神経外科手術を計画するシステムであって、脳領域の機能的データ及び生体構造データを受信する入力部と、プロセッサとを有し、前記プロセッサが、機能的接続のネットワーク表現を形成するための前記機能的データの解析であって、前記ネットワーク表現が、ネットワークノード及び前記ネットワークノードを相互接続するネットワーク接続を含む、解析と、前記機能的接続のネットワーク表現及び前記生体構造データの一般的な座標系へのマッピングと、前記ネットワークノード又はネットワーク接続の1つを前記ネットワーク表現からシミュレーションで除去することに関連付けられる予想される機能損失の決定と、前記予想された機能損失に基づく、重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードの特定とを実行するよう構成される、システム。前記プロセッサが更に、前記予想された機能損失を決定する前記ネットワーク表現の位相的なネットワーク解析を実行するよう構成される、請求項1に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記プロセッサが更に、前記ネットワーク表現の前記位相的なネットワーク解析を実行するため、前記ネットワークノードのクラスタリング係数及び/又は前記ネットワーク接続の経路長を計算するよう構成される、請求項2に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記機能的データが、複数のデータチャネルを有し、前記プロセッサは更に、前記機能的データを解析するため、前記機能的データチャネルのペアワイズ相関を計算するよう構成される、請求項1に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記特定された重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードを回避する手術軌跡を計画する計画ツールを更に有する、請求項1に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記機能的接続のネットワーク表現の視覚表現を提供する出力部を更に有する、請求項1に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記重要なネットワーク接続及び/又は前記重要なネットワークノードが、前記視覚表示において強調される、請求項6に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記視覚表現における前記ネットワーク接続の外観及び前記ネットワークノードの外観が、前記予想された機能損失に基づかれる、請求項6に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記視覚表現が更に、前記生体構造的データを表す、請求項6に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記機能的データが、fMRI、EEG、MEG及び/又はNIRSデータを有する、請求項6に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。前記生体構造的情報が、MRI及び/又はDTIデータを有する、請求項6に記載の神経外科手術を計画するためのシステム。神経外科手術を計画する方法において、脳領域の機能的データ及び生体構造データを受信するステップと、機能的接続のネットワーク表現を形成するため前記機能的データを解析するステップであって、前記ネットワーク表現が、ネットワークノード及び前記ネットワークノードを相互接続するネットワーク接続を含む、ステップと、前記機能的接続のネットワーク表現及び前記生体構造データを一般的な座標系へとマッピングするステップと、前記ネットワークノード又はネットワーク接続の1つを前記ネットワーク表現からシミュレーションで除去することに関連付けられる予想される機能損失を決定するステップと、前記予想された機能損失に基づき、重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードを特定するステップとを有する、方法。神経外科手術を計画するコンピュータプログラムであって、前記プログラムが、プロセッサに請求項12に記載の方法を実行させるよう構成される、コンピュータプログラム。機能的データ及び生体構造データを視覚化する神経外科計画システムは、米国特許出願公開第2005/0273001A1号として公開される米国特許出願から知られる。この出願に記載されるシステムは、脳のfMRI画像、DTI画像及び潅流画像を使用して、互いの上にそれらを選択的に表示する。すべての表示された画像は、脳の生体構造画像と整列配置される。各層の透明度は、調整されることができる。斯かるシステムは、生体構造撮像だけを用いるシステムに対していくつかの利点を持つが、外科医がより良い情報を基に決定を行うこと、及び手術後の機能損失を最小にする能力を増やすことを可能にするため、よりスマートでより洗練された生体構造データ及び機能的データの組合せに関する必要性が存在する。本発明の目的は、神経外科手術を計画するシステム及び方法を提供することである。このシステム及び方法は、手術後の機能損失を避ける能力を改善する。本発明の第1の側面によれば、この目的は、神経外科手術を計画するシステムを提供することにより実現される。このシステムは、入力部と、プロセッサと、出力部とを有する。入力部は、脳領域の機能的データ及び生体構造データを受信するために提供される。上記プロセッサが、機能的接続のネットワーク表現を形成するための上記機能的データの解析であって、上記ネットワーク表現が、ネットワークノード及び上記ネットワークノードを相互接続するネットワーク接続を有する、解析と、上記機能的接続のネットワーク表現及び上記生体構造データの一般的な座標系へのマッピングと、上記ネットワークノード又はネットワーク接続の1つを上記ネットワーク表現からシミュレーションで除去することに関連付けられる予想される機能損失の決定と、上記予想された機能損失に基づく、重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードの特定とを実行するよう構成される。出力部は、上記機能的接続のネットワーク表現の視覚表現を提供するために提供される。この神経外科計画システムは、それらの生体構造基質に対する脳の機能的ネットワーク特性を考慮する。脳機能の重要な特徴は、脳がそのネットワーク特性に依存する点にある。即ち、機能は、個別のユニットに局所化されるのではなく、ユニット間のネットワークによって媒介される相互作用から生じる。従って、機能的撮像データの最近の解析技術は、個別のユニット例えばEEGチャネル又はfMRIボクセルにおける活動を定量化することに向けられるだけでなく、基礎をなすネットワークを表す、ユニット間の相互作用及び相関を定量化することにも向けられる。脳における機能的接続のネットワーク表現を形成するため、例えば、fMRI、EEG、MEG及び/又はNIRSデータといった機能的データが解析される。機能的データは、患者の精神的又は物理的な活動と、患者の脳の異なる部分における神経活動との間の関係を示す。異なる脳領域において反復される、同時の又は相関する活動は、上記領域の間の機能的接続を示す。機能的データを解析することにより、機能的接続を特定し、上記接続のネットワーク表現を行うことが可能である。ネットワーク表現は、ネットワーク接続及びネットワークノードを有する。結果として生じるネットワークは、幾何学的に解析されることができ、例えば他のネットワーク部分に対する高い接続性を持つ重要なノードハブといった特性における洞察を提供する。ネットワーク表現及び生体構造データは、一般的な座標系へとマッピングされる。これは、特定の脳領域の除去又は損傷を機能的接続のネットワーク表現における変化に関連付けることを可能にする。すると、特定の脳領域の除去又は損傷に追従して起こると予想される機能損失が、ネットワーク理論及びネットワーク解析技術を用いて決定されることができる。ネットワーク解析の結果として、重要なネットワーク接続及びネットワークノードが、特定され、来るべき神経外科手術において回避されることができる。また、あまり重要でないネットワーク接続及びネットワークノードも特定されることができる。神経外科手術を計画するとき、あまり重要でない領域に一層アグレッシブな治療を適用するよう決断されることができる。例えば神経学的回復に重要なネットワーク接続及び/又はネットワークノードを特定することにより、特に、これらの接続が、残されることができる保存療法。これにより、術後神経学的回復に対するポテンシャルが最適化される。更に、回復にはあまり重要でない即ち容易に再配線可能なネットワーク接続及び/又はネットワークノードを特定することにより、それらの領域においてよりアグレッシブな治療が実行されることができる。この計画システムは、回復、学習及び再配線機能に関する脳固有の能力を最大限残す、有効な治療戦略を可能にすることになる。機能的接続のネットワーク表現を行うための受信される機能的データの解析は、機能的データに含まれる複数のデータチャネルに対するペアワイズな相関を計算することを有することができる。予想された機能損失は例えば、ネットワーク表現の位相的なネットワーク解析を用いて決定されることができる。この位相的なネットワーク解析は例えば、ネットワークノードのクラスタリング係数及び/又はネットワーク接続の経路長を計算することを有することができる。好ましい実施形態において、このシステムは更に、上記特定された重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードを回避する手術軌跡を計画する計画ツールを有する。計画システムは好ましくは、上記機能的接続のネットワーク表現の視覚表現を提供する出力部を有する。上記重要なネットワーク接続及び/又は上記重要なネットワークノードが、上記視覚表示において強調されることができる。更に、上記視覚表現における上記ネットワーク接続の及び上記ネットワークノードの外観が、上記予想された機能損失に基づかれることができる。視覚表現は好ましくは、生体構造的データも示す。本発明の第2の側面によれば、ある方法が、脳領域の機能的データ及び生体構造データを受信するステップと、機能的接続のネットワーク表現を形成するため上記機能的データを解析するステップであって、上記ネットワーク表現が、ネットワークノード及び上記ネットワークノードを相互接続するネットワーク接続を有する、ステップと、上記機能的接続のネットワーク表現及び上記生体構造データを一般的な座標系へとマッピングするステップと、上記ネットワークノード又はネットワーク接続の1つを上記ネットワーク表現からシミュレーションで除去することに関連付けられる予想される機能損失を決定するステップと、上記予想された機能損失に基づき、重要なネットワーク接続及び/又は重要なネットワークノードを特定するステップとを有する。本発明の第3の側面によれば、神経外科手術を計画するコンピュータプログラムが提供される。このプログラムは、上述した方法をプロセッサに実行させるよう構成される。本発明のこれら及び他の側面が、以下に説明される実施形態を参照して明らかとなり、これらの実施形態を参照して説明されることになる。図1は、本発明による神経外科手術計画システム10を概略的に示す。システム10は、本発明による計画方法を実行するプロセッサ12を有する。プロセッサ12の入力部11は、機能的データ16の源及び生体構造データ17の源に結合される。機能的データ17の源は、例えば、fMRI、EEG、MEG及び/又はNIRSデータ源とすることができる。ニューロン活動を脳機能にリンクするか、又は神経系の異なる部分におけるニューロン活動間の相関を示す任意のタイプのデータが、本発明による手術計画方法に関する入力として機能することができる。代替的に、以前に得られた機能的データが、プロセッサ12に結合される格納手段13に格納されることができる。格納手段13は例えば、ハードディスク、固体メモリ又は光学記憶媒体とすることができる。機能的データに加えて、プロセッサ12は生体構造データも受信する。生体構造データは、例えばMRI又はDTI装置といった生体構造撮像装置17から来ることができる。撮像された脳部分の物理構造を表す任意のタイプのデータは、本発明による手術計画方法に関する入力として機能することができる。記憶媒体13は、計画方法において使用されることになる以前に得られた生体構造データを有することができる。プロセッサ12は、入力部11で受信される機能的データ及び生体構造データを結合する。結合された情報は、可能な外科手術の効果を推定するため、シミュレーションにおいて使用される。このシミュレーション及び/又は推定の結果は、プロセッサ12に結合されるディスプレイ14に示されることができる。請求項に記載の方法を開始又は制御するための、及び/又はディスプレイスクリーン14に示される出力を操作するためのユーザー入力を可能にするべく、キーボード、マウス15又は他のポインティングデバイスが与えられる。以下において、計画された神経外科手術に関する情報を与えるため機能的及び生体構造データがどのように結合されるか、及び、計画方法の結果がどのように表示されることができるかが記載される。更に、本発明による方法に必要な機能的データを与える例示的な方法が示される。図2は、神経外科手術を計画する例示的な方法20を概略的に示す。方法20は、機能的データを得る又は受信することで始まる。この例では、機能的データは、人間又は動物の神経系の異なる領域における活動に対応する少なくとも2つのチャネル25を有する。機能的データは例えば、fMRI画像といった機能的な脳撮像データから得られることができる。代替的に、EEG、MEG及び/又はNIRSデータ源が、機能的データを得るために使用される。相関ステップ21において、コヒーレンス又は相関解析は、異なる脳領域の機能的な接続性を決定するために使用されることができる。相関解析21は例えば、測定された機能的なMEGデータチャネル25の時間対コースtimecoursesの相関を算出することができる。相関係数は、相関行列26に組織化されることができる。その結果、行列26における位置ijにおいて、チャネル25のi及びjに関する相関係数が与えられる。データチャネル25のすべてのペアに対して相関計算を繰り返すことは、完全な行列26を生じさせる。相関係数の代わりに、相関行列26は、相関又は非相関を示すバイナリ値を有することができる。ネットワーク生成ステップ22において、機能的接続のネットワーク27が、算出された相関から得られる。ネットワーク27は、個別のデータチャネルを表すネットワーク部位32を有する。各ネットワーク部位32は例えば、EEGセンサの位置又は撮像された脳における機能関連のニューロン活動の領域に対応することができる。相関するネットワーク部位32は、ネットワーク接続41により接続される。ネットワーク27は、こうして、どの脳領域が他のどの脳領域に機能的に接続されるかを示す。図2に示されるネットワーク27から、いくつかのネットワーク部位32は、ただ1つの他のネットワーク部位32に機能的に接続され、いくつかは、複数のネットワーク部位32に接続されることが明らかである。ネットワーク解析ステップ23において、機能的接続のネットワーク27の位相的な解析がなされる。この解析に関して、グラフ理論的な技術が使用されることができる。例えば、クラスタリング係数接続性密度又は経路長ネットワーク部位32の距離尺度が決定されることができる。重要なネットワーク部位32は、高いクラスタリング係数を持つ部位32として特定されることができる。更に、シミュレーションされた介入ネットワーク変形とネットワーク27の機能に与える影響との間の関係を特定するため、介入の効果がシミュレーション及び定量化されることができる。この目的は、介入において残されるべきより多くの重要なネットワーク部位32及び接続41を特定することである。マッピングステップ24において、機能的ネットワーク27は、患者の生体構造へとマッピングされる。マッピングに関して、機能的ネットワーク27及び受信した生体構造データが、一般的な座標系へとマッピングされる。繊維細胞路は、トラクトグラフィック技術を用いて発見されることができる。ネットワーク接続41は、検出された繊維細胞路へとマッピングされ、ネットワーク部位32は、発見されたニューロン構造へとマッピングされることができる。生体構造情報にオーバレイされる解析された機能的ネットワーク27を示す、結合された画像29が生成されることができる。脳の機能に関して、特定の構造又は接続がどれくらい危険かを示すのに、カラーコーディング又は他の強調方法が使用されることができる。これは、計画された介入が脳のネットワーク機能にどの程度影響を与えるかの評価を外科医が行うことを可能にすることになる。図3は、神経外科手術を受ける人の頭蓋骨31にわたる、機能的なセンサ36の分布を概略的に示す。この例では、機能的データは、患者頭蓋骨31にわたり分散される14個のEEGセンサ36により得られる。センサ36は、センサ36の近くの脳領域におけるニューロン活動をレジストレーションするよう構成される。各センサ36は、図2に示される方法に関する入力部として使用されるデータチャネル25を与えることができる。チャネル25からのデータは、センサ36位置に対応する位置でのニューロンネットワーク部位32でのニューロン活動を表す。2つのセンサの間の相関を示す相関係数は、図2に示されるように14×14の相関行列26を作るために使用されることができる。図4は、図3のセンサ36により得られる機能的データのネットワーク解析の結果を視覚化する。ネットワーク部位32の相関ペアは、機能的に関連付けられるネットワーク部位32の間の接続41、42を描くことにより示される。接続42を表すのにより厚いラインを用いることにより、より重要な接続42があまり重要でない接続41から区別される。代替的に、異なる接続41、42がどれくらい重要かを示すため、カラーコーディング又は他を強調技術が使用されることができる。また、ネットワーク部位32、43がどれくらい重要かを示すため、ネットワーク部位32、43に関して、カラーコーディング又は他のタイプの強調が使用されることができる。図5は、図4のネットワークからのネットワーク部位54の損傷又は除去を視覚化する。除去は、ネットワーク部位54を表す鎖点入りの円を用いて示されるが、異なる方法で示されることができる。この除去の結果、他のネットワーク部位は、機能的ネットワークに対する接続を失う場合がある。これは、一時的又は永続的な機能損失を与える場合がある。一時的な機能損失は、損傷を与えられたニューロン構造を配線し直す脳の固有の能力により補償されることができる。図6は、図4のネットワークからのネットワーク接続65の除去を視覚化する。除去は、点線65を用いて示されるが、異なる方法で示されることができる。この除去の結果、2つのネットワーク部位63は、機能的ネットワークに対する最も重要な接続65を失うことになる。これは、一時的又は永続的な機能損失を与える場合がある。図7は、本発明による生体構造及び機能的データの例示的な組合せを示す。結合された画像70は、神経外科計画システム10のディスプレイ14に表示されることができる。結合された画像70は、患者の脳の横断面の生体構造画像及び機能的ネットワークのオーバレイを有する。オーバレイは、ネットワーク部位71及びこれらのネットワーク部位71を接続する繊維細胞路72を示す。ここで、より重要なネットワーク部位は、あまり重要でない部位よりいくらか大きく描かれる。本発明は、本発明を実行するよう構成されるコンピュータプログラムに、特に担体上又は内のコンピュータプログラムに延在することを理解されたい。このプログラムは、ソースコードの形式、オブジェクトコードの形式、部分的にコンパイルされた中間ソースコード及び中間オブジェクトコードの形式、又は本発明による方法を実現するための使用に適した任意の他の形式とすることができる。斯かるプログラムが、多くの異なる設計上のデザインを持つことができる点も理解されたい。例えば、本発明による方法又はシステムの機能を実現するプログラムコードは、1つ又は複数のサブルーチンに分割されることができる。これらのサブルーチンにおける機能を分散する多くの異なる態様が、当業者に対して明らかである。このサブルーチンは、自己完結的なプログラムを形成するため、1つの実行可能ファイルに一緒に格納されることができる。斯かる実行可能ファイルは、コンピュータ実行可能な命令、例えばプロセッサ命令及び/又はインタプリタ命令例えばJavaインタプリタ命令を有することができる。代替的に、1つ又は複数又は全てのサブルーチンが、少なくとも1つの外部ライブラリファイルに格納されることができ、及び例えば実行時にメインプログラムに静的に又は動的にリンクされることができる。メインプログラムは、少なくとも1つのサブルーチンへの少なくとも1つの呼び出しを含む。また、サブルーチンは、互いに対する関数呼び出しを有することができる。コンピュータプログラムに関する実施形態は、記載される方法の少なくとも1つにおける処理ステップの各々に対応するコンピュータ実行可能な命令を有する。これらの命令は、サブルーチンに再分割されることができ、及び/又は静的に又は動的にリンクされることができる1つ又は複数のファイルに格納されることができる。コンピュータプログラムに関する別の実施形態は、本書に記載されるシステム及び/又は製品のうちの少なくとも1つにおける各手段に対応するコンピュータ実行可能な命令を有する。これらの命令は、サブルーチンに再分割されることができ、及び/又は静的に又は動的にリンクされることができる1つ又は複数のファイルに格納されることができる。コンピュータプログラムの担体は、プログラムを実行することができる任意のエンティティ又はデバイスとすることができる。例えば、担体は、CDROM又は半導体ROMといったROMのようなストレージ媒体、又は例えばフロッピーディスク又はハードディスクといった磁気記録媒体を含むことができる。更に、担体は、例えば電気又は光学信号といった通信可能担体とすることができる。この通信可能媒体は、電気又は光学ケーブルを介して、又は無線又は他の手段により搬送されることができる。プログラムが斯かる信号において実現されるとき、担体は、斯かるケーブル又は他のデバイス若しくは手段により構成されることができる。代替的に、担体は、プログラムが埋め込まれる集積回路とすることができる。この集積回路は、関連する方法を実行するよう構成されるか、又は関連する方法の実行に使用されるよう構成される。上述された実施形態は本発明を限定するものではなく、説明するものであり、当業者であれば、添付された請求項の範囲から逸脱することなく、代替的な多くの実施形態をデザインすることができることになることに留意されたい。請求項において、括弧内に配置されるいかなる参照符号も請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。動詞有する及びその共役の使用は、請求項において述べられる要素又はステップ以外の存在を排除するものではない。ある要素に先行するa又はanという語は、斯かる要素が複数存在することを除外するものではない。本発明は、複数の個別の要素を有するハードウェアを用いて、及び適切にプログラムされたコンピュータを用いて実現されることができる。複数の手段を列挙するデバイスクレームにおいて、これらの複数の手段がハードウェアの1つの同じアイテムにより実現されることができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。