JP2022089791A - 複数の参照からの心電図の生成 - Google Patents

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Abstract

【課題】複数の参照から心電図を生成すること。【解決手段】方法が提供される。この方法は、メモリに結合されたプロセッサにより実行される解釈エンジンによって、実施される。この方法は、カテーテルの参照電極から双極心内参照信号を受信することと、双極心内参照信号の前処理を実行することとを含む。この方法は、電極のうちの参照電極による接触のための閾値に従って双極心内参照信号を解釈することを更に含む。【選択図】図１

Description

本発明は、信号処理のための機械学習及び／又は人工知能方法及びシステムに関する。より具体的には、本発明は、複数の参照から心電図を生成する機械学習／人工知能アルゴリズムに関する。
従来の単極電位図は、心臓と接触した電極（例えば、探査電極）と別の電極（例えば、ウィルソン端子）と間の電位差を記録することによって単極心内信号を測定する。単極心内信号のこれらの測定の一般的な問題は、局所的信号及び遠距離場信号の両方を単極心内信号に課すことを含む。遠距離場信号は望ましくないため、従来の軽減は内部参照を使用することである。内部参照は通常、局所的活動を感知することができず、かつ遠距離場活動のみが記録されるように位置する。次に、心内信号は内部参照に対して参照され、その結果、遠距離場成分は（ほとんど）相殺される。
しかしながら、心内信号が組織とどのように接触するか（例えば、それにより、局所的活動／活性化を記録し得る）を特定し、それが誤った信号及び伝播マップを生成することを防止する技術は現在存在しない。
ある実施形態によれば、方法が提供される。この方法は、メモリに結合されたプロセッサにより実行される解釈エンジンによって、実施される。この方法は、カテーテルの参照電極から双極心内参照信号を受信することと、双極心内参照信号の前処理を実行することとを含む。この方法は、電極の参照電極による接触のための閾値に従って双極心内参照信号を解釈することを更に含む。
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、上記の方法の実施形態は、装置、システム、及び／又はコンピュータプログラム製品として実装され得る。
より詳細な理解は、添付の図面と併せて例として示される以下の説明より得ることができ、図中の同様の参照番号は、同様の要素を示す。
１つ又は２つ以上の実施形態によって、本開示の主題の１つ又は２つ以上の特徴を実装することができる、例示的なシステムの図を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による、複数の参照から心電図を生成するための例示的なシステムのブロック図を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による例示的な方法を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による、人工知能システムのグラフィック描写を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による、ニューラルネットワークの一例、及びニューラルネットワーク内で実施される方法のブロック図を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による例示的な方法を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態によるカテーテルの一例を示す。 １つ又は２つ以上の実施形態によるデュアル心内参照を描くグラフを示す。
本明細書では、信号処理のための機械学習及び／又は人工知能方法及びシステムが開示される。より具体的には、本発明は、複数の参照から心電図を生成する機械学習／人工知能アルゴリズムに関する。例えば、機械学習／人工知能アルゴリズムは、医療デバイス機器による処理操作により、及び医療デバイス機器の処理ハードウェアに必ずしもルーティングされなくともよいプロセッサ実行可能コード又はソフトウェアである。
例示的な実施形態によれば、機械学習／人工知能アルゴリズムは、解釈エンジンを含む。解釈エンジンは、少なくとも複数の参照電極から双極心内参照信号を受信し、双極心内参照信号の前処理を実行し、接触のための閾値に従って双極心内参照信号を解釈する。このようにして、解釈エンジンは、複数の心内参照（例えば、複数の参照電極）を利用し、どの複数の心内参照が組織と接触するかを識別する。この識別に基づいて、複数の心内参照は、それらの心内参照による取得を遮断することができ、及び／又は他の参照に切り替えることができる。
解釈エンジンの多くの利点、技術的効果、及び利益は、単極心内参照信号が組織と接触するかどうか（例えば、それにより、局所的活動／活性化を記録し得る）を識別するための機構を、心臓医師及び医療従事者に提供することを含み得る。したがって、解釈エンジンは、特に、心臓医師及び医療従事者によって現在利用可能ではない又は現在実行されていない改善された信号及び伝播マップを有効化／実装するために、医療デバイス機器を利用し、変換する。
図１は、１つ又は２つ以上の実施形態による、本明細書の主題の１つ又は２つ以上の特徴が実装され得るシステム１００（例えば、医療デバイス機器）の略図である。システム１００の全部又は一部は、情報（例えば、生体測定データ及び／又は訓練データセット）を収集するために使用することができ、かつ／又は本明細書に記載されるように機械学習及び／又は人工知能アルゴリズム（例えば、解釈エンジン１０１）を実装するために使用することができる。図に示されるシステム１００は、カテーテル１１０（少なくとも１つの電極１１１を含む）、シャフト１１２、シース１１３、及びマニピュレータ１１４を備えたプローブ１０５を含んでいる。図に示されるシステム１００はまた、医師１１５（又は医療専門家又は臨床医）、心臓１２０、患者１２５、及びベッド１３０（又はテーブル）も含んでいる。差し込み図１４０及び１５０は、心臓１２０及びカテーテル１１０をより詳細に示すものである点に留意されたい。システム１００はまた、図に示されるように、コンソール１６０（１つ又は２つ以上のプロセッサ１６１及びメモリ１６２を含む）及びディスプレイ１６５も含んでいる。更に、システム１００の各要素及び／又はアイテムは、その要素及び／又はそのアイテムのうちの１つ若しくは２つ以上を表す点に留意されたい。図１に示されるシステム１００の例を改変して、本明細書に開示される実施形態を実施することができる。本開示の実施形態も、他のシステム構成要素及び設定を使用して、同様に適用することができる。更に、システム１００は、電気的活動を感知するための要素、有線又は無線コネクタ、処理及びディスプレイデバイスなどの、更なる構成要素を含んでもよい。
システム１００は、（例えば、解釈エンジン１０１を使用して）心臓の状態を検出、診断、及び／又は治療するために使用することができる。心不整脈などの心臓の状態は、特に老年人口において一般的かつ危険な内科疾患として根強く残っている。例えば、システム１００は、生体測定データ（例えば、心臓１２０などの患者の器官の解剖学的及び電気的測定値）を取得し、心臓アブレーション処置を実施するように構成された外科用システム（例えば、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒより販売されているＣＡＲＴＯ（登録商標）システム）の一部とすることができる。より詳細には、心不整脈などの心臓の状態の治療では、心臓組織、心腔、静脈、動脈、及び／又は電気経路の詳細なマッピングを得ることがしばしば求められる。例えば、（本明細書に記載されるような）カテーテルアブレーションを成功裏に行うための前提条件として、心不整脈の原因が心臓１２０の心腔において正確に位置特定されることがある。このような位置特定は、電気生理学的検査によって行われて、その調査の間に、心臓１２０の心腔内に導入されたマッピングカテーテル（例えば、カテーテル１１０）によって空間的に分解された電位を検出することができる。したがって、この電気生理学的検査、いわゆる電気解剖学的マッピングは３Ｄマッピングデータを提供し、これをモニター上に表示することができる。多くの場合、マッピング機能及び治療機能（例えば、アブレーション）は単一のカテーテル又は一群のカテーテルによって提供され、マッピングカテーテルはまた、同時に治療（例えば、アブレーション）カテーテルとしても動作する。この場合、解釈エンジン１０１は、カテーテル１１０によって直接記憶及び実行することができる。
正常洞調律（normal sinus rhythm、ＮＳＲ）を有する患者（例えば、患者１２５）では、心房、心室、及び興奮性伝導組織を含む心臓（例えば、心臓１２０）は、電気的に興奮して、同期した、パターンを有する形で拍動する。なお、この電気的興奮は、心内心電図（intracardiac electrocardiogram、ＩＣ ＥＣＧ）データなどとして検出することができる。
心不整脈（例えば、心房細動又はａＦｉｂ）を有する患者（例えば、患者１２５）では、心臓組織の異常領域は、正常な導電性組織に伴う同期した拍動周期に従わず、ＮＳＲを有する患者とは対照的である。これに対して、心臓組織の異常領域では隣接組織への異常な伝導が行われ、これにより心臓周期が乱れて非同期的な心律動となる。この非同期的心律動はまた、ＩＣ ＥＣＧデータとして検出することができる点に留意されたい。こうした異常伝導は、例えば、房室（atrioventricular、ＡＶ）結節の伝導経路に沿った洞房（sino-atrial、ＳＡ）結節の領域、又は心室及び心房の壁を形成する心筋組織など、心臓１２０の様々な領域で生じることがこれまでに知られている。
システム１００が心臓の状態を検出、診断、及び／又は治療することを支援するため、医師１１５はベッド１３０上に横たわる患者１２５の心臓１２０内にプローブ１０５を誘導することができる。例えば、医師１１５は、カテーテル１１０の近位端の近くのマニピュレータ１１４及び／又はシース１１３からの偏向を用いてシャフト１１２の遠位端を操作しながら、シース１１３を通してシャフト１１２を挿入することができる。差し込み図１４０に示されるように、カテーテル１１０をシャフト１１２の遠位端に取り付けることができる。カテーテル１１０は、折り畳まれた状態でシース１１３を通して挿入することができ、次いで、心臓１２０内で拡張させることができる。
一般に、心臓１２０内のある点における電気的活動は通常、遠位先端又はその近くに電気センサを収容したカテーテル１１０（例えば、少なくとも１つの電極１１１）を心臓１２０内のその点へと前進させ、組織をセンサと接触させ、その点におけるデータを取得することによって測定することができる。単一の遠位先端電極のみを収容したカテーテルタイプを使用して心腔をマッピングすることに伴う１つの難点は、心腔全体としての詳細なマップに求められる必要な数の点にわたって各点ごとにデータを集積するために長い時間が必要とされることがある。したがって、心腔内の複数の点における電気的活動を同時に測定するために、多電極カテーテル（例えば、カテーテル１１０）が開発されてきた。
少なくとも１つの電極１１１及びその本体上に結合されたカテーテル針を含むことができるカテーテル１１０は、体内臓器（例えば、心臓１２０）の電気的信号などの生体測定データを得て、かつ／又はその組織領域（例えば、心臓１２０の心腔）をアブレーションするように構成することができる。電極１１１は、追跡コイル、圧電変換器、電極、又は組織領域をアブレーションするか又は生体測定データを取得するように構成された要素の組み合わせなどの任意の同様の要素を代表するものである点に留意されたい。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、カテーテル１１０は、軌跡情報を決定するために使用される１つ又は２つ以上の位置センサを含むことができる。この軌跡情報を使用して、組織の収縮性などの運動特性を推測することができる。
生体測定データ（例えば、患者生体測定値、患者データ、又は患者生体測定データ）は、局所的時間活性化（local time activation、ＬＡＴ）、電気的活動、トポロジー、双極マッピング、参照活動、心室活動、優位周波数、インピーダンスなどのうちの１つ又は２つ以上を含むことができる。ＬＡＴは、正規化された初期開始点に基づいて計算された、局所的活性化に対応する閾値活動の時点であり得る。電気的活動は、１つ又は２つ以上の閾値に基づいて測定され得る任意の適用可能な電気信号であってよく、信号対ノイズ比及び／又は他のフィルタに基づいて、検知及び／又は拡張され得る。トポロジーは、身体部分又は身体部分の一部の物理的構造に対応し得、身体部分の異なる部分に関する、又は異なる身体部分に関する物理的構造における変化に対応し得る。優位周波数は、身体部分の一部で一般的に見られる周波数又は周波数の範囲であってよく、同じ身体部分の異なる部分において異なり得る。例えば、心臓のＰＶの優位周波数は、同じ心臓の右心房の優位周波数と異なり得る。インピーダンスは、身体部分の特定の領域における抵抗測定値であり得る。
生体測定データの例としては、これらに限定されるものではないが、患者識別データ、ＩＣ ＥＣＧデータ、双極参照信号、解剖学的及び電気的測定値、軌跡情報、身体表面（body surface、ＢＳ）ＥＣＧデータ、履歴データ、脳生体測定値、血圧データ、超音波信号、無線信号、音声信号、心内２次元又は３次元画像データ、血糖データ、及び温度データが挙げられる。生体測定データは一般的に、心血管疾患（例えば、不整脈、心筋症、及び冠動脈疾患）、及び自己免疫疾患（例えば、Ｉ型及びＩＩ型糖尿病）などの任意の数の様々な疾患を監視、診断、及び治療するために使用され得る。ＢＳ ＥＣＧデータは、患者の表面上の電極から収集されたデータ及び信号を含むことができ、ＩＣ ＥＣＧデータは、患者体内の電極から収集されたデータ及び信号を含むことができ、アブレーションデータは、アブレーションされた組織から収集されたデータ及び信号を含み得る点に留意されたい。更に、ＢＳ ＥＣＧデータ、ＩＣ ＥＣＧデータ、及びアブレーションデータは、カテーテル電極位置データと共に、１つ又は２つ以上の処置記録から導出することができる。
例えば、カテーテル１１０は、電極１１１を使用して血管内超音波及び／又はＭＲＩカテーテル法を実施して心臓１２０を画像化する（例えば、生体測定データを取得及び処理する）ことができる。差し込み図１５０は、心臓１２０の心腔内のカテーテル１１０を拡大図で示す。カテーテル１１０はポイントカテーテルとして示されているが、１つ又は２つ以上の電極１１１を含む任意の形状が、本明細書に開示される実施形態を実装するために使用され得ることが理解されるであろう。
カテーテル１０６の例としては、これらに限定されるものではないが、複数の電極を有する線状カテーテル、バルーンを形成する複数のスパイン上に分散した電極を含むバルーンカテーテル、複数の電極を有するラッソーカテーテル若しくはループカテーテル、又は他の任意の適用可能な形状が挙げられる。直線状カテーテルは、受信信号に基づいて及び／又は直線状カテーテルに対する外力（例えば、心臓組織）の作用に基づいて、捻れ、折れ曲がり、及び／又は他の形でその形状を変化させることができるように、完全に又は部分的に弾性であってよい。バルーンカテーテルは、患者の身体内に配備される際、その電極を心内膜表面に対して密接に接触した状態に保持することができるように設計することができる。一例として、バルーンカテーテルは、肺静脈（pulmonary vein、ＰＶ）などの管腔内に挿入され得る。バルーンカテーテルは収縮状態でＰＶに挿入することができ、それにより、ＰＶに挿入されている間にバルーンカテーテルがその最大体積を占有することはない。バルーンカテーテルは、ＰＶの内側にある間に拡張することができ、それにより、バルーンカテーテル上の電極は、ＰＶの円形部分全体と接触する。ＰＶ又は任意の他の管腔の円形部分全体とのこのような接触は、効率的な撮像及び／又はアブレーションを可能とする。
他の例によれば、身体パッチ及び／又は身体表面電極を患者１２５の身体上又は身体に近接して配置することもできる。１つ又は２つ以上の電極１１１を有するカテーテル１１０を身体内（例えば、心臓１２０内）に配置することができ、カテーテル１１０の位置を、カテーテル１１０の１つ又は２つ以上の電極１１１と身体パッチ及び／又は身体表面電極との間で送受信される信号に基づいてシステム１００により決定することができる。更に、電極１１１は、患者１２５の体内（例えば、心臓１２０内）から生体測定データ（例えば、ＬＡＴ値）を感知することができる。生体測定データは、決定されたカテーテル１１０の位置と関連付けることができ、それにより、患者の身体部分（例えば、心臓１２０）のレンダリングを表示し、身体部分の形状に重ね合わされた生体測定データを示すことができる。
プローブ１０５及びシステム１００の他のアイテムは、コンソール１６０に接続することができる。コンソール１６０は、機械学習及び／又は人工知能アルゴリズム（解釈エンジン１０１として表される）を用いる任意のコンピューティングデバイスを含むことができる。一実施形態によれば、コンソール１６０は、１つ又は２つ以上のプロセッサ１６１（任意のコンピューティングハードウェア）及びメモリ１６２（任意の非一時的有形媒体）を含み、１つ又は２つ以上のプロセッサ１６１は、解釈エンジン１０１に関するコンピュータ命令を実行し、メモリ１６２は、１つ又は２つ以上のプロセッサ１６１による実行のためのこれらの命令を記憶する。例えば、コンソール１６０は、生体測定データを受信及び処理して特定の組織領域が電気を伝導するかどうかを決定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、コンソール１６０は、参照電極から双極心内参照信号を受信するという機能を実行するために、解釈エンジン１０１（ソフトウェア内）によって更にプログラムすることができる。双極心内参照信号の前処理を実行することと、接触のための閾値に従って、双極心内参照信号を解釈することと、を含む。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、解釈エンジン１０１は、コンソール１６０の外部にあることができ、例えばカテーテル１１０内、外部デバイス内、モバイルデバイス内、クラウドベースのデバイス内に位置することができ、又はスタンドアロン型プロセッサであることができる。この点に関して、解釈エンジン１０１は、ネットワークを介して電子形態で転送可能である／ダウンロードすることができる。
一例では、コンソール１６０は、本明細書に記載のように、ソフトウェア（例えば、解釈エンジン１０１）及び／又はプローブ１０５との間で信号を送受信するために、並びにシステム１００の他の構成要素を制御するために好適なフロントエンド及びインタフェース回路を備える、汎用コンピュータなどのハードウェア（例えば、プロセッサ１６１及びメモリ１６２）を含む、任意のコンピューティングデバイスであることができる。例えば、フロントエンド回路及びインタフェース回路は、コンソール１６０が少なくとも１つの電極１１１から信号を受信及び／又は少なくとも１つの電極１１１に信号を転送することを可能にする入出力（input/output、Ｉ／Ｏ）通信インタフェースを含む。コンソール１６０は、典型的には、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）の後に続くアナログデジタル（analog-to-digital、Ａ／Ｄ）ＥＣＧ又は心電図／筋電図（electromyogram、ＥＭＧ）信号変換集積回路として構成されたリアルタイムノイズ低減回路を含み得る。コンソール１６０は、Ａ／Ｄ ＥＣＧ又はＥＭＧ回路から別のプロセッサへ信号を伝えることができ、かつ／又は本明細書に開示される１つ若しくは２つ以上の機能を実行するようにプログラムすることができる。
生体測定データを視覚的に提示するための任意の電子デバイスであり得るディスプレイ１６５は、コンソール１６０に接続されている。一実施形態によれば、処置中、コンソール１６０は、ディスプレイ１６５上で、医師１１５への身体部分のレンダリングの提示を促進し、メモリ１６２に身体部分のレンダリングを表すデータを記憶することができる。例えば、運動特性を示すマップを、心臓１２０内の十分な数の点でサンプリングされた軌跡情報に基づいてレンダリング／構築することができる。一例として、ディスプレイ１６５は、身体部分のレンダリングを提示することに加えて、医療専門家１１５からの入力を受けるように構成され得るタッチスクリーンを含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、医師１１５は、タッチパッド、マウス、キーボード、ジェスチャ認識装置などの１つ又は２つ以上の入力デバイスを使用して、システム１００の要素及び／又は身体部分のレンダリングを操作することができる。例えば、入力デバイスを使用して、レンダリングが更新されるようにカテーテル１１０の位置を変更することができる。ディスプレイ１６５は、同じ場所、又は別の病院若しくは別の医療提供者ネットワークなどの遠隔の場所に配置され得る点に留意されたい。
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、システム１００は、超音波、コンピュータ断層撮影（computed tomography、ＣＴ）、ＭＲＩ、又はカテーテル１１０若しくは他の医療機器を利用する他の医療撮像技術を使用して生体測定データを得ることもできる。例えば、システム１００は、１つ又は２つ以上のカテーテル１１０又は他のセンサを使用して、心臓１２０のＥＣＧデータ及び／又は解剖学的及び電気的測定値（例えば、生体測定データ）を得ることができる。より詳細には、コンソール１６０は、ケーブルによって、患者１２５に貼付された接着皮膚パッチを含むＢＳ電極に接続することができる。ＢＳ電極は、ＢＳ ＥＣＧデータの形態で生体測定データを取得／生成することができる。例えば、プロセッサ１６１は、患者１２５の身体部分（例えば、心臓１２０）内のカテーテル１１０の位置座標を決定することができる。位置座標は、身体表面電極と、カテーテル１１０又は他の電磁構成要素の電極１１１との間で測定されるインピーダンス又は電磁場に基づいたものであってよい。追加的に、又は代替的に、位置パッドが、ベッド１３０の表面上に配置されてもよく、またベッド１３０から分離されてもよい。生体測定データは、コンソール１６０に送信し、メモリ１６２に記憶させることができる。代替的に、又は追加的に、生体データは、本明細書で更に記載するようなネットワークを使用して、ローカル又はリモートであってよいサーバに送信されてもよい。
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、カテーテル１１０は、心臓１２０の心腔の組織領域をアブレーションするように構成され得る。差し込み図１５０は、心臓１２０の心腔内のカテーテル１１０を拡大図で示す。例えば、少なくとも１つの電極１１１などのアブレーション電極を、体内の臓器（例えば、心臓１２０）の組織領域にエネルギーを与えるように構成することができる。エネルギーは、熱エネルギーであってよく、組織領域の表面から始まって組織領域の厚さに延びる組織領域への損傷を引き起こす可能性がある。アブレーション処置に関する生体測定データ（例えば、アブレーション組織、アブレーション位置など）は、アブレーションデータと見なすことができる。
一例によれば、生体測定データを取得することに関して、多電極カテーテル（例えば、カテーテル１１０）を心臓１２０の心腔内に前進させることができる。電極のそれぞれの位置及び向きを確立するために、前後方向（Anteroposterior、ＡＰ）及び横方向の蛍光写真を取得することができる。ＥＣＧは、ＢＳ ＥＣＧからの洞調律におけるＰ波の開始などの時間的参照に関連して、心臓表面と接触する電極１１１のそれぞれから記録することができる。本明細書で更に開示されるシステムは、電気的活動を記録する電極と、心内膜壁に近接していないことにより電気的活動を記録しない電極とを区別することができる。最初のＥＣＧが記録された後、カテーテルを再配置することができ、蛍光写真及びＥＣＧを再び記録することができる。次に、（例えば、心臓マッピングを介して）電気的マップは、上記のプロセスの反復から構築することができる。
心臓マッピングは、１つ又は２つ以上の技術を使用して実施することができる。一般に、心臓１２０の心臓領域、組織、静脈、動脈、及び／又は電気経路などの心臓領域のマッピングによって、瘢痕組織、不整脈源（例えば、電気的ローター）などの問題領域、健康な領域などの特定につながり得る。心臓領域は、本明細書で更に開示されるように、マッピングされた心臓領域の視覚的レンダリングがディスプレイを使用して提供されるようにマッピングすることができる。更に、心臓マッピング（心臓撮像の例）は、局所的活性化時間（ＬＡＴ）、電気活動、トポロジー、双極マッピング、優位周波数、又はインピーダンスなどであるがそれらに限定されない１つ又は２つ以上のモダリティに基づくマッピングを含み得る。複数のモダリティに対応するデータ（例えば、生体測定データ）は、患者の身体に挿入されたカテーテル（例えば、カテーテル１１０）を使用して取得することができ、対応する設定及び／又は医師１１５の好みに基づいて、同時に又は異なる時間にレンダリングするために与えることができる。
第１の技術の一例として、心臓マッピングは、心臓１２０内の正確な位置の関数として、心臓組織の電気的特性、例えばＬＡＴを感知することによって実施することができる。対応するデータ（例えば、生体測定データ）は、心臓１１２０内に前進させられる、かつ遠位先端に電気及び位置センサ（例えば、電極１１１）を有する１つ又は２つ以上のカテーテル（例えば、カテーテル１１０）により取得することができる。具体例として、場所及び電気的活動は、心臓１２０の内側表面上の約１０～約２０箇所の点で最初に測定することができる。これらのデータ点は一般に、心臓表面の予備復元又はマップを満足な品質で生成するのに十分であり得る。予備マップは多くの場合、更なる点で測定されたデータと結合されて心臓の電気的活動の更に包括的なマップが生成され得る。臨床的な状況では、心腔の電気活動の詳細で包括的なマップを生成するために、１００以上の部位にデータを集積することは珍しいことではない。その後、生成された詳細なマップは、心臓の電気的活動の伝播を変化させ、正常な心律動を回復させるための治療活動方針、例えば、本明細書に記載される組織のアブレーションについての決定を行うための基準となり得る。
更に、心臓マッピングは、心内電位場（例えば、ＩＣ ＥＣＧデータ及び／又は双極心内参照信号の一例である）の検出に基づいて生成することができる。大量の心臓電気的情報を同時に取得するために非接触的な方法を実施することができる。例えば、遠位端部分を有するカテーテルタイプは、その表面上にわたって分布し、信号感知及び処理手段への接続のために絶縁導電体に接続された一連のセンサ電極を備えることができる。端部のサイズ及び形状は、電極が心腔の壁から大きな間隔を隔てて配置されるようなものとすることができる。心内電位場は、１回の心拍の間に検出することができる。一例によれば、センサ電極は、互いに間隔を置いた平面内に位置する一連の円周上に分布させることができる。これらの平面は、カテーテルの端部の長軸に対して垂直であってよい。少なくとも２個の更なる電極を、端部の長軸の両端に隣接して配設することができる。より具体的な例として、カテーテルは、各円周上に等角で間隔を置いて配置された８個の電極を有する４つの円周を含んでもよい。したがって、この特定の実装形態では、カテーテルは、少なくとも３４個の電極（３２個の周方向電極と２個の端部電極）を含むことができる。
電気的又は心臓マッピングの例として、非接触式及び非拡張式多電極カテーテル（例えば、カテーテル１１０）に基づく電気生理学的心臓マッピングシステム及び技術を実施することができる。ＥＣＧは、複数の電極（例えば、４２～１２２個の電極など）を有する１つ又は２つ以上のカテーテル１１０を用いて得ることができる。この実装形態により、プローブ及び心内膜の相対的な幾何学的形状の知見を、経食道心エコー法などの独立した撮像モダリティによって得ることができる。独立した撮像の後、非接触式電極を使用して心臓表面電位を測定し、この表面電位からマップを構築することができる（例えば、場合によっては、双極心内参照信号を使用する）。この技術は、（独立した撮像工程の後に）（ａ）心臓１２０内に配置されたプローブ上に配置された複数の電極を用いて電位を測定する工程と、（ｂ）プローブ表面と心内膜表面及び／又は他の参照との幾何学的関係を決定する工程と、（ｃ）プローブ表面と心内膜表面との幾何学的関係を表す係数の行列を生成する工程、及び（ｄ）電極電位及び係数の行列に基づいて心内膜電位を決定する工程と、を含むことができる。
電気的又は心臓マッピングの別の例として、心腔の電位分布をマッピングするための技術及び装置を実装することができる。心内多電極マッピングカテーテルアセンブリを心臓１２０に挿入することができる。マッピングカテーテル（例えば、カテーテル１１０）アセンブリは、１つ又は２つ以上の一体型参照電極（例えば、１つ又は電極１１１）を有する多電極アレイ又はコンパニオン参照カテーテルを含むことができる。
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、電極は、ほぼ球状のアレイの形態で展開することができ、この球状のアレイは、参照電極によって、又は心内膜表面と接触させられる参照カテーテルによって心内膜表面上の点に対して空間的に参照することができる。好ましい電極アレイカテーテルは、多数の個々の電極部位（例えば、少なくとも２４個）を有することができる。加えて、この例示的な技術は、アレイ上の電極部位の各々の位置を知ること、及び心臓の幾何学的形状を知ることで実施することができる。これらの位置は好ましくは、インピーダンスプレチスモグラフィ法によって決定される。
電気的又は心臓マッピングの観点から、また、別の例によれば、カテーテル１１０は、多数の電極部位を画定する電極アレイを含み得る心臓マッピングカテーテルアセンブリとすることもできる。この心臓マッピングカテーテルアセンブリはまた、心臓壁を短針するために使用することが可能な遠位先端電極アセンブリを有する参照カテーテルを受容するための管腔を備えている。マップ心臓マッピングカテーテルアセンブリは、絶縁ワイヤの編組（例えば、編組内に２４～６４本のワイヤを有する）を含むことができ、ワイヤのそれぞれを使用して電極部位を形成することができる。心臓マッピングカテーテルアセンブリは、非接触電極部位の第１のセット及び／又は接触電極部位の第２のセットから電気的活動情報を取得するために使用されるように心臓１２０内に容易に配置可能である。
更に、別の例によれば、心臓内の電気生理学的活動のマッピングを実施することができるカテーテル１１０は、心臓をペーシングするための刺激パルスを供給するように適合された遠位先端部、又は先端部と接触する組織をアブレーションするためのアブレーション電極を含むことができる。このカテーテル１１０は、直交電極の近傍の局所的な心臓電気的活動を示す差分信号を生成するための少なくとも一対の直交電極を更に備えてもよい。
本明細書で述べられるように、システム１００を用いて心臓の状態を検出、診断、及び／又は治療することができる。例示的な動作では、心腔内の電気生理学的データを測定するためのプロセスを、システム１００によって実施することができる。このプロセスは、部分的に、能動電極と受動電極のセットを心臓１２０内に配置することと、能動電極に電流を供給し、それにより心腔内に電場を発生させることと、受動電極部位の電場を測定することとを含むことができる。受動電極は、バルーンカテーテルの膨張可能なバルーン上に配置されたアレイに含まれる。好ましい実施形態では、アレイは６０～６４個の電極を有すると言われる。
別の例示的な動作として、心臓マッピングは、１つ又は２つ以上の超音波トランスデューサを使用してシステム１００によって実施することもできる。超音波トランスデューサは、患者の心臓１２０に挿入することができ、心臓１２０内の様々な位置及び向きの複数の超音波スライス（例えば、２次元又は３次元スライス）を収集することができる。特定の超音波トランスデューサの位置及び向きが分かる場合もあり、収集された超音波スライスは、後で表示することができるように記憶させることができる。プローブ１０５（例えば、カテーテル１１０として示される治療カテーテル）の位置に対応する１つ又は２つ以上の超音波スライスを表示することができ、１つ又は２つ以上の超音波スライス上にプローブ１０５を重ね合わせることができる。
システム１００を考慮すると、心房性不整脈を含めた心不整脈は、心房の周りで散乱して、しばしば自己伝播する電気インパルスの複数の非同期的ループを特徴とする、マルチウェーブレット・リエントラント型である場合があることが分かる（例えば、ＩＣ ＥＣＧデータの別の例）。マルチウェーブレット・リエントラント型に代わって、又はそれに加えて、心不整脈はまた、心房の組織の孤立領域が、急速かつ反復する形で自律的に興奮する場合などの、巣状興奮源を有する場合もある（例えば、ＩＣ ＥＣＧデータの別の例）。心室性頻脈症（Ventricular tachycardia、Ｖ－ｔａｃｈ又はＶＴ）は、心室のうちの１つから発生する頻脈症又は高速な心律動である。これは、心室細動及び突然死につながり得るため、潜在的に致死性の不整脈である。
例えば、ａＦｉｂは、洞房結節によって生成される通常の電気インパルス（例えば、ＩＣ ＥＣＧデータの別の例）が心房静脈及びＰＶで生じる無秩序な電気インパルス（例えば、信号干渉）によって圧倒され、不規則なインパルスを心室に伝導させる場合に発生する。その結果、不規則な心拍が生じ、数分～数週間、又は更には数年間持続する場合がある。多くの場合、ａＦｉｂは、しばしば脳卒中による死亡リスクをわずかに増加させる慢性的な状態である。ａＦｉｂの第一選択治療は、心拍数を低下させるか、又は心律動を正常に戻す投薬治療である。更には、ａＦｉｂを有する患者は、脳卒中のリスクから守るために抗凝血剤を投与される場合が多い。そのような抗凝血剤の使用は、それ自体のリスクである内出血を伴う。一部の患者では、投薬治療は十分ではなく、その患者のａＦｉｂは、薬剤不応、すなわち、標準的な薬理学的介入では治療不可能であると判断される。同期された電気的除細動もまた、ａＦｉｂを通常の心律動に変換するために使用することができる。あるいは、ａＦｉｂの患者には、カテーテルアブレーションによる治療も行われる。
カテーテルアブレーションベースの治療には、心臓組織、特に心内膜及び心臓容積の電気的特性をマッピングすること、並びにエネルギーの印加によって心臓組織を選択的にアブレーションすることが含まれてもよい。電気又は心臓マッピング（例えば、本明細書に記載される任意の電気生理学的心臓マッピングシステム及び技術によって実施される）には、心臓組織に沿った波伝播の電位マップ（例えば、電圧マップ）、又は様々な組織内に位置する点への到達時間のマップ（例えば、ＬＡＴマップ）を作成することが含まれる。局所的な心臓組織の機能不全を検出するために、電気的又は心臓マッピング（例えば、心臓マップ）を使用することができる。心臓マッピングに基づくアブレーションなどのアブレーションは、不要な電気信号が心臓１２０のある部分から別の部分へと伝播することを停止させるか又は変化させることができる。
アブレーション法は、非伝導性の損傷部を形成することによって望ましくない電気経路を破壊するものである。様々なエネルギー送達のモダリティが、損傷部を形成する目的でこれまでに開示されており、心臓組織壁に沿って伝導ブロックを作るためのマイクロ波、レーザ、及びより一般的には無線周波エネルギーの使用が挙げられる。２段階の処置（例えば、マッピングに続いてアブレーション）においては、通常、１つ又は２つ以上の電気センサ（例えば、電極１１１）を収容したカテーテル１１０を心臓１２０内に前進させ、多数の点におけるデータ（例えば、一般には生体測定データとして、又は具体的にはＥＣＧデータとして）を取得／獲得することによって、心臓１２０内の点における電気的活動が感知及び測定される。次いでＥＣＧデータを用いて、アブレーションを実施する心内膜の標的領域が選択される。
心房細動及び心室頻拍などの困難な疾患を医師が治療する際の心臓アブレーション及び他の心臓電気生理学的処置は、ますます複雑化している。難治性不整脈の治療は現在、対象となる心腔の解剖学的形態を再構成するうえで３次元（three-dimensional、３Ｄ）マッピングシステムの使用に依存することができる。これに関して、本明細書でシステム１００によって使用される解釈エンジン１０１は、一般に生体測定データ、又は具体的にはＥＣＧデータを操作及び評価して、より正確な診断、画像、スキャン、及び／又は異常な心拍又は不整脈を治療するためのマップを可能にする改善された組織データを生成する。例えば、心臓専門医は、ＥＣＧデータを生成及び分析するうえで、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ Ｗｅｂｓｔｅｒ，Ｉｎｃ．（Ｄｉａｍｏｎｄ Ｂａｒ，Ｃａｌｉｆ．）により製造されるＣＡＲＴＯ（登録商標）３ ３ＤマッピングシステムのＣｏｍｐｌｅｘ Ｆｒａｃｔｉｏｎａｔｅｄ Ａｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｇｒａｍｓ（ＣＦＡＥ）モジュールなどのソフトウェアに依存する。システム１００の解釈エンジン１０１は、このソフトウェアを強化して、改善された生体測定データを生成及び分析し、これにより更に、ａＦｉｂの心臓基質（解剖学的及び機能的）を表す心臓１２０（瘢痕組織を含む）の電気生理学的特性に関する複数の情報を更に提供する。
したがって、システム１００は、異常ＥＣＧの検出の観点から、心筋症の潜在的な不整脈原性基質の位置を特定するために、ＣＡＲＴＯ（登録商標）３ ３Ｄマッピングシステムなどの３Ｄマッピングシステムを実装することができる。これらの心臓の状態に関連する基質は、心室腔（右及び左）の心内膜及び／又は心外膜層の細分化及び遅延ＥＣＧの存在と関連付けられている。一般に、異常組織は、低電圧のＥＣＧによって特徴付けられる。しかしながら、心内膜－心外膜マッピングにおける初期の臨床経験によって、低電圧の領域は、こうした患者における唯一の不整脈発生機序として常に存在するとは限らないことが示されている。実際に、低電圧又は中電圧の領域は、洞律動の間にＥＣＧの細分化及び遅延活動を示す場合があり、これは、持続性のまとまりのある心室性不整脈の際に識別される臨界峡部（critical isthmus）に対応する（例えば、許容されない心室頻拍のみに当てはまる）。更に、多くの場合、ＥＣＧの細分化及び遅延活動は、正常又はほぼ正常な電圧振幅（＞１～１．５ｍＶ）を示す領域で観察される。後者の領域は、電圧振幅に従って評価することができるが、心内信号によれば正常とはみなされず、したがって真の不整脈原性基質を表している。３Ｄマッピングは、主要疾患の進展によって分布にばらつきがあり得る、右／左心室の心内膜及び／又は心外膜層上の不整脈原性基質の位置を特定することができる。
別の例示的な動作として、心臓マッピングは、１つ又は２つ以上の多電極カテーテル（例えば、カテーテル１１０）を使用してシステム１００によって実施することもできる。多電極カテーテルは、心臓１２０内の電気的活動を刺激及びマッピングし、異常な電気的活動が見られる部位をアブレーションするために使用される。使用時には、多電極カテーテルは、主要な静脈又は動脈、例えば大腿動脈に挿入された後、対象となる心臓１２０の心腔内へと案内される。典型的なアブレーション処置では、その遠位端に少なくとも１つの電極１１１を有するカテーテル１１０を心腔内に挿入することを伴う。参照電極が、患者の皮膚にテープで貼り付けられるか、あるいは心臓内又は心臓付近に配置される第２のカテーテルによって、あるいはカテーテル１１０の１つ又は他の電極１１１から選択することによって、提供される。高周波（ＲＦ）電流がアブレーションカテーテル１１０の先端電極１１１に印加され、先端電極の周囲の媒質（すなわち、血液及び組織）に参照電極に向かって電流が流れる。電流の分布は、組織より高い導電性を有する血液と比較した場合、組織と接触する電極表面の量に依存する。組織の加熱は、組織の電気抵抗に起因して生じる。組織が十分に加熱されると、心臓組織において細胞破壊が引き起こされ、結果として、非電導性である心臓組織内に損傷部が形成される。この過程では、加熱された組織から電極自体への伝導によって先端電極１１１の加熱も生じる。電極の温度が十分に高くなり、場合により６０℃を超えると、脱水された血中タンパク質の薄く透明な皮膜が、電極１１１の表面上に形成され得る。温度が上昇し続けると、この脱水層が徐々に厚くなり得、電極表面上に血液が凝固する。脱水された生物学的材料は、心内膜組織よりも高い電気抵抗を有するため、電気エネルギーの組織内部への流れに対するインピーダンスもまた増大する。インピーダンスが十分に高くなると、インピーダンス上昇が起こり、カテーテル１１０を身体から抜き取り、先端電極１１１を洗浄しなければならない。
ここで図２を参照すると、１つ又は２つ以上の実施形態による、本開示の主題の１つ又は２つ以上の特徴が実装され得るシステム２００の略図が示される。システム２００は、患者２０２（例えば、図１の患者１２５の一例）に対して、装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、リモートコンピューティングシステム２０８、第１のネットワーク２１０、及び第２のネットワーク２１１を含んでいる。更に、装置２０４は、生体測定センサ２２１（例えば、図１のカテーテル１１０の一例）、プロセッサ２２２、ユーザ入力（user input、ＵＩ）センサ２２３、メモリ２２４、及び送受信機２２５を含むことができる。説明を容易とし、簡潔にするため、図１の解釈エンジン１０１を図２で再使用している点に留意されたい。
一実施形態によれば、装置２０４は、図１のシステム１００の一例であってよく、装置２０４は、患者の内部の構成要素及び患者の外部の構成要素の両方を含むことができる。一実施形態によれば、装置２０４は、取り付け可能なパッチ（例えば、患者の皮膚に取り付けられる）を含む患者２０２の外部にある装置であってもよい。別の実施形態によれば、装置２０４は、患者２０２の身体の内部のもの（例えば、皮下移植可能な）とすることができ、装置２０４を、経口注入、静脈若しくは動脈を介した外科的挿入、内視鏡手術、又は腹腔鏡手術を含む任意の適用可能な方法によって患者２０２体内に挿入することができる。一実施形態によれば、単一の装置２０４が図２に示されているが、例示的なシステムは、複数の装置を含むことができる。
したがって、装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、解釈エンジン１０１に関するコンピュータ命令を実行するようにプログラムすることができる。一例として、メモリ２２３は、装置２０４が生体測定センサ２０１を介して生体測定データを受信及び処理することができるように、プロセッサ２２２による実行のためのこれらの命令を記憶する。このように、プロセッサ２２及びメモリ２２３は、ローカルコンピューティングデバイス２０６及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８のプロセッサ及びメモリを代表するものである。
装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、解釈エンジン１０１及びその機能を個別又は集合的に記憶、実行、及び実装するソフトウェア及び／又はハードウェアの任意の組み合わせとすることができる。更に、装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、本明細書に記載されるように、様々な通信技術を利用した任意の数及び組み合わせのコンピューティングデバイス及びネットワークを含む、及び／又は使用する電子的コンピュータフレームワークとすることができる。装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、異なるサービスに合わせて変更すること可能な、又は他と独立していくつかの機能を再構成することが可能な、容易にスケーラブルで、拡張可能な、モジュール式のものとすることができる。
ネットワーク２１０及び２１１は、有線ネットワーク、無線ネットワークであってもよく、又は１つ若しくは２つ以上の有線及び無線ネットワークを含んでもよい。一実施形態によれば、ネットワーク２１０は、近距離ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、又はパーソナルエリアネットワーク（personal area network、ＰＡＮ））の一例である。情報は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｚ－Ｗａｖｅ、近接場通信（near field communications、ＮＦＣ）、ウルトラバンド、Ｚｉｇｂｅｅ、又は赤外線（infrared、ＩＲ）などの様々な近距離無線通信プロトコルのうちのいずれか１つを使用して、装置２０４とローカルコンピューティングデバイス２０６との間で近距離ネットワーク２１０を介して送信することができる。更に、ネットワーク２１１は、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（metropolitan area network、ＭＡＮ）、直接接続若しくは一連の接続、セルラー電話ネットワーク、又はローカルコンピューティングデバイス２０６とリモートコンピューティングシステム２０８との間の通信を容易にすることが可能な任意の他のネットワーク若しくは媒体のうちの１つ若しくは２つ以上のものの一例である。情報は、様々な長距離無線通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ、又は５Ｇ／Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ）のいずれか１つを使用して、ネットワーク２１１を介して送信することができる。なお、ネットワーク２１０及び２１１の有線接続は、イーサネット、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）、ＲＪ－１１、又は任意の他の有線接続を使用して実装することができ、無線接続は、Ｗｉ－Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、赤外線、セルラーネットワーク、衛星通信、又は任意の他の無線接続法を使用して実装することができる。
動作中、装置２０４は、ネットワーク２１０を介して、患者２０２に関連する生体測定データを、連続的又は定期的に、取得、監視、記憶、処理、及び通信することができる。更に、装置２０４、ローカルコンピューティングデバイス２０６、及び／又はリモートコンピューティングシステム２０８は、ネットワーク２１０及び２１１を介して通信する（例えば、ローカルコンピューティングデバイス２０６は、装置２０４とリモートコンピューティングシステム２０８との間のゲートウェイとして構成することができる）。例えば、装置２０４は、ネットワーク２１０を介してローカルコンピューティングデバイス２０６と通信するように構成された図１のシステム１００の一例であり得る。ローカルコンピューティングデバイス２０６は、例えば、固定／独立型デバイス、基地局、デスクトップ／ラップトップコンピュータ、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、又はネットワーク２１１及び２１０を介して他のデバイスと通信するように構成された他のデバイスとすることができる。ネットワーク２１１上の、若しくはネットワーク２１１に接続された物理サーバとして、又はネットワーク２１１のパブリッククラウドコンピューティングプロバイダ（例えば、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）（登録商標））内の仮想サーバとして実装されるリモートコンピューティングシステム２０８は、ネットワーク２１１を介してローカルコンピューティングデバイス２０６と通信するように構成することができる。これにより、患者２０２に関連する生体測定データを、システム２００全体を通じて通信することができる。
装置２２４の要素がここで説明される。生体測定センサ２２１は、例えば、異なる種類の生体測定データが観察／取得／入手されるように、１つ又は２つ以上の環境条件を電気信号に変換するように構成された１つ又は２つ以上のトランスデューサを含むことができる。例えば、生体測定センサ２２１は、電極（例えば、図１の電極１１１）、温度センサ（例えば、熱電対）、血圧センサ、血糖センサ、血中酸素センサ、ｐＨセンサ、加速度計、及びマイクロフォンのうちの１つ又は２つ以上を含むことができる。
解釈エンジン１０１を実行するうえで、プロセッサ２２２は、生体測定センサ２２１によって取得された生体測定データを受信、処理、及び管理し、かつ生体測定データを、記憶させるためにメモリ２２４に、及び／又は送受信機２２５を介してネットワーク２１０全体に通信するように構成することができる。１つ又は２つ以上の他の装置２０４からの生体測定データはまた、送受信機２２５を介してプロセッサ２２２によって受信されてもよい。また、以下でより詳細に説明するように、プロセッサ２２２は、ＵＩセンサ２２３から受信される異なるタッピングパターン（例えば、シングルタップ又はダブルタップ）に選択的に応答して、パッチの異なるタスク（例えば、データの取得、記憶、又は送信）が、検出されたパターンに基づいて起動されるように構成することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ２２２は、ジェスチャの検出に関して可聴フィードバックを生成することができる。
ＵＩセンサ２２３は、例えば、タップ又はタッチなどのユーザ入力を受信するように構成された圧電センサ又は静電容量センサを含む。例えば、ＵＩセンサ２２３は、患者２０２が装置２０４の表面をタップ又はタッチすることに応答して、容量性結合を実施するように制御されてもよい。ジェスチャ認識は、抵抗容量性、表面容量性、投影容量性、表面超音波、圧電及び赤外線タッチなどの、様々な容量型のうちのいずれか１つを介して実装することができる。静電容量センサは、表面のタップ又はタッチが監視デバイスを起動させるように、表面の小さい領域又は長さにわたって配置されてもよい。
メモリ２２４は、磁気、光学、又は電子メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ又はハードディスクドライブなどの任意の好適な揮発性及び／又は不揮発性メモリ）などの任意の非一時的有形媒体である。メモリ２２４は、プロセッサ２２２によって実行されるコンピュータ命令を記憶する。
送受信機２２５は、別個の送信機及び別個の受信機を含み得る。あるいは、送受信機２２５は、単一のデバイスに一体化された送信機及び受信機を含み得る。
動作中、解釈エンジン１０１を利用する装置２０４は、生体測定センサ２２１を介して患者２０２の生体測定データを観察し／取得して、メモリ内に生体測定データを記憶し、送受信機２２５を介してシステム２００全体でこの生体測定データを共有する。次いで、解釈エンジン１０１は、モデル、ニューラルネットワーク、機械学習、及び／又は人工知能を利用して、双極心内参照信号が組織と接触するかどうかを識別することができる（例えば、局所的活動／活性化を記録し得る）。
ここで図３を参照すると、１つ又は２つ以上の例示的な実施形態による、方法３００（例えば、図１及び／又は図２の解釈エンジン１０１によって実行される）が示されている。方法３００は、より精度の高い電気生理学の改善された理解を可能にする電気信号の多段階操作を提供することによって、局所的活動を感知する必要性に対処する。
方法３００は、ブロック３２０で始まり、解釈エンジン１０１は、複数の参照電極から双極心内参照信号を受信する。カテーテル１１０（例えば、複数の電極１１１を含む）が解釈エンジン１０１と通信することは、双極心内参照信号を提供する。
ブロック３４０で、解釈エンジン１０１は、双極心内参照信号の前処理を実行する。前処理は、通常、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、及び／又はメジアンフィルタリングを含む。
ブロック３６０において、解釈エンジン１０１は、接触のための閾値に従って双極心内参照信号を解釈する。このようにして、解釈エンジン１０１は、複数の電極のうちの少なくとも２つの参照電極のうちのいずれが閾値を超えさせるかを決定する。一実施形態では、解釈エンジン１０１は、閾値を超えたときにその参照電極に関して情報を収集する／集めることによって反応することができる。別の実施形態では、解釈エンジン１０１はまた、閾値を超えたときに、現在の参照電極から複数の電極のうちの第２の参照電極に切り替わることができる。例えば、解釈エンジン１０１は、閾値を超えたときにこれらの２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用し、閾値接触をトリガしなかった残りの参照電極を使用して双極心内参照信号から局所的活動を除去する。
双極心内参照信号を解釈することは、接触のための閾値を決定すること及び／又は動的閾値を利用することを含むことができる。閾値を超えたとき、解釈エンジン１０１は、複数の電極のうちの参照電極による組織接触があったと決定することに留意されたい。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、解釈エンジン１０１は、閾値に関係なく検出を可能にするために、接触を示す信号のバンク、及び／又は接触が起こっているかどうかを識別するように訓練されたニューラルネットワークを使用する／利用することができる。
ブロック３８０で、解釈エンジン１０１は、局所的活動を含まず、遠距離場活動のみを含む心内参照に基づいてマップを生成する。任意の単極マッピング信号が心内ＥＣＧ参照に対する参照である場合、結果として生じる単極マッピング信号は、遠距離場信号の低減を含み、心内参照が組織と接触したときに引き起こされ得る望ましくないアーチファクトを排除することに留意されたい。したがって、方法３００の技術的効果及び利点は、局所的活動を除去することによって、より高い精度での電気生理学の改善された理解を可能にすることを含む。
図４は、１つ又は２つ以上の実施形態による人工知能システム４００の図解を示す。人工知能システム４００は、データ４１０（例えば、生体測定データ）、マシン４２０、モデル４３０、転帰４４０、及び（下層の）ハードウェア４５０を含む。適切な場合、理解を容易にするため、図４～図５の説明は、図１～図３を参照して行う。例えば、マシン４１０、モデル４３０、及びハードウェア４５０は、図１～図２の解釈エンジン１０１の態様（例えば、機械学習及び／又はその中の人工知能アルゴリズム）を表すことができ、一方、ハードウェア４５０も、図１のカテーテル１１０、図１のコンソール１６０、及び／又は図２の装置２０４を表すことができる。一般的に、人工知能システム４００の機械学習及び／又は人工知能アルゴリズム（例えば、図１～図２の解釈エンジン１０１によって実施される）は、データ４１０を使用してハードウェア４５０に対して動作して、マシン４２０を訓練してモデル４３０を構築し、転帰４４０を予測する。
例えば、マシン４２０は、ハードウェア４５０に関連付けられたコントローラ又はデータ収集として動作するか、及び／又はハードウェア４５０に関連付けられる。データ４１０（例えば、本明細書に記載される生体測定データ）は、ハードウェア４５０に関連付けられた進行中データ又は出力データであってよい。データ４１０はまた、現在収集中のデータ、履歴データ、又はハードウェア４５０からの他のデータも含むことができ、外科手術中の測定値を含むことができ、外科手術の転帰と関連付けることができ、収集され、心臓処置の転帰と相関する図１の心臓１４０の温度を含むことができ、ハードウェア４５０に関連付けることができる。データ４１０は、マシン４２０によって１つ又は２つ以上のサブセットに分割され得る。
更に、マシン４２０は、例えば、ハードウェア４５０などに対して訓練される。この訓練はまた、収集されたデータ４１０の分析及び相関を含むことができる。例えば、心臓の場合では、温度及び転帰のデータ４１０を、心臓処置中の図１の心臓１４０の温度と転帰との間に相関又は関連が存在するかを決定するために訓練することができる。別の実施形態によれば、マシン４２０を訓練することは、１つ又は２つ以上のサブセットを用いた図１の解釈エンジン１０１による自己訓練を含むことができる。この点に関して、図１の解釈エンジン１０１は、点ごとの症例分類を検出するように学習する。
更に、モデル４３０は、ハードウェア４５０に関連付けられたデータ４１０上に構築される。モデル４３０を構築することは、物理的ハードウェア又はソフトウェアモデリング、アルゴリズムモデリング、及び／又は収集及び訓練されたデータ４１０（又はそのサブセット）を表すことを目的とした同様のモデリングを含むことができる。いくつかの態様では、モデル４３０の構築は、マシン４２０による自己訓練動作の一部である。モデル４３０は、ハードウェア４５０の動作をモデル化すると共に、ハードウェア４５０から収集されたデータ４１０をモデル化してハードウェア４５０によって得られる転帰４４０を予測するように構成することができる。（ハードウェア４５０に関連付けられたモデル４３０の）転帰４４０の予測では、訓練されたモデル４３０を用いることができる。例えば、また本開示の理解を深めるため、心臓の場合、３６．５℃～３７．８９℃（すなわち、華氏９７．７度及び華氏１００．２度）の処置中の温度が心臓処置による正の結果をもたらす場合、これらの温度を使用した特定の処置で転帰４４０を予測することができる。したがって、予測された転帰４４０を使用して、マシン４２０、モデル４３０、及びハードウェア４５０を適宜構成することができる。
したがって、人工知能システム４００がデータ４１０を使用してハードウェア４５０に対して動作し、マシン４２０を訓練し、モデル４３０を構築し、転帰４４０を予測するためには、機械学習及び／又はその中の人工知能アルゴリズムがニューラルネットワークを含むことができる。一般に、ニューラルネットワークは、ニューロンのネットワーク又は回路であり、あるいは現代的な意味では、人工ニューロン又はノード又はセルで構成される人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ＡＮＮ）である。
例えば、ＡＮＮは、処理要素と要素パラメータとの間の接続によって決定される複雑なグローバル挙動を示すことができる処理要素（人工ニューロン）のネットワークを含む。ニューロンのネットワーク又は回路のこれらの接続は、重みとしてモデル化される。正の重みは興奮性の接続を反映し、負の値は抑制性の接続を意味する。入力は重みで修正され、線形結合を使用して合計される。活性化関数が、出力の振幅を制御することができる。例えば、出力の許容範囲は通常０～１であるが、－１～１の場合もある。多くの場合、ＡＮＮは、ネットワークを通って流れる外部情報又は内部情報に基づいてその構造を変更する適応型システムである。
より実用的な言葉で言えば、ニューラルネットワークは、入力と出力との間の複雑な関係をモデル化するために、又はデータのパターンを見つけるために使用することができる非線形統計データモデリング又は意思決定ツールである。したがって、ＡＮＮは、データセットを介して訓練される間に、予測モデリング及び適応制御アプリケーションに使用することができる。経験から生じる自己学習がＡＮＮ内で発生する可能性があり、複雑で一見無関係な一組の情報から結論を導き出すことができる点に留意されたい。人工ニューラルネットワークモデルの有用性は、それらを使用して、観測から関数を推定し、かつそれを使用することができるという事実にある。教師なしニューラルネットワークは、入力分布の顕著な特徴をキャプチャする入力の表現の学習、及び、最近では、観測データの分布関数を暗黙的に学習することができるディープラーニングアルゴリズムにも使用することができる。ニューラルネットワークでの学習は、データ（例えば、生体測定データ）又はタスク（例えば、任意の数の様々な疾患の監視、診断、及び治療）の複雑さのためにそのような関数の設計を手作業では行えない用途において特に有用である。
ニューラルネットワークは、様々な分野において使用することができる。したがって、人工知能システム４００では、機械学習及び／又はその中の人工知能アルゴリズムは、それらが適用されるタスクに従って大まかに分割されたニューラルネットワークを含むことができる。これらの分割は、時間系列予測及びモデリングを含む回帰分析（例えば、関数近似）、パターン及び配列認識を含む分類、新規な検出及び連続的意思決定の作成、フィルタリングを含むデータ処理、クラスタリング、盲信号分離、及び圧縮のカテゴリ内に入る傾向がある。例えば、ＡＮＮの適用領域には、非線形システムの識別及び制御（車両制御、プロセス制御）、ゲームのプレー及び意思決定（バックギャモン、チェス、レース）、パターン認識（レーダーシステム、顔識別、オブジェクト認識）、シーケンス認識（ジェスチャ、スピーチ、手書きテキスト認識）、医療診断及び治療、金融アプリケーション、データマイニング（又はデータベースでの知識発見、すなわち「ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ ｄａｔａｂａｓｅ、ＫＤＤ」）、視覚化並びに電子メールスパムフィルタリングが含まれる。例えば、医療処置から得られる患者の生体測定データの意味的プロファイルを作成することが可能である。
１つ又は２つ以上の実施形態によれば、ニューラルネットワークは、長・短期記憶ニューラルネットワークアーキテクチャ、畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network、ＣＮＮ）アーキテクチャ、又は他の同様のものを実装し得る。ニューラルネットワークは、多数の層、多数の接続（例えば、エンコーダ／デコーダ接続）、規則化技術（例えば、ドロップアウト）、及び最適化特徴に関して構成可能であり得る。
長・短期記憶ニューラルネットワークアーキテクチャは、フィードバック接続を含み、単一のデータ点（例えば、画像など）をデータのシーケンス全体（例えば、スピーチ又は動画など）と共に処理することができる。長・短期記憶ニューラルネットワークアーキテクチャの単位は、セル、入力ゲート、出力ゲート、及び忘却ゲートで構成することができ、セルは任意の時間間隔にわたって値を記憶し、ゲートは、セルへの及びセルからの情報の流れを調節する。
ＣＮＮアーキテクチャは、１つの層内の各ニューロンが次の層内のすべてのニューロンに接続される並進不変特性を有する共有重みアーキテクチャである。ＣＮＮアーキテクチャの正則化技術は、データ内の階層パターンを利用し、より小さくより単純なパターンを使用してより複雑なパターンを編成することができる。ニューラルネットワークがＣＮＮアーキテクチャを実装する場合、アーキテクチャの他の構成可能な態様は、それぞれのステージにおける多数のフィルタ、カーネルサイズ、層ごとの多数のカーネルを含み得る。
ここで図５を参照すると、ニューラルネットワーク５００の一例及びニューラルネットワーク５００内で実行される方法５０１のブロック図が、１つ又は２つ以上の実施形態に従って示されている。ニューラルネットワーク５００は、本明細書に記載される機械学習及び／又は人工知能アルゴリズムの実装（例えば、図１～図２の解釈エンジン１０１によって実装される）を支援するように動作する。ニューラルネットワーク５００は、図４のマシン４２０及び／又はハードウェア４５０などのハードウェアに実装することができる。本明細書に示されるように、図４～図５の説明は、適切な場合、理解を容易にするため、図１～図３を参照して行う。
例示的動作では、図１の解釈エンジン１０１は、ハードウェア４５０からデータ４１０を収集することを含む。ニューラルネットワーク５００において、入力層５１０は、複数の入力（例えば、図５の入力５１２及び５１４）によって表される。方法５０１のブロック５２０に関して、入力層５１０は入力５１２及び５１４を受信する。入力５１２及び５１４は、生体測定データを含むことができる。例えば、データ４１０を収集することは、ハードウェア４５０の１つ又は２つ以上の処置記録からデータセット（データ４１０によって表される）に生体測定データ（例えば、ＢＳ ＥＣＧデータ、ＩＣ ＥＣＧデータ、及びアブレーションデータ）を集積することであり得る。
方法５０１のブロック５２５において、ニューラルネットワーク５００は、データ４１０の任意の部分（例えば、人工知能システム４００によって生成されたデータセット及び予測）を用いて入力５１２及び５１４を符号化して、潜在表現又はデータ符号化を生成する。潜在表現は、複数の入力から導出される１つ又は２つ以上の中間的データ表現を含む。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、潜在表現は、図１の解釈エンジン１０１の要素ごとの活性化関数（例えば、シグモイド関数又は正規化線形関数）によって生成される。図５に示すように、入力５１２及び５１４は、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８を含むように示された隠れ層５３０に与えられる。ニューラルネットワーク５００は、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８の隠れ層５３０を介して処理を実行して、処理要素と要素パラメータとの間の接続によって決定される、複雑なグローバル挙動を示す。したがって、層５１０と５３０との間の移行は、入力５１２及び５１４を受けて、これをディープニューラルネットワーク（層５３０内）に転送して、入力の一部のより小さな表現（例えば、結果的に生じる潜在表現）を学習するエンコーダ段階と見なすことができる。
ディープニューラルネットワークは、ＣＮＮ、長・短期記憶ニューラルネットワーク、完全接続ニューラルネットワーク、又はそれらの組み合わせであり得る。入力５１２及び５１４は、心内ＥＣＧ、身体表面ＥＣＧ、又は心内ＥＣＧ及び身体表面ＥＣＧであってよい。このコード化は、入力５１２及び５１４の次元数削減をもたらす。次元数削減は、一組の主要変数を得ることによって、考慮されているランダム変数（入力５１２及び５１４の）の数を低減するプロセスである。例えば、次元数削減は、データ（例えば、入力５１２及び５１４）を、高次元空間（例えば、１０次元よりも高い）から低次元空間（例えば、２～３次元）に変換する特性抽出であり得る。次元数削減の技術的効果及び利点としては、データ４１０の時間及び記憶空間要件を低減すること、データ４１０の可視化性を改善すること、及び機械学習のためのパラメータ解釈性を改善することが挙げられる。このデータ変換は、線形又は非線形であり得る。受信（ブロック５２０）及びコード化（ブロック５２５）の動作は、解釈エンジン１０１による多段階データ操作のデータ準備部分と見なすことができる。
方法５１０のブロック５４５において、ニューラルネットワーク５００は、潜在表現をデコード化する。デコード化ステージは、エンコーダ出力（例えば、結果として生じる潜在表現）を受け、別のディープニューラルネットワークを使用して入力５１２及び５１４の特定の形態を再構築することを試みる。この点に関して、ノード５３２、５３４、５３６、及び５３８は組み合わされて、方法５１０のブロック５６０に示されるように、出力層５５０に出力５５２を生成する。すなわち、出力層５９０は、削減された次元で、ただし信号干渉、信号アーチファクト、及び信号ノイズなしで、入力５１２及び５１４を復元する。出力５５２の例としては、クリーンにされた生体測定データ（例えば、ＩＣ ＥＣＧデータのクリーン／ノイズ除去バージョンなど）が挙げられる。クリーンにされた生体測定データの技術的効果及び利益には、任意の数の様々な疾患のより正確な監視、診断、及び治療を可能にすることが含まれる。
図６は、１つ又は２つ以上の実施形態による、例示的な方法６００（例えば、図１及び／又は図２の解釈エンジン１０１によって実施される）を示す。例示的な方法６００は、図７～図８を参照して記載される。
方法６００は、ブロック６１０で始まり、カテーテル１１０は、心臓１２１内の位置に移動される。更なる例として、図７は、カテーテル７００の１つ又は２つ以上の実施形態（例えば、ロービングカテーテル）を示す。例えば、カテーテル７００は、少なくとも４０個の電極などの複数の電極７３４を有するＯｐｔＲｅｌｌカテーテルなどであることができる。示されるように、複数の電極は、複数のスパイン７３７の間に位置するか、又は複数のスパイン７３７上に分散された正確に４８個の電極を含むことができる。スパイン７３７によって広い領域にわたって広がるそのような複数の電極７３４を使用することにより、大きな面積を１回捕捉することができる。実施形態によれば、複数のスパイン７３７は、折り畳まれた状態でシース７３９を通って移動し、次いで患者（例えば、図１の患者１２５）内で１回拡張され得る。
ブロック６１０において、解釈エンジン１０１は、複数の参照電極から双極心内参照信号を受信する。カテーテル１１０（例えば、複数の電極１１１を含む）が解釈エンジン１０１と通信することは、双極心内参照信号を提供する。より具体的には、心臓内の任意の焦点における電気的活動は、典型的には、カテーテル７００を前進させ、心臓組織をカテーテル７００と接触させ、その点でデータを取得することによって測定され得る。しかし、その点でのデータは、ＥＣＧ単極信号と見なすことができ、これは、ノイズ（例えば、局所的及び遠距離場活動）の影響をより受けやすい。ＥＣＧ単極信号は、遠距離場活動を除去するために、別の電極（例えば、ウィルソン端子）に対して測定することができることに留意されたい。更に、心内電極のインピーダンス及びウィルソン端子の「インピーダンス」（身体表面電極から測定）の不均衡は、同一ではない（電力線ノイズなどの環境ノイズを増加させる）ことにより、局所的活動は、心内参照電極７６１及び７６２のうちの少なくとも１つを使用してアドレス指定される。心内参照電極７６１及び７６２は、解釈エンジン１０１の双極心内参照信号を生成する。
心内参照電極７６２は、心内参照電極７６１からシース７３９の反対側にあることに留意されたい。別の実施形態によれば、複数の参照が使用される場合（例えば、２つより多くの反対の電極７６１及び７６２）、複数の参照は、シース７３９の周囲にあることができることに留意されたい。これに関して、従来の単極電位図に関して、電極７３４内の参照が組織に接触する場合、参照は、あらゆる他の単極信号から差し引かれたときに影響を与え、かつそれらの単極信号を修正する局所的活動を感知する（例えば、これらの単極信号を解釈する他のアルゴリズムの誤った解釈又は不良のいずれかにつながる）。カテーテル７００は、心内参照電極７６１及び７６２を、心内参照電極７６１及び７６２が任意の組織に触れにくくなるように位置決めすることにより、この問題のある接触を修正する。更に、組織接触が依然として予想され得るため、カテーテル７００は、いずれかを使用のために選択することができるように、少なくとも心内参照電極７６１及び７６２（例えば、複数の参照）を提供する（なぜならば、一方が接触する可能性はあるが、本明細書に記載の機械的設計及び位置の両方により、両方が同時に接触する可能性が低いからである）。
ブロック６４０で、解釈エンジン１０１は、双極心内参照信号の前処理を実行する。前処理は、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、及び／又はメジアンフィルタリングを含む。結果は、遠距離場活動がないクリーンな参照信号である。ブロック６５０において、解釈エンジン１０１は、接触のための閾値を決定する。解釈エンジン１０１は、動的閾値が好ましいと決定することができる。解釈エンジン１０１によるこの決定は、本明細書に記載のモデル、ニューラルネットワーク、機械学習、及び／又は人工知能のうちのいずれかを利用することによって実施することができる。
ブロック３６０において、解釈エンジン１０１は、接触のための閾値に従って双極心内参照信号を解釈する。心内参照電極７６１及び７６２のうちの１つが組織と接触しているという理解において、解釈エンジン１０１のアルゴリズムは、複数の参照（例えば、心内参照電極７６１及び７６２からの双極心内参照信号）を使用することができる。
点線矢印６６５によって示されるように、解釈エンジン１０１は、心内参照電極７６１及び７６２のうちの１つが組織と接触してからの時間枠内のＥＣＧ信号取得を排除する動作をループすることができ、又は組織と接触していない心内参照電極７６１及び７６２の他方に切り替わることができる。ブロック３８０で、解釈エンジン１０１は、双極心内参照信号の点に基づいてマップを生成する。マップは、局所的活動なしに生成される。
図８は、１つ又は２つ以上の実施形態によるデュアル心内参照を描くグラフ８００を示す。グラフ８００の第１の部分８１０では、身体表面ＥＣＧ（例えば、前胸部誘導Ｖ４）が描かれている。グラフ８００の第２の部分８２０では、２つの単極信号の減算によって構成される例示的な双極信号（例えば、カテーテルからの多くのうちの１つ）が描かれている。グラフ８００の第３の部分８３０では、双極信号８３２のうちの１つの単極（例えば、この実施例の遠位電極）が示されている。この信号は、ＷＣＴ信号に対して測定される。他の２つの信号８３６及び８３８は、ＷＣＴではなくＩＣ参照に対して測定された場合に単極を示す２つの代替的な心内（ＩＣ）信号を表す。グラフ８００の第４の部分８４０において、２つのＩＣ参照間の電位差が描かれている（例えば、この信号は、アルゴリズム検出に使用される）。この信号が大きい場合８４２、これは、ＩＣ参照電極のうちの１つが組織と接触し、参照が使用されるべきではないことを意味する。この信号が小さい場合８４４、これは、ＩＣ参照電極のうちの１つが組織と接触しておらず、参照が使用されるべきであることを意味する。したがって、方法６００の技術的効果及び利点は、局所的活動を除去することによって、より高い精度での電気生理学の改善された理解を可能にすることを含む。
図中のフロー図及びブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の考えられる実装形態の構造、機能性、及び動作を示すものである。この点に関して、フロー図又はブロック図における各ブロックは、示された論理機能を実施するための１つ又は２つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、又は命令の部分を表し得るものである。いくつかの代替的な実装形態において、ブロックに示される機能は、図に示される順序以外の順序で行われてもよい。例えば、連続して示す２つのブロックは、実際に、実質的に同時に実行されてもよく、あるいはそれらのブロックは、時には、関連する機能性に応じて、逆の順序で実行されてもよい。また留意されたい点として、ブロック図及び／又はフロー図の各ブロック、並びにブロック図及び／又はフロー図のブロックの組み合わせは、特定の機能又は動作を実行する専用のハードウェアベースシステムによって実施されてもよく、あるいは、専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを動作させる、又は実行することもできる。
特徴及び要素が特定の組み合わせで上に記載されるが、当業者であれば、特徴又は要素の各々を単独で又は他の特徴及び要素と組み合わせて使用することができることを理解するであろう。加えて、本明細書に記載される方法は、コンピュータ又はプロセッサで実行するために、コンピュータ可読媒体に組み込まれるコンピュータプログラム、ソフトウェア、又はファームウェアにおいて実装され得る。本明細書で使用するコンピュータ可読媒体とは、電波又は他の自由に伝搬する電磁波、導波管若しくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば、光ファイバーケーブルを通過する光パルス）、又は動線を通って伝送される電気信号などの、それ自体が一過性の信号であるものとして解釈されるべきではない。
コンピュータ可読媒体の例としては、電気信号（有線又は無線接続を介して送信される）及びコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、これらに限定されるものではないが、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体メモリデバイス、内部ハードディスク及びリムーバブルディスクなどの磁気媒体、光磁気媒体、コンパクトディスク（compact disk、ＣＤ）及びデジタル多用途ディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）などの光学媒体、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（erasable programmable read-only memory、ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memory、ＳＲＡＭ）、及びメモリスティックなどが挙げられる。プロセッサをソフトウェアと共に使用して、端末、基地局、又は任意のホストコンピュータで使用するための無線周波数送受信機を実装することができる。
本明細書で使用される用語は、あくまで特定の実施形態を説明する目的のものに過ぎず、限定を目的としたものではない。本明細書で使用するとき、文脈上特に明記されない限り、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は複数の形態をも含むものとする。用語「備える（comprise）」及び／又は「備えている（comprising）」は、本明細書で用いられる場合、記載された特徴、整数、工程、動作、要素、及び／又は構成部品の存在を示すものであるが、１つ又は２つ以上の他の特徴、整数、工程、動作、要素、構成要素及び／又はそれらの群の存在若しくは追加を除外するものではない点を理解されたい。
本明細書の異なる実施形態の説明は例示の目的で示されたものであるが、網羅的であることも開示される実施形態に限定されることも意図していない。多くの改変及び変形が、記載される実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、当業者には明らかとなろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実用的な用途、又は市場に見られる技術と比較した技術的改良点を最も良く説明するため、又は当業者による本明細書に開示される実施形態の理解を可能とするために選択されたものである。
〔実施の態様〕
（１） 方法であって、
メモリに結合された１つ又は２つ以上のプロセッサによって実行される解釈エンジンによって、カテーテルの複数の参照電極から双極心内参照信号を受信することと、
前記解釈エンジンによって、前記双極心内参照信号の前処理を実行することと、
前記解釈エンジンによって、前記複数の電極のうちの参照電極による接触のための閾値に従って、前記双極心内参照信号を解釈することと、を含む、方法。
（２） 前記前処理が、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、又はメジアンフィルタリングを含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記方法が、前記接触のための前記閾値を決定することを含む、実施態様１に記載の方法。
（４） 前記接触のための前記閾値が、動的閾値を含む、実施態様１に記載の方法。
（５） 前記閾値を超えるときに、前記参照電極に関連付けられた点が収集されない、実施態様１に記載の方法。
（６） 前記方法は、前記閾値を超えるときに、前記参照電極から前記複数の電極のうちの第２の参照電極に切り替えることを含む、実施態様１に記載の方法。
（７） 前記カテーテルが、前記解釈エンジンと通信し、前記双極心内参照信号を提供する、実施態様１に記載の方法。
（８） 前記方法は、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが、前記閾値を超えさせたかを決定し、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用することを含む、実施態様１に記載の方法。
（９） 前記双極心内参照信号の前記解釈が、前記双極心内参照信号からの局所的活動の除去を含む、実施態様１に記載の方法。
（１０） 前記方法が、前記双極心内参照信号の点に基づいてマップを生成することを含む、実施態様１に記載の方法。
（１１） システムであって、
解釈エンジンのためのプログラムコードを記憶するメモリと、
１つ又は２つ以上のプロセッサであって、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、
カテーテルの複数の参照電極から双極心内参照信号を受信させ、
前記双極心内参照信号の前処理を実行させ、かつ
前記複数の電極のうちの参照電極による接触のための閾値に従って、前記双極心内参照信号を解釈させるように構成されている１つ又は２つ以上のプロセッサと、を備える、システム。
（１２） 前記前処理が、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、又はメジアンフィルタリングを含む、実施態様１１に記載のシステム。
（１３） 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに前記接触のための前記閾値を決定させるように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。
（１４） 前記接触のための前記閾値が、動的閾値を含む、実施態様１１に記載のシステム。
（１５） 前記閾値を超えるときに、前記参照電極に関連付けられた点が収集されない、実施態様１１に記載のシステム。
（１６） 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記閾値を超えたときに前記参照電極から前記複数の電極のうちの第２の参照電極に切り替えさせるように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。
（１７） 前記カテーテルが、前記解釈エンジンと通信し、前記双極心内参照信号を提供する、実施態様１１に記載のシステム。
（１８） 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが前記閾値を超えさせたかを決定させ、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用させるように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。
（１９） 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが前記閾値を超えさせたかを決定させ、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用させるように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。
（２０） 前記双極心内参照信号の前記解釈が、前記双極心内参照信号からの局所的活動の除去を含む、実施態様１１に記載のシステム。
（２１） 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記双極心内参照信号の点に基づいてマップを生成させるように構成されている、実施態様１１に記載のシステム。

Claims (21)

  1. 方法であって、
    メモリに結合された１つ又は２つ以上のプロセッサによって実行される解釈エンジンによって、カテーテルの複数の参照電極から双極心内参照信号を受信することと、
    前記解釈エンジンによって、前記双極心内参照信号の前処理を実行することと、
    前記解釈エンジンによって、前記複数の電極のうちの参照電極による接触のための閾値に従って、前記双極心内参照信号を解釈することと、を含む、方法。
  2. 前記前処理が、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、又はメジアンフィルタリングを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記方法が、前記接触のための前記閾値を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記接触のための前記閾値が、動的閾値を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記閾値を超えるときに、前記参照電極に関連付けられた点が収集されない、請求項１に記載の方法。
  6. 前記方法は、前記閾値を超えるときに、前記参照電極から前記複数の電極のうちの第２の参照電極に切り替えることを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記カテーテルが、前記解釈エンジンと通信し、前記双極心内参照信号を提供する、請求項１に記載の方法。
  8. 前記方法は、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが、前記閾値を超えさせたかを決定し、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用することを含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記双極心内参照信号の前記解釈が、前記双極心内参照信号からの局所的活動の除去を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記方法が、前記双極心内参照信号の点に基づいてマップを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
  11. システムであって、
    解釈エンジンのためのプログラムコードを記憶するメモリと、
    １つ又は２つ以上のプロセッサであって、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、
    カテーテルの複数の参照電極から双極心内参照信号を受信させ、
    前記双極心内参照信号の前処理を実行させ、かつ
    前記複数の電極のうちの参照電極による接触のための閾値に従って、前記双極心内参照信号を解釈させるように構成されている１つ又は２つ以上のプロセッサと、を備える、システム。
  12. 前記前処理が、電力ノイズ除去フィルタ、ハイパスフィルタ、又はメジアンフィルタリングを含む、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに前記接触のための前記閾値を決定させるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  14. 前記接触のための前記閾値が、動的閾値を含む、請求項１１に記載のシステム。
  15. 前記閾値を超えるときに、前記参照電極に関連付けられた点が収集されない、請求項１１に記載のシステム。
  16. 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記閾値を超えたときに前記参照電極から前記複数の電極のうちの第２の参照電極に切り替えさせるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  17. 前記カテーテルが、前記解釈エンジンと通信し、前記双極心内参照信号を提供する、請求項１１に記載のシステム。
  18. 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが前記閾値を超えさせたかを決定させ、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用させるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  19. 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記複数の電極のうちの２つの参照電極のうちのいずれが前記閾値を超えさせたかを決定させ、前記閾値を超えたときに２つの参照電極のうちの残りの他方の１つを利用させるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  20. 前記双極心内参照信号の前記解釈が、前記双極心内参照信号からの局所的活動の除去を含む、請求項１１に記載のシステム。
  21. 前記１つ又は２つ以上のプロセッサが、前記プログラムコードを実行して、前記システム及び前記解釈エンジンに、前記双極心内参照信号の点に基づいてマップを生成させるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
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