초록

뇌 기능의 조합된 동적 인과 모델링 및 생물 물리학 모델링을 위한, 컴퓨터 저장 매체 상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템, 및 디바이스가 제공된다. 특히, 뇌 기능을 모델링하는 개시된 방법은, 기능적 이미징 및 전기 생리학과 같은 두 개 이상의 방법에 의한 뇌 기능 측정을 통합하기 위해 사용될 수 있다. 모델링 정확도를 개선하여 뇌 뉴런 회로부의 더욱 포괄적인 모델을 생성하기 위해, 순차적 모델 적합이 사용된다.

대표청구항 ▼

뇌 기능을 모델링하는 방법으로서,a) 대상체(subject)의 뇌의 하나 이상의 관심 영역(region of interest)에서 신경 활동의 기능적 신경 이미징(functional neuroimaging)을 수행하는 단계;b) 상기 대상체의 상기 뇌의 상기 하나 이상의 관심 영역에서 하나 이상의 뉴런에 대한 실험적 전기 생리학 데이터(experimental electrophysiology data)를 획득하는 단계;c) 상기 신경 활동의 기능적 신경 이미징 데이터를 동적 인과 모델(dynamic causal model: DCM)에

뇌 기능을 모델링하는 방법으로서,a) 대상체(subject)의 뇌의 하나 이상의 관심 영역(region of interest)에서 신경 활동의 기능적 신경 이미징(functional neuroimaging)을 수행하는 단계;b) 상기 대상체의 상기 뇌의 상기 하나 이상의 관심 영역에서 하나 이상의 뉴런에 대한 실험적 전기 생리학 데이터(experimental electrophysiology data)를 획득하는 단계;c) 상기 신경 활동의 기능적 신경 이미징 데이터를 동적 인과 모델(dynamic causal model: DCM)에 적합시키는 단계;d) 상기 DCM으로부터 신경 영역간(inter-regional) 및 영역내(intra-regional) 연결성 강도 추정치(connectivity strength estimate)를 계산하는 단계;a) 상기 영역간 및 영역내 연결성 강도 추정치를 사용하여 합성 전기 생리학 데이터(synthetic electrophysiology data)를 시뮬레이팅하는 생물 물리학 모델(biophysics model)을 생성하는 단계;b) 상기 합성 전기 생리학 데이터를 상기 실험적 전기 생리학 데이터에 비교하는 단계; 및c) 상기 실험적 전기 생리학 데이터를 사용하여 모델 수렴이 도달될 때까지 상기 생물 물리학적 모델을 반복적으로 조정하는 단계를 포함하는, 뇌 기능을 모델링하는 방법.