JP2021030084A - 心房細動（ａｆ）における焦点源の位置の自動識別 - Google Patents

Abstract

【課題】焦点型の催不整脈作用の位置を自動的に特定すること。【解決手段】ある方法は、心臓内の複数の電極を介して、捕捉内容の集合を受信することであって、各捕捉内容は、電極によって測定された電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、受信することを含む。ＥＰ信号のセットが発せられた電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離が、各々の捕捉内容について推定される。捕捉内容は、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として捕捉内容の統計的分布を形成するために集計される。統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従い、統計的分布が一貫性のあるものかどうかがチェックされる。統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、統計的分布から、受信されたＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の心臓内における推定位置が導出される。焦点源の推定位置は、心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上にオーバーレイされる。【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、その開示内容が参照により本明細書に援用される、「Ｅｒｒｏｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｏｃａｌ Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ Ｔｉｍｅｓ（ＬＡＴ）ｍｅａｓｕｒｅｄ ｂｙ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ Ｃａｔｈｅｔｅｒ」と題する、代理人整理番号１００２−１７２９．１の同日付け出願の米国特許出願に関連するものである。

（発明の分野）
本発明は、広義には、電気生理学的マッピングに関するものであり、具体的には心臓の電気生理学的マッピングに関するものである。

心臓組織の電気生理学的（ＥＰ）特性をマッピングするための侵襲的心臓技術は、特許文献においてこれまでにも提案されている。例えば、米国特許出願公開第２０１７／００４２４４９号には、多電極カテーテルを使用した心臓基質の局所的ＥＰ特性評価のためのシステム及び方法が記載されている。そのシステムは、複数の電極から電極の少なくとも１つの小集団を選択して、電位図信号の重み付けされた部分に対応する情報コンテンツから、少なくとも１つの配向独立信号を電極の少なくとも１つの小集団から導出する。システムは、カテーテル配向独立性の電気生理学的情報をユーザー又はプロセスに表示又は出力する。

別の例として、米国特許公開公報第２０１５／０３６６４７６号には、心臓の電気的活動をマッピングするためのシステム及び方法が記載されている。システムは、複数の電極を備えたカテーテルシャフトを含んでもよい。システムのプロセッサは、複数の電極のうちの少なくとも１つから信号のセットを収集することが可能であってよい。信号のセットは、ある期間にわたって収集されてもよい。プロセッサはまた、信号のセットから少なくとも１つの伝播ベクトルを算出すること、少なくとも１つの伝播ベクトルからデータセットを生成すること、データセットから統計的分布を生成すること、並びに、角度の円形ヒストグラムなどの統計的分布の視覚的表現を生成することが可能であってよい。伝搬ベクトルが決定される標的電極と隣接する電極によって感知された興奮時間を比較することによって、細胞波面伝播の方向（例えば伝搬角度）及び速度が決定され得る。

米国特許出願公開第２０１７／０２０２４７０号には、焦点源を識別するシステム及び方法が記載されている。この方法は、センサを介して経時的に心電図（ＥＣＧ）信号を検出することであって、各ＥＣＧ信号は、心臓における位置を有し、心臓の電気活動を指示するセンサのうちの１つを介して検出され、各信号は少なくともＲ波Ｓ波を含む、ことと、ＥＣＧ信号の各々のＲＳ比を比較するＲ−Ｓマップを作成することであって、ＲＳ比はＲ波の絶対マグニチュードとＳ波の絶対マグニチュードとの比を含む、ことと、ＥＣＧ信号の各々に対して、局所興奮到着時間（ＬＡＴ）を識別することと、Ｒ−Ｓマップ上におけるＥＣＧ信号のＲＳ比と、識別されたＬＡＴとを相関させ、その相関を用いて焦点源を特定することと、を含み得る。

米国特許出願公開第２０１７／０２８１０３１号には、マルチ電極プローブを生体被験者の心臓内に挿入することと、心臓のそれぞれの位置において同時に、電極からの電位図を記録することと、電位図中のそれぞれの各興奮時間間隔の範囲を定めることと、興奮時間間隔から、電気的伝播波のマップを生成することと、電位図の興奮時間内の局所興奮時間を調整することにより波のコヒーレンスを最大化することと、調整された局所興奮時間を報告することと、によって実行される電気解剖学的マッピングが記載されている。

米国特許出願公開第２００４／０２４３０１２号には、洞律動中の被験者の心臓内のリエントリ回路頻拍起源（isthmus）を特定及び局所化するための方法及びシステムが記載されている。この方法は、（ａ）電極を介して洞律動中に心臓から電位図信号を受信することと、（ｂ）電位図信号に基づいたマップを作成することと、（ｃ）このマップに基づいて、心臓内のリエントリ回路頻拍起源の場所を決定することと、（ｄ）リエントリ回路頻拍起源の位置を表示することと、を含んでよい。

本発明の実施形態が、心臓内の複数の電極を介して、捕捉内容の集合を受信することであって、各捕捉内容は、電極によって測定された電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、受信することを含む方法を提供する。ＥＰ信号のセットが発せられた電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離が、捕捉内容の各々に対して推定される。捕捉内容は、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として捕捉内容の統計的分布を形成するために集計される。統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従い、捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものかどうかがチェックされる。捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、統計的分布から、受信されたＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の心臓内における推定位置が導出される。焦点源の推定位置は、心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上にオーバーレイされる。

いくつかの例示的な実施形態では、所与の捕捉内容に関して、ＤＯＡ及び距離を推定することは、所与の捕捉内容におけるＥＰ信号のセットから、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出し、抽出されたその相対到着時間を使用してＤＯＡ及び距離を推定することを含む。

いくつかの例示的な実施形態では、捕捉内容を集計することは、各捕捉内容から抽出された相対到着時間のそれぞれのセットに従って捕捉内容を事前にフィルタ処理し、捕捉内容の統計的分布に、事前にフィルタ処理されたその捕捉内容のみを含めることを含む。

ある例示的な実施形態において、相対到着時間の抽出されたセットに従って捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、（ａ）推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、推定されたＤＯＡ及び距離において焦点源からＥＰ波が発せられた結果として生じた、相対到着時間のモデル化されたセットを算出する工程と、（ｂ）各捕捉内容ごとに、既定の幾何学的検定を適用することによって、相対到着時間の抽出されたセットとモデル化されたセットとの間の類似度を決定する工程と、を含む。

いくつかの例示的実施形態では、類似度を推定することは、２つのセット間で余弦類似度の幾何学的検定を算出することを含む。他の実施形態において、類似度を推定することは、各相対到着時間ごとに推定誤差を算出し、その推定誤差を所与の閾値と比較することを含む。

ある例示的な実施形態において、本方法は、相対到着時間のモデル化されたセットを使用して、ＥＰ信号の電圧−時間勾配が予め規定された勾配よりも緩やかなＥＰ信号の全体に対してアノテーションの時間値を調節することを更に含む。

別の例示的な実施形態において、捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、類似していない到着時間のセットを有すると判定された１つ以上の捕捉内容を破棄することを含む。

いくつかの例示的な実施形態において、推定位置を導出することは、統計的分布に曲線を当てはめ、推定されたＤＯＡ及び距離の関数としてその曲線の最大値を発見することを含む。

いくつかの例示的な実施形態において、ＤＯＡ及び距離を推定することは、費用関数を最小化することを含む。他の例示的な実施形態において、費用関数を最小化することは、重み付き費用関数を最小化することを含む。更なる実施形態において、費用関数を最小化することは、各反復において、最大推定誤差を有するＥＰ信号値を除去することによって、費用関数を反復的に最小化することを含む。

ある例示的な実施形態において、推定位置を導出することは、ｋ平均分析を統計的分布に適用し、解剖学的構造上に推定位置を投影し、所与の値よりも小さい投影距離を有する位置を選択することを含む。

本発明の例示的な実施形態によれば、インターフェースとプロセッサとを含むシステムが更に提供される。インターフェースは、心臓内の複数の電極によって捕捉された捕捉内容の集合を受信するように構成され、各捕捉内容は、電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む。プロセッサは、（ａ）捕捉内容の各々について、ＥＰ信号のセットが発せられた電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定し、（ｂ）推定されたＤＯＡ及び距離の関数として捕捉内容の統計的分布を形成するために、捕捉内容を集計し、（ｃ）統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従って、捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものかどうかをチェックし、（ｄ）捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、統計的分布から、受信されたＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の心臓内における推定位置を導出し、（ｅ）心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、焦点源の推定位置をオーバーレイするように構成される。

本発明の別の例示的な実施形態は、心臓内の複数の電極を介して、捕捉内容の集合を受信することであって、各捕捉内容は、電極によって測定された電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、受信することを含む方法を提供する。ＥＰ信号のセットが発せられた電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離が、捕捉内容のうちの少なくともいくつかに対して推定される。推定されたＤＯＡ及び距離に基づいて、タイミング誤差が、それらのＥＰ信号のうちの少なくとも１つのＥＰ信号において推定される。推定されたＤＯＡ及び距離に適合し、誤差を補正するように、ＥＰ信号のタイミングが調節される。心臓の少なくとも一部分のＥＰマップが、調節されたＥＰ信号を含むＥＰ信号のセットを使用して生成される。

いくつかの例示的な実施形態において、ＥＰマップを生成することは、局所的興奮時間（ＬＡＴ）マップを生成することを含む。

いくつかの例示的な実施形態において、ＤＯＡ及び距離を推定することは、費用関数を最小化するＤＯＡ及び距離を導出することを含む。

ある例示的な実施形態では、ＥＰ信号のタイミングを調節することは、（ａ）ＥＰ信号内の最初のアノテーションを選択することと、（ｂ）推定されたＤＯＡ及び距離に基づいて、最初のアノテーションに対応する補正されたアノテーションを決定することと、（ｃ）補正されたアノテーションが既定の条件を満たすことを確認するとＥＰ信号のタイミングを調節することと、を含む。

別の例示的な実施形態において、補正されたアノテーションが既定の条件を満たすことを確認することは、補正されたアノテーションがＥＰ信号の隣接するピーク間のくぼみに入ることを確認することを含む。更に別の例示的な実施形態において、補正されたアノテーションが既定の条件を満たすことを確認することは、補正されたアノテーションと最初のアノテーションがＥＰ信号の同じ単調減少区間にあることを確認することを含む。

いくつかの例示的な実施形態において、補正されたアノテーションが既定の条件を満たすことを確認することは、補正されたアノテーションと最初のアノテーションがＥＰ信号の同じ単調区間にあることと、その区間の勾配が既定の閾値勾配よりも低いことと、を確認することを含む。

本発明の例示的な実施形態によれば、インターフェースとプロセッサとを含むシステムが更に提供される。インターフェースは、心臓内の複数の電極によって捕捉された捕捉内容の集合を受信するように構成され、各捕捉内容は、電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む。このプロセッサは、（ａ）捕捉内容のうちの少なくともいくつかについて、ＥＰ信号のセットが発せられた電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定し、（ｂ）推定されたＤＯＡ及び距離に基づいて、ＥＰ信号のうちの少なくとも１つのＥＰ信号におけるタイミング誤差を推定し、（ｃ）推定されたＤＯＡ及び距離に適合し、誤差を補正するように、ＥＰ信号のタイミングを調節し、（ｄ）調節されたＥＰ信号を含むＥＰ信号のセットを使用して、心臓の少なくとも一部分のＥＰマップを生成するように構成される。

本発明は、以下の「発明を実施するための形態」を図面と併せて考慮することで、より完全に理解されよう。
本発明の例示的な実施形態による、電気生理学的（ＥＰ）マッピングシステムの概略的な描写図である。 本発明の例示的な実施形態による、不整脈の焦点源の位置の自動特定のための方法を概略的に例示しているフローチャートである。 本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉されたＥＰ信号のグラフを示す２つのプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉されたＥＰ信号のグラフを示す２つのプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、それぞれ図３Ａ及び図３ＢのグラフのＥＰ信号を用いて抽出及びモデル化された相対的な到着時間を示すプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、それぞれ図３Ａ及び図３ＢのグラフのＥＰ信号を用いて抽出及びモデル化された相対的な到着時間を示すプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、図４Ａ及び図４Ｂに示される工程に従って到着方向（ＤＯＡ）及び距離を導出するための方法を概略的に示すフローチャートである。 本発明の別の例示的な実施形態による、焦点源からの到着方向（ＤＯＡ）を導出するための方法を概略的に示すフローチャートである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、（ａ）図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、（ｂ）カテーテルの位置、及び（ｃ）抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、（ａ）図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、（ｂ）カテーテルの位置、及び（ｃ）抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、（ａ）図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、（ｂ）カテーテルの位置、及び（ｃ）抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、及び抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、及び抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、所与の閾値よりも高い推定誤差を含む単極ＥＰ信号のグラフ、及びＸ−Ｙ空間における焦点源の最初に推定された位置のグラフを示すプロットである。 それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、所与の閾値よりも高い推定誤差を含む単極ＥＰ信号のグラフ、及びＸ−Ｙ空間における焦点源の最初に推定された位置のグラフを示すプロットである。 本発明の例示的な実施形態による、反復ＤＯＡモデルの９回の反復における、図９Ｂの焦点源の推定位置を示すグラフである。 本発明の例示的な実施形態による、焦点源からの到着方向（ＤＯＡ）及び距離のヒストグラムである。 本発明の例示的な実施形態による、焦点源からの到着方向（ＤＯＡ）及び距離のヒストグラムである。 本発明の例示的な実施形態による、ｋ平均クラスタリングモデルによって解析されたＤＯＡクラスタを示すプロットである。

概論
焦点型の不整脈の場合、異常な電気生理学的（ＥＰ）波インパルスは、心臓内の異所性焦点から異常に伝播される。焦点型の不整脈は、異常なＥＰ波をトリガする局在的な異常心組織が原因で、あるいは、既存のＥＰ波の誤った伝播を引き起こす小さなリエントリ経路を形成する局在的な異常心組織によって発生し得る。一部の患者においては、焦点型の不整脈を排除するために、局在的な催不整脈組織がアブレーションされ得る。したがって、焦点型の催不整脈組織の位置を特定することは、臨床的に有用であり得る。

以下に記載される本発明の例示的な実施形態は、心臓内の焦点型の催不整脈作用の位置を自動的に特定するＥＰマッピングシステム及び方法を提供する。追加的にあるいは代替的に、いくつかの例示的な実施形態は、測定されたＥＰ値におけるアノテーション誤差を推定し、その原因に従ってアノテーション誤差を補正するための方法を提供する。いくつかの例示的実施形態では、補正されたアノテーションを含むアノテーションのセットに基づいて、プロセッサが、心臓の少なくとも一部分のＥＰマップ（例えば、ＬＡＴマップ）を生成する。

ＥＰマッピングシステムは、Ｐｅｎｔａｒａｙ（登録商標）カテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｔ−Ｗｅｂｓｔｅｒ（Ｉｒｖｉｎｅ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）製）などの多電極カテーテルを使用して、電極によって覆われた心臓領域から複数の捕捉内容を取得するものである。各捕捉内容は、電極によって測定されたＥＰ信号のセットを含み、このセットは、電極の数に従ってサイズ決めされる。しかしながら、開示された技術を用いて、必要に応じて他の多電極カテーテルが使用されてもよい。

いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサは次いで、捕捉されたＥＰ信号のセットが発せられた電極に対する到着方向（ＤＯＡ）及び距離Ｒ_ＤＯＡを、各捕捉内容ごとに推定する。プロセッサは、捕捉内容を集計して、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として捕捉内容の統計的分布（例えば、ヒストグラム又はＸ−Ｙ空間におけるクラスタマップ）を形成し、統計的検定を用いて、捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものか否かをチェックする。

一貫性は既定の一貫性基準に従ってチェックされる。関連する一貫性試験の例としては、定常性の推定値又は信頼区間の利用が挙げられるが、これらに限定されない。別の例として、Ｘ−Ｙ空間におけるクラスタマップは、以下に記載されるように、マップ内の１つ以上のクラスタがそれぞれ、データポイントの少なくとも所与の割合（例えば、１０％）を含む場合に、一貫性を有し得る。

捕捉内容の統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、プロセッサは、統計的分布から、受信されたＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の心臓内における推定位置を導出する。最後に、プロセッサは、心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、焦点源の推定位置をオーバーレイする。

いくつかの例示的な実施形態では、ＤＯＡ及び距離を推定するために、プロセッサは、以下では最初のアノテーションとも呼ばれるＥＰ波面の到着時間を各ＥＰ信号にアノテーションする。プロセッサは、最初にアノテーションされた信号のセットから（すなわち、所与の捕捉内容から）、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出する。幾何学的モデルを使用して、プロセッサは、抽出された相対時間セットを分析して、以下に記載されるように、問題のＥＰ波の性質を指示する。このモデルは、各捕捉内容が、ＥＰ信号が捕捉される領域の全体にわたって一定速度を有する、単一の移動する広範なＥＰ波面に一意に関連付けられると仮定したものである。

いくつかの例示的な実施形態では、捕捉内容を集計するとき、プロセッサは捕捉内容を事前にフィルタ処理し、その事前にフィルタ処理された捕捉内容のみを捕捉内容の統計的分布に含める。プロセッサは、（ａ）推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、ＥＰ波がカテーテルに対する推定されたＤＯＡ及び距離を有する焦点源において発生した結果として生じる相対到着時間のモデル化されたセットを、算出する工程と、（ｂ）各捕捉内容ごとに、相対到着時間の抽出されたセットとモデル化されたセットとが類似する程度を判定するための検定を適用し、タイミングの類似しないセットを生じる捕捉内容を破棄する工程と、を適用することによって捕捉内容を事前にフィルタ処理する。該当する検定の例としては、幾何学的類似度の検定、及び推定誤差と所与の閾値との比較（以下、タイミング誤差とも呼ばれる）が挙げられる。

いくつかの例示的な実施形態では、幾何学的類似度の検定は、相対到着時間の抽出されたセットとモデル化されたセットとの間に余弦類似度の幾何学的検定を適用することを含む。類似度は、完全相違性を表すゼロと、完全類似度を表す１との間の範囲に及び得る。代替の例示的な実施形態では、最小二乗法が幾何学的検定として用いられる。

異常なＥＰ波は必ずしも、類似度チェックによって指示され得る焦点起源の性質のものであるとは限らない。例示的な実施形態では、ＥＰ波の性質、すなわち焦点型又は異常性に関係なく、導出されたモデル化された相対時間は、輪郭が明確でない、すなわち、波面の電位−時間の勾配が予め定められた勾配よりも緩やかな、最初のアノテーションの時間値を調整するために使用されてもよい。調整されたアノテーションは、以下で、補正されたアノテーションとも称される。

典型的には、プロセッサは、プロセッサが、上で概略を述べたプロセッサ関連工程及び機能の各々を実行することを可能にする、特定のアルゴリズムを含むソフトウェアにプログラム化されている。

心臓内の催不整脈作用の焦点源を自動的に特定するための開示される技術は、関連するカテーテルベースの不整脈の治療の臨床転帰を改善し得る。

システムの説明
図１は、本発明の例示的な実施形態による、電気生理学的（ＥＰ）マッピングシステム１０の概略的な描写図である。システム１０はカテーテル１４を含み、このカテーテルは、患者の脈管系を通じて心臓１２の房又は脈管構造の中へと医師３２によって挿入されるものである。医師３２は、カテーテルの遠位先端部１８を、例えば、ＥＰマッピング標的部位において、心臓壁と接触させる。カテーテル１４は典型的には、医師３２がＥＰマッピングのために所望によりカテーテル１４の遠位端部を操縦、位置付け、及び配向することを可能にする好適なコントロールを有するハンドル２０を含む。

カテーテル１４は、挿入図３７に示される前述のＰｅｎｔａｒａｙ（登録商標）カテーテルなどの多電極カテーテルである。Ｐｅｎｔａｒａｙカテーテル１４は５つの可撓性アーム１５を含み、各アームは４つの電極１６を担持する。したがって、図２に更に記載されるように、ＥＰ信号捕捉の各インスタンスにおいて、システム１０によって合計２０個のＥＰ信号が取得される。

カテーテル１４はコンソール２４に接続されており、これによって、医師３２はカテーテル１４の機能を観察及び調整することが可能となる。医師３２を補助するために、カテーテル１４の遠位部分は、コンソール２４内に位置するプロセッサ２２に位置、方向、及び配向信号を提供する接触力センサ（図示せず）及び磁気センサ３３などの様々なセンサを含んでもよい。プロセッサ２２は、後述のような幾つかの処理機能を果たすことができる。具体的に言えば、カテーテル１４の遠位先端部１８に若しくはその近くに位置する電極１６からケーブル３１を介してコンソール２４へと、電気信号が心臓１２へと、また心臓１２から伝達され得る。ペーシング信号及び他の制御信号が、コンソール２４からケーブル３１及び電極１６を通じて心臓１２へと伝達されてもよい。

コンソール２４は、プロセッサ２２によって駆動されるモニタ２９を含む。電気的インターフェース３４における信号処理回路は典型的には、上述のセンサ及び複数の感知電極１６によって発生された信号を含めて、カテーテル１４からの信号を受信、増幅、フィルタ処理、デジタル化する。デジタル化された信号は、カテーテル１４の位置及び配向を算出するために、また以下で更に詳細に記載されるように電極１６からのＥＰ信号を解析するために、コンソール２４及び位置決めシステムによって受信及び使用される。

開示される手技の間、電極１６のそれぞれの位置が追跡される。この追跡は、例えば、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ製のＣＡＲＴＯ（登録商標）３システムを使用して実行されてもよい。このようなシステムは、電極１６と、患者の身体に連結された複数の外部電極３０との間のインピーダンスを測定するものである。例えば、３つの外部電極３０が患者の胸部に連結されてもよく、別の３つの外部電極が患者の背中に連結されてもよい。（説明を容易にするために、胸部の電極のみが図１に示されている。）。ワイヤ接続部３５は、カテーテル１４の位置及び配向の座標を測定するために、身体表面電極３０及び位置決めサブシステムの他の構成要素にコンソール２４をリンクする。興奮電流ロケーション（ＡＣＬ）と名付けられた、電気信号に基づいて電極１６の位置を追跡する方法は、例えば、前述のＣＡＲＴＯ（登録商標）３システムのように、様々な医療用途において実現されている。ＡＣＬサブシステム及びプロセスの詳細は、本特許出願の譲受人に譲渡され、その開示内容が参照によって本明細書に組み込まれる米国特許第８，４５６，１８２号に提示されている。

いくつかの例示的な実施形態では、システム１０は、ＡＣＬ追跡サブシステムに加えて、あるいはそれに代わって、磁気位置追跡サブシステムを含むが、その磁気位置追跡サブシステムは、磁場発生コイル２８を使用して、既定の作用量で磁場を発生させ、そのカテーテルにおいてこれらの磁場を感知することによって、カテーテル１４の遠位端部における磁気センサ３３の位置及び配向を決定するものである。電極１６はアーム１５上の位置を把握しており、また互いとの関係を把握しているため、カテーテル１４が心臓内で磁気的に追跡されると、心臓内の電極１６の各々の位置が知られることになる。好適な磁気位置追跡サブシステムが、本特許出願の譲受人に譲渡され、その開示内容が参照によって本明細書に組み込まれる米国特許第７，７５６，５７６号及び同第７，５３６，２１８号に記載されている。

位置を追跡された電極１６からのＥＰ信号に基づいて、電気的活性化マップが、本特許出願の譲受人に譲渡され、その開示内容が参照によって本明細書に組み込まれる米国特許第６，２２６，５４２号及び同第６，３０１，４９６号及び同第６，８９２，０９１号に開示されている方法に従って作成され得る。

プロセッサ２２は、メモリ２５内に記憶されたソフトウェアを用いてシステム１０を操作する。そのソフトウェアは、例えば、ネットワークを介して電子形式でプロセッサ２２にダウンロードされてもよく、あるいは、それに代わって若しくはそれに加えて、磁気的、光学的、又は電子的メモリなどの非一時的な有形の媒体上に提供及び／又は記憶されてもよい。具体的には、プロセッサ２２は、以下で更に説明するように、本開示の工程をプロセッサ２２が行うことを可能にする、図２を含む本明細書に開示される専用アルゴリズムを実行する。

図１に示す例示的な図は、純粋に、概念を分かりやすくするために選択されたものである。Ｌａｓｓｏ（登録商標）カテーテル（Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ，Ｉｎｃ．により製造されている）など、他のタイプの感知用の幾何学的形状も採用され得る。

心房細動（ＡＦ）における焦点源の位置の自動識別
図２は、本発明の例示的な実施形態による、不整脈の焦点源の位置の自動特定のための方法を概略的に例示しているフローチャートである。このアルゴリズムは、提示される実施形態によると、カテーテル挿入工程１００において、複数の感知電極１６を有するカテーテル１４を医師３２が患者の心臓１２内に挿入することで始まるプロセスを実行する。

次に、システム１０は、ＥＰ信号捕捉工程１０２において、医師３２によって心臓組織と接触された電極１６からのＥＰ信号のセットの捕捉内容の集合を受信する。開示される実施形態のうちのいくつかによって利用される３０秒の典型的な診断間隔において、システムは、１００〜２００ミリ秒の典型的な持続時間をそれぞれ有するＥＣＧセグメントを含む１００〜２００の捕捉内容を収集する。いくつかの例示的な実施形態では、１００〜２００ミリ秒のセグメントを生成するために、３０秒の窓の自動分割がプロセッサ２２によって実行され、各セグメントは心房を通じて伝播する単一の興奮に対応する。

次に、プロセッサ２２は、ＤＯＡ導出工程１０４において、ＤＯＡの推定値及び推定される焦点源の距離を各捕捉内容から導出する。次いで、プロセッサ２２は、事前フィルタ処理工程１０６において、後続の統計分析に含めるのに適していない捕捉内容を破棄するために、各捕捉内容を事前にフィルタ処理する。いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ２２は、抽出されたＥＰ値とモデル化されたＥＰ値との間の推定された相対時間における誤差を比較することによって、捕捉内容を事前にフィルタ処理する。この段階は、以下に記載されるように、ＤＯＡ推定を改善し、それによって推定誤差を低減するために、反復的な計算を含めることなど、更なる処理を試行することを含んでもよい。

他の例示的な実施形態では、プロセッサは、モデル化されたＥＰ値と抽出されたＥＰ値（例えば、余弦類似度検定）の一貫性の幾何学的検定を実行することによって、捕捉内容を事前にフィルタ処理する。

いずれにしても、集計工程１０８において、プロセッサ２２は、検証されたＤＯＡ及び距離値を集計する。次にプロセッサ２２は、統計分析工程１１０において、ＤＯＡ及び距離（すなわち、候補となる焦点位置）の１つ以上の候補をそれらが存在する場合に発見するために、統計的検定を実行する。

プロセッサは、投影検証工程１１２において、解剖学的構造上の位置を投影することによって、候補位置が有効であるかどうか、及び候補位置のうちのどれが有効な位置であるかを確認する。

更に、プロセッサは、直接検証工程１１４において、以下で記載される少なくとも最小数の焦点指示ＥＣＧ信号が検証済みの位置で捕捉されたことを、検証済みの候補位置に対して確認する。

最後に、焦点源提示工程１１６において、プロセッサ２２は、催不整脈作用の焦点源の１つ以上の特定済みの位置を、心臓１２の少なくとも一部分の解剖学的マップに重ね合わせる。

図２に示される例示的なフローチャートは、単に概念を明確化する目的で選択されたものである。上記で簡潔に説明された工程の更なる詳細及び具体的な実施形態が、図５及び図６のフローチャートを含めて、以下に示されている。

第１の方法による到着方向（ＤＯＡ）及び距離の導出及び検証
図３Ａ及び図３Ｂは、本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉されたＥＰ信号のグラフ４２を示す２つのプロットである。図示されたＥＰ信号は、例えば、図１のＥＰマッピングシステムによって、カテーテル１４を使用して捕捉されたものである。２つの捕捉内容は、数十〜数百個の間で番号付けされた複数の捕捉内容の一部である。そのような集合は、カテーテルの異なる心内配置において取得された捕捉内容及び／又は同じ配置の間に取得された反復的捕捉内容を含み得る。追跡システムを使用して、複数の電極の各々は、心臓内の位置を有する。

このグラフは、ＥＰ波がカテーテル１４の２０個の電極の各々を「叩いた」、最初にアノテーションされた時間４４を示している。これらのアノテーションは、本特許出願の譲受人に譲渡され、その開示内容が参照によって本明細書に組み込まれる米国特許第８，７００，１３６号に記載されている方法など、当該技術分野において知られている方法によって作成されたものである。

図３Ａでは、ＥＰ波は最初に、電極「１３」及び「１４」を叩き、次いで電極「１５」及び「７」を叩き、その他も同様に叩く。図３Ｂでは、ＥＰ波は最初に、電極「５」及び「６」を叩き、次いで電極「７」及び「８」を叩き、その他も同様に叩く。

図３Ａ及び図３Ｂに見られるように、最初にアノテーションされたＥＰ信号の電位時間勾配の一部は、（例えば、図３Ｂのグラフ１０及びグラフ１１において）輪郭が明確ではなく、すなわち緩やかなものとなっている。例示的な実施形態では、開示される技術は、催不整脈作用の焦点源がその技術によって特定されない場合でも、図７Ａ、図８Ａ及び図９Ａに示されるように、補正されたアノテーションを導出することによって、そのようなアノテーションの精度を改善する。例示的な実施形態では、以下に導出されるモデル化された時間は、カテーテル１４の既知の幾何学的形状に基づいたものであり、輪郭が明確でない、すなわち、図３Ａ及び図３Ｂに見られる電位−時間の傾斜が指定された傾斜よりも緩やかである最初のアノテーションの時間値を調節するために用いられる。

図３Ａ及び図３Ｂは例として示されたものである。バスケット又はラッソカテーテルなど、複数の電極を有する別のカテーテルが使用される場合、捕捉内容のサイズ（例えば、セット内のグラフの数）及びアノテーションされる回数は、所与のカテーテルの幾何学的形状を反映するが、開示される技術によって同様に使用される。

図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の実施形態による、それぞれ図３Ａ及び図３ＢのグラフのＥＰ信号を用いて抽出及びモデル化された相対的な到着時間を示すプロットである。プロセッサ２２は、以下に記載される工程を実行することによって、それぞれの抽出された到着時間のセットに従って捕捉内容を事前にフィルタ処理する。

図４Ａ及び図４Ｂにおける抽出時間６６は、それぞれ図３Ａ及び図３Ｂの最初のアノテーションされた時間４４の差をプロセッサ２２が計算することによって導出される。図４Ａ及び図４Ｂのそれぞれのモデル化された相対時間６８は、以下に記載されるように、補正されたアノテーション付き時間（図示せず）を使用してプロセッサ２２によって導出される。

図４Ａ及び図４Ｂの上部にあるカラースケール４８は、カテーテル１４の図示された２０個の電極１６の各々をカラー符号化することによって、相対到着時間を符号化している。図４Ａ及び図４Ｂの上部は更に、電極がＥＰ信号を捕捉した２つの例における電極１６の追跡位置を（Ｐｅｎｔａｒａｙカテーテル１４の概略的に境界を画されたアーム１５の上に）示している。３Ｄ空間における各電極１６の位置は、例えば前述のＡＣＬ追跡技術を利用して追跡される。Ｘ−Ｙ−Ｚ軸（Ｚは図示せず）は、ＡＣＬ法を適用する位置追跡システム２０などの固定基準軸線システムに属する。

抽出された相対到着時間６６に基づいて、プロセッサ２２は、矢印４０ａ及び４０ｂがカテーテル１４の遠位先端部１８から発生する共通位置を接続する線６０によって示される距離で更にマークされるように、ＥＰ波が出現すると思われる推定焦点源５０を幾何学的に（例えば、矢印４０ａ及び４０ｂによって示されるように）推定する。

図４Ａ及び図４Ｂの下部は、抽出された到着時間６６のセットと、それぞれのモデル化された到着時間６８のセットを同じグラフ上に示している。相対到着時間６６は、実際のＥＰ波が電極を「叩く」、最初にアノテーションされた時間から、プロセッサ２２によって導出される。モデル化された時間６８は、シミュレートされるＥＰ波が、電極１６に対する推定されたＤＯＡ及び距離を有する焦点源５０において生じると仮定して、その推定されたＤＯＡ５５及び距離６０を用いてプロセッサ２２によって算出される。

ある例示的な実施形態において、捕捉内容から導出された余弦類似度のタイミング一致度が０．９の値を超える場合にのみ、捕捉内容が焦点源を指示するものとしてプロセッサによって判定される。ハミング距離など、抽出及びモデル化されたセットが類似している程度をチェックする余弦類似度以外の幾何学的検定（例えば、メトリクス）が利用されてもよい。

プロセッサは、本明細書においてベクトルＳ_ＥＸ及びＳ_ＭＤとして記される、捕捉内容ごとのそのようなセットの各対が類似している程度を、余弦類似度の式を利用して推定する。

余弦類似度は、２つの順序付けられたセットの正規化された内積が計算されるものであり、−１〜１の任意の値を与え得る。実際には、余弦類似度は、結果が［０，１）内に収まる正の空間で特に使用される。例えば、１の値は完全類似度に対応し、ゼロの値又は任意の負の値は、完全な相違度を示す。ある例示的な実施形態において、算出された余弦類似度が、０．９超など、既定の最小値を上回る値を与える場合、プロセッサは、セットが類似していると判定する。

プロセッサ２２は、捕捉内容の集合から導出された全てのセットにわたって類似度チェックを実行し、既定の最小値（例えば、＜０．９）を下回る余弦類似度を有する捕捉内容を破棄する。

次に、プロセッサ２２は、余弦類似度検定に合格した捕捉内容に対してのみ、ベクトルの位相（ｒ_５０−ｒ_１８）として定義される到着方向（ＤＯＡ）５５、及び信号のセットが発せられた距離６０を、式２及び３を用いて算出する。

式中、ｒ_５０及びｒ_１８はそれぞれ、推定される焦点源５０及びカテーテル１４の遠位先端部１８のベクトル座標である。いくつかの実施形態では、システム座標を３Ｄから２Ｄに変換するとき、カテーテルの中心がＸＹ空間の原点に置かれるため、ｒ_１８はゼロベクトルとなる。

図５は、本発明の例示的な実施形態による、図４Ａ及び図４Ｂに示される工程に沿った到着方向（ＤＯＡ）及び距離を導出するための方法を概略的に示すフローチャートである。このプロセスは、相対時間抽出工程２００において、プロセッサ２２が、最初にアノテーションされたＥＰ信号から相対到着時間６６を抽出することで開始される。

次に、ＥＰ信号が、（ａ）広い波面を有する単一のＥＰ波であって、（ｂ）その波面が一定速度で伝播するＥＰ波、によって生成されたという仮定に基づいて、また、カテーテル１４の既知の幾何学的形状に基づいて、プロセッサ２２は、ＤＯＡ及び距離推定工程２０２において、捕捉内容ごとに、ＤＯＡ５５の推定値及びＥＰ波の距離６０を導出する。

次に、相対時間モデル化工程２０４において、推定されたＤＯＡ５５及び距離６０の値に基づいて、プロセッサ２２は、工程１０６からの暫定的なＤＯＡ及び距離を有する焦点波が発生させる相対時間を算出する。プロセッサ２２は次いで、類似度チェック工程２０６において、抽出及びモデル化された相対時間のセットが類似する程度を、例えば余弦類似度検定を用いてチェックする。

セットが類似していないと判明した場合、捕捉内容破棄工程２０８において、プロセッサ２２は、不良ＤＯＡ及び距離値を示唆的でないものとして記憶又は破棄する。集計工程２１０において、類似していると判明した（すなわち、事前のフィルタ処理を通過した）抽出及びモデル化された相対時間のセットを有する全ての捕捉内容が、ＤＯＡ及び距離の関数として別の分布へと（例えば、以下の図１１Ａ及び図１１Ｂのヒストグラム７０及び７２へと）プロセッサ２２によって集計される。以下の図１１Ａ及び図１１Ｂに示されるように、集計されたＤＯＡ及び距離は、焦点源が存在するとヒストグラムから考えられる場合、その焦点源の位置を発見するために統計的に分析される。

図５に示される例示的なフローチャートは、単に概念を明確化する目的で選択されたものである。典型的には、医師３２が最初に（例えば、高速解剖学的マッピング（ＦＡＭ）手順を使用して）心臓１２の関連部分を解剖学的にマッピングし、解剖学的マップを取得するなど追加の工程を実行することができる。その基準は、使用される統計的ツールの種類によって異なり得る。例示的な実施形態において、モデル化されたタイミングの破棄されたセットは依然として、以下の「ＬＡＴ改善」で説明されるように、輪郭が明確でないそれぞれの最初にアノテーションされた時間を調節するために使用されてもよい。

第２の方法による到着方向（ＤＯＡ）及び距離の導出及び検証
図６は、本発明の別の例示的な実施形態による、焦点源からの到着方向（ＤＯＡ）を導出するための方法を概略的に示すフローチャートである。

図６に示されるプロセスは、相対時間抽出工程３００において、プロセッサ２２が、最初にアノテーションされたＥＰ信号から相対到着時間６６を抽出することで開始される。次に、アルゴリズムは、投影チェック工程３０４において、以下に記載されるように、カテーテルを２Ｄ空間へと投影すること（すなわち、投影工程３０２）が有効であるかどうかをチェックすることによって、３Ｄ又は２Ｄ重み付きＤＯＡモデル推定を適用すべきかどうかをチェックする。

次に、投影工程３０４が無効な工程であると判明したか、あるいは有効な工程であると判明したかに応じて、プロセッサ２２はそれぞれ、３Ｄモデル化工程３０６において３Ｄ重み付きＤＯＡ発見モデルを実行するか、あるいは２Ｄモデル化工程３０８において２Ｄ重み付きＤＯＡ発見モデルを実行する。

３Ｄモデルかあるいは２Ｄモデルのいずれかを使用して、プロセッサ２２は次いで、推定誤差工程３１０において、モデル化された相対時間と抽出された相対時間との間の推定誤差が所与の閾値よりも小さいかどうかをチェックする。

推定誤差が所与の閾値内にある場合、プロセッサ２２は、ＬＡＴ改善工程３１２において、ＤＯＡ推定をより正確にするために、ＬＡＴ改善計算を適用する。ＬＡＴ改善については、以下に更に記載される。

他方で、推定誤差が所与の閾値よりも高い場合、プロセッサ２２は、ＤＯＡ反復推定工程３１４において、ＤＯＡ反復モデルを実行する。

フォローアップ誤差工程３１６において、プロセッサ２２は、反復モデルを使用して再計算された推定誤差が所与の閾値よりも低いかどうかをチェックする。そうでない場合、プロセッサ２２は、捕捉内容破棄工程３１８において、不良ＤＯＡ及び距離値を示唆的でないものとして記憶又は破棄する。しかしながら、反復モデルが成功した場合、プロセッサ２２は、ＬＡＴ改善工程３１２をその結果に適用する。

いずれにしても、集計工程３２０において、正常に事前フィルタ処理されたＤＯＡ及び距離のＬＡＴ改善推定値がプロセッサ２２によって集計される。以下に示されるように、集計されたＤＯＡ値は、焦点源が存在すると統計モデルから見なされた場合、その焦点源の１つ以上の位置を発見するために統計的に分析される。

例示的な実施形態では、ＤＯＡ及び方向を導出するための図６に記載された開示される方法は、図７Ａ〜図７Ｃに記載されるように、３Ｄ空間における費用関数を利用する。

図７Ａ〜図７Ｃは、それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、（ａ）図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、（ｂ）カテーテル１４の位置、及び（ｃ）抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。具体的に言えば、図７Ｂは、Ｘ−Ｙ空間におけるカテーテル１４のカテーテル１４の遠位先端部１８の位置、及び左心房３４０の解剖学的構造上におけるカテーテルの実際の位置３３８を示す。

推定誤差５５０（すなわち、タイミング誤差５５０）が、最初のアノテーションと補正されたアノテーションとの間の時間差として、図７Ａ、図８Ａ及び図９Ａに示されている。

図７Ａは、測定され最初にアノテーションされた局所的興奮時間３３２（ｔ_ｉ−円形）と、以下に説明する費用関数モデルを使用して導出された、対応する推定局所興奮時間３３４（

−正方形）、すなわち、補正されたアノテーションを伴った単極信号３３０のセットを示す。以下で更に詳細に記載されるように、興奮時間の測定されたＥＰ値とモデル化されたＥＰ値との間の推定誤差５５０が、時間差

として各電極ごとに算出される。

ＤＯＡの費用関数ベースのモデルは、少なくとも１０の局所的心房興奮と、ｉ＝１，．．．，ｍ １０≦ｍ≦Ｎとしたｉ番目の電極の局所的心房興奮の時間であるｔ_ｉとを含む各捕捉内容ごとに適用され、Ｎは、カテーテルの有効な電極の個数であり、例えば、ＰｅｎｔａＲａｙ（登録商標）カテーテルの場合はＮ＝２０である。単一のＥＰ波が３Ｄ空間内の任意の点から始まり、一定の伝導速度（ＣＶ）でカテーテルに向かって移動すると仮定される場合、費用関数Ｊ（θ）は、モデルの「総費用」について定義することができる：

方程式４において、

は、（ｘ０，ｙ０，ｚ０）に位置し、ｔ_ｉにおいて、（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）に位置するｉ番目の電極に到着するＤＯＡ点からの距離として定義される。時間ｔ_０間は、全ての電極に対するバイアス到着時間として定義され、ｖは波の１／ＣＶである。Ｊ（θ）における項

は、正規化のための項であり、カテーテルの遠位先端部１８により近い解に対する優先度を効果的に与え、したがって、心房の解剖学的構造内に解を見出す確率を高める。本出願人らのモデルの目的は、費用Ｊ（θ）を最小化する「最良の」θ＝（ｘ_０，ｙ_０，ｚ_０，ｔ_０，ｖ）を発見することによって、費用Ｊ（θ）を最小化することであり、これは、ｖがゼロよりも大きいという制約付きで勾配降下推定手順を用いることで行われ得る。勾配降下は、ｋ番目の反復における多変数関数Ｊ（θ_ｋ）が定義されており、点θ_ｋの近傍で微分可能であれば、Ｊ（θ_ｋ）は、θ_ｋからＪ（θ_ｋ）の負の勾配の方向に進む場合に最も急速に減少し、したがって、θ_ｋ＋１＝θ_ｋ−γ・∇Ｊ（θ_ｋ）であり、∇は微分演算を表し、γは学習率計数である。γは、変換を確実にするために小さくなければならないが、Ｊ（θ）の局所的最小値への緩慢な変換又は収束を克服するためには小さすぎてはならない。勾配降下アルゴリズムの正式な説明のために、本出願人らは、パラメータ（ｘ_０，ｙ_０，ｚ_０，ｔ_０，ｖ）のそれぞれに対するＪ（θ）の微分方程式を導出する。

図７Ｂの上部の説明図は、得られた推定の焦点興奮を示す。図７Ｂにおいて、カラースケール（図４Ａ及び図４Ｂのスケール４８と同じ）は、カテーテル１４の図示された２０個の電極１６の各々をカラー符号化することによって、相対到着時間を符号化している。図７Ｂは更に、電極がＥＰ信号を捕捉した２つの別個の例における電極１６の追跡位置を（Ｐｅｎｔａｒａｙカテーテル１４の概略的に境界を画されたアーム１５の上に）示している。３Ｄ空間における各電極１６の位置は、例えば前述のＡＣＬ追跡技術を利用して追跡される。Ｘ−Ｙ−Ｚ軸（Ｚは図示せず）は、ＡＣＬ法を適用する位置追跡システム２０などの固定基準軸線システムに属する。

最後に、信号３３０のセットが発せられた、費用関数モデルから導出されたＤＯＡ５５及び距離がまた示されている。

図７Ｃ（等時マップ）は、分析されたＥＰ波が、図７Ｃの右側のカラーバーに従って到着時間をミリ秒単位で表す円形ライン３４４内の焦点源の位置３３６から伝搬していることを示す。円形３５０は電極の位置を表し、円形内の数は、図７Ａの費用関数から導出された個々の（すなわち、電極ごとの）推定誤差５５０をミリ秒単位で表している。

ＬＡＴの改善
本発明のいくつかの例示的実施形態では、プロセッサは、ＥＰ信号内の最初のアノテーションを選択し、推定されたＤＯＡ及び距離に基づいて、最初のアノテーションに対応する補正されたアノテーションを決定し、補正されたアノテーションが既定の条件を満たすことを確認するとＥＰ信号のタイミングを調節することによって、ＥＰ信号の最初にアノテーションされた時間を調節する。

推定誤差５５０は、（ａ）位置及び伝導速度の費用関数最小化セット、θ＝（ｘ_０，ｙ_０，ｚ_０，ｔ_０，ｖ）を使用して衝突時間

を算出すること、並びに（ｂ）電極ごとに差

を算出することによって、プロセッサ２２により導出される（例えば、算出される）。

ある実施形態では、ＬＡＴ値ｔ_ｉは、既定の条件１〜３のうちの１つが満たされる場合、ＬＡＴ推定を改善するために、

によって置き換えられる。

１．

は、細分化信号（図示せず）又は二重電位ＬＡＴ（図９Ａの電極１５のＥＰ信号の値３３３など）内に見出される。

２．

はアンカーではなく、すなわち、以下の重み付きモデル（式６）に記載されるように、ＬＡＴの重みが０．３未満であることを意味する。小さい重みを有するＬＡＴは、電圧において「緩やかな」偏向を有する（すなわち、ＥＰ信号の電圧−時間勾配が予め規定された傾きよりも緩やかな）ＬＡＴであり、したがって、図９Ａにおける最初のアノテーション５２５など、それらの最初にアノテーションされた時間は「信頼性が低い」。

３．ｔ_ｉと

は共に、単極の負の偏向の開始点と終了点との間にある（図９Ａにおける電極１６のＥＰ信号の負の偏向５５５など）。

この説明は、費用関数の簡略化された実装について記述する別の対象に続く。

いくつかの例示的な実施形態では、２Ｄ空間における費用関数が適用され得る。２Ｄモデルでは、カテーテルは表面に投影されるが、これは、最も高い固有値を有する２つの固有ベクトルを取ることによって実行される。２つの固有ベクトルによって保存されたエネルギーが、モデルが仮定する９５％を超える場合、３Ｄ空間から表面への投影は有効であり、式のセットは、ｚの次元を伴わないより単純な、θ＝（ｘ_０，ｙ_０，ｔ_０，ｖ）である。

いくつかの例示的な実施形態において、重み付き費用関数を使用してＤＯＡを推定することを含む代替的なＤＯＡ推定工程がアルゴリズムによって使用され、図８Ａ及び図８Ｂに記載される。

図８Ａ及び図８Ｂは、それぞれ、本発明の例示的な実施形態による、図１のシステムによって捕捉された単極ＥＰ信号４４０のグラフを示すプロット、及び抽出されたＥＰ値におけるそれぞれの推定誤差を示す等時マップである。以下に記載される重み付き費用関数ＤＯＡモデルの背景にある主要な概念は、「鋭い」興奮は浅い興奮よりも「信頼性が高い」ということであり、鮮明度のレベルは、ｔ_ｉにおける単極信号のｄｖ／ｄｔに基づいて定義される。各ｔ_ｉは、そのｄｖ／ｄｔに基づいて０〜１の重みｗ_ｉにマッピングされる。図８Ａにおいて、各円形の近くの数値は、傾斜の重みを表す。

図８Ａにおいても留意されたいこととして、いくつかのＥＰ信号は、電極Ｅ１９及びＥ２０によって感知される信号４４４（共に４４８）などの中に最も早いＳ波パターンを含む。ＥＰ波が電極に接近するときの信号振幅の最初の上昇を伴わないそのような負勾配パターンは、異常な焦点ＥＰ波が電極から離れる方向に伝播することを示唆するものである。この状態は、カテーテル１４が「ぴったり標的上にある」ことを示し、電極のいくつかは、不整脈の焦点源の近くにある（例えば、距離６０はアーム１５の長さよりも短い）ことを示す。

図８Ｂが示すように、重み付き費用関数を使用して導出された焦点源の推定位置４４６は、電極１６の測定された位置によって少なくとも部分的に囲まれている。

２Ｄの費用関数モデルに対する式のセットにおける必要な書き換え（すなわち、ｚ依存性を除いた式５）は、以下の通りである。

いくつかの例示的実施形態では、相対時間の推定誤差が所与の閾値よりも大きい場合、反復的なＤＯＡ推定プロセスが適用され、それについては図９Ａ及び図９Ｂ、図１０Ａ及び図１０Ｂ、並びに図１１Ａ及び図１１Ｂに記載されている。

図９Ａ及び図９Ｂは、それぞれ、本発明の実施形態による、所与の閾値よりも高い推定誤差５５０を有する単極ＥＰ信号のグラフを示すプロット、及びＸ−Ｙ空間における焦点源の最初に推定された各位置５６０である。更に、いくつかのＥＰ値は、ダブルポテンシャルＬＡＴ（図９Ａにおける電極１５のＥＰ信号の補正されたアノテーション値３３３など）内に見出される。また、いくつかのＥＰ値（両方とも推定値を測定）は、単極の負の偏向の開始点と終了点との間に見出される（図９Ａにおける電極１６のＥＰ信号の負の偏向５５５内など）。

図９Ｂに見られるように、位置５６０はカテーテルの遠位先端部の位置に非常に近いが、上記の観察結果を考慮すると、この位置はおそらく誤っている。

例示的な実施形態では、平均推定誤差が所与の閾値（例えば、７ミリ秒）を上回る場合、プロセッサ２２は、反復計算を実行してＤＯＡを推定する。図９Ａにおける平均推定誤差は、１２．４ミリ秒である。各反復において、最も高い推定誤差を有する局所的興奮時間がＤＯＡ推定から排除される。このプロセスは、１０を超える有効な局所的興奮時間値が存在する限り繰り返される。

図１０は、本発明の例示的な実施形態による、反復ＤＯＡモデルの９回の反復における、図９Ｂの焦点源５６０の推定位置を示すグラフである。ゼロ回目及び１回目の反復では、焦点源の位置５６０は、カテーテルの遠位先端部１８の位置とほぼ一致するが、しかしながら、２回目の反復から９回目の反復にかけて、焦点興奮の位置がシフトされ、最終的には電極「１」の近くに配置される（５７０）。図１０において、塗りつぶされた円はＤＯＡ推定のための有効な電極を表し、リング状の円は無効な電極を表している。リング電極の横のタグ付け「反復ｘ回目」は、特定の電極が、反復ｘ回目においてＤＯＡ推定から排除されたことを通知するものである。無効セグメントの割合は、この対象におけるＡＦの「複雑さ」の良好な尺度となる。

ゼロ回の反復と９回目の反復との間で、最大推定誤差は、約２５ミリ秒から５ミリ秒未満に低下する。伝導速度ＣＶはまた、式４における費用の推定値としても機能するものであり、１００ｍｍ／ミリ秒超から最小値の０．５ｍｍ／ミリ秒まで低下する。

開示された反復モデルは、ノイズの多い波形を有する捕捉内容を取り扱う際、又は複数の波がカテーテルに向かって伝播する場合に使用される。

統計的検定の第１の方法及び第２の方法
典型的な捕捉の持続時間は１００〜２００ミリ秒である。典型的な記録は、３０秒の単極信号を有し、したがって、約１２０〜２００の捕捉内容を含有する。全ての捕捉内容が処理されるまで、およそ１２０〜２００の捕捉内容からの全ての有効なＤＯＡ推定が記憶され、次いで、統計的方法が、有効なＤＯＡ推定のコーパスに適用される。

第１の統計的方法
上述のように、またこの節で説明されるように、プロセッサ２２は、集計されたＤＯＡ及び距離値をヒストグラムにし、そのヒストグラムを統計的に分析する。ある例示的な実施形態において、プロセッサは、ヒストグラムに曲線を当てはめ、その曲線の最大値を、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として発見することによって、ヒストグラムから推定位置を導出するように構成される。

図１１Ａ及び１１Ｂはそれぞれ、本発明の実施形態による、焦点源からの到着方向（ＤＯＡ）のヒストグラム７０Ａ及び７０Ｂ、並びに距離のヒストグラム７２Ａ及び７２Ｂである。図示のように、ＤＯＡ分布はＤＯＡ値当たりの捕捉数からなり、距離分布は、距離値当たりの捕捉数からなる。典型的には、プロセッサ２２は、図２に示され、図３に分析されているように、事前フィルタ処理段階を通過した数十〜数百の範囲に及ぶ数の捕捉内容から、ヒストグラム７０Ａ及び７０Ｂ、並びにヒストグラム７２Ａ及び７２Ｂを編集する（すなわち、集計する）。

統計的検定を使用して、プロセッサ２２は、図１１Ａ及び図１１ＢのＤＯＡヒストグラムに例として示されるように、ＤＯＡ分布が一貫したＤＯＡ値を生じているかどうかを最初にチェックする。一貫性試験のツールの例としては、定常性の推定値及び信頼区間の使用が挙げられるが、これらに限定されない。

例えば、２つ以上の持続性の異なるＤＯＡ値を示す分布によって、ＤＯＡが一貫性を持たないと判明した場合、プロセッサ２２は、開示された焦点源の特定プロセスを終了する。ある実施形態において、プロセッサ２２は、プロセスが催不整脈作用の焦点源を特定しなかったという通知をユーザーに提示する。

プロセッサ２２が、捕捉内容分布からＤＯＡの関数として一貫したＤＯＡ値を導出した場合、プロセッサ２２は、問題の焦点源に対するＤＯＡ及びｓ距離を分布から最良に推定する。プロセッサ２２は次いで、推定された最良のＤＯＡ及び距離を使用して、受信されたＥＰ信号を生成した心臓１２内の催不整脈作用の焦点源の位置を特定する。

図１１Ａに見られるように、図１１Ａのヒストグラム７０Ａによって分析された臨床ケースの最も優勢なＤＯＡ値は、０．８５πのＤＯＡ付近にある。ヒストグラム７２Ａによって示されるそれぞれの最も一般的な距離は、約３００ｍｍである。したがって、プロセッサ２２は、その患者に関して、Ｘ軸に対して０．８５πの角度をなす、遠位先端部１８の位置から約３００ｍｍの距離のところに、焦点型不整脈の位置の存在を特定することができる。

図１１Ｂは、図１１Ｂのヒストグラム７０Ｂによって分析された臨床ケースの最も優勢なＤＯＡ値が０．５のＤＯＡπ付近にあることを示す。ヒストグラム７２Ｂによって示されるそれぞれの最も一般的な距離は、約３００ｍｍである。したがって、プロセッサ２２は、その患者に関して、Ｘ軸に対して０．５πの角度をなす、遠位先端部１８の位置から約３００ｍｍの距離のところに、焦点型不整脈の位置の存在を特定することができる。

第２の統計的方法
図１２は、本発明の実施形態による、ｋ平均クラスタリングモデルによって解析されたＤＯＡクラスタを示すプロットである。事前フィルタ処理を通過し、Ｘ−Ｙ空間において集計されたＤＯＡ値のセットに、Ｋ平均クラスタリングモデルがプロセッサ２２によって適用された。

図１２において、円形は、単一の記録セッションに含められた多数の捕捉内容のうちのＬＡＴ値の捕捉内容からのＤＯＡ推定を表す。図示の記録結果では、データを「説明する」ＤＯＡの２つのクラスタが存在する。第１のクラスタ８０（（−３．７ｍｍ、−０．２ｍｍ）の赤色円形）は、ＤＯＡの８０．５％を含有し、第２のクラスタ８８は、記録中にＤＯＡの１９．５％を含有する。

優勢なクラスタのうちの１つの推定位置（１０％を超えるＤＯＡセグメント）が解剖学的構造に投影され得る場合、すなわち、推定位置８４などの推定位置から解剖学的構造までの距離が、所与の値、例えば、６ｍｍ未満である場合（構成可能）、焦点源が特定される。図１２に見られるように、矢印８５の長さによって与えられる、ｋ平均クラスタリング推定位置８４から解剖学的位置９０までの距離は、約３ｍｍであり、６ｍｍの上限よりも十分に短い。したがって、位置９０は、開示された技術によって焦点源として確認された。

焦点源はまた、焦点から６ｍｍの半径内に位置する電極に、最早のＳ波パターンの少なくとも１０の兆候（構成可能）が見出される場合に確認され得る。焦点検出ベースのＤＯＡは、焦点興奮の領域内にカテーテルを配置することなく、解剖学的構造上の位置に現れ得ることに留意することが重要であるため、確認プロセスは任意である。

本明細書に記述される実施形態は、主として心臓での用途に関するものであるが、本明細書に記載される方法及びシステムは例えば神経学などの他の用途で用いることもできる。開示される方法はまた、焦点興奮の時空間的「手掛かり」を伴う任意のデータセットに適用されてよく、またプロセッサは、例えば、ＥＥＧ／ＭＥＧを使用するてんかん患者の焦点推定のために、この焦点興奮を発見する必要がある。

したがって、上記に述べた実施形態は、例として引用したものであり、また本発明は、上記に具体的に示し説明したものに限定されないことが理解されよう。むしろ本発明の範囲は、上述の様々な特徴の組み合わせ及びその一部の組み合わせの両方、並びに上述の説明を読むことで当業者により想到されるであろう、また従来技術において開示されていないそれらの変形及び修正を含むものである。参照により本特許出願に援用される文献は、これらの援用文献において、いずれかの用語が本明細書において明示的又は暗示的になされた定義と矛盾して定義されている場合には、本明細書における定義のみを考慮するものとする点を除き、本出願の一部と見なすものとする。

〔実施の態様〕
（１） 焦点型の催不整脈作用（focal arrhythmogenic activity）の位置を自動的に特定するための方法であって、
心臓内の複数の電極を介して、捕捉内容の集合を受信することであって、各捕捉内容は、前記電極によって測定された電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、受信することと、
前記捕捉内容の各々について、ＥＰ信号の前記セットが発せられた前記電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定することと、
推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記捕捉内容の統計的分布を形成するために、前記捕捉内容を集計することと、
統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従い、前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものかどうかをチェックすることと、
前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、前記統計的分布から、受信された前記ＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の前記心臓内における推定位置を導出することと、
前記心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、前記焦点源の前記推定位置をオーバーレイすることと、を含む、方法。
（２） 所与の捕捉内容について、前記ＤＯＡ及び距離を推定することは、前記所与の捕捉内容におけるＥＰ信号の前記セットから、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出し、抽出された前記相対到着時間を使用して前記ＤＯＡ及び距離を推定することを含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記捕捉内容を集計することは、各捕捉内容から抽出された相対到着時間の前記それぞれのセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理し、前記捕捉内容の前記統計的分布に、事前にフィルタ処理された前記捕捉内容のみを含めることを含む、実施態様２に記載の方法。
（４） 相対到着時間の抽出された前記セットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、
前記推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、前記推定されたＤＯＡ及び距離において焦点源からＥＰ波が発せられた結果として生じた、相対到着時間のモデル化されたセットを算出する工程と、
各捕捉内容ごとに、既定の幾何学的検定を適用することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとの間の類似度を決定する工程と、を含む、実施態様３に記載の方法。
（５） 前記類似度を推定することは、２つの前記セット間で余弦類似度の幾何学的検定（cosine-similarity geometrical test）を算出することを含む、実施態様４に記載の方法。

（６） 前記類似度を推定することは、各相対到着時間ごとに推定誤差を算出し、前記推定誤差を所与の閾値と比較することを含む、実施態様４に記載の方法。
（７） 相対到着時間の前記モデル化されたセットを使用して、前記ＥＰ信号の前記電圧−時間勾配が予め規定された勾配よりも緩やかな前記ＥＰ信号の全体に対してアノテーションの時間値を調節することを含む、実施態様４に記載の方法。
（８） 前記捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、類似していない到着時間のセットを有すると判定された１つ以上の捕捉内容を破棄することを含む、実施態様４に記載の方法。
（９） 前記推定位置を導出することは、前記統計的分布に曲線を当てはめ、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記曲線の最大値を発見することを含む、実施態様１に記載の方法。
（１０） 前記ＤＯＡ及び前記距離を推定することは、費用関数を最小化することを含む、実施態様１に記載の方法。

（１１） 前記費用関数を最小化することは、重み付き費用関数を最小化することを含む、実施態様１０に記載の方法。
（１２） 前記費用関数を最小化することは、各反復において、最大推定誤差を有するＥＰ信号値を除去することによって、前記費用関数を反復的に最小化することを含む、実施態様１０に記載の方法。
（１３） 前記推定位置を導出することは、ｋ平均分析を前記統計的分布に適用し、解剖学的構造上に推定位置を投影し、所与の値よりも小さい投影距離を有する位置を選択することを含む、実施態様１に記載の方法。
（１４） 焦点型の催不整脈作用の位置を自動的に特定するためのシステムであって、
心臓内の複数の電極によって捕捉された捕捉内容の集合を受信するように構成されたインターフェースであって、各捕捉内容は、電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、インターフェースと、
プロセッサであって、
前記捕捉内容の各々について、ＥＰ信号の前記セットが発せられた前記電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定し、
推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記捕捉内容の統計的分布を形成するために、前記捕捉内容を集計し、
統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従って、前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものかどうかをチェックし、
前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、前記統計的分布から、受信された前記ＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の前記心臓内における推定位置を導出し、
前記心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、前記焦点源の前記推定位置をオーバーレイするように構成されたプロセッサと、を含む、システム。
（１５） 所与の捕捉内容について、前記プロセッサは、前記所与の捕捉内容におけるＥＰ信号の前記セットから、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出し、抽出された前記相対到着時間を使用して前記ＤＯＡ及び距離を推定することによって、前記ＤＯＡ及び距離を推定するように構成されている、実施態様１４に記載のシステム。

（１６） 前記捕捉内容を集計する際に、前記プロセッサは、各捕捉内容から抽出された相対到着時間の前記それぞれのセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理するように、また前記捕捉内容の前記統計的分布に、事前にフィルタ処理された前記捕捉内容のみを含めるように構成されている、実施態様１５に記載のシステム。
（１７） 前記プロセッサは、
前記推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、前記推定されたＤＯＡ及び距離において焦点源からＥＰ波が発せられた結果として生じた、相対到着時間のモデル化されたセットを算出する工程と、
各捕捉内容ごとに、既定の幾何学的検定を適用することによって、相対到着時間の抽出された前記セットと前記モデル化されたセットとがどの程度類似しているかを決定する工程と、
を実行することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理するように構成されている、実施態様１６に記載のシステム。
（１８） 前記プロセッサは、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとがどの程度類似しているかを、２つの前記セット間で余弦類似度の幾何学的検定を算出することによって推定するように構成されている、実施態様１７に記載のシステム。
（１９） 前記プロセッサは、各相対到着時間ごとに推定誤差を算出し、前記推定誤差を所与の閾値と比較することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとの間の類似度を推定するように構成されている、実施態様１７に記載のシステム。
（２０） 前記プロセッサは、相対到着時間の前記モデル化されたセットを使用して、前記ＥＰ信号の前記電圧−時間勾配が予め規定された勾配よりも緩やかな前記ＥＰ信号の全体に対してアノテーションの時間値を調節するように更に構成されている、実施態様１７に記載のシステム。

（２１） 前記捕捉内容を事前にフィルタ処理する際に、前記プロセッサは、類似していない到着時間のセットを有すると判定された１つ以上の捕捉内容を破棄するように構成されている、実施態様２０に記載のシステム。
（２２） 前記プロセッサは、前記統計的分布に曲線を当てはめ、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記曲線の最大値を発見することによって、前記推定位置を導出するように構成されている、実施態様１４に記載のシステム。
（２３） 前記プロセッサは、費用関数を最小化することによって前記ＤＯＡ及び前記距離を推定するように構成されている、実施態様１４に記載のシステム。
（２４） 前記プロセッサは、重み付き費用関数を最小化することによって前記費用関数を最小化するように構成されている、実施態様２３に記載のシステム。
（２５） 前記プロセッサは、各反復において、最大推定誤差を有するＥＰ信号値を除去することによって、前記費用関数を反復的に最小化するように構成されている、実施態様２３に記載のシステム。

（２６） 前記プロセッサは、ｋ平均分析を前記統計的分布に適用し、解剖学的構造上に推定位置を投影し、所与の値よりも小さい投影距離を有する位置を選択することによって、前記推定位置を導出するように構成されている、実施態様１４に記載のシステム。

Claims (26)

1. 焦点型の催不整脈作用の位置を自動的に特定するための方法であって、
   心臓内の複数の電極を介して、捕捉内容の集合を受信することであって、各捕捉内容は、前記電極によって測定された電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、受信することと、
   前記捕捉内容の各々について、ＥＰ信号の前記セットが発せられた前記電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定することと、
   推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記捕捉内容の統計的分布を形成するために、前記捕捉内容を集計することと、
   統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従い、前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものかどうかをチェックすることと、
   前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、前記統計的分布から、受信された前記ＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の前記心臓内における推定位置を導出することと、
   前記心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、前記焦点源の前記推定位置をオーバーレイすることと、を含む、方法。
2. 所与の捕捉内容について、前記ＤＯＡ及び距離を推定することは、前記所与の捕捉内容におけるＥＰ信号の前記セットから、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出し、抽出された前記相対到着時間を使用して前記ＤＯＡ及び距離を推定することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記捕捉内容を集計することは、各捕捉内容から抽出された相対到着時間の前記それぞれのセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理し、前記捕捉内容の前記統計的分布に、事前にフィルタ処理された前記捕捉内容のみを含めることを含む、請求項２に記載の方法。
4. 相対到着時間の抽出された前記セットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、
   前記推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、前記推定されたＤＯＡ及び距離において焦点源からＥＰ波が発せられた結果として生じた、相対到着時間のモデル化されたセットを算出する工程と、
   各捕捉内容ごとに、既定の幾何学的検定を適用することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとの間の類似度を決定する工程と、を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記類似度を推定することは、２つの前記セット間で余弦類似度の幾何学的検定を算出することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記類似度を推定することは、各相対到着時間ごとに推定誤差を算出し、前記推定誤差を所与の閾値と比較することを含む、請求項４に記載の方法。
7. 相対到着時間の前記モデル化されたセットを使用して、前記ＥＰ信号の前記電圧−時間勾配が予め規定された勾配よりも緩やかな前記ＥＰ信号の全体に対してアノテーションの時間値を調節することを含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記捕捉内容を事前にフィルタ処理することは、類似していない到着時間のセットを有すると判定された１つ以上の捕捉内容を破棄することを含む、請求項４に記載の方法。
9. 前記推定位置を導出することは、前記統計的分布に曲線を当てはめ、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記曲線の最大値を発見することを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記ＤＯＡ及び前記距離を推定することは、費用関数を最小化することを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記費用関数を最小化することは、重み付き費用関数を最小化することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記費用関数を最小化することは、各反復において、最大推定誤差を有するＥＰ信号値を除去することによって、前記費用関数を反復的に最小化することを含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記推定位置を導出することは、ｋ平均分析を前記統計的分布に適用し、解剖学的構造上に推定位置を投影し、所与の値よりも小さい投影距離を有する位置を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
14. 焦点型の催不整脈作用の位置を自動的に特定するためのシステムであって、
    心臓内の複数の電極によって捕捉された捕捉内容の集合を受信するように構成されたインターフェースであって、各捕捉内容は、電気生理学的（ＥＰ）信号のセットを含む、インターフェースと、
    プロセッサであって、
    前記捕捉内容の各々について、ＥＰ信号の前記セットが発せられた前記電極に対するそれぞれの到着方向（ＤＯＡ）及びそれぞれの距離を推定し、
    推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記捕捉内容の統計的分布を形成するために、前記捕捉内容を集計し、
    統計的検定を使用して、既定の一貫性基準に従って、前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものかどうかをチェックし、
    前記捕捉内容の前記統計的分布が一貫性のあるものと判明した場合、前記統計的分布から、受信された前記ＥＰ信号を生成した催不整脈作用の焦点源の前記心臓内における推定位置を導出し、
    前記心臓の少なくとも一部分の解剖学的マップ上に、前記焦点源の前記推定位置をオーバーレイするように構成されたプロセッサと、を含む、システム。
15. 所与の捕捉内容について、前記プロセッサは、前記所与の捕捉内容におけるＥＰ信号の前記セットから、相対到着時間のそれぞれのセットを抽出し、抽出された前記相対到着時間を使用して前記ＤＯＡ及び距離を推定することによって、前記ＤＯＡ及び距離を推定するように構成されている、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記捕捉内容を集計する際に、前記プロセッサは、各捕捉内容から抽出された相対到着時間の前記それぞれのセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理するように、また前記捕捉内容の前記統計的分布に、事前にフィルタ処理された前記捕捉内容のみを含めるように構成されている、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記プロセッサは、
    前記推定されたＤＯＡ及び距離を使用して、各捕捉内容ごとに、前記推定されたＤＯＡ及び距離において焦点源からＥＰ波が発せられた結果として生じた、相対到着時間のモデル化されたセットを算出する工程と、
    各捕捉内容ごとに、既定の幾何学的検定を適用することによって、相対到着時間の抽出された前記セットと前記モデル化されたセットとがどの程度類似しているかを決定する工程と、
    を実行することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットに従って前記捕捉内容を事前にフィルタ処理するように構成されている、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記プロセッサは、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとがどの程度類似しているかを、２つの前記セット間で余弦類似度の幾何学的検定を算出することによって推定するように構成されている、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記プロセッサは、各相対到着時間ごとに推定誤差を算出し、前記推定誤差を所与の閾値と比較することによって、相対到着時間の前記抽出されたセットと前記モデル化されたセットとの間の類似度を推定するように構成されている、請求項１７に記載のシステム。
20. 前記プロセッサは、相対到着時間の前記モデル化されたセットを使用して、前記ＥＰ信号の前記電圧−時間勾配が予め規定された勾配よりも緩やかな前記ＥＰ信号の全体に対してアノテーションの時間値を調節するように更に構成されている、請求項１７に記載のシステム。
21. 前記捕捉内容を事前にフィルタ処理する際に、前記プロセッサは、類似していない到着時間のセットを有すると判定された１つ以上の捕捉内容を破棄するように構成されている、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記プロセッサは、前記統計的分布に曲線を当てはめ、推定されたＤＯＡ及び距離の関数として前記曲線の最大値を発見することによって、前記推定位置を導出するように構成されている、請求項１４に記載のシステム。
23. 前記プロセッサは、費用関数を最小化することによって前記ＤＯＡ及び前記距離を推定するように構成されている、請求項１４に記載のシステム。
24. 前記プロセッサは、重み付き費用関数を最小化することによって前記費用関数を最小化するように構成されている、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記プロセッサは、各反復において、最大推定誤差を有するＥＰ信号値を除去することによって、前記費用関数を反復的に最小化するように構成されている、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記プロセッサは、ｋ平均分析を前記統計的分布に適用し、解剖学的構造上に推定位置を投影し、所与の値よりも小さい投影距離を有する位置を選択することによって、前記推定位置を導出するように構成されている、請求項１４に記載のシステム。

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