬物送達データが推定または測定される前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記特性ベクタを使用して、前記患者が求める解析の前記患者固有モデルの前記標的組織上の１つ以上の位置における前記薬物送達データを推定するように、前記訓練されたシステムを適用することと、
前記推定された薬物送達データを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
患者固有データを使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記患者固有モデル中に血流の患者固有流体力学モデルを展開することと、
薬物投与についての前記情報を使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記血流の患者固有流体力学モデルにおける前記薬物粒子の輸送、空間的および／または時間的分布を判定することと、
前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記薬物粒子の前記輸送、空間的および／または時間的分布に関連する情報を前記特性ベクタに組み込むことと
をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
標的組織における薬物送達を推定するためのコンピュータ実行可能なプログラミング命令を含むコンピュータシステムで利用するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、方法は、
薬物が送達される標的組織と、前記標的組織に血液を供給する血管網との１つ以上の患者固有モデルを、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う複数の個体のそれぞれから受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、薬物投与についての情報を受信することと、
患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記患者固有モデルおよび／または前記患者から１つ以上の患者固有データを導出することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれから、前記標的組織の１つ以上の位置に対する薬物送達データを受信することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、既知の薬物送達データを伴う前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記患者固有モデルが受信された、既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記特性ベクタを前記標的組織の１つ以上の位置における前記受信された薬物送達データに関連付けることと、
前記関連付けられた特性ベクタを使用して、１つ以上の患者固有データと薬物投与についての情報とから、標的組織と前記標的組織に血液を供給する血管網との患者固有モデル上の１つ以上の位置における薬物送達データを予測することができるシステムを訓練することと、
前記訓練されたシステムを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
薬物が送達される前記標的組織と、患者が求める解析の前記標的組織に血液を供給する前記血管網との患者固有モデルを受信することと、
前記患者が求める解析における薬物投与についての情報を受信することと、
薬物送達データが推定または測定される前記患者が求める解析の前記標的組織における１つ以上の位置についてのデータを受信することと、
前記患者固有モデルおよび／または前記患者が求める解析から１つ以上患者固有データを導出することと、
薬物送達データが推定または測定される前記標的組織上の前記１つ以上の位置に関する情報、薬物投与についての情報、および前記患者固有データから成る特性ベクタを形成することと、
前記特性ベクタを使用して、前記患者が求める解析の前記患者固有モデルの前記標的組織上の１つ以上の位置における前記薬物送達データを推定するように、前記訓練されたシステムを適用することと、
前記推定された薬物送達データを電子記憶媒体またはディスプレイに出力することと
をさらに含む、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
患者固有データを使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記患者固有モデル中に血流の患者固有流体力学モデルを展開することと、
薬物投与についての前記情報を使用して、前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記血流の患者固有流体力学モデルにおける前記薬物粒子の輸送、空間的および／または時間的分布を判定することと、
前記標的組織の１つ以上の位置における既知の薬物送達データを伴う前記複数の個体のそれぞれに対して、前記薬物粒子の前記輸送、空間的および／または時間的分布に関連する情報を前記特性ベクタに組み込むことと
をさらに含む、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。