JP2022091729A - 解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理 - Google Patents

解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理 Download PDF

Info

Publication number
JP2022091729A
JP2022091729A JP2021199111A JP2021199111A JP2022091729A JP 2022091729 A JP2022091729 A JP 2022091729A JP 2021199111 A JP2021199111 A JP 2021199111A JP 2021199111 A JP2021199111 A JP 2021199111A JP 2022091729 A JP2022091729 A JP 2022091729A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
mapping engine
biometric data
catheter
scar
mapping
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021199111A
Other languages
English (en)
Inventor
アブラム・ダン・モンタグ
Avram Dan Montag
メイル・バル－タル
Meir Bar-Tal
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Biosense Webster Israel Ltd
Original Assignee
Biosense Webster Israel Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Biosense Webster Israel Ltd filed Critical Biosense Webster Israel Ltd
Publication of JP2022091729A publication Critical patent/JP2022091729A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866—Management of end-user data
    • H04N21/25891—Management of end-user data being end-user preferences
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
    • A61B5/283—Invasive
    • A61B5/287—Holders for multiple electrodes, e.g. electrode catheters for electrophysiological study [EPS]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0538—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body invasively, e.g. using a catheter
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/367—Electrophysiological study [EPS], e.g. electrical activation mapping or electro-anatomical mapping
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6844—Monitoring or controlling distance between sensor and tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6846—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive
    • A61B5/6847—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive mounted on an invasive device
    • A61B5/6852—Catheters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6846—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive
    • A61B5/6885—Monitoring or controlling sensor contact pressure
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0257—Proximity sensors

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Figure 2022091729000001
【課題】解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理を行うこと。
【解決手段】方法が提供される。本方法は、マッピングエンジンによって実施される。本方法は、少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、又は判別動作に基づいて生体測定データを分析することと、を含む。本方法はまた、生体測定データの分析に基づいて解剖学的構造の一部分の瘢痕組織を判定することを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、信号処理に関する。より具体的には、本発明は、解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理に関する。
解剖学的構造（例えば、心臓などの器官）の電気的活動をマッピングするなどの医療処置において、非導電性組織（例えば、瘢痕組織）を正確に識別することが重要である。しかしながら、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムは、瘢痕組織の識別のためのユーザ介入（例えば、瘢痕組織に起因する信号の手動タグ付け）を必要とする。
例えば、参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願第２０２０／０１４６５７９号に記載されているように、心臓の現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムは、心臓の電気活動をマッピングする際の局所興奮時間（ＬＡＴ）のセットと空間的マップ要素群との間の対応を示す。ＬＡＴは、心臓の鼓動に関連する心臓の壁を通る電気活動の流れの指標である。空間的マップ要素（例えば、三角形など）は、心臓壁の測定された場所から生成されてもよい。現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムは、ＬＡＴと、心臓の壁のグラフィック表現上にマッピングとして重ね合わされた、メッシュ形態の三角形との間の対応を示すことができることに留意されたい。このメッシュ形態及びマッピングを精緻化するために、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムは、心臓の壁に与えられたメッシュ形態に対して、メッシュ形態上の電波の速度ベクトルを計算することによって（例えば、各三角形について、信号到着時間及び信号速度ベクトルが計算される）補間を実施する。更に、対応関係を示し、これらの補間演算を実施しているにもかかわらず、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムは、瘢痕関連信号の手動タグ付けを依然として必要とする。
ある実施形態によれば、方法が提供される。本方法は、マッピングエンジンによって実施される。本方法は、少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、又は判別動作に基づいて生体測定データを分析することと、を含む。本方法はまた、生体測定データの分析に基づいて解剖学的構造の一部分の瘢痕組織を判定することを含む。
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、解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理の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自動瘢痕測定値タグ付けを表すグラフを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による自動瘢痕測定値タグ付けを表す例示的なインタフェースを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による自動瘢痕測定値タグ付けを表す例示的なインタフェースを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による自動瘢痕測定値タグ付けを表すグラフを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による自動瘢痕測定値タグ付けを表す例示的なインタフェースを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態による例示的なインタフェース及びグラフを示す。 １つ又は２つ以上の実施形態によるグラフを示す。
本明細書では、信号処理システム及び方法が開示される。より具体的には、本発明は、解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理に関する。信号及び補正処理は、医療デバイス機器によるプロセス操作及びそのハードウェアの処理に必然的に根差したプロセッサ実行可能コード又はソフトウェアである。説明を容易にするために、信号及び補正処理は、心臓のマッピングに関して本明細書に記載されているが、任意の解剖学的構造、身体部分、器官、又はその部分を、本明細書に記載される信号及び補正処理によるマッピングの標的とすることができる。例示的な実施形態によれば、信号及び補正処理は、マッピングエンジンによって実施される。
概要として、マッピングエンジンは、カテーテルからの生体測定データを使用して補間演算を実施することによって心臓のマップを生成する。マッピングエンジンは、一般に、心臓のマップを作成するために補間演算で使用されるカテーテルからの全ての電気信号（例えば、生体測定データ）が、心拍に関連する基準時間と正確に関連付けられることを確実にする。この目的を達成するために、マッピングエンジンは、電気信号から心臓上の瘢痕組織を（例えば、瘢痕組織が、電気信号をほぼ伝導しないことによって心拍を遮断するという概念を使用して）自動的に識別する。より具体的には、マッピングエンジンは、カテーテルによって検出された心臓の組織の電気信号が組織接触（例えば、特定の時間における）及び低電圧又は無電圧（例えば、低速伝導又は非伝導状態）のインジケーションを含む場合、瘢痕確率をこれらの電気信号（例えば、測定値又はアノテーション点）に割り当てるための多数の動作（例えば、瘢痕組織を識別する）を提供する。すなわち、マッピングエンジンは、マップのアノテーション点が心臓の表面近くの瘢痕組織に寄与するかどうかを判定することができる。更に、マッピングエンジンは、アノテーション点が、通常の導電性、低導電性、及非導電性の３つのカテゴリのうちの１つの範疇に入るかどうかを判定することができる。
例示的な実施形態によれば、マッピングエンジンは、自動タグ付け動作、時間加重ＬＡＴ割り当て動作、及び心臓の瘢痕組織を判定するための判別動作のうちの少なくとも１つに基づいて生体測定データを分析する。このようにして、マッピングエンジンは、瘢痕確率値の判定における進歩を提示する。マッピングエンジンの技術的効果及び利益としては、ユーザの介入を低減すること、瘢痕識別を改善すること、及び低伝導と非伝導（例えば、手動タグ付けなし）との判別を可能にすることが挙げられる。したがって、マッピングエンジンは、特に、そうでなければ現在利用可能ではないか、又は現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムによって現在実施されていない信号及び補正処理を可能にする／実施するために、医療デバイス機器を利用及び変換する。
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の全体又は一部を使用して、本明細書に記載される情報（例えば、生体測定データ及び／若しくは訓練データセット）を収集し、かつ／又は信号及び補正処理（例えば、解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理のためのマッピングエンジン１０１）を実施することができる。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、マッピングエンジン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などの患者の解剖学的構造又は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、心不整脈などの心疾患の治療では、心臓組織、心腔、静脈、動脈、及び／又は電気的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、マッピングエンジン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（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。異常な導電性の組織のパターンがリエントリー経路につながることにより、洞律動の複数倍になり得る規則的なパターンで心腔が拍動する、心房粗動などの他の状態も存在する。
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及びその本体上に連結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、体内解剖学的構造（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、局所興奮時間（local activation time、ＬＡＴ）、電気的活動、トポロジー、双極マッピング、基準活動、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／又はその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、双極心臓内基準信号、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、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１１０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、心臓１２０内などの患者１２５の身体内から生体測定データを感知することができる（例えば、電極１１１は、組織の電位をリアルタイムで感知する）。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、信号及び補正処理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（マッピングエンジン１０１として表される）。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、マッピングエンジン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判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、少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信する機能、自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、又は判別動作に基づいて生体測定データを分析する機能、及び生体測定データの分析に基づいて、解剖学的構造の一部分の瘢痕組織を判定する機能を実行するために、マッピングエンジン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。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、マッピングエンジン１０１は、コンソール１６０の外部にあってもよく、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してもよく、又はスタンドアロン型プロセッサであってもよい。この点に関して、マッピングエンジン１０１は、ネットワークを介して電子形態で転送可能／ダウンロードすることができる。
一例として、コンソール１６０は、ソフトウェア（例えば、マッピングエンジン１０１）及び／又は、プローブ１０５への信号及びそのプローブからの信号を送信及び受信するための、並びにシステム１００の他の構成要素を制御するための適当なフロントエンド回路及びインタフェース回路を備えた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、本明細書に記載の任意のコンピューティングデバイスであってよい。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。上記に加えて、又は上記に代えて、ナビゲーションに使用される磁場を生成する位置パッドをベッド１３０の表面上に配置してもよく、また、ベッド１３０とは別としてもよい。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、生体測定データは、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、体内解剖学的構造（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みなすことができる。
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。ＢＳ ＥＣＧからの洞律動におけるＰ波の発生及び／又は冠状静脈洞内に配置されたカテーテル１１０の電極１１１からの信号に関連したものなど、ＥＣＧは、心臓表面と接触する電極１１１のそれぞれから時間基準に対して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（心臓撮像の一例である）は、局所興奮時間（ＬＡＴ）、局所興奮速度、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つ若しくは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。臨床現場では、心腔の電気的活動の詳細な包括的マップを生成するために１００箇所以上の部位（例えば数千）のデータを集積することも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／又は双極心内基準信号の一例である）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。別のより具体的な例として、カテーテルは、５本の柔軟な可撓性分枝、８本の放射状スプライン、又は平行なスプラインを有するフライ返し型（例えば、いずれも合計４２個の電極を有し得る）などの他の多スプライン型カテーテルを含んでもよい。
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、本明細書に記載される多スプライン型カテーテルなどのカテーテル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、双極心内基準信号を使用する）。この技術は、（独立した撮像工程の後に）以下の工程を含むことができる。すなわち、（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、（ｂ）プローブ表面と心内膜表面及び／又は他の基準との幾何学的関係を決定する工程、（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。心臓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つ以上の一体型基準電極（例えば、１つ又は電極１１１）を有する複数電極アレイ又はコンパニオン基準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、基準電極によって、又は心内膜表面と接触させられる基準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基準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の治療方針は、心拍数を減らす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様式が、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。エネルギー送達法の別の例としては、細胞膜を損傷する高い電場を与える不可逆的エレクトロポレーション（irreversible electroporation、ＩＲＥ）が挙げられる。２段階の処置（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マッピングエンジン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／又は異常な心拍若しく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のマッピングエンジン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。これらの心臓疾患に関連する基質は、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。例えば、低電圧又は中電圧の領域は、ＥＣＧの細分化及び遅延活動を示し得る。更に、洞律動の間において低電圧又は中電圧の領域は、持続性のまとまりのある心室性不整脈において識別される臨界峡部（critical isthmus）に対応し得る（例えば、許容されない心室頻拍、並びに心房内に当てはまる）。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、例えば大腿静脈に挿入された後、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。基準電極が、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）に基準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のマッピングエンジン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、マッピングエンジン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、マッピングエンジン１０１及びその機能を個別又は集合的に記憶、実行、及び実施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（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そ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２０４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。
マッピングエンジン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適当な揮発性及び／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、マッピングエンジン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。マッピングエンジン１０１は、次いで、ファジー論理、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、ユーザの介入を低減し、瘢痕識別を改善し、低伝導と非伝導との判別を可能にすることができる。一般的に、マッピングエンジン１０１は、瘢痕確率を割り当てるための多数の動作を提供する。多数の動作としては、自動タグ付け、時間加重ＬＡＴ割り当て、及び低速伝導又は非伝導状態の判別を挙げることができるが、これらに限定されない。
ここで図３～図５を参照すると、自動タグ付け動作が、マッピングエンジン１０１について説明される。
図３に見られるように、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のマッピングエンジン１０１によって実施される）が示されている。マッピングエンジン１０１による方法３００は、一般的に、電気信号から心臓上の瘢痕組織を（例えば、瘢痕組織が、電気信号をほぼ伝導しないことによって心拍を遮断するという概念を使用して）自動的に識別する。次に、マッピングエンジン１０１による方法３００は、電気生理学をより正確に更に理解すること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、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムの欠陥に対処する。
この方法は、ブロック３３０において開始し、マッピングエンジン１０１は、少なくともカテーテル１１０から生体測定データを受信する。生体測定データは、患者の解剖学的構造（例えば、心臓１２０）及び１つ又は２つ以上の基準信号の電気的測定値を含む。
ブロック３５０において、マッピングエンジン１０１は、生体測定データのどの電気的測定値が、関連付けられたインジケーションを有するかを判定する。この判定は、電気的測定値のサブデータセットを生成する。一実施形態によれば、このインジケーションは、マッピングエンジン１０１の組織近接度インジケータ（tissue proximity indicator、ＴＰＩ）機能であり得る。ＴＰＩは、インピーダンスに基づくアルゴリズムを使用してカテーテル１１０の組織への近接を検出することができ、それによってカテーテル１１０の各電極におけるインピーダンスの任意のリアルタイム変化を使用して、組織への近接があるかどうかを決定する。したがって、特定の測定値についてのアクティブなＴＰＩは、カテーテル１１０が組織と接触していることを、マッピングエンジン１０１が認識できることを示す。
ブロック３７０において、マッピングエンジン１０１は、サブデータセットの各電気的測定値に瘢痕確率を割り当てる。瘢痕確率は、例えば（閾値の代わりに）ファジー論理を使用して、電圧に基づいて割り当てられる。ファジー論理は、変数の真理値が０～１の任意の実数であり得る数学的論理形式である。例えば、電気的測定値を取得したときに、カテーテル１１０上に低電圧が存在し、かつアクティブなＴＰＩが存在する場合、（カテーテル１１０による組織との）接触が存在する。次に、マッピングエンジン１０１は、その電気的測定値に、瘢痕に寄与する点（例えば、一般の又は特定の特徴に関する瘢痕点）となるこの点を自動的に割り当てることができる。
ブロック３９０において、マッピングエンジン１０１は、マップを生成する際に、三角形のメッシュ上に瘢痕組織を画定する瘢痕確率を使用する。方法３００の技術的効果及び利益としては、ユーザの介入を低減すること、瘢痕識別を改善すること、及び低伝導と非伝導との判別を可能にすることが挙げられる。
図４は、（マッピングエンジン１０１によって実施されるような）自動瘢痕測定値タグ付けを表すグラフ４００を示す。グラフ４００によって示される自動瘢痕測定値タグ付けは、測定値の電圧とＴＰＩの組み合わせに基づいて瘢痕確率を割り当てることによって、ユーザによる手動瘢痕タグ付けへの依存を取り除く。
例えば、ＴＰＩを用いた測定値の場合、マッピングエンジン１０１は、三角形メッシュ上に瘢痕組織を画定する目的で、電圧に基づいて瘢痕確率を割り当てる。このようにして、マッピングエンジン１０１は、点、その点における電圧、及びその点の信号到達時間を測定するためにカテーテル１１０を使用する。点が非常に低い電圧（例えば、瘢痕組織が存在することを示す）を有する場合、マッピングエンジン１０１は、自動瘢痕測定値タグ付けを提供する。別の実施形態によれば、マッピングエンジン１０１は、メッシュ上に瘢痕組織を画定するために、瘢痕である壁面の確率が最も近い瘢痕測定値までの距離に依存するような、統合スキームを実施することができる。
図５に見られるように、例示的なインタフェース５００及び５０１は、（マッピングエンジン１０１によって実施されるような）自動瘢痕測定値タグ付けを示す。インタフェース５００は、マッピングエンジン１０１によってレンダリングされた心臓マップ全体のマッピング例である（例えば、補間演算を実施することによって生成された心臓のマップ）。インタフェース５０１は、マッピングエンジン１０１によってレンダリングされる選択されたゾーンのマッピング例であり、凡例５０２を含む。測定値５１０は低電圧及びＴＰＩを有し、したがって、マッピングエンジン１０１によって瘢痕測定値としてタグ付けすることができる（例えば、測定値５１０への矢印は、中にドットを有しない正方形を指す）。測定値５２０は、ＴＰＩなしで低電圧を有し、したがって、マッピングエンジン１０１によって瘢痕測定値としてタグ付けされていない（例えば、測定値５２０への矢印は、中にドットを有する正方形を指し、凡例５０２についてＴＰＩなしインジケーションがあったことを意味する。
ここで図６～図８を参照すると、マッピングエンジン１０１は、１つ又は２つ以上の実施形態による、時間加重ＬＡＴ割り当てについて更に説明される。一般に、時間加重ＬＡＴ割り当ては、時間窓の持続時間を決定することと、通常のバイポーラ拍動及び閉塞（bipolar beats and blockages）に関して、その時間窓内で信号を識別／加重することと、を含む。
図６は、境界に寄与する点のＬＡＴの分布を表す周波数対ＬＡＴのグラフ７００を示す。第１の分布は、再加重前のＬＡＴ割り当てに寄与する点の非加重ＬＡＴ分布を含み、第２の分布は、点の加重ＬＡＴ分布を含む。更に、グラフ６００では、各分布が２つのピークを有することに留意されたい。
図６を考慮すると、マッピングエンジン１０１は、カテーテル１１０からの信号フローに基づいて、点の分布が分岐され得ることを見出す（一方の側の組織及びに関連付けられたもの／他方の側に関連付けられたもの）。動作中、マッピングエンジン１０１は、三角形メッシュの全ての三角形に寄与する点の分布のピーク探索の検索を実施することができる。分岐が存在する場合、マッピングエンジン１０１は、２つのピーク位置の反復アルゴリズムを適用して、以前の反復（例えば、任意の特定の三角形に割り当てられたＬＡＴ時間に関する以前の解決）が、ピークを測定するために使用される。図６に示すように、点の重みは、前の反復のフェイスＬＡＴ（face LAT）との時間差によって決定することができ（以前の反復のフェイスＬＡＴ６５０を参照）、より小さい分布からの寄与を弱めることになる。分岐が存在する場合、マッピングエンジン１０１は、以前の反復／解決の時間により近い分布のみを選択する（例えば、１つのバンプを捨て、もう一方を使用する）。
時間加重ＬＡＴ割り当てに関して、マッピングエンジン１０１は、時間窓を決定し、通常のバイポーラ拍動及び閉塞に関して、その時間窓内の信号を識別／加重する。１つ又は２つ以上の実施形態によれば、時間加重ＬＡＴ割り当て動作は、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムの問題を克服する。
従来、現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムのシステムを操作している医師は、分析する期間を決定しなければならない。したがって、電気解剖学的マップが取得されると、臨床医は、基準信号となる信号を選択する。この基準信号は、解剖学的構造（例えば、冠状静脈洞）内に配置されたカテーテル内の電極からのもの、又は信号の組み合わせからいつかの時点で導出されたものであり得る。この基準信号周辺の期間は、臨床医が規定することができる。解剖学的構造（例えば、チャンバ）の一部分内のカテーテルからの信号は、基準信号の前に到着する場合には、負のＬＡＴ値が割り当てられ、基準信号の後に到着する場合には、正のＬＡＴ値が割り当てられる（例えば、いくつかの信号は所与の基準時間の前に来て、他の信号は所与の基準時間の後に来る）。臨床医が小さすぎる期間を規定し、細分化された信号が完全に含まれない（例えば、それによって検出されない）状況が存在し得る。また、臨床医が長すぎる期間を規定し、同じ信号が２回含まれる状況も存在し得る。いくつかの事例では、これらの期間サイズ設定の誤りは、ユーザエラーに起因することは少なく、基準信号間の時間のわずかな変動に起因することが多くなり得る。
一実施形態によれば、マッピングエンジン１０１は、任意の細分化された信号を含み、重複する信号を除外するように、２つの基準信号アノテーション間の時間間隔（例えば、持続時間）である時間窓を自動的に規定する。このようにして、マッピングエンジン１０１は、（例えば、最大又は最小）時間窓を自動的に選択するように構成することができる。別の実施形態によれば、マッピングエンジン１０１は、医師１１５からの入力に基づいて時間窓を自動的に選択する。例えば、マッピングエンジン１０１は、２つの既知の基準信号を取り込み、医師１１５が、２つの基準信号間の所定の窓を選択する必要がある（例えば、医師が１つの基準点をとり、次いで、窓の任意の持続時間を選択する代わりに）。したがって、マッピングエンジン１０１は、時間窓の持続時間を決定し、また、通常のバイポーラ拍動に対応する信号、及び閉塞（例えば、ブロック）に対応する二重電位信号を自動的に識別する。
マッピングエンジン１０１の１つ又は２つ以上の利点、技術的効果、及び利益は、次に、医師が１つの基準点をとり、期間の持続時間を任意に選択する現在のコヒーレントマッピングアルゴリズムによる必要条件からユーザの介入を著しく低減することができる。したがって、マッピングエンジン１０１は、ユーザの介入を低減することによって医師のエラー及びアーチファクトを低減する。
図７に見られるように、（マッピングエンジン１０１によって実施されるような）自動瘢痕測定値タグ付けを表す例示的なインタフェース７００及び７０１が示されている。インタフェース７００は、マッピングエンジンによってレンダリングされた心臓マップ全体のマッピング例である。インタフェース７０１は、マッピングエンジン１０１によってレンダリングされる選択されたゾーンのマッピング例である。図７は、（例えば、点７０５で）改善された瘢痕識別に関連したマッピングエンジン１０１が、どのように時間加重ＬＡＴ測定（例えば、図６から）を介してブロックのラインを正しく検出するかを示す。インタフェース７０１の選択されたゾーンでは、２つの広く分離したＬＡＴ分布の間に境界７１０が存在する。マッピングエンジン１０１は、この境界７１０にブロックを見ることになるだろう。例えば、マッピングエンジン１０１は、ブロックが検出され得るように、バイモーダルＬＡＴを用いて測定値を再加重することができる。ブロックは、瘢痕組織が、電気信号を伝導しないことによって心拍の伝達を妨げるという概念を指す。
次いで、マッピングエンジン１０１は、マッピングが他方に対して一方の側に傾くときに、隣接する反復の時間の分離がはっきりしたクリーンブレークを発見する。時間のはっきりした分離によって、マッピングエンジン１０１は、ブロックの線を作成する。例えば、図８は、ブロックの線８１０を示すインタフェース８００を示す。図８のインタフェース８００は、図７のインタフェース７００（ブロックの線を有しない）と比較することができる。
ここで図９～図１０を参照すると、マッピングエンジン１０１は、１つ又は２つ以上の実施形態に係る、低速伝導又は非伝導状態（例えば、低電圧又は無電圧状態と呼ばれることもある）の判別に関して更に説明される。より具体的には、マッピングエンジン１０１は、マッピングエンジン１０１の全ての能力を統合する目的で、三角形（例えば、アノテーション点）が３つのカテゴリ（例えば、通常の導電性、低導電性、及び非導電性）のうちの１つに入るかどうかを判定することができる。この点に関して、マッピングエンジン１０１は、信号が実際にブロックの線を通過できることを認識する。例えば、カテーテル１１０がインジケーションを有する点にある場合（例えば、アクティブなＴＰＩはシステムの機能である）、取得時にカテーテル上に低電圧が存在する場合、マッピングエンジン１０１は、本明細書に記載されるような瘢痕に寄与するものとしてこの点を自動的に割り当てる。この場合もまた、技術的利益は、マッピングエンジン１０１が（閾値の代わりに）ファジー論理を使用し、近接度のインジケーションを必要とするため、医師１１５が閾値自体を設定していないことである。更に、マッピングシステムは、低速又は非導電性（ＳＮＯ）ゾーンに関してこれらの点を利用することができる。このリフェイス（reface）では、心臓１２０の壁面は、正常ゾーン又はＳＮＯゾーンのいずれかの確率を有する。マッピングシステム１０１は、ＳＮＯゾーンを分類することで開始する。マッピングシステム１０１は、電圧、二重電位、細分化、及び速度方向などの生体測定データからの入力を使用する。図９は、１つ又は２つ以上の実施形態による、インタフェース９００及びグラフ９４０を示す。インタフェース９００は、マッピングエンジン１０１が手動でタグ付けされた細分化を伴うケースを収集することができるため、専用細分化アルゴリズム待ちがないことを示す。グラフ９４０は、これらのケースを示す。図１０では、グラフ１００１は、１つ又は２つ以上の実施形態による細分化された信号の統合を示す。非導電性として最初に識別された三角形が、細分化された信号１０２０の近くにある場合、マッピングエンジン１０１は、連続状態を解決全体の三角形に復元する。マッピングエンジン１０１は、細分化された信号の時間に及ぶ、細分化された測定値の場所で、（加重）測定値入力のセットを更に追加することができる。これは、隣接する測定された信号１０３０の時間に及んでもよく、図１０の細分化された信号は心房から得られる。
図中の流れ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、流れ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、
１つ又は２つ以上のプロセッサによって実行されるマッピングエンジンによって、少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、
前記マッピングエンジンによって、自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、及び判別動作のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生体測定データを分析することと、
前記生体測定データを前記分析することに基づいて、前記解剖学的構造の前記一部分の瘢痕組織を判定することと、を含む、方法。
（２） 前記自動タグ付け動作は、
前記マッピングエンジンによって、前記マッピングエンジンに関連付けられたインジケーションを有する前記生体測定データの電気的測定値を決定して、測定値のサブデータセットを生成することと、
前記マッピングエンジンによって、前記サブデータセットの各測定値に瘢痕確率を割り当てることと、を含む、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記方法は、時間窓、及び前記時間窓内のどの前記電気的測定値が、前記サブデータセットを生成するための前記インジケーションを有するかを決定することを更に含む、実施態様２に記載の方法。
（４） 前記インジケーションは、前記解剖学的構造の前記一部分との前記カテーテルによる接触を識別する、前記マッピングエンジンの組織近接度インジケータ機能を含む、実施態様２に記載の方法。
（５） 前記瘢痕確率は、対応する前記電気的測定値の電圧に基づいて割り当てられる、実施態様１に記載の方法。
（６） 前記瘢痕確率瘢痕確率は、ファジー論理を使用して割り当てられる、実施態様１に記載の方法。
（７） 前記瘢痕確率は、三角形メッシュ上の瘢痕組織を画定するために使用される、実施態様１に記載の方法。
（８） 前記生体測定データは、１つ又は２つ以上の基準信号及び前記電気的測定値を含む、実施態様１に記載の方法。
（９） 前記時間加重局所興奮時間割り当て動作は、前記解剖学的構造の前記一部分の組織上の位置に関連付けられた信号のセットから信号を自動的に選択することを含み、前記信号のセットは、バイモーダル時間分布を有する、実施態様１に記載の方法。
（１０） 選択された前記信号は、以前の反復において三角形に割り当てられた局所興奮時間により近い時間を含む、実施態様９に記載の方法。
（１１） 前記判別動作は、前記生体測定データのアノテーション点が通常の導電性、低導電性、又は非導電性に入るかどうかを判定することを含む、実施態様１に記載の方法。
（１２） システムであって、
マッピングエンジン用のプロセッサ実行可能コードを記憶するメモリと、
少なくとも１つのプロセッサであって、前記メモリの前記プロセッサ実行可能コードを実行して、前記システムに、
少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、
自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、及び判別動作のうちの少なくとも１つに基づいて前記生体測定データを分析することと、
前記生体測定データを前記分析することに基づいて、前記解剖学的構造の前記一部分の瘢痕組織を判定することと、を実施させることによって前記マッピングエンジンを実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備える、システム。
（１３） 前記自動タグ付け動作は、
前記マッピングエンジンによって、前記マッピングエンジンに関連付けられたインジケーションを有する前記生体測定データの電気的測定値を決定して、測定値のサブデータセットを生成することと、
前記マッピングエンジンによって、前記サブデータセットの各測定値に瘢痕確率を割り当てることと、を含む、実施態様１２に記載のシステム。
（１４） 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記メモリの前記プロセッサ実行可能コードを実行して、前記システムに、
時間窓、及び前記時間窓内のどの前記電気的測定値が、前記サブデータセットを生成するための前記インジケーションを有するかを決定すること、を実施させることによって前記マッピングエンジンを実施するように構成されている、実施態様１３に記載のシステム。
（１５） 前記インジケーションは、解剖学的構造の前記一部分との前記カテーテルによる接触を識別する、前記マッピングエンジンの組織近接度インジケータ機能を含む、実施態様１３に記載のシステム。
（１６） 前記瘢痕確率は、対応する前記電気的測定値の電圧に基づいて割り当てられる、実施態様１２に記載のシステム。
（１７） 前記瘢痕確率瘢痕確率は、ファジー論理を使用して割り当てられる、実施態様１２に記載のシステム。
（１８） 前記瘢痕確率は、三角形メッシュ上の瘢痕組織を画定するために使用される、実施態様１２に記載のシステム。
（１９） 前記生体測定データは、１つ又は２つ以上の基準信号及び前記電気的測定値を含む、実施態様１２に記載のシステム。
（２０） 前記時間加重局所興奮時間割り当て動作は、解剖学的構造の前記一部分の組織上の位置に関連付けられた信号のセットから信号を自動的に選択することを含み、前記信号のセットは、バイモーダル時間分布を有する、実施態様１２に記載のシステム。

Claims (20)

  1. システムであって、
    マッピングエンジン用のプロセッサ実行可能コードを記憶するメモリと、
    少なくとも１つのプロセッサであって、前記メモリの前記プロセッサ実行可能コードを実行して、前記システムに、
    少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、
    自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、及び判別動作のうちの少なくとも１つに基づいて前記生体測定データを分析することと、
    前記生体測定データを前記分析することに基づいて、前記解剖学的構造の前記一部分の瘢痕組織を判定することと、を実施させることによって前記マッピングエンジンを実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備える、システム。
  2. 前記自動タグ付け動作は、
    前記マッピングエンジンによって、前記マッピングエンジンに関連付けられたインジケーションを有する前記生体測定データの電気的測定値を決定して、測定値のサブデータセットを生成することと、
    前記マッピングエンジンによって、前記サブデータセットの各測定値に瘢痕確率を割り当てることと、を含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記メモリの前記プロセッサ実行可能コードを実行して、前記システムに、
    時間窓、及び前記時間窓内のどの前記電気的測定値が、前記サブデータセットを生成するための前記インジケーションを有するかを決定すること、を実施させることによって前記マッピングエンジンを実施するように構成されている、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記インジケーションは、解剖学的構造の前記一部分との前記カテーテルによる接触を識別する、前記マッピングエンジンの組織近接度インジケータ機能を含む、請求項２に記載のシステム。
  5. 前記瘢痕確率は、対応する前記電気的測定値の電圧に基づいて割り当てられる、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記瘢痕確率瘢痕確率は、ファジー論理を使用して割り当てられる、請求項１に記載のシステム。
  7. 前記瘢痕確率は、三角形メッシュ上の瘢痕組織を画定するために使用される、請求項１に記載のシステム。
  8. 前記生体測定データは、１つ又は２つ以上の基準信号及び前記電気的測定値を含む、請求項１に記載のシステム。
  9. 前記時間加重局所興奮時間割り当て動作は、解剖学的構造の前記一部分の組織上の位置に関連付けられた信号のセットから信号を自動的に選択することを含み、前記信号のセットは、バイモーダル時間分布を有する、請求項１に記載のシステム。
  10. 方法であって、
    １つ又は２つ以上のプロセッサによって実行されるマッピングエンジンによって、少なくとも１つのカテーテルから解剖学的構造の少なくとも一部分の生体測定データを受信することと、
    前記マッピングエンジンによって、自動タグ付け動作、時間加重局所興奮時間割り当て動作、及び判別動作のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生体測定データを分析することと、
    前記生体測定データを前記分析することに基づいて、前記解剖学的構造の前記一部分の瘢痕組織を判定することと、を含む、方法。
  11. 前記自動タグ付け動作は、
    前記マッピングエンジンによって、前記マッピングエンジンに関連付けられたインジケーションを有する前記生体測定データの電気的測定値を決定して、測定値のサブデータセットを生成することと、
    前記マッピングエンジンによって、前記サブデータセットの各測定値に瘢痕確率を割り当てることと、を含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記方法は、時間窓、及び前記時間窓内のどの前記電気的測定値が、前記サブデータセットを生成するための前記インジケーションを有するかを決定することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記インジケーションは、前記解剖学的構造の前記一部分との前記カテーテルによる接触を識別する、前記マッピングエンジンの組織近接度インジケータ機能を含む、請求項１１に記載の方法。
  14. 前記瘢痕確率は、対応する前記電気的測定値の電圧に基づいて割り当てられる、請求項１０に記載の方法。
  15. 前記瘢痕確率瘢痕確率は、ファジー論理を使用して割り当てられる、請求項１０に記載の方法。
  16. 前記瘢痕確率は、三角形メッシュ上の瘢痕組織を画定するために使用される、請求項１０に記載の方法。
  17. 前記生体測定データは、１つ又は２つ以上の基準信号及び前記電気的測定値を含む、請求項１０に記載の方法。
  18. 前記時間加重局所興奮時間割り当て動作は、前記解剖学的構造の前記一部分の組織上の位置に関連付けられた信号のセットから信号を自動的に選択することを含み、前記信号のセットは、バイモーダル時間分布を有する、請求項１０に記載の方法。
  19. 選択された前記信号は、以前の反復において三角形に割り当てられた局所興奮時間により近い時間を含む、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記判別動作は、前記生体測定データのアノテーション点が通常の導電性、低導電性、又は非導電性に入るかどうかを判定することを含む、請求項１０に記載の方法。
JP2021199111A 2020-12-09 2021-12-08 解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理 Pending JP2022091729A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/116,854 US20220175323A1 (en) 2020-12-09 2020-12-09 Signal and correction processing for anatomical structure mapping data
US17/116,854 2020-12-09

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022091729A true JP2022091729A (ja) 2022-06-21

Family

ID=79164727

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021199111A Pending JP2022091729A (ja) 2020-12-09 2021-12-08 解剖学的構造マッピングデータの信号及び補正処理

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220175323A1 (ja)
EP (1) EP4014867A1 (ja)
JP (1) JP2022091729A (ja)
CN (1) CN114601468A (ja)
IL (1) IL288386A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230119769A1 (en) * 2021-10-15 2023-04-20 Biosense Webster (Israel) Ltd. Point-list linking to three-dimensional anatomy

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110144510A1 (en) * 2009-12-16 2011-06-16 Pacesetter, Inc. Methods to identify damaged or scarred tissue based on position information and physiological information
US8428700B2 (en) * 2011-01-13 2013-04-23 Rhythmia Medical, Inc. Electroanatomical mapping
US9220425B2 (en) * 2012-09-17 2015-12-29 Magnetecs Corp. Method and apparatus for measuring biopotential and mapping ephaptic coupling employing a catheter with MOSFET sensor array
US9289145B2 (en) * 2013-12-05 2016-03-22 Medtronic, Inc. Identification of abnormal cardiac substrate during left-ventricular pacing
WO2016014949A1 (en) * 2014-07-24 2016-01-28 Blake Robert C System and method for cardiac ablation
US10842400B2 (en) 2018-11-08 2020-11-24 Biosense Webster (Israel) Ltd. Iterative coherent mapping of cardiac electrophysiological (EP) activation including scar effects

Also Published As

Publication number Publication date
US20220175323A1 (en) 2022-06-09
EP4014867A1 (en) 2022-06-22
CN114601468A (zh) 2022-06-10
IL288386A (en) 2022-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3960085B1 (en) Arrhythmia classification for cardiac mapping
US20220181025A1 (en) Setting an automatic window of interest based on a learning data analysis
EP4014867A1 (en) Signal and correction processing for anatomical structure mapping data
EP4032471A1 (en) Automatic catheter stability determination
EP4035597A1 (en) Managing medical device equipment by online magnetic calibration of a catheter
EP4008241A1 (en) Automatic acquisition of electrophysical data points using automated setting of signal rejection criteria based on big data analysis
EP3945333A1 (en) Automatically identifying scar areas within organic tissue using multiple imaging modalities
JP2021194543A (ja) 心房細動
JP2022031229A (ja) アブレーションインデックス計算を最適化するために機械学習アルゴリズムを利用する心臓不整脈を治療するための装置
US20220193422A1 (en) Automatic post pacing interval measurement and display
US20230181246A1 (en) Cardiac vein ablation visualization system and catheter
EP4008252A1 (en) Catheter structure examination and optimization using medical procedure information
US20230181087A1 (en) Intracardiac unipolar far field cancelation using multiple electrode cathethers
JP2022091148A (ja) 解剖学的構造のコヒーレントマッピングのための信号フローの速度ストリームの信号処理
JP2022089791A (ja) 複数の参照からの心電図の生成
WO2023105493A1 (en) Cardiac vein ablation visualization system and catheter
WO2023111798A1 (en) Intracardiac unipolar far field cancelation using multiple electrode catheters
JP2022167891A (ja) リエントリ回路を引き起こす心室頻脈の擬似興奮マップによる視覚化