CN113747851A - 用于消融系统的自动电极推荐 - Google Patents

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雅各布·I·拉夫纳
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克里斯多夫·乔尔·罗宾逊
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Abstract

一种消融系统包括：射频(RF)发生器，该射频发生器配置成生成RF能量；消融导管，该消融导管与RF发生器连通并包括多个消融电极；相机，该相机被定位在消融导管上并被布置成拍摄包括多个消融电极中的至少一些的图像；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为至少部分地基于图像来推荐成为激活消融电极的多个消融电极的子集。

Description

用于消融系统的自动电极推荐
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年3月22日提交的临时专利申请号62/822,142的优先权，该专利申请的全部内容通过引用结合于此。
技术领域
本公开总体上有关涉及心脏消融的系统、设备和方法。
背景技术
各种心脏异常可以归因于心脏组织的不适当电活动。这种不适当的电活动可以包括以不支持有效和/或高效的心脏功能的方式生成电信号、传导组织的电信号等。例如，心脏组织的区域可能在心动周期期间是过早地或另外地不同步地电活性的，从而导致该区域和/或邻近区域的心肌细胞收缩失去节律。结果是不正常的心脏收缩，而该不正常的心脏收缩没有达到最佳心输出量。在某些情况下，心脏组织的区域可能提供导致心律失常(诸如心房颤动或室上性心动过速)的错误电通路(例如短路)。在某些情况下，非活性组织(例如疤痕组织)可能优于功能故障的心脏组织。
发明内容
在示例1中，一种计算机实施的方法包括至少部分地基于对包含消融电极的图像的分析，经由一个或多个处理器和图形用户界面推荐要激活的一组消融电极。
在示例2中，根据示例1的方法，其中分析包括识别图像中的消融电极。
在示例3中，根据示例1或2中任一项的方法，其中分析包括比较消融电极周围图像中的像素的对比度。
在示例4中，根据示例1至3中任一项的方法，其中分析确定消融电极中的哪些是可选择的。
在示例5中，根据示例1至4中任一项的方法，其中通过经训练的神经网络执行分析。
在示例6中，根据示例1至5中任一项的方法，其中推荐也至少部分地基于阻抗测量结果。
在示例7中，根据示例6的方法，其中阻抗测量结果确定消融电极中的哪些是可选择的。
在示例8中，根据示例7的方法，其中可选择的消融电极是与阻抗值的预定范围内的阻抗测量结果相关联的消融电极。
在示例9中，根据示例4、5、7和8中任一项的方法，还包括经由一个或多个处理器将所推荐的消融电极中的每一个分配为汇点(sink)或源。
在示例10中，根据示例1至9中任一项的方法，其中推荐至少部分地基于将由源电极接收的估计功率进行平衡。
在示例11中，根据示例1至10中任一项的方法，其中推荐至少部分地基于将由源电极接收的估计功率限制为低于预定阈值。
在示例12中，根据示例1至11中任一项的方法，其中推荐的一组消融电极形成闭合电路。
在示例13中，一种计算设备，适于执行示例1至12的方法的步骤。
在示例14中，一种计算机程序产品，包括使一个或多个处理器执行示例1至12的方法的步骤的指令。
在示例15中，一种计算机可读介质，其上存储有示例14的计算机程序产品。
在示例16中，一种消融系统包括：射频(radiofrequency，RF)发生器，该射频发生器配置成生成RF能量；消融导管，该消融导管与RF发生器连通并包括多个消融电极；相机，该相机被定位在消融导管上并被布置成拍摄包括多个消融电极中的至少一些的图像；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为至少部分地基于图像来推荐成为激活消融电极的多个消融电极的子集。
在示例17中，根据示例16的消融系统，其中推荐是至少部分地基于将消融电极周围图像中的像素的对比度进行比较。
在示例18中，根据示例16和17中任一项的消融系统，其中一个或多个处理器被配置成至少部分地基于图像中的像素的比较来确定消融电极中的哪些是可选择的。
在示例19中，根据示例16-18中任一项的消融系统，其中推荐也至少部分地基于由多个消融电极进行的阻抗测量。
在示例20中，根据示例16至19中任一项的消融系统，其中推荐的消融电极是与阻抗值的预定范围内的阻抗测量结果相关联的消融电极。
在示例21中，根据示例16-20中任一项的消融系统，其中多个消融电极中只有一些是可选择的，其中一个或多个处理器被配置为将所选择的消融电极中的每一个分配为汇点或源。
在示例22中，根据示例16至21中任一项的消融系统，其中建议至少部分地基于将由汇点电极接收的估计功率限制为低于预定阈值。
在示例23中，根据示例16至22中任一项的消融系统，其中所推荐的消融电极形成闭合电路。
在示例24中，根据示例16至23中任一项的消融系统，其中推荐至少部分地基于在多个心动周期内拍摄的消融电极的图像。
在示例25中，根据示例16至24中任一项的消融系统，其中消融导管包括承载多个消融电极的可扩张构件，其中相机被定位在可扩张构件内。
在示例26中，公开了一种用于生成和使用图形用户界面(GUI)的计算设备。该计算设备包括一个或多个集成电路，该一个或多个集成电路被配置成生成消融导管的多个电极的图形表示以便经由GUI进行显示，并且至少部分地基于与多个电极中的每一个相关联的阻抗值，在GUI上将多个电极的子集自动突出显示为激活电极。
在示例27中，根据示例26的计算设备，其中自动突出显示还至少部分地基于对包括消融导管的电极的图像的分析。
在示例28中，根据示例27的计算设备，其中分析包括比较电极周围图像中的像素的对比度。
在示例29中，根据示例27和28中任一项的计算设备，其中分析包括识别图像中的电极中的每一个。
在示例30中，根据示例27至29中任一项的计算设备，其中分析至少部分地由经训练的神经网络执行。
在示例31中，根据示例26至30中任一项的计算设备，其中一个或多个集成电路还被配置为自动地将多个电极的被突出显示的子集中的每一个指定为源电极或汇点电极。
在示例32中，根据示例31的计算设备，其中一个或多个集成电路还被配置为自动地向源电极中的每一个分配一定量的能量。
在示例33中，根据示例31和32中任一项的计算设备，其中所分配的能量的量至少部分地基于针对所指定的汇点电极中的每一个计算的估计功率。
在示例34中，根据示例33的计算设备，其中所分配的能量的量至少部分地基于在指定的汇点电极之间平衡所计算的估计功率。
在示例35中，根据示例26至34中任一项的计算设备，其中自动地突出显示还至少部分地基于确定消融导管的电极中的哪些是可选择的。
虽然公开了多个实施例，但是对于本领域的技术人员来说，从下面的详细描述中本发明的其他实施例将变得显而易见，下面的详细描述示出并描述了本发明的说明性实施例。因此，附图和详细描述在本质上被认为是说明性的，而不是限制性的。
附图说明
图1示出了根据本公开的某些实施例的消融系统。
图2示出了根据本公开的某些实施例的消融导管的透视图。
图3和图4示出了根据本公开的某些实施例的图形用户界面的各种视图。
图5示出了根据本公开的某些实施例的电极选择过程的示意性表示。
图6A至图6C示出了根据本公开的某些实施例的由图2的消融导管的相机捕获的图像。
图7示出了根据本公开的某些实施例的神经网络的特征的示意性表示。
图8示出了根据本公开的某些实施例的推荐消融路径的方法中的步骤的框图表示。
图9示出了根据本公开的某些实施例的图2的消融导管的电极的示意性表示。
虽然本发明适用于各种修改和替代性形式，但是具体实施例已经通过附图中的示例示出，并且在下面详细描述。然而，目的不是将本发明限制于所描述的特定实施例。相反，本发明旨在覆盖落入由所附权利要求限定的本发明的范围内的所有修改、等同物和替代性方案。
具体实施方式
心脏消融是处理心脏组织使该组织失活的程序。作为消融目标的组织可能与不适当的电活动相关联，如上所述。心脏消融可以在组织中产生损伤，并防止组织不适当地生成或传导电信号。例如，呈线或圆的形式的损伤可以阻止错误电信号的传播。控制损伤的形状、深度、均匀性等是期望的。
本公开的某些实施例涉及可以与经由消融导管上的消融电极的心脏消融治疗结合使用的系统、设备和方法。具体而言，本公开描述了用于推荐和/或选择激活哪些消融电极以用于治疗的方法。所推荐的消融路径有助于增强在消融程序期间确定激活哪些电极的过程。进一步，本公开描述了图形用户界面，该图形用户界面显示并能够控制消融导管的特征的图形表示，并且可以用于查看、选择和修改消融参数等。
图1示出了消融系统100，该消融系统包括消融导管102，该消融导管102包括细长导管主体104和远端导管区域106，该远端导管区域106被配置成被定位在心脏108内。消融导管102包括可扩展构件110(例如，膜、球囊)和固定到可扩展构件110的多个能量递送元件112(例如，消融电极)。能量递送元件112被配置和定位成当可扩展构件110膨胀时向组织递送消融能量(例如，射频(RF)能量)。
系统100包括RF发生器114，该RF发生器114电耦合到多个能量递送元件112并被配置成生成RF能量。RF发生器114包括RF发生器控制器116，该RF发生器控制器116被配置为控制到多个能量递送元件112的RF能量。RF发生器控制器116可以使用相互作用或组合在一起的固件、集成电路和/或软件模块来实施。例如，RF发生器控制器116可以包括存储器118，存储器118存储用于由处理器122(例如，微处理器)运行以执行本文讨论的实施例的各方面的计算机可读指令/代码120。
系统100还可以包括具有一个或多个控制器的计算设备124(例如，个人计算机)。尽管多个不同的控制器在图1中示出并在下面描述，但是各种控制器的功能可以以更少或更多的控制器(例如，以单个控制器的多个模块)和/或多个计算设备实施。
图1的计算设备124被示出具有显示控制器126，该显示控制器126被配置为与系统100的各种组件通信，并生成要经由显示器128(例如，计算机监视器、电视、移动设备屏幕)显示的图形用户界面(GUI)。显示控制器126可以使用相互作用或组合在一起的固件、集成电路和/或软件模块来实施。例如，显示控制器126可以包括存储器130，存储器130存储用于由一个或多个处理器134(例如，微处理器)运行以执行本文讨论的方法的实施例的各方面的计算机可读指令/代码132。
计算设备124还可以包括被配置为与系统100的各种组件通信的图形处理单元(GPU)136。GPU 136可以使用相互作用或组合在一起的固件、集成电路和/或软件模块来实施。例如，GPU 136可以包括存储器138，存储器138存储用于由一个或多个处理器142运行以执行本文讨论的方法的实施例的各方面的计算机可读指令/代码140。GPU 136可以被配置为访问计算设备124中的其他存储器。
系统100的各种组件可以经由通信链路144彼此通信耦合。在某些实施例中，通信链路144可以是或包括有线通信链路(例如串行通信)、无线通信链路，例如短程无线电链路，诸如蓝牙、IEEE 802.11、专有无线协议等。术语“通信链路”可以指在至少两个组件之间在至少一个方向上传送某种类型的信息的能力，并且可以是持久通信链路、间歇通信链路、ad-hoc通信链路等。通信链路144可以指组件之间的直接通信和/或经由至少一个其他设备(例如，中继器、路由器、集线器)在组件之间行进的间接通信。
在实施例中，存储器118、130、140包括呈易失性和/或非易失性存储器形式的计算机可读存储介质，并且可以是可移动的、不可移动的或其组合。介质示例包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存和/或可以用于存储信息并可以由计算设备访问的任何其他非暂时性存储介质。在某些实施例中，消融导管102包括存储对于消融导管102唯一的信息(例如，导管ID、制造商)的存储器。这个信息可以被访问并与作为消融程序的一部分收集的数据(例如，患者数据、消融参数)相关联。
计算机可执行指令120、132和142可以包括例如计算机代码、机器可用指令等，例如能够由一个或多个处理器122、134和142执行的程序组件。本文预期的一些或所有功能可以以硬件和/或固件实施。
在某些实施例中，RF发生器114和计算设备124是容纳在单个控制台146中的分离的组件。
图2示出了可以在系统100中使用的消融导管200。消融导管200包括可扩展构件202和固定到可扩展构件202的多个能量递送元件204(下文中称为消融电极)。消融电极204被配置和定位成当可扩展构件202膨胀时向组织递送消融能量。如图2所示，在某些实施例中，消融电极204被布置成两行，一组近端消融电极204和一行远端消融电极204。消融电极204中的每一个是可单独寻址的和/或可以与任何其他消融电极204一起使用。消融电极204可以单极模式或双极模式操作。可以选择多组消融电极204，使得损伤是线性的、点、空心圆形等。在利用单极模式的实施例中，系统100可以包括返回垫。
消融导管200包括可视化系统206，该可视化系统206包括设置在引导线轴210上的相机组件208和照明源(例如，发光二极管(LED))。相机组件208可以包括相对于消融导管200的纵轴以一定角度设置的多个相机。相机被配置成实现在可扩张构件202内对消融程序进行实时成像(例如，视频)，包括在消融程序期间可视化可扩张构件202、消融电极204和心脏组织以及损伤形成。照明源为相机提供照明，以使消融程序可视化。在某些示例中，面对相机的消融电极204的表面是深色颜色的(例如，涂黑)，以有助于使得更容易在图像中标识消融电极204(下面将更详细地描述)。
如上所提及那样，系统100的计算设备124包括显示控制器126，该显示控制器126被配置为与系统100的各种组件通信，并生成GUI以便经由显示器128进行显示。图3至图4示出了可以在系统100中使用并经由显示器128显示的GUI及其各种特征和视图。用户可以使用一个或多个输入设备(例如，鼠标、键盘、触摸屏)与GUI交互(例如，选择图标、输入数据)。下面描述的各种图标可以采取GUI上的可选按钮、指示符、图像等的形式。
图3示出了包括第一区域302和第二区域304的GUI 300。第一区域302显示消融导管的电极的图形表示306，并且第二区域304显示来自消融导管的图像308(例如实时视频)。第一区域302和第二区域304被示为并排定位并且是圆形区域。在某些实施例中，第一区域302和第二区域304是GUI 300内的分离的窗口。
图形表示306包括用于消融导管的多个消融电极中的每一个的分离的电极图标310。在某些实施例中，每个电极图标310类似于消融导管上的相对应的电极的实际形状成形。每个电极图标310可以包括唯一数字指示符312。例如，由图形表示306表示的消融导管包括外环中的十二个消融电极和内环中的六个消融电极，并且电极图标310中的每一个被分配整数(例如，1至18)。用户可以选择或取消选择电极图标310，以分别突出显示或取消突出显示GUI 300上的电极图标310。如将在下面更详细讨论的那样，在某些实施例中，计算设备124提供对于期望的消融路径激活哪些电极(并且因此激活电极图标310)的初始推荐。初始推荐可以采取在GUI 300中突出显示某些电极图标310的形式。
通过GUI 300，所选择的电极图标310将被指定为激活电极(例如，源电极或汇点电极)。图4示出了电极图标310的示例图形表示306，这些电极图标中的一些(即，电极1至6、12和16至18)被选择为激活电极，而电极图标310的剩余部分未被选择使得与这些电极图标310相关联的消融电极在消融程序期间将不会是激活的。
所显示的实时视频308允许消融过程的可视化。所显示的实时视频308可以包括显示由一个或多个相机记录的视频(例如，一系列图像)。例如，如果消融导管(例如，图2的消融导管200)包括四个相机，则实时视频308可以显示由四个相机中的每一个记录的视频。在这样的实施例中，实时视频308可以显示来自相机的与至少一个其他视野重叠的四个视野中的每一个。
GUI 300包括多个图标(例如，按钮、图像、它们的组合)，这些图标与消融导管和GUI 300本身相关联并可用于控制或监控消融导管和GUI 300本身的各方面。
图3示出了GUI 300，该GUI 300包括与被定位在图形表示306旁边的第一区域302中或附近的图形表示306相关的图标。例如，GUI 300包括被定位在图形表示306旁边并且影响消融系统100的特征的三个图标(即，电极选择图标314、电极刷新图标316和源-汇点反转图标318)。电极选择图标314可以用于从电极图标选择310的图案的预定菜单中选择图案(例如，电极图标310的内环、外环、所有电极图标310、无)。如上所述并在下文中更详细地描述，在某些实施例中，计算设备124提供对于期望的消融路径激活哪些电极(并且因此激活电极图标310)的初始推荐。一旦选择了图案，所选择的电极图标310可以在GUI 300上突出显示。电极刷新图标316可以用于取消选择已被选择的任何电极图标310。源-汇点反转图标318可以在双极模式下使用，以反转哪些电极图标310对应于汇点以及哪些电极图标310对应于源。
图3示出了GUI 300，其包括与被定位在实时视频308旁边的第二区域304中或附近的实时视频308相关的图标。例如，GUI 300包括被定位在实时视频308旁边并影响实时视频308的特征的三个图标(即，对比度图标320、亮度图标322和视频刷新图标324)。对比度图标320可以用于增加或减少实时视频308的对比度。亮度图标322可以用于修改消融导管中照明源的照明功率。如果实时视频308遇到问题，则视频刷新图标324可以用于刷新视频馈送和/或显示控制器。
GUI 300包括具有与消融导管和/或GUI 300本身相关的各种图标的功能区(ribbon)326。功能区326包括指示系统的状态的状态图标328和启动用于启动超声波源和用于扫描消融导管上的电极以标识潜在故障电极的例程的声波/扫描图标330。例如，消融导管可以被放置在耦合到超声波源的浴槽中，并且一旦选择了声波/扫描图标330，例程可以开启超声波源一段预定时间，以在治疗程序之前去除粘附到消融导管的气泡。在预定时间段期满后，例程可以顺序激活所有电极，以确定是否有任何电极或RF放大器是有缺陷的。如果超声波源没有连接，声波/扫描图标330将仅仅启动程序的扫描部分。
功能区326还包括：体内图标332，该体内图标332可以被选择以指示消融导管已经被放置在患者体内；解剖图标334，该解剖图标334可以用于标识待治疗的肺静脉(例如，右上、右下、左上、左下)；功率图标336，该功率图标336显示并允许用户经由箭头按钮修改所选择的消融电极将被激励的功率水平；程序定时图标338，该程序定时图标338显示并允许用户经由箭头按钮修改所选择的消融电极将被激励的时间长度；冲洗流率图标340，该冲洗流率图标340可以用于控制通过消融导管的冲洗流体的流率；以及流体体积图标342，该流体体积图标342指示自体内图标332被选择以来通过消融导管的流体量。一旦通过图标进行了各种选择，与选择相关联的数据可以存储在存储器中和/或发送到计算设备(例如，图1的计算设备124)。例如，一旦选择了流率，所选择的流率可以被发送到计算设备124以控制冲洗流体泵。
如上所述，GUI 300允许用户经由电极图标310选择消融导管上的哪些电极将是激活的(例如，源电极或汇点电极)。所选择和突出显示的电极图标310指示，如果消融程序开始，在消融程序期间，只有对应于所选择和突出显示的电极图标310的消融电极将是激活的。图3示出了包括带有陈述“分配”或一个或多个类似术语的文本的消融激活/去激活图标344的GUI 300。一旦已经选择了“分配”消融激活/去激活图标344，用于消融激活/去激活图标344的“分配”文本利用“消融”、“开始”或一个或多个类似术语替换。
当消融激活/去激活图标344指示“分配”并被选择时，计算设备124将所选择的电极图标310分配或指定为是激活的并且是源或汇点。例如，图4将所选择的电极图标310显示为源电极或汇点电极。在图4中，编号为“12”、“2”、“4”、“6”和“17”的所选择的电极图标346被指示为源电极，而其他所选择的电极图标348(即编号为“1”、“3”、“5”、“16”和“18”的那些电极图标)被指示为汇点电极。图4中的未选择的电极图标(即编号为“7”、“8”、“9”、“10”、“11”、“13”、“14”和“15”的那些电极图标)被示出为没有功率图标(下面讨论)和阻抗值(也在下面讨论)。在某些实施例中，源电极在GUI 300上以不同的颜色突出显示，或者以其他方式被示出为不同于汇点电极。进一步，未选择的电极图标可以不被突出显示或变淡，以进一步在视觉上区分所选择的电极图标和未选择的电极图标。
图4示出了源电极图标346和汇点电极图标348中的每一个与以欧姆为单位的阻抗值相关联(例如，电极图标“12”指示156欧姆，电极图标“1”指示151欧姆)。如下文将进一步讨论的那样，阻抗值可以是用于确定所推荐的消融路径的输入。
图4示出了源电极图标346和汇点电极图标348(包括指示与给定电极相关联的电单位的图标(例如功率图标))中的每一个。为简单起见，以下描述使用瓦特的形式的功率作为经由GUI 300显示和修改的示例性电单位，但是可以显示和修改其他电单位(例如，各种形式的电能)来代替功率。图4示出了包括源功率图标350的源电极图标346，该源功率图标显示了当前分配给相对应的消融电极的功率(例如，8瓦)。可以选择每个源功率图标350来显示功率选择器图标，以增加或减少与相应源电极相关联的功率。图4还示出了包括功率估计图标362的汇点电极348中的每一个。功率估计图标362中的每一个显示与给定的汇点电极348相关联的估计功率。功率估计图标362中显示的估计功率例如是基于分配给源电极346中的每一个的功率以及给定汇点电极348和源电极346之间的距离的。例如，源电极346将在汇点电极348之间划分其能量，但是其更多的能量将被递送到被定位为更靠近给定源电极346的汇点电极348。
如上所述，计算设备124可以被配置为提供将激活哪些消融电极204(以及因此初始突出显示哪些电极图标310)以用于消融程序的初始建议。所推荐的路径有助于增强为给定消融程序确定激活哪些电极的过程。例如，推荐路径可以使医生更容易和/或更快地为消融程序选择激活哪些消融电极204。
推荐路径的过程400、500在图5中示意性示出，并在图7中概述。图5和图7中示出的以及下面描述的分析和步骤可以以各种顺序并行或顺序执行。并且，在某些实施例中，不需要执行所有分析和步骤来推荐路径。过程400、500包括通过视觉分析402(例如，分析由消融导管200上的一个或多个相机收集的图像)和/或阻抗分析404(例如，分析消融导管200上的消融电极204的阻抗测量结果)来标识哪些消融电极204充分接触组织。
如上所提及那样，定位在消融导管200上的一个或多个相机记录图像以显示在GUI300中。示例图像406A至406C在图6A至图6C中示出。可以在多个心动周期内拍摄的图像406A至406C可以被输入到计算设备124并被分析以确定消融电极204中的那些可能充分接触组织。视觉分析402可以包括首先标识或识别图像406A至406C中的消融电极204(图7中的步骤502)。例如，图像406A至406C可以由神经网络408分析(在下面更详细地描述)，以确定图像406A至406C中任何消融电极204的位置和边界。如图6A至图6C所示，图像406A至406C中的消融电极202中的每一个被相应的框450A或450B包围。这些框450A和450B在视觉上表示神经网络408已经标识或识别图像406A至406C中的消融电极204。
一旦图像406A至406C中的消融电极204被标识，视觉分析402可以包括确定所标识的消融电极204是否充分接触组织(图7中的步骤504)。在某些实施例中，神经网络408通过比较所标识的消融电极204周围图像406A至406C中的像素的对比度来确定接触的可能性。例如，与较浅颜色相关联的消融电极204周围的像素可以指示与组织的接触，而与较深颜色相关联的像素可以指示在消融电极204中的一个和组织之间存在血液。在图6A至图6C中，与附图标记450A相关联的框是神经网络408已经确定包括可能与组织接触的消融电极204的那些框，而其他框450B指示不太可能与组织接触的消融电极204。
在某些实施例中，视觉分析402的输出是消融电极的列表，该消融电极是基于消融电极204中的哪些可能与组织充分接触而能够选择进行激活的消融电极。此外，列表中包括的每个消融电极204可以与接触水平或接触的置信度水平相关联。例如，视觉分析402可以指示某些消融电极204可能比其他消融电极204(诸如被具有较浅颜色的像素包围的消融电极204)具有更好的组织接触。
一般来说，神经网络408是基于生物神经网络的结构和功能的计算模型。神经网络402可以在多种方法下实施，包括卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)方法等。CNN以多个数组的形式评估数据(例如图像)，从而将数据分成一系列阶段并检查数据以获得学习的特征。图8是图像分析CNN 600的示例实施方式的简化视觉表示。CNN 600(以及因此神经网络402)可以包括附加特征(例如，层)。
图像602被输入到CNN 600，该CNN 600在第一卷积层604中提取图像602以标识学习的特征。在第二卷积层606中，图像602被变换成多个图像，其中学习的特征各自在相应的子图像608中被强调。图像子图像608还被处理以聚焦于感兴趣的特征，并且进一步的处理将包括感兴趣的特征的图像的部分510隔离出来。CNN 500的输出层612接收来自最后一个非输出层的值，并基于从最后一个非输出层接收的数据对感兴趣的特征进行分类。
神经网络408可以使用有监督或无监督的方法来“训练”。例如，一组“训练数据”(例如，已知输入和已知输出)可用于训练神经网络408。使用监督方法，输入训练数据可以是从消融导管收集的图像，这些图像利用输出数据(例如，消融电极的存在/边界；消融电极是否看起来接触组织的指示)进行分类。已知的输入和输出被馈送到未经训练的神经网络或部分经训练的神经网络(例如，被训练来识别对象但不一定识别消融电极的神经网络)，该神经网络处理这个数据以训练其自身来解析/计算具有新输入和未知输出的附加多组数据的结果。使用无监督的方法，输入训练数据可以类似地是从消融导管收集的图像，这些图像不是手动或半自动分类而是与由图像中的激活消融电极产生的实际损伤特征进行比较。结果，在有监督或无监督方法下，经训练的神经网络可以根据一组新输入(例如，从消融导管获得的新图像)预测输出(例如，消融电极的存在/边界以及消融电极是否看起来接触组织的指示)。
过程400/500还包括阻抗分析404，其中分析由消融电极204测量的阻抗值(图7中的步骤506)。阻抗值可以被收集并输入到计算设备124。例如，GUI300可以包括启动例程的按钮，该例程涉及激活消融电极204一段时间，以确定由每个消融电极204测量的阻抗值。计算设备124可以将所测量的阻抗值与预定的阈值范围进行比较，以确定哪些消融电极204可能充分接触组织。例如，如果预定阈值范围是50至250欧姆，测量到低于50欧姆或高于250欧姆的阻抗值的消融电极204将被确定为没有充分接触组织。计算设备124确定测量到预定阈值范围内的阻抗值的消融电极204的列表。
计算设备124使用基于视觉的分析和基于阻抗的分析的输出来确定可选择用于激活的消融电极204的列表410(图7中的步骤508)。在某些实施例中，可选择的消融电极必须在基于视觉的分析402和基于阻抗的分析404两者下都被确定为与组织充分接触。例如，如果基于视觉的分析402确定给定消融电极204可能接触组织，但是同一消融电极204与预定阈值范围之外的阻抗相关联，则这个消融电极204将被确定为是不可选择的。在某些实施例中，可以使用附加分析来生成可选择的消融电极204的列表。例如，如果消融电极204中的一个在声波/扫描例程期间被确定为有缺陷，则这个消融电极204可以被标识为是不可选择的。可选择的电极的列表410被用作消融路径分析412的输入，计算设备124使用该输入来确定所推荐的消融路径(图7中的步骤510)。
因为不是所有理论上可能的路径都是有效或期望的路径，所以计算设备124可以应用各种规则和/或偏好来消除某些路径和/或给予某些路径或多或少的权重，作为确定所推荐的消融路径的一部分。一个示例规则是两个相邻的电极不能两者都是源，因此当应用这个规则时，具有相邻源的路径被排除在考虑之外。另一示例规则是汇点不能与高于预定阈值的估计功率值相关联，因此当应用这个规则时，导致消融电极204中的一个或多个处于过多功率的路径被排除在考虑之外。对于未被排除的路径，可以应用某些偏好来给予具有优选特征的路径更多或更少的权重。示例偏好是给定路径中的汇点将具有相似(例如，平衡的)估计功率值，因此导致相似估计功率值的路径比其他路径被予以更高权重。另一示例偏好是所推荐的消融路径是“闭合的”(即，形成具有圆周形状的闭合电路)而不是“开放的”，因此这种路径比其他路径被予以更高的权重。另一个示例偏好可以包括对基于视觉的分析和对基于阻抗的分析予以不同的权重。如上所提及那样，视觉分析可以包括指示每个可选择的消融电极204的所估计的接触水平的值。在消融路径分析412中，可以对与更高接触水平相关联的消融电极204予以更高的偏好。
在给定约束和偏好的情况下，计算设备124可以确定所推荐的消融路径。在某些实施例中，计算设备124应用图论方法来确定所推荐的消融路径。应用图论时，消融电极可以表示为模型中由边(例如，无向边)连接的节点(或顶点)。例如，图9示出了由边702连接的消融电极204的图700(其中只有一些与图9中的附图标记702相关联)。像GUI 300中的电极图标310一样，消融电极204中的每一个被表示和示出为具有唯一的数字标识符(例如，“1”、“2”到“18”)。应用图论、约束和偏好，计算设备124可以确定所推荐的消融路径。在某些示例中，计算设备124可以应用另一经训练的神经网络(例如，使用多层前馈网络方法、递归神经网络方法)来确定所推荐的消融路径。
来自消融路径分析412的所推荐的消融路径可以被传送到显示控制器126。显示控制器126可以使某些电极图标310如图4所示那样在GUI 300中变成突出显示。突出显示的电极图标310是那些与所推荐的消融路径内的消融电极204相关联的那些电极图标。此外，计算设备124可以自动分配哪些消融电极是源，以及哪些是汇点，并且向源分配所推荐的功率值。
可以由用户经由GUI 300修改所推荐的消融路径和相关联的参数(例如，源、汇点、功率)。一旦消融路径和相关联的参数被建立，用户可以选择消融激活/去激活图标344(参见图3)。选择消融激活/去激活图标344启动和/或停止到消融导管200的消融电极204的能量递送。一旦按下激活/去激活图标344以启动能量递送，激活/去激活图标344中的图形就会改变(例如，改变为停止符号)。进一步，一旦激活/去激活图标344被选择来启动能量递送，信号被传输到RF发生器(例如，图1的RF发生器114)和/或RF发生器控制器(例如，图1的RF发生器控制器116)以开始向消融导管200的所选择的消融电极204递送能量。
在不脱离本发明的范围的情况下，可以对所讨论的示例性实施例进行各种修改和添加。例如，尽管上述实施例涉及特定特征，但是本发明的范围还包括具有特征的不同组合的实施例和不包括所有所描述的特征的实施例。因此，本发明的范围旨在涵盖落入权利要求及其所有等同物的范围内的所有这些替代性方案、修改和变化。

Claims (15)

1.一种计算机实施的方法，包括：
经由一个或多个处理器和图形用户界面，至少部分地基于对包含消融电极的图像的分析，推荐要激活的一组消融电极。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述分析包括在所述图像中识别所述消融电极。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中所述分析包括比较所述消融电极周围所述图像中的像素的对比度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述分析确定所述消融电极中的哪些是可选择的。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述分析由经训练的神经网络执行。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述推荐还至少部分地基于阻抗测量结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述阻抗测量结果确定所述消融电极中的哪些是可选择的。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述可选择的消融电极是与阻抗值的预定范围内的阻抗测量结果相关联的消融电极。
9.根据权利要求4、5、7和8中任一项所述的方法，还包括：
经由所述一个或多个处理器将推荐的消融电极中的每一个分配为汇点或源。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述推荐至少部分地基于平衡由源电极接收的估计功率。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述推荐至少部分基于将由源电极接收的估计功率限制在预定阈值以下。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中推荐的一组消融电极组形成闭合电路。
13.一种计算设备，适于执行根据权利要求1至12所述的方法的步骤。
14.一种计算机程序产品，包括使一个或多个处理器执行根据权利要求1至12所述的方法的步骤的指令。
15.一种计算机可读介质，其上存储有根据权利要求14所述的计算机程序产品。
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