JP2023535688A - 適応的脳深部刺激のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

本明細書で提供されるいくつかの変形例では、脳深部刺激のためのシステムは、神経活動信号記録を取得および格納し、電気刺激を印加する埋め込み型デバイスを含む。システムはさらに、埋込み型デバイスへの第１の無線接続を確立する個人用コントローラデバイスを含む。個人用コントローラデバイスは、埋め込み型デバイスに電力を送信し、埋め込み型デバイスは、第１の無線接続を介して神経活動信号記録を個人用コントローラデバイスに送信する。システムはさらに、第１の無線接続のアクティブ化に基づいて第２の無線接続を確立することによって埋め込み型デバイスから神経活動信号記録を受信する臨床医プログラマデバイスを含む。臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録に基づいて１つまたは複数の刺激パラメータを設定する。

Description

本開示は、一般に、脳深部刺激の分野に関し、特に、適応的脳深部刺激システムのためのデータ通信およびデータ記憶を可能にする方法およびデバイスに関する。

脳深部刺激（ＤＢＳ）システムは、多くの利点により、医療診断や医療を含む様々な業界で使用されている。例えば、脳深部刺激は、電気刺激を患者の中枢神経系の神経構造に送り、神経活動を調節できる。患者の神経活動は、脳深部刺激と併せて研究することもできる。しかしながら、生体組織に埋め込まれた脳深部刺激デバイスは、通常、安全上の理由と患者の快適さのためにコンパクトであり、したがって、操作のために自由に使える電力容量、データ処理、データ記憶、および通信インターフェース機能が制限されている。さらに、従来の脳深部刺激は、多くの場合、事前定義された刺激設定のために医師によってプログラムされる。しかしながら、各患者は、通常とは異なる症状、神経活動のピーク、および神経活動の周波数帯域を示すことがよくある。このような患者は、適応型の患者固有の較正から恩恵を受け得る。既知の脳深部刺激システムにおける電力容量、データ処理、データ記憶、および通信インターフェース機能の前述の制限により、効果的かつ効率的な適応的脳深部刺激を提供することが探求され続けている。したがって、脳深部刺激のための新しく改良されたシステムおよび方法が必要とされている。

一般に、いくつかの変形例では、脳深部刺激のためのシステムは、神経活動信号記録を取得および格納し、電気刺激を適用する埋め込み型デバイスを含み得る。システムは、埋め込み型デバイスへの第１の無線接続（例えば、ブルートゥース（登録商標）通信）を確立する個人用コントローラデバイスをさらに含み得る。個人用コントローラデバイスは、埋め込み型デバイスに電力を送信し得、埋め込み型デバイスは、神経活動信号記録を、第１の無線接続を介して個人用コントローラデバイスに送信し得る。システムはさらに、第１の無線接続の起動に基づいて第２の無線接続を確立することによって埋め込み型デバイスから神経活動信号記録を受信する臨床医プログラマデバイスを含み得る。臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録に基づいて刺激パラメータを設定する。臨床医プログラマデバイスはさらに、第１の無線接続の起動に基づいて（例えば、ユーザが入力した個人識別番号の認証時に）、埋め込み型デバイスへの第２の無線接続（例えば、産業、科学および医療（ＩＳＭ）通信、短距離装置（ＳＲＤ）通信など）を確立する。

いくつかの実装形態では、電力は、埋め込み型デバイスに誘導される誘導電力であり得る。いくつかの実装形態では、神経活動信号記録は、再充電プロセス中および／またはオンデマンドで、埋め込み型デバイスによって個人用コントローラデバイスに自動的に送信され得る。

個人用コントローラデバイスは、一般に、第１のユニットと第２のユニットとを含む。第１のユニットは、第２のユニットに取り外し可能に接続され、第２のユニットに接続されたときに第２のユニットに電力を供給し得る。第１のユニットは、神経活動信号記録を格納するメモリ（例えば、固体メモリ）を含み得る。個人用コントローラはさらに、埋め込み型デバイスの電力残量状態の表示または埋め込み型デバイスの治療モードの表示を表示するように構成され得る。いくつかの変形例では、個人用コントローラは、信号を受信して埋め込み型デバイスの治療モードを変更し得る。

臨床医プログラマデバイスは、カスタム設計されたプログラム可能な電子デバイス、スマートフォン、タブレット、および／または個人用計算デバイスを含み得る。場合によっては、刺激パラメータは、第１の刺激パラメータであり、治療モードは、第１の治療モードである。臨床医プログラマデバイスは、第２の治療モードおよび第２の刺激パラメータを生成するように構成され得る。臨床医プログラマデバイスはさらに、第２の治療モードおよび第２の刺激パラメータを埋め込み型デバイスに送信し得る。

システムは、アプリケーションを有するユーザ計算デバイスをさらに含み得る。ユーザ計算デバイスは、患者ログデータおよび神経活動信号記録を受信するように構成され得る。場合によっては、患者ログデータは、埋め込み型デバイスおよび／または個人用コントローラデバイスから記録および／または受信され得る。ユーザ計算デバイスは、少なくとも患者ログデータと神経活動信号記録との間の時間相関に基づいて、患者ログデータと神経活動信号記録とを関連付け得る。ユーザ計算デバイスはさらに、神経活動信号記録および患者ログデータに基づいて投薬オン時間間隔および／または投薬オフ時間間隔を決定し得る。ユーザ計算デバイスはさらに、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔中の神経活動信号記録に従って刺激パラメータを生成し得る。場合によっては、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔は、ユーザ計算デバイスのユーザ（例えば、医師、臨床医など）によって決定され得る。場合によっては、ユーザは、時間間隔を投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔に分類するための閾値を決定し得る。例えば、神経活動信号記録が閾値よりも大きい振幅を有する時間間隔は、投薬オフ時間間隔として分類され得る。

いくつかの実装形態では、ユーザ計算デバイスは、スマートフォン、タブレット、個人用計算デバイスなどを含み得る。ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録のプロットまたは神経活動信号記録の統計的分布を生成および表示し得る。

ユーザ計算デバイスは、所定の期間中に記録された神経活動信号記録の周波数帯域内のスペクトル特徴を抽出するようにさらに構成され得る。ユーザ計算デバイスは、所定の期間中の投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し得る。ユーザ計算デバイスはさらに、周波数帯域の投薬オン時間間隔内のスペクトル特徴の第１の平均値と、周波数帯域の投薬オフ時間間隔内のスペクトル特徴の第２の平均値とを生成し得る。ユーザ計算デバイスは、第１の平均値および第２の平均値に基づいて刺激パラメータを生成し得る。周波数帯域は、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、またはベータ周波数帯域およびガンマ周波数であり得る。

いくつかの変形例では、刺激パラメータは、刺激周波数、刺激パルス幅、刺激振幅、上位神経活動信号閾値、および／または下位神経活動信号閾値のうちの少なくとも１つを含み得る。

いくつかの実装形態では、神経活動信号記録および患者ログデータを時間記録し得る。神経活動信号記録は、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、ベータ周波数帯域、および／またはガンマ周波数における局所場ポテンシャル記録（例えば、両方の脳半球からの）を含み得る。局所場ポテンシャルは、電場ポテンシャル、電磁場ポテンシャル、磁場ポテンシャル、および／または他の適切な場ポテンシャルを含み得る。いくつかの変形例では、神経活動信号記録およびログデータは、埋め込み型デバイスによって継続的に記録および格納され得る。いくつかの変形例では、神経活動信号記録およびログデータは、埋め込み型デバイスによって離散的な時間間隔で記録および格納される。

ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録および／または患者ログデータまたは刺激パラメータをバイオバンクサーバに定期的に送信し得る。場合によっては、ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録および／または患者ログデータまたは刺激パラメータを、ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスのメモリから削除し得る。定期的にメモリをクリアすることは、ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスのメモリ使用量を削減するのに有利であり得る。

いくつかの変形例では、臨床医プログラマデバイスは、個人用コントローラデバイスとの認証通信チャネルを確立し得る。個人用コントローラデバイスは、（臨床医プログラマデバイスから受信した）刺激パラメータを埋め込み型デバイスに送信し得る。個人用コントローラデバイスはさらに、埋め込み型デバイスの電力残量状態の表示または埋め込み型デバイスの治療モードの表示を表示するように構成され得る。刺激パラメータは、刺激周波数、刺激パルス幅、刺激振幅、上位神経活動信号閾値、および／または下位神経活動信号閾値のうちの少なくとも１つを含む。

臨床医プログラマデバイスは、ユーザ計算デバイスから患者ログデータを受信し、少なくとも患者ログデータと神経活動信号記録との間の時間相関に基づいて、患者ログデータと神経活動信号記録を関連付け得る。神経活動信号記録は、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、ベータ周波数帯域、および／またはガンマ周波数における局所場ポテンシャル記録を含み得る。次いで、臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録およびユーザ計算デバイスから受信した患者ログデータに基づいて、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し得る。臨床医プログラマデバイスは、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔中の神経活動信号記録に従って刺激パラメータをさらに生成するように構成され得る。

場合によっては、刺激パラメータは、第１の刺激パラメータであり、治療モードは、第１の治療モードである。臨床医プログラマデバイスは、第２の治療モードおよび第２の刺激パラメータを生成し、第２の治療モードおよび第２の刺激パラメータを個人用コントローラデバイスに送信するように構成され得る。次いで、個人用コントローラデバイスは、第２の刺激パラメータおよび第２の治療を埋め込み型デバイスに送信し得る。

臨床医プログラマデバイスは、所定の期間中に記録された神経活動信号記録の周波数帯域内のスペクトル特徴を抽出するようにさらに構成され得る。臨床医プログラマデバイスは、所定の期間中の投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し得る。臨床医プログラマデバイスは、周波数帯域の投薬オン時間間隔内のスペクトル特徴の第１の平均値と、周波数帯域の投薬オフ時間間隔内のスペクトル特徴の第２の平均値とをさらに生成し得る。臨床医プログラマデバイスは、第１の平均値および第２の平均値に基づいて刺激パラメータを生成し得る。

いくつかの実装形態では、ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスは、過去の神経活動信号記録または一連の過去の刺激パラメータに基づいて機械学習モデルを訓練するように構成され得る。機械学習モデルが訓練されると、ユーザ計算デバイスおよび／または臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録に基づいて機械学習モデルを実行することにより、刺激パラメータを特定し得る。

一般に、いくつかの変形例では、脳深部刺激のための方法は、所定の期間にわたって取得された神経活動信号記録を受信することを含み得る。神経活動信号記録は、埋め込み型デバイスによって取得され得、所定の期間は、１日、５日、１０日などであり得る。この方法は、神経活動信号記録を、患者ログデータに基づいて決定された投薬オンおよび投薬オフの時間間隔でマッピングすることをさらに含み得る。この方法は、神経活動信号記録の周波数帯域内のスペクトル特徴を抽出することをさらに含み得る。周波数帯域内のスペクトル特徴は、所定の期間内の時間間隔に対するスペクトル特徴の値を含み得る。この方法は、所定の期間にわたる周波数帯域の投薬オン時間間隔内のスペクトル特徴の第１の平均値と、所定の期間にわたる周波数帯域の投薬オフ時間間隔内のスペクトル特徴の第２の平均値とを生成することをさらに含み得る。この方法は、第１の平均値および第２の平均値に基づいて刺激パラメータを生成することをさらに含み得る。

脳深部刺激のための方法は、電極の第１のセットのインピーダンス値のセットを測定することを含み得る。例えば、インピーダンス値のセットの測定は、投薬オフ期間に実行される。この方法は、インピーダンス値のセットを許容インピーダンス範囲と比較して、許容インピーダンス範囲内のインピーダンス値を有する電極の第２のセットを識別することをさらに含み得る。この方法は、電極の第２のセットを使用して、患者の神経活動信号記録のセットをスクリーニングすることをさらに含み得る。この方法は、神経活動信号記録のセットから最高の神経活動信号記録を示す電極の第３のセットを選択することをさらに含み得る。

いくつかの実装形態では、方法は、患者に検出可能な臨床的利益を引き出す最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮ、および患者に副作用を誘発する前の最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸを定義することをさらに含み得る。刺激パラメータは、最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮおよび／または最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸを含み得る。第１の平均値は、最小ベータ周波数帯域電力値Ｐ_βＭＩＮを含み得、および／または第２の平均値は、最大ベータ周波数帯域電力値Ｐ_βＭＡＸを含み得る。

いくつかの実装形態では、刺激パラメータは、脳刺激（ＤＢＳ）振幅Ｖ_ＤＢＳを集合的に定義し得る。ＤＢＳ振幅は、一般に次のように定義し得る。

ここで、Ｐ_βは、神経活動信号記録のベータ周波数帯域の電力である。

いくつかの実装形態では、方法は、周波数帯域内の神経活動信号記録のピーク周波数を決定すること、およびピーク周波数に基づいて患者固有の周波数帯域を選択することをさらに含み得る。この方法はさらに、埋め込み型デバイスを使用して神経組織を刺激するために、刺激パラメータに従って電気刺激を送達することを含み得る。

いくつかの実装形態では、神経活動信号記録は、一般に埋め込み型デバイスによって取得され得る。所定の期間は、埋め込み型デバイスの測定された残りの電力の表示に基づいて決定され得、または埋め込み型デバイスの残りのメモリの表示に基づいて決定され得る。方法は、残りの電力の表示または残りのメモリの表示が、ユーザインターフェースを介して、個人用コントローラデバイスのユーザに表示されるように、埋め込み型デバイスの測定された残りの電力の表示または残りのメモリの表示を個人用コントローラデバイスに送信することをさらに含み得る。

例示的な脳深部刺激システムのブロック図である。 例示的な脳深部刺激システムの概略説明である。 例示的な脳深部刺激システムの概略説明である。 例示的な臨床医プログラマデバイスの概略説明である。 埋め込み型デバイスの例示的な埋め込みの概略説明である。 埋め込み型デバイスの外部ハウジングの一変形例の概略図である。 例示的な埋め込み型デバイスのブロック図である。 例示的な臨床医外部デバイスのブロック図である。 例示的な患者個人用コントローラデバイスの概略説明である。 例示的な患者個人用コントローラデバイスの概略説明である。 埋め込み型デバイスと患者個人用コントローラデバイスとの間の無線接続を確立するための例示的な方法の概略図である。 例示的な患者個人用コントローラデバイスのブロック図である。 例示的な臨床医プログラマデバイスの概略説明である。 例示的な臨床医プログラマデバイスの概略説明である。 例示的な臨床医プログラマデバイスのブロック図である。 感知電極のセット、刺激電極のセット、および電力帯域を選択するための例示的な方法である。 適応的脳深部刺激のための例示的な方法である。 臨床医プログラマデバイスをプログラミングするための例示的な方法である。 臨床医プログラマデバイスをプログラミングするための例示的な方法である。 脳深部刺激システムによって格納および解析された例示的な神経活動信号記録である。 脳深部刺激システムによって格納および解析された例示的な神経活動信号記録である。 脳深部刺激システムの支持コンポーネント間の例示的な通信方法およびデータフローのフローチャートである。

本発明の様々な態様および変形の非限定的な例が、本明細書に記載され、添付の図面に示されている。

本明細書では、信頼性が高く安全な脳深部刺激に適した例示的な脳深部刺激システムおよび方法について説明する。本明細書に記載の脳深部刺激システムおよび方法は、適応的脳深部刺激または従来の脳深部刺激のためのデータを通信および処理するために互いに通信可能に結合され得る埋め込み型デバイス、患者個人用コントローラデバイス、ユーザ計算デバイス、および／または臨床医プログラマデバイスを含む。

本明細書に記載の１つまたは複数の脳深部刺激システムは、効果的かつ効率的な適応的脳深部刺激のために、患者の神経活動信号記録を記録、格納、通信、および解析し得る。さらに、１つまたは複数の脳深部刺激システムは、神経活動信号記録に基づいてリアルタイムで患者の刺激パラメータを変更することにより、適応的脳深部刺激（ａＤＢＳ）を提供する。患者の神経活動信号記録およびａＤＢＳのリアルタイムの記録、通信、および／または解析は、従来の脳深部刺激（ｃＤＢＳ）と比較して、本明細書に記載の１つまたは複数の脳深部刺激システムの臨床結果を大幅に改善し得る。本明細書に記載の１つまたは複数の脳深部刺激システムと共にａＤＢＳを使用することにより、新しい治療方法および患者の状態に関する知見をもたらす可能性がある刺激パラメータのより時間指向の改善／最適化を可能にし得る。
脳深部刺激（ＤＢＳ）システムおよびＤＢＳシステムの様々なデバイス間のデータフロー

図１は、例示的な脳深部刺激システム１００のブロック図である。脳深部刺激システム１００は、埋め込み型デバイス１０１（本明細書では「埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイス」とも呼ばれる）、患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１（本明細書では「アプリ」とも呼ばれる）、および臨床医プログラマデバイス１３１（本明細書では「プログラマデバイス」とも呼ばれる）を含む。埋め込み型デバイス１０１は、患者個人用コントローラデバイス１１１および臨床医プログラマデバイスに動作可能に結合される。患者個人用コントローラデバイス１１１は、ユーザ計算デバイス１２１に動作可能に結合され、いくつかの実装形態では、臨床医プログラマデバイス１３１にさらに動作可能に結合され得る。いくつかの実装形態では、ユーザ計算デバイスは、プログラマデバイス１３１に動作可能に結合され得る。脳刺激システム１００は、患者からデータを収集し、埋め込み型デバイス１０１、患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１の間で／を使用してデータを通信／解析し、それぞれのストレージおよび処理能力を効果的に使用することによって、患者に脳深部刺激を与えるために使用され得る。ユーザ計算デバイス１２１は、ネットワーク１５０を介してバイオバンクサーバ１６０に接続されるか、または動作可能に結合される。代わりに、またはさらに、いくつかの実装形態では、臨床医プログラマデバイス１３１は、ネットワーク１５０を介してバイオバンクサーバ１６０に接続または動作可能に結合され得る。

患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１はそれぞれ、例えば、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、特注のコンピューティングデバイスなどのハードウェアベースの計算デバイスおよび／またはマルチメディアデバイスを含み得る。さらに、患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１のそれぞれは、プラグインによって給電され、および／または再充電可能なバッテリを含み得る。埋め込み型デバイス１０１は、直接電気接続および／または誘導によって電力供給され得る再充電可能なバッテリによって電力供給され得る。

本明細書に記載の埋め込み型デバイス１０１は、初期化のために患者個人用コントローラデバイス１１１に、および／またはプログラミングのために臨床医プログラマデバイス１３１に動作可能に結合され得る、埋め込み型および再充電可能な神経刺激装置である。埋め込み型デバイス１０１は、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４を含み、神経活動信号記録のセットを記録、格納、および／または解析し、および／または刺激パラメータのセットに基づく刺激のセットを患者にさらに提供するために、患者に埋め込まれ得る。いくつかの変形例では、埋め込み型デバイスは、電力を蓄えるためのバッテリおよび／またはコネクタのセット（例えば、八極コネクタ）をさらに含み得る。埋め込み型デバイス１０１は、脳深部刺激（ＤＢＳ）プローブ延長部に接続し得る。埋め込み型デバイス１０１は、プローブ延長部を介して、適応的ＤＢＳ（ａＤＢＳ）および／または従来のＤＢＳ（ｃＤＢＳ）を患者に提供し得る。

プロセッサ１０２は、例えば、ハードウェアベースの集積回路（ＩＣ）、または命令のセットまたはコードのセットを実行または実行するように構成された任意の他の適切な処理デバイスを含み得る。例えば、プロセッサ１０２は、汎用プロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、加速処理ユニット（ＡＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などを含み得る。プロセッサ１０２は、システムバス（例えば、アドレスバス、データバス、および／または制御バス、図示せず）を介してメモリ１０３に動作可能に結合される。プロセッサ１０２は、システムバス（例えば、アドレスバス、データバス、および／または制御バス、図示せず）を介してメモリ１０３に動作可能に結合される。いくつかの変形例では、プロセッサ１０２は、Ｖｓｔｉｍ発生器、診断デバイス、電流コントローラ、波形発生器、インピーダンス測定デバイス、信号処理コントローラなどを含む、および／またはそれらに動作可能に結合される。

埋め込み型デバイス１０１のメモリ１０３は、例えば、メモリバッファ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュドライブ、セキュアデジタル（ＳＤ）メモリカード、埋め込み型マルチタイムプログラマブル（ＭＴＰ）メモリ、組み込みマルチメディアカード（ｅＭＭＣ）、ユニバーサルフラッシュストレージ（ＵＦＳ）デバイスなどであり得る。メモリ１０３は、例えば、プロセッサ１０２に１つまたは複数のプロセスまたは機能（例えば、神経活動信号記録のセットを記録すること、パルス信号のセットを生成することなど）を実行させるための命令を含む１つまたは複数のコードを格納し得る。

埋め込み型デバイス１０１の通信インターフェース１０４は、プロセッサ１０２および／またはメモリ１０３に動作可能に結合された第１の計算デバイス１０１のハードウェアコンポーネントであり得る。通信インターフェース１０４は、プロセッサ１０２に動作可能に結合され、プロセッサ１０２によって使用され得る。通信インターフェース１０４は、例えば、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュール、ブルートゥース（登録商標）モジュール、光通信モジュール、および／または任意の他の適切な有線および／または無線通信インターフェース（すなわち、無線医療テレメトリサービス（ＷＭＴＳ）、医療機器無線通信サービス（ＭｅｄＲａｄｉｏ）、医療インプラント通信サービス（ＭＩＣＳ）、医療マイクロパワーネットワーク（ＭＮＮ）、医療ボディエリアネットワーク（ＭＢＡＮ）など）であり得る。通信インターフェース１０４は、本明細書でさらに詳細に説明するように、埋め込み型デバイス１０１を患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１に接続するように構成され得る。場合によっては、通信インターフェース１０４は、埋め込み型デバイス１０１に通信可能に結合された各患者個人用コントローラデバイス１１１、ユーザ計算デバイス１２１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１との間で神経活動信号記録のセットおよび／または刺激パラメータのセットの受信および／または送信を容易にし得る。場合によっては、本明細書でさらに詳細に説明するように、通信インターフェース１０４を介して受信したデータをプロセッサ１０２によって処理するか、メモリ１０３に格納し得る。

本明細書に記載の患者個人用コントローラデバイス１１１は、埋め込み型デバイス１０１への第１の無線接続（ＲＦ無線接続）を確立し、および／または動作のために埋め込み型デバイス１０１に電力（誘導電力、無線周波数（ＲＦ）パワーハーベスティングなど）を提供し得る。患者個人用コントローラデバイス１１１は、データ（例えば、神経活動信号記録、刺激パラメータのセットなど）を第１の無線接続を介して埋め込み型デバイス１０１に受信／送信し得る。患者個人用コントローラデバイス１１１は、プロセッサ１１２、メモリ１１３、および通信インターフェース１１４を含み、これらは、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４とそれぞれ構造的および／または機能的に類似し得る。いくつかの例では、患者個人用コントローラデバイス１１１は、通信インターフェース１１４を介して、埋め込み型デバイス１０１から神経活動信号記録のセットを受信し、神経活動信号記録のセットをメモリ１１３に格納し得る。いくつかの変形例では、患者個人用コントローラデバイス１１１は、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４と構造的および／または機能的に類似するプロセッサ、メモリ、および通信インターフェースを有する第１のコンポーネントおよび第２のコンポーネントをそれぞれ含み得る。第１のコンポーネントは、埋め込み型デバイス１０１を再充電するために使用され、第２のコンポーネントは、第１のコンポーネントに接続して電力を供給するために使用され得る。

ユーザ計算デバイス１２１は、プロセッサ１２２、メモリ１２３、および通信インターフェース１２４を含み、これらは、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４とそれぞれ構造的および／または機能的に類似し得る。場合によっては、ユーザ計算デバイス１２１は、携帯電話、タブレット、計算デバイス、腕時計、仮想現実デバイスなどの個人用デバイスであり得る。ユーザ計算デバイス１２１は、通信インターフェース１２４から受信され、メモリ１２３に格納され、プロセッサ１２２によって実行されるソフトウェアとしてアプリケーション（図示せず）を含み得る。例えば、コードは、神経活動データ記録のセットをプロセッサに解析させる。あるいは、アプリケーションは、ユーザ計算デバイス１２１に取り付けられ得るハードウェアベースのデバイスであり得る。例えば、ユーザ計算デバイス１２１に神経活動データ記録のセットを解析させ得る集積回路（ＩＣ）。

本明細書に記載のユーザ計算デバイス１２１は、神経活動信号記録を含むデータを受信および／または送信するために、患者個人用コントローラデバイス１１１に接続および／または動作可能に結合し得る。場合によっては、ユーザ計算デバイス１２１は、患者ログデータを受信して格納し得る。患者ログデータは、患者個人用コントローラデバイス１１１および／またはユーザ計算デバイス１２１のユーザ（例えば、患者、患者の保護者、患者の人工知能パーソナルアシスタントなど）から受信され得、例えば、イベントの逐次的／時系列記述（例えば、毎時、毎日、毎週など）、薬剤消費履歴などを含み得る。

ユーザ計算デバイス１２１のアプリケーションは、患者ログデータと神経活動信号記録との間の少なくとも時間相関に基づいて、患者ログデータと神経活動信号記録とを関連付け得る。ユーザ計算デバイス１２１はさらに、神経活動信号記録および患者ログデータに基づいて、投薬オン時間間隔のセットおよび投薬オフ時間間隔のセットを決定し得る。アプリケーションは、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔のセット中の神経活動信号記録に基づいて、刺激パラメータをさらに生成し得る。

いくつかの変形例では、アプリケーションは、患者個人用コントローラデバイス１１１および／または臨床医プログラマデバイス１３１に含まれる／実装され得る。例えば、患者個人用コントローラ１１１は、埋め込み型デバイス１０１からの神経活動データ記録のセットを含むデータ、および患者個人用コントローラデバイス１１１のユーザからの患者ログデータを受信し得る。次いで、患者個人用コントローラ１１１は、神経活動データ記録のセットおよび患者ログデータに基づいて、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔のセットを決定し得る。いくつかの変形例では、アプリケーションは、ウェブサービスプロバイダに実装され、ユーザデバイス１２１、患者個人用コントローラデバイス１１１、および／または臨床医プログラマデバイス１３１にダウンロードおよび／またはインストールされたアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介してアクセスされ得る。

臨床医プログラマデバイス１３１は、プロセッサ１３２、メモリ１３３、および通信インターフェース１３４を含み、これらは、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４とそれぞれ構造的および／または機能的に類似し得る。臨床医プログラマデバイス１３１は、第１の無線接続の起動に基づいて、埋め込み型デバイス１０１への第２の無線接続（ＲＦ無線接続）を確立し得る。臨床医プログラマデバイス１３１は、刺激／治療モード（すなわち、ｃＤＢＳ治療計画モード、ａＤＢＳ治療モード）を埋め込み型デバイス１０１に提供するために、神経活動信号記録のセットを格納および解析し得る。臨床医プログラマデバイスは、埋め込み型デバイス１０１をプログラムするために使用され得る。臨床医プログラマブルデバイス１３１は、埋め込み型デバイス１０１に接続または動作可能に結合して（例えば、２．５ＧＨｚの無線周波数（ＲＦ）通信プロトコルを介して）、埋め込み型デバイス１０１から神経活動信号記録のセットを受信し、および／または刺激パラメータのセットを埋め込み型デバイス１０１に送信し得る。

一例では、埋め込み型デバイス１０１は、最初に刺激パラメータの第１のセットおよび第１の治療モードを含み、神経活動信号記録のセット（例えば、局所場ポテンシャル（ＬＦＰ））を記録し得る。第１の治療モードは、例えば、第１の刺激パラメータに基づいて刺激を提供するためのタイムテーブルを含み得る。埋め込み型デバイス１０１は、神経活動信号記録のセットを臨床医プログラマデバイス１３１に送信し得る。次いで、臨床医プログラマデバイス１３１を使用する臨床医（例えば、医師、看護師など）は、埋め込み型デバイス１０１から受信した神経活動信号記録のセットに基づいて、刺激パラメータの第２のセットおよび／または第２の治療モードを決定および／または提供し得る。臨床医プログラマデバイス１３１は、第２の治療モードおよび／または刺激パラメータの第２のセットを埋め込み型デバイス１０１に送信し得る。

いくつかの実施形態では、第２の無線接続は、認証された無線接続であり得る。例えば、第２の無線接続は、臨床医プログラマデバイス１３１のユーザが個人識別番号（ＰＩＮ）を入力した後にのみ確立され得る。場合によっては、第２の無線接続の認証は、埋め込み型デバイス１０１と臨床医プログラマデバイス１３１が鍵を交換した後に行われる。

いくつかの変形例では、臨床医プログラマデバイス１３１は、埋め込み型デバイス１０１との第２の無線接続を確立することなく、第１の無線接続のアクティブ化に基づいて、埋め込み型デバイス１０１から神経活動信号記録を受信し得る。そのような変形例では、臨床医プログラマデバイス１３１は、患者個人用コントローラデバイス１１１を介して埋め込み型デバイス１０１に治療モードを提供し得る。

いくつかの変形例では、臨床医プログラマデバイス１３１は、手術室で外部化されたプローブ延長部のインピーダンス測定のために臨床医外部デバイスに接続および／または動作可能に結合され得る。インピーダンス測定は、電気抵抗、静電容量、インダクタンスなどを測定することを含み得る。臨床医プログラマデバイス１３１はさらに、インピーダンス値を共通／標準化されたスケールに正規化することによってインピーダンス値をフォーマットし、インピーダンス値を解析し、および／またはインピーダンス値を臨床医プログラマデバイス１３１のユーザに表示し得る。

ネットワーク１５０は、サーバおよび／または計算デバイスのデジタル電気通信ネットワークであり得る。ネットワークのサーバおよび／または計算デバイスは、１つまたは複数の有線または無線通信ネットワーク（図示せず）を介して接続され、例えば、データストレージ、接続サービス、および／またはコンピューティングパワーなどのリソースを共有し得る。ネットワーク１５０のサーバおよび／または計算デバイス間の有線または無線通信ネットワークは、１つまたは複数の通信チャネル、例えば、無線周波数（ＲＦ）通信チャネル、極低周波数（ＥＬＦ）通信チャネル、超低周波（ＵＬＦ）通信チャネル、低周波数（ＬＦ）通信チャネル、中周波数（ＭＦ）通信チャネル、超高周波数（ＵＨＦ）通信チャネル、極高周波数（ＥＨＦ）通信チャネル、光ファイバ通信チャネル、電子通信チャネル、衛星通信チャネルなどを含み得る。ネットワーク１５０は、例えば、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、マイクロ波アクセスネットワークの世界的な相互運用性（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、仮想ネットワーク、任意の他の適切な通信システム、および／またはそのようなネットワークの組み合わせを含み得る。

バイオバンクサーバ１６０は、ネットワーク１５０を介して、ユーザ計算デバイス１２１および／またはプログラマデバイス１３１に動作可能に結合し得るサーバおよび／または計算デバイスを含み得る。バイオバンクサーバ１６０は、ユーザ計算デバイス１２１および／またはプログラマデバイス１３１にデータストレージを提供し得る。いくつかの実施形態では、バイオバンクサーバ１６０は、データストレージに加えて、接続性、および／またはコンピューティングサービスをユーザ計算デバイス１２１および／またはプログラマデバイス１３１に提供し得る。いくつかの変形例では、バイオバンクサーバ１６０は、例えば、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）、サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）などのクラウドベースのサービスを含み、および／または実行し得る。場合によっては、バイオバンクサーバ１６０は、神経活動データ記録、患者ログデータ、および／または刺激パラメータを受信し、処理し、格納する。いくつかの実装形態では、バイオバンクサーバ１６０は、データベース（例えば、構造化照会言語（ＳＱＬ）データベース）に格納する前に、神経活動データ記録のセット、患者ログデータ、および／または刺激パラメータのセットのそれぞれのタイムスタンプ付きのバージョンを生成する。

図１に示されるように、脳深部刺激システム１００は、神経活動信号記録を取得および格納し、電気刺激を適用する埋め込み型デバイス１０１を含み得る。脳深部刺激システム１００は、埋め込み型デバイス１０１への無線接続を確立して、神経活動信号記録を受信し、埋め込み型デバイス１０１のバッテリを再充電する患者個人用コントローラデバイス１１１をさらに含む。患者個人用コントローラデバイスは、埋め込み型デバイスに電力を送信し、埋め込み型デバイスは、無線接続を介して神経活動信号記録を患者個人用コントローラデバイスに送信する。患者個人用コントローラデバイス１１１は、神経活動信号記録および／または患者ログデータをユーザ計算デバイス１２１に動作可能に結合し（例えば、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＦｉ接続など）、送信し得る。ユーザ計算デバイス１２１は、神経活動信号記録および／または患者ログデータを解析して、神経活動信号記録に基づいて投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し、刺激パラメータのセットを生成する。脳深部刺激システム１００は、第１の無線接続のアクティブ化に基づいて埋め込み型デバイス１０１への第２の無線接続を確立し、神経活動信号記録を受信し、神経活動信号記録に基づいて刺激パラメータを設定する臨床医プログラマデバイス１３１をさらに含む。ユーザ計算デバイス１２１は、ネットワーク接続（例えば、ＷｉＦｉ接続、第５世代（５Ｇ）ネットワーク接続など）を介してネットワーク１５０に接続し、ネットワーク１５０を介して神経活動信号記録、患者ログデータ、および／または刺激パラメータを、バイオバンクサーバ１６０に送信するようにさらに構成し得る。

場合によっては、ユーザ計算デバイス１２１は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含み、ユーザ計算デバイス１２１のＧＵＩを介して、神経活動信号記録のプロットまたは神経活動信号記録の統計的分布を表示する。神経活動記録の統計的分布は、例えば、移動平均、毎日の平均値、毎週の平均値、神経活動記録の分布の分散、局所最大値、局所最小値、全体最大値、全体最小値などを含み得る。

場合によっては、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定するために、ユーザ計算デバイス１２１は、所定の期間中に記録される神経活動信号記録の周波数帯域内のスペクトル特徴のセットを処理（例えば、抽出、表示など）する。周波数帯域は、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、またはベータ周波数帯域、ガンマ周波数などを含み得る。ユーザ計算デバイス１２１はさらに、周波数帯域の投薬オン時間間隔内のスペクトル特徴のセットの第１の平均値と、周波数帯域の投薬オフ時間間隔内のスペクトル特徴のセットの第２の平均値とを生成し得る。ユーザ計算デバイス１２１は、第１の平均値および第２の平均値に基づいて刺激パラメータを生成し得る。

いくつかの実施形態では、脳深部刺激システム１００のユーザに患者識別カードが提供される。患者識別カードは、脳深部刺激システム１００のデバイスのセットのモデル、デバイスのセットの名前のセット、デバイスのセットのシリアル番号のセット、患者の識別情報、埋め込み型デバイス１０１のユーザへの埋め込み日、治療する臨床医に関する情報（名前、電話番号、資格、許可など）、製造業者に関する情報、患者が埋め込み型デバイス１０１またはその他の埋め込み型デバイスを有するか否かのメモ、患者がジアテルミーを受けて良いか否かのメモ、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）が禁忌であるか否かのメモ、一般的な安全性情報、患者固有の安全性情報、患者の病歴などを含むユーザに関する情報を含み得る。場合によっては、患者識別カードは、埋め込み型デバイス１０１、患者コントローラデバイス１１１、および／またはユーザ計算デバイス１２１のアプリケーションに格納され得る。

いくつかの実施形態では、臨床医プログラマデバイス１３１は、埋め込み型デバイス１０１に動作可能に結合されず、患者個人用コントローラデバイス１１１は、神経活動信号記録および／または患者ログデータを臨床医プログラマデバイス１３１に動作可能に結合（例えば、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＦｉ接続など）して送信し得る。そのような実施形態では、臨床医プログラマデバイス１３１は、神経活動信号記録および／または患者ログデータを解析して、神経活動信号記録に基づいて投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し、刺激パラメータのセットを生成する。臨床医プログラマデバイス１３１は、ネットワーク接続（例えば、ＷｉＦｉ接続など）を介してネットワーク１５０に接続し、神経活動信号記録、患者ログデータ、および／または刺激パラメータをネットワーク１５０を介してバイオバンクサーバ１６０に送信するようにさらに構成され得る。

いくつかの変形例では、ａＤＢＳ治療モードに加えてｃＤＢＳ治療モードを使用し得る。例えば、神経活動データ記録（例えば、数値時系列として格納された局所場ポテンシャル活動）の１ヶ月の監視／観察は、患者コントローラおよび／または埋め込み型デバイス１０１に格納され、その後、解析のためにユーザ計算デバイス１２１および／または臨床医プログラマデバイス１３１に送信され得る。次いで、ユーザ計算デバイス１２１および／または臨床医プログラマデバイス１３１は、刺激パラメータのセットおよびａＤＢＳ治療モードを生成し、使用のために患者コントローラおよび／または埋め込み型デバイス１０１に送信し得る。

図２Ａおよび図２Ｂは、いくつかの変形例に係る、例示的な脳深部刺激システムの概略説明である。図２Ａに示されるように、脳深部刺激システムは、埋め込み型デバイス（ＩＰＧとも呼ばれる）、患者個人用コントローラデバイス（個人用コントローラとも呼ばれる）、ユーザ計算デバイス、および臨床医プログラマデバイス（「臨床プログラマ」とも呼ばれる）を含み得る。ＩＰＧは、患者の神経活動信号記録を取得して格納し、患者に電気刺激を加え得る。個人用コントローラは、ＩＰＧへの無線接続を確立し、神経活動信号記録を受信し、ＩＰＧのバッテリを再充電する。個人用コントローラは、（例えば、誘導コイルを介して）電力をＩＰＧに送信し、ＩＰＧは、無線接続を介して神経活動信号記録を個人用コントローラに送信する。個人用コントローラは、神経活動信号記録および／または患者ログデータをユーザ計算デバイスに動作可能に結合し（例えば、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＦｉ接続など）、送信し得る。ユーザ計算デバイスは、神経活動信号記録および／または患者ログデータを解析して、神経活動信号記録に基づいて投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し、刺激パラメータのセットを生成する。ユーザ計算デバイスは、ネットワークに接続し、神経活動信号記録、患者ログデータ、および／または刺激パラメータをバイオバンクサーバに送信するようにさらに構成され得る。臨床医プログラマは、第１の無線接続のアクティブ化に基づいてＩＰＧへの第２の無線接続を確立し、神経活動信号記録を受信し、神経活動信号記録に基づいて刺激パラメータを設定する。

図２Ｂに示されるように、脳深部刺激システムは、ＩＰＧ、個人用コントローラ、および臨床医用プログラマを含み得る。ＩＰＧは、患者の神経活動信号記録を取得して格納し、患者に電気刺激を加え得る。個人用コントローラは、ＩＰＧへの無線接続を確立し、神経活動信号記録を受信し、ＩＰＧのバッテリを再充電する。個人用コントローラは、神経活動信号記録および／または患者ログデータを臨床医プログラマデバイスに動作可能に結合し（例えば、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＦｉ接続など）、送信し得る。臨床医プログラマデバイスは、神経活動信号記録および／または患者ログデータを解析して、神経活動信号記録に基づいて投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し、刺激パラメータのセットを生成し得る。臨床医プログラマデバイスは、ネットワークに接続し、神経活動信号記録、患者ログデータ、および／または刺激パラメータをバイオバンクサーバに送信し得る。

図３Ａは、脳深部刺激システムの一変形例の概略説明である。脳深部刺激システムは、ＩＰＧ３１４、患者コントローラデバイス３２１、および臨床医プログラマデバイス３２２を含み得る。ＩＰＧ３１４は、神経活動信号を記録し、患者３０１に刺激を提供するために、埋め込み型プローブ３０２、バーホールキャップ３０３、およびプローブ延長部３０４を介して患者３０１に動作可能に接続し得る。ＩＰＧ３１４は、患者３０１の神経活動信号を記録および格納し、患者コントローラデバイス３２１および臨床医プログラマデバイス３２２に動作可能に結合し得る。場合によっては、患者は、データ通信および電力誘導のために患者コントローラデバイス３２１をＩＰＧ３１４と位置合わせするのに役立つＴシャツを着ている。患者コントローラデバイス３２１は、ＩＰＧ３１４からの神経活動信号記録を格納し、ＩＰＧ３１４に電力を供給し得る。場合によっては、神経活動信号記録は、患者コントローラデバイス３２１に送信されると、ＩＰＧのメモリから削除される。臨床医プログラマ３２２はまた、ＩＰＧ３１４から神経活動信号記録を受信し、神経活動信号記録に基づいて刺激パラメータをＩＰＧ３１４に設定し得る。

図３Ｂは、患者に１つまたは複数のプローブを埋め込むために使用され得る脳深部刺激システムの１つの変形例の概略説明である。脳深部刺激システムは、開放刺激セッション（例えば、病院、診療所など）のために臨床医によって使用され得る。開放刺激セッション中、脳深部刺激システムは、プローブアダプタ３０５を介してプローブ延長部３０４に接続された臨床医外部デバイス３２３を含むように構成され得る。臨床医外部デバイス３２３は、患者３０１に送信される刺激のセットを生成し、神経活動信号記録を臨床医外部デバイス３２３のメモリ（図示せず）に格納し得る。臨床医外部デバイス３２３は、神経活動信号記録を臨床医プログラマデバイス３２２に動作可能に結合して送信し得る。

図４Ａは、埋め込み型デバイスの外部ハウジングの一変形例の概略図である。埋め込み型デバイス（本明細書では「埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイス」とも呼ばれる）は、患者に埋め込むことができるので、コンパクトであり、体積（例えば、１０ｃｃ、２０ｃｃ、３０ｃｃなど）および／または重量（２０グラム、３０グラムなど）が小さい。図４Ｂは、埋め込み型デバイスの一変形例のブロック図である。埋め込み型デバイス４００Ｂは、メモリ４０１、ＲＦチップ４０２、バッテリ充電器４０３、Ｖ_ｓｔｉｍ発生器４０４、およびメインコントローラ４３０を含む。埋め込み型デバイス４００Ｂは、診断デバイス４０５、電流コントローラ４１１、波形発生器４１２、インピーダンス測定デバイス４１３、プローブ４２１、ＲＥＣ電極セレクタ、信号処理コントローラ４２３、感知デバイス電力レギュレータ４２４、および局所場ポテンシャル（ＬＦＰ）検知デバイス４２５をさらに含み得る。

メモリ４０１は、神経活動記録のセット、刺激パラメータのセットなどを含むデータを格納し得る。ＲＦチップ４０２は、入ってくる電磁波を処理し、および／またはメインコントローラ４３０から受信した電気信号のセットを処理して、出て行く電磁波を生成し得る。バッテリ充電器４０３は、電力を供給し、埋め込み型デバイス４００Ｂのバッテリを充電するための電気回路のセットを含み得る。Ｖ_ｓｔｉｍ発生器４０４は、刺激電圧ダイナミックを生成し得る。メインコントローラ４３０は、例えば、ハードウェアベースの集積回路（ＩＣ）、または命令／コードのセットを実行または実行するように構成された任意の他の適切な処理デバイスを含み得る。例えば、メインコントローラ４３０は、汎用プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロコントローラなどを含み得る。メインコントローラ４３０は、メモリ４０１、ＲＦチップ４０２、バッテリ充電器４０３、Ｖ_ｓｔｉｍ発生器４０４、診断デバイス４０５、電流コントローラ４１１、波形発生器４１２、インピーダンス測定デバイス４１３、プローブ４２１、ＲＥＣ電極セレクタ、信号処理コントローラ４２３、感知デバイス電力レギュレータ４２４、ＬＦＰ検知デバイス４２５に動作可能に結合して命令のセットを（例えば、電気回路のセットを介して）送信し得る。

いくつかの実施形態では、埋め込み型デバイス４００Ｂは、患者個人用コントローラデバイスによって初期化され得る。患者個人用コントローラデバイスは、埋め込み型デバイス４００Ｂに動作可能に結合して、パラメータの初期セット（例えば、初期治療および／または神経活動信号記録データ収集のためのｃＤＢＳパラメータのセット）を設定して、埋め込み型デバイス４００Ｂを開始し得る。いくつかの実施形態では、埋め込み型デバイスは、臨床医のプログラマデバイスによってプログラムされ得る。臨床医プログラマデバイスは、埋め込み型デバイス４００Ｂに動作可能に結合して、埋め込み型デバイス４００Ｂを刺激パラメータのセット（例えば、患者固有の適応的治療および／または神経活動信号記録データ収集のためのａＤＢＳパラメータのセット）でプログラムし得る。

図５は、いくつかの変形例に係る、例示的な臨床医外部デバイス５００のブロック図である。臨床医外部デバイス５００（図３Ｂに関して示され、説明されている臨床医外部デバイスなど）は、外部化されたプローブ延長部からの手術室におけるインピーダンス測定のための外部デバイスであり、電極が適切に配置されていることを確認するために移植の日に臨床医（例えば、医師、看護師など）によって使用され得る。臨床医外部デバイス５００は、ＲＦアンテナ５０１、メモリ５０２、ＲＦチップ５０３、電源デバイス５０４、ディスプレイ５１１（例えば、ＬＣＤモニタ）、ブザー５１２、インピーダンス測定部５２１、マルチプレクサ５２２、刺激デバイス５２３、診断デバイス５３１、フィルタリングおよび増幅デバイス５３３、および制御デバイス５４０を含み得る。

図６Ａおよび図６Ｂは、例示的な患者個人用コントローラデバイスのサブコンポーネントの概略図である。患者個人用コントローラデバイス（図１に関して示され、説明される患者コントローラデバイス１１１など）は、埋め込み型デバイスを再充電するための再充電器ユニット（図６Ｂ）と、ケーブルを介して再充電器ユニットに接続し、電力を供給し得るパワーバンク（図６Ａ）という２つのサブコンポーネントを含み得る。いくつかの実施形態では、再充電器ユニットおよびパワーバンクのそれぞれは、図１に関して示され説明されるように、プロセッサ１０２、メモリ１０３、および通信インターフェース１０４とそれぞれ構造的および／または機能的に類似するプロセッサ、メモリ、および通信インターフェースを含み得る。再充電器ユニットは、２つの間の通信チャネルを介して埋め込み型デバイスから神経活動信号記録のセットを受信し、受信した神経活動信号記録のセットを再充電器ユニットのメモリに格納し得る。再充電器ユニットは、パワーバンクのメモリ内の神経活動信号記録のセットを送信し得る。

再充電器ユニットは、埋め込み型デバイスをオンまたはオフに切り替え、および／または埋め込み型デバイスの残りのバッテリレベルをチェックするために、埋め込み型デバイスとの通信チャネルを（例えば、無線周波数（ＲＦ）通信チャネルを介して）確立し得る。パワーバンクは、患者個人用コントローラデバイスのユーザに情報を表示するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）および／またはユーザからコマンドを受信するためのボタンのセットを含むユーザインターフェースを含み得る。埋め込み型デバイス、再充電器ユニット、および／またはパワーバンクの充電残量（残りのバッテリレベル）のステータス更新は、パワーバンクのＧＵＩに表示され得る。また、治療状況のステータス更新や誤動作のお知らせなどをＧＵＩに表示し得る。場合によっては、パワーバンクおよび／または再充電器ユニットは、誤動作および／または低バッテリレベルを通知するための警告サインを生成し得る。場合によっては、再充電器ユニットを使用して埋め込み型デバイスを初期化／アクティブ化し得る。初期化／アクティブ化は、刺激パラメータの初期セットの設定および／または埋め込み型デバイスの充電電力を含み得る。同様に、再充電器ユニットを使用して、埋め込み型デバイスを非アクティブ化／遮断し得る。

図７は、埋め込み型デバイス（本明細書では「埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイス」とも呼ばれる）と患者個人用コントローラデバイスとの間の無線接続を確立するための例示的な方法の概略図である。患者個人用コントローラデバイスは、無線接続を介して電力を送信して、ＩＰＧを充電し得る。代替的に、または追加的に、ＩＰＧデバイスは、神経活動信号記録および／または刺激パラメータを患者個人用コントローラデバイスに／から送信／受信し得る。例えば、ＩＰＧは、無線接続を介して神経活動信号記録を患者個人用コントローラデバイスに送信し得、個人用コントローラデバイスは、無線接続を介して刺激パラメータまたは命令をＩＰＧに送信し得る。場合によっては、埋め込み型デバイスと患者個人用コントローラデバイス（例えば、患者個人用コントローラデバイスの再充電器ユニット）との間の無線接続は、患者個人用コントローラデバイスと埋め込み型デバイスが所定の距離範囲（例えば、２センチメートル～１０センチメートル、１ミリメートル～１メートルなど）および方向範囲にあるときに確立され得る。方向範囲は、例えば、５回転度の誤差マージン、１０回転度の誤差マージンなど内で患者個人用コントローラデバイスの垂直向きを埋め込み型デバイスの垂直向きに位置合わせすることを含み得る。

図８は、患者個人用コントローラデバイス８００（図１に関して図示および説明した患者個人用コントローラデバイスなど）の１つの変形例のブロック図である。患者個人用コントローラデバイス８００は、埋め込み型デバイスを充電し、および／または埋め込み型デバイスによって記録された神経活動信号データをダウンロードするために患者によって使用され得る（図６および図７に関して示され、説明されるように）。患者個人用コントローラデバイス８００は、アンテナ８０１（例えば、２．４ＧＨｚＲＦアンテナ）、メモリ８０２（例えば、セキュアデジタル（ＳＤ）カードメモリ）、ＲＦチップ８０３、誘導コイル８１１、押しボタン８１２、電力調整器８１３、メインコントローラ８２０、およびブルートゥース（登録商標）コントローラ８１４を含む。

アンテナは、神経活動記録のセット、刺激パラメータのセットなどを含み得るデータを表す入力電磁波を送信および受信し得る。ＲＦチップ８０３は、アンテナによって受信された入力電磁波を処理し、および／またはメインコントローラ８２０から受信された電気信号のセットを処理して、出力電磁波を生成し得る。メモリ８０２は、神経活動記録のセット、刺激パラメータのセットなどを含むデータを格納し得る。誘導コイル８１１は、磁束を生成して、電力を埋め込み型デバイス（図示せず）に誘導し得る。押しボタン８１２は、埋め込み型デバイスとの通信を開始、アクティブ化／非アクティブ化、および／または確立するために、患者個人用コントローラデバイス８００のユーザによってアクティブ化され得る。電力調整器８１３は、誘導コイル８１１を介して埋め込み型デバイスに誘導される電力の特性を調整するための電気および／または電子回路のセットを含み得る。ブルートゥース（登録商標）コントローラ８１４は、ブルートゥース（登録商標）信号のセットを処理および／または生成するための電気、電子、および／またはＲＦ回路のセットを含み得る。メインコントローラ８２０は、例えば、ハードウェアベースの集積回路（ＩＣ）、または命令／コードのセットを実行または実行するように構成された任意の他の適切な処理デバイスを含み得る。例えば、メインコントローラ８２０は、汎用プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロコントローラなどを含み得る。メインコントローラ８２０は、メモリ８０２、ＲＦチップ８０３、誘導コイル８１１、押しボタン８１２、電力調整器８１３、および／またはブルートゥース（登録商標）コントローラ８１４に動作可能に結合し、命令のセットを生成し得る。

図９Ａおよび図９Ｂは、例示的な臨床医プログラマデバイス（図１に関して図示および説明した臨床医プログラマデバイス１３１など）の概略説明である。図９Ａに示されるように、臨床医プログラマデバイスは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含み得る。場合によっては、ＧＵＩは、臨床医プログラマデバイスのユーザ（例えば、臨床医、医師、看護師など）がＧＵＩを介して臨床医プログラマデバイスと対話し得るようにタッチスクリーンパネルであり得る。

臨床医プログラマデバイスは、他のデバイスとの接続状態をチェックするための接続アプリケーション、患者に刺激を与えるための刺激アプリケーション、および／または埋め込み型デバイスおよび／または患者個人用コントローラデバイスから受信した神経活動記録を記録するための記録アプリケーションを含む、様々なソフトウェアアプリケーションを含み／実施し得る。臨床医プログラマデバイスは、臨床医プログラマデバイスのユーザによって治療モードを設定するための治療アプリケーション、臨床医プログラマデバイスに動作可能に結合された電極のインピーダンスのセットを測定および設定するためのインピーダンスアプリケーション、および／または臨床医プログラマデバイスに適したその他のアプリケーション（例えば、患者情報カードアプリケーション、オペレーティングシステムのバージョン情報、日付／時刻アプリケーション、メモリアプリケーション、プロセッサアプリケーションなど）をさらに含み／実施し得る。

図９Ｂに示されるように、臨床医プログラマデバイスは、パネルインターフェース（例えば、バックパネルインターフェース、トップパネルインターフェースなど）を含み得る。場合によっては、パネルインターフェースは、臨床医プログラマデバイスをオン／オフするための電源ボタン、および／または埋め込み型デバイス、患者個人用コントローラデバイス、ネットワーク（例えば、インターネット）などから／へデータを表す電磁波を受信および／または送信するためのアンテナを含み得る。パネルインターフェースは、交流（ＡＣ）および／または直流（ＤＣ）電源から電力を受信し、臨床医プログラマデバイスのバッテリを充電するための電源プラグポートをさらに含み得る。パネルインターフェースは、外部ホストに接続するためのユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）タイプのポートを提供し得る。

図１０は、例示的な臨床医プログラマデバイス１０００のブロック図である。臨床医プログラマデバイス１０００は、メモリ１００１（例えば、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）メモリ）、ＲＦチップ１００２、アンテナ１００３（例えば、ＲＦアンテナ）、タッチスクリーン１０１１、バッテリ充電器１０１２、メインコントローラ１０３０、およびＵＳＢ－ＵＡＲＴコンバータ１０２１を含み、外部ホスト１０２２に接続し得る。

アンテナ１００３は、神経活動記録のセット、刺激パラメータのセットなどを含み得るデータを表す入力電磁波を送信および受信し得る。ＲＦチップ１００２は、アンテナによって受信された入力電磁波を処理し、および／またはメインコントローラ１０３０から受信した電気信号のセットを処理して、出力電磁波を生成し得る。メモリ１００１は、神経活動記録のセット、刺激パラメータのセットなどを含むデータを格納し得る。バッテリ充電器１０１２は、電力を供給し、臨床医プログラマデバイス１０００のバッテリを充電するための電気回路のセットを含み得る。タッチスクリーン１０１１は、画像のセットを臨床医プログラマデバイス１０００のユーザに表示し、タッチスクリーン１０１１に触れることによってユーザからコマンドのセットを受信し得る。ＵＳＢ－ＵＡＲＴコンバータ１０２１は、外部ホスト１０２２（例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータなど）とインターフェースするために、ユニバーサル非同期受信機－送信機（ＵＡＲＴ）ポート通信をユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート通信に変換し得る。メインコントローラ１０３０は、例えば、ハードウェアベースの集積回路（ＩＣ）、または命令／コードのセットを実行または実行するように構成された任意の他の適切な処理デバイスを含み得る。例えば、メインコントローラ１０３０は、汎用プロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロコントローラなどを含み得る。メインコントローラ１０３０は、メモリ１００１、ＲＦチップ１００２、アンテナ１００３、タッチスクリーン１０１１、バッテリ充電器１０１２、メインコントローラ１０３０、ＵＳＢ－ＵＡＲＴコンバータ１０２１、および／または外部ホスト１０２２に動作可能に結合し、命令のセットを生成し得る。
適応的脳深部刺激（ａＤＢＳ）プログラミングの方法

本明細書に記載されるのは、適応的脳深部刺激（ａＤＢＳ）および／または従来の脳深部刺激（ｃＤＢＳ）を提供し得る埋め込み型デバイス（本明細書では「埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイス」とも呼ばれる）である。ａＤＢＳモードでは、制御変数のセットおよび患者の神経活動に基づいて、刺激パラメータのセットをリアルタイムで変更し得る。より具体的には、ＤＢＳモードでは、ＩＰＧデバイスは、脳深部刺激（ＤＢＳ）プローブの１つまたは複数の電極からの神経活動信号（例えば、局所場ポテンシャル（ＬＦＰ））を記録する。次いで、ＩＰＧデバイスは、神経活動のサンプル／デジタル化された表現として神経活動信号記録を格納し得る。ＩＰＧデバイスは、特定の周波数帯域（例えば、アルファ帯域、ベータ帯域、１２Ｈｚ～３５Ｈｚなど）で神経活動信号記録を抽出し、線形関係に基づいて刺激パラメータのセット（例えば、刺激振幅、刺激パルス幅など）を適応させるようにさらに構成され得る。ベータ振動の電力は、患者の臨床状態と直線的に相関し得る。言い換えれば、より高いベータ電力値を有する神経活動信号記録は、より悪い臨床状態を意味し得るため、より高い刺激振幅が必要になり得る。しかしながら、ＩＰＧデバイスにおいて定量的に実施される場合、そのような線形関係は、患者固有の方法で較正されることを必要とし得る。したがって、患者固有の症状を制御する深部脳刺激デバイスは、有益であり得る。

ＩＰＧデバイスでａＤＢＳモードがアクティブ化されると、脳深部刺激（ＤＢＳ）の振幅は、ＤＢＳ電極によって記録された神経活動信号に従って、脳深部刺激システム（図１に関して示され、説明される脳深部刺激システム１００など）によって自動的に決定／設定される。より具体的には、ａＤＢＳモードは、例えば、ベータ帯域（１０～３５Ｈｚ）などの特定の帯域における局所場ポテンシャル（ＬＦＰ）振動の電力に従って刺激振幅を修正する。特定の患者は、ベータ帯域の異なる中心周波数と異なるベータ電力値を有し得る。また、特定の患者は、ＤＢＳに対して異なる反応を示し、特定の患者の患者固有の症状を制御するために特定の刺激強度を必要とし得る。したがって、ａＤＢＳモードを正しく設定するために、治療を行う臨床医は、以下を含むパラメータのセットを定義し得る。
・ Ｐ_βＭＩＮ：特定の患者（これは通常、オン投薬状態に関連している）のベータ帯域振動によって到達される平均最小電力（本明細書では第１の平均値とも呼ばれる）
・ Ｐ_βＭＡＸ：特定の患者（これは通常、オフ投薬状態に関連している）のベータ帯域振動によって到達される平均最大電力（本明細書では第２の平均値とも呼ばれる）
・ Ａ_ｍｉｎ：特定の患者で検出可能な臨床効果を引き出す最小ＤＢＳ振幅
・ Ａ_ｍａｘ：特定の患者で副作用を誘発する前の最大ＤＢＳ振幅
・ Ｖ_ＤＢＳ：ＤＢＳ振幅出力
パラメータのセットにより、ａＤＢＳモードを較正できる。

ここで、Ｐ_βは、埋め込まれたプローブの電極によって測定され得るベータ周波数帯域の神経活動信号の電力（または振幅）である。

図１１は、感知電極のセット、刺激電極のセット、および電力帯域を選択するための方法１１００である。方法１１００は、１１０１で、電極対のセットのインピーダンスをチェックし、異常なインピーダンス値を有する電極対のセットから電極対のサブセットを除外することを含む。方法１１００は、１１０２で、残りの電極対における神経活動（例えば、局所場ポテンシャル（ＬＦＰ）活動）のセットの電力スペクトルをスクリーニングすることをさらに含む。方法１１００は、１１０３で、治療ウィンドウを滴定し、Ａ_ｍａｘおよびＡ_ｍｉｎを定義することをさらに含む。Ａ_ｍａｘおよびＡ_ｍｉｎは、患者が薬を服用していないときに測定され得る。方法１１００は、１１０４で、刺激電極を除いて最高のベータ活動を感知し示すための電極対を選択することをさらに含む。場合によっては、患者が投薬を受けているときにＡ_ｍａｘおよびＡ_ｍｉｎを決定し得る。

いくつかの実施形態では、方法１１００は、臨床医プログラマデバイス（図１に関して示され説明されるプログラマデバイス１３１など）を使用して、および／またはユーザ計算デバイス（図１に関して示され説明されるユーザ計算デバイス１２１など）を使用して実施され得る。臨床医プログラマデバイスは、利用可能なすべての電極対のインピーダンスをチェックするように構成され得る。代替的または追加的に、電極インピーダンスチェックは、プローブが埋め込まれた時点で臨床医の外部デバイスを使用して実行することもされ得る。例えば、５００～２０００オームの許容インピーダンス範囲などの許容インピーダンス範囲外のインピーダンスを有する各電極は、臨床医プログラマデバイスのメモリに格納される（図１に関して示され説明されるプログラマデバイス１３１のメモリ１３３に格納される）。許容インピーダンス範囲外のインピーダンスを有するこのような電極は、刺激および／または記録から除外される。臨床医プログラマデバイスは、患者が投薬を受けていない状態にあるときに、利用可能な各電極対（異常なインピーダンス値を有するものを除外）について神経活動のセット（例えば、ＬＦＰ活動）の短期（例えば、１０～３０秒など）記録を実行する。適切な記録条件を確保するために、パーキンソン病の症状が優勢な患者が薬を飲んでいない状態にあるとき（例えば、一晩の刺激と薬理学的離脱後）に、神経活動のセットの短期記録を実行することが推奨される。臨床医プログラマデバイスは、治療ウィンドウ（例えば、所定の周波数領域）における神経活動のセットの短期記録の特性を検討するように構成され得る。治療ウィンドウは、一般に、神経活動のセットの短期記録を特徴付ける振動活動を示す。場合によっては、振動活動は、神経活動のセットの短期記録の治療ウィンドウにおけるピークによって識別される。ピークは、強度（本明細書では「スペクトル電力」とも呼ばれる）によって特徴付けられ得、臨床医プログラマデバイスで報告／表示され得る。臨床医プログラマデバイスはさらに、ピーク周波数（すなわち、電力スペクトルが最高値を有する周波数）および神経活動のセットの短期記録に関連する電力スペクトルを格納する。臨床医プログラマデバイスは、利用可能な各電極対（両側）に対して上記の手順を実行する。

臨床医プログラマデバイスは、最も低い副作用（すなわち、臨床結果）および患者の組織に送達される低いエネルギで最良の患者固有の症状制御を可能にする１つまたは複数の埋め込まれたプローブ上の電極のセットを選択するように構成され得る。各電極は、広帯域スペクトル特性を含み得、広いスペクトル範囲で神経活動信号を記録し得る。選択された電極が神経活動のセットの短期記録のために既に識別されていたとしても、臨床医プログラマデバイスは、選択された電極を使用し得る。臨床医プログラマデバイスは、選択された電極に関連するＡ_ｍｉｎ（患者にとって臨床的利益を引き出す最小振幅）およびＡ_ｍａｘ（副作用を誘発する前の最大振幅）をさらに定義し得る。臨床医プログラマデバイスは、臨床医プログラマデバイスのメモリにＡ_ｍｉｎおよび／またはＡ_ｍａｘを格納し得る。臨床医プログラマデバイスは、ベータ周波数帯域（例えば、１０Ｈｚ～３５Ｈｚの間）において最高の電力を有する最強のベータ周波数帯域成分（刺激用に選択された電極対と異常なインピーダンスを有する電極を除外する）を有する電極対を識別するようにさらに構成され得る。ベータ周波数帯域は、一般に、１０～３０Ｈｚの範囲であると理解されているが、患者固有のベータ周波数帯域は、患者によって異なり得、患者のａＤＢＳモードをパーソナライズするために脳深部刺激システムによって決定され得る。これは、患者ごとに、神経活動信号の電力のピーク（「患者固有の電力」とも呼ばれる）が異なる周波数で発生し得るためである。例えば、患者Ａは、２５Ｈｚよりも１５Ｈｚで活動が多く、患者Ｂは、２０Ｈｚで活動のピークがあり、ベータ帯域の他の周波数では活動がはるかに低く、患者Ｃは、１０Ｈｚよりも３０Ｈｚで活動が多い、などである。臨床医プログラマデバイスは、患者固有の周波数帯域の範囲／境界（＋／－２Ｈｚ、＋／－３Ｈｚなど）を決定および／または選択するように構成され得る。例えば、患者固有のベータ周波数帯域は、患者について測定されたベータピークの周囲で＋／－２Ｈｚであり得る。

埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイスは、例えば、所定の期間の局所場ポテンシャル（ＬＦＰ）などの神経活動信号記録を取得および／または格納する。所定の期間は、臨床医によって決定され得、いくつかの変形例では、約１週間、２週間、２０週間、１日、１０日、１５日、３０日、４５日、６０日などであり得る。ＩＰＧデバイスは、神経活動信号記録としてＩＰＧデバイスのメモリに記憶され得る、所定の期間にわたる神経活動信号を取得する。ＩＰＧおよび／または本明細書に記載の外部デバイスのいずれか（例えば、患者コントローラデバイス、プログラマデバイスなど）は、ＩＰＧからの神経活動信号記録に基づいて、第１の平均値Ｐ_βＭＩＮおよび第２の平均値Ｐ_βＭＡＸを計算し得る。神経活動信号記録は、選択された最高のベータ活動を感知し、示すために、上記のように選択された電極対からの少なくとも１つの電極から記録される。特に、ＩＰＧデバイスは、不揮発性メモリ（図１に関して示され、説明される埋め込み型デバイス１０１のメモリ１０３など）に、所定の期間のセットの神経活動信号記録のスペクトル特徴を格納する。場合によっては、各所定の期間Ｔの長さは、メモリのメモリ空間（例えば、１００ＭＢ、１ＧＢ、４ＧＢ、８ＧＢ、１２８ＧＢなど）に基づいて決定され得る。そのような場合、データの時間分解能を向上させるために、より大きなメモリ空間に短い所定の期間Ｔが割り当てられる。場合によっては、神経活動信号記録のスペクトル特徴に加えて、ＩＰＧデバイスは、上記のように選択された患者固有の周波数帯域から患者固有の電力を格納し得る。患者固有の周波数帯域からの患者固有の電力の値は、患者固有の所定の期間Ｔ’ごとに格納する必要がある。場合によっては、患者固有の所定の期間Ｔ’は、医師によって設定され、神経活動信号記録のスペクトル特徴に基づいて決定され、および／または（例えば、総データ記憶容量および／または残りのデータ記憶容量、合計および／または残りのバッテリ、バッテリ電力消費とデータの時間分解能との間のトレードオフ、データ記憶容量とデータの時間分解能との間のトレードオフなどに基づいて）予め決定され得る。例えば、神経活動信号記録は、平均して、時間Ｔ１ごとにスペクトルピークまたはスペクトルディップを示し得る。したがって、患者固有の所定の期間Ｔ’をＴ１の係数に設定し得る（例えば、０．５、２、３を掛けるなど）。場合によっては、患者固有の所定の期間Ｔ’は、所定の期間Ｔに等しい。したがって、神経活動信号記録は、ＩＰＧによってＸ日間（例えば、Ｘ≧１）記録され、処理される。神経活動信号記録は、脳深部刺激療法（ＤＢＳ）の投薬オン時間間隔（例えば、ＤＢＳ投薬がオンに設定されている場合）および／または投薬オフ時間間隔（例えば、ＤＢＳ投薬がオフに設定されている場合）の両方で記録され得る。投薬オン時間間隔および／または投薬オフ時間間隔は、患者固有の病状に基づいて決定され得る。

一例では、ＩＰＧデバイスが古いＩＰＧデバイスを交換するために埋め込まれる場合（例えば、古いＩＰＧデバイスのバッテリの枯渇により）、パーキンソン病患者は、パーキンソン症候群疾患の進行状態にある患者であり得、ＩＰＧデバイスの刺激装置の投薬オフ時間間隔に潜在的に耐え得ない。他の例では、ＩＰＧデバイスが初めて患者に埋め込まれた場合、通常は調整期間があり、この期間では、投薬オフ時間間隔により、刺激の刺激パラメータのセットを設定する前に電極のインピーダンスを調整できる。プローブの埋め込みは、電極の周りの浮腫を含む「驚異的な効果」を生み出し得、最終的には、刺激の臨床効果の評価に偏りを引き起こし得る。したがって、調整期間の終了を待って、投薬オフ時間間隔でＤＢＳをオンにするのが一般的な臨床診療である。このような調整期間は、多くの場合、データの収集に適している。好ましくは、データを収集するための方法は、神経活動信号記録（電力スペクトル）および／または神経活動信号記録の患者固有の電力（例えば、少なくとも１つの電極から）をデータとして取得および／または格納し得るように、ＤＢＳがスイッチオンされる第１の日数Ｘ（例えば、Ｘ≧１）を含む。次いで、ＩＰＧデバイスに格納されたデータは、例えば、無線周波数通信チャネルを介して、患者個人用コントローラデバイス（図１に関して示され、説明される患者個人用コントローラデバイス１１１など）の再充電のサイクルごとにダウンロードされ得る。再充電のサイクルは、例えば、１日１回、１日おき、３日ごと、４日ごと、５日ごと、毎週などで行われ得る。データが患者個人用コントローラデバイスにダウンロードされると、データは、ＩＰＧデバイスのメモリから削除され、より大きなメモリサイズを有し得る患者個人用コントローラデバイスのメモリ（図１に関して示され、説明されるメモリ１１３など）に連続して格納される。場合によっては、データをＩＰＧデバイスから患者個人用コントローラデバイスに移動させることにより、ＩＰＧデバイスが長期間（例えば、１か月、２か月、３か月、６か月、１２か月など）データを取集することができる。

本明細書では、埋め込み型パルス発生器（ＩＰＧ）デバイスに適応的脳深部刺激（ａＤＢＳ）を提供するために、刺激パラメータのセット（本明細書では「適応ルールのセット」とも呼ぶことができる）を決定する方法について説明する。刺激パラメータのセットは、最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮ、最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸ、Ｐ_βＭＩＮによって表される第１の平均値、またはＰ_βＭＡＸによって表される第２の平均値を含み得る。刺激パラメータのセットは、以下によって脳刺激（ＤＢＳ）振幅Ｖ_ＤＢＳを集合的に定義し得る。

ここで、Ｐ_βは、第１の平均値Ｐ_βＭＩＮと第２の平均値Ｐ_βＭＡＸとの間の値を有する神経活動信号記録の電力を表す。

場合によっては、最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮおよび／または最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸは、図１１に関して上述したように、特定の患者の治療ウィンドウに関して決定され得る。場合によっては、最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮおよび／または最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸは、刺激振幅の漸進的増加（例えば、ゼロ値から開始して臨床医が決定した刺激値まで）および漸進的増加の臨床結果を記録することによって経験的に決定され得る。

図１２は、適応的脳深部刺激のための例示的な方法１２００である。方法１２００は、例えば、臨床医プログラマデバイス（図１に関して示され、説明される臨床医プログラマデバイス１３１など）によって、および／またはユーザ計算デバイス（図１に関して示され説明されるユーザ計算デバイス１２１など）を使用して実行され得る。方法１２００は、所定の日数の間の神経活動信号記録のセットのスペクトル特徴のセットを抽出すること１２０１と、スペクトル特徴のセットの周波数帯域内のスペクトル特徴のセットを選択すること１２０２と、所定の日数の間の投薬オン時間間隔のセットおよび投薬オフ時間間隔のセットを選択すること１２０４と、周波数帯域内および投薬オン時間間隔のセット内の選択されたスペクトル特徴のセットの最小平均を生成すること１２０５と、周波数帯域内および投薬オフ時間間隔のセット内の選択されたスペクトル特徴のセットの最大平均を生成すること１２０６と、を含み得る。任意選択で、方法１２００は、周波数帯域内および所定の日数にわたる選択されたスペクトル特徴のセットの平均を生成すること１２０３を含み得る。

図１３および図１４は、適応的脳深部刺激のために臨床医プログラマデバイスをプログラミングするための例示的な方法である。方法は、図１１に関して説明したように、第１の平均値Ｐ_βＭＩＮおよび第２の平均値Ｐ_βＭＡＸを取得することを説明する。方法は、数日間（例えば、１日、２日、１０日など）の局所場スペクトル特徴を収集することを含む。方法はさらに、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、ベータ周波数帯域、またはガンマ周波数から局所場ポテンシャルの周波数帯域を選択することを含む。方法はさらに、選択された周波数帯域にわたる局所場スペクトル特徴の電力を平均化することを含む。場合によっては、選択された周波数帯域にわたる局所場スペクトル特徴の電力の移動平均値のセットが、期間のセット（例えば、１０分、１時間、６時間、１日、２日など）について計算され得る。したがって、移動平均値のセットの中から投薬オン時間のセットおよび投薬オフ時間のセットを選択し得る。場合によっては、閾値は、ユーザ（例えば、患者、臨床医、医師など）によって決定され、移動平均値が閾値を上回る／下回る期間は、投薬オフ時間／投薬オン時間として分類され得る。最後に、第１の平均値Ｐ_βＭＩＮは、選択された帯域の電力を投薬オン時間にわたって平均することによって計算され得、第２の平均値Ｐ_βＭＡＸは、選択された帯域の電力を投薬オフ時間にわたって平均することによって計算され得る。

上述のように、脳深部刺激システムは、神経活動信号記録のセットを格納および解析して、従来の脳深部刺激（ｃＤＢＳ）治療計画モードおよび／または適応的脳深部刺激（ａＤＢＳ）治療モードを含む刺激／治療モードを提供し得る。場合によっては、ユーザデバイス（図１に関して示され、説明されるユーザ計算デバイスなど）のユーザは、ｃＤＢＳ治療モードを使用することを選択し得る。ｃＤＢＳ治療計画モードは、刺激の周波数、パルス幅および／または振幅を含む刺激パラメータのセットを設定することを含み得る。場合によっては、ユーザデバイスのユーザは、ａＤＢＳ治療モードを使用することを選択し得る。ａＤＢＳ治療計画モードは、最大電力、最小電力、帯域長、最小刺激振幅、最大刺激振幅、周波数、パルス幅などを含む刺激パラメータのセットを設定することを含み得る。刺激／治療モードのさらなる変形例は、米国特許第１０，５９６，３７９号に提供されており、その全体が参照により本明細書に援用される。

いくつかの実施形態では、臨床医プログラミングデバイスおよび／またはユーザ計算デバイスのユーザは、開放刺激モード（「開放刺激セッション」とも呼ばれる）を使用するために（臨床医プログラミングデバイスのＧＵＩ経由）を選択し得る。開放刺激モード中、ユーザは、開放刺激モードの刺激パラメータを決定するために、プローブ（例えば、それぞれが一対の電極を含む）のパラメータを設定／割り当て得る。パラメータは、例えば、各電極の刺激振幅、周波数、パルス幅などを含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、臨床医プログラミングデバイスおよび／またはユーザ計算デバイスを神経信号記録モードで操作して、神経活動信号（例えば、局所場ポテンシャル）を一定時間（例えば、３０秒間）記録し、神経活動信号記録の電力スペクトルを表および／またはグラフで視覚化することを選択し得る。場合によっては、グラフは、例えば、移動平均、偏差、全体平均、ミディアムなどの神経活動信号記録の統計的分布を含み得る。

図１５Ａおよび図１５Ｂは、脳深部刺激システムによって格納および解析された例示的な神経活動信号記録である。上述のように、脳深部刺激システムは、例えば、所定の期間（例えば、１日、１０日など）の局所場ポテンシャル（ＬＦＰ）などの神経活動信号記録を取得および／または格納し得る。例えば、図１５Ａに示されるように、場合によっては、１日の間（例えば、通常の日常活動中）の神経活動信号記録を、左視床下核（ＳＴＮ）と右ＳＴＮについて別々に、５Ｈｚ～３５Ｈｚの間の周波数範囲で取得して記録し得る。脳深部刺激システムは、低周波数帯域、アルファ周波数帯域、ベータ周波数帯域、および／またはガンマ周波数から、神経活動信号記録の周波数帯域を選択し得る。例えば、図１５Ａに示されるように、場合によっては、解析のために１２Ｈｚ～２０Ｈｚの間の周波数帯域を選択し得る。脳深部刺激システムは、選択された周波数帯域全体の神経活動信号記録の電力をさらに平均化し得る。例えば、図１５Ｂに示されるように、平均化された神経活動信号記録は、上述の脳深部刺激システムおよび方法によってさらに解析され、投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔を決定し得る。

図１６は、いくつかの変形例における、脳深部刺激システム（図１に関して示され説明される脳深部刺激システム１００など）の支持コンポーネント（「支持システム」とも呼ばれる）１６２０間の例示的な通信方法およびデータフロー１６１０のフローチャートである。脳深部刺激は、支持コンポーネント１６２０を使用してデータフロー１６１０を実施し得る。支持コンポーネントは、ＩＰＧ１６２１（図１の埋め込み型デバイス１０１）、患者コントローラ１６２２（図１の患者個人用コントローラデバイス１１１）、アプリケーション１６２３（図１のユーザ計算デバイス１２１または臨床医プログラマデバイス１３１に実装される）、クラウドサービス（図１のバイオバンクサーバ）１６２４を含み得る。データフローは、ＩＰＧデバイスでの毎日のデータの収集１６１０を含む。毎日のデータは、神経活動信号記録のセットおよび／または患者ログデータを含み得る。データフローは、長期的なデータ保存のために患者コントローラ１６２２に毎日日次データをダウンロードすること１６１２を含む。データフローは、アプリケーション１６２３での長期的なデータをダウンロードすることを含む。データフローは、クラウドサービス１６２４への／クラウドサービス内への長期的なデータの送信および格納する１６１４ことを含む。

前述の説明は、説明の目的で、本発明の完全な理解を提供するために特定の命名法を使用した。しかしながら、本発明を実施するために特定の詳細が必要とされないことは、当業者には明らかであろう。このように、本発明の特定の変形例に関する前述の説明は、例示および説明の目的で提示されたものである。それらは網羅的であること、または本発明を開示された正確な形態に限定することを意図していない。明らかに、上記の教示を考慮して、多くの修正および変形が可能である。変形例は、本発明の原理およびその実際の応用を説明するために選択され、説明されたものであり、それにより、他の当業者が本発明および意図される特定の用途に適した様々な変更を加えた様々な変形例を利用できるようにする。以下の請求の範囲およびそれらの均等物が本発明の範囲を定義することが意図されている。

Claims (24)

1. 脳深部刺激のためのシステム（１００）であって、前記システムは、
   神経活動信号記録を取得および格納し、電気刺激を印加するように構成された埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）と、
   前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）への第１の無線接続を確立するように構成された個人用コントローラデバイス（１１１、８００）であって、前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）は、前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）に電力を送信するように構成され、前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）は、前記第１の無線接続を介して神経活動信号記録を前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）に送信するように構成された、個人用コントローラデバイス（１１１、８００）と、
   前記第１の無線接続のアクティブ化に基づいて第２の無線接続を確立することにより、前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）から神経活動信号記録を受信するように構成された臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）と、を備え、
   前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）は、神経活動信号記録に基づいて複数の刺激パラメータを設定するように構成されている、
   システム。
2. 前記システムは、ユーザ計算デバイス（１２１）をさらに含み、前記ユーザ計算デバイスは、
   患者ログデータを受信し、
   前記患者ログデータと前記神経活動信号記録との間の少なくとも時間相関に基づいて、前記患者ログデータと前記神経活動信号記録とを関連付け、
   前記神経活動信号記録および前記患者ログデータに基づいて、複数の投薬オン時間間隔および複数の投薬オフ時間間隔を決定し、
   前記複数の投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔中の前記神経活動信号記録に従って、前記複数の刺激パラメータを生成するように構成されている、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
3. 前記ユーザ計算デバイス（１２１）はさらに、
   複数の平均値および複数の分散値を含む神経活動信号記録の統計的分布を生成し、
   ユーザインターフェースを介して、前記神経活動信号記録、前記複数の平均値、および前記複数の分散値のプロットを表示するように構成されている、
   請求項２に記載のシステム（１００）。
4. 前記ユーザ計算デバイス（１２１）はさらに、
   所定の期間中に記録された前記神経活動信号記録の周波数帯域内の複数のスペクトル特徴を抽出し、
   前記所定の期間中の複数の投薬オン時間間隔および複数の投薬オフ時間間隔を決定し、
   前記周波数帯域の前記複数の投薬オン時間間隔内の前記複数のスペクトル特徴の第１の平均値と、前記周波数帯域の前記複数の投薬オフ時間間隔内の前記複数のスペクトル特徴の第２の平均値とを生成するように構成されている、
   請求項２または３に記載のシステム（１００）。
5. 前記ユーザ計算デバイス（１２１）は、前記第１の平均値および前記第２の平均値に基づいて、前記複数の刺激パラメータを生成するように構成されている、請求項４に記載のシステム（１００）。
6. 前記ユーザ計算デバイス（１２１）はさらに、
   前記神経活動信号記録を含まない履歴神経活動信号記録のセット、または前記複数の刺激パラメータを含まない履歴刺激パラメータのセットに基づいて、機械学習モデルを訓練し、
   前記神経活動信号記録に基づいて前記機械学習モデルを実行し、前記複数の刺激パラメータを識別するように構成されている、
   請求項２ないし５のうちいずれか１項に記載のシステム（１００）。
7. 前記ユーザ計算デバイス（１２１）はさらに、
   前記神経活動信号記録および／または前記患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータをバイオバンクサーバに送信し、
   前記神経活動信号記録および／または前記患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータを前記ユーザ計算デバイスのメモリから削除するように構成されている、
   請求項２ないし６のうちいずれか１項に記載のシステム（１００）。
8. 前記電力は、再充電のために誘導リンクを介して患者個人用コントローラデバイス（１１１、８００）から前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）に誘導される誘導電力であり、
   前記神経活動信号記録および／または患者ログデータは、再充電中に前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）によって個人用コントローラデバイス（１１１、８００）に自動的に送信される、
   請求項１ないし７のうちいずれか１項に記載のシステム（１００）。
9. 前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）は、前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）との認証された通信チャネルを確立するように構成され、前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）はさらに、
   前記個人用コントローラデバイスから患者ログデータを受信し、
   前記患者ログデータと前記神経活動信号記録との間の少なくとも時間相関に基づいて、前記患者ログデータと前記神経活動信号記録とを関連付け、
   前記神経活動信号記録および前記患者ログデータに基づいて、複数の投薬オン時間間隔および複数の投薬オフ時間間隔を決定し、
   前記複数の投薬オン時間間隔および投薬オフ時間間隔中の神経活動信号記録に従って、前記複数の刺激パラメータを生成するように構成されている、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
10. 前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）はさらに、
    複数の平均値および複数の分散値を含む前記神経活動信号記録の統計的分布を生成し、
    ユーザインターフェースを介して、前記神経活動信号記録、前記複数の平均値、および前記複数の分散値のプロットを表示するように構成されている、
    請求項９に記載のシステム（１００）。
11. 前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）はさらに、
    所定の期間中に記録された前記神経活動信号記録の周波数帯域内の複数のスペクトル特徴を抽出し、
    前記所定の期間中の複数の投薬オン時間間隔および複数の投薬オフ時間間隔を決定し、
    前記周波数帯域の前記複数の投薬オン時間間隔内の前記複数のスペクトル特徴の第１の平均値と、前記周波数帯域の前記複数の投薬オフ時間間隔内の前記複数のスペクトル特徴の第２の平均値とを生成するように構成されている、
    請求項９または１０に記載のシステム（１００）。
12. 前記臨床医プログラマデバイス（１２１）はさらに、
    前記神経活動信号記録および／または前記患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータをバイオバンクサーバに送信し、
    前記神経活動信号記録および／または前記患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータを前記臨床医プログラマデバイスのメモリから削除するように構成されている、
    請求項９ないし１１のうちいずれか１項に記載のシステム（１００）。
13. 脳深部刺激のためのシステム（１００）であって、前記システムは、
    神経活動信号記録を取得および格納し、電気刺激を印加するように構成された埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）と、
    前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）への第１の無線接続を確立するように構成された個人用コントローラデバイス（１１１、８００）であって、前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）は、前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）に電力を送信するように構成され、前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）は、前記第１の無線接続を介して神経活動信号記録を前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）に送信するように構成された、個人用コントローラデバイス（１１１、８００）と、
    臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）と、を備え、前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）は、
    前記埋め込み型デバイスへの第２の無線接続を確立し、前記第２の無線接続は、前記第１の無線接続のアクティブ化に基づいており、
    前記第２の無線接続を介して、前記埋め込み型デバイスから前記神経活動信号記録を受信し、
    前記神経活動信号記録に従って複数の刺激パラメータを生成するように構成されている、
    システム。
14. 前記システムは、前記個人用コントローラデバイス（１１１、８００）への第３の無線接続を確立するように構成されたユーザ計算デバイスをさらに備え、前記ユーザ計算デバイス（１１１、８００）は、
    前記第３の無線接続を介して、前記個人用コントローラデバイス（１１１，８００）から前記神経活動信号記録を受信し、
    前記個人用コントローラデバイス（１１１，８００）から患者ログデータを受信し、
    前記神経活動信号記録および前記患者ログデータのうちの少なくとも１つに基づいて、複数の投薬オン時間間隔および複数の投薬オフ時間間隔を決定するように構成されている、
    請求項１３に記載のシステム（１００）。
15. ユーザ計算デバイス（１２１）および／または前記臨床医プログラマデバイス（１３１、３２２、１０００）はさらに、
    前記神経活動信号記録および／または患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータをバイオバンクサーバに直接またはユーザ計算デバイスを介して送信し、
    前記神経活動信号記録および／または前記患者ログデータまたは前記複数の刺激パラメータを前記ユーザ計算デバイスのメモリから削除するように構成されている、
    請求項１３または１４に記載のシステム（１００）。
16. 前記電力は、再充電のための誘導リンクを介して患者個人用コントローラデバイス（１１１、８００）から前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）に誘導される誘導電力であり、
    前記神経活動信号記録および／または患者ログデータは、再充電中に前記埋め込み型デバイス（１０１、４００Ｂ）によって個人用コントローラデバイス（１１１、８００）に自動的に送信される、
    請求項１３ないし１５のうちいずれか１項に記載のシステム（１００）。
17. 脳深部刺激のためのシステムを制御するための方法であって、
    所定の期間にわたって取得された神経活動信号記録を受信することと、
    神経活動信号記録を投薬オンおよび投薬オフの時間間隔でマッピングすることと、
    前記神経活動信号記録の周波数帯域内の複数のスペクトル特徴を抽出することと、
    前記所定の期間にわたる前記周波数帯域の複数の投薬オン時間間隔内の複数のスペクトル特徴の第１の平均値と、前記所定の期間にわたる前記周波数帯域の複数の投薬オフ時間間隔内の複数のスペクトル特徴の第２の平均値とを生成することと、
    前記第１の平均値および前記第２の平均値に基づいて、複数の刺激パラメータを生成することと、
    を含む方法。
18. 前記方法は、
    電極の第１のセットのインピーダンス値のセットを測定することと、
    インピーダンス値の前記セットを許容インピーダンス範囲と比較して、前記許容インピーダンス範囲内のインピーダンス値を有する電極の第２のセットを識別することと、
    電極の前記第２のセットを使用して、患者の神経活動信号記録のセットをスクリーニングすることと、
    神経活動信号記録の前記セットから最高の神経活動信号記録を示す電極の第３のセットを選択することと、
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. インピーダンス値の前記セットの測定は、投薬オフ期間に実行される、請求項１８に記載の方法。
20. 前記複数のスペクトル特徴は、前記所定の期間内の複数の時間間隔にわたるベータ周波数帯域電力値を含み、前記方法は、
    患者に検出可能な臨床的利益を引き出す最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮ、および患者に副作用を誘発する前の最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸを定義すること、
    をさらに含む、請求項１７ないし１９のうちいずれか１項に記載の方法。
21. 前記複数の刺激パラメータは、最小刺激振幅Ａ_ＭＩＮ、最大刺激振幅Ａ_ＭＡＸを含み、第１の平均値は、最小ベータ周波数帯域電力値Ｐ_βＭＩＮであり、および／または第２の平均値は、最大ベータ周波数帯域電力値Ｐ_βＭＡＸである、請求項２０に記載の方法。
22. 前記複数の刺激パラメータは、脳刺激（ＤＢＳ）振幅Ｖ_ＤＢＳを集合的に定義し、ＤＢＳ振幅は、次のように定義され、
    

    

    
    ここで、Ｐ_βは、神経活動信号記録のベータ周波数帯域の電力である、請求項２１に記載の方法。
23. 前記方法は、
    前記周波数帯域内の前記神経活動信号記録のピーク周波数を決定することと、
    前記ピーク周波数に基づいて患者固有の周波数帯域を選択することと、
    をさらに含む、請求項１７ないし２２のうちいずれか１項に記載の方法。
24. 前記方法は、
    前記神経活動信号記録の複数の平均値および複数の分散値を含む前記神経活動信号記録の統計的分布を生成することと、
    ユーザインターフェースを介して、前記神経活動信号記録、前記複数の平均値、および前記神経活動信号記録の前記複数の分散値のプロットを表示することと、
    をさらに含む、請求項１７ないし２３のうちいずれか１項に記載の方法。

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