[發明專利]用于藥物代謝動力學建模的自動輸入函數估計

在審

• 申請號: 201210599501.7
• 申請日: 2006-07-11
• 公開（公告）號: CN104102798A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: A·菲舍爾;T·保盧斯
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦電子股份有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 王英;劉炳勝

本申請是2006年7月11日提交的申請號為200680026342.4、名稱為“用于藥物代謝動力學建模的自動輸入函數估計”的分案申請。

本發明致力于提供一種用于藥物代謝動力學建模的自動輸入函數估計系統、裝置和方法，并且提供一種具有動力學建模的動態過程，該藥物代謝動力學建模使工作流程簡單化，并且減少了手工交互的量。

為了避免侵入性動脈血采樣，非侵入性輸入估計是一個感興趣的重要主題，并且已經研究了各種方法。

參考組織模型依靠存在沒有配體的特異性結合的參考組織。在參考組織模型中，放射性配體在感興趣組織中吸收的時間過程根據其在參考組織中的吸收來表示，假設在這兩種組織中的非特異性結合的水平是相同的。它們通常用于神經學上的應用。但是，它們依靠非特異性結合假設，并且被報告在準確性方面有損失，且其偏差增大，也不是對于所有放射性示蹤劑都有效。

“總體均值”方法目的在于在第一步驟中估計整個總體的均值參數值以及其概率分布。然后，這在第二步驟中用于定義用于各個參數的貝葉斯估計的先驗分布。這不僅對于輸入函數估計適用，而且對于模型參數估計也適用。這已經用于具有復雜新陳代謝的示蹤劑(tracer)，其含有血液腔，在那里血液輸入函數是一種腔活動度(activity)。

“盲識別”完全避免了血液輸入的直接知識。但是，必須定義具有相同輸入和不同動力學表現的至少三個區域，以便解決盲估計問題，并且輸入函數僅被不明顯地表示。

本發明的系統、裝置和方法提供了一種起作用的和高效的自動方法，來從函數表示集合估計輸入函數。這些表示可以根據項的形式和數量而不同。典型的函數表示是加權指數和。

cp(t)=Σi=1NAi(tτ)Bie-Cit/τ---(1)]]>

其中，N是項數，而t是以秒為單位的時間。3N+1個參數是τ、A_i、B_i、C_i，i＝1，……，N。τ是時間標準化參數(在大多數情況下，其將被用作常數)。A_i是活動度權數，B_i是無量綱指數，C_i是標準化的無量綱時間常數。一些參數可以被預先定義。例如，關于計算效率，小整數值的B_i是有利的。

本發明的自動估計過程的方法的優選實施例如下：

1.建立/定義M個輸入函數的集合C＝{C_p，1(t)，C_p，2(t)，...，C_p，M(t)}，該M個輸入函數在函數形式或預先定義的參數和自由參數的數量上不同。可以選擇M以覆蓋預先定義的參數值和項數N的所有期望組合。

2.估計在ROI平均數據上的集合中的所有輸入函數的(自由)參數。